docs: run v7 — FineWeb subset near-ceiling at dim768 (val 3.01)
v7 = same arch as v4/v5/v6 (dim768/18L, bf16, 8-GPU DDP global 256), trained the SAME 2.255B-token FineWeb-edu subset to 1.45 epoch (vs v6's 1.02), best FineWeb val 3.0149 (v6 3.0652). Exported + archived to registry v7-fineweb-edu-dim768, serves in xserv (coherent expository English, ~v6 quality). Key finding: more epochs of the SAME subset gave only ~0.05 val drop and the curve flattened (~step 44000) with no sampling quality gain → the 2.255B FineWeb subset is near its ceiling at dim768. Same class as v5's TinyStories data-volume saturation: repeating old data has thin margins; true further gains need FRESH shards (more diverse tokens), as v6's corpus-swap (which raised the ceiling) showed. Adds docs/runs/07-v7-*.md; updates docs/runs/README.md (+v7 row, intro saturation note, v8 proposal) and docs/evolution.md (+v7 row, dataset-axis ceiling note). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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155
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@@ -0,0 +1,155 @@
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# Scaling Run v7: 同子集多 epoch — 同 v6 FineWeb-edu 2.255B 子集 × 1.45 epoch + dim768/18L(同 v4/v5/v6) + 8 卡 DDP bf16 — Design Document
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## Goal
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v6 给了一条很有诱惑力的曲线：**纯 FineWeb-edu 才训 1.02 epoch，FineWeb val 到末步仍单调下降（无走平）**——
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看上去「这本语料还没喂够」。v6 末尾把 v7 的首选杠杆定为「**同 arch 多喂 FineWeb-edu**」（更多 epoch），
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因为这是当时**最便宜、最确定**的下一步（不动模型尺寸、不补新数据）。
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v7 就是去**兑现并检验**这条判断：**架构、语料子集完全冻结，唯一变量 = epoch 数**（1.02 → 1.45），
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看 FineWeb val 还能不能接着降。
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1. **架构完全冻结 = v4/v5/v6**（dim 768 / 24 heads × 32 head_dim / 18 layers / SwiGLU ffn 2048，
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core 127.43M，总 204.63M）。**一个权重维度都不改**，导出的 config.json **与 v6 字节级一致**。
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2. **数据子集完全冻结 = v6**：**同一个 2.255B-token FineWeb-edu 子集**（`sample/10BT` 的 3 个 parquet 分片）。
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v7 **不补任何新分片**——这正是本版的核心设定：测「**重复喂同一子集的边际收益**」，而非「更多样的数据」。
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3. **只把 steps 从 35000 拉到 50000**（global 256 × seq 256 不变）→ 训练消费 token 从 ~2.29B 涨到 ~3.28B，
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epoch 占比从 1.02 涨到 **1.45**。其余超参（lr schedule / clip / bf16 / 8 卡）一字不变。
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> ### ⚠️ 方法论说明（同 v6）
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>
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> v7 的 val（FineWeb-edu 3.0149）与 v6（3.0652）**同一把尺子、同一个 1M 留出集，可以直接比**；
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> 但二者都**不能**和 v0–v5 的 TinyStories val（~1.1）比大小——真实网页文本熵高，~3.0 是预期值不是回退。
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## 数据（v7 与 v6 的唯一差别 = epoch 数）
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| 项 | v6 | v7 |
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| 来源 | FineWeb-edu `sample/10BT`（真实教育类网页）| **同（一字不差的同一子集，非新数据）** |
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| 语料规模 | 2,254,904,418 tokens（3 parquet 分片）| **2,254,904,418 tokens（同子集）** |
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| **训练消费 token** | ~2.29B（35000 步）| **~3.28B**（50000 步 × global 256 × seq 256）|
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| **epoch 占比** | ~1.02 | **~1.45** |
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| tokenizer | gpt2 BPE（vocab 50257）| 同 |
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| 缓存 | `data/fineweb-edu.txt.u16.bin`（4.51GB u16）| **同一缓存** |
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| held-out val | FineWeb-edu 末尾 1M token | **同（与 v6 可比）** |
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**缓存-only 加载**（v7 的一个工程注脚）：为腾磁盘，冗余的 `fineweb-edu.txt`（10.45GB）在 v6 后已删，只留
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4.51GB 的 `.u16.bin` 缓存。v7 训练前先验证了 `Corpus::load_cached` 在**缓存命中时提前返回、不读 .txt**——
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实测 2.255B token 仅凭缓存加载 OK，**零改码**。（若缓存缺失才需用 `scripts/fineweb_to_txt.py` + parquet 重建。）
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## 架构
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v7 = **与 v4/v5/v6 字节级同构的** tiny Qwen3（RoPE + RMSNorm + per-head QK-norm + SwiGLU + 独立 lm_head，MHA）。
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**一个维度都不改**，让「epoch 数」成为唯一被测变量。core 127,432,704 / 总 204,627,456，导出 **201 tensors**，
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config.json 与 v6 一字不差。
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## 训练器：8 卡 DDP bf16（同 v5/v6）
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复用 v5/v6 的训练栈，无改动：fp32 master + AdamW/clip/DDP 全 fp32，linears 走 `cublasGemmEx`（16BF/fp32 accum）、
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激活存 bf16；norm/softmax/rope/CE 仍 fp32。8 卡 thread-per-GPU，all-reduce 均值后各 rank 本地 GpuAdamW step，
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跨 rank 参数 bit-identical。全程稳态 **~218,000 tok/s**、wall-clock **~4.2h** 训完 3.28B token。
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## 超参
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| 项 | 值 | 备注 |
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| optimizer | 手写 AdamW（GPU 端 step）| wd=0.1，β/eps 用 xtrain-optim 默认 |
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| LR schedule | 线性 warmup → cosine decay | max_lr **6e-4** → min_lr **6e-5**（同 v1–v6）|
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| warmup | ~1750 步（steps/20 取整不变量级）| lr 峰值 6e-4，cosine 衰减到末步 6e-5 |
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| grad clip | global-norm 1.0 | 平稳 gnorm ~0.26 |
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| steps | **50000**（v6 是 35000）| ~4.2h @ 8 卡 |
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| global batch | **256**（per-rank 32 × world 8）| bf16 甜点区（同 v5/v6）|
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| seq_len | **256** | 同 v2–v6 |
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| tokens/step | 256×256 = 65536 | 总训练 token ≈ **3.28B**（~1.45 epoch）|
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| world size | **8**（RTX 5090，sm_120）| |
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| 精度 | **bf16 混合精度**（fp32 master）| T12/KI-2；导出 xserv 同样 BF16 |
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## 结果
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- **train loss**：start **11.0274** → end **3.0517**（全程平滑下降）
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- **best val loss 3.0149**（step 48999），**final val loss 3.0159**（step 49999，FineWeb-edu held-out 1M）
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- FineWeb val 曲线（抽样）：
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| step | 499 | 999 | 3999 | 7999 | 11999 | 15999 | 19999 | 25999 | 31999 | 37999 | 43999 | **48999** | 49999 |
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|------|-----|-----|------|------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|
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| val | 5.9047 | 4.9563 | 3.7424 | 3.4982 | 3.3766 | 3.3078 | 3.2494 | 3.1802 | 3.1232 | 3.0741 | 3.0315 | **3.0149** | 3.0159 |
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### ⚠️ 核心发现：同一 FineWeb 子集多 epoch → 边际递减，dim768 近天花板
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| | v6 | v7 |
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|---|---|---|
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| epoch | 1.02 | **1.45** |
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| 训练 token | 2.29B | 3.28B |
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| best val（FineWeb，可比）| 3.0652 | **3.0149** |
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| Δval | — | **仅 ↓0.05** |
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把 epoch 从 1.02 拉到 1.45（多喂 ~1B token），FineWeb val **只降了 ~0.05**（3.0652 → 3.0149），
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而且曲线 **~step 44000 后基本走平**（3.0315 → 3.0149 → 末步反弹到 3.0159）。
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**结论：同一个 2.255B FineWeb-edu 子集，多喂 epoch 在 dim768 上已近天花板。** v6 末尾「val 还在单调降 =
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还没喂够」的乐观读法，被 v7 校正了：那段单调下降主要是 v6 **才训 1 个 epoch、尚在首轮学习**；一旦进入第
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1.x 个 epoch（开始重复见同样的 token），增益迅速摊薄。**真正的「更多数据」必须是新的 FineWeb shards
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（更多样、不重复的 token），而不是把同一子集再读一遍。**
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> 这与 v5 在 TinyStories 上的饱和信号是**同一类现象的两条轴**：
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> - **v5（同子集 ×3.5 数据）**：TinyStories 5.33 epoch vs v4 1.54 epoch，val 仅 ↓5% 且走平 = **数据量轴饱和**。
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> - **v7（同子集 ×1.4 epoch）**：FineWeb 1.45 epoch vs v6 1.02 epoch，val 仅 ↓0.05 且走平 = **同子集 epoch 轴饱和**。
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> - **v6（换语料）** 才是真正抬高天花板的轴：换成更广更真的 FineWeb-edu，带来**语言种类的质变**（小故事 → 真实说明文）。
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>
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> 一句话：**「重复喂老数据」（v5/v7）边际都薄；「喂更广的新数据」（v6）才是杠杆。**
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## 采样对比 —— v6 vs v7（同 arch、同 xserv、同贪心、同 prompt）
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唯一差别是 v7 多训了 ~0.43 epoch。喂同样的通用/说明文提示词：
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| prompt | **v6（1.02ep）** | **v7（1.45ep）** |
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| `The history of` | the United States is a fascinating one… shaped by the experiences of its people… | the city of New York is a story of many different people. The first inhabitants… were the Native Americans… the Dutch… |
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| `In science,` | the term science is used to refer to the study of the physical world… biology, chemistry, physics, and engineering. | the term "science" is used to describe the study of the natural world… biology, chemistry, physics, and mathematics… |
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| `The most important` | thing is to have a good understanding of the different types of data… make decisions about your business. | thing to remember is that you can't just buy a new car and expect to pay for it… understand the basics of insurance… |
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| `Water is` | a natural resource that is used to produce energy… a renewable resource that can be used to generate electricity. | a natural substance that is found in the earth's crust… a very important element in the Earth's ecosystem… |
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**采样质量与 v6 同档**——都写连贯的真实说明文英文（历史/科学学科/资源/金融），与 v5 一律掉进小故事形成鲜明
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对比。v7 措辞略有变化（greedy 路径随权重微移而漂移），但**没有可感知的质的提升**——这正是 val 仅 ↓0.05 在
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采样上的体现。小模型的重复倾向与轻微史实/事实瑕疵（v7 "Water…made up of carbon"）两版都有。**val 的边际
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小提升，没有兑换成采样上的明显增益**，进一步印证「同子集多 epoch 近顶」。
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## xserv 验证
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导出 HF Qwen3 safetensors（命名映射 + 2D 权重转置 [in,out]→[out,in] + BF16，见 T9 `docs/08`，**201 tensors**，
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config.json 与 v4/v5/v6 一字不差）存入 registry，用 `xserv-cli` 加载并贪心生成：
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```
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$ xserv-cli ~/projects/tiny-models/v7-fineweb-edu-dim768 --max-tokens 50
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Model: qwen3, layers=18, hidden=768, heads=24/24 kv, vocab=50257
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Loaded 201 tensors
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Ready (KV cache, dtype=bf16).
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xserv> The history of the city of New York is a story of many different people. The first inhabitants of the
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city were the Native Americans. The first Europeans arrived in the 16th century… the Dutch.
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xserv> In science, the term "science" is used to describe the study of the natural world. It is a broad term
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that encompasses a wide range of disciplines, including biology, chemistry, physics, and mathematics.
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xserv> Water is a natural substance that is found in the earth's crust… a very important element in the Earth's
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ecosystem.
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```
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**token-match**：v7 **训练即 bf16**（fp32 master），权重本就在 bf16 数值域里收敛，导出 BF16 给 xserv 后两侧
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数值路径一致——同 v4/v5/v6 的闭环。xserv 加载 qwen3 layers=18 hidden=768 201 tensors、KV-cache、贪心生成，
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闭环成立。
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## 相比 v6 与 v8 提案
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v7 把 v6「先吃满数据轴」这条提案落了地，并得出一个**校正性的结论**：**同一 2.255B FineWeb 子集多喂 epoch，
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在 dim768 上边际很薄（1.02→1.45ep 仅 val ↓0.05、采样无质变、曲线走平）= 近天花板**。所以「更多数据」这条
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最便宜的杠杆，**前提是数据要真的更多（新 shards），不是同一子集重复**。v8 的杠杆按收益重排：
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1. **新 FineWeb shards（真·更多数据，首选）**：再下载 `sample/10BT` 之外的分片（或 100BT 子集），提供**更多样、
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不重复**的 token——这才是 v6 单调下降曲线真正承诺的收益。⚠️ 磁盘紧（dash5 ~18G 余），需把 parquet/中间 .txt
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溢出到 `/dashscope-tmp/wjh`、用完即删。
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2. **更大模型（dim1024+，容量轴）**：v7 证明 127M-core 在「同子集」上吃不动更多，但**没说**它在「更多样数据」上
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也到顶——要判断是否 capacity-limited，需配新数据一起测。dim1024+ 激活显存上升，需先做 **KI-3 激活重计算**。
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3. **数据混合（TinyStories + FineWeb）**：治 v6 暴露的 transfer 退化（1.11→2.75），为「连贯 + 广度」服务，不是
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为「更低通用 val」服务，优先级看目标。
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**我的判断：v8 应走 1（新 FineWeb shards）**——v7 已经证明「重复老数据」这条路到头了，下一步必须给模型**没见过
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的 token**。这也顺带能回答 2：在新数据上若 val 仍快速降，则容量未到顶（再上 dim1024）；若也很快走平，才是真
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capacity-limited。
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