GPT

masked multi head attention 是指什么这里的mask

在 Masked Multi-Head Attention 中的 mask，通常指的是一种用于遮挡部分信息的机制，目的是控制哪些信息可以被模型在计算时“看到”或“访问”。在多头自注意力（Multi-Head Attention）中，mask主要的作用是通过遮挡一些位置的数据，避免模型在处理时不该注意的部分。

具体来说，mask 可以出现在以下几种场景中：

1. 自回归生成任务中的 mask

在很多生成任务中（例如文本生成或序列预测），模型需要根据之前生成的部分（已知信息）来生成新的内容，但不能提前访问到未来的部分。在这种情况下，mask 用来保证在每个时刻，模型只能“看到”当前位置之前的信息，而不能看到未来的信息。

  • 例子：假设你在做一个文本生成任务，模型正在生成第 i 个词，mask 会确保模型在计算注意力时，只能看到第 1 到第 i 个词，而不能看到第 i+1 到第 n 个词。

  • 在这种情况下，mask 就是用来屏蔽未来的词。通常是一个下三角矩阵（上三角为负无穷大），这样就保证了模型不能“偷看”未来的信息。

2. 处理不同长度序列中的 mask

在处理变长输入序列时，某些位置可能是填充（padding）的位置。为了避免模型在计算注意力时考虑这些填充的无效信息，我们使用 mask 来遮挡掉这些位置。

  • 例子：假设输入序列 [3, 5, 2, PAD, PAD]，其中 PAD 是填充符号，mask 会标记出哪些位置是填充的，防止模型在计算时关注这些无意义的填充部分。

3. 局部注意力机制中的 mask

在一些任务中，为了控制注意力的范围（比如限制在局部区域内），mask 可以用于限制注意力的计算，只允许模型关注输入的某些特定部分。例如，在图像处理的任务中，模型可能只允许某些区域的像素进行自注意力计算。

Masked Multi-Head Attention的工作原理：

在多头自注意力机制中，mask 通常是在计算注意力分数（通常是通过点积得到的）时应用的。它会将不允许关注的位置的分数设为负无穷或零，从而确保这些位置在计算加权和时不会起作用。

具体过程如下：

  1. 计算查询（Q）和键（K）之间的注意力分数。
  2. 使用 mask 对某些位置的注意力分数进行修改（比如将被遮挡位置的分数设为负无穷大）。
  3. 通过 softmax 函数得到最终的注意力权重。
  4. 利用注意力权重加权值（V）来获得输出。

总结：

  • mask 在 Masked Multi-Head Attention 中的作用是控制模型能够关注哪些部分，通常用于遮挡未来信息、忽略填充部分，或者限制注意力的计算范围。
  • 具体应用场景包括 自回归生成（如GPT系列模型）、变长序列处理（如BERT处理填充位置）等。

如果有更多细节或者实例需要进一步探讨，随时告诉我！

在GPT中的Masked Multi-Head Attention是怎么做的？

在 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型中，Masked Multi-Head Attention 主要用于确保 自回归生成任务 中的因果性，即模型生成每个单词时不能“看到”未来的单词。这个机制是 GPT 系列的核心特征之一。

1. 自回归生成与因果注意力

GPT 是基于 Transformer 的架构，采用自回归方式生成文本。在训练过程中，模型根据已经生成的前面的词来预测下一个词。为了保证这一点，Masked Multi-Head Attention 用来 屏蔽（mask）未来的词，使得每个位置只能关注到它前面的词，不会偷看当前词后面的信息。

关键概念：

  • 自回归：在生成每个新词时，模型只能利用已经生成的部分。
  • 因果性：模型需要保持因果顺序，即每个位置只能"看到"当前或之前的词，不能提前看到未来的词。

2. Masked Attention 的实现

在 GPT 的 Masked Multi-Head Attention 中，masking 主要体现在 自注意力（Self-Attention） 机制中的一部分。具体来说，mask 是在计算注意力分数时应用的，确保模型只关注当前位置之前的词。

自注意力机制的步骤：

  1. 计算注意力分数：
    对于每个位置 (i)，计算该位置的查询（Query）向量与所有键（Key）向量的点积，从而得到注意力分数。标准的计算过程如下：

    [
    \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
    ]

    这里 (Q) 是查询矩阵，(K) 是键矩阵，(V) 是值矩阵，(d_k) 是键向量的维度。

  2. 应用 Mask：
    对于自回归的模型，如 GPT，mask 是应用在计算注意力分数的过程中。具体的做法是将 未来位置的注意力分数 设置为非常小的值（通常是负无穷大），这样在 softmax 操作时，未来位置的注意力权重会变成零。

    • 假设我们正在处理位置 (i)（例如文本中的第 (i) 个单词），为了保证因果性，模型只能看到位置 (1) 到位置 (i) 的单词，而不能看到位置 (i+1) 到最后的单词。因此，我们会用一个下三角矩阵作为 mask，这样就确保了每个位置的查询只与当前位置之前的键（key）进行交互。

  3. 构造 Mask 矩阵：
    在实现中，mask 通常是一个大小为 (n \times n) 的矩阵（假设序列长度是 (n)），其中第 (i) 行第 (j) 列的元素表示查询位置 (i) 是否能看到位置 (j) 的信息。对于 GPT，mask 矩阵通常是下三角的，确保位置 (i) 只能看到位置 (1) 到位置 (i) 的信息。

    例如，假设有一个长度为 4 的输入序列，mask 矩阵如下：

    [
    \begin{bmatrix}
    1 & 0 & 0 & 0 \
    1 & 1 & 0 & 0 \
    1 & 1 & 1 & 0 \
    1 & 1 & 1 & 1
    \end{bmatrix}
    ]

    • 第 1 行表示第一个位置只能看到自己。
    • 第 2 行表示第二个位置可以看到第一个位置和第二个位置。
    • 第 3 行表示第三个位置可以看到前三个位置，依此类推。

    在计算注意力分数时，mask 会将不允许访问的位置的值设置为负无穷（或极小值），从而在 softmax 中得到接近零的权重，进而确保这些位置的影响被屏蔽。

  4. 加权求和：
    使用修改后的注意力权重（经过 softmax 处理）对值（Value）矩阵进行加权求和，得到当前步骤的输出。

3. 为什么要使用 Masked Multi-Head Attention?

  • 避免泄漏未来信息：在自回归的生成任务中，每个位置只能基于其前面的词进行预测，不能看到未来的词。通过 Masked Multi-Head Attention，模型可以确保每个位置的注意力计算是“因果”的，即只能参考当前位置之前的词，而无法提前“偷看”未来的词。
  • 保持生成的一致性：这种因果性保证了生成的文本是符合语言顺序的，避免了模型在生成过程中产生矛盾或不一致的输出。

4. 实现方式

在现代深度学习框架中，通常会利用矩阵操作来实现这一功能。例如，PyTorch 和 TensorFlow 都提供了内置的支持，可以通过自定义 mask 矩阵或直接使用框架的 API 来进行这一操作。

例如，在 PyTorch 中实现 Masked Multi-Head Attention，可以通过如下方式：

# mask: size (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)
mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len)).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)

# attention_scores: size (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

# Apply the mask (set the future positions to a very large negative number)
attention_scores = attention_scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))

# Apply softmax
attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)

通过这个方法，模型可以确保每个位置的注意力计算只关注自己之前的位置，保证了因果性。

总结

在 GPT 中，Masked Multi-Head Attention 的“mask”确保了模型在自回归生成任务中不会看到未来的信息。通过在计算注意力分数时遮挡掉未来位置的相关信息，GPT 能够在训练过程中只依赖前面的词生成下一个词，从而保证生成过程的因果性和一致性。

GPT在训练的时候是做自回归的预测

你说的对！在 GPT 的训练过程中，通常使用的是 自回归训练，也就是逐步预测下一个词，但你提到的 随机 mask 实际上与 BERT 或其他掩蔽语言模型（Masked Language Model, MLM）训练方式更加相关。

不过，关于 GPT 的训练和你提到的 随机mask，我们可以讨论以下几点：

1. GPT的训练方式：自回归训练

在 GPT 训练过程中，每个词的预测 依赖于 前面的所有词。这意味着模型不是在预测整个序列，而是逐步给定前面的单词，预测下一个单词。训练时，模型的目标是根据前面的词（历史上下文）来 预测下一个词。因此，GPT 的训练中不会使用类似于 BERT 的 随机 mask。

在这种情况下，因果掩蔽（causal masking）是关键，保证模型只依赖于前面的词（上下文），而不泄露未来的词。

2. BERT 和 Masked Language Model (MLM)

而 BERT 采用的训练方式是 随机 mask。具体来说，BERT 会随机选择输入序列中的一些词，进行掩蔽（即随机 mask 掉），然后训练模型去预测这些被掩蔽的词。这样，BERT 是基于 双向上下文（从左到右、从右到左）的信息来进行训练的。

对比：

  • GPT 是 自回归（从左到右）的训练，逐步预测每个词，使用 因果掩蔽，只关注前面的上下文。
  • BERT 是基于 双向上下文，随机掩蔽掉一些词，训练模型通过上下文推测这些掩蔽的词。

3. 随机 Mask 和 GPT

如果你指的是在 GPT 训练时的某种“随机 mask”，比如遮挡掉输入的某些部分，这种做法并不常见于 GPT 的标准训练中。标准的 GPT 训练是基于 因果掩蔽 来保证生成顺序一致性，但有些变体或改进的模型（例如一些基于 GPT 的预训练任务）可能会引入类似于 BERT 的随机 mask 技术，特别是在 多任务学习 或 数据增强 的场景下。

例如：

  • Denoising Autoencoders 或 masking techniques 可能用于预训练阶段，通过遮掩掉一部分输入来学习如何恢复被遮掩的部分。但这通常发生在一些非自回归模型或基于 BERT 的变体中，而不是 GPT 本身。

4. 总结

  • 在 GPT 中，训练过程中 不会使用随机 mask，而是通过 自回归训练 和 因果掩蔽 来预测每个位置的下一个词。
  • 随机 mask 的概念更常见于 BERT 等 掩蔽语言模型，其通过遮蔽输入序列中的部分单词，利用上下文预测被掩蔽的部分。

希望这样能澄清你提出的问题！如果你有其他想法或者更具体的想法，我们可以继续探讨。

[3, 5, 2, PAD, PAD] 这里假设我要预测 2拿我就是mask掉2的embedding，用一个初始化的embedding，和3与5的embedding计算权重么，还是怎样？

是的，你的理解基本正确！在处理带有填充（PAD）的输入序列时，通常会使用 masking 技术来确保模型不在计算注意力时关注 PAD 填充部分，同时可以用一些特定的方法来处理被 mask 掉的词（如 2）。

具体来说，假设你的输入序列是 [3, 5, 2, PAD, PAD]，你想预测的是位置 2（即 2 这个位置的词），有几种处理方式，这里有几个步骤来帮助理解如何用 mask 来计算注意力以及如何处理被 mask 掉的词。

1. masking 填充部分

首先，对于输入中的 PAD 部分，模型通常会屏蔽掉这些位置的注意力计算。通常会使用 attention mask 来忽略这些填充位置。

假设你有一个 填充 mask：

mask = [1, 1, 1, 0, 0]  # 表示位置4和位置5是PAD，不需要计算

在计算 self-attention 时，这个 mask 会用于遮蔽掉位置 4 和 5（PAD）的信息，从而防止它们在计算注意力时影响到其他位置。

2. 预测位置 2

现在，假设你想要预测 位置 2（即 2 这个词），首先你需要 mask 掉 这个位置的嵌入（embedding），以便不让模型直接“看到”该位置的真实词向量。

通常做法是：

  • 将位置 2 的词向量（embedding）替换为一个特殊的“初始化嵌入”，这个嵌入通常是随机初始化的，或者是一个“全零”的向量，表示该位置的嵌入信息已经被遮蔽。
  • 然后，模型会基于 位置 0 和位置 1（即 3 和 5）的嵌入来计算当前位置 2 的预测。

3. 计算注意力权重

在计算 自注意力（Self-Attention） 时，模型会根据 mask 和 词向量 来计算每个位置的权重。对于位置 2，它将根据它之前的词（在这里是位置 0 和 1）来计算注意力。

假设现在对位置 2（被遮蔽掉的 2）进行预测：

  • 模型会基于 位置 0 和位置 1 的嵌入（3 和 5）来计算对位置 2 的预测，而不会使用 2 位置的真实嵌入（因为它被 mask 掉了）。
  • 因为 填充位置（PAD） 会被遮蔽，模型不会关注 PAD 的位置，这样注意力计算就只会发生在有效的词向量之间。

4. Masked Attention 具体操作

具体的操作是：

  • 在计算注意力分数时，PAD 的位置会被 mask 掉，不会影响到最终的注意力权重。
  • 对于 2 位置的预测，它会用 位置 0 和位置 1 的信息（即 3 和 5 的嵌入）来生成一个新的 query，与 key 进行计算，得到一个权重。
  • 最终，模型会根据这个权重，将 位置 0 和位置 1 的信息加权求和，用来生成 位置 2 的预测。

5. 初始化的嵌入

为了训练模型，通常会用 随机初始化的嵌入 来替代被 mask 的位置。这个初始化嵌入会随着训练过程逐渐学习和调整，直到模型能够准确预测出被遮蔽掉的词。

可以通过如下步骤来解释：

  • 在训练过程中，输入序列 [3, 5, 2, PAD, PAD] 会被转化为对应的嵌入向量。
  • 假设你要预测的是 2，那么 2 的位置会被 初始化为一个新的嵌入，然后与其他位置的嵌入一起参与 self-attention 的计算。
  • 在 attention 计算中，位置 2 的嵌入会被替换成一个初始的向量（如零向量或随机初始化），并与其他位置（例如位置 0 和 1）计算注意力分数。

6. 总结

  • 在处理 [3, 5, 2, PAD, PAD] 这种带有填充的序列时：
    • 填充位置（PAD） 会被遮蔽，防止它们参与计算。
    • 对于 预测被 mask 掉的词（例如位置 2 的 2），会用一个初始化嵌入（如随机初始化或者零嵌入）替代该位置的真实词嵌入，然后计算注意力。
    • 然后模型会基于有效位置（3 和 5）的嵌入来计算对位置 2 的预测。

这种方式可以帮助模型在 多任务学习 或 填充序列处理 中，利用上下文信息预测被遮蔽的词。

所以说在预测2的时候，是不会再去更新0和1位置的embedding了？

是的，在预测位置 2 时，位置 0 和 1 的嵌入（embeddings）是不会被更新的。这是因为 位置 2 的嵌入 被 mask 掉，并且在计算 self-attention 时，只是利用了当前位置前面的有效信息来预测当前位置的词。因此，位置 2 的预测不会直接影响到位置 0 和位置 1 的嵌入，它们的嵌入值在这一轮计算过程中是 固定不变的。

详细解析：

  1. Self-Attention 计算：

    • 对于预测位置 2（即 2 这个词），首先模型会用 位置 2 的 查询向量（Query） 来计算与其他位置的 键向量（Key） 的注意力分数。
    • 由于 位置 2 的词嵌入被 mask，通常会用一个 初始化的嵌入（如零向量） 替代它。所以，在计算 Q_2 时，实际上 Q_2 是被“遮蔽”的（它并不代表原始的词嵌入，而是一个初始化的嵌入）。

  2. 计算注意力权重：

    • 位置 2 的 查询向量（Query） 会与所有位置的 键向量（Key） 计算注意力分数，但由于 masking，位置 2 的查询通常会被认为是无效的或被遮蔽的，所以它的查询向量对其他位置的影响极小。
    • 在计算注意力时，模型会基于位置 0 和位置 1 的词嵌入（即 embedding_3 和 embedding_5）来计算权重，这些嵌入不会被位置 2 的嵌入直接影响。

  3. 不更新位置 0 和 1 的嵌入：

    • 在 self-attention 计算过程中，位置 0 和位置 1 的词嵌入（embedding_3 和 embedding_5）是作为 键（Key） 和 值（Value） 参与计算的，它们会用来计算当前位置（即位置 2）的 注意力权重。
    • 位置 0 和 1 的嵌入不会被更新，它们的嵌入会直接用于注意力计算，但不会因为位置 2 的预测而更新。位置 0 和 1 的嵌入只会受到位置 0 和 1 自身的计算（通过自注意力机制）或者 其他位置的更新（如果后续有其他词需要更新） 的影响。

  4. 权重计算与更新：

    • 通过 softmax 计算得到的注意力权重，会用来加权位置 0 和位置 1 的嵌入（embedding_3 和 embedding_5），生成一个加权和的输出，这个输出将作为 位置 2 的预测。
    • 但是，这个加权和并不会改变 位置 0 和位置 1 的嵌入值。它们的嵌入在这一轮计算中是 静态的，并不会在这次更新中被修改。

结论：

在 预测位置 2 时：

  • 位置 2 的嵌入是 mask 掉的，会用一个初始化的向量（如零向量）替代。
  • 位置 0 和 1 的嵌入不会因为预测位置 2 而被更新，它们的嵌入只参与计算注意力权重，但不会直接影响嵌入的更新。
  • 所有的嵌入更新会在 后续的训练过程中 进行，而不是在当前步骤中受到预测位置 2 的影响。

这种设计的好处是，模型在训练时确保每个位置的预测是基于已知的上下文信息，防止“信息泄露”或对未来词的预测依赖。

posted @ 2025-02-16 15:27  GraphL  阅读(172)  评论(0)    收藏  举报