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mississippiu/prefill-assistant-models
prefill-assistant-models is a machine learning model from mississippiu. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
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Updated Sep 30, 2026
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From the Hugging Face model README
伴随 zywang624/prefill-assistant。
每个checkpoint是什么、命名规则(前缀=模型、后缀=方法+预算)、哪些是flagged(错模型/训练中断/旧协议),
完整清单见仓库里的 CHECKPOINTS.md
(不放在这里,是为了这个HF仓库公开时不连带公开每个checkpoint具体是做什么用的)。
每个目录是一次训练:a.pt 是可训练状态(仅 FFN 三矩阵),a.step1000.pt 是中间存点,
门控的 run 另有 folded.pt(折叠成逐层宽度,评测用这个),train.log 含每步损失与留出集曲线。
CALIBRATION-ONLY_gate75_old-protocol它是旧批次的门控 75%(原名 c32k_gate2304):旧数据池(150M token,同一份数据过 3.49 遍,
只覆盖 PG19 的 2/23 个分片)、窗口 128–256 离散两点。它之所以在这里,只有一个理由 ——
它在当前评测口径下的每个子任务分数都测过,所以另一台机器可以用它验证自己的流程是否正确。
预期分数与逐任务明细在仓库的 EVALUATING.md,摘要:
| RULER @32768,13 项均值 | 0.5901 |
| LongBench 宏平均 | 32.5819 |
评测它必须用 --window 128,因为它是按 128–256 训的。用 512 评它会低估 —— 那是它没训练过的 regime。
不要把它的分数当作方法的结果。 新批次的门控 75%(b2_gate2304)用新数据池和连续窗口重训,
训完已经补进这个仓库,那个才是要展示的数。
训练与评测数据在 mississippiu/prefill-assistant-data。