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掩码Mask

 Padding Mask

 Sequence Mask

为什么需要Sequence Mask？

Sequence Mask是如何工作的？

具体实现

为什么如果没有适当的掩码机制，解码器在生成某个位置的输出时，可能会“看到”并错误地利用该位置之后的信息

自回归性质

一、定义

二、性质

三、应用限制

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掩码Mask

Mask 表示掩码，它对某些值进行掩盖，使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask，分别是 Padding Mask 和 Sequence Mask。

• Padding Mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到

• 而Sequence Mask 只有在解码器 Decoder 的 Self-Attention 里面用到。

 Padding Mask

什么是 Padding mask 呢？因为每个批次输入序列的长度是不一样的，所以我们要对输入序列进行对齐。

具体来说：就是在较短的序列后面填充 0（但是如果输入的序列太长，则是截断，把多余的直接舍弃）。因为这些填充的位置，其实是没有什么意义的，所以我们的 Attention 机制不应该把注意力放在这些位置上，所以我们需要进行一些处理。

具体的做法：把这些位置的值加上一个非常大的负数（负无穷），这样的话，经过Softmax