공정한 비교
전략은 관심, MLP, 토크나이저, 데이터, 교육 파이프라인 및 선언된 튜닝 예산을 공유합니다.
소프트웨어시스템02 / 연구
Hyphae Transformer는 디코더 전용 변환기의 잔여 전략에 대한 통제된 연구를 위한 처음부터 끝까지 PyTorch 프레임워크입니다.
아키텍처 연구를 스크립트 폴더와 선택적으로 보고되는 실행이 아닌 재생 가능한 프로세스로 전환하세요.
01 / Benefits
전략은 관심, MLP, 토크나이저, 데이터, 교육 파이프라인 및 선언된 튜닝 예산을 공유합니다.
정식, 분할 및 RMS 정규화 ReZero 전략은 명시적인 잔여 게이트 및 궤적을 노출합니다.
가설, 단계, 예산, 매니페스트, 증거 및 보고서는 파일 이름으로 암시되지 않고 구조화됩니다.
원자성 체크포인트 및 추가 전용 기록은 최적화 프로그램, 데이터 소스 및 RNG 상태를 복원합니다. 완료된 매니페스트는 다시 실행되지 않습니다.
실패한 시드, 결론이 나지 않는 간격, 유효하지 않은 시도 및 중지 결정은 여전히 일급 증거로 남아 있습니다.
클라우드 프로모션에는 로컬 불변성, 명시적인 비용/수명 예산, 아티팩트 검색 및 정리가 필요합니다.
02 / Architecture
결과는 주문된 게이트를 통해서만 진행됩니다. 중간 곡선은 선택적 중지를 승인하지 않습니다.
질문, 전략, 기준선, 시드, 데이터 ID, 효과 임계값, 예산 및 중지 규칙
스키마, 소스 및 코퍼스 ID, 모델 형상, 유한 상태 및 계약 확인
전체 토큰 또는 하드웨어 예산을 지출하기 전에 정확성만 실행합니다.
쌍 관측, 고정 검증 그리드, 체크포인트, 게이트 궤적, 실패 및 신뢰 구간
정확한 매니페스트, 허용 목록 실행기, 하드 타임/비용 한도, 아티팩트 검색 및 리소스 파괴
JSON/HTML, 시드별 증거, 판결, 비청구, 프로토콜 결함 및 다음 결정을 집계합니다.
03 / Surface
ReZero 게이트, 디코더 전용 모델, 그룹화된 쿼리 KV 캐시, RMSNorm, SwiGLU, RoPE, 최적화 프로그램 및 신호 진단.
형식화된 스키마, 캠페인 실행기, 레지스트리, 메모리, 예산, 검색, 평가자, 직렬화 및 보고서.
엄격한 증거 포인터 범위를 통해 답변, 증거 요청 및 기권 결정을 위한 고정 백본 제어 헤드입니다.
체크섬 고정 WikiText-2, 표준 enwiki8 범위, 휴대용 경로, 컨테이너 및 허용 목록에 있는 매니페스트 실행기.
04 / Evidence
가장 강력하게 홍보된 결과는 좁습니다. 즉, 보편적인 변압기 우월성이 아닌 특정 30M 캠페인에서 하나의 잔여 전략입니다.
95% CI [+1.59%, +3.06%]
여덟 쌍의 씨앗
보조 측정항목
프로토콜 결함이 여전히 표시됨
8개 시드 30M 캠페인은 사전 등록된 실제 기준점을 통과했습니다. 이전의 심층적 기본 평결은 결론이 나지 않았으며 클라우드 예산 초과 실행은 삭제되지 않고 보고되었습니다.