transformer未来掩码
时间: 2024-06-27 08:00:50 浏览: 5
Transformer架构中的未来掩码(Future Mask)是一种用于训练自注意力模块的技术,特别是在序列到序列(Seq2Seq)模型中,如Transformer模型。未来掩码的目的是在生成式任务中防止模型看到未来的输入信息,从而保证模型只能依赖于已经观察到的信息进行预测,避免了预测时对未出现的数据的“窥视”。
具体来说,在Transformer的自注意力层计算注意力权重时,未来掩码会将对应时间步的输入设置为负无穷或零,使得模型在计算当前时间步的上下文关联时,不会考虑后续时间步的值。这样,当模型在解码阶段生成下一个词时,它只能基于已经生成的内容,而不能依赖未生成的部分。
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。
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