kv_cache_decode — LLMCORE `decode` op

• 데이터 종류: tokens × tokens × tokens → tokens

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

사용법

1토큰만큼만 진행하는 추론(KV Cache) → tokens (1, dv).

인과 마스크 아래에서는 미래를 바꿔 써도 앞의 출력이 1비트도 움직이지 않으므로(실측 0.0e+00) 끝난 key/value를 저장해 두고 1행만 계산하면 된다 — 순차적으로 1행씩진행한 결과는 전체 계열을 한꺼번에 통과시킨 결과와 일치한다(상대 차이 1.6e-16). 계산량은 1스텝당 O(T d)로, 일괄의 O(T² d)를 T 스텝으로 나눈 것과 같다.

Args:

query_step: (1, d) float. 지금 생성하려는 1 토큰.

key_cache: (T, d) float. 지금까지 본 key(자신 포함).

value_cache: (T, dv) float. 같은 길이의 value.

scale: 점수의 배율. None이면 1/√d.

Returns:

tokens (1, dv) float: 일괄로 통과시킨 마지막 행과 일치한다.

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(`tokens` 를 입력으로 받는 것)

rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped

같은 카테고리(`decode`)

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

kv_cache_decode — LLMCORE decode op

사용법