Gahow Wang
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第一版脱离 TinyStories：纯 FineWeb-edu 真实网页文本(2.255B 语料)，架构同 v4/v5(dim768/18L, core 127.43M)，8 卡 DDP bf16，2.29B tok/1.02ep，~1.9h @218K tok/s。train 11.03→3.14，best/final FineWeb val 3.0652。 方法论：FineWeb val(3.07) 与 v0–v5 的 TinyStories val(~1.1) 不可比——真实 网页熵高，~3.0 是预期非回退；判据是采样质量 + transfer eval。 - 新增 docs/runs/06-v6-fineweb-edu-dim768.md：数据管线(scripts/fineweb_to_txt.py) / 架构(同 v4/v5,隔离数据变量) / 超参 / 结果(val 单调降无走平=未饱和) / 方法论说明 / transfer eval(v6→TinyStories val 2.75 vs v5 native 1.11,纯通用 数据对窄分布有代价) / v5-vs-v6 同提示词采样对比(v6 写真实说明文 vs v5 一律 掉进小故事) - README 对比表加 v6 行(val 单独标注分布) + 换轴说明 + v7 提案 - evolution.md scaling 表 v6 行定稿 + 数据轴 TinyStories→FineWeb-edu 毕业说明 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 一栏给的是各版**各自训练 run 报告的 best val**（held-out 1M token，全量 train 末尾切片）。
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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）
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重评 v1=2.6756→v2=2.0418（低 0.634，apples-to-apples）；下表 best-val 同向。
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**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%）
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且末段走平 ⇒ TinyStories 在 dim768 已近**数据天花板**（详见 [05-v5](05-v5-tinystories-dim768.md)）。
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⚠️ **v6 起换了保留集（语料）**：v0–v5 的 val 都是 **TinyStories** 1M 留出集（彼此可比）；v6 换成纯
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**FineWeb-edu**（真实网页文本），它的 val（3.07）是**另一把尺子上的另一个分布**，**不能**和 v0–v5 的
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~1.1 比大小——真实网页熵高，~3.0 是预期值不是回退。v6 的判据是采样质量 + transfer eval（见
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[06-v6](06-v6-fineweb-edu-dim768.md)）。下表 v6 行的 val 单独标注分布。
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| 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 |
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| [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 |
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| [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 |
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| [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) |
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| [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 |
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| [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 |
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| [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) |
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| [v6-fineweb-edu-dim768](06-v6-fineweb-edu-dim768.md) | **FineWeb-edu** 真实网页 (2.255B 语料) | ~2.29B | ~1.02 | 768 / 18 / 24·32 / 2048 (**同 v4/v5**) | 127.43M | 204.63M | **3.0652** ⚠️*(FineWeb val,与上不可比)* | **第一版脱离 TinyStories**，唯一变量=数据来源 + 8 卡 DDP bf16；~1.9h/8 卡 ~218K tok/s。**val 是另一分布**(真实网页熵高,~3.0 是预期非回退)，判据=采样质量+transfer。FineWeb val 末步仍单调降=未饱和；**transfer**: v6→TinyStories val **2.75**(v5 native 1.11)，纯通用数据对窄分布有代价。采样: v6 写真实说明文 vs v5 一律掉进小故事 |
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## 下一档（提案）
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- **v7**（待派发）：v6 兑现了 v5「换轴广化语料」的判断——纯 FineWeb-edu 带来**语言种类的质变**（小故事→真实
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说明文），且 FineWeb val 才训 1.02 epoch、到末步**仍单调降**=新语料下远未饱和。v7 杠杆按收益排序：
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**1. 更多/更好 FineWeb-edu（首选，最便宜最确定：同 arch 多喂 2–3 epoch / 加分片，val 几乎必继续降）**；
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**2. 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）**；
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**3. 更大模型（dim1024+，要先做 KI-3 激活重计算，代价最高，留到数据轴榨干后）**。判断 **先走 1**——
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v6 曲线明确说「这本语料还没喂够」，动模型尺寸前先吃满数据轴性价比最高。详见 `06-v6-*.md` 末尾 "v7 提案"。
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