llama3.1_test.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import argparse\n",
    "import os\n",
    "import torch\n",
    "import wandb\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "from args import DataTrainingArguments, ArgumentParser\n",
    "from arithmetics import PromptArithmeticsConfig\n",
    "from tasks import AutoTask\n",
    "\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline\n",
    "from peft import get_peft_model\n",
    "from trl import SFTTrainer, SFTConfig, ModelConfig\n",
    "\n",
    "from tqdm import tqdm\n",
    "from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score\n",
    "\n",
    "from metrics.utils import binary_reverse\n",
    "\n",
    "from utils import get_task_prompt_from_safetensor"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'do_train': True, 'do_eval': True, 'dataset_names': ['qnli_text_instruct'], 'model_name_or_path': 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', 'data_tokenizer_name_or_path': 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', 'max_seq_length': 512, 'per_device_train_batch_size': 4, 'report_to': ['wandb'], 'split_validation_test': True, 'output_dir': 'saves/prompt_tuning', 'eval_strategy': 'steps', 'save_strategy': 'steps', 'logging_strategy': 'steps', 'eval_steps': 0.1, 'save_steps': 0.1, 'logging_steps': 1, 'load_best_model_at_end': True, 'save_total_limit': 1, 'task_type': 'CAUSAL_LM', 'num_virtual_tokens': 100, 'weight_decay': 1e-05, 'warmup_ratio': 0.03, 'num_train_epochs': 10, 'learning_rate': 0.3, 'origin_prompts': ['origin_1_meta-llama-3.1-8b-instruct', 'origin_2_meta-llama-3.1-8b-instruct'], 'bf16': True, 'lr_scheduler_type': 'cosine', 'optim': 'adamw_torch', 'group_by_length': False, 'dataset_text_field': 'text'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "parser = ArgumentParser((SFTConfig, ModelConfig, DataTrainingArguments, PromptArithmeticsConfig))\n",
    "\n",
    "training_args, model_args, data_args, peft_config = parser.parse_toml_file(\"./configs/prompt_tuning/single-task/llama31_per_task/llama31_8b_qnli.toml\")\n",
    "\n",
    "# data_args.max_train_samples = 1000\n",
    "# data_args.max_valid_samples = 500\n",
    "# data_args.max_test_samples = 100"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "prompt_to_load = \"saves/prompt_tuning_09262024190021_qnli_text_instruct_origin_0_meta-llama-3.1-8b-instruct_best\"\n",
    "origin_prompt = \"origin_0_meta-llama-3.1-8b-instruct\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "model_id": "8f60ca3601034eb6a7d184438789a679",
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0
      },
      "text/plain": [
       "Loading checkpoint shards:   0%|          | 0/4 [00:00<?, ?it/s]"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/tmp/ipykernel_40610/4237278195.py:21: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature.\n",
      "  torch.load(f\"saves/{origin_prompt}/{origin_prompt}.bin\")[\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n",
    "    model_args.model_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16,\n",
    ").to(\"cuda\")\n",
    "model.active_adapters = [\n",
    "    \"default\"\n",
    "]  # fix because llama has some active adapters for some reason\n",
    "model = get_peft_model(model, peft_config=peft_config)\n",
    "\n",
    "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\n",
    "    data_args.data_tokenizer_name_or_path,\n",
    "    trust_remote_code=True,\n",
    "    padding_side=\"right\",\n",
    ")\n",
    "tokenizer.add_special_tokens({\"pad_token\": \"<|reserved_special_token_0|>\"})\n",
    "model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id\n",
    "model.generation_config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id\n",
    "\n",
    "model.prompt_encoder.default.embedding.weight = get_task_prompt_from_safetensor(prompt_to_load)\n",
    "\n",
    "origin_prompt_weight = torch.nn.Parameter(\n",
    "            torch.load(f\"saves/{origin_prompt}/{origin_prompt}.bin\")[\n",
    "                \"prompt_embeddings\"\n",
    "            ].to(\"cuda\")\n",
    "        )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Parameter containing:\n",
      "tensor([[-0.0649,  0.5156,  0.5195,  ..., -0.1406, -0.1260,  0.2852],\n",
      "        [-2.2344, -1.1562, -0.7109,  ..., -2.0469,  0.9648,  1.4609],\n",
      "        [ 1.5156, -0.5664,  0.4277,  ...,  0.3555,  1.0312,  2.0000],\n",
      "        ...,\n",
      "        [ 1.0469, -0.4258,  0.4551,  ..., -1.2266, -1.0469,  0.3379],\n",
      "        [-0.7148, -0.0339, -1.3672,  ..., -2.5938,  1.3828,  0.5273],\n",
      "        [-1.1953, -0.2988,  0.1226,  ..., -0.4941, -0.5977,  0.8984]],\n",
      "       device='cuda:0', dtype=torch.bfloat16, requires_grad=True)\n",
      "Parameter containing:\n",
      "tensor([[-0.0079, -0.0008,  0.0010,  ..., -0.0002,  0.0019, -0.0014],\n",
      "        [-0.0032,  0.0010,  0.0029,  ...,  0.0108, -0.0008, -0.0035],\n",
      "        [ 0.0101,  0.0098,  0.0161,  ..., -0.0041, -0.0143,  0.0056],\n",
      "        ...,\n",
      "        [ 0.0145,  0.0006,  0.0171,  ...,  0.0017,  0.0033,  0.0128],\n",
      "        [ 0.0194,  0.0036,  0.0030,  ..., -0.0019, -0.0160, -0.0049],\n",
      "        [-0.0010, -0.0006, -0.0019,  ...,  0.0092,  0.0166,  0.0047]],\n",
      "       device='cuda:0', dtype=torch.bfloat16, requires_grad=True)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.prompt_encoder.default.embedding.weight)\n",
    "print(origin_prompt_weight)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def apply_test_template(examples):\n",
    "    return {\n",
    "        \"text\": tokenizer.apply_chat_template(\n",
    "            [examples], tokenize=False, add_generation_prompt=True\n",
    "        )\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "\n",
    "def apply_template(examples):\n",
    "    return {\n",
    "        \"text\": tokenizer.apply_chat_template(\n",
    "            [examples, {\"role\": \"assistant\", \"content\": examples[\"target\"]}],\n",
    "            tokenize=False,\n",
    "            add_generation_prompt=False,\n",
    "        )\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "\n",
    "def predict(test_dataset, model, tokenizer, labels_list):\n",
    "    y_pred = []\n",
    "    pipe = pipeline(\n",
    "        task=\"text-generation\",\n",
    "        model=model,\n",
    "        tokenizer=tokenizer,\n",
    "        max_new_tokens=16,\n",
    "        do_sample=False,\n",
    "        top_p=None,\n",
    "        temperature=None,\n",
    "        use_cache=False,\n",
    "        device=\"cuda\",\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "    for x_test in tqdm(test_dataset[\"text\"]):\n",
    "\n",
    "        result = pipe(x_test)\n",
    "        answer = (\n",
    "            result[0][\"generated_text\"]\n",
    "            .split(\"label:<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\")[-1]\n",
    "            .strip()\n",
    "        )\n",
    "\n",
    "        for label in labels_list:\n",
    "            if label.lower() == answer.lower():\n",
    "                y_pred.append(label)\n",
    "                break\n",
    "        else:\n",
    "            y_pred.append(\"none\")\n",
    "            # print(answer)\n",
    "\n",
    "    return y_pred\n",
    "\n",
    "\n",
    "def evaluate(y_pred, y_true, mapping, prefix = \"eval\"):\n",
    "    def map_func(x):\n",
    "        return mapping.get(x, -1)\n",
    "\n",
    "    print(y_pred)\n",
    "    y_pred_mapped = np.vectorize(map_func)(y_pred)\n",
    "    y_true_mapped = np.vectorize(map_func)(y_true)\n",
    "\n",
    "    unique_labels = list(set(y_true_mapped))\n",
    "\n",
    "    accuracy = accuracy_score(y_pred=y_pred_mapped, y_true=y_true_mapped)\n",
    "\n",
    "    if len(unique_labels) > 2:\n",
    "        f1 = f1_score(y_pred=y_pred_mapped, y_true=y_true_mapped, labels=unique_labels, average=\"macro\")\n",
    "    else:\n",
    "        invalid_idx_mask = y_pred_mapped == -1\n",
    "        y_pred_mapped[invalid_idx_mask] = binary_reverse(y_true_mapped[invalid_idx_mask], unique_labels)\n",
    "\n",
    "        f1 = f1_score(y_pred=y_pred_mapped, y_true=y_true_mapped, labels=unique_labels, pos_label=unique_labels[1])\n",
    "\n",
    "    return {f\"{prefix}/accuracy\": accuracy, f\"{prefix}/f1\": f1}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "model_id": "945675f5fe8048db8dcb858c434c6d71",
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0
      },
      "text/plain": [
       "Running qnli_text_instruct_preprocessor on dataset:   0%|          | 0/103743 [00:00<?, ? examples/s]"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "model_id": "25098745d7cb4b0bb1db8b6ac6ae0c19",
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0
      },
      "text/plain": [
       "Running qnli_text_instruct_preprocessor on dataset:   0%|          | 0/1000 [00:00<?, ? examples/s]"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "model_id": "f6005eef5a654b498aef795fddda6a51",
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0
      },
      "text/plain": [
       "Running qnli_text_instruct_preprocessor on dataset:   0%|          | 0/5463 [00:00<?, ? examples/s]"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "dataset_name = data_args.dataset_names[0]\n",
    "\n",
    "train_dataset = AutoTask.get(dataset_name).get(\n",
    "    split=\"train\",\n",
    "    task_type=peft_config.task_type,\n",
    "    add_prefix=False,\n",
    "    n_obs=data_args.max_train_samples,\n",
    "    split_validation_test=data_args.split_validation_test,\n",
    ")\n",
    "valid_dataset = AutoTask.get(dataset_name).get(\n",
    "    split=\"validation\",\n",
    "    task_type=peft_config.task_type,\n",
    "    add_prefix=False,\n",
    "    n_obs=data_args.max_valid_samples,\n",
    "    split_validation_test=data_args.split_validation_test,\n",
    ")\n",
    "test_dataset = AutoTask.get(dataset_name).get(\n",
    "    split=\"test\",\n",
    "    task_type=peft_config.task_type,\n",
    "    add_prefix=False,\n",
    "    n_obs=data_args.max_test_samples,\n",
    "    split_validation_test=data_args.split_validation_test,\n",
    ")\n",
    "\n",
    "chat_train_dataset = train_dataset.map(apply_template)\n",
    "chat_valid_dataset = valid_dataset.map(apply_template)\n",
    "chat_test_dataset = test_dataset.map(apply_test_template)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Cutting Knowledge Date: December 2023\n",
      "Today Date: 26 Jul 2024\n",
      "\n",
      "<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Classify the question and sentence pair into labels: entailment, not entailment. Reply only the corresponding label.\n",
      "question: What part of the airway does emphysema affect?\n",
      "sentence: Unlike these diseases, the airway obstruction in asthma is usually reversible; however, if left untreated, the chronic inflammation from asthma can lead the lungs to become irreversibly obstructed due to airway remodeling.\n",
      "label:<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "not entailment<|eot_id|>\n",
      "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Cutting Knowledge Date: December 2023\n",
      "Today Date: 26 Jul 2024\n",
      "\n",
      "<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Classify the question and sentence pair into labels: entailment, not entailment. Reply only the corresponding label.\n",
      "question: Due to increased unemployment, who mainly opposed the Shah's regime?\n",
      "sentence: By 1975 and 1976, an economic recession led to increased unemployment, especially among millions of youth who had migrated to the cities of Iran looking for construction jobs during the boom years of the early 1970s.\n",
      "label:<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "entailment<|eot_id|>\n",
      "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Cutting Knowledge Date: December 2023\n",
      "Today Date: 26 Jul 2024\n",
      "\n",
      "<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "Classify the question and sentence pair into labels: entailment, not entailment. Reply only the corresponding label.\n",
      "question: What is the name of one type of prime where p+1 or p-1 takes a certain shape?\n",
      "sentence: This is why the largest known prime has almost always been a Mersenne prime since the dawn of electronic computers.\n",
      "label:<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n",
      "\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "print(chat_train_dataset[\"text\"][0])\n",
    "            \n",
    "print(chat_valid_dataset[\"text\"][0])\n",
    "\n",
    "print(chat_test_dataset[\"text\"][0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The model 'PeftModelForCausalLM' is not supported for text-generation. Supported models are ['BartForCausalLM', 'BertLMHeadModel', 'BertGenerationDecoder', 'BigBirdForCausalLM', 'BigBirdPegasusForCausalLM', 'BioGptForCausalLM', 'BlenderbotForCausalLM', 'BlenderbotSmallForCausalLM', 'BloomForCausalLM', 'CamembertForCausalLM', 'LlamaForCausalLM', 'CodeGenForCausalLM', 'CohereForCausalLM', 'CpmAntForCausalLM', 'CTRLLMHeadModel', 'Data2VecTextForCausalLM', 'DbrxForCausalLM', 'ElectraForCausalLM', 'ErnieForCausalLM', 'FalconForCausalLM', 'FuyuForCausalLM', 'GemmaForCausalLM', 'Gemma2ForCausalLM', 'GitForCausalLM', 'GPT2LMHeadModel', 'GPT2LMHeadModel', 'GPTBigCodeForCausalLM', 'GPTNeoForCausalLM', 'GPTNeoXForCausalLM', 'GPTNeoXJapaneseForCausalLM', 'GPTJForCausalLM', 'JambaForCausalLM', 'JetMoeForCausalLM', 'LlamaForCausalLM', 'MambaForCausalLM', 'Mamba2ForCausalLM', 'MarianForCausalLM', 'MBartForCausalLM', 'MegaForCausalLM', 'MegatronBertForCausalLM', 'MistralForCausalLM', 'MixtralForCausalLM', 'MptForCausalLM', 'MusicgenForCausalLM', 'MusicgenMelodyForCausalLM', 'MvpForCausalLM', 'NemotronForCausalLM', 'OlmoForCausalLM', 'OpenLlamaForCausalLM', 'OpenAIGPTLMHeadModel', 'OPTForCausalLM', 'PegasusForCausalLM', 'PersimmonForCausalLM', 'PhiForCausalLM', 'Phi3ForCausalLM', 'PLBartForCausalLM', 'ProphetNetForCausalLM', 'QDQBertLMHeadModel', 'Qwen2ForCausalLM', 'Qwen2MoeForCausalLM', 'RecurrentGemmaForCausalLM', 'ReformerModelWithLMHead', 'RemBertForCausalLM', 'RobertaForCausalLM', 'RobertaPreLayerNormForCausalLM', 'RoCBertForCausalLM', 'RoFormerForCausalLM', 'RwkvForCausalLM', 'Speech2Text2ForCausalLM', 'StableLmForCausalLM', 'Starcoder2ForCausalLM', 'TransfoXLLMHeadModel', 'TrOCRForCausalLM', 'WhisperForCausalLM', 'XGLMForCausalLM', 'XLMWithLMHeadModel', 'XLMProphetNetForCausalLM', 'XLMRobertaForCausalLM', 'XLMRobertaXLForCausalLM', 'XLNetLMHeadModel', 'XmodForCausalLM'].\n",
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      "/home/jovyan/my-conda-envs/pa3/lib/python3.12/site-packages/peft/peft_model.py:1692: UserWarning: Position ids are not supported for parameter efficient tuning. Ignoring position ids.\n",
      "  warnings.warn(\"Position ids are not supported for parameter efficient tuning. Ignoring position ids.\")\n",
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      "['not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not 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'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not 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entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not 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entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not 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'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 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      "['entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 'not entailment', 'entailment', 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      "{'test/accuracy': 0.7536152297272561, 'test/f1': np.float64(0.7000891265597148)}\n"
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