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FRANKENSTALLM 3B Base — 종합 평가 보고서

작성일: 2026-03-05 작성자: FRANKENSTALLM 팀 버전: 1.0

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요약

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

항목	내용
모델 이름	FRANKENSTALLM 3B
파라미터 수	3,015M (약 3B)
체크포인트	checkpoint-0057000
학습 스텝	57,000 steps (완료)
최종 학습 loss	1.466
학습 시간	약 63시간
학습 토큰	41.12B tokens
인프라	8× NVIDIA B200, DDP, MXFP8 (TransformerEngine)
완료 상태	무사고 완료

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2. Perplexity (PPL) 평가

검증셋별 결과

검증셋	PPL	BPT (Bits Per Token)
3b_val (통합 검증셋)	5.709	2.513
korean_c4	5.717	2.515
korean_namuwiki	25.881	4.694
korean_wiki	11.836	3.565

해석

• 통합 PPL 5.709: 3B 모델로서 합리적인 범위. C4 Korean 기반이 학습 데이터의 주류이므로 C4 검증셋 PPL이 가장 낮다.
• 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.
• BPT(Bits Per Token): 2.513 bpt는 정보 이론적으로 양호한 수준.

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3. 벤치마크 평가

lm-evaluation-harness 결과

벤치마크	3B Base	랜덤 기준	비고
belebele_kor_Hang	0.2189	0.25	4지선다 독해 이해
global_mmlu_full_ko	0.2339	0.25	4지선다 지식 평가

해석

• 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

온도별 3-gram 반복률 및 EOS 종료율

온도 (Temperature)	3-gram 반복률	EOS 종료율	평가
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

no_repeat_ngram_size 효과

파라미터	결과
미적용 (기본)	온도별 71.1~9.3%
no_repeat_ngram_size=3	0% (모든 온도 구간)

EOS 종료율 0% 해석

• Base model은 instruction-following 학습이 없으므로, 자연스러운 대화 종료(EOS) 시점을 학습하지 않았다.
• EOS 종료율 0%는 base model에서 정상적인 현상이다.
• SFT 이후 EOS 종료율이 크게 향상될 것으로 예상된다.

권장 추론 파라미터

SFT 이전 base model 용도로 실험 시 권장 설정:

generation_config = {
    "temperature": 0.9,
    "top_p": 0.9,
    "no_repeat_ngram_size": 3,
    "repetition_penalty": 1.1,
    "max_new_tokens": 512,
}

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5. 1B vs 3B 비교

주요 지표 비교표

지표	1B (SFT 후)	3B Base	판정	비고
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
kobest_copa	0.646 (SFT)	N/A	—	lm-eval 미지원 형식
belebele_kor	N/A	0.219	—	Base ≈ random

비교 시 주의사항

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

판단 기준 및 결과

기준	임계값	실측값	판정
PPL (C4 Korean)	< 5.0	5.72	⚠️ 미달
Training loss	—	1.466	✅ 1B(1.904) 대비 명확 개선
모델 구조 문제 징후	없어야 함	없음	✅ 이상 없음
학습 안정성	loss 발산 없이 완료	무사고 완료	✅ 안정

판단 근거

1. PPL 5.72 — 임계값 미달이지만 양호

   • 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.

2. Training loss 1.466 — 건강한 학습 완료 시그널

   • 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.

3. Greedy 반복률 71% — base model에서 일반적

   • Base model의 greedy 반복은 SFT가 해결하는 영역이다. SFT 후 크게 개선될 것으로 예상.
   • no_repeat_ngram_size=3으로 즉시 0%까지 낮출 수 있음이 확인됐다.

4. belebele/MMLU ≈ 랜덤 — base model 특성

   • SFT 이후 향상 기대. 모델 자체의 문제가 아니라 형식 적응 문제.

최종 결론

SFT 진행 결정: ✅

• Loss 1.466은 건강한 사전학습 완료 시그널이다.
• PPL은 데이터 구성 차이로 직접 비교가 어렵지만 합리적인 범위다.
• 반복률과 벤치마크는 SFT가 해결할 영역이다.
• 모델 구조 문제(발산, 이상 loss, gradient 폭발)의 징후가 없다.

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7. 남은 리스크 및 권고사항

리스크

리스크	심각도	대응 방안
C4 PPL이 1B와 비슷	중간	Extended pretrain (80-100B tok) 고려
나무위키 PPL 25.9 높음	중간	SFT 데이터 품질 점검, 나무위키 비중 재조정
SFT 후 EOS 종료율	낮음	SFT 데이터에 EOS 마커 확인

권고사항

1. 즉시: SFT 파이프라인 시작 (데이터 준비 완료, 스크립트 준비됨)
2. SFT 중: 반복률 및 EOS 종료율 모니터링
3. SFT 완료 후: kobest_copa, kobest_hellaswag 전체 평가
4. 중기: Extended pretrain을 통한 PPL 개선 검토 (80-100B tok 목표)

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8. 체크포인트 정보

항목	값
체크포인트 경로	checkpoints/checkpoint-0057000/
모델 파일	model.pt
옵티마이저 상태	optimizer.pt
스케줄러 상태	scheduler.pt
학습 메타데이터	training_state.json

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보고서 작성: 2026-03-05 다음 단계: Phase 2 SFT 진행