NMTIndoBaliT5 / README.md

Training in progress epoch 472

163f775 7 months ago

20.7 kB

	---
	license: apache-2.0
	base_model: t5-small
	tags:
	- generated_from_keras_callback
	model-index:
	- name: pijarcandra22/NMTIndoBaliT5
	results: []
	---

	<!-- This model card has been generated automatically according to the information Keras had access to. You should
	probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

	# pijarcandra22/NMTIndoBaliT5

	This model is a fine-tuned version of [t5-small](https://huggingface.co/t5-small) on an unknown dataset.
	It achieves the following results on the evaluation set:
	- Train Loss: 0.0512
	- Validation Loss: 2.6010
	- Epoch: 472

	## Model description

	More information needed

	## Intended uses & limitations

	More information needed

	## Training and evaluation data

	More information needed

	## Training procedure

	### Training hyperparameters

	The following hyperparameters were used during training:
	- optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 1e-04, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
	- training_precision: float32

	### Training results

	\| Train Loss \| Validation Loss \| Epoch \|
	\|:----------:\|:---------------:\|:-----:\|
	\| 3.2881 \| 2.6852 \| 0 \|
	\| 2.7514 \| 2.4004 \| 1 \|
	\| 2.5012 \| 2.2171 \| 2 \|
	\| 2.3252 \| 2.0959 \| 3 \|
	\| 2.1930 \| 1.9901 \| 4 \|
	\| 2.0837 \| 1.9130 \| 5 \|
	\| 1.9912 \| 1.8452 \| 6 \|
	\| 1.9107 \| 1.7974 \| 7 \|
	\| 1.8459 \| 1.7521 \| 8 \|
	\| 1.7902 \| 1.7165 \| 9 \|
	\| 1.7321 \| 1.6842 \| 10 \|
	\| 1.6811 \| 1.6400 \| 11 \|
	\| 1.6374 \| 1.6230 \| 12 \|
	\| 1.5973 \| 1.5960 \| 13 \|
	\| 1.5588 \| 1.5765 \| 14 \|
	\| 1.5244 \| 1.5589 \| 15 \|
	\| 1.4933 \| 1.5370 \| 16 \|
	\| 1.4588 \| 1.5300 \| 17 \|
	\| 1.4325 \| 1.5107 \| 18 \|
	\| 1.4054 \| 1.4970 \| 19 \|
	\| 1.3730 \| 1.4839 \| 20 \|
	\| 1.3475 \| 1.4789 \| 21 \|
	\| 1.3231 \| 1.4616 \| 22 \|
	\| 1.3035 \| 1.4568 \| 23 \|
	\| 1.2768 \| 1.4489 \| 24 \|
	\| 1.2587 \| 1.4396 \| 25 \|
	\| 1.2380 \| 1.4364 \| 26 \|
	\| 1.2208 \| 1.4273 \| 27 \|
	\| 1.2026 \| 1.4228 \| 28 \|
	\| 1.1755 \| 1.4141 \| 29 \|
	\| 1.1614 \| 1.4062 \| 30 \|
	\| 1.1460 \| 1.4060 \| 31 \|
	\| 1.1289 \| 1.3934 \| 32 \|
	\| 1.1134 \| 1.4007 \| 33 \|
	\| 1.0965 \| 1.3927 \| 34 \|
	\| 1.0818 \| 1.3874 \| 35 \|
	\| 1.0661 \| 1.3921 \| 36 \|
	\| 1.0482 \| 1.3795 \| 37 \|
	\| 1.0345 \| 1.3853 \| 38 \|
	\| 1.0195 \| 1.3835 \| 39 \|
	\| 1.0074 \| 1.3772 \| 40 \|
	\| 0.9890 \| 1.3851 \| 41 \|
	\| 0.9833 \| 1.3724 \| 42 \|
	\| 0.9667 \| 1.3740 \| 43 \|
	\| 0.9561 \| 1.3752 \| 44 \|
	\| 0.9429 \| 1.3673 \| 45 \|
	\| 0.9301 \| 1.3828 \| 46 \|
	\| 0.9141 \| 1.3806 \| 47 \|
	\| 0.9050 \| 1.3772 \| 48 \|
	\| 0.8952 \| 1.3812 \| 49 \|
	\| 0.8809 \| 1.3718 \| 50 \|
	\| 0.8725 \| 1.3825 \| 51 \|
	\| 0.8601 \| 1.3842 \| 52 \|
	\| 0.8488 \| 1.3827 \| 53 \|
	\| 0.8375 \| 1.3920 \| 54 \|
	\| 0.8257 \| 1.3936 \| 55 \|
	\| 0.8184 \| 1.3842 \| 56 \|
	\| 0.8081 \| 1.3846 \| 57 \|
	\| 0.7986 \| 1.3860 \| 58 \|
	\| 0.7883 \| 1.3943 \| 59 \|
	\| 0.7787 \| 1.4004 \| 60 \|
	\| 0.7666 \| 1.4071 \| 61 \|
	\| 0.7554 \| 1.4079 \| 62 \|
	\| 0.7470 \| 1.4038 \| 63 \|
	\| 0.7366 \| 1.4141 \| 64 \|
	\| 0.7279 \| 1.4135 \| 65 \|
	\| 0.7250 \| 1.4111 \| 66 \|
	\| 0.7128 \| 1.4196 \| 67 \|
	\| 0.7042 \| 1.4182 \| 68 \|
	\| 0.6946 \| 1.4378 \| 69 \|
	\| 0.6851 \| 1.4350 \| 70 \|
	\| 0.6764 \| 1.4403 \| 71 \|
	\| 0.6695 \| 1.4474 \| 72 \|
	\| 0.6606 \| 1.4454 \| 73 \|
	\| 0.6565 \| 1.4516 \| 74 \|
	\| 0.6450 \| 1.4595 \| 75 \|
	\| 0.6347 \| 1.4700 \| 76 \|
	\| 0.6287 \| 1.4746 \| 77 \|
	\| 0.6183 \| 1.4813 \| 78 \|
	\| 0.6143 \| 1.4785 \| 79 \|
	\| 0.6053 \| 1.4848 \| 80 \|
	\| 0.5994 \| 1.4777 \| 81 \|
	\| 0.5903 \| 1.4962 \| 82 \|
	\| 0.5828 \| 1.5102 \| 83 \|
	\| 0.5760 \| 1.4957 \| 84 \|
	\| 0.5696 \| 1.5121 \| 85 \|
	\| 0.5637 \| 1.5168 \| 86 \|
	\| 0.5578 \| 1.5183 \| 87 \|
	\| 0.5499 \| 1.5184 \| 88 \|
	\| 0.5396 \| 1.5433 \| 89 \|
	\| 0.5345 \| 1.5411 \| 90 \|
	\| 0.5268 \| 1.5338 \| 91 \|
	\| 0.5220 \| 1.5556 \| 92 \|
	\| 0.5184 \| 1.5489 \| 93 \|
	\| 0.5122 \| 1.5635 \| 94 \|
	\| 0.5014 \| 1.5674 \| 95 \|
	\| 0.4921 \| 1.5773 \| 96 \|
	\| 0.4925 \| 1.5773 \| 97 \|
	\| 0.4821 \| 1.5938 \| 98 \|
	\| 0.4769 \| 1.6013 \| 99 \|
	\| 0.4723 \| 1.5979 \| 100 \|
	\| 0.4692 \| 1.6131 \| 101 \|
	\| 0.4603 \| 1.6247 \| 102 \|
	\| 0.4553 \| 1.6276 \| 103 \|
	\| 0.4476 \| 1.6376 \| 104 \|
	\| 0.4401 \| 1.6390 \| 105 \|
	\| 0.4384 \| 1.6442 \| 106 \|
	\| 0.4305 \| 1.6548 \| 107 \|
	\| 0.4263 \| 1.6617 \| 108 \|
	\| 0.4232 \| 1.6523 \| 109 \|
	\| 0.4185 \| 1.6561 \| 110 \|
	\| 0.4129 \| 1.6779 \| 111 \|
	\| 0.4036 \| 1.6897 \| 112 \|
	\| 0.4005 \| 1.6873 \| 113 \|
	\| 0.3948 \| 1.6987 \| 114 \|
	\| 0.3892 \| 1.7120 \| 115 \|
	\| 0.3859 \| 1.7049 \| 116 \|
	\| 0.3795 \| 1.7241 \| 117 \|
	\| 0.3802 \| 1.7273 \| 118 \|
	\| 0.3731 \| 1.7387 \| 119 \|
	\| 0.3672 \| 1.7447 \| 120 \|
	\| 0.3629 \| 1.7513 \| 121 \|
	\| 0.3607 \| 1.7515 \| 122 \|
	\| 0.3543 \| 1.7585 \| 123 \|
	\| 0.3504 \| 1.7601 \| 124 \|
	\| 0.3477 \| 1.7657 \| 125 \|
	\| 0.3453 \| 1.7733 \| 126 \|
	\| 0.3448 \| 1.7718 \| 127 \|
	\| 0.3390 \| 1.7971 \| 128 \|
	\| 0.3352 \| 1.7929 \| 129 \|
	\| 0.3273 \| 1.7988 \| 130 \|
	\| 0.3250 \| 1.8192 \| 131 \|
	\| 0.3222 \| 1.8220 \| 132 \|
	\| 0.3173 \| 1.8289 \| 133 \|
	\| 0.3171 \| 1.8261 \| 134 \|
	\| 0.3124 \| 1.8415 \| 135 \|
	\| 0.3040 \| 1.8379 \| 136 \|
	\| 0.3040 \| 1.8533 \| 137 \|
	\| 0.3030 \| 1.8511 \| 138 \|
	\| 0.2970 \| 1.8537 \| 139 \|
	\| 0.2938 \| 1.8697 \| 140 \|
	\| 0.2929 \| 1.8730 \| 141 \|
	\| 0.2892 \| 1.8632 \| 142 \|
	\| 0.2816 \| 1.8796 \| 143 \|
	\| 0.2812 \| 1.8870 \| 144 \|
	\| 0.2761 \| 1.8891 \| 145 \|
	\| 0.2731 \| 1.9134 \| 146 \|
	\| 0.2698 \| 1.9100 \| 147 \|
	\| 0.2671 \| 1.9207 \| 148 \|
	\| 0.2639 \| 1.9196 \| 149 \|
	\| 0.2621 \| 1.9130 \| 150 \|
	\| 0.2589 \| 1.9273 \| 151 \|
	\| 0.2558 \| 1.9336 \| 152 \|
	\| 0.2545 \| 1.9355 \| 153 \|
	\| 0.2487 \| 1.9551 \| 154 \|
	\| 0.2493 \| 1.9573 \| 155 \|
	\| 0.2449 \| 1.9552 \| 156 \|
	\| 0.2421 \| 1.9591 \| 157 \|
	\| 0.2405 \| 1.9556 \| 158 \|
	\| 0.2367 \| 1.9807 \| 159 \|
	\| 0.2342 \| 1.9859 \| 160 \|
	\| 0.2316 \| 1.9803 \| 161 \|
	\| 0.2281 \| 1.9853 \| 162 \|
	\| 0.2269 \| 1.9970 \| 163 \|
	\| 0.2250 \| 2.0120 \| 164 \|
	\| 0.2236 \| 2.0107 \| 165 \|
	\| 0.2194 \| 2.0208 \| 166 \|
	\| 0.2183 \| 2.0198 \| 167 \|
	\| 0.2168 \| 2.0265 \| 168 \|
	\| 0.2172 \| 2.0278 \| 169 \|
	\| 0.2117 \| 2.0380 \| 170 \|
	\| 0.2078 \| 2.0448 \| 171 \|
	\| 0.2091 \| 2.0415 \| 172 \|
	\| 0.2065 \| 2.0459 \| 173 \|
	\| 0.2027 \| 2.0597 \| 174 \|
	\| 0.1995 \| 2.0659 \| 175 \|
	\| 0.1980 \| 2.0811 \| 176 \|
	\| 0.1971 \| 2.0704 \| 177 \|
	\| 0.1932 \| 2.0785 \| 178 \|
	\| 0.1892 \| 2.0783 \| 179 \|
	\| 0.1924 \| 2.0742 \| 180 \|
	\| 0.1872 \| 2.0979 \| 181 \|
	\| 0.1858 \| 2.0958 \| 182 \|
	\| 0.1853 \| 2.1005 \| 183 \|
	\| 0.1834 \| 2.1166 \| 184 \|
	\| 0.1810 \| 2.1027 \| 185 \|
	\| 0.1789 \| 2.1151 \| 186 \|
	\| 0.1768 \| 2.1302 \| 187 \|
	\| 0.1768 \| 2.1200 \| 188 \|
	\| 0.1766 \| 2.1399 \| 189 \|
	\| 0.1732 \| 2.1196 \| 190 \|
	\| 0.1719 \| 2.1362 \| 191 \|
	\| 0.1697 \| 2.1447 \| 192 \|
	\| 0.1684 \| 2.1464 \| 193 \|
	\| 0.1699 \| 2.1442 \| 194 \|
	\| 0.1657 \| 2.1492 \| 195 \|
	\| 0.1607 \| 2.1644 \| 196 \|
	\| 0.1603 \| 2.1667 \| 197 \|
	\| 0.1580 \| 2.1715 \| 198 \|
	\| 0.1588 \| 2.1818 \| 199 \|
	\| 0.1551 \| 2.1825 \| 200 \|
	\| 0.1572 \| 2.1779 \| 201 \|
	\| 0.1552 \| 2.1842 \| 202 \|
	\| 0.1528 \| 2.2038 \| 203 \|
	\| 0.1530 \| 2.1941 \| 204 \|
	\| 0.1501 \| 2.1903 \| 205 \|
	\| 0.1492 \| 2.2089 \| 206 \|
	\| 0.1498 \| 2.1871 \| 207 \|
	\| 0.1481 \| 2.1888 \| 208 \|
	\| 0.1486 \| 2.2130 \| 209 \|
	\| 0.1434 \| 2.2259 \| 210 \|
	\| 0.1432 \| 2.2159 \| 211 \|
	\| 0.1436 \| 2.2151 \| 212 \|
	\| 0.1411 \| 2.2221 \| 213 \|
	\| 0.1414 \| 2.2294 \| 214 \|
	\| 0.1381 \| 2.2310 \| 215 \|
	\| 0.1360 \| 2.2444 \| 216 \|
	\| 0.1353 \| 2.2427 \| 217 \|
	\| 0.1372 \| 2.2461 \| 218 \|
	\| 0.1350 \| 2.2455 \| 219 \|
	\| 0.1319 \| 2.2616 \| 220 \|
	\| 0.1345 \| 2.2556 \| 221 \|
	\| 0.1319 \| 2.2567 \| 222 \|
	\| 0.1301 \| 2.2589 \| 223 \|
	\| 0.1273 \| 2.2709 \| 224 \|
	\| 0.1266 \| 2.2737 \| 225 \|
	\| 0.1251 \| 2.2794 \| 226 \|
	\| 0.1255 \| 2.2707 \| 227 \|
	\| 0.1264 \| 2.2903 \| 228 \|
	\| 0.1252 \| 2.2681 \| 229 \|
	\| 0.1229 \| 2.2939 \| 230 \|
	\| 0.1217 \| 2.2889 \| 231 \|
	\| 0.1214 \| 2.2855 \| 232 \|
	\| 0.1195 \| 2.3005 \| 233 \|
	\| 0.1196 \| 2.3030 \| 234 \|
	\| 0.1200 \| 2.3065 \| 235 \|
	\| 0.1176 \| 2.2957 \| 236 \|
	\| 0.1183 \| 2.2850 \| 237 \|
	\| 0.1173 \| 2.3067 \| 238 \|
	\| 0.1158 \| 2.3098 \| 239 \|
	\| 0.1175 \| 2.3070 \| 240 \|
	\| 0.1144 \| 2.3091 \| 241 \|
	\| 0.1113 \| 2.3286 \| 242 \|
	\| 0.1112 \| 2.3344 \| 243 \|
	\| 0.1122 \| 2.3201 \| 244 \|
	\| 0.1112 \| 2.3277 \| 245 \|
	\| 0.1103 \| 2.3282 \| 246 \|
	\| 0.1074 \| 2.3500 \| 247 \|
	\| 0.1098 \| 2.3347 \| 248 \|
	\| 0.1096 \| 2.3363 \| 249 \|
	\| 0.1063 \| 2.3397 \| 250 \|
	\| 0.1053 \| 2.3460 \| 251 \|
	\| 0.1077 \| 2.3321 \| 252 \|
	\| 0.1055 \| 2.3546 \| 253 \|
	\| 0.1053 \| 2.3340 \| 254 \|
	\| 0.1041 \| 2.3378 \| 255 \|
	\| 0.1027 \| 2.3657 \| 256 \|
	\| 0.1030 \| 2.3373 \| 257 \|
	\| 0.1018 \| 2.3576 \| 258 \|
	\| 0.1040 \| 2.3498 \| 259 \|
	\| 0.1010 \| 2.3487 \| 260 \|
	\| 0.1011 \| 2.3558 \| 261 \|
	\| 0.0999 \| 2.3610 \| 262 \|
	\| 0.0996 \| 2.3547 \| 263 \|
	\| 0.0989 \| 2.3651 \| 264 \|
	\| 0.0987 \| 2.3588 \| 265 \|
	\| 0.1003 \| 2.3488 \| 266 \|
	\| 0.0966 \| 2.3740 \| 267 \|
	\| 0.0973 \| 2.3670 \| 268 \|
	\| 0.0980 \| 2.3540 \| 269 \|
	\| 0.0977 \| 2.3531 \| 270 \|
	\| 0.0956 \| 2.3516 \| 271 \|
	\| 0.0940 \| 2.3640 \| 272 \|
	\| 0.0941 \| 2.3609 \| 273 \|
	\| 0.0933 \| 2.3583 \| 274 \|
	\| 0.0954 \| 2.3766 \| 275 \|
	\| 0.0905 \| 2.3796 \| 276 \|
	\| 0.0931 \| 2.3734 \| 277 \|
	\| 0.0924 \| 2.3788 \| 278 \|
	\| 0.0897 \| 2.3839 \| 279 \|
	\| 0.0900 \| 2.3819 \| 280 \|
	\| 0.0900 \| 2.3771 \| 281 \|
	\| 0.0913 \| 2.3619 \| 282 \|
	\| 0.0888 \| 2.3731 \| 283 \|
	\| 0.0901 \| 2.3813 \| 284 \|
	\| 0.0877 \| 2.3956 \| 285 \|
	\| 0.0882 \| 2.3754 \| 286 \|
	\| 0.0874 \| 2.3767 \| 287 \|
	\| 0.0862 \| 2.3913 \| 288 \|
	\| 0.0877 \| 2.3835 \| 289 \|
	\| 0.0864 \| 2.4017 \| 290 \|
	\| 0.0858 \| 2.4085 \| 291 \|
	\| 0.0863 \| 2.4105 \| 292 \|
	\| 0.0858 \| 2.4059 \| 293 \|
	\| 0.0865 \| 2.3823 \| 294 \|
	\| 0.0843 \| 2.4068 \| 295 \|
	\| 0.0849 \| 2.4148 \| 296 \|
	\| 0.0838 \| 2.4138 \| 297 \|
	\| 0.0837 \| 2.4177 \| 298 \|
	\| 0.0824 \| 2.4125 \| 299 \|
	\| 0.0830 \| 2.3931 \| 300 \|
	\| 0.0827 \| 2.4092 \| 301 \|
	\| 0.0840 \| 2.4185 \| 302 \|
	\| 0.0835 \| 2.4079 \| 303 \|
	\| 0.0814 \| 2.4121 \| 304 \|
	\| 0.0820 \| 2.4149 \| 305 \|
	\| 0.0811 \| 2.3981 \| 306 \|
	\| 0.0815 \| 2.4207 \| 307 \|
	\| 0.0795 \| 2.4305 \| 308 \|
	\| 0.0816 \| 2.4200 \| 309 \|
	\| 0.0792 \| 2.4255 \| 310 \|
	\| 0.0803 \| 2.4238 \| 311 \|
	\| 0.0781 \| 2.4316 \| 312 \|
	\| 0.0773 \| 2.4552 \| 313 \|
	\| 0.0777 \| 2.4426 \| 314 \|
	\| 0.0767 \| 2.4411 \| 315 \|
	\| 0.0775 \| 2.4338 \| 316 \|
	\| 0.0774 \| 2.4471 \| 317 \|
	\| 0.0775 \| 2.4411 \| 318 \|
	\| 0.0772 \| 2.4345 \| 319 \|
	\| 0.0767 \| 2.4524 \| 320 \|
	\| 0.0773 \| 2.4268 \| 321 \|
	\| 0.0764 \| 2.4423 \| 322 \|
	\| 0.0763 \| 2.4347 \| 323 \|
	\| 0.0757 \| 2.4518 \| 324 \|
	\| 0.0761 \| 2.4477 \| 325 \|
	\| 0.0742 \| 2.4567 \| 326 \|
	\| 0.0763 \| 2.4599 \| 327 \|
	\| 0.0745 \| 2.4768 \| 328 \|
	\| 0.0751 \| 2.4397 \| 329 \|
	\| 0.0744 \| 2.4510 \| 330 \|
	\| 0.0737 \| 2.4455 \| 331 \|
	\| 0.0747 \| 2.4608 \| 332 \|
	\| 0.0724 \| 2.4727 \| 333 \|
	\| 0.0740 \| 2.4467 \| 334 \|
	\| 0.0739 \| 2.4447 \| 335 \|
	\| 0.0716 \| 2.4674 \| 336 \|
	\| 0.0723 \| 2.4512 \| 337 \|
	\| 0.0726 \| 2.4452 \| 338 \|
	\| 0.0709 \| 2.4469 \| 339 \|
	\| 0.0721 \| 2.4593 \| 340 \|
	\| 0.0719 \| 2.4458 \| 341 \|
	\| 0.0704 \| 2.4783 \| 342 \|
	\| 0.0702 \| 2.4690 \| 343 \|
	\| 0.0720 \| 2.4510 \| 344 \|
	\| 0.0700 \| 2.4665 \| 345 \|
	\| 0.0713 \| 2.4748 \| 346 \|
	\| 0.0693 \| 2.4626 \| 347 \|
	\| 0.0687 \| 2.4665 \| 348 \|
	\| 0.0685 \| 2.4568 \| 349 \|
	\| 0.0692 \| 2.4718 \| 350 \|
	\| 0.0694 \| 2.4751 \| 351 \|
	\| 0.0691 \| 2.4684 \| 352 \|
	\| 0.0684 \| 2.4866 \| 353 \|
	\| 0.0674 \| 2.4946 \| 354 \|
	\| 0.0671 \| 2.4772 \| 355 \|
	\| 0.0674 \| 2.4763 \| 356 \|
	\| 0.0672 \| 2.5013 \| 357 \|
	\| 0.0683 \| 2.4805 \| 358 \|
	\| 0.0675 \| 2.4810 \| 359 \|
	\| 0.0660 \| 2.4837 \| 360 \|
	\| 0.0663 \| 2.4880 \| 361 \|
	\| 0.0659 \| 2.4878 \| 362 \|
	\| 0.0670 \| 2.4878 \| 363 \|
	\| 0.0663 \| 2.4880 \| 364 \|
	\| 0.0649 \| 2.4862 \| 365 \|
	\| 0.0661 \| 2.4902 \| 366 \|
	\| 0.0655 \| 2.5094 \| 367 \|
	\| 0.0645 \| 2.5056 \| 368 \|
	\| 0.0643 \| 2.5108 \| 369 \|
	\| 0.0651 \| 2.5107 \| 370 \|
	\| 0.0645 \| 2.5097 \| 371 \|
	\| 0.0649 \| 2.5055 \| 372 \|
	\| 0.0641 \| 2.5140 \| 373 \|
	\| 0.0648 \| 2.5048 \| 374 \|
	\| 0.0638 \| 2.5043 \| 375 \|
	\| 0.0641 \| 2.5189 \| 376 \|
	\| 0.0648 \| 2.5121 \| 377 \|
	\| 0.0633 \| 2.5016 \| 378 \|
	\| 0.0635 \| 2.5086 \| 379 \|
	\| 0.0630 \| 2.5201 \| 380 \|
	\| 0.0624 \| 2.5168 \| 381 \|
	\| 0.0628 \| 2.5057 \| 382 \|
	\| 0.0625 \| 2.5213 \| 383 \|
	\| 0.0638 \| 2.5116 \| 384 \|
	\| 0.0633 \| 2.5119 \| 385 \|
	\| 0.0629 \| 2.5153 \| 386 \|
	\| 0.0631 \| 2.5124 \| 387 \|
	\| 0.0618 \| 2.5068 \| 388 \|
	\| 0.0618 \| 2.5147 \| 389 \|
	\| 0.0616 \| 2.5187 \| 390 \|
	\| 0.0607 \| 2.5190 \| 391 \|
	\| 0.0609 \| 2.5095 \| 392 \|
	\| 0.0624 \| 2.5009 \| 393 \|
	\| 0.0605 \| 2.5058 \| 394 \|
	\| 0.0623 \| 2.5067 \| 395 \|
	\| 0.0616 \| 2.4963 \| 396 \|
	\| 0.0609 \| 2.5164 \| 397 \|
	\| 0.0600 \| 2.5098 \| 398 \|
	\| 0.0598 \| 2.5210 \| 399 \|
	\| 0.0600 \| 2.5219 \| 400 \|
	\| 0.0601 \| 2.5294 \| 401 \|
	\| 0.0597 \| 2.5104 \| 402 \|
	\| 0.0592 \| 2.5396 \| 403 \|
	\| 0.0593 \| 2.5355 \| 404 \|
	\| 0.0599 \| 2.5125 \| 405 \|
	\| 0.0592 \| 2.5513 \| 406 \|
	\| 0.0595 \| 2.5446 \| 407 \|
	\| 0.0581 \| 2.5417 \| 408 \|
	\| 0.0593 \| 2.5255 \| 409 \|
	\| 0.0597 \| 2.5447 \| 410 \|
	\| 0.0588 \| 2.5475 \| 411 \|
	\| 0.0584 \| 2.5529 \| 412 \|
	\| 0.0576 \| 2.5431 \| 413 \|
	\| 0.0573 \| 2.5441 \| 414 \|
	\| 0.0585 \| 2.5366 \| 415 \|
	\| 0.0571 \| 2.5554 \| 416 \|
	\| 0.0580 \| 2.5337 \| 417 \|
	\| 0.0589 \| 2.5227 \| 418 \|
	\| 0.0582 \| 2.5328 \| 419 \|
	\| 0.0575 \| 2.5512 \| 420 \|
	\| 0.0573 \| 2.5600 \| 421 \|
	\| 0.0578 \| 2.5597 \| 422 \|
	\| 0.0578 \| 2.5589 \| 423 \|
	\| 0.0567 \| 2.5518 \| 424 \|
	\| 0.0574 \| 2.5650 \| 425 \|
	\| 0.0580 \| 2.5462 \| 426 \|
	\| 0.0560 \| 2.5490 \| 427 \|
	\| 0.0558 \| 2.5566 \| 428 \|
	\| 0.0565 \| 2.5489 \| 429 \|
	\| 0.0569 \| 2.5492 \| 430 \|
	\| 0.0564 \| 2.5509 \| 431 \|
	\| 0.0555 \| 2.5484 \| 432 \|
	\| 0.0556 \| 2.5403 \| 433 \|
	\| 0.0549 \| 2.5533 \| 434 \|
	\| 0.0546 \| 2.5606 \| 435 \|
	\| 0.0556 \| 2.5657 \| 436 \|
	\| 0.0554 \| 2.5543 \| 437 \|
	\| 0.0554 \| 2.5780 \| 438 \|
	\| 0.0554 \| 2.5815 \| 439 \|
	\| 0.0546 \| 2.5734 \| 440 \|
	\| 0.0540 \| 2.5661 \| 441 \|
	\| 0.0541 \| 2.5809 \| 442 \|
	\| 0.0537 \| 2.5701 \| 443 \|
	\| 0.0548 \| 2.5641 \| 444 \|
	\| 0.0551 \| 2.5584 \| 445 \|
	\| 0.0544 \| 2.5504 \| 446 \|
	\| 0.0538 \| 2.5745 \| 447 \|
	\| 0.0544 \| 2.5595 \| 448 \|
	\| 0.0550 \| 2.5685 \| 449 \|
	\| 0.0529 \| 2.5680 \| 450 \|
	\| 0.0530 \| 2.5781 \| 451 \|
	\| 0.0530 \| 2.5722 \| 452 \|
	\| 0.0524 \| 2.5818 \| 453 \|
	\| 0.0523 \| 2.5727 \| 454 \|
	\| 0.0530 \| 2.5708 \| 455 \|
	\| 0.0541 \| 2.5882 \| 456 \|
	\| 0.0531 \| 2.5703 \| 457 \|
	\| 0.0531 \| 2.5910 \| 458 \|
	\| 0.0520 \| 2.5712 \| 459 \|
	\| 0.0535 \| 2.5703 \| 460 \|
	\| 0.0523 \| 2.5671 \| 461 \|
	\| 0.0526 \| 2.5926 \| 462 \|
	\| 0.0524 \| 2.5740 \| 463 \|
	\| 0.0525 \| 2.5580 \| 464 \|
	\| 0.0518 \| 2.5777 \| 465 \|
	\| 0.0515 \| 2.5942 \| 466 \|
	\| 0.0521 \| 2.5632 \| 467 \|
	\| 0.0523 \| 2.5658 \| 468 \|
	\| 0.0517 \| 2.5798 \| 469 \|
	\| 0.0521 \| 2.5898 \| 470 \|
	\| 0.0519 \| 2.5733 \| 471 \|
	\| 0.0512 \| 2.6010 \| 472 \|


	### Framework versions

	- Transformers 4.38.2
	- TensorFlow 2.15.0
	- Datasets 2.18.0
	- Tokenizers 0.15.2