transformer中的mask机制

Transformer中的mask机制是一种用于在模型训练和解码过程中掩盖特定信息的技术。在Transformer架构中，mask机制被广泛应用，以确保模型在处理序列数据时能够正确地关注和生成合适的输出。

在Transformer中，主要有两个地方会用到mask机制。第一个地方是Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息。这样可以确保模型在生成输出时只依赖于已经生成的部分，避免未来信息的泄露。第二个地方是对一个batch中不同长度的序列进行padding后，对padding部分的信息进行掩盖。这样可以确保模型不会在padding部分产生不必要的注意力。

在具体实现中，Transformer使用两种类型的mask：padding mask和sequence mask。padding mask用于在所有的scaled dot-product attention中，用于掩盖padding部分的信息。sequence mask则只在decoder的self-attention中使用，用于掩盖当前时刻之后的信息。

总结来说，mask机制在Transformer中起到了关键的作用，用于掩盖不需要的信息，确保模型能够正确地关注和生成输出。通过使用padding mask和sequence mask，Transformer能够处理不同长度的序列，并在解码过程中避免未来信息的泄露。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer结构解析（附源代码）](https://blog.csdn.net/qq_37707218/article/details/124110028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [算法面试之transformer的Mask和并行性](https://blog.csdn.net/weixin_43499457/article/details/123963840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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