minimind-1536-pretrain

MiniMind-1536-Pretrain

MiniMind 1B 英文数学基座模型（32 层 / 994M 参数），由 ultra-minimind 项目基于 Nemotron-CC-Math-v1 高质量英文数学语料流式预训练而成。权重以 Qwen3 兼容布局导出为标准 HF safetensors 格式，官方 transformers 直接加载，无需 trust_remote_code。

⚠️ 这是预训练基座模型（base model），未经过 SFT/指令微调，不具备对话能力，GSM8K 等评测表现为裸 few-shot 补全水平。适合做继续预训练/微调的起点。

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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("eshaoliu/minimind-1536-pretrain")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "eshaoliu/minimind-1536-pretrain", torch_dtype="auto", device_map="cuda"
)
prompt = "The derivative of x^2 is"
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.85, top_p=0.85)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

也可用 ModelScope SDK：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("eshaoliu/minimind-1536-pretrain")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("eshaoliu/minimind-1536-pretrain")

模型结构

权重命名为 Qwen3 标准布局（model.layers.N.self_attn.q_proj 等），config.json 中 architectures: ["Qwen3ForCausalLM"]，任何支持 Qwen3 的推理框架（vLLM、llama.cpp 转换等）均可直接消费。

训练过程

• 代码：ultra-minimind/trainer/train_pretrain.py（流式预训练管线，完整 resume 支持）
• 硬件：1 × NVIDIA L40 48GB
• 数据：Nemotron-CC-Math-v1 的 4+ 质量分桶，流式读取，按 1024 token 定长 packing；flash-attn 变长注意力（flash_attn_varlen）按文档边界隔离注意力
• 并行/效率：bf16 混合精度 + torch.compile + 梯度检查点；每优化步 16 micro-batch × 16 累积 × 1024 token ≈ 26.2 万 token
• 优化器：AdamW，lr 5e-4，WSD 调度（warmup 1% → 稳定段 → 最后 20% cosine 衰减至 0.1×lr），grad clip 1.0，seed 42
• 过程：9 月 11 日分 5 个时段连续训练（断点自动滚动保存，经 from_weight/skip_samples 机制衔接；实验记录见 SwanLab @eshaoliu/MiniMind-Pretrain）。日志段起点 loss ≈ 7.01（ppl ≈ 1110），持续下降至收敛区间
• 训练量：本阶段约 1.8 万+ 优化步，累计 约 47 亿 token

评测（GSM8K，4-shot 纯文本补全，n=1319）

基座模型 few-shot 补全格式不稳定，该结果仅作训练过程参照，不代表微调后水平。

文件说明

• model.safetensors：fp16 权重（~1.9GB）
• config.json / generation_config.json：Qwen3 架构配置与默认生成参数
• tokenizer.json / tokenizer_config.json / special_tokens_map.json：英文 BPE 分词器

许可

Apache 2.0（见 ultra-minimind 仓库 LICENSE）。