attend op• Datenarten: tokens × tokens × tokens → tokens
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_softmax(query, key, value, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.attention_softmax(query, key, value, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("attention_softmax"))
Attention in einem Durchgang (Referenzimplementierung) → tokens. Die Referenz, an der diese Familie geprüft wird.
Die direkteste Schreibweise: die (T, T)-Score-Matrix tatsächlich aufbauen und dann softmax anwenden. attention_tiled / attention_linear / attention_grouped zeigen ihre Korrektheit, indem sie damit übereinstimmen.
Args:
query: (T, d) float.
key: (S, d) float.
value: (S, dv) float.
mask: None / "causal" / "window" / ein (T, S)-bool-Array.
window: Fensterbreite bei mask="window".
scale: Score-Faktor. None bedeutet 1/√d.
Returns:
tokens (T, dv) float: die durch Attention gemischte Folge.
• Leitfaden zur Familie llmcore
• 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.
• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py
tokens als Eingabe)rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode
attend)attention_tiled · attention_linear · attention_grouped
*Provenance: llmcore.py — LLMCORE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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