attention_apply — LLMCORE `score` op

• 데이터 종류: attnmap × tokens → tokens

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.attention_apply(weights, value) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("attention_apply"))

사용법

어텐션 가중치로 값을 섞는다 → tokens. 행 합이 1이므로 출력은 입력의 볼록 결합.

Args:

weights: (T, S) float. 행 합이 1 이어야 한다(attention_weights 의 출력).

value: (S, dv) float. 섞이는 쪽.

Returns:

tokens (T, dv) float: 각 행이 value 의 행의 볼록 결합. 값 범위는 value 를 벗어나지 않는다

(동시에 폭은 줄어든다 —— 평균은 대비를 뭉갠다).

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_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode

같은 카테고리(`score`)

attention_scores · attention_weights

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

attention_apply — LLMCORE score op

사용법