Transformer的掩码机制是非常重要的

三个位置，两个功能

1 掩码的两个功能

1.1 功能1 输入掩码，统一长度

实现不同的长度句子同时训练，统一长度，计算注意力机制的时候方便并行计算

假设训练中最长的句子为10个tokens

那么这两句话

“我喜欢猫猫“

“我喜欢打羽毛球”

在不足十个token的情况下，填充pad直到10个，这样可以使得所有序列的长度保持一致都是十个

那么问题来了，模型怎么知道哪些是pad，哪些是真正的token

就通过掩码机制，两个句子的掩码分别为

(0,0,0,0,0,1,1,1,1,1)

(0,0,0,0,0,0,0,1,1,1)

这时候模型对1的位置进行替换处理，使得最后对于计算结果没有影响

具体代码实现中，你会发现在encoder和decoder两个重要组件中里都有padding mask，位置是在softmax之前，

我们在这些位置上补一些无穷小（负无穷）的值，经过softmax操作，这些值就成了0，就不在影响全局概率的预测。

padding的另一种解释，我觉得也不错，放在这里供大家参考

一句文本输入：[1, 2, 3, 4, 5]
input size: 1* 8
加padding：[1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0]

padding 引入的问题：padding填充数量不一致，导致均值计算偏离
原始均值：(1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3
padding后的均值: (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 8 = 1.875

引入mask，解决padding的缺陷：

1.2 功能2 遮挡未预测信息

在解码器部分，我们在模型训练的过程中不能让模型知道未来时间步的信息，否则话就相当于告诉了模型最终的答案是什么。

什么意思呢，比如对于翻译任务

我们的编码器输入的是源语言的完整信息，最终编码一个特征memory给到解码器，比如“我喜欢可爱的猫猫”

那么解码器输入的是来自编码器的编码后的整体特征memory还有目标语言的已经预测的信息，比如“I like cute cats”

对于cute这一个词的预测就要给模型memory和I 和 like这两个token的信息

对于cats 这一个词的预测就要给模型memory和I 和 like和 cute 这三个token的信息

那么对于未预测的信息不能提前给模型看~

那么现在问题来了，看样子我们需要模型一个词一个词的预测，那这样多慢啊，这不是有点循环神经网络的意思了吗，但是我在这篇博客手撕Transformer（一）| 经典Positional_encoding 用法and代码详解-CSDN博客里面讲到，深度学习一定要有矩阵思维，这里的训练过本质上也是这个过程，通过矩阵使得这些词的预测同步进行，怎么做到的？这一点非常重要，要充分理解

Transformer不是一个词一个词预测的。他是一批都一次性预测，然后每一个和之后的进行比较~矩阵的并行计算

1用编码器的输出memory结合第1 个token预测第二个tokens（ 第二步）

2用编码器的输出memory结合第1,2 个token预测第三个token（ 第三步）

3用编码器的输出memory结合第1,2,3 个token 预测第四个token （第四步）

以此类推

以上这些是同时进行的，就是通过掩码机制

我们最终会生成这样一个矩阵

[0,1,1

0,0,1

0,0,0 ]

第一行代表模型最终只能看到第一个token，此时第二个和第三个都看不到，这时预测第二个

第二行代表模型最终只能看到第一，二个token，此时第三个看不到，这时预测第三个

依此类推

2 掩码存在的三个位置

存在于三个位置

位置1，2的实现的功能一，位置3实现的功能2

但位置1,2 虽然功能差不多，但输入有差别，因为位置1实现的是自注意力，位置2是交叉注意力

或者可以理解为什么，最后对最后的Q,K乘积的注意力矩阵的遮蔽，为0的部分计算注意力，为1的部分不计算

3 代码实现

要理解这部分的代码可以核心看

【深度学习】Transformer中的mask机制超详细讲解_transformer mask-CSDN博客

分别介绍了三个位置的代码的实现，每个位置介绍了两种代码实现的方法

我觉得原作者写的非常好，我就不重复造轮子了，如果之后有时间基于他的我会进一步完善

参考

[transformer掩码-CSDN博客](https://blog.csdn.net/Arctic_Beacon/article/details/122416407#:~:text=transformer掩码 1 一、padding mask 数据输入模型的时候长短不一，为了保持输入一致，通过加padding将input转成固定tensor。 一句文本输入： [1%2C 2%2C,scaled_dot_product_attention ( q%2C k%2C v%2C mask )%3A )

4.4 Transformer编码器部分实现–掩码张量 - 知乎 (zhihu.com)

图片基于李沐老师的动手深度学习进行标记