---
language: [en]
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
license: other
license_name: mixed-upstream-dataset-terms
license_link: https://huggingface.co/SlayerLab/pollock-mini-lm-125m/blob/main/LICENSE.md
datasets: [SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b]
tags: [causal-lm, gpt2, nanogpt, bpe, educational, base-model]
model-index:
  - name: Pollock 1.0
    results:
      - task: {type: text-generation, name: Language modeling}
        dataset: {type: SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b, name: Minimal EN validation (sampled), split: validation}
        metrics: [{type: loss, value: 2.577547, name: Final sampled validation loss}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: blimp, name: BLiMP, split: train}
        metrics: [{type: acc, value: 0.7669701493}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: EleutherAI/lambada_openai, name: LAMBADA OpenAI, split: test}
        metrics: [{type: acc, value: 0.2780904328}, {type: perplexity, value: 53.66752251}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: hellaswag, name: HellaSwag, split: validation}
        metrics: [{type: acc_norm, value: 0.2987452699}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: piqa, name: PIQA, split: validation}
        metrics: [{type: acc_norm, value: 0.6033732318}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: sciq, name: SciQ, split: test}
        metrics: [{type: acc_norm, value: 0.658}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: allenai/ai2_arc, config: ARC-Easy, name: ARC-Easy, split: test}
        metrics: [{type: acc_norm, value: 0.422979798}]
      - task: {type: text-generation, name: Zero-shot evaluation}
        dataset: {type: allenai/ai2_arc, config: ARC-Challenge, name: ARC-Challenge, split: test}
        metrics: [{type: acc_norm, value: 0.2414675768}]
---

# Pollock 1.0 — r002

![Pollock avatar](./assets/pollock-mini-lm-avatar-320.png)

> **Wydanie eksperymentalne / Experimental release.** Model nie jest przeznaczony do zastosowań produkcyjnych ani wysokiego ryzyka. Rozmiar może różnić się między rewizjami, ale cały model zawsze pozostaje poniżej 128M parametrów. / The model is not intended for production or high-risk use. Its size may vary between revisions, but the complete model always remains below 128M parameters.

## Polski

### Opis

Pollock 1.0 (`r002`) to niewielki, anglojęzyczny model bazowy typu decoder-only, wytrenowany od zera jako czytelny eksperyment edukacyjny. Implementacja bazuje na [nanoGPT](https://github.com/karpathy/nanoGPT) i własnym tokenizerze byte-level BPE. Jest to model do uzupełniania tekstu, nie asystent konwersacyjny.

Nazwa luźno nawiązuje do gestu malarskiego Jacksona Pollocka: nanoGPT jest płótnem, na którym dane, konfiguracja i decyzje treningowe tworzą różne wzorce zachowania. Pełne dane techniczne tej wersji znajdują się w [`training-history/r002.md`](./training-history/r002.md), a różnice między wydaniami w [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md).

### Architektura i tokenizer

| Właściwość | Wartość |
|---|---:|
| Rewizja / wydanie | r002 / Pollock 1.0 |
| Typ | decoder-only Transformer w stylu GPT-2 |
| Warstwy / głowy / embedding | 12 / 14 / 896 |
| Maksymalny kontekst | 1024 tokeny |
| Słownik | 12 288 tokenów |
| Parametry nanoGPT | 126 637 952 |
| Łączne unikalne parametry trenowalne | 127 555 456 |
| Tokenizer | byte-level BPE, pretokenizacja w stylu GPT-2 |
| Tokeny specjalne | <code>&lt;&#124;endoftext&#124;&gt;</code>, <code>&lt;&#124;im_start&#124;&gt;</code>, <code>&lt;&#124;im_end&#124;&gt;</code> |

Artefakt Transformers ma 127 674 624 parametrów, w tym 119 168 zerowych parametrów bias dla zgodności z `GPT2LMHeadModel`. Natywny model był trenowany z `bias=False`.

### Dane i trening

Model wytrenowano na [`SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b`](https://huggingface.co/datasets/SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b), subiektywnie dobranej mieszance 15 anglojęzycznych źródeł. Przygotowanie obejmowało deduplikację dokładną i przybliżoną, filtrowanie języka oraz decontaminację benchmarków.

| Parametr | Wartość |
|---|---:|
| Tokeny treningowe / walidacyjne | 2 703 768 815 / 5 267 742 |
| Finalny checkpoint | iteracja 22 004 |
| Przetworzone tokeny | 10 815 406 080 (około 4 epoki) |
| Sekwencja / micro-batch na GPU | 1024 / 12 |
| Akumulacja globalna / na GPU | 40 / 20 micro-stepów |
| Effective batch | 491 520 tokenów |
| Optymalizator | fused AdamW, betas 0.9/0.95 |
| Learning rate | 3e-4 → 3e-5, cosine decay |
| Warmup / weight decay / grad clip | 440 / 0.1 / 1.0 |
| Precyzja | BF16 |
| Sprzęt | 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 24 GB |
| Framework | PyTorch 2.8.0+cu128, nanoGPT commit `3adf61e` |

### Ewaluacja

Loss treningowy szacowano na 100 losowo próbkowanych batchach na split. Finalny checkpoint uzyskał validation loss **2.577547**; najlepszy próbkowany wynik to **2.5600** w kroku 20 000. Nie należy porównywać tych wartości bezpośrednio z pełną, deterministyczną walidacją r001.

Benchmarki wykonano zero-shot na pełnych splitach przy użyciu `lm-evaluation-harness` 0.4.12, batch size 8 i BF16.

| Benchmark | Główna metryka | Wynik | Próbki |
|---|---|---:|---:|
| BLiMP | accuracy | 0.766970 | 67 000 |
| LAMBADA OpenAI | accuracy | 0.278090 | 5 153 |
| HellaSwag | normalized accuracy | 0.298745 | 10 042 |
| PIQA | normalized accuracy | 0.603373 | 1 838 |
| SciQ | normalized accuracy | 0.658000 | 1 000 |
| ARC-Easy | normalized accuracy | 0.422980 | 2 376 |
| ARC-Challenge | normalized accuracy | 0.241468 | 1 172 |

LAMBADA osiągnęła perplexity 53.667523. Pełne metryki i protokół zapisano w historii r002.

### Użycie z Transformers

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "SlayerLab/pollock-mini-lm-125m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

inputs = tokenizer("Once upon a time", return_tensors="pt")
output = model.generate(
    **inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Model używa standardowego `GPT2LMHeadModel`; `trust_remote_code=True` nie jest potrzebne. Dla r002 nie opublikowano jeszcze próbek generacji. Historyczne próbki są przypisane do poprzednich wag w historii r001.

### Ograniczenia i odpowiedzialne użycie

- Jest to surowy model bazowy bez instruction tuningu, RLHF ani alignmentu.
- Może halucynować oraz generować treści toksyczne, stronnicze, niebezpieczne lub podobne do danych treningowych.
- Mały rozmiar ogranicza wiedzę, rozumowanie, spójność długiego tekstu i jakość kodu.
- Model trenowano i oceniano głównie po angielsku.
- Nie należy używać go do porad medycznych, prawnych i finansowych, decyzji o ludziach ani zastosowań wysokiego ryzyka.
- Użytkownik odpowiada za ocenę warunków źródeł danych dla swojego zastosowania.

## English

### Overview

Pollock 1.0 (`r002`) is a small English decoder-only base language model trained from scratch as a readable educational experiment. It is based on [nanoGPT](https://github.com/karpathy/nanoGPT) and a custom byte-level BPE tokenizer. It is a completion model, not a conversational assistant.

The name loosely refers to Jackson Pollock's painterly gesture: nanoGPT is the canvas on which data, configuration, and training decisions create different behavioral patterns. See [`training-history/r002.md`](./training-history/r002.md) for the complete technical record and [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) for release-to-release changes.

### Architecture and tokenizer

| Property | Value |
|---|---:|
| Revision / release | r002 / Pollock 1.0 |
| Type | GPT-2-style decoder-only Transformer |
| Layers / heads / width | 12 / 14 / 896 |
| Maximum context | 1,024 tokens |
| Vocabulary | 12,288 tokens |
| nanoGPT parameters | 126,637,952 |
| Total unique trainable parameters | 127,555,456 |
| Tokenizer | byte-level BPE, GPT-2-style pretokenization |
| Special tokens | `<|endoftext|>`, `<|im_start|>`, `<|im_end|>` |

The Transformers artifact has 127,674,624 parameters, including 119,168 zero-valued compatibility bias parameters required by `GPT2LMHeadModel`. The native model was trained with `bias=False`.

### Data and training

The model was trained on [`SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b`](https://huggingface.co/datasets/SlayerLab/minimal-en-corpus-2.5b), a subjectively selected mixture of 15 English-language sources. Preparation included exact and approximate deduplication, language filtering, and benchmark decontamination.

| Setting | Value |
|---|---:|
| Training / validation tokens | 2,703,768,815 / 5,267,742 |
| Final checkpoint | iteration 22,004 |
| Token presentations | 10,815,406,080 (approximately 4 epochs) |
| Sequence / micro-batch per GPU | 1,024 / 12 |
| Global / per-GPU accumulation | 40 / 20 micro-steps |
| Effective batch | 491,520 tokens |
| Optimizer | fused AdamW, betas 0.9/0.95 |
| Learning rate | 3e-4 → 3e-5, cosine decay |
| Warmup / weight decay / grad clip | 440 / 0.1 / 1.0 |
| Precision | BF16 |
| Hardware | 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 24 GB |
| Framework | PyTorch 2.8.0+cu128, nanoGPT commit `3adf61e` |

### Evaluation

Training-time loss was estimated from 100 randomly sampled batches per split. The final checkpoint achieved validation loss **2.577547**; the best sampled result was **2.5600** at step 20,000. These values are not directly comparable with r001's full deterministic validation.

Benchmarks used complete splits with `lm-evaluation-harness` 0.4.12, zero-shot evaluation, batch size 8, and BF16.

| Benchmark | Primary metric | Score | Samples |
|---|---|---:|---:|
| BLiMP | accuracy | 0.766970 | 67,000 |
| LAMBADA OpenAI | accuracy | 0.278090 | 5,153 |
| HellaSwag | normalized accuracy | 0.298745 | 10,042 |
| PIQA | normalized accuracy | 0.603373 | 1,838 |
| SciQ | normalized accuracy | 0.658000 | 1,000 |
| ARC-Easy | normalized accuracy | 0.422980 | 2,376 |
| ARC-Challenge | normalized accuracy | 0.241468 | 1,172 |

LAMBADA perplexity was 53.667523. Full metrics and protocol details are recorded in the r002 history.

### Usage

Use the Transformers example in the Polish section. The artifact uses standard `GPT2LMHeadModel`; `trust_remote_code=True` is unnecessary. No r002 generation samples have been published yet. Historical samples are explicitly attached to the predecessor weights in the r001 history.

### Limitations and responsible use

- This is a raw base model without instruction tuning, RLHF, or safety alignment.
- It may hallucinate and generate toxic, biased, unsafe, or training-like text.
- Its small size limits knowledge, reasoning, long-form coherence, and code quality.
- It was trained and evaluated primarily in English.
- Do not use it for medical, legal, financial, high-impact, or production decisions without independent safeguards.
- Users must evaluate upstream dataset terms for their intended use.

## Licencja / License

Kod nanoGPT jest na licencji MIT. Korpus łączy źródła o różnych warunkach i nie ma jednej wspólnej licencji, dlatego model oznaczono jako `license: other`. Szczegóły: [`LICENSE.md`](./LICENSE.md) i karta datasetu.

nanoGPT code is MIT-licensed. The corpus combines sources governed by different terms and has no single common license, so the model is marked `license: other`. See [`LICENSE.md`](./LICENSE.md) and the dataset card.

## Pochodzenie / Attribution

Model i dataset / Model and dataset: Dawid Majewski / SlayerLab. Trening bazuje na / Training is based on [karpathy/nanoGPT](https://github.com/karpathy/nanoGPT).