🚀 Transformersモデルプロジェクト
このプロジェクトはtransformers
ライブラリをベースに、モデルの微調整トレーニングを行っています。このモデルは特定のデータセット上で基礎モデルを微調整した成果物で、特定分野のタスクニーズを解決し、関連分野のアプリケーションに強力なサポートを提供します。
🚀 クイックスタート
このモデルは ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base を axolotl-ai-internal/gpumode-py2triton-reasoning-v2
データセットで微調整したバージョンです。評価セットで以下の結果を得ました:
✨ 主な機能
- 強力な基礎モデル
ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
をベースに微調整されています。
LigerPlugin
、CutCrossEntropyPlugin
などの複数のプラグインと最適化戦略を採用しています。
- 長シーケンス入力をサポートし、シーケンス長は最大16384に達することができます。
- サンプルパッキングとパディング戦略を使用し、トレーニング効率を向上させています。
📚 ドキュメント
Axolotl設定詳細

Axolotl設定を表示
Axolotlバージョン:0.10.0.dev0
base_model: ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
- axolotl.integrations.cut_cross_entropy.CutCrossEntropyPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_glu_activation: true
chat_template: llama3
datasets:
- path: axolotl-ai-internal/gpumode-py2triton-reasoning-v2
type: chat_template
split: train
dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.005
output_dir: ./outputs/out
sequence_len: 16384
sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
wandb_project: seed-coder-8b-grpo-triton
wandb_entity: axolotl-ai
wandb_watch:
wandb_name:
wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 1
micro_batch_size: 2
num_epochs: 3
optimizer: adamw_torch_fused
max_grad_norm: 0.1
neftune_noise_alpha: 10
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 1e-6
lr_groups:
- name: embeddings
modules:
- embed_tokens
- lm_head
lr: 0.00003
bf16: true
tf32: true
gradient_checkpointing: offload
gradient_checkpointing_kwargs:
use_reentrant: false
logging_steps: 1
flash_attention: true
warmup_steps: 100
evals_per_epoch: 5
saves_per_epoch: 1
weight_decay: 0.01
deepspeed: deepspeed_configs/zero1.json
special_tokens:
eos_token: <|eot_id|>
added_tokens_overrides:
7: <|start_header_id|>
8: <|end_header_id|>
9: <|eot_id|>
10: <think>
11: </think>
fix_untrained_tokens: [7, 8, 9, 10, 11]
トレーニングハイパーパラメータ
トレーニング過程では以下のハイパーパラメータが使用されました:
- 学習率:1e-06
- トレーニングバッチサイズ:2
- 評価バッチサイズ:2
- 乱数シード:42
- 分散タイプ:マルチGPU
- デバイス数:10
- 総トレーニングバッチサイズ:20
- 総評価バッチサイズ:20
- オプティマイザ:
OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED
を使用し、betas=(0.9,0.999)
、epsilon=1e-08
、追加のオプティマイザパラメータはありません
- 学習率スケジューラタイプ:コサイン
- 学習率スケジューラウォームアップステップ:100
- トレーニングエポック数:3.0
トレーニング結果
トレーニング損失 |
エポック数 |
ステップ数 |
検証損失 |
0.5293 |
0.0046 |
1 |
5.7151 |
0.4449 |
0.2018 |
44 |
0.4878 |
0.425 |
0.4037 |
88 |
0.4319 |
0.3437 |
0.6055 |
132 |
0.3322 |
0.2903 |
0.8073 |
176 |
0.2893 |
0.2528 |
1.0092 |
220 |
0.2677 |
0.2578 |
1.2110 |
264 |
0.2531 |
0.2522 |
1.4128 |
308 |
0.2414 |
0.2403 |
1.6147 |
352 |
0.2352 |
0.232 |
1.8165 |
396 |
0.2252 |
0.2093 |
2.0183 |
440 |
0.2360 |
0.2406 |
2.2202 |
484 |
0.2311 |
0.2523 |
2.4220 |
528 |
0.2260 |
0.2139 |
2.6239 |
572 |
0.2259 |
0.2296 |
2.8257 |
616 |
0.2177 |
フレームワークバージョン
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.1
- Tokenizers 0.21.1
📄 ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスを採用しています。