attention_apply — LLMCORE `score` op

• Datenarten: attnmap × tokens → tokens

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("attention_apply"))

Verwendung

Mischt die Werte mit den Attention-Gewichten → tokens. Da die Zeilensummen 1 sind, ist die Ausgabe eine konvexe Kombination der Eingaben.

Args:

weights: (T, S) float. Die Zeilensummen müssen 1 sein (Ausgabe von attention_weights).

value: (S, dv) float. Die Seite, die gemischt wird.

Returns:

tokens (T, dv) float: jede Zeile ist eine konvexe Kombination der Zeilen von value. Der Wertebereich verlässt den von value nie

(gleichzeitig schrumpft die Spanne -- Mittelung zerdrückt Kontrast).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie llmcore

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `tokens` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`score`)

attention_scores · attention_weights

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

attention_apply — LLMCORE score op