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wzjs 2025/8/3 12:35:42

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在自然语言处理（NLP）中，Mask机制是模型处理序列数据的关键技术，主要用于控制信息流动或屏蔽无效信息。其中，Padding Mask 和 Sentence Mask（又称Sequence Mask或Look-Ahead Mask） 是最核心的两种类型，它们在作用、实现和应用场景上有显著差异。以下从原理、实现、应用场景和组合方式展开详解：

🧱 一、Padding Mask：处理非定长序列

⚙️ 作用

解决变长序列问题：NLP任务中，输入文本长度通常不等。为支持批量训练，需将短序列填充至统一长度（如用 [PAD] 填充），而 Padding Mask 用于标记这些填充位置，确保模型忽略无效的填充符。
避免干扰计算：若不处理填充符，会导致注意力权重被分散（如均值池化时拉低特征值）或损失计算被污染。

🔧 实现方式

生成与输入序列同形状的布尔矩阵：有效位置为1，填充位置为0。

在注意力机制中的应用：

def padding_mask(seq, pad_idx):return (seq != pad_idx).unsqueeze(-2)  # 形状 [B, 1, L]

在计算注意力得分后，将填充位置替换为极小值（如 -1e9），使 Softmax 后权重趋近于0：

scores = scores.masked_fill(padding_mask == 0, -1e9)
p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)

📍 应用场景

所有处理变长序列的模型：
- RNN：通过 pack_padded_sequence 跳过填充符，直接输出有效序列的隐状态。
- Transformer Encoder/Decoder：在自注意力层中屏蔽填充位置。
- BERT：通过 attention_mask 参数区分有效 token 与 [PAD]。

🔍 二、Sentence Mask（Sequence Mask / Look-Ahead Mask）

⚙️ 作用

防止标签泄露：在自回归生成任务（如机器翻译、文本生成）中，确保解码器在预测当前位置时仅依赖历史信息，无法“偷看”未来词。
保持自回归性质：例如预测第3个词时，只能基于前2个词计算注意力权重。

🔧 实现方式

生成上三角矩阵：对角线及以上为0（或 -∞），对角线及以下为1。

def sequence_mask(seq):seq_len = seq.size(1)mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1)  # 上三角为1mask = mask.masked_fill(mask == 1, float('-inf'))  # 替换为负无穷return mask

应用至注意力得分：将上三角区域（未来位置）替换为 -∞，Softmax 后权重为0。

📍 应用场景

仅解码器的自注意力层：
- Transformer Decoder 的 Masked Multi-Head Attention 层。
- GPT 系列等自回归语言模型的生成过程。

🔀 三、组合使用：Padding Mask + Sentence Mask

在 Transformer Decoder 中需同时处理两种需求：

忽略填充符（Padding Mask）
屏蔽未来信息（Sentence Mask）
通过逻辑与操作（&）叠加两种掩码：

combined_mask = padding_mask & sequence_mask
scores = scores.masked_fill(combined_mask == 0, -1e9)

示例：
输入序列 ["A", "B", [PAD]] 的联合掩码为：

[[1, 0, 0],  # Padding Mask：第三位是 [PAD][1, 1, 0],  # Sentence Mask：B 不能看到未来（C）和 [PAD][1, 1, 0]]  # 最后一位无效（填充）

这样，模型在预测时仅关注有效历史词，且忽略填充位置。

⚖️ 四、与预训练任务中的Mask区别

Padding Mask 和 Sentence Mask 是结构约束，而以下属于任务设计：

MLM Mask（BERT）：
随机遮盖15%的 token（如80%替换为 [MASK]，10%保留原词，10%随机替换），目标是预测被遮盖的词。
Knowledge Mask（ERNIE）：
遮盖整个实体或短语（如“哈利·波特”而非单字），迫使模型学习语义知识。
Whole-Word Mask（BERT-wwm）：
若一个词被拆分为多个子词（如“apple” → ["ap", "##ple"]），则同时遮盖所有子词。

💡 提示：Sentence Mask 是模型结构的固有机制，而 MLM/KM 是预训练任务的数据增强策略。

💎 五、总结对比表

以下为两种核心 Mask 的对比：

Mask类型	主要目的	作用位置	实现机制	应用场景	典型模型
Padding Mask	忽略填充符 `[PAD]`	所有注意力层	有效位置为1，填充为0 → Softmax前替换为 `-∞`	变长序列的批量训练	RNN, Transformer, BERT
Sentence Mask	防止未来信息泄露	解码器自注意力层	上三角矩阵（值 `-∞`）	自回归生成（如翻译、文本生成）	Transformer Decoder, GPT