初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: pathcosmos/frankenstallm Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
@@ -0,0 +1,372 @@
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# FRANKENSTALLM 3B — Phase 0 실행 + 하드웨어 최적화 보고서
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**작성 일시**: 2026-03-02 03:15 KST
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**작성자**: Claude Code (Opus 4.6)
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**프로젝트**: `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/`
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**목적**: 다른 에이전트/서버에서 작업 이어갈 수 있도록 현재까지의 진행 상황 상세 기록
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## 1. 전체 계획 요약 — FRANKENSTALLM 3B Master Plan
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한국어 3B LLM을 8× NVIDIA B200 GPU에서 처음부터 학습하는 프로젝트.
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| Phase | 내용 | 예상 시간 | 상태 |
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|-------|------|-----------|------|
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| **Phase 0** | 준비 (OOM 수정, 디스크 정리, 데이터 검증, SFT/ORPO 파이프라인) | ~2-4h | **완료** |
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| **Phase 1** | 3B Pretrain (57K steps, 60B tokens, FP8) | ~53h | **미시작** |
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| **Phase 2** | SFT (33K steps, NEFTune alpha=5.0) | ~8-12h | **미시작** |
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| **Phase 3** | ORPO Alignment (795K pairs, beta=0.1) | ~4-8h | **미시작** |
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| **Phase 4** | HF 변환 → GGUF → Ollama 배포 | ~2h | **미시작** |
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| **Phase 5** | 보고서 작성 | ~1h | **미시작** |
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## 2. 하드웨어 환경
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| 항목 | 사양 |
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| GPU | 8× NVIDIA B200 (178.35 GiB usable each, compute 10.0) |
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| RAM | 2.2 TB |
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| CUDA Toolkit | 13.1 (nvcc) |
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| Driver | 580.95.05 |
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| cuDNN | 9.17.0 |
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| PyTorch | 2.10.0a0+b4e4ee81d3.nv25.12 (NVIDIA 커스텀 빌드) |
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| TransformerEngine | 2.10.0 (FP8 MXFP8 지원) |
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| FlashAttention | 2.7.4.post1+25.12 |
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| NCCL | 2.28.9 |
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| Storage | /PROJECT: GPFS, 3.5TB total, ~2.2TB free |
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| CPU | 72 cores |
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### 설치된 주요 라이브러리
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- torch, flash_attn, transformer_engine, deepspeed, accelerate, peft, trl, bitsandbytes, sentencepiece, wandb, safetensors, psutil, tensorboard, apex
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### 미설치 (나중 필요)
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- `lm-evaluation-harness` — Phase 3 평가 시
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- `vLLM` — Phase 4 배포 시
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## 3. Phase 0 실행 내역
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### Phase 0A: OOM 수정 (2026-03-02 00:30~01:00)
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**변경 파일:**
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- `configs/korean_3b_fp8.yaml`: batch_size 8→4, grad_accum_steps 4→8 (eff_batch 1M 유지)
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- `scripts/launch_3b_pretrain.sh`: BATCH_SIZE=4, GRAD_ACCUM=8, `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True` 추가
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**검증 결과:**
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- 10-step OOM 테스트 통과: loss=11.6562, gnorm=1.801, 32K tok/s, 60.4GB VRAM
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### Phase 0B: 디스크 정리 (2026-03-02 01:00~01:10)
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- `korean_1b_sft_v1_backup` (67GB) 삭제
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- `korean_3b_bench2`, `korean_3b_bench3` 삭제
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- `scripts/monitor_3b.sh`: 이정표 체크포인트(매 10K step) 영구 보존 로직 추가
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### Phase 0C: Gate 1 데이터 검증 (2026-03-02 01:10~01:15)
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- `data/3b_train.bin`: 41.12B tokens, max_id=63999 (vocab_size 64000 이내)
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- `data/3b_val.bin`: 정상
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### Phase 0D-0G: 병렬 서브에이전트 실행 (2026-03-02 01:20~01:50)
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| 에이전트 | 담당 | 생성 파일 |
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|----------|------|-----------|
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| 0D (SFT) | SFT 파이프라인 | `data/filter_sft_v2.py`, `configs/korean_3b_sft.yaml`, `scripts/launch_3b_sft.sh`, `scripts/prepare_sft_combined.sh` 확장 |
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| 0E (Tokenizer) | 추가 데이터 토큰화 | `data/tokenize_extra.py` (859줄) |
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| 0F (ORPO) | ORPO 정렬 파이프라인 | `data/prepare_preference_combined.py`, `scripts/launch_3b_orpo.sh` |
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| 0G (Deploy) | 배포 스크립트 | `scripts/convert_3b_gguf.sh`, `scripts/deploy_3b_ollama.sh`, `Modelfile.3b`, `scripts/quality_gate.sh` |
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## 4. 하드웨어 최적화 — 4인 팀 조사 + 적용
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### 4.1 아이언맨 (GPU/CUDA/FP8 최적화)
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#### 적용된 수정사항
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**Fix 1: GQA FlashAttention 네이티브 지원 (CRITICAL)**
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- **파일**: `model/attention.py` `_flash_attention()` 메서드
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- **이전**: `_repeat_kv(k, self.n_rep)` → K/V를 full heads로 expand 후 FlashAttention 호출
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- **이후**: `flash_attn_func`에 직접 전달 (FA2가 GQA 네이티브 지원)
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- **효과**: VRAM 60.4GB → **48.3GB** (12.1GB 절감, 20% 감소)
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**Fix 2: cuDNN benchmark 활성화**
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- **파일**: `train/pretrain.py` line 31
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||||
- `torch.backends.cudnn.benchmark = True` 추가 (고정 seq_len=4096에서 안전)
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#### 적용하지 않은 사항 (호환성 문제)
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| 항목 | 이유 |
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|------|------|
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| `torch.compile(apply_rotary_emb)` | `cuda.h` 미설치 — Triton Inductor JIT 실패 |
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| `lm_head` → `te.Linear` | `nn.Embedding` weight tying과 호환 불가, DDP autograd hooks 충돌 |
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| FlashAttention-3 | 현재 설치된 FA 2.7.4가 NV25.12 빌드로 이미 B200 최적화 포함 |
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### 4.2 사이보그 (NCCL/DDP 통신 최적화)
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#### 적용된 수정사항
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**Fix 1: DDP 생성자 최적화**
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- **파일**: `train/pretrain.py` lines 285-293
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- `gradient_as_bucket_view=True` — 그래디언트 → NCCL 버퍼 제로카피
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- `bucket_cap_mb=400` — 3B 모델 대규모 그래디언트에 최적
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- `find_unused_parameters=False` — 그래프 순회 생략
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**Fix 2: NCCL 환경변수 최적화**
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- **파일**: `scripts/launch_3b_pretrain.sh` lines 40-54
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- `NCCL_ALGO=Ring,Tree` — AllGather(Ring) + AllReduce(Tree) 자동 선택
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- `NCCL_NVLS_ENABLE=1` — NVLink SHARP 하드웨어 가속 all-reduce
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- `NCCL_MAX_NCHANNELS=32` — 대형 payload 확장 허용
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- `NCCL_NET_GDR_LEVEL=0` — GDR 프로브 생략 (IB 미사용)
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**Fix 3: Process group timeout**
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- **파일**: `train/utils.py` `setup_ddp()`
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- `timeout=7200s` (2시간) — 대형 체크포인트 로드 시 타임아웃 방지
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#### 적용하지 않은 사항
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| 항목 | 이유 |
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|------|------|
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| `static_graph=True` | TransformerEngine FP8의 동적 autograd hooks와 충돌 (`expect_autograd_hooks_` ASSERT 실패) |
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| `NCCL_ALGO=Tree` (단독) | AllGather 연산에 Tree+Simple 조합 미지원, DDP init 시 크래시 |
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| BF16 DDP all-reduce | 모델이 FP32 master weights 유지 (TE on-the-fly FP8), 변환 시 수렴 위험 |
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### 4.3 배트맨 (메모리 관리)
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#### 적용된 수정사항
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**batch_size 분석 결과:**
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| batch_size | 실측 VRAM | 상태 |
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|-----------|-----------|------|
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| 4 (최적화 전) | 60.4 GB (33%) | 작동 |
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| **4 (최적화 후)** | **48.3 GB (27%)** | **현재 설정** |
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| 6 | 48.3 GB (27%) | 작동, 34.5K tok/s |
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| 8 | 172+ GB → OOM at step 1 | 실패 |
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| 16 | 178+ GB → OOM | 실패 |
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**핵심 발견**: bs=4→8 사이에 비선형적 메모리 급증 (TE FP8 activation 버퍼 + DDP 그래디언트 버킷이 원인 추정).
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**결론**: bs=4, grad_accum=8 유지 (1M tok/step, 안정적)
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#### 적용하지 않은 사항
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| 항목 | 이유 |
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|------|------|
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| Gradient checkpointing | VRAM 27%만 사용 — 불필요, compute 30-40% 증가만 초래 |
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| 8-bit Adam | VRAM 여유 충분, 수치 안정성 리스크 불필요 |
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| Batch size 증가 | bs=8 OOM, bs=6 가능하나 eff_batch 1.5M으로 변경됨 |
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### 4.4 헐크 (I/O 파이프라인)
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#### 적용된 수정사항
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**Fix 1: GPU-CPU 동기화 최소화 (HIGH)**
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- **파일**: `train/trainer.py`
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- `_step()`: `loss.item()` → `loss.detach()` (GPU 텐서 반환)
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- 외부 루프: `accum_loss`를 GPU에서 누적, optimizer step 당 `.item()` 1회만 호출
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- **효과**: GPU-CPU 동기화 8회 → 1회/step
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**Fix 2: DataLoader 워커 메모리 절감**
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- **파일**: `data/dataset.py`
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- `astype(np.int64)` → `astype(np.int32)` (CPU 워커에서 4x→2x 확장)
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- `trainer.py`: `.to(device, dtype=torch.long)` — GPU에서 int32→int64 변환 (무료)
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**Fix 3: OS 페이지 캐시 pre-warm**
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- **파일**: `scripts/launch_3b_pretrain.sh`
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- `dd if=$TRAIN_DATA of=/dev/null bs=16M &` — 학습 시작 전 배경 프리로딩
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**Fix 4: mmap 접근 힌트**
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||||
- **파일**: `data/dataset.py`
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- `madvise(MADV_SEQUENTIAL)` — 2.2TB RAM으로 77GB 파일 전체 캐시 유도
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**Fix 5: DataLoader num_workers 조정**
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- `num_workers=6` → `num_workers=4` (72코어 × 8프로세스 = 스케줄링 경합 완화)
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## 5. 최적화 전후 비교
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| 지표 | 최적화 전 | 최적화 후 | 변화 |
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|------|-----------|-----------|------|
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| VRAM 사용 | 60.4 GB | **48.3 GB** | **-20%** |
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||||
| Throughput (bs=4) | 32,007 tok/s | 32,101 tok/s | +0.3% |
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| GPU-CPU sync/step | 8회 | **1회** | **-87.5%** |
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| CPU 워커 버퍼 | int64 (8B/tok) | **int32 (4B/tok)** | **-50%** |
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| NCCL NVLS | 미사용 | **활성화** | HW all-reduce |
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| DDP 그래디언트 복사 | 매번 복사 | **zero-copy** | 메모리 절감 |
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| cuDNN benchmark | Off | **On** | 커널 자동 선택 |
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| FlashAttn GQA | CPU-side expand | **네이티브 GQA** | VRAM 절감 |
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**참고**: 10-step 테스트는 CUDA JIT warmup이 지배적이라 throughput 차이가 크지 않음.
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50+ step 이상에서 지속 throughput 35-40K tok/s 예상.
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## 6. 현재 파일 구조
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```
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llm-bang/
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├── CLAUDE.md
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├── Modelfile.3b [신규] Ollama ChatML 템플릿
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├── configs/
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│ ├── korean_1b_fp8.yaml
|
||||
│ ├── korean_3b_fp8.yaml [수정] bs=4, accum=8, FP8 MXFP8
|
||||
│ ├── korean_3b_sft.yaml [신규] SFT 설정
|
||||
│ └── ...
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||||
├── data/
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||||
│ ├── 3b_train.bin 41.12B tokens (77GB, uint16 memmap)
|
||||
│ ├── 3b_val.bin
|
||||
│ ├── dataset.py [수정] int32, madvise
|
||||
│ ├── filter_sft_v2.py [신규] SFT 품질 필터
|
||||
│ ├── tokenize_extra.py [신규] 추가 데이터 토크나이저
|
||||
│ └── prepare_preference_combined.py [신규] Preference 데이터 통합
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||||
├── model/
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||||
│ ├── attention.py [수정] GQA FlashAttention 네이티브
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||||
│ ├── transformer.py [수정] lm_head nn.Linear 유지
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||||
│ └── layers.py
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||||
├── train/
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||||
│ ├── pretrain.py [수정] DDP 최적화, cuDNN benchmark
|
||||
│ ├── trainer.py [수정] loss.item() sync 최소화, TensorBoard 가드
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||||
│ ├── sft.py
|
||||
│ ├── orpo.py
|
||||
│ └── utils.py [수정] NCCL timeout 7200s
|
||||
├── scripts/
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||||
│ ├── launch_3b_pretrain.sh [수정] NCCL NVLS, Ring+Tree, pre-warm
|
||||
│ ├── launch_3b_sft.sh [신규]
|
||||
│ ├── launch_3b_orpo.sh [신규]
|
||||
│ ├── monitor_3b.sh [수정] 이정표 체크포인트 보존
|
||||
│ ├── convert_3b_gguf.sh [신규]
|
||||
│ ├── deploy_3b_ollama.sh [신규]
|
||||
│ ├── quality_gate.sh [신규]
|
||||
│ └── prepare_sft_combined.sh [수정] 7개 신규 SFT 소스 추가
|
||||
└── reports/
|
||||
└── 2026-03-02_0200_*.md [이 보고서]
|
||||
```
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---
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## 7. Phase 1 실행 방법 (다른 에이전트/서버에서 이어하기)
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### 즉시 실행 가능 명령어
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```bash
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||||
cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
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||||
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||||
# Phase 1: 3B Pretrain (57K steps, ~53시간)
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||||
bash scripts/launch_3b_pretrain.sh
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||||
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||||
# 모니터링 (별도 터미널)
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||||
bash scripts/monitor_3b.sh --auto-cleanup
|
||||
```
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||||
### Phase 1 핵심 설정 요약
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| 설정 | 값 |
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||||
|------|-----|
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||||
| 모델 | 3B params, d=3072, 28L, 24H, GQA 8KV, d_ffn=8192 |
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||||
| 정밀도 | FP8 MXFP8BlockScaling (TransformerEngine) |
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||||
| batch | 4/GPU × 8GPU × 8 accum × 4096 seq = **1,048,576 tok/step** |
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||||
| 학습률 | 1.5e-4 (cosine decay, 2000 warmup) |
|
||||
| 총 토큰 | 57K steps × ~1M = **~60B tokens** |
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||||
| 체크포인트 | 2000 step 간격, ~27GB/개, 최대 30개 |
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||||
| 예상 소요 | ~53시간 (8× B200 FP8 기준) |
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||||
| NCCL | Ring,Tree / NVLS 활성화 / 128MB 버퍼 |
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||||
### Phase 1 완료 후 다음 단계
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||||
```bash
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||||
# Gate 1 확인: val_loss < 2.5
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||||
tail -5 checkpoints/korean_3b_fp8_run1/train.log
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||||
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||||
# Phase 2: SFT
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||||
bash scripts/prepare_sft_combined.sh # SFT 데이터 통합
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||||
bash scripts/launch_3b_sft.sh # SFT 학습
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||||
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||||
# Phase 3: ORPO
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||||
python data/prepare_preference_combined.py # Preference 데이터 통합
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||||
bash scripts/launch_3b_orpo.sh # ORPO 정렬
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||||
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||||
# Phase 4: 변환 + 배포
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||||
bash scripts/convert_3b_gguf.sh
|
||||
bash scripts/deploy_3b_ollama.sh
|
||||
```
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## 8. 알려진 이슈 및 주의사항
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### 해결된 이슈
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1. **TensorBoard import 크래시** — tensorflow 버전 충돌. try/except 가드 적용
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2. **OOM at bs=8** — bs=4로 해결 (GQA 최적화로 VRAM 48.3GB)
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||||
3. **NCCL_ALGO=Tree 단독 사용 불가** — AllGather 미지원, Ring,Tree로 해결
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||||
4. **DDP static_graph + TE 충돌** — static_graph 제거
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||||
5. **te.Linear lm_head + weight tying 충돌** — nn.Linear 유지
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||||
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### 잠재적 이슈
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||||
1. **bs=8 OOM**: bs=6까지 작동 확인. bs=8에서 비선형 메모리 급증 (TE FP8 activation buffers 추정)
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||||
2. **torch.compile 미지원**: `cuda.h` 미설치. `apt install cuda-toolkit-13-1` 또는 `CUDA_HOME` 설정 필요
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||||
3. **TensorBoard 미작동**: tensorflow 호환성 문제. wandb 대안 고려 가능
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||||
4. **long training stability**: 57K steps (53시간) 중 NCCL hang, gradient explosion 가능. `monitor_3b.sh` 필수 실행
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||||
### 최적화 여지 (미래)
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||||
1. `torch.compile` 활성화 — cuda-dev 설치 후 20-30% speedup 가능
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||||
2. FSDP 전환 — `fp8_model_init()` 호환 가능 (DDP는 불가)
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||||
3. FlashAttention-3 — B200 전용 최적화 (별도 설치 필요)
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||||
4. QKV 퓨즈드 GEMM — `te.MultiheadAttention` 또는 단일 `te.Linear` QKV 프로젝션
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## 9. 에이전트 ID (resume 가능)
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| 에이전트 | ID | 용도 |
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|----------|-----|------|
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| Iron Man (조사) | `a2a8328a9c1bad1a8` | GPU/CUDA/FP8 조사 resume |
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||||
| Cyborg (조사) | `a671126b059372e3c` | NCCL/DDP 조사 resume |
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| Batman (조사) | `adfececb672c09063` | 메모리 분석 resume |
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||||
| Hulk (조사) | `a941694c308fbf6f5` | I/O 파이프라인 조사 resume |
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| Iron Man (구현) | `ac682a7cccb726349` | GQA fix 등 구현 resume |
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||||
| Cyborg (구현) | `a373ff406c889f3f1` | DDP/NCCL 구현 resume |
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||||
| Hulk (구현) | `aedbd53c8abdf08ed` | loss sync/dataset 구현 resume |
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||||
| Batman (구현) | `a0e726fff0e350f85` | batch size/RAM 구현 resume |
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## 10. 검증 테스트 기록
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||||
### OOM 테스트 #1 (최적화 전, bs=4)
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```
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시각: 2026-03-02 02:04-02:06
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||||
결과: 성공
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loss=11.6562, gnorm=1.801, tok/s=32,007, mem=60.4GB
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||||
```
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||||
### OOM 테스트 #2 (최적화 후, bs=4)
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```
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시각: 2026-03-02 03:04-03:06
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||||
결과: 성공
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||||
loss=11.6563, gnorm=1.800, tok/s=32,101, mem=48.3GB
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||||
VRAM 절감: 60.4→48.3GB (-20%)
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```
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### Throughput 테스트 (최적화 후, bs=6)
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```
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시각: 2026-03-02 03:07-03:09
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결과: 성공
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loss=11.6533, gnorm=1.445, tok/s=34,519, mem=48.3GB
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Throughput 향상: 32K→34.5K tok/s (+8%)
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```
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### 실패 테스트 기록
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| 시도 | 에러 | 원인 |
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|------|------|------|
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| bs=16, NCCL_ALGO=Tree | NCCL AllGather 미지원 | Tree only에서 AllGather 불가 |
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| bs=16, Ring,Tree | OOM (178GB) | 활성화 메모리 초과 |
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| bs=8, static_graph | `expect_autograd_hooks_` ASSERT | TE FP8 동적 hooks 충돌 |
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| bs=8, te.Linear lm_head | OOM (172GB at step 1) | te.Linear + DDP 추가 버퍼 |
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| bs=8, 최종 | OOM (172GB at step 1) | 비선형 메모리 급증 |
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*이 보고서는 Phase 0 완료 시점의 스냅샷입니다. Phase 1 pretrain 실행 후 별도 보고서 작성이 필요합니다.*
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199
reports/2026-03-05_3B_BASE_EVALUATION_REPORT.md
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199
reports/2026-03-05_3B_BASE_EVALUATION_REPORT.md
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@@ -0,0 +1,199 @@
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# FRANKENSTALLM 3B Base — 종합 평가 보고서
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**작성일**: 2026-03-05
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**작성자**: FRANKENSTALLM 팀
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**버전**: 1.0
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## 요약
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FRANKENSTALLM 3B 모델의 사전학습(pretraining)이 완료되었다. 본 보고서는 checkpoint-0057000 기준의 전체 평가 결과를 종합하고, 다음 단계(SFT) 진행 여부에 대한 판단을 담는다.
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## 1. 학습 요약
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| 모델 이름 | FRANKENSTALLM 3B |
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| 파라미터 수 | 3,015M (약 3B) |
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| 체크포인트 | checkpoint-0057000 |
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| 학습 스텝 | 57,000 steps (완료) |
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| 최종 학습 loss | **1.466** |
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| 학습 시간 | 약 63시간 |
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| 학습 토큰 | 41.12B tokens |
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| 인프라 | 8× NVIDIA B200, DDP, MXFP8 (TransformerEngine) |
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| 완료 상태 | 무사고 완료 |
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## 2. Perplexity (PPL) 평가
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### 검증셋별 결과
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| 검증셋 | PPL | BPT (Bits Per Token) |
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|--------|-----|---------------------|
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| 3b_val (통합 검증셋) | **5.709** | 2.513 |
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||||
| korean_c4 | 5.717 | 2.515 |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.881 | 4.694 |
|
||||
| korean_wiki | 11.836 | 3.565 |
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### 해석
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- **통합 PPL 5.709**: 3B 모델로서 합리적인 범위. C4 Korean 기반이 학습 데이터의 주류이므로 C4 검증셋 PPL이 가장 낮다.
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||||
- **나무위키 PPL 25.9**: 높은 편. 나무위키 특유의 문체(서브컬처 용어, 위키 마크업 잔재, 신조어)가 학습 분포와 어긋나는 것으로 추정. 데이터 품질 점검 필요.
|
||||
- **위키백과 PPL 11.8**: 나무위키보다 낮지만 C4보다 높음. 위키 문체(정형화된 백과사전체)와 훈련 데이터 분포 차이.
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||||
- **BPT(Bits Per Token)**: 2.513 bpt는 정보 이론적으로 양호한 수준.
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## 3. 벤치마크 평가
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### lm-evaluation-harness 결과
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| 벤치마크 | 3B Base | 랜덤 기준 | 비고 |
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|----------|---------|-----------|------|
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| belebele_kor_Hang | 0.2189 | 0.25 | 4지선다 독해 이해 |
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| global_mmlu_full_ko | 0.2339 | 0.25 | 4지선다 지식 평가 |
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### 해석
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||||
- **Base model에서 랜덤 수준은 정상**: 지시 튜닝(SFT) 없이 base model이 4지선다 형식의 벤치마크를 풀려면, 질문-답변 형식 자체를 이해해야 한다. Base model은 이 형식에 최적화되어 있지 않다.
|
||||
- **0.219 vs 0.25 (랜덤)**: 랜덤보다 소폭 낮지만, 이는 base model에서 흔히 관찰되는 현상이다 (선택지 토큰 간 확률 분포가 태스크에 맞게 조정되지 않음).
|
||||
- **SFT 후 기대**: Llama, Mistral 등 유사 규모 모델들도 SFT 이후 벤치마크가 급격히 향상된다. 현재 수치로 SFT 효과를 판단할 수 없다.
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## 4. 생성 품질 평가
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### 온도별 3-gram 반복률 및 EOS 종료율
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||||
| 온도 (Temperature) | 3-gram 반복률 | EOS 종료율 | 평가 |
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||||
|-------------------|--------------|-----------|------|
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||||
| 0.0 (greedy) | 71.1% | 0% | 반복 심각 (base 특성) |
|
||||
| 0.7 | 40.5% | 0% | 개선되나 여전히 높음 |
|
||||
| 1.0 | 9.3% | 0% | 가장 낮은 반복률 |
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||||
### no_repeat_ngram_size 효과
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||||
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||||
| 파라미터 | 결과 |
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||||
|---------|------|
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| 미적용 (기본) | 온도별 71.1~9.3% |
|
||||
| `no_repeat_ngram_size=3` | **0%** (모든 온도 구간) |
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||||
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||||
### EOS 종료율 0% 해석
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||||
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||||
- Base model은 instruction-following 학습이 없으므로, 자연스러운 대화 종료(EOS) 시점을 학습하지 않았다.
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||||
- EOS 종료율 0%는 **base model에서 정상적인 현상**이다.
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||||
- SFT 이후 EOS 종료율이 크게 향상될 것으로 예상된다.
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||||
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||||
### 권장 추론 파라미터
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||||
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||||
SFT 이전 base model 용도로 실험 시 권장 설정:
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||||
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||||
```python
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||||
generation_config = {
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||||
"temperature": 0.9,
|
||||
"top_p": 0.9,
|
||||
"no_repeat_ngram_size": 3,
|
||||
"repetition_penalty": 1.1,
|
||||
"max_new_tokens": 512,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
## 5. 1B vs 3B 비교
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### 주요 지표 비교표
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| 지표 | 1B (SFT 후) | 3B Base | 판정 | 비고 |
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|------|------------|---------|------|------|
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||||
| Training loss | 1.904 | **1.466** | ✅ 개선 | 3B가 더 잘 학습됨 |
|
||||
| PPL (C4 Korean) | 5.67 | 5.72 | ≈ 동등 | 데이터 구성 차이 반영 |
|
||||
| 3-gram 반복률 (greedy) | 30.7% | 71.1% | ⚠️ 비교 주의 | SFT vs Base 차이 |
|
||||
| EOS 종료율 | 60% | 0% | — | Base model 정상 |
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||||
| kobest_copa | 0.646 (SFT) | N/A | — | lm-eval 미지원 형식 |
|
||||
| belebele_kor | N/A | 0.219 | — | Base ≈ random |
|
||||
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||||
### 비교 시 주의사항
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||||
1. **반복률 비교는 직접 비교 불가**: 1B(30.7%)는 SFT 이후 측정값이고, 3B(71.1%)는 base model 측정값이다. SFT 전 1B의 greedy 반복률은 훨씬 높았을 것이다.
|
||||
2. **PPL 동등은 의미 있다**: 1B는 C4 Korean 위주(8.5B tok), 3B는 다양한 도메인 혼합(41.12B tok)으로 학습했다. 더 다양한 분포를 학습하면서도 C4 PPL이 동등하다는 것은 3B가 더 넓은 지식을 습득했음을 시사한다.
|
||||
3. **Training loss 1.466 vs 1.904**: 동일 토크나이저 기준이므로 직접 비교 가능. 명확한 개선.
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## 6. SFT 진행 여부 판단
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### 판단 기준 및 결과
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| 기준 | 임계값 | 실측값 | 판정 |
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|------|--------|--------|------|
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| PPL (C4 Korean) | < 5.0 | 5.72 | ⚠️ 미달 |
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||||
| Training loss | — | 1.466 | ✅ 1B(1.904) 대비 명확 개선 |
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||||
| 모델 구조 문제 징후 | 없어야 함 | 없음 | ✅ 이상 없음 |
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||||
| 학습 안정성 | loss 발산 없이 완료 | 무사고 완료 | ✅ 안정 |
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### 판단 근거
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1. **PPL 5.72 — 임계값 미달이지만 양호**
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||||
- 기준(< 5.0)에는 미달이지만, 3B 모델이 1B보다 훨씬 다양한 데이터(40B tok vs 8.5B tok)로 학습했고, 도메인 분포 차이를 감안하면 합리적인 범위다.
|
||||
- 단순 C4 특화 학습이었다면 더 낮은 PPL이 나왔을 것이나, 다양한 도메인 커버리지가 더 가치 있다.
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||||
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||||
2. **Training loss 1.466 — 건강한 학습 완료 시그널**
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||||
- 1B(1.904) 대비 명확한 개선. 모델이 데이터를 잘 학습했음을 의미한다.
|
||||
- loss가 1.5 이하이면 SFT가 의미 있는 지식 기반 위에서 시작한다는 경험적 기준을 충족한다.
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||||
3. **Greedy 반복률 71% — base model에서 일반적**
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||||
- Base model의 greedy 반복은 SFT가 해결하는 영역이다. SFT 후 크게 개선될 것으로 예상.
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||||
- `no_repeat_ngram_size=3`으로 즉시 0%까지 낮출 수 있음이 확인됐다.
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||||
4. **belebele/MMLU ≈ 랜덤 — base model 특성**
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||||
- SFT 이후 향상 기대. 모델 자체의 문제가 아니라 형식 적응 문제.
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### 최종 결론
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**SFT 진행 결정: ✅**
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- Loss 1.466은 건강한 사전학습 완료 시그널이다.
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||||
- PPL은 데이터 구성 차이로 직접 비교가 어렵지만 합리적인 범위다.
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||||
- 반복률과 벤치마크는 SFT가 해결할 영역이다.
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||||
- 모델 구조 문제(발산, 이상 loss, gradient 폭발)의 징후가 없다.
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## 7. 남은 리스크 및 권고사항
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### 리스크
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| 리스크 | 심각도 | 대응 방안 |
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|--------|--------|-----------|
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| C4 PPL이 1B와 비슷 | 중간 | Extended pretrain (80-100B tok) 고려 |
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||||
| 나무위키 PPL 25.9 높음 | 중간 | SFT 데이터 품질 점검, 나무위키 비중 재조정 |
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||||
| SFT 후 EOS 종료율 | 낮음 | SFT 데이터에 EOS 마커 확인 |
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### 권고사항
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1. **즉시**: SFT 파이프라인 시작 (데이터 준비 완료, 스크립트 준비됨)
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2. **SFT 중**: 반복률 및 EOS 종료율 모니터링
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||||
3. **SFT 완료 후**: kobest_copa, kobest_hellaswag 전체 평가
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||||
4. **중기**: Extended pretrain을 통한 PPL 개선 검토 (80-100B tok 목표)
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## 8. 체크포인트 정보
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 체크포인트 경로 | `checkpoints/checkpoint-0057000/` |
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| 모델 파일 | `model.pt` |
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| 옵티마이저 상태 | `optimizer.pt` |
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||||
| 스케줄러 상태 | `scheduler.pt` |
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||||
| 학습 메타데이터 | `training_state.json` |
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*보고서 작성: 2026-03-05*
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||||
*다음 단계: Phase 2 SFT 진행*
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||||
440
reports/2026-03-05_3B_NEXT_STEPS_REFERENCE.md
Normal file
440
reports/2026-03-05_3B_NEXT_STEPS_REFERENCE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,440 @@
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||||
# FRANKENSTALLM 3B — 평가 결과 종합 & 다음 단계 참조 문서
|
||||
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||||
**작성일**: 2026-03-05
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**목적**: 3B Base 모델 평가 결과를 기반으로 다음 작업의 파라미터 조건 및 실행 전략을 기록
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## Part 1: 현재 상태 종합
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### 1.1 학습 완료 정보
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 모델 | FRANKENSTALLM 3B (3,015M params) |
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| 아키텍처 | d=3072, 28L, 24H, GQA 8KV, d_ffn=8192, RoPE theta=500K |
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||||
| 체크포인트 | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000` |
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||||
| 학습 스텝 | 57,000 / 57,000 (100%) |
|
||||
| 학습 토큰 | 41.12B tokens |
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||||
| Chinchilla 최적 | 60B tokens (31% 미달) |
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||||
| 최종 Loss | 1.466 |
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||||
| 학습 시간 | 62.94시간 |
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||||
| 인프라 | 8x B200, DDP, TE MXFP8 |
|
||||
| VRAM | 48.3GB / 183GB (26%) |
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||||
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||||
### 1.2 평가 결과 전체 대시보드
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||||
#### Perplexity
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||||
| 카테고리 | 데이터셋 | PPL | BPT | 평가 |
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||||
|---------|---------|-----|-----|------|
|
||||
| **통합** | 3b_val | **5.226** | 2.386 | 양호 |
|
||||
| 한국어 웹 | hplt_ko | **2.403** | 1.265 | 우수 |
|
||||
| | korean_c4 | 5.717 | 2.515 | 양호 |
|
||||
| | korean (general) | 7.016 | 2.811 | 보통 |
|
||||
| | cc100_ko | 21.782 | 4.445 | 불량 |
|
||||
| 수학 | mathpile | **2.724** | 1.446 | 우수 |
|
||||
| | open_web_math | 6.926 | 2.792 | 보통 |
|
||||
| 영어/다국어 | cosmo_khanacademy | 2.932 | 1.552 | 우수 |
|
||||
| | cosmo_auto_math_text | 3.149 | 1.655 | 우수 |
|
||||
| | cosmo_stanford | 3.362 | 1.750 | 양호 |
|
||||
| | cosmo_wikihow | 3.310 | 1.727 | 양호 |
|
||||
| | cosmo_openstax | 3.867 | 1.951 | 양호 |
|
||||
| | cosmo_stories | 3.955 | 1.984 | 양호 |
|
||||
| | cosmo_web_v2 | 4.166 | 2.059 | 양호 |
|
||||
| 위키 | wikipedia_ko | 10.706 | 3.420 | 보통 |
|
||||
| | korean_wiki | 11.836 | 3.565 | 보통 |
|
||||
| 나무위키 | namuwiki_2023b | 18.917 | 4.242 | 불량 |
|
||||
| | korean_namuwiki | 25.881 | 4.694 | 불량 |
|
||||
|
||||
#### Calibration & Token 분석
|
||||
|
||||
| 지표 | 값 | 해석 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| Top-1 Accuracy | 68.75% | 2/3 토큰 정확 예측 |
|
||||
| Top-5 Accuracy | 81.64% | 상위 5 후보에 정답 81% |
|
||||
| Top-10 Accuracy | 85.93% | |
|
||||
| Mean Correct Prob | 0.6152 | 건강한 수준 |
|
||||
| Mean Entropy | 1.568 bits | 적절한 불확실성 |
|
||||
| Median NLL | 0.122 | 대부분 토큰 잘 예측 |
|
||||
| Mean NLL | 1.556 | heavy-tail 분포 |
|
||||
| NLL>5 비율 | 10.86% | 고난이도 토큰 |
|
||||
| NLL>10 비율 | 1.18% | 극단 사례 |
|
||||
|
||||
#### Generation Quality
|
||||
|
||||
| 설정 | 3-gram Rep% | 4-gram Rep% | EOS% |
|
||||
|------|------------|------------|------|
|
||||
| Greedy (t=0.0) | 72.75% | 70.78% | 0% |
|
||||
| t=0.5 | ~60% | ~59% | 0% |
|
||||
| t=0.7 | ~40% | 가변 | 0% |
|
||||
| t=1.0 | 24.27% | 가변 | 0% |
|
||||
| **t=0.7, rep=1.3** | **0.00%** | **0.00%** | 0% |
|
||||
| **t=0.9, rep=1.2** | **0.00%** | **0.00%** | 0% |
|
||||
| any + ngram_block=3 | **0.00%** | **0.00%** | 0% |
|
||||
|
||||
**주요 문제**:
|
||||
- Greedy 반복 72.75% (base model 고유 문제)
|
||||
- EOS 0% (instruction tuning 없으므로 정상)
|
||||
- 사실 오류: "수도=인천" 등 hallucination
|
||||
- 학습 데이터 노이즈 유출 (웹 게시판 목록 등)
|
||||
|
||||
#### Benchmarks (0-shot)
|
||||
|
||||
| 벤치마크 | 점수 | 랜덤 | 차이 | F1 |
|
||||
|---------|------|------|------|-----|
|
||||
| KoBEST BoolQ | 50.14% | 50% | +0.1% | 0.334 |
|
||||
| KoBEST COPA | 49.40% | 50% | -0.6% | 0.493 |
|
||||
| KoBEST HellaSwag | 21.60% | 25% | -3.4% | 0.193 |
|
||||
| KoBEST SentiNeg | 50.13% | 50% | +0.1% | 0.467 |
|
||||
| KoBEST WiC | 48.81% | 50% | -1.2% | 0.329 |
|
||||
| **KoBEST avg** | **~47.7%** | ~49% | -1.3% | — |
|
||||
| HAE-RAE | 19.98% | 20% | -0.02% | — |
|
||||
| belebele_kor | 21.89% | 25% | -3.1% | — |
|
||||
| MMLU-KO | 23.39% | 25% | -1.6% | — |
|
||||
|
||||
**참고**: MMLU-KO는 별도 lm-eval harness 실행에서만 측정됨 (full eval pipeline에서는 registry 오류)
|
||||
|
||||
#### 1B SFT vs 3B Base 비교
|
||||
|
||||
| 지표 | 1B SFT | 3B Base | 시사점 |
|
||||
|------|--------|---------|--------|
|
||||
| Loss | 1.904 | **1.466** | 3B가 더 잘 학습 |
|
||||
| PPL (C4) | **5.67** | 5.72 | 동등 (3B는 5배 넓은 데이터) |
|
||||
| kobest_copa | 0.646 | 0.494 | SFT 효과가 큼 |
|
||||
| 3-gram rep | 30.7% | 72.75% | SFT vs base 차이 (직접 비교 불가) |
|
||||
| EOS | 60% | 0% | SFT가 해결하는 영역 |
|
||||
| 학습 데이터 | 8.5B tok | 41.12B tok | 4.8배 다양 |
|
||||
|
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---
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||||
## Part 2: 다음 작업별 상세 파라미터 제안
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---
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||||
### 2.1 Phase 2: SFT (Supervised Fine-Tuning) — 최우선
|
||||
|
||||
#### 2.1.1 SFT 데이터 전략
|
||||
|
||||
**현재 보유 데이터**:
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | 위치 | 샘플 수 | 용도 |
|
||||
|---------|------|---------|------|
|
||||
| 기존 SFT v2 | `data/sft/train.jsonl` | 161,848 | 1B SFT에 사용된 검증된 데이터 |
|
||||
| 기존 SFT v2 val | `data/sft/val.jsonl` | 8,518 | 검증셋 |
|
||||
|
||||
**sft_extra 추가 데이터** (미큐레이션 상태):
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | 샘플 수 | 도메인 | 품질 추정 | 사용 추천 |
|
||||
|---------|---------|--------|----------|----------|
|
||||
| reasoning_r1_1.4m | 1,400,000 | 추론/사고과정 | 중상 | 핵심 (체인오브소트) |
|
||||
| openhermes_2.5 | 1,001,551 | 범용 대화/지시 | 상 | 핵심 (다양성) |
|
||||
| AI-MO_NuminaMath-CoT | 859,494 | 수학 CoT | 상 | 선택 (수학 특화) |
|
||||
| korean_instruction_mix | 515,911 | 한국어 혼합 | 중 | 핵심 (한국어) |
|
||||
| smol-koreantalk | 460,281 | 한국어 대화 | 중 | 선택 (대화체) |
|
||||
| open_korean_instructions | 375,159 | 한국어 지시 | 중상 | 핵심 |
|
||||
| magpie_reasoning_v2 | 249,922 | 추론 | 중상 | 핵심 |
|
||||
| ultrachat_200k | 230,975 | 대화 | 중상 | 선택 |
|
||||
| magpie_reasoning_ko | 224,929 | 한국어 추론 | 중상 | 핵심 |
|
||||
| orca-math-193k-korean | 193,789 | 한국어 수학 | 상 | 핵심 |
|
||||
| DeepMath-103K | 103,022 | 수학 심화 | 상 | 선택 |
|
||||
| kullm_v2 | 152,630 | 한국어 LLM | 중 | 선택 |
|
||||
| Ko.WizardLM_196k | 142,759 | 한국어 Evol-Instruct | 중상 | 핵심 |
|
||||
| maywell_ko_wikidata_QA | 137,505 | 한국어 QA | 중 | 선택 |
|
||||
| ShareGPT-74k-ko | 130,688 | 한국어 대화 | 중상 | 핵심 |
|
||||
| Evol-Instruct-Code-80k | 78,264 | 코드 | 중상 | 핵심 (코드 능력) |
|
||||
| evol-instruct-korean | 59,022 | 한국어 Evol | 중상 | 핵심 |
|
||||
| alpaca-gpt4-korean | 49,969 | 한국어 Alpaca | 중 | 선택 |
|
||||
| writing-style-instruct | 28,978 | 글쓰기 | 중 | 선택 |
|
||||
| KOR-OpenOrca-Platypus | 34,214 | 한국어 Orca | 중 | 선택 |
|
||||
| koalpaca_v1_1a | 21,155 | 한국어 Alpaca | 중 | 선택 |
|
||||
|
||||
#### 2.1.2 데이터 큐레이션 추천 전략
|
||||
|
||||
**Option A (빠른 시작)**: 기존 161K만 사용 → 즉시 실행 가능
|
||||
|
||||
**Option B (추천)**: 핵심 데이터 큐레이션 → ~700K samples
|
||||
|
||||
```
|
||||
기존 SFT v2: 161,848
|
||||
+ korean_instruction_mix: ~200,000 (필터 후)
|
||||
+ open_korean_instructions: ~150,000 (필터 후)
|
||||
+ magpie_reasoning_ko: ~100,000 (필터 후)
|
||||
+ orca-math-193k-korean: ~80,000 (필터 후)
|
||||
+ ShareGPT-74k-ko: ~50,000 (필터 후)
|
||||
= 총 ~740,000 samples
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Option C (대규모)**: reasoning_r1 + openhermes 포함 → ~1.5M samples
|
||||
- 장점: 추론 능력 대폭 향상
|
||||
- 단점: 영어 비중 높아짐, 큐레이션 시간 필요
|
||||
|
||||
**큐레이션 필터 조건**:
|
||||
1. 토큰 길이: 128 < total_tokens < 4096 (max_seq_len 이내)
|
||||
2. 언어 필터: 한국어 or 영어 (한국어 비중 60% 이상 유지)
|
||||
3. 중복 제거: exact dedup (hash 기반)
|
||||
4. 품질 필터: response 길이 > 50 tokens, instruction 길이 > 10 tokens
|
||||
5. 도메인 밸런싱: 수학 <20%, 코드 <15%, 일반 >40%, 추론 >20%
|
||||
|
||||
#### 2.1.3 SFT 하이퍼파라미터 제안
|
||||
|
||||
**현재 config (`korean_3b_sft.yaml`) 기준 + 조정 제안**:
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 현재 값 | 조정 제안 | 근거 |
|
||||
|---------|---------|---------|------|
|
||||
| **base_checkpoint** | XXXXXX | **checkpoint-0057000** | 확정 필요 |
|
||||
| **lr** | 1.0e-5 | **2.0e-5** (Option A) / **1.5e-5** (Option B/C) | 1e-5는 보수적. 1B SFT에서 2e-5 사용하여 성공. 데이터 많을수록 낮게 |
|
||||
| **batch_size** | 2 | **2** (유지) | VRAM 48.3GB → SFT 약 55-60GB 예상, bs=2가 안전 |
|
||||
| **grad_accum_steps** | 4 | **4** (Option A) / **8** (Option B/C) | 데이터 많으면 larger effective batch가 안정적 |
|
||||
| **effective_batch** | 64 | 64 (A) / **128** (B/C) | 2 x 8GPU x 4or8 |
|
||||
| **max_steps** | 33,000 | **7,600** (A) / **17,500** (B) / **35,000** (C) | 3 epochs: A=161K/64*3, B=740K/128*3, C=1.5M/128*3 |
|
||||
| **warmup_steps** | 500 | **200** (A) / **500** (B/C) | 전체의 3-5% |
|
||||
| **weight_decay** | 0.01 | **0.01** (유지) | SFT 표준 |
|
||||
| **max_grad_norm** | 1.0 | **1.0** (유지) | |
|
||||
| **neftune_alpha** | 5.0 | **5.0** (유지) | 1B에서 효과 확인됨 |
|
||||
| **save_interval** | 2,000 | **500** (A) / **1,000** (B) / **2,000** (C) | 작은 데이터셋일수록 자주 저장 |
|
||||
| **eval_interval** | 500 | **200** (A) / **500** (B/C) | |
|
||||
| **dropout** | 0.0 | **0.0** (유지) | SFT에서는 일반적으로 0 |
|
||||
| **use_fp8** | true | **true** (유지) | B200 MXFP8 유지 |
|
||||
| **lr_scheduler** | (미정) | **cosine** | cosine decay가 SFT 표준 |
|
||||
|
||||
**중요 주의사항**:
|
||||
- `compile_model: false` 유지 — TE와 충돌
|
||||
- `use_amp: false` 유지 — FP8이 대체
|
||||
- label off-by-one 버그 확인 (SFT v1에서 발생했던 이슈)
|
||||
- checkpoint-XXXXXX → checkpoint-0057000 반드시 수정
|
||||
|
||||
#### 2.1.4 SFT 모니터링 지표 & 목표
|
||||
|
||||
| 모니터링 지표 | 목표 | 위험 신호 |
|
||||
|-------------|------|---------|
|
||||
| val_loss | < 2.0 (1B SFT: 2.206) | > 2.5 또는 상승 추세 |
|
||||
| train_loss | 안정적 하강 | 0에 수렴 (과적합) |
|
||||
| 3-gram 반복률 | < 15% | > 30% (SFT 실패) |
|
||||
| EOS 종료율 | > 50% | < 20% |
|
||||
| gradient norm | < 1.0 안정 | 급증 (발산 징후) |
|
||||
|
||||
#### 2.1.5 SFT 예상 소요 시간
|
||||
|
||||
| Option | 데이터 | Steps | 예상 시간 |
|
||||
|--------|--------|-------|---------|
|
||||
| A (빠른) | 161K | ~7,600 | ~5-7시간 |
|
||||
| B (추천) | 740K | ~17,500 | ~12-15시간 |
|
||||
| C (대규모) | 1.5M | ~35,000 | ~24-28시간 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.2 Phase 3: ORPO/DPO Alignment — SFT 후 조건부
|
||||
|
||||
#### 2.2.1 실행 조건
|
||||
|
||||
SFT 완료 후 아래 조건 중 하나 이상 해당 시 실행:
|
||||
- 3-gram 반복률 > 5%
|
||||
- EOS 종료율 < 70%
|
||||
- hallucination 빈도 개선 부족
|
||||
|
||||
#### 2.2.2 ORPO vs DPO 선택 기준
|
||||
|
||||
| 항목 | ORPO | DPO |
|
||||
|------|------|-----|
|
||||
| 별도 reference model | **불필요** | 필요 (SFT 모델 복사) |
|
||||
| VRAM 사용 | **낮음** (1모델) | 높음 (2모델, ~96GB) |
|
||||
| 학습 안정성 | 상 | 중상 (beta 민감) |
|
||||
| 기대 효과 | 반복 감소, 선호도 정렬 | hallucination 감소, 정밀 정렬 |
|
||||
| **추천** | **1순위** | 2순위 (ORPO 부족 시) |
|
||||
|
||||
#### 2.2.3 ORPO 파라미터 제안
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 값 | 근거 |
|
||||
|---------|-----|------|
|
||||
| lr | 5e-6 | SFT lr의 1/3~1/4 |
|
||||
| beta (ORPO lambda) | 0.1 | 표준 시작점, 0.05~0.2 탐색 |
|
||||
| epochs | 1~2 | preference 데이터는 소량 반복이 효과적 |
|
||||
| batch_size | 2 per GPU | VRAM 제약 |
|
||||
| grad_accum | 8 | eff_batch 128 |
|
||||
| warmup | 100 steps | 짧게 |
|
||||
| max_length | 2048 | chosen+rejected 합산이므로 절반으로 |
|
||||
| data | 795K preference pairs | 이미 준비됨 |
|
||||
|
||||
#### 2.2.4 DPO 파라미터 제안 (대안)
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 값 | 근거 |
|
||||
|---------|-----|------|
|
||||
| lr | 1e-6 | DPO는 ORPO보다 보수적 |
|
||||
| beta | 0.1~0.5 | 높을수록 reference에 가깝게 유지 |
|
||||
| epochs | 1 | 과적합 주의 |
|
||||
| reference_model | SFT checkpoint (frozen) | VRAM +48GB 필요 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.3 Continued Pretraining (선택적) — PPL 개선
|
||||
|
||||
#### 2.3.1 실행 근거
|
||||
|
||||
- Chinchilla 최적 60B tokens 대비 41.12B (31% 미달)
|
||||
- cc100_ko PPL 21.8, namuwiki PPL 25.9 → 도메인 불균형
|
||||
- SFT 전 base 품질을 높이면 SFT 효율도 향상
|
||||
|
||||
#### 2.3.2 파라미터 제안
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 값 | 근거 |
|
||||
|---------|-----|------|
|
||||
| 추가 토큰 | 20B tokens | 41B → 61B (Chinchilla 달성) |
|
||||
| lr | 3e-5 (현재 학습 마지막 lr) → 1e-5 cosine decay | 기존 학습 연장 |
|
||||
| warmup | 200 steps | 짧은 재워밍 |
|
||||
| 데이터 구성 | namuwiki 정제본 30%, cc100 필터링 20%, 기존 mix 50% | 취약 도메인 보강 |
|
||||
| 예상 시간 | ~24시간 (20B / 38K tok/s / 8GPU) | |
|
||||
| checkpoint | 0057000에서 이어서 학습 (resume) | |
|
||||
|
||||
**주의**: 이 작업은 SFT 결과가 기대 이하일 때만 검토. SFT 먼저 진행이 효율적.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.4 평가 재실행 계획 (SFT 완료 후)
|
||||
|
||||
#### 2.4.1 필수 평가 항목
|
||||
|
||||
| 평가 | 스크립트 | 소요 시간 | 목표 |
|
||||
|------|---------|---------|------|
|
||||
| PPL (19개 val set) | `eval/full_eval_pipeline.py` Phase 1 | ~35분 | val PPL < 5.0 유지 |
|
||||
| Calibration | Phase 1 포함 | ~1분 | Top-1 > 65% 유지 |
|
||||
| Generation (반복률) | Phase 1 포함 | ~3분 | < 15% (rep=1.1) |
|
||||
| KoBEST 5개 (0-shot) | Phase 2 | ~2분 | avg > 65% |
|
||||
| HAE-RAE (0-shot) | Phase 2 | ~1분 | > 50% |
|
||||
| MMLU-KO (0-shot) | lm-eval 별도 | ~10분 | > 35% |
|
||||
| belebele_kor | Phase 2 | ~1분 | > 45% |
|
||||
|
||||
#### 2.4.2 추가 평가 (신규)
|
||||
|
||||
| 평가 | 목적 | 방법 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| 5-shot 벤치마크 | in-context learning 능력 | lm-eval --num_fewshot 5 |
|
||||
| EOS 종료율 | 대화 완성도 | 생성 후 EOS 비율 측정 |
|
||||
| 사실 정확도 | hallucination 정도 | 10개 사실 질문 수동 평가 |
|
||||
| 멀티턴 대화 | 맥락 유지 | 3턴 대화 5세트 수동 평가 |
|
||||
|
||||
#### 2.4.3 MMLU-KO 평가 환경 수정
|
||||
|
||||
현재 `global_mmlu_ko_*` 태스크가 lm-eval registry에 없음.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 해결 방법 1: kmmlu 사용 (한국어 MMLU)
|
||||
pip install lm-eval --upgrade
|
||||
python -m lm_eval --tasks kmmlu --model hf --model_args pretrained=<path>
|
||||
|
||||
# 해결 방법 2: global_mmlu 태스크 수동 등록
|
||||
# lm_eval/tasks/ 아래 yaml 확인 및 추가
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.5 배포 준비 (SFT 완료 후)
|
||||
|
||||
#### 2.5.1 GGUF 변환
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 값 | 근거 |
|
||||
|---------|-----|------|
|
||||
| 양자화 | Q4_K_M | 품질/크기 밸런스 최적 |
|
||||
| 예상 크기 | ~1.7GB | 3B * 4bit + overhead |
|
||||
| 변환 도구 | llama.cpp convert | `scripts/convert_to_gguf.sh` 준비됨 |
|
||||
|
||||
#### 2.5.2 Ollama 배포 설정 (Modelfile.3b 기준)
|
||||
|
||||
```
|
||||
PARAMETER temperature 0.7
|
||||
PARAMETER top_p 0.9
|
||||
PARAMETER top_k 40
|
||||
PARAMETER repeat_penalty 1.1
|
||||
PARAMETER num_ctx 4096
|
||||
```
|
||||
|
||||
**제안 수정**:
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 현재 | 제안 | 근거 |
|
||||
|---------|------|------|------|
|
||||
| repeat_penalty | 1.1 | **1.2** | SFT 후에도 반복 잔존 가능, 약간 높게 |
|
||||
| temperature | 0.7 | **0.7** (유지) | 사실성/유창성 균형 |
|
||||
| top_p | 0.9 | **0.9** (유지) | |
|
||||
| top_k | 40 | **40** (유지) | |
|
||||
| stop | 미설정 | **`<|im_end|>`** | ChatML 포맷 EOS |
|
||||
|
||||
---
|
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|
||||
## Part 3: 실행 순서 로드맵
|
||||
|
||||
```
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||||
현재 위치
|
||||
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||||
v
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||||
[1] SFT 데이터 큐레이션 ─────────────── (0.5~1일)
|
||||
- sft_extra 필터링 + 통합
|
||||
- Option B: ~740K samples 목표
|
||||
- 도메인 밸런싱, 중복 제거
|
||||
|
|
||||
v
|
||||
[2] SFT 학습 실행 ────────────────────── (0.5~1일)
|
||||
- korean_3b_sft.yaml 파라미터 확정
|
||||
- torchrun 8GPU SFT
|
||||
- val_loss, 반복률 모니터링
|
||||
|
|
||||
v
|
||||
[3] SFT 후 Full Evaluation ───────────── (1시간)
|
||||
- PPL, Calibration, Generation, Benchmarks
|
||||
- MMLU-KO 환경 수정 후 재평가
|
||||
- 1B SFT vs 3B SFT 직접 비교
|
||||
|
|
||||
v
|
||||
[4] 판단 분기점 ──────────────────────────
|
||||
| |
|
||||
v v
|
||||
반복률 <5%, 벤치 양호 반복률 >5% 또는 벤치 미달
|
||||
| |
|
||||
v v
|
||||
[5a] GGUF 변환 + 배포 [5b] ORPO alignment
|
||||
- Q4_K_M 양자화 - 795K preference pairs
|
||||
- Ollama 배포 - 1~2 epochs
|
||||
- 실사용 테스트 - 재평가 후 5a로
|
||||
|
|
||||
v
|
||||
[선택] Continued Pretrain
|
||||
- PPL 개선 필요 시
|
||||
- 20B tokens 추가
|
||||
- 다시 SFT부터
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Part 4: 리스크 & 대응
|
||||
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||||
| 리스크 | 확률 | 영향 | 대응 |
|
||||
|--------|------|------|------|
|
||||
| SFT label 버그 (v1 재현) | 낮 | 치명적 | train_loss가 0 수렴 시 즉시 중단, label 검증 |
|
||||
| SFT 과적합 | 중 | 높 | early stopping, eval 주기 짧게, dropout 추가 고려 |
|
||||
| catastrophic forgetting | 중 | 높 | lr 낮게 (1e-5~2e-5), PPL 모니터링 |
|
||||
| VRAM OOM (SFT) | 낮 | 중 | bs=2 안전, bs=1 fallback |
|
||||
| SFT 후 벤치마크 미개선 | 중 | 중 | 데이터 품질 점검, few-shot 평가, ORPO 적용 |
|
||||
| 나무위키 PPL 미개선 | 높 | 낮 | SFT 범위 밖, continued pretrain 검토 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Part 5: 참조 파일 경로
|
||||
|
||||
| 용도 | 경로 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 3B Base checkpoint | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000` |
|
||||
| 3B Base backup | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000_BASE_BACKUP` |
|
||||
| SFT config | `configs/korean_3b_sft.yaml` |
|
||||
| SFT 기존 데이터 | `data/sft/train.jsonl` (161K) |
|
||||
| SFT 추가 데이터 | `data/sft_extra/` (36개 소스, ~6.5M samples 미큐레이션) |
|
||||
| SFT 실행 스크립트 | `scripts/launch_3b_sft.sh` |
|
||||
| Eval pipeline | `eval/full_eval_pipeline.py` |
|
||||
| Eval 결과 (3B base) | `eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/` |
|
||||
| Eval 보고서 (3B base) | `eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/reports/` |
|
||||
| 종합 보고서 | `reports/2026-03-05_3B_BASE_EVALUATION_REPORT.md` |
|
||||
| Training log | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/train.log` |
|
||||
| Modelfile (배포) | `Modelfile.3b` |
|
||||
| GGUF 변환 | `scripts/convert_to_gguf.sh` |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*작성일: 2026-03-05 | 다음 참조: SFT 실행 시 이 문서의 Part 2.1 파라미터 확인*
|
||||
505
reports/2026-03-05_3B_SFT_PROGRESS_REPORT.md
Normal file
505
reports/2026-03-05_3B_SFT_PROGRESS_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,505 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — SFT 학습 보고서
|
||||
|
||||
> **작성일**: 2026-03-05
|
||||
> **프로젝트**: FRANKENSTALLM 3B
|
||||
> **현재 Phase**: Phase 2 (SFT) — 진행 중
|
||||
> **Base 모델**: checkpoint-0057000 (Phase 1 사전학습 완료)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 목차
|
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||||
1. [SFT 학습 현황](#1-sft-학습-현황)
|
||||
2. [SFT 데이터 파이프라인](#2-sft-데이터-파이프라인)
|
||||
3. [SFT 학습 설정 상세](#3-sft-학습-설정-상세)
|
||||
4. [SFT Loss 분석 및 수렴 추이](#4-sft-loss-분석-및-수렴-추이)
|
||||
5. [SFT 안정성 및 리소스 분석](#5-sft-안정성-및-리소스-분석)
|
||||
6. [1B SFT 경험에서 배운 교훈](#6-1b-sft-경험에서-배운-교훈)
|
||||
7. [Base 모델 요약 (Phase 0~1)](#7-base-모델-요약-phase-01)
|
||||
8. [SFT 완료 후 평가 계획](#8-sft-완료-후-평가-계획)
|
||||
9. [이슈 트래커](#9-이슈-트래커)
|
||||
10. [부록](#10-부록)
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 1. SFT 학습 현황
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||||
### 1.1 진행 상태
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||||
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```
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||||
Phase 2 (SFT) █▒░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 6% 진행 중 (2,000 / 33,000 steps)
|
||||
```
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||||
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||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| **현재 Step** | 2,000 / 33,000 |
|
||||
| **진행률** | 6.06% |
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||||
| **Train Loss** | 2.053 (step 2000) |
|
||||
| **Val Loss (Best)** | **1.956** (step 2000, 일관 하락 중) |
|
||||
| **학습 시작** | 2026-03-05 22:15 |
|
||||
| **경과 시간** | ~1시간 12분 |
|
||||
| **예상 잔여 시간** | ~5시간 |
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||||
| **예상 완료 시각** | 2026-03-06 04:30경 |
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||||
| **VRAM** | 24.2 GB / 183 GB (13.2%) |
|
||||
| **체크포인트** | `checkpoints/korean_3b_sft_v1/checkpoint-0002000` |
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||||
|
||||
### 1.2 핵심 관측
|
||||
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||||
1. **Val loss 단조 감소**: 2.073 → 2.004 → 1.975 → **1.956** — catastrophic forgetting 없이 안정 수렴
|
||||
2. **Train-Val 갭 최소**: |train - val| ≈ 0.1 — 오버피팅 징후 없음
|
||||
3. **VRAM 여유**: 24.2 GB (13.2%) — Phase 1 대비 절반, 매우 안정적
|
||||
4. **메모리 누수 없음**: step 10~2000 전 구간 24.2 GB 고정
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 2. SFT 데이터 파이프라인
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||||
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||||
### 2.1 파이프라인 개요
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||||
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||||
```
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||||
24개 소스 (6.59M raw samples)
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||||
│
|
||||
▼ prepare_sft_combined.sh
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||||
│ - 포맷 통일 (messages/conversations/alpaca → messages)
|
||||
│ - MD5 중복 제거 (첫 user 메시지 해시)
|
||||
│ - 98:2 train/val split (seed=42)
|
||||
│
|
||||
▼ 통합 데이터
|
||||
│ train: 2,559,492 samples (7.79 GB)
|
||||
│ val: 52,234 samples (163 MB)
|
||||
│
|
||||
▼ filter_sft_v2.py (5단계 품질 필터)
|
||||
│
|
||||
▼ 최종 학습 데이터
|
||||
train: 2,439,397 samples (7.48 GB) ← 현재 SFT에 사용 중
|
||||
val: 49,801 samples (157 MB)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 데이터 소스 (24개)
|
||||
|
||||
**대규모 소스 (상위 12, 전체의 96%)**:
|
||||
|
||||
| # | 데이터셋 | 샘플 수 | 크기 | 도메인 |
|
||||
|---|---------|---------|------|--------|
|
||||
| 1 | reasoning_r1_1.4m | 1,400,000 | 14.77 GB | 추론 (Chain-of-Thought) |
|
||||
| 2 | openhermes_2.5 | 1,001,551 | 1.82 GB | 영어 다목적 instruction |
|
||||
| 3 | AI-MO_NuminaMath-CoT | 859,494 | 2.51 GB | 수학 CoT 풀이 |
|
||||
| 4 | korean_instruction_mix | 515,911 | 1.39 GB | 한국어 혼합 지시 |
|
||||
| 5 | lemon-mint_smol-koreantalk | 460,281 | 5.23 GB | 한국어 자연 대화 |
|
||||
| 6 | open_korean_instructions | 375,159 | 0.73 GB | 한국어 지시-응답 |
|
||||
| 7 | magpie_reasoning_v2 | 249,922 | 3.99 GB | 추론 (영어) |
|
||||
| 8 | magpie_reasoning_ko | 224,929 | 3.19 GB | 추론 (한국어) |
|
||||
| 9 | ultrachat_200k | 207,865 | 1.34 GB | 대화 |
|
||||
| 10 | kuotient_orca-math-ko | 193,789 | 0.61 GB | 수학 (한국어) |
|
||||
| 11 | data/sft/train.jsonl | 161,848 | 0.27 GB | 원본 SFT |
|
||||
| 12 | kullm_v2 | 152,630 | 0.42 GB | 한국어 지시 |
|
||||
|
||||
**소규모 소스 (12개, 나머지 4%)**:
|
||||
zwhe99_DeepMath-103K, nayohan_Evol-Instruct-Code-80k-ko, dbdu_ShareGPT-74k-ko, FreedomIntelligence_evol-instruct-korean, FreedomIntelligence_alpaca-gpt4-korean, maywell_ko_wikidata_QA, nlp-with-deeplearning_Ko.WizardLM, kyujinpy_KOR-OpenOrca-Platypus-v3, coastral_korean-writing-style-instruct, ko_lima, koalpaca_v1_1a, OpenAssistant_oasst1_ko (트리 재구성)
|
||||
|
||||
### 2.3 도메인별 비율
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ SFT 학습 데이터 도메인 구성 (2.44M) │
|
||||
├──────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ ██████████████████████░░░░ 추론/CoT 38.0% │
|
||||
│ █████████████░░░░░░░░░░░░ 한국어 지시 22.5% │
|
||||
│ ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░ 영어 다목적 16.0% │
|
||||
│ ██████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 수학 12.0% │
|
||||
│ ████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 대화/코드/기타 11.5% │
|
||||
└──────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 품질 필터링 (filter_sft_v2.py)
|
||||
|
||||
5단계 순차 필터:
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||||
|
||||
| 단계 | 필터 | 기준 | 목적 |
|
||||
|------|------|------|------|
|
||||
| 1 | EOS 태그 제거 | `</s>` 리터럴 strip | 원본 데이터의 잔여 EOS 제거 |
|
||||
| 2 | QA 마커 제거 | 질문:/답변:/Q:/A: 접두사 제거 | 포맷 노이즈 제거 |
|
||||
| 3 | 최소 응답 길이 | < 50자 제거 | 무의미한 초단문 제거 |
|
||||
| 4 | 최대 응답 길이 | > 20,000자 제거 | 비정상 장문 제거 |
|
||||
| 5 | 4-gram 반복률 | > 30% 제거 | 반복/저품질 텍스트 제거 |
|
||||
|
||||
**필터링 결과**:
|
||||
|
||||
| 구분 | 필터 전 | 필터 후 | 제거 수 | 제거율 |
|
||||
|------|---------|---------|---------|--------|
|
||||
| Train | 2,559,492 | **2,439,397** | 120,095 | 4.69% |
|
||||
| Val | 52,234 | **49,801** | 2,433 | 4.66% |
|
||||
|
||||
> 4.69% 제거율은 데이터 품질이 전반적으로 양호함을 의미. 주요 제거 사유는 초단문(50자 미만)과 4-gram 반복.
|
||||
|
||||
### 2.5 데이터 포맷
|
||||
|
||||
모든 소스를 통일된 `messages` 포맷으로 변환:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{"messages": [
|
||||
{"role": "user", "content": "한국의 철강 산업에 대해 설명해줘."},
|
||||
{"role": "assistant", "content": "한국의 철강 산업은..."}
|
||||
]}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**포맷 변환 매핑** (prepare_sft_combined.sh):
|
||||
- `messages` → 그대로 사용
|
||||
- `conversations` → role/content 추출
|
||||
- `instruction/input/output` → user(instruction+input) / assistant(output)
|
||||
- `question/answer` → user / assistant
|
||||
- `prompt/response` → user / assistant
|
||||
- `problem/solution` → user / assistant
|
||||
- OASST 트리 → 대화 경로 재구성, rank=0.0 최선 응답 선택
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. SFT 학습 설정 상세
|
||||
|
||||
### 3.1 핵심 하이퍼파라미터
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 | 근거 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| **Base 모델** | `checkpoint-0057000` | Phase 1 최종 (loss 1.466) |
|
||||
| **총 스텝** | 33,000 | ~3.3 epochs on 2.44M samples |
|
||||
| **Batch size** | 2 per GPU | VRAM 여유 확보 (24.2 GB) |
|
||||
| **GPU 수** | 8 (B200) | DDP |
|
||||
| **Grad accum** | 4 | Effective batch = 2 x 8 x 4 = **64 sequences** |
|
||||
| **학습률** | **1.0e-5** | Pretrain LR(1.5e-4)의 1/15 — forgetting 방지 |
|
||||
| **LR Schedule** | Cosine decay | Warmup 500 steps → cosine |
|
||||
| **Warmup** | 500 steps | 1.5% of total |
|
||||
| **Weight decay** | 0.01 | Pretrain(0.1)보다 약하게 |
|
||||
| **Max grad norm** | 1.0 | Gradient clipping |
|
||||
| **정밀도** | MXFP8 + BF16 | B200 native FP8 |
|
||||
| **NEFTune alpha** | **5.0** | 임베딩 노이즈 → 생성 다양성 향상 |
|
||||
| **Gradient checkpointing** | 활성화 | VRAM 절약 |
|
||||
|
||||
### 3.2 SFT-specific 설계
|
||||
|
||||
**Loss Masking**:
|
||||
```
|
||||
<|user|>\n{질문}\n<|assistant|>\n{응답}</s>
|
||||
──── ignore (label=-1) ──── ── learn ──
|
||||
```
|
||||
- Prompt 토큰에 대해 loss를 계산하지 않음 (label = -1)
|
||||
- Response 토큰 + EOS 토큰만 학습 대상
|
||||
- EOS(`</s>`) 학습이 핵심 — 1B SFT v1에서 EOS 절단 버그로 실패한 교훈 반영
|
||||
|
||||
**NEFTune (Noisy Embeddings Fine-Tuning)**:
|
||||
- 임베딩 벡터에 `alpha/sqrt(seq_len * d_model)` 크기의 uniform noise 주입
|
||||
- Base model의 greedy 반복률 72.75%를 SFT만으로 해결하기 어려울 때 보조 효과
|
||||
- [Jain et al., 2024] 논문 기반, SFT 후 생성 다양성 5~15% 향상 보고
|
||||
|
||||
**Dynamic Sequence Padding**:
|
||||
- 고정 max_seq_len 패딩 대신, 배치 내 최장 시퀀스 기준 패딩
|
||||
- 64 토큰 단위 정렬 (FlashAttention 효율)
|
||||
- 1B SFT v1의 "static padding 낭비" 버그 수정 반영
|
||||
|
||||
### 3.3 학습률 선택 근거
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||||
|
||||
```
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||||
Pretrain LR: 1.5e-4 (peak)
|
||||
SFT LR: 1.0e-5 (peak) ← 1/15
|
||||
```
|
||||
|
||||
SFT에서 높은 LR은 catastrophic forgetting을 유발한다. 경험적으로:
|
||||
- 1e-4 이상: pretrain knowledge 급속 망각
|
||||
- 2e-5: 일부 연구에서 권장하지만 2.44M 대규모 SFT에서는 불안정 위험
|
||||
- **1e-5**: 대규모 SFT 데이터(2.44M)와 조합 시 안정적 수렴, forgetting 최소화
|
||||
|
||||
현재 val_loss 추이(2.073→1.956, 단조 감소)가 이 선택의 적절성을 실증.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. SFT Loss 분석 및 수렴 추이
|
||||
|
||||
### 4.1 상세 Loss 추이
|
||||
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||||
| Step | Train Loss | Val Loss | LR | Grad Norm | 비고 |
|
||||
|------|-----------|----------|-----|-----------|------|
|
||||
| 10 | 2.2567 | — | 2.00e-7 | ~1.5 | 초기, warmup 시작 |
|
||||
| 50 | ~2.30 | — | 1.00e-6 | ~1.3 | 급속 하강 시작 |
|
||||
| 100 | 2.3083 | — | 2.00e-6 | ~1.2 | LR 아직 낮음 |
|
||||
| 250 | 1.9842 | — | 5.00e-6 | ~1.1 | 본격 학습 시작 |
|
||||
| **500** | 2.1380 | **2.0732** | **1.00e-5** | 1.0 | **Warmup 완료**, peak LR |
|
||||
| 1,000 | 2.0748 | **2.0035** | 1.00e-5 | 1.0 | 안정 수렴 |
|
||||
| 1,500 | 2.0040 | **1.9745** | 9.98e-6 | 1.0 | cosine decay 시작 |
|
||||
| **2,000** | **2.0527** | **1.9558** | 9.95e-6 | 1.0 | **현재 BEST** |
|
||||
|
||||
### 4.2 수렴 분석
|
||||
|
||||
**Val Loss 하락 속도**:
|
||||
|
||||
| 구간 | Val Loss 변화 | 하락폭/500steps |
|
||||
|------|--------------|----------------|
|
||||
| 500 → 1,000 | 2.073 → 2.004 | -0.070 |
|
||||
| 1,000 → 1,500 | 2.004 → 1.975 | -0.029 |
|
||||
| 1,500 → 2,000 | 1.975 → 1.956 | -0.019 |
|
||||
|
||||
하락폭이 감소하는 것은 정상적인 수렴 패턴. 현재 속도를 선형 외삽하면:
|
||||
- Step 5,000: val_loss ≈ 1.90
|
||||
- Step 10,000: val_loss ≈ 1.85
|
||||
- Step 33,000: val_loss ≈ 1.70~1.75 (추정)
|
||||
|
||||
### 4.3 1B SFT와의 비교
|
||||
|
||||
| 지표 | 1B SFT (완료) | 3B SFT (현재) | 비고 |
|
||||
|------|-------------|-------------|------|
|
||||
| Base loss | 1.904 | 1.466 | 3B base가 더 낮음 |
|
||||
| SFT val_loss (step 2000) | ~2.30 | **1.956** | 3B가 0.34 낮음 |
|
||||
| 최종 val_loss | 2.206 (9000 steps) | **진행 중** | — |
|
||||
| VRAM | 12.0 GB | 24.2 GB | 모델 크기 비례 |
|
||||
| EOS 종료율 (SFT 전) | 0% | 0% | 동일 |
|
||||
| EOS 종료율 (SFT 후) | 60% | **측정 예정** | — |
|
||||
| 반복률 greedy (SFT 전) | ~70% | 72.75% | 동일 수준 |
|
||||
| 반복률 (SFT 후) | 30.7% → 18%(w/ penalty) | **측정 예정** | — |
|
||||
|
||||
> **기대**: 3B의 더 큰 파라미터 공간은 장거리 의존성을 더 잘 포착하므로, SFT 후 반복률이 1B(18%)보다 크게 낮아질 것으로 예상. 목표: **< 5%** (greedy, rep_penalty 없이).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. SFT 안정성 및 리소스 분석
|
||||
|
||||
### 5.1 VRAM 사용
|
||||
|
||||
| Phase | Batch Size | VRAM/GPU | 비율 | 비고 |
|
||||
|-------|-----------|---------|------|------|
|
||||
| Phase 1 (Pretrain) | 4 | 48.3 GB | 26.4% | bs=4, accum=8 |
|
||||
| **Phase 2 (SFT)** | **2** | **24.2 GB** | **13.2%** | bs=2, accum=4 |
|
||||
| 이론적 여유 | — | 158.8 GB | 86.8% | — |
|
||||
|
||||
**왜 SFT가 절반인가?**
|
||||
- Micro-batch 4→2: activation memory 비례 감소
|
||||
- Grad accum 8→4: 동시 보유 activation 감소
|
||||
- Gradient checkpointing: forward 재계산으로 중간 activation 해제
|
||||
- FP8 activation buffer: batch 크기에 비례하므로 절반 감소
|
||||
|
||||
### 5.2 Gradient Norm 안정성
|
||||
|
||||
```
|
||||
Step 10: gnorm ~1.5 (초기 진동)
|
||||
Step 100: gnorm ~1.2 (안정화)
|
||||
Step 500: gnorm 1.0 (warmup 완료)
|
||||
Step 2000: gnorm 1.0 (완전 안정)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Max grad norm = 1.0이지만 clipping이 거의 작동하지 않음
|
||||
- Pretrain 최종(0.097)보다 높은 것은 SFT 데이터의 다양성에 기인 (정상)
|
||||
- 갑작스러운 spike 없음 → 학습률 1e-5가 적절
|
||||
|
||||
### 5.3 처리 속도
|
||||
|
||||
| 지표 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| Steps/second (추정) | ~1.7 |
|
||||
| Tokens/step | 2 x 4096 = 8,192 (per GPU) |
|
||||
| System tokens/step | 8,192 x 8 GPU = 65,536 |
|
||||
| System tok/s | ~111K tok/s |
|
||||
|
||||
> SFT는 pretrain(308K tok/s)보다 낮다: bs=2(vs 4)이고 시퀀스 길이가 가변적(dynamic padding)이라 배치 효율이 다름.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 1B SFT 경험에서 배운 교훈
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||||
|
||||
### 6.1 SFT v1 실패 (1B, Day 2)
|
||||
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||||
| 버그 | 증상 | 해결 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| **Label off-by-one** | loss = 0.0 (data leakage) | 레이블 시프트 수정 |
|
||||
| **Static padding** | 짧은 샘플도 max_len 패딩 → GPU 낭비 | Dynamic padding (64-token 정렬) |
|
||||
| **EOS 절단** | 응답 끝에 EOS 없음 → 종료 불가 | EOS 강제 포함 + loss masking 수정 |
|
||||
| **단일 에폭** | 데이터 1회만 학습 → 언더피팅 | Multi-epoch (3B: ~3.3 epochs) |
|
||||
| **검증 분리 없음** | val_loss 미측정 → 오버피팅 감지 불가 | 2% val split + 500 step 간격 eval |
|
||||
|
||||
### 6.2 SFT v2 성공 (1B, Day 3)
|
||||
|
||||
- Val loss: 2.206, 반복률: 18% (rep_penalty 적용)
|
||||
- kobest_copa: 0.646 → SFT 효과 확인
|
||||
- **한계**: 1B 파라미터로는 반복률 5% 미만 달성 불가 → 3B 전환 결정
|
||||
|
||||
### 6.3 3B SFT에 반영된 개선사항
|
||||
|
||||
| 1B 교훈 | 3B SFT 적용 |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| Label leakage 방지 | Loss masking 검증 완료 (label=-1 for prompt) |
|
||||
| EOS 학습 필수 | Chat template에 `</s>` 포함, loss에 반영 |
|
||||
| Dynamic padding | 64-token 정렬 dynamic padding 적용 |
|
||||
| Val 분리 | 49,801 val samples, 500 step 간격 eval |
|
||||
| 데이터 품질 | filter_sft_v2.py 5단계 필터 (1B에는 없었음) |
|
||||
| 반복 대책 | NEFTune alpha=5.0 추가 (1B에는 없었음) |
|
||||
| 데이터 규모 | 161K → **2,439K** (15배 확대) |
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 7. Base 모델 요약 (Phase 0~1)
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||||
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||||
> 이 섹션은 SFT의 출발점인 base 모델의 핵심 수치만 요약한다.
|
||||
> 상세는 `reports/2026-03-02_0200_FRANKENSTALLM_phase0_optimization_report.md` 및
|
||||
> `reports/2026-03-05_3B_BASE_EVALUATION_REPORT.md` 참조.
|
||||
|
||||
### 7.1 모델 아키텍처
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| **파라미터** | ~3,015M (3B) |
|
||||
| d_model / n_layers / n_heads | 3,072 / 28 / 24 |
|
||||
| n_kv_heads / d_ffn | 8 (GQA 3:1) / 8,192 |
|
||||
| 정밀도 | MXFP8 (B200 native) |
|
||||
| max_seq_len | 4,096 |
|
||||
|
||||
### 7.2 Phase 0 최적화 (2026-03-02)
|
||||
|
||||
| 최적화 | 효과 |
|
||||
|--------|------|
|
||||
| GQA FlashAttention native | VRAM 60.4 → **48.3 GB** (-20%) |
|
||||
| DDP gradient_as_bucket_view | GPU-CPU sync **-87.5%** |
|
||||
| NCCL NVLS (Ring+Tree) | AllReduce 효율 개선 |
|
||||
| torch.compile | **효과 없음** (TE opaque kernel) |
|
||||
|
||||
### 7.3 Phase 1 사전학습 (2026-03-02~05)
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| 학습 스텝 | 57,000 (100% 완료) |
|
||||
| 총 토큰 | ~60B |
|
||||
| 학습 시간 | 62.94시간 |
|
||||
| **최종 Loss** | **1.466** |
|
||||
| Throughput | 38.5K tok/s (per GPU) |
|
||||
| VRAM | 48.3 GB (26.4%) |
|
||||
| 사고 | 0건 |
|
||||
|
||||
### 7.4 Base 모델 평가 핵심 수치
|
||||
|
||||
| 지표 | 값 | 비고 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| **통합 Val PPL** | **5.226** | 19개 데이터셋 |
|
||||
| Korean C4 PPL | 5.717 | 핵심 한국어 지표 |
|
||||
| Top-1 Accuracy | 68.75% | Calibration |
|
||||
| KoBEST 평균 | 43.69% | ~Random (base 정상) |
|
||||
| MMLU-KO | 22.75% | ~Random (base 정상) |
|
||||
| Greedy 반복률 | 72.75% | SFT로 해결 대상 |
|
||||
| EOS 종료율 | 0% | SFT로 해결 대상 |
|
||||
|
||||
> **SFT 진행 결정 근거**: Loss 1.466 건강한 완료, PPL 합리적 범위, 모델 구조 문제 없음, 반복/EOS는 SFT 영역.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. SFT 완료 후 평가 계획
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||||
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### 8.1 필수 평가 항목
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||||
| 평가 | 도구 | 목표 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| **반복률 측정** | generation_task.py | greedy < 5% (rep_penalty 없이) |
|
||||
| **EOS 종료율** | generation_task.py | > 90% |
|
||||
| **KoBEST 전체** | lm-eval-harness | KoBEST 평균 > 55% |
|
||||
| **MMLU-KO** | lm-eval-harness | MMLU-KO > 30% |
|
||||
| **Val PPL** | ppl_task.py | PPL < 6.0 (forgetting 확인) |
|
||||
| **생성 품질** | 수동 평가 | 자연스러운 한국어 응답 |
|
||||
|
||||
### 8.2 Base vs SFT 비교 포인트
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||||
|
||||
| 지표 | Base (현재) | SFT 목표 | 판정 기준 |
|
||||
|------|-----------|----------|----------|
|
||||
| Greedy 반복률 | 72.75% | < 5% | 핵심 성공 지표 |
|
||||
| EOS 종료율 | 0% | > 90% | 대화 완성 능력 |
|
||||
| kobest_copa | 49.30% | > 65% | 추론 능력 향상 |
|
||||
| MMLU-KO | 22.75% | > 30% | 지식 활용 능력 |
|
||||
| Val PPL | 5.226 | < 6.0 | Forgetting < 15% |
|
||||
|
||||
### 8.3 후속 단계
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||||
|
||||
```
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||||
SFT 완료 (예상: 2026-03-06 04:30)
|
||||
│
|
||||
▼ 평가 (reeval_pipeline.py)
|
||||
│ - 벤치마크 + 반복률 + 생성 품질
|
||||
│
|
||||
├── 반복률 < 5% → GGUF 변환 → Ollama 배포 (Phase 4)
|
||||
│
|
||||
└── 반복률 > 5% → ORPO/DPO 추가 학습 (Phase 3)
|
||||
795K preference pairs 준비 완료
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||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 9. 이슈 트래커
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||||
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||||
### 전 Phase 누적
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||||
|
||||
| # | Phase | 이슈 | 상태 | 해결 방법 |
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||||
|---|-------|------|------|----------|
|
||||
| 1 | 0 | OOM (bs=8) | **해결** | bs=4 + GQA FA native |
|
||||
| 2 | 0 | TensorBoard import crash | **해결** | try/except guard |
|
||||
| 3 | 0 | NCCL Tree 실패 | **해결** | Ring,Tree 혼합 |
|
||||
| 4 | 0 | DDP static_graph + TE 충돌 | **해결** | static_graph 비활성화 |
|
||||
| 5 | 0 | te.Linear lm_head weight tying | **해결** | nn.Linear 사용 |
|
||||
| 6 | 0 | torch.compile 무효 | **포기** | TE opaque kernel |
|
||||
| 7 | 0 | NUMA 크로스 어피니티 | **미적용** | 안정성 우선 |
|
||||
| 8 | 1 (SFT v1) | Label off-by-one | **해결** | 레이블 시프트 수정 |
|
||||
| 9 | 1 (SFT v1) | EOS 절단 | **해결** | Chat template EOS 포함 |
|
||||
| 10 | 1 | Greedy 반복률 72.75% | **SFT 중** | SFT + NEFTune 적용 |
|
||||
| 11 | 1 | EOS 종료율 0% | **SFT 중** | SFT chat template 학습 |
|
||||
| 12 | 1 | Namuwiki PPL 25.9 | **허용** | 데이터 품질 한계 |
|
||||
| 13 | 2 | (현재까지 이슈 없음) | — | — |
|
||||
|
||||
### SFT 특이사항
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||||
- **step 100 train_loss 2.3083 > step 10의 2.2567**: LR warmup 초반의 정상적 진동. Step 250(1.98)부터 본격 하강.
|
||||
- **Val loss만 모니터링**: Train loss는 배치 단위 변동이 크므로, val_loss의 단조 감소가 핵심 건강 지표.
|
||||
|
||||
---
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||||
## 10. 부록
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### 10.1 주요 파일 경로
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| 항목 | 경로 |
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|------|------|
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| **SFT 설정** | `configs/korean_3b_sft.yaml` |
|
||||
| **SFT 스크립트** | `train/sft.py` |
|
||||
| **SFT 런처** | `scripts/launch_3b_sft.sh` |
|
||||
| **데이터 준비** | `scripts/prepare_sft_combined.sh` |
|
||||
| **데이터 필터** | `data/filter_sft_v2.py` |
|
||||
| **학습 데이터** | `data/sft_combined/train_filtered.jsonl` (2.44M, 7.48 GB) |
|
||||
| **검증 데이터** | `data/sft_combined/val_filtered.jsonl` (49.8K, 157 MB) |
|
||||
| **SFT 체크포인트** | `checkpoints/korean_3b_sft_v1/` |
|
||||
| **SFT 학습 로그** | `checkpoints/korean_3b_sft_v1/train.log` |
|
||||
| **Base 체크포인트** | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000/` |
|
||||
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||||
### 10.2 관련 보고서
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||||
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||||
| 보고서 | 경로 |
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|--------|------|
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||||
| Phase 0 최적화 | `reports/2026-03-02_0200_FRANKENSTALLM_phase0_optimization_report.md` |
|
||||
| 3B Base 평가 | `reports/2026-03-05_3B_BASE_EVALUATION_REPORT.md` |
|
||||
| 3B 후속 단계 참조 | `reports/2026-03-05_3B_NEXT_STEPS_REFERENCE.md` |
|
||||
| v2 종합 평가 | `eval/outputs/3b_reeval_20260305_1451/full_eval_report.md` |
|
||||
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||||
### 10.3 재현 명령어
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||||
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||||
```bash
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# SFT 학습 시작
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||||
bash scripts/launch_3b_sft.sh
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||||
# 수동 실행 (디버그)
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||||
torchrun --nproc_per_node=8 \
|
||||
train/sft.py \
|
||||
--base_model checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000 \
|
||||
--train_data data/sft_combined/train_filtered.jsonl \
|
||||
--val_data data/sft_combined/val_filtered.jsonl \
|
||||
--max_steps 33000 \
|
||||
--batch_size 2 \
|
||||
--grad_accum_steps 4 \
|
||||
--lr 1e-5 \
|
||||
--warmup_steps 500 \
|
||||
--neftune_alpha 5.0
|
||||
|
||||
# 학습 모니터링
|
||||
tail -f checkpoints/korean_3b_sft_v1/train.log
|
||||
|
||||
# SFT 완료 후 평가
|
||||
python eval/reeval_pipeline.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_3b_sft_v1/checkpoint-best
|
||||
```
|
||||
139
reports/2026-03-05_BENCHMARK_RESULTS.md
Normal file
139
reports/2026-03-05_BENCHMARK_RESULTS.md
Normal file
@@ -0,0 +1,139 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — 벤치마크 평가 보고서
|
||||
|
||||
**작성일**: 2026-03-05
|
||||
**모델**: FRANKENSTALLM 3B (base pretrain, checkpoint-0057000)
|
||||
**평가 도구**: lm-evaluation-harness (lm-eval)
|
||||
**HF 변환**: `scripts/convert_to_hf.py` → `eval/outputs/hf_3b_base/`
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 1. 개요
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||||
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||||
FRANKENSTALLM 3B base 모델을 HuggingFace LlamaForCausalLM 형식으로 변환한 뒤, lm-evaluation-harness를 사용하여 한국어 벤치마크 평가를 수행하였다.
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||||
### HF 변환 정보
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||||
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||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
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||||
| 원본 체크포인트 | `checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000` |
|
||||
| 변환 출력 | `eval/outputs/hf_3b_base/` |
|
||||
| 모델 형식 | LlamaForCausalLM (safetensors, 11GB) |
|
||||
| 정밀도 | bfloat16 |
|
||||
| 수정 사항 | `lm_head.weight` 공유 메모리 → `.clone()` 적용 |
|
||||
|
||||
### 평가 설정
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||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| 벤치마크 | belebele_kor_Hang, global_mmlu_full_ko |
|
||||
| 배치 크기 | 8 |
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||||
| GPU | cuda:2 |
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||||
| few-shot | 0-shot |
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|
||||
> **참고**: kobest_copa, kobest_boolq, haerae 등의 태스크는 설치된 lm-eval 버전에서 지원하지 않아 대체 벤치마크를 사용하였다.
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||||
|
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---
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||||
## 2. 벤치마크 결과
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||||
### 2-1. 전체 요약
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||||
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| 벤치마크 | Accuracy | Stderr | 랜덤 기준 | 판정 |
|
||||
|----------|----------|--------|-----------|------|
|
||||
| **belebele_kor_Hang** | **0.2189** | ±0.0138 | 0.25 (4지선다) | ≈ 랜덤 |
|
||||
| **global_mmlu_full_ko** | **0.2339** | ±0.0036 | 0.25 (4지선다) | ≈ 랜덤 |
|
||||
|
||||
### 2-2. MMLU 한국어 분야별 상세
|
||||
|
||||
| 분야 | Accuracy | Stderr |
|
||||
|------|----------|--------|
|
||||
| Humanities (인문학) | 0.2389 | ±0.0062 |
|
||||
| Social Sciences (사회과학) | 0.2301 | ±0.0076 |
|
||||
| STEM (이공계) | 0.2312 | ±0.0075 |
|
||||
| Other (기타) | 0.2327 | ±0.0076 |
|
||||
|
||||
### 2-3. MMLU 개별 과목 중 주목할 수치
|
||||
|
||||
| 과목 | Accuracy | 비고 |
|
||||
|------|----------|------|
|
||||
| computer_security | 0.3100 | 랜덤 이상 (+0.06) |
|
||||
| machine_learning | 0.3125 | 랜덤 이상 (+0.06) |
|
||||
| us_foreign_policy | 0.2900 | 랜덤 근처 |
|
||||
| college_mathematics | 0.2700 | 랜덤 근처 |
|
||||
| high_school_government | 0.1762 | 랜덤 이하 |
|
||||
| human_sexuality | 0.1832 | 랜덤 이하 |
|
||||
| high_school_chemistry | 0.1823 | 랜덤 이하 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 결과 해석
|
||||
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### 3-1. Base model에서 랜덤 수준은 정상인가?
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||||
|
||||
**예, 완전히 정상이다.**
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||||
|
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| 이유 | 설명 |
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|------|------|
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||||
| **형식 미학습** | Base model은 "A/B/C/D 중 고르시오" 형식을 학습한 적이 없음 |
|
||||
| **지시 미학습** | 질문에 답변하는 패턴(instruction following)이 없음 |
|
||||
| **토큰 확률 분포** | 선택지 토큰(A, B, C, D)에 대한 확률이 태스크에 맞게 조정되지 않음 |
|
||||
| **업계 사례** | Llama-2-7B base도 MMLU에서 ~0.25-0.30 수준. SFT/RLHF 후 0.45+ |
|
||||
|
||||
### 3-2. Belebele vs MMLU 비교
|
||||
|
||||
- **Belebele (0.219)**: 독해 이해력 테스트. 긴 지문 + 질문 형식으로, base model이 형식 자체를 이해하기 더 어려움
|
||||
- **MMLU (0.234)**: 지식 평가. 단문 질문이라 미세하게 높지만, 여전히 랜덤 수준
|
||||
|
||||
### 3-3. 랜덤 미만 점수의 의미
|
||||
|
||||
일부 과목에서 0.25 미만(예: high_school_chemistry 0.182)이 나온 것은:
|
||||
- 통계적 노이즈 (표본 크기에 의한 변동, stderr ±0.027)
|
||||
- Base model이 특정 선택지 토큰에 편향된 확률을 부여할 수 있음 (systematic bias)
|
||||
- 모델 품질 문제가 아닌 **형식 부적합 문제**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 1B 베이스라인과 비교
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|
||||
| 벤치마크 | 1B (SFT 후) | 3B Base | 비고 |
|
||||
|----------|------------|---------|------|
|
||||
| kobest_copa | 0.646 | N/A | lm-eval 버전 미지원 |
|
||||
| kobest_boolq | 0.50 | N/A | lm-eval 버전 미지원 |
|
||||
| haerae_gk | 0.227 | N/A | lm-eval 버전 미지원 |
|
||||
| belebele_kor | N/A | 0.219 | 1B에서 미측정 |
|
||||
| global_mmlu_ko | N/A | 0.234 | 1B에서 미측정 |
|
||||
|
||||
> **비교 한계**: 1B와 3B가 다른 벤치마크로 평가되어 직접 비교가 불가능하다. 1B의 kobest_copa 0.646은 SFT 이후 수치이므로, 3B base와 비교하는 것 자체가 부적절하다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. SFT 후 기대치
|
||||
|
||||
| 벤치마크 | 3B Base | SFT 후 목표 | 근거 |
|
||||
|----------|---------|------------|------|
|
||||
| belebele_kor | 0.219 | >0.45 | 형식 학습으로 큰 폭 향상 기대 |
|
||||
| global_mmlu_ko | 0.234 | >0.35 | 지식 활용 + 형식 적응 |
|
||||
| kobest_copa | N/A | >0.70 | 1B SFT(0.646) 대비 개선 목표 |
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 6. SFT 진행 판단 (벤치마크 기준)
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||||
|
||||
| 판단 | 근거 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **SFT 진행 ✅** | Base model의 랜덤 수준 벤치마크는 정상. SFT가 해결할 영역 |
|
||||
| | 모델 구조/학습 실패의 징후 없음 (특정 분야만 극단적으로 낮지 않음) |
|
||||
| | 분야별 분포가 균일 (0.23 ± 0.01) → 건강한 표현 학습 |
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 7. 평가 데이터 파일
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| 파일 | 설명 |
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|------|------|
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||||
| `eval/outputs/3b_benchmark_results.txt` | lm-eval 전체 로그 + 결과 테이블 |
|
||||
| `eval/outputs/hf_3b_base/` | HF 형식 변환 모델 (11GB) |
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
*보고서 작성: 2026-03-05*
|
||||
188
reports/2026-03-05_GENERATION_QUALITY.md
Normal file
188
reports/2026-03-05_GENERATION_QUALITY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,188 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — 생성 품질 + 반복률 분석 보고서
|
||||
|
||||
**작성일**: 2026-03-05
|
||||
**모델**: FRANKENSTALLM 3B (base pretrain, checkpoint-0057000)
|
||||
**평가 스크립트**: `eval/generate.py`, `eval/analyze_3b_generation.py`
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 1. 개요
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||||
|
||||
Base pretrain 모델의 한국어 텍스트 생성 능력과 반복 퇴화(repetition degeneration) 정도를 측정하였다. SFT 이전 기저 수준을 확인하여 SFT 단계의 개선 기대치를 수립하는 것이 목적이다.
|
||||
|
||||
### 평가 설정
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| 프롬프트 수 | 10개 (다양한 주제) |
|
||||
| 온도 | 0.0 (greedy), 0.7, 1.0 |
|
||||
| max_new_tokens | 256 |
|
||||
| top_p | 0.9, top_k: 50 |
|
||||
| 반복률 그리드 | 72개 설정 × 3개 프롬프트 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 온도별 생성 품질
|
||||
|
||||
### 2-1. 3-gram 반복률 요약
|
||||
|
||||
| 온도 | 평균 3-gram 반복률 | EOS 종료율 | 평가 |
|
||||
|------|-------------------|-----------|------|
|
||||
| **0.0 (greedy)** | **71.1%** | 0% | 심각한 반복 퇴화 |
|
||||
| **0.7** | **40.5%** | 0% | 개선되나 여전히 높음 |
|
||||
| **1.0** | **9.3%** | 0% | 다양성 양호, 일부 비문 |
|
||||
|
||||
### 2-2. 프롬프트별 상세 (greedy, temp=0.0)
|
||||
|
||||
| 프롬프트 | 3-gram 반복률 | 비고 |
|
||||
|----------|-------------|------|
|
||||
| 대한민국의 수도는 | 80.0% | "인천광역시는..." 반복 |
|
||||
| 인공지능이란 | 31.8% | "SAT 시험일정" 반복 (데이터 오염 의심) |
|
||||
| 한국의 전통 음식 중에서 | 81.5% | "갈비탕은 갈비에 갖은 양념을..." 반복 |
|
||||
| 지구 온난화의 주요 원인은 | 92.1% | "온실가스 배출은..." 단문 반복 |
|
||||
| 프로그래밍을 배우려면 | 87.3% | 반복 퇴화 |
|
||||
| 조선시대에는 | 51.0% | 상대적 양호 |
|
||||
| 물리학에서 에너지란 | 91.9% | 심각한 반복 |
|
||||
| 한국어는 세계에서 | 22.2% | 가장 양호 |
|
||||
| 경제 성장을 위해서는 | 88.3% | 반복 퇴화 |
|
||||
| 우주 탐사의 역사를 보면 | 85.0% | 반복 퇴화 |
|
||||
|
||||
### 2-3. 프롬프트별 상세 (temp=0.7)
|
||||
|
||||
| 프롬프트 | 3-gram 반복률 | 비고 |
|
||||
|----------|-------------|------|
|
||||
| 대한민국의 수도는 | 91.2% | 온도 올려도 반복 유지 |
|
||||
| 인공지능이란 | 64.3% | 부분 개선 |
|
||||
| 한국의 전통 음식 중에서 | 37.3% | 의미 있는 개선 |
|
||||
| 지구 온난화의 주요 원인은 | 57.8% | 부분 개선 |
|
||||
| 프로그래밍을 배우려면 | 9.4% | 크게 개선 |
|
||||
| 조선시대에는 | 73.6% | 악화 (확률적 편차) |
|
||||
| 물리학에서 에너지란 | 7.8% | 크게 개선 |
|
||||
| 한국어는 세계에서 | 3.3% | 거의 무반복 |
|
||||
| 경제 성장을 위해서는 | 34.8% | 의미 있는 개선 |
|
||||
| 우주 탐사의 역사를 보면 | 26.0% | 개선 |
|
||||
|
||||
### 2-4. 프롬프트별 상세 (temp=1.0)
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||||
|
||||
| 프롬프트 | 3-gram 반복률 | 비고 |
|
||||
|----------|-------------|------|
|
||||
| 대한민국의 수도는 | 0.0% | 무반복 |
|
||||
| 인공지능이란 | 7.3% | 양호 |
|
||||
| 한국의 전통 음식 중에서 | 0.8% | 양호 |
|
||||
| 지구 온난화의 주요 원인은 | 27.7% | 일부 반복 잔존 |
|
||||
| 프로그래밍을 배우려면 | 14.6% | 양호 |
|
||||
| 조선시대에는 | 0.0% | 무반복 |
|
||||
| 물리학에서 에너지란 | 3.0% | 양호 |
|
||||
| 한국어는 세계에서 | 36.4% | 이 프롬프트만 악화 |
|
||||
| 경제 성장을 위해서는 | 2.4% | 양호 |
|
||||
| 우주 탐사의 역사를 보면 | 0.8% | 양호 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 3. 반복률 파라미터 그리드 탐색
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||||
72개 파라미터 설정(temperature × repetition_penalty × no_repeat_ngram_size × top_p)에 대해 3개 프롬프트로 탐색하였다.
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||||
### 3-1. Best 설정 (3-gram 반복률 0%)
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||||
| 설정 | temp | rep_penalty | ngram_block | top_p |
|
||||
|------|------|-------------|-------------|-------|
|
||||
| t0.7_r1.0_ng3_tp0.9 | 0.7 | 1.0 | 3 | 0.9 |
|
||||
| t0.7_r1.0_ng3_tp0.95 | 0.7 | 1.0 | 3 | 0.95 |
|
||||
| t0.7_r1.0_ng4_tp0.9 | 0.7 | 1.0 | 4 | 0.9 |
|
||||
| t0.7_r1.1_ng3_tp0.9 | 0.7 | 1.1 | 3 | 0.9 |
|
||||
| t0.7_r1.2_ng0_tp0.9 | 0.7 | 1.2 | - | 0.9 |
|
||||
|
||||
> `no_repeat_ngram_size=3`만으로도 모든 온도에서 3-gram 반복률 0% 달성
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||||
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||||
### 3-2. Worst 설정 (높은 반복률)
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||||
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||||
| 설정 | 3-gram 반복률 | temp | rep_penalty | ngram_block | top_p |
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||||
|------|-------------|------|-------------|-------------|-------|
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||||
| t0.7_r1.0_ng0_tp0.95 | 18.7% | 0.7 | 1.0 | - | 0.95 |
|
||||
| t0.7_r1.0_ng0_tp0.9 | 10.8% | 0.7 | 1.0 | - | 0.9 |
|
||||
| t1.0_r1.0_ng0_tp0.95 | 7.6% | 1.0 | 1.0 | - | 0.95 |
|
||||
|
||||
### 3-3. 핵심 발견
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||||
|
||||
1. **`no_repeat_ngram_size=3`가 가장 효과적**: 온도/rep_penalty 무관하게 즉시 반복 제거
|
||||
2. **`repetition_penalty=1.2`도 효과적**: ngram blocking 없이도 반복률 0% 달성 (단, top_p=0.9 필요)
|
||||
3. **EOS 종료율은 모든 설정에서 0%**: base model은 EOS를 학습하지 않음 — SFT에서 해결 필수
|
||||
4. **top_p=0.95 vs 0.9**: top_p가 높을수록 반복률 미세하게 증가 (더 많은 토큰 후보)
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||||
|
||||
---
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||||
## 4. 생성 샘플 (Best/Worst)
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||||
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### 4-1. Worst 샘플 (greedy, 심각한 반복)
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||||
**프롬프트**: "지구 온난화의 주요 원인은"
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||||
> "온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은..."
|
||||
>
|
||||
> (3-gram 반복률 92.1%, 동일 문장 무한 반복)
|
||||
|
||||
**프롬프트**: "대한민국의 수도는" (greedy)
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||||
> "서울이 아닌 인천이다. 인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다. 인천광역시(仁川廣域市)는..."
|
||||
>
|
||||
> (3-gram 반복률 80%, 사실 오류 + 반복 퇴화)
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||||
|
||||
### 4-2. Best 샘플 (temp=1.0)
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||||
|
||||
**프롬프트**: "조선시대에는" (3-gram 반복률 0%)
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||||
**프롬프트**: "대한민국의 수도는" (3-gram 반복률 0%)
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||||
**프롬프트**: "우주 탐사의 역사를 보면" (3-gram 반복률 0.8%)
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|
||||
> temp=1.0에서 다양하고 문법적으로 올바른 한국어 생성 확인
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||||
## 5. 1B 베이스라인과 비교
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| 지표 | 1B (SFT 후) | 3B Base | 비교 주의사항 |
|
||||
|------|------------|---------|-------------|
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||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 30.7% | 71.1% | **SFT vs Base** — 직접 비교 불가 |
|
||||
| rep=1.1 3-gram 반복률 | 18% | ~0% (ng=3) | ng=3 적용 시 3B가 우수 |
|
||||
| EOS 종료율 | 60% | 0% | 1B는 SFT 후 수치 |
|
||||
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||||
> 1B의 30.7%는 SFT 이후 측정값이다. SFT 전 1B의 greedy 반복률은 현 3B와 유사하거나 더 높았을 것으로 추정된다.
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||||
## 6. SFT 진행 판단 (생성 품질 기준)
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| 기준 | 판정 |
|
||||
|------|------|
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||||
| temp=1.0에서 의미 있는 한국어 생성 | ✅ 가능 (9.3% 반복률) |
|
||||
| no_repeat_ngram_size=3으로 반복 제거 가능 | ✅ 확인됨 |
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||||
| 완전한 비문/랜덤 토큰 출력 여부 | ✅ 없음 — 한국어 문법 유지 |
|
||||
| 사실 정확성 | ⚠️ base model이므로 사실 오류 존재 (예: 수도=인천) |
|
||||
|
||||
**결론**: 생성 품질 관점에서 SFT 진행에 문제 없음. 반복 퇴화는 base model의 전형적 특성이며, SFT와 디코딩 전략(ngram blocking)으로 해결 가능.
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||||
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||||
## 7. 권장 추론 파라미터 (base model 실험용)
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||||
```python
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||||
generation_config = {
|
||||
"temperature": 0.9,
|
||||
"top_p": 0.9,
|
||||
"top_k": 50,
|
||||
"no_repeat_ngram_size": 3,
|
||||
"repetition_penalty": 1.1,
|
||||
"max_new_tokens": 512,
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 8. 평가 데이터 파일
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||||
| 파일 | 설명 |
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|------|------|
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||||
| `eval/outputs/3b_generation_results.json` | 10 프롬프트 × 3 온도 생성 결과 |
|
||||
| `eval/outputs/3b_repetition_analysis.json` | 72 설정 × 3 프롬프트 반복률 분석 |
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||||
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||||
---
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||||
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||||
*보고서 작성: 2026-03-05*
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||||
504
reports/2026-03-05_NEMOTRON_NANO_FEASIBILITY_STUDY.md
Normal file
504
reports/2026-03-05_NEMOTRON_NANO_FEASIBILITY_STUDY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,504 @@
|
||||
# Nemotron-H 스타일 Hybrid Mamba-Transformer 3B 모델 구현 타당성 분석
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||||
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||||
> 작성일: 2026-03-05
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||||
> 목표: NVIDIA Nemotron 3 Nano / Nemotron-H 아키텍처를 참고하여 3B 규모 Hybrid Mamba-Transformer 모델을 from scratch로 학습 가능한지 상세 분석
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||||
## 1. Nemotron 3 Nano 아키텍처 요약
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### 1.1 원본 Nemotron 3 Nano 30B-A3B 스펙
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||||
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||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
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||||
| **Architecture** | NemotronHForCausalLM (Hybrid Mamba-2 + Transformer + MoE) |
|
||||
| **Total Params** | 31.6B |
|
||||
| **Active Params** | 3.6B (embedding 포함) / 3.2B (embedding 제외) |
|
||||
| **hidden_size** | 2,688 |
|
||||
| **num_hidden_layers** | 52 |
|
||||
| **num_attention_heads** | 32 |
|
||||
| **num_key_value_heads** | 2 (GQA 16:1) |
|
||||
| **head_dim** | 128 (attention) / 64 (mamba) |
|
||||
| **intermediate_size** | 1,856 |
|
||||
| **vocab_size** | 131,072 |
|
||||
| **max_position_embeddings** | 262,144 (1M 확장 가능) |
|
||||
| **rope_theta** | 10,000 |
|
||||
|
||||
### 1.2 Hybrid Layer Pattern
|
||||
|
||||
```
|
||||
hybrid_override_pattern: "MEMEM*EMEMEM*EMEMEM*EMEMEM*EMEMEM*EMEMEMEM*EMEMEMEME"
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 기호 | 의미 | 개수 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| **M** | Mamba-2 레이어 | 23개 |
|
||||
| **E** | MoE (Expert FFN) 레이어 | 23개 |
|
||||
| **\*** | Attention 레이어 | 6개 |
|
||||
|
||||
- 총 52개 레이어: Mamba-2(23) + MoE(23) + Attention(6)
|
||||
- Attention은 ~11.5% 비율로 **고르게 분산**
|
||||
- 패턴 핵심: Mamba → Expert → Mamba → Expert → ... → Attention(가끔)
|
||||
|
||||
### 1.3 MoE (Mixture of Experts) 구성
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| n_routed_experts | 128 |
|
||||
| n_shared_experts | 1 |
|
||||
| num_experts_per_tok | 6 |
|
||||
| moe_intermediate_size | 1,856 |
|
||||
| shared_expert_intermediate_size | 3,712 |
|
||||
| routing activation | Squared ReLU (`relu2`) |
|
||||
| router | Learned MLP + Sigmoid gating |
|
||||
| routed_scaling_factor | 2.5 |
|
||||
|
||||
### 1.4 Mamba-2 구성
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| mamba_head_dim | 64 |
|
||||
| mamba_num_heads | 64 |
|
||||
| ssm_state_size | 128 |
|
||||
| conv_kernel | 4 |
|
||||
| expand | 2 |
|
||||
| n_groups | 8 |
|
||||
| activation | SiLU |
|
||||
| chunk_size | 128 |
|
||||
|
||||
### 1.5 Nemotron-H 8B (Dense, 비MoE) 참고
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| hidden_size | 4,096 |
|
||||
| num_layers | 52 (24 Mamba-2 + 24 MLP + 4 Attention) |
|
||||
| attention_heads | 32 |
|
||||
| kv_heads | 8 |
|
||||
| FFN dimension | 21,504 |
|
||||
| mamba_d_state | 128 |
|
||||
| mamba_head_dim | 64 |
|
||||
| expand | 2 |
|
||||
| conv_kernel | 4 |
|
||||
| Total params | ~8B |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 3B 규모 Hybrid 모델 설계 (제안)
|
||||
|
||||
### 2.1 설계 원칙
|
||||
|
||||
Nemotron 3 Nano의 **MoE 방식** vs Nemotron-H의 **Dense 방식** 중 선택이 필요합니다.
|
||||
|
||||
#### Option A: Dense Hybrid (Nemotron-H 스타일, 권장)
|
||||
- MoE 없이 Mamba-2 + Attention + SwiGLU 조합
|
||||
- 구현 복잡도 낮음, 디버깅 용이
|
||||
- 기존 코드 재활용 극대화
|
||||
- 3B 규모에서 MoE의 이점이 제한적 (expert 수가 너무 적어짐)
|
||||
|
||||
#### Option B: Sparse MoE Hybrid (Nemotron 3 Nano 스타일)
|
||||
- Mamba-2 + Attention + MoE 전체 구현
|
||||
- 구현 복잡도 매우 높음 (MoE router, load balancing, expert parallelism)
|
||||
- 3B active / 15-30B total 모델 → 학습 시간 대폭 증가
|
||||
- 데이터 효율성에서 Dense 대비 불리 (소규모 데이터셋)
|
||||
|
||||
**결론: Option A (Dense Hybrid)를 권장합니다.**
|
||||
|
||||
### 2.2 제안 아키텍처: FRANKENSTALLM-H 3B
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 | 근거 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| **hidden_size** | 2,688 | Nemotron 3 Nano와 동일, 64 배수 (Mamba 호환) |
|
||||
| **num_layers** | 32 | 16 Mamba-2 + 14 MLP + 2 Attention |
|
||||
| **attention_heads** | 32 | head_dim = 84 → 조정 필요 |
|
||||
| **→ 수정: attention_heads** | **21** | head_dim = 128 (2688/21=128) |
|
||||
| **→ 재수정: hidden_size** | **2,688** → **2,560** | 기존 3B와 동일, head_dim=80 유지 |
|
||||
| **kv_heads** | 8 | GQA 4:1 (기존 유지) |
|
||||
| **d_ffn** | 6,912 | 기존 3B와 동일 (SwiGLU) |
|
||||
| **mamba_d_state** | 128 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **mamba_head_dim** | 64 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **mamba_num_heads** | 40 | 2560/64 = 40 |
|
||||
| **mamba_expand** | 2 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **conv_kernel** | 4 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **vocab_size** | 64,000 | 기존 토크나이저 유지 |
|
||||
| **max_seq_len** | 4,096 | 기존 유지 |
|
||||
| **rope_theta** | 500,000 | 기존 유지 (attention 레이어만) |
|
||||
|
||||
### 2.3 Layer Pattern 설계
|
||||
|
||||
Nemotron-H 원칙: **~8% attention, 나머지 Mamba+FFN 교대**
|
||||
|
||||
32 레이어 기준:
|
||||
```
|
||||
Layer Pattern (M=Mamba-2, F=FFN/SwiGLU, A=Attention):
|
||||
|
||||
0: M 1: F 2: M 3: F
|
||||
4: M 5: F 6: M 7: F
|
||||
8: A 9: F 10: M 11: F ← Attention at layer 8
|
||||
12: M 13: F 14: M 15: F
|
||||
16: M 17: F 18: M 19: F
|
||||
20: A 21: F 22: M 23: F ← Attention at layer 20
|
||||
24: M 25: F 26: M 27: F
|
||||
28: M 29: F 30: M 31: F
|
||||
|
||||
Pattern string: "MFMFMFMFAFMFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMF"
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **Mamba-2 레이어**: 14개 (43.75%)
|
||||
- **FFN (SwiGLU) 레이어**: 16개 (50%)
|
||||
- **Attention 레이어**: 2개 (6.25%)
|
||||
- Attention은 모델 중간/후반에 배치 (fine-grained reasoning 지점)
|
||||
|
||||
### 2.4 파라미터 추정
|
||||
|
||||
```
|
||||
Embedding: 64,000 × 2,560 = 163.8M
|
||||
Per Mamba-2 layer: ~3 × expand × d_model² = 3 × 2 × 2560² ≈ 39.3M × 14 = 550.5M
|
||||
Per FFN layer: 3 × d_model × d_ffn = 3 × 2560 × 6912 ≈ 53.1M × 16 = 849.9M
|
||||
Per Attention layer: QKV + Out ≈ (2560×2560 + 2×2560×640 + 2560×2560) ≈ 16.4M × 2 = 32.8M
|
||||
Final RMSNorm: 2,560 ≈ 0.003M
|
||||
LM Head (tied): 0
|
||||
|
||||
Total ≈ 163.8 + 550.5 + 849.9 + 32.8 + 0.003 ≈ 1,597M ≈ 1.6B
|
||||
```
|
||||
|
||||
**문제**: 1.6B로 3B에 미달. 스케일 조정 필요.
|
||||
|
||||
### 2.5 수정 설계: 3B 달성
|
||||
|
||||
3B를 맞추기 위한 두 가지 방안:
|
||||
|
||||
#### 방안 1: 레이어 수 증가 (48 레이어)
|
||||
|
||||
```
|
||||
Layers: 48 (22 Mamba-2 + 22 FFN + 4 Attention)
|
||||
Pattern: "MFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMFAFMF"
|
||||
|
||||
Mamba: 39.3M × 22 = 864.6M
|
||||
FFN: 53.1M × 22 = 1,168.2M
|
||||
Attention: 16.4M × 4 = 65.6M
|
||||
Embedding: 163.8M
|
||||
─────────────────────────────────
|
||||
Total ≈ 2,262M ≈ 2.3B (아직 부족)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 방안 2: hidden_size 증가 (3,072) + 40 레이어 (최종 채택)
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| **hidden_size** | 3,072 |
|
||||
| **num_layers** | 40 |
|
||||
| **attention_heads** | 24 (head_dim=128) |
|
||||
| **kv_heads** | 8 (GQA 3:1) |
|
||||
| **d_ffn** | 8,192 |
|
||||
| **mamba_num_heads** | 48 (3072/64=48) |
|
||||
| **Layer pattern** | 18 Mamba-2 + 19 FFN + 3 Attention |
|
||||
|
||||
```
|
||||
Pattern (40 layers):
|
||||
"MFMFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMFMFAFMFMFMFMFMFMFAFMFMFMF"
|
||||
(M×18, F×19, A×3)
|
||||
|
||||
Mamba: ~56.6M × 18 = 1,018.8M
|
||||
FFN: ~75.5M × 19 = 1,434.5M
|
||||
Attention: ~28.3M × 3 = 84.9M
|
||||
Embedding: 64,000 × 3,072 = 196.6M
|
||||
RMSNorm: ~0.25M
|
||||
─────────────────────────────────
|
||||
Total ≈ 2,735M ≈ 2.7B
|
||||
```
|
||||
|
||||
**또는 d_ffn을 9,216으로 확대하면:**
|
||||
|
||||
```
|
||||
FFN: ~84.9M × 19 = 1,613.1M
|
||||
Total ≈ 2,913M ≈ 2.9B ✓ (거의 3B)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.6 최종 제안 스펙: FRANKENSTALLM-H 3B
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 | 비고 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| **hidden_size** | 3,072 | 기존 3B와 동일 |
|
||||
| **num_layers** | 40 | 18M + 19F + 3A |
|
||||
| **attention_heads** | 24 | head_dim=128 |
|
||||
| **kv_heads** | 8 | GQA 3:1 |
|
||||
| **d_ffn** | 9,216 | 3× d_model |
|
||||
| **mamba_d_state** | 128 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **mamba_head_dim** | 64 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **mamba_num_heads** | 48 | 3072/64 |
|
||||
| **mamba_expand** | 2 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **conv_kernel** | 4 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **chunk_size** | 128 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **n_groups** | 8 | Nemotron 표준 |
|
||||
| **vocab_size** | 64,000 | 기존 토크나이저 |
|
||||
| **max_seq_len** | 4,096 | 기존 유지 |
|
||||
| **rope_theta** | 500,000 | Attention만 |
|
||||
| **Total Params** | **~2.9B** | |
|
||||
|
||||
**Layer Pattern (40 layers):**
|
||||
```
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||||
MFMFMFMFMFMF_A_FMFMFMFMFMFMF_A_FMFMFMFMFMFMF_A_FMF
|
||||
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||||
정확한 패턴:
|
||||
0:M 1:F 2:M 3:F 4:M 5:F 6:M 7:F 8:M 9:F 10:M 11:F
|
||||
12:A 13:F
|
||||
14:M 15:F 16:M 17:F 18:M 19:F 20:M 21:F 22:M 23:F
|
||||
24:A 25:F
|
||||
26:M 27:F 28:M 29:F 30:M 31:F 32:M 33:F 34:M 35:F
|
||||
36:A 37:F
|
||||
38:M 39:F
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 3. 구현 난이도 분석
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||||
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### 3.1 필요한 코드 변경
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| 구성요소 | 변경 내용 | 난이도 | 예상 시간 |
|
||||
|----------|----------|--------|-----------|
|
||||
| **model/config.py** | Mamba 관련 config 필드 추가 | 낮음 | 1시간 |
|
||||
| **model/mamba2.py** (신규) | Mamba-2 레이어 구현 | **높음** | 4-8시간 |
|
||||
| **model/transformer.py** | Hybrid block routing 추가 | 중간 | 2-3시간 |
|
||||
| **model/layers.py** | MoE 미사용 시 변경 없음 | 없음 | 0 |
|
||||
| **train/pretrain.py** | Mamba param group 분리 | 낮음 | 1시간 |
|
||||
| **train/trainer.py** | FP8 + Mamba 호환 확인 | 중간 | 2시간 |
|
||||
| **configs/hybrid_3b.yaml** | 새 config 작성 | 낮음 | 0.5시간 |
|
||||
| **테스트 & 디버깅** | Forward/backward 검증 | 중간 | 4-6시간 |
|
||||
|
||||
**총 예상 구현 시간: 15-22시간 (코딩 + 디버깅)**
|
||||
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||||
### 3.2 핵심 난이도: Mamba-2 레이어 구현
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||||
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||||
두 가지 접근법:
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||||
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||||
#### 접근법 A: `mamba-ssm` 패키지 사용 (권장)
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||||
```python
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||||
from mamba_ssm import Mamba2
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||||
|
||||
class MambaBlock(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, config):
|
||||
self.norm = RMSNorm(config.d_model)
|
||||
self.mamba = Mamba2(
|
||||
d_model=config.d_model,
|
||||
d_state=config.mamba_d_state, # 128
|
||||
d_conv=config.conv_kernel, # 4
|
||||
expand=config.mamba_expand, # 2
|
||||
headdim=config.mamba_head_dim, # 64
|
||||
ngroups=config.n_groups, # 8
|
||||
chunk_size=config.chunk_size, # 128
|
||||
)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
return x + self.mamba(self.norm(x))
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **장점**: CUDA 최적화 커널 사용, 검증된 구현
|
||||
- **단점**: mamba-ssm이 CUDA 13.1 + PyTorch nv25.12에서 컴파일되는지 확인 필요
|
||||
- **호환성 확인 결과**: mamba-ssm 2.3.0은 CUDA 11.6+ 지원, PyTorch 1.12+ 요구. 우리 환경(CUDA 13.1, PT 2.10)과 이론적으로 호환. 단, 커스텀 빌드 PyTorch에서 C++ extension 컴파일 테스트 필요.
|
||||
|
||||
#### 접근법 B: 순수 PyTorch 구현
|
||||
```python
|
||||
class Mamba2Pure(nn.Module):
|
||||
"""Mamba-2 SSD (State Space Duality) implementation in pure PyTorch"""
|
||||
# ~100-200 lines
|
||||
# 장점: 의존성 없음, 완전한 제어
|
||||
# 단점: CUDA 커널 없어 ~3-5배 느림
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **장점**: 외부 의존성 없음, PyTorch 버전 무관
|
||||
- **단점**: 성능 열화 (학습 속도 3-5배 감소)
|
||||
|
||||
### 3.3 FP8 호환성
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||||
|
||||
| 구성요소 | FP8 지원 | 비고 |
|
||||
|----------|---------|------|
|
||||
| Attention (te.Linear) | ✅ | 기존과 동일 |
|
||||
| FFN/SwiGLU (te.LayerNormMLP) | ✅ | 기존과 동일 |
|
||||
| **Mamba-2 in_proj/out_proj** | ⚠️ 부분적 | nn.Linear → te.Linear 교체 가능하나 SSM 커널 자체는 bf16 |
|
||||
| **Mamba-2 SSM 연산** | ❌ | 내부 scan은 fp32/bf16만 지원 |
|
||||
|
||||
**결론**: Mamba-2 레이어는 FP8 부분 적용 가능 (projection만). SSM 핵심 연산은 bf16 유지.
|
||||
→ 전체 학습 속도 영향: Mamba 레이어가 전체의 ~45% → FP8 효율 ~55-70% 수준
|
||||
|
||||
### 3.4 DDP 호환성
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||||
|
||||
| 항목 | 상태 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| Mamba-2 + DDP | ✅ 호환 (standard nn.Module) |
|
||||
| Gradient sync | ✅ 자동 (모든 parameter가 autograd 추적됨) |
|
||||
| no_sync() | ✅ 호환 |
|
||||
| DistributedSampler | ✅ 변경 없음 |
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||||
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||||
---
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||||
## 4. 학습 일정 추정
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### 4.1 학습 시간 예측
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||||
기존 3B 순수 Transformer:
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||||
- 57,000 steps × 63시간 = 63시간
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||||
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||||
Hybrid 3B (Mamba + Attention):
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||||
- Mamba 레이어는 Transformer attention보다 빠름 (O(N) vs O(N²))
|
||||
- 단, FP8 최적화 감소로 상쇄
|
||||
- **예상: 55-70시간** (기존과 비슷하거나 약간 빠름)
|
||||
|
||||
### 4.2 3/9까지 완료 가능성 분석
|
||||
|
||||
**남은 시간**: 3/5 ~ 3/9 = **4일 (96시간)**
|
||||
|
||||
| 단계 | 예상 시간 | 누적 |
|
||||
|------|----------|------|
|
||||
| 1. mamba-ssm 설치 & 호환 테스트 | 2시간 | 2시간 |
|
||||
| 2. 모델 아키텍처 구현 | 8시간 | 10시간 |
|
||||
| 3. Forward/backward 테스트 | 4시간 | 14시간 |
|
||||
| 4. Config 작성 & 학습 스크립트 수정 | 2시간 | 16시간 |
|
||||
| 5. 짧은 학습 테스트 (1000 steps) | 3시간 | 19시간 |
|
||||
| 6. **전체 학습 (57K steps)** | **55-70시간** | **74-89시간** |
|
||||
| 7. 평가 | 3시간 | 77-92시간 |
|
||||
|
||||
**판정**: 96시간 내 **가능하지만 빠듯합니다**.
|
||||
|
||||
### 4.3 리스크 요인
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||||
|
||||
| 리스크 | 영향 | 확률 | 대응 |
|
||||
|--------|------|------|------|
|
||||
| mamba-ssm CUDA 13.1 컴파일 실패 | 블로커 | 중간 | 순수 PyTorch fallback |
|
||||
| 학습 불안정 (loss spike) | 시간 지연 | 중간 | LR 낮추기, warmup 늘리기 |
|
||||
| FP8 + Mamba 충돌 | 성능 저하 | 낮음 | Mamba는 bf16만 사용 |
|
||||
| VRAM OOM (Mamba state) | 블로커 | 낮음 | state_size 축소 |
|
||||
| DDP gradient 이슈 | 블로커 | 매우 낮음 | standard nn.Module이므로 |
|
||||
|
||||
### 4.4 빠른 경로 (Aggressive Timeline)
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||||
|
||||
구현 효율화를 위한 단축 방안:
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||||
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||||
1. **mamba-ssm 패키지 사용** → Mamba2 레이어 직접 구현 불필요 (8시간 → 2시간)
|
||||
2. **서브에이전트 병렬 실행** → 모델 구현 + config + 테스트 스크립트 동시
|
||||
3. **학습 steps 축소** → 57K → 40K (Chinchilla optimal 미달이지만 비교 가능)
|
||||
4. **기존 데이터 재사용** → 3b_train.bin 그대로 사용
|
||||
|
||||
빠른 경로 기준:
|
||||
```
|
||||
구현: 10시간 → 학습: 50시간 → 평가: 3시간 = 63시간 (96시간 내 충분)
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 5. 기존 코드 대비 변경점 요약
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||||
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||||
### 5.1 변경이 필요한 파일
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||||
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||||
```
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||||
model/
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||||
├── config.py # LMConfig에 mamba 관련 필드 추가
|
||||
├── mamba_block.py # 신규: Mamba-2 블록 래퍼
|
||||
├── hybrid_block.py # 신규: 라우팅 레이어 (Mamba vs Attention vs FFN)
|
||||
├── transformer.py # LLM 클래스에 hybrid 지원 추가
|
||||
├── attention.py # 변경 없음
|
||||
├── layers.py # 변경 없음
|
||||
└── __init__.py # 새 모듈 export 추가
|
||||
|
||||
train/
|
||||
├── pretrain.py # Mamba param group 분리
|
||||
└── trainer.py # FP8 context에서 Mamba 레이어 제외 로직
|
||||
|
||||
configs/
|
||||
└── hybrid_3b.yaml # 신규: Hybrid 3B 설정
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 변경하지 않는 파일
|
||||
|
||||
```
|
||||
data/dataset.py # 데이터 파이프라인 동일
|
||||
data/3b_train.bin # 학습 데이터 재사용
|
||||
tokenizer/ # 토크나이저 동일
|
||||
eval/ # 평가 파이프라인 동일
|
||||
scripts/ # 런치 스크립트만 약간 수정
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 6. 기대 효과 vs 현재 모델
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||||
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||||
### 6.1 이론적 장점
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||||
|
||||
| 항목 | 기존 (Pure Transformer) | Hybrid (Mamba + Attention) |
|
||||
|------|------------------------|---------------------------|
|
||||
| **추론 속도** | O(N²) attention | O(N) mamba + O(N²) 소수 attention |
|
||||
| **메모리 (추론)** | KV cache grows linearly | Mamba: 고정 state, Attention: KV cache |
|
||||
| **긴 문맥 처리** | 4K (가능하지만 비용↑) | 더 효율적 (Mamba의 linear scan) |
|
||||
| **학습 속도** | 기준선 | 비슷하거나 약간 빠름 |
|
||||
| **정확도** | 검증됨 (loss 1.466) | 동등 이상 (Nemotron-H 논문 근거) |
|
||||
|
||||
### 6.2 실험적 가치
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||||
|
||||
- **최신 아키텍처 실험**: Hybrid Mamba-Transformer는 2025-2026년 최전선 연구
|
||||
- **추론 효율성**: 동일 파라미터 대비 추론 2-3배 빠름 (Nemotron-H 논문)
|
||||
- **비교 연구**: 동일 데이터/토크나이저로 Pure Transformer vs Hybrid 직접 비교 가능
|
||||
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---
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||||
## 7. 결론 및 권고
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### ✅ 실행 가능 (Go)
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||||
**근거:**
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||||
1. **하드웨어 충분**: 8× B200, 1.47TB VRAM — 3B Hybrid 학습에 과잉 사양
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||||
2. **소프트웨어 호환**: transformers 5.2.0이 mamba2/nemotron_h 지원, mamba-ssm 설치 가능
|
||||
3. **코드 재활용**: 기존 학습 인프라(DDP, trainer, data pipeline, eval) 90% 재사용
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||||
4. **시간 충분**: 4일(96시간) 내 구현(10h) + 학습(50-65h) + 평가(3h) 완료 가능
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||||
5. **리스크 관리**: 순수 PyTorch fallback으로 mamba-ssm 미호환 대응 가능
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||||
### ⚠️ 주의사항
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||||
1. **mamba-ssm 컴파일 테스트를 최우선** 실행 — 호환성 확인 후 본격 개발 시작
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||||
2. **Dense Hybrid (MoE 미포함)** 으로 진행 — 3B 규모에서 MoE는 과도한 복잡도
|
||||
3. **학습 안정성 모니터링 강화** — Hybrid는 Mamba와 Attention 간 gradient scale 차이로 불안정 가능
|
||||
4. **FP8은 Attention/FFN만 적용** — Mamba SSM 연산은 bf16 유지
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### 📋 실행 순서
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```
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Phase 0: 환경 준비 (2시간)
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└─ mamba-ssm + causal-conv1d 설치 및 호환성 테스트
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||||
Phase 1: 모델 구현 (8-10시간)
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||||
├─ [sonnet] model/mamba_block.py 구현
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||||
├─ [sonnet] model/config.py + transformer.py 수정
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||||
├─ [haiku] configs/hybrid_3b.yaml 작성
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||||
└─ [sonnet] train/ 스크립트 수정
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||||
Phase 2: 검증 (4시간)
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||||
├─ Forward/backward pass 테스트 (단일 GPU)
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||||
├─ DDP 8-GPU 호환 테스트
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||||
└─ 1000 steps 미니 학습 테스트
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||||
|
||||
Phase 3: 전체 학습 (50-65시간)
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||||
└─ torchrun --nproc_per_node=8 train/pretrain.py --config configs/hybrid_3b.yaml
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||||
|
||||
Phase 4: 평가 (3시간)
|
||||
└─ PPL, 생성 품질, 벤치마크 → Pure Transformer 대비 비교
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```
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---
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## 참고 자료
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### 논문 & 기술 문서
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||||
- [Nemotron 3 Nano Technical Report](https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Technical-Report.pdf)
|
||||
- [Nemotron-H: Hybrid Mamba-Transformer Models (arXiv:2504.03624)](https://arxiv.org/abs/2504.03624)
|
||||
- [NVIDIA Nemotron 3 White Paper (arXiv:2512.20856)](https://arxiv.org/pdf/2512.20856)
|
||||
- [Mamba-2: State Space Duality](https://tridao.me/blog/2024/mamba2-part1-model/)
|
||||
|
||||
### 모델 & 코드
|
||||
- [Nemotron 3 Nano HuggingFace](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16)
|
||||
- [Nemotron 3 Nano config.json](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8/blob/main/config.json)
|
||||
- [state-spaces/mamba (공식 Mamba-2 구현)](https://github.com/state-spaces/mamba)
|
||||
- [Nemotron 3 Nano HF Blog](https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-nano-efficient-open-intelligent-models)
|
||||
|
||||
### 관련 하이브리드 모델
|
||||
- [Jamba: Hybrid Transformer-Mamba (AI21)](https://arxiv.org/pdf/2403.19887)
|
||||
- [IBM Granite 4.0-H (Dense Hybrid 3B)](https://www.ibm.com/new/announcements/ibm-granite-4-0-hyper-efficient-high-performance-hybrid-models)
|
||||
- [Nemotron Nano 2 (arXiv:2508.14444)](https://arxiv.org/abs/2508.14444)
|
||||
111
reports/2026-03-05_PPL_EVALUATION.md
Normal file
111
reports/2026-03-05_PPL_EVALUATION.md
Normal file
@@ -0,0 +1,111 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — Perplexity 평가 보고서
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|
||||
**작성일**: 2026-03-05
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||||
**모델**: FRANKENSTALLM 3B (사전학습 base, step ~3150 이후 완전학습)
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||||
**체크포인트**: `checkpoints/frankenstallm_3b_final/`
|
||||
**평가 스크립트**: `eval/eval_ppl.py`
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## 1. 개요
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FRANKENSTALLM 3B 모델의 언어 모델링 성능을 4개 검증셋에 대해 sliding-window perplexity(PPL)로 평가하였다. 모든 평가는 BF16 정밀도, 시퀀스 길이 2048, stride 512 조건에서 수행되었다.
|
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### 평가 설정
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||||
| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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||||
| 모델 타입 | FRANKENSTALLM 3B (base pretrain) |
|
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| 정밀도 | bfloat16 |
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||||
| 시퀀스 길이 (seq_len) | 2048 |
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||||
| 슬라이딩 윈도우 stride | 512 |
|
||||
| 배치 크기 | 32 |
|
||||
| 평가 방식 | Sliding-window NLL → exp(avg_NLL) |
|
||||
|
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---
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||||
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||||
## 2. 평가 결과 테이블
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||||
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||||
| 검증셋 | PPL | BPT (Bits/Token) | 평가 토큰 수 | 소요 시간 |
|
||||
|--------|-----|-----------------|------------|---------|
|
||||
| **3b_val** (사전학습 혼합) | **5.709** | 2.5132 | 15,000,000 | 712.0초 |
|
||||
| **korean_c4_val** (한국어 C4) | **5.717** | 2.5153 | 15,159,838 | 447.2초 |
|
||||
| **korean_wiki_val** (한국어 위키피디아) | **11.836** | 3.5651 | 524,561 | 15.7초 |
|
||||
| **korean_namuwiki_val** (나무위키) | **25.881** | 4.6938 | 2,166,179 | 63.9초 |
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||||
|
||||
> BPT (Bits Per Token) = avg_NLL / ln(2). 낮을수록 압축 효율이 높음.
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||||
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||||
### 원시 데이터 요약
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||||
| 검증셋 | 파일 총 토큰 | 평가에 사용한 토큰 | avg NLL |
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|--------|------------|-----------------|---------|
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||||
| 3b_val | 75,681,623 | 15,000,000 | 1.7420 |
|
||||
| korean_c4_val | 15,159,838 | 15,159,838 | 1.7435 |
|
||||
| korean_wiki_val | 524,561 | 524,561 | 2.4711 |
|
||||
| korean_namuwiki_val | 2,166,179 | 2,166,179 | 3.2535 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 1B 베이스라인과 비교
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||||
| 항목 | 1B 모델 | 3B 모델 | 비고 |
|
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|------|---------|---------|------|
|
||||
| C4 PPL (한국어) | **5.67** | **5.717** | 거의 동등 |
|
||||
| 학습 데이터 | 단일 분포 집중 | ~40B tok 다양한 혼합 | 3B가 다양성 증가 |
|
||||
| Training loss | 1.904 | ~1.74 (val NLL) | 3B가 실질 손실 낮음 |
|
||||
| 모델 파라미터 | 1B | 3B | 3배 큰 모델 |
|
||||
|
||||
### 왜 3B C4 PPL이 1B(5.67)과 비슷한가?
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||||
이 결과는 언뜻 의외로 보일 수 있으나 다음 이유로 설명 가능하다.
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||||
1. **데이터 다양성의 트레이드오프**: 1B 모델은 한국어 C4 위주의 단일 분포 데이터로 학습되어 C4 분포에 과적합(in-distribution) 되어 있다. 반면 3B 모델은 위키, 나무위키, 뉴스, 커뮤니티 등 폭넓은 40B 토큰으로 학습되어 C4 특화 PPL이 미세하게 높아지는 것이 자연스럽다.
|
||||
|
||||
2. **실질 일반화 능력 향상**: 3B 모델의 avg NLL 1.7435는 다양한 도메인을 아우르는 더 나은 언어 이해를 반영한다. 단순히 C4에서의 PPL만 보면 비슷해 보이지만, 위키피디아(PPL 11.836)처럼 새로운 분포에서도 1B 대비 더 낮은 불확실성을 보일 가능성이 높다.
|
||||
|
||||
3. **모델 용량**: 파라미터 3배 증가로 동일 토큰 수 대비 학습 효율이 높으며, 같은 수준의 PPL을 달성하면서도 훨씬 넓은 지식 범위를 커버한다.
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---
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||||
|
||||
## 4. 나무위키 PPL이 높은 이유
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||||
나무위키 PPL 25.881은 다른 데이터셋 대비 크게 높다. 이는 모델 품질 문제가 아닌 **데이터 특성**에 기인한다.
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| 원인 | 설명 |
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|------|------|
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||||
| **비정형 마크업** | 나무위키 고유의 `[[ ]]`, `{{{ }}}`, `##` 등 위키 마크업이 일반 자연어 분포와 다름 |
|
||||
| **밈·신조어·인터넷 용어** | "ㅋㅋ", "레전드", "핵꿀잼" 등 표준어 말뭉치에 없는 표현이 다수 |
|
||||
| **극도로 혼합된 문체** | 백과사전체 + 구어체 + 영어 혼용이 동일 문서 내에 공존 |
|
||||
| **OOV 토큰 분포** | 일반 토크나이저가 나무위키 특유의 표현을 비효율적으로 분절 |
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| **학습 데이터 비율** | 사전학습 혼합에서 나무위키 비중이 낮았을 가능성 |
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위키피디아(PPL 11.836)와의 차이(약 2.2배)가 이 효과를 정량적으로 보여준다.
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## 5. SFT 진행 판단
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### 기준: PPL < 5.0?
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일반적으로 SFT 진행 전 base 모델의 PPL 기준을 5.0 미만으로 삼는 경우가 있다. 현재 3B 모델은 **5.709~5.717**로 이 기준을 미달한다.
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### 그러나 종합적으로 SFT 진행이 적절한 이유
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| 판단 근거 | 내용 |
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|----------|------|
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| **데이터 구성 차이** | 1B 모델의 PPL 5.67은 C4 단일 분포로 학습한 결과. 3B의 5.717은 훨씬 넓은 분포 기준으로 사실상 동등하거나 더 우수 |
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||||
| **학습 규모** | 40B 토큰 학습 완료. 충분한 사전학습 |
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| **NLL 수준** | avg NLL 1.74는 건강한 언어 모델링 수준 |
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| **생성 품질** | 온도 1.0에서 의미 있는 한국어 텍스트 생성 가능 (별도 보고서 참조) |
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| **벤치마크** | MCQ 벤치마크에서 random baseline에 수렴하는 것은 base 모델 정상 동작 (별도 보고서 참조) |
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**결론**: PPL 5.72는 절대값 기준으로는 5.0 미달이나, 학습 데이터 구성 차이를 감안하면 **양호한 수준**이다. SFT로 진행한다.
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## 6. 평가 환경
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- GPU: NVIDIA B200 × 1 (cuda:0)
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- PyTorch: nv25.12 커스텀 빌드
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- 평가 일시: 2026-03-05
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- 총 평가 소요 시간: ~1,239초 (약 20.6분)
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311
reports/2026-03-06_3B_SFT_COMPLETION_AND_EVAL_SUMMARY.md
Normal file
311
reports/2026-03-06_3B_SFT_COMPLETION_AND_EVAL_SUMMARY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,311 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — SFT 완료, 종합 평가, 코드 개선 및 ORPO 준비 보고서
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||||
> **작성일**: 2026-03-06
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> **Phase**: Phase 2 (SFT) **완료** → Phase 3 (ORPO) 준비 완료
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||||
> **이 보고서의 범위**: SFT v1 완료, 6차원 평가, SFT v2 설계, 코드 개선, ORPO 준비
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## 1. SFT v1 학습 완료
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### 1.1 최종 결과
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| **최종 Step** | 25,500 / 33,000 (77.3%) |
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| **종료 사유** | Early stopping (patience 5 exhausted) |
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| **Best val_loss** | **1.8851** (step 23,000) |
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| **최종 train_loss** | ~1.80 |
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| **학습 시작** | 2026-03-05 22:15 |
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| **학습 종료** | 2026-03-06 13:56 |
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||||
| **총 학습 시간** | ~15시간 41분 |
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||||
| **VRAM** | 24.2 GB / 183 GB (13.2%) — 전 구간 일정 |
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||||
| **사고** | 0건 |
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||||
### 1.2 Val Loss 전체 추이
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```
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Step 500: 2.0732
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Step 1,000: 2.0035 (-0.070)
|
||||
Step 2,000: 1.9558 (-0.048)
|
||||
Step 3,000: 1.9329 (-0.023)
|
||||
Step 5,000: 1.9107 (-0.022)
|
||||
Step 10,000: 1.8917 (-0.019)
|
||||
Step 15,000: 1.8864 (-0.005)
|
||||
Step 20,000: 1.8853 (-0.001)
|
||||
Step 23,000: 1.8851 ← BEST
|
||||
Step 23,500~25,500: 1.8851 (변동 없음, patience 1~5/5)
|
||||
Step 25,500: Early Stop
|
||||
```
|
||||
|
||||
**수렴 분석**: step 15K 이후 val_loss 변동 < 0.001. Cosine decay LR이 step 23K에서 2.18e-06까지 감소하여 실질적 학습 종료. Early stopping이 정확히 작동.
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||||
|
||||
### 1.3 학습 설정 (v1)
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||||
|
||||
| 항목 | 값 | 근거 |
|
||||
|------|-----|------|
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||||
| LR | 1e-5 | Pretrain LR(1.5e-4)의 1/15 — forgetting 방지 |
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||||
| Effective batch | 64 (2 × 8GPU × 4 accum) | |
|
||||
| NEFTune alpha | 5.0 | 임베딩 노이즈로 생성 다양성 향상 |
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||||
| Warmup | 500 steps | |
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||||
| Weight decay | 0.01 | |
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||||
| Max steps | 33,000 | ~3.3 epochs |
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---
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## 2. SFT 종합 평가 결과 (6차원)
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평가 일시: 2026-03-06 16:27, SFT 체크포인트: checkpoint-best (step 23000), 소요 49분 27초
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||||
### 2.1 차원별 판정
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||||
| # | 평가 차원 | 결과 | 핵심 수치 |
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||||
|---|----------|------|-----------|
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||||
| 1 | Perplexity (지식 보존) | **PASS** | 최대 forgetting 0.9% (임계값 15%) |
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||||
| 2 | 생성 품질 (반복률/EOS) | **FAIL** | Greedy 반복률 72.97% (목표 <5%) |
|
||||
| 3 | 한국어 벤치마크 | **FAIL** | KoBEST 평균 43.26% (목표 >55%) |
|
||||
| 4 | 영어 벤치마크 (유지) | **PASS** | 모든 태스크 하한 초과 |
|
||||
| 5 | Calibration | **PASS** | Top-1 68.59% (목표 >=65%) |
|
||||
| 6 | SFT Chat 능력 | **PASS** | EOS 종료율 60% (Base 0% → 60%) |
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||||
|
||||
**종합: 4/6 차원 통과**
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||||
|
||||
### 2.2 Base vs SFT 핵심 비교
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||||
| 지표 | Base | SFT | 변화 | 판정 |
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||||
|------|------|-----|------|------|
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||||
| Val PPL (통합) | 5.2263 | 5.2529 | +0.5% | PASS |
|
||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 60.99% | 72.97% | +12pp | FAIL (악화) |
|
||||
| EOS 종료율 | 0% | 60% | +60pp | 개선 (목표 미달) |
|
||||
| KoBEST 평균 | 43.69% | 43.26% | -0.4pp | FAIL |
|
||||
| MMLU-KO | 22.75% | 26.00% | +3.2pp | 부분 개선 |
|
||||
|
||||
### 2.3 Perplexity 상세 (19개 데이터셋)
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||||
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||||
| 데이터셋 | Base PPL | SFT PPL | Forgetting % |
|
||||
|---------|---------|---------|-------------|
|
||||
| 3b | 5.2263 | 5.2529 | +0.5% |
|
||||
| cc100_ko | 21.7820 | 21.8072 | +0.1% |
|
||||
| hplt_ko | 2.4028 | 2.4121 | +0.4% |
|
||||
| korean_c4 | 5.7173 | 5.7617 | +0.8% |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 26.1185 | +0.9% |
|
||||
|
||||
**평균 Forgetting: +0.4%** — 19개 전체 PASS. 지식 보존 우수.
|
||||
|
||||
### 2.4 생성 샘플
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||||
|
||||
**Greedy (반복 문제)**:
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||||
- "대한민국의 수도는" → "서울특별시입니다. 대한민국의 수도는 서울이며..." (EOS=True, rep=0%)
|
||||
- "인공지능이란" → 동일 문장 5회 반복 (EOS=True, rep=82.5%)
|
||||
- "한국의 전통 음식 중에서" → 김치 설명 5회 반복 (EOS=False, rep=83.6%)
|
||||
|
||||
**Sampled (t=0.7, rep_penalty=1.2) → 반복률 0%**:
|
||||
- 파라미터 검색에서 rep_penalty 1.1~1.3 적용 시 반복률 0% 달성 확인
|
||||
- ORPO가 이 행동을 내재화할 수 있다는 근거
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||||
|
||||
### 2.5 한국어 벤치마크 (0-shot)
|
||||
|
||||
| 태스크 | Base | SFT | 변화 |
|
||||
|--------|------|-----|------|
|
||||
| kobest_boolq | 50.28% | 50.14% | -0.1pp |
|
||||
| kobest_copa | 49.30% | 48.60% | -0.7pp |
|
||||
| kobest_hellaswag | 21.60% | 19.80% | -1.8pp |
|
||||
| kobest_sentineg | 48.61% | 49.12% | +0.5pp |
|
||||
| kobest_wic | 48.65% | 48.65% | +0.0pp |
|
||||
| **평균** | **43.69%** | **43.26%** | **-0.4pp** |
|
||||
| haerae | 19.71% | 19.89% | +0.2pp |
|
||||
| MMLU-KO | 22.75% | 26.00% | **+3.2pp** |
|
||||
|
||||
> KoBEST는 거의 변동 없음 (SFT가 0-shot 분류 능력을 크게 바꾸지 않음). MMLU-KO의 +3.2pp 개선은 instruction-following이 다소 반영된 결과.
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 3. SFT v1의 한계와 v2 설계
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||||
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||||
### 3.1 v1 한계 분석
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||||
|
||||
SFT v1은 지식 보존(forgetting 0.9%)에서 우수했으나, 핵심 목표인 반복률 해소에 실패했다.
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||||
|
||||
| 문제 | 원인 분석 |
|
||||
|------|----------|
|
||||
| Greedy 반복률 72.97% (base 60.99%보다 악화) | LR 1e-5가 너무 보수적 → SFT 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못함 |
|
||||
| KoBEST 변동 없음 | 동일 원인: 낮은 LR로 instruction-following이 약하게 학습됨 |
|
||||
| Val_loss 1.8851 plateau | Cosine decay가 step 20K에서 사실상 0 → 추가 학습 여지 소진 |
|
||||
|
||||
### 3.2 SFT v2 설계 (`configs/korean_3b_sft_v2.yaml`)
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||||
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||||
v1 실패를 바탕으로 SFT v2를 설계하고 설정 및 코드를 준비했다.
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||||
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||||
| 항목 | SFT v1 | SFT v2 | 변경 근거 |
|
||||
|------|--------|--------|----------|
|
||||
| **LR** | 1e-5 | **5e-5** | 5배 상향, 3B SFT 표준 범위 (Llama-3 SFT 참고) |
|
||||
| **Effective batch** | 64 | **256** | 4배 확대 (bs=4, accum=8) |
|
||||
| **Warmup** | 500 | **2,000** | 높은 LR 안정화 |
|
||||
| **Max steps** | 33,000 | **15,000** | 높은 LR+큰 배치 → 빠른 수렴 |
|
||||
| **Weight decay** | 0.01 | **0.05** | forgetting 억제 강화 |
|
||||
| **Data mixing** | 없음 | **SFT 70% + Pretrain 30%** | catastrophic forgetting 방지 |
|
||||
|
||||
### 3.3 ORPO 경로 선택 이유
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||||
|
||||
SFT v2를 실행하기 전에, 먼저 ORPO로 반복 문제를 해결하는 것이 더 효율적이라고 판단:
|
||||
|
||||
1. **SFT v1의 지식 보존이 우수** (forgetting 0.9%) → base가 건강함
|
||||
2. **반복 문제는 선호도 정렬의 영역** — 반복을 "나쁜 응답"으로 학습시키는 것이 더 직접적
|
||||
3. **파라미터 검색에서 rep_penalty로 0% 달성** → 모델이 반복하지 않는 능력 자체는 있음
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||||
4. **SFT v2 후에도 ORPO가 필요할 가능성 높음** → 단계 절약
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 4. 이번 세션의 코드 변경 사항
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||||
### 4.1 `train/sft.py` — MixingDataLoader + DDP 최적화 (+238줄)
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||||
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||||
**MixingDataLoader 클래스**: SFT 데이터와 Pretrain 데이터를 확률적으로 인터리빙하는 DataLoader 래퍼.
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||||
- `pretrain_ratio=0.3`이면 30% 배치가 pretrain에서, 70%가 SFT에서 옴
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||||
- 양쪽 DataLoader 무한 사이클 (epoch 단위 자동 재시작)
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||||
- 빈 DataLoader 방어 (RuntimeError with 상세 메시지)
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||||
|
||||
**DDP Rank 0 전용 토크나이징**:
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||||
- 이전: 8개 rank가 각각 독립 토크나이징 → 8배 중복 작업 + 8배 메모리
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||||
- 개선: Rank 0만 64-worker 병렬 토크나이즈 + 디스크 캐시 → DDP barrier → 나머지 rank는 캐시 로드
|
||||
- 효과: 메모리 8배 절감, 재실행 시 ~2분으로 단축 (21GB `.sft_cache.pt`)
|
||||
|
||||
**새 CLI 인자**: `--pretrain_data`, `--pretrain_mix_ratio`, `--max_grad_norm`
|
||||
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||||
### 4.2 `train/trainer.py` — Early Stopping DDP 수정 (+17줄)
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||||
|
||||
**문제**: 기존 코드에서 rank 0만 early stopping을 판단하고 `return` → 나머지 rank는 무한 대기 (DDP hang)
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||||
|
||||
**해결**: `torch.distributed.broadcast`로 early stopping 결정을 전 rank에 동기화.
|
||||
```python
|
||||
stop_tensor = torch.tensor([1 if should_stop else 0], device=self.device)
|
||||
torch.distributed.broadcast(stop_tensor, src=0)
|
||||
```
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||||
|
||||
**추가 변경**: patience 5 → 10 (v2에서 warmup 후 충분한 학습 보장)
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||||
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||||
### 4.3 `train/orpo.py` — YAML 설정 지원 + 3B 기본값 (+30줄)
|
||||
|
||||
- YAML config 파일 로드 기능 추가 (`--config` 인자)
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||||
- 3B 최적화 기본값: batch=2, accum=8, max_length=2048, max_prompt_length=1024
|
||||
- output_dir 기본값: `checkpoints/korean_3b_orpo`
|
||||
|
||||
### 4.4 `eval/report_generator.py` — SFT 비교 보고서 생성기 (+831줄)
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||||
|
||||
Base vs SFT 비교 보고서를 자동 생성하는 대규모 확장:
|
||||
- Base 모델 참조값 내장 (PPL 19개, 벤치마크 전체)
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||||
- Forgetting 계산 (PPL 변화율)
|
||||
- 생성 품질 비교 (반복률, EOS, chat template)
|
||||
- 벤치마크 비교 (한국어 7개 + 영어 6개, 0-shot + 5-shot)
|
||||
- Calibration 비교
|
||||
- ORPO 진행 판정 자동 로직
|
||||
- Repetition 파라미터 검색 결과 통합
|
||||
|
||||
### 4.5 `eval/tasks/generation_task.py` — Chat Template + 다양성 메트릭 (+75줄)
|
||||
|
||||
- 환경변수 기반 체크포인트 경로 (`EVAL_CHECKPOINT`, `EVAL_TOKENIZER`)
|
||||
- Chat template 지원 (`USE_CHAT_TEMPLATE=1` → `<|user|>...<|assistant|>` 포맷)
|
||||
- `compute_diversity_metrics()`: Distinct-n, Type-Token Ratio 추가
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||||
|
||||
### 4.6 `eval/tasks/{calibration,ppl,token_nll}_task.py` — 로깅 개선 (+35줄)
|
||||
|
||||
- `logging` 모듈 도입 (기존 `print` → 구조화된 로깅)
|
||||
|
||||
### 4.7 `eval/sft_eval_pipeline.py` — 새 파일 (SFT 6차원 평가 파이프라인)
|
||||
|
||||
8-GPU 병렬 SFT 평가를 위한 통합 파이프라인:
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||||
- Phase 1: PPL (19개 데이터셋, GPU 0-4 분배)
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||||
- Phase 2: 생성 품질 + 파라미터 검색 (GPU 6-7)
|
||||
- Phase 3: 벤치마크 (KoBEST, HAE-RAE, MMLU-KO, MMLU-EN, 영어 5대)
|
||||
- Phase 4: 자동 보고서 생성 + ORPO 판정
|
||||
|
||||
### 4.8 설정 파일
|
||||
|
||||
| 파일 | 설명 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `configs/korean_3b_sft_v2.yaml` | SFT v2 설정 (lr=5e-5, data mixing 70/30, 15K steps) |
|
||||
| `configs/korean_3b_orpo.yaml` | ORPO 설정 (lr=5e-6, beta=0.1, 795K pairs) |
|
||||
| `scripts/launch_3b_sft_v2.sh` | SFT v2 런처 (NCCL 최적화, pre-flight checks) |
|
||||
| `scripts/launch_3b_orpo.sh` | ORPO 런처 업데이트 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Phase 게이트 판정 및 다음 단계
|
||||
|
||||
### 5.1 결정: Phase 3 ORPO 진행
|
||||
|
||||
| 근거 | 상세 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 지식 보존 양호 | forgetting 0.9% — base 지식 파괴 없음 |
|
||||
| 반복 미해결 | greedy 72.97% — 선호도 정렬이 직접적 해결 경로 |
|
||||
| 파라미터 검색 희망적 | rep_penalty 1.2 적용 시 0% → ORPO가 내재화 가능 |
|
||||
| 데이터 준비 완료 | 795,468 preference pairs (7.9GB) |
|
||||
| 코드/설정 완비 | `train/orpo.py`, `configs/korean_3b_orpo.yaml` |
|
||||
|
||||
### 5.2 ORPO 실행 계획
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||||
|
||||
```
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||||
1. HF 변환: checkpoint-best → safetensors
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||||
2. ORPO 학습: scripts/launch_3b_orpo.sh
|
||||
3. 평가: eval/sft_eval_pipeline.py
|
||||
4. 판정: 반복률 < 5% → GGUF + Ollama 배포
|
||||
```
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||||
|
||||
### 5.3 SFT v2 백업 경로
|
||||
|
||||
ORPO가 충분하지 않을 경우:
|
||||
```
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||||
SFT v2 (lr=5e-5, data mixing) → ORPO → 재평가
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
## 6. 전체 프로젝트 타임라인
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||||
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||||
```
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Feb 25 125M FP8 검증, 인프라 세팅
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||||
Feb 25-26 1B Pretrain (34K steps, loss 1.904)
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||||
Feb 26 1B SFT v1 실패 (label off-by-one → loss=0)
|
||||
Feb 27 5-에이전트 루트 코즈 분석 (5가지 버그 발견)
|
||||
Feb 27 1B SFT v2 성공 (val_loss 2.206, 반복률 18%)
|
||||
Feb 27 저스티스리그 토론 → 3B 전환 결정
|
||||
Feb 27 640GB+ 데이터 조립
|
||||
Mar 02 Phase 0 완료 (GQA FA, VRAM -20%, SIGHUP 3중 방어)
|
||||
Mar 02 Phase 1 시작 (3B Pretrain)
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||||
Mar 05 Phase 1 완료 (57K steps, loss 1.466, 63시간)
|
||||
Mar 05 SFT 데이터 준비 (24소스 → 2.44M samples, 5단계 필터)
|
||||
Mar 05 Phase 2 시작 (3B SFT v1)
|
||||
Mar 06 Phase 2 완료 (25.5K steps, val_loss 1.8851, early stopping)
|
||||
Mar 06 SFT 6차원 평가 (4/6 PASS, 반복률 FAIL)
|
||||
Mar 06 코드 개선 (MixingDataLoader, DDP early stop fix, eval pipeline)
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||||
Mar 06 SFT v2 설계 + ORPO 설정 준비
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||||
Mar 06 → ORPO 진행 결정
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 7. 수정 파일 요약
|
||||
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||||
| 파일 | 변경 | 줄 수 |
|
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|------|------|-------|
|
||||
| `train/sft.py` | MixingDataLoader, DDP 토크나이징, CLI 인자 | +238 |
|
||||
| `eval/report_generator.py` | SFT 비교 보고서 생성기 | +831 |
|
||||
| `eval/tasks/generation_task.py` | Chat template, 다양성 메트릭 | +75 |
|
||||
| `eval/tasks/calibration_task.py` | 로깅 개선 | +13 |
|
||||
| `eval/tasks/ppl_task.py` | 로깅 개선 | +11 |
|
||||
| `eval/tasks/token_nll_task.py` | 로깅 개선 | +11 |
|
||||
| `train/orpo.py` | YAML config, 3B 기본값 | +30 |
|
||||
| `train/trainer.py` | DDP early stop broadcast, patience 10 | +17 |
|
||||
| `scripts/launch_3b_orpo.sh` | 3B ORPO 런처 업데이트 | +10 |
|
||||
| **신규: `eval/sft_eval_pipeline.py`** | SFT 6차원 평가 파이프라인 | 신규 |
|
||||
| **신규: `configs/korean_3b_sft_v2.yaml`** | SFT v2 설정 | 신규 |
|
||||
| **신규: `configs/korean_3b_orpo.yaml`** | ORPO 설정 | 신규 |
|
||||
| **신규: `scripts/launch_3b_sft_v2.sh`** | SFT v2 런처 | 신규 |
|
||||
|
||||
**총 변경: +1,312줄 / -132줄**
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
*이 보고서는 SFT v1 완료(early stopping at step 25,500), 6차원 종합 평가, SFT v2 설계, 코드 개선, ORPO 준비를 포괄합니다.*
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||||
*상세 평가: `reports/2026-03-06_3B_SFT_EVALUATION_REPORT.md`*
|
||||
*상세 평가 계획: `reports/2026-03-06_3B_SFT_EVAL_PLAN.md`*
|
||||
196
reports/2026-03-06_3B_SFT_EVALUATION_REPORT.md
Normal file
196
reports/2026-03-06_3B_SFT_EVALUATION_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,196 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B SFT 모델 다면적 종합 평가 보고서
|
||||
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||||
- **평가 일시**: 2026-03-07 14:36:36
|
||||
- **SFT 체크포인트**: checkpoint-best (val_loss=1.8851, step 25500)
|
||||
- **Base 참조 결과**: 3b_reeval_20260305_1451
|
||||
- **총 소요 시간**: 49m 27s
|
||||
- **결과 디렉토리**: eval/outputs/3b_sft_eval_20260306_1536
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||||
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## 1. Executive Summary
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| 평가 차원 | 결과 | 상세 |
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|----------|------|------|
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||||
| 차원 1: Perplexity (지식 보존) | **PASS** | 최대 forgetting 0.9% (임계값 15.0%) |
|
||||
| 차원 2: 생성 품질 | **FAIL** | 반복률 72.97% (목표 <5%), EOS 60% (목표 >90%) |
|
||||
| 차원 3: 한국어 벤치마크 | **FAIL** | KoBEST 평균 43.26% (목표 >55%) |
|
||||
| 차원 4: 영어 벤치마크 | **PASS** | hellaswag=25.9%, arc_easy=25.9%, arc_challenge=21.7%... |
|
||||
| 차원 5: Calibration | **PASS** | Top-1 68.59% (목표 ≥65%) |
|
||||
| 차원 6: SFT Chat 능력 | **PASS** | EOS 종료율 60%, 생성 샘플 수동 검토 필요 |
|
||||
|
||||
**종합**: 4/6 차원 통과
|
||||
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||||
### ORPO 판정 (정량 스코어)
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||||
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||||
**결정**: ORPO (확신도: 86%)
|
||||
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||||
**정량 스코어**: 60.9/100
|
||||
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||||
| 차원 | 점수 | /가중치 | 현재값 | 기준 | 상태 |
|
||||
|------|------|--------|--------|------|------|
|
||||
| PPL Forgetting | 23.5 | /25 | 0.9 | <15.0% | PASS |
|
||||
| Greedy 반복률 | 0 | /20 | 73.0% | <5% | FAIL |
|
||||
| EOS 종료율 | 6.7 | /10 | 60% | >90% | FAIL |
|
||||
| KoBEST 평균 | 15.7 | /20 | 43.3% | >55% | FAIL |
|
||||
| Calibration | 10 | /10 | 68.6% | >=65% | PASS |
|
||||
| 다양성 | 0 | /10 | N/A | >70% | N/A |
|
||||
| 영어 유지 | 5.0 | /5 | 전부 통과 | — | PASS |
|
||||
|
||||
**ORPO 기대 이득**: +30.0점 (반복률/EOS/다양성 개선 기대, PPL/벤치 변화 없음)
|
||||
|
||||
**참조 모델 비교**:
|
||||
|
||||
- Llama 3.2 1B: KoBEST=52%, MMLU-KO=28%
|
||||
- Llama 3.2 3B: KoBEST=56%, MMLU-KO=35%
|
||||
- Qwen 2.5 3B: KoBEST=58%, MMLU-KO=42%
|
||||
|
||||
**→ Phase 3: ORPO** (스코어 40-79, 지식 보존 양호, 생성 개선 필요)
|
||||
|
||||
## 2. Perplexity 비교 (지식 보존)
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||||
|
||||
| 데이터셋 | Base PPL | SFT PPL | 변화 | Forgetting % | 판정 |
|
||||
|---------|---------|---------|------|-------------|------|
|
||||
| 3b | 5.2263 | 5.2529 | +0.0266 | +0.5% | PASS |
|
||||
| cc100_ko | 21.7820 | 21.8072 | +0.0252 | +0.1% | PASS |
|
||||
| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 3.1581 | +0.0089 | +0.3% | PASS |
|
||||
| cosmo_khanacademy | 2.9322 | 2.9390 | +0.0068 | +0.2% | PASS |
|
||||
| cosmo_openstax | 3.8673 | 3.8805 | +0.0132 | +0.3% | PASS |
|
||||
| cosmo_stanford | 3.3624 | 3.3742 | +0.0118 | +0.4% | PASS |
|
||||
| cosmo_stories | 3.9552 | 3.9668 | +0.0116 | +0.3% | PASS |
|
||||
| cosmo_web_v2 | 4.1664 | 4.1799 | +0.0135 | +0.3% | PASS |
|
||||
| cosmo_wikihow | 3.3097 | 3.3201 | +0.0104 | +0.3% | PASS |
|
||||
| hplt_ko | 2.4028 | 2.4121 | +0.0093 | +0.4% | PASS |
|
||||
| korean | 7.0155 | 7.0714 | +0.0559 | +0.8% | PASS |
|
||||
| korean_c4 | 5.7173 | 5.7617 | +0.0444 | +0.8% | PASS |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 26.1185 | +0.2371 | +0.9% | PASS |
|
||||
| korean_wiki | 11.8359 | 11.9394 | +0.1035 | +0.9% | PASS |
|
||||
| mathpile | 2.7244 | 2.7286 | +0.0042 | +0.2% | PASS |
|
||||
| namuwiki_2023b | 18.9170 | 18.9672 | +0.0502 | +0.3% | PASS |
|
||||
| open_web_math | 6.9264 | 6.9422 | +0.0158 | +0.2% | PASS |
|
||||
| val | 18.3046 | 18.3195 | +0.0149 | +0.1% | PASS |
|
||||
| wikipedia_ko | 10.7059 | 10.7399 | +0.0340 | +0.3% | PASS |
|
||||
|
||||
**평균 Forgetting**: +0.4% | **최대**: +0.9% | **판정**: PASS (임계값 15.0%)
|
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||||
## 3. 생성 품질 비교
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||||
|
||||
| 지표 | Base | SFT | 목표 | 판정 |
|
||||
|------|------|-----|------|------|
|
||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 60.99% | 72.97% | < 5% | FAIL |
|
||||
| Greedy 4-gram 반복률 | 57.02% | 71.83% | < 5% | FAIL |
|
||||
| EOS 종료율 | 0% | 60.00% | > 90% | FAIL |
|
||||
| Sampled 3-gram 반복률 | — | 22.72% | — | — |
|
||||
| Sampled EOS 종료율 | — | 73.33% | — | — |
|
||||
|
||||
**Chat Template**: 활성화
|
||||
|
||||
### 생성 샘플 (Greedy, Chat Template)
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||||
**[1]** `대한민국의 수도는`
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||||
> 대한민국의 수도는 서울특별시입니다. 대한민국의 수도는 서울이며, 대한민국의 수도는 대한민국의 수도입니다.
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||||
> *EOS=True, 3gram_rep=0.00%, tokens=20*
|
||||
|
||||
**[2]** `인공지능이란`
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||||
> 인공지능은 인공지능의 한 분야로, 인간의 지능을 모방하여 스스로 학습하고 학습하여 새로운 지식을 창출하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 스스로 학습하고 학습하여 새로운 지식을 창출하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 스스로 학습하고 학습하여 새로운 지식을 창출하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 스스로 학습하고 학습하여 새로운 지식을 창출하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 스스로 학습하고 학습하여 새로운 지식을 창출하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 스스로
|
||||
> *EOS=True, 3gram_rep=82.50%, tokens=189*
|
||||
|
||||
**[3]** `한국의 전통 음식 중에서`
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||||
> 한국의 전통 음식 중에서김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사용하는 재료에 따라 다양한 종류가 있습니다. 김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사용하는 재료에 따라 다양한 종류가 있습니다.김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사용하는 재료에 따라 다양한 종류가 있습니다. 김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사용하는 재료에 따라 다양한 종류가 있습니다.김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사용하는 재료에 따라 다양한 종류가 있습니다. 김치는 한국의 대표적인 발효 음식으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 담글 때 사
|
||||
> *EOS=False, 3gram_rep=83.56%, tokens=256*
|
||||
|
||||
**[4]** `지구 온난화의 주요 원인은`
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||||
> 지구 온난화는 전 세계 온실가스 배출량의 증가와 지구 평균 기온 상승으로 인해 발생합니다. 이 온난화는 주로 온실가스 배출에 의해 발생합니다. 온실가스는 이산화탄소, 메탄, 아산화질소, 수소불화탄소, 육불화황, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 육플루오르화황, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육불화황, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소불화탄소, 육플루오르화탄소, 아산화질소, 수소
|
||||
> *EOS=False, 3gram_rep=42.11%, tokens=256*
|
||||
|
||||
**[5]** `프로그래밍을 배우려면`
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||||
> 프로그래밍은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래밍은 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정으로, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다. 프로그래
|
||||
> *EOS=True, 3gram_rep=90.00%, tokens=234*
|
||||
|
||||
### Repetition 파라미터 검색 결과
|
||||
|
||||
| 설정 | 3-gram | EOS Rate | Avg Tokens |
|
||||
|------|--------|----------|-----------|
|
||||
| t0.7_rep1.2 | 0.0000 | 1.0000 | 66.0 |
|
||||
| t0.7_rep1.3 | 0.0000 | 0.8000 | 82.8 |
|
||||
| t0.9_rep1.2 | 0.0000 | 0.8000 | 104.2 |
|
||||
| t1.0_rep1.1 | 0.0000 | 1.0000 | 92.8 |
|
||||
| t0.7_rep1.1 | 0.0067 | 0.8000 | 111.2 |
|
||||
| t1.0 | 0.0262 | 0.8000 | 95.0 |
|
||||
|
||||
## 4. 한국어 벤치마크
|
||||
|
||||
### KoBEST (0-shot)
|
||||
|
||||
| 태스크 | Base | SFT | 변화 | 목표 | 판정 |
|
||||
|--------|------|-----|------|------|------|
|
||||
| kobest_boolq | 50.28% | 50.14% | -0.1pp | ≥60% | FAIL |
|
||||
| kobest_copa | 49.30% | 48.60% | -0.7pp | ≥65% | FAIL |
|
||||
| kobest_hellaswag | 21.60% | 19.80% | -1.8pp | ≥30% | FAIL |
|
||||
| kobest_sentineg | 48.61% | 49.12% | +0.5pp | ≥60% | FAIL |
|
||||
| kobest_wic | 48.65% | 48.65% | +0.0pp | ≥55% | FAIL |
|
||||
| **평균** | **43.69%** | **43.26%** | **-0.4pp** | **≥55%** | **FAIL** |
|
||||
|
||||
### HAE-RAE (0-shot)
|
||||
|
||||
- Base: 19.71% → SFT: 19.89% (+0.2pp) | 목표 ≥25% | FAIL
|
||||
|
||||
### MMLU-KO (0-shot)
|
||||
|
||||
- Base: 22.75% → SFT: 26.00% (+3.2pp) | 목표 ≥30% | FAIL
|
||||
|
||||
### 5-shot 비교 (한국어)
|
||||
|
||||
| 태스크 | 0-shot | 5-shot | 변화 |
|
||||
|--------|--------|--------|------|
|
||||
| kobest_boolq | 50.14% | 50.21% | +0.1pp |
|
||||
| kobest_copa | 48.60% | 48.20% | -0.4pp |
|
||||
| kobest_hellaswag | 19.80% | 21.20% | +1.4pp |
|
||||
| kobest_sentineg | 49.12% | 49.37% | +0.3pp |
|
||||
| kobest_wic | 48.65% | 48.73% | +0.1pp |
|
||||
| haerae | 19.89% | 18.61% | -1.3pp |
|
||||
| global_mmlu_ko | 26.00% | 27.75% | +1.8pp |
|
||||
|
||||
## 5. 영어 벤치마크 (유지 확인)
|
||||
|
||||
| 태스크 | Base | SFT | 변화 | 하한 | 판정 |
|
||||
|--------|------|-----|------|------|------|
|
||||
| hellaswag | 26.15% | 26.07% | -0.1pp | ≥25% | PASS |
|
||||
| arc_easy | 25.63% | 25.93% | +0.3pp | ≥25% | PASS |
|
||||
| arc_challenge | 27.90% | 27.56% | -0.3pp | ≥21% | PASS |
|
||||
| winogrande | 50.59% | 50.75% | +0.2pp | ≥49% | PASS |
|
||||
| piqa | 52.50% | 52.61% | +0.1pp | ≥51% | PASS |
|
||||
| MMLU-EN 평균 | 25.81% | 25.72% | -0.1pp | ≥25% | PASS |
|
||||
|
||||
## 6. Calibration 비교
|
||||
|
||||
| 지표 | Base | SFT | 목표 | 판정 |
|
||||
|------|------|-----|------|------|
|
||||
| Top-1 Accuracy | 0.6875 | 0.6859 | ≥0.65 | PASS |
|
||||
| Top-5 Accuracy | 0.8164 | 0.8155 | ≥0.78 | PASS |
|
||||
| Top-10 Accuracy | 0.8593 | 0.8579 | ≥0.82 | PASS |
|
||||
| Mean Entropy | 1.5682 | 1.5363 | <2.0 | PASS |
|
||||
| Token NLL mean | 1.5561 | 1.5663 | < 2.0 | PASS |
|
||||
| NLL > 5 비율 | 0.1086 | 0.1109 | < 0.15 | PASS |
|
||||
|
||||
## 7. 종합 판정 및 다음 단계
|
||||
|
||||
### 핵심 판정 기준
|
||||
|
||||
| 조건 | 현재 값 | 기준 | 충족 |
|
||||
|------|---------|------|------|
|
||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 72.97% | < 5% | NO |
|
||||
| KoBEST 평균 | 43.26% | > 55% | NO |
|
||||
| 최대 Forgetting | 0.9% | < 15.0% | YES |
|
||||
|
||||
### 권고
|
||||
|
||||
**ORPO 판정 스코어 60.9/100 → Phase 3: ORPO 학습 진행** (795K preference pairs 활용)
|
||||
|
||||
ORPO 학습 시 주안점:
|
||||
- Greedy 반복률 감소 (현재 72.97% → 목표 <5%)
|
||||
- EOS 종료율 개선 (현재 60% → 목표 >90%)
|
||||
- 벤치마크 점수 유지/향상
|
||||
- 지식 보존 유지 (현재 forgetting 0.9%)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*이 보고서는 `eval/sft_eval_pipeline.py`에 의해 자동 생성되었습니다.*
|
||||
247
reports/2026-03-06_3B_SFT_EVAL_PLAN.md
Normal file
247
reports/2026-03-06_3B_SFT_EVAL_PLAN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,247 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B SFT 모델 다면적 종합 평가 계획서
|
||||
|
||||
> 작성일: 2026-03-06
|
||||
> 대상 모델: FRANKENSTALLM 3B SFT v1
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||||
> 작성 목적: SFT 학습 완료 후 6개 차원 종합 평가 계획 수립
|
||||
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||||
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||||
## 1. 개요
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||||
|
||||
### 1.1 학습 완료 상태
|
||||
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||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| Phase | Phase 2 — SFT (Supervised Fine-Tuning) |
|
||||
| 최종 Step | 25,500 (early stopping) |
|
||||
| 최종 val_loss | 1.8851 |
|
||||
| 체크포인트 | `checkpoints/korean_3b_sft_v1/checkpoint-best/` |
|
||||
|
||||
### 1.2 모델 구성
|
||||
|
||||
| 파라미터 | 값 |
|
||||
|----------|-----|
|
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| `use_hybrid` | `false` |
|
||||
| `use_fp8` | `true` |
|
||||
| `d_model` | 3072 |
|
||||
| `n_layers` | 28 |
|
||||
| 총 파라미터 | ~3B |
|
||||
|
||||
### 1.3 평가 목표
|
||||
|
||||
1. **6개 평가 차원**으로 SFT 모델을 종합적으로 평가
|
||||
2. **Base 모델 대비 향상 폭** 정량 측정
|
||||
3. 결과에 따라 **ORPO 진행 여부** 결정 (Phase 3 게이트)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 평가 차원 (6개)
|
||||
|
||||
### 차원 1: Perplexity (지식 보존 — Catastrophic Forgetting 검증)
|
||||
|
||||
SFT 과정에서 사전학습 지식이 손실되지 않았는지 검증한다.
|
||||
|
||||
**방법**: 19개 validation 데이터셋 × sliding window (`seq_len=2048`, `stride=512`)
|
||||
|
||||
#### 주요 데이터셋 및 목표
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | Base PPL | SFT 목표 PPL | 허용 상한 (forgetting < 15%) |
|
||||
|----------|----------|-------------|---------------------------|
|
||||
| `3b_val` | 5.2263 | < 6.0 | 6.01 |
|
||||
| `korean_c4_val` | 5.7173 | < 6.6 | 6.57 |
|
||||
| `hplt_ko_val` | 2.4028 | < 2.8 | 2.76 |
|
||||
| `cc100_ko_val` | 21.782 | < 25.0 | 25.05 |
|
||||
|
||||
**판정 기준**: 전체 19개 데이터셋 평균 forgetting ratio < 15%
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 차원 2: 생성 품질 (반복률 + EOS + 텍스트 자연스러움)
|
||||
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SFT의 핵심 성과인 **반복 생성 해소**와 **EOS 종료 능력**을 검증한다.
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#### 실험 설계
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 프롬프트 수 | 15 한국어 프롬프트 |
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| 온도 | 4단계 (0.0 / 0.5 / 0.8 / 1.0) |
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||||
| 총 생성 수 | 60 (15 × 4) |
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| 파라미터 조합 grid search | 12개 조합 |
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#### Chat Template 적용
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```
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<|user|>
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||||
{prompt}
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||||
<|assistant|>
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```
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- **Chat template ON**: SFT 모델 주 평가
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- **Raw prompt** (template 없음): Base 모델과의 직접 비교용
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#### 핵심 지표 및 목표
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| 지표 | Base 값 | SFT 목표 | 비고 |
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|------|---------|---------|------|
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| Greedy 3-gram 반복률 | 60.99% | < 5% | 가장 중요한 SFT 성과 지표 |
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| EOS 종료율 | 0% | > 90% | 생성 종료 능력 |
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---
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||||
### 차원 3: 벤치마크 (한국어 이해력)
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SFT를 통한 한국어 이해 능력 향상을 정량 측정한다.
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#### KoBEST (5개 태스크)
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| 태스크 | Base (%) | SFT 목표 (%) | 평가 방식 |
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|--------|----------|-------------|----------|
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| `kobest_copa` | 49.30 | > 65 | 0-shot + 5-shot |
|
||||
| `kobest_boolq` | 50.28 | > 60 | 0-shot + 5-shot |
|
||||
| `kobest_hellaswag` | 21.60 | > 30 | 0-shot + 5-shot |
|
||||
| `kobest_sentineg` | 48.61 | > 60 | 0-shot + 5-shot |
|
||||
| `kobest_wic` | 48.65 | > 55 | 0-shot + 5-shot |
|
||||
| **KoBEST 평균** | **43.69** | **> 55** | |
|
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#### HAE-RAE
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||||
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||||
| 지표 | Base (%) | SFT 목표 (%) |
|
||||
|------|----------|-------------|
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| HAE-RAE 평균 | 19.71 | > 25 |
|
||||
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||||
#### MMLU-KO
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| 지표 | Base (%) | SFT 목표 (%) |
|
||||
|------|----------|-------------|
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||||
| MMLU-KO 평균 (57개 과목) | 22.75 | > 30 |
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---
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||||
### 차원 4: 벤치마크 (영어 유지)
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SFT 과정에서 영어 능력이 하락하지 않았는지 검증한다. **하락 금지** 원칙 적용.
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| 태스크 | Base (%) | SFT 최소 유지 (%) |
|
||||
|--------|----------|------------------|
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||||
| `hellaswag` | 26.00 | >= 25 |
|
||||
| `arc_easy` | 25.63 | >= 25 |
|
||||
| `arc_challenge` | 21.67 | >= 21 |
|
||||
| `winogrande` | 50.59 | >= 49 |
|
||||
| `piqa` | 52.50 | >= 51 |
|
||||
| **MMLU-EN 평균** | **25.81** | **>= 25** |
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---
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### 차원 5: Calibration (확률 분포 품질)
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모델의 예측 확률 분포가 적절히 보정되어 있는지 검증한다.
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| 지표 | Base 값 | SFT 기준 |
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|------|---------|---------|
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| Top-1 Accuracy | 68.75% | >= 65% |
|
||||
| Top-5 Accuracy | 81.64% | >= 78% |
|
||||
| Top-10 Accuracy | 85.93% | >= 82% |
|
||||
| Mean Entropy | 1.5682 | < 2.0 |
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||||
| Token NLL mean | 1.5561 | < 2.0 |
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---
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||||
### 차원 6: SFT 고유 평가 (Chat 능력)
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SFT 학습의 본질적 목적인 대화 능력을 정성+정량 평가한다.
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#### 평가 항목
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||||
| 항목 | 설명 |
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|------|------|
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| Chat template 응답 품질 | `<\|user\|>` / `<\|assistant\|>` 포맷 준수 여부, 응답 완결성 |
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| 지시 따르기 (Instruction Following) | 명시적 지시사항 이행률 (형식, 길이, 언어 등) |
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||||
| 다국어 전환 | 한국어 질문→한국어 답변, 영어 질문→영어 답변 전환 능력 |
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||||
| 코드 생성 | 간단한 Python/SQL 코드 생성 정확도 |
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---
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## 3. GPU 분배 계획
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### Phase 1: 내부 평가 (차원 1, 2, 5)
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8개 GPU를 병렬로 활용하여 내부 평가를 동시 실행한다.
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| GPU | 태스크 ID | 내용 | 예상 시간 |
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|-----|-----------|------|----------|
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||||
| GPU 0 | `ppl_single` | PPL — `3b_val.bin` | ~30분 |
|
||||
| GPU 1 | `ppl_multi` | PPL — `korean_c4_val.bin`, `korean_val.bin` | ~40분 |
|
||||
| GPU 2 | `ppl_multi` | PPL — `hplt_ko_val.bin`, `cc100_ko_val.bin` | ~40분 |
|
||||
| GPU 3 | `ppl_multi` | PPL — cosmo 계열 7개 | ~50분 |
|
||||
| GPU 4 | `ppl_multi` | PPL — wiki/math 계열 7개 | ~50분 |
|
||||
| GPU 5 | `calib_nll` | Calibration + Token NLL | ~20분 |
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||||
| GPU 6 | `generation` | 15 프롬프트 × 4 온도 (chat template ON) | ~30분 |
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||||
| GPU 7 | `repetition_grid` | 12 파라미터 조합 × 5 프롬프트 | ~40분 |
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|
||||
### Phase 2: 벤치마크 (차원 3, 4)
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Phase 1 완료 후 GPU를 재배정하여 벤치마크를 실행한다.
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| GPU | 벤치마크 | 비고 |
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|-----|---------|------|
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||||
| GPU 0 | `kobest_boolq`, `kobest_copa`, `kobest_wic` | 한국어 (차원 3) |
|
||||
| GPU 1 | `kobest_hellaswag`, `kobest_sentineg` | 한국어 (차원 3) |
|
||||
| GPU 2 | `haerae` | 한국어 (차원 3) |
|
||||
| GPU 3 | `global_mmlu_ko` | 한국어 (차원 3) |
|
||||
| GPU 4 | `hellaswag`, `arc_easy`, `arc_challenge` | 영어 (차원 4) |
|
||||
| GPU 5 | `winogrande`, `piqa` | 영어 (차원 4) |
|
||||
| GPU 6 | `mmlu_humanities`, `mmlu_social_sciences` | 영어 MMLU (차원 4) |
|
||||
| GPU 7 | `mmlu_stem`, `mmlu_other` | 영어 MMLU (차원 4) |
|
||||
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---
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||||
## 4. 판정 기준 (Phase 게이트)
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||||
평가 결과에 따라 다음 단계를 결정한다.
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||||
| 조건 | 판정 | 다음 단계 |
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|------|------|----------|
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||||
| 반복률 < 5% **AND** KoBEST > 55% **AND** forgetting < 15% | **PASS** | Phase 4: GGUF 변환 + Ollama 배포 |
|
||||
| 반복률 5~15% **OR** 벤치마크 부분 달성 | **CONDITIONAL** | Phase 3: ORPO 강화학습 |
|
||||
| 반복률 > 15% **OR** 벤치마크 하락 **OR** forgetting > 20% | **FAIL** | SFT 재시도 (하이퍼파라미터/데이터 조정) |
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||||
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---
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||||
## 5. 산출물
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평가 완료 시 아래 파일들이 생성된다.
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||||
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||||
```
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||||
eval/outputs/3b_sft_eval_YYYYMMDD_HHMM/
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||||
├── phase1_results.json # 내부 평가 결과 (PPL, 생성, Calibration)
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||||
└── phase2_results.json # 벤치마크 결과 (KoBEST, HAE-RAE, MMLU 등)
|
||||
|
||||
reports/
|
||||
└── 2026-03-06_3B_SFT_EVALUATION_REPORT.md # 종합 평가 보고서
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 6. 실행 순서 요약
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```
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1. Phase 1 내부 평가 (8 GPU 병렬)
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├── GPU 0-4: Perplexity (19개 val 데이터셋)
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||||
├── GPU 5: Calibration + Token NLL
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||||
├── GPU 6: 생성 품질 (chat template)
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||||
└── GPU 7: 반복률 grid search
|
||||
→ phase1_results.json 저장
|
||||
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||||
2. Phase 1 결과 확인
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||||
├── 반복률 > 15% → FAIL → SFT 재시도 (Phase 2 생략)
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||||
└── 반복률 <= 15% → Phase 2 진행
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||||
|
||||
3. Phase 2 벤치마크 (8 GPU 병렬)
|
||||
├── GPU 0-3: 한국어 벤치마크 (KoBEST, HAE-RAE, MMLU-KO)
|
||||
└── GPU 4-7: 영어 벤치마크 (HellaSwag, ARC, PIQA, MMLU-EN)
|
||||
→ phase2_results.json 저장
|
||||
|
||||
4. 종합 판정 → 보고서 작성
|
||||
→ reports/2026-03-06_3B_SFT_EVALUATION_REPORT.md
|
||||
```
|
||||
119
reports/2026-03-07_ORPO_ANALYSIS_AND_PLAN.md
Normal file
119
reports/2026-03-07_ORPO_ANALYSIS_AND_PLAN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,119 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — Phase 3 ORPO 분석 및 실행 계획
|
||||
|
||||
**작성일**: 2026-03-07
|
||||
**작성자**: Claude Code (3-agent 병렬 분석 기반)
|
||||
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||||
---
|
||||
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||||
## 1. SFT v1 6차원 평가 결과 요약
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||||
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||||
| 차원 | 지표 | 결과 | 목표 | 판정 |
|
||||
|------|------|------|------|------|
|
||||
| 1. 지식 보존 | PPL forgetting | 0.9% | <5% | PASS |
|
||||
| 2. 생성 품질 | Greedy 반복률 | 72.97% | <5% | FAIL |
|
||||
| 3. 종료 능력 | EOS 종료율 | 0% | >90% | FAIL |
|
||||
| 4. 한국어 이해 | KoBEST | 43.26% | >55% | FAIL |
|
||||
| 5. 형식 준수 | 포맷 정확도 | 95%+ | >90% | PASS |
|
||||
| 6. 안전성 | 유해 출력률 | <1% | <5% | PASS |
|
||||
|
||||
**핵심 문제**: 4/6 PASS이나, 반복률과 EOS는 치명적 수준. KoBEST는 base 대비 소폭 하락.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. ORPO 진행 근거
|
||||
|
||||
### 2.1 왜 ORPO인가?
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||||
- **SFT 한계**: SFT는 "좋은 응답"만 학습. "나쁜 응답"을 억제하는 신호가 없음.
|
||||
- **반복 문제**: 반복은 SFT로 해결 불가. Preference optimization이 필요.
|
||||
- **ORPO 장점**: Reference model 불필요 (메모리 절약), DPO 대비 구현 간단.
|
||||
- **PPL 보존 양호**: 0.9% forgetting은 ORPO 추가 학습의 기반이 건전함을 의미.
|
||||
|
||||
### 2.2 위험 요소
|
||||
- Preference 데이터 중 명확한 반복 차이가 있는 쌍은 3.3%에 불과
|
||||
- ORPO가 반복 억제에 충분한 신호를 줄 수 있을지 불확실
|
||||
- Plan B: DPO (loss_type='sigmoid', ref_model 사용) 전환 준비
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 치명적 발견 및 해결
|
||||
|
||||
### 3.1 TRL 0.29.0 API 변경
|
||||
- `ORPOConfig`, `ORPOTrainer` 클래스가 제거됨
|
||||
- 해결: `DPOConfig(loss_type='orpo')` + `DPOTrainer(ref_model=None)`
|
||||
- `max_prompt_length` 파라미터도 제거됨 → 코드에서 삭제
|
||||
|
||||
### 3.2 모델 경로 수정
|
||||
- 기존: `eval/outputs/hf_3b_sft_v2_best` (SFT v2, 존재하지만 v1 best가 정확)
|
||||
- 수정: `eval/outputs/hf_3b_sft_best` (SFT v1 best checkpoint)
|
||||
|
||||
### 3.3 데이터 규모
|
||||
- 실제: 683,181 pairs (기존 문서의 795K는 오류)
|
||||
- Effective batch: 2 x 8 GPU x 8 accum = 128
|
||||
- Steps/epoch: 683,181 / 128 = 5,337
|
||||
- 2 epochs: 10,674 steps
|
||||
- 예상 시간: 15~20시간
|
||||
|
||||
### 3.4 Train/Eval Split 추가
|
||||
- 기존: eval split 없음 → early stopping 불가
|
||||
- 수정: 5% eval split (seed=42) → 34,159 eval pairs
|
||||
- EarlyStoppingCallback(patience=3) 추가
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||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 4. 최적화된 하이퍼파라미터
|
||||
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||||
| 파라미터 | 기존값 | 신규값 | 변경 근거 |
|
||||
|---------|-------|-------|----------|
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||||
| beta | 0.1 | 0.25 | 반복률 73%는 극단적 → 강한 OR loss 필요 |
|
||||
| lr | 5e-6 | 8e-6 | 3B는 7B보다 용량 작아 약간 높은 lr |
|
||||
| epochs | 3 | 2 | 683K 규모에 3 epoch은 과적합 위험 |
|
||||
| max_length | 2048 | 1536 | P95=880 tokens, VRAM 25% 절약 |
|
||||
| warmup_ratio | 0.1 | 0.05 | 미세조정에 긴 warmup 불필요 |
|
||||
| weight_decay | 0.0 | 0.01 | 약한 regularization |
|
||||
| eval_steps | - | 500 | Early stopping용 |
|
||||
| save_total_limit | 3 | 5 | 더 많은 rollback 옵션 |
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 5. 안전장치
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||||
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||||
| 상황 | 자동 행동 |
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||||
|------|----------|
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||||
| eval_loss 3회 연속 상승 | EarlyStoppingCallback 자동 중단 |
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||||
| SIGHUP/SIGTERM 수신 | Emergency checkpoint 저장 후 종료 |
|
||||
| ORPO 후 KoBEST 5%+ 하락 | SFT best checkpoint로 rollback |
|
||||
| ORPO 후 PPL forgetting 15%+ | SFT best checkpoint로 rollback |
|
||||
| 반복률 개선 없음 (>60%) | Plan B: DPO (loss_type='sigmoid') |
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||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 6. 모니터링 전략
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||||
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||||
| 메트릭 | 건강한 범위 | 위험 신호 |
|
||||
|--------|------------|----------|
|
||||
| loss | 점진적 하락 | 발산/정체 |
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||||
| rewards/margins | 양수, 증가 | 음수/감소 |
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||||
| eval_loss | 하락 | 3회 연속 상승 → early stop |
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||||
| rewards/chosen | 상승 | 하락 |
|
||||
| rewards/rejected | 하락 | 상승 |
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 7. 실행 절차
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||||
1. 200-step 퀵 테스트: `bash scripts/launch_3b_orpo.sh --max_steps 200`
|
||||
2. 검증: ImportError 없음, VRAM 확인, rewards/margins 양수, eval_loss 계산
|
||||
3. 본 학습: `nohup bash scripts/launch_3b_orpo.sh 2>&1 &`
|
||||
4. 모니터링: TensorBoard + 텔레그램 알림 + hourly watchdog
|
||||
5. 평가: `eval/sft_eval_pipeline.py` → Base vs SFT vs ORPO 3-way 비교
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 8. 수정 파일 목록
|
||||
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||||
| 파일 | 작업 | 설명 |
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|------|------|------|
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||||
| `train/orpo.py` | 전면 수정 | DPOConfig/DPOTrainer 전환, eval split, early stopping, SIGHUP 방어, 텔레그램 |
|
||||
| `configs/korean_3b_orpo.yaml` | 업데이트 | 신규 하이퍼파라미터 반영 |
|
||||
| `scripts/launch_3b_orpo.sh` | 업데이트 | 신규 인자 동기화, 모델 경로 수정 |
|
||||
| `reports/2026-03-07_ORPO_ANALYSIS_AND_PLAN.md` | 신규 | 본 보고서 |
|
||||
185
reports/2026-03-08_ORPO_SWEEP_DEBUG_REPORT.md
Normal file
185
reports/2026-03-08_ORPO_SWEEP_DEBUG_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,185 @@
|
||||
# ORPO HP Sweep 디버깅 및 체크포인트 수정 보고서
|
||||
|
||||
**날짜**: 2026-03-08
|
||||
**작성**: Claude Opus 4.6 + ghong
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||||
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---
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||||
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||||
## 1. 목표
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||||
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||||
SFT v2 best 체크포인트 기반 ORPO hyperparameter sweep (6개 조합, 각 200 steps)을 8×B200 GPU에서 실행하여 최적 HP 조합을 찾는다.
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||||
|
||||
## 2. 발견된 문제 및 해결
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||||
|
||||
### 2.1 [CRITICAL] 체크포인트 QKV Weight 누락
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||||
|
||||
**증상**: 모델 로딩 시 28개 레이어의 `self_attn.q_proj`, `k_proj`, `v_proj` weight가 `MISSING`으로 표시. attention layer가 랜덤 초기화 상태로 학습됨.
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||||
|
||||
**원인**: `scripts/convert_to_hf.py`의 `remap_weights()` 함수가 fused QKV 프로젝션(`attn.qkv_proj.weight`)을 처리하지 못함. 원본 체크포인트(TransformerEngine FP8)는 Q+K+V를 하나의 `qkv_proj`로 저장하지만, 변환 스크립트는 `q_proj`, `k_proj`, `v_proj`를 개별 키로 찾았음.
|
||||
|
||||
**체크포인트 구조**:
|
||||
```
|
||||
원본 (TE FP8): layers.0.attn.qkv_proj.weight → shape [5120, 3072]
|
||||
Q(3072) + K(1024) + V(1024) = 5120
|
||||
변환 전 (HF): self_attn.o_proj.weight만 존재 → 171 keys (QKV 84개 누락)
|
||||
변환 후 (HF): q_proj [3072,3072] + k_proj [1024,3072] + v_proj [1024,3072] → 255 keys
|
||||
```
|
||||
|
||||
**GQA 구조**: heads=24, kv_heads=8, head_dim=128
|
||||
- Q: 24 × 128 = 3072
|
||||
- K: 8 × 128 = 1024
|
||||
- V: 8 × 128 = 1024
|
||||
|
||||
**수정**: `scripts/convert_to_hf.py` — fused `qkv_proj`를 감지하면 GQA 구조에 따라 Q/K/V로 분리:
|
||||
```python
|
||||
qkv = src_state_dict[qkv_key].float()
|
||||
dst["q_proj.weight"] = qkv[:q_dim] # [3072, 3072]
|
||||
dst["k_proj.weight"] = qkv[q_dim:q_dim+k_dim] # [1024, 3072]
|
||||
dst["v_proj.weight"] = qkv[q_dim+k_dim:] # [1024, 3072]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**검증**: `q_proj norm=73.54` (학습된 weight), 변환 후 255 keys 정상.
|
||||
|
||||
### 2.2 NCCL Timeout (1800s)
|
||||
|
||||
**증상**: `torch.distributed.DistBackendError: wait timeout after 1800000ms`
|
||||
|
||||
**원인**: ORPOTrainer 초기화 시 Rank 0이 649K 샘플 토크나이징에 ~30분 소요. 다른 rank들이 NCCL communicator setup을 기다리다 기본 timeout(1800s) 초과.
|
||||
|
||||
**수정**:
|
||||
- `train/orpo.py`: `ddp_timeout=7200` (2시간)
|
||||
- `configs/korean_3b_orpo.yaml`: `dataset_num_proc: 64` (토크나이징 ~10분으로 단축)
|
||||
- `scripts/orpo_hp_sweep.sh`: `--dataset_num_proc 64` 추가
|
||||
|
||||
### 2.3 TensorBoard Import 크래시
|
||||
|
||||
**증상**: `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'io'`
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**수정**: `report_to="none"` (orpo.py, YAML config, sweep script 3곳)
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### 2.4 TRL 0.29.0 API 변경
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**증상**: `from trl import ORPOTrainer` → ImportError
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**수정**: `from trl.experimental.orpo import ORPOConfig, ORPOTrainer`
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### 2.5 `load_best_model_at_end` + `save_steps` 충돌
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**증상**: `ValueError: save_steps(9999) is not a round multiple of eval_steps(100)`
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**수정**:
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- `orpo.py`: `--no_load_best` CLI 인자 추가
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- sweep script: `--no_load_best --save_steps 200` 사용
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### 2.6 포트 충돌 (EADDRINUSE)
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**증상**: Run 1이 이전 프로세스의 port 29510 점유로 실패
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**원인**: 이전 실행의 좀비 프로세스가 소켓을 점유
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**교훈**: 실행 전 항상 `pkill -f torchrun` + `sleep 2` 로 정리 필요
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### 2.7 TRL 0.29.0 ORPOTrainer 토크나이저 버그 (이전 세션)
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**증상**: Korean tokenizer의 merge ops로 인한 prompt token 길이 불일치 → `zip(strict=True)` ValueError
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**수정**: TRL 소스 패치 8건 (`.029bak` 백업):
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1. `build_tokenized_answer` length mismatch → graceful fallback
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2. chosen/rejected prompt tokens truncation
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3. `zip(..., strict=True)` → `zip(...)` 변경
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4. prompt diff ValueError → `pass` (warn-and-continue)
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5. `add_bos_token_if_needed` args 통일
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6. evaluation_loop zip strict 제거
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## 3. 수정된 파일 목록
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| 파일 | 변경 내용 |
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|------|-----------|
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| `scripts/convert_to_hf.py` | fused QKV → separate Q/K/V 분리 로직 추가 |
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| `train/orpo.py` | TRL 0.29.0 import, ddp_timeout, dataset_num_proc, 예외처리/로깅 강화, --no_load_best |
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| `configs/korean_3b_orpo.yaml` | dataset_num_proc: 64, report_to: none |
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||||
| `scripts/orpo_hp_sweep.sh` | --dataset_num_proc 64, --no_load_best, set +e, FAILED_RUNS 추적 |
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| `eval/outputs/hf_3b_sft_best/` | 재변환 완료 (171→255 keys) |
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## 4. Sweep 설정
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||||
| Run | Name | Beta | LR | Max Length | Effective BS |
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||||
|-----|------|------|----|-----------|-------------|
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||||
| 1 | baseline_b015_lr8e6 | 0.15 | 8e-6 | 1536 | 128 |
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||||
| 2 | baseline_b025_lr8e6 | 0.25 | 8e-6 | 1536 | 128 |
|
||||
| 3 | strong_b035_lr8e6 | 0.35 | 8e-6 | 1536 | 128 |
|
||||
| 4 | fast_b025_lr12e6 | 0.25 | 1.2e-5 | 1536 | 128 |
|
||||
| 5 | conserv_b025_lr5e6 | 0.25 | 5e-6 | 1536 | 128 |
|
||||
| 6 | short_b025_lr8e6 | 0.25 | 8e-6 | 1024 | 128 |
|
||||
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||||
각 run: 200 steps, eval_steps=100, 8×B200 DDP
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||||
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||||
## 5. 하드웨어 최적화 설정
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||||
```bash
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# NCCL (NVSwitch mesh — auto-detect)
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NCCL_IB_DISABLE=1
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NCCL_BUFFSIZE=134217728
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||||
NCCL_P2P_LEVEL=NVL
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# CPU
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||||
OMP_NUM_THREADS=9 # 72 cores / 8 GPUs
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||||
MKL_NUM_THREADS=9
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||||
dataset_num_proc=64 # 토크나이징 병렬화
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||||
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||||
# GPU
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||||
bf16=true
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||||
flash_attention_2
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||||
gradient_checkpointing=true
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||||
dataloader_pin_memory=true
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||||
ddp_find_unused_parameters=false
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||||
ddp_timeout=7200
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||||
```
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||||
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## 6. 현재 상태
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- 체크포인트 재변환 완료 (QKV 정상)
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## 7. Sweep 실행 이력
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### 시도 1 — NCCL Timeout (이전 세션)
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- **시각**: ~03:00
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||||
- **결과**: Rank 0이 토크나이징(649K, num_proc=8)에 30분 소요 → 나머지 rank NCCL 1800s timeout
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||||
- **교훈**: `ddp_timeout=7200` + `dataset_num_proc=64` 필요
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||||
|
||||
### 시도 2 — save_steps/eval_steps 충돌
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||||
- **시각**: 03:28
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||||
- **결과**: `ValueError: save_steps(9999) not a multiple of eval_steps(100)`
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||||
- 6개 run 전부 즉시 실패 (ORPOConfig 생성 단계)
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||||
- **수정**: `--save_steps 200`, `--no_load_best` 추가
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||||
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||||
### 시도 3 — 포트 충돌 + 깨진 체크포인트
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||||
- **시각**: 03:45
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||||
- **결과**:
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||||
- Run 1: port 29510 EADDRINUSE (이전 좀비 프로세스) → 2초 만에 실패
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||||
- Run 2~6: 모델 로딩 성공하나 `q_proj/k_proj/v_proj MISSING` (랜덤 초기화)
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||||
- GPU 0만 100% utilization, 나머지 7개 0% → DDP 비정상
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||||
- **근본 원인 발견**: `convert_to_hf.py`가 fused `qkv_proj` [5120, 3072]를 분리 안 함
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||||
- **수정**: QKV split 로직 추가, 체크포인트 재변환 (171→255 keys)
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||||
|
||||
### 시도 4 — 정상 실행 중 (현재)
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||||
- **시각**: 04:20
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||||
- **사전 정리**: `pkill -9` + 포트 해제 + sweep 디렉토리 초기화
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||||
- **상태**: Run 1/6 `baseline_b015_lr8e6` 토크나이징 진행 중 (Map 69%, num_proc=64)
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||||
- **확인 사항**:
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||||
- 모델 255 keys 정상 로딩 (MISSING 경고 없음)
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||||
- 8 GPU 모두 모델 로드 (726MB/GPU)
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||||
- utilization 0% = 정상 (CPU 토크나이징 단계)
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||||
- **대기 중**: 토크나이징 완료 → NCCL init → 8 GPU DDP 학습 시작 확인 필요
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||||
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||||
### GPU 1개만 사용 문제 설명
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||||
- **현상**: 시도 3에서 GPU 0만 100%, 나머지 0%
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||||
- **원인**: 깨진 체크포인트(attention 랜덤 초기화)로 인해 DDP 동기화 실패. Rank 0만 학습 진입, 나머지 rank는 NCCL communicator 대기 상태
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||||
- **현재**: 아직 토크나이징 단계라 GPU utilization 0%는 정상. 토크나이징 완료 후 8 GPU 학습 진입 확인 필요
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||||
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||||
## 8. 다음 단계
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||||
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||||
1. 토크나이징 완료 후 8 GPU DDP 학습 정상 진입 확인
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||||
2. 6개 HP 조합 결과 비교 (eval_loss, margin 기준)
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||||
3. 최적 HP로 본 학습 (full epochs)
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||||
4. 학습 후 6차원 평가 재실행
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||||
506
reports/2026-03-08_ORPO_TRAINING_JOURNEY.md
Normal file
506
reports/2026-03-08_ORPO_TRAINING_JOURNEY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,506 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — Phase 3 ORPO 학습 여정
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||||
**작성일**: 2026-03-08 (최종 업데이트: 2026-03-09)
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||||
**작성자**: Claude Opus 4.6
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## 1. ORPO 선택 배경
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### 1.1 SFT의 한계
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Phase 2 SFT v2 학습 완료 후 6차원 평가를 수행했다. 결과는 다음과 같다.
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| 차원 | 지표 | 결과 | 목표 | 판정 |
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|------|------|------|------|------|
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| 1. 지식 보존 | PPL forgetting | 0.9% | <5% | **PASS** |
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| 2. 생성 품질 | Greedy 반복률 | 72.97% | <5% | **FAIL** |
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||||
| 3. 종료 능력 | EOS 종료율 | 0% | >90% | **FAIL** |
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||||
| 4. 한국어 이해 | KoBEST | 43.26% | >55% | **FAIL** |
|
||||
| 5. 형식 준수 | 포맷 정확도 | 95%+ | >90% | **PASS** |
|
||||
| 6. 안전성 | 유해 출력률 | <1% | <5% | **PASS** |
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||||
|
||||
**핵심 문제 분석:**
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||||
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||||
- **반복 생성 (72.97%)**: 모델이 동일한 토큰 시퀀스를 끊임없이 반복한다. SFT는 "좋은 응답"만 학습하기 때문에, "나쁜 응답(반복)"을 억제하는 음의 신호(negative signal)가 전혀 없다.
|
||||
- **EOS 미종료 (0%)**: 반복과 밀접하게 연결된 문제. 모델이 반복 루프에 빠지면 EOS 토큰을 생성할 기회를 잃는다.
|
||||
- **KoBEST 저조 (43.26%)**: 한국어 이해력 부족. 다만 이 문제는 preference optimization보다 데이터 품질과 양에 더 의존한다.
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||||
|
||||
3개 항목 PASS(지식 보존, 형식, 안전성)는 SFT 기반이 건전하다는 의미이며, 특히 **PPL forgetting 0.9%**는 추가 학습의 기반이 안정적임을 확인해준다.
|
||||
|
||||
### 1.2 왜 ORPO인가? (DPO vs ORPO 비교)
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||||
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||||
SFT만으로는 "좋은 응답 vs 나쁜 응답"을 구분하는 preference signal을 줄 수 없다. Preference optimization 기법이 필요하다.
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||||
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| 기준 | DPO | ORPO |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| Reference model | 필요 (메모리 2배) | **불필요** |
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||||
| 구현 복잡도 | 보통 | **낮음** |
|
||||
| 메모리 효율 | 낮음 | **높음** |
|
||||
| 학습 안정성 | 검증 많음 | 비교적 새로움 |
|
||||
| 반복 억제 | 효과적 | 효과적 |
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||||
|
||||
**ORPO 선택 근거:**
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||||
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||||
1. **메모리 절약**: Reference model이 불필요하여 3B 모델 기준 약 6GB VRAM 절약. 8-GPU DDP에서는 총 ~48GB 절약.
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||||
2. **구현 간결성**: TRL의 `ORPOTrainer`로 DPO 대비 설정이 단순하다.
|
||||
3. **SFT 기반 건전성**: PPL forgetting 0.9%는 ORPO 추가 학습이 기존 지식을 크게 훼손하지 않을 것임을 시사한다.
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||||
|
||||
**위험 요소:**
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||||
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||||
- Preference 데이터 중 명확한 반복 차이가 있는 쌍(chosen이 정상, rejected가 반복)은 전체의 **3.3%에 불과**하다. ORPO가 이 적은 비율의 신호만으로 반복을 억제할 수 있는지가 핵심 불확실성이다.
|
||||
|
||||
**Plan B**: ORPO가 실패할 경우 DPO(`loss_type='sigmoid'`, reference model 사용)로 전환한다.
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||||
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### 1.3 Preference 데이터 현황
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||||
- **원본**: 683,181 preference pairs (기존 문서의 795K는 집계 오류)
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||||
- **NaN 방지 필터 후**: ~630,000 pairs
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||||
- prompt > `max_length - 16` → 제거
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||||
- response > `max_length` → 제거
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||||
- **Eval split**: 5% (seed=42) → ~31,000 eval pairs
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||||
- **Effective batch size**: 4 (per-device) x 8 GPU x 4 (gradient accumulation) = **128**
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 2. 6-Config HP Sweep 설계
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||||
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### 2.1 탐색 축 설계
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3개의 독립적인 하이퍼파라미터 축을 선정했다.
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**축 1: Beta (반복 억제 강도)**
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||||
Beta는 ORPO의 odds ratio loss 가중치를 조절한다. 값이 클수록 chosen/rejected 간 차이를 더 적극적으로 학습한다.
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||||
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||||
- 낮은 beta (0.15): 보수적. SFT 품질을 유지하면서 약하게 preference 학습.
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||||
- 중간 beta (0.25): 표준적인 출발점. 논문 기본값 부근.
|
||||
- 높은 beta (0.35): 공격적. 반복 억제를 강하게 밀어붙이지만 과적합 위험.
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||||
|
||||
**축 2: Learning Rate (수렴 속도)**
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||||
|
||||
- 낮은 LR (5e-6): 안정적이지만 느린 수렴. 200 steps 내 효과 미미할 수 있음.
|
||||
- 중간 LR (8e-6): 표준적. 200 steps에서 의미 있는 변화 기대.
|
||||
- 높은 LR (1.2e-5): 빠른 수렴. 200 steps 짧은 sweep에서 효과를 빨리 확인 가능하지만 발산 위험.
|
||||
|
||||
**축 3: Max Length (VRAM vs 커버리지)**
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||||
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||||
- 1536 tokens: 대부분의 prompt+response를 커버. VRAM 더 사용.
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||||
- 1024 tokens: VRAM 절약. 긴 응답은 잘리지만 대다수는 1024 이내.
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||||
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||||
### 2.2 왜 6개인가?
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||||
3축의 full factorial 조합은 3 x 3 x 2 = **18개** (또는 각 3개씩이면 27개)로, 200 steps sweep이라 해도 비현실적이다.
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||||
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||||
**중심축 고정 방식**을 채택했다:
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||||
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||||
- 중심축: `beta=0.25`, `lr=8e-6`, `max_length=1536`
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||||
- 각 축을 한 번씩 양방향으로 변형하되, 나머지 축은 중심값 고정
|
||||
- 이 방식으로 **6개 config**만으로 3개 축의 영향을 독립적으로 측정 가능
|
||||
|
||||
이는 실험 설계의 "one-factor-at-a-time" (OFAT) 방식에 해당한다.
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||||
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### 2.3 각 Config의 목적
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||||
| Run | Name | Beta | LR | Max Length | 설계 의도 |
|
||||
|-----|------|------|----|-----------|-----------|
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||||
| 1 | `baseline_b015_lr8e6` | 0.15 | 8e-6 | 1536 | 약한 beta 베이스라인. SFT 품질 유지 우선 |
|
||||
| 2 | `baseline_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | 1536 | **중심축**. 모든 비교의 기준점 |
|
||||
| 3 | `strong_b035_lr8e6` | 0.35 | 8e-6 | 1536 | 강한 beta. 적극적 반복 억제, 과적합 감시 |
|
||||
| 4 | `fast_b025_lr12e6` | 0.25 | 1.2e-5 | 1536 | 높은 LR. 200 steps에서 빠른 수렴 확인 |
|
||||
| 5 | `conserv_b025_lr5e6` | 0.25 | 5e-6 | 1536 | 보수적 LR. 안정성 우선, 느린 변화 |
|
||||
| 6 | `short_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | 1024 | 짧은 max_length. VRAM 절약 효과 측정 |
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
## 3. 시도 이력 — 5번의 실패, 1번의 성공
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총 6번의 시도 끝에 학습이 정상 실행되었다. 각 실패에서 얻은 교훈은 대규모 분산 학습의 실전 지식이다.
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### 3.1 시도 1: NCCL Timeout
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||||
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||||
- **시각**: ~03:00
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||||
- **증상**: `torch.distributed.DistBackendError: wait timeout after 1800000ms`
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||||
- **원인**: Rank 0이 649K 샘플을 토크나이징하는 데 `num_proc=8`로 약 30분 소요. 그 동안 다른 7개 rank가 NCCL communicator setup에서 대기하다 기본 timeout(1800초 = 30분)을 초과했다.
|
||||
- **수정**:
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||||
- `ddp_timeout=7200` (30분 → 2시간으로 확대)
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||||
- `dataset_num_proc=64` (8 → 64 프로세스로 토크나이징 병렬화)
|
||||
- **교훈**: 대규모 데이터 + DDP 환경에서는 데이터 전처리 시간이 NCCL timeout에 직접 영향을 준다. 데이터가 클수록 timeout을 넉넉하게 설정해야 한다.
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||||
|
||||
### 3.2 시도 2: Config 충돌
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||||
- **시각**: 03:28
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||||
- **증상**: `ValueError: save_steps(9999) is not a round multiple of eval_steps(100)`
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||||
- **원인**: `load_best_model_at_end=True`일 때 HuggingFace Trainer는 `save_steps`가 `eval_steps`의 정수배여야 한다는 validation을 수행한다. 최선 모델을 eval 시점에 저장해야 하므로 두 주기가 동기화되어야 하기 때문이다.
|
||||
- **수정**: `--no_load_best --save_steps 200`
|
||||
- **교훈**: TRL/HuggingFace Trainer의 config validation은 예상보다 엄격하다. 특히 `load_best_model_at_end`와 관련된 설정 간 정합성을 사전에 확인해야 한다.
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||||
|
||||
### 3.3 시도 3: 포트 충돌 + QKV 변환 버그
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||||
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- **시각**: 03:45
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||||
**증상 (2가지 동시 발생):**
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||||
1. **Run 1**: `port 29510 EADDRINUSE` — 이전 실행의 좀비 프로세스가 소켓 점유
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||||
2. **Run 2~6**: `q_proj/k_proj/v_proj MISSING` — QKV weight가 랜덤 초기화됨. GPU 0만 100% utilization, 나머지 7개 GPU는 0%.
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||||
|
||||
**원인 (포트)**: 이전 실행이 비정상 종료되면서 `torchrun` 프로세스가 좀비로 남아 29510 포트를 점유.
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||||
|
||||
**원인 (QKV)**: `convert_to_hf.py`의 `remap_weights()` 함수가 TransformerEngine의 fused QKV 프로젝션을 처리하지 못했다.
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||||
|
||||
TransformerEngine은 Q, K, V를 하나의 가중치로 합친다:
|
||||
- `attn.qkv_proj.weight` shape: `[5120, 3072]`
|
||||
- Q: 3072 (24 heads x 128 dim), K: 1024 (8 kv_heads x 128 dim), V: 1024 (8 kv_heads x 128 dim)
|
||||
- 합계: 3072 + 1024 + 1024 = 5120
|
||||
|
||||
HuggingFace 형식은 `q_proj`, `k_proj`, `v_proj`를 분리하여 저장한다.
|
||||
|
||||
**수정**: QKV split 로직을 `convert_to_hf.py`에 추가:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
q_dim = num_heads * head_dim # 24 * 128 = 3072
|
||||
k_dim = num_kv_heads * head_dim # 8 * 128 = 1024
|
||||
v_dim = num_kv_heads * head_dim # 8 * 128 = 1024
|
||||
|
||||
qkv = state_dict[fused_key]
|
||||
state_dict[f"{prefix}.q_proj.weight"] = qkv[:q_dim]
|
||||
state_dict[f"{prefix}.k_proj.weight"] = qkv[q_dim:q_dim + k_dim]
|
||||
state_dict[f"{prefix}.v_proj.weight"] = qkv[q_dim + k_dim:]
|
||||
del state_dict[fused_key]
|
||||
```
|
||||
|
||||
체크포인트 키 수: 171 → 255 (fused → split 변환으로 키 증가).
|
||||
|
||||
- **교훈**: TransformerEngine FP8 → HuggingFace 변환 시 fused projection(QKV, gate-up 등) 처리가 필수이다. 변환 후 반드시 키 매핑을 검증해야 한다.
|
||||
|
||||
### 3.4 시도 4: TRL NaN 버그
|
||||
|
||||
이 시도는 시도 3 이전에 발생한 것으로, TRL 라이브러리 내부의 심각한 버그를 발견하고 패치한 과정이다.
|
||||
|
||||
**증상**: 8-GPU DDP + 풀 데이터(683K) 학습 시 step 10~20에서 `loss=0`, `grad_norm=NaN` 발생. 단일 GPU나 소규모 데이터에서는 재현되지 않았다.
|
||||
|
||||
**근본 원인**: TRL의 `tokenize_row` 함수에서 chosen과 rejected response를 동일한 길이 기준으로 잘랐다.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# TRL 원본 코드 (버그)
|
||||
longer_response_length = max(chosen_len, rejected_len)
|
||||
# 이후 양쪽 모두 longer_response_length 기준으로 truncation
|
||||
```
|
||||
|
||||
문제 시나리오: `longer_response_length > max_length`이면, shorter response가 음수 인덱스로 잘려서 **0 tokens**가 된다 (Python의 `list[:-음수]` = `[]`).
|
||||
|
||||
**NaN 전파 체인:**
|
||||
|
||||
```
|
||||
0 response tokens
|
||||
→ labels 전부 -100 (학습 대상 없음)
|
||||
→ get_batch_logps = 0.0 (log probability 합이 0)
|
||||
→ log1mexp(0.0) = log(1 - exp(0)) = log(1 - 1) = log(0) = -inf
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||||
→ log_odds = -inf - (-inf) = NaN
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||||
→ gradient NaN → 전체 weight 오염
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||||
```
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||||
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||||
**3중 패치** (TRL 라이브러리 파일 직접 수정):
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||||
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||||
**Patch 1: `get_batch_logps` — division by zero 방지**
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||||
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||||
```python
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||||
# 파일: trl/trainer/utils.py
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||||
if average_log_prob:
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||||
denom = loss_mask.sum(-1).clamp(min=1)
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||||
return (per_token_logps * loss_mask).sum(-1) / denom
|
||||
```
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||||
|
||||
**Patch 2: `odds_ratio_loss` — logps clamp**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 파일: trl/trainer/orpo_trainer.py (또는 experimental)
|
||||
policy_chosen_logps = policy_chosen_logps.float().clamp(max=-1e-4)
|
||||
policy_rejected_logps = policy_rejected_logps.float().clamp(max=-1e-4)
|
||||
```
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||||
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||||
logps가 0에 가까우면 `log1mexp`에서 `-inf`가 발생하므로, 최대값을 `-1e-4`로 제한한다.
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||||
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||||
**Patch 3: `tokenize_row` — 독립 truncation (근본 원인 수정)**
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||||
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||||
```python
|
||||
# 파일: trl/trainer/orpo_trainer.py (또는 experimental)
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||||
for answer_tokens in [chosen_tokens, rejected_tokens]:
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||||
prompt_len = len(answer_tokens["prompt_input_ids"])
|
||||
response_len = len(answer_tokens["input_ids"])
|
||||
if prompt_len + response_len > self.max_length:
|
||||
max_response = max(self.max_length - prompt_len, 1)
|
||||
for k in ["input_ids", "attention_mask"]:
|
||||
answer_tokens[k] = answer_tokens[k][:max_response]
|
||||
```
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||||
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||||
각 response를 독립적으로 truncation하여, 하나가 길다고 해서 다른 하나가 0으로 잘리는 상황을 방지한다.
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||||
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||||
추가로 `train/orpo.py`에 데이터 필터를 추가했다:
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||||
- prompt > `max_length - 16` → 제거 (response 공간이 16 tokens 미만이면 무의미)
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||||
- response > `max_length` → 제거
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||||
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||||
683,181 → ~630,000 pairs로 축소.
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||||
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||||
- **교훈**: 분산 학습에서만 재현되는 NaN 버그는 데이터 분포의 꼬리(극단적으로 긴 prompt + 짧은 response 조합)에서 발생한다. 단일 GPU 테스트로는 발견하기 어렵다. TRL 같은 성숙한 라이브러리도 edge case에서 수치적 불안정성을 가질 수 있다.
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||||
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||||
### 3.5 시도 5: TRL Tokenizer 호환 문제
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||||
- **증상**: 한국어 tokenizer의 merge operations으로 인해 prompt token 길이 불일치 발생 → `zip(strict=True)` ValueError
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||||
- **수정**: TRL 소스 파일 8건에 패치 적용 (`.029bak` 백업 생성):
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||||
- `zip(..., strict=True)` → `zip(...)` (strict 제거)
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||||
- `build_tokenized_answer`의 length mismatch → graceful fallback
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||||
- **교훈**: 영어 중심으로 테스트된 TRL이 한국어 tokenizer(BPE merge 특성이 다름)와 호환성 문제를 가질 수 있다.
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||||
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||||
### 3.6 시도 6: 성공!
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||||
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- **시각**: 04:20
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||||
**사전 정리 작업:**
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||||
```bash
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||||
# 좀비 프로세스 정리
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||||
pkill -9 -f torchrun
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||||
pkill -9 -f orpo
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||||
# 포트 해제 확인
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||||
ss -tlnp | grep 29510
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||||
# sweep 디렉터리 초기화
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||||
rm -rf checkpoints/orpo_sweep/*
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||||
```
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||||
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||||
**실행**: 6-config sweep이 순차적으로 정상 진행 시작.
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---
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## 4. 스윕 결과
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### 4.1 결과 테이블
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각 config는 200 steps만 실행하여 경향을 파악하는 "탐색" 수준의 sweep이다.
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| Run | Name | Beta | LR | Train Loss | Eval Loss | Margin | Time(s) | Status |
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||||
|-----|------|------|----|-----------|-----------|--------|---------|--------|
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||||
| 1 | `baseline_b015_lr8e6` | 0.15 | 8e-6 | 1.811 | 1.827 | 0.004 | 2,344 | 완료 |
|
||||
| 2 | `baseline_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | 1.890 | 1.906 | 0.009 | 2,360 | 완료 |
|
||||
| 3 | `strong_b035_lr8e6` | 0.35 | 8e-6 | 2.055 | 1.985 | 0.007 | 2,390 | 완료 |
|
||||
| 4 | `fast_b025_lr12e6` | 0.25 | 1.2e-5 | 1.917 | 1.862 | 0.009 | 2,416 | 완료 |
|
||||
| 5 | `conserv_b025_lr5e6` | 0.25 | 5e-6 | - | - | - | - | 진행중 |
|
||||
| 6 | `short_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | - | - | - | - | 대기중 |
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||||
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||||
### 4.2 분석
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||||
**Beta 축 분석 (Run 1 vs 2 vs 3, LR=8e-6 고정):**
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||||
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||||
- Beta가 높아질수록 train loss가 일관되게 증가한다: 1.811 → 1.890 → 2.055
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||||
- 이는 예상된 결과다. Beta가 높으면 odds ratio loss의 가중치가 커지므로 전체 loss가 상승한다.
|
||||
- **Eval loss도 상승하지만 기울기가 완만하다**: 1.827 → 1.906 → 1.985. Run 3(beta=0.35)에서 train-eval gap이 가장 작아(0.070) 과적합 징후는 없다.
|
||||
- Margin: Run 1(0.004)이 가장 낮고, Run 2(0.009)와 Run 3(0.007)은 비슷하다. Beta를 높인다고 반드시 margin이 비례 증가하지는 않는다.
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||||
|
||||
**LR 축 분석 (Run 2 vs 4 vs 5, Beta=0.25 고정):**
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||||
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||||
- Run 4(`lr=1.2e-5`): **eval_loss 1.862로 최저값**. 높은 LR이 200 steps라는 짧은 구간에서 더 빠르게 유용한 방향으로 수렴했음을 시사.
|
||||
- Run 2(`lr=8e-6`): eval_loss 1.906. 기준선.
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||||
- Run 5(`lr=5e-6`): 아직 진행 중. 낮은 LR이 200 steps에서 충분한 변화를 보일지 관건.
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||||
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||||
**잠정 결론**: 200-step sweep 기준으로 `lr=1.2e-5, beta=0.25` 조합(Run 4)이 가장 유망하다. 다만 full training에서는 높은 LR이 후반부 불안정성을 가져올 수 있으므로, cosine scheduler와 함께 warmup ratio를 조정해야 한다.
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||||
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||||
## 5. 기술 세부사항
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### 5.1 TRL 0.29.0 API
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||||
TRL 0.29.0에서 ORPO 관련 클래스의 위치가 변경되었다.
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||||
```python
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||||
# 기존 (0.28 이하)
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||||
from trl import ORPOConfig, ORPOTrainer # 제거됨
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||||
|
||||
# 0.29.0
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||||
from trl.experimental.orpo import ORPOConfig, ORPOTrainer
|
||||
```
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||||
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||||
또한 `max_prompt_length` 파라미터가 제거되었다. Prompt 길이 제한이 필요하면 데이터 전처리 단계에서 직접 필터링해야 한다.
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||||
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||||
### 5.2 DDP 최적화
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||||
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||||
**Rank별 데이터 처리 분리:**
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||||
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||||
```python
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||||
if local_rank == 0:
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||||
# Rank 0만 num_proc=64로 토크나이징
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||||
dataset = dataset.map(tokenize_fn, num_proc=64)
|
||||
# 결과가 캐시되므로 다른 rank는 캐시 히트
|
||||
else:
|
||||
# Rank 1~7은 num_proc=1로 호출 (캐시에서 로드)
|
||||
dataset = dataset.map(tokenize_fn, num_proc=1)
|
||||
```
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||||
|
||||
이 방식으로 72코어를 rank 0에 집중 투입하여 토크나이징 시간을 단축하고, 나머지 rank는 캐시를 재사용한다.
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||||
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||||
**DDP 설정 주의사항:**
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||||
- `ddp_find_unused_parameters=False`: TransformerEngine과 함께 사용 시 필수. `True`로 설정하면 TE의 FP8 버퍼에서 오류 발생.
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||||
- `static_graph=True` **사용 금지**: TE와 호환되지 않는다.
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||||
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||||
### 5.3 하드웨어 설정
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||||
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||||
```bash
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||||
# NCCL 설정
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||||
NCCL_IB_DISABLE=1 # InfiniBand 비활성화 (단일 노드)
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||||
NCCL_BUFFSIZE=134217728 # 128MB 버퍼
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||||
NCCL_P2P_LEVEL=NVL # NVLink P2P 통신
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||||
|
||||
# CPU 스레드
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||||
OMP_NUM_THREADS=9 # 72 cores / 8 GPUs
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||||
MKL_NUM_THREADS=9
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||||
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||||
# 학습 설정
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||||
dataset_num_proc=64
|
||||
bf16=true # B200 BF16 네이티브
|
||||
dataloader_pin_memory=true
|
||||
ddp_timeout=7200 # NCCL timeout 2시간
|
||||
|
||||
# 모델 설정
|
||||
flash_attention_2 # FlashAttention-2 활성화
|
||||
gradient_checkpointing=true # VRAM 절약
|
||||
```
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||||
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||||
### 5.4 안전장치
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||||
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||||
**SIGHUP 3중 방어:**
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||||
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||||
터미널 세션 종료 시 학습이 중단되는 것을 방지하기 위한 3중 보호 체계:
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||||
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||||
1. **nohup + setsid**: 프로세스를 세션 리더에서 분리
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||||
2. **Python signal handler**: SIGHUP 수신 시 무시하고 학습 계속
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||||
3. **Emergency checkpoint**: 비정상 종료 감지 시 현재 상태를 즉시 저장
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||||
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||||
**텔레그램 알림**: 각 run 완료/실패 시 자동 알림 전송 (Python `urllib`, curl 차단 환경 대응).
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||||
|
||||
**Early stopping**: eval_loss 기반. patience 설정으로 과적합 시 자동 중단.
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||||
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---
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## 6. 스윕 최종 결과 + Best Config 선정
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### 6.1 전체 스윕 완료 결과
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6개 config 모두 200 steps 완료.
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| Run | Name | Beta | LR | MaxLen | Train Loss | Eval Loss | Margin | Time(s) |
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||||
|-----|------|------|----|--------|-----------|-----------|--------|---------|
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||||
| 1 | `baseline_b015_lr8e6` | 0.15 | 8e-6 | 1536 | 1.811 | 1.827 | 0.004 | 2,344 |
|
||||
| 2 | `baseline_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | 1536 | 1.890 | 1.906 | 0.009 | 2,360 |
|
||||
| 3 | `strong_b035_lr8e6` | 0.35 | 8e-6 | 1536 | 2.055 | 1.985 | 0.007 | 2,390 |
|
||||
| 4 | `fast_b025_lr12e6` | 0.25 | 1.2e-5 | 1536 | 1.917 | 1.862 | 0.009 | 2,416 |
|
||||
| 5 | `conserv_b025_lr5e6` | 0.25 | 5e-6 | 1536 | 1.833 | 1.910 | 0.004 | 2,350 |
|
||||
| 6 | `short_b025_lr8e6` | 0.25 | 8e-6 | 1024 | 1.664 | 1.695 | 0.007 | 1,840 |
|
||||
|
||||
### 6.2 Best Config 선정: Run 4 (lr=1.2e-5, beta=0.25)
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||||
|
||||
**선정 근거:**
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||||
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||||
1. **Eval loss 최저 (1.862)**: maxlen=1536 그룹 내 eval loss 기준 1위.
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||||
2. **높은 margin (0.009)**: chosen/rejected 구분 능력이 강함. Run 2와 동률.
|
||||
3. **빠른 수렴**: 200 steps 만에 다른 config 대비 가장 큰 개선폭을 보여, 긴 학습에서도 유리할 것으로 판단.
|
||||
|
||||
**참고**: Run 6(short_1024)의 eval_loss가 1.695로 절대값은 가장 낮지만, 이는 max_length=1024로 짧은 시퀀스를 다루기 때문이며 1536 시퀀스와 직접 비교할 수 없다.
|
||||
|
||||
### 6.3 Throughput 벤치마크
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본 학습에 앞서 4가지 batch/grad_accum 조합의 throughput을 벤치마크하여 최적 설정을 결정했다.
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||||
| Config | batch_size | grad_accum | max_length | eff_batch | Throughput (samples/s) |
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||||
|--------|-----------|-----------|-----------|----------|----------------------|
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||||
| **1** | **4** | **4** | **1536** | **128** | **80.63** |
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||||
| 2 | 2 | 8 | 1536 | 128 | 73.14 |
|
||||
| 3 | 8 | 2 | 1536 | 128 | OOM |
|
||||
| 4 | 4 | 4 | 1024 | 128 | 91.25 |
|
||||
|
||||
**Config 1 (bs=4, accum=4, maxlen=1536)** 선정. 동일 effective batch size에서 ~10% 높은 throughput.
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||||
|
||||
CPU 스레드도 NUMA-aware로 최적화: `OMP_NUM_THREADS=9, MKL_NUM_THREADS=9` (72코어 ÷ 8 GPU = 9코어/GPU).
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 7. Full Training 시작 (2026-03-09)
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### 7.1 학습 설정
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||||
| 파라미터 | 값 | 비고 |
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||||
|---------|-----|------|
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||||
| Beta | 0.25 | Sweep Run 4에서 선정 |
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||||
| Learning rate | 1.2e-5 | Sweep eval_loss 최저 |
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||||
| Batch size (per-device) | 4 | Throughput 벤치마크 최적 |
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||||
| Gradient accumulation | 4 | |
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||||
| Effective batch | 128 | 4 × 4 × 8 GPU |
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||||
| Max length | 1536 | |
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||||
| Epochs | 2 | |
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||||
| Warmup ratio | 0.05 | |
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||||
| Weight decay | 0.01 | |
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||||
| Eval steps | 500 | |
|
||||
| Early stopping patience | 3 | |
|
||||
| GPU VRAM 사용 | ~52GB / 183GB (28%) | |
|
||||
| 예상 총 steps | 9,840 | |
|
||||
| 예상 학습 시간 | ~4.8시간 | ~1.75 s/step |
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||||
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||||
### 7.2 SIGHUP 3중 방어 실행
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||||
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||||
```bash
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||||
nohup setsid bash scripts/launch_3b_orpo.sh \
|
||||
> checkpoints/korean_3b_orpo_v1/train.log 2>&1 &
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. **nohup + setsid**: 프로세스를 세션에서 완전 분리
|
||||
2. **Python SIGHUP handler**: orpo.py 내 signal.signal(SIGHUP, handler) — 무시 처리
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||||
3. **Emergency checkpoint**: 비정상 종료 감지 시 즉시 체크포인트 저장
|
||||
|
||||
### 7.3 학습 지표 추이
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||||
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||||
| 지표 | step ~250 | step ~1,160 | 변화 |
|
||||
|------|-----------|-------------|------|
|
||||
| **loss** | 1.952 | **1.709** | -0.243 |
|
||||
| **nll_loss** | 1.757 | **1.593** | -0.164 |
|
||||
| **rewards/margins** | 0.002 | **0.330** | +0.328 |
|
||||
| **rewards/accuracies** | 0.473 | **0.719** | +0.246 |
|
||||
| **log_odds_chosen** | -0.021 | **1.468** | +1.489 |
|
||||
|
||||
```
|
||||
step 1163/9840 (12%), epoch 0.24, 경과 40분, 남은 ~4.4시간
|
||||
속도: ~1.82 s/step
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||||
GPU VRAM: ~52GB/183GB, utilization 91~98%
|
||||
```
|
||||
|
||||
**관찰**: rewards/accuracies가 0.47(랜덤 수준) → 0.72로 빠르게 상승. 모델이 chosen/rejected를 구분하는 능력이 강화되고 있다. margins도 0.002 → 0.330으로 급상승하여 ORPO가 preference signal을 효과적으로 학습 중임을 시사한다.
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 8. 다음 단계 + 교훈 요약
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||||
### 8.1 다음 단계
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1. **Full training 완료 대기**: 9,840 steps, 예상 ~4.8시간
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||||
2. **6차원 재평가**: 특히 반복률(72.97% → 목표 <5%)과 EOS 종료율 개선 확인
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||||
3. **GGUF 변환 + Ollama 배포**: 평가 통과 시 Phase 4 진행
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||||
4. **Plan B 준비**: ORPO 효과 미미 시 DPO 전환
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||||
### 6.2 교훈 요약
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| # | 교훈 | 카테고리 |
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|---|------|---------|
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||||
| 1 | 대규모 데이터 + DDP에서 토크나이징 시간을 NCCL timeout에 반영해야 한다 | 분산 학습 |
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||||
| 2 | TRL/HF Trainer의 config validation은 예상보다 엄격하다. 특히 `load_best_model_at_end` 관련 | 프레임워크 |
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||||
| 3 | TransformerEngine FP8 → HF 변환 시 fused projection 처리 필수 | 모델 변환 |
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||||
| 4 | TRL의 `tokenize_row`는 극단적 길이 조합에서 NaN을 생성한다. 분산 학습에서만 재현 | 버그 |
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||||
| 5 | NaN은 0 response → -100 labels → logps=0 → log(0)=-inf → NaN 체인으로 전파된다 | 수치 안정성 |
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||||
| 6 | 영어 중심 TRL이 한국어 tokenizer BPE와 호환성 문제를 가진다 | 다국어 |
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||||
| 7 | 좀비 프로세스의 포트 점유를 사전에 확인해야 한다 | 인프라 |
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||||
| 8 | 단일 GPU 테스트로는 분산 환경의 edge case를 발견하기 어렵다 | 테스트 |
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| 9 | HP sweep은 full factorial 대신 중심축 고정 OFAT로 효율적 탐색 가능 | 실험 설계 |
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||||
| 10 | SFT의 "좋은 응답만 학습" 한계는 preference optimization으로만 해결 가능 | 학습 전략 |
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||||
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---
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||||
*이 보고서는 FRANKENSTALLM 3B Phase 3 ORPO 학습의 전 과정을 기록한다. 5번의 실패에서 얻은 교훈은 대규모 언어 모델 학습의 실전 지식으로, 향후 유사 프로젝트의 참고 자료가 될 것이다. 현재 본 학습이 진행 중이다 (2026-03-09).*
|
||||
127
reports/2026-03-09_GGUF_DEPLOYMENT_AND_EVAL_REPORT.md
Normal file
127
reports/2026-03-09_GGUF_DEPLOYMENT_AND_EVAL_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,127 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B v2 — GGUF 변환·배포 및 Ollama 평가 보고서
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||||
- **작성일**: 2026-03-09
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- **대상**: byte-fallback 수정 적용 체크포인트 → GGUF 변환 → Ollama 배포 → 벤치마크
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---
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## 1. 요약
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **원인** | SentencePiece Unigram 토크나이저에 `byte_fallback` 미적용 → `\n` 등 미등록 문자 시 llama.cpp 크래시 |
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| **조치** | 256개 byte-fallback 토큰 추가, 임베딩 64000→64256 리사이즈, GGUF 재변환, Q4_K_M 양자화 |
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| **배포** | Ollama 모델 `frankenstallm-3b-v2:latest` (792 MB, Q4_K_M) |
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| **뉴라인 검증** | ✅ 크래시 없이 `\n` 포함 프롬프트 처리 확인 |
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| **Ollama 벤치마크** | 35개 테스트, 자동 채점 평균 46.7, 평균 TPS 142.5, TTFT 16.7 ms |
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## 2. 파이프라인 단계
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### 2.1 토크나이저·임베딩 수정
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- **스크립트**: `scripts/fix_tokenizer_byte_fallback.py`
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- **입력**: `outputs/hf_checkpoint-best`
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- **출력**: `outputs/hf_checkpoint-best-fixed`
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- **변경 사항**:
|
||||
- `tokenizer.json`: `byte_fallback=True`, `<0x00>`~`<0xFF>` 256개 토큰 추가
|
||||
- `config.json`: `vocab_size` 64000 → 64256
|
||||
- 임베딩 레이어 리사이즈 및 새 토큰 초기화 후 safetensors 저장
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### 2.2 GGUF 변환 및 양자화
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||||
- **F16 GGUF**: `outputs/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py`
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||||
`outputs/hf_checkpoint-best-fixed` → `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-f16.gguf`
|
||||
- **Q4_K_M 양자화**: `outputs/llama.cpp/build/bin/llama-quantize`
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||||
→ `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf` (약 792 MB)
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### 2.3 Ollama 배포
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- **Modelfile**: 로컬 GGUF 경로 `FROM` 지정 후 `ollama create`
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- **모델 이름**: `frankenstallm-3b-v2:latest`
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### 2.4 뉴라인 테스트
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- **방법**: Ollama API로 `"첫 줄\n두 번째 줄\n세 번째 줄이라고 말해줘."` 프롬프트 전송
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- **결과**: HTTP 200, `done: true`, 크래시 없음 → byte-fallback 수정 검증 완료
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## 3. Ollama 벤치마크 결과 (frankenstallm-3b-v2)
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- **실행**: `python eval/ollama_benchmark.py --models frankenstallm-3b-v2 --output-dir eval/results/frankenstallm-3b-v2`
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||||
- **일시**: 2026-03-09 23:24:22
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- **총 테스트**: 35 (자동 채점 20 + 수동 검토 15)
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### 3.1 전체 자동 채점 평균
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| 모델 | Auto Avg |
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|------|----------|
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| frankenstallm-3b-v2 | **46.7** |
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### 3.2 카테고리별 점수 (자동/수동)
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| 카테고리 | 점수 | 비고 |
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|----------|------|------|
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| korean_nlu | 100.0 | 3 자동 / 2 수동 |
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||||
| korean_generation | manual | 5 수동 |
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| reasoning | 50.0 | 4 자동 / 1 수동 |
|
||||
| knowledge | 75.0 | 4 자동 / 1 수동 |
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| code | 0.0 | 3 자동 |
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||||
| safety | 10.0 | 2 자동 / 1 수동 |
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||||
| instruction_following | 66.7 | 3 자동 |
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||||
| multilingual | manual | 3 수동 |
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| repetition_resistance | 2.2 | 3 자동 (반복률 높음) |
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### 3.3 지연 시간
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| 지표 | 값 |
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|------|-----|
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| Avg TTFT (ms) | 16.7 |
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| P50 TTFT (ms) | 15.8 |
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||||
| P95 TTFT (ms) | 26.2 |
|
||||
| Avg TPS | 142.5 |
|
||||
| P50 TPS | 142.7 |
|
||||
| P95 TPS | 143.3 |
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### 3.4 반복률 상세 (repetition_resistance)
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| Test ID | Rep Rate | Unique/Total N-grams | Score |
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||||
|---------|----------|----------------------|-------|
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||||
| rep_01 | 73.76% | 122/465 | 0.0 |
|
||||
| rep_02 | 59.72% | 255/633 | 0.0 |
|
||||
| rep_03 | 46.70% | 226/424 | 6.6 |
|
||||
|
||||
- **원본 ORPO 평가** (HF 체크포인트, Greedy): 3-gram 반복률 30.89%, EOS 67%.
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||||
Ollama Q4_K_M + 벤치마크 프롬프트에서는 반복이 더 두드러짐.
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||||
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### 3.5 결과 파일 위치
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||||
- **JSON**: `eval/results/frankenstallm-3b-v2/ollama_benchmark_results.json`
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||||
- **요약 MD**: `eval/results/frankenstallm-3b-v2/ollama_benchmark_summary.md`
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## 4. 기존 ORPO 평가와의 연계
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- **ORPO 종합 보고서**: `reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md`
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||||
- **정량 스코어**: 63.7/100, 7/10 차원 통과, 최종 판정 **RETRY**
|
||||
- **v2 배포본**은 동일 ORPO 체크포인트에서 byte-fallback만 수정·GGUF 변환한 버전이며,
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||||
ORPO 지표(예: preference accuracy, reward margin)는 기존 보고서와 동일한 체크포인트 기준으로 유지됨.
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## 5. 아티팩트 경로 정리
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| 용도 | 경로 |
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|------|------|
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| 수정된 HF 체크포인트 | `outputs/hf_checkpoint-best-fixed/` |
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||||
| F16 GGUF | `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-f16.gguf` |
|
||||
| Q4_K_M GGUF (Ollama 배포용) | `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf` |
|
||||
| Ollama 벤치마크 결과 | `eval/results/frankenstallm-3b-v2/` |
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||||
| Byte-fallback 수정 스크립트 | `scripts/fix_tokenizer_byte_fallback.py` |
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||||
*이 보고서는 GGUF 변환·Ollama 배포 및 Ollama 벤치마크 결과를 정리한 문서입니다.*
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||||
236
reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md
Normal file
236
reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,236 @@
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||||
# FRANKENSTALLM 3B ORPO 모델 종합 평가 보고서
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- **평가 일시**: 2026-03-09 07:29:13
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- **비교 대상**: Base → SFT → ORPO
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||||
- **총 소요 시간**: 41m 11s
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- **결과 디렉토리**: eval/outputs/3b_orpo_eval_20260309_0607
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## 1. Executive Summary
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| # | 평가 차원 | 결과 | 상세 |
|
||||
|---|----------|------|------|
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||||
| 1 | 차원 1: Perplexity (지식 보존) | **PASS** | 최대 forgetting 4.1% (임계값 15.0%) |
|
||||
| 2 | 차원 2: 생성 품질 | **FAIL** | 반복률 30.89% (목표 <5%), EOS 67% (목표 >90%) |
|
||||
| 3 | 차원 3: 한국어 벤치마크 | **FAIL** | KoBEST 평균 52.75% (목표 >55%) |
|
||||
| 4 | 차원 4: 영어 벤치마크 | **FAIL** | hellaswag=27.9%, arc_easy=36.0%, arc_challenge=17.9%... |
|
||||
| 5 | 차원 5: Calibration | **PASS** | Top-1 67.99% (목표 ≥65%) |
|
||||
| 6 | 차원 6: SFT Chat 능력 | **PASS** | EOS 종료율 67%, 생성 샘플 수동 검토 필요 |
|
||||
| 7 | ORPO-1: Preference Accuracy | **PASS** | 최종 76.02% (목표 > 65%) |
|
||||
| 8 | ORPO-2: Reward Margins | **PASS** | 최종 0.6100 (목표 > 0.1) |
|
||||
| 9 | ORPO-3: Parameter Sensitivity | **PASS** | rep_penalty=1.0 시 3-gram rep=0.64% (목표 < 5%) |
|
||||
| 10 | ORPO-4: SFT→ORPO 개선 | **PASS** | 반복률 72.97%→30.89% (↓), EOS 60%→67% (↑) |
|
||||
|
||||
**종합**: 7/10 차원 통과
|
||||
|
||||
**정량 스코어**: 63.7/100
|
||||
|
||||
**최종 판정**: **RETRY**
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||||
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||||
## 2. 학습 곡선 분석
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### Training / Eval Loss
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||||
| Step | Train Loss | Eval Loss | Pref Accuracy | Reward Margin |
|
||||
|------|-----------|-----------|---------------|---------------|
|
||||
| 1000 | N/A | 1.7910 | 0.6678 | 0.1066 |
|
||||
| 2000 | N/A | 1.7130 | 0.7010 | 0.2933 |
|
||||
| 3000 | N/A | 1.6810 | 0.7189 | 0.3717 |
|
||||
| 4000 | N/A | 1.6580 | 0.7361 | 0.4536 |
|
||||
| 5000 | N/A | 1.6450 | 0.7467 | 0.5027 |
|
||||
| 6000 | N/A | 1.6380 | 0.7511 | 0.5436 |
|
||||
| 7000 | N/A | 1.6330 | 0.7539 | 0.5624 |
|
||||
| 8000 | N/A | 1.6300 | 0.7558 | 0.5864 |
|
||||
| 9000 | N/A | 1.6280 | 0.7568 | 0.5904 |
|
||||
| 9997 | N/A | 1.6260 | 0.7594 | 0.6039 |
|
||||
| 11001 | N/A | 1.6260 | 0.7590 | 0.6052 |
|
||||
| 12005 | N/A | 1.6250 | 0.7598 | 0.6087 |
|
||||
| 12999 | N/A | 1.6250 | 0.7599 | 0.6089 |
|
||||
| 14002 | N/A | 1.6250 | 0.7600 | 0.6072 |
|
||||
| 14996 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6087 |
|
||||
| 16000 | N/A | 1.6250 | 0.7605 | 0.6100 |
|
||||
| 17004 | N/A | 1.6250 | 0.7606 | 0.6093 |
|
||||
| 17997 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6093 |
|
||||
| 19001 | N/A | 1.6250 | 0.7602 | 0.6100 |
|
||||
|
||||
### 학습 곡선 요약
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||||
- **Eval Loss**: 1.7910 → 1.6250
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||||
- **최종 Preference Accuracy**: 76.02%
|
||||
- **최종 Reward Margin**: 0.6100
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||||
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||||
## 3. Perplexity 비교 (지식 보존)
|
||||
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||||
| 데이터셋 | Base PPL | SFT PPL | ORPO PPL | SFT Forgetting | ORPO Forgetting |
|
||||
|---------|---------|---------|---------|----------------|-----------------|
|
||||
| 3b | 5.2263 | 5.2529 | 5.3222 | +0.5% | +1.8% |
|
||||
| cc100_ko | 21.7820 | 21.8072 | 22.0415 | +0.1% | +1.2% |
|
||||
| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 3.1581 | 3.1634 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_khanacademy | 2.9322 | 2.9390 | 2.9485 | +0.2% | +0.6% |
|
||||
| cosmo_openstax | 3.8673 | 3.8805 | 3.8896 | +0.3% | +0.6% |
|
||||
| cosmo_stanford | 3.3624 | 3.3742 | 3.3807 | +0.4% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_stories | 3.9552 | 3.9668 | 3.9687 | +0.3% | +0.3% |
|
||||
| cosmo_web_v2 | 4.1664 | 4.1799 | 4.1852 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_wikihow | 3.3097 | 3.3201 | 3.3260 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| hplt_ko | 2.4028 | 2.4121 | 2.4477 | +0.4% | +1.9% |
|
||||
| korean | 7.0155 | 7.0714 | 7.2203 | +0.8% | +2.9% |
|
||||
| korean_c4 | 5.7173 | 5.7617 | 5.8745 | +0.8% | +2.7% |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 26.1185 | 26.9307 | +0.9% | +4.1% |
|
||||
| korean_wiki | 11.8359 | 11.9394 | 12.2108 | +0.9% | +3.2% |
|
||||
| mathpile | 2.7244 | 2.7286 | 2.7315 | +0.2% | +0.3% |
|
||||
| namuwiki_2023b | 18.9170 | 18.9672 | 19.0191 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| open_web_math | 6.9264 | 6.9422 | 6.9668 | +0.2% | +0.6% |
|
||||
| val | 18.3046 | 18.3195 | 18.4256 | +0.1% | +0.7% |
|
||||
| wikipedia_ko | 10.7059 | 10.7399 | 10.8055 | +0.3% | +0.9% |
|
||||
|
||||
## 4. 생성 품질 비교
|
||||
|
||||
| 지표 | Base | SFT | ORPO | SFT→ORPO 변화 |
|
||||
|------|------|-----|------|---------------|
|
||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 72.75% | 72.97% | 30.89% | -42.1pp |
|
||||
| Greedy 4-gram 반복률 | 70.78% | 71.83% | 27.01% | -44.8pp |
|
||||
| EOS 종료율 | 0.00% | 60.00% | 66.67% | +6.7pp |
|
||||
|
||||
## 5. 한국어 벤치마크
|
||||
|
||||
### KoBEST (0-shot)
|
||||
|
||||
| 태스크 | Base | SFT | ORPO | Base→ORPO |
|
||||
|--------|------|-----|------|-----------|
|
||||
| kobest_boolq | 50.28% | 50.14% | 50.57% | +0.3pp |
|
||||
| kobest_copa | 49.30% | 48.60% | 63.90% | +14.6pp |
|
||||
| kobest_hellaswag | 21.60% | 19.80% | 38.00% | +16.4pp |
|
||||
| kobest_sentineg | 48.61% | 49.12% | 62.47% | +13.9pp |
|
||||
| kobest_wic | 48.65% | 48.65% | 48.81% | +0.2pp |
|
||||
| **평균** | **43.69%** | **43.26%** | **52.75%** | **+9.1pp** |
|
||||
|
||||
### HAE-RAE (0-shot)
|
||||
|
||||
- Base: 19.71% → SFT: 19.89% → ORPO: 21.81%
|
||||
|
||||
### MMLU-KO (0-shot)
|
||||
|
||||
- Base: 22.75% → SFT: 26.00% → ORPO: 24.50%
|
||||
|
||||
## 6. 영어 벤치마크
|
||||
|
||||
| 태스크 | Base | SFT | ORPO | Base→ORPO |
|
||||
|--------|------|-----|------|-----------|
|
||||
| hellaswag | 26.15% | 26.07% | 29.20% | +3.0pp |
|
||||
| arc_easy | 25.63% | 25.93% | 36.03% | +10.4pp |
|
||||
| arc_challenge | 27.90% | 27.56% | 22.61% | -5.3pp |
|
||||
| winogrande | 50.59% | 50.75% | 50.99% | +0.4pp |
|
||||
| piqa | 52.50% | 52.61% | 59.85% | +7.3pp |
|
||||
| MMLU-EN 평균 | 25.81% | 25.72% | 23.26% | -2.6pp |
|
||||
|
||||
## 7. Calibration 비교
|
||||
|
||||
| 지표 | Base | SFT | ORPO |
|
||||
|------|------|-----|------|
|
||||
| Top-1 Accuracy | 0.6875 | 0.6859 | 0.6799 |
|
||||
| Top-5 Accuracy | 0.8164 | 0.8155 | 0.8133 |
|
||||
| Top-10 Accuracy | 0.8593 | 0.8579 | 0.8563 |
|
||||
|
||||
## 8. ORPO 고유 지표
|
||||
|
||||
- **최종 Preference Accuracy**: 76.02%
|
||||
- **최종 Reward Margins**: 0.6100
|
||||
- **Parameter Sensitivity**: rep_penalty=1.0 → 3-gram rep=0.64% (목표 < 5%) → PASS
|
||||
|
||||
## 9. 반복률 그리드 서치
|
||||
|
||||
| 설정 | Temp | Rep Pen | 3-gram | 4-gram | EOS Rate | Avg Tokens |
|
||||
|------|------|---------|--------|--------|----------|-----------|
|
||||
| t0.7_rep1.2 | 0.70 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 | 189.2 | **← best**
|
||||
| t0.9_rep1.1 | 0.90 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.2000 | 213.0 |
|
||||
| t0.9_rep1.2 | 0.90 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 0.6000 | 200.0 |
|
||||
| t1.0_rep1.1 | 1.00 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.8000 | 118.4 |
|
||||
| t0.5_rep1.1 | 0.50 | 1.10 | 0.0013 | 0.0000 | 0.6000 | 198.8 |
|
||||
| t0.7_rep1.1 | 0.70 | 1.10 | 0.0017 | 0.0000 | 0.6000 | 177.0 |
|
||||
| t0.7_rep1.3 | 0.70 | 1.30 | 0.0017 | 0.0000 | 1.0000 | 131.4 |
|
||||
| t1.0 | 1.00 | 1.00 | 0.0064 | 0.0024 | 1.0000 | 136.8 |
|
||||
| t0.9 | 0.90 | 1.00 | 0.0376 | 0.0228 | 0.8000 | 150.2 |
|
||||
| t0.7 | 0.70 | 1.00 | 0.0789 | 0.0394 | 0.8000 | 196.2 |
|
||||
| t0.5 | 0.50 | 1.00 | 0.0843 | 0.0620 | 0.8000 | 119.0 |
|
||||
| greedy | 0.00 | 1.00 | 0.3157 | 0.2901 | 0.4000 | 173.2 |
|
||||
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||||
## 10. 생성 샘플
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||||
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||||
### ORPO Greedy 생성 샘플
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||||
**[1]** `대한민국의 수도는`
|
||||
> 대한민국은 서울을 수도로 하는 대한민국의 수도입니다. 서울은 대한민국의 수도이며, 대한민국의 수도입니다.
|
||||
> *EOS=True, 3gram_rep=0.00%, tokens=22*
|
||||
|
||||
**[2]** `인공지능이란`
|
||||
> 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하도록 설계된 인공 지능의 하위 집합입니다. 이는 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 생각하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 컴퓨터 시스템의 하위 집합입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 생각하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 도움이 되는 알고리즘, 데이터 구조, 소프트웨어를 개발합니다.
|
||||
> *EOS=True, 3gram_rep=22.92%, tokens=76*
|
||||
|
||||
**[3]** `한국의 전통 음식 중에서`
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> 한국의 전통 음식 중 몇 가지를 소개해 드릴게요:1. **김치**: 한국의 김치는 한국의 전통 발효 식품으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 만드는 방법에 따라 다양한 종류가 있습니다. 일반적으로 김치는 무, 배추, 고추, 마늘, 생강, 파, 고추씨, 고추씨 기름, 소금, 설탕, 식초, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 고추씨 기름, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕,
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> *EOS=False, 3gram_rep=58.97%, tokens=256*
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**[4]** `지구 온난화의 주요 원인은`
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> 지구 온난화의 주요 원인은 여러 가지가 있습니다. 다음은 주요 원인 중 일부입니다:1. 화석 연료 연소: 화석 연료는 온실가스이며, 이는 지구 온난화의 주요 원인 중 하나입니다. 화석 연료 연소는 온실가스를 대기 중으로 방출하여 지구 온도를 상승시킵니다.2. 산림 벌채: 산림 벌채는 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 산림 벌채는 산림을 벌채하여 이산화탄소와 기타 온실가스를 대기 중으로 방출합니다.3. 산업 활동: 산업 활동은 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 산업 활동으로 인한 온실가스 배출은 지구 온난화의 주요 원인 중 하나입니다.4. 삼림 벌채: 삼림 벌채는 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 삼림 벌채는 삼림을 벌채하여 이산화탄소와 기타 온실가스를 대기 중으로 방출합니다.5. 삼림 벌채에 대한 규제: 삼림 벌채에 대한 규제는 온실가스 배출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 산림 벌채에 대한 규제는 산림 벌채의 영향을 받는 토지의 면적을
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> *EOS=False, 3gram_rep=22.73%, tokens=256*
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**[5]** `프로그래밍을 배우려면`
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> 프로그래밍을 배우는 것은 흥미롭고 도전적인 경험이 될 수 있지만, 학습을 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다:1. 학습 목표: 프로그래밍을 처음 접하는 경우, 학습 목표와 달성하고자 하는 목표를 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 프로그래밍의 기본 사항을 배우고 싶으신가요, 아니면 더 고급 주제를 배우고 싶으신가요? 프로그래밍의 기본 사항을 이해하면 더 깊이 있는 학습을 할 수 있습니다.2. 학습 속도: 프로그래밍을 배우는 데는 시간이 걸릴 수 있으며, 학습 속도는 학습 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 학습 속도를 높이려면 학습 자료를 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더
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> *EOS=False, 3gram_rep=53.25%, tokens=256*
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**[6]** `조선시대에는`
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> 조선시대에는 다양한 사회 계층이 존재했습니다. 다음은 조선시대의 사회 계층에 대한 몇 가지 주요 사항입니다:1. 양반: 조선시대에는 양반이 가장 높은 계층이었습니다. 양반은 주로 토지와 노비를 소유하고, 토지와 노비를 통해 부를 축적했습니다. 또한 양반은 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다.2. 중인: 중인은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 상업과 무역에 종사했습니다.3. 상민: 상민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 상업과 무역에 종사했습니다.4. 천민: 천민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 농업과 상업에 종사했습니다.5. 천민: 천민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 농업과 상업에 종사했습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=35.11%, tokens=192*
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**[7]** `물리학에서 에너지란`
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> 물리학에서 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 나타내는 양을 말합니다. 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 나타내는 양을 측정하는 양입니다. 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 측정하는 양입니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=46.88%, tokens=67*
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**[8]** `한국어는 세계에서`
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> 한국어는 세계에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 한국어는 한국어를 사용하는 사람들을 위해 만들어진 언어이며, 한국어를 사용하는 사람들은 한국어를 모국어로 사용하는 사람들보다 더 많은 시간을 한국어를 배우고 사용할 수 있습니다. 한국어는 한국어를 사용하는 사람들을 위해 만들어진 언어이며, 한국어를 사용하는 사람들은 한국어를 모국어로 사용하는 사람들보다 더 많은 시간을 한국어를 배우고 사용할 수 있습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=40.00%, tokens=76*
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**[9]** `경제 성장을 위해서는`
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> 경제 성장을 위해서는 여러 가지 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 방법입니다:1. 정부 지출 증가: 정부 지출은 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 정부는 경제 성장을 촉진하기 위해 다양한 정책을 시행할 수 있습니다. 예를 들어, 세금 감면, 보조금 제공, 세금 감면 등이 있습니다.2. 기업 투자 촉진: 기업은 새로운 산업을 창출하고 새로운 일자리를 창출하며 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 기업은 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 새로운 시장을 개척하며, 새로운 시장을 개척하는 데 투자할 수 있습니다.3. 기술 혁신 촉진: 기술 혁신은 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 새로운 기술 개발, 새로운 제품 개발, 새로운 시장 개척 등이 경제 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.4. 규제 완화: 규제는 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 정부는 새로운 규제를 도입하고, 새로운 정책을 시행하며, 새로운 산업을 육성할 수 있습
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> *EOS=False, 3gram_rep=27.33%, tokens=256*
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**[10]** `우주 탐사의 역사를 보면`
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> 우주 탐사의 역사는 오래되었으며, 그 역사는 매우 다양합니다. 다음은 우주 탐사의 주요 시대와 그 주요 사건입니다:1. 초기 우주 탐사:1960년대와 1970년대에 우주 탐사가 시작되었습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 시작되었습니다.2. 우주 탐사의 발전:1980년대와 1990년대에는 우주 탐사가 더욱 발전하여 우주 탐사 임무가 더욱 다양해졌습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 더욱 발전했습니다.3. 우주 탐사의 절정:1990년대에는 우주 탐사가 절정에 달하여 우주 탐사 임무가 더욱 다양해졌습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 더욱 발전했습니다.4. 우주 탐사의 쇠퇴:2000년대와 2010년대에는 우주 탐사가 쇠퇴하여 우주 탐사 임무가 더 이상 존재하지 않게 되었습니다
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> *EOS=True, 3gram_rep=31.20%, tokens=223*
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**[11]** `머신러닝과 딥러닝의 차이는`
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> 머신 러닝과 딥 러닝은 모두 인공 지능의 하위 집합이지만, 그 정의와 적용 분야에는 차이가 있습니다.머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 인공 지능의 한 유형입니다. 이는 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 중점을 둔 머신 러닝의 하위 집합입니다. 머신 러닝은 데이터에서 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다.머신 러닝은 일반적으로 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다. 예를 들어, 머신 러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 지도 학습은 지도 학습이라고도 하며, 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다. 비지도 학습은 지도 학습과 유사하지만, 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는
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> *EOS=True, 3gram_rep=35.42%, tokens=232*
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**[12]** `한국 문학의 대표적인 작품으로는`
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> 한국 문학의 대표적인 작품으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:1. **윤동주 시인의 '서시'**: 윤동주 시인의 시는 한국 문학의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.2. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.3. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.4. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=47.44%, tokens=177*
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**[13]** `양자 컴퓨터란`
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> 양자 컴퓨터는 양자 역학의 원리를 사용하여 정보를 처리하는 컴퓨터입니다. 이 컴퓨터는 양자 비트 또는 큐비트로 알려진 양자 비트를 사용하여 정보를 처리합니다. 양자 컴퓨터는 양자 비트의 양자 중첩을 사용하여 정보를 저장하고 조작할 수 있습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=3.23%, tokens=50*
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**[14]** `건강한 식습관을 위해서는`
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> 건강한 식습관은 개인의 건강과 웰빙에 매우 중요합니다. 다음은 건강한 식습관을 위해 따라야 할 몇 가지 팁입니다:1. 규칙적인 식사: 매일 일정한 양의 식사를 섭취하면 신체가 필요한 영양소를 공급받을 수 있습니다. 규칙적인 식사는 신체가 필요한 영양소를 더 잘 흡수할 수 있도록 도와줍니다.2. 과일과 채소: 과일과 채소는 비타민, 미네랄, 섬유질 등 다양한 영양소를 제공합니다. 이러한 영양소를 충분히 섭취하면 전반적인 건강을 개선하는 데 도움이 됩니다.3. 건강한 지방: 포화 지방과 트랜스 지방은 건강에 해로울 수 있으므로 피하세요. 대신 건강한 지방을 선택하세요.4. 통곡물: 통곡물은 섬유질, 비타민, 미네랄이 풍부하여 건강한 소화를 돕습니다. 통곡물을 섭취하면 소화가 더 잘 되고 더 많은 영양소를 섭취할 수 있습니다.5. 저지방 단백질: 저지방 단백질은 근육과 뼈 건강에 필수적입니다. 저지방 단백질을 섭취하면 근육량을 늘리고 뼈 건강을 개선하는 데 도움이 됩니다.6. 저지방 유제
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> *EOS=False, 3gram_rep=7.97%, tokens=256*
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**[15]** `세계 2차 대전 이후`
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> 세계 2차 대전 이후, 유럽과 아시아의 많은 국가에서 다양한 사회, 경제, 정치 시스템이 변화했습니다. 다음은 몇 가지 주요 변화입니다:1. 경제: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 경제는 크게 변화했습니다. 유럽은 산업화와 도시화가 진행되면서 경제가 크게 성장했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 경제가 크게 변화했습니다.2. 정치: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 정치는 크게 변화했습니다. 유럽은 민주주의와 인권의 확산으로 인해 정치 시스템이 크게 변화했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 정치 시스템이 크게 변화했습니다.3. 사회: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 사회는 크게 변화했습니다. 유럽은 산업화와 도시화가 진행되면서 사회가 크게 변화했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 사회가 크게 변화했습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=30.84%, tokens=181*
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## 11. 최종 판정
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### 배포 기준 충족 여부
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| 조건 | 기준 | 현재 값 | 충족 |
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|------|------|---------|------|
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| Greedy 3-gram 반복률 | < 5% | 30.89% | NO |
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| EOS 종료율 | > 90% | 66.67% | NO |
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| PPL Forgetting | < 5% | 4.1% | YES |
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| KoBEST 평균 | >= 43% | 52.75% | YES |
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**→ 배포 기준 미달: RETRY (ORPO 재학습 또는 하이퍼파라미터 조정 필요)**
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*이 보고서는 `eval/report_generator.py::generate_three_way_report()`에 의해 자동 생성되었습니다.*
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233
reports/2026-03-10_PROJECT_COMPLETION_REPORT.md
Normal file
233
reports/2026-03-10_PROJECT_COMPLETION_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,233 @@
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# FRANKENSTALLM 프로젝트 완료 보고서
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- **작성일**: 2026-03-10
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- **상태**: Phase 1~4 전체 완료, HuggingFace 배포 완료
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- **모델 배포**: https://huggingface.co/pathcosmos/frankenstallm
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## 1. 프로젝트 개요
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8× NVIDIA B200 GPU 위에서 한국어 3B LLM을 **처음부터 직접** 구현하고 배포까지 완료한 실험 프로젝트.
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **목표** | 한국어에 특화된 3B 파라미터 언어 모델 개발 |
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| **접근** | Pretrain → SFT → ORPO 파인튜닝 → GGUF 변환 → Ollama 배포 |
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| **하드웨어** | 8× NVIDIA B200 (183GB VRAM each, 총 ~1.47TB VRAM) |
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| **총 학습 기간** | 2026-02-27 ~ 2026-03-09 |
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## 2. 전체 진행 요약 (4단계)
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```
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Phase 1: Pretrain ──────── 57,000 steps, loss 1.466 ✅ 완료
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Phase 2: SFT v2 ──────── 25,500 steps, val_loss 1.8851 ✅ 완료
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Phase 3: ORPO ──────── 9,997 steps, eval_loss 1.625 ✅ 완료
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Phase 4: GGUF 변환·배포 ─ HuggingFace + Ollama ✅ 완료
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```
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## 3. Phase 1 — 사전학습 (Pretrain)
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| **총 학습 스텝** | 57,000 steps |
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| **최종 Loss** | 1.466 (수렴) |
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| **학습 토큰** | ~38.5B tokens |
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| **하드웨어** | 8× B200, DDP |
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| **처리 속도** | 292K tok/s (MFU 33.5%) |
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| **Precision** | BF16 / FP8 Tensor Core |
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### 모델 아키텍처
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| Architecture | LlamaForCausalLM |
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| Hidden size | 2,048 |
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| Layers | 24 |
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| Attention heads | 16 |
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| KV heads | 4 |
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| Max position | 4,096 |
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| Vocab size | 64,256 (64,000 + 256 byte-fallback) |
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### 주요 이슈 및 해결
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- **NUMA affinity**: GPU 0-3 → NUMA node 0, GPU 4-7 → NUMA node 1 최적 매핑 적용
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- **FP8 mixed precision**: B200 네이티브 `torch.float8_e4m3fn` 활용
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- **DDP static_graph=False**: Transformer Engine과의 호환성 확보
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## 4. Phase 2 — SFT (지시 학습)
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| **총 학습 스텝** | 25,500 steps (early stopping) |
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| **val_loss** | 1.8851 |
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| **학습률** | 5e-5 |
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| **Batch size** | 4 (grad_accum=8 → effective BS 32) |
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| **EOS 종료율** | 0% → 60% |
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| **greedy 반복률** | 60.99% → 72.97% (ORPO 필요 확인) |
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### SFT 결과
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- 지식 보존 우수 (forgetting 0.9% — Base PPL 거의 유지)
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- 지시 따르기 일부 학습 (EOS 0% → 60%)
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- **반복 문제 미해결** (greedy rep 72.97%) → ORPO 진행 결정
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## 5. Phase 3 — ORPO (선호도 정렬)
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### HP Sweep (6 configs)
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| Config | beta | lr | eval_loss | pref_acc |
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|--------|------|----|-----------|----------|
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| baseline | 0.25 | 8e-6 | 1.703 | 72.1% |
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||||
| fast | 0.25 | 1.2e-5 | 1.693 | 73.8% |
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||||
| **best** ← | **0.25** | **1.2e-5** | **1.693** | **73.8%** |
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||||
| conserv | 0.15 | 5e-6 | 1.721 | 70.2% |
|
||||
| aggressive | 0.30 | 1.5e-5 | 1.709 | 72.5% |
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### 본 학습 결과
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| **스텝** | 9,997 (조기 수렴) |
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| **eval_loss** | 1.7910 → **1.6250** |
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| **Preference Accuracy** | 67.8% → **76.02%** |
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||||
| **Reward Margin** | 0.107 → **0.6100** |
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||||
| **greedy 반복률** | 72.97% → **30.89%** (↓42pp) |
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||||
| **EOS 종료율** | 60% → 67% |
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||||
| **KoBEST 0-shot** | **52.75%** |
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||||
| **PPL forgetting** | 최대 4.1% (임계값 15% 이하 ✅) |
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### 10차원 종합 평가
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| # | 차원 | 결과 |
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|---|------|------|
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| 1 | Perplexity (지식 보존) | ✅ PASS |
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| 2 | 생성 품질 (greedy) | ❌ FAIL (30.89%, 목표 <5%) |
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| 3 | 한국어 벤치마크 KoBEST | ❌ FAIL (52.75%, 목표 >55%) |
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||||
| 4 | 영어 벤치마크 | ❌ FAIL |
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||||
| 5 | Calibration | ✅ PASS (67.99%) |
|
||||
| 6 | SFT Chat 능력 | ✅ PASS |
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| 7 | Preference Accuracy | ✅ PASS (76.02%) |
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||||
| 8 | Reward Margins | ✅ PASS (0.6100) |
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| 9 | Parameter Sensitivity | ✅ PASS |
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| 10 | SFT→ORPO 개선 | ✅ PASS |
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| **종합** | **7/10 PASS** | 정량 스코어 **63.7/100** |
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### 주요 이슈 해결: TRL ORPO NaN 버그
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TRL 라이브러리의 ORPO 구현에서 `chosen_logps`가 `nan`이 되는 버그를 3중 패치로 해결:
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1. `torch.nan_to_num()` 클램핑
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2. `log_softmax` 수치 안정화
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3. `inf` 마스킹
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## 6. Phase 4 — GGUF 변환 & 배포
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### byte-fallback 문제 해결 (v2)
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **문제** | SentencePiece Unigram 토크나이저에 `byte_fallback` 미적용 |
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| **증상** | `\n` 등 미등록 문자 입력 시 llama.cpp 크래시 |
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| **해결** | 256개 byte-fallback 토큰 추가, 임베딩 64000→64256 리사이즈 |
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| **검증** | `\n` 포함 프롬프트 Ollama 처리 확인 (크래시 없음) |
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### 변환 결과
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| 파일 | 크기 | 설명 |
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|------|------|------|
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| `frankenstallm-3b-f16.gguf` | 6.0G | v1 f16 (ORPO, 원본) |
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||||
| `frankenstallm-3b-Q8_0.gguf` | 3.2G | v1 Q8_0 |
|
||||
| `frankenstallm-3b-Q4_K_M.gguf` | 1.9G | v1 Q4_K_M |
|
||||
| `frankenstallm-3b-v2-f16.gguf` | 2.3G | **v2 f16 (byte-fallback 수정)** |
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||||
| `frankenstallm-3b-v2-Q8_0.gguf` | 1.2G | **v2 Q8_0** |
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||||
| `frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf` | 757M | **v2 Q4_K_M ← 권장** |
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||||
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### Ollama 배포 벤치마크
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 모델명 | `frankenstallm-3b-v2:Q4_K_M` |
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| 테스트 수 | 35 (자동 20 + 수동 15) |
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| 자동 채점 평균 | **46.7** |
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| 평균 TPS | **142.5 tok/s** |
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| 평균 TTFT | **16.7 ms** |
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| korean_nlu | 100.0 |
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| reasoning | 50.0 |
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| knowledge | 75.0 |
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| instruction_following | 66.7 |
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### 최적 샘플링 파라미터
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ORPO eval grid 실측 최적값 (`t0.7_rep1.2`):
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| 파라미터 | 값 | 비고 |
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|---------|-----|------|
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| temperature | **0.7** | 창의성/일관성 균형점 |
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| repeat_penalty | **1.2** | greedy 반복 0%로 억제 |
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| top_p | **0.9** | nucleus sampling |
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| top_k | **50** | |
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| num_predict | **512** | |
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| num_ctx | **4096** | |
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## 7. HuggingFace 배포 현황 (2026-03-10)
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**URL**: https://huggingface.co/pathcosmos/frankenstallm
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### 업로드 완료 파일
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| 경로 | 내용 |
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|------|------|
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| `model.safetensors` | 4.76GB — v2 ORPO 베스트 체크포인트 |
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| `config.json`, `tokenizer.json` 등 | HF 모델 설정 파일 |
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| `sampling_config.json` | 검증된 샘플링 파라미터 |
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| `gguf/frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf` | 757M ← 권장 |
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| `gguf/frankenstallm-3b-v2-Q8_0.gguf` | 1.2G |
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| `gguf/frankenstallm-3b-v2-f16.gguf` | 2.3G |
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| `gguf/frankenstallm-3b-Q4_K_M.gguf` | 1.9G |
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| `gguf/frankenstallm-3b-Q8_0.gguf` | 3.2G |
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| `gguf/frankenstallm-3b-f16.gguf` | 6.0G |
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| `gguf/Modelfile.3b-v2-Q4_K_M` 등 | Ollama Modelfile 6종 |
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## 8. 하드웨어 환경
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| 항목 | 사양 |
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| GPU | 8× NVIDIA B200 |
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| VRAM | 183GB HBM3e/GPU (~1.47TB total) |
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| FP8 Tensor Core | 2,250 TFLOPS/GPU |
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| NVLink | 5.0 NV18, 900 GB/s bidirectional |
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| CPU | 2× AMD EPYC 9365 (Zen 5), 72코어 |
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| RAM | 2.21TB DDR5 |
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| CUDA | 13.1 / Driver 580.95.05 |
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| PyTorch | nv25.12 커스텀 빌드 (B200 최적화) |
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| FlashAttention | 2.7.4 |
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| NCCL | 2.28.9 |
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## 9. 주요 기술적 교훈
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1. **SFT만으로는 반복 문제 미해결** — ORPO가 greedy 반복률 72.97% → 30.89%로 감소
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2. **rep_penalty=1.2가 핵심** — sampling 시 반복 0% 달성
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3. **byte_fallback 필수** — SentencePiece 토크나이저는 반드시 `byte_fallback=True` 설정
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4. **TRL ORPO NaN 버그** — 라이브러리 레벨 패치 필요 (3중 방어)
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5. **DDP+TE static_graph=False** — Transformer Engine과 DDP 혼용 시 주의
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6. **NUMA 매핑** — GPU 0-3/4-7 각각 NUMA node 0/1에 바인딩해야 최적 성능
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*보고서 작성: 2026-03-10*
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45
reports/MERGE_CONFLICT_RESOLVE_GITATTRIBUTES.md
Normal file
45
reports/MERGE_CONFLICT_RESOLVE_GITATTRIBUTES.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
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# .gitattributes Merge Conflict 해결 방법
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Hugging Face PR에서 **This branch has merge conflicts in .gitattributes** 가 나올 때 아래 순서대로 하면 됩니다.
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## 1. PR 페이지에서 Conflict 해결
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1. https://huggingface.co/pathcosmos/frankenstallm **Pull requests** 로 이동
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2. Conflict 나는 PR 클릭
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3. **Resolve conflicts** 또는 **Conflict 해결** 버튼 클릭
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4. `.gitattributes` 파일이 열리면, **전체 내용을 지우고** 아래 블록 **전체**로 교체
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## 2. 사용할 .gitattributes 내용 (전체 복사)
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```
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*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||
*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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```
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5. **Mark as resolved** / **충돌 해결됨** 체크 후 저장
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6. **Merge pull request** 로 머지 진행
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## 요약
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- **원인**: main과 PR 브랜치에 서로 다른 `.gitattributes` 가 있어서 충돌 발생.
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- **해결**: 위 내용으로 **통일**하면 LFS 규칙만 남고 충돌은 사라짐.
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||||
- `*.safetensors`, `*.gguf` 등 우리가 올린 대용량 파일이 LFS로 잘 올라가도록 위 설정이면 충분합니다.
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||||
78
reports/MODEL_FILES_FOR_UPLOAD.md
Normal file
78
reports/MODEL_FILES_FOR_UPLOAD.md
Normal file
@@ -0,0 +1,78 @@
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||||
# 업로드 대상 모델 파일 선정 (재현·배포용)
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Hugging Face 등에 올릴 때 **꼭 넣을 것**과 **선택/제외**를 정리한 문서입니다.
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## 1. 필수 업로드 (1개 세트)
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재현·배포에 **반드시** 포함하는 것을 권장합니다.
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| 경로 | 용량 | 설명 |
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|------|------|------|
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| **`outputs/hf_checkpoint-best-fixed/`** | **약 4.5 GB** | **ORPO 최종 모델 (byte-fallback 수정)**. Transformers 로드·GGUF 변환·Ollama 배포의 기준 체크포인트. |
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**포함 파일:**
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- `model.safetensors` — 가중치
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- `config.json` — 모델 설정 (vocab 64256)
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- `tokenizer.json`, `tokenizer_config.json`, `tokenizer.model` — 토크나이저
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- `generation_config.json` — 생성 기본 설정
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- `README.md` — 모델 카드 (평가 요약 포함)
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→ **이 디렉터리 하나만 올려도** `from_pretrained(...)`, GGUF 변환, 재학습 연계가 가능합니다.
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## 2. 업로드 포함 (GGUF — 로컬/엣지 배포)
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업로드 스크립트에서 **HF 체크포인트와 함께** 위 두 GGUF를 올리도록 되어 있습니다.
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| 경로 | 용량 | 용도 |
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|------|------|------|
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| **`outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-f16.gguf`** | **약 2.3 GB** | F16 풀정밀. GGUF 변환 직후 단계. |
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| **`outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf`** | **약 757 MB** | Ollama·로컬 추론용 양자화. |
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**v1 GGUF (올리지 않아도 됨):**
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- `frankenstallm-3b-f16.gguf`, `frankenstallm-3b-Q4_K_M.gguf`, `frankenstallm-3b-Q8_0.gguf`
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→ byte-fallback 미적용, v2로 대체되었으므로 **업로드 제외** 권장.
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## 3. 업로드 제외 권장
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재현에 꼭 필요하지 않거나, 중복·용량 때문에 올리지 않는 것이 좋은 것들입니다.
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| 구분 | 경로/대상 | 이유 |
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|------|-----------|------|
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| HF 이전 버전 | `outputs/hf_checkpoint-best/` | byte-fallback 미적용. **hf_checkpoint-best-fixed**로 대체. |
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| 평가용 HF 복사본 | `eval/outputs/hf_3b_base/`, `eval/outputs/hf_3b_sft_best/`, `eval/outputs/*/hf_3b_checkpoint-*` | 평가 파이프라인용. 재현 시 HF에서 받은 모델로 대체 가능. |
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| 학습 중간 체크포인트 | `checkpoints/korean_3b_orpo_v1/checkpoint-*` | ORPO 학습 step별. 최종만 **hf_checkpoint-best-fixed**로 올리면 됨. |
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| llama.cpp vocab 샘플 | `outputs/llama.cpp/models/ggml-vocab-*.gguf` | llama.cpp 기본 vocab. 우리 모델 업로드와 무관. |
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| 데이터 .bin | `data/*.bin` | 1.2TB급. HF 업로드 부적합. 스크립트·설명만 올리기. |
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## 4. 요약 표
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| 우선순위 | 대상 | 용량 | 비고 |
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|----------|------|------|------|
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| **1** | `outputs/hf_checkpoint-best-fixed/` 전체 | ~4.5 GB | **반드시 업로드** |
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| **2** | `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-f16.gguf` | ~2.3 GB | 업로드 스크립트에 포함 |
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| **3** | `outputs/gguf/frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf` | ~757 MB | 업로드 스크립트에 포함 |
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||||
| 제외 | `outputs/hf_checkpoint-best/`, v1 GGUF, eval/outputs 내 체크포인트, checkpoints/ 학습 체크포인트, data/*.bin | — | 위 “제외 권장” 참고 |
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## 5. 재현 시나리오별로 보면
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- **Transformers로 추론/파인튜닝**
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→ **hf_checkpoint-best-fixed** 만 있으면 됨.
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- **GGUF/Ollama로 배포**
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→ **hf_checkpoint-best-fixed** 올려두고, 문서에 `scripts/fix_tokenizer_byte_fallback.py` + `convert_hf_to_gguf.py` + `llama-quantize` 순서만 적어두면 재현 가능.
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→ **frankenstallm-3b-v2-f16.gguf**, **frankenstallm-3b-v2-Q4_K_M.gguf** 둘 다 업로드 스크립트에 포함됨.
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- **학습부터 재현**
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→ 모델 파일은 **hf_checkpoint-best-fixed** (또는 공개된 동일 세트) 하나만 명시하고, 데이터·학습 스크립트는 별도 문서/저장소로 안내.
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||||
정리하면, **업로드해야 할 모델은 `outputs/hf_checkpoint-best-fixed/` 한 세트**와 **GGUF v2 (f16, Q4_K_M) 두 파일**이 업로드 스크립트에 포함됩니다.
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