1.bert源码解析
2.自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
3.掩码简介
4.掩码的掩码源码掩码运算作用是什么？
5.BitMask 位掩码浅析

bert源码解析

       训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本，这些样本按照目标（如Mask Language Model和Next Sentence Prediction）被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。掩码源码掩码运算此过程的掩码源码掩码运算核心在于函数create_training_instances，它接受原始文章作为输入，掩码源码掩码运算输出为训练instance列表。掩码源码掩码运算在这一过程中，掩码源码掩码运算盈回收 源码文章首先被分词，掩码源码掩码运算随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。掩码源码掩码运算构建实例流程如下：

       确定最大序列长度后，掩码源码掩码运算Next Sentence Prediction任务被构建。掩码源码掩码运算选取文章的掩码源码掩码运算开始位置至结尾，确保生成的掩码源码掩码运算句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置（a_end），掩码源码掩码运算将句子集分为两部分：前部分作为序列A，掩码源码掩码运算而后部分有%的掩码源码掩码运算概率成为序列B，剩余%则随机选择另一篇文章的句子集（总长度不小于「max_seq_length-序列A」），形成Next Sentence Prediction任务。

       Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens，并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob（0.）概率进行掩码，对于被掩码的仿迅雷iapp源码token，%情况下替换为[MASK]，%保持不变，%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。

       训练样本结构由上述处理后形成，每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。

       分词器包括全词分词器（FullTokenizer），它首先使用BasicTokenizer进行基础分词，包括小写化、按空格和标点符号分词，以及中文的字符分词，随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。

       模型结构从输入开始，经过BERT配置参数，包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤，最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token（input_ids）转换为其对应的embedding，包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的PHP快手视频源码token embedding上加上position embedding和segment embedding，然后进行layer_norm和dropout处理。

       Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建，用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成，query与key相乘得到attention score，经过归一化处理，并结合attention_mask和dropout，形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程，包括两个网络层：中间层（intermediate_size，激活函数gelu）和输出层（hidden_size，无激活函数）。

       sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出，维度为hidden_size，激活函数为tanh。

       训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量，分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数，主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签，输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数，冠鼎模板源码本质为一个二分类任务，通过全连接网络将[CLS]向量映射，计算交叉熵作为损失。

自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)

       BLOOM模型结构解析，采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库，本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。

       单机版BLOOM解析见文章。

       模型结构实现依赖mpu模块，推荐系列文章深入理解mpu工具。

       Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。

       Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。通常，商业传奇源码网位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。

       激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。

       掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。

       ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。

       MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，实现于megatron/model/transformer.py。

       多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。

       相关文章系列覆盖大模型研究、RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。

掩码简介

       掩码，实质上是一个二进制代码序列，它通过与目标字段进行位与操作，对输入的位进行控制和筛选。这种操作在计算机编程中扮演着重要角色，主要用于数据处理和字段选择。

       它的主要应用是通过位运算，如按位或（OR）和按位与（AND）等，对源代码进行转换或处理。例如，在ASCII码的处理中，掩码可以用来实现字符大小写的转换。通过与特定掩码进行位与运算，可以保留需要的字符信息，同时屏蔽或改变其他位，从而实现字符大小写的切换。

       掩码操作直观且高效，常用于数据处理的各个环节，如数据校验、数据隐藏、字段提取等，是程序员在编程中的一项重要技能。通过巧妙运用掩码，可以简化复杂的数据处理过程，提高代码的可读性和效率。

掩码的作用是什么？

       掩码是一串二进制代码对目标字段进行位与运算，屏蔽当前的输入位。

       将源码与掩码经过按位运算或逻辑运算得出新的操作数。其中要用到按位运算如OR运算和AND运算。用于如将ASCII码中大写字母改作小写字母。

       子网掩码和ip地址的关系：

       1、两者结合，确定唯一地址的关系。

       2、把两者进行2进制换算进行and算法，就是你对外的唯一地址，比如一个局域网内，每个主机的IP与掩码进行and算法后，地址都是一样的。这就是你对外的唯一地址。

       3、子网地址包括网络地址，主机地址和广播地址。

       4、子网掩码是用来区分网络地址和主机地址的。

       掩码的作用：

       子网掩码是用来标识两个IP地址是否同属于一个子网。它也是一组位长的二进制数值，其每一位上的数值代表不同含义：为1则代表该位是网络位；若为0则代表该位是主机位。

       和IP地址一样，人们同样使用（点式十进制）来表示子网掩码，如：..0.0。如果两个IP地址分别与同一个子网掩码进行按位与计算后得到相同的结果，即表明这两个IP地址处于同一个子网中。

       也就是说，使用这两个IP地址的两台计算机就像同一单位中的不同部门，虽然它们的作用、功能、乃至地理位置都可能不尽相同，但是它们都处于同一个网络中。

BitMask 位掩码浅析

       理解 BitMask 在代码中的应用，如在 React-DOM 源码中的检查掩码方法所示，其背后的逻辑和作用需从基础开始解读。首先，让我们深入探讨按位与运算的原理。

       按位与运算，指的是对两个操作数进行二进制位的“与”运算，负数则以补码形式参与运算。运算遵循“两位同时为1，结果为1，否则为0”的规则。以示例说明，例如的二进制表示为，的二进制表示为，按位与运算结果为。

       接着，我们探讨位掩码的用途。在OA系统中，假设功能包括增、删、改、查。用对象定义用户权限时，实现直观且清晰。然而，利用位掩码，我们能够以更紧凑的方式表示功能组合。比如，用整数的不同位表示不同的权限。

       采用位掩码的益处在于，它有助于设置状态，并对状态进行高效查询、增加和清除操作。代码简洁性显著提升，且二进制运算速度极快。