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160M-exp

294-288-pretrain-interaction

Five 160M GPT-NeoX training runs on the separate M/C/G source pools in Dolma3-16B. `Clean`, `M500`, `C500`, `G500`, and `MCG500` are separate run directories under `runs/`. Each contains all existing `step-*.pt` checkpoints, including the final `step-122071.pt` after 16,000,090,112 tokens. Intermediate checkpoints are approximately 1B tokens apart, with additional scheduled steps. Standalone final weights are under `models/ /model.safetensors`, with a matching config and tokenizer in each run directory. Load one with `GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("294-288-pretrain-interaction/160M-exp", subfolder="models/Clean")` and the tokenizer from the same subfolder. Each `.pt` is a PyTorch training checkpoint containing `model`, optimizer, scheduler, rank RNG states, step, token count, and run/manifest/config hashes. The `.pt` files are **not** direct `from_pretrained` artifacts. For trusted checkpoints, load the `model` state dict into `GPTNeoXForCausalLM(GPTNeoXConfig.from_json_file("config.json"))`. Use the included `tokenizer/`. The `training/` directory contains the training and data code; `manifest.json` fixes the source mixture, event schedule, and seeds.

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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