transformer masked

引用中提到，在Transformer的Decoder中，使用了Masked Multi-Head Attention。这意味着在Decoder的Self-Attention过程中，每个位置只能注意到它之前的位置，而不能注意到它之后的位置。这是通过在输入中引入一个下三角的掩码矩阵来实现的，矩阵中的无效位置被置为0，有效位置被置为1。这样可以确保Decoder在生成每个位置的输出时只能依赖于之前的位置的信息。

引用中提到，在计算输入的Self-Attention时，也需要进行掩码处理以忽略填充的位置。这是通过计算输入向量之间的相似性来实现的，然后根据相似度得到掩码矩阵。具体做法是将一个向量乘以它的转置，然后取反，得到的矩阵中值为0的位置表示无效的位置。这样可以确保在计算输入的Self-Attention时，只考虑有效的位置之间的关系。

综上所述，Transformer中的Masked Multi-Head Attention用于在Decoder中限制每个位置只注意到之前的位置，而忽略之后的位置。同时，在计算输入的Self-Attention时，也需要进行掩码处理以忽略填充的位置，确保只考虑有效位置之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

masked transformer

Masked Transformer是一种Transformer模型的变体，它在训练过程中使用了掩码技术，以便模型能够预测序列中缺失的部分。在自然语言处理任务中，掩码技术通常用于语言建模和文本生成任务中。

在Masked Transformer中，输入序列中的一些标记被随机选择并替换为特殊的掩码标记。模型的目标是预测这些掩码标记的正确值。这种技术被称为掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）。

与传统的Transformer模型相比，Masked Transformer需要更多的训练时间和计算资源，因为它需要预测掩码标记的值。但是，它可以更好地处理输入序列中的缺失数据，并且在某些任务上表现更好。

Decision transformer

Decision Transformer是一个将强化学习问题转化为条件序列建模的体系结构。它利用了Transformer体系结构的简单性和可伸缩性，以及语言建模方面的相关经验，如GPT-x和BERT。与传统的强化学习方法不同，Decision Transformer通过利用随机屏蔽Transformer输出来确定最优操作。通过将自回归模型设置在期望的回报、过去的状态和行动上，Decision Transformer模型可以生成实现期望回报的未来行动。尽管简单，Decision Transformer在Atari、OpenAI Gym和Key-to-Door任务上的性能与或超过了最先进的强化学习基线模型。[1]

Decision Transformer的网络结构可以看作是Transformer的Decoder部分的修改，主要使用了masked multi-head self-attention。它是一种纯监督学习方法，用于解决离线强化学习问题。与传统的马尔科夫决策过程(MDP)不同，Decision Transformer在训练时可以获取非常长期的信息，不再满足马尔科夫性。[2][3]