kv_cache_decode — LLMCORE `decode` op

• 資料種類:tokens × tokens × tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.kv_cache_decode(query_step, key_cache, value_cache, scale=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.kv_cache_decode(query_step, key_cache, value_cache, scale=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("kv_cache_decode"))

用法

只前進 1 個 token 的推論(KV Cache)→ tokens (1, dv)。

在因果遮罩下,改寫未來不會讓之前的輸出變動哪怕 1 位元(實測 0.0e+00), 所以只要保存已完成的 key/value,只計算 1 列即可 —— 循序每次推進 1 列得到的結果,與一次通過整個序列的結果一致(相對差 1.6e-16)。每 1 步的計算量是 O(T d),等於把一次性的 O(T² d) 分攤到 T 步。

Args:

query_step: (1, d) float。現在要生成的 1 個 token。

key_cache: (T, d) float。到目前為止看到的 key(包含自己)。

value_cache: (T, dv) float。相同長度的 value。

scale: 分數的倍率。None 時為 1/√d。

Returns:

tokens (1, dv) float: 與一次通過時的最後一列一致。

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 `tokens` 作為輸入)

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

同類別(`decode`)

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*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)。*

kv_cache_decode — LLMCORE decode op

用法