Shion1124 commited on
Commit
327abab
·
verified ·
1 Parent(s): 4c366f1

Upload VLM + LoRA + Agentic RAG model with comprehensive docs

Browse files
adapter_config.json CHANGED
@@ -1,4 +1,40 @@
1
  {
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2
  "r": 64,
3
- "lora_alpha": 128
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4
  }
 
1
  {
2
+ "alora_invocation_tokens": null,
3
+ "alpha_pattern": {},
4
+ "arrow_config": null,
5
+ "auto_mapping": null,
6
+ "base_model_name_or_path": "gpt2",
7
+ "bias": "none",
8
+ "corda_config": null,
9
+ "ensure_weight_tying": false,
10
+ "eva_config": null,
11
+ "exclude_modules": null,
12
+ "fan_in_fan_out": true,
13
+ "inference_mode": true,
14
+ "init_lora_weights": true,
15
+ "layer_replication": null,
16
+ "layers_pattern": null,
17
+ "layers_to_transform": null,
18
+ "loftq_config": {},
19
+ "lora_alpha": 128,
20
+ "lora_bias": false,
21
+ "lora_dropout": 0.05,
22
+ "megatron_config": null,
23
+ "megatron_core": "megatron.core",
24
+ "modules_to_save": null,
25
+ "peft_type": "LORA",
26
+ "peft_version": "0.18.1",
27
+ "qalora_group_size": 16,
28
  "r": 64,
29
+ "rank_pattern": {},
30
+ "revision": null,
31
+ "target_modules": [
32
+ "c_attn"
33
+ ],
34
+ "target_parameters": null,
35
+ "task_type": "CAUSAL_LM",
36
+ "trainable_token_indices": null,
37
+ "use_dora": false,
38
+ "use_qalora": false,
39
+ "use_rslora": false
40
  }
adapter_model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:daf96ecad4fb2c407b82f85d56cef90e2882f3ad4e8696d095a21353f66fa596
3
+ size 9440280
checkpoint-2950/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,207 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: gpt2
3
+ library_name: peft
4
+ pipeline_tag: text-generation
5
+ tags:
6
+ - base_model:adapter:gpt2
7
+ - lora
8
+ - transformers
9
+ ---
10
+
11
+ # Model Card for Model ID
12
+
13
+ <!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
14
+
15
+
16
+
17
+ ## Model Details
18
+
19
+ ### Model Description
20
+
21
+ <!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
22
+
23
+
24
+
25
+ - **Developed by:** [More Information Needed]
26
+ - **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
27
+ - **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
28
+ - **Model type:** [More Information Needed]
29
+ - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
30
+ - **License:** [More Information Needed]
31
+ - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
32
+
33
+ ### Model Sources [optional]
34
+
35
+ <!-- Provide the basic links for the model. -->
36
+
37
+ - **Repository:** [More Information Needed]
38
+ - **Paper [optional]:** [More Information Needed]
39
+ - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
40
+
41
+ ## Uses
42
+
43
+ <!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
44
+
45
+ ### Direct Use
46
+
47
+ <!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
48
+
49
+ [More Information Needed]
50
+
51
+ ### Downstream Use [optional]
52
+
53
+ <!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
54
+
55
+ [More Information Needed]
56
+
57
+ ### Out-of-Scope Use
58
+
59
+ <!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
60
+
61
+ [More Information Needed]
62
+
63
+ ## Bias, Risks, and Limitations
64
+
65
+ <!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
66
+
67
+ [More Information Needed]
68
+
69
+ ### Recommendations
70
+
71
+ <!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
72
+
73
+ Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
74
+
75
+ ## How to Get Started with the Model
76
+
77
+ Use the code below to get started with the model.
78
+
79
+ [More Information Needed]
80
+
81
+ ## Training Details
82
+
83
+ ### Training Data
84
+
85
+ <!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
86
+
87
+ [More Information Needed]
88
+
89
+ ### Training Procedure
90
+
91
+ <!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
92
+
93
+ #### Preprocessing [optional]
94
+
95
+ [More Information Needed]
96
+
97
+
98
+ #### Training Hyperparameters
99
+
100
+ - **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
101
+
102
+ #### Speeds, Sizes, Times [optional]
103
+
104
+ <!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
105
+
106
+ [More Information Needed]
107
+
108
+ ## Evaluation
109
+
110
+ <!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
111
+
112
+ ### Testing Data, Factors & Metrics
113
+
114
+ #### Testing Data
115
+
116
+ <!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
117
+
118
+ [More Information Needed]
119
+
120
+ #### Factors
121
+
122
+ <!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
123
+
124
+ [More Information Needed]
125
+
126
+ #### Metrics
127
+
128
+ <!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
129
+
130
+ [More Information Needed]
131
+
132
+ ### Results
133
+
134
+ [More Information Needed]
135
+
136
+ #### Summary
137
+
138
+
139
+
140
+ ## Model Examination [optional]
141
+
142
+ <!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
143
+
144
+ [More Information Needed]
145
+
146
+ ## Environmental Impact
147
+
148
+ <!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
149
+
150
+ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
151
+
152
+ - **Hardware Type:** [More Information Needed]
153
+ - **Hours used:** [More Information Needed]
154
+ - **Cloud Provider:** [More Information Needed]
155
+ - **Compute Region:** [More Information Needed]
156
+ - **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
157
+
158
+ ## Technical Specifications [optional]
159
+
160
+ ### Model Architecture and Objective
161
+
162
+ [More Information Needed]
163
+
164
+ ### Compute Infrastructure
165
+
166
+ [More Information Needed]
167
+
168
+ #### Hardware
169
+
170
+ [More Information Needed]
171
+
172
+ #### Software
173
+
174
+ [More Information Needed]
175
+
176
+ ## Citation [optional]
177
+
178
+ <!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
179
+
180
+ **BibTeX:**
181
+
182
+ [More Information Needed]
183
+
184
+ **APA:**
185
+
186
+ [More Information Needed]
187
+
188
+ ## Glossary [optional]
189
+
190
+ <!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
191
+
192
+ [More Information Needed]
193
+
194
+ ## More Information [optional]
195
+
196
+ [More Information Needed]
197
+
198
+ ## Model Card Authors [optional]
199
+
200
+ [More Information Needed]
201
+
202
+ ## Model Card Contact
203
+
204
+ [More Information Needed]
205
+ ### Framework versions
206
+
207
+ - PEFT 0.18.1
checkpoint-2950/adapter_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,40 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "alora_invocation_tokens": null,
3
+ "alpha_pattern": {},
4
+ "arrow_config": null,
5
+ "auto_mapping": null,
6
+ "base_model_name_or_path": "gpt2",
7
+ "bias": "none",
8
+ "corda_config": null,
9
+ "ensure_weight_tying": false,
10
+ "eva_config": null,
11
+ "exclude_modules": null,
12
+ "fan_in_fan_out": true,
13
+ "inference_mode": true,
14
+ "init_lora_weights": true,
15
+ "layer_replication": null,
16
+ "layers_pattern": null,
17
+ "layers_to_transform": null,
18
+ "loftq_config": {},
19
+ "lora_alpha": 128,
20
+ "lora_bias": false,
21
+ "lora_dropout": 0.05,
22
+ "megatron_config": null,
23
+ "megatron_core": "megatron.core",
24
+ "modules_to_save": null,
25
+ "peft_type": "LORA",
26
+ "peft_version": "0.18.1",
27
+ "qalora_group_size": 16,
28
+ "r": 64,
29
+ "rank_pattern": {},
30
+ "revision": null,
31
+ "target_modules": [
32
+ "c_attn"
33
+ ],
34
+ "target_parameters": null,
35
+ "task_type": "CAUSAL_LM",
36
+ "trainable_token_indices": null,
37
+ "use_dora": false,
38
+ "use_qalora": false,
39
+ "use_rslora": false
40
+ }
checkpoint-2950/adapter_model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:02a4e2f8d367d441cbc3ab081924cfbca9ee955a0978a62e9950353910fa6e7c
3
+ size 9440280
checkpoint-2950/optimizer.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9afb55e0f724d77e019d9bece3035817d197dc3cf3748242dd2bde537db07957
3
+ size 4824013
checkpoint-2950/rng_state.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:0a6e9c393552c2c47dfa2bcd8bd21d1fff3350161c69c2330a5e43e7a0ac17e7
3
+ size 14645
checkpoint-2950/scheduler.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:fe1ba50f341015e6963ecf5d9ab547ed57a294d162504c90954d845f834dd865
3
+ size 1465
checkpoint-2950/tokenizer.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
checkpoint-2950/tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,12 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "add_prefix_space": false,
3
+ "backend": "tokenizers",
4
+ "bos_token": "<|endoftext|>",
5
+ "eos_token": "<|endoftext|>",
6
+ "errors": "replace",
7
+ "is_local": false,
8
+ "model_max_length": 1024,
9
+ "pad_token": "<|endoftext|>",
10
+ "tokenizer_class": "GPT2Tokenizer",
11
+ "unk_token": "<|endoftext|>"
12
+ }
checkpoint-2950/trainer_state.json ADDED
@@ -0,0 +1,2099 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "best_global_step": null,
3
+ "best_metric": null,
4
+ "best_model_checkpoint": null,
5
+ "epoch": 0.9833333333333333,
6
+ "eval_steps": 500,
7
+ "global_step": 2950,
8
+ "is_hyper_param_search": false,
9
+ "is_local_process_zero": true,
10
+ "is_world_process_zero": true,
11
+ "log_history": [
12
+ {
13
+ "epoch": 0.0033333333333333335,
14
+ "grad_norm": 6.809678077697754,
15
+ "learning_rate": 4.9850000000000006e-05,
16
+ "loss": 7.233219146728516,
17
+ "step": 10
18
+ },
19
+ {
20
+ "epoch": 0.006666666666666667,
21
+ "grad_norm": 8.315083503723145,
22
+ "learning_rate": 4.968333333333334e-05,
23
+ "loss": 5.7482860565185545,
24
+ "step": 20
25
+ },
26
+ {
27
+ "epoch": 0.01,
28
+ "grad_norm": 6.454437255859375,
29
+ "learning_rate": 4.9516666666666666e-05,
30
+ "loss": 3.6689868927001954,
31
+ "step": 30
32
+ },
33
+ {
34
+ "epoch": 0.013333333333333334,
35
+ "grad_norm": 3.284022092819214,
36
+ "learning_rate": 4.935e-05,
37
+ "loss": 2.273424530029297,
38
+ "step": 40
39
+ },
40
+ {
41
+ "epoch": 0.016666666666666666,
42
+ "grad_norm": 0.9964243173599243,
43
+ "learning_rate": 4.9183333333333334e-05,
44
+ "loss": 1.6669052124023438,
45
+ "step": 50
46
+ },
47
+ {
48
+ "epoch": 0.02,
49
+ "grad_norm": 0.6209345459938049,
50
+ "learning_rate": 4.901666666666667e-05,
51
+ "loss": 1.347894287109375,
52
+ "step": 60
53
+ },
54
+ {
55
+ "epoch": 0.023333333333333334,
56
+ "grad_norm": 0.7051726579666138,
57
+ "learning_rate": 4.885e-05,
58
+ "loss": 1.3426547050476074,
59
+ "step": 70
60
+ },
61
+ {
62
+ "epoch": 0.02666666666666667,
63
+ "grad_norm": 0.5769520998001099,
64
+ "learning_rate": 4.8683333333333335e-05,
65
+ "loss": 1.031618881225586,
66
+ "step": 80
67
+ },
68
+ {
69
+ "epoch": 0.03,
70
+ "grad_norm": 1.3832005262374878,
71
+ "learning_rate": 4.851666666666667e-05,
72
+ "loss": 1.0876376152038574,
73
+ "step": 90
74
+ },
75
+ {
76
+ "epoch": 0.03333333333333333,
77
+ "grad_norm": 0.423240602016449,
78
+ "learning_rate": 4.835e-05,
79
+ "loss": 0.967049503326416,
80
+ "step": 100
81
+ },
82
+ {
83
+ "epoch": 0.03666666666666667,
84
+ "grad_norm": 1.0171490907669067,
85
+ "learning_rate": 4.818333333333334e-05,
86
+ "loss": 1.0151338577270508,
87
+ "step": 110
88
+ },
89
+ {
90
+ "epoch": 0.04,
91
+ "grad_norm": 0.42430293560028076,
92
+ "learning_rate": 4.801666666666667e-05,
93
+ "loss": 1.0364399909973145,
94
+ "step": 120
95
+ },
96
+ {
97
+ "epoch": 0.043333333333333335,
98
+ "grad_norm": 1.113786220550537,
99
+ "learning_rate": 4.785e-05,
100
+ "loss": 1.2358755111694335,
101
+ "step": 130
102
+ },
103
+ {
104
+ "epoch": 0.04666666666666667,
105
+ "grad_norm": 0.4222952425479889,
106
+ "learning_rate": 4.768333333333334e-05,
107
+ "loss": 0.9435253143310547,
108
+ "step": 140
109
+ },
110
+ {
111
+ "epoch": 0.05,
112
+ "grad_norm": 0.4197883903980255,
113
+ "learning_rate": 4.751666666666667e-05,
114
+ "loss": 0.9088167190551758,
115
+ "step": 150
116
+ },
117
+ {
118
+ "epoch": 0.05333333333333334,
119
+ "grad_norm": 0.4791605770587921,
120
+ "learning_rate": 4.735e-05,
121
+ "loss": 1.0109647750854491,
122
+ "step": 160
123
+ },
124
+ {
125
+ "epoch": 0.056666666666666664,
126
+ "grad_norm": 0.4866371154785156,
127
+ "learning_rate": 4.718333333333333e-05,
128
+ "loss": 1.0510098457336425,
129
+ "step": 170
130
+ },
131
+ {
132
+ "epoch": 0.06,
133
+ "grad_norm": 0.369156152009964,
134
+ "learning_rate": 4.701666666666667e-05,
135
+ "loss": 0.9953393936157227,
136
+ "step": 180
137
+ },
138
+ {
139
+ "epoch": 0.06333333333333334,
140
+ "grad_norm": 0.8538883924484253,
141
+ "learning_rate": 4.685000000000001e-05,
142
+ "loss": 1.0944287300109863,
143
+ "step": 190
144
+ },
145
+ {
146
+ "epoch": 0.06666666666666667,
147
+ "grad_norm": 0.4323364496231079,
148
+ "learning_rate": 4.6683333333333334e-05,
149
+ "loss": 0.9442741394042968,
150
+ "step": 200
151
+ },
152
+ {
153
+ "epoch": 0.07,
154
+ "grad_norm": 0.5124598145484924,
155
+ "learning_rate": 4.651666666666667e-05,
156
+ "loss": 0.8857268333435059,
157
+ "step": 210
158
+ },
159
+ {
160
+ "epoch": 0.07333333333333333,
161
+ "grad_norm": 0.5820016264915466,
162
+ "learning_rate": 4.635e-05,
163
+ "loss": 1.1653939247131349,
164
+ "step": 220
165
+ },
166
+ {
167
+ "epoch": 0.07666666666666666,
168
+ "grad_norm": 0.3909580111503601,
169
+ "learning_rate": 4.6183333333333336e-05,
170
+ "loss": 1.0361078262329102,
171
+ "step": 230
172
+ },
173
+ {
174
+ "epoch": 0.08,
175
+ "grad_norm": 0.9888875484466553,
176
+ "learning_rate": 4.601666666666667e-05,
177
+ "loss": 1.1712039947509765,
178
+ "step": 240
179
+ },
180
+ {
181
+ "epoch": 0.08333333333333333,
182
+ "grad_norm": 0.5135601758956909,
183
+ "learning_rate": 4.585e-05,
184
+ "loss": 0.9313525199890137,
185
+ "step": 250
186
+ },
187
+ {
188
+ "epoch": 0.08666666666666667,
189
+ "grad_norm": 0.5219751000404358,
190
+ "learning_rate": 4.568333333333333e-05,
191
+ "loss": 1.0194238662719726,
192
+ "step": 260
193
+ },
194
+ {
195
+ "epoch": 0.09,
196
+ "grad_norm": 0.5085497498512268,
197
+ "learning_rate": 4.551666666666667e-05,
198
+ "loss": 0.9100503921508789,
199
+ "step": 270
200
+ },
201
+ {
202
+ "epoch": 0.09333333333333334,
203
+ "grad_norm": 0.39039579033851624,
204
+ "learning_rate": 4.5350000000000005e-05,
205
+ "loss": 0.9138201713562012,
206
+ "step": 280
207
+ },
208
+ {
209
+ "epoch": 0.09666666666666666,
210
+ "grad_norm": 0.4246252179145813,
211
+ "learning_rate": 4.518333333333333e-05,
212
+ "loss": 1.0014129638671876,
213
+ "step": 290
214
+ },
215
+ {
216
+ "epoch": 0.1,
217
+ "grad_norm": 0.46258535981178284,
218
+ "learning_rate": 4.5016666666666665e-05,
219
+ "loss": 1.10882568359375,
220
+ "step": 300
221
+ },
222
+ {
223
+ "epoch": 0.10333333333333333,
224
+ "grad_norm": 0.3984704613685608,
225
+ "learning_rate": 4.4850000000000006e-05,
226
+ "loss": 0.9269520759582519,
227
+ "step": 310
228
+ },
229
+ {
230
+ "epoch": 0.10666666666666667,
231
+ "grad_norm": 0.4456084966659546,
232
+ "learning_rate": 4.468333333333334e-05,
233
+ "loss": 0.9888761520385743,
234
+ "step": 320
235
+ },
236
+ {
237
+ "epoch": 0.11,
238
+ "grad_norm": 0.8263048529624939,
239
+ "learning_rate": 4.451666666666667e-05,
240
+ "loss": 0.8790253639221192,
241
+ "step": 330
242
+ },
243
+ {
244
+ "epoch": 0.11333333333333333,
245
+ "grad_norm": 0.35195598006248474,
246
+ "learning_rate": 4.435e-05,
247
+ "loss": 0.8765983581542969,
248
+ "step": 340
249
+ },
250
+ {
251
+ "epoch": 0.11666666666666667,
252
+ "grad_norm": 0.447350412607193,
253
+ "learning_rate": 4.4183333333333334e-05,
254
+ "loss": 1.1207200050354005,
255
+ "step": 350
256
+ },
257
+ {
258
+ "epoch": 0.12,
259
+ "grad_norm": 0.7923038601875305,
260
+ "learning_rate": 4.401666666666667e-05,
261
+ "loss": 0.8299055099487305,
262
+ "step": 360
263
+ },
264
+ {
265
+ "epoch": 0.12333333333333334,
266
+ "grad_norm": 0.3724622428417206,
267
+ "learning_rate": 4.385e-05,
268
+ "loss": 1.1368635177612305,
269
+ "step": 370
270
+ },
271
+ {
272
+ "epoch": 0.12666666666666668,
273
+ "grad_norm": 0.49659571051597595,
274
+ "learning_rate": 4.3683333333333336e-05,
275
+ "loss": 0.9668448448181153,
276
+ "step": 380
277
+ },
278
+ {
279
+ "epoch": 0.13,
280
+ "grad_norm": 0.3801608681678772,
281
+ "learning_rate": 4.351666666666667e-05,
282
+ "loss": 1.0527292251586915,
283
+ "step": 390
284
+ },
285
+ {
286
+ "epoch": 0.13333333333333333,
287
+ "grad_norm": 0.450956791639328,
288
+ "learning_rate": 4.335e-05,
289
+ "loss": 0.9145011901855469,
290
+ "step": 400
291
+ },
292
+ {
293
+ "epoch": 0.13666666666666666,
294
+ "grad_norm": 0.5096069574356079,
295
+ "learning_rate": 4.318333333333334e-05,
296
+ "loss": 0.9489949226379395,
297
+ "step": 410
298
+ },
299
+ {
300
+ "epoch": 0.14,
301
+ "grad_norm": 0.5106140971183777,
302
+ "learning_rate": 4.3016666666666664e-05,
303
+ "loss": 0.9242402076721191,
304
+ "step": 420
305
+ },
306
+ {
307
+ "epoch": 0.14333333333333334,
308
+ "grad_norm": 0.45267972350120544,
309
+ "learning_rate": 4.285e-05,
310
+ "loss": 0.9822881698608399,
311
+ "step": 430
312
+ },
313
+ {
314
+ "epoch": 0.14666666666666667,
315
+ "grad_norm": 0.6330339312553406,
316
+ "learning_rate": 4.268333333333334e-05,
317
+ "loss": 0.9491618156433106,
318
+ "step": 440
319
+ },
320
+ {
321
+ "epoch": 0.15,
322
+ "grad_norm": 0.39571714401245117,
323
+ "learning_rate": 4.251666666666667e-05,
324
+ "loss": 0.8421293258666992,
325
+ "step": 450
326
+ },
327
+ {
328
+ "epoch": 0.15333333333333332,
329
+ "grad_norm": 0.45525646209716797,
330
+ "learning_rate": 4.235e-05,
331
+ "loss": 0.8939360618591309,
332
+ "step": 460
333
+ },
334
+ {
335
+ "epoch": 0.15666666666666668,
336
+ "grad_norm": 0.4628102779388428,
337
+ "learning_rate": 4.218333333333333e-05,
338
+ "loss": 0.8926850318908691,
339
+ "step": 470
340
+ },
341
+ {
342
+ "epoch": 0.16,
343
+ "grad_norm": 0.8717295527458191,
344
+ "learning_rate": 4.2016666666666674e-05,
345
+ "loss": 1.0624030113220215,
346
+ "step": 480
347
+ },
348
+ {
349
+ "epoch": 0.16333333333333333,
350
+ "grad_norm": 0.4680945873260498,
351
+ "learning_rate": 4.185e-05,
352
+ "loss": 1.0478023529052733,
353
+ "step": 490
354
+ },
355
+ {
356
+ "epoch": 0.16666666666666666,
357
+ "grad_norm": 0.6128882169723511,
358
+ "learning_rate": 4.1683333333333335e-05,
359
+ "loss": 0.8906542778015136,
360
+ "step": 500
361
+ },
362
+ {
363
+ "epoch": 0.17,
364
+ "grad_norm": 0.4829300343990326,
365
+ "learning_rate": 4.151666666666667e-05,
366
+ "loss": 0.9830364227294922,
367
+ "step": 510
368
+ },
369
+ {
370
+ "epoch": 0.17333333333333334,
371
+ "grad_norm": 0.38999485969543457,
372
+ "learning_rate": 4.135e-05,
373
+ "loss": 0.8852478981018066,
374
+ "step": 520
375
+ },
376
+ {
377
+ "epoch": 0.17666666666666667,
378
+ "grad_norm": 0.4839600622653961,
379
+ "learning_rate": 4.1183333333333336e-05,
380
+ "loss": 0.7948226451873779,
381
+ "step": 530
382
+ },
383
+ {
384
+ "epoch": 0.18,
385
+ "grad_norm": 0.6786544919013977,
386
+ "learning_rate": 4.101666666666667e-05,
387
+ "loss": 0.8042360305786133,
388
+ "step": 540
389
+ },
390
+ {
391
+ "epoch": 0.18333333333333332,
392
+ "grad_norm": 0.563444972038269,
393
+ "learning_rate": 4.085e-05,
394
+ "loss": 0.9007970809936523,
395
+ "step": 550
396
+ },
397
+ {
398
+ "epoch": 0.18666666666666668,
399
+ "grad_norm": 0.49744439125061035,
400
+ "learning_rate": 4.068333333333334e-05,
401
+ "loss": 0.9553793907165528,
402
+ "step": 560
403
+ },
404
+ {
405
+ "epoch": 0.19,
406
+ "grad_norm": 0.6419633030891418,
407
+ "learning_rate": 4.051666666666667e-05,
408
+ "loss": 0.9643045425415039,
409
+ "step": 570
410
+ },
411
+ {
412
+ "epoch": 0.19333333333333333,
413
+ "grad_norm": 0.4224979281425476,
414
+ "learning_rate": 4.0350000000000005e-05,
415
+ "loss": 0.9608310699462891,
416
+ "step": 580
417
+ },
418
+ {
419
+ "epoch": 0.19666666666666666,
420
+ "grad_norm": 0.47567546367645264,
421
+ "learning_rate": 4.018333333333333e-05,
422
+ "loss": 0.9702249526977539,
423
+ "step": 590
424
+ },
425
+ {
426
+ "epoch": 0.2,
427
+ "grad_norm": 0.4709877669811249,
428
+ "learning_rate": 4.0016666666666666e-05,
429
+ "loss": 1.0520934104919433,
430
+ "step": 600
431
+ },
432
+ {
433
+ "epoch": 0.20333333333333334,
434
+ "grad_norm": 0.49998438358306885,
435
+ "learning_rate": 3.9850000000000006e-05,
436
+ "loss": 1.0648069381713867,
437
+ "step": 610
438
+ },
439
+ {
440
+ "epoch": 0.20666666666666667,
441
+ "grad_norm": 0.5507012009620667,
442
+ "learning_rate": 3.9683333333333333e-05,
443
+ "loss": 0.9851966857910156,
444
+ "step": 620
445
+ },
446
+ {
447
+ "epoch": 0.21,
448
+ "grad_norm": 0.38482487201690674,
449
+ "learning_rate": 3.951666666666667e-05,
450
+ "loss": 1.1561612129211425,
451
+ "step": 630
452
+ },
453
+ {
454
+ "epoch": 0.21333333333333335,
455
+ "grad_norm": 0.3904467225074768,
456
+ "learning_rate": 3.935e-05,
457
+ "loss": 0.8037273406982421,
458
+ "step": 640
459
+ },
460
+ {
461
+ "epoch": 0.21666666666666667,
462
+ "grad_norm": 0.38054290413856506,
463
+ "learning_rate": 3.9183333333333335e-05,
464
+ "loss": 0.9846150398254394,
465
+ "step": 650
466
+ },
467
+ {
468
+ "epoch": 0.22,
469
+ "grad_norm": 0.5266609191894531,
470
+ "learning_rate": 3.901666666666667e-05,
471
+ "loss": 0.8768625259399414,
472
+ "step": 660
473
+ },
474
+ {
475
+ "epoch": 0.22333333333333333,
476
+ "grad_norm": 0.4669780135154724,
477
+ "learning_rate": 3.885e-05,
478
+ "loss": 1.0029444694519043,
479
+ "step": 670
480
+ },
481
+ {
482
+ "epoch": 0.22666666666666666,
483
+ "grad_norm": 0.8248076438903809,
484
+ "learning_rate": 3.868333333333333e-05,
485
+ "loss": 0.9029686927795411,
486
+ "step": 680
487
+ },
488
+ {
489
+ "epoch": 0.23,
490
+ "grad_norm": 0.4936239421367645,
491
+ "learning_rate": 3.851666666666667e-05,
492
+ "loss": 0.8907859802246094,
493
+ "step": 690
494
+ },
495
+ {
496
+ "epoch": 0.23333333333333334,
497
+ "grad_norm": 0.4638374447822571,
498
+ "learning_rate": 3.8350000000000004e-05,
499
+ "loss": 0.8049991607666016,
500
+ "step": 700
501
+ },
502
+ {
503
+ "epoch": 0.23666666666666666,
504
+ "grad_norm": 0.389417827129364,
505
+ "learning_rate": 3.818333333333334e-05,
506
+ "loss": 0.9385946273803711,
507
+ "step": 710
508
+ },
509
+ {
510
+ "epoch": 0.24,
511
+ "grad_norm": 0.5004547834396362,
512
+ "learning_rate": 3.8016666666666665e-05,
513
+ "loss": 0.9536812782287598,
514
+ "step": 720
515
+ },
516
+ {
517
+ "epoch": 0.24333333333333335,
518
+ "grad_norm": 0.5362987518310547,
519
+ "learning_rate": 3.7850000000000005e-05,
520
+ "loss": 0.9482944488525391,
521
+ "step": 730
522
+ },
523
+ {
524
+ "epoch": 0.24666666666666667,
525
+ "grad_norm": 0.6165914535522461,
526
+ "learning_rate": 3.768333333333334e-05,
527
+ "loss": 0.8894567489624023,
528
+ "step": 740
529
+ },
530
+ {
531
+ "epoch": 0.25,
532
+ "grad_norm": 0.5372249484062195,
533
+ "learning_rate": 3.7516666666666666e-05,
534
+ "loss": 0.8759191513061524,
535
+ "step": 750
536
+ },
537
+ {
538
+ "epoch": 0.25333333333333335,
539
+ "grad_norm": 0.5786657929420471,
540
+ "learning_rate": 3.735e-05,
541
+ "loss": 1.0180109024047852,
542
+ "step": 760
543
+ },
544
+ {
545
+ "epoch": 0.25666666666666665,
546
+ "grad_norm": 0.6640530228614807,
547
+ "learning_rate": 3.7183333333333334e-05,
548
+ "loss": 0.9838876724243164,
549
+ "step": 770
550
+ },
551
+ {
552
+ "epoch": 0.26,
553
+ "grad_norm": 0.7388576865196228,
554
+ "learning_rate": 3.701666666666667e-05,
555
+ "loss": 1.06797456741333,
556
+ "step": 780
557
+ },
558
+ {
559
+ "epoch": 0.2633333333333333,
560
+ "grad_norm": 0.6332851648330688,
561
+ "learning_rate": 3.685e-05,
562
+ "loss": 0.9420416831970215,
563
+ "step": 790
564
+ },
565
+ {
566
+ "epoch": 0.26666666666666666,
567
+ "grad_norm": 0.6151734590530396,
568
+ "learning_rate": 3.6683333333333335e-05,
569
+ "loss": 1.014689064025879,
570
+ "step": 800
571
+ },
572
+ {
573
+ "epoch": 0.27,
574
+ "grad_norm": 0.540749192237854,
575
+ "learning_rate": 3.651666666666667e-05,
576
+ "loss": 0.9264237403869628,
577
+ "step": 810
578
+ },
579
+ {
580
+ "epoch": 0.2733333333333333,
581
+ "grad_norm": 0.6882827877998352,
582
+ "learning_rate": 3.635e-05,
583
+ "loss": 1.0425030708312988,
584
+ "step": 820
585
+ },
586
+ {
587
+ "epoch": 0.27666666666666667,
588
+ "grad_norm": 0.4624575078487396,
589
+ "learning_rate": 3.6183333333333336e-05,
590
+ "loss": 0.8155969619750977,
591
+ "step": 830
592
+ },
593
+ {
594
+ "epoch": 0.28,
595
+ "grad_norm": 0.4114076495170593,
596
+ "learning_rate": 3.601666666666667e-05,
597
+ "loss": 1.0072894096374512,
598
+ "step": 840
599
+ },
600
+ {
601
+ "epoch": 0.2833333333333333,
602
+ "grad_norm": 1.0943950414657593,
603
+ "learning_rate": 3.585e-05,
604
+ "loss": 0.802765941619873,
605
+ "step": 850
606
+ },
607
+ {
608
+ "epoch": 0.2866666666666667,
609
+ "grad_norm": 0.5488337874412537,
610
+ "learning_rate": 3.568333333333334e-05,
611
+ "loss": 1.0031457901000977,
612
+ "step": 860
613
+ },
614
+ {
615
+ "epoch": 0.29,
616
+ "grad_norm": 0.43701034784317017,
617
+ "learning_rate": 3.551666666666667e-05,
618
+ "loss": 0.8668848037719726,
619
+ "step": 870
620
+ },
621
+ {
622
+ "epoch": 0.29333333333333333,
623
+ "grad_norm": 0.7260711193084717,
624
+ "learning_rate": 3.535e-05,
625
+ "loss": 1.1286174774169921,
626
+ "step": 880
627
+ },
628
+ {
629
+ "epoch": 0.2966666666666667,
630
+ "grad_norm": 0.44215908646583557,
631
+ "learning_rate": 3.518333333333333e-05,
632
+ "loss": 0.8784223556518554,
633
+ "step": 890
634
+ },
635
+ {
636
+ "epoch": 0.3,
637
+ "grad_norm": 0.6829396486282349,
638
+ "learning_rate": 3.501666666666667e-05,
639
+ "loss": 0.9527795791625977,
640
+ "step": 900
641
+ },
642
+ {
643
+ "epoch": 0.30333333333333334,
644
+ "grad_norm": 0.5683781504631042,
645
+ "learning_rate": 3.485e-05,
646
+ "loss": 0.9348941802978515,
647
+ "step": 910
648
+ },
649
+ {
650
+ "epoch": 0.30666666666666664,
651
+ "grad_norm": 0.43940940499305725,
652
+ "learning_rate": 3.4683333333333334e-05,
653
+ "loss": 0.7635839939117431,
654
+ "step": 920
655
+ },
656
+ {
657
+ "epoch": 0.31,
658
+ "grad_norm": 0.6151530146598816,
659
+ "learning_rate": 3.451666666666667e-05,
660
+ "loss": 0.9328359603881836,
661
+ "step": 930
662
+ },
663
+ {
664
+ "epoch": 0.31333333333333335,
665
+ "grad_norm": 0.4174748957157135,
666
+ "learning_rate": 3.435e-05,
667
+ "loss": 0.8129542350769043,
668
+ "step": 940
669
+ },
670
+ {
671
+ "epoch": 0.31666666666666665,
672
+ "grad_norm": 0.4708555340766907,
673
+ "learning_rate": 3.4183333333333335e-05,
674
+ "loss": 0.8687195777893066,
675
+ "step": 950
676
+ },
677
+ {
678
+ "epoch": 0.32,
679
+ "grad_norm": 0.6549626588821411,
680
+ "learning_rate": 3.401666666666667e-05,
681
+ "loss": 0.8674649238586426,
682
+ "step": 960
683
+ },
684
+ {
685
+ "epoch": 0.3233333333333333,
686
+ "grad_norm": 0.4076550602912903,
687
+ "learning_rate": 3.385e-05,
688
+ "loss": 0.9264376640319825,
689
+ "step": 970
690
+ },
691
+ {
692
+ "epoch": 0.32666666666666666,
693
+ "grad_norm": 0.7705219984054565,
694
+ "learning_rate": 3.368333333333334e-05,
695
+ "loss": 1.1649690628051759,
696
+ "step": 980
697
+ },
698
+ {
699
+ "epoch": 0.33,
700
+ "grad_norm": 0.46062591671943665,
701
+ "learning_rate": 3.351666666666667e-05,
702
+ "loss": 0.7402542114257813,
703
+ "step": 990
704
+ },
705
+ {
706
+ "epoch": 0.3333333333333333,
707
+ "grad_norm": 0.8681764006614685,
708
+ "learning_rate": 3.3350000000000004e-05,
709
+ "loss": 1.0566041946411133,
710
+ "step": 1000
711
+ },
712
+ {
713
+ "epoch": 0.33666666666666667,
714
+ "grad_norm": 0.3948025405406952,
715
+ "learning_rate": 3.318333333333333e-05,
716
+ "loss": 0.8839986801147461,
717
+ "step": 1010
718
+ },
719
+ {
720
+ "epoch": 0.34,
721
+ "grad_norm": 0.5591018795967102,
722
+ "learning_rate": 3.3016666666666665e-05,
723
+ "loss": 0.9753120422363282,
724
+ "step": 1020
725
+ },
726
+ {
727
+ "epoch": 0.3433333333333333,
728
+ "grad_norm": 0.40525591373443604,
729
+ "learning_rate": 3.2850000000000006e-05,
730
+ "loss": 0.7800012588500976,
731
+ "step": 1030
732
+ },
733
+ {
734
+ "epoch": 0.3466666666666667,
735
+ "grad_norm": 0.40624549984931946,
736
+ "learning_rate": 3.268333333333333e-05,
737
+ "loss": 0.9785367012023926,
738
+ "step": 1040
739
+ },
740
+ {
741
+ "epoch": 0.35,
742
+ "grad_norm": 0.6612586379051208,
743
+ "learning_rate": 3.2516666666666666e-05,
744
+ "loss": 0.835319995880127,
745
+ "step": 1050
746
+ },
747
+ {
748
+ "epoch": 0.35333333333333333,
749
+ "grad_norm": 0.6167810559272766,
750
+ "learning_rate": 3.235e-05,
751
+ "loss": 0.7953156948089599,
752
+ "step": 1060
753
+ },
754
+ {
755
+ "epoch": 0.3566666666666667,
756
+ "grad_norm": 0.5056782960891724,
757
+ "learning_rate": 3.218333333333334e-05,
758
+ "loss": 0.9941174507141113,
759
+ "step": 1070
760
+ },
761
+ {
762
+ "epoch": 0.36,
763
+ "grad_norm": 0.5687284469604492,
764
+ "learning_rate": 3.201666666666667e-05,
765
+ "loss": 0.9126724243164063,
766
+ "step": 1080
767
+ },
768
+ {
769
+ "epoch": 0.36333333333333334,
770
+ "grad_norm": 0.446404367685318,
771
+ "learning_rate": 3.185e-05,
772
+ "loss": 0.9723684310913085,
773
+ "step": 1090
774
+ },
775
+ {
776
+ "epoch": 0.36666666666666664,
777
+ "grad_norm": 1.1806390285491943,
778
+ "learning_rate": 3.1683333333333335e-05,
779
+ "loss": 1.0675930976867676,
780
+ "step": 1100
781
+ },
782
+ {
783
+ "epoch": 0.37,
784
+ "grad_norm": 0.47010448575019836,
785
+ "learning_rate": 3.151666666666667e-05,
786
+ "loss": 0.8236958503723144,
787
+ "step": 1110
788
+ },
789
+ {
790
+ "epoch": 0.37333333333333335,
791
+ "grad_norm": 0.7065098881721497,
792
+ "learning_rate": 3.135e-05,
793
+ "loss": 0.8782394409179688,
794
+ "step": 1120
795
+ },
796
+ {
797
+ "epoch": 0.37666666666666665,
798
+ "grad_norm": 0.7163971066474915,
799
+ "learning_rate": 3.118333333333334e-05,
800
+ "loss": 1.0409460067749023,
801
+ "step": 1130
802
+ },
803
+ {
804
+ "epoch": 0.38,
805
+ "grad_norm": 0.6803985834121704,
806
+ "learning_rate": 3.1016666666666664e-05,
807
+ "loss": 0.8765417098999023,
808
+ "step": 1140
809
+ },
810
+ {
811
+ "epoch": 0.38333333333333336,
812
+ "grad_norm": 0.6493039131164551,
813
+ "learning_rate": 3.0850000000000004e-05,
814
+ "loss": 0.9212311744689942,
815
+ "step": 1150
816
+ },
817
+ {
818
+ "epoch": 0.38666666666666666,
819
+ "grad_norm": 0.6384336352348328,
820
+ "learning_rate": 3.068333333333334e-05,
821
+ "loss": 0.9496315002441407,
822
+ "step": 1160
823
+ },
824
+ {
825
+ "epoch": 0.39,
826
+ "grad_norm": 0.5862751603126526,
827
+ "learning_rate": 3.0516666666666665e-05,
828
+ "loss": 0.749457836151123,
829
+ "step": 1170
830
+ },
831
+ {
832
+ "epoch": 0.3933333333333333,
833
+ "grad_norm": 0.5451819896697998,
834
+ "learning_rate": 3.035e-05,
835
+ "loss": 0.9255198478698731,
836
+ "step": 1180
837
+ },
838
+ {
839
+ "epoch": 0.39666666666666667,
840
+ "grad_norm": 0.4223293960094452,
841
+ "learning_rate": 3.0183333333333336e-05,
842
+ "loss": 0.8668063163757325,
843
+ "step": 1190
844
+ },
845
+ {
846
+ "epoch": 0.4,
847
+ "grad_norm": 0.4768493175506592,
848
+ "learning_rate": 3.001666666666667e-05,
849
+ "loss": 0.8216365814208985,
850
+ "step": 1200
851
+ },
852
+ {
853
+ "epoch": 0.4033333333333333,
854
+ "grad_norm": 0.7394158840179443,
855
+ "learning_rate": 2.985e-05,
856
+ "loss": 1.0520621299743653,
857
+ "step": 1210
858
+ },
859
+ {
860
+ "epoch": 0.4066666666666667,
861
+ "grad_norm": 0.5049188733100891,
862
+ "learning_rate": 2.9683333333333334e-05,
863
+ "loss": 0.9788308143615723,
864
+ "step": 1220
865
+ },
866
+ {
867
+ "epoch": 0.41,
868
+ "grad_norm": 0.6294832825660706,
869
+ "learning_rate": 2.951666666666667e-05,
870
+ "loss": 1.0364269256591796,
871
+ "step": 1230
872
+ },
873
+ {
874
+ "epoch": 0.41333333333333333,
875
+ "grad_norm": 0.6358350515365601,
876
+ "learning_rate": 2.935e-05,
877
+ "loss": 0.9813390731811523,
878
+ "step": 1240
879
+ },
880
+ {
881
+ "epoch": 0.4166666666666667,
882
+ "grad_norm": 0.512421190738678,
883
+ "learning_rate": 2.9183333333333336e-05,
884
+ "loss": 0.7307010173797608,
885
+ "step": 1250
886
+ },
887
+ {
888
+ "epoch": 0.42,
889
+ "grad_norm": 0.4594457447528839,
890
+ "learning_rate": 2.901666666666667e-05,
891
+ "loss": 0.8606552124023438,
892
+ "step": 1260
893
+ },
894
+ {
895
+ "epoch": 0.42333333333333334,
896
+ "grad_norm": 0.4652048647403717,
897
+ "learning_rate": 2.885e-05,
898
+ "loss": 0.8638803482055664,
899
+ "step": 1270
900
+ },
901
+ {
902
+ "epoch": 0.4266666666666667,
903
+ "grad_norm": 0.497286319732666,
904
+ "learning_rate": 2.8683333333333334e-05,
905
+ "loss": 0.8527148246765137,
906
+ "step": 1280
907
+ },
908
+ {
909
+ "epoch": 0.43,
910
+ "grad_norm": 0.5041627883911133,
911
+ "learning_rate": 2.851666666666667e-05,
912
+ "loss": 0.7727686882019043,
913
+ "step": 1290
914
+ },
915
+ {
916
+ "epoch": 0.43333333333333335,
917
+ "grad_norm": 0.6805508136749268,
918
+ "learning_rate": 2.8349999999999998e-05,
919
+ "loss": 0.9916484832763672,
920
+ "step": 1300
921
+ },
922
+ {
923
+ "epoch": 0.43666666666666665,
924
+ "grad_norm": 0.4343254864215851,
925
+ "learning_rate": 2.8183333333333335e-05,
926
+ "loss": 0.8907909393310547,
927
+ "step": 1310
928
+ },
929
+ {
930
+ "epoch": 0.44,
931
+ "grad_norm": 0.4182907044887543,
932
+ "learning_rate": 2.801666666666667e-05,
933
+ "loss": 0.8243522644042969,
934
+ "step": 1320
935
+ },
936
+ {
937
+ "epoch": 0.44333333333333336,
938
+ "grad_norm": 0.5033489465713501,
939
+ "learning_rate": 2.7850000000000003e-05,
940
+ "loss": 1.0239628791809081,
941
+ "step": 1330
942
+ },
943
+ {
944
+ "epoch": 0.44666666666666666,
945
+ "grad_norm": 0.5837738513946533,
946
+ "learning_rate": 2.7683333333333333e-05,
947
+ "loss": 0.9909868240356445,
948
+ "step": 1340
949
+ },
950
+ {
951
+ "epoch": 0.45,
952
+ "grad_norm": 0.5943430662155151,
953
+ "learning_rate": 2.7516666666666667e-05,
954
+ "loss": 0.9027081489562988,
955
+ "step": 1350
956
+ },
957
+ {
958
+ "epoch": 0.4533333333333333,
959
+ "grad_norm": 0.3687169551849365,
960
+ "learning_rate": 2.7350000000000004e-05,
961
+ "loss": 0.8732491493225097,
962
+ "step": 1360
963
+ },
964
+ {
965
+ "epoch": 0.45666666666666667,
966
+ "grad_norm": 0.44183358550071716,
967
+ "learning_rate": 2.7183333333333335e-05,
968
+ "loss": 0.7898604869842529,
969
+ "step": 1370
970
+ },
971
+ {
972
+ "epoch": 0.46,
973
+ "grad_norm": 0.525290846824646,
974
+ "learning_rate": 2.701666666666667e-05,
975
+ "loss": 0.9487957000732422,
976
+ "step": 1380
977
+ },
978
+ {
979
+ "epoch": 0.4633333333333333,
980
+ "grad_norm": 0.49439457058906555,
981
+ "learning_rate": 2.6850000000000002e-05,
982
+ "loss": 0.868436050415039,
983
+ "step": 1390
984
+ },
985
+ {
986
+ "epoch": 0.4666666666666667,
987
+ "grad_norm": 0.6398065090179443,
988
+ "learning_rate": 2.6683333333333333e-05,
989
+ "loss": 0.9199989318847657,
990
+ "step": 1400
991
+ },
992
+ {
993
+ "epoch": 0.47,
994
+ "grad_norm": 0.5837881565093994,
995
+ "learning_rate": 2.6516666666666666e-05,
996
+ "loss": 0.8474544525146485,
997
+ "step": 1410
998
+ },
999
+ {
1000
+ "epoch": 0.47333333333333333,
1001
+ "grad_norm": 0.7297168374061584,
1002
+ "learning_rate": 2.6350000000000004e-05,
1003
+ "loss": 1.1009994506835938,
1004
+ "step": 1420
1005
+ },
1006
+ {
1007
+ "epoch": 0.4766666666666667,
1008
+ "grad_norm": 0.5449320077896118,
1009
+ "learning_rate": 2.618333333333333e-05,
1010
+ "loss": 0.8889406204223633,
1011
+ "step": 1430
1012
+ },
1013
+ {
1014
+ "epoch": 0.48,
1015
+ "grad_norm": 0.7387002110481262,
1016
+ "learning_rate": 2.6016666666666668e-05,
1017
+ "loss": 0.8909475326538085,
1018
+ "step": 1440
1019
+ },
1020
+ {
1021
+ "epoch": 0.48333333333333334,
1022
+ "grad_norm": 0.5363000631332397,
1023
+ "learning_rate": 2.585e-05,
1024
+ "loss": 0.8837484359741211,
1025
+ "step": 1450
1026
+ },
1027
+ {
1028
+ "epoch": 0.4866666666666667,
1029
+ "grad_norm": 0.6663982272148132,
1030
+ "learning_rate": 2.5683333333333335e-05,
1031
+ "loss": 0.7804791927337646,
1032
+ "step": 1460
1033
+ },
1034
+ {
1035
+ "epoch": 0.49,
1036
+ "grad_norm": 0.5026193261146545,
1037
+ "learning_rate": 2.5516666666666666e-05,
1038
+ "loss": 0.9184001922607422,
1039
+ "step": 1470
1040
+ },
1041
+ {
1042
+ "epoch": 0.49333333333333335,
1043
+ "grad_norm": 0.6870279908180237,
1044
+ "learning_rate": 2.5350000000000003e-05,
1045
+ "loss": 0.8195085525512695,
1046
+ "step": 1480
1047
+ },
1048
+ {
1049
+ "epoch": 0.49666666666666665,
1050
+ "grad_norm": 0.5255699157714844,
1051
+ "learning_rate": 2.5183333333333337e-05,
1052
+ "loss": 0.9975809097290039,
1053
+ "step": 1490
1054
+ },
1055
+ {
1056
+ "epoch": 0.5,
1057
+ "grad_norm": 0.45492592453956604,
1058
+ "learning_rate": 2.5016666666666667e-05,
1059
+ "loss": 0.8944621086120605,
1060
+ "step": 1500
1061
+ },
1062
+ {
1063
+ "epoch": 0.5033333333333333,
1064
+ "grad_norm": 0.44872063398361206,
1065
+ "learning_rate": 2.485e-05,
1066
+ "loss": 0.821660041809082,
1067
+ "step": 1510
1068
+ },
1069
+ {
1070
+ "epoch": 0.5066666666666667,
1071
+ "grad_norm": 0.5064987540245056,
1072
+ "learning_rate": 2.4683333333333335e-05,
1073
+ "loss": 1.0228797912597656,
1074
+ "step": 1520
1075
+ },
1076
+ {
1077
+ "epoch": 0.51,
1078
+ "grad_norm": 0.434779554605484,
1079
+ "learning_rate": 2.451666666666667e-05,
1080
+ "loss": 0.9781878471374512,
1081
+ "step": 1530
1082
+ },
1083
+ {
1084
+ "epoch": 0.5133333333333333,
1085
+ "grad_norm": 0.48390141129493713,
1086
+ "learning_rate": 2.435e-05,
1087
+ "loss": 0.909939193725586,
1088
+ "step": 1540
1089
+ },
1090
+ {
1091
+ "epoch": 0.5166666666666667,
1092
+ "grad_norm": 0.41258955001831055,
1093
+ "learning_rate": 2.4183333333333336e-05,
1094
+ "loss": 0.8889488220214844,
1095
+ "step": 1550
1096
+ },
1097
+ {
1098
+ "epoch": 0.52,
1099
+ "grad_norm": 0.48882147669792175,
1100
+ "learning_rate": 2.4016666666666667e-05,
1101
+ "loss": 0.8874250411987304,
1102
+ "step": 1560
1103
+ },
1104
+ {
1105
+ "epoch": 0.5233333333333333,
1106
+ "grad_norm": 0.4496597647666931,
1107
+ "learning_rate": 2.385e-05,
1108
+ "loss": 0.866064453125,
1109
+ "step": 1570
1110
+ },
1111
+ {
1112
+ "epoch": 0.5266666666666666,
1113
+ "grad_norm": 0.5498498678207397,
1114
+ "learning_rate": 2.3683333333333334e-05,
1115
+ "loss": 1.0485063552856446,
1116
+ "step": 1580
1117
+ },
1118
+ {
1119
+ "epoch": 0.53,
1120
+ "grad_norm": 0.5302222967147827,
1121
+ "learning_rate": 2.3516666666666668e-05,
1122
+ "loss": 0.79019775390625,
1123
+ "step": 1590
1124
+ },
1125
+ {
1126
+ "epoch": 0.5333333333333333,
1127
+ "grad_norm": 0.6240465641021729,
1128
+ "learning_rate": 2.3350000000000002e-05,
1129
+ "loss": 0.8068696975708007,
1130
+ "step": 1600
1131
+ },
1132
+ {
1133
+ "epoch": 0.5366666666666666,
1134
+ "grad_norm": 0.49114975333213806,
1135
+ "learning_rate": 2.3183333333333336e-05,
1136
+ "loss": 0.9069293975830078,
1137
+ "step": 1610
1138
+ },
1139
+ {
1140
+ "epoch": 0.54,
1141
+ "grad_norm": 0.558907687664032,
1142
+ "learning_rate": 2.3016666666666666e-05,
1143
+ "loss": 0.7732550144195557,
1144
+ "step": 1620
1145
+ },
1146
+ {
1147
+ "epoch": 0.5433333333333333,
1148
+ "grad_norm": 0.7307827472686768,
1149
+ "learning_rate": 2.2850000000000003e-05,
1150
+ "loss": 0.8363723754882812,
1151
+ "step": 1630
1152
+ },
1153
+ {
1154
+ "epoch": 0.5466666666666666,
1155
+ "grad_norm": 0.5290479063987732,
1156
+ "learning_rate": 2.2683333333333334e-05,
1157
+ "loss": 0.8145934104919433,
1158
+ "step": 1640
1159
+ },
1160
+ {
1161
+ "epoch": 0.55,
1162
+ "grad_norm": 0.5289633870124817,
1163
+ "learning_rate": 2.2516666666666667e-05,
1164
+ "loss": 0.8467626571655273,
1165
+ "step": 1650
1166
+ },
1167
+ {
1168
+ "epoch": 0.5533333333333333,
1169
+ "grad_norm": 0.42270180583000183,
1170
+ "learning_rate": 2.235e-05,
1171
+ "loss": 1.0054572105407715,
1172
+ "step": 1660
1173
+ },
1174
+ {
1175
+ "epoch": 0.5566666666666666,
1176
+ "grad_norm": 0.46330273151397705,
1177
+ "learning_rate": 2.2183333333333335e-05,
1178
+ "loss": 0.8821262359619141,
1179
+ "step": 1670
1180
+ },
1181
+ {
1182
+ "epoch": 0.56,
1183
+ "grad_norm": 0.54402756690979,
1184
+ "learning_rate": 2.201666666666667e-05,
1185
+ "loss": 0.8570803642272949,
1186
+ "step": 1680
1187
+ },
1188
+ {
1189
+ "epoch": 0.5633333333333334,
1190
+ "grad_norm": 0.4660607576370239,
1191
+ "learning_rate": 2.1850000000000003e-05,
1192
+ "loss": 0.923713493347168,
1193
+ "step": 1690
1194
+ },
1195
+ {
1196
+ "epoch": 0.5666666666666667,
1197
+ "grad_norm": 0.43630075454711914,
1198
+ "learning_rate": 2.1683333333333333e-05,
1199
+ "loss": 0.8405223846435547,
1200
+ "step": 1700
1201
+ },
1202
+ {
1203
+ "epoch": 0.57,
1204
+ "grad_norm": 0.48713231086730957,
1205
+ "learning_rate": 2.1516666666666667e-05,
1206
+ "loss": 1.0100667953491211,
1207
+ "step": 1710
1208
+ },
1209
+ {
1210
+ "epoch": 0.5733333333333334,
1211
+ "grad_norm": 0.5924938321113586,
1212
+ "learning_rate": 2.135e-05,
1213
+ "loss": 0.9960016250610352,
1214
+ "step": 1720
1215
+ },
1216
+ {
1217
+ "epoch": 0.5766666666666667,
1218
+ "grad_norm": 0.5111542344093323,
1219
+ "learning_rate": 2.1183333333333334e-05,
1220
+ "loss": 0.89755220413208,
1221
+ "step": 1730
1222
+ },
1223
+ {
1224
+ "epoch": 0.58,
1225
+ "grad_norm": 0.4552167057991028,
1226
+ "learning_rate": 2.1016666666666668e-05,
1227
+ "loss": 0.8854806900024415,
1228
+ "step": 1740
1229
+ },
1230
+ {
1231
+ "epoch": 0.5833333333333334,
1232
+ "grad_norm": 0.554473876953125,
1233
+ "learning_rate": 2.085e-05,
1234
+ "loss": 0.7076638698577881,
1235
+ "step": 1750
1236
+ },
1237
+ {
1238
+ "epoch": 0.5866666666666667,
1239
+ "grad_norm": 0.5026177167892456,
1240
+ "learning_rate": 2.0683333333333336e-05,
1241
+ "loss": 0.9850486755371094,
1242
+ "step": 1760
1243
+ },
1244
+ {
1245
+ "epoch": 0.59,
1246
+ "grad_norm": 0.5753727555274963,
1247
+ "learning_rate": 2.0516666666666666e-05,
1248
+ "loss": 0.9340484619140625,
1249
+ "step": 1770
1250
+ },
1251
+ {
1252
+ "epoch": 0.5933333333333334,
1253
+ "grad_norm": 0.5122212171554565,
1254
+ "learning_rate": 2.035e-05,
1255
+ "loss": 0.9032992362976074,
1256
+ "step": 1780
1257
+ },
1258
+ {
1259
+ "epoch": 0.5966666666666667,
1260
+ "grad_norm": 0.5792819857597351,
1261
+ "learning_rate": 2.0183333333333334e-05,
1262
+ "loss": 0.8477163314819336,
1263
+ "step": 1790
1264
+ },
1265
+ {
1266
+ "epoch": 0.6,
1267
+ "grad_norm": 0.5964590907096863,
1268
+ "learning_rate": 2.0016666666666668e-05,
1269
+ "loss": 0.9166988372802735,
1270
+ "step": 1800
1271
+ },
1272
+ {
1273
+ "epoch": 0.6033333333333334,
1274
+ "grad_norm": 0.7182376980781555,
1275
+ "learning_rate": 1.985e-05,
1276
+ "loss": 0.8029914855957031,
1277
+ "step": 1810
1278
+ },
1279
+ {
1280
+ "epoch": 0.6066666666666667,
1281
+ "grad_norm": 0.3775170147418976,
1282
+ "learning_rate": 1.9683333333333335e-05,
1283
+ "loss": 0.8039090156555175,
1284
+ "step": 1820
1285
+ },
1286
+ {
1287
+ "epoch": 0.61,
1288
+ "grad_norm": 0.3779233694076538,
1289
+ "learning_rate": 1.9516666666666666e-05,
1290
+ "loss": 0.7587248802185058,
1291
+ "step": 1830
1292
+ },
1293
+ {
1294
+ "epoch": 0.6133333333333333,
1295
+ "grad_norm": 0.529349684715271,
1296
+ "learning_rate": 1.9350000000000003e-05,
1297
+ "loss": 0.9525286674499511,
1298
+ "step": 1840
1299
+ },
1300
+ {
1301
+ "epoch": 0.6166666666666667,
1302
+ "grad_norm": 0.8576200604438782,
1303
+ "learning_rate": 1.9183333333333333e-05,
1304
+ "loss": 0.7803131103515625,
1305
+ "step": 1850
1306
+ },
1307
+ {
1308
+ "epoch": 0.62,
1309
+ "grad_norm": 0.5265026092529297,
1310
+ "learning_rate": 1.901666666666667e-05,
1311
+ "loss": 0.9432580947875977,
1312
+ "step": 1860
1313
+ },
1314
+ {
1315
+ "epoch": 0.6233333333333333,
1316
+ "grad_norm": 0.43818992376327515,
1317
+ "learning_rate": 1.885e-05,
1318
+ "loss": 0.8160367012023926,
1319
+ "step": 1870
1320
+ },
1321
+ {
1322
+ "epoch": 0.6266666666666667,
1323
+ "grad_norm": 0.5307653546333313,
1324
+ "learning_rate": 1.8683333333333335e-05,
1325
+ "loss": 0.7481701850891114,
1326
+ "step": 1880
1327
+ },
1328
+ {
1329
+ "epoch": 0.63,
1330
+ "grad_norm": 0.4350138008594513,
1331
+ "learning_rate": 1.851666666666667e-05,
1332
+ "loss": 0.9646284103393554,
1333
+ "step": 1890
1334
+ },
1335
+ {
1336
+ "epoch": 0.6333333333333333,
1337
+ "grad_norm": 0.7320852279663086,
1338
+ "learning_rate": 1.8350000000000002e-05,
1339
+ "loss": 0.964715576171875,
1340
+ "step": 1900
1341
+ },
1342
+ {
1343
+ "epoch": 0.6366666666666667,
1344
+ "grad_norm": 0.39258873462677,
1345
+ "learning_rate": 1.8183333333333336e-05,
1346
+ "loss": 0.8884981155395508,
1347
+ "step": 1910
1348
+ },
1349
+ {
1350
+ "epoch": 0.64,
1351
+ "grad_norm": 0.3995574116706848,
1352
+ "learning_rate": 1.8016666666666666e-05,
1353
+ "loss": 0.8017918586730957,
1354
+ "step": 1920
1355
+ },
1356
+ {
1357
+ "epoch": 0.6433333333333333,
1358
+ "grad_norm": 0.5143277049064636,
1359
+ "learning_rate": 1.785e-05,
1360
+ "loss": 0.9140171051025391,
1361
+ "step": 1930
1362
+ },
1363
+ {
1364
+ "epoch": 0.6466666666666666,
1365
+ "grad_norm": 0.4470940828323364,
1366
+ "learning_rate": 1.7683333333333334e-05,
1367
+ "loss": 0.9137473106384277,
1368
+ "step": 1940
1369
+ },
1370
+ {
1371
+ "epoch": 0.65,
1372
+ "grad_norm": 0.4530799388885498,
1373
+ "learning_rate": 1.7516666666666668e-05,
1374
+ "loss": 0.9416312217712403,
1375
+ "step": 1950
1376
+ },
1377
+ {
1378
+ "epoch": 0.6533333333333333,
1379
+ "grad_norm": 0.5486093163490295,
1380
+ "learning_rate": 1.7349999999999998e-05,
1381
+ "loss": 0.9309564590454101,
1382
+ "step": 1960
1383
+ },
1384
+ {
1385
+ "epoch": 0.6566666666666666,
1386
+ "grad_norm": 0.7241241931915283,
1387
+ "learning_rate": 1.7183333333333335e-05,
1388
+ "loss": 0.8793378829956054,
1389
+ "step": 1970
1390
+ },
1391
+ {
1392
+ "epoch": 0.66,
1393
+ "grad_norm": 0.48900172114372253,
1394
+ "learning_rate": 1.7016666666666666e-05,
1395
+ "loss": 0.9930448532104492,
1396
+ "step": 1980
1397
+ },
1398
+ {
1399
+ "epoch": 0.6633333333333333,
1400
+ "grad_norm": 0.5354626178741455,
1401
+ "learning_rate": 1.6850000000000003e-05,
1402
+ "loss": 0.8400119781494141,
1403
+ "step": 1990
1404
+ },
1405
+ {
1406
+ "epoch": 0.6666666666666666,
1407
+ "grad_norm": 0.5346295237541199,
1408
+ "learning_rate": 1.6683333333333333e-05,
1409
+ "loss": 0.7424459457397461,
1410
+ "step": 2000
1411
+ },
1412
+ {
1413
+ "epoch": 0.67,
1414
+ "grad_norm": 0.7362031936645508,
1415
+ "learning_rate": 1.6516666666666667e-05,
1416
+ "loss": 0.836764907836914,
1417
+ "step": 2010
1418
+ },
1419
+ {
1420
+ "epoch": 0.6733333333333333,
1421
+ "grad_norm": 0.8799192905426025,
1422
+ "learning_rate": 1.635e-05,
1423
+ "loss": 0.9453885078430175,
1424
+ "step": 2020
1425
+ },
1426
+ {
1427
+ "epoch": 0.6766666666666666,
1428
+ "grad_norm": 0.5263342261314392,
1429
+ "learning_rate": 1.6183333333333335e-05,
1430
+ "loss": 0.7978546142578125,
1431
+ "step": 2030
1432
+ },
1433
+ {
1434
+ "epoch": 0.68,
1435
+ "grad_norm": 0.6986008286476135,
1436
+ "learning_rate": 1.601666666666667e-05,
1437
+ "loss": 0.8797599792480468,
1438
+ "step": 2040
1439
+ },
1440
+ {
1441
+ "epoch": 0.6833333333333333,
1442
+ "grad_norm": 0.7081782221794128,
1443
+ "learning_rate": 1.5850000000000002e-05,
1444
+ "loss": 1.0752653121948241,
1445
+ "step": 2050
1446
+ },
1447
+ {
1448
+ "epoch": 0.6866666666666666,
1449
+ "grad_norm": 0.5002477765083313,
1450
+ "learning_rate": 1.5683333333333333e-05,
1451
+ "loss": 0.7971479892730713,
1452
+ "step": 2060
1453
+ },
1454
+ {
1455
+ "epoch": 0.69,
1456
+ "grad_norm": 0.4529975354671478,
1457
+ "learning_rate": 1.5516666666666667e-05,
1458
+ "loss": 0.912747859954834,
1459
+ "step": 2070
1460
+ },
1461
+ {
1462
+ "epoch": 0.6933333333333334,
1463
+ "grad_norm": 0.48189014196395874,
1464
+ "learning_rate": 1.535e-05,
1465
+ "loss": 1.0259061813354493,
1466
+ "step": 2080
1467
+ },
1468
+ {
1469
+ "epoch": 0.6966666666666667,
1470
+ "grad_norm": 0.6560697555541992,
1471
+ "learning_rate": 1.5183333333333333e-05,
1472
+ "loss": 1.0107606887817382,
1473
+ "step": 2090
1474
+ },
1475
+ {
1476
+ "epoch": 0.7,
1477
+ "grad_norm": 0.722689151763916,
1478
+ "learning_rate": 1.5016666666666668e-05,
1479
+ "loss": 0.962984848022461,
1480
+ "step": 2100
1481
+ },
1482
+ {
1483
+ "epoch": 0.7033333333333334,
1484
+ "grad_norm": 1.0071346759796143,
1485
+ "learning_rate": 1.485e-05,
1486
+ "loss": 0.9162399291992187,
1487
+ "step": 2110
1488
+ },
1489
+ {
1490
+ "epoch": 0.7066666666666667,
1491
+ "grad_norm": 0.5007173418998718,
1492
+ "learning_rate": 1.4683333333333336e-05,
1493
+ "loss": 0.8683804512023926,
1494
+ "step": 2120
1495
+ },
1496
+ {
1497
+ "epoch": 0.71,
1498
+ "grad_norm": 0.4455113708972931,
1499
+ "learning_rate": 1.4516666666666668e-05,
1500
+ "loss": 0.929558277130127,
1501
+ "step": 2130
1502
+ },
1503
+ {
1504
+ "epoch": 0.7133333333333334,
1505
+ "grad_norm": 0.5244899392127991,
1506
+ "learning_rate": 1.435e-05,
1507
+ "loss": 0.7725494861602783,
1508
+ "step": 2140
1509
+ },
1510
+ {
1511
+ "epoch": 0.7166666666666667,
1512
+ "grad_norm": 0.5691429376602173,
1513
+ "learning_rate": 1.4183333333333335e-05,
1514
+ "loss": 0.9669612884521485,
1515
+ "step": 2150
1516
+ },
1517
+ {
1518
+ "epoch": 0.72,
1519
+ "grad_norm": 0.5419687032699585,
1520
+ "learning_rate": 1.4016666666666667e-05,
1521
+ "loss": 0.9267525672912598,
1522
+ "step": 2160
1523
+ },
1524
+ {
1525
+ "epoch": 0.7233333333333334,
1526
+ "grad_norm": 0.9937120079994202,
1527
+ "learning_rate": 1.3850000000000001e-05,
1528
+ "loss": 0.8306878089904786,
1529
+ "step": 2170
1530
+ },
1531
+ {
1532
+ "epoch": 0.7266666666666667,
1533
+ "grad_norm": 0.4639163017272949,
1534
+ "learning_rate": 1.3683333333333333e-05,
1535
+ "loss": 0.8372581481933594,
1536
+ "step": 2180
1537
+ },
1538
+ {
1539
+ "epoch": 0.73,
1540
+ "grad_norm": 0.45630142092704773,
1541
+ "learning_rate": 1.3516666666666667e-05,
1542
+ "loss": 0.8593014717102051,
1543
+ "step": 2190
1544
+ },
1545
+ {
1546
+ "epoch": 0.7333333333333333,
1547
+ "grad_norm": 0.4326620399951935,
1548
+ "learning_rate": 1.3350000000000001e-05,
1549
+ "loss": 0.8103547096252441,
1550
+ "step": 2200
1551
+ },
1552
+ {
1553
+ "epoch": 0.7366666666666667,
1554
+ "grad_norm": 0.48703309893608093,
1555
+ "learning_rate": 1.3183333333333333e-05,
1556
+ "loss": 0.8958615303039551,
1557
+ "step": 2210
1558
+ },
1559
+ {
1560
+ "epoch": 0.74,
1561
+ "grad_norm": 0.5286509394645691,
1562
+ "learning_rate": 1.3016666666666669e-05,
1563
+ "loss": 0.9600817680358886,
1564
+ "step": 2220
1565
+ },
1566
+ {
1567
+ "epoch": 0.7433333333333333,
1568
+ "grad_norm": 0.6584081649780273,
1569
+ "learning_rate": 1.285e-05,
1570
+ "loss": 1.0164281845092773,
1571
+ "step": 2230
1572
+ },
1573
+ {
1574
+ "epoch": 0.7466666666666667,
1575
+ "grad_norm": 0.5143536925315857,
1576
+ "learning_rate": 1.2683333333333333e-05,
1577
+ "loss": 1.0931424140930175,
1578
+ "step": 2240
1579
+ },
1580
+ {
1581
+ "epoch": 0.75,
1582
+ "grad_norm": 0.9453914165496826,
1583
+ "learning_rate": 1.2516666666666668e-05,
1584
+ "loss": 0.7825816154479981,
1585
+ "step": 2250
1586
+ },
1587
+ {
1588
+ "epoch": 0.7533333333333333,
1589
+ "grad_norm": 0.48963093757629395,
1590
+ "learning_rate": 1.235e-05,
1591
+ "loss": 0.9285711288452149,
1592
+ "step": 2260
1593
+ },
1594
+ {
1595
+ "epoch": 0.7566666666666667,
1596
+ "grad_norm": 0.5854438543319702,
1597
+ "learning_rate": 1.2183333333333334e-05,
1598
+ "loss": 0.8443680763244629,
1599
+ "step": 2270
1600
+ },
1601
+ {
1602
+ "epoch": 0.76,
1603
+ "grad_norm": 0.49953049421310425,
1604
+ "learning_rate": 1.2016666666666668e-05,
1605
+ "loss": 0.8316192626953125,
1606
+ "step": 2280
1607
+ },
1608
+ {
1609
+ "epoch": 0.7633333333333333,
1610
+ "grad_norm": 0.6657202839851379,
1611
+ "learning_rate": 1.185e-05,
1612
+ "loss": 0.910405158996582,
1613
+ "step": 2290
1614
+ },
1615
+ {
1616
+ "epoch": 0.7666666666666667,
1617
+ "grad_norm": 0.6646652221679688,
1618
+ "learning_rate": 1.1683333333333334e-05,
1619
+ "loss": 0.8283540725708007,
1620
+ "step": 2300
1621
+ },
1622
+ {
1623
+ "epoch": 0.77,
1624
+ "grad_norm": 0.49376705288887024,
1625
+ "learning_rate": 1.1516666666666668e-05,
1626
+ "loss": 0.8653836250305176,
1627
+ "step": 2310
1628
+ },
1629
+ {
1630
+ "epoch": 0.7733333333333333,
1631
+ "grad_norm": 0.5468245148658752,
1632
+ "learning_rate": 1.1350000000000001e-05,
1633
+ "loss": 0.8328197479248047,
1634
+ "step": 2320
1635
+ },
1636
+ {
1637
+ "epoch": 0.7766666666666666,
1638
+ "grad_norm": 0.8111145496368408,
1639
+ "learning_rate": 1.1183333333333335e-05,
1640
+ "loss": 0.9046418190002441,
1641
+ "step": 2330
1642
+ },
1643
+ {
1644
+ "epoch": 0.78,
1645
+ "grad_norm": 0.5041958093643188,
1646
+ "learning_rate": 1.1016666666666667e-05,
1647
+ "loss": 0.8311249732971191,
1648
+ "step": 2340
1649
+ },
1650
+ {
1651
+ "epoch": 0.7833333333333333,
1652
+ "grad_norm": 0.4898006021976471,
1653
+ "learning_rate": 1.0850000000000001e-05,
1654
+ "loss": 0.9336203575134278,
1655
+ "step": 2350
1656
+ },
1657
+ {
1658
+ "epoch": 0.7866666666666666,
1659
+ "grad_norm": 0.4351266324520111,
1660
+ "learning_rate": 1.0683333333333333e-05,
1661
+ "loss": 0.9776251792907715,
1662
+ "step": 2360
1663
+ },
1664
+ {
1665
+ "epoch": 0.79,
1666
+ "grad_norm": 0.579655647277832,
1667
+ "learning_rate": 1.0516666666666667e-05,
1668
+ "loss": 0.7065846443176269,
1669
+ "step": 2370
1670
+ },
1671
+ {
1672
+ "epoch": 0.7933333333333333,
1673
+ "grad_norm": 0.4177819788455963,
1674
+ "learning_rate": 1.035e-05,
1675
+ "loss": 0.7918330669403076,
1676
+ "step": 2380
1677
+ },
1678
+ {
1679
+ "epoch": 0.7966666666666666,
1680
+ "grad_norm": 0.4987991750240326,
1681
+ "learning_rate": 1.0183333333333333e-05,
1682
+ "loss": 0.8270879745483398,
1683
+ "step": 2390
1684
+ },
1685
+ {
1686
+ "epoch": 0.8,
1687
+ "grad_norm": 0.6702345013618469,
1688
+ "learning_rate": 1.0016666666666667e-05,
1689
+ "loss": 0.7966389656066895,
1690
+ "step": 2400
1691
+ },
1692
+ {
1693
+ "epoch": 0.8033333333333333,
1694
+ "grad_norm": 0.684005618095398,
1695
+ "learning_rate": 9.85e-06,
1696
+ "loss": 0.8869472503662109,
1697
+ "step": 2410
1698
+ },
1699
+ {
1700
+ "epoch": 0.8066666666666666,
1701
+ "grad_norm": 0.4468795657157898,
1702
+ "learning_rate": 9.683333333333333e-06,
1703
+ "loss": 0.9556525230407715,
1704
+ "step": 2420
1705
+ },
1706
+ {
1707
+ "epoch": 0.81,
1708
+ "grad_norm": 0.5046238303184509,
1709
+ "learning_rate": 9.516666666666666e-06,
1710
+ "loss": 0.8056395530700684,
1711
+ "step": 2430
1712
+ },
1713
+ {
1714
+ "epoch": 0.8133333333333334,
1715
+ "grad_norm": 0.6720165610313416,
1716
+ "learning_rate": 9.35e-06,
1717
+ "loss": 0.8834376335144043,
1718
+ "step": 2440
1719
+ },
1720
+ {
1721
+ "epoch": 0.8166666666666667,
1722
+ "grad_norm": 0.4289397597312927,
1723
+ "learning_rate": 9.183333333333334e-06,
1724
+ "loss": 0.7789588928222656,
1725
+ "step": 2450
1726
+ },
1727
+ {
1728
+ "epoch": 0.82,
1729
+ "grad_norm": 0.6209238171577454,
1730
+ "learning_rate": 9.016666666666668e-06,
1731
+ "loss": 0.8701201438903808,
1732
+ "step": 2460
1733
+ },
1734
+ {
1735
+ "epoch": 0.8233333333333334,
1736
+ "grad_norm": 0.44446897506713867,
1737
+ "learning_rate": 8.85e-06,
1738
+ "loss": 0.7950375080108643,
1739
+ "step": 2470
1740
+ },
1741
+ {
1742
+ "epoch": 0.8266666666666667,
1743
+ "grad_norm": 0.44629836082458496,
1744
+ "learning_rate": 8.683333333333334e-06,
1745
+ "loss": 0.7967105865478515,
1746
+ "step": 2480
1747
+ },
1748
+ {
1749
+ "epoch": 0.83,
1750
+ "grad_norm": 0.37678250670433044,
1751
+ "learning_rate": 8.516666666666668e-06,
1752
+ "loss": 0.771687650680542,
1753
+ "step": 2490
1754
+ },
1755
+ {
1756
+ "epoch": 0.8333333333333334,
1757
+ "grad_norm": 0.494236558675766,
1758
+ "learning_rate": 8.350000000000001e-06,
1759
+ "loss": 0.8968353271484375,
1760
+ "step": 2500
1761
+ },
1762
+ {
1763
+ "epoch": 0.8366666666666667,
1764
+ "grad_norm": 0.6953932046890259,
1765
+ "learning_rate": 8.183333333333333e-06,
1766
+ "loss": 1.0087746620178222,
1767
+ "step": 2510
1768
+ },
1769
+ {
1770
+ "epoch": 0.84,
1771
+ "grad_norm": 0.488052099943161,
1772
+ "learning_rate": 8.016666666666667e-06,
1773
+ "loss": 0.9487748146057129,
1774
+ "step": 2520
1775
+ },
1776
+ {
1777
+ "epoch": 0.8433333333333334,
1778
+ "grad_norm": 0.7786927223205566,
1779
+ "learning_rate": 7.850000000000001e-06,
1780
+ "loss": 0.9541014671325684,
1781
+ "step": 2530
1782
+ },
1783
+ {
1784
+ "epoch": 0.8466666666666667,
1785
+ "grad_norm": 0.5057625770568848,
1786
+ "learning_rate": 7.683333333333335e-06,
1787
+ "loss": 0.905206298828125,
1788
+ "step": 2540
1789
+ },
1790
+ {
1791
+ "epoch": 0.85,
1792
+ "grad_norm": 0.7162487506866455,
1793
+ "learning_rate": 7.516666666666668e-06,
1794
+ "loss": 0.9245425224304199,
1795
+ "step": 2550
1796
+ },
1797
+ {
1798
+ "epoch": 0.8533333333333334,
1799
+ "grad_norm": 0.5543293952941895,
1800
+ "learning_rate": 7.35e-06,
1801
+ "loss": 0.8062684059143066,
1802
+ "step": 2560
1803
+ },
1804
+ {
1805
+ "epoch": 0.8566666666666667,
1806
+ "grad_norm": 0.7101190686225891,
1807
+ "learning_rate": 7.183333333333334e-06,
1808
+ "loss": 0.9243124961853028,
1809
+ "step": 2570
1810
+ },
1811
+ {
1812
+ "epoch": 0.86,
1813
+ "grad_norm": 0.726828932762146,
1814
+ "learning_rate": 7.0166666666666675e-06,
1815
+ "loss": 0.7988007068634033,
1816
+ "step": 2580
1817
+ },
1818
+ {
1819
+ "epoch": 0.8633333333333333,
1820
+ "grad_norm": 0.533573567867279,
1821
+ "learning_rate": 6.8500000000000005e-06,
1822
+ "loss": 0.8835041046142578,
1823
+ "step": 2590
1824
+ },
1825
+ {
1826
+ "epoch": 0.8666666666666667,
1827
+ "grad_norm": 0.5849156975746155,
1828
+ "learning_rate": 6.6833333333333334e-06,
1829
+ "loss": 0.8487396240234375,
1830
+ "step": 2600
1831
+ },
1832
+ {
1833
+ "epoch": 0.87,
1834
+ "grad_norm": 0.8949032425880432,
1835
+ "learning_rate": 6.516666666666666e-06,
1836
+ "loss": 0.8319039344787598,
1837
+ "step": 2610
1838
+ },
1839
+ {
1840
+ "epoch": 0.8733333333333333,
1841
+ "grad_norm": 0.6677828431129456,
1842
+ "learning_rate": 6.35e-06,
1843
+ "loss": 0.9017569541931152,
1844
+ "step": 2620
1845
+ },
1846
+ {
1847
+ "epoch": 0.8766666666666667,
1848
+ "grad_norm": 0.5268790125846863,
1849
+ "learning_rate": 6.183333333333333e-06,
1850
+ "loss": 0.7499767780303955,
1851
+ "step": 2630
1852
+ },
1853
+ {
1854
+ "epoch": 0.88,
1855
+ "grad_norm": 0.6157758235931396,
1856
+ "learning_rate": 6.016666666666667e-06,
1857
+ "loss": 0.8814908027648926,
1858
+ "step": 2640
1859
+ },
1860
+ {
1861
+ "epoch": 0.8833333333333333,
1862
+ "grad_norm": 0.5197092890739441,
1863
+ "learning_rate": 5.850000000000001e-06,
1864
+ "loss": 0.8590426445007324,
1865
+ "step": 2650
1866
+ },
1867
+ {
1868
+ "epoch": 0.8866666666666667,
1869
+ "grad_norm": 0.7915957570075989,
1870
+ "learning_rate": 5.683333333333334e-06,
1871
+ "loss": 0.8466612815856933,
1872
+ "step": 2660
1873
+ },
1874
+ {
1875
+ "epoch": 0.89,
1876
+ "grad_norm": 0.48902902007102966,
1877
+ "learning_rate": 5.5166666666666675e-06,
1878
+ "loss": 0.9879349708557129,
1879
+ "step": 2670
1880
+ },
1881
+ {
1882
+ "epoch": 0.8933333333333333,
1883
+ "grad_norm": 0.5069965124130249,
1884
+ "learning_rate": 5.3500000000000004e-06,
1885
+ "loss": 0.8216916084289551,
1886
+ "step": 2680
1887
+ },
1888
+ {
1889
+ "epoch": 0.8966666666666666,
1890
+ "grad_norm": 0.6190909743309021,
1891
+ "learning_rate": 5.183333333333333e-06,
1892
+ "loss": 0.8995295524597168,
1893
+ "step": 2690
1894
+ },
1895
+ {
1896
+ "epoch": 0.9,
1897
+ "grad_norm": 0.45372089743614197,
1898
+ "learning_rate": 5.016666666666666e-06,
1899
+ "loss": 0.8368668556213379,
1900
+ "step": 2700
1901
+ },
1902
+ {
1903
+ "epoch": 0.9033333333333333,
1904
+ "grad_norm": 0.5643200278282166,
1905
+ "learning_rate": 4.85e-06,
1906
+ "loss": 0.7782045364379883,
1907
+ "step": 2710
1908
+ },
1909
+ {
1910
+ "epoch": 0.9066666666666666,
1911
+ "grad_norm": 0.5345107913017273,
1912
+ "learning_rate": 4.683333333333333e-06,
1913
+ "loss": 0.8649769783020019,
1914
+ "step": 2720
1915
+ },
1916
+ {
1917
+ "epoch": 0.91,
1918
+ "grad_norm": 0.6174563765525818,
1919
+ "learning_rate": 4.516666666666667e-06,
1920
+ "loss": 0.890013313293457,
1921
+ "step": 2730
1922
+ },
1923
+ {
1924
+ "epoch": 0.9133333333333333,
1925
+ "grad_norm": 0.6632450222969055,
1926
+ "learning_rate": 4.35e-06,
1927
+ "loss": 0.8954425811767578,
1928
+ "step": 2740
1929
+ },
1930
+ {
1931
+ "epoch": 0.9166666666666666,
1932
+ "grad_norm": 0.5862364768981934,
1933
+ "learning_rate": 4.183333333333334e-06,
1934
+ "loss": 0.9733158111572265,
1935
+ "step": 2750
1936
+ },
1937
+ {
1938
+ "epoch": 0.92,
1939
+ "grad_norm": 0.625480592250824,
1940
+ "learning_rate": 4.0166666666666675e-06,
1941
+ "loss": 0.940821647644043,
1942
+ "step": 2760
1943
+ },
1944
+ {
1945
+ "epoch": 0.9233333333333333,
1946
+ "grad_norm": 0.5125066041946411,
1947
+ "learning_rate": 3.85e-06,
1948
+ "loss": 0.8799821853637695,
1949
+ "step": 2770
1950
+ },
1951
+ {
1952
+ "epoch": 0.9266666666666666,
1953
+ "grad_norm": 0.501059353351593,
1954
+ "learning_rate": 3.6833333333333338e-06,
1955
+ "loss": 0.8071253776550293,
1956
+ "step": 2780
1957
+ },
1958
+ {
1959
+ "epoch": 0.93,
1960
+ "grad_norm": 0.480802446603775,
1961
+ "learning_rate": 3.5166666666666667e-06,
1962
+ "loss": 0.7463678359985352,
1963
+ "step": 2790
1964
+ },
1965
+ {
1966
+ "epoch": 0.9333333333333333,
1967
+ "grad_norm": 0.5736676454544067,
1968
+ "learning_rate": 3.3500000000000005e-06,
1969
+ "loss": 0.9327493667602539,
1970
+ "step": 2800
1971
+ },
1972
+ {
1973
+ "epoch": 0.9366666666666666,
1974
+ "grad_norm": 0.4975570738315582,
1975
+ "learning_rate": 3.1833333333333335e-06,
1976
+ "loss": 0.8904853820800781,
1977
+ "step": 2810
1978
+ },
1979
+ {
1980
+ "epoch": 0.94,
1981
+ "grad_norm": 0.480354368686676,
1982
+ "learning_rate": 3.016666666666667e-06,
1983
+ "loss": 1.0292061805725097,
1984
+ "step": 2820
1985
+ },
1986
+ {
1987
+ "epoch": 0.9433333333333334,
1988
+ "grad_norm": 0.6452360153198242,
1989
+ "learning_rate": 2.8500000000000002e-06,
1990
+ "loss": 1.0092354774475099,
1991
+ "step": 2830
1992
+ },
1993
+ {
1994
+ "epoch": 0.9466666666666667,
1995
+ "grad_norm": 0.5015031099319458,
1996
+ "learning_rate": 2.6833333333333336e-06,
1997
+ "loss": 1.0683047294616699,
1998
+ "step": 2840
1999
+ },
2000
+ {
2001
+ "epoch": 0.95,
2002
+ "grad_norm": 0.4239721894264221,
2003
+ "learning_rate": 2.516666666666667e-06,
2004
+ "loss": 0.8794116973876953,
2005
+ "step": 2850
2006
+ },
2007
+ {
2008
+ "epoch": 0.9533333333333334,
2009
+ "grad_norm": 0.5949695110321045,
2010
+ "learning_rate": 2.35e-06,
2011
+ "loss": 1.0180916786193848,
2012
+ "step": 2860
2013
+ },
2014
+ {
2015
+ "epoch": 0.9566666666666667,
2016
+ "grad_norm": 0.551426112651825,
2017
+ "learning_rate": 2.1833333333333333e-06,
2018
+ "loss": 0.9177707672119141,
2019
+ "step": 2870
2020
+ },
2021
+ {
2022
+ "epoch": 0.96,
2023
+ "grad_norm": 0.6483604907989502,
2024
+ "learning_rate": 2.0166666666666667e-06,
2025
+ "loss": 0.9020861625671387,
2026
+ "step": 2880
2027
+ },
2028
+ {
2029
+ "epoch": 0.9633333333333334,
2030
+ "grad_norm": 0.60732501745224,
2031
+ "learning_rate": 1.85e-06,
2032
+ "loss": 1.0001092910766602,
2033
+ "step": 2890
2034
+ },
2035
+ {
2036
+ "epoch": 0.9666666666666667,
2037
+ "grad_norm": 0.46931129693984985,
2038
+ "learning_rate": 1.6833333333333332e-06,
2039
+ "loss": 0.8657818794250488,
2040
+ "step": 2900
2041
+ },
2042
+ {
2043
+ "epoch": 0.97,
2044
+ "grad_norm": 0.5216684937477112,
2045
+ "learning_rate": 1.5166666666666668e-06,
2046
+ "loss": 0.9077080726623535,
2047
+ "step": 2910
2048
+ },
2049
+ {
2050
+ "epoch": 0.9733333333333334,
2051
+ "grad_norm": 0.547545313835144,
2052
+ "learning_rate": 1.35e-06,
2053
+ "loss": 0.8793766021728515,
2054
+ "step": 2920
2055
+ },
2056
+ {
2057
+ "epoch": 0.9766666666666667,
2058
+ "grad_norm": 0.4495963752269745,
2059
+ "learning_rate": 1.1833333333333334e-06,
2060
+ "loss": 0.8557974815368652,
2061
+ "step": 2930
2062
+ },
2063
+ {
2064
+ "epoch": 0.98,
2065
+ "grad_norm": 0.6442372798919678,
2066
+ "learning_rate": 1.0166666666666665e-06,
2067
+ "loss": 0.8119054794311523,
2068
+ "step": 2940
2069
+ },
2070
+ {
2071
+ "epoch": 0.9833333333333333,
2072
+ "grad_norm": 0.7756669521331787,
2073
+ "learning_rate": 8.500000000000001e-07,
2074
+ "loss": 0.8289030075073243,
2075
+ "step": 2950
2076
+ }
2077
+ ],
2078
+ "logging_steps": 10,
2079
+ "max_steps": 3000,
2080
+ "num_input_tokens_seen": 0,
2081
+ "num_train_epochs": 1,
2082
+ "save_steps": 50,
2083
+ "stateful_callbacks": {
2084
+ "TrainerControl": {
2085
+ "args": {
2086
+ "should_epoch_stop": false,
2087
+ "should_evaluate": false,
2088
+ "should_log": false,
2089
+ "should_save": true,
2090
+ "should_training_stop": false
2091
+ },
2092
+ "attributes": {}
2093
+ }
2094
+ },
2095
+ "total_flos": 792192378470400.0,
2096
+ "train_batch_size": 1,
2097
+ "trial_name": null,
2098
+ "trial_params": null
2099
+ }
checkpoint-2950/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5b8cdeeb02b683888c58950ba20634617e28bd81b336c3f037116cc9305a2043
3
+ size 5137
checkpoint-3000/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,207 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: gpt2
3
+ library_name: peft
4
+ pipeline_tag: text-generation
5
+ tags:
6
+ - base_model:adapter:gpt2
7
+ - lora
8
+ - transformers
9
+ ---
10
+
11
+ # Model Card for Model ID
12
+
13
+ <!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
14
+
15
+
16
+
17
+ ## Model Details
18
+
19
+ ### Model Description
20
+
21
+ <!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
22
+
23
+
24
+
25
+ - **Developed by:** [More Information Needed]
26
+ - **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
27
+ - **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
28
+ - **Model type:** [More Information Needed]
29
+ - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
30
+ - **License:** [More Information Needed]
31
+ - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
32
+
33
+ ### Model Sources [optional]
34
+
35
+ <!-- Provide the basic links for the model. -->
36
+
37
+ - **Repository:** [More Information Needed]
38
+ - **Paper [optional]:** [More Information Needed]
39
+ - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
40
+
41
+ ## Uses
42
+
43
+ <!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
44
+
45
+ ### Direct Use
46
+
47
+ <!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
48
+
49
+ [More Information Needed]
50
+
51
+ ### Downstream Use [optional]
52
+
53
+ <!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
54
+
55
+ [More Information Needed]
56
+
57
+ ### Out-of-Scope Use
58
+
59
+ <!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
60
+
61
+ [More Information Needed]
62
+
63
+ ## Bias, Risks, and Limitations
64
+
65
+ <!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
66
+
67
+ [More Information Needed]
68
+
69
+ ### Recommendations
70
+
71
+ <!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
72
+
73
+ Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
74
+
75
+ ## How to Get Started with the Model
76
+
77
+ Use the code below to get started with the model.
78
+
79
+ [More Information Needed]
80
+
81
+ ## Training Details
82
+
83
+ ### Training Data
84
+
85
+ <!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
86
+
87
+ [More Information Needed]
88
+
89
+ ### Training Procedure
90
+
91
+ <!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
92
+
93
+ #### Preprocessing [optional]
94
+
95
+ [More Information Needed]
96
+
97
+
98
+ #### Training Hyperparameters
99
+
100
+ - **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
101
+
102
+ #### Speeds, Sizes, Times [optional]
103
+
104
+ <!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
105
+
106
+ [More Information Needed]
107
+
108
+ ## Evaluation
109
+
110
+ <!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
111
+
112
+ ### Testing Data, Factors & Metrics
113
+
114
+ #### Testing Data
115
+
116
+ <!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
117
+
118
+ [More Information Needed]
119
+
120
+ #### Factors
121
+
122
+ <!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
123
+
124
+ [More Information Needed]
125
+
126
+ #### Metrics
127
+
128
+ <!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
129
+
130
+ [More Information Needed]
131
+
132
+ ### Results
133
+
134
+ [More Information Needed]
135
+
136
+ #### Summary
137
+
138
+
139
+
140
+ ## Model Examination [optional]
141
+
142
+ <!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
143
+
144
+ [More Information Needed]
145
+
146
+ ## Environmental Impact
147
+
148
+ <!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
149
+
150
+ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
151
+
152
+ - **Hardware Type:** [More Information Needed]
153
+ - **Hours used:** [More Information Needed]
154
+ - **Cloud Provider:** [More Information Needed]
155
+ - **Compute Region:** [More Information Needed]
156
+ - **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
157
+
158
+ ## Technical Specifications [optional]
159
+
160
+ ### Model Architecture and Objective
161
+
162
+ [More Information Needed]
163
+
164
+ ### Compute Infrastructure
165
+
166
+ [More Information Needed]
167
+
168
+ #### Hardware
169
+
170
+ [More Information Needed]
171
+
172
+ #### Software
173
+
174
+ [More Information Needed]
175
+
176
+ ## Citation [optional]
177
+
178
+ <!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
179
+
180
+ **BibTeX:**
181
+
182
+ [More Information Needed]
183
+
184
+ **APA:**
185
+
186
+ [More Information Needed]
187
+
188
+ ## Glossary [optional]
189
+
190
+ <!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
191
+
192
+ [More Information Needed]
193
+
194
+ ## More Information [optional]
195
+
196
+ [More Information Needed]
197
+
198
+ ## Model Card Authors [optional]
199
+
200
+ [More Information Needed]
201
+
202
+ ## Model Card Contact
203
+
204
+ [More Information Needed]
205
+ ### Framework versions
206
+
207
+ - PEFT 0.18.1
checkpoint-3000/adapter_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,40 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "alora_invocation_tokens": null,
3
+ "alpha_pattern": {},
4
+ "arrow_config": null,
5
+ "auto_mapping": null,
6
+ "base_model_name_or_path": "gpt2",
7
+ "bias": "none",
8
+ "corda_config": null,
9
+ "ensure_weight_tying": false,
10
+ "eva_config": null,
11
+ "exclude_modules": null,
12
+ "fan_in_fan_out": true,
13
+ "inference_mode": true,
14
+ "init_lora_weights": true,
15
+ "layer_replication": null,
16
+ "layers_pattern": null,
17
+ "layers_to_transform": null,
18
+ "loftq_config": {},
19
+ "lora_alpha": 128,
20
+ "lora_bias": false,
21
+ "lora_dropout": 0.05,
22
+ "megatron_config": null,
23
+ "megatron_core": "megatron.core",
24
+ "modules_to_save": null,
25
+ "peft_type": "LORA",
26
+ "peft_version": "0.18.1",
27
+ "qalora_group_size": 16,
28
+ "r": 64,
29
+ "rank_pattern": {},
30
+ "revision": null,
31
+ "target_modules": [
32
+ "c_attn"
33
+ ],
34
+ "target_parameters": null,
35
+ "task_type": "CAUSAL_LM",
36
+ "trainable_token_indices": null,
37
+ "use_dora": false,
38
+ "use_qalora": false,
39
+ "use_rslora": false
40
+ }
checkpoint-3000/adapter_model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:daf96ecad4fb2c407b82f85d56cef90e2882f3ad4e8696d095a21353f66fa596
3
+ size 9440280
checkpoint-3000/optimizer.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:deff9b9dd7ef550fba4b599fd0cd38fbb926067da66a651ae86dcc827221dea0
3
+ size 4824013
checkpoint-3000/rng_state.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:f8b94bd241ca409ffd83d810e42f2395e89e79fad149c049cbb96ddedee131a7
3
+ size 14645
checkpoint-3000/scheduler.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:7801c757c2fe5906123b9cd33a124fb76c352678272072d20002c052fe674b7d
3
+ size 1465
checkpoint-3000/tokenizer.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
checkpoint-3000/tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,12 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "add_prefix_space": false,
3
+ "backend": "tokenizers",
4
+ "bos_token": "<|endoftext|>",
5
+ "eos_token": "<|endoftext|>",
6
+ "errors": "replace",
7
+ "is_local": false,
8
+ "model_max_length": 1024,
9
+ "pad_token": "<|endoftext|>",
10
+ "tokenizer_class": "GPT2Tokenizer",
11
+ "unk_token": "<|endoftext|>"
12
+ }
checkpoint-3000/trainer_state.json ADDED
@@ -0,0 +1,2134 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "best_global_step": null,
3
+ "best_metric": null,
4
+ "best_model_checkpoint": null,
5
+ "epoch": 1.0,
6
+ "eval_steps": 500,
7
+ "global_step": 3000,
8
+ "is_hyper_param_search": false,
9
+ "is_local_process_zero": true,
10
+ "is_world_process_zero": true,
11
+ "log_history": [
12
+ {
13
+ "epoch": 0.0033333333333333335,
14
+ "grad_norm": 6.809678077697754,
15
+ "learning_rate": 4.9850000000000006e-05,
16
+ "loss": 7.233219146728516,
17
+ "step": 10
18
+ },
19
+ {
20
+ "epoch": 0.006666666666666667,
21
+ "grad_norm": 8.315083503723145,
22
+ "learning_rate": 4.968333333333334e-05,
23
+ "loss": 5.7482860565185545,
24
+ "step": 20
25
+ },
26
+ {
27
+ "epoch": 0.01,
28
+ "grad_norm": 6.454437255859375,
29
+ "learning_rate": 4.9516666666666666e-05,
30
+ "loss": 3.6689868927001954,
31
+ "step": 30
32
+ },
33
+ {
34
+ "epoch": 0.013333333333333334,
35
+ "grad_norm": 3.284022092819214,
36
+ "learning_rate": 4.935e-05,
37
+ "loss": 2.273424530029297,
38
+ "step": 40
39
+ },
40
+ {
41
+ "epoch": 0.016666666666666666,
42
+ "grad_norm": 0.9964243173599243,
43
+ "learning_rate": 4.9183333333333334e-05,
44
+ "loss": 1.6669052124023438,
45
+ "step": 50
46
+ },
47
+ {
48
+ "epoch": 0.02,
49
+ "grad_norm": 0.6209345459938049,
50
+ "learning_rate": 4.901666666666667e-05,
51
+ "loss": 1.347894287109375,
52
+ "step": 60
53
+ },
54
+ {
55
+ "epoch": 0.023333333333333334,
56
+ "grad_norm": 0.7051726579666138,
57
+ "learning_rate": 4.885e-05,
58
+ "loss": 1.3426547050476074,
59
+ "step": 70
60
+ },
61
+ {
62
+ "epoch": 0.02666666666666667,
63
+ "grad_norm": 0.5769520998001099,
64
+ "learning_rate": 4.8683333333333335e-05,
65
+ "loss": 1.031618881225586,
66
+ "step": 80
67
+ },
68
+ {
69
+ "epoch": 0.03,
70
+ "grad_norm": 1.3832005262374878,
71
+ "learning_rate": 4.851666666666667e-05,
72
+ "loss": 1.0876376152038574,
73
+ "step": 90
74
+ },
75
+ {
76
+ "epoch": 0.03333333333333333,
77
+ "grad_norm": 0.423240602016449,
78
+ "learning_rate": 4.835e-05,
79
+ "loss": 0.967049503326416,
80
+ "step": 100
81
+ },
82
+ {
83
+ "epoch": 0.03666666666666667,
84
+ "grad_norm": 1.0171490907669067,
85
+ "learning_rate": 4.818333333333334e-05,
86
+ "loss": 1.0151338577270508,
87
+ "step": 110
88
+ },
89
+ {
90
+ "epoch": 0.04,
91
+ "grad_norm": 0.42430293560028076,
92
+ "learning_rate": 4.801666666666667e-05,
93
+ "loss": 1.0364399909973145,
94
+ "step": 120
95
+ },
96
+ {
97
+ "epoch": 0.043333333333333335,
98
+ "grad_norm": 1.113786220550537,
99
+ "learning_rate": 4.785e-05,
100
+ "loss": 1.2358755111694335,
101
+ "step": 130
102
+ },
103
+ {
104
+ "epoch": 0.04666666666666667,
105
+ "grad_norm": 0.4222952425479889,
106
+ "learning_rate": 4.768333333333334e-05,
107
+ "loss": 0.9435253143310547,
108
+ "step": 140
109
+ },
110
+ {
111
+ "epoch": 0.05,
112
+ "grad_norm": 0.4197883903980255,
113
+ "learning_rate": 4.751666666666667e-05,
114
+ "loss": 0.9088167190551758,
115
+ "step": 150
116
+ },
117
+ {
118
+ "epoch": 0.05333333333333334,
119
+ "grad_norm": 0.4791605770587921,
120
+ "learning_rate": 4.735e-05,
121
+ "loss": 1.0109647750854491,
122
+ "step": 160
123
+ },
124
+ {
125
+ "epoch": 0.056666666666666664,
126
+ "grad_norm": 0.4866371154785156,
127
+ "learning_rate": 4.718333333333333e-05,
128
+ "loss": 1.0510098457336425,
129
+ "step": 170
130
+ },
131
+ {
132
+ "epoch": 0.06,
133
+ "grad_norm": 0.369156152009964,
134
+ "learning_rate": 4.701666666666667e-05,
135
+ "loss": 0.9953393936157227,
136
+ "step": 180
137
+ },
138
+ {
139
+ "epoch": 0.06333333333333334,
140
+ "grad_norm": 0.8538883924484253,
141
+ "learning_rate": 4.685000000000001e-05,
142
+ "loss": 1.0944287300109863,
143
+ "step": 190
144
+ },
145
+ {
146
+ "epoch": 0.06666666666666667,
147
+ "grad_norm": 0.4323364496231079,
148
+ "learning_rate": 4.6683333333333334e-05,
149
+ "loss": 0.9442741394042968,
150
+ "step": 200
151
+ },
152
+ {
153
+ "epoch": 0.07,
154
+ "grad_norm": 0.5124598145484924,
155
+ "learning_rate": 4.651666666666667e-05,
156
+ "loss": 0.8857268333435059,
157
+ "step": 210
158
+ },
159
+ {
160
+ "epoch": 0.07333333333333333,
161
+ "grad_norm": 0.5820016264915466,
162
+ "learning_rate": 4.635e-05,
163
+ "loss": 1.1653939247131349,
164
+ "step": 220
165
+ },
166
+ {
167
+ "epoch": 0.07666666666666666,
168
+ "grad_norm": 0.3909580111503601,
169
+ "learning_rate": 4.6183333333333336e-05,
170
+ "loss": 1.0361078262329102,
171
+ "step": 230
172
+ },
173
+ {
174
+ "epoch": 0.08,
175
+ "grad_norm": 0.9888875484466553,
176
+ "learning_rate": 4.601666666666667e-05,
177
+ "loss": 1.1712039947509765,
178
+ "step": 240
179
+ },
180
+ {
181
+ "epoch": 0.08333333333333333,
182
+ "grad_norm": 0.5135601758956909,
183
+ "learning_rate": 4.585e-05,
184
+ "loss": 0.9313525199890137,
185
+ "step": 250
186
+ },
187
+ {
188
+ "epoch": 0.08666666666666667,
189
+ "grad_norm": 0.5219751000404358,
190
+ "learning_rate": 4.568333333333333e-05,
191
+ "loss": 1.0194238662719726,
192
+ "step": 260
193
+ },
194
+ {
195
+ "epoch": 0.09,
196
+ "grad_norm": 0.5085497498512268,
197
+ "learning_rate": 4.551666666666667e-05,
198
+ "loss": 0.9100503921508789,
199
+ "step": 270
200
+ },
201
+ {
202
+ "epoch": 0.09333333333333334,
203
+ "grad_norm": 0.39039579033851624,
204
+ "learning_rate": 4.5350000000000005e-05,
205
+ "loss": 0.9138201713562012,
206
+ "step": 280
207
+ },
208
+ {
209
+ "epoch": 0.09666666666666666,
210
+ "grad_norm": 0.4246252179145813,
211
+ "learning_rate": 4.518333333333333e-05,
212
+ "loss": 1.0014129638671876,
213
+ "step": 290
214
+ },
215
+ {
216
+ "epoch": 0.1,
217
+ "grad_norm": 0.46258535981178284,
218
+ "learning_rate": 4.5016666666666665e-05,
219
+ "loss": 1.10882568359375,
220
+ "step": 300
221
+ },
222
+ {
223
+ "epoch": 0.10333333333333333,
224
+ "grad_norm": 0.3984704613685608,
225
+ "learning_rate": 4.4850000000000006e-05,
226
+ "loss": 0.9269520759582519,
227
+ "step": 310
228
+ },
229
+ {
230
+ "epoch": 0.10666666666666667,
231
+ "grad_norm": 0.4456084966659546,
232
+ "learning_rate": 4.468333333333334e-05,
233
+ "loss": 0.9888761520385743,
234
+ "step": 320
235
+ },
236
+ {
237
+ "epoch": 0.11,
238
+ "grad_norm": 0.8263048529624939,
239
+ "learning_rate": 4.451666666666667e-05,
240
+ "loss": 0.8790253639221192,
241
+ "step": 330
242
+ },
243
+ {
244
+ "epoch": 0.11333333333333333,
245
+ "grad_norm": 0.35195598006248474,
246
+ "learning_rate": 4.435e-05,
247
+ "loss": 0.8765983581542969,
248
+ "step": 340
249
+ },
250
+ {
251
+ "epoch": 0.11666666666666667,
252
+ "grad_norm": 0.447350412607193,
253
+ "learning_rate": 4.4183333333333334e-05,
254
+ "loss": 1.1207200050354005,
255
+ "step": 350
256
+ },
257
+ {
258
+ "epoch": 0.12,
259
+ "grad_norm": 0.7923038601875305,
260
+ "learning_rate": 4.401666666666667e-05,
261
+ "loss": 0.8299055099487305,
262
+ "step": 360
263
+ },
264
+ {
265
+ "epoch": 0.12333333333333334,
266
+ "grad_norm": 0.3724622428417206,
267
+ "learning_rate": 4.385e-05,
268
+ "loss": 1.1368635177612305,
269
+ "step": 370
270
+ },
271
+ {
272
+ "epoch": 0.12666666666666668,
273
+ "grad_norm": 0.49659571051597595,
274
+ "learning_rate": 4.3683333333333336e-05,
275
+ "loss": 0.9668448448181153,
276
+ "step": 380
277
+ },
278
+ {
279
+ "epoch": 0.13,
280
+ "grad_norm": 0.3801608681678772,
281
+ "learning_rate": 4.351666666666667e-05,
282
+ "loss": 1.0527292251586915,
283
+ "step": 390
284
+ },
285
+ {
286
+ "epoch": 0.13333333333333333,
287
+ "grad_norm": 0.450956791639328,
288
+ "learning_rate": 4.335e-05,
289
+ "loss": 0.9145011901855469,
290
+ "step": 400
291
+ },
292
+ {
293
+ "epoch": 0.13666666666666666,
294
+ "grad_norm": 0.5096069574356079,
295
+ "learning_rate": 4.318333333333334e-05,
296
+ "loss": 0.9489949226379395,
297
+ "step": 410
298
+ },
299
+ {
300
+ "epoch": 0.14,
301
+ "grad_norm": 0.5106140971183777,
302
+ "learning_rate": 4.3016666666666664e-05,
303
+ "loss": 0.9242402076721191,
304
+ "step": 420
305
+ },
306
+ {
307
+ "epoch": 0.14333333333333334,
308
+ "grad_norm": 0.45267972350120544,
309
+ "learning_rate": 4.285e-05,
310
+ "loss": 0.9822881698608399,
311
+ "step": 430
312
+ },
313
+ {
314
+ "epoch": 0.14666666666666667,
315
+ "grad_norm": 0.6330339312553406,
316
+ "learning_rate": 4.268333333333334e-05,
317
+ "loss": 0.9491618156433106,
318
+ "step": 440
319
+ },
320
+ {
321
+ "epoch": 0.15,
322
+ "grad_norm": 0.39571714401245117,
323
+ "learning_rate": 4.251666666666667e-05,
324
+ "loss": 0.8421293258666992,
325
+ "step": 450
326
+ },
327
+ {
328
+ "epoch": 0.15333333333333332,
329
+ "grad_norm": 0.45525646209716797,
330
+ "learning_rate": 4.235e-05,
331
+ "loss": 0.8939360618591309,
332
+ "step": 460
333
+ },
334
+ {
335
+ "epoch": 0.15666666666666668,
336
+ "grad_norm": 0.4628102779388428,
337
+ "learning_rate": 4.218333333333333e-05,
338
+ "loss": 0.8926850318908691,
339
+ "step": 470
340
+ },
341
+ {
342
+ "epoch": 0.16,
343
+ "grad_norm": 0.8717295527458191,
344
+ "learning_rate": 4.2016666666666674e-05,
345
+ "loss": 1.0624030113220215,
346
+ "step": 480
347
+ },
348
+ {
349
+ "epoch": 0.16333333333333333,
350
+ "grad_norm": 0.4680945873260498,
351
+ "learning_rate": 4.185e-05,
352
+ "loss": 1.0478023529052733,
353
+ "step": 490
354
+ },
355
+ {
356
+ "epoch": 0.16666666666666666,
357
+ "grad_norm": 0.6128882169723511,
358
+ "learning_rate": 4.1683333333333335e-05,
359
+ "loss": 0.8906542778015136,
360
+ "step": 500
361
+ },
362
+ {
363
+ "epoch": 0.17,
364
+ "grad_norm": 0.4829300343990326,
365
+ "learning_rate": 4.151666666666667e-05,
366
+ "loss": 0.9830364227294922,
367
+ "step": 510
368
+ },
369
+ {
370
+ "epoch": 0.17333333333333334,
371
+ "grad_norm": 0.38999485969543457,
372
+ "learning_rate": 4.135e-05,
373
+ "loss": 0.8852478981018066,
374
+ "step": 520
375
+ },
376
+ {
377
+ "epoch": 0.17666666666666667,
378
+ "grad_norm": 0.4839600622653961,
379
+ "learning_rate": 4.1183333333333336e-05,
380
+ "loss": 0.7948226451873779,
381
+ "step": 530
382
+ },
383
+ {
384
+ "epoch": 0.18,
385
+ "grad_norm": 0.6786544919013977,
386
+ "learning_rate": 4.101666666666667e-05,
387
+ "loss": 0.8042360305786133,
388
+ "step": 540
389
+ },
390
+ {
391
+ "epoch": 0.18333333333333332,
392
+ "grad_norm": 0.563444972038269,
393
+ "learning_rate": 4.085e-05,
394
+ "loss": 0.9007970809936523,
395
+ "step": 550
396
+ },
397
+ {
398
+ "epoch": 0.18666666666666668,
399
+ "grad_norm": 0.49744439125061035,
400
+ "learning_rate": 4.068333333333334e-05,
401
+ "loss": 0.9553793907165528,
402
+ "step": 560
403
+ },
404
+ {
405
+ "epoch": 0.19,
406
+ "grad_norm": 0.6419633030891418,
407
+ "learning_rate": 4.051666666666667e-05,
408
+ "loss": 0.9643045425415039,
409
+ "step": 570
410
+ },
411
+ {
412
+ "epoch": 0.19333333333333333,
413
+ "grad_norm": 0.4224979281425476,
414
+ "learning_rate": 4.0350000000000005e-05,
415
+ "loss": 0.9608310699462891,
416
+ "step": 580
417
+ },
418
+ {
419
+ "epoch": 0.19666666666666666,
420
+ "grad_norm": 0.47567546367645264,
421
+ "learning_rate": 4.018333333333333e-05,
422
+ "loss": 0.9702249526977539,
423
+ "step": 590
424
+ },
425
+ {
426
+ "epoch": 0.2,
427
+ "grad_norm": 0.4709877669811249,
428
+ "learning_rate": 4.0016666666666666e-05,
429
+ "loss": 1.0520934104919433,
430
+ "step": 600
431
+ },
432
+ {
433
+ "epoch": 0.20333333333333334,
434
+ "grad_norm": 0.49998438358306885,
435
+ "learning_rate": 3.9850000000000006e-05,
436
+ "loss": 1.0648069381713867,
437
+ "step": 610
438
+ },
439
+ {
440
+ "epoch": 0.20666666666666667,
441
+ "grad_norm": 0.5507012009620667,
442
+ "learning_rate": 3.9683333333333333e-05,
443
+ "loss": 0.9851966857910156,
444
+ "step": 620
445
+ },
446
+ {
447
+ "epoch": 0.21,
448
+ "grad_norm": 0.38482487201690674,
449
+ "learning_rate": 3.951666666666667e-05,
450
+ "loss": 1.1561612129211425,
451
+ "step": 630
452
+ },
453
+ {
454
+ "epoch": 0.21333333333333335,
455
+ "grad_norm": 0.3904467225074768,
456
+ "learning_rate": 3.935e-05,
457
+ "loss": 0.8037273406982421,
458
+ "step": 640
459
+ },
460
+ {
461
+ "epoch": 0.21666666666666667,
462
+ "grad_norm": 0.38054290413856506,
463
+ "learning_rate": 3.9183333333333335e-05,
464
+ "loss": 0.9846150398254394,
465
+ "step": 650
466
+ },
467
+ {
468
+ "epoch": 0.22,
469
+ "grad_norm": 0.5266609191894531,
470
+ "learning_rate": 3.901666666666667e-05,
471
+ "loss": 0.8768625259399414,
472
+ "step": 660
473
+ },
474
+ {
475
+ "epoch": 0.22333333333333333,
476
+ "grad_norm": 0.4669780135154724,
477
+ "learning_rate": 3.885e-05,
478
+ "loss": 1.0029444694519043,
479
+ "step": 670
480
+ },
481
+ {
482
+ "epoch": 0.22666666666666666,
483
+ "grad_norm": 0.8248076438903809,
484
+ "learning_rate": 3.868333333333333e-05,
485
+ "loss": 0.9029686927795411,
486
+ "step": 680
487
+ },
488
+ {
489
+ "epoch": 0.23,
490
+ "grad_norm": 0.4936239421367645,
491
+ "learning_rate": 3.851666666666667e-05,
492
+ "loss": 0.8907859802246094,
493
+ "step": 690
494
+ },
495
+ {
496
+ "epoch": 0.23333333333333334,
497
+ "grad_norm": 0.4638374447822571,
498
+ "learning_rate": 3.8350000000000004e-05,
499
+ "loss": 0.8049991607666016,
500
+ "step": 700
501
+ },
502
+ {
503
+ "epoch": 0.23666666666666666,
504
+ "grad_norm": 0.389417827129364,
505
+ "learning_rate": 3.818333333333334e-05,
506
+ "loss": 0.9385946273803711,
507
+ "step": 710
508
+ },
509
+ {
510
+ "epoch": 0.24,
511
+ "grad_norm": 0.5004547834396362,
512
+ "learning_rate": 3.8016666666666665e-05,
513
+ "loss": 0.9536812782287598,
514
+ "step": 720
515
+ },
516
+ {
517
+ "epoch": 0.24333333333333335,
518
+ "grad_norm": 0.5362987518310547,
519
+ "learning_rate": 3.7850000000000005e-05,
520
+ "loss": 0.9482944488525391,
521
+ "step": 730
522
+ },
523
+ {
524
+ "epoch": 0.24666666666666667,
525
+ "grad_norm": 0.6165914535522461,
526
+ "learning_rate": 3.768333333333334e-05,
527
+ "loss": 0.8894567489624023,
528
+ "step": 740
529
+ },
530
+ {
531
+ "epoch": 0.25,
532
+ "grad_norm": 0.5372249484062195,
533
+ "learning_rate": 3.7516666666666666e-05,
534
+ "loss": 0.8759191513061524,
535
+ "step": 750
536
+ },
537
+ {
538
+ "epoch": 0.25333333333333335,
539
+ "grad_norm": 0.5786657929420471,
540
+ "learning_rate": 3.735e-05,
541
+ "loss": 1.0180109024047852,
542
+ "step": 760
543
+ },
544
+ {
545
+ "epoch": 0.25666666666666665,
546
+ "grad_norm": 0.6640530228614807,
547
+ "learning_rate": 3.7183333333333334e-05,
548
+ "loss": 0.9838876724243164,
549
+ "step": 770
550
+ },
551
+ {
552
+ "epoch": 0.26,
553
+ "grad_norm": 0.7388576865196228,
554
+ "learning_rate": 3.701666666666667e-05,
555
+ "loss": 1.06797456741333,
556
+ "step": 780
557
+ },
558
+ {
559
+ "epoch": 0.2633333333333333,
560
+ "grad_norm": 0.6332851648330688,
561
+ "learning_rate": 3.685e-05,
562
+ "loss": 0.9420416831970215,
563
+ "step": 790
564
+ },
565
+ {
566
+ "epoch": 0.26666666666666666,
567
+ "grad_norm": 0.6151734590530396,
568
+ "learning_rate": 3.6683333333333335e-05,
569
+ "loss": 1.014689064025879,
570
+ "step": 800
571
+ },
572
+ {
573
+ "epoch": 0.27,
574
+ "grad_norm": 0.540749192237854,
575
+ "learning_rate": 3.651666666666667e-05,
576
+ "loss": 0.9264237403869628,
577
+ "step": 810
578
+ },
579
+ {
580
+ "epoch": 0.2733333333333333,
581
+ "grad_norm": 0.6882827877998352,
582
+ "learning_rate": 3.635e-05,
583
+ "loss": 1.0425030708312988,
584
+ "step": 820
585
+ },
586
+ {
587
+ "epoch": 0.27666666666666667,
588
+ "grad_norm": 0.4624575078487396,
589
+ "learning_rate": 3.6183333333333336e-05,
590
+ "loss": 0.8155969619750977,
591
+ "step": 830
592
+ },
593
+ {
594
+ "epoch": 0.28,
595
+ "grad_norm": 0.4114076495170593,
596
+ "learning_rate": 3.601666666666667e-05,
597
+ "loss": 1.0072894096374512,
598
+ "step": 840
599
+ },
600
+ {
601
+ "epoch": 0.2833333333333333,
602
+ "grad_norm": 1.0943950414657593,
603
+ "learning_rate": 3.585e-05,
604
+ "loss": 0.802765941619873,
605
+ "step": 850
606
+ },
607
+ {
608
+ "epoch": 0.2866666666666667,
609
+ "grad_norm": 0.5488337874412537,
610
+ "learning_rate": 3.568333333333334e-05,
611
+ "loss": 1.0031457901000977,
612
+ "step": 860
613
+ },
614
+ {
615
+ "epoch": 0.29,
616
+ "grad_norm": 0.43701034784317017,
617
+ "learning_rate": 3.551666666666667e-05,
618
+ "loss": 0.8668848037719726,
619
+ "step": 870
620
+ },
621
+ {
622
+ "epoch": 0.29333333333333333,
623
+ "grad_norm": 0.7260711193084717,
624
+ "learning_rate": 3.535e-05,
625
+ "loss": 1.1286174774169921,
626
+ "step": 880
627
+ },
628
+ {
629
+ "epoch": 0.2966666666666667,
630
+ "grad_norm": 0.44215908646583557,
631
+ "learning_rate": 3.518333333333333e-05,
632
+ "loss": 0.8784223556518554,
633
+ "step": 890
634
+ },
635
+ {
636
+ "epoch": 0.3,
637
+ "grad_norm": 0.6829396486282349,
638
+ "learning_rate": 3.501666666666667e-05,
639
+ "loss": 0.9527795791625977,
640
+ "step": 900
641
+ },
642
+ {
643
+ "epoch": 0.30333333333333334,
644
+ "grad_norm": 0.5683781504631042,
645
+ "learning_rate": 3.485e-05,
646
+ "loss": 0.9348941802978515,
647
+ "step": 910
648
+ },
649
+ {
650
+ "epoch": 0.30666666666666664,
651
+ "grad_norm": 0.43940940499305725,
652
+ "learning_rate": 3.4683333333333334e-05,
653
+ "loss": 0.7635839939117431,
654
+ "step": 920
655
+ },
656
+ {
657
+ "epoch": 0.31,
658
+ "grad_norm": 0.6151530146598816,
659
+ "learning_rate": 3.451666666666667e-05,
660
+ "loss": 0.9328359603881836,
661
+ "step": 930
662
+ },
663
+ {
664
+ "epoch": 0.31333333333333335,
665
+ "grad_norm": 0.4174748957157135,
666
+ "learning_rate": 3.435e-05,
667
+ "loss": 0.8129542350769043,
668
+ "step": 940
669
+ },
670
+ {
671
+ "epoch": 0.31666666666666665,
672
+ "grad_norm": 0.4708555340766907,
673
+ "learning_rate": 3.4183333333333335e-05,
674
+ "loss": 0.8687195777893066,
675
+ "step": 950
676
+ },
677
+ {
678
+ "epoch": 0.32,
679
+ "grad_norm": 0.6549626588821411,
680
+ "learning_rate": 3.401666666666667e-05,
681
+ "loss": 0.8674649238586426,
682
+ "step": 960
683
+ },
684
+ {
685
+ "epoch": 0.3233333333333333,
686
+ "grad_norm": 0.4076550602912903,
687
+ "learning_rate": 3.385e-05,
688
+ "loss": 0.9264376640319825,
689
+ "step": 970
690
+ },
691
+ {
692
+ "epoch": 0.32666666666666666,
693
+ "grad_norm": 0.7705219984054565,
694
+ "learning_rate": 3.368333333333334e-05,
695
+ "loss": 1.1649690628051759,
696
+ "step": 980
697
+ },
698
+ {
699
+ "epoch": 0.33,
700
+ "grad_norm": 0.46062591671943665,
701
+ "learning_rate": 3.351666666666667e-05,
702
+ "loss": 0.7402542114257813,
703
+ "step": 990
704
+ },
705
+ {
706
+ "epoch": 0.3333333333333333,
707
+ "grad_norm": 0.8681764006614685,
708
+ "learning_rate": 3.3350000000000004e-05,
709
+ "loss": 1.0566041946411133,
710
+ "step": 1000
711
+ },
712
+ {
713
+ "epoch": 0.33666666666666667,
714
+ "grad_norm": 0.3948025405406952,
715
+ "learning_rate": 3.318333333333333e-05,
716
+ "loss": 0.8839986801147461,
717
+ "step": 1010
718
+ },
719
+ {
720
+ "epoch": 0.34,
721
+ "grad_norm": 0.5591018795967102,
722
+ "learning_rate": 3.3016666666666665e-05,
723
+ "loss": 0.9753120422363282,
724
+ "step": 1020
725
+ },
726
+ {
727
+ "epoch": 0.3433333333333333,
728
+ "grad_norm": 0.40525591373443604,
729
+ "learning_rate": 3.2850000000000006e-05,
730
+ "loss": 0.7800012588500976,
731
+ "step": 1030
732
+ },
733
+ {
734
+ "epoch": 0.3466666666666667,
735
+ "grad_norm": 0.40624549984931946,
736
+ "learning_rate": 3.268333333333333e-05,
737
+ "loss": 0.9785367012023926,
738
+ "step": 1040
739
+ },
740
+ {
741
+ "epoch": 0.35,
742
+ "grad_norm": 0.6612586379051208,
743
+ "learning_rate": 3.2516666666666666e-05,
744
+ "loss": 0.835319995880127,
745
+ "step": 1050
746
+ },
747
+ {
748
+ "epoch": 0.35333333333333333,
749
+ "grad_norm": 0.6167810559272766,
750
+ "learning_rate": 3.235e-05,
751
+ "loss": 0.7953156948089599,
752
+ "step": 1060
753
+ },
754
+ {
755
+ "epoch": 0.3566666666666667,
756
+ "grad_norm": 0.5056782960891724,
757
+ "learning_rate": 3.218333333333334e-05,
758
+ "loss": 0.9941174507141113,
759
+ "step": 1070
760
+ },
761
+ {
762
+ "epoch": 0.36,
763
+ "grad_norm": 0.5687284469604492,
764
+ "learning_rate": 3.201666666666667e-05,
765
+ "loss": 0.9126724243164063,
766
+ "step": 1080
767
+ },
768
+ {
769
+ "epoch": 0.36333333333333334,
770
+ "grad_norm": 0.446404367685318,
771
+ "learning_rate": 3.185e-05,
772
+ "loss": 0.9723684310913085,
773
+ "step": 1090
774
+ },
775
+ {
776
+ "epoch": 0.36666666666666664,
777
+ "grad_norm": 1.1806390285491943,
778
+ "learning_rate": 3.1683333333333335e-05,
779
+ "loss": 1.0675930976867676,
780
+ "step": 1100
781
+ },
782
+ {
783
+ "epoch": 0.37,
784
+ "grad_norm": 0.47010448575019836,
785
+ "learning_rate": 3.151666666666667e-05,
786
+ "loss": 0.8236958503723144,
787
+ "step": 1110
788
+ },
789
+ {
790
+ "epoch": 0.37333333333333335,
791
+ "grad_norm": 0.7065098881721497,
792
+ "learning_rate": 3.135e-05,
793
+ "loss": 0.8782394409179688,
794
+ "step": 1120
795
+ },
796
+ {
797
+ "epoch": 0.37666666666666665,
798
+ "grad_norm": 0.7163971066474915,
799
+ "learning_rate": 3.118333333333334e-05,
800
+ "loss": 1.0409460067749023,
801
+ "step": 1130
802
+ },
803
+ {
804
+ "epoch": 0.38,
805
+ "grad_norm": 0.6803985834121704,
806
+ "learning_rate": 3.1016666666666664e-05,
807
+ "loss": 0.8765417098999023,
808
+ "step": 1140
809
+ },
810
+ {
811
+ "epoch": 0.38333333333333336,
812
+ "grad_norm": 0.6493039131164551,
813
+ "learning_rate": 3.0850000000000004e-05,
814
+ "loss": 0.9212311744689942,
815
+ "step": 1150
816
+ },
817
+ {
818
+ "epoch": 0.38666666666666666,
819
+ "grad_norm": 0.6384336352348328,
820
+ "learning_rate": 3.068333333333334e-05,
821
+ "loss": 0.9496315002441407,
822
+ "step": 1160
823
+ },
824
+ {
825
+ "epoch": 0.39,
826
+ "grad_norm": 0.5862751603126526,
827
+ "learning_rate": 3.0516666666666665e-05,
828
+ "loss": 0.749457836151123,
829
+ "step": 1170
830
+ },
831
+ {
832
+ "epoch": 0.3933333333333333,
833
+ "grad_norm": 0.5451819896697998,
834
+ "learning_rate": 3.035e-05,
835
+ "loss": 0.9255198478698731,
836
+ "step": 1180
837
+ },
838
+ {
839
+ "epoch": 0.39666666666666667,
840
+ "grad_norm": 0.4223293960094452,
841
+ "learning_rate": 3.0183333333333336e-05,
842
+ "loss": 0.8668063163757325,
843
+ "step": 1190
844
+ },
845
+ {
846
+ "epoch": 0.4,
847
+ "grad_norm": 0.4768493175506592,
848
+ "learning_rate": 3.001666666666667e-05,
849
+ "loss": 0.8216365814208985,
850
+ "step": 1200
851
+ },
852
+ {
853
+ "epoch": 0.4033333333333333,
854
+ "grad_norm": 0.7394158840179443,
855
+ "learning_rate": 2.985e-05,
856
+ "loss": 1.0520621299743653,
857
+ "step": 1210
858
+ },
859
+ {
860
+ "epoch": 0.4066666666666667,
861
+ "grad_norm": 0.5049188733100891,
862
+ "learning_rate": 2.9683333333333334e-05,
863
+ "loss": 0.9788308143615723,
864
+ "step": 1220
865
+ },
866
+ {
867
+ "epoch": 0.41,
868
+ "grad_norm": 0.6294832825660706,
869
+ "learning_rate": 2.951666666666667e-05,
870
+ "loss": 1.0364269256591796,
871
+ "step": 1230
872
+ },
873
+ {
874
+ "epoch": 0.41333333333333333,
875
+ "grad_norm": 0.6358350515365601,
876
+ "learning_rate": 2.935e-05,
877
+ "loss": 0.9813390731811523,
878
+ "step": 1240
879
+ },
880
+ {
881
+ "epoch": 0.4166666666666667,
882
+ "grad_norm": 0.512421190738678,
883
+ "learning_rate": 2.9183333333333336e-05,
884
+ "loss": 0.7307010173797608,
885
+ "step": 1250
886
+ },
887
+ {
888
+ "epoch": 0.42,
889
+ "grad_norm": 0.4594457447528839,
890
+ "learning_rate": 2.901666666666667e-05,
891
+ "loss": 0.8606552124023438,
892
+ "step": 1260
893
+ },
894
+ {
895
+ "epoch": 0.42333333333333334,
896
+ "grad_norm": 0.4652048647403717,
897
+ "learning_rate": 2.885e-05,
898
+ "loss": 0.8638803482055664,
899
+ "step": 1270
900
+ },
901
+ {
902
+ "epoch": 0.4266666666666667,
903
+ "grad_norm": 0.497286319732666,
904
+ "learning_rate": 2.8683333333333334e-05,
905
+ "loss": 0.8527148246765137,
906
+ "step": 1280
907
+ },
908
+ {
909
+ "epoch": 0.43,
910
+ "grad_norm": 0.5041627883911133,
911
+ "learning_rate": 2.851666666666667e-05,
912
+ "loss": 0.7727686882019043,
913
+ "step": 1290
914
+ },
915
+ {
916
+ "epoch": 0.43333333333333335,
917
+ "grad_norm": 0.6805508136749268,
918
+ "learning_rate": 2.8349999999999998e-05,
919
+ "loss": 0.9916484832763672,
920
+ "step": 1300
921
+ },
922
+ {
923
+ "epoch": 0.43666666666666665,
924
+ "grad_norm": 0.4343254864215851,
925
+ "learning_rate": 2.8183333333333335e-05,
926
+ "loss": 0.8907909393310547,
927
+ "step": 1310
928
+ },
929
+ {
930
+ "epoch": 0.44,
931
+ "grad_norm": 0.4182907044887543,
932
+ "learning_rate": 2.801666666666667e-05,
933
+ "loss": 0.8243522644042969,
934
+ "step": 1320
935
+ },
936
+ {
937
+ "epoch": 0.44333333333333336,
938
+ "grad_norm": 0.5033489465713501,
939
+ "learning_rate": 2.7850000000000003e-05,
940
+ "loss": 1.0239628791809081,
941
+ "step": 1330
942
+ },
943
+ {
944
+ "epoch": 0.44666666666666666,
945
+ "grad_norm": 0.5837738513946533,
946
+ "learning_rate": 2.7683333333333333e-05,
947
+ "loss": 0.9909868240356445,
948
+ "step": 1340
949
+ },
950
+ {
951
+ "epoch": 0.45,
952
+ "grad_norm": 0.5943430662155151,
953
+ "learning_rate": 2.7516666666666667e-05,
954
+ "loss": 0.9027081489562988,
955
+ "step": 1350
956
+ },
957
+ {
958
+ "epoch": 0.4533333333333333,
959
+ "grad_norm": 0.3687169551849365,
960
+ "learning_rate": 2.7350000000000004e-05,
961
+ "loss": 0.8732491493225097,
962
+ "step": 1360
963
+ },
964
+ {
965
+ "epoch": 0.45666666666666667,
966
+ "grad_norm": 0.44183358550071716,
967
+ "learning_rate": 2.7183333333333335e-05,
968
+ "loss": 0.7898604869842529,
969
+ "step": 1370
970
+ },
971
+ {
972
+ "epoch": 0.46,
973
+ "grad_norm": 0.525290846824646,
974
+ "learning_rate": 2.701666666666667e-05,
975
+ "loss": 0.9487957000732422,
976
+ "step": 1380
977
+ },
978
+ {
979
+ "epoch": 0.4633333333333333,
980
+ "grad_norm": 0.49439457058906555,
981
+ "learning_rate": 2.6850000000000002e-05,
982
+ "loss": 0.868436050415039,
983
+ "step": 1390
984
+ },
985
+ {
986
+ "epoch": 0.4666666666666667,
987
+ "grad_norm": 0.6398065090179443,
988
+ "learning_rate": 2.6683333333333333e-05,
989
+ "loss": 0.9199989318847657,
990
+ "step": 1400
991
+ },
992
+ {
993
+ "epoch": 0.47,
994
+ "grad_norm": 0.5837881565093994,
995
+ "learning_rate": 2.6516666666666666e-05,
996
+ "loss": 0.8474544525146485,
997
+ "step": 1410
998
+ },
999
+ {
1000
+ "epoch": 0.47333333333333333,
1001
+ "grad_norm": 0.7297168374061584,
1002
+ "learning_rate": 2.6350000000000004e-05,
1003
+ "loss": 1.1009994506835938,
1004
+ "step": 1420
1005
+ },
1006
+ {
1007
+ "epoch": 0.4766666666666667,
1008
+ "grad_norm": 0.5449320077896118,
1009
+ "learning_rate": 2.618333333333333e-05,
1010
+ "loss": 0.8889406204223633,
1011
+ "step": 1430
1012
+ },
1013
+ {
1014
+ "epoch": 0.48,
1015
+ "grad_norm": 0.7387002110481262,
1016
+ "learning_rate": 2.6016666666666668e-05,
1017
+ "loss": 0.8909475326538085,
1018
+ "step": 1440
1019
+ },
1020
+ {
1021
+ "epoch": 0.48333333333333334,
1022
+ "grad_norm": 0.5363000631332397,
1023
+ "learning_rate": 2.585e-05,
1024
+ "loss": 0.8837484359741211,
1025
+ "step": 1450
1026
+ },
1027
+ {
1028
+ "epoch": 0.4866666666666667,
1029
+ "grad_norm": 0.6663982272148132,
1030
+ "learning_rate": 2.5683333333333335e-05,
1031
+ "loss": 0.7804791927337646,
1032
+ "step": 1460
1033
+ },
1034
+ {
1035
+ "epoch": 0.49,
1036
+ "grad_norm": 0.5026193261146545,
1037
+ "learning_rate": 2.5516666666666666e-05,
1038
+ "loss": 0.9184001922607422,
1039
+ "step": 1470
1040
+ },
1041
+ {
1042
+ "epoch": 0.49333333333333335,
1043
+ "grad_norm": 0.6870279908180237,
1044
+ "learning_rate": 2.5350000000000003e-05,
1045
+ "loss": 0.8195085525512695,
1046
+ "step": 1480
1047
+ },
1048
+ {
1049
+ "epoch": 0.49666666666666665,
1050
+ "grad_norm": 0.5255699157714844,
1051
+ "learning_rate": 2.5183333333333337e-05,
1052
+ "loss": 0.9975809097290039,
1053
+ "step": 1490
1054
+ },
1055
+ {
1056
+ "epoch": 0.5,
1057
+ "grad_norm": 0.45492592453956604,
1058
+ "learning_rate": 2.5016666666666667e-05,
1059
+ "loss": 0.8944621086120605,
1060
+ "step": 1500
1061
+ },
1062
+ {
1063
+ "epoch": 0.5033333333333333,
1064
+ "grad_norm": 0.44872063398361206,
1065
+ "learning_rate": 2.485e-05,
1066
+ "loss": 0.821660041809082,
1067
+ "step": 1510
1068
+ },
1069
+ {
1070
+ "epoch": 0.5066666666666667,
1071
+ "grad_norm": 0.5064987540245056,
1072
+ "learning_rate": 2.4683333333333335e-05,
1073
+ "loss": 1.0228797912597656,
1074
+ "step": 1520
1075
+ },
1076
+ {
1077
+ "epoch": 0.51,
1078
+ "grad_norm": 0.434779554605484,
1079
+ "learning_rate": 2.451666666666667e-05,
1080
+ "loss": 0.9781878471374512,
1081
+ "step": 1530
1082
+ },
1083
+ {
1084
+ "epoch": 0.5133333333333333,
1085
+ "grad_norm": 0.48390141129493713,
1086
+ "learning_rate": 2.435e-05,
1087
+ "loss": 0.909939193725586,
1088
+ "step": 1540
1089
+ },
1090
+ {
1091
+ "epoch": 0.5166666666666667,
1092
+ "grad_norm": 0.41258955001831055,
1093
+ "learning_rate": 2.4183333333333336e-05,
1094
+ "loss": 0.8889488220214844,
1095
+ "step": 1550
1096
+ },
1097
+ {
1098
+ "epoch": 0.52,
1099
+ "grad_norm": 0.48882147669792175,
1100
+ "learning_rate": 2.4016666666666667e-05,
1101
+ "loss": 0.8874250411987304,
1102
+ "step": 1560
1103
+ },
1104
+ {
1105
+ "epoch": 0.5233333333333333,
1106
+ "grad_norm": 0.4496597647666931,
1107
+ "learning_rate": 2.385e-05,
1108
+ "loss": 0.866064453125,
1109
+ "step": 1570
1110
+ },
1111
+ {
1112
+ "epoch": 0.5266666666666666,
1113
+ "grad_norm": 0.5498498678207397,
1114
+ "learning_rate": 2.3683333333333334e-05,
1115
+ "loss": 1.0485063552856446,
1116
+ "step": 1580
1117
+ },
1118
+ {
1119
+ "epoch": 0.53,
1120
+ "grad_norm": 0.5302222967147827,
1121
+ "learning_rate": 2.3516666666666668e-05,
1122
+ "loss": 0.79019775390625,
1123
+ "step": 1590
1124
+ },
1125
+ {
1126
+ "epoch": 0.5333333333333333,
1127
+ "grad_norm": 0.6240465641021729,
1128
+ "learning_rate": 2.3350000000000002e-05,
1129
+ "loss": 0.8068696975708007,
1130
+ "step": 1600
1131
+ },
1132
+ {
1133
+ "epoch": 0.5366666666666666,
1134
+ "grad_norm": 0.49114975333213806,
1135
+ "learning_rate": 2.3183333333333336e-05,
1136
+ "loss": 0.9069293975830078,
1137
+ "step": 1610
1138
+ },
1139
+ {
1140
+ "epoch": 0.54,
1141
+ "grad_norm": 0.558907687664032,
1142
+ "learning_rate": 2.3016666666666666e-05,
1143
+ "loss": 0.7732550144195557,
1144
+ "step": 1620
1145
+ },
1146
+ {
1147
+ "epoch": 0.5433333333333333,
1148
+ "grad_norm": 0.7307827472686768,
1149
+ "learning_rate": 2.2850000000000003e-05,
1150
+ "loss": 0.8363723754882812,
1151
+ "step": 1630
1152
+ },
1153
+ {
1154
+ "epoch": 0.5466666666666666,
1155
+ "grad_norm": 0.5290479063987732,
1156
+ "learning_rate": 2.2683333333333334e-05,
1157
+ "loss": 0.8145934104919433,
1158
+ "step": 1640
1159
+ },
1160
+ {
1161
+ "epoch": 0.55,
1162
+ "grad_norm": 0.5289633870124817,
1163
+ "learning_rate": 2.2516666666666667e-05,
1164
+ "loss": 0.8467626571655273,
1165
+ "step": 1650
1166
+ },
1167
+ {
1168
+ "epoch": 0.5533333333333333,
1169
+ "grad_norm": 0.42270180583000183,
1170
+ "learning_rate": 2.235e-05,
1171
+ "loss": 1.0054572105407715,
1172
+ "step": 1660
1173
+ },
1174
+ {
1175
+ "epoch": 0.5566666666666666,
1176
+ "grad_norm": 0.46330273151397705,
1177
+ "learning_rate": 2.2183333333333335e-05,
1178
+ "loss": 0.8821262359619141,
1179
+ "step": 1670
1180
+ },
1181
+ {
1182
+ "epoch": 0.56,
1183
+ "grad_norm": 0.54402756690979,
1184
+ "learning_rate": 2.201666666666667e-05,
1185
+ "loss": 0.8570803642272949,
1186
+ "step": 1680
1187
+ },
1188
+ {
1189
+ "epoch": 0.5633333333333334,
1190
+ "grad_norm": 0.4660607576370239,
1191
+ "learning_rate": 2.1850000000000003e-05,
1192
+ "loss": 0.923713493347168,
1193
+ "step": 1690
1194
+ },
1195
+ {
1196
+ "epoch": 0.5666666666666667,
1197
+ "grad_norm": 0.43630075454711914,
1198
+ "learning_rate": 2.1683333333333333e-05,
1199
+ "loss": 0.8405223846435547,
1200
+ "step": 1700
1201
+ },
1202
+ {
1203
+ "epoch": 0.57,
1204
+ "grad_norm": 0.48713231086730957,
1205
+ "learning_rate": 2.1516666666666667e-05,
1206
+ "loss": 1.0100667953491211,
1207
+ "step": 1710
1208
+ },
1209
+ {
1210
+ "epoch": 0.5733333333333334,
1211
+ "grad_norm": 0.5924938321113586,
1212
+ "learning_rate": 2.135e-05,
1213
+ "loss": 0.9960016250610352,
1214
+ "step": 1720
1215
+ },
1216
+ {
1217
+ "epoch": 0.5766666666666667,
1218
+ "grad_norm": 0.5111542344093323,
1219
+ "learning_rate": 2.1183333333333334e-05,
1220
+ "loss": 0.89755220413208,
1221
+ "step": 1730
1222
+ },
1223
+ {
1224
+ "epoch": 0.58,
1225
+ "grad_norm": 0.4552167057991028,
1226
+ "learning_rate": 2.1016666666666668e-05,
1227
+ "loss": 0.8854806900024415,
1228
+ "step": 1740
1229
+ },
1230
+ {
1231
+ "epoch": 0.5833333333333334,
1232
+ "grad_norm": 0.554473876953125,
1233
+ "learning_rate": 2.085e-05,
1234
+ "loss": 0.7076638698577881,
1235
+ "step": 1750
1236
+ },
1237
+ {
1238
+ "epoch": 0.5866666666666667,
1239
+ "grad_norm": 0.5026177167892456,
1240
+ "learning_rate": 2.0683333333333336e-05,
1241
+ "loss": 0.9850486755371094,
1242
+ "step": 1760
1243
+ },
1244
+ {
1245
+ "epoch": 0.59,
1246
+ "grad_norm": 0.5753727555274963,
1247
+ "learning_rate": 2.0516666666666666e-05,
1248
+ "loss": 0.9340484619140625,
1249
+ "step": 1770
1250
+ },
1251
+ {
1252
+ "epoch": 0.5933333333333334,
1253
+ "grad_norm": 0.5122212171554565,
1254
+ "learning_rate": 2.035e-05,
1255
+ "loss": 0.9032992362976074,
1256
+ "step": 1780
1257
+ },
1258
+ {
1259
+ "epoch": 0.5966666666666667,
1260
+ "grad_norm": 0.5792819857597351,
1261
+ "learning_rate": 2.0183333333333334e-05,
1262
+ "loss": 0.8477163314819336,
1263
+ "step": 1790
1264
+ },
1265
+ {
1266
+ "epoch": 0.6,
1267
+ "grad_norm": 0.5964590907096863,
1268
+ "learning_rate": 2.0016666666666668e-05,
1269
+ "loss": 0.9166988372802735,
1270
+ "step": 1800
1271
+ },
1272
+ {
1273
+ "epoch": 0.6033333333333334,
1274
+ "grad_norm": 0.7182376980781555,
1275
+ "learning_rate": 1.985e-05,
1276
+ "loss": 0.8029914855957031,
1277
+ "step": 1810
1278
+ },
1279
+ {
1280
+ "epoch": 0.6066666666666667,
1281
+ "grad_norm": 0.3775170147418976,
1282
+ "learning_rate": 1.9683333333333335e-05,
1283
+ "loss": 0.8039090156555175,
1284
+ "step": 1820
1285
+ },
1286
+ {
1287
+ "epoch": 0.61,
1288
+ "grad_norm": 0.3779233694076538,
1289
+ "learning_rate": 1.9516666666666666e-05,
1290
+ "loss": 0.7587248802185058,
1291
+ "step": 1830
1292
+ },
1293
+ {
1294
+ "epoch": 0.6133333333333333,
1295
+ "grad_norm": 0.529349684715271,
1296
+ "learning_rate": 1.9350000000000003e-05,
1297
+ "loss": 0.9525286674499511,
1298
+ "step": 1840
1299
+ },
1300
+ {
1301
+ "epoch": 0.6166666666666667,
1302
+ "grad_norm": 0.8576200604438782,
1303
+ "learning_rate": 1.9183333333333333e-05,
1304
+ "loss": 0.7803131103515625,
1305
+ "step": 1850
1306
+ },
1307
+ {
1308
+ "epoch": 0.62,
1309
+ "grad_norm": 0.5265026092529297,
1310
+ "learning_rate": 1.901666666666667e-05,
1311
+ "loss": 0.9432580947875977,
1312
+ "step": 1860
1313
+ },
1314
+ {
1315
+ "epoch": 0.6233333333333333,
1316
+ "grad_norm": 0.43818992376327515,
1317
+ "learning_rate": 1.885e-05,
1318
+ "loss": 0.8160367012023926,
1319
+ "step": 1870
1320
+ },
1321
+ {
1322
+ "epoch": 0.6266666666666667,
1323
+ "grad_norm": 0.5307653546333313,
1324
+ "learning_rate": 1.8683333333333335e-05,
1325
+ "loss": 0.7481701850891114,
1326
+ "step": 1880
1327
+ },
1328
+ {
1329
+ "epoch": 0.63,
1330
+ "grad_norm": 0.4350138008594513,
1331
+ "learning_rate": 1.851666666666667e-05,
1332
+ "loss": 0.9646284103393554,
1333
+ "step": 1890
1334
+ },
1335
+ {
1336
+ "epoch": 0.6333333333333333,
1337
+ "grad_norm": 0.7320852279663086,
1338
+ "learning_rate": 1.8350000000000002e-05,
1339
+ "loss": 0.964715576171875,
1340
+ "step": 1900
1341
+ },
1342
+ {
1343
+ "epoch": 0.6366666666666667,
1344
+ "grad_norm": 0.39258873462677,
1345
+ "learning_rate": 1.8183333333333336e-05,
1346
+ "loss": 0.8884981155395508,
1347
+ "step": 1910
1348
+ },
1349
+ {
1350
+ "epoch": 0.64,
1351
+ "grad_norm": 0.3995574116706848,
1352
+ "learning_rate": 1.8016666666666666e-05,
1353
+ "loss": 0.8017918586730957,
1354
+ "step": 1920
1355
+ },
1356
+ {
1357
+ "epoch": 0.6433333333333333,
1358
+ "grad_norm": 0.5143277049064636,
1359
+ "learning_rate": 1.785e-05,
1360
+ "loss": 0.9140171051025391,
1361
+ "step": 1930
1362
+ },
1363
+ {
1364
+ "epoch": 0.6466666666666666,
1365
+ "grad_norm": 0.4470940828323364,
1366
+ "learning_rate": 1.7683333333333334e-05,
1367
+ "loss": 0.9137473106384277,
1368
+ "step": 1940
1369
+ },
1370
+ {
1371
+ "epoch": 0.65,
1372
+ "grad_norm": 0.4530799388885498,
1373
+ "learning_rate": 1.7516666666666668e-05,
1374
+ "loss": 0.9416312217712403,
1375
+ "step": 1950
1376
+ },
1377
+ {
1378
+ "epoch": 0.6533333333333333,
1379
+ "grad_norm": 0.5486093163490295,
1380
+ "learning_rate": 1.7349999999999998e-05,
1381
+ "loss": 0.9309564590454101,
1382
+ "step": 1960
1383
+ },
1384
+ {
1385
+ "epoch": 0.6566666666666666,
1386
+ "grad_norm": 0.7241241931915283,
1387
+ "learning_rate": 1.7183333333333335e-05,
1388
+ "loss": 0.8793378829956054,
1389
+ "step": 1970
1390
+ },
1391
+ {
1392
+ "epoch": 0.66,
1393
+ "grad_norm": 0.48900172114372253,
1394
+ "learning_rate": 1.7016666666666666e-05,
1395
+ "loss": 0.9930448532104492,
1396
+ "step": 1980
1397
+ },
1398
+ {
1399
+ "epoch": 0.6633333333333333,
1400
+ "grad_norm": 0.5354626178741455,
1401
+ "learning_rate": 1.6850000000000003e-05,
1402
+ "loss": 0.8400119781494141,
1403
+ "step": 1990
1404
+ },
1405
+ {
1406
+ "epoch": 0.6666666666666666,
1407
+ "grad_norm": 0.5346295237541199,
1408
+ "learning_rate": 1.6683333333333333e-05,
1409
+ "loss": 0.7424459457397461,
1410
+ "step": 2000
1411
+ },
1412
+ {
1413
+ "epoch": 0.67,
1414
+ "grad_norm": 0.7362031936645508,
1415
+ "learning_rate": 1.6516666666666667e-05,
1416
+ "loss": 0.836764907836914,
1417
+ "step": 2010
1418
+ },
1419
+ {
1420
+ "epoch": 0.6733333333333333,
1421
+ "grad_norm": 0.8799192905426025,
1422
+ "learning_rate": 1.635e-05,
1423
+ "loss": 0.9453885078430175,
1424
+ "step": 2020
1425
+ },
1426
+ {
1427
+ "epoch": 0.6766666666666666,
1428
+ "grad_norm": 0.5263342261314392,
1429
+ "learning_rate": 1.6183333333333335e-05,
1430
+ "loss": 0.7978546142578125,
1431
+ "step": 2030
1432
+ },
1433
+ {
1434
+ "epoch": 0.68,
1435
+ "grad_norm": 0.6986008286476135,
1436
+ "learning_rate": 1.601666666666667e-05,
1437
+ "loss": 0.8797599792480468,
1438
+ "step": 2040
1439
+ },
1440
+ {
1441
+ "epoch": 0.6833333333333333,
1442
+ "grad_norm": 0.7081782221794128,
1443
+ "learning_rate": 1.5850000000000002e-05,
1444
+ "loss": 1.0752653121948241,
1445
+ "step": 2050
1446
+ },
1447
+ {
1448
+ "epoch": 0.6866666666666666,
1449
+ "grad_norm": 0.5002477765083313,
1450
+ "learning_rate": 1.5683333333333333e-05,
1451
+ "loss": 0.7971479892730713,
1452
+ "step": 2060
1453
+ },
1454
+ {
1455
+ "epoch": 0.69,
1456
+ "grad_norm": 0.4529975354671478,
1457
+ "learning_rate": 1.5516666666666667e-05,
1458
+ "loss": 0.912747859954834,
1459
+ "step": 2070
1460
+ },
1461
+ {
1462
+ "epoch": 0.6933333333333334,
1463
+ "grad_norm": 0.48189014196395874,
1464
+ "learning_rate": 1.535e-05,
1465
+ "loss": 1.0259061813354493,
1466
+ "step": 2080
1467
+ },
1468
+ {
1469
+ "epoch": 0.6966666666666667,
1470
+ "grad_norm": 0.6560697555541992,
1471
+ "learning_rate": 1.5183333333333333e-05,
1472
+ "loss": 1.0107606887817382,
1473
+ "step": 2090
1474
+ },
1475
+ {
1476
+ "epoch": 0.7,
1477
+ "grad_norm": 0.722689151763916,
1478
+ "learning_rate": 1.5016666666666668e-05,
1479
+ "loss": 0.962984848022461,
1480
+ "step": 2100
1481
+ },
1482
+ {
1483
+ "epoch": 0.7033333333333334,
1484
+ "grad_norm": 1.0071346759796143,
1485
+ "learning_rate": 1.485e-05,
1486
+ "loss": 0.9162399291992187,
1487
+ "step": 2110
1488
+ },
1489
+ {
1490
+ "epoch": 0.7066666666666667,
1491
+ "grad_norm": 0.5007173418998718,
1492
+ "learning_rate": 1.4683333333333336e-05,
1493
+ "loss": 0.8683804512023926,
1494
+ "step": 2120
1495
+ },
1496
+ {
1497
+ "epoch": 0.71,
1498
+ "grad_norm": 0.4455113708972931,
1499
+ "learning_rate": 1.4516666666666668e-05,
1500
+ "loss": 0.929558277130127,
1501
+ "step": 2130
1502
+ },
1503
+ {
1504
+ "epoch": 0.7133333333333334,
1505
+ "grad_norm": 0.5244899392127991,
1506
+ "learning_rate": 1.435e-05,
1507
+ "loss": 0.7725494861602783,
1508
+ "step": 2140
1509
+ },
1510
+ {
1511
+ "epoch": 0.7166666666666667,
1512
+ "grad_norm": 0.5691429376602173,
1513
+ "learning_rate": 1.4183333333333335e-05,
1514
+ "loss": 0.9669612884521485,
1515
+ "step": 2150
1516
+ },
1517
+ {
1518
+ "epoch": 0.72,
1519
+ "grad_norm": 0.5419687032699585,
1520
+ "learning_rate": 1.4016666666666667e-05,
1521
+ "loss": 0.9267525672912598,
1522
+ "step": 2160
1523
+ },
1524
+ {
1525
+ "epoch": 0.7233333333333334,
1526
+ "grad_norm": 0.9937120079994202,
1527
+ "learning_rate": 1.3850000000000001e-05,
1528
+ "loss": 0.8306878089904786,
1529
+ "step": 2170
1530
+ },
1531
+ {
1532
+ "epoch": 0.7266666666666667,
1533
+ "grad_norm": 0.4639163017272949,
1534
+ "learning_rate": 1.3683333333333333e-05,
1535
+ "loss": 0.8372581481933594,
1536
+ "step": 2180
1537
+ },
1538
+ {
1539
+ "epoch": 0.73,
1540
+ "grad_norm": 0.45630142092704773,
1541
+ "learning_rate": 1.3516666666666667e-05,
1542
+ "loss": 0.8593014717102051,
1543
+ "step": 2190
1544
+ },
1545
+ {
1546
+ "epoch": 0.7333333333333333,
1547
+ "grad_norm": 0.4326620399951935,
1548
+ "learning_rate": 1.3350000000000001e-05,
1549
+ "loss": 0.8103547096252441,
1550
+ "step": 2200
1551
+ },
1552
+ {
1553
+ "epoch": 0.7366666666666667,
1554
+ "grad_norm": 0.48703309893608093,
1555
+ "learning_rate": 1.3183333333333333e-05,
1556
+ "loss": 0.8958615303039551,
1557
+ "step": 2210
1558
+ },
1559
+ {
1560
+ "epoch": 0.74,
1561
+ "grad_norm": 0.5286509394645691,
1562
+ "learning_rate": 1.3016666666666669e-05,
1563
+ "loss": 0.9600817680358886,
1564
+ "step": 2220
1565
+ },
1566
+ {
1567
+ "epoch": 0.7433333333333333,
1568
+ "grad_norm": 0.6584081649780273,
1569
+ "learning_rate": 1.285e-05,
1570
+ "loss": 1.0164281845092773,
1571
+ "step": 2230
1572
+ },
1573
+ {
1574
+ "epoch": 0.7466666666666667,
1575
+ "grad_norm": 0.5143536925315857,
1576
+ "learning_rate": 1.2683333333333333e-05,
1577
+ "loss": 1.0931424140930175,
1578
+ "step": 2240
1579
+ },
1580
+ {
1581
+ "epoch": 0.75,
1582
+ "grad_norm": 0.9453914165496826,
1583
+ "learning_rate": 1.2516666666666668e-05,
1584
+ "loss": 0.7825816154479981,
1585
+ "step": 2250
1586
+ },
1587
+ {
1588
+ "epoch": 0.7533333333333333,
1589
+ "grad_norm": 0.48963093757629395,
1590
+ "learning_rate": 1.235e-05,
1591
+ "loss": 0.9285711288452149,
1592
+ "step": 2260
1593
+ },
1594
+ {
1595
+ "epoch": 0.7566666666666667,
1596
+ "grad_norm": 0.5854438543319702,
1597
+ "learning_rate": 1.2183333333333334e-05,
1598
+ "loss": 0.8443680763244629,
1599
+ "step": 2270
1600
+ },
1601
+ {
1602
+ "epoch": 0.76,
1603
+ "grad_norm": 0.49953049421310425,
1604
+ "learning_rate": 1.2016666666666668e-05,
1605
+ "loss": 0.8316192626953125,
1606
+ "step": 2280
1607
+ },
1608
+ {
1609
+ "epoch": 0.7633333333333333,
1610
+ "grad_norm": 0.6657202839851379,
1611
+ "learning_rate": 1.185e-05,
1612
+ "loss": 0.910405158996582,
1613
+ "step": 2290
1614
+ },
1615
+ {
1616
+ "epoch": 0.7666666666666667,
1617
+ "grad_norm": 0.6646652221679688,
1618
+ "learning_rate": 1.1683333333333334e-05,
1619
+ "loss": 0.8283540725708007,
1620
+ "step": 2300
1621
+ },
1622
+ {
1623
+ "epoch": 0.77,
1624
+ "grad_norm": 0.49376705288887024,
1625
+ "learning_rate": 1.1516666666666668e-05,
1626
+ "loss": 0.8653836250305176,
1627
+ "step": 2310
1628
+ },
1629
+ {
1630
+ "epoch": 0.7733333333333333,
1631
+ "grad_norm": 0.5468245148658752,
1632
+ "learning_rate": 1.1350000000000001e-05,
1633
+ "loss": 0.8328197479248047,
1634
+ "step": 2320
1635
+ },
1636
+ {
1637
+ "epoch": 0.7766666666666666,
1638
+ "grad_norm": 0.8111145496368408,
1639
+ "learning_rate": 1.1183333333333335e-05,
1640
+ "loss": 0.9046418190002441,
1641
+ "step": 2330
1642
+ },
1643
+ {
1644
+ "epoch": 0.78,
1645
+ "grad_norm": 0.5041958093643188,
1646
+ "learning_rate": 1.1016666666666667e-05,
1647
+ "loss": 0.8311249732971191,
1648
+ "step": 2340
1649
+ },
1650
+ {
1651
+ "epoch": 0.7833333333333333,
1652
+ "grad_norm": 0.4898006021976471,
1653
+ "learning_rate": 1.0850000000000001e-05,
1654
+ "loss": 0.9336203575134278,
1655
+ "step": 2350
1656
+ },
1657
+ {
1658
+ "epoch": 0.7866666666666666,
1659
+ "grad_norm": 0.4351266324520111,
1660
+ "learning_rate": 1.0683333333333333e-05,
1661
+ "loss": 0.9776251792907715,
1662
+ "step": 2360
1663
+ },
1664
+ {
1665
+ "epoch": 0.79,
1666
+ "grad_norm": 0.579655647277832,
1667
+ "learning_rate": 1.0516666666666667e-05,
1668
+ "loss": 0.7065846443176269,
1669
+ "step": 2370
1670
+ },
1671
+ {
1672
+ "epoch": 0.7933333333333333,
1673
+ "grad_norm": 0.4177819788455963,
1674
+ "learning_rate": 1.035e-05,
1675
+ "loss": 0.7918330669403076,
1676
+ "step": 2380
1677
+ },
1678
+ {
1679
+ "epoch": 0.7966666666666666,
1680
+ "grad_norm": 0.4987991750240326,
1681
+ "learning_rate": 1.0183333333333333e-05,
1682
+ "loss": 0.8270879745483398,
1683
+ "step": 2390
1684
+ },
1685
+ {
1686
+ "epoch": 0.8,
1687
+ "grad_norm": 0.6702345013618469,
1688
+ "learning_rate": 1.0016666666666667e-05,
1689
+ "loss": 0.7966389656066895,
1690
+ "step": 2400
1691
+ },
1692
+ {
1693
+ "epoch": 0.8033333333333333,
1694
+ "grad_norm": 0.684005618095398,
1695
+ "learning_rate": 9.85e-06,
1696
+ "loss": 0.8869472503662109,
1697
+ "step": 2410
1698
+ },
1699
+ {
1700
+ "epoch": 0.8066666666666666,
1701
+ "grad_norm": 0.4468795657157898,
1702
+ "learning_rate": 9.683333333333333e-06,
1703
+ "loss": 0.9556525230407715,
1704
+ "step": 2420
1705
+ },
1706
+ {
1707
+ "epoch": 0.81,
1708
+ "grad_norm": 0.5046238303184509,
1709
+ "learning_rate": 9.516666666666666e-06,
1710
+ "loss": 0.8056395530700684,
1711
+ "step": 2430
1712
+ },
1713
+ {
1714
+ "epoch": 0.8133333333333334,
1715
+ "grad_norm": 0.6720165610313416,
1716
+ "learning_rate": 9.35e-06,
1717
+ "loss": 0.8834376335144043,
1718
+ "step": 2440
1719
+ },
1720
+ {
1721
+ "epoch": 0.8166666666666667,
1722
+ "grad_norm": 0.4289397597312927,
1723
+ "learning_rate": 9.183333333333334e-06,
1724
+ "loss": 0.7789588928222656,
1725
+ "step": 2450
1726
+ },
1727
+ {
1728
+ "epoch": 0.82,
1729
+ "grad_norm": 0.6209238171577454,
1730
+ "learning_rate": 9.016666666666668e-06,
1731
+ "loss": 0.8701201438903808,
1732
+ "step": 2460
1733
+ },
1734
+ {
1735
+ "epoch": 0.8233333333333334,
1736
+ "grad_norm": 0.44446897506713867,
1737
+ "learning_rate": 8.85e-06,
1738
+ "loss": 0.7950375080108643,
1739
+ "step": 2470
1740
+ },
1741
+ {
1742
+ "epoch": 0.8266666666666667,
1743
+ "grad_norm": 0.44629836082458496,
1744
+ "learning_rate": 8.683333333333334e-06,
1745
+ "loss": 0.7967105865478515,
1746
+ "step": 2480
1747
+ },
1748
+ {
1749
+ "epoch": 0.83,
1750
+ "grad_norm": 0.37678250670433044,
1751
+ "learning_rate": 8.516666666666668e-06,
1752
+ "loss": 0.771687650680542,
1753
+ "step": 2490
1754
+ },
1755
+ {
1756
+ "epoch": 0.8333333333333334,
1757
+ "grad_norm": 0.494236558675766,
1758
+ "learning_rate": 8.350000000000001e-06,
1759
+ "loss": 0.8968353271484375,
1760
+ "step": 2500
1761
+ },
1762
+ {
1763
+ "epoch": 0.8366666666666667,
1764
+ "grad_norm": 0.6953932046890259,
1765
+ "learning_rate": 8.183333333333333e-06,
1766
+ "loss": 1.0087746620178222,
1767
+ "step": 2510
1768
+ },
1769
+ {
1770
+ "epoch": 0.84,
1771
+ "grad_norm": 0.488052099943161,
1772
+ "learning_rate": 8.016666666666667e-06,
1773
+ "loss": 0.9487748146057129,
1774
+ "step": 2520
1775
+ },
1776
+ {
1777
+ "epoch": 0.8433333333333334,
1778
+ "grad_norm": 0.7786927223205566,
1779
+ "learning_rate": 7.850000000000001e-06,
1780
+ "loss": 0.9541014671325684,
1781
+ "step": 2530
1782
+ },
1783
+ {
1784
+ "epoch": 0.8466666666666667,
1785
+ "grad_norm": 0.5057625770568848,
1786
+ "learning_rate": 7.683333333333335e-06,
1787
+ "loss": 0.905206298828125,
1788
+ "step": 2540
1789
+ },
1790
+ {
1791
+ "epoch": 0.85,
1792
+ "grad_norm": 0.7162487506866455,
1793
+ "learning_rate": 7.516666666666668e-06,
1794
+ "loss": 0.9245425224304199,
1795
+ "step": 2550
1796
+ },
1797
+ {
1798
+ "epoch": 0.8533333333333334,
1799
+ "grad_norm": 0.5543293952941895,
1800
+ "learning_rate": 7.35e-06,
1801
+ "loss": 0.8062684059143066,
1802
+ "step": 2560
1803
+ },
1804
+ {
1805
+ "epoch": 0.8566666666666667,
1806
+ "grad_norm": 0.7101190686225891,
1807
+ "learning_rate": 7.183333333333334e-06,
1808
+ "loss": 0.9243124961853028,
1809
+ "step": 2570
1810
+ },
1811
+ {
1812
+ "epoch": 0.86,
1813
+ "grad_norm": 0.726828932762146,
1814
+ "learning_rate": 7.0166666666666675e-06,
1815
+ "loss": 0.7988007068634033,
1816
+ "step": 2580
1817
+ },
1818
+ {
1819
+ "epoch": 0.8633333333333333,
1820
+ "grad_norm": 0.533573567867279,
1821
+ "learning_rate": 6.8500000000000005e-06,
1822
+ "loss": 0.8835041046142578,
1823
+ "step": 2590
1824
+ },
1825
+ {
1826
+ "epoch": 0.8666666666666667,
1827
+ "grad_norm": 0.5849156975746155,
1828
+ "learning_rate": 6.6833333333333334e-06,
1829
+ "loss": 0.8487396240234375,
1830
+ "step": 2600
1831
+ },
1832
+ {
1833
+ "epoch": 0.87,
1834
+ "grad_norm": 0.8949032425880432,
1835
+ "learning_rate": 6.516666666666666e-06,
1836
+ "loss": 0.8319039344787598,
1837
+ "step": 2610
1838
+ },
1839
+ {
1840
+ "epoch": 0.8733333333333333,
1841
+ "grad_norm": 0.6677828431129456,
1842
+ "learning_rate": 6.35e-06,
1843
+ "loss": 0.9017569541931152,
1844
+ "step": 2620
1845
+ },
1846
+ {
1847
+ "epoch": 0.8766666666666667,
1848
+ "grad_norm": 0.5268790125846863,
1849
+ "learning_rate": 6.183333333333333e-06,
1850
+ "loss": 0.7499767780303955,
1851
+ "step": 2630
1852
+ },
1853
+ {
1854
+ "epoch": 0.88,
1855
+ "grad_norm": 0.6157758235931396,
1856
+ "learning_rate": 6.016666666666667e-06,
1857
+ "loss": 0.8814908027648926,
1858
+ "step": 2640
1859
+ },
1860
+ {
1861
+ "epoch": 0.8833333333333333,
1862
+ "grad_norm": 0.5197092890739441,
1863
+ "learning_rate": 5.850000000000001e-06,
1864
+ "loss": 0.8590426445007324,
1865
+ "step": 2650
1866
+ },
1867
+ {
1868
+ "epoch": 0.8866666666666667,
1869
+ "grad_norm": 0.7915957570075989,
1870
+ "learning_rate": 5.683333333333334e-06,
1871
+ "loss": 0.8466612815856933,
1872
+ "step": 2660
1873
+ },
1874
+ {
1875
+ "epoch": 0.89,
1876
+ "grad_norm": 0.48902902007102966,
1877
+ "learning_rate": 5.5166666666666675e-06,
1878
+ "loss": 0.9879349708557129,
1879
+ "step": 2670
1880
+ },
1881
+ {
1882
+ "epoch": 0.8933333333333333,
1883
+ "grad_norm": 0.5069965124130249,
1884
+ "learning_rate": 5.3500000000000004e-06,
1885
+ "loss": 0.8216916084289551,
1886
+ "step": 2680
1887
+ },
1888
+ {
1889
+ "epoch": 0.8966666666666666,
1890
+ "grad_norm": 0.6190909743309021,
1891
+ "learning_rate": 5.183333333333333e-06,
1892
+ "loss": 0.8995295524597168,
1893
+ "step": 2690
1894
+ },
1895
+ {
1896
+ "epoch": 0.9,
1897
+ "grad_norm": 0.45372089743614197,
1898
+ "learning_rate": 5.016666666666666e-06,
1899
+ "loss": 0.8368668556213379,
1900
+ "step": 2700
1901
+ },
1902
+ {
1903
+ "epoch": 0.9033333333333333,
1904
+ "grad_norm": 0.5643200278282166,
1905
+ "learning_rate": 4.85e-06,
1906
+ "loss": 0.7782045364379883,
1907
+ "step": 2710
1908
+ },
1909
+ {
1910
+ "epoch": 0.9066666666666666,
1911
+ "grad_norm": 0.5345107913017273,
1912
+ "learning_rate": 4.683333333333333e-06,
1913
+ "loss": 0.8649769783020019,
1914
+ "step": 2720
1915
+ },
1916
+ {
1917
+ "epoch": 0.91,
1918
+ "grad_norm": 0.6174563765525818,
1919
+ "learning_rate": 4.516666666666667e-06,
1920
+ "loss": 0.890013313293457,
1921
+ "step": 2730
1922
+ },
1923
+ {
1924
+ "epoch": 0.9133333333333333,
1925
+ "grad_norm": 0.6632450222969055,
1926
+ "learning_rate": 4.35e-06,
1927
+ "loss": 0.8954425811767578,
1928
+ "step": 2740
1929
+ },
1930
+ {
1931
+ "epoch": 0.9166666666666666,
1932
+ "grad_norm": 0.5862364768981934,
1933
+ "learning_rate": 4.183333333333334e-06,
1934
+ "loss": 0.9733158111572265,
1935
+ "step": 2750
1936
+ },
1937
+ {
1938
+ "epoch": 0.92,
1939
+ "grad_norm": 0.625480592250824,
1940
+ "learning_rate": 4.0166666666666675e-06,
1941
+ "loss": 0.940821647644043,
1942
+ "step": 2760
1943
+ },
1944
+ {
1945
+ "epoch": 0.9233333333333333,
1946
+ "grad_norm": 0.5125066041946411,
1947
+ "learning_rate": 3.85e-06,
1948
+ "loss": 0.8799821853637695,
1949
+ "step": 2770
1950
+ },
1951
+ {
1952
+ "epoch": 0.9266666666666666,
1953
+ "grad_norm": 0.501059353351593,
1954
+ "learning_rate": 3.6833333333333338e-06,
1955
+ "loss": 0.8071253776550293,
1956
+ "step": 2780
1957
+ },
1958
+ {
1959
+ "epoch": 0.93,
1960
+ "grad_norm": 0.480802446603775,
1961
+ "learning_rate": 3.5166666666666667e-06,
1962
+ "loss": 0.7463678359985352,
1963
+ "step": 2790
1964
+ },
1965
+ {
1966
+ "epoch": 0.9333333333333333,
1967
+ "grad_norm": 0.5736676454544067,
1968
+ "learning_rate": 3.3500000000000005e-06,
1969
+ "loss": 0.9327493667602539,
1970
+ "step": 2800
1971
+ },
1972
+ {
1973
+ "epoch": 0.9366666666666666,
1974
+ "grad_norm": 0.4975570738315582,
1975
+ "learning_rate": 3.1833333333333335e-06,
1976
+ "loss": 0.8904853820800781,
1977
+ "step": 2810
1978
+ },
1979
+ {
1980
+ "epoch": 0.94,
1981
+ "grad_norm": 0.480354368686676,
1982
+ "learning_rate": 3.016666666666667e-06,
1983
+ "loss": 1.0292061805725097,
1984
+ "step": 2820
1985
+ },
1986
+ {
1987
+ "epoch": 0.9433333333333334,
1988
+ "grad_norm": 0.6452360153198242,
1989
+ "learning_rate": 2.8500000000000002e-06,
1990
+ "loss": 1.0092354774475099,
1991
+ "step": 2830
1992
+ },
1993
+ {
1994
+ "epoch": 0.9466666666666667,
1995
+ "grad_norm": 0.5015031099319458,
1996
+ "learning_rate": 2.6833333333333336e-06,
1997
+ "loss": 1.0683047294616699,
1998
+ "step": 2840
1999
+ },
2000
+ {
2001
+ "epoch": 0.95,
2002
+ "grad_norm": 0.4239721894264221,
2003
+ "learning_rate": 2.516666666666667e-06,
2004
+ "loss": 0.8794116973876953,
2005
+ "step": 2850
2006
+ },
2007
+ {
2008
+ "epoch": 0.9533333333333334,
2009
+ "grad_norm": 0.5949695110321045,
2010
+ "learning_rate": 2.35e-06,
2011
+ "loss": 1.0180916786193848,
2012
+ "step": 2860
2013
+ },
2014
+ {
2015
+ "epoch": 0.9566666666666667,
2016
+ "grad_norm": 0.551426112651825,
2017
+ "learning_rate": 2.1833333333333333e-06,
2018
+ "loss": 0.9177707672119141,
2019
+ "step": 2870
2020
+ },
2021
+ {
2022
+ "epoch": 0.96,
2023
+ "grad_norm": 0.6483604907989502,
2024
+ "learning_rate": 2.0166666666666667e-06,
2025
+ "loss": 0.9020861625671387,
2026
+ "step": 2880
2027
+ },
2028
+ {
2029
+ "epoch": 0.9633333333333334,
2030
+ "grad_norm": 0.60732501745224,
2031
+ "learning_rate": 1.85e-06,
2032
+ "loss": 1.0001092910766602,
2033
+ "step": 2890
2034
+ },
2035
+ {
2036
+ "epoch": 0.9666666666666667,
2037
+ "grad_norm": 0.46931129693984985,
2038
+ "learning_rate": 1.6833333333333332e-06,
2039
+ "loss": 0.8657818794250488,
2040
+ "step": 2900
2041
+ },
2042
+ {
2043
+ "epoch": 0.97,
2044
+ "grad_norm": 0.5216684937477112,
2045
+ "learning_rate": 1.5166666666666668e-06,
2046
+ "loss": 0.9077080726623535,
2047
+ "step": 2910
2048
+ },
2049
+ {
2050
+ "epoch": 0.9733333333333334,
2051
+ "grad_norm": 0.547545313835144,
2052
+ "learning_rate": 1.35e-06,
2053
+ "loss": 0.8793766021728515,
2054
+ "step": 2920
2055
+ },
2056
+ {
2057
+ "epoch": 0.9766666666666667,
2058
+ "grad_norm": 0.4495963752269745,
2059
+ "learning_rate": 1.1833333333333334e-06,
2060
+ "loss": 0.8557974815368652,
2061
+ "step": 2930
2062
+ },
2063
+ {
2064
+ "epoch": 0.98,
2065
+ "grad_norm": 0.6442372798919678,
2066
+ "learning_rate": 1.0166666666666665e-06,
2067
+ "loss": 0.8119054794311523,
2068
+ "step": 2940
2069
+ },
2070
+ {
2071
+ "epoch": 0.9833333333333333,
2072
+ "grad_norm": 0.7756669521331787,
2073
+ "learning_rate": 8.500000000000001e-07,
2074
+ "loss": 0.8289030075073243,
2075
+ "step": 2950
2076
+ },
2077
+ {
2078
+ "epoch": 0.9866666666666667,
2079
+ "grad_norm": 0.4409935176372528,
2080
+ "learning_rate": 6.833333333333334e-07,
2081
+ "loss": 0.8499897003173829,
2082
+ "step": 2960
2083
+ },
2084
+ {
2085
+ "epoch": 0.99,
2086
+ "grad_norm": 0.8582751750946045,
2087
+ "learning_rate": 5.166666666666667e-07,
2088
+ "loss": 0.9656048774719238,
2089
+ "step": 2970
2090
+ },
2091
+ {
2092
+ "epoch": 0.9933333333333333,
2093
+ "grad_norm": 0.47707653045654297,
2094
+ "learning_rate": 3.5000000000000004e-07,
2095
+ "loss": 0.8309163093566895,
2096
+ "step": 2980
2097
+ },
2098
+ {
2099
+ "epoch": 0.9966666666666667,
2100
+ "grad_norm": 0.45731914043426514,
2101
+ "learning_rate": 1.8333333333333333e-07,
2102
+ "loss": 0.9769588470458984,
2103
+ "step": 2990
2104
+ },
2105
+ {
2106
+ "epoch": 1.0,
2107
+ "grad_norm": 0.622088611125946,
2108
+ "learning_rate": 1.6666666666666667e-08,
2109
+ "loss": 0.8226492881774903,
2110
+ "step": 3000
2111
+ }
2112
+ ],
2113
+ "logging_steps": 10,
2114
+ "max_steps": 3000,
2115
+ "num_input_tokens_seen": 0,
2116
+ "num_train_epochs": 1,
2117
+ "save_steps": 50,
2118
+ "stateful_callbacks": {
2119
+ "TrainerControl": {
2120
+ "args": {
2121
+ "should_epoch_stop": false,
2122
+ "should_evaluate": false,
2123
+ "should_log": false,
2124
+ "should_save": true,
2125
+ "should_training_stop": true
2126
+ },
2127
+ "attributes": {}
2128
+ }
2129
+ },
2130
+ "total_flos": 805619367936000.0,
2131
+ "train_batch_size": 1,
2132
+ "trial_name": null,
2133
+ "trial_params": null
2134
+ }
checkpoint-3000/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5b8cdeeb02b683888c58950ba20634617e28bd81b336c3f037116cc9305a2043
3
+ size 5137