交叉注意力机制中的掩码

### 交叉注意力机制中的掩码

在交叉注意力机制中，掩码用于控制哪些部分的信息应该被忽略或抑制。这有助于提高模型效率并防止信息泄露，特别是在处理序列数据时。具体来说，在多模态任务或多阶段特征融合过程中，掩码能够确保只有特定区域或时间步的数据参与计算。

对于实现细节而言，通常会在计算QK转置矩阵之前应用掩码操作。这意味着当生成查询键乘积时，某些位置会被强制设为极低值（如负无穷），从而使得softmax后的概率接近于零[^1]。这种做法可以在不改变原有架构的情况下有效阻止不必要的连接路径。

另外，在实际编码层面，可以通过如下Python伪代码展示如何向标准的Transformer模块加入掩码支持：

import torch.nn.functional as F

def cross_attention(query, key, value, mask=None):
    d_k = query.size(-1)
    
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) 

    p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)

    return torch.matmul(p_attn, value), p_attn

在此基础上，根据不同应用场景的需求设计具体的`mask`参数即可满足各种特殊要求。例如，在机器翻译任务里可能需要采用未来词预测掩蔽；而在图像识别领域则更多涉及到空间维度上的遮挡等问题[^2]。