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license: apache-2.0
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language:
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- en
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- ja
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tags:
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- olmo
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- dpo
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- rlhf
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- alignment
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- bilingual
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pipeline_tag: text-generation
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base_model: your_username/olmo2-300m-sft
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# OLMo-2 300M — DPO (Final Model)
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OLMo-2 ~300M のフルパイプライン最終モデルです。
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Pretrain → CPT → SFT → DPO の 4 ステージを経て alignment 済み。
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## Model Architecture
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| 項目 | 値 |
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| Base config | allenai/OLMo-2-0425-1B（config のみ・重みは使用せず） |
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| Parameters | ~300M |
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| hidden_size | 1024 |
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| num_hidden_layers | 16 |
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| num_attention_heads | 16 |
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| num_key_value_heads | 8 (GQA) |
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| intermediate_size | 4096 |
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| Tokenizer | allenai/OLMo-2-0425-1B |
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## Training Pipeline
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| Stage | モデル | データ | 概要 |
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|-------|--------|--------|------|
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| 1. Pretrain | ランダム初期化 | FineWeb ~1.5B tokens | 大規模コーパスで言語モデリング |
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| 2. CPT | Stage 1 出力 | FineWeb-Edu + Wikipedia JA ~0.3B tokens | 英日バイリンガル継続学習 |
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| 3. SFT | Stage 2 出力 | Tülu-3 SFT mixture 100K samples | 指示追従の習得 |
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| 4. DPO（このモデル） | Stage 3 出力 | UltraFeedback binarized | 人間の好みに合わせた alignment |
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## DPO Training Details
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| 項目 | 値 |
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| Dataset | allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned |
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| Loss | DPO (β=0.1) |
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| Learning rate | 5e-7 (linear decay) |
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| Warmup ratio | 0.1 |
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| Epochs | 1 |
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| Hardware | NVIDIA RTX 4090 24GB |
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| Framework | TRL DPOTrainer |
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## Usage
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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model_id = "your_username/olmo2-300m-dpo"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
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messages = [{"role": "user", "content": "機械学習を初心者向けに説明してください。"}]
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input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
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outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, temperature=0.7, do_sample=True)
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print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
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```
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## Intended Use
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- 英日バイリンガルの質問応答・対話
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- LLM フルパイプライン（Pretrain → DPO）の研究・学習目的
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## Limitations
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- モデルサイズが小さく（~300M）、大規模モデルと比較して品質は限定的
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- 事実の正確性を保証しない
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- 有害コンテンツの完全な排除は保証されない
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## Training Data Attribution
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| データセット | ライセンス |
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| FineWeb-Edu (HuggingFaceFW) | ODC-By |
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| Wikipedia JA (Wikimedia) | CC BY-SA 4.0 |
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| Tülu-3 SFT mixture (AllenAI) | 混合 |
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| UltraFeedback binarized (AllenAI) | MIT |
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## License
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Apache 2.0
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