通过这个Mask向量可知,需要将权重矩阵的最后两列替换成负无穷。 和attention mask一样,padding mask的地方也是Q乘以K的转秩之后,softmax之前。 padding mask代码如下: def make_pad_mask(self, q, k, q_pad_idx, k_pad_idx): len_q, len_k = q.size(1), k.size(1) # batch_size x 1 x 1 x l...
忽略无关信息:通过使用padding mask,我们可以确保模型在其计算中忽略填充值,从而避免这些无关的信息对模型的输出产生影响。 稳定性:如果不使用padding mask,填充值可能会对模型的输出产生不稳定的影响,尤其是在使用softmax函数时。 解释性:使用padding mask可以提高模型的解释性,因为我们可以确保模型的输出只与真实的输...
要提到transformer的attention的mask,就需要先来看看train的过程,mask主要是用来缩小某些符号在训练的时梯度,像padding符号,可能很多很多,网络绝大多数时间都用来训练pad符号去了的,梯度主要往pad下降去了的,导致网络训练很难收敛,甚至不能收敛的,此时就需要使用mask来避免pad符号对train的影响。 RNN或者LSTM内避免pad符号...
在文本生成任务中,如文本摘要、对话生成等,Transformer模型同样需要利用Mask操作来控制生成过程。通过Padding Mask和Sequence Mask的联合使用,模型能够高效地处理不同长度的输入数据,并生成符合语法和逻辑的文本。 三、Mask操作的实现方式 在实际应用中,Mask操作通常是通过在模型代码中显式添加掩码矩阵来实现的。这些掩码矩...
掩码Mask:Padding Mask + Sequence Mask 最后的线性层和Softmax层 嵌入层和最终的线性层 正则化操作 博客地址:https://blog.csdn.net/benzhujie1245com/article/details/117173090 英文地址:http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 文章有点长,建议...
padding mask就是去除padding部分的影响。比如在nlp中,每个句子的长度不一样,但是框架中只支持矩阵运算,因此要想办法弄成相同的长度,长的剪掉,短的用零补够。 可是attention的本意实在句子中的词间进行操作,如果直接attention,却有可能把注意力放在了补零的位置,这是无意义的,所以要把他事先排除掉。具体的做法是,...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只...
Padding Mask 对于输入序列一般要进行padding补齐,也就是说设定一个统一长度N,在较短的序列后面填充0到长度为N。对于那些补零的数据来说,attention机制不应该把注意力放在这些位置上,所以需要进行一些处理。具体的做法是,把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷),这样经过softmax后,这些位置的权重就会接近0。Tra...
掩码Mask:Padding Mask + Sequence Mask 最后的线性层和Softmax层 嵌入层和最终的线性层 正则化操作 博客地址:https://blog.csdn.net/benzhujie1245com/article/details/117173090 英文地址:http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 文章有点长,建议收藏 ...
对于Decoder的Self-Attention,里面使用到的scaled dot-product attention,同时需要Padding Mask和Sequence Mask,具体实现就是两个Mask相加。其他情况下,只需要Padding Mask。 8、最后的线性层和Softmax层 解码器栈的输出是一个float向量。我们怎么把这个向量转换为一个词呢?通过一个线性层再加上一个Softmax层实现。