rms_norm — LLMCORE `prepare` op

• Datenarten: tokens → tokens

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("rms_norm"))

Verwendung

RMS-Normierung → tokens. Mit den Voreinstellungen (eps=0, ohne weight) ist der RMS der Ausgabe exakt 1.

Zhang und Sennrich 2019. LayerNorm ohne die Stufe, die den Mittelwert abzieht; übrig bleibt nur "die Norm jeder Zeile angleichen" -- daher dient es als Gegenprobe, dass der RMS 1 wird (gemessen 2.2e-16). Fügt man eps hinzu, weicht er von 1 ab. Das ist der Preis von eps.

Args:

tokens: (T, d) float. 1 Zeile ist 1 Token.

eps: ein Sockel, der unter der Wurzel addiert wird. Bei 0 ist der RMS exakt 1, bei positivem Wert schrumpft er unter 1.

weight: (d,) float oder None. Ein gelernter Faktor pro Achse (er wird nur multipliziert, daher bewegt sich der RMS).

Returns:

tokens (T, d) float: jede Zeile durch ihren eigenen RMS geteilt (mit weight multipliziert, falls gegeben).

Zeilen, deren Komponenten alle 0 sind, lassen sich nicht teilen, daher ValueError (es wird nicht stillschweigend NaN aus 0/0 zurückgegeben).

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)

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

Gleiche Kategorie (`prepare`)

rope_rotate

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

rms_norm — LLMCORE prepare op