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ChatoyantAI/gemma-4-12b-roleplay-sft-regmix-v2
gemma-4-12b-roleplay-sft-regmix-v2 is a text generation model from ChatoyantAI. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for peft.
基于 google/gemma-4-12B-it 的 LoRA 适配器。使用经预处理和筛选的六个公开数据来源,以 RegMix config-025 配比组成 50,000 条训练数据;不包含 Lusy,也不以 Lusy 为筛选或优化目标。
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From the Hugging Face model README
基于 google/gemma-4-12B-it 的 LoRA 适配器。使用经预处理和筛选的六个公开数据来源,以 RegMix config-025 配比组成 50,000 条训练数据;不包含 Lusy,也不以 Lusy 为筛选或优化目标。
| 域 | 行数 | row% | target token | tgt% | target 中位数 |
|---|---|---|---|---|---|
| coser | 22,637 | 45.27% | 831,207 | 14.40% | 30 |
| xpersona | 2,672 | 5.34% | 36,261 | 0.63% | 13 |
| aya | 6,346 | 12.69% | 857,371 | 14.85% | 43 |
| tulu | 1,382 | 2.76% | 325,099 | 5.63% | 110 |
| smoltalk | 9,466 | 18.93% | 2,932,980 | 50.80% | 282 |
| infinity | 7,497 | 14.99% | 791,050 | 13.70% | 22 |
| 合计 | 50,000 | 100% | 5,773,968 | 100% | 35 |
row% 为样本数占比,target token 为按本次 Gemma tokenizer 和训练监督区间统计的单轮数据集监督 token 总数,tgt% 为其占比;中位数按逐条样本的监督 token 数计算,合计行为全部 50,000 条的中位数。百分比四舍五入。训练共 2 个 epoch;表中不重复计数。不同基座 tokenizer 下的 token 数不能与 v1 直接等同比较。
六个来源分别为 CoSER、XPersona、Aya、Tulu-3-SFT-Mixture、SmolTalk 和 Infinity-Instruct。混合数据包含 50,000 个唯一 ID、50,000 个唯一内容哈希,与留出集的分组重叠数为 0。
训练集 SHA-256:8c626b338270652de2e4d1130b28d8b0fc2c2eca0b90f5dcffa7580a26e0d859。
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 基座 | google/gemma-4-12B-it |
| 产物 | config-025,最终第 6,250 步 LoRA 适配器 |
| LoRA | r=32,alpha=64,dropout=0;文本解码器 attention/MLP 投影层 |
| 可训练参数 | 131,137,536 |
| 训练轮数 | 2 |
| 最大序列长度 | 8,192 |
| 学习率 | 1e-4,cosine,warmup 10% |
| 批次 | 2 GPU × 每卡 micro-batch 4 × 梯度累积 2 = 有效批次 16 |
| 精度 | BF16 |
| 目标函数 | 先对每条样本的监督 token NLL 取均值,再对样本取均值 |
| 完成时间 | 2026-09-17 19:40 UTC |
配比来自 64 个 Gemma-E2B 代理配置及候选确认实验。此版本发布已完成的 config-025 正式训练产物;不将其宣称为 Gemma 12B 上已证明的全局最佳配比。
本仓库包含 LoRA 权重、适配器配置、tokenizer 和 chat template;不包含合并后的基座权重。加载时使用 google/gemma-4-12B-it 基座并挂载本仓库的 PEFT 适配器。基座采用 Gemma 4 unified 架构,训练时使用 AutoModelForImageTextToText 加载,LoRA 仅作用于文本解码器。