qwen3-4b-structured-output-lora_0711_run_1-step600 – AI Model by morizon | AlphaNeural AI

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qwen3-4b-structured-output-lora_0711_run_1-step600

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structured-output

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daichira/structeval-t-sft-hq-yaml-cleaned

daichira/structured-5k-mix-sft

Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507

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qwen3-4b-structured-output-lora_0711_run_1 — step 600

このリポジトリにはLoRAアダプタのみが含まれています。ベースモデル Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 は別途読み込む必要があります。

学習目的

2026-07-10 Run 3のYAML中心ベース＋CSV→JSONリプレイを維持し、YAML→TOML教師トークンを最終混合の約10%追加することで、JSON／CSVの改善を保ちながらTOML出力を改善できるか。

このRunは、2026-07-10 Run 3のデータ構成を基準にしています。元のYAML中心データとCSV→JSONリプレイを維持し、同じ追加データセットから検証済みのYAML→TOML例を構築して追加しました。

既存のRun 1またはRun 3アダプタからの継続学習ではありません。ベースモデルから新しいLoRAアダプタを初期化して学習しています。

データ

YAML中心ベースデータ

データセット: daichira/structeval-t-sft-hq-yaml-cleaned
リビジョン: e73a755d3b50bd3ac38c99c1ede87ca9b3139cba
最終教師トークン比率: 80.9209%
ライセンス: Apache-2.0

CSV→JSONリプレイ

取得元: daichira/structured-5k-mix-sft
リビジョン: 740e82f5bb5ae31c9b0f9c2fa15f78bbcaf3dbe2
フィルター:
- category: C_JSON
- subcategory: csv_to_json
- task: transform
選択行数: 79
Run 3方式での選択時比率: 10.0380%
TOML追加後の最終教師トークン比率: 9.0292%

YAML→TOMLリプレイ

取得元: daichira/structured-5k-mix-sft
リビジョン: 740e82f5bb5ae31c9b0f9c2fa15f78bbcaf3dbe2
選択行数: 104
目標最終教師トークン比率: 10.0000%
実際の最終教師トークン比率: 10.0499%
構築元内訳: {'reversed_toml_to_yaml': 104}
長さ選択サイクル: ['short', 'short', 'short', 'short', 'medium', 'medium', 'long']

YAML→TOMLは、まず既存のTOML→YAMLペアを意味検証後に反転しました。その候補だけで目標トークン数へ届かない場合のみ、text→TOMLの正解TOMLを解析し、同じ構造を決定論的にYAMLへ直列化した入力を補完候補として使用しました。

追加データは次の条件を満たす例だけを使用しています。

TOMLをtomllibで解析可能
YAMLをPyYAMLで解析可能
YAMLとTOMLの解析結果が意味的に一致
説明文、コードフェンス、思考タグを含まない
チャットテンプレート適用後の完全シーケンスが 2048トークン以内

追加データセットのライセンスはCC-BY-4.0です。

学習設定

ベースモデル: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
手法: Unslothを用いた4ビットQLoRA
最大シーケンス長: 2048
学習予算方式: epochs
要求エポック数: 5.0
実際の最終ステップ数: 655
実際の最終エポック: 5.0000
ウォームアップ比率: 0.1
実際のウォームアップステップ数: 66
学習率: 1e-06
スケジューラー: cosine
重み減衰: 0.05
実効バッチサイズ: 16
LoRAランク: 64
LoRAアルファ: 128
精度: BF16

評価データ方針

public_150.jsonは読み込まず、学習、追加データ構築、チェックポイント選択、早期終了のいずれにも使用していません。

使用方法

python

import torch
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
)
from peft import PeftModel

base_model_id = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"
adapter_id = "morizon/qwen3-4b-structured-output-lora_0711_run_1-step600"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    base_model_id
)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model = PeftModel.from_pretrained(
    base_model,
    adapter_id,
)

再現性

このリポジトリには、dataset_manifest.json、 training_summary.json、選択済みIDファイルが含まれます。データセットの正確なリビジョン、シード、トークン統計、 2系統の追加データ選択結果、実際の最終ステップを確認できます。

利用条件

利用者は、ベースモデルおよび各データセットのライセンスと利用条件を確認してください。

チェックポイント情報

学習ステップ: 600
実際の最終ステップ: 655
最終モデルか: いいえ
学習データ、データ分割、シード、学習率スケジュールは、同じ実験内の他のチェックポイントと共通です。
公開150件は、学習、チェックポイント作成、チェックポイント選択には使用していません。