Edit model card

collapse_gemma-2-2b_hs2_accumulate_iter8_sftsd0

This model is a fine-tuned version of google/gemma-2-2b on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1144
  • Num Input Tokens Seen: 63047896

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: 8e-06
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 0
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 1

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Input Tokens Seen
No log 0 0 1.3956 0
1.6564 0.0043 5 1.3937 275648
1.625 0.0086 10 1.3764 549096
1.6127 0.0128 15 1.3400 816216
1.4661 0.0171 20 1.2820 1085976
1.4385 0.0214 25 1.2418 1354672
1.4354 0.0257 30 1.2025 1622592
1.3057 0.0299 35 1.1783 1881872
1.2292 0.0342 40 1.1762 2153032
1.1657 0.0385 45 1.1750 2421888
1.0488 0.0428 50 1.1851 2689960
0.9864 0.0471 55 1.1953 2949744
0.8158 0.0513 60 1.2533 3220936
0.688 0.0556 65 1.2690 3491824
0.7325 0.0599 70 1.2536 3769288
0.5427 0.0642 75 1.2794 4039720
0.6183 0.0684 80 1.2494 4306072
0.4428 0.0727 85 1.2401 4573368
0.4545 0.0770 90 1.2470 4842648
0.4023 0.0813 95 1.2484 5114144
0.5039 0.0856 100 1.2291 5384112
0.3227 0.0898 105 1.2389 5656336
0.3485 0.0941 110 1.2460 5921680
0.3794 0.0984 115 1.2286 6189560
0.2328 0.1027 120 1.2411 6461112
0.3787 0.1069 125 1.2257 6724808
0.3868 0.1112 130 1.2166 6996328
0.3563 0.1155 135 1.2265 7265576
0.361 0.1198 140 1.2118 7535448
0.2624 0.1241 145 1.2149 7809568
0.3361 0.1283 150 1.2080 8075824
0.2209 0.1326 155 1.2176 8344136
0.3692 0.1369 160 1.2077 8617576
0.3648 0.1412 165 1.2167 8896208
0.3819 0.1454 170 1.1981 9168616
0.3246 0.1497 175 1.2059 9439392
0.2592 0.1540 180 1.2013 9712992
0.2463 0.1583 185 1.2000 9970816
0.1901 0.1625 190 1.1996 10238784
0.2588 0.1668 195 1.1978 10513696
0.346 0.1711 200 1.1957 10788672
0.1714 0.1754 205 1.1987 11064928
0.2532 0.1797 210 1.2013 11327736
0.2951 0.1839 215 1.1940 11593984
0.224 0.1882 220 1.2007 11870624
0.1832 0.1925 225 1.1991 12144200
0.3316 0.1968 230 1.1969 12410456
0.2406 0.2010 235 1.1887 12682736
0.1945 0.2053 240 1.1951 12948936
0.2001 0.2096 245 1.1937 13220632
0.2604 0.2139 250 1.1890 13495880
0.2195 0.2182 255 1.1908 13768416
0.2426 0.2224 260 1.1886 14038912
0.2231 0.2267 265 1.1897 14303120
0.215 0.2310 270 1.1830 14569728
0.2297 0.2353 275 1.1879 14842848
0.2042 0.2395 280 1.1844 15117944
0.2103 0.2438 285 1.1818 15392440
0.2358 0.2481 290 1.1812 15660888
0.2139 0.2524 295 1.1770 15932928
0.2129 0.2567 300 1.1832 16206296
0.2495 0.2609 305 1.1813 16476064
0.2447 0.2652 310 1.1746 16744344
0.2493 0.2695 315 1.1787 17017328
0.1736 0.2738 320 1.1757 17293648
0.2021 0.2780 325 1.1751 17564352
0.1906 0.2823 330 1.1791 17832488
0.1566 0.2866 335 1.1729 18101936
0.2381 0.2909 340 1.1767 18366272
0.1651 0.2952 345 1.1728 18638096
0.2087 0.2994 350 1.1715 18902976
0.1556 0.3037 355 1.1758 19179072
0.1836 0.3080 360 1.1743 19451392
0.206 0.3123 365 1.1675 19719608
0.1513 0.3165 370 1.1694 19993216
0.1117 0.3208 375 1.1653 20262080
0.1809 0.3251 380 1.1670 20529968
0.1587 0.3294 385 1.1727 20797888
0.2179 0.3337 390 1.1644 21063696
0.1565 0.3379 395 1.1639 21340488
0.1914 0.3422 400 1.1622 21610344
0.189 0.3465 405 1.1608 21888272
0.2155 0.3508 410 1.1624 22157912
0.1637 0.3550 415 1.1615 22428144
0.1893 0.3593 420 1.1611 22697424
0.1579 0.3636 425 1.1582 22970232
0.1733 0.3679 430 1.1619 23236448
0.2003 0.3722 435 1.1568 23509592
0.203 0.3764 440 1.1562 23781360
0.2085 0.3807 445 1.1581 24053160
0.2108 0.3850 450 1.1530 24327256
0.1651 0.3893 455 1.1540 24591984
0.1421 0.3935 460 1.1583 24864504
0.1734 0.3978 465 1.1491 25138208
0.247 0.4021 470 1.1512 25406984
0.214 0.4064 475 1.1536 25672240
0.2141 0.4107 480 1.1522 25938408
0.1223 0.4149 485 1.1535 26207792
0.1772 0.4192 490 1.1535 26472776
0.2028 0.4235 495 1.1473 26747664
0.1715 0.4278 500 1.1493 27015688
0.2138 0.4320 505 1.1453 27278504
0.1572 0.4363 510 1.1478 27547848
0.1712 0.4406 515 1.1450 27809848
0.213 0.4449 520 1.1468 28083624
0.2085 0.4491 525 1.1469 28357112
0.1312 0.4534 530 1.1428 28624624
0.1982 0.4577 535 1.1426 28895280
0.1566 0.4620 540 1.1468 29159584
0.1547 0.4663 545 1.1453 29429200
0.2244 0.4705 550 1.1428 29697536
0.1952 0.4748 555 1.1441 29966616
0.1646 0.4791 560 1.1420 30234376
0.1243 0.4834 565 1.1418 30509392
0.1995 0.4876 570 1.1419 30785368
0.1989 0.4919 575 1.1398 31060456
0.2007 0.4962 580 1.1386 31326208
0.1472 0.5005 585 1.1393 31594472
0.1106 0.5048 590 1.1399 31860304
0.2542 0.5090 595 1.1378 32132960
0.2023 0.5133 600 1.1358 32408064
0.1613 0.5176 605 1.1389 32680560
0.1493 0.5219 610 1.1369 32954248
0.1255 0.5261 615 1.1378 33215640
0.0936 0.5304 620 1.1401 33485632
0.1824 0.5347 625 1.1382 33756656
0.2243 0.5390 630 1.1390 34026464
0.1573 0.5433 635 1.1361 34299816
0.1638 0.5475 640 1.1352 34570872
0.1157 0.5518 645 1.1360 34838312
0.1701 0.5561 650 1.1342 35106056
0.2314 0.5604 655 1.1337 35374072
0.1754 0.5646 660 1.1351 35634464
0.1703 0.5689 665 1.1320 35907424
0.2359 0.5732 670 1.1314 36170096
0.2349 0.5775 675 1.1329 36442024
0.1305 0.5818 680 1.1308 36706288
0.1876 0.5860 685 1.1312 36973688
0.1347 0.5903 690 1.1320 37241296
0.2262 0.5946 695 1.1314 37512872
0.1998 0.5989 700 1.1326 37782680
0.1055 0.6031 705 1.1304 38053608
0.2393 0.6074 710 1.1302 38325008
0.1775 0.6117 715 1.1307 38589416
0.2197 0.6160 720 1.1277 38853576
0.166 0.6203 725 1.1256 39122008
0.1593 0.6245 730 1.1300 39396560
0.1923 0.6288 735 1.1328 39666480
0.1976 0.6331 740 1.1306 39934776
0.1625 0.6374 745 1.1272 40198928
0.1268 0.6416 750 1.1290 40474816
0.219 0.6459 755 1.1289 40738928
0.2275 0.6502 760 1.1235 41014112
0.0704 0.6545 765 1.1265 41291400
0.1353 0.6588 770 1.1284 41567064
0.1344 0.6630 775 1.1257 41835856
0.1868 0.6673 780 1.1241 42108416
0.2027 0.6716 785 1.1269 42376552
0.1119 0.6759 790 1.1281 42639272
0.1379 0.6801 795 1.1261 42911096
0.2652 0.6844 800 1.1265 43184912
0.1232 0.6887 805 1.1253 43452840
0.1459 0.6930 810 1.1239 43719024
0.1376 0.6973 815 1.1257 43982968
0.1484 0.7015 820 1.1273 44251808
0.1617 0.7058 825 1.1248 44520088
0.1703 0.7101 830 1.1240 44782312
0.2121 0.7144 835 1.1246 45055208
0.1987 0.7186 840 1.1221 45329256
0.1687 0.7229 845 1.1218 45600800
0.1417 0.7272 850 1.1245 45871688
0.2093 0.7315 855 1.1243 46145112
0.1644 0.7358 860 1.1260 46416248
0.17 0.7400 865 1.1265 46685400
0.197 0.7443 870 1.1215 46949488
0.2171 0.7486 875 1.1240 47221208
0.148 0.7529 880 1.1252 47503016
0.1472 0.7571 885 1.1223 47771504
0.0773 0.7614 890 1.1200 48043096
0.1024 0.7657 895 1.1236 48310640
0.0715 0.7700 900 1.1226 48579272
0.161 0.7742 905 1.1208 48845664
0.2209 0.7785 910 1.1225 49116328
0.2193 0.7828 915 1.1227 49384192
0.1065 0.7871 920 1.1213 49653128
0.1488 0.7914 925 1.1221 49933168
0.2447 0.7956 930 1.1200 50208440
0.1157 0.7999 935 1.1216 50474600
0.1756 0.8042 940 1.1227 50741896
0.1873 0.8085 945 1.1186 51008128
0.1736 0.8127 950 1.1199 51282936
0.1495 0.8170 955 1.1226 51545616
0.1663 0.8213 960 1.1194 51809832
0.1343 0.8256 965 1.1184 52083672
0.1252 0.8299 970 1.1195 52355144
0.111 0.8341 975 1.1202 52630616
0.1025 0.8384 980 1.1203 52908440
0.1644 0.8427 985 1.1195 53182968
0.1614 0.8470 990 1.1192 53448960
0.1156 0.8512 995 1.1206 53722632
0.1378 0.8555 1000 1.1192 53998512
0.1776 0.8598 1005 1.1169 54263744
0.2257 0.8641 1010 1.1174 54526592
0.1631 0.8684 1015 1.1210 54792792
0.1759 0.8726 1020 1.1169 55069680
0.1197 0.8769 1025 1.1142 55350464
0.1768 0.8812 1030 1.1170 55621960
0.2284 0.8855 1035 1.1190 55896744
0.1251 0.8897 1040 1.1156 56164720
0.1812 0.8940 1045 1.1176 56434136
0.234 0.8983 1050 1.1171 56709136
0.1637 0.9026 1055 1.1145 56974616
0.1279 0.9069 1060 1.1162 57242824
0.1495 0.9111 1065 1.1177 57511368
0.155 0.9154 1070 1.1181 57774344
0.2235 0.9197 1075 1.1162 58043560
0.126 0.9240 1080 1.1158 58312920
0.1786 0.9282 1085 1.1173 58587160
0.1193 0.9325 1090 1.1163 58858704
0.1405 0.9368 1095 1.1142 59120792
0.2019 0.9411 1100 1.1165 59388184
0.2109 0.9454 1105 1.1159 59648456
0.1786 0.9496 1110 1.1163 59925824
0.1741 0.9539 1115 1.1162 60199640
0.1791 0.9582 1120 1.1137 60469672
0.1162 0.9625 1125 1.1154 60742672
0.1385 0.9667 1130 1.1159 61012624
0.1489 0.9710 1135 1.1142 61279728
0.1068 0.9753 1140 1.1141 61546392
0.1712 0.9796 1145 1.1140 61811624
0.1502 0.9839 1150 1.1128 62076504
0.1743 0.9881 1155 1.1140 62348416
0.1894 0.9924 1160 1.1132 62611880
0.1271 0.9967 1165 1.1129 62884000

Framework versions

  • Transformers 4.44.0
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1
Downloads last month
4
Safetensors
Model size
2.61B params
Tensor type
BF16
·
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Model tree for jkazdan/collapse_gemma-2-2b_hs2_accumulate_iter8_sftsd0

Base model

google/gemma-2-2b
Finetuned
(423)
this model