attention_weights — LLMCORE `score` op

• 資料種類:attnmap → attnmap

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("attention_weights"))

用法

逐列 softmax(帶遮罩)→ attnmap。列和為 1，mask 位置嚴格為 0。

依列先減去最大值再取指數。這不是裝飾 —— 不減就 exp 的話, 分數大時所有列都會變成 inf/NaN(實測:96 列中 96 列)。減了則為 0 列。

Args:

scores: (T, T) float 的原始分數(attention_scores 的輸出)。

mask: None(全部對)/ "causal"(下三角)/ "window"(寬 window 的因果視窗)/

(T, T) 的 bool 陣列。True 表示「可以看」。

window: mask="window" 時的視窗寬度(包含自身的個數)。

Returns:

attnmap (T, T) float: 每列是機率分布(和為 1)。mask 為 False 的位置嚴格為 0。

詳細使用指南

• llmcore 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `attnmap` 作為輸入)

attention_apply

同類別(`score`)

attention_scores · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

attention_weights — LLMCORE score op

用法