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config.yaml

@@ -0,0 +1,42 @@
+# MTP Mini - Configuración Compatible Mejorada
+
+model:
+  vocab_size: 4000          # Mantener vocabulario actual
+  d_model: 384              # Dimensión actual (aumentar a 768 cuando tengas más datos)
+  n_layers: 6               # Capas actuales (aumentar a 12 cuando tengas más datos)
+  n_heads: 6                # Cabezas actuales
+  d_ff: 1536                # 4x d_model
+  max_seq_len: 256          # Contexto actual (aumentar a 512 cuando tengas más datos)
+  dropout: 0.1
+  use_swiglu: false         # Cambiar a true cuando tengas 1000+ ejemplos
+
+training:
+  batch_size: 8             # Tamaño actual
+  accumulation_steps: 1     # Sin accumulation por ahora (activar con más datos)
+  epochs: 60               # Más épocas para corpus pequeño
+  learning_rate: 0.0001     # LR actual
+  min_lr: 0.00001           # LR mínimo
+  weight_decay: 0.01        # Weight decay actual
+  max_grad_norm: 0.5        
+  num_threads: 4
+  save_every: 10
+  
+  # Learning rate schedule
+  warmup_steps: 60         # Warmup steps
+  use_lr_scheduler: true    # Activar scheduler
+
+data:
+  corpus_path: corpus/mtp_mini_corpus.jsonl
+  min_text_length: 20
+  max_text_length: 1000
+  validation_split: 0.1
+
+# NOTA: Cuando tengas 1000+ ejemplos de calidad, actualizar a:
+# - vocab_size: 8000
+# - d_model: 768
+# - n_layers: 12
+# - n_heads: 12
+# - max_seq_len: 512
+# - use_swiglu: true
+# - accumulation_steps: 4
+# Esto te dará un modelo ~117M parámetros comparable a GPT-2

model.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+import torch
+import torch.nn as nn
+import torch.nn.functional as F
+import math
+
+
+class RotaryPositionalEmbedding(nn.Module):
+    """RoPE - Rotary Position Embedding"""
+    
+    def __init__(self, dim, max_seq_len=2048, base=10000):
+        super().__init__()
+        inv_freq = 1.0 / (base ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim))
+        self.register_buffer('inv_freq', inv_freq)
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        
+    def forward(self, seq_len, device):
+        t = torch.arange(seq_len, device=device).type_as(self.inv_freq)
+        freqs = torch.einsum('i,j->ij', t, self.inv_freq)
+        emb = torch.cat((freqs, freqs), dim=-1)
+        return emb.cos(), emb.sin()
+
+
+def apply_rotary_pos_emb(q, k, cos, sin):
+    """Aplica RoPE a queries y keys"""
+    def rotate_half(x):
+        x1, x2 = x.chunk(2, dim=-1)
+        return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)
+    
+    q_embed = (q * cos) + (rotate_half(q) * sin)
+    k_embed = (k * cos) + (rotate_half(k) * sin)
+    return q_embed, k_embed
+
+
+class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
+    """Multi-Head Self-Attention mejorado con RoPE"""
+    
+    def __init__(self, d_model, n_heads, dropout=0.1, max_seq_len=2048):
+        super().__init__()
+        assert d_model % n_heads == 0
+        
+        self.d_model = d_model
+        self.n_heads = n_heads
+        self.d_k = d_model // n_heads
+        
+        # Proyecciones Q, K, V (sin bias para mejor eficiencia)
+        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model, bias=False)
+        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model, bias=False)
+        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model, bias=False)
+        self.out_linear = nn.Linear(d_model, d_model, bias=False)
+        
+        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
+        self.rope = RotaryPositionalEmbedding(self.d_k, max_seq_len)
+        
+        # Flash Attention si está disponible
+        self.flash = hasattr(torch.nn.functional, 'scaled_dot_product_attention')
+        
+    def forward(self, x, mask=None):
+        batch_size, seq_len, d_model = x.size()
+        
+        # Proyecciones lineales
+        Q = self.q_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
+        K = self.k_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
+        V = self.v_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
+        
+        # Aplicar RoPE
+        cos, sin = self.rope(seq_len, x.device)
+        cos = cos[None, None, :, :]
+        sin = sin[None, None, :, :]
+        Q, K = apply_rotary_pos_emb(Q, K, cos, sin)
+        
+        # Attention con Flash Attention si está disponible
+        if self.flash and mask is None:
+            context = F.scaled_dot_product_attention(
+                Q, K, V, 
+                attn_mask=None,
+                dropout_p=self.dropout.p if self.training else 0.0,
+                is_causal=True
+            )
+        else:
+            scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
+            if mask is not None:
+                scores = scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
+            attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
+            attn_weights = self.dropout(attn_weights)
+            context = torch.matmul(attn_weights, V)
+        
+        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, d_model)
+        output = self.out_linear(context)
+        return output
+
+
+class SwiGLU(nn.Module):
+    """SwiGLU activation - Mejor que GELU"""
+    
+    def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
+        super().__init__()
+        self.w1 = nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False)
+        self.w2 = nn.Linear(d_ff, d_model, bias=False)
+        self.w3 = nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False)
+        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
+        
+    def forward(self, x):
+        return self.w2(self.dropout(F.silu(self.w1(x)) * self.w3(x)))
+
+
+class FeedForward(nn.Module):
+    """Feed-Forward con GELU (fallback compatible)"""
+    
+    def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
+        super().__init__()
+        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
+        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
+        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
+        
+    def forward(self, x):
+        return self.linear2(self.dropout(F.gelu(self.linear1(x))))
+
+
+class RMSNorm(nn.Module):
+    """RMSNorm - Más eficiente que LayerNorm"""
+    
+    def __init__(self, dim, eps=1e-6):
+        super().__init__()
+        self.eps = eps
+        self.weight = nn.Parameter(torch.ones(dim))
+        
+    def forward(self, x):
+        norm = torch.rsqrt(x.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + self.eps)
+        return x * norm * self.weight
+
+
+class TransformerBlock(nn.Module):
+    """Transformer Block mejorado con pre-norm"""
+    
+    def __init__(self, d_model, n_heads, d_ff, dropout=0.1, max_seq_len=2048, use_swiglu=True):
+        super().__init__()
+        self.attention = MultiHeadSelfAttention(d_model, n_heads, dropout, max_seq_len)
+        
+        # Usar SwiGLU o FeedForward estándar
+        if use_swiglu:
+            self.feed_forward = SwiGLU(d_model, d_ff, dropout)
+        else:
+            self.feed_forward = FeedForward(d_model, d_ff, dropout)
+        
+        self.norm1 = RMSNorm(d_model)
+        self.norm2 = RMSNorm(d_model)
+        
+    def forward(self, x, mask=None):
+        # Pre-norm architecture
+        x = x + self.attention(self.norm1(x), mask)
+        x = x + self.feed_forward(self.norm2(x))
+        return x
+
+
+class MTPMiniModel(nn.Module):
+    """MTP Mini - Arquitectura mejorada compatible"""
+    
+    def __init__(self, vocab_size, d_model=256, n_layers=4, n_heads=4, 
+                 d_ff=1024, max_seq_len=128, dropout=0.1, use_swiglu=False):
+        super().__init__()
+        
+        self.vocab_size = vocab_size
+        self.d_model = d_model
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        
+        # Token embeddings (sin positional, usamos RoPE)
+        self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
+        
+        # Transformer blocks
+        self.blocks = nn.ModuleList([
+            TransformerBlock(d_model, n_heads, d_ff, dropout, max_seq_len, use_swiglu)
+            for _ in range(n_layers)
+        ])
+        
+        # Final norm
+        self.norm_f = RMSNorm(d_model)
+        
+        # Output projection
+        self.lm_head = nn.Linear(d_model, vocab_size, bias=False)
+        
+        # Weight tying
+        self.lm_head.weight = self.token_embedding.weight
+        
+        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
+        
+        # Mejor inicialización
+        self.apply(self._init_weights)
+        
+    def _init_weights(self, module):
+        if isinstance(module, nn.Linear):
+            torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=0.02)
+            if module.bias is not None:
+                torch.nn.init.zeros_(module.bias)
+        elif isinstance(module, nn.Embedding):
+            torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=0.02)
+    
+    def forward(self, input_ids, targets=None):
+        batch_size, seq_len = input_ids.size()
+        
+        # Máscara causal
+        mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len, device=input_ids.device)).view(1, 1, seq_len, seq_len)
+        
+        # Token embeddings (RoPE se aplica en attention)
+        x = self.dropout(self.token_embedding(input_ids))
+        
+        # Transformer blocks
+        for block in self.blocks:
+            x = block(x, mask)
+        
+        # Final norm
+        x = self.norm_f(x)
+        
+        # Logits
+        logits = self.lm_head(x)
+        
+        # Loss con label smoothing
+        loss = None
+        if targets is not None:
+            loss = F.cross_entropy(
+                logits.view(-1, self.vocab_size), 
+                targets.view(-1),
+                label_smoothing=0.1
+            )
+        
+        return logits, loss
+    
+    def generate(self, input_ids, max_new_tokens=100, temperature=0.8, 
+                 top_k=50, top_p=0.9, repetition_penalty=1.1):
+        """Generación mejorada con repetition penalty"""
+        self.eval()
+        
+        generated = input_ids.clone()
+        
+        with torch.no_grad():
+            for _ in range(max_new_tokens):
+                # Crop context
+                input_ids_cond = generated if generated.size(1) <= self.max_seq_len else generated[:, -self.max_seq_len:]
+                
+                # Forward
+                logits, _ = self(input_ids_cond)
+                logits = logits[:, -1, :]
+                
+                # Repetition penalty
+                if repetition_penalty != 1.0:
+                    for token_id in set(generated[0].tolist()):
+                        logits[0, token_id] /= repetition_penalty
+                
+                # Temperature
+                logits = logits / temperature
+                
+                # Top-k
+                if top_k > 0:
+                    v, _ = torch.topk(logits, min(top_k, logits.size(-1)))
+                    logits[logits < v[:, [-1]]] = float('-inf')
+                
+                # Top-p (nucleus)
+                if top_p < 1.0:
+                    sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True)
+                    cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
+                    sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
+                    sorted_indices_to_remove[:, 1:] = sorted_indices_to_remove[:, :-1].clone()
+                    sorted_indices_to_remove[:, 0] = 0
+                    indices_to_remove = sorted_indices_to_remove.scatter(1, sorted_indices, sorted_indices_to_remove)
+                    logits[indices_to_remove] = float('-inf')
+                
+                # Sample
+                probs = F.softmax(logits, dim=-1)
+                next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
+                
+                generated = torch.cat([generated, next_token], dim=1)
+        
+        return generated
+    
+    def count_parameters(self):
+        return sum(p.numel() for p in self.parameters() if p.requires_grad)

mtp_mini.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:32489ae64e967aa2db350e9f8d2ed4bbcb5f868b18e61171f486a8b1832fc6ab
+size 54848729

mtp_tokenizer.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e39842d2e2ed93ce667283efca8fb638aa07dd53a9adac1a9cf910d3f6726890
+size 63505

mtp_tokenizer.vocab

@@ -0,0 +1,4000 @@
+<pad>	0
+<unk>	0
+<s>	0
+</s>	0
+en	-0
+es	-1
+on	-2
+▁d	-3
+▁c	-4
+la	-5
+▁p	-6
+os	-7
+er	-8
+▁a	-9
+▁de	-10
+as	-11
+ci	-12
+te	-13
+▁s	-14
+an	-15
+or	-16
+ar	-17
+▁m	-18
+▁e	-19
+▁y	-20
+ic	-21
+un	-22
+re	-23
+▁la	-24
+al	-25
+▁B	-26
+▁es	-27
+in	-28
+ue	-29
+ad	-30
+is	-31
+ent	-32
+om	-33
+▁l	-34
+▁t	-35
+▁el	-36
+▁q	-37
+▁¿	-38
+▁en	-39
+▁con	-40
+▁un	-41
+▁in	-42
+▁f	-43
+do	-44
+ro	-45
+▁g	-46
+ón	-47
+ta	-48
+ra	-49
+▁n	-50
+id	-51
+us	-52
+▁S	-53
+ens	-54
+▁com	-55
+▁que	-56
+ma	-57
+ica	-58
+to	-59
+ti	-60
+ola	-61
+ción	-62
+one	-63
+▁H	-64
+▁Bo	-65
+enson	-66
+▁Boone	-67
+▁L	-68
+▁o	-69
+res	-70
+cion	-71
+ente	-72
+▁E	-73
+▁por	-74
+▁Hola	-75
+▁su	-76
+ec	-77
+tos	-78
+▁h	-79
+▁v	-80
+ué	-81
+od	-82
+▁re	-83
+▁se	-84
+im	-85
+▁te	-86
+▁M	-87
+tas	-88
+▁pro	-89
+▁Benson	-90
+pl	-91
+▁al	-92
+lo	-93
+▁b	-94
+am	-95
+mo	-96
+ud	-97
+▁par	-98
+uc	-99
+▁las	-100
+ol	-101
+tr	-102
+▁me	-103
+▁como	-104
+▁ex	-105
+ales	-106
+gun	-107
+bre	-108
+ien	-109
+▁res	-110
+▁Sí	-111
+idad	-112
+▁para	-113
+po	-114
+ciones	-115
+AC	-116
+IN	-117
+KP	-118
+it	-119
+INK	-120
+LAC	-121
+KPINK	-122
+▁BLAC	-123
+▁BLACKPINK	-124
+de	-125
+gu	-126
+ant	-127
+ient	-128
+ers	-129
+▁pre	-130
+▁una	-131
+em	-132
+des	-133
+ru	-134
+▁del	-135
+le	-136
+ico	-137
+iv	-138
+▁pue	-139
+ando	-140
+bi	-141
+ado	-142
+orma	-143
+TP	-144
+ac	-145
+▁Es	-146
+ter	-147
+▁ay	-148
+▁cu	-149
+▁La	-150
+mente	-151
+▁ayud	-152
+▁resp	-153
+arte	-154
+▁nom	-155
+▁nombre	-156
+ier	-157
+tiv	-158
+▁MTP	-159
+▁los	-160
+▁expl	-161
+▁pregun	-162
+der	-163
+▁ar	-164
+me	-165
+ús	-166
+Qué	-167
+rav	-168
+lu	-169
+tu	-170
+ada	-171
+ist	-172
+aj	-173
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+▁mi	-175
+ante	-176
+▁mús	-177
+era	-178
+mas	-179
+▁inf	-180
+ib	-181
+▁C	-182
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+▁quema	-3399
+clus	-3400
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+ardeos	-3413
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+empeño	-3416
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+sirves	-3418
+talgia	-3419
+vedora	-3420
+▁Hiros	-3421
+▁cesar	-3422
+▁decod	-3423
+▁lugar	-3424
+▁repar	-3425
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+▁sabor	-3427
+▁salir	-3428
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+▁sería	-3430
+▁singu	-3431
+▁solos	-3432
+▁suces	-3433
+▁suele	-3434
+▁temor	-3435
+▁tener	-3436
+▁testa	-3437
+▁tipos	-3438
+▁total	-3439
+▁vasto	-3440
+▁versá	-3441
+▁viaja	-3442
+▁vidas	-3443
+▁vital	-3444
+▁áreas	-3445
+▁época	-3446
+▁ícono	-3447
+▁óxido	-3448
+Quiénes	-3449
+aciable	-3450
+argando	-3451
+canzado	-3452
+cepción	-3453
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+▁Italia	-3604
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+▁eólica	-3606
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+▁Alcanzó	-3724
+▁Algunas	-3725
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+▁Charles	-3727
+▁Destacó	-3728
+▁Escribe	-3729
+▁Gracias	-3730
+▁Humanos	-3731
+▁Háblame	-3732
+▁Intento	-3733
+▁Matemát	-3734
+▁Podemos	-3735
+▁Polonia	-3736
+▁Primera	-3737
+▁Primero	-3738
+▁Quijano	-3739
+▁Realizó	-3740
+▁Reinado	-3741
+▁Resultó	-3742
+▁Richter	-3743
+▁Segundo	-3744
+▁Tercero	-3745
+▁abordar	-3746
+▁absorbe	-3747
+▁actitud	-3748
+▁activos	-3749
+▁adaptan	-3750
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+▁alterar	-3758
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+▁anafase	-3760
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+▁ascenso	-3762
+▁asexual	-3763
+▁astenos	-3764
+▁atómica	-3765
+▁atómico	-3766
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+▁capaces	-3776
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+▁emocion	-3811
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+▁encanta	-3814
+▁enlaces	-3815
+▁entrada	-3816
+▁enzimas	-3817
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+▁escucha	-3819
+▁escucho	-3820
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+▁fascina	-3830
+▁finitud	-3831
+▁formada	-3832
+▁formado	-3833
+▁físicos	-3834
+▁gracias	-3835
+▁gradual	-3836
+▁granizo	-3837
+▁guanina	-3838
+▁hacerte	-3839
+▁hidroel	-3840
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+▁invitan	-3853
+▁leyendo	-3854
+▁ligeros	-3855
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+▁ocurran	-3869
+▁ofrecen	-3870
+▁orbital	-3871
+▁orbitan	-3872
+▁origina	-3873
+▁paneles	-3874
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+▁procesa	-3887
+▁produce	-3888
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+▁sincera	-3909
+▁	-3910
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+u	-3922
+m	-3923
+p	-3924
+,	-3925
+g	-3926
+.	-3927
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++	-3981
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+7	-3983
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+→	-3995

tokenizer.py

@@ -0,0 +1,138 @@
+import sentencepiece as spm
+import os
+import json
+
+
+class MTPTokenizer:
+    """Tokenizer using SentencePiece BPE"""
+    
+    def __init__(self, model_path=None):
+        self.sp = None
+        self.model_path = model_path
+        
+        if model_path and os.path.exists(model_path):
+            self.load(model_path)
+    
+    def train(self, corpus_path, vocab_size=4000, model_prefix='mtp_tokenizer'):
+        """Train SentencePiece BPE tokenizer on corpus"""
+        
+        # Extract text from JSONL corpus
+        texts = []
+        with open(corpus_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                data = json.loads(line)
+                if 'instruction' in data:
+                    texts.append(data['instruction'])
+                if 'response' in data:
+                    texts.append(data['response'])
+        
+        # Save temporary text file
+        temp_file = 'temp_corpus.txt'
+        with open(temp_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write('\n'.join(texts))
+        
+        # Calculate optimal vocab size based on corpus
+        total_chars = sum(len(text) for text in texts)
+        max_vocab = min(vocab_size, int(total_chars * 0.15))  # Heuristic: ~15% of chars
+        
+        print(f"   → Corpus stats: {len(texts)} texts, {total_chars} characters")
+        print(f"   → Adjusted vocab size: {max_vocab} (requested: {vocab_size})")
+        
+        # Train SentencePiece with adjusted parameters
+        try:
+            spm.SentencePieceTrainer.train(
+                input=temp_file,
+                model_prefix=model_prefix,
+                vocab_size=max_vocab,
+                model_type='bpe',
+                pad_id=0,
+                unk_id=1,
+                bos_id=2,
+                eos_id=3,
+                character_coverage=1.0,
+                normalization_rule_name='identity',
+                num_threads=4,
+                split_digits=True,
+                allow_whitespace_only_pieces=False,
+                byte_fallback=False,
+                max_sentencepiece_length=16
+            )
+        except RuntimeError as e:
+            if "Vocabulary size too high" in str(e):
+                # Extract suggested max from error and retry
+                import re
+                match = re.search(r'value <= (\d+)', str(e))
+                if match:
+                    suggested_max = int(match.group(1))
+                    print(f"   → Retrying with vocab size: {suggested_max}")
+                    spm.SentencePieceTrainer.train(
+                        input=temp_file,
+                        model_prefix=model_prefix,
+                        vocab_size=suggested_max,
+                        model_type='bpe',
+                        pad_id=0,
+                        unk_id=1,
+                        bos_id=2,
+                        eos_id=3,
+                        character_coverage=1.0,
+                        normalization_rule_name='identity',
+                        num_threads=4,
+                        split_digits=True,
+                        allow_whitespace_only_pieces=False,
+                        byte_fallback=False,
+                        max_sentencepiece_length=16
+                    )
+                else:
+                    raise
+            else:
+                raise
+        
+        # Clean up
+        os.remove(temp_file)
+        
+        # Load the trained model
+        self.model_path = f"{model_prefix}.model"
+        self.load(self.model_path)
+        
+        print(f"✓ Tokenizer trained: {self.vocab_size()} tokens")
+        print(f"✓ Model saved: {self.model_path}")
+    
+    def load(self, model_path):
+        """Load trained tokenizer"""
+        self.sp = spm.SentencePieceProcessor()
+        self.sp.load(model_path)
+        self.model_path = model_path
+    
+    def encode(self, text):
+        """Encode text to token IDs"""
+        if self.sp is None:
+            raise ValueError("Tokenizer not loaded. Train or load a model first.")
+        return self.sp.encode_as_ids(text)
+    
+    def decode(self, ids):
+        """Decode token IDs to text"""
+        if self.sp is None:
+            raise ValueError("Tokenizer not loaded. Train or load a model first.")
+        return self.sp.decode_ids(ids)
+    
+    def vocab_size(self):
+        """Get vocabulary size"""
+        if self.sp is None:
+            return 0
+        return self.sp.get_piece_size()
+    
+    def bos_id(self):
+        """Beginning of sentence token ID"""
+        return self.sp.bos_id()
+    
+    def eos_id(self):
+        """End of sentence token ID"""
+        return self.sp.eos_id()
+    
+    def pad_id(self):
+        """Padding token ID"""
+        return self.sp.pad_id()
+    
+    def unk_id(self):
+        """Unknown token ID"""
+        return self.sp.unk_id()