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 # Rain-v2
 
-Rain-v2 是一个约 1 亿参数的英文自回归语言模型，专为单张 RTX 4090 在两天内可完成的个人级预训练实验设计。它采用“深而窄”的 Transformer 解码器架构，并结合 RoPE、GQA、SwiGLU 与权重共享等现代技巧，展示了在有限算力下从数据到模型的完整实践路径。
+Rain-v2 是一个约 1 亿参数的英文自回归语言模型，在 RTX 4090 约两天内完成预训练，展示了在有限算力下从数据到模型的完整实践路径。
 
 ## 模型与训练配置
 
 - 参数规模：≈100M  
 - 架构：32 层解码器，隐藏维 512，8 头 GQA（4 个 KV 头），RoPE，RMSNorm，SwiGLU，输入/输出权重共享  
-- 词表：自训 BPE，16,384 词元，面向英文/代码/数学混合语料  
+- 词表：自训 BPE，16,384 词，面向英文/代码/数学混合语料  
 - 上下文长度：1024  
-- 优化器：AdamW (β1=0.9, β2=0.999)，梯度裁剪  
-- 精度：bfloat16  
-- Batch：65,536 tokens/step（单卡，无梯度累积）  
 - 学习率调度：1% warmup + cosine decay  
 - 训练总量：≈6.64×10^8 tokens，总用时 ~40 小时 @ RTX 4090  
-- 高效算子：FlashAttention 2
 
 ## 数据配比
 
 - FineWeb-Edu（高质量英文教育语料）60%  
 - Stack-Edu（Python 教学代码/问答子集）30%  
-- FineMath-4+（高质量数学/逻辑）10%  
-策略：小而精，强调知识密度与多样性；总量约 10 B。
+- FineMath-4+（高质量数学/逻辑）10%
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+总量约 10 B。
 
 ## 评测摘要（5-shot）
 
@@ -76,7 +73,7 @@ Rain-v2 是一个约 1 亿参数的英文自回归语言模型，专为单张 RT
 
 ## 安全与限制
 
-易输出错误事实或伪造信息。未经对齐，可能生成偏见/有害/违法内容；请勿直接面向终端用户。  
+易输出错误事实或伪造信息。未经对齐，会生成偏见/有害/违法内容；请勿直接面向终端用户。  
 
 ## 使用示例