attention_scores — LLMCORE `score` op

• 資料種類:tokens × tokens → attnmap

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.attention_scores(query, key, scale=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("attention_scores"))

用法

原始注意力分數 QKᵀ/√d → attnmap (T, S)。

Args:

query: (T, d) float。發起查詢的一側。

key: (S, d) float。被查詢的一側。d 與 query 相同。

scale: 分數的倍率。None 則為 1/√d(Vaswani 等 2017 —— 抵消內積隨 d 成比例

增大而使 softmax 變尖)。

Returns:

attnmap (T, S) float: 送入 softmax 之前的原始分數。

詳細使用指南

• llmcore 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `attnmap` 作為輸入)

attention_weights · attention_apply

同類別(`score`)

attention_weights · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

attention_scores — LLMCORE score op

用法