rename -> GoLLeM-110M-PL

8749fd4 verified about 18 hours ago

3.25 kB

license: apache-2.0
language:
  - pl
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
  - gpt2
  - polish
  - base-model
  - from-scratch
  - amd-rocm

GoLLeM-110M-PL (base)

Bazowy model językowy (pretraining, model bazowy — NIE chatbot) dla języka polskiego. 110M parametrów, architektura GPT-2, wytrenowany od zera na konsumenckiej karcie AMD Radeon RX 7900 XTX (ROCm/WSL2, Windows) — bez NVIDII, bez chmury.

To model completion: dostaje początek tekstu i kontynuuje najbardziej prawdopodobny ciąg. Nie odpowiada na pytania jak asystent — do rozmowy/trzymania tematu wymaga osobnego fine-tuningu instrukcyjnego.

Specyfikacja


Parametry	110,025,216 (110M), weight-tied embeddings
Architektura	GPT-2 (decoder-only): 12 warstw / 12 głów / d_model 768
Kontekst	512 tokenów
Tokenizer	polski BPE (dynaword-32k), słownik 32 000, `<
Dane	polski korpus dynaword-expansion (HPLT v3.0 `pol_Latn`), ~1,35 mld tokenów, 1 epoka
Trening	od zera, bf16, AdamW, cosine LR + warmup, weight decay 0.1
Sprzęt	1× AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB (RDNA3/gfx1100), ROCm/WSL2, Windows
Loss (końcowy)	~3.53 (perplexity ~34) — średnia training-loss z ostatnich ~30 kroków (per-krok szum 3.3-3.8)

Użycie

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, PreTrainedTokenizerFast
m = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Maggio33/GoLLeM-110M-PL").eval()
tok = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json")
ids = tok("Polska to kraj położony w", return_tensors="pt").input_ids
ids = torch.cat([torch.tensor([[0]]), ids], 1)   # BOS = <|endoftext|>=0
out = m.generate(ids, max_new_tokens=80, do_sample=True, temperature=0.8,
                 top_k=40, repetition_penalty=1.3, pad_token_id=0)
print(tok.decode(out[0].tolist()[1:], skip_special_tokens=True))

Dane treningowe i licencja

Korpus: dynaword-expansion oparty na HPLT v3.0 (pol_Latn), zadeklarowany CC0-1.0 (byte-verified per-shard), PII-scrubbed.
Uczciwy caveat: HPLT to web-crawl — CC0 dotyczy pakowania/dedykacji maintainera + przeszedł web-review i mitygacje (length-cap usuwający książki, wykluczone domeny wiki/adult/boilerplate), ale nie jest gwarantowanie "release-clean" (tekst web może zawierać treści in-copyright). To standardowa podstawa dla modeli trenowanych na korpusach web.
Licencja modelu: Apache-2.0.

Ograniczenia

Mały model bazowy (110M) — generuje pewnie brzmiące nieprawdy i potrafi dryfować z tematu. To cecha modelu bazowego tej skali, nie błąd.
Brak fine-tuningu instrukcyjnego → nie jest chatbotem.
Kontekst 512 tokenów. Brak filtrów bezpieczeństwa na wyjściu.
Dane osobowe / PII: może generować prawdopodobnie brzmiące imiona/nazwiska/adresy = KONFABULACJE (nie dane konkretnych, identyfikowalnych osób). Kontaktowe PII (telefon/e-mail/PESEL) było scrubowane w korpusie -> model zwraca tagi [Telefon]/[PII] zamiast realnych danych (zweryfikowane empirycznie). Brak filtra output-safety — weryfikacja wyjścia po stronie użytkownika.

Autor

Arkadiusz Słota