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base_model: Nwna/olmo3-190m-zh-v2-base
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license: apache-2.0
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language:
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- zh
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tags:
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- pretrained
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- olmo3
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- chinese
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- continue-pretrain
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- mid-training
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- llm001
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library_name: transformers
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pipeline_tag: text-generation
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datasets:
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- Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue-data
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- wikimedia/wikipedia
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- opencsg/chinese-cosmopedia
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# OLMo3-190M-zh-v2-continue
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**中文 continue-pretrain 教学模型**，基于 `Nwna/olmo3-190m-zh-v2-base`，继续注入 **Wikipedia-zh + Cosmopedia-Chinese + base replay** 组成的 1.194B tokens 中文语料。
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> 这是《零基础 AI 大模型研发训练营》第 04 讲进阶作业模型。它是 continue-pretrained base model，不是 instruction/chat model。
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## 来源与动机
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本模型的目标是验证 continue pretrain / mid-training 的工业范式：在已有 base model 上继续训练较小规模但更高事实密度、更强解释风格的数据，以较低成本改变模型的数据分布和表达风格。
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本次实验特别关注：
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```text
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1. 是否能从 base checkpoint 正确继续训练，而不是重新随机初始化。
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2. tokenizer 是否和 base 模型严格一致。
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3. Wiki / Cosmopedia 是否能提升事实密度和解释型表达。
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4. continue pretrain 是否能替代 SFT。
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```
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结论简述：
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- ✅ 训练链路健康，loss 从 smoke 阶段约 3.42 降到 full final 约 3.04。
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- ✅ Continue 模型更容易生成教材式、百科式长段落。
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- ⚠️ 事实问答仍不可靠，例如“北京大学位于”“四大发明是”仍可能答错。
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- ⚠️ 该模型不能替代 SFT；后续仍需要监督微调来学习问答格式和事实表达。
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## 架构
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与 `Nwna/olmo3-190m-zh-v2-base` 相同：
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| 字段 | 值 |
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|---|---:|
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| `architectures` | `["Olmo3ForCausalLM"]` |
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| `hidden_size` | 768 |
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| `num_hidden_layers` | 12 |
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| `num_attention_heads` | 12 |
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| `intermediate_size` | 3072 |
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| `vocab_size` | 48,000 |
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| `max_position_embeddings` | 4096 |
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| training seq_len | 2048 |
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| total params | ~187M |
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## 使用
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue")
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inputs = tok("人工智能是", return_tensors="pt")
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outputs = model.generate(
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**inputs,
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max_new_tokens=120,
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do_sample=True,
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temperature=0.8,
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top_p=0.9,
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)
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print(tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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```
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### 用于 SFT
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v2-continue 是 continue-pretrained base model。它可以作为后续 SFT 底座：
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue")
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# ... 用 SFTTrainer / 自定义 Trainer 做监督微调
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```
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## 训练配方
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### 数据混合（1.194B tokens）
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| 数据源 | 来源 | tokens | 作用 |
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|---|---|---:|---|
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| base replay | base raw 抽样 | 300M | 防止灾难性遗忘，保留通用中文能力 |
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| Wikipedia-zh | `wikimedia/wikipedia` config `20231101.zh` | 394M | 注入实体、地点、历史、文学等百科事实 |
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| Cosmopedia-Chinese | `opencsg/chinese-cosmopedia` | 500M | 注入解释型、教材型、知识组织文本 |
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| 合计 | - | 1.194B | continue pretrain full data |
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所有 continue 数据都使用 `Nwna/olmo3-190m-zh-v2-tokenizer` 重新编码，没有直接复用其他模型或数据集中的 tokenized `.bin`。这是必须条件：token id 的语义由 tokenizer 决定，混用 tokenizer 会导致 embedding / lm_head 语义错位。
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### 数据健康检查
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```text
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actual_tokens: 1,194,000,000
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documents: 1,203,778
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file_size_bytes: 2,388,000,000
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max_token_id: 47,999
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eos_token_id: 0
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avg_traditional_probe_ratio: 0.000508
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noise_pattern_hit: false
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```
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定向抽查覆盖了 `北京大学`、`四大发明`、`造纸术`、`印刷术`、`火药`、`指南针`、`红楼梦`、`贾宝玉`、`林黛玉`、`Python`、`人工智能` 等关键词。抽查只能证明语料中有覆盖，不能保证模型一定稳定回答。
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### 超参
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| 项目 | 值 |
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|---|---:|
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| base checkpoint | `Nwna/olmo3-190m-zh-v2-base` |
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| GPU | H100 |
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| precision | bf16 |
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| attention | SDPA |
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| epochs | 1.0 |
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| total steps | 4,328 |
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| per-device batch | 16 |
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| grad accumulation | 8 |
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| effective batch | 128 sequences |
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| tokens / step | 262,144 |
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| peak lr | 2e-4 |
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| min lr | 2e-5 |
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| warmup ratio | 10% |
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| scheduler | warmup + cosine |
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| optimizer | AdamW |
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| weight decay | 0.1，embedding / norm / bias excluded |
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为什么学习率低于 base：continue 阶段模型已有中文语言建模能力，过大学习率容易破坏已有能力；因此使用更低 peak lr 和更长 warmup，使模型更平滑地适应新分布。
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## Loss 轨迹
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### 20-step smoke
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| steps | train_loss | eval_loss | GPU |
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|---:|---:|---:|---|
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| 20 | 3.4235 | 3.3283 | A100-80G |
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A100 40G 在同样 batch 配置下 OOM；A100-80G 可跑通；正式 full 使用 H100。
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### Full 1 epoch
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| metric | value |
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|---|---:|
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| total steps | 4,328 |
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| train_runtime | 8,964.52s |
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| train_steps_per_second | 0.483 |
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| train_loss | 3.0431 |
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| last_eval_loss | 2.9404 |
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| final learning_rate | 2.0002e-05 |
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| final grad_norm | 0.2779 |
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## Base → Continue 7-prompt 抽测
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使用 `src/eval.py` 的采样生成设置：
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```text
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max_new_tokens=120
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do_sample=True
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temperature=0.8
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top_p=0.9
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repetition_penalty=1.1
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```
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| Prompt | Base | Continue | 变化 |
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|---|---|---|---|
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| 人工智能是 | 🟡 可生成科普，但较泛 | 🟡 更像教材式分领域展开 | 风格增强 |
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| 山里有座庙 | 🟡 偏文物/寺庙说明 | 🟡 更像故事长叙事 | 续写更长，但仍虚构 |
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| 今天天气不错，我准备 | 🟡 对话关系混乱 | 🟡 叙事更完整但漂移到奇幻故事 | 表达增强，控制仍弱 |
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| 北京大学位于 | 🔴 答错地点 | 🔴 仍答错地点 | 未解决事实问答 |
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| 四大发明是 | 🔴 错到电力设备列表 | 🔴 错到科学史人物 | 未解决事实问答 |
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| 《红楼梦》人物 | 🔴 标题式重复 | 🔴 输出过短，未答人物 | 未解决文学知识 |
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| Python 是一种 | 🟡 知道与编程相关但定义混乱 | 🟡 更像解释型文本，但仍不准确 | 小幅改善 |
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关键 takeaways：
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- ✅ Continue pretrain 改变了表达风格，模型更容易生成解释型、教材型文本。
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- ⚠️ Continue pretrain 没有把模型变成可靠问答模型。
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- ⚠️ 事实问答、格式控制和重复控制应交给后续 SFT。
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## 限制
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1. **事实记忆上限**：190M 参数规模较小，即使语料中包含事实，也不保证稳定召回。
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2. **未做 SFT**：该模型不是 chat model，不会稳定遵循指令。
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3. **采样评估会波动**：`do_sample=True` 时，同一 prompt 多次生成可能不同。
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4. **Wiki / 网页格式风险**：尽管已清洗，仍可能出现标题腔、列表腔或重复。
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5. **in-domain eval 不能等同通用能力**：continue eval loss 在 continue 数据分布上更低，不能直接代表所有下游任务变好。
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## License
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- **模型权重**：Apache-2.0
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- **训练数据**：混合 license
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- base replay 来自 base 阶段中文网页/教育数据
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- Cosmopedia-Chinese：请参考原数据集许可
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- Wikipedia-zh：含 CC-BY-SA-3.0 + GFDL 许可风险，商用前请咨询法律
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权重声明为 Apache-2.0，但训练数据含 Wikipedia-zh，使用者应自行评估 share-alike 数据对下游使用的影响。
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## 配套资源
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- Base model: <https://huggingface.co/Nwna/olmo3-190m-zh-v2-base>
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- Tokenizer: <https://huggingface.co/Nwna/olmo3-190m-zh-v2-tokenizer>
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- Continue data card: <https://huggingface.co/datasets/Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue-data>
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- Space demo: <https://huggingface.co/spaces/Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue>
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- 作业报告：`ch04（下）进阶作业：持续预训练_v2.md`
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## Citation
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```bibtex
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@misc{nwna-olmo3-190m-zh-v2-continue,
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title={OLMo3-190M-zh-v2-continue: Chinese Continue-Pretrained Teaching Model},
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||
author={Nwna},
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year={2026},
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||
howpublished={\url{https://huggingface.co/Nwna/olmo3-190m-zh-v2-continue}},
|
||
note={LLM001 Course, Lecture 04 advanced homework}
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}
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