Transformer 中 Mask 之谜：一探完形填空的启发

2023-08-22 17:26:08

Transformer 中的 Mask：完形填空的高级艺术

简介

Transformer 模型以其强大的语言处理能力，在自然语言处理领域掀起了一场革命。而 Mask 机制是 Transformer 中的一个关键因素，它巧妙地运用了完形填空的原理，屏蔽未来信息，标记单词顺序，帮助模型专注于当前的任务。

编码器：捕捉前后信息，无 Mask 需求

在 Transformer 的编码过程中，Mask 并不需要，因为编码器旨在学习句子的上下文信息，捕捉每个单词与其前后单词之间的关系。因此，编码器可以充分利用当前位置前后的信息，无需使用 Mask 来限制其注意力范围。

解码器：关注当前及历史信息，Mask 应运而生

然而，在 Transformer 的解码过程中，Mask 却发挥着至关重要的作用。解码器负责根据编码器的输出，逐步生成目标语言的句子。在这个过程中，解码器需要关注当前位置的单词，以及之前已经生成的单词。为了防止解码器偷窥未来的信息，Mask 便应运而生。

Attention Mask：屏蔽未来信息，避免偷窥

Attention Mask 是一种特殊的矩阵，它将解码器对每个位置的注意力范围限定在当前位置及其之前的单词。换句话说，Attention Mask 就像一块挡板，屏蔽了解码器对未来信息的访问，避免了模型偷窥作弊的行为。

Positional Encoding：标记单词顺序，弥补顺序信息缺失

Transformer 模型虽然能够捕捉单词之间的关系，但它无法直接获取单词的顺序信息。为了解决这个问题，引入了 Positional Encoding 机制。Positional Encoding 为每个单词添加了一个位置向量，通过对这些向量进行编码，模型可以学习到单词的相对顺序。

Seq2Seq 模型：Mask 的强大应用

Seq2Seq 模型是自然语言处理中一种常见的模型结构，广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务。Seq2Seq 模型由编码器和解码器组成，而 Mask 在其中扮演着关键的角色。编码器利用 Attention Mask 捕捉输入序列的信息，解码器则借助 Attention Mask 和 Positional Encoding 生成目标序列。

Mask 的巧妙之处

Mask 机制在 Transformer 中的应用，展现了深度学习模型的精巧设计和强大能力。它巧妙地利用完形填空的原理，屏蔽未来信息，标记单词顺序，帮助模型专注于当前的任务，提高了模型的性能和准确性。

常见问题解答