rope_rotate — LLMCORE `prepare` op

• Datenarten: tokens → tokens

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("rope_rotate"))

Verwendung

Rotationsbasierte Positionskodierung (RoPE) → tokens. Da es eine Rotation ist, bleibt die Norm erhalten.

Su et al. 2021. Jedes Gerade/Ungerade-Paar (x₂ᵢ, x₂ᵢ₊₁) wird um den Winkel pos · base**(−2i/d) gedreht. Es ist eine direkte Summe ebener Drehungen, daher gilt ‖RoPE(x)‖ == ‖x‖ exakt (gemessen 8.9e-16), und das Skalarprodukt von 2 gedrehten Vektoren hängt nur von der Positionsdifferenz ab (verschiebt man die absolute Position auf 40 Arten, ist die Streuung 8.9e-15) — die Aussage "die relative Position wird ins Skalarprodukt eingebettet" wird unmittelbar zur Gegenprobe.

Args:

tokens: (T, d) float. d ist gerade (um paarweise zu drehen).

positions: (T,) Positionen. None bedeutet 0..T−1. Auch nicht zusammenhängende Positionen (ein ausgeschnittenes Fenster) sind möglich.

base: Basis der Winkel. Je größer, desto langsamer drehen sich die niedrigen Achsen (für lange Kontexte).

Returns:

tokens (T, d) float: paarweise gedreht. Die Norm jeder Zeile ist gleich der der Eingabe.

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

Gleiche Kategorie (`prepare`)

rms_norm

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

rope_rotate — LLMCORE prepare op