Retnet Mini Shakespeare

🚀 retnet-mini-shakespeare

このモデルは、「tinyshakespeare」のテキストファイルを使ってゼロから学習されました。これは、リテンティブネットワークを用いた学習と再帰的推論を実証するための微小なモデルです。

✨ 主な機能

このモデルは、jploski/falcon-mini-shakespeareに似た微小なモデルで、リテンティブネットワーク（https://arxiv.org/pdf/2307.08621.pdf）を用いた学習と再帰的推論を実証することを目的としています。コードはSehyun Choiによるリテンティブネットワークの実装（https://github.com/syncdoth/RetNet）を利用し、設定パラメータを変更して非常に小さなモデルにしています。

📄 ライセンス

• ライセンス: Apache 2.0

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

リテンティブネットワークを用いた学習と（再帰的O(1)）推論を実証することを目的としています。

学習と評価データ

https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data/tinyshakespeare/input.txt

学習手順

注: 2023年11月10日に更新され、現在のsyncdoth/RetNetのバージョンと互換性があります。

単一のtinyshakespeareテキストファイルを学習セットと検証セットの両方として使用しました（段落に分割）。詳細は以下を参照してください。 https://colab.research.google.com/drive/1wZnM7FCe4TsQpoamJ7NDAuQfA3DYiwHi?usp=sharing

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 0.0006
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 32
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 8
• total_train_batch_size: 256
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_warmup_steps: 10
• num_epochs: 40

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.35.0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1