Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.4696	1.0	497	1.3836
1.0964	2.0	994	1.0764
0.8905	3.0	1491	0.8395
0.8093	4.0	1988	0.7073
0.7444	5.0	2485	0.6422
0.6324	6.0	2982	0.5710
0.6004	7.0	3479	0.5129
0.5475	8.0	3976	0.4670
0.4901	9.0	4473	0.4419
0.4855	10.0	4970	0.4930
0.4547	11.0	5467	0.4002
0.4106	12.0	5964	0.3824
0.4184	13.0	6461	0.3699
0.4038	14.0	6958	0.3770
0.3967	15.0	7455	0.3576
0.4071	16.0	7952	0.3368
0.3439	17.0	8449	0.3470
0.4089	18.0	8946	0.3332
0.3769	19.0	9443	0.3318
0.3565	20.0	9940	0.3513
0.3357	21.0	10437	0.3220
0.3294	22.0	10934	0.3278
0.3482	23.0	11431	0.3140
0.3326	24.0	11928	0.2937
0.3304	25.0	12425	0.3053
0.3439	26.0	12922	0.3023
0.3336	27.0	13419	0.2763
0.318	28.0	13916	0.2977
0.3446	29.0	14413	0.3100
0.3352	30.0	14910	0.3298
0.339	31.0	15407	0.2906
0.3152	32.0	15904	0.3107
0.3235	33.0	16401	0.2959
0.3098	34.0	16898	0.2984
0.3152	35.0	17395	0.2776
0.2926	36.0	17892	0.2892
0.2881	37.0	18389	0.2864
0.3131	38.0	18886	0.2814
0.2829	39.0	19383	0.2890
0.3168	40.0	19880	0.2696
0.3284	41.0	20377	0.2716
0.285	42.0	20874	0.2740
0.2797	43.0	21371	0.2866
0.2888	44.0	21868	0.2714
0.2898	45.0	22365	0.2794
0.2615	46.0	22862	0.2730
0.2661	47.0	23359	0.2964
0.2806	48.0	23856	0.3475
0.2591	49.0	24353	0.2749
0.2824	50.0	24850	0.2791
0.2599	51.0	25347	0.2899
0.2908	52.0	25844	0.2889
0.2776	53.0	26341	0.2812
0.2722	54.0	26838	0.2819
0.2519	55.0	27335	0.2671
0.2735	56.0	27832	0.2716
0.2731	57.0	28329	0.2663
0.2604	58.0	28826	0.2728
0.2602	59.0	29323	0.2742
0.2433	60.0	29820	0.2565
0.2603	61.0	30317	0.2921
0.2515	62.0	30814	0.2737
0.2618	63.0	31311	0.2619
0.248	64.0	31808	0.2770
0.2481	65.0	32305	0.2586
0.2556	66.0	32802	0.2797
0.2515	67.0	33299	0.2464
0.2372	68.0	33796	0.2500
0.239	69.0	34293	0.2562
0.2387	70.0	34790	0.2522
0.2329	71.0	35287	0.2628
0.252	72.0	35784	0.2543
0.263	73.0	36281	0.2615
0.2501	74.0	36778	0.2893
0.2521	75.0	37275	0.2733
0.2855	76.0	37772	0.2708
0.2387	77.0	38269	0.2532
0.2516	78.0	38766	0.2686
0.2318	79.0	39263	0.2537
0.2436	80.0	39760	0.2452
0.2237	81.0	40257	0.2581
0.2278	82.0	40754	0.2575
0.2303	83.0	41251	0.2526
0.2256	84.0	41748	0.2563
0.2379	85.0	42245	0.2690
0.2154	86.0	42742	0.2685
0.2348	87.0	43239	0.2547
0.2471	88.0	43736	0.2442
0.2234	89.0	44233	0.2715
0.2206	90.0	44730	0.2643
0.214	91.0	45227	0.2647
0.2181	92.0	45724	0.2597
0.204	93.0	46221	0.2730
0.213	94.0	46718	0.2392
0.2107	95.0	47215	0.2479
0.2161	96.0	47712	0.2695
0.2173	97.0	48209	0.2525
0.2215	98.0	48706	0.2475
0.2057	99.0	49203	0.2686
0.2231	100.0	49700	0.2786
0.2055	101.0	50197	0.2644
0.2121	102.0	50694	0.2705
0.2337	103.0	51191	0.2538
0.2172	104.0	51688	0.2561
0.2207	105.0	52185	0.2673
0.213	106.0	52682	0.2871
0.2191	107.0	53179	0.2733
0.2075	108.0	53676	0.2595
0.2293	109.0	54173	0.2706
0.2166	110.0	54670	0.2642
0.2011	111.0	55167	0.2628
0.2067	112.0	55664	0.2650
0.215	113.0	56161	0.2807
0.1979	114.0	56658	0.2764
0.2349	115.0	57155	0.2569
0.2029	116.0	57652	0.2613
0.1968	117.0	58149	0.2720
0.1898	118.0	58646	0.2752
0.2093	119.0	59143	0.2696
0.21	120.0	59640	0.2635
0.1968	121.0	60137	0.2684
0.2006	122.0	60634	0.2500
0.2042	123.0	61131	0.2479
0.194	124.0	61628	0.2486
0.1938	125.0	62125	0.2541
0.1968	126.0	62622	0.2792
0.2102	127.0	63119	0.2635
0.2041	128.0	63616	0.2413
0.1975	129.0	64113	0.2604
0.2017	130.0	64610	0.2682
0.198	131.0	65107	0.2646
0.2011	132.0	65604	0.2753
0.1792	133.0	66101	0.2599
0.2035	134.0	66598	0.2660
0.2014	135.0	67095	0.2687
0.2053	136.0	67592	0.2678
0.2042	137.0	68089	0.2752
0.1992	138.0	68586	0.2697
0.1783	139.0	69083	0.2608
0.179	140.0	69580	0.2735
0.1845	141.0	70077	0.2649
0.1868	142.0	70574	0.2666
0.1997	143.0	71071	0.2565
0.1755	144.0	71568	0.2666
0.1846	145.0	72065	0.2677
0.1784	146.0	72562	0.2621
0.1888	147.0	73059	0.2523
0.1963	148.0	73556	0.2599
0.1905	149.0	74053	0.2512
0.1789	150.0	74550	0.2675
0.1916	151.0	75047	0.2443
0.1841	152.0	75544	0.2371
0.1884	153.0	76041	0.2528
0.1767	154.0	76538	0.2542
0.1691	155.0	77035	0.2565
0.189	156.0	77532	0.2482
0.1746	157.0	78029	0.2665
0.1739	158.0	78526	0.2599
0.1751	159.0	79023	0.2576
0.1664	160.0	79520	0.2616
0.177	161.0	80017	0.2581
0.1791	162.0	80514	0.2534
0.1825	163.0	81011	0.2673
0.1779	164.0	81508	0.2576
0.1734	165.0	82005	0.2537
0.1726	166.0	82502	0.2429
0.1644	167.0	82999	0.2354
0.1767	168.0	83496	0.2446
0.1749	169.0	83993	0.2498
0.1819	170.0	84490	0.2415
0.1863	171.0	84987	0.2361
0.1675	172.0	85484	0.2550
0.1693	173.0	85981	0.2461
0.1658	174.0	86478	0.2413
0.1712	175.0	86975	0.2457
0.1729	176.0	87472	0.2433
0.1645	177.0	87969	0.2487
0.1676	178.0	88466	0.2384
0.1592	179.0	88963	0.2575
0.1707	180.0	89460	0.2612
0.1628	181.0	89957	0.2500
0.1631	182.0	90454	0.2399
0.1678	183.0	90951	0.2463
0.1634	184.0	91448	0.2618
0.1702	185.0	91945	0.2560
0.1692	186.0	92442	0.2552
0.1633	187.0	92939	0.2492
0.1601	188.0	93436	0.2477
0.1711	189.0	93933	0.2603
0.1495	190.0	94430	0.2665
0.1751	191.0	94927	0.2545
0.1765	192.0	95424	0.2546
0.1529	193.0	95921	0.2523
0.1669	194.0	96418	0.2678
0.1552	195.0	96915	0.2672
0.1564	196.0	97412	0.2561
0.1597	197.0	97909	0.2483
0.1592	198.0	98406	0.2612
0.156	199.0	98903	0.2685
0.1627	200.0	99400	0.2564
0.1606	201.0	99897	0.2618
0.1514	202.0	100394	0.2450
0.1524	203.0	100891	0.2638
0.1597	204.0	101388	0.2518
0.1549	205.0	101885	0.2497
0.1542	206.0	102382	0.2605
0.167	207.0	102879	0.2610
0.1531	208.0	103376	0.2616
0.1511	209.0	103873	0.2555
0.1482	210.0	104370	0.2496
0.1665	211.0	104867	0.2520
0.16	212.0	105364	0.2573
0.1539	213.0	105861	0.2669
0.1463	214.0	106358	0.2463
0.1502	215.0	106855	0.2514
0.1487	216.0	107352	0.2596
0.152	217.0	107849	0.2625
0.1567	218.0	108346	0.2588
0.1558	219.0	108843	0.2558
0.1531	220.0	109340	0.2549
0.1561	221.0	109837	0.2558
0.1525	222.0	110334	0.2534
0.1539	223.0	110831	0.2542
0.1673	224.0	111328	0.2475
0.1501	225.0	111825	0.2654
0.1476	226.0	112322	0.2636
0.1506	227.0	112819	0.2603
0.1521	228.0	113316	0.2581
0.1459	229.0	113813	0.2546
0.1519	230.0	114310	0.2526
0.1546	231.0	114807	0.2575
0.147	232.0	115304	0.2566
0.1501	233.0	115801	0.2531
0.1451	234.0	116298	0.2570
0.1586	235.0	116795	0.2616
0.1499	236.0	117292	0.2516
0.1565	237.0	117789	0.2565
0.1521	238.0	118286	0.2578
0.1526	239.0	118783	0.2568
0.153	240.0	119280	0.2526
0.1486	241.0	119777	0.2600
0.1534	242.0	120274	0.2584
0.1434	243.0	120771	0.2589
0.1474	244.0	121268	0.2589
0.1375	245.0	121765	0.2571
0.1426	246.0	122262	0.2562
0.14	247.0	122759	0.2534
0.1448	248.0	123256	0.2564
0.1506	249.0	123753	0.2575
0.1454	250.0	124250	0.2595
0.1499	251.0	124747	0.2585
0.1497	252.0	125244	0.2569
0.1503	253.0	125741	0.2613
0.1496	254.0	126238	0.2590
0.1489	255.0	126735	0.2607
0.141	256.0	127232	0.2595
0.1535	257.0	127729	0.2593
0.1435	258.0	128226	0.2603
0.1461	259.0	128723	0.2601
0.1568	260.0	129220	0.2573
0.1392	261.0	129717	0.2579
0.1458	262.0	130214	0.2682
0.1492	263.0	130711	0.2634
0.1502	264.0	131208	0.2636
0.145	265.0	131705	0.2649
0.1493	266.0	132202	0.2633
0.1466	267.0	132699	0.2622
0.1526	268.0	133196	0.2594
0.1415	269.0	133693	0.2598
0.1463	270.0	134190	0.2623
0.15	271.0	134687	0.2618
0.1454	272.0	135184	0.2588
0.1445	273.0	135681	0.2547
0.1456	274.0	136178	0.2609
0.15	275.0	136675	0.2598
0.1458	276.0	137172	0.2630
0.1379	277.0	137669	0.2625
0.1409	278.0	138166	0.2604
0.1424	279.0	138663	0.2607
0.1479	280.0	139160	0.2612
0.1407	281.0	139657	0.2610
0.1507	282.0	140154	0.2611
0.1442	283.0	140651	0.2618
0.1497	284.0	141148	0.2610
0.146	285.0	141645	0.2600
0.1687	286.0	142142	0.2620
0.1409	287.0	142639	0.2610
0.1507	288.0	143136	0.2585
0.1474	289.0	143633	0.2608
0.1431	290.0	144130	0.2594
0.1496	291.0	144627	0.2617
0.1444	292.0	145124	0.2596
0.1382	293.0	145621	0.2612
0.151	294.0	146118	0.2614
0.1357	295.0	146615	0.2615
0.1436	296.0	147112	0.2614
0.1473	297.0	147609	0.2613
0.1423	298.0	148106	0.2613
0.1495	299.0	148603	0.2613
0.1457	300.0	149100	0.2613

Framework versions

Transformers 4.45.2
Pytorch 2.4.1+cu121
Datasets 2.19.2
Tokenizers 0.20.0

joe611/chickens

chickens

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

joe611/
chickens