kv_cache_decode — LLMCORE `decode` op

• Datenarten: tokens × tokens × tokens → tokens

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

Verwendung

Inferenz, die nur um 1 Token voranschreitet (KV Cache) → tokens (1, dv).

Unter einer kausalen Maske bewegt ein Umschreiben der Zukunft die früheren Ausgaben um nicht einmal 1 Bit (gemessen 0.0e+00), daher kann man die fertigen key/value aufbewahren und nur 1 Zeile berechnen — sequenziell Zeile für Zeile (1 pro Schritt) fortzuschreiten ergibt dasselbe wie die ganze Sequenz auf einmal (relative Abweichung 1.6e-16). Der Aufwand für 1 Schritt ist O(T d), gleich dem Gesamtaufwand O(T² d) verteilt auf T Schritte.

Args:

query_step: (1, d) float. Das 1 Token, das gerade erzeugt werden soll.

key_cache: (T, d) float. Die bisher gesehenen keys (einschließlich des eigenen).

value_cache: (T, dv) float. values derselben Länge.

scale: Faktor der Scores. None bedeutet 1/√d.

Returns:

tokens (1, dv) float: stimmt mit der letzten Zeile des Gesamtdurchlaufs überein.

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 `tokens` als Eingabe)

rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_linear · attention_grouped

Gleiche Kategorie (`decode`)

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

kv_cache_decode — LLMCORE decode op