transformer掩蔽的作用
时间: 2023-10-04 16:05:25 浏览: 63
Transformer中的掩蔽(Masking)作用是用来处理序列中的填充(Padding)部分。在自注意力机制中,Transformer会计算所有位置的注意力权重,包括填充位置。为了避免填充位置对注意力权重的计算产生干扰,我们需要对填充位置进行掩蔽。具体而言,通过在填充位置的对应位置上设置一个很大的负无穷值,这样在计算注意力权重时,填充位置对其他位置的影响就会变得很小,从而保证了模型对真实输入的正确建模。
相关问题
transformer掩蔽
Transformer模型中的掩码有两种,分别是Padding Mask和Sequence Mask。Padding Mask用于将输入序列中的填充部分进行掩盖,以防止其对参数更新产生影响。Sequence Mask用于在Decoder的Self-Attention中,将当前位置之后的位置进行掩盖,以保证每个位置只能注意到之前的位置。
transformer 的作用
Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构,它通过引入自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。Transformer的作用是将输入序列映射到输出序列,例如将一个句子翻译成另一种语言或者对句子进行情感分类等任务。
Transformer的自注意力机制允许模型在编码和解码过程中对输入序列的不同位置进行加权处理,从而更好地捕捉序列中的关键信息。通过自注意力机制,Transformer能够同时考虑到句子中的所有单词,并且能够根据上下文动态地调整每个单词的重要性。
与传统的循环神经网络(RNN)相比,Transformer具有以下优势:
- 并行计算:Transformer可以同时处理整个输入序列,而不需要按顺序逐个处理。
- 长期依赖:由于自注意力机制的引入,Transformer能够更好地捕捉长距离的依赖关系。
- 位置信息:Transformer通过添加位置编码来引入位置信息,从而解决了RNN无法处理位置信息的问题。
总之,Transformer是一种强大的模型架构,它在自然语言处理任务中取得了很大的成功,并且被广泛应用于各种文本处理任务中。
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