Gahow Wang
264660527f
docs/runs/01-v1-tinystories-dim256.md + docs/runs/README.md comparison table. v1: full TinyStories train (468.3M tok, u16-cached) + dim256/8L (core 8.39M). Same-held-out-set val loss v0 3.8050 → v1 2.5847 (−1.22); v1 samples coherent stories vs v0's "mommy's mommy's mommy" loop; exports + serves token-identical in xserv. Single RTX 5090, ~25.9 min, ~3310 tok/s. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Scaling Runs
xtrain 的 scaling 阶段：在 v0-baseline 之上逐版放大数据 + 参数，每版一份
docs/runs/NN-<version>.md 设计文档（数据来源 / 架构 + 参数 / 超参 / 结果 val-loss + 采样 /
相比上一版的提升），训练完存入 dash5 模型 registry（~/projects/tiny-models/<version>/）并导出
xserv 格式验证可服务。
模型核心参数（core params）= Config::core_params() = 总参数减去两张 vocab×dim 表
（token embedding + lm_head）。gpt2 vocab=50257 使这两张表固定占 ~25.7M（dim256 时），它不反映
模型容量，所以阶梯按 core 来量。
对比表
val loss 一栏给的是同一 held-out 1M token（v1 train 末尾切片）上、用 bin/train --eval-ckpt
对两个 checkpoint 各自评出来的——同一指标、公平对比。
| 版本 | 数据 | 架构 (dim/L/heads·hd/ffn) | core 参数 | 总参数 | val loss | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| v0-baseline | TinyStories valid 3MB 切片 (~72 万 tok) | 32 / 4 / 2·16 / 64 | ~41K | 3.26M | 3.8050 | 太小不可用；采样陷入 "mommy's mommy's mommy" 循环 |
| v1-tinystories-dim256 | TinyStories 全量 train (468.3M tok, u16 缓存) | 256 / 8 / 8·32 / 1024 | 8.39M | 34.13M | 2.5847 | 全量数据 + dim256/8L；val 低 1.22，采样连贯成篇；~25.9min/单卡 |
下一档（提案）
- v2（待派发）：见
01-v1-*.md末尾 "v2 提案"。