attention_weights — LLMCORE `score` op

• 데이터 종류: attnmap → attnmap

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("attention_weights"))

사용법

행별 softmax(마스크 포함) → attnmap. 행 합은 1, mask 위치는 엄밀히 0.

행마다 최댓값을 뺀 다음 지수를 취한다. 이것은 장식이 아니다 —— 빼지 않고 exp 하면점수가 클 때 전 행이 inf/NaN 이 된다(실측: 96 행 중 96 행). 빼면 0 행.

Args:

scores: (T, T) float 의 날 점수(attention_scores 의 출력).

mask: None(전 쌍)/ "causal"(하삼각)/ "window"(폭 window 의 인과 창)/

(T, T) 의 bool 배열. True 가 "봐도 된다".

window: mask="window" 일 때의 창 폭(자신을 포함한 개수).

Returns:

attnmap (T, T) float: 각 행이 확률 분포(합 1). mask 가 False 인 위치는 엄밀히 0.

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_apply

같은 카테고리(`score`)

attention_scores · attention_apply

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

attention_weights — LLMCORE score op

사용법