神经网络Transformer架构中的因果掩码 第一步：因果掩码的基本定义 因果掩码（Causal Mask）是Transformer解码器中的一种注意力掩码技术，其核心作用是确保模型在生成序列时只能访问当前及之前的位置信息，无法“窥见”未来时刻的数据。具体实现方式是通过一个下三角矩阵（主对角线及以下元素为0，以上为负无穷），使得注意力权重在softmax后未来位置的权重趋近于0。例如，在序列位置 t ，模型仅能关注位置 1 到 t 。 第二步：因果掩码的数学原理 假设输入序列长度为 n ，注意力分数矩阵 S 的形状为 n×n 。因果掩码矩阵 M 定义为： M[i][j] = 0 当 j ≤ i （允许关注当前及过去位置） M[i][j] = -∞ 当 j > i （屏蔽未来位置） 调整后的注意力分数为： S_masked = S + M 经过softmax后，未来位置的权重被压缩至接近0，从而保证自回归生成的性质。 第三步：在Transformer解码器中的具体作用 训练阶段 ：在标准Transformer解码器中，因果掩码应用于自注意力层，确保模型根据已知输出序列预测下一个 token。例如，翻译任务中生成第 t 个词时仅使用前 t-1 个词作为上下文。 推理阶段 ：与训练一致，通过逐步生成并缓存已生成序列的键值对，每次生成新 token 时仅计算其与历史序列的注意力。 第四步：因果掩码的扩展变体 分组查询注意力（GQA）中的掩码 ：当键值对数量少于查询时，需保证掩码结构与注意力头维度对齐。 滑动窗口掩码 ：在长序列处理中，为降低计算复杂度，可能仅屏蔽局部未来窗口而非全部未来位置。 第五步：实际实现与优化 现代深度学习框架（如PyTorch）通过 torch.tril 生成下三角掩码，或使用 masked_fill 将未来位置替换为极大负值。优化技巧包括： 结合键值缓存（KV Cache）减少重复计算 利用硬件并行性，如GPU的矩阵运算加速掩码应用