rms_norm — LLMCORE `prepare` op

• 資料種類:tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("rms_norm"))

用法

RMS 正規化 → tokens。預設(eps=0，無 weight)時輸出的 RMS 嚴格為 1。

Zhang、Sennrich 2019。去掉了 LayerNorm 中減去平均值的一段,剩下的只是「把列的範數統一」—— 所以 RMS 變為 1 就成了驗算 (實測 2.2e-16)。加入 eps 會偏離 1。這就是 eps 的代價。

Args:

tokens: (T, d) float。1 列是 1 個 token。

eps: 加在平方根內的底數。為 0 時 RMS 嚴格為 1,為正時縮小到 1 以下。

weight: (d,) float 或 None。透過學習得到的逐軸倍率(只是相乘,所以 RMS 會變)。

Returns:

tokens (T, d) float: 把各列除以其自身 RMS 的結果(有 weight 則再相乘)。

所有分量都為 0 的列無法相除,因此 ValueError(不默默回傳 0/0 的 NaN)。

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 `tokens` 作為輸入)

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

同類別(`prepare`)

rope_rotate

*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)。*

rms_norm — LLMCORE prepare op

用法