rms_norm — LLMCORE `prepare` op

• 数据种类:tokens → tokens

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import llmcore; llmcore.rms_norm(tokens, eps: 'float' = 0.0, weight=None) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsllmcore.get("rms_norm"))

用法

RMS 归一化 → tokens。默认(eps=0，无 weight)时输出的 RMS 严格为 1。

Zhang、Sennrich 2019。去掉了 LayerNorm 中减去均值的一段,剩下的只是 “把行的范数统一”—— 所以 RMS 变为 1 就成了验算 (实测 2.2e-16)。加入 eps 会偏离 1。这就是 eps 的代价。

Args:

tokens: (T, d) float。1 行是 1 个 token。

eps: 加在平方根内的底数。为 0 时 RMS 严格为 1,为正时缩小到 1 以下。

weight: (d,) float 或 None。通过学习得到的逐轴倍率(只是相乘,所以 RMS 会变)。

Returns:

tokens (T, d) float: 把各行除以其自身 RMS 的结果(有 weight 则再相乘)。

所有分量都为 0 的行无法相除,因此 ValueError(不悄悄返回 0/0 的 NaN)。

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 `tokens` 作为输入)

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

同类别(`prepare`)

rope_rotate

*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)。*

rms_norm — LLMCORE prepare op

用法