Pytorch实战Transformer算法之Masks 本文是Pytorch实战Transformer算法系列的第二篇,了解两个非常关键的 Mask 概念。 在Transformer 中,遮罩(masking)的概念非常重要,有两种 masks,分别是 padding mask 和 look ahead mask。 1:Padding mask 在训练的时候,序列的长度是不一样的,因此需要对较短的序列进行填充(pad)以使...
➡️遮掩(Masking) 在解码器中,为了防止位置 i 的输出依赖于位置 i 及之后位置的信息,需要在自注意力层中引入遮掩机制。这确保了位置 i 的输出只能依赖于位置 i 之前的输出和输入。遮掩(Masking)在Transformer模型中是一个重要的概念,特别是在解码器部分,用来确保模型在预测当前词时只能使用之前的词,而不能使...
其中Decoder部分多一层比较特殊的Masked Attention。即在解码时,模型应当只知道当前中心词的上文,因此通过masking的方式,屏蔽中心词下文的内容,保持了自回归的特性。 Scaled Dot-Product Attention Self-Attention本质上是通过为当前词引入其上下文的信息,以增强对当前词的表示,写入更多的信息。这点基本类似于2014年,Bengi...
第一个sub-layer就是多头自注意力层,也是计算输入的self-Attention,但是因为这是一个生成过程,因此在时刻tt,大于tt的时刻都没有结果,只有小于tt的时刻有结果,因此需要做masking,masking的作用就是防止在训练的时候使用未来的输出的单词。第二个sub-layer是对encoder的输入进行attention计算的,从这里可以看出Decoder的每...
在解码过程中,解码器还应用了自注意力机制以及一种称为“掩码”(Masking)的技术来防止提前看到未来要预测的部分。 残差连接(Residual Connections):Transformer沿用了ResNet中的残差连接设计,以解决随着网络层数加深带来的梯度消失或爆炸问题,有助于训练更深更复杂的模型。
与编码器中的自注意力层类似，但增加了掩码（Masking）操作。掩码用于确保在预测当前位置的输出时，模型只能看到该位置之前的输入信息（包括已生成的输出序列部分），从而模拟序列生成的过程。编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）：这一层允许解码器关注到编码器的输出表示，从而捕捉输入序列和输出...
在解码过程中,解码器还应用了自注意力机制以及一种称为“掩码”(Masking)的技术来防止提前看到未来要预测的部分。 残差连接(Residual Connections):Transformer沿用了ResNet中的残差连接设计,以解决随着网络层数加深带来的梯度消失或爆炸问题,有助于训练更深更复杂的模型。
前者随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。但因为在finetuning期间从未看到 [MASK] token,预训练和finetuning之间会不匹配,为了解决这个问题,,BERT并不总是用实际的 [MASK] token替换被 “masked” 的词汇。相反,训练数据生成器随机选择15%的token。例如在这个句子“my dog is hairy”中,...
We also modify the self-attention sub-layer in the decoder stack to prevent from attending to subsequent(随后的) positions. This masking, combined with the fact that the output embeddings are offset by one position, ensures that the predictions for position i can depend only on the known outpu...
4 self._masking = masking 5 self._future = future 6 self._dropout_rate = dropout_rate 7 self._masking_num = -2 ** 32 + 1 8 super(ScaledDotProductAttention, self).__init__(**kwargs) 9 10 def mask(self, inputs, masks): ...