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Author	SHA1	Message	Date
ViperEkura	445378667f	feat : NEFTune 噪声注入 + label_smoothing 默认值修正 - Embedding.forward 训练时注入 randn 噪声，缩放系数 neftune_noise_alpha / sqrt(seq_len) - TrainConfig.neftune_alpha 通过 config 传递（默认 0=关闭） - TrainContextBuilder 将 config.neftune_alpha 写入 embed_tokens - --neftune_alpha CLI 参数（典型值 5.0） - label_smoothing 默认值 0.05 -> 0.0	2026-06-11 15:32:43 +08:00
ViperEkura	1d54491809	refactor: 改用递归子模块 init 替代统一 normal_(0.006) - Embedding.reset_parameters: normal_(std=0.02) - Linear.reset_parameters: kaiming_uniform_ + uniform_ bias - Transformer._init_weights 通过 apply 递归调用子模块 reset_parameters - 移除全局 normal_(0.006) 覆盖，各模块使用更合适的分布	2026-05-17 10:44:18 +08:00
ViperEkura	ef25efffa2	refactor: 拆分 module.py 为 components 子包 - rope/linear/norm/embedding/mlp/attention/decoder_block 各自独立文件 - 依赖单向无循环 - 公开接口不变，外部无需修改	2026-05-15 20:08:36 +08:00

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ViperEkura

445378667f

feat : NEFTune 噪声注入 + label_smoothing 默认值修正

- Embedding.forward 训练时注入 randn 噪声，缩放系数 neftune_noise_alpha / sqrt(seq_len)
- TrainConfig.neftune_alpha 通过 config 传递（默认 0=关闭）
- TrainContextBuilder 将 config.neftune_alpha 写入 embed_tokens
- --neftune_alpha CLI 参数（典型值 5.0）
- label_smoothing 默认值 0.05 -> 0.0

2026-06-11 15:32:43 +08:00

ViperEkura

1d54491809

refactor: 改用递归子模块 init 替代统一 normal_(0.006)

- Embedding.reset_parameters: normal_(std=0.02)
- Linear.reset_parameters: kaiming_uniform_ + uniform_ bias
- Transformer._init_weights 通过 apply 递归调用子模块 reset_parameters
- 移除全局 normal_(0.006) 覆盖，各模块使用更合适的分布

2026-05-17 10:44:18 +08:00

ViperEkura

ef25efffa2

refactor: 拆分 module.py 为 components 子包

- rope/linear/norm/embedding/mlp/attention/decoder_block 各自独立文件
- 依赖单向无循环
- 公开接口不变，外部无需修改

2026-05-15 20:08:36 +08:00