transformer padding

在 Transformer 模型中，由于输入序列的长度不一定相同，需要对输入序列进行 padding 操作，使得所有输入序列的长度相同。padding 的操作是在序列的末尾添加特殊的填充符号，使得所有序列的长度都等于最长序列的长度。

在 Transformer 模型中，padding 的操作是通过在输入序列的前面添加特殊的 mask 来实现的。这个 mask 被称为 padding mask，它的值为 1 表示该位置是 padding，值为 0 表示该位置是有效的输入。

在计算 Multi-Head Attention 和 Feed Forward 层时，padding mask 的作用是屏蔽 padding 位置的输入，使得模型不会将 padding 位置的信息作为有效信息进行处理。这样做可以避免 padding 对模型的影响，提高模型的准确性和效率。

相关问题

transformer padding mask

Transformer中的padding mask是用来处理输入序列中的padding部分的。在输入序列中，有些位置是被padding填充的，这些位置的值是0，但是在计算attention时，这些位置也会被考虑进去，这会影响模型的性能。因此，我们需要使用padding mask来将这些位置的权重设置为0，从而使得模型不会在这些位置上计算attention。

具体来说，padding mask是一个与输入序列相同形状的矩阵，其中padding部分对应的位置为1，非padding部分对应的位置为0。在计算attention时，我们将padding mask与注意力矩阵相乘，从而将padding部分的权重设置为0。

transformer的padding token

在Transformer中，padding token是用来填充输入序列中短于最长序列的位置的特殊标记。在输入序列中，如果某个位置没有输入，则可以用padding token来填充该位置的信息。这样做的好处是可以将所有输入序列的长度都设置为相同的长度，方便进行批处理和并行计算。同时，padding token不会对模型的输出产生影响，因为它们的注意力权重为0，模型不会把它们计算在内。在实现中，通常会使用一个特殊的符号来表示padding token，例如在BERT中，使用[PAD]来表示padding token。