Masked self attention

Masked self attention是Transformer模型中使用的一种机制，它允许模型在处理序列数据时，每个位置上的注意力只关注之前的位置，而忽略之后的位置，这在处理诸如自然语言处理中的句子时非常有用。Masked self attention通过添加一个掩码（mask）来实现，这个掩码决定了在计算注意力分数时哪些位置是可见的。

在Transformer模型中，每一层的注意力计算可以表示为三个矩阵的乘积：Q（查询）、K（键）、V（值）。为了实现Masked self attention，通常会在计算过程中应用一个上三角矩阵（或称为下三角矩阵，取决于掩码类型）作为掩码矩阵。这个掩码矩阵会将未来位置的值乘以一个非常小的负数，使得在Softmax函数处理后，这些位置的注意力权重接近于零。

这种掩码技术确保了在预测下一个词或处理序列任务时，模型只根据已知的信息（即序列中的先前位置）来做出决策，避免了信息泄漏问题。

相关问题

Masked self-attention

Masked self-attention是Transformer模型中的一种注意力机制。在使用self-attention时，每个位置的输出都会受到来自所有位置的输入的影响。而在Masked self-attention中，我们引入了一个掩码（mask）来限制模型只能关注当前位置之前的输入，从而实现屏蔽（mask）未来的信息。这样做的目的是为了防止模型在生成序列数据时看到未来的信息，保证了模型的输出只依赖于当前位置之前的输入。

通过引入Masked self-attention，我们可以在生成序列的任务中更好地处理顺序关系。在自然语言处理中，一个常见的应用是在语言模型中使用Masked self-attention来预测缺失的单词或者生成下一个单词。

masked self-attention

Masked self-attention是一种自注意力机制，它在计算注意力权重时，会将当前位置之后的信息屏蔽掉，以避免信息泄露。这种机制常用于序列模型中，如自然语言处理中的语言模型和机器翻译模型。通过使用masked self-attention，模型可以更好地捕捉序列中的长程依赖关系，提高模型的性能。