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一、TriangularCausalMask（三角因果掩码）

class TriangularCausalMask():def __init__(self, B, L, S=None, device="cpu"):# B: 批次大小, L: 查询序列长度, S: 键/值序列长度（默认与L相同）if S is not None:mask_shape = [B, 1, L, S]  # 交叉注意力场景（Query与Key长度不同）else:mask_shape = [B, 1, L, L]  # 自注意力场景（Query与Key长度相同）with torch.no_grad():  # 不计算梯度（掩码在推理时固定）# 生成上三角矩阵（对角线及以下为0，对角线以上为1）# diagonal=1表示对角线向上偏移1位，即对角线本身为0self._mask = torch.triu(torch.ones(mask_shape, dtype=torch.bool), diagonal=1).to(device)@propertydef mask(self):return self._mask  # 返回掩码张量（True表示需屏蔽的位置）

功能与原理

核心作用：

实现因果屏蔽（Causal Masking），确保序列中每个位置只能关注其过去或当前的位置，不能看到未来的信息。这是自回归模型（如语言模型、时序预测）的基础，避免预测时 “偷看” 未来数据。

实现细节：

通过torch.triu(…, diagonal=1)生成上三角矩阵，对角线及以下为False（允许关注），对角线以上为True（屏蔽）。
支持两种形状：

• 当S=None时，掩码为[B, 1, L, L]，适用于自注意力（Query 和 Key 长度相同）。
• 当S≠None时，掩码为[B, 1, L, S]，适用于交叉注意力（Query 长度为L，Key/Value 长度为S）。

示例：

应用场景

• 自回归任务：如文本生成（GPT 系列）、时序预测（未来值仅依赖历史值）。
• 交叉注意力场景：如 Encoder-Decoder 架构中，Decoder 的 Query 屏蔽未来 Token，而 Encoder 的 Key/Value 无需屏蔽（因 Encoder 处理全序列）。

二、ProbMask（概率掩码）

class ProbMask():def __init__(self, B, H, L, index, scores, device="cpu"):# B: 批次大小, H: 注意力头数, L: 查询序列长度# index: 选中的key位置索引（通常是top-k个最重要的位置）# scores: 注意力分数张量 [B, H, L, S]# 1. 创建基础三角掩码（屏蔽未来位置）_mask = torch.ones(L, scores.shape[-1], dtype=torch.bool).to(device).triu(1)# 2. 扩展掩码至四维 [B, H, L, S]，适配批次和头数_mask_ex = _mask[None, None, :].expand(B, H, L, scores.shape[-1])# 3. 根据index从扩展掩码中提取对应位置的掩码值# torch.arange(B)[:, None, None]: [B, 1, 1]，批次索引# torch.arange(H)[None, :, None]: [1, H, 1]，头索引# index: [B, H, L]，每个位置选中的key索引indicator = _mask_ex[torch.arange(B)[:, None, None],torch.arange(H)[None, :, None],index, :].to(device)# 4. 调整形状与scores一致，得到最终掩码self._mask = indicator.view(scores.shape).to(device)@propertydef mask(self):return self._mask  # 返回掩码张量

功能与原理

核心作用：

在稀疏注意力机制（如 ProbSparse Attention）中，根据注意力分数动态选择关键位置，屏蔽冗余连接，降低计算复杂度。

实现细节：

• 基础三角掩码：首先创建L×S的上三角掩码_mask（屏蔽未来位置）。
• 扩展与索引：
  – 将掩码扩展为[B, H, L, S]，适配批次和头数。
  – 通过index（通常是 top-k 个高注意力分数的位置索引）从扩展掩码中提取对应位置的屏蔽状态，生成最终掩码。
• 关键变量：
  index：形状为[B, H, L]，表示每个 Query 位置（L）在头（H）和批次（B）下选择的 Key 位置索引。
  scores：注意力分数，形状为[B, H, L, S]，用于确定哪些 Key 位置重要。
• 效果：仅屏蔽非关键位置（低注意力分数且为未来的位置），保留关键历史位置和当前位置，实现 “按需屏蔽”。

示例

应用场景

高效注意力机制（如长序列优化）

三、LocalMask（局部掩码）

class LocalMask():def __init__(self, B, L, S, device="cpu"):# B: 批次大小, L: 查询序列长度, S: 键/值序列长度mask_shape = [B, 1, L, S]with torch.no_grad():# 计算局部窗口大小（基于序列长度的对数）# 例如: L=8 → len=3, L=16 → len=4self.len = math.ceil(np.log2(L))# 掩码1: 三角掩码（屏蔽未来位置，同TriangularCausalMask）self._mask1 = torch.triu(torch.ones(mask_shape, dtype=torch.bool), diagonal=1).to(device)# 掩码2: 反向三角掩码（屏蔽超过len步的历史位置）# diagonal=-self.len表示保留从当前位置向前数len个位置self._mask2 = ~torch.triu(torch.ones(mask_shape, dtype=torch.bool), diagonal=-self.len).to(device)# 合并两个掩码（同时屏蔽未来位置和过远的历史位置）self._mask = self._mask1 + self._mask2@propertydef mask(self):return self._mask  # 返回合并后的掩码

功能与原理

核心作用：

结合因果屏蔽和局部窗口屏蔽，限制每个位置只能关注其局部历史窗口内的位置，同时屏蔽未来位置。适用于需要捕捉短期依赖的任务，或降低长序列的计算复杂度。

实现细节：

• 参数len：通过math.ceil(np.log2(L))计算局部窗口长度，例如：
  L=8 → len=3（log2(8)=3），窗口大小为3。
  L=5 → len=3（log2(5)≈2.32→ceil为3）。
• 双重掩码：
  _mask1：上三角掩码（屏蔽未来位置，同 TriangularCausalMask）。
  _mask2：下三角掩码，diagonal=-len表示屏蔽超过前len个位置的历史区域。例如：
  len=3时，每个位置只能看到前 3 个历史位置（包括自己），更早的位置被屏蔽。
• 掩码合并：_mask = _mask1 + _mask2，即同时屏蔽未来位置和过远的历史位置，仅保留最近的len个历史位置 + 当前位置。

示例

应用场景

• 局部依赖建模：如语音识别（关注邻近帧）、文本摘要（聚焦上下文）。
• 长序列优化：通过限制历史窗口大小，将注意力计算复杂度从O(L²)降至O(L×len)，适用于L较大的场景（如视频帧序列）。

三种方法对比

掩码类型	核心目标	屏蔽逻辑	计算复杂度	典型场景
TriangularCausalMask	保证因果关系（无未来泄露）	硬性屏蔽所有未来位置	O(L²)	自回归生成、时序预测
ProbMask	稀疏化注意力（减少计算）	动态屏蔽未来位置中的低重要性区域	O (L×k)（k 为关键位置数）	长序列高效建模（如 ProbSparse）
LocalMask	局部历史依赖建模	屏蔽未来位置 + 过远历史位置	O (L×len)（len 为固定窗口）	短窗口依赖任务、长序列加速