attention_weights — LLMCORE `score` op

• 数据种类:attnmap → attnmap

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import llmcore; llmcore.attention_weights(scores, mask=None, window=None) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsllmcore.get("attention_weights"))

用法

逐行 softmax(带掩码)→ attnmap。行和为 1，mask 位置严格为 0。

按行先减去最大值再取指数。这不是装饰 —— 不减就 exp 的话, 分数大时所有行都会变成 inf/NaN(实测:96 行中 96 行)。减了则为 0 行。

Args:

scores: (T, T) float 的原始分数(attention_scores 的输出)。

mask: None(全部对)/ "causal"(下三角)/ "window"(宽 window 的因果窗口)/

(T, T) 的 bool 数组。True 表示“可以看”。

window: mask="window" 时的窗口宽度(包含自身的个数)。

Returns:

attnmap (T, T) float: 每行是概率分布(和为 1)。mask 为 False 的位置严格为 0。

详细使用指南

• llmcore 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `attnmap` 作为输入)

attention_apply

同类别(`score`)

attention_scores · attention_apply

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

attention_weights — LLMCORE score op

用法