attend optokens × tokens × tokens → tokensimport fullseye as fs; fs.ledger.attention_linear(query, key, value, causal: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import llmcore; llmcore.attention_linear(query, key, value, causal: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsllmcore.get("attention_linear"))softmax を外した注意 → tokens。(QKᵀ)V == Q(KᵀV) —— 結合則そのもの。
Katharopoulos ら 2020。softmax を外すと行列積の結合則が使え、(T, T) を作らずに (d, dv) の状態だけで足りる。同じ数の別の括り方なので答えは一致し(相対差 7.1e-16)、 計算量は O(T²d) から O(Td²) に移る —— 交差点は T == d(実測: T=d=64 で比 0.9、 T=1024 で 14.6 倍)。★T を 2048 にしても比は 14.4 で頭打ちになる。式が言う 32 倍には 届かない —— 二次の側が帯域律速に入るから。
Args:
query: (T, d) float。
key: (S, d) float。
value: (S, dv) float。causal=True では S == T。
causal: True なら「自分より前だけ」を累積状態で足す(逐次 1 回で線形時間)。
Returns:
tokens (T, dv) float: softmax を通していないので行和 1 の凸結合ではない。
attention_softmax の代わりではなく、別の注意。
py -3.11 examples/poc_attention_identities.pytokens を入力に取れる)rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_tiled · attention_grouped · kv_cache_decode
attend)attention_softmax · attention_tiled · attention_grouped
Provenance: llmcore.py — LLMCORE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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