rope_rotate — LLMCORE `prepare` op

• 資料種類:tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.rope_rotate(tokens, positions=None, base: 'float' = 10000.0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("rope_rotate"))

用法

基於旋轉的位置編碼(RoPE)→ tokens。由於是旋轉，所以保持範數。

Su 等 2021。把偶奇對 (x₂ᵢ, x₂ᵢ₊₁) 旋轉角度 pos · base**(−2i/d)。由於是平面旋轉的直和,‖RoPE(x)‖ == ‖x‖ 嚴格成立(實測 8.9e-16), 而且旋轉後 2 個向量的內積只由位置之差決定(把絕對位置移動 40 種,幅度 8.9e-15) —— 「把相對位置嵌入內積」這一主張,原樣成為驗算。

Args:

tokens: (T, d) float。d 為偶數(為了成對旋轉)。

positions: (T,) 的位置。None 則為 0..T−1。也可傳入不連續的位置(擷取的視窗)。

base: 角度的底。越大,低軸轉得越慢(針對長上下文)。

Returns:

tokens (T, d) float: 依對旋轉後的結果。每列的範數與輸入相同。

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)

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

同類別(`prepare`)

rms_norm

*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)。*

rope_rotate — LLMCORE prepare op

用法