smolvlm-mmocr-sft-round-3

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1270

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: 1e-06
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 512
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 3000
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.4317	0.0034	50	0.5248
0.4203	0.0068	100	0.5139
0.4055	0.0101	150	0.4986
0.3794	0.0135	200	0.4792
0.3715	0.0169	250	0.4580
0.334	0.0203	300	0.4360
0.3085	0.0237	350	0.4149
0.2968	0.0270	400	0.3954
0.2824	0.0304	450	0.3807
0.2962	0.0338	500	0.3700
0.2386	0.0372	550	0.3617
0.2507	0.0405	600	0.3561
0.2301	0.0439	650	0.3513
0.2449	0.0473	700	0.3475
0.2621	0.0507	750	0.3436
0.2489	0.0541	800	0.3398
0.2104	0.0574	850	0.3363
0.2212	0.0608	900	0.3329
0.2489	0.0642	950	0.3306
0.2353	0.0676	1000	0.3275
0.2065	0.0710	1050	0.3246
0.2202	0.0743	1100	0.3216
0.2058	0.0777	1150	0.3192
0.2175	0.0811	1200	0.3168
0.1883	0.0845	1250	0.3143
0.2214	0.0878	1300	0.3126
0.2245	0.0912	1350	0.3102
0.1735	0.0946	1400	0.3073
0.1801	0.0980	1450	0.3050
0.1944	0.1014	1500	0.3031
0.2057	0.1047	1550	0.3015
0.2041	0.1081	1600	0.2985
0.1788	0.1115	1650	0.2967
0.17	0.1149	1700	0.2952
0.1767	0.1183	1750	0.2928
0.1788	0.1216	1800	0.2908
0.1811	0.1250	1850	0.2887
0.1794	0.1284	1900	0.2867
0.1738	0.1318	1950	0.2843
0.1813	0.1351	2000	0.2832
0.1812	0.1385	2050	0.2809
0.1664	0.1419	2100	0.2795
0.1811	0.1453	2150	0.2778
0.1531	0.1487	2200	0.2761
0.1653	0.1520	2250	0.2746
0.1593	0.1554	2300	0.2731
0.1505	0.1588	2350	0.2711
0.1509	0.1622	2400	0.2698
0.1798	0.1656	2450	0.2679
0.148	0.1689	2500	0.2673
0.1586	0.1723	2550	0.2650
0.1609	0.1757	2600	0.2633
0.1668	0.1791	2650	0.2620
0.1723	0.1825	2700	0.2606
0.147	0.1858	2750	0.2599
0.1387	0.1892	2800	0.2507
0.1511	0.1926	2850	0.2498
0.1347	0.1960	2900	0.2486
0.1419	0.1993	2950	0.2467
0.1597	0.2027	3000	0.2453
0.1189	0.2061	3050	0.2444
0.1199	0.2095	3100	0.2426
0.1563	0.2129	3150	0.2421
0.1404	0.2162	3200	0.2402
0.1342	0.2196	3250	0.2394
0.1301	0.2230	3300	0.2389
0.1172	0.2264	3350	0.2372
0.1281	0.2298	3400	0.2360
0.1365	0.2331	3450	0.2340
0.1231	0.2365	3500	0.2341
0.1258	0.2399	3550	0.2335
0.1263	0.2433	3600	0.2321
0.1249	0.2466	3650	0.2310
0.1293	0.2500	3700	0.2292
0.1233	0.2534	3750	0.2285
0.1272	0.2568	3800	0.2276
0.1179	0.2602	3850	0.2266
0.1339	0.2635	3900	0.2262
0.1179	0.2669	3950	0.2249
0.1013	0.2703	4000	0.2239
0.1067	0.2737	4050	0.2234
0.1095	0.2771	4100	0.2224
0.1172	0.2804	4150	0.2213
0.1087	0.2838	4200	0.2212
0.106	0.2872	4250	0.2206
0.1052	0.2906	4300	0.2197
0.0961	0.2939	4350	0.2187
0.1074	0.2973	4400	0.2175
0.1288	0.3007	4450	0.2176
0.1205	0.3041	4500	0.2170
0.1138	0.3075	4550	0.2160
0.1077	0.3108	4600	0.2152
0.1106	0.3142	4650	0.2146
0.1169	0.3176	4700	0.2138
0.1066	0.3210	4750	0.2133
0.1038	0.3244	4800	0.2123
0.1112	0.3277	4850	0.2115
0.1121	0.3311	4900	0.2113
0.0977	0.3345	4950	0.2106
0.1077	0.3379	5000	0.2097
0.1016	0.3413	5050	0.2096
0.0998	0.3446	5100	0.2093
0.1008	0.3480	5150	0.2078
0.106	0.3514	5200	0.2076
0.1029	0.3548	5250	0.2074
0.122	0.3581	5300	0.2069
0.0924	0.3615	5350	0.2058
0.1022	0.3649	5400	0.2044
0.1088	0.3683	5450	0.2040
0.098	0.3717	5500	0.2037
0.0922	0.3750	5550	0.2031
0.0953	0.3784	5600	0.2027
0.1005	0.3818	5650	0.2021
0.0909	0.3852	5700	0.2021
0.1031	0.3886	5750	0.2014
0.0817	0.3919	5800	0.2009
0.0917	0.3953	5850	0.2009
0.0771	0.3987	5900	0.1994
0.1013	0.4021	5950	0.1989
0.0881	0.4054	6000	0.1986
0.0947	0.4088	6050	0.1976
0.0932	0.4122	6100	0.1969
0.0887	0.4156	6150	0.1967
0.0959	0.4190	6200	0.1960
0.0874	0.4223	6250	0.1952
0.0893	0.4257	6300	0.1948
0.1139	0.4291	6350	0.1941
0.0911	0.4325	6400	0.1941
0.0989	0.4359	6450	0.1936
0.0827	0.4392	6500	0.1931
0.1005	0.4426	6550	0.1938
0.0864	0.4460	6600	0.1925
0.0763	0.4494	6650	0.1911
0.1037	0.4528	6700	0.1913
0.0956	0.4561	6750	0.1910
0.0969	0.4595	6800	0.1908
0.087	0.4629	6850	0.1908
0.0989	0.4663	6900	0.1903
0.0843	0.4696	6950	0.1898
0.0949	0.4730	7000	0.1893
0.084	0.4764	7050	0.1893
0.099	0.4798	7100	0.1889
0.0864	0.4832	7150	0.1885
0.0827	0.4865	7200	0.1873
0.081	0.4899	7250	0.1871
0.0719	0.4933	7300	0.1864
0.0888	0.4967	7350	0.1863
0.0759	0.5001	7400	0.1858
0.0828	0.5034	7450	0.1858
0.0871	0.5068	7500	0.1850
0.0849	0.5102	7550	0.1851
0.0817	0.5136	7600	0.1843
0.0727	0.5169	7650	0.1840
0.0841	0.5203	7700	0.1839
0.0841	0.5237	7750	0.1831
0.0855	0.5271	7800	0.1831
0.0783	0.5305	7850	0.1823
0.0833	0.5338	7900	0.1827
0.0772	0.5372	7950	0.1819
0.0727	0.5406	8000	0.1815
0.0698	0.5440	8050	0.1814
0.0706	0.5474	8100	0.1809
0.0902	0.5507	8150	0.1812
0.0912	0.5541	8200	0.1809
0.0865	0.5575	8250	0.1804
0.0908	0.5609	8300	0.1800
0.0795	0.5642	8350	0.1789
0.0889	0.5676	8400	0.1798
0.0727	0.5710	8450	0.1794
0.0677	0.5744	8500	0.1784
0.0805	0.5778	8550	0.1785
0.076	0.5811	8600	0.1779
0.0654	0.5845	8650	0.1777
0.0951	0.5879	8700	0.1770
0.0666	0.5913	8750	0.1771
0.0745	0.5947	8800	0.1759
0.0784	0.5980	8850	0.1766
0.0783	0.6014	8900	0.1755
0.0739	0.6048	8950	0.1760
0.0906	0.6082	9000	0.1760
0.0735	0.6116	9050	0.1752
0.074	0.6149	9100	0.1752
0.0824	0.6183	9150	0.1754
0.0536	0.6217	9200	0.1739
0.0826	0.6251	9250	0.1745
0.0767	0.6284	9300	0.1744
0.0681	0.6318	9350	0.1736
0.0899	0.6352	9400	0.1728
0.0771	0.6386	9450	0.1729
0.0894	0.6420	9500	0.1731
0.071	0.6453	9550	0.1729
0.0646	0.6487	9600	0.1724
0.0662	0.6521	9650	0.1724
0.0716	0.6555	9700	0.1726
0.0788	0.6589	9750	0.1726
0.0767	0.6622	9800	0.1720
0.0661	0.6656	9850	0.1710
0.076	0.6690	9900	0.1713
0.0736	0.6724	9950	0.1716
0.0631	0.6757	10000	0.1707
0.0729	0.6791	10050	0.1711
0.0675	0.6825	10100	0.1710
0.0559	0.6859	10150	0.1712
0.0733	0.6893	10200	0.1707
0.0735	0.6926	10250	0.1708
0.0686	0.6960	10300	0.1697
0.0633	0.6994	10350	0.1702
0.075	0.7028	10400	0.1696
0.0688	0.7062	10450	0.1695
0.0588	0.7095	10500	0.1692
0.0627	0.7129	10550	0.1689
0.0777	0.7163	10600	0.1681
0.0656	0.7197	10650	0.1686
0.0657	0.7230	10700	0.1679
0.071	0.7264	10750	0.1678
0.0587	0.7298	10800	0.1680
0.0594	0.7332	10850	0.1679
0.0695	0.7366	10900	0.1669
0.068	0.7399	10950	0.1665
0.0573	0.7433	11000	0.1673
0.0679	0.7467	11050	0.1664
0.0716	0.7501	11100	0.1662
0.0719	0.7535	11150	0.1659
0.0658	0.7568	11200	0.1658
0.0599	0.7602	11250	0.1653
0.0707	0.7636	11300	0.1646
0.0607	0.7670	11350	0.1653
0.0693	0.7704	11400	0.1650
0.0654	0.7737	11450	0.1650
0.0683	0.7771	11500	0.1651
0.0619	0.7805	11550	0.1646
0.0569	0.7839	11600	0.1641
0.0722	0.7872	11650	0.1642
0.0728	0.7906	11700	0.1639
0.0583	0.7940	11750	0.1637
0.0595	0.7974	11800	0.1636
0.059	0.8008	11850	0.1643
0.0757	0.8041	11900	0.1629
0.0593	0.8075	11950	0.1627
0.0678	0.8109	12000	0.1628
0.053	0.8143	12050	0.1621
0.056	0.8177	12100	0.1627
0.0538	0.8210	12150	0.1612
0.0683	0.8244	12200	0.1612
0.0784	0.8278	12250	0.1617
0.061	0.8312	12300	0.1612
0.0617	0.8345	12350	0.1608
0.054	0.8379	12400	0.1608
0.0693	0.8413	12450	0.1607
0.0507	0.8447	12500	0.1600
0.0691	0.8481	12550	0.1606
0.0653	0.8514	12600	0.1600
0.0664	0.8548	12650	0.1601
0.0646	0.8582	12700	0.1602
0.0444	0.8616	12750	0.1602
0.0737	0.8650	12800	0.1597
0.0598	0.8683	12850	0.1596
0.0521	0.8717	12900	0.1600
0.0581	0.8751	12950	0.1594
0.0574	0.8785	13000	0.1590
0.0594	0.8818	13050	0.1588
0.0629	0.8852	13100	0.1588
0.0604	0.8886	13150	0.1584
0.0622	0.8920	13200	0.1588
0.059	0.8954	13250	0.1583
0.0666	0.8987	13300	0.1573
0.0567	0.9021	13350	0.1580
0.0605	0.9055	13400	0.1576
0.0439	0.9089	13450	0.1574
0.0665	0.9123	13500	0.1571
0.0608	0.9156	13550	0.1571
0.0508	0.9190	13600	0.1569
0.0698	0.9224	13650	0.1568
0.0672	0.9258	13700	0.1572
0.0544	0.9292	13750	0.1567
0.0568	0.9325	13800	0.1567
0.0646	0.9359	13850	0.1563
0.052	0.9393	13900	0.1564
0.0557	0.9427	13950	0.1567
0.0399	0.9460	14000	0.1557
0.0527	0.9494	14050	0.1554
0.0503	0.9528	14100	0.1553
0.059	0.9562	14150	0.1554
0.0674	0.9596	14200	0.1561
0.0631	0.9629	14250	0.1553
0.0628	0.9663	14300	0.1554
0.0553	0.9697	14350	0.1553
0.0469	0.9731	14400	0.1551
0.0543	0.9765	14450	0.1551
0.0495	0.9798	14500	0.1552
0.0662	0.9832	14550	0.1548
0.0454	0.9866	14600	0.1547
0.0481	0.9900	14650	0.1545
0.0496	0.9933	14700	0.1541
0.0455	0.9967	14750	0.1538
0.0586	1.0001	14800	0.1531
0.0601	1.0035	14850	0.1533
0.0448	1.0069	14900	0.1529
0.0641	1.0103	14950	0.1533
0.0505	1.0137	15000	0.1529
0.0538	1.0170	15050	0.1525
0.0491	1.0204	15100	0.1525
0.0544	1.0238	15150	0.1532
0.0681	1.0272	15200	0.1527
0.0565	1.0305	15250	0.1524
0.0467	1.0339	15300	0.1524
0.058	1.0373	15350	0.1520
0.0609	1.0407	15400	0.1521
0.0582	1.0441	15450	0.1523
0.0542	1.0474	15500	0.1514
0.0717	1.0508	15550	0.1512
0.0588	1.0542	15600	0.1512
0.0565	1.0576	15650	0.1513
0.0473	1.0610	15700	0.1509
0.0645	1.0643	15750	0.1511
0.0457	1.0677	15800	0.1508
0.0567	1.0711	15850	0.1505
0.063	1.0745	15900	0.1503
0.0449	1.0778	15950	0.1504
0.0519	1.0812	16000	0.1502
0.0517	1.0846	16050	0.1505
0.0489	1.0880	16100	0.1506
0.0597	1.0914	16150	0.1506
0.049	1.0947	16200	0.1507
0.0528	1.0981	16250	0.1504
0.0465	1.1015	16300	0.1498
0.0557	1.1049	16350	0.1497
0.0582	1.1083	16400	0.1489
0.0607	1.1116	16450	0.1495
0.0563	1.1150	16500	0.1494
0.0541	1.1184	16550	0.1493
0.0516	1.1218	16600	0.1491
0.0545	1.1251	16650	0.1492
0.0446	1.1285	16700	0.1496
0.0501	1.1319	16750	0.1489
0.0536	1.1353	16800	0.1488
0.0519	1.1387	16850	0.1489
0.0406	1.1420	16900	0.1496
0.047	1.1454	16950	0.1488
0.062	1.1488	17000	0.1488
0.0537	1.1522	17050	0.1488
0.0545	1.1556	17100	0.1482
0.0493	1.1589	17150	0.1484
0.0414	1.1623	17200	0.1488
0.0488	1.1657	17250	0.1486
0.0547	1.1691	17300	0.1486
0.0436	1.1725	17350	0.1486
0.0413	1.1758	17400	0.1484
0.0443	1.1792	17450	0.1483
0.0588	1.1826	17500	0.1484
0.0549	1.1860	17550	0.1481
0.0544	1.1893	17600	0.1480
0.0603	1.1927	17650	0.1480
0.0625	1.1961	17700	0.1479
0.0495	1.1995	17750	0.1472
0.0396	1.2029	17800	0.1477
0.0586	1.2062	17850	0.1477
0.0553	1.2096	17900	0.1474
0.0531	1.2130	17950	0.1469
0.0456	1.2164	18000	0.1468
0.0561	1.2198	18050	0.1463
0.0402	1.2231	18100	0.1467
0.059	1.2265	18150	0.1473
0.0411	1.2299	18200	0.1471
0.0516	1.2333	18250	0.1467
0.0517	1.2366	18300	0.1470
0.0545	1.2400	18350	0.1469
0.0552	1.2434	18400	0.1462
0.0429	1.2468	18450	0.1464
0.0553	1.2502	18500	0.1458
0.0446	1.2535	18550	0.1456
0.0435	1.2569	18600	0.1461
0.0547	1.2603	18650	0.1461
0.0398	1.2637	18700	0.1458
0.0424	1.2671	18750	0.1456
0.0476	1.2704	18800	0.1454
0.0432	1.2738	18850	0.1458
0.0522	1.2772	18900	0.1456
0.0559	1.2806	18950	0.1461
0.0432	1.2839	19000	0.1455
0.0482	1.2873	19050	0.1462
0.044	1.2907	19100	0.1456
0.0419	1.2941	19150	0.1451
0.0536	1.2975	19200	0.1452
0.0531	1.3008	19250	0.1451
0.0391	1.3042	19300	0.1447
0.0449	1.3076	19350	0.1448
0.0534	1.3110	19400	0.1446
0.0528	1.3144	19450	0.1445
0.0455	1.3177	19500	0.1449
0.0512	1.3211	19550	0.1439
0.0435	1.3245	19600	0.1441
0.0365	1.3279	19650	0.1442
0.0526	1.3313	19700	0.1436
0.0448	1.3346	19750	0.1443
0.0579	1.3380	19800	0.1446
0.0447	1.3414	19850	0.1437
0.0476	1.3448	19900	0.1439
0.0478	1.3481	19950	0.1440
0.0473	1.3515	20000	0.1439
0.0535	1.3549	20050	0.1441
0.0413	1.3583	20100	0.1442
0.043	1.3617	20150	0.1436
0.0445	1.3650	20200	0.1437
0.045	1.3684	20250	0.1440
0.0539	1.3718	20300	0.1437
0.0474	1.3752	20350	0.1438
0.0422	1.3786	20400	0.1435
0.0524	1.3819	20450	0.1434
0.0507	1.3853	20500	0.1423
0.0435	1.3887	20550	0.1430
0.0441	1.3921	20600	0.1430
0.0496	1.3954	20650	0.1432
0.047	1.3988	20700	0.1425
0.052	1.4022	20750	0.1422
0.0435	1.4056	20800	0.1422
0.0411	1.4090	20850	0.1427
0.0507	1.4123	20900	0.1429
0.0547	1.4157	20950	0.1420
0.0575	1.4191	21000	0.1421
0.0395	1.4225	21050	0.1418
0.0386	1.4259	21100	0.1417
0.0606	1.4292	21150	0.1412
0.0437	1.4326	21200	0.1414
0.0444	1.4360	21250	0.1417
0.0451	1.4394	21300	0.1416
0.0443	1.4427	21350	0.1420
0.0426	1.4461	21400	0.1414
0.0488	1.4495	21450	0.1415
0.0407	1.4529	21500	0.1413
0.0443	1.4563	21550	0.1414
0.0474	1.4596	21600	0.1407
0.0447	1.4630	21650	0.1409
0.0448	1.4664	21700	0.1417
0.047	1.4698	21750	0.1406
0.0679	1.4732	21800	0.1405
0.0405	1.4765	21850	0.1401
0.0424	1.4799	21900	0.1409
0.0526	1.4833	21950	0.1406
0.0598	1.4867	22000	0.1404
0.047	1.4901	22050	0.1401
0.0451	1.4934	22100	0.1404
0.05	1.4968	22150	0.1398
0.0433	1.5002	22200	0.1400
0.0413	1.5036	22250	0.1404
0.0525	1.5069	22300	0.1401
0.0503	1.5103	22350	0.1403
0.0636	1.5137	22400	0.1407
0.0332	1.5171	22450	0.1410
0.0429	1.5205	22500	0.1403
0.0469	1.5238	22550	0.1403
0.0377	1.5272	22600	0.1402
0.0356	1.5306	22650	0.1402
0.0464	1.5340	22700	0.1398
0.0416	1.5374	22750	0.1398
0.0395	1.5407	22800	0.1394
0.0418	1.5441	22850	0.1397
0.0473	1.5475	22900	0.1393
0.051	1.5509	22950	0.1392
0.0474	1.5542	23000	0.1396
0.0409	1.5576	23050	0.1399
0.0448	1.5610	23100	0.1394
0.0378	1.5644	23150	0.1394
0.0505	1.5678	23200	0.1392
0.0437	1.5711	23250	0.1394
0.058	1.5745	23300	0.1389
0.0496	1.5779	23350	0.1389
0.0366	1.5813	23400	0.1385
0.0343	1.5847	23450	0.1387
0.0462	1.5880	23500	0.1387
0.0445	1.5914	23550	0.1386
0.0534	1.5948	23600	0.1386
0.0396	1.5982	23650	0.1384
0.037	1.6015	23700	0.1387
0.0414	1.6049	23750	0.1383
0.0426	1.6083	23800	0.1390
0.0443	1.6117	23850	0.1384
0.049	1.6151	23900	0.1383
0.0399	1.6184	23950	0.1383
0.0461	1.6218	24000	0.1383
0.0426	1.6252	24050	0.1381
0.0388	1.6286	24100	0.1382
0.0466	1.6320	24150	0.1380
0.0432	1.6353	24200	0.1381
0.0365	1.6387	24250	0.1380
0.0423	1.6421	24300	0.1382
0.0446	1.6455	24350	0.1376
0.047	1.6489	24400	0.1377
0.043	1.6522	24450	0.1378
0.043	1.6556	24500	0.1379
0.0375	1.6590	24550	0.1375
0.0473	1.6624	24600	0.1371
0.0487	1.6657	24650	0.1371
0.0443	1.6691	24700	0.1371
0.039	1.6725	24750	0.1373
0.0561	1.6759	24800	0.1376
0.0371	1.6793	24850	0.1373
0.0458	1.6826	24900	0.1376
0.0423	1.6860	24950	0.1379
0.0412	1.6894	25000	0.1368
0.0495	1.6928	25050	0.1370
0.0342	1.6962	25100	0.1373
0.0513	1.6995	25150	0.1366
0.0418	1.7029	25200	0.1367
0.0363	1.7063	25250	0.1362
0.0434	1.7097	25300	0.1362
0.0456	1.7130	25350	0.1364
0.0514	1.7164	25400	0.1364
0.0465	1.7198	25450	0.1362
0.0484	1.7232	25500	0.1361
0.0409	1.7266	25550	0.1357
0.0363	1.7299	25600	0.1359
0.0427	1.7333	25650	0.1363
0.0503	1.7367	25700	0.1361
0.047	1.7401	25750	0.1359
0.0421	1.7435	25800	0.1359
0.0431	1.7468	25850	0.1359
0.0397	1.7502	25900	0.1356
0.0374	1.7536	25950	0.1359
0.0381	1.7570	26000	0.1351
0.0367	1.7604	26050	0.1349
0.0479	1.7637	26100	0.1355
0.0407	1.7671	26150	0.1356
0.0465	1.7705	26200	0.1359
0.0403	1.7739	26250	0.1356
0.0358	1.7772	26300	0.1358
0.047	1.7806	26350	0.1358
0.0318	1.7840	26400	0.1361
0.0439	1.7874	26450	0.1356
0.0428	1.7908	26500	0.1355
0.0345	1.7941	26550	0.1357
0.0335	1.7975	26600	0.1354
0.0424	1.8009	26650	0.1360
0.0378	1.8043	26700	0.1355
0.0425	1.8077	26750	0.1355
0.0423	1.8110	26800	0.1354
0.0461	1.8144	26850	0.1351
0.0363	1.8178	26900	0.1354
0.0451	1.8212	26950	0.1351
0.0461	1.8245	27000	0.1353
0.0529	1.8279	27050	0.1351
0.0491	1.8313	27100	0.1349
0.0492	1.8347	27150	0.1348
0.0316	1.8381	27200	0.1353
0.0342	1.8414	27250	0.1351
0.0436	1.8448	27300	0.1351
0.0299	1.8482	27350	0.1348
0.05	1.8516	27400	0.1348
0.0382	1.8550	27450	0.1349
0.0481	1.8583	27500	0.1355
0.0439	1.8617	27550	0.1342
0.0384	1.8651	27600	0.1346
0.0412	1.8685	27650	0.1344
0.0352	1.8718	27700	0.1348
0.0449	1.8752	27750	0.1344
0.0546	1.8786	27800	0.1342
0.0393	1.8820	27850	0.1345
0.0446	1.8854	27900	0.1347
0.0434	1.8887	27950	0.1346
0.0388	1.8921	28000	0.1341
0.0373	1.8955	28050	0.1345
0.0418	1.8989	28100	0.1347
0.0536	1.9023	28150	0.1342
0.0426	1.9056	28200	0.1341
0.0348	1.9090	28250	0.1340
0.0471	1.9124	28300	0.1340
0.04	1.9158	28350	0.1343
0.0391	1.9192	28400	0.1339
0.0456	1.9225	28450	0.1340
0.0375	1.9259	28500	0.1339
0.0427	1.9293	28550	0.1344
0.0597	1.9327	28600	0.1336
0.039	1.9360	28650	0.1345
0.0337	1.9394	28700	0.1336
0.0416	1.9428	28750	0.1341
0.0374	1.9462	28800	0.1339
0.0439	1.9496	28850	0.1336
0.0363	1.9529	28900	0.1337
0.0416	1.9563	28950	0.1334
0.0429	1.9597	29000	0.1337
0.0355	1.9631	29050	0.1338
0.0392	1.9665	29100	0.1336
0.0442	1.9698	29150	0.1334
0.0458	1.9732	29200	0.1337
0.0401	1.9766	29250	0.1340
0.0358	1.9800	29300	0.1336
0.0402	1.9833	29350	0.1334
0.0398	1.9867	29400	0.1334
0.0529	1.9901	29450	0.1333
0.0417	1.9935	29500	0.1333
0.047	1.9969	29550	0.1329
0.0482	2.0003	29600	0.1328
0.0412	2.0036	29650	0.1328
0.0436	2.0070	29700	0.1333
0.0328	2.0104	29750	0.1328
0.041	2.0138	29800	0.1336
0.046	2.0172	29850	0.1328
0.033	2.0205	29900	0.1325
0.0461	2.0239	29950	0.1328
0.0388	2.0273	30000	0.1330
0.0424	2.0307	30050	0.1328
0.0374	2.0341	30100	0.1326
0.0366	2.0374	30150	0.1328
0.0373	2.0408	30200	0.1321
0.0425	2.0442	30250	0.1322
0.0368	2.0476	30300	0.1318
0.043	2.0510	30350	0.1319
0.0456	2.0543	30400	0.1326
0.0443	2.0577	30450	0.1328
0.0318	2.0611	30500	0.1319
0.0616	2.0645	30550	0.1320
0.0384	2.0678	30600	0.1329
0.0402	2.0712	30650	0.1322
0.0394	2.0746	30700	0.1323
0.0324	2.0780	30750	0.1325
0.0459	2.0814	30800	0.1321
0.0368	2.0847	30850	0.1322
0.0496	2.0881	30900	0.1321
0.037	2.0915	30950	0.1326
0.0381	2.0949	31000	0.1317
0.0384	2.0983	31050	0.1318
0.0436	2.1016	31100	0.1318
0.038	2.1050	31150	0.1315
0.0359	2.1084	31200	0.1321
0.041	2.1118	31250	0.1316
0.0428	2.1151	31300	0.1317
0.0424	2.1185	31350	0.1315
0.0396	2.1219	31400	0.1316
0.0416	2.1253	31450	0.1316
0.0424	2.1287	31500	0.1320
0.0366	2.1320	31550	0.1315
0.0418	2.1354	31600	0.1314
0.0361	2.1388	31650	0.1313
0.0339	2.1422	31700	0.1317
0.0437	2.1456	31750	0.1311
0.0473	2.1489	31800	0.1313
0.0319	2.1523	31850	0.1315
0.0383	2.1557	31900	0.1312
0.0355	2.1591	31950	0.1309
0.0354	2.1624	32000	0.1317
0.0434	2.1658	32050	0.1312
0.0378	2.1692	32100	0.1311
0.0412	2.1726	32150	0.1312
0.0321	2.1760	32200	0.1311
0.0388	2.1793	32250	0.1309
0.0425	2.1827	32300	0.1310
0.0317	2.1861	32350	0.1309
0.0486	2.1895	32400	0.1309
0.0323	2.1929	32450	0.1304
0.0496	2.1962	32500	0.1306
0.0386	2.1996	32550	0.1305
0.0469	2.2030	32600	0.1306
0.0387	2.2064	32650	0.1307
0.0406	2.2098	32700	0.1307
0.038	2.2131	32750	0.1309
0.039	2.2165	32800	0.1305
0.0454	2.2199	32850	0.1312
0.0341	2.2233	32900	0.1304
0.0422	2.2266	32950	0.1304
0.0425	2.2300	33000	0.1305
0.0444	2.2334	33050	0.1305
0.0323	2.2368	33100	0.1305
0.0333	2.2402	33150	0.1303
0.0431	2.2435	33200	0.1301
0.0353	2.2469	33250	0.1304
0.0438	2.2503	33300	0.1304
0.0429	2.2537	33350	0.1299
0.0307	2.2571	33400	0.1301
0.0424	2.2604	33450	0.1303
0.0418	2.2638	33500	0.1301
0.0353	2.2672	33550	0.1299
0.0363	2.2706	33600	0.1302
0.0433	2.2739	33650	0.1300
0.0345	2.2773	33700	0.1301
0.0391	2.2807	33750	0.1300
0.0502	2.2841	33800	0.1308
0.0313	2.2875	33850	0.1301
0.0361	2.2908	33900	0.1303
0.0376	2.2942	33950	0.1305
0.0438	2.2976	34000	0.1305
0.0402	2.3010	34050	0.1298
0.0446	2.3044	34100	0.1302
0.0324	2.3077	34150	0.1303
0.0378	2.3111	34200	0.1301
0.0414	2.3145	34250	0.1303
0.0307	2.3179	34300	0.1300
0.0388	2.3213	34350	0.1299
0.0345	2.3246	34400	0.1298
0.0341	2.3280	34450	0.1294
0.0338	2.3314	34500	0.1298
0.0402	2.3348	34550	0.1297
0.0356	2.3381	34600	0.1296
0.05	2.3415	34650	0.1295
0.0344	2.3449	34700	0.1293
0.0325	2.3483	34750	0.1295
0.0362	2.3517	34800	0.1298
0.031	2.3550	34850	0.1293
0.0387	2.3584	34900	0.1296
0.034	2.3618	34950	0.1296
0.0444	2.3652	35000	0.1297
0.0446	2.3686	35050	0.1295
0.0412	2.3719	35100	0.1292
0.0331	2.3753	35150	0.1290
0.0323	2.3787	35200	0.1291
0.036	2.3821	35250	0.1287
0.0364	2.3854	35300	0.1293
0.0346	2.3888	35350	0.1289
0.0354	2.3922	35400	0.1286
0.0368	2.3956	35450	0.1294
0.0445	2.3990	35500	0.1289
0.0394	2.4023	35550	0.1288
0.0482	2.4057	35600	0.1289
0.0346	2.4091	35650	0.1289
0.0435	2.4125	35700	0.1285
0.0342	2.4159	35750	0.1290
0.0373	2.4192	35800	0.1287
0.0369	2.4226	35850	0.1286
0.0274	2.4260	35900	0.1287
0.0365	2.4294	35950	0.1289
0.036	2.4327	36000	0.1284
0.0402	2.4361	36050	0.1292
0.0405	2.4395	36100	0.1290
0.0458	2.4429	36150	0.1287
0.0261	2.4463	36200	0.1290
0.0394	2.4496	36250	0.1293
0.0445	2.4530	36300	0.1286
0.0435	2.4564	36350	0.1286
0.0307	2.4598	36400	0.1289
0.0472	2.4632	36450	0.1285
0.0327	2.4665	36500	0.1291
0.0349	2.4699	36550	0.1289
0.0311	2.4733	36600	0.1289
0.0398	2.4767	36650	0.1288
0.0382	2.4801	36700	0.1286
0.0414	2.4834	36750	0.1288
0.0328	2.4868	36800	0.1286
0.0366	2.4902	36850	0.1286
0.035	2.4936	36900	0.1283
0.043	2.4969	36950	0.1285
0.0315	2.5003	37000	0.1284
0.0337	2.5037	37050	0.1284
0.0349	2.5071	37100	0.1288
0.0427	2.5105	37150	0.1285
0.0403	2.5138	37200	0.1285
0.0358	2.5172	37250	0.1287
0.0283	2.5206	37300	0.1282
0.0325	2.5240	37350	0.1286
0.0428	2.5274	37400	0.1283
0.0359	2.5307	37450	0.1285
0.0398	2.5341	37500	0.1285
0.0358	2.5375	37550	0.1284
0.0442	2.5409	37600	0.1281
0.0344	2.5442	37650	0.1279
0.034	2.5476	37700	0.1282
0.0368	2.5510	37750	0.1281
0.0349	2.5544	37800	0.1280
0.0366	2.5578	37850	0.1284
0.0397	2.5611	37900	0.1284
0.029	2.5645	37950	0.1283
0.0379	2.5679	38000	0.1282
0.0346	2.5713	38050	0.1282
0.0387	2.5747	38100	0.1281
0.0327	2.5780	38150	0.1282
0.042	2.5814	38200	0.1277
0.0436	2.5848	38250	0.1284
0.0346	2.5882	38300	0.1282
0.0348	2.5915	38350	0.1278
0.0336	2.5949	38400	0.1283
0.0445	2.5983	38450	0.1279
0.0363	2.6017	38500	0.1282
0.0326	2.6051	38550	0.1279
0.0373	2.6084	38600	0.1279
0.0388	2.6118	38650	0.1280
0.0395	2.6152	38700	0.1279
0.0388	2.6186	38750	0.1281
0.0304	2.6220	38800	0.1280
0.0347	2.6253	38850	0.1278
0.0346	2.6287	38900	0.1273
0.0358	2.6321	38950	0.1282
0.0353	2.6355	39000	0.1279
0.0423	2.6389	39050	0.1280
0.0411	2.6422	39100	0.1278
0.0422	2.6456	39150	0.1281
0.0346	2.6490	39200	0.1278
0.0389	2.6524	39250	0.1275
0.0383	2.6557	39300	0.1272
0.0494	2.6591	39350	0.1278
0.0329	2.6625	39400	0.1275
0.0412	2.6659	39450	0.1277
0.041	2.6693	39500	0.1274
0.0371	2.6726	39550	0.1277
0.0338	2.6760	39600	0.1278
0.0251	2.6794	39650	0.1281
0.0312	2.6828	39700	0.1276
0.0324	2.6862	39750	0.1270
0.0386	2.6895	39800	0.1280
0.0321	2.6929	39850	0.1276
0.0389	2.6963	39900	0.1272
0.0526	2.6997	39950	0.1275
0.0395	2.7030	40000	0.1272
0.0315	2.7064	40050	0.1276
0.0404	2.7098	40100	0.1275
0.0335	2.7132	40150	0.1277
0.0345	2.7166	40200	0.1271
0.032	2.7199	40250	0.1274
0.037	2.7233	40300	0.1273
0.045	2.7267	40350	0.1274
0.0412	2.7301	40400	0.1275
0.0381	2.7335	40450	0.1273
0.0387	2.7368	40500	0.1274
0.0282	2.7402	40550	0.1280
0.0331	2.7436	40600	0.1272
0.0412	2.7470	40650	0.1277
0.0368	2.7503	40700	0.1272
0.0409	2.7537	40750	0.1272
0.0352	2.7571	40800	0.1274
0.0365	2.7605	40850	0.1278
0.0424	2.7639	40900	0.1272
0.0325	2.7672	40950	0.1273
0.0339	2.7706	41000	0.1273
0.0436	2.7740	41050	0.1273
0.0332	2.7774	41100	0.1273
0.0382	2.7808	41150	0.1274
0.0304	2.7841	41200	0.1273
0.0326	2.7875	41250	0.1273
0.0283	2.7909	41300	0.1274
0.0338	2.7943	41350	0.1271
0.0376	2.7977	41400	0.1271
0.04	2.8010	41450	0.1271
0.0332	2.8044	41500	0.1271
0.0402	2.8078	41550	0.1269
0.0374	2.8112	41600	0.1271
0.0406	2.8145	41650	0.1268
0.0467	2.8179	41700	0.1271
0.03	2.8213	41750	0.1273
0.032	2.8247	41800	0.1274
0.0315	2.8281	41850	0.1270
0.0388	2.8314	41900	0.1273
0.0325	2.8348	41950	0.1271
0.0323	2.8382	42000	0.1270
0.0385	2.8416	42050	0.1269
0.032	2.8450	42100	0.1275
0.0391	2.8483	42150	0.1270
0.0344	2.8517	42200	0.1269
0.026	2.8551	42250	0.1268
0.0346	2.8585	42300	0.1271
0.0472	2.8618	42350	0.1269
0.0346	2.8652	42400	0.1269
0.0285	2.8686	42450	0.1271
0.0258	2.8720	42500	0.1271
0.0331	2.8754	42550	0.1273
0.0307	2.8787	42600	0.1274
0.0396	2.8821	42650	0.1268
0.0352	2.8855	42700	0.1270
0.0463	2.8889	42750	0.1269
0.043	2.8923	42800	0.1270
0.0343	2.8956	42850	0.1269
0.0313	2.8990	42900	0.1272
0.0387	2.9024	42950	0.1274
0.0413	2.9058	43000	0.1269
0.029	2.9092	43050	0.1270
0.041	2.9125	43100	0.1272
0.041	2.9159	43150	0.1276
0.0339	2.9193	43200	0.1269
0.0391	2.9227	43250	0.1269
0.0276	2.9260	43300	0.1274
0.0369	2.9294	43350	0.1270
0.0292	2.9328	43400	0.1273
0.0343	2.9362	43450	0.1273
0.0442	2.9396	43500	0.1270
0.0457	2.9429	43550	0.1271
0.0352	2.9463	43600	0.1270
0.0406	2.9497	43650	0.1270
0.0365	2.9531	43700	0.1272
0.039	2.9565	43750	0.1274
0.027	2.9598	43800	0.1271
0.0329	2.9632	43850	0.1270
0.0404	2.9666	43900	0.1273
0.0313	2.9700	43950	0.1270
0.0429	2.9733	44000	0.1268
0.0451	2.9767	44050	0.1271
0.0463	2.9801	44100	0.1273
0.0318	2.9835	44150	0.1272
0.0323	2.9869	44200	0.1273
0.0389	2.9902	44250	0.1273
0.0345	2.9936	44300	0.1268
0.0348	2.9970	44350	0.1270

Framework versions

PEFT 0.14.0
Transformers 4.51.3
Pytorch 2.5.1+cu124
Datasets 3.6.0
Tokenizers 0.21.1

chuuhtetnaing/smolvlm-mmocr-sft-round-3

smolvlm-mmocr-sft-round-3

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Seed this model