attention_grouped — LLMCORE `attend` op

• Datenarten: tokens × tokens × tokens → tokens

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_grouped(query, key, value, n_heads: 'int', n_kv_heads: 'int', mask=None, window=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.attention_grouped(query, key, value, n_heads: 'int', n_kv_heads: 'int', mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("attention_grouped"))

Verwendung

Attention, die Köpfe bündelt (GQA) → tokens. Stimmt bei n_kv_heads == n_heads exakt mit MHA und bei == 1 exakt mit MQA überein.

Ainslie et al. 2023. query wird in n_heads Köpfe aufgeteilt, key/value besitzen nur n_kv_heads Köpfe und werden wiederverwendet. Beide Extreme fallen exakt auf die 2 bestehenden Verfahren (MHA / MQA) (beide 0.0e+00), sodass sich die Behauptung "es liegt dazwischen" an den Enden gegenprüfen lässt.

Args:

query: (T, n_heads·dh) float. Pro Kopf mit Breite dh angeordnet.

key: (S, n_kv_heads·dh) float.

value: (S, n_kv_heads·dh) float.

n_heads: Anzahl der query-Köpfe. Muss ein Vielfaches von n_kv_heads sein.

n_kv_heads: Anzahl der key/value-Köpfe. 1 ergibt MQA, n_heads ergibt MHA.

mask: None / "causal" / "window" / bool-Array der Form (T, S).

window: Fensterbreite bei mask="window".

Returns:

tokens (T, n_heads·dh) float: die Ausgaben der Köpfe nebeneinander verkettet.

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_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · kv_cache_decode

Gleiche Kategorie (`attend`)

attention_softmax · attention_tiled · attention_linear

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

attention_grouped — LLMCORE attend op