prepare op• Data kinds: tokens → tokens
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import llmcore; llmcore.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsllmcore.get("rope_rotate"))
rotary position encoding (RoPE) → tokens। rotation है, इसलिए norm बनाए रखता है।
Su आदि 2021। हर even/odd जोड़े (x₂ᵢ, x₂ᵢ₊₁) को कोण pos · base**(−2i/d) जितना घुमाया जाता है। यह plane rotations का direct sum है, इसलिए ‖RoPE(x)‖ == ‖x‖ ठीक-ठीक लागू होता है (measured 8.9e-16), और घुमाए गए 2 vectors का inner product केवल position के अंतर से तय होता है (absolute position को 40 तरह से खिसकाने पर फैलाव 8.9e-15) — "relative position को inner product में बिठाना" वाला दावा सीधे cross-check बन जाता है।
Args:
tokens: (T, d) float। d even है (जोड़ों में घुमाने के लिए)।
positions: (T,) positions। None हो तो 0..T−1। बीच-बीच से छूटी positions (काटा गया window) भी दी जा सकती हैं।
base: कोणों का base। जितना बड़ा, निचले axes उतने धीरे घूमते हैं (लंबे context के लिए)।
Returns:
tokens (T, d) float: हर जोड़े को घुमाकर। हर row का norm input जैसा ही है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py
tokens को input के रूप में लेते हैं)rms_norm · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode
prepare)*Provenance: llmcore.py — LLMCORE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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