attention_scores — LLMCORE `score` op

• 데이터 종류: tokens × tokens → attnmap

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("attention_scores"))

사용법

원시 어텐션 스코어 QKᵀ/√d → attnmap (T, S).

Args:

query: (T, d) float. 질의하는 쪽.

key: (S, d) float. 끌려오는 쪽. d 는 query 와 같다.

scale: 점수의 배율. None 이면 1/√d(Vaswani 등 2017 —— 내적이 d 에 비례하여

커져 softmax 가 뾰족해지는 것을 상쇄한다).

Returns:

attnmap (T, S) float: softmax 에 걸기 전의 날 점수.

자세한 사용 가이드

• llmcore 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`attnmap` 를 입력으로 받는 것)

attention_weights · attention_apply

같은 카테고리(`score`)

attention_weights · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

attention_scores — LLMCORE score op

사용법