Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Sacrebleu	Bleu	Rouge1	Rouge2	Rougel	Sari
2.3838	0.12	100	4.1901	2.7687	0.0277	0.2195	0.0672	0.1600	36.8973
2.2981	0.25	200	4.0797	2.0475	0.0205	0.2190	0.0703	0.1660	37.7972
2.2176	0.37	300	4.1482	3.1045	0.0310	0.2389	0.0772	0.1771	37.4184
2.1516	0.5	400	4.0546	3.1815	0.0318	0.2417	0.0794	0.1802	37.7797
2.1023	0.62	500	4.0191	2.7271	0.0273	0.2312	0.0746	0.1750	37.7930
2.1247	0.75	600	3.9677	2.5983	0.0260	0.2356	0.0763	0.1727	37.9143
2.0458	0.87	700	4.0814	2.3494	0.0235	0.2220	0.0732	0.1677	37.3185
2.0463	0.99	800	4.0572	3.7528	0.0375	0.2566	0.0876	0.1882	38.3515
1.9574	1.12	900	3.9546	4.5851	0.0459	0.2640	0.0823	0.1870	38.1778
1.921	1.24	1000	4.0235	4.4996	0.0450	0.2615	0.0879	0.1917	38.3405
1.9052	1.37	1100	4.0168	4.9832	0.0498	0.2804	0.0956	0.2023	38.2440
1.9286	1.49	1200	4.0049	4.9955	0.0500	0.2635	0.0868	0.1835	38.2221
1.9191	1.62	1300	3.9732	4.1180	0.0412	0.2568	0.0789	0.1825	37.8479
1.85	1.74	1400	4.0051	4.5305	0.0453	0.2567	0.0835	0.1855	38.2152
1.8769	1.87	1500	3.9861	5.0763	0.0508	0.2611	0.0850	0.1880	37.9740
1.8972	1.99	1600	4.0281	4.8333	0.0483	0.2573	0.0878	0.1905	38.2159
1.7643	2.11	1700	4.0955	5.3967	0.0540	0.2648	0.0883	0.1859	37.8259
1.7762	2.24	1800	4.0478	4.9561	0.0496	0.2649	0.0857	0.1904	37.9307
1.783	2.36	1900	4.0079	5.3380	0.0534	0.2763	0.0893	0.1928	38.3892
1.7744	2.49	2000	4.0219	5.6769	0.0568	0.2768	0.0926	0.2031	38.0914
1.7641	2.61	2100	3.9933	5.1400	0.0514	0.2696	0.0839	0.1944	37.8093
1.7682	2.74	2200	4.0418	4.7739	0.0477	0.2656	0.0840	0.1905	37.9627
1.7778	2.86	2300	4.0027	5.4326	0.0543	0.2738	0.0921	0.1945	38.0805
1.7106	2.98	2400	4.0066	6.2237	0.0622	0.2798	0.1018	0.2028	38.8314
1.7087	3.11	2500	4.0495	6.2109	0.0621	0.2855	0.0963	0.2029	38.4817
1.7253	3.23	2600	4.0248	5.3354	0.0534	0.2873	0.0957	0.1982	38.7256
1.7143	3.36	2700	3.9905	5.6144	0.0561	0.2743	0.0935	0.1959	38.6462
1.7731	3.48	2800	3.9773	5.0439	0.0504	0.2743	0.0878	0.1946	38.8186
1.6946	3.61	2900	4.0200	5.5291	0.0553	0.2818	0.0928	0.1960	38.3806
1.7104	3.73	3000	4.0039	5.7966	0.0580	0.2797	0.0942	0.1942	38.4275
1.7429	3.85	3100	3.9536	5.4509	0.0545	0.2708	0.0906	0.1940	38.4027
1.6642	3.98	3200	3.9716	5.5049	0.0550	0.2725	0.0884	0.1934	38.5143
1.6227	4.1	3300	4.0434	5.6225	0.0562	0.2876	0.0952	0.2023	38.6488
1.6334	4.23	3400	4.0302	6.1075	0.0611	0.2823	0.0934	0.1984	38.3430
1.604	4.35	3500	4.0565	5.4071	0.0541	0.2762	0.0898	0.1928	37.9436
1.6126	4.48	3600	4.0730	5.4640	0.0546	0.2717	0.0879	0.1953	38.0136
1.6703	4.6	3700	4.0610	5.9317	0.0593	0.2841	0.0906	0.1987	38.3703
1.6476	4.72	3800	4.0361	5.7700	0.0577	0.2764	0.0857	0.1917	38.3045
1.6838	4.85	3900	4.0013	6.2475	0.0625	0.2899	0.0950	0.2031	38.7013
1.6498	4.97	4000	4.0097	5.8688	0.0587	0.2804	0.0897	0.1953	38.5862
1.6005	5.1	4100	4.0600	6.3918	0.0639	0.2958	0.0942	0.2028	38.6827
1.6064	5.22	4200	4.0780	6.8747	0.0687	0.2907	0.0956	0.2022	38.3931
1.5612	5.35	4300	4.0645	6.2556	0.0626	0.2792	0.0867	0.1950	38.2156
1.5775	5.47	4400	4.0382	6.4081	0.0641	0.2922	0.0980	0.2053	38.7928
1.619	5.6	4500	4.0033	6.0250	0.0603	0.2866	0.0884	0.1997	38.2987
1.6027	5.72	4600	4.0215	7.0061	0.0701	0.2816	0.0960	0.1973	38.5188
1.5837	5.84	4700	4.0735	6.6794	0.0668	0.2846	0.0953	0.1983	38.3129
1.5743	5.97	4800	4.0566	6.9267	0.0693	0.2791	0.0920	0.1944	38.5447
1.5427	6.09	4900	4.0553	6.5612	0.0656	0.2861	0.0946	0.2002	38.7175
1.554	6.22	5000	4.0995	7.5212	0.0752	0.2916	0.1022	0.2043	38.6034
1.5205	6.34	5100	4.0716	7.3604	0.0736	0.2975	0.1032	0.2077	38.6330
1.5357	6.47	5200	4.0734	7.0090	0.0701	0.2834	0.0918	0.1937	38.3315
1.5401	6.59	5300	4.0569	7.2066	0.0721	0.2984	0.1007	0.2089	38.7153
1.5533	6.71	5400	4.0381	8.2701	0.0827	0.2942	0.1012	0.2048	38.9153
1.5758	6.84	5500	4.0514	7.7094	0.0771	0.2909	0.0976	0.2032	38.7672
1.5517	6.96	5600	4.0227	7.1626	0.0716	0.2859	0.0946	0.2013	38.9612
1.583	7.09	5700	4.0696	7.3099	0.0731	0.3068	0.1040	0.2079	38.9724
1.5426	7.21	5800	4.0742	7.7215	0.0772	0.2912	0.0993	0.1982	38.6200
1.5312	7.34	5900	4.0981	7.4710	0.0747	0.2918	0.1007	0.2005	38.6598
1.5297	7.46	6000	4.0783	8.1777	0.0818	0.3014	0.1051	0.2091	39.1750
1.5507	7.58	6100	4.0805	8.7263	0.0873	0.3077	0.1062	0.2123	39.0997
1.5468	7.71	6200	4.0709	7.3451	0.0735	0.2881	0.0979	0.2034	38.5349
1.5329	7.83	6300	4.0625	8.1881	0.0819	0.2976	0.1023	0.2056	38.9322
1.5859	7.96	6400	4.0743	8.3942	0.0839	0.2952	0.1048	0.2118	39.0793
1.4119	8.08	6500	4.0952	7.5693	0.0757	0.3094	0.1097	0.2182	39.0750
1.4344	8.21	6600	4.1497	8.8624	0.0886	0.3005	0.1041	0.2103	38.9099
1.4668	8.33	6700	4.1204	7.9935	0.0799	0.2987	0.1012	0.2060	39.0226
1.4787	8.46	6800	4.1036	8.2780	0.0828	0.2978	0.1037	0.2081	38.8047
1.4639	8.58	6900	4.0993	7.8695	0.0787	0.2927	0.0983	0.2009	38.6767
1.4997	8.7	7000	4.0572	7.8299	0.0783	0.2897	0.0968	0.2026	38.6392
1.4656	8.83	7100	4.1112	7.5026	0.0750	0.3045	0.1052	0.2100	39.1639
1.4423	8.95	7200	4.1133	7.3459	0.0735	0.2999	0.1034	0.2076	38.9450
1.3401	9.08	7300	4.1719	7.9625	0.0796	0.2916	0.0989	0.2036	38.8932
1.3586	9.2	7400	4.1550	7.5577	0.0756	0.2964	0.1003	0.2079	39.0236
1.3459	9.33	7500	4.1359	7.2886	0.0729	0.2941	0.0948	0.2013	39.0120
1.3972	9.45	7600	4.1412	7.2976	0.0730	0.2821	0.0943	0.2019	38.9448
1.4024	9.57	7700	4.1360	6.9379	0.0694	0.2891	0.0925	0.1978	38.9563
1.3936	9.7	7800	4.1180	7.4721	0.0747	0.2932	0.0979	0.2033	39.0185
1.3813	9.82	7900	4.1485	7.9716	0.0797	0.2933	0.1026	0.2060	39.2937
1.3519	9.95	8000	4.1221	7.9693	0.0797	0.2973	0.1031	0.2090	39.4926
1.2558	10.07	8100	4.2222	6.8651	0.0687	0.2855	0.1000	0.2060	38.9237
1.2456	10.2	8200	4.1953	6.7560	0.0676	0.2788	0.0918	0.2002	38.6121
1.2781	10.32	8300	4.2009	6.8235	0.0682	0.2826	0.0967	0.2042	39.2030
1.27	10.44	8400	4.2159	7.2854	0.0729	0.2774	0.0929	0.1976	39.0060
1.3036	10.57	8500	4.2087	6.3116	0.0631	0.2827	0.0940	0.2010	39.1980
1.2934	10.69	8600	4.2011	7.4083	0.0741	0.2880	0.0951	0.2028	39.0879
1.2928	10.82	8700	4.1859	7.4265	0.0743	0.2830	0.0996	0.2030	38.8993
1.2935	10.94	8800	4.1976	8.2571	0.0826	0.2984	0.1071	0.2190	39.5344
1.1764	11.07	8900	4.2697	7.0769	0.0708	0.2776	0.0946	0.1968	39.0592
1.2216	11.19	9000	4.2470	6.8849	0.0688	0.2821	0.0938	0.2009	39.0743
1.2152	11.31	9100	4.2621	7.8078	0.0781	0.2912	0.0986	0.2051	39.2673
1.2263	11.44	9200	4.2377	8.0541	0.0805	0.2850	0.1039	0.2068	39.0468
1.1959	11.56	9300	4.2244	7.6790	0.0768	0.2886	0.0993	0.2064	39.0468
1.1951	11.69	9400	4.2357	7.4380	0.0744	0.2952	0.1020	0.2080	39.2009
1.2181	11.81	9500	4.2293	7.6378	0.0764	0.2929	0.1026	0.2079	39.2786
1.2182	11.94	9600	4.2261	7.3868	0.0739	0.2886	0.0999	0.2079	39.2408
1.1386	12.06	9700	4.2615	7.3600	0.0736	0.2842	0.0936	0.2011	38.6407
1.1219	12.19	9800	4.2410	8.2778	0.0828	0.2905	0.1010	0.2083	39.5071
1.1763	12.31	9900	4.2356	7.7087	0.0771	0.2894	0.1001	0.2038	39.0565
1.1723	12.43	10000	4.2308	7.1490	0.0715	0.2823	0.0939	0.2036	39.1788
1.1212	12.56	10100	4.2457	7.7867	0.0779	0.2901	0.1016	0.2031	39.4189
1.1285	12.68	10200	4.2474	7.6008	0.0760	0.2886	0.0973	0.2034	38.9518
1.14	12.81	10300	4.2269	7.3776	0.0738	0.2864	0.0940	0.1995	38.9967
1.1698	12.93	10400	4.2179	7.7488	0.0775	0.2934	0.0989	0.2049	39.2568
1.111	13.06	10500	4.2544	7.6406	0.0764	0.2979	0.1009	0.2075	39.1464
1.134	13.18	10600	4.2493	7.5843	0.0758	0.2914	0.0977	0.2030	38.7354
1.1309	13.3	10700	4.2578	7.7002	0.0770	0.2910	0.0979	0.2042	39.1543
1.1817	13.43	10800	4.2485	7.7934	0.0779	0.2950	0.0989	0.2071	38.9693
1.1296	13.55	10900	4.2536	7.3443	0.0734	0.2897	0.0947	0.2027	38.5840
1.1457	13.68	11000	4.2430	7.2824	0.0728	0.2844	0.0927	0.1989	38.5460
1.169	13.8	11100	4.2319	7.6855	0.0769	0.2926	0.0966	0.2021	38.8614
1.1712	13.93	11200	4.2432	7.5547	0.0755	0.2880	0.0958	0.2008	38.7928
1.1777	14.05	11300	4.2374	8.0068	0.0801	0.2920	0.0987	0.2064	39.2165
1.1784	14.17	11400	4.2686	8.0437	0.0804	0.2938	0.1005	0.2077	39.1538
1.1555	14.3	11500	4.2601	7.6743	0.0767	0.2867	0.0963	0.2004	39.1612
1.1849	14.42	11600	4.2531	7.3441	0.0734	0.2861	0.0924	0.1975	38.8140
1.2111	14.55	11700	4.2460	7.9645	0.0796	0.2888	0.0966	0.2035	38.9464
1.1611	14.67	11800	4.2580	8.1329	0.0813	0.2898	0.0979	0.2041	38.9930
1.1866	14.8	11900	4.2536	8.1866	0.0819	0.2936	0.0990	0.2050	39.1494
1.1876	14.92	12000	4.2584	8.2960	0.0830	0.2929	0.0997	0.2048	39.1931

Framework versions

Transformers 4.29.2
Pytorch 2.0.0+cu117
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

nlp-lab-2023-seq2seq/R-facebook-bart-base-full-ft-without-tum-nlp-german-gpt2_easy-prior-pp-no_ls-f135

R-facebook-bart-base-full-ft-without-tum-nlp-german-gpt2_easy-prior-pp-no_ls-f135

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

nlp-lab-2023-seq2seq/
R-facebook-bart-base-full-ft-without-tum-nlp-german-gpt2_easy-prior-pp-no_ls-f135