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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：
在计算注意力得分后，将填充位置替换为极小值（如def padding_mask(seq, pad_idx):return (seq != pad_idx).unsqueeze(-2) # 形状 [B, 1, L]-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]。
- RNN：通过
🔍 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。
- Transformer Decoder 的
🔀 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 |
💡 关键理解
- Padding Mask 是基础：确保模型不计算无效位置，是处理变长数据的通用技术。
- Sentence Mask 是因果约束：维持语言模型的自回归特性，避免预测时“作弊”。
- 组合应用是常态：Decoder 需同时使用两种 Mask，既屏蔽填充符又防止信息泄露。
通过精确控制信息流，这两种 Mask 构成了 Transformer、BERT、GPT 等核心模型的底层支持。理解其差异与协同，是掌握现代 NLP 模型的关键基础。