mask 在transformer中的作用

在Transformer模型中，mask的作用是控制模型在处理序列时对未来信息的可见性。Transformer模型是一个自注意力机制的序列到序列模型，它通过将输入序列中的每个位置与其他位置进行交互来建模上下文关系。当我们预测目标序列的下一个位置时，为了避免模型能够"看到"未来信息，需要使用mask将未来位置的信息屏蔽掉。

具体来说，在Transformer中有两种常用的mask方式：padding mask和look-ahead mask。

1. Padding mask：在输入序列中，可能存在不等长的句子，为了保持输入序列的统一长度，我们会在较短的句子后面添加一些特殊符号（如0）进行填充。Padding mask就是用来标记这些填充位置，在计算注意力权重时，将填充位置的注意力权重设为一个很小的值（如负无穷），使得模型不会关注这些填充位置。

2. Look-ahead mask：在Transformer的解码器中，为了生成目标序列的下一个位置时只使用已经生成的部分序列，会使用look-ahead mask。Look-ahead mask将当前位置之后的位置都屏蔽掉，确保模型只能看到当前位置之前的信息，避免了信息泄露。

通过使用这些mask，Transformer能够更好地处理不等长序列，并且在生成目标序列时不会依赖未来信息，提高了模型的性能和泛化能力。

相关问题

Mask Transformer

Mask Transformer是一种基于Transformer结构的预训练模型，它在预训练阶段使用了mask技术，即在输入序列中随机mask掉一些token，然后让模型预测这些被mask掉的token。这个过程可以帮助模型学习到更好的语言表示，从而提高模型在下游任务中的性能表现。Mask Transformer的灵感来自于完形填空，它在解码过程中加入了attention mask，以模拟真实的推理场景。除了基本的mask技术外，Mask Transformer还引入了全字mask技术，可以更好地恢复全词，提高模型的泛化性能。

mask transformer

Masked Transformer是一种变种的Transformer模型，用于处理自然语言处理任务中的序列标注问题，如命名实体识别或语义角色标注。该模型通过对输入序列中的某些标记进行屏蔽（mask），然后预测被屏蔽的标记。这个屏蔽的过程可以通过将被屏蔽的标记替换为特殊的标记来实现，比如用[MASK]代替。

在训练过程中，Masked Transformer模型需要使用已知的上下文来预测被屏蔽的标记，这样可以使模型学习到上下文信息以及语言的规律。

在预测阶段，当输入一个包含屏蔽标记的序列时，模型会生成一个概率分布，表示每