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1. 基本背景
在multiheadattention中存在两个mask，一个参数是key_padding_mask，另外一个是attn_mask，尽管这两个参数是被人们所熟知的填充掩码和注意力掩码，但是深度理解以便清晰区分对于深刻理解该架构非常重要。
2. 参数Key_padding_mask（关键填充掩码）
- 用途：防止模型关注到输入序列中用 <pad> 填充的位置。
- 场景：对变长输入进行 padding 后，避免注意力将注意力权重分配到 padding token 上。
- 应用位置：在计算注意力时，对 所有 query 的 key 位置 进行屏蔽。
✅维度
# key_padding_mask shape: (batch_size, seq_len)
✅ 示例
key_padding_mask = torch.tensor([[False, False, True], [False, True, True]])
# 表示第一个样本第3个位置是pad，第二个样本第2,3个位置是pad
3. 参数Attn_mask（注意力掩码）
- 用途：对注意力矩阵中任意 query-key 对的连接进行屏蔽，更灵活。
- 场景：
- Transformer 解码器中的 自回归遮蔽（causal mask）
- 限定注意力只能在局部范围内滑动（局部注意力）
- 自定义 mask，如节省计算或实验结构
✅ 维度
# [tgt_len, src_len]（用于所有 batch 和 head）
# 或 [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len]（用于每个 head 的个性化 mask）
✅ 示例：causal mask
# 上三角为 True，代表“未来的信息被屏蔽”，用于解码器自回归。
tgt_len = 5
attn_mask = torch.triu(torch.ones(tgt_len, tgt_len), diagonal=1).bool()
4. 工作流程中的区别⚠️⚠️⚠️
在计算 Q ∗ K T Q*K^T Q∗KT之后：
- 先应用
attn_mask(对齐注意力矩阵维度，屏蔽某些query-key配对)； - 再应用
key_padding_mask（对每个样本的padding key屏蔽）； - 最后经过
softmax处理
5. 类比理解
- key_padding_mask 像是说：“这些 token 是 padding，不用关注它们。”
- attn_mask 像是说：“这些 query-key 配对不允许有连接（比如未来的信息）。”