attention 掩码

attention掩码用于在Transformer模型中控制哪些位置的输入需要被遮蔽或忽略。在Transformer中，有两种常见的attention掩码：padding mask和sequence mask。

padding mask主要用于处理输入序列中的填充位置。因为输入序列的长度会有所不同，为了保持输入的统一形状，通常会在较短的序列后面添加一些填充标记。padding mask将填充位置标记为1，而其他位置标记为0，以便在计算attention时忽略填充的部分。

sequence mask主要用于decoder中的自注意力机制。在解码器中，为了避免当前位置之后的信息对当前位置的预测产生影响，需要将当前位置之后的位置进行掩码。sequence mask将当前位置之后的位置标记为1，而当前位置及之前的位置标记为0，以便在计算attention时只关注当前位置之前的信息。

直接在attention掩码矩阵中只把当前的单词掩盖住来获取上下文的信息是不可行的。因为在Transformer模型中，每个位置的注意力权重是由该位置与所有其他位置的关系计算出来的。如果只使用当前位置的注意力权重，将无法获取到全局的上下文信息。

相关问题

transformer 掩码

Transformer模型中的掩码（Masking）是一种技术，用于在处理序列数据时对某些位置进行屏蔽或忽略。在Transformer模型中有两种常见的掩码：填充掩码（Padding Mask）和注意力掩码（Attention Mask）。

1. 填充掩码（Padding Mask）：用于屏蔽填充标记。在输入序列中，为了使所有序列具有相同的长度，通常会使用填充标记来填充较短的序列。填充掩码的作用是将填充标记所在的位置掩盖，使模型在训练或推理时不会将填充标记考虑进去，从而避免对填充标记进行不必要的计算。

2. 注意力掩码（Attention Mask）：用于在自注意力机制中屏蔽未来信息。在Transformer的自注意力机制中，输入序列的每个位置都需要与其他位置进行注意力计算。为了避免每个位置都能看到自身后面的位置，需要使用注意力掩码将当前位置之后的位置屏蔽掉。注意力掩码通常为一个上三角矩阵，其中被掩盖的位置被设置为较大的负数，以使softmax操作后的注意力权重接近于零。

这些掩码技术在Transformer模型中被广泛应用，能够提高模型的性能和效果。

transformer掩码

Transformer模型中的掩码（Masking）是一种技术，用于在处理序列数据时对某些位置进行屏蔽或忽略。在Transformer模型中有两种常见的掩码：填充掩码（Padding Mask）和注意力掩码（Attention Mask）。

1. 填充掩码（Padding Mask）：用于屏蔽填充标记。在输入序列中，为了使所有序列具有相同的长度，通常会使用填充标记来填充较短的序列。填充掩码的作用是将填充标记所在的位置掩盖，使模型在训练或推理时不会将填充标记考虑进去，从而避免对填充标记进行不必要的计算。

2. 注意力掩码（Attention Mask）：用于在自注意力机制中屏蔽未来信息。在Transformer的自注意力机制中，输入序列的每个位置都需要与其他位置进行注意力计算。为了避免每个位置都能看到自身后面的位置，需要使用注意力掩码将当前位置之后的位置屏蔽掉。注意力掩码通常为一个上三角矩阵，其中被掩盖的位置被设置为较大的负数，以使softmax操作后的注意力权重接近于零。

这些掩码技术在Transformer模型中被广泛应用，能够提高模型的性能和效果。