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>
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# Scaling Runs
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xtrain 的 scaling 阶段：在 v0-baseline 之上逐版放大**数据 + 参数**，每版一份
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`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 /
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相比上一版的提升），训练完存入 dash5 模型 registry（`~/projects/tiny-models/<version>/`）并导出
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xserv 格式验证可服务。
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模型核心参数（`core params`）= `Config::core_params()` = 总参数减去两张 `vocab×dim` 表
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（token embedding + lm_head）。gpt2 vocab=50257 使这两张表固定占 ~25.7M（dim256 时），它**不反映
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模型容量**，所以阶梯按 core 来量。
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## 对比表
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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`
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对两个 checkpoint 各自评出来的——同一指标、公平对比。
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| 版本 | 数据 | 架构 (dim/L/heads·hd/ffn) | core 参数 | 总参数 | val loss | 备注 |
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| [v0-baseline](../../docs/05-training-loop.md) | 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 |
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| [v1-tinystories-dim256](01-v1-tinystories-dim256.md) | 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 |
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## 下一档（提案）
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- **v2**（待派发）：见 `01-v1-*.md` 末尾 "v2 提案"。
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