Training in progress, epoch 0

f9ce20e verified 8 months ago

32.3 kB

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	license: apache-2.0
	library_name: peft
	tags:
	- trl
	- sft
	- generated_from_trainer
	base_model: unsloth/tinyllama-bnb-4bit
	model-index:
	- name: tinyllama-rephraser-lora
	results: []
	---

	<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
	should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

	# tinyllama-rephraser-lora

	This model is a fine-tuned version of [unsloth/tinyllama-bnb-4bit](https://huggingface.co/unsloth/tinyllama-bnb-4bit) on the None dataset.
	It achieves the following results on the evaluation set:
	- Loss: 0.6524

	## 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: 2e-05
	- train_batch_size: 2
	- eval_batch_size: 4
	- seed: 3407
	- gradient_accumulation_steps: 4
	- total_train_batch_size: 8
	- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
	- lr_scheduler_type: cosine
	- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
	- num_epochs: 5

	### Training results

	\| Training Loss \| Epoch \| Step \| Validation Loss \|
	\|:-------------:\|:-----:\|:----:\|:---------------:\|
	\| 2.3576 \| 0.01 \| 1 \| 2.4199 \|
	\| 2.4431 \| 0.02 \| 2 \| 2.4179 \|
	\| 2.5987 \| 0.02 \| 3 \| 2.4198 \|
	\| 2.3902 \| 0.03 \| 4 \| 2.4175 \|
	\| 2.4699 \| 0.04 \| 5 \| 2.4176 \|
	\| 2.408 \| 0.05 \| 6 \| 2.4171 \|
	\| 2.4169 \| 0.06 \| 7 \| 2.4192 \|
	\| 2.4351 \| 0.07 \| 8 \| 2.4169 \|
	\| 2.3709 \| 0.07 \| 9 \| 2.4181 \|
	\| 2.4303 \| 0.08 \| 10 \| 2.4174 \|
	\| 2.3925 \| 0.09 \| 11 \| 2.4162 \|
	\| 2.4358 \| 0.1 \| 12 \| 2.4150 \|
	\| 2.5119 \| 0.11 \| 13 \| 2.4158 \|
	\| 2.4336 \| 0.12 \| 14 \| 2.4139 \|
	\| 2.3145 \| 0.12 \| 15 \| 2.4137 \|
	\| 2.3547 \| 0.13 \| 16 \| 2.4139 \|
	\| 2.4008 \| 0.14 \| 17 \| 2.4124 \|
	\| 2.3856 \| 0.15 \| 18 \| 2.4107 \|
	\| 2.4702 \| 0.16 \| 19 \| 2.4101 \|
	\| 2.4401 \| 0.16 \| 20 \| 2.4101 \|
	\| 2.4957 \| 0.17 \| 21 \| 2.4074 \|
	\| 2.4915 \| 0.18 \| 22 \| 2.4044 \|
	\| 2.3463 \| 0.19 \| 23 \| 2.4051 \|
	\| 2.2404 \| 0.2 \| 24 \| 2.4044 \|
	\| 2.469 \| 0.21 \| 25 \| 2.4023 \|
	\| 2.4707 \| 0.21 \| 26 \| 2.4002 \|
	\| 2.4167 \| 0.22 \| 27 \| 2.4003 \|
	\| 2.3213 \| 0.23 \| 28 \| 2.3969 \|
	\| 2.5036 \| 0.24 \| 29 \| 2.3942 \|
	\| 2.3594 \| 0.25 \| 30 \| 2.3920 \|
	\| 2.3971 \| 0.26 \| 31 \| 2.3910 \|
	\| 2.3863 \| 0.26 \| 32 \| 2.3880 \|
	\| 2.4845 \| 0.27 \| 33 \| 2.3836 \|
	\| 2.3076 \| 0.28 \| 34 \| 2.3844 \|
	\| 2.4448 \| 0.29 \| 35 \| 2.3810 \|
	\| 2.3576 \| 0.3 \| 36 \| 2.3789 \|
	\| 2.3279 \| 0.3 \| 37 \| 2.3744 \|
	\| 2.4572 \| 0.31 \| 38 \| 2.3744 \|
	\| 2.4527 \| 0.32 \| 39 \| 2.3702 \|
	\| 2.5135 \| 0.33 \| 40 \| 2.3645 \|
	\| 2.3704 \| 0.34 \| 41 \| 2.3638 \|
	\| 2.4071 \| 0.35 \| 42 \| 2.3586 \|
	\| 2.3059 \| 0.35 \| 43 \| 2.3567 \|
	\| 2.4828 \| 0.36 \| 44 \| 2.3525 \|
	\| 2.3812 \| 0.37 \| 45 \| 2.3474 \|
	\| 2.3066 \| 0.38 \| 46 \| 2.3432 \|
	\| 2.3644 \| 0.39 \| 47 \| 2.3396 \|
	\| 2.3855 \| 0.4 \| 48 \| 2.3357 \|
	\| 2.3533 \| 0.4 \| 49 \| 2.3299 \|
	\| 2.3486 \| 0.41 \| 50 \| 2.3252 \|
	\| 2.3527 \| 0.42 \| 51 \| 2.3194 \|
	\| 2.3593 \| 0.43 \| 52 \| 2.3150 \|
	\| 2.3743 \| 0.44 \| 53 \| 2.3117 \|
	\| 2.5021 \| 0.44 \| 54 \| 2.3026 \|
	\| 2.3785 \| 0.45 \| 55 \| 2.2974 \|
	\| 2.17 \| 0.46 \| 56 \| 2.2931 \|
	\| 2.2599 \| 0.47 \| 57 \| 2.2851 \|
	\| 2.2211 \| 0.48 \| 58 \| 2.2794 \|
	\| 2.2464 \| 0.49 \| 59 \| 2.2716 \|
	\| 2.2058 \| 0.49 \| 60 \| 2.2622 \|
	\| 2.3164 \| 0.5 \| 61 \| 2.2560 \|
	\| 2.3093 \| 0.51 \| 62 \| 2.2445 \|
	\| 2.2846 \| 0.52 \| 63 \| 2.2353 \|
	\| 2.1138 \| 0.53 \| 64 \| 2.2271 \|
	\| 2.3286 \| 0.53 \| 65 \| 2.2170 \|
	\| 2.1988 \| 0.54 \| 66 \| 2.2077 \|
	\| 2.2598 \| 0.55 \| 67 \| 2.1968 \|
	\| 2.2303 \| 0.56 \| 68 \| 2.1880 \|
	\| 2.2419 \| 0.57 \| 69 \| 2.1790 \|
	\| 2.2628 \| 0.58 \| 70 \| 2.1689 \|
	\| 2.1922 \| 0.58 \| 71 \| 2.1573 \|
	\| 2.2353 \| 0.59 \| 72 \| 2.1498 \|
	\| 2.2111 \| 0.6 \| 73 \| 2.1376 \|
	\| 2.1128 \| 0.61 \| 74 \| 2.1271 \|
	\| 2.2167 \| 0.62 \| 75 \| 2.1184 \|
	\| 2.1878 \| 0.63 \| 76 \| 2.1085 \|
	\| 2.1391 \| 0.63 \| 77 \| 2.0950 \|
	\| 2.1336 \| 0.64 \| 78 \| 2.0818 \|
	\| 2.1266 \| 0.65 \| 79 \| 2.0730 \|
	\| 1.9823 \| 0.66 \| 80 \| 2.0634 \|
	\| 2.1003 \| 0.67 \| 81 \| 2.0490 \|
	\| 2.0681 \| 0.67 \| 82 \| 2.0353 \|
	\| 2.1475 \| 0.68 \| 83 \| 2.0218 \|
	\| 1.996 \| 0.69 \| 84 \| 2.0082 \|
	\| 1.9981 \| 0.7 \| 85 \| 1.9951 \|
	\| 2.0693 \| 0.71 \| 86 \| 1.9823 \|
	\| 1.9524 \| 0.72 \| 87 \| 1.9719 \|
	\| 2.058 \| 0.72 \| 88 \| 1.9587 \|
	\| 1.9211 \| 0.73 \| 89 \| 1.9455 \|
	\| 1.9496 \| 0.74 \| 90 \| 1.9311 \|
	\| 1.9495 \| 0.75 \| 91 \| 1.9200 \|
	\| 2.0249 \| 0.76 \| 92 \| 1.9062 \|
	\| 1.9044 \| 0.77 \| 93 \| 1.8940 \|
	\| 1.9373 \| 0.77 \| 94 \| 1.8817 \|
	\| 1.8604 \| 0.78 \| 95 \| 1.8675 \|
	\| 1.8957 \| 0.79 \| 96 \| 1.8584 \|
	\| 1.8673 \| 0.8 \| 97 \| 1.8471 \|
	\| 1.9002 \| 0.81 \| 98 \| 1.8337 \|
	\| 1.9025 \| 0.81 \| 99 \| 1.8226 \|
	\| 1.8356 \| 0.82 \| 100 \| 1.8099 \|
	\| 1.7723 \| 0.83 \| 101 \| 1.7994 \|
	\| 1.7628 \| 0.84 \| 102 \| 1.7902 \|
	\| 1.7014 \| 0.85 \| 103 \| 1.7788 \|
	\| 1.7383 \| 0.86 \| 104 \| 1.7678 \|
	\| 1.7647 \| 0.86 \| 105 \| 1.7581 \|
	\| 1.7835 \| 0.87 \| 106 \| 1.7466 \|
	\| 1.7645 \| 0.88 \| 107 \| 1.7367 \|
	\| 1.7654 \| 0.89 \| 108 \| 1.7267 \|
	\| 1.8344 \| 0.9 \| 109 \| 1.7173 \|
	\| 1.6528 \| 0.91 \| 110 \| 1.7068 \|
	\| 1.676 \| 0.91 \| 111 \| 1.6989 \|
	\| 1.5894 \| 0.92 \| 112 \| 1.6882 \|
	\| 1.6154 \| 0.93 \| 113 \| 1.6778 \|
	\| 1.609 \| 0.94 \| 114 \| 1.6697 \|
	\| 1.6803 \| 0.95 \| 115 \| 1.6592 \|
	\| 1.6487 \| 0.95 \| 116 \| 1.6484 \|
	\| 1.6905 \| 0.96 \| 117 \| 1.6403 \|
	\| 1.6258 \| 0.97 \| 118 \| 1.6300 \|
	\| 1.5744 \| 0.98 \| 119 \| 1.6189 \|
	\| 1.4791 \| 0.99 \| 120 \| 1.6088 \|
	\| 1.6177 \| 1.0 \| 121 \| 1.5975 \|
	\| 1.582 \| 1.0 \| 122 \| 1.5860 \|
	\| 1.5378 \| 1.01 \| 123 \| 1.5760 \|
	\| 1.5691 \| 1.02 \| 124 \| 1.5658 \|
	\| 1.5387 \| 1.03 \| 125 \| 1.5540 \|
	\| 1.5527 \| 1.04 \| 126 \| 1.5429 \|
	\| 1.4642 \| 1.05 \| 127 \| 1.5316 \|
	\| 1.4867 \| 1.05 \| 128 \| 1.5199 \|
	\| 1.5204 \| 1.06 \| 129 \| 1.5075 \|
	\| 1.5997 \| 1.07 \| 130 \| 1.4962 \|
	\| 1.4419 \| 1.08 \| 131 \| 1.4833 \|
	\| 1.5799 \| 1.09 \| 132 \| 1.4718 \|
	\| 1.5103 \| 1.09 \| 133 \| 1.4584 \|
	\| 1.5444 \| 1.1 \| 134 \| 1.4472 \|
	\| 1.4835 \| 1.11 \| 135 \| 1.4351 \|
	\| 1.4326 \| 1.12 \| 136 \| 1.4213 \|
	\| 1.4079 \| 1.13 \| 137 \| 1.4088 \|
	\| 1.5206 \| 1.14 \| 138 \| 1.3971 \|
	\| 1.3868 \| 1.14 \| 139 \| 1.3822 \|
	\| 1.4778 \| 1.15 \| 140 \| 1.3702 \|
	\| 1.4627 \| 1.16 \| 141 \| 1.3558 \|
	\| 1.3555 \| 1.17 \| 142 \| 1.3444 \|
	\| 1.3143 \| 1.18 \| 143 \| 1.3323 \|
	\| 1.3754 \| 1.19 \| 144 \| 1.3192 \|
	\| 1.2488 \| 1.19 \| 145 \| 1.3082 \|
	\| 1.2821 \| 1.2 \| 146 \| 1.2969 \|
	\| 1.2804 \| 1.21 \| 147 \| 1.2856 \|
	\| 1.233 \| 1.22 \| 148 \| 1.2747 \|
	\| 1.3502 \| 1.23 \| 149 \| 1.2633 \|
	\| 1.2224 \| 1.23 \| 150 \| 1.2536 \|
	\| 1.199 \| 1.24 \| 151 \| 1.2419 \|
	\| 1.1749 \| 1.25 \| 152 \| 1.2321 \|
	\| 1.305 \| 1.26 \| 153 \| 1.2220 \|
	\| 1.1391 \| 1.27 \| 154 \| 1.2100 \|
	\| 1.3063 \| 1.28 \| 155 \| 1.1990 \|
	\| 1.2402 \| 1.28 \| 156 \| 1.1878 \|
	\| 1.1104 \| 1.29 \| 157 \| 1.1772 \|
	\| 1.24 \| 1.3 \| 158 \| 1.1670 \|
	\| 1.0549 \| 1.31 \| 159 \| 1.1555 \|
	\| 1.1417 \| 1.32 \| 160 \| 1.1452 \|
	\| 1.0898 \| 1.33 \| 161 \| 1.1351 \|
	\| 1.1035 \| 1.33 \| 162 \| 1.1259 \|
	\| 1.1088 \| 1.34 \| 163 \| 1.1158 \|
	\| 1.086 \| 1.35 \| 164 \| 1.1069 \|
	\| 1.15 \| 1.36 \| 165 \| 1.0975 \|
	\| 1.0394 \| 1.37 \| 166 \| 1.0888 \|
	\| 1.1268 \| 1.37 \| 167 \| 1.0806 \|
	\| 1.0803 \| 1.38 \| 168 \| 1.0710 \|
	\| 1.0198 \| 1.39 \| 169 \| 1.0624 \|
	\| 1.0765 \| 1.4 \| 170 \| 1.0534 \|
	\| 1.0318 \| 1.41 \| 171 \| 1.0447 \|
	\| 1.0098 \| 1.42 \| 172 \| 1.0369 \|
	\| 1.0013 \| 1.42 \| 173 \| 1.0284 \|
	\| 0.9773 \| 1.43 \| 174 \| 1.0210 \|
	\| 1.0233 \| 1.44 \| 175 \| 1.0130 \|
	\| 0.985 \| 1.45 \| 176 \| 1.0053 \|
	\| 0.9806 \| 1.46 \| 177 \| 0.9983 \|
	\| 1.0393 \| 1.47 \| 178 \| 0.9906 \|
	\| 0.9191 \| 1.47 \| 179 \| 0.9844 \|
	\| 0.9454 \| 1.48 \| 180 \| 0.9781 \|
	\| 0.9354 \| 1.49 \| 181 \| 0.9710 \|
	\| 0.9598 \| 1.5 \| 182 \| 0.9658 \|
	\| 1.0652 \| 1.51 \| 183 \| 0.9584 \|
	\| 0.9002 \| 1.51 \| 184 \| 0.9538 \|
	\| 0.9477 \| 1.52 \| 185 \| 0.9472 \|
	\| 0.9203 \| 1.53 \| 186 \| 0.9414 \|
	\| 0.8837 \| 1.54 \| 187 \| 0.9361 \|
	\| 0.91 \| 1.55 \| 188 \| 0.9313 \|
	\| 0.8616 \| 1.56 \| 189 \| 0.9258 \|
	\| 0.9201 \| 1.56 \| 190 \| 0.9205 \|
	\| 0.9408 \| 1.57 \| 191 \| 0.9147 \|
	\| 0.9274 \| 1.58 \| 192 \| 0.9093 \|
	\| 1.0009 \| 1.59 \| 193 \| 0.9064 \|
	\| 0.9202 \| 1.6 \| 194 \| 0.9009 \|
	\| 0.9886 \| 1.6 \| 195 \| 0.8959 \|
	\| 0.9289 \| 1.61 \| 196 \| 0.8913 \|
	\| 0.9603 \| 1.62 \| 197 \| 0.8875 \|
	\| 0.9138 \| 1.63 \| 198 \| 0.8837 \|
	\| 0.8794 \| 1.64 \| 199 \| 0.8787 \|
	\| 0.8315 \| 1.65 \| 200 \| 0.8750 \|
	\| 0.8745 \| 1.65 \| 201 \| 0.8705 \|
	\| 1.013 \| 1.66 \| 202 \| 0.8673 \|
	\| 0.8565 \| 1.67 \| 203 \| 0.8634 \|
	\| 0.9121 \| 1.68 \| 204 \| 0.8596 \|
	\| 0.7825 \| 1.69 \| 205 \| 0.8558 \|
	\| 0.9171 \| 1.7 \| 206 \| 0.8524 \|
	\| 0.7595 \| 1.7 \| 207 \| 0.8488 \|
	\| 0.8611 \| 1.71 \| 208 \| 0.8453 \|
	\| 0.7212 \| 1.72 \| 209 \| 0.8421 \|
	\| 0.8745 \| 1.73 \| 210 \| 0.8389 \|
	\| 0.93 \| 1.74 \| 211 \| 0.8354 \|
	\| 0.9183 \| 1.74 \| 212 \| 0.8321 \|
	\| 0.8482 \| 1.75 \| 213 \| 0.8293 \|
	\| 0.8155 \| 1.76 \| 214 \| 0.8256 \|
	\| 0.9113 \| 1.77 \| 215 \| 0.8224 \|
	\| 0.8009 \| 1.78 \| 216 \| 0.8190 \|
	\| 0.6555 \| 1.79 \| 217 \| 0.8165 \|
	\| 0.7727 \| 1.79 \| 218 \| 0.8133 \|
	\| 0.7987 \| 1.8 \| 219 \| 0.8105 \|
	\| 0.7794 \| 1.81 \| 220 \| 0.8074 \|
	\| 0.8248 \| 1.82 \| 221 \| 0.8043 \|
	\| 0.7818 \| 1.83 \| 222 \| 0.8020 \|
	\| 0.741 \| 1.84 \| 223 \| 0.7995 \|
	\| 0.6907 \| 1.84 \| 224 \| 0.7969 \|
	\| 0.789 \| 1.85 \| 225 \| 0.7938 \|
	\| 0.7101 \| 1.86 \| 226 \| 0.7910 \|
	\| 0.7178 \| 1.87 \| 227 \| 0.7887 \|
	\| 0.7109 \| 1.88 \| 228 \| 0.7865 \|
	\| 0.6699 \| 1.88 \| 229 \| 0.7838 \|
	\| 0.8443 \| 1.89 \| 230 \| 0.7814 \|
	\| 0.7397 \| 1.9 \| 231 \| 0.7789 \|
	\| 0.7888 \| 1.91 \| 232 \| 0.7760 \|
	\| 0.7725 \| 1.92 \| 233 \| 0.7735 \|
	\| 0.7797 \| 1.93 \| 234 \| 0.7707 \|
	\| 0.7988 \| 1.93 \| 235 \| 0.7678 \|
	\| 0.7548 \| 1.94 \| 236 \| 0.7660 \|
	\| 0.904 \| 1.95 \| 237 \| 0.7631 \|
	\| 0.8183 \| 1.96 \| 238 \| 0.7616 \|
	\| 0.8292 \| 1.97 \| 239 \| 0.7582 \|
	\| 0.7144 \| 1.98 \| 240 \| 0.7561 \|
	\| 0.753 \| 1.98 \| 241 \| 0.7538 \|
	\| 0.7629 \| 1.99 \| 242 \| 0.7525 \|
	\| 0.8713 \| 2.0 \| 243 \| 0.7497 \|
	\| 0.7355 \| 2.01 \| 244 \| 0.7477 \|
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	### Framework versions

	- PEFT 0.9.0
	- Transformers 4.38.2
	- Pytorch 2.2.0+cu121
	- Datasets 2.18.0
	- Tokenizers 0.15.2