Saving weights and logs of step 17000 - epoch 0
Browse files- README.md +1 -0
- flax_model.msgpack +1 -1
- predictions/step_0.md +1 -1
- predictions/step_1000.md +1 -1
- predictions/step_10000.md +1 -1
- predictions/step_11000.md +1 -1
- predictions/step_12000.md +1 -1
- predictions/step_13000.md +1 -1
- predictions/step_14000.md +1 -1
- predictions/step_15000.md +1 -1
- predictions/step_16000.md +1 -1
- predictions/step_17000.md +58 -0
- predictions/step_2000.md +1 -1
- predictions/step_3000.md +1 -1
- predictions/step_4000.md +1 -1
- predictions/step_5000.md +1 -1
- predictions/step_6000.md +1 -1
- predictions/step_7000.md +1 -1
- predictions/step_8000.md +1 -1
- predictions/step_9000.md +1 -1
- runs/Jun14_05-52-18_t1v-n-48085b6f-w-4/events.out.tfevents.1686721938.t1v-n-48085b6f-w-4.135976.0.v2 +2 -2
- training_state.bin +2 -2
README.md
CHANGED
@@ -74,6 +74,7 @@ The following hyperparameters were used during training:
|
|
74 |
| 14000 | 1.7517 | 0.7050 | 8.2094 | 3.5066 | 8.2094 | 3.5066 |
|
75 |
| 15000 | 1.7413 | 0.7191 | 7.8822 | 3.3389 | 7.8822 | 3.3389 |
|
76 |
| 16000 | 1.7014 | 0.6850 | 8.0309 | 3.4178 | 8.0309 | 3.4178 |
|
|
|
77 |
|
78 |
|
79 |
### Framework versions
|
|
|
74 |
| 14000 | 1.7517 | 0.7050 | 8.2094 | 3.5066 | 8.2094 | 3.5066 |
|
75 |
| 15000 | 1.7413 | 0.7191 | 7.8822 | 3.3389 | 7.8822 | 3.3389 |
|
76 |
| 16000 | 1.7014 | 0.6850 | 8.0309 | 3.4178 | 8.0309 | 3.4178 |
|
77 |
+
| 17000 | 1.7205 | 0.6937 | 7.8822 | 3.4524 | 7.8822 | 3.4524 |
|
78 |
|
79 |
|
80 |
### Framework versions
|
flax_model.msgpack
CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
-
oid sha256:
|
3 |
size 3055465603
|
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:a2d25456a63d908b124505603fa425ac9d2cb1986b030d373f03eef2b3bb0884
|
3 |
size 3055465603
|
predictions/step_0.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_1000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_10000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_11000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_12000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_13000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_14000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_15000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_16000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_17000.md
ADDED
@@ -0,0 +1,58 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
+
|
3 |
+
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
+
| ---| --- | --- |--- |
|
5 |
+
| **17000**| 1.721 | 7.882 |3.452 |
|
6 |
+
|
7 |
+
| target | prediction |
|
8 |
+
|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
9 |
+
| Pattedyrene klarte ikke reisen på grunn av den lange avstanden over til kontinentet og dermed ble den store **landskillpadden** det første beitedyret på **Galapagos**\. | Pattedyrene klarte ikke reisen på grunn av den lange avstanden over til kontinentet**\,** og dermed ble den store **landskilpadden** det første beitedyret på **Galápagos**\. |
|
10 |
+
| Araberne brakte i tillegg med seg islam til nasjonene\, og det ble populært i **Komorene** og **Mayotte**\. | Araberne brakte i tillegg med seg islam til nasjonene\, og det ble populært i **kumeriene** og **majotene**\. |
|
11 |
+
| Egyptere fra **Det** **Nye** kongedømmet i oldtiden undret seg over monumentene til sine forfedre\, som da var over tusen år gamle\. | Egyptere fra **det** **nye** kongedømmet i oldtiden undret seg over monumentene til sine forfedre\, som da var over tusen år gamle\. |
|
12 |
+
| Deretter har noen saler\, spesielt engelske saler\, sikkerhetsstenger som gjør at **læret** til stigbøylen faller ned fra salen dersom **det** blir trukket bakover av en fallende rytter\. | Deretter har noen saler\, spesielt engelske saler\, sikkerhetsstenger som gjør at **lærere** til stigbøylen faller ned fra salen dersom **de** blir trukket bakover av en fallende rytter\. |
|
13 |
+
| I samarbeid med NPWS og Sporting Shooters Association of Australia **(**NSW**)** Inc\, rekrutterte man kvalifiserte frivillige til Sporting Shooters **Associations** programmet for jakt\. | I samarbeid med NPWS og Sporting Shooters Association of Australia\, NSW\, Inc\. rekrutterte man kvalifiserte frivillige til Sporting Shooters Association**\-**programmet for jakt\. |
|
14 |
+
| Vitenskapen viser at den store karbonøkonomien har løsnet biosfæren fra en stabil tilstand som har støttet **menneskeevolusjon** de siste to millioner årene\. | Vitenskapen viser at den store karbonøkonomien har løsnet biosfæren fra en stabil tilstand som har støttet **menneskeevolusjonen** de siste to millioner årene\. |
|
15 |
+
| Uttalen er forholdsvis lett på italiensk\, ettersom de fleste ordene uttales akkurat slik de er skrevet\. | Uttalen er forholdsvis lett på italiensk\, ettersom de fleste ordene uttales akkurat slik de er skrevet\. |
|
16 |
+
| I mange tilfeller kan det å begi seg ut på et friår i utlandet faktisk forbedre sjansene dine for å komme inn på høyere utdanning når du er tilbake i hjemlandet ditt\. | I mange tilfeller kan det å begi seg ut på et friår i utlandet faktisk forbedre sjansene dine for å komme inn på høyere utdanning når du er tilbake i hjemlandet ditt\. |
|
17 |
+
| Det er faktisk **Martelly** **sin** femte **CEP** på fire år\. | Det er faktisk **Martellis** femte **CRP** på fire år\. |
|
18 |
+
| Deretter tok **Lakka** **Singh** ledelsen i lovsangen\. | Deretter tok **lakkasing** ledelsen i lovsangen\. |
|
19 |
+
| De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. | De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. |
|
20 |
+
| **«**Jeg kunne ikke finne søsteren min og vennen hennes\, og på veien var det **2** funksjonshemmede i rullestoler som personer bare presset og klatret over**»\,** fortalte **Armand** Versace\. | Jeg kunne ikke finne søsteren min og vennen hennes\, og på veien var det **to** funksjonshemmede i rullestoler som personer bare presset og klatret over\, fortalte **Arman** Versace\. |
|
21 |
+
| Penger kan veksles på øyens eneste bank som ligger i Stanley ovenfor FIC West\-butikken\. | Penger kan veksles på øyens eneste bank**\,** som ligger i Stanley ovenfor FIC West\-butikken\. |
|
22 |
+
| En filippinsk mann som tidligere har vært politi\, har holdt turister i **Hong** **Kong** som **fange** ved å **kapre** bussen deres i hovedstaden på **Filippinene**\, Manila\. | En filippinsk mann som tidligere har vært politi\, har holdt turister i **Hongkong** som **fanger** ved å **kappere** bussen deres i hovedstaden på **filippinene** Manila\. |
|
23 |
+
| En **satellittelefon** kan som regel ikke erstatte en mobiltelefon\, da man må være utenfor med klar siktlinje til satellitten for å kunne ta en telefon\. | En **satellitttelefon** kan som regel ikke erstatte en mobiltelefon\, da man må være utenfor med klar siktlinje til satellitten for å kunne ta en telefon\. |
|
24 |
+
| Dersom du besøker Arktis eller antarktiske områder om vinteren får du oppleve polarnatten\, denne tiden stiger ikke solen over horisonten\. | Dersom du besøker Arktis eller antarktiske områder om vinteren\, får du oppleve polarnatten\, denne tiden stiger ikke solen over horisonten\. |
|
25 |
+
| Pattedyrene klarte ikke reisen på grunn av den lange avstanden over til kontinentet og dermed ble den store **landskillpadden** det første beitedyret på **Galapagos**\. | Pattedyrene klarte ikke reisen på grunn av den lange avstanden over til kontinentet**\,** og dermed ble den store **landskilpadden** det første beitedyret på **Galápagos**\. |
|
26 |
+
| Vann renner over vollen i en seksjon som **er** **100** britiske fot bred\. | Vann renner over vollen i en seksjon som **et** **hundre** britiske fot bred\. |
|
27 |
+
| Friksjonen er lav\, på is**\-** og snødekte veier kan du derfor ikke kjøre som du ville gjort på bar asfalt\. | Friksjonen er lav\, på is og snødekte veier kan du derfor ikke kjøre som du ville **ha** gjort på bar asfalt\. |
|
28 |
+
| Det var ingen store skoger i landområdene rundt **Canaan** noe som gjorde at treverket var ekstremt dyrt\. | Det var ingen store skoger i landområdene rundt **kanan\,** noe som gjorde at treverket var ekstremt dyrt\. |
|
29 |
+
| Flyulykker forekommer ofte i Iran\, ettersom de har en aldrende flåte både for sivilt og militært bruk og som i tillegg er dårlig vedlikeholdt\. | Flyulykker forekommer ofte i Iran\, ettersom de har en aldrende flåte både for sivilt og militært bruk\, og som i tillegg er dårlig vedlikeholdt\. |
|
30 |
+
| Naturalister og filosofer hadde fokus på klassisk tekst og særlig på **Bibelen** på latinsk språk\. | Naturalister og filosofer hadde fokus på klassisk tekst**\,** og særlig på **bibelen** på latinsk språk\. |
|
31 |
+
| Beboere nær anlegget blir anbefalt av lokale myndigheter om å holde seg inne\, ikke ha på klimaanlegget og ikke drikke vann fra kranen\. | Beboere nær anlegget blir anbefalt av lokale myndigheter om å holde seg inne\, ikke ha på klimaanlegget\, og ikke drikke vann fra kranen\. |
|
32 |
+
| Forskerne antydet at\, selv om dette var halen til en dinosaur\, viste prøven fjærdrakten til en voksen og ikke en **kyllings** **dun**\. | Forskerne antydet at selv om dette var halen til en dinosaur\, viste prøven fjærdrakten til en voksen og ikke en **kyllingstun**\. |
|
33 |
+
| De første sykdomstilfellene denne sesongen ble innrapportert sent i juli\. | De første sykdomstilfellene denne sesongen ble innrapportert sent i juli\. |
|
34 |
+
| Det tusende stempelet hans var den storslåtte **«**Great Deeds by Swedish Kings**»** av David **Klöcker** **Ehrenstrahl** i **2000**\, som er registrert i Guinness verdensrekordbok\. | Det tusende stempelet hans var den storslåtte Great Deeds by Swedish Kings av David **Clocker** **Aronsdahl** i **to** **tusen**\, som er registrert i Guinness verdensrekordbok\. |
|
35 |
+
| Robin **Uthappa** fikk omgangens høyeste poengsum\, **70** poeng på bare **41** slag\. **Han** fikk elleve ganger fire poeng\, og to ganger seks poeng\. | Robin **Utappa** fikk omgangens høyeste poengsum\, **sytti** poeng på bare **førtien** slag\, **han** fikk elleve ganger fire poeng og to ganger seks poeng\. |
|
36 |
+
| Koloniseringsperioden som varte i **3** århundrer ble startet av spanjolene\. | Koloniseringsperioden**\,** som varte i **tre** århundrer**\,** ble startet av spanjolene\. |
|
37 |
+
| I begynnelsen ble **antrekk** sterkt påvirket av **Byzantine\-kulturen** i øst\. | I begynnelsen ble **antrekket** sterkt påvirket av **bysantinkulturen** i øst\. |
|
38 |
+
| Det filippinske folket måtte selv betale for **kostnaden** av krigens **amerikansk** imperialisme**\,** i erobringen av **Filippinene**\. | Det filippinske folket måtte selv betale for **kostnadene** av krigens **amerikanske** imperialisme i erobringen av **filippinene**\. |
|
39 |
+
| **De** kan se svært godt i mørket med nattsyn og også bevege seg helt **ubemerket**\. **Ozeloter** jakter på byttet ved å gå i ett med sine omgivelser for så å angripe byttet\. | **Det** kan se svært godt i mørket med nattsyn og også bevege seg helt **utmerket\,** **oceloter** jakter på **bytter** ved å gå i ett med sine omgivelser for så å angripe byttet\. |
|
40 |
+
| Hennes første gren var **Slalåm**\, men hun fullførte ikke rennet\. Det var **36** av **116** konkurrenter som ikke fullførte slalåmrennet\. | Hennes første gren var **slalåm**\, men hun fullførte ikke rennet\. Det var **trettiseks** av **hundreogseisen** konkurrenter som ikke fullførte slalåmrennet\. |
|
41 |
+
| Når det nye folket med tiden starter å tilpasse seg sine nye omgivelser\, **set** de mindre og mindre ut som den andre populasjonen\. | Når det nye folket med tiden starter å tilpasse seg sine nye omgivelser\, **ser** de mindre og mindre ut som den andre populasjonen\. |
|
42 |
+
| Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig XVI\, dronning Marie Antoinette sammen med deres to unge barn **(**Marie Therese på **11** år og Ludvig**\-**Charles på **4** år**)** og kongens søster\, **Madam** **Elizabeth**\, ble den **6**\. oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. | Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig XVI\, dronning Marie Antoinette sammen med deres to unge barn\, Marie Therese på **elleve** år og Ludvig Charles på **fire** år\, og kongens søster\, **madame** **Elisabeth**\, ble den **sjette** oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. |
|
43 |
+
| Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig XVI\, dronning Marie Antoinette sammen med deres to unge barn **(**Marie Therese på **11** år og Ludvig**\-**Charles på **4** år**)** og kongens søster\, **Madam** **Elizabeth**\, ble den **6**\. oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. | Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig XVI\, dronning Marie Antoinette sammen med deres to unge barn\, Marie Therese på **elleve** år og Ludvig Charles på **fire** år\, og kongens søster\, **madame** **Elisabeth**\, ble den **sjette** oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. |
|
44 |
+
| Kvinner bør forstå at kulturforskjeller kan føre til at det de vil se på som trakassering og det ikke er uvanlig å bli fulgt etter\, tatt tak i **armen** **etc**\. | Kvinner bør forstå at kulturforskjeller kan føre til at det de vil se på som trakassering\, og det ikke er uvanlig å bli fulgt etter\, tatt tak i **ermene** **osv**\. |
|
45 |
+
| Deretter tok **Lakka** **Singh** ledelsen i lovsangen\. | Deretter tok **lakkasing** ledelsen i lovsangen\. |
|
46 |
+
| Årets største turnering avholdes i desember**\,** på polobanen i Las **Cañitas**\. | Årets største turnering avholdes i desember på polobanen i Las **Canitas**\. |
|
47 |
+
| **«**Timbuktu**»** har blitt brukt som en metafor for eksotiske**\,** fjerne land**\,** kombinert med relativ utilgjengelighet\. | Timbuktu har blitt brukt som en metafor for eksotiske fjerne land kombinert med relativ utilgjengelighet\. |
|
48 |
+
| I denne dynamiske transportfarkosten er alle på et eller annet vis tilknyttet**\,** og tilhengere av**\,** et transportsystem som er basert på privatbiler\. | I denne dynamiske transportfarkosten er alle på et eller annet vis tilknyttet og tilhengere av et transportsystem som er basert på privatbiler\. |
|
49 |
+
| Medlemmer av en subkultur markerer ofte sitt medlemskap **ved** en særpreget og symbolsk bruk av stil\, som inkluderer moter\, **manérer** og slang\. | Medlemmer av en subkultur markerer ofte sitt medlemskap **i** en særpreget og symbolsk bruk av stil\, som inkluderer moter\, **manerer** og slang\. |
|
50 |
+
| De østafrikanske øyene befinner seg i Indiahavet utenfor Afrikas østkyst\. | De østafrikanske øyene befinner seg i Indiahavet utenfor Afrikas østkyst\. |
|
51 |
+
| Vannveiene i innlandet kan være et kjekt tema å basere en reise på\. | Vannveiene i innlandet kan være et kjekt tema på å basere en reise på\. |
|
52 |
+
| Israel krever stadig militær tilstedeværelse i **dalen** i ti år etter at avtalen er signert\, mens den **palestinske** stat går med på å la denne styrken bli værende i kun fem år\. | Israel krever stadig militær tilstedeværelse i **Dalen** i ti år etter at avtalen er signert\, mens den **palitinske** stat går med på å la denne styrken bli værende i kun fem år\. |
|
53 |
+
| Selv om det var tre mennesker inne i huset da bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. | Selv om det var tre mennesker inne i huset da bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. |
|
54 |
+
| Noen rapporter satte det offisielle dødstallet til **8**\, og offisielle rapporter bekrefter at **opp** til **30** ble skadet**;** men det fullstendige antallet er foreløpig ukjent\. | Noen rapporter satte det offisielle dødstallet til **åtte**\, og offisielle rapporter bekrefter at **opptil** **tretti** ble skadet\, men det fullstendige antallet er foreløpig ukjent\. |
|
55 |
+
| Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av **en** **tidsperiode** på to timer\. | Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av **den** **tidsperioden** på to timer\. |
|
56 |
+
| Det er verdt å **benytte** en halvtime på å rusle i den spennende landsbyen\. | Det er verdt **om** i **nytt** en halvtime på å rusle i den spennende landsbyen\. |
|
57 |
+
| Tibetansk buddhisme er basert på Buddhas lære\, men ble utvidet til å inneholde **mahayanas** kjærlighetsretning og flere metoder fra indisk yoga\. | Tibetansk buddhisme er basert på Buddhas l��re\, men ble utvidet til å inneholde **mahajanas** kjærlighetsretning og flere metoder fra indisk yoga\. |
|
58 |
+
| Japans har nesten **7000** øyer **(**den største heter Honshu**)\,** og dette gjør Japan til verdens **7**\. største øy**!** | Japans har nesten **syv** **tusen** øyer**\,** den største heter Honshu**\,** og dette gjør Japan til verdens **syvende** største øy\. |
|
predictions/step_2000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_3000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_4000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_5000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_6000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_7000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_8000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
predictions/step_9000.md
CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
1 |
-
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
|
|
1 |
+
[Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md)
|
2 |
|
3 |
| STEP| loss | wer |cer|
|
4 |
| ---| --- | --- |--- |
|
runs/Jun14_05-52-18_t1v-n-48085b6f-w-4/events.out.tfevents.1686721938.t1v-n-48085b6f-w-4.135976.0.v2
CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
-
oid sha256:
|
3 |
-
size
|
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:7907dd8da7d55edf6d48e5b0b59c05bcf51814766b9d1475696b51574b1983f5
|
3 |
+
size 23115169
|
training_state.bin
CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
-
oid sha256:
|
3 |
-
size
|
|
|
1 |
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:68d8f6c08dafcca932cb6afd3fc24354c073440e51aecd5e63637b9053241a85
|
3 |
+
size 3978
|