在nlp中Future Mask是什么意思

在 NLP 中，Future Mask（未来掩码）是一种用于 Transformer 模型中的掩码技术。该掩码用于在训练过程中隐藏模型未来时刻的信息，以避免模型在预测输出时使用未来时刻的信息，从而造成数据泄露和错误的预测结果。

具体来说，在 Transformer 模型中，每个输入序列都会被分为多个时间步骤（timesteps），每个时间步骤都会被输入到模型中进行处理。在使用 Future Mask 时，模型在处理每个时间步骤的输入时，只能看到该时间步骤及之前的输入，而不能看到该时间步骤之后的输入。这样可以让模型只依赖于已经观察到的信息，而不依赖于未来的信息。

在实践中，Future Mask 通常是通过将未来时刻的位置上的注意力矩阵（attention matrix）中的值设置为负无穷来实现的。这样，在计算注意力权重时，未来时刻的输入对当前时刻的输出就不会产生影响，从而达到掩码的效果。