解释一下下面这段话： Batches were comprised of sequences of diferent lengths, so they were padded with zeroes and masked during training and sampling.

这段话的意思是，批次（Batches）是由长度不同的序列组成的，因此在训练和采样过程中，这些序列被用零（zeroes）进行填充（padded），并且进行掩盖（mask）处理。这是为了确保在模型中处理这些序列时，所有的序列具有相同的长度，从而避免因序列长度不同而导致模型无法处理的情况。

具体地说，当对序列进行填充时，将长度不足的序列补齐到与最长序列相同的长度，缺失的部分使用零进行填充。而当进行掩盖时，将填充部分对应的掩盖屏蔽，以确保在计算损失或进行预测时，这些填充部分不会对结果产生影响。

为什么“padded with zeroes”？

例如，在循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或者Transformer等模型中，输入序列的长度可能会因为输入文本的不同而不同。为了将不同长度的序列输入到模型中，需要使用填充（padding）操作将输入序列补齐到相同的长度，从而避免因序列长度不同而导致模型无法处理的情况。

为什么“mask”？

上述“padded with zeroes”对文本填充，其中的填充部分会对模型的计算结果产生影响。为了避免填充对模型的影响，通常会使用掩盖（mask）操作屏蔽填充部分，只计算输入序列的有效部分。【也就是说“padded with zeroes”可以避免因序列长度不同而导致模型无法处理的情况，然后“mask”可以帮助模型更准确地处理输入序列的有效部分，避免填充对模型的影响，提高模型的性能和效率。】

具体来说，在模型的训练和预测过程中，可以使用掩盖矩阵（mask matrix）将填充部分屏蔽，只对有效部分进行计算。

实现方式：在神经网络中，掩盖通常是通过一个二元矩阵（mask matrix）来实现的，该矩阵与输入序列的维度相同，用1表示需要保留的部分，用0表示需要屏蔽的部分。在模型计算时，掩盖矩阵会被与输入序列相乘，从而忽略填充的部分，只保留有意义的部分。

在训练过程中，掩盖操作可以用于计算损失函数，以及计算梯度进行反向传播；在预测过程中，掩盖操作可以用于计算输出结果，忽略填充部分的影响。