attend op• 数据种类:tokens × tokens × tokens → tokens
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_linear(query, key, value, causal: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import llmcore; llmcore.attention_linear(query, key, value, causal: 'bool' = False) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsllmcore.get("attention_linear"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
softmax を外した注意 → tokens。(QKᵀ)V == Q(KᵀV) —— 結合則そのもの。
Katharopoulos ら 2020。softmax を外すと行列積の結合則が使え、(T, T) を作らずに
(d, dv) の状態だけで足りる。同じ数の別の括り方なので答えは一致し(相対差 7.1e-16)、
計算量は O(T²d) から O(Td²) に移る —— 交差点は T == d(実測: T=d=64 で比 0.9、
T=1024 で 14.6 倍)。★T を 2048 にしても比は 14.4 で頭打ちになる。式が言う 32 倍には
届かない —— 二次の側が帯域律速に入るから。
Args:
query: (T, d) float。
key: (S, d) float。
value: (S, dv) float。`causal=True` では S == T。
causal: True なら「自分より前だけ」を累積状態で足す(逐次 1 回で線形時間)。
Returns:
tokens (T, dv) float: softmax を通していないので行和 1 の凸結合ではない。
`attention_softmax` の代わりではなく、別の注意。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py
tokens 作为输入)rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_grouped · kv_cache_decode
attend)attention_softmax · attention_tiled · attention_grouped
*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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