神经网络Transformer架构中的填充掩码 填充掩码是Transformer架构中处理变长序列数据时使用的一种关键技术。它通过在注意力计算中屏蔽无效位置，确保模型只关注序列中的实际内容部分。 1. 变长序列的处理需求 自然语言处理任务中，文本序列长度各不相同 计算机需要将多个序列批量处理，但要求每个序列长度相同 解决方案：通过填充将较短序列扩展到批次中最长序列的长度 填充通常在最末端添加特定的填充符号 2. 填充掩码的基本原理 创建二进制掩码矩阵，标识哪些位置是真实数据，哪些是填充 真实数据位置标记为1，填充位置标记为0 在注意力计算前应用掩码，将填充位置的注意力权重设置为极小的负值 经过softmax函数后，这些位置的权重接近零， effectively被忽略 3. 掩码的具体实现方式 在缩放点积注意力计算中，在softmax操作前将填充位置的得分减去一个极大值 数学表达式：attention_ scores.masked_ fill(mask == 0, -1e9) 这样确保填充位置不会对输出产生贡献 掩码在训练和推理阶段都需要使用 4. 填充掩码在Transformer中的位置 应用于编码器的自注意力层 应用于解码器的编码器-解码器注意力层 在解码器的自注意力层中，需要结合因果掩码共同使用 每个注意力头都使用相同的填充掩码 5. 技术优势与影响 允许高效处理批量变长序列 提高计算效率，避免在填充位置浪费计算资源 确保模型学习专注于有意义的序列内容 是Transformer处理实际语言数据的基础保障