什么是前向掩码？

1. 定义与核心作用

前向掩码（Causal Mask）是深度学习中的一种特殊掩码技术，主要用于阻止模型在处理序列数据时访问未来的信息。其核心目的是确保自回归任务（如文本生成、时间序列预测）中，模型仅基于历史数据生成当前输出，避免“偷看”后续时间步的数据。

2. 应用场景

• 自回归模型：例如GPT等生成式模型，前向掩码确保每个位置的预测仅依赖左侧的上下文。
• 注意力机制优化：在Transformer的自注意力层中，通过掩码屏蔽未来位置的信息，防止计算注意力权重时引入未来数据。
• 变长序列处理：结合填充掩码（Padding Mask），同时处理序列长度对齐和时序依赖问题。

3. 技术实现

前向掩码通常表现为一个上三角矩阵（对角线及以上元素为0，其余为1），通过逻辑运算（如加法或乘法）将未来位置的值设为负无穷或极小值，使这些位置在Softmax后权重接近0。
代码示例（简化逻辑）：

4. 与其他掩码的区别

• 填充掩码（Padding Mask）：处理序列长度不一致问题，屏蔽无效填充位置。
• 损失掩码（Loss Mask）：在计算损失时忽略填充位置的误差。
• 前向掩码：专门针对时序依赖，防止信息泄漏，常与上述掩码联合使用。

5. 实际意义

通过强制模型仅依赖历史信息，前向掩码保障了生成过程的逻辑一致性，提高了模型在文本生成、语音合成等任务中的可靠性和准确性。