Gahow Wang
8a1e29543b
v0–v5 对比表加 v5 行 + tokens-trained / epoch 两列，让 TinyStories 数据饱和可见 （v4→v5 同 arch 数据 ×3.5 仅 val ↓5% 且末段走平）。下一档提案改为 v6 换轴。 导出 201 tensors + RUN.md 存入 dash5 registry v5-tinystories-dim768（checkpoint/safetensors 不入库）。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
38 lines
4.0 KiB
Markdown
38 lines
4.0 KiB
Markdown
# 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 一栏给的是各版**各自训练 run 报告的 best val**（held-out 1M token，全量 train 末尾切片）。
|
||
注：v0/v1 训练用 seq128、v2 用 seq256，eval 窗口不同 → 同一保留集 + 同一 eval 设置（seq256/64batch）
|
||
重评 v1=2.6756→v2=2.0418（低 0.634，apples-to-apples）；下表 best-val 同向。
|
||
|
||
**tokens / epoch 两列让数据饱和可见**：v4→v5 同 arch、数据 ×3.5（1.54→5.33 epoch），val 仅 ↓0.06（~5%）
|
||
且末段走平 ⇒ TinyStories 在 dim768 已近**数据天花板**（详见 [05-v5](05-v5-tinystories-dim768.md)）。
|
||
|
||
| 版本 | 数据 | 训练 token | epoch | 架构 (dim/L/heads·hd/ffn) | core 参数 | 总参数 | val loss | 备注 |
|
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||
| [v0-baseline](../../docs/05-training-loop.md) | TinyStories valid 3MB 切片 (~72 万 tok) | ~0.72M | — | 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](01-v1-tinystories-dim256.md) | TinyStories **全量 train** (468.3M tok, u16 缓存) | ~5.1M | — | 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 |
|
||
| [v2-tinystories-dim384](02-v2-tinystories-dim384.md) | TinyStories 全量 (复用 v1 缓存) | ~36.9M | — | 384 / 12 / 12·32 / 1536 | 28.32M | 66.92M | **1.7055** | dim384/12L + **DDP 4 卡**；val 比 v1 低 0.88，情节更长；~2.8h/4 卡。⚠️ DDP 弱扩展见 [KI-1](../known-issues.md) |
|
||
| [v3-tinystories-dim512](03-v3-tinystories-dim512.md) | TinyStories 全量 (复用 v1 缓存) | ~245.8M | ~0.53 | 512 / 16 / 16·32 / 2048 | 67.13M | 118.59M | **1.3027** | dim512/16L + **单卡 batched (T10)**；val 比 v2 低 0.40，带动机/转折的连续叙事；~2.65h/单卡 ~26K tok/s。T10 修 KI-1 根因(launch-bound)，单卡避开 KI-5 |
|
||
| [v4-tinystories-dim768](04-v4-tinystories-dim768.md) | TinyStories 全量 (复用 v1 缓存) | ~720.9M | ~1.54 | 768 / 18 / 24·32 / 2048 | 127.43M | 204.63M | **1.1690** | dim768/18L + **8 卡 DDP fp32**；val 比 v3 低 0.13，细节更具体、结构更完整；~84min/8 卡 ~145K tok/s。验证 T11 缓存分配器在 dim768 多卡扩展；⚠️ fp32 per-rank batch 32 OOM = bf16(KI-2) 触发点 |
|
||
| [v5-tinystories-dim768](05-v5-tinystories-dim768.md) | TinyStories 全量 (复用 v1 缓存) | **~2.49B** | **~5.33** | 768 / 18 / 24·32 / 2048 (**同 v4**) | 127.43M | 204.63M | **1.1102** | **架构同 v4**，唯一变量=数据量 + **8 卡 DDP bf16**(global 256)；~3.2h/8 卡 ~217K tok/s。⚠️ **数据天花板**：数据 ×3.5 仅 val ↓0.06(~5%) 且末段走平 ⇒ TinyStories 在 dim768 近饱和，v6 该换轴(更大模型/更广语料) |
|
||
|
||
## 下一档（提案）
|
||
|
||
- **v6**（待派发）：v5 给出**数据天花板**结论（同 arch 数据 ×3.5 仅 val ↓5% 且末段走平，TinyStories 在
|
||
dim768 已近饱和）——v6 该**换轴**，见 `05-v5-*.md` 末尾 "v6 提案"。两条候选：**A 更大模型（dim1024+，
|
||
容量上限尚未触顶；dim 越大 KI-4 占比越摊薄）** vs **B 更广语料（FineWeb-edu 等 + 可能换 tokenizer KI-4，
|
||
抬高语料信息上限）**。判断 **B 解锁空间更大**（v5 的瓶颈是语料而非容量，只放大模型很快又撞 TinyStories 信息上限）；
|
||
理想 A+B 同时。**KI-3（激活重计算）仅在 v6 走 A（dim1024+）时才需要**，与放大模型路线绑定。
|
||
</content>
|