mask = (x > 0).unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1).unsqueeze(1)

bert源码里出现这一句代码:mask = (x > 0).unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1).unsqueeze(1)

某大语言模型解释:

mask = (x > 0).unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1).unsqueeze(1) 的目的是创建一个用于屏蔽(masking)的张量,该张量将在输入序列中标记为填充(padding)的位置进行屏蔽。这是因为在自注意力机制中,模型需要知道哪些位置是真实的输入,而哪些位置是填充的,以便正确计算注意力权重。

解释这一行代码的各个部分:

  • x > 0:创建一个与输入张量 x 相同形状的布尔张量,其中每个元素是对应位置上元素是否大于零的判断结果。

  • .unsqueeze(1):在第二个维度上插入一个维度,将布尔张量的形状从 [batch_size, seq_len] 变为 [batch_size, 1, seq_len]

  • .repeat(1, x.size(1), 1):复制第二个维度(seq_len 维度)的内容,将布尔张量的形状变为 [batch_size, seq_len, seq_len]。这样每一行都是相同的内容,以便与原始序列对齐。

  • .unsqueeze(1):再次在第二个维度上插入一个维度,将布尔张量的形状从 [batch_size, seq_len, seq_len] 变为 [batch_size, 1, seq_len, seq_len]

最终得到的 mask 是一个 4D 张量,其形状为 [batch_size, 1, seq_len, seq_len],其中 mask[b, 0, i, j] 的值为 True 表示在第 b 个样本中,第 i 个位置的标记(token)不是填充,可以用于注意力计算;反之为 False,表示是填充,应该被屏蔽。

这样的 mask 在 BERT 模型的自注意力机制中被用来屏蔽掉填充位置,确保在计算注意力时不考虑填充的位置

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