机器学习PAI还是会在batch内根据batch中最长序列做mask?

如果不输入是好像最大长度 如果设置会有截断，不设置就是最大的长度了 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习PAI中，对于序列建模任务（如NLP中的Transformer模型），mask的长度和策略通常是在模型配置或者训练脚本中设置的。默认情况下，不同的框架和库可能有不同的处理方式：

• 有些框架会根据batch内最长序列来动态调整mask长度，以确保所有样本都能被正确处理。
• 另一些框架可能需要手动设置mask长度，如果不设置，可能会使用一个预设的固定值作为默认长度。
  要了解具体的mask处理方式，你需要查阅你正在使用的框架或库的文档和示例代码。

在机器学习PAI中，关于mask长度的设置，既支持默认值也支持根据batch内最长序列进行设置。未明确指定mask长度时，系统会采用一个默认的mask长度，这个长度为256。同时，系统也能根据batch内的最长序列来动态确定mask的长度，以便对不同长度的输入序列进行处理。这种设计能够适应各种场景和需求，确保模型训练的高效性和稳定性。

在机器学习PAI中，通常需要根据具体任务和数据集来确定mask的长度。如果未设置mask长度，则PAI会在batch内根据batch中最长序列的长度来生成mask。这意味着，在处理具有不同长度的序列时，PAI会自动调整mask的长度，以确保mask能够正确地覆盖所有序列。

因此，如果您没有特别设置mask的长度，PAI会根据batch中最长序列的长度来生成mask。这有助于确保模型在处理不同长度的序列时能够获得正确的训练效果。