🚀 outputs/out
このモデルは、Qwen/Qwen2.5 - 7B をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

axolotl設定を表示
axolotlバージョン: 0.4.1
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
datasets:
- path: PocketDoc/Dans-MemoryCore-CoreCurriculum-Small
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: NewEden/Kalo-Opus-Instruct-22k-Refusal-Murdered
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: Epiculous/Synthstruct-Gens-v1.1-Filtered-n-Cleaned
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: NewEden/Gryphe-Sonnet-3.5-35k-Subset
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: Nitral-AI/Reasoning-1shot_ShareGPT
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: Nitral-AI/GU_Instruct-ShareGPT
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: Nitral-AI/Medical_Instruct-ShareGPT
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: AquaV/Resistance-Sharegpt
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: AquaV/US-Army-Survival-Sharegpt
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: Gryphe/Sonnet3.5-SlimOrcaDedupCleaned
type: sharegpt
conversation: chatml
chat_template: chatml
val_set_size: 0.002
output_dir: ./outputs/out
adapter:
lora_r:
lora_alpha:
lora_dropout:
lora_target_linear:
sequence_len: 8192
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_swiglu: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true
wandb_project: qwen7B
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: qwen7B
wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 32
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: adamw_bnb_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.00001
weight_decay: 0.05
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: true
gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 4
eval_table_size:
eval_max_new_tokens: 128
saves_per_epoch: 2
debug:
deepspeed:
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
pad_token: <pad>
📚 ドキュメント
モデルの説明
詳細情報は後日提供予定です。
想定用途と制限事項
詳細情報は後日提供予定です。
学習と評価データ
詳細情報は後日提供予定です。
学習手順
学習ハイパーパラメータ
学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。
- 学習率: 1e - 05
- 学習バッチサイズ: 1
- 評価バッチサイズ: 1
- シード: 42
- 分散タイプ: マルチGPU
- デバイス数: 4
- 勾配累積ステップ数: 32
- 総学習バッチサイズ: 128
- 総評価バッチサイズ: 4
- オプティマイザ: Adam (betas=(0.9, 0.999), epsilon=1e - 08)
- 学習率スケジューラタイプ: cosine
- 学習率スケジューラウォームアップステップ数: 46
- エポック数: 2
学習結果
学習損失率 |
エポック |
ステップ |
検証損失率 |
1.0297 |
0.0043 |
1 |
1.1468 |
0.8512 |
0.2515 |
58 |
0.8729 |
0.8496 |
0.5030 |
116 |
0.8193 |
0.8175 |
0.7546 |
174 |
0.8033 |
0.7868 |
1.0041 |
232 |
0.7961 |
0.8119 |
1.2555 |
290 |
0.7934 |
0.799 |
1.5069 |
348 |
0.7926 |
0.7891 |
1.7583 |
406 |
0.7923 |
フレームワークバージョン
- Transformers 4.45.0.dev0
- Pytorch 2.4.0+cu121
- Datasets 2.21.0
- Tokenizers 0.19.1
📄 ライセンス
このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。