Upload 17 files
Browse files- 1_Pooling/config.json +10 -0
- README.md +946 -3
- added_tokens.json +3 -0
- bpe.codes +0 -0
- config.json +28 -0
- config_sentence_transformers.json +10 -0
- model.safetensors +3 -0
- modules.json +14 -0
- optimizer.pt +3 -0
- rng_state.pth +3 -0
- scheduler.pt +3 -0
- sentence_bert_config.json +4 -0
- special_tokens_map.json +51 -0
- tokenizer_config.json +55 -0
- trainer_state.json +2353 -0
- training_args.bin +3 -0
- vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"word_embedding_dimension": 768,
|
| 3 |
+
"pooling_mode_cls_token": false,
|
| 4 |
+
"pooling_mode_mean_tokens": true,
|
| 5 |
+
"pooling_mode_max_tokens": false,
|
| 6 |
+
"pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
|
| 7 |
+
"pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
|
| 8 |
+
"pooling_mode_lasttoken": false,
|
| 9 |
+
"include_prompt": true
|
| 10 |
+
}
|
README.md
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,946 @@
|
|
| 1 |
-
---
|
| 2 |
-
|
| 3 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
tags:
|
| 3 |
+
- sentence-transformers
|
| 4 |
+
- sentence-similarity
|
| 5 |
+
- feature-extraction
|
| 6 |
+
- generated_from_trainer
|
| 7 |
+
- dataset_size:110094
|
| 8 |
+
- loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
|
| 9 |
+
base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
|
| 10 |
+
widget:
|
| 11 |
+
- source_sentence: Sau khi được Chính_phủ , Ủy_ban nhân_dân giao dự_toán ngân_sách
|
| 12 |
+
, các đơn_vị dự_toán cấp 1 cần làm gì ?
|
| 13 |
+
sentences:
|
| 14 |
+
- Điều 49 . Phân_bổ và giao dự_toán ngân_sách nhà nước 1 . Sau khi được Chính_phủ
|
| 15 |
+
, Ủy_ban nhân_dân giao dự_toán ngân_sách , các đơn_vị dự_toán cấp I ở trung_ương
|
| 16 |
+
và địa_phương thực_hiện phân_bổ và giao dự_toán ngân_sách cho các đơn_vị sử_dụng
|
| 17 |
+
ngân_sách trực_thuộc và đơn_vị thuộc ngân_sách cấp dưới trong trường_hợp có ủy
|
| 18 |
+
quyền thực_hiện nhiệm_vụ chi của mình , gửi cơ_quan_tài_chính cùng cấp , đồng_thời
|
| 19 |
+
gửi Kho_bạc Nhà_nước nơi giao_dịch để thực_hiện . Việc phân_bổ và giao dự_toán
|
| 20 |
+
phải bảo_đảm thời_hạn và yêu_cầu quy_định tại Điều 50 của Luật này . 2 . Cơ_quan_tài_chính
|
| 21 |
+
cùng cấp thực_hiện kiểm_tra dự_toán đơn_vị dự_toán cấp I đã giao cho các đơn_vị
|
| 22 |
+
sử_dụng ngân_sách . Trường_hợp phát_hiện việc phân_bổ không đúng tổng_mức và chi_tiết
|
| 23 |
+
theo từng lĩnh_vực , nhiệm_vụ của dự_toán ngân_sách đã được giao ; không đúng
|
| 24 |
+
chính_sách , chế_độ quy_định thì yêu_cầu đơn_vị dự_toán cấp I điều_chỉnh lại chậm
|
| 25 |
+
nhất là 10 ngày làm_việc , kể từ ngày nhận được báo_cáo phân_bổ của đơn_vị dự_toán
|
| 26 |
+
ngân_sách . 3 . Ngoài cơ_quan có thẩm_quyền giao dự_toán ngân_sách , không tổ_chức
|
| 27 |
+
hoặc cá_nhân nào được thay_đổi nhiệm_vụ ngân_sách đã được giao .
|
| 28 |
+
- 'PHẪU_THUẬT CẮT BỎ NHÃN_CẦU ... V. CÁC BƯỚC_TIẾN HÀNH 1 . Kiểm_tra hồ sơ 2 .
|
| 29 |
+
Kiểm_tra người bệnh 3 . Thực_hiện kỹ thuật 3 . 1 . Vô_cảm - Trẻ_em : gây_mê
|
| 30 |
+
. - Người_lớn : gây_tê tại_chỗ hậu nhãn_cầu và có_thể kết_hợp với tiền mê . 3
|
| 31 |
+
. 2 . Kỹ_thuật - Cắt kết_mạc quanh rìa . - Dùng móc lác lần_lượt lấy và cắt buông
|
| 32 |
+
cơ trực trên , dưới , trong sát chỗ bám vào củng mạc . - Kẹp giữ cơ trực ngoài
|
| 33 |
+
ở sát chỗ bám bằng panh và cắt cơ khỏi nhãn_cầu . - Dùng kéo đầu tù bóc tách tổ_chức
|
| 34 |
+
xung_quanh nhãn_cầu và luồn ra sau cắt bỏ nhãn_cầu với một đoạn thị thần_kinh
|
| 35 |
+
. Chú_ý : Nếu nghi_ngờ ung_thư : cắt thị thần_kinh dài hơn 10 mm . - Cầm máu
|
| 36 |
+
. - Khâu kết_mạc . - Tra thuốc sát_trùng và mỡ kháng_sinh . - Nhét gạc vô_trùng
|
| 37 |
+
rồi băng ép hốc mắt . - Gửi bệnh_phẩm làm xét_nghiệm giải_phẫu bệnh ... .'
|
| 38 |
+
- Kinh_phí hoạt_động của cơ_quan thanh_tra ; chế_độ , chính_sách đối_với Thanh_tra
|
| 39 |
+
viên ... 4 . Chế_độ , chính_sách , phụ_cấp và chế_độ đặc_thù đối_với Thanh_tra
|
| 40 |
+
viên do Chính_phủ quy_định .
|
| 41 |
+
- source_sentence: Phạm_nhân sẽ được hưởng chế_độ mặc và tư_trang nào trong cơ_sở
|
| 42 |
+
giam_giữ ?
|
| 43 |
+
sentences:
|
| 44 |
+
- 'Thẩm_quyền của Hội_đồng xét_xử phúc_thẩm đối_với bản_án sơ thẩm 1 . Hội_đồng
|
| 45 |
+
xét_xử phúc_thẩm có quyền : a ) Không chấp_nhận kháng_cáo , kháng_nghị và giữ
|
| 46 |
+
nguyên_bản_án sơ_thẩm ; b ) Sửa bản_án sơ_thẩm ; c ) Hủy bản_án sơ_thẩm và chuyển
|
| 47 |
+
hồ_sơ vụ án để điều_tra lại hoặc xét_xử lại ; d ) Hủy bản_án sơ_thẩm và đình_chỉ
|
| 48 |
+
vụ án ; đ ) Đình_chỉ việc xét_xử phúc_thẩm . 2 . Bản_án phúc_thẩm có hiệu_lực
|
| 49 |
+
pháp_luật kể từ ngày tuyên_án .'
|
| 50 |
+
- Chế_độ mặc và tư_trang của phạm nhânPhạm nhân được cấp quần_áo theo mẫu thống_nhất
|
| 51 |
+
, khăn mặt , chăn , chiếu , màn , dép , mũ hoặc nón , xà_phòng , kem và bàn_chải
|
| 52 |
+
đánh răng ; phạm_nhân nữ được cấp thêm đồ_dùng cần_thiết cho vệ_sinh của phụ_nữ
|
| 53 |
+
. Phạm_nhân tham_gia lao_động được cấp thêm quần_áo để lao_động và căn_cứ vào
|
| 54 |
+
điều_kiện công_việc cụ_thể được cấp dụng_cụ bảo_hộ lao_động cần_thiết . Chính_phủ
|
| 55 |
+
quy_định chi_tiết Điều này .
|
| 56 |
+
- 'Điều 22 . Quy_định nội bộ 1 . Căn_cứ quy_định tại Luật các tổ_chức tín_dụng
|
| 57 |
+
, Thông_tư này và các quy_định của pháp_luật có liên_quan , tổ_chức tín_dụng ban_hành
|
| 58 |
+
quy_định nội_bộ về cho vay , quản_lý tiền vay phù_hợp với đặc_điểm hoạt_động_kinh_doanh
|
| 59 |
+
của tổ_chức tín_dụng ( sau đây gọi là quy_định nội_bộ về cho vay ) . 2 . Quy_định
|
| 60 |
+
nội_bộ về cho vay của tổ_chức tín_dụng được thực_hiện trong toàn hệ_thống và phải
|
| 61 |
+
có tối_thiểu các nội_dung cụ_thể sau : a ) Điều_kiện cho vay ; các nhu_cầu vốn
|
| 62 |
+
không được cho vay ; phương_thức cho vay ; lãi_suất cho vay và phương_pháp tính
|
| 63 |
+
lãi tiền vay ; hồ_sơ cho vay và các tài_liệu của khách_hàng gửi tổ_chức tín_dụng
|
| 64 |
+
phù_hợp với đặc_điểm của khoản vay , loại cho vay và đối_tượng khách_hàng ; thu
|
| 65 |
+
nợ ; điều_kiện , quy_trình và thủ_tục cơ_cấu lại thời_hạn trả nợ ; chuyển nợ quá
|
| 66 |
+
hạn ; b ) Quy_trình thẩm_định , phê_duyệt và quyết_định cho vay , trong đó quy_định
|
| 67 |
+
cụ_thể thời_hạn tối_đa thẩm_định , quyết_định cho vay ; phân_cấp , ủy quyền và
|
| 68 |
+
trách_nhiệm của từng cá_nhân , bộ_phận trong việc thẩm_định , phê_duyệt , quyết_định
|
| 69 |
+
cho vay và các công_việc khác thuộc quy_trình hoạt_động cho vay ; c ) Quy_trình
|
| 70 |
+
kiểm_tra , giám_sát quá_trình vay vốn , sử_dụng vốn vay và trả nợ của khách_hàng
|
| 71 |
+
; phân_cấp , ủy quyền và trách_nhiệm của từng cá_nhân , bộ_phận trong việc kiểm_tra
|
| 72 |
+
, giám_sát quá_trình vay vốn , sử_dụng vốn vay và trả nợ của khách_hàng ; d )
|
| 73 |
+
Việc áp_dụng biện_pháp_bảo_đảm tiền vay , thẩm_định tài_sản bảo_đảm tiền vay ,
|
| 74 |
+
việc quản_lý , giám_sát , theo_dõi tài_sản bảo_đảm tiền vay phù_hợp với biện_pháp_bảo_đảm
|
| 75 |
+
tiền vay , đặc_điểm của tài_sản bảo_đảm tiền vay và khách_hàng ; đ ) Chấm_dứt
|
| 76 |
+
cho vay , xử_lý nợ ; miễn , giảm lãi tiền vay , phí ; e ) Nhận_dạng các loại rủi_ro
|
| 77 |
+
có_thể phát_sinh trong quá_trình cho vay ; quy_trình theo_dõi , đánh_giá và kiểm_soát
|
| 78 |
+
rủi_ro ; phương_án xử_lý rủi_ro ; g ) Kiểm_soát việc cho vay để trả nợ khoản vay
|
| 79 |
+
tại tổ_chức tín_dụng , trả nợ khoản vay nước_ngoài nhằm phòng_ngừa và ngăn_chặn
|
| 80 |
+
việc phản_ánh sai_lệch chất_lượng tín_dụng . Kiểm_soát việc cho vay theo phương_thức
|
| 81 |
+
cho vay tuần_hoàn và phương_thức cho vay quay_vòng nhằm quản_lý dòng tiền của
|
| 82 |
+
khách_hàng để đảm_bảo khả_năng thu_hồi đầy_đủ nợ gốc và lãi tiền vay đúng hạn
|
| 83 |
+
theo thoả_thuận , phản_ánh đúng chất_lượng tín_dụng . 3 . Trong thời_hạn 10 (
|
| 84 |
+
mười ) ngày làm_việc kể từ ngày ban_hành mới hoặc sửa_đổi , bổ_sung quy_định nội_bộ
|
| 85 |
+
về cho vay , tổ_chức tài_chính vi_mô và quỹ tín_dụng nhân_dân gửi quy_định nội_bộ
|
| 86 |
+
đó cho Ngân_hàng Nhà_nước chi_nhánh tỉnh , thành_phố ; tổ_chức tín_dụng khác gửi
|
| 87 |
+
cho Ngân_hàng Nhà_nước Việt_Nam ( Cơ_quan Thanh_tra , giám_sát ngân_hàng ) .'
|
| 88 |
+
- source_sentence: Hoạt_động báo_cáo công_tác thanh_tra được thực_hiện dựa trên những
|
| 89 |
+
nguyên_tắc nào ?
|
| 90 |
+
sentences:
|
| 91 |
+
- 'Điều 22 . Mức hưởng bảo_hiểm_y tế 1 . Người tham_gia_bảo_hiểm y_tế khi đi
|
| 92 |
+
khám bệnh , chữa bệnh theo quy_định tại các điều 26 , 27 và 28 của Luật
|
| 93 |
+
này thì được quỹ bảo_hiểm y_tế thanh_toán chi_phí khám bệnh , chữa bệnh trong
|
| 94 |
+
phạm_vi được hưởng với mức hưởng như sau : a ) 100 % chi_phí khám bệnh , chữa
|
| 95 |
+
bệnh đối_với đối_tượng quy_định tại các điểm a , d , e , g , h và i khoản 3 Điều 12 của
|
| 96 |
+
Luật này . Chi_phí khám bệnh , chữa bệnh ngoài phạm_vi được hưởng bảo_hiểm y_tế
|
| 97 |
+
của đối_tượng quy_định tại điểm a khoản 3 Điều 12 của Luật này được chi_trả
|
| 98 |
+
từ nguồn kinh_phí bảo_hiểm y_tế dành cho khám bệnh , chữa bệnh của nhóm đối_tượng
|
| 99 |
+
này ; trường_hợp nguồn kinh_phí này không đủ thì do ngân_sách nhà_nước bảo_đảm
|
| 100 |
+
; b ) 100 % chi_phí khám bệnh , chữa bệnh đối_với trường_hợp chi_phí cho một
|
| 101 |
+
lần khám bệnh , chữa bệnh thấp hơn mức do Chính_phủ quy_định và khám bệnh , chữa
|
| 102 |
+
bệnh tại tuyến xã ; c ) 100 % chi_phí khám bệnh , chữa bệnh khi người_bệnh có
|
| 103 |
+
thời_gian_tham_gia_bảo_hiểm y_tế 5 năm liên_tục trở lên và có số tiền cùng chi_trả
|
| 104 |
+
chi_phí khám bệnh , chữa bệnh trong năm lớn hơn 6 tháng lương cơ_sở , trừ trường_hợp
|
| 105 |
+
tự đi khám bệnh , chữa bệnh không đúng tuyến ; d ) 95 % chi_phí khám bệnh ,
|
| 106 |
+
chữa bệnh đối_với đối_tượng quy_định tại điểm a khoản 2 , đi���m k khoản 3 và
|
| 107 |
+
điểm a khoản 4 Điều 12 của Luật này ; đ ) 80 % chi_phí khám bệnh , chữa
|
| 108 |
+
bệnh đối_với các đối_tượng khác . 2 . Trường_hợp một người thuộc nhiều đối_tượng
|
| 109 |
+
tham_gia_bảo_hiểm y_tế thì được hưởng quyền_lợi bảo_hiểm y_tế theo đối_tượng có
|
| 110 |
+
quyền_lợi cao nhất . 3 . Trường_hợp người có thẻ bảo_hiểm y_tế tự đi khám bệnh
|
| 111 |
+
, chữa bệnh không đúng tuyến được quỹ bảo_hiểm y_tế thanh_toán theo mức hưởng
|
| 112 |
+
quy_định tại khoản 1 Điều này theo tỷ_lệ như sau , trừ trường_hợp quy_định tại
|
| 113 |
+
khoản 5 Điều này : a ) Tại bệnh_viện tuyến trung_ương là 40 % chi_phí điều_trị
|
| 114 |
+
nội_trú ; b ) Tại bệnh_viện tuyến tỉnh là 60 % chi_phí điều_trị nội_trú từ ngày
|
| 115 |
+
Luật này có hiệu_lực đến ngày 31 tháng 12 năm 2020 ; 100 % chi_phí điều_trị
|
| 116 |
+
nội_trú từ ngày 01 tháng 01 năm 2021 trong phạm_vi cả nước ; c ) Tại bệnh_viện
|
| 117 |
+
tuyến huyện là 70 % chi_phí khám bệnh , chữa bệnh từ ngày Luật này có hiệu_lực
|
| 118 |
+
đến ngày 31 tháng 12 năm 2015 ; 100 % chi_phí khám bệnh , chữa bệnh từ
|
| 119 |
+
ngày 01 tháng 01 năm 2016 . 4 . Từ ngày 01 tháng 01 năm 2016 , người
|
| 120 |
+
tham_gia_bảo_hiểm y_tế đăng_ký khám bệnh , chữa bệnh ban_đầu tại trạm y_tế tuyến
|
| 121 |
+
xã hoặc phòng_khám đa_khoa hoặc bệnh_viện tuyến huyện được quyền khám bệnh , chữa
|
| 122 |
+
bệnh bảo_hiểm y_tế tại trạm y_tế tuyến xã hoặc phòng_khám đa_khoa hoặc bệnh_viện
|
| 123 |
+
tuyến huyện trong cùng địa_bàn tỉnh có mức hưởng theo quy_định tại khoản 1 Điều
|
| 124 |
+
này . 5 . Người dân_tộc_thiểu_số và người thuộc hộ gia_đình nghèo tham_gia_bảo_hiểm
|
| 125 |
+
y_tế đang sinh_sống tại vùng có điều_kiện kinh_tế - xã_hội khó_khăn , vùng có
|
| 126 |
+
điều_kiện kinh_tế - xã_hội đặc_biệt khó_khăn ; người tham_gia_bảo_hiểm y_tế đang
|
| 127 |
+
sinh_sống tại xã đảo , huyện đảo khi tự đi khám bệnh , chữa bệnh không đúng tuyến
|
| 128 |
+
được quỹ bảo_hiểm y_tế thanh_toán chi_phí khám bệnh , chữa bệnh đối_với bệnh_viện
|
| 129 |
+
tuyến huyện , điều_trị nội_trú đối_với bệnh_viện tuyến tỉnh , tuyến trung_ương
|
| 130 |
+
và có mức hưởng theo quy_định tại khoản 1 Điều này . 6 . Từ ngày 01 tháng 01 năm 2021 ,
|
| 131 |
+
quỹ bảo_hiểm y_tế chi_trả chi_phí điều_trị nội_trú theo mức hưởng quy_định tại
|
| 132 |
+
khoản 1 Điều này cho người tham_gia_bảo_hiểm y_tế khi tự đi khám bệnh , chữa
|
| 133 |
+
bệnh không đúng tuyến tại các cơ_sở khám bệnh , chữa bệnh tuyến tỉnh trong phạm_vi
|
| 134 |
+
cả nước . 7 . Chính_phủ quy_định cụ_thể mức hưởng đối_với việc khám bệnh , chữa
|
| 135 |
+
bệnh bảo_hiểm y_tế tại các địa_bàn giáp_ranh ; các trường_hợp khám bệnh , chữa
|
| 136 |
+
bệnh theo yêu_cầu và các trường_hợp khác không thuộc quy_định tại khoản 1 Điều
|
| 137 |
+
này . ”'
|
| 138 |
+
- Nguyên_tắc báo cáo 1 . Đầy_đủ , chính_xác , khách_quan , kịp_thời . 2 . Đúng
|
| 139 |
+
quy_định của pháp_luật về thanh_tra , tiếp công_dân , khiếu_nại , tố_cáo , phòng
|
| 140 |
+
, chống tham_nhũng và hướng_dẫn tại Thông_tư này .
|
| 141 |
+
- 'Điều 18 . Dừng xe , đỗ xe trên đường bộ 1 . Dừng xe là trạng_thái đứng yên
|
| 142 |
+
tạm_thời của phương_tiện giao_thông trong một khoảng thời_gian cần_thiết đủ để
|
| 143 |
+
cho người lên , xuống phương_tiện , xếp_dỡ hàng_hóa hoặc thực_hiện công_việc khác
|
| 144 |
+
. 2 . Đỗ xe là trạng_thái đứng yên của phương_tiện giao_thông không giới_hạn
|
| 145 |
+
thời_gian . 3 . Người điều_khiển phương_tiện khi dừng xe , đỗ xe trên đường_bộ
|
| 146 |
+
phải thực_hiện quy_định sau đây : a ) Có tín_hiệu báo cho người điều_khiển phương_tiện
|
| 147 |
+
khác biết ; b ) Cho xe dừng , đỗ ở nơi có lề_đường rộng hoặc khu đất ở bên ngoài
|
| 148 |
+
phần đường xe chạy ; trường_hợp lề_đường hẹp hoặc không có lề_đường thì phải cho
|
| 149 |
+
xe dừng , đỗ sát mép đường phía bên phải theo chiều đi của mình ; c ) Trường_hợp
|
| 150 |
+
trên đường đã xây_dựng nơi dừng xe , đỗ xe hoặc quy_định các điểm dừng xe , đỗ
|
| 151 |
+
xe thì phải dừng , đỗ xe tại các vị_trí đó ; d ) Sau khi đỗ xe , chỉ được rời
|
| 152 |
+
khỏi xe khi đã thực_hiện các biện_pháp an_toàn ; nếu xe đỗ chiếm một phần đường
|
| 153 |
+
xe chạy phải đặt ngay biển_báo_hiệu nguy_hiểm ở ph��a trước và phía sau xe để người
|
| 154 |
+
điều_khiển phương_tiện khác biết ; đ ) Không mở_cửa xe , để cửa xe mở hoặc bước
|
| 155 |
+
xuống xe khi chưa bảo_đảm điều_kiện an_toàn ; e ) Khi dừng xe , không được tắt
|
| 156 |
+
máy và không được rời khỏi vị_trí lái ; g ) Xe đỗ trên đoạn đường dốc phải được
|
| 157 |
+
chèn bánh . 4 . Người điều_khiển phương_tiện không được dừng xe , đỗ xe tại
|
| 158 |
+
các vị_trí sau đây : a ) Bên trái đường một_chiều ; b ) Trên các đoạn đường_cong
|
| 159 |
+
và gần đầu dốc tầm nhìn bị che_khuất ; c ) Trên cầu , gầm cầu_vượt ; d ) Song_song
|
| 160 |
+
với một xe khác đang dừng , đỗ ; đ ) Trên phần đường dành cho người đi bộ qua
|
| 161 |
+
đường ; e ) Nơi đường giao nhau và trong phạm_vi 5 mét tính từ mép đường giao
|
| 162 |
+
nhau ; g ) Nơi dừng của xe_buýt ; h ) Trước_cổng và trong phạm_vi 5 mét hai
|
| 163 |
+
bên cổng trụ_sở cơ_quan , tổ_chức ; i ) Tại nơi phần đường có bề rộng chỉ đủ cho
|
| 164 |
+
một làn xe ; k ) Trong phạm_vi an_toàn của đường_sắt ; l ) Che_khuất biển_báo_hiệu
|
| 165 |
+
đường_bộ .'
|
| 166 |
+
- source_sentence: Hồ_sơ đăng_ký tham_gia khóa đào_tạo nghiệp_vụ Thư_ký Tòa_án năm
|
| 167 |
+
2022 bao_gồm gì ?
|
| 168 |
+
sentences:
|
| 169 |
+
- '4 . Hồ_sơ đăng_ký : - Công_văn cử công_chức đi học của đơn_vị ; - Danh_sách
|
| 170 |
+
cử công_chức đi học ( theo mẫu kèm theo công_văn ) ; - Đơn xin đi học của công_chức
|
| 171 |
+
; - Sơ_yếu lý_lịch của công_chức theo mẫu 2 C / 2008 ( do Bộ Nội_vụ ban_hành
|
| 172 |
+
) , có xác_nhận của cơ_quan sử_dụng công_chức ; - Bản nhận_xét , đánh_giá công_chức
|
| 173 |
+
của người đứng đầu_cơ_quan sử_dụng công_chức trong 02 năm công_tác liền kề ( 2020 , 2021 )
|
| 174 |
+
đối_với công_chức đang giữ ngạch cán_sự cử đi đào_tạo nghiệp_vụ Thư_ký viên ; 01 năm
|
| 175 |
+
công_tác liền kề ( 2021 ) đối_với công_chức cử đi đào_tạo nghiệp_vụ Thư_ký viên
|
| 176 |
+
chính ; - Bản_sao bằng tốt_nghiệp đại_học Luật trở lên ( có công_chứng hoặc chứng_thực
|
| 177 |
+
) đối_với đối_tượng đi học là cán_sự , chuyên_viên .'
|
| 178 |
+
- '1 . Thanh_tra viên , người được giao thực_hiện nhiệm_vụ thanh_tra chuyên_ngành
|
| 179 |
+
chăn_nuôi , thú_y đang thi_hành công_vụ có quyền : a ) Phạt tiền đến 500 . 000 đồng
|
| 180 |
+
đối_với lĩnh_vực giống vật_nuôi , thức_ăn chăn_nuôi và điều_kiện chăn_nuôi ; b
|
| 181 |
+
) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt tiền
|
| 182 |
+
được quy_định tại điểm a khoản này . 2 . Thanh_tra viên , người được giao thực_hiện
|
| 183 |
+
nhiệm_vụ thanh_tra chuyên_ngành quản_lý chất_lượng nông_lâm_sản và thủy_sản đang
|
| 184 |
+
thi_hành công_vụ có quyền : a ) Phạt tiền đến 500 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực
|
| 185 |
+
điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính có giá_trị không
|
| 186 |
+
vượt quá mức xử_phạt tiền được quy_định tại điểm a khoản này . 3 . Thanh_tra
|
| 187 |
+
viên , người được giao thực_hiện nhiệm_vụ thanh_tra chuyên_ngành bảo_vệ thực_vật
|
| 188 |
+
đang thi_hành công_vụ có quyền : a ) Phạt tiền đến 500 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực
|
| 189 |
+
thức_ăn chăn_nuôi ; b ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính có giá_trị không
|
| 190 |
+
vượt quá mức xử_phạt tiền được quy_định tại điểm a khoản này . 4 . Chánh Thanh_tra
|
| 191 |
+
Sở Nông_nghiệp và Phát_triển nông_thôn , Chi_cục_trưởng Chi_cục có chức_năng quản_lý
|
| 192 |
+
chuyên_ngành về chăn_nuôi , thú_y ; Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành Cục Chăn_nuôi
|
| 193 |
+
; Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành Sở Nông_nghiệp và Phát_triển nông_thôn ;
|
| 194 |
+
Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành Chi_cục có chức_năng quản_lý chuyên_ngành về
|
| 195 |
+
chăn_nuôi , thú_y có quyền : a ) Phạt tiền đến 25 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực
|
| 196 |
+
giống vật_nuôi ; 50 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi và điều_kiện
|
| 197 |
+
chăn_nuôi ; b ) Đình_chỉ hoạt_động có thời_hạn hoặc tước quyền sử_dụng có thời_hạn
|
| 198 |
+
Chứng_chỉ đào_tạo về thụ_tinh nhân_tạo , kỹ_thuật cấy truyền phôi giống vật_nuôi
|
| 199 |
+
do cơ_quan , tổ_chức có thẩm_quyền cấp ; c ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính
|
| 200 |
+
có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt tiền được quy_định tại điểm a khoản này
|
| 201 |
+
; d ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại các điểm a , b , c , d
|
| 202 |
+
, đ , e , g , h , k , l , m , n , o , p , q và r khoản 3 Điều 4 của Nghị_định
|
| 203 |
+
này . 5 . Chi_cục_trưởng Chi_cục có chức_năng quản_lý chuyên_ngành về bảo_vệ
|
| 204 |
+
thực_vật ; Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành Cục Bảo_vệ thực_vật có quyền : a
|
| 205 |
+
) Phạt tiền đến 50 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi ; b )
|
| 206 |
+
Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt tiền
|
| 207 |
+
được quy_định tại điểm a khoản này ; c ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định
|
| 208 |
+
tại các điểm a , b , c , d , đ , g , h , k và m khoản 3 Điều 4 của Nghị_định
|
| 209 |
+
này . 6 . Chi_cục_trưởng Chi_cục có chức_năng quản_lý chuyên_ngành về quản_lý
|
| 210 |
+
chất_lượng nông_lâm_sản và thủy_sản ; Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành Cục Quản_lý
|
| 211 |
+
chất_lượng nông_lâm_sản và thủy_sản có quyền : a ) Phạt tiền đến 50 . 000 . 000 đồng
|
| 212 |
+
đối_với lĩnh_vực điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính
|
| 213 |
+
có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt tiền được quy_định tại điểm a khoản này
|
| 214 |
+
; c ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại các điểm c , d , đ , l
|
| 215 |
+
và q khoản 3 Điều 4 của Nghị_định này . 7 . Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành
|
| 216 |
+
Cục Thú_y có quyền : a ) Phạt tiền đến 50 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực
|
| 217 |
+
thức_ăn chăn_nuôi và điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Đình_chỉ hoạt_động có thời_hạn
|
| 218 |
+
; c ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt
|
| 219 |
+
tiền được quy_định tại điểm a khoản này ; d ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả
|
| 220 |
+
quy_định tại các điểm a , b , c , d , đ , g , h , k , l , m và q khoản 3 Điều 4 của
|
| 221 |
+
Nghị_định này . 8 . Trưởng_đoàn thanh_tra chuyên_ngành về chăn_nuôi Bộ Nông_nghiệp
|
| 222 |
+
và Phát_triển nông_thôn có quyền : a ) Phạt tiền đến 35 . 000 . 000 đồng đối_với
|
| 223 |
+
lĩnh_vực giống vật_nuôi ; 70 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi
|
| 224 |
+
và điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Đình_chỉ hoạt_động có thời_hạn hoặc tước quyền sử_dụng
|
| 225 |
+
có thời_hạn Chứng_chỉ đào_tạo về thụ_tinh nhân_tạo , kỹ_thuật cấy truyền phôi
|
| 226 |
+
giống vật_nuôi do cơ_quan , tổ_chức có thẩm_quyền cấp ; c ) Tịch_thu tang_vật
|
| 227 |
+
vi_phạm hành_chính có giá_trị không vượt quá mức xử_phạt tiền được quy_định tại
|
| 228 |
+
điểm a khoản này ; d ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại khoản 3 Điều 4 của
|
| 229 |
+
Nghị_định này . 9 . Chánh Thanh_tra Bộ Nông_nghiệp và Phát_triển nông_thôn ,
|
| 230 |
+
Cục_trưởng Cục Chăn_nuôi có quyền : a ) Phạt tiền đến 50 . 000 . 000 đồng đối_với
|
| 231 |
+
lĩnh_vực giống vật_nuôi ; 100 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi
|
| 232 |
+
và điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Đình_chỉ hoạt_động có thời_hạn hoặc tước quyền sử_dụng
|
| 233 |
+
có thời_hạn Chứng_chỉ đào_tạo về thụ_tinh nhân_tạo , kỹ_thuật cấy truyền phôi
|
| 234 |
+
giống vật_nuôi do cơ_quan , tổ_chức có thẩm_quyền cấp ; c ) Tịch_thu tang_vật
|
| 235 |
+
vi_phạm hành_chính ; d ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại khoản 3 Điều 4 của
|
| 236 |
+
Nghị_định này . 10 . Cục_trưởng Cục Thú_y có quyền : a ) Phạt tiền đến 100
|
| 237 |
+
. 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi và điều_kiện chăn_nuôi ;
|
| 238 |
+
b ) Tịch_thu tang_vật vi_phạm hành_chính ; c ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả
|
| 239 |
+
quy_định tại các điểm a , b , c , d , đ , g , h , k , l , m và q khoản 3 Điều 4 của
|
| 240 |
+
Nghị_định này . 11 . Cục_trưởng Cục Bảo_vệ thực_vật có quyền : a ) Phạt tiền
|
| 241 |
+
đến 100 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực thức_ăn chăn_nuôi ; b ) Tịch_thu tang_vật
|
| 242 |
+
vi_phạm hành_chính ; c ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại các
|
| 243 |
+
điểm a , b , c , d , đ , g , h , k và m khoản 3 Điều 4 của Nghị_định này . 12 .
|
| 244 |
+
Cục_trưởng Cục Quản_lý chất_lượng nông_lâm_sản và thủy_sản có quyền : a ) Phạt
|
| 245 |
+
tiền đến 100 . 000 . 000 đồng đối_với lĩnh_vực điều_kiện chăn_nuôi ; b ) Tịch_thu
|
| 246 |
+
tang_vật vi_phạm hành_chính ; c ) Áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định
|
| 247 |
+
tại các điểm c , d , đ , l và q khoản 3 Điều 4 của Nghị_định này .'
|
| 248 |
+
- 'Nhiệm_v�� , quyền_hạn của Viện 1 . Nghiên_cứu khoa_học phục_vụ quản_lý nhà_nước
|
| 249 |
+
về an_toàn , vệ_sinh lao_động , bảo_đảm an_toàn và sức_khỏe người lao_động , bảo_vệ
|
| 250 |
+
môi_trường lao_động : a ) Nghiên_cứu phát_triển và ứng_dụng khoa_học và công_nghệ
|
| 251 |
+
về an_toàn , vệ_sinh lao_động ; phòng_ngừa , xử_lý ô_nhiễm môi_trường bảo_đảm
|
| 252 |
+
an_toàn và sức_khỏe người lao_động . b ) Nghiên_cứu xây_dựng phương_pháp , quy_trình
|
| 253 |
+
đánh_giá hợp chuẩn , hợp quy các phương_tiện bảo_vệ cá_nhân , trang thiết_bị an_toàn
|
| 254 |
+
; nghiên_cứu , phát_hiện và kiến_nghị bổ_sung danh_mục bệnh nghề_nghiệp được bảo_hiểm
|
| 255 |
+
tại Việt_Nam . 2 . Nghiên_cứu khoa_học phục_vụ hoạt_động của Tổng_Liên_đoàn
|
| 256 |
+
Lao_động Việt_Nam : a ) Nghiên_cứu , cung_cấp luận_cứ khoa_học để giúp Tổng_Liên_đoàn
|
| 257 |
+
Lao_động Việt_Nam tham_gia cùng các cơ_quan nhà_nước trong việc xây_dựng chế_độ
|
| 258 |
+
, chính_sách và các văn_bản quy_phạm_pháp_luật về an_toàn , vệ_sinh lao_động ,
|
| 259 |
+
các chế_độ , chính_sách về bảo_hiểm tai_nạn và bệnh nghề_nghiệp . b ) Nghiên_cứu
|
| 260 |
+
, cung_cấp luận_cứ khoa_học để giúp Đoàn Chủ_tịch Tổng_Liên_đoàn Lao_động Việt_Nam
|
| 261 |
+
trong công_tác chỉ_đạo , nâng cao hiệu_quả hoạt_động , hướng_dẫn , kiểm_tra công_tác
|
| 262 |
+
an_toàn , vệ_sinh lao_động trong hệ_thống Công_đoàn . 3 . Các nhiệm_vụ khác
|
| 263 |
+
về an_toàn , vệ_sinh lao_động , bảo_đảm an_toàn và sức_khỏe người lao_động , bảo_vệ
|
| 264 |
+
môi_trường lao_động : a ) Thực_hiện các hoạt_động quan_trắc , phân_tích môi_trường
|
| 265 |
+
lao_động ; đánh_giá , giám_sát , dự_báo ô_nhiễm môi_trường lao_động ; cung_cấp
|
| 266 |
+
thông_tin khoa_học và kiến_thức về an_toàn , vệ_sinh lao_động . b ) Phối_hợp xây_dựng
|
| 267 |
+
hệ_thống các chỉ_tiêu , tiêu_chuẩn về an_toàn , vệ_sinh lao_động , đánh_giá tác_động
|
| 268 |
+
môi_trường , c ) Hợp_tác quốc_tế trong lĩnh_vực khoa_học và công_nghệ về an_toàn
|
| 269 |
+
, vệ_sinh lao_động và bảo_vệ môi_trường lao_động . d ) Xây_dựng và phát_triển
|
| 270 |
+
tiềm_lực của Viện để đáp_ứng yêu_cầu phát_triển khoa_học và công_nghệ về an_toàn
|
| 271 |
+
, vệ_sinh lao_động và bảo_vệ môi_trường lao_động . 4 . Các hoạt_động tư_vấn
|
| 272 |
+
, dịch_vụ khoa_học và công_nghệ và hợp_tác quốc_tế theo quy_định của pháp_luật
|
| 273 |
+
: a ) Huấn_luyện , đào_tạo về an_toàn lao_động , vệ_sinh lao_động và sức_khỏe
|
| 274 |
+
nghề_nghiệp . b ) Đánh_giá nguy_cơ rủi_ro về an_toàn và vệ_sinh lao_động , rủi_ro
|
| 275 |
+
sức_khỏe nghề_nghiệp . Tư_vấn xây_dựng hệ_thống quản_lý an_toàn , vệ_sinh lao_động
|
| 276 |
+
và sức_khỏe nghề_nghiệp tại doanh_nghiệp . c ) Kiểm_định hợp chuẩn , hợp quy các
|
| 277 |
+
phương_tiện bảo_vệ cá_nhân , trang thiết_bị an_toàn lao_động . d ) Quan_trắc và
|
| 278 |
+
phân_tích , đánh_giá tác_động môi_trường ; đo_đạc các chỉ_tiêu ô_nhiễm môi_trường
|
| 279 |
+
; vệ_sinh lao_động và nhân trắc_học . đ ) Tư_vấn , thiết_kế , thẩm_định , đánh_giá
|
| 280 |
+
hệ_thống kiểm_soát và xử_lý ô_nhiễm môi_trường lao_động ; cung_ứng trang thiết_bị
|
| 281 |
+
bảo_hộ lao_động và thiết_bị an_toàn ; đầu_tư , chuyển_giao công_nghệ , cung_ứng
|
| 282 |
+
hệ_thống kiểm_soát , xử_lý ô_nhiễm môi_trường . e ) Thực_hiện các dịch_vụ khám
|
| 283 |
+
chữa bệnh nghề_nghiệp , bệnh liên_quan đến sức_khỏe nghề_nghiệp . 5 . Thực_hiện
|
| 284 |
+
các nhiệm_vụ khác được giao .'
|
| 285 |
+
- source_sentence: Cán_bộ đầu_mối của Cổng thông_tin điện_tử Bộ Kế_hoạch và Đầu_tư
|
| 286 |
+
có trách_nhiệm như thế_nào ?
|
| 287 |
+
sentences:
|
| 288 |
+
- Trách_nhiệm của cán_bộ đầu_mối của MPI Portal 1 . Giữ mối liên_lạc thường_xuyên
|
| 289 |
+
với đơn_vị đầu_mối về MPI Portal 2 . Tổ_chức thu_thập , biên_tập , cập_nhật và
|
| 290 |
+
cung_cấp thông_tin về các hoạt_động nghiệp_vụ thuộc phạm_vi chức_năng , nhiệm_vụ
|
| 291 |
+
của đơn_vị ; trình Thủ_trưởng đơn_vị phê_duyệt nội_dung thông_tin trước khi gửi
|
| 292 |
+
cho MPI Portal . 3 . Tổng_hợp , báo_cáo Thủ_trưởng đơn_vị kịp_thời các yêu_cầu
|
| 293 |
+
, ý_kiến của bạn_đọc ; phối_hợp với các cán_bộ , chuyên_viên của đơn_vị được giao
|
| 294 |
+
thực_hiện trả_lời ý_kiến bạn_đọc và đơn_vị đầu_mối về MPI Portal trong việc tổ_chức
|
| 295 |
+
thực_hiện trả_lời ý_kiến bạn_đọc
|
| 296 |
+
- '1 . Cán_bộ , công_chức , viên_chức trong các cơ_quan thanh_tra nhà_nước phải
|
| 297 |
+
làm những việc sau đây : a ) Nêu cao ý_thức trách_nhiệm phòng , chống tham_nhũng
|
| 298 |
+
và thực_hành tiết_kiệm , chống lãng_phí trong hoạt_động thanh_tra . Thực_hiện
|
| 299 |
+
đúng nguyên_tắc , nội_dung , thẩm_quyền , trình_tự , thủ_tục thanh_tra được quy_định
|
| 300 |
+
trong Luật Thanh_tra , Luật_Phòng , chống tham_nhũng và các văn_bản pháp_luật
|
| 301 |
+
khác có liên_quan ; b ) Có thái_độ thận_trọng , khách_quan , toàn_diện khi xem_xét
|
| 302 |
+
, đánh_giá sự_việc ; lắng_nghe , tôn_trọng các ý_kiến_giải_trình hợp_lý của đối_tượng_thanh_tra
|
| 303 |
+
, hướng_dẫn cho đối_tượng_thanh_tra hiểu và thực_hiện đúng quy_định pháp_luật
|
| 304 |
+
; c ) Báo_cáo với Người ra quyết_định thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra khi
|
| 305 |
+
cán_bộ , công_chức , viên_chức thanh_tra có mối quan_hệ với đối_tượng_thanh_tra
|
| 306 |
+
có_thể ảnh_hưởng không đúng_đắn đến việc thực_hiện nhiệm_vụ , công_vụ ; báo_cáo
|
| 307 |
+
kịp_thời với Trưởng_đoàn thanh_tra khi phát_hiện xung_đột lợi_ích trong quá_trình
|
| 308 |
+
thực_hiện nhiệm_vụ thanh_tra ; d ) Tránh các quan_hệ xã_hội có_thể dẫn đến việc
|
| 309 |
+
phải nhân_nhượng trong hoạt_động thanh_tra ; đ ) Kịp_thời cung_cấp thông_tin ,
|
| 310 |
+
báo_cáo với Người ra quyết_định thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra khi phát_hiện
|
| 311 |
+
các hành_vi tham_nhũng , tiêu_cực . 2 . Cán_bộ , công_chức , viên_chức trong
|
| 312 |
+
các cơ_quan thanh_tra nhà_nước không được làm những việc sau đây : a ) Lợi_dụng
|
| 313 |
+
danh_nghĩa cán_bộ , công_chức , viên_chức thanh_tra để thực_hiện_hành_vi trái
|
| 314 |
+
pháp_luật ; lạm_quyền , nhũng_nhiễu , gây khó_khăn , phiền_hà cho đối_tượng_thanh_tra
|
| 315 |
+
; sử_dụng phương_tiện , tài_sản của đối_tượng_thanh_tra vì lợi_ích cá_nhân ; b
|
| 316 |
+
) Tư_vấn , môi_giới cho các tổ_chức , cá_nhân ở trong nước và nước_ngoài về các
|
| 317 |
+
công_việc có liên_quan đến những công_việc thuộc thẩm_quyền giải_quyết của mình
|
| 318 |
+
và các công_việc khác mà việc tư_vấn , môi_giới đó có khả_năng gây phương_hại
|
| 319 |
+
đến lợi_ích quốc_gia , đến cơ_quan , đơn_vị ; c ) Nhận quà tặng của đối_tượng_thanh_tra
|
| 320 |
+
dưới mọi hình_thức ; trường_hợp không từ_chối được phải báo_cáo Người ra quyết_định
|
| 321 |
+
thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra để quản_lý , xử_lý quà tặng theo quy_định
|
| 322 |
+
của pháp_luật ; d ) Kết_luận , kiến_nghị , quyết_định xử_lý trái pháp_luật ; báo_cáo
|
| 323 |
+
sai sự_thật ; bao_che cho người có hành_vi vi_phạm_pháp_luật ; truy_ép , gợi_ý
|
| 324 |
+
cho đối_tượng_thanh_tra trả_lời , trình_bày sự_việc theo ý_muốn chủ_quan của mình
|
| 325 |
+
; đ ) Cản_trở , can_thiệp trái pháp_luật vào hoạt_động thanh_tra , hoạt_động giám_sát
|
| 326 |
+
Đoàn thanh_tra ; tiết_lộ thông_tin , tài_liệu về nội_dung thanh_tra khi Kết_luận
|
| 327 |
+
thanh_tra chưa được công_khai và chưa được lãnh_đạo giao theo quy_định của pháp_luật
|
| 328 |
+
; e ) Trả_thù , đe_dọa , trù_dập người tố_cáo các hành_vi vi_phạm của mình .'
|
| 329 |
+
- Công_nhận quyền sở_hữu nhà ở 1 . Tổ_chức , hộ gia_đình , cá_nhân có đủ điều_kiện
|
| 330 |
+
và có nhà ở hợp_pháp quy_định tại Điều 8 của Luật này thì được cơ_quan nhà_nước
|
| 331 |
+
có thẩm_quyền cấp Giấy chứng_nhận quyền sử_dụng đất , quyền sở_hữu nhà ở và tài_sản
|
| 332 |
+
khác gắn liền với đất ( sau đây gọi chung là Giấy chứng_nhận ) đối_với nhà ở đó
|
| 333 |
+
. Nhà ở được cấp Giấy chứng_nhận phải là nhà ở có sẵn . 2 . Trình_tự , thủ_tục
|
| 334 |
+
cấp Giấy chứng_nhận cho chủ sở_hữu nhà ở được thực_hiện theo quy_định của pháp_luật
|
| 335 |
+
về đất_đai . Trường_hợp sở_hữu nhà ở có thời_hạn theo quy_định tại khoản 1 Điều 123 của
|
| 336 |
+
Luật này thì bên mua nhà ở được cấp Giấy chứng_nhận trong thời_hạn sở_hữu nhà
|
| 337 |
+
ở ; khi hết hạn sở_hữu nhà ở theo thỏa_thuận thì quyền sở_hữu nhà ở được chuyển
|
| 338 |
+
lại cho chủ sở_hữu lần đầu ; việc cấp Giấy chứng_nhận cho bên mua nhà ở và xử_lý
|
| 339 |
+
Giấy chứng_nhận khi hết hạn sở_hữu nhà ở được thực_hiện theo quy_định của Chính_phủ
|
| 340 |
+
. 3 . Cơ_quan có thẩm_quyền cấp Giấy chứng_nhận phải ghi rõ trong Giấy chứng_nhận
|
| 341 |
+
loại và cấp nhà ở theo quy_định của Luật này và pháp_luật về xây_dựng ; trường_hợp
|
| 342 |
+
là căn_hộ chung_cư thì phải ghi cả diện_tích sàn xây_dựng và diện_tích sử_dụng
|
| 343 |
+
căn_hộ ; nếu là nhà ở được xây_dựng theo dự_án thì phải ghi đúng tên dự_án xây_dựng
|
| 344 |
+
nhà ở đã được cơ_quan có thẩm_quyền chấp_thuận . 4 . Đối_với nhà ở được đầu_tư
|
| 345 |
+
xây_dựng theo dự_án để cho thuê_mua , để bán thì không cấp Giấy chứng_nhận cho
|
| 346 |
+
chủ đầu_tư mà cấp Giấy chứng_nhận cho người thuê_mua , người mua nhà ở , trừ trường_hợp
|
| 347 |
+
chủ đầu_tư có nhu_cầu cấp Giấy chứng_nhận đối_với nhà ở chưa cho thuê_mua , chưa
|
| 348 |
+
bán ; trường_hợp chủ đầu_tư xây_dựng nhà ở để cho thuê thì được cấp Giấy chứng_nhận
|
| 349 |
+
đối_với nhà ở đó . 5 . Trường_hợp nhà ở của hộ gia_đình , cá_nhân có từ hai
|
| 350 |
+
tầng trở lên và tại mỗi tầng có từ hai căn_hộ trở lên đáp_ứng đủ điều_kiện quy_định
|
| 351 |
+
tại khoản 2 Điều 46 của Luật này thì được cơ_quan nhà_nước có thẩm_quyền cấp
|
| 352 |
+
Giấy chứng_nhận đối_với từng căn_hộ trong nhà ở đó .
|
| 353 |
+
pipeline_tag: sentence-similarity
|
| 354 |
+
library_name: sentence-transformers
|
| 355 |
+
---
|
| 356 |
+
|
| 357 |
+
# SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
|
| 358 |
+
|
| 359 |
+
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
|
| 360 |
+
|
| 361 |
+
## Model Details
|
| 362 |
+
|
| 363 |
+
### Model Description
|
| 364 |
+
- **Model Type:** Sentence Transformer
|
| 365 |
+
- **Base model:** [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) <!-- at revision 84f9d9ada0d1a3c37557398b9ae9fcedcdf40be0 -->
|
| 366 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
|
| 367 |
+
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
|
| 368 |
+
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
|
| 369 |
+
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
|
| 370 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 371 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
| 372 |
+
|
| 373 |
+
### Model Sources
|
| 374 |
+
|
| 375 |
+
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
|
| 376 |
+
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
|
| 377 |
+
- **HF中国镜像站:** [Sentence Transformers on HF中国镜像站](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
|
| 378 |
+
|
| 379 |
+
### Full Model Architecture
|
| 380 |
+
|
| 381 |
+
```
|
| 382 |
+
SentenceTransformer(
|
| 383 |
+
(0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel
|
| 384 |
+
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
|
| 385 |
+
)
|
| 386 |
+
```
|
| 387 |
+
|
| 388 |
+
## Usage
|
| 389 |
+
|
| 390 |
+
### Direct Usage (Sentence Transformers)
|
| 391 |
+
|
| 392 |
+
First install the Sentence Transformers library:
|
| 393 |
+
|
| 394 |
+
```bash
|
| 395 |
+
pip install -U sentence-transformers
|
| 396 |
+
```
|
| 397 |
+
|
| 398 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
| 399 |
+
```python
|
| 400 |
+
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 401 |
+
|
| 402 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
| 403 |
+
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
|
| 404 |
+
# Run inference
|
| 405 |
+
sentences = [
|
| 406 |
+
'Cán_bộ đầu_mối của Cổng thông_tin điện_tử Bộ Kế_hoạch và Đầu_tư có trách_nhiệm như thế_nào ?',
|
| 407 |
+
'Trách_nhiệm của cán_bộ đầu_mối của MPI Portal 1 . Giữ mối liên_lạc thường_xuyên với đơn_vị đầu_mối về MPI Portal 2 . Tổ_chức thu_thập , biên_tập , cập_nhật và cung_cấp thông_tin về các hoạt_động nghiệp_vụ thuộc phạm_vi chức_năng , nhiệm_vụ của đơn_vị ; trình Thủ_trưởng đơn_vị phê_duyệt nội_dung thông_tin trước khi gửi cho MPI Portal . 3 . Tổng_hợp , báo_cáo Thủ_trưởng đơn_vị kịp_thời các yêu_cầu , ý_kiến của bạn_đọc ; phối_hợp với các cán_bộ , chuyên_viên của đơn_vị được giao thực_hiện trả_lời ý_kiến bạn_đọc và đơn_vị đầu_mối về MPI Portal trong việc tổ_chức thực_hiện trả_lời ý_kiến bạn_đọc',
|
| 408 |
+
'1 . Cán_bộ , công_chức , viên_chức trong các cơ_quan thanh_tra nhà_nước phải làm những việc sau đây : a ) Nêu cao ý_thức trách_nhiệm phòng , chống tham_nhũng và thực_hành tiết_kiệm , chống lãng_phí trong hoạt_động thanh_tra . Thực_hiện đúng nguyên_tắc , nội_dung , thẩm_quyền , trình_tự , thủ_tục thanh_tra được quy_định trong Luật Thanh_tra , Luật_Phòng , chống tham_nhũng và các văn_bản pháp_luật khác có liên_quan ; b ) Có thái_độ thận_trọng , khách_quan , toàn_diện khi xem_xét , đánh_giá sự_việc ; lắng_nghe , tôn_trọng các ý_kiến_giải_trình hợp_lý của đối_tượng_thanh_tra , hướng_dẫn cho đối_tượng_thanh_tra hiểu và thực_hiện đúng quy_định pháp_luật ; c ) Báo_cáo với Người ra quyết_định thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra khi cán_bộ , công_chức , viên_chức thanh_tra có mối quan_hệ với đối_tượng_thanh_tra có_thể ảnh_hưởng không đúng_đắn đến việc thực_hiện nhiệm_vụ , công_vụ ; báo_cáo kịp_thời với Trưởng_đoàn thanh_tra khi phát_hiện xung_đột lợi_ích trong quá_trình thực_hiện nhiệm_vụ thanh_tra ; d ) Tránh các quan_hệ xã_hội có_thể dẫn đến việc phải nhân_nhượng trong hoạt_động thanh_tra ; đ ) Kịp_thời cung_cấp thông_tin , báo_cáo với Người ra quyết_định thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra khi phát_hiện các hành_vi tham_nhũng , tiêu_cực . 2 . Cán_bộ , công_chức , viên_chức trong các cơ_quan thanh_tra nhà_nước không được làm những việc sau đây : a ) Lợi_dụng danh_nghĩa cán_bộ , công_chức , viên_chức thanh_tra để thực_hiện_hành_vi trái pháp_luật ; lạm_quyền , nhũng_nhiễu , gây khó_khăn , phiền_hà cho đối_tượng_thanh_tra ; sử_dụng phương_tiện , tài_sản của đối_tượng_thanh_tra vì lợi_ích cá_nhân ; b ) Tư_vấn , môi_giới cho các tổ_chức , cá_nhân ở trong nước và nước_ngoài về các công_việc có liên_quan đến những công_việc thuộc thẩm_quyền giải_quyết của mình và các công_việc khác mà việc tư_vấn , môi_giới đó có khả_năng gây phương_hại đến lợi_ích quốc_gia , đến cơ_quan , đơn_vị ; c ) Nhận quà tặng của đối_tượng_thanh_tra dưới mọi hình_thức ; trường_hợp không từ_chối được phải báo_cáo Người ra quyết_định thanh_tra hoặc Trưởng_đoàn thanh_tra để quản_lý , xử_lý quà tặng theo quy_định của pháp_luật ; d ) Kết_luận , kiến_nghị , quyết_định xử_lý trái pháp_luật ; báo_cáo sai sự_thật ; bao_che cho người có hành_vi vi_phạm_pháp_luật ; truy_ép , gợi_ý cho đối_tượng_thanh_tra trả_lời , trình_bày sự_việc theo ý_muốn chủ_quan của mình ; đ ) Cản_trở , can_thiệp trái pháp_luật vào hoạt_động thanh_tra , hoạt_động giám_sát Đoàn thanh_tra ; tiết_lộ thông_tin , tài_liệu về nội_dung thanh_tra khi Kết_luận thanh_tra chưa được công_khai và chưa được lãnh_đạo giao theo quy_định của pháp_luật ; e ) Trả_thù , đe_dọa , trù_dập người tố_cáo các hành_vi vi_phạm của mình .',
|
| 409 |
+
]
|
| 410 |
+
embeddings = model.encode(sentences)
|
| 411 |
+
print(embeddings.shape)
|
| 412 |
+
# [3, 768]
|
| 413 |
+
|
| 414 |
+
# Get the similarity scores for the embeddings
|
| 415 |
+
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
| 416 |
+
print(similarities.shape)
|
| 417 |
+
# [3, 3]
|
| 418 |
+
```
|
| 419 |
+
|
| 420 |
+
<!--
|
| 421 |
+
### Direct Usage (Transformers)
|
| 422 |
+
|
| 423 |
+
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
|
| 424 |
+
|
| 425 |
+
</details>
|
| 426 |
+
-->
|
| 427 |
+
|
| 428 |
+
<!--
|
| 429 |
+
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
|
| 430 |
+
|
| 431 |
+
You can finetune this model on your own dataset.
|
| 432 |
+
|
| 433 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 434 |
+
|
| 435 |
+
</details>
|
| 436 |
+
-->
|
| 437 |
+
|
| 438 |
+
<!--
|
| 439 |
+
### Out-of-Scope Use
|
| 440 |
+
|
| 441 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
| 442 |
+
-->
|
| 443 |
+
|
| 444 |
+
<!--
|
| 445 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
| 446 |
+
|
| 447 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
| 448 |
+
-->
|
| 449 |
+
|
| 450 |
+
<!--
|
| 451 |
+
### Recommendations
|
| 452 |
+
|
| 453 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
| 454 |
+
-->
|
| 455 |
+
|
| 456 |
+
## Training Details
|
| 457 |
+
|
| 458 |
+
### Training Dataset
|
| 459 |
+
|
| 460 |
+
#### Unnamed Dataset
|
| 461 |
+
|
| 462 |
+
* Size: 110,094 training samples
|
| 463 |
+
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
|
| 464 |
+
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
|
| 465 |
+
| | anchor | positive |
|
| 466 |
+
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 467 |
+
| type | string | string |
|
| 468 |
+
| details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 17.3 tokens</li><li>max: 36 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 172.63 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
|
| 469 |
+
* Samples:
|
| 470 |
+
| anchor | positive |
|
| 471 |
+
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 472 |
+
| <code>Tiêu_chuẩn của Kiểm_soát viên chính thị_trường là gì ?</code> | <code>Điều 6 . Kiểm_soát viên chính thị_trường ... 3 . Tiêu_chuẩn về năng_lực chuyên_môn , nghiệp_vụ : a ) Nắm vững đường_lối , chủ_trương của Đảng và pháp_luật của Nhà_nước ; hệ_thống chính_trị , hệ_thống tổ_chức các cơ_quan nhà_nước , chế_độ công_vụ công_chức và các kiến_thức , kỹ_năng chuyên_môn , nghiệp_vụ liên_quan đến chức_năng , nhiệm_vụ , quyền_hạn của lực_lượng Quản_lý thị_trường ; b ) Nắm vững tình_hình , xu_thế phát_triển của thị_trường hàng_hóa , công_tác phòng , chống buôn_lậu , gian_lận thương_mại , hàng giả và chiến_lược phát_triển của lực_lượng Quản_lý thị_trường ; c ) Có khả_năng tham_gia xây_dựng các văn_bản quy_phạm_pháp_luật , chiến_lược , kế_hoạch , chương_trình , dự_án , đề_án về tổ_chức , hoạt_động của lực_lượng Quản_lý thị_trường và hướng_dẫn , kiểm_tra , đánh_giá việc thực_hiện chế_độ , chính_sách , các quy_định về chức_năng , nhiệm_vụ , quyền_hạn của lực_lượng Quản_lý thị_trường ; d ) Có khả_năng chỉ_đạo , hướng_dẫn và thực_hiện hoạt_động kiểm_tra , thanh_tra ch...</code> |
|
| 473 |
+
| <code>Công_ty chế biển sản_phẩm rong nho tách nước thì phải kê_khai , tính nộp thuế GTGT theo mức bao_nhiêu ?</code> | <code>Điều 10 . Thuế_suất 5 % ... 5 . Sản_phẩm trồng_trọt , chăn_nuôi , thủy_sản , hải_sản chưa qua chế_biến hoặc chỉ qua sơ_chế , bảo_quản ( hình_thức sơ_chế , bảo_quản theo hướng_dẫn tại khoản 1 Điều 4 Thông_tư này ) ở khâu kinh_doanh thương_mại , trừ các trường_hợp hướng_dẫn tại khoản 5 Điều 5 Thông_tư này . Sản_phẩm trồng_trọt chưa qua chế_biến hướng_dẫn tại khoản này bao_gồm cả thóc , gạo , ngô , khoai , sắn , lúa mỳ . "</code> |
|
| 474 |
+
| <code>Người lao_động có 2 quyển sổ BHXH thì có được quyền rút BHXH 1 lần luôn không ?</code> | <code>Điều 27 . Cấp lại , đổi , điều_chỉnh nội_dung trên sổ BHXH , thẻ BHYT 1 . Cấp lại sổ BHXH do mất , hỏng , gộp sổ BHXH 1 . 1 . Thành_phần hồ_sơ : a ) Cấp lại sổ BHXH do mất , hỏng : Tờ khai tham_gia , điều_chỉnh thông_tin BHXH , BHYT ( Mẫu TK 1 - TS ) . b ) Gộp sổ BHXH : - Tờ khai tham_gia , điều_chỉnh thông_tin BHXH , BHYT ( Mẫu TK 1 - TS ) . - Các sổ BHXH đề_nghị gộp ( nếu có ) . 1 . 2 . Số_lượng hồ_sơ : 01 bộ . 2 . Cấp lại sổ BHXH do thay_đổi họ , tên , chữ đệm ; ngày , tháng , năm sinh ; giới_tính , dân_tộc ; quốc_tịch ; điều_chỉnh nội_dung đã ghi trên sổ BHXH 2 . 1 . Thành_phần hồ sơa ) Người tham_gia - Tờ khai tham_gia , điều_chỉnh thông_tin BHXH , BHYT ( Mẫu TK 1 - TS ) . - Hồ_sơ kèm theo ( Mục 3 , 4 Phụ_lục 01 ) . b ) Đơn_vị : Bảng kê thông_tin ( Mẫu D 01 - TS ) . 2 . 2 . Số_lượng hồ_sơ : 01 bộ .</code> |
|
| 475 |
+
* Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters:
|
| 476 |
+
```json
|
| 477 |
+
{
|
| 478 |
+
"scale": 20.0,
|
| 479 |
+
"similarity_fct": "cos_sim"
|
| 480 |
+
}
|
| 481 |
+
```
|
| 482 |
+
|
| 483 |
+
### Evaluation Dataset
|
| 484 |
+
|
| 485 |
+
#### Unnamed Dataset
|
| 486 |
+
|
| 487 |
+
* Size: 12,233 evaluation samples
|
| 488 |
+
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
|
| 489 |
+
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
|
| 490 |
+
| | anchor | positive |
|
| 491 |
+
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 492 |
+
| type | string | string |
|
| 493 |
+
| details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 17.34 tokens</li><li>max: 43 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 18 tokens</li><li>mean: 172.57 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
|
| 494 |
+
* Samples:
|
| 495 |
+
| anchor | positive |
|
| 496 |
+
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 497 |
+
| <code>Phòng Thu_thập , xử_lý thông_tin nghiệp_vụ kiểm_soát hải_quan thuộc Cục Điều_tra chống buôn_lậu thực_hiện chức_năng gì ?</code> | <code>CHỨC_NĂNG , NHIỆM_VỤ , QUYỀN HẠNII . Phòng Thu_thập , xử_lý thông_tin nghiệp_vụ kiểm_soát hải_quan ( gọi tắt là Phòng 2 ) Phòng Thu_thập , xử_lý thông_tin nghiệp_vụ kiểm_soát hải_quan có chức_năng tham_mưu , giúp Cục_trưởng Cục Điều_tra chống buôn_lậu trong công_tác thu_thập , xử_lý thông_tin nghiệp_vụ kiểm_soát hải_quan trong phạm_vi , nhiệm_vụ , quyền_hạn được giao ... .</code> |
|
| 498 |
+
| <code>Hồ_sơ thăm_viếng mộ liệt_sĩ gồm những thành_phần_nào ?</code> | <code>2 . Phòng Lao_động - Thương_binh và Xã_hội tại địa_phương nơi quản_lý hồ_sơ gốc của liệt_sĩ có trách_nhiệm kiểm_tra và cấp giấy giới_thiệu thăm_viếng mộ liệt_sĩ theo Mẫu_số 42 Phụ_lục I Nghị_định này trong thời_gian 03 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ giấy_tờ . 3 . Ủy_ban nhân_dân cấp xã nơi quản_lý mộ hoặc thuộc địa_phương nơi liệt_sĩ hy_sinh trong thời_gian 01 ngày làm_việc có trách_nhiệm xác_nhận vào giấy giới_thiệu thăm_viếng mộ liệt_sĩ . 4 . Người đi thăm_viếng mộ liệt_sĩ gửi giấy giới_thiệu thăm_viếng mộ liệt_sĩ đã được xác_nhận đến Phòng Lao_động - Thương_binh và Xã_hội tại địa_phương nơi quản_lý hồ_sơ gốc của liệt_sĩ để nhận hỗ_trợ . 5 . Phòng Lao_động - Thương_binh và Xã_hội tại địa_phương nơi quản_lý hồ_sơ gốc của liệt_sĩ thực_hiện chi hỗ_trợ thăm_viếng mộ liệt_sĩ trong thời_gian 02 ngày làm_việc kể từ ngày tiếp_nhận giấy giới_thiệu có xác_nhận của Ủy_ban nhân_dân cấp xã nơi thăm_viếng mộ hoặc thuộc địa_phương nơi liệt_sĩ hy_sinh .</code> |
|
| 499 |
+
| <code>Khi thực_hiện nhiệm_vụ nếu phát_sinh vấn_đề có liên_quan đến quyền_hạn của đơn_vị khác thuộc Bộ Tư_pháp thì Cục Kế_hoạch Tài_chính có trách_nhiệm gì ?</code> | <code>Trách_nhiệm và mối quan_hệ công tácTrách nhiệm và mối quan_hệ công_tác giữa Vụ với Lãnh_đạo Bộ , các cơ_quan , đơn_vị có liên_quan thuộc các Bộ , ngành , các đơn_vị thuộc Bộ , các Sở Tư_pháp , Cục Thi_hành án dân_sự các tỉnh , thành_phố trực_thuộc Trung_ương và các tập_thể , cá_nhân có liên_quan khác được thực_hiện theo quy_định của pháp_luật , theo Quy_chế làm_việc của Bộ và các quy_định cụ_thể sau : 1 . Vụ chịu sự lãnh_đạo , chỉ_đạo trực_tiếp của Bộ_trưởng hoặc Thứ_trưởng được Bộ_trưởng phân_công phụ_trách ; có trách_nhiệm báo_cáo , kiến_nghị kịp_thời những vấn_đề thuộc thẩm_quyền giải_quyết của Lãnh_đạo Bộ , kết_quả_thực_hiện nhiệm_vụ công_tác , chương_trình , kế_hoạch thuộc phạm_vi , chức_năng của Vụ . 2 . Là đầu_mối giúp Lãnh_đạo Bộ thực_hiện quan_hệ công_tác với Bộ , ngành , địa_phương và các cơ_quan , tổ_chức khác có liên_quan trong lĩnh_vực thuộc phạm_vi chức_năng của Vụ . 3 . Trong quá_trình triển_khai thực_hiện nhiệm_vụ , quyền_hạn quy_định tại Điều 2 của Quyết_định n...</code> |
|
| 500 |
+
* Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters:
|
| 501 |
+
```json
|
| 502 |
+
{
|
| 503 |
+
"scale": 20.0,
|
| 504 |
+
"similarity_fct": "cos_sim"
|
| 505 |
+
}
|
| 506 |
+
```
|
| 507 |
+
|
| 508 |
+
### Training Hyperparameters
|
| 509 |
+
#### Non-Default Hyperparameters
|
| 510 |
+
|
| 511 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 512 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 513 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 514 |
+
- `learning_rate`: 2e-05
|
| 515 |
+
- `weight_decay`: 0.01
|
| 516 |
+
- `num_train_epochs`: 7
|
| 517 |
+
- `warmup_ratio`: 0.1
|
| 518 |
+
- `warmup_steps`: 50
|
| 519 |
+
- `fp16`: True
|
| 520 |
+
- `load_best_model_at_end`: True
|
| 521 |
+
- `batch_sampler`: no_duplicates
|
| 522 |
+
|
| 523 |
+
#### All Hyperparameters
|
| 524 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 525 |
+
|
| 526 |
+
- `overwrite_output_dir`: False
|
| 527 |
+
- `do_predict`: False
|
| 528 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 529 |
+
- `prediction_loss_only`: True
|
| 530 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 531 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 532 |
+
- `per_gpu_train_batch_size`: None
|
| 533 |
+
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
|
| 534 |
+
- `gradient_accumulation_steps`: 1
|
| 535 |
+
- `eval_accumulation_steps`: None
|
| 536 |
+
- `torch_empty_cache_steps`: None
|
| 537 |
+
- `learning_rate`: 2e-05
|
| 538 |
+
- `weight_decay`: 0.01
|
| 539 |
+
- `adam_beta1`: 0.9
|
| 540 |
+
- `adam_beta2`: 0.999
|
| 541 |
+
- `adam_epsilon`: 1e-08
|
| 542 |
+
- `max_grad_norm`: 1.0
|
| 543 |
+
- `num_train_epochs`: 7
|
| 544 |
+
- `max_steps`: -1
|
| 545 |
+
- `lr_scheduler_type`: linear
|
| 546 |
+
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
|
| 547 |
+
- `warmup_ratio`: 0.1
|
| 548 |
+
- `warmup_steps`: 50
|
| 549 |
+
- `log_level`: passive
|
| 550 |
+
- `log_level_replica`: warning
|
| 551 |
+
- `log_on_each_node`: True
|
| 552 |
+
- `logging_nan_inf_filter`: True
|
| 553 |
+
- `save_safetensors`: True
|
| 554 |
+
- `save_on_each_node`: False
|
| 555 |
+
- `save_only_model`: False
|
| 556 |
+
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
|
| 557 |
+
- `no_cuda`: False
|
| 558 |
+
- `use_cpu`: False
|
| 559 |
+
- `use_mps_device`: False
|
| 560 |
+
- `seed`: 42
|
| 561 |
+
- `data_seed`: None
|
| 562 |
+
- `jit_mode_eval`: False
|
| 563 |
+
- `use_ipex`: False
|
| 564 |
+
- `bf16`: False
|
| 565 |
+
- `fp16`: True
|
| 566 |
+
- `fp16_opt_level`: O1
|
| 567 |
+
- `half_precision_backend`: auto
|
| 568 |
+
- `bf16_full_eval`: False
|
| 569 |
+
- `fp16_full_eval`: False
|
| 570 |
+
- `tf32`: None
|
| 571 |
+
- `local_rank`: 0
|
| 572 |
+
- `ddp_backend`: None
|
| 573 |
+
- `tpu_num_cores`: None
|
| 574 |
+
- `tpu_metrics_debug`: False
|
| 575 |
+
- `debug`: []
|
| 576 |
+
- `dataloader_drop_last`: False
|
| 577 |
+
- `dataloader_num_workers`: 0
|
| 578 |
+
- `dataloader_prefetch_factor`: None
|
| 579 |
+
- `past_index`: -1
|
| 580 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
| 581 |
+
- `remove_unused_columns`: True
|
| 582 |
+
- `label_names`: None
|
| 583 |
+
- `load_best_model_at_end`: True
|
| 584 |
+
- `ignore_data_skip`: False
|
| 585 |
+
- `fsdp`: []
|
| 586 |
+
- `fsdp_min_num_params`: 0
|
| 587 |
+
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
|
| 588 |
+
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
|
| 589 |
+
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
|
| 590 |
+
- `deepspeed`: None
|
| 591 |
+
- `label_smoothing_factor`: 0.0
|
| 592 |
+
- `optim`: adamw_torch
|
| 593 |
+
- `optim_args`: None
|
| 594 |
+
- `adafactor`: False
|
| 595 |
+
- `group_by_length`: False
|
| 596 |
+
- `length_column_name`: length
|
| 597 |
+
- `ddp_find_unused_parameters`: None
|
| 598 |
+
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
|
| 599 |
+
- `ddp_broadcast_buffers`: False
|
| 600 |
+
- `dataloader_pin_memory`: True
|
| 601 |
+
- `dataloader_persistent_workers`: False
|
| 602 |
+
- `skip_memory_metrics`: True
|
| 603 |
+
- `use_legacy_prediction_loop`: False
|
| 604 |
+
- `push_to_hub`: False
|
| 605 |
+
- `resume_from_checkpoint`: None
|
| 606 |
+
- `hub_model_id`: None
|
| 607 |
+
- `hub_strategy`: every_save
|
| 608 |
+
- `hub_private_repo`: None
|
| 609 |
+
- `hub_always_push`: False
|
| 610 |
+
- `gradient_checkpointing`: False
|
| 611 |
+
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
|
| 612 |
+
- `include_inputs_for_metrics`: False
|
| 613 |
+
- `include_for_metrics`: []
|
| 614 |
+
- `eval_do_concat_batches`: True
|
| 615 |
+
- `fp16_backend`: auto
|
| 616 |
+
- `push_to_hub_model_id`: None
|
| 617 |
+
- `push_to_hub_organization`: None
|
| 618 |
+
- `mp_parameters`:
|
| 619 |
+
- `auto_find_batch_size`: False
|
| 620 |
+
- `full_determinism`: False
|
| 621 |
+
- `torchdynamo`: None
|
| 622 |
+
- `ray_scope`: last
|
| 623 |
+
- `ddp_timeout`: 1800
|
| 624 |
+
- `torch_compile`: False
|
| 625 |
+
- `torch_compile_backend`: None
|
| 626 |
+
- `torch_compile_mode`: None
|
| 627 |
+
- `dispatch_batches`: None
|
| 628 |
+
- `split_batches`: None
|
| 629 |
+
- `include_tokens_per_second`: False
|
| 630 |
+
- `include_num_input_tokens_seen`: False
|
| 631 |
+
- `neftune_noise_alpha`: None
|
| 632 |
+
- `optim_target_modules`: None
|
| 633 |
+
- `batch_eval_metrics`: False
|
| 634 |
+
- `eval_on_start`: False
|
| 635 |
+
- `use_liger_kernel`: False
|
| 636 |
+
- `eval_use_gather_object`: False
|
| 637 |
+
- `average_tokens_across_devices`: False
|
| 638 |
+
- `prompts`: None
|
| 639 |
+
- `batch_sampler`: no_duplicates
|
| 640 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
|
| 641 |
+
|
| 642 |
+
</details>
|
| 643 |
+
|
| 644 |
+
### Training Logs
|
| 645 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 646 |
+
|
| 647 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 648 |
+
|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 649 |
+
| 0.0291 | 100 | 0.202 | - |
|
| 650 |
+
| 0.0581 | 200 | 0.1929 | - |
|
| 651 |
+
| 0.0872 | 300 | 0.1751 | 0.1430 |
|
| 652 |
+
| 0.1162 | 400 | 0.1245 | - |
|
| 653 |
+
| 0.1453 | 500 | 0.1347 | - |
|
| 654 |
+
| 0.1744 | 600 | 0.105 | 0.0984 |
|
| 655 |
+
| 0.2034 | 700 | 0.0873 | - |
|
| 656 |
+
| 0.2325 | 800 | 0.0916 | - |
|
| 657 |
+
| 0.2616 | 900 | 0.0882 | 0.0822 |
|
| 658 |
+
| 0.2906 | 1000 | 0.079 | - |
|
| 659 |
+
| 0.3197 | 1100 | 0.071 | - |
|
| 660 |
+
| 0.3487 | 1200 | 0.0817 | 0.0739 |
|
| 661 |
+
| 0.3778 | 1300 | 0.063 | - |
|
| 662 |
+
| 0.4069 | 1400 | 0.0726 | - |
|
| 663 |
+
| 0.4359 | 1500 | 0.0767 | 0.0681 |
|
| 664 |
+
| 0.4650 | 1600 | 0.0753 | - |
|
| 665 |
+
| 0.4940 | 1700 | 0.0647 | - |
|
| 666 |
+
| 0.5231 | 1800 | 0.0538 | 0.0631 |
|
| 667 |
+
| 0.5522 | 1900 | 0.057 | - |
|
| 668 |
+
| 0.5812 | 2000 | 0.0592 | - |
|
| 669 |
+
| 0.6103 | 2100 | 0.06 | 0.0588 |
|
| 670 |
+
| 0.6393 | 2200 | 0.0626 | - |
|
| 671 |
+
| 0.6684 | 2300 | 0.0562 | - |
|
| 672 |
+
| 0.6975 | 2400 | 0.0589 | 0.0555 |
|
| 673 |
+
| 0.7265 | 2500 | 0.0515 | - |
|
| 674 |
+
| 0.7556 | 2600 | 0.0581 | - |
|
| 675 |
+
| 0.7847 | 2700 | 0.0498 | 0.0535 |
|
| 676 |
+
| 0.8137 | 2800 | 0.0503 | - |
|
| 677 |
+
| 0.8428 | 2900 | 0.047 | - |
|
| 678 |
+
| 0.8718 | 3000 | 0.0454 | 0.0521 |
|
| 679 |
+
| 0.9009 | 3100 | 0.0497 | - |
|
| 680 |
+
| 0.9300 | 3200 | 0.0524 | - |
|
| 681 |
+
| 0.9590 | 3300 | 0.0423 | 0.0492 |
|
| 682 |
+
| 0.9881 | 3400 | 0.0468 | - |
|
| 683 |
+
| 1.0171 | 3500 | 0.0578 | - |
|
| 684 |
+
| 1.0462 | 3600 | 0.0428 | 0.0474 |
|
| 685 |
+
| 1.0753 | 3700 | 0.0458 | - |
|
| 686 |
+
| 1.1043 | 3800 | 0.0377 | - |
|
| 687 |
+
| 1.1334 | 3900 | 0.0432 | 0.0453 |
|
| 688 |
+
| 1.1625 | 4000 | 0.0402 | - |
|
| 689 |
+
| 1.1915 | 4100 | 0.0403 | - |
|
| 690 |
+
| 1.2206 | 4200 | 0.0401 | 0.0442 |
|
| 691 |
+
| 1.2496 | 4300 | 0.0441 | - |
|
| 692 |
+
| 1.2787 | 4400 | 0.0373 | - |
|
| 693 |
+
| 1.3078 | 4500 | 0.043 | 0.0428 |
|
| 694 |
+
| 1.3368 | 4600 | 0.0432 | - |
|
| 695 |
+
| 1.3659 | 4700 | 0.0386 | - |
|
| 696 |
+
| 1.3949 | 4800 | 0.0352 | 0.0414 |
|
| 697 |
+
| 1.4240 | 4900 | 0.0389 | - |
|
| 698 |
+
| 1.4531 | 5000 | 0.04 | - |
|
| 699 |
+
| 1.4821 | 5100 | 0.0394 | 0.0428 |
|
| 700 |
+
| 1.5112 | 5200 | 0.0342 | - |
|
| 701 |
+
| 1.5402 | 5300 | 0.0462 | - |
|
| 702 |
+
| 1.5693 | 5400 | 0.0412 | 0.0406 |
|
| 703 |
+
| 1.5984 | 5500 | 0.0352 | - |
|
| 704 |
+
| 1.6274 | 5600 | 0.0363 | - |
|
| 705 |
+
| 1.6565 | 5700 | 0.0416 | 0.0392 |
|
| 706 |
+
| 1.6856 | 5800 | 0.0287 | - |
|
| 707 |
+
| 1.7146 | 5900 | 0.0325 | - |
|
| 708 |
+
| 1.7437 | 6000 | 0.0331 | 0.0375 |
|
| 709 |
+
| 1.7727 | 6100 | 0.0361 | - |
|
| 710 |
+
| 1.8018 | 6200 | 0.0468 | - |
|
| 711 |
+
| 1.8309 | 6300 | 0.0343 | 0.0371 |
|
| 712 |
+
| 1.8599 | 6400 | 0.0401 | - |
|
| 713 |
+
| 1.8890 | 6500 | 0.0425 | - |
|
| 714 |
+
| 1.9180 | 6600 | 0.0342 | 0.0382 |
|
| 715 |
+
| 1.9471 | 6700 | 0.0411 | - |
|
| 716 |
+
| 1.9762 | 6800 | 0.0393 | - |
|
| 717 |
+
| 2.0052 | 6900 | 0.0379 | 0.0376 |
|
| 718 |
+
| 2.0343 | 7000 | 0.0226 | - |
|
| 719 |
+
| 2.0634 | 7100 | 0.0251 | - |
|
| 720 |
+
| 2.0924 | 7200 | 0.0232 | 0.0363 |
|
| 721 |
+
| 2.1215 | 7300 | 0.0311 | - |
|
| 722 |
+
| 2.1505 | 7400 | 0.025 | - |
|
| 723 |
+
| 2.1796 | 7500 | 0.0245 | 0.0364 |
|
| 724 |
+
| 2.2087 | 7600 | 0.0291 | - |
|
| 725 |
+
| 2.2377 | 7700 | 0.03 | - |
|
| 726 |
+
| 2.2668 | 7800 | 0.0277 | 0.0354 |
|
| 727 |
+
| 2.2958 | 7900 | 0.0242 | - |
|
| 728 |
+
| 2.3249 | 8000 | 0.03 | - |
|
| 729 |
+
| 2.3540 | 8100 | 0.0301 | 0.0356 |
|
| 730 |
+
| 2.3830 | 8200 | 0.0288 | - |
|
| 731 |
+
| 2.4121 | 8300 | 0.0197 | - |
|
| 732 |
+
| 2.4412 | 8400 | 0.0351 | 0.0360 |
|
| 733 |
+
| 2.4702 | 8500 | 0.0215 | - |
|
| 734 |
+
| 2.4993 | 8600 | 0.0359 | - |
|
| 735 |
+
| 2.5283 | 8700 | 0.0257 | 0.0371 |
|
| 736 |
+
| 2.5574 | 8800 | 0.025 | - |
|
| 737 |
+
| 2.5865 | 8900 | 0.0337 | - |
|
| 738 |
+
| 2.6155 | 9000 | 0.0236 | 0.0350 |
|
| 739 |
+
| 2.6446 | 9100 | 0.0245 | - |
|
| 740 |
+
| 2.6736 | 9200 | 0.0293 | - |
|
| 741 |
+
| 2.7027 | 9300 | 0.0291 | 0.0363 |
|
| 742 |
+
| 2.7318 | 9400 | 0.0294 | - |
|
| 743 |
+
| 2.7608 | 9500 | 0.0273 | - |
|
| 744 |
+
| 2.7899 | 9600 | 0.0358 | 0.0375 |
|
| 745 |
+
| 2.8189 | 9700 | 0.0251 | - |
|
| 746 |
+
| 2.8480 | 9800 | 0.0352 | - |
|
| 747 |
+
| 2.8771 | 9900 | 0.0289 | 0.0367 |
|
| 748 |
+
| 2.9061 | 10000 | 0.0306 | - |
|
| 749 |
+
| 2.9352 | 10100 | 0.0249 | - |
|
| 750 |
+
| 2.9643 | 10200 | 0.0257 | 0.0362 |
|
| 751 |
+
| 2.9933 | 10300 | 0.0332 | - |
|
| 752 |
+
| 3.0224 | 10400 | 0.0208 | - |
|
| 753 |
+
| 3.0514 | 10500 | 0.0231 | 0.0359 |
|
| 754 |
+
| 3.0805 | 10600 | 0.0216 | - |
|
| 755 |
+
| 3.1096 | 10700 | 0.0193 | - |
|
| 756 |
+
| 3.1386 | 10800 | 0.0175 | 0.0367 |
|
| 757 |
+
| 3.1677 | 10900 | 0.0219 | - |
|
| 758 |
+
| 3.1967 | 11000 | 0.0188 | - |
|
| 759 |
+
| 3.2258 | 11100 | 0.0188 | 0.0343 |
|
| 760 |
+
| 3.2549 | 11200 | 0.0265 | - |
|
| 761 |
+
| 3.2839 | 11300 | 0.0218 | - |
|
| 762 |
+
| 3.3130 | 11400 | 0.0208 | 0.0350 |
|
| 763 |
+
| 3.3421 | 11500 | 0.0184 | - |
|
| 764 |
+
| 3.3711 | 11600 | 0.0232 | - |
|
| 765 |
+
| 3.4002 | 11700 | 0.0193 | 0.0355 |
|
| 766 |
+
| 3.4292 | 11800 | 0.0147 | - |
|
| 767 |
+
| 3.4583 | 11900 | 0.0209 | - |
|
| 768 |
+
| 3.4874 | 12000 | 0.028 | 0.0344 |
|
| 769 |
+
| 3.5164 | 12100 | 0.0203 | - |
|
| 770 |
+
| 3.5455 | 12200 | 0.0186 | - |
|
| 771 |
+
| 3.5745 | 12300 | 0.0233 | 0.0343 |
|
| 772 |
+
| 3.6036 | 12400 | 0.0231 | - |
|
| 773 |
+
| 3.6327 | 12500 | 0.022 | - |
|
| 774 |
+
| 3.6617 | 12600 | 0.0232 | 0.0345 |
|
| 775 |
+
| 3.6908 | 12700 | 0.0249 | - |
|
| 776 |
+
| 3.7198 | 12800 | 0.0241 | - |
|
| 777 |
+
| 3.7489 | 12900 | 0.025 | 0.0337 |
|
| 778 |
+
| 3.7780 | 13000 | 0.0182 | - |
|
| 779 |
+
| 3.8070 | 13100 | 0.0197 | - |
|
| 780 |
+
| 3.8361 | 13200 | 0.0187 | 0.0315 |
|
| 781 |
+
| 3.8652 | 13300 | 0.0168 | - |
|
| 782 |
+
| 3.8942 | 13400 | 0.0244 | - |
|
| 783 |
+
| 3.9233 | 13500 | 0.0179 | 0.0317 |
|
| 784 |
+
| 3.9523 | 13600 | 0.019 | - |
|
| 785 |
+
| 3.9814 | 13700 | 0.0196 | - |
|
| 786 |
+
| 4.0105 | 13800 | 0.0162 | 0.0332 |
|
| 787 |
+
| 4.0395 | 13900 | 0.0141 | - |
|
| 788 |
+
| 4.0686 | 14000 | 0.0172 | - |
|
| 789 |
+
| 4.0976 | 14100 | 0.0173 | 0.0321 |
|
| 790 |
+
| 4.1267 | 14200 | 0.0126 | - |
|
| 791 |
+
| 4.1558 | 14300 | 0.0113 | - |
|
| 792 |
+
| 4.1848 | 14400 | 0.017 | 0.0316 |
|
| 793 |
+
| 4.2139 | 14500 | 0.0132 | - |
|
| 794 |
+
| 4.2430 | 14600 | 0.0137 | - |
|
| 795 |
+
| 4.2720 | 14700 | 0.0153 | 0.0316 |
|
| 796 |
+
| 4.3011 | 14800 | 0.0141 | - |
|
| 797 |
+
| 4.3301 | 14900 | 0.0117 | - |
|
| 798 |
+
| 4.3592 | 15000 | 0.0169 | 0.0333 |
|
| 799 |
+
| 4.3883 | 15100 | 0.0169 | - |
|
| 800 |
+
| 4.4173 | 15200 | 0.0134 | - |
|
| 801 |
+
| 4.4464 | 15300 | 0.0178 | 0.0310 |
|
| 802 |
+
| 4.4754 | 15400 | 0.0155 | - |
|
| 803 |
+
| 4.5045 | 15500 | 0.0178 | - |
|
| 804 |
+
| 4.5336 | 15600 | 0.0098 | 0.0308 |
|
| 805 |
+
| 4.5626 | 15700 | 0.0118 | - |
|
| 806 |
+
| 4.5917 | 15800 | 0.0122 | - |
|
| 807 |
+
| 4.6207 | 15900 | 0.0138 | 0.0307 |
|
| 808 |
+
| 4.6498 | 16000 | 0.0125 | - |
|
| 809 |
+
| 4.6789 | 16100 | 0.0135 | - |
|
| 810 |
+
| 4.7079 | 16200 | 0.0155 | 0.0299 |
|
| 811 |
+
| 4.7370 | 16300 | 0.0129 | - |
|
| 812 |
+
| 4.7661 | 16400 | 0.0131 | - |
|
| 813 |
+
| 4.7951 | 16500 | 0.0114 | 0.0297 |
|
| 814 |
+
| 4.8242 | 16600 | 0.0131 | - |
|
| 815 |
+
| 4.8532 | 16700 | 0.0131 | - |
|
| 816 |
+
| 4.8823 | 16800 | 0.0144 | 0.0286 |
|
| 817 |
+
| 4.9114 | 16900 | 0.0116 | - |
|
| 818 |
+
| 4.9404 | 17000 | 0.0141 | - |
|
| 819 |
+
| 4.9695 | 17100 | 0.019 | 0.0294 |
|
| 820 |
+
| 4.9985 | 17200 | 0.0141 | - |
|
| 821 |
+
| 5.0276 | 17300 | 0.0136 | - |
|
| 822 |
+
| 5.0567 | 17400 | 0.0123 | 0.0275 |
|
| 823 |
+
| 5.0857 | 17500 | 0.0124 | - |
|
| 824 |
+
| 5.1148 | 17600 | 0.0088 | - |
|
| 825 |
+
| 5.1439 | 17700 | 0.0079 | 0.0283 |
|
| 826 |
+
| 5.1729 | 17800 | 0.0097 | - |
|
| 827 |
+
| 5.2020 | 17900 | 0.0085 | - |
|
| 828 |
+
| 5.2310 | 18000 | 0.0159 | 0.0297 |
|
| 829 |
+
| 5.2601 | 18100 | 0.0092 | - |
|
| 830 |
+
| 5.2892 | 18200 | 0.0168 | - |
|
| 831 |
+
| 5.3182 | 18300 | 0.01 | 0.0290 |
|
| 832 |
+
| 5.3473 | 18400 | 0.0086 | - |
|
| 833 |
+
| 5.3763 | 18500 | 0.0083 | - |
|
| 834 |
+
| 5.4054 | 18600 | 0.0127 | 0.0283 |
|
| 835 |
+
| 5.4345 | 18700 | 0.0107 | - |
|
| 836 |
+
| 5.4635 | 18800 | 0.0121 | - |
|
| 837 |
+
| 5.4926 | 18900 | 0.0098 | 0.0279 |
|
| 838 |
+
| 5.5217 | 19000 | 0.014 | - |
|
| 839 |
+
| 5.5507 | 19100 | 0.0114 | - |
|
| 840 |
+
| 5.5798 | 19200 | 0.012 | 0.0271 |
|
| 841 |
+
| 5.6088 | 19300 | 0.0105 | - |
|
| 842 |
+
| 5.6379 | 19400 | 0.0142 | - |
|
| 843 |
+
| 5.6670 | 19500 | 0.0096 | 0.0266 |
|
| 844 |
+
| 5.6960 | 19600 | 0.0113 | - |
|
| 845 |
+
| 5.7251 | 19700 | 0.0119 | - |
|
| 846 |
+
| 5.7541 | 19800 | 0.0142 | 0.0275 |
|
| 847 |
+
| 5.7832 | 19900 | 0.0097 | - |
|
| 848 |
+
| 5.8123 | 20000 | 0.008 | - |
|
| 849 |
+
| 5.8413 | 20100 | 0.0103 | 0.0272 |
|
| 850 |
+
| 5.8704 | 20200 | 0.0115 | - |
|
| 851 |
+
| 5.8994 | 20300 | 0.0107 | - |
|
| 852 |
+
| 5.9285 | 20400 | 0.0089 | 0.0277 |
|
| 853 |
+
| 5.9576 | 20500 | 0.0114 | - |
|
| 854 |
+
| 5.9866 | 20600 | 0.0097 | - |
|
| 855 |
+
| 6.0157 | 20700 | 0.0098 | 0.0271 |
|
| 856 |
+
| 6.0448 | 20800 | 0.012 | - |
|
| 857 |
+
| 6.0738 | 20900 | 0.0096 | - |
|
| 858 |
+
| 6.1029 | 21000 | 0.0081 | 0.0274 |
|
| 859 |
+
| 6.1319 | 21100 | 0.007 | - |
|
| 860 |
+
| 6.1610 | 21200 | 0.0086 | - |
|
| 861 |
+
| 6.1901 | 21300 | 0.0077 | 0.0276 |
|
| 862 |
+
| 6.2191 | 21400 | 0.0096 | - |
|
| 863 |
+
| 6.2482 | 21500 | 0.0071 | - |
|
| 864 |
+
| 6.2772 | 21600 | 0.0084 | 0.0274 |
|
| 865 |
+
| 6.3063 | 21700 | 0.0105 | - |
|
| 866 |
+
| 6.3354 | 21800 | 0.0089 | - |
|
| 867 |
+
| 6.3644 | 21900 | 0.0112 | 0.0276 |
|
| 868 |
+
| 6.3935 | 22000 | 0.0095 | - |
|
| 869 |
+
| 6.4226 | 22100 | 0.0081 | - |
|
| 870 |
+
| 6.4516 | 22200 | 0.0085 | 0.0271 |
|
| 871 |
+
| 6.4807 | 22300 | 0.0113 | - |
|
| 872 |
+
| 6.5097 | 22400 | 0.0088 | - |
|
| 873 |
+
| 6.5388 | 22500 | 0.0094 | 0.0267 |
|
| 874 |
+
| 6.5679 | 22600 | 0.0073 | - |
|
| 875 |
+
| 6.5969 | 22700 | 0.0075 | - |
|
| 876 |
+
| 6.6260 | 22800 | 0.0078 | 0.0266 |
|
| 877 |
+
| 6.6550 | 22900 | 0.0108 | - |
|
| 878 |
+
| 6.6841 | 23000 | 0.0125 | - |
|
| 879 |
+
| 6.7132 | 23100 | 0.0099 | 0.0263 |
|
| 880 |
+
| 6.7422 | 23200 | 0.0087 | - |
|
| 881 |
+
| 6.7713 | 23300 | 0.0078 | - |
|
| 882 |
+
| 6.8003 | 23400 | 0.0113 | 0.0263 |
|
| 883 |
+
| 6.8294 | 23500 | 0.0097 | - |
|
| 884 |
+
| 6.8585 | 23600 | 0.0066 | - |
|
| 885 |
+
| 6.8875 | 23700 | 0.0053 | 0.0262 |
|
| 886 |
+
| 6.9166 | 23800 | 0.0095 | - |
|
| 887 |
+
| 6.9457 | 23900 | 0.0067 | - |
|
| 888 |
+
| 6.9747 | 24000 | 0.01 | 0.0262 |
|
| 889 |
+
|
| 890 |
+
</details>
|
| 891 |
+
|
| 892 |
+
### Framework Versions
|
| 893 |
+
- Python: 3.11.10
|
| 894 |
+
- Sentence Transformers: 3.4.1
|
| 895 |
+
- Transformers: 4.48.3
|
| 896 |
+
- PyTorch: 2.5.1+cu124
|
| 897 |
+
- Accelerate: 1.3.0
|
| 898 |
+
- Datasets: 3.2.0
|
| 899 |
+
- Tokenizers: 0.21.0
|
| 900 |
+
|
| 901 |
+
## Citation
|
| 902 |
+
|
| 903 |
+
### BibTeX
|
| 904 |
+
|
| 905 |
+
#### Sentence Transformers
|
| 906 |
+
```bibtex
|
| 907 |
+
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
| 908 |
+
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
| 909 |
+
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
| 910 |
+
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
| 911 |
+
month = "11",
|
| 912 |
+
year = "2019",
|
| 913 |
+
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
| 914 |
+
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
| 915 |
+
}
|
| 916 |
+
```
|
| 917 |
+
|
| 918 |
+
#### CachedMultipleNegativesRankingLoss
|
| 919 |
+
```bibtex
|
| 920 |
+
@misc{gao2021scaling,
|
| 921 |
+
title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
|
| 922 |
+
author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
|
| 923 |
+
year={2021},
|
| 924 |
+
eprint={2101.06983},
|
| 925 |
+
archivePrefix={arXiv},
|
| 926 |
+
primaryClass={cs.LG}
|
| 927 |
+
}
|
| 928 |
+
```
|
| 929 |
+
|
| 930 |
+
<!--
|
| 931 |
+
## Glossary
|
| 932 |
+
|
| 933 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
| 934 |
+
-->
|
| 935 |
+
|
| 936 |
+
<!--
|
| 937 |
+
## Model Card Authors
|
| 938 |
+
|
| 939 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
| 940 |
+
-->
|
| 941 |
+
|
| 942 |
+
<!--
|
| 943 |
+
## Model Card Contact
|
| 944 |
+
|
| 945 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 946 |
+
-->
|
added_tokens.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"<mask>": 64000
|
| 3 |
+
}
|
bpe.codes
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,28 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"_name_or_path": "bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder",
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"RobertaModel"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
| 8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
| 10 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 11 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 12 |
+
"hidden_size": 768,
|
| 13 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 14 |
+
"intermediate_size": 3072,
|
| 15 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
| 16 |
+
"max_position_embeddings": 258,
|
| 17 |
+
"model_type": "roberta",
|
| 18 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
| 19 |
+
"num_hidden_layers": 12,
|
| 20 |
+
"pad_token_id": 1,
|
| 21 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
| 22 |
+
"tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
|
| 23 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
| 24 |
+
"transformers_version": "4.48.3",
|
| 25 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
| 26 |
+
"use_cache": true,
|
| 27 |
+
"vocab_size": 64001
|
| 28 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"__version__": {
|
| 3 |
+
"sentence_transformers": "3.4.1",
|
| 4 |
+
"transformers": "4.48.3",
|
| 5 |
+
"pytorch": "2.5.1+cu124"
|
| 6 |
+
},
|
| 7 |
+
"prompts": {},
|
| 8 |
+
"default_prompt_name": null,
|
| 9 |
+
"similarity_fn_name": "cosine"
|
| 10 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:23a41798165c93cea21837742cde77aae0e6c9f8bef0ae245e6b931518df63ea
|
| 3 |
+
size 540015464
|
modules.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
[
|
| 2 |
+
{
|
| 3 |
+
"idx": 0,
|
| 4 |
+
"name": "0",
|
| 5 |
+
"path": "",
|
| 6 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
|
| 7 |
+
},
|
| 8 |
+
{
|
| 9 |
+
"idx": 1,
|
| 10 |
+
"name": "1",
|
| 11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
| 12 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
|
| 13 |
+
}
|
| 14 |
+
]
|
optimizer.pt
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:695e0dc385b3ba6174c033dae6a3f0c7852ab0e9c2d6b5fedac399dd03475274
|
| 3 |
+
size 1075377338
|
rng_state.pth
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:09a7ff17e5c43a1ac4b3a833a9eca94481d60c874b7a7aabb84188a14fa19bfd
|
| 3 |
+
size 14244
|
scheduler.pt
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:650542044bd8273e3dc7513ec1ad739c45edecc001578ae5409ca1834c1a3c36
|
| 3 |
+
size 1000
|
sentence_bert_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"max_seq_length": 256,
|
| 3 |
+
"do_lower_case": false
|
| 4 |
+
}
|
special_tokens_map.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"bos_token": {
|
| 3 |
+
"content": "<s>",
|
| 4 |
+
"lstrip": false,
|
| 5 |
+
"normalized": false,
|
| 6 |
+
"rstrip": false,
|
| 7 |
+
"single_word": false
|
| 8 |
+
},
|
| 9 |
+
"cls_token": {
|
| 10 |
+
"content": "<s>",
|
| 11 |
+
"lstrip": false,
|
| 12 |
+
"normalized": false,
|
| 13 |
+
"rstrip": false,
|
| 14 |
+
"single_word": false
|
| 15 |
+
},
|
| 16 |
+
"eos_token": {
|
| 17 |
+
"content": "</s>",
|
| 18 |
+
"lstrip": false,
|
| 19 |
+
"normalized": false,
|
| 20 |
+
"rstrip": false,
|
| 21 |
+
"single_word": false
|
| 22 |
+
},
|
| 23 |
+
"mask_token": {
|
| 24 |
+
"content": "<mask>",
|
| 25 |
+
"lstrip": false,
|
| 26 |
+
"normalized": false,
|
| 27 |
+
"rstrip": false,
|
| 28 |
+
"single_word": false
|
| 29 |
+
},
|
| 30 |
+
"pad_token": {
|
| 31 |
+
"content": "<pad>",
|
| 32 |
+
"lstrip": false,
|
| 33 |
+
"normalized": false,
|
| 34 |
+
"rstrip": false,
|
| 35 |
+
"single_word": false
|
| 36 |
+
},
|
| 37 |
+
"sep_token": {
|
| 38 |
+
"content": "</s>",
|
| 39 |
+
"lstrip": false,
|
| 40 |
+
"normalized": false,
|
| 41 |
+
"rstrip": false,
|
| 42 |
+
"single_word": false
|
| 43 |
+
},
|
| 44 |
+
"unk_token": {
|
| 45 |
+
"content": "<unk>",
|
| 46 |
+
"lstrip": false,
|
| 47 |
+
"normalized": false,
|
| 48 |
+
"rstrip": false,
|
| 49 |
+
"single_word": false
|
| 50 |
+
}
|
| 51 |
+
}
|
tokenizer_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,55 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"added_tokens_decoder": {
|
| 3 |
+
"0": {
|
| 4 |
+
"content": "<s>",
|
| 5 |
+
"lstrip": false,
|
| 6 |
+
"normalized": false,
|
| 7 |
+
"rstrip": false,
|
| 8 |
+
"single_word": false,
|
| 9 |
+
"special": true
|
| 10 |
+
},
|
| 11 |
+
"1": {
|
| 12 |
+
"content": "<pad>",
|
| 13 |
+
"lstrip": false,
|
| 14 |
+
"normalized": false,
|
| 15 |
+
"rstrip": false,
|
| 16 |
+
"single_word": false,
|
| 17 |
+
"special": true
|
| 18 |
+
},
|
| 19 |
+
"2": {
|
| 20 |
+
"content": "</s>",
|
| 21 |
+
"lstrip": false,
|
| 22 |
+
"normalized": false,
|
| 23 |
+
"rstrip": false,
|
| 24 |
+
"single_word": false,
|
| 25 |
+
"special": true
|
| 26 |
+
},
|
| 27 |
+
"3": {
|
| 28 |
+
"content": "<unk>",
|
| 29 |
+
"lstrip": false,
|
| 30 |
+
"normalized": false,
|
| 31 |
+
"rstrip": false,
|
| 32 |
+
"single_word": false,
|
| 33 |
+
"special": true
|
| 34 |
+
},
|
| 35 |
+
"64000": {
|
| 36 |
+
"content": "<mask>",
|
| 37 |
+
"lstrip": false,
|
| 38 |
+
"normalized": false,
|
| 39 |
+
"rstrip": false,
|
| 40 |
+
"single_word": false,
|
| 41 |
+
"special": true
|
| 42 |
+
}
|
| 43 |
+
},
|
| 44 |
+
"bos_token": "<s>",
|
| 45 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": true,
|
| 46 |
+
"cls_token": "<s>",
|
| 47 |
+
"eos_token": "</s>",
|
| 48 |
+
"extra_special_tokens": {},
|
| 49 |
+
"mask_token": "<mask>",
|
| 50 |
+
"model_max_length": 256,
|
| 51 |
+
"pad_token": "<pad>",
|
| 52 |
+
"sep_token": "</s>",
|
| 53 |
+
"tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
|
| 54 |
+
"unk_token": "<unk>"
|
| 55 |
+
}
|
trainer_state.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,2353 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"best_metric": 0.026174582540988922,
|
| 3 |
+
"best_model_checkpoint": "models/BKAI/checkpoint-24000",
|
| 4 |
+
"epoch": 6.974716652136007,
|
| 5 |
+
"eval_steps": 300,
|
| 6 |
+
"global_step": 24000,
|
| 7 |
+
"is_hyper_param_search": false,
|
| 8 |
+
"is_local_process_zero": true,
|
| 9 |
+
"is_world_process_zero": true,
|
| 10 |
+
"log_history": [
|
| 11 |
+
{
|
| 12 |
+
"epoch": 0.02906131938390003,
|
| 13 |
+
"grad_norm": 6.751401901245117,
|
| 14 |
+
"learning_rate": 1.816695431010991e-07,
|
| 15 |
+
"loss": 0.202,
|
| 16 |
+
"step": 100
|
| 17 |
+
},
|
| 18 |
+
{
|
| 19 |
+
"epoch": 0.05812263876780006,
|
| 20 |
+
"grad_norm": 7.665974140167236,
|
| 21 |
+
"learning_rate": 3.633390862021982e-07,
|
| 22 |
+
"loss": 0.1929,
|
| 23 |
+
"step": 200
|
| 24 |
+
},
|
| 25 |
+
{
|
| 26 |
+
"epoch": 0.08718395815170009,
|
| 27 |
+
"grad_norm": 5.795717239379883,
|
| 28 |
+
"learning_rate": 5.450086293032973e-07,
|
| 29 |
+
"loss": 0.1751,
|
| 30 |
+
"step": 300
|
| 31 |
+
},
|
| 32 |
+
{
|
| 33 |
+
"epoch": 0.08718395815170009,
|
| 34 |
+
"eval_loss": 0.14298047125339508,
|
| 35 |
+
"eval_runtime": 27.3707,
|
| 36 |
+
"eval_samples_per_second": 446.937,
|
| 37 |
+
"eval_steps_per_second": 13.993,
|
| 38 |
+
"step": 300
|
| 39 |
+
},
|
| 40 |
+
{
|
| 41 |
+
"epoch": 0.11624527753560011,
|
| 42 |
+
"grad_norm": 2.549802303314209,
|
| 43 |
+
"learning_rate": 7.266781724043964e-07,
|
| 44 |
+
"loss": 0.1245,
|
| 45 |
+
"step": 400
|
| 46 |
+
},
|
| 47 |
+
{
|
| 48 |
+
"epoch": 0.14530659691950015,
|
| 49 |
+
"grad_norm": 4.094095230102539,
|
| 50 |
+
"learning_rate": 9.083477155054955e-07,
|
| 51 |
+
"loss": 0.1347,
|
| 52 |
+
"step": 500
|
| 53 |
+
},
|
| 54 |
+
{
|
| 55 |
+
"epoch": 0.17436791630340018,
|
| 56 |
+
"grad_norm": 3.1329522132873535,
|
| 57 |
+
"learning_rate": 1.0900172586065947e-06,
|
| 58 |
+
"loss": 0.105,
|
| 59 |
+
"step": 600
|
| 60 |
+
},
|
| 61 |
+
{
|
| 62 |
+
"epoch": 0.17436791630340018,
|
| 63 |
+
"eval_loss": 0.09839651733636856,
|
| 64 |
+
"eval_runtime": 26.3248,
|
| 65 |
+
"eval_samples_per_second": 464.695,
|
| 66 |
+
"eval_steps_per_second": 14.549,
|
| 67 |
+
"step": 600
|
| 68 |
+
},
|
| 69 |
+
{
|
| 70 |
+
"epoch": 0.2034292356873002,
|
| 71 |
+
"grad_norm": 4.288038730621338,
|
| 72 |
+
"learning_rate": 1.2716868017076938e-06,
|
| 73 |
+
"loss": 0.0873,
|
| 74 |
+
"step": 700
|
| 75 |
+
},
|
| 76 |
+
{
|
| 77 |
+
"epoch": 0.23249055507120023,
|
| 78 |
+
"grad_norm": 5.486178398132324,
|
| 79 |
+
"learning_rate": 1.4533563448087928e-06,
|
| 80 |
+
"loss": 0.0916,
|
| 81 |
+
"step": 800
|
| 82 |
+
},
|
| 83 |
+
{
|
| 84 |
+
"epoch": 0.26155187445510025,
|
| 85 |
+
"grad_norm": 3.6196625232696533,
|
| 86 |
+
"learning_rate": 1.6350258879098921e-06,
|
| 87 |
+
"loss": 0.0882,
|
| 88 |
+
"step": 900
|
| 89 |
+
},
|
| 90 |
+
{
|
| 91 |
+
"epoch": 0.26155187445510025,
|
| 92 |
+
"eval_loss": 0.08222991973161697,
|
| 93 |
+
"eval_runtime": 27.0353,
|
| 94 |
+
"eval_samples_per_second": 452.483,
|
| 95 |
+
"eval_steps_per_second": 14.167,
|
| 96 |
+
"step": 900
|
| 97 |
+
},
|
| 98 |
+
{
|
| 99 |
+
"epoch": 0.2906131938390003,
|
| 100 |
+
"grad_norm": 5.516987323760986,
|
| 101 |
+
"learning_rate": 1.816695431010991e-06,
|
| 102 |
+
"loss": 0.079,
|
| 103 |
+
"step": 1000
|
| 104 |
+
},
|
| 105 |
+
{
|
| 106 |
+
"epoch": 0.3196745132229003,
|
| 107 |
+
"grad_norm": 0.9596192836761475,
|
| 108 |
+
"learning_rate": 1.9983649741120904e-06,
|
| 109 |
+
"loss": 0.071,
|
| 110 |
+
"step": 1100
|
| 111 |
+
},
|
| 112 |
+
{
|
| 113 |
+
"epoch": 0.34873583260680036,
|
| 114 |
+
"grad_norm": 5.4598069190979,
|
| 115 |
+
"learning_rate": 2.1800345172131893e-06,
|
| 116 |
+
"loss": 0.0817,
|
| 117 |
+
"step": 1200
|
| 118 |
+
},
|
| 119 |
+
{
|
| 120 |
+
"epoch": 0.34873583260680036,
|
| 121 |
+
"eval_loss": 0.07388558238744736,
|
| 122 |
+
"eval_runtime": 26.4246,
|
| 123 |
+
"eval_samples_per_second": 462.94,
|
| 124 |
+
"eval_steps_per_second": 14.494,
|
| 125 |
+
"step": 1200
|
| 126 |
+
},
|
| 127 |
+
{
|
| 128 |
+
"epoch": 0.37779715199070035,
|
| 129 |
+
"grad_norm": 3.363698959350586,
|
| 130 |
+
"learning_rate": 2.3617040603142887e-06,
|
| 131 |
+
"loss": 0.063,
|
| 132 |
+
"step": 1300
|
| 133 |
+
},
|
| 134 |
+
{
|
| 135 |
+
"epoch": 0.4068584713746004,
|
| 136 |
+
"grad_norm": 4.268736839294434,
|
| 137 |
+
"learning_rate": 2.5433736034153876e-06,
|
| 138 |
+
"loss": 0.0726,
|
| 139 |
+
"step": 1400
|
| 140 |
+
},
|
| 141 |
+
{
|
| 142 |
+
"epoch": 0.43591979075850046,
|
| 143 |
+
"grad_norm": 0.6281489133834839,
|
| 144 |
+
"learning_rate": 2.7250431465164866e-06,
|
| 145 |
+
"loss": 0.0767,
|
| 146 |
+
"step": 1500
|
| 147 |
+
},
|
| 148 |
+
{
|
| 149 |
+
"epoch": 0.43591979075850046,
|
| 150 |
+
"eval_loss": 0.06805469840765,
|
| 151 |
+
"eval_runtime": 27.0745,
|
| 152 |
+
"eval_samples_per_second": 451.827,
|
| 153 |
+
"eval_steps_per_second": 14.146,
|
| 154 |
+
"step": 1500
|
| 155 |
+
},
|
| 156 |
+
{
|
| 157 |
+
"epoch": 0.46498111014240046,
|
| 158 |
+
"grad_norm": 1.1631907224655151,
|
| 159 |
+
"learning_rate": 2.9067126896175855e-06,
|
| 160 |
+
"loss": 0.0753,
|
| 161 |
+
"step": 1600
|
| 162 |
+
},
|
| 163 |
+
{
|
| 164 |
+
"epoch": 0.4940424295263005,
|
| 165 |
+
"grad_norm": 1.6831640005111694,
|
| 166 |
+
"learning_rate": 3.0883822327186853e-06,
|
| 167 |
+
"loss": 0.0647,
|
| 168 |
+
"step": 1700
|
| 169 |
+
},
|
| 170 |
+
{
|
| 171 |
+
"epoch": 0.5231037489102005,
|
| 172 |
+
"grad_norm": 0.39547181129455566,
|
| 173 |
+
"learning_rate": 3.268235080388773e-06,
|
| 174 |
+
"loss": 0.0538,
|
| 175 |
+
"step": 1800
|
| 176 |
+
},
|
| 177 |
+
{
|
| 178 |
+
"epoch": 0.5231037489102005,
|
| 179 |
+
"eval_loss": 0.06306594610214233,
|
| 180 |
+
"eval_runtime": 26.3785,
|
| 181 |
+
"eval_samples_per_second": 463.748,
|
| 182 |
+
"eval_steps_per_second": 14.519,
|
| 183 |
+
"step": 1800
|
| 184 |
+
},
|
| 185 |
+
{
|
| 186 |
+
"epoch": 0.5521650682941005,
|
| 187 |
+
"grad_norm": 2.629936933517456,
|
| 188 |
+
"learning_rate": 3.449904623489872e-06,
|
| 189 |
+
"loss": 0.057,
|
| 190 |
+
"step": 1900
|
| 191 |
+
},
|
| 192 |
+
{
|
| 193 |
+
"epoch": 0.5812263876780006,
|
| 194 |
+
"grad_norm": 0.44680893421173096,
|
| 195 |
+
"learning_rate": 3.6315741665909717e-06,
|
| 196 |
+
"loss": 0.0592,
|
| 197 |
+
"step": 2000
|
| 198 |
+
},
|
| 199 |
+
{
|
| 200 |
+
"epoch": 0.6102877070619006,
|
| 201 |
+
"grad_norm": 6.168762683868408,
|
| 202 |
+
"learning_rate": 3.8132437096920706e-06,
|
| 203 |
+
"loss": 0.06,
|
| 204 |
+
"step": 2100
|
| 205 |
+
},
|
| 206 |
+
{
|
| 207 |
+
"epoch": 0.6102877070619006,
|
| 208 |
+
"eval_loss": 0.058808207511901855,
|
| 209 |
+
"eval_runtime": 27.1053,
|
| 210 |
+
"eval_samples_per_second": 451.314,
|
| 211 |
+
"eval_steps_per_second": 14.13,
|
| 212 |
+
"step": 2100
|
| 213 |
+
},
|
| 214 |
+
{
|
| 215 |
+
"epoch": 0.6393490264458006,
|
| 216 |
+
"grad_norm": 2.6968770027160645,
|
| 217 |
+
"learning_rate": 3.994913252793169e-06,
|
| 218 |
+
"loss": 0.0626,
|
| 219 |
+
"step": 2200
|
| 220 |
+
},
|
| 221 |
+
{
|
| 222 |
+
"epoch": 0.6684103458297007,
|
| 223 |
+
"grad_norm": 1.397504210472107,
|
| 224 |
+
"learning_rate": 4.176582795894268e-06,
|
| 225 |
+
"loss": 0.0562,
|
| 226 |
+
"step": 2300
|
| 227 |
+
},
|
| 228 |
+
{
|
| 229 |
+
"epoch": 0.6974716652136007,
|
| 230 |
+
"grad_norm": 3.1529994010925293,
|
| 231 |
+
"learning_rate": 4.358252338995368e-06,
|
| 232 |
+
"loss": 0.0589,
|
| 233 |
+
"step": 2400
|
| 234 |
+
},
|
| 235 |
+
{
|
| 236 |
+
"epoch": 0.6974716652136007,
|
| 237 |
+
"eval_loss": 0.05554657801985741,
|
| 238 |
+
"eval_runtime": 26.2164,
|
| 239 |
+
"eval_samples_per_second": 466.617,
|
| 240 |
+
"eval_steps_per_second": 14.609,
|
| 241 |
+
"step": 2400
|
| 242 |
+
},
|
| 243 |
+
{
|
| 244 |
+
"epoch": 0.7265329845975007,
|
| 245 |
+
"grad_norm": 3.10916805267334,
|
| 246 |
+
"learning_rate": 4.539921882096467e-06,
|
| 247 |
+
"loss": 0.0515,
|
| 248 |
+
"step": 2500
|
| 249 |
+
},
|
| 250 |
+
{
|
| 251 |
+
"epoch": 0.7555943039814007,
|
| 252 |
+
"grad_norm": 1.4427434206008911,
|
| 253 |
+
"learning_rate": 4.721591425197566e-06,
|
| 254 |
+
"loss": 0.0581,
|
| 255 |
+
"step": 2600
|
| 256 |
+
},
|
| 257 |
+
{
|
| 258 |
+
"epoch": 0.7846556233653008,
|
| 259 |
+
"grad_norm": 2.437389850616455,
|
| 260 |
+
"learning_rate": 4.9032609682986655e-06,
|
| 261 |
+
"loss": 0.0498,
|
| 262 |
+
"step": 2700
|
| 263 |
+
},
|
| 264 |
+
{
|
| 265 |
+
"epoch": 0.7846556233653008,
|
| 266 |
+
"eval_loss": 0.053471144288778305,
|
| 267 |
+
"eval_runtime": 26.9156,
|
| 268 |
+
"eval_samples_per_second": 454.495,
|
| 269 |
+
"eval_steps_per_second": 14.23,
|
| 270 |
+
"step": 2700
|
| 271 |
+
},
|
| 272 |
+
{
|
| 273 |
+
"epoch": 0.8137169427492008,
|
| 274 |
+
"grad_norm": 1.7395578622817993,
|
| 275 |
+
"learning_rate": 5.084930511399764e-06,
|
| 276 |
+
"loss": 0.0503,
|
| 277 |
+
"step": 2800
|
| 278 |
+
},
|
| 279 |
+
{
|
| 280 |
+
"epoch": 0.8427782621331008,
|
| 281 |
+
"grad_norm": 0.2161996066570282,
|
| 282 |
+
"learning_rate": 5.266600054500863e-06,
|
| 283 |
+
"loss": 0.047,
|
| 284 |
+
"step": 2900
|
| 285 |
+
},
|
| 286 |
+
{
|
| 287 |
+
"epoch": 0.8718395815170009,
|
| 288 |
+
"grad_norm": 0.2165631204843521,
|
| 289 |
+
"learning_rate": 5.448269597601963e-06,
|
| 290 |
+
"loss": 0.0454,
|
| 291 |
+
"step": 3000
|
| 292 |
+
},
|
| 293 |
+
{
|
| 294 |
+
"epoch": 0.8718395815170009,
|
| 295 |
+
"eval_loss": 0.052133820950984955,
|
| 296 |
+
"eval_runtime": 26.4629,
|
| 297 |
+
"eval_samples_per_second": 462.27,
|
| 298 |
+
"eval_steps_per_second": 14.473,
|
| 299 |
+
"step": 3000
|
| 300 |
+
},
|
| 301 |
+
{
|
| 302 |
+
"epoch": 0.9009009009009009,
|
| 303 |
+
"grad_norm": 0.16847111284732819,
|
| 304 |
+
"learning_rate": 5.629939140703061e-06,
|
| 305 |
+
"loss": 0.0497,
|
| 306 |
+
"step": 3100
|
| 307 |
+
},
|
| 308 |
+
{
|
| 309 |
+
"epoch": 0.9299622202848009,
|
| 310 |
+
"grad_norm": 4.040170669555664,
|
| 311 |
+
"learning_rate": 5.811608683804161e-06,
|
| 312 |
+
"loss": 0.0524,
|
| 313 |
+
"step": 3200
|
| 314 |
+
},
|
| 315 |
+
{
|
| 316 |
+
"epoch": 0.9590235396687009,
|
| 317 |
+
"grad_norm": 3.6626970767974854,
|
| 318 |
+
"learning_rate": 5.99327822690526e-06,
|
| 319 |
+
"loss": 0.0423,
|
| 320 |
+
"step": 3300
|
| 321 |
+
},
|
| 322 |
+
{
|
| 323 |
+
"epoch": 0.9590235396687009,
|
| 324 |
+
"eval_loss": 0.04921015352010727,
|
| 325 |
+
"eval_runtime": 27.2421,
|
| 326 |
+
"eval_samples_per_second": 449.048,
|
| 327 |
+
"eval_steps_per_second": 14.059,
|
| 328 |
+
"step": 3300
|
| 329 |
+
},
|
| 330 |
+
{
|
| 331 |
+
"epoch": 0.988084859052601,
|
| 332 |
+
"grad_norm": 0.33825862407684326,
|
| 333 |
+
"learning_rate": 6.174947770006359e-06,
|
| 334 |
+
"loss": 0.0468,
|
| 335 |
+
"step": 3400
|
| 336 |
+
},
|
| 337 |
+
{
|
| 338 |
+
"epoch": 1.017146178436501,
|
| 339 |
+
"grad_norm": 2.7132785320281982,
|
| 340 |
+
"learning_rate": 6.356617313107458e-06,
|
| 341 |
+
"loss": 0.0578,
|
| 342 |
+
"step": 3500
|
| 343 |
+
},
|
| 344 |
+
{
|
| 345 |
+
"epoch": 1.046207497820401,
|
| 346 |
+
"grad_norm": 1.4403324127197266,
|
| 347 |
+
"learning_rate": 6.538286856208557e-06,
|
| 348 |
+
"loss": 0.0428,
|
| 349 |
+
"step": 3600
|
| 350 |
+
},
|
| 351 |
+
{
|
| 352 |
+
"epoch": 1.046207497820401,
|
| 353 |
+
"eval_loss": 0.047407593578100204,
|
| 354 |
+
"eval_runtime": 26.5867,
|
| 355 |
+
"eval_samples_per_second": 460.117,
|
| 356 |
+
"eval_steps_per_second": 14.406,
|
| 357 |
+
"step": 3600
|
| 358 |
+
},
|
| 359 |
+
{
|
| 360 |
+
"epoch": 1.075268817204301,
|
| 361 |
+
"grad_norm": 3.5505058765411377,
|
| 362 |
+
"learning_rate": 6.7199563993096566e-06,
|
| 363 |
+
"loss": 0.0458,
|
| 364 |
+
"step": 3700
|
| 365 |
+
},
|
| 366 |
+
{
|
| 367 |
+
"epoch": 1.104330136588201,
|
| 368 |
+
"grad_norm": 1.7245237827301025,
|
| 369 |
+
"learning_rate": 6.9016259424107555e-06,
|
| 370 |
+
"loss": 0.0377,
|
| 371 |
+
"step": 3800
|
| 372 |
+
},
|
| 373 |
+
{
|
| 374 |
+
"epoch": 1.1333914559721012,
|
| 375 |
+
"grad_norm": 1.81324303150177,
|
| 376 |
+
"learning_rate": 7.0832954855118544e-06,
|
| 377 |
+
"loss": 0.0432,
|
| 378 |
+
"step": 3900
|
| 379 |
+
},
|
| 380 |
+
{
|
| 381 |
+
"epoch": 1.1333914559721012,
|
| 382 |
+
"eval_loss": 0.04528222978115082,
|
| 383 |
+
"eval_runtime": 26.7505,
|
| 384 |
+
"eval_samples_per_second": 457.299,
|
| 385 |
+
"eval_steps_per_second": 14.317,
|
| 386 |
+
"step": 3900
|
| 387 |
+
},
|
| 388 |
+
{
|
| 389 |
+
"epoch": 1.1624527753560012,
|
| 390 |
+
"grad_norm": 0.5516623854637146,
|
| 391 |
+
"learning_rate": 7.264965028612953e-06,
|
| 392 |
+
"loss": 0.0402,
|
| 393 |
+
"step": 4000
|
| 394 |
+
},
|
| 395 |
+
{
|
| 396 |
+
"epoch": 1.1915140947399012,
|
| 397 |
+
"grad_norm": 3.600156545639038,
|
| 398 |
+
"learning_rate": 7.446634571714053e-06,
|
| 399 |
+
"loss": 0.0403,
|
| 400 |
+
"step": 4100
|
| 401 |
+
},
|
| 402 |
+
{
|
| 403 |
+
"epoch": 1.2205754141238012,
|
| 404 |
+
"grad_norm": 0.5710099935531616,
|
| 405 |
+
"learning_rate": 7.628304114815151e-06,
|
| 406 |
+
"loss": 0.0401,
|
| 407 |
+
"step": 4200
|
| 408 |
+
},
|
| 409 |
+
{
|
| 410 |
+
"epoch": 1.2205754141238012,
|
| 411 |
+
"eval_loss": 0.04419328644871712,
|
| 412 |
+
"eval_runtime": 26.7562,
|
| 413 |
+
"eval_samples_per_second": 457.203,
|
| 414 |
+
"eval_steps_per_second": 14.314,
|
| 415 |
+
"step": 4200
|
| 416 |
+
},
|
| 417 |
+
{
|
| 418 |
+
"epoch": 1.2496367335077012,
|
| 419 |
+
"grad_norm": 0.9024702310562134,
|
| 420 |
+
"learning_rate": 7.809973657916251e-06,
|
| 421 |
+
"loss": 0.0441,
|
| 422 |
+
"step": 4300
|
| 423 |
+
},
|
| 424 |
+
{
|
| 425 |
+
"epoch": 1.2786980528916012,
|
| 426 |
+
"grad_norm": 0.7580955028533936,
|
| 427 |
+
"learning_rate": 7.99164320101735e-06,
|
| 428 |
+
"loss": 0.0373,
|
| 429 |
+
"step": 4400
|
| 430 |
+
},
|
| 431 |
+
{
|
| 432 |
+
"epoch": 1.3077593722755014,
|
| 433 |
+
"grad_norm": 0.7472540140151978,
|
| 434 |
+
"learning_rate": 8.173312744118449e-06,
|
| 435 |
+
"loss": 0.043,
|
| 436 |
+
"step": 4500
|
| 437 |
+
},
|
| 438 |
+
{
|
| 439 |
+
"epoch": 1.3077593722755014,
|
| 440 |
+
"eval_loss": 0.0427699089050293,
|
| 441 |
+
"eval_runtime": 26.7025,
|
| 442 |
+
"eval_samples_per_second": 458.123,
|
| 443 |
+
"eval_steps_per_second": 14.343,
|
| 444 |
+
"step": 4500
|
| 445 |
+
},
|
| 446 |
+
{
|
| 447 |
+
"epoch": 1.3368206916594012,
|
| 448 |
+
"grad_norm": 5.362630367279053,
|
| 449 |
+
"learning_rate": 8.354982287219548e-06,
|
| 450 |
+
"loss": 0.0432,
|
| 451 |
+
"step": 4600
|
| 452 |
+
},
|
| 453 |
+
{
|
| 454 |
+
"epoch": 1.3658820110433014,
|
| 455 |
+
"grad_norm": 2.7061116695404053,
|
| 456 |
+
"learning_rate": 8.536651830320647e-06,
|
| 457 |
+
"loss": 0.0386,
|
| 458 |
+
"step": 4700
|
| 459 |
+
},
|
| 460 |
+
{
|
| 461 |
+
"epoch": 1.3949433304272014,
|
| 462 |
+
"grad_norm": 1.1733832359313965,
|
| 463 |
+
"learning_rate": 8.718321373421746e-06,
|
| 464 |
+
"loss": 0.0352,
|
| 465 |
+
"step": 4800
|
| 466 |
+
},
|
| 467 |
+
{
|
| 468 |
+
"epoch": 1.3949433304272014,
|
| 469 |
+
"eval_loss": 0.041440799832344055,
|
| 470 |
+
"eval_runtime": 26.9106,
|
| 471 |
+
"eval_samples_per_second": 454.58,
|
| 472 |
+
"eval_steps_per_second": 14.232,
|
| 473 |
+
"step": 4800
|
| 474 |
+
},
|
| 475 |
+
{
|
| 476 |
+
"epoch": 1.4240046498111014,
|
| 477 |
+
"grad_norm": 2.7326438426971436,
|
| 478 |
+
"learning_rate": 8.899990916522846e-06,
|
| 479 |
+
"loss": 0.0389,
|
| 480 |
+
"step": 4900
|
| 481 |
+
},
|
| 482 |
+
{
|
| 483 |
+
"epoch": 1.4530659691950014,
|
| 484 |
+
"grad_norm": 0.20390258729457855,
|
| 485 |
+
"learning_rate": 9.081660459623944e-06,
|
| 486 |
+
"loss": 0.04,
|
| 487 |
+
"step": 5000
|
| 488 |
+
},
|
| 489 |
+
{
|
| 490 |
+
"epoch": 1.4821272885789014,
|
| 491 |
+
"grad_norm": 4.956657886505127,
|
| 492 |
+
"learning_rate": 9.263330002725044e-06,
|
| 493 |
+
"loss": 0.0394,
|
| 494 |
+
"step": 5100
|
| 495 |
+
},
|
| 496 |
+
{
|
| 497 |
+
"epoch": 1.4821272885789014,
|
| 498 |
+
"eval_loss": 0.042791176587343216,
|
| 499 |
+
"eval_runtime": 26.6527,
|
| 500 |
+
"eval_samples_per_second": 458.977,
|
| 501 |
+
"eval_steps_per_second": 14.37,
|
| 502 |
+
"step": 5100
|
| 503 |
+
},
|
| 504 |
+
{
|
| 505 |
+
"epoch": 1.5111886079628016,
|
| 506 |
+
"grad_norm": 0.23265118896961212,
|
| 507 |
+
"learning_rate": 9.444999545826143e-06,
|
| 508 |
+
"loss": 0.0342,
|
| 509 |
+
"step": 5200
|
| 510 |
+
},
|
| 511 |
+
{
|
| 512 |
+
"epoch": 1.5402499273467014,
|
| 513 |
+
"grad_norm": 2.009842872619629,
|
| 514 |
+
"learning_rate": 9.626669088927242e-06,
|
| 515 |
+
"loss": 0.0462,
|
| 516 |
+
"step": 5300
|
| 517 |
+
},
|
| 518 |
+
{
|
| 519 |
+
"epoch": 1.5693112467306016,
|
| 520 |
+
"grad_norm": 0.5204980969429016,
|
| 521 |
+
"learning_rate": 9.808338632028341e-06,
|
| 522 |
+
"loss": 0.0412,
|
| 523 |
+
"step": 5400
|
| 524 |
+
},
|
| 525 |
+
{
|
| 526 |
+
"epoch": 1.5693112467306016,
|
| 527 |
+
"eval_loss": 0.04058554396033287,
|
| 528 |
+
"eval_runtime": 27.0549,
|
| 529 |
+
"eval_samples_per_second": 452.154,
|
| 530 |
+
"eval_steps_per_second": 14.156,
|
| 531 |
+
"step": 5400
|
| 532 |
+
},
|
| 533 |
+
{
|
| 534 |
+
"epoch": 1.5983725661145016,
|
| 535 |
+
"grad_norm": 1.264519214630127,
|
| 536 |
+
"learning_rate": 9.990008175129442e-06,
|
| 537 |
+
"loss": 0.0352,
|
| 538 |
+
"step": 5500
|
| 539 |
+
},
|
| 540 |
+
{
|
| 541 |
+
"epoch": 1.6274338854984016,
|
| 542 |
+
"grad_norm": 1.4044185876846313,
|
| 543 |
+
"learning_rate": 1.0171677718230539e-05,
|
| 544 |
+
"loss": 0.0363,
|
| 545 |
+
"step": 5600
|
| 546 |
+
},
|
| 547 |
+
{
|
| 548 |
+
"epoch": 1.6564952048823016,
|
| 549 |
+
"grad_norm": 0.773714542388916,
|
| 550 |
+
"learning_rate": 1.035334726133164e-05,
|
| 551 |
+
"loss": 0.0416,
|
| 552 |
+
"step": 5700
|
| 553 |
+
},
|
| 554 |
+
{
|
| 555 |
+
"epoch": 1.6564952048823016,
|
| 556 |
+
"eval_loss": 0.039202187210321426,
|
| 557 |
+
"eval_runtime": 26.6017,
|
| 558 |
+
"eval_samples_per_second": 459.858,
|
| 559 |
+
"eval_steps_per_second": 14.398,
|
| 560 |
+
"step": 5700
|
| 561 |
+
},
|
| 562 |
+
{
|
| 563 |
+
"epoch": 1.6855565242662016,
|
| 564 |
+
"grad_norm": 0.1811431348323822,
|
| 565 |
+
"learning_rate": 1.0535016804432738e-05,
|
| 566 |
+
"loss": 0.0287,
|
| 567 |
+
"step": 5800
|
| 568 |
+
},
|
| 569 |
+
{
|
| 570 |
+
"epoch": 1.7146178436501018,
|
| 571 |
+
"grad_norm": 3.958439350128174,
|
| 572 |
+
"learning_rate": 1.0716686347533837e-05,
|
| 573 |
+
"loss": 0.0325,
|
| 574 |
+
"step": 5900
|
| 575 |
+
},
|
| 576 |
+
{
|
| 577 |
+
"epoch": 1.7436791630340016,
|
| 578 |
+
"grad_norm": 0.5695263147354126,
|
| 579 |
+
"learning_rate": 1.0898355890634935e-05,
|
| 580 |
+
"loss": 0.0331,
|
| 581 |
+
"step": 6000
|
| 582 |
+
},
|
| 583 |
+
{
|
| 584 |
+
"epoch": 1.7436791630340016,
|
| 585 |
+
"eval_loss": 0.037496764212846756,
|
| 586 |
+
"eval_runtime": 26.9127,
|
| 587 |
+
"eval_samples_per_second": 454.543,
|
| 588 |
+
"eval_steps_per_second": 14.231,
|
| 589 |
+
"step": 6000
|
| 590 |
+
},
|
| 591 |
+
{
|
| 592 |
+
"epoch": 1.7727404824179018,
|
| 593 |
+
"grad_norm": 3.3903560638427734,
|
| 594 |
+
"learning_rate": 1.1080025433736035e-05,
|
| 595 |
+
"loss": 0.0361,
|
| 596 |
+
"step": 6100
|
| 597 |
+
},
|
| 598 |
+
{
|
| 599 |
+
"epoch": 1.8018018018018018,
|
| 600 |
+
"grad_norm": 2.8720123767852783,
|
| 601 |
+
"learning_rate": 1.1261694976837134e-05,
|
| 602 |
+
"loss": 0.0468,
|
| 603 |
+
"step": 6200
|
| 604 |
+
},
|
| 605 |
+
{
|
| 606 |
+
"epoch": 1.8308631211857018,
|
| 607 |
+
"grad_norm": 1.0204403400421143,
|
| 608 |
+
"learning_rate": 1.1443364519938233e-05,
|
| 609 |
+
"loss": 0.0343,
|
| 610 |
+
"step": 6300
|
| 611 |
+
},
|
| 612 |
+
{
|
| 613 |
+
"epoch": 1.8308631211857018,
|
| 614 |
+
"eval_loss": 0.037053827196359634,
|
| 615 |
+
"eval_runtime": 26.3034,
|
| 616 |
+
"eval_samples_per_second": 465.074,
|
| 617 |
+
"eval_steps_per_second": 14.561,
|
| 618 |
+
"step": 6300
|
| 619 |
+
},
|
| 620 |
+
{
|
| 621 |
+
"epoch": 1.8599244405696018,
|
| 622 |
+
"grad_norm": 2.0732407569885254,
|
| 623 |
+
"learning_rate": 1.1625034063039334e-05,
|
| 624 |
+
"loss": 0.0401,
|
| 625 |
+
"step": 6400
|
| 626 |
+
},
|
| 627 |
+
{
|
| 628 |
+
"epoch": 1.8889857599535018,
|
| 629 |
+
"grad_norm": 3.727902412414551,
|
| 630 |
+
"learning_rate": 1.1806703606140431e-05,
|
| 631 |
+
"loss": 0.0425,
|
| 632 |
+
"step": 6500
|
| 633 |
+
},
|
| 634 |
+
{
|
| 635 |
+
"epoch": 1.918047079337402,
|
| 636 |
+
"grad_norm": 1.8206995725631714,
|
| 637 |
+
"learning_rate": 1.198837314924153e-05,
|
| 638 |
+
"loss": 0.0342,
|
| 639 |
+
"step": 6600
|
| 640 |
+
},
|
| 641 |
+
{
|
| 642 |
+
"epoch": 1.918047079337402,
|
| 643 |
+
"eval_loss": 0.038177795708179474,
|
| 644 |
+
"eval_runtime": 27.1924,
|
| 645 |
+
"eval_samples_per_second": 449.869,
|
| 646 |
+
"eval_steps_per_second": 14.085,
|
| 647 |
+
"step": 6600
|
| 648 |
+
},
|
| 649 |
+
{
|
| 650 |
+
"epoch": 1.9471083987213018,
|
| 651 |
+
"grad_norm": 0.9479349255561829,
|
| 652 |
+
"learning_rate": 1.2170042692342629e-05,
|
| 653 |
+
"loss": 0.0411,
|
| 654 |
+
"step": 6700
|
| 655 |
+
},
|
| 656 |
+
{
|
| 657 |
+
"epoch": 1.976169718105202,
|
| 658 |
+
"grad_norm": 1.6102315187454224,
|
| 659 |
+
"learning_rate": 1.235171223544373e-05,
|
| 660 |
+
"loss": 0.0393,
|
| 661 |
+
"step": 6800
|
| 662 |
+
},
|
| 663 |
+
{
|
| 664 |
+
"epoch": 2.005231037489102,
|
| 665 |
+
"grad_norm": 0.39504683017730713,
|
| 666 |
+
"learning_rate": 1.2533381778544828e-05,
|
| 667 |
+
"loss": 0.0379,
|
| 668 |
+
"step": 6900
|
| 669 |
+
},
|
| 670 |
+
{
|
| 671 |
+
"epoch": 2.005231037489102,
|
| 672 |
+
"eval_loss": 0.037571169435977936,
|
| 673 |
+
"eval_runtime": 26.9177,
|
| 674 |
+
"eval_samples_per_second": 454.46,
|
| 675 |
+
"eval_steps_per_second": 14.229,
|
| 676 |
+
"step": 6900
|
| 677 |
+
},
|
| 678 |
+
{
|
| 679 |
+
"epoch": 2.034292356873002,
|
| 680 |
+
"grad_norm": 0.09198792278766632,
|
| 681 |
+
"learning_rate": 1.2715051321645927e-05,
|
| 682 |
+
"loss": 0.0226,
|
| 683 |
+
"step": 7000
|
| 684 |
+
},
|
| 685 |
+
{
|
| 686 |
+
"epoch": 2.0633536762569022,
|
| 687 |
+
"grad_norm": 0.5564383864402771,
|
| 688 |
+
"learning_rate": 1.2896720864747025e-05,
|
| 689 |
+
"loss": 0.0251,
|
| 690 |
+
"step": 7100
|
| 691 |
+
},
|
| 692 |
+
{
|
| 693 |
+
"epoch": 2.092414995640802,
|
| 694 |
+
"grad_norm": 1.9805023670196533,
|
| 695 |
+
"learning_rate": 1.3078390407848125e-05,
|
| 696 |
+
"loss": 0.0232,
|
| 697 |
+
"step": 7200
|
| 698 |
+
},
|
| 699 |
+
{
|
| 700 |
+
"epoch": 2.092414995640802,
|
| 701 |
+
"eval_loss": 0.03626781702041626,
|
| 702 |
+
"eval_runtime": 26.9532,
|
| 703 |
+
"eval_samples_per_second": 453.86,
|
| 704 |
+
"eval_steps_per_second": 14.21,
|
| 705 |
+
"step": 7200
|
| 706 |
+
},
|
| 707 |
+
{
|
| 708 |
+
"epoch": 2.1214763150247022,
|
| 709 |
+
"grad_norm": 2.2151503562927246,
|
| 710 |
+
"learning_rate": 1.3260059950949224e-05,
|
| 711 |
+
"loss": 0.0311,
|
| 712 |
+
"step": 7300
|
| 713 |
+
},
|
| 714 |
+
{
|
| 715 |
+
"epoch": 2.150537634408602,
|
| 716 |
+
"grad_norm": 3.625196695327759,
|
| 717 |
+
"learning_rate": 1.3441729494050325e-05,
|
| 718 |
+
"loss": 0.025,
|
| 719 |
+
"step": 7400
|
| 720 |
+
},
|
| 721 |
+
{
|
| 722 |
+
"epoch": 2.1795989537925022,
|
| 723 |
+
"grad_norm": 3.1274352073669434,
|
| 724 |
+
"learning_rate": 1.3623399037151424e-05,
|
| 725 |
+
"loss": 0.0245,
|
| 726 |
+
"step": 7500
|
| 727 |
+
},
|
| 728 |
+
{
|
| 729 |
+
"epoch": 2.1795989537925022,
|
| 730 |
+
"eval_loss": 0.036362066864967346,
|
| 731 |
+
"eval_runtime": 26.6185,
|
| 732 |
+
"eval_samples_per_second": 459.567,
|
| 733 |
+
"eval_steps_per_second": 14.388,
|
| 734 |
+
"step": 7500
|
| 735 |
+
},
|
| 736 |
+
{
|
| 737 |
+
"epoch": 2.208660273176402,
|
| 738 |
+
"grad_norm": 0.11472488194704056,
|
| 739 |
+
"learning_rate": 1.3805068580252521e-05,
|
| 740 |
+
"loss": 0.0291,
|
| 741 |
+
"step": 7600
|
| 742 |
+
},
|
| 743 |
+
{
|
| 744 |
+
"epoch": 2.2377215925603022,
|
| 745 |
+
"grad_norm": 1.0436164140701294,
|
| 746 |
+
"learning_rate": 1.398673812335362e-05,
|
| 747 |
+
"loss": 0.03,
|
| 748 |
+
"step": 7700
|
| 749 |
+
},
|
| 750 |
+
{
|
| 751 |
+
"epoch": 2.2667829119442024,
|
| 752 |
+
"grad_norm": 1.9227488040924072,
|
| 753 |
+
"learning_rate": 1.416840766645472e-05,
|
| 754 |
+
"loss": 0.0277,
|
| 755 |
+
"step": 7800
|
| 756 |
+
},
|
| 757 |
+
{
|
| 758 |
+
"epoch": 2.2667829119442024,
|
| 759 |
+
"eval_loss": 0.03540974110364914,
|
| 760 |
+
"eval_runtime": 26.7128,
|
| 761 |
+
"eval_samples_per_second": 457.944,
|
| 762 |
+
"eval_steps_per_second": 14.338,
|
| 763 |
+
"step": 7800
|
| 764 |
+
},
|
| 765 |
+
{
|
| 766 |
+
"epoch": 2.2958442313281022,
|
| 767 |
+
"grad_norm": 4.112268447875977,
|
| 768 |
+
"learning_rate": 1.4348260514124808e-05,
|
| 769 |
+
"loss": 0.0242,
|
| 770 |
+
"step": 7900
|
| 771 |
+
},
|
| 772 |
+
{
|
| 773 |
+
"epoch": 2.3249055507120024,
|
| 774 |
+
"grad_norm": 1.2703102827072144,
|
| 775 |
+
"learning_rate": 1.4529930057225907e-05,
|
| 776 |
+
"loss": 0.03,
|
| 777 |
+
"step": 8000
|
| 778 |
+
},
|
| 779 |
+
{
|
| 780 |
+
"epoch": 2.353966870095902,
|
| 781 |
+
"grad_norm": 2.46053409576416,
|
| 782 |
+
"learning_rate": 1.4711599600327007e-05,
|
| 783 |
+
"loss": 0.0301,
|
| 784 |
+
"step": 8100
|
| 785 |
+
},
|
| 786 |
+
{
|
| 787 |
+
"epoch": 2.353966870095902,
|
| 788 |
+
"eval_loss": 0.035567089915275574,
|
| 789 |
+
"eval_runtime": 26.7341,
|
| 790 |
+
"eval_samples_per_second": 457.58,
|
| 791 |
+
"eval_steps_per_second": 14.326,
|
| 792 |
+
"step": 8100
|
| 793 |
+
},
|
| 794 |
+
{
|
| 795 |
+
"epoch": 2.3830281894798024,
|
| 796 |
+
"grad_norm": 1.049849271774292,
|
| 797 |
+
"learning_rate": 1.4893269143428106e-05,
|
| 798 |
+
"loss": 0.0288,
|
| 799 |
+
"step": 8200
|
| 800 |
+
},
|
| 801 |
+
{
|
| 802 |
+
"epoch": 2.412089508863702,
|
| 803 |
+
"grad_norm": 2.9456753730773926,
|
| 804 |
+
"learning_rate": 1.5074938686529204e-05,
|
| 805 |
+
"loss": 0.0197,
|
| 806 |
+
"step": 8300
|
| 807 |
+
},
|
| 808 |
+
{
|
| 809 |
+
"epoch": 2.4411508282476024,
|
| 810 |
+
"grad_norm": 0.44164979457855225,
|
| 811 |
+
"learning_rate": 1.5254791534199294e-05,
|
| 812 |
+
"loss": 0.0351,
|
| 813 |
+
"step": 8400
|
| 814 |
+
},
|
| 815 |
+
{
|
| 816 |
+
"epoch": 2.4411508282476024,
|
| 817 |
+
"eval_loss": 0.03602970018982887,
|
| 818 |
+
"eval_runtime": 26.2631,
|
| 819 |
+
"eval_samples_per_second": 465.787,
|
| 820 |
+
"eval_steps_per_second": 14.583,
|
| 821 |
+
"step": 8400
|
| 822 |
+
},
|
| 823 |
+
{
|
| 824 |
+
"epoch": 2.4702121476315027,
|
| 825 |
+
"grad_norm": 0.2530701160430908,
|
| 826 |
+
"learning_rate": 1.543646107730039e-05,
|
| 827 |
+
"loss": 0.0215,
|
| 828 |
+
"step": 8500
|
| 829 |
+
},
|
| 830 |
+
{
|
| 831 |
+
"epoch": 2.4992734670154024,
|
| 832 |
+
"grad_norm": 0.1154685765504837,
|
| 833 |
+
"learning_rate": 1.561813062040149e-05,
|
| 834 |
+
"loss": 0.0359,
|
| 835 |
+
"step": 8600
|
| 836 |
+
},
|
| 837 |
+
{
|
| 838 |
+
"epoch": 2.5283347863993026,
|
| 839 |
+
"grad_norm": 0.16534653306007385,
|
| 840 |
+
"learning_rate": 1.579980016350259e-05,
|
| 841 |
+
"loss": 0.0257,
|
| 842 |
+
"step": 8700
|
| 843 |
+
},
|
| 844 |
+
{
|
| 845 |
+
"epoch": 2.5283347863993026,
|
| 846 |
+
"eval_loss": 0.03711829334497452,
|
| 847 |
+
"eval_runtime": 26.9334,
|
| 848 |
+
"eval_samples_per_second": 454.194,
|
| 849 |
+
"eval_steps_per_second": 14.22,
|
| 850 |
+
"step": 8700
|
| 851 |
+
},
|
| 852 |
+
{
|
| 853 |
+
"epoch": 2.5573961057832024,
|
| 854 |
+
"grad_norm": 4.247994899749756,
|
| 855 |
+
"learning_rate": 1.5981469706603688e-05,
|
| 856 |
+
"loss": 0.025,
|
| 857 |
+
"step": 8800
|
| 858 |
+
},
|
| 859 |
+
{
|
| 860 |
+
"epoch": 2.5864574251671026,
|
| 861 |
+
"grad_norm": 3.4336764812469482,
|
| 862 |
+
"learning_rate": 1.616313924970479e-05,
|
| 863 |
+
"loss": 0.0337,
|
| 864 |
+
"step": 8900
|
| 865 |
+
},
|
| 866 |
+
{
|
| 867 |
+
"epoch": 2.615518744551003,
|
| 868 |
+
"grad_norm": 3.021991014480591,
|
| 869 |
+
"learning_rate": 1.634480879280589e-05,
|
| 870 |
+
"loss": 0.0236,
|
| 871 |
+
"step": 9000
|
| 872 |
+
},
|
| 873 |
+
{
|
| 874 |
+
"epoch": 2.615518744551003,
|
| 875 |
+
"eval_loss": 0.03501100093126297,
|
| 876 |
+
"eval_runtime": 26.2977,
|
| 877 |
+
"eval_samples_per_second": 465.175,
|
| 878 |
+
"eval_steps_per_second": 14.564,
|
| 879 |
+
"step": 9000
|
| 880 |
+
},
|
| 881 |
+
{
|
| 882 |
+
"epoch": 2.6445800639349026,
|
| 883 |
+
"grad_norm": 4.529074192047119,
|
| 884 |
+
"learning_rate": 1.6526478335906987e-05,
|
| 885 |
+
"loss": 0.0245,
|
| 886 |
+
"step": 9100
|
| 887 |
+
},
|
| 888 |
+
{
|
| 889 |
+
"epoch": 2.6736413833188024,
|
| 890 |
+
"grad_norm": 2.828688859939575,
|
| 891 |
+
"learning_rate": 1.6708147879008084e-05,
|
| 892 |
+
"loss": 0.0293,
|
| 893 |
+
"step": 9200
|
| 894 |
+
},
|
| 895 |
+
{
|
| 896 |
+
"epoch": 2.7027027027027026,
|
| 897 |
+
"grad_norm": 0.3687061071395874,
|
| 898 |
+
"learning_rate": 1.6889817422109185e-05,
|
| 899 |
+
"loss": 0.0291,
|
| 900 |
+
"step": 9300
|
| 901 |
+
},
|
| 902 |
+
{
|
| 903 |
+
"epoch": 2.7027027027027026,
|
| 904 |
+
"eval_loss": 0.03628409281373024,
|
| 905 |
+
"eval_runtime": 26.8142,
|
| 906 |
+
"eval_samples_per_second": 456.214,
|
| 907 |
+
"eval_steps_per_second": 14.283,
|
| 908 |
+
"step": 9300
|
| 909 |
+
},
|
| 910 |
+
{
|
| 911 |
+
"epoch": 2.731764022086603,
|
| 912 |
+
"grad_norm": 0.35936692357063293,
|
| 913 |
+
"learning_rate": 1.7071486965210285e-05,
|
| 914 |
+
"loss": 0.0294,
|
| 915 |
+
"step": 9400
|
| 916 |
+
},
|
| 917 |
+
{
|
| 918 |
+
"epoch": 2.7608253414705026,
|
| 919 |
+
"grad_norm": 0.48872271180152893,
|
| 920 |
+
"learning_rate": 1.7253156508311382e-05,
|
| 921 |
+
"loss": 0.0273,
|
| 922 |
+
"step": 9500
|
| 923 |
+
},
|
| 924 |
+
{
|
| 925 |
+
"epoch": 2.789886660854403,
|
| 926 |
+
"grad_norm": 0.6060481071472168,
|
| 927 |
+
"learning_rate": 1.743482605141248e-05,
|
| 928 |
+
"loss": 0.0358,
|
| 929 |
+
"step": 9600
|
| 930 |
+
},
|
| 931 |
+
{
|
| 932 |
+
"epoch": 2.789886660854403,
|
| 933 |
+
"eval_loss": 0.037452585995197296,
|
| 934 |
+
"eval_runtime": 26.8066,
|
| 935 |
+
"eval_samples_per_second": 456.344,
|
| 936 |
+
"eval_steps_per_second": 14.288,
|
| 937 |
+
"step": 9600
|
| 938 |
+
},
|
| 939 |
+
{
|
| 940 |
+
"epoch": 2.8189479802383026,
|
| 941 |
+
"grad_norm": 0.19470466673374176,
|
| 942 |
+
"learning_rate": 1.761649559451358e-05,
|
| 943 |
+
"loss": 0.0251,
|
| 944 |
+
"step": 9700
|
| 945 |
+
},
|
| 946 |
+
{
|
| 947 |
+
"epoch": 2.848009299622203,
|
| 948 |
+
"grad_norm": 0.7011229991912842,
|
| 949 |
+
"learning_rate": 1.779816513761468e-05,
|
| 950 |
+
"loss": 0.0352,
|
| 951 |
+
"step": 9800
|
| 952 |
+
},
|
| 953 |
+
{
|
| 954 |
+
"epoch": 2.877070619006103,
|
| 955 |
+
"grad_norm": 1.1960341930389404,
|
| 956 |
+
"learning_rate": 1.7979834680715778e-05,
|
| 957 |
+
"loss": 0.0289,
|
| 958 |
+
"step": 9900
|
| 959 |
+
},
|
| 960 |
+
{
|
| 961 |
+
"epoch": 2.877070619006103,
|
| 962 |
+
"eval_loss": 0.036693498492240906,
|
| 963 |
+
"eval_runtime": 28.4942,
|
| 964 |
+
"eval_samples_per_second": 429.315,
|
| 965 |
+
"eval_steps_per_second": 13.441,
|
| 966 |
+
"step": 9900
|
| 967 |
+
},
|
| 968 |
+
{
|
| 969 |
+
"epoch": 2.906131938390003,
|
| 970 |
+
"grad_norm": 0.120386503636837,
|
| 971 |
+
"learning_rate": 1.816150422381688e-05,
|
| 972 |
+
"loss": 0.0306,
|
| 973 |
+
"step": 10000
|
| 974 |
+
},
|
| 975 |
+
{
|
| 976 |
+
"epoch": 2.935193257773903,
|
| 977 |
+
"grad_norm": 0.15321113169193268,
|
| 978 |
+
"learning_rate": 1.834317376691798e-05,
|
| 979 |
+
"loss": 0.0249,
|
| 980 |
+
"step": 10100
|
| 981 |
+
},
|
| 982 |
+
{
|
| 983 |
+
"epoch": 2.964254577157803,
|
| 984 |
+
"grad_norm": 0.7859700918197632,
|
| 985 |
+
"learning_rate": 1.8524843310019077e-05,
|
| 986 |
+
"loss": 0.0257,
|
| 987 |
+
"step": 10200
|
| 988 |
+
},
|
| 989 |
+
{
|
| 990 |
+
"epoch": 2.964254577157803,
|
| 991 |
+
"eval_loss": 0.036162618547677994,
|
| 992 |
+
"eval_runtime": 30.9741,
|
| 993 |
+
"eval_samples_per_second": 394.944,
|
| 994 |
+
"eval_steps_per_second": 12.365,
|
| 995 |
+
"step": 10200
|
| 996 |
+
},
|
| 997 |
+
{
|
| 998 |
+
"epoch": 2.993315896541703,
|
| 999 |
+
"grad_norm": 0.7350950837135315,
|
| 1000 |
+
"learning_rate": 1.8706512853120174e-05,
|
| 1001 |
+
"loss": 0.0332,
|
| 1002 |
+
"step": 10300
|
| 1003 |
+
},
|
| 1004 |
+
{
|
| 1005 |
+
"epoch": 3.022377215925603,
|
| 1006 |
+
"grad_norm": 1.5788044929504395,
|
| 1007 |
+
"learning_rate": 1.8888182396221275e-05,
|
| 1008 |
+
"loss": 0.0208,
|
| 1009 |
+
"step": 10400
|
| 1010 |
+
},
|
| 1011 |
+
{
|
| 1012 |
+
"epoch": 3.051438535309503,
|
| 1013 |
+
"grad_norm": 1.8751883506774902,
|
| 1014 |
+
"learning_rate": 1.9069851939322375e-05,
|
| 1015 |
+
"loss": 0.0231,
|
| 1016 |
+
"step": 10500
|
| 1017 |
+
},
|
| 1018 |
+
{
|
| 1019 |
+
"epoch": 3.051438535309503,
|
| 1020 |
+
"eval_loss": 0.03594466298818588,
|
| 1021 |
+
"eval_runtime": 29.5347,
|
| 1022 |
+
"eval_samples_per_second": 414.191,
|
| 1023 |
+
"eval_steps_per_second": 12.968,
|
| 1024 |
+
"step": 10500
|
| 1025 |
+
},
|
| 1026 |
+
{
|
| 1027 |
+
"epoch": 3.0804998546934033,
|
| 1028 |
+
"grad_norm": 2.0853710174560547,
|
| 1029 |
+
"learning_rate": 1.9251521482423476e-05,
|
| 1030 |
+
"loss": 0.0216,
|
| 1031 |
+
"step": 10600
|
| 1032 |
+
},
|
| 1033 |
+
{
|
| 1034 |
+
"epoch": 3.109561174077303,
|
| 1035 |
+
"grad_norm": 0.48473218083381653,
|
| 1036 |
+
"learning_rate": 1.9433191025524573e-05,
|
| 1037 |
+
"loss": 0.0193,
|
| 1038 |
+
"step": 10700
|
| 1039 |
+
},
|
| 1040 |
+
{
|
| 1041 |
+
"epoch": 3.1386224934612033,
|
| 1042 |
+
"grad_norm": 0.1810705065727234,
|
| 1043 |
+
"learning_rate": 1.961486056862567e-05,
|
| 1044 |
+
"loss": 0.0175,
|
| 1045 |
+
"step": 10800
|
| 1046 |
+
},
|
| 1047 |
+
{
|
| 1048 |
+
"epoch": 3.1386224934612033,
|
| 1049 |
+
"eval_loss": 0.03672377020120621,
|
| 1050 |
+
"eval_runtime": 32.0584,
|
| 1051 |
+
"eval_samples_per_second": 381.584,
|
| 1052 |
+
"eval_steps_per_second": 11.947,
|
| 1053 |
+
"step": 10800
|
| 1054 |
+
},
|
| 1055 |
+
{
|
| 1056 |
+
"epoch": 3.167683812845103,
|
| 1057 |
+
"grad_norm": 0.8471315503120422,
|
| 1058 |
+
"learning_rate": 1.979653011172677e-05,
|
| 1059 |
+
"loss": 0.0219,
|
| 1060 |
+
"step": 10900
|
| 1061 |
+
},
|
| 1062 |
+
{
|
| 1063 |
+
"epoch": 3.1967451322290033,
|
| 1064 |
+
"grad_norm": 0.23426327109336853,
|
| 1065 |
+
"learning_rate": 1.997819965482787e-05,
|
| 1066 |
+
"loss": 0.0188,
|
| 1067 |
+
"step": 11000
|
| 1068 |
+
},
|
| 1069 |
+
{
|
| 1070 |
+
"epoch": 3.225806451612903,
|
| 1071 |
+
"grad_norm": 0.2814389765262604,
|
| 1072 |
+
"learning_rate": 1.9865350776528193e-05,
|
| 1073 |
+
"loss": 0.0188,
|
| 1074 |
+
"step": 11100
|
| 1075 |
+
},
|
| 1076 |
+
{
|
| 1077 |
+
"epoch": 3.225806451612903,
|
| 1078 |
+
"eval_loss": 0.034333910793066025,
|
| 1079 |
+
"eval_runtime": 27.346,
|
| 1080 |
+
"eval_samples_per_second": 447.341,
|
| 1081 |
+
"eval_steps_per_second": 14.006,
|
| 1082 |
+
"step": 11100
|
| 1083 |
+
},
|
| 1084 |
+
{
|
| 1085 |
+
"epoch": 3.2548677709968032,
|
| 1086 |
+
"grad_norm": 2.401367425918579,
|
| 1087 |
+
"learning_rate": 1.971234029531023e-05,
|
| 1088 |
+
"loss": 0.0265,
|
| 1089 |
+
"step": 11200
|
| 1090 |
+
},
|
| 1091 |
+
{
|
| 1092 |
+
"epoch": 3.2839290903807035,
|
| 1093 |
+
"grad_norm": 0.25739622116088867,
|
| 1094 |
+
"learning_rate": 1.9559329814092266e-05,
|
| 1095 |
+
"loss": 0.0218,
|
| 1096 |
+
"step": 11300
|
| 1097 |
+
},
|
| 1098 |
+
{
|
| 1099 |
+
"epoch": 3.3129904097646032,
|
| 1100 |
+
"grad_norm": 0.7228596210479736,
|
| 1101 |
+
"learning_rate": 1.9406319332874305e-05,
|
| 1102 |
+
"loss": 0.0208,
|
| 1103 |
+
"step": 11400
|
| 1104 |
+
},
|
| 1105 |
+
{
|
| 1106 |
+
"epoch": 3.3129904097646032,
|
| 1107 |
+
"eval_loss": 0.03501081466674805,
|
| 1108 |
+
"eval_runtime": 31.5795,
|
| 1109 |
+
"eval_samples_per_second": 387.372,
|
| 1110 |
+
"eval_steps_per_second": 12.128,
|
| 1111 |
+
"step": 11400
|
| 1112 |
+
},
|
| 1113 |
+
{
|
| 1114 |
+
"epoch": 3.3420517291485035,
|
| 1115 |
+
"grad_norm": 0.4601193964481354,
|
| 1116 |
+
"learning_rate": 1.925330885165634e-05,
|
| 1117 |
+
"loss": 0.0184,
|
| 1118 |
+
"step": 11500
|
| 1119 |
+
},
|
| 1120 |
+
{
|
| 1121 |
+
"epoch": 3.3711130485324032,
|
| 1122 |
+
"grad_norm": 0.033944468945264816,
|
| 1123 |
+
"learning_rate": 1.9100298370438376e-05,
|
| 1124 |
+
"loss": 0.0232,
|
| 1125 |
+
"step": 11600
|
| 1126 |
+
},
|
| 1127 |
+
{
|
| 1128 |
+
"epoch": 3.4001743679163035,
|
| 1129 |
+
"grad_norm": 5.643810749053955,
|
| 1130 |
+
"learning_rate": 1.8947287889220414e-05,
|
| 1131 |
+
"loss": 0.0193,
|
| 1132 |
+
"step": 11700
|
| 1133 |
+
},
|
| 1134 |
+
{
|
| 1135 |
+
"epoch": 3.4001743679163035,
|
| 1136 |
+
"eval_loss": 0.03553704172372818,
|
| 1137 |
+
"eval_runtime": 27.8198,
|
| 1138 |
+
"eval_samples_per_second": 439.723,
|
| 1139 |
+
"eval_steps_per_second": 13.767,
|
| 1140 |
+
"step": 11700
|
| 1141 |
+
},
|
| 1142 |
+
{
|
| 1143 |
+
"epoch": 3.4292356873002037,
|
| 1144 |
+
"grad_norm": 0.33075031638145447,
|
| 1145 |
+
"learning_rate": 1.879427740800245e-05,
|
| 1146 |
+
"loss": 0.0147,
|
| 1147 |
+
"step": 11800
|
| 1148 |
+
},
|
| 1149 |
+
{
|
| 1150 |
+
"epoch": 3.4582970066841034,
|
| 1151 |
+
"grad_norm": 0.36583471298217773,
|
| 1152 |
+
"learning_rate": 1.8641266926784488e-05,
|
| 1153 |
+
"loss": 0.0209,
|
| 1154 |
+
"step": 11900
|
| 1155 |
+
},
|
| 1156 |
+
{
|
| 1157 |
+
"epoch": 3.4873583260680037,
|
| 1158 |
+
"grad_norm": 0.2965396046638489,
|
| 1159 |
+
"learning_rate": 1.8488256445566524e-05,
|
| 1160 |
+
"loss": 0.028,
|
| 1161 |
+
"step": 12000
|
| 1162 |
+
},
|
| 1163 |
+
{
|
| 1164 |
+
"epoch": 3.4873583260680037,
|
| 1165 |
+
"eval_loss": 0.03441368043422699,
|
| 1166 |
+
"eval_runtime": 31.5965,
|
| 1167 |
+
"eval_samples_per_second": 387.163,
|
| 1168 |
+
"eval_steps_per_second": 12.122,
|
| 1169 |
+
"step": 12000
|
| 1170 |
+
},
|
| 1171 |
+
{
|
| 1172 |
+
"epoch": 3.5164196454519034,
|
| 1173 |
+
"grad_norm": 0.10767892003059387,
|
| 1174 |
+
"learning_rate": 1.833524596434856e-05,
|
| 1175 |
+
"loss": 0.0203,
|
| 1176 |
+
"step": 12100
|
| 1177 |
+
},
|
| 1178 |
+
{
|
| 1179 |
+
"epoch": 3.5454809648358037,
|
| 1180 |
+
"grad_norm": 0.4897698163986206,
|
| 1181 |
+
"learning_rate": 1.8182235483130597e-05,
|
| 1182 |
+
"loss": 0.0186,
|
| 1183 |
+
"step": 12200
|
| 1184 |
+
},
|
| 1185 |
+
{
|
| 1186 |
+
"epoch": 3.5745422842197034,
|
| 1187 |
+
"grad_norm": 0.7638312578201294,
|
| 1188 |
+
"learning_rate": 1.8029225001912633e-05,
|
| 1189 |
+
"loss": 0.0233,
|
| 1190 |
+
"step": 12300
|
| 1191 |
+
},
|
| 1192 |
+
{
|
| 1193 |
+
"epoch": 3.5745422842197034,
|
| 1194 |
+
"eval_loss": 0.0343441404402256,
|
| 1195 |
+
"eval_runtime": 27.0272,
|
| 1196 |
+
"eval_samples_per_second": 452.618,
|
| 1197 |
+
"eval_steps_per_second": 14.171,
|
| 1198 |
+
"step": 12300
|
| 1199 |
+
},
|
| 1200 |
+
{
|
| 1201 |
+
"epoch": 3.6036036036036037,
|
| 1202 |
+
"grad_norm": 2.574690341949463,
|
| 1203 |
+
"learning_rate": 1.7876214520694668e-05,
|
| 1204 |
+
"loss": 0.0231,
|
| 1205 |
+
"step": 12400
|
| 1206 |
+
},
|
| 1207 |
+
{
|
| 1208 |
+
"epoch": 3.6326649229875034,
|
| 1209 |
+
"grad_norm": 0.528499960899353,
|
| 1210 |
+
"learning_rate": 1.7723204039476703e-05,
|
| 1211 |
+
"loss": 0.022,
|
| 1212 |
+
"step": 12500
|
| 1213 |
+
},
|
| 1214 |
+
{
|
| 1215 |
+
"epoch": 3.6617262423714037,
|
| 1216 |
+
"grad_norm": 0.08761309087276459,
|
| 1217 |
+
"learning_rate": 1.7570193558258742e-05,
|
| 1218 |
+
"loss": 0.0232,
|
| 1219 |
+
"step": 12600
|
| 1220 |
+
},
|
| 1221 |
+
{
|
| 1222 |
+
"epoch": 3.6617262423714037,
|
| 1223 |
+
"eval_loss": 0.03451988101005554,
|
| 1224 |
+
"eval_runtime": 32.6592,
|
| 1225 |
+
"eval_samples_per_second": 374.565,
|
| 1226 |
+
"eval_steps_per_second": 11.727,
|
| 1227 |
+
"step": 12600
|
| 1228 |
+
},
|
| 1229 |
+
{
|
| 1230 |
+
"epoch": 3.690787561755304,
|
| 1231 |
+
"grad_norm": 0.10693353414535522,
|
| 1232 |
+
"learning_rate": 1.7417183077040777e-05,
|
| 1233 |
+
"loss": 0.0249,
|
| 1234 |
+
"step": 12700
|
| 1235 |
+
},
|
| 1236 |
+
{
|
| 1237 |
+
"epoch": 3.7198488811392036,
|
| 1238 |
+
"grad_norm": 0.23877334594726562,
|
| 1239 |
+
"learning_rate": 1.7264172595822816e-05,
|
| 1240 |
+
"loss": 0.0241,
|
| 1241 |
+
"step": 12800
|
| 1242 |
+
},
|
| 1243 |
+
{
|
| 1244 |
+
"epoch": 3.748910200523104,
|
| 1245 |
+
"grad_norm": 0.376647025346756,
|
| 1246 |
+
"learning_rate": 1.711116211460485e-05,
|
| 1247 |
+
"loss": 0.025,
|
| 1248 |
+
"step": 12900
|
| 1249 |
+
},
|
| 1250 |
+
{
|
| 1251 |
+
"epoch": 3.748910200523104,
|
| 1252 |
+
"eval_loss": 0.033673714846372604,
|
| 1253 |
+
"eval_runtime": 27.1988,
|
| 1254 |
+
"eval_samples_per_second": 449.763,
|
| 1255 |
+
"eval_steps_per_second": 14.082,
|
| 1256 |
+
"step": 12900
|
| 1257 |
+
},
|
| 1258 |
+
{
|
| 1259 |
+
"epoch": 3.7779715199070036,
|
| 1260 |
+
"grad_norm": 0.7081992030143738,
|
| 1261 |
+
"learning_rate": 1.6958151633386886e-05,
|
| 1262 |
+
"loss": 0.0182,
|
| 1263 |
+
"step": 13000
|
| 1264 |
+
},
|
| 1265 |
+
{
|
| 1266 |
+
"epoch": 3.807032839290904,
|
| 1267 |
+
"grad_norm": 0.9505396485328674,
|
| 1268 |
+
"learning_rate": 1.6805141152168925e-05,
|
| 1269 |
+
"loss": 0.0197,
|
| 1270 |
+
"step": 13100
|
| 1271 |
+
},
|
| 1272 |
+
{
|
| 1273 |
+
"epoch": 3.836094158674804,
|
| 1274 |
+
"grad_norm": 0.3097359836101532,
|
| 1275 |
+
"learning_rate": 1.665213067095096e-05,
|
| 1276 |
+
"loss": 0.0187,
|
| 1277 |
+
"step": 13200
|
| 1278 |
+
},
|
| 1279 |
+
{
|
| 1280 |
+
"epoch": 3.836094158674804,
|
| 1281 |
+
"eval_loss": 0.03151945769786835,
|
| 1282 |
+
"eval_runtime": 31.0646,
|
| 1283 |
+
"eval_samples_per_second": 393.793,
|
| 1284 |
+
"eval_steps_per_second": 12.329,
|
| 1285 |
+
"step": 13200
|
| 1286 |
+
},
|
| 1287 |
+
{
|
| 1288 |
+
"epoch": 3.865155478058704,
|
| 1289 |
+
"grad_norm": 2.482163667678833,
|
| 1290 |
+
"learning_rate": 1.6499120189733e-05,
|
| 1291 |
+
"loss": 0.0168,
|
| 1292 |
+
"step": 13300
|
| 1293 |
+
},
|
| 1294 |
+
{
|
| 1295 |
+
"epoch": 3.8942167974426036,
|
| 1296 |
+
"grad_norm": 0.2182529866695404,
|
| 1297 |
+
"learning_rate": 1.6346109708515034e-05,
|
| 1298 |
+
"loss": 0.0244,
|
| 1299 |
+
"step": 13400
|
| 1300 |
+
},
|
| 1301 |
+
{
|
| 1302 |
+
"epoch": 3.923278116826504,
|
| 1303 |
+
"grad_norm": 0.4611717462539673,
|
| 1304 |
+
"learning_rate": 1.619309922729707e-05,
|
| 1305 |
+
"loss": 0.0179,
|
| 1306 |
+
"step": 13500
|
| 1307 |
+
},
|
| 1308 |
+
{
|
| 1309 |
+
"epoch": 3.923278116826504,
|
| 1310 |
+
"eval_loss": 0.03170377016067505,
|
| 1311 |
+
"eval_runtime": 28.0835,
|
| 1312 |
+
"eval_samples_per_second": 435.594,
|
| 1313 |
+
"eval_steps_per_second": 13.638,
|
| 1314 |
+
"step": 13500
|
| 1315 |
+
},
|
| 1316 |
+
{
|
| 1317 |
+
"epoch": 3.952339436210404,
|
| 1318 |
+
"grad_norm": 2.3013105392456055,
|
| 1319 |
+
"learning_rate": 1.6040088746079108e-05,
|
| 1320 |
+
"loss": 0.019,
|
| 1321 |
+
"step": 13600
|
| 1322 |
+
},
|
| 1323 |
+
{
|
| 1324 |
+
"epoch": 3.981400755594304,
|
| 1325 |
+
"grad_norm": 1.6527272462844849,
|
| 1326 |
+
"learning_rate": 1.5887078264861143e-05,
|
| 1327 |
+
"loss": 0.0196,
|
| 1328 |
+
"step": 13700
|
| 1329 |
+
},
|
| 1330 |
+
{
|
| 1331 |
+
"epoch": 4.010462074978204,
|
| 1332 |
+
"grad_norm": 0.042673151940107346,
|
| 1333 |
+
"learning_rate": 1.5734067783643182e-05,
|
| 1334 |
+
"loss": 0.0162,
|
| 1335 |
+
"step": 13800
|
| 1336 |
+
},
|
| 1337 |
+
{
|
| 1338 |
+
"epoch": 4.010462074978204,
|
| 1339 |
+
"eval_loss": 0.03321225941181183,
|
| 1340 |
+
"eval_runtime": 30.968,
|
| 1341 |
+
"eval_samples_per_second": 395.021,
|
| 1342 |
+
"eval_steps_per_second": 12.368,
|
| 1343 |
+
"step": 13800
|
| 1344 |
+
},
|
| 1345 |
+
{
|
| 1346 |
+
"epoch": 4.039523394362104,
|
| 1347 |
+
"grad_norm": 1.3607178926467896,
|
| 1348 |
+
"learning_rate": 1.5581057302425217e-05,
|
| 1349 |
+
"loss": 0.0141,
|
| 1350 |
+
"step": 13900
|
| 1351 |
+
},
|
| 1352 |
+
{
|
| 1353 |
+
"epoch": 4.068584713746004,
|
| 1354 |
+
"grad_norm": 0.053625594824552536,
|
| 1355 |
+
"learning_rate": 1.5428046821207253e-05,
|
| 1356 |
+
"loss": 0.0172,
|
| 1357 |
+
"step": 14000
|
| 1358 |
+
},
|
| 1359 |
+
{
|
| 1360 |
+
"epoch": 4.097646033129904,
|
| 1361 |
+
"grad_norm": 1.0355161428451538,
|
| 1362 |
+
"learning_rate": 1.527503633998929e-05,
|
| 1363 |
+
"loss": 0.0173,
|
| 1364 |
+
"step": 14100
|
| 1365 |
+
},
|
| 1366 |
+
{
|
| 1367 |
+
"epoch": 4.097646033129904,
|
| 1368 |
+
"eval_loss": 0.032125264406204224,
|
| 1369 |
+
"eval_runtime": 29.8018,
|
| 1370 |
+
"eval_samples_per_second": 410.478,
|
| 1371 |
+
"eval_steps_per_second": 12.852,
|
| 1372 |
+
"step": 14100
|
| 1373 |
+
},
|
| 1374 |
+
{
|
| 1375 |
+
"epoch": 4.1267073525138045,
|
| 1376 |
+
"grad_norm": 0.1364974081516266,
|
| 1377 |
+
"learning_rate": 1.5122025858771328e-05,
|
| 1378 |
+
"loss": 0.0126,
|
| 1379 |
+
"step": 14200
|
| 1380 |
+
},
|
| 1381 |
+
{
|
| 1382 |
+
"epoch": 4.155768671897704,
|
| 1383 |
+
"grad_norm": 0.20887862145900726,
|
| 1384 |
+
"learning_rate": 1.4969015377553364e-05,
|
| 1385 |
+
"loss": 0.0113,
|
| 1386 |
+
"step": 14300
|
| 1387 |
+
},
|
| 1388 |
+
{
|
| 1389 |
+
"epoch": 4.184829991281604,
|
| 1390 |
+
"grad_norm": 0.16281986236572266,
|
| 1391 |
+
"learning_rate": 1.48160048963354e-05,
|
| 1392 |
+
"loss": 0.017,
|
| 1393 |
+
"step": 14400
|
| 1394 |
+
},
|
| 1395 |
+
{
|
| 1396 |
+
"epoch": 4.184829991281604,
|
| 1397 |
+
"eval_loss": 0.03163045644760132,
|
| 1398 |
+
"eval_runtime": 30.8438,
|
| 1399 |
+
"eval_samples_per_second": 396.611,
|
| 1400 |
+
"eval_steps_per_second": 12.417,
|
| 1401 |
+
"step": 14400
|
| 1402 |
+
},
|
| 1403 |
+
{
|
| 1404 |
+
"epoch": 4.213891310665504,
|
| 1405 |
+
"grad_norm": 0.06442072987556458,
|
| 1406 |
+
"learning_rate": 1.4662994415117438e-05,
|
| 1407 |
+
"loss": 0.0132,
|
| 1408 |
+
"step": 14500
|
| 1409 |
+
},
|
| 1410 |
+
{
|
| 1411 |
+
"epoch": 4.2429526300494045,
|
| 1412 |
+
"grad_norm": 0.49993807077407837,
|
| 1413 |
+
"learning_rate": 1.4509983933899474e-05,
|
| 1414 |
+
"loss": 0.0137,
|
| 1415 |
+
"step": 14600
|
| 1416 |
+
},
|
| 1417 |
+
{
|
| 1418 |
+
"epoch": 4.272013949433305,
|
| 1419 |
+
"grad_norm": 0.045188985764980316,
|
| 1420 |
+
"learning_rate": 1.4356973452681511e-05,
|
| 1421 |
+
"loss": 0.0153,
|
| 1422 |
+
"step": 14700
|
| 1423 |
+
},
|
| 1424 |
+
{
|
| 1425 |
+
"epoch": 4.272013949433305,
|
| 1426 |
+
"eval_loss": 0.031595949083566666,
|
| 1427 |
+
"eval_runtime": 30.8789,
|
| 1428 |
+
"eval_samples_per_second": 396.16,
|
| 1429 |
+
"eval_steps_per_second": 12.403,
|
| 1430 |
+
"step": 14700
|
| 1431 |
+
},
|
| 1432 |
+
{
|
| 1433 |
+
"epoch": 4.301075268817204,
|
| 1434 |
+
"grad_norm": 0.030895119532942772,
|
| 1435 |
+
"learning_rate": 1.4205493076275728e-05,
|
| 1436 |
+
"loss": 0.0141,
|
| 1437 |
+
"step": 14800
|
| 1438 |
+
},
|
| 1439 |
+
{
|
| 1440 |
+
"epoch": 4.330136588201104,
|
| 1441 |
+
"grad_norm": 1.5610733032226562,
|
| 1442 |
+
"learning_rate": 1.4052482595057764e-05,
|
| 1443 |
+
"loss": 0.0117,
|
| 1444 |
+
"step": 14900
|
| 1445 |
+
},
|
| 1446 |
+
{
|
| 1447 |
+
"epoch": 4.3591979075850045,
|
| 1448 |
+
"grad_norm": 1.8453948497772217,
|
| 1449 |
+
"learning_rate": 1.3899472113839798e-05,
|
| 1450 |
+
"loss": 0.0169,
|
| 1451 |
+
"step": 15000
|
| 1452 |
+
},
|
| 1453 |
+
{
|
| 1454 |
+
"epoch": 4.3591979075850045,
|
| 1455 |
+
"eval_loss": 0.03333577141165733,
|
| 1456 |
+
"eval_runtime": 30.1339,
|
| 1457 |
+
"eval_samples_per_second": 405.955,
|
| 1458 |
+
"eval_steps_per_second": 12.71,
|
| 1459 |
+
"step": 15000
|
| 1460 |
+
},
|
| 1461 |
+
{
|
| 1462 |
+
"epoch": 4.388259226968905,
|
| 1463 |
+
"grad_norm": 1.0826033353805542,
|
| 1464 |
+
"learning_rate": 1.3746461632621835e-05,
|
| 1465 |
+
"loss": 0.0169,
|
| 1466 |
+
"step": 15100
|
| 1467 |
+
},
|
| 1468 |
+
{
|
| 1469 |
+
"epoch": 4.417320546352804,
|
| 1470 |
+
"grad_norm": 0.9390700459480286,
|
| 1471 |
+
"learning_rate": 1.3593451151403872e-05,
|
| 1472 |
+
"loss": 0.0134,
|
| 1473 |
+
"step": 15200
|
| 1474 |
+
},
|
| 1475 |
+
{
|
| 1476 |
+
"epoch": 4.446381865736704,
|
| 1477 |
+
"grad_norm": 0.7679401636123657,
|
| 1478 |
+
"learning_rate": 1.3440440670185907e-05,
|
| 1479 |
+
"loss": 0.0178,
|
| 1480 |
+
"step": 15300
|
| 1481 |
+
},
|
| 1482 |
+
{
|
| 1483 |
+
"epoch": 4.446381865736704,
|
| 1484 |
+
"eval_loss": 0.030997373163700104,
|
| 1485 |
+
"eval_runtime": 31.2406,
|
| 1486 |
+
"eval_samples_per_second": 391.574,
|
| 1487 |
+
"eval_steps_per_second": 12.26,
|
| 1488 |
+
"step": 15300
|
| 1489 |
+
},
|
| 1490 |
+
{
|
| 1491 |
+
"epoch": 4.4754431851206045,
|
| 1492 |
+
"grad_norm": 1.1060469150543213,
|
| 1493 |
+
"learning_rate": 1.3287430188967944e-05,
|
| 1494 |
+
"loss": 0.0155,
|
| 1495 |
+
"step": 15400
|
| 1496 |
+
},
|
| 1497 |
+
{
|
| 1498 |
+
"epoch": 4.504504504504505,
|
| 1499 |
+
"grad_norm": 2.564753293991089,
|
| 1500 |
+
"learning_rate": 1.313594981256216e-05,
|
| 1501 |
+
"loss": 0.0178,
|
| 1502 |
+
"step": 15500
|
| 1503 |
+
},
|
| 1504 |
+
{
|
| 1505 |
+
"epoch": 4.533565823888405,
|
| 1506 |
+
"grad_norm": 0.15116174519062042,
|
| 1507 |
+
"learning_rate": 1.2982939331344197e-05,
|
| 1508 |
+
"loss": 0.0098,
|
| 1509 |
+
"step": 15600
|
| 1510 |
+
},
|
| 1511 |
+
{
|
| 1512 |
+
"epoch": 4.533565823888405,
|
| 1513 |
+
"eval_loss": 0.030752593651413918,
|
| 1514 |
+
"eval_runtime": 29.6271,
|
| 1515 |
+
"eval_samples_per_second": 412.899,
|
| 1516 |
+
"eval_steps_per_second": 12.927,
|
| 1517 |
+
"step": 15600
|
| 1518 |
+
},
|
| 1519 |
+
{
|
| 1520 |
+
"epoch": 4.562627143272304,
|
| 1521 |
+
"grad_norm": 0.29445090889930725,
|
| 1522 |
+
"learning_rate": 1.2829928850126234e-05,
|
| 1523 |
+
"loss": 0.0118,
|
| 1524 |
+
"step": 15700
|
| 1525 |
+
},
|
| 1526 |
+
{
|
| 1527 |
+
"epoch": 4.5916884626562045,
|
| 1528 |
+
"grad_norm": 0.19161444902420044,
|
| 1529 |
+
"learning_rate": 1.2676918368908271e-05,
|
| 1530 |
+
"loss": 0.0122,
|
| 1531 |
+
"step": 15800
|
| 1532 |
+
},
|
| 1533 |
+
{
|
| 1534 |
+
"epoch": 4.620749782040105,
|
| 1535 |
+
"grad_norm": 0.15567593276500702,
|
| 1536 |
+
"learning_rate": 1.2523907887690308e-05,
|
| 1537 |
+
"loss": 0.0138,
|
| 1538 |
+
"step": 15900
|
| 1539 |
+
},
|
| 1540 |
+
{
|
| 1541 |
+
"epoch": 4.620749782040105,
|
| 1542 |
+
"eval_loss": 0.030682172626256943,
|
| 1543 |
+
"eval_runtime": 32.042,
|
| 1544 |
+
"eval_samples_per_second": 381.78,
|
| 1545 |
+
"eval_steps_per_second": 11.953,
|
| 1546 |
+
"step": 15900
|
| 1547 |
+
},
|
| 1548 |
+
{
|
| 1549 |
+
"epoch": 4.649811101424005,
|
| 1550 |
+
"grad_norm": 0.9265925884246826,
|
| 1551 |
+
"learning_rate": 1.2370897406472343e-05,
|
| 1552 |
+
"loss": 0.0125,
|
| 1553 |
+
"step": 16000
|
| 1554 |
+
},
|
| 1555 |
+
{
|
| 1556 |
+
"epoch": 4.678872420807904,
|
| 1557 |
+
"grad_norm": 0.4911397695541382,
|
| 1558 |
+
"learning_rate": 1.221788692525438e-05,
|
| 1559 |
+
"loss": 0.0135,
|
| 1560 |
+
"step": 16100
|
| 1561 |
+
},
|
| 1562 |
+
{
|
| 1563 |
+
"epoch": 4.707933740191804,
|
| 1564 |
+
"grad_norm": 4.223952293395996,
|
| 1565 |
+
"learning_rate": 1.2064876444036417e-05,
|
| 1566 |
+
"loss": 0.0155,
|
| 1567 |
+
"step": 16200
|
| 1568 |
+
},
|
| 1569 |
+
{
|
| 1570 |
+
"epoch": 4.707933740191804,
|
| 1571 |
+
"eval_loss": 0.029881037771701813,
|
| 1572 |
+
"eval_runtime": 29.3642,
|
| 1573 |
+
"eval_samples_per_second": 416.595,
|
| 1574 |
+
"eval_steps_per_second": 13.043,
|
| 1575 |
+
"step": 16200
|
| 1576 |
+
},
|
| 1577 |
+
{
|
| 1578 |
+
"epoch": 4.736995059575705,
|
| 1579 |
+
"grad_norm": 0.14090295135974884,
|
| 1580 |
+
"learning_rate": 1.1911865962818454e-05,
|
| 1581 |
+
"loss": 0.0129,
|
| 1582 |
+
"step": 16300
|
| 1583 |
+
},
|
| 1584 |
+
{
|
| 1585 |
+
"epoch": 4.766056378959605,
|
| 1586 |
+
"grad_norm": 4.120369911193848,
|
| 1587 |
+
"learning_rate": 1.1758855481600491e-05,
|
| 1588 |
+
"loss": 0.0131,
|
| 1589 |
+
"step": 16400
|
| 1590 |
+
},
|
| 1591 |
+
{
|
| 1592 |
+
"epoch": 4.795117698343505,
|
| 1593 |
+
"grad_norm": 0.8263002634048462,
|
| 1594 |
+
"learning_rate": 1.1605845000382527e-05,
|
| 1595 |
+
"loss": 0.0114,
|
| 1596 |
+
"step": 16500
|
| 1597 |
+
},
|
| 1598 |
+
{
|
| 1599 |
+
"epoch": 4.795117698343505,
|
| 1600 |
+
"eval_loss": 0.029694661498069763,
|
| 1601 |
+
"eval_runtime": 31.2583,
|
| 1602 |
+
"eval_samples_per_second": 391.352,
|
| 1603 |
+
"eval_steps_per_second": 12.253,
|
| 1604 |
+
"step": 16500
|
| 1605 |
+
},
|
| 1606 |
+
{
|
| 1607 |
+
"epoch": 4.824179017727404,
|
| 1608 |
+
"grad_norm": 0.40641260147094727,
|
| 1609 |
+
"learning_rate": 1.1452834519164563e-05,
|
| 1610 |
+
"loss": 0.0131,
|
| 1611 |
+
"step": 16600
|
| 1612 |
+
},
|
| 1613 |
+
{
|
| 1614 |
+
"epoch": 4.853240337111305,
|
| 1615 |
+
"grad_norm": 0.818534791469574,
|
| 1616 |
+
"learning_rate": 1.12998240379466e-05,
|
| 1617 |
+
"loss": 0.0131,
|
| 1618 |
+
"step": 16700
|
| 1619 |
+
},
|
| 1620 |
+
{
|
| 1621 |
+
"epoch": 4.882301656495205,
|
| 1622 |
+
"grad_norm": 0.12895511090755463,
|
| 1623 |
+
"learning_rate": 1.1146813556728637e-05,
|
| 1624 |
+
"loss": 0.0144,
|
| 1625 |
+
"step": 16800
|
| 1626 |
+
},
|
| 1627 |
+
{
|
| 1628 |
+
"epoch": 4.882301656495205,
|
| 1629 |
+
"eval_loss": 0.02863692305982113,
|
| 1630 |
+
"eval_runtime": 28.8059,
|
| 1631 |
+
"eval_samples_per_second": 424.671,
|
| 1632 |
+
"eval_steps_per_second": 13.296,
|
| 1633 |
+
"step": 16800
|
| 1634 |
+
},
|
| 1635 |
+
{
|
| 1636 |
+
"epoch": 4.911362975879105,
|
| 1637 |
+
"grad_norm": 0.09267265349626541,
|
| 1638 |
+
"learning_rate": 1.0993803075510674e-05,
|
| 1639 |
+
"loss": 0.0116,
|
| 1640 |
+
"step": 16900
|
| 1641 |
+
},
|
| 1642 |
+
{
|
| 1643 |
+
"epoch": 4.940424295263005,
|
| 1644 |
+
"grad_norm": 0.10310707986354828,
|
| 1645 |
+
"learning_rate": 1.0840792594292711e-05,
|
| 1646 |
+
"loss": 0.0141,
|
| 1647 |
+
"step": 17000
|
| 1648 |
+
},
|
| 1649 |
+
{
|
| 1650 |
+
"epoch": 4.969485614646905,
|
| 1651 |
+
"grad_norm": 0.27060624957084656,
|
| 1652 |
+
"learning_rate": 1.0687782113074747e-05,
|
| 1653 |
+
"loss": 0.019,
|
| 1654 |
+
"step": 17100
|
| 1655 |
+
},
|
| 1656 |
+
{
|
| 1657 |
+
"epoch": 4.969485614646905,
|
| 1658 |
+
"eval_loss": 0.02940661646425724,
|
| 1659 |
+
"eval_runtime": 31.7266,
|
| 1660 |
+
"eval_samples_per_second": 385.575,
|
| 1661 |
+
"eval_steps_per_second": 12.072,
|
| 1662 |
+
"step": 17100
|
| 1663 |
+
},
|
| 1664 |
+
{
|
| 1665 |
+
"epoch": 4.998546934030805,
|
| 1666 |
+
"grad_norm": 0.17917053401470184,
|
| 1667 |
+
"learning_rate": 1.0534771631856784e-05,
|
| 1668 |
+
"loss": 0.0141,
|
| 1669 |
+
"step": 17200
|
| 1670 |
+
},
|
| 1671 |
+
{
|
| 1672 |
+
"epoch": 5.027608253414705,
|
| 1673 |
+
"grad_norm": 1.1561379432678223,
|
| 1674 |
+
"learning_rate": 1.038176115063882e-05,
|
| 1675 |
+
"loss": 0.0136,
|
| 1676 |
+
"step": 17300
|
| 1677 |
+
},
|
| 1678 |
+
{
|
| 1679 |
+
"epoch": 5.056669572798605,
|
| 1680 |
+
"grad_norm": 0.08390885591506958,
|
| 1681 |
+
"learning_rate": 1.0228750669420858e-05,
|
| 1682 |
+
"loss": 0.0123,
|
| 1683 |
+
"step": 17400
|
| 1684 |
+
},
|
| 1685 |
+
{
|
| 1686 |
+
"epoch": 5.056669572798605,
|
| 1687 |
+
"eval_loss": 0.027470601722598076,
|
| 1688 |
+
"eval_runtime": 29.8277,
|
| 1689 |
+
"eval_samples_per_second": 410.122,
|
| 1690 |
+
"eval_steps_per_second": 12.84,
|
| 1691 |
+
"step": 17400
|
| 1692 |
+
},
|
| 1693 |
+
{
|
| 1694 |
+
"epoch": 5.0857308921825055,
|
| 1695 |
+
"grad_norm": 1.385046362876892,
|
| 1696 |
+
"learning_rate": 1.0075740188202894e-05,
|
| 1697 |
+
"loss": 0.0124,
|
| 1698 |
+
"step": 17500
|
| 1699 |
+
},
|
| 1700 |
+
{
|
| 1701 |
+
"epoch": 5.114792211566405,
|
| 1702 |
+
"grad_norm": 0.07293292135000229,
|
| 1703 |
+
"learning_rate": 9.92272970698493e-06,
|
| 1704 |
+
"loss": 0.0088,
|
| 1705 |
+
"step": 17600
|
| 1706 |
+
},
|
| 1707 |
+
{
|
| 1708 |
+
"epoch": 5.143853530950305,
|
| 1709 |
+
"grad_norm": 0.14433690905570984,
|
| 1710 |
+
"learning_rate": 9.769719225766967e-06,
|
| 1711 |
+
"loss": 0.0079,
|
| 1712 |
+
"step": 17700
|
| 1713 |
+
},
|
| 1714 |
+
{
|
| 1715 |
+
"epoch": 5.143853530950305,
|
| 1716 |
+
"eval_loss": 0.028321975842118263,
|
| 1717 |
+
"eval_runtime": 31.9063,
|
| 1718 |
+
"eval_samples_per_second": 383.404,
|
| 1719 |
+
"eval_steps_per_second": 12.004,
|
| 1720 |
+
"step": 17700
|
| 1721 |
+
},
|
| 1722 |
+
{
|
| 1723 |
+
"epoch": 5.172914850334205,
|
| 1724 |
+
"grad_norm": 0.06696674972772598,
|
| 1725 |
+
"learning_rate": 9.616708744549002e-06,
|
| 1726 |
+
"loss": 0.0097,
|
| 1727 |
+
"step": 17800
|
| 1728 |
+
},
|
| 1729 |
+
{
|
| 1730 |
+
"epoch": 5.2019761697181055,
|
| 1731 |
+
"grad_norm": 0.5811833739280701,
|
| 1732 |
+
"learning_rate": 9.463698263331039e-06,
|
| 1733 |
+
"loss": 0.0085,
|
| 1734 |
+
"step": 17900
|
| 1735 |
+
},
|
| 1736 |
+
{
|
| 1737 |
+
"epoch": 5.231037489102005,
|
| 1738 |
+
"grad_norm": 0.05103592202067375,
|
| 1739 |
+
"learning_rate": 9.310687782113076e-06,
|
| 1740 |
+
"loss": 0.0159,
|
| 1741 |
+
"step": 18000
|
| 1742 |
+
},
|
| 1743 |
+
{
|
| 1744 |
+
"epoch": 5.231037489102005,
|
| 1745 |
+
"eval_loss": 0.029669631272554398,
|
| 1746 |
+
"eval_runtime": 28.3217,
|
| 1747 |
+
"eval_samples_per_second": 431.931,
|
| 1748 |
+
"eval_steps_per_second": 13.523,
|
| 1749 |
+
"step": 18000
|
| 1750 |
+
},
|
| 1751 |
+
{
|
| 1752 |
+
"epoch": 5.260098808485905,
|
| 1753 |
+
"grad_norm": 0.31854337453842163,
|
| 1754 |
+
"learning_rate": 9.157677300895113e-06,
|
| 1755 |
+
"loss": 0.0092,
|
| 1756 |
+
"step": 18100
|
| 1757 |
+
},
|
| 1758 |
+
{
|
| 1759 |
+
"epoch": 5.289160127869805,
|
| 1760 |
+
"grad_norm": 0.05867089703679085,
|
| 1761 |
+
"learning_rate": 9.00466681967715e-06,
|
| 1762 |
+
"loss": 0.0168,
|
| 1763 |
+
"step": 18200
|
| 1764 |
+
},
|
| 1765 |
+
{
|
| 1766 |
+
"epoch": 5.3182214472537055,
|
| 1767 |
+
"grad_norm": 0.01062140055000782,
|
| 1768 |
+
"learning_rate": 8.851656338459185e-06,
|
| 1769 |
+
"loss": 0.01,
|
| 1770 |
+
"step": 18300
|
| 1771 |
+
},
|
| 1772 |
+
{
|
| 1773 |
+
"epoch": 5.3182214472537055,
|
| 1774 |
+
"eval_loss": 0.02898811176419258,
|
| 1775 |
+
"eval_runtime": 30.964,
|
| 1776 |
+
"eval_samples_per_second": 395.071,
|
| 1777 |
+
"eval_steps_per_second": 12.369,
|
| 1778 |
+
"step": 18300
|
| 1779 |
+
},
|
| 1780 |
+
{
|
| 1781 |
+
"epoch": 5.347282766637606,
|
| 1782 |
+
"grad_norm": 0.23528796434402466,
|
| 1783 |
+
"learning_rate": 8.698645857241222e-06,
|
| 1784 |
+
"loss": 0.0086,
|
| 1785 |
+
"step": 18400
|
| 1786 |
+
},
|
| 1787 |
+
{
|
| 1788 |
+
"epoch": 5.376344086021505,
|
| 1789 |
+
"grad_norm": 0.7098844647407532,
|
| 1790 |
+
"learning_rate": 8.545635376023257e-06,
|
| 1791 |
+
"loss": 0.0083,
|
| 1792 |
+
"step": 18500
|
| 1793 |
+
},
|
| 1794 |
+
{
|
| 1795 |
+
"epoch": 5.405405405405405,
|
| 1796 |
+
"grad_norm": 0.0675228089094162,
|
| 1797 |
+
"learning_rate": 8.392624894805294e-06,
|
| 1798 |
+
"loss": 0.0127,
|
| 1799 |
+
"step": 18600
|
| 1800 |
+
},
|
| 1801 |
+
{
|
| 1802 |
+
"epoch": 5.405405405405405,
|
| 1803 |
+
"eval_loss": 0.028332242742180824,
|
| 1804 |
+
"eval_runtime": 28.1702,
|
| 1805 |
+
"eval_samples_per_second": 434.253,
|
| 1806 |
+
"eval_steps_per_second": 13.596,
|
| 1807 |
+
"step": 18600
|
| 1808 |
+
},
|
| 1809 |
+
{
|
| 1810 |
+
"epoch": 5.4344667247893055,
|
| 1811 |
+
"grad_norm": 0.8665882349014282,
|
| 1812 |
+
"learning_rate": 8.239614413587331e-06,
|
| 1813 |
+
"loss": 0.0107,
|
| 1814 |
+
"step": 18700
|
| 1815 |
+
},
|
| 1816 |
+
{
|
| 1817 |
+
"epoch": 5.463528044173206,
|
| 1818 |
+
"grad_norm": 0.13911496102809906,
|
| 1819 |
+
"learning_rate": 8.086603932369368e-06,
|
| 1820 |
+
"loss": 0.0121,
|
| 1821 |
+
"step": 18800
|
| 1822 |
+
},
|
| 1823 |
+
{
|
| 1824 |
+
"epoch": 5.492589363557105,
|
| 1825 |
+
"grad_norm": 0.08510652929544449,
|
| 1826 |
+
"learning_rate": 7.935123555963584e-06,
|
| 1827 |
+
"loss": 0.0098,
|
| 1828 |
+
"step": 18900
|
| 1829 |
+
},
|
| 1830 |
+
{
|
| 1831 |
+
"epoch": 5.492589363557105,
|
| 1832 |
+
"eval_loss": 0.02792692370712757,
|
| 1833 |
+
"eval_runtime": 30.8767,
|
| 1834 |
+
"eval_samples_per_second": 396.189,
|
| 1835 |
+
"eval_steps_per_second": 12.404,
|
| 1836 |
+
"step": 18900
|
| 1837 |
+
},
|
| 1838 |
+
{
|
| 1839 |
+
"epoch": 5.521650682941005,
|
| 1840 |
+
"grad_norm": 0.048594117164611816,
|
| 1841 |
+
"learning_rate": 7.782113074745621e-06,
|
| 1842 |
+
"loss": 0.014,
|
| 1843 |
+
"step": 19000
|
| 1844 |
+
},
|
| 1845 |
+
{
|
| 1846 |
+
"epoch": 5.5507120023249055,
|
| 1847 |
+
"grad_norm": 0.09377363324165344,
|
| 1848 |
+
"learning_rate": 7.629102593527657e-06,
|
| 1849 |
+
"loss": 0.0114,
|
| 1850 |
+
"step": 19100
|
| 1851 |
+
},
|
| 1852 |
+
{
|
| 1853 |
+
"epoch": 5.579773321708806,
|
| 1854 |
+
"grad_norm": 0.033514928072690964,
|
| 1855 |
+
"learning_rate": 7.476092112309694e-06,
|
| 1856 |
+
"loss": 0.012,
|
| 1857 |
+
"step": 19200
|
| 1858 |
+
},
|
| 1859 |
+
{
|
| 1860 |
+
"epoch": 5.579773321708806,
|
| 1861 |
+
"eval_loss": 0.027103085070848465,
|
| 1862 |
+
"eval_runtime": 27.6915,
|
| 1863 |
+
"eval_samples_per_second": 441.76,
|
| 1864 |
+
"eval_steps_per_second": 13.831,
|
| 1865 |
+
"step": 19200
|
| 1866 |
+
},
|
| 1867 |
+
{
|
| 1868 |
+
"epoch": 5.608834641092706,
|
| 1869 |
+
"grad_norm": 0.8264727592468262,
|
| 1870 |
+
"learning_rate": 7.3230816310917305e-06,
|
| 1871 |
+
"loss": 0.0105,
|
| 1872 |
+
"step": 19300
|
| 1873 |
+
},
|
| 1874 |
+
{
|
| 1875 |
+
"epoch": 5.637895960476605,
|
| 1876 |
+
"grad_norm": 2.6640799045562744,
|
| 1877 |
+
"learning_rate": 7.1700711498737675e-06,
|
| 1878 |
+
"loss": 0.0142,
|
| 1879 |
+
"step": 19400
|
| 1880 |
+
},
|
| 1881 |
+
{
|
| 1882 |
+
"epoch": 5.6669572798605055,
|
| 1883 |
+
"grad_norm": 0.03503794968128204,
|
| 1884 |
+
"learning_rate": 7.017060668655804e-06,
|
| 1885 |
+
"loss": 0.0096,
|
| 1886 |
+
"step": 19500
|
| 1887 |
+
},
|
| 1888 |
+
{
|
| 1889 |
+
"epoch": 5.6669572798605055,
|
| 1890 |
+
"eval_loss": 0.02664261683821678,
|
| 1891 |
+
"eval_runtime": 29.6973,
|
| 1892 |
+
"eval_samples_per_second": 411.923,
|
| 1893 |
+
"eval_steps_per_second": 12.897,
|
| 1894 |
+
"step": 19500
|
| 1895 |
+
},
|
| 1896 |
+
{
|
| 1897 |
+
"epoch": 5.696018599244406,
|
| 1898 |
+
"grad_norm": 0.022000476717948914,
|
| 1899 |
+
"learning_rate": 6.86405018743784e-06,
|
| 1900 |
+
"loss": 0.0113,
|
| 1901 |
+
"step": 19600
|
| 1902 |
+
},
|
| 1903 |
+
{
|
| 1904 |
+
"epoch": 5.725079918628306,
|
| 1905 |
+
"grad_norm": 0.03974687680602074,
|
| 1906 |
+
"learning_rate": 6.711039706219876e-06,
|
| 1907 |
+
"loss": 0.0119,
|
| 1908 |
+
"step": 19700
|
| 1909 |
+
},
|
| 1910 |
+
{
|
| 1911 |
+
"epoch": 5.754141238012206,
|
| 1912 |
+
"grad_norm": 0.0372069887816906,
|
| 1913 |
+
"learning_rate": 6.558029225001913e-06,
|
| 1914 |
+
"loss": 0.0142,
|
| 1915 |
+
"step": 19800
|
| 1916 |
+
},
|
| 1917 |
+
{
|
| 1918 |
+
"epoch": 5.754141238012206,
|
| 1919 |
+
"eval_loss": 0.027487969025969505,
|
| 1920 |
+
"eval_runtime": 27.3827,
|
| 1921 |
+
"eval_samples_per_second": 446.742,
|
| 1922 |
+
"eval_steps_per_second": 13.987,
|
| 1923 |
+
"step": 19800
|
| 1924 |
+
},
|
| 1925 |
+
{
|
| 1926 |
+
"epoch": 5.7832025573961054,
|
| 1927 |
+
"grad_norm": 0.24150213599205017,
|
| 1928 |
+
"learning_rate": 6.40501874378395e-06,
|
| 1929 |
+
"loss": 0.0097,
|
| 1930 |
+
"step": 19900
|
| 1931 |
+
},
|
| 1932 |
+
{
|
| 1933 |
+
"epoch": 5.812263876780006,
|
| 1934 |
+
"grad_norm": 1.2151767015457153,
|
| 1935 |
+
"learning_rate": 6.252008262565986e-06,
|
| 1936 |
+
"loss": 0.008,
|
| 1937 |
+
"step": 20000
|
| 1938 |
+
},
|
| 1939 |
+
{
|
| 1940 |
+
"epoch": 5.841325196163906,
|
| 1941 |
+
"grad_norm": 0.12997518479824066,
|
| 1942 |
+
"learning_rate": 6.098997781348023e-06,
|
| 1943 |
+
"loss": 0.0103,
|
| 1944 |
+
"step": 20100
|
| 1945 |
+
},
|
| 1946 |
+
{
|
| 1947 |
+
"epoch": 5.841325196163906,
|
| 1948 |
+
"eval_loss": 0.027195250615477562,
|
| 1949 |
+
"eval_runtime": 30.0975,
|
| 1950 |
+
"eval_samples_per_second": 406.446,
|
| 1951 |
+
"eval_steps_per_second": 12.725,
|
| 1952 |
+
"step": 20100
|
| 1953 |
+
},
|
| 1954 |
+
{
|
| 1955 |
+
"epoch": 5.870386515547806,
|
| 1956 |
+
"grad_norm": 1.2384765148162842,
|
| 1957 |
+
"learning_rate": 5.94598730013006e-06,
|
| 1958 |
+
"loss": 0.0115,
|
| 1959 |
+
"step": 20200
|
| 1960 |
+
},
|
| 1961 |
+
{
|
| 1962 |
+
"epoch": 5.899447834931706,
|
| 1963 |
+
"grad_norm": 0.46222779154777527,
|
| 1964 |
+
"learning_rate": 5.792976818912096e-06,
|
| 1965 |
+
"loss": 0.0107,
|
| 1966 |
+
"step": 20300
|
| 1967 |
+
},
|
| 1968 |
+
{
|
| 1969 |
+
"epoch": 5.928509154315606,
|
| 1970 |
+
"grad_norm": 0.08042553812265396,
|
| 1971 |
+
"learning_rate": 5.639966337694133e-06,
|
| 1972 |
+
"loss": 0.0089,
|
| 1973 |
+
"step": 20400
|
| 1974 |
+
},
|
| 1975 |
+
{
|
| 1976 |
+
"epoch": 5.928509154315606,
|
| 1977 |
+
"eval_loss": 0.02774212509393692,
|
| 1978 |
+
"eval_runtime": 27.6569,
|
| 1979 |
+
"eval_samples_per_second": 442.313,
|
| 1980 |
+
"eval_steps_per_second": 13.848,
|
| 1981 |
+
"step": 20400
|
| 1982 |
+
},
|
| 1983 |
+
{
|
| 1984 |
+
"epoch": 5.957570473699506,
|
| 1985 |
+
"grad_norm": 0.01730126515030861,
|
| 1986 |
+
"learning_rate": 5.486955856476169e-06,
|
| 1987 |
+
"loss": 0.0114,
|
| 1988 |
+
"step": 20500
|
| 1989 |
+
},
|
| 1990 |
+
{
|
| 1991 |
+
"epoch": 5.986631793083406,
|
| 1992 |
+
"grad_norm": 0.11168185621500015,
|
| 1993 |
+
"learning_rate": 5.333945375258206e-06,
|
| 1994 |
+
"loss": 0.0097,
|
| 1995 |
+
"step": 20600
|
| 1996 |
+
},
|
| 1997 |
+
{
|
| 1998 |
+
"epoch": 6.015693112467306,
|
| 1999 |
+
"grad_norm": 0.294203519821167,
|
| 2000 |
+
"learning_rate": 5.180934894040243e-06,
|
| 2001 |
+
"loss": 0.0098,
|
| 2002 |
+
"step": 20700
|
| 2003 |
+
},
|
| 2004 |
+
{
|
| 2005 |
+
"epoch": 6.015693112467306,
|
| 2006 |
+
"eval_loss": 0.027102118358016014,
|
| 2007 |
+
"eval_runtime": 30.4406,
|
| 2008 |
+
"eval_samples_per_second": 401.864,
|
| 2009 |
+
"eval_steps_per_second": 12.582,
|
| 2010 |
+
"step": 20700
|
| 2011 |
+
},
|
| 2012 |
+
{
|
| 2013 |
+
"epoch": 6.044754431851206,
|
| 2014 |
+
"grad_norm": 0.7714498043060303,
|
| 2015 |
+
"learning_rate": 5.027924412822279e-06,
|
| 2016 |
+
"loss": 0.012,
|
| 2017 |
+
"step": 20800
|
| 2018 |
+
},
|
| 2019 |
+
{
|
| 2020 |
+
"epoch": 6.073815751235106,
|
| 2021 |
+
"grad_norm": 0.008903966285288334,
|
| 2022 |
+
"learning_rate": 4.874913931604315e-06,
|
| 2023 |
+
"loss": 0.0096,
|
| 2024 |
+
"step": 20900
|
| 2025 |
+
},
|
| 2026 |
+
{
|
| 2027 |
+
"epoch": 6.102877070619006,
|
| 2028 |
+
"grad_norm": 0.07710820436477661,
|
| 2029 |
+
"learning_rate": 4.721903450386352e-06,
|
| 2030 |
+
"loss": 0.0081,
|
| 2031 |
+
"step": 21000
|
| 2032 |
+
},
|
| 2033 |
+
{
|
| 2034 |
+
"epoch": 6.102877070619006,
|
| 2035 |
+
"eval_loss": 0.027398647740483284,
|
| 2036 |
+
"eval_runtime": 27.3332,
|
| 2037 |
+
"eval_samples_per_second": 447.551,
|
| 2038 |
+
"eval_steps_per_second": 14.012,
|
| 2039 |
+
"step": 21000
|
| 2040 |
+
},
|
| 2041 |
+
{
|
| 2042 |
+
"epoch": 6.131938390002906,
|
| 2043 |
+
"grad_norm": 0.07280821353197098,
|
| 2044 |
+
"learning_rate": 4.568892969168388e-06,
|
| 2045 |
+
"loss": 0.007,
|
| 2046 |
+
"step": 21100
|
| 2047 |
+
},
|
| 2048 |
+
{
|
| 2049 |
+
"epoch": 6.1609997093868065,
|
| 2050 |
+
"grad_norm": 0.15252958238124847,
|
| 2051 |
+
"learning_rate": 4.415882487950424e-06,
|
| 2052 |
+
"loss": 0.0086,
|
| 2053 |
+
"step": 21200
|
| 2054 |
+
},
|
| 2055 |
+
{
|
| 2056 |
+
"epoch": 6.190061028770706,
|
| 2057 |
+
"grad_norm": 0.058942727744579315,
|
| 2058 |
+
"learning_rate": 4.262872006732461e-06,
|
| 2059 |
+
"loss": 0.0077,
|
| 2060 |
+
"step": 21300
|
| 2061 |
+
},
|
| 2062 |
+
{
|
| 2063 |
+
"epoch": 6.190061028770706,
|
| 2064 |
+
"eval_loss": 0.027552621439099312,
|
| 2065 |
+
"eval_runtime": 31.1781,
|
| 2066 |
+
"eval_samples_per_second": 392.358,
|
| 2067 |
+
"eval_steps_per_second": 12.284,
|
| 2068 |
+
"step": 21300
|
| 2069 |
+
},
|
| 2070 |
+
{
|
| 2071 |
+
"epoch": 6.219122348154606,
|
| 2072 |
+
"grad_norm": 0.10249049216508865,
|
| 2073 |
+
"learning_rate": 4.109861525514498e-06,
|
| 2074 |
+
"loss": 0.0096,
|
| 2075 |
+
"step": 21400
|
| 2076 |
+
},
|
| 2077 |
+
{
|
| 2078 |
+
"epoch": 6.248183667538506,
|
| 2079 |
+
"grad_norm": 0.0850997343659401,
|
| 2080 |
+
"learning_rate": 3.956851044296534e-06,
|
| 2081 |
+
"loss": 0.0071,
|
| 2082 |
+
"step": 21500
|
| 2083 |
+
},
|
| 2084 |
+
{
|
| 2085 |
+
"epoch": 6.2772449869224065,
|
| 2086 |
+
"grad_norm": 0.39275994896888733,
|
| 2087 |
+
"learning_rate": 3.8038405630785714e-06,
|
| 2088 |
+
"loss": 0.0084,
|
| 2089 |
+
"step": 21600
|
| 2090 |
+
},
|
| 2091 |
+
{
|
| 2092 |
+
"epoch": 6.2772449869224065,
|
| 2093 |
+
"eval_loss": 0.027445398271083832,
|
| 2094 |
+
"eval_runtime": 27.3905,
|
| 2095 |
+
"eval_samples_per_second": 446.615,
|
| 2096 |
+
"eval_steps_per_second": 13.983,
|
| 2097 |
+
"step": 21600
|
| 2098 |
+
},
|
| 2099 |
+
{
|
| 2100 |
+
"epoch": 6.306306306306306,
|
| 2101 |
+
"grad_norm": 0.09213391691446304,
|
| 2102 |
+
"learning_rate": 3.650830081860608e-06,
|
| 2103 |
+
"loss": 0.0105,
|
| 2104 |
+
"step": 21700
|
| 2105 |
+
},
|
| 2106 |
+
{
|
| 2107 |
+
"epoch": 6.335367625690206,
|
| 2108 |
+
"grad_norm": 0.012103458866477013,
|
| 2109 |
+
"learning_rate": 3.4993497054548235e-06,
|
| 2110 |
+
"loss": 0.0089,
|
| 2111 |
+
"step": 21800
|
| 2112 |
+
},
|
| 2113 |
+
{
|
| 2114 |
+
"epoch": 6.364428945074106,
|
| 2115 |
+
"grad_norm": 1.7496978044509888,
|
| 2116 |
+
"learning_rate": 3.3463392242368605e-06,
|
| 2117 |
+
"loss": 0.0112,
|
| 2118 |
+
"step": 21900
|
| 2119 |
+
},
|
| 2120 |
+
{
|
| 2121 |
+
"epoch": 6.364428945074106,
|
| 2122 |
+
"eval_loss": 0.027640603482723236,
|
| 2123 |
+
"eval_runtime": 31.8396,
|
| 2124 |
+
"eval_samples_per_second": 384.207,
|
| 2125 |
+
"eval_steps_per_second": 12.029,
|
| 2126 |
+
"step": 21900
|
| 2127 |
+
},
|
| 2128 |
+
{
|
| 2129 |
+
"epoch": 6.3934902644580065,
|
| 2130 |
+
"grad_norm": 0.04138137400150299,
|
| 2131 |
+
"learning_rate": 3.193328743018897e-06,
|
| 2132 |
+
"loss": 0.0095,
|
| 2133 |
+
"step": 22000
|
| 2134 |
+
},
|
| 2135 |
+
{
|
| 2136 |
+
"epoch": 6.422551583841907,
|
| 2137 |
+
"grad_norm": 0.08476943522691727,
|
| 2138 |
+
"learning_rate": 3.0403182618009336e-06,
|
| 2139 |
+
"loss": 0.0081,
|
| 2140 |
+
"step": 22100
|
| 2141 |
+
},
|
| 2142 |
+
{
|
| 2143 |
+
"epoch": 6.451612903225806,
|
| 2144 |
+
"grad_norm": 2.349595785140991,
|
| 2145 |
+
"learning_rate": 2.88730778058297e-06,
|
| 2146 |
+
"loss": 0.0085,
|
| 2147 |
+
"step": 22200
|
| 2148 |
+
},
|
| 2149 |
+
{
|
| 2150 |
+
"epoch": 6.451612903225806,
|
| 2151 |
+
"eval_loss": 0.027077894657850266,
|
| 2152 |
+
"eval_runtime": 28.0475,
|
| 2153 |
+
"eval_samples_per_second": 436.153,
|
| 2154 |
+
"eval_steps_per_second": 13.655,
|
| 2155 |
+
"step": 22200
|
| 2156 |
+
},
|
| 2157 |
+
{
|
| 2158 |
+
"epoch": 6.480674222609706,
|
| 2159 |
+
"grad_norm": 1.728858232498169,
|
| 2160 |
+
"learning_rate": 2.7342972993650067e-06,
|
| 2161 |
+
"loss": 0.0113,
|
| 2162 |
+
"step": 22300
|
| 2163 |
+
},
|
| 2164 |
+
{
|
| 2165 |
+
"epoch": 6.5097355419936065,
|
| 2166 |
+
"grad_norm": 0.10394562035799026,
|
| 2167 |
+
"learning_rate": 2.5812868181470436e-06,
|
| 2168 |
+
"loss": 0.0088,
|
| 2169 |
+
"step": 22400
|
| 2170 |
+
},
|
| 2171 |
+
{
|
| 2172 |
+
"epoch": 6.538796861377507,
|
| 2173 |
+
"grad_norm": 0.07329772412776947,
|
| 2174 |
+
"learning_rate": 2.4282763369290798e-06,
|
| 2175 |
+
"loss": 0.0094,
|
| 2176 |
+
"step": 22500
|
| 2177 |
+
},
|
| 2178 |
+
{
|
| 2179 |
+
"epoch": 6.538796861377507,
|
| 2180 |
+
"eval_loss": 0.02670624852180481,
|
| 2181 |
+
"eval_runtime": 31.4268,
|
| 2182 |
+
"eval_samples_per_second": 389.254,
|
| 2183 |
+
"eval_steps_per_second": 12.187,
|
| 2184 |
+
"step": 22500
|
| 2185 |
+
},
|
| 2186 |
+
{
|
| 2187 |
+
"epoch": 6.567858180761407,
|
| 2188 |
+
"grad_norm": 0.09306680411100388,
|
| 2189 |
+
"learning_rate": 2.2752658557111167e-06,
|
| 2190 |
+
"loss": 0.0073,
|
| 2191 |
+
"step": 22600
|
| 2192 |
+
},
|
| 2193 |
+
{
|
| 2194 |
+
"epoch": 6.596919500145306,
|
| 2195 |
+
"grad_norm": 0.061711717396974564,
|
| 2196 |
+
"learning_rate": 2.122255374493153e-06,
|
| 2197 |
+
"loss": 0.0075,
|
| 2198 |
+
"step": 22700
|
| 2199 |
+
},
|
| 2200 |
+
{
|
| 2201 |
+
"epoch": 6.6259808195292065,
|
| 2202 |
+
"grad_norm": 1.4829280376434326,
|
| 2203 |
+
"learning_rate": 1.9692448932751894e-06,
|
| 2204 |
+
"loss": 0.0078,
|
| 2205 |
+
"step": 22800
|
| 2206 |
+
},
|
| 2207 |
+
{
|
| 2208 |
+
"epoch": 6.6259808195292065,
|
| 2209 |
+
"eval_loss": 0.02658041939139366,
|
| 2210 |
+
"eval_runtime": 27.5526,
|
| 2211 |
+
"eval_samples_per_second": 443.986,
|
| 2212 |
+
"eval_steps_per_second": 13.901,
|
| 2213 |
+
"step": 22800
|
| 2214 |
+
},
|
| 2215 |
+
{
|
| 2216 |
+
"epoch": 6.655042138913107,
|
| 2217 |
+
"grad_norm": 0.017336523160338402,
|
| 2218 |
+
"learning_rate": 1.8162344120572261e-06,
|
| 2219 |
+
"loss": 0.0108,
|
| 2220 |
+
"step": 22900
|
| 2221 |
+
},
|
| 2222 |
+
{
|
| 2223 |
+
"epoch": 6.684103458297007,
|
| 2224 |
+
"grad_norm": 0.16300371289253235,
|
| 2225 |
+
"learning_rate": 1.6632239308392625e-06,
|
| 2226 |
+
"loss": 0.0125,
|
| 2227 |
+
"step": 23000
|
| 2228 |
+
},
|
| 2229 |
+
{
|
| 2230 |
+
"epoch": 6.713164777680907,
|
| 2231 |
+
"grad_norm": 0.4278203845024109,
|
| 2232 |
+
"learning_rate": 1.5102134496212992e-06,
|
| 2233 |
+
"loss": 0.0099,
|
| 2234 |
+
"step": 23100
|
| 2235 |
+
},
|
| 2236 |
+
{
|
| 2237 |
+
"epoch": 6.713164777680907,
|
| 2238 |
+
"eval_loss": 0.02630489505827427,
|
| 2239 |
+
"eval_runtime": 31.2321,
|
| 2240 |
+
"eval_samples_per_second": 391.681,
|
| 2241 |
+
"eval_steps_per_second": 12.263,
|
| 2242 |
+
"step": 23100
|
| 2243 |
+
},
|
| 2244 |
+
{
|
| 2245 |
+
"epoch": 6.7422260970648065,
|
| 2246 |
+
"grad_norm": 0.5904819965362549,
|
| 2247 |
+
"learning_rate": 1.3572029684033358e-06,
|
| 2248 |
+
"loss": 0.0087,
|
| 2249 |
+
"step": 23200
|
| 2250 |
+
},
|
| 2251 |
+
{
|
| 2252 |
+
"epoch": 6.771287416448707,
|
| 2253 |
+
"grad_norm": 1.0529608726501465,
|
| 2254 |
+
"learning_rate": 1.2041924871853723e-06,
|
| 2255 |
+
"loss": 0.0078,
|
| 2256 |
+
"step": 23300
|
| 2257 |
+
},
|
| 2258 |
+
{
|
| 2259 |
+
"epoch": 6.800348735832607,
|
| 2260 |
+
"grad_norm": 0.13827526569366455,
|
| 2261 |
+
"learning_rate": 1.0511820059674089e-06,
|
| 2262 |
+
"loss": 0.0113,
|
| 2263 |
+
"step": 23400
|
| 2264 |
+
},
|
| 2265 |
+
{
|
| 2266 |
+
"epoch": 6.800348735832607,
|
| 2267 |
+
"eval_loss": 0.026266321539878845,
|
| 2268 |
+
"eval_runtime": 27.2864,
|
| 2269 |
+
"eval_samples_per_second": 448.319,
|
| 2270 |
+
"eval_steps_per_second": 14.036,
|
| 2271 |
+
"step": 23400
|
| 2272 |
+
},
|
| 2273 |
+
{
|
| 2274 |
+
"epoch": 6.829410055216507,
|
| 2275 |
+
"grad_norm": 0.8667532801628113,
|
| 2276 |
+
"learning_rate": 8.981715247494455e-07,
|
| 2277 |
+
"loss": 0.0097,
|
| 2278 |
+
"step": 23500
|
| 2279 |
+
},
|
| 2280 |
+
{
|
| 2281 |
+
"epoch": 6.858471374600407,
|
| 2282 |
+
"grad_norm": 0.045186400413513184,
|
| 2283 |
+
"learning_rate": 7.45161043531482e-07,
|
| 2284 |
+
"loss": 0.0066,
|
| 2285 |
+
"step": 23600
|
| 2286 |
+
},
|
| 2287 |
+
{
|
| 2288 |
+
"epoch": 6.887532693984307,
|
| 2289 |
+
"grad_norm": 0.05325442925095558,
|
| 2290 |
+
"learning_rate": 5.921505623135185e-07,
|
| 2291 |
+
"loss": 0.0053,
|
| 2292 |
+
"step": 23700
|
| 2293 |
+
},
|
| 2294 |
+
{
|
| 2295 |
+
"epoch": 6.887532693984307,
|
| 2296 |
+
"eval_loss": 0.02622653916478157,
|
| 2297 |
+
"eval_runtime": 30.4773,
|
| 2298 |
+
"eval_samples_per_second": 401.381,
|
| 2299 |
+
"eval_steps_per_second": 12.567,
|
| 2300 |
+
"step": 23700
|
| 2301 |
+
},
|
| 2302 |
+
{
|
| 2303 |
+
"epoch": 6.916594013368207,
|
| 2304 |
+
"grad_norm": 0.22071638703346252,
|
| 2305 |
+
"learning_rate": 4.3914008109555514e-07,
|
| 2306 |
+
"loss": 0.0095,
|
| 2307 |
+
"step": 23800
|
| 2308 |
+
},
|
| 2309 |
+
{
|
| 2310 |
+
"epoch": 6.945655332752107,
|
| 2311 |
+
"grad_norm": 0.026897892355918884,
|
| 2312 |
+
"learning_rate": 2.8612959987759163e-07,
|
| 2313 |
+
"loss": 0.0067,
|
| 2314 |
+
"step": 23900
|
| 2315 |
+
},
|
| 2316 |
+
{
|
| 2317 |
+
"epoch": 6.974716652136007,
|
| 2318 |
+
"grad_norm": 1.3487067222595215,
|
| 2319 |
+
"learning_rate": 1.331191186596282e-07,
|
| 2320 |
+
"loss": 0.01,
|
| 2321 |
+
"step": 24000
|
| 2322 |
+
},
|
| 2323 |
+
{
|
| 2324 |
+
"epoch": 6.974716652136007,
|
| 2325 |
+
"eval_loss": 0.026174582540988922,
|
| 2326 |
+
"eval_runtime": 27.261,
|
| 2327 |
+
"eval_samples_per_second": 448.736,
|
| 2328 |
+
"eval_steps_per_second": 14.049,
|
| 2329 |
+
"step": 24000
|
| 2330 |
+
}
|
| 2331 |
+
],
|
| 2332 |
+
"logging_steps": 100,
|
| 2333 |
+
"max_steps": 24087,
|
| 2334 |
+
"num_input_tokens_seen": 0,
|
| 2335 |
+
"num_train_epochs": 7,
|
| 2336 |
+
"save_steps": 300,
|
| 2337 |
+
"stateful_callbacks": {
|
| 2338 |
+
"TrainerControl": {
|
| 2339 |
+
"args": {
|
| 2340 |
+
"should_epoch_stop": false,
|
| 2341 |
+
"should_evaluate": false,
|
| 2342 |
+
"should_log": false,
|
| 2343 |
+
"should_save": true,
|
| 2344 |
+
"should_training_stop": false
|
| 2345 |
+
},
|
| 2346 |
+
"attributes": {}
|
| 2347 |
+
}
|
| 2348 |
+
},
|
| 2349 |
+
"total_flos": 0.0,
|
| 2350 |
+
"train_batch_size": 32,
|
| 2351 |
+
"trial_name": null,
|
| 2352 |
+
"trial_params": null
|
| 2353 |
+
}
|
training_args.bin
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:ee0a6fab3c3eb77421fba64eb1a42e6b46034a2a473b6ec158936ecdabbcd4f0
|
| 3 |
+
size 5560
|
vocab.txt
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|