Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Cer	Wer	Word Acc	Gen Len
No log	1.0	93	15.6714	2.1749	2.0857	-1.0857	19.0
No log	2.0	186	12.9426	2.1265	1.6619	-0.6619	19.0
No log	3.0	279	9.8664	1.9525	1.0524	-0.0524	17.8343
No log	4.0	372	4.9424	1.0051	1.0	0.0	0.1086
No log	5.0	465	3.8691	0.5688	0.9667	0.0333	6.8171
11.8639	6.0	558	3.0433	0.5161	0.9619	0.0381	6.1486
11.8639	7.0	651	1.1874	0.5374	0.9619	0.0381	5.9143
11.8639	8.0	744	0.5482	0.5756	0.9714	0.0286	7.2457
11.8639	9.0	837	0.4749	0.5195	0.9476	0.0524	7.1771
11.8639	10.0	930	0.3678	0.3591	0.8952	0.1048	7.0286
1.4703	11.0	1023	0.3154	0.2988	0.8524	0.1476	7.0343
1.4703	12.0	1116	0.2753	0.2895	0.819	0.181	7.3314
1.4703	13.0	1209	0.2561	0.2674	0.7667	0.2333	7.1543
1.4703	14.0	1302	0.2386	0.2581	0.7667	0.2333	7.3657
1.4703	15.0	1395	0.2249	0.2453	0.7429	0.2571	7.4629
1.4703	16.0	1488	0.2163	0.2428	0.7286	0.2714	7.4514
0.3131	17.0	1581	0.2093	0.2538	0.7286	0.2714	7.4743
0.3131	18.0	1674	0.2027	0.2436	0.7143	0.2857	7.6057
0.3131	19.0	1767	0.1986	0.2453	0.7	0.3	7.6229
0.3131	20.0	1860	0.1923	0.2453	0.6952	0.3048	7.6571
0.3131	21.0	1953	0.1907	0.2411	0.6667	0.3333	7.5829
0.2093	22.0	2046	0.1876	0.2368	0.6571	0.3429	7.6171
0.2093	23.0	2139	0.1889	0.2351	0.6476	0.3524	7.5543
0.2093	24.0	2232	0.1864	0.2334	0.6429	0.3571	7.6
0.2093	25.0	2325	0.1802	0.2284	0.6238	0.3762	7.6
0.2093	26.0	2418	0.1786	0.2292	0.6381	0.3619	7.6
0.1641	27.0	2511	0.1760	0.2182	0.6286	0.3714	7.56
0.1641	28.0	2604	0.1769	0.2199	0.6143	0.3857	7.6057
0.1641	29.0	2697	0.1735	0.225	0.619	0.381	7.6114
0.1641	30.0	2790	0.1764	0.2207	0.6	0.4	7.6057
0.1641	31.0	2883	0.1727	0.208	0.5952	0.4048	7.5943
0.1641	32.0	2976	0.1735	0.208	0.5905	0.4095	7.64
0.1336	33.0	3069	0.1694	0.2063	0.581	0.419	7.6743
0.1336	34.0	3162	0.1728	0.2114	0.5857	0.4143	7.6914
0.1336	35.0	3255	0.1722	0.2207	0.5857	0.4143	7.64
0.1336	36.0	3348	0.1703	0.2224	0.6	0.4	7.6857
0.1336	37.0	3441	0.1715	0.2173	0.581	0.419	7.6629
0.1115	38.0	3534	0.1735	0.2148	0.5762	0.4238	7.68
0.1115	39.0	3627	0.1715	0.2088	0.5762	0.4238	7.7143
0.1115	40.0	3720	0.1754	0.2131	0.5714	0.4286	7.72
0.1115	41.0	3813	0.1757	0.2122	0.5524	0.4476	7.76
0.1115	42.0	3906	0.1725	0.2122	0.5571	0.4429	7.7714
0.1115	43.0	3999	0.1724	0.2173	0.5619	0.4381	7.76
0.0954	44.0	4092	0.1799	0.2071	0.5429	0.4571	7.7371
0.0954	45.0	4185	0.1771	0.2097	0.5524	0.4476	7.7657
0.0954	46.0	4278	0.1780	0.2063	0.5476	0.4524	7.72
0.0954	47.0	4371	0.1791	0.2088	0.5381	0.4619	7.7714
0.0954	48.0	4464	0.1799	0.2105	0.5429	0.4571	7.7486
0.0814	49.0	4557	0.1799	0.2054	0.5333	0.4667	7.7657
0.0814	50.0	4650	0.1830	0.2037	0.5381	0.4619	7.6971
0.0814	51.0	4743	0.1824	0.2088	0.5429	0.4571	7.76
0.0814	52.0	4836	0.1846	0.2037	0.5286	0.4714	7.7771
0.0814	53.0	4929	0.1837	0.2046	0.5286	0.4714	7.7429
0.073	54.0	5022	0.1816	0.2054	0.5333	0.4667	7.7943
0.073	55.0	5115	0.1825	0.2029	0.519	0.481	7.7771
0.073	56.0	5208	0.1870	0.208	0.5286	0.4714	7.7829
0.073	57.0	5301	0.1870	0.2105	0.5381	0.4619	7.7829
0.073	58.0	5394	0.1932	0.2054	0.5286	0.4714	7.7543
0.073	59.0	5487	0.1880	0.2046	0.5143	0.4857	7.7886
0.0653	60.0	5580	0.1890	0.2071	0.519	0.481	7.7714
0.0653	61.0	5673	0.1952	0.2105	0.5286	0.4714	7.7886
0.0653	62.0	5766	0.1940	0.2054	0.5238	0.4762	7.8
0.0653	63.0	5859	0.1948	0.2063	0.5143	0.4857	7.7829
0.0653	64.0	5952	0.1972	0.208	0.5238	0.4762	7.7943
0.0582	65.0	6045	0.1965	0.2046	0.5238	0.4762	7.7543
0.0582	66.0	6138	0.1968	0.2046	0.5095	0.4905	7.7657
0.0582	67.0	6231	0.1981	0.2071	0.519	0.481	7.7886
0.0582	68.0	6324	0.1977	0.2063	0.519	0.481	7.7771
0.0582	69.0	6417	0.2018	0.2054	0.5238	0.4762	7.7657
0.0522	70.0	6510	0.1992	0.2088	0.5286	0.4714	7.7657
0.0522	71.0	6603	0.1999	0.2131	0.5381	0.4619	7.7714
0.0522	72.0	6696	0.1998	0.2173	0.5429	0.4571	7.7943
0.0522	73.0	6789	0.1991	0.2156	0.5381	0.4619	7.7829
0.0522	74.0	6882	0.2024	0.2088	0.5333	0.4667	7.72
0.0522	75.0	6975	0.2053	0.2046	0.5286	0.4714	7.7257
0.0494	76.0	7068	0.2055	0.2054	0.5333	0.4667	7.7429
0.0494	77.0	7161	0.2064	0.208	0.5333	0.4667	7.7029
0.0494	78.0	7254	0.2057	0.208	0.5286	0.4714	7.7257
0.0494	79.0	7347	0.2087	0.2097	0.5381	0.4619	7.68
0.0494	80.0	7440	0.2085	0.2131	0.5476	0.4524	7.6971
0.0462	81.0	7533	0.2099	0.2122	0.5476	0.4524	7.6914
0.0462	82.0	7626	0.2090	0.2071	0.5286	0.4714	7.7429
0.0462	83.0	7719	0.2127	0.2088	0.5286	0.4714	7.7086
0.0462	84.0	7812	0.2135	0.2012	0.519	0.481	7.7371
0.0462	85.0	7905	0.2148	0.2029	0.519	0.481	7.7486
0.0462	86.0	7998	0.2148	0.2046	0.5238	0.4762	7.7657
0.0434	87.0	8091	0.2148	0.2029	0.519	0.481	7.7543
0.0434	88.0	8184	0.2150	0.2037	0.519	0.481	7.7657
0.0434	89.0	8277	0.2160	0.2063	0.5238	0.4762	7.7543
0.0434	90.0	8370	0.2167	0.2054	0.5238	0.4762	7.7486
0.0434	91.0	8463	0.2168	0.2037	0.519	0.481	7.7657
0.0419	92.0	8556	0.2172	0.2037	0.5238	0.4762	7.7543
0.0419	93.0	8649	0.2183	0.2037	0.5238	0.4762	7.7486
0.0419	94.0	8742	0.2190	0.2063	0.5286	0.4714	7.7371
0.0419	95.0	8835	0.2185	0.2054	0.5238	0.4762	7.7543
0.0419	96.0	8928	0.2184	0.2054	0.5238	0.4762	7.7543
0.0402	97.0	9021	0.2190	0.208	0.5286	0.4714	7.7429
0.0402	98.0	9114	0.2189	0.208	0.5286	0.4714	7.7486
0.0402	99.0	9207	0.2190	0.208	0.5286	0.4714	7.7486
0.0402	100.0	9300	0.2191	0.208	0.5286	0.4714	7.7486

Framework versions

Transformers 4.33.0
Pytorch 2.0.0
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.13.3

syafiqfaray/byt5-base-indocollex-informal-to-formal

Byt5-base Finetuned IndoCollex Informal to Formal

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

syafiqfaray/
byt5-base-indocollex-informal-to-formal