自注意力机制中的gen_nopeek_mask()函数

"no-peek"掩码通常用于在自注意力机制中，确保模型在生成序列时只能注意到当前位置之前的信息，而不能“窥视”未来的信息。

def gen_nopeek_mask(length):    
    mask = (torch.triu(torch.ones(length, length)) == 1).transpose(0, 1)
    mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
    return mask.to(device)

1. torch.triu(torch.ones(length, length)) == 1: 创建一个大小为 (length, length) 的上三角矩阵，其中上三角的元素为1，下三角的元素为0。

2. .transpose(0, 1): 将矩阵进行转置，得到对角线上方的区域。

3. mask = mask.float(): 将布尔类型的矩阵转换为浮点数类型。

4. .masked_fill(mask == 0, float('-inf')): 将矩阵中值为0的位置用负无穷（-∞）填充。这样，在计算注意力权重时，这些位置的值经过 softmax 函数后将趋近于零，表示模型在这些位置不应该关注。

5. .masked_fill(mask == 1, float(0.0)): 将矩阵中值为1的位置用0填充。这样，在计算注意力权重时，这些位置的值经过 softmax 函数后将保持为1，表示模型在这些位置应该关注。

最终，mask 是一个上三角矩阵，其中对角线及其以下的元素为负无穷，而对角线以上的元素为0。这样的矩阵在自注意力机制中被用作掩码，确保模型在生成每个位置时只关注之前的位置，而不会使用未来的信息。

让我们使用一个具体的长度来演示 gen_nopeek_mask 函数，比如 length = 4。以下是运行这个函数的示例：

import torch

def gen_nopeek_mask(length):
    mask = (torch.triu(torch.ones(length, length)) == 1).transpose(0, 1)
    mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
    return mask

# 生成长度为 4 的 nopeek mask
mask_example = gen_nopeek_mask(4)
print(mask_example)

运行这个示例，将得到一个 4x4 的矩阵，其中包含了上三角区域以及对角线以下的部分：

tensor([[ 0., -inf, -inf, -inf],
        [ 0.,  0., -inf, -inf],
        [ 0.,  0.,  0., -inf],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

这个矩阵是一个示例的 "no-peek" 掩码。在这个掩码中，对角线以下和对角线上的元素被设置为负无穷和零，以确保在自注意力机制中，模型只能关注当前位置之前的信息。这种掩码通常在 Transformer 模型中的解码器中使用。

将矩阵中值为0的位置用负无穷（-∞）填充。这样，在计算注意力权重时，这些位置的值经过 softmax 函数后将趋近于0，表示模型在这些位置不应该关注。

将矩阵中值为1的位置用0填充。这样，在计算注意力权重时，这些位置的值经过 softmax 函数后将保持为1，表示模型在这些位置应该关注。