AX-3.1-Light + format SFT v0.2, 5-axis (K-DS 동전팀)

README.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+base_model: skt/A.X-3.1-Light
+library_name: transformers
+language:
+- ko
+license: other
+tags:
+- lora-merged
+- korean
+- k-ai-leaderboard
+---
+
+# AX-3.1-Light-sft_v0_2 (동전)
+
+skt/A.X-3.1-Light를 기반으로, AI Hub 한국어 데이터를 활용해 K-AI 리더보드 5개 벤치마크
+(KMMLU-Pro / CLIcK / HLE(Ko) / MuSR(Ko) / Com2-main(Ko)) 전체 대응 proxy benchmark에서 진단한
+출력 형식 결손을 교정하기 위해 LoRA 파인튜닝 후 병합한 모델입니다. EXAONE-Deep-7.8B-sft_v0_2와
+동일한 학습 데이터(`format_sft_v0_2.jsonl`)를 사용했습니다.
+
+- **베이스 모델**: `skt/A.X-3.1-Light`
+- **AI Hub 데이터 활용**: 예
+  - `71857` 국어 교과 지문형 문제 데이터 (CLIcK 축)
+  - `71874` 전문 의학지식 데이터 (KMMLU 축)
+  - `71610` 금융, 법률 문서 기계독해 데이터 (HLE 축)
+  - `569` 행정 문서 대상 기계독해 데이터 (MuSR 축)
+  - `71949` 인과관계 기반 추론 데이터(업사이클링) (Com2-main 축)
+- **주요 학습 방법**: proxy benchmark 5축 1,350문항 기반 실패 진단(A/B1/B2/C_evidence/C2 5단계
+  probe) 결과를 반영한 LoRA SFT (r=16, alpha=32, 2 epoch, 5,801 examples)
+- **모델의 목적**: 5개 벤치마크 축 전반의 출력 형식 안정화. A.X는 베이스 상태에서 이미 콘텐츠
+  정확도가 높아, 이번 학습은 콘텐츠 보강보다 strict 출력 형식 준수율 개선에 초점을 둠.
+- **구조 변경**: 없음 (LoRA adapter를 base model에 병합한 표준 A.X-3.1-Light 아키텍처, 별도
+  custom code 없음 — vLLM에서 옵션 없이 바로 로드 검증 완료)
+
+## 자체 Proxy 벤치마크 결과 (참고용, K-AI 공식 점수 아님)
+
+5축 1,350문항 (KMMLU-Lite 300 / CLIcK-Lite 300 / HLE-Lite 200 / MuSR-Lite 300 /
+Com2-main-Lite 250) 기준, 베이스 대비:
+
+| Axis | Base 안정정답 | sft_v0_2 안정정답 |
+|---|---:|---:|
+| KMMLU-Lite | 213/300 | 223/300 |
+| CLIcK-Lite | 275/300 | 274/300 |
+| HLE-Lite | 185/200 | 190/200 |
+| MuSR-Lite | 278/300 | 288/300 |
+| Com2-main-Lite | 227/250 | 246/250 |
+| **합계** | **1,178/1,350 (87.3%)** | **1,221/1,350 (90.4%)** |
+
+> A.X는 베이스 단계에서 이미 대부분 축에서 90% 내외로 강했기 때문에, EXAONE(형식결손이 컸던
+> 모델) 대비 개선폭은 작지만 5축 전 구간에서 일관되게 향상됨.
+>
+> 참고: Com2-main-Lite 축의 자체 proxy 문항은 정답 외 3개 오답 선택지를 같은 추론 유형 내 다른
+> 문항의 정답 텍스트를 교차 샘플링해 합성한 것으로(원본 AI Hub 벤치마크의 실제 선택지는 이미지
+> 기반), 네이티브 4지선다가 아닙니다. 절대 정확도 수치는 참고용으로만 해석할 것.
+
+## 사용 데이터셋 명시
+
+AI Hub: 71857/71874/71610/569/71949의 validation label 중 최종 proxy 벤치마크로 표본 추출되지
+않은 문서-안전(document-safe) 잔여분만 학습에 사용함.

chat_template.jinja

@@ -0,0 +1,72 @@
+{%- if tools is iterable and tools | length > 0 %}
+                    {{- '<|im_start|><|system|>'}}
+                    {{- '당신은 도구 호출 기능을 갖춘 유용한 도우미입니다. 사용자의 요청을 처리하기 위해서 필요한 도구가 주어진 목록에 있는 경우 도구 호출로 응답하세요.
+필요한 도구가 목록에 없는 경우에는 도구 호출 없이 사용자가 요구한 정보를 제공하세요.
+필요한 도구가 목록에 있지만 해당 도구를 호출하는데 필요한 argument 정보가 부족한 경우 해당 정보를 사용자에게 요청하세요.
+사용자의 요청을 처리하기 위해 여러번 도구를 호출할 수 있어야 합니다.
+도구 호출 이후 도구 실행 결과를 입력으로 받으면 해당 결과를 활용하여 답변을 생성하세요.
+
+다음은 접근할 수 있는 도구들의 목록 입니다:
+<tools>
+'}}
+                    {%- for t in tools %}
+                        {{- t | tojson }}
+                        {{- '
+' }}
+                    {%- endfor %}
+                    {{- '</tools>' }}
+                    {{- '
+
+도구를 호출하려면 아래의 JSON으로 응답하세요.
+도구 호출 형식: <tool_call>{"name": 도구 이름, "arguments": dictionary 형태의 도구 인자값}</tool_call>' }}
+                    {{- '<|im_end|>' }}
+                {%- endif %}
+        
+                {%- for message in messages %}
+                    {%- if message.role == 'system' %}
+                        {{- '<|im_start|><|system|>' + message.content + '<|im_end|>'}}
+                    {%- elif message.role == 'user' %}
+                        {{- '<|im_start|><|user|>' + message.content + '<|im_end|>'}}
+                    {%- elif message.role == 'assistant' %}
+                        {{- '<|im_start|><|assistant|>'}}
+                        {%- set content = '' %}
+                        {%- if message.content is defined %}
+                            {%- set content = message.content %}
+                        {%- endif %}
+                        
+                {%- if add_generation_prompt and not (message.reasoning_content is defined and message.reasoning_content is not none) %}
+                    {%- if '</think>' in message.content %}
+                        {%- set content = message.content.split('</think>'.strip())[-1].lstrip('\n') %}
+                    {%- endif %}
+                {%- endif %}
+                
+                        {{- content}}
+                        {%- if message.tool_calls is defined %}
+                            {%- for tool_call in message.tool_calls %}
+                                {%- if tool_call.function is defined %}
+                                    {%- set tool_call = tool_call.function %}
+                                {%- endif %}
+                                {{- '<tool_call>' }}
+                                {{- '{' }}
+                                {{- '"name": "' }}
+                                {{- tool_call.name }}
+                                {{- '"' }}
+                                {%- if tool_call.arguments is defined %}
+                                    {{- ', ' }}
+                                    {{- '"arguments": ' }}
+                                    {{- tool_call.arguments|tojson }}
+                                {%- endif %}
+                                {{- '}' }}
+                                {{- '</tool_call>' }}
+                            {%- endfor %}
+                        {%- endif %}
+                        {{- '<|im_end|>'}}
+        
+                    {%- elif message.role == 'tool' %}
+                        {{- '<|im_start|><|extra_id_13|><tool_output>' + message.content + '</tool_output><|im_end|>'}}
+                    {%- endif %}
+                {%- endfor %}
+                
+                    {%- if add_generation_prompt %}
+                        {{- '<|im_start|><|assistant|>' }}
+                    {%- endif %}

config.json

@@ -0,0 +1,32 @@
+{
+  "architectures": [
+    "LlamaForCausalLM"
+  ],
+  "attention_bias": false,
+  "attention_dropout": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "dtype": "bfloat16",
+  "eos_token_id": 0,
+  "head_dim": 128,
+  "hidden_act": "silu",
+  "hidden_size": 4096,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 10880,
+  "max_position_embeddings": 32768,
+  "mlp_bias": false,
+  "model_type": "llama",
+  "num_attention_heads": 32,
+  "num_hidden_layers": 32,
+  "num_key_value_heads": 32,
+  "pad_token_id": null,
+  "pretraining_tp": 1,
+  "rms_norm_eps": 1e-05,
+  "rope_parameters": {
+    "rope_theta": 500000,
+    "rope_type": "default"
+  },
+  "tie_word_embeddings": false,
+  "transformers_version": "5.15.0",
+  "use_cache": false,
+  "vocab_size": 102400
+}

generation_config.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "bos_token_id": 0,
+  "eos_token_id": 27,
+  "max_new_tokens": 32768,
+  "pad_token_id": 1,
+  "transformers_version": "5.15.0"
+}

kds_merge_info.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "base_model": "AX-3.1-Light",
+  "base_model_path": "/home/youngseok3/.cache/huggingface/hub/models--skt--A.X-3.1-Light/snapshots/9b41bb2406472634d8812c0b8931fa40fa9a6c3a",
+  "adapter_path": "/home/youngseok3/KDS/checkpoints/sft_v0_2_AX-3.1-Light"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:45b0ff9fdfd87599143e5fcfc1fec80d73a8fb2e3c283cea5ca344fb3599de53
+size 14529635608

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+  "add_prefix_space": false,
+  "backend": "tokenizers",
+  "bos_token": "<|endoftext|>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<|cls|>",
+  "eod_token": "<|endoftext|>",
+  "eos_token": "<|im_end|>",
+  "errors": "replace",
+  "is_local": true,
+  "local_files_only": true,
+  "mask_token": "<|mask|>",
+  "max_length": 7680,
+  "model_max_length": 32768,
+  "model_specific_special_tokens": {
+    "eod_token": "<|endoftext|>"
+  },
+  "pad_token": "<|pad|>",
+  "sep_token": "<|sep|>",
+  "tokenizer_class": "GPT2Tokenizer",
+  "unk_token": "<|unk|>",
+  "vocab_size": 102400
+}