attention_scores — LLMCORE score op

• Data kinds: tokens × tokens → attnmap

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import llmcore; llmcore.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsllmcore.get("attention_scores"))

उपयोग

raw attention score QKᵀ/√d → attnmap (T, S)।

Args:

query: (T, d) float। query करने वाली तरफ़।

key: (S, d) float। जिसे देखा जाता है वह तरफ़। d वही जो query का।

scale: score का गुणक। None हो तो 1/√d (Vaswani आदि 2017 -- inner product के d के अनुपात में

बढ़ने और softmax के नुकीला होने को रद्द करता है)।

Returns:

attnmap (T, S) float: softmax से पहले के raw scores।

उपयोग की विस्तृत guide

• llmcore family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (attnmap को input के रूप में लेते हैं)

attention_weights · attention_apply

इसी category के (score)

attention_weights · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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