🚀 24b-ms-dans-personality-engine-v1.3.0-TestArticle-1
このモデルは、Dans-DiscountModels/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503-hf-DanChat を Dans-DiscountModels/pretokenization-test-6 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。

axolotlの設定を見る
axolotlのバージョン: 0.10.0.dev0
base_model: Dans-DiscountModels/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503-hf-DanChat
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
trust_remote_code:
wandb_project: 24b-ms-dans-personality-engine
wandb_watch:
wandb_run_id: V1.3.0-1-5
wandb_log_model:
hub_model_id: Dans-DiscountModels/24b-ms-dans-personality-engine-v1.3.0-TestArticle-1
hub_strategy: "every_save"
hf_use_auth_token: true
output_dir: ./24b-ms-dans-personality-engine
save_safetensors: true
datasets:
- path: Dans-DiscountModels/pretokenization-test-6
ds_type: parquet
type:
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
- axolotl.integrations.cut_cross_entropy.CutCrossEntropyPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_layer_norm: true
liger_glu_activation: true
liger_fused_linear_cross_entropy: false
cut_cross_entropy: true
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
adapter:
lora_model_dir:
dataset_prepared_path: ./24b-ms-dans-personality-engine
val_set_size: 0.0
sequence_len: 33000
sample_packing: true
eval_sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
gradient_checkpointing: true
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: ademamix_8bit
optim_args: "beta1=0.9,beta2=0.999,beta3=0.999,alpha=5"
lr_scheduler: rex
learning_rate: 0.000001
cosine_min_lr_ratio:
max_grad_norm: 0.001
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: true
fp16: false
tf32: false
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
auto_resume_from_checkpoints: false
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 24
eval_table_size:
eval_max_new_tokens:
saves_per_epoch: 4
save_total_limit: 1
debug: false
deepspeed: deepspeed_configs/zero3_bf16.json
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
🚀 クイックスタート
このモデルは特定のデータセットでファインチューニングされており、特定のタスクに使用できます。
📚 ドキュメント
モデルの説明
詳細情報は後日追加予定です。
想定される用途と制限
詳細情報は後日追加予定です。
学習と評価データ
詳細情報は後日追加予定です。
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。
ハイパーパラメータ |
値 |
learning_rate |
1e-06 |
train_batch_size |
1 |
eval_batch_size |
1 |
seed |
42 |
distributed_type |
multi-GPU |
num_devices |
8 |
gradient_accumulation_steps |
4 |
total_train_batch_size |
32 |
total_eval_batch_size |
8 |
optimizer |
ademamix_8bit を使用し、引数は beta1=0.9,beta2=0.999,beta3=0.999,alpha=5 |
lr_scheduler_type |
cosine |
lr_scheduler_warmup_steps |
338 |
num_epochs |
2.0 |
学習結果
詳細情報は後日追加予定です。
フレームワークのバージョン
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.4.1+cu121
- Datasets 3.5.1
- Tokenizers 0.21.1
📄 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。