rope_rotate — LLMCORE `prepare` op

• 데이터 종류: tokens → tokens

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("rope_rotate"))

사용법

회전에 의한 위치 부호(RoPE) → tokens. 회전이므로 노름을 보존한다.

Su 등 2021. 짝홀의 쌍 (x₂ᵢ, x₂ᵢ₊₁) 을 각도 pos · base**(−2i/d) 만큼 돌린다. 평면 회전의 직합이므로 ‖RoPE(x)‖ == ‖x‖ 가 엄밀하게 성립하고(실측 8.9e-16), 게다가 돌린 2 개의 내적은 위치의 차만으로 정해진다(절대 위치를 40 가지로 움직여 폭 8.9e-15) —— "상대 위치를 내적에 심는다"는 주장이, 그대로 검산이 된다.

Args:

tokens: (T, d) float. d 는 짝수(쌍으로 하여 돌리기 위해).

positions: (T,) 의 위치. None 이면 0..T−1. 띄엄띄엄한 위치(잘라 낸 창)도 넘길 수 있다.

base: 각도의 밑. 클수록 낮은 축이 천천히 돈다(긴 문맥용).

Returns:

tokens (T, d) float: 쌍마다 돌린 것. 행마다의 노름은 입력과 같다.

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

같은 카테고리(`prepare`)

rms_norm

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

rope_rotate — LLMCORE prepare op

사용법