transformer为什么需要mask

### Transformer模型中的Mask机制 在自注意力层中引入掩码(mask)机制是为了处理特定类型的输入序列,尤其是当这些序列具有不同的长度或是为了实现因果关系时。具体来说,在训练用于自然语言处理的任务如机器翻译或文本生成的Transformer模型时,防止位置i关注到未来的位置j (其中 j > i),即保持解码过程中的顺序性和无偏性是非常重要的[^1]。 通过应用掩码操作,可以在计算softmax之前将某些不希望被注意到的位置对应的权重设为负无穷大(这样经过softmax转换后的概率接近于零),从而有效地忽略了这些位置的信息贡献。这不仅有助于维持时间维度上的依赖结构,而且对于并行化训练也至关重要——它允许一次性处理整个句子而不会泄露未来的上下文信息给当前时刻的状态更新逻辑。 ```python import torch def create_mask(size, pad_token_idx=0): # 创建下三角矩阵作为后续掩码的基础 mask = (torch.triu(torch.ones((size, size))) == 0).transpose(0, 1) # 添加填充部分的掩码 padding_mask = (torch.arange(size).view(-1, 1) != pad_token_idx) final_mask = mask & padding_mask return final_mask.unsqueeze(0) # 增加批次维度以便批量运算 ``` 此代码片段展示了如何创建一个适用于Transformer架构内的掩码张量。这里`create_mask`函数接受两个参数:一个是目标尺寸`size`表示要构建的掩码大小;另一个可选参数是填充标记索引`pad_token_idx`用来指定哪些token应该总是被忽略掉。最终返回的是形状为 `[batch_size, seq_len, seq_len]` 的布尔型Tensor,可用于指导自注意力机制的工作流程。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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