attention_mask:默认跟输入 input_ids 的shape一样,0代表mask,1代表不mask,被mask掉的token不参与计算注意力权重。 decoder_start_token_id:encoder-decoder架构的模型有可能解码起始符跟编码器不一样(比如[CLS]、)时可指定一个int值。 num_beam_groups (int, optional, defaults to 1) :beam search的时候为了...
attention_mask: mask 掉 pad token,避免后续 token 预测的 logits 受影响(作用在前向传播阶段) labels:mask 掉 pad token + input token,避免计算他们的损失(作用在反向传播
进行新的生成: new_output=model.generate(new_input_ids,max_new_tokens=7,return_dict_in_generate=True,past_key_values=new_past_k_v,attention_mask=new_attention_mask) tokenizer.convert_ids_to_tokens(new_output.sequences[0]) BeamSearch 设置num_beams并进行生成: num_beams=5 output = model.gen...
一开始自己以为 只能如下使用。 自己以为关于attention_mask的输入只能是对每句话都产生一个二维的attention_mask. 但是自己需要实现left-to-right的模拟,使此时的字不能看到下一个字,只能依靠以前的字,这该怎么办呢? https://github.com/920232796/bert_seq2seq/blob/master/bert_seq2seq/seq2seq_model.py 自...
3. Attention Mask的实现 在transformers库中,可以通过设置attention_mask参数来应用Attention Mask。attention_mask是一个与输入序列相同形状的张量,其中填充标记对应的位置为0,未填充标记对应的位置为1。 以下是Attention Mask的实现过程: 3.1 填充屏蔽的实现 对于输入序列,假设通过词嵌入(Word Embedding)得到形状为(batc...
在Hugging Face Transformers库中,Tokenizer在生成输入数据时会自动生成attention_mask。这个mask是一个与输入序列长度相同的向量,其中有效位置的值为1,填充位置的值为0。例如,如果原始文本序列是’A B C’,经过Tokenizer处理后,生成的attention_mask就是’[1, 1, 1, 0, 0, 0]’,表示前三个位置是有效的,后三...
在attention机制中,attention mask也是一个非常重要的概念,本文将详细介绍Transformers中attention mask的机制。 一、什么是Attention Mask 在介绍Attention Mask之前,我们先来了解一下什么是Attention。Attention机制是一种基于注意力权重来计算加权平均值的方法。在自然语言处理领域中,我们通常使用Attention来计算每个单词与...
可以看出,我们没有将input_ids和attention_mask提供给编码器 (训练 NLP 模型时也是这种情况),而是提供past_values,以及past_observed_mask、past_time_features、static_categorical_features和static_real_features几项数据。 解码器的输入包括future_values、future_observed_mask和future_time_features。future_values可以...
add_special_tokens=True, return_tensors="tf", return_token_type_ids=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于上述代码, 如果自己提前处理好数据: A B C [PAD] [PAD] [PAD]则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 1 1 1 如果数据是 ...
它可以非常有效地防止重复,但似乎对模型和用户场景非常敏感,其中一个例子见 Github 上的讨论。 attention_mask可用于屏蔽填充符。 pad_token_id、bos_token_id、eos_token_id: 如果模型默认没有这些 token,用户可以手动选择其他 token id 来表示它们。 更多信息,请查阅generate函数手册。