attention mask

注意力掩码（attention mask）是在自然语言处理中使用的一种技术。它用于指示模型在处理输入序列时要忽略哪些部分。通常，注意力掩码是一个与输入序列相同长度的二进制向量，其中的元素指示模型是否应该注意到对应的输入位置。

在BERT等预训练语言模型中，注意力掩码通常用来标识输入序列中的填充部分。由于BERT模型的输入序列需要是固定长度的，因此在较短的句子后面会添加一些填充标记，以使整个输入序列达到预设长度。通过在注意力掩码中将填充位置标记为0，模型可以忽略这些填充部分，避免对其进行不必要的处理。

注意力掩码还可以用于其他任务，例如指示模型在输入序列中哪些位置是有效的，或者在生成任务中指示模型生成的位置。通过使用适当的注意力掩码，可以帮助模型更好地理解输入数据并提高性能。

相关问题

attention mask作用

在自然语言处理任务中，输入文本通常是变长的，但是神经网络需要输入固定长度的张量。为了解决这个问题，可以使用padding将短文本填充到固定长度，但是这样做会导致一些无用的填充部分被包含在输入中，从而干扰神经网络的学习。

为了解决这个问题，可以使用attention mask来标记输入中的填充部分，使得在模型的计算中这些填充部分不会被计算，从而提高了模型的效率和准确性。

具体来说，attention mask是一个与输入张量大小相同的张量，其中填充部分对应的元素为0，而其他部分对应的元素为1。将attention mask与输入张量相乘后，填充部分对应的输出张量元素将被抑制，而其他部分对应的输出张量元素则不受影响，从而实现了对填充部分的忽略。

Bert的self-attention attention mask

Bert的self-attention attention mask是一种用于在self-attention计算中控制哪些位置被遮蔽的机制。在Bert中，有两种类型的attention mask：padding mask和segment mask。

padding mask主要用于处理变长输入序列的情况，它将输入序列中的填充部分标记为0，有效部分标记为1。在计算self-attention时，padding mask会使得填充部分的注意力权重为0，从而屏蔽这些填充位置的影响。

segment mask主要用于处理句子级别的任务，如句子分类或问答任务。在这些任务中，输入序列可能由多个句子组成，需要通过segment mask将不同句子之间进行区分。具体来说，segment mask将不同句子之间的注意力权重设为0，以避免不同句子之间的干扰。

通过结合padding mask和segment mask，Bert的self-attention attention mask能够在计算self-attention时对不相关的位置进行遮蔽，从而提高模型的性能和泛化能力。