attention_apply — LLMCORE `score` op

• 資料種類:attnmap × tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("attention_apply"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

注意の重みで値を混ぜる → tokens。行和 1 なので出力は入力の凸結合。

Args:

weights: (T, S) float。行和が 1 であること(`attention_weights` の出力)。

value: (S, dv) float。混ぜられる側。

Returns:

tokens (T, dv) float: 各行が value の行の凸結合。値域は value を出ない

(同時に幅は縮む —— 平均は対比を潰す)。

詳細使用指南

• llmcore 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `tokens` 作為輸入)

rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode

同類別(`score`)

attention_scores · attention_weights

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

attention_apply — LLMCORE score op

用法