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FRANKENSTALLM 3B v2 (Byte-Fallback Fixed)

한국어 중심 FRANKENSTALLM 3B ORPO 파인튜닝 체크포인트에 byte-fallback 토큰 256개를 추가한 버전입니다.
llama.cpp/GGUF 추론 시 줄바꿈(\n) 등 미등록 문자로 인한 크래시를 방지하기 위해 사용합니다.

모델 상세

항목	값
Architecture	LlamaForCausalLM
Params	~3B
Hidden size	2048
Layers	24
Attention heads	16
KV heads	4
Max position	4096
Vocab size	64,256 (64,000 + 256 byte-fallback)
Training	ORPO (SFT → ORPO)

변경 사항 (v2)

• 토크나이저: byte_fallback=True, <0x00>~`<0xFF>` 256개 토큰 추가
• 임베딩: 64,000 → 64,256 리사이즈, 새 토큰 초기화
• GGUF 변환·Ollama 배포 시 뉴라인 포함 입력 정상 처리 확인

ORPO 평가 요약 (동일 체크포인트 기준)

• 평가 일시: 2026-03-09
• Preference Accuracy: 76.02%
• Reward Margin: 0.6100
• Eval Loss: 1.7910 → 1.6250
• KoBEST (0-shot) 평균: 52.75%
• 생성 품질: Greedy 3-gram 반복률 30.89%, EOS 종료율 66.67%
• PPL Forgetting: 최대 4.1% (기준 <15%)
• 종합: 7/10 차원 통과, 정량 스코어 63.7/100

상세: 프로젝트 내 reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md 참고.

Ollama 배포 벤치마크 (Q4_K_M, 2026-03-09)

• 모델명: frankenstallm-3b-v2
• 테스트 수: 35 (자동 20 + 수동 15)
• 자동 채점 평균: 46.7
• 카테고리: korean_nlu 100.0, reasoning 50.0, knowledge 75.0, instruction_following 66.7, code 0.0, safety 10.0, repetition_resistance 2.2 등
• 지연: Avg TTFT 16.7 ms, Avg TPS 142.5

상세: reports/2026-03-09_GGUF_DEPLOYMENT_AND_EVAL_REPORT.md, eval/results/frankenstallm-3b-v2/ollama_benchmark_summary.md

사용

• Transformers: 이 체크포인트를 그대로 from_pretrained(...) 로 로드 가능.
• GGUF: scripts/fix_tokenizer_byte_fallback.py 적용 후 convert_hf_to_gguf.py → llama-quantize 로 변환한 v2 파이프라인 사용 권장.
  이미 변환된 Q4_K_M GGUF는 Ollama에서 frankenstallm-3b-v2 로 배포 가능.

라이선스

프로젝트(FRANKENSTALLM) 라이선스에 따릅니다.