attention_weights — LLMCORE `score` op

• 数据种类:attnmap → attnmap

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import llmcore; llmcore.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsllmcore.get("attention_weights"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

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。

详细使用指南

• llmcore 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `attnmap` 作为输入)

attention_apply

同类别(`score`)

attention_scores · attention_apply

*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)。*

attention_weights — LLMCORE score op

用法