transformer掩蔽的作用

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飞桨

transformer模型是编码器-解码器架构的一个实践，多头自注意力用于表示输入序列和输出序列，解码器必须通过掩蔽机制来保留自回归属性。残差连接和层规范化是训练非常深度模型的重要工具。基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。

在实验中训练更深的transformer将影响训练速度和翻译效果，但是具体的结果会取决于模型的设计和训练细节。在transformer中使用加性注意力取代缩放点积注意力是一个有趣的想法，但需要更多的实验验证。对于语言模型，应该使用transformer的编码器还是解码器，或者两者都用？如何设计？这取决于具体任务的需求。如果输入序列很长，transformer会面临挑战，因为模型需要存储大量的参数和计算大量的梯度。

如何提高transformer的计算速度和内存使用效率？可以参考论文Tay.Dehghani.Bahri.ea.2020。如果不使用卷积神经网络，可以使用Vision Transformer（ViT）设计基于transformer模型的图像分类任务，参考Dosovitskiy.Beyer.Kolesnikov.ea.2021。如果想系统性学习该项目，可以前往“动手学AI”课程查看完整章节。

在百度飞桨中，可以使用Python代码定义一个Transformer模型。可以使用飞桨提供的PaddleNLP库中的Transformer模型，或者自定义Transformer模型。定义模型的过程包括结构设计、计算图构建、训练等步骤。定义好模型后，可以使用飞桨的动态图接口或者NCCL等并行化工具进行训练。

在transformer中，多头自注意力被用于表示输入序列和输出序列，不过解码器必须通过掩蔽机制来保留自回归属性。残差连接和层规范化是训练非常深度模型的重要工具。基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。

在实验中训练更深的transformer将影响训练速度和翻译效果，但是具体的结果会取决于模型的设计和训练细节。在transformer中使用加性注意力取代缩放点积注意力是一个有趣的想法，但需要更多的实验验证。对于语言模型，应该使用transformer的编码器还是解码器，或者两者都用？如何设计？这取决于具体任务的需求。如果输入序列很长，transformer会面临挑战，因为模型需要存储大量的参数和计算大量的梯度。

如何提高transformer的计算速度和内存使用效率？可以参考论文Tay.Dehghani.Bahri.ea.2020。如果不使用卷积神经网络，可以使用Vision Transformer（ViT）设计基于transformer模型的图像分类任务，参考Dosovitskiy.Beyer.Kolesnikov.ea.2021。如果想系统性学习该项目，可以前往“动手学AI”课程查看完整章节。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [沐神《动手学深度学习》飞桨版Transformer](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/125212405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [百度飞浆利用Transformer模型进行AI研究](https://blog.csdn.net/zhangzhechun/article/details/129326772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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