神经网络Transformer架构中的填充掩码 填充掩码是Transformer架构中用于处理可变长度序列的关键技术。在自然语言处理任务中，输入序列通常具有不同长度，为了批量处理这些序列，较短的序列会被填充到与批次中最长序列相同的长度。填充掩码的作用是标识这些填充位置，防止模型关注这些无意义的填充符号。 填充掩码通过创建一个与输入序列形状相同的二进制掩码来实现，其中原始序列位置标记为1，填充位置标记为0。在自注意力计算过程中，这个掩码会被用来修改注意力权重矩阵，将填充位置的注意力权重设置为一个极小的负值（如-1e9），这样在后续的softmax操作中，这些位置的权重就会接近零，确保模型不会从填充符号中提取信息。 在Transformer的编码器中，填充掩码主要应用于自注意力层。具体来说，在计算注意力分数后，将掩码加到注意力分数矩阵上，使得填充位置的分数大幅降低。这种机制保证了即使序列被填充到相同长度，模型也只会关注实际的语义内容，而不受填充符号的干扰。 对于包含多个序列的批次处理，填充掩码可以确保每个序列独立处理，同时保持计算效率。在训练过程中，这种掩码机制还有助于稳定梯度计算，因为模型不会对无意义的填充位置产生梯度。此外，在序列到序列任务中，编码器和解码器都可能使用填充掩码，但具体实现会根据任务需求有所差异。 填充掩码的实现通常依赖于现代深度学习框架提供的张量操作功能。例如，可以通过创建一个布尔张量来标识填充位置，然后在注意力计算时将这个掩码扩展到合适的维度。在实际应用中，还需要考虑计算效率和内存使用，特别是处理长序列时。 理解填充掩码的工作原理对于正确实现和调试Transformer模型至关重要。它不仅影响模型的性能，还关系到训练过程的稳定性。通过合理应用填充掩码，可以确保Transformer模型在各种序列长度下都能保持一致的表示能力。