README.md

metadata

language:
  - en
  - es
  - ca
licence: apache-2.0
tags:
  - spanish
  - catalan
  - falcon-7b
datasets:
  - BSC-LT/open_data_26B_tokens_balanced_es_ca
metrics:
  - ppl
model-index:
  - name: falcon_7b_balanced_tokenizer_fp16_CPT_open_data_26B_tokens_balanced_es_ca
    results:
      - task:
          name: Causal Language Modeling
          type: text-generation
        dataset:
          name: BSC-LT/open_data_26B_tokens_balanced_es_ca
          type: Causal Language Modeling
          config: default
          split: validation
          args: default
        metrics:
          - name: Perplexity
            type: ppl
            value: 8.59
widget:
  - text: |-
      Respòn a la pregunta següent.
      Pregunta: "Qui viu a França?"
      Resposta: "A França viuen els francesos."
      ----
      Respòn a la pregunta següent.
      Pregunta: "Quina és la capital de Suècia?"
      Resposta: "La capital de Suècia és Estocolm."
      ----
      Respòn a la pregunta següent.
      Pregunta: "Quina beguda es consumeix als matins per despertar-se?"
      Resposta: "La majoria de gent consumeix cafè per despertar-se."
      ----
      Respòn a la pregunta següent.
      Pregunta: "Qui és Leo Messi?"
      Resposta:
    example_title: Pregunta-Resposta
  - text: >-
      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlin"

      Entidades: Wolfgang:PER, Berlin:LOC

      ----

      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Hoy voy a visitar el parc güell tras salir del barcelona
      supercomputing center"

      Entidades: parc güell:LOC, barcelona supercomputing center:LOC

      ----

      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Maria y Miguel no tienen ningún problema contigo"

      Entidades: Maria:PER, Miguel:PER

      ----

      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Damián se cortó el pelo"

      Entidades: Damián:PER

      ----

      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Lo mejor de Barcelona és el bar de mi amigo Pablo"

      Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC

      ----

      Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:

      Texto: "Carlos comparte piso con Marc"

      Entidades:
    example_title: Entidades-Nombradas
license: apache-2.0
pipeline_tag: text-generation

falcon_7b_balanced_tokenizer_fp16_CPT_open_data_26B_tokens_balanced_es_ca

Overview

This model is a new result towards the long-run problem of "What is the best strategy for training a model in my language (not English)?"

This model adapts the falcon-7b to the new target languages Spanish and Catalan by swapping the tokenizer and adjusting the embedding layer before training with 26B tokens in the target language.

Embedding layer adaptation

When adapting a model from English to other languages the tokenizer plays a crucial role.

If the tokenizer does not include the target language in its training data, the resulting model will need many more tokens to perform the same task. We solve this problem by creating a new tokenizer in the target languages (Spanish and Catalan) and adapting the embedding layer by only reordering the embeddings of the shared tokens of both tokenizers and initializing the rest to the average of all embeddings.

fine-tuned version of /bscdata/models/falcon_7b_balanced_tokenizer_fp16/ on the /bscdata/data/open_data_26B_tokens_balanced_es_ca/open_data_26B_tokens_balanced_es_ca.py default dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 2.1504
• Accuracy: 0.5258

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

The model is ready-to-use only for causal language modeling to perform text-generation tasks. However, it is intended to be fine-tuned on a generative downstream task.

Limitations and biases

At the time of submission, no measures have been taken to estimate the bias and toxicity embedded in the model. However, we are well aware that our models may be biased since the corpora have been collected using crawling techniques on multiple web sources. We intend to conduct research in these areas in the future, and if completed, this model card will be updated.

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 1
• eval_batch_size: 1
• seed: 42
• distributed_type: multi-GPU
• num_devices: 8
• total_train_batch_size: 8
• total_eval_batch_size: 8
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 1.0

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Accuracy	Validation Loss
5.3279	0.0	5000	0.3133	3.9941
3.5754	0.0	10000	0.3824	3.3105
3.6102	0.0	15000	0.3977	3.1660
3.0639	0.01	20000	0.4134	3.0215
2.9477	0.01	25000	0.4252	2.9199
2.8589	0.01	30000	0.4315	2.8672
2.8063	0.01	35000	0.4388	2.8027
2.7646	0.01	40000	0.4419	2.7715
2.7306	0.01	45000	0.4467	2.7363
2.7106	0.01	50000	0.4493	2.7129
2.6829	0.02	55000	0.4522	2.6895
2.6703	0.02	60000	0.4537	2.6758
2.6522	0.02	65000	0.4560	2.6602
2.6377	0.02	70000	0.4574	2.6484
2.6241	0.02	75000	0.4587	2.6348
2.6159	0.02	80000	0.4604	2.625
2.5959	0.03	85000	0.4613	2.6133
2.5877	0.03	90000	0.4624	2.6035
2.5832	0.03	95000	0.4632	2.5996
2.5726	0.03	100000	0.4648	2.5859
2.5723	0.03	105000	0.4655	2.5801
2.5584	0.03	110000	0.4641	2.5938
2.5541	0.03	115000	0.4673	2.5664
2.541	0.04	120000	0.4684	2.5586
2.5359	0.04	125000	0.4674	2.5645
2.5298	0.04	130000	0.4699	2.5449
2.5258	0.04	135000	0.4703	2.5410
2.5207	0.04	140000	0.4709	2.5371
2.5167	0.04	145000	0.4719	2.5312
2.5101	0.04	150000	0.4702	2.5449
2.5058	0.05	155000	0.4730	2.5215
2.5021	0.05	160000	0.4734	2.5195
2.8135	0.05	165000	0.4317	2.8320
2.7932	0.05	170000	0.4730	2.5215
2.4914	0.05	175000	0.4752	2.5059
2.487	0.05	180000	0.4754	2.5039
2.4829	0.06	185000	0.4751	2.5039
2.4778	0.06	190000	0.4763	2.4961
2.4779	0.06	195000	0.4770	2.4922
2.4685	0.06	200000	0.4766	2.4941
2.4661	0.06	205000	0.4776	2.4844
2.4579	0.06	210000	0.4783	2.4805
2.4589	0.06	215000	0.4788	2.4785
2.4571	0.07	220000	0.4793	2.4746
2.4504	0.07	225000	0.4797	2.4727
2.4538	0.07	230000	0.4800	2.4688
2.4481	0.07	235000	0.4806	2.4668
2.4454	0.07	240000	0.4810	2.4609
2.44	0.07	245000	0.4811	2.4590
2.4392	0.07	250000	0.4811	2.4590
2.431	0.08	255000	0.4813	2.4570
2.4377	0.08	260000	0.4823	2.4512
2.4299	0.08	265000	0.4826	2.4473
2.4283	0.08	270000	0.4828	2.4473
2.4256	0.08	275000	0.4833	2.4434
2.4198	0.08	280000	0.4838	2.4414
2.4174	0.09	285000	0.4840	2.4414
2.4151	0.09	290000	0.4844	2.4355
2.4191	0.09	295000	0.4847	2.4336
2.4071	0.09	300000	0.4848	2.4316
2.4126	0.09	305000	0.4855	2.4277
2.4053	0.09	310000	0.4851	2.4297
2.4071	0.09	315000	0.4858	2.4258
2.4027	0.1	320000	0.4866	2.4219
2.4013	0.1	325000	0.4867	2.4180
2.4032	0.1	330000	0.4866	2.4180
2.3919	0.1	335000	0.4871	2.4160
2.3936	0.1	340000	0.4873	2.4141
2.3905	0.1	345000	0.4878	2.4102
2.3889	0.1	350000	0.4881	2.4102
2.3866	0.11	355000	0.4884	2.4082
2.3823	0.11	360000	0.4888	2.4062
2.3828	0.11	365000	0.4888	2.4023
2.3795	0.11	370000	0.4889	2.4004
2.3812	0.11	375000	0.4868	2.4160
2.3789	0.11	380000	0.4896	2.3965
2.372	0.12	385000	0.4895	2.3965
2.3732	0.12	390000	0.4899	2.3965
2.3725	0.12	395000	0.4903	2.3926
2.3716	0.12	400000	0.4904	2.3906
2.3709	0.12	405000	0.4904	2.3906
2.3619	0.12	410000	0.4906	2.3887
2.367	0.12	415000	0.4912	2.3867
2.3639	0.13	420000	0.4912	2.3848
2.3621	0.13	425000	0.4919	2.3828
2.3578	0.13	430000	0.4920	2.3809
2.3608	0.13	435000	0.4922	2.3789
2.3541	0.13	440000	0.4923	2.3770
2.3556	0.13	445000	0.4926	2.3770
2.3562	0.13	450000	0.4928	2.3770
2.3641	0.14	455000	0.4910	2.3867
2.3641	0.14	460000	0.4911	2.3867
2.3646	0.14	465000	0.4911	2.3867
2.3629	0.14	470000	0.4911	2.3848
2.3659	0.14	475000	0.4914	2.3828
2.3651	0.14	480000	0.4916	2.3828
2.3608	0.15	485000	0.4918	2.3809
2.3612	0.15	490000	0.4920	2.3809
2.3569	0.15	495000	0.4922	2.3789
2.3557	0.15	500000	0.4923	2.3789
2.3541	0.15	505000	0.4922	2.3770
2.351	0.15	510000	0.4927	2.375
2.3504	0.15	515000	0.4926	2.375
2.3479	0.16	520000	0.4929	2.3730
2.3451	0.16	525000	0.4929	2.3711
2.3505	0.16	530000	0.4934	2.3691
2.3457	0.16	535000	0.4934	2.3691
2.3479	0.16	540000	0.4937	2.3691
2.3421	0.16	545000	0.4936	2.3672
2.3433	0.16	550000	0.4937	2.3672
2.3425	0.17	555000	0.4939	2.3652
2.3403	0.17	560000	0.4942	2.3633
2.3417	0.17	565000	0.4944	2.3613
2.3382	0.17	570000	0.4947	2.3613
2.3354	0.17	575000	0.4949	2.3594
2.3366	0.17	580000	0.4947	2.3594
2.3373	0.18	585000	0.4945	2.3594
2.3365	0.18	590000	0.4949	2.3594
2.3318	0.18	595000	0.4953	2.3555
2.3278	0.18	600000	0.4958	2.3535
2.3277	0.18	605000	0.4959	2.3516
2.326	0.18	610000	0.4961	2.3516
2.3273	0.18	615000	0.4961	2.3516
2.3284	0.19	620000	0.4965	2.3496
2.3276	0.19	625000	0.4966	2.3477
2.3228	0.19	630000	0.4967	2.3457
2.3219	0.19	635000	0.4968	2.3457
2.326	0.19	640000	0.4970	2.3438
2.3191	0.19	645000	0.4972	2.3418
2.3167	0.19	650000	0.4973	2.3438
2.3172	0.2	655000	0.4974	2.3418
2.3194	0.2	660000	0.4977	2.3379
2.3204	0.2	665000	0.4976	2.3398
2.309	0.2	670000	0.4980	2.3359
2.3147	0.2	675000	0.4981	2.3379
2.3122	0.2	680000	0.4980	2.3359
2.3096	0.21	685000	0.4984	2.3340
2.3093	0.21	690000	0.4986	2.3340
2.3048	0.21	695000	0.4985	2.3320
2.3111	0.21	700000	0.4988	2.3301
2.3074	0.21	705000	0.4989	2.3301
2.3082	0.21	710000	0.4992	2.3301
2.3093	0.21	715000	0.4994	2.3281
2.3011	0.22	720000	0.4995	2.3281
2.2998	0.22	725000	0.4995	2.3262
2.3012	0.22	730000	0.4996	2.3262
2.3002	0.22	735000	0.4997	2.3242
2.2994	0.22	740000	0.5000	2.3242
2.299	0.22	745000	0.5001	2.3223
2.2969	0.22	750000	0.5003	2.3223
2.2934	0.23	755000	0.5004	2.3203
2.2988	0.23	760000	0.5005	2.3184
2.2911	0.23	765000	0.5007	2.3184
2.2929	0.23	770000	0.5008	2.3184
2.2926	0.23	775000	0.5009	2.3164
2.292	0.23	780000	0.5012	2.3164
2.2932	0.24	785000	0.5014	2.3145
2.2903	0.24	790000	0.5014	2.3145
2.2886	0.24	795000	0.5015	2.3125
2.2924	0.24	800000	0.5015	2.3125
2.2891	0.24	805000	0.5019	2.3105
2.2862	0.24	810000	0.5020	2.3086
2.2858	0.24	815000	0.5022	2.3086
2.2841	0.25	820000	0.5023	2.3066
2.2843	0.25	825000	0.5022	2.3086
2.2832	0.25	830000	0.5025	2.3066
2.2846	0.25	835000	0.5026	2.3066
2.2784	0.25	840000	0.5027	2.3047
2.277	0.25	845000	0.5028	2.3027
2.276	0.25	850000	0.5026	2.3066
2.2802	0.26	855000	0.5031	2.3027
2.2781	0.26	860000	0.5032	2.3008
2.2749	0.26	865000	0.5038	2.2988
2.2729	0.26	870000	0.5037	2.2969
2.2708	0.26	875000	0.5039	2.2969
2.2754	0.26	880000	0.5039	2.2969
2.2761	0.27	885000	0.5041	2.2949
2.2742	0.27	890000	0.5041	2.2949
2.2734	0.27	895000	0.5041	2.2949
2.2682	0.27	900000	0.5044	2.2930
2.2667	0.27	905000	0.5045	2.2930
2.2676	0.27	910000	0.5046	2.2930
2.2707	0.27	915000	0.5047	2.2910
2.265	0.28	920000	0.5048	2.2910
2.2676	0.28	925000	0.5046	2.2910
2.2662	0.28	930000	0.5052	2.2891
2.2706	0.28	935000	0.5051	2.2891
2.2657	0.28	940000	0.5049	2.2891
2.2672	0.28	945000	0.5050	2.2871
2.2716	0.28	950000	0.5037	2.2969
2.2702	0.29	955000	0.5037	2.2988
2.2708	0.29	960000	0.5035	2.2988
2.2738	0.29	965000	0.5035	2.2988
2.2737	0.29	970000	0.5036	2.2988
2.2763	0.29	975000	0.4987	2.3301
2.2738	0.29	980000	0.5035	2.2969
2.2737	0.3	985000	0.5036	2.2969
2.2748	0.3	990000	0.5036	2.2969
2.2724	0.3	995000	0.5038	2.2969
2.2744	0.3	1000000	0.5033	2.2988
2.2694	0.3	1005000	0.5033	2.2988
2.2684	0.3	1010000	0.5039	2.2949
2.2731	0.3	1015000	0.5040	2.2949
2.2714	0.31	1020000	0.5042	2.2949
2.2687	0.31	1025000	0.5045	2.2930
2.2673	0.31	1030000	0.5046	2.2930
2.2677	0.31	1035000	0.5044	2.2930
2.265	0.31	1040000	0.5047	2.2910
2.2659	0.31	1045000	0.5045	2.2910
2.2633	0.31	1050000	0.5042	2.2949
2.2689	0.32	1055000	0.5050	2.2891
2.2617	0.32	1060000	0.5049	2.2891
2.2613	0.32	1065000	0.5052	2.2871
2.2649	0.32	1070000	0.5047	2.2891
2.2587	0.32	1075000	0.5053	2.2871
2.2641	0.32	1080000	0.5054	2.2852
2.2634	0.33	1085000	0.5057	2.2852
2.2597	0.33	1090000	0.5057	2.2832
2.2572	0.33	1095000	0.5060	2.2832
2.2566	0.33	1100000	0.5056	2.2832
2.2576	0.33	1105000	0.5056	2.2832
2.2612	0.33	1110000	0.5057	2.2832
2.2585	0.33	1115000	0.5059	2.2812
2.2528	0.34	1120000	0.5060	2.2812
2.2599	0.34	1125000	0.5060	2.2812
2.2556	0.34	1130000	0.5066	2.2773
2.2519	0.34	1135000	0.5064	2.2793
2.2567	0.34	1140000	0.5068	2.2773
2.2516	0.34	1145000	0.5069	2.2754
2.2533	0.34	1150000	0.5068	2.2754
2.2532	0.35	1155000	0.5070	2.2754
2.2572	0.35	1160000	0.5064	2.2793
2.2514	0.35	1165000	0.5072	2.2734
2.2471	0.35	1170000	0.5073	2.2734
2.2524	0.35	1175000	0.5076	2.2715
2.247	0.35	1180000	0.5073	2.2715
2.2491	0.35	1185000	0.5077	2.2715
2.2481	0.36	1190000	0.5078	2.2695
2.2465	0.36	1195000	0.5069	2.2734
2.2494	0.36	1200000	0.5067	2.2793
2.2541	0.36	1205000	0.5069	2.2754
2.25	0.36	1210000	0.5067	2.2754
2.25	0.36	1215000	0.5064	2.2793
2.2508	0.37	1220000	0.5070	2.2734
2.2496	0.37	1225000	0.5070	2.2734
2.2499	0.37	1230000	0.5073	2.2734
2.2467	0.37	1235000	0.5076	2.2715
2.2497	0.37	1240000	0.5073	2.2715
2.2463	0.37	1245000	0.5073	2.2715
2.2479	0.37	1250000	0.5078	2.2695
2.2445	0.38	1255000	0.5079	2.2695
2.247	0.38	1260000	0.5078	2.2695
2.2443	0.38	1265000	0.5079	2.2676
2.243	0.38	1270000	0.5081	2.2676
2.2454	0.38	1275000	0.5077	2.2715
2.2451	0.38	1280000	0.5081	2.2695
2.2455	0.38	1285000	0.5084	2.2656
2.241	0.39	1290000	0.5083	2.2676
2.243	0.39	1295000	0.5086	2.2637
2.2408	0.39	1300000	0.5084	2.2637
2.2508	0.39	1305000	0.5063	2.2793
2.252	0.39	1310000	0.5047	2.2910
2.7482	0.39	1315000	0.4506	2.6465
2.4189	0.4	1320000	0.5070	2.2754
2.2446	0.4	1325000	0.5081	2.2676
2.2416	0.4	1330000	0.5087	2.2637
2.2421	0.4	1335000	0.5088	2.2617
2.2367	0.4	1340000	0.5092	2.2617
2.2355	0.4	1345000	0.5091	2.2598
2.2379	0.4	1350000	0.5094	2.2598
2.2365	0.41	1355000	0.5094	2.2598
2.2379	0.41	1360000	0.5091	2.2578
2.235	0.41	1365000	0.5095	2.2578
2.236	0.41	1370000	0.5093	2.2578
2.2344	0.41	1375000	0.5095	2.2578
2.2348	0.41	1380000	0.5096	2.2559
2.2306	0.41	1385000	0.5097	2.2559
2.2293	0.42	1390000	0.5098	2.2559
2.2311	0.42	1395000	0.5101	2.2539
2.231	0.42	1400000	0.5101	2.2539
2.2272	0.42	1405000	0.5102	2.2520
2.2264	0.42	1410000	0.5102	2.2539
2.2295	0.42	1415000	0.5104	2.2520
2.2281	0.43	1420000	0.5104	2.2520
2.2234	0.43	1425000	0.5107	2.25
2.2293	0.43	1430000	0.5107	2.25
2.2256	0.43	1435000	0.5109	2.25
2.2247	0.43	1440000	0.5108	2.25
2.222	0.43	1445000	0.5108	2.25
2.2228	0.43	1450000	0.5106	2.2480
2.2241	0.44	1455000	0.5111	2.2480
2.2219	0.44	1460000	0.5111	2.2461
2.2219	0.44	1465000	0.5113	2.2461
2.2215	0.44	1470000	0.5113	2.2461
2.2193	0.44	1475000	0.5116	2.2441
2.2183	0.44	1480000	0.5115	2.2441
2.2177	0.44	1485000	0.5116	2.2441
2.2211	0.45	1490000	0.5116	2.2422
2.2183	0.45	1495000	0.5118	2.2422
2.2182	0.45	1500000	0.5120	2.2402
2.2148	0.45	1505000	0.5122	2.2402
2.2217	0.45	1510000	0.5123	2.2402
2.2117	0.45	1515000	0.5124	2.2383
2.2152	0.46	1520000	0.5123	2.2383
2.2148	0.46	1525000	0.5125	2.2383
2.2151	0.46	1530000	0.5127	2.2363
2.2129	0.46	1535000	0.5127	2.2363
2.2145	0.46	1540000	0.5128	2.2363
2.2099	0.46	1545000	0.5129	2.2363
2.2125	0.46	1550000	0.5132	2.2344
2.2101	0.47	1555000	0.5131	2.2344
2.211	0.47	1560000	0.5132	2.2344
2.2086	0.47	1565000	0.5132	2.2344
2.2137	0.47	1570000	0.5132	2.2324
2.2122	0.47	1575000	0.5134	2.2324
2.2053	0.47	1580000	0.5134	2.2324
2.208	0.47	1585000	0.5134	2.2305
2.2081	0.48	1590000	0.5136	2.2305
2.2077	0.48	1595000	0.5138	2.2305
2.2061	0.48	1600000	0.5136	2.2305
2.2055	0.48	1605000	0.5139	2.2285
2.2065	0.48	1610000	0.5139	2.2285
2.2054	0.48	1615000	0.5139	2.2285
2.2035	0.49	1620000	0.5140	2.2285
2.2021	0.49	1625000	0.5140	2.2285
2.2036	0.49	1630000	0.5138	2.2285
2.204	0.49	1635000	0.5140	2.2266
2.2042	0.49	1640000	0.5141	2.2266
2.2024	0.49	1645000	0.5142	2.2266
2.2023	0.49	1650000	0.5144	2.2266
2.1976	0.5	1655000	0.5146	2.2246
2.2028	0.5	1660000	0.5147	2.2246
2.1971	0.5	1665000	0.5146	2.2246
2.1978	0.5	1670000	0.5146	2.2246
2.1955	0.5	1675000	0.5148	2.2227
2.1967	0.5	1680000	0.5147	2.2227
2.1975	0.5	1685000	0.5152	2.2227
2.1972	0.51	1690000	0.5149	2.2207
2.1967	0.51	1695000	0.5151	2.2207
2.194	0.51	1700000	0.5151	2.2207
2.2009	0.51	1705000	0.5139	2.2285
2.2085	0.51	1710000	0.5136	2.2305
2.2077	0.51	1715000	0.5137	2.2305
2.205	0.52	1720000	0.5134	2.2305
2.2063	0.52	1725000	0.5134	2.2305
2.2076	0.52	1730000	0.5135	2.2305
2.2036	0.52	1735000	0.5133	2.2305
2.2064	0.52	1740000	0.5138	2.2305
2.2053	0.52	1745000	0.5137	2.2305
2.2048	0.52	1750000	0.5139	2.2305
2.2075	0.53	1755000	0.5138	2.2305
2.2041	0.53	1760000	0.5136	2.2285
2.2057	0.53	1765000	0.5139	2.2285
2.2054	0.53	1770000	0.5139	2.2285
2.2085	0.53	1775000	0.5139	2.2285
2.2051	0.53	1780000	0.5141	2.2266
2.2023	0.53	1785000	0.5139	2.2266
2.205	0.54	1790000	0.5141	2.2266
2.2009	0.54	1795000	0.5141	2.2266
2.1998	0.54	1800000	0.5143	2.2266
2.2009	0.54	1805000	0.5144	2.2246
2.2027	0.54	1810000	0.5143	2.2266
2.2007	0.54	1815000	0.5146	2.2246
2.1978	0.55	1820000	0.5145	2.2246
2.1999	0.55	1825000	0.5146	2.2227
2.1978	0.55	1830000	0.5148	2.2227
2.1989	0.55	1835000	0.5147	2.2227
2.1989	0.55	1840000	0.5148	2.2227
2.1982	0.55	1845000	0.5150	2.2207
2.1974	0.55	1850000	0.5151	2.2207
2.1972	0.56	1855000	0.5151	2.2207
2.1966	0.56	1860000	0.5151	2.2207
2.198	0.56	1865000	0.5150	2.2207
2.1978	0.56	1870000	0.5152	2.2207
2.1938	0.56	1875000	0.5152	2.2207
2.1908	0.56	1880000	0.5152	2.2188
2.1899	0.56	1885000	0.5152	2.2188
2.1938	0.57	1890000	0.5152	2.2188
2.1909	0.57	1895000	0.5154	2.2188
2.1921	0.57	1900000	0.5155	2.2188
2.1926	0.57	1905000	0.5156	2.2168
2.194	0.57	1910000	0.5154	2.2168
2.1942	0.57	1915000	0.5152	2.2188
2.1947	0.58	1920000	0.5151	2.2188
2.1941	0.58	1925000	0.5151	2.2207
2.1984	0.58	1930000	0.5152	2.2207
2.1929	0.58	1935000	0.5151	2.2207
2.1921	0.58	1940000	0.5154	2.2188
2.1932	0.58	1945000	0.5153	2.2188
2.1959	0.58	1950000	0.5154	2.2188
2.1927	0.59	1955000	0.5154	2.2188
2.1949	0.59	1960000	0.5155	2.2188
2.1918	0.59	1965000	0.5154	2.2168
2.1957	0.59	1970000	0.5155	2.2168
2.1884	0.59	1975000	0.5157	2.2168
2.1942	0.59	1980000	0.5156	2.2148
2.1938	0.59	1985000	0.5156	2.2168
2.1935	0.6	1990000	0.5160	2.2148
2.1902	0.6	1995000	0.5157	2.2148
2.188	0.6	2000000	0.5158	2.2148
2.1862	0.6	2005000	0.5159	2.2129
2.1886	0.6	2010000	0.5161	2.2129
2.1811	0.6	2015000	0.5161	2.2129
2.19	0.61	2020000	0.5160	2.2129
2.1895	0.61	2025000	0.5165	2.2129
2.1904	0.61	2030000	0.5161	2.2129
2.1854	0.61	2035000	0.5165	2.2129
2.1883	0.61	2040000	0.5165	2.2109
2.1859	0.61	2045000	0.5165	2.2109
2.1849	0.61	2050000	0.5168	2.2090
2.1844	0.62	2055000	0.5167	2.2109
2.1866	0.62	2060000	0.5167	2.2090
2.1865	0.62	2065000	0.5168	2.2090
2.1846	0.62	2070000	0.5171	2.2070
2.1821	0.62	2075000	0.5170	2.2070
2.184	0.62	2080000	0.5170	2.2070
2.1847	0.62	2085000	0.5173	2.2051
2.1836	0.63	2090000	0.5174	2.2051
2.1791	0.63	2095000	0.5174	2.2051
2.1812	0.63	2100000	0.5173	2.2051
2.1835	0.63	2105000	0.5176	2.2051
2.1806	0.63	2110000	0.5176	2.2051
2.1832	0.63	2115000	0.5175	2.2051
2.1766	0.64	2120000	0.5178	2.2031
2.1775	0.64	2125000	0.5178	2.2031
2.1801	0.64	2130000	0.5177	2.2031
2.1789	0.64	2135000	0.5178	2.2031
2.1794	0.64	2140000	0.5178	2.2031
2.1799	0.64	2145000	0.5179	2.2012
2.1746	0.64	2150000	0.5180	2.2012
2.1766	0.65	2155000	0.5179	2.2012
2.1754	0.65	2160000	0.5177	2.2012
2.1764	0.65	2165000	0.5177	2.2012
2.1745	0.65	2170000	0.5183	2.1992
2.1735	0.65	2175000	0.5180	2.1992
2.1778	0.65	2180000	0.5181	2.1992
2.1717	0.65	2185000	0.5183	2.1992
2.1752	0.66	2190000	0.5185	2.1973
2.1747	0.66	2195000	0.5185	2.1973
2.1754	0.66	2200000	0.5186	2.1973
2.1728	0.66	2205000	0.5188	2.1973
2.1684	0.66	2210000	0.5186	2.1973
2.1722	0.66	2215000	0.5188	2.1953
2.1692	0.67	2220000	0.5190	2.1953
2.176	0.67	2225000	0.5191	2.1953
2.1697	0.67	2230000	0.5190	2.1953
2.1731	0.67	2235000	0.5191	2.1953
2.173	0.67	2240000	0.5191	2.1934
2.1714	0.67	2245000	0.5193	2.1934
2.1719	0.67	2250000	0.5192	2.1934
2.1667	0.68	2255000	0.5190	2.1934
2.1653	0.68	2260000	0.5192	2.1934
2.1656	0.68	2265000	0.5193	2.1914
2.1695	0.68	2270000	0.5194	2.1914
2.17	0.68	2275000	0.5196	2.1914
2.1628	0.68	2280000	0.5197	2.1914
2.1648	0.68	2285000	0.5196	2.1895
2.1647	0.69	2290000	0.5199	2.1895
2.1648	0.69	2295000	0.5198	2.1895
2.168	0.69	2300000	0.5197	2.1895
2.1607	0.69	2305000	0.5198	2.1895
2.1674	0.69	2310000	0.5200	2.1875
2.1656	0.69	2315000	0.5200	2.1875
2.1637	0.7	2320000	0.5202	2.1875
2.1649	0.7	2325000	0.5201	2.1875
2.1625	0.7	2330000	0.5201	2.1875
2.1627	0.7	2335000	0.5203	2.1875
2.1598	0.7	2340000	0.5203	2.1855
2.1638	0.7	2345000	0.5201	2.1875
2.1588	0.7	2350000	0.5205	2.1855
2.1633	0.71	2355000	0.5205	2.1855
2.1621	0.71	2360000	0.5205	2.1855
2.165	0.71	2365000	0.5207	2.1836
2.159	0.71	2370000	0.5206	2.1836
2.1573	0.71	2375000	0.5207	2.1836
2.1556	0.71	2380000	0.5208	2.1836
2.1562	0.71	2385000	0.5210	2.1836
2.1572	0.72	2390000	0.5209	2.1836
2.1577	0.72	2395000	0.5209	2.1816
2.1529	0.72	2400000	0.5210	2.1816
2.1636	0.72	2405000	0.5211	2.1816
2.1521	0.72	2410000	0.5213	2.1816
2.1574	0.72	2415000	0.5214	2.1816
2.1546	0.72	2420000	0.5213	2.1797
2.1572	0.73	2425000	0.5212	2.1797
2.1544	0.73	2430000	0.5212	2.1797
2.15	0.73	2435000	0.5213	2.1797
2.1537	0.73	2440000	0.5217	2.1777
2.1552	0.73	2445000	0.5216	2.1777
2.1522	0.73	2450000	0.5215	2.1777
2.1487	0.74	2455000	0.5215	2.1777
2.1582	0.74	2460000	0.5215	2.1777
2.1582	0.74	2465000	0.5218	2.1777
2.1529	0.74	2470000	0.5218	2.1777
2.1549	0.74	2475000	0.5219	2.1758
2.1525	0.74	2480000	0.5219	2.1758
2.1478	0.74	2485000	0.5221	2.1758
2.1524	0.75	2490000	0.5220	2.1758
2.1477	0.75	2495000	0.5220	2.1738
2.1524	0.75	2500000	0.5222	2.1738
2.147	0.75	2505000	0.5222	2.1738
2.1481	0.75	2510000	0.5223	2.1738
2.1494	0.75	2515000	0.5223	2.1738
2.1484	0.75	2520000	0.5223	2.1738
2.1474	0.76	2525000	0.5223	2.1738
2.1487	0.76	2530000	0.5223	2.1738
2.1465	0.76	2535000	0.5225	2.1719
2.1456	0.76	2540000	0.5226	2.1719
2.1482	0.76	2545000	0.5224	2.1719
2.1451	0.76	2550000	0.5226	2.1719
2.143	0.77	2555000	0.5226	2.1719
2.1463	0.77	2560000	0.5225	2.1719
2.1466	0.77	2565000	0.5228	2.1699
2.1423	0.77	2570000	0.5229	2.1699
2.1423	0.77	2575000	0.5231	2.1699
2.1444	0.77	2580000	0.5230	2.1699
2.1402	0.77	2585000	0.5230	2.1680
2.1376	0.78	2590000	0.5231	2.1680
2.1395	0.78	2595000	0.5232	2.1680
2.1399	0.78	2600000	0.5233	2.1680
2.1379	0.78	2605000	0.5231	2.1680
2.1411	0.78	2610000	0.5234	2.1660
2.1421	0.78	2615000	0.5232	2.1660
2.1412	0.78	2620000	0.5237	2.1660
2.1381	0.79	2625000	0.5236	2.1660
2.142	0.79	2630000	0.5236	2.1660
2.1394	0.79	2635000	0.5236	2.1641
2.1384	0.79	2640000	0.5234	2.1641
2.138	0.79	2645000	0.5236	2.1641
2.1346	0.79	2650000	0.5239	2.1641
2.1376	0.8	2655000	0.5239	2.1641
2.1409	0.8	2660000	0.5240	2.1641
2.1343	0.8	2665000	0.5240	2.1641
2.1363	0.8	2670000	0.5240	2.1621
2.1343	0.8	2675000	0.5242	2.1621
2.1381	0.8	2680000	0.5243	2.1621
2.1355	0.8	2685000	0.5241	2.1621
2.1394	0.81	2690000	0.5242	2.1602
2.1359	0.81	2695000	0.5245	2.1602
2.1365	0.81	2700000	0.5244	2.1602
2.131	0.81	2705000	0.5244	2.1602
2.1337	0.81	2710000	0.5244	2.1602
2.1307	0.81	2715000	0.5246	2.1582
2.1333	0.81	2720000	0.5247	2.1582
2.1354	0.82	2725000	0.5246	2.1582
2.1372	0.82	2730000	0.5248	2.1582
2.1323	0.82	2735000	0.5248	2.1582
2.1315	0.82	2740000	0.5249	2.1562
2.1341	0.82	2745000	0.5249	2.1562
2.132	0.82	2750000	0.5250	2.1562
2.1322	0.83	2755000	0.5252	2.1562
2.1298	0.83	2760000	0.5252	2.1562
2.1285	0.83	2765000	0.5252	2.1543
2.1299	0.83	2770000	0.5252	2.1562
2.1304	0.83	2775000	0.5253	2.1543
2.1288	0.83	2780000	0.5254	2.1543
2.1295	0.83	2785000	0.5253	2.1543
2.129	0.84	2790000	0.5255	2.1543
2.1285	0.84	2795000	0.5254	2.1543
2.1292	0.84	2800000	0.5253	2.1543
2.1278	0.84	2805000	0.5256	2.1523
2.1239	0.84	2810000	0.5255	2.1523
2.1241	0.84	2815000	0.5259	2.1523
2.1232	0.84	2820000	0.5257	2.1523
2.1241	0.85	2825000	0.5257	2.1504
2.1236	0.85	2830000	0.5259	2.1504
2.1272	0.85	2835000	0.5259	2.1504
2.1271	0.85	2840000	0.5261	2.1504
2.1249	0.85	2845000	0.5262	2.1484
2.1245	0.85	2850000	0.5260	2.1484
2.1222	0.86	2855000	0.5261	2.1484
2.125	0.86	2860000	0.5263	2.1484
2.1261	0.86	2865000	0.5261	2.1484
2.1247	0.86	2870000	0.5262	2.1484
2.1225	0.86	2875000	0.5263	2.1484
2.122	0.86	2880000	0.5261	2.1484
2.1237	0.86	2885000	0.5261	2.1465
2.1219	0.87	2890000	0.5262	2.1465
2.1248	0.87	2895000	0.5262	2.1465
2.1191	0.87	2900000	0.5264	2.1465
2.1181	0.87	2905000	0.5264	2.1465
2.1176	0.87	2910000	0.5263	2.1465
2.1191	0.87	2915000	0.5267	2.1465
2.1206	0.87	2920000	0.5268	2.1445
2.1148	0.88	2925000	0.5267	2.1445
2.1188	0.88	2930000	0.5270	2.1445
2.1118	0.88	2935000	0.5270	2.1445
2.1283	0.88	2940000	0.5244	2.1582
2.1336	0.88	2945000	0.5240	2.1621
2.1311	0.88	2950000	0.5237	2.1621
2.1377	0.89	2955000	0.5236	2.1641
2.136	0.89	2960000	0.5236	2.1641
2.1394	0.89	2965000	0.5233	2.1641
2.1405	0.89	2970000	0.5233	2.1660
2.1391	0.89	2975000	0.5236	2.1660
2.1353	0.89	2980000	0.5234	2.1660
2.1392	0.89	2985000	0.5234	2.1660
2.1384	0.9	2990000	0.5235	2.1660
2.1373	0.9	2995000	0.5233	2.1660
2.1346	0.9	3000000	0.5234	2.1660
2.1368	0.9	3005000	0.5235	2.1660
2.1383	0.9	3010000	0.5233	2.1660
2.1447	0.9	3015000	0.5233	2.1660
2.1392	0.9	3020000	0.5234	2.1660
2.1359	0.91	3025000	0.5233	2.1660
2.1408	0.91	3030000	0.5233	2.1660
2.1437	0.91	3035000	0.5233	2.1660
2.1354	0.91	3040000	0.5233	2.1660
2.1371	0.91	3045000	0.5235	2.1660
2.1399	0.91	3050000	0.5234	2.1660
2.1387	0.92	3055000	0.5234	2.1660
2.1406	0.92	3060000	0.5232	2.1660
2.1387	0.92	3065000	0.5235	2.1660
2.1413	0.92	3070000	0.5235	2.1660
2.1371	0.92	3075000	0.5235	2.1641
2.138	0.92	3080000	0.5235	2.1641
2.1385	0.92	3085000	0.5236	2.1641
2.135	0.93	3090000	0.5234	2.1660
2.1401	0.93	3095000	0.5236	2.1641
2.1374	0.93	3100000	0.5236	2.1641
2.1358	0.93	3105000	0.5237	2.1641
2.1344	0.93	3110000	0.5239	2.1621
2.1368	0.93	3115000	0.5239	2.1621
2.1345	0.93	3120000	0.5237	2.1621
2.1358	0.94	3125000	0.5239	2.1621
2.1395	0.94	3130000	0.5239	2.1621
2.1359	0.94	3135000	0.5243	2.1621
2.1373	0.94	3140000	0.5242	2.1602
2.1357	0.94	3145000	0.5243	2.1602
2.1354	0.94	3150000	0.5244	2.1602
2.1323	0.95	3155000	0.5244	2.1602
2.133	0.95	3160000	0.5242	2.1602
2.1315	0.95	3165000	0.5244	2.1602
2.1363	0.95	3170000	0.5243	2.1602
2.1349	0.95	3175000	0.5245	2.1602
2.1336	0.95	3180000	0.5244	2.1602
2.1364	0.95	3185000	0.5244	2.1582
2.133	0.96	3190000	0.5243	2.1582
2.1349	0.96	3195000	0.5245	2.1582
2.134	0.96	3200000	0.5246	2.1582
2.1308	0.96	3205000	0.5249	2.1562
2.1302	0.96	3210000	0.5247	2.1562
2.1302	0.96	3215000	0.5247	2.1562
2.1331	0.96	3220000	0.5248	2.1562
2.1273	0.97	3225000	0.5247	2.1562
2.1286	0.97	3230000	0.5250	2.1562
2.1282	0.97	3235000	0.5250	2.1543
2.1309	0.97	3240000	0.5251	2.1543
2.1295	0.97	3245000	0.5254	2.1543
2.1275	0.97	3250000	0.5254	2.1543
2.133	0.98	3255000	0.5254	2.1543
2.1301	0.98	3260000	0.5251	2.1543
2.1314	0.98	3265000	0.5253	2.1523
2.1258	0.98	3270000	0.5255	2.1523
2.1286	0.98	3275000	0.5254	2.1523
2.1267	0.98	3280000	0.5254	2.1523
2.13	0.98	3285000	0.5254	2.1523
2.1284	0.99	3290000	0.5255	2.1523
2.1295	0.99	3295000	0.5254	2.1523
2.1241	0.99	3300000	0.5256	2.1523
2.1297	0.99	3305000	0.5258	2.1523
2.126	0.99	3310000	0.5256	2.1504
2.1263	0.99	3315000	0.5256	2.1504
2.1273	0.99	3320000	0.5256	2.1504
2.1214	1.0	3325000	0.5255	2.1504
2.1275	1.0	3330000	0.5256	2.1504
2.1227	1.0	3335000	0.5258	2.1504

Framework versions

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3