bert模型注意力掩码

BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它基于Transformer架构。当处理文本输入时，BERT使用了自注意力机制，这种机制允许模型在计算每个词的表示时考虑整个句子上下文。为了区分哪些词应该参与当前词的计算，BERT采用了注意力掩码。

注意力掩码是一个二进制矩阵，通常为全0和全1填充的格式。对于输入序列中的每个位置i，如果该位置对应的是一个有效的词汇（不是[CLS]、[SEP]等特殊标记），则在掩码上设置为1，代表这个位置可以被其他位置的词影响；反之，如果是特殊标记或者填充的位置，则设为0，表示在计算注意力权重时不考虑这些位置的信息。这样可以避免模型学习到序列本身的相对位置信息，而只关注内容本身。

通过注意力掩码，BERT能够有效地训练它的双向（即前向和后向）上下文理解能力，然后在各种自然语言处理任务中微调使用。