learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
No log	1.0	2	8.2131
No log	2.0	4	5.2570
No log	3.0	6	2.7250
No log	4.0	8	1.0910
4.9874	5.0	10	0.4884
4.9874	6.0	12	0.3084
4.9874	7.0	14	0.2764
4.9874	8.0	16	0.2767
4.9874	9.0	18	0.2745
1.2651	10.0	20	0.2684
1.2651	11.0	22	0.2581
1.2651	12.0	24	0.2461
1.2651	13.0	26	0.2330
1.2651	14.0	28	0.2229
0.7353	15.0	30	0.2206
0.7353	16.0	32	0.2220
0.7353	17.0	34	0.2234
0.7353	18.0	36	0.2205
0.7353	19.0	38	0.2149
0.5372	20.0	40	0.2098
0.5372	21.0	42	0.2040
0.5372	22.0	44	0.1989
0.5372	23.0	46	0.1925
0.5372	24.0	48	0.1849
0.4776	25.0	50	0.1804
0.4776	26.0	52	0.1733
0.4776	27.0	54	0.1683
0.4776	28.0	56	0.1646
0.4776	29.0	58	0.1637
0.4325	30.0	60	0.1645
0.4325	31.0	62	0.1645
0.4325	32.0	64	0.1614
0.4325	33.0	66	0.1556
0.4325	34.0	68	0.1467
0.3829	35.0	70	0.1384
0.3829	36.0	72	0.1322
0.3829	37.0	74	0.1304
0.3829	38.0	76	0.1316
0.3829	39.0	78	0.1321
0.3464	40.0	80	0.1338
0.3464	41.0	82	0.1364
0.3464	42.0	84	0.1378
0.3464	43.0	86	0.1365
0.3464	44.0	88	0.1341
0.325	45.0	90	0.1306
0.325	46.0	92	0.1265
0.325	47.0	94	0.1226
0.325	48.0	96	0.1207
0.325	49.0	98	0.1192
0.3044	50.0	100	0.1184
0.3044	51.0	102	0.1175
0.3044	52.0	104	0.1163
0.3044	53.0	106	0.1140
0.3044	54.0	108	0.1126
0.2875	55.0	110	0.1112
0.2875	56.0	112	0.1092
0.2875	57.0	114	0.1063
0.2875	58.0	116	0.1033
0.2875	59.0	118	0.1010
0.2666	60.0	120	0.1001
0.2666	61.0	122	0.0992
0.2666	62.0	124	0.0976
0.2666	63.0	126	0.0963
0.2666	64.0	128	0.0955
0.263	65.0	130	0.0955
0.263	66.0	132	0.0953
0.263	67.0	134	0.0944
0.263	68.0	136	0.0938
0.263	69.0	138	0.0933
0.2496	70.0	140	0.0926
0.2496	71.0	142	0.0929
0.2496	72.0	144	0.0934
0.2496	73.0	146	0.0936
0.2496	74.0	148	0.0939
0.2497	75.0	150	0.0941
0.2497	76.0	152	0.0944
0.2497	77.0	154	0.0937
0.2497	78.0	156	0.0931
0.2497	79.0	158	0.0929
0.2409	80.0	160	0.0923
0.2409	81.0	162	0.0915
0.2409	82.0	164	0.0912
0.2409	83.0	166	0.0900
0.2409	84.0	168	0.0894
0.2365	85.0	170	0.0887
0.2365	86.0	172	0.0878
0.2365	87.0	174	0.0870
0.2365	88.0	176	0.0859
0.2365	89.0	178	0.0851
0.2251	90.0	180	0.0846
0.2251	91.0	182	0.0841
0.2251	92.0	184	0.0838
0.2251	93.0	186	0.0837
0.2251	94.0	188	0.0838
0.2269	95.0	190	0.0836
0.2269	96.0	192	0.0836
0.2269	97.0	194	0.0836
0.2269	98.0	196	0.0838
0.2269	99.0	198	0.0838
0.2227	100.0	200	0.0839

Framework versions

Transformers 4.47.1
Pytorch 2.5.1+cxx11.abi
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

kiranpantha/t5-small-finetuned-doind

t5-small-finetuned-doind

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

kiranpantha/
t5-small-finetuned-doind