transformer的mask

回答: 在Transformer中，mask机制被广泛应用并贯穿了整个架构。它的作用是使得Decoder在预测时无法看到未来的信息，从而保证了模型的独立性和防止标签的泄漏。具体而言，当进行Q和K的点积计算之后，需要经过mask处理再进行softmax操作。通过mask，我们可以将要屏蔽的部分输出设为负无穷，从而在经过softmax之后将其输出为0，实现了对未来信息的屏蔽。这样，Transformer模型在预测时无法提前知道未来的信息，保证了预测的准确性和可靠性。

相关问题

transformer mask

Transformer中的mask是指在自注意力机制中，对于当前位置的输入，通过屏蔽掉一些位置的信息，使得模型无法看到这些被屏蔽的位置。Transformer模型中常用的mask有两种：padding mask和sequence mask。

1. Padding mask（填充屏蔽）：在输入序列中，由于不同句子长度不一致，需要进行填充操作使得所有句子长度相同。填充的部分通常用特殊的填充符号来表示。在进行自注意力计算时，需要将填充部分的信息屏蔽掉，以避免模型利用填充符号进行计算。Padding mask就是将填充符号位置对应的权重设为负无穷大，使得在softmax计算时填充部分的权重趋近于零。

2. Sequence mask（序列屏蔽）：在解码阶段，为了避免当前位置的预测受到后续位置的干扰，需要将后续位置的信息屏蔽掉。Sequence mask是通过将当前位置之后的位置权重设置为负无穷大来实现的。

这些mask操作可以确保Transformer模型在计算自注意力时只关注有效的位置信息，避免填充部分或未来位置的干扰。

Transformer mask

Transformer 中的 Mask 是一种用于控制模型在处理序列数据时对某些位置进行屏蔽或忽略的机制。在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都与其他位置进行交互，但有时我们希望模型只关注前面的位置，或只关注当前位置以及之前的位置。这就是通过 Mask 来实现的。

在 Transformer 中，有两种常见的 Mask：Padding Mask 和 Look-ahead Mask。

1. Padding Mask：当输入序列中存在填充标记（padding tokens）时，我们希望模型在计算注意力权重时忽略这些填充位置。通过给填充位置赋予一个特殊的遮罩值（如0），模型在计算注意力权重时会将这些位置对应的权重设为一个很小的值（如负无穷），从而忽略这些填充位置。

2. Look-ahead Mask：在解码器中，为了生成序列时不依赖后续位置的信息，我们需要将当前位置后面的位置进行屏蔽。通过给后面位置赋予一个特殊的遮罩值，模型在计算注意力权重时会将后面位置对应的权重设为一个很小的值，从而将后面位置的信息屏蔽掉。

这些 Mask 机制可以有效地控制模型在处理序列数据时的关注范围，提高模型的性能和效果。在 Transformer 中，Mask 是通过在计算注意力权重时与输入的注意力矩阵相乘，来实现对特定位置的屏蔽。