Estwld commited on
Commit
28f1c0a
1 Parent(s): 0345f14

Upload 14 files

Browse files
optimizer.pt CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:ce80793e503b4053fd56073024ca52246728c3b8ab67eb6a21efd93bcffd1ecd
3
  size 14681455
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5e825ffb398bd7e888e5350aaaf12dd441d091cdb3fd2e232d8210a8397d4aca
3
  size 14681455
pytorch_model.bin CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:883877edeb97f8a5de4485f41f765a05f9e836fce1c0b61f0039dc5d2dea9c77
3
  size 7340861
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:3a61ebe570601a484132f73b4fd3cb333e87fa29ef2812e5953b2524e705fe0d
3
  size 7340861
rng_state_0.pth CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:56d7bc51109ee416eeea130a408434a92cf71b44cfc2bc4442cf49c3e73e5e84
3
  size 17655
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:b3ccff6598db764f7dc672cf3ac055026364d447cfbefaf50d9e50b20e1d06a8
3
  size 17655
rng_state_1.pth CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:4a9142d19a888fa3c2928d7e1a55ddabe57796d1d2f03e32857acee73d237f2d
3
  size 17655
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:527fa301e3e3582ea421ee0ca367a5961112ea898bf1f0c1a8b1816cc01109f6
3
  size 17655
rng_state_2.pth CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:6b67abfc4add67328fa42ddcc43c460adf429ab02faa7f3dc17bc8045bb8f4ed
3
  size 17655
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:2d7c56a11100f12551ece7de06d1b5fe7522d36905c841a9b9f8c13da2f94eaa
3
  size 17655
rng_state_3.pth CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:d7bcfa77ac3f110a56f5914fd49f553e576595821af996b9820eab55077fd731
3
  size 17655
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ae12612b3afdbf56ad7a8fc61d148e20408d9a65331d6680e24168cbd731e9c4
3
  size 17655
scheduler.pt CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:085050153143f6636a80966bb11d5d14a8cb33bc1ebe86a86fd01b02f1b1efdc
3
  size 627
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:3d657de30ad193a0580177e9c5ace3e0ae692e82c1608bdc71fd56376b527dca
3
  size 627
trainer_state.json CHANGED
@@ -1,1216 +1,3616 @@
1
  {
2
  "best_metric": null,
3
  "best_model_checkpoint": null,
4
- "epoch": 13.722126929674099,
5
- "global_step": 2000,
6
  "is_hyper_param_search": false,
7
  "is_local_process_zero": true,
8
  "is_world_process_zero": true,
9
  "log_history": [
10
  {
11
- "epoch": 0.07,
12
- "learning_rate": 0.00995,
13
- "loss": 3.247,
14
  "step": 10
15
  },
16
  {
17
- "epoch": 0.14,
18
- "learning_rate": 0.0099,
19
- "loss": 2.397,
20
  "step": 20
21
  },
22
  {
23
- "epoch": 0.21,
24
- "learning_rate": 0.00985,
25
- "loss": 2.1303,
26
  "step": 30
27
  },
28
  {
29
- "epoch": 0.27,
30
- "learning_rate": 0.0098,
31
- "loss": 1.9873,
32
  "step": 40
33
  },
34
  {
35
- "epoch": 0.34,
36
- "learning_rate": 0.00975,
37
- "loss": 1.8902,
38
  "step": 50
39
  },
40
  {
41
- "epoch": 0.41,
42
- "learning_rate": 0.0097,
43
- "loss": 1.7747,
44
  "step": 60
45
  },
46
  {
47
- "epoch": 0.48,
48
- "learning_rate": 0.00965,
49
- "loss": 1.711,
50
  "step": 70
51
  },
52
  {
53
- "epoch": 0.55,
54
- "learning_rate": 0.0096,
55
- "loss": 1.6649,
56
  "step": 80
57
  },
58
  {
59
- "epoch": 0.62,
60
- "learning_rate": 0.00955,
61
- "loss": 1.6457,
62
  "step": 90
63
  },
64
  {
65
- "epoch": 0.69,
66
- "learning_rate": 0.0095,
67
- "loss": 1.5889,
68
  "step": 100
69
  },
70
  {
71
- "epoch": 0.75,
72
- "learning_rate": 0.00945,
73
- "loss": 1.602,
74
  "step": 110
75
  },
76
  {
77
- "epoch": 0.82,
78
- "learning_rate": 0.0094,
79
- "loss": 1.5384,
80
  "step": 120
81
  },
82
  {
83
- "epoch": 0.89,
84
- "learning_rate": 0.00935,
85
- "loss": 1.5033,
86
  "step": 130
87
  },
88
  {
89
- "epoch": 0.96,
90
- "learning_rate": 0.009300000000000001,
91
- "loss": 1.5284,
92
  "step": 140
93
  },
94
  {
95
- "epoch": 1.03,
96
- "learning_rate": 0.009250000000000001,
97
- "loss": 1.4809,
98
  "step": 150
99
  },
100
  {
101
- "epoch": 1.1,
102
- "learning_rate": 0.0092,
103
- "loss": 1.4795,
104
  "step": 160
105
  },
106
  {
107
- "epoch": 1.17,
108
- "learning_rate": 0.00915,
109
- "loss": 1.4555,
110
  "step": 170
111
  },
112
  {
113
- "epoch": 1.23,
114
- "learning_rate": 0.0091,
115
- "loss": 1.4335,
116
  "step": 180
117
  },
118
  {
119
- "epoch": 1.3,
120
- "learning_rate": 0.00905,
121
- "loss": 1.4275,
122
  "step": 190
123
  },
124
  {
125
- "epoch": 1.37,
126
- "learning_rate": 0.009000000000000001,
127
- "loss": 1.4365,
128
  "step": 200
129
  },
130
  {
131
- "epoch": 1.44,
132
- "learning_rate": 0.00895,
133
- "loss": 1.4345,
134
  "step": 210
135
  },
136
  {
137
- "epoch": 1.51,
138
- "learning_rate": 0.0089,
139
- "loss": 1.4284,
140
  "step": 220
141
  },
142
  {
143
- "epoch": 1.58,
144
- "learning_rate": 0.00885,
145
- "loss": 1.4069,
146
  "step": 230
147
  },
148
  {
149
- "epoch": 1.65,
150
- "learning_rate": 0.0088,
151
- "loss": 1.4395,
152
  "step": 240
153
  },
154
  {
155
- "epoch": 1.72,
156
- "learning_rate": 0.00875,
157
- "loss": 1.3858,
158
  "step": 250
159
  },
160
  {
161
- "epoch": 1.78,
162
- "learning_rate": 0.0087,
163
- "loss": 1.3875,
164
  "step": 260
165
  },
166
  {
167
- "epoch": 1.85,
168
- "learning_rate": 0.00865,
169
- "loss": 1.3721,
170
  "step": 270
171
  },
172
  {
173
- "epoch": 1.92,
174
- "learning_rate": 0.0086,
175
- "loss": 1.374,
176
  "step": 280
177
  },
178
  {
179
- "epoch": 1.99,
180
- "learning_rate": 0.00855,
181
- "loss": 1.348,
182
  "step": 290
183
  },
184
  {
185
- "epoch": 2.06,
186
- "learning_rate": 0.0085,
187
- "loss": 1.358,
188
  "step": 300
189
  },
190
  {
191
- "epoch": 2.13,
192
- "learning_rate": 0.00845,
193
- "loss": 1.3352,
194
  "step": 310
195
  },
196
  {
197
- "epoch": 2.2,
198
- "learning_rate": 0.0084,
199
- "loss": 1.3385,
200
  "step": 320
201
  },
202
  {
203
- "epoch": 2.26,
204
- "learning_rate": 0.00835,
205
- "loss": 1.3546,
206
  "step": 330
207
  },
208
  {
209
- "epoch": 2.33,
210
- "learning_rate": 0.0083,
211
- "loss": 1.3472,
212
  "step": 340
213
  },
214
  {
215
- "epoch": 2.4,
216
- "learning_rate": 0.00825,
217
- "loss": 1.3179,
218
  "step": 350
219
  },
220
  {
221
- "epoch": 2.47,
222
- "learning_rate": 0.008199999999999999,
223
- "loss": 1.2895,
224
  "step": 360
225
  },
226
  {
227
- "epoch": 2.54,
228
- "learning_rate": 0.00815,
229
- "loss": 1.303,
230
  "step": 370
231
  },
232
  {
233
- "epoch": 2.61,
234
- "learning_rate": 0.008100000000000001,
235
- "loss": 1.3066,
236
  "step": 380
237
  },
238
  {
239
- "epoch": 2.68,
240
- "learning_rate": 0.00805,
241
- "loss": 1.3264,
242
  "step": 390
243
  },
244
  {
245
- "epoch": 2.74,
246
- "learning_rate": 0.008,
247
- "loss": 1.3202,
248
  "step": 400
249
  },
250
  {
251
- "epoch": 2.81,
252
- "learning_rate": 0.00795,
253
- "loss": 1.2923,
254
  "step": 410
255
  },
256
  {
257
- "epoch": 2.88,
258
- "learning_rate": 0.0079,
259
- "loss": 1.2711,
260
  "step": 420
261
  },
262
  {
263
- "epoch": 2.95,
264
- "learning_rate": 0.007850000000000001,
265
- "loss": 1.313,
266
  "step": 430
267
  },
268
  {
269
- "epoch": 3.02,
270
- "learning_rate": 0.0078000000000000005,
271
- "loss": 1.2948,
272
  "step": 440
273
  },
274
  {
275
- "epoch": 3.09,
276
- "learning_rate": 0.007750000000000001,
277
- "loss": 1.2596,
278
  "step": 450
279
  },
280
  {
281
- "epoch": 3.16,
282
- "learning_rate": 0.0077,
283
- "loss": 1.2505,
284
  "step": 460
285
  },
286
  {
287
- "epoch": 3.22,
288
- "learning_rate": 0.0076500000000000005,
289
- "loss": 1.2581,
290
  "step": 470
291
  },
292
  {
293
- "epoch": 3.29,
294
- "learning_rate": 0.0076,
295
- "loss": 1.2829,
296
  "step": 480
297
  },
298
  {
299
- "epoch": 3.36,
300
- "learning_rate": 0.00755,
301
- "loss": 1.2487,
302
  "step": 490
303
  },
304
  {
305
- "epoch": 3.43,
306
- "learning_rate": 0.0075,
307
- "loss": 1.2927,
308
  "step": 500
309
  },
310
  {
311
- "epoch": 3.5,
312
- "learning_rate": 0.00745,
313
- "loss": 1.263,
314
  "step": 510
315
  },
316
  {
317
- "epoch": 3.57,
318
- "learning_rate": 0.0074,
319
- "loss": 1.2565,
320
  "step": 520
321
  },
322
  {
323
- "epoch": 3.64,
324
- "learning_rate": 0.00735,
325
- "loss": 1.2842,
326
  "step": 530
327
  },
328
  {
329
- "epoch": 3.7,
330
- "learning_rate": 0.0073,
331
- "loss": 1.2506,
332
  "step": 540
333
  },
334
  {
335
- "epoch": 3.77,
336
- "learning_rate": 0.0072499999999999995,
337
- "loss": 1.2436,
338
  "step": 550
339
  },
340
  {
341
- "epoch": 3.84,
342
- "learning_rate": 0.0072,
343
- "loss": 1.2752,
344
  "step": 560
345
  },
346
  {
347
- "epoch": 3.91,
348
- "learning_rate": 0.00715,
349
- "loss": 1.2366,
350
  "step": 570
351
  },
352
  {
353
- "epoch": 3.98,
354
- "learning_rate": 0.0070999999999999995,
355
- "loss": 1.2681,
356
  "step": 580
357
  },
358
  {
359
- "epoch": 4.05,
360
- "learning_rate": 0.00705,
361
- "loss": 1.2076,
362
  "step": 590
363
  },
364
  {
365
- "epoch": 4.12,
366
- "learning_rate": 0.006999999999999999,
367
- "loss": 1.2311,
368
  "step": 600
369
  },
370
  {
371
- "epoch": 4.19,
372
- "learning_rate": 0.00695,
373
- "loss": 1.2203,
374
  "step": 610
375
  },
376
  {
377
- "epoch": 4.25,
378
- "learning_rate": 0.0069,
379
- "loss": 1.2084,
380
  "step": 620
381
  },
382
  {
383
- "epoch": 4.32,
384
- "learning_rate": 0.006850000000000001,
385
- "loss": 1.2243,
386
  "step": 630
387
  },
388
  {
389
- "epoch": 4.39,
390
- "learning_rate": 0.0068000000000000005,
391
- "loss": 1.2382,
392
  "step": 640
393
  },
394
  {
395
- "epoch": 4.46,
396
- "learning_rate": 0.006750000000000001,
397
- "loss": 1.206,
398
  "step": 650
399
  },
400
  {
401
- "epoch": 4.53,
402
- "learning_rate": 0.0067,
403
- "loss": 1.2301,
404
  "step": 660
405
  },
406
  {
407
- "epoch": 4.6,
408
- "learning_rate": 0.0066500000000000005,
409
- "loss": 1.2079,
410
  "step": 670
411
  },
412
  {
413
- "epoch": 4.67,
414
- "learning_rate": 0.006600000000000001,
415
- "loss": 1.2072,
416
  "step": 680
417
  },
418
  {
419
- "epoch": 4.73,
420
- "learning_rate": 0.00655,
421
- "loss": 1.169,
422
  "step": 690
423
  },
424
  {
425
- "epoch": 4.8,
426
- "learning_rate": 0.006500000000000001,
427
- "loss": 1.2034,
428
  "step": 700
429
  },
430
  {
431
- "epoch": 4.87,
432
- "learning_rate": 0.00645,
433
- "loss": 1.2168,
434
  "step": 710
435
  },
436
  {
437
- "epoch": 4.94,
438
- "learning_rate": 0.0064,
439
- "loss": 1.2131,
440
  "step": 720
441
  },
442
  {
443
- "epoch": 5.01,
444
- "learning_rate": 0.006350000000000001,
445
- "loss": 1.2044,
446
  "step": 730
447
  },
448
  {
449
- "epoch": 5.08,
450
- "learning_rate": 0.0063,
451
- "loss": 1.1908,
452
  "step": 740
453
  },
454
  {
455
- "epoch": 5.15,
456
- "learning_rate": 0.00625,
457
- "loss": 1.1594,
458
  "step": 750
459
  },
460
  {
461
- "epoch": 5.21,
462
- "learning_rate": 0.0062,
463
- "loss": 1.1371,
464
  "step": 760
465
  },
466
  {
467
- "epoch": 5.28,
468
- "learning_rate": 0.00615,
469
- "loss": 1.1905,
470
  "step": 770
471
  },
472
  {
473
- "epoch": 5.35,
474
- "learning_rate": 0.0061,
475
- "loss": 1.1684,
476
  "step": 780
477
  },
478
  {
479
- "epoch": 5.42,
480
- "learning_rate": 0.00605,
481
- "loss": 1.1942,
482
  "step": 790
483
  },
484
  {
485
- "epoch": 5.49,
486
- "learning_rate": 0.006,
487
- "loss": 1.1848,
488
  "step": 800
489
  },
490
  {
491
- "epoch": 5.56,
492
- "learning_rate": 0.0059499999999999996,
493
- "loss": 1.1786,
494
  "step": 810
495
  },
496
  {
497
- "epoch": 5.63,
498
- "learning_rate": 0.0059,
499
- "loss": 1.1686,
500
  "step": 820
501
  },
502
  {
503
- "epoch": 5.69,
504
- "learning_rate": 0.00585,
505
- "loss": 1.1852,
506
  "step": 830
507
  },
508
  {
509
- "epoch": 5.76,
510
- "learning_rate": 0.0058,
511
- "loss": 1.198,
512
  "step": 840
513
  },
514
  {
515
- "epoch": 5.83,
516
- "learning_rate": 0.00575,
517
- "loss": 1.1738,
518
  "step": 850
519
  },
520
  {
521
- "epoch": 5.9,
522
- "learning_rate": 0.005699999999999999,
523
- "loss": 1.1808,
524
  "step": 860
525
  },
526
  {
527
- "epoch": 5.97,
528
- "learning_rate": 0.00565,
529
- "loss": 1.1655,
530
  "step": 870
531
  },
532
  {
533
- "epoch": 6.04,
534
- "learning_rate": 0.005600000000000001,
535
- "loss": 1.1467,
536
  "step": 880
537
  },
538
  {
539
- "epoch": 6.11,
540
- "learning_rate": 0.00555,
541
- "loss": 1.1559,
542
  "step": 890
543
  },
544
  {
545
- "epoch": 6.17,
546
- "learning_rate": 0.0055000000000000005,
547
- "loss": 1.1497,
548
  "step": 900
549
  },
550
  {
551
- "epoch": 6.24,
552
- "learning_rate": 0.005450000000000001,
553
- "loss": 1.1473,
554
  "step": 910
555
  },
556
  {
557
- "epoch": 6.31,
558
- "learning_rate": 0.0054,
559
- "loss": 1.184,
560
  "step": 920
561
  },
562
  {
563
- "epoch": 6.38,
564
- "learning_rate": 0.005350000000000001,
565
- "loss": 1.1053,
566
  "step": 930
567
  },
568
  {
569
- "epoch": 6.45,
570
- "learning_rate": 0.0053,
571
- "loss": 1.1721,
572
  "step": 940
573
  },
574
  {
575
- "epoch": 6.52,
576
- "learning_rate": 0.00525,
577
- "loss": 1.1418,
578
  "step": 950
579
  },
580
  {
581
- "epoch": 6.59,
582
- "learning_rate": 0.005200000000000001,
583
- "loss": 1.1243,
584
  "step": 960
585
  },
586
  {
587
- "epoch": 6.66,
588
- "learning_rate": 0.00515,
589
- "loss": 1.1386,
590
  "step": 970
591
  },
592
  {
593
- "epoch": 6.72,
594
- "learning_rate": 0.0051,
595
- "loss": 1.1743,
596
  "step": 980
597
  },
598
  {
599
- "epoch": 6.79,
600
- "learning_rate": 0.00505,
601
- "loss": 1.1201,
602
  "step": 990
603
  },
604
  {
605
- "epoch": 6.86,
606
- "learning_rate": 0.005,
607
- "loss": 1.1224,
608
  "step": 1000
609
  },
610
  {
611
- "epoch": 6.93,
612
- "learning_rate": 0.00495,
613
- "loss": 1.1464,
614
  "step": 1010
615
  },
616
  {
617
- "epoch": 7.0,
618
- "learning_rate": 0.0049,
619
- "loss": 1.1547,
620
  "step": 1020
621
  },
622
  {
623
- "epoch": 7.07,
624
- "learning_rate": 0.00485,
625
- "loss": 1.145,
626
  "step": 1030
627
  },
628
  {
629
- "epoch": 7.14,
630
- "learning_rate": 0.0048,
631
- "loss": 1.1261,
632
  "step": 1040
633
  },
634
  {
635
- "epoch": 7.2,
636
- "learning_rate": 0.00475,
637
- "loss": 1.1422,
638
  "step": 1050
639
  },
640
  {
641
- "epoch": 7.27,
642
- "learning_rate": 0.0047,
643
- "loss": 1.1115,
644
  "step": 1060
645
  },
646
  {
647
- "epoch": 7.34,
648
- "learning_rate": 0.0046500000000000005,
649
- "loss": 1.0921,
650
  "step": 1070
651
  },
652
  {
653
- "epoch": 7.41,
654
- "learning_rate": 0.0046,
655
- "loss": 1.1041,
656
  "step": 1080
657
  },
658
  {
659
- "epoch": 7.48,
660
- "learning_rate": 0.00455,
661
- "loss": 1.1196,
662
  "step": 1090
663
  },
664
  {
665
- "epoch": 7.55,
666
- "learning_rate": 0.0045000000000000005,
667
- "loss": 1.133,
668
  "step": 1100
669
  },
670
  {
671
- "epoch": 7.62,
672
- "learning_rate": 0.00445,
673
- "loss": 1.1133,
674
  "step": 1110
675
  },
676
  {
677
- "epoch": 7.68,
678
- "learning_rate": 0.0044,
679
- "loss": 1.1034,
680
  "step": 1120
681
  },
682
  {
683
- "epoch": 7.75,
684
- "learning_rate": 0.00435,
685
- "loss": 1.118,
686
  "step": 1130
687
  },
688
  {
689
- "epoch": 7.82,
690
- "learning_rate": 0.0043,
691
- "loss": 1.128,
692
  "step": 1140
693
  },
694
  {
695
- "epoch": 7.89,
696
- "learning_rate": 0.00425,
697
- "loss": 1.1316,
698
  "step": 1150
699
  },
700
  {
701
- "epoch": 7.96,
702
- "learning_rate": 0.0042,
703
- "loss": 1.129,
704
  "step": 1160
705
  },
706
  {
707
- "epoch": 8.03,
708
- "learning_rate": 0.00415,
709
- "loss": 1.0815,
710
  "step": 1170
711
  },
712
  {
713
- "epoch": 8.1,
714
- "learning_rate": 0.0040999999999999995,
715
- "loss": 1.091,
716
  "step": 1180
717
  },
718
  {
719
- "epoch": 8.16,
720
- "learning_rate": 0.004050000000000001,
721
- "loss": 1.0751,
722
  "step": 1190
723
  },
724
  {
725
- "epoch": 8.23,
726
- "learning_rate": 0.004,
727
- "loss": 1.1042,
728
  "step": 1200
729
  },
730
  {
731
- "epoch": 8.3,
732
- "learning_rate": 0.00395,
733
- "loss": 1.0957,
734
  "step": 1210
735
  },
736
  {
737
- "epoch": 8.37,
738
- "learning_rate": 0.0039000000000000003,
739
- "loss": 1.1186,
740
  "step": 1220
741
  },
742
  {
743
- "epoch": 8.44,
744
- "learning_rate": 0.00385,
745
- "loss": 1.101,
746
  "step": 1230
747
  },
748
  {
749
- "epoch": 8.51,
750
- "learning_rate": 0.0038,
751
- "loss": 1.0889,
752
  "step": 1240
753
  },
754
  {
755
- "epoch": 8.58,
756
- "learning_rate": 0.00375,
757
- "loss": 1.1111,
758
  "step": 1250
759
  },
760
  {
761
- "epoch": 8.64,
762
- "learning_rate": 0.0037,
763
- "loss": 1.1158,
764
  "step": 1260
765
  },
766
  {
767
- "epoch": 8.71,
768
- "learning_rate": 0.00365,
769
- "loss": 1.0982,
770
  "step": 1270
771
  },
772
  {
773
- "epoch": 8.78,
774
- "learning_rate": 0.0036,
775
- "loss": 1.1002,
776
  "step": 1280
777
  },
778
  {
779
- "epoch": 8.85,
780
- "learning_rate": 0.0035499999999999998,
781
- "loss": 1.0892,
782
  "step": 1290
783
  },
784
  {
785
- "epoch": 8.92,
786
- "learning_rate": 0.0034999999999999996,
787
- "loss": 1.0698,
788
  "step": 1300
789
  },
790
  {
791
- "epoch": 8.99,
792
- "learning_rate": 0.00345,
793
- "loss": 1.0703,
794
  "step": 1310
795
  },
796
  {
797
- "epoch": 9.06,
798
- "learning_rate": 0.0034000000000000002,
799
- "loss": 1.0602,
800
  "step": 1320
801
  },
802
  {
803
- "epoch": 9.13,
804
- "learning_rate": 0.00335,
805
- "loss": 1.0611,
806
  "step": 1330
807
  },
808
  {
809
- "epoch": 9.19,
810
- "learning_rate": 0.0033000000000000004,
811
- "loss": 1.0886,
812
  "step": 1340
813
  },
814
  {
815
- "epoch": 9.26,
816
- "learning_rate": 0.0032500000000000003,
817
- "loss": 1.1028,
818
  "step": 1350
819
  },
820
  {
821
- "epoch": 9.33,
822
- "learning_rate": 0.0032,
823
- "loss": 1.0727,
824
  "step": 1360
825
  },
826
  {
827
- "epoch": 9.4,
828
- "learning_rate": 0.00315,
829
- "loss": 1.074,
830
  "step": 1370
831
  },
832
  {
833
- "epoch": 9.47,
834
- "learning_rate": 0.0031,
835
- "loss": 1.0605,
836
  "step": 1380
837
  },
838
  {
839
- "epoch": 9.54,
840
- "learning_rate": 0.00305,
841
- "loss": 1.0896,
842
  "step": 1390
843
  },
844
  {
845
- "epoch": 9.61,
846
- "learning_rate": 0.003,
847
- "loss": 1.0674,
848
  "step": 1400
849
  },
850
  {
851
- "epoch": 9.67,
852
- "learning_rate": 0.00295,
853
- "loss": 1.0894,
854
  "step": 1410
855
  },
856
  {
857
- "epoch": 9.74,
858
- "learning_rate": 0.0029,
859
- "loss": 1.0782,
860
  "step": 1420
861
  },
862
  {
863
- "epoch": 9.81,
864
- "learning_rate": 0.0028499999999999997,
865
- "loss": 1.0905,
866
  "step": 1430
867
  },
868
  {
869
- "epoch": 9.88,
870
- "learning_rate": 0.0028000000000000004,
871
- "loss": 1.0713,
872
  "step": 1440
873
  },
874
  {
875
- "epoch": 9.95,
876
- "learning_rate": 0.0027500000000000003,
877
- "loss": 1.0694,
878
  "step": 1450
879
  },
880
  {
881
- "epoch": 10.02,
882
- "learning_rate": 0.0027,
883
- "loss": 1.0734,
884
  "step": 1460
885
  },
886
  {
887
- "epoch": 10.09,
888
- "learning_rate": 0.00265,
889
- "loss": 1.0836,
890
  "step": 1470
891
  },
892
  {
893
- "epoch": 10.15,
894
- "learning_rate": 0.0026000000000000003,
895
- "loss": 1.033,
896
  "step": 1480
897
  },
898
  {
899
- "epoch": 10.22,
900
- "learning_rate": 0.00255,
901
- "loss": 1.0646,
902
  "step": 1490
903
  },
904
  {
905
- "epoch": 10.29,
906
- "learning_rate": 0.0025,
907
- "loss": 1.0718,
908
  "step": 1500
909
  },
910
  {
911
- "epoch": 10.36,
912
- "learning_rate": 0.00245,
913
- "loss": 1.0507,
914
  "step": 1510
915
  },
916
  {
917
- "epoch": 10.43,
918
- "learning_rate": 0.0024,
919
- "loss": 1.057,
920
  "step": 1520
921
  },
922
  {
923
- "epoch": 10.5,
924
- "learning_rate": 0.00235,
925
- "loss": 1.0603,
926
  "step": 1530
927
  },
928
  {
929
- "epoch": 10.57,
930
- "learning_rate": 0.0023,
931
- "loss": 1.0669,
932
  "step": 1540
933
  },
934
  {
935
- "epoch": 10.63,
936
- "learning_rate": 0.0022500000000000003,
937
- "loss": 1.0766,
938
  "step": 1550
939
  },
940
  {
941
- "epoch": 10.7,
942
- "learning_rate": 0.0022,
943
- "loss": 1.0346,
944
  "step": 1560
945
  },
946
  {
947
- "epoch": 10.77,
948
- "learning_rate": 0.00215,
949
- "loss": 1.0648,
950
  "step": 1570
951
  },
952
  {
953
- "epoch": 10.84,
954
- "learning_rate": 0.0021,
955
- "loss": 1.053,
956
  "step": 1580
957
  },
958
  {
959
- "epoch": 10.91,
960
- "learning_rate": 0.0020499999999999997,
961
- "loss": 1.0558,
962
  "step": 1590
963
  },
964
  {
965
- "epoch": 10.98,
966
- "learning_rate": 0.002,
967
- "loss": 1.0997,
968
  "step": 1600
969
  },
970
  {
971
- "epoch": 11.05,
972
- "learning_rate": 0.0019500000000000001,
973
- "loss": 1.0345,
974
  "step": 1610
975
  },
976
  {
977
- "epoch": 11.11,
978
- "learning_rate": 0.0019,
979
- "loss": 1.0371,
980
  "step": 1620
981
  },
982
  {
983
- "epoch": 11.18,
984
- "learning_rate": 0.00185,
985
- "loss": 1.0542,
986
  "step": 1630
987
  },
988
  {
989
- "epoch": 11.25,
990
- "learning_rate": 0.0018,
991
- "loss": 1.0702,
992
  "step": 1640
993
  },
994
  {
995
- "epoch": 11.32,
996
- "learning_rate": 0.0017499999999999998,
997
- "loss": 1.0396,
998
  "step": 1650
999
  },
1000
  {
1001
- "epoch": 11.39,
1002
- "learning_rate": 0.0017000000000000001,
1003
- "loss": 1.0159,
1004
  "step": 1660
1005
  },
1006
  {
1007
- "epoch": 11.46,
1008
- "learning_rate": 0.0016500000000000002,
1009
- "loss": 1.0364,
1010
  "step": 1670
1011
  },
1012
  {
1013
- "epoch": 11.53,
1014
- "learning_rate": 0.0016,
1015
- "loss": 1.054,
1016
  "step": 1680
1017
  },
1018
  {
1019
- "epoch": 11.6,
1020
- "learning_rate": 0.00155,
1021
- "loss": 1.0384,
1022
  "step": 1690
1023
  },
1024
  {
1025
- "epoch": 11.66,
1026
- "learning_rate": 0.0015,
1027
- "loss": 1.0737,
1028
  "step": 1700
1029
  },
1030
  {
1031
- "epoch": 11.73,
1032
- "learning_rate": 0.00145,
1033
- "loss": 1.0502,
1034
  "step": 1710
1035
  },
1036
  {
1037
- "epoch": 11.8,
1038
- "learning_rate": 0.0014000000000000002,
1039
- "loss": 1.0762,
1040
  "step": 1720
1041
  },
1042
  {
1043
- "epoch": 11.87,
1044
- "learning_rate": 0.00135,
1045
- "loss": 1.0386,
1046
  "step": 1730
1047
  },
1048
  {
1049
- "epoch": 11.94,
1050
- "learning_rate": 0.0013000000000000002,
1051
- "loss": 1.0463,
1052
  "step": 1740
1053
  },
1054
  {
1055
- "epoch": 12.01,
1056
- "learning_rate": 0.00125,
1057
- "loss": 1.0513,
1058
  "step": 1750
1059
  },
1060
  {
1061
- "epoch": 12.08,
1062
- "learning_rate": 0.0012,
1063
- "loss": 1.044,
1064
  "step": 1760
1065
  },
1066
  {
1067
- "epoch": 12.14,
1068
- "learning_rate": 0.00115,
1069
- "loss": 1.0252,
1070
  "step": 1770
1071
  },
1072
  {
1073
- "epoch": 12.21,
1074
- "learning_rate": 0.0011,
1075
- "loss": 1.0311,
1076
  "step": 1780
1077
  },
1078
  {
1079
- "epoch": 12.28,
1080
- "learning_rate": 0.00105,
1081
- "loss": 1.015,
1082
  "step": 1790
1083
  },
1084
  {
1085
- "epoch": 12.35,
1086
- "learning_rate": 0.001,
1087
- "loss": 1.0654,
1088
  "step": 1800
1089
  },
1090
  {
1091
- "epoch": 12.42,
1092
- "learning_rate": 0.00095,
1093
- "loss": 1.0541,
1094
  "step": 1810
1095
  },
1096
  {
1097
- "epoch": 12.49,
1098
- "learning_rate": 0.0009,
1099
- "loss": 1.0525,
1100
  "step": 1820
1101
  },
1102
  {
1103
- "epoch": 12.56,
1104
- "learning_rate": 0.0008500000000000001,
1105
- "loss": 1.0251,
1106
  "step": 1830
1107
  },
1108
  {
1109
- "epoch": 12.62,
1110
- "learning_rate": 0.0008,
1111
- "loss": 1.0657,
1112
  "step": 1840
1113
  },
1114
  {
1115
- "epoch": 12.69,
1116
- "learning_rate": 0.00075,
1117
- "loss": 1.041,
1118
  "step": 1850
1119
  },
1120
  {
1121
- "epoch": 12.76,
1122
- "learning_rate": 0.0007000000000000001,
1123
- "loss": 1.025,
1124
  "step": 1860
1125
  },
1126
  {
1127
- "epoch": 12.83,
1128
- "learning_rate": 0.0006500000000000001,
1129
- "loss": 1.0255,
1130
  "step": 1870
1131
  },
1132
  {
1133
- "epoch": 12.9,
1134
- "learning_rate": 0.0006,
1135
- "loss": 1.0641,
1136
  "step": 1880
1137
  },
1138
  {
1139
- "epoch": 12.97,
1140
- "learning_rate": 0.00055,
1141
- "loss": 1.0529,
1142
  "step": 1890
1143
  },
1144
  {
1145
- "epoch": 13.04,
1146
- "learning_rate": 0.0005,
1147
- "loss": 1.0367,
1148
  "step": 1900
1149
  },
1150
  {
1151
- "epoch": 13.1,
1152
- "learning_rate": 0.00045,
1153
- "loss": 1.0461,
1154
  "step": 1910
1155
  },
1156
  {
1157
- "epoch": 13.17,
1158
- "learning_rate": 0.0004,
1159
- "loss": 1.0197,
1160
  "step": 1920
1161
  },
1162
  {
1163
- "epoch": 13.24,
1164
- "learning_rate": 0.00035000000000000005,
1165
- "loss": 1.0339,
1166
  "step": 1930
1167
  },
1168
  {
1169
- "epoch": 13.31,
1170
- "learning_rate": 0.0003,
1171
- "loss": 1.0274,
1172
  "step": 1940
1173
  },
1174
  {
1175
- "epoch": 13.38,
1176
- "learning_rate": 0.00025,
1177
- "loss": 1.0222,
1178
  "step": 1950
1179
  },
1180
  {
1181
- "epoch": 13.45,
1182
- "learning_rate": 0.0002,
1183
- "loss": 1.0174,
1184
  "step": 1960
1185
  },
1186
  {
1187
- "epoch": 13.52,
1188
- "learning_rate": 0.00015,
1189
- "loss": 1.0295,
1190
  "step": 1970
1191
  },
1192
  {
1193
- "epoch": 13.58,
1194
- "learning_rate": 0.0001,
1195
- "loss": 1.0226,
1196
  "step": 1980
1197
  },
1198
  {
1199
- "epoch": 13.65,
1200
- "learning_rate": 5e-05,
1201
- "loss": 1.0655,
1202
  "step": 1990
1203
  },
1204
  {
1205
- "epoch": 13.72,
1206
- "learning_rate": 0.0,
1207
- "loss": 1.0367,
1208
  "step": 2000
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1209
  }
1210
  ],
1211
- "max_steps": 2000,
1212
- "num_train_epochs": 14,
1213
- "total_flos": 3.447484134404915e+18,
1214
  "trial_name": null,
1215
  "trial_params": null
1216
  }
 
1
  {
2
  "best_metric": null,
3
  "best_model_checkpoint": null,
4
+ "epoch": 16.3654960790999,
5
+ "global_step": 6000,
6
  "is_hyper_param_search": false,
7
  "is_local_process_zero": true,
8
  "is_world_process_zero": true,
9
  "log_history": [
10
  {
11
+ "epoch": 0.03,
12
+ "learning_rate": 0.009983333333333334,
13
+ "loss": 3.3346,
14
  "step": 10
15
  },
16
  {
17
+ "epoch": 0.05,
18
+ "learning_rate": 0.009966666666666667,
19
+ "loss": 2.3946,
20
  "step": 20
21
  },
22
  {
23
+ "epoch": 0.08,
24
+ "learning_rate": 0.00995,
25
+ "loss": 2.1448,
26
  "step": 30
27
  },
28
  {
29
+ "epoch": 0.11,
30
+ "learning_rate": 0.009933333333333334,
31
+ "loss": 2.0269,
32
  "step": 40
33
  },
34
  {
35
+ "epoch": 0.14,
36
+ "learning_rate": 0.009916666666666667,
37
+ "loss": 1.9411,
38
  "step": 50
39
  },
40
  {
41
+ "epoch": 0.16,
42
+ "learning_rate": 0.0099,
43
+ "loss": 1.8771,
44
  "step": 60
45
  },
46
  {
47
+ "epoch": 0.19,
48
+ "learning_rate": 0.009883333333333333,
49
+ "loss": 1.8389,
50
  "step": 70
51
  },
52
  {
53
+ "epoch": 0.22,
54
+ "learning_rate": 0.009866666666666668,
55
+ "loss": 1.7383,
56
  "step": 80
57
  },
58
  {
59
+ "epoch": 0.25,
60
+ "learning_rate": 0.00985,
61
+ "loss": 1.7346,
62
  "step": 90
63
  },
64
  {
65
+ "epoch": 0.27,
66
+ "learning_rate": 0.009833333333333333,
67
+ "loss": 1.715,
68
  "step": 100
69
  },
70
  {
71
+ "epoch": 0.3,
72
+ "learning_rate": 0.009816666666666666,
73
+ "loss": 1.702,
74
  "step": 110
75
  },
76
  {
77
+ "epoch": 0.33,
78
+ "learning_rate": 0.0098,
79
+ "loss": 1.7118,
80
  "step": 120
81
  },
82
  {
83
+ "epoch": 0.35,
84
+ "learning_rate": 0.009783333333333335,
85
+ "loss": 1.6655,
86
  "step": 130
87
  },
88
  {
89
+ "epoch": 0.38,
90
+ "learning_rate": 0.009766666666666667,
91
+ "loss": 1.6489,
92
  "step": 140
93
  },
94
  {
95
+ "epoch": 0.41,
96
+ "learning_rate": 0.00975,
97
+ "loss": 1.691,
98
  "step": 150
99
  },
100
  {
101
+ "epoch": 0.44,
102
+ "learning_rate": 0.009733333333333333,
103
+ "loss": 1.6146,
104
  "step": 160
105
  },
106
  {
107
+ "epoch": 0.46,
108
+ "learning_rate": 0.009716666666666667,
109
+ "loss": 1.6528,
110
  "step": 170
111
  },
112
  {
113
+ "epoch": 0.49,
114
+ "learning_rate": 0.0097,
115
+ "loss": 1.5948,
116
  "step": 180
117
  },
118
  {
119
+ "epoch": 0.52,
120
+ "learning_rate": 0.009683333333333334,
121
+ "loss": 1.5905,
122
  "step": 190
123
  },
124
  {
125
+ "epoch": 0.55,
126
+ "learning_rate": 0.009666666666666667,
127
+ "loss": 1.5812,
128
  "step": 200
129
  },
130
  {
131
+ "epoch": 0.57,
132
+ "learning_rate": 0.00965,
133
+ "loss": 1.5762,
134
  "step": 210
135
  },
136
  {
137
+ "epoch": 0.6,
138
+ "learning_rate": 0.009633333333333334,
139
+ "loss": 1.5668,
140
  "step": 220
141
  },
142
  {
143
+ "epoch": 0.63,
144
+ "learning_rate": 0.009616666666666667,
145
+ "loss": 1.5913,
146
  "step": 230
147
  },
148
  {
149
+ "epoch": 0.65,
150
+ "learning_rate": 0.0096,
151
+ "loss": 1.5996,
152
  "step": 240
153
  },
154
  {
155
+ "epoch": 0.68,
156
+ "learning_rate": 0.009583333333333334,
157
+ "loss": 1.5736,
158
  "step": 250
159
  },
160
  {
161
+ "epoch": 0.71,
162
+ "learning_rate": 0.009566666666666666,
163
+ "loss": 1.5162,
164
  "step": 260
165
  },
166
  {
167
+ "epoch": 0.74,
168
+ "learning_rate": 0.00955,
169
+ "loss": 1.5683,
170
  "step": 270
171
  },
172
  {
173
+ "epoch": 0.76,
174
+ "learning_rate": 0.009533333333333335,
175
+ "loss": 1.556,
176
  "step": 280
177
  },
178
  {
179
+ "epoch": 0.79,
180
+ "learning_rate": 0.009516666666666666,
181
+ "loss": 1.5412,
182
  "step": 290
183
  },
184
  {
185
+ "epoch": 0.82,
186
+ "learning_rate": 0.0095,
187
+ "loss": 1.5631,
188
  "step": 300
189
  },
190
  {
191
+ "epoch": 0.85,
192
+ "learning_rate": 0.009483333333333333,
193
+ "loss": 1.5543,
194
  "step": 310
195
  },
196
  {
197
+ "epoch": 0.87,
198
+ "learning_rate": 0.009466666666666667,
199
+ "loss": 1.5401,
200
  "step": 320
201
  },
202
  {
203
+ "epoch": 0.9,
204
+ "learning_rate": 0.00945,
205
+ "loss": 1.558,
206
  "step": 330
207
  },
208
  {
209
+ "epoch": 0.93,
210
+ "learning_rate": 0.009433333333333334,
211
+ "loss": 1.5341,
212
  "step": 340
213
  },
214
  {
215
+ "epoch": 0.95,
216
+ "learning_rate": 0.009416666666666667,
217
+ "loss": 1.5032,
218
  "step": 350
219
  },
220
  {
221
+ "epoch": 0.98,
222
+ "learning_rate": 0.0094,
223
+ "loss": 1.5325,
224
  "step": 360
225
  },
226
  {
227
+ "epoch": 1.01,
228
+ "learning_rate": 0.009383333333333334,
229
+ "loss": 1.5402,
230
  "step": 370
231
  },
232
  {
233
+ "epoch": 1.04,
234
+ "learning_rate": 0.009366666666666667,
235
+ "loss": 1.497,
236
  "step": 380
237
  },
238
  {
239
+ "epoch": 1.06,
240
+ "learning_rate": 0.00935,
241
+ "loss": 1.5264,
242
  "step": 390
243
  },
244
  {
245
+ "epoch": 1.09,
246
+ "learning_rate": 0.009333333333333334,
247
+ "loss": 1.4878,
248
  "step": 400
249
  },
250
  {
251
+ "epoch": 1.12,
252
+ "learning_rate": 0.009316666666666666,
253
+ "loss": 1.4904,
254
  "step": 410
255
  },
256
  {
257
+ "epoch": 1.15,
258
+ "learning_rate": 0.009300000000000001,
259
+ "loss": 1.516,
260
  "step": 420
261
  },
262
  {
263
+ "epoch": 1.17,
264
+ "learning_rate": 0.009283333333333334,
265
+ "loss": 1.482,
266
  "step": 430
267
  },
268
  {
269
+ "epoch": 1.2,
270
+ "learning_rate": 0.009266666666666666,
271
+ "loss": 1.4909,
272
  "step": 440
273
  },
274
  {
275
+ "epoch": 1.23,
276
+ "learning_rate": 0.009250000000000001,
277
+ "loss": 1.4759,
278
  "step": 450
279
  },
280
  {
281
+ "epoch": 1.25,
282
+ "learning_rate": 0.009233333333333333,
283
+ "loss": 1.4913,
284
  "step": 460
285
  },
286
  {
287
+ "epoch": 1.28,
288
+ "learning_rate": 0.009216666666666666,
289
+ "loss": 1.437,
290
  "step": 470
291
  },
292
  {
293
+ "epoch": 1.31,
294
+ "learning_rate": 0.0092,
295
+ "loss": 1.473,
296
  "step": 480
297
  },
298
  {
299
+ "epoch": 1.34,
300
+ "learning_rate": 0.009183333333333333,
301
+ "loss": 1.4505,
302
  "step": 490
303
  },
304
  {
305
+ "epoch": 1.36,
306
+ "learning_rate": 0.009166666666666667,
307
+ "loss": 1.4748,
308
  "step": 500
309
  },
310
  {
311
+ "epoch": 1.39,
312
+ "learning_rate": 0.00915,
313
+ "loss": 1.487,
314
  "step": 510
315
  },
316
  {
317
+ "epoch": 1.42,
318
+ "learning_rate": 0.009133333333333334,
319
+ "loss": 1.4725,
320
  "step": 520
321
  },
322
  {
323
+ "epoch": 1.45,
324
+ "learning_rate": 0.009116666666666667,
325
+ "loss": 1.4883,
326
  "step": 530
327
  },
328
  {
329
+ "epoch": 1.47,
330
+ "learning_rate": 0.0091,
331
+ "loss": 1.4693,
332
  "step": 540
333
  },
334
  {
335
+ "epoch": 1.5,
336
+ "learning_rate": 0.009083333333333334,
337
+ "loss": 1.4479,
338
  "step": 550
339
  },
340
  {
341
+ "epoch": 1.53,
342
+ "learning_rate": 0.009066666666666666,
343
+ "loss": 1.4638,
344
  "step": 560
345
  },
346
  {
347
+ "epoch": 1.55,
348
+ "learning_rate": 0.00905,
349
+ "loss": 1.4475,
350
  "step": 570
351
  },
352
  {
353
+ "epoch": 1.58,
354
+ "learning_rate": 0.009033333333333334,
355
+ "loss": 1.4789,
356
  "step": 580
357
  },
358
  {
359
+ "epoch": 1.61,
360
+ "learning_rate": 0.009016666666666666,
361
+ "loss": 1.4543,
362
  "step": 590
363
  },
364
  {
365
+ "epoch": 1.64,
366
+ "learning_rate": 0.009000000000000001,
367
+ "loss": 1.471,
368
  "step": 600
369
  },
370
  {
371
+ "epoch": 1.66,
372
+ "learning_rate": 0.008983333333333333,
373
+ "loss": 1.4645,
374
  "step": 610
375
  },
376
  {
377
+ "epoch": 1.69,
378
+ "learning_rate": 0.008966666666666666,
379
+ "loss": 1.4582,
380
  "step": 620
381
  },
382
  {
383
+ "epoch": 1.72,
384
+ "learning_rate": 0.00895,
385
+ "loss": 1.4463,
386
  "step": 630
387
  },
388
  {
389
+ "epoch": 1.75,
390
+ "learning_rate": 0.008933333333333333,
391
+ "loss": 1.4333,
392
  "step": 640
393
  },
394
  {
395
+ "epoch": 1.77,
396
+ "learning_rate": 0.008916666666666668,
397
+ "loss": 1.4296,
398
  "step": 650
399
  },
400
  {
401
+ "epoch": 1.8,
402
+ "learning_rate": 0.0089,
403
+ "loss": 1.4241,
404
  "step": 660
405
  },
406
  {
407
+ "epoch": 1.83,
408
+ "learning_rate": 0.008883333333333333,
409
+ "loss": 1.4399,
410
  "step": 670
411
  },
412
  {
413
+ "epoch": 1.85,
414
+ "learning_rate": 0.008866666666666667,
415
+ "loss": 1.4596,
416
  "step": 680
417
  },
418
  {
419
+ "epoch": 1.88,
420
+ "learning_rate": 0.00885,
421
+ "loss": 1.4629,
422
  "step": 690
423
  },
424
  {
425
+ "epoch": 1.91,
426
+ "learning_rate": 0.008833333333333334,
427
+ "loss": 1.4161,
428
  "step": 700
429
  },
430
  {
431
+ "epoch": 1.94,
432
+ "learning_rate": 0.008816666666666667,
433
+ "loss": 1.4246,
434
  "step": 710
435
  },
436
  {
437
+ "epoch": 1.96,
438
+ "learning_rate": 0.0088,
439
+ "loss": 1.4578,
440
  "step": 720
441
  },
442
  {
443
+ "epoch": 1.99,
444
+ "learning_rate": 0.008783333333333334,
445
+ "loss": 1.4384,
446
  "step": 730
447
  },
448
  {
449
+ "epoch": 2.02,
450
+ "learning_rate": 0.008766666666666667,
451
+ "loss": 1.4659,
452
  "step": 740
453
  },
454
  {
455
+ "epoch": 2.05,
456
+ "learning_rate": 0.00875,
457
+ "loss": 1.419,
458
  "step": 750
459
  },
460
  {
461
+ "epoch": 2.07,
462
+ "learning_rate": 0.008733333333333333,
463
+ "loss": 1.426,
464
  "step": 760
465
  },
466
  {
467
+ "epoch": 2.1,
468
+ "learning_rate": 0.008716666666666668,
469
+ "loss": 1.4152,
470
  "step": 770
471
  },
472
  {
473
+ "epoch": 2.13,
474
+ "learning_rate": 0.0087,
475
+ "loss": 1.4156,
476
  "step": 780
477
  },
478
  {
479
+ "epoch": 2.15,
480
+ "learning_rate": 0.008683333333333333,
481
+ "loss": 1.4278,
482
  "step": 790
483
  },
484
  {
485
+ "epoch": 2.18,
486
+ "learning_rate": 0.008666666666666668,
487
+ "loss": 1.3812,
488
  "step": 800
489
  },
490
  {
491
+ "epoch": 2.21,
492
+ "learning_rate": 0.00865,
493
+ "loss": 1.4269,
494
  "step": 810
495
  },
496
  {
497
+ "epoch": 2.24,
498
+ "learning_rate": 0.008633333333333333,
499
+ "loss": 1.4,
500
  "step": 820
501
  },
502
  {
503
+ "epoch": 2.26,
504
+ "learning_rate": 0.008616666666666667,
505
+ "loss": 1.3871,
506
  "step": 830
507
  },
508
  {
509
+ "epoch": 2.29,
510
+ "learning_rate": 0.0086,
511
+ "loss": 1.4035,
512
  "step": 840
513
  },
514
  {
515
+ "epoch": 2.32,
516
+ "learning_rate": 0.008583333333333333,
517
+ "loss": 1.4027,
518
  "step": 850
519
  },
520
  {
521
+ "epoch": 2.35,
522
+ "learning_rate": 0.008566666666666667,
523
+ "loss": 1.3856,
524
  "step": 860
525
  },
526
  {
527
+ "epoch": 2.37,
528
+ "learning_rate": 0.00855,
529
+ "loss": 1.3858,
530
  "step": 870
531
  },
532
  {
533
+ "epoch": 2.4,
534
+ "learning_rate": 0.008533333333333334,
535
+ "loss": 1.3747,
536
  "step": 880
537
  },
538
  {
539
+ "epoch": 2.43,
540
+ "learning_rate": 0.008516666666666667,
541
+ "loss": 1.3852,
542
  "step": 890
543
  },
544
  {
545
+ "epoch": 2.45,
546
+ "learning_rate": 0.0085,
547
+ "loss": 1.3661,
548
  "step": 900
549
  },
550
  {
551
+ "epoch": 2.48,
552
+ "learning_rate": 0.008483333333333334,
553
+ "loss": 1.4172,
554
  "step": 910
555
  },
556
  {
557
+ "epoch": 2.51,
558
+ "learning_rate": 0.008466666666666667,
559
+ "loss": 1.3853,
560
  "step": 920
561
  },
562
  {
563
+ "epoch": 2.54,
564
+ "learning_rate": 0.00845,
565
+ "loss": 1.4264,
566
  "step": 930
567
  },
568
  {
569
+ "epoch": 2.56,
570
+ "learning_rate": 0.008433333333333334,
571
+ "loss": 1.3923,
572
  "step": 940
573
  },
574
  {
575
+ "epoch": 2.59,
576
+ "learning_rate": 0.008416666666666668,
577
+ "loss": 1.3988,
578
  "step": 950
579
  },
580
  {
581
+ "epoch": 2.62,
582
+ "learning_rate": 0.0084,
583
+ "loss": 1.4021,
584
  "step": 960
585
  },
586
  {
587
+ "epoch": 2.65,
588
+ "learning_rate": 0.008383333333333335,
589
+ "loss": 1.3705,
590
  "step": 970
591
  },
592
  {
593
+ "epoch": 2.67,
594
+ "learning_rate": 0.008366666666666666,
595
+ "loss": 1.3883,
596
  "step": 980
597
  },
598
  {
599
+ "epoch": 2.7,
600
+ "learning_rate": 0.00835,
601
+ "loss": 1.387,
602
  "step": 990
603
  },
604
  {
605
+ "epoch": 2.73,
606
+ "learning_rate": 0.008333333333333333,
607
+ "loss": 1.4285,
608
  "step": 1000
609
  },
610
  {
611
+ "epoch": 2.75,
612
+ "learning_rate": 0.008316666666666667,
613
+ "loss": 1.3744,
614
  "step": 1010
615
  },
616
  {
617
+ "epoch": 2.78,
618
+ "learning_rate": 0.0083,
619
+ "loss": 1.3651,
620
  "step": 1020
621
  },
622
  {
623
+ "epoch": 2.81,
624
+ "learning_rate": 0.008283333333333334,
625
+ "loss": 1.3973,
626
  "step": 1030
627
  },
628
  {
629
+ "epoch": 2.84,
630
+ "learning_rate": 0.008266666666666667,
631
+ "loss": 1.3706,
632
  "step": 1040
633
  },
634
  {
635
+ "epoch": 2.86,
636
+ "learning_rate": 0.00825,
637
+ "loss": 1.3965,
638
  "step": 1050
639
  },
640
  {
641
+ "epoch": 2.89,
642
+ "learning_rate": 0.008233333333333334,
643
+ "loss": 1.4056,
644
  "step": 1060
645
  },
646
  {
647
+ "epoch": 2.92,
648
+ "learning_rate": 0.008216666666666667,
649
+ "loss": 1.384,
650
  "step": 1070
651
  },
652
  {
653
+ "epoch": 2.95,
654
+ "learning_rate": 0.008199999999999999,
655
+ "loss": 1.4167,
656
  "step": 1080
657
  },
658
  {
659
+ "epoch": 2.97,
660
+ "learning_rate": 0.008183333333333334,
661
+ "loss": 1.3812,
662
  "step": 1090
663
  },
664
  {
665
+ "epoch": 3.0,
666
+ "learning_rate": 0.008166666666666666,
667
+ "loss": 1.4042,
668
  "step": 1100
669
  },
670
  {
671
+ "epoch": 3.03,
672
+ "learning_rate": 0.00815,
673
+ "loss": 1.3652,
674
  "step": 1110
675
  },
676
  {
677
+ "epoch": 3.05,
678
+ "learning_rate": 0.008133333333333334,
679
+ "loss": 1.3449,
680
  "step": 1120
681
  },
682
  {
683
+ "epoch": 3.08,
684
+ "learning_rate": 0.008116666666666666,
685
+ "loss": 1.3451,
686
  "step": 1130
687
  },
688
  {
689
+ "epoch": 3.11,
690
+ "learning_rate": 0.008100000000000001,
691
+ "loss": 1.3637,
692
  "step": 1140
693
  },
694
  {
695
+ "epoch": 3.14,
696
+ "learning_rate": 0.008083333333333333,
697
+ "loss": 1.3631,
698
  "step": 1150
699
  },
700
  {
701
+ "epoch": 3.16,
702
+ "learning_rate": 0.008066666666666666,
703
+ "loss": 1.3338,
704
  "step": 1160
705
  },
706
  {
707
+ "epoch": 3.19,
708
+ "learning_rate": 0.00805,
709
+ "loss": 1.3459,
710
  "step": 1170
711
  },
712
  {
713
+ "epoch": 3.22,
714
+ "learning_rate": 0.008033333333333333,
715
+ "loss": 1.3329,
716
  "step": 1180
717
  },
718
  {
719
+ "epoch": 3.25,
720
+ "learning_rate": 0.008016666666666667,
721
+ "loss": 1.3197,
722
  "step": 1190
723
  },
724
  {
725
+ "epoch": 3.27,
726
+ "learning_rate": 0.008,
727
+ "loss": 1.3702,
728
  "step": 1200
729
  },
730
  {
731
+ "epoch": 3.3,
732
+ "learning_rate": 0.007983333333333334,
733
+ "loss": 1.3307,
734
  "step": 1210
735
  },
736
  {
737
+ "epoch": 3.33,
738
+ "learning_rate": 0.007966666666666667,
739
+ "loss": 1.3756,
740
  "step": 1220
741
  },
742
  {
743
+ "epoch": 3.35,
744
+ "learning_rate": 0.00795,
745
+ "loss": 1.3751,
746
  "step": 1230
747
  },
748
  {
749
+ "epoch": 3.38,
750
+ "learning_rate": 0.007933333333333334,
751
+ "loss": 1.3888,
752
  "step": 1240
753
  },
754
  {
755
+ "epoch": 3.41,
756
+ "learning_rate": 0.007916666666666666,
757
+ "loss": 1.3574,
758
  "step": 1250
759
  },
760
  {
761
+ "epoch": 3.44,
762
+ "learning_rate": 0.0079,
763
+ "loss": 1.3884,
764
  "step": 1260
765
  },
766
  {
767
+ "epoch": 3.46,
768
+ "learning_rate": 0.007883333333333334,
769
+ "loss": 1.3299,
770
  "step": 1270
771
  },
772
  {
773
+ "epoch": 3.49,
774
+ "learning_rate": 0.007866666666666666,
775
+ "loss": 1.3797,
776
  "step": 1280
777
  },
778
  {
779
+ "epoch": 3.52,
780
+ "learning_rate": 0.007850000000000001,
781
+ "loss": 1.3563,
782
  "step": 1290
783
  },
784
  {
785
+ "epoch": 3.55,
786
+ "learning_rate": 0.007833333333333333,
787
+ "loss": 1.3869,
788
  "step": 1300
789
  },
790
  {
791
+ "epoch": 3.57,
792
+ "learning_rate": 0.007816666666666666,
793
+ "loss": 1.3663,
794
  "step": 1310
795
  },
796
  {
797
+ "epoch": 3.6,
798
+ "learning_rate": 0.0078000000000000005,
799
+ "loss": 1.3584,
800
  "step": 1320
801
  },
802
  {
803
+ "epoch": 3.63,
804
+ "learning_rate": 0.007783333333333333,
805
+ "loss": 1.3343,
806
  "step": 1330
807
  },
808
  {
809
+ "epoch": 3.65,
810
+ "learning_rate": 0.0077666666666666665,
811
+ "loss": 1.3715,
812
  "step": 1340
813
  },
814
  {
815
+ "epoch": 3.68,
816
+ "learning_rate": 0.007750000000000001,
817
+ "loss": 1.3298,
818
  "step": 1350
819
  },
820
  {
821
+ "epoch": 3.71,
822
+ "learning_rate": 0.007733333333333333,
823
+ "loss": 1.3384,
824
  "step": 1360
825
  },
826
  {
827
+ "epoch": 3.74,
828
+ "learning_rate": 0.007716666666666666,
829
+ "loss": 1.3652,
830
  "step": 1370
831
  },
832
  {
833
+ "epoch": 3.76,
834
+ "learning_rate": 0.0077,
835
+ "loss": 1.3717,
836
  "step": 1380
837
  },
838
  {
839
+ "epoch": 3.79,
840
+ "learning_rate": 0.007683333333333334,
841
+ "loss": 1.3568,
842
  "step": 1390
843
  },
844
  {
845
+ "epoch": 3.82,
846
+ "learning_rate": 0.007666666666666667,
847
+ "loss": 1.3639,
848
  "step": 1400
849
  },
850
  {
851
+ "epoch": 3.85,
852
+ "learning_rate": 0.0076500000000000005,
853
+ "loss": 1.3191,
854
  "step": 1410
855
  },
856
  {
857
+ "epoch": 3.87,
858
+ "learning_rate": 0.007633333333333333,
859
+ "loss": 1.3142,
860
  "step": 1420
861
  },
862
  {
863
+ "epoch": 3.9,
864
+ "learning_rate": 0.007616666666666667,
865
+ "loss": 1.3456,
866
  "step": 1430
867
  },
868
  {
869
+ "epoch": 3.93,
870
+ "learning_rate": 0.0076,
871
+ "loss": 1.3367,
872
  "step": 1440
873
  },
874
  {
875
+ "epoch": 3.95,
876
+ "learning_rate": 0.007583333333333333,
877
+ "loss": 1.3529,
878
  "step": 1450
879
  },
880
  {
881
+ "epoch": 3.98,
882
+ "learning_rate": 0.007566666666666667,
883
+ "loss": 1.3024,
884
  "step": 1460
885
  },
886
  {
887
+ "epoch": 4.01,
888
+ "learning_rate": 0.00755,
889
+ "loss": 1.3387,
890
  "step": 1470
891
  },
892
  {
893
+ "epoch": 4.04,
894
+ "learning_rate": 0.007533333333333333,
895
+ "loss": 1.3111,
896
  "step": 1480
897
  },
898
  {
899
+ "epoch": 4.06,
900
+ "learning_rate": 0.007516666666666667,
901
+ "loss": 1.2992,
902
  "step": 1490
903
  },
904
  {
905
+ "epoch": 4.09,
906
+ "learning_rate": 0.0075,
907
+ "loss": 1.3248,
908
  "step": 1500
909
  },
910
  {
911
+ "epoch": 4.12,
912
+ "learning_rate": 0.007483333333333333,
913
+ "loss": 1.3116,
914
  "step": 1510
915
  },
916
  {
917
+ "epoch": 4.15,
918
+ "learning_rate": 0.0074666666666666675,
919
+ "loss": 1.3163,
920
  "step": 1520
921
  },
922
  {
923
+ "epoch": 4.17,
924
+ "learning_rate": 0.00745,
925
+ "loss": 1.3206,
926
  "step": 1530
927
  },
928
  {
929
+ "epoch": 4.2,
930
+ "learning_rate": 0.0074333333333333335,
931
+ "loss": 1.3048,
932
  "step": 1540
933
  },
934
  {
935
+ "epoch": 4.23,
936
+ "learning_rate": 0.007416666666666667,
937
+ "loss": 1.3067,
938
  "step": 1550
939
  },
940
  {
941
+ "epoch": 4.26,
942
+ "learning_rate": 0.0074,
943
+ "loss": 1.311,
944
  "step": 1560
945
  },
946
  {
947
+ "epoch": 4.28,
948
+ "learning_rate": 0.007383333333333333,
949
+ "loss": 1.3216,
950
  "step": 1570
951
  },
952
  {
953
+ "epoch": 4.31,
954
+ "learning_rate": 0.007366666666666667,
955
+ "loss": 1.3593,
956
  "step": 1580
957
  },
958
  {
959
+ "epoch": 4.34,
960
+ "learning_rate": 0.00735,
961
+ "loss": 1.3173,
962
  "step": 1590
963
  },
964
  {
965
+ "epoch": 4.36,
966
+ "learning_rate": 0.007333333333333333,
967
+ "loss": 1.3334,
968
  "step": 1600
969
  },
970
  {
971
+ "epoch": 4.39,
972
+ "learning_rate": 0.007316666666666667,
973
+ "loss": 1.2942,
974
  "step": 1610
975
  },
976
  {
977
+ "epoch": 4.42,
978
+ "learning_rate": 0.0073,
979
+ "loss": 1.3168,
980
  "step": 1620
981
  },
982
  {
983
+ "epoch": 4.45,
984
+ "learning_rate": 0.007283333333333334,
985
+ "loss": 1.3196,
986
  "step": 1630
987
  },
988
  {
989
+ "epoch": 4.47,
990
+ "learning_rate": 0.007266666666666667,
991
+ "loss": 1.2944,
992
  "step": 1640
993
  },
994
  {
995
+ "epoch": 4.5,
996
+ "learning_rate": 0.0072499999999999995,
997
+ "loss": 1.3114,
998
  "step": 1650
999
  },
1000
  {
1001
+ "epoch": 4.53,
1002
+ "learning_rate": 0.007233333333333334,
1003
+ "loss": 1.313,
1004
  "step": 1660
1005
  },
1006
  {
1007
+ "epoch": 4.56,
1008
+ "learning_rate": 0.007216666666666667,
1009
+ "loss": 1.3111,
1010
  "step": 1670
1011
  },
1012
  {
1013
+ "epoch": 4.58,
1014
+ "learning_rate": 0.0072,
1015
+ "loss": 1.3006,
1016
  "step": 1680
1017
  },
1018
  {
1019
+ "epoch": 4.61,
1020
+ "learning_rate": 0.007183333333333334,
1021
+ "loss": 1.2912,
1022
  "step": 1690
1023
  },
1024
  {
1025
+ "epoch": 4.64,
1026
+ "learning_rate": 0.007166666666666667,
1027
+ "loss": 1.3316,
1028
  "step": 1700
1029
  },
1030
  {
1031
+ "epoch": 4.66,
1032
+ "learning_rate": 0.00715,
1033
+ "loss": 1.2703,
1034
  "step": 1710
1035
  },
1036
  {
1037
+ "epoch": 4.69,
1038
+ "learning_rate": 0.0071333333333333335,
1039
+ "loss": 1.3171,
1040
  "step": 1720
1041
  },
1042
  {
1043
+ "epoch": 4.72,
1044
+ "learning_rate": 0.007116666666666667,
1045
+ "loss": 1.3396,
1046
  "step": 1730
1047
  },
1048
  {
1049
+ "epoch": 4.75,
1050
+ "learning_rate": 0.0070999999999999995,
1051
+ "loss": 1.3077,
1052
  "step": 1740
1053
  },
1054
  {
1055
+ "epoch": 4.77,
1056
+ "learning_rate": 0.007083333333333334,
1057
+ "loss": 1.3081,
1058
  "step": 1750
1059
  },
1060
  {
1061
+ "epoch": 4.8,
1062
+ "learning_rate": 0.007066666666666666,
1063
+ "loss": 1.3006,
1064
  "step": 1760
1065
  },
1066
  {
1067
+ "epoch": 4.83,
1068
+ "learning_rate": 0.00705,
1069
+ "loss": 1.3088,
1070
  "step": 1770
1071
  },
1072
  {
1073
+ "epoch": 4.86,
1074
+ "learning_rate": 0.007033333333333334,
1075
+ "loss": 1.3215,
1076
  "step": 1780
1077
  },
1078
  {
1079
+ "epoch": 4.88,
1080
+ "learning_rate": 0.007016666666666667,
1081
+ "loss": 1.3437,
1082
  "step": 1790
1083
  },
1084
  {
1085
+ "epoch": 4.91,
1086
+ "learning_rate": 0.006999999999999999,
1087
+ "loss": 1.3399,
1088
  "step": 1800
1089
  },
1090
  {
1091
+ "epoch": 4.94,
1092
+ "learning_rate": 0.006983333333333334,
1093
+ "loss": 1.3443,
1094
  "step": 1810
1095
  },
1096
  {
1097
+ "epoch": 4.96,
1098
+ "learning_rate": 0.006966666666666667,
1099
+ "loss": 1.3599,
1100
  "step": 1820
1101
  },
1102
  {
1103
+ "epoch": 4.99,
1104
+ "learning_rate": 0.00695,
1105
+ "loss": 1.3384,
1106
  "step": 1830
1107
  },
1108
  {
1109
+ "epoch": 5.02,
1110
+ "learning_rate": 0.006933333333333334,
1111
+ "loss": 1.2999,
1112
  "step": 1840
1113
  },
1114
  {
1115
+ "epoch": 5.05,
1116
+ "learning_rate": 0.0069166666666666664,
1117
+ "loss": 1.3106,
1118
  "step": 1850
1119
  },
1120
  {
1121
+ "epoch": 5.07,
1122
+ "learning_rate": 0.0069,
1123
+ "loss": 1.2915,
1124
  "step": 1860
1125
  },
1126
  {
1127
+ "epoch": 5.1,
1128
+ "learning_rate": 0.006883333333333333,
1129
+ "loss": 1.302,
1130
  "step": 1870
1131
  },
1132
  {
1133
+ "epoch": 5.13,
1134
+ "learning_rate": 0.006866666666666667,
1135
+ "loss": 1.2971,
1136
  "step": 1880
1137
  },
1138
  {
1139
+ "epoch": 5.16,
1140
+ "learning_rate": 0.006850000000000001,
1141
+ "loss": 1.3054,
1142
  "step": 1890
1143
  },
1144
  {
1145
+ "epoch": 5.18,
1146
+ "learning_rate": 0.006833333333333334,
1147
+ "loss": 1.2756,
1148
  "step": 1900
1149
  },
1150
  {
1151
+ "epoch": 5.21,
1152
+ "learning_rate": 0.006816666666666666,
1153
+ "loss": 1.3053,
1154
  "step": 1910
1155
  },
1156
  {
1157
+ "epoch": 5.24,
1158
+ "learning_rate": 0.0068000000000000005,
1159
+ "loss": 1.2852,
1160
  "step": 1920
1161
  },
1162
  {
1163
+ "epoch": 5.26,
1164
+ "learning_rate": 0.006783333333333334,
1165
+ "loss": 1.2803,
1166
  "step": 1930
1167
  },
1168
  {
1169
+ "epoch": 5.29,
1170
+ "learning_rate": 0.0067666666666666665,
1171
+ "loss": 1.2732,
1172
  "step": 1940
1173
  },
1174
  {
1175
+ "epoch": 5.32,
1176
+ "learning_rate": 0.006750000000000001,
1177
+ "loss": 1.3025,
1178
  "step": 1950
1179
  },
1180
  {
1181
+ "epoch": 5.35,
1182
+ "learning_rate": 0.006733333333333333,
1183
+ "loss": 1.3013,
1184
  "step": 1960
1185
  },
1186
  {
1187
+ "epoch": 5.37,
1188
+ "learning_rate": 0.006716666666666667,
1189
+ "loss": 1.2941,
1190
  "step": 1970
1191
  },
1192
  {
1193
+ "epoch": 5.4,
1194
+ "learning_rate": 0.0067,
1195
+ "loss": 1.2812,
1196
  "step": 1980
1197
  },
1198
  {
1199
+ "epoch": 5.43,
1200
+ "learning_rate": 0.006683333333333334,
1201
+ "loss": 1.2955,
1202
  "step": 1990
1203
  },
1204
  {
1205
+ "epoch": 5.46,
1206
+ "learning_rate": 0.006666666666666666,
1207
+ "loss": 1.2704,
1208
  "step": 2000
1209
+ },
1210
+ {
1211
+ "epoch": 5.48,
1212
+ "learning_rate": 0.0066500000000000005,
1213
+ "loss": 1.2579,
1214
+ "step": 2010
1215
+ },
1216
+ {
1217
+ "epoch": 5.51,
1218
+ "learning_rate": 0.006633333333333333,
1219
+ "loss": 1.3084,
1220
+ "step": 2020
1221
+ },
1222
+ {
1223
+ "epoch": 5.54,
1224
+ "learning_rate": 0.0066166666666666665,
1225
+ "loss": 1.2913,
1226
+ "step": 2030
1227
+ },
1228
+ {
1229
+ "epoch": 5.56,
1230
+ "learning_rate": 0.006600000000000001,
1231
+ "loss": 1.2759,
1232
+ "step": 2040
1233
+ },
1234
+ {
1235
+ "epoch": 5.59,
1236
+ "learning_rate": 0.006583333333333333,
1237
+ "loss": 1.2985,
1238
+ "step": 2050
1239
+ },
1240
+ {
1241
+ "epoch": 5.62,
1242
+ "learning_rate": 0.006566666666666666,
1243
+ "loss": 1.2782,
1244
+ "step": 2060
1245
+ },
1246
+ {
1247
+ "epoch": 5.65,
1248
+ "learning_rate": 0.00655,
1249
+ "loss": 1.3069,
1250
+ "step": 2070
1251
+ },
1252
+ {
1253
+ "epoch": 5.67,
1254
+ "learning_rate": 0.006533333333333334,
1255
+ "loss": 1.3028,
1256
+ "step": 2080
1257
+ },
1258
+ {
1259
+ "epoch": 5.7,
1260
+ "learning_rate": 0.006516666666666666,
1261
+ "loss": 1.3198,
1262
+ "step": 2090
1263
+ },
1264
+ {
1265
+ "epoch": 5.73,
1266
+ "learning_rate": 0.006500000000000001,
1267
+ "loss": 1.3124,
1268
+ "step": 2100
1269
+ },
1270
+ {
1271
+ "epoch": 5.76,
1272
+ "learning_rate": 0.006483333333333333,
1273
+ "loss": 1.2651,
1274
+ "step": 2110
1275
+ },
1276
+ {
1277
+ "epoch": 5.78,
1278
+ "learning_rate": 0.006466666666666667,
1279
+ "loss": 1.2844,
1280
+ "step": 2120
1281
+ },
1282
+ {
1283
+ "epoch": 5.81,
1284
+ "learning_rate": 0.00645,
1285
+ "loss": 1.2699,
1286
+ "step": 2130
1287
+ },
1288
+ {
1289
+ "epoch": 5.84,
1290
+ "learning_rate": 0.0064333333333333334,
1291
+ "loss": 1.2539,
1292
+ "step": 2140
1293
+ },
1294
+ {
1295
+ "epoch": 5.86,
1296
+ "learning_rate": 0.006416666666666668,
1297
+ "loss": 1.2651,
1298
+ "step": 2150
1299
+ },
1300
+ {
1301
+ "epoch": 5.89,
1302
+ "learning_rate": 0.0064,
1303
+ "loss": 1.2798,
1304
+ "step": 2160
1305
+ },
1306
+ {
1307
+ "epoch": 5.92,
1308
+ "learning_rate": 0.006383333333333333,
1309
+ "loss": 1.2872,
1310
+ "step": 2170
1311
+ },
1312
+ {
1313
+ "epoch": 5.95,
1314
+ "learning_rate": 0.006366666666666667,
1315
+ "loss": 1.2785,
1316
+ "step": 2180
1317
+ },
1318
+ {
1319
+ "epoch": 5.97,
1320
+ "learning_rate": 0.006350000000000001,
1321
+ "loss": 1.2703,
1322
+ "step": 2190
1323
+ },
1324
+ {
1325
+ "epoch": 6.0,
1326
+ "learning_rate": 0.006333333333333333,
1327
+ "loss": 1.3233,
1328
+ "step": 2200
1329
+ },
1330
+ {
1331
+ "epoch": 6.03,
1332
+ "learning_rate": 0.0063166666666666675,
1333
+ "loss": 1.2491,
1334
+ "step": 2210
1335
+ },
1336
+ {
1337
+ "epoch": 6.06,
1338
+ "learning_rate": 0.0063,
1339
+ "loss": 1.2707,
1340
+ "step": 2220
1341
+ },
1342
+ {
1343
+ "epoch": 6.08,
1344
+ "learning_rate": 0.0062833333333333335,
1345
+ "loss": 1.2638,
1346
+ "step": 2230
1347
+ },
1348
+ {
1349
+ "epoch": 6.11,
1350
+ "learning_rate": 0.006266666666666667,
1351
+ "loss": 1.231,
1352
+ "step": 2240
1353
+ },
1354
+ {
1355
+ "epoch": 6.14,
1356
+ "learning_rate": 0.00625,
1357
+ "loss": 1.2711,
1358
+ "step": 2250
1359
+ },
1360
+ {
1361
+ "epoch": 6.16,
1362
+ "learning_rate": 0.006233333333333333,
1363
+ "loss": 1.2418,
1364
+ "step": 2260
1365
+ },
1366
+ {
1367
+ "epoch": 6.19,
1368
+ "learning_rate": 0.006216666666666667,
1369
+ "loss": 1.2962,
1370
+ "step": 2270
1371
+ },
1372
+ {
1373
+ "epoch": 6.22,
1374
+ "learning_rate": 0.0062,
1375
+ "loss": 1.2507,
1376
+ "step": 2280
1377
+ },
1378
+ {
1379
+ "epoch": 6.25,
1380
+ "learning_rate": 0.006183333333333333,
1381
+ "loss": 1.2309,
1382
+ "step": 2290
1383
+ },
1384
+ {
1385
+ "epoch": 6.27,
1386
+ "learning_rate": 0.0061666666666666675,
1387
+ "loss": 1.2618,
1388
+ "step": 2300
1389
+ },
1390
+ {
1391
+ "epoch": 6.3,
1392
+ "learning_rate": 0.00615,
1393
+ "loss": 1.2637,
1394
+ "step": 2310
1395
+ },
1396
+ {
1397
+ "epoch": 6.33,
1398
+ "learning_rate": 0.006133333333333333,
1399
+ "loss": 1.2739,
1400
+ "step": 2320
1401
+ },
1402
+ {
1403
+ "epoch": 6.36,
1404
+ "learning_rate": 0.006116666666666667,
1405
+ "loss": 1.2583,
1406
+ "step": 2330
1407
+ },
1408
+ {
1409
+ "epoch": 6.38,
1410
+ "learning_rate": 0.0061,
1411
+ "loss": 1.2403,
1412
+ "step": 2340
1413
+ },
1414
+ {
1415
+ "epoch": 6.41,
1416
+ "learning_rate": 0.006083333333333333,
1417
+ "loss": 1.2758,
1418
+ "step": 2350
1419
+ },
1420
+ {
1421
+ "epoch": 6.44,
1422
+ "learning_rate": 0.006066666666666667,
1423
+ "loss": 1.2781,
1424
+ "step": 2360
1425
+ },
1426
+ {
1427
+ "epoch": 6.46,
1428
+ "learning_rate": 0.00605,
1429
+ "loss": 1.2946,
1430
+ "step": 2370
1431
+ },
1432
+ {
1433
+ "epoch": 6.49,
1434
+ "learning_rate": 0.006033333333333334,
1435
+ "loss": 1.2583,
1436
+ "step": 2380
1437
+ },
1438
+ {
1439
+ "epoch": 6.52,
1440
+ "learning_rate": 0.006016666666666667,
1441
+ "loss": 1.2502,
1442
+ "step": 2390
1443
+ },
1444
+ {
1445
+ "epoch": 6.55,
1446
+ "learning_rate": 0.006,
1447
+ "loss": 1.2383,
1448
+ "step": 2400
1449
+ },
1450
+ {
1451
+ "epoch": 6.57,
1452
+ "learning_rate": 0.0059833333333333336,
1453
+ "loss": 1.2734,
1454
+ "step": 2410
1455
+ },
1456
+ {
1457
+ "epoch": 6.6,
1458
+ "learning_rate": 0.005966666666666667,
1459
+ "loss": 1.2796,
1460
+ "step": 2420
1461
+ },
1462
+ {
1463
+ "epoch": 6.63,
1464
+ "learning_rate": 0.0059499999999999996,
1465
+ "loss": 1.2581,
1466
+ "step": 2430
1467
+ },
1468
+ {
1469
+ "epoch": 6.66,
1470
+ "learning_rate": 0.005933333333333334,
1471
+ "loss": 1.2437,
1472
+ "step": 2440
1473
+ },
1474
+ {
1475
+ "epoch": 6.68,
1476
+ "learning_rate": 0.005916666666666667,
1477
+ "loss": 1.246,
1478
+ "step": 2450
1479
+ },
1480
+ {
1481
+ "epoch": 6.71,
1482
+ "learning_rate": 0.0059,
1483
+ "loss": 1.2532,
1484
+ "step": 2460
1485
+ },
1486
+ {
1487
+ "epoch": 6.74,
1488
+ "learning_rate": 0.005883333333333334,
1489
+ "loss": 1.2381,
1490
+ "step": 2470
1491
+ },
1492
+ {
1493
+ "epoch": 6.76,
1494
+ "learning_rate": 0.005866666666666667,
1495
+ "loss": 1.2651,
1496
+ "step": 2480
1497
+ },
1498
+ {
1499
+ "epoch": 6.79,
1500
+ "learning_rate": 0.00585,
1501
+ "loss": 1.2934,
1502
+ "step": 2490
1503
+ },
1504
+ {
1505
+ "epoch": 6.82,
1506
+ "learning_rate": 0.005833333333333334,
1507
+ "loss": 1.277,
1508
+ "step": 2500
1509
+ },
1510
+ {
1511
+ "epoch": 6.85,
1512
+ "learning_rate": 0.005816666666666667,
1513
+ "loss": 1.2479,
1514
+ "step": 2510
1515
+ },
1516
+ {
1517
+ "epoch": 6.87,
1518
+ "learning_rate": 0.0058,
1519
+ "loss": 1.273,
1520
+ "step": 2520
1521
+ },
1522
+ {
1523
+ "epoch": 6.9,
1524
+ "learning_rate": 0.005783333333333334,
1525
+ "loss": 1.2727,
1526
+ "step": 2530
1527
+ },
1528
+ {
1529
+ "epoch": 6.93,
1530
+ "learning_rate": 0.0057666666666666665,
1531
+ "loss": 1.286,
1532
+ "step": 2540
1533
+ },
1534
+ {
1535
+ "epoch": 6.96,
1536
+ "learning_rate": 0.00575,
1537
+ "loss": 1.2298,
1538
+ "step": 2550
1539
+ },
1540
+ {
1541
+ "epoch": 6.98,
1542
+ "learning_rate": 0.005733333333333333,
1543
+ "loss": 1.2762,
1544
+ "step": 2560
1545
+ },
1546
+ {
1547
+ "epoch": 7.01,
1548
+ "learning_rate": 0.005716666666666667,
1549
+ "loss": 1.2645,
1550
+ "step": 2570
1551
+ },
1552
+ {
1553
+ "epoch": 7.04,
1554
+ "learning_rate": 0.005699999999999999,
1555
+ "loss": 1.2356,
1556
+ "step": 2580
1557
+ },
1558
+ {
1559
+ "epoch": 7.06,
1560
+ "learning_rate": 0.005683333333333334,
1561
+ "loss": 1.2279,
1562
+ "step": 2590
1563
+ },
1564
+ {
1565
+ "epoch": 7.09,
1566
+ "learning_rate": 0.005666666666666666,
1567
+ "loss": 1.2303,
1568
+ "step": 2600
1569
+ },
1570
+ {
1571
+ "epoch": 7.12,
1572
+ "learning_rate": 0.00565,
1573
+ "loss": 1.235,
1574
+ "step": 2610
1575
+ },
1576
+ {
1577
+ "epoch": 7.15,
1578
+ "learning_rate": 0.005633333333333334,
1579
+ "loss": 1.2664,
1580
+ "step": 2620
1581
+ },
1582
+ {
1583
+ "epoch": 7.17,
1584
+ "learning_rate": 0.0056166666666666665,
1585
+ "loss": 1.26,
1586
+ "step": 2630
1587
+ },
1588
+ {
1589
+ "epoch": 7.2,
1590
+ "learning_rate": 0.005600000000000001,
1591
+ "loss": 1.226,
1592
+ "step": 2640
1593
+ },
1594
+ {
1595
+ "epoch": 7.23,
1596
+ "learning_rate": 0.005583333333333333,
1597
+ "loss": 1.2351,
1598
+ "step": 2650
1599
+ },
1600
+ {
1601
+ "epoch": 7.26,
1602
+ "learning_rate": 0.005566666666666667,
1603
+ "loss": 1.2077,
1604
+ "step": 2660
1605
+ },
1606
+ {
1607
+ "epoch": 7.28,
1608
+ "learning_rate": 0.00555,
1609
+ "loss": 1.2163,
1610
+ "step": 2670
1611
+ },
1612
+ {
1613
+ "epoch": 7.31,
1614
+ "learning_rate": 0.005533333333333334,
1615
+ "loss": 1.2576,
1616
+ "step": 2680
1617
+ },
1618
+ {
1619
+ "epoch": 7.34,
1620
+ "learning_rate": 0.005516666666666666,
1621
+ "loss": 1.2333,
1622
+ "step": 2690
1623
+ },
1624
+ {
1625
+ "epoch": 7.36,
1626
+ "learning_rate": 0.0055000000000000005,
1627
+ "loss": 1.2196,
1628
+ "step": 2700
1629
+ },
1630
+ {
1631
+ "epoch": 7.39,
1632
+ "learning_rate": 0.005483333333333333,
1633
+ "loss": 1.2387,
1634
+ "step": 2710
1635
+ },
1636
+ {
1637
+ "epoch": 7.42,
1638
+ "learning_rate": 0.0054666666666666665,
1639
+ "loss": 1.2607,
1640
+ "step": 2720
1641
+ },
1642
+ {
1643
+ "epoch": 7.45,
1644
+ "learning_rate": 0.005450000000000001,
1645
+ "loss": 1.2213,
1646
+ "step": 2730
1647
+ },
1648
+ {
1649
+ "epoch": 7.47,
1650
+ "learning_rate": 0.005433333333333333,
1651
+ "loss": 1.2546,
1652
+ "step": 2740
1653
+ },
1654
+ {
1655
+ "epoch": 7.5,
1656
+ "learning_rate": 0.005416666666666666,
1657
+ "loss": 1.2289,
1658
+ "step": 2750
1659
+ },
1660
+ {
1661
+ "epoch": 7.53,
1662
+ "learning_rate": 0.0054,
1663
+ "loss": 1.247,
1664
+ "step": 2760
1665
+ },
1666
+ {
1667
+ "epoch": 7.56,
1668
+ "learning_rate": 0.005383333333333334,
1669
+ "loss": 1.238,
1670
+ "step": 2770
1671
+ },
1672
+ {
1673
+ "epoch": 7.58,
1674
+ "learning_rate": 0.005366666666666666,
1675
+ "loss": 1.2383,
1676
+ "step": 2780
1677
+ },
1678
+ {
1679
+ "epoch": 7.61,
1680
+ "learning_rate": 0.005350000000000001,
1681
+ "loss": 1.2337,
1682
+ "step": 2790
1683
+ },
1684
+ {
1685
+ "epoch": 7.64,
1686
+ "learning_rate": 0.005333333333333333,
1687
+ "loss": 1.2686,
1688
+ "step": 2800
1689
+ },
1690
+ {
1691
+ "epoch": 7.66,
1692
+ "learning_rate": 0.005316666666666667,
1693
+ "loss": 1.2249,
1694
+ "step": 2810
1695
+ },
1696
+ {
1697
+ "epoch": 7.69,
1698
+ "learning_rate": 0.0053,
1699
+ "loss": 1.27,
1700
+ "step": 2820
1701
+ },
1702
+ {
1703
+ "epoch": 7.72,
1704
+ "learning_rate": 0.0052833333333333335,
1705
+ "loss": 1.2176,
1706
+ "step": 2830
1707
+ },
1708
+ {
1709
+ "epoch": 7.75,
1710
+ "learning_rate": 0.005266666666666666,
1711
+ "loss": 1.251,
1712
+ "step": 2840
1713
+ },
1714
+ {
1715
+ "epoch": 7.77,
1716
+ "learning_rate": 0.00525,
1717
+ "loss": 1.2011,
1718
+ "step": 2850
1719
+ },
1720
+ {
1721
+ "epoch": 7.8,
1722
+ "learning_rate": 0.005233333333333333,
1723
+ "loss": 1.2397,
1724
+ "step": 2860
1725
+ },
1726
+ {
1727
+ "epoch": 7.83,
1728
+ "learning_rate": 0.005216666666666666,
1729
+ "loss": 1.2578,
1730
+ "step": 2870
1731
+ },
1732
+ {
1733
+ "epoch": 7.86,
1734
+ "learning_rate": 0.005200000000000001,
1735
+ "loss": 1.2616,
1736
+ "step": 2880
1737
+ },
1738
+ {
1739
+ "epoch": 7.88,
1740
+ "learning_rate": 0.005183333333333333,
1741
+ "loss": 1.2411,
1742
+ "step": 2890
1743
+ },
1744
+ {
1745
+ "epoch": 7.91,
1746
+ "learning_rate": 0.0051666666666666675,
1747
+ "loss": 1.2729,
1748
+ "step": 2900
1749
+ },
1750
+ {
1751
+ "epoch": 7.94,
1752
+ "learning_rate": 0.00515,
1753
+ "loss": 1.2464,
1754
+ "step": 2910
1755
+ },
1756
+ {
1757
+ "epoch": 7.96,
1758
+ "learning_rate": 0.0051333333333333335,
1759
+ "loss": 1.246,
1760
+ "step": 2920
1761
+ },
1762
+ {
1763
+ "epoch": 7.99,
1764
+ "learning_rate": 0.005116666666666667,
1765
+ "loss": 1.2711,
1766
+ "step": 2930
1767
+ },
1768
+ {
1769
+ "epoch": 8.02,
1770
+ "learning_rate": 0.0051,
1771
+ "loss": 1.2223,
1772
+ "step": 2940
1773
+ },
1774
+ {
1775
+ "epoch": 8.05,
1776
+ "learning_rate": 0.005083333333333333,
1777
+ "loss": 1.264,
1778
+ "step": 2950
1779
+ },
1780
+ {
1781
+ "epoch": 8.07,
1782
+ "learning_rate": 0.005066666666666667,
1783
+ "loss": 1.2479,
1784
+ "step": 2960
1785
+ },
1786
+ {
1787
+ "epoch": 8.1,
1788
+ "learning_rate": 0.00505,
1789
+ "loss": 1.2029,
1790
+ "step": 2970
1791
+ },
1792
+ {
1793
+ "epoch": 8.13,
1794
+ "learning_rate": 0.005033333333333333,
1795
+ "loss": 1.2385,
1796
+ "step": 2980
1797
+ },
1798
+ {
1799
+ "epoch": 8.16,
1800
+ "learning_rate": 0.0050166666666666675,
1801
+ "loss": 1.2152,
1802
+ "step": 2990
1803
+ },
1804
+ {
1805
+ "epoch": 8.18,
1806
+ "learning_rate": 0.005,
1807
+ "loss": 1.2252,
1808
+ "step": 3000
1809
+ },
1810
+ {
1811
+ "epoch": 8.21,
1812
+ "learning_rate": 0.0049833333333333335,
1813
+ "loss": 1.2047,
1814
+ "step": 3010
1815
+ },
1816
+ {
1817
+ "epoch": 8.24,
1818
+ "learning_rate": 0.004966666666666667,
1819
+ "loss": 1.2605,
1820
+ "step": 3020
1821
+ },
1822
+ {
1823
+ "epoch": 8.26,
1824
+ "learning_rate": 0.00495,
1825
+ "loss": 1.2015,
1826
+ "step": 3030
1827
+ },
1828
+ {
1829
+ "epoch": 8.29,
1830
+ "learning_rate": 0.004933333333333334,
1831
+ "loss": 1.2061,
1832
+ "step": 3040
1833
+ },
1834
+ {
1835
+ "epoch": 8.32,
1836
+ "learning_rate": 0.004916666666666666,
1837
+ "loss": 1.2198,
1838
+ "step": 3050
1839
+ },
1840
+ {
1841
+ "epoch": 8.35,
1842
+ "learning_rate": 0.0049,
1843
+ "loss": 1.2278,
1844
+ "step": 3060
1845
+ },
1846
+ {
1847
+ "epoch": 8.37,
1848
+ "learning_rate": 0.004883333333333333,
1849
+ "loss": 1.2081,
1850
+ "step": 3070
1851
+ },
1852
+ {
1853
+ "epoch": 8.4,
1854
+ "learning_rate": 0.004866666666666667,
1855
+ "loss": 1.2069,
1856
+ "step": 3080
1857
+ },
1858
+ {
1859
+ "epoch": 8.43,
1860
+ "learning_rate": 0.00485,
1861
+ "loss": 1.252,
1862
+ "step": 3090
1863
+ },
1864
+ {
1865
+ "epoch": 8.46,
1866
+ "learning_rate": 0.004833333333333334,
1867
+ "loss": 1.2439,
1868
+ "step": 3100
1869
+ },
1870
+ {
1871
+ "epoch": 8.48,
1872
+ "learning_rate": 0.004816666666666667,
1873
+ "loss": 1.2309,
1874
+ "step": 3110
1875
+ },
1876
+ {
1877
+ "epoch": 8.51,
1878
+ "learning_rate": 0.0048,
1879
+ "loss": 1.2208,
1880
+ "step": 3120
1881
+ },
1882
+ {
1883
+ "epoch": 8.54,
1884
+ "learning_rate": 0.004783333333333333,
1885
+ "loss": 1.237,
1886
+ "step": 3130
1887
+ },
1888
+ {
1889
+ "epoch": 8.56,
1890
+ "learning_rate": 0.004766666666666667,
1891
+ "loss": 1.2407,
1892
+ "step": 3140
1893
+ },
1894
+ {
1895
+ "epoch": 8.59,
1896
+ "learning_rate": 0.00475,
1897
+ "loss": 1.1824,
1898
+ "step": 3150
1899
+ },
1900
+ {
1901
+ "epoch": 8.62,
1902
+ "learning_rate": 0.004733333333333333,
1903
+ "loss": 1.2495,
1904
+ "step": 3160
1905
+ },
1906
+ {
1907
+ "epoch": 8.65,
1908
+ "learning_rate": 0.004716666666666667,
1909
+ "loss": 1.2273,
1910
+ "step": 3170
1911
+ },
1912
+ {
1913
+ "epoch": 8.67,
1914
+ "learning_rate": 0.0047,
1915
+ "loss": 1.2432,
1916
+ "step": 3180
1917
+ },
1918
+ {
1919
+ "epoch": 8.7,
1920
+ "learning_rate": 0.004683333333333334,
1921
+ "loss": 1.2071,
1922
+ "step": 3190
1923
+ },
1924
+ {
1925
+ "epoch": 8.73,
1926
+ "learning_rate": 0.004666666666666667,
1927
+ "loss": 1.2083,
1928
+ "step": 3200
1929
+ },
1930
+ {
1931
+ "epoch": 8.76,
1932
+ "learning_rate": 0.0046500000000000005,
1933
+ "loss": 1.2195,
1934
+ "step": 3210
1935
+ },
1936
+ {
1937
+ "epoch": 8.78,
1938
+ "learning_rate": 0.004633333333333333,
1939
+ "loss": 1.2086,
1940
+ "step": 3220
1941
+ },
1942
+ {
1943
+ "epoch": 8.81,
1944
+ "learning_rate": 0.0046166666666666665,
1945
+ "loss": 1.2168,
1946
+ "step": 3230
1947
+ },
1948
+ {
1949
+ "epoch": 8.84,
1950
+ "learning_rate": 0.0046,
1951
+ "loss": 1.2131,
1952
+ "step": 3240
1953
+ },
1954
+ {
1955
+ "epoch": 8.86,
1956
+ "learning_rate": 0.004583333333333333,
1957
+ "loss": 1.2005,
1958
+ "step": 3250
1959
+ },
1960
+ {
1961
+ "epoch": 8.89,
1962
+ "learning_rate": 0.004566666666666667,
1963
+ "loss": 1.2445,
1964
+ "step": 3260
1965
+ },
1966
+ {
1967
+ "epoch": 8.92,
1968
+ "learning_rate": 0.00455,
1969
+ "loss": 1.2001,
1970
+ "step": 3270
1971
+ },
1972
+ {
1973
+ "epoch": 8.95,
1974
+ "learning_rate": 0.004533333333333333,
1975
+ "loss": 1.234,
1976
+ "step": 3280
1977
+ },
1978
+ {
1979
+ "epoch": 8.97,
1980
+ "learning_rate": 0.004516666666666667,
1981
+ "loss": 1.2456,
1982
+ "step": 3290
1983
+ },
1984
+ {
1985
+ "epoch": 9.0,
1986
+ "learning_rate": 0.0045000000000000005,
1987
+ "loss": 1.2301,
1988
+ "step": 3300
1989
+ },
1990
+ {
1991
+ "epoch": 9.03,
1992
+ "learning_rate": 0.004483333333333333,
1993
+ "loss": 1.1701,
1994
+ "step": 3310
1995
+ },
1996
+ {
1997
+ "epoch": 9.06,
1998
+ "learning_rate": 0.0044666666666666665,
1999
+ "loss": 1.2109,
2000
+ "step": 3320
2001
+ },
2002
+ {
2003
+ "epoch": 9.08,
2004
+ "learning_rate": 0.00445,
2005
+ "loss": 1.1927,
2006
+ "step": 3330
2007
+ },
2008
+ {
2009
+ "epoch": 9.11,
2010
+ "learning_rate": 0.004433333333333333,
2011
+ "loss": 1.1943,
2012
+ "step": 3340
2013
+ },
2014
+ {
2015
+ "epoch": 9.14,
2016
+ "learning_rate": 0.004416666666666667,
2017
+ "loss": 1.2431,
2018
+ "step": 3350
2019
+ },
2020
+ {
2021
+ "epoch": 9.16,
2022
+ "learning_rate": 0.0044,
2023
+ "loss": 1.2092,
2024
+ "step": 3360
2025
+ },
2026
+ {
2027
+ "epoch": 9.19,
2028
+ "learning_rate": 0.004383333333333334,
2029
+ "loss": 1.2055,
2030
+ "step": 3370
2031
+ },
2032
+ {
2033
+ "epoch": 9.22,
2034
+ "learning_rate": 0.004366666666666666,
2035
+ "loss": 1.2218,
2036
+ "step": 3380
2037
+ },
2038
+ {
2039
+ "epoch": 9.25,
2040
+ "learning_rate": 0.00435,
2041
+ "loss": 1.2198,
2042
+ "step": 3390
2043
+ },
2044
+ {
2045
+ "epoch": 9.27,
2046
+ "learning_rate": 0.004333333333333334,
2047
+ "loss": 1.2108,
2048
+ "step": 3400
2049
+ },
2050
+ {
2051
+ "epoch": 9.3,
2052
+ "learning_rate": 0.004316666666666667,
2053
+ "loss": 1.1913,
2054
+ "step": 3410
2055
+ },
2056
+ {
2057
+ "epoch": 9.33,
2058
+ "learning_rate": 0.0043,
2059
+ "loss": 1.18,
2060
+ "step": 3420
2061
+ },
2062
+ {
2063
+ "epoch": 9.36,
2064
+ "learning_rate": 0.0042833333333333334,
2065
+ "loss": 1.1824,
2066
+ "step": 3430
2067
+ },
2068
+ {
2069
+ "epoch": 9.38,
2070
+ "learning_rate": 0.004266666666666667,
2071
+ "loss": 1.1856,
2072
+ "step": 3440
2073
+ },
2074
+ {
2075
+ "epoch": 9.41,
2076
+ "learning_rate": 0.00425,
2077
+ "loss": 1.2179,
2078
+ "step": 3450
2079
+ },
2080
+ {
2081
+ "epoch": 9.44,
2082
+ "learning_rate": 0.004233333333333334,
2083
+ "loss": 1.2013,
2084
+ "step": 3460
2085
+ },
2086
+ {
2087
+ "epoch": 9.46,
2088
+ "learning_rate": 0.004216666666666667,
2089
+ "loss": 1.1588,
2090
+ "step": 3470
2091
+ },
2092
+ {
2093
+ "epoch": 9.49,
2094
+ "learning_rate": 0.0042,
2095
+ "loss": 1.1924,
2096
+ "step": 3480
2097
+ },
2098
+ {
2099
+ "epoch": 9.52,
2100
+ "learning_rate": 0.004183333333333333,
2101
+ "loss": 1.2153,
2102
+ "step": 3490
2103
+ },
2104
+ {
2105
+ "epoch": 9.55,
2106
+ "learning_rate": 0.004166666666666667,
2107
+ "loss": 1.2107,
2108
+ "step": 3500
2109
+ },
2110
+ {
2111
+ "epoch": 9.57,
2112
+ "learning_rate": 0.00415,
2113
+ "loss": 1.253,
2114
+ "step": 3510
2115
+ },
2116
+ {
2117
+ "epoch": 9.6,
2118
+ "learning_rate": 0.0041333333333333335,
2119
+ "loss": 1.237,
2120
+ "step": 3520
2121
+ },
2122
+ {
2123
+ "epoch": 9.63,
2124
+ "learning_rate": 0.004116666666666667,
2125
+ "loss": 1.2135,
2126
+ "step": 3530
2127
+ },
2128
+ {
2129
+ "epoch": 9.66,
2130
+ "learning_rate": 0.0040999999999999995,
2131
+ "loss": 1.2249,
2132
+ "step": 3540
2133
+ },
2134
+ {
2135
+ "epoch": 9.68,
2136
+ "learning_rate": 0.004083333333333333,
2137
+ "loss": 1.1945,
2138
+ "step": 3550
2139
+ },
2140
+ {
2141
+ "epoch": 9.71,
2142
+ "learning_rate": 0.004066666666666667,
2143
+ "loss": 1.1974,
2144
+ "step": 3560
2145
+ },
2146
+ {
2147
+ "epoch": 9.74,
2148
+ "learning_rate": 0.004050000000000001,
2149
+ "loss": 1.2021,
2150
+ "step": 3570
2151
+ },
2152
+ {
2153
+ "epoch": 9.76,
2154
+ "learning_rate": 0.004033333333333333,
2155
+ "loss": 1.2518,
2156
+ "step": 3580
2157
+ },
2158
+ {
2159
+ "epoch": 9.79,
2160
+ "learning_rate": 0.004016666666666667,
2161
+ "loss": 1.2144,
2162
+ "step": 3590
2163
+ },
2164
+ {
2165
+ "epoch": 9.82,
2166
+ "learning_rate": 0.004,
2167
+ "loss": 1.1988,
2168
+ "step": 3600
2169
+ },
2170
+ {
2171
+ "epoch": 9.85,
2172
+ "learning_rate": 0.0039833333333333335,
2173
+ "loss": 1.1958,
2174
+ "step": 3610
2175
+ },
2176
+ {
2177
+ "epoch": 9.87,
2178
+ "learning_rate": 0.003966666666666667,
2179
+ "loss": 1.2396,
2180
+ "step": 3620
2181
+ },
2182
+ {
2183
+ "epoch": 9.9,
2184
+ "learning_rate": 0.00395,
2185
+ "loss": 1.2122,
2186
+ "step": 3630
2187
+ },
2188
+ {
2189
+ "epoch": 9.93,
2190
+ "learning_rate": 0.003933333333333333,
2191
+ "loss": 1.2182,
2192
+ "step": 3640
2193
+ },
2194
+ {
2195
+ "epoch": 9.96,
2196
+ "learning_rate": 0.003916666666666666,
2197
+ "loss": 1.2054,
2198
+ "step": 3650
2199
+ },
2200
+ {
2201
+ "epoch": 9.98,
2202
+ "learning_rate": 0.0039000000000000003,
2203
+ "loss": 1.2311,
2204
+ "step": 3660
2205
+ },
2206
+ {
2207
+ "epoch": 10.01,
2208
+ "learning_rate": 0.0038833333333333333,
2209
+ "loss": 1.2083,
2210
+ "step": 3670
2211
+ },
2212
+ {
2213
+ "epoch": 10.04,
2214
+ "learning_rate": 0.0038666666666666667,
2215
+ "loss": 1.2011,
2216
+ "step": 3680
2217
+ },
2218
+ {
2219
+ "epoch": 10.06,
2220
+ "learning_rate": 0.00385,
2221
+ "loss": 1.1834,
2222
+ "step": 3690
2223
+ },
2224
+ {
2225
+ "epoch": 10.09,
2226
+ "learning_rate": 0.0038333333333333336,
2227
+ "loss": 1.1674,
2228
+ "step": 3700
2229
+ },
2230
+ {
2231
+ "epoch": 10.12,
2232
+ "learning_rate": 0.0038166666666666666,
2233
+ "loss": 1.1961,
2234
+ "step": 3710
2235
+ },
2236
+ {
2237
+ "epoch": 10.15,
2238
+ "learning_rate": 0.0038,
2239
+ "loss": 1.1738,
2240
+ "step": 3720
2241
+ },
2242
+ {
2243
+ "epoch": 10.17,
2244
+ "learning_rate": 0.0037833333333333334,
2245
+ "loss": 1.2389,
2246
+ "step": 3730
2247
+ },
2248
+ {
2249
+ "epoch": 10.2,
2250
+ "learning_rate": 0.0037666666666666664,
2251
+ "loss": 1.1866,
2252
+ "step": 3740
2253
+ },
2254
+ {
2255
+ "epoch": 10.23,
2256
+ "learning_rate": 0.00375,
2257
+ "loss": 1.1796,
2258
+ "step": 3750
2259
+ },
2260
+ {
2261
+ "epoch": 10.26,
2262
+ "learning_rate": 0.0037333333333333337,
2263
+ "loss": 1.1713,
2264
+ "step": 3760
2265
+ },
2266
+ {
2267
+ "epoch": 10.28,
2268
+ "learning_rate": 0.0037166666666666667,
2269
+ "loss": 1.1805,
2270
+ "step": 3770
2271
+ },
2272
+ {
2273
+ "epoch": 10.31,
2274
+ "learning_rate": 0.0037,
2275
+ "loss": 1.2036,
2276
+ "step": 3780
2277
+ },
2278
+ {
2279
+ "epoch": 10.34,
2280
+ "learning_rate": 0.0036833333333333336,
2281
+ "loss": 1.1736,
2282
+ "step": 3790
2283
+ },
2284
+ {
2285
+ "epoch": 10.36,
2286
+ "learning_rate": 0.0036666666666666666,
2287
+ "loss": 1.191,
2288
+ "step": 3800
2289
+ },
2290
+ {
2291
+ "epoch": 10.39,
2292
+ "learning_rate": 0.00365,
2293
+ "loss": 1.1986,
2294
+ "step": 3810
2295
+ },
2296
+ {
2297
+ "epoch": 10.42,
2298
+ "learning_rate": 0.0036333333333333335,
2299
+ "loss": 1.1792,
2300
+ "step": 3820
2301
+ },
2302
+ {
2303
+ "epoch": 10.45,
2304
+ "learning_rate": 0.003616666666666667,
2305
+ "loss": 1.1777,
2306
+ "step": 3830
2307
+ },
2308
+ {
2309
+ "epoch": 10.47,
2310
+ "learning_rate": 0.0036,
2311
+ "loss": 1.2089,
2312
+ "step": 3840
2313
+ },
2314
+ {
2315
+ "epoch": 10.5,
2316
+ "learning_rate": 0.0035833333333333333,
2317
+ "loss": 1.1686,
2318
+ "step": 3850
2319
+ },
2320
+ {
2321
+ "epoch": 10.53,
2322
+ "learning_rate": 0.0035666666666666668,
2323
+ "loss": 1.1971,
2324
+ "step": 3860
2325
+ },
2326
+ {
2327
+ "epoch": 10.56,
2328
+ "learning_rate": 0.0035499999999999998,
2329
+ "loss": 1.2036,
2330
+ "step": 3870
2331
+ },
2332
+ {
2333
+ "epoch": 10.58,
2334
+ "learning_rate": 0.003533333333333333,
2335
+ "loss": 1.2016,
2336
+ "step": 3880
2337
+ },
2338
+ {
2339
+ "epoch": 10.61,
2340
+ "learning_rate": 0.003516666666666667,
2341
+ "loss": 1.1825,
2342
+ "step": 3890
2343
+ },
2344
+ {
2345
+ "epoch": 10.64,
2346
+ "learning_rate": 0.0034999999999999996,
2347
+ "loss": 1.168,
2348
+ "step": 3900
2349
+ },
2350
+ {
2351
+ "epoch": 10.66,
2352
+ "learning_rate": 0.0034833333333333335,
2353
+ "loss": 1.1884,
2354
+ "step": 3910
2355
+ },
2356
+ {
2357
+ "epoch": 10.69,
2358
+ "learning_rate": 0.003466666666666667,
2359
+ "loss": 1.1809,
2360
+ "step": 3920
2361
+ },
2362
+ {
2363
+ "epoch": 10.72,
2364
+ "learning_rate": 0.00345,
2365
+ "loss": 1.202,
2366
+ "step": 3930
2367
+ },
2368
+ {
2369
+ "epoch": 10.75,
2370
+ "learning_rate": 0.0034333333333333334,
2371
+ "loss": 1.1921,
2372
+ "step": 3940
2373
+ },
2374
+ {
2375
+ "epoch": 10.77,
2376
+ "learning_rate": 0.003416666666666667,
2377
+ "loss": 1.1979,
2378
+ "step": 3950
2379
+ },
2380
+ {
2381
+ "epoch": 10.8,
2382
+ "learning_rate": 0.0034000000000000002,
2383
+ "loss": 1.1936,
2384
+ "step": 3960
2385
+ },
2386
+ {
2387
+ "epoch": 10.83,
2388
+ "learning_rate": 0.0033833333333333332,
2389
+ "loss": 1.1788,
2390
+ "step": 3970
2391
+ },
2392
+ {
2393
+ "epoch": 10.86,
2394
+ "learning_rate": 0.0033666666666666667,
2395
+ "loss": 1.1947,
2396
+ "step": 3980
2397
+ },
2398
+ {
2399
+ "epoch": 10.88,
2400
+ "learning_rate": 0.00335,
2401
+ "loss": 1.1941,
2402
+ "step": 3990
2403
+ },
2404
+ {
2405
+ "epoch": 10.91,
2406
+ "learning_rate": 0.003333333333333333,
2407
+ "loss": 1.1943,
2408
+ "step": 4000
2409
+ },
2410
+ {
2411
+ "epoch": 10.94,
2412
+ "learning_rate": 0.0033166666666666665,
2413
+ "loss": 1.2392,
2414
+ "step": 4010
2415
+ },
2416
+ {
2417
+ "epoch": 10.96,
2418
+ "learning_rate": 0.0033000000000000004,
2419
+ "loss": 1.2077,
2420
+ "step": 4020
2421
+ },
2422
+ {
2423
+ "epoch": 10.99,
2424
+ "learning_rate": 0.003283333333333333,
2425
+ "loss": 1.233,
2426
+ "step": 4030
2427
+ },
2428
+ {
2429
+ "epoch": 11.02,
2430
+ "learning_rate": 0.003266666666666667,
2431
+ "loss": 1.1922,
2432
+ "step": 4040
2433
+ },
2434
+ {
2435
+ "epoch": 11.05,
2436
+ "learning_rate": 0.0032500000000000003,
2437
+ "loss": 1.2214,
2438
+ "step": 4050
2439
+ },
2440
+ {
2441
+ "epoch": 11.07,
2442
+ "learning_rate": 0.0032333333333333333,
2443
+ "loss": 1.1711,
2444
+ "step": 4060
2445
+ },
2446
+ {
2447
+ "epoch": 11.1,
2448
+ "learning_rate": 0.0032166666666666667,
2449
+ "loss": 1.1699,
2450
+ "step": 4070
2451
+ },
2452
+ {
2453
+ "epoch": 11.13,
2454
+ "learning_rate": 0.0032,
2455
+ "loss": 1.1665,
2456
+ "step": 4080
2457
+ },
2458
+ {
2459
+ "epoch": 11.16,
2460
+ "learning_rate": 0.0031833333333333336,
2461
+ "loss": 1.1659,
2462
+ "step": 4090
2463
+ },
2464
+ {
2465
+ "epoch": 11.18,
2466
+ "learning_rate": 0.0031666666666666666,
2467
+ "loss": 1.1595,
2468
+ "step": 4100
2469
+ },
2470
+ {
2471
+ "epoch": 11.21,
2472
+ "learning_rate": 0.00315,
2473
+ "loss": 1.1981,
2474
+ "step": 4110
2475
+ },
2476
+ {
2477
+ "epoch": 11.24,
2478
+ "learning_rate": 0.0031333333333333335,
2479
+ "loss": 1.171,
2480
+ "step": 4120
2481
+ },
2482
+ {
2483
+ "epoch": 11.26,
2484
+ "learning_rate": 0.0031166666666666665,
2485
+ "loss": 1.2047,
2486
+ "step": 4130
2487
+ },
2488
+ {
2489
+ "epoch": 11.29,
2490
+ "learning_rate": 0.0031,
2491
+ "loss": 1.1857,
2492
+ "step": 4140
2493
+ },
2494
+ {
2495
+ "epoch": 11.32,
2496
+ "learning_rate": 0.0030833333333333338,
2497
+ "loss": 1.163,
2498
+ "step": 4150
2499
+ },
2500
+ {
2501
+ "epoch": 11.35,
2502
+ "learning_rate": 0.0030666666666666663,
2503
+ "loss": 1.2034,
2504
+ "step": 4160
2505
+ },
2506
+ {
2507
+ "epoch": 11.37,
2508
+ "learning_rate": 0.00305,
2509
+ "loss": 1.1832,
2510
+ "step": 4170
2511
+ },
2512
+ {
2513
+ "epoch": 11.4,
2514
+ "learning_rate": 0.0030333333333333336,
2515
+ "loss": 1.1893,
2516
+ "step": 4180
2517
+ },
2518
+ {
2519
+ "epoch": 11.43,
2520
+ "learning_rate": 0.003016666666666667,
2521
+ "loss": 1.1873,
2522
+ "step": 4190
2523
+ },
2524
+ {
2525
+ "epoch": 11.46,
2526
+ "learning_rate": 0.003,
2527
+ "loss": 1.1887,
2528
+ "step": 4200
2529
+ },
2530
+ {
2531
+ "epoch": 11.48,
2532
+ "learning_rate": 0.0029833333333333335,
2533
+ "loss": 1.1644,
2534
+ "step": 4210
2535
+ },
2536
+ {
2537
+ "epoch": 11.51,
2538
+ "learning_rate": 0.002966666666666667,
2539
+ "loss": 1.1813,
2540
+ "step": 4220
2541
+ },
2542
+ {
2543
+ "epoch": 11.54,
2544
+ "learning_rate": 0.00295,
2545
+ "loss": 1.1663,
2546
+ "step": 4230
2547
+ },
2548
+ {
2549
+ "epoch": 11.56,
2550
+ "learning_rate": 0.0029333333333333334,
2551
+ "loss": 1.2023,
2552
+ "step": 4240
2553
+ },
2554
+ {
2555
+ "epoch": 11.59,
2556
+ "learning_rate": 0.002916666666666667,
2557
+ "loss": 1.1473,
2558
+ "step": 4250
2559
+ },
2560
+ {
2561
+ "epoch": 11.62,
2562
+ "learning_rate": 0.0029,
2563
+ "loss": 1.182,
2564
+ "step": 4260
2565
+ },
2566
+ {
2567
+ "epoch": 11.65,
2568
+ "learning_rate": 0.0028833333333333332,
2569
+ "loss": 1.1548,
2570
+ "step": 4270
2571
+ },
2572
+ {
2573
+ "epoch": 11.67,
2574
+ "learning_rate": 0.0028666666666666667,
2575
+ "loss": 1.1754,
2576
+ "step": 4280
2577
+ },
2578
+ {
2579
+ "epoch": 11.7,
2580
+ "learning_rate": 0.0028499999999999997,
2581
+ "loss": 1.1686,
2582
+ "step": 4290
2583
+ },
2584
+ {
2585
+ "epoch": 11.73,
2586
+ "learning_rate": 0.002833333333333333,
2587
+ "loss": 1.1569,
2588
+ "step": 4300
2589
+ },
2590
+ {
2591
+ "epoch": 11.76,
2592
+ "learning_rate": 0.002816666666666667,
2593
+ "loss": 1.2046,
2594
+ "step": 4310
2595
+ },
2596
+ {
2597
+ "epoch": 11.78,
2598
+ "learning_rate": 0.0028000000000000004,
2599
+ "loss": 1.1836,
2600
+ "step": 4320
2601
+ },
2602
+ {
2603
+ "epoch": 11.81,
2604
+ "learning_rate": 0.0027833333333333334,
2605
+ "loss": 1.206,
2606
+ "step": 4330
2607
+ },
2608
+ {
2609
+ "epoch": 11.84,
2610
+ "learning_rate": 0.002766666666666667,
2611
+ "loss": 1.1764,
2612
+ "step": 4340
2613
+ },
2614
+ {
2615
+ "epoch": 11.86,
2616
+ "learning_rate": 0.0027500000000000003,
2617
+ "loss": 1.1831,
2618
+ "step": 4350
2619
+ },
2620
+ {
2621
+ "epoch": 11.89,
2622
+ "learning_rate": 0.0027333333333333333,
2623
+ "loss": 1.1573,
2624
+ "step": 4360
2625
+ },
2626
+ {
2627
+ "epoch": 11.92,
2628
+ "learning_rate": 0.0027166666666666667,
2629
+ "loss": 1.1967,
2630
+ "step": 4370
2631
+ },
2632
+ {
2633
+ "epoch": 11.95,
2634
+ "learning_rate": 0.0027,
2635
+ "loss": 1.1795,
2636
+ "step": 4380
2637
+ },
2638
+ {
2639
+ "epoch": 11.97,
2640
+ "learning_rate": 0.002683333333333333,
2641
+ "loss": 1.1812,
2642
+ "step": 4390
2643
+ },
2644
+ {
2645
+ "epoch": 12.0,
2646
+ "learning_rate": 0.0026666666666666666,
2647
+ "loss": 1.1906,
2648
+ "step": 4400
2649
+ },
2650
+ {
2651
+ "epoch": 12.03,
2652
+ "learning_rate": 0.00265,
2653
+ "loss": 1.2172,
2654
+ "step": 4410
2655
+ },
2656
+ {
2657
+ "epoch": 12.06,
2658
+ "learning_rate": 0.002633333333333333,
2659
+ "loss": 1.1863,
2660
+ "step": 4420
2661
+ },
2662
+ {
2663
+ "epoch": 12.08,
2664
+ "learning_rate": 0.0026166666666666664,
2665
+ "loss": 1.164,
2666
+ "step": 4430
2667
+ },
2668
+ {
2669
+ "epoch": 12.11,
2670
+ "learning_rate": 0.0026000000000000003,
2671
+ "loss": 1.1833,
2672
+ "step": 4440
2673
+ },
2674
+ {
2675
+ "epoch": 12.14,
2676
+ "learning_rate": 0.0025833333333333337,
2677
+ "loss": 1.1867,
2678
+ "step": 4450
2679
+ },
2680
+ {
2681
+ "epoch": 12.17,
2682
+ "learning_rate": 0.0025666666666666667,
2683
+ "loss": 1.1565,
2684
+ "step": 4460
2685
+ },
2686
+ {
2687
+ "epoch": 12.19,
2688
+ "learning_rate": 0.00255,
2689
+ "loss": 1.1626,
2690
+ "step": 4470
2691
+ },
2692
+ {
2693
+ "epoch": 12.22,
2694
+ "learning_rate": 0.0025333333333333336,
2695
+ "loss": 1.1476,
2696
+ "step": 4480
2697
+ },
2698
+ {
2699
+ "epoch": 12.25,
2700
+ "learning_rate": 0.0025166666666666666,
2701
+ "loss": 1.1743,
2702
+ "step": 4490
2703
+ },
2704
+ {
2705
+ "epoch": 12.27,
2706
+ "learning_rate": 0.0025,
2707
+ "loss": 1.1562,
2708
+ "step": 4500
2709
+ },
2710
+ {
2711
+ "epoch": 12.3,
2712
+ "learning_rate": 0.0024833333333333335,
2713
+ "loss": 1.1779,
2714
+ "step": 4510
2715
+ },
2716
+ {
2717
+ "epoch": 12.33,
2718
+ "learning_rate": 0.002466666666666667,
2719
+ "loss": 1.188,
2720
+ "step": 4520
2721
+ },
2722
+ {
2723
+ "epoch": 12.36,
2724
+ "learning_rate": 0.00245,
2725
+ "loss": 1.1969,
2726
+ "step": 4530
2727
+ },
2728
+ {
2729
+ "epoch": 12.38,
2730
+ "learning_rate": 0.0024333333333333334,
2731
+ "loss": 1.2007,
2732
+ "step": 4540
2733
+ },
2734
+ {
2735
+ "epoch": 12.41,
2736
+ "learning_rate": 0.002416666666666667,
2737
+ "loss": 1.1713,
2738
+ "step": 4550
2739
+ },
2740
+ {
2741
+ "epoch": 12.44,
2742
+ "learning_rate": 0.0024,
2743
+ "loss": 1.1603,
2744
+ "step": 4560
2745
+ },
2746
+ {
2747
+ "epoch": 12.47,
2748
+ "learning_rate": 0.0023833333333333337,
2749
+ "loss": 1.1689,
2750
+ "step": 4570
2751
+ },
2752
+ {
2753
+ "epoch": 12.49,
2754
+ "learning_rate": 0.0023666666666666667,
2755
+ "loss": 1.1695,
2756
+ "step": 4580
2757
+ },
2758
+ {
2759
+ "epoch": 12.52,
2760
+ "learning_rate": 0.00235,
2761
+ "loss": 1.1593,
2762
+ "step": 4590
2763
+ },
2764
+ {
2765
+ "epoch": 12.55,
2766
+ "learning_rate": 0.0023333333333333335,
2767
+ "loss": 1.1636,
2768
+ "step": 4600
2769
+ },
2770
+ {
2771
+ "epoch": 12.57,
2772
+ "learning_rate": 0.0023166666666666665,
2773
+ "loss": 1.1649,
2774
+ "step": 4610
2775
+ },
2776
+ {
2777
+ "epoch": 12.6,
2778
+ "learning_rate": 0.0023,
2779
+ "loss": 1.1675,
2780
+ "step": 4620
2781
+ },
2782
+ {
2783
+ "epoch": 12.63,
2784
+ "learning_rate": 0.0022833333333333334,
2785
+ "loss": 1.1672,
2786
+ "step": 4630
2787
+ },
2788
+ {
2789
+ "epoch": 12.66,
2790
+ "learning_rate": 0.0022666666666666664,
2791
+ "loss": 1.1576,
2792
+ "step": 4640
2793
+ },
2794
+ {
2795
+ "epoch": 12.68,
2796
+ "learning_rate": 0.0022500000000000003,
2797
+ "loss": 1.1687,
2798
+ "step": 4650
2799
+ },
2800
+ {
2801
+ "epoch": 12.71,
2802
+ "learning_rate": 0.0022333333333333333,
2803
+ "loss": 1.1715,
2804
+ "step": 4660
2805
+ },
2806
+ {
2807
+ "epoch": 12.74,
2808
+ "learning_rate": 0.0022166666666666667,
2809
+ "loss": 1.1442,
2810
+ "step": 4670
2811
+ },
2812
+ {
2813
+ "epoch": 12.77,
2814
+ "learning_rate": 0.0022,
2815
+ "loss": 1.151,
2816
+ "step": 4680
2817
+ },
2818
+ {
2819
+ "epoch": 12.79,
2820
+ "learning_rate": 0.002183333333333333,
2821
+ "loss": 1.1504,
2822
+ "step": 4690
2823
+ },
2824
+ {
2825
+ "epoch": 12.82,
2826
+ "learning_rate": 0.002166666666666667,
2827
+ "loss": 1.1845,
2828
+ "step": 4700
2829
+ },
2830
+ {
2831
+ "epoch": 12.85,
2832
+ "learning_rate": 0.00215,
2833
+ "loss": 1.1462,
2834
+ "step": 4710
2835
+ },
2836
+ {
2837
+ "epoch": 12.87,
2838
+ "learning_rate": 0.0021333333333333334,
2839
+ "loss": 1.1901,
2840
+ "step": 4720
2841
+ },
2842
+ {
2843
+ "epoch": 12.9,
2844
+ "learning_rate": 0.002116666666666667,
2845
+ "loss": 1.176,
2846
+ "step": 4730
2847
+ },
2848
+ {
2849
+ "epoch": 12.93,
2850
+ "learning_rate": 0.0021,
2851
+ "loss": 1.1823,
2852
+ "step": 4740
2853
+ },
2854
+ {
2855
+ "epoch": 12.96,
2856
+ "learning_rate": 0.0020833333333333333,
2857
+ "loss": 1.1984,
2858
+ "step": 4750
2859
+ },
2860
+ {
2861
+ "epoch": 12.98,
2862
+ "learning_rate": 0.0020666666666666667,
2863
+ "loss": 1.1599,
2864
+ "step": 4760
2865
+ },
2866
+ {
2867
+ "epoch": 13.01,
2868
+ "learning_rate": 0.0020499999999999997,
2869
+ "loss": 1.1767,
2870
+ "step": 4770
2871
+ },
2872
+ {
2873
+ "epoch": 13.04,
2874
+ "learning_rate": 0.0020333333333333336,
2875
+ "loss": 1.171,
2876
+ "step": 4780
2877
+ },
2878
+ {
2879
+ "epoch": 13.07,
2880
+ "learning_rate": 0.0020166666666666666,
2881
+ "loss": 1.1555,
2882
+ "step": 4790
2883
+ },
2884
+ {
2885
+ "epoch": 13.09,
2886
+ "learning_rate": 0.002,
2887
+ "loss": 1.2026,
2888
+ "step": 4800
2889
+ },
2890
+ {
2891
+ "epoch": 13.12,
2892
+ "learning_rate": 0.0019833333333333335,
2893
+ "loss": 1.1578,
2894
+ "step": 4810
2895
+ },
2896
+ {
2897
+ "epoch": 13.15,
2898
+ "learning_rate": 0.0019666666666666665,
2899
+ "loss": 1.158,
2900
+ "step": 4820
2901
+ },
2902
+ {
2903
+ "epoch": 13.17,
2904
+ "learning_rate": 0.0019500000000000001,
2905
+ "loss": 1.1475,
2906
+ "step": 4830
2907
+ },
2908
+ {
2909
+ "epoch": 13.2,
2910
+ "learning_rate": 0.0019333333333333333,
2911
+ "loss": 1.1428,
2912
+ "step": 4840
2913
+ },
2914
+ {
2915
+ "epoch": 13.23,
2916
+ "learning_rate": 0.0019166666666666668,
2917
+ "loss": 1.1605,
2918
+ "step": 4850
2919
+ },
2920
+ {
2921
+ "epoch": 13.26,
2922
+ "learning_rate": 0.0019,
2923
+ "loss": 1.1817,
2924
+ "step": 4860
2925
+ },
2926
+ {
2927
+ "epoch": 13.28,
2928
+ "learning_rate": 0.0018833333333333332,
2929
+ "loss": 1.1322,
2930
+ "step": 4870
2931
+ },
2932
+ {
2933
+ "epoch": 13.31,
2934
+ "learning_rate": 0.0018666666666666669,
2935
+ "loss": 1.1645,
2936
+ "step": 4880
2937
+ },
2938
+ {
2939
+ "epoch": 13.34,
2940
+ "learning_rate": 0.00185,
2941
+ "loss": 1.1176,
2942
+ "step": 4890
2943
+ },
2944
+ {
2945
+ "epoch": 13.37,
2946
+ "learning_rate": 0.0018333333333333333,
2947
+ "loss": 1.1808,
2948
+ "step": 4900
2949
+ },
2950
+ {
2951
+ "epoch": 13.39,
2952
+ "learning_rate": 0.0018166666666666667,
2953
+ "loss": 1.1692,
2954
+ "step": 4910
2955
+ },
2956
+ {
2957
+ "epoch": 13.42,
2958
+ "learning_rate": 0.0018,
2959
+ "loss": 1.168,
2960
+ "step": 4920
2961
+ },
2962
+ {
2963
+ "epoch": 13.45,
2964
+ "learning_rate": 0.0017833333333333334,
2965
+ "loss": 1.1415,
2966
+ "step": 4930
2967
+ },
2968
+ {
2969
+ "epoch": 13.47,
2970
+ "learning_rate": 0.0017666666666666666,
2971
+ "loss": 1.1476,
2972
+ "step": 4940
2973
+ },
2974
+ {
2975
+ "epoch": 13.5,
2976
+ "learning_rate": 0.0017499999999999998,
2977
+ "loss": 1.1483,
2978
+ "step": 4950
2979
+ },
2980
+ {
2981
+ "epoch": 13.53,
2982
+ "learning_rate": 0.0017333333333333335,
2983
+ "loss": 1.1472,
2984
+ "step": 4960
2985
+ },
2986
+ {
2987
+ "epoch": 13.56,
2988
+ "learning_rate": 0.0017166666666666667,
2989
+ "loss": 1.1898,
2990
+ "step": 4970
2991
+ },
2992
+ {
2993
+ "epoch": 13.58,
2994
+ "learning_rate": 0.0017000000000000001,
2995
+ "loss": 1.1874,
2996
+ "step": 4980
2997
+ },
2998
+ {
2999
+ "epoch": 13.61,
3000
+ "learning_rate": 0.0016833333333333333,
3001
+ "loss": 1.1686,
3002
+ "step": 4990
3003
+ },
3004
+ {
3005
+ "epoch": 13.64,
3006
+ "learning_rate": 0.0016666666666666666,
3007
+ "loss": 1.1537,
3008
+ "step": 5000
3009
+ },
3010
+ {
3011
+ "epoch": 13.67,
3012
+ "learning_rate": 0.0016500000000000002,
3013
+ "loss": 1.16,
3014
+ "step": 5010
3015
+ },
3016
+ {
3017
+ "epoch": 13.69,
3018
+ "learning_rate": 0.0016333333333333334,
3019
+ "loss": 1.1361,
3020
+ "step": 5020
3021
+ },
3022
+ {
3023
+ "epoch": 13.72,
3024
+ "learning_rate": 0.0016166666666666666,
3025
+ "loss": 1.1489,
3026
+ "step": 5030
3027
+ },
3028
+ {
3029
+ "epoch": 13.75,
3030
+ "learning_rate": 0.0016,
3031
+ "loss": 1.1863,
3032
+ "step": 5040
3033
+ },
3034
+ {
3035
+ "epoch": 13.77,
3036
+ "learning_rate": 0.0015833333333333333,
3037
+ "loss": 1.1592,
3038
+ "step": 5050
3039
+ },
3040
+ {
3041
+ "epoch": 13.8,
3042
+ "learning_rate": 0.0015666666666666667,
3043
+ "loss": 1.171,
3044
+ "step": 5060
3045
+ },
3046
+ {
3047
+ "epoch": 13.83,
3048
+ "learning_rate": 0.00155,
3049
+ "loss": 1.167,
3050
+ "step": 5070
3051
+ },
3052
+ {
3053
+ "epoch": 13.86,
3054
+ "learning_rate": 0.0015333333333333332,
3055
+ "loss": 1.1872,
3056
+ "step": 5080
3057
+ },
3058
+ {
3059
+ "epoch": 13.88,
3060
+ "learning_rate": 0.0015166666666666668,
3061
+ "loss": 1.1908,
3062
+ "step": 5090
3063
+ },
3064
+ {
3065
+ "epoch": 13.91,
3066
+ "learning_rate": 0.0015,
3067
+ "loss": 1.1852,
3068
+ "step": 5100
3069
+ },
3070
+ {
3071
+ "epoch": 13.94,
3072
+ "learning_rate": 0.0014833333333333335,
3073
+ "loss": 1.1802,
3074
+ "step": 5110
3075
+ },
3076
+ {
3077
+ "epoch": 13.97,
3078
+ "learning_rate": 0.0014666666666666667,
3079
+ "loss": 1.1801,
3080
+ "step": 5120
3081
+ },
3082
+ {
3083
+ "epoch": 13.99,
3084
+ "learning_rate": 0.00145,
3085
+ "loss": 1.1488,
3086
+ "step": 5130
3087
+ },
3088
+ {
3089
+ "epoch": 14.02,
3090
+ "learning_rate": 0.0014333333333333333,
3091
+ "loss": 1.1791,
3092
+ "step": 5140
3093
+ },
3094
+ {
3095
+ "epoch": 14.05,
3096
+ "learning_rate": 0.0014166666666666666,
3097
+ "loss": 1.1945,
3098
+ "step": 5150
3099
+ },
3100
+ {
3101
+ "epoch": 14.07,
3102
+ "learning_rate": 0.0014000000000000002,
3103
+ "loss": 1.132,
3104
+ "step": 5160
3105
+ },
3106
+ {
3107
+ "epoch": 14.1,
3108
+ "learning_rate": 0.0013833333333333334,
3109
+ "loss": 1.1297,
3110
+ "step": 5170
3111
+ },
3112
+ {
3113
+ "epoch": 14.13,
3114
+ "learning_rate": 0.0013666666666666666,
3115
+ "loss": 1.1581,
3116
+ "step": 5180
3117
+ },
3118
+ {
3119
+ "epoch": 14.16,
3120
+ "learning_rate": 0.00135,
3121
+ "loss": 1.1625,
3122
+ "step": 5190
3123
+ },
3124
+ {
3125
+ "epoch": 14.18,
3126
+ "learning_rate": 0.0013333333333333333,
3127
+ "loss": 1.1499,
3128
+ "step": 5200
3129
+ },
3130
+ {
3131
+ "epoch": 14.21,
3132
+ "learning_rate": 0.0013166666666666665,
3133
+ "loss": 1.1372,
3134
+ "step": 5210
3135
+ },
3136
+ {
3137
+ "epoch": 14.24,
3138
+ "learning_rate": 0.0013000000000000002,
3139
+ "loss": 1.1367,
3140
+ "step": 5220
3141
+ },
3142
+ {
3143
+ "epoch": 14.27,
3144
+ "learning_rate": 0.0012833333333333334,
3145
+ "loss": 1.1624,
3146
+ "step": 5230
3147
+ },
3148
+ {
3149
+ "epoch": 14.29,
3150
+ "learning_rate": 0.0012666666666666668,
3151
+ "loss": 1.1296,
3152
+ "step": 5240
3153
+ },
3154
+ {
3155
+ "epoch": 14.32,
3156
+ "learning_rate": 0.00125,
3157
+ "loss": 1.171,
3158
+ "step": 5250
3159
+ },
3160
+ {
3161
+ "epoch": 14.35,
3162
+ "learning_rate": 0.0012333333333333335,
3163
+ "loss": 1.1338,
3164
+ "step": 5260
3165
+ },
3166
+ {
3167
+ "epoch": 14.37,
3168
+ "learning_rate": 0.0012166666666666667,
3169
+ "loss": 1.2046,
3170
+ "step": 5270
3171
+ },
3172
+ {
3173
+ "epoch": 14.4,
3174
+ "learning_rate": 0.0012,
3175
+ "loss": 1.1112,
3176
+ "step": 5280
3177
+ },
3178
+ {
3179
+ "epoch": 14.43,
3180
+ "learning_rate": 0.0011833333333333333,
3181
+ "loss": 1.1516,
3182
+ "step": 5290
3183
+ },
3184
+ {
3185
+ "epoch": 14.46,
3186
+ "learning_rate": 0.0011666666666666668,
3187
+ "loss": 1.1567,
3188
+ "step": 5300
3189
+ },
3190
+ {
3191
+ "epoch": 14.48,
3192
+ "learning_rate": 0.00115,
3193
+ "loss": 1.1438,
3194
+ "step": 5310
3195
+ },
3196
+ {
3197
+ "epoch": 14.51,
3198
+ "learning_rate": 0.0011333333333333332,
3199
+ "loss": 1.1539,
3200
+ "step": 5320
3201
+ },
3202
+ {
3203
+ "epoch": 14.54,
3204
+ "learning_rate": 0.0011166666666666666,
3205
+ "loss": 1.1618,
3206
+ "step": 5330
3207
+ },
3208
+ {
3209
+ "epoch": 14.57,
3210
+ "learning_rate": 0.0011,
3211
+ "loss": 1.1511,
3212
+ "step": 5340
3213
+ },
3214
+ {
3215
+ "epoch": 14.59,
3216
+ "learning_rate": 0.0010833333333333335,
3217
+ "loss": 1.1348,
3218
+ "step": 5350
3219
+ },
3220
+ {
3221
+ "epoch": 14.62,
3222
+ "learning_rate": 0.0010666666666666667,
3223
+ "loss": 1.1565,
3224
+ "step": 5360
3225
+ },
3226
+ {
3227
+ "epoch": 14.65,
3228
+ "learning_rate": 0.00105,
3229
+ "loss": 1.1779,
3230
+ "step": 5370
3231
+ },
3232
+ {
3233
+ "epoch": 14.67,
3234
+ "learning_rate": 0.0010333333333333334,
3235
+ "loss": 1.1463,
3236
+ "step": 5380
3237
+ },
3238
+ {
3239
+ "epoch": 14.7,
3240
+ "learning_rate": 0.0010166666666666668,
3241
+ "loss": 1.157,
3242
+ "step": 5390
3243
+ },
3244
+ {
3245
+ "epoch": 14.73,
3246
+ "learning_rate": 0.001,
3247
+ "loss": 1.1713,
3248
+ "step": 5400
3249
+ },
3250
+ {
3251
+ "epoch": 14.76,
3252
+ "learning_rate": 0.0009833333333333332,
3253
+ "loss": 1.1403,
3254
+ "step": 5410
3255
+ },
3256
+ {
3257
+ "epoch": 14.78,
3258
+ "learning_rate": 0.0009666666666666667,
3259
+ "loss": 1.1657,
3260
+ "step": 5420
3261
+ },
3262
+ {
3263
+ "epoch": 14.81,
3264
+ "learning_rate": 0.00095,
3265
+ "loss": 1.1388,
3266
+ "step": 5430
3267
+ },
3268
+ {
3269
+ "epoch": 14.84,
3270
+ "learning_rate": 0.0009333333333333334,
3271
+ "loss": 1.1374,
3272
+ "step": 5440
3273
+ },
3274
+ {
3275
+ "epoch": 14.87,
3276
+ "learning_rate": 0.0009166666666666666,
3277
+ "loss": 1.1495,
3278
+ "step": 5450
3279
+ },
3280
+ {
3281
+ "epoch": 14.89,
3282
+ "learning_rate": 0.0009,
3283
+ "loss": 1.1804,
3284
+ "step": 5460
3285
+ },
3286
+ {
3287
+ "epoch": 14.92,
3288
+ "learning_rate": 0.0008833333333333333,
3289
+ "loss": 1.1684,
3290
+ "step": 5470
3291
+ },
3292
+ {
3293
+ "epoch": 14.95,
3294
+ "learning_rate": 0.0008666666666666667,
3295
+ "loss": 1.1997,
3296
+ "step": 5480
3297
+ },
3298
+ {
3299
+ "epoch": 14.97,
3300
+ "learning_rate": 0.0008500000000000001,
3301
+ "loss": 1.1755,
3302
+ "step": 5490
3303
+ },
3304
+ {
3305
+ "epoch": 15.0,
3306
+ "learning_rate": 0.0008333333333333333,
3307
+ "loss": 1.1713,
3308
+ "step": 5500
3309
+ },
3310
+ {
3311
+ "epoch": 15.03,
3312
+ "learning_rate": 0.0008166666666666667,
3313
+ "loss": 1.1926,
3314
+ "step": 5510
3315
+ },
3316
+ {
3317
+ "epoch": 15.06,
3318
+ "learning_rate": 0.0008,
3319
+ "loss": 1.1547,
3320
+ "step": 5520
3321
+ },
3322
+ {
3323
+ "epoch": 15.08,
3324
+ "learning_rate": 0.0007833333333333334,
3325
+ "loss": 1.1607,
3326
+ "step": 5530
3327
+ },
3328
+ {
3329
+ "epoch": 15.11,
3330
+ "learning_rate": 0.0007666666666666666,
3331
+ "loss": 1.16,
3332
+ "step": 5540
3333
+ },
3334
+ {
3335
+ "epoch": 15.14,
3336
+ "learning_rate": 0.00075,
3337
+ "loss": 1.1402,
3338
+ "step": 5550
3339
+ },
3340
+ {
3341
+ "epoch": 15.17,
3342
+ "learning_rate": 0.0007333333333333333,
3343
+ "loss": 1.1738,
3344
+ "step": 5560
3345
+ },
3346
+ {
3347
+ "epoch": 15.19,
3348
+ "learning_rate": 0.0007166666666666667,
3349
+ "loss": 1.154,
3350
+ "step": 5570
3351
+ },
3352
+ {
3353
+ "epoch": 15.22,
3354
+ "learning_rate": 0.0007000000000000001,
3355
+ "loss": 1.1417,
3356
+ "step": 5580
3357
+ },
3358
+ {
3359
+ "epoch": 15.25,
3360
+ "learning_rate": 0.0006833333333333333,
3361
+ "loss": 1.1342,
3362
+ "step": 5590
3363
+ },
3364
+ {
3365
+ "epoch": 15.27,
3366
+ "learning_rate": 0.0006666666666666666,
3367
+ "loss": 1.1252,
3368
+ "step": 5600
3369
+ },
3370
+ {
3371
+ "epoch": 15.3,
3372
+ "learning_rate": 0.0006500000000000001,
3373
+ "loss": 1.1678,
3374
+ "step": 5610
3375
+ },
3376
+ {
3377
+ "epoch": 15.33,
3378
+ "learning_rate": 0.0006333333333333334,
3379
+ "loss": 1.1139,
3380
+ "step": 5620
3381
+ },
3382
+ {
3383
+ "epoch": 15.36,
3384
+ "learning_rate": 0.0006166666666666667,
3385
+ "loss": 1.1479,
3386
+ "step": 5630
3387
+ },
3388
+ {
3389
+ "epoch": 15.38,
3390
+ "learning_rate": 0.0006,
3391
+ "loss": 1.1492,
3392
+ "step": 5640
3393
+ },
3394
+ {
3395
+ "epoch": 15.41,
3396
+ "learning_rate": 0.0005833333333333334,
3397
+ "loss": 1.149,
3398
+ "step": 5650
3399
+ },
3400
+ {
3401
+ "epoch": 15.44,
3402
+ "learning_rate": 0.0005666666666666666,
3403
+ "loss": 1.1302,
3404
+ "step": 5660
3405
+ },
3406
+ {
3407
+ "epoch": 15.47,
3408
+ "learning_rate": 0.00055,
3409
+ "loss": 1.1624,
3410
+ "step": 5670
3411
+ },
3412
+ {
3413
+ "epoch": 15.49,
3414
+ "learning_rate": 0.0005333333333333334,
3415
+ "loss": 1.1504,
3416
+ "step": 5680
3417
+ },
3418
+ {
3419
+ "epoch": 15.52,
3420
+ "learning_rate": 0.0005166666666666667,
3421
+ "loss": 1.1253,
3422
+ "step": 5690
3423
+ },
3424
+ {
3425
+ "epoch": 15.55,
3426
+ "learning_rate": 0.0005,
3427
+ "loss": 1.1717,
3428
+ "step": 5700
3429
+ },
3430
+ {
3431
+ "epoch": 15.57,
3432
+ "learning_rate": 0.00048333333333333334,
3433
+ "loss": 1.1445,
3434
+ "step": 5710
3435
+ },
3436
+ {
3437
+ "epoch": 15.6,
3438
+ "learning_rate": 0.0004666666666666667,
3439
+ "loss": 1.1433,
3440
+ "step": 5720
3441
+ },
3442
+ {
3443
+ "epoch": 15.63,
3444
+ "learning_rate": 0.00045,
3445
+ "loss": 1.1741,
3446
+ "step": 5730
3447
+ },
3448
+ {
3449
+ "epoch": 15.66,
3450
+ "learning_rate": 0.00043333333333333337,
3451
+ "loss": 1.1226,
3452
+ "step": 5740
3453
+ },
3454
+ {
3455
+ "epoch": 15.68,
3456
+ "learning_rate": 0.00041666666666666664,
3457
+ "loss": 1.1682,
3458
+ "step": 5750
3459
+ },
3460
+ {
3461
+ "epoch": 15.71,
3462
+ "learning_rate": 0.0004,
3463
+ "loss": 1.1424,
3464
+ "step": 5760
3465
+ },
3466
+ {
3467
+ "epoch": 15.74,
3468
+ "learning_rate": 0.0003833333333333333,
3469
+ "loss": 1.1378,
3470
+ "step": 5770
3471
+ },
3472
+ {
3473
+ "epoch": 15.77,
3474
+ "learning_rate": 0.00036666666666666667,
3475
+ "loss": 1.1709,
3476
+ "step": 5780
3477
+ },
3478
+ {
3479
+ "epoch": 15.79,
3480
+ "learning_rate": 0.00035000000000000005,
3481
+ "loss": 1.1647,
3482
+ "step": 5790
3483
+ },
3484
+ {
3485
+ "epoch": 15.82,
3486
+ "learning_rate": 0.0003333333333333333,
3487
+ "loss": 1.1556,
3488
+ "step": 5800
3489
+ },
3490
+ {
3491
+ "epoch": 15.85,
3492
+ "learning_rate": 0.0003166666666666667,
3493
+ "loss": 1.1612,
3494
+ "step": 5810
3495
+ },
3496
+ {
3497
+ "epoch": 15.87,
3498
+ "learning_rate": 0.0003,
3499
+ "loss": 1.1452,
3500
+ "step": 5820
3501
+ },
3502
+ {
3503
+ "epoch": 15.9,
3504
+ "learning_rate": 0.0002833333333333333,
3505
+ "loss": 1.1742,
3506
+ "step": 5830
3507
+ },
3508
+ {
3509
+ "epoch": 15.93,
3510
+ "learning_rate": 0.0002666666666666667,
3511
+ "loss": 1.1532,
3512
+ "step": 5840
3513
+ },
3514
+ {
3515
+ "epoch": 15.96,
3516
+ "learning_rate": 0.00025,
3517
+ "loss": 1.1308,
3518
+ "step": 5850
3519
+ },
3520
+ {
3521
+ "epoch": 15.98,
3522
+ "learning_rate": 0.00023333333333333336,
3523
+ "loss": 1.1521,
3524
+ "step": 5860
3525
+ },
3526
+ {
3527
+ "epoch": 16.01,
3528
+ "learning_rate": 0.00021666666666666668,
3529
+ "loss": 1.1214,
3530
+ "step": 5870
3531
+ },
3532
+ {
3533
+ "epoch": 16.04,
3534
+ "learning_rate": 0.0002,
3535
+ "loss": 1.1254,
3536
+ "step": 5880
3537
+ },
3538
+ {
3539
+ "epoch": 16.07,
3540
+ "learning_rate": 0.00018333333333333334,
3541
+ "loss": 1.1607,
3542
+ "step": 5890
3543
+ },
3544
+ {
3545
+ "epoch": 16.09,
3546
+ "learning_rate": 0.00016666666666666666,
3547
+ "loss": 1.1418,
3548
+ "step": 5900
3549
+ },
3550
+ {
3551
+ "epoch": 16.12,
3552
+ "learning_rate": 0.00015,
3553
+ "loss": 1.1488,
3554
+ "step": 5910
3555
+ },
3556
+ {
3557
+ "epoch": 16.15,
3558
+ "learning_rate": 0.00013333333333333334,
3559
+ "loss": 1.1653,
3560
+ "step": 5920
3561
+ },
3562
+ {
3563
+ "epoch": 16.17,
3564
+ "learning_rate": 0.00011666666666666668,
3565
+ "loss": 1.1358,
3566
+ "step": 5930
3567
+ },
3568
+ {
3569
+ "epoch": 16.2,
3570
+ "learning_rate": 0.0001,
3571
+ "loss": 1.1459,
3572
+ "step": 5940
3573
+ },
3574
+ {
3575
+ "epoch": 16.23,
3576
+ "learning_rate": 8.333333333333333e-05,
3577
+ "loss": 1.1506,
3578
+ "step": 5950
3579
+ },
3580
+ {
3581
+ "epoch": 16.26,
3582
+ "learning_rate": 6.666666666666667e-05,
3583
+ "loss": 1.1636,
3584
+ "step": 5960
3585
+ },
3586
+ {
3587
+ "epoch": 16.28,
3588
+ "learning_rate": 5e-05,
3589
+ "loss": 1.1322,
3590
+ "step": 5970
3591
+ },
3592
+ {
3593
+ "epoch": 16.31,
3594
+ "learning_rate": 3.3333333333333335e-05,
3595
+ "loss": 1.1333,
3596
+ "step": 5980
3597
+ },
3598
+ {
3599
+ "epoch": 16.34,
3600
+ "learning_rate": 1.6666666666666667e-05,
3601
+ "loss": 1.1226,
3602
+ "step": 5990
3603
+ },
3604
+ {
3605
+ "epoch": 16.37,
3606
+ "learning_rate": 0.0,
3607
+ "loss": 1.1463,
3608
+ "step": 6000
3609
  }
3610
  ],
3611
+ "max_steps": 6000,
3612
+ "num_train_epochs": 17,
3613
+ "total_flos": 1.4113510921204662e+19,
3614
  "trial_name": null,
3615
  "trial_params": null
3616
  }
training_args.bin CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:e51401596771f42fd15dd52fcb4c55c4e2a4614e082ab6863e26e1b893c4e8a5
3
  size 4091
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:183482b25b347a8fee61fe46c986f3ab555cb14fc38b042f5ce3c3379997b012
3
  size 4091