Transformer的mask原理

Transformer的mask原理是在self-attention计算中，为了避免当前位置的词语与后面的词语产生关联，需要在计算时将后面的词语的权重设为0，这样就可以避免后面的词语对当前位置的影响。这个过程就是通过mask实现的。在Transformer中，有两种mask：padding mask和sequence mask。padding mask用于将填充的位置的权重设为0，sequence mask用于将当前位置之后的位置的权重设为0。

相关问题

transformer原理代码

Transformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它由encoders和decoders两部分组成，其中每个部分由多个encoder/decoder堆叠而成。[2]

对于每个encoder，它包含self-attention和feed forward两个层。Self-attention是在输入序列中计算每个位置与其他位置之间的关联性，并为每个位置生成一个加权表示。Feed forward层则对这些加权表示进行变换和映射。

对于每个decoder，它包含mask self-attention, encoder-decoder attention和feed forward三个层。Mask self-attention用于在解码过程中对当前位置之后的信息进行掩码，以避免未来信息的泄露。Encoder-decoder attention用于将编码器的输出与解码器的输入进行关联，以便在生成输出时使用编码器的信息。Feed forward层同样用于对加权表示进行变换和映射。

Transformer模型的核心是self-attention机制，它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，使得模型能够更好地理解上下文信息。通过堆叠多个encoder和decoder，Transformer能够处理长序列并保持较好的性能。

关于Transformer的原理和代码实现，你可以参考《搞懂 Vision Transformer 原理和代码.pdf》和《搞懂 Vision Transformer 原理和代码.xlsx》这两个引用中提供的资料。同时，你还可以参考一些相关的学术论文和博客文章，如所提供的链接，以获得更多详细的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [搞懂 Vision Transformer 原理和代码系列](https://download.csdn.net/download/weixin_43762994/87392516)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer 代码+原理](https://blog.csdn.net/init__/article/details/121585137)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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BERT的Transformer 原理

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，能够在多个NLP任务上进行微调，取得了相当优秀的效果。

Transformer是一种基于注意力机制的深度神经网络架构，它能够将输入序列编码成向量表示。Transformer主要由两部分组成：Encoder和Decoder。Encoder用于将输入序列编码为向量表示，Decoder则用于将向量表示解码成输出序列。

在BERT中，使用了Transformer Encoder的结构，其中包括Self-Attention层和前馈神经网络层。Self-Attention层主要用于捕捉输入序列中各个位置之间的相互关系，它会给每个位置分配一个权重，表示该位置对于其他位置的重要性。前馈神经网络层主要用于对输入向量进行非线性变换。

BERT的核心思想是使用双向的语言模型来预训练模型参数。具体来说，BERT使用Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两种任务来训练模型。MLM任务是指在输入序列中随机mask掉一些词语，然后让模型预测被mask掉的词语是什么；NSP任务是指给定两个句子，让模型预测这两个句子是否相邻。

通过这样的预训练方式，BERT能够学习到输入序列中各个位置之间的相互关系，并且能够处理句子级别的任务。在微调阶段，我们可以将预训练的BERT模型作为一个特征提取器，并在其基础上进行微调以适应不同的NLP任务。