如何为可变长度序列制作掩码，然后在RNN的tensorflow2中填充这些掩码 - 腾讯云开发者社区

注意力掩码注意掩码是将序列批处理在一起时使用的可选参数。此参数向模型指示应该注意哪些标记，哪些不应该注意。...需要将第一个序列填充到第二个序列的长度，或者将第二个序列截短到第一个序列的长度。...注意掩码是一个二进制张量，指示填充索引的位置，以便模型不会注意它们。对于BertTokenizer，1表示应注意的值，而0表示填充值。...这些要求将两个不同的序列编码在相同的输入ID中。它们通常由特殊标记分隔，例如分类器标记和分隔符标记。...[SEP]" 对于某些模型而言，这足以了解一个序列在何处终止以及另一序列在何处开始。但是，其他模型（例如BERT）具有附加机制，即段ID。标记类型ID是一个二进制掩码，用于标识模型中的不同序列。

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学界 | 用生成对抗网络解决NLP问题：谷歌大脑提出MaskGAN

前言循环神经网络（RNN）（Graves 等人, 2012）是序列型数据以及序列标记任务中最常见的生成模型。...但是这会在生成抽样样本时造成问题——模型通常被动以未作为训练条件的序列作为条件。这导致了 RNN 中无法预测的动态隐藏状态。...但是，这些方法都不直接指定基于 RNN 输出的损失函数的形式，从而无法鼓励高质量的样本抽样。而谷歌大脑提出的新方法可以实现这个目的。...蓝色的方块代表已知字符，紫色的方块代表生成的字符。我们通过虚线展示了一个抽样过程。编码器在掩码序列中读取，此处掩码字符用下划线表示，然后解码器通过使用编码器隐藏状态生成缺失字符。...这些方法非常适合优化复杂度（perplexity），但是可能导致样本质量差，因为生成文本需要将可能从来没有在训练过程中观察到的词语序列作为条件。

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注意力机制中的掩码详解

注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。...在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。...我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。...以下是GPT-2中的标记化示例: 如果我们想在输入中包含第二个序列: 因为这两个序列有不同的长度，所以不能把它们组合成一个张量。这时就需要用虚拟标记填充较短的序列，以便每个序列具有相同的长度。...因为我们想让模型继续向序列的右侧添加，我们将填充较短序列的左侧。这就是注意力掩码的一个应用。注意力掩码告诉模型哪些令牌是填充的，在填充令牌的位置放置0，在实际令牌的位置放置1。

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Shreya Gherani：BERT庖丁解牛（Neo Yan翻译）

填充掩码用于可伸缩点乘（scaled dot production）操作，序列掩码仅用于解码器的自注意力（self-attention）操作。填充掩码主要解决输入序列变长的问题。...因为这些填充物的位置其实是没有意义的，自注意力机制应该避免将资源用到这些位置，为此，需要做一些处理。...具体的方法是在这些位置的值中添加一个非常大的负数(负无穷大)，这样在Softmax之后，这些位置的概率将接近于0！...填充掩码加上序列掩码构成了注意力掩码，在其他情况下，注意力掩码就是填充掩码。另一个要注意的细节是，解码器会将输入右移。...15%)进行随机掩蔽，然后对这些遮蔽的标记进行预测。

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聊聊GLM基座模型的理论知识

那么mask后的文本序列是：，即Part A；、即PartB。再对Part B的片段进行shuffle。每个片段使用填充在开头作为输入，使用填充在末尾作为输出。...如论文中的图所示：掩码处理时，会随机选择输入序列中的某些词语进行掩码（mask）处理。掩码的目的是让模型学习预测那些被掩码的词语。让模型能够在预训练过程中更好地学习语言规律和上下文信息。...掩码替换：在这些采样片段中，用[mask]标记替换掉部分词语，形成一个被掩码的文本。这样，模型需要根据已给出的上下文信息来预测被掩码的词语。...这需要根据掩码策略来生成掩码，如根据预先设定的规则来选择掩码的长度和位置。这个过程涉及到组合数学和离散数学的知识。掩码填充：在生成掩码后，需要对掩码进行填充。...在GLM模型中，采用了特殊的填充方式，如span shuffling和2D positional encoding。这个过程涉及到线性代数和矩阵运算的知识。

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Attention is all you need 论文解析（附代码）

为什么需要transformer 在序列到序列的问题中，例如神经机器翻译，最初的建议是基于在编码器-解码器架构中使用循环神经网络（RNN）。...与通常使用RNN时关注编码器的最后状态不同，在解码器的每一步中我们都关注编码器的所有状态，从而能够访问有关输入序列中所有元素的信息。...“它需要训练循环中所有被接受的位置的句子，但位置编码允许模型外推到比训练中遇到的序列长度更长的序列”，[1]。...值得一提的是，创建了3个掩码，包括: 编码器掩码:它是一个填充掩码，从注意力计算中丢弃填充标记。...解码器掩码1:该掩码是填充掩码和前向掩码的结合，它将帮助因果注意力丢弃“未来”的标记，我们取填充掩码和前向掩码之间的最大值。解码器掩码2:为填充掩码，应用于编码器-解码器注意力层。

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自注意力中的不同的掩码介绍以及他们是如何工作的?

注意力的填充掩码在使用填充掩码（padding mask）计算注意力之前，我们需要将掩码 M 添加到等式中：我们已经有了QKᵀ和V，但是M是什么样的呢?...这个令牌出现的原因是，句子的长度是变化的而矩阵并不能处理不同的大小。所以为了把很多句子放在一起作为一批处理，可以在较短句子中添加令牌，使所有句子的长度相同。...所以D对任何其他元素都没有影响，这意味着任何PAD令牌（这里的D）对序列的其余部分都没有影响。这就是使用对填充进行掩码的原因：不希望它影响序列中的任何其他令牌。...因为最初的Transformer 是为翻译而制作的，所以这种类型的模型是有意义的。在预测翻译后的句子时，模型会一次预测一个单词。...在填充掩码的例子中，如果掩码只用在第一个自注意力层上，那么序列将不受第一个自注意力层中的PAD令牌的影响。而在所有其他层中因为缺少掩码序列将会受到PAD令牌的影响，这样就会产生糟糕的结果。

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原创 | Attention is all you need 论文解析（附代码）

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SSM 能取代 Transformer 搞出更「牛」的大模型吗？

① 这些模型在计算上非常高效，可以通过递归或卷积的方式实现，并且随着序列长度的增加，它们的计算复杂度呈线性或近似线性增长。...① 许多序列模型都可以写成矩阵乘法的形式，如 Y = M（X） · X，这种形式被称为矩阵序列变换（matrix sequence transformation），或者简称为矩阵变换（matrix transformation...④ 虽然一般的非线性 RNN（如 LSTM）不能写成 matrix mixer，但状态空间模型（SSM）可以。...因为不需要写出一个单一的总结，因此可以被抽象为张量收缩与结构的结合，证明了线性注意力中累计和的主张。 ⑤ 由此 SMA 的定义可以写作：一个采用结构化矩阵的注意力掩码的四向张量收缩。...如通过张量并行和序列并行将 SSM 扩展成更大的模型和更长的序列，或是通过引入可变序列长度帮 SSM 实现更快的微调和推理。

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Mamba-2新架构出世一统江湖！普林斯顿CMU华人再出神作，性能狂飙8倍

相反，在Mamba中，被视为SSM的主要输入，因此和是输入通道共享的参数。研究人员在公式（20）中定义了新的多输入SSM（MIS）模式的多值注意（MVA），它同样可以应用于任何序列变换，如SSD。...序列并行在训练非常长的序列时，可能需要沿序列长度进行拆分，并将不同部分分配给不同的设备。...可变长度在微调和推理过程中，同一批次中经常会出现不同长度的序列。...对于Transformer，通常会采用填充方式使所有序列长度相同（虽然会浪费计算资源），或者专门为可变长度序列实现注意力机制，并进行负载平衡。...未来，是不是可以让SSD利用H100的新特性，让SSM在2-4K序列长度的大规模预训练中，比Transformer还快？

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Google发布首个「讲故事」的视频生成模型

为了解决这些问题，Phenaki引入了一个学习视频表示的新模型，将视频压缩后用离散tokens进行表征，tokenizer在时间维度上使用因果注意力（causal attention）来处理不同长度的视频...，然后使用一个预训练的双向掩码Transformer模型对文本进行编码直接生成视频。...Phenaki采用掩码双向Transformer，通过一个小且固定的采样步骤来减少采样时间，而无需考虑不同的视频序列长度，双向Transfomrer可以同时预测不同的视频tokens 在每个训练步骤，...首先从0到1中随机选择一个掩码比率，并根据视频长度随机地用特殊标记[MASK]替换一部分token 然后根据给定的文本向量和未掩码的视频tokens，通过最小化掩码token的交叉熵损失来学习模型参数。...在推理过程中，首先将所有的视频tokens标记为特殊词[MASK]，然后在每个推理步骤中，根据文本向量和未掩码的（要预测的）视频tokens，平行地预测所有被掩码（未知）的视频token 在每个采样步骤中

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Long-Context下LLM模型架构全面介绍

注意力机制注意力机制作为在MHA层实现的Transformer的核心设计，根据输入序列中每个token与任何其他token的相关性计算每个token的加权表示。...至于掩码矩阵 M ，它通常用于掩码填充token，以对齐所有批量输入序列，也适用于生成式LLM的因果语言建模的因果掩码操作。...最大长度约束在训练阶段，通常需要确定一个关键的超参数max-length，在本文中记为 L_{max} 。这个超参数表示批次中任何训练样本的序列长度上界。...长度外推困境在Transformer时代之前，基于RNN的语言模型是在较短的序列上训练的，但被期望有效地泛化到较长的上下文，这种现象被称为长度外推或长度泛化。...Random Padding涉及在微调期间将随机数量的填充标记移动到输入序列的前端，平衡所有位置的更新时间。

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入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

适用于几乎所有可用的 TensorFlow 运算我会努力让每个人都能理解这份教程，因此我将尽量在无需 GPU 处理的前提下解决问题。...将文本数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把可变序列长度的文本数据存储到 TFRecords 中。当使用迭代器读取数据集时，数据可以在批处理中快速填充。 ? 05....如何批量读取 TFRecords 数据——下图将教你如何从 TFRecords 中批量读取可变序列长度数据或图像数据。 ? 卷积神经网络（CNN） 07....在完成以后，你将能使用网络摄像头试验自己构建的神经网络，这是一个很棒的尝试！ ? 循环神经网络（RNN） 08. 构建一个序列分类的动态 RNN——学习如何使用可变序列输入数据。...构建一个时序回归 RNN——下图展示了如何为时序预测构建一个 RNN 模型。 ? ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

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EMNLP 2022 | 复杂标签空间下的Prompt调优（将关系分类转换成填充问题）

该任务丢弃连续的标记跨度，并学习预测每个片段中不仅缺少哪些标记，还预测缺少多少标记。遵循这种范式允许模型在多个预测槽处生成任意数量的令牌。...目标是基于其余标记预测掩码词(参见下图a)。与仅预测一个令牌的MLM(MASK)不同，用于预训练seq2seq模型的文本填充任务可以灵活地恢复不同长度的跨度。...下图b所示，文本填充任务对许多与原句子长度不同的文本跨度进行抽样。然后，用单个哨点令牌替换每个span。编码器输入损坏的序列，而解码器按顺序生成由哨点标记分隔的缺失跨的连续标记。...生成预训练调优GenPT 如上图c所示，本文将关系分类视为文本填充式任务，将模板处理的序列T(x)作为源输入，输出目标序列y预测关系。...然后采用可训练的连续提示嵌入，避免手工提示工程。

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精通 Transformers（一）

举个例子：“短于max_sen_len（最大句子长度）的序列将使用PAD值填充，直到其长度达到max_sen_len。”...这在下图中表示：图 1.5 - 一个 RNN 架构以下是 RNN 架构的一些优势：可变长度输入：具有处理可变长度输入的能力，无论输入的句子大小如何。...）短的序列将使用 PAD 值填充，直到它们的长度达到 max_sen_len。...第二部分：变换模型-从自编码到自回归模型在本节中，您将了解自编码模型（如 BERT）和自回归模型（如 GPT）的架构。您将学习如何为各种自然语言理解和生成问题训练、测试和微调模型。...这些参数确保你通过将其填充到之前定义的 256 的最大长度来获得可用形状的输出。

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多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART

然而，这些方法通常聚焦于特定类型和任务（如 span prediction、生成等），应用较为有限。...使用掩码符号替换文本段，从而破坏文本。使用双向模型编码被破坏的文本（左），然后使用自回归解码器计算原始文档的似然（右）。...图 2：向输入添加不同的噪声变换。这些变换是可组合的。文本填充：采样多个文本段，文本段长度取决于泊松分布 (λ = 3)。用单个掩码 token 替换每个文本段。...长度为 0 的文本段对应掩码 token 的插入。句子排列变换：按句号将文档分割成多个句子，然后以随机顺序打乱这些句子。文档旋转：随机均匀地选择 token，旋转文档使文档从该 token 开始。...序列生成任务由于 BART 具备自回归解码器，因此它可以针对序列生成任务进行直接微调，如抽象问答和摘要。在这两项任务中，信息复制自输入但是经过了处理，这与去噪预训练目标紧密相关。

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【NLP】Facebook提出的预训练模型BART

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TF-char5-TF2高级操作

char5-TF高阶操作第五章主要是介绍了TensorFlow2的几个高阶操作，包含：合并与分割数据统计张量比较填充与复制数据限幅张量的高级操作数据加载及预处理 ?...num_or_size_splits为单个数值时，如10，表示切割为 10 份当 num_or_size_splits为 List 时，每个元素表示每份的长度，如[2,4,2,2]表示切割为 4...bool值 out = tf.cast(out, dtype=tf.float32) correct = tf.reduce_sum(out) # 统计True的个数填充与复制填充tf.pad 需要补充的信号开始或者结束处填充足够的特定数值...tf.stack([a,b], axis=0) 在NLP中，需要加载不同长度的句子，需要设定一个阈值来固定最大的句子长度 total_words = 10000 max_review_len = 80...上面问题的解决 tf.gather_nd(x, [[1,1], [2,2], [3,3]]) tf.boolean_mask 通过掩码的方式来获取数据采样；掩码的长度必须和对应维度的长度一致 x = tf.random.uniform

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嵌入式基础知识-IP地址与子网划分

本篇介绍IP地址与子网划分的一些基础知识，在嵌入式开发，使用网络功能时，需要了解网络的一些基础知识。...源地址 32 发送数据报文节点的IPv4地址目的地址 32 接收数据报文节点的IPv4地址可选字段可变较少使用，常用的选项有源路由选项、时间戳选项等填充字段可变填充字段，全0 数据可变...相同源IPv6地址 128 发送数据报文节点的IPv6地址目标IPv6地址 128 128 bits，接收数据报文节点的IPv6地址扩展报头可变可变长度，包含下一报头字段、扩展报头长度字段和扩展报头的内容...子网掩码：网络号和主机号都为1，主机号都为0，这样的地址为子网掩码子网掩码可使用CIDR(Classless Inter-Domain Routing)法进行表示对于子网掩码的计算，可看下面这张图：...3 总结本篇介绍IP地址与子网划分的基础知识，先介绍了IPv4与IPv6的的基础知识与区别，然后结束了子网划分的一些概念，并通过一些实际的例子进行讲解分析。

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注意力机制中的掩码详解

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