kv_cache_decode — LLMCORE `decode` op

• 資料種類:tokens × tokens × tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.kv_cache_decode(query_step, key_cache, value_cache, scale=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.kv_cache_decode(query_step, key_cache, value_cache, scale=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("kv_cache_decode"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

1 トークン分だけ進める推論(KV Cache)→ tokens (1, dv)。

因果マスクの下では未来を書き換えても前の出力が 1 ビットも動かない(実測 0.0e+00)

ので、済んだ key/value を取っておいて 1 行だけ計算すればよい —— 逐次に 1 行ずつ

進めた結果は、全系列を一括で通した結果と一致する(相対差 1.6e-16)。

計算量は 1 歩あたり O(T d) で、一括の O(T² d) を T 歩に割ったものに等しい。

Args:

query_step: (1, d) float。いま生成しようとしている 1 トークン。

key_cache: (T, d) float。ここまでに見た key(自分を含む)。

value_cache: (T, dv) float。同じ長さの value。

scale: スコアの倍率。None なら 1/√d。

Returns:

tokens (1, dv) float: 一括で通した最終行と一致する。

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_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped

同類別(`decode`)

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*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)。*

kv_cache_decode — LLMCORE decode op

用法