Transformer mask
时间: 2023-10-14 07:02:41 浏览: 56
Transformer 中的 Mask 是一种用于控制模型在处理序列数据时对某些位置进行屏蔽或忽略的机制。在自注意力机制中,输入序列中的每个位置都与其他位置进行交互,但有时我们希望模型只关注前面的位置,或只关注当前位置以及之前的位置。这就是通过 Mask 来实现的。
在 Transformer 中,有两种常见的 Mask:Padding Mask 和 Look-ahead Mask。
1. Padding Mask:当输入序列中存在填充标记(padding tokens)时,我们希望模型在计算注意力权重时忽略这些填充位置。通过给填充位置赋予一个特殊的遮罩值(如0),模型在计算注意力权重时会将这些位置对应的权重设为一个很小的值(如负无穷),从而忽略这些填充位置。
2. Look-ahead Mask:在解码器中,为了生成序列时不依赖后续位置的信息,我们需要将当前位置后面的位置进行屏蔽。通过给后面位置赋予一个特殊的遮罩值,模型在计算注意力权重时会将后面位置对应的权重设为一个很小的值,从而将后面位置的信息屏蔽掉。
这些 Mask 机制可以有效地控制模型在处理序列数据时的关注范围,提高模型的性能和效果。在 Transformer 中,Mask 是通过在计算注意力权重时与输入的注意力矩阵相乘,来实现对特定位置的屏蔽。
相关问题
transformer mask
Transformer中的mask是指在自注意力机制中,对于当前位置的输入,通过屏蔽掉一些位置的信息,使得模型无法看到这些被屏蔽的位置。Transformer模型中常用的mask有两种:padding mask和sequence mask。
1. Padding mask(填充屏蔽):在输入序列中,由于不同句子长度不一致,需要进行填充操作使得所有句子长度相同。填充的部分通常用特殊的填充符号来表示。在进行自注意力计算时,需要将填充部分的信息屏蔽掉,以避免模型利用填充符号进行计算。Padding mask就是将填充符号位置对应的权重设为负无穷大,使得在softmax计算时填充部分的权重趋近于零。
2. Sequence mask(序列屏蔽):在解码阶段,为了避免当前位置的预测受到后续位置的干扰,需要将后续位置的信息屏蔽掉。Sequence mask是通过将当前位置之后的位置权重设置为负无穷大来实现的。
这些mask操作可以确保Transformer模型在计算自注意力时只关注有效的位置信息,避免填充部分或未来位置的干扰。
transformer padding mask
Transformer中的padding mask是用来处理输入序列中的padding部分的。在输入序列中,有些位置是被padding填充的,这些位置的值是0,但是在计算attention时,这些位置也会被考虑进去,这会影响模型的性能。因此,我们需要使用padding mask来将这些位置的权重设置为0,从而使得模型不会在这些位置上计算attention。
具体来说,padding mask是一个与输入序列相同形状的矩阵,其中padding部分对应的位置为1,非padding部分对应的位置为0。在计算attention时,我们将padding mask与注意力矩阵相乘,从而将padding部分的权重设置为0。