Edit model card

codet5p-770m-py-sanitized-codebleu-1-True-5e-05-0.1-lora-layer_12_13_14_15

This model is a fine-tuned version of Salesforce/codet5p-770m-py on the mbpp dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9368
  • Codebleu: 0.1323
  • Ngram Match Score: 0.0461
  • Weighted Ngram Match Score: 0.0758
  • Syntax Match Score: 0.1376
  • Dataflow Match Score: 0.1627

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:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 300

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Codebleu Ngram Match Score Weighted Ngram Match Score Syntax Match Score Dataflow Match Score
0.9788 1.0 15 0.9234 0.0072 0.0000 0.0000 0.0079 0.0100
0.9762 2.0 30 0.9179 0.0080 0.0000 0.0000 0.0079 0.0120
0.9544 3.0 45 0.9058 0.0096 0.0000 0.0002 0.0079 0.0161
0.9201 4.0 60 0.8840 0.0484 0.0017 0.0266 0.0476 0.0663
0.9115 5.0 75 0.8543 0.1000 0.0219 0.0496 0.1257 0.1064
0.8918 6.0 90 0.8318 0.0975 0.0226 0.0527 0.1204 0.1044
0.8565 7.0 105 0.8134 0.0990 0.0226 0.0521 0.1204 0.1084
0.8205 8.0 120 0.7937 0.1013 0.0178 0.0451 0.1230 0.1145
0.7938 9.0 135 0.7794 0.1035 0.0167 0.0446 0.1310 0.1124
0.778 10.0 150 0.7663 0.1067 0.0151 0.0408 0.1243 0.1285
0.7625 11.0 165 0.7553 0.1056 0.0150 0.0406 0.1257 0.1245
0.7674 12.0 180 0.7478 0.1081 0.0159 0.0406 0.1336 0.1225
0.7429 13.0 195 0.7420 0.1165 0.0227 0.0516 0.1402 0.1325
0.7151 14.0 210 0.7380 0.1176 0.0262 0.0588 0.1442 0.1285
0.7247 15.0 225 0.7335 0.1246 0.0302 0.0633 0.1495 0.1386
0.7241 16.0 240 0.7289 0.1171 0.0292 0.0620 0.1455 0.1245
0.7093 17.0 255 0.7260 0.1118 0.0295 0.0618 0.1402 0.1165
0.6852 18.0 270 0.7240 0.1086 0.0247 0.0532 0.1376 0.1145
0.6869 19.0 285 0.7226 0.1165 0.0314 0.0616 0.1415 0.1265
0.6726 20.0 300 0.7232 0.1138 0.0309 0.0613 0.1389 0.1225
0.6522 21.0 315 0.7213 0.1135 0.0307 0.0613 0.1362 0.1245
0.6452 22.0 330 0.7186 0.1148 0.0286 0.0574 0.1349 0.1305
0.6425 23.0 345 0.7194 0.1118 0.0294 0.0581 0.1270 0.1305
0.6381 24.0 360 0.7171 0.1120 0.0280 0.0571 0.1283 0.1305
0.6331 25.0 375 0.7191 0.1088 0.0286 0.0583 0.1217 0.1285
0.6167 26.0 390 0.7164 0.1062 0.0255 0.0518 0.1217 0.1245
0.5954 27.0 405 0.7164 0.1122 0.0316 0.0605 0.1310 0.1265
0.5953 28.0 420 0.7214 0.0982 0.0254 0.0518 0.1138 0.1124
0.5859 29.0 435 0.7169 0.1102 0.0301 0.0582 0.1310 0.1225
0.5787 30.0 450 0.7169 0.1039 0.0274 0.0532 0.1151 0.1245
0.5781 31.0 465 0.7152 0.1057 0.0279 0.0524 0.1177 0.1265
0.5642 32.0 480 0.7165 0.1048 0.0330 0.0572 0.1151 0.1245
0.5775 33.0 495 0.7161 0.1090 0.0279 0.0506 0.1243 0.1285
0.5588 34.0 510 0.7173 0.1058 0.0273 0.0513 0.1204 0.1245
0.5436 35.0 525 0.7216 0.1042 0.0232 0.0419 0.1177 0.1265
0.5674 36.0 540 0.7169 0.1022 0.0237 0.0428 0.1164 0.1225
0.5336 37.0 555 0.7206 0.1050 0.0236 0.0439 0.1190 0.1265
0.5378 38.0 570 0.7215 0.1041 0.0232 0.0438 0.1190 0.1245
0.5297 39.0 585 0.7267 0.1041 0.0241 0.0424 0.1071 0.1365
0.5299 40.0 600 0.7275 0.1103 0.0302 0.0526 0.1164 0.1386
0.5203 41.0 615 0.7235 0.1108 0.0303 0.0519 0.1098 0.1466
0.5133 42.0 630 0.7244 0.1130 0.0297 0.0539 0.1270 0.1345
0.5098 43.0 645 0.7289 0.1109 0.0301 0.0510 0.1204 0.1365
0.5182 44.0 660 0.7263 0.1185 0.0314 0.0538 0.1323 0.1426
0.5025 45.0 675 0.7334 0.1158 0.0307 0.0520 0.1283 0.1406
0.4925 46.0 690 0.7307 0.1117 0.0321 0.0518 0.1098 0.1486
0.4983 47.0 705 0.7285 0.1134 0.0301 0.0524 0.1204 0.1426
0.4982 48.0 720 0.7318 0.1041 0.0277 0.0466 0.1111 0.1305
0.497 49.0 735 0.7372 0.1126 0.0320 0.0526 0.1177 0.1426
0.4802 50.0 750 0.7304 0.1092 0.0301 0.0524 0.1177 0.1345
0.481 51.0 765 0.7327 0.1037 0.0246 0.0432 0.1098 0.1325
0.4874 52.0 780 0.7340 0.1012 0.0190 0.0350 0.1190 0.1205
0.475 53.0 795 0.7346 0.1077 0.0273 0.0466 0.1243 0.1265
0.4611 54.0 810 0.7366 0.1045 0.0302 0.0506 0.1085 0.1325
0.4719 55.0 825 0.7413 0.1126 0.0336 0.0565 0.1164 0.1426
0.4626 56.0 840 0.7432 0.1099 0.0333 0.0565 0.1138 0.1386
0.4608 57.0 855 0.7460 0.1036 0.0273 0.0477 0.1138 0.1265
0.4488 58.0 870 0.7456 0.1055 0.0259 0.0439 0.1138 0.1325
0.4612 59.0 885 0.7433 0.0982 0.0228 0.0381 0.1058 0.1245
0.4476 60.0 900 0.7517 0.0982 0.0226 0.0381 0.1058 0.1245
0.4525 61.0 915 0.7507 0.1209 0.0318 0.0543 0.1362 0.1446
0.4377 62.0 930 0.7466 0.1232 0.0395 0.0668 0.1349 0.1466
0.4502 63.0 945 0.7510 0.1091 0.0341 0.0559 0.1138 0.1365
0.4212 64.0 960 0.7569 0.1111 0.0340 0.0578 0.1204 0.1345
0.447 65.0 975 0.7539 0.1176 0.0340 0.0586 0.1323 0.1386
0.4191 66.0 990 0.7549 0.1096 0.0338 0.0562 0.1190 0.1325
0.4351 67.0 1005 0.7584 0.1000 0.0286 0.0479 0.1085 0.1225
0.4264 68.0 1020 0.7587 0.1186 0.0326 0.0568 0.1336 0.1406
0.4166 69.0 1035 0.7535 0.1077 0.0340 0.0575 0.1098 0.1365
0.4352 70.0 1050 0.7698 0.1075 0.0304 0.0541 0.1111 0.1365
0.4193 71.0 1065 0.7648 0.1090 0.0314 0.0548 0.1164 0.1345
0.4225 72.0 1080 0.7598 0.1064 0.0310 0.0538 0.1164 0.1285
0.4017 73.0 1095 0.7650 0.1153 0.0318 0.0570 0.1296 0.1365
0.4029 74.0 1110 0.7691 0.1035 0.0280 0.0458 0.1138 0.1265
0.3986 75.0 1125 0.7680 0.1124 0.0289 0.0494 0.1310 0.1305
0.4065 76.0 1140 0.7685 0.1036 0.0236 0.0405 0.1164 0.1265
0.3938 77.0 1155 0.7816 0.1057 0.0285 0.0482 0.1124 0.1325
0.4065 78.0 1170 0.7753 0.1115 0.0320 0.0559 0.1243 0.1325
0.392 79.0 1185 0.7788 0.1069 0.0294 0.0494 0.1190 0.1285
0.3846 80.0 1200 0.7769 0.1100 0.0325 0.0553 0.1164 0.1365
0.391 81.0 1215 0.7805 0.0950 0.0212 0.0373 0.1045 0.1185
0.3848 82.0 1230 0.7829 0.1027 0.0267 0.0470 0.1058 0.1325
0.3996 83.0 1245 0.7832 0.1081 0.0294 0.0514 0.1257 0.1245
0.3795 84.0 1260 0.7853 0.1042 0.0270 0.0462 0.1138 0.1285
0.3732 85.0 1275 0.7866 0.1018 0.0237 0.0409 0.1098 0.1285
0.3718 86.0 1290 0.7855 0.1104 0.0352 0.0594 0.1138 0.1386
0.3672 87.0 1305 0.7740 0.1129 0.0327 0.0554 0.1257 0.1345
0.379 88.0 1320 0.7882 0.0985 0.0300 0.0525 0.1111 0.1145
0.3791 89.0 1335 0.7797 0.1059 0.0301 0.0548 0.1230 0.1205
0.371 90.0 1350 0.7886 0.1118 0.0366 0.0647 0.1257 0.1285
0.362 91.0 1365 0.7944 0.0999 0.0281 0.0474 0.1045 0.1265
0.361 92.0 1380 0.7896 0.1168 0.0324 0.0554 0.1336 0.1365
0.3545 93.0 1395 0.7975 0.1042 0.0312 0.0522 0.1151 0.1245
0.3524 94.0 1410 0.7947 0.1094 0.0311 0.0546 0.1217 0.1305
0.363 95.0 1425 0.8025 0.1096 0.0292 0.0527 0.1230 0.1305
0.3725 96.0 1440 0.7875 0.1083 0.0348 0.0582 0.1151 0.1325
0.3565 97.0 1455 0.8006 0.1088 0.0346 0.0579 0.1204 0.1285
0.3447 98.0 1470 0.8110 0.1162 0.0367 0.0610 0.1296 0.1365
0.3564 99.0 1485 0.7999 0.1190 0.0435 0.0736 0.1336 0.1345
0.3581 100.0 1500 0.7950 0.1107 0.0360 0.0595 0.1243 0.1285
0.3529 101.0 1515 0.7983 0.1127 0.0446 0.0704 0.1204 0.1325
0.3388 102.0 1530 0.7993 0.1099 0.0485 0.0759 0.1190 0.1245
0.3514 103.0 1545 0.8133 0.1095 0.0442 0.0737 0.1217 0.1225
0.3424 104.0 1560 0.8172 0.1092 0.0388 0.0656 0.1283 0.1185
0.338 105.0 1575 0.8139 0.1076 0.0403 0.0672 0.1217 0.1205
0.3417 106.0 1590 0.8082 0.1105 0.0402 0.0661 0.1190 0.1305
0.355 107.0 1605 0.8005 0.1135 0.0430 0.0700 0.1270 0.1285
0.3334 108.0 1620 0.8019 0.1066 0.0341 0.0579 0.1230 0.1205
0.3386 109.0 1635 0.8084 0.1086 0.0360 0.0598 0.1230 0.1245
0.3285 110.0 1650 0.8217 0.1080 0.0361 0.0594 0.1217 0.1245
0.3322 111.0 1665 0.8170 0.1155 0.0379 0.0657 0.1323 0.1305
0.3255 112.0 1680 0.8138 0.1120 0.0447 0.0723 0.1243 0.1265
0.3174 113.0 1695 0.8314 0.1084 0.0398 0.0648 0.1164 0.1285
0.3273 114.0 1710 0.8122 0.1116 0.0452 0.0727 0.1190 0.1305
0.3259 115.0 1725 0.8261 0.1095 0.0368 0.0597 0.1190 0.1305
0.3147 116.0 1740 0.8261 0.1095 0.0368 0.0600 0.1190 0.1305
0.3149 117.0 1755 0.8246 0.1090 0.0349 0.0570 0.1190 0.1305
0.3171 118.0 1770 0.8284 0.1141 0.0388 0.0643 0.1270 0.1325
0.3263 119.0 1785 0.8195 0.1043 0.0382 0.0623 0.1071 0.1285
0.3196 120.0 1800 0.8266 0.1135 0.0316 0.0517 0.1243 0.1386
0.3169 121.0 1815 0.8312 0.1180 0.0389 0.0651 0.1243 0.1446
0.3095 122.0 1830 0.8306 0.1179 0.0463 0.0733 0.1243 0.1406
0.3166 123.0 1845 0.8373 0.1074 0.0393 0.0628 0.1164 0.1265
0.3047 124.0 1860 0.8377 0.1060 0.0399 0.0645 0.1124 0.1265
0.3047 125.0 1875 0.8286 0.1148 0.0392 0.0658 0.1283 0.1325
0.298 126.0 1890 0.8361 0.1136 0.0389 0.0640 0.1257 0.1325
0.3052 127.0 1905 0.8467 0.1130 0.0433 0.0692 0.1177 0.1365
0.3106 128.0 1920 0.8325 0.1245 0.0474 0.0744 0.1402 0.1406
0.312 129.0 1935 0.8384 0.1162 0.0374 0.0596 0.1296 0.1365
0.3058 130.0 1950 0.8465 0.1085 0.0390 0.0608 0.1138 0.1325
0.3043 131.0 1965 0.8454 0.1148 0.0393 0.0647 0.1243 0.1365
0.3035 132.0 1980 0.8473 0.1039 0.0365 0.0568 0.1019 0.1345
0.3109 133.0 1995 0.8378 0.1144 0.0415 0.0666 0.1164 0.1426
0.2892 134.0 2010 0.8542 0.1023 0.0335 0.0543 0.1032 0.1305
0.286 135.0 2025 0.8387 0.1100 0.0357 0.0582 0.1151 0.1365
0.2922 136.0 2040 0.8519 0.1102 0.0357 0.0572 0.1138 0.1386
0.2828 137.0 2055 0.8429 0.1099 0.0338 0.0562 0.1177 0.1345
0.2874 138.0 2070 0.8537 0.0993 0.0340 0.0560 0.1032 0.1225
0.3 139.0 2085 0.8486 0.1130 0.0354 0.0593 0.1243 0.1345
0.2997 140.0 2100 0.8563 0.1017 0.0322 0.0557 0.1098 0.1225
0.2893 141.0 2115 0.8536 0.1103 0.0379 0.0640 0.1177 0.1325
0.3039 142.0 2130 0.8451 0.1075 0.0399 0.0636 0.1085 0.1345
0.2795 143.0 2145 0.8577 0.1172 0.0398 0.0671 0.1257 0.1406
0.2941 144.0 2160 0.8644 0.1093 0.0334 0.0563 0.1204 0.1305
0.2742 145.0 2175 0.8632 0.1083 0.0363 0.0624 0.1217 0.1245
0.2951 146.0 2190 0.8588 0.1161 0.0457 0.0715 0.1164 0.1446
0.2917 147.0 2205 0.8648 0.1126 0.0438 0.0703 0.1124 0.1406
0.28 148.0 2220 0.8670 0.1162 0.0433 0.0728 0.1230 0.1386
0.2784 149.0 2235 0.8641 0.1181 0.0424 0.0710 0.1204 0.1466
0.2696 150.0 2250 0.8689 0.1164 0.0439 0.0712 0.1257 0.1365
0.2811 151.0 2265 0.8709 0.1128 0.0359 0.0590 0.1177 0.1406
0.2761 152.0 2280 0.8685 0.1146 0.0439 0.0685 0.1138 0.1446
0.2632 153.0 2295 0.8795 0.1191 0.0468 0.0741 0.1270 0.1406
0.2794 154.0 2310 0.8597 0.1163 0.0440 0.0724 0.1190 0.1426
0.2724 155.0 2325 0.8575 0.1046 0.0380 0.0628 0.1058 0.1305
0.2856 156.0 2340 0.8721 0.1168 0.0412 0.0672 0.1243 0.1406
0.2713 157.0 2355 0.8782 0.1198 0.0459 0.0740 0.1230 0.1466
0.2814 158.0 2370 0.8795 0.1161 0.0443 0.0727 0.1204 0.1406
0.277 159.0 2385 0.8797 0.1098 0.0401 0.0669 0.1111 0.1365
0.2712 160.0 2400 0.8753 0.1108 0.0352 0.0579 0.1151 0.1386
0.2666 161.0 2415 0.8782 0.1036 0.0316 0.0510 0.1098 0.1285
0.2809 162.0 2430 0.8742 0.1141 0.0358 0.0593 0.1270 0.1345
0.2761 163.0 2445 0.8810 0.1218 0.0426 0.0700 0.1296 0.1466
0.2623 164.0 2460 0.8755 0.1141 0.0342 0.0576 0.1217 0.1406
0.2648 165.0 2475 0.8730 0.1162 0.0368 0.0603 0.1177 0.1486
0.2599 166.0 2490 0.8832 0.1194 0.0409 0.0666 0.1230 0.1486
0.2631 167.0 2505 0.8871 0.1171 0.0464 0.0729 0.1204 0.1426
0.2554 168.0 2520 0.8846 0.1175 0.0441 0.0742 0.1296 0.1345
0.2609 169.0 2535 0.8968 0.1167 0.0422 0.0676 0.1217 0.1426
0.2601 170.0 2550 0.8919 0.1086 0.0383 0.0623 0.1177 0.1285
0.2586 171.0 2565 0.8835 0.1191 0.0431 0.0697 0.1310 0.1386
0.2609 172.0 2580 0.8916 0.1152 0.0398 0.0663 0.1230 0.1386
0.2682 173.0 2595 0.8925 0.1140 0.0398 0.0647 0.1204 0.1386
0.2569 174.0 2610 0.8935 0.1176 0.0387 0.0646 0.1296 0.1386
0.2625 175.0 2625 0.8954 0.1147 0.0382 0.0652 0.1243 0.1365
0.267 176.0 2640 0.8911 0.1079 0.0390 0.0653 0.1111 0.1325
0.2494 177.0 2655 0.9008 0.1211 0.0416 0.0706 0.1362 0.1386
0.2504 178.0 2670 0.8889 0.1181 0.0400 0.0655 0.1283 0.1406
0.2513 179.0 2685 0.8913 0.1164 0.0404 0.0670 0.1257 0.1386
0.2522 180.0 2700 0.9002 0.1136 0.0396 0.0661 0.1230 0.1345
0.2498 181.0 2715 0.9021 0.1215 0.0469 0.0736 0.1230 0.1506
0.2454 182.0 2730 0.8965 0.1192 0.0405 0.0651 0.1310 0.1406
0.2472 183.0 2745 0.8992 0.1130 0.0393 0.0657 0.1217 0.1345
0.255 184.0 2760 0.8963 0.1140 0.0405 0.0660 0.1217 0.1365
0.2425 185.0 2775 0.9088 0.1187 0.0454 0.0737 0.1243 0.1426
0.2457 186.0 2790 0.9082 0.1293 0.0485 0.0761 0.1376 0.1546
0.241 187.0 2805 0.8973 0.1232 0.0474 0.0739 0.1270 0.1506
0.2499 188.0 2820 0.8996 0.1230 0.0464 0.0737 0.1310 0.1466
0.2439 189.0 2835 0.8972 0.1180 0.0457 0.0718 0.1230 0.1426
0.2559 190.0 2850 0.8999 0.1181 0.0457 0.0729 0.1230 0.1426
0.2525 191.0 2865 0.9092 0.1232 0.0466 0.0729 0.1296 0.1486
0.2478 192.0 2880 0.9184 0.1152 0.0409 0.0642 0.1190 0.1426
0.2428 193.0 2895 0.9130 0.1182 0.0466 0.0733 0.1230 0.1426
0.2444 194.0 2910 0.8997 0.1241 0.0458 0.0747 0.1376 0.1426
0.2356 195.0 2925 0.9104 0.1241 0.0458 0.0750 0.1415 0.1386
0.2503 196.0 2940 0.9133 0.1180 0.0470 0.0741 0.1283 0.1365
0.2515 197.0 2955 0.8995 0.1116 0.0410 0.0657 0.1177 0.1345
0.2354 198.0 2970 0.8983 0.1113 0.0394 0.0641 0.1177 0.1345
0.2466 199.0 2985 0.9004 0.1183 0.0461 0.0716 0.1217 0.1446
0.2343 200.0 3000 0.9103 0.1275 0.0505 0.0805 0.1415 0.1446
0.2412 201.0 3015 0.9088 0.1275 0.0506 0.0798 0.1336 0.1526
0.2311 202.0 3030 0.9107 0.1208 0.0448 0.0721 0.1283 0.1446
0.2387 203.0 3045 0.9054 0.1202 0.0407 0.0675 0.1349 0.1386
0.2206 204.0 3060 0.9117 0.1164 0.0434 0.0693 0.1204 0.1426
0.2414 205.0 3075 0.9124 0.1213 0.0457 0.0727 0.1230 0.1506
0.2332 206.0 3090 0.9115 0.1263 0.0481 0.0810 0.1349 0.1486
0.2287 207.0 3105 0.9107 0.1389 0.0525 0.0857 0.1521 0.1606
0.2313 208.0 3120 0.9165 0.1231 0.0406 0.0671 0.1362 0.1446
0.2367 209.0 3135 0.9178 0.1235 0.0461 0.0740 0.1362 0.1426
0.2341 210.0 3150 0.9163 0.1141 0.0435 0.0698 0.1204 0.1365
0.2301 211.0 3165 0.9261 0.1187 0.0432 0.0736 0.1310 0.1365
0.2397 212.0 3180 0.9267 0.1082 0.0379 0.0621 0.1151 0.1305
0.2283 213.0 3195 0.9086 0.1163 0.0408 0.0655 0.1257 0.1386
0.2294 214.0 3210 0.9078 0.1330 0.0466 0.0746 0.1455 0.1566
0.2336 215.0 3225 0.9139 0.1213 0.0419 0.0691 0.1310 0.1446
0.2235 216.0 3240 0.9250 0.1261 0.0429 0.0706 0.1362 0.1506
0.2305 217.0 3255 0.9197 0.1166 0.0413 0.0680 0.1217 0.1426
0.2278 218.0 3270 0.9183 0.1183 0.0412 0.0662 0.1283 0.1406
0.2297 219.0 3285 0.9224 0.1203 0.0441 0.0697 0.1296 0.1426
0.2241 220.0 3300 0.9240 0.1288 0.0440 0.0730 0.1362 0.1566
0.2334 221.0 3315 0.9224 0.1281 0.0446 0.0729 0.1362 0.1546
0.2305 222.0 3330 0.9252 0.1283 0.0440 0.0730 0.1389 0.1526
0.2275 223.0 3345 0.9244 0.1172 0.0397 0.0650 0.1204 0.1466
0.229 224.0 3360 0.9247 0.1179 0.0377 0.0635 0.1270 0.1426
0.2188 225.0 3375 0.9272 0.1166 0.0367 0.0618 0.1243 0.1426
0.2237 226.0 3390 0.9289 0.1245 0.0431 0.0704 0.1323 0.1506
0.2188 227.0 3405 0.9245 0.1277 0.0427 0.0705 0.1323 0.1586
0.22 228.0 3420 0.9236 0.1254 0.0439 0.0703 0.1323 0.1526
0.2311 229.0 3435 0.9298 0.1254 0.0434 0.0705 0.1323 0.1526
0.2166 230.0 3450 0.9316 0.1223 0.0431 0.0696 0.1270 0.1506
0.2248 231.0 3465 0.9223 0.1240 0.0460 0.0730 0.1257 0.1546
0.2162 232.0 3480 0.9277 0.1294 0.0461 0.0737 0.1349 0.1586
0.2198 233.0 3495 0.9313 0.1310 0.0444 0.0733 0.1415 0.1566
0.2286 234.0 3510 0.9356 0.1317 0.0451 0.0734 0.1389 0.1606
0.2297 235.0 3525 0.9263 0.1317 0.0451 0.0734 0.1389 0.1606
0.2141 236.0 3540 0.9304 0.1317 0.0454 0.0734 0.1389 0.1606
0.2184 237.0 3555 0.9337 0.1266 0.0468 0.0742 0.1257 0.1606
0.225 238.0 3570 0.9267 0.1271 0.0454 0.0727 0.1296 0.1586
0.2201 239.0 3585 0.9258 0.1247 0.0414 0.0686 0.1296 0.1546
0.2143 240.0 3600 0.9301 0.1237 0.0415 0.0688 0.1270 0.1546
0.2196 241.0 3615 0.9347 0.1206 0.0424 0.0690 0.1270 0.1466
0.2238 242.0 3630 0.9343 0.1222 0.0460 0.0737 0.1230 0.1526
0.2154 243.0 3645 0.9353 0.1257 0.0446 0.0729 0.1323 0.1526
0.2136 244.0 3660 0.9401 0.1233 0.0427 0.0698 0.1296 0.1506
0.2191 245.0 3675 0.9384 0.1219 0.0408 0.0679 0.1270 0.1506
0.229 246.0 3690 0.9280 0.1297 0.0444 0.0732 0.1442 0.1506
0.2188 247.0 3705 0.9266 0.1297 0.0443 0.0732 0.1442 0.1506
0.2093 248.0 3720 0.9273 0.1272 0.0441 0.0723 0.1362 0.1526
0.2253 249.0 3735 0.9277 0.1280 0.0443 0.0721 0.1362 0.1546
0.2229 250.0 3750 0.9298 0.1197 0.0398 0.0677 0.1257 0.1466
0.2109 251.0 3765 0.9319 0.1196 0.0395 0.0645 0.1243 0.1486
0.2171 252.0 3780 0.9290 0.1257 0.0447 0.0729 0.1323 0.1526
0.2124 253.0 3795 0.9276 0.1265 0.0450 0.0727 0.1323 0.1546
0.2158 254.0 3810 0.9281 0.1211 0.0407 0.0679 0.1270 0.1486
0.2189 255.0 3825 0.9300 0.1188 0.0390 0.0676 0.1257 0.1446
0.2087 256.0 3840 0.9335 0.1188 0.0390 0.0676 0.1257 0.1446
0.2209 257.0 3855 0.9325 0.1157 0.0382 0.0666 0.1204 0.1426
0.2018 258.0 3870 0.9303 0.1149 0.0385 0.0666 0.1204 0.1406
0.2081 259.0 3885 0.9344 0.1190 0.0435 0.0730 0.1217 0.1466
0.219 260.0 3900 0.9388 0.1218 0.0454 0.0732 0.1243 0.1506
0.2066 261.0 3915 0.9376 0.1218 0.0455 0.0731 0.1243 0.1506
0.2105 262.0 3930 0.9365 0.1211 0.0448 0.0719 0.1230 0.1506
0.2146 263.0 3945 0.9372 0.1211 0.0450 0.0719 0.1230 0.1506
0.2174 264.0 3960 0.9383 0.1211 0.0450 0.0719 0.1230 0.1506
0.2048 265.0 3975 0.9396 0.1211 0.0450 0.0719 0.1230 0.1506
0.216 266.0 3990 0.9411 0.1314 0.0462 0.0746 0.1376 0.1606
0.1976 267.0 4005 0.9390 0.1314 0.0461 0.0747 0.1376 0.1606
0.2127 268.0 4020 0.9428 0.1314 0.0461 0.0747 0.1376 0.1606
0.2268 269.0 4035 0.9429 0.1314 0.0461 0.0747 0.1376 0.1606
0.2088 270.0 4050 0.9418 0.1305 0.0457 0.0748 0.1376 0.1586
0.2065 271.0 4065 0.9412 0.1305 0.0458 0.0748 0.1376 0.1586
0.2162 272.0 4080 0.9363 0.1305 0.0458 0.0748 0.1376 0.1586
0.2105 273.0 4095 0.9373 0.1313 0.0460 0.0746 0.1376 0.1606
0.209 274.0 4110 0.9373 0.1313 0.0459 0.0747 0.1376 0.1606
0.2027 275.0 4125 0.9362 0.1305 0.0454 0.0748 0.1376 0.1586
0.2081 276.0 4140 0.9346 0.1315 0.0451 0.0748 0.1402 0.1586
0.2143 277.0 4155 0.9347 0.1305 0.0454 0.0748 0.1376 0.1586
0.2092 278.0 4170 0.9362 0.1313 0.0459 0.0747 0.1376 0.1606
0.2128 279.0 4185 0.9353 0.1313 0.0459 0.0747 0.1376 0.1606
0.2086 280.0 4200 0.9364 0.1333 0.0467 0.0753 0.1402 0.1627
0.2134 281.0 4215 0.9353 0.1333 0.0467 0.0753 0.1402 0.1627
0.1979 282.0 4230 0.9343 0.1333 0.0467 0.0753 0.1402 0.1627
0.2036 283.0 4245 0.9330 0.1333 0.0467 0.0753 0.1402 0.1627
0.2165 284.0 4260 0.9351 0.1344 0.0479 0.0766 0.1402 0.1647
0.2163 285.0 4275 0.9361 0.1344 0.0479 0.0766 0.1402 0.1647
0.2101 286.0 4290 0.9364 0.1316 0.0467 0.0761 0.1376 0.1606
0.2095 287.0 4305 0.9376 0.1299 0.0465 0.0761 0.1376 0.1566
0.2035 288.0 4320 0.9368 0.1299 0.0465 0.0761 0.1376 0.1566
0.2037 289.0 4335 0.9367 0.1299 0.0466 0.0761 0.1376 0.1566
0.2063 290.0 4350 0.9360 0.1317 0.0473 0.0765 0.1376 0.1606
0.213 291.0 4365 0.9362 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2115 292.0 4380 0.9353 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2042 293.0 4395 0.9354 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2091 294.0 4410 0.9358 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2011 295.0 4425 0.9365 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2044 296.0 4440 0.9363 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2142 297.0 4455 0.9365 0.1316 0.0468 0.0761 0.1376 0.1606
0.2093 298.0 4470 0.9368 0.1323 0.0461 0.0758 0.1376 0.1627
0.2137 299.0 4485 0.9368 0.1323 0.0461 0.0758 0.1376 0.1627
0.2067 300.0 4500 0.9368 0.1323 0.0461 0.0758 0.1376 0.1627

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 2.0.1
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.13.3
Downloads last month
0
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Finetuned from

Dataset used to train vichyt/codet5p-770m-py-sanitized-codebleu-1-True-5e-05-0.1-lora-layer_12_13_14_15