attention_mask什么意思

在自然语言处理中，attention mask是一种用于控制模型对输入进行注意力机制的技术，通常用于BERT、GPT等预训练模型中。

在处理输入序列时，attention mask是一个与输入序列等长的二进制向量，其中每个元素为1或0，用于指示哪些输入是真实的文本内容，哪些是填充的无效信息。具体来说，对于输入序列中的每个位置，如果该位置是真实的文本内容，则在对应位置上设置为1；如果该位置是填充的无效信息，则在对应位置上设置为0。

通过attention mask，模型可以在处理输入序列时忽略填充信息，只关注真实的文本内容，从而提高模型的效率和准确性。

相关问题

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))

这段代码计算了一个平均输出 `mean_output`，让我逐步解释一下每一部分的作用：

1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量，而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。

2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典，用于传递给模型进行推理。

3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。

4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。

5. `(torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))` 是计算平均输出的关键部分。首先，将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘，以过滤掉无效的位置。然后，对第二个维度进行求和，得到有效位置的总和。最后，将每个位置的加权平均值计算为总和除以有效位置的数量。

最终，`mean_output` 是根据上述计算得到的平均输出结果。

attention_mask

"attention_mask"是在自然语言处理中使用的一种技术，它通常是一个二进制矩阵，用于指示哪些标记需要在模型的注意力机制中进行关注，哪些标记应该被忽略。在语言模型中，输入序列中的每个标记都有一个对应的注意力掩码，它可以是一个包含1和0的向量或矩阵。在训练过程中，模型可以利用attention_mask对输入序列进行加权，以便更好地处理较长的句子或文本序列。