attention_weights — LLMCORE `score` op

• 資料種類:attnmap → attnmap

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("attention_weights"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

行ごとの softmax(マスクつき)→ attnmap。行和は 1、mask 位置は厳密に 0。

行ごとに最大値を引いてから指数を取る。これは飾りではない —— 引かずに `exp` すると

スコアが大きいとき全行が inf/NaN になる(実測: 96 行中 96 行)。引けば 0 行。

Args:

scores: (T, T) float の生スコア(`attention_scores` の出力)。

mask: None(全対)/ `"causal"(下三角)/ "window"(幅 window` の因果窓)/

(T, T) の bool 配列。True が「見てよい」。

window: `mask="window"` のときの窓幅(自分を含む個数)。

Returns:

attnmap (T, T) float: 各行が確率分布(和 1)。mask が False の位置は厳密に 0。

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 `attnmap` 作為輸入)

attention_apply

同類別(`score`)

attention_scores · attention_apply

*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_weights — LLMCORE score op

用法