attention_softmax — LLMCORE `attend` op

• 데이터 종류: tokens × tokens × tokens → tokens

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_softmax(query, key, value, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import llmcore; llmcore.attention_softmax(query, key, value, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsllmcore.get("attention_softmax"))

사용법

일괄 어텐션(참조 구현) → tokens. 이 패밀리의 정답 대조 기준.

(T, T) 의 점수 행렬을 실제로 만든 다음 softmax 하는, 가장 솔직한 작성법. attention_tiled / attention_linear / attention_grouped 는 이것과일치함으로써 올바름을 보인다.

Args:

query: (T, d) float.

key: (S, d) float.

value: (S, dv) float.

mask: None / "causal" / "window" / (T, S) 의 bool 배열.

window: mask="window" 일 때의 창 폭.

scale: 점수의 배율. None 이면 1/√d.

Returns:

tokens (T, dv) float: 어텐션으로 섞은 열.

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_apply · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode

같은 카테고리(`attend`)

attention_tiled · attention_linear · attention_grouped

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

attention_softmax — LLMCORE attend op

사용법