attention_scores — LLMCORE `score` op

• Datenarten: tokens × tokens → attnmap

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("attention_scores"))

Verwendung

Rohe Attention-Scores QKᵀ/√d → attnmap (T, S).

Args:

query: (T, d) float. Die abfragende Seite.

key: (S, d) float. Die abgefragte Seite. d ist gleich wie bei query.

scale: Score-Faktor. None bedeutet 1/√d (Vaswani et al. 2017 -- gleicht aus, dass das Skalarprodukt proportional zu d

wächst und softmax spitz macht).

Returns:

attnmap (T, S) float: rohe Scores vor softmax.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie llmcore

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `attnmap` als Eingabe)

attention_weights · attention_apply

Gleiche Kategorie (`score`)

attention_weights · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

attention_scores — LLMCORE score op