公正な比較
戦略は、アテンション、MLP、トークナイザー、データ、トレーニング パイプライン、および宣言された調整予算を共有します。
ソフトウェアシステム02 / 研究
Hyphae Transformer は、デコーダ専用トランスフォーマーの残差戦略に関する制御された研究のための、最初から作成された PyTorch フレームワークです。
アーキテクチャの調査を、スクリプトのフォルダーや選択的にレポートされた実行ではなく、再生可能なプロセスに変えます。
01 / Benefits
戦略は、アテンション、MLP、トークナイザー、データ、トレーニング パイプライン、および宣言された調整予算を共有します。
正規化、分割、および RMS 正規化された ReZero 戦略は、明示的な残留ゲートと軌跡を明らかにします。
仮説、段階、予算、マニフェスト、証拠、レポートは、ファイル名によって暗示されるのではなく、構造化されます。
アトミック チェックポイントと追加専用履歴により、オプティマイザー、データ ソース、および RNG 状態が復元されます。完了したマニフェストは再実行されません。
シードの失敗、決定的なインターバル、無効な試行、および停止の決定は、引き続き第一級の証拠となります。
クラウドのプロモーションには、ローカルの不変条件、明示的なコスト/ライフタイム予算、アーティファクトの取得、クリーンアップが必要です。
02 / Architecture
結果は順序付けられたゲートを通ってのみ進みます。中間カーブでは任意の停止は認められません。
質問、戦略、ベースライン、シード、データアイデンティティ、効果のしきい値、予算、停止ルール
スキーマ、ソースとコーパスのアイデンティティ、モデルの幾何学構造、有限状態と契約のチェック
トークンまたはハードウェアの予算をすべて使い切る前に、正確性のみを考慮して実行
ペアの観察、固定検証グリッド、チェックポイント、ゲート軌跡、失敗、および信頼区間
正確なマニフェスト、ホワイトリストに登録されたランナー、ハードタイム/コストの上限、アーティファクトの取得、およびリソースの破棄
JSON/HTML、シードごとの証拠、評決、非クレーム、プロトコルの欠陥、および次の決定を集約
03 / Surface
ReZero ゲート、デコーダー専用モデル、グループ化されたクエリ KV キャッシュ、RMSNorm、SwiGLU、RoPE、オプティマイザー、および信号診断。
型付きスキーマ、キャンペーン ランナー、レジストリ、メモリ、予算、検索、エバリュエーター、シリアル化、およびレポート。
凍結されたバックボーン制御は、回答、証拠の要求、および厳格な証拠ポインタ境界を使用した棄権決定に向かいます。
チェックサム固定の WikiText-2、正規の enwiki8 範囲、ポータブル パス、コンテナ、およびホワイトリストに登録されたマニフェスト ランナー。
04 / Evidence
最も強力に促進された結果は狭いものです。特定の 30M キャンペーンの下での 1 つの残りの戦略であり、普遍的な変圧器の優位性ではありません。
95% CI [+1.59%, +3.06%]
8つのペアの種子
二次メトリック
プロトコルの欠陥が依然として目に見える
8 シードの 3,000 万キャンペーンは、事前に登録された実用的な基準をクリアしました。以前の徹底的な一次評決は決定的なものではなく、クラウド予算の超過は消去されるのではなく報告されています。