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)
:第一个参数是1
,表示在第一个维度(即 batch 维度)上复制一次。这样保持原来的 batch_size 不变。第二个参数是x.size(1)
,表示在第二个维度(即 sequence_length 维度)上复制x.size(1)
次。这将使得原始的序列在这个维度上复制成x.size(1)
份。第三个参数是1
,表示在第三个维度上(如果有的话,这里只有两个维度)复制一次。? ? ?
????????整体: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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