WebJul 18, 2024 · masked attention是要使用一个上三角矩阵torch.triu来实现对未来信息的掩盖。为什么就掩盖未来信息了？看了这篇博客，明白了但没完全明白，说是decoder在训练 … WebMar 29, 2024 · Attention Mask. Padding Mask：在NLP任务中，由于句子长度不一致，经常会进行padding操作，在sequence中加入零向量。. 这部分padding不应该起作用，但是在Attention的计算中用到了softmax等操作，即便0向量也会参与计算 (e^0=1)，因此需要手动将这部分信息mask才行。. padding mask ...

多图详解attention和mask。从循环神经网络、transformer …

Web上图就是文中Attention Mask的机制，只看图并不是那么好理解，这里引用张俊林老师：XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 [1] 文章中非常关键的一句话： 在Transformer内部，通过Attention掩码，从 T 的输入单词里面，也就是Ti的上文和下文单词中，随机选择i-1个，放到Ti的上文位置中，把其它单词的输入通过 ... Web1. 在 forward 函数中，首先对 token_type_ids 和 attention_mask 参数为None值的情况进行了处理；当 token_type_ids 为 None 时，生成一个 [batch_size, sequence_length] 形状的数组赋值给token_type_ids并将 token_type_ids所有位置置为0，表示每个序列中只包含一个句子；当attention_mask为None时，生成一个[batch_size, sequence_length]形状 ... crunchyroll germany

深度学习中的mask到底是什么意思？ - 知乎

WebMar 13, 2024 · m = memory # 目标语言的self_Attention, 这里 mask的作用就是用到上面所说的 softmax 之前的部分 x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)) # 这里使用的是 Self-Attention 机制,其实 m 是encoder的输出,x是decoder第一部分的输出, # 因为上面一部分的输出中, 未被预测的 ... Web这是因为我们的模型在做句子表征的时候，也将padding token id 进行了考虑，导致每个词对应的输出不同，为了告诉模型我们的输入中，某些词是不需要考虑的，我们需要传入 attention mask。 Attention masks. Attention masks 和输入的 input ids 具有完全一样的shape，其中1 代表 ... Webmasked-self-attention 这个屏蔽（masking）经常用一个矩阵来实现，称为 attention mask。想象一下有 4 个单词的序列（例如，机器人必须遵守命令）。在一个语言建模场景中，这个序列会分为 4 个步骤处理--每个步骤处理一个词（假设现在每个词是一个 token）。 built ins fireplace only part wall