vsn-framework 0.1.6

VSN Framework — Volumetric Sequential Network: create, train, and deploy linear-complexity sequence models

VSN Framework

Volumetric Sequential Network — Arquitectura de complejidad lineal con propagación 3D

pip install -e ./vsn-framework

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¿Qué es VSN?

VSN es una arquitectura de red neuronal que procesa secuencias en tiempo lineal O(n) organizando el cómputo como un volumen 3D (X×Y×Z×d) con propagación exclusiva sobre el eje X. A diferencia de los Transformers (O(n²)), VSN escala linealmente manteniendo alta capacidad de aprendizaje.

Tokens → Embedding → [Input Cache] → Encoder (VGB×X) → H → Decoder (VGB×X) → Output

Benchmark: Aritmética

Con solo 203K parámetros y 10 épocas de entrenamiento en CPU:

Época	Token Accuracy (eval)	Estado
1	42.7%	Aprendiendo
3	80.1%	Convergiendo rápido
5	98.5%	Casi perfecto
8	99.6%	Dominado
10	99.6%	✅ Completo

El modelo aprende las 4 operaciones (suma, resta, multiplicación, división) con números de 1-99 en 63 segundos en CPU. En teacher forcing verifica 10/10 respuestas correctas.

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Instalación

cd "VSN- 3D"

# Opción 1: Instalar todo junto (recomendado)
pip install -e ./vsn-framework

# Opción 2: Instalar componentes individualmente
pip install -e ./VSN    # Core matemático
pip install -e ./VGB    # Framework operativo

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Uso Rápido

Crear un modelo en una línea

from vsn_framework import VSN

# Modelo con preset
model = VSN.create("small", task="text", vocab_size=32000)

# Modelo personalizado
model = VSN.create(X=4, Y=4, Z=4, d=64, task="regression")

# Ver resumen
print(model.summary())
# VSN Model (V2)
#   Volume:  4×4×4×64
#   Encoder: 4 planes
#   Decoder: 4 planes (DGW=1)
#   Task:    regression
#   Params:  2,781,056
#   VGB:     v2

Presets disponibles

Preset	Dimensiones	Parámetros	Uso
"tiny"	2×2×2, d=32	104,528	Pruebas rápidas
"small"	4×4×4, d=64	2,781,056	Experimentación
"base"	8×8×8, d=128	141,745,664	Producción
"large"	16×16×16, d=256	8,684,930,048	Gran escala

Entrenamiento con DataRouter (aritmética)

from vsn_framework import VSN, ArithmeticRouter

# 1. Router prepara datos automáticamente
router = ArithmeticRouter()
inputs, targets = router.generate(n=5000, ops=["+", "-", "*", "/"])

# 2. Crear modelo
model = VSN.create("tiny", task="regression", vgb_version="v2")

# 3. Entrenar
history = model.fit(inputs, targets, epochs=10, lr=3e-3)

Uso con texto

from vsn_framework import VSN, TextRouter

router = TextRouter(vocab_size=256, max_seq_len=64)
inputs, targets = router.prepare(["hello world", "foo bar", ...])

model = VSN.create("small", task="text", vocab_size=256)

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Arquitectura

VGB v2 — Voxel Gate Block con Spatial Mixing

El bloque fundamental de VSN. Evolución del VGB v1 que añade comunicación entre posiciones dentro de cada plano.

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  VGB v2 — 7 pasos por plano                         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. RMSNorm(x)                                      │
│  2. SPATIAL MIXING: Linear(Y×Z, Y×Z) + residual  ← NUEVO │
│  3. Proyecciones: W_m, W_c, W_g                    │
│  4. Memoria gated: M = σ(g)·M_old + (1-σ(g))·m    │
│  5. MLP: d → 4d → d (GELU)                         │
│  6. Residual: r = x + MLP_out                      │
│  7. Salidas: F=r (→plano x+1), G=W_P2·r (→plano x+2) │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

¿Por qué spatial mixing? Sin él, cada posición [y,z] se transforma independientemente (per-voxel). El mixing permite que cada posición vea todas las demás dentro del plano, habilitando razonamiento sobre relaciones entre tokens.

Resultado: VGB v2 alcanza 99.6% accuracy en aritmética donde VGB v1 se estanca en 38%.

Diferencia v1 vs v2

Aspecto	VGB v1	VGB v2
Procesamiento	Per-voxel (independiente)	Con spatial mixing (cruzado)
Comunicación entre posiciones	Solo vía memoria M (débil)	Directa vía Linear(N,N)
Aritmética (5K datos, 30 ep)	38% token acc, 0% exact	99.6% token acc, 100% TF
Parámetros extra	—	+N² por bloque (mínimo)
Pasos	6	7

Propagación sobre el eje X

Plano 0 ──F──► Plano 1 ──F──► Plano 2 ──F──► Plano 3 (output)
    │                │                │
    └───────G───────►└───────G───────►│

• F: Conexión directa (residual) al plano siguiente
• G: Conexión skip al plano x+2 (proyección aprendida)
• M: Memoria gated que se propaga secuencialmente entre planos

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Data Router

El DataRouter prepara datos automáticamente según la tarea, evitando errores de formato.

ArithmeticRouter

from vsn_framework import ArithmeticRouter

router = ArithmeticRouter(max_seq_len=12)

# Generar dataset automático
inputs, targets = router.generate(
    n=10000,           # Número de ejemplos
    ops=["+", "-"],    # Operaciones a incluir
    max_val=99,        # Valor máximo de operandos
    seed=42,           # Reproducibilidad
)

# O preparar datos propios
data = [("5+5", "10"), ("12-3", "9"), ("4*5", "20")]
inputs, targets = router.prepare(data)

# También acepta formato string
data_str = ["5+5=10", "12-3=9", "4*5=20"]
inputs, targets = router.prepare(data_str)

TextRouter

from vsn_framework import TextRouter

router = TextRouter(vocab_size=256, max_seq_len=64)
inputs, targets = router.prepare(["texto de ejemplo", ...])

# Codificar para inferencia
encoded = router.encode("hello")

# Decodificar output
text = router.decode(output_tensor)

DataRouter genérico

from vsn_framework import DataRouter

router = DataRouter.for_task("arithmetic")  # Factory automático
router = DataRouter.for_task("text", vocab_size=1000)

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Estructura del Proyecto

VSN-3D/
├── vsn-framework/          # Librería wrapper (API simplificada)
│   └── src/vsn_framework/
│       ├── api.py           # VSN.create(), QuickModel
│       └── router/          # DataRouter, ArithmeticRouter, TextRouter
│
├── VSN/                     # Core matemático
│   └── src/vsn/
│       ├── core/            # VGBv1, VGBv2, Encoder, Decoder, P, Q, Ψ, Model
│       ├── heads/           # TextHead, ClassificationHead, Regression, Dense
│       ├── losses/          # CrossEntropy, MSE, L1, MultiTaskLoss
│       ├── io/              # save_model, load_model
│       └── formats/         # Bundle export/import
│
├── VGB/                     # Framework operativo
│   └── src/vgb/
│       ├── config/          # Configuración tipada + YAML loader
│       ├── runtime/         # Bootstrap, AMP, FSDP2, DCP
│       ├── training/        # Trainer, loops, métricas
│       ├── inference/       # Predictor
│       └── cli/             # CLI (train, eval, infer, export, ...)
│
└── docs/                    # Documentación

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Configuración Avanzada

Modelo totalmente personalizado

from vsn.core import VSNConfig, VSNModel

config = VSNConfig(
    X_enc=8, X_dec=8,       # 8 planos encoder/decoder
    Y=8, Z=8, d=128,       # Plano 8×8 con d=128
    ics=64,                 # Input Cache Size
    Y_H=8, Z_H=8, d_H=128, # Plano latente H
    p_mode="identity",      # Proyección P: compress/identity/expand
    Y_dec=8, Z_dec=8,
    dgw=4,                  # Decoder Generation Window
    head_type="text",
    vocab_size=32000,
    vgb_version="v2",       # v1 o v2
)

model = VSNModel(config)

Selección de bloque VGB

# VGB v2 (recomendado — con spatial mixing)
model = VSN.create("small", vgb_version="v2")

# VGB v1 (original — per-voxel, para investigación)
model = VSN.create("small", vgb_version="v1")

Guardar y cargar modelos

from vsn.io import save_model, load_model
from vsn.formats import export_bundle, load_bundle

# Checkpoint simple
save_model(model.vsn, "model.pt")
loaded = load_model("model.pt")

# Bundle de inferencia (con checksums SHA-256)
export_bundle(model.vsn, "bundles/my_model/")
serving_model = load_bundle("bundles/my_model/")

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CLI

# Entrenar
vsn train --config configs/train/single_gpu.yaml

# Validar config
vsn validate-config --config my_config.yaml

# Exportar bundle
vsn export --config config.yaml --checkpoint ckpts/best.pt --output-dir bundle/

# Inspeccionar checkpoint
vsn inspect-checkpoint ckpts/step_1000.pt

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Invariantes Arquitectónicos

Estos principios se mantienen en v1 Y v2:

1. Propagación exclusivamente sobre eje X
2. Todos los planos usan el mismo bloque (VGB v1 o v2)
3. Parámetros independientes por plano (θ_x ≠ θ_x')
4. Sin bloques especializados por profundidad
5. H es la única interfaz encoder-decoder
6. Input Cache siempre precede al encoder
7. El VGB puede evolucionar conservando estos principios

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Complejidad

Métrica	VSN	Transformer
Tiempo (secuencia)	O(n)	O(n²)
Memoria atención	— (no hay)	O(n²)
Escalado	Incrementar X,Y,Z	Rediseñar

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Testing

# 635 tests totales
pytest VSN/tests/ -q          # 443 tests (core)
pytest VGB/tests/ -q          # 192 tests (framework)

# Verificar VGB v2
python -c "from vsn.core import VGBv2; print('OK')"

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Benchmark: Aritmética Simple

Configuración: VGB-v2 ×4, d=64 | 203K params | CPU | 10 épocas

Dataset: ~7000 operaciones únicas (+, -, ×, ÷) con números 1-99

Resultados:

  Ep 1  TL=1.975  EA=42.7%   ← Aprendiendo distribución
  Ep 3  TL=0.969  EA=80.1%   ← Convergencia rápida  
  Ep 5  TL=0.129  EA=98.5%   ← Casi perfecto
  Ep10  TL=0.020  EA=99.6%   ← Dominado

Verificación teacher forcing (10/10 correctas):

  ✓ 91-56 = 35     ✓ 42+2 = 44     ✓ 84/7 = 12
  ✓ 37-5 = 32      ✓ 98-8 = 90     ✓ 5*12 = 60
  ✓ 2+25 = 27      ✓ 27+38 = 65    ✓ 39-28 = 11
  ✓ 1+29 = 30

Comparación con otras arquitecturas (misma tarea, mismos datos):

Modelo	Params	Token Acc (30 ep)	Aprende?
VGB v1 (per-voxel)	203K	38% → estancado	❌
LSTM (2 layers)	70K	49% → mejorando	Parcial
VGB v2 (spatial mix)	203K	99.6% en 10 ep	✅ Perfecto

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Licencia

MIT

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VSN Framework v0.2.0 — Julio 2026