Indigo

Model bahasa kecil GPT-style yang dibangun dari nol (tanpa library transformers) sebagai proyek pembelajaran. Backend PyTorch; tersedia juga varian TensorFlow/Keras terpisah. Bobot disimpan dalam format aman .safetensors.

Arsitektur

Komponen	Nilai default
Tipe	Decoder-only transformer (pre-LN, SDPA)
Parameter	~0.81M (default)
Layer / Head	4 / 4
Dimensi embedding	128
Konteks (block_size)	128 token
Tokenizer	char (karakter) atau bpe (byte-pair encoding)
Weight tying	Ya (output head = token embedding)
Aktivasi	GELU (MLP)
Attention	Multi-head causal self-attention + KV-cache

Struktur file

indigo/
  model.py          Arsitektur GPT (CausalSelfAttention, MLP, Block, GPT, sampling)
  common.py         Utilitas bersama (clean_text, meta save/load, morphological analysis)
  bpe.py            Tokenizer BPE level-byte minimal
  tokenizer.py      Tokenizer karakter (char-level)

train.py            Training loop (best-checkpoint, resume, split val, cosine LR schedule)
generate.py         Generasi teks (top-k, top-p, repetition penalty, guard kamus)
pipeline.py         Pipeline end-to-end (data collection → training → manifest → finalize/push)
eval.py             Evaluasi batched antar-checkpoint (nats/token, nats/karakter)
audit_kamus.py      Audit wordlist kamus terhadap KBBI daring

out/
  indigo_best.safetensors   Bobot terbaik (dipilih berdasarkan validasi)
  indigo_best_meta.json     Metadata terbaik
  indigo.safetensors        Bobot checkpoint akhir
  indigo_meta.json          Metadata akhir
  indigo_optimizer.pt       State optimizer (untuk resume)
  run_info.json             Info run terakhir yang di-finalize

data/
  sample.txt        Teks contoh Indonesia (training default)
  kamus_id.txt      Wordlist Indonesia (~70K kata, gitignored)
  prefiks.txt       Daftar prefiks Indonesia untuk morphological guard
  sufixs.txt        Daftar sufiks Indonesia untuk morphological guard

Persyaratan

torch>=2.0
safetensors>=0.4

Install:

pip install -r requirements.txt

---

train.py — Training Model

Script utama untuk melatih model GPT dari nol.

Argumen

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--data	str (nargs+)	data/sample.txt	Path file/folder teks untuk training. Bisa banyak, spasi-separated. Folder akan dicari rekursif untuk file .txt.
--out	str	out	Folder output checkpoint (.safetensors + _meta.json + _optimizer.pt).
--steps	int	2000	Jumlah total langkah training.
--batch-size	int	32	Jumlah sampel per batch. Batch lebih besar → gradient lebih stabil tapi butuh lebih banyak VRAM.
--block-size	int	128	Panjang konteks token per sampel (sequence length). Semakin besar → model bisa lihat lebih jauh tapi butuh lebih banyak memori.
--lr	float	3e-4	Learning rate maksimum. Cosine decay dari lr ini ke 10% lr selama training.
--warmup	int	100	Jumlah langkah warmup linear sebelum cosine decay dimulai.
--weight-decay	float	0.1	L2 regularization / weight decay untuk AdamW optimizer.
--dropout	float	0.1	Dropout rate (0.0 = nonaktif). Membantu mencegah overfitting pada data kecil.
--n-layer	int	4	Jumlah blok transformer bertumpuk. Lebih banyak layer → model lebih dalam tapi lebih lambat.
--n-head	int	4	Jumlah head per attention layer. Harus habis membagi --n-embd.
--n-embd	int	128	Dimensi embedding / hidden size. Parameter ≈ 12 × n_layer × n_embd².
--tokenizer	char/bpe	char	Jenis tokenizer. char = cepat, bpe = lebih efisien untuk teks panjang.
--vocab-size	int	512	Ukuran vocab untuk BPE (diabaikan jika --tokenizer char).
--eval-interval	int	200	Evaluasi validasi setiap N langkah. Set 0 untuk skip validasi.
--eval-iters	int	20	Jumlah batch untuk estimasi loss validasi.
--seed	int	1337	Seed random untuk reproduktibilitas.
--val-fraction	float	0.1	Proporsi file untuk validasi (split per-file, bukan per-karakter).
--init-from	str	None	Path checkpoint untuk melanjutkan training (resume). Muat model + optimizer + step.
--device	auto/cpu/cuda	auto	Device training. auto = CUDA jika tersedia, else CPU.

Contoh

# Training dasar
python train.py --data data/sample.txt --steps 2000

# Training dengan BPE tokenizer
python train.py --data data/teks.txt --tokenizer bpe --vocab-size 512

# Model lebih besar, training lebih lama
python train.py --data data/ --n-layer 6 --n-head 8 --n-embd 256 --steps 5000

# Resume dari checkpoint
python train.py --init-from out/indigo_best.safetensors --steps 1000

# Tanpa validasi (data hanya 1 file)
python train.py --data data/combined.txt --val-fraction 0 --eval-interval 0

Output

• out/indigo_best.safetensors + out/indigo_best_meta.json — checkpoint terbaik (val loss minimum)
• out/indigo.safetensors + out/indigo_meta.json — checkpoint akhir
• out/indigo_optimizer.pt — state optimizer (untuk resume)

Learning Rate Schedule

Step 0 → warmup: linear dari 0 → lr_max
Step warmup → total: cosine decay dari lr_max → 0.1 × lr_max

Formula cosine: 0.1 × lr + 0.45 × lr × (1 + cos(π × progress))

---

generate.py — Generasi Teks

Generate teks dari checkpoint Indigo dengan berbagai opsi sampling.

Argumen

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--ckpt	str	out/indigo_best.safetensors	Path ke file checkpoint model.
--prompt	str	""	Teks awal (prompt) untuk memulai generasi.
--max-new	int	300	Jumlah token baru yang akan dihasilkan (bukan panjang total).
--temperature	float	0.8	Skala randomness: 0.0 ≈ greedy, 0.8 ≈ standar, >1.0 ≈ random.
--top-k	int	40	Batasi sampling ke k token teratas. 0 = nonaktif.
--top-p	float	1.0	Nucleus sampling: batasi kumulatif probabilitas. 1.0 = nonaktif.
--repetition-penalty	float	1.0	Penalti pengulangan token. 1.0 = nonaktif, >1.0 = kurangi pengulangan.
--seed	int	None	Seed random. None = tidak ditentukan (random setiap kali).
--device	auto/cpu/cuda	auto	Device untuk inferensi.
--guard	str	None	Path file kamus (satu kata per baris). Generate beberapa kandidat → pilih yang rasio kata dikenal tertinggi.
--guard-prefiks	str	None	Path file prefiks Indonesia. Default: data/prefiks.txt bila ada.
--guard-sufiks	str	None	Path file sufiks Indonesia. Default: data/sufiks.txt bila ada.
--guard-tries	int	5	Jumlah kandidat generate saat --guard aktif.
--guard-min	float	0.6	Rasio kata dikenal minimum. Berhenti generate lebih awal jika tercapai.

Contoh

# Generasi dasar
python generate.py --prompt "Indigo" --max-new 300

# Sampling lebih random
python generate.py --prompt "hello" --temperature 1.0 --top-k 60 --top-p 0.9

# Dengan guard kamus (pilih output paling koheren)
python generate.py --prompt "kepekaan" --max-new 120 --guard data/kamus_id.txt

# Repetition penalty untuk mengurangi pengulangan
python generate.py --prompt "cerita" --repetition-penalty 1.2 --max-new 200

Guard Kamus

Saat --guard aktif, generate.py akan:

1. Generate --guard-tries kandidat teks (seed berbeda tiap kandidat)
2. Untuk setiap kandidat, hitung rasio kata yang dikenal kamus
3. Pilih kandidat dengan rasio tertinggi
4. Berhenti lebih awal jika rasio >= --guard-min

Kata berimbuhan dicek lewat formula morfologi:

• Hapus sufiks → cek akar
• Hapus prefiks → cek akar (+ asimilasi: meny-→s, pem-→p)

---

pipeline.py — Pipeline End-to-End

Rangkai semua tahap: kumpul data → training → evaluasi → manifest → finalize → push.

Argumen

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--tag	str	wajib	Nama run. Semua artefak disimpan di runs/<tag>/.
--data	str (nargs*)	[]	File/folder teks lokal tambahan (banyak, spasi-separated).
--hf-dataset	str	None	Repo dataset HF untuk menarik file teks (mis. adyoi/indigo).
--hf-patterns	str (nargs*)	["*.txt", "*.md"]	Pola file yang diambil dari HF.
--format-qa	flag	False	Auto-convert Alpaca JSON (instruction/output) ke .txt sebelum training.
--runs	str	runs	Folder root untuk semua run.
--device	str	None	Device training (diteruskan ke train.py, default: auto).
--finalize	flag	False	Promosikan checkpoint terbaik ke folder out/ kanonik.
--push	flag	False	Upload checkpoint terbaik ke repo HF.
--repo	str	adyoi/indigo	Repo HF tujuan upload.
--guard	str	None	File kamus untuk metrik rasio ejaan di manifest.
--guard-max-new	int	120	Jumlah token generate untuk evaluasi guard.
--guard-prefiks	str	None	File prefiks Indonesia.
--guard-sufiks	str	None	File sufiks Indonesia.

Hyperparameter training (diteruskan ke train.py):

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--steps	int	2000	Jumlah langkah training.
--batch-size	int	32	Batch size.
--block-size	int	128	Panjang konteks.
--n-layer	int	4	Jumlah layer transformer.
--n-head	int	4	Jumlah head attention.
--n-embd	int	128	Dimensi embedding.
--dropout	float	0.1	Dropout rate.
--lr	float	3e-4	Learning rate.
--warmup	int	100	Langkah warmup.
--weight-decay	float	0.1	Weight decay.
--eval-interval	int	200	Evaluasi setiap N langkah.
--eval-iters	int	20	Jumlah batch evaluasi.
--seed	int	1337	Seed random.
--init-from	str	None	Checkpoint untuk resume.
--tokenizer	char/bpe	char	Jenis tokenizer.
--vocab-size	int	512	Vocab size untuk BPE.
--val-fraction	float	0.1	Proporsi file validasi.

Contoh

# Data lokal saja
python pipeline.py --tag run01 --data data/sample.txt --steps 2000

# Data dari HF + BPE tokenizer
python pipeline.py --tag run02 --data data/teks.txt --hf-dataset adyoi/indigo \
  --tokenizer bpe --vocab-size 512 --steps 900 --device cpu

# Dataset Alpaca JSON dari HF
python pipeline.py --tag qa01 \
  --hf-dataset rohanrdy/CS-Theory-QA-Dataset \
  --format-qa --steps 3000 --n-layer 6 --n-embd 256

# Full pipeline: train + finalize + push
python pipeline.py --tag final01 --data data/ --steps 2000 --finalize --push

# Dengan guard kamus untuk metrik kualitas
python pipeline.py --tag guarded --data data/ --steps 2000 --guard data/kamus_id.txt

Output

• runs/<tag>/data/ — data yang digunakan (copy dari sumber)
• runs/<tag>/ckpt/ — checkpoint training
• runs/<tag>/manifest.json — statistik + metadata run (termasuk kamus_ratio jika --guard aktif)

---

eval.py — Evaluasi Batched

Bandingkan beberapa checkpoint pada set uji tetap. Metrik:

• nats/token: loss rata-rata per token (cross-entropy). Lebih rendah = lebih baik.
• nats/karakter: loss per karakter (dikoreksi dengan compression ratio). Memungkinkan perbandingan antar tokenizer.

Argumen

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--ckpt	str (nargs+)	wajib	Path ke satu atau lebih file checkpoint (.safetensors).
--test	str	data/sample.txt	Path ke file teks uji.
--device	cpu/cuda	cpu	Device untuk evaluasi.
--guard	str	None	Path file kamus; generate teks → hitung rasio kata dikenal.
--guard-max-new	int	120	Jumlah token generate untuk evaluasi guard.
--seed	int	42	Seed untuk generate saat --guard aktif.
--batch-size	int	32	Batch size untuk evaluasi.

Contoh

# Evaluasi satu checkpoint
python eval.py --ckpt out/indigo_best.safetensors

# Bandingkan beberapa checkpoint
python eval.py --ckpt out/indigo_best.safetensors runs/*/ckpt/indigo.safetensors \
  --test data/sample.txt

# Dengan guard kamus
python eval.py --ckpt out/indigo_best.safetensors --guard data/kampus_id.txt

Contoh output

set uji: data/sample.txt (29,123 karakter)
checkpoint                                 nats/tok  nat/kar   kamus
run/csqa500/ckpt/indigo_best.safetensors      3.962    3.962     32%
run/wiki500/ckpt/indigo_best.safetensors      3.018    3.018     25%

---

audit_kamus.py — Audit Wordlist Kamus

Verifikasi kata-kata dalam file kamus terhadap KBBI daring (sampling acak).

Argumen

Argumen	Tipe	Default	Deskripsi
--kamus	str	data/kamus_id.txt	Path ke file kamus (satu kata per baris).
--n	int	200	Jumlah kata sampel yang diambil untuk verifikasi.
--seed	int	1337	Seed random untuk sampling.
--delay	float	0.8	Jeda antar-permintaan web (detik). Hindari rate limiting.
--backend	auto/pypi/web	auto	Backend verifikasi. pypi = library kbbi, web = scraping kbbi.web.id.
--apply	flag	False	Hapus kata TIDAK-DIKENAL dari kamus (backup otomatis ke .bak.txt).
--out	str	None	Path output laporan JSON. Default: runs/kamus_audit_<timestamp>.json.

Contoh

# Audit dasar
python audit_kamus.py --kamus data/kamus_id.txt --n 200

# Hapus kata tak-valid (backup otomatis)
python audit_kamus.py --kamus data/kamus_id.txt --apply

# Backend web saja, delay lebih lama
python audit_kamus.py --backend web --delay 1.5 --n 100

Output

Laporan JSON berisi:

• ada: jumlah kata yang ditemukan di KBBI
• tidak_dikenal: jumlah kata yang tidak ditemukan
• gagal_ceks: jumlah verifikasi yang gagal (timeout, dll)
• estimasi_entri_tidak_valid: proyeksi total entri tak-valid di seluruh kamus
• kata_ditolak: daftar kata yang tidak dikenal (akan dihapus jika --apply)

---

Guard Kamus (Sistem Kualitas Ejaan)

Sistem guard membantu menjaga kualitas output model tanpa mengubah bobot:

1. Wordlist: data/kamus_id.txt — ~70K kata Indonesia (satu kata per baris)
2. Morfologi: data/prefiks.txt + data/sufiks.txt — pendeteksi imbuhan
3. Asimilasi: meny-→s, peny-→s, pem-→p — menangani perubahan bunyi

Cara kerja:

• generate.py: generate beberapa kandidat → pilih yang rasio kata dikenal tertinggi
• pipeline.py: generate sekali → simpan kamus_ratio di manifest.json
• eval.py: generate sekali → tampilkan rasio di tabel perbandingan

Edit data/prefiks.txt dan data/sufiks.txt untuk memperluas cakupan tanpa menyentuh kode.

---

Format Checkpoint

File	Isi
*.safetensors	Bobot model (format aman, tanpa pickle)
*_meta.json	Metadata: config, vocab, step, val_loss, backend, tokenizer info
*_optimizer.pt	State optimizer AdamW (untuk resume training)

Format .safetensors tidak mengeksekusi kode saat dimuat — lebih aman dari format .pt lama.

---

Tips Training

Skenario	Rekomendasi
Data < 100 KB	--tokenizer char, 4L/4H/128E, 2000 steps
Data 100 KB–1 MB	--tokenizer char atau bpe (vocab 512), 4L/8H/256E, 3000+ steps
Data > 1 MB	--tokenizer char (BPE training sangat lambat di CPU >1MB)
CPU-only	Model max ~1M params (4L/4H/128E), 5-8 detik/step
Resume training	--init-from runs/xxx/ckpt/indigo_best.safetensors

---

Batasan

• Dilatih pada data sangat kecil → output belum koheren; cocok untuk edukasi bukan produksi.
• Gunakan checkpoint indigo_best (terpilih berdasarkan validasi), bukan checkpoint akhir.
• BPE training sangat lambat di CPU untuk data > 1 MB — gunakan --tokenizer char.

Keamanan

Bobot disimpan sebagai .safetensors (tanpa pickle, tidak mengeksekusi kode saat dimuat). State optimizer (*_optimizer.pt) hanya untuk resume lokal — jangan dibagikan.