在lm微调中前向传递过程中attention_mask的使用

在LM微调中，前向传递过程中的attention_mask是用于控制模型在处理输入序列时对于特定位置的注意力权重的调整。它是一个二维的矩阵，形状与输入序列的长度相同。attention_mask中的元素可以取以下两个值之一：

1. 0：表示对应位置的输入是有效的，模型应该在该位置上进行注意力计算。
2. 1：表示对应位置的输入是无效的，模型在计算注意力时应该忽略该位置。

attention_mask的使用有以下几个作用：

1. 遮蔽填充：当输入序列中存在填充项时，可以使用attention_mask将这些填充项对应的位置标记为无效，从而避免模型在计算注意力时将注意力放在填充项上，提高计算效率。
2. 遮蔽未来信息：在语言模型中，为了预测当前位置的词语，模型只应该依赖于当前位置之前的词语，而不应该依赖于当前位置之后的词语。因此，可以使用attention_mask将当前位置之后的位置标记为无效，从而遮蔽未来信息。
3. 控制注意力范围：有时候我们希望模型只关注输入序列的一部分，可以使用attention_mask将不需要关注的位置标记为无效，从而控制模型的注意力范围。

在腾讯云的自然语言处理领域，可以使用腾讯云的BERT模型进行LM微调。在BERT模型中，可以通过设置attention_mask参数来传递attention_mask矩阵。具体使用方法可以参考腾讯云的BERT模型文档：腾讯云BERT模型。

注意：本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，仅提供了腾讯云相关产品的介绍链接。