rms_norm — LLMCORE `prepare` op

• 데이터 종류: tokens → tokens

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("rms_norm"))

사용법

RMS 정규화 → tokens. 기본값(eps=0, weight 없음)에서는 출력의 RMS가 엄밀히 1.

Zhang·Sennrich 2019. LayerNorm 에서 평균을 빼는 단을 떨어뜨린 것으로, 남는 것은 "행의 노름을 맞춘다"뿐 —— 그래서 RMS 가 1 이 되는 것이 검산이 된다 (실측 2.2e-16). eps 를 넣으면 1 에서 벗어난다. 그것이 eps 의 값.

Args:

tokens: (T, d) float. 1 행이 1 토큰.

eps: 제곱근 안에 더하는 바닥값. 0 이면 RMS 는 엄밀히 1, 양이면 1 미만으로 줄어든다.

weight: (d,) float 나 None. 학습으로 붙는 축마다의 배율(곱할 뿐이므로 RMS 는 움직인다).

Returns:

tokens (T, d) float: 각 행을 자신의 RMS 로 나눈 것(weight 가 있으면 곱한 것).

전 성분이 0 인 행은 나눌 수 없으므로 ValueError(조용히 0/0 의 NaN 을 반환하지 않는다).

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)

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

같은 카테고리(`prepare`)

rope_rotate

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

rms_norm — LLMCORE prepare op

사용법