commit 5e028d17b50351f580fd9d5aec2451451b5ec2aa Author: ModelHub XC Date: Fri May 8 16:18:01 2026 +0800 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型 Model: Neelectric/Qwen2.5-7B-Instruct_SFT_mathv00.02 Source: Original Platform diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000..52373fe --- /dev/null +++ b/.gitattributes @@ -0,0 +1,36 @@ +*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..8c5607c --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct +datasets: Neelectric/OpenR1-Math-220k_all_Llama3_4096toks +library_name: transformers +model_name: Qwen2.5-7B-Instruct_SFT_mathv00.02 +tags: +- generated_from_trainer +- sft +- trl +- open-r1 +licence: license +--- + +# Model Card for Qwen2.5-7B-Instruct_SFT_mathv00.02 + +This model is a fine-tuned version of [Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct) on the [Neelectric/OpenR1-Math-220k_all_Llama3_4096toks](https://huggingface.co/datasets/Neelectric/OpenR1-Math-220k_all_Llama3_4096toks) dataset. +It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl). + +## Quick start + +```python +from transformers import pipeline + +question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?" +generator = pipeline("text-generation", model="Neelectric/Qwen2.5-7B-Instruct_SFT_mathv00.02", device="cuda") +output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0] +print(output["generated_text"]) +``` + +## Training procedure + +[Visualize in Weights & Biases](https://wandb.ai/neelectric/open-r1_math/runs/rqm53vbj) + + + +This model was trained with SFT. + +### Framework versions + +- TRL: 1.1.0.dev0 +- Transformers: 4.57.6 +- Pytorch: 2.7.1 +- Datasets: 4.8.5 +- Tokenizers: 0.22.2 + +## Citations + + + +Cite TRL as: + +```bibtex +@software{vonwerra2020trl, + title = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}}, + author = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin}, + license = {Apache-2.0}, + url = {https://github.com/huggingface/trl}, + year = {2020} +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/added_tokens.json b/added_tokens.json new file mode 100644 index 0000000..482ced4 --- /dev/null +++ b/added_tokens.json @@ -0,0 +1,24 @@ +{ + "": 151658, + "": 151657, + "<|box_end|>": 151649, + "<|box_start|>": 151648, + "<|endoftext|>": 151643, + "<|file_sep|>": 151664, + "<|fim_middle|>": 151660, + "<|fim_pad|>": 151662, + "<|fim_prefix|>": 151659, + "<|fim_suffix|>": 151661, + "<|im_end|>": 151645, + "<|im_start|>": 151644, + "<|image_pad|>": 151655, + "<|object_ref_end|>": 151647, + "<|object_ref_start|>": 151646, + "<|quad_end|>": 151651, + "<|quad_start|>": 151650, + "<|repo_name|>": 151663, + "<|video_pad|>": 151656, + "<|vision_end|>": 151653, + "<|vision_pad|>": 151654, + "<|vision_start|>": 151652 +} diff --git a/all_results.json b/all_results.json new file mode 100644 index 0000000..74eeb37 --- /dev/null +++ b/all_results.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "total_flos": 5.478050327614928e+19, + "train_loss": 0.0, + "train_runtime": 2.2344, + "train_samples": 125770, + "train_samples_per_second": 168863.491, + "train_steps_per_second": 10554.472 +} \ No newline at end of file diff --git a/chat_template.jinja b/chat_template.jinja new file mode 100644 index 0000000..24bc563 --- /dev/null +++ b/chat_template.jinja @@ -0,0 +1,65 @@ +{%- if tools %} + {{- '<|im_start|>system\n' }} + {%- if messages[0]['role'] == 'system' %} + {{- messages[0]['content'] }} + {%- else %} + {{- 'You are a helpful AI Assistant that provides well-reasoned and detailed responses. You first think about the reasoning process as an internal monologue and then provide the user with the answer. Respond in the following format: \n...\n\n\n...\n' }} + {%- endif %} + {{- "\n\n# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\nYou are provided with function signatures within XML tags:\n" }} + {%- for tool in tools %} + {{- "\n" }} + {{- tool | tojson }} + {%- endfor %} + {{- "\n\n\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within XML tags:\n\n{\"name\": , \"arguments\": }\n<|im_end|>\n" }} +{%- else %} + {%- if messages[0]['role'] == 'system' %} + {{- '<|im_start|>system\n' + messages[0]['content'] + '<|im_end|>\n' }} + {%- else %} + {{- '<|im_start|>system\nYou are a helpful AI Assistant that provides well-reasoned and detailed responses. You first think about the reasoning process as an internal monologue and then provide the user with the answer. Respond in the following format: \n...\n\n\n...\n<|im_end|>\n' }} + {%- endif %} +{%- endif %} +{%- for message in messages %} + {%- if (message.role == "user") or (message.role == "system" and not loop.first) or (message.role == "assistant" and not message.tool_calls) %} + {%- if message.role == "assistant" %} + {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' }} + {% generation %} + {{- message.content + '<|im_end|>' }} + {% endgeneration %} + {{- '\n' }} + {%- else %} + {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\n' }} + {%- endif %} + {%- elif message.role == "assistant" %} + {{- '<|im_start|>' + message.role }} + {% generation %} + {%- if message.content %} + {{- '\n' + message.content }} + {%- endif %} + {%- for tool_call in message.tool_calls %} + {%- if tool_call.function is defined %} + {%- set tool_call = tool_call.function %} + {%- endif %} + {{- '\n\n{"name": "' }} + {{- tool_call.name }} + {{- '", "arguments": ' }} + {{- tool_call.arguments | tojson }} + {{- '}\n' }} + {%- endfor %} + {{- '<|im_end|>' }} + {% endgeneration %} + {{- '\n' }} + {%- elif message.role == "tool" %} + {%- if (loop.index0 == 0) or (messages[loop.index0 - 1].role != "tool") %} + {{- '<|im_start|>user' }} + {%- endif %} + {{- '\n\n' }} + {{- message.content }} + {{- '\n' }} + {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != "tool") %} + {{- '<|im_end|>\n' }} + {%- endif %} + {%- endif %} +{%- endfor %} +{%- if add_generation_prompt %} + {{- '<|im_start|>assistant\n' }} +{%- endif %} diff --git a/config.json b/config.json new file mode 100644 index 0000000..1516292 --- /dev/null +++ b/config.json @@ -0,0 +1,58 @@ +{ + "architectures": [ + "Qwen2ForCausalLM" + ], + "attention_dropout": 0.0, + "dtype": "bfloat16", + "eos_token_id": 151645, + "hidden_act": "silu", + "hidden_size": 3584, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 18944, + "layer_types": [ + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention", + "full_attention" + ], + "max_position_embeddings": 32768, + "max_window_layers": 28, + "model_type": "qwen2", + "num_attention_heads": 28, + "num_hidden_layers": 28, + "num_key_value_heads": 4, + "pad_token_id": 151643, + "rms_norm_eps": 1e-06, + "rope_scaling": null, + "rope_theta": 1000000.0, + "sliding_window": null, + "tie_word_embeddings": false, + "transformers_version": "4.57.6", + "use_cache": true, + "use_sliding_window": false, + "vocab_size": 152064 +} diff --git a/generation_config.json b/generation_config.json new file mode 100644 index 0000000..5af4691 --- /dev/null +++ b/generation_config.json @@ -0,0 +1,10 @@ +{ + "do_sample": true, + "eos_token_id": 151645, + "pad_token_id": 151643, + "repetition_penalty": 1.05, + "temperature": 0.7, + "top_k": 20, + "top_p": 0.8, + "transformers_version": "4.57.6" +} diff --git a/merges.txt b/merges.txt new file mode 100644 index 0000000..3134955 --- /dev/null +++ b/merges.txt @@ -0,0 +1,151388 @@ +#version: 0.2 +Ġ Ġ +ĠĠ ĠĠ +i n +Ġ t +ĠĠĠĠ ĠĠĠĠ +e r +ĠĠ Ġ +o n +Ġ a +r e +a t +s t +e n +o r +Ġt h +Ċ Ċ +Ġ c +l e +Ġ s +i t +a n +a r +a l +Ġth e +; Ċ +Ġ p +Ġ f +o u +Ġ = +i s +ĠĠĠĠ ĠĠĠ +in g +e s +Ġ w +i on +e d +i c +Ġ b +Ġ d +e t +Ġ m +Ġ o +ĉ ĉ +r o +a s +e l +c t +n d +Ġ in +Ġ h +en t +i d +Ġ n +a m +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠ +Ġt o +Ġ re +- - +Ġ { +Ġo f +o m +) ;Ċ +i m +č Ċ +Ġ ( +i l +/ / +Ġa nd +u r +s e +Ġ l +e x +Ġ S +a d +Ġ " +c h +u t +i f +* * +Ġ } +e m +o l +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠ +t h +) Ċ +Ġ{ Ċ +Ġ g +i g +i v +, Ċ +c e +o d +Ġ v +at e +Ġ T +a g +a y +Ġ * +o t +u s +Ġ C +Ġ st +Ġ I +u n +u l +u e +Ġ A +o w +Ġ ' +e w +Ġ < +at ion +( ) +Ġf or +a b +or t +u m +am e +Ġ is +p e +t r +c k +â Ģ +Ġ y +i st +-- -- +. ĊĊ +h e +Ġ e +l o +Ġ M +Ġb e +er s +Ġ on +Ġc on +a p +u b +Ġ P +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠ +as s +in t +> Ċ +l y +ur n +Ġ $ +; ĊĊ +a v +p ort +i r +- > +n t +ct ion +en d +Ġd e +it h +ou t +t urn +ou r +ĠĠĠĠ Ġ +l ic +re s +p t += = +Ġth is +Ġw h +Ġ if +Ġ D +v er +ag e +Ġ B +h t +ex t += " +Ġth at +** ** +Ġ R +Ġ it +es s +Ġ F +Ġ r +o s +an d +Ġa s +e ct +k e +ro m +Ġ // +c on +Ġ L +( " +q u +l ass +Ġw ith +i z +d e +Ġ N +Ġa l +o p +u p +g et +Ġ} Ċ +i le +Ġa n +at a +o re +r i +Ġp ro +; čĊ +ĉĉ ĉĉ +t er +a in +Ġ W +Ġ E +Ġc om +Ġre turn +ar t +Ġ H +a ck +im port +ub lic +Ġ or +e st +m ent +Ġ G +ab le +Ġ - +in e +il l +in d +er e +: : +it y +Ġ + +Ġt r +el f +ig ht +( ' +or m +ul t +st r +. . +" , +Ġy ou +y pe +p l +Ġn ew +Ġ j +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġf rom +Ġ ex +Ġ O +l d +Ġ [ +o c +: Ċ +Ġs e +Ġ le +---- ---- +. s +{ Ċ +' , +an t +Ġa t +as e +. c +Ġc h +< / +av e +an g +Ġa re +Ġin t +âĢ Ļ +_ t +er t +i al +a ct +} Ċ +iv e +od e +o st +Ġc lass +Ġn ot +o g +or d +al ue +al l +f f +( );Ċ +on t +im e +a re +Ġ U +Ġp r +Ġ : +i es +iz e +u re +Ġb y +i re +Ġ} ĊĊ +. p +Ġs h +ic e +a st +pt ion +tr ing +o k +_ _ +c l +# # +Ġh e +ar d +) . +Ġ @ +i ew +ĉĉ ĉ +Ġw as +i p +th is +Ġ u +ĠT he +id e +a ce +i b +a c +r ou +Ġw e +j ect +Ġp ublic +a k +v e +at h +o id +Ġ= > +u st +q ue +Ġre s +) ) +' s +Ġ k +an s +y st +un ction +**** **** +Ġ i +Ġ us +p p +on e +a il +== == +n ame +Ġst r +Ġ / +Ġ & +a ch +d iv +yst em +el l +Ġh ave +er r +ou ld +ul l +p on +Ġ J +_ p +Ġ= = +ig n +S t +. Ċ +Ġp l +) ;ĊĊ +f orm +p ut +ou nt +} ĊĊ +d d +it e +Ġg et +r r +om e +Ġ âĢ +ar am +c c +Ġ* / +E R +I n +le s +_ s +on g +i e +Ġc an +Ġ V +er v +p r +Ġ un +ro w +b er +Ġd o +l l +Ġ el +Ġs elf +at ed +ar y +Ġ . +' ] +u d +Ġ en +ĠT h +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠ +t e +_ c +u ct +Ġa b +or k +. get +Ġ # +a w +res s +o b +N ame +ap p +[ ' +Ġal l +or y +it ion +an ce +e ar +Ġcon t +v ent +i a +Ġw ill +I N +ĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ +re turn +Ġ< / +d ata +) ĊĊ +R e +p le +il d +th er +Ġy our +" Ċ +( $ +Ġ out +) , +Ġh as +S tring +s o +Ġ up +a x +Ġde f +Ġb o +g e +al se +O N +p er +ic h +Ġb ut +Ġ Ċ +Ġ _ +_ m +ad d +que st +od el +s elf +er y +f t +en s +// // +a ke +. C +Ġg o +Ġf unction +Ġ K +iv ate +Ġ im +Ġcon st +. t +Ġ*/ Ċ +) ;čĊ +Ġv oid +Ġs et +ĠS ystem +c ri +( )Ċ +l i +ĉ if +. m +al ly +s et +e p +âĢĻ s +b o +de f +' ,Ċ +Ġm e +Ġ ! +at ch +" > +" ,Ċ +e c +ĠI n +p h +Ġ | +_ f +Ġv ar +en ce +I d +re e +in k +le ct +u g +et h +Ġel se +-------- -------- +con t +Ġs o +at ic +Ġl o +p ro +t on +s s +ow n +ab el +o int +ou s +el d +S T +T he +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +R E +" : +ol or +t p +e g +ke y +u de +ĠS t +ou nd +Ġa r +" );Ċ +en er +s er +b ject +ess age +f er +Ġm ore +ation s +ent s +Ġh is +Ġthe y +. S +Ġ Y +u se +n e +is h +ol d +_ d +i o +i eld +Ġp er +C ont +ing s +## ## +Ġd ata +Ġs a +e f +f o +Ġon e +en g +Ġd is +A T +Ġn ame +Ġtr ue +v al +le d +. f +Ġn e +Ġ end +. T +c re +ar k +lo g +E x +err or +_ id +ur re +ang e +Ġn ull +rr ay +Ġm y +p an +ic t +at or +V iew +L ist +ĉ return +âĢ Ŀ +Ġp re +Ġ x +cl ude +ar g +o v +. h +Ġ > +Ġthe ir +' ) +ir st +ic k +g h +L E +O R +Ġpr ivate +t em +čĊ čĊ +us er +Ġ ) +c om +. A +" ;Ċ +Ġ id +re ad +Ġwh o +_ b +" >Ċ +Ġt ime +Ġm an +r y +==== ==== +rou p +ro p +p ublic +v el +um ber +b le +Ġwh ich +******** ******** +Ġan y +Ġf alse +w e +Ġv alue +Ġl i +" ) +nd er +g r +Ġn o +p aram +f ig +.c om +Ġa pp +_ l +ion s +. D +ĠC h +Ġab out +Ġa dd +Ġs u +Ġstr ing +I D +Ġo ver +str ing +. l +our ce +_ C +] Ċ +Ġ qu +ĠS tring +c a +S E +Ġ ro +s h +u al +T ype +s on +n ew +er n +Ġa g +A R +] ;Ċ +] . +Ġ ? +ic al +Ġd es +ut h +i x +ay s +Ġt ype +' t +a ult +Ġin ter +v ar +. b +Ġp art +. d +urre nt +I T +E N +en c +( f +r a +v alue +ch o +ut ton +o se +Ġ! = +at er +à © +re ate +ol l +p os +y le +n g +A L +us ing +am es +Ġ{ čĊ +at es +el y +Ġw ork +Ġ em +in al +Ġs p +Ġwh en +.s et +ĠĠĠĠ ĠĠ +) :Ċ +t o +qu ire +ind ow +le ment +pe ct +as h +[ i +Ġu se +. F +pe c +Ġa d +o ve +ce ption +eng th +in clude +ad er +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +at us +T h +it le +r it +v oid +() . +( Ċ +Ġof f +Ġo ther +Ġ& & +' ;Ċ +m s +Ġbe en +Ġt e +m l +c o +n c +erv ice +Ġ % +** Ċ +an n +ad e +ĊĊ ĊĊ +lo ck +con st +pon se +Ġs up ++ + +d ate +Ġa cc +Ġh ad +Ġb u +ĠR e +Ġw ere +Ġf ile +Ġw ould +ĠâĢ ľ +v en +is s +Ġ our +c lass +r aw +Ġy ear +D ata +Ġv al +Ġs ome +f ter +y s +Ġ// / +rou nd +v iew +Ġp e +Ġth ere +Ġsa id +d u +o f +l ine +/ * +d uct +Ġh er +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠ +R es +Ġc o +Ġcom m +is e +m in +ĠĠĠĠ Ċ +# include +eth od +. P +ut e +Ġas s +I nt +as k +lo c +Ġli ke +od y +Ġle t +lo ad +Ġa m +ro l +Ġg r +y p +Ġal so +ĠI t +ur l +if ic +or s +_ P +_ n +ig h +Ġth an +C om +A N +U L +at ing +ĠTh is +re f +_ S +Ġst atic +ro ll +Ġj ust +Ġres ult +i an +id th +Ġthe m +) );Ċ +d er +re ak +C on +: // +u le +.. . +ar ch +em ent +Ġ< < +us h +en se +ar r +Ġint o +c ess +am p +i ed +um ent +Ġ \ +] , +w o +al s +Ġwh at +an c +V alue += ' +ol um +Ġp os +ag es +ay er +Ġs c +u es +" )Ċ +_ T +Ġl ist +( s +Ġc ase +C h +ĉĉĉĉ ĉ +//// //// +pon ent +Ġ z +Ġk n +le t +D E +re d +Ġf e +Ġ} ,Ċ +Ġ , +( t +Ġf irst +' );Ċ +w ord +Ġ import +Ġa ct +Ġch ar +C T +ĠT r +op le += { +ĉ f +i ent +c ent +. j +le ction +) )Ċ +Ġon ly +Ġpr int +m er +. W +o ck +Ġ -- +T ext +Ġo p +an k +Ġit s +Ġb ack +[ " +Ġne ed +Ġc l +Ġs ub +Ġl a +( ( +. " +O bject +Ġst art +f ile +( self +n er +e y +Ġus er +Ġ ent +ĠC om +it s +ĠC on +ou ble +ow er +it em +ver y +ĠW e +lic k +Ġ Q +ph p +t tp +' : +ic s +Ġu nder +Ġ* Ċ +. L +) ; +ic es +Ġre g +) čĊ +ĉ public +S S +Ġth en +re at +i ous +. G +e k +ire ct +he ck +cri pt +n ing +ĠU n +Ġm ay +ĠW h +B o +I tem +str uct +. st +re am +ib le +lo at +Ġor g +u nd +s um +_ in +.. / +_ M +Ġh ow +r ite +' Ċ +T o +w w +Ġpe ople +ind ex +. n +ht tp +( m +ect or +Ġin d +Ġj av +] ,Ċ +ĠH e +_ st +f ul +o le +) {Ċ +Ġsh ould +op y +el p +i er +_ name +ers on +I ON +ot e +Ġt est +Ġb et +rr or +ul ar +ã Ģ +Ġ Ð +b s +t ing +Ġm ake +T r +Ġa fter +ar get +R O +olum n +r c +_ re +def ine +Ġr ight +r ight +d ay +Ġl ong +[ ] +( p +t d +con d +ĠP ro +Ġre m +ption s +v id +. g +Ġ ext +Ġ __ +' )Ċ +p ace +m p +Ġm in +st ance +a ir +a ction +w h +t ype +ut il +a it +< ? +I C +t ext +Ġp h +Ġf l +. M +cc ess +b r +f ore +ers ion +) ,Ċ +. re +ate g +Ġl oc +in s +- s +tr ib +ĠI nt +Ġa rray +, " +P ro +( c +ess ion +> ĊĊ +Ġs he +" ] +ap h +Ġex p +ert y +ĠS e +Ġp ar +un c +E T +Ġre ad +pr int +Ġre l +Ġfor m +Ġd r +Ex ception +in put +Ġtr ans +#### #### +ord er +B y +Ġa w +it ies +u ff +pl ay +. add +ĠâĢ ĵ +Ġw ant +Ġcom p +ment s +Ġ| | +a z +b e +Ġn umber +Ġre quire +ĠE x +Ġc ol +Ġ key +em ber +Ġt wo +Ġs ize +Ġwh ere +U T +res ult +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ou gh +or ld +o od +u ch +at ive +g er +are nt +Ġ/ * +Ġar g +Ġwh ile +( this +Ġre c +Ġd if +St ate +Ġs pec +r ide +_ F +Ġlo ok +A M +il ity +et er +âĢĻ t +ĊĊ Ċ +ay out +---------------- ---------------- +ag er +Ġc ould +Ġb r +end s +u res +Ġkn ow +et s +ĠI f +ĠS h +. w +b ack +Ġs er +Ġ+ = +Ġf r +() );Ċ +Ġh and +I nd +UL L +I m +() ;ĊĊ +Ġm ost +Ġtr y +Ġn ow +rou gh +> čĊ +ack age +Ġh im +. _ +if y +Ġb reak +Ġ );Ċ +re n +# define +it t +Ġa p +ĉ c +( n +ĠY ou +: ĊĊ +- m +Ġe very +ust om +li ent +oc ument +cri ption +E rror +- b +Ð ¾ +] [ +tr ans +Ġp oint +Ġst d +Ġf il +T ime +Ġm od +Ġ -> +Ġ error +a h +Ġt ext +roll er +lo se +q l +Ġp ol +> < +. B +- c +Ġop en +Ġe st +ĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +Ġn ext +I M +Ñ Ĥ +O T +à ³ +Ġf ollow +cont ent +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠ +Ġin clud +H E +ĠR es +Ġh ref +Ð ¸ +Ġc ar +yp es +im age +U n +Ġbo ol +A D +Ġg ame +.F orm +row s +* / +vel op +.D rawing +Ġp ath +is ion +Ġe ach +ĠP l +_t ype +P ath +ne ction +Ġa v +' ). +Ġsup port +EN T +re m +" ). +Ġo wn +Ġc or +c ount +m iss +u ally +Ġm em +st d +i ence +se arch +" ĊĊ +F orm +Ġs ex +en ame +Ġs ign +Ġ et +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠ +', ' +ĠA pp +Ġth ose +o ff +Ġ err +Ġs ystem +Ġbe st +c ode +Ġs ame +Ġd i +us s +Ġc reate +ath er +A rray +. in +f e +S ervice +U N +at s +Ġ Z +al th +Ġm ade +tr ue +A B +Ġm ark +r id +if ied +, čĊ +y n +p ress +Ġg roup +Ġf in +ĠL icense +F ield +eg er +Ġw orld +in ess +t y +Ġpro cess +( b +Ġc re +ar n +iv es +Ġm ain +ide o +_ g +A G +val id +im g +P I +Ġc olor +Ġre port +Ġt ake +ri b +O M +Ġd ay +Re quest +Ġs k +b ers +ĉ s +.A dd +o ot +Im age +Ġcom ple +ol lection +Ġto p +Ġf ree +A S +D e +ĠO n +I G +et a +D ate +Ġa ction +O ver +it or +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +n ot +Ġind ex +h er +ic on +O n +;čĊ čĊ +iv ity +m and +.W indows +O L +Ġre al +Ġm ax +l and +.. .. +r aph +Ġbu ild +le g +ass word +? ĊĊ +âĢ ¦ +o ok +u ck +Ġm essage +t est +iv ers +Ġin put +Ġar t +Ġbet ween +G et +ent er +g round +en e +à ¡ +.l ength +N ode +( i +C lass +f or +ĠâĢ Ķ +t en +o in +Ġ ke +u i +ĠI N +Ġt able +s ub +ĠL e +Ġhe ad +Ġm ust +//////// //////// +. util +Cont ext +Ġor der +Ġm ov +o ver +Ġcont in +Ġs ay +st atic +.T ext +Ġclass Name +pan y +Ġt er +he ad +r g +Ġpro duct +Th is +. âĢĿ +ĠB ut +lo y +Ġd ouble +s g +Ġpl ace +. x +m essage +Ġin formation +pr ivate +Ġo per +c ed +d b +"> +ater ial +ile d +Ġp ut +Q u +Ñ Ģ +un g +m ap +ĉĉĉĉ ĉĉĉĉ +Ġle vel +Com ponent +bo ok +cre en +_ RE +Ġcon fig +ã ģ +O r +. data +Ġd ocument +", " +trib ute +u x +L og +fer ence +p ost +_ e +Ġloc al +and om +ass ert +V al +lect ed +in a +atab ase +A dd +Ġcont ent +.p rint +s igned +r ic +." ĊĊ +Ġf a +! ĊĊ +- f +iv ed +Ġ quest +. ex +Ġf loat +Ġde velop +о Ð +M ap +ad ing +Ġpos s +U E +n amespace +_ O +ĉ b +.G et +> ( +j son +etail s +Ġto o +Ġext ends +ĠN one +Ġf ore +( String +form at +Ġg reat +int er +ca le +Ñ ģ +r on +iv ing +E nt +enc y +x t +o y +Ġmon th +Ġh app +Ġsup er +b ar +def ault +_ de +ord s +l n +( {Ċ +ĠI nd +as es +Ġt itle +Ġcont ext +o h +- p +E m +Ġm et +T est +Ġl ife +_ v +ĠU S +U I +oc ation +m d +Ġ[ Ċ +Ġ ] +s w +Ġin cre +s cript +ent ial +w ays +. de +Ġs rc +Ġc atch +ĠA meric +// Ċ +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠ +Ġp ay +pl it +âĢ Ķ +Ġc oun +ob j +.ph p +Ġch ange +eth ing +' re +ast er +lo s +l ation +ĠĠ Ċ +L e +à ¤ +( { +read y +ĠN o +Ġpos ition +Ġo ld +Ġbo ok +able d +b ug +H and +} ;ĊĊ +is play +av ing +Ġgo ver +Ġv ersion +S ystem +n ect +res ponse +St yle +U p +ang u +Ġth ree +in it +er o +Ġl aw +end if +Ġb ase +em ail +( l +_ V +Ġcon f +AT E +Ġd uring +t es +Ġcon sole +ĠP r +Ġs pe +v es +p ath +ial og +d ition +_t o +ard s +Ġagain st +et work +ĠP h +_ L +c ur +im it +W ith +Ġp ower +i um +' ;ĊĊ +Ġw om +le ft +our ces +at ri +ĠI m +ĠM an +or th +$ { +qu als +es e +_s ize +Ġis s +ot al +- g +i que +r ame +Ġw idth +er g +) ( +itt le +T R +ĠThe y +enc es +r l +on s +Ġl abel +. y +- t +up date +an el +s c +.t o +Ġpro ject +à ¼ +Ġe lement +Ġsu ccess +ĉĉ Ċ +.s h +r am +ch ed +() )Ċ +Ġ( Ċ +Ġd ate +Ġto t +_ ST +A ll +ific ation +ĉ var +Ġt ri +ch em +m y +Ġb ig +ĠA d +ĠA t +ot s +n um +A ct +Ġm ap +er a +co pe +. $ +, âĢĿ +Ġp op +Ġf ew +Ġl en +u id +et ers +u les +Ã Ń +s ource +http s +Ġd em +Ġe ar +######## ######## +Ġm atch +or ies +ac es +ĠC l +Ġn ode +ir c +loc al +un ity +} ;Ċ +Ġan other +< < +og le +Ġs it +ew ork +T E +. I +N S +olog y +ou ght +.C ont +> > +Ġc are +st ate +ĉ private +Ġe ffect +++ ) +_f ile +end ing +L ine +F or +i or +ĠS c +Ġf un +.S ize +ĉ else +] ) +st art +v ious +Ġ} , +our s +Ġle g +Ġs ervice +Ġs ince +ir on +L abel +Ġn on +Ġl os +ict ion +Ġf ull +act er +bo ard +g ress +Ġt urn +ith er +.s ize +Ġb ody +res h +et urn +( _ +y les +orm al +p i +Ġsom ething +! -- +u int +Ġpro du +Ġst and +Ġpro ble +Ġav ailable +m t +ĠB l +Ġ ... +Ġb lock +In put +Ġke ep +C ount +op en +Ġ[ ' +Ġth row +uild er +A ction +Ġth ings +Tr ue +Ġ url +ĠB o +print f +Ġre d +j s +.c reate +ĠO r +St atus +In stance +Ġcont rol +Ġcom e +Ġc ustom +loc ation +m odel +Ġ čĊ +Ġs ource +Ġe as +. out +] ĊĊ +one y +Ġaw ait +Ġpart ic +A P +ub lish +od es +_p ro +p ly +rit er +Ġpro v +Ġm ill +H T +] )Ċ +Ġch ang +Ġas k +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠ +Ġout put +Ġem ail +.p ush +Ġ} čĊčĊ +in ation +atri x +T able +u ccess +] );Ċ +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġdis c +( [ +Ġb usiness +he ight +. html +t a +f ield +Ġrequire d +_ R +Ġgover n +} čĊčĊ +le x +. , +ĠS et +ur ch +// / +t s +a f +Ġm ight +ist ory +S tr +Ġne ver +Res ponse +ar se +ad a +ĠH ow +Ġ* ) +Ġ ; +Ġh ard +A d +Ġinter n +us ed +( data +m od +ann el +Ġn p +ug g +Ġ/ >Ċ +Ġcal led +b ody +Ġch o +( r +_s et +ir d +Ġ> = +Ġ} ;Ċ +Ġo ptions +ĠG ener +Ġhe ight +P oint +Y ou +et y +C lick +Ġsm all +Ġ ide +Ġacc ess +angu age +Ġprot ected +Ġj ob +ĠTh ere +D ef +Ġadd ress +Ġu int +N ot +o o +ap s +< div +ain ed +at ur +Ġs um +- w +ĠD ate +Ġl ittle +Ġf ri +Y PE +Ġp ort +e h +pr ing +_p ath +Ġst atus +a im +bo ol +Ġap pe +Ġo s +. name +ens ion +_ G +Ġup date +Con fig +a ff +ER R +Ġ< = +at ely +# if +u ction +ĠT e +Ġl ink +ĠU ser +.f ind +. org +m e +Ġg iven +O ut +# endif +Ġbet ter +P age +Ġfe el +en n +M L +Ġal ready +Ġinclud ing +o ogle +r u +ic ally +pro p +le an +out er +Ġal ways +ord ing +I f +or age +Ġp arent +v is +ĉĉĉĉ ĉĉĉ +Ġg ot +st and +Ġle ss +/ s +ĠA ss +ap t +ire d +ĠA dd +Ġacc ount +p loy +Ġd er +res ent +Ġl ot +Ġval id +ĉ d +Ġb it +pon ents +Ġfollow ing +_ ex +S ON +Ġs ure +oc ial +Ġp rom +ert ies +he ader +.p ro +Ġbo olean +Ġse arch +k en +Ġor ig +Ġ er +E d +E M +a ut +l ing +al ity +By Id +b ed +ĉc ase +eth er +pos it +Ġinv est +ĠO R +Ġs ays +miss ion +AM E +Ġtem p +o ad +Ġre st +in fo +Ġinter est +A rg +Ġper form +pon s +ĠV iew +Ġv er +l ib +( const +U til +List ener +ar ge +Ġm ult +Ġd ie +Ġs ite +../ ../ +E L +Ġval ues +Ġ} )Ċ +p en +N o +ic ro +Ġbe h +Ġ' ./ +ac y +re c +() -> +ĉ ĠĠĠ +" )) +Cont ent +_ W +ple ment +Ġw on +Ġv ideo +ad i +p oint +% % +Ġg l +erv ed +v iron +I F +ut ed +ã ĥ +' m +Ġc ert +Ġpro f +Ġc ell +ar i +Ġpl ayer +a is +Ġc ost +Ġh um +( R +Ġoff ic +k s +.t ext +at ures +Ġtot al +Ġ*/ ĊĊ +o pe +Ġst at +U M +Ġlo ad +ight s +Ġc lear +u ro +Ġte chn +up port +I R +Ġ row +Ġse em +Ġ q +Ġsh ort +ĠN ot +ip p +G roup +se ction +m ax +ir l +Ġover ride +Ġcom pany +Ġd one +" );čĊ +Ġg re +. Re +Ġbel ie +r ist +Ġhe alth +AN T +() ĊĊ +ĠB e +. value +ĠG r +ott om +Ġarg s +P T +st atus +f unc +um ents +- h +N umber +: čĊ +ĠL og +er ver +Ġ) ,Ċ +am ent +Ġob j +in c +Ġchild ren +ic y +I Z +and s +ab ly +Ġdist rib +Ġc ur +er ial +Ġd ays +re ated +re ct +- l +ir m +idd en +om b +Ġin itial +.j s +Ġ â +Qu ery +Ġon line +im al +. con +a u +U rl +cont rol +ire ction +Ġin stance +OR T +ĠF r +wh ere +Ġjav ax +Ġorg an +ap ter +Ġre ason +o ptions +ĠM ar +( a +Ġwith in +.âĢĿ ĊĊ +O DE +_ DE +ad min +end ed +Ġdes ign +ĠD ata +un e +ĠF ile +ro ot +Ġc ent +Ġa rr +_ add +l en +p age +, ' +_ str +Ġb ro +ab ility +ou th +/ c +p ose +irt ual +ear ch +_ url +arg in +H ttp +Ġs chool +av a +Ġcons ider +.l abel +ĠA rray +we b +o pt +.print ln +ul ation +Ġf unc +P L +Ġ" \ +ĠT ext +act ory +(f unction +n ull +Ġen g +d own +Ġin clude +ĠE n +ĠD r +Ġd b +! ! +s ide +Ġin it +quire d +ĠS he +C olumn +re act +Ġan n +Ġst op +Ġl ater +ĠTh at +ent ion +d f +U G +I LE +Ġc lient +ra ft +ff er +PO ST +el per +Ġlo ve +qu ote +ou d +Ġj son +Ġab le +Ġm en +A X +ĠC opyright +à ¶ +av ig +re q +C lient +} );Ċ +.C om +er c +il t +pec ial +_c om +ro om +. Name +Ġg ive +am b +i ke +Ġcon dition +cl ient +ator s +: " +Ġc opy +ut ure +ivers ity +ern al +{ { +ĠC an +ou nc +d o +Ġo cc +Ġapp ro +th ers +z e +Ġe ither +ĠF l +Ġimport ant +Ġle ad +at tr +AR T +E qual +Ġd a +et ch +ent ity +Ġfam ily +add ing +Ġo ption +Ġex ist +ic a +ĠO bject +' ve +v ers +ition al +out put +ĠTr ue +ĠO F +_t ime +Ġof fer +Ġ} );ĊĊ +H ER +eg in +" " +Ġw ater +Ġc he +ĠM y +ore d +Ġst ep +anc es +C K +A Y +à ¸ +str uction +( C +ou ch +St ream +act ive +am a +Ent ity +pro duct +() {Ċ +Ġgovern ment +ĠI D +aj or +A nd +Ġdis play +Ð » +Ġt imes +Ġf our +Ġf ar +Ġpres ent +ĠN S +Ġ\ Ċ +ue st +Ġb as +e cho +ch ild +if ier +Hand ler +Ġl ib +Prop erty +trans lation +Ġro om +Ġon ce +Ġ[ ] +cent er +================ ================ +Ġresult s +Ġcontin ue +Ġt alk +_ get +Ġg row +.s w +e b +ĠP ublic +O P +ec ute +ol s +Ġ ** +" );ĊĊ +Ġm ass +ure d +.c lass +om ic +Ġme an +ip s +Ġa ut +);čĊ čĊ +Ġun til +Ġmark et +Ġare a +u it +Ġl ength +ĠW ith +struct or +e vent +"> < +ĠS p +I V +Ġm us +if f +Ġk ind +a uthor +ound s +m b +_ key +w idth +posit ory +Ġl ight +u k +R ow +oh n +al f +viron ment +app er +ollection s +Ġs ide +_in fo +Ġex ample +im ary +Ġw r +Ġc amp +cri be +" / +Ġm iss +w ay +Ġb ased +Ġpl an +V is +om ain +un k +Ġaw ay +U P +< T +O S +i od +ĠM on +âĢĻ re +Ġli k +à § +iv ely +. v +im er +iz er +S ub +Ġbut ton +ĠU p +Ġexper ience +C L +Ġre nder +_ value +Ġn ear +UR L +al t +Ġcoun try +ib ility +() ,Ċ +e ad +Ġa uthor +Ġspec ific +b ase +( name +on es +ĠD o +Ġal ong +y ear +Ġexp ress +. ' +en v +Ġbeg in +Ġso ftware +Ġim p +Ġw in +ó n +Ġth ing +Tr ans +ĠT HE +Ġ< ? +Ġwh y +Ġdoes n +i j +g ing +ĉ g +Ġs ingle +off set +ar ning +og raph +le y +_c ount +Ġan al +cre ate +/ m +ĠR eg +un ch += $ +is k +Ġright s +( M +Ġ"" "Ċ +ap er +.m odel +Ġp o +em pty +art ment +Ġa nt +ĠWh en +Ġwom en +ĠE d +Ġse ason +Ġde st +à £ +( h +Ġposs ible +Ġse ver +Ġb tn +Ġdid n +Ġs ent +Ġen c +Ġcomm and +Ġ ],Ċ +_ x +Ġre cent +ol ution +v ector +ĠB y +ĠM ay +ĠA ct +» ¿ +Ġm oney +IN T +bs ite +ĉ p +. čĊ +ï »¿ +s l +atter n +ĠC lass +Ġto ld +ud io +c urrent +Ġe qu +Ġa uto +ĠSt ate +d a +ms g +)) ;ĊĊ +Ġwork ing +Ġqu ery +ĠB r +Ġw indow +a uth +on ly +ĉ t +Ġle ast +ag n +Ġex pl +it ter +ar ing +Ġc olumn +ĠGener al +": " +er al +ri or +Ġrec ord +I B +E X +Ġd at +Ġm aking +u ed +ĠC ar +em p +" . +ĠM ed +Ġc lose +Ġper cent +Ġp ast +( g +: ( +Ġw rite +Ġm ove +Ġp at +Cont rol +.T o +Ġv i +*/ Ċ +in ate +' ll +ag ed +N ull +Ġspec ial +IZ E +Ġc ity +/* Ċ +ĠE ng +ix ed +in ary +p y +Ġe ff +ar io +Ġt ell +av or +Ġse lect +le vel +im um +op er +B uilder +I P +') ,Ċ +es c +Ġf ont +" ;ĊĊ +ĠA m +ish ed +ill s +Int er +O W +Ġcour se +Ġl ate +idd le +Ġam ount +Ġas ync +in o +c ul +Ġ ì +and le +_ user +Ġb en +ĠC al +Ġ$ _ +ĠR ep +Ġen ough +T oken +. user +( j +S c +W idth +n ow +at form +Ġlook ing +Ġh old +M odule +IT Y +v o +is on +.D ata +y c +Ġp ot +ĠTr ump +id ual +id es +r t +Ġprop erty +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +am ework +g o +Ġl ow +Ġpar a +Ġpr ice +ur y +Ġto day +ro y +Ġ' / +Ġpol it +Ġ' ' +ym b +P h +Ġad v +Ġatt ack +ĠS te +RO M +an a +Ġme ans +Ġst ory +id s +ak en +Ġme et +Ġm om +ĠâĢ ĺ +Ġ? > +Ġd en +ob ile +ch ange +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĊ +ic i +n a +ĠF orm +Ġs ort +Se lect +p are +Ġth ought +_ con +Ġt ask +oc us +ĠD E +ĠM in +Ġo pt +ĉb reak +um er +K E +th en +Ġd et +ĠT est +port s +Ġre view +(' / +m ove +Ġsw itch +ER T +p atch +ann ot +ã Ĥ +Ġab ove +it ive +Ġquest ion +ĠQ u +ãĢĤ ĊĊ +g le +Ġw ord +Ġprov ide +ĠR eturn +Ġre search +ã o +u str +Ġp ublish +chem a +} } +ĠC ON +- in +all back +Ġco ver +\ \ +c olor +ĠI S +Ġwh ether +im ate +is c +B ar +Ġd iv +B e +our n +Ġh aving +le m +pl ayer +ab s +am era +ne y +Ġex c +get her +pl ied +a o +[ $ +Ġ+ + +i pe +sh ow +/ d +[ : +ag ement +le v +_ ID +r ary +ad es +_ se +a use +Ġem ploy +Ġ*/ čĊ +Ġf re +Ġ' @ +Ġcomple t +Ġl arge +r al +\ x +Ġf ac +< String +Ġcre ated +up er +.st ate +Ġh ost +ener ic +/ b +( ! +wh ile +i as +B UG +Ġ );ĊĊ +Ġro le +Re g +ĠC olor +St art +Ġp orn +t op +Ġwe b +Ġde v +Ġde al +++ )Ċ +Int eger +pos ition +. on +Ġ( " +ä ¸ +Ġproble m +s v +Ġp ress +AB LE +AT ION +ĠSe e +an ch +Ġth ough +le ep +Ġ< !-- +Ġpoint s +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +. J +Ġ :: +p tr +D B +++ ;Ċ +.p ng +n ode +so ft +pon d +Ġe ver +-------------------------------- -------------------------------- +M enu +(' # +Ġs ervices +p g +} )Ċ +param s +Ġact ually +Ġ" / +Em pty +M ethod +Ġid ent +un ic +Ġmill ion +Ġa ff +st yle +Ġcon c +i os +ign ment +UL T +P r +" ;čĊ +Ġunder stand +u ary +Ġhapp en +Ġser ver +ĠC o +S C +Ġle s +Ġfile s +G rid +s ql +Ġof ten +Ġin fo +_ tr +s rc +on y +Ġsp ace +um b +Ġpass word +Ġst ore +, ĊĊ +ĠWh at +g ed +ĠF alse +U s +sw er +_ index +Ġform at +m ost +s m +N ew +Ġd etails +Ġpro b +ĠAN D +() čĊ +il ar +Ġ$ { +ry pt +.C ollections +$ this +ĠF ree +_ of +(f alse +d ated +Ġ> > +Ġf ace +CT ION +Ġs ave +Ġt yp +de v +(" # +AG E +cont ainer +ed it +Q L +Ġitem s +Ġs ocial +i en +ĠRe act +) .ĊĊ +Ġm ar +Ġre du +ĠR E +.p ut +Ġm ajor +C ell +n ext +Ġexpect ed +Ġy et +Ġin div +trib utes +at is +am ed +Ġf ood +S ource +( string +Ġ+ Ċ +it es +d r +Ġmem bers +Ġcom b +item s +ĠP er +T H += True +Ġb ar +_ SE +com m +( w +)ĊĊ Ċ +Ġs end +Ġin c +un signed +F A +Ġparam s +app ing +ro s +ug in +f a +Ġcon nection +Ġ} ;ĊĊ +Ġbe come +M ode +Ġe v +Ġdif f +ĠUn ited +He ight +ful ly +im ages +Ġm akes +Ġg lobal +Ġcont act +' :Ċ +Ġab s +а Ð +f loat +Ġex cept +ĠP ol +Ch ild +t yp +Ġcert ain +i ón +O UT +Ġim pro +ile s +Ġ-- >Ċ +ĠP art +val ues +os s +/ ** +il it +ĠE vent +cur ity +st er +Ġchar acter +Ġnew s +Ġ" , +Ġde vice +c el +log in +he et +Def ault +@ " +ĉ Ġ +c lick +( value +ĠA b +Ġpre vious +ERR OR +oc al +Ġm aterial +Ġbel ow +ĠCh rist +Ġmed ia +co ver +ĠU I +Ġf ail +Ġbl ack +Ġcom ponent +ĠAmeric an +Ġadd ed +Ġbu y +st it +Ġc ame +Ġde lete +prop erty +od ing +Ġc ard +rop s +Ġhttp s +Ġro ot +Ġhand le +C C +B ack +em plate +Ġget ting +_b y +m ail +_s h +. assert +ĠD ec +( true +Ġcom put +Ġcl aim +' => +ĠS ub +Ġa ir +op s +n av +em ents +( id +Ġent er +ang ed +E nd +Ġloc ation +Ġn ight +Ġdo ing +ĠR ed +l in +}ĊĊ Ċ +vid er +Ġp ick +Ġw atch +ess ages +Ġhum an +Ġd am +p end +d ir +Ġt ax +Ġg irl +re et +Ġbo x +Ġstr ong +( v +re l +Ġinter face +Ġm sg +f ect +_ at +Ġh ouse +Ġtr ack +' );ĊĊ +j e +ĠJ ohn +ist r +( S +ub e +Ġc e +itt ed +V ER +* ) +p arent +Ġapp lication +an y +.sw ing +Ġp ack +\ u +Ġpr act +Ġse ction +ct x +Ġun signed +.P oint +ĠO ne +Ä ± +ip le +a id +Ñ ĥ +V ector +by te +Ġw ait +Ġà ł +à ¥ +Ġto gether +Ġth rows +F O +' )) +h ost +is ing +. view +Ġter ms +fr amework +- r +Ġapp ly +Ġs ession +O ptions +ugg est +Ġo thers +w itter +Ġf und +In it +__ ( +ens or +G ET +Ġsever al +i i +[ j +I O +Ġtem plate +P osition +Ġe con +ach ine +Ġ il +.s pring +m ain +el t +im ent +Re c +m m +ĠUn iversity +urs or +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠ +G L +ict ure +ith ub +c er +c ast +F rom +a les +Ġsub ject +p assword +n y +Ġes c +.w rite +ï¼ Į +Wh at +. H +Ġh istory +ĠF e +Ġindiv idual +un it +Ġ-- > +Ġd u +I ST +Ġus ers +f s +f alse +un t +T itle +Ġm ot +Ġf uture +ach ed +Ġstart ed +Ġm ode +Ġ' < +_ array +Ġa x +'] ;Ċ +i res +Th ere +ug ht +t ml +pos ed +ic ult +Ġto ok +Ġg ames +Ġ} } +Ġ? >Ċ +Ġproduct s +I s +Ġb ad +ĠD es +.p ath +' ĊĊ +ĠP ost +av el +( : +Ġneed s +Ġkn own +F l +Ġex ec +Ġse en +um e +Ġb order +Ġl ive +tem p +P er +Ġvar iable +i et +ĠD ef +Ġg e +em e +_b ack +f irst +Ġprovid ed +//////////////// //////////////// +Ġfil ename +Ġh ope +ul y +a uto +f ind +_ string +b tn +it ude +At tribute +Ġyou ng +.t xt +Ġwe bsite +ĠP rop +Ġe y +> ();Ċ +ion al +AR R +iction ary +ur ther +. +t x +Ġp ur +u el +ymb ol +u ation +ang er +Ġback ground +ec ess +ef ined +.... .... +Ġdes cription +Ġrep resent +") );Ċ +press ion +row ser +Ġser ies +ward s +($ _ +a ise +Ġh ot +ac ity +ri es +action s +C reate +ad io +amp les +Ġorig inal +ens ive +f ont +st ream + using +.spring framework +ser ver +Ġb ill +AC K +il ename +Ġfr ame +Ġ= Ċ +Ed it +adi us +Ġd raw +ank s +Ġd eter +Ġcom es +_ int +Ġfore ach +ang le +Ġe lect +pect ed +He ader +ist ration +F alse +ĠG ame +Ġfil ter +Act ivity +Ġl arg +in ition +Ġ" < +is ed +Ġrem ove +ĠTr ans +m et +se e +Form at +Com mand +ĠE X +N one +Ġfr ont +A SE +ĠR ec +ound ation +Ġv o += \" +( * +Ch ange +.W rite +g roup +i ents +u y +******************************** ******************************** +Ġd ig +h r +( - +Ġg en +n umber +ve c +uro pe +ent ry +L L +Ġst e +Val id +'] , +_p aram +Ġse lected +Ġacc ording +ĠD is +Ġ util +B uffer +_ error +Ġass oci +_S IZE +Ġw or +Ġprint f +r ag + ł +D D +ĠV al +Ġact iv +E ng +et ime +Ġv irtual +a ign +a ur +ĠP res +ĠEx ception +Ġany thing +ĠO ff +Ġh ours +Ġw ar +Arg s +ag ing +Ġmodel s +ĠT ime +O b +am s +j oy +Ġear ly +. read +Ġc enter +ĠIn itial +Ġl anguage +l ength +x y +Ġs n +Ġin f +P ost +Ġag o +Ġeas y +_c ode +ĠAN Y +_ ch +Ġdown load +( T +av ed +âĢ ĵ +Ġstud ents +Ġf ig +l ight +x x +Ġbu ffer +ĠD ep +ĠM ath +IT H +Ġvar i +Ġd ue +F actory +Ġp or +Ġe p +ot ype +Ġcan not +Ġwh ite +< int +ter n +Ġreg ister +Ġpre d +cl us +_d ate +Ġ/ ** +Ġa uth +Ġ[ ]Ċ +Ġper iod +n own +Ġv ot +Ġs creen +' d +T ypes +Ġt mp +е Ð +ur al +Ġben ef +_ y +Ġn et +ĠSt ates +'] [' +ĠN e +ĠN OT +Ġn eg +Ġcomm on +s cope +Ġc red +g es +_T YPE +Ġs uggest +o om +.ĊĊ Ċ +Ġac cept +Ġr andom +er m +ĠV ector +w ith +T ER +( str +Ġres pons +Ġh it +.S et +gr id +ri a +Ġc lick +und le +C ase +ins ert +Util s +Ġ"" " +Ġim plement +at al +tem pt +tem plate +oc r +return s +Ġplay ers +us ers +ed ef +ĠTh ese +Ġam ong +Ġde b +h a +.get Element +Ġc irc +Ġan swer +Ġw alk +Ġt reat +ĠG e +ĠC reate +Ġa ge +Ġre q +O ST +ang ular +Ñ ı +Ġf ive +Ġdistrib uted +Ġfri end +T P +Ġc lean +ow s +.Control s +d is +Ġw ords +. io +z y +Ġhe ader +ĠC heck +âĢĻ m +j ust +h older +=" čĊ +. annot +Ġcol lection +' . +Ġsim ilar +Ġt aken +(" % +Or der +'] Ċ +-m d +ĠT H +ac ed +Ġis n +/ j +Ġs on +gr aph +ĠInt eger +Ġn ecess +re en +Ġ um +Ġ\ < +Ġmom ent +Ġbr ing +Ġind ic +ys is +Le vel +ver se +urre nc +_t est +Ġent ire +D own +Ġ}ĊĊ Ċ +( result +ĠRe ad +à ¨ +M od +Ġtry ing +") ,Ċ +Ġm ember +ĠC or +OD O +- control +un time +ĠS im +D ialog +pl ot +_ on +Ġph ys +} / +Ġn amespace +ĉ čĊ +ac c +Pl ayer +A RE +Ġf oot +Ġbo ard +p art +Ġs us +w ise +ĠM c +Ġp ush +AT A +Ġp lease +ri ed +we et +b it +id ed +V E +ĠS w +U B +Ġt ypes +ed ia +Ġc los +ace book +Wh en +Ġed it +ig ger +Ġen erg +Cont ainer +Ġph ot +ĠC ount +ĠE urope +.I s +ĠR uss +pe ed +ĠS tr +Ġp y +Ġc ult +Ġdef ined +cc ount +Ġob t +.L ocation +Ġth read +il le +Ġinst ead +str ong +ĠS ec +U RE +Ġide a +. se +em y +select ed +Con nection +ac ing +th read +.n ext +Ġc oll +Ġfil m +ist ic +Ġcomp et +Ġcon n +th ough +Ġcom pan +ock et +Ġte ach += ( +Ġph one +Ġact ive +de lete +tr ies +Ġm o +Ġde ath +} );ĊĊ +oc ol +W idget +Ġart icle +ro du +and id +Ñ ĭ +ĠC r +k a +() : +lo od +ĉĉĉ Ċ +Ġal most +Ġs ell +erv let +ri p +Un it +Ġapp lic +Ġcon nect +Ġfe ature +Ġv ia +' ), +Ġl im +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠG u +Eng ine +Ġen s +Ġen vironment +b lock +HER E +N ULL +g y +t ag +) ). +ex p +Ġcom pl +Ġinst all +Ġcomple te +que ue +atur al +Ġgener al +th on +Ġask ed +o res +( res +Ġres erved +S P +ĠâĢ ¦ +Å Ĥ +Ġsign ific +O ff +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠA g +ĠJ ust +ĠE rror +Ġin fl +ad ata +Ġ icon +ask s +' ' +_ LO +? . +ac count +Ġ( * +' )ĊĊ +r ap +_ var +ĠF OR +Ġpart y +ĠY our +c at +str y +. new +bo ot +ĠN ov +Ġv ector +Ġn ormal +Ġf urther +Re pository +Ġd atabase +att le +Ġmus ic +Ġspe ed +Ġd oc +pro cess +IG HT +.p arse +Ġt aking +Ġvi ol +ce ed +ĠA fter +Ġfor ward +Ġc rit +"/ >Ċ +ro t +Ġfa iled +ef ore +Ġconc ern +o e +b a +Ġs ender +Ġter m +h as +=" # +Ġpot ential +N um +Ġpublish ed +.c lose +ĠIm age +str aint +U D +ĠO b +Ġprob ably +l im +" :Ċ +olum e +Ġcon sum +ag ue +ens ions +Ġinvest ig +- year +') ; +-s m +Ġen joy +or ig +er ing +c p +le ased +ple ments +Ġreturn s +p at +B O +ĠH ouse +.L abel +Ġwe ight +igh b +Ġcondition s +Ġex ception +d escription +Ġtr ad +- to +Ġ{ } +Ġmod ule +EN D +. ap +.p rops +Ġcon structor +av es +Ġf avor +ĠN ow +; i +ĠM ain +_ k +er ies +âĢĻ ll +trans form +imest amp +P re +Ġm er +. res +st ant +L ocation +_N AME +Ġlos s +Ġ ĊĊ +n et +Ġeng ine +B lock +Ġiss ues +Ġpar se +ĠB ar +Ġst ay +ĠJ SON +Ġd om +air s +w ner +Ġl ower +", čĊ +ĠD em +uf act +Ġp s +Ġper fect +R L +Ġed uc +l s +em ory +ARR ANT +u ge +Ġex act +. key +al led +e ch +ie f +\ / +o ke +Ġfor mer +al loc +Ġs ix +id a +Ġm argin +Ġhe art +al d +p ack +.getElement ById +ĠW ARRANT +Ġr ather +Ġbuild ing +er man +lic e +Ġquest ions +iz es +le ge +irect ory +Ġj e +Ġc as +pro ps +ut f +Ġse curity +Ġhow ever +we ight +Ġins ide +Ġpres ident +Ch ar +ĠW ITH +.m ap +Ġgr aph +Ġt ag +_st atus +Ġat tempt +op p +us es +ĉ const +Ġr ound +, $ +Ġfri ends +Em ail +? > +Res ource +KE Y +os p +. query +ĠN orth +able s +ist rib +_c lass +el lo +Th at +Ð º +pecial ly +ĠPres ident +Ġcamp aign +Ġal t +are a +Ġch all +Ġop port +.C on +Ġenerg y +li ke +. string +ing ton +) * +y y +Ġprof ession +ir th +Ġse g +æ ľ +Ġh or +i ers +c an +Ġbeh ind +Pro duct +f g +ĠS k +.j pg +? : +] ;ĊĊ +Ġcall back +ĠH ttp +Ñ Į +l ong +M S +AT H +Ġr aise +Ġwant ed +row n +ut or +l t +] = +el ine +M A +Ġse par +c s +se mb +D is +bs erv +ĠW ill +Ġpol icy +Ġth ird +ph one +Ġb ed +/ g +. __ +ĠIn c +iz ing +.re move +in stance +.t ype +Ġs erv +E ach +Ġh ar +ĠM essage +( key +SE LECT +P os +)) ;čĊ +Ġre comm +Ġtr aining +ĠE nt +ĠCh ar +ic ht +(f ile +Ġp rior +G ame +Ġex it +Param s +.c ore +P C +n es +anc ed +( request +P assword +} >Ċ +Ġm ag +Ġre lease +Ġsh all +ud ent +ĠS outh +and o +: ' +.Tab Index +s k +ann er +is set +Ġout side +led ge +Ġ å +ĠR ob +Ġim m +! Ċ +ĠWe b +D es +B C +anc ial +R oute +D ec +fer ences +Ġp urch +ĠM odel +ct or +g n +_st art +_ un +. * +is es +Ġg round +Ġun ique +Ġbe aut +{ " +Ġp our +ĠO ct +Ġt ree +set s +_ res +') -> +_re g +(" \ +Ġby te +B l +Ġd ating +Ġm atter +ĠR em +Ġ' ../ +ĠA ug +ĠL a +Ġ$ ( +ourn al +i am +Ġshow s +w rite +Ġb all +Ġsim ply +Ġf ast +Ġmem ory +A SS +ĠO f +ov ed +ant e +a ul +ist ry +)) );Ċ +Ġf it +< string +Ġpolit ical +anc el +_ . +c ard +.c urrent +o ch +_ image +\ t +# Ċ +( L +Ġindu stry +com ing +Ġex tra +Ġreport ed +.st art +Ġres ources +Ġim g +fl ow +_E X +(n ull +ĠP re +Ġwr ong +inter face +Param eter +n ers +á » +t ure +ers ist +oun try +Ġseem s +al ance +de st +ĉ String +Ġm aint +Ġun it +act ers +ĠT R +if ul +export s +pro ject +App lication +leg ate +Ġt akes +ter m +Ġet c +ust er +Ġappe ar +add ress +Ġf em +h s +Ġh om +, - +Ġdiff icult +Ġcom ing +O pen +Ġset tings +ĠW ar +ĠTh en +Ġaut om +ĠF oundation +Ġqu ite +D escription +Ġb log +i qu +P S +_f ield +J son +SS ION +ĠS ch +ĠL O +Ġdes cri +Ġevery one +Ġpret ty +Ġlong er +Ġm enu +Ġcurrent ly +se c +Ġrelations hip +################ ################ +ĠM ap +as et +Ġparam eters +Ġcr ush +" čĊ +IL ITY +ig ration +Ġc out +t otal +Ġn ames +nd ef +") ; +ri end +yn amic +Ġeff ort +Ġact ual +Ġfield s +O UN +t ers +Ġf ix +_m odel +Ġc ases +C A +M y +Inter face +ĠS E +] ] +al le +ĠN ational +ĠArray List +in line +. V +ar a +ref ix +as c +Re ader +ĠÐ ¿ +ast ic +( () +C l +.annot ation +Ġperform ance +ail y +.to String +.n et +view s +. end +ay ers +l ate +ĠA pr +ed eral +'] ) +.b ody +Ġhigh er +_f l +c r +al ert +_n ode +ĠG oogle +Ġit self +A uth +urrenc y +Ġsignific ant +app end +Ġres pect +str ap +Ġun a +riter ia +P ORT +.ap ache +Out put +Ġpro gress +Ġm id +ĠM icrosoft +Ġres ource +ab lish +Ġd im +. load +.A pp +Ġd irection +Ġadd itional +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġnum bers +Ġcompan ies +.T h +Ġs ound +user name +Ġstat ement +Ġal ert +Ġcon tract +h ome +_l ength +.Com ponent +e v +. Ex +ï¼ ļ +" ; +ĠH igh +Ġ )ĊĊ +ĠP oint +op h +Ġl ines +-> _ +" )ĊĊ +o x +app lication +Ġ ]Ċ +ĊĊĊĊ ĊĊ +Ġso on +ction s +ing er +Ġj oin +ĠP e +Ġ ë +Ġl as +. E +c ss +/ or +ĠSt art +ĠT O +Ġsub s +con n +com ponents +DE BUG +qu are +F unction +end ar +. index +Ġf ill +Ä Ļ +Ġcho ose +h ow +ĠAmeric a +ass ets +-------- ---- +ĠV alue +Ġoff ice +Ġv eh +Ġtrans form +ĠAr t +Ġin de +Ġf n +Ġim plements +ang o +ple te ++ " +t mp +am ily +Ġhas h +miss ions +E ST +g t +Pro vider +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠ +Ġfl ag +Ġpartic ip +d en +ĠReturn s +Ġnot e +ü r +p m +ide os +Ġspec ified +ĠE N +est er +ol id +Ġup on +( std +ĉ v +Ġ' \ +u z +Ġv ert +Ġv ict +ĉ self +Ġ" $ +. k +Ġgroup s +g ithub +l ang +Ġm ut +T O +Ġv e +ĠP lease +;ĊĊ Ċ +ac cess +Ġ{ " +re a +Ġr isk +ick er +og gle +ĉ while +AN G +.s end +Ġwom an +Ġget s +Ġ ign +ĠI d +_ log +ON E +Ġe vid +ĠH ar +_s ub +Ġend l +Ġinclud ed +() );ĊĊ +ĠA p +ig r +Ġs em +ĠBl ack +d oc +_t able +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +- up +Ġca use +Ġ .. +Ġv an +_d ict +Ġf ocus +IN D +CE SS +.L og +Ġmult iple +id o +Ġreg ard +- M +and ler +our se +Ġde g +. U +Ġadd ition +Ġvar ious +Ġrece ive +е н +ĠH T +Ob j +D F +Ġincre ase +ĠO pen +] ; +Ġcomm it +? Ċ +ateg ories +at ory +sh ip +ĠM ich +Ġh tml +rom ise +Ġle ave +Ġstr ateg +av en +ĠCon sole +k nown +- n +_ LE +.com ponent +Ġb re +S ession +i ance +Ġal ign +typ edef +_ result +ĠW HERE +.s plit +Ġread ing +FA ULT +Ġc lo +Ġnot ice +_p r +ar ter +Ġlo ck +Ġstand ard +et ic +ell ow +Ġp adding +ĠH is +Ġst ates +_c ast +( P +a a +Ġintern al +e an +ĠP RO +ĠK ey +Ġes pecially +m ing +Ġc ross +Ġn ational +_ object +f ilter +Ġs cript +. update +_ i +ĠAss ert +/ core +%% %% +Ġproble ms +ist or +Ġ. = +Ġar ch +Ġwrit ten +Ġm ilit +M ENT +. ch +ca pe +ĠM us +_ config +ĠA PI +fo ot +Ġim ages +end l +. In +F irst +Ġpl atform +.pro t +O ption +st e +ĠT ODO +Ġfor ce +. cont +ĉ echo +ĠD av +P tr +( B +R T +ĠB ase +] [' +Ġann ounc +con sole +ĠP y +d s +. as +Ġpre vent +ap an +Ġ{ ' +} ' +Ġde ad +V AL +Q UE +**************************************************************** ******** +Ġch arg +R eturn +Ġf ul +d om +Ġr ules +Ġmod ify +Ġe val +h am +at ement +\ < +ul a += False +R A +Ġcont ains +Ġst ack +m ar +Ġ{ }Ċ +Ġund efined +A ss +ĠCh ina +ve y +* Ċ +Ġplay ing +) / +act or +Ġb ottom +li er +ĠN umber +Ġcou ple +D C +ĠS O +g or +.set Text +s uccess +com mand +F ilter +ĠO ur +_ item +Ġc tx +Ġro ad +V ersion +c ase +ur t +av ior +y ch +semb ly +ĠPro duct +Ġh eld +a fe +Ġinclud es +< quote +Ġa void +ĠF in +ĠM od +Ġt ab +an o +à ± +ipp ing +- e +Ġins ert +t arget +ch an +.M odel +IM E +\ Ċ +Ġm achine +av y +ĠN O +ĠInt er +Ġoper ation +mod al +T ag +] : +Ġprodu ction +Ġare as +Ġre n +_f rom +n bsp +Ġoper ator +m en +app ed +_p er +z en +(" . +.s ave +=" {{ +Ġt or +( response +Ġc andid +Ġcon v +a iled +ĠL ib +com p +ur a +ï¿ ½ +ĠH ere +Ġarg ument +h ood +Ġest ablish +ograph y +Ġon Click +amb da +Ġs ch +Ġmov ie +Ġse c +Ġact ivity +Ø § +Ġs ql +_ all +inc ip +Ġprovid es +Ġs ys +ack et +Ġwas n +Ġus es +ĠF unction +.g oogle +ĠRes ult +Vis ible +ag ma +el come +ĠS y +ĠC ent +AL SE +ac ión +EX T +Ġl icense +ĠL ong +Ġacc om +Ġab ility +. height +Act ive +olog ical +ol y +)) , +.S e +Ġparam eter +pr ite +AB ILITY +.s ervice +ĠG roup +_ query +ĠI tem +in ing +Ġj ud +im s +f ix +ind er +ag ram +Ġfunction s +Ġexper i +ĠE m +Ġro t +Ġp en +.b tn +ĠA S +#if def +Ġcho ice +ĠP age +_P RO +Q U +å ı +ant ity +Â Ń +word s +Ġread only +Ġf lex +prot ected +ĠAn y +Ġchar acters +enc ed +ĠJ uly +il er +C ard +ur ance +Ġre v +.e vent +al y +Ġwon der +ĠP ort +Ġleg al +ro le +Ġt en +Ġgo es +M P +wh ite +): čĊ +)) čĊ +Ġre ference +Ġm is +ĠPro ject +ick s +> & +C ON +Ġre pl +Ġreg ular +St orage +ram ework +Ġgo al +Ġt ouch +.w idget +Ġbu ilt +d es +P art +( re +Ġw orth +h ib +g ame +ĠÐ ² +ac ion +ĠWh ite +(t ype +( ` +Ġn atural +Ġin j +Ġcal cul +ĠApr il +. List +Ġassoci ated +ĉ System +~ ~ += [ +Ġst orage +Ġby tes +Ġtr avel +Ġs ou +Ġpass ed +! = +as cript +. open +Ġgr id +Ġb us +Ġrec ogn +A b +Ġh on +ĠC enter +Ġpre c +b uild +HT ML +ĠS an +Ġcoun tries +a led +t oken +k t +Ġqu al +L ast +ad ow +Ġman ufact +id ad +j ango +N ext +x f +. a +Ġporn o +ĠP M +er ve +it ing +_ th +c i += None +g s +Ġlog in +at ives +'] );Ċ +Ä ħ +Ġ ill +I A +child ren +D O +Ġlevel s +Ġ{ { +Ġlook s +Ġ" # +To String +Ġnecess ary +ĠĠĠ Ċ +c ell +En try +Ġ' # +Ġext rem +Select or +Ġplace holder +L oad +Ġre leased +O RE +En umer +ĠT V +SE T +in q +P ress +ĠDep artment +Ġprop erties +Ġres pond +S earch +a el +Ġre qu +ĠB ook +/ Ċ +( st +Ġfin ancial +ick et +_in put +Ġth reat +( in +Str ip +ì Ŀ +ç ão +Ġevid ence +)) ; +ĠB ro +Ġ[ ];Ċ +Ġ ou +b uf +S cript +d at +Ġr ule +# import +=" / +S erial +Ġstart ing +[ index +a e +Ġcon trib +s ession +_ new +ut able +o ber +Ġ" ./ +Ġlog ger +Ġrecent ly +Ġreturn ed +č čĊ +)) )Ċ +ition s +Ġse ek +Ġcomm unic +Ġ" . +Ġuser name +E CT +D S +Ġother wise +ĠG erman +. aw +Ad apter +ix el +Ġsystem s +Ġd rop +Ġstruct ure +Ġ$ ("# +enc ies +ann ing +ĠL ink +ĠRes ponse +Ġst ri +Å ¼ +ĠD B +æ Ĺ +and roid +sub mit +ot ion +( @ +.t est +ĊĊĊĊ ĊĊĊĊ +] ;čĊ +Ġdirect ly +Ġ" % +r is +el ta +A IL +) {čĊ +m ine +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +( k +b on +as ic +p ite +__ _ +M ax +Ġerror s +ĠWh ile +Ġarg uments +Ġens ure +R ight +-b ased +We b +Ġ- = +Ġint rodu +ĠIn st +ĠW ash +ord in +j oin +D atabase +Ġgr ad +Ġus ually +IT E +Prop s +? >Ċ +ĠG o +@ Override +RE F +Ġ ip +ĠA ustral +Ġ ist +View ById +Ġser ious +Ġcustom er +.prot otype +od o +c or +Ġdo or +ĠWITH OUT +Ġpl ant +Ġbeg an +Ġdist ance +() ). +Ġch ance +Ġor d +c ame +pr agma +Ġprot ect +rag ment +ĠN ode +en ing +Ñ ĩ +Ġr oute +ĠS chool +h i +Ġne ighb +A fter +lic it +Ġcon tr +Ġpr imary +A A +.Write Line +util s +Ġb i +R ed +.L inq +. object +Ġlead ers +un ities +Ġg un +on th +ĠDe v +F ILE +Ġcom ments +_l en +ar row +am ount +R ange +s ert +Grid View +Ġup dated +ĠM o +Ġin form +oci ety +al a +A ccess +Ġh ab +Ġc reat +_ arg +ĠJan uary +ĠD ay +") čĊ +up le +d ocument +gor ith +m enu +ĠO ver +b b +.t itle +_ out +Ġle d +ur i +Ġ? >Ċ +r un +Ġsc ene +( array +de vice +_t itle +ag on +] čĊ +ab y +Ġbe came +bo olean +Ġp ark +ĠC ode +up load +rid ay +ĠSept ember +F e +Ġs en +c ing +F L +C ol +ut s +_p age +in n +Ġim plied +al ing +Ġyour self +.C ount +con f +Ġa ud +_in it +. ) +Ġw rote +N G +. Error +ä » +.f or +Ġe qual +ĠRe quest +Ġser ial +Ġallow s +X X +Ġm iddle +ch or +à ¸ +erv al +.C olumn +read ing +Ġesc ort +ĠAug ust +Ġquick ly +Ġwe ap +ĠC G +rop ri +h o +Ġc op +( struct +ĠB ig +Ġv s +Ġfre qu +. Value +Ġaction s +Ġpro per +Ġin n +Ġobject s +Ġm atrix +av ascript +Ġon es +.g roup +Ġgre en +Ġp aint +ool s +y cl +enc ode +ol t +com ment +. api +D ir +Ġun e +iz ont +.p osition +Ġdes igned +_ val +av i +ir ing +t ab +Ġl ayer +Ġview s +Ġre ve +ra el +ĠO N +r ics +n p +Ġc ore +() );čĊ +M ain +Ġexp ert +ĉĉ čĊ +_ en +Ġ/ > +ut ter +I AL +ail s +ĠK ing +*/ ĊĊ +ĠM et +_ end +add r +or a +Ġ ir +M in +Ġsur pr +Ġre pe +Ġdirect ory +P UT +- S +Ġe lection +h aps +.p re +c m +Val ues +Ġ" Ċ +c olumn +iv il +Log in +in ue +Ġbeaut iful +Ġse cret +(e vent +Ġch at +um s +Ġorig in +Ġeffect s +Ġman agement +ill a +t k +Ġset ting +ĠC our +Ġmass age +ĉ end +Ġhapp y +Ġfin ish +Ġc amera +ĠV er +ĠDem ocr +ĠH er +( Q +con s +it a +Ġ' . +{ } +ĉ C +Ġst uff +Ġ :Ċ +ĠA R +T ask +h idden +er os +IG N +at io +ĠHe alth +ol ute +Ent er +' > +ĠT witter +ĠCount y +s cribe +Ġ= >Ċ +Ġh y +f it +Ġmilit ary +Ġsa le +re quired +n on +boot strap +h old +r im +- old +ĠD own +Ġm ention +cont act +_g roup +od ay +Ġto wn +Ġsol ution +u ate +ell ing +] -> +ot es +ent al +om en +osp ital +ĠS up +_ EN +Ġsl ow +SE SSION +Ġbl ue +ag o +Ġl ives +Ġ ^ +. un +in st +en ge +Ġcustom ers +Ġc ast +ud get +ï¼ ģ +ic ens +Ġdeter min +Se lected +_ pl +ue ue +Ġd ark +// ĊĊ +s i +ther n +ĠJ apan +/ w +P U +ĠE ast +ov ie +Ġp ackage +Ġn or +Ġap i +b ot +" ];Ċ +_p ost +ul ate +Ġcl ub +') );Ċ +Ġlo op +PI O +ion e +sh ot +In itial +Ġplay ed +reg ister +rou ght +_m ax +ac ement +m atch +raph ics +A ST +Ġexist ing +Ġcomple x +D A +.C h +.com mon +m o +Ġ' ../../ +it o +Ġanal ysis +Ġdel iver +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +id x +à ł +ong o +ĠEng lish +< !-- +Ġcomput er +EN SE +Ġp as +Ġr ais +H ash +Ġm obile +Ġo wner +F IG +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +th es +Ġat tr +w d +.t ime +aw n +Ġtreat ment +ĠA c +. View +im pl +m ore +p ass +Ġh a +.f rom +Ġle ading +FF FF +( error +. ui +at ar +ad ers +d ates +Ġz u +Ġfl ow +T arget +Ġinvol ved +Ġi o +par se +$ _ +he st +. int +- item +as y +S p +Ġsh ift +N T +Ġt f +_T R +. web +C S +Ġ} ) +Ġey es +_ z +' );čĊ +if orn +Ġ{ @ +Ġn ice +.l ist +ĠĠĠĠ čĊ +Ġf loor +Ġred irect +ĠU K +( [' +Ġw ish +Ġcap t +leg al +ĠI O +Ġst age +. String +ĠA fr +ig en +ĠS H +De lete +ell s +Ġsol id +Ġmeet ing +Ġwork ed +Ġed itor +in y +Ð ¼ +_ read +. Id +e ff +Off set +ch a +US ER +ĉĉ ĠĠĠ +ipp ed +Ġd ict +ĠR un +.h pp +Ġan g +x ml +im ple +Ġmed ical +_t oken +con nect +Ġh our +Ġcont roller +_m essage +U ID +G r +and ed +_C H +Ġbook s +Ġspe ak +am ing +Ġm ount +Rec ord +ĉ struct +.W eb +ond on +Ġ// Ċ +Ġf elt +.A uto +id ge +_p os +P R +Ġmod ern +C ollection +_m sg +C D +ĠL o +Ġsecond s +ib ly +.e quals +Ġintern ational +# pragma +oo th +W riter +i ate +Ġce le +ĠB it +iv o +iv ery +r d +HE CK +Ġc ache +.c ount +Ġro ll +.Re ad +RE D +Ġset up +izont al +model s +arg v +Ġconsider ed +=" ../ +set tings +ĠR el +Ġgrow th +Ġm ix +ĠWash ington +Ġpl t +ĠI M +á º +Ġturn ed +ĠDate Time +ĠW ed +( url +Ġ" - +Ġlet ter +As ync +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠOct ober +_l ine +Ġatt ention +Ġcol lect +ĠH ash +Ġim ag +T ree +Ġsit uation +et te +_n o +IV E +Ġv on +.t arget +Ġknow ledge +Ġdr ive +.p ost +Ġb lood +Ġc it +pr imary +Ġconfig uration +te e +Ġph oto +is ode +Tr ace +Ġg ave +Ġsh ot +ĠA ir +Ġm other +pr ice +Ġmor ning +)) {Ċ +- x +Ġtr ade +Ġdes c +Ġ&& Ċ +Ġparent s +A pi +å Ī +t ed +w er +Ġ æ +Ġs y +ĠK e +Par ser +å ħ +anc y +Ġpie ce +iforn ia +to String +r an +id ing +PT ION +com es +/ lic +.c lient +E l +L ong +Ġprofession al +ru pt +v a +Ġcomplet ely +Ġpract ice +Ġse lection +R em +in i +Ġc am +RE E +Ġsit es +p a +AT US +Ñģ ÑĤ +arr ant +* ( +_ KEY +ĠB utton +ĠF riday +se qu +Ġre ader +Ġm essages +è ¯ +Ġbu f +K e +Ġn ov +H P +M sg +al ign +ar ily +Ġ' , +_w ith +Ġd as +Ġhe ard +at omic +ri al +) [ +Ġdis e +@ end +Ġg old +Ġf air +Ġsa les +. Button +str ict +s ave +Ġme asure +Ġ" + +ec ause +View Controller +ĠT able +.p aram +Ġdec ided +(( ( +IN FO +Ġopport unity +T e +IC ENSE +cc ording +k i +ĠU N +Ġcont ain +Ġman ager +Ġp ain +ĠF ire +rom e +Ġpl ans +F ound +l ay +ĠDec ember +Ġinfl u +à º +ren ch +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ +az ing +b rief +c all +wo od +Ġload ed +Ġgr and +/ f +im p +_ U +ST R +âĢ ¢ +Ġcred it +.C olor +or ge +QUE ST +Ġdiffer ence +ĠP C +w args +Ġp ub +und ay +Ġf ra +.m ax +Ġtri ed +ann els +s end +Ġreport s +Ġad ult +ä º +Ġcons ist +ĠSt reet +ĠPro gram +S QL +M atrix +ounc il +- A +ĉ w +Ġwho se +Ġrel ig +ĠS ex +Ġg ives +n one +.m essage +( G +.aw t +- right +ĠNov ember +ell ig +ut ive +Ä ĥ +over n +Ġeas ily +Ġide as +ĠÐ ½ +/c ss +ly ing +el le +C an +_c olor +оР² +Ġp air +ng th +Ġs plit +d rop +art y +on a +Ġcap ital +Ġhe ar +Ġex ists +ĉ log +em o +R un +o i +Ġpar ser +ĠM ethod +Ġeduc ation +[ k +Ġlib rary +> ";Ċ +_ UN +ĉ std +od ed +Ġcall s +h ere +R el +Ġbr and +back ground +g a +_add ress +_param s +C ategory +ĠInd ia +_e vent +Ġ ing +R ender +.c l +ump y +Ġp et +F C +ĠA nt +Ex t +Ġchar ge +en ed +gr ad +E O +Ġdep end +Ġ .ĊĊ +fr ame +Ġd f +Ġh uge +ĠP ART +ed s +; ; +ĠA M +Ġbas ic +ĠL et +lic h +Ġar m +Ġst ar +Ġf ederal +W ork +Ġcar ry +ĠIs rael +( obj +={ { +Ġs aved +Ġs yn +Ġconst ant +V ENT +Ġpos itive +Ġcon duct +Ġsk in +Ġear lier +Ġl ayout +ĠI P +O UR +Ġt im +styles heet +_ cl +ĠC ard +++ ){Ċ +Ġtem per +ĠDav id +ĉ try +.d art +Ġwant s +Ġp icture +Ġv ideos +ĠCom m +is ions +_M AX +M apping +- content +ĠE ar +- de +Ġpre m +br uary +Ġcom ponents +Ġthrough out +Ġp ull +Ġp ages +ent e +res pond +Ġg as +cript or +Ġed ge +Ġb ound +A CT +**** ** +Ġcre ating +ĠC H +Ġnull ptr +B r ++ ' +.c o +> :: +Ġle arning +.L ength +_S H +Ġpat ients +A IN +Ġk ids +Ġcom fort +Ġsh own +ug ins +ĠB ack +ell a +_C L +Ġl at +Ġdis patch +Ġclass es +. at +.b egin +Ġsuccess ful +b an +Ġobt ain +ĠS l +Ġl ack +iter ator +Th read +(s ize +Ġn one +.h as +_ X +s ort +n ap +p et +b in +ĠCan ada +The y +Ġd ans +ĠM at +< td +Ġh air +Ġ' ',Ċ +Ġc u +Ġlaw s +let ed +p ed +Ġp ow +Ġk new +_C OM +_ , +ĠM ag +id ents +( req +Ġ ), +- center +Ġw ide +ĠA uthor +st ants +Ġjob s +Ġm ath +et imes +Bo olean +Ġs cope +_ is +Ġme as +Ġkey s +el ay +Ġexact ly +'=> ' +ĠP aul +m as +ĉ print +(l en +f d +Ġ) ; +. Event +q li +ir it +ield s +om an +ĠT op +Ġv ote +Ġm ask +Ġthem e +- Ċ +Ġpro ps +Ġf ine +Ġwrit er +_ offset +c ar +Ġal tern +Ġc opyright +Ġdest roy +pp er +Ġgener ate +pp ed +âĢĻ d +ĠĠĠĠĠĠ Ċ +m ake +ĠSh ow +Ġb rowser +Ġfavor ite +Ġcare er +Ġhappen ed +( char +Ġrecomm end +Ġl iter +.f ilter +gr ade +Ġ £ +Ph one +om s +Ġn amed +- label +ip o +ĠO ther +Ġp anel +Ġro ck +S cale +ĉ assert +Ð ´ +Ġtr ust +fr ont +Ġdem on +A r +N et +Ġecon omic +foot er +Ġr ace +(n ode +ĠO ption +s plit +Ġphys ical +if est +Ġrem oved +. http +)) ,Ċ +Ġlook ed +' ; +d ing +g est +atur day +/lic enses +Pr ice +Ġd ro +Ġto wards +Ġun s +ĠC L +ĉ static +Ġ rows +Ġdef ine +.re place +Ġf ather +ĠDes ign +ass ign +m ut +De vice +D id +') )Ċ +omet ry +ay load +Ġh istor +ĠP aram +ĠBo olean +Ġn ature +Ġj s +Ġn ation +i h +Ġdis cover +se m +Hand le +ĉ r +ĠTe chn +Ġw all +{ $ +@ property +Ġ" ../ +Ġex am +.d raw +opp ing +Ġnear ly +Ġco ol +Ġinde pend +RE S +Ġhand ler +ĠMon day +Ġs un +St yles +ous ly +Ġ ĉ +v est +D isplay +( y +atic ally +Ġpred ict +y ing +Ġsom etimes +" ]Ċ +Ġdr ink +Ġb ul +ific ations +. insert +.re g +Ġtest s +Al ignment +Ġal leg +Ġat tribute +ĠN ote +Ġmy self +art s +N ow +Ġinterest ing +li ents +Ġpop ulation +ĠCal ifornia +" I +å ¹ +Ġgre ater +ues day +Ġth ous +Ġcost s +Ġla unch +\ Http +k er +b and +ĠPl ay +Ġb and +.sh ape +es ome +art icle +.r f +Ġw er +á s +em bers +us r +B A +ic an +et t +valid ate +ult i +Ġimmedi ately +z er +Ġfig ure +o es +ell er +irc le +ĠS ign +.d b +Ġr ank +By tes +Ġproject s +_re c +UL AR +A PI +ĠL ine +P ort +Ġp oll +Ġg iving +id ence +-- Ċ +Ġpl ot +ic ial +Ġw arrant +IT ION +ĠD ouble +Ġbill ion +gorith m +Ġequ ipment +D ATE +Ġ@ " +E E +Ġp le +i ation +Ġhead ers +Ġpro ced +.Component Model +ĠOb ama +Ġp a +ĠB est +im ately +.get String +. \ +mp loy +Ġr aw +_b lock +und red +" },Ċ +.Group Layout +Ġb rought +NS String +th row +cre ated +.N ew +_ view +C P +ep s +O p +Ġgr atis +Ġ' " +Ġinter view +"" "Ċ +Ġpart ial +Ġa ria +b ing +A uthor +Bo ok +ĠP at +um an +Us ers +pl us +ĠD irect +ven ue +al pha +UC CESS +ĠC all +Ġ );čĊ +im ated +Ġrem ain +Ġant i +ĠL ondon +Ġsaf ety +PO SE +o les +cont roller +By te +ĠCour t +ĠPh il +ĠAss oci +en a +å IJ +_ST R +co in +resh old +Ġb atch +_C lick +entic ation +> ';Ċ +ent y +Ġbegin ning +Ġz ero +ĠCon vert +Ġt err +Ġp aid +Ġincre ased +c atch +-s ize +act ivity +e quals +Ġque ue +Ġ" ' +ĠIntern ational +Ġf ür +urs day +Ġsc ient +all ow +ax is +Ġapp ropri +ed ge +Ġid x +S uccess +ent ifier +: \ +x is +Ġmax imum +ark s +Ġb irth +( index +Ġmay be +.p y +file s +Ġlim ited +_ check +lo ok +pl ies +Ġmov ement +'] . +Ġbro ad +ĠB E +ĠUn ityEngine +.c pp +ĠE very +Ad min +Ġf ans +p ared +Ċ ĠĠĠĠĊ +Ġfore ign +Ġp an +Ġt our +ĠOr der +Ġmov ing +Ġa uf +C all +c b +Å Ł +vent ory +ĠS ql +Ġful ly +Click Listener +W ORD +Ġannounc ed +) čĊčĊ +Ġagre ed +ri e +Ġe arn +_l ink +. array +(t ext +Ġmaterial s +, p +ff ff +v g +Ġ © +Ġun less +aj ax +LO G +Ġsex ual +Ġ\ " +- time +Ġco ach +Ġsupport ed +Ġphot os +if orm +.C reate +) ] +ri er +Ġd ialog +av er +ig e +) + +_id x +: [ +_m in +ĠC ong +Ġpress ure +Ġteam s +S ign +b egin +ri an +NE SS +L S +Ġimpro ve +ĠS unday +Ġdef inition +ig er +roll ers +Ġthink ing +T emplate +- F +Ġem erg +pl ates +ĠUS A +.set State +ĠAl so +re v +Ġen able +ĠC O +PE CT +Ġcon cept +) - +ĠâĢ ¢ +Ġset s +Ġmean ing +em on +ĠCon s +c mp +ed er +ann ed +icens ed +ĠS uper +Ġd aily +Ġmult i +_ u +Ġchall eng +_m ode +ĠP romise +Ġstr ict +j o +int on +( list +On ly +> { +Ġveh icle +í ķ +ĠPl ayer +ĠD el +Ġp ool +. url +nes day +();čĊ čĊ +Ġ" );Ċ +L ocal +. ");Ċ +Ġorgan ization +re nder +ĠApp lication +Ġsum mer +ex pected +N A +Ġr ap +_ obj +Ġsur face +ĠP UR +Ġ}, ĊĊ +Ġvariable s +(m essage +Ġop in +.b ack +а н +Ġwork ers +v m +C o +ught er +Ġm aster +Ġ" ", +Ġst ories +. User +Ġcele br +ines e +B S +ĠCom mand +ash board +Ġo g +k g +. image +.st yle +Ġstep s +ĠB en +( args +ĠP erson +, y +Ġofficial s +| Ċ +Ġsk ills +v c +Ġbuild er +Ġg ar +A ccount +ĠA uth +ç Ķ +'] )Ċ +ĠA T +n n +. Int +SS ERT +Ġeffect ive +LE TE +Ġto ols +AR D +Ġdig ital +D ouble +ĠF ind +R C +Ġin line +/ r +AR AM +AS K +Ġint ent +a ight +_add r +Ġrequest s +.f irst +Ġde bug +Ġsp ent +() ));Ċ +Å Ľ +Ġpr incip +Log ger +clud es +. use +Ġsur v +med ia +ĠFe bruary +ĠM ac +Ġmiss ing +Ġw ife +Ġtalk ing +ĠM ake +Ġc art +Ġloc ated +E nc +- a +ch ron +Ġc ards +Ġgu y +Ġp ers +ĠY es +ate ver +ĠA ng +ol ar +ĠE ven +Ġacc ur +ĠP ower +ĠG old +c lear +Pro cess +Ġrec ords +Ġk illed +.c lear +ĠWARRANT IES +Ġpur pose +pan el +J ECT +ÃŃ a +Ġex erc +W S +/ L +. exports +Ġ__ _ +Ġs in +S ervlet +Ġd é +.de lete +ro ke +S l +ug h +ear s +Ġpoint er +Ġh op +all ery +Ġo bs +co very +ĉ char +ĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉĉ +ĉ def +oc ity +itch en +ul ations +ĠF IT +Ġ ). +straint s +vent ion +Ġrequ ires +ĠO per +M E +OUN T +al let +Ġn orm +I RE +ex as +Ġprogram s +Ġwe ak +' .$ +u ing +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠ +Ġm il +Ġf irm +init ely +_VAL UE +ap se +atis f +Ġdem and +_m od +Ġdescri bed +Ġpl aces +V ID +Ġal one +Ġex port +Ġv ec +ĠM ax +Ġactiv ities +ict ures +g ener +Ġm a +Ĥ ¬ +Ġexpress ion +C allback +_ content +ĠM ost +Ġtest ing +E C +CH ANT +Ġad just +.Th reading +( ctx +Ġag ree +ig hest +Ġu i +ĠL aw +. Y +> ĊĊ +.ex ample +ber g +Ġmov ed +ĉ e +ĠS aturday +Ġpay load +Ä ĩ +) :ĊĊ +Ġbe y +ur er +< script +Ġs ymbol +Ġass um +Ġp ul +E ffect +Ġh undred +To ol +ak ed +con nection +Ġvo ice +Ġp d +Ġtrans action +Ġlink s +E rr +ĠInd ian +T C +atal og +n i +s ign +<< " +j i +y a +Ġdemon str +ul ated +. St +Ġinst it +Ġbo ost +Ġcell s +ol ic +.P ro +: , +"> \ +Ġth us +ĠReg ister +h ol +ĠCh inese +Ġpost ed +Ġm agn +ab ilities +Ġdise ase +Ġrem ains +ĠPro f +- form +Ġc in +org an +ic ate +Ġst ress +] * +Ġ ---------------------------------------------------------------- +_ context +or ry +Ġd ied +m at +Ġstart s +.M essage +Ġrun s +Ġgu ide +Ġwarrant y +ential s +d ict +ĠS ize +ul er +Ġrespons ible +_SE T +Ġcont aining +ĠPr ice +| | +F S +Ġem p +_b utton +( uint +Ġsu ff +p th +Ġdef initely +put e +Ġmarket ing +ĠW H +ĠS ie ++ = +OL OR +Ġcons ult +Ġs igned +Ġse quence +le e +Ġrequire ments +h y +Ex press +M T +se y +Ġ ult +å ® +ellig ence +Ġanal y +Ġd ress +eng ine +ĠG reat +ĠAnd roid +ĠA lex +m ode +D ictionary +.D ate +ä ½ +V ICE +Ġfam ilies +ĠRuss ian +ĠT imes +.c all +$ ( +Pro file +Ġf older +ch es +Ġleg is +_ row +un es +Ù Ħ +Ġ} ). +Ass ert +ag en +ĠH and +I ter +Ġbig gest +ore ach +Ġpol ic +Ġper missions +Ġshow ed +ĠE lement +Ġtop ic +âĢĶ âĢĶ +ro ad +ĠB ank +rec ord +Ġpart ners +ĠR ef +ess ions +Ġass ess +U ST +ĠPart y +pro du +L C +Ġ ul +. form +h ide +c opy +UT F +ĠSO FTWARE +čĊčĊ čĊ +ĠL in +un a +ug ar +Ġadmin istration +Ġopen ing +Ġsc an +Ġcontin ued +com ponent +.s p +Ġhapp ens +um my +ĠP R +.F ile +ĠDown load +Lo ading +d i +Ġwait ing +_A DD +T ab +.query Selector +Ġecon omy +ĠF rench +t xt +Ġf ant +_ ;Ċ +H older +S H +Ġn umpy +Ġst reet +Ġm ale +\ Model +ang ing +ĠB ill +Ġprevious ly +B I +ĠSec ret +Ġm ist +ĠF ield +up s +ĠPro cess +Ġke pt +ĠO T +Ġtrad itional +. i +am in +Ġhelp s +An y +orig in +ilt ers +j u +d esc +ĠA ccount +Ġ) čĊ +k top +ol ly +Ġf s +Ġ ê +Ġ ut +Ġcent ral +(t est +.A n +Ġs atisf +G R +ĠF ull +Ġhe at +ib er +Ġon to +m os +S chema +Ġfact ory +" .$ +aw s +St atement +(t arget +ĉ new +.b e +Ġg uest +Ġm al +AR Y +Ġre ached +Ġm ouse +Ġchall enge +ĉd ouble +ĠT em +Ġt error +Ġex tract +_T O +Ġsepar ate +Ġm ir +h elp +Ġcap acity +ĠProp erty +k an +_c reate +ĠL ight +.p arent +Ġunderstand ing +Ġeas ier +Ġ| = +Ġen h +Ġf at +Ġprot est +am m +_ AT +- of +il s +ĠO h +Ġps ych +Ġ$ . +ind s +Ġrel ative +sh op +sh ort +ĠS and +uest ion +Ġf ear +/ ĊĊ +. context +Ġschool s +Ġser ve +z one +_d b +Ġmajor ity +ex ample +Ġl ang +ĉ ĠĠ +Reg ister +end o +Ġprocess ing +_t emplate +- user +Ġe g +C OM +ĠBl ue +i ro +Ġrem ote +ĠI T +#! / +Ġred istrib +ra z +ĠS ince +ĠT ur +Back ground +== = +Ġref lect +Ġpro s +c md +Ġwh om +Com pat +ĠA re +Id entifier +ĠTh om +_ port +g u +Ġmon itor +r m +Ġpat ient +ver ter +Ġg ain +- ui +In st +Ġd ies +A rea +_f ilter +Ġgr at +Ġreal ity +ord inate +ol ved +Cont act +Ġcompl iance +_ or +ĠV ar +d l +Ġapp end +G ER +(m ax +.re nder +Ġd ynamic +ordin ates +_ options +_c olumn +Ġb atter +s pace +L a +ĠS ource +/b in +Ġd os +ĠBo ard +ĠTh read +ĠA L +( config +ĠM er +Ġm iles +_ header +ETH OD +iz z +Ġbenef it +Ġinteg r +(c urrent +ul o +. default +ĠD iv +Ġt on +o th +erv ation +ed om +Ġb aby +ce ived +.t op +rior ity +ĠL ocal +ri age +Ġattack s +Ġh ospital +Ġfem ale +ĠLog in +ĠFl or +Ġch ain +ash ion +Text ure +S ave +Ġf arm +.cont ains +.T est +Ġknow s +Ġgener ally +ip eline +Ġme ant +enc ia +Ġn icht +Ġcont ents +P M +ched ule +( line +C G +j ob +ĠRe al +u er +f irm +Ġ Ø +et ro +" `Ċ +Ġspe ech +Ġth r +fore ach +Ġw arn +ĉ l +Ġhe avy +< li +N e +Ġinvestig ation +M ath +- title +Ġch urch +Ġdes pite +ch ain +Ġwh atever +ar ian +f n +Ġm eta +} )ĊĊ +U FF +Ġregard ing +_S UCCESS +m es +ĠInt ent +Ġres olve +pos s +ir a +for ce +o ice +à ¢ +Ġp m +Ġup dates +A rr +Ġ Ñ +test ing +Ġto ward +nt ax +ë ĭ +Ġlist en +Ġgo als +Instance State +D r +Ġr are +Ġtr ail +Ke ys +C al +C ar +ĠPe ople +ĉ local +class es +Re ference +.for Each +em b +act iv +Ġpr im +red ict +Ġr ad +æķ ° +.B ack +Ġsp read +Ġc lock +Ġv ir +ed itor +Ġeffort s +Ġbr anch +Ġind ust +Ġmot or +Ġam b +Ġdat etime +Ġren cont +ĠChrist ian +ĠAmeric ans +f ull +Ġf mt +.m ain +Ġca used +_ update +ĠCont ent +AT CH +Ġb ath +ĠE ach +Ġr adio +ach ment +uz z +Sub mit +Ġre strict +ab in +ĠL oad +Ġext ension +Ġess ay +Ġh at +avi our +to Be +": [ +Ġoffer ed +Ġv ill +(d ouble +æĹ ¥ +b c +_f ree +ĠM iss +ĠB er +Ġ è +ĠL ike +Ġhelp ed +.get Name +_ AL +Ġsp irit +ĠAp ache +w s +Ġthere fore +( params +_ img +Ġpe ace +Ġinc or +ĠEX PECT +Ġmin or +ip es +ĉ data +select or +c ity +tr ie +.b ase +_f rame +Ġopen ed +/ json +L Y +n u +.D e +t f +m argin +.P arse +Ġp i +Ġe q +b d +Field s +ĠT ree +Ġb an +ist an +Ċ ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +ĉg l +Ġprodu ced +s ystem +M ark +_h ash +Ġb g +Ġconst it +ĠLe ague +Ġmiss ion +_ format +([ Ċ +clus ion +! " +Ð · +b reak +ĉs witch +Ġth er +Trans form +Ġfoot ball +- link +r oute +. auth +Ġb ag +ov ers +Ġen abled +Ġr ac +( I +C R +anc ing +Ġman aged +_ q +NG TH +Ġm ac +ĠA uto +ament e +Ġ' ', +.App end +Ġp in +. item +ack ing +Ġocc as +p erson +Ġt i +.Re g +Ġh aven +Ġg lass +Ġ" ) +_ char +res ource +Ġep isode +Ġ' _ +ĠE s +ĠEar th +Âł Âł +UP DATE +ĠS ou +u is +t ypes +Ġm as +Ġf av +Ġcon struct +_r ate +er as +Ġ| Ċ +rop erties +Ġext ernal +Ġap plied +Ġpre fix +ot ed +l ers +Ġc old +ĠS P +ĠCh urch +ĠOut put +los ed +ç ļ +ific ate +oper ation +her it +x FF +. env +_ err +os h +D irection +C ancel +ĠFr ank +Ġfind ing +. )ĊĊ +Ġr outer +ãĥ » +s es +Ġc row +== ' +Ġs and +Ġr id +it ure +Ġent re +Ġo bserv +Ġv ac +ð Ł +- T +A rt +n ight +. search +Ġex change +Ġdistr ict +. os +Ġdep artment +Ġdoc uments +Ġcent ury +ĠN ext +H ost +ĠK IND +Ġsus p +- P +re nd +. em +u ite +ist ers +( json +ĠAn n +w t +at i +ĠHT ML +wh en +D irectory +Ġsh ut +< a +ed y +Ġhealth y +Ġtemper ature +ĠG en +Ġmet al +Ġsub mit +ĠD O +Ġat tract +Ġ{ };Ċ +ĠW ord +Ġl l +Ġseem ed +k o +I ED +Ġl abor +.Cont ext +Ġas set +y ou +Ġc ars +ĠC olumn +Ġr é +Ġs quare +ĠNS String +âĢĿ , +ap es +.. .Ċ +Ġthan ks +( props +Ġt ick +Ġexper iment +Ġpr ison +t ree +- text +ĠIO Exception +-w idth +_ST ATUS +f ast +-b ody +- header +Ġgu ar +cre te +ĠT im +Ġclear ly +ĠRepublic an +Ġjust ify +и ÑĤ +ĉ ĠĠĠĠ +c ache +; // +Ġpres ence +Ġfact ors +Ġemploy ee +] )) +M ember +Ġselect or +b or +ĠM ex +çļ Ħ +ut ex +_t ag +ail ure +ĠN et +Ġre li +E G +Ġf printf +Ġte en +lo ss +Ġle aving +De legate +Ġbe at +Ġmin ute +sub scribe +Ġredistrib ute +Con stants +Ġcan cer +/ { +B L +Ġs pan +ĠCh ild +C enter +Ġear th +Y S +ĠLe vel +Ġse a +.s upport +.in ner +. Item +ill ing +ĠĠĠĠĊ ĠĠĠĠĊ +ĠL abel +ĠE st +( arg +bo Box +ĉf oreach +c os +F ailed +sw ers +Ed itor +r ont +ĠM P +ex pr +ĠL ife +Ġ? ? +ö r +Ġatt end +ĠQ ue +Ġspec ies +- D +Ġa us +Str uct +Ġadvant age +ost on +-b lock +in itial +C RE +Ġtr uly +Ġcomp are +or ney +Ġs pect +F ull +b es +Ġvis ible +Ġm ess +st ances +Ġcl oud +_v ersion +Ġf urn +ic ago +LO W +Ġtraff ic +Ġf ol +rypt o +Ġdecl ar +Ġsl ot +ĠEx t +ĠEng land +ĠU nder +Ġt a +let ter +Ġoffic er +ĠDon ald +Y es +_ json +IT ableView +ĠU SE +mploy ee +Ġopin ion +ĠA ut +b order +Ġad vice +Ġautom atically +is co +Ġm m +. vis +am l +Ġinitial ize +Ġ( { +Ġ ;ĊĊ +Ġgener ation +Ġb its +clip se +Ġun f +ut ors +pl t +Ġdel ta +est roy +is is +< br +Ġlimit ations +Ġend ed +ĠM ad +il m +Th ese +ĠMin ister +Ġch art +F ragment +Ġindepend ent +Y ear +Ġin str +Ġt ags +A VE +ĠAr ch +st op +Pro gress +Ġm i +Ġlearn ed +G e +Ġhot el +S M +T YPE +Ġc y +ERS ION +un ately +l imit +s el +Ġmov ies +Ġste el +o z +g b +ĠC amp +s ite +ĠLog ger +P LE +оР´ +. right +ĠC ore +Ġm ixed +st ep +Ġput s +s uper +R outer +. Http +ly ph +ĠColor s +Ġandroid x +. str +Ġinn ov +Ġde ck +' >Ċ +ap ers +] ( +cont inue +s pec +ĠR oad +AS H +ili ar +Ġcontin ues +Ġapp oint +Ġ# Ċ +ĠV ir +Ġ?> " +Ġb in +} ", +go ing +e ach +B D +ĠA ccess +D oc +ĠMan agement +B ER +ask et +.get Instance +Ġestablish ed +so cket +IN S +ĉv irtual +ĉ result +RE AD +_ height +ĠF ont +Ġ( );Ċ +_ html +Ġneighb or +l or +Ġg ather +Ġ} )ĊĊ +Ġid entity +Ġf ab +p adding +ĠR oute +Enumer able +à ´ +Ġfor ced +/j query +.ĊĊ ĊĊĊĊ +res ents +_ left +.P aram +ĉ throw +ĠH am +Ġevent ually +ac er +p ub +Ġtr a +un ique +d el +ĠFlor ida +ĠC lean +x a +Ġ · +Ġvalid ate +Vis ual +Ex pression +_f unc +m ember +ĉ h +tr l +ĉ G +nap shot +ĠProp Types +v in +] )ĊĊ +ow l +if ies +Ġ$ ('. +ĠCont ext +ĠTo ast +. Key +Ġoffic ers +/ n +s n +und efined +. items +ut ow +am age +Ġaccount s +ook ie +Se ction +ici ans +Ġad vis +( is +[: , +ĠFr ance +F unc +ic ious +Ġto k +Ch annel +ĠA D +_N UM +Ġtime out +lem ma +rem e +u j +.A l +uc lear +( os +(" < +[ Ċ +f etch +Ġb al +Ġgu id +- align +ĠW rite +ĠOn ce +utow ired +OD ULE +Ġp itch +C F +by tes +ĠCom mission +Ġincre d +P ER +_ response +ĠL os +par ser +Ġass ume +. Request +ĠT oken +_p osition +Ġn om +- term +Ġrem aining +i ostream +Ġpie ces +ap y +ĠL ess +r ange +umb n +pr ise +_ option +Im pl +k wargs +Ġbusiness es +Al ert +Ġpart ies +ĠCont ainer +ĠPr ivate +ĠPl an +Ġregister ed +Ġj our +ack er +ен и +/ > +ch at +se ct +Ġcre ation +olut ely +Ġinst ant +Ġdel ivery +ick en +y es +ĠFr anc +bl ing +end a +[ ( +_r ange +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠ +Ġsched ule +Con n +Ġthan k +x d +Ġh ook +Ġdocument ation +Param eters +H ello +v t +Ġart icles +Ġw est +def ined +. select +ok ens +ĠV AL +.f ile +res et +Ġmy s +ĠM A +] ), +Ġc ities +rel ated +å Ľ +Ġappe ared +Ġw id +.p anel +ĠIn s +. entity +Ġde cre +ĠL ou +(t ime +ĠTh ank +.create Element +Ġmention ed +oun ce +ĠT ry +ĠW all +/ images +ĠM enu +' čĊ +ĠE r +Ġcrit ic +ĠY ear +( param +Ġf lo +N N +oot er +Ġ ];Ċ +ĠA ff +" github +room s +Ġh yp +g lobal +Ġa vec +æľ Ī +Ġcomplet ion +Ġcon d +onym ous +( temp +Ġst ars +Ġre levant +Ġcover ed +Ġel im +_t ypes +( bool +Ġt u +_ex ists +Ġsec ure +Ġst ored +] / +x F +ĠCont roller +Ġm igr +M I +ĠD en +Ġann ual +U IL +- and +Ġcr ime +b el +Ġk itchen +@ g +_p h +ourn ament +ĠS ocial +ĠS pecial +log ger +Ġt ail +Ġun known +d ed +Ġapp rec +(d b +c f +Ġass ign +- out +ĠM ont +d p +w idget +Ġst one +- primary +. grid +Result s +az z +Ġda ughter +Ġcur r +Ġl in +Ġs outh +form s +ĠO UT +let te +ak s +ig ure +ĠE U +var iable +Ġb rief +ĠSc ott +Ġcon ference +and a +_ lock +or al +Ġe ine +OR S +//////////////////////////////// //////////////////////////////// +ess o +Ġr is +Ġg ender +est ic +L icense +( out +Ġm s +Se e +Ġwill ing +az e +Ġs ports +Ġy es +l u +Ġp urs +/j avascript +- pro +nav bar +_pro duct +/ bootstrap +Ġdr iving +Ġ Ä +Ġpro pos +ult ip +up lic +. email +Ġappro x +( cl +Ġwe ar +Ġrep ly +ass et +Ġ ice +Ġt x +k r +ĠGerman y +ĠGe orge +Ġc b +ĉ err +M ove +Ġpol y +vo ice +} " +Ġan imal +A v +ĠL ocation +Ġn ative +] [" +< double +Ġm ais +, int +Ġpre par +Ġinter val +plement ation +_ ERR +Ġb ug +> " +st at +Ġ} ,čĊ +< span +Ġfa ith +Ġ rom +pre v +ĠE lect +F ind +Ġg od +ot or +// ---------------------------------------------------------------- +orig inal +C pp +ĠSen ate +Ġposition s +Ġweap ons +Ġco ff +Ġpur poses +p ol +Ġim press +Ġanim als +. Entity +(n p +Ġmur der +Ġ` ` +fl ag +Ġsol utions +ĠAct ive +Ġb right +.d ate +Ġsit u +ï¼ Ī +. ID +Ġs ie +), čĊ +ak t +S pace +.d at +.index Of +h an +az ine +ĠZ e +Ġcr ash +( / +> = +Ð ± +iv a +.Auto Size +ĠL at +_ ext +Initial ize +.reg ister +OP Y +Ġre verse +_d is +'] [ +Ġprom pt +ont o +ĠJ ournal +r outer +Ġmys qli +# else +) " +-x s +let s +ph an +. LE +W ill +Ġaff ord +Ġsk ill +-t oggle +N C +B ind +T S +J ust +iter al +Y P +ĉ unsigned +Ġw ind +)) :Ċ +Ġw arning +ĠW ater +Ġd raft +Ġc m +Ġs am +Ġhold ing +z ip +ĠSc ience +Ġsup posed +G en +Ġdi et +< h +ĠP ass +v i +Ġhus band +� � +n ote +ĠAb out +ĠIn stitute +Ġcl imate +.Form at +Ġn ut +est ed +Ġapp arent +Ġhold s +f i +new s +C M +v ideo +': ' +D ITION +p ing +Ġsen ior +w a +-- >Ċ +_ default +ĠD atabase +re p +E SS +ner gy +.F ind +_m ask +Ġr ise +Ġk ernel +:: $ +. Q +Ġoffer ing +de cl +ĠC S +Ġlist ed +Ġmost ly +eng er +Ġblock s +ol o +Ġgover ning +\ F +Ġcon cent +.get Text +Ġm b +Ġocc urred +Ġchang ing +Sc ene +_C ODE +B eh +" The +Ġt ile +ĠAssoci ation +ĉ P +al ty +_ ad +od ies +i ated +Ġpre pared +poss ible +Ġm ort +TE ST +Ġign ore +Ġcal c +Ġr s +Ġassert Equals +Ġs z +ĠTH IS +. "Ċ +Ġcan vas +j ava +Ġd ut +VAL ID +.s ql +. input +Ġa ux +S up +Ġart ist +V ec +_T IME +.string ify +et ween +ĠC ategory +Ġ[ - +ĠDev Express +ĠJ ul +Ġr ing +. ed +Y Y +L et +Text Field +Ġfl at +_p rint +ĠOT HER +ad ian +Ġcheck ed +e le +Al ign +stand ing +Ġ[ ], +Ġl ab +uck y +ĠChrist mas +( image +.m odule +Ġl ots +Ġslight ly +(f inal +er ge +è ¿ +ĠPol ice +ĠR ight +Ġaw ard +ĠO S +Ġ{ }ĊĊ +Ġp tr +ov es +ic ated +еР¼ +Ġman age +olid ay +Am ount +ool Strip +t body +N av +w rap +B B +Ġwatch ing +ari os +Ġoption al +_ K +ĠL icensed +.M ap +T imer +ĠA P +ĠRe v +( o +, c +um in +eta iled +ĠH y +Ġbl ank +ag ger +ĠS elf +() [ +.m ake +ear n +ch annel +< pre +ble m +_p assword +_s p +ic ing +e z +Ġthe ory +ĠT er +, n +log o +ĠHT TP +() )) +.h andle +> ;Ċ +W orld +Ġpy thon +Ġl if +Ġtr av +Ġcon ven +com pany +ĠCl ub +V er +B tn +Ġz one +product s +ĠE duc +Ġver ify +ĠM il +on o +] );ĊĊ +EN CE +Ġpack et +Ġc er +Ġen umer +Ġpar s +form ed +Ġocc up +t re +Ġexerc ise +D ay +_s um +Ġask ing +apt ion +Ġord ers +Ġsp ending +ĠE RR +.D is +ĠU til +âĢľ I +\ ' +? ) +/ >Ċ +Ġem ot +Ġinflu ence +ĠAfr ica +att ers +Ù ħ +.s ession +Ġch ief +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉ +Ġto m +clud ed +ser ial +_h andler +.T ype +ap ed +Ġpolic ies +- ex +- tr +bl ank +mer ce +Ġcover age +Ġr c +_m atrix +_ box +Ġcharg es +ĠB oston +P e +Ġcirc um +Ġfil led +Ġn orth +icture Box +ĉ res +è ® +Ġter min +Ġ[ â̦ +IRE CT +Ġb er +Ġ" ../../ +ret ch +.c ode +_c ol +ĠGovern ment +Ġarg v +ĠL ord +as i +Ex ec +ĉ let +vert is +Ġdiscuss ion +en ance +out ube +type of +Ġs erved +ĠP ut +ĉ x +Ġs weet +B efore +ateg y +. of +ĠM aterial +S ort +ON T +ig ital +Wh y +Ġs ust +Ġ ç +ab et +Ġseg ment +Ġ[ ],Ċ +ĠMus lim +Ġfind ViewById +c ut +_T EXT +ĠM ary +Ġlo ved +Ġl ie +ĠJ O +Ġis set +mon th +Ġpr ime +t i +ĠCar ol +U se +ĠP op +ĠS ave +Int erval +ex ecute +d y +ĠI ran +_ cont +ĉ T +Ġph ase +check box +we ek +Ġh ide +Ġt il +Ġj u +C ustom +b urg +/ M +T ON +Ġqu ant +Ġr ub +ix els +Ġinst alled +Ġd ump +Ġproper ly +( List +Ġdec ide +app ly +H as +Ġkeep ing +Ġcitiz ens +Ġj oint +p ool +S ocket +_ op +Ġweap on +gn ore +ĠEx ec +ott en +ĠM S +Ġ( - +ĠRe view +Ġex amples +Ġt ight +! ( +D P +ĠMessage Box +Ġphot ograph +UR I +é t +l ow +ĠGr and +.p ersistence +Ġmaint ain +Ġnum s +Ġz ip +ial s +ĠG ets +pe g +ĠB uffer +~~ ~~ +ra structure +ĠP L +u en +ob by +size of +Ġp ic +Ġse ed +Ġexperi enced +Ġo dd +Ġk ick +Ġproced ure +avig ator +- on +, j +ĠAl though +Ġuser Id +ac cept +Bl ue +IC olor +l ayer +av ailable +Ġend s +.t able +Ġdat aset +b us +Ġexpl ain +( pro +ĠCommit tee +Ġnot ed +] :Ċ +D im +std io +. ",Ċ +_s ource +ĠWe ek +ĠEd ge +Ġoper ating +Ġest e +i pl +ag ination +Ġpro ceed +Ġanim ation +.Model s +ĠW atch +i at +Ġopp on +/ A +Re port +Ġs ounds +_b uf +IEL D +Ġbu nd +ĉ get +.p r +(t mp +Ġk id +>ĊĊ Ċ +Ġy ang +Not Found +Ñ Ĩ +m ath +@g mail +ĠL IMIT +red ients +Ġv ent +avig ate +L ook +Ġrelig ious +Ġr and +ri o +( GL +_ ip +u an +ici ency +ĠCh ange +> čĊčĊ +ĠEnt ity +Ġrencont re +ĠR et +pl an +é n +BO OL +ur ies +tr ain +Def inition +======== ==== +z z +An imation +ĠO K +_m enu +.b l +_s core +Ġac ad +( System +Ġref resh +'=> $ +.G raphics +ament o +p id +t c +Ġt ips +Ġhom es +Ġf uel +â ĸ +_h elper +ĠĠ čĊ +ĠR oom +.C lose +_ attr +ĠM ount +ĠE v +ar ser +_t op +e ah +ĠDe lete +ãĢ į +u ke +Ġus age +ar ia +_de v +Ġtext ure +Ġconvers ation +e per +Be an +d one +non atomic +ĠSe cond +Ġshoot ing +_p re +Com ponents +Ġ] ĊĊ +__ , +stit ution +.Ch ar +> ();ĊĊ +Ġpresent ed +Ġw a +ok er +- ĊĊ +in er +Ġbe coming +Ġinc ident +At t +Ġreve aled +for c +Ġbo ot +.p age +Enumer ator +_ -> +Ph oto +Ġs pring +. ", +ĠD ictionary +B JECT +Ġloc ations +Ġs amples +Input Stream +ĠB rown +Ġst ats +qual ity +Ñ ħ +-d is +Ġhelp ing +Ġp ed +( se +ĠWh o +al ian +int ernal +Ġf t +> (). +-> { +Ġm ine +Ġs ector +Ġg ro +Ġopport unities +Ġà ¼ +Ġm p +Ġalleg ed +Ġdoub t +M ouse +Ab out +_p art +Ġch air +Ġstop ped +lo op +ent ities +Ġapp s +ans ion +Ġm ental +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +F R +Ġdef end +c are +Ġide al +/ api +ur face +Ġe le +ul ator +ĠR ights +angu ages +Ġfund s +Ġad apt +At tributes +Ġdep loy +opt s +Ġvalid ation +Ġconcern s +u ce +.n um +ult ure +il a +Ġc up +Ġp ure +.F ore +ĠHash Map +.value Of +as m +M O +Ġc s +Ġst ores +Ġ ************************************************************************ +Ġcommunic ation +m em +.Event Handler +. Status +_ right +.set On +S heet +Ġident ify +ener ated +order ed +Ġ" [ +Ġs we +Con dition +ĠA ccording +Ġpre pare +Ġro b +P ool +Ġs port +r v +ĠR outer +Ġaltern ative +( [] +ĠCh icago +ip her +is che +ĠDirect or +k l +ĠW il +key s +Ġmy sql +Ġw elcome +k ing +ĠMan ager +Ġca ught +) }Ċ +S core +_P R +Ġsur vey +h ab +He aders +AD ER +Ġdec or +Ġturn s +Ġr adius +err upt +C or +Ġm el +Ġin tr +( q +ĠA C +am os +M AX +ĠG rid +ĠJes us +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠ +.D E +Ġt s +Ġlink ed +f ree +ĠQ t +Ġ/** čĊ +Ġf aster +ct r +_ J +D T +.C heck +Ġcomb ination +Ġint ended +- the +- type +ect ors +am i +ut ing +Ġum a +X ML +U CT +A p +ĠR andom +Ġr an +.s ort +Ġsort ed +. Un +_P ER +it ory +Ġprior ity +ĠG al +ĠO ld +h ot +ĠD isplay +(s ub +_T H +_ Y +ĠC are +load ing +K ind +_h andle +, , +r ase +_re place +.add EventListener +ĠR T +Ġenter ed +g ers +Ġ ich +( start +/ app +Ġbro ther +M emory +Out let +Ġ utf +pre c +Ġn avigation +OR K +Ġd st +D etail +Ġaud ience +Ġd ur +Ġcl uster +un ched +Ġ ], +Ġcomfort able +. values +ĠT otal +Ġsn ap +Ġstand ards +Ġperform ed +h and +(" @ +å Ń +Ġph il +ib r +tr im +Ġfor get +Ġdo ctor +.Text Box +icon s +, s +ĠO p +S m +St op +ĉ List +ĉ u +Com ment +_V ERSION +.X tra +P erson +r b +LO B +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĊ +ĠCent ral +IC K +ra q +Ġput ting +Ġm d +ĠL ove +Pro gram +B order +o or +Ġallow ing +a fter +Ġent ries +ĠMay be +] ). +ĠSh ort +) \ +.n ow +f riend +Ġpre fer +ĠG PIO +os is +ĠGame Object +Ġsk ip +Ġcompet ition +_m atch +lic ations +_CON T +.group Box +Ġal s +" We +_e q +l an +_ search +ĠMus ic +as is +Ġb ind +ĠIs land +r um +( E +Ġse at +V ideo +Ġa ck +ree k +={ () +Ġr ating +Ġrestaur ant +DE X +(b uf +pp ing +ual ity +Ġle ague +Ġfoc used +ap on +$ data +CL UD +CLUD ING +Ġabs olute +( query +Ġtell s +A ng +Ġcomm unities +Ġhon est +ok ing +Ġap art +ar ity +/ $ +_m odule +ĠE nc +. an +.Con fig +C re +Ġsh ock +ĠAr ab +I ENT +/ re +Ġre trie +ycl er +is a +ĠO rgan +. graph +Ġ í +ĠB AS +En um +Ġposs ibly +ÑĢ Ð°Ð +ĠJapan ese +Ġc raft +ĠPl ace +Ġtal ent +Ġfund ing +Ġconf irmed +Ġc ycle +/ x +G E +Ġhe aring +Ġpl ants +Ġm outh +p ages +or ia +ĠRem ove +_t otal +Ġo d +oll apse +do or +Ġb ought +Ġadd r +AR CH +_d im +dd en +Ġdec ades +RE QUEST +Ġvers ions +f ire +Ġmov es +f b +Ġcoff ee +.con nect +ĠR ow +Ġs chema +S cope +- Type +Ġfight ing +Ġret ail +Ġmod ified +T F +File s +n ie +_com mand +st one +Ġ ÑĤ +_ thread +Ġb ond +ĠDevelop ment +Ġp t +F ORM +ple t +Ġident ified +c pp +Ġc oding +ok ed +ĠM aster +ID TH +Ġres idents +red it +ĠPh oto += - +un te +ate ur +_ST ATE +ĠS ing +Ġshe et +. val +or se +Ġh ers +Ġdetermin ed +Com mon +Ġw ed +_ queue +P H +ĠAt l +cre d +/L ICENSE +Ġm es +Ġadv anced +.j ava +.S h +G o +k ill +f p +_set tings +Ġp al +Ġtr uck +Ġcomb ined +Ġ" ${ +ĠCor por +Ġjo ined +ĠJ ose +ĠC up +un s +est ival +lev ision +Ġbro ken +Ġmar riage +ĠWest ern +Ġrep resents +ĠT itle +Ġs s +.A ss +ongo ose +ient o +< >();Ċ +Ġabs olutely +Ġsm ooth +TER N +ĠUn less +W ord +Ġmer ge +ig an +ĠV ol +Ġn n +.get Id +ĠÐ · +Ġsex y +Ġseek ing +S ingle +. this +Ġk om +b ound +; " +Ġfont Size +_d f +Ġinj ury +( H +Ġiss ued +_ END +: self +Ġp atch +Ġle aves +Ġad opt +File Name +ãĢ IJ +Ġexec utive +ĠBy te +] ))Ċ +Ġn u +out ing +clud ing +- R +. options +Ġsub stant +av ax +ĠB UT +Ġtechn ical +Ġtw ice +Ġm ás +Ġun ivers +y r +Ġdr ag +ĠD C +Ġs ed +Ġb ot +ĠP al +ĠH all +forc ement +Ġa uch +.m od +not ation +_file s +.l ine +_fl ag +[ name +Ġres olution +Ġb ott +(" [ +end e +( arr +F ree +( @" +ĠD istrict +PE C +: - +P icker +ĠJ o +ĠĠĠĠĠ Ċ +ĠR iver +_ rows +Ġhelp ful +Ġmass ive +--- Ċ +Ġmeas ures +ĠR untime +Ġwor ry +ĠS pec +ĉ D +ãĢ ij +Ġ) {Ċ +Ġwor se +(f ilename +Ġl ay +Ġmag ic +ĠThe ir +ou l +st roy +ĠWh ere +Ġsu dden +Ġdef e +Ġb inding +Ġfl ight +ĠOn Init +ĠW omen +ĠPol icy +Ġdrug s +ish ing +(' ../ +ĠM el +pe at +t or +Ġpro posed +Ġst ated +_RE S +Ġe ast +ĠCON DITION +_d esc +Ġwin ning +fol io +M apper +ĠP an +ĠAn ge +.s ervlet +Ġcop ies +L M +Ġv m +å į +Ġd ictionary +S eg +el ines +ĠS end +Ġ iron +ĠF ort +.d omain +Ġdeb ate +Not Null +e q +ach er +l f +ĉf mt +Ġlaw y +Ä Ł +ĠM en +Ġtr im +( NULL +Ġ! ! +Ġp ad +Ġfollow s +"] [" +re qu +ĠE p +.g ithub +( img +et o +(' \ +S ervices +umbn ail +_m ain +ple ted +fort unately +Ġw indows +Ġpl ane +ĠCon nection +. local +u ard +} \ +== " +and on +ĠR oy +w est +ig inal +em ies +it z +') :Ċ +ĠP eter +Ġt ough +Ġredu ced +Ġcalcul ate +Ġrap id +c ustomer +Ġeff icient +Ġmed ium +Ġf ell +. ref +ĠC as +Ġfeed back +S peed +( output +aj e +Ġc ategories +Ġfe e +} ; +Ġde leted +re h +Ġpro of +D esc +B uild +Ġs ides +.Array List +- % +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠ +Ø ± +.m atch +л и +Ġfe els +Ġachie ve +Ġcl im +_ ON +ĠC D +Ġteach er +_c urrent +b n +_P L +ist ing +En able +G EN +Ġt v +Ġso ck +Ġpl ays +Ġdis count +ĠK E +ĠDe bug +F ore +ĠI raq +Ġappear ance +M on +Ġst yled +ĠH uman +i ot +ĠH istory +Ġs ac +ĠC ollection +Ġrecomm ended +.Se lected +Ġorgan izations +Ġdiscover ed +co hol +ad as +ĠThom as +M ay +Ġcons erv +Ġdom in +ĠF ollow +ĠSe ction +ĠTh anks +User name +Ġrec ipe +Ġwonder ful +.s leep +_ if +ĉĊ ĉĊ +orn o +Ġr u +_t arget +." " +à ¦ +Event Args +Ġinput s +Ġf if +Ġv ision +c y +ĠS eries +) ((( +Ġtr ading +Ġmark er +B egin +Ġtyp ically +Ġca uses +drop down +_DE BUG +Ġdet ect +c ountry +! ");Ċ +ĉ R +app y +Ġc ref +(' < +" => +ĠL E +read er +Ġadmin istr +à µ +uck et +Ġf ashion +. char +iz ar +Ġdis able +Ġsu c +ĠL ive +iss ue +Ġmet adata +fl ags +Ġ ðŁ +Ġcomm itted +Ġv a +Ġr ough +Ġ'' 'Ċ +Ġhigh light +_var s +V O +Ġenc oding +- Z +_s ign +$ ("# +Ġr ain +reate st +ĠEN D +Se lection +Ġcandid ates +Ġs av +. Empty +Ġdec isions +Ġcoll abor +rid ge +fe ed +ress ion +Ġperson s +V M +eg a +_B IT +A ccording +ack ed +Ġdoll ars +_lo ss +ĠC ost +} "Ċ +Not ification +Ġpro stit +Ġauthor ity +.re c +Ġsp okes +ĠT oday +ist ant +ĠHe ad +âĢĿ . +ertain ment +ce an +cul ate +Ġv en +How ever +_ arr +Ġtok ens +G raph +ĠJ ud +ĠVir gin +ĠS erial +un ning +M utable +ag ers +.c sv +Ġdevelop ing +Ġinstruction s +Ġprom ise +Ġrequest ed +_ encode +/ " +ĠI con +u ilt +- day +Ġint elligence +. IS +ĠO bservable +ĠH ard +Bo ol +ident ial +.An chor +Ġsell ing +C I +AG ES +t le +b ur +UFF ER +R Y +Ġbig ger +Ġr at +Ġfam ous +Ġtyp ename +Ġexpl ained +} }Ċ +Ġn uclear +- N +Ġcr isis +ĠEnt er +Ġan swers +/ ${ +/ pl +Ġse qu +_n ext +m ask +Ġstand ing +Ġpl enty +ĠC ross +ĉ ret +d ro +ĠC ast += true +ĠCh ris +ic io +ĠM ike +Dec imal +add Component +L en +Ġco ck +Ġ# { +UR N +< tr +Ġauthor ities +Res ources +- H +B ottom +_ qu +put er +ester day +Dis patch +s ince +Ġfam iliar +, i +V C +Ġm ent +, C +Ġfre edom +Ġr outes +ĠB uy +Ġcomm ands +Ġm esh +/ C +ĠSet tings +- style +Ġw itness +Ġc le +Ġun ion +ef ault +are t +Ġthought s +Ġ ---- +_pro cess +_ us +ing ly +U ES +T ouch +ĠÐ ¼ +_ open +ĠV ec +Ġre ward +.C lick +/ : +Ġn ie +Ch anges +M onth +ï¼ Ł +Ġexec ution +Ġbe ach +( Integer +ĉ a +/ ' +.Font Style +Ġab ort +ĠS ingle +( isset +Ġd p +Ġ}} +Ġ* = +ĠP S +Ġdanger ous +[ p +OM E +O ther +ĠString Builder +Point s +head ing +Ġc urrency +Ġpercent age +_A PI +Ġclass ic +the ad +ĠM O +F E +Id x +aw ait +Ġà ¨ +Ġacc ident +Ġvari ant +Ġm yst +ĠL and +ĠB re +Ġh arm +ĠA cc +Ġcharg ed +ion es +Vis ibility +ar ry +ĠL anguage +Ġwalk ing +" .ĊĊ +if er +Ġleaders hip +.F rom +yn am +Ġt imestamp +i pt +ĠH as +REF ER +ĠIt s +Ġlist ener +UT E +_d escription +Ġexperi ences +Ġcre ates +R S +c art +bl ack +Ġcho ices +w ar +Ġ'' ' +Ġorder ed +Ġeven ing +Ġp il +Ġt un +ĠB ad +( app +r andom +Ġexp licit +Ġarr ived +Ġf ly +Ġecon om +-m ail +Ġlist s +Ġarch itect +ĠP ay +Ġd s +ĠS ol +Ġveh icles +H z +- com +Ġk ing +_e qual +ĠH elp +Ġab use +-- ;Ċ +Ġex tr +Ġchem ical +ä ¿ +Ġor ient +Ġbre ath +ĠS pace +(e lement +w ait +DE D +ig ma +Ġent r +Ġs ob +- name +Ġaff ected +ik a +Ġco al +_w ork +Ġhundred s +Ġpolit ics +sub ject +Ġconsum er +ANG E +Ġrepe ated +S end +Ġ# [ +Ġprot ocol +Ġlead s +use um +E very +Im port +(c ount +Ġchalleng es +Ġnov el +Ġdep art +b its +.C urrent +Ġ` ${ +ot ing +( \ +Ġcreat ive +Ġbu ff +Ġintrodu ced +us ic +mod ules +A re +-d oc +l anguage +_c ache +Ġto d +? > {{ +ĠRes ource +ĠSt andard +ĠP rem +up dated +ival ent +Ġas sets +_t emp +Ġinterest s +Ġhard ware +ĠR om +ĠSh are +Ġ' 'Ċ +Ġ* , +ĠT ake +ĠIm ages +_C HECK +(type of +ĠJ un +\< ^ +Ġli qu +Ġwor st +ymb ols +ĉĉĉ ĠĠĠ +Ġdr ivers +ĠD ocument +en o +ĠTechn ology +Ġappro ved +ump s +Ġs now +form ance +_A SSERT +u its +Ù Ĩ +Ġdiffer ences +. Visible +ĉĉĉ čĊ +ĠP s +_f etch +Ġto do +. ',Ċ +Ġs el +ur ers +in valid +Ġt weet +V EL +Ġresearch ers +Ġs printf +ĠR O +Ġp el +.Tr ans +Ġil legal +d ialog +sm arty +l g +_M IN +Ġher o +f inal +Ġp p +.L e +Ġc i +ĉ RT +Ġsuggest ed +p df +ach ing +ĠR o +ĠProp erties +ĠS i +Ġbuy ing +Ġm u +Ġl ands +if iers +ĠF ILE +RO UP +Ġh older +ĠS on +Ġsym pt +.r oute +) ? +Ġarg c +Ġfor t +Ġcas ino +_c ategory +Ġfor um +p refix +apt ure +T ube +em s +im ize +Ġn ue +a us +c ourse +AT OR +() ), +Ad vertis +ING S +Ġack now +ĠKore a +pl ing +Ġwork er +PL IED +h al +ĠRich ard +Element s +ĉĉĉ Ġ +st ar +Ġrelationship s +Ġche ap +AC H +ĠX ML +, & +ĠLou is +Ġr ide +_F AIL +Ġch unk +[ s +_O UT +Ġch osen +_ [ +/ ( +ĠJ eff +_s l +pr iv +ĠCan adian +Ġun able +_F LAG +Ġn os +h igh +Ġl ift +f un +() { +el ly +ycler View +_ as +_L IST +Ġr adi +.get Value +ĠAnge les +ĠS pan +_in stance +it ors +Ġm igration +A K +O h + ® +. selected +ĠG T +Ġadv ance +ĠSt yle +.Data GridView +e ction +Ñ İ +p io +ro g +Ġsh opping +ĠR ect +I lluminate +O U +ĉ array +Ġsubstant ial +Ġpre gn +Ġprom ote +IE W +.L ayout +Ġsign s +/ . +Ġlet ters +Bo ard +ct rl +" \ +ĠJ ones +Ġvert ex +Ġj a +Ġaff ili +Ġwe alth +ĉ default +Ġsignificant ly +Ġe c +Ġx s +act ual +.p er +_st ep +an vas +m ac +Ġtrans l +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Iter ator +Ġo ch +agnost ic +ĠD uring +ĠDE FAULT +Ġt ill +Ġsign ature +Ġb ird +ĠO l +ĠI r +H S +av atar +ESS AGE +Ġe lev +Ġm t +ĠN av +Ġrel ax +Ġpl ate +IT EM +( date +.n ot +Ġgr ade +Ġ} ),Ċ +? "ĊĊ +i ences +H igh +ĠD IS +dis abled +Q UI +Ġno ise +a ux +ĠU P +os a +Ġv oc +Ġ )) +oc om +_O FF +ĠD b +L ock +.e clipse +, d +ĠD raw +Ġ" ( +Ġvis ited +Ġâ Ī +Ġsuc ceed +Ġim possible +a ire +ĠT urn +Ġd ish +F G +Ġs ensor +AN N +ab a +Ġsur g +] );čĊ +Ġf p +_ an +- J +- G +ĠJ ob +Con vert +ĠKE Y +Ġauth ors +_s erver +\ r +Ġ-* - +f lex +Ġs oc +R et +Ġs alt +Ġâ̦ ĊĊ +ĠC lear +(p age +-d anger +Ġroom s +con v +# { +. op +ĠA rea +_S C +h en +Ġbeg ins +- y +Ġexc ited +Ġign ored +Ġbon us +st udent +ĠM ember +Ġrel atively +ĠL ow +ĠPro du +ate way +pos ure +Ġth ick +ani el +( view +ĠCr ush +Ext ension +I l +e ed +LO C +. im +. Items +Ġconflic t +.pre vent +Ġon Create +u v +is er +Ġw ave +M ar +ĠComm unity +ic he +ĠNo thing +[ m +ĠLe e +ri ends +è re +!! ! +an z +. result +ĠS K +_P ARAM +Ġdem ocr +Back Color +.ex ists +" It +( options +ra zy +as er +\ Database +al endar +_ ass +; }Ċ +vert ex +ine craft +W arning +arg o +Ġact or +ĠInst ead +ĠUs ing +S elf +@ interface +Ġspe aking +ĠPar is +ĠL ICENSE +.n ode +ĠF ood +E IF +ĠB i +. Start +ĠI B +Ġun iversity +ĠHe ader +.pro duct +C opy +et c +r ical +Ġ> >> +book s +Ġal gorithm +Ġ' __ +(j avax +Ġnumer ous +Sh are +H ave +Ġrec ru +Ġpro ve +.sub string +he alth +е л +Ġdec imal +Ġcomm ission +s cription +x C +Ġsum mary +att ed +Ġclo ser +fin ished +() ){Ċ +ĠW ood +_field s +k u +_ items +Fl ag +Ġconf idence +ĠF ederal +du x +Ġcomp at +Ġvert ical +Ð ¹ +è s +; ">Ċ +_m anager +() ))Ċ +ID E +: ", +__ Ċ +ĠW ay +Ñ Ī +T emp +ĠS TR +rit ten +S ync +ĠA V +ĠC EO +ĠG uid +Ġenvironment al +Ġcorrespond ing +ĉ console +Ġjust ice +ĠJ S +Ġl ived +g ar +ĠG raph +ĠSt at +Ġi Phone +. al +ĠH D +Ġocc ur +Ġth reshold +Ġon click +RE G +.Graphics Unit +M eta +Å ¾ +Ġc um +.g nu +à « +Ġobt ained +Ġcompl aint +Ġe ating +Ġt ar +_t ask +Ġopt s +( to +P ass +Ġpl astic +t ility +ĠW in +.prevent Default +p ile +ĠG ar +Ġqu antity +_l ast +Ġg reatest +D ao +_D IS +ĠUs ed +ĠH P +rit ing +S ION +bl ue +d omain +Ġs cores +N ormal +_ admin +ĠA SSERT +Th en +** * +d ist +l on +Ġh ate +sh al +Image View +d atabase +Ġp and +Ġlog ic += false +b g +ĠConfig uration +Ġn ur +O G +Ġmar ried +: + +Ġdro pped +Ġreg istration +оР¼ +ult iple +iz ers +sh ape +.c opy +Ġwe aring +ĠC ath +Ġded icated +Ġ.. .Ċ +Ġadv oc +ĠF amily +Ġstat ements +em atic +ampions hip +Ġmot iv +ĠH ave +Ġbl ow +J ob +c ert +_v ector +inst all +ĠC OPY +em bed +D IR +ĠS pring +Ġex hib +cd n +ĠCom ment +ĠOption al +. player +ĠD ark +( pos +ĠSh ould +Ġcent re +ĠGu ard +ó w +Ġtr ouble +EN ER +( unsigned +_s ervice +Ġn s +ul ing +ĠMex ico +ĠN Y +mys ql +Ġl ic +å ľ +M r +- fl +ĠC ustomer +id i +Ġ? >ĊĊ +ri ble +Ġп ÑĢ +Ġs izes +_STR ING +valid ation +ĠJ on +( Http +add Class +N odes +Ġfrag ment +Ġsp oke +Ġw aste +J oin +Ġill ustr +el i +c ient +Ġa id +Ġpro sec +') {Ċ +Ġpass ing +Ġf aces +Sh ape +_ Z +it i +Ġal le +Ġro bot +ĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ĠS pe +Ġrece iving +ĠD etails +Ġ" ) +m g +_RE F +Ġcompar ison +* , +ĠF ound +_s ession +( U +/ F +Ġx xx +N etwork +d ers +Ġcap ture +Ġcor re +ĠL td +ĠAd v +[ @ +Ġcl ip +M ill +ĠPro file +Ġend if +Ġob lig +des cribe +.e lement +riter ion +L D +er ed +Ġfav our +s core +ĠF ilter +at tributes +Ġcheck s +In flater +ĠPl us +Ġscient ific +Ġpriv acy +He ad +Ġfe at +Ġdeg rees +ĠP ale +; "> +Ġfil ms +ĠA udio +ĠT ag +ĠE nergy +it ar +par ator +Ġf ellow +Ġev t +ĠT ri +ĠD AM +cl oud +ĠP assword +ĠDemocr ats +ĠAc ad +$ lang +Ġre b +() )ĊĊ +н Ñĭ +ĠB ur +read cr +Ġh ex +Con sole +ct l +ous el +ĠWill iam +Ġa z +_P ORT +Ġpract ices +Ġany where +ĠP osition +Ġ- >Ċ +i ams +.user name +place holder +Ġo der +ĠSecret ary +Ġi T +mon d +event s +? âĢĿ +.S ub +Ġatt ached +Ġn ão +Ġest ate +. action +Ġfig ures +Ġ} );čĊ +Ġsubs cri +.t ag +n am +. plot +no on +li ament +Char acter +.t ab +Ġw inter +ĠVar iable +Ġtre es +Ġpr oud +( V +_ load +Ġh ier +ĠE con +Ġf d +Ġvict ims +R est +ian a +Ġf ake +.Print ln +Ġstr len +Ġs ad +Ġb le +Pro t +Ġbutton s +Ġte levision +Ġlog o +ext ension +ĉ j +ste in +acion es +Ġ"" "ĊĊ +Ġsim p +Ġrecord ed +Ġbr ings +Ġprincip al +Ġfe es +(s ource +k dir +Ġutil s +Ġcorrect ly +f il +Ġw el +P air +-b utton +s cale +ver ify +[ c +Ġ-- - +Ġes cape +ik es +Lower Case +ic ian +Ġch apter +ĠT YPE +Ġsh adow +Ġaw esome +W E +el if +Ġl ambda +Ġdist inct +Ġb are +- off +Ġcol our +.append Child +ole c +ag a +.f ill +ĉs uper +Ġad j +( position +.get Item +Sh ort +Ġtot ally +V D +ĠT re +_ ep +v ements +ĠS olution +Ġfund ament +F ollow +Ġfac ility +Ġhappen ing +O F +.text Box +S pan +Ġ « +id en +Ġex ceed +(p arent +Ġc p +ç » +Ġhas n +Ġp ri +Ġcon sequ +n en +ĠIN TO +I gnore +ĠF uture +Ġcar bon +ĠSte el +f mt +ok ie +Ġs pl +(t itle +- info +Ġde als +Ġfix ture +e a +D iv +Ġtest ed +_ return +)ĊĊ ĊĊ +upport ed +ĠC ook +Ġpay ing +ĠI ll +Ġarrest ed +ĠPr ime +_c allback +> ,Ċ +dr iver +On ce +ab b +_by tes +ĠS ets +( Object +Ġc c +Ġsh ell +al o +); // +( log +ct ors +) +Ġ$ (". +.p os +Ġbo ys +Ġwed ding +Ġag ents +=" _ +ĠAr my +Ġh int +v ision +Ġte ch +ĠCon nect +Ġleg end +ĠB et +.B ase +Sub ject +Ġl it +Rem ove +Ġ" : +ĠF inal +pear ance +ĠiT unes +Ġparticip ants +ĠPy thon +Ġbus y +i el +vert ices +Ġtemplate Url +ĠC lose +Im g +ĠCorpor ation +t imestamp +Ġext end +Ġwe bsites +Ġposs ibility +о ÑĤ +Ġk ö +Ġme at +Ġrepresent ation +Ġ ĉĉ +_ST ART +.app ly +ĠVal ley +ĠS uccess +H i +Ġn ob +ĠI Enumerable +_ select +ge o +. ")Ċ +Ġturn ing +Ġfab ric +(" ");Ċ +Ġpers pective +é Ĺ +ĠS n +Th ank +; j +.Param eters +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġfact s +Ġun t +.in stance +################################ ################################ +- end +ĠJO IN +ĠH en +Ġur i +åIJ į +Ġн а +ĠIn fo +Ġconduct ed +Ġà ¥ +OUR CE +Ġw ine +J ohn +.Error f +ĠA ge +ound ed +Ġreal ize +Ġ] ; +Ġsub sequ +, m +( User +ian o +Ġaccom pl +is p +.st d +é ĩ +ĠB ed +.set Attribute +B R +ke ep +ĠA LL +Ġis ol +am ma +P ackage +Ġoccas ion +-s uccess +еР´ +ĠLIMIT ED +st rip +() ĊĊĊ +istrib ution +Color s +Ġ+ :+ +Did Load +al er +Ġt id +ĠL ED +ĠLink ed +ĠC art +() )čĊ +_RE AD +Ġkill ing +ĠP HP +fe ction +Ġinst ances +c v +"/ > +Ġs f +Ġtax es +_ location +ĠBit coin +u able +r ank +ign ore +tr ack +к а +Ġshould n +ĠO P +=> {Ċ +Ġk m +Ġh elper +_ head +ĠWh ether +oc o +_b l +Ġstat istics +Ġbeaut y +Ġto g +t ip +ëĭ ¤ +Ġc sv +(s ql +std lib +we ak +Ġlik es +Ä į +Ġrepe at +Ġap artment +Ġem ph +_ edit +Ġv it +ĉ type +E ven +ut en +Ġcircum stances +b ian +Ġs ugar +W indows +ì ŀ +Ġobs erved +/ data +Ġcal endar +Ġstri ke +ĠR ES +_s c +f ony +ore m +( z +p ower +et ect +ĠS at +.d escription +Ġg ang +ĠS ports +ong s +ĠB undle +.s um +on ce +Ġacc used +Ġexplo re +Ġapprox imately +Ġlos ing +thes is +ĠF und +Ġdi agn +A utowired +prop erties +Ġ_ . +Ġc nt +ced ure +Ġy y +Ġgr ant +so ck +.inner HTML +Ġ] );Ċ +ĠCON FIG +=' $ +] ];Ċ +UN D +Ġg lob +Ġd ire +uff le +_M EM +Ġauth entic +> (" +Ġdec ade +ĠIm port +Ġorigin ally +Ġj Query +Ġindic ate +Ġours elves +S w +.l bl +ener ate +Ġbas ically +ĠH om +Ġ+ #+ +ĠBrit ain +ĠK ar +to Equal +.st op +Ġmod al +is i +Ġsuggest s +Ġd type +Ġt ur +b f +Ġconnection s +ĠB efore +ist ed +m ouse +Ġpul led +.b uild +Ġlegis lation +Ġfor th +p ad +eg o +.N ow +Ġexc iting +}ĊĊ ĊĊ +Ġcom pr +Ġsh ares +Ġr ig +g reen +_ vec +Ġenumer ate +A uto +ic ator +ĠR ay +as se +Ġh oliday +Ġnull able +g un +_d etails +Ġwr apper +se q +ĠYou ng +ju ana +Ġ" __ +lic ense +ser ve +^ ( +id ers +.Rem ove +rop down +' S +p in +(t oken +.D efault +Ġreason able +amp ion +ĠS ociety +Ġbe i +erv es +r ad +ĠF ox +_ images +Ġw heel +') [ +Ġc fg +( By +Con structor +Ġv ary +.sw ift +Ġpro xy +ĉ H +ĠAn other +ĠP en +Ġcheck ing +Ġj est +man ager +Or igin +ug s +o ir +>< !-- +Ġexpress ed +Ġmod er +Ġag encies +Ġi h +-h idden +ious ly +ĠR od +Ġso le +M ed +.A ny +Ġp c +b al +Ex ample +ĠS ale +Ġst rip +ĠCom p +Ġpresident ial +M ost +put ation +( ref +ĠF our +_f ilename +Ġen forcement +Ø ¯ +ĠGe org +we ights +/ l +Ġag gress +Ġd rawing +and y +< I +- j +ak a +h ref +Ġteach ers +_ Q +( it +ĠM B +Ġtemp orary +ire base +str a +æĹ ¶ +è ´ +( label +ou p +Ġtop ics +Ġport ion +id os +ĠJew ish +Ġre covery +Ġstand s +# [ +Ġafter noon +ĠArt icle +_ att +Ġexpl an +ĠP ak +.setOn ClickListener +. children +Ġi k ++ ( +l ag +Ġdis k +Ġcont rovers +"> & +as p +Ġw ie +ĠAustral ian +ĠYou Tube +At tr +cont ains +du ce +ĠM att +at ern +Ġvol unte +Ġnew sp +V P +olt ip +Ġde legate +_m eta +Ġaccur ate +ĠEx ample +% , +ĠD aily +Ġc abin +ĠS W +Ġlim its +k ip +Ġar my +Ġend ing +Ġb oss +ĠD ialog +Al so +="# " +ord an +row se +- min +Ġ" & +_ loc +U X +Ġdevelop ers +Ġaccur acy +Ġmaint enance +Ġhe av +Ġfil ters +.T oolStrip +Ġn arr +ĠE mp +ORD ER +ĠM obile +.S erial +.out put +.c ol +M aterial +um a +Ġconsum ers +sh ift +Ġp ued +Ġmin i +c ollection +Ġk an +.c enter +H istory +Ġben ch +() ); +itor ies +Ġcrow d +_c all +Ġpow ers +- E +Ġdis miss +Ġtalk s +ĠCh annel +for ward +_ control +/s rc +i est +**************** ******** +Ġbet a +(c olor +_O BJECT +ĠA pi +Ġeffect ively +C amera +s d +uss y +D ict +ĠE ffect +ib ilities +Ġreturn ing +ĠF ar +Ġ' ') +Ġmod ules +il ation +Ġ( % +TR GL +Ġst orm +on na +ĠEX P +Ġs pons +Ġdis pl +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +f all +å Į +ign Key +_ US +et rics +Ġhand les +T L +_ amount +ow a +br and +ĠT ool +Ġus ual +. Z +cre ment +ad ium +st ock +Ġserv ing +ĠB on +Ġline ar +ĠT arget +ĠR adio +H L +Sh ader +om atic +ag ues +in ity +d iff +_ iterator +qu ot +Ġ ,Ċ +c allback +Ġsympt oms +[ _ +ĠB ul +ĠF eb +und o +_ account +Ġtyp edef +и Ñģ +tr as +User Id +ĠP enn +ĠSup reme +} > +user Id +ĠK im +Ġg a +Ġart ists +å ¸ +ĠAb stract +ok emon +Ġh am +o val +Ġch a +at en +å Ĩ +F ixed +Ġvul ner +ĠParam eters +qu antity +.C lear +Servlet Request +Ġy a +Ġsou l +trans action +Ġsol o +Ġp airs +æ Ķ +ĠG re +_ word +ĠC C +Ġg i +z ie +Ġsched uled +rot ation +gy pt +ul ous +:: _ +ĠE ll +< ! +ĉĉ ĠĠ +l p +ah a +C opyright +Ġdr am +Ġdi agram +ĠM em +Ġg arden +Com p +Ġattempt s +uff ix +> () +Ġphil osoph +_re l +å ¼ +Ġs v +.se cond +ant o +.J son +ĠTe le +_ local +_s end +Ġas pects +ì Ĺ +IB LE +Ġr ail +Ġwid ely +ash ed +i ar +in f +up per +d jango +_result s +iss ing +Ġequ ivalent +OUN D +Ġt y +Ġpotential ly +Advertis ement +ĠRec ord +resent ation +_w idget +ound ing +Ġrelig ion +Ġcons c +ĠL im +. am +H tml +Ġ' : +P ATH +_s pec +ort ed +id ades +_sh ape +Ġkeep s +.S ave +ĠL oc +or i +ĠT EST +unic ip +Ġreg ions +Ġbelie ves +/ en +pos ite +{ ' +pre pare +_ const +s ample +ĠWill iams +Ġstr t +_ Get +ĠAnd rew +. active +Ġl ayers +Visual Style +az y +ĠK n +Ġac id +ĠAs ia +Ġex cess +ĉm y +Ġkey board +ens us +Ġcre w +Ġmiss ed +m aster +ĠW ild +Ġnew ly +Ġwin ner +Ġst ub +ic ode +.m ove +D omain +ĠS ar +Ġfore st +LE D +claim er +.ex it +ĠW indow +Ġres istance +ĠC HECK +(" - +ĠR yan +Ġp ipe +Ġco ast +DE F +// ! +_ off +ex it +Ġult imately +imit ive +ĠKe ep +Ġhistor ical +Ġany way +ĠJack son +ock er +ER N +ĠU INT +y ntax +ER Y +is ms +Ġc n +Ġocc urs +Ġ; ; +Text View +A E +/ img +Ġy esterday +- default +Ġt iny +Ġpro c +Ġal ive +ĠRE G +. th +ear ing +.get Logger +< link +_ login +F older +ab c +lyph icon +н о +Ġnot iced +od igo +Ġed ition +im ator +. Enabled +.parse Int +Ġy ards +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉ +Ġver bose +л Ñı +_B Y +.log in +.* ;Ċ +ĠM id +é es +Ġg lo +Ġbuild ings +Ġz e +ĠI ter +Ġt ube +ĠP ot +\ M +< th +br idge +ĠS cript +ĠM odule +Ġv acc +Ġinstall ation +v y +VisualStyle BackColor +ĠS M +.t otal +b at +Ġfind s +Ġat mos +Sub view +iz ard +Ġrepl acement +lic ated +ap is +Ġlog ged +ĠLe ft +G ui +_ Type +t m +P ad +Ġhouse hold +Ġre le +Ġpropos al +_CL ASS +:: :: +Ġinf rastructure +In ject +/ html +Ġad s +iz za +Ġm g +ctr ine +% Ċ +< html +- image +Ġatt orney +< m +(' , +Ġcan n +Ġprint ln +o ose +Ġy ellow +.ex p +p ayment +Ġtable View +aw ay +Ġopp osition +ĠAg ain +ĠH andle +Ġex clusive +in ar +é r +оР± +ĠC ODE +emp orary +Ġre act +pi pe +c z +. activity +Ġlarg ely +Ġdis s +ax y +es is +ĠR en +Ġc orn +.Use VisualStyleBackColor +d ays +Ġfr uit +In sert +_ enc +E st +_de c +ĠL uc +Ġü ber +param eters +P ERT +ex press +_pro file +Un known +Ġrev olution +.add ress +_re quire +Ġun iform +ĠP ack +l ar +ĠU ITableView +Ġdep ends +Valid ation +conf irm +O wner +Ġt rib +h et +ĠI de +ans as +L anguage +u et +ĠP o +ĠSte ve +Ġcont est +_DE FAULT +Ġapparent ly +RE EN +Ġfrequ ently +Ġtrad ition +ocol ate +S I +ĠArg ument +F ocus +ert e +ĠL ayout +Ġd x +Ġgener ator +ĠW ait +P olicy +l ights +.Ex ecute +P y +Ġbed room +ed a +ra id +ĉs ize +Ġan cient +Ġp ump +Ġd w +Ġ(! ( +Ġspec ify +( status +ĠF BI +.ex ception +Ġrem ark +ly mp +ant ee +Up load +ern et +é ¡ +in ent +ĠR ender +d m +ĠM emory +r ich +ĠT ools +Ġk ne +Ġper m +b ad +Ġd inner +.res et +Ġj Label +Fe ature +.S ervice +Ġ( {Ċ +Ġre ferred +.class List +Ġinit With +ĠText View +Ġne ither +Ġcount y +Ġ" { +ç § +Ġt ack +class Name +ĠUS ER +Ġre new +` ` +get Name +Ġb rown +Err ors +ert o +Ġsust ain +S O +let es +ĠIn valid +Ġen emies +un ge +Ġexist ence +err a +Ċ ĠĠĊ +utor ial +# a +p ay +char ge +ĠI re +ate st +Ġexp los +Ġf ired +N ER +ĠT y +ic ion +U ri +Ġobvious ly +ĠC olum +Ġ' + +ĠDe vice +- related +_ ARG +Ġv or +ĠLess er +_O P +Serial izer +Ġup grade +L ight +Ġc odes +++ ;čĊ +Ġwrit es +fo od +Ġé t +@ section +Ġtrack s +Ġserious ly +ch t +(size of +Ġimmedi ate +Ġscient ists +Ġ{ $ +_ ne +.Anchor Styles +Ġaccom mod +ĠHar ry +Ġs ight +ĠPale st +ersist ent +Ġ Ñĥ +- input +Ġco ordinates + · +W elcome +.con f +Ġgre w +Ġb old +ĠC PU +(m y +Ġperfect ly +Ġmom ents +ĠM ovie +- data +yst al +_W IDTH +ĠS creen +æ Ŀ +Ġdis ap +Ġredu ction +.Get Component +_M ODULE +Ġgener ic +Ġd y +all er +Ġc url +ĠB ody +Ġb anks +, t +av g +Ġev il +Ġmanufact urer +Ġrece iver +Column s +Ġing redients +ĉ out +qu es +.L oad +Ġslow ly +ĠT own +ĠC ell +_n ormal +_p refix +ĠAl ert +(" { +ä r +âĢľ The +ĠM D +Ġcour ses +ath an +é Ļ +oc c +ĠS ER +es ign +Add r += [' +(" ./ +] } +.f ont +ĠInst agram +ĠB order +od a +Ġh all +Ġr um +_b it +Ġs aving +_d own +R andom +_reg ister +( Context +Ġoppos ite +R oom +Y ES +ан и +Ġenjoy ed +_r un +C lear +âĢ ĺ +ĠF ord +on ic +ost en +"] ) +_ auth +// čĊ +Ġsuff icient +LE S +Ġph en +Ġo h +_c sv +Ġrout ine +.Are Equal +ay lor +Ġb asket +_COM M +rypt ed +S im +ĠSh op +Ġstud io +at os +( W +[ string +ä t +og a +Ġsh r +Ġs ick +An other +Ġdo ors +_N E +ĠTH REE +. order +raz il +Ġmap s +_TR UE +trans late +Ġnear by +Ġn ach +LO AT +b atch +Ġl ux +ash es +ang ers +â̦ â̦ +_E VENT +_ UP +Ġact s +in v +_M ETHOD +cc ion +Ġret ain +ut ch +ĠÐ ± +Ġknow ing +Ġrepresent ing +N OT +p ng +Con tract +Ġtr ick +ĠE dition +uplic ate +Ġcontrol led +c fg +j avascript +Ġmil k +Wh ite +Se quence +aw a +Ġdiscuss ed +ĠB ush +ĠY ES +.f actory +t ags +Ġt act +Ġs id +$ $ +ĠE num +Ġfr ames +} ); +Ġreg ul +'] ;čĊ +Reg ion +ff f +Ġc ro +( com +=" + +St udent +Ġdis appoint +RES ULT +Count er +Ġbut ter +ĠH a +ĠD igital +Ġb id +"> {{ +ing ers +ĠC ountry +_t pl +"] )Ċ +/ k +d ating +: # +ĠD ATA +yn chron +_b ody +olly wood +Ġval or +ip ient +o ft +UB L +doc s +Ġsyn chron +Ġform ed +ru ption +Ġlist a +Request Mapping +Ġvill age +Ġkn ock +oc s +" { +_fl ags +Ġtrans actions +Ġhab it +ĠJ e +ed en +Ġa ircraft +ir k +ĠA B +Ġfair ly +. inter +.A ct +Ġinstr ument +remove Class +.com mand +Ñ ī +ĉm em +( min +Ġo t +Ġcol le += s +time out +Ġid s +ĠM atch +ij n +z ero +Ġnetwork s +.g ov +Ġint el +Ġsection s +out ine +(c md +(d ir +ĠLI ABILITY +ĠB log +Ġbr idge +ĠC V +con vert +Ġ" )Ċ +ĠB ern +_P O +e val +( set +to ol +Ġpay ments +Beh aviour +Ġcon crete +Ġel ig +Ġacc eler +Ġh ole +_ o +TE GER +Ġgraph ics +O wn +Form atter +on der +Ġpack ages +/ a +ĠK now +Or Default +Ġdut y +W ait +н а +_rec ord +[ t +M esh +Ġon going +.be ans +Ġt an +Ġinter pret +ast ers +QU AL +Ġleg s +\ Request +- file +_m utex +ĠS aint +// # +Ġpro hib +( info +: = +lin ux +Ġb lo +ot ic +ĉf inal +_ex p +ĠSt op +ap ing +(s aved +_p ush +Ġe ase +_F R +pons ive +str cmp +: ĊĊĊĊ +ä» ¶ +ol i +Ġextrem e +Ġprof essor +Im ages +.IO Exception +Ġaddress es +plement ed +Ġincor por +Ġuse Effect +_O F +ĠD a +n ombre +IR ST +Ġdisc rim +Ġcomp ens +greg ate +anc ell +ach es +ĠC riteria +$ result +D estroy +Ġsecond ary +W atch +ĠS em +ĠMc C +Ġacad emic +U pper +:: ~ +ut ral +ĠD og +ad ed +Valid ator +Ġder ived +Ġset Timeout +ĠK en +Ġtyp ical +ĠB ob +Ġb ounds +ĠSe ason +Ġc razy +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +-r outer +itt est +ĠM ir +Ġemot ional +, v +c n +/ st +å ½ +on om +Ġdecl ared +> . +ail ing +Ġ/* <<< +Ġnorm ally +(M e +ev in +lik ely +Ġpoint ed +ĠSt ack +Ġw alls +. Vector +me an +] ]Ċ +Ġlist ening +ad v +Ġsw ap +IF T +Ø ª +. argv +ul s +< option +not ations +Ġemail s +ĠU kr +ast a +ĠTh us +ĠSt one +Ġappe al +. âĢĻ +Ġreg ulations +Pre ferences +ĠPh one +ul f +ĠD R +Ġtechn ologies +Ġpar agraph +Ġnecess arily +.e ach +< float +res a +Ġunder st +Ġf inger +press ed +-b y +if fer +w atch +ĠB a +A IM +Ġwe ights +ĠR on +') }} +[ self +-------- --Ċ +per iment +Ġto String +x ic +ĠC amera +! ĊĊĊĊ +aur ant +P refix +Ġinstit utions +: int +Ġex posure +p attern +ĠLin ux +.n umber +red ient +Argument Exception +ĠCh ief +" }, +Ġelect ronic +r ong +er d +sp Net +ra it +/ ', +ĠOh io +Cont rollers +Ġcontin uing +ĠT emplate +ĠE th +s z +/ env +En v +% . +art ers +) (( +ĠT ABLE +Ġà ® +per ature +pro gress +P res +ê ° +im plementation +Ġb ien +Ġstre ets +_M SG +New s +## # +: / +Ġcut ting +x B +ress ed +_EN ABLE +l ab +Ġca using +] ));Ċ +b ra +x FFFF +il ly +plet ion +w ill +_b ar +Ġstruct ures +ĠI mp +Û Į +Ġ< > +Ġ ---------------- +_B UFFER +.d ir +Ġpl ain +Ġpe er +g g +oint s +Ġsomew hat +Ġw et +Ġemploy ment +Ġtick ets +ir ms +Ġt uple +s is +$ sql +r ig +Ġcon version +Ġg es +Ġconfig ure +eg r +ĠC a +Ġ__ (' +ou ston +.t oken +Bl ack +Ġmag azine +A W +. IN +os ing +Ġbro ke +ĠC ru +DE LETE +Ġdestroy ed +(M ath +Ġappro val +-d om +ĠI II +table View +Ġdesign s +Ġcrush ing +Ġcons ent +dir name +om p +Ġc rypt +? ( +or ough +. o +ĉ list +ams ung +."" "Ċ +err ing +G oogle +_p air +_IN IT +rem arks +Ġg ear +F ill +l ife +} ")Ċ +Ġsuit able +Ġsurpr ised +_RE QUEST +Ġman ifest +att en +Ġfr ustr +ov ement +.c lick +Ġi i +Ġexp ansion +ig s +P arse +.Reg ular +R ob +_l ayout +ì ł +Ġtrans lation +ĠBe aut +B est +_C OLOR +< label +Ġliqu id +IT S +Ġpro d +Ġoper ate +UI Kit +Ġn atur +arg ument +_d etail +ĠCent re +Ġ" -- +Ġ}} " +lo cale +.t v +_se q +Ġup coming +Ch art +ĠDiv ision +Ġclin ical +Com pany +S epar +l as +ĠH un +: s +Ġhead ing +оР³ +Ġ" ");Ċ +[ id +b ia +Ġst retch +ic ide +Ġre produ +.pro ject +leg end +end ers +Ġrespons es +Ġon t +rit ical +Ġref uge +ĠL i +Ġ: ĊĊ +ĠTh ree +.cont roller +_IN DEX +_F OR +\Model s +j ax +ĉex it +Ġâ ĸ +Ġc overs +ĉ y +- . +IND OW +Ġfail s +in cludes +Ġf ault +Ġl y +ñ o +.s lice +ILE D +ĠP ur +ĠAs ian +_b atch +.M ax +v l +ĠCOPY RIGHT +Ġg iant +ĠMan ual +ĠC opy +Class Name +He alth +C ursor +IB Outlet +Ġt we +æ ³ +_label s +Ġcol lected +Ġfurn iture +Ġdeal ing +Control s +ĠHot el +ck s +Ġch ose +âĶ Ģ +od d +S R +Ù Ĭ +ì Ħ +Ġacc ord +ĠM ove +ĠM ode +ĠM ock +Ġthread s +++ ++ +ĠO ptions +Ref resh +ĠD id +'] -> +u cc +_ch annel +. abs +Ġ{ },Ċ +ĠW al +er ior +Ġmain ly +ĠDr iver +NotFound Exception +Ġcount s +e am +Ġ& = +Q uestion +ĠA li +Ġany more +d etail +t ail +Ġm ile +ĠF air +Ġs orry +Ġsurround ing +Ġad m +De v +Ġmari juana +ĠS ound +ĠA sh +F D +Te am +. port +Ġ[ ]ĊĊ +ub ble +Ġas c +Ġint ention +A cc +ch i +ust ers +Ġins pired +se g +CL U +Ġman ip +M etadata +Con nect +ĠB eh +Ġfind ings +Ġas sembly +w orld +Ġrem ained +Ġu id +( . +Ġm x +Lo op +ĊĊĊĊ Ċ +Ġfant astic +wh o +ak i +ĠB asic +ĠY et +ĠUs ers +ik ip +Ġhead s +ĠMich igan +_ it +ĠTor onto +Ġrec ording +Ġsub mitted +_var iable +medi ate +.graph ics +Ġst ood +Ġre ar +vel ocity +_M ESSAGE +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ro les +ĠT our +_ year +end ment +amp s +ĠIre land +m al +Ġyoung er +Ġstrugg le +Ġc able +ĠSD L +(' - +an es +ĠNe ed +.R ow +P ol +ĠP H +_s cript +ag em +ĠB as +_s pace +. loc +: i +ad r +Ġengine ering +it en +) & +Ġu k +ĠL ittle +_C OUNT +x A +Array List +æ į +Ġ" ")Ċ +An chor +Ġh ang +t witter +Ġcompet itive +.s rc +ãģ Ĺ +Ġtrans late +ĠCre ates +ook s +ĠR oll +'' 'Ċ +/ sh +s ome +Enc oding +.res olve +Ġdesign er +ĠSt orage +Ġz a +ĠN ever +Ġsomew here +Ġbox es +.s ource +Ġpy game +Ġgrow n +.t w +() ),Ċ +', [' +Ġoppon ent +(s rc +.l ayer +AP P +ĠAct iv +Ġguest s +ĠVAL UES +};ĊĊ Ċ +.n ative +Ġamount s +. RE +Ġcl one +Ġwer en +Ġ" << +_ ac +Ġbreak ing +Ġreli able +.P OST +ĠSk y +Ġ' & +Ġsaved InstanceState +ast ing +ill ion +com ments +ult y +.m enu +/ config +Ġ ĊĊĊ +T ODO +Ġpurch ased +_c or +ĉ auto +Compat Activity +com plete +_ graph +is odes +Ġsitu ations +ĠH or +Re ceive +âĢľ We +Ġent ities +.assert Equals +оРº +ĠS ans +v ince +rom pt += Ċ +Ġ/ . +.Se lect +yl v +Ġb att +A udio +Ġincreasing ly +.B undle +Ġexpl ains +the ast +. offset +Ġh al +Ġtechn ique +_l imit +Ġdraw n +AY ER +Ġfeature d +yy yy +at in +ph en +ach el +! \ +l ower +ĠG R +Ġp ag +ĠP arse +Ġt ou +ä¸ Ģ +D istance +Index Path +Ġh ell +s im +UT TON +Us age +elen ium +ĠF all +Ġ" .$ +ĠM u +Ġcr uc +Ġs ont +REF IX +Ġinter ior +ĠO lymp +.Auto Scale +par a +Axis Alignment +Ġr iver +D to +Ġwith draw +Re act +- class +b efore +_ alloc +Cont ents +ĠW as +I CT +Ġform ula +Ġindic ates +ĠĠĠĠ ĊĊ +_st ore +it ting +ĠIt alian +_S et +_re port +Ġp id +_V ER +Ġw ins +ĠCl oud +") {Ċ +ch ester +Ġden ied +Ġw ird +ĠSte p +Ġinvest ors +b old +_d isplay +ou ver +or er +Res et +Ġsurg ery +Ġstrateg ies +/m aterial +_ unit +Ġc ouncil +.P er +ĠâĢ ŀ +Ġre form +F ramework +Ġlist ing +_b tn +Ġb is +% d +eg as +Ġsudden ly +_S ER +Ġa o +_d irectory +f as +Ġprem ium +Ġtrack ing +ĠB L +Ġm ature +Ġbath room +Ġ'/ ' +ĠÄ ij +Per formed +Ġsold iers +arn ings +Ġwalk ed +- con +b ottom +Ġsurpr ising +Ġg ene +Us uario +.DE FAULT +ĠM IT +C ODE +ĠE gypt +p icker +ys ql +AT URE +d etails +ĠCon ference +In formation +ĠM ail +-d own +r aries +b ro +Ġsubject s +Ġ' * +è¯ · +or ient +: @ +ver bose +E F +Ġto ler +eng ers +Ġend point +Ġstr ange +Ġcol on +Ġpre ferred +de p +ĠE V +ARR AY +Ġw he +Ġp up +_n odes +Ġtalk ed +Ġinstit ution +db c +Ġex posed +te en +ĠFr ont +T T +_N ONE +\/ \/ +pro gram +Ġencour age +. ` +sh ire +ĠIsl am +e en +N I +' " +.W idth +Ġlik ed +Ġ{ ... +ĠSystem s +Ġvot re +Ġmanufact uring +Con verter +ĠIn f +ì ļ +D TO +Ġin ches +Ġ ठ+à ¹ +ĠChar les +B U +")) ;ĊĊ +ĠL abor +un n +Ġest im +m obile +ĠL earn +_C ALL +â Ħ +Ġind ices +Ġt ub +ikip edia +C ost +row able +ë ¡ +g age +Ġfunction ality +uzz le +em os +.l ib +Ġd ass +еРº +enn a +Ġsh ots +Ġrest ore +/ D +For Key +], [ +al ias +l int +.st ream +æ ł +_FORM AT +Ġsil ver +.re pository +Ġlegis l +.B order +_fe atures +Per mission +Ġhous es +ĠW ars +_COM P +Ġinj uries +Ġconstant ly +fl utter +EN U +ĠCon f +Ġrecogn ized +Ġpract ical +Ġde cent +B J +] ); +ast y +ĠAct ivity +-m ode +Ġsl ide +.IsNullOr Empty +ĠY OU +P ower +ind ices +Ġqual ified +Ġthrow n +h ello +ĠN ick +l ah +as sembly +ĠSm all +old ing +Sh ould +ĠSil ver +(saved InstanceState +Ġtog gle +.N ot +C trl +: nil +ĠCont inue +ĠB oot +æ ī +ĠM ur +d on +ĠF A +S napshot +Ġassoci ation +fo x +, a +az ione +] )čĊ +CT YPE +Ġf ade +ĠD ar +.n avigation +Ġl uck +SC RI +ĠDe ad +Ġterm inal +_LE NGTH +Ġeff iciency +Ġun w +Ġn arrow +iment o +( Color +ĠSe a +_ area +, A +_ opt +ĠHill ary +.t ask +ĠJ ac +ast ed +ĠAd am +ĠIl legal +Ġsearch ing +Instance Of +J ava +ĠForm at +Ġreal ized +ĠChild ren +Ġk il +(f rame +âĢĿ .ĊĊ +Ġscen ario +"] );Ċ +Ġincred ible +li x +IO Exception +ĠQ uest +il ty +Ġun lock +â Ĥ¬ +Ġre ferences +ĠV ert +B inding +eg ative +Ġwr ap +.d atabase +( content +B uf +ĠTr ad +ĠA ud +tr ace +.m ock +Ġther apy +ĉ L +.To Int +ĠKing dom +B us +ha ust +"" "ĊĊ +( end +.draw able +[ ];Ċ +ĠH ospital +Ġph arm +---- - +ĠA G +é d +> ");Ċ +Ġw allet +at able +) $ +Ġmonth ly +Ġdi agnostic +S ymbol +Ġiter ator +un finished +Ġimm igration +s r +RO W +(g ame +Ġclo thes +ĠU nt +Ġactiv ation +_C on +.h ash +Ġinitial ly +.H ash +Ġcut s +f ound +ĠSt ory +ÑĨ и +ac ao +_T YP +pro to +est r +-p age +ah r +Ġincor rect +ĠJose ph +TextBox Column +_st yle +ĠD aniel +s heet +Ġl iv +l ined +Ġr a +R untime +_ empty +sl ug +_ struct +ë Ĭ +m u +Ġper mitted +Ġreg ional +Ġsob re +ĠS uch +Ġ[ _ +Ġro of +.Al ignment +t imes +.m sg +Ġche st +ĠT ab +Ġest a +ä n +Ġsubs cription +( command +s pecial +Ġme al +") :Ċ +_ ctx +Ġclos ely +et ry +- be +ad el +ĠR am +ig est +ĠSpan ish +Ġcommit ment +Ġw ake +* >( +P HP +_ { +ck er +< List +_n ull +ĠRes erved +Ġin her +.Column s +.A spNet +_IN VALID +ĠParam eter +Ġex pr +} { +Cell Style +Ġval uable +Ġfun ny +In v +Ġst able +* t +Ġp ill +pl iers +ĠC SS +ĠCon dition +ĠS peed +ublish er +Ġoff ensive +ce st +ic as +Ġsp ark +ĠPro te +set up +IF Y +ĠT ax +Wh o +F amily +- for +. uk +Ġf asc +sv g +") ). +Ġbirth day +âĸ Ī +ve h +el led +Ġimport s +ĠIsl amic +T A +ĠSt an +we ather +Ġsus pect +e ature +enn es +W M +.m inecraft +av id +è ½ +.se curity +in os +G ood +Ġm arch +Ġposs ess +us uario +Con s +am ber +ched uler +Ġhor se +ç ½ +(b ody +ĠTrans form +_de code +.s vg +Ġf oo +Ġd ella +ext ends +am er +Ġprocess ed +ĠH arr +ĠA I +Ġk o +CH AR +( % +Ġt ap +({ ' +c roll +D OM +Ġte a +Ġre in +Ġworld wide +_f n +sh a +Ġb ir +ç ões +="# "> +Ġrepresent ed +ill er +(ex pected +Ġd ance +Ġvisit ors +.con cat +-b it +UR RE +ĠR og +v p +ip h +ĠL LC +it led +iam i +C oll +_re al +_sh ow +_f older +Ġd ar +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġl atter +arch y +Ġb ow +Ġout come +ĠPost ed +Ġris ks +ĠThere fore +Ġowners hip +Ġpar allel +Ġp ending +ge ometry +Ġrecogn ize +ST EM +ĠC P +Ġimm igr +IT LE +ĠĠĠĠ ĉĉ +conn ected +Ġsm ile +(d ocument +\ Component +vert ical +Ġconsum ption +Ġsh oes +. impl +un ks +. ";Ċ +Ġfood s +_ );Ċ +.assert True +Ġp ipeline +Ġcollection s +Ġearn ed +ĠC ert +Ġpartners hip +( action +Ġc d +ĠV ery +Option al +Ġscre ens +Ġtit les +ener ator +Ġab andon +k ind +IL TER +Ġclos ing +lic a +_ inter +Ġcamp us +set ting +S prite +ãģ ¯ +_re ply +To List +: \/\/ +ed e +Ġfol ks +Ġbo at +( argv +Ġperman ent +Ġcarry ing +Ġconserv ative +import ant +. img +ĠIm m +Ġdim ensions +al and +s ingle +Ex it +-------- -- +ari ant +tern al +Se conds +ĠIt aly +ot lin +.Res ume +=' " +) == +cept or +Ġs ca +/m ain +Sec urity +_d at +Ġlet s +Ġa qu +Ġwhen ever +b erry +Ġact ing +ant i +p d +& gt +æ Ń +Z one +T oday +! . +To Props +ab is +it able +Ġg al +] { +iz ona +Ġin contri +N ET +/// Ċ +[ in +_s ave +Ġex em +ĠK enn +Ġev olution +var s +_st ats +- only +ĠColor ado +Ġwatch ed +b our +Ġsever e +Ġprofession als +port ion +Ġguar ante +Ð ³ +Ġpush ed +ĠG i +ï ½ +Ġt um +ĠA z +ĠEdge Insets +")) ;čĊ +is se +. ac +Set ting +Ġapprec iate +ĠValue Error +Ġsur ve +ĠR ole +. Inter +plot lib +j et +d am +Ġplatform s +te le +UT O +ĠInt ernal ++ : +} ;čĊ +Gener al +\ Entity +Ġlawy er +qu iv +ĠPost s +is o +Ġacc um +ob e +Ġmark s +Ġ] ;ĊĊ +ĉ text +.s uccess +cur r +as a +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġth in +_ over +are st +ĠO s +( address +Ġvel ocity +Ġ[] ;ĊĊ +=" ../../ +ĠPr iv +b ow +Ġguar antee +% ĊĊ +Ġeval uate +.LE NGTH +Ġin ventory +q a +_de bug +.On ClickListener +Ġl ies +Ġassess ment +dat etime +.background Color +Ġ*/ čĊčĊ +ra f +un wrap +ĠF oot +Ġnot ify +Ġlow est +DO CTYPE +Ġl anguages +ex tra +- back +Ġein en +tem plates +_p ass +ĠM ust +Ġest á +_c ore +ĠSc ot +A I +Ġb ias +ations hip +Con stant +Ġprogram ming +In s +uspend Layout +ĠPRO VID +ant es +Ġsh irt +in ated +. OK +[ a +Ġthink s +? ĊĊĊĊ +Ġregard less +ĠMag ic +ul ating +ĉ class +add Group +RE ATE +ĠS U +Ġsim pl +c opyright +Ġb unch +Ġun iverse +ĠE rr +Ġpresent ation +c ategories +Ġatt ach +.s ign +_A C +Ġdisc ipl +Ġregular ly +Ġprim arily +ink s +[ [ +.r and +.sh ould +ownt own +=" ' +Ġs ans +Ġsupport ers +se quence +G O +. .ĊĊ +ĠS pr +Ġcare fully +U IColor +dest roy +Ġtod os +ĠOR DER +ott ed +Ġd ont +aud i +_ player +g re +ĠO il +< body +_st ack +.P adding +ĠProduct s +Ġpriv ile +Ġinj ured +ĠF urther +Ġal ias +.Resume Layout +_LE N +Ġs es +'] ;ĊĊ +cre ens +Ġdirect ed +.S uspendLayout +od ge +.A t +mark s +ĠUn ivers +ert s +ĠE sc +Ġnav bar +Ġutil ity +agnost ics +Ġin ject +ĠD NA +Ġ" ," +am ar +Ġe u +Ġrestaur ants +_p ut +ut ers +Tool Strip +t w +ist ro +Ġz oom +Ġleg it +pec ific +ĠC ome +Ġlocal Storage +Ġabs or +.P anel +ĠDesign er +Ġo w +IC AL +_ uri +(f ield +Ġsup erv +Ex ists +Ġrespect ively +ĠSt and +Con f +uss ian +Ġar c +Ġ nd +uck s +Ġre str +Ġseason s +ĠCh apter +ĠSw itch +p ic +Ġh i +load ed +Ġfl uid +-b tn +Ġrun time +. it +B N +Op acity +as ant +ry ption +-n ative +Ġta ught +å ¯ +ag ment +Ġm ul +Reg istry +_ grid +ĠBro ok +: Set +Ġm ongoose +AM ES +inner HTML +Ġs oci +ĠInt el +get Id +C md +Ġaccess ible +r ames +le ton +Ġ__ ( +ĉ delete +ĠS quare +" ĊĊĊ +Ġbu cket +avor ite +ĠB reak +++ ] +Ġbr ush +Ġt ensor +/ http +T ile +Ġfunction al +Ġ" * +wh el +Ġt ent +ĠChar acter +Ġse es +. ST +B ig +Ġext ern +Url s +)) )), +ĠJ r +.B uilder +. ; +n l +_ Init +ĠH ER +ż e +mys qli +_ icon +v an +Ġfeel ings +Ġle an +Ġhop ing +T V +="čĊ +b est +all as +ent ed +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +_con nection +Ġrep o +en abled +аРº +Ġsh a +Ġmembers hip +Status Code +in ating +_s m +_c ustom +_ weight +Ġc ss +St at +_ env +link s +TR L +ĠH it +, r +up id +Ġop ens +Ġg ent +_v is +Ġj oy +< w +_c ost +ĠPy Object +ren ce +ĠGeorg ia +ĠBro ad +m ma +â Ĥ +p f +Ġ" \" +Ġ( & +om o +Ġliter ally +Ī ĺ +met ric +Ġb ars +z ed +(w indow +ĠIsrael i +Ġform al +ident ifier +.d ao +ĠDe ath +% ;Ċ +Ġdecl are +ar ms +RE AM +PERT Y +Ġconsequ ences +to ols +Pe ople +ĠWh ich +> ();čĊ +.de code +_A CT +Button s +.f loat +.F irst +ë ¥ +ĠPol it +ĠX CT +T ags +ĠCG Float += str +Ġle af +- check +ĠI ss +.s ystem +log out +ach t +Ang le +s in +ch art +INT ER +ĠN UM +B asic +.P roperties +ä¸ Ń +_ change +ĠB razil +Ab stract +Ġ: +: +_ use +а л +ĠL y +IB UT +Ġout er +Ġ-- >čĊ +Ġrel ief +l ap +qu er +_p arent +he ap +LO SE +Ġcomb ine +ĠR ose +ow ers +Ġproced ures +ĠS ort +an im +var iant +eh icle +Ġsign ing +Pr imary +c urrency +Ġsex e +o en +th eta +em an +Ġimpress ive +(' _ +ĉ U +ĠText Style +_c nt +Ġs lice +(' : +Ġunderst ood +H is +Ġinform ed +Ġn ick +(T AG +h d +Ġelection s +est ure +ĠS anta +ĠCo ast +.p df +inc iple +.cl one +b orn +ut a +Ġl icensed +C r +Ġb read +ĠH ouston +Ġn od +Ġhop es +ĠCG Rect +Ġgu ilty +.g if +Ġro se +.Com mon +T ip +AN K +ĠF C +D uring +ĠSym fony +Ġdef ensive +k m +) > +arch ive +ĠU RI +ycl ing +- o +ĠWe bsite +AM P +ish ment +Ġdo ctors +D irect +AR I +ĠRed irect +ier en +_d ist +y o +ĠPro gress +Ġz um +Ġmem or +ĠE D +Ġj ur +æį ® +_T ABLE +Ġu uid +Ex pr +. head +(' % +point er +Ġest imate +ĠG reg +Ġlo ader +Ġi OS +Ġm ens +[ y +Ġref used +Ġprec ision +is ch +ĠA CTION +Cl oud +s With +( ret +_ADD R +_con f +(d f +Ġlock ed +Ġr ising +ãĥ» ãĥ» +ĠM s +Ġscen es +_EX T +_ raw +_ the +pe ople +Ġre con +ĠF un +Ġb less +ĠUp dated +ü n +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ čĊ +pe ction +Re lease +.log ger +ĠS Y +Ġcoun sel +ur d +_ true +Ġevery body +iv ot +Ġh ence +ĠN AS +Ġoppos ed +unk nown +ĠDES C +ĠCh air +fa iled +ĠIN CLUDING +Ġwrit ers +{ }Ċ +ÃŃ t +_c opy +} : +ĠB at +Ġconvert ed +ed ing +pl acement +ĠH ost +S ound +и м +Ġs ought +m id +Ġsal ary +og g +âĦ ¢ +b ul +Ġw ir +valid ator +_ST AT +.st ore +ĠB attle +ı n +Ġ-- >ĊĊ +Tr ump +d ot +ĠCON T +.f etch +Ġcontin u +w as +Ġfra ud +_t mp +mit ter +.p ictureBox +G A +Ġt ournament +. Input +[ r +ex ion +cent age +ĠKore an +und ef +ĠAv ailable +resh ape +Ġk it +ĠStr uct +ĠS UB +An swer +_l ib +.t witter +Ġo re +ĠDr agon +.Ex t +, k +Ġexplan ation +ref s +ĠDr ive +ĠTr aining +.H as +int age +b ig +olog ist +enn is +Ù ĩ +Ġch icken +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ç Ľ +ãģ § +Ġpe ak +Ġdrink ing +Ġen code +ĠNE W +m alloc +ĉf printf +Ġ= ================================================================ +in cluding +Ġprincip les +ĠM ah +st orage +- key +Ġkey word +% ; +Ġtr ained +.con trib +Ġk v +__ ':Ċ +ĠB oy +param eter +Ġsu ite +Ġthous and +Ġco ordinate +-g enerated +íķ ĺ +gener ated +Ġad mitted +Ġp ussy +# w +Ġsw im +un ion +N a +ĠRoy al +.ch annel +Up dated +_RO OT +Ġv ital +ra ction +ĠCrush er +Ġpre ced +Ġhor izontal +Blue print +Ġattr s +Ġsm oke +Ð Ĵ +. Equals +F B +ĠRes ources +roll ing +Ġpass es +ĠN um +rot ate +et ype +\ ", +Ġsens itive +Ġt all +? âĢĿĊĊ +Pro xy +i y +_ section +âĢĶâĢĶ âĢĶâĢĶ +br id +Ġcirc uit +at an +EN C +Ġdr iven +Ġvot ed +Ġeduc ational +Ġinter action +abet es +Ġt one +ĠInitialize Component +Ġmer ely +Ġì ŀ +co okie +_ div +ĠUIL abel +vel y +} );čĊ +_ ENT +#+ #+ +art icles +ĠSou thern +Ġstrong er +ĠG iven +ĠE ric +ĠI R +ab stract +U nder +n able +Ġincre ment +ov en +Ġco in +_t imer +Ġsuffer ed +ĠF REE +'] ." +ĠQue en +st ats +Ġmeet ings +Ġenter ing +Ġalong side +(s ession +it als +Ġfound ation +ĠC redit +. div +_ ALL +pc ion +_st at +ick ing +Default s +_s rc +Ġoutput s +/ B +Ġent hus +-b l +.Fore Color +ĉ temp +F ace +Ġinter act +Ġwe ird +M ount +re ll +ud ents +Ġrequire ment +ĠS us +I ER +Ġe lected +re ference +ĠM E +Ġserv ers +.w ait +Ġsnap shot +il ton +Ġtri es +Ġt ipo +.T ime +> w +Ġmount ain +Ġp ounds +Ġ[ ... +ex ists +Ġng On +_M AP +Ġf lying +xi ety +ĉ value +_D B +un o +Ġse ats +T URN +. author +! ) +or ce +Ġindic ated +.s in +Ġass ignment +im iento +ĠF rame +_g en +in ery +_ ) +m essages +.set tings +ĠMe an +ĠM useum +ir q +att ach +ĠPalest in +_ QU +_t ags +Ġcas ual +em en +ASS WORD +$ s +ĠC irc +оР¹ +et ric +/ P +Ġep och +< head +_C MD +Ġg it +Ġpen alty +or ph +_ users +ours es +.Date Time +atern ion +_pro ject +Ġsuper ior +ĠD am +ĠSe attle +X Y +> The +ĠA k +Ġgr ass +/* čĊ +(d is +Ġgun s +Ġt b +ĠK evin +. args +ĠA h +op ed +( J +column s +arg uments +ĠWith Events +_f ull +ĠDef ense +S imple +Ġdeath s +Ġext ensive +ĠSt ill +ĠEx pression +ĠAg ency +Ġperform ing +F X +Ġus uario +U AL +S ide +od os +apt op +Ġcred entials +_c ap +at ient +ĠDis ney +Ġa i +Ġch ip +Ġvol t +.make Text +%%%%%%%% %%%%%%%% +Ġbelie f +_LO C +ĠC ivil +N avigation +Ġreve al +Ġviol ent +ĠF il +Ġc atalog +em ed +sc an +. control +Ġconstit ution +C ountry +Separ ator +_A PP +top ic +uet ooth +M IN +Ġdes criptor +y t +ET HER +Ġdistrib ute +' }Ċ +.tr im +.L ine +Ġl bl +assert Equals +ĠD et +omb ok +( width +Ġt ort +ĠEXP RESS +ac o +Us ing +ĠBr and +w all +EM ENT +ĠComm unic +< uint +ĠG UI +EG IN +ĠR ange +/ i +ĠT aylor +c ost +Ġrespond ed +ĠTh eme +n ce +IS H +Ġfeat uring +Return s +ĠK r +Ġ .Ċ +Ġn am +_c b +Test ing +Ġ{ }, +y al +.f ield +Ġ/ = +_SH ORT +m ates +Test Case +ain less +Ġeval uation +_ ITEM +ĠPac ific +ĉ k +Ġc ant +ĠR os +) s +Ġf et +STR ING +ĠDis pose +g al +ĠJ oin +ĠP orn +ĠCath olic +AR GET +cp u +ç łģ +.sc roll +IS ING +ifest yle +anc ement +Ġm erc +ĠB rowser +eter min +Ġover flow +Av ailable +Ġbott le +: UI +ific ial +Ġco ord +clar ation +Ġcon j +G LOBAL +ok u +Ġk wargs +cond itions +ul um +Ġg enu +ĠH ero +å İ +Ġun expected +ĠDAM AGES +Ġk a +ĠC ould +UP PORT +ĠPh otos +Ġconf ident +Ġdet ected +de g +rg b +Ġstrong ly +Ġ} ;čĊ +Ġ) : +Ġle ct +urs ive +RO L +ĠWe ight +Ġent ertainment +Ġ) );Ċ +Ġg onna +Ġb b +.d o +G S +Ġmist ake +D L +ĠPROVID ED +ear ning +L imit +iss ions +[ v +ä¸ į +ir ty +D el +Ġunder lying +pre ne +Ġj aw +ĠD I +pe er +Ġobject ive +Ġde posit +Ġk on +Ġes p +.set Visibility +/ login +< typename +Ġfr anch +/ e +Par allel +Ġsc ored +ĠH on +ĠV ill +ig a +Ġant icip +_ assert +ĠO pt +Ġdescri bes +w an +m ount +Ġmonitor ing +Ġt out +ëĬ Ķ +}, { +................ ................ += int +Ġc ust +---- -- +Ġatmos phere +P AR +ort e +IS IBLE +ĠI ron +ĠNot ification +.log ging +ĠBO OL +-p oint +Ġaf raid +ent a +Ġtom orrow +@ implementation +Ġeng age +ĠAn th +ĠF loor +ĠU l +To ols +Ġb ab +Ġcare ful +ãģ Ħ +Ġcruc ial +Ġcalcul ated +ĠS A +Ġw y +D X +_T AG +ind ed +Ġj et +ĠEngine ering +.M AX +en z +v d +Ġpublic ation +Ġ## # +Ġfac ed +ra ham +ĠC apt +As set +ĠCon stants +Ġlo ans +_ IP +ĠF ish +Red uc +_m at +Date Format +_m e +[] [] +Ġintegr ity +ĠC ourse +lob als +Ġfac ilit +Ġem br +ĠN g +.S ystem +Ġmanufact urers +Ġpro ven +.on Create +Ġal arm +Ġ § +Ġcomm only +ic os +æĸ ° +ĠSt ation +} ). +ĠF ilm +w i +ç ī +Ġeng aged +St ats +Ġgovern ments +Ġafford able +_p roperty +Ġag es +(' -- +Ġf ör +ĠProf essor +Ġhy dro +P ush +Ġorgan ized +Ac cept +é m +_c ell +Ġn b +p b +Art icle +Ġrem oval +Ġauth entication +ĠF R +l ide +Ġple asure +ap ol +Ġpart ition +ĠS ide +Ġcr imes +Ġdem o +hold ers +ĠPak istan +In struction +Ġexpect ations +.sc ene +Ġ' ) +h es +ino is +_P ro +Ġm olec +and al +_sh ort +Ġdefault s +Ġn ations +in en +Ġr t +O CK +P acket +S B +ĠSH ALL +_cont ents +ise conds +vert y +á t +G uid +n om +Ġcon clusion +. Update +Ġlo vely +Ġem it +b ec +ĉĉĉĉ Ġ +Ġintel lect +Ġb rew +ec ycle +F ire +Ġad mit +Ġar bit +Ġarr ang +ĠM IN +M ail +ĠN ative +C ur +Ġcon vent +.R untime +" }Ċ +.R un +Ġprint ed +Ġconven ient +. ar +m ock +ĠAdmin istration +ãģ ¾ +Ġelect ron +fl ate +Ġl ombok +Ġjava fx +n h +Ġsup plies +Ġvisit ing +ah l +Ġpow der +Ġult imate +Ġorient ation +ut as +_s cale +Con firm +ph ones +ĠOper ation +/ T +_IN TER +Ġair port +Ġmet rics +Ġphen omen +a udio +Ġm ai +( K +h u +all ing +rodu ction +ĠTrans port +ĠNOT E +æĸ ĩ +Ġfew er +_T IM +ì § +к и +A ge +F IN +Ġì Ŀ +ĠAt tribute +group s +er k +at to +. define +.AspNet Core +ategor ia +ĠS ir +( form +< User +. round +_d ay +.A ll +Servlet Response +.N o +l arge +IG H +qu ent +Ġvir us +Ġret ro +Ġim per +Bit map +Ġv ice +Ġoff ense +ist e +ĠA UTH +Ġê ° +ToolStrip MenuItem +G u +Ġr ape +ĠDav is +Ġover whel +: flutter +- table +ĠCon structor +Pr ivate +e ven +ch r +Ġap plies +_at tribute +Ġcon tribute +E VER +L ines +ĠAf ghan +Vis itor +ĠS L +se ason +C U +Ġintrodu ction +Ġmat plotlib +Å ij +Ġnewsp aper +âĢĶ and +< tag +Ġin i +Ġd iverse +Ignore Case +ĠU r +Ag ent +Ġb ull +.em it +( Exception +ar Layout +Ġincred ibly +ĠTr ust +={ ( +- nav +Ġe quals +Ġl ady +ĠP od +d isc +al am +ĠI V +â Ļ +iv idual +ph i +add ed +Ġdifficult y +Ġcomp act +ĠAction Result +c ers +_class es +Non Null +Ġqu it +Ġp ou +S witch +ir s +- test +ĠK ind +ĠCal endar +Ġstream ing +} ', +S W +Ġst ead +oc a +Ġprov ince +Ġcol span +Ġperson nel +ĠE mployee +Ġprodu cer +Ġevery where +od b +Ð Ł +bs olute +act ivate +Ġgr inding +ĠBuild ing +ĠSand ers +(s c +ĠOff set +//////// //// +} ;čĊčĊ +({ " +Ġscan f +ĠY Y +ĉdef er +Ġj ew +Ġrestrict ions +.m p +[ l +ä¸ ĭ +label s +red icate +aw esome +Ġw aves +Ġcon front +Ġmeas ured +Ġdat as +_ex it +ot ton +Ġshould er +ask a ++ # +ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +Ġtro ops +ĠU nd +_c ard +w ich +Ġn ous +Ġ"/ " +s b +Ġcommunic ations +Ex port +Ġdec ode +th s +inter pret +By Name +ĠSp irit +ed ges +O LE +ĠE M +t it +ĠTh rough +Ġb io +ĠP ackage +or ne +Ġ} . +` ;Ċ +Ġok ay +ĠZe aland +ident ity +(n ext +ĠB ang +Lib rary +Ġheav ily +il on +Ġdi pl +Ġrot ate +put s +) ',Ċ +ĠData Table +Ġmay or +.to LowerCase +Ġsome how +ĠNor thern +al c +Ġcap abilities +Ġv ibr ++ Ċ +ĠS u +ĠRes et +_m ean +Ġc ig +.cl oud +ĠB and +ĠF actory +ĠAr izona +_ io +op her +Ġconsc ious +Ġà ¶ +\ Controllers +_s peed +ĠF ac +_C om +ĠB ible +w en +ED IT +Ġun n +ĠSt aff +ĠIn n +Ġmechan ism +ĠM embers +Ġmigration Builder +'] .' +.get Int +< void +ĉf ree +oid s +\ Support +Ġautom atic +Ġch ances +Ð ¶ +Ġcomp licated +[ row +ah oo +Ġ}ĊĊ ĊĊ +Model s +W in +Ġt ape +ir us +iz on +on omy +(" _ +: . +.st ereotype +( env +_re ct +(w ith +Ġassert That +Ġcon straints +put y +E mployee +T D +Ġgu itar +ĠJew s +.pro cess +Ġf iction +ĠSh ared +âĶĢ âĶĢ +Ġprop ag +.N et +Ġachie ved +ĉ Q +Ġn urs +Sh ared +_FAIL URE +Ġbeh aviour +Ġcol s +ism o +Ġfem in +Ġchalleng ing +Ġpost ing +enc il +Ġcapt ured +ĠD ou +( word +ĠTur key +pan ies +Ġre putation +ORM AL +Ġelig ible +prot ocol +id as +(f rom +Ġfin ance +- per +Ġg otten +H A +d uration +ĠP arent +Ġin vent +Ġre start +ол ÑĮ +r ition +(r s +< bool +i ert +Ġmod ification +ĠT X +readcr umb +b ank +$ / +ĠMill er +] ),Ċ +.Check ed +Ġsac r +se curity +Ġp ose +ĠBr ad +Ġfit ness +Ġannounc ement +ation Token +Ġserv es +ne ed +Ġge ometry +AR S +æ Ģ +andid ate +Ġs prite +_s plit +We ek +ad ies +> (Ċ +?> " +Ġ/// Ċ +Ġein er +Ġweek ly +ĉlog ger +_p op +_m an +Ġmigr ations +Ġask s +Ġb s +Ġfall s +.W here +- height +_fe ature +.M in +Ġhy per +Ġvol atile +Ġtw enty +Typ ography +Un able +D et +, f +-m od +Ġsett lement +Ġcontract s +n ome +B ad +ĠB rian +(user name +!! !! +Ġh ack +.F ield +H R +ĠJ ordan +iz a +Ġ ł +ĠSh er +. header +( other +ĠD ub +( op +ĠR ound +Ġv ie +Ġap pl +ĉ J +ĠIn sert +ĠL P +reg on +ĠM PI +Ġan chor +ac a +ø r +Ġa de +anch or +que e +ĠTree Node +Ġtarget ed +Ġla id +AB EL +v et +ĠOr igin +A nt +. ');Ċ +ex pect +ed Reader +ĠM ajor +Ġin ch +Com par +Ġpre view +Ġill ness +ĠCONTR ACT +ĠInd epend +u uid +Ġn ome +Ġt c +ĠA venue +is an +Ġph rase +_m ove +") [ +Ġprov ision +Ġconcent r +_ IR +ĠU t +() + +Ġn as +! , +ĠRob in +i ations +at itude +Ġp x +ĠWith out +/b ash +ek t +re ement +Ob server +ĠReg ion +UBL IC +Ġ{ // +K N +å · +Game Object +å ¾ +enc oding +Ġ** * +project s +Ġt k +Ġche ese +EM PL +ar o +Ġا ÙĦ +Ġcons ists +ref resh +ure au +ĠSc anner +Ġso il +Ġfl avor +Data Source +Ex ecute +ени е +Ġsh it +åĪ Ĩ +< any +Ġretrie ve +Ġbelong s +.st rip +abs olute +Ġexp anded +bo y +): - +Ġresc ue +.J Label +Ġre ly +Ġal ignment +-f amily +Ġre nd +OLUM N +Ġb orrow +Ġqu otes +ĠL ew +Ġsh ower +ĠDE LETE +_lo op +! "ĊĊ +ĉ re +Ġattempt ed +aver age +ĠP aint +quis ition +ol en +Ġliter ature +ĠRe ference +_TEXT URE +ĠS eg +ĠInd ust +ct ype +D UCT +_H OST +ĠTr ade +Ġpl ugins +Ġbre ast +ul se +Ġcreat ure +ãģ Ļ +ĠW i +Ġsup plied +c oll +! (" +Ġfuck ing +ĠCh rome +ĠU ri +ĠN ation +Ġvert ices +T HE +ĠOr iginal +on de +Ġsh arp +Ġcook ing +Ġ{ /* +ĠPs ych +ĠH ollywood +=$ _ +.D ock +Ġg er +Ġb one +_con n +_se c +ys ics +Ġ= " +S al +s f +Ġdeep ly +ang les +T erm +b ell +ĠQu ick +ener ation +adio Button +åħ ¥ +}čĊčĊ čĊ +Ġcapt ion +l c +ĠE L +, [ +ĠĠĠĠĠĠ čĊ +ret t +(m ethod +ĠFl ash +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +W ISE +.s cale +Ġrough ly +_ child +m emory +ay ing +Ġinitial ized +in ator +а ÑĢ +Ġsc alar +ĠH o +ai res +(c olumn +.de stroy +P ACK +Ġh em +ang el +_S UB +. qu +Ġ × +DE FAULT +pos itories +ĠL ength +ĠF ast +Ġsign als +Ġ// $ +ri ers +Ġd ummy +AN Y +Ġperson ality +Ġa gricult +Pl atform +ER O +ĠT ra +Ġen orm +ĉ W +Action Result +Ġa ver +[ str +Ġ' -- +.S printf +Ġdeb ut +Ġ Ñĩ +h ex +_ utils +Ġp b +U ITableView +Ġz ur +. encode +Ġv ag +.error s +о н +Ġm r +ĠA ward +Ġc pu +Ġpress ed +' est +ĠF estival +' T +Ġa k +res olve +.m e +Ġn ic +Ġgen re +Ġat trib +ĠMo on +Ġarr ive +ĠD ating +Ġt m +.Config uration +. red +Ġgl m +Ġst ations +sw itch +Ġt ied +äº º +Ġ/ >Ċ +Ġsubsequ ent +pos able +-fl uid +Ġth orough +Ġpublic ly +apt ers +ĠWil son +_P RE +y ard +ä ¼ +ĉ in +Ġre vers +Ġbul let +cri bed +nes ota +Ġ($ _ +ann on +c ursor +Ġclo thing +ĠM ulti +: ', +Ġv ess +ordin ator +Ġein em +C annot +Ġar med +ĉ V +ä¸ Ĭ +.F lat +ĠS ep +ĠSub ject +_f ont +Ġcharacter istics +D one +el n +######## #### +PO S +Ġd ensity +ĠPl atform +- items +Ġo vers +Ġpush ing +ç ¤ +.Con nection +_ term +Ġinitial ization +________________ ________________ +ç ¬ +.d ocument +les h +ĉd ocument +ĠP in +ç a +Ġdefinition s +.P ath +_W RITE +Ġ ĉĊ +? >ĊĊ +Ġter rible +be an +ick ets +ĠS V +B uy +(t ask +Ġreg ime +g oogle +Ġcr ack +.vis it +N UM +ener gy +Ġstr uck +_s ample +.p ayload +Ġre vis +ĠSc ene +Ġp g +Ġbreak fast +URRE NT +.char At +_ex ception +ĠAnt on +Ġguid elines +Ġex haust +ĠFin ancial +Ġind ent +Ġdes ktop +H idden +F ailure +Ġpr inciple +Ġ iv +Ġse ks +n etwork +Ġnumber Of +ĠAl bert +ĉ long +, . +Ġz eros +f ade +ĠT yp +ĠT erm +ĠAr ts +.App lication +Ġbeh alf +æĪ · +Ġm ere +(` ${ +Ġaware ness +elp ers +f lix +Ġwe igh +Ġestim ates +. child +/ O +ĠBit map +.b ottom +Ġ************************************************************************ ** +Ex pect +ent o +ĠFor um +ver al +Ġj ail +Ġab ilities +ĠH OLD +ĠC it +Ġd ynam +Ġgr ay +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉ +.next Int +ant ly +ĠAR ISING +( private +Ġreject ed +ĠN ic +Ġle ather += {Ċ +aly tics +th etic +.T op +.P age +={ ` +Ġ ;čĊ +de pth +m ann +W D +ĠS om +.R ight +Ġ) }Ċ +Ġtr ait +Ã Ĺ +i ac +Ġr v +S ample +.X ml +opp ed +ĠÑ Ħ +list s +Ġt ear +ivers ary +.c ollection +ĠCon stitution +ĠHttp Response +Ġbr ill +ĠP rom +h over +ĠM iami +Ġarg ue +_f loat +Ġ ãĤ +Ġn at +ĠT al +Ġinteg ration +(c ur +Ġrem oving +Ġco eff +ĠTh ough +Ġfore cast +ĠV egas +S ite +Ġtr ab +ĠHen ry +- i +Ġinvol ves +B T +Ġs lo +In voke +Ġl ucky +r at +Ġ? Ċ +Ġhand led +(f d +cont ents +ĠO FF +R F +Ġst y +ĠM otor +ter y +t ax +M AP +ĠMr s +Ġph ones +ĠUI View +")) );Ċ +( dev +ĠIr ish +Ġw s +D I +_OFF SET +ĠEvent s +Ġst ages +Ġ} // +Ġhab en +ST ANCE +ĠS in +ĠM oney +(t op +Ġappoint ment +VER SION +met adata +_com ment +Ġcolle agues +map s +â ĺ +Ċ ĉĊ +( al +_re q +Ġf ut +Ġarchitect ure +ĠWH ETHER +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +_s creen +Ġstyle Urls +Ġmon ster +. up +ph ia +Ġprocess or +ĠT err += ', +ĠMan ufact +ĠN T +k el +ib ern +ĉf ile +A li +rient ation +Ġ// ! +ap ore +ane ous +ĠC reat +f older +Ġh ay +Sup press +( left +Ġe uro +Ġdis claimer +ustr y +sh ips +_f d +ĠF a +_in sert +Ġro l +if ting +ĠCom ments +_b r +Ġloss es +ĠAdd ed +ch arg +Ġп о +_s ystem +ĠS ometimes +ĠSp ain +(g roup +ial is +Ġdoll ar +ĠAr gs +qu ires +ĠT en +.s css +Ġsurv ive +us age +Ġj un +im iter +ï¼ģ ĊĊ +Ġfif th +t oggle +Ġdecl ine +($ " +(L ong +ing e +Ġpil ot +-l ight +-r adius +Ġpod cast +Ġnatur ally +P ages +ä¸ º +ĠDes pite +Ġlight ing +Ġcr ate +ĠB inary +Ġredu cing +Ġe leg +ĠM ouse +ĠTest Bed +Ġbefore Each +_ ARRAY +Red irect +Ġf lood +Ġsh ips +Ġelectric ity +)* ( +ê ¸ +ĠV iet +her o +Ġd ia +ĠK ent +he art +Ġthreat s +_ acc +Ġs ymbols +is chen +_in st +C riterion +ĠT IM +. Height +Ġ âĢĻ +();ĊĊ Ċ +Product s +_S P +ĠC y +Ġdepend ent +est e +Ġdat os +d it +аР² +IGN AL +Ġless on +"> ' +ĠC over +ĠH ope +ĠT imer +Ġd ad +vid ers +ĠPh ot +/ ? +rop y +om ing +as ion +Ġ\ ( +ĠE T +ĠRe ading +Ġep isodes +l m +ech a +Ġne uro +Ġhar mon +Ġlib eral +- ind +D ATA +Ġevery day +Ġdiv ided +ĠActive Record +fig ure +U A +ä ¹ +riend ly +te ch +.game Object +иÑĤ ÑĮ +Ġmo on +ft ime +Ġno ch +ĠT ORT +ĠV M +.in itial +( child +Ġmus ical +Ġo c +b as +ĠH ay +_l ong +Ġmem set +ile y +adel phia +S V +ro at +_t x +Ġl on +ĠngOn Init +b p +ĠGold en +AC HE +Ġwor ried +az i +E ar +T ake +(f p +bur gh +_ Data +g res +ĠO nt +p us +Ġtrans parent +Ġp ocket +Ġr am +igr ations +. čĊčĊ +Ġ[ ( +Ġadopt ed +Ġreported ly +ĠD ream +Ġ} ));Ċ +los ing +Ġte eth +ĠBook s +", & +enn y +LE MENT +Ġg el +ĠPl ant +! âĢĿ +.h ost +ĠRep ly +re ngth +Ġrecogn ition +Ġ}} >Ċ +L A +Ġmir ror +Ġassist ant +( device +Ġspirit ual +b uilder + § +Ġou tr +Ġt t +ĠP ER +Ġrad ical +Method s +Ġp ace +ud y +Ġg ut +ĠG reek +Ġnon atomic +ĠP aper +_G PIO +Ġob st +.A d +viron ments +ĠS ov +( con +ĠTrans action +. assign +ĉc atch +el ter +Ġbit coin +_G R +ĠčĊ +met ic +Ġtrans formation +åı · +Ġr gb +istrib utions +Ġimp licit +/ in +dest ination +аÑĤ ÑĮ +Z ero +Ġun set +. where +.g o +Ġform ation +Ġdeclar ation +() čĊčĊ +ĠEx pl +ĉĉĉ ĠĠ +/ pro +.J SON +Ġdes k +.sub str +//---------------------------------------------------------------- ------------ +ly n +p son +dis able +ĠF unc +ĉ Assert +ĠM ARK +Ġdefe at +Ġbl ind +Ġconst ants +. headers +UIL D +Ġexp enses +P ixel +Ġh r +Ġf el +ĠEast ern +_d el +ĠC ub +Ġs q +ĉc ount +ĠD irectory +Ġex clus +Ġhistor ic +Ġ ------------------------------------------------ +Ġcom position +Ġdata GridView +ĠB urn +ĠB C +M aster +Ġsp awn +Ġbe aring +.Set Active +il o +Ġg allery +Ġfound ed +Ġav ailability +.s qrt +Ġp es +ĠD OM +m ate +O ct +Ġmatch ed +it ivity +Ġan xiety +.pr ice +ĠIn stant +ì Ĭ +Ġt ut +IC ollection +.sh ared +_s ql +t bl +lib rary +_de stroy +erm al +ĠNot es +ĠE in +Ġsou thern +ĠOTHER WISE +Ġmac ro +.l ower +cl s +Content View +.l ink +const ant +ĠB es +Ġsome body +n b +"> { +( local +.. ... +ĠN ull +m x +Ġà § +Ġp ause +-------- --- +_M O +ĠC M +Ġfor Key +ĠD VD +Ġclose st +_DE VICE +ĠSte phen +ĠB BC +ĠTr avel +P aint +ĠResult s +ĠR ule +Ġt p +Ġrat ings +c in +c sv +> / +ĠG OP +l ad +Ġ ÑĢ +Ġindex Path +m atrix += f +ars ed +Ġ} ); +ĠC os +ĠS core +Ġt ak +ĠE SP +ĠIN C +_N ULL +-f lex +"] [ +int o +el and +Author ization +_F ALSE +Ġg ate +Ġv id +ist ent +T IME +Ġre write +Ġt ie +Ġarch ive +.event s +.get Parameter +ĠPer mission +Ġprogram me +Ġ é +j ud +Ġcam eras +(s ys +ĠSy rian +Ġimpro vements +Ġh ip +Ġsu icide +Ġsch olar +Ġcompat ible +rem ote +.d own +F UNCTION +Ġman aging +ĠUI Kit +. raw +>> >> +Ġdem ands +ell ite +Ġd ent +ĠM icro +åı ĸ +'] [$ +ĠI E +im ension +Ġt rem +Ġg ained +.w ith +. ok +h ou +Ġb om +amp aign +Ġjoin ing +f ish +Ġadd Subview +Ġnor thern +.c or +ore t +D ie +in ish +_com p +Ġatt ended +Ġcoll apse +ĠS S +ac ent +_E QUAL +ĠDe ep +R GB +ĉ test +ol ves +us et +Un ityEngine +w riter +Res olver +, % +if ference +_re move +ond a +Ġfem me +de code +Br anch +Ġfl ush +Ġinnov ative +Test s +Ġ[' ./ +Ġcover ing +. admin +ultip art +(l ambda + namespace +ĠS port +Ġ! ( +ac les +Ġde pression +ĠK ong +Ġp ert +ĠCon n +ĠOther wise +/ home +s upported +Ġp ink +Ġinv ited +ñ os +_en abled +Ġ- Ċ +F W +en ers +ĠM Y +Ġsuggest ions +Can vas +Ġf er +ĠMarket ing +@ Test +unt u +ĠV en +ĠC ou +iv als +Don ald +lim ited +ĉĉĉĉĉĉ Ċ +Ġanal yst +( entry +Ġrepresent ative +_at tributes +Ġf ur +.h ide +res p +ado res +rid es +ĠJ osh +ro bot +ĠN AT +Ġs esso +Ġintegr ated +: true +part s +Ġst upid +: event +@end section +Ġp u +.T able +ĠY ii +` ;ĊĊ +Ġcl ang +=" "> +eng an +_param eters +.int ernal +ĠMod ern +Ġmet ric +Ġsem i +={ {Ċ +.am azon +ĠB B +aint y +view port +Ġstart Activity +dis patch +**** * +Ġfl av +iffer ent +[ this +Ġst ake +Ġarg ued +vious ly +.w ork +ĠO ak +O ld +( async +not es +Ġfl ip +Ġdis ag +ĠT E +ĉ error +< ' +Ġ» ĊĊ +Ġfilter ed +ĠM ach +Ġh ung +_d ump +_s amples +-dis miss +Ġr ay +Im plemented +D K +Ġj ed +Ġbreak s +Ġf its +. gr +ĠZ ero +or o +Ġequ ally +Ġ' [ +Ġconcern ing +< meta +play ers +_P OS +_s im +J an +Ġyour s +ĉ N +Ġsp ir +Ġch ampion +ĠAn alysis +ap a +ĠNS Log +_l ines +ñ a +ĉĉ ĠĠĠĠĠĠĠ +.S c +Re p +etro it +ur able +M IT +com pat +own ed +_ind ices +], čĊ +Ġdis covery +ĠDie go +ob i +. Index +Ġtrend s +PL AY +.n o +Ġl ens +_c fg +Ġan no +ag an +Ġperiod s +ter ms +y z +Ġattack ed +ib ration +PEC IAL +_ grad +Ġaccord ance +.Read Line +.de vice +ri x +. container +m ay +erc ise +ĠL u +Ġr g +ĠÑģ ÑĤ +ĉĉĊ ĉĉĊ +( un +TERN AL +Ġless ons +Ġalleg ations +Ġtrans mission +.Re f +M obile +ĠT ournament +ĠN ut +ĠG a +ĠCap ital +def inition +- exp +c lean +Ġfant asy +Ġenh ance +ent ence +'] :Ċ +ack ets +Ġcelebr ate +@ ", +Serialize Field +Ġarray s +t b +ĉ st +[ assembly +( reg +.c ategory +Ġimpro ving +Ġsal ope +Byte Array +Or iginal +Ġ[ {Ċ +åĽ ŀ +ĠCl in +oen ix +ĠS amsung +Ġmaint ained +Ġag enda +f ail +Ġpres ents +Ġtim ing +.m ark +' >< +Ġprom ot +Ġin cl +_ only +ë¥ ¼ +ĠAtt orney +- date +Ġlands cape +Ġf u +S Y +.p rop +ĠA rr +p ag +Parallel Group +': čĊ +Ġlog s +a unch +unc i +n ama +Table Cell +iss ues +. { +ec urity +_ex ec +old s +Ġhost s +Ġpro to +_ import +_s ort +ĠB ow +ĠN ormal +ĠF arm +.create ParallelGroup +R otation +. err +Ġp leased +it age +.W h +ĉĉ ĠĠĠĠ +M R +ĠM ORE +ĠN atural +_ transform +B ASE +ener al +ut down +.common s +W T +Ġa an +. Result +d og +Ġclick ing +), ĊĊ +# line +Oper ator +Ġc iv +Ġm erg +ob uf +ng then +Ġ[ { +Ġcan cell +tr igger +. : +W ORK +decl are +Ġdecre ase +ÅĽ ci +lo om +.N one +ĠM I +ĠJ ason +Ġhealth care +iam ond +s ylvania +* x +ĠR a +[ b +Ġprint ing +ph abet +ĠLab our +op per +Ġz ijn +-t arget +_F UNCTION +Ġo ct +ени Ñı +åľ ¨ +Ġwest ern +Ġcomput ers +ĠR ET +Hash Map +[ String +get Value +_D ATE +.N ext +ĠF if +é l +ick ed +æ İ +-M M +Ġ{ ĊĊĊ +Ġcontact s +Ġdig its +Pro du +Ġunus ual +Ġrapid ly +t ures +Ġang ry +c ancel +xx xx +_p arser +id ity +_P REFIX +Ġme hr +Ġrare ly +et he +op es +Ġ% . +work s +Ġthe ta +Ġcontrib ution +ĠT ony +Ġsqu ad +аР¹ +Ġî n +th ere +out ed +ĉ q +Ļ Ĥ +g ood +L I +é¡ µ +ĠL iving +iz abeth +Ġk t +ĠD allas +] ],Ċ +Ġ/ >ĊĊ +Ġrais ing +/r outer +_g ame +ĠC UR +z ens +. es +Ġfont Weight +(f unc +not ification +Ġ'../../ ../ +Ġbl ame +ãĢĤ ĊĊĊĊ +an co +Id entity +f ollow +Ġart s +x s +Ġofficial ly +ĠSt udio +Ġrecommend ations +Ġloc ale +Ġam ateur +ĠEn able +Ġcap s +. End +- add +_g shared +ĠC T +For ce +Ċ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +Ġor ange +Ġl p +Ġanswer ed +.G rid +Ġd ual +Ġstrateg ic +Ġnob ody +Ġf atal +_ est +( el +Ġì ł +ĠB udd +A IT +_f actor +- one +ĠH AVE +" čĊčĊ +Pro f +Ġä r +str ings +Ġdir ty +ĠF ace +ĠB egin +ĠB us +Ġw is +åŃ Ĺ +Ġspe aker +Ġcar rier +ĠO m +Ġhad n +All ow +:: __ +Ġver b +ĠCom plete +ĠE asy +Ġb ills +ĠĠ ĊĊ +Vert ical +Ġpr on +ĠDef ine +Ġlook up +variable s +Ġpand as +um es +Ġinn oc +Ġset Up +ĠCh ampionship +art ist +ĠC Type +F oundation +à¹ Ī +ĠSet up +Ġrec ipes +ĠU IColor +ĠF ight +Ġauthor ized +_c lick +_s uccess +ang an +ĠMount ain +ĠDo ctor +Ġeg g +ĠMedic ine +c les +` .Ċ +[ int +d ashboard +ĠApp ro +-d r +Ġprodu ces +Ġrent al +Ġre load +Ġarr ival +sp ot +Ġund ert +Ġequ ipped +Ġpro ved +Ġcent ers +Ġdef ines +al so +Ġop acity +ĠUn fortunately +ĠIll inois +Ġн е +ĠTem ple +ĠTr ail +ĠK elly +Ġmeasure ment +Ġsepar ated +-c ircle +H ey +ĠRE AD +ig its +Ġ ib +ĠM OD +atter y +аР· +Ġv end +ен ÑĤ +ĠHttp Client +s afe +_A SS +ic it +ĠCon struct +ĠC lo +ĠS ix +_T OKEN +(b lock +Ġwarn ed +/* ! +! Ċ +Ġinnov ation +_ " +Ġ );čĊčĊ +Ġsp ots +Ġcho osing +.c s +Ġflex ible +U Int +Ġscr atch +- al +Ġf estival +Ġout standing +================================ ================ +M ean +ĠO regon +s ymbol +. account +d ney +'' ' +! ", +Ġpart icle +à ĥ +[ MAX +IV ER +ER ENCE +NS Mutable +ĠColum bia +_ ĊĊ +.f r +Ġc ogn +V R +ĠMethod s +ĠM ade +ĠB R +ĠEl se +Ġeg gs +Ġsw ing +ĠIn v +Ġdise ases +Ġf irms +Ġle mma +}` );Ċ +l ings +Ġg ym +umin um +.T rim +M em +Ġcritic ism +ibern ate +_T X +ion i +Ġguid ance +Ġrepeated ly +Ġsup plier +Ġpaint ing +.F ragment +ed Exception +Ġw iring +Ġcour ts +W EB +æľ ī +\ . +ill ance +Ġb rows +ĠP attern +PL ICATION +ĠSum mer +Ch ain +Ġc ute +mer cial +Ġd il +ĠFrank lin +ĉg lobal +IN CLUDING +h istory +Ġl st +Q t +SD L +al ia +i ere +( ... +ĉc in +iff s +vel ope +ĠR oot +cl uster +User Name +ign e +< S +Ġf est +Ġindic ating +ke eper +Ġc ada +é g +cons in +ĠG B +Ġl b +em ony +-icon s +_d oc +Act or +e lem +.De lete +Ġin fection +ĠPriv acy +Ġgreat ly +ĠP os +ĠT reat +Fl ow +Ġattract ive +ĠMar c +s udo +tes y +- an +ab ama +ĠW ould +Ġsu ck +index Path +ĠE t +T imes +Ġclub s +_ass oc +Ġac quired +(" : +Ġint ense +.m aps +Ex pected +T oggle +Ġa y +Ġl ifestyle +-c alled +ĠS now +V olume +Ġcann abis +ĠD irection +ĠLim ited +-s pecific +Ġd owntown +/ icons +Ġre ven +L eg += null +Key board +') ). +Ġ"" ;čĊ +Ġatt itude +.n avigate +- error +AM PLE +ĠJ ay +v r +c ow +.com pile +Ġmem ories +_m ark +ĠMin nesota +Ġk osten +Ġprob ability +w arning +Ġgen etic +F ixture +ĠHash Set +N ombre +_m onth +Æ ° +- start +xy gen +ĉ ft +i agnostics +ĠMat thew +Ġconcept s +Ġcon str +. State +и н +N ov +Î ± +ĠP anel +ä¸ ª +com pare +> ()Ċ +Ġapply ing +Ġprom ised +Ġo x +nc ia +ĠValid ation +ort s +_c ur +e lect +ey e +( Data +Ġreport er +ĠB uff +Ġs r +Ġ" ; +ick y +Ġtemp or +S N +Ġres ident +pi res +ys ical +Ġend orse +ĠS ong +is Empty +le et +_ util +Ġdist ingu +ĠT alk +ĠM ot +( default +.A rg +gorith ms +_ words +im mer +_res et +f amily +W W +Ġsav ings +ĠâĢ Ŀ +_en able +side bar +Run ning +Ġal i +Ġtest im +Ġwarn ings +ĠCh em +ĠEx it +Ġfound er +pect or +Ġr m +_d ataset +ĠD as +Ġh an +Get ty +á l +Ġn y +Ġpo verty +Ġresult ed +.b y +ĠVis it +Ġobt aining +/ '.$ +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +sh all +_LE FT +UI Image +_ Name +h ave +ĠN ob +l r +- footer +Ġn aked +ĠG arden +\F acades +Ġgrad uate +Ġfranch ise +pl ane +Ġcontrib utions +Ġstring With +Ġc rypto +Ġmov ements +ath ers +Ġlif etime +Ġcommunic ate +j ar +ĠFr agment +_ IF +ĠN avy +ĠF igure +Ġsim ulation +_st op +Ġreport ers +Ġvers us +aj a +ĠÎ ± +Ġgovern or +List Item +Ġse aled +.Back ground +ed i +ash ing +Ġl ip +ĠI h +mer ge +Ġn ec +el ocity +ATE G +Ġse eds +Ġflo ating +_F A +w alk +ĉ user +_de pth +Ġw age +@ app +N il +( [" +( vector +Ġsecret ary +Ġj Panel +ve z +³³ ³³ +d irection +ĠE P +Ġh unt +Json Property +ĠP ORT +] ", +аР¿ +ĠFore ign +pan ic +Ġtri als +ĠA le +Ġr ural +- value +author ized +ĠScot land +.d rop +ĠM T +ç ± +row th +File Path +Ġrec all +if le +Ġc el +ĠSE LECT +k n +_c ase +Ġc rop +s ure +p ot +IC S +Ġst em +Ġindust ries +P ut +Ġa ber +road cast +Icon s +) ")Ċ +æĪIJ åĬŁ +g ui +Ġassum ed +Ġr x +E A +è § +EL L +Ġdo se +Ġin e +Ġde eper +l ider +Ġord inary +Ġg olf +_IM AGE +ĠN AME +(m odule +Ġat om +Ġbel t +Ġoff ices +b eta +Ġphilosoph y +( JSON +-f ield +Ġintrodu ce +Ġconven ience +opt im +> "Ċ +ath y +Ġemploy er +qu ate +Ġed ited +Arg uments +ĠN ations +__ ) +Ġno se +ĠS ample +' )ĊĊĊ +Ġc ake +.get Attribute +H D +Mod ified +Ġpredict ed +Å Ħ +an ie +S orry +(d oc +w ind +ie ve +Ġprov isions +AT ER +OT E +M Y +.A utowired +ĠB ath +. Boolean +Ġback end +.M ouse +ater al +p aper +Con st +ĠV R +_ entity +_C TRL +ĠProte ction +ĠG M +ĠStud y +Ġsou p +ot ime +' use +] " +/ users +a ug +ĠH ong +_n orm +ãģ ¨ +Ġse cre +(B uild +ĠCon tract +ol as +Ġsa uce +Ġaggress ive +Ġrac ial +char acter +@ @ +Ġcomp ile +ĠV oid +_re m +_m emory +k k +Ġm ic +S ame +U tility +ĠH tml +ĠX ml +Read y +Ġg all +Ġalleged ly +ĉĉĉĉ ĠĠĠ +ĠMet al +ĠPerson al +Ġborder Radius +rx js +object s +Ġwant ing +Ġb owl +v endor +offset of +ĠR s +ĠR ating +Ġr ally +_N ODE +ĠM ix +Ġadvert is +Ġnarr ative +s al +Ġm c +SE rror +Ġf ingers +Ġaccom pany +Ġt ired +Ġstr ide +Ġgu i +el ist +Loc ale +Ġrele ases +ik ing +Ġan ger +)) )ĊĊ +alle st +Sum mary +( O +(f or +Ġbasket ball +Ġroad s +ĠInst all +ĠF ab +it map +Ġ) )Ċ +Ġinter section +ighb or +ĠB ry +ĠHER E +So ftware +elf are +ac s +Ġtrail er +.get Class +ch ars +Ġreg ulation +Ġref ers +Ġde struction +Ġcontin uous +ĠAust in +é ¢ +ak an +.w indow +ĠTem plates +Ġabs ence +: n +Ġdis order +fl ash +Ġde let +bo ards +ĠĠ ĉ +RO P +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġac qu +Ġlaws uit +ĠRe views +Ġgar age +t imer +Ġe j +ĠRect angle +Ġflow ers +il st +ĠIn stance +S uper +d et +dis posing +ĠE S +ĠI C +ver e +S k +_ch annels +put ed +/ null +nn en +ĠG allery +_g lobal +Auth entication +ĠR ank +Ġblock ed +Ġcal m +mark et +ĉ val +Ġa ug +per iod +ĠCon stant +Ġ?> ">Ċ +Ġl obby +p al +Ġs ink +ia h +Ð ¡ +urn ame +Ġcon ver +Ġinvestig ate +Ch rist +H ub +ĠIN D +ĠP ed +ur as +ĉ url +ĠT ro +Ġpre ferences +Ġguarante ed +` ĊĊ +Ġport ions +Ġeval u +' > ;ĊĊ +.AutoScale Mode +Ġc ats +Ġreg istry +ul us +F I +p ayload +- search +Ġstay ing +ac ious +Dec oration +Re view +In f +Ke ep +it is +, String +Co ord +Ġper o +S ex +ĠAtl anta +uest a +Arg b +> * +} _ +F ooter +Ġemploy ed +_b ound +v ide +.f unc +$ scope +Ġsp o +ĠAn al +ounc ed +ar ound +Ġrestr iction +Ġsh ops +å Ģ +ĠLat in +-c ol +Ġbare ly +ĠE uro +E r +Ġfa ire +_d istance +_un lock +Qu ote +IV ATE +Ġå Ī +Ġaim ed +ĠRet rie +. iter +Ġwr apped +Ġagre ements +str ument +( product +Ġstud ied +.set Value +Ġy e +ĠC ache +MB OL +Ġquarter back +Ġsy ntax +.getElements By +.v ersion +we bsite +Run ner +_s ingle +at iv +ĠAl tern +ĠBeaut iful +right arrow +Ġd iversity +pl ash +( co +.F ill +Ġtyp ing +Ġcl ar +H it +O O +ac co +w orth +Ġscript s +ĠMuslim s +ĠL L +erv ing +( boolean +Ġbase ball +ĠC AN +MA IL +de pend +Ġrespect ive +Ġconst expr +.* ;ĊĊ +'] ))Ċ +Ġy ard +Ġident ical +if ecycle +US H +up iter +. validate +cl i +IST ER +Ind icator +F ail +Ġdemocr acy +. var +Ġsatisf ied +------------ - +enc er +h or +Ġr ounds +DA O +o a +Ġfl ask += c +[ ]Ċ +/d ist +Ġpart e +Ġconfirm ation +er on +aw are + +Ġdepend encies +ĠV ideos +- row +Ġ** /Ċ +Ġn ou +Ġh over +æ ŀ +Ġn in +ĠUS D +M ac +_L oad +Ġout comes +_s ocket +Ġqu eries +w m +Ġhit ting +in ux +M ich +ud ge +AT AB +Ġvulner able +ä ¾ +Ġport folio +: YES +ĉm ap +B ound +Ġiter ation +in cess +Ġact ors +ĠQ ual +_c lean +ãĢij ãĢIJ +MS G +G reen +ĠOff icer +Ġsm oking +> ', +ĠF lo +++ ; +oly gon +Ġbul k +Ġdr ama +Ġexception s +os ed +Ġ+ čĊ +Ġleg acy +C V +Ġcontrib uted +ĠTer ms +Ġb t +Ġunt uk +Ġal ien +=== Ċ +ĉ Vector +Ġl s +On line +.f acebook +num eric +ock ets +A ut +b ury +-re dux +ĠRed istributions +GLOBAL S +urrenc ies +Ġt ons +âĢĻ , +Ġà ª +(c ol +ĠS ymbol +Ġstay ed +ĠM L +Ġm unicip +Ġsex o +S en +n r +Ġg ains +Ġshort ly +.M enu +à ½ +KN OWN +Ġoper ators +- V +ĠPat rick +/ add +_C O +ir ation +(p ost +Post s +/ _ +Ġpl ug +Ġintellect ual +Ġmet ab +Ġpregn ancy +ĠPrem ier +n m +Ġpred iction +ĠMin istry +Th ree +val uate +ĠMin i +b u +оР· +< ul +Ġd d +ol ving +ĠC ut +Ġs chem +.tr ain +it ate +Ġr ice +Ġbird s +ãģ « +m iddle +struction s +Ġn erv +a que +Ġfl u +Ġsurv ival +ĠGal axy +ĠF ant +. Order +At trib +irt s +é c +M ovie +Ġcon ce +qu arters +Ġm ood +.Add Range +Ġres olved +ãĥ Ī +Ġburn ing +ĉĉĉĉ čĊ +ĠW E +Ġhost ing +L AB +Ġman agers +Ġstre ngthen +< const +ĠFire base +on ed +ĠJ ean +' ";čĊ +ĠS av +.B old +Ġen ables +ĉt mp +Ġman ually +ĠS qu +user id +.f unction +.c ache +LO PT +.S ervices +dd it +t im +< img +ĠTh ings +ĠEvery thing +Ġa pt +em and +Ġroll ing +ë ¦ +. level +Ġst om +ĠW inter +Ġview ing +( values +ocom plete +v ia +up o +Ġabort ion +i ère +ï¼ ij +_B UTTON +_d omain +Ġb ra +ĠA st +in as +Ġstat ist +c od +L R +Ġdr ives +Ġfollow ers +Ġall ies +ĉc urrent +ecess ary +Ġdam aged +_ pt +and les +oun tries +Ġsim ult +e u +Ġcontrovers ial +_G ROUP +Ġr ib +. Info +: mm +.n ormal +_ADD RESS +Ġ íķ +add le +ĠD ur +. Element +W arnings +Ġcred its +Ġin hib +Ġem issions +Ġh az +.y outube +ugg ed +Ġbo ther +ĠK ansas +ĠF ixed +ĠTest s +ĠF IX +Un iform +Ġk ont +>> > +st ation +lo re +at ype +ish op +/ **************************************************************** +Com boBox +Ġvac ation +Ġiniti ative +Ġdefault Value +con cat +ĠK h +ĠW elcome +ized Name +M igration +Ġgrad ient +H ot +Ġhard ly +el o +ĠStud ents +Ġlo ose +at z +.S end +' / +Ġunivers al +Ġenter prise +Ġreg ex +Ġvis itor +ĠF ly +Se q +à¸ Ļ +ĠVis ual +Ġlib raries +ato es +P ayment +Ġp ent +Ġgather ed +VRT X +ĠD M +S plit +Ġlet ting +Ð Ŀ +_error s +ep och +P ARAM +c u +ÑģÑĤ в +ol utions +Edit ing +font s +Ġalloc ated +ĠB ased +( Y +ĠJud ge +Ġbro thers +FILE S +ç o +w b +_P I +' ^ +Ġs word +.s ervices +Ġn l +T im +ig g +ĠMo ore +Ġcrypt oc +åĩ º +_post s +ot ate +? ' +... .ĊĊ +Ġk l +=" $ +Ġdec oration +Ạ¡ +ĠD IRECT +G UI +) =>{Ċ +Ġnews letter +Ġprec is +(p oint +ĠEqu ipment +ut y +ĠD ave +Ġparticip ation +u arios +x it +.A s +ET ER +or ous +Ġsh ield +[] > +ilit ary +. origin +Ġprom otion +U nt +Ġc t +TR A +View Holder +Ġsig ma +d elta +are house +con tract +( Vector +Ġcompet e +/ form +/ components +Ġn r +ĠInd ones +Ġо ÑĤ +ĠV olume +.f iles +(res p +/ models +Ġsur f +stand ard +/ o +ĠXCT Assert +V ICES +.C ode +SE D +Ġact ivate +D elta +Ġlimit ation +ri j +Ġpregn ant +: ^( +Ġs our +p ie +Ġexp ense +ic ation +ĠL arge +Ġ ± +ĠB owl +(model s +/ N +P a +.re load +Ġwonder ing +Exec ution +ĉ ĠĠĠĠĠĠ +ĠG raphics +ĠCont in +_j ob +Ġget Name +ĠM agn +ĠD WORD +m ad +Ġn h +fe atures +} ");Ċ +he ets +(tr ain +z n +Ġrecru it +.con nection +Ġbar rel +Ġste am +_set ting +Ġang ular +ane ously +Ġb il +ĠN orm +(! $ +ib t +% ( +Ġpos it +ĠF ather +int endo +L ive +Ġport s +Ġme j +Ġland ing +pon der +Ġc od +_HE ADER +.M argin +Ġball s +Ġdiscuss ions +Ġbl end +H ex +Ġfarm ers +Ġmaint aining +ĠĠĠ čĊ +s yn +[ T +r us +uff ers +Ġcontrib utors +_s ys +.De bug +Ġconstruct ed +om es +? id +sl ider +Ġsup pliers +scri ber +p es +Ð ŀ +": čĊ +\ Controller +)) ĊĊĊ +Ġl ua +M ulti +EN S +S rc +Ġpet ition +Ġsl ave +look ing +V ERT +ĉ vector +S pecial +h h +an ne +ĠN iger +/ views +z ing +end ant +< C +s peed +Ġ{ };ĊĊ +Begin Init +Ġf open +@ RequestMapping +End Init +Ġp unch +S ender +é Ķ +get Message +/t ypes +.P I +(' ');Ċ +oc used +( all +Ġdrop down +). __ +ĠV in +.Fore ignKey +can f +ou red +ĠOrgan ization +ĠÐ ° +ĠC ulture +(cl s +, _ +rg ba +ìĿ ĺ +.data GridView +Ġdo zen +ĠG es +_sh ared +n ick +Ġh osp +om eter +Ġclaim ing +ib les +ri k +æĺ ¯ +en ario +Ġd engan +ob b +m ont +_r ank +('/ ', +Ġap olog +P s +_p ower +ĠG ree +Ġful fill +Ġfire base +Ġf are +ĠH im +Ġbe an +â̦ . +ĠS PI +_R X +Ġper ception +rel ative +comp ile +u um +ut os +a uc +ĠAs k +Ġindic ator +/ th +.set String +ĠWis consin +.D omain +Ġart ificial +De velop +ĠSar ah +Ġl ying +( search +ĠEmp ire +urr ing +æĹ¶ éĹ´ +=" ${ +Ġget Id +ĠP ayment +trans ition +Ġ ]. +ix in +V T +- select +Ġdemonstr ated +Ġlast Name +employ ment +.get Property +Ġf ought +file Name +ĠP ers +-c ard +a str +attr s +Ġprom inent +Des ign +anc ouver +ãģĹ ãģ +ard o +se cret +Ġr ag +Ġpo ison +-m an +, omitempty +ĉ un +it zer +ĠCas ino +ĠR oss +- foot +(result s +Pl an +Ġlas er +ê¸ ° +_D R +F acebook +Ġbo ards +st a +] ], +Ġt iles +S IZE +Ġ= ~ +Ġprem ier +oc ab +Ġenc oded +Ġres erve +ĠAfghan istan +ĠList Node +url s +Ġsub mission +Ġne u +Ġ# +# +_P OST +Ġmo ist +ell i +ellig ent +. alert +ó d +b re +ĠCol lect +Ġgraph ic +Ġlong itude +ĠPro vid +ĠCal culate +x ffff +c riteria +Ġw aters +ro ck +lo quent +ĠT rib +Ġbur st +Ġsuff ix +.Ext ensions +ish es +iv el +ĠLI KE +ĠGet ty +.Action Event +.s lf +ĠH AL +up al +E AR +ud i +_time out +U F +ĠSing apore +ĠAd vent +_int erval +cha ft +ĠE mer +Ġtele phone +ĠTur k +_ interface +ĠO wn +Ġencour aged +< Object +_T ext +ĠOnt ario +ĠApp ly +.f irebase +Ġant ib +P riority +ene z +D ays +c id +urre nce +; / +inn ed +Ñģ Ñı +Ġve z +f w +// $ +att ack +Ġstart up +ain ers +.f ragment +op acity +( conn +he im +.n etwork +( stream +ĠN ON +t ol +ĠX box +ĠD S +Ġc ached +Ġprostit utas +ĠB alt +(' [ +Ġno except +" ' +Ġs d +. valid +_ ag +Ġr aces +Ġro d +itud es +< >( +.Pro duct +Form s +NE W +P ay +ĉ boolean +_ contact +ĠElect ric +sk ip +Ġw ur +Ġch ronic +_d river +ĠS ab +ĠU lt +ĠR ad +ST ATUS +ĠLew is +O B +Ġgift s +.Re c +TR UE +Ġint ensity +Mark er +.com pare +ff ic +C ookie +ĠB aby +ĠBig Decimal +ile t +ĠHOLD ERS +ĠL ady +Ġl ung +ĠAl abama +Ġd ess +` );Ċ +ĠB uilder +_reg ion +Ġne utral +Bo th +Ġh p +Ġh orn +Ġseg ments +ĠE C +"=> " +( rec +ĠP i +G M +Ġl aptop +Sc alar +is d +-d ialog +ĠAnd erson +Ġmist akes +ĠH an +j es +est ination +Ġprom ises +b id +ĠSc ient +G IN +ĠPer formance +b age +. users +le ading +Ġor al +G raphics +_P TR +h ang +Ġin ev +process ing +F actor +ĠN A +$ string +Ġground s +.Save Changes +c lock +cri pcion +ĠNew ton +g c +.in cludes +Ġbl ast +Ġ'- ' +Ġpued e +.S ession +Ġgre p +_f inal +ĠG ay +ĠG ive +ir i +-st ar +ĠUI Image +_ep och +ub b +ent h +Ġel ite +Ġcampaign s +ĠP orno +_ assign +Prot ocol +ĠBe ing +ĠAir port +Ġconvent ional +ĠW at +ĠC I +ET A +ĠAnth ony +Ġtable t +( format +Ġconsist ently +ĠI owa +Ġav atar +.c ursor +! [ +Ġh anging +H er +S uch +';ĊĊ Ċ +orge ous +() == +Ġview Model +Ġ ãĥ +Ġel s +ĠAg ent +F etch +ap or +Ġc x +p read +ĠP ier +oe ff +S n +ĠV irtual +A pr +.Wh ite +_M OD +ĠPoint s +å¤ ± +Ġgen es +Ġv endor +Ġmain stream +< src +ĠEl izabeth +Dec oder +- state +ĠG lass +nc y +adi ans +_m on +ĠRem ote +Ġwire less +ĠM i +å ī +è¡ ¨ +st age +ĠT ile +ll ib +V ariant +== Ċ +Ġgold en +(Q String +.put Extra +ĠD om +ĠAn imation +Ġinter active +if act +éĻ ¤ +LE T +Ġfrequ ent +Ġ< >Ċ +F ilename +Ġs ne +ĠFoot ball +Ġr ival +Ġdis aster +ion ic +ĠD amage +. Resource +- en +ĠT ypes +get String +( board +Ġb ol +pl ain +z ym +ภ² +Ġsc anner +ild er +_msg s +æ ı +(int ent +Ġde struct +Ġb ust +ĠE mploy +on i +ĠUI ViewController +Ġodd s +ear er +Ge ometry +Ġy ii +_EX PORT +ĠAtt ack +Ġn iet +Ġim pression +ĠG il +_pro b +ĠC F +ĠEx perience +/pl ugins +.M ethod +Ġbelie fs +N ative +_b uild +Ġv ig +Ġr anks +cover ed +s uch +G uard +.p ack +add er +iv ia +l ng +Ġв Ñĭ +T imestamp +_n ow +Ġp oker +Ġun c +Ġsh apes +-t ypes +_per iod +p k +Ġveter an +Ġson o +Ġappoint ed +over flow +.d river +_c at +ut t +pl ant +im b +ĠAc cept +Ġconc ert +ĉ node +ĉ z +? >čĊ +Ġb anned +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġto xic +Ġdisap pe +È Ľ +Ġgr ace +ate ful +Re ply +ĠCru z +Ġsc rap +Ġkey words +s imp +Ġmort gage +Ġcy ber +ĠEx ecute +Ġlat itude +if u +.C OM +d bo +Ġsort s +ĠG as +om ial +.L ocal +Cell s +.Re place +String s +.f it +ĠTh ird +% ",Ċ +Ġ{} ". +ĠS ony +Ġ[ : +Ġfall en +. ')Ċ +in h +ĠM C +Ġred is +C odes +Ġprofile s +h ook +Reduc er +_F UNC +Ġn avigate +str len +Ġh orm +á ŀ +ĠS R +. boot +Ġdig est +ĉ header +.find One +æ ģ +Db Type +n ia +_m erge +Ġdon ne +/ Getty +_CH AR +Ġb ands +. URL +art ial +Ġf req +Ġs ist +N g +Ġrender ing +\ Core +Widget s +ĠV A +Ġactiv ists +St e += _ +all a +St amp +Ġload s +Ġx x +ĠL earning +.M vc +u ir +(" $ +Ġconnect ing +Read Only +ur u +ĠE ag +B IT +_DE L +å § +arr ass +ext ernal +ĠY OUR +ĠB rew +ĠF ive +Ġres ize +ig id +er ation +ĠÑ į +åĬ ł +ĠC atch +Ù ģ +ĠLe on +am il +.B ody +Cl ip +/ list +.b r +Edit Text +ĉ db +.G ame +(Build Context +back end +.R ed +face book +.url s +m r +rol led +---- --- +Ġinter vention +Ġretire ment +ĠK it +ĠP RE +Upper Case +ĠS ocket +Ġ: - +Ġstudy ing +ĠMet ro +ard ed +Ġconvers ations +C alled +Ġexam ine +ert ificate +.g z +-res ponsive +Ġref und +_n etwork +allow ed +em pt +Ġme als +C ategories +Ġtravel ing +Ġk g +Ġsh ame +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġexplicit ly +Ġmath ematic +ĠS uite +ĠR GB +****** / +Ġmix ture +lear ning +.t emplate +att s +w x +ĉ ctx +.p roperties +Ġdrink s +ĠE ither +set Text +.get Data +.z ip +Ġreve als +< table +.Hash Map +ĠH ur +) ");Ċ +.f ramework +ĠST ART +feed back +Ġsaf ely +. icon +config ure +. lock +.l ayers +/> .Ċ +Ġrank ed +_ impl +ĠHand les +Ġhost ed +Ġup dating +al bum +é Ŀ +Ġsh ader +Edit ors +- round +[] { +Ġse p +ĠH i +TE M +look up +.m an +_IN PUT +Ġthreat ened +_IM PORT +Ġd rops +ru it +s id +bo th +ĠEx cel +Ġj er +ord inary +еР¹ +V IEW +re ply +Ġ) :Ċ +color s +ver ified +_T r +_p arse +Ġcon gress +P romise +int s +ĠM other +.A pi +ĠD uration +Ġfirst Name +inherit doc +ĠM ars +Ġa pr +OD Y +Ġvis its +Ġhe aling +let ters +)) );čĊ +f uture +.F ramework +Ġk iss +Ġinv olve +Ġsil ent +ad ows +Ġany body +s ch +Ġsole ly +- img +Ġprop ri +Ġin struct +Ġlic enses +Ġm eth +Ġcond em +ĠD omain +ĠHarr is +Ġs Ã¥ +CE PT +B atch +@ extends +ĠCONTR IBUT +.Data Frame +_p acket +rec ision +Ġfoc using +. ht +__ ":Ċ +: Get +ĠK C +Ġpass age +Seg ment +_c enter +-z A +_B L +Ġconv in +Ġclass ified +ĠNS Mutable +_ ap +t ile +Rect angle +(n ums +v ens +ĠUI Button +ĠF eder +am o +Ġout line +ĠPar ser +Ġâ ī +ĠWork s +.S chema +Ġeng ines +_com mon +_ old +Ġset ContentView +Ġ/// < +ĠB T +f m +Ġd ivers +_ weights +em ark +ĠA CT +Ġpro portion +over lay +.dir name +ĠG it +_REF ERENCE +< > +l b +_r ule +è´ ¥ +ĠPut in +Ġsleep ing +() :čĊ +Ġpres erve +Ġpar liament +ĠLook ing +Ġpick ing +ĠDis patch +Ġsl ip +ë ĵ +ĠL yn +_sign al +config uration +ĠP itt +ad en +pro cedure +Ġenthus i +f ight +ĠCons ider +Ġt orn +Conn ected +.c os +_group s +ĠTh ink +Ġdel iber +Ġres id +work ing +.column s +ĠCal led +Ġes lint +> ", +_D OWN +h ist +ĠAdv anced +Ġre wards +act ors +Ġsil ence +Ġmy th +Ġne ur +Ġa uction +.Get String +ek s +( project +ĉ msg +ĉ output +Ġcomplaint s +, S +Ġt bl +Ġ, ĊĊ +ri ors +ah ren +Ġlawy ers +re dux +_s ymbol +off ee +_RES ULT +( Name +UT C +.current Time +Ġorgan is +. arg +Ġmin im +w ick +Ġrece ives +B alance +Ġspeak s +ĠD ays +ĠBel ow +t ipo +P resent +Ġres erv +h p +Ġr it +_R IGHT +-- ) +Ġchair man +D IS +ĠBO OST +Ġexper iments +__ );Ċ +Ġst amp +Ġf ert +Ġf ond +T er +el ve +ure n ++ i +end ency +Ġvirt ually +... " +ï½ ŀ +- cent +_un ique +Ġpr icing +m ic +RES H +Ġ:: : +Ġan notation +ĠC ircle +ong odb +it as +Ġ% ( +( component +Ġо б +( port +-h our +. obj +L BL +Ġj ury +GB T +Ġsp y +ĠProf essional +Ġ"" ;ĊĊ +Ġstri king +Ġdiscrim ination +Ġp ays +lic t +ent es +Ġthrow ing +ĠPl ugin +( def +ĠRuntime Exception +ĠM igration +Ġd ic +b ag +on ia +Ġcor ruption +( Map +Ġpr z +.d to +Ġac quire +State ToProps +Ġlo ving +оР¶ +_p attern +Ġemot ions +Ġpublish er +_b e +Ġcoup les +o j +ĠCh art +Ġt rop +.t ool +Ġestablish ment +Ġd ol +Ġto wer +Ġl ane +ĠSy dney +Ġfill ing +claim ed +Ġdialog ue +Ġcon vention +book ing +pare ncy +æ ± +ĠGener ic +\ Schema +Ġr anges +/ ch +Ġpan els +Ġr uled +çĶ Ł +.t s +_s ets +Ġclean up +Pre vious +ĠAn imal +($ ( +ĠA ve +oll ar +_e val +ĉ Name +(t ree +Ġ" ] +Ġdut ies +=' / +Click ed +Ġdifferent ly +ĠCl ark +Ġd it +olog ists +Ġsy nd +Ġs ends +- known +k b +ĠMod al +it ative +Ġr acing +Ġhigh lights +ĠSim on +ĠCapt ain +ä¿ ¡ +ĠC B +cont in +ar an +Ġphys ics +ret ty +et al +.m d +ax ios +Ġspeak ers +Ġpre p +Ġaward ed +ì§ Ģ +ĠC orn +ĠN ature +UD IO +Ġpro j +- pre +[ u +Fe atures +Ġis Equal +B inary +s ig +Ġconf usion +ĠH at +Ġkt ó +.config ure +M ON +/ edit +_A dd +, true +Ġc li +Error Message +- loader +Dim ensions +ultip ly +Ġ{ !! +ĠSql Command +Ġsp oken +Ġp ics +Ġto y +( Key +ĠLo op +Ø ¨ +E ATURE +in ction +_set up +w rapper +Ġt ong +c ular +O pt +.P l +=" , +(l ength +um n +Ġch rom +Ġse vent +ĠIllegal ArgumentException +ĉ start +Ġbeg un +CE PTION +dat aset +ĠF ailed +col s +Ġkne e +im ore +.sp lice +sh ell +ig gers +Ġthem es +ĠD J +ĠAss istant +- $ +May be +Ġorder ing +ĠInt elligence +ĠMass achusetts +Ġfail ing +el son +G reat += i +.re st +Ġinv ite +-dis able +.Group Box +âĢĻ est +Ġtack le +g v +et ter +Ġ), čĊ +_r ules +.w arn +function s +ĠChrist ians +Ġback ed +Ġsl ider +Ġenjoy ing +n est +Ġh ij +_m s +// * +An notations +ĠVariable s +< V +( server +ĠOr acle +element s +Ġorgan isation +_point er +ĠHe aders +[ d +Ġdead line +iss a +Ġkn ife +ĠNAS A +ĠHe ight +ĠAs ync +Ġven ue +.d om +bour ne +ĠHaw ai +Ġmem o +ict ions +Ġsurve illance +om i +/ assets +Ġed u +Ä Ľ +Ġro ster +Ġh ired +ĠT ok +Ġpl acement +ur ations +Ġset State +ĠMag azine +Ġhor ror +T ry +Ġl ag +ĠEvery one +th ur +)) ;čĊčĊ +. return +Ġsy mp +âĸĪ âĸĪ +Ġn ights +work er +Ġa le +ennes see +.st ep +Ġsynchron ized +our i +Do es +. change +f on +.set Background +irc ular ++ - +ĠC IA +ĠJ ane +ĠSim ilar +- I +level and +Ġpros pect +_f ound +ĉc olor +.D iagnostics +Ġann ounce +Ġassum es +/ tr +Ġb d +ĠCar bon +Ġanal ys +.de st +n ik +ĠL ie +- index +Draw able +ĠT AG +Ġtri angle +_F LOAT +ĉĉ ĠĠĠĠĠ +.bl ack +v ue +cur acy +Ġaffect s +Ġsure ly +Sl ider +uk i +c ery +Ġun ter +.pro file +ord on +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +le ave +Ġsmart phone +g ie +Ġcons pir +Ġt utorial +ç± » +Ġc ab +ĠSum mary +* ĊĊ +ä h +" This +Ġsl ides +" +c ycle +ĠB ull +path s +Ġun p +Ġview DidLoad +_M odel +Ġassert True +Ġr ated +De cl +vert ed +ĠD at +b rew +Ġpoint ing +M s +ĠPoint er +) ' +_n on +ĠSE C +Ġy eah +g ency +initial ize +f ly +[ pos +, g +Te le +Ġj oke +Ġcl ause +.find ById +en es +( instance + £ +Ġs lic +_h ome +Ġ*/ }Ċ +_p ages +(s ervice +R P +ĠAm ong +.get Current +ãĤ ¹ +Ġs lee += [Ċ +ol er +Ġlib ert +Ġ` Ċ +Ġw enn +l ated +Ġimm une +( Node +ĠPro blem +ĠA bs +log s +Ġ ../ +ĠA DC +Ġ}} ">Ċ +> ');Ċ += b +ĠW ind +lah oma +Ġalloc ate +or ian +Ġpres cription +- quality +ĠMay or +in ely +end foreach +ĠCom plex +k om +T Y +] ]. +. Style +_m any +',' $ +Ġbar rier +ĠF etch +ĠMar vel +Ġres ist +ог о +b idden +ĠRun nable +: false +Ġbuild s +ĠSt age +Ġd ub +emp o +.s ite +;ĊĊ ĊĊ +ĠDen ver +Ġre vel +Ġtrigger ed +Ġd ice +_f ail +Ġg c +ĉ X +ĠTh rowable +.r outer +ĠRev olution +ÑĢ Ð° +_N ON +Ł ¥ +Ġel der +Ġab road +ĠÐ µ +ĠAd ult +bl r +g lyphicon +Ġprom oting +Ġ iz +ĠS olid +_lo ader +ear ly +.en abled +- edit +ĠU L +_ play +ĠInt errupt +Ġadvant ages +uc le +Ġmechan ical +.table LayoutPanel +ĠWork ing +Ġan onymous +R ating +ig ious +_ph one +.addAction Listener +Ġfr an +und en +Ġ*) & +_ bool +ul ative +Ġcon e +ĠM ult +Ġm ö +ĠFor ward +] ):Ċ +Ġconvin ced +act ed +ãģ ĵ +ĠConfig ure +Ġce iling +D er +Ġpass engers +Group s +Ġsoc cer +/ W +avi ors +sw ith +ĠZ one +. Options +ĠM om +ied er +Array s +Ġtreat ments +Ġprotect ing +f ac +Ġpick le +Button Item +Ġblock ing +str ar +à ² +ĠEx port +Ġth rew +ott a +ĠB ASE +.w s +.LE ADING +order By +_d elay +ĠP u +.d ll +ĠCh oose +Pol ice +ĠBE GIN +box es +Ġdiam ond +, l +Ġ ĉĉĉ +Ġcur ious +t v +Ġerot ische +ack ages +ĉ Set +T ick +.b order +static method +Ġch er +in voice +Ġcr u +Ġdef ect +_m etadata +re lation +ik an +[ N +(Q t +( Base +æģ ¯ +be at +ĠEm pty +ĉ o +_sh ift +Ġreg ret +Th ose +C ent +ĠPort ug +ĠIs lands +ĠT IME +Man agement +-s p +ê me +Ġnot ion +un ifu +P K +è¡ Į +ĠCUR LOPT +\" \ +U V +ç º +d ra +c ou += ` +ĠD estroy +r p +.c ancel +G G +r untime +ĠV ue +Ġprogress ive +/s ervices +Ġrun ner +_FR AME +.ToolStrip MenuItem +Ġ' ,' +d elay += utf +Ġscreen ing +Ġpull ing +om as +Ġan th +- new +/ local +Ġi Pad +Ġt witter +Ġd ying +Ġhe aven +ĠU Int +ĠSen ator +Ġpres um +ĠWalk er +Ġover come +ete ction +Ġemb arrass +Ch ina +In clude +RO LL +Ġdata Type +D avid +ภ£ +lo p +-m onth +Ġsc ar +ĠS afe +Ġ **************************************************************** +Ġaccess ories +Ġr amp +_U SE +Ġcontr ad +)) ]Ċ +Ġpre st +ĠH R +ĠR ap +Ġus ize +Ġcap ability +Ġc ort +- next +Ġbur den +_read er +Ġ@ @ +reg ular +ĠK a +M AN +Ġa str +Ġ' ')Ċ +Ġf ed +Ġpars ing +ĠY ears +Ġbro ker +": {" +Ġa kt +In ventory +abe led +Ġarg parse +****** *Ċ +vers ation +Ġc ord +ĠT i +Ġhope fully +Ġa h +ver b +Ġst olen +. Entry +Ġexpect ing +O rientation +Ġpower ed +Ġp ersist +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +'] ); +')) ,Ċ +ĠC ash +ĉ item +gr ades +rop ol +b asic +Ġ" );čĊ +Ġaw ards +(r ange +- all +ĠIB Outlet +ĠInd eed +---------------------------------------------------------------- ------------ +Ġstom ach +Ġfl ower +Ġs ew +_t imes +av is +Q String +ĠR outes +_pro t +Ġcom edy +Ġlog out +Ġwood en +Ġpost er +p iece +.J oin +ĠP ok +cel ona +mut ex +;čĊ čĊčĊ +Ġstri kes +Load ed +) arg +es a +Un ited +E p +PE LL +ĠAtl antic +ul let +app le +Ġsett led +a con +Ġprint er +ĠG C +å® ļ +Ġrender ed +, âĢĻ +he it +s ocial +. ge +ĠR ick +ĠUt ah +g ot +on ical +ĠSc roll +ĠSc iences +Ġj ug +Ġam pl +ent i +LE FT +Ġt abs +Ġenorm ous +.get Key +loc ate +. EX +.st orage +.W e +Ġto ast +ĠAdd itionally +ĠN OW +_ UPDATE +Ġtrans ferred +th a +.D isplay +_ ui +ID EO +Ġmeaning ful +ĠMos cow +, this +ĠVict oria +æĶ ¹ +ĠÐ Ł +.st ack +ĠB arn +pared Statement +: string +Ġb ij +ĠST ATE +Ġemploy ers +ĉ input +( | +Ġle x +in voke +ĉ num +++ , +at ial +ors es +Ġfor k +_t xt +ĠAnton io +Ġ( < +aver se +Ġdev ast +ãĢ Ģ +.D ec +ĠG ard +/ ui +. % +tr i +Ġrol led +Value Pair +itt en +ĠTh er +Ġv rou +ĠFl ow +ĠFin ance +ĠCom b +H C +.set Visible +is l +Ġp k +Ġup set +( raw +ĠV ice +e atures +ĠL ang +Look ing +ĠA ST +Ġtri ps +ĠJust in +b rowser +=" '.$ +. vertices +- co +}/ { +Ġ? , +ĠD omin +ĠBel g +" < +Ġsup pose +add y +Ġwalk s +ERR U +_f ilters +Pre ferred +sc ene +е Ñģ +ĠAff airs +Ġ"# { +Ġon Submit +Ġstock s +/ view +g ree +- get +h it +J o +.get C +Initial ized +ÑĤ и +c uts +( Type +ĠAg reement +ĠViet nam +Ġ/* ! +Ġp izza +- view +_ em +Ġl hs +Ġm uy +ĠId ent +ĠF riends +Ġab und +_A D +.t imestamp +- ' +Ġd uplicate +Ġhun ting +Ġregul atory +ia o +am ous +ĠEnt ertainment +[ A +iat ric +_CL IENT +ĠK ids +/p kg +B reak +)) );ĊĊ +ĠSh ape +Ġrel ating +Int errupt +able Opacity +emb re +Ġmyst ery +Ġjournal ists +rit able +.L ink +Ġstop ping +CRE T +.D B +Ġpopular ity +Ġg ew +Ġim pr +set Value +FL AG +ĉm ax +Ġb ake +w y +ĠEcon omic +Ġen contr +Ġf name +/ de +R ank +Ġbug s +.s m +Ġmed ian +D OWN +ĠS ure +At Index +ĠD ick +Ġ( __ +.d elta +F r +Ġsuggest ing +ĠRec yclerView +, e +ST ART +/************************************************************************ **** +xf ord +Ġrece ipt +CL AIM +read only +Ġeng aging +C a +as ma +Ġens uring +Eng lish +ĠV ancouver +hy th +Ġpurch asing +ĠP I +. word +(s p +.h ome +: def +Ġg ig +ĠV e +for um +ĠM itch +B ay +_F L +Ġs oll +_column s +Ġminor ity +b ird +Ġhand ed +SS L +ST AT +Ġnerv ous +ĥ ½ +Ġfile Path +CRE ATE +A w +Ġp ens +se ed +ĠCom pute +ol k +ĠAs set +re ach +'), čĊ +n avigation +L F +/ util +ĠP ub +Ġâ Ķ +c ion +## Ċ +II I +Tag Name +Ġam id +per mission +if iable +xFFFF FFFF +н и +.B uffer +_ irq +d ark +Ġret val +.f ire +produ ction +.list en +ĠWe ather +Ġbuy ers +. ne +er p +ĠP ent +Ġw elfare +Ġpage Size +ĠSt adium +ert a +Ġle v +amp a +P ager +Ġcharg ing +ĠNet flix +| null +_r andom +.x path +Ġst ere +ĠIS IS +pons es +( loc +ey ond +ĠOff icial +ĠMary land +Data Type +_p ar +{ }, +ĠEn joy +_SH IFT +ĠA wards +_ENT RY +Ġseem ingly +entic ate +Ġheart s +_ ;ĊĊ +ĠH IV +Ġindiv id +ĠFl ag +_ ctrl +ĠC allback +, z +ĠG PU +ĉ obj +ĠPh oenix +ĠB US +Ġrub ber +_A UTH +ĠSol utions +( location +Variable s +.set Enabled +_h igh +W O +G esture +Ġre try +Ġobject ForKey +allow een +Ġm os +ĠC ele +Ġik ke +(c ell +ĠM ODE +ren a +Ġdescri bing +Ġph i +Ġr d +Ġdes erve +Ġwhe els +å¸ Ĥ +Ġcrit ics +N amespace +ĠF ra +Ġ ĊĊĊĊ +Ġall a +Ġrequ iring +æľ Ł +ut ation +Ġdelay ed +Ġadministr ative +Ġb ay +.h idden +T ex +Ġbound aries +Ġ] );ĊĊ +ĠFollow ing +~ / +F i +_con v +_T ITLE +Ġdes de +ICollection View +Ali as +Ġb ite +pat ient +_COMM AND +Com pleted +ĉ elif +( < +B usiness +ĠP ool +Ġpurs ue +ĠB an +_st eps +_DE CL +um ble +Ġcom bo +ĠL ayer +.x r +Ġd up +-------- - +Ġmod ifier +ro b +re z +Ġath letes +Us ed +w ear +Ġlegit imate +Ġ" ĊĊ +Ġh v +St d +ĠH old +Ġsurv iv +ĠAll iance +ĠEar ly +Beh avior +(f ont +/lib s +Ġrect angle +Ġs inger +Ġam p +Equal To +Ġ" ." +Ġgirl friend +å ± +line ar +obs erv +Ġpi ù +Ġcomple ment +With Value +(p assword +t ake +Bl ank +ĠCom par +' ", +_p olicy +m ongoose +_FA ILED +.re port +R atio +.Perform Layout +us able +m ers +_re nder +PE ED +Ġles b +ĉ E +_t ool +Ġl adies +о Ñģ +)) ))Ċ +;; ;; +.d ot +Ġn est +pe ak +uk kit +ec a +_S W +Ġ& ( +ĠOk lahoma +Ġbank ing +ĠN intendo +Ġreprodu ce +_element s +_m ac +pro xy +Ġremark able +}/ ${ +Ġout s +.has Next +M ODE +Ġan ime +.con n +Un ique +D om +Ġimportant ly +itt y +Ġju ice +T w +ĠPart ners +Ġattack ing +Ġport able +am iento +.P ictureBox +.g en +Ġopt imal +Ġre cre +Ġjournal ist +ĠEx tract +ĠMore over +Ġmargin Top +.A p +Ġf iring +Na N +ĉ template +аР´ +. En +Ġdef ence +ĠT el +il en +j an += data +ĠU rl +ĠRe uters +(t otal +ĠFif th +Ġess ays +Ġinterpret ation +Ġchar ity +ĠR ules +Ġsub section +st yled +az er +l ags +L IST +Ġupload ed +Ġtr ash +Ġreg istr +Ġsell er +>' ;čĊ +Ġstart Time +ç Ļ +s y +(Http ServletRequest +Ġtr ap +G C +Ġembed ded +Ġsurround ed +im its +T X +yl inder +ĠF al +Ġsent ences +ĠJ a +IF ICATION +we apon +ov ation +Ġco at +Ġinter pol +Ġl ips +ĠK y +Ġv ectors +_ am +Ġint ake +.w orld +Ġin box +ĠM AC +_ ab +(name of +Ġent ert +Ġgather ing +ĠS IM +++ . +ny a +' }} +ĠUP DATE +Ġp ac +( html +ĠS ant +i ating +ĠIde as +Ġspr ay +ĠH art +Ġver ification +ades h +/ modules +ĠM ind +ĠSized Box +Ġsh elter +Ġher oes +att y +Ġcert ified +s j +Ġê tre +ÅĤ o +Ġpublish ing +ĠMal ays +.get User +ĠPro vider +ĠLinked List +ĠB or +RO UND +d id +t ain +p ire +ĠJ enn +t el +and e +_f ront +ĠMc G +Test Method +à¸ Ń +Ġoccasion ally +ĠW ales +Ġexerc ises +ĠÐ Ĵ +- plus +Ġvalid ator +Ġpr ayer +L ATED +_ author +Ġlab our +++ Ċ +-e quiv +ĠG PL +Ġface book +s imple +g ly +Process or +ip y +Ġ* > +Ġcle ared +ĠP ush +Ġpen is +Struct ure +li j +ĠM organ +Ġhand ful +" .Ċ +| \ +Ġ ******************************** +ĠA qu +_ IC +.load s +Ġm eter +ĠMar ine +:: { +ĠT S +ĠArray s +.T itle +GR AM +ter min +Ġco inc +El se +_st ates +-r un +m embers +ast ro +Ġon Press +Ġbe ings +Ġabandon ed +Ġtax p +own ers +.m ode +Ġdiagn osis +Ġ_ Ċ +ĠK night +ĉ A +Ġob serve +), ' +! ")Ċ +ĠPar a +Ġvari ation +( False +ĠAnt i +Ġg ri +Ġhome less +? v +Ġbe z +.S erver +re lease +ĠP atri +Ġchar s +Ġrank ing +activ ation +Ġw ides +q r +.S ql +ac ular +ĠB ot +_s ync +Ġhapp iness +Ġvolunte ers +Ġs its +/ < +[ e +(file Name +Ġcap ac +ĠMar ia +f ather +Ġgr am +* i +Ġcas o +_d raw +ĠR aw +ĠIter ator +ĠP adding +P D +BO X +ĠS PECIAL +Ġfe cha +Ġv ide +ĠLe ader +ä» ¥ +$ (". +Ġdiam eter +Ġm ild +Ġrock s +app ings +d irectory +.fl ush +ĠJ ess +UN IT +ĠP ear +Ġmand atory +S ur +q t +Ġstream s +Ġco operation +ĠS ac +Ġche aper +ĉ ch +an imation +f are +( height +( True +N Y +Ġw rest +Ġpoll s +Ġencounter ed +ĠMarket able +_P ASSWORD +_SE LECT +ĠArab ia +_c lock +Ġv oy +Ġи з +Ġst ir +is ible +-e ffect +.c reated +Ġto ys +ĠTrad able +Ġr ust +Ġstr cpy +_t imestamp +Ġtalent ed +, null +ĠJ obs +ĠPort land +Ġweak ness +Th row +ĠAng el +ä¿ ® +Ġun cert +ï¼ī Ċ +ĠìĿ ´ +Wh ich +Ġ[- ]: +S omething +Ġconv icted +k le +ed ium +Ġbranch es +Ġb ases +ç ® +Ġcomplex ity +ĠF ig +. reshape +$ db +_CON ST +ĠT es +.r untime +Ġden y +ĠB SD +Ġk r +h att +ĠSt atic +Ġunivers ities +Re place +Ġdro ve +Ġad oles +_pl ugin +ĠL GBT +Ġt ex +du ction +ED I +ĠT ed +_ URI +Ġre ception +art en +.S ingle +r ice +sc ious +_b g +Ġw ages +ĠS ervlet +UIL ayout +Ġform atted +.M od +< class +is en +Ġrepresent atives +"] = +Ġport al +ĠHun ter +Ġh iring +__ )Ċ +ric ulum +u o +li est +Ġt ears +L at +Ġliter al +.In sert +Ġc urs +ĠCom put +Ġterror ism +Ġswe ep +Ġ[] čĊ +Ġpass enger +Ġeast ern +Ġtwe ets +Ġoper ated +w nd +ĠS yn +.t ools +ĠW M +ul ates +Ġbacter ia +( bytes +.set Data +Ġvis ibility +// ================================================================ +el m +Ġgener ating +Ġm v +Ġk h +j en +/ search +Ġaccount ing +se gment +act ic +. ip +Ġdeploy ment +Ġfoot er +> ',Ċ +Ġexpand ing +ĠHam ilton +ĠCon trib +.T ables +Act iv +H H +ocom merce +_ ; +Ġamong st +ow ing +ĠC old +AP H +Ġpsych ological +_t ensor +Ġpack aging +ĠSw eden +Ġp are +Ġag gregate +Ġmoder ate +_h and +Ġdesign ated +Ġdr um +Ġget User +ĠC reek +_s cope +ĠTrans fer +ĠM arg +Ġfight ers +W nd +ĠS el +ĠLa unch +Ġemerg ing +if rame +ĠAdd itional +Ġf ears +Ġsat ellite +_ : +Ġdis posing +Get Value +Http Post +AT IVE +ul ary +View s +Ġatt ending +ĠT ennessee +ĠM ission +Ġmedic ation +ĠW y +ĠAn na +Ø ¹ +ĠVert ex +.t ypes +O rgan +.DataGridView TextBoxColumn +ĠR S +Ġtemp o +( App +Version UID +.p oint +ĠD utch +H ours +L U +Ġqu oted +.b uilder +ĠPer fect +ĠAl ways +_t wo +Ġexclus ively +ĠC ra +ific ar +ĠA WS +ing ham +com plex +k ernel +Ġgr avity +Ġw i +Ġover view +ĠW ant +ĠW P +( sh +. rotation +St ates +ĠTe en +_com ponents +ì Īĺ +Re ceived +Ġly rics +rit es +ĉĉĉĉĉ Ġ +-A merican +[ num +/ python +ĠU ART +Ġapp le +ĠJon athan +Ġmoment um +ภ± +Ĥ ¹ +Ġm ich +and ra +Ġbi ological +ĠM ens +Ġ% % +else a +ĠMex ican +.rand int +Ġt ale +ĠValid ate +Ġdefe ated +.ht m +Ġcop per += / +cos ystem +Ġr ip +dec imal +.V ISIBLE +ĠT a +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉĉ +Ġdownload ed +en vironment +Ġnom ine +build ing +ĠSp ot +ipher al +Ġal to +qu et +ĠF T +/ get +/m aster +W IN +åħ ĥ +W est +arg c +Ġprodu cers +ĠM uch +_st orage +cred it +CON T +Ġv et +Ġvo ices +(' ', +Ġinstr uments +ĠM SG +es se +re pository +om ics +Ġdeal er +St ill +Ġb anner +asc ii +Ġrem arks +[ js +Ġshort er +g ulp +Ġmyst er +Ġk un +ĠB ird +Ġti ene +n ut +ĠU m +Ġw ise +Y eah +INE SS +_b egin +- heading +C ourse +Ġ čĊčĊ +omb ie +grad ed +ĠG PS +Ġ że +F it +c aption +ö n +/ image +l ia +(m od +Ġle ak +en za +/ H +ĠH appy +D ist +n x +ĠGovern or +(l ast +te acher +ĠS ent +s upport +ject ory +Ġ Ùħ +Reg istration +ĠGr ay +, false +Ġadjust ed +( settings +< R +ĠM age +Ġpl aint +_ )Ċ +ĉ it +omet ric +. bootstrap +Ġcar ries +I p +Ġ! $ +Ġswim ming +ĠMar io +ĠQuest ions +P ACE +æĸ ¹ +e or +}} " +Ġo ven +ĠK on +Ġwis dom +Ġac quisition +ess ment +ag ine +Ġexpress ions +Sequential Group +F ront +ul pt +aw k +'] )ĊĊ +_ AR +Ġanal og +ul in +_PR INT +ĠL G +Ġb lob +ĠFurther more +_com ponent +ĠC ole +L AN +SCRI PTION +Ġl ap +icens ing +_TIME OUT +ĠF ro +Ġli ability +Ġcom posed +.create SequentialGroup +_p erson +Ġbe am +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠNot Found +. 'Ċ +ÃŃ s +.Text View +P DF +Ġk ar +__ (' +Ġ" :" +_m essages +Ġhar vest +.h istory +> 'Ċ +-f old +æ Ĭ +ĠBet ter +Ġ"\ < +sp acing +Ġfurn ished +os er +] }Ċ +Ġ$ " +p ull +.P ost +( ip +Ĺ ı +.f ront +nt e +ĠF M +g uid +Ġnegot iations +agon al +Ġtrem end +unge on +Ad v +car ousel +ÃŁ e +_DE SC +Ġham mer +áº Ń +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĊĊ +-c ore +-s ervice +Ġcorn ers +ĠS F +p red +> A +ĠJ Label +Ġrom antic +Ġtestim ony +os c +ĠGener ation +as ures +_int ernal +Ġprint s +Ġ] )Ċ +ĠC leveland +re po +D isc +Ġ" >Ċ +�� �� +Ġne arest +_t b +( require +EO F +- child +Ġbu dd +.Xtra Editors +alt ies +\": \" +W ords +Ġloc ally +Ġpurch ases +Draw er +ex tract +Ġexec ut +} '. +user data +Ġfocus es +-min ute +ĠP ublish +og o +Ġmount ains +B ot +} >{ +Ġt ension +ro d +m esh +Ġtransform ed +, R +() }Ċ +.l ong +Ġg orgeous +ĠS chedule +Ġol dest +Ġsub process +( IN +y ect +ĠCo oper +arn ess +ĠMon itor +.p art +ĠN BC +Ġc otton +Ġh ol +Ġrg ba +ĠB io +Cont inue +P od +Ġparticip ating +clus ions +(By Val +à ¬ +ĠH OW +_set opt +Ġaccompany ing +at on +Ġ/ \ +ĠAuth entication +i én +ĠBar ack +/* . +Ġe ager +ĠC ancel +< lemma +ep h +ĉ window +Ġinc idents +), ( +.D es +ib e +ĠFunction s +Ġhosp itals +Ġo xygen +root Scope +Ġd rew +ĉ request +not ice +ak u +am ents +f ar +Ġprec ise +_w rapper +Ġlisten ers +A Z +.b ounds +ĠA verage +field set +_ axis +Ġexam ination +' .Ċ +mon s +++) {čĊ +ĠForm s +íķ ľ +Cpp Method +_tr ace +Ġengine er +ĠFl at +Ġrev ision +Ġhe ating +/ profile +.r u +p riority +Ġin fer +_ST REAM +Ġ* )( +> $ +OLE AN +OK IE +IB ILITY +U AGE +ĠSur vey +Ġres ign +w ing +Ġsecre ts +Ġch ips +JSON Object +Des ktop +_SY MBOL +(res ource +ĠĊ +Ġnew est +ul i +Ġdes ert +Ġd ip +ĠP ow +Ġequ ation +Ġposs ibilities +ĠF ed +os ph +Ġ[ % +Ġb ubble +ether lands +Ġc ement +. auto +_ AN +âĢĻ . +se lection +ĠB ond +D en +- O +.get Type +.W indow +p res +Ġsw inger +" })Ċ +Ġp ip +Ġm ice +Ġcomp ound +- plugin +ik o +Ġcent uries +ic ular +-in line +ĉ key +> \< +EN SION +Ġ[ čĊ +Ġprecis ely +Ġét é +ĠP ast +ĠCam bridge +-f ull +Ġanaly ze +ĠSte ven +Ġn em +d ue +ore n +Ġmus cles +ij ing +/ - +ĠKenn edy +R M +oss ible +Ġact ress +Ġd olor +å½ ķ +Ne ed +.t oggle +ĠR ace +w ers +.m aterial +ĠD ue +ĠP el +# print +Ġindepend ence +ex us +Sh adow +Ġenc oder +( level +ĠSw ift +.d oc +_se lection +Ġserial VersionUID +Label s +Ġperform ances +.T ag +ĠN HL +iz en +/ UIKit +_CONT ROL +Ġearn ings +ĠAl t +_H ANDLE +C tx +Ġpers u +Ġtr an +ç ¨ +_CH ANNEL +Ġsatisf action +ĠG P +io x +m itt +land o +Ġp ig +inal s +ê ncia +S urface +ĠU UID +Ġbenef icial +Ġsequ ences +ĉmem set +Ġmag ical + « +Ġw orn +AS C +pop up +COM P +_b efore +en ess +U i +L es +.re quire +.Serial izable +add Gap +Ġauthor ization +.py plot +urr ay +lat itude +fr ames +aj s +Ġcomp ass +Ġobserv ations +_s up +.en viron +Ġtri ple +ĠRub y +Ġdr ain +_F ILTER +S an +UM P +Null Exception +ĠG ab +ow e +ĠTurk ish +_se quence +ĠGr ant +uel a +Ġw o +Ġc ube +i q +Ġdis orders +Ġextra ordinary +Ġc trl +ĠSe q +ent r +Ġsan ctions +uts ch +Re ports +Ġin herit +Per iod +Ġphot ography +ĠF ramework +Ġspecial ist +Ġ? ĊĊ +_ selected +.P layer +Ġal location +( account +Ġstruct ural +v able +- offset +.App CompatActivity +аР¼ +.Add WithValue +Ġicon s +Ġshut down +_l ow +ĠCom pare +ĠC e += head +l am +.p redict +_DE C +ĠS leep +ĠGr atis +Ġsuggest ion +ĠD EL +ca ff +av irus +No thing +ŀ ĭ +Ġwides pread +Ġmechan isms +Ġtext Align +occ up +ĠR ail +: NS +Ġf iber +Ġm k +Ġv intage +-l ong +.re duce +. Entities +( record +Ġple asant +FR ING +.C ells +OT T +ĉelse if +_con firm +ĠView Group +s ym +Ġpr ay +Ġsus pected +Cont ains +Ġb orders +Ġcomponent Did +ASS ERT +Ġinf inite +- order +Ġh ello +ĠGr ade +.currentTime Millis +apol is +z h +ĉ Object +: \\ +H O +val uation +Ġvoc ab +Ġcou pon +atab ases +.Get Type +L earn +] =" +ĠG ary +ot ive +Ġas h +Ġb ib +XX XX +Ġbal anced +VAL UE +ĠN at +_A d +< E +åĮ º +ĠMethod Info +L IB +Ġconsider able +ĠInd ustry +test s +.set Title +ĠBl uetooth +Ġm apped +ĠBru ce +ĠMain Window +ĉ status +Ġr az +ĠM and +Ġclass ification +Per missions +Ġ---------------------------------------------------------------- ------------ +Ġcontain ers +: set +_x ml +Ġwh ilst +Th rough +Ġval ign +Ġworld s +C ORD +ED IA +ÑĢ Ð¾Ð² +Ġsp are +ĠH ad +ĠDE F +(p tr +Ġwarm ing +ठ¾ +Ġcons ensus +ag ne +CT L +Ġì ķ +.M ain +web Element +Ġp ist +Fl ash +App end +.tw img +T ap +Ġveget ables +al g +.s ample +Ġcoach ing +( ind +Cell Value +Check Box +ĠH ell +RO OT +Ġst adium +Ġinvestig ating +) % +st ed +ĠW riting +Ġê ² +Ġun o +Ġ{{ -- +Ġco ords +Ġun ser +organ ization +ĠCr ime +ĠDemocr at +Ġv in +/ file +- api +ĠA y +Ġfund ed +ĠBre xit +ĠG h +ent ina +c ases +Ġd ash +Ġ!! }Ċ +H I +Off ice +Ġcapt ain +Ġwor ship +\ C +Ġglo be +_ board +Ġbab ies +Ġconsec utive +Ġenh anced +ere um +ĠAd vis +Ġgr ain +Ġc raw +ancell ationToken +. alpha +_W ITH +ĠO tt +ĠC ool +.b atch +Ġver ified +(c allback +Ġreg ards +ĠInt Ptr +ouch er +Ġk in +Ġtou ched +it Ãł +ath on +Ġadj acent +Ġaccom panied +LE AR +Ġim plies +Ġh ill +ĠBalt imore +=" - +Fin ally +S am +ic opt +Ġs od +Ġm aj +ĠSh ipping +Ġget All +Ġcoach es +Ġdon ations +il ot +ĠT ar +c err +Ġbad ge +Ġmark ers +ĠR and +ais ed +iss ance +Ġexpl oring +uc ed +ĠIndones ia +Ġbene ath +Ġmagn etic +Ġm useum +match Condition +Ġdis rupt +Ġrem ind +ĠT M +Ġ/ >< +Ġf ool +Ġes k +.N ull +ĠD ies +_OUT PUT +_TYP ED +Ġpaint ed +Ġsoph istic +ĠB ear +* n +_P ACK +Ġdeliver ing +ĠC OUNT +åį ķ +Ġj eg +-c ar +f name +Ġr anging +ĠN eg +/ ******/ +ĠCH AR +Ġul tra +Gr ad += t +Ġjud ges +ĠD ise +ann ers +Ġsc al +_c al +ĠCON NECTION +_ embed +(f n +ĠC raft +ĠP as +") -> +.con vert +.res ource +ĠST ATUS +ô ng +ĠT it +Ġclass room +ĠArch itect +ĠK ings +Ġstead y +/* !Ċ +ĠG ene +) ";Ċ +ic ia +st an +ĠCon struction +um per +w c +ĠC BS +ing ing +-p arty +(d river +M ARK +Ġn ested +ew ard +Ġdepend ency +Ġm ales +ĠO NE +ĠProdu ction +][ $ +ãĥ¼ ãĥ +_LO AD +ĠB ol +el ry +ł éϤ +ĠRe quire +Ġpl acing +xx x +CA LE +Ġth umb +Ch oose +Ġprot otype +VO ID +Ġles bian +Ġtra its +Sh arp +Ġconsum e +Tr uth +Ġaction Performed +ĠEnvironment al +ĠDe an +Ġest ado +s ame +Ġnumer ic +Ġtrans it +. Email +-s ide +_R UN +ĠVill age +_OP EN +è ¦ +.re m +-w arning +any a +Property Changed +Ġ(! _ +( check +il ia +ĠSo ft +st eps +ĠMad rid +Memory Warning +Ġhand lers +Ġexperi encing +Ġins pect +button s +Receive MemoryWarning +chem y +Link s +Ġur llib +.System Colors +ĠE igen +Ġpun ishment +:UI Control +bar a +- set +Ġ}čĊčĊ čĊ +Ġtoler ance +Ġinter faces +. redirect +ighb ors +cs rf +_back ground +. Utils +_H T +ĠInter est +im os +Ġgr ants +Ġexam ined +Ð Ķ +Ġc f +for ge +back s +ĠObject s +_s ent +. entry +ĠTH EN +ell ido +c ia +, res +/std c +. nd +( Int +ĠAuth ors +ĠApp CompatActivity +' { +Ġmed i +M usic +ig m +ce ipt +Ġa uss +Ġtarget ing +ĠKe ys +h n +: ]Ċ +Ġmin eral +à ® +.c a +om ed +Ġshe ets +Ġc amb +Ġdead ly +.in ject +( unit +ĠSe lection +.g ms +( connection +Ġ$ (" +é mon +ĠCurrent ly +pt e +_path s +le af +Ġimp lications +pos al +ä½ į +[ / +anc ia +é Ľ +m ul +c ie +Ġge ile +im als +UI View +Ġs urre +serial ize +IS O +Ġarbit rary +Ġsock addr +.f n +ĠM erc +Ġcast ing +Key Down +Ġnew Value +op ens +T odo +Ġflex ibility +ĉĉĉĉ ĠĠ +V elocity +ú n +row ing +Ġcomput ed +` )Ċ +st atement +Ġr i +_c art +L ow +trans fer +.n av +Ġgr ave +ĠDo or +ĉ alert +.sub scribe +- profile +ĉb ase +ĠâĪ Ĵ +__ ĊĊ +Ġengine ers +Ġexplos ion +Ġd ari +ĉ Log +on al +Ġisol ated +{ i +ĠM sg +F uture +Ġrac ist +-w rap +ĠV ers +b org +IS ION +Ġ ÑĢаР+ĠY an +init With +Ġn omin +( empty +ÃŃ n +ãĤ ¤ +ĉ width +Ġch amber +/ ajax +EM P +Ġnec es +iv os +log ic +*) & +cript s +Row At +ib lings +Ġe ars +Ġcomput ing +Ġm aker +ĠNe ither +b readcrumb +Ġserial ize +ĠWith in +Ġd ell +_TR ACE += a +Ġwish es +-in ch +ĠD or +Ġinnoc ent +ĠD ol +Ġint ens +for ced +ĠB IT +Ġphotograph s +Ġcas a +ĠL en +\F ramework +.S imple +Ġde ar +)/ ( +ip pi +Ġown s +Pl ayers +Ġpropos als +.p i +us alem +D amage +Ġcal ories +ĠCreat ive +Ġ[ $ +Ġ// čĊ +And View +è me +.c ustom +_f actory +command s +_lo ok +Ġstr cmp +Y N +a ired +Ġaud it +о ÑģÑĤ +ĠRe verse +ropri ate +et ics +< vector +.s elenium +. or +Ġpred icate +Ġfinish ing +Ġk le +ĠRep os +ĠK han +ĠM aking +ĠF S +Ġp ute +ĉ state +_S UPPORT +' - +orient ation +Ġexist ed +atur a +Ġexpect s +ĠSh adow +Ġorgan iz +å ŀĭ +Ġsusp ension +Ġu it +Ġsimult aneously +ĠAff ero +: ");Ċ +Ġro cket +c as +eter mine +ace ut +x l +ĠA MD +( graph +ass oci +_C R +.ar ange +(j Label +Ġbe ef +Qu ick +.c ard +] ): +- gr +.G ONE +_C LOSE +ĠNe v +ÃŃ as +Ġste pped +ĠFre edom +ĠW R +NS Array +_r x +_d ialog +Ġhot els +Ġ( \< +ĠD iamond +Ġassum ption +um i +( items +č ččĊ +æ³ ķ +Ġn el +Book s +åİ ¿ +us b +ĠF IN +æ ¬ +Ġcorpor ations +US A +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +.p roperty +ew ise +_ plot +"> ';Ċ +Ġpe pper +Ġsh ed +ĠMed ium +ĠC ookie +Ġoverse as +ed or +asure ment +åŃ ĺ +Ġ' .' +Ġph p +ĠPRO C +Ġexception al +( th +ĠJ et +Ġoccup ied +.set Image +ĠRel ated +uck er +M embers +PR INT +ĠG lo +_V IEW +} ",Ċ +Ġad option +[] )Ċ +ĠMiss ouri +ĠLin coln +eral d +Pop up +Ġf ate +- bootstrap +fe ctions +ĠP oll +_ARG S +in ance +-h ome +. ), +_d one +: ĊĊĊ +Ġdiscuss ing +ĠSQL Exception +Ġelect ro +ĉ req +Ġz w +Ġl ui +Ġover night +$ user +ĠW AY +Ġall erg +Ġdisappoint ed +Ġradi ation +Ġimpress ed +ific ates +Ġto b +CL ASS +Ġc uda +_d et +- post +ul u +Trans lation +-h and +.y ear +ĠM ongo +Ġun clear +. engine +WEB PACK +r ices +_AC CESS +Ġh olidays +per cent +.Id entity +ĠG ov +Ġpassion ate +!! . +ĠGree ce +plus plus +')) ; +G P +Ġexc it +.tab Page +_ cond +Ġspons or +M ODULE +_pro c +Ġ$ Ċ +Ġr ational +.T ool +Ġi hr +cc a +åĵ ģ +ĠE state +IB UTE +Action Performed +ĠS olar +¦ Ĥ +Ġequ ity +t id +Ġrec ip +.s imple +m k +ĠL uke +ĠGuard ian +Ġenc rypted +Ġdomin ant +. place +ĠN V +Ġtong ue +( Get +Ġst ainless +.P lay +Ġe b +ac i +.b uffer +readcr umbs +Ġvacc ine +p rom +Ġuser Info +Ġsl ug +Serial izedName +-w ide +Ġre actions +ĠY ang +ĠAdd s +(user Id +Ġpl ates +ĠM EM +Ġb ail +In side +et ed +Ġels if +Ġs ake +Ġc ycles +Ġì Ĺ +ĉ I +-c ollapse +ĠG MT +De claration +Ġg ros +Ġreach es +Ġcust ody +Unt il +t u +ĠCh en +Ġn x +( addr +ĠO ffer +Ġcol leg +ass ador +Ġm apper +ĠS IGNAL +ĠB loom +ĠH oll +ĠIm per +-d es +_s ite +Pro c +E qu +Ġat omic +ĠW oman +s ent +sc ar +Ġint elligent +ĠGet ting +ĠReg istration +ĠPh ill +Ġkill er +unic ode +Ċ ĉĉĊ +ĠJac ob +ĠCon st +Ġloc ate +Ġca us +ĠSch olar +Ġconstitution al +Ġinfl ation +ĠG ot += array +end um +Ġtransl ated +Ġdiv orce +En tries +Ġs or +ĠQu ote +irl ines +U K +Ġexc el +( opt +ĠAD V +,: , +Ġcontact ed +ĠD A +Ġr ings +ĠIndust rial +.get Context +Ġforg otten +ĠT an +Ġp ants +Ġo v +Ġdec oder +ĠPart ial +Ġv c +Ġbatt les +A rial +FRING EMENT +ir ates +, w +aint enance +ĠO d +ĠTechn ologies +åī į +ĠCar ter +.find All +N ome +B en +ĠUs age +ĠP icture +Ġbad ly +_p anel +Ġpat ent +ĠProt ocol +lot te +ĉ player +je ctions +Ġd ou +_re lease +urn iture +_t ax +ĠF ields +.d ataset +_m aster +CLU DE +ĠPh arm +b st +Ġoper ational +.c ell +Ġident ifying +Ġj wt +t uple +ĠT C +ĠC ro +ix map +- components +gener al +Ġo z +_D e +_d ouble +ĠTo o +.View Group +g ate +d ings +ph otos +Ġgrand e +ol lect +_l in +Ġaw ful +f ilters +Ġaltern ate +es p +Ġcomp ress +e o +ĠS cale +Ġind irect +Ġinv oice +ĊĊĊĊĊĊĊĊ ĊĊĊĊĊĊĊĊ +Start ing +ĠPl ayers +ie le +. then +Or d +ĠT uple +Ġb out +ĠStat istics +Pre view +Ġp uzzle +ĠW idth +ST ATE +Ġover lay +ĉ on +Ġin fr +Ġsm allest +lock ed +ÑĤ о +ss l +Ġde emed +Ġs co +re ck +Ġj Button +Ġmiss ions +ç§ ° +.Selected Index +T ABLE +Se pt +Ġacknow ledge +Ġstrt otime +ĠT ell +ĠD ak +Ġal uminum +Ġf ence +ĠSt ars +CON FIG +Ġretro fit +Ġemph asis +/ header +ĠS omething +in ished +=' ".$ +ĠValid ators +Ġpol ar +section s +.as px +Ġas pir +.M ock +Code Gen +Ġpe ut +Ġaccept ing +Ġback ing +P icture +/ ap +еР³ +_SE C +- use +annot ation +Ġcogn itive +Ġg rip +h our +ĠLeg al +Ġep ic +.t oolStrip +.not ify +.L ast +OR IZ +M iddleware +cri ptions +l ash +_F OUND +ĠLiver pool +Ġ{} ", +Inst all +Ġn it +Ġfig ured +[ len +.W in +.pl atform +Ġgam bling +(d t +av ery +ĉ include +Wh ether +R outing +Ġther ap +Rem ote +ĠL oss +y ll +Ġappro ached +ĠV ehicle +ĠAl pha +Ġvoc ê +ans wers +NS Dictionary +cons ider +un used +ĠF an +or able +f re +ĠDIS CLAIM +ĠAct or +. ] +to Have +.user Id +Ġspeed s +ew ay +Ġrec urs +ĠÐ ³ +_pr iv +! âĢĿĊĊ +Ch oice +Ġsett le +Ġplan es +' }, +T om +IT ER +! "Ċ +å » +achel or +Ġsepar ation +Ġd al +ad j +Ġreg isters +r iz +ĠNot ice +Ġl u +Ġcour age +Ġax es +cell ent +.as ync +Ġcompat ibility +ç « +Ġ! ĊĊ +ĉ title +Y LE +ĉ message +U UID +OLD ER +ĠH H +ĠStyle Sheet +Ġaccess ed +. validation +t asks +Ġpoll ution +.c anvas +Ġing redient +ĠC abin +A h +old own +ĠNO I +ĠÃ Ĺ +[ f +ed uc +y alty +(n ot +_ State +am en +Ġda o +ud ad +ell ers +} & +lic ity +_W INDOW +Ġt atto +val or +.R ange +Ġrefer enced +ĠRes erve +M oney +SCRI PT +/ product +cho ices +Ġt in +ãĤ ĵ +Ġsepar ator +Ġp kg +am med +ĠM AT +! !ĊĊ +Ġr aid +Ġmotiv ation +ĠX P +ĠBack ground +ĠQu aternion +.define Property +ik er +ĉp arent +ĠOrigin ally +ant age +ĠH ans +Ġtim eline +.c ur +op ic +ĠSe qu +m ust +ĠCo al +Ġform atter +_R GB +Ġ_ (" +'} ),Ċ +Ġ= ================ +ĠF UNCTION +Ġl ng +ic ates +l ive +_ engine +Ġtown s +')) ĊĊ +ĠP K +( api +ĉs canf +pack et +.ph one +á Ģ +ĠAnd y +_N AMES +PL Y +Ġmin s +im i +Ġbr ick +Ġbl ade +.std out +}` ;Ċ +Sh ift +ĉs b +ĠCheck s +Ġphenomen on +Av atar +Ġmin istry +ro se +ĉ File +Ġtit led +( LOG +Ġg an +des ign +(), čĊ +Ġb ones +st m +ÅĽ Äĩ +ĠInput Stream +Ġvol unt +ĠSerial izable +Ġfight er +ĠDr ag +T witter +Ġsubs id +ç ¼ +Ġfor ums +.load ing +log ged +_ this +Ġterr ain +Ġir re +ĠIn g +ĠC N +_object s +. uid +Ġconscious ness +T INGS +ĠG all +Ġport ray +ĠDevelop er +Ġparticip ant +Ġ" ;čĊ +/ model +ĠOper ations +^ \ +ĠL ater +Ġrais es +-n one +.m eta +=' .$ +Fin ished +Ġrepl acing +Ġsam pling +ĠJ en +" There +RE AL +A LE +ìĬ ¤ +Or ders +_param eter +ĠOlymp ic +Ġtr ès +Ġare na +i ol +; ?> +Ġimpact s +ĠW S +: get +Ġfl ights +ĠRuss ell +c amera +F n +s igma +Ġfor cing +Ġloc als +Ġdepart ure +Ġcelebr ation +ĠS ay +ï¼ Ĵ +ĠH ills +.has OwnProperty +Ġtyp ings +.A PI +Ġdon ation +Operation Exception +.Act ivity +c plusplus +ĠChar lie +Ġimport ed +Ġd ann +Ġoccas ions +Ġimplement ing +Ġpur ple +.d ialog +SQL Exception +ern o +Ġw ars +Ġpast e +Ġdecre ased +Ġhar sh +Ġel abor +input s +ĠView s +Ġerror Message +_m ul +ĉ write +ĠC op +ĠAnn ual +(b utton +Ġv ida +b ars +ĠHar vard +ĉex pect +Ġindex es +Ġdocument ary +Ġf lesh +OR LD +ĠD elta +M AND +Br ush +-c olumn +Ġdevelop ments +method Visitor +s lice +ĠP DO +Ġinvest ing +ir able +Ġxml ns +ï¼ Ľ +art a +Ġthe ories +_c ity +Ġ$ __ +Cre ating +( pr +D ropdown +ism atch +ĠN ET +'] )){Ċ +ĠVal ues +ĠSE O +ĠST AT +Ġe cosystem +Ġtem pt +Ġ\ \ +Ġ// {Ċ +ĠChrist opher +ĠKent ucky +ĠHttp ServletResponse +Ġhy brid +y on +Ġfeed ing +ĠEx tra +N orm +IT CH +ĠSe an +ĠUp load +m un +p ur +Ġp ersistent +ĠID C +ĠPer form +.m erge +_ room +Mean while +! =' +ĠW el +Args Constructor +.D atabase +Ġcount ing +() * +Ķ åĽŀ +ĠT OP +m ill +ĠD T +IGN ED +ĠK B +Ġcomp ly +S outh +_c ollection +Ch apter +Ġexpl aining +_ AM +_t s +c ards +Ġqu el +Ġp ole +Ġtouch down +ĠO thers +Ġpe ers +ĠType Error +Ġsix th +Ġche er +Ġdis pute +us c +) ], +th umb +Ġh iding +ĠS IG +lik es +ĠP AGE +.Ref lection +Ġhead quarters +T ING +ĠG host +M LE +$ Ċ +Ġcontr ary +ext end +'] ). +FF ECT +ĠP interest +úmer o +ric ane +ĉs ession +Ġcr ystal +- Control +overn ment +og raf +- action +v olume +ft en +Ġun con +Ġan imate +Ġle ase +sc r +Ġref use +ãĢ ĭ +ft p +in formation +Ġeval uated +Ġin jection +Ġj ack +Ġwork shop +æ³ ¨ +PT H +ĠT s +off er +ĉ os +Ġking dom +M issing +Ġlaw makers +ext Field +Ġsing ing +ab i +/ client +.m edia +ATEG ORY +Sign ature +% ',Ċ +ĠF uck +][ : +Ġsens ors +/ com +ĠPr imary +.S QL +_pro gram +Ġp ills +Ġinteg ral +Ġfle et +Ġdro pping +.s l +Be en +Ġp ets +Ġadvis ed +Ġdr agon +_ EDIT +( im +F ER +ĠDr ug +(r andom +Ġcomp ression +ou st +[ % +Ġbuy er +h op +R oles +man age +Ġpain ful +ĠBr anch +-mod al +en ant +ĠM esh +/ font +ĠG raham +Ġâ ĺ +Ġn c +ĠFranc is +Ġspec ification +Ġdam ages +- config +Ġthe oret +sec ure +_m ulti +aceut ical +Ġdemand ing +en ne +IST S +() ));ĊĊ +Re ason +Re cent +ph ase +Ġps y +_M AN +Ġvolunte er +å ¿ +istrib uted +li o +Ġproduct ivity +_com m +S pring +n is +. weight +ĠC ancer +Al loc +ĠT weet +Ġsepar ately +ĉ check +_p roperties +. Unit +_CL K +Ġg t +Ġ( );ĊĊ +Ġhand y +ĠThom pson +Ġunn ecessary +ĠRe ader +G N += request +ĠU tility +.Re pository +ĠA x +hy dr +ie u +Ġth y +Ġl t +_m ail +ä¿® æĶ¹ +ail and +ĠPhil ip +Ġbit ter +Ġbet ting +Ġtim ed +ock s +' a +Ġal gorithms +Ġre interpret +Ġto ss +ro gen +Ġhop ed +( selected +Ġvent ure +TE X +ĠLe ave +.Sub string +Ġgr ateful +uk a +ĠCon sumer +Ġag greg +C ircle +ภģ +_block s +Ġleg ally +Ġ" | +ãĥ ĥ +. board +.A b +Function s +rec ipe +è ĩ +ĠO xford +Ġwho les +.B uild +_ch anged +h ai +Ġdepart ments +I mp +Ġcoal ition +IN FRINGEMENT +Ġemp ower +itch es +N orth +Ġinfl amm +ON SE +Ġmiss ile +ĠR aj +ĠIss ue +Ġat oi +ca led +.Cont rollers +ĠW olf +Ġcrush ers +á» ĩ +.A uth +.add Attribute +h is +Ġbo ots +.c lean +c amp +Ġten ant +Ġt une +Ġ{} '. +Ġwork out +Re po +Ġpartial ly +MI SSION +j amin +ĠS B +Ġdetermin ation +Ġ' ');Ċ +ĠB eng +Ġv os +Ġin hab +/ lang +s burgh +Exec utor +h one +ĠCh allenge +_link s +.Le vel +Ġunder ground +-c ode +Ġoptim ization +log ging +_de st +Ġsn ake +Ġchemical s +_IMPORT ED +ado op +ĠTH AT +man aged +Ġredu ces +ĠRE AL +ĠG uy +_GENER IC +/ ******************************** +. amount +Ġd ere +get Time +Ġp ant +an onymous +Ġharmon y +ĠAl an +Ġscen arios +Ġd irt +ht ags +M c +Sh ell +r in +{ čĊčĊ +.p ow +ĉ client +Ġconspir acy +Ġad mission +ĠReg ional +ĠView Controller +ĠPhilipp ines +Ġde pos +Ġp ap +ĠP ad +P aul +.Com boBox +Ġt utor +ĠRec ipe +w riting +Ġcontrib utor +OT H +Sm all +V I +Ġh acer +e qu +ĠEx amples +h uman +.m essages +ĉt yp +Ġ( čĊ +ĠS SL +LE N +ĠRom ney +( grid +ĉ min +Ġ> ĊĊ +Ġfr uits +Ġvot er +In line +pan e +ĠC ollections +char set +Ġsp am +z b +item ap +Ġsucceed ed +_C OL +Ġel apsed +im eter +Ġrecover ed +T ensor +hatt an +.set up +ist o +( head +ĠS IZE +Ġtact ics +Ġdist ur +Ġpre val +ici os +( Value +_c ols +ĠF at +Ġse al +Ġs ons +Ġens ures +Ġpress ing += & +igen ous +Ġharass ment +_ JSON +Ġign or +yn omial +om er +_st atic +Ġsignific ance +Ġcirc les +_S ystem +Ġdiscipl ine +Ġdress ed +Ġs phere +Ġclim b +_ actions +ĠB ab +Ġ' =', +_s chema +" use +Ġund ers +Ġc ups +.s creen +/ new +Ġappe aring +T OP +vis ed +cl ang +Ġinvestig ators +Ġmyster ious +Ġprom ising +Ġqual ify +Ġc ave +Ġequ ip += x +G T +( link +. velocity +. erase +ot er +++++ ++++ +pro fit +Ġz ones +_ uid +- ser +Ġobject ives +Ġmil f +web kit +(m atch +ne h +ĠAssoci ated +ĠT odo += d +C am +Ġv ocal +Ġs udo +( EX +Ġtr ou +AB C +.b ean +ĠG round +ĠRE ST +we ets +In g +im on +_b us +ĠC OLOR +un to +Ġf oss +ĠLink s +ä ng +/ forms +pr ises +Ġachie vement +C ALL +ел ÑĮ +ĠVer ify +_S OURCE +apt cha +ID D +_re ference +G old +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +Re ceiver +Ġa j +_d irection +} ] +ĠCom pet +Ġb ang +ĠC ass +- url +te chn +ĠJer usalem +long itude +' );čĊčĊ +Ġwin ners +T asks +ĠD MA +Ġtool tip +İ · +ĠB ra +_d uration +cur y +parent s +---- >( +ĠK ir +Ġint ros +Ġsk etch +Ġsk illed +Ġim mer +Ġade quate +_re p +( header +_ like +Ġper ceived +ss h +Ġassum ing +Ġf f +_u uid +ul as +Ġdemocr atic +. entities +S eries +aph ore +Ġnew er +} ( +SE C +ai ro +Ġcomm od +Ġprivile ge +Ġde ux +ĠH op +.' / +ct ic +. ';Ċ + C +ĠWar ren +Ġoptim izer +ĠSER VICES +_ oper +get Attribute +ĠMc K +_s elf +.r s +" )ĊĊĊ +Get Component +er ce +Ġt ous +un its +'] );čĊ +Z oom +/ E +Ġobs c +Ġfast est +on line +Ġpeace ful +ff en +Ġc argo +ĉ pr +Ġseek s +z u +Tr im +Ġw ard +Ġver d +Ġblog s +.exception s +ĠPrem ium +ĠN etherlands +S afe +Fin ish +ĠAl bum +_A CC += this +v irtual +] > +_L ABEL +ĠN ich +_w in +ĠA aron +W P +; $ +aim s +ĠImage View +Ġend less +ER A +_DIS ABLE +Ġcancel led +- us +Ġins pection +em in +ĠG rey +- open +Ġiter ations +. owner +Ġk eras +.P assword +ĠR y +ĠIN S +A ir +ĠSe veral +.Tab Stop +ING LE +ĠH air +ĠCan vas +AA AA +Ġfl aw +ced es +.Re port +í Ĭ +ĠT ips +cript ors +.trans action +.S pring +Ġview er +Ġins ights +è¾ ĵ +ord ion +U INT +se ek +ĠA uf +ìŀ IJ +Ġstr ain +To oltip +Ġd z +ign al +ad t +Ġu c +fin ite +Ġn m +.c md +ĠMy Sql +[ data +.j ackson +.t ree +Request Param +_ agent +") ]čĊ +Ġass ass +( Constants +: ss +ĠM AN ++- +- +ĠB ottom +print s +ĠS ame +@ Autowired +sw ap +ici ón +Ġprotest ers +Ġh oney +ĠV eter +(C alendar +- ad +ĠBrook lyn +L ife +_V AR +ze ch +ĠC ALL +_C AST +ĠE lection +Ġthick ness +V ery +_IN TEGER +- dev +)) )) +ap at +oo oo +d emo +Ġparse Float +ĠR ather +ST IT +m aker +[ current +chron o +Ġch rist +ãģ ª +ĠD etail +ư á» +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġs ul +id ency +Q ue +Ġeleg ant +ap ons +Ġdish es +Ġinteg ers +( read +find ViewById +ĠAm ount +ĠSk ip +Ġhab its +* )( +Ġmon sters +M AC +: end +Ġfr ank +As sembly +Ġd fs +Ġne ut +_TYP ES +e qual +loy d +( uri +Ġch i +Ġdefend ant +Ġconflic ts +Ġv il +- js +ĠPe ace +Ġmut able +) sender +ĠF ocus +å» º +Ġapprec iated +s leep +ĠR ED +C ulture +Ġdesign ers +_g enerator +c odes +/ ex +.Get Value +umb led +.scal ajs +per or +Ġveter ans +Ġ} )čĊ +Ġun fortunately +_C REATE +M ass +ĠCL AIM +ĠMe et +_s upport +B ank +() .Ċ +D ark +_LO W +ĠMin ing +ĠO wner +ier a +Client e +Ġencour aging +> S +Ġboy friend +ĠH alf +ĠA CC +A ff +_ ar +-l ife +c x +.J Button +iz ado +.z ero +.open qa +ot on +.text Content +Ġto ll +at ie +Ġball ot +- number +. Exception +ĉ params +c ircle +-m ap +Ġn ap +ĠRob ot +ĠI ch +reg istration +Am azon +roll ment +( exp +Ġt anks +ĠG ordon +Ġmach inery +Ġbas eline +æ ĭ +Ø © +ĠCon vention +ĉ config +ook ies +m ult +Rec ords +ĠE ST +Ġgar bage +Ġcon form +id al +Ġb arg +Ġsurv ived +Ġinvestig ations +.contains Key +---------------------------------------------------------------- ----------Ċ +ort ion +Ġhor r +_ http +Ġm ant +] ;čĊčĊ +b inary +em pl +Ġin quiry +ĠMean while +Ġcollect ing +.Entity Framework +", ĊĊ +ĠP ic +@ Inject +ick ness +ĠB inding +Ġcont rolling +re verse +Ġch airs +semb led +( add +Dis abled +an as +.trans late +-------- ---Ċ +Ġref lected +"] ĊĊ +Ex ternal +Ar row +Single ton +% x +Ġ Å +Ġan cest +ĠOr leans +ĉc md +Ġprohib ited +ith metic +(ch annel +_c ss +For ward +.s ocket +Ġl uc +â Ĩ +ĠFire fox +ĠM ovies +) _ +. ends +( shape +Ġde alt +Ġs aves +Ġgl ory +Ġmej or +Ġbreath ing +Ġ eller +get Data +Ġang les +Ġtool bar +Ġsp acing +IP S +Ġflo ors +_ACT IVE +Ġsh uffle +/ shared +ĠE le +ed ish +Ġweb cam +.ex pect +il oc +ĠIn cludes +Ġtweet ed +Ġ: ) +ĠEss ay +F ix +-b etween +_ web +.con v +Ġrac ism +Ġreflect s +um m +иÑĤ е +_f ooter +/d ocs +ĠP our +Ng Module +.initial ize +pattern s +_ In +ĠAb b +* čĊ +Ġsent iment +b uff +_count s +Ġre use +ch unk +Ġim posed +Primary Key +Fore ground +Ġconsum ed +? ! +Ġd ick +Ġch ron +ĠF ern +Ġrespons ive +Ġin sect +icult y +Ġr w +Ġal ike +Ġsub set +ĠCook ies +ĠP air +Ġt ier +IF O +av our +ĠQ U +, sizeof +Ġmerg ed +m v +it ol +yl on +Ġjump ed +. role +ens aje +R ules +Ġb rowse +An imator +Ġy oga +Ġvari ants +Ġcour tesy +ur an +p bs +else if +Al t +ĠL ane +CL K +IM ARY +_PRO PERTY +ï¼ IJ +Ġch an +Ġgrad ually +Ġsh ake +Ġbl onde +... ");Ċ +-se x +Ġgame play +ac ies +.ref resh +US B +ĠPl ot +W as +iss ippi +ĠT ensor +Ġcryptoc urrency +Ġdifficult ies +De leted +With out +_ append +_ ver +")) čĊ +Ġhonest ly +Ġp ivot +Ġtem ps +_p s +ĠUn like +[: - +V S +_in f +Ġjun ior +Ġanim ations +Ġfile path +? {{ $ +Ġun icode +pl aces +ĠC offee +.S E +ĠP AR +(t xt +ge bra +Ġf ires +Main Window +med ium +Ġ( âĢľ +Ġl g +Ġc mp +/ base +_l ayers +_ entries +Ġadmin ister +ĠSU CH +B P +ĠScott ish +ĉčĊ ĉčĊ +gu ard +ĠStr ong +In sn +ĠC AP +as ury +ĠSE E +C lock +er ie +\ models +Ġ$ $ +ĠC ab +Ġwur de +Ġsold ier +Ġcl ips +Ġarrang ement +ĠW onder +ĠH orn +Ġsc ared +Ġc ure +m kdir +Ġal igned +ĠP ink +Ġland ed +Dim ension +Scroll Pane +.ch at +.W ith +ĠTr ain +] .Ċ +Ġth irty +Ġdur able +Ġl d +Ġlate init +Ġch arts +Ġins ult +.F atal +_ ct +Ġm asks +CLU DED +Pres ident +Ġcol ours +g ments +.at tributes +ĠF lex +ĠC lock +ÃŃ cul +im en +J O +ĠReg ex +_L INK +Ġc ouch +ĠIN PUT +Ġbe ating +b usiness +pre ced +. unit +ĠF el +N ever +osp el +.start swith +ĠE PA +. only +Ġprevent ing +y er +Column Name +Ġelev ation +fl u +icy cle +Ġoff line +Tool bar +Ġcompet ing +) ]. +Ġm og +Ġis Valid +As k +_ av +_l at +AN C +ĠJ oh +k ers +Ġgu ards +Ġch ains +ĠSimple DateFormat +.st atic +Ġvess el +Ġm ud +Ġst abil +Ġst ret +g m +am ation +ç ľ +-w ith +Ġro s +_P A +Ġresult ado +Ġconf idential +ĠTok yo +ĉ using +ĠMath f +omb ine +ĠESP N +Ġdeal ers +Ġdismiss ed +TR Y +Ġte ens +rec ords +Ġw ings +g allery +account s +_L IB +Ġj acket +ĠNS Object +Ġst ones +ĠDel ivery +ĠD iet +/w atch +Ġto ilet +ĠG uest +.d ay +Ġint val +Vis it +Ġinvestig ated +Ġpent ru +ĠThe atre +andid ates +L ang +ĠS erv +Ġcont rollers +Ġset Title +N P +am y +fl at +( ui +_d ocument +è ĥ½ +ĠC oin +ĠAd ams +pt ic +Ġproduct ive +Ġaccompl ished +čĊčĊ čĊčĊ +Ġdefer red +ient es +Ġs inc +ol ars +Right arrow +Ġvari ations +( offset +.Layout Inflater +Ġsus pend +Ġprevent ion +_pr ivate +_ js +âĺ ħ +Ġw ieder +at um +Ĵ Į +Ġappear ances +.D ocument +Ġvalid ates +cal endar +} ";Ċ +.d emo +con ut +Ġcorre ction +ĠDe al +Ġbatter ies +.d uration +, \ +_m arker +m ulti +Ġh alt +Ġc ms +Ġsh aped +B ro +re duce +Ġ #### +CT OR +ĠBen ef +Ġicon ic +Ġp iano +Ġeffect iveness +| .Ċ +Ġa jax +Ġv olumes +ภ¡ +Ġcl js +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ath s +ra its +å¤ § +Ñ ĸ +_m ult +Ġfasc inating +A verage +Ġpr é +ĠChair man +.find Element +_p in +Ġcomp aring +Ġdark ness +-F i +- server +Ġselect ing +ster dam +ĠPart s +FORM ATION +Ġnot ing +Ġp ile +og s +Ġpa lette +_d o +it ize +() ( +Ġdef ining +Ġremain der +Un its +_T ASK +Http Client +S ocial +Ġfund ra +N R +ch est +C urrency +.ad apter +Ġd op +un ting +ANG UAGE +" He +ĉ index +_p ackage +.I con +Ġrep et +m ass +=" .$ +ĠS ud +Ġl id +pro vince +ì ľ +G PIO +Ð ļ +ĠMy SQL +Ġdoc s +ĠG A +Ġip sum +K ernel +Ġaccept s +Ġfit ting +Ġcu ando +Ġd uplic +ĠBro ther +ĠK le +num s +Ġmor ph +Ġ ######## +ĠCG Point +< unsigned +ä¾ ĭ +ĠD uke +.set Bounds +q s +or ic +j er +Ġregard ed +Http Request +Ġbond s +Ġthorough ly +enc ent +Ġhighlight ed +Ġac res +Ġwork place +ĠL ux +Ġqu ot +.in flate +Ġdocument ed +Ġadd iction +Ġmut ation +.c ity +Ġbott les +ĠRepos itory +on n +err no +ARI ABLE +åº ¦ +_B EGIN +gl as +' })Ċ +ĠMass age +ĠWh it +reg ex +W A +Ġout let +- head +Ġexp ired +ĠTh ai +/ include +grad ient +scan f +Ġse am +w al +ĉb uf +B earer +Ġprec ious +if acts +co ord +Ġexpl oration +.get Y +(h andle +Top ic +ĠV ent +r hs +---- --Ċ +ĠB right +Ġg uild +m other +st orm +Ġmunicip al +Ġin k +.T YPE +w l +... manual +ĠTechn ical +Ġcorpor ation +ĠH W +ank a +T AIL +ist as +Ġperform s +ĠBeh avior +.F or +_ ORDER +ĠK ick +Ġcallback s +_d r +ue go +h ub +uff icient +sk y +Ġb p +ht able +ĠON LY +ĠAUTH ORS +.Arg ument +" };Ċ +ĠTh under +ĠK om +.Sh ould +A UTH +ah u +_p ayment +Ġst arter +ìĦ ľ +ìļ © +B log +.p atch +Ġgovern ed +ass y +-f ound +Ġthe ater +ĠFont Weight +ĠBat man +" If +.R andom +_d elta +ĠC E +Auth enticated +Ġdr one +Ġc ous +r adius +M er +( None +ĠN J +_ headers +Ġam er +py test +ĠA ctions +ĉĉĉ ĠĠĠĠ +Ġet t +Ġh oly +Ġun comfort +ĠN in +ĠDec imal +ĠM essages +.s ender +] ])Ċ +Ġembr ace +Th ough +/ sp +Ġcult ures +Ġhigh way +t ar +.f ail +_h idden +ĠcomponentDid Mount +ĠW right +Ġj ag +_ il +../../ ../ +ig u +F ood +Ġa ce +Ġa ños +US D +Ġmut ual +Log ic +Ġtem ple +Ġbrief ly +ĠT rip +class method +default s +Ġch unks +,, ,, +ĠRe ason +$ id +-up s +Ġdam n +Ġtruck s +Ġun limited +Ġsc ulpt +ĠC ards +Ġaut or +ĠTest ing +Ġdies e +sh ops +ç ´ +(p ayload +ĠP ATH +ĠMem orial +Ġridic ulous +eg ree +-w inning +Ġre hab +Ġsophistic ated +wp db +ĉ path +! ";Ċ +_S YS +.s peed +Ġso ap +s uffix +W rap +Ġenh ancement +à ī +ú b +Ġplay list +Ġmix ing +ant idad +=" ";Ċ +ĠRev ision +ĠBe at +.in c +-w ay +enc ias +ul ers +C at +id el +ĠSh ip +.set Color +Ġthreat ening +.mod ules +Ġafter wards +ĠD ashboard +Ċ ĠĊ +Sign al +Ġpr imer +orne ys +ici ary +Ġl igne +_p redict +Ġa est +_ https +> : +ĠL ex +Ġrencont res +eg ral +sc ala +_f amily +ÃŁ en +_s ym +Ġuncert ainty +ĠVAL UE +Ġ} ;čĊčĊ +Ġbro ader +Ġh orses +ãģ Ŀ +ĠK al +ob a +_IN ET +ĠK ill +j query +am ination +[ @" +Ġm uj +## #Ċ +First OrDefault +then Return +C he +/ footer +Ġpark s +as je +ĠG ulf +Ġmod est +. Init +ï¼Ł ĊĊ +Ġpros pects +Ġs vg +Ġå ı +.D ialog +_N ET +Ġ( ($ +Ġe k +ĠW arning +ĠM K +< LM +Ġ' čĊ +i em +h etic +Ġi x +th ink +-sh adow +ĠE ld +ĠNev ada +ĠLe af +ĠG ROUP +Ġprom o +ent ine +ĉ Map +ĠModel s +ĠK rist +_k ernel +-m ade +Ġc err +As sets +ell ar +Ġinv oked +.v ue +Ġcult iv +C losed +Ġgener ates +ffff ff +thes ize +s qrt +ĠCast le +.c ar +Ġke en +und a +ĠC row +ĠSing h +y thon +Ġbe ans +l arg +æĸĩ ä»¶ +Aw esome +unc ate +Path s +o ji +(c urr +CON DS +Ġm im +Ġshould ers +H ard +ast es +а еÑĤ +Ġconv ince +de cess +m ade +ĠC MD +. Im +Ġcha os +ens ively +Ġcool ing +Ġbur ied +(' @ +_S e +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉĉĉĉ +.com pany +.sub mit +ph ant +Ġboot strap +_h elp +à § +.d ump +Ġdif er +_m apping +Ġcirc ular +Ġescort s +Ġb ere +Ġgrad u +ĠLeg end +im edia +ĠBar celona +Ġbed s +åĪ ° +ãĢ Ĭ +_v olume +Ġtremend ous +Ġsc aling +Ġp ins +en as +type param +D ashboard +render er +Ġsp i +Ġ& $ +ĠSk in +alm art +Ġh ockey +Ġ'" .$ +Ġerr no +Ġb ew +Follow ing +.M odule +er able +ĠM ilitary +ĠR io +_ available +ĠSur face +Ġst ab +IF IER +ĠL IST +Ġd ashboard +Ġcl usters +.pl ugin +Ġj ou +ĠDec or +F our +Ġdel le +****** /Ċ +ia z +in de +ch ing +Ġget Item +.Add ress +ment ed +A meric +Pl ain +Ġus b +ĠPract ice +_ ment +.bl ue +H int +ÑĢаР² +Ġconn ector +Ġinher ited +и в +Ġinterval s +Ġc ere +Ġu d +Ġin con +.Ex ists +ĠM ic +F K +(c ard +.Set tings +Ġexhib ition +Ġon Pressed +Ġrest ored +eng u +. def +Ġrec v +." );čĊ +enc oder +ather ine +( dest +az ed +# endregion +sem bl +, M +ob y +Ġп еÑĢ +.C all +Ġattend ance +-b order +Ġaddress ing +ê n +ĠLe v +Ġb ash +ben ch +C redentials +Sp acing +( of +_RE SET +ig uous +Ġcr uel +Ġcross ed +Ġle ur +ĠG olf +or rect +Ġpack ets +ĠData Set +Ġpart ly +SEQU ENTIAL +Ġindic ation +ĠS alt +ac ia +Ġ* );Ċ +ĉ info +ĠView Bag +on z +Ġeditor ial +ĠA rena +Ġs ir +_ Static +( socket +s u +cho ose +.m onth +.M y +é ri +; font +do es +Ġcon verter +Ġsal v +Ġl r +Ġinflu enced +(f eature +ĠQue ens +let t +_M ON +& amp +Touch ableOpacity +O FF +Ġmetab ol +( iter +Ġvit amin +ĠIND IRECT +aut om +_p ublic +Ġadjust ment +Ġspecial ized +w indows +.add All +Ġaccording ly +ĠJ OptionPane +Ġcell spacing +Ġqu ad +Ġcre ep +Ġout lets +}` )Ċ +Ġpri est +_TH READ +ĠMar x +ĠBy Val +Ġc ual +éĿ ¢ +Ġtempor arily +An n +ke leton +å ¥ +ĠLO C +au er +der ive +Ġbeh aviors +as ename +ĠCent ury +Ġhor rible +ME SS +_ List +we i +P at +ĠCh oice +_F ROM +ĉ line +.in voke +.B ottom +Ġnow here +." ĊĊĊĊ +_ export +Ġstrugg led +.Ap pearance +ĠJ Button +ĠJer emy +([ [ +Ġkick ed +mar shal +st aff +es ity +Ġqu iz +_e ffect +Ġ} ));ĊĊ +m el +b anner +ĠP IN +Ġin vention +Ġcons olid +Ġop s +ĠB etween +j ack +ern ational +Ġsacr ifice +ag ation +ĠJ oy +Ġam endment +ĠS old +Ġprison ers +ан нÑĭ +Doc uments +) ])Ċ +ust ed +ĠLine arLayout +os o +_E M +.s elf +.M iddle +) // +Ġ\ ' +Ġfuck ed +ĠM urray +Ġprof ound +_E LEMENT +ult a +il ers +port folio +J une +t cp +mod ified +ĠTr ace +ĠK el +aly zer +) => +ĠRep air +_B E +Br and +u art +pre view +Ġiniti atives +run ning +b ang +ĉ update +ĠCo ach +R ich +Ġy outube +Ġrit ual +app a +ĠRobin son +prec ision +//////////////////////////////////////////////////////////////// //////////// +=[ ]Ċ +Ġcelebr ated +OT O +Ġin clusion +J P +' ;čĊčĊ +Ġnot able +(_ . +Man aged +Ġgu ides +& nbsp +ated Route +ĠAd just +Ġcol ored +_s cores +ĠTes la +_pro gress +.in st +[' _ +.fl ags +Ġf close +_O PER +ż y +_n ote +Ġtrans gender +å ķ +RI PT +Ġabs ent +Ġam et +Ġoper and +ë © +Ġh ood +to LowerCase +av o +ĠCirc uit +ĠL ind +-- }}Ċ += m +Ġsup press +ĠM AP +i ang +- admin +Ġside bar +ĠB u +ĠH ex +, F +ĠSign al +Ġtrans parency +ĠFeder ation +/ V +Re q +Ġpul se +Ġt ends +Num bers +% ' +Ġde port +dat as +_U INT +_ tra +ok o +Ġ" ? +comp et +sole te +und ry +Ġover lap +}` ,Ċ +. ly +_sum mary +ĠL ost +.C enter +Ġdis ability +.Serial ization +Ġge om +Ġ? : +ĠW o +Ġsh ipped +Ĥ æķ° +Ġu gly +Ġexcit ement +Ġext erior +Ġcheck out +Ġk ur +, D +ĠAl aska +Ġsyn thetic +ĠB udget +ĠSub scribe +Ġ& Ċ +ÈĻ i +ĠY u +ĉ query +} .Ċ +Ġtr aged +ass en +Ġaccommod ation +Ġphys ician +Ġren amed +Ġtid ak +z Äħ +Ġmin us +ny ch +_EX CEPTION +thread s +Ġt ire +_c reated +ens ure +Ġworth y +Ġexc use +Ġclo th +.parent Node +/pl atform +ĠU FC +ĠG tk +un ny +Ġg ibt +ke ley +h um +(t x +ĉ dev +Ġout fit +do ors +Ġf on +ic ut +vol atile +Ġhom osex +Max imum +Ġexp end +Ġ});ĊĊ Ċ +E q +ond ers +dep artment +ĠPhys ics +" });Ċ +Ġpar ad +.S tr +Ġse le +IF IED +Ġdel ivers +iv an +Ġrespons ibilities +Ġadvoc ates +è µ +ĠR ID +.param eters +M etrics +ron ics +ĠUITableView Cell +A bsolute +ip se +yl um +MLE lement +_VAL ID +< title +D lg +p aces +Ġsynd rome +be ans +_d atabase +oz illa +ĠM eg +DB G +Ġl ub +Bag Constraints +ab ad +Ġproject ed +_BY TE +.Size F +st reet +ĊĊĊĊ ĊĊĊĊĊĊ +ĠLO SS +Ġdirect ors +/ news +Ġnurs ing +ĠD one +. HTTP +dis count +ĠR ot +To Many +Ġen abling +Ġauss i +ost a +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ čĊ +è½ ½ +Ġhel icopt +ĠIn side +ä¿¡ æģ¯ +is per +ĠAll ah +ARCH AR +Ġroll s +Com pare +X P +Index Of +S UM +Ġass ured +ĠPhys ical +End point +.G lobal +.d etail +Ġthe ft +.j upiter +Ġhum or +.R ender +A lex +.c ap +Ġbuff ers +Ġdis pose +t ion +.p resent +z el +, P +Ġdesper ate +.get Column +Ġtw in +ì ĸ +.c an +Ġf lee +ĠIran ian +Ġstick y +ĠU TC +L T +//////////////////////////////// //////////////// +Ġl icensing +_PO INT +ĠM aps +Ġl ol += models +-t ab +ĠN ash +_log ger +tor ch +ĠCON SEQUENTIAL +Not Empty +/ react +Ġp f +Ġassert ion +Ġsubsequ ently +_c an +Ġpand emic +og ue +"+ Ċ +_ ent +_P aram +.ĊĊ ĊĊĊĊĊĊ +Res earch +C apture +Ġbel oved +d em +Ġextract ed +Ġf ights +ER C +(a uth +position s +Ġrevers ed +(st ack +Ġ_ ) +uto ff +_fl ow +ç Ĥ¹ +( Game +Ġex cluded +ĠCS V +c g +ĠT itan +p ause +Ġcer ca +Ġdump ster +L ess +Ġkotlin x +aster xml +Ġpoint ers +Ġfl ows +ĠT un +ĠMain Activity +Ġdis cret +Ġcomb inations +vis it +_b ind +oot ing +d ater +_look up +.n io +Ġswe at +ĠR d +Ġscient ist +ĠP ixel +@ NgModule +Play ing +Ġunf old +Trans late +ĠLaw rence +ĠFIX ME +B ill +ĠR IGHT +Ġwhere ver +Ġo ok +vid ence +Ġ] ]; +ĠSk ill +unist d +ĠðŁ ĻĤ +Ġfem ales +-- )Ċ +İ· åıĸ +ĠF red +Over all +Ù Ĥ +Ġess ence +Ġthere by +Ġw ounded +ĠD OWN +les son +text ure +R ound +Ġautom ated +ĠÐ ¡ +ĠUp dates +Ġsh ade +p ublish +ĠG ear += lambda +Ġle ver +) +" +h ill +Ġrad ar +ry ing +Ġ" ). +f illed +Ġline up +Ġd l +Ġworks pace +V o +_d t +ë ² +_ Item +NS URL +. verify +ĠHawai i +G od +M arch +Ġ[â̦ ] +Ġpel o +ur ious +ĠPitt sburgh +. It +C lean +> \<^ +Ġi os +s ound +"] ; +Ġfre ed +rot tle +ĠL ower +[ count +å Ŀ +Ġp ale +ĠWay ne +ear th +_c ategories +U CK +.m etadata +Ġsum mon +H OME +олÑĮ з +Ġmanufact ured +Ġdo ck +Ġcompet itors +_MODE L +ok ia +ĠH ey +Î ¿ +Ġback ward +ĠPO SS +rop a +Ġc ri +_O BJ +Trans port +-h igh +Ġerot ik +_s lot +Ġart ic +_f ramework +-ser if +ĠSql DbType +') ( ++ "/ +Ġw ore +S il +Ġst oring +ĠPh ase +u ant +Ġb ump +in ho +Ġd ign +Ġback s +q q +(h ash +Ġge o +Ġt ender +Log o +! )Ċ +ĠM X +ĠAr thur +esso a +_C h +Ġbed rooms +="# ">< +Ġth roat +ins ic +.int eger +Ġpr imitive +Truth y +Ġfacilit ate +Ġcreat ivity +ĠD NS +Ġg ra +ue z +Ġcount less +ĠPol and +' M +ĠD ist +Ġv est +Ġcert ification +á» ij +h eld +ext ensions +( static +Ġgr ades +ĠU ber +ãģ Ł +Ġ[ ])Ċ +dat os +Ġget Data +ĠCh arg +ĠB S +.m icrosoft +.v ideo +.d irection +->{ ' +l ua +ape st +Ġbo iler +ere k +Ġdec ides +.j ar +IS C +ĠW ords +(C ON +EMPL ATE +ree ze +sh ots +app s +unt ed +.set Name +:: < +-b old +ê ² +å¯ Ĩ +Long rightarrow +Ġunf air +Ġear ning +Ġsh elf +URE MENT +Ġid le +_M ENU +.C ustom +AG ER +- " +_s witch +b ecause +) view +m are +_ condition +ĠStart ing +M vc +(p re +d ump +_LO CK +at etime +.c allback +ĠC er +op ol +ib rary +Ġres ervation +ĉĉĉĉĉĉĉ Ċ +lect or +grad uate +Ġgener ous +Ġ ion +ric ao +m q +_com plete +(c ursor +ĠForm Control +: center +Ġsub stitute +ĠPl anning +Ġp ension +Ġrecommend ation +ĠT ags +Ġg ef +Ġalbum s +Ġwash ing +ro c +Ġtr ains +at ings +Ġex ponent +ack bar +- ln +á g +.Data Annotations +ĠE IF +ĠMalays ia +ĉ PORT +on us +Ġcle ver +Ġpe u +> ĊĊĊĊ +ĠArg uments +Ġdebug ging +( right +' D +com pute +Ġfin est +OR AGE +Ġspect acular +ph rase +Ġind ia +Ġlegend ary +b irth +Ġcom posite +Ġg rows +ĠT D +Ġep id +Ġlaunch ing +] ][ +Min utes +ĠCh a +Ġclean ed +Ġwitness es +uk an +ĉ Type +Ġhab e +par agraph +ĠJ Panel +ĠH ann +Ġvar ied +ĠP okemon +ĠM UST +åĬ ¨ +.vis ibility +op up +^ [ +.exp and +Ġ" ', +.f asterxml +_ auto +ĠShe et +mark er +Par cel +ew s +ĠStr ategy +-m aking +Ġun ve +Ġtrail ing +Ġclick s +ĠGet Component +ĉ content +IG ENCE +ERN EL +NSMutable Array +Ġb reat +Ġharm ful +¶ Ī +Ġbes ides +Ġb oring +Ġbrut al +v ang +(p arse +qu ick +Ġpy test +Ġswitch ing +() ]Ċ +Ġì Ħ +L ER +ĉf ont +Ġnet t +) ]ĊĊ +(/ \ +æŀ ľ +to Array +Ġbre ed +ĠC AR +ĠWe apon +A bs +t ot +Ġset Name +apt ive +Ġ: , +Ġesc aped +ord en +ĠP ri +th umbnail +Ġdescri ptions +/ styles +ĠPC I +Ġal phabet +astic search +NOT E +Ġc ialis +ĠGr iff +Ġpor que +Ġprote ins +pl ays +Ġst ating +Ġimag ination +Ġfac ial +ĠMe chan +Ġarr anged +_ used +Ġarrang ements +ĠP ipe +host name +Ġprov inc +T it +.Flat Style +ĠS plit +ĠLo ader +.c c +Ġclin ic +---------------- ------------ +Ġb aking +ĠEN T +ne ath +ãĢģ ĊĊ +AN E +.EntityFramework Core +app ers +. ic +ĠNg Module +ĠF ORM +Ġ' ; +-pro fit +h w +en emy +ĠE ye +Ġca ution +t own +Ġur ged +ĠJim my +ynchron ous +-s ized +m aking +, { +] ', +_ Object +ah oma +Ġactiv ist +IN VAL +ĠCom mercial +ĠOr lando +(t ab +ĠØ ¨ +Al gorithm +Ġher itage +Get Mapping +Ġfail ures +ri os +at iva +Ġt et +Ġcar pet +( Z +th ree +Ġdisc losure +. ERROR +_c alled +Ġd ial +Ġoccas ional +.E rr +Ġfunc ion +caff old +Ġrele asing +ï¼ī ĊĊ +_ Value +ĠV ari +y ellow +Ġstrugg les +.c al +ĠDak ota +ĉc lose +Ġsand wich +Ġanaly tics +Ġ** ) +& # +ĠJ os +Ġpass ive +AT TR +Th rowable +ĠM un +ĠU int +(dis posing +ar ak +ĠLe aders +Ġaffect ing +Ġitem View +Ġeconom ics +f v +à¹ Ģ +.r b +ĠOver all +Ġwealth y +Ġev olved +nd a +ĠH us +re strict +um en +ĠA gricult +! ĊĊĊ +Ġexp ires +Ġspokes person +int erval +Ġà ¢ +Ġque en +(n il +ing o +He ap +Ù İ +Ġcompl ain +S ym +ĠCl one +ĠR u +ĠW ILL +ĠCr ystal +/ content +ing en +oint ment +Last Name +av icon +ĠIB M +ĠDim ension +an h +icip ants +ĠAn ne +.pro gress +Ġal go +ob il +ĠV oice +ĠF E +Ġg li +Ġv ed +Ġprevent s +\ Column +Ġfol k +ett i +Ġm n +ĠCL ASS +Ġdisplay ing +ĠK l +ĠF err +d uto +. ib +Ġd ados +' name +-s pace +Ġit alian +Ġin verse +Ġd ense +ut er +ĠI Enumerator +-s ign +Ġnation wide +Ġperson a +Ġsol ved +Ġdram atically +Log out +Ġgr av +Ġanalys es +ol lo +Ġl amp +. team +ĠE rot += [" +Ġd ancing +Ġ?> / +Ġc ater +ff e +ĠSh a +ĠB os +ĠRE QUIRE +ĠMon ster +ĠR B +ĠI DE +Ġsu its +Ġform Data +( theta +Ġsp atial += NULL +ĠSql Connection +Ġ à +ĠV enez +ĠMor ning +Ġpublic ations +ĠNON INFRINGEMENT +first Name +ud s +W ould +_HE AD +Ġinvest ed +st able +f red +Ġcommand er +SE S +âĢĶ a +an che +ĠM ovement +ë ³ +S uite +Ġjur isdiction +ë¦ ¬ +ĠB eth +j Query +ĠIs a +Ġd ental +, * +ĠL imit +ili ation +=" { +b ast +Ġt urb +is y +O OK +Ġadvoc ate +im ag +LE CTION +л ÑĮ +(c ategory +.de c +Ġun iqu +_s n +Ġattract ed +Ġà ī +ĠRun ning +_ edges +ĠDis able +_A S +åĽ ¾ +Ġnetwork ing +_br anch +H aving +toBe Truthy +G I +Ġcamp s +se p +-p art +Ġ)ĊĊ ĊĊĊĊĊĊ +ustral ia +ĠRe ports +rit o +Ġwa ist +_pl us +ĠW W +-p erson +Apr il +Ġs ar +.t ar +Ġagricult ural +t ic +Ġt cp +Ġset Value +agent o +ĠAp pe +p iler +CA DE +Ġan che +atch er +Ġcom ics +Ġl bs +_se gment +'] =$ +itt ers +ich er +G INE +Ġutil ize +ĠC ursor +_ex pression +Ġd ag +< long +Ġr hyth +æı IJ +Ġconsult ation +Y et +")) ĊĊ +_M AC +c ould +Ġ' \\ +ĠV o +ĉ http +Ġg s +ph er +- grid +J ames +J ul +Ġsch on +Ġtensor flow +ĠLOG GER +am as +Ġsc ipy +Ġconv iction +. ag +Ġadministr ator +)) {čĊ +Ġn un +" group +P or +Ġnur se +ex pression +ak y +ĠHe avy +. opt +.get All +Ġover l +/ ", +_c ountry +ç İ +ĠG ENER +_r oute +ĠD al + ´ +ol oad +Ġuncomfort able +(m enu +Ġhost name +' ");Ċ +Ġcalcul ations +-c lick +Ġprotect ive +ãĤ ¯ +_F orm +ung s +Act ual +m f +ĠProcess ing +ĠIn ventory +(m atrix +app ropriate +w eg +ij a +Ġch r +Ġr ifle +-w sj +k ar +Ġindepend ently +I OS +Ġconsist ency +v n +/s ystem +ĠCh anges +Ġexp ose +ici ents +Ġrel ate +ĉ next +è ¨ +ud es +Ġglass es +F XML +.... .. +ĠP df +Ġappro ve +Ġ{ \ +Ġexist e +)) ( +ARE NT +оР¿ +ĠL atest +ĠNiger ia +.Inter faces +Ġrem oves +En emy +Ġen force +vert s +ĉ pos +_text ure +W ARD +ĠINC IDENT +( container +Ġdef ending +ĠR X +ĠH ook +br is +ĠFl ask +Gr ay +. )Ċ +vis ibility +ĠRedirectTo Action +err al +_e lem +Ġres on +front end +_variable s +ater ia +Ġ+ " +ave led +RI X +Ġdef icit +_C heck +YY YY +To One +sp y +Ġun ited +end ent +Ġp ode +ãģ Į +C AT +(f mt +ĠBon us +Ġre ck + º +Mod ules +Ġvac uum +R adio +ĠDAM AGE +P en +ĠPark er +; ;Ċ +ĠRe ally +_n eg +p ending +Ġnomine e +ĠC ategories +ĠUl tra +We apon +Ġdef ender +I ss +ĠG ender +ĠD ress +Ġimpr ison +Ġbank rupt +imension al +PH A +ĠStr ateg +ĠPROF ITS +Ġp atri +//////////////////////////////////////////////////////////////// //////////////// +de legate +Ġfor State +Ġdev oted +_m ake +Ġterror ists +ĠS nap +_n av +ĠA A +ĠI an +ĉ app +Pl acement +_h dr +< K +Ġs ang +st roke +- Q +> x +.T ask +m oney +ib aba +' });Ċ +ĠSpec ific +ĠLine ar +_O PT +Hash Code +( Player +.Contains Key +Ġcoll apsed +trans parent +_R ANGE +View er +(c fg +Ġsort ing +Ġinf ected +ĠN ach +Ġaccommod ate +.element s +_P ART +ĠSex y += get +( year +Ġx hr +: ] +ows ki +Ġsum mar +Ġ ¿ +Ġint e +Ġwork flow +ĠTai wan +vers ions +åı ij +Ġsurprising ly +Ġopt ical +Ġpro ces +Ġdisag ree +Ġnue vo +ĠC AM +sort ed +le ases +ist le +Id ent +ĉ event +ject ed +Ch unk +V ars +.pro vider +Ġproceed ings +Ġin clusive +Ġart work +end ants +ï¼ļ Ċ +se en +Ġl ig +Ġm akers +_f un +Ġlength s +Path Variable +[ item +ภµ +De ad +FFFF FF +ĠUr ban +up les +ich en +(null ptr +.s pec +, System +UR ATION +(j ob +å¼ ı +Ġtrack er +Å Ļ +ĠM R +ĠSQL ite +Ġd to +Ġ; ;Ċ +Ġm int +ĠInt roduction +ca o +Ġquestion ed +Ġf itted +rev ision +s q +Ġm ig +_un its +_ async +Ġf lick +});ĊĊ Ċ +Ġnot re +}` , +F ilters +Ġm undo +_d ays +Ġfr m +ut c +Ġval s +ew idth +ĠGener ator +ĠArt ist +ĠID s +ĠArt icles +re ater +ĠComponent Fixture +. = +Ġr ou +- no +.b ukkit +eg g +ĠD iff +atic s +Ñĥ Ñĩ +âĢĶ ĊĊ +ĠChar lotte +by e +Ġ} );čĊčĊ +ĠV ik +ĠB row +Ġl v +ĠG ib +-w ing +GL IGENCE +(I l +ĠEngine er +.W ait +ĠP ictures +Ġr het +Ġth ermal +Ġpr aise +< >();ĊĊ +ĠSp ider +P ause +ĠB aker +Ġsl ower +Ġ} ]Ċ +_en queue +Ġdisappe ared +ĠT icket +IN UX +_LOC AL +аÑģ Ñģ +@Inject able +comm unity +Gesture Recognizer +åĽ ½ +Ġsca les +Ġ- ( +/ '+ +ĠS it +Ġexecut ives +ard ing +Ġad vers +Ġback wards +ĉ context +ĠH amp +ĠP F +ĠDe ck +ĠCra ig +A merican +Ġb ell +Ġpro l +uf en +Ġr ng +ar shal +ĠSim ply +first name +sh ore +J uly +Ġmort ality +ĠâĨĴ ĊĊ +Help ers +Ġbench mark +em ade +Ġorganis ations +.g son +ĠText Field +Ġciv ilians +.Array s +ĠMiss issippi +Ġinter mediate +get User +_cl uster +Rel ative +fore ign +.querySelector All +Fore ignKey +Ġreason ably +-------- -Ċ +C ards +ĠK am +ĠTh or +Ġroll er +-e lement +ĠC urrency +dd ie +ALL Y +ĠR A +Ġper met +aa aa +Ġhom ework +ĠV it +Ġm old +ĠF er +[ start +Ġstatist ical +Ġsc ary +_H OME +.B egin +Con struct +ogen ic +ĠDEAL INGS +Ġtamb ién +ix on +. ind +ac re +Ġtransform s +ĠN ap +.B lock +uss ia +pir ation +ul ent +Ġce il +Cl ause +na ire +T ES +Ġne at +ST D +ĠReg Exp +per form +: ) +Ġun ions +Ġs ublic +Ġw inds +lo ating +g lich +Ġp agination +S kill +App ly +ĠOper ator +ist ogram +Ġqual ities +C ross +Ġde com +], " +ĠJ uan +.mod al +.Ch ild +ĠRog er +STIT UTE +:CGRect Make +a lette +Ġst a +as ide +Ġbl ur +ĠW a +if etime +re ed +control s +Ġb ins +Ġп ол +*/ ,Ċ +U IS +ĠR ou +ĠDem o +- awesome +ĠCh ain +Ġh asta +ĠB art +. KEY +Ġvend ors +nof ollow +ĠD est +_b uilder +Ġarg ues +_ answer +g oto +ĠRES ULT +ĠM ON +Ġp oder +o ons +_C ASE +Ġrep lic +Ġfin ancing +ĠD ATE +c ern +_tr ack +t ies +/ logo +ĠNE GLIGENCE +get Type +> T +b et +g irl +ĠINCIDENT AL +-s ite +.tr igger +ĠL isa +_input s +Ġrel atives +Logged In +Config ure +I K +. accept +Res ume +ĠD raft +Ġ* >( +ĠW A +ed ian +ern ess +ĠLayout Inflater +*/ čĊčĊ +oth y +Ġoblig ation +Sub scribe +Ġth umbnail +ex ist +Ġins isted +ĠU ICollectionView +ĠAng ular +Ġtable ts +ĠImp act +ãĢį ĊĊ +ah o +Ġcharacter istic +g d +Ġ= ================================================ +our t +` . +App ro +Co ordinate +Rem ember +Ġmar ine +] ==' +ĠAdmin istrator +.get Default +Ġforg ot +ĠStruct ure +V ue +ars ing +m oment +k w +_c ursor +Att ack +Ġath letic +Ġdiagn osed +Ġend e +åĪ łéϤ +H ouse +ĠP ARAM +Ġw iki +ĠO pp +Ġcons ervation +Ġs nd +_t em +sub str +ĠC ape +.s im +UT ION +an an +âĢĻ un +Ġg y +- work +Ġcomp elling +=' # +ĉs ub +Ġdirect ories +íĬ ¸ +Ġtouch es +out ines +.C ollection +s chedule +.l at +ĠDo ctrine +CA A +ĠRe fer +Ġshift s +Ġlik elihood +pre ter +ĠF emale +Ġinter cept +Ġl ou +çĻ » +Ġr ug +ĠC rown +Ġ************************************************************************ **** +- product +Ġprompt ed +ung le +d ocker +ĠT u +ĠUn ique +_ Error +ul os +Ġâ Ħ +Ġ( ` +Get ting +_s cal +ĠEn h +ü t +Ġsust ained +Ġp atches +Ġpros per +ĠG aza +_l ight +Ġin cons +-------- Ċ +ĉĉ ĠĠĠĠĠĠ +S F +C N +: ";Ċ +ĠColl ins +( *) +Ġcomp ilation +'] čĊ +Ġcon sequence +, ... +Ġd m +ĠB LOCK +Cl uster +Ġsk i +(arg c +T uple +Ġjo ins +ĠSher iff +W ar +ind i +Ġcomment ed +H OST +Ġinv itation +apan ese +Ġperm its +preced ented +_z one +ĠA my +_R D +Min imum +Ġinv ocation +.en able +icht en +- owned +" id +_PO INTER +F ac +Ġspecific ations +Ġnom ination +Ġg p +< ( +Ġrob ots +ĠJ erry +Ġhold ers +Ġw and +c ms +Ġ} ))Ċ +.To ast +ĠI List +B ased +z oom +/ style +ĠBe ck +M en +Ġcontrib uting +Ġund o +ĠO H +Ġadd Object +Ġe igen +sign up +éĶ Ļ +Ġdist ant +PAR ATOR +ĠM ari +Ġm á +E mp +ó s +Ġì Īĺ +ev t ++ j +p ark +ĠSt ay +ĠD un +Ġso y +> % +az ines +Ġti empo +(m e +p resent +.Th is +Ġedit ors +F IELD +.W ork +ĠUn iverse +Ġdr unk +.t imer +Ġalter ed +ĠN ar +ëł ¥ +.Act ive +id or +ç Ń +.delta Time +Ġawk ward +& quot +ĠSaf ari +Ġtr icks +MENT S +div ision +Ġvary ing +ĠHigh way +Ġphotograph er +ĠSt ewart +Ġlast ing +.P re +.amazon aws +ĠL uck +.D escription +ĠN az +n eg +Ġc ó +<<" \ +ĠSur v +ĠU nc +Rec ipe +.Border Style +Ġmod ifications +- at +AT FORM +h dr +ak o +Ġsublic ense +ĠJ ump +Ġbe im +ĠMan hattan +. bool +_h w +ÑĤ ÑĮ +B in +Ġg ateway +" ": +ĠU IS +:" + +- def +ĠReg ular +/ testing +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +string stream +Ġdis par +Ġmob il +- read +ĠAd apter +ĠCh ampions +Ġsched uler +Ġk ills +ĠM ultiple +ir ror +Ġgod s +AD O +ak te +ĠUs uario +.c ircular +Ġre cept +ĠEx pr +Ġelder ly +Ġnic ely +Ġbest e +W ant +Ġclass ical +.s prite +obj c +ĠM ason +Ġsist ema +.Bl ack +es o +ĠZe it +Ġdiv id +Ġent ers +_sub ject +ĠPlan et +.w arning +ĠG ram +_t okens +Ġhousehold s +_c ustomer +user Name +c ross +Ġp ione +Ġass ists +_S M +ib o +Ġlo yal +Ġuse less +# elif +ĠUlt imate +C ome +g el +Ġd ich +xy z +ik el +ob ra +_s can +ĠInter ior +ĠN ice +Ġpl ac +ĉt arget +Ġvir al +ass o +() / +und e +ĠAd obe +O s +vis ited +ĠO W +ĠFe ed +ĠSe quence +Ġman ages +in son +ĠLouis iana +{ }) +ĠH ab +ĠL D +Ġb ip +pr ites +(e lem +.h ibernate +él é +Ġoh ne +_trans action +Ġann unci +P ublished +ĠH onda +ĠT am +ĠP acket +_ selector +Ġchalleng ed +Process ing +-h over +Ġtr ainer +_c ancel +ĠNS Dictionary +ab ric +ĠM LS +_s ensor +Ġshr ink +ĠF X +th reshold +ĉH X +-m ark +` .` +S cheme +(f ull +_w riter +ĠS ys +Ġf led +ĠC in +-w idget +ĠPre vious +G ender +_ question +Fe ed +Ġscr ut +(p refix +ãĢĤ ãĢĤ +Ġin fections +Part s +Ġhier archy +_DE LETE +ĠPat ient +_p ay +Ġprom oted +Ġì ĭ +Ġcivil ian +Ġagricult ure +ĠP iece +Ġst ance +uts che +Ass ign +.A CTION +F ig +_r adius +ĠS ync +du cer +f ailure +ens ed +pt ime +B M +_dat etime +qu ivo +QUE UE +èĢ ħ +Ap pear +Ġsum mit +: void +Ġv ine +è® ¤ +on ne +_TR ANS +.g reen +_ cc +Ġhung ry +Ġ" > +() );čĊčĊ +Ex tract +iz ens +Ġsol ver +Not ify +Ġeng lish +ĠSh opping +inter faces +RE Q +Ġil leg +ĠUI ImageView +Ġdis connect +ĠUnt il +ĠConserv ative +@ Column +Ġshift ed +Ġ: čĊ +Ġf ich +Ġd la +Ġsh oe +"), čĊ +ular ity +_RE SP +We ather +UI Application +. iterator +Ġag ing +.P arent +ow ie +(e qual +ĠCon v +/ default +Ġmeas uring +.pre v +.Is Valid +.F at +Ġs Äĥ +key words +with out +Ġso vere +Ġex changes +Ġm elt +Ġis lands +ĠInt egr +Ġjump ing +Ġg le +Ġjournal ism +Ġd ated +Local ized +ĠRef resh +Part icle +Ġa a +ĠSTR ICT +Ġb od +.Pro cess +_A UTO +ĠP ublished +e very +Ġtechn ological +ls x +Ġir rit +Add itional +Ġdel imiter +_l anguage +- area +bo ys +ĠT ube +Ġw at +Ġmechan ics +_ owner +Sp ell +ĠSt ories +.Append Line +Table View +h em +st ick +oll ower +I FF +ĠU V +oll ision +S UB +Ġcompar able +Ġdon de +s ales +ll vm +Ġ} ],Ċ +OTT OM +ĠPur pose +L ab +Ġinterview ed +o is +as il +.set Id +ĠIn struction +-- > +ĠMod ified +ation ally +ĠMe eting +è¯ ¯ +# region +Ġrout ing +.f ocus +ĠYou th +< D +ĠN ag +contact s +Ġform ing +Ġm ie +',[' ../ +ĠB P +Ġapp et +ĠTe acher +ĠT P +Ġann ually +outed EventArgs +ĠSpe aker +Ġre name +CF G +(" // +æİ ¥ +/p ages +Ġpr és +ĠSp ell +.All ow +ĠINT ERRU +Ġ( # +âĢĻ ĊĊ +_G eneric +.im show +_t im +- face +(& ( +atin um +Ġrevolution ary +ĠH ours +r ain +Ġany time +Ġab b +.j sp +Scroll View +ĠTr uth +Ġanticip ated +Ġacc ent +. checked +Ġspec ifies +Ġca f +Ġcell padding +Ġcook ed +ĠH ugh +pe ek +_R ATE +Ġd orm +/ čĊ +IV ITY +.Cont roller +(p art +.con straint +Ġinv asion +MO VE +Ġgl uc +l ename +Ġam en +eng lish +ĠSw itzerland +";ĊĊ Ċ +pe st +.col lect +N ib +ĠD ict +ĠE mb +(sub ject +Ġoutr age +Ġdec iding +Ġsent enced +F echa +" A +Ġqu er +Ġfont Family +Ġqu adr +- Y +_C ACHE +Ġanaly zed +Ġg aining +ĠAgain st +ĠSou l +ta u +Ġlight weight +ĠT F +ĠEffect s +.T ypes +.add Class +Ġv egan +é ģ +.' " +ĠExpl orer +.d etect +.sh ift +Ġoblig ations +last Name +Ġassoci ations +ĠTime Span +un ter +ĠF resh +Compat ible +P ub +id ges +. option +var i +.hash Code +Ġg eb +. section +- not +ĠSub mit +T N +reg istry +_m edia +Ġn aj +ff t +Ġm ate +-th ird +Ġp ockets +est a +Ġb ent +ĠN ord +Ġretail ers +ĠMor ris +."" "ĊĊ +W rong +Ġ ÅĽ +R ay +. ec +ĠB ind +_H AND +(n on +is Valid +Ġsimilar ly +_L IMIT +Ġdynam ics +Ġdist inction +ãģ Ĩ +< N +Ġor th +ĠToy ota +ĠK ate +ĠL S +or ie +ĠSpr ings +Ġf reak +last name +_M ULT +-st ep +" ( +AD DR +Ġentert aining +_CON F +Ġdec oded +Ġst reak +Ġwait ed +Ġnot ified +rodu ced +vis ual +.Layout Params +æ ° +es ian +f its +s pring +ĠBern ie +User Defaults +Ġped est +Ap pearance +ĠW iki +ĠNOT ICE +Ġs sh +Ġdur ante +ĠZ ip +ı r +ĠNAT O +Ġtw elve +Ġro yal +ï ¸ +Ġmer chant +ĠF urniture +'] ),Ċ +, X +Ġfold ers +ĠG ate +ĉf unc +p ick +_us uario +ĠV erm +ment ion +ur pose +Ġalert s +x ious +_s ig +ĠF u +Ġ( : +Ġd umb +åħ ³ +Ġaccur ately +éĩ į +R B +-s creen +ĠV ER +j our +Ġrom ance +uc ceed +. choice +Ġad ip +_d ims +Serial izable +ãĤ ĭ +.j ob +Ġpro g +uch ar +Ġg ently +ĠR SS +ict ured +_ENABLE D +ĉ label +aw ks +ĠEn sure +rem ember +ìł ķ +Ġtrans mit +{{ $ +.Trans action +ur se +_rel ative +Ġs ized +ĠX X +ĠPr incess +ĠL arry +Ġpr ó +ĠÑģÑĤ ÑĢ +Ġs isters +estr uct +Ġcheck point +: length +ĠCar los +/ icon +_T ARGET +T okens +Ġpat ience +ĠSe lected +q ty +.show Message +Ġwild life +ĠP rops +b m +- arrow +Ġpar cel +fire base +ĠBen jamin +cess o +.t im +ĠG arc +. any +ĠHOW EVER +ĠK o +Ġgrab bed +_f rames +Ġobject AtIndex +ĠADV ISED +Ġsub ur +ĉ GL +Ġ}) }Ċ +-l ength +ìĭ ľ +ĠPot ter +_b uff +.g ui +ĠEnc oding +E lect +-m essage +Ġ � +Ġ ÈĻi +ĠArgument NullException +а ÑĨи +Ġmin imize +Ġrespond ing +$_ [' +ĠInd ividual +á c +ĠIN TER +Ġmast urb +ĠB in +(' $ +ëĵ ľ +Ġopen ly +Ġ> < +Ġun to +olog ically +ĠM ul +VID IA +Ġsl im +ĠCommission er +( on +Ġunder neath +/ db +v ote +( Message +ĠP ope +Def ined +Ġsw ift +ur f +Ġadapt ed +SE L +Ġreven ues +Ġdiv ine += y +Grad ient +_ act +Ġ/*! < +Ġpoly gon +ĠF DA +ĠC arr +at ables +(std out +Ġrefr iger +Ġco ordin +avor ites +ÑĪ Ð¸ +Ġcompass ion +ĠPOSS IBILITY +- secondary +ur acy +Ġcomp romise +_A V +_ os +Ġbes ide +ĥ Ŀ +Ġl n +.pl ugins +Cap acity +al ah +.b in +ĠC RC +_b alance +Ġflex Direction +Ġam bit +Ġnick name +ĠFor ces +C LE +ĠSh ell +Ġs ail +ĠW riter +ĠA lice +d w +ĠInd ians +ĠMar shall +_S RC +Ġnormal ized +ĠJ ag +ãĤ Ĵ +ze it +r pc +ÃŃ c +.in line +Ġtrav ers +_n umeric +Ġutil ities +Ġev ac +IN PUT +ĉ register +M X +ĠCamp bell +Ġdatas ets +Ġdem anded +Ġinitial State +g an +Ġe i +Un expected +- web +tr ait +, Y +ĠT odd +Ġske leton +Ġoptim ize +ç¬ ¬ +ĠU pon +ĠSt Object +Ġap lic +.' P +v ron +. UN +Ġpaint er +izar re +Ġl av +Ġp om +p reg += function +( serial +ific a +um ing +åľ ° +ãģ Ĥ +- op +U CH +ĠH end +.prop Types +Ġy o +Ġrout ines +Ġcar ing +S em +Ġres erves +Ġprior ities +red its +IST R +Content Type +ĠSch w +/ media +Ġe str +Ġclim bing +- week +cher che +s ensor +To Array +ĠMont real +Ġcloud s +ĠInject able +ĠR ice +Ġpropag anda +_pro vider +Ġind oor +Ġin aug +Ġdipl om +Ġmess aging +_m ut +å ¦Ĥ +Ġk w +ON S +ari ans +R PC +) ]čĊ +-r ay +ĠS or +m all +Ġmarket place +Ġv tk +M a +og an +ig i +Ġspons ored +ĠD ani +.S EVER +>' .$ +m ultipart +ĠW ol +Ġtable Name +ĠUser name +Background Color +Ġf right +_E MAIL +Sept ember +_val s +op ia +Ġsp otted +- Ch +Ġdata Source +/ "Ċ +ек ÑĤ +ĠRequest Method +ĠRe place +-d o +ah n +ĠPh D +] .ĊĊ +N ON +g ement +ĠTh r +Ġquiet ly +Ġtort ure +Ġte as +ĠC Y +Ġa tr +develop ment +-d etail +Ġlight er +Ġarg uing +Ġdes erves +Ġcur riculum +_CON TEXT +ÅĤ y +H ITE +ĉ ID +/ uploads +Ġt its +re o +_d rop +. UTF +Ġpick up +Ġgro cery +ĠP ure +Ġeas iest +Ph il +.f eature +(" * +Ġinvest or +t ok +Ġj ar +L os +âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ +. queue +-s peed +M al +um blr +ĠCON ST +ĠH RESULT +ĠD ance +(file Path +Ġattrib uted +ॠį +ĠB und +co ins +Ġs ão +Ġp ir +person al +Ġpre lim +Ġprop ose +ĠT L +] ]) +ĠSub scription +ĠK re +, len +.First OrDefault +) -- +_product s +.Get Bytes +Sh ip +Ġenc rypt +ĠS G +ĠM yst +h ir +Ġiter ate +Ġint end +.mock ito +Ġch apters +( angle +ĠV lad +è® ¾ +' .ĊĊ +Response Body +ĠAb d +de al +Ġbar riers +-out line +b ill +ĠF alls +_se cond +. include +. ceil +Ġoccup ation +ph ony +.move To +ĠJenn ifer +AST ER +; ">< +ĠEn abled +Ġtermin ate +ĠI o +l ations +ĠTHE ORY +Ġear liest +Ġr ack +ĠSc ar +sh ake +ch ip +Ġu v +Ġall iance +п иÑģ +ĠGOOD S +z ione +ĠV I +Ġ{ - +Ġfilter ing +Ġmis con +.Dock Style +Ġb ush +Ġj unk +æ Į +ĠQ UE +Ġhook s +Ġfirm ware +Ġmiddle ware +d ic +ĠOak land +Ġarr ives +P ayload +p ixel +] | +Ġstart Date +.P RO +_a udio +Ġmid field +igid body +ĠSw iss +ĠCl ip +ĠD ump +ĠText Box +Ġg eh +y ield +od s +Ġrefer endum +Back end +ĠC ream +Ġdomin ated +ĠArch ive +Ġrid ers +.prepare Statement +Ġqu ando +Ġche f +w iki +in el +am pling +(" \\ +Ġs ag +_pro xy +ãģ ķ +p do +.getElementsBy TagName +Ġdemonstr ation +ĠN PC +Ġarch ivo +end ance +Ġefficient ly +( actual +.t ableView +Ġm ush +Ġbe ars +_thread s +j as +ah un +Ġne ural +Ġdesign ing +ĠG DP +Ġlift ed +çĽ ® +ĠJ oint +ĠIn clude +ĠGi ants +Ġwithdraw al +ĠR ent +n ative +ĠSe ek +gress ion +_C PU +\ S +ĠSh ield +Ġsol ic +Ġbo om +yect o +Ġmanufact ure +ĠâĢ ĭ +Ġb box +Ġearth qu +ollect ors +:@" % +Ġlo ops +J e +alk ing +ĠWh ats +ĠBo ys +. book +ARG E +_p ixel +Ġsus pects +Î ¹ +us p +ĠBM W +ie ces +(p erson +å¼ Ģ +é » +ĠPod cast +Ġb ou +( Item +à » +( Input +Http Get +Ġb urg +) ^ +BO ARD +*/ , +Ġg ulp +ĠB enn +Ġdeck s +.status Code +Ġac ute +Ġh ug +ug u +Ġp led +," % +h ape +Ġз ап +ĠMain e +.re al +Ġd alam +ĠMin or +.F loat +dis p +Ġt l +Ġen count +=> $ +Ġf g +te es +ĠRec omm +ä l +Ġchem istry +Block s +O ID +Ġfore x +ĠApp end +Ġ{ * +ĠSup ply +CG Float +(b l +Ġat e +ador a +Ġg ust +Ass oci +> .Ċ +F ETCH +.s erial +widget s +ard less +ie fs +_F ULL +ernet es +ĠP red +Ø Ń +äº ĭ +ub ernetes +ĠL aura +Ġl abeled +High light +Ġanno ying +/ update +(d escription +Ġintim id +$ c +")) )Ċ +.A P +Ġ[] * +ĠEX IT +.H ost +ĠOP EN +.send Message +_c amera +_t ile +Ġth erm +onom ous +Ġdis adv +Ġna ar +index Of +ĠP P +.prot ocol +AF E +Ġtext ures +################################ ################ +umb ai +.st ats +ĠG E +Ġi e +ĠST D +ĠM ann +.ref lect +K B +Ġd ive +.w av +/* ---------------------------------------------------------------- +/ settings +.l ifecycle +Ġda ughters +or us +ub er +N ING +st ri +ĠT ip +Ġz n +Ġswitch ed +in et +uff y +ĠTransport ation +( conf +fr ica +ĠX L +ĠLe ad +_per cent +< Map +Ġthr ust +or b +ik k +Ġtra uma +Access or +ĠF it +ĠString Buffer +ex pl +(s creen +Ġaud iences +ĠO PTION +_ round +[ node +be h +-> __ +per missions +ĠD etermine +.M an +Ġadv ances +. InputStream +Ġstrong est +Ġe Bay +Ġ# - +Ġdir name +ĠS MS +Ġmedic ations +Ġam ended +Ġchurch es +ĠImper ial +$ row +ĠMad ison +ĠIn sp +Ġaff air +Ġpsych ology +v h +Ġsever ity +âĢ IJ +Ġstri ps +A H +vert ising +Ġcon se +IM AGE +ĠSt ats +ĉs c +.C ursor +Ġfree ze +ss on +(x ml +ĠSus an +.t ile +ed ed +ĠĠĠĠ ĉĉĉ +uel le +ĠMitch ell +b ased +Oper and +½ æķ° +ĠF F +ĉstr cpy +ounc es +ild o +.execute Query +Ġapproach ing +ĠSe ven +Ġn uts +Ġr ic +ass ignment +Ġcalcul ator +ĠMur phy +ĠB ou +í Ħ +Ġbut t +Ġt icks +Project s +il ib +.text Color +m ov +_log o +( template +ĠIN IT +Ġimage View +scri ptions +OR ITY +Con sumer +Ġun precedented +Ġtour ist +Ġbr on +Ġcontract or +Ġlic ence +ĠN am +æ ¯ +( transform +_AT T +P ref +ĠG am +Ġvess els +Ġh av +L ater +.To Lower +Ġurl s +Ġbreak down +Ġpen alties +Ġf oster +ĠU E +Ġcl ue +com ed +åIJį ç§° +-m ain +Ġp ts +Ġcount ed +ict s +/ post +Ġget attr +Ġp ing +ANCE L +Ġp ec +Ñħ од +ant om +ĠBlue print +ĠEvent Emitter +Ġl ä +æ ² +Ġstr aw +( comp +' une +> N +- client +es Module +-b ase +Ġret reat +_s imple +ĉĉĉĉĉĉ Ġ +fe e +') čĊčĊ +Control Item +Ġsubscri bers +ple ase +ĠE ff +Ġp ound +ĠBy tes +ĠTe a +_ activity +Ġmax im +Ġop code +B SD +. constant +; } +omb res +Ġcare ers +) .ĊĊĊĊ +Ġsp reading +-exp anded +ĠOr d +amar in +Ġmob ility +Un fortunately +ak k +N L +_ redirect +ĠP G +ĠS ensor +b ol +t ap +_MEM ORY +ĠUI Alert +plit ude +We bsite +ĠLog o +lo ve +[ ind +Ġalto gether +Ġwonder ed +Ġes per +ĠLib eral +Ġo ss +Ġel it +Ġst iff +od ox +_ment ions +ĠDou glas +_p id +ĠC K +ĠinitWith Frame +.b log +p kg +ang hai +QUI RED +u u +Ġm kdir +AT AL +Ġun h +in ces +st h +Ġhypo thesis +Ġc ata +ĠT B +ĠCl ar +Ġpre decess +Ġsitu ated +-w orld +)) / +Ġhead lines +.st at +Ġout break +sp ath +_FLAG S +ĠServlet Exception +S un +F ROM +ĠD ir +ãĥ»ãĥ» ãĥ» +_co ord +ĠOpt im +Mon itor +.b it +XX X +Ġtod as +f eld +ÑĢ Ð¸ +im ir +Ġpolit ically +Ġmolec ular +Ġtrad ed +Ġ{{ $ +ĠSw edish +Ġ'@ / +_RE AL +Ġw arehouse +t oday +, L +or p +< section +- br +ym e +ĠUser Service +Ġlib erty +Ġmoment o +( Image +< size +S ch +Ġj og +i ology +arent ly +Ġquant um +ĠAb u +Ġr im +Ġman a +Font Size +Build ing +st airs +AIL ABLE +Ġ& ' +Ġs ect +Ġs igh +(b atch +.I Container +p oll +ĠCor ps +Î µ +ar u +ĠK ay +.r ange +_click ed +ĠRobert s +.N etwork +fin ish +- Man +Ġcolleg es +ĠF ine +")) ,Ċ +f ilm +Ġrem inded +Ġgest ure +out il +Ġthread ing +Ġobj et +Ġt ours +activ ated +.m kdir += user +Ġre de +f ü +_SY STEM +p v +Ġcon gr +Ġmass asje +Ġpract ition +Un iversity +Ġtab index +Ð ĺ +S ets +Ġcount ies +g uest +f an +Ġword en +.d i +на Ñĩ + ¿ +ig Decimal +Ġsh ore +Ġg ö +Ġrep airs +Ġhelp ers +Ġcenter ed +OL LOW +Ġmap StateToProps +Ġc ents +< A +Ġexpect ation +Oct ober +Ġbg color +ca les +.C ON +ĠV el +Ġcry ing +-se ason +Ġfunction ing +_LOC ATION +ü ss +ber y +Par a +omin ator +- le +Ġeth ical +has htags +emp lo +Ġn úmero +( activity +.St op +.str ftime +IL D +Ġto e +ĉ Node +") čĊčĊ +ĠPu erto +Ġexec uting +ĠG UID +Ġoppos ing +al ph +Ġexhib it +_fl ash +Ġme ille +Ġjson Object +H ero +aint ed +_D OM +Ġw il +Ġslo pe +Ġm Ã¥ +ĠIraq i +Ġorgan ize +ĉj Query +H UD +sh ine +. we +ĠSk ills +pons or +Ġcon clusions +Ġre forms +Ġrel uct +n amed +ĠOl iver +Ġ// }Ċ +- looking +Ġf og +ĠH O +ĠF ried +Ġinev itable +ĠData GridView +H our +il les +log ical +Ġconnect ivity +.tw ig +ĠK yle +(d st +- Sh +ĠStud ios +( Level +.j et +_PRO TO +-de coration +OT HER +Ġread ily +.Param eter +Ġmultip ly +ĠL IB +ar med +Ġsoon er +æ Ħ +_ ES +Ġfoss il +ĠA nc +âĢľ This +l odash +Py thon +Ġhist ogram +west ern +Ġinf ant +Ġco ordinator +Ġn ib +: m +Ġres pected +Ġdef init +& T +_p ad +ĠTr igger +th al +Ġimage Named +Ġbeat en +ĉ rc +ĠPal ace +Ġhaz ard +Ġisol ation +_ rc +cont re +OUT PUT +Ġre ign +ĠPl ate +AT ES +Ġfl ux +Ġpack s +.get Selected +Ġparticip ated +Ġneed le +-de pth +:::: :: +-l aw +ins pace +on itor += no +ĠAt omic +ĠBr ain +Edit able +-s c +red ential +ĠP erry +k ie +Ġ ----------Ċ +.st roke +( Intent +Ġun ity +um lah +F urther +Ġpr ze +Ġs ø +ãĤ Ĭ +ĠPROC UREMENT +ĠH ousing +Ġatt orneys +Ġcomp ose +atter ing +" What +dra ul +Ġstraight forward +In stant +.J TextField +Ġtr ades +л а +Ġ{ ! +Ġl ately +IM G +ĠA ld +ĠIN NER +Ġcart oon +.S ource +F ALSE +Ġd ough +f en +( rect +Data Table +N ick +ĠBut ter +read s +_com ments +EN V +ĠConnect icut +-F IRST +ĉĉĉ ĠĠĠĠĠ +ach i +.M sg +re ction +Ġrelax ed +Ġsha ft +Ġe f +ĠAdd ing +Ġbre ach +Ġ ï¼ļ +ram a +Ġconduct ing +Ġ( ; +(g l +ĠCA USED +ash i +ĠF LAG +ĠCom merce +ĠIN TEGER +h ours +ĠSchool s +Ġn ucle +Ag ain +pro j +Ġsevent h +EMPL ARY +(m ock +'] ,čĊ +_S PEED +> false +Ġsp a +ĠN ear +ì ķ +Ġintr ig +_m embers +w ave +Ġanalyst s +_O S +ed in +ĠF ri +Ġretrie ved +Reg ular +_ obs +EX PORT +')}} " +" class +__ (( +b ucket +Ġst ro +ĠP atch +yst ick +ful ness +ap os +D a +ĉĉĉĉĉ ĠĠĠ +Ġen rich +un ordered +h ole +C ong +< Product +ĠC urt +( the +_l ower +Ġavoid ing +Ġbu zz +Ġv iable +ub a +- is +are l +Ġact ed +-d etails +ภĩ +ĠThe ory +ĠP un +ĠAn onymous +... "Ċ +è res +åı ¯ +ĠV ision +_se m +ash a +Ġcelebr ity +Ġend Date +Ġpop ulate +Ġcu is +qu ant +f loor +Ġglob ally +Ġcru ise +ĠStan ley +Ġb ikes +.get Connection +Ġpoor ly +_ other +amp ing +." );ĊĊ +od i +_A DMIN +.color s +ĠG aming +> ';ĊĊ +STR UCT +Q R +ID s +(arg uments +_a ux +( Event +_PR IVATE +ĠTre k +Ġdownload s +m utable +_STR UCT +(w x +Ġdom ains +js px +ĠVi agra +Command s +J s +.c fg +Content Pane +ĠEdit Text +à¥į ठ+Att ach +ĠAR M +posit ive +ĠGener ated +Ġse ized += : +Ġelectron ics +ĠApp Component +/ ',Ċ +.equals IgnoreCase +Do ctrine +d isk +ĠPolit ical +CH O +< F +ĉ height +ĠB ug +. le +ik h +Ġmill iseconds +Ġconstit u +m ag +.n l +-r ange +ang gal +', [ +ropol itan +Ġà ľ +ĠU C +.d esc +-L AST +f stream +ib il +Ġf ier +VER Y +Ġë ³ +IR T +_ UI +( abs +Ġkne es +Ġro okie +ĠV ac +are na +comm end +- \ +ĠSUB STITUTE +So ft +Ġpart ir +we alth +è¦ ģ +(d ataset +ĠCl imate +- show +Ġreli ability +_ch unk +ä» £ +_st ock +ĠEX EMPLARY +ï¸ ı +Ġv ÃŃ +Ġsm iled +Ġdr ill +.F unction +ĠS I +Ġreg ression +- X +ĠJ ar +p ref +ĉs uccess +ĠHit ler +Ġinst inct +Ġfem mes +Ġlo ver +< Ċ +Ġmulti plier +r il +Res ize +ĠAuthor ization +ĠK an +Dispatch ToProps +Ġc rops +t okens +ec n +ential ly +ĠINTERRU PTION +f ake +Und efined +ĠA K +ĠTest Case +Ġr ab +Ġtor rent +ĠO t +B ars +Ġlect ure +Ġen jo +Ġrespond s +Ġindex ed +Of Work +_ch ain +)) -> +ĠBeaut y +Ġ` < +Ġtouch ing +Ġ| -- +ĉf lag +normal ize +Ġtr apped +Ġestablish ing +/b uild +A J +f y +- react +av n +RI PTION +Ġk ut +ĠF ashion +ĠIn form +cur ities +< byte +ĠUkr ain +Ġs ug +Ġconsist ing +ood le +. ctx +.To List +Ġcomment ary +Ġtransf ers +Ġn ost +ih ad +ĠU pper +Ġconf using +miss ing +- cl +Ġbound ing +Ġcongress ional +Ġreve aling +d h +r up +Ġt res +re peat +, ĊĊĊĊ +_t ac +Ġexp ed +G irl +h orizontal +Ġ"../../ ../ +( option +Ġwe iter +ĉs ql +Ġ=> {Ċ +Ġgar lic +Ġre pr +Ġrepl ies +( prop +Ġspir its +Ġins pire +Ġbas ement +.re ject +Ġhint s +Ġpoll ing +ĉ ĠĊ +_r ating +Ġc ath +av ier +Ġcomp ressed +ĠV S +] ' +Ġjud icial +ĠT rend +tr aining +EST AMP +ogn ition +Ä ģ +SE NT +vent ions +Ġconsult ant +um ph +Ġuser Service +, NULL +k h +D ear +_B AD +it ations +Ġmet aph +' é +and ise +-f ont +.ch art +Ġs g +_ Controller +.j peg +ĠUL ONG +ĉg ame +( ss +ĠM aj +ĉg o +ĠS ad +ĠB erg +ĠM ine +P ack +Ġres istant +ĠR OM +Ġp eg +ĠStan ford +ĠY ahoo +Ġsca led +Ġl an += [] +"/ > ččĊ +Ġs ud +ĉ background +Ġsch olars +-m uted +ar á +Ġ= ==== +Ġ__ __ +C reat +ene ver +/w p +ĠV PN +Error Code +) ],Ċ +(b uilder +ĠEn emy +S ensor +us a +Ġtr iggers +Ġplayoff s +_RE Q +Ġ( ~ +ĠBar ry +Ġperman ently +ĠR UN +Ġb ure +.Fat alf +Ġch ick +ĉ panic +ps i +ok a +éĢ ī +> [ +Ġunderstand s +ĠJun ior +ĠIN FO += mysqli +ust ain +-s ource +s erv +ĠC REATE +. au +Ġsell s +ĠĠĊ ĠĠĊ +E urope +z w +pre h +ĠNS A +Ġx y +ภ´ +ĠB eyond +Inst ead +Non Query +Ġar ise +Ġavoid ed +.em place +_model s +} ),Ċ +Ġh id +Ġ& _ +.p oints +.get Width +.Ex ec +Ġ// // +ĠS essions +... \ +ĠCol omb +Ġacceler ation +rest ore +Ġ ile +ob ic +< Node +ĠD X +ĠBes ides +. age +ĠCont ains +N ational +ĠIm plementation +Ġeff ic +ĠR M +H y +ĠWed ding +ok ies +Ġrec ursive +Ġprosec utors +.Se lection +ĠForm ula +Been Called +[i i +ĠFr an +Ġtraged y +_F EATURE +Ļ ¨ +comp ass +ĠB h +? ĊĊĊ +.w riter +ĠH our +Db Context +io v +am on +re pr +é ĥ +ĉf i +'] ] +ĠD ry +. ro +ĠO bserv +æł ĩ +Form er +ĠB alance +ĉ json +Ġpr zy +I SS +( sock +ĠL INE +Ġde ce +Ġal ly +Ġtend ency +F un +Ġschem es +Ġinter ven +æĺ İ +Ġad verse +quote lev +Ġsacr ific +_s ide +Ġmut ex +AG IC +Ġocc urring +ĠCommunic ation +um ar +ç¼ ĸ +ĠTreat ment +.p erson +ĠL C +Ġe ch +( (" +ĠDise ase +ä d +ĠA Z +.A ccount +Ġcontinu ously +END ING +ĠRET URN +- string +.f ilename +syn thesize +Res ponder +( opts +reg s +Ġn uest +Pe er +// ------------------------------------------------ +Ġg auge +ĠK in +.s chema +Ġarr ange +ĠBl ake +_Type Info +C over +ĠHamp shire +P aper +-in ner +util ity +Ġcross origin +F OR +Ġign oring +ĠD D +av an +Ġtrad itions +Ġget String +Ġeth ics +ĠMaterial s +DE SC +Ġen zym +io let +ĠCh ip +ĠMc Donald +Ġn erve +ç Ħ +") ] +æ± Ĥ +ĠS ugar +_S IM +j peg +Ġdiscret ion +ĠT N +bo ve +ĠMin imum +ĠForm Group +Ġwork force +ĠExec ution +err er +ĉ ĠĠĠĠĉ +Ġpres cribed +.Text Align +OP EN +ĠP B +im ity +ĠEx ternal +° C +ĠApplication Controller +Ġb arr +imp licit +_d ot +ĠCol on +C OLOR +.Pro ject +* }Ċ +pl aint +get Text +Ġindivid ually +Ġcheck box +U Y +ĠL amb +Ġdys function +ĠL ar +à ° +ĠCre ating +');ĊĊ Ċ +" They +loc ations +_C ORE +Inter action +umbn ails +ĠPart ner +b rit +Ġless er +ĠSl ot +set Attribute +ĠW ave +.p o +/ store +Ġbrows ing +_p d +sum e +s ed +Cur ve +Ġpl asma +Ġsusp icious +ìĿ ¸ +ĠB ah +ĠExp licit +_C C +.Client Size +\ View +Ġsub stit +lo on +ĠG AME +ĠB rid +Ľ 建 +_ User +Ġsqu ares +f one +Ġsac red +ug hs +] interface +ĠTh row +ĠK irk +Ġemp ire +Ġassess ed +T ax +ĠHe aven +-b uffer +_STAT IC +én é +-b ordered +Ġpun ct +(m ode +Ġke ine +S ent +ĠCal cul +ĠE ve +Ġsty lish +Ġoil s +.Test Case +Ġtrad emark +Ġliter ary +Ġconcentr ations +ĠRel ations +( Class +Ġstd in +Ġv æ +back up +. VERSION +.AutoScale Dimensions +st arter +Transaction al +- panel +St udio +k c +ĠCh amber +ĠSpi el +Ġr ho +ا ÙĦ +! ' +.At tributes +Ġmurder ed +apeut ic +Ġint imate +Ġtext Field +ĠBuff alo +d ummy +" % +ĠLib erty +ob ar +ĠT ank +ĠPop ular +erv isor +ĠIn iti +ĠM all +ĠP rior +C AP +ĠCl ay +ĠCert ificate +.L ock +-st rip +-dr iven +/ all +ĠMessageBox Buttons +_SE CRET +_p b +Ġr ats +ा ठ+Ġn t +.R outer +_top ic +Ġt ennis +ĠP UBLIC +ĠActiv atedRoute +Ġ' ,Ċ +Ġcost ume +Ġj okes +. Handle +ĉ byte +Ġflav ors +( cc +Ġperson as +ĉ image +ĠN azi +Ġgram mar +Ġú lt +Ġval ve +Ġv ic +ĠR achel +_in valid +P refs +std int +(r oute +Ġhtml specialchars +Ġpe oples +pl ine +Ġn v +ĠQu ant +opp ers +Ġcurrent User +ĠC atal +Ġrecon c +Ġconj unction +l x +amb urg +Ġinflu ential +d anger +ind ers +Ġ% @", +.config uration +os ome +. identity +Ġpick er +n ost +ĠDI Y +Aug ust +ab lo +Le af +ĠRec o +ck o +DO C +ĠH erm +: any +ĠInt erview +ĠT ex +x fe +( work +Ġle ap +He ading +Ġqu arters +\ Bundle +re b +Per haps +ĠG mbH +B irth +ĉ sum +ĠWat son +.n il +ç ¡ +{ }ĊĊ +ica id +Get ter +" name +Ġ" čĊ +_n one +z m +ac ute +uest o +Ġs ous +Ġre build +Ġnewsp apers +ĠH az +Ġk its +if o +Bl ur +Ġsu ited +- In +à ¯ +ĠKe ith +ĠNor way +IN IT +ire ccion +iet ies +_us age +ĠDou g +r ise +Ġtr illion +im ited +ĠR EL +al ic +Ġcritic ized +the orem +Ġce ase +Ġsid ew +ĠT erry +Ġsubs idi +Ġfirm ly +Ġaw s +Ġh ott +Ġdress ing +bad ge +ĠApp lications +è¿ ĶåĽŀ +Ġlaugh ed +Ġh obby +Ġmus icians +Ġ* . +. placeholder +Ġcount ers +ĠCap itol +SD K +Ġhel met +and box +qu it +Ġcriminal s +Ġteen ager +( update +G l +.se lection +Ġdis charge +Ġpresent ing +ufact urer +_UN KNOWN +Ġstress ed +å ύ +Pro to +_cor rect +ha us +Ġren ov +Ġfire arms +Ġtechn ically +-b rowser +Ġc andy +St roke +Ġexec utor +Ġocc urrence +ĠIP v +_INTER FACE +ĠRetrie ve +.b ad +Ex change +Nav bar +ĠK id +(get ApplicationContext +_ST OP +ĠB oss +List eners +Ġshoot er +ĠAl b +ä ch +Ġp ix +.key Code +al one +Ġabs urd +ĠC um +ĠNewton soft +ik t +Ġlaugh ing +Ġcapital ism +ree Node +T x +_QU ERY +.S leep +( login +Web Element +Ġcelebr ating +Ġde precated +Ġma ar +Ġart istic +_ASS OC +ĠBorder Radius +ĉw p +Ġsurviv ors +In ner +- red +Ġprosec ution +_ pp +(" $ +Ġcomm a +un checked +graph ics +r ors +G ROUND +( public +Ġcustom ized +ĠArk ansas +ĠR ew +Ġexp iration +× ķ +ĠC ul +Ġn ons +.F ilter +Ġsen ator +_def inition +ash ington +ym ph +/ J +Ġf use +ram id +ĠSup plier +Ġaut ocomplete +Ġ} ), +." ĊĊĊ +_function s +ĉ to +.e val +ĠT Object +Re ferences +Ġhe ated +H AL +Ġ)) }Ċ +} $ +ĠB arr +_UN IT ++ $ +Ġget Value +ip ed +ch ied +(v m +c ue +_int eger +_c ourse +th ird +Ġrevis ed +** /Ċ +_D IRECT +Out Of +(" ( +ĠFe el +Ġre ass +Ġsub title +per i +n f +Ġenjo ys +Ġtreat s +) this +-t abs +anc ers +Ġcontin ent +Ġcard io +S er +. question +Ġph rases +Valid ators +Ġpop ul +Ġl ÃŃ +s ong +_IN TERNAL +Ġadvis er +Ġp uzz +Ġambit ious +ĠT ob +ĠD P +Ġpres idency +Ġsurre nder +Ġwatch es +_b inary +ĠSo on +Ġcan ada +(" ")Ċ +] =' +ĠBr andon +eps ilon +r w +.add Child +.C opy +Pr incipal +Ph otos +Ġmarg inal +Ġbas ics +e ing +M ust +_ String +Ġo le +M agento +.c ustomer +(p rev +ภ¥ +Ġlo yalty +C og +Ġprot ocols +ĠCom panies +Ġtheoret ical +Ġaccess ing +ĠZ en +. ones +att ice +_w orld +z es +Ġtatto o +Ġmen os +Ġinter sect +"] ;ĊĊ +bel ie +Ġin active +.read line +-label led +.d one +lick r +ĠW ORK +Ġderiv ative +Ġd atabases +âĤ Ĥ +Ġs x +.is Array +Ġy s +Ġp ada +ĠBul let +(` / +is Active +ĠCG Size +(equal To +ĠColum bus +Ġmar ry +DE V +_l imits +ron es +I AS +Ġt au +min o +_W rite +ĠW ine +Ġ[ [' +ĠP ull +rit ers +ri ents +Ġsh ifting +up p +_TIM ER +ĠCondition s +Ạ¥ +ĠOr ders +ĠSt rength +æī Ģ +Ġvalid ity +Ġf ot +et ur +Ġb olt +åĨ ħ +ĠAl ong +os hi +Ġassum ptions +Ġmag azines +_S PI +Ġp unt +_PRO DUCT +Ġrel ay +ĠJ avascript +. te +- es +Ġwidget s +(f s +< Item +_ex tra +Ġrecru iting +E t +Ġnecess ity +p w +Ġnov els +uss els +Cre ator +ĠM VP +ĠO C +th ood +cl ients +)) * +Ġcharacter ized +_SE ND +ut i +T y +.from Json +@ Service +ãĤ Ĥ +Ch ris +_ Is +ĠJohn ny +Ġclean er +ĠInitial izes +UN K +( axis +еР· +ie val +ĠWar riors +} )( +DM I +âĻ Ģ +ĠTre asury +Ġfe as +Ġsl a +_EN UM +l hs +ĠIn stit +ipp ers +Line ar +Re ading +quir ies +-c ell +ch rome +.S earch +IN A +ç±» åŀĭ +ĠĊ ĠĊ +ĠSam uel +Ġmill s +Ġdon ate +ĠGe o +( rows +Ġshe ep +Ġé l +ä½ ĵ +Ġb em +_UN USED +ĠR CC +Ġintrodu cing +att a +ĠP riority +ĠF B +ĠSer ge +> "; +atch ing +ĠKnow ledge +ĉ The +; margin +less ness +op ard +um atic +() ));čĊ +Ġf als +(c ache +Type Id +éĢ ļ +_ choice +ĠGo th +ĠS ites +M G +_b order +Ind ices +Compar er +ĠRed istribution +Ġclo set +Ġvers atile +Input s +**************** **** +Ġob esity +qu iz +gr a +(g lobal +åĬ ¡ +Ġcollect or +Ġk or +ov able +AD C +ĠEvent Handler +. nc +Ġplay back +ient os +_p erm +_W ARNING +ĠOlymp ics +.n orm +ĠBroad cast +_sm all +dr ive +. iloc +Ġtyp ed +M EM +_con s +DM ETHOD +Ġl un +.d istance +(p ar +po on +Ġb ast +activ ities +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +: čĊčĊ +S ER +) && +_l st +ĠPol ish +Ġknock ed +Ġfrustr ation +au kee +Ġph osph +iqu id +_c oeff +æŃ ¤ +L atest +ĠD ust +T ipo +Ġmaint ains +Ġmar sh +inc inn +l bl +C are +Ġneighborhood s +_g pio +ĠAr senal +D em +ĠW he +_h ook +Ġl dc +ĠHar per +ĠBer keley +Ġgrad uated +Per cent +Ġarr iving +ĠAdvent ure +(s cope +(' * +qu arter +ĠMar ie +Spe aking +_code gen +Ġimm un +c aster +ãĤ Į +åķ Ĩ +ĠDim ensions +.rec ord +Ġtext o +ĠMich elle +P ending +( by +_P AR +uch t +be e +.Th read +amp ire +k now +ĠClin ical +Ġmargin Bottom +Ġdistingu ish +.F ull +. undefined +ĠSequ elize +################################################################ ############ +Ġeduc ated +_O VER +åº ı +ĠÂł ĠÂł +_e ach +Ġur ge +de part +Ġdon ors +ĠA u +Ġbill ions +Ġbelong ing +_ age +_ Int +Ġsub stances +m achine +!! !ĊĊ +Ġjson ify +ib bean +ĠC ad +Ġend Time +Ġc ycling +ĠUIT extField +Ġle verage +Ġvan illa +e at +La unch +( pt +st ates +ĠControl s +ĠRes pons +ĠJ ake +Ġas leep +fort unate +.next Line +Size Mode +ìĿ ¼ +Testing Module +G erman +ĠInvest ig +.re verse +ĠB ACK +( DateTime +Ġnon profit +ĠEx pect +Ġt anto +'] ), +ĉ the +M ultiple +(get Activity +_W AIT +Ġj á +de cor +lev ance +ĠGit Hub +min ation +_qu antity +.Sc anner +ĠL ion +éĶĻ è¯¯ +Ġd re +Ġtan tra +Ġcontent Type +Ġf id +_ alt +NS IndexPath +- pl +åĮ ĸ +Ġantib iot +table s +ac ial +ĠReg istry +Ġol ive +ig ers +Ġsubscri ber +_p res +ĠSy ntax +Ġlo vers +. Byte +old ers +_for ward +al ways +C aption +Pr iv +ĠT ampa +is ateur +-labelled by +ĠTo String +Ġì Ĥ¬ +Ġinit iated +W F +Ġinstitution al +in ject +ĠSc r +Ġdo ctrine +Ġsp acious +is ure +ĠAn a +" time +ess aging +Ġc id +ĠN an +Ġin complete +T AG +-b uild +Dec ember +Ġres idual +(P DO +ĠList en +Ġg lyph +Ġg aps +ne a +.R ect +Ġsa u +ĠPhot ograph +Ġexec utable +ĠExp ert +Cor outine +_s izes +ĠN L +.is Valid +); }Ċ +- reg +Ġc iting +c wd +ĠOtt awa +ĠB att +Ġrenew able +Ġprelim inary +Ġas ylum +Ġw rist +Ġutil iz +Ġdet ention +F ast +Ġan ge +incinn ati +Ġste ering +ĠNa N +ios ity +/ page +Ġè ¿ +ster ol +Ġdis g +( DB +ĠDESC RIPTION +Ġ_ $ +Ġobst acle +Ġb izarre +Ġextr action +_ex pected +Ġlos es +ĠCele br +Ġhtml For +Ġexplo it +олÑĮз ов +XY Z +Ġmagn et +amp ed +Ġat oms +S ources +pect ives +Ñģ ли +Ġ= čĊ +Ġd are +ĠWal ter +Ġbright ness +Ġan notations +ë ı +is ke +S chedule +. images +ros so +Ġ" .. +g amma +Ġin structor +Ġover write +- am +Ġdevast ating +ĠSaint s +Ġh s +Ġbon uses +$ output +ij d +(Action Event +mon itor +Ġmatt ress +Jan uary +.j p +Ġcar acter +Ġim pose +_re st +ĠSign ature +Ġcoron avirus +ãģ Ĭ +_com pare +Me asure +it ated +el ijk +ig os +es ar +Ġrush ed +met ry +_SE PARATOR +_W E +_ATTR IBUTE +Ġy aml +Ġspec s +ĠR ah +ph eric +ĠInvest ment +ä ll +Ġappe aling +Ġview port +ç © +Ġmargin Left +Ġsub tract +ĠED IT +ĉ ArrayList +gr ading +ĠF ailure +as per +EE K +(n ow +< object +ĠAl ignment +ple ado +q tt +( ERROR +ĠIN VALID +Ġuser id +ra ises +ID I +Ġvari ance +ĠN il +/ delete +_M AIN +.T oken +.C ategory +> )Ċ +Coll ision +ĠGre ater +ĠR acing +al an +Ġmon etary +, new +ĠS orry +. Enable +ĠInstant iate +oll en +ë© ´ +ĠCall ing +_h our +AD A +Ġsh y +) ** +Ġ== > +Ġes pecial +Ġinterpre ted +! =" +Ġpharm acy +.s ingle +ĠC ialis +Ġpar as +.to UpperCase +ĠDem on +Pr ime +Ġrank ings +Add ing +_H ASH +ĠEx am +Ú © +ĠVict or +Ok ay +"] ;čĊ +Ġfort une +ĠF ETCH +exp and +.Inter op +Ġb arn +æ ¶Ī +ue vo +Ġspec ulation +âĶĢâĶĢ âĶĢâĶĢ +ĠN u +ĠBl ues +(f name +Ġinhab it +Ġ\" % +C ES +ular io +_c r +Ġvalid ated +Ġmid night +ank ing +Ġincorpor ate +Ġpurs uit +EX P +pr ime +P id +- US +ĠN urs +ĠW heel +é ĺ +Ġin p +Ġsupport ive +.m ember +ĠSh ot +.Check Box +Ġaff irm +T or +Full Year +Ġconsider ably +cred entials +_ opts +R oll +( round +Ġcom ent +_U ART +Ġext ending +R G +result ado +it u +.get Session +Ġattr action +& D +$ html +ĠJess ica +ĠAssoci ate +a ñ +_ ed +ĠL ag +Ġorig ins +()) -> +add EventListener +IAL OG +åIJ ¦ +.Com pare +Al bum +ĠK u +< Q +arg est +Ġpro long +Ġconfig urations +Ġaccident ally +_ph oto +Ġ'' ;čĊ +Ġver se +B ob +Ġfarm ing +del ivery +ĠM ack +Ġuse Selector +.bootstrap cdn +keep ing +en y +. upload +ĠM ETHOD +cre ator +< _ +ĠE aster +. -- +UI Button +ãĤ ī +om eters +Ġsh ine +Ġh ogy +\ s +Ġh arness +.C ell +Ġlif ting +Ġcomb ines +ĠOcc up +ex clude +pat ial +Ġres pir +_f it +Ġfif ty +ĠM ol +Ġtun ed +-d imensional +Ġq s +Ġto ps +> ";ĊĊ +quis ite +ch annels +/ res +ĠAn alytics +.app compat +/ to +Ġon Error +( attr +IR M +Ġrag az +- as +.Se cond +orient ed +Ġdon n +Ġlight ning +f id +ĠP le +ãģ¾ ãģĻ +t ro +.Tr ue +O bservable +× Ļ +umb ing +Ġpros pective +-f ilter +Ġpurs uant +(p oints +.B ind +Ġp alm +clear fix +ö s +ĠG onz +Ġwe aken +Dr ive +en ido +l ld +ob ox +ane an +G ot +ä¿ Ŀ +Reg ex +æ ĥ +Ġsal ad +ass is +" net +inherit Doc +ĠR V +qu ier +Ġcl azz +ı ÅŁ +oster one +Ġair line +.list dir +Ġdownload ing +ĠP alm +w aukee +& lt +.B L +_IN LINE +off s +<< ( +_new s +Ġch ase +/ >< +Ġeuro s +ĠEgypt ian +ĠSt ainless +_BO OL +ĠG uild +ĠD ynam +[index Path +Ġ ï +Ġmemor able +ĠCh ampion +Resource Manager +.Log in +ĠForm er +yp ed +Ġl leg +; ", +D WORD +Ġtax i +Ġbom bs +ra h +.t ags +_test s +st ones +âĢĿ ) +[ g +r type +Ġv u +Ġhost ile +Ch ars +ĠPatri ots +/ status +< B +ĠIn come +ĠD ad +Ġpat rol +_CH ANGE +Ġup graded +Ġch ina +set q +Start ed +.U ndef +Ġcheck sum +Ġfrustr ated +{ o +Ġen f +Ġwood s +ĠAny one +Enc ode +ĠQt Widgets +are as +Ġshe er +sk i +end point +_T est +S oup +~~~~~~~~ ~~~~~~~~ +(f iles +ĉĉĉĉĉ čĊ +.sp ark +Ġval ued +Ġ% Ċ +.control s +ĠXCTAssert Equal +Ġf ame +ĠR ic +D OT +ĠAlbert a +ä½ ¿ +os al +.Web Controls +Ġ ------------ +ĠM is +ĠS YS +Non null += item +Ġexp ire +Dec ode +_ operation +ĠValid ator +.C ENTER +uff s +* m +Ġav ant +æ¬ ¡ +âĢľ You +.per mission +... ) +ĠL ic +_co ords +.n ombre +c lo +.Int ernal +ĠCh o +_s w +ĉ Il +cl k +Ġcast le +(l ayer +p it +Ġgu ided +Ġâĸ Ī +Ġsuper b +Ġsup plements +_c ent +Ġpe ek +IN ARY +.Content Alignment +f alls +")) ; +W all +). čĊ +ĠD anny +irm ingham +IAL IZ +( create +" In +Service Provider +Ġpr iced +mac ro +am ac +. box +---- Ċ +ãĥ « +ĠS uit +ur st +br u +ourn als +num ero +__ ()Ċ +D as +ĠM itt +ud er +? \ +f u +[ B +Ġ: )ĊĊ +(int er +br ains +Ġatt itudes +Ver ify +Ġsign atures +ack Bar +Ġg d +J ack +.c at +Ġz z +war f +FT ER +");ĊĊ Ċ +Al ive +IC LE +ĠWh atever +Ġout lined +s prite +еР² +_A B +_DE PTH +Ġcrush ed +aa a +(e v +æľ º +Ant i +IC O +is EqualTo +.s un +ic ulo +s ale +_h ex +ĠV k +apt or +Un ion +ĠDis count +list a +.Undef Or +Ġautom ation +N or +å¯ ¹ +åı Ĥæķ° +Ġref lex +ĠLa ure +.showMessage Dialog +.t emp +Ġa kan +Ġ__ ____ +.Is True +ARE D +ag le +E nergy +Ġquant ities +âĢĻ Ã© +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġcitizens hip +m outh +Ġin appropriate +ĠOut door +White Space +An onymous +load s +webElement Properties +T en +Ġacc idents +Ġadvertis ement +ĠY emen +(c all +Ġsl avery +Ñģ п +ĠL am +_BIT S +ome ga +ĠO le +Ġkid n +_A n +ĠR aid +Cre ation +s aved +Ġpro port +W ARNING +\ P +Ġp wd +Data Reader +is cher +ade on +ĠP redict +Ġreason ing +Ġdestroy ing +H el +* d +ĠLeg isl +_P r +ĉĉĉ ĠĠĠĠĠĠĠ +Ġsymp ath +Ġch ess +Ġm am +: hover +Ġconvert s +Ġp ela +Ġprogress ion +Ġ"_ " +ĠG ill +ĉ show +Ġsupposed ly +ac curacy +el in +Ġunf olding +ĠHy per +Ġw anna +Ġup s +( # +ĠCr iminal +( Point +at Lng +act ly +Ġcontract ors +'] } +draul ic +ód igo +ĠT T +ĠW ide +ĠAR G +_ ic +FLAG S +S chool +Ġclear ing +-be ing +={ [ +, const +man ent +Over lay +(' " +éĩ ı +ĠT imestamp +Ġmail ing +ĠC ake +.Th at +Ġmed itation +q p +Ġemp resa +ĠL ions +Ġw eld +ĠLinked In +Ġc ush +Ġgen ome +.Index Of +ag ain +Ġf allback +Ġcamp ing +re dd +-strip ed +Ġd v +Fe bruary +ĠPro xy +us k +Ġdies el +W RITE +RE AK +L orem +.In voke +- div +Inter ceptor +ĠD H +ia les +Ġvill ages +Ø ´ +ĠEN V +S ys +.X R +Ġpo em +à Ĥ +c ade +pl ots +Ġ{ ( +.g it +/s vg +nc mp +ĠÄ į +ain es +åĩ ½æķ° +Ġ( )ĊĊ +ops is +ĠRel ationship +_ aut +ĠB omb +ĉ com +* sizeof +off icial +_p ayload +ĉĉĉĉĉ ĠĠ +.m anager +ĠA round +ĉs end +ĠEx ercise +ĠB illy +iv i +Ġneed ing +_url s +_t asks +ĠH em +Ġtear Down +enc rypt +.t ie +Ġas m +IC H +ĠCGRect Make +ìĦ ± +ul ong +Ġit r +ĠG ST +Ġoffer ings +ro be +EE E +oper ators +_PRO P +ind ent +A DE +or f +ë IJ +Ġbless ed +vas cular +Ġcon oc +H appy +B ridge +ilit ation +j oint +ĠAdmin istr +- transform +Ġmeant ime +/ K +ĠBed room +Ġrig id +Ġbrows ers +EM PTY +.S erialize +_ ED +Ġst itch +Ġj an +ell t +Ġbr ace +Ġtr ails +p ublished +å¯Ĩ çłģ +} ')Ċ +Ġac ids +Ġ! !! +_d irect +> ());Ċ +aj Äħ +_O CC +Ġplan ets +æ Ł¥ +ĠDub lin +Ġser ie +.print f +de ep +` ) +Ġ\ $ +ĠÎ ¼ +_V IDEO +end ors +ĠC rypto +F ar +.Trans parent +.T R +ias m +_tr aining +Ġteach es +ĠB elt +Ġlimit ing +ĠK ath +ĠIndex Path +Ġachie vements +Ġser á +interop Require +Ġdis se +.I f +arm ing +uls ion +P o +_DE TAIL +Prot otype +ĠC AL +Ġagre es +.v o +.Execute NonQuery +ĠTop ic +Ġ' {} +Ar m +Ġe cc +M ag +Ġserial ized +ĉ conn +c ached += tf +ĠByte Array +prot obuf +var char +ĉ ASSERT +Ġlist e +_tr igger +· ¸ +Fe el +T ahoma +ĠL ik +Ġstruct ured +erg us +.In itial +_ ge +cl js +.cont act +Ġand ere +$ stmt +_C URRENT +ĠDis cover +$ res +form atter +H a +vang st +Ġem erge +ãĢĤ âĢĿ +ĠCabin et +-s quare +éĥ ¨ +Ġr age +ĠA J +ĠV T +sh adow +ĠFa ith +en ames +pret ty +has il +part y +Ġvar char +Ġf otos +Ġal um +ĠBelg ium +.y label +Ġde j +_num bers +Ġh u +.set Adapter +ĠUs ually +(s ample +.Sh ared +Ġbook ed +Ġ>> = +Ġmin erals +"> +pro g +bo o +_m d +_p ack +(ex press +ut z +\ Auth +, id +ĠCh ile +act ice +Ġrecruit ment +Ġpos es +Ġvulner ability +inst anc +or um +d ess +Ġx l +%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% +( fig +Ġdelet ing +.d el +) ')Ċ +ĠWeek ly +?? ? +(str cmp +sm ith +Ġpurs uing +- so +ĠApp s +/ 'Ċ +Ġdec is +FO RE +Every one +Ġl anes +V irtual +. attach +( Log +ĠMed icaid +( Path +ĠTurn er +/ application +Ġport rait +Ġopp ose +check out +Ġfinish es +_M E +Bar rier +S ong +V AR +Ear lier +rell a +Ġh ast +az ar +Ġpull s +ng x +Ġinspir ing +Ñĥ Ñİ +-d irection +Ġexplos ive +Ġcreated At +st o +Ġwhe at +ĠB uilt +' ai +Ġtrack ed +ham mad +RowAt IndexPath +_ heap +D ue +Ġconnect s +.p ublish +em u +Ġbul lets +B AR +ol ate +Ġintern ally +Ġcatch ing +-p assword +ou ched +æĢ § +e ous +Ġx range +Q uality +v v +Man age +( ($ +ac ements +ĠBro thers +ĠHE AD +ĠUn supported +s an +es i +** *Ċ +Ġadapt ation +ĠWork er +'] / +.save fig +( trans +Ø ¬ +ne e +Cor rect +... ")Ċ +Ġsubmit ting +-p ath +ĉ last +iss an +.x label +ĠS epar +/ no +_b est +ĠM ills +_s ock +(f lag +Ġdest inations +em ption +ĠF AIL +å ĴĮ +Ġr p +f act +ĉ len +D AY +Ġse iz +_d st +l ip +.Line ar +ĠB asket +$ t +$ i +- brand +ĠNe il +ĠE q +Ġth ou +og ene +Ġscholar ship +æĽ ´ +Ġs wo +ag inator +en i +( book +Ġbl ink +th us +Ġcancell ationToken +ĠPalestin ians +Ġprofit able +Ġback pack +ens on +< Long +Ġp ools +Ġst icks +Ġspokes woman +Be ing +ĠHer itage +ĠN ike +SH A +ĠNotImplemented Exception +$ core +ĠR ico +/ latest +ĠC zech +ner Radius +(l ines +Ġsem ester +Ġw ounds +Pro cedure +.m ail +() ):Ċ +Ġcor rid +ter ed +ĠN CAA +Ġgal axy +_k ind +il k +Ġtr as +_P OL +ĠH et +Ġrefuge e +Ġteen age +.b inding +post al +Ġiç in +ĠData Type +é ĸ +ycl erview +, value +_id entifier +< b +Ġout file +čĊ ĠĠĠĠčĊ +Ġcr é +Ġrespond ents +ĠBe ast +ce led +Ġinter f +-th eme +g if +ĠR angers +IT AL +Ġauthentic ate +Com pletion +urs ors +Ġcin ema +Ġdisc our +ĠJ aw +OCK ET +Ġpr ayers +ĠL uis +fr ag +=[ Ċ +Ġbr ave +_p ose +C ertificate +- fe +ifer ay +ĠFl ags +Container Gap +ĠC rit +Result Set +ĉc ur +Ġcorrespond s +St aff +.Http ServletRequest +Ġneur ons +ĠMain AxisAlignment +ed ar +Ġg ad +_p arts +ĠÎ ² +Ġf x +/ files +ĠB ros +hip s +Ġgluc ose +Ġfar ms +Ġment ally +rest aurant +Table Name +ĠMer cedes +. Visual +Ġan ch +inal g +_r untime +Ġpropri etary +Ġintent ions +iz i +S lice +; "> true +ĠNY C +Ġb ored +ĠD etect +Ġapp ar +Ġje ans +ĠT ak +I OD +ĠH orse +( FILE +( ? +ri que +optim izer +n at +lo ys +ĉ Token +oub ted +u ess +oco a +Data Member +_P OWER +class List +Push Button +ĠWi Fi +. Stream +.g uild +Ġn og +ĠPortug al +ĠUnt er +Pr imitive +b oss +ĠDe utsch +Ġerot ic +Ġstr conv +.Try Parse +Ġgr ams +.S uccess +_p k +ĠHar vey +-m inded +.c ountry +[] " +Ġang el +Ġbe ats +ĠV or +il io +.m aster +s omething +ĠP ACK +( if +Request Body +Ġant es +/w idget +Ġmod o +ĠA W +find er +Ġoptim ized +Ġmiss iles +N B +ĉint ernal +t ex +ĠS ri +Ġdam aging +ĠM ais +- Allow +ĠZ h +- alt +Ġ ));ĊĊ +è ī +Ġinflu ences +Ġc atal +_REG ISTER +ĠAPI s +-cent ury +Ġbi ology +ĠAct ual +Ġhe els +TR ACE +_D IG +D ataset +ĠM atter +Ġclass ifier +.w ikipedia +ĠRog ers +Ġdon ated +raw ler +en en +Ġcas inos +ort al +Ġpr ive +s pe +duc ers +. ep +Ġgr asp +ac ji +Ġd airy +Ġb uses +.com m +. ins +ĠI RS +ĠBe er +ad c +o ard +_M ET +Ġ' +' +r ans +Ġkind a +ĠâĶ Ĥ +ĠM aur +аР³ +Ġband width +ib us +ĠD ifferent +(m at +ĠRes ume +_UN S +est ablish +Ġfon ction +Sub scription +_com pany +Ġlight ly +.con firm +.y aml +ĠBo ost +Com merce +- template +_DEL AY +ĠH I +Ġn avig +(S ender +ĠH S +_ "+ +ĠRE QUEST +Ġw ifi +=" "Ċ +]) -> +Ġro pe +Ġviol ated +Ġgl ance +ĠK urd +Ġè ® +de ck +ĠIS BN +Ġin fect +ĠF oo +Ġget ter +Ġt ener +ap pe +.h h +_h ot +< AM +p oly +! ",Ċ +Ġconver ting +ĠW WE +RO S +(' { +Com mit +) L +ĠO re +Ġsp arse +Ġdis posal +Ġcan celed +åIJ İ +Ġa er +Ġvin yl +á» ĥ +rec ogn +ark ing +Ġtrick y +* s +Ġproceed s +Ġis o +Ġco conut +Ġcraft ed +IEL DS +Ġquest o +Ġcomm un +_CON NECT +Ġtraff icking +De ep +a ções +c odigo +ve au +Ġbet ray +int a +T ED +æ r +m art +_B US +/ sc +ial ly +Ġcigaret tes +è¯ ģ +(n n +Ġmodel ing +/ products +w arn +Ġmet ro +ĠI v +& ) +ĠC able +Î » +Compar ison +g ary +ĠB A +P ART +Ġp v +_up dated +C redit +orth y +observ able +Ġthe atre +B LE +; }ĊĊ +la unch +_str ings +ug o +ĠR PG +- auth +Ð ł +hol m +ĠP and +U id +Ġim ply +ìľ ¼ +'] =' +/ User +Ġstr cat +нÑĭ й +Data Adapter +Ġland sc +Ġdipl omatic +ï¼ ĵ +************************************************************************ **** +ĠCh icken +Ġbc rypt +.In f +[ col +ĠQu antity +- position +Ġdiet ary +Ġfil mm +Is rael +Pre v +ĠMill ion +Ġrem ed +Ġbill ing +Ġout doors +.t m +Ġn ad +F org +Z Z +Ġs sl +], ' +K T +f req += document +bl ur +¬ ¸ +ĠJeff erson +C s +(s ave +Ġstr ap +Ind ia +Ġide ology +BO SE +ĠF P +( ans +Ġfe ver +ĠY am +K ing +à ² +AT ING +bo hydr +roll back +Ġnew Node +ĠN VIDIA +Ġhon our +ĠCon firm +xb d +Ġsuccess or +/ u +l iv +ourn aments +Att achment +Ġgr up +Ġtri be +Ġca res +e ft +_s ame +' label +Ġ ãĢIJ +M otor +Ġin exp +Ġ" (" +_POS ITION +Ġval ley +ĠResult Set +Ġpres erved +Ġmut ations +Ġquestion ing +mun ition +parse Int +ĠS r +ĠMet adata +âĢĿ ï¼Į +timestamp s +Ġtrans itions +í Ļ +Ñ Ĭ +i om +.D o +Ġp ine +Ġf ung +Ġtrans mitted +ct ime +ĠF am +Re vision +B as +UP ER +D estination +toHave BeenCalled +Ġun fortunate +IN ES +_pro f +Am ong +ĠCy ber +ĠB attery +gen re +ĠView Model +- = +Ġutil ized +p aint +.Integer Field +ern ity +comp iler +âĢĭ ĊĊ +ĠM asters +.To Array +Ġstrt ol +ĠUkrain ian +} ));Ċ +Ġsh emale +" That +for all +/ download +Ġrhet oric +.l atitude +ĠWH EN +Ġshock ing +IF IC +.N ormal +_F OLDER +Ġdr ift +Ġmount ing +- book +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ĠWire less +> ".$ +Ġrel ies +( Console +Int ernational +-> {$ +M id +Ġdis sert +dd s +Ġdepos its +ĉd river +# ga +pr ising +print ln +Ġpres enter +Ġmin es +C SS +ĠD ual +(! ( +Ġk am +Ġis Loading +ĠProt ect +. upper +ar ium +]: ĊĊĊ +Y ii +-sh irt +ĠIM AGE +_color s +Ġur gent +.Cont ainer +! (Ċ +S aturday +Ġsoci eties +ĠTh an +ĠC od += @ +Ġattach ments +.m obile +Ġsp ite +Ġb ounce +raw l +instanc etype +ĠTr uck +Ġmanip ulation +( Config +-in st +Ġst or +it ution +Preferred Gap +Ġmain AxisAlignment +Ġlist ened +'' 'ĊĊ +ott age +- project +.AP PLICATION +ĉ root +Ġwh it +Ġb ilder +Ġk er +Ġappl iances +row ave +ìĿ Ģ +ematic s +ĠO rg +op ing +_SE ARCH +Ġch am +add ContainerGap +Ġ( ). +ĠAr row +Il legal +Current ly +Ġus a +Ġpassword s +Ġre nown +av ern +ĠEv il +Ġconc at +Ġdu o +Ġv ale +ĠBe an +Ġindic ators +cm ath +ĠP ump +Nov ember +ific ant +_DOM AIN +reg ar +ĠPort al +" $ +Ġformer ly +"] :Ċ +ĠVis ibility +.getElementsBy ClassName +_RE D +Ġch ampions +à ´ +Val or +_ es +* a +-re peat +B and +.st age +Ġbure auc +C nt +et en +- function +Ġm uito +P ID +_ editor +Ġcrash ed +de ad +k at +ag h +ĠEX T +ass er +-sm all +Ġreal iz +( Entity +ú s +ĠAct ually +ĠEl ite +Ġhel m +(non atomic +ash er +Comm unity +all eng +ir y +ĠG rowth +Ġs ue +Ġfrequ encies +_des criptor +.At tribute +Ġrecip ients +_N S +/ "+ +ib an +Ġath lete +ĠI gn +_D MA +(d s +ĠRequire ments +AD I +ere z +\ Admin +br aska +ĠR ust +Rel ation +C OD +ĠV ERSION +em ma +)) { +.D uration +ĠC amb +- logo +Ġread able +Ġcre ators +() ];Ċ +Up Down +-h alf +.get Month +(s f +P ic +Ġhun ger +.t x +Ġexceed ed +_se ed +( ^ +_s k +.per form +Ġ> :: +Ġm ongo += float +bind Param +Sm art +if a +Ġse curities +Ġpre jud +Ġ, " +Ġcor ps +Ġv ra +amac are +it err +(M edia +uch e +Ġc ob +Ġlib er +. geometry +Loc ator +Ġsl iding +Ġsurg ical +_C UR +Ġcon sect +[ * +ĠRes ort +St ub +_DO UBLE +ĠS oph +Ġelect oral +_dis able +ĠÑģ о +ĠLight ning +Ġment ions +oc y +Ġle aked +Ġrelax ing +Pres enter +v sp +Ġgu ilt +=- =- +.re ply +ĠMir ror +C amp +Ġ+#+ #+#+ +Ġ+#+#+#+ #+#+ +.A uthor +Ġdirect ive +-h ook +íĦ ° +}ĊĊ ĊĊĊ +@ pytest +_r and +m is +Ġcolor ful +u je +lass es +ĠClass es +.h ave +% ), +é¢ ĺ +Ġdistur bing +sub string +ĠK oh +In vest +p urchase +Ġrec ycling +ĠA RT +ier archy +Ġf ps +.check Box +íķ ´ +_m aterial +duc ation +Ġf w +ud it +Ġreview ing +ĠS id +S yntax +ĠW ritten +arg ar +UM E +/ q +Class ifier +Off icial +Ġj azz +Ġom ega +Ph ysics +Ġl ugar +_access or +.command s +Ab ility +ĠB atch +R AM +Ġencount ers +. Qu +BY TE +ĠD istribution +Ġus o +ĠReco very +appro ved +Ġden ial +/sh are +Linked List +)čĊčĊ čĊ +udd y +Ġf ines +Ġr y +Un icode +ĉ render +Ġprem ises +Ġp on +ali ases +/F oundation +c uda +ĠC ock +,: ) +(f older +Ġm éd +dr ag +Ġtal ents +ĠĠĠ ĊĊ +е ÑģÑĤв +m ob +.y ml +Ġa ster +Ġdis cre +go al +ĠGT X +ĠS UCCESS +ĠL ONG +(f ind +Ġsing ular +_s z +ĠEth ereum +.. Ċ +Ġir res +')) {Ċ +Ġmin isters +St eps +ivers al +ĠNever theless +- led +Ġ( %) +ç¡ ® +Ġtime zone +Ġstr anger +(re nder +Ġsh util +Ġm ph +Ġtri o +pp y +Ġpred omin +Ġend ors +ĠRuss ians +ĉ row +Ġw izard +.s erialize +Ġcompl ained +Ġs ido +Ġdelight ed +-m e +ĠR av +H uman +ad ays +rec v +Work ing +J ump +ĠÃ¥ r +ĠAut omatic +_B ase +æł ¼ +aur ants + ¯ +æ ¸ +(C Type +IF I +( amount +Ġbelie ving += mysql +Ġf ir +Ġrest oration +ere co +Ð ¢ +_ '+ +Ġe book +Ġde bris +(input s +AY OUT +Ġscre aming +av ia +land er +Ġdist ress +Ġas sembled +ĠA void +( thread +ĠR PC +_EX IT +( queue +и ÑģÑĤ +D ll +Ġsk ull +_p ub +che z +min ate +ens en +Ġins ane +b ounds +ĠR osen +Ġcondition ing +process ed +v ideos +f our +.Con v +| ;Ċ +Person al +cer pt +:UIControlState Normal +Ġdos es +ĠKar l +ĠFre qu +.B ASE +ĠV ote +Ġcon current +ĠMessageBox Icon +Ġà ĸ +ĠDub ai +ĠR etail +: number +ĠOb server +ĠBig Integer +_ origin +_W ORK +F rames +Ġnot ably +. âĢľ +Ġtrop ical +Ġn iche +am ina +.s ys +(t okens +mod ify +os it +st rom +ĠCom ics +O PTION +T icket +Ġfact ories +Ġdis put +_F ile +ĠFin n +ee e +ĠDisc ord +_m oney +.t pl +_s afe +L B +Ġgl ut +J K +.fl ow +- cont +g os +Ġhor izon +ĠR ush +:: * +P ipe +ull a +bor ough +he imer +(m ove +( Text +} );čĊčĊ +w elcome +ĠCom ponents +Ġgovern ance +c losed +ĉm argin +Ġla undry +ĠTerm inal +iz ards +. âĢĶ +.rem ote +.r adius +ĠQue bec +Ġd h +T ech +ĠM ist +s eller +_l iteral +Ġgen ius +Ġbr ains +g em +ĠMe asure +Ġcata st +r ance +.Text Field +Ġconsum ing +Ġ'\ '' +oubted ly +ĠC ertain +E v +ert i +be ing +Ex perience +Ġ// [ +ĠArab ic +ĠC rist +ĠAz ure +Ġhor a +l adesh +\ Blueprint +d ar +.re l +Ġsup rem +ĠRe agan +ĠAt tributes +-s idebar +Ġuse Styles +ĠA irlines +Ġh ills +/x html +v inc +_m ock +Ċ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +ĠP ill +.Layout Style +ĠCommand er +] < +sign ature +Ġ{ }čĊ +Ġhat red +Ġë ĭ +ole sterol +Ġ ******** +ancell or +c rop +T IM +ĉĉ ĊĊ +ys qli +uit ive +ĉun set +_s el +Ġmen us +t ick +Ġconstit ute +ĠElement s +ĠRed is +agg io +_f p +_de pend +em as +CA ST +or ange +j on +ĠEm ily +Ġpot atoes +Ġre ceptor +ĠElect ronic +ĠL ights +Ġcomb ining +ĠSome one +Ġ######## . +ĠT OD +/ show +X d +." ' +af x +Ġtr agic +St yled +ĠMar co +G allery +d ale +.âĢĿ ĊĊĊĊ +é rie +/s ervice +äº Ĩ +Ġamb ient +_SET TINGS +.Ad apter +l ene +Ġtrav els +Not ice +Ġcle ans +ĠF em +ch air +Ñĥ н +/ my +_b ad +ĠEcon omics +IS A +_C NT +(M enu +äº İ +ĠR idge +Ġlength y +D ot +Ġjump s +Ġhe y +$ pdf +Ġw orm +Ġs ut +Ġsh er +iam o +ĠCal c +trie ve +Ġc ops +ĠCh rom +Ġreg ulated +reat ment +ĠHigh er +ok s +Ġde ze +LOC ATION +ongs To +Ġfin ite +Ġvar ies +Ġposition ed +' il +éĩ ij +Ġh ike +(d one +play list +Ġad a +Ġcoast al +ĠN ancy +.DateTime Field +Cpp CodeGen +ĠSimilar ly +re ur +ĠCon tr +ĠH idden +ĠB eta +atch ed +_inst all +. Output +Look up +ĠRich mond +qu ared +Ġm anga +-control s +ĠBern ard +L arge +Ġslic es +Ġoff ence +ĠM ega +Ġest ar +Ġjoint s +Ġsum m +_pl atform +B uff +.add Subview +Ġret ained +Let ter +.d im +Ġess ere +ĠS caffold +EX PECT +ĉ RE +.long itude +ü nd +Ġstat ue +.add Widget +ĠCar ibbean +add PreferredGap +il de +UIL abel +ĠOp port +Ġimper ial +urs ion +Ġmand ate +Ġpromot ional +Ġv k +ia ÅĤ +Ġp yl +ĠCre ation +оз д +Ġsim pler +. what +ĠRec ent +St orm +. quantity +ĠL ov +" - +ubb les +_not ification +(w orld +ur ger +* (- +: "Ċ +h m +ans hip +ĠAl most +Ġmotor cycle +_f ee +Ġabsor b +ĠVin cent +Ġsound ed +ÃŃ st +Ġpharm aceutical +ht ag +ĠKind le +ital ize +ĠEm peror +oust ic +Ġspecial ists +åħ ¬ +Border Style +/ \ +RE LATED +(', ', +(ex pr +Ġh t +åį Ī +_C reate +Ġspecial ly +Ġ[] ;čĊ +Ġhe el +Ġse pt +_ arch +(in itial +% .ĊĊ +\", \" +Ġdiscuss es +Ġu pt +Ġ[ & +Ġman us +.h and +ĠM AIN +ĠDen mark +Ġ], čĊ +Ġcr yst +Ġn ack +Co ords +_in ner +Ġmid st +Ġaw ake +ĠÐ ŀ +-b reak +ÃŃ vel +_P ASS +ĠParam s +Ġdet r +Ġsp ider +ĠCon cept +Ġpre nd +CH ED +.Ex it +Ġpop ulated +Ġvirt ue +_SE SSION +Ġnou vel +o auth +Ġд аннÑĭ +r ink +.Header Text +atur ated +Ġer st +Ġå ħ +ॠĩ +_vis ible +ey er +Ġli able +Ġde be +Ġb w +{- # +_W IN +df s +H over +ĠP UT +- angle +Ġnob le +Ġtr aces +enc v +Ġuser Data +_in s +ĠS uz +Ġnews letters +ĠMod i +Ġentreprene urs +Ġtrib ute +Ġrum ors +Ġr r +ĠQu arter +ê³ ł +Ġfeed s +ó g +Ġen velope +Ġle ar +Ġk ø +develop er +Sim ilar +: ")Ċ +sub scription +Mod ifier +ital ic +Ġn asty +Ġtermin ation +Ġchar ming +Ġâ Ł +ton s +.tr ace +h ots +ĠU R +M ont +Ġjust ified +ĠG ang +ine a +Ġb og +( ap +_ $ +Ġcont amin +.D ot +ĉ Debug +( exports +Ġpa ired +ĠAss ignment +Ġautom obile +ĵ į +Ġph ases +v w +@ SuppressWarnings += \ +r ant +- ed +ĉ await +Ġcert ificates +'> " +Ġint act +CT RL +M ike +greg ation +AT TERN +Ġre public +_up per +ili ary +Ġcomput ation +h ire +ĠSh in +_ ANY +ĠManufact urer +ĠC arm +Ġbear ings +_c omb +c ad +ur istic +Ġwholes ale +Ġdon or +.inter faces +press o +ĠBr un +-c lose +pro ve +_S K +ĉf rame +et ros +ĠP ain +_EX P +ĠL T +_f s +.dat as +ĉ ss +vo ir +ĠA xis +M ajor +=" < +[ h +Ġprof ess +igr ate +(s core +Key word +" os +ĠĠĠĠ ĉĊ +an alysis +Ġre play +.p ass +\ d +t ls +Ġsan ct +.l ight +_m obile +ÑģÑĤ ÑĮ +ĉt otal +u ity +Ġpa used +N AS +Ġen core +lo e +Ġ-* -ĊĊ +.h igh +am pler +ĠSec ure +Ġfrag ments +_ vel +ill ary +ĠSte in +ĠD awn +Ġmax imize +ภ¢ +Ġ/ ^ +Ġcontin ually +Ġsh adows +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠI ActionResult +Ġinform ación +C HECK +.Selected Item +b undle +ol ley +< Int +AIN ER +ĠW ing +tit les +ount ain +C Y +ĠLoc ale +form er +< context +R adioButton +_s chedule +Ġfab ulous +Rob ert +_PRO FILE +Ġg ates +IM P +ĠPent agon +g old +b ach +employ ees +R otate +Ġch amp +Ġsel bst +Al tern +Ġconvert View +/ , +Ġ~ ( +St reet +_ place +Ġpersonal ized +P ublisher +ĠSO CK +_NAMES PACE +ĠStand ards +so ever +_C ENTER +Inter est +ô t +tem perature +View port +get Resource +Ġeat en +Ġsem pre +Ġab normal +Ġc ylinder +Ġtroub les +n od +Ñĭ в +g ames +_g l +Pl ane +g rey +_t bl +.Component Placement +ĠCh ase +Log ging +man y +ì Ĩ +Ġfl ame +="< +Ġtra jectory +_r ing +Ġhydro gen +tr on +Ġstat ute +Ġcondition al +Ġtr ay +-s chool +(w idget +$ config +Ġrequest ing +. uint +et on +brit ies +Of Type +AD MIN +p redict +Ġg egen +ĠH app +OC UMENT +ĠA part +Ġ---- - +ro e +u ide +just ify +ĠSqu ad +Ġprof es +.b ot +_c urrency +inn en +ĠM umbai +ĠNum bers +avana ugh +agn itude +âĢľ There += http +çī ĩ +Ġv b ++' {{ $ +Ġin ode +s il +Ġh ace +Ġsever ely +ĠOver view +Ġspr aw +Ġbeach es +: left +· » +($ { +ĠF IRST +ĠSp a +- ass +Ġb aise +ĠN ODE +ĠP izza +P et +(se q +\ ">Ċ +CppMethod Pointer +Ġv p +Ġi a +_se conds +em et +/b lob +_TH RESH +... čĊ +D est +ĠN H +.data Source +it és +ĠJ ak +s ell +Ġwork shops +< u +Ġr ivals +ĠEX ISTS +h om +-t oken +compat ible +.J Panel +Ġphys icians +art in +Ġdes irable +Ġdistinct ive +.D ep +g id +ili ate +, max +Ġprem iere +Ġq Debug +Ġadvoc acy +Ġwh isper +P t +Ġun changed +_q ty +请 æ±Ĥ +Se ason +avel ength +ĠP ul +Ġd ÃŃa +'] ]],Ċ +al is +(" & +bor o +Ġb m +ĠR adi +w rong +ĠGo ing +ime Type +ij i +- feedback +ĠN ames +ĠB apt +Ġprob able +ĠE ther +ĠPolit ics +_prot ocol +lin ing +S at +Ġcor rel +.Pr imary +(null able +RI ORITY +Ġcolor ing +Ġutil izing +d as +Ġexport ed +Ġcar riers +Con v +. editor +i ó +(h andles +Ġapprec iation +. import +ĠAust ria +ĠStr ip +il ight +Ġappropri ately +ĠP rest +ĠW ir +ĠUI Application +al chemy +ĠM ob +ĠD etermin +ergus on +register ed +_con vert +ĠVlad imir +.Show Dialog +ref lect +Ġsh ook +Ġass ure +ĠO ften +Ġcivil ization +Ġvocab ulary +fore ground +ĠS cope +Ġunw anted +act ing +Ġ( [] +Ġmark ing +. original +ĠMO VE +Ġsport ing +ception s +NS Number +S izes +Ġprovinc ial +_Tr ans +Ġproblem atic +d igit +ĠEm ma +lock s +ĠC rew +ib a +') : +ish a +Ġm amm +Ġocc ured +w cs +(r ule +Ġmerch andise +es pecially +ĠT win +Ġn aming +Ġs log +Ġimpro ves +Ġad her +: text +.h adoop +_HT TP +.to List +.dis abled +Ġl enses +.in i +ĠR are +ĠUb untu +Ġsc ram +ol ation +tit ulo +Every thing +Ġnod ded +icht ig +_const ant +z c +l ift +ĠNot ify +ond o +ĠIN F +(" + +ĠK az +Ġd read +.m apper +le ur +ĠCome y +ĠN B +ic ers +.P ush +ĠH ack +ĠBrazil ian +_pro d +Ġ// ĊĊ +Ġb icycle +Ġun available +Ġadoles cent +bl k +Ġmit ig +_bl ue +ì ĺ +fade In +ĠUtil ities +ĠM N +; k +< style +- status +ind o +Ġinn ings +Ġg j +Ġ|| = +.e u +: Number +Ġcuis ine +ĠURL s +ie k +Ġw ires +ĉ ps +ie g +.m k +so ap +Ġsom etime +Ġst ap +_s eries +.T arget +æ º +.dest ination +OUN TER +R aises +& A +Ġsmart phones +NI Env +.s dk +Ġhelicopt er +Ġim pe +ĠB irth +A U +b readcrumbs +co ords +Ġexplo red +Ġl od +ĠI p +g able +ian e +Ġart ifacts +Box Layout +ا ر +list ener +.c art +ĠH uff +ĠHind u +ĠData Types +ĠDr upal +IGN ORE +Ġoffset s +ĠR TC +- login +æ ® +ĠQ Object +Ġprosec utor +R ock +_ch at +W ay +ì ² +Ġneg lig +Ġd ude +; < +Ġdeleg ates +_f ailed +/ dev +/ work +( New +et able +() " +( Icons +Ġp ork +ĠModel AndView +ĠV IP +ĠK or +m ix +Ġox id +ĠSC REEN +ĠFour th +/ ",Ċ +Ġte e +ĠSte vens +t icks +Ġp ledge +ib bon +ĠLo an +Ġne o +n umpy +ĠShared Preferences +- oriented +ĠLogger Factory +ĠGraph QL +zen ia +" _ +W omen +.c ast +Ġdeliber ately ++ b +ĠAr n +font Size +Ġm aze +Ġbl amed +.m as +} )čĊ +eler ik +Ġsc anning +ĠWork shop +Ġfind en +Ġca ut +UI Font +( return +al in +cast le +//////////////////////////////////////////////////////////////// //////// +Ġincent ive +op ath +b lob +Ġcigaret te +Ġfert il +*/ ĊĊĊ +ĠSh ar +Ċ ĠĠĠĠĠĠĊ +Ġunc ertain +ĠS ton +Oper ations +ĠSp encer +Ġdef in +ĠS olo +on est +·» åĬł +Ġu omo +G ive +Ġdent ro +; padding +ent ai +ĠC ars +Ġenthus iasm +ĠOper ating +S kip +par ation +Ġprotect s +Ġre ver +d g +ĠC incinnati +Ġconsect etur +Ġm uss +employ ed +a uses +ink le +. Values +£ ¼ +lo v +_W ARN +Ġbook mark +ĠAp ollo +. axis +Ġm ét +Ġop ener +Ġtum or +d an +Ġelement ary +Ġsk ipped +ĠK er +as ia +_res p +Ġdem ol +ĠCan adians +Ġt astes +U Integer +Ġ' ${ +.aw s +RO ID +ri ans +M Q +ord able +Ġcous in +Prop agation +(S ession +ph alt +UL D +ĠSc alar +Ġblo ody +Ġ ঠ+.m ask +, q +ĠUn its +Ġcent res +ĠPr im +. ]ĊĊ +ĠSh aw +P rom +ĠTh ought +Check er +_output s +( chan +E INVAL +Ġb ob +_c mp +P ed +Ġmat rices +Ġvrou wen +Ġgenu inely +high light +(d isplay +) != +Ġdel icate +ĠL uther +ĠM iles +Ġuser ID +% = +ate urs +_B UF +---- ---Ċ +imit ives +Ġsh elves +sl ow +_in formation +LE G +W r +.form s +cel and +/ un +: & +.âĢĻ ĊĊ +=" % +Ġpro st +Ġfont size +uc ión +get ic +am t +=" . +Dec or +B rit +Ġ"" ). +Ġfound ing +.File Name +ĠT ier +Ġdisc lose +á m +.s yn +.View Holder +lic ant +_st age +Mon day +Ġdes erialize +t alk +Ġtradition ally +æĢ ģ +Ø ® +LE X +Ġe h +ĉ ROM +Ġ{ })Ċ +Quest ions +nc py +Ġfix ing +к Ñĥ +_ Key +: x +ĠSTR ING +ĠÑĦ ай +ĉ left +ĠBen ch +ell ij +UR RED +ĠDi agram +} catch +/ time +ĠMiss ing +db name +Ġs ore +ĠW alt +ugg ing +rep resent +ĠG S +ne ys +ĉ page +Ġvol can +(b tn +Ġexceed s +Ġ erg +Ġpil ots +ĠS ed +ers ions +Ġpat ron +R V +/ top +. asset +_c ross +. Editor +.t b +Ġwel coming +SC REEN +) findViewById +C oder + ",Ċ +_P in +ues e +Ġover rides +_ ready +Adv anced +Ġop i +-c art +("/ ", +ĠDe b +CR Y +ĠVert ical +ĠO VER +ĠCorpor ate +Ġ"" ; +Ġste pping +e j +Ġaccus ations +Ġor az +_t ail +Ġindu ced +Ġel astic +Ġbl own +, // +Ġbackground s +âĢĻ une +-s dk +Ġset Interval +Ġincent ives +Ġveget able +_ On +exp anded +p ix +_sh ader +ĠSP DX +@ example +ĠW rapper +.Z ero +Pos itive +Ġsp inner +Ġinvent ed +ĠG ates +оÑĤ оÑĢ +Ġcompar isons +è · +.pr imary +data Provider +add itional +ĉ options +s napshot +.set Horizontal +Ġ" {} +ĠFish er +hal ten +< Type +Ġmax Length +ĠM t +Ġê° Ģ +.jet brains +Ġident ifies +Ġflow ing +ĠDisc ussion +ats by +Ġsch w +ught y +Ġr ivers +.un ique +_PH Y +ed ral +( ll +Ġcs rf +pp ers +ü l +ĠEs pecially +port ed +ĠHarr ison +****** */Ċ +Text Color +ìĬ µ +w ire +Ġstatus Code +ĠFin ish +c ence +ĠMcC ain +ĠW or +( await +Ġ) -> +ĠRegister ed +IN ED +k al +par ison +Ġobj eto +V i +mand a +Ġrenew ed +ĠS of +ess el +.nd array +Ġcr ap +ç® ¡ +.ab spath +( up +Ġclear ance +ĠT W +_C OPY +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĉ +Ġforest s +Ġarg uably +ĠA SS +he y +am el +_f ore +ĠSou theast +Ġab used +Ġpract icing +aked irs +ä¸ » +_res ources +Ġp ond +.F ixed +Last Error +ĠPsych ology +Ġ" // +! : +Re usable +Ġmens aje +Ġro spy +Ġb our +Ġvar ieties +Ġem path +(( { +_ org +ĠM es +ĠMag ento +IST ORY +Un less +Ġh j +ĠD uty +J un +, size +Ġpaint ings +Ġdisp ens +d art +Ġbehavior al +Ġr pc +cal culate +fr uit +_m m +ĉp thread +Max Length +Ġc urrencies +_cap acity +ĠO z +Ġfire arm +Ġcoeff icient +Ġbankrupt cy +w art +Ġfat igue +AV A +Ġes pa +_p c +ĠQu otes +_L IGHT +ĠT ickets +Ġrel ates +Ġpublish ers +Ġunlock ed +Ġ// ---------------------------------------------------------------- +ĠInterrupt edException +Ġout look +r n +Ġreb els +W ritten +Ġas ian +ot to +Ġ ĉĉĉĉ +_g pu +T xt +.Image View +Ġsu is +_t ables +.Rec yclerView +Ġwhat soever +è ģ +] ++;Ċ +assert True +_ verify +ĠR ivers +Ġ ][ +J et +id ian +S ibling +Ġgen res +.A ccess +OP S +Ġtr ivial +ภª +al en +в ед +ĠS word +Ġscrut iny +(c b +Ġcomm erce +Ġguarante es +_ad v +ĠL ET +rec io +Ġh ilar +Ġback yard +ãĢ ı +Ġillustr ated +/v endor +. Util +Ġw ow +LO Y +ĠMar shal +"> '.$ +ĠB ak +Ġmod ifiers +d ictionary +ĠSt re +m ultiple +")) , +ĠC ort +'] "). +( admin +ĠCre ator +Int ernet +( ms +log y +DECL ARE +ĠMarc us +<< << +ãģ ł +_m y +(in st +Ġsc iences +ND ER +. enter +Ġit u +Ġbeh ave +P an +omb ies +=' < +')) ;čĊ +ĠM ENU +ĠWork ers +.No Error +Ġbind ings +Ġdis abilities +{ \ +ĠM unicip +Ġco res +ur ple +ĠN okia +us ions +ĠF itness +.handle Change +Ġjav ascript +ìļ Ķ +( dec +Ġpack ing +-de pend +Ġtrans cript +z eros +_ alert +? ",Ċ +lib s +± оÑĤ +Ġ| ĊĊ +tr ained +ĠG ent +ĠR ab +x p +_config uration +å¤ © +_ accept +.rec yclerview +: url +ĠMu hammad +Ġprivile ges +_b ank +uk u +w allet +ĠRO OT +Ġenc uent +? family +ĉ position +Ġc g +Ġprec ip +method s +_f ast +in crement +ĠT iger +_OCC URRED +qu ip +ĠH AS +_d om +Ġw reck +b j +Ġd ern +Ġorg ans +. entries +Ġ_ (' +ram ento +ĠJam ie +Ġp unk +IP P +Ġprogram a +Ġatt ain +Ġpro ves +/s ign +Ġanswer ing +Ġl adder +************************ **** +ĠW almart +ĠCONT ENT +duct or +Ġver bal +ĠP ID +c rypto +_CALL BACK +Ġ= ================================ +Ġpot ent +Ġshort s +.U ri +.un iform +; border +ĠW er +Ġhere in +ll a +ĠI hr +P ixmap +l iteral +! )ĊĊ +g eneric +r ust +_script s +ost o +it us +ĠCoal ition +Ġrem ot +de ploy +ĠEag le +ãĢģ ãĢĮ +Ġimportant e +ĉ object +Ġseason al +ne j +aid u +Bind View +ĠSi erra +-b g +Ġmake Styles +[ offset +G ames +Ġhorm one +AR IO +head s +( select +ĠStart ed +@ param +_de cl +_b log +Ġa ño +\ Api +ĠMil waukee +Pro vid +An imated +Ġcool er +ĠSe ed +. Edit +Ï Ħ +ĠT aking +Ġborder Color +-found er +.Logger Factory +Ġ"" ĊĊ +AL T +ĠL ate +EDI ATE +Ġ);ĊĊ Ċ +af a +Ġcancell ation +At om +ĠB irmingham +emp resa +HE MA +asc al +Ġup side +.V ersion +ĠF older +ĠE ight +ĠV intage +ĠApp Delegate +ĠPre vention +.se parator +ST M +( room +gener ator +Ġc attle +ĉ Z +ĠPart icle +' };Ċ +Ġneighb ours +ĠState less +Ġalt itude +Ġsa int +об ав +Ġconv inc +ĠCont ents +Ġje une +(t s +Serial ization +(c ollection +ĠJ azz +ĠD od +ĠR och +ac io +comm ended +DEF INE +.on load +Ġspecial ty +PL ACE +_MO VE +Ġaccount able +Re uters +Ġf icken +Ġde pr +W ow +V oid +.s pace +à¸ Ĺ +Ġt q +ĠP ets +< $ +(C urrent +ber ries +plan ation +Ġlist Of +ĠTh u +ĠPR INT +Ġm ismo +Ġdo i +ch k +ĠUn icode +( role +Ġvir gin +< Point +_RESP ONSE +-h ouse +ĠVenez uela +EM AIL +Ġp úb +_ex ist +B all +.C L +re ferences +ĠBeautiful Soup +ĉ Expect +TH IS +Ñĥ д +b ane +Ġtemp oral +ER IC +et as +Ġrefresh ing +Ġsec ular +@ synthesize +ac cur +Ġn ella +ĠS OL +.p ipe +Ch annels +èĩ ª +Ġinsert ion +á» ĭ +el ia +Ġadjust able +Can ada +ĠI TEM +Ġcur ves +ĠChe ap +let ing +Ġoptim istic +al lo +Ġpolit ician +_down load += edge +ORT H +Ġmodel o +art o +. rotate +Ġs elenium +æĪ ij +_al ias +Ġrenown ed +.' . +Ġc zy +Ġal les +.Com piler +ĠB ass +Conn ector +.R ole +L INK +Ġc riterion +lem etry +Success fully +/p ng +Ġey eb +asp berry +( gr +Ġd angers +Ġcorrect ed +Ġgl ow +Ġelabor ate +ĠB ears +aw ai +=" '+ +Ġpromot ions +Ġmathematic al +Ġ" ` +_Generic Class +ĠChe f +.S ort +table Name +R IC +Ġvolunt ary +ĠBl ade +-e lect +ĠCom bat +ĠAb ility +Ġab dom +Ġd uck +T mp +åħ ¨ +Ġer ase +.P h +ĠDefault s +p artment +_US B +ê te +; ' +Ġp ads +ĠOb amacare +.T otal +Ġdiv ert +Ġcr icket +Ġrecre ational +( red +ĠC le +R U +Ġmist aken +ĠMont ana +Ġstr ive +_sl ider +ĠPl astic +Ġdecor ated +ĠV P +lic o +ĉf alse +Ġpre fs +( \" +_f alse +i endo +Ġ@ $ +B ucket +act ical +ĠZ hang +.c ols +.B inding +Ġw ax +_ST ORAGE +Ġlaw n +Ġr f +.Sc ene +ĠCal culator +.d esign +Ġres il +л ем +E mploy +ĠPr ices +ĠP WM +ag i +.e valuate +ĉ param +Ġbr ass +bb en +Ġinflamm ation +ull ivan +Ġan not +Ġp H +iam eter +ĠB TC +( box +Story board +Ġcl ay +.assert Raises +| string +.App ly +Ġmatch er +und ed +Ġsatisf ying +Ġìł ķ +Render ing +_app ro +ind rome +AN EL +_f ix +br ush +.M atch +Ġsm iling +on aut +S unday +Ġdelet ion +Ġencour ages +P ull +Ġreven ge +Ġqu arry +tr ade +Ġc ables +(d elta +ites pace +Ġf h +.b unifu +Ġvi el +_IN CLUDED +ĠT ail +ad ar +of s +Ġmet als +g om +_method s +Ġn j +.St d +(w in +$ (' +Ġt urtle +ur on +Ġen rolled +ĠH z +ĠBox Decoration +Ġp ont +rel ationship +B i +³ » +Ġmas cul +Ġsh ades +Ġv r +ĠLog ic +Ġa in +ĠD IST +Ġcoll ar +" profile +Generated Value +ĠP ossible +Ġe ines +ĥ ģ +.time out +ĠE c +Ġjer sey +.D ouble +Ġqual ifying +v or +CRE EN +_A pp +_rec v +Ġali ens +It s +E sc +i ator +ĠE clipse +Ġg h +V ict +ĉ html +to o +. const +Ġant erior +ĠW u +(key s +Ġul tr +_p oly +ĠT ap +ĠB ud +A WS +Ġcrash es +_t ot +Cont in +-h anded +alth ough +ภļ +ific ent +Ġde ve +ut ory +ĠW orth +_M S +Ġfloor ing +Ġsell ers +ĠThank sgiving +Ġp ng +Ġval ores +Ġslee ve +Ġfil le +Ð IJ +Ġappoint ments +Ġv im +User Info +BO OST +Ġpos ed +initial ized +.product s +ĠLeaders hip +man uel +' % +em arks +Per centage +(d ist +. avatar +(h Object +ä» Ĭ +_ iff +ic one +; ) +_n il +Ġab ol +е ÑģÑĤ +Ġven ues +.Con vert +! ')Ċ +.B itmap +sk in +_C OLUMN +Re v +G RESS +g ow +Ġw ished +tract s +.assert False +Ġscreens hot +Ġfo is +Com b +Line Width +ĠGr ab +Ġint ensive +ĉ sh ++ ) +.first Name +_PRO CESS +Ġt ilt +it ored +.L OG +Ġb ak +Ġintention ally +.play ers +(c anvas +)) )čĊ +.Pro vider +_P UBLIC +T alk +ĠL iv +ched ulers +Ġl c +ad ic +feature d +.res ources +Full Name +Ġmean while +B uffers +Ġres olver +ĠS AP +_T E +G NU +ĠForms Module +_ wh +ĠS we +.widget s +Ġcabin ets +Ġsus cept +ĠB ott +activ ex +av ar +ant ics +Ġ" =" +_k wargs +Ġgame Object +ĠAng le +.I ter +mar sh +ĠB irthday +ĠC MS +request s +ĠPear l +_E OL +Ġlin ux +( org +_M ouse +.con structor +Ġz d +Ġk icks +art isan +Ġe ax +K n +pon ge +ĠFin land +Ġmet res +ĠAss essment +part ner +/ pre +! ',Ċ +[ Int +Ġos lo +date picker +/ String +op lay +ĠHe brew +, double +Ġtrab al ++" \ +ĉ EIF +/ text +_F IRST +ĠP ete +Ġe go +Ġextr as +P DO +Ġreg ulate +ĠQ Widget +st s +ĠSh ows +ĠN HS +.c ourse +p thread +ĠF uel +.t imes +Ġ ° +Ġstr ides +($ ('# +( words +Ġrhyth m +Ġsp ont +Ġsens ation +Ġsp ike +C losing +页 éĿ¢ +N umeric +Ġbreat he +Ġfin ale +_F ACT +in ion +Ġch ill +Ġform ally +ANG ED +Ġ' :' +ĠпÑĢ Ð¸ +a q +ĠFab ric +(l at +ĠPr incipal +Ġer ro +oc ale +N om +Ġf ost +_C USTOM +.int ellij +ert ools +Ġcl asse +adi ents +Ġfundra ising +EN E +_OPTION S +_ ob +// }Ċ +Ġprote ctions +.se ed +N V +term inal +;; ; +P redicate +Ġì ¶ +Ġbomb ing +G F +Ġch ew +)) ). +qual ified +] ={ +list en +C ENT +d igest +E ast +Ġd iver +Ġend points +Ġe e +Ġcolle ague +Ġdissert ation +_com mit +_D AT +. rc +Ġbre asts +ĠR ug +ĠP il +Contract s +ĠBry an +Web View +Ġconcent rate +ĠIn ner +Ġ' | +std out +_S ub +> -->Ċ +V ol +ĠS SD +)) ), +. Optional +Ġnurs es +Ġor b +_ pe +);čĊ čĊčĊ +pl aced +ess er +Ġther apeutic +Ġwhites pace +Ġa ston +Success ful +Ġpr aised +ĠW es +Ġe ighth +ir al +Ġvrou w +Ġf action +_b ias +Ġw itch +Ġnp c +(s b +ĠRod rig +_b ig +Dep endency +ĠAb raham +ard i +C AR +n os +Ġabund ance +Ġnut rients +in stein +.V ert +ĠI SS +< U +Ġsum s +_h ist +Ġfar mer +ĠA br +Sh ot +ĠBad Request +Ġh ass +ĠR ails +Ġaffili ated +æĿ ¥ +Ġer f +IN F +ĠView Holder +min i +ĠR oth +Ġfaith ful +ĠPhill ips +AND OM +]. [ +_P AY +ĠAr ctic +f aker +D igit +M ale +std err +se ys +Ġ Å¡ +_rem ote +li que +Ġin def +ĠIndust ries +it ra +_p airs +< iostream +Ġsal aries +ik en +.F rame +PL IC +_S PEC +ĠMed iterr +Ġsystem atic +Ġinter rog +Icon Button +se a +int ro +ĠIss ues +enc rypted +Ġintern ationally +Ġsn printf +Ġpast a +ĠBrad ley +_ Status +AL K +_P AD +.l aunch +< select +Ġhar dest +Ġph y +Ġ(( * +-s lide +ĠNob ody +S u +Ġas ÃŃ +close st +_initial izer +Ġsupport er +-g en +Ġt ales +Ġcor p +_f u +s at +ne ighbor +.M igrations +Ġal gun +Ġsin on +.S pec +? ,Ċ +.G L +m ale +Ġmon itors +yl an +-L icense +.m atches +ĠA BS +ĠM ast +ĠW allet +($ ("# +Dir ty +Ġco pe +Ġinterpol ation +ous ed +ĠJ ets +.F LAG +.C ancel +.Event s +ne ver +ĠM Hz +> D +Ġs ervlet +bast ian +Ġ> & +S ID +_cl k +Ġdiv isions +} ',Ċ +Ġd ildo +Ġpar ade +m ajor +Ġab oard +; ++ +Ġf usion +"}, {" +ĠDialog Result +ĉ arr +- em +_n r +(h andler +.N ET +.Xtra Reports +ĠSh ah +ĠB rief +- , +Ġprec io +ĉĉĉ ĠĠĠĠĠĠ +Ġt ant +ĠGrand e +/ xml +_IC ON +ĠR etro +un que +Ġn ag +to Fixed +X L +Ġdecl aring +ĠCon crete +ĠAm azing +ĉprint k +Ġdeb ates +D ATED +Ġaest hetic +emet ery +Routing Module +ĠNash ville +W AYS +Ġw olf +Ġobserv ers +OT A +ans on +Ġe a +Ġgreen house +ĵį ä½ľ +Ġst air +Ġimmigr ant +_app ly +pe are +ĠBloom berg +_PL AYER +Res p +æŃ £ +Cho oser +ĠI Collection +P eter +Er ro +.detect Changes +Map s +Ġs queeze +ĠHom es +weg ian +Ġformat ting +Ġnegot iate +ul d +ĠN ep +ĠQ B +Ġeconom ies +Ġ*/ , +Ġredu nd +ĠA ber +.IsNullOr WhiteSpace +yc led +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĊ +_S h +Ġske pt +Ġre created +Ġget Type +Ġmarg ins +Ġcolon ial +ch arts +// @ +Ġprocess ors +è¯ ´ +b atis +æĦ ı +ator io +mention ed +P atient +Ġpre y +Check box +_x path +.s kip +ĠMorm on +ĠMemory Stream +CRE MENT +Ġk u +m eld +\ Data +ĠK ernel +il tr +éĢ ģ +( profile +Car bon +RO LE +( pl +] *( +.m emory +Ġmed al +Ġadvis or +it ät +Ġh dr +ier ung +ĠProvid es +( alpha +Ġteen agers +- parser +.L atLng +] ()Ċ +Ġfel ony +ĉĉĉĊ ĉĉĉĊ +BO OK +Ġsl ash +Ġclear fix +ĠPro phet +å® ¹ +right ness +-f i +.k ind +ert on +J im +Ġmanip ulate +Ġworks heet +ol in +st ars +Ġart ifact +_EM PTY +ĉm ain +------------- ' ; +Ġexpress ing +ĠI Q +ĠF act +/************************************************************************ *******Ċ +_m ass +)) : +Ġcon dom +Ġcreate State +omet own +Ġir r +Ġ> ( +> B +iter ation +ãĥ ª +Ġshirt s +ount y +-> $ +_S IGN +ĠD ale +Ġj j +E asy +F re +ĠN y +Ġch lor +match ed +ĠG erm +- UA +ĠN athan +educ ation +-y ard +- che +h ouses +r itional +Ġprox imity +Ġdies em +áºŃ p +Ġd rought +.a udio +ĠLe o +Ġfavor able +in ch +ĠD aw +rib ly +_st udent +id able +O VE +Ġlack s +ounc ing +.b usiness +Ġre open +may be +_G LOBAL +Ġdress es +ĠEd wards +ens ible +ĠHard ware +ĠEx cellent +ĠTime Unit +CTION S +Ġsched ules +Ġseg ue +Op ens +am men +- Identifier +Ġst aring +Ġhapp ily +ĠH ob +' _ +Ġ" ); +ament os +et ched +Ġ/> }Ċ +. Users +Ġinterrupt ed +Contact s +Ġreg istro +in burgh +CH A +_ imp +ph is +s ay +Ġretail er +.N ODE +/ maps +_L AST +ĠCh arge +_g uard +Coll ider +ĠStateless Widget +": [" +(" ../../ +iox ide +ĠS und +Ġ'' ; +un set +add Widget +л Ñİ +el les +alk er +A rc +Ġded uct +G UILayout +ĠV illa +Ġfor bidden +_ where +Ġ\ / +ĠT ib +_A X +] čĊčĊ +ĠB ir +Ġb end +ĠMA KE +ĠM ET +Ġfut ures +Ġweight ed +"" "čĊ +Ġauthor ize +(pro gram +}, {" +Ġcoeff icients +ê s +Per Page +ĠBath room +ĠPublish ing +G PL +Ġsub missions +ĠNUM BER +j Äħ +Ġaddition ally +em pre +ĠSh el +ot yp +S olution +Ġth under +_ ec +ĠĊ ĠĠĠĠĊ +ĠF ellow +Ġk ay +Ġnew State +ONT AL +Im plementation +.L ook +Ġ ents +Ġl ors +ĠB IG +f ab +Ġaver aged +ĠFe edback +ĠW ells +Ġm artial +Ġind ul +ĠComm unist +ĠFore x +ĠAgricult ure +" [ +Ġqu ar +ĠK ont +ĉ view +. Bytes +des ktop +ĠM akes +akes peare +.Null able +Ġspot light +V B +ow y +(t orch +tr idge +_b ounds +Ġapolog ize +.add Item +ant d +* );Ċ +, u +(g en +ç» ĵ +re ator +ĠC ord +ou pper +.m etro +Ġ ew +ĠW ORD +.A fter +Ġdet ained +ĠHam mer +ex isting +Ġo st +Ġmon ument +-c ustom +User ID +ĠN om +Ġre jection +(d im +Ġsingle ton +ĉd ie +ari ance +re ports +] != +eld a +Ġpreval ence +_reg s +." . +Ġfemin ist +Code c +Ġ **Ċ +(label s +_M ARK +FA ILED +Ġadminister ed +W N +ĠĠĠĠĠĠĠĠ ĉĉ +Ġn oun +w ig +Ġg otta +Ġr if +- im +ĠPaul o +ĠCommand Type +] ))ĊĊ +-z ero +Tr aining +Ġl ord +_ art +re ddit +C ert +Ġpes o +R ot +Ġend anger +.d r +user Info +un ts +n v +ĠTrail er +-f irst +(m ake +Ġbenef ici +-bl ack +i ÃŁ +Ġund oubtedly +Ġm ex +ĠAnc ient +( as +Ġdes cent +P ick +Ġrep lica +$ obj +ä hr +Ġar rows +ft y +ĠLib ya +ug a +charg ed +T ur +Ġh omic +iss en +ĠF ake +Ġbe ers +Ġsc attered +( Time +UT IL +Ġbureauc r +/pl ain +Ġstick ing +FA IL +ĠC ovid +Th ird +_p resent +ĠPier re +Ġë ª +Ġ[... ]ĊĊ +Pro b +ĠTra ffic +ica o +do ctor +Ġ), ĊĊ +T abs +al u +ï¼ļ âĢľ +Ġinher ent +_N o +rit is +ĠPro of +.b asename +ä¼ ļ +Ġch im +ĠProt ected +c rit +Ġpr one +Ġк он +ĠHero es +Ġan xious +Ġan os +Ġweek ends +Ġs ext +Ġredu cer += UTF +h alf +ĠS aw +.m m +Ġnue va +.current Target +.l ua +_EXT ENSION +ĉ reg +ĠC trl +_ align +accept able +Ġrush ing +fr ac +Ġbo asts +F ive + ± +ĠTem perature +> ): +Ġchar ter +RE ATED +Ġsubject ed +Ġop c +health y +使 ç͍ +ĠScient ific +Ġfra u +ri ages +à¸ Ķ +.in ventory +ation ale +M ad +min utes +>> ();Ċ +ĠEn v +Ġrecord ings +Ġsusp icion +sql ite +ĉ read +ãģ ¦ +Ġwor ries +.put String +ĠSh anghai +( uid +r er +ĠvÃŃ de +") : +Ġmethod ology +Ġк оÑĤоÑĢ +cc c +av ad +Ġindu ction +ĉ Thread +, string +ạ i +neh men +u ition +Ġ* __ +.em f +Ġì ľ +/th emes +ĠN ine +. One +ĠEm bed +Ġf az +u ations +Ġpriv ately +Ġl ing +[ F +ush i +Ġlaunch es +( KEY +G MT +Ġaim ing +pat ible +ĠB iden +i w +ĠD egree +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġ$ ('< +á rios +to UpperCase +ìł ľ +ĠE UR +Ġovers ight +Ġtable sp +Up dates +.m akedirs +Ġhum idity +/ template +Al ways +( IS +_c ert +D ig +Ġunder way +ort on +ĠHur ricane +Ġsp ends +ĠSeg ment +Ġfl ies +ĠT oggle +ĠLyn ch +Ġs enses +ĠK os +set Enabled +ist ically +Ġtest er +Ġadministr ators +Ġtag ged +Ð ĵ +Ġshort cut +ĠRes olution +Ġsuperv ision +ĠAsh ley +Tr acking +ul atory +and el +ist en +Ġun re +(d iff +ANT S +Ġr ider +Ġs Äħ +.S eries +_ orders +ORIZ ONTAL +Ġret ention +ãĢĤ čĊčĊ +Ġdi agonal +ĠC ancellationToken +_ Internal +Ġru in +.Q t +ocr atic +T el +ĠAn swers +m atic +Ġx p +at em +_j obs +_ any +Ġsen iors +Ġland mark +ĠQ List +Ġman eu +ot ify +/ ";Ċ +/ server +ĠPhil osoph +uten ant +( io +h z +Ġauthentic ated +d v +- Compatible +Origin ally +, function +ãĢĤ čĊ +ĠRepresent ative +as ily +irc uit +.d t +(m ath +.M arshal +[ , +ĠC ities +_ turn +| )Ċ +Ġcant idad +al ter +ĉ ui +ĠNe braska +Ġsk irt +.b g +Shared Preferences +( style +Ġg rief +g ew +Ġsaf eg +ol ang +_l ists +ì Ľ +Ġgran ite +Ġhott est +.j dbc +.C ustomer +Ġâī ¤ +Ġwa ar +_sc ene ++' / +ĠJ TextField +Ġse ating +Ġwe ars +Ġ` / +C ases +ĠY outube +ı m +Ġbal con +, G +Meta Data +- price +SC R +Un ity +Ġtr unk +={` ${ +Ġearthqu ake +Part ial +Ġsub st +Ġelim in +=" '. +//* [@ +Ġsuperv isor +vro let +_ article +Ġp ane +b io +Ġmot ors +N M +F rank +Ġon ion +- word +Item ClickListener +Ġb rit +end encies +Com puter +_r unning +( day +- he +(n amed +ĠS ach +о Ñĩ +c ampaign +.Ab stract +(w rapper +.p ay +Ġu w +Ge o +r ails +/ select +icht e +son s +E VENT +Ġal iment +Pro viders +A wait +_INTER VAL +. off +Ġgl uten +_cl oud +Ġw en +.ex tract +ĉ button +/ MM +Part y +Ġdem ographic +_err no +Ġh iking +(' ')Ċ +", @" +Ġw it +r á +olog ie +ĠSt yles +ĠBrowser Module +.Request Mapping +ic ans +P AGE +cre ation +ĠF erguson +ud ed +num bers +ĠGT K +Ġpresent ations +ĠB obby +_s pan +est yle +Ġilleg ally +abel a +Ġbattle field +cap acity +ter ror +] ");Ċ +Ġwar rior +le ader +ĠDB G +ĠRe venue +Ġvig il +Ġcounter parts +( Error +ACT ER +Ġhe eft +Ġselection s +ze ug +t om +-t wo +. ;Ċ +_st atement +ĠA id +ĠV ul +_r gb +Ġpr izes +Ġedit able +ĉ form +ın ı +.de cor +D emo +lic es +Ġen ctype +rat ulations +ĠR OS +_ch ars +ĠJ ahr +part ial +Ñĥ ÑĤ +ĠRe ceive +ĠL ands +AP TER +Ġch opped +.. " +ĠAn aly +ĠU ID +ĠR adeon +ĠB ee +Ġun m +> M +.find all +Token izer +ĠWH AT +Ġs j +D rawing +E ss +ON D +Ĭ ¶ +(p acket +âĢĶ but +Inv ocation +ĠN uclear +? ;Ċ +Ġgrand es +ĠC rypt +rem ark +Ġ'../../ ../../ +Ġin ability +m agic +c ats +Ġsim ulate +: ${ +in flate +Ġen er +: NO +ip les +Ġmer it +ĠR ated +Ġgl ue +/b log +Ġg ren +Ġthr illed +.C H +unc an +ĠPR IMARY +Ġper sec +Ġfe ared +.M IN +ĠThe ater +é Ĵ +ategor ie +æ® µ +Ġappet ite +s quare +ĠAlex and +.User Id +_g t +_ enter +Ġgradu ates +Fragment Manager +Author ize +-N LS +(M y +Ġtri umph +ust ing +_PARAM S +Char acters +(: ,:, +_B UILD +M Hz +Ġwash ed +Ġun cle +Ste ve +ard own + ${ +_confirm ation +Ġtro phy +Work s +ĠElect ronics +ĠMediterr anean +_m etrics +Ġannounc ing +ĠD AY +_pro to +Ġp ear +base Url +ĉĉĉĉĉĉĉĉ Ċ +Ġcoord ination +: N +.an imate +ĠC otton +_h it +â ľ +Ġjet zt +if ter +(f ields +own load +ific acion +.c uda +ĠLi u +> equals +ĠA ce +ÑĢаР¼ +ĠSuper man +ĠGarc ia +Ġarrest s +ag ar +Ġ{} ) +Ġmac ros +rou pe +ê tre +Ġtw isted +str uments +_ (" +_ vertices +ĠTrans ition +и к +[ max +m ind +Ġaccess Token +Ġun le +m us +c op +ĠF actor +Ġcon ced +Ġre tr +.l inalg +-s lider +ob l +_Static Fields +Ġz ombie +s elling +Ġch ap +Ġsh aking +ĠTrans late +ĠAm sterdam +ĠE TH +_EX TERN +k d +_d isc +Ġpreced ing +Ġpri x +Object Name +_mod ified +ard ware +Ġ?> "> +ĠD W +` ${ +Ġ?> ">ĊĊ +Ġspin ning +_p ending +Match ers +. Keys +ĠP V +en us +ant is +Ġdisc ard +Ġh aul +Ġem pir +Ġpath way +Ġo ak +м ен +-ind uced +Ġimp air +ĠCal gary +.is Hidden +d z +_ include +Ġg m +Ġ' (' +P Y +uggest ions +Ġcommod ity +c ro +/ sub +Ġget Instance +ĠLeg acy +ĠK il +B al +( short +In form ++ x +* r +ĠHope fully +or ate +Ġmach en +Ġtreat y +ĠO ri +.p ublic +-h orizontal +Ġtact ic +Ġb ord +w ares +Ġam mo +ĠL ists +Ġequ ations +/ her +ĠNS W +B ounding +_C ollections +Ġav ail +.Drop Down +è ° +Ġh h +Ġl Ãł +.p b +Ġmemor ial +ĠAT TR +Ġexhaust ed +Ġt sp +ĉ redirect +Ġlik ewise +ST ER +L java +Ġcondem ned +oca ust +(str ict +Ġexem pt +Ġs ms +Ġex agger +S YS +Ġl ounge +: ^ +Ġto dd +de b +ator ial +ĠPort er +Ġtu ition +Ġexem pl +Ġp aren +.line To +Ġkid ney +Ġç a +Ġc ui +ï¼Į 请 +X C +Ġmo ż +Ġnomin ated +l ung +Im Gui +ĠB uzz +Ġstere o +port al +res as +Ġk lass +Ġdraft ed +Ġproject ile +/g pl +(param eters +* )Ċ +Ġassist ed +ĠNS Integer +s itemap +:n th +.View s +.Argument Parser +Ġme er +z ier +ĠD ig +Ċ +Ġpl ag +p ine +Ġblank et +Ġ: - +Ġl cd +------------ --- +(" " +Ġtact ical +ĠRon ald +ex tr +ĠF est +Ġf uer +-n avigation +Ġk b +gh ost +Ġhandle Change +_cl s +() != +Com parator +.v m +ĠCo x +_re view +/ @ +_c ookie +Ġrecogn ised +ld ap +Thread s +ĠSex ual +ĠB earing +(S QL +Ġx r +Ġth igh +URL Connection +ĠSU V +Ġm Context +Ġinc idence +ĠE ste +.s up +_t e +(EX IT +C MD +/ "> +Al most +ĠU ne +Ġand eren +ĠSingle ton +Ġb ore +Th ink +Ġn arc +] initWith +_sh op +(str ategy +! ', +her its +ĠDes k +_m achine +.net ty +ı nda += < +ĠQ R +ĠS idebar +.split Container +Ġon Success +Ġmon key +En joy +(n odes +pect rum +Ġ(* ( +ĉU INT +, height +ĠNetwork s +.t ail +.l inspace +Ġ" ... +List en +Æ ¡ +.Ch annel +- defined +Re peat +ad just +ER M +_ application +.assert NotNull +- stream +Ġr abbit +Ġposition ing +Ġw oke +Ġf ing +Ġmulti player +Ġregister ing +un til +Ã¥ n +( :: +uss ions +Ġpot ato +ĠE quals +.S up +/ap ache +Ġ( = +. ") +.p tr +ĠSpe ech +.cl ip +ĠGab riel +Ġmusic ian +/ issues +.sh op +ĠH ier +_RE T +_b ucket +ãĥ ¡ +av s +Ġro z +fl ower +Write Barrier +ĠMil an +Ġlegisl ature +ĠD oll +Ġprov ing +.concat enate +âķ IJ +Ġg char +cdn js +b les +ĠList ing +л о +.xr Label +ĠS ak +just ice +ĠVal entine +un less +Ġp iger +(r un +Ġtest ified +AN A +ĠRem oves +)) ));Ċ +rec ated +ĠRuntime Method +Ġcon qu +ãĤ ¢ +Ġt issues +ail er +ét é +- Star +Ġfl ames +.set Icon +Ġsup ern +Ġvag ina +- variable +Ġwell ness +C UR +Ġbel le +.get Request +Ġp oco +ben h +ag ens +Ġsp ill +ĠJ ur +Ġdispatch er +н ого +emon ic +(dir name +ĠÐ Ķ +Ġpas se +Ġg anz +ric ing +E U +Ġmuj eres +ess en +.at tribute +j j +ĉĉ ĠĊ +[ ^ +Ġstrtol ower +lex er +ect ar +hot el +.s quare +Ġr all +Ġlower ed +hand led +Mark et +ĠUs es +iv as +.B usiness +ãģĹãģ ¦ +D IV +Ġw asted +Ġav oir +ê m +_ACC OUNT +. et +ĉ SDL +k ap +Ġf ox +up pet +{ },Ċ +", ' +F avorite +P END +ĠA ES +} ), +Ġded uction +Ġpol ÃŃt +Ġcomponent Will +ĠT elerik +_SE LF +Ġm use +C raft +Ġd ens +ठ¿ +( tp +Ġt asty +Ġbal ances +Ġded ication +ĠWall ace +Ġun law +\"> \ +Ġm um +- update +ement e +Ġs oda +Re public +as mine +é ric +( Status +ĠJson Convert +ĠD isk +.Red irect +Ġfilm ing +/m ol +R o +Ġv ille +Ġtrab aj +Ġsyn thesis +reg a +Ġr l +S cheduler +ISH ED +current User +(error s +' h +_b ot +x imo +ĠUS ART +_s uper +_DEC REF +н ой +_RO W +Ġprom otes +ĠT A +Ġhor as +ĠRep resents +Ġname of +ĠEx c +ĠGar age +Ġse ine +, # +Ġher b +/ resources +Ġple aded +.r adioButton +Ġæ ĺ +O ps +ĠN est +c string +ĠDef ence +Ġref ere +_le af +Ġrevel ation +ë § +.execute Update +_W ORLD +Ġexp ans +(" \" +j ab +Ġdoub ts +ĠGe ometry +Ġintrodu ces +Ġsen ators +Ġcan al +.h elper +ĠBi ology +_SE NS +.pre vious +-t ouch +ab it +Ġimpact ed +Ġbr ackets +.d irect +acc um +Ġtest osterone +ĉ action +ĠCh ance +Ġpe aks +CppCodeGen WriteBarrier +Ġun belie +_p ress +.R el +ang led +/ templates +-- >čĊ +l ime +Ġsufficient ly +_ nt +Exp and +.is file +Ġis Empty +Ġq t +Ġmul her +ac ob +Ge orge +å¸ ¸ +Ġass im +as o +Ġcompr ised +O V +(CON FIG +ĉw riter +Ġdes p +Ġten ure +(c r +.p ool +ĠB rend +Ġc ensor +(time out +Ġple a +.W rap +Ġtight ly +ĠW ere +ĠI gnore +abe i +Ġbr idges +Ġcondem n +Ġsimp licity +Ġrout inely +Ġblack s +j b +ĠP it +U tf +Ġ/ Ċ +re load +Ġset Object +/g lobal +Ġf atty +Ġsock s +Could n +Ġerot isk +æĿ ¡ +ĠPress ure +ĠM az +n pos +tol ower +ĠE Q +ute ur +ĠM oment +Ġet a +{{ -- +Ġgraph s +ĠGu ar +r ine +( -- +ĠHttp Status +(st udent +* np +Ġrail way +Ġas ynchronous +_v m +'] ,' +, text +mer chant +(G uid +ĠG ra +ix er +fetch All +.add Listener +fl ip +* $ +> (), +Ġsun light +ass igned +Ġab c +ĠC OLUMN +ĠðŁĻĤ ĊĊ +) ... +Ġen semble +Ġnew line +_S INGLE +ied ad +Ġdark er +orm ap +Ġl ion +pl its +Ġillustr ation +ĠI EEE +Ġv ista +ous ands +****** * +ĠTom my +Ġh ue +S el +Ġa ura +ĠTher apy +Ġanim ator +.con straints +Ġv ague +(" ") +Ġvill ain +Ġbless ing +Ġstring Builder +ĠM isc +ĠD IR +f ax +- node +ĠWalk ing +ĠA U +s ess +Ġgr ill +VERT ISE +ĠF oods +Ġt ournaments +à ĵ +ĠMar sh +Ġw onders +Long itude +.Command Text += input +_enc oder +page Size +Ġget State +> >Ċ +.g rey +p od +Ġread ings +Ġre consider +Start up +Ġexc er +.b alance +_c ycle +_T ime +LOC AL +ĠE FI +ĠRe yn +.set Foreground +by n +Ġdis connected +ACT IVE +Ġembed ding +ick ers +Ġsurround ings +* c +Ġgar ant +Ġb f +Ġw ipe +Ġ ä¸ĭ +_T RA +ado x +ç ķ +Ġsu cks +ĠS ongs +ĠAssoci ates +ĠB ald +ĠB rett +ven ile +Ġv t +Ġin ade +Ġres igned +ĠGl enn +.p attern +.Data Bind +Ñĥ м +Layout Inflater +ch et +ĠTest ament +.m s +Ġp av +ĠReact DOM +ur dy +AD ATA +M u +/ actions +ĠJ s +_ex tract +ĠBr ing +: id +str t +iv ation +Ġoutr ight +az u +loy ment +и Ñı +al do +ĠP ublisher +E ducation +Pa lette +_d rv +Ġ($ ( +ĠAnd a +Ġrem edy +Ġincons istent +te ction +Ġregul ators +Ġshort est +(p air +ĠInstall ation +Ġdefend ants +Ġ( ); +-l arge +M el +Ġthreat en +н Ñı +Ġfet ish +ot ine +_d ic +Ġ< $ +Ġst agger +sp i +$ response +S erv +-b orn +j os +ĉ img +ĉW HERE +_l t +å½ ĵ +.c ost +ĠT ue +.label s +ĠL V +wcs store +ĠJes se +ภ« +Tr ade +Ġpredecess or +ë Ĥ +fin ally +_g eneral +ogg ler +_REG ION +n ement +Ġblog ger +ĠHar bor +ĠD ataset +[ w +Ġattend ees +. ico +max imum +.Un lock +_SY NC +ág ina +Ġdown s +ĠW ii +]) / +Ġkick ing +unic ation +ĠD AC +ĠID S +ĠR ental +Ġcurrent Time +Ġvacc ines +ĠDev il +Ġn ors +_m ouse +urre ction +(n o +Ġ> čĊ +Ġaggress ion +Ġbre eding +.s ymbol +im an +Absolute Path +ĠWH O +_fl ush +- root +arn a +& M +Ġf athers +ĠR ocket +ive au +Ġw ander +Ġcom pos +ĠWar rior +ĠSe at +ĠClin ic +_in voice +(dis patch +Product o +at uring +oss ier +ĠM AY +Ġd agger +Ġsanit ized +ĠR FC +Ġpro ph +Ġur ine +Ġgr ind +ĠExp anded +des cripcion +-f w +ĠK erry += name +Ġch k +Ġnation ally +Ġthe e +In c +Ġ? >> +.R adioButton +.Http ServletResponse +/ Y +ĉf ield +Ġhom me +y per +Ph ysical += v +Ġdr iv +ĠErr ors +Ġc Äĥ +De ath +ĠW INDOW +Ġpo et +ĠSh arp +ĠImm utable +ĉ create +Ġge ht +ĠRe form +ais er +ĠInitial ization +Ġimm unity +.com pose +Ġlat ency +ĠLeban on +ĠPar ad +Ġfu els +ĠEx hib +co h +% ">Ċ +ĠCL I +) initWith +-Z a +_C LEAR +reg n +Ġfin ances +.st andard +_C ATEGORY +.lib rary +Ġtravel ers +_w p +ĠE valuation +start ing +Ġ )),Ċ +ep isode +ĠV ariant +Ġda emon +ĠJul ia +ĠN R +Ġdoub les +< v +/r untime +Ġinterpre ter +ĠIN DEX +ĠHol mes +_D IM +Ġp addle +_ex ample +Ġfore ground +.r outes +Ġs owie +S UCCESS +ĠC DC +ĠB D +_ - +as ured +W riting +Ġcurrent Page +( answer +ĠASC II +à ¨ +Ġsocial ly +yy y +ĠSpecial ist +(c ustomer +ist ani +ke st +ĠM ak +Ġth o +. pt +( comment +ĠCon verter +g am +b ins +. tele +ĠVeter ans +_AL LOC +олÑĮзов аÑĤ +inn amon +; width +oh l +Ġfant as +Ġs ung +ĉ K +( Json +Ġneighbour hood +Ġv ow +Ġs ins +on acci +Ġepoch s +im agen +.Ch ange +.my batis +Se ek +W ER +管 çIJĨ +Ġinter ess +_ Event +eder land +Ġterr itor +Ġci udad +uck ed +Ġsn ack +Ġtransport ed +ĠMan ifest +ĠD AT +_th eta +Ġw ont +.ĊĊ ĊĊĊĊĊĊĊĊ +Ĭ¶ æĢģ +ĠEp ic +De ck +l tra +_Z ERO +Ġ[] ; +/ scripts +Ġ---------------------------------------------------------------- ---------------- +æĥ ħ +Ġwe ed +N BC +Ġrap ed +ĠG ateway +[ M +ĠTime out +ench mark +.View Model +Ġporn os +ĠY a +th ritis +ĠFly nn +Ġme ga +ac in +Ġtrib al +.app le +ĠB lo +â n +ib i +ro v +ĠL ives +^ . +get Request +ĠEst ablish +cont ainers +Ġst arring +Ġcele brities +ĠRel ative +ĠHe ights +Ġtq dm +ĠNorth west +iv ic +ĉ cl +Ġautom otive +ent ric +Ġfort unate +Ġfire place +se ud +nick name +; s +_C AL +h alt +(n s +_de leted +Develop ment +m ovies +Ġident ities +Ġprompt ly +ا ÙĨ +Ġant e +Ġ" ',' +åı £ +imp se +Ġy ap +Type Name +Ġb itch +Ġassoci ates +HE ME +- empty +ĠØ ª +ol vers +Ġpist ol +Sc oped +ag ner +'] ==' +ĠI MP +ex c +Ġo mitted +Ġmind set +Ġ[] ( +Ġor n +_C AM +A vg +Localized String +ĠN atur +Ġcom poser +ĠPlay ing +Ġover d +_ utf +.s k +ĠF ol +$ page +, Object +Ġbe es +al ary +bul let +_lib rary +O ffer +loc ated +Ġ(_ , +âĢľ He +ĠOwn ers +) ).Ċ +Ġb ri +.Ad min +kt ion +лÑİ Ñĩ +Ġerot ici +Cancel led +Ġa gr +re views +_d ma +RI CT +Ġg fx +mp i +pp o +Ġ// @ +Ġupper case +Ġcommit ting +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +User Data +Ġv ai +ĉs ort +Ġcongr at +Ġd ioxide +д а +. area +ĠJosh ua +ĠK och +_b reak +az ure +ist ical +_AL PHA +_ views +Ġelim inating +OM B +en umer +ĠHy dro +(* ( +ERT ICAL +Ġinev itably +Ġst ole +-e ast +ier on +Ġl inger +/d oc +Å º +ĠAl ready +as io +Ġ-- Ċ +Ġabb rev +ĠAt om +h im +ĠINS ERT +s un +âĻ ª +CON NECT +er ator +ĠM anning +Ġ: ( +g as +=> ' +Ġquery set +; }čĊ +ĠPop ulation +uted String +res ident +_F ONT +ĠRes pond +Ġobsc ure +Ġo bservable +ĠContrib utors +k on +ĠMus k +ex ao +ĠT ub +Boot Application +S OR +.H orizontal +.find By +.p ower +Ġposit ively +ven ience +ĠJ ong +Ġwh istle +Ġз наÑĩ +Ġl ending +Ġdestruct ive +Ġon Delete +author ization +(); ?> +_ original +sc ience +at ra +?, ?, +ĠAs c +Ġconvinc ing +$ a +org en +_D ate +ĠPro vide +Ġlon ely +) 'Ċ +ex change +; ?>Ċ +.f ast +S amples +L ondon +'] )čĊ +ĠI onic +Ġp esso +ĠKn ights +ĠR af +_attr s +Ġrepe al +> Main +ĠOrder ed +_N ew +=" "> ";Ċ +ĠS ERVER +ĠHE ADER +_ velocity +ĠIn voke +.timestamp s +Ġs ulf +I QUE +Ġinhabit ants +ph ins +azz o +Ġmon o +Leg end +Ġnon ce +IF E +; ";Ċ +- create +" ",Ċ +per mit +ĠImm igration +Ġpath name +ffect ive +âĻĢ âĻĢ +Ġex ams +- event +ĠT ill +[m id +F IX +; color +( Order +_tra its +Ġorder By +Ġs unt +ĠNich olas +Ø ² +Ġsun ny +in ers +Ġaccess ibility +ĠH B +.com p +ĉ op +Ġminor ities +ethe us +Ġcollabor ative +pr it +H IR +Ġwr aps +ĉd raw +g od +ĠI X +.app s +ĠN M +Ġirre levant +ĠT igers +Ġdi ag +G V +ĠAccess ories +k ont +Ġsimpl ify +ĠF avorite +_t ools +([] );Ċ +Ġtow ers +B es +Ġhun ter +Ġsal on +(b uff +ĉ debug +Ġmal ware +M oving +- options +) +' +ĠLO VE +_S OCKET +_f in +ĠDel aware +Ġsher iff +-in valid +ĠF ULL +Ġп од +el as +" strings +ĠRepresent atives +s urface +res olved +ht docs +)) :čĊ +Ġpress ures +Ġnorm s +Ġpl a +Ġs urname +Ġpost al +ĠDep art +Ġsla ughter +or ida +Ġhe bben +Ġdes ar +comp act +_L ANG +åIJ Ī +op oly +_r ad +ĠST DMETHOD +L azy +ĠĠĠ ĉ +... , +( web +ĠP ont +Ġet was +Ġup ward +_h at +Ġ], ĊĊ +Ġbase Url +Ġworry ing +-add on +(get Class +S PI +Ġcapt uring +) },Ċ +Effect s +Ġcompet ent +Ġf oul +Ġsubscri bing +ĠO BJECT +IX EL +b ucks +( edge +(p ass +ĠPet erson +Ġbo obs +ĠD elay +_s quare +el im +ot ers +_P C +% E +on click +ĠSV G +Ġto pped +Ġf ist +sm art +ĠR alph +( owner +j ours +Ġbron ze +ĠArgument Exception +( original +_S CALE +_c p +Ġrecomm ends +.set Style +S ure +L AND +Ġrepe ating +M att +. Visibility +Ġenter prises +.Set up +(sc ene +ĠRe active +ur ge +b w +.P ut +p ersist +.c ookie +ĠAud i +` s +sup plier +( Form + ¡ +_s o +Į Ģ +ĠLeg ion +t te +N d +L oss +( attrs +.sc atter +Ġg room +Ġgl impse +Ġn ails +Ġcum ulative +Ġf azer +_s ervices +.N um +ib ilit +_res olution +ĠT x +umin ium +op a +.s chedule +sm tp +ภķ +ur ry +ü k +go og +_sign ature +.int o +ĠSte ps +Ġhome owners +ĠNS URL +ĠP AC +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĊĊ +> ')Ċ +en h +Ġinc ap +$ MESS +Ġmo ins +ĠF i +Ġoff season +press ions +> .Ċ +ĠGr ass +ĠGo al +_p df +Hand lers +Ġstack s +.get FullYear +=[ ];Ċ +è½ ¦ +, V +(s plit +Ñĥн к +Ġbake ca +Ġ~ /. +pe z +t ails +ĠG len +Ġset Image +ĠCom ic +B LOCK +ĉ This +o ader +Ġcapital ist +_ST EP +( Boolean +ĠCor rect +r ina +Ġconc aten +å® ŀ +() :ĊĊ +Ġun anim +ll i +al ars +- ne +Ġdiv or +ĠKick starter +]. _ +< number +/m enu +GR APH +vis itor +Ġimpro per +_N EXT +Ġb isa +background Color +/ input +Ġmo i +Go al +li qu +Ġmiscon duct +Ġcompr ises +aw ns +ĠP ie +ra is +role um +Ġcur se +y u +_p oll +.current User +ES H +]) [ +Ġstory t +)? ;Ċ +* = +ĠB urg +/ layout +_back end +; ?> * '+ +åĿ Ģ +ac ency +( URL +_h alf += l +Ġlist View +( section +.to Array ++ / +ĠRodrig uez +ist ream +Ġelig ibility +:: - +.new Instance +P B +ĠAs sets +ĠCom posite +ĠL abs +ĠHam as +++ );Ċ +Ġbl k +ĠNe o +L uc +@ login +Ġun aware +.m et +_RE LEASE +( ST +AM IL +ri ke +Ġ( ){Ċ +(s printf +ĠAccount s +ĠV IEW +ĠA j +ãĤ ° +Ġwh isk +Ġid i +Ġro de +Ġih n +ĠElement ary +Q ty +Ġintrig uing +Ġå ¤ +J obs +ĉ offset +ĠAh med +ĠTal iban +Ġè İ·åıĸ +Ġinject ed +.Auth entication +_line ar +.Dec imal +Ġapp les +Ġshare holders +Ġb aked +.d iff +ĠE ddie +ok ers +Ġconfront ed +vo ices +Ġt us +ĠSp in +N ODE +_ Un +CT X +/g oogle +Tem perature +Ġ' '). +Ġmagn ificent +Ġstart Index +semb les +Any one +z k +eh en +ĠD ame +. strict +Ġrepl aces +Ġline back +Ġpush es +Ġche ek +ĠSh i +_BY TES +RE A +ả n +_CON NECTION +G ateway +ĠTr avis +ĠA X +ĠBas ically +ĠUp grade +à ª +th emes +erm o +k or +F emale +_att ach +ĠìĤ¬ ìļ© +Ġpo z +============ ==Ċ +(s ymbol +ĠS ector +__ )ĊĊ +_p adding +ï¼ļ " +Ġf abs +Ġr anged +set Name +Ġp error +â Ĺ +ĠFile Reader +Ġful filled +_C urrent +Ġdom inate +Ġsm ugg +Post Mapping +_for ce +Ġb loc +ĠG iant +(v ideo +ĠC U +System Service +Ġ elf +Ġkont akt +ë ª +ke es +gt k +Ġparam Int +Ġmark up +u ales +Ġaccount ed +Ġgang bang +RY PT +ĠW rong +Ġcred ited +ĠM ESSAGE +Ġfl aws +Ġbb w +Ġmetab olic +ĠO EM +/ event +(C ollectors +mont on +ap pear +Ġopt ed +Ġche at +Ġd av +ĠPro ceed +Ġê ¸ +ank ed +и з +ans k +ĠH ang +ĠC ler +Ġdis gu +Ġc map +.cl js +Ġa ument +le z +ĠJo ined +_re ceived +Ġa erial +ot el +Ġgre et +" s +ĠGen esis +ĠCal if +pan ion +Ġtail ored +m apping +and Expect +.tr ack +at omy +ĠO w +ull ah +.Y es +ĠSimple Name +db h +' en +Ġnons ense +Ġphilosoph ical +(get Context +Ġis so +ĠA CE +start Date +Ġb ÄĻd +ĠAUTH OR +ĠGlo be +Ġinsect s +_A l +ush ing +è® ° +/ Home +ĠLocal Date +need ed +hes ive +Ġill usion +äº Į +Ġtr at +x o +/d etail +_M ATCH +Ġbroad band +Ġw al +ĠIllegal StateException +IRE CTION +Ġnor theast +es ium +ĠClient e +ul ance +nt y +Ġt ecn +Dev ices +Ġgr ains +ĠO g +ĠS EL +ud iant +Ġ++ ;Ċ +Ġexplan ations +oc co +Ġdi ets +Ġco hort +( controller +.Iter ator +-r ich +ro cess +G D +Ġcar bohydr +Ġfri ed +ĠEmploy ment +ìŀ ¥ +ĠLeon ard +_ ${ +qu ares +Ġcompan ions +Ġpar is +Ġstim ulation +ĠZ oo +Ġre levance +ĠCol our +Ġspe ar +ot ional +ĠL ite +ĠK osten +Ġà ³ +_att achment +orph ic +Ġdam it +Ġd lg +Ġthr ive +CH ANGE +ĠApp arently +Ġat ual +Ġroot ed +( images +aw i +ari at +Ġch erry +STAT IC +m nt +ĠUser Id +il let +ĠHis panic +Ġn ak +Ġcent ro +Ġdim s +_initial ize +ı k +ĠCent ers +RE N +Ġevolution ary +ĠTop ics +_d amage +em er +Ġr und +Ġpun ished +Ġcub ic +f air +[] ;ĊĊ +Ġinstant iate +Ġover see +- delete +unte er +start Time +ĠP ipeline +_G AME +ĠC ir +ĉ Null +.Format ting +uc umber +ĠR ide +Ġz oo +Ġcheck er +åIJ Į += C +Ġg rit +"); // +_x y +ĠDe claration +Ġcall able +F oo +ĠList Item +Ġin accur +ml in +ĉ Data +Ġev olving +aw an +Ġca fe +fol k +_ID X +ĠAny thing +ĠPalest ine +ĠGrid View +Ġcol ony +ĠGerm ans +( + +.p id +.js x +ĠSuper ior +Christ ian +ĠL ect +ĉ Game +Ġinstrument al +Anim ations +д ал +ĠMos es +ĉĉčĊ ĉĉčĊ +z s +k te +ä¸ ļ +_D IST +bit map +d B +Ġp ersistence +ÑĢ Ð¾Ñģ +$ l +B ron +Ġ{ | +_ch art +ĠCon sum +Ġh emp +Ġ" ))Ċ +Ġattack ers +Ġknowledge able +Ġc et +Ġvir uses +' I +Ġpitch er +Ġsweep ing += list +apt ops +.de pth +Ġinstruct ed +ĠR us +benh avn +Ġи н +S ports +Ġon set +æĿ ĥ +. RED +_s i +ĠP ST +.on Change +> tag +ĠR oh +_char acter +ĠLaw s +ĠB achelor +_s wap +.re activex +Ġreward ing +Med ium +- [ +ĠRec ently +J oint +part ition +ĠMin utes +Ġind o +Ġabsor bed +ĠG N +_IN D +Ġsab er +Sp awn +output s +ĠJeff rey +Ġmed ieval +h ed +Gu ide +Ġpsy cho +Ġgl am +E lim +äd chen +_pl ain +ĠS au +-f our +Ġanaly zing +QU ERY +Ġtom ato +_button s +V EN +.set Status +. Url ++ ĊĊ +Ġcompl aining +deg ree +conf irmed +Ġsub t +p arsed +Ġtor que +Ġtroub led +ĠT ARGET +Ġtrad emarks +ĠCo ordinate +ĠV iv +Ġ// }ĊĊ +Ġapr ès +.get Position +(Key Code +ĠSil va +Ġmet eor +Ġendorse ment +Over view +ĠP oss +.In ject +Ġeven ly +Ġvisual ization +Ġw char +ĠH DMI +Ġfun ct +ick name +',' ',' +Ġfor wards +Managed Object +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĉ server +ĠOut look +ĠChron icle +Ġdub bed +Ġd ok +ĠW ear +.A L +pare n +. Interface +Inter faces +.c od +Ġd ib +.Global ization +ĠAcad emic +Ġass ms +Aut om +Ġl w +ĠN W +Ġ&& čĊ +Ġproble ma +ĠManufact uring +lim its +-m obile +Ġfil me +/ map +Ġdo it +ĠIn k +Ġsu ed +. arr +Ġunder min +ĠPro c +croll View +__ $ +Ġsidew alk +( that +ภ· +[ q +gram mar +Ġt ë +qu ito +Ġspir al +ext ended +Ġf ocal +Ġdig ging +p as +ĠT all +.pro xy +it ures +TR ACT +ĠRe alm +Ġf eder +Ġorient ed +ĠAltern ative +Ġo we +Ġsour ced +ink er +.d et +S ep +ĠQ ui +ĠPal mer +(_ , +s amples +oy er +ull an +que z +Ed ges +Ġsh out +ĠA chie +Ġha ar +_Con struct +Ġprem ature +Ġre vert +'). Ċ +Ġs chn +filter ed +null ptr +S aved +itect ure +CL A +Ġv l +st ell +ĉ Me +ĠL ip +n ational +Ġwh olly +Ġspr ings +.T imer +ĉs rc +els en +åħ ¶ +Ġcommunic ating +ĠQu iz +Ġt eng +Ġge z +ĠOut side +.S ign +(c s +Ġdisput es +ĠWe iss +ann es +> No +ĠB ach +.remove All +re fer +/d ashboard +ĠA jax +Index Changed +ĠWe ak +' "Ċ +Ġs ights +access Token +ĠJ oi +(d omain +ĉc v +Ġcontin uation +Ġpl um +ad ir +.set Message +Ġ ï¼Į +Ġsw allow +ĠL amp +Ġq w +Ġu u +C oin +ub ic +ĠDe als +r ace +Ġdict ator +Ġmem e +turn ed +ĠJul ie +.grid Column +Ġpup py +Ġp am +Ġ) {čĊ +Ġinv iting +Ġf rench +v im +Ġwr apping +Ġ#- }Ċ +([ - +Ear ly +Ġsh iny +.f aces +Ġreb ell +abc def +ä lt +Ġest imation +ph ys +los ures +_RE L +Ġex clusion +ĠSk ype +we ise +-st op +no thing +ĠE gg +is ors +Rich ard +Ġcounsel ing +Ġcomm em +ĠQ MessageBox +ĠSy nd +ĠFro st +ĠCompet ition +ĠAw ake +Ġt ed +ic iones +ĠDev Components +VERTISE MENT +ott i +.run ner +Ġuniqu ely +.fl ag +ĉ rs +_g eneric +Ġ`` `Ċ +ACH INE +Ġme in +( Application +( br +Ġrat ios +: , +ĠXCT est +ustain able +- www +it les +_T EMP +Ġs yst +umeric UpDown +ĉassert True +Ġw f +. peek +ĠBul g +Ġterr ifying +.M ODE +ĠG W +á r +Ġf ic +Ġcommit ments +- tech +ĠL iquid +ope z +z heimer +a ña +-m edia +( animated +_go al +Ġg um +yst one +.S ET +ĠW end +set CellValue +Ġmsg s +c ash +AL LOC +/ aws +Ġmic rowave +.Point er +ĉ Console +_s orted +ĠFil ip +Pro d +Ġ//! < +ing roup +Ġk s +_T RI +Ġteas poon +ĠAT T +Ġrecover ing +ĠG LOBAL +.P ar +Ġ/> ;Ċ +Ġmar ble +ul ators +ĠC ycle +Ġher bs +_m etric +) ! +_C LOCK +_ Button +H arry +è¿ Ľ +Ġstr ains +ĠApp Bar +ĠCh an +/v ideo +Ġb am +.Pro gress +$ f +lem en +Ġir regular +ĠD uncan +ĠM int +-v ideo +ঠ¾ +ó wn +ĠEM PTY +Ġstack ed +ĠH A +_c ut +Ġwhere in +ĠW ays +(count er +è¯ ķ +Form Group +Ġble w +c ourses +Ġproduct os +ry s +ĠRest r +Ġsty ling +> s +Ġp iv +Ġit ertools +get Repository +ĠI k +_dev ices +lay ui +Ġhalf way +Ġfran ç +Ġtun ing +O A +_N ode +ar de +Ġfier ce +lic ted +# čĊ +Ġbreak through +ĠE rik +Ġb ride +Ġ. " +cul us +ins ide +ĠIndian apolis +ĠE E +Ġy og +urre t +.f s +. grad +_c ards +_ac curacy +_ep i +qu eda +/ org +é ªĮ +Ġcom pte +)) [ +Out side +G reater +ĠRender er +. actor +Account s +Id le +_h ours +ern er +Jo ined +Ġmen j +requ ires +ĠO PER +.remove Child +ĉs p +Ġes se +r ift +xF E +ĠSh akespeare +________ ____ +Ġbudget s +Model State +fill able +- component +oc os +ĠBUT TON +/ io +, out +s ms +Th omas +ĠAr med +res ume +Ġrot ating +ĠV ault +Ġse us +. (* +Ġa mino +Ġ[] );ĊĊ +Ġprov oc +no x +.Get Enumerator +==== ===Ċ +æĸ Ļ +_sc roll +Ġfil med +ĠS oci +g ap +g ro +V ote +" But +_R C +An imal +Â Ģ +ib ile +Ġaw aken +ore st +in ja +ĠI van +( Command +Ġ ***** +Î · +Ġkv inder +/h elpers +_c ases +t g +ìĦ ¸ +Register ed +ĉp ass +_d igits +Ġcont our +Ġinf ants +Ġjust ification +ĠFort unately +Con tr +ĠonCreate View +_S AMPLE +Ġallow Null +Ġn ud +Ġfet ched +_e qu +ĠUn able +=\" " +> {Ċ +Ġcommit tees +ist ema ++ ". +ÃŃ an +m ant +Ġsou theast +ï¼Į Ċ +dialog s +PRO JECT +charg er +- port +(u uid +. export +S ix +ĠR P +P rem +Ġconsc ience +Ġmargin Right +_d istribution +y aml +res izing +D ock +ĠLoc ations +G Y +Se ed +B UFFER +oss ip +ull en +Th ings +- self +.p oll +PL AYER +Ġå ® +G ROUP +ĠA way +Ġg ospel +xf d +M ary +ĠPort able +T URE +Ġutil is +Ġse it +Ġstr and +Ġtrans c +Ġ( ^ +ĠAl fred +.m em +.c ircle +Ġ~ / +for cing +Ġr iot +pro x +TH ON +iz ación +ĠN I +ro st +Ġdis pro +_in stances +ï¼Į âĢľ +ograph er +end as +ĠIsa ac +ĠP ine +/d is +Ġcolor With +iter ate +_str ide +Ġpun to +.Event Args +( center +Ġneighb oring +ĠPr ison +ĠMess enger +Ġepid emic +da o +_com plex +Ġgr avel +_D IP +é ment +ĠA ri +_bit map +.qu it +( valid +Ġp end +Ġrespir atory +Ġre bound +Default Value +ãĥ Ń +Ġcomm its +.test s +_f r +it et +.s f +Ġspace craft +c ritical +Ġde pressed +ĠAny Object +Ġun b +Ġdisc ern +(m ysql +L atin +ĠB og +ĠWild life +To File +iox id +@ RestController +Ġ"$ ( +Ġ<< " +Ġdefect s +Ġdat um +h in +Ġreal izar +any ahu +ĠS ig +@ Data +ad aptive +ĠC atherine +.c r +ĠCO OKIE +Ġp ictured +ĠFight er +Query able +ĠAny way +ĠGL FW +_n amespace +_ ft +Ġ] ) +Organ ization +Ġconstit utes +Ġqu and +(ch unk +"/ >čĊ +ĠL akes +main window +Car thy +sp in +(c sv +: red +-com merce +ภ¹ +Ġdiscover ing +Ġe co +_f ac +inc eton +ĠGre ens +j wt +Ø µ +ĠBron cos +ĠGood s +(G TK +Ġreturn Value +Ġsi empre +Ġneut r +w ent +ĠN atal +Ġenthusi astic +á» į +F N +/d atabase +C atalog +Ġbr un +ĠK ash +_P l +isc rim +, width +Ġin mates +Ass ignment +ĠH aven +Ġplay ground +ex am +@ Controller +ul iar +.get Parent +Ġ" ;ĊĊ +: size +iss ors +Ġf is +Ġal c +ens ation +ĠN ixon +Ġmight y +- str +_s pecial +_A DC +ĠTw ig +um bling +- address +Ġher oin +Y TE +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĊ +F riend +Ġa ve +ĠP NG +ĠKurd ish +DataSet Changed +Ġbl ades +br al +St eam +Ġsig u +IRT UAL +ac os +UD P +(d atabase +he c +ĠString s +_scal ar +ĉd esc +ĠT LS +; "Ċ +ĠCor byn +Simple Name +u ell +ĠEnt re +ell ites +- place +Ġfrank ly +ĠE rf +CE L +Ġpa ÃŃs +Ġh edge +Ġlat ent +ĠIR Q +ĠH erald +ĠP rec +ë³ ´ +.T EXT +Sal ary +Ġaut umn +Ġtrav ail +.S um +Ġc ared +M or +Ġint uitive +Ġj ournals +_ IT +ĠT rou +ä¼ ł +Has ColumnName +Com posite +Ġsp ice +_d isk +_CODE S +ĠInt roduced +ion a +Ġnue stra +o ct +ĠĠĠĠĊĠĠĠĠĊ ĠĠĠĠĊ +(param eter +Ġstud ios +Ġproject Id +Ġbd sm +.Sql Client +im izer +ĠC ARD ++ t +a an +.s ol +_Ad just +Ġright eous +ĠLog ging +.f ilters +_T AB +ĉs ys +roph ic +other apy +ĠB rowse +key board +R ON ++ \ +ro pped +Ġext ensively +f k +Ġl ime +year s +Ex c +Ġs ph +Ġche ating +and ro +ÃŃ o +Ġpr ince +o ire +ĠD estination +ĠConvert s +Ġup stream +o led +Ġserv ants +Ġsem antic +Ġcr unch +Ġevent ual +run ner +/ error +Sp in +Ġsecret ly +Ġas semble +.P erson +end error +_ < +Ġp endant +S leep +ĠChem istry +Ġboss es +l k +)) ),Ċ +Block ly +DE VICE +Ġreflect ing +Ġam ple +Mill iseconds +ĠPresident ial +Ġus uarios +ĠN Z +ĠSal ary +ĠA manda +_n p +j ury +Ġkö n +Ġtherap ist +Ġhomosex ual +ĠDr ake +-w indow +ĠLoc ated +.D river +ĠV IDEO +Ġmerch ants +ĠC hest +- lock +/ php +Ġmil ano +_ST YLE +arg er +ide a +G UID +adv anced +me al +Options ItemSelected +=' % +ĠCh am +: data +(st at +Will Appear +Ġinform al +aj i +Ġre productive +ĠC AS +ãģ £ +F UNC +ĠR uth +)+ ( +CON ST +ĠF ans +Ġgroup Id +xffff ffff +Ġsam pler +Ġ}} "> +. the +Ġh ollow +W AY +ĠFac ulty +Attrib utedString +ĠLook s +ĠR ex +j k +ĠM IL +Ġb ard +.L ong +Ġliv est +Ġsk al +ic ism +MA IN +Ġmu cho +B ODY +Ġes e +ĉ use +F oot +.SQL Exception +Ġinherit ance +re ceived +Ġput as +ed is +als a +ĠError Message +Book ing +Ġtr act +ac z +ĠC ant +_reg ex +Ġide ological +Ġj ihad +h os +/s ys +col m +(p ool +Ġest án +ĠP ending +em ás +Ġktó ry +));ĊĊ Ċ +trans actions +Ġw ield +it ere +ert ure +_s s +Ġstretch ing +Ġprison er +.Read All +Ġbes ch +-- ;čĊ +Ġcr isp +_SC AN +Ġa e +Str ict +ĠMin neapolis +ĠBo eing +ar is +re k +_p ipe +Ġpri ests +(E IF +eh icles +ĠInter active +b etween +ĉNull Check +ĠBl air +ĠL t +_in line +eth yl + ¼ +_p ackages +Ġbarrel s +_ he +Ġreg exp +_ pts +_H andler +ing ular +ĠN issan +ĠR anch +Ġper ch +Un supported +Sm ith +ĠLeg ends +M i +Ġg f +st eder +Ġacqu iring +Ġsim ulator +() ," +re ceive +Ġin place +A CTION +ĠWeb Driver +files ystem +< Order +lo pen +ĠHE IGHT +.set Border +į ° +__ [" +Ġcl amp +Seg oe +b ands +to List +amb a +>' +Ċ +Ġcred ible +am at +play ing +.setImage Resource +qu el +Ġpod r +ge om +E k +ĠQ atar +Ġg eld +? ',Ċ +Ġc yl +( ax +ĠW I +ur ally +ĠBr asil +Ġsen za +ale y +on en +Ġb ah +Ġmolec ule +R ad +è¿ ° +AN CH +- background +- agent +Ġprol ifer +: boolean +Ġt ide +erial izer +_ ;čĊ +F ee +** ) +erg y +ĠHon or +.Log ging +ir is +Ġunder mine +ĠD y +Ġt yr +Ġde que +Ġdam er +([] )Ċ +.layout ControlItem +pe ated +C AN +rag ments +L and +) ]);Ċ +ĠS ah +ĠDE CL +With in +ĠN amespace +an other +sem bling +.des cribe +Con sum +ĠF ear +g iven +Or ange +< boolean +Ġstead ily +pa Repository +Ġresult Set +_ ENTER +_re peat +Ġt ones +ĠPRO P +n al +part icle +Ġsign aling +Ġaccess ory +ĉĉĉĉĉĉ ĠĠ +Ġvie le +ĠNo ah +- ag +Ġmur ders +Ġa ired +ĠPL AY +ĠS ullivan +_C ore +Ġul ong +Ġblog ging +> This +Ġdata Index +Ġprint able +ĠE yes +_target s +(P y +. over +Ġbr u +am pton +Ġplaint iff +< Key +b ull +Ġ⣠¨ +Iss ue +.cor nerRadius +C ritical +_p hi +. angle +Ġdynam ically +! ");čĊ +> );Ċ +in vest +.* ĊĊ +Ġt élé +Ġsuper f +Ġcas cade +DT D +Ġviv id +Ġsubsid ies +ĠH ass +Ġcoll aps +Ġcer amic +{} ". +ĠLeak age +-tr ash +coll apsed +-s ocial +ĠCh ad +Ġincl ined +Ġst o +Ġstory board +.p ayment +stack overflow +ĠRaid ers +Ġ# ' +olic ies +ìľ¼ ë¡ľ +em ap +Ġk j +Ġqu ota +ĠGard ens +ë² Ī +ĠAng els +Ġof t +Ġlower case +Ġi Param +Ġche apest +un ta +_p kt +ic ators +Ġle urs +Ġdecre ases +ĉ define +PRE C +amm ers +ĠPre paredStatement +(d irection +Ġcre ws +ark ed +ĠMem phis +ĠS ell +G TK +Ġm aid +: disable +éĽ Ĩ +ĠP f +Ġal beit +open h +?> ">Ċ +.get Source +(s cale +D u +ĠP IL +_ref resh +Ġbet s +(c ar +ĠV on +| --------------------------------------------------------------------------Ċ +ĠGr at +M uch +( Dialog +.stop Propagation +Ġte k +Ġex its +'], $ +Ġphone Number +uc s +ec imal +------------ -- +in p +.po jo +Ġcor pus +Ġpractition ers +.p ic +" testing +Ġstring By +.Not Null +Ġr ang +.D ynamic +_R ender +аÑĤ а +Wait ing +ĠW ik +Ġoverwhel med +% "> +ĠA E +}} >Ċ +u w +_t yp +Ġbuck ets +Ġgre eting +Ġla ughter +Ġant agon +uggest ion +- email +ĉt op +Ġer os +_tr i +Ġiss uing +Ġh á +Ġisol ate +Over flow +, E +Ġnut ritional +ĠAbb ott +Ġn f +.t ouch +.fetch all +_z ip +") }Ċ +Ġam at +ĠC isco +Ġn Ã¥ +PLE X +Ġse i +f oto +.to Json +å¤ ļ +ĠKle in +Ġlib c +Ġmin ers +å ¢ +- print +ĠP ride +T odos +Ġmask ed +Ġset Data +Ġtele fon +Ġunh appy +ĠT ables +ge b +( debug +_all owed +- access +Ġlog istics +Ġg ems +ĠM ature +Ġr sp +ĠAl le +.get Bytes +\ web +ynchron ized +Par agraph +Ġth rottle +.sql ite +cons ulta +ĠSe ah +C e +Ġsub mar +ER E +V ous +Ġre ddit +Ġsql alchemy +-m ile +oc ide +P our +}} ">Ċ +st ead +Ġ@ ( +Ġ[ ]) +ĠAd s +Ġover load +r idden +ĠDes ert +ĠW rap +ĠPortug uese +et z +ĉf irst +Ġmile stone +æĹ ł +Ñĥ Ñī +(s uccess +< Vector +co ol +Ġ[ ]);Ċ +erv als +Ġin vert +" io +cur so +fr agment +Ġfeas ible +.set Position +Ġel m +Ġimag in +@ Spring +Ġb ats +pu és +ga lement +ns ic +gi ene +ell ation +ĠBa iley +Sh ar +ĠT ul +ĠH K +Ġfree zing +gl m +ce ans +-c ut +_c ircle +åij ĺ +n egative +Ġind ian +s alt +Ġt ing +ĉm od +Ġs int +ak in +um l +ĠText Input +Ġpop ped +T MP +Ġpark ed +×Ļ × +ĠF usion +Ġhe ater +ET F +ro zen +h all +ĠM ik +lev ard +- heart +ĉ order +M aking +Ġpled ged +Ġdir s +$ post +ĠH err +stant iate +, "Ċ +.get Color +ĠS AT +Ġtimed elta +ĠM ai +ĉm ethod +Ġid iot +ĠTr av +ident ified +ĠDiv ine +.get Path +D ash +Ġinf iltr +Ġhandle Submit +bro ok +.g eneric +.short cuts +................................ ................................ +Ġdat ings +ĠM V + # +} "ĊĊ +Ġimprison ment +ason ic +rou d +uc ion +æĬ ¥ +Ġdia lect +Ġon Mouse +const expr +.label Control +Ġwe aker +Ġman kind +ĠRE CE +Ġd iz +Ġapp Bar +Ġqu é +f ra +_default s +Ġal iqu +_at om +: indexPath +Ġmiss es +Ġvis ually +ĠH ands +STR U +i ates +_ asset +F inder +mid t +Ġsn acks +(__ (' +. uri +ĠIn strument +ven ir +($ __ +.Dot NetBar +Ġconfig s +Ġguess ed +ि ठ+Ġinitial izer +Ġ? ", +ĠVer izon +man ifest +ge ben +.d etails +G ate +pons ible +ĠEl im +, str +Ġwrit ings +ĠD erek +ĠCo ordinator +Ġpill ow +Ġnotice able +R s +Ġduplic ates +ern els +k J +.z z +oll and +ĠSE CTION +_f name +uff led +'].' ")Ċ +ĠD ollar +Ġem oji +Car ousel +- player +Ġadjust ing +Ġjug a +alleng es +g ene +(body Parser +lop edia +ĠBeh ind +Ġslee ves +Ġdrag ging +ĠChe vrolet +Ġb iz +iv ities +ĠFrequ ency +, char +.W HITE +_pre view +) ';Ċ +_ ax +ION S +.c pu +.input s +UB E +_fe ed +ĠSup plement +! ). +es us +ĠU DP +Ġmicro phone +Ġconf irms +.is NotEmpty +":" ",Ċ +_S CREEN +ĉ expected ++-+- +-+- +ĠH ait +fast call +Ġdep ict +v b +_p icture +ĉd escription +ĠW ife +uc i +Ġv icious +ä» ĸ +ue ba +Ġset User +ãģ ¡ +Ġd iving +Ġoper a +user content +ar ah +) }, +y un +vel t +Ġun covered +Ġh ips +Ġosc ill +Ġassert ing +ĠX i +.re store +ke a +Ġsp elling +Ġder ive +ab we +ĠD ow +.set Type +_v s +Ġco zy +.c ategories +O rg +_m gr +Ġd ungeon +collection View +ĠBl ank +ac ias +ä ä +_clean up +_ACT IVITY +Ġtri angles +.Menu Item +Ġip hone +ĠW on +] ]ĊĊ +ĠCompar ison +.D oc +Ġcan onical +ĠSud an +') { +Up Inside +b uiltin +ENC Y +x be +Ġch uck +Ġcontrad ict +Ġnuest ro +Ġarchitect ural +ĠF ib +Ġcomp ares +* k +C fg +çĦ ¡ +nt en +Match es +ĠDOWN LOAD +_HAND LER +man agement +[ S +EN G +ÂĢ Â +f ang +Ġsl ipped +ĠL anka +esc aping +Ġtack les +ĠPed ro +.P rop +.' ' +.G enerated +.New Guid +at rigesimal +ill on +Ġstat istic +spec ies +hold ing +Dr upal +Ġfundament ally +Ġbond age +Ġres olutions +Inline Data +\ Type +est ion +.w rap +Ġwar riors +ĠLOC AL +Arch ive +Ġembr aced +á» § +.V er +ĠAff ordable +oles ale +ĠAp plied +ĠCon version +m ega +_c am +Ġcer emon +aur us +ĠVol k +.op ens +/ about +ĠSt d +j ournal +()) {čĊ +," \ +( Arrays +ĠD ense +ase ña +än ner +/ stat +user Data +Ġg erman +Ġt z +worth y +Format Exception +ph erd +Ġsm iles +ĠWh enever +( adapter +.bad logic +Ġbrief ing +.Grid Column +- char +dim ension +ĠC opper +Ġnin th +Ġ' {{ +Ġr av +_T able +Ġderiv atives +ĠR aise +ĠF ut +arm or +-p adding +Ġre min +ĉ style +ĠMembers hip +Ġspread s +Ġgall eries +ĠClar ke +Ġcon ception +min ute +Ġab usive +_ad j +Ġterr ific +Ġover t +our cing +Ġentr ada +level s +Ġcrit ique +Ġrespect s +ĠM MA +i ene +Ġenc aps +ĠRay mond +Div ider +iv able +b az +Ġ@ _;Ċ +ĠCl aire +Ġur ging +CE E +Ġtransform er +disc ord +ĠJ ourney +t os +Ġcompet itions +ĠO BJ +ĠB is +Ġrelax ation +id y +_IN STANCE +ĠP ref +d ados +ici encies +ĠMedia Query +ĠC ube +ĠStr ange +g pu +(d ays +_Init Struct +Ġfinger print +em at +ĠGe cko +Ġr ails +ĠL um +str action +ig ung +(m ovie +_d ictionary +_int errupt +ĠQ C +ik ed +append Child +rec ipient +r é +V e +Ġtow el +.last IndexOf +Ġplace bo +ĠW ie +.es p +( Debug +oper ative +Ġdece ased +& id +ĉm utex +el ic +Ġb apt +ĉ čĊčĊ +Ġfar ther +H alf +.dis able +.menu Strip +le ccion +Ġresult Code +Ġc ans +-e lection +f emale +_F IX +aus ible +ĠP OWER +Ġrecon struction +Ġsc ans +.Xtra Bars +âĢĺ s +Rem oved +Ġparagraph s +_m argin +Ġl ymph +Ġb os +ling ton +ĠBapt ist +Ġadvertis ements +ĠMan age +/ yyyy +IO US +ENC ES +ĠF iction +ĉm enu +ĠFile OutputStream +ov an +ĠF eng +Ġsk ipping +get Class +ann i +Ġreb ounds +Ġpublic ity +Ġing res +use ment +Ġthought ful +.Ch art +Ġhat te +pass port +Ġhook ed +ĠL ens +Ġflag ship +Ġst ip +ĠG EN +Ġcl ues +ip v +ĠR ise +ĠG ew +tab lename +Ġfore most +_ validate +_an alysis +oll a +Ġqual ifications +Ġdistrib utions +ĠFl ower +Ġt ense +Ġthank ful +Ġcl utch +Ġun ified +ro ads +Ġsit i +Ġst all +_P RIORITY +c stdlib +_USER NAME +.by tes +? page +ermal ink +ĠVe get +/v nd +- author +.N ONE +ĠCon current +ĠC ry +Ġstart ers +ĠInter action +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠ +ĠLE VEL +E ll +Ġcom boBox +ĠTh eresa +te k +_H andle +Ġab y +.g dx +, end +(L ocal +O l +kn ife +ar ial +ĠH off +Ġprostituer ade +Do ctor +Inst ances +.Set Value +ĉf rom +Ġlux urious +Ind ent +Alloc ator +_D RAW +(", ", +ĠFr ances +Ġgroup Box +(s chema +Print f +OR IES +- gradient +Ġre put +ar in +_D ONE +in cre +ig nty +Ġex ert +Ġ- . +/ App +-th rough +Ġdecl ining +Ġdess ert +Ġinc umb +Ġdesign ation +.P ORT +, strong +Ġsand box +Ġw ines +ĠP av +$ str +ask ell +Ġh ö +ĠP Y +Get Instance +Text Input +game Object +/ events +created At +Ġlocal Var +ĠWH ITE +per ed +ile ge +eff icient +, color +c ate +ĠC afe +Ġsimilar ities +Ġp umps +ĠHung ary +.User name +Ġsk ate +Ġtouchdown s +Ġacceler ate +ĠH elen +OM EM +ĠK un +_v ol +Ġfind All +ĠMens chen +a head +); " +kom men +Ġpossess ed +.arg max +.trans ition +AR P +OLUM E +(s cript +ĠÐ ĺ +ĠF inding +on ces +I o +B old +Ġrenew al +_D IALOG +Ġdis reg +INT ERN +Ġt oute +Ġelect r +ĠG ross +ĉ true +.F ields +ĠW IDTH +ĠD ent +Ġà ģ +NS Notification +Ġa os +Ġme lee +. Validation +ĠDE C +-depend ent +Ġsu ic +T raits +$ message +ĠD ear +ĉ FILE +l anguages +.P rot +.add r +-g eneration +IC ON +Ġtrans plant +-d escription +Ġch asing +Ġche es +Ġ} */Ċ +Tr ad +qu eries +/widget s +sub package +Ġes pec +Ġcr acked +Ġcompet itor +P urchase +- team +olec ular +or Thunk +& P +Ġrel ent +/ #{ +Ġproduct Id +Ġè ¾ +ĠL av +ĠAl ter +.M ode +AD IO +gr p +æ ·»åĬł +Qu it +Ġdepth s +-c ategory +ĠD ATABASE +S PELL +ĠFal con +ĠQString List +Ġ'' . +ĠIn stitution +d amage +az or +bel ongsTo +ver ages +ĠN ONE +ipp ets +, \Ċ +Ġfoot print +_ archive +n ak +.get Field +ĠRef lection +Ġ' ] +ĠH BO +_dis count +Ġin cest +ĠD odge +ĠW ade +.N O +" encoding +ĠBlock chain +Ġlaws uits +ĠM aint +ch ten +Ġét ait +Ġktó re +_ ctl +(t imer +B attle +iz o +ay ed +I OR +ĠGlas gow +Ġsyn th +_log s +.p ose +_Adjust orThunk +(( & +Ġuns ure +yst ate +íķĺ ëĬĶ +O ULD +. ng +Ġdefault dict +work space +Ġselect ive +Picker Controller +YNAM IC +.method s +Ġpath ways +ĠF ew +K G +CRY PT +follow ing +ĠD LC +ĠS ara +Ġpres et +estruct or +ĠK urt +Ġair plane +Ġo mp +ĠParent s +ĠMart inez +.com plete +Ġbroad ly +Ġsc are +ĠM é +Ġelim ination +Ġpou red +/ sw +Ġcom un +Ġm asc +ĠOrgan ic +ĠString Utils +il ateral +Ġreluct ant +- age +Ġn z +." \ +Ġpast or +ale z +Ġe fect +pro v +/ init +Ġp enn +und s +Ġs size +ĠPro j +bas ename +Ġsh ells +ĠNe ck +ĠEn forcement +vid ed +st own +S phere +$ r +uss en +af il +ĠTele gram +Ġanaly tical +нÑĭ е +us ually +x n +Ġhistor ian +ĠGreg ory +ol ph +ĠUn a +Ġcon tributes +% - +anti ago +ÑĢ ÐµÐ´ +.reg ion +Ġab rupt +ĠUnsupported OperationException +ĠT ASK +_f inish +Ġnot orious +ĠV s +ĠM Q +Ġsun set +Ġun acceptable +ar cer +Ġill umin +ĠOr b +Ġb h +E ste +_dis patch +Ġr ipped +Ġtou jours +ĠPar cel +_ ll +.user Name +.class es +S OURCE +( Number +ел Ñı +Ġhead phones +(s ide +const itution +ann ah +čĊ ĠĠĠĠĠĠĠĠčĊ +Ġcl iff +- ref +Ġmo strar +ĠPow ell ++ y +ĠB G +_f ragment +.P ort +Ġreal izing +param ref +Ġh ometown +@ Table ++" --}}Ċ +F rench +Entity Manager +ĠPl ain +//////////////////////////////////////////////////////////////// //// + ³ +( RE +c apt +Ġorgan isms +Ġj ets +ol ocation +ĠApp RoutingModule +Ġgl orious +æľ į +Ġdisc arded +ĉĉĉĉ ĠĠĠĠĠ +ĠArn old +l ug +Ġpar l +Ġhorm ones +Ġm ah +ĠSon ic +Ġorgan izers +_PL ATFORM +.in v +Ġch ord +vent ional +ĉ of +Ep isode +. Enum +unk t +ĠD h +ĠJ ared +ĠN ak +Ġint ends +End ian +Ġa ustralia +_c v +(res olve +Ġclin ics +lik ed +ASH INGTON +in ha +' * +ĠN P +_b eh +Ġh f +Ġw ür +c ategoria +$ form +Ġsub way +Ġis Active +pop ular +C our +Ġco oldown +Ġa insi +ĠGL uint +ere al +Ġarray Of +Ġh atch +======== == +ress es +_P P +. ^ +_dec ay +ĠB less +met rics +ĠCOPY ING +ĠDump ster +ĠJos é +ĠDesign s +< +Ġ" }Ċ +time zone +Ġe er +max cdn +ĠE SC +ig aret +_conn ected +_re verse +Ġquestion able +ĠUS C +Ġtut ti +Ġdrop out +ĠActiv ities +ĠW inds +')) );Ċ +Ġcon gest +ÄŁ ı +Ġprolong ed +è¿ Ļ +ĠCross AxisAlignment +LE EP +ĠVAL ID +ĠG az +Ġdepend ence +ĠP rix +.Compiler Services +j ump +Ġstr at +c irc +ĠC USTOM +x aa +Ġb mp +Ġb ureau +Ġw aren +N X +( Window +ĠChrist ie +_F E +Ġt n +ĠOm ega +communic ations +Home Page +com pletion +Ġsupply ing +YP ES +á vel +åĪ ¶ +(c lick +\ Contracts +/ questions +Ġe z +AM S +.m esh +Ġ' \Ċ +Rob ot +Json Object +ĠD F +ĠProcess or +_sh ould +.prot obuf +- users +Ġemb ry +F ONT +Ġstart ups +ĠData Source +) # +uro s +_C olor +Ġstand alone +} [ +j d +Ġforg ive +Ġng x +ĠGener ally +Ġconfig urable +/ order +Ġv as +') ";Ċ +ĠR R +ĠT roy +Ġcomprom ised +ĠSw an +int endent +Cent ral +_ keeper +Ġar quivo +ĠRead Only +_cur ve +k v +ent in +è ± +ĠE y +.im read +ĠP am +if fe +at ivity +xb c +Ġgr im +-f illed +names e +'] : +Ġa ur +ĠGib son +.Mouse Event +Ġl ado +avad oc +Ġfam il +ĠM oder +f ps +ãĢĢ ãĢĢ +- example +ĠAl zheimer +ĠU tf +_arg uments +Con clusion +text Content +rem aining +Ġinterrupt s +ĠBack up +ĠM ong +Ġrecept ors +h istor +.cor outines +Ġsh outed +Al arm +Ġcomb ust +Ġg rote +ult ural +( ids +---------------------------------------------------------------- ---------------- +ipl inary +O pts +ĠY ale +local Storage +Ġequ ival +ĠF leet +\ b +* pi +ĠQ Label +æ ¡ +Ġv x +ĠA CL +Ġsu cesso +Ġper c +ĠNot re +Ġan arch +R ing +sp b +Ġstr pos +st ores +ĠMap le +(Main Activity +(" ")) +Ġview Holder +Qu ad +Ġig ual +ors che +.m argin +Ġind ie +Ġfr anc +ĠForm Builder +ĠPart icip +.fl ash +Ġstorm s +U lt +Ġf en +[ new +E ver +=" Ċ +Ġlocal ized +_f ollow +Ġn ave +Ġdomin ance +(t ile +J ournal +ĠV C +Ġpenet ration +ï¼ ķ +Ġcomp artment +Ġb ids +Form atted +****** /ĊĊ +(c ity +âĢĶ it +[ C +Ġuse Callback +a ub +) ?. +ĠV AR +ĠSe bastian +ĠM oss +Ġabund ant +G reg +ÑĤ а +_c i +Ġbib li +CR M +ĠAt tempt +ism e +d ash +ãĢ İ +_m u +.Formatting Enabled +Ind eed +-d irect +Ġsuck ing +Ġp ne +ocab ulary +ĠPack ers +.N avigation +Ġp ied +cri bing +ĠSt uart +.To Double +ĠSecond ary +S aving +ĠD ut +ĠM add +M agic +, H +.document Element +ĠB ST +Ġdiff ers +Ġmore over +_ nd +SE ARCH +п ÑĢав +æ ´ +to Match +Ġdecre asing +-m ember +amp us +( boost +D aily +Data GridView +ĠHttp Context +Ġh ipp +_work ers +-l anguage +é ĵ +Ġconsist ed +ath ing +ĠMer cury +$ content +Ġpract iced +ĠMod ules +_D AY +Ġweakness es +ĠL odge +Ġn ar +ĠM ate +Ġj p +ĠHttp Headers +Ġsm o +ĠT OKEN +] )( +Ġaqu i +sw agen +Ġs rv +ĉ ans +A round +ĠMan uel +Ġfiction al +ĠIM G +Ġ. ' +ĠB erry +Ġwall paper +sex ual +ier o +Ġ çļĦ +ìĨ Į +Backing Field +ĠAd rian +BASE PATH +Ġrepe ats +Ġbl ues +Ġunp redict +_c oll +st acle +ĠT umblr +ĠEl f +Ġass urance +Ġc ensus +ĠIM PORT +END ER +an os +Ġ= ( +ĠEll is +" ĊĊĊĊ +.w in +ĠA bove +al on +_t ick +Ġrepresent ations +Ġæ ķ +w id +ĠAr ms +List a +_f ailure +_c m +.Flat Appearance +Ġthr one +P atch +ĠV oy +eng l +Ġnegot iating +> ` +Ġshoot s +ĠF PS +.Y ear +ĠK iss +enc ión +reet ing +From File +Ġresign ation +Ø · +Ġtw ins +ưỠ£ +Ġge bru +.get Content +.T ree +ĠEmploy ees +ĠF IFA +Ġcert ainty +(C l +Ġtot als +edit able +à¥ Ģ +.Report ing +M as +qu iet +.r ules +ĠV O +con exion +, K +Ġalloc ator +ĠPow der +\ Repository +Be at +_t ipo +Ġ[' ', +_IN TR +Ġ<< < +< hr +") == +ugg age +ĠC raw +Ġé galement +Ġg inger +Ġprim era +Ġprod uto +lt k +.User Name +Ġstr error +m ith +_n b +Ġdis comfort +']; ?> ");čĊ +drop IfExists +ĠB eg +_H AL +Ġcross AxisAlignment +ĠE vidence +Ġpec uliar +Ġinstit ute +ve is +Ġf ft +à ģ +Ġzo ekt +an aly +ĠHom eland +Ġpen etr +udden ly +ĉ element +ĠB ren +ĠTr udeau +ĠCub an +j am +us lim +_e v +Ġst ems +} % +Ŀ å§ĭ +Ġbrand ing +Ġcorrespond ence +.j query +¢ åįķ +ĠRead s +(Http StatusCode +ass in +(s lot +ĠGrad uate +/// < +Ġinform ations +EN ABLE +Ġp uis +Ġfind er +ĠBr is +Ġnett steder +_m id +Ġo gs +ĠSter ling +Ġar rog +str ftime +| ĊĊ +Ġvo x +ĠReg ardless +Ġes o +ĠCom fort +.Boolean Field +Ġu h +AC Y +Ġsque ez +ĠV ic +cont ro +. lo +Ġ ire +ĠCom edy +ë ¶ +Ġorigin ated +Ġsh ipment +| max +_g uid +lev ation +на Ñı +( undefined +ĠD DR +Ġshoot ings +ĠLat ino +END OR +Ġaver aging +Ġgre eted +Ġthe aters +о е +Ġd B +Ġg st +Ġdef inite +. Storage +.h er +Ġa fore +ĠRe ality +ĠGod s +vers ed +Ġhands ome +Ġex cluding +( ad +Qu otes +ĠS cheme +? q +ĠT amil +T icks +Ġp est +' n +Ġporn ography +_mod al +Ġ ---------- +Ġdis posable +F REE +Ġsh ark +C HE +Ġdep icted +Ġdemonstr ations +ĠK illed +ĠR ULE +Ġobs essed +Ġsimpl ified +Post al +Ġconcept ual +Ġp st +L as +_PRO JECT +ucceed ed +ol u +ÄŁ i +Ġpersonal ities +Ġres hape +Ġenc losed +ĉp tr +Ġtutor ials +Ġexpl oded +_DIRECT ORY +åĨħ 容 +Ġcan on +Ġrecogn ise +P AD +ĠAppro x +ĠRest ore +ĠImport ant +Ġheav ier +.Se quential +Ear th +ĠMil k +.set Request +.t em +Ġre construct +Ġskept ical +_Pr ivate +BU F +qu a +: a +Ġse k +Ġd well +oss a +Ġreward ed +и й +(top ic +_part ition +Ġ__ ________________ +Key words +ĠFr anco +L ite +Ġn aken +Ġз а +O BJECT +Ġcraft s +ĠSw ap +.X na +.Con nect +Ġbalcon y +(re al +ĠBarn es +b ir +ĠTw enty +ay an +at ars +ĠProp el +ĠIh nen +Up grade +Ġcur b +- second +Ġn eph +.p res +ìŀ ħ +.se q +Ġp added +" ? +j l +ãĥ ¬ +') a +Co ordinates +Ġen acted +ENT S +Ġl ac +.f inal +ĠPhp Storm +c alled +Ġin quiries +.m iddleware +ĠD owntown +/ ';Ċ +Ġkil omet +ac cel +Ġqu ien +w string +set Data +Ġman era +Ġmod ular +rim p +Ġtar iffs +âĢĻ il +_TH ROW +/c olor +ĠHT MLElement +Ġcar ro +Ġpr ere +Ġplot ting +ĠPos itive +ĠMach ines +OT ES +á» Ľ +ple asant +Ġal te +Ġa inda +th ese +Ġc ors +ip ay +ĠAdvis ory +ĠRub io +j q +Ġl imestone +Ġdet ached +设 ç½® +ten ant +ĠDep th +al ore +ĠÑģÑĤÑĢ Ð¾Ðº +ĠF ORE +ĠL ay +p resentation +) ');Ċ +.sub plots +Ï ĥ +N OW +G ar +hand les +ab ra +put ies +ĠElect rical +M iddle +rop ic +ĠJ D +ĠD yn +ĠB ristol +ĠMc Carthy +Ġstri ker +Ġenumer able +ĠEv an +.default s +qu ences +) || +ĉt oken +â Ĺı +-d ropdown +ST ORE +ĠGraph ic +( pp +Ex pl +Ġup wards +ĠD istributed +ĠW EB +J er +is NaN +çĶŁ æĪIJ +> R +üss en +ef s +Ġun cover +Ġl ud +.cal culate +Ġint ptr +Ġmidfield er +. Headers +Ġm f +ere f +.M etro +ĠSpe aking +: b +Ġcryptoc urrencies +Ġdem ons +ĉ EXPECT +Ġw icked +y outube +: Int +ĠHind i +ĠC AT +ĠØ ¹ +r ar +om ore +/ per +/lic ense +Ġre im +Ġawait ing +Ġle thal +ĠE F +round ed +ĠPl atinum +ĠвÑģ е +.co ords +.De vice +/ item +ĠW enn +compile Components +ĠK inder +.remove Item +Ġand a +bn b +Ġpr a +( transaction +Ġembarrass ing +ĉ BOOL +.content View +Ġevent data +at ore +Ġprovided In +ir ma +Ġz ona +_H W +æ Ļ +Ġst ove +Ġcounter part +_Pro duct +_MAN AGER +Ġinfr ing +ĠE RA +_p arty +Ñ ij +Ġin ici +_ Request +Ġmir acle +Ġcancel Button +S py +at ó +Ġpol ish +ĠNic ole +.display Name +\Request s +Ġuse History +Router Module +Ġst ared +ID ER +Ñĥнк ÑĨи +Ġnot a +$ arr +pec ified +Ġto pp +_DR IVER +/ ng +å ł +_t m +% timeout +< s +Ġ( *) +ĠHttp Request +_TR ACK +(n ote +ĠExp lore +_s erv +Ġç » +B inder ++ ", +. att +ĠEth i +Ġc ódigo +=' \ +.l ines +( Of +å° Ĩ +miss ible +Ġv é +Ġac oustic +Ġcraft ing +n it +.b a +ĠLuc y +Ġi Pod +Ġpup ils +-m ax +_w r +(c p +ĠRE PORT +Ġd ns +ĠRe ferences +Ġundert aken +Ġkø benhavn +Ġch ai +ĠC roat +_ Log +rown ed +_m ed +ĉ date +# __ +Ġcost umes +ĠRe quires +aff le +ç Ĭ¶æĢģ +-S emit +ela ide +еÑĤ од +Ġp estic +Ġd ra +DOC UMENT +Ġ... čĊ +}` }Ċ +ĠA uction +ĠD ock +xxxx xxxx +(get String +ħ į +Ġborder Width +ĠMach inery +Ġpredict able +.S H +Ġam plitude +.for Root +IN avigation +Table Model +at trib +Ġmaneu ver +Ġexc av +B ERS +Ġd apat +Ġinstall ations +.A sync +Ġr ays += âĢĿ +; ččĊ +.c rypto +_db g +ĠEnum erable +Of Size +_epoch s +m w +M ENU +out line +ĠP apers +============ Ċ +Ġuniform s +ĠG ig +- package +ĠJen kins +ĠHome Page +.is Selected +Ġmechan ic +M K +ĠS ounds +//---------------------------------------------------------------------------- -Ċ +Ġresearch ing +Ġinf os +ograph ics +ers et +([' / +ĠTim ber +. agent +.to JSON +_command s +par ing +_ad just +.n ome +(g lm +Status Bar +file path +? âĢĻ +Ġdetect ive +Ġunser er +ĠTib et +EN DED +(se ed +Ġsne ak +Ġam or +=" // +ĠPan thers +all ax +ĠL IVE +ĉD WORD +]= - +Ġtorn ado +/ min +Ġlung s +-c urrent +ĠBook ing +åĪĹ è¡¨ +Ġenjoy ment +ठ° +J A +typ ed +.B tn +f at +ug al +ĠSh ares +Ġdis gr +ĠB AR +ĠFO X +Op code +ĠS z +key down +iction aries +Ġdetail ing +} ))Ċ +Ġp ok +Ġdemonstr ating +Ġnot ation +l ayers +@ if +ĠN PR +.strict Equal +ĠRec ipes +.T ensor +Ġliqu or +Ġdeb ts +.ends With +W heel +.P os +CS V +$ arity +Ġun stable +( loss +ENS OR +Ġele ven +ĠL opez +ĠHop kins +con om +ĠS eth +Ġpo ems +Qu ant +Ġg sl +Ġsy rup +Ġs ibling +Ġc ass +-v ous +ö t +_P ATTERN +_SE CTION +est imated +up grade +.m ongodb +ĠBo at +_C TX +Ġfetch ing +ust in +pi el +M arg +Ref lection +Ġd uct +ĠMunicip al +Ġb x +.Get Current +ml ink +ĠAccount ing +ĠGene va +_P os +Ġpass er +Ġhear ings +com pan +Ġfrag ile +Initial izer +walk er +.M aterial +ĠHun ting +trys ide +Ġk at +Ġcl erk +á Ł +do ing +ĉg roup +Ġsan ction +.l b +ĠL azy +ĠCon straint +P agination +Ġpou vez +ĠInd icates +M ER +Ġcour s +Ġyear ly +Ġgros se +abb rev +ĠD ON +Ġproceed ed +ent lich +Ġproperty Name +ĠTe aching +st adt +Ġc utoff +orn ers +Ġa frica +Ġrend ers +ĠYan kees +ĠTool bar +sp aces +.fill Style +Ġseg undo +_str len +.F irebase +å¤ Ħ +Ġmention ing +\ ( +ĠVal ve +Set ter +Ġsp ans +ĠAl cohol +ĠLet ters +\x e +ĠT K +_B LE +.get Result +< Player +ĠP att +Ġeas ing +Ġtur key +ĠF en +') " +Ġconf ined +Ġin clus +Sup erview +(with Identifier +enc ial +Ġstuff ed +Th eta +Ġeconom ists +} ));ĊĊ +co okies +ĠRo ose +ĠChe ese +Ġfich ier +Ġen forced +AB B +no ÅĽci +_AL LOW +Ġrecru ited +Ġexpend iture +-n ight +Ġassert NotNull +_ex ecute +ĠØ ¯ +IN DEX +_F MT +Ġresc ued +ĠMonth ly +ĠCons ervation +ĠG eb +Ob ama +Ep och +ic ies +ĠOr t +Ġso it +( icon +F riends +m ol +Ġground ed +ĠC ause +ad ena +WE EN +ĠL un +IT IVE +. loop +_un til +Ġcor r +.ed ges +Ġhyp oth +ched uling +trans lator +ĠÐ ľ +R om +ãĢij ĊĊ +ĠX amarin +Ġviol ating +. anchor +--- ĊĊ +Ġtr ader +AD VERTISEMENT +Ġuns ere +ĠD AO +Ġbl ond +ĠP AT +.g lob +Ġè¾ ĵ +Ġsplit ting +Ġun subscribe +Ġatmos pheric +ĠTr im +Ġcit ation +Ġin ference +ĠF t +ĠDar win +find One +ĠG el +( Convert +Ġaccess or +; text +(s orted +Ġjud ged +); \ +: p +Ġme ine +ĠS lim +.Command s +Ġper ceive +coh olic +< Data +.entry Set +Ġassert False +ĠPat rol +ense m +ÅĤ Äħ +¨ ¡ +W IDTH +ĠRes cue +ĠU IF +_THRESH OLD +ĠMich el +ATER IAL +opens ource +ĠD iana +Ġinv ites +_B ODY +Ġreserv oir +Ġro i +c ust +(t c +ï¼ģ ");Ċ +Ġfest ivals +Ġperform ers +Ġclim bed +Ġj ungle +String Length +Ġunlaw ful +ier re +vertis ement +Ġst akes +Ġh ats +Mod ify +ĠLET TER +.H ide +Ġstat utory +_ white +ĠPer l +uten berg +em ple +.W orld +Ġoverlook ed +Ġcon cludes +/* ================================================================ +-w ise +ĉ stream +pop ulation +Ġevent o +Ġillustr ations +ft s +Ġaut of +ĠPro cedure +Ġdes erved +-t imes +Ġg ol +N SError +cre st +ĠPak istani +any ch +get Current +Ġl ar +nt l +ĠRe becca +Ġm ateria +Ġfind By +/ ad +Callback s +ĠAl s +ĠKat ie +ĠObservable Collection +ĠDocument ation +Typ ed +ĠCulture Info +ĠTim othy +Ġlater al +" type +Ġun authorized +Ġteach ings +Ġdebug ger +[ value +Ġal ors +Ġu z +Ġsc atter +Ġdown ward +Ġmig li +status Code +Ġ( )) +ĠM W +Ġм ож +RO SS +.b uf +Ġfair y +ĠInf rastructure +=> " +t lement +$ (" +From String +ĠB ild +Ġconvent ions +_n ative +ĠIns pector +ĠP ist +ub ar +Ġreg s +ĠP ilot +Th us +>' + +Ġc ela +.new s +( Product +L iving +R ussia +Ġfac et +et ical +Ġ[' $ +/ [ +ĠD ire +Ġg ases +ĠIN FORMATION +ĠE at +ĠFor ums +ĠChar acters +_m et +Ġìĭ ľ +Ġk ings +ach ie +ĠL ambda +Ġtim ers +ĠLight ing +ĠCase y +add ir +and ex +. answer +ĠH ip +ĠPr incip +Start Date +Ġ ãĢĮ +t res +Ġ& # +.Max Value +ĠPro blems +Ġlat ex +Of Class +ĠLyn n +// ' +Ġvoy age +Ġshut tle +ĠRoll er +ĠRuntime Error +uy a +D ic +ĉb uilder +Ġbul lying +Ġsimple st +.c alled +ĠL R +Ġmor ality +Ġst urdy +tr acking +.sw agger +_B IND +IT OR +-url encoded +ĠÑ ħ +ĠTr inity +Ġtr aps +Ġ| - +Ġset Text +Ġbarg ain +Ġbr akes +.get Code +Ġmigr ate +Ġrib bon +) return +Ġcharg er +ac om +ADI US +ĠAmb assador +-a fter +Ġann i +ĉs pin +Con cept +ĠHend erson +ĠH OST +.r ank +ĠNor theast +Ġber lin +Ġrequ is +.f eed +Ġsource Mapping +ĠRen contre +. ajax +nest js +Ġtre k +ĠN acional +Ġ& [ +Ġpay able +ort ex +Ġde pt +field Name +Ġcomple tes +ĠR VA +Ġon ions +al ignment +Form ats +Ġ' {$ +Hash Set +ĠB od +.Invariant Culture +Ġsettlement s +Ġhy dr +. updated +vent h +( seconds +="/ " +Ġweb page +( ĊĊ +Ġt ir +Ġto es +ĠBr ick +Ġamb ition +P ot += max +ET IME +Ġdep ot +c alls +ĠNor wegian +` : +Ġbur ger +Ġprofess ors +ĠAl locate +-third s +-ch art +Ġfor d +* N +.k otlin +Ġpaper work +ĠDE VICE +% @", +res pect +(m p +é «ĺ +- if +Ġcush ion +ob ot +Ġpar c +SP ACE +ĠNet anyahu +Ġself ish +fe at +Ġclient es +-to ols +Ġpor ch +Ġj q +. verbose +Ġlib erals +] )ĊĊĊ +p ies +Not Blank +( term +ÈĽ i +_Param s +.normal ize +B ullet +AS IC +(h ex +_client e ++ , +_D I +Ġforth coming +} ")]Ċ +se o +U m +> Name +Ġcomfort ably +irection al +W ITH +/ pr +ĠP oor +ĠVit amin +v ic +G H +Ġprior it +ĠN N +ĠC losed +¤ í +Ġis Open +\ Console +And Feel +.S UCCESS +_OPER ATION +pol ation +ĠT as +ps z +> '. +C URRENT +V endor +host s +ĠE rd +>tag ger +ĠsourceMapping URL +Ġmar athon +_c losed +Ġexem ption +Ġrecogn izes +ides how +' $ +('/ ');Ċ +m its +war z +ĠCh erry +µ ¬ +n or +port e +Ġw l +_back up +.get Boolean +.get Resource +Ġdefinit ive +. EditText +Ġs ÃŃ +.C ONT +ĠPL AYER +.c ards +ĠSh ore +('/ ')Ċ +cl uir +Web Driver +(m onth +-re lease +Ġins pector +å £ +ĠN F +_cl ip +åŃ IJ +Ġinteract ing +.t mp +Ġ'' 'ĊĊ +Ġde e +Ġfro st +"] ))Ċ +ĠPl aces +Th rows +f ork +/ day +i Phone +ĠM IC +Ġfold ing +Ġcro re +ĠCh iefs +pher ical +( price +.Write String +Ġexit ing +] ',Ċ +ight ing +Ing redient +( vertex +Ġscroll View +h f +: new +SE N +se ctor +Ġsp ins +ĠS cheduler +ote chn +sem icolon +Font OfSize +ĠSpecific ally +fl amm +.Object Id +Ġcont a +_per missions +ĉF ROM +IC ODE +/ kg +ĠHot els +-m ed +ĠD in +Ġn avy +get Param +Ġm end +Ġportray ed +ĠMet ropolitan +Paint er +Ġref erral +_g ood +Ġmar vel +osa ic +> (& +. ur +Ġest os +Will iam +Ġtim ber +Ġquel ques +ĠDoc uments +.X aml +Ġbatch es +éģ ĵ +ĠRe leased +T ail +CO OKIE +he id +_st ation +ĠV ia +S ale +ĠRe peat +Ġprom in +ĠZ o +- forward +ĠI on +it ary +Ġj us +- request +Ġproud ly +ĠStream ing +(Mouse Event +ĠS print +_ rotation +Re positories +Ġt art +ĠÑģ в +Ġm appings +è ª +C u +C ycle +Ġb un +ĉl ua +ãĥ ī +Ġ(( ! +Ġcollect ively +ĠCon d +Ġwsz yst +(l ib +openh agen +_s kip +.Column Header +é Ĥ +peri enced +ı è¿° +_p rops +Ġcontr ace +Ġmatch up +ab etic +.m embers +RE CT +(d at +Ġs og +ren om +_M ethod +Custom ers +full name +Z N +re try +Ġk ap +ĠNe u +è Ĭ +add Child +will Return +_p ermalink +Ġener getic +ĠW et +ĠMor r +Ġg cd +count s +, type +d ig +( Login +Ġcr acks +Ġbacter ial +ĠMe at +ĠArm strong +ĠBron ze +Ġapprox imate +_dir s +lig a +ÅĤ ad +Ġkind ness +Ġcont re +ĠE VERY +M ET +Ġannounc ements +g pio +ĠWaitFor Seconds +ĠPhotos hop +Ġdis contin +/ dd +Ġtop ology +an ical +. interface +auc oup +.Hash Set +ARI ANT +(r outes +ĠT eh +Ġh ype +] "). +Ġsl am +Ġbro th +- inter +ĠR id +-m anager +Cancel ar +ĠP agination +Ġsound track +Ġpost erior +Ġscr ub +cre ating +- * +ir teen +.d y +.s ymmetric +Ġ"" . +============ === +Ġch assis +ĠnumberOf Rows +Develop er +_b ins +ĠO UR +ri eb +Pro s +Ġwi ÄĻ +" d +Ġasync io +ze igen +_s pi +.A LL +Ġscre ws +Ch inese +Ġapi Key +Ġun successful +ĠSeah awks +OR G +ç« ł +Ġprofession ally +ĠCou pon +åŃĹ æ®µ +Con vention +Ġpol ym +æī ĭ +Ġsalv ation +Ġengine ered +ĠW rest +ĠG CC +Ġwar mer +Layout Constraint +Ġag grav +Script s +vent ure +Ġrefriger ator +Ġinnov ations +ĠRun ner +N IC +ĠRoll ing +Control Events +Ġlo os +p ac +ĉ panel +ef e +ĠBudd ha +------------ --Ċ +åº ĵ +(for Key +Ġl umin +Ġ( ? +ĠA IDS +, user +im ientos +content Type +ant lr +é ¦ +ĠW elt +Produ ction +m ight +ĠV II +", ( +Ġobserv ing +Ġdeliber ate +( control +Ġwith d +Ġsem ana +ST ACK +uch en +N ice +ĠDeutsch land +ĠSpec ifies +d ma +iz io +ĠF acts +_pop up +ĠDirect ors +{ : +[ R +ĠÑį леменÑĤ +Ġpl at +Ġdirect ing +ä¸ ī +ĠGil bert +â̦ .ĊĊ +.q ml +Ġthere after +Ġdis position +d raft +Ġsurge on +ĠIns ider +Bl end +ĠT rev +tr insic +Top ics +rie ve +_FILE NAME +Ġaut res +J ose +Produ cer +er us +Ġpet it +ĠN EXT +ĠF ilters +Ġreplic ate +"] ). +Ġl enders +] ",Ċ +; charset +Cpp Object +Ġfl oral +ĠT ipo +Ġcirc uits +e asy +(& $ +itt a +ery l +_COMM ON +'}} >Ċ +-back ed +(var iable +( Index +Ġvo ir +_loc ations +++) { +ĠLouis ville +Ġgrat itude +.Mock ito +ĠP owers +ie urs +Ġge ographic +ra le +Ġc ra +ĠSp urs +iph ertext +AC ION +- common +Ġvict ories +ĠFinal s +.sh uffle +-m illion +_PRO C +ass ume +Ġil s +DB C +Boot Test +Ġl avor +.test ing +. ast +"] / +m oid +Ġqual ification +ges ch +ĉ put +Ġair ports +J I +Te acher +_un iform +Ġn ama +ĠB ast +ert ype +c apture +get All +ĠReyn olds +oo led +.com ments +Ġch in +). * +Ġи ли +t gl +ud os +Ġd ÃŃas +ch ai +.pro gram +Ġps z +ĉ icon +ph il +ent ral +_WR AP +ov i +Ġnost alg +In finity +ĉy ield +Ġvit amins +Qu aternion +S ink +_g oods +Ġ ........ +ĠW ings +ur idad +-st ory +"] )ĊĊ +idel ity +Type Def +G tk +Ġí Į +_M ain +Ġche z +ĠR aven +Ġpay roll +Ġfreel ance +LL U +ĠM end +ed ay +Api ModelProperty +.Form BorderStyle +Ġeconom ist +stan bul +Ġfre ight +-A gent +(m eta +Ġsym metry +Ġ' .. +.C alendar +- aut +g f +p ent +yc lopedia +Ġwish ing +ĊĊĊĊĊĊĊĊ ĊĊĊĊ +Ġgentle man +Ġê ³ += # +Ġlect ures +âĢľ In +Ġ! _ +Ġh b +ĠV endor +Recent ly +_n otes +æıIJ 示 +" My +Headers Height +_S O +Ġunw illing +Ġsuper hero +g io +ps y +ĠPe er +j avax +& apos +ĠCr isis +ord inal +Mem cpy +++++++++ ++++++++ +- val +Ġwork book +- ap += k +Ġmetal lic +_ peer +By PrimaryKey +_S D +u ator +_SH ADER +) Math +.Trans form +Ġc ows +Ph i +ĠC lem +(_ (" +ĠL ud +-d elay +ĠSec urities +ĠOrth odox +Sym fony +(re port +Ġent ertain +E PS +iz oph +ex ual +IR D +ä» İ +Ġl ith +Ġsanit ize +Ġfemin ine +IS BN +.auth entication +_p ipeline +/ constants +ĠCON F +Ġluc r +ric ia +.t tf +.set Content +Ġst an +ore an +ĠL loyd +.raw Value +Ġg or +ĠBrow ns +Re gression +Ġlower ing +na issance +Ġbl ows +Ġam azed +Ġun related +Re views +Ġrub y +ĠMod ifier +Ġgi ants +. thread +Ġcontain ment +ĠStart Coroutine +um at +ore lease +ĠR andy +@ endif +D igest +Ġsubur ban +=" );Ċ +Ġann once +. variable +\F oundation +Ġa cre +V an +Ġt uples +d ns +ĠStand ing +_l arge +Ġbox ing +Support ActionBar +ĠFort une +ĠR um +_m ultiple +arch ical +Ġf write +_ quote +Ġfool ish +Ġcompr ising +Ġо п +- selected +v f +ma id +N ama +(d atetime +Ġindirect ly +g art +fix tures +ch os +ĠH alo +Ġrec urring +- news +v il +ĠNurs ing +- produ +ĠH Q +\Http Foundation +enc i +au en +Ġv y +ocr acy +Ġdeleg ation +Ġas phalt +Ġset Selected +k ok +/ rest +met ics +ĠNS Date +Ġtravel led +Ġrec ib +Ġm ime +CL IENT +ĠG U +ĠH ANDLE +/ Q +[ z +Ġbother ed +ĠBB Q +ç as +_ex amples +_F IN +Ġwhite Color +Ġastr onom +-d ir +Ġsovere ign +Ġb reeze +Ġin ning +ĠEd monton +g li +.blog spot +js x +Ġvers a +ĠMoh ammed +.J ob +-t oggler +Ġп олÑĮзоваÑĤ +ard on +Ġnew born +Ġnav al +note q +Ġtum blr +Ġh entai +ĠTyp ically +Ġlo ot +.S prite +Fl ight +Ġw avelength +-s k +ĠEl le +_ exports +Ġ Ñı +ĠI H +izoph ren +Ġí ģ +_pr imary +Ġmo is +ĠB N +Ġsystem ic +Ġdifer entes +IN CT +Ġ'' ĊĊ +$ q +Widget Item +cl ide +$ file +L emma +/ table +ag rid +ĠMongo DB +int e +Ġapp rent +ÂŃ ing +.D b +Ġà Ĥ +ham mer +=' ';Ċ +Ġbro kers +it lement +sembl ies +E le +{ x +Ġlast name +< - +Ġfl atten +_b and +.R oot +.read FileSync +==== == +.r x +? čĊ +Ġmetaph or +T i +con te +Ġdeb it +Ġcont empt +Cpp Type +æĶ ¯ +Form Field +r atio +os opher +Ġimpl ant +P URE +Ġal ta +_man agement +Ġref ine +ĠCheck Box +ĠChar l +- version +cond itional +ven ues +Ġrif les +Ġoff spring +Ġmill ing +Ġshar ply +Ġunder water +( origin +_ Control +Ġ. $ +Pl ugins +Ġdry ing +Ġillustr ates +- u +Ġveget arian +n pc +He art +; ',Ċ +com ma +te enth +as an +/s pec +_m oves +-m argin +Ġing en +³³ Âł +Ġpro jet +Ġo tra +Ġbr as +. utc +Ġsle pt += sub +ab ilit +post er +Ġs dk +ounc ill +Ġw d +Pre paredStatement +ĠDr um +( attribute +ĠEther net +ĉ DB +Cal ifornia +c ube +[ I +.C reated +ĠH M +Ġtr acing +Forms Module +- you +.c urrency +feed ing +Ġt body +L i +acc ion +n as +Ġtr ouver +N ONE +"} ,čĊ +Ġf tp +With Identifier +pol ate +File Info +Ġpurs ued +ĠĠĠĠčĊ ĠĠĠĠčĊ +DE SCRIPTION +} */Ċ +From Nib +Ġdecor ative +_S SL +(ch at +T LS +Ġsurpr ises +al culate +ĠS plash +( Configuration +ĠS EM +im son +/lib rary +< Double +. robot +³³³³ ³³³³ +ĠCP F +ĠUnder standing +Ġcos metic +ĠX t +t ips ++ k +(" ' +ĠP DT +W AR +.get Object +ĠTrad itional +.sl ug +ĠDi pl +=" ", +ĠFil ms +ĠAn im +.h elp +Ġemb assy +ĠBoot s +Ġb unk +-r isk +Ġp ci +Ġ/ \. +ĠI PT +Ġcrash ing +Ġip v +_ ke +ĠRES P +.Log Error +Ġinade quate +I on +ĠF ür +ric ula +Ġshould Be +al ready +']." +G ED +fa q +Ġoption ally +_D is +ĠSuccess ful +ĠC ensus +Ġinc arcer +_C ARD +Ġav iation +ĠG ym +Author ity +.B ean +sh ader +Not Exist +_Text Changed +ĠST OP +( team +" H +w g +Ġgr inder +Ġstri pe +Ġpres ervation +Cl aim +avers al +ware house +target s +Tr ust +Ġal lev +, www +ous se +_ch an +_S ize +system s +Ġobj ection +ĠK ane +Ġcor ros +ĠD SL +Ġu a +ĠM H +ĠStrateg ic +_t cp +Ġê° Ĵ +Ġborrow ed +ĠA ch +ĉ command +Ġg ps +le ston +iche ver +ĠU A +Ġassault ed +Ġspecial izes +ĉ search +Hot el +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ čĊ +ĠP itch +Ġ Ùģ +READ Y +Ġparent al +Ġg éné +Ġdonn ées +Ġdet ain +T ARGET +Ġprotagon ist +Ġclear Interval +ĠIcon Button +ĠGet All +Type Info +E H +âĢľ They +Ġ{ [ +Ġg ag +Ġ Ú© +ĠD ropdown +.f ree +g one +im ens +Ġinst al +ĉc url +_C AN +ĠB one +ï¼ Ķ +ony ms +-g overnment +.binding Navigator +ĠD ans +ĠMc L +( en +>( _ +ÐĴ Ñĭ +.* ;čĊ += j +-c or +S on +.ToolStrip Item +- around +_X ML +end Date +Ġsl ack +Ġrot ated +Ġno qa +Ġc ottage +Ġencontr ar +_s kill +hou ette +! čĊ +. weather +Ġemphas ized +å® ¶ +ĠÑģ пиÑģ +ĠComp iler +( android +ĠâĢ º +. turn +Ġsup pression +_c alls +Ġ* @ +(str len +.h ex +ĠB ills +ĠR SA +Ï Ĥ +ĠEs cape +ement ia +Ġfront end +Ġp int +_ex c +zz o +[ ],Ċ +Ġ"',' " +. Environment +Ġafore mentioned +Ġend ure +prot otype +ther apy +ss i +D eg +_pl ugins +.user Info +Print er +ĠPRO GRAM +Ġru ins +Ġempir ical +Ġcraw l +ĠBo iler +- comment +.sub plot +_ et +Ġ'. ', +min or +ĠCustom s +Ġy aw +under line +ĠCom o +( (' +(m ean +Ġcha que +ĠBlock s +.r ad +ilib rium +Ġweb driver +Ġmel hor +d ana +ĠAb use +ĠSouth west +ĠP aren +PERT IES +ĉ IL +Ġscre am +v u +Ġin comes +Ġn im +Ġl ace +Ġcompens ate +Re verse +D at +_att ack +Ġn our +ach en +ce k +< Func +w ie +com pressed +-m atch +(" ")]Ċ +im ized +. orientation +.compare To +Ġmass aggi +Ġìľ Ħ +Ġel bow +Ġant ioxid +undred s +/ tools +ĠR OW +an mar +ĠW ow +_t icket +Program ming +Ġthe or +-re view +() )));Ċ +ĠRichard son +ĠP ocket +] [] +am pp +_ health +ĠP OP +ĠNav al +Gu ess +Ġancest or +.Get All +.local Scale +ĠM apper +Ġaccum ulation +Ġsim ulated +ĠDr ivers +Ġd és +cur ring +Ġele phant +Ġadvert ised +Ġmail box +SH IFT +ĠMon ica +Ġan c +Ġward robe +Ing redients +Ġ|| čĊ +ipp y +Ġantibiot ics +av ings +(c x +ĠFerr ari +ĠAn imator +.d type +rem oved +order by +Ġc res +oc ê +Ġp ym +ĠCirc ular +@ index +ĠW arm +S ay +ĠAss istance +Ġcur tain +ĠMont e +IL ER +ĠC VE +ĠD uck +ĠAll ows +_f ire +ĠDer by +Ġre pos +Ġhttp Client +Ġpsych iat +Ġnow adays +Ġcaut ious +ĠComput ing +Ġcompletion Handler +ĠWel sh +ĠB EST +Ġstress ful +_P E +æĹ¥ æľŁ +ĠData Frame +ĉ Integer +_P rint +M oves +Ġtransform ing +.B atch +y ahoo +Position s +ze j +Ġno od +io res +_ * +Ġcl k +ĠF loyd +Ġh ap +font size +Ġn az +.not ification +ĠDep ression +Ġac ne +*** ĊĊ +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĊ +.cont ents +yn th +ĠStra ight +')}} "> "+ +Ġtoken izer +Ġsovere ignty +ĠP ence +() ");Ċ +Ġpesso as +.G e +ĠIn cluded +Ġpag ina +Ġex posing +е ÑĪ +_SC RIPT +/$ ', +Th umbnail +× Ķ +webElement X +webElementX paths +press ure +ĠCur ry +_C P +OL UTION +ILE S +prot ect +ool a +Work space +{ };Ċ +ĠU NS +Ġsymp athy +ro ker +Ġrem odel +ĉc ell +Ġat op +.Full Name +Ġfa ut +ĠE asily +_d ynamic +Ġfr amed +Ġmot ive +è· ¯ +s am +Ġmar ca +ĠText EditingController +Ġde structor +cre am +Ġr ude +ĠB old +ĠInd igenous +Ġg ens +Ġrel acion +(s ystem +ĠUIF ont +_char ge +UST ER +E V +.N amespace +Ġmer ger +Ġcal loc +g ang +Bad Request +Ġs per +-d esign +Ġâ ĩ +Ch an +Ġorgan ism +, ) += id +_pl ane +ĠC ases +elf ast +ĠLegisl ature +ĠF aker +Ġinv oking +- utils +(). ' +.f ace +Ġguard ian +my Modal +Ġclip board +ĠAT M +Ġpe as +ĠS ylv +.c alc +ĠContact s +int Value +Ġmodify ing +ĠBar b +. loss +_per centage +Ask ed +(l st +ategor ical +- files +ĠRoman ia +.A c +Ġh ai +ĠF lying +Ġ ż +j p +ĠTr ainer +. arc +_de g +Ġtrace back +Or Fail +F LOW +. old +oy a +g mt +is empty +Ġvacc ination +Ġob solete +recogn ized +Ġru ined +ĠRe in +ĠTr acking +xf b +ا ÛĮ +Ġvæ re +Ġbr yster +ĠIT S +Ġdest iny +Ġsw ear +Ġred es +Ġcl f +Ġfl ipped +ĉ head +Bl uetooth +ĠOver rides +: Boolean +_ = +_l r +sp awn +: index +VAL UES +is key +? ");Ċ +.syn thetic +ĠCheck ing +struct ures +ip ing +Ġvoc als +- Up +ĠManufact urers +ĠMar riage +代 çłģ +Ġgar ner +_C lient +par allel +RI END +Ġvine gar +seg ue +J B +Ġcontact ing +ĠCar roll +Ġout reach +t ensor +_var iant +Ġthe at +lic able +{ | +t iny +_ letter +Ġp encil +HeadersHeight SizeMode +ilt ro +.auto configure +.d rag +.use State +ĠB MI +h int +Com pile +* \ +en ary +Ġl vl +.C ache ++ =" +_t v +ruit ment +Ġf read +Art icles +f ila +Ġpack aged +âĺ Ĩ +AT HER +ĠPl anned +s cheme +Ġdi ary +Ġoff enses +/ F +ĠSt ick +Ġc erc +ĠS lee +ĉĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠ +< Image +Ġè® ¾ +- editor +pie ces +ĠD rama +Ġ// //////////////// +ĠT asks +AR C +g ateway +.get cwd +.M etadata +Ġguess ing +åľ° åĿĢ +Ġsm arter +ĠGet Enumerator +Ġe fter +/ operators +ĠGL float +Ġf ør +Ġop aque +ä¿Ŀ åŃĺ +Sp read +SY STEM +Ġinv ersion +ĠBasket ball +Ġsim ulations +Ġden ies +Ġa vez +_list ener +Ġenh ancing +ĠMy th +ĠL akers +_M D +Nd Ex +D ATABASE +Ġt á» +ar th +[ left +Ġcontest s +st ile +(K ERN +_f c +_p m +Ġpres idents +Ġhospital ity +Ġfade In +RO PERTY +_m aps +ĠDefinition s +Ġassess ing +Ġus ar +Ġquant itative +mo z +Be autiful +[ (( +b ons +f requency +Cont ain +Ġpuzz les +ĠCast ro +Ġv illa +Ġkind ly +Font Awesome +ern a +epoch s +_dat as +ĉ ip +.p adding +ĠCont est +Ġed itions +Ġdispro portion +ĠI CO +Ġcome back += value +ri ad +-s ort +Sub mitted +(n etwork +ĠC el +Ġinstall ment +l ashes +.List View +ĠV atican +(Media Type +IV ED +reach able +: Is +ĠC ITY +äº ¬ +ĠHelp ful +Ġba ÅŁ +% čĊ +Ġpsych iatric +Ġrec ycled +FORM AT +ĠG row +b ine +G it +.s s +ĠWe apons +ĠSt y +_ arrow +* self +ire ment +Ġdeg li +App Delegate +_b anner +Ġcoordin ated +ĠWeb cam +Ġcelebr ations +. act +******************************** **************** +( show +Ġweek day +Ġconc erts +ол н +cl in +Ġcr on +ĠN im +.set Vertical +ĠEll en +س ت +ĠS AM +E ff +g z +ste am +Ġant ique +ph ysical +ĠForm Data +.set ter +ĠPO INT +B on +Ġflav our +erv ention +_ENT ITY +ĉ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġintr insic +Ġæ İ +append To +aram el +) ]) +ĠRecomm end +) m +OutOf Range +Ġkn ight +Ġsat ellites +ĠTit ans +Ġweigh ed +ĠD ana +e ase +Ġs ip +S IM +ĠDevelop ers +mal ink +/ check +_P LL +n ung +Ġdry er += A +.d w +_S QL +Ġsub plot +D ROP +Ġprot otypes +Ġhour ly +display Name +Ġas i +ĠViol ence +Ġastr onaut +Ġdat atype +Ġinformation al +Ġinvestig ative +etermin ed +ren al +; '> +ĉc ol +V G +_ boolean +re cent +Ġ* )ĊĊ +ĠRain bow +om men +Ġl ur +Ġopp ression +(", ");Ċ +ĠFac ility +DEF INED +Ġne on +Ġoff ender +AF P +ĠClean ing +[] ): +Ġund ocumented +.Re positories +ĠG uitar +аÑģÑģ ив +Sk ills +Ġtestim on +rypt ography +ĠAm ber +ĠSt alin +Ġl one +Ġap enas +Ġdies es +ĠAr duino +è½ ¬ +== - +_A ct +Ġc oded +âĸ ł +amb urger +-link s +Ġarm our +.H igh +get Content +st ag +Ġhe ck +ĠìĹ Ĩ +ĠMc Connell +ĠCon cert +ĠAl loc +ä re +.replace All +Ġpart itions +rot t +ĠF le +_T REE +reason able +ĠReport ing +Ġbillion aire +s cores +min s +- eye +M ORE +ab ort +ĠSW T +Ġin verted +ĠTe achers +; n +Ġast ro +н ов +ани ÑĨ +product o +c ountries +ĠO wen +Ġcont amination +Ġv ibe +ĠEll i +.s cript +ĠOl ive +D MA +v ier +: semicolon +-m odule +gress ive +ag u +_ players +Ġresult ados +start ed +scroll Top +==== = +Ġweigh ing +Ġ[[ [ +z ahl +( NS +ĠAssert ion +le ague +.setText Color +ĉ Message +Ġmom s +_A F +. wh +AL S +Ġaut re +] ĊĊĊĊ +.op acity +ĠBudd hist +Ġde af +ĠOrgan isation +(G lobal +ens ch +Ġhead ache +ĠAli en +_in ode +ĠSt ark +Ġæ ī +-l nd +ore f +_fe at +Ġpedest rian +Ġnom inal +Ġbal loon +Ġspr ites +Prototype Of +ĠA post +ĠF EATURE +O H +Ġre cess +ĠDon na +con sumer +$ GLOBALS +ĠG IF +- frame +In icio +Ġpass ages +Date String +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠ +.by te +B ug +initial izer +p kt +od ium +ĠD ER +. ops +ler i +Ġgift ed +Ġdet ach +ter rain +elt ers +ãģ ı +. loader +ĠN GO +str ncmp +K h +(font Size +ro cket +Ġpreced ent +ĠAur ora +ĠEx periment +is phere +Enc oded +ĠâĢĵ ĊĊ +Ġpy ramid +ĠAnn iversary +of il +ë Ł +( plugin +C oeff +Ġcooper ate +Ġpredomin antly +IS M +Ph rase +_DEF INE +Fl ip +AMIL Y +ĠMark ets +ĠStream Reader +ĠComb ine +Ġmanus cript +z za +, tp +Wh atever +IT ICAL +ighb our +Data Provider +.Text ure +priv acy +.S DK +Ġre charge +Ġc pp +ĠC FG +(h older +(p y +m ot +Ġsav oir +ĠR osa +ĠPC s +Ġí Ļ +.her oku +Ġf ren +ĠR iley +ag ate +Ġs ond +.x lsx +Ġh acked +st ad +G i +Ġsan ity +ĠSql DataAdapter +... ", +ĠP ussy +Ġ **************** +Ġhass le +_P ARENT +ĠU AE +Ġbegin ners +( Client +Ġstatist ically +.h our +ed elta +Ġtr action +uel ve +ar at +Ġsa una +IN VALID +Ġindict ment +AL LE +Ġdiss ent +ĠTyp ography +Ġintention al +s it +ĠAn imals +Ġcoun tryside +Ġu art +} \" +Ġseam less +¾ 示 +Ġaut os +Ġ"' ";Ċ +Fl ush +ANN OT +Ġal gebra +ass oc +ĠW aters +Ġprepar ations +ron ym +[, ] +S ans +Ġarm ies +ipe g +Ġcream y +. art +et re +ĠAn imated +Ġun pleasant +eme an +g reat +i Äħ +ĠEar lier +Ġch ic +Ġpres erving +(ex ec +ĠInvest igation +ĉG PIO +Ġrig orous +ij o += num +Ġtool Strip +) set ++" & +ĠAcc eler +Ġdevelopment al +is posable +Ġflaw ed +re ne +Up dating +Ġwatch dog +Ġden ominator +Ġsubur bs +Ġ... ) +Ġconv ictions +c losure +.I P +Ġtransl ates +.sw t +.Tr ace +Ġmet tre +.is Enabled +ĠEffect ive +.to Int +Ġen chant +Ġst unned +Ġpo i +/ code +ad m +.datab inding +ĠL orem +________________________________ ________________________________ +Ġled ger +Ġcar a +ĠG ir +Ġwa its +Un o +Ġc wd +è¾ ij +ĠT Result +Ġre jo +Ġem itted +ĠWest minster +ä¸Ģ 个 +ne k +_T is +Ġen act +ĉ with +org ia +Ġj ue +Per form +SP ATH +.top ic +ĠD aten +Ạ§ +Ġsit io +_M M +" So +b ial +Ġsc oped +Re quires +ĠT OTAL +ĠCh ancellor +( contents +Ġste alth +dev ices +-p ass +ili h +ĠMal colm +ĠDep ot +Ġconfig ur +a ussian +_con straint +в еÑĤ +G RA +ĠR ates +.dataGridView TextBoxColumn +ĠNob el +it ics +Ġignor ant +ĠReport er +ĠEb ola +ĠSh ock +_re lation +ĠNin ja +) c +Ġt icker +.is Checked +ĠSup pliers +ĠRap id +Level s +âĤ¬ âĦ¢ +ĉ queue +Ġch op +ĠUn ix +re ject +-c alendar +(s ort +è ne +erc icio +Ġh ect +CALL TYPE +rou pon +Ġrent als +auth ors +{ name +ĠF IFO +Ġl assen +ĠN ous +Ġsn apped +Ġfert ility +" log +click ed +Ġplant ing +Ġg b +/ output +PE AT +Ġc ategoria +Ġb ach +Prof essor +in th +"] čĊ +Rec order +ser de +ĠTrans mission +tr ad +Ġtur bo +_VER TEX +\ Event +il ver +Ġbod ily +ĠS ources +Ġkill ings +.xr TableCell +Ġfold ed +/ legal +un er +ĠR ifle +ĠM IDI +_Selected IndexChanged +.Size Type +ĠWeb Socket +Ġsele ccion +S and +ot ros +Ġenv ision +/ etc +ĠMel issa +Sp ot +но е +_ ARM +At tempt +ĠB I +ãģ Ķ +ĠD U +Ġback lash +str ide +/ classes +Ġtext Color +_st aff +ob lin +agent a +.c ollections +ill age +' čĊčĊ +fl atten +_s ales +_M ASTER +T W +_d a +P itch +ph ies +Ġz ombies +ĠV ERY +ĠPharm acy +Ġprogress Bar +Ġhas htag +S idebar +@ stop +(p c +ол ж +MA KE +ĠCor on +Ġkv inner +ĠM aid +b ob +.title Label +Ġsuccess es +ĠDemocr acy +ĠSurg ery +Ġcou gar +Ġcur so +Ġl oro +ist ency +Sen ior +æ k +ĠA AA +ĠBO OK +к о +W STR +Ġ*/ ,Ċ +oy al +.v ector +ĠS PEC +SS F +Ġcomp uls +ĠAppe als +ĠW inston +ĠMock ito +con trib +. available +entity Manager +ari as +_s ale +_r s +Ġdec oding +Ġloc ator +ol ith +Ġk ol +Ġasc ii +ĠR ut +/ interface +ĉĉĉĉĉĉ ĠĠĠ +ĠN umer +.fl ip +-d el +Ġbol ster +on omic +Ġz m +L G +Find By +Ġadapt ive +lo o +Ġv ue +(re verse +_c anvas +. roles +ific ado +ven ient +" As +ĠEn tr +al igned +Ġbere its +/// ĊĊ +.g wt +. employee +_cl i +Ġanticip ate +éĻ IJ +Ġp ik +Ġmush rooms +(t t +Ġo ma +ĠSan chez +_g oogle +. Valid +ĠFile Name +iv ative +k ed +-w ar +Ġm aturity +и д +Ġmin er +Reduc ers +ĠLat Lng +_ST D +D igits +Cal c +-up load +Ġhand ic +ี à¹Ī +egr ated +ĠST M +C lients +ĠTur bo +SY NC +Ġphotograph ers +. Out +.char acter +B UILD +.un lock +Ġar ises +ĠCommand s +(" ");čĊ +_F ORE +; ', ++" ' +. Images +") { +ĠM eyer +Ġneg atively +ĠD LL +Ġex e +Ġdef iciency +Ġwild ly +-s witch +con struction +Ġexception ally +ĠL iz +/j ava +Ġtheir s +ĠCont emporary +l is +.fill Rect +ĠN FC +Ġre he +(num bers +Ġr aster +Ġfig uring +Ġshow c +ĠJ ill +Ġarc ade +ĠConstruct s +md l +(' | +Ġident ifiers +Ġst ellar +( Connection +Ġ" {{ +y or +(m ysqli +Ġdo ve +Of Birth +.dis connect +_h i +Ġzw ischen +ĠGr und +i ros +_A rray +.on click +ans om +An swers +ĉ remove +F a +Ġhur ry +-in f +Ġget Class +ĠReg ulation +ĠFLAG S +m isc +K en +_ heading +G Hz +- entry +Ġbi ography +S ig +-m f +Watch er +âĢľ A +} px +Ġsp icy +_s q +L ost +(tr ack +а ли +Desc ending +< bits +qu ine +ĠAdv oc +_S N +ĠHann ah +PO P +Ġem itter +Ġc yn +ĠC AD +? ). +/ set +ĠS ister +ĠEnd point +Ġmen or +Ġinter p +r k +id le +Ġout fits +. vertex +Ġc lic +ARE N +Ġpost ure +ĠOpport unity +v x +ĠFor bes +.D irection +Ġres ide +Ġremember ing +nest y +Auto resizing +pro viders +ĠA H +Ġhur ting +ĠL ily +eval uate +lij k +p apers +ĠSm ash +ĠL AST +Ġwell s +w asher +_RO LE +ĠD anger +* (( +_re pository +ĠRes olve +ĠRoom s +_R G +ĠQ T +o op +ĠHe ap +Ġslow ing +Ġgrat uite +_c atalog +Ġpol ynomial +L y +pc s +F ox +ĠC yr +Ġdim in +/ month +S alt +Ġh ind +.P ER +For um +c en +_p ol +íĺ ¸ +Ġin ser +( ~ +@ test +ĠGold man +Ġupload ing +F c +Ġkom mer +Ġm itt +_log ged +Ġbu cks +-l ayer +) };Ċ +ĠO M +Ġv eg +col our +Ġоб ÑĬ +Std String +_ que +ĠT ian +Ġspecial ize +и п +Ġк л +tr ial +- edge +Ġm ars +OG LE +Ġempath y +ĠB om +Ġcoll isions +Ġcart e +ĠTe il +ĠM PL +Ġporn ô +Ġa irlines +A ws +N s +ĠSp awn +( use +é» ĺ认 +Ġy acc +st or +Ġconf ess +Ġpe que +r age +? "Ċ +/dat atables +ĠSh ower +__ / +Ġcryst als +Ġbus car +ĠH aus +iz ação +_ entities +ķ Į +ļ Į +x cc +v irt +-che vron +( Result +c ake +COM E +Ġprohib it +ĠCh ess +Ġbe aucoup +ĠÑĩ ÑĤо +R UN +ĠI K +ó ÅĤ +_ Update +Ġsle ek +ĠSpec ify +_c redentials +ÅŁ t +ĠUser Name +ĉ Value +Ġarray List +Ġex changed +ips is +.re lated +ĠSe ite +_B AR +ĠL em +ĠW ATCH +ĠC lients +Ġ. * +ĠEar l +-re port +Ġforeign ers +Ġstrengthen ing +ĉ Description +(g o +.tool bar +Ġcalcul ates +ĉs ource +Ġcz as +Ġre cl +ab o +Ġlocal host +Ġ^ {Ċ +.P op +ĠDes igned +\ Abstract +H old +ĠGuid elines +ipl ine +Ġc aching +.Re ader +_ext ernal +.str ptime +ĠWeek end +-M ar +ĠBe i +Ġ{* } +ĠR ud +Ġexpl or +ĠBou levard +C ash +Ġprep ares +Ġserial ization +ew ater +Ġad c +: ĊĊĊĊĊĊ +Re fer +Ġsc anned +} }ĊĊ +ĠF ul +Ġtour ing +ãĥĥ ãĤ¯ +> (( +sur vey +Ġí ĺ +... ')Ċ +ĠDiv ider +os l +_C ANCEL +_pre pare +st in +ĠHe ath +.Primary Key +ĠâĨ IJ +ĠLocal DateTime +Ġcooper ative +L earning +.en queue +Ġgo og +ĠReg ression +im ates +Ġvoy eur +ĠDr ink +pl ug +Ġl ender +man a +Ġperson nes +yp se +Ġun link +ĠRav ens +Ġhur d +Ġperiod ically +ARG S +ĠG H +char acters +... "ĊĊ +- establish +Ġd n +( condition +ĠGr avity +Ġest as +_f ocus +Creat ure +(s ite +Ġc arr +ĠR L +ĠR I +ĠM oto +AS F +ĠLuck ily +ĉ Route +Ġent ropy +(" ," +Col lect +( contact +ĠFlo rence +Ġpremium s +Ġlif ecycle +Ġb ans +x ef +Web Kit +ĠFlo ating +Ġcos a +Spec ific +ĠLo ans +b read +Ġdes criptors +Ġ{ :. +TH READ +ĠT rent +Ġsc op +Q A +ĠAnt ar +p el +_d ifference +_ch anges +(... ) +ĠR otation +ĠLG PL +ĠJ UST +(T ask +_sub set +ĠTR ANS +åĬ Ľ +ĠSc out +-p opup +Ġsm oked +_C lass +Ġturn over +br akk +ĠRock y +t as +.Regular Expressions +ĠElli ott +ĠSp inner +DU CTION +Ġlib re +Ġmol to +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠ +ĠF TP +m peg +(f eatures +Ġb ald +ĠV id +Ġsh outing +L int +Ġsock ets +Ġpro w +Ġnouvel le +isc ard +ĠS ponsor +Ġconsult a +)) ); +Ind ian +ĠR aspberry +Ġteam mate +ĠJ WT +ĠGh ana +Ġc akes +pr imer +form a +erg arten +_M anager +Ġpre season +G AME +| " +ĠBro ck +Ġoccup y +Ġdecor ations +á nd +Ġc ot +Ġpar an +D isk +rem ain +> ? +Str ong +Ġfr ance +ĠE ra +-c r +.Buffer edReader +ĠParad ise +ĠV AT +ĠAnd ers +Ġlim b +amp oo +Ġimper ative +UT ILITY +ĠRec ognition +Ġragaz ze +Ġpop s +yp ress +Ġemb argo +// {Ċ +Ġsy ll +P TR +åŃĺ åľ¨ +Ġdid nt +Mail er +Ġacad emics +ĠFra uen +ne ider +- rel +Ġrain bow +( In +Ġslic ed +============ =Ċ +(s end +NSMutable Dictionary +v os +(p ackage +Ġord inance +view er +ĠSant os +-s elling +Ġgo v +ett le +Ġfound ers +Ġw aking +sl ashes +-p ound +re cht +ا ت +.on Click +Ġn ord +st änd +_ when +UT ERS +ic c +Ġcaps ule +ĠW id +M arc +ภ¸ +ro red +UG E +LO UD +ĠAud it +ip ients +op ian +ĠS ue +Ġwur den +.H elpers +Ġf actions +[ np +-th an +Ġre co +Ġk as +Ġcmd s +/n etwork +xb f +get Color +Ġbi ased +ĠL ak +D atas +vent s +Ġë ² +_P S +. Validate +Inv oker +Ġne uen +Ġju venile +V ISION +Ġdev ote +Ġlin ha +Ġdiscount ed +\ Config +Ġworth while +Ġskin ny +ĠC ourses +le ys +ĠMort gage +K evin +Ġannounc es +]) * +res ervation +Ġæķ ° +Ġprejud ice +ĠString Comparison +Ġbe ard +-w in +ĠS ão +ĉ ms +j al +ĠE arn +_ ports +ĠN ombre +_C OR +ĠB UILD +.s ound +Y ellow +Ġlineback er +Ġchar itable +j ug +_NON NULL +ĠD ental +"> ${ +ĉm atch +R ussian +Ġvers ch +Ġp inned +Ġadopt ing +Options Menu +P ag +Ġpair ing +Ġt read +erc ises +ĠSp read +) i +ĠB AD +_t f +UI ImageView +pop ulate +b ab +ĠÏ ĥ +[ ++ +Ġopi oid +Ġ## Ċ +d type +ĠStart s +('/ ') +Ġperson als +-mark et +Ġredund ant +ĠEss ential +Ġscrap y +Ġи м +a cl +Ġcre ar +ĠB end +Ġrel ieve +- room +w ife +Ġv Ãł +ĠQ Point +Ġqu asi +Ġmethod Name +\x c +ĠPer u +/ The +. orm +Ġv iz +/p df +Loc ated +Ġconfront ation +ĠChampionship s +Ġhyp ert +Ġd j +ĠUser Info +ĠåĪ Ľå»º +\x b +(s im +Ġ== Ċ +Ġst aging +Ġdr astically +åŃ ¦ +l ords +. less +вед иÑĤе +ĠB ucket +ĠM am +. term +_p i +c zy +.p ub +prec io +ĠV irt +Ġrom an +it at +L ex +_inf os +Ä ° +. other +VE LO +Ġp onder +Ġh anno +( Page +do i +Ġpol ite +Ġprogram mer +D ies +$ d +Ġrep lication +add Column +fr ican +Ġl eng +be er +o it +Ġw asting +yl im +me asure +N eg +Ġpart ie +.con sole +ĠGu inea +TE L +_f act +.ch unk +Ġl ent +Ġall er +Ġठķ +_id le +Ġad missions +JSON Array +Ġv ibration +.h elpers +å¤ ĸ +Ġh en +j ohn +Ġì ĥĿ +Ġjud gement +Ġge en +ter ra +^ { +ĠI z +Ġc â +inst ances +Ġthreat ens +Ġm üssen +Kind OfClass +Ġstoryt elling +_d emo +ri as +Priv acy +h ift +ĠY i +es or +íķ ł +ens itivity +.W riter +ภĤ +D istrict +.get JSONObject +Im pro +(get Resources +ĠS PELL +rodu ce +Ġslow ed +Ġlin ewidth +Ġhonest y +ĠCo ord +ĠF ork +ĠDispatch Queue +ĠCl iff +ĠW iring +_TIM ESTAMP +oll ah +av oid +++ ];Ċ +sem antic +-c ss +Ġv eto +ĠM err +Ġlegisl ators +CEE DED +Ġquestion naire +ĠP ills +Cal culate +(c ore +' e +Ġdis like +ĠPre ferences +_EX TERNAL +è° ĥ +Ġd odge +æľį åĬ¡ +.n ames +.draw Image +_p rom +uck land +Ġ<$ > +ı z +/s ite +é¡ ¹ +rop he +Ġcomp elled +Ġl aptops +Ġun i +C LOSE +Ġcasual ties +ĠUn iform +Term inal +. "," +D AT +(T reeNode +ĠGand hi +(st mt +AX B +* M +Ġumb rella +an imal +Ġgr pc +Ġwhere by +Ġfloat s +ĉ arg +Ġdb g +Ġexceed ing +Event Type +.SaveChanges Async +Ġ{ {{ +Ġow ed +ahren heit +Ġì § +Ġequ ipo +ur ai +Ġid ol +] ")Ċ +_m ajor +Ġentire ty +inger print +ç os +/ account +ĉ right +urs os +ĠE DT +_INS ERT +Ġsh ining +Ġ< : +Edge Insets +Ġcolon ies +. IM +ĉĠ ĉ +RO AD +CC CC +pl acing +Ġget Activity +em acs +' %( +.click ed +ĠTh em +is ia +Bus car +.re name +Ġo ath +Ġafter ward +ĠU FO +AP S +ĠJackson ville +.s ome +Conf irmed +.s can +ig Integer +Decor ator +sh ield +ress ive +.d id +请 è¾ĵåħ¥ +Ġsh utter +D am +Ġparent ing +ey ed +$ item +-de velop +Ġextract s +Ġdecentral ized +ĠEl sa +_sp in +]) + +-in itial +Ġmult itude +Ġsens ory +ĠMODE L +Ġsafeg uard +ì ¹ +Ġhunt ers +ĠT iny +IN O +decor ate +ĠNo Such +H o +( Response +Ġr uler +ĉ short +Ġc aster +Ġclient Id +Ġp db +ëı Ħ +it ic +ĠGame State +Ġnew Item +)ĊĊ ĊĊĊĊ +ou is +n oc +.BL ACK +_V ECTOR +---------- (); +.get P +any e +Ġneur on +if old +ĠK nown +Bit coin +Any way +ay ette +Ġ' [' +Ãł nh +m gr +Ġcor related +Ġn ause +Ġment ality +has Many +ĠF G +amp ie +IT U +F s +.S p +_b etween +Dep endencies +ou g +Place holder += text +ĠMan aging +ocal ypse +åĮ Ĺ +_m ag +f ld +â ij +C AM +ĠHelp ers +Ġd ost +/ out +Ġassass ination +.get Image +ĠKenn y +.' )ĊĊ +){ // +ĠR anger +Ġg ek +Ġsinc ere +< Value +ĠD OT +ĠVict ory +Ġleg ends +Ġpr isons +(ex pression +ĠR abbit +_s entence +Ġbit es +Ġon Failure +ĠâĪ Ī +K im +.g ender +ĠÎ » +Ġ[ . +"] ); +land ing +-d igit +TE MP +ĉ entry +Ġstrt ok +Ġdesc endants +um no +Ġlean ing +Ġspecific s +q n +ĠSp art +Ġpor r +EDIATE K +Ġse per +' aut +ĠSTE P +ĠBorder Layout +Ġret ros +ĠSalv ador +ĠEN GINE +x dc +T weet +v k +Ġì ² +] << +het ics +c oding +Re ach +.re q +gu ide +.s cope +sh irt +rog ate +SET TING +ĠProte in +Ġe ing +. EMPTY +.d f +Ġclear er +Ġc rossover +ĠTo ys +Ġco ated +.M onth +ĠAtt ach +/ run +.t abs +Ġogs Ã¥ +B rown +.D ATE +Ġf os +åŃŠ符 +W ood +-th ree +her ited +Ġ rop +( ac +Ġembod iment +ĠKenn eth +Ġcan non +Ġb idding +čĊ +.get Resources +Ġl ump +_const s +( ext +ĉd ir +â Ŀ +Ġpadding Top +Ġobs ession +Ġb anning +ĠApp Module +Ġpart isan +Ġcatalog ue +Ġmin ors +Ġpitch es +we ep +Ġundert ake +Ġthem ed +aud it +.scroll Top +Ġr er +Ġsympt om +Ġopen ings +.block s +open id +Ġas sh +-s ave +ĠP ig +Ġreg ain +Ġin icial +/f avicon +ĉ exp +Ġsp ices +isk a +claim s +m ak +definition s +Ġcorrespond ent +ĠCann abis +__ ,Ċ +ĠL ucky +ĠGa ussian +ĠN early +C AD +'] ]Ċ +Ġadequ ately +ĠT ITLE +constitution al +-m m +_ override +Ġbl as +.ready State +Ġremin is +Ġrein forced +ĠColl abor +Ġdecor ating +Ġb achelor +ERRU PT +Ġup right +ip ation +ĠNob le +Ġvalue ForKey +Ġset Loading +.I gnore +å ģ +G lobals +ĠM ent +AS SES +Ġlim bs +ĠH UD +inc i +. iv +ĠQ ModelIndex +F use +Ġped al +_F REQ +( verbose +Ġlong itud +ĠChar ter +ê ·¸ +Ġbund les +. ignore +um bo +EM A +.... ... +s x +.C ard +Ġhe ute +Ġste er +j umlah +Ġ{ _ +_Check ed +Ġf ax +ĠG ust +itch ens +Ġ ))ĊĊ +Ġremark ably +/ XML +- remove +_b t +Ġinc ub +.p ackage +.current Thread +ĠHigh lander +.s ide +s plash +Ġ ici += D +Ġp uck +Ġball ots +Ġhug ely +co eff +Ġp Data +.C OLUMN +ĠHe aling +Ġord in +! ), +Ġ' ',čĊ +(m d +ĠS ask +< strong +Ġsurviv or +.s eries +Ġcaffe ine +Ġ` ( +.TRA ILING +_ Input +(" ^ +z d +& );Ċ +ĠP ing +Ġv oucher +.r ating +-sh irts +ĠRetrie ves +.al ibaba +Or acle +_MO V +Old Data +Ġ/* čĊ +Ġg boolean +Ġ=> čĊ +Ġr á +Ġbl unt +ĠImage Icon +if ik +RT C +Ġfib ers +Ġto ile +.s ent +ĠPy Qt +$ app +Ġmed io +Ġgrant ing +Ġtsl int +ĠM ö +(fig size +Ġhur ricane +Ġlif es +Ġà Ħ +rocess ing +_st andard +- option +')) ) +Ġvac ant +å· ¥ +ĠH ollow +handle Change +Ġdiv ider +ĠEngine ers +Ġsv ens +Ġcompl iant +t anggal +ĠC redits +ĠEm irates +Rule Context +Ġreal ization +Ġdistr acted +]+ = +Ġaug ment +ĠD w +ot p +or rent +Edit ar +.st ock +St udy +pe ctions +ĠGame Manager += cut +Ġf lock +ĠRom ans +th em +-h op +Ġscreens hots +Ġ/* !Ċ +Ġconvers ions +Ġnormal ization +(config uration +Ġa eros +_se curity +! 'Ċ +B onus +ĠDR IVER +ĉ Date +t ie +ĠWy oming +St and +it re +Ġsh oppers +Ġdisadv antage +Ġlik ing +ç¬ ij +Ġunderstand able +SE E +Ġh oy +Ġnin ete +Ġcon fer +Ġnow rap +ĠV ern +, čĊčĊ +imest ep +Layout Manager +à · +ĉw ait +PLE TED +J apan +Ġindu ce +Ġå ¯ +оз в +_END POINT +.h orizontal +Ġacceler ated +rim on +IV ES +Trans actions +Le an +ĠSO UR +wh ether +y g +Ġo id +ĠEntity Manager +OUN TRY +Ġfil a +OLUM NS +IN UE +ĠAn chor +TR AN +wo o +block quote +ĠN urse +ĠCar p +Ġrede em +. try +ĠJ P +Ġtimestamp s +Ġ?> ">< +ĠREM OVE +ĠStar bucks +Re ally +Ġflood ed +.C allback +Drop Down +ip ro +Ġt ended +l te +Ġproport ions +- te +ĠR ena +lic ate +for ces +.ex tra +.auth enticate +в од +¡ ° +Ġfor ControlEvents +Ġsen ha +Ġke in +Ġmin ist +ĠPre ference +ĠTele graph +Ñĥ п +str pos +Ġillness es +Ġp igs +Ġget Intent +S ol +Ġ ¡ +(c pu +[ prop +s creens +'); ?> +ĠAct s +Ġstr dup +Ġaver ages +an al +ĠCas ual +Group Box +ĠHand book +/ comments +Ġnumber ed +Ġbroadcast ing +çĽ ij +.native Element +.m u +Ġupdated At +ĠDoes n +.A C +.c oll +Ġrec order +_sh a +B g +b il +Ġbol ts +Ġç ¬ +Ġim posing +ĠInformation en +_flash data +e conomic +Rem ark +uc as +ĠOff icers +ĠT ER +W alk +Ġmerc ado +_g enerate +H Y +Call ing +s nap +script Id +. operation +ĠFl ame +l iness +Ġrent ed +_t oggle +-ch anging +ĠT Y +' util +EE P +Ġgraph ql +ĠUn i +Ġimp ulse +.B asic +Ġenerg ies +M ARY +ĠMar cel +Ġmort al +Ġf res +m ens +m otion +Ġsample d +âĢľ That +id ay +qu ipment +get Int +ĠA bsolute +,' " +un ed +.sh are +Ġ} )( +mm m +ĠR ising +ä» » +Ġun employed +x fa +.f ollow +ĉĉĉĉ ĠĠĠĠĠĠ +sl t +.P hone +Ġkn ives +Ġe ve +on Click +] ))čĊ +ĠW itness +ĉ NS +ĠE OS +ĠSte fan +ĠPri est +âĢĶ which +Get String +. By +Ġup stairs +Ġdetr iment +bro ken +emb ro +Ġnic otine +il ion +Ġaston ishing +_ aff +ĠLess on +Ġaccident al +od or +Ġdec ir +Ġnew Name ++ . +çĽ ¸ +igs list +ĠG ithub +Ġsuccess ive +rac ial +Ġen viron +éªĮ è¯ģ +Ġredirect ed +T OTAL +Ġgrab bing +ĠL ance +Ġfor fe +_C B +å¾ ® +El apsed +_w ay +(Dialog Interface +_me asure +x bb +D og +Dep art +-s rc +res olver +with standing +_sh ell +ĠLast Name +ĠAv iation +Ġbegin ner +("% . +(to ol +Ġн ов +: init +(A PI +ĠMorr ison +vt Color +Ġstap le +/ INFO +Ġsupern atural +Ġste ak +tim eline +zz le +" `ĊĊ +Second ary +ĠNep al +.String Utils +Ġad am +Ġ( ... +Ġsub stitution +Ġboard ing +ĠKey word +ĠAss ault +dbc Template +Ġorder Id +( engine +.assert That +ĠVen us +Ġhomic ide +ĠA val +Ġg utter +ĠSupport ed +/p art +Ġac claimed +H istor +Ġmes es +ü ber +ĠRen ew +Ġgr as +ĠE k +Ġin file +ind y +.m usic +.S croll +ĠA ges +ĠNar uto +ĠG ather +Ġconfirm ing += (" +Ġpitch ed +ole y +Fr ance ++' " +$ total +Ġon de +Ġd itch +_s igma +Ġcontinu ity +re ward +- load +Ġproces o +Lock ed +st aw +Ġsp inal +l azy +! == +j est +Ġd un +ĠRod gers +ĉ grid +Ġlog os +ĠBeng al +.s uper +Provid es +Ġnut rient +.T imestamp +IZ ATION +åĨ Į +Ġf ats +ĠX xx +ct ica +Target s +Ġcont ours +Ġre ordered +: Array +Ġtoler ate +V ir +Ġter ribly +Ġbr icks +(& _ +h b +Port al +ĠB read +. which +ÂŃ t +as InstanceOf +Ġj object +ĉ length +_M T +; ">čĊ +_EX IST +Ġmat ernal +RE L +Ġê²½ ìļ° +he e +Ġlayout s +ĠL ap +ais y +Ġst umbled +ĠU IG +ĠS co +Ġimp aired +RES SED +Ġab uses +V F +AR B +.N AME +r ch +prim ir +_com pleted +Ġp enny +Ch rome +(b egin +ern en +- checkbox +Plain OldData +ĠL PC +r ade +sp ir +Ġcon ceived +T ips +ĠIo T +ĠG an +èģ Ķ +Ġbi ases +Ġconsult ants +ple d +_ ht +associ ated +], ĊĊ +Ġdelight ful +ĠÑĤ ек +Hel vetica +( load +-exp and +_W IDGET +to a +ĠA kt +Ġom n +Ġcl auses +Int el +*/ }Ċ +_reg istration +Ġold Value +Ġrest oring +Ġun real +O VER +ĉĊĉĊ ĉĊ +AT S +_pro be +Ġdiv isor +.update Dynamic +å¹ ³ +Produ ces +st amp +.j boss +ĉt ask +! (: +Ġpsych ic +@ class +M artin +ĠPass ed +clar ations +h el +а Ñĩ +ĉc opy +-b in +z an +ig ram +া ঠ+(s ig +ĠC aval +_ ## +Ġ% = +out lined +ĠAc id +Ġunpredict able +-d ashboard +Hex String ++ c +.P ublic +Ạ© +Ġconvey or +ĠE B +Ġselect s +Ġknock ing +ĠC ec +IBUT ES +owa Äĩ +g atsby +* v +ent ropy +Ġdispatch ed +Ġcam el +ĠSat urn +Ġover weight +( phone +par able +% B +_v ectors +Ġbrew ing +ĠT k +ĠDownload s +ĠS aved +.Pr ice +Ġcur ved +ĠParen thood +è ¶ +.p nl +plet ely +.D ay +Ġadvertis ers +Ġej ec +Ġpr zed +ë ¯ +! ';Ċ +ĠK ush +ĠT AB +Ġquest s +Ġcoinc idence +umm ies +ĠKash mir +ĠEth ics +_g rowth +Ġakt iv +Ġgroup ing +å¢ ŀ +_tr uth +åIJ ¬ +t odos +is et +Tex Coord +ä tt +ĠZ ur +ro ys +_M AGIC +Ġbrew ery +( State +ĠSM ALL +ĠPl ants +it bart +each er +ĠAd elaide +L u +Ġf ick +und les +_load ed +и е +P oll +rit ic +EL Y +Ġ+ ' +ĠProf ession +Ġst amps +ĠS ew +scroll View +Ġcomm unist +/pro blems +}čĊčĊ čĊčĊ +, o +Ġu dp +Ġob ese +appro ve +ancell ation +_G ame +ĠHas htable +adaptive Styles +Ġpossess es +.match er +function al +M rs +ĉs ave +ĠDb Type +Ġk en +get Context +Ġm ans +( rel +ĠBrother hood +) `Ċ +è§ £ +.In formation +OutOfRange Exception +ĠS ek +C as +Ġblog gers +E ither +(" "" +Ġpin ch +Ġco arse +) p +ĠP ulse +Ġlear nt +Ġdent ist +Ġon change +Ġdirect ives +( actions +ny der +ĠSh ir +T rait +_de p +ĠP ET +ĠRE P +.App Settings +cu ador +iden av +Ġenv i +Ġsl ammed +ĠSh oot +Ġdate Format +.j oda +ve ys +Ġ) .ĊĊ +Ġcare g +ĠPar allel +_ translation +.function s +. obs +Runtime Exception +[] = +over view +ĠSch l +Ġno isy +ĠOn PropertyChanged +S ending +Ġunf amiliar +U pon +ĠPrint s +.t yp +Ġflee ing +ĉm ove +( Un +Ġq r +× ľ +_b eta +Ġsk ies +ĉm e +W ND +Ġstick ers +bl as +Ġinsert s +Ġvers es +ĠD ew +Ġtang ible +Ġhe cho +P OL +Ġte ardown +om nia +IB E +.c over +_str ategy +^ - +set Position +u ale +S igned +Ġif ace +as eline +.set Time +ĠMin eral +ĠFight ing +sk ins +Ġdiscrim in +Ġdans k +ĠPr inceton +ac ist +Ġ( ));Ċ +tr acks +imon ial +ad ecimal +EP ROM +ugg le +.Not ification +$ mail +c antidad +ĠJ ung +Ġseek ers +Ġpl ausible +t ier +еР¶ +Ġr apper +ĠMan a +ĠHttp StatusCode +Ġburn t +los es +ĠF oto +ĠJson Object +Inst agram +Ġsys call +Ġreal ities +ĠMAT LAB +:^ {Ċ +TER M +ĠC bd +ĠPar agraph +Ġtrav és +Ġconstruct ing +Ġsw al +Ġp ige +LL LL +-ex isting +G ets +Ġmelt ed +Ġmitig ate +H en +Ġh m +im as +ĠA o +ĠP erez +ĠD AL +Ġëĭ ¤ +Ġdiv is +Storyboard Segue +ĠMod ify +ĠÃľ ber +_O VERRIDE +.p em +unt os +Ġespa ñ +Ġ{ ? +ĠP AY +_ip v +ĠF ury +__ .__ +el ow +-center ed +check s +_ Reg +-J avadoc +ĉ load +ĠLik ewise +ا Ùħ +UN E +.se m +x cb +ĠC ave +_s leep +Ġsil ently +ĠExt reme +.To Upper +ĉC HECK +Ġc ue +ĠQ ByteArray +Ġcorrupt ed +ĠD é +Ġimp ed +Get Name +Ġinaccur ate +Ġso ber +е е +Ġbar code +-- ){Ċ +ink i +Ġé p +Ġd ri +ĠAL T +>>>> >>>> +ont a +[ L +Ġinter es +ver ting +Ġdi agnostics +p dev +è © +ĠIntegr ated +). ' +_g c +$ text +.g ames +ĠT erra +' Re +.trans fer +_F IFO +get Model +Ġbl and +ĠCole man +Ġpr imes +Ġæ Ī +Ġcross es +n k +G ING +Ġ' ^ +ĠB lob +Ġinter course +ĠBl vd +Ġweigh s +_reg ular +ĠPer th +Ġsepar ating +Ġb illed +.tab Control +Ġpup pet +Ġutil ization +Ġâĸ ł +Ġsucc es +Ġl amps +_pro j +E ric +Ġren ovation +ĠFam ilies +ĠB its +part ials +-M en +s olution +Ġd warf +.IN TEGER +ĠLO CK +. ct +Ġexcer pt +ĠP ix +ĠFirst Name +ANT ED +ĠAd mir +-h elp +P rior +ĠAl ign +.IN STANCE +Line Edit +('/ : +Ġin et +od us +.p kl +ĠK Y +up ert +Ġn erves +_grad ient +} ',' +_un ref +Ġs aturated +ĠConn ected +ĠF N +EX IT +Ġtele port +Ġav ait +Page Route +Ġdivor ced +(l ang +f st +ĠT yr +Ġmess enger +if stream +X S +ĠBank ing +Ġinfect ious +ĠM ons +_LO OP +Ġzur ück +Ġobt ener +/re pos +V el +ac ro +Ġuser Repository +style Type +ĠS RC +VML INUX +rec ursive +/ bar +_ch ip +omin ated +ĠN it +âĢĶ to +ĠBudd h +ом еÑĢ +ĠM AG +ĠC HE +_d en +. raises +_de gree +Ġpump kin +_tem plates +_M EDIA +ĠTim eline +Ġb ots +Object Type +Ġbu ys +.post s +C AL +wait ing +ĠDani els +Ġd abei +ĠS igma +il or +ig el +, W +AD S +( panel +ì² ´ +it ating +.p alette +Ġmos quito +Ġt ego +(parse Int +Ġdes pués +p romise +Ġw ij +types cript +ĠT v +_IDENT IFIER +).ĊĊ Ċ +_fl at +its u +US R +ex perience +-f it +ph inx +_th resh +Ġide ally +ĠFre eman +, DB +_r w +çŃ ī +U b +_stat istics +=" ">< +Ġch ore +Ġy ork +inst alled +Add itionally +Ġp stmt +yl ko +:: Ċ +Fore st +Ġhead set +Ġgall on +ÑĢ ÐµÐ¼ +Ġwithdraw n +ĠC andidate +Ġmel ting +Ġfree zer +Ġh l +_HE LP +m ime +( /* +Ġth irst +$ return +member of +еР± +ĠHttp ServletRequest +( ob +_ Result +Ġassert ed +Ġfulfill ing +Ġstret ches +par ated +-f unded +Ġå Ľ +ing les +_c a +. condition +ĠDis plays +Ġor ang +ĠC RE +Ġgl Bind +ĠSelect or +/ type +ĠAlex a +ched ules +ĠPen insula +Ġpar ity +ĉ dest +ĠDo ors +čĊ ĉčĊ +_dim ension +Ġa load +.St oredProcedure +(p aren +ĠBur ke +') ]Ċ +- engine +Ġqu ir +ĠHy brid +ĠDo e +Ġout lines +ĠTrend s +_N V +per iments +ĠH in +? ', +ĉ Text +F UL +Ġsm ells +Ġs lick +Ġmis erable +ĠArray Adapter +Ġparam String +H om +_l iterals +us uarios +Ġprompt ing +_l azy +ĠActiv ation +_ oc +We ak +Ġan ecd +ĠU CLA += re +isse ment +ĠEsc orts +Ex cellent +ĠP ause +Ġre positories +T OR +ari ate +_is o +up dates +hal b +udi ante +ë¡ Ŀ +Ġna ive +ĠP eg +ĠL ounge +ARG IN +(b in +On ClickListener +ĠFA ILED +Ġl ite +Ġd zie +ĠL iteral +iv or +fc ntl +Ġe ats +Ġq ed +Un lock +rid ing +und ai += M +AT TER +Configure Await +ici as +ustom ed +Ġsuccess ion +end Time +ĠJ upiter +Ġjud ging +d ration +_d ocs +.m o +Ġeduc ators +ĠV ine +Con d +[ out +q b +\ Validator +Ġmean ings +Ġpresent ly +Ġdiv iding +otten ham +asc ular +Ġtrail ers +ĠC LOSE +ам и +âĢĻ ai +ĠG ain +w or +Ġpl anner +Ġdistrib uting +v at +month s +x label +H F +V iol +.BASE LINE +еÑĤ ÑģÑı +ĠR otate +Ġtx n +: bold +Ġb loss +Forg ery +( embed +Ġjak o +s printf +the ir +Ġexhib its +- static +he cy +get ActiveSheet +.c lients +ãģ į +_h ide +[ word +C b +add Item +ax e +_r adio +al ion +mod ifier +Ġsat uration +Ġden om +_p ixels +m ess +(f l +at if +Ġse cs +Ġpro stitution +Ġgrand children +Ġparad ise +ĠF eld +_B INARY +it ous +๠Ħ +Ġflash ing +-s ided +Ġcontrad iction +/* ĊĊ +y label +ĠT et +Ġadm ire +res o +Ġlet z +ĠSE ARCH +sl ots +ĠRew ards +ĠH og +ĠNS Data +st ash +F all +ĠA mer +Line arLayout +/ photos +Ġfe ather +Ġ| čĊ +Download s +.Start sWith +Ġ// # +ine Transform +Ġaff id +V tbl +ĠRog ue +scri bed +Ġfa uc +ĠMon roe +Ġdecl ares +mod ern +re on +ay be +P ASS +f ers +_MULT I +ĠMath ematics +Ġsud ah +_ATT ACH +Ġnumber With +ĠSol omon +j in +ograf ia +ö l +_d esign +cul ated +ĠL una +ies z +Ġ=> ' +Ġrevel ations +Al ong +( ed +ĠF ilename +Ġy label +Sec ure +Ġbus ca +agn osis +_RE CE +Ġoverl apping +Ext ent +Ġanticip ation +Check s +ĠALS O +or c +iling ual +it ational +Ġadv ancement +ou ro +ĠP redicate +å¾ Ĺ +er ia +ĠPier ce +or io +Ġmer its +Ġpe anut +.P ackage +ĠCon duct +_SENS OR +Ġbo iling +Ġin tra +ĠI GN +ĠF ur +.Ref resh +ĠRe ach +_dec oder +.Ex p +ĠÑĤ ак +p ill +, Q +ĠGr ill +Ġpop ping +.A g +Ġpro yecto +Ġmile age +Ġec ological +] ]);Ċ +ĠÂ Ń +sub plot +ac ad +ĠTry ing +rec ipes +$ criteria +ĠPers ian +-b ound +M ASK +ĠG esture +Ġk k +ĠP VC +Ġprohib ition +Ġcom ando +ĠLO OK +Sh opping +Ġdist ortion +< Boolean +.Get Length +um pt +\ Product +ell ery +Ġfire wall +form atted +.red is +Ġes a +ĠRh ode +S om +.n on +Ġ' ). +Ġget View +ạ n +pr us +Mat thew +Ġs ia +ĠF ors +G PU +ient ras +_IN ST +Ġol arak +Ġimport ing +T CP +/ ");Ċ +e ither +Ġfresh ly +c ascade +(char acter +ĠJe ep +ot ics +_ UTIL +.Xtra Printing +.first Child +ĠEx cell +Ġd vd +Ġt aller +Ġr as +yp ass +Ġassign s +Ġgri ev +-m ore +J D +ĠBurn s +' >čĊ +.D ependency +.Query String +.O wner +Ġexp iry +Th u +( Vec +Ġhazard ous +Ġr pm +AP ON +Ġadd Target +sv ille +p Net +ĠIm g +ĠTIM ER +.An imation +Ġbe k +Ġass ort +Ġle bih +Ġbody Parser +Ġvibr ating +ID L +Ġbutter knife +int ers +Ġpersu ade +ĠLGBT Q +è ĭ +.s oft +Ġbe ams +_s ur +.D ef +Ġl abs +ĉ plt +Ġsk ins +Ġtransf erring +Ġimag inary +_E nd +; background +Ġl aps +_COM MENT +(S DL +ond s +.Rec ord +ĠIm plements +_t icks +() ))ĊĊ +Ġa rose +] ? +ĠM p +ĠI Command +Ġsculpt ure +Ġcontract ed +< HTML +Ġcal end +at y +/ Sub +Ġkv inn +_ IGNORE +ĠSh ane +ML S +Ġstim ulate +Part ition +Ġm un +ó m +eral a +- account +.B inary +c é +Ġse ize +connection s +ĠĊ ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +ĠDi agnostic +V ISIBLE +ĠRun s +Ġimpress ions +s uite +ob le +~ - +ak ukan +< Person +ĠN os +ĠG ui +.wait For +RE SET +Ġpost pon +Dis cover +arr ison +sh aw +b lood +AJ OR +æĽ´ æĸ° +ĠM use +æĶ ¶ +Ġret aining +ot te +Ġmos que +ĠS ne +Ġstandard ized +Ġmain land +_th ree +unge ons +get Doctrine +Ġwh ale +Ġag g +ĠP orsche +now led +lat ent +ĠRel ation +Ġ// ' +Ġshut ting +ĠRem ix +_c ov +Ġs ailing +Ġv owed +Ġp ots +out u +Ġhair y +cast s +Rel oad +Ġre connect +ter a +.child Nodes +ĠR ack +Ġcurrent Index +Ġall en +Ġ ç͍æĪ· +ĠC ubs +[ X +_SE Q +_RE MOVE +.get Action +(/ ^ +err ar +Ġ ether +cur ve +Ġsl ap +Ġu om +O thers +Ġen gr +Dis position +Ġst aged +E ye +ĠA ux +auth enticate +Ġ$ ? +ĠAndre as +Ġset w +.A rt +Ġforecast s +Ġa unt +-m iddle +Ġmis d +des k +Ġescort e +ĠCas a +rop ical +Ġexem ple +plan et +(U INT +Ġwh ip +ĠPC B +clide an +=" \ +Ġox ide +Ġsucceed s +der ived +ĠEcon om +_co ordinates +ir as +D raft +Ġvisual ize +B rian +_ASS UME +ĠObject Id +Ġtrain ers +_FOR CE +Ġcon soles +- process +lic her +ĠSim mons +T aking +ĠCl aims +Ġdiffé rent +Activity Result +Ġsn s +éĢī æĭ +ĠCr us +Ġll am +r ab +ĠJo an +AA A +ĉf ilter +ish ops +get ting +à µ +Ġquant o +P ast +ov ich +Ġin justice +ĠF LOAT +Ġal right +\ DB +( GameObject +u ish +(b ot +Ġgall ons +ĠR é +ĠS aid +ĠSTDMETHOD CALLTYPE +ais ing +_process or +ell idos +ter dam +ĠBe am +Text Area +Ġret orno +.M ake +Ġ$ ("< +Ġlock down +Ġremed ies +Ġve el +x ee +do ctype +F il +ĠExp and +Ġemp loys +Ġsession Storage +Ph p +P ublish +Ġret al +f abs +ynam ics +Ġtoss ed +ĠnumberOfRows InSection +x path +\ modules +Ġdis astr +ĠM ULT +.M esh +-st age +Ġs df +it ung +ug es +Ġ?> ">' +kin son +Ġк ол +ogn itive +_ li +Ġim minent +Ġaff inity +.sign al +Ġnot ch +ĠSteel ers +max length +K K +ĠEug ene +_P WM +ro i +Ġâ Ĺı +ĠH amburg +.M ust +Ġax e +en ef +Ġamb itions +ĠSpec ies +ĠSt ress +Ġa while +Ġб Ñĥд +Ġwith stand +ĠDec oder +_in ventory +Ġ{ ččĊ +Ġt gt +Ġrail road +W ASHINGTON +Ġnegot iated +N ST +- phone +, U +Ġexerc ising +á» ¥ +_P IXEL +av ors +iter ated +Ġv ampire +ad al +In grese +Ġun g +ject ive +.c ells +Ġn ano +Ġmark down +_R ULE +(event s +Ġl uggage +MESS AGE +ig keit +$ count +Attribute Name +IG INAL +_E nt +ĠB F +ĠCOM MENT +_in i +ĠEurope ans +ĠB elle +åij ½ +) [' +åº Ķ +ĠUse ful +.re ference +() ", +_ grade +ĠK aw +Ġsent encing +Ġsocial ism +mon ster +_L AYER +Ġdee pest +w k +ĠNo ise +### ĊĊ +Ġpr éc +ot le +ÑĤ е +a uf +ib al +Ġcon quer +> Email +Ġamb ulance +O AD +Ġ(" % +ĠF I +.f ixture +Ġter se +ĠĠĠĠ ĉĉĉĉ +Ġsanct uary +ug i +ĠCom parator +Definition s +Ġast hma +Ġl act +Ġhard wood +.c lock +Ġattract ing +ĠM our +(d istance +ic its +Ġbon ne +ĠAC CESS +.Deserialize Object +ĠTyp ed +Ġje u +Ġapp Id +ĠCl ara +ĠH F +ĠRe ich +ipp les +//---------------------------------------------------------------- ---------------- +_del ivery +erial ization +Ġplaint iffs +Sc ient +sh opping +ĠD ummy +ĠW ald +Group Name +Ġins cription +el og +:::: :::: +_ ld +Back Pressed +.R aw +ĠOn Trigger +Ġmuse ums +ĠBe en +ĠAdvent ures +Ġsl ate +Ġlet t +Ġsu nd +ĠG in +ĠMechan ical +.s hip +App Component +Ġdest ined +Ġdw elling +Prof iler +Pre pare +ze ich +Ġsil icon +(h as +Ġ# % +VID EO +Ġcollabor ate +L in +Ġsc opes +( className +(s d +and in +.h am +Service Impl +-des cribed +Ġiron y +st ial +ĠHu awei +(re po +Ġunexpected ly +ĠK ai +.inst all +\x f +Ġexhib ited +_T CP +ĠO x +_CH O +Ġprostitu erte +Ġv ä +Ġsit o +Ġconstitu ents +ĠContin ued +ĠS AVE +r ss +/ message +ub es +Ġmisd emean +Ġtax ation +Ġstory line +h air +ĠFind s +S IG +ver ification +~ = +.h p +Iter able +Ñĭ е +ator i +Ġc tr +R x +_ );ĊĊ +d ag +.p in +Ġp seud +Ġinv o +ÑģÑĤ ÑĢ +_p ix +为 空 +Ġsw orn +âĢĶ or +_reg istry +Ġdis asters +ĠRO I +ĠâĢ ķ +akt u +fore st +be iten +âĢĶ I +ue va +eg t +Ġsp ikes +URE S +ĠRecomm ended +Ġexplo ited +ĠFreder ick +_COMP LETE +ĠDr ugs +!!!! !!!! +ĠR iv +ST OP +RO OM +ĠP ASSWORD +C ookies +.E l +á» Ń +ĠB ert +Ġhash ed +ic ester +Ġdecor ator +Ġquery String +: ;Ċ +Ġ" [" +oto pe +-A meric +ĠMatthew s +UR AL +âĢľ , +Sum mer +f os +_CONT AINER +_A CK +Ġfil tr +_dis p +_ Re +Ġfac ile +а ÑĪ +Ġìķ Ĭ +Ġe ben +Ġspr ink +ĠQ uint +> V +Ġhistor ians +our met +ĠMonitor ing +led ger +c ott +Ġw are +GG LE +c ars +ĠM EDIATEK +Ġvol upt +_ View +HE L +(c opy +(st ats +Ġchrom osome +ĠCurt is +- conf +( asset +Ġhv or +File System +< >();čĊ +oc oder +ĠC annon +) x +ĠSm ooth +ĠS AS +_ ce +ĉ prev +_m ovie +E c +_w all +< Button +ĠF AST +Ġon View +ul an +ĠS UPPORT +Ġgesch ichten +ĠS ons +Im m +$ IFn +Ġfair ness +Ġd pi +ats u +J osh +Equal ity +Ġ} ()Ċ +_ less +ĠR atio +ĠC ats +ĠS tern +Mon ster +Ġmer cury +ü hr +Ġplus ieurs +.des erialize +sc opy +.F alse +) animated +ĠExp erts +Ġ"") {Ċ +.W hen +see also +.un pack +LE M +.select All +Ġperception s +ud ing +ir ling +ĠPrint ing +gram s +ĠFile Stream +erv ille +il og +ic mp +_C ount +Ġlivest ock +- ca +doc uments +Ġpo les +ĉw ant +Ġflu ores +Ġstand point +ĠH uge +Ġradi ans +ĠUIB ar +EDI UM +ĠHistor ic +_h older +ĠMar ines +Ġt ä +.L ight +quir er +ason ry +div ider +ĠFl utter +_f b +restrict ed +ĠEvery body +N ão +Ġkn ot +ĠT witch +Ġhall way +(C ollider +Input Element +? )Ċ +/ off +/ ) +play ed +[ OF +Ġbat ting +_d l +Ġcom edian +Ġé v +ĠD EM +ĠEd en +: white +' ', +Con struction +acer b +Ġtask ed +.man age +Rel ationship +Ġph on +n z +_B GR +Validate AntiForgeryToken +_ air +âĢľ When +Ġgl fw +ĠCon versation +_T OTAL +, Z +Ġg raz +Ġiter able +ĠP ASS +Ġadvert ise +Ġmö glich +/ train +ĠVolk swagen +Ġcreep y +Ġ" )čĊ +QU ENCE +Ġalt ar +Ġed its +comp iled +aw ning +ĠD ungeon +Ġo sg +Navigation Bar +Ġtrend ing +ĠE co +ogg les +cd ot +| - +S ie +ec ret +ĠN egative +ĠL ing +ĠD IM +ĠC WE +ĠCar rier +Ġcar tridge +_us b += os +ĠJack ie +Ġo tras +Ġcommod ities +ĠP resentation +)&& ( +ĠMar tha +ĠCath olics +ĠM ond +об Ñĭ +_ absolute +Ġash amed +pons ors +t al +Ġsad ness +Ġpu ò +F ade +-pre view +ĠRequest s +ĠCal vin +h orn +Reuse Identifier +(pro vider +/app s +ime o +ĉ Class +S amsung +ĠW ORLD +Ġc innamon +dot env +ĠI User +ĠDE V +_C har +.ib atis +et i +/ me +s st +.s ym +ĠRug by +-m aster +aj ar +ĠY EAR +Ġo dp +ĠR oles +Ġbip artisan +ail le +Ġblock er +Ġgre ens +.SE CONDS +Ġbelie vers +ĠL ikes +F LOAT +Ġm ak +Ġg cc +âķIJ âķIJ +(" ~/ +SCRIPT OR +Ġton nes +ĠS ang +Ġtrans pose +enn ai +P red +Ġsoll te +.github usercontent +( print +ĠH ole +çľ ĭ +ad get +Ġprompt s +Ġgen etically +ĠH od +Ġvert ically +_control s +ÑģÑĤ ан +") {čĊ +$ title +Ġ} ),ĊĊ +Ġstate wide +ĠCor respond +ĠAt tr +it ant +Element Type +Ġout ward +Ġfam ilia +( article +Ġbl at +Âł Ċ +Ġgl Get +ĠRe ceiver +Ġ% - +ad am +W inner +Ġtail or +_p wd +ert en +St an +ĉ all +al ive +strt otime +� s +s essions +$ conn +ass ist +Ġchat ting +ĠM ant +Ġ% @ +Ġ"" );ĊĊ +Ġd gv +Ġíķ ¨ +.re peat +_M essage +Ġadvis ers +/ path +Ġk es +) } .ĊĊ +ogen esis +ĠOPTION S +upt ools +Ġmilit ant +Ġex ited +ig ar +ĠCOM M +ĠDis posable +ay cast +Ġrow span +Ġsyn thes +Ġsond ern +ĠĊ +ĠJ acket +R ATION +.getSelected Item +- init +ĠReg isters +_se p +ĠTool kit +.d ict +Ġx label +\ Table +t oc +_com bo +ĠComp act +Ġr ugged +à¥ĩ ठ+-man agement +')}} ">Ċ +ĠSt amp +ı l +ro x +Ġlandsc apes +_NOT E +mon ary +c ab +Ġmo et +x af +rc ode +- cli +_g ate +[ event +SP ORT +g ia +ĠS UPER +/ Login +_sh utdown +int errupt +Ġpret ending +Ġfr inge +ĠRed s +ĠC UDA +ĠUN IX +v it +Ġbr ig +dr v +ĠConn ector +There fore +Ġl ia +D etection +_ actor +Ġtemp file +Ġecc entric +- role +Ġpad x +d ent +West ern +Ġê ·¸ +ĠApplication Record +Ġcampaign ing +_run ner +ĠC ivic +ale igh +Ġdire kt +.s ul +ĠĠ ĉĉĉ +ant en +Ġiss uer +Ġassert ions +( orig +AT IO +Ġlean ed +ä s +.D TO +expl ode +.O bservable +Ġstagger ing +Ġkidn apped +Ġprogram mers +ĠInn ov +.param eter +Ġdom ination +Ġske ptic +Ġæĺ ¯ +Ġavoid s +.Ver ify +ub by +ĠAS N +Ġformat o +ĠBeat les +_b rand +Ġin set +y outu +Ġto c +-f inal +Show ing +ĠD oub +ĠM esa +Ad j +_m edium +Cre ates +(end point +ĉ UP +bb ie +Ġst alk +.datab ind +.S can +ag ents +$ , +ind ividual ++ )/ +ĉv m +(not ification +Ġin ex +ĠClass ification +ren o +Ġo lig +-r ated +Ġform ulation +', { +Ġa cept +_un pack +_C A +.P ow +ĉ im +Ġal uminium +AN O +Ġx n +Ġcó mo +ĠIng redient +Ġseiz ures +åħ ± +ific ador +Ġsigu iente +ĠIn fragistics +Ġduplic ated +ĠDe e +Ġn ø +ĠAC CEPT +(c rate +иÑĤ елÑĮ +- less +Ġinf inity +An alyzer +-D ay +rit t +(c in +ĠG y +Ġmulti plied +uch i +ĠBald win +/ ip +Ġshort cuts +.A DD +Ġvig or +_in struction +( ; +_ eta +è¿ ŀ +utor ials +Ġboost ing +b v +Ġacknowled ges +List ening +FA Q +; b +(( - +Ġarchitect s +Ġz we +Ġpul s +Ġget Count +ver bs +ãĢ ľ +(C ollection +k re +Ġjuris dictions +_b ridge +ĠCr ack +ĠDiff iculty +K O +Res ervation +_re quires +T our +ãģĹãģ Ł +.set Current +Ġk y +ĠAlb any +Ġè § +ll er +agn a +work ers +.bl ank +ĠPr ayer +M IC +Ġresil ience +Te X +ĠL anguages +st udy +ĉc urr +Ġenzym es +Sl ug +ĠíĮ Į +str al +Ġtum ors +Ġseg unda +=' { +in struction +ĠL isp +/ info +Ġ" {$ +,: ), +Ġg v +( ErrorMessage +Ġ' = +}- ${ +.Doc uments +" Well +Ġreminis cent +Ġg az +iro pr +eh r +Ġsup pressed +ers h +.scroll To +Ġcad ena +Ġgame State +ÃŃ m +( conv +ĠTom orrow +ĠC CT +M ongo +ul g +.C amera +.hand lers +m ph +Ġst k +Ġgen etics +AC ING +Tr ivia +ĠB am +(m arker +.St retch +ĠSun ni +ĠBet ty +.t olist +un likely +.Rect angle +ob solete +IL ON +inner Text +emb ourg +a N +ĠV ehicles +un lock +: utf +n ob +ĠSee ing +ĠNE VER +Ġt ls +Ġfil les +Ġbenef ited +ĠCl int +*/ ), +.f old +Ġpos ible +A DED +th ouse +.D AL +ĠO dd +ro kes +ĠSun ny +ĠPartial Eq +_B uffer +ĠLe vi +long rightarrow +eld on +g ages +_w arn +.Create Table +ĠD ip +_ questions +.log ic +Ġ# " +={() => +Ġt ep +Ġju icy +ì Ĥ¬ +en ko +ia lect +Ù ī +Ġon board +Ġæ ı +ĉ rt +_ UTF +ĠQ Action +âĢ ŀ +( Component +(a udio +.h it +g te +Ġprogram med +state Params +Ġpoly ester +f ires +by ss +] =( +_ quality +Of Day +ĠFair y +Ġy elled +op l +(user Name +ĠD ifference +Ġevalu ations +iff any +Ġcycl ists +Ġc idade +Ġtext book +Ġprof iling +__ ), +de a +. activate +Ġindic ations +Ð ķ +Touch UpInside +Ġinval uable +ĠM ASK +Ġcont end +F req +Ġrecru its +(int erval +ĠUser Profile +Ġ'./ ../ +ed u +_C allback +Ġanal ogy +ĠTro phy +app hire +V ideos +ĠCh er +ĠH av +â̦ " +. validator +g fx +ĠU Object +class names +tri angle +ĠEnc oder +.s py +Ġpred ators += status +-s afe +: ",Ċ +ĠIn cluding +Ġ{} ;čĊ +* cos +Ġend ured +.sul ake +Ġnurs ery +Ġfrag rance +Ġre building +Ġn th +ĠFr aser +.set Date +ĠV ince +_RE ST +Ġvent ilation +æµ · +cri bes +.as m +lp Vtbl +ĠA be +uis ine +, array +ĉ className +err als +Ġ' ĊĊ +Check out +Ġsol icit +A ux +_c apture +Ġrib s +rag on +vi ol +top ics +Function Flags +ĠM arty +b ike +ĠT ucker +(k ernel +ĠO ps +Close Operation +/d emo +ild a +ĠlÃŃ nea +APP ING +Ġsu ites +.visit VarInsn +ur us +ĠMin ute +(m anager +Ġbutter fly +Ġap are +Ġw olves +J WT +ĠSal on +ĉd elay +-es lint +is ations +.r pc +)| ( +ĠSnap chat +/m m +M N +cer ies +.text Alignment +ĠFrank furt +Ġad o +(new Value +( access +( Expression +ĠSign In +ĠHait i +_t p +.set Parameter +Min ute +Ġmanual s +ric anes +ĠP TR +ĠOut er +Ġget line +oc ations +_C D +ĠLy on +/g ui +_l ive +id an +.ge om +Ġborder Bottom +im uth +_check point +Ġme u +ĠIr ving +Ġpeu vent +(M AX +ĠAR CH +Ġp ov +.source forge +Ġjam ais +Ġar k +ĠBaghd ad +ĠC LEAR +Menu Bar +Ġtro is +CHED ULE +Ġ# čĊ +(C all +$ order +(M aterial +Ġencontr ado +$ list +ĠMETHOD S +.begin Transaction +_M AG +Style Sheet +Ġmaj ors +Ġindef initely +clean up +Ġhom eland +(d to +D ates +P resentation +ĠD K +={` / +ĉ Key +( Block +_check box +ne eds +Ġon Complete +ric o +Ġgle ich +Ġx m +O OD +B etter +ĠSQL ITE +. Book +x ad +ĠG one +ĉd p +Ġdev otion +Ġst m +Ġobs ess +ĠBack end +Qu eries +I k +// **************************************************************** +Ġdivid ends +.parent Element +} ")ĊĊ +ĠMaterial PageRoute +: num +Ġexp lic +ĠO L +le ast +O ops +iment os +Ġins urers +Ġhero ic +ĉf ields +.img ur +.btn Cancel +ĠDetect ive +(s m +ĠMutable LiveData +.l ab +(( [ +Ġha irst +ĠTrans actions +å¼Ģ å§ĭ +Ġstd Class +uent o +G IS +_c od +Instruction s +C alls +Pointer Type +ĠR w +Ġassort ment +ĠD IG ++ r +_C ERT +Ġinst ability +Ġv ib +on as +Ġro ku +ap ellido +Ġan gl +prene ur +Ġfluid s +ise ase +Ġde ed +qu ist +_CONST ANT +Ġequ ilibrium +_de legate +ĠQuant um +re i +Cap abilities +rect angle +? >< +al ien +ĠJ ug +D NA +T ickets +Occ urs +ĠHaw k +.setHorizontal Group +\ Collection +ff iti +Ġre arr +.setVertical Group +Ġc avity +Ġadult e +Fac ade +- wh +ĠL OL +Ø ° +Ġgrand parents +Sw ift +ĉw x +æīĢ æľī +if en +ff set +B eyond +// }ĊĊ +Ġw ager +Ġb ury +Ġcomm ence +reg istro +sc ient +ĠPer cent +Ġд олж +( identifier +.set Model +Ġs eldom +nt on +Ġappl iance +am us +rys ler +Ġpant ies +engu ins +Ġmim ic +Ġon Changed +Ġal coholic +.reload Data +Ch arge +ĠF ax +Ġj ScrollPane +Emp resa +Ġsh attered +x ba +Font s +? s +Ġpost season +ret ain +_r ates +Ġrequest Code +.t odo +´ s +CH K +ĠKeep ing +enge ance +Ġvs code +IPP ING +Default CloseOperation +_ raise +ĠO culus +ogram s +ra j +pc i +Ġcorros ion +.handle Submit +Access ible +ĠP iano +l ittle +AC L +Äĩ e +.un wrap +ĠCon vers +ĠLe ben +ione er +ĠMer chant +ĠJ orge +Ġembr acing +Ġvent a +á st +Ġvi ene +< QString +Ġexplos ions +Ġdistur bed +." < +m emo +ĠAb original +Ġcomple to +Tex Parameter +Ġuom ini +( agent +Ñĥ ÑĢ +ĠWh olesale +/ am +ĠBook mark +dr agon +Ġglo ve +Ġ" "));Ċ +iv ariate +now rap +In Children +.B r +Ġcon exion +Ġback bone +Ġe clipse +Ġpersec ution +': ĊĊ +/ link +ĠP ero +and as +ĠT ek +. "); +-an alysis +Ġer ad +Mar shal +Ġanch ors +og er +Ġconver gence +st icky +Ġnave g +int ern +_DE SCRIPTOR +ĠConsult ant +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ĠA uch +Ġer re +ÅĽ li +ĠHor izon +col a +Install ation +hot mail +C NN +.C ollectors +ch s +(tr ace +ĠEnc rypt +Ġ---- -- +ĠBase Controller +Ġag ua +Ġre active +id l +Ġclass Names +ĉ Session +ĠDod gers +H ad +_l v +Is Valid +ĠHEL P +ut to +ĠVer ification +Ġget env +_p a +.b mp +: f +ĠLou ise +(' ; +/ socket +Gr anted +.c alendar +( IP +ĠP X +.R oom +Ġprogram m +ens i +Ġtablesp oons +Ġle ve +Ġmo str +.t ipo +/ an +(d i +Ġb iod +Ġdb Context +ĠJS X +ĉ results +. END +ht e +l ify +P recision +èĬ Ĥ +ARS ER +)did ReceiveMemoryWarning +at tempt +IS P +& a +_P OP +ĠT ac +Ġprepared Statement +Ġзап иÑģ +Ġow ing +, start +Ġreview er +Ġr st +Ġprop Types +Ġrock y +_lo cale +ĠStrateg ies +ĠWe ber +.C ascade +_equal To +Ġcos as +ĠDe letes +ĠMax im +Ġsh rimp +re trieve +.In clude +IG IN +ĠO E +] );čĊčĊ +.en umer +Ġco ef +_N ull +R a +ty ard +ĠSh awn +keep ers +Ġq q +_s b +om ens +ĠExec utes +# " +TT Y +ĠValue Type +); */Ċ +ĠAbs olutely +ĠT ottenham +/ art +Ġbless ings +Ġswift ly +b uster +Ġa vid +COM M +, temp +Ġ} ?>Ċ +-g rowing +Ġdeep copy +A ck +egg ies +Ġ__ (" +Ġno ir +terror ism +Ġanth em +ag ency +_PACK AGE +ĠC losure +.reg istry +Ġmamm als +< L +U ICollectionView +ĠLED s +Ġvol ley +( Buffer +_N ATIVE +lib c +impl ode +Scroll Bar +ĠMar ion +.Con tracts +_A t +ĠWe instein +compare To +ĠH ose +en ity +.create Query +_r outer +Ġstim uli +Ġ++ ) +ĠCh amp +ĠBay ern +ass a +.v a +Ġdistrib utors +Ġfile private +Ġdepart ed +cc cc +@ click +ĠL unch +> L +Ġbl uetooth +.De ep +- standing +ác il +Ġro oft +ĠPath s +_iter ations +Invalid ArgumentException +.s pi +ĠUIAlert Action +uy e +sign in +.p riority +ĠEss ays +=' {$ +Ġè¿ ĶåĽŀ +_s igned +.p ersist +Ġred esign +To Lower +ĠNew man += start +ĠIsrael is +asis wa +Spe ech +Ġnum eros +hand lers +ĠW ong +Ġм еÑĤод +We ights +ĠGu jar +te il +ĠNon etheless +_E FFECT +Ġv ect +ĠO sc +Ġco ats +ĠW heat +Ġge ek +ĠPRO PERTY +w orm +_const ants +ĠB oulder +ĠP arm +co le +Ġdefault Center +ĠRou ge +: A +xc f +ĠVen ice +med ian +Ġred emption +F resh +Ġcos m +Ġfig ur +Ġref urb +CO PE +.c d +Ġch ords +ĠS gt +Å į +VP N +ĠS END +ain en +_account s +Ġtent h +Ġdiss olved +< App +ĠCover age +use State +é ro +.. < +Ġì £¼ +Ġdream ing +ĠFore cast +.C ursors +Ġvis as +/ script +_start ed +Ġga str +(P RO +]; // +.T ile +* sin +( Adapter +ĠSand ra +_S IG +ard ash +ĠO val +Ġdescri pcion +(s l +ĠDes criptor +Ġ` $ +/f ree +ĠKey words +Ġt udo +ion ale +(f ound +.x yz +ĠGeneration Type +_DISABLE D +( area +Ġel ites +Ġh ombre +(m essages +ĠR ac +Ġext ingu +ĠEst a +op o +. vel +mouse out +Ġconv olution +ĠHand ling +Ġceil ings +T ek +ĠAre as +.writer ow +< View +ĠCorn ell +_B IN +.in valid +'' 'čĊ +ie ż +_P osition +Ġk idding +PC ODE +Ġwatch er +lo x +Ġâ Ĺ +D ave +_all ow +Ġbis exual +Ġun ordered +ĠSch we +_se gments +Ġt earing +IN LINE +Ġund es +.g oods +.c am +ĠL W +ĉ where +Cal culator +-th reat +- alert +ĠSuz uki +ĠIP A +ĠAtt achment +AC CESS +(d type +O pp +_s ymbols +Ġdans ke +l age +or get +res olution +е Ñĩ +ĠQ Color +ĠBar rett +аÑĨи Ñı += \' +ĠNav Controller +/ ref +(c ountry +_H DR +Ġterse but +pet ition +Ġsu f +cred its +๠Į +x m +ĠDav ies +.re ddit +Ġw oven +ĠO bl +ĠK M +ĠConsider ing +ens ored +.per iod +Ġd dl +$ wp +Ġextrem ist +; \Ċ +Ġk im +al ers +Ġspan ning +Ġco herent +Ġconse gu +.text Label +.g eneral +_d ashboard +л ение +k ick +_P ID +ĠExt ensions +reg exp +ĠCl ause +_m ov +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +ĠR eward +ĠLEG O +A k +=-=- =-=- +ĉ parser +Ġon ze +éĢ Ģ +âĢĿ ãĢĤ +_b all +(r hs +Ġch orus +< count +as urable +Ġwirk lich +ĠEr in +ĠMS NBC +Ġet ter +ĠC ron +_F LOW +Ġ, čĊ +Ġcal idad +ĠFile Writer +ĉ stmt +( Byte +_p at +Ġte lescope +Ġgre ed +ĠT ort +(w rite +\ application +ĉRT LR +ĠConfiguration Manager +Un ix +End Time +In cludes +ĠHar vest +en berg +ĠAustral ians +Ġë ĵ +Ġr n +Ġreput able +Ġbl ending +UL ATION +ĠBrend an +d ad +Ġm ø +ĠW oo +_d c +U ne +Ġr ue +with in +ang ep +Ġp ouch +\" ", +ĠS ic +âĢĿ ), +aly ze +ĠG ef +c overs +Ġd bo +replace All +ĉ Logger +Try ing +[ state +-p iece +éĸ ĵ +beh avior +all ows +l rt +_p ython +ert ura +-c ountry +ĠT G +.UI Manager +b ens +ale x +ĠBre itbart +b ac +Ġpredict s +Ġg ab +Ġcard inal +.Time Unit +ĠVis itor +ĠM ing +Ġliv re +Ġparent Id +port un +Ġdimension al +ĠV est +en ic +à ³ +Ġ Ùĩ +ĠBL UE +Ġitem Count +Ġfe athers +ĉp stmt +ĠPol ar +{ // +und i +Ñĥ ж +z ar +Error Response +ì ĥģ +Rep resentation +* _ ++ ] +pre pend +Ġ' > +Ġlegitim acy +Ġo o +S linky +Ġnation als +. words +; p +tr ap +oman ip +Ġc ues +Ġgradu ating +Ġsem aphore +"] );ĊĊ +ace y +RE ET +Gr ab +ĠFel ix +( Id +_ne ighbors +Ġmeaning less +(d el +Ġj eder +ĠContent Values +.abs olute +/ cl +Ġx b +dat um +Ġtort ured +Ġrub bing +S cores +ĠðŁĺ ī +Ġav ons +Ġam sterdam +E OS +H al +Ġtrust worthy +# = +.EX TRA +Ġman o +is icing +-s upport +ĉc ursor +ĠSp o +aim assage +M ission +[] {" +Ġprint ers +G REEN +Ġt eg +Ġabdom inal +! ĊĊĊĊĊĊ +.Sh ort +аз в +ĠGift s +} ") +(b inding +x ce +âĢ ij +inf os +Form Data +Ġd art +Ġele ms +(in v +Y L +t in +GEN ER +á» ¯ +ĠT aken +uck le +: e +Ġspect ral +.b aidu +/ ');Ċ +Ġgre edy +es ion +,,,, ,,,, +Ġ/> ,Ċ +Internal ServerError +NSNotification Center +ĠA i +Ġsp it +Ġaug mented +Ġstandard UserDefaults +FIN ITY +R ace +: C +ĠRE CORD +ĠHigh light +Ġ' ` +Ġdef icits +Ġne i +Ġresearch ed +T a +Ġc opp +.Get HashCode +): čĊčĊ +On Click +ĠWell ington +Ġrev ival +æ¯ Ķ +éĹ ® +ĠN SS +Ġfor n +Ġint é +ĠKu wait +_fl ip +_ bo +_ \ +Ġocc urrences +ĠScient ists +S RC +og ens +igr ant +RE MOTE +ĠS ID +. opts +u ve +() ])Ċ +Ġlibert arian +ĠGl ide +les en +Ġform e +ow ania +Ġannoy ed +Def s +ĠExec utor +Ġcast s +.set Checked +ĠSh aring +.Serialize Object +Ġselect ors +_ OTHER +ë¯ ¸ +(s uper +( OS +_VER IFY +id unt +< header +Ġ/> ';Ċ +Ġvidé o +ĠNeg ro +ĠL ords +ĠT ours +Ġsoft ly +.re ceive +ĠE RC +Ġdata Set +Bad ge +ĉ Event +Ġper l +Ġ{} \ +(s entence +Or Update +Ġdim inish +P IN +(d raw +.To DateTime +.Equal To +(p in +-p encil +lu ent +ĠCall er +Ġplay ful +- '+ +x ca +sw ick +){ }Ċ +}: ${ +ĠM eth +.get Cell +.b reak +Ġy max +=' Ċ +ĠH iro +( TRUE +as urer +Ġcu er +U ber +. Operation +Ġol an +Ġthr illing +< Response +ĠF emin +Ġtravers al +Ġp oc +Ġset Status +decl ar +std afx +Ġaddict ive +ĠB tn +Ġexplos ives +ĠCook ing +ĠPl aint +Ġaccum ulator +ĠApp ointment +, password +ĠF AR +lu et +Further more +decl spec +_Static s +.D ictionary +"> '. +ĉ valid +" ", +In strument +> J +Ġno str +ĠR ift +_P ort +Ġvec es +[ [' +Ġrall ies +- series +Ġv v +. uc +Ġr tn +State Changed +( ins +ĠCl a +------------ Ċ +c us +ĠRel oad +//---------------------------------------------------------------- -------------------------------- +.se conds +_dest ination +Ġscrew ed +> c +Th ickness +Design er +Ġgr ids +n Äħ +( cookie +T rip +-M obile +Ġv oll +Ġgen ital +Ġconf isc +ĠConfeder ate +Ġweb View +Ġm ise +Ġcl er +(se lection +$ date +Ġshar pen +rag en +And Update +Ġrem ix +Ġh tons +R W +M PI +Ġretrie val +Ġric hest +.Dec ode +:init Components +ĠT Value +S aint +@ include +ĠPER SON +.se p +ĠLD AP +g ba +Ġgro ÃŁe +Ġreli ably +ĠD FS +.getItem Id +Ġprés ent +.get Token +Ġch inese +ĠMe al +Y OU +"> >ĊĊ +b ower +Ġsw apped +/ install +Ġs inks +etr ize +Ġdecl ines +ĉm ysql +ĠC String +ĠMotion Event +.L anguage +R oad +ÑĤ еÑĢ +asc imento +')) -> +. about +( editor +ĠR atings +in come +Å¡ e +.de queueReusableCell +ĠAust rian +Ġs ulla +ĠTrib unal +ĠDid n +ов аÑĢ +Ġins pections +B oss +Ġcock tails +Ġapolog ized +_sub plot +op al ++ =( +Ġreson ance +ib u +Ġë ¦¬ +rom a +res erve +pl s +ĠT ah +ax ies +OP LE +ĠDar ren +ĠZ ombie +_M ap +Ġ] )ĊĊ +ĠQ i +ĠS ail +Ġrestrict ive +Ġeros ion +- par +WH ITE +Ġold u +Ġap erture +Ġbit coins +text o +ĠCom cast +Ġtime less +en kins +Ġfeed er +/ tmp +res den ++' _ +.D estroy +Ġç ok +ĠD OCUMENT +.l ng +.tag Name +Ġk ullan +eg rate +Ġ(* . +ç¼ĸ è¾ij +Ġhand shake +s oc +_ geometry +ĠDam ascus +Min or +ĠK afka +ìĹ ¬ +Fl orida +_com pute +.ex pr +Ġpar alle +ĠD iaz +c ir +[ target +Ġj oking +Ġgl or +(set q +_hand lers +H ang +Ġf err +rim inal +ĉĠĠĠĠ ĉĉ +ent ies +def ines +-t ax +json p +ĠU PS +met ro +__ ;Ċ +ĠUg anda +])) :Ċ +_t d +x ae +l w +. OS +ĠLog ged +ac id +ĠMay o +as pect +Ġvag inal +Ġinitial izing +Ġster oids +f iction +G RE +g end +Ġli abilities +ĠL ets +M ech +( nc +( change +Ġconnect ors +: k +Ġt ast +! ");ĊĊ +th ings +ro phy +luet ooth +ĠSign Up +. ctrl +Ġthere in +ord a +. escape +ig ator +Ġpet rol +Ġspec imen +Ġdeb uted +- Pro +Ġcr ises +.add View +ëı Ļ +-d oor +Ġmon et +Ġmill is +Ġv ier +Internal Enumerator +Ġadmin s +ĠL air +z in +get Query +umb les +L IMIT +ĠV ig +_s ong +< Character +:: . +_h om +_b p +ĠSup ervisor +sub mission +ab ile +Ġno i +Or Create +Ġpe el +Ġon Start +Ġsent iments +veh icles +Ġclass rooms +Ġs zer +Ġb ending +Ġlong evity +Ġa cl +ĠAle ppo +ĠU M +ĠR icht +Ġmultip rocessing +DOM AIN +"," + +_Y EAR +Ġsc rape +Ġsol itary +Ġ"] ";Ċ +/ errors +ìŀ ¬ +ľ ëł¥ +b etter +ĉ number +ĠL F +ĠAc ross +Pub Med +\" " +ĠExcell ence +Ġus ando +ĠU IP +Activity Indicator +_V OID +Ġbre eds +ï½ ¥ +uest as +ĠTre asure +ustral ian +(f ace +ĠT ennis +ĉ Int +ĠHans en +ç µ +: I +Ġâľ Ķ +GR AY +O USE +Ġhe pat +ł í +A IR +ó ż +Ġque ued +vinc ia +ĠChrom ium +Ġcompet ence +ung al +ill i +Ġget By +ĠF inder +Ġincap able +Ġs add +Ġc ites +ĠChurch ill +S dk +More over +As pNet +( Float +$ password +ĠConn or +-s ession +_d m +* )) +Ġde utsch +ĠN X +Ġper ks +_S ORT +_TO OL +_V ISIBLE +.as p +æĪ ĸ +ĠBre ath +D etect +ĠD uel +.c mb +[ it +.Set Bool +Ġnarc iss +Ġab ide +Ġej emplo +ĠâĦ ķ +Ġm ornings +Ġcomput es +.s sl +j t +Ġmuch os +_S S +[ end +Ġbas in +Ġalgun os +ĠCroat ia +lin ewidth +(t ags +(h idden +ÃŃc io +Ġap ar +ĠÐ ¶ +ä¸ İ +. food +ĠR ural +Ġbread th +å½ ± +(s ess ++ ") +ĠP aste +Ġserv idor +ĠBit Set +ĠTr an +la us +v ette +ey es +ĠCL ICK +ĠV III +ĠTurn s +ĠLe Bron +ĠM uj +ĠD eg +ĠAdult s +_s uite +process able +ĠPH Y +g hest +.F ail +ĠSl ack +ce j +\ Carbon +Ġsuper star +Ġhold ings +( forms +Ġ'# ' +M ultip +("[ % +-s olid +/ url +-t ier +[ length +ĠStream Writer +ĠMarket place +get text +_T ICK +ĠFor ge +Ġblack jack +ĠDO ES +ĠM atters +w aves +Ġwhisper ed +Ġl ush +ìĺ ¤ +d igital +Ġwr ink +ĠH ogan +Ġrust ic +.Apply Resources +ĠHard y +os omes +A UT +.ST ATE +Ġnarr atives +ĉ store +b ib +ĉ Scanner +ĠC ody +\ Repositories +Ġre union +and um +âĢĻ h +Ġsn iff +NS Bundle +Ġcompreh end +_US AGE +_ occ +URRE NCY +J NI +Ġspecial izing +Ġvis ions +Ġdol ore +Ġv á +ĠChe vy +ĠSt yled +imp act +all en +Ġk art +ĠTable t +st uff +re esome +аÑĤ оÑĢ +//---------------------------------------------------------------- -----------Ċ +_Ad min +Ġcell phone +Ġaut oplay +Ġcamb io +Ġmar itime +_BO OT +- quarter +Ġlat ina +ĠAJ AX +e quiv +ĠFront ier +ĠX Y +} ]Ċ +ĠR ough +.pro to +Ġcorrect ness +Ġfac il +ĠRe ached +ãģĿ ãģ® +V IS +.p s +Ġstr ncpy +Ġdiff usion +.start Activity +�� � +Ġaccom p +AMES PACE +imon ials +ĠBl ast +aby rin +Ġd ome +Ġextr av +Ġy en +Ġcul inary +P RI +ĠComm unities +n id +_oper ations +.h s +ĠMil ton +Ġno ises +Autoresizing Mask +(c id +}ĊĊ ĊĊĊĊ +] },Ċ +ĠD etection +tab la +Ġlib erties +_D YNAMIC +w get +ĠT ür +ĠP ascal +Trans parent +Delay ed +] () +ĠHer bert +< ActionResult +ch allenge +Ġmush room +.insert Before +ĠR in +Ġhum our +Ġf ø +api Key +alloc ated +Ġconf ession +. ",čĊ +ĉassert That +ĠS ORT +ĠL ORD +Ġexport er +.set Level +p okemon +ash tra +Ġf é +ur ator +(M SG +Ġt up +ĠH ull +Ġyield ed +.Sub ject +\ Route +! ? +ĠÑĥ дал +\ Security +- ar +Ġalleg ation +( Settings +ä nder +Ġell ipse +ĠRetro fit +Ġregul ating +ĠM olly +ĠL ok +_C ustom +ĠProm o +is in +Ġres umed +Ġmet ropolitan +.error Message +: ------------- +Ġpas ado +th ank +_De lete +ĠBright on +, unsigned +ä½ľ èĢħ +Ġaspir ations +-h ow +R ose += (( +_ne eded +_pl ural +< Application +ĠW EEK +ĠUn lock +ĠT EMP +S ou +Ġschizophren ia +Ġt roll +Ġcomplement ary +ĠNET WORK +Ġbl ir +Ġprogress Dialog +" %( +ĠAttribute Set +ĉ ts +.iter items +è¯ Ŀ +Ġesc rit +v ous +_pl aces +H K +Ġseg uir +_f w +ĠR ounded +Ġdis posit +è§ Ĩ +par m +w ow +STRU CTION +. allow +ĠChar Sequence +ĉ extern +Ġprosec uted +Ġmort ar +ĠJ uda +- msg +Ġest ud +.get Description +Ġs ow +amb re +Ġrom a +En h +bon us +Ġsqu at +Ġdist ra +ed Image +Ġpe ppers +-per formance +, ĊĊĊ +, file +ĠM IME +_con cat +AB S +-f ashion +Ġunder cover +One ToMany +Ġre claim +C OPY +Ġb inds +ĠT ape +Ġg ossip +ĠEqu ity +/ Card +. activ +' am +Ġdrain age +< Scalars +ĠonBind ViewHolder +() ?. +Ġs orrow +ĠI b +up y +_U UID +ĠCh arm +ĠElection s +.on Destroy +ĠInterest ingly +ounding Box +_d etection +-h eld +_ unknown +Ġrefr ain +Ġmét odo +Ġe Book +EN OMEM +Ġd ang +Prof essional +Ġd ictionaries +/m ysql +ĠST UD +Ġmas se +s cape +Ġdre i +: name +.log o +Sign Up +Ġt ahun +( theme +ĠFem me +Ġbom ber +ĠJ ade +ĠT ay +Ġsubmar ine +_cl ause +zy ch +Ġsimult aneous +Ġcas os +. boolean +(l hs +Ġcontin ental +-s ale +ĉ env +ĠC ute +ĠFactory Girl +ab us +/ value +Ġj adx +Ġst ern +> >ĊĊ +Ġsurf aced +Ġìł Ģìŀ¥ +pl atz +ĉ email +cept ors +"> ( +Ġep ile +è¯ » +ĠDe bt +åij Ĭ +N OP +" https +: j +Form Item +_L ICENSE +.get Double +ĠAg enda +ĉf inally +(f ilters +( av +ç¾ İ +AP ER +Ġl ava +еÑĢ Ð¶ +)) ))ĊĊ +Ġfault y +_n m +Ġtr ava +(B itmap +Ġspeed ing +> '). +Ġscreen ed +_ roll +ĠMac Book +ĠA UD +Ġdiagn ose +.G enerate +Ġ^ ^ +Ġstr s +[ Test +Ġr ansom +ĠDH CP +eld en +Ġinterpret ations +() ]. +flat Map +Ġline Height +_m ount +ĠW izards +Ġsl uts +eh ler +od al +Ġmilit ia +å ² +earn ed +Ġmis ery +int val +f und +Ġh ides +Ġdi arr +ĠWes ley +Ġx mm +Ġqu em +ĠAr abs +if th +ategor ized +Dis posable +P ure +_NOT IFY +sn ippet +ĠGar rett +.run ning +. weights +Ġ( -- +Ġin variant +äºĭ ä»¶ +ĠAll owed +dir s +Ġpass ions +Ġl ad +ĠFl ush +men us +: block +Ġcompr a +.ch omp +alloc ator +Ġcur ated +ĠKnow ing +ĠPatt erson +Ġtel ah +' ex +Ġdo omed +Ġphil anth +ott y +.st yles +Own ed +Ġallerg ies += params +oc ese +it elist +ĠS ending +b ef +orr ar +ĠN ão +ĠF argo +ĠL ub +ĠComb ined +_g iven +ĉĉĉĉĉ ĠĠĠĠ +Ġreconc iliation +Pattern s +az ard +Ġbiom ass +ĠH ouses +resp uesta +cc o +/top ics +ĠY uk +Ġweaken ed +_c alendar +Ġmulher es +ĠMar l +Ġs ine +ĠT il +ĠSou ls +ĠDe utsche +ĠF OLLOW +Ġpip elines +ĠBever ly +_DIP SETTING +" # +ĠPro to +.b ig +ĠSav ings +ĠT anz +j un +ĠG amma +ĠS add +Ġadvis ors +Ġro ast +Ġun ters +ud ies +_l on +-point er +ĠElement Ref +\ Builder +example Input +.web driver +data Type +ĠQu ite +ĠCelt ics +u il +-def ense +b ish +ĠUI Window +ĠS uddenly +.h ot +.re ason +Ġg ör +AM D +.M ulti +auth enticated +reg ions +; ( +а ÑĢам +ĠKir by +$ route +PREC ATED +ĠDur ham +ow o +ĠPer forms +Ġdisreg ard +n st +ĠP ols +Ġget P +"] : +-col ored +( Keys +ĠAl leg +_mod ify +_ loading +str ained +Ġat roc +_p hr +< Sprite +Ġsatisf actory +m anship +.p ipeline +T ony +Ġth ief +pol ator +( lock +bur st +ĠOptim ization +Ġsurf ing +" Yes +Ġdesc ended +æ Ĵ +_C lear +Ġc ries +ĠFro zen +D IRECT +- Con +ĠLe icester +å¥ ³ +O OM += db +Ġget Message +< Student +_b atches +.M ask +_ eth +\ ) +Ġsom a +C atch +[ ch +Own ers +ind le +: auto +. vert +iv r +.set Location +Ġfl uent +_END IAN +ĠCar lo +cept s +add Action +.o auth +< UnityEngine +re ements +.S kip +? )ĊĊ +.default Props +Ġc abe +ĠSh en +eros is +ĠPro fit +Ġpo is +_C REATED +Ġremove From +(w s +? action +( Field +Ġerr one +.min imum +ĠRetrie ved +Ġd ado +ĠPR IVATE +-s pec +Ġg zip +p data +Ġpos Y +(l ow +Ġqual quer +/ cloud +ê² Į +( common +ĠAr beit +organ isation +Ġtid y +ĠRol and +( ph +.z one +Ġgent lemen +ượ c +å± ± +Ġenc losure +ĠMan afort +ĉ Color +St encil +N ic +Ġthe orem +ĠV G +Ġcol oured +V BoxLayout +uls ive +Drag on +c ff +et est +ens a +of day +.A zure +:UIControlEvent TouchUpInside +_up dates +Ġtrend y +ug as +weak Self +Ġr idge +ib ri +Ġì¶ Ķ +(C G +ĠMon key +.write Int +.tim edelta +ViewController Animated +ĠProvid ence +ãģ Ī +Ġbl ends +/Sub threshold +ĠAp pl +Ġat an +Ġreload Data +umb otron +st üt +O Auth +ĠG iving +ĠìĦ ¤ +ĠFinn ish +check ing +. Embed +sequ elize +Ġinitial izes +ĠOs lo +Ø ¶ +get Extension +_AL T +(bl ank +Ġfatal Error +Ġdem ise +**** *Ċ +ĠX S +(A F +ĠEn s +an tha +ĠP OR +Ġn ich +.N amed +Ġgig antic +ĠObserv atory +.Res olve +ĠPay ments +g uild +Ġcurrent State +============ ===Ċ +ĠS ey +p Data +Ġdead lines +Ġcentral ized +ĠScholar ship +_s upported +.ch rome +() ]);Ċ +Ġc yan +ĠC age +Auth ors +_ čĊ +/ os +k im +de e +.t ex +Ġyours elves +Ġm gr +Ġal k +-inst all +Ġdraft ing +Ġrum or +Ġstat ues +Pool ing +ol ina +AAAA AAAA +/* ---------------------------------------------------------------------------- +Ġextrem ists +Cal cul +ighth ouse +In set +(IN PUT +Ġsynchron ization +iv irus +. axes +ĠG ap +- An +_T emplate +Ġgam er +ĠCr icket +Ġl int +Ġauthor itarian +NS UInteger +Ġred o +Ġadip iscing +_F ETCH +che id +ĠF ang +. indices +t one +д ел +Ġ{{-- < +bra him +Ġsal a +get Code +Ġcommunic ated +start sWith +ert z +Read able +Item Id +oref errer +cred ible +á ria +Ġcombine Reducers +** /ĊĊ +Ġbl iss +Ġad orn +dep ends +ĠRO OM +Ġfr aming +Ġ? ', +aut y +_p ot +_t abs +Ex act +, ", +Ġ'} ';Ċ +Ġarbit r +ahr ain +.getString Extra +Ġ$ \ +Ġoutput Stream +Ġcomm enc +an us +ch y +< Employee +Ġhex atrigesimal +Ġn acional +(serial izers +_put char +_S AFE +ential Action +ItemSelected Listener +.Dis patch +Conf lict +_ about +os aur +Bound ary +Ġclear Color +( Location +ĠMON TH +ĠT aste +- General +ĠW AR +Ġer halten +-s aving +Ġcou pling +-tr igger +m otor +Ġy yyy +ĠPat ent +pt o +Ġmisdemean or +vas ion +ĠAdmir al +à¹ī า +_P WR +Ġdevast ated +fol ios +ITU DE +urre ct +Ġrobot ic +ĠSan ct +ĠHawai ian +.R oute +- condition +Ġr k +/**************************************************************************** Ċ +create Element +ĠK op +ign ant +. rollback +Ġsal ud +_ ', +ĠAN SI +Ex cept +ĠDraw able +.Utc Now +":[ {Ċ +Ġk ole +L ua +ĠBel ieve +Com put +Ġhall uc +ĠSign s +r st +.h u +ĠKN OW +W i +ĠBr ass +ĠR as +@ hotmail +Ġsed iment +Ġap k +Ġì ĥģ +_reg ions +Ġpod ium +< Book +ж е +Ġsix teen +ĠAli as +Ġinfr ared +ĠV ander +ĠLe ading +uc ing +,: ,: +_h or +w at +Ġdé cou +_W idget +S ounds +_n avigation +Ġschn ell +(g enerator +uc ene +Ġrem ake +IP v +Ġré al +_IN CREMENT +Ġhypoth etical +_ ang +Ġof s +Ġ! Ċ +.com pleted +Get Type +Ġkom men +ál ido +add On +Ġz ÅĤ +UL A +_ind icator +'] ĊĊĊ +ap ache +_S elect +ĠGre ene +Wh ats +_an im +Ġrepet itive +m uch +ĠTh reshold +Ġl f +(C ategory +con e +M ix +_MET ADATA +ays ia +Ne ighbors +ĉĊ ĉĉĊ +IP HER +ĠFr ag +ĠC ells +Ġnames paces +( back +ĠRest aurants +sv c +Ġл и +ote ch +-s l +¥ ¿ +ĠW T +ĠRed uction +Ġd otted +ĉf ound +ĠTE AM +B orn +ĠM ush +ĠCompar able +Ġh itch +AT O +Ġmax Height +begin Transaction +ÃŃ v +_b n +Ġher d +Ġrevers al +ĠH ond +del imiter +Ġconf use +Ġh ops +Ġcent roid +Ġcourt room +.decor ators +Ġm pi +ĠImpro ved +IN NER +ĠBang alore +ĠT amb +Ġbo ast +() ))čĊ +Ġil licit +ĠMor occo +greg ator +_res ume +Ġcrack down +Ġport raits +/h igh +( \' +Ġay ud +_fe edback +Ġc ate +/ avatar +Ġhe b +Point Cloud +Ġå ĴĮ +Ġ< ![ +Ġget Resources +} :{ +Oper ating +ĠF og +ĉt ab +ĠResearch ers +Ġfabric ation +.datas ets +ĠCamp o +ĠKa uf +Ġd ll +lig t +] ));ĊĊ +st ellen +ACK ET +l vl +ĠGl ory +.date Time +Ġcomm ute +ĠonCreate ViewHolder +ĠX Element +ĠT okens +< thead +_p ick +ì ¤ +v on +depart ure +(render er +phone Number +(P erson +gen es +ĠL ars +Ġ) {ĊĊ +ĠJson Result +Ġmet odo +VO KE +.get UserId +Acc eler +ĉ required +Ġchampionship s +Build Context +/t ask +/re leases +C ategoria +_over lay +Ġscar ce +_l im +n gr +ah len +ĠArt ificial +sp read +Ġbow ling +.an alysis +SM TP +ĉp assword +Ġbath s +] )){Ċ +current ly +ac iente +_se parator +Ġde ber +ĠDis abled +i ères +Ġâ ķ +_process ing +Ġprotest ing +ĠR OT +gr ab +Ġз ак +Ġpro active +word press +ĠSe ver +ind en +Ġw ikipedia +){ čĊčĊ +_w indows +is lation +Ġun rest +Ġdismiss al +.N UM +_F AST +iss ued +ĠF ACE +_u nder +Ġpl ugged +Ġå ° +ĠbÄĻd zie +ĠI CC +Ġcombust ion +Ġkiss ed +Ġstar red +ĠW atts +Ġspi elen +-p urpose +ĠE val +arg es +, result +techn ology +Ġnational ity +ic us +ĠN ug +ĠÑĤ о +ĉĉĉĉĉĉĉ ĠĠ +col o +Ġg astro +ante ed +OL ID +.b ias +_t ele +.ins pect +Ġve il +. footer +Ġneglig ence +Ġjud gments +Room s +yn n +ĉcount er +occup ation +Ġ çĶŁ +un as +Ġ(^ )( +L ambda +f el +.Param s +Ġд обав +set Layout +Ġdeport ation +Ġlocal Object +ĠPharm aceutical +cept ive +ĠN ome +Equ ipment +F an +Un iversal +ĉ socket +Ġgr in +Ġex poses +Ġhab er +Ġsincer ely +Ġc ams +Ġm ü +en ia +E mer +C rypto +Sl ow +(x hr +! =( +-s ervices +ĠP W +Ġprend re +Ġm ädchen +em ons +озв ÑĢаÑī +.M anager +ì Ļ +Ġg raf +- ra +met rical +/ fl +Ġc emetery +g ens +Ġp ÅĻ +ĠMySql Command +- To +Ġv Ã¥ +Ġa irst +oment um +Ġserv o +m illion +ĠMir anda +" She +Ġadvoc ating +-c aption +ĠAt tribution +Ġwel che +_v endor +ĉ Status +arr is +Ġprint k +"," # +Ġrel ativ +if ferences +izz es +Ġdec imals +ĠPro v +.max imum +Ar n +Ġhelicopt ers +_B OTTOM +ch ure +od ings +' ( +")) );čĊ +( bean +.f d +F und +Ġhang s +app id +/k ernel +.p oi +.Min Value +- validation +L uke +c df +ĠFun eral +ĠS amples +ĉ de +Ġto astr +Ġtax able +Ġcl ustering +Ġ'\ ' +Ġre straint +ec ed +ch ains +ãĢĤ ï¼Ī +_GR APH +Ġfue led +éľ Ģ +H p +å¤ į +T iles +Ġa unque +J C +Ġhost age +ĠE sk +Ġm av +Ġgest ion +Ġb anners +} {$ +.int Value +.' "ĊĊ +_M ATRIX +Ġce ased +ĠG OD +_CAM ERA +.Allow User +tr acked +C ook +b airro +( company +Ġview point +.get Writer +ĠN ets +w ives +Ġ( ))Ċ +example Modal +ĉ child +Ġmyth ology +Ġ// " +_ axes +ib old +.D ark +ĠMax well +Ġg pointer +olic itud +B at +ul ner +bal anced +mail er +Ġcont empor +æīĭ æľº +(" __ +Ġ" )" +re ar +ĠHu ang +] ')Ċ +× © +FT A +ĠCalling Convention +ĠOutput s +P k +.Re ference +lect ual +Ġ) :ĊĊ +Ġbrace let +ug er +ĉ Error +S weet +("/ ");Ċ +h x +Ġun reasonable +Inter preter +Ġlo ft +_product o +Ġsoci etal +.P arser +ĠAd apt +. foo +( where +.F eature +ĠYam aha +g lass +For ge +Ġprohib its +Ġcapac ities +Ġíķ¨ ìĪĺ +Ġper mutation +Ġih m +F ld +el ial +======== ===Ċ +@ Configuration +Ġge ared +ios o +iest a +trans lations +Input Change +Pop ular +ĠPL US +Ġv f +_F ree +b box +Ġcaus al +PI LE +Ġsch ö +Ġiron ic +M ir +. @ +åį Ĺ +Ġè ĩ +R ew +ul ence +fl en +Ġcan Activate +- response +Ġacc ents +ign ored +° F +.Dependency Injection +ĉ point +Ġconting ent +Ġsqu ash +Ġpar ms +ĠC emetery +Ġdelta Time +ĠD OS +Ġvan ished +аÑĢам еÑĤ +ĠD PS +t foot +ĠZ us +_IN STALL +G AN +Ġar b +Ġmunicipal ities +Into Constraints +AutoresizingMask IntoConstraints +, image +_ ignore +Ġdanger ously +quis a +pl uck +Ġhar us +up pe +Http Exception +Br acket +.' 'ĊĊ +ĠT ol +ĠView er +zb ollah +.Code Analysis +ì nh +Ġcorrect amente +.d a +ĠAl ger +× IJ +ba um +ĠPan ther +part icipant +å¿ ħ +-s up +Ġem ulator +Ġf ading +ĠW olver +cre ates +Ġbook ings +.Q uestion +§ è¡Į +Ġstress es +Ġre written +.PI PE +ed es +Ġc bd +": "/ +Ġenh ancements +_s y +B IN +ĠSl ip +Ins pect +ĠW eg +Ġcon gregation +Ġ_ : +_r m +Frame buffer +Ġ'& # +ĠFall out +Is Required +ĠPear son +ĠF ACT +Ġrel ie +ĉ box +ĠShe pherd +ĠWiki Leaks +ĠCollect or +Ġres ized +method Name +Ġevent Type +ĠA then +Des criptors +Ġb ers +- oper +ĠInitial ly +å ¡ +_B TN +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠ čĊ +á b +_c ampaign +_w atch +F ord +-date picker +Ġvis c +Ġsat u +_s ms +Ġcont ador +-s vg +ĠDO I +$ args +Ġkn ob +.B OLD +Ġdeb ated +img s +sock opt +tr uth +ĠFe es +Ġh Wnd +_f ood +Ġab ras +Ġnot ions +ĠT od +: create +ĠConf lict +Us uarios +OT OS +Ġm sm +K HTML +([ ( +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +Ġ} ] +w izard +Ġm ientras +Ġdata List +Ġemerg es +Äĥ ng +.Read Int +PG A +ILL ISE +I Enumerator +(t uple +Christ mas +Look AndFeel +og enerated +Ġ# ĊĊ +control led +Ġex quisite +Ġa cest +Read Write +G ain +ãĢį ãĢĮ +Ġcopyright ed +Ġdo om +.Table LayoutPanel +ĠD ort +Ġch ili +Ġwer k +ĠEVENT S +ĠBe acon +Ġship ments +Ġse bagai +up on +ut om +.con verter +.Drop Table +={ }Ċ +f ic +~ ĊĊ +Ġlesb ians +_n a +Fore ign +ĉ then +/ ms +Ġor i +get Property +ĉsn printf +hes ion +ãģ ¤ +"} ," +Ġac rylic +P ers +@ Enable +I sl +(C ard +. Stack +L icensed +_G UID +: title +Ġh ust +Ġprincipal Table +an itize +/ embed +Ġens ured +ĠE GL +ÙĪ Ø± +ĠåĪ Ĩ +/ ,Ċ +Ġfundra iser +Key Name +Ġmarch ed +_VAL UES +ĠSc enario +Ġmet ic +_ass oci +ĠPast or +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ +er ate +Ġinv itations +quo ise +Ġbl aming +Ġd aring +UM MY +Ġrich er +em aker +ĠIdent ification +ĠìĿ ¸ +ĠBinding Flags +ch as +Ġresil ient +_p g +Ġre leg +ĠI RA +ST E +Ġtr actor +- loading +ĠPre viously +ĠV acc +/ be +Ġn Ã¥r +Ġurl encode +ĠNor folk +.Re lease +ĠNe utral +ä¸Ń åĽ½ +ĠAr lington +Ġalleg es +ĠW riters +Test er +ĠR ally +Ġc á +ĉ Print +Ġâĩ Ĵ +ĠUser Controller +ĠSeek ing +.V AL +List Node +_ ff +ĠPhill ip +FA CT +Ġc aramel +ĠM ultip +ĠCom pared +ĠSer bia +Ł ³ +Ġrev ive +ĠK anye +Ġver ge +ĠBulg aria +get Body +Ġ| > +ce ph +.DateTime Picker +." ;ĊĊ +ĠT ie +, item +Ġm enn +G as +och a +_v irtual +Ġmaster piece +_se quences +L TE +ĠSub mission +Call er +$ \ +S port +ag us +Constraint Maker +Ġcol oc +Ġw ig +ĠÐ £ +ĉ Array +Look s +ĠGT A +.st eps +atch ewan +_r anges +ext Alignment +ĠBren nan +Ġab straction +uler Angles +.m isc +Ġantib odies +Ġexponent ial +ĠCH ANNEL +exp ense +' y +Ġdetect ives +Ġpur ported +Y STEM +Ġradio active +ĠLat ina +.Enc oding +.T AG +x in +D egree +ur acion +pr ices +ĠRefer entialAction +Ġr arity +Ġp iles +g ende +_project s +_g lobals +.start Time +Ġê µ¬ +SE CTION +_p ublish +F ault +DD L +_p rior +M om +Ġth icker +Ġsequ elize +Ġessential s +str as +in tr +>( () +.man agement +e il +éĹ Ń +A ware +.C ity +ĠAr bit +_D M +_key board +L Object +- webpack +ĠNew port +Ġprincipal Column +leg ant +Ġp allet +Ġfract ure +Ġg mail +.M eta +A bove +.Key Event +j it +_mac ro +_P USH +á» © +/ controller +åĬł è½½ +Ġsuperf icial +exter ity +Ġmens agem +W ind +ist on +.open api +и ÑĢов +ĠSerial izer +uct ive +Ġz ar +Pl aces +.St atic +B a +Ġin advert +ĠIndones ian +_IP V +(h orizontal +Ġget Title +ide press +ĠConsole Color +ip ers +$ out +Ġfest ive +Ġeven ings +.Get Data +uit ka +ĠManual s +uss ed +_M ax +.Ch at +ĠA ircraft += com +FO UND +ap ro +Ġtre asures +_al ive +Ġgad get +ek ing +Button Down +B rowsable +.PER MISSION +P ASSWORD +ĠH ASH +f é +\ TestCase +LO SS +o thers +, J +Ġassh ole +wer k +Ġm ã +. ie +ev il +kont akte +//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Ċ += sys +ĉ lock +-- ;ĊĊ +_F UN +Fill Color +ó a +pre nd +Ġcompress or +M other +ĠAr cher +.g oto +Ġwür de +Ġbam boo +ï¼ İ +ĠT rees +Ġb umper +Ġsa usage +ĠEl asticsearch +Ġhor izontally +ĠG ul +Im mutable +Ġlos er +Ġabort ed +-d emo +ĠH atch +Ġund e +Ġprocess o +-c all +In come +å ĥ +_ returns +']." ' +(s w +C BS +am ilies +ĠYour self +ĠH olt +.M ON +à§ ĩ +ÑĪ Ðµ +an on +ĠFont Awesome +produ cer +j r +Ġm au +ĉint er +Ġdish onest +Ġmagn a +ĠCollect ive +Ġvra iment +Ġcho ix +st ay +Ġweld ing +r ising +, min +ĠF ate +g lob +RGB A +Ġdet te +V en +Ġembarrass ment +.DE LETE +greg ar +-re nder +(b ucket +"> ĊĊĊ +.wait Key +Bus y +Ġdifferent iation +ĠC ST +.Con stant +Ġline Number +(m atches +Ġweb socket +Ġbar red +Ġpued es +M ono +C ORE +I ID +ĠĠĠĠ čĊčĊ +Ġpúb lico +lean ing +Ġcleans ing +Ġcr is +ĠDev ils +_SET TING +unt ary +. );Ċ +Ċ ĠĠĠĊ +[ curr +ts y +ĠAlex is +rit el +Ġpet roleum +.pre processing +m atter +For Result +- license +Ġtrav ellers +ĠDispatch er +enn ifer +Ġdigest ive +P ED +hib ition +MAS ConstraintMaker +ĠW att +Ben ef +.set View +d to +TE E +ĠPel osi +_EX TRA +Ġmed als +x hr +fore cast +Ġn argin +oun s +-f ill +_CUR SOR +Ġsuperv ised +Ġtur f +ĠEd gar +POS ITION +Ġcategory Id +â ī +_ ER +á»§ a +Sh own +. ll +_POL ICY +(), ' +ĠPre v +ĠString Field +ĉG lobal +ass ed +Through out +o stringstream +.awt extra +Ġslo pes +ĠSe quential +Ġgi orn +Ġz elf +Ġvers atility +lene ck +.c gi +Ġdou bling +ĠBang kok +Ġbu urt +Ġusu ário +st udio +Ġje unes +Ġm uted +Ġ ips +_f raction +&& ( +Ġst unt +'); ?>čĊ +Ġev apor +b able +ĠPR ICE +Ġæ ³ +lu cent +Ġv amp +ĠTechn ician +Ġuniqu eness +M es +ur ban +.param etrize +ĠRe play +S essions +em br +-Americ ans +_PRO XY +Ġp ian +Ġtri e +ĠD estructor +Game State +ĠIM F +ch in +Ġport e +ĠSw al +åŁ İ +Sub string +im ing +/L ibrary +Ġfright ened +w rites +Ġrecurs os +ar Result +_INIT IALIZ +ĠBad ge +_c rc +E ight +ĠDIST INCT +Ġth ro +@ Xml +ĠLegend ary +-t witter +_e asy +Ġ+ ++ +(D ATA +.L ocale +Ġk ä +Ġn urt +Ġcr uis +_ ios +Ġsens ing +_L ine +Ċ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +pon g +ole on +Ġwild card +ç͍æĪ· åIJį +Ġbeg ging +R od +ĠÃ İ +_C ELL +Research ers +. selector +_ ing +Ġaspir ing +Ġimm ortal +Ġy min +_ robot +Ġpl ur +B TC +ĠD ID +Ġpier cing +* u +_DEFIN ED +ĠTh i +ita ire +(m edia +- ons +Ġche fs +Ġ"* . +/ AP +Ġraz or +Ġsearch Data +Ġ= & +Ġ ãĢĤ +Ġm ourn +ting ham +Ġo li +ĠVern on +_R S +ŀ æĢ§ +Ġf ácil +ang en +cel ain +Ġa il +le st +ĠQ COMPARE +g ain +ĠÎ µ +ĠK ob +ĠF ault +_config s +ç»ĵ æŀľ +. + +cal ar +(color s +M ul +_ ART +Ġexperiment ing +erm en +ĠAng lo +.Fixed Single +Se a +Ġc txt +.s lider +C ollapse +G rey +Ġf ld +-pro of +.cap acity +get Parent +ĠCom pliance +Ġburg l +- rec +Ġover written +M U +Ġrout ers +ĉ Model +Ġfantas ies +av ian +_p rec +ĠSc andin +Ġ// < +/o ct +Ġceremon ies +Month s +und y +Ġqu ed +ĠN ou +ĠV ibr +.r gb +Ġcit rus +Ġbr aces +-upper case +get Table +Ġdop o +ĠK err +_CH ILD +- cloud +ĉ Matrix +Ġgard ening +S ing +al most +Require ments +ugu ay +( Property +sub scriber +FA ST +re action +(l p +) })Ċ +` ). +.w allet +_ex change +.Max imum +ĠVer b +âĶ ģ +() < +ï¼Ľ Ċ +RO T +C ARD +ub it +{ @ +_k el +ĠTool tip +My SQL +Main Activity +ar f +Ġm align +Ġse inen +ap ist +Ġ< % +Method Impl +M il +ĠM ick +.de pend +< ID +Ġpredict ive +ĠAP PLICATION +le f +dim ensions +Ġconoc er +/ conf +ĠTr acy +F oto +_rem aining += file +Ġpage Index +ĠPar ish +Ġt exas +ĠM AGIC +ĠH ew +d ifference +Ġalt ura +c um +ĉdata Type +Ġcaracter es +avi ours +ĠV OID +è¿ ij +P UBLIC +B io +ĠstringBy Appending +Parse Exception +ĠS uff +ĠN orton +/d etails +.n ull +>> & +ĉ ok +-l ow +. usuario +n ested +X B +OUR S +.Border Color +Ġb row +ĠÐ ķ +cor r +ĠRed skins +.get Tag +.get Transaction +Ġst igma +hard t +ĠPlayer Prefs +als y +uc son +L anguages +ĠOl ivia +Ġt ac +Ġb li +Ġc aval +Ġconsolid ated +Ġper il +Ġde le +Ġform ulated +Ġhigh ways +.sp awn +== $ +ĠN iet +Ġv eggies +yp o +-r ule +ĠV ie +/e pl +Ġenf ants +string Literal +Ġtou ghest +buy er +Ġcov ariance +Ġil i +ĠSoph ie +ĠB AB +Ġ" ), +ĠU k +current Index +_user data +.code c +ĠPun jab +ĠSN P +l ol +adv ance +Ġcom fy +Json Ignore +Ġfashion able +ĠI CON +Ġor a +ĠP ricing +< num +ĠI RC +ER V +ĠMe in +ĠID ictionary +AD OW +is New +ĠDev on +at l +(request Code +ĉ PreparedStatement +IM PORT +Ġmar ital +_SELECT ED +get Response +ar Down +B V +ib Name +ĠP ATCH +ä än +Ġda ar +ĠFile Mode +Ġm arty +.Spring Application +c ene +amp oline +get Size +Rest art +æķ Ī +.project s +ĠEthi opia +Ġstatus es +T ION +(b g +ĠX unit +Temp orary +ĠEng agement +Ġx f +Ġprox ies +Ġgen esis +Pager Adapter +ĠSl ave +Ġsung lasses +ĠCh loe +Ġko ji +ad em +ĉ JSONObject +Î ³ +Ġh ors +* w +ó r +es ch +Ġcritic ised +z ial +ĠSale m +.Vert ical +ĠR ash +> E +ter ing +/s creens +Ġheight ened +аÑĢ ÑĤ +Author ities +_b box +ün st +.font Size +ĠBO OLEAN +div ide +ĠSlo ven +uc er +Ù Ĵ +st ub +Ġnavig ating +: animated +_N OW +_v ect +} {Ċ +@ ( +Ġtele com +Ġcontract ing +ĠAss ange +Ġextract ing +Ġgr ö +c obra +.D IS +Ġcr ab +Ġtw itch +Ġvert s +Ġreject s +ĉ format +Ġreg eneration +.S ys +s olve +ĉd ialog +sh i +m eter +(b est +valid ators +Ġon wards +Ġg uru +Ġmoder ator +ow ied +ex periment +r ub +Ġm qtt +ĠCa ucas +Ġnational ism +Ġm ange +ĉ ImGui +/ Edit +Ġin h +Ġint ellig +ero kee +ĉ export +Ġdiscrim inate +sub tract +ĠM oodle +ens er +ĠGuid es +R AP +-h ot +_gr p +.p icture +X A +Ġinit View +_Com m +Ġoverd ose +Ġ+ ĊĊ +ĠSil ent +show s +Ġinterpol ate +Form ation +Ġb isc +mark ets +( SC +Z e +ĠNetwork ing +Ġad renal +ĠG uns +ete or +Decl ared +orget own +Ġk arena +/ password +_address es +ITER AL +B uzz +ĠCon way +(c ase +P WD +he iro +( act +** čĊ +());ĊĊ Ċ +Ġan v +Ġ. .ĊĊ +(Menu Item +(m ail +_section s +ĉ net +Ġpl ut +Ġw rench +/ object +ĠI st +ĠV IS +/p ub +al ten +Ġguit ars +Ġantibiot ic +ï¼ ĸ + ¹ +Ġ" +" +form ula +Ġbab es +ĠP rompt +Ġen im +/ player +ĉ ref +Ġby Äĩ +Ġconsum es +ĠH ast +ĠT ao +Ġ' ))Ċ +Ġcl am +Ġthigh s +Ġmot if +Api Operation +ĠW L +get C +ĉf lags +oint ments +Ġeconom ical +need le +x ls +pr actice +ut zer +time ofday +- output +Ġfind ById +ĠBudd y +Ðŀ ÑĤ +Se ven +ĠB ark +Ġenv oy +_al gorithm +åĪ © +Ġball istic +ç§ » +r ades +ĉd oc +rodu cing +ĠE ating +Un mount +/data Tables +_b onus +Ġl itt +pp s +) localObject +per f +ĠHel vetica +sh utdown +/ ml +.t okens +ĠHard core +, row +/b g +Sc aler +âĢĶ as +_log its +âĢĻ int +ĉ App +Imp licit +.F printf +ET O +Ġterr a +Ġpossess ing +.r strip +, ), += yes +ĠStr ipe +? = +ne utral +.g ood +Ġk ennen +ĠS ung +f ault +ystate change +Can adian +',' ".$ +ĠM its +æ nd +ĠSTR UCT +ĠURL WithString +ĠCom pass +Ġ-- ĊĊ +ĠNS LayoutConstraint +| min +-ad just +Ġreb uilt +L IGHT +/ se +-m ount +vp n +valid ated +(Q Object +Ġign ition +ĠCharg ers +RYPT O +]initWith Frame +ĠFl uid +Ġcad re +Ġnomin ations +Ne ill +ĠH ou +Ġcurrent s +_g ene +(in p +Par is +z ÄĻ +ag gregate +Ġass oc +weet ed +err at +âĢĵ ĊĊ +Ġ'/ ',Ċ +fix ture +ĠH ighest +amb ient +Ġch mod +Ġcon te +Ġsens ual +Ġgar ment +z ers +ĠPower ed +dom ains +R eward +i omanip +Ġcock pit +out file +Ġbuilt in +Ġins isting +. vars +zip code +Ġ ���� +f ails +Ġconsolid ation +_ oid +Plan et +Ġ= ", +ĉ el +UIL T +ät z +af ari +ĠMc Cl +Tim eline +Est a +Ġfr am +Y E +Ġcere bral +Of Month +ĠP regn +Ġкл аÑģÑģ +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ +ĠF res +Appro ved +.S pecial +ĠProtest ant +Ġallerg y +_p cm +ĉC opyright +Ġsuper Class +" strconv +ĠMoh amed +Ġ' // +Fore Color +Ar thur +ĠJ ungle +Ġve ins +S ad +Ġback ups +ĠOp inion +û t +Ġinter mitt +ody n +ĠChrist ina +Ġand re +Ġevac uation +pa lette +h orse +ĠRes ident +ĠHass an +.N il +Ġa isle +ĠG rowing +Ġblog info +/s ql +_io ctl +Sc aling +ĠMon ad +_c pp +ĠH utch +ĠApple WebKit +Exp ense +_J OB +Ġpoint less +From Body +ant al +Ġdepict ing +ĠC ELL +Ġref in +ĠC NC +ì¹ ĺ +_dim ensions +ĠS AN +Ġa ft +Ġfoot steps +cc oli +_PH ONE +/m ath +-k ind +ĠMe ans +ich ael +.g una +Ġinaug uration +-dr iving +( delete +Ġtotal Count +_M C +.Ext ension +Com mercial +Ġz Index +< Customer +" g +-sh are +Ġp act +ag ara +ĠS IL +_m odes +ĠM olecular +Ġsystem atically +< G +_s cr +ĠO ro +as ers +Ġb ic +Ġdest roys +PI PE +.Start Position +Ġc á»§a +ire z +.B unifu +_F unction +Ġs ü +_f uture +ĠWe alth +ĠNatur ally +æĢ » +_y es +Ġabrupt ly +String Encoding +ĠCGPoint Make +Ġz h +Ġimp erson +Ġpiv otal +ĠSom alia +Ġsegment ation +_AN AL +ĠLogin Component +Cons ult +Ġtr uncated +] ";Ċ +.get Config +Ġintern ship +B aby +ê° ľ +Ġstrengthen ed +_M I +b asket +Ġnicht s +ĠTV s +ĠSh an +ãĤ µ +rac use +.Re LU +/ interfaces +ĠgetItem Count +Ġret iring +Ġspecial s +Ġentity Manager +bel ief +Ġs older +da ughter +ij kl +Ġutil izes +.f ixed +S U +Ġdr astic +Ġh acks +gr und +ĠM U +ĠSt arter +.Com ponents +_m otor +Gold en +Ġl odge +Ġ )); +ĠCor inth +иÑĩ еÑģÑĤво +ón ico +gre SQL +ĠFl uent +Ġmar c +.Load Scene +.Group s +Ġer h +ĠAut umn +St opped +Ġitalian o +Ġmin ions +ĠAssert ions +Ġm ux +B u +Ġ---------------------------------------------------------------- -------------------------------- +ĉ up +read ystatechange +_M eta +Ġcurrent Date +ĠChap man +Und o +Se an +ap r +Ġpar m +_ icons +ĠSt a +á z +Ġsub division +Ġalter ing +P NG +ponent ial +Ġpost gres +ĠB DS +-ex istent +ĠBrad ford +ĠO MX +_W HITE +_PRO GRAM +q c +Ġtypings Slinky +ĠP ics +_M ETA +IT TER +_sub scription +IRON MENT +ĠHy undai +();ĊĊ ĊĊ +ĠØ ³ +Ġj ac +Ġelimin ates +) });Ċ +Ġcomp rend +ĉ insert +_f aces +"> $ +Ġeb ay +Ġcapt ive +pl iant +ĠCalcul ates +ol ta +est ing +_re vision +Ġm ús ++ m +"," "," +WH AT +Ġcompassion ate +h arga +[ random +Ġmod ulo +(s n +Ġoccup ations +//// Ċ +ĉ board +ĠB alk +wi Äħ +ĠW ifi +.Pro file +:m aj +ĉm at +LOCK S +(j Button +Ġ(' $ +M ur +æĮ ī +b ble +Ġf rog +-h ide +Ġbroad caster +ภŀ +ha led +Ġam using +_predict ions +_in tr +Ġe agle +аÑĤ елÑĮ +Ġget List +ps ilon +Ġcharacter ization +AR DS +Ġre location +Ġr ulers +P AY +ĠDef initely +_A ction +Ġclos ures +Ġfact ual +odyn amic +Ġpreca utions +nie j +ĠPart ies +ĠSub aru +Ġcous ins +ar beit +.m oney +gun ta +( and +get item +.Style Priority +Ġsl id +single ton +Ġg arn +ĠP AS +Ġd azz +a ż +Ġbog us +ĠM og +Ġrival ry +is ol +Ġland marks +ñ as +B ern +ĠSach s +Ġ" )ĊĊ +Ġhost ility +_m ex +m ere +M ot +p ictureBox +Def ense +Ġaffid avit +other wise +.d irectory +_ UnityEngine +-b log +.s kin +ph em +Ap ellido +er chant +[ class +Ġw art +." [ +ale ur +/ back +ĠĠĠĠ ĉĠĠĠ +Ġprecip itation +Ġob struction +Ġp Obj +Ġr upt +UCK ET +ay e +æİ Ĵ +g x +Ġe cl +Ġsecre cy +/ Header +ĠLes b +Ġle i +ĠBullet in +Ġgive away +.H ome +_RO OM +" W +Ġcow ork +_ ra +ĠC ycling +ĠP aw +Ġpup il +/ arch +ĠFile Utils +é¦ ĸ +r sp +Ġfreed oms +ĠL ear +}` ). +Ġbow ls +/b lock +_log ging +Ġmeth ane +Ġhorn s +Ġwonder fully +Ġalter ations +Ġex ile +ls en +_p ause +_L ANGUAGE +ĠUS DA +_m ysql +_AM OUNT +ĠL IFE +Ġyoung sters +Ġri ots +[ E +Ġun forgettable +, },Ċ +Dis posed +ĠAss assin +UN G +ĠNew sp +User Service +: aload ++ ', +Ġsett lers +Ġscre ams +Ġincon venience +.R otate +Ġj ars +ĠP uzzle +Ġm est +ars i +ĠSh arma +| ( +.d s +ĠSac red +_e vt +Ġexpress es +Ġh och +ĠD uch +.c alls +th r +ĠShe ffield +.Alert Dialog +Ġrad ically +Ġtr ous +Ġprev ailing +ĠWW II +âĢĻ n +ens ely +ĠY esterday +ĠSir ius +Ġkill ers +ĠF FT +Ġo val +') :čĊ +Ġìłķ ë³´ +our age +ĠCheck box +Work book +.def er +_f loor +Ġc ouncill +Ġnors ke +mo il +ore a +Ġmarket ed +_S UR +x AA +Ġst ained +e ut +ĠM eng +Ġi eee +. extern +eg ie +Ġr app +ĠPy ongyang +' class +M ob +Ġinitial Value +_w ave +Ġj ab +Ġmascul ine +Ġampl ifier +Ġt ty +Path Component +_ xt +ĠG FP +/ sec +ĉdis patch +mark down +ĠS chn +bo le +· · +mouse move +Ġerr Msg +Ġas ign +_m ono +To Selector +ĠZ u +(R ect +ĠError Code +lat in +ang ible +v tk +CG Size +P okemon +Ġclass mates +Ġattract s +ĠT atto +ult an +ol óg +Ġhalt ed +ठ¨ +ĠK art +Ġ ue +_Init Structure +Test Class +ĠAir bnb +_ ", +Ġchar coal +Ġip c +ĠSt retch +.g lide +lates AutoresizingMaskIntoConstraints +Ġpot ion +ITT LE +Ġcount ert +_h d +pre pared +Ad s +ĠV ampire +rob ots +.Create Index +Status Label +Ġt ucked +af ür +U t +Ġswe ater +_F N +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĉ +ata ka +Ġeyeb rows +ac oes +ud en +.LinearLayout Manager +Ġsw ay +Ġmult in +() )))Ċ +ĠNS UInteger +ĠMy Base +Part ner +uts chen +ĠC ater +.setBackground Color +Ġaccompl ishment +_pro blem +.d td +Ġpage Number +Ġj ackets +Ġcro pped +u els +ĠH ep +Ġc apped +* Math +_callback s +Ġpub b +ĠBrun swick +.res pond +[" _ +Ġbed ding +hyth m +O X +(s peed +Ġpestic ides +Ġ---- --- +.Bl ue +Ġnood les +ĠGo es +Ġs aver +o xy +_com pletion +ĠSw inger +Ġget Date +Ġmind ed +int egration +ĠLot us +(st op +(', ');Ċ +Ġflood s +ĠWork flow +Ġerupt ed +Mac ro +ĠSau ce +Ġevent Name +\ Input +Break ing +ĉ when +_p w +IND ER +ĠWell ness +Ġvox el +ĠM ell +ĠM EDIA +SE NS +ĠFund s +ĠM ild +< Array +- this +ump ed +/f w +ĠDb Context +W I +girl s +H OW +'); ?>Ċ +Ġtempt ing +Ġtest ament +Ġb ible +Ġconsult ed +ĠIndex Error +è¨ ĺ +Ġkey pad +izz o +( ok +Ġwhats app +ĠRemote Exception +Ġteam ed +âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ +» , +Ġget Time +di ag +iss y +Ġh ed +Ġkn ots +j om +Ġfun nel +-m ails +Ġexport ing +ĠV L +ĠK arn +ĠBuddh ism +ĠAll an +_R ADIUS +Ġw ording +ĠFor get +ĠCor ona +ip hy +Ġlim burg +ugg y +ĠUser Repository +im in +(e le +Ġlabel led +ç¤ ¾ +ĠH erman +.q q +Ġ" ));Ċ +ie ber +.Trans late +ry n +Ġdes env +um d +Sim ply +ĉm ode +R pc +ĠVal encia +Ġstaff ers +Ġsel v +ĠSpi ke +Ġdel ic +Ġer u +_D T +J udge +á» ķ +ĠBas in +.m utable +" url +Ġtar iff +ĠSlee ve +Ġfl are +.drop out +Ġbr ides +)) ,čĊ +_con straints +de struct +Out line +Ġdisappe ars +_lock ed +ĠNS LocalizedString +ck e +ĉ null +ad resse +Ġto pping +ĠJ oker +b ishop +но ÑģÑĤÑĮ +and ering +_ amp += time +_S pace +_P ULL +' = +Ġant iqu +Ġc ach +___ ĊĊ +ON ES +о Ñı +Ġun read +.p olicy +oooo oooo +ëŁ ¬ +Ġu sted +ĠRe ce +Ġal lem +ãĥ¼ ãĤ¹ +ĠThought s +ve illance +istr ate +_l ane +Ġfam ed +.Get Name +Ġsmo other +ĠQual ified +az ers +_ geo +F ax +ĠM inds +ĠR aises +Ġtrans cripts +Con versation +Ġremark ed +ëĤ ĺ +d ling +Ġdeploy ing +Ġshared Application +Ġk p +FontAwesome Icon +_d ummy +reib en +ĠJane iro +Direction s +.get Bean +s ass +Ġcommand ers +v ation +error Code +ĠAl loy +.local ized +Ð ij +Ġdish washer +ĠSou p +N u +_D efault +Ġune ven +Ġ/> ";Ċ +-B ased +Ġseam lessly +- null +ĠX C +Ġst ew +(d elay +AT ORS +ĠWhe eler +" H +e ast +. air +âĢľ But +Object Context +success fully +_l and +Ġfold s +_CO ORD +Ġsub po +.get Address +in str +Material s +Ñĥ ÑģÑĤ +de posit +-l ast +_GR AY += find +Ġmut ant +Ġlesb ienne +let cher +RO UGH +ure ka +.c apture +Ġen n +Ġ([ [ +ĠFl u +Ġtask Id +ĠHus sein +.f older +Ġa usterity +ISTR ATION +_ Impl +注 æĦı +Ġdec ree +- chat +Ġimp lication +Ġguess es +ul kan +An alytics +. plus +COM MAND +е ли +» ĊĊ +_S ITE +Ġequal To +Support FragmentManager +ĠRec ording +å®Į æĪIJ +Ġbag gage +Ġpitch ers +ĠE h +o que +ĉc nt +Ġ=> $ +/ foo +IR A +ĠSat ellite +bor ah +Ġ}} "Ċ +ĠEnd s +ĠSpr ay +, param +.Ch rome +* q +th ought +ibr ated +Ġth ieves +Ġbenefici aries +Enter ed +ottes ville +Ġveter in +By ID +qu ipe +um ption +- unit +Execution Context +@ s +ĠG iov +.Tool Tip +_f riend +( attributes +Ġdump ing +ĠJ C +_D OCUMENT +ĠArm our +( insert +.Horizontal Alignment +ĠQ ed +ãģĦ ãģ¾ãģĻ +/g it +ĠY YYY +ĠCard iff +Ġap a +organ ic +ĠWhere as +Ġæ Ŀ +ĠM ia +Ġdemol ition +Ġsc ars +Ġp ai +Ġre tries +Ġr q +ĠDen is +( Utils +Ġallev iate +ĠP IC +id ue +Ġacknowled ging +Ġ// //////////////////////////////// +ç¡® å®ļ +Ä « +\ Json +.b inary +Ġx type +sign als +ĠAp pearance +& r +} s +C i +ĠI llum +por ate +h og +Ġindex Of +\ Command +_par allel +ĠSher lock +í ĥ +Ġ" ")čĊ +//////////////////////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////// +Ġcritic ize +ĠSo ap +ĠMatch er +Ġgr illed +* T +Ġad ore +ull ing +Ġjed och +_ref s +lean up +ĠJ AXB +Ġro ses +ĠL iam +size i +Ġget char +Ġtar de +-to oltip +Ġqual ifier +ĠInter mediate +_W indow +ĠMal ta +Dis connect +ew here +Camp o +Ġirr ational +led o +ĠD N +ARG V +Ġout ro +Ġth irteen +Jose ph +M AR +/g l +J ess +ĠPsych iat +Ġpadding Bottom +- loop +/ fonts +_se en +Te ams +React DOM +(m an +(x path +.get SimpleName +>( * +ĠP vt +Ġel ders +Ġp ies +.user Agent +- region +ĠGree ks +(f ragment +st u +Ġcouncil s +Ġst amina +ĠGod dess +è ¥¿ +Ġphilosoph ers +Ġpers one +ĠL ose +ĠCL R +ĠD ocs +Ġso ak +ĠHOLD ER +Ġb ells +hash Code +R ATE +_WE IGHT +in ous +end ra +oph obic +Ġpro se +Ġfin ely +/o auth +(s pace +ad ge +ĠM ama +Ġstring Buffer +Ġst int +Ġmis ma +Ġvill ains +ĠCrime a +Ġdipl oma +Ġпо Ñģл +ĠBe a +(j oin +Ġíķ ´ +CH AT +per ing +ĠC ros +Ġmon keys +Ġpred s +yl a +,, , +Ġvibr ator +ĠN U +åħ Ī +f ant +z et +Ġb ietet +un ft +sw orth +.F low +Ġpsy ched +ĠContin ental +> t +Ġqu ilt +. UP +Ġexpans ive +Dis pose +(l anguage +C aps +_Z ONE +Ġrec ycle +ĠMan aged +current Color +.b roadcast +sign In +.p rom +ll u +ue blo +Ġpunch es +Ġautom at +Ġassign ing +Ġcreate User +ĠAll ied +Ġconduct or +Ĥ ¨ +Ġs addle +Ġd ni +omed ical +-W est +Positive Button +Ġit alic +? [ +(tr igger +Ġele phants +":" "," +Ġcal iber +raft ed +d igits +Ġmar shal +mill iseconds +mark ers +m om +/ place +Ġhol istic +: t +# , +Ġb oto +Ġnause a +ĠSh ooting +ite ch +Ġtext Status +< Class +ĠDes cribe +Ġbuff et +g il +Ġlog its +std call +mod s +ĠSk ull +ĠB are +h ope +ĠIn tr +F air +ĉ pt +Ġacompan h +Ġf kk +_r pc +Inst alled +_ ans +.get Minutes +â̦ "ĊĊ +- thread +Ġpres chool +AIL S +Ġdiff ic +( convert +ĠN ath +ĠDO J +Ġreg imes +Ġenthusi ast +Ġwarrant ies +Ġfasc inated +_b inding +_N ot +oft en +_R W +/m ail +Ġtitle Label +Ġvill agers +ĠJ iang +Ġsw agger +.Row Index +_img s +rap y +VER AGE +. Up +Ġno op +c io +ĉ ST +Ġdecre ment +Ġmagn esium +_ rotate +S it +Ġnieu we +Ġter med +íķ ©ëĭĪëĭ¤ +Ġur g +_t ouch +Ġsw arm +Ġcl ave +th est +ĠL af +H X +ĠH ulk +Ġplaint ext +ĠSof a +get Session +L ed +Ġecosystem s +he i +ĠK ills +Ġhus bands +Ñħ ÑĢан +(d om +_t iles +Nib Name +Ġdon ating +. acc +Ġlifes pan +.b n +_RG CTX +æ ¥ +ans en +Ġmod elling +Layout Params +ĠonChange Text +rs a +- location +.P e +(b us +(s ong +Ġprodu k +ĠSH OULD +ĠC J +Ġs os +ĠHome Controller +.load ed +(D ocument +.s ocial +t iles +Ġl ame += df +.parse Long +Ġpr ac +Ġdet ox +ĠV E +Ġpunt os +Ġdo ctr +Ġan cor +CA PE +Ġc mb +çĦ ¶ +*) " +:// / +Value Type +Ġmort gages +; q +ĠRock ets +s port +UG C +ct s +ãĤ ģ +ie ur +ĠAppe al +(n b +//////////////////////////////////////////////// //////// +IM ATION +ĠC res +ĠMan ip +C ause +at ypes +man ufacturer +# ---------------------------------------------------------------------------- +Ġsp or +es on +Ġpun ched +Ġbook marks +ĠBul k +Complete Listener +ĠTalk ing +ĠEr nest +Ġrub bish +k ills +ĠDE FIN +Ġneighbour ing +ar lo +ĠP CA +ĉm atrix +lo k +Ġat las +ĠG ur +Ġw yn +-n egative +Ġt ul +Ġre lic +ĠV oltage +ĠPre is +ĠJ NICALL +ĠPM ID +ak et +ĉ attr +Ġet iqu +ĠM J +ĠG mail +cl r +_exec ution +éĶ ® +pos itor +. af +N r +Ge orgia +Top ology +Ġperch é +Ġmus lim +Ġepid emi +Ġsab ot +act us +Ġë ĮĢ +ĠIO Error +. est +p refs +ĠKr ish +.Read Key +NAS A +u ção +_D b +umer ator +W ide +(st atement +.end point +.... ..... +Ġ[ * +stream s +m time +P x +at r +Ġt pl +R oman +Ġscen ic +.n z +ĠSe conds +sub menu +Ġìĭ ¤í +_b undle +Ġde ÄŁ +ĠS isters +pre ferences +Ġport a +Ad visor +max Length +ĠG REAT +__ (Ċ +ole st +ĠLabel s +Ġen fer +ĠĠĠĠĠĠ ĊĊ +ĠThe ft +_F ILL +ĠW ise +) application +un ami +> ())Ċ +ADD RESS +B ST +et zt +ĠQ gs +S ense +Exception Handler +ĠCh u +.get OwnProperty +Ġexerc ised +iot ic +ĠRe leases +Ġp interest +ol ie +is oft +Ġsequ encing +Ġpad re +] ));čĊ +(r adius +.m ed +aint ies +.Object Model +Ġem ple +Ġseg uro +St ars +Ġqual itative +lem n +á» ± +> "). +Ġg x +-c ert +ĠAST M +Ġfull name +Ġte lemetry +ĠCamb odia +_ ul +ĠCl are +C USTOM +Q C +ĠUn s +ĠHTTP S +ĠPark inson +ancy box +',' . +T ue +.get Last +Ġab i +Äħ d +A st +ĠEd iting +.Un ity +j mp +Ġm ats +Ġshared Preferences +Capt ain +.page Size +Ġr tl +Ġan meld +Runtime Object +Ġdemand e +(" ; +se ite +-head ed +ĠK ra +ĠF ONT +` \ +Class NotFoundException +. avg +atic al +A j +Ġpermit ting +Pro j +ERR Q +Ġcre ampie +ĠBuy er +-mod ules +ĠSund ays +| `Ċ +Ġday time +Ġ+ ( +Ġgl itch +ĠOper and +Ġtox ins +iny a +D NS +ĠS as +C ake +ĠNation als +.add To +Ġs inking +Ġcompreh ension +Ġsc or +ag ements +Ġt ard +Ġmarch ing +ĠM TV +Ġs ane +Create Info +Ạ¯ +Ġend Index +ĉ layout +ĠåIJ į +S ITE +ĠT HERE +Ġ[ {' +opath ic +Ġtrans mitter +/ body +Ġp und +ĠC losing +Ġset attr +Ġbound ed +At las +sum ing +(t imes +par er +yn om +fe it +Ġf rem +- leg +ĠBr as +> # +Ġì¶ ľëł¥ +ĠIN STANCE +ĠC ouch +_host s +lik elihood +.M arker +ĠM asks +Ġcere al +util ities +Ġelement al +Ġdist orted +in active +c ry +W L +UPPORT ED +.Th rows +/s chema +ser ie +." ', +ĠBened ict +-p icker +ig gs +ĠPir ate +åij¨ æľŁ +ĠTh ema +ĠSouth ampton +Ġarray With +ĠPaul a +Ġpredict or +- Ass +.user id +Ġper i +Ġexagger ated +ur ate +arse ille +ĠCon cent +ĠP ik +Ġ@ _;ĊĊ +Ġform ations +Ġden omin +"/> .Ċ +ended or +Ġpan cre +Ġam t +Ġon Resume +on Delete +ĠB CH +) (" +m ovement +Ġpot assium + čĊčĊ +ĠMah m +} ";ĊĊ +Ġd q +ĠPublish ers +ĠAm pl +ĠDani elle +Ġt ern +èµ · +no ÅĽÄĩ +e in +ĠAsync Storage +un ger +rou w +Ġsc issors +/ assert +.b ucket +/ archive +_M an +Ġint oler +Ġ() => +ĠÐĴ Ñĭ +Ġsa i +.x y +." čĊ +Ġur inary +es ub +IST ICS +ĠÎ º +Ġcompl iments +Ġtypings Japgolly +ih ar +Exp ansion +ĠS erving +_st udents +ĠX BOOLE +( il +Ġì² ĺ +Ġj ó +(t ol +( JS +ĉC G +ĠD RAW +tw ig +Ġo at +_sm ooth +ĠC SL +Ġos ob +Ġens uing +Ġbank er +ĠBack pack +_p ing +Ġwish list += ax +ĉĠĠĠ Ċ +Dis ney +stead y +"> % +Ġproph ets +ĠZ X +Ġminimal ist +.PL AIN +Se attle +. ordinal +ĠPI PE +Ġret orna +Ġjug ador +ĠB ret +ĠâĶ ľ +Ġpl ush +UL ATOR +Sort ing +.grid y +ect omy +_ activ +r ack +Inter active +ĠAntar ctica +Ġv engeance +en so +_k nown +up plier +.Mod ules +ĠConnection State +éļ IJèĹı +@ FindBy +Ġpl acer +\ model +< ()> +.is Successful +-g ood +b z +ĠDr aco +Ass istant +-ex tra +аб лиÑĨ +Ġhyp ocrisy +Ġt st +ĠA gr +$ txt +Ġlog istic +lic ensed +ĠH of +Ġt at +( iv +Ġinto xic +post Id +_st rike +Ġhum iliation +pc odes +" sync +(rec ipe ++ N +rent e +ĉ Client +ycop g +ĠZur ich +ĠPro files +C ountries +Ġp ict +Ġroll out +requ encies +Ġpatch ed +Ġcar tridges +Ġsh ading +J ar +Ġsalv age +ĠTax es +Ġstand by +apor an +E igen +. angular +ĠN ested +äº « +Ġis Visible +ĠDw ight +_BR ANCH +.D elay +Ġk end +Ġfacilit ated +.flat Map +Ġs anta +ĉS end +/m essages +Ġof Type +ĉs wap +# plt +ĠTur ks +N ES +Ġprogress ively +ĠRes idence +ĠT REE +Ġno en +d io +Ġn elle +Ġsog ar +itt i +week ly +Ġambigu ity +_Set tings +W are +.ne o +_D ST +Ġæĸ ¹ +pre p +lob by +@ email +/m ovie +Ġfun kc +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ċ +ÂŃ s +Ġguard ians +- pos +Ġconfig uring +ĠC PS +ĠDe us +Ġvidé os +_ empresa +Ġsl apped +< Model +Ġunders cores +U h +.access Token +SET S +ĠS parse +ĠCal d +: path +ĠS ervers += batch +Ġkn itting +Ġx a +Ġsearch Bar +Ġsn ag +Ġinf used +.b am +le ver +Ġtax onomy +Ã İ +Ġatt aching +Ġh ern +_N OP +Click able +(P arse +ĠDynam o +-b uilder +Ġdere g +Ġsc attering +è¿Ľ è¡Į +an zi +ĠShe pard +"> ',Ċ +_X DECREF +ĠBuzz Feed +_M ARGIN +P LOY +.sm all +Ġm imeType +Ġh olog +ĉc amera +li as +Ġsusp ense +ody nam +b au +Ġgrave yard +_n amed +":" ' +Ġ******************************** **************** +Ġgame Over +ĠLENG TH +ĉs creen +Ġdo InBackground +_depend encies +Ġr tc +/ up +_ ROM +H all +Ġdef iciencies +( te +' # +_e quiv +Ġpre order +ĠA xe +ом Ñĥ +.send File +Ġfil t +ĠLim its +ĠCaval iers +.dis count +âĨ IJ +ĠW it +QRST UV +Ġi j +Ġt egen +Ġ: ", +diff iculty +p unkt +ĠEmail s +ch lor +(f un +.U int +ĠSt all +_ verified +u D +File Type +Ġple asures +Ġjud iciary +Ġsh am +ip ur +_PL US +off ers +( foo +_G T +ĉc ore +ENT ION +ĠLib eration +Command Line +_de partment +.A r +_ne ighbor +ĠSub mitted +ĠĊ +Ġdro its +Ġhomosexual s +Ġab duction +ĉw idget +$ headers +ĠD AR +Ġfl a +th reat +Ġlou is +.Get Property +" Just +(f rames +ry o +prof ession +| i +íķ´ ìĦľ +(s v +Ġun recognized +I onic +F ashion +Screen State +ĠIn coming +Not Nil +Ġsync ing +em ie +Ġtherm o +_pro cs +Ġincons istency +rel igious +.m j +Ġperson n +Ġmoment os +or arily +Ġæ Ĭ +_ne urons +Ill ustr +im oto +il ik +ĠW oj +Tr ading +Ġapp are +Ġentre prises +ach at +Ġ ¬ +Ġne igh +BUTTON DOWN +ĠMah er +ag han +-h ash +" f +Ġclient ele +.add Button +ĉ SP +Q i +Ġgr ated +POS ITE +: > +ĠHow ell +ĠCompar ative +ĠIS C +ÂŃ i +O cean +D avis +ĠFil me +W ins +ĠJ IT +oc cer +ĠC orm +ENCH MARK +rch ive +ica ção +Ġm ata +Ġchild birth +ĠOption ally +En s +Ġx http +Ġel ucid +_Osc InitStruct +)) ):Ċ +Ġint uit +ĠDon ate +Ġcorrel ates +> Delete +Ġequ ipe +Ġb oca +Ġinfl atable +er ah +ĠDateTime Kind +Ġcal ves +\ Lib +Ġem lrt +ĠTr ilogy +ĠP anc +ĠD uis +ĠpelÃŃcul a +WAR DS +_DE TECT +-section al +dh cp +For Row +-de struct +ĠPres enter +/s lick +, on +ĠCit adel +logged in +_sub type +Ġsig ue +Ġc uring +ĠFire wall +Ġfluores cence +ĠItal ians +иÑĤ ÑģÑı +.get Style +In Seconds +j ie +-S mith +Ġx link +Ġsub missive +он ÑĤ +arbon ate +ĠF aul +_go als +ĠCommission ers +chart Instance +_POST FIELDS +Ġmed ial +Ġman os +Ġdel t +sv m +.Ap is +ep hy +Ġasym pt +Ġapp Delegate +Ġimpro bable +ck a +sim d +/ Error +. âĢĵ +ĠP TS +de er +Ġs ina +m agnitude +ID ADE +'] }' +Ġmay ores +ĉ comment +/ console +" @ +v olt +.s ell +ĠM acy +Ġmel od +Ġim ágenes +_ch g +Ġin out +ident e +) '),Ċ +d ni +.b lob +Ġtyp ography +Ġe erie +_O ID +pes an +aj an +Ġch opping +Ġbl uff +ad f +_b ases +.Form atter +Ġ\ % +ĠPage Info +Car rier +ĠCal ibration +com o +-b odied +Ġfinanc ier +ĠIN A +. ERR +Ġhood ie +ĠSan ity +gu arded +.opend aylight +ISM ATCH +High lights +ün k +ani em +anger ed +assign ments +Ġregistr ado +ĠU PPER +ampil kan +ash ire +ĠNik ola +ĠC FL +ĠH DC +Ġp oids +ĠIP s +Ġprevent ative +ips oid +if ix +.c amel +.g a +V olumes +- ste +Y ahoo +_s ibling +H ighest +opt group +Ġkvin na +âĢĿ ãĢĤĊĊ +ĠAppl iances +Ġ" >< +') ")Ċ +ht t +ĠIdent ified +Ġpenc ils +Ġmember Id +Ġappend String +.load Data +Ġmock Mvc +Ġj ub +ĠSl ut +ĠTai pei +st att +Pol it +Ġpart ager +Did Change +Incre ases +) }. +ĠB aba +_CL IP +[ unit +Ġк лÑİÑĩ +Ġalc uni +ĠL ola +Ġcl inging +@ PostMapping +(con cat +Ġss id +ĠFa uc +ok it +ĠRecord ed +á lez +($ ('< +.assertIs Not +Ġk ali +V olt +Ġwarm ly +Ġsca res +get ti +füh rt +_d oes +. EMAIL +im ations +Ġspring fox +ĠDec om +arc y +Ġgl itches +ĠM off +ĠV oll +.b etween +Ġcoord en +ĠPart icularly +GB P +Ġsem ble +East ern +_M SB +]) {čĊ +m organ +ĠE VAL +d ere +HO USE +mo ire +ist ique +_l stm +-com mit +yster ious +Ġtw ink +-th umbnails +en ÃŃ +:' ', +Ġblack out +ĠFlo ors +Ġso fas +Ġou i +lesh oot +ĠRa q +- abs +Ġk ra +M ining +sha ft +.set Columns +Cl azz +PRE TTY +.play list +éĸ ¢ +-Sah aran +M ING +ĉ bl +è® ® +j f +DO CKER +hope fully +( ignore +ĠUsers Controller +ĠMitar beiter +ĠL ES +Ham ilton +-m etadata +ĠK K +ikt ig +Ġwoll te +egr ator +] bool +, current +Ġvalue Type +Ġexcav ation +ol and +Ġv erv +/file path +Auth Provider +Ġpro crast +ĉ ULONG +_MEM BERS +Ġup lift +ĠAut onomous +Ġart works +ĠOut reach +Ġp ore +Home page +Dialog Title +ĠGener ating +PAR SE +Ġsem anas +Ġhuman o +JSGlobal Scope +Ġvol te +Ġb ella +(is instance +Ġpl c +\C atalog +Ġeste emed +éĽ · +(s uffix +Ġswe eps +ĉ ORDER +Ġdo ivent +ĠSw arm +ĠComp iled +get Page +AD R +.R ichTextBox +ĠN aming +ag ged +ĠG ANG +r asing +ode led +Ġg ala +ĠJS Name +dd f +Ġill ust +ĠLans ing +[ port +-de ath +Ġdin heiro +ĠE ighth +Ġb ian +st Ã¥ +Ġvers ión +ĠLinear Gradient +ĠHard ing +. *) +ec zy +$ header +Ġv Ã¥r +Un checked +Ġko je +ĠPal adin +() )), +G iving +() })Ċ +Ġd ips +F riendly +Ġport rays +Ġhel ium +Ġinsurg ency +_ex piry +ĠstringByAppending String +Ġa antal +s lope +m ast +.get Integer +Ġ################ ######## +_PIPE LINE +Ġdens ely +Ġmut ating +m idi +ĠSe it +ay ne +NOW LED +ĠDes mond +ĠF Name +ĠN airobi +\ Context +Ġcalc ular +-d en +Ġc ott +] ):čĊ +ĠRecommend ation +ĠRole x +Ġvalidation Result +.p at +Ġn Ãły +ĠRest Client +ĠG PI +ĠAshe ville +ĠO SP +ĠPER MISSION +ÐĶ Ð°ÑĤа +/ notification +K night +_W ord +ĠB ender +rank ing +Ġpart ida +_res ervation +Ì Ģ +Ġm Name +Ġget ch +Ġb orr +Ġdilig ent +Disc uss +æŃ£ åľ¨ +ape ake +ion ed +-N azi +.c um +ĠK ron +=$ ('# +/s ingle +Ġerot isch +ĠV ib +Ġrat ified +Ġconcert ed +ĠREG ARD +Ġdo br +.Driver Manager +' r +Port able +ĉs uite +Ġrel aciones +ĠD op +emplo i +DO B +Ġcr umbs +Ġx ls +_App lication +(': ', +Ġ---------------------------------------------------------------- --------Ċ +m se +Ġber k +ĠReturn Value +ĠBel ly +Ġcam ar +ĠPe ek +els ing +Ġnot ifies +ĠTr istan +ĠG AR +em me +ĠElev ated +_C SV +(ch alk +Ġtw enties +ĠSearch Result += search +ĠMix ing +ý t +Ġrecru iter +ĠIDE OGRAPH +ĠA go +( Operation +$ values +Ġworld ly +ĠRosen berg +ĠConfigure Services +>* Ċ +Ġsn ork +_op acity +ĠinitWith NibName +i ado +A AC +Ġ] ). +; z +_par agraph +Ġnos es +stand s +if r +_m E +I raq +.P redicate +ena ire +]] ];Ċ +Ġun idad +Ġretire es +_h ello +Ġmode le +ĠUIT ableViewController +f write +_num ero +_vis ited +Ġrece be +( Notification +Fant astic +_sub menu +ĠP EM +ĠCup ertino +approx imately +class ed +.Read String +Ġdomic ile +_P W +Ġball park +ĠK ale +con tra +_f avorite +/ of +Qu ite +ĠOT A +Ġacceler ometer +did n +| ^ +ĠRohing ya +ivic rm +ann abin +обÑĭ ÑĤи +or ado +') + +Ha unted +, ID +( UIAlertAction +ur v +_b el +ĠMex icans +/ terms +ĠPaint er +Input Label +ĠV inci +ĠRos ie +\ uc +< Menu +Ġcool ant +(current User +_d ual +) "},Ċ +& p +Ġconver ged +Ġrestr ain +ĠYugosl avia += target +Ġimp uls +ds a +Search Tree +Ġh box +ĠImp ress +§ Ãĥ +get FullYear +(d a +ĠY YS +.al ignment +.Get Text +.token ize +ĠOlymp us +Ġmur ky +ore station +Ġdiss atisfaction +ĉT Array +_ kses +.Add Singleton +ĠStart Time +Ġfan atic +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĉ +Ġentity Type +. override +Ġ ------------- +ĠDat agram +f out +(with Id +Ġ# __ +Ł èĥ½ +ek yll +.f riends +ame leon +Ġz ach +.simple Button +ret orno +Ġkon k +/s mall +ĠQuick ly +un read +Don ate +Detail View +Ġdu a +Ġpenetr ated +OM UX +Ġn ir +_p data +"], [" +Ġlow es +Ġdop ing +Ġas ymmetric +Ġneed less +our cem +Ġup ro +ĠGu zzle +af b +Ġsext reffen +-c ollar +Ġcol ossal +Mon key +n ish +Ġhandle Message +Incre ased +* dx +ĠChatt anooga +f org +ĠOr den +Ġsh ri +ĠV and +Ġ" @" +Image Sharp +ĠWild cats +pon ible +.sc enes +Ġpaint ers +ĠPf izer +ĠZ ah +To Local +ĠFl am +Ġé taient +)) ^ +ĠSand box +ĠTR ADE +Ġchrom ium +Ġac claim +Ġpac man +´ t +) reader +M ari +.Dispatch er +.A DMIN +ĠRem ed +Sw eden +Ġoverl ays +. er +Ġp ang +Ġclean ly +aven port +Toy ota +patch es +Ġv tx +ĠE is +cl ado +ĠR itch +RO LS +Ġh ade +Ġconspic uous +Ġdo cks +(j q +ĠPrem iership +ĠBe z +ĠâĦ ĸ +ĠÑĥ Ñģл +_tot als +Ġprov a +ĠC ue +Ġsa úde +ĠGame Controller +IM IZE +, port +ãĢĤ ( +.C decl +Instant iationException +Ġcoll age +ĠIO C +Ġb ais +Ġon Finish +-st ars +set Size +Ġmog ul +Ġdis illusion +Ġche vy +(S chedulers +( IR +_loc s +Ġcann ons +Ġcancell ing +/b us +Ġbuf io +ĠY ours +ĠPik achu +Ġter me +r Ã¥ +f ahren +Ġowner Id +Ġoblig atory +Ġcul p +Ġacid ity +-m ult +ĠBam boo +Ġ' "> +_g s +Ġcomp il +n ard +-ex c +Ġrh yme +Ġbut to +s ays +ant asy +ë ¸ +Ġcitt Ãł +Ġche g +Time String +Ġpos itivity +ĠD abei +Ġw ang +Ġes cre +" c +ĉv ideo +ĠRank ed +.str ings +>> >( +Ġин ÑĤеÑĢ +Ġrest a +[: ,: +Ġrend re +Ġdes er +J os +Ġdis ruptions +Ġоп еÑĢ +s ampling +sup press +Ġcontainer View +ĠSeam less +Ġair y +Ġon load +.Window Manager +ĠPL A +br aco +.set PositiveButton +Ġp du +Ġg si +ĠC li +_gr adients +Ñı д +ĠWh isper +c stdint +Ġl äng +Ġform ulations +én om +ourn emouth +[$ _ +Ġordin arily +.set Username +Ġfacult ies +MIT TED +/ values +Ġwe ir +ĠA pt +M Z +ĉc f +uck en +ĉĉĉĉĉĉĉĉ ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ +def ense +[i Var +ĠBusiness Exception +Select ors +(co ordinates +ĠRes ets +ĠDr inks +ole ans +(st ypy +_IO C +.x xx +ĠSl ater +ĠBel ize +Ġ/ ************************************************************************ +add in +_ep isodes +Ġis chem +legal ArgumentException +D anny +Ġp ared +.code haus +ĠAss y +ĉ Rect +â ŀ +.list a +Ġв аÑĪ +Ġv ets +HW ND +ison er +Ġx o +Ġor ally +ĠSt mt +.r nn +ĠD PI +ĠStr ikes +.setViewport View +Ġèĩª åĬ¨çĶŁæĪIJ +Y ELLOW +GL enum +part ners +ĠImp licit +Ġtak o +âĢĻ elle +Ġerm ög +total Count +G il +ĉ work +Ġpr atic +in ati +ab ies +ĠSk inner +Ġspir ited +Ġpancre atic +Ġh df +' em +Ġpsych osis +olic it +Ġ" {" +_at ual +Ġé lect +TE AM +Ġd ak +ĠSW AT +.Fragment Manager +Ġprovision ing +l ifetime +_EXTENSION S +ĠC ASCADE +Ġ! [ +(K P +Ġv em +ĠInterr acial +'] },Ċ +sp acer +_k v +W arehouse +R DD +_f sm +.Stretch Image +, Yes +ĠRefuge e +ĠBr inging +Ġv álido +.inter section +Ġsp ooky +_port al +Ġmo th +ĠZ odiac +ĠSOC IAL +M imeType +'] }} +_Bl ue +Ġbot anical +Ġfr ags +Ġfamil ial +- du +Ġse izing +(block s +.r d +.check NotNull +Ġmis er +Ġmax x +ĠK nee +View Item +Inner HTML +D anger +(( __ +Ġprz ypad +create Url +** , +ĠDecor ating +ATEG Y +?> / +.Design er +hex digest +ĠEvery where +all eries +.TEXT URE +.Block s +z ell +Ġpre ço +S uddenly +input Email +(s ync +.b d +gold en +> '); +ĠDick inson +>> (Ċ +ĠQUE UE +Ġget Column +ĠS AND +.p iece +lic er +Fl utter +Ġget Version +Ġresource Id +og l +ÅĤ aw +.Br anch +ĉ web +Ġfr amerate +PP P +Ġfr ay +C NT +Ġinformat ie +'] čĊčĊ +ne as +Header Code +Ġæ ¸ +Ġtr g +raw types +H onda +Ġmark eter +Ġrequest Data +ĠP g +ĉ not +Ġpage Info +Ġakt uellen +ãģķ ãĤĵ +ĠA MS +push ViewController +ĉ AL +Ġv ests +produ ce +-m ême +ĠRah man +F unny +E Z +_ Valid +Ġsquad ron +Ġl ash +Ġ irm +ias co +ĠPar an +Ġpet ites +ĠDec ay +Ġun initialized +priv ileged +Ġm bedtls +å¤ĩ 注 +Ġ^ . +Ġec static +D etroit +Ġpart en +Ġsou venir +.get Login +моÑĤ ÑĢ +en ção +ĠmÃŃn imo +ĠAccess ed +ri ó +M ic +ĠV ocal +.Set String +Ġmens ajes +åĢ į +Ġattr avers +ĠA ph +Ġ' );čĊ +ünd e +Ġench anted +ĠRoot State +ĠCLOSE D +ĉĉĉĉĉĉĉĉ čĊ +Ġcal iente +or ris +Ġphysic ists +h wnd +_v i +Ġráp ido +Ġcapital ized +ed By +Ġmach ining +Ġhub by +ĠSt acy +.B us +dr ink +H ur +Ġprop ia +Unit Test +Ġmiscon ception +__ ));Ċ +/d c +ĠMay weather +_m C +.create From +ĠQ Painter +rops ych +inn itus +ay as +Ġg eg +(d w +Ġus ado +Ġtrick le +Ġann ihil +ĠP asta +Ġ++ Ċ +(Expected Conditions +.post Value +ic ap +ĠDon etsk +_s oup +-p ublish +ĠP b +ment ions +AC CEPT +.P ull +,âĢĻ âĢĻ +Ġret arded +_AT OM +ĠTermin ator +-c ourt +ĠCLLocation Coordinate +Ġrever ence +ĠS SC +ut ely +ĠW ON +ĠG SL +fre i +.get Longitude +Ġopen FileDialog +.B utter +- important +_M ANY +ĠG ong +âĢľ How +Ġg orge += msg +ĠEz ek +create Command +: checked +Ġinf ographic +.W EST +Dir s +Ġguard a +Ġbeet le +< small +- android +Ġcred itor +ĠM éd +Ġfinal ist +Ġab l +ne v +_inter action +ĠMonter ey +j ah +Ġcand ies +ĠQu incy +èª Ń +Ġbatch Size +ak it +Ġo be +(p ara +Ġexperiment ed +Ġcouncill ors +Ġcl ashed +s qu +-st rokes +ĠG K +ĠEx pires +Ġprosec utions +ĠCreat ures +Ġy ö +x lim +_IM P +Entry Point +ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ +.Default CellStyle +Ġbre ve +ĠBrit ann +Ġsweat y +Ġle th +Ġflash back +per manent +ĠJ DK +_D etails +E uro +p pt +Ġrich TextBox +/ board +Ġtr ance +.c ycle +'); ");Ċ +Ġtox in +_de init +Ġover arching +Ġconfig parser +ĠKaw asaki +.th umb +Ġplay a +ĠJose f ++ _ +Ġzero es +Ġa up +ĠH ari +comm itted +N it +.file Path +ĠDis abilities +man ufact +-al igned +.RE SET +Ġrust y +E y +Ġou sted +cos a +Struct ured +.get D +Ġs ábado +> Loading +_m A +.get Random +bl ings +Ġchees es +tt i +. âĢ¢ +ĠBurg ess +ender it +. ',čĊ +(" "+ +ac b +% p +index ed +_pred icate +nes ia +Ġb ied +ĠC IT +( Pos +_r adi +ä»· æł¼ +B iz +ĠAdoles cent +Ġvi ên +c ycl +_C ancel +Ġcon clusive +Ġappell ate +inform atics +S J +Ġelect ive +role Id +Fetch er +ĉ Command +(" (% +Ġf art +IL A +get Block +A USE +Ġд ан +ĠAr te +Ġnot ifying +Ġge le +.s ame +ĠReg el +ĠBa ÅŁ +.c reation +ĠV N +_comm unity +Ġuns ustainable +SE X +Ġgrid Size +res cia +avers able +(', ')[ +ĠPh elps +á»ķ i +ANCE LED +- IS +.run ners +ĠSt okes +.P rodu +Ġwh ipping +_ac quire +Ġinvestig ación +f ried +.copy With +ĠHard cover +- Se +áŀ¶ áŀ +inv itation +les ai +ĠD orm +ĠÑģпиÑģ ка +Ġconcaten ated +oph il +Ġthink er +/font awesome +ĠLe opard +Ġ"/ ");Ċ +Ġresidual s +ĠMic rowave +Ġconform e +th rop +Ġdis emb +ĠO MG +ĠDisc ipline +ĠAc robat +/re pository +df a +_M ED +buf io +Ġméth ode +_H OLD +ias i +_ legacy +) ččĊ +æ£ Ģ +Get ProcAddress +Ġy ay +ot ence +order id +-t w +Ġdear ly +In coming +/ il +Ġneu rop +uc z +); čččĊ +ĠInnov ative +Ġprof und +ig mat +Selection Mode +re levant +.G O +Ġbru ises +Ġs ach +ode f +Ġre imb +/d esktop +-s pot +und ance +Ent ropy +\ core +Ġsug er +ĠM vc +ĠGN OME +_ind x +ĠYY STYPE +ĠMat lab +ĠC IF +Ġ* )) +Ġproduct List +ĠAl right +ac emark +ÑĤи в +mod ification +int ernational +Ġhom ers +Ġdict s +ĠQ Font +.SQL ite +Ġtransplant ation +ĠMessageBox Button +ĠEl ves +'] ])Ċ +(Q Icon +Ġcin emas +CO ORD +- China +Ġkh ẩu +æĪij çļĦ +Ġskull s +Ġpain staking +f ce +.XR Label +Ġspec ifier +Ġpref erring +/ activity +( Photo +á lt +.l ot +' '. +ann once +.google code +-p df +ĠP oke +_A CL +Ġend owed +dis cover +.om g +Ġwood land +.M agic +Ġvol ont +Not Allowed +Ġch ave +BM W +',' =', +ĠS IX +æĪij 们 +Ġkos her +Ġaspir ation +int l +_ref ptr +'+ Ċ +ment or +.cl ub +Window State +.A RR +Ġz za +Ġmessage Type +.e qu +Th or +Ġin just +Ġg ums +Ġborder Side +//// / +ĠTrans mit +Ġbuf size +Ġh ak +Ġell as +R ANDOM +ĉm c +Ġpe a +ek o +document o +Ġhyster ia +Ġaren as +Ġgun men +Ġm ike +Ġimp unity +atis ation +_Z ero +_COMP ANY +ĠG ors +Ġuse Class +( redis +ĠRUN NING +ĠB air +vel te +Ġ',' . +аÑĤÑĮ ÑģÑı +ö st +encode URIComponent +_re strict +Ġdec als +ĠPed ido +Ġalter cation +Dis plays +ĠApp licants +C US +Text area +ĠAng ola +.f uture +ĠUS HORT +Ġsuppress ing +Ġset zen +AP olynomial +Ġto ch +Ġhall mark +Ġ$ $$ +ĠCHAR SET +.r pm +ĠD ich +---------------- ---- +_p arm +è¿ ĺ +acc iones +h ait +WAR DED +_r outing +ĠN OM +Ġen clave +ĠLot to +ĉf r +complex Content +ĠBall ard +k ube +/w in +.getColumn Model +_RE PLACE +Header Value +Ġest udiantes +Ġap is +Ġb pm +ĠType Name +And Get +rit a +Pl ans +> Note +Ġfet isch +Ġton ed +_g oto +ons ense +Ġm olds +Ġinfiltr ation +ĠGuerr ero +ub bo +ck i +($ (". +_ activities +(ch anges +Ġof App +ĠKe pler +ĠD emp +ĠCont inent +.T icks +ĠUn signed +ĠJah res +Ġfresh men +ĠArch ived +ĠкоÑĤоÑĢ Ñĭй +Ġ' :: +T utorial +C c +Ġtable LayoutPanel +from Json +.level s +_trans ient +Ġendors ing +ĠD IC +la uf +Ġsh red +_E MIT +ific antly +AL A +/ proto +Ġnarrow ing +U tc +Fact ors +Ġsent ient +æŀ IJ +lix ir +ĠC ROSS +met eor +Ġgro in +Ġm db +ĠRot terdam +Ġcom ida +ĠOp Code +ĠDefault Value +Permissions Result +Ġheter ogeneous +Ġm oot +Ġde ceived +-in dependent +ĠObject OutputStream +Ġover power +.d up +Ġl db +Ġdomest ically +Ġbest ellen +Ġlo v +ĠContract ors +Tri angles +Ġfod der +Ġfilm es +ä¼ ģ +Ġrev olver +Startup Script +/ validation +ĠResource Type +i ÅŁ +ĠL az +f ef +Ġlst m +{ * +. attachment +.h its +ew ith +DO G +Al abama +Ġmedium s +.m Context +-c ols +åı ĭ +.not ice +Ġat tn +ĠP acking +ĠL n +_COM PLEX +/ Users +.sav etxt +ĠR ounds +?,?, ?,?, +Ġing l +ĠR OC +_f emale +ĠSt ard +]] ; +Ġwrest lers +Ġtorrent s +Ġsin h + ĊĊ +ë³ µ +s ense +how ever +.Ph ysics +Inf rastructure +ĠSac r +F el +ĠD ISTRIBUT +é ments +ĠValid ates +################################################ ############ +Ġ| / +Ġes l +Ġré seau +ĠB ip +BY TES +_W ATER +Turn ing +EL S +Ġj uxtap +Ġlesb ische +ý ch +( Unknown +Ne o +@ JsonProperty +Ġal umnos +ĠRaq qa +ime i +.get Bounds +.Mouse EventHandler +#### ### +Generic Type +/c ms +Ġturn o +Ġм ин +Ġfolk lore +ĠE vo +Ġconduct ivity +Ġle ben +Ġgear box +-v s +ĠÏ Ĩ +Ġdrink ers +Ġcon exao +ĠTe eth +Ġget Arguments +ĠR AT +ent ious +E duc ++ W +ĠInstitution al +ĠB ord +is Equal +(p wd +Ġign ited +ĠR ousse +Ġimpact ful +ĠM alk +Ġg eral +ĠP ivot +Ġa zt +Ġcsv file +ĠR ope +ĠSOL UTION +ĠArbit rary +Ġlet to +.Mouse Adapter +Ġ} }} +ĠSail or +der a +Put ting +Ġconcentr ates +Ġauth Domain +âĢĿ çļĦ +-f inals +, strlen +Mu on +ĠOrd inary +fire fox +ĠLa TeX +ĠH und +engine ering +/ blue +ed TextBox +(" "); +ĠC DDL +ke pt +ĠGet String +K ir +() =' +ĠO CD +ant ium +$ menu +ĠAppalach ian +Secret ary +ë¥ ĺ +ี ย +Sem antic +Ġ* [ +est one +ung kin +Max Y +-t one +"} ;čĊ +_P art +< Member +tr am +Ġtrans istor +Ġ---------------------------------------------------------------- ----------Ċ +ĠDes de +Ġright ful +ĠCorn el +æ ij +.H OUR +Ġsidel ined +ref errer +m aze +Ġhol ster +Ġcripp led +ĠDate Formatter +oph age +_m D +Ġdes elect +ra ud +ĠPK K +row Data +Ġlock smith +.res ponses +(product Id +_ST MT +Key Type +.Th en +z ee +Ġcr t +ĠGrand ma +@ Resource +Ġbit wise +-c mpr +ãĢĤ www +zeit ig +& display +Cart Item +- No +Ġnum éro +Ġm aur +Ġinst ancia +ĉd t +_n pc +Ġskate board +âĢľ All +ĠCrow d +Ġä n +Ġb raz +ca e +yn et +/p m +/s creen +OPT ARG +ĠV Box +Ġle opard +_g reater +c pt +< dd +Ġmechan ically +osp els +) f +.l wjgl +.get Port +ĠP REF +.Add Transient +pp ard +Ġí ļĮ +Ether net +Ġsal ine +(level s +Ġservice Provider +.A ngle +alt itude +illa ume +Ġs cape +_CAL C +_ quest +ĠDiss ertation +ĠE DM +-C ds +Ġhon orary +st ops +Ġsub dir +ĠV H +ĠChe at +Ġright fully +Q E +.Write Byte +fig ures +enn ie +( DBG +Ġvoks ne +Ġexp ended +UN ICATION +il inx +ĠRec ap +_ verts +Ġtra umat +Ġget Player +Ġverb ess +Ġcultiv ating +Ġiniti ator +Th ông +find First +_per ms +Ġbu c +Ġ""" čĊčĊ +T YPES +object Manager +(Configuration Manager +Ġtim id +Ġsnap chat +Ġcon seg +ĉd istance +_right s +_D es +ĠF lesh +- ver +Ġa fl +fra uen +Ġblas ph +ĠQual ität +ma f +Monitor ing +.D iff +Ġshore line +Ġresponse Body +mem set +< decimal +Smarty HeaderCode +Ġin sets +ĠBinary Tree +amed a +Ġn ihil +ĠN ay +ym ology +ĠW G +Ġt api +ĠInst alled +m aintenance +)} "Ċ +ĠX O +-per iod +s ar +Ġning una +ORM AT +.set PrototypeOf +ĠK b +ĠHen rik +ét ique +ĠLah ore +ĉ Address +Ġmel ts +N y +_adv ance +Ġveloc idad +Ġalum no +Ġsanit izer +Ġph ishing +ĠCom et +Ġch iar +ĉs pec +trim med +(state arr +on nen +Re venue +L ens +Ġcha ired +ĠAss umes +Tr ash +_un set +\ Bridge +Point Size +ĠPol ic +Ġsex uales +ĉd fs +ĠWide String +Ġaccru ed +Y W +_S CHEDULE +Ġk ite +Ġparach ute +[ table +Ġactive ClassName +.Qu ad +Israel i +ĠÅ ĵ +Ġho og +Ġch á»ī +ew ear +Ġtire lessly +set Error +.get Amount +.set Items +ĠM anson +ĠBay esian +_F lag +AC HER +/ original +Ġimm ac +ĠLos ing +' >ĊĊ +L ic +ĠMir age +ĠAssembly FileVersion +Te V +ĠValue EventListener +-s olving +Th o +rou lette +_W P +Ġunint errupted +Ġfield Type +.T yped +Ġam our +Ġmock ery +(v ol +ĠSub committee +ĠR uf +ero x +:UIButtonType Custom +ĠBl ur +Ġwy kon +nc es +ASH BOARD +!! ");Ċ +Ġmurder ers +.d aily +ĠDI AG +j ing +Ġdol phin +Ġl òng +Ġb ö +ĠV ocabulary +.St Object +') "> +Ġz un +Ġscrim mage +tr éal +ĠL ig +[ vi +C ole +Ġfrost ing +.Pl ayers +- translate +Fe els +=\" / +.Butter Knife +Ġ?> ;Ċ +Ġav i +inn ie +.F ailure +Ġsp indle +Configuration Exception +_h op +Ġpos ição +ĠA wait +UIImage PickerController +ĉ day +Ġgen om +C ab +ĠÑĢ ÐµÐ·ÑĥлÑĮÑĤаÑĤ +OR IGINAL +Ġejac ulation +(t cp +SE COND +Ġton ic +ĠList Box +Ġ ĉĉĊ +() >Ċ +Ġqu atre +ượ ng +with Errors +.M aybe +, â̦ +token Id +_UN DEF +Ġfresh ness +ĠAmend ments +.map box +.C V +(b log +_get time +. quest +s parse +Ġres ale +Ġenthusi astically +ĠProstit utas +W a +C argo +.Parcel able +SENS OR +ĠRy u +La ughs +_N ative +/ pg +yst s +Ġphot oc +ç® Ģ +ado pt +.spec ies +conc iliation +Adjust ed +.Firebase Auth +ut tle +ord ination +Ġm unch +ĠSt ake +.p ing +ank er +(QString Literal +Ġsub script +ĠĠ ĉĊ +ĠM CC +_C md +se xy +i ou +ĠM ANY +Ġn anny +TR AIN +Ġflour ishing +ĠW atches +ĠQ Map +ĠF erm +Ġwas m +ĠA bed +_ UD +ĠGlass es ++ v +Att end +.Ch ain +Ġdec ency +ĠSupplement ary +h unter +-t xt +Ġ" }";Ċ +.set WindowTitle +(" +Ġmasc ara +( Profile +åĬŁ èĥ½ +imit é +Ġwild fires +- ROM +.is On +(group Id +Re pair +accum ulate +Ġ< ", +Ġhand written +Ġach eter +ĠM GM +ĠIr ma +->{ _ +ge e +cr iminal +Ġèĭ¥ è¦ģ +Ġmoment arily +") != +_l it +Ġexpires In +." ). +éķ¿ åº¦ +Ġfr ække +vl c +Ġor bs +), $ +Ġvent ured +/ >\ +char m +N uitka +eld ig +aton in +W itness +-l at +Ġset Hidden +Ġrelic s +Ġcons ulate +. IGNORE +" After +Ġset Address +Ġbeste ht +Ġ'' )ĊĊ +.x axis +Ġser ão +Ġmis led +_UN IFORM +ĠV IA +inc r +Ġzen ith +Ġvis cosity +Ġthin ly +.get SharedPreferences +.Error Code +"), " +ĠMillion en +Ġ/> )Ċ +Scroll Indicator +-se eking +ĠPOLIT ICO +as ca +_r l +N avig +(full file +Ġsol itude +Ġju ven +Ġhaul ing +ĠMac ros +ĠG ry +Ġexerc itation +ĠATT ACK +Tick Count +Ġr ites +Ġdo e +Particle System +Ġsl u +Window Text +ĠClass Name +Ġsl ander +ĉ Port +j ong +? a +.D ial +âĢĶ at +$obj PHPExcel +Ġso ar +EN N +appe ared +Ġquot id +em achine +Ġn ip +Ġmicro time +ĠAl ma +; ! +---------------------------------------------------------------- -------------------------------- +ĠPass age +Ġdump sters +ĠEx clude +Ġsuggest ive +ĠCircularProgress Indicator +_cl r +Array Type +ILL A +Elapsed Time +Dr iven +Ġresource Name +ĠG arrison +ser ir +-a head +Ġp innacle +ĠEs presso +S parse +Ġass ays +ĠGirl friend +im id +]=' \ +ONGL ONG +Ġportray ing +L ane +Ġb úsqueda +Ġrein forcements +ĠSpread sheet +ĠArray Collection +, arr +light box +ic ana +< " +build ers +K id +ĠMat SnackBar +EX PR +od cast +ĠFound ations +Ġind s +=' ${ +F izz +-function al +(work space +Ġstem med +_p atches +ĠJar vis +READ ING +Ġdisrespect ful +ĠQ Dom +Ġ$ {Ċ +est atus +Re ached +! .ĊĊ +IL T +ĠN DEBUG +ĠCour age +birth date +ĠT ing +Ġutil izado +án chez +Out door +Ġhand guns +Ref Count +É Ļ +rom o +Ġt ts +.S he +ĠP ane +ãĢij, ãĢIJ +ĠIO CTL +/ black +ins cription +Ġbi opsy +ĠTime Interval +.Test Check +ĠGUI Style +ĠCap ability +ĠBeit rag +don nees +T reatment +.back up +Ġsign ings +ĠB oca +dr m +.M AIN +Ġgo ede +ĠMark up +G REE +ĠBase Service +.C reator +Ġj ails +ĠK ahn +Ip Address +ACH I +Ġinhib ited +Ġ@ $_ +ĠAss ass +Ġenvi ado +Hero es +ÐŁ еÑĢ +ĠM aven +.l s +Ġ ive +| RF +Ġresize Mode +Ġrum pe +_attach ments +T U +Ġtact ile +Attempt ing +Ġro bin +y aw +Ġmerc enaries +ĠHab itat +end date +Ġo xy +ĉR andom +oh on +Is Null +ĠValidation Result +ãĥ ļ +um bed +pp v +Ġar p +ich ick +_r nn +ĠT FT +Tex Image +" On +ĠSam pler +top l +Ġj ane +y ling +ĠUN ICODE +Tab Index +< {Ċ +s uspend +uv ian +, application +ол иÑĩеÑģÑĤво +y at +ez ier +ĠCH UNK +ĠAd ler +/ Add +ĠKey Value +Ġspos ób +Sam pling +ch ers +_AM D +R u +.Must Compile +N ation +Ass oc +Man aging +ĠEng l +_G B +Ġsucc inct +Ġdis liked +ĠI ke +Bullet in +_ARCH IVE +Prop osal +Ġjog ging +.C REATED +Ġch ol +è£ ħ +Į ¨ +-p ush +Ġreserv a +core v +è tre +TH R +Ġincompet ence +Ġchar isma +æĦ Ł +Ġ" == +BT N +ĠLoc ator +iv et +('. ')Ċ +Ġfor IndexPath +ô me +Ġcapac it +w aters +ĠWR ONG +ho a +ĠM IPS +Ġem iss +ĠJacqu eline +(c mp +Ġe ens +Le o +.tim ing +CLUS ION +Ġ(" - +åĵ Ī +.k ode +ĠUnd ert +Ġbew ild +ĠEss en +.h d +Ġren egot +Ġm ower +Ġl sp +Ġpen chant +Ġman oe +Ġag li +Ġrec al +ĠOPER ATION +(^ )( +ĠÎ ½ +ĠSc oped +Ġ@ "Ċ += label +[ loc +Int l +ĠN z +table t +.Column Name +Ġscreen Size +DB us +co oked +- registration +âĢľ One +-n on +ĠwiÄĻ c +Ġcost a +.add Tab +. conditions +ĠH ess +MEM ORY +ĠAval anche +() }}Ċ +Ġtri plet +Ġl abyrinth +ĠNode List +ĠNY T +Ġy eni +d ff +.Html Controls +AV IS +/ Math +Ġmem cmp +Ø§Ø ¡ +оÑģ ÑĮ +c rap +(p ages +Ġl xml +ĠQ DateTime +_t cb +Ġopen id +Ġsyn aptic +ĠMD MA +(s lug +igm atic +en or +Ġcr amped +G OP +Ń IJ +.is File +ĠD ifferential +Ġ=" ";Ċ +ĉĉĉ ĠĠĠĠĉ +ĠC ooke +ĉU FUNCTION +Ġpersever ance +Relative Layout +IMPORT ANT +Ġex on +Ġо н +ib ase +(C ONT +n ovation +ä½ ķ +[ sub +Admin Controller +HTTP Header +cre ar +ĠN IR +ĠDrop DownList +Ġval ide +Ġde hydration +. '] +(W IN +Ġ... \ +Ġphotos hop +ĉ Init +_c ou +Ġtime Zone +dar win +rom atic +Navigation ItemSelectedListener +br ates +] --;Ċ +Ġtraged ies +ĠPed iatrics +SM ART +-A PI +ĠMessage Lookup +ĉ vo +Ġprejud ices +Ġm A +U ps +ĠMISS ING +ĉ ad +C ream +ĠT b +ĠMon a +_ ghost +ĉt ypes +Em b +ĠDocument ary +');ĊĊ ĊĊ +Ġl up +_ Reference +ĠB ATCH +Ġintertw ined +< Cell +ĠCab r +n ation +Ġis Connected +.remove Listener +Ġcon g +_t i +ĠSil icone +Ġê²° ê³¼ +ĠW AN +ĠG ibraltar +/ response +ĉp erson +ch ants +V IP +em ergency +Pixel Format +- Am +Ġsouth western +_pl l +if ers +_ON CE +ĠF ayette +.nc bi +_P anel +.Q ual +Ġpol ys +Ġcreate StackNavigator +� t +Ġlay offs +ĠBl anco +Fe at +ĠV imeo +_ch i +_l ifetime +POINT S +, private +Ġunb earable +print ing +Ġc gi +.B ACK +Ġintern s +ĠNew ly +inf eld +( IB +ĠK ata +ĠDef endants +Th r +é¢ Ħ +_V F +FFFF FFFF +Ġdavid jl +Ġbitter ly +S uggestions +.set Cancelable +FIN AL +ason s +_rw lock +_WRAP PER +Ġhapp iest +(row Index +ós ito +TOT YPE +Autom ation +Log File +Ġcons olation +ãĥ Ģ +Ġt êm +Ġpr er +rg yz +ĠG eg +ĉd to +.default Value +ĠK ami +ĠA SE +optim ized +Ġíı ¬ +Ġorigin ates +err Msg +Ġespa ço +(S YS +ĠMc B +d ance +_det ected +Ġfr ü +ĉĉ ĠĠĠĠĉĉ +< Date +(com b +ĠDec ide +\ Field +ĠProp osed +R ib +Ġdis likes +ĠW ien +ĉ Document +Ġtr af +Ġst oria +ĠT ells +') == +C ri +( VALUE +ĠBurn ett +, void +Ġdan h +Ġc cp +Block chain +:"- "`Ċ +IC lient +IS ODE +Iss uer +) }čĊ +, but +ĠU ph +( Sub +Ġtélé phone +ĠonData Change +Ġmarsh aller +-an alytics +, content +Ġdeb acle +_Value Changed +Ġfa una +Ġ# => +Ġf oyer +'util isation +ĠMü ller +ĠFet ish +Ġdefault Manager +Ġback track +B ah +Exp licit +_A SCII +Ġm Activity +(M sg +Ġê² Į +ĠTER MS +ĠAng ie +HS V +ĠMos que +.N ames +íĬ ¼ +rest e +_p arms +Ġgap ing +Ġcro pping +Data Frame +Ġrespons iveness +_ undo +_tr an +. terminate +Ġitalian e +Ġwalk through +Ġattract iveness +д е +_ST S +_ learn +Ġchocol ates +ier archical +-th inking +Ġ ))) +ish ments +.Log f +ĠTM Z +ĠCan ary +fo il +ĠVacc ine +.v x +ĠSur round +Inter mediate +Ġi ov +v ais +'; ";Ċ +ï½ŀ ĊĊ +éĢģ æĸĻ +â̦ it +Se ats +Cl ar +W ars +ĠHutch inson +ĠHas an +! ')ĊĊ +ĠRich ie +che iden +($ (' +Y ork +Ġl ids +Ġal phanumeric +ĠG lock +.sh apes +Ġspark ing +_ epsilon +uplic ated +.dir ty +]) == +ĠìľĦ ì¹ĺ +Ġsc n +Ġ/ **************************************************************** +_PRE VIEW +_H C +ield ing +f gets +ĠAdd ison +Ġproduct Service +- figure +(ret val +z ano +Ġaut ob +ĉs d +_n umer +ĠSet LastError +ĠF ior +ific ance +Unt itled +Ġin field +Ġ{} ));Ċ +Ġsp ac +Ġro okies +(des cribing +ng en +ி à® +.r df +.M utex +Ġkne eling +ĠQ E +set Max +Read Stream +Ġvent as +s ut +cm peq +.WriteAll Text +ĠEx perienced +$ __ +Ġka um +ĠL IS +Ġdocument os +_HE ALTH +icont ains +Ġart isans +OWN ER +Ġblink ed +get Display +Ġto en +Ġrow Num +Ġav ril +Ġinv is +ĠK ear +toBe InTheDocument +ap ur +Ġr acked +ĠMc Master +_ATTR IB +H az +Ġfact ura +/ ts +ĠÑĢаз меÑĢ +Ġz f +Ġshort fall +.f asta +ĠCONST ANT +.man aged +g ems +Shared Pointer +Ġblur ry +b rightness +( components +Ġ... "ĊĊ +SE LL +ĠIllustr ator +.get Channel +Ġtrou vé +yst ers +Ġvo is +ĠLind en +Ġem ojis +Ġb rawl +ĠMS R +ĠE lo +ĠCroat ian +Popup Menu +L ewis +.J WT +Ġaston ished +B ush +(item Id +Ġdet achment +ĠEnc ore +å° Ķ +Ġre kl +Ġcr am +)$ / +.get Host +_re commend +- HT +_cal ibration +Auth enticate +.firebase app +UN IX +ĉC amera +ĠHE AP +I deal +. office +Ġgoof y +(S ymbol +Ġjou er +_part itions +Ġrapid ement +ĠGN UNET +id User +Ġsuperv ise +( Contact +AW N +ãģ ĺ +Ġna am +Ġa ust +åľ¨ 线 +_soft max +Allow Anonymous +amm able +RO UTE +* D +Ġad en +ĠCrist ina +ĠCrist iano +Ġblood stream +sub class +_person a +CH ILD +-k now +Ġnavigation Options +ĠZuk unft +ĠPix ar +Ty ler +Ġunder world +Ġsincer ity +Ġdispens er +Ġk ter +idd ers +.add Node +- checked +Ġke yst +ĠW TO +.sign als +Ġadvent urer +ĠP ang +\ R += pos +Ġdispens aries +ĠClo set +("{ \" +ide on +Ġnécess aire +() "Ċ +_RECE IVED +Ġrésult ats +Ġmod en +ĠIceland ic +; d +. allowed +(new User +Ġmerc iless +.Wait For +Ġday care +ĠCon veyor +ç ĸ +ð ¬ +ç ĥ +ç Ĺ +ç ł +è Ħ +é ² +å ¦ +çĿ Ģ +å¾ Ī +é ħ +ç ĭ +é ª +æ Ĥ +é ¥ +è ħ +æĥ ³ +å ¨ +é ¹ +ç Ĥ +å Ĵ +ç Į +è´ ¨ +æ ¢ +æ° Ķ +ð « +æķ Ļ +ç Ł +å Ħ +åıij å±ķ +åĪ Ľ +è ij +æ ħ +å ŀ +åģ ļ +æĪ ĺ +æ IJ +å¼ º +æ· ± +åĩ ł +ç ¿ +å © +è ŀ +å§ Ķ +åIJ Ħ +è İ +é ¸ +é º +åı Ĺ +èģ Į +å ĺ +æ ½ +é£ İ +èIJ ¥ +åħ ļ +è ľ +éĤ £ +é¢ Ĩ +ç ij +é ³ +æľ ¯ +ä» Ģ +æĪ ¿ +ç² ¾ +å ª +é Ĩ +å¤ ª +èĤ ¡ +è Ľ +åħ ī +æŀ ģ +åĬ ŀ +è ĵ +ç ĺ +å ´ +å Ĺ +èĬ ± +çł Ķ +å¿ « +å¸ Ī +è¶ Ĭ +è§ Ĥ +æ ¤ +æ ¦ +ç ŀ +èĤ ² +çĪ ± +çĻ ½ +ä¸ ĸ +ä»Ģ ä¹Ī +çľ ¼ +å ³ +è Ĵ +æ ĵ +è¢ « +å¹ ² +çĹ ħ +å£ « +ç Ĵ +è ¸ +æ ¾ +å·¥ ä½ľ +è® © +çĥ Ń +è¾ ĥ +åĦ ¿ +åĬ © +ç§ ¯ +ç ³ +ç ĵ +ç £ +å Ĥ +è ¹ +è ļ +å· ± +çĻ ¾ +åĬ ¿ +èµ Ľ +æ ¨ +æ ¿ +è ĸ +æĿ ij +å¸ ¦ +å¢ ĥ +æĬ ¤ +é Ń +å « +èĩª å·± +æµ İ +ä½ İ +åĮ » +éĺ ² +åĨ ľ +è Ĩ +ç Ĩ +é « +åĨ Ľ +æĪ ı +åį ĩ +æĸ ¯ +ä½ ı +èIJ ½ +åħ » +èĩ ´ +ç Ĭ +ç ĩ +ç ħ +è Ķ +ä¼ģ ä¸ļ +åĽ ¢ +æī į +æł ¡ +åĩ Ĩ +å¥ ĩ +åī ¯ +é ¼ +æ¼ Ķ +é© ¬ +èµ ° +ç¥ ŀ +åħ ĭ +æľ Ľ +æ² ¹ +è¾ ¹ +åį ĥ +å¾ Ģ +åĪ ĩ +æ © +ç ¶ +å Ļ +éĻ ħ +çī Į +社 ä¼ļ +游 æĪı +æĸ ½ +ç ħ§ +æİ § +æ» ¡ +è¯ Ĩ +éĩį è¦ģ +è¶ ³ +çķ Ļ +ç» Ĩ +åį ı +éĢ Ĥ +æ ĩ +æ § +é Ħ +è Ŀ +å¸Ĥ åľº +ç»ı æµİ +ä¹ ł +æĸĩ åĮĸ +éļ ¾ +ä¹ IJ +åĨ ³ +æ¬ ¢ +è§ ī +åĽ Ń +åħ ´ +åħ ħ +ä¸ ¾ +æī ¹ +è ķ +æĬ Ĭ +æĬĢ æľ¯ +ç© ¶ +第 ä¸Ģ +ä¾ ¿ +åĵ į +çİ © +åĿ ļ +èŀ į +åį Ĭ +åĸ ľ +å± Ĥ +ç¦ » +ä» ħ +é Ł +åij ³ +å¿ µ +åŃ £ +ç´ § +ä¹ ħ +é ¤ +é ŀ +è ¤ +åĢ Ļ +åĨ µ +ç Ł³ +åģ ¥ +æĢ İ +å® Ŀ +è¡ Ģ +åŁ Ł +æĹ © +çŁ¥ éģĵ +è´ Ł +åį ļ +å· ´ +äº ² +å± ŀ +ä¸ ¥ +äº ī +å¯ Ł +è º +ç ° +建 设 +产 ä¸ļ +åIJ ĥ +åŃ © +æĹ ħ +æł ¹ +æĿ IJ +ä¼ Ĺ +éļ ı +å® ĺ +åº ķ +å½ © +å¯ Į +æ¸ © +åį « +åī § +çĽ Ĭ +æĬ Ĺ +è´ ¢ +çº ª +æ Ĩ +çĶŁ æ´» +çº ¢ +çĶŁ 产 +è¿ ľ +éĴ ± +åĶ ® +ç¾ ¤ +çı Ń +æ¥ ¼ +éĩ ĩ +èī º +å± ħ +åģ ĩ +è° Ī +æĻ ļ +é ¬ +èĪ ª +å® ³ +è Ĺ +ç į +å µ +çİ ĭ +åº · +è İ· +ç» Ń +äº ļ +é£ Ł +åİ ĭ +æĭ Ľ +èĮ ĥ +è® ¸ +åĽ ´ +é ½ +éĻ į +çº ³ +åĵ ª +æķĻ èĤ² +å·² ç»ı +å¾ · +æŀ Ĺ +å®ī åħ¨ +é¾ Ļ +大 å®¶ +éĿ Ĵ +åº ľ +æ² ³ +åı ¤ +èį ¯ +åĿ ĩ +æĻ º +ä¹ ¡ +çķ ¥ +åĨ · +ç¦ ı +å® ¤ +ç» ´ +æī ¿ +å± Ĭ +è¯ ī +åĪ » +è Ł +æ ª +å°± æĺ¯ +è¿Ļ 个 +ä¸Ń å¿ĥ +ä¸ĸ çķĮ +åŁİ å¸Ĥ +éĿŀ 常 +åĪ Ĵ +åı Į +æĢİ ä¹Ī +åΰ äºĨ +æľ ĥ +åı ² +ä¾ Ĩ +å¾ ĭ +å¥ ĸ +ç» Ī +åª Ĵ +å® ģ +è¯ ¾ +èģĮ ä¸ļ +åħ į +æµ ĭ +æĢ ¥ +æķ ij +çĭ ¬ +èŃ ¦ +é¤ IJ +æĦ ¿ +è´ « +çĸ ij +å ļ +å¥ ¹ +åı Ī +åĽł 为 +ä¸į æĺ¯ +å¤ Ł +æĸ¹ éĿ¢ +éķ ĩ +äº Ĵ +éħ Ĵ +è® ² +çĸ Ĺ +æĺ ¥ +æ¹ ĸ +å¤ ľ +è´£ ä»» +人 æ°ij +åħ ° +çŁ Ń +æķ ħ +åĩ ı +æĻ ® +äº ® +ä¾ Ŀ +åį ° +éĿ Ļ +åĢ ĭ +å¾ ģ +åIJ ¸ +ç¼ º +æĶ » +åĩ Ģ +åħ ¸ +åĽ º +è® ¿ +ç ¹ +ç Ģ +æıIJ ä¾Ľ +ç» ĩ +å¾Ī å¤ļ +çłĶ ç©¶ +è· Ł +主 è¦ģ +æĥħ åĨµ +çŃ ĸ +æŃ » +大 åѦ +æĶ¿ åºľ +å½± åĵį +ä¹ ° +åħ Ń +éĻ © +åħ « +æŁ IJ +è´¨ éĩı +åį ł +å· ® +æĽ´ å¤ļ +æľ ĭ +éĿ © +å® £ +çł ´ +è½ » +åº § +æĺ ¾ +ç¨ ³ +è´ µ +èĥ Į +èī ¯ +çĸ « +æ¯ Ĵ +ä¹ İ +åĢ Ł +è¿ · +çŃ Ķ +æ¿ Ģ +åij ¼ +äºĨ ä¸Ģ +è¶ £ +ä¼ ´ +ä¼ Ļ +è ¼ +ð¬ Ń +åĽ½ å®¶ +æ´» åĬ¨ +çݰ åľ¨ +ç§ij æĬĢ +åį ¡ +ä¸į åIJĮ +个 人 +è®° èĢħ +ä¸į æĸŃ +éĹ » +ä¹ Ŀ +èij Ĺ +ç» ¼ +ä¸ ĥ +æł ij +æľĭ åıĭ +åį ĸ +ä¼ ¤ +æ² Ļ +åĸ Ħ +å¥ Ĺ +è½ ® +ç© ¿ +è¡ ¥ +ä¸Ģ å®ļ +çª ģ +çĿ £ +è¿ ½ +å¨ ģ +åı ¦ +åĽ ° +æŀ ¶ +ç» Ŀ +æķ £ +æİ ¢ +æ´ Ĺ +ä¸ ´ +ä¼ ¼ +è´ ¸ +ä¸ ° +æĺ¯ ä¸Ģ +ç« ŀ +è¿ İ +èģ ļ +è « +æį Ł +æī § +é© ¾ +è¿ Ŀ +è ¥ +è ł +ä»ĸ 们 +æĹ¶ åĢĻ +å® ĥ +人 åijĺ +è¿Ļ æł· +å·¥ ç¨ĭ +åĪĽ æĸ° +åŃ© åŃIJ +å¸ Į +éĥ¨ åĪĨ +éĵ ¶ +代 表 +é¦ Ļ +å¸ ® +æİ¨ è¿Ľ +çĽ ĺ +积 æŀģ +éĥ¨ éŨ +åŁ ¹ +æŃ ¦ +ä¸į ä¼ļ +çŃ ij +éĢ Ļ +çİ© å®¶ +æĭ ¿ +åİ Ĥ +æ¯ Ľ +çģ µ +æŃ Į +ç »¿ +å¦ Ī +çĽ Ľ +é¦ Ĩ +é¡ º +èĦ ¸ +å° ¼ +ä¸ ½ +å¥ ¥ +éģ ĩ +è¯ į +å° ģ +ä¸ Ŀ +好 çļĦ +æĭ ħ +èĦ ± +æģ ¶ +åİ ļ +åĬ ³ +çĽ Ł +æĬ ĺ +åı ¥ +æĢ Ģ +æŁ ĵ +书 è®° +åĨ ł +é² ľ +æ ¦Ĥ +éļ IJ +å¹ ħ +èµ ŀ +å¹ ķ +æ¥ Ń +éģ Ĺ +åĪ ¤ +è ĺ +å ¶ +æĬķ èµĦ +è¡Į ä¸ļ +äº ij +çݯ å¢ĥ +åѦ çĶŁ +åIJĪ ä½ľ +åģ¥ åº· +é£ ŀ +ä¸Ģ æŃ¥ +ä¸Ģ 缴 +åıij çĶŁ +éĺ ¿ +é¢Ĩ 导 +åĸľ 欢 +åºĶ 该 +çĤ º +è® Ń +æĿ Ģ +æ¸ ¯ +交 éĢļ +éĺ ¶ +éĴ ¢ +ä» ¤ +å° ½ +æ¯ į +è¡ £ +ç² ī +é¡ ¶ +ä¹Ł ä¸į +æĬ ĵ +èĭ ¦ +å¹ ¸ +ç¤ ¼ +第 ä¸ī +大 çļĦ +éģ İ +çĥ Ł +éģ ¿ +ä» į +åº Ĩ +æĢ ķ +è° ¢ +çĽ ĸ +å° Ħ +éľ ² +æĸ Ĺ +ç Ĭ¶ +åŃ ¸ +æ¯ ķ +å· ¨ +çŁ ¿ +çļ ĩ +å¸ Ń +çĹ ĩ +æī ¬ +å» ¶ +ä¾ § +æ· ¡ +çļĦ ä¸Ģ +ç¶ ² +æ´ ģ +ç ¸ +è§ Ī +çŃ ¹ +ç§ ĺ +è¯ Ĭ +çı ¾ +èª ī +æ¯ « +ð ¨ +åį ´ +æĪIJ 为 +èĥ½ åĬĽ +é» Ħ +æĹħ 游 +èĪ ¬ +æ¯Ķ è¾ĥ +èµ· æĿ¥ +äºĨ è§£ +èĩª çĦ¶ +ä¸Ģ 次 +åŁº æľ¬ +æĽ ¾ +综 åIJĪ +èı ľ +è§ī å¾Ĺ +第 äºĮ +è· ij +æ³ ¢ +åĢ Ĵ +ç¡ Ģ +åħ µ +èį ī +çĶ ³ +çĶ ° +æĤ £ +è§Ħ å®ļ +èĥ ľ +èµĦ 产 +æ¢ ¦ +æľ Ŀ +è¿Ļ éĩĮ +å¤ « +æĮ ¥ +ä½ Ľ +å® Ī +éĽ ¶ +æĸ ¼ +ç¯ ĩ +å² Ľ +åĵ ¥ +éŃ Ķ +ä¸į åΰ +æī ĺ +åº Ĭ +æ¬ § +èį £ +æ± ĩ +æī © +åģ ı +å¢ Ļ +è® ¯ +å© ļ +æĥ ł +æ´ ĭ +å® ľ +æ¶ ¦ +æħ ¢ +éĢ ı +å® ½ +é¡ ¾ +ç´ ¯ +æ± ¡ +çĪ Ĩ +ç§ Ł +æĥ Ĭ +æ¶ ¨ +é¥ ° +éĺ µ +é¥ ® +æļ ĸ +åº Ł +æĹ Ĺ +éļ Ķ +ç¶ ĵ +åĭ Ļ +å¯ ¦ +éĢ Ķ +æī « +çĥ Ī +éĽ » +åĪ ij +éĹ ľ +éĹ ª +å¥ ĭ +å Ĥ¨ +ç¼ © +ä¾ µ +å ¬ +𬠶 +åĽ½ éĻħ +ç»Ħ ç»ĩ +ä¸ĵ ä¸ļ +åıij çݰ +å¸Į æľĽ +ç»ı èIJ¥ +åı « +æĿ¥ 说 +éļ ľ +ä»» ä½ķ +交 æĺĵ +éĩį çĤ¹ +çļ ® +ç» į +æ´ ¾ +ç§ij åѦ +åºĶ ç͍ +建 çŃij +èĤ ī +æĶ¹ éĿ© +åŁº ç¡Ģ +æ± ī +åĩº æĿ¥ +è¿Ļ ä¹Ī +åĪ ļ +åĿ IJ +ä¸į ä»ħ +ä¼ļ è®® +éĿ ł +åªĴ ä½ĵ +æ° ¸ +åĨ ² +èĭ ı +å¤ ® +çĪ ¶ +åł Ĥ +å®ŀ éĻħ +è¡ Ĺ +ç« ¥ +éĺ ħ +äºĭ æĥħ +åİŁ åĽł +éħ ¸ +以 æĿ¥ +å¨ ± +å® « +åĿ Ĺ +ç» © +éĩ İ +ä¸į å¾Ĺ +ä¼ł å¥ĩ +ç¡ ¬ +åİ ħ +æĹ ¢ +ç» ĥ +èĦ ij +å¼ ± +æİ Į +è´ ´ +æĮ Ĥ +åħ³ éĶ® +å° ļ +é¥ Ń +åº Ħ +çĻ ¼ +åľ ĭ +æİ Ī +个 æľĪ +äº Ī +å¸ ģ +è· Ŀ +æ² ī +ç« Ł +åĨ ¬ +æĬ ½ +éĨ Ĵ +å¼ Ł +è§ ¦ +èģ ĺ +è± Ĩ +æļ ´ +åijĬ è¯ī +è± ª +èµ ¢ +è· ¨ +è³ ĩ +çĪ ¸ +æĬ ± +æµ ª +éº » +ä» ª +è¡ ¡ +å¥ ¶ +çģ ¾ +èµ ¶ +èĤ ¥ +å§ IJ +åĢ º +éľ ĩ +è® ¢ +æ¬ Ĭ +ç · +å» ī +ä¿ Ĺ +å¿ ĺ +å¦ ĩ +ç¼ ĵ +åŃ ķ +æ¼ « +è£ ģ +çĩ ĥ +é» ĺ +çī ¢ +çĪ · +æĬ µ +å® ¾ +æľī ä¸Ģ +è¿ ¹ +è¿ « +è² Į +æľī çļĦ +ð¬ ĺ +è¿ĺ æĺ¯ +æīĢ ä»¥ +ä¹Ł æĺ¯ +è¿Ļ äºĽ +对 äºİ +åIJ § +缮 åīį +èĩªå·± çļĦ +èĥ½ å¤Ł +å¦Ĥ ä½ķ +æľº æŀĦ +åıª æĺ¯ +ç½ij ç«Ļ +åħ¨ éĿ¢ +为 äºĨ +å¼Ģ åıij +æĸ° éĹ» +éĩij èŀį +ç» § +客 æĪ· +ä¸Ģ èµ· +èĮ ¶ +åħ³ 注 +æ°´ å¹³ +åİĨ åı² +å¢ŀ éķ¿ +é ± +åŁº éĩij +åº Ń +åı ¶ +ä¿ ĥ +éĽ ¨ +æ¶Ī è´¹ +èĪ ¹ +çŁ¥ è¯Ĩ +æĪĺ çķ¥ +ç»ı éªĮ +å³ ° +æĽ ² +èĦ ļ +åĨ ° +å¤ ı +å½ Ĵ +ç¬ Ķ +èĻ ij +çĶ ² +åľ Ī +è¯ Ĺ +é½ IJ +容 æĺĵ +çłĶ åıij +éª ¨ +çº ¸ +è· µ +æĹ § +çķ ¶ +åĪ ¸ +è´ · +åı ¬ +ç§ ĭ +æ¶ ² +è¡Į æĶ¿ +çĮ ® +èĤ ¤ +éĢ IJ +è¶Ĭ æĿ¥ +è¶ĬæĿ¥ è¶Ĭ +æĦı è§ģ +èĪ ŀ +åī Ĥ +æ¶ ī +ç¨ĭ 度 +åħ¬ åħ± +æ¢ ° +æľ « +çº ¯ +åĶ ± +æ´ ² +æĬ ¢ +æ¤ į +å¿ Ļ +ä¼ ° +å¼ ¹ +æ³ ī +æľĢ 大 +è¶ ĭ +å· § +ç¦ ģ +æī ¶ +åį ± +çı ł +çĨ Ł +æĭ ľ +主 ä¹ī +æĿ Ĥ +éĻ Ħ +éģ į +æIJ Ń +æĮ ¯ +å¤ļ å¹´ +æķ ¬ +æij Ħ +çº · +å¼ ĥ +æ¹ ¿ +å¨ ĺ +æ¡ £ +é© ¶ +æľ Ĺ +æ® ĸ +æ¦ ľ +åĵ ¡ +ä¸Ģ ä½ĵ +æŁ¥ çľĭ +ç¹ ģ +æµ ĵ +åħ¬ å®ī +æ½ ľ +è´ ¯ +éª Ĺ +æ IJľ +å· ¡ +è ¬ +é Ĭ +å§Ķ ä¼ļ +æĤ ł +åī © +æı Ń +åŃ£ 度 +ð «ĺ +𬠬 +ä ´ +ð ª +ä½Ĩ æĺ¯ +éĥ½ æĺ¯ +å¹³ åı° +åѦ ä¹ł +åĵģ çīĮ +ä¸ Ķ +è¿Ļ ç§į +æĶ¿ çŃĸ +æĭ ¬ +认 为 +ä¸Ģ èά +æłĩ åĩĨ +æĶ¯ æĮģ +模 å¼ı +åħ³ ç³» +çļĦ æĺ¯ +è¿Ļ ä¸Ģ +ä¸į è¦ģ +çĶ ļ +ç²¾ ç¥ŀ +æĭ ¥ +åĪ© ç͍ +ä¿Ŀ æĬ¤ +ä½ľ ç͍ +èĭ ¥ +åĽ½ åĨħ +ä»ĭ ç»į +ä¸Ģ ä¸ĭ +å·¥ ä¸ļ +缮 æłĩ +æľĢ åIJİ +ä»· å̼ +å° į +éĵ ģ +è° ģ +ç»ĵ æŀĦ +éĽ ª +æĻº èĥ½ +ä¼ł 绣 +ä½ĵ èĤ² +çĶŁ æĢģ +æĭ į +æİ ª +åĨľ ä¸ļ +çī¹ èī² +è§Ħ 模 +æĹ¶ 代 +è¿ĩ ç¨ĭ +éĴ Ī +æĿ ¾ +åĶ IJ +åĮ» çĸĹ +çģ ¯ +åζ éĢł +æł¸ å¿ĥ +ä¸į åı¯ +ç³» åĪĹ +åIJ ī +åľ £ +åĢ ij +ä½ ³ +æĿ¥ çľĭ +æ¯Ķ èµĽ +ä¸ĭ æĿ¥ +åĩº äºĨ +å¹² éĥ¨ +å¾® ä¿¡ +å½ĵ åľ° +åį · +åį« çĶŁ +ä¼ Ł +çĸ« æĥħ +è° · +åĩł 个 +éĺ ´ +çĶŁ çī© +å° ¤ +ä¼ Ĭ +èĤ ¯ +éĿ¢ 积 +åĪĽ éĢł +æı ¡ +åľ Ĩ +æĻ ĵ +æĪIJ äºĨ +åĩ ¡ +çĸ ¾ +ç«ŀ äºī +è® ¨ +主 é¢ĺ +é² ģ +è¿ ª +ä¿ Ħ +æĢ ª +ä¸ ¦ +èĻ ļ +æ½ ® +çĥ § +èĢ ³ +æ± ł +éĢĤ åIJĪ +æł¹ æľ¬ +åĬł 缣 +ç͵ è§Ĩ +æ· · +ç¼ ĺ +çª Ĺ +çĬ ¯ +æĥ ¯ +æĦı ä¹ī +åĬŀ æ³ķ +ä¼ ij +æ» ij +åĭ ĩ +æķ ¢ +å¯ » +è¦ Ĩ +éĢ ĥ +ç»ı çIJĨ +åĿ ı +æ³ ½ +ä¹ ĺ +åĪ º +å± ı +é¡ ¿ +äº ¡ +éĤ Ģ +åħ ¼ +åĭ ¤ +æ® ĭ +æĺ ł +æ¯ķ ä¸ļ +æĪ ª +è· Į +å£ ģ +åı¦ ä¸Ģ +羣 å®ŀ +ç£ ¨ +è¯ ļ +å¿ħ è¦ģ +æģ ĭ +æĩ Ĥ +å¾ Ĵ +è° ĵ +æķ ı +æ ύ +èĥ ¸ +æĭ ¼ +å¦ Ļ +è¯ ¸ +èģ Ĭ +æĤ ī +éº ¼ +åĩ Ń +èĪ Ĵ +æ¶ Ĥ +è¿ ģ +æ² ¿ +å¡ ij +æĽ ¿ +æ¾ ³ +å¿ į +èĢ Ĺ +éľ ¸ +åĩł å¹´ +åĪ Ĭ +èĦ ī +èħ IJ +æ¡ Į +çº ł +æ» ļ +æĤ ² +åĨ Ĵ +å¦ ¹ +çķ ħ +çº µ +æij ĩ +å¤ º +è·¯ ä¸Ĭ +å¿ ½ +èĸ ª +æģ IJ +æĦı æĢĿ +å« Į +æı ´ +æ° § +èĢ Ģ +éĺ » +è½ ¨ +å¹ » +æį ķ +åĿ ¦ +åĵĪ åĵĪ +çĭ IJ +æ» ¨ +è² » +è¿ Ł +人 éĥ½ +ç» ĺ +åı ¹ +çµ IJ +æī ° +æ» ĭ +å¥ ij +åĭ Ł +ç¢ º +ð ¦ +éĽĨ åĽ¢ +æĿ İ +å¼Ģ å±ķ +æıIJ åįĩ +åħ¨ åĽ½ +æ±½ 车 +åѦ æł¡ +æł¹ æį® +è¿Ļ æĺ¯ +åĩº çݰ +éĻ Ī +ç½ Ĺ +èİ· å¾Ĺ +åĪ ĺ +éĶĢ åĶ® +æľª æĿ¥ +éľĢ æ±Ĥ +å®ŀ æĸ½ +åĿļ æĮģ +åħ¨ çIJĥ +éĵ¶ è¡Į +æİ§ åζ +é¡ » +åľ° åĮº +æīĵ éĢł +çļĦ è¯Ŀ +帮 åĬ© +ä½ĵ ç³» +è¾¾ åΰ +è§Ħ åĪĴ +åŁ¹ è®Ń +两 个 +æĬ¥ åijĬ +åľ° æĸ¹ +å®Į åħ¨ +æİ ī +ç»ĵ åIJĪ +宣 ä¼ł +æ³ķ å¾ĭ +èīº æľ¯ +ç͵ å½± +èª ª +ä¸Ģ çĤ¹ +è¶ħ è¿ĩ +ç͵ åŃIJ +æĢĿ æĥ³ +æķĻ åѦ +éĺ¶ æ®µ +åķĨ ä¸ļ +çī© æµģ +åĪĽ ä¸ļ +æĸ¹ æ¡Ī +çݰ 代 +æ¡ ¥ +èIJ½ å®ŀ +带 æĿ¥ +产 çĶŁ +ç§ Ģ +æ³ ° +ä¹ ± +åħ· ä½ĵ +åĸ Ŀ +èĵ Ŀ +å® Ĺ +åįĩ 级 +æ·± åħ¥ +ä¿Ŀ éĻ© +ç®Ģ åįķ +çĹ Ľ +稳 å®ļ +è¾ Ĩ +å±ŀ äºİ +å· Ŀ +ä¸į å°ij +åĴ ¨ +举 西 +å½¢ å¼ı +娱 ä¹IJ +æŃ£ 常 +é¸ ¡ +åħħ åĪĨ +å®ŀ è·µ +éĩĮ éĿ¢ +è· ³ +èĻ İ +æĪIJ éķ¿ +æļ Ĺ +çĿ ¡ +ç½ ª +çIJĨ 念 +æĮ ij +èµĦ æľ¬ +å¤ļ å°ij +ä¸ĭ éĿ¢ +å¸ Ŀ +åħ¬ å¼Ģ +æ¸ IJ +éķ · +å± ĭ +欢 è¿İ +å¿ĥ çIJĨ +çĤ İ +æ¹ ¾ +è® ĵ +éĤ Ħ +ç³ ĸ +ä¹ Į +åĬ ± +çī Ļ +èħ ¿ +å² Ĺ +ä¼ į +æĪIJ åijĺ +åŃ Ķ +å°ı ç¼ĸ +èij £ +æ³ ¡ +åħĪ è¿Ľ +åħ § +åĺ ´ +è´ Ŀ +è » +æIJ ŀ +æ³ Ľ +é¸ Ł +ç½ ² +èĽ ĭ +主 ä»» +缮 çļĦ +ä¹ ı +æ´ ¥ +æĪ ´ +严 æł¼ +çħ ¤ +çĮ « +åĶ ¯ +å° Ĭ +çĶ ľ +åŀ ĥ +åľ ¾ +æĭ Ł +çĦ ¦ +é« Ķ +å® ı +æ© Ł +é© » +æĹ ģ +å½ » +éĥ½ ä¸į +æij © +ä» ĵ +ä¹ ³ +å² ¸ +è° ĭ +大 å¤ļ +çģ Ń +èħ ¾ +æŁ ľ +èĪ į +åħļ çļĦ +å° ĺ +åįģ å¹´ +æĭ Ĵ +è£ ¡ +æŁ Ķ +å¹ ¼ +éĶ ģ +ä¸ĵ 项 +æī İ +驾 é©¶ +ç¢ İ +è¢ ĭ +éĶ ĭ +å£ ® +å° ĸ +ç͵ æ±ł +è¿ Ķ +æ¼ ı +å¾ ª +èı Į +èĥ ĥ +è¾ ħ +éĢ Ĵ +èĥ İ +éĻ ª +å¯ ¿ +å¥ Ķ +çĮ Ľ +çº ¹ +çŁ¥ åIJį +å¿ Ĩ +æ¡ ĥ +æ£ ĭ +éĢ Ĩ +çĤ ¼ +ç± į +çī § +æł· çļĦ +è¾ Ľ +åł Ĩ +å®ŀ åľ¨ +ä¼ ı +å® ¿ +èµ ı +è£ Ĥ +åįĬ å¹´ +åĢ ¾ +满 æĦı +æ¢ ¯ +æĦı åij³ +åŃ ¤ +ç¥ Ŀ +æĻ ¶ +èµ Ķ +åģ ¿ +èĦ Ĥ +ç½ ļ +ç¢ į +æ² ĥ +æ ĵį +å´ ĩ +æļ Ĥ +è· ĥ +æIJ ¬ +å© Ĩ +é ī +éī ´ +åħ´ è¶£ +èIJ¥ ä¸ļ +è® Ĭ +èĦ ı +è¾ Ī +å·ŀ å¸Ĥ +è´« åĽ° +ç© · +ä¸Ń å°ı +æ¼ Ĥ +çĻ Į +èľ ľ +ä¼Ļ ä¼´ +çī µ +æĤ Ł +éĻ · +èµĽ åŃ£ +æ¨ £ +åģ ¶ +æĺ Ĩ +è¢ Ń +æį IJ +èī ° +æ Ĥ¬ +çĶ ¢ +èij ¡ +çĽ Ĺ +å© ´ +å° İ +çº ½ +åĢ ¡ +æī ® +è¨ Ń +æĬ ij +ç¡ ķ +è¾ ĸ +éĥ ģ +è¾ © +éĤ » +çݰ åĩº +è¦ ı +å½ ¹ +éĺ Ķ +åī µ +è¯ ± +æĥ ij +æ· Ģ +é¢ Ī +ä¾ ¦ +æģ ° +æ£Ģ å¯Ł +éĨ « +çĦ¶ æĺ¯ +åĭ ĥ +èĮ « +ä ĵ +𠬸 +ä½ľ 为 +çļĦ 人 +éĤ£ ä¹Ī +ç¾İ åĽ½ +è¿ĺ æľī +æıIJ é«ĺ +èĻ ½ +åħ· æľī +åĮħ æĭ¬ +æĪĸ èĢħ +ä¸į è¿ĩ +ä¸Ĭ æµ· +åĮ» éĻ¢ +èµĦ éĩij +çĶļ èĩ³ +åζ 度 +è§£ åĨ³ +èģĶ ç½ij +ç»§ ç»Ń +建 ç«ĭ +è¿Ľ ä¸ĢæŃ¥ +æĿIJ æĸĻ +ä»Ĭ 天 +å¿ħ é¡» +åIJĦ ç§į +çݰ åľº +ä»ĸ çļĦ +å¢ŀ åĬł +é¢Ĩ åŁŁ +åıĤ ä¸İ +æĮģ ç»Ń +ä¹ĭ ä¸Ģ +çī¹ åĪ« +é± ¼ +åħ± åIJĮ +åĬ ª +çİ ī +人 们 +åħĪ çĶŁ +ä¼ĺ åĬ¿ +ä¿Ŀ æĮģ +ä½ľ åĵģ +çī Ľ +æĪIJ æľ¬ +æĶ¶ åħ¥ +åıĬ æĹ¶ +è´Ł è´£ +æİ¥ åıĹ +èį IJ +åıª è¦ģ +羣 çļĦ +导 èĩ´ +æľº åζ +è¡Į åĬ¨ +æĸ° çļĦ +å®Į åĸĦ +为 ä»Ģä¹Ī +ä¸Ń 央 +æĪIJ ç«ĭ +æĦŁ è§ī +åıĺ åĮĸ +åıĹ åΰ +å¹¶ ä¸į +åŃ Ļ +æĸ½ å·¥ +æĺİ æĺ¾ +è¿ĩ åİ» +åıij æĮ¥ +羣 æŃ£ +åŁº åľ° +æĺİ ç¡® +èĥ ¡ +许 å¤ļ +ä¸Ģ å¹´ +æĸ¹ åIJij +æģ © +缸 ä¿¡ +åľ ³ +详 ç»Ĩ +äºĭ ä¸ļ +çĶŁ åij½ +åĴ¨ 询 +æĸĩ æĺİ +çij ŀ +绿 èī² +èİ « +æĦı è¯Ĩ +æĬķ åħ¥ +åĬł å¿« +æ¢ ħ +ç¿ » +å¼Ģ æĶ¾ +æĻ® éĢļ +åįı ä¼ļ +æĪIJ 绩 +ä» Ļ +å¯ Ĵ +è¯ģ åΏ +认 è¯Ĩ +ä¸ ¹ +大 éĩı +è¿ ħ +åģļ åΰ +设 æĸ½ +è´¸ æĺĵ +èĥ½ æºIJ +æĹ¶ æľŁ +ä¸Ģ 天 +æ²» çIJĨ +åĺ ī +å® ĩ +丰 å¯Į +举 è¡Į +æĪIJ æŀľ +èĤ¯ å®ļ +çĭ Ĺ +åĬ¨ åĬĽ +æ£ ® +åĩł ä¹İ +åĽł ç´ł +æ°ij æĹı +æ´ ŀ +ç½ij åıĭ +åIJĪ çIJĨ +广 大 +æ® Ĭ +æ´ Ľ +æĿ ¯ +èĴ Ļ +ç͍ äºİ +èŀį èµĦ +ç¥ ĸ +æľº 械 +举 åĬŀ +èĩª åĬ¨ +åĬŀ åħ¬ +é» ŀ +éĽ Ħ +å̼ å¾Ĺ +çĮ ª +以 为 +æĺ Į +è·Ŀ 离 +åIJ¸ å¼ķ +ç» ķ +éļ Ĩ +计 ç®Ĺ +éĺŁ ä¼į +大 ä¼ļ +å¼ķ èµ· +çī¹ çĤ¹ +èĥ ¶ +å¹´ è½» +æľ¬ 身 +æľº åħ³ +å®ĺ æĸ¹ +éĥ ij +æµ Ļ +è§Ĵ èī² +èij£ äºĭ +为 主 +æĹł 论 +ä¹ł æĥ¯ +æ¥ ļ +æĭ ĵ +绣 计 +åħ Ħ +广 æ³Ľ +åį Ģ +污 æŁĵ +è« ĭ +èĬĤ 缮 +ä¼ ¦ +è¦Ĩ çĽĸ +èĢ IJ +æī¶ è´« +ç»ı åİĨ +éĩįè¦ģ çļĦ +èĤ¡ 举 +æĭĽ èģĺ +åĽĽ 个 +æĩ ī +èĥ ŀ +æij Ĩ +é«ĺ éĢŁ +éº ¦ +åİŁ åĪĻ +èİ ± +æĽ´ 好 +éķ ľ +åĩ Į +åŀĥ åľ¾ +éĢ ² +çģ ° +éĵ º +äºĭ æķħ +çĶ ĺ +空 æ°Ķ +é¾ Ħ +èı ² +çĵ ¶ +æĺ ¨ +æĹ¥ æĬ¥ +æµ ® +åľ° åĽ¾ +åij Ī +大 åĬĽ +ç» ª +å¸ ħ +æľį åĭĻ +ä¸į éĶĻ +乡 æĿij +å± ¥ +å¹³ æĸ¹ +éĹ ² +æī £ +ç´ł è´¨ +èµ ´ +éģ Ń +èIJ ¨ +èĩª 主 +éĩij å±ŀ +èī¯ å¥½ +两 å¹´ +æ³ ¥ +é¢ ľ +ç²¾ 彩 +ä¸Ń åįİ +æĻ ĭ +ä¹ł è¿ij +ä¹łè¿ij å¹³ +æĪĺ 士 +åģļ çļĦ +éª ij +æ» ´ +çĵ ľ +çīĪ æĿĥ +èĤ ł +æľĥ åĵ¡ +çı į +ç¨ ® +ä »¿ +çī© ä¸ļ +åĢĭ 人 +å¦ » +ä¼ ¸ +æ± Ĺ +æĹ º +çIJĨ æĥ³ +æij ¸ +è¿Ŀ æ³ķ +å®Į æķ´ +åİ ¦ +è¸ ı +æĸ ij +æ¡ Ĥ +ä½ĵ åζ +å¸ « +æĿ Ĩ +æ® ¿ +æ¯ ģ +é¦ Ī +è§Ĵ 度 +æ¬ £ +çĥ ¦ +èĤ º +éĩĩ 访 +æij ĺ +æĮ ¡ +æ· ĺ +åħ» èĢģ +çĤ ¸ +è¿ Ī +åİ ī +åĿ Ĭ +è¾ £ +åĩ Ŀ +æ³ ª +çĸ ı +æİ ĺ +åĥı æĺ¯ +éĽ ķ +ç¼ Ŀ +èį · +æį · +åł ¡ +åı¥ è¯Ŀ +çĸ ¼ +æł ı +éģ µ +ç¢ ³ +å·¥ åķĨ +æIJ º +åĪ ¥ +ä¹ Ļ +æĹ ĭ +æĥ ľ +ä¸Ģ 大 +å±Ĥ 次 +èµ ĸ +æĬ ¬ +æ¨ Ĥ +è¯ ŀ +åħ Ĵ +ç¯ ® +èĤ ĥ +å§ ¿ +æĬ ļ +çĵ · +ç͵ åĬ¨ +æĸ° åĨł +æ¶ µ +ç¢ ij +æ· ® +æĹ ¨ +è¸ ª +æ¸ Ķ +æĦ Ī +åı Ķ +åįĹ çľģ +ç¾ © +å§Ķ 书记 +è² ¸ +æ¶ Į +è« ĸ +èIJ Ħ +æı ı +å¿ § +è¾ ¦ +å¦ Ĩ +æī Ń +åij µ +éģ ¥ +è¨ ± +ä» ĩ +åįģ ä¸ī +åī ² +èª į +èĪ ° +é¢ ĩ +é¥ ± +çĭ ł +é«ĺ çļĦ +çµ ± +æħ İ +é¢ ģ +åIJĪ éĢĤ +æµ ´ +èµ ĭ +æĬ ¼ +å¦ ¥ +éĻ¢ éķ¿ +èĢ ķ +è¾ ¨ +æħ ° +åįģ åĽĽ +æľ µ +èĵ Ħ +æŀ ¢ +å» · +æĤ Ħ +æ¶ ¯ +çŁ © +åŃIJ éĩĮ +çĬ ¹ +å±Ģ éķ¿ +é IJ +å¥ ł +ä¼ļ éķ¿ +æĵ ļ +ä¸į åıĬ +åįģ ä¹Ŀ +æ¬ º +èº º +éĺ IJ +çº Į +è¨ » +åĨ Ĭ +èŃ ĺ +é«ĺ çŃī +èħ º +å¤ ķ +ç» ij +åĶ ¤ +èķ ´ +çķ ľ +æħ ĭ +åı Ļ +åı ĥ +å³ ¡ +人 大 +éħ ¿ +éģ © +å¥ ¢ +åı£ æ°Ķ +éĮ Ħ +é ı +åĭ ĺ +è´ ¿ +éļ ª +é ĭ +éļ ¶ +ð ¥ +𬠣 +ð £ +ð« į +𬠳 +ð« ĵ +ð« Ħ +ð« Ł +𨠱 +ä Ĺ +以 åıĬ +æľī éĻIJ +åij ¢ +åIJ Ĺ +çľĭ åΰ +计 åĪĴ +è¿Ľ åħ¥ +缴 æİ¥ +åĪĨ æŀIJ +åıª æľī +设 å¤ĩ +åħ¶ å®ŀ +åĬł 强 +ä¸Ń çļĦ +ä¿Ŀ éļľ +èĢģ å¸Ī +人 æīį +å¾Ĺ åΰ +é£İ éĻ© +ä¸Ģ ç§į +空 éĹ´ +æĪij åĽ½ +ä¹ĭ åīį +ä¸ĵ å®¶ +æĿ ¨ +æĹ¥ æľ¬ +群 ä¼Ĺ +åıĤ åĬł +æķĪ æŀľ +æľī åħ³ +å®¶ åºŃ +åĮº åŁŁ +åĬª åĬĽ +éļı çĿĢ +æĹł æ³ķ +交 æµģ +è¡Į 为 +æ£Ģ æŁ¥ +æľŁ éĹ´ +å¦Ĥ æŃ¤ +èĤ¡ 份 +å½ĵ æĹ¶ +è£ħ å¤ĩ +åĩĨ å¤ĩ +éħĴ åºĹ +è¿IJ åĬ¨ +æıIJ åĩº +å·¦ åı³ +æİª æĸ½ +é£Ł åĵģ +æ¶Īè´¹ èĢħ +åѦ éĻ¢ +æĮĩ 导 +è¿IJ èIJ¥ +éĩį 大 +åĨľ æĿij +éĢł æĪIJ +æĶ¿ æ²» +éĴΠ坹 +æŃ£ å¼ı +åıĸ å¾Ĺ +éĤ£ 个 +éĽĨ ä¸Ń +åıª èĥ½ +å¿« éĢŁ +身 ä½ĵ +åħļ åijĺ +èģĶ åIJĪ +åĬĽ éĩı +éĥ½ æľī +æ ħ§ +å¡ Ķ +åĪ« 人 +表 çݰ +æķħ äºĭ +ä¸Ģ åĪĩ +å° ĩ +èµĦ æĸĻ +åŁ¹ åħ» +éĺħ 读 +æľī 人 +èIJ¥ éĶĢ +çĽij çĿ£ +çݯ ä¿Ŀ +èĢĥ èĻij +æ·± åľ³ +严 éĩį +èĮĥ åĽ´ +å§Ķ åijĺ +çĽij 管 +ä¸ī 个 +è£ħ ä¿® +åħ¬ éĩĮ +åĪĨ åĪ« +çIJĨ è§£ +éŁ © +åĬł å·¥ +认 羣 +ä¸į 好 +åİ» å¹´ +éĻį ä½İ +æľº ä¼ļ +åįı è®® +符 åIJĪ +å¢ŀ 强 +æĬĢ èĥ½ +é¦ĸ åħĪ +ç§ ¦ +ä¸ ģ +å° ¾ +æľī äºĨ +åľ° 产 +æ¸ ł +æĸ¹ 便 +ç§» åĬ¨ +éĢŁ 度 +å°¤ åħ¶ +éĢļ çŁ¥ +åĿ Ľ +éģ¿ åħį +æģ ¢ +è´ ¡ +èģĮ å·¥ +å®ŀ åĬĽ +æĺ¯ä¸Ģ ç§į +åIJ¯ åĬ¨ +çĸ¾ çĹħ +æĿ¥ äºĨ +缸 对 +çݰ å®ŀ +èŀį åIJĪ +åIJĮ æł· +åħ¬ åijĬ +çī¹ æ®Ĭ +ç´ « +ä¸ĭ åİ» +ä¼ł æĴŃ +æľĢ 好 +ä¼ĺ è´¨ +æ² Ĵ +æĮ º +æĹ ¦ +è¯ º +ä¸Ģ åIJį +éģĵ è·¯ +示 èĮĥ +è¿ĩ æĿ¥ +åIJĮ åѦ +é¼ ĵ +æĿ Ń +æľ¬ 次 +åIJĮ æĦı +ä¸ĸ 纪 +ç¾ Ĭ +æ¬ ² +å·¥ èīº +çĵ ¦ +人 士 +æľī æīĢ +ä»İ äºĭ +æľī å¾Īå¤ļ +ä¸į äºĨ +å²Ĺ ä½į +åıĺ å¾Ĺ +åĬ³ åĬ¨ +å¤Ħ äºİ +å¹³ åĿĩ +å½¢ 象 +å¡ ŀ +åħ± 享 +çĿ Ľ +åĪ© 润 +æŃ£ æĺ¯ +å¾Ģ å¾Ģ +缸 æ¯Ķ +æ¨ ª +åĪ · +æµĻ æ±Ł +大 éĥ¨åĪĨ +å¤ļ 个 +æĤ¨ çļĦ +ç͵ åķĨ +å¾® åįļ +å§ĭ ç»Ī +çĬ¯ 罪 +æĺ¯ åľ¨ +ç»Ħ åIJĪ +åİŁ æĿ¥ +æ¸ħ æ¥ļ +åIJĦ åľ° +æĦŁ åıĹ +å½ĵ ä¸Ń +è¶ĭ åĬ¿ +æĻ¯ åĮº +羣 æĺ¯ +ä¾Ľ åºĶ +转 åŀĭ +çĭ Ĥ +èĨ ľ +èĭ Ĺ +å¿ ł +å¾Ī 大 +èĤ¡ æĿĥ +ç¾İ åħĥ +æİĴ åIJį +åĬ¨ çī© +éĶ ħ +å¢ ¨ +主 å¸Ń +å¾Ī 好 +ç»Ŀ 对 +æĿ ľ +转 è½½ +çĴ ĥ +æĿij æ°ij +åIJ ¨ +åĽŃ åĮº +é«ĺ 度 +çī© è´¨ +è¾ ī +æĹ¥ 常 +æı Ĵ +ä¸ī å¹´ +ä½ĵ çݰ +æīį æĺ¯ +代 çIJĨ +ä¸į 管 +æģ Ĵ +åľ° ä½į +ç² ® +èĸ Ħ +æĺİ çϽ +ä¸Ģ èĩ´ +æĽ ¼ +åĵ Ń +åĩ ¤ +åĬ ² +æķ Į +æĪĺ æĸĹ +主 ä½ĵ +åħ¬ å¸ĥ +åıĤ èĢĥ +èĪª 空 +å¯ º +åѦ ä¼ļ +åıį æĺł +ç¾İ 丽 +太 éĺ³ +建 æĪIJ +æħ¢ æħ¢ +åIJĦ 个 +éĤ ¦ +ç»Ħ æĪIJ +ä¸ī 大 +éĶ ¦ +大å¤ļ æķ° +æ¦Ĥ 念 +éŃ Ĥ +åħ¬ çĽĬ +èį Ĵ +身 份 +æ·± åĪ» +åħ © +ç»ı åħ¸ +åIJĦ 项 +èĻ ķ +è¿Ľ æŃ¥ +åįģ äºĮ +æī§ æ³ķ +æĥ³ åΰ +æĦŁ æŁĵ +åķĨ åĬ¡ +å°ı ç»Ħ +èĶ ¬ +çıŃ åŃIJ +åIJĮ å¿Ĺ +éĿ¢ 临 +çĤ Ĵ +å¤ļ ç§į +è§Ĥ çĤ¹ +åĵª éĩĮ +å° Ŀ +å§ Ĩ +èħ ¹ +åŁİ åĮº +太 å¤ļ +çĹħ æ¯Ĵ +åľ¨ äºİ +æīĢ è°ĵ +æĻ ° +æŀ Ŀ +æĭ ĸ +å® ħ +æķ´ æ²» +ä½ı æĪ¿ +åģ · +çĨ Ĭ +èµ ģ +æ° Ľ +æł¼ å±Ģ +åŁºç¡Ģ ä¸Ĭ +èĥ Ĩ +åħ ½ +鼶 åĶ® +åĿ ¡ +女 åŃ© +æĴ ŀ +åħ¨ åĬĽ +åĴ ĸ +èĤ © +çľ ī +èĩ³ äºİ +åħļ ç»Ħ +ä¸Ģ ä»¶ +æĭ Ĩ +äºĭ å®ŀ +åĤ ³ +æ¹ ĺ +ç¶² ç«Ļ +循 çݯ +åIJĮ æ¯Ķ +æĭ Ķ +åĮ» èᝠ+åħ» æ®ĸ +åĽº å®ļ +å®ŀéĻħ ä¸Ĭ +è®° å¾Ĺ +åĪ© äºİ +æĤ ¦ +æĭ ³ +èĤ Ŀ +æķĪ çĽĬ +è© ² +æ°ij 主 +çĹĩ çĬ¶ +é¢ ¨ +å¹¼ åĦ¿ +å§ ij +æĪ Ĵ +ä¸ĭ çļĦ +æ¸ ¡ +å¹´ åºķ +è®° å¿Ĩ +åIJ IJ +大 å¹ħ +å¾ ½ +åħ¬ ä¼Ĺ +ä¿¡ å¿ĥ +çİ Ľ +ä¼ļ ä¸Ĭ +ä¹ Ķ +æijĦ å½± +æ£ĭ çīĮ +éĻ ķ +åºĶ æĢ¥ +æĶ¶ è´¹ +æİ§ èĤ¡ +仪 å¼ı +çŀ ¬ +æīĢ åľ¨ +ç¢ ° +å§ ĵ +é¡ Į +æĶ¯ éĥ¨ +使 åij½ +çĤ ī +å¯ Ħ +ç¿ ¼ +åľ° ä¸ĭ +è¾ ŀ +ä¿ ± +主 æĮģ +è´§ å¸ģ +æģ ¨ +èĤ Į +çĽ Ī +éĶ » +å¿Ĺ æĦ¿ +ç±» ä¼¼ +æĮ ĸ +éĢ » +ç¸ ½ +纪 念 +åķ ¥ +å¼ ¯ +åIJį åŃĹ +åģ¥ èº« +çļĦ å¿ĥ +é© ± +èĥĮ åIJİ +æ³ķ å¸Ī +ç² Ĵ +èĥ½ éĩı +è¾ ° +èī ³ +å½ ¼ +段 æĹ¶éĹ´ +åIJĪ æ³ķ +æĵ ¦ +ç¾ ½ +åİ ¨ +æĪij 说 +äºĭ åĬ¡ +åĩł 天 +åħ ģ +ç¼ ´ +åį ĵ +两 ç§į +çĭ¬ çī¹ +å¸ ¶ +éĴ » +æĥ © +é¢Ĩ åħĪ +è¶³ å¤Ł +å£ ³ +æĦıåij³ çĿĢ +åĪĨ å¸ĥ +ä¹ ĥ +éģ ĭ +ä½ © +è° ± +çģ £ +èį ¡ +è´¯ å½» +å¹ ¾ +ç£ ģ +åħ¸ åŀĭ +åī ĩ +åĨ » +æ¬ ł +ä¸į ä¹ħ +æµ ¦ +éŃ ħ +å¼Ģ äºĨ +使ç͍ èĢħ +è¿Ļ 款 +å° Ī +èĦ± è´« +æĶ» åĿļ +ç®Ĺ æĺ¯ +ç¨ Ģ +æĹł 人 +åł µ +å¥ ı +éĥ½ å¸Ĥ +åı¯ è§ģ +ä¸į åĩº +æ ·» +äº ı +ç¾İ 好 +èĥ ĸ +éŁ µ +æłĩ å¿Ĺ +èĬĤ èĥ½ +æĬ « +å° º +å¯ ¸ +ä¸Ģ 代 +é¢ Ĺ +èĢ ¶ +èĴ ¸ +åĸ ® +æ »¿ +çĮ ľ +æµ Ĩ +åŁ ĥ +åįĥ ä¸ĩ +èµ Į +èģ ² +ä½ľ é£İ +è³ ª +å¯ ¨ +å¹´ 人 +åį° è±¡ +æ¡ ¶ +æĴ ¤ +åįģ äºĶ +æ¯ ħ +æ² ª +åĽ½ æľī +大éĩı çļĦ +å¾ ¡ +å¯ ĵ +è¦ ĸ +æ¼Ĥ 亮 +çľ ł +ç ĤŃ +é» İ +èĻ ¹ +åĪ© äºļ +èŃ ī +æµ ı +åįģ åħ« +ä¸ ¢ +è¾ ½ +æľīä¸Ģ äºĽ +æħ Ī +åģľ è½¦ +å® ł +è§£ æĶ¾ +æľī å¤ļ +éĤ Ĭ +常 è§ģ +æĬ ¹ +çº ¤ +è¦ ª +æ¡ Ĩ +èİ ŀ +æ°§ åĮĸ +è¿Ļ ä»¶ +åĩ ° +æŁ ´ +åıij ç͵ +é¼ ł +转 åĮĸ +å¨ ĥ +æĮ ¤ +ç½ © +å¯Ĩ åĪĩ +æĪij ä¸į +é«ĺ æĸ° +ä¸Ģ ç¯ĩ +è¿Ľ ç¨ĭ +è¡ ° +è¿ĺ ä¸į +ç ħĮ +æĸ° åįİ +èĤ ¿ +æ» © +ä¸Ģ æµģ +è¯ Ī +å®ŀ ä½ĵ +å¤ĸ åĽ½ +èº ² +èµ ł +è¦ º +æ¢ Ŀ +ä¸į è§ģ +è¨ Ĭ +åĮ ¹ +åį µ +çĩ ¥ +æħ ķ +é½ ¿ +å® ´ +é¥ ¼ +èij¡ èIJĦ +å°ı å¿ĥ +æģ ¼ +éĻ Į +æĺ Ĥ +åĥ ¹ +èĬ Ŀ +æ¯ı 个人 +åīį æıIJ +ä½ĵ ä¼ļ +æ¨ Ļ +æIJľ çĭIJ +对 åħ¶ +ä¸ § +èľ Ĥ +æµ ¸ +èª ¿ +åĿ ª +é¢ ĸ +åIJį 为 +ç¬ ¼ +èĪ Į +æľ¬ 书 +èģ ¯ +çº º +ç®Ģ 缴 +éĽ ¢ +ç¾İ çļĦ +éļ ¨ +é«ĺ å³° +è¿Ļ å®¶ +å Ĥ¬ +å° ¸ +ç¡ķ 士 +èŃ · +è° ¨ +æĺ ı +æĶ¿ åįı +è¡ Ķ +ç¿ Ĵ +åľ Ĵ +åĽ½ æ°ij +主 è§Ĵ +è£ ķ +ä¼ ª +åº ŀ +æ°ij èIJ¥ +æĥ § +ç§ĺ 书 +çĹ ķ +çϾ åĪĨ +æº ¶ +æĹł çĸij +çļĦ çľ¼ +æĵ İ +ä¼Ł 大 +å½ ° +åħ¬å®ī å±Ģ +ç³ ķ +å¼ ¥ +åĤ Ļ +ä¹ ¾ +毫 ä¸į +注 æĺİ +åī¯ æĢ» +æĦ ī +æķ ¦ +é¦ ¨ +æĶ Ģ +éĢ Ŀ +åı¯ éĿł +å¤ ¸ +åľ ĺ +éĿ¢ ä¸Ĭ +æĬ ĸ +èĦ Ĩ +é© ° +ä¼ IJ +å¦ ¨ +å®ļ äºĨ +ç³ Ĭ +æŃ ¡ +éĥ¨ éķ¿ +ç§ ī +èĪ Ĩ +åĪij äºĭ +åIJ µ +æ¤ Ĵ +è¡ ĵ +è± « +èı © +åŃ µ +é¥ ² +å°± 好 +åł ª +ä¸ī è§Ĵ +åľº æ¯ĶèµĽ +ä¸į åģľ +æĵ ħ +åħ¨ æĸĩ +æ³ ģ +åѦ ä½į +æ± ° +éł ĺ +åı ł +éļ Ľ +å¸ IJ +çľĭ åĩº +åĮ ł +å±Ģ éĿ¢ +æ³ Į +è° Ĭ +åIJĮ æľŁ +æĬķ æłĩ +å¥ ´ +æĿ¥çľĭ çľĭ +èĦ ¾ +èŀ º +æŃ ī +çĽ ¯ +ç¨İ åĬ¡ +å» Ĭ +æİ © +æħ ¨ +çĽ ¼ +èĬ Ĵ +è® Ģ +æĮ £ +èĮ ħ +æĸ ¥ +æ¤ ħ +åΰ æĿ¥ +èijĹ ä½ľ +çĭ ± +äºĮ æīĭ +ä»İ æĿ¥ +çĸ ² +åºĬ ä¸Ĭ +æĸ° 浪 +æ³ Ħ +å¢ŀ å̼ +ä¸ Ľ +æļ ij +ä»İ ä¸ļ +æ· ĭ +å¤ļ æł· +æľ ´ +份 é¢Ŀ +æŀ £ +西 çľģ +æľ¬ è´¨ +æ·± æ·± +èī ĩ +ç» µ +产 å̼ +æ¼ ł +èħ » +çŃ Ľ +åİ Į +æģ Ń +å«Į çĸij +æĪ ¶ +æ» ŀ +èĨ Ģ +åĬ £ +座 è°Ī +常 æĢģ +çļĦ æĥħ +è¦ ½ +å¯ Ĥ +åĮ Ĩ +èĩ º +é¡ ¯ +çķ ı +éģ £ +åį ľ +çŃī å¥ĸ +è² ¬ +æº ¯ +é İ +çĤ¹ 头 +èĵ ¬ +æ± º +éħ ¬ +éģ Ĭ +è³ ¼ +註 åĨĬ +æľ¬ æĬ¥ +çµ ķ +æ´» æĢ§ +åħ ij +éĮ ¯ +åĨ ¶ +åĸ » +æº ĸ +èĤ ¢ +æº ĥ +æĹ ¬ +åī Ĭ +çIJĨ äºĭ +å± ł +æ² § +èļ Ģ +鼻 åŃIJ +为 æŃ¢ +常 å§Ķ +çµ Ĥ +éĬ · +çĭ Ģ +ä¾ £ +èĥ Ģ +èŃ ° +ç͍ 车 +åĻ ª +æŃ · +åį Ķ +åĪ ¹ +竣 æĺ¯ +é© Ĺ +èIJ Ŀ +çĻ « +çĹ « +æŃ § +å¼ Ĭ +åª ½ +çı Ĭ +è¡ · +éľ ī +åŁº çĿ£ +éļ ± +æ° ¨ +ç» ¸ +å°¼ æĸ¯ +çĥ ĺ +æľŁ åĨħ +è° ħ +éĽ ĩ +éļ Ļ +å ĸī +åī ¥ +çĹ ĺ +æĮ ½ +çĵ £ +æ¹ Ľ +æ¨ ± +æ¾ İ +æ¹ ĥ +åĨ¬ 奥 +æ£ µ +å® ° +åŀ Ĵ +æ§ ĭ +ä¾ Ī +èĮ Ħ +åĺ ¿ +èı ĩ +ç ĻĤ +åĬ ĥ +é į +èĶ ½ +çŀ Ń +æķ ŀ +ä¹ ĸ +éŁ § +è¾ ľ +æĩ Ī +ä½ £ +çŀ » +åŁ Ķ +èĪ ħ +å®ŀ äºĭ +é ¨ +å§ ¥ +çµ ¡ +åĺ » +çķ ¢ +æ²ĥ å°Ķ +è¿ Ħ +èĤ ĩ +æħ ij +ã § +ä ı +ð ł +ð¬ ĩ +ð« Ń +ð« IJ +ã ³ +© ½ +ð« ł +ã Ľ +ð¬ į +é ¿ +ð¬ Ĵ +ã Ļ +𬠤 +ð ¬´ +ð« ĸ +ð ¤ +ã ¬ +ä ² +ð« Ķ +ð« ļ +è¦ģ æ±Ĥ +ä¸Ģ äºĽ +å®ŀ çݰ +èĢĮ ä¸Ķ +åĽł æŃ¤ +çͱ äºİ +åħ³ äºİ +çĦ¶ åIJİ +æİ¨ åĬ¨ +ä¸Ģ æł· +æĮī çħ§ +è¿Ļæł· çļĦ +å½¢ æĪIJ +æľī äºĽ +æĽ´ åĬł +ç»ı è¿ĩ +建 è®® +æ²» çĸĹ +ä½ł 们 +æīį èĥ½ +ä¿ĥ è¿Ľ +åijĺ å·¥ +ä½ĵ éªĮ +èĪ ĩ +åģļ 好 +ä¿Ŀ è¯ģ +æķ´ 个 +æĺ¯ ä¸Ģ个 +éĩĩ ç͍ +çIJĨ 论 +æ¯Ķ å¦Ĥ +ä¸Ĭ çļĦ +æİ¨ èįIJ +çͳ 请 +天 空 +éĥ¨ èIJ½ +åįģ åĪĨ +æĿ¥ èĩª +ä¹ĭ éĹ´ +è°ĥ æķ´ +æ¯ı 天 +è°ĥ æŁ¥ +æĤ£ èĢħ +è¿ĩç¨ĭ ä¸Ń +é¦Ļ 港 +广 åijĬ +éĿ¢ 对 +满 è¶³ +éķ¿ æľŁ +è§Ħ èĮĥ +æķ´ ä½ĵ +æĶ¹ åıĺ +æĻº æħ§ +å¦Ī å¦Ī +å¦Ĥ ä»Ĭ +åIJĪ åIJĮ +éĥ½ ä¼ļ +åĦ¿ ç«¥ +åĩı å°ij +éŁ³ ä¹IJ +ç»ı 常 +ä¸Ĭ å¸Ĥ +ä¼ĺ ç§Ģ +çļĦ éĩįè¦ģ +ä¸Ģ æĿ¡ +æµ· å¤ĸ +åı¦ å¤ĸ +ä¸Ģ å®¶ +åİĭ åĬĽ +大 åŀĭ +çľĭ çĿĢ +åĪ Ģ +幸 ç¦ı +æİ¨ 广 +åIJ Ľ +å¾ IJ +æī¾ åΰ +äºİ æĺ¯ +èĩª 身 +ä¸Ģ ä½į +åľŁ åľ° +åĬł åħ¥ +æİ¢ ç´¢ +æ¢ ģ +主 åĬ¨ +å°± ä¸ļ +女 æĢ§ +çªģ çł´ +ä¸įåIJĮ çļĦ +è¿IJ è¾ĵ +èĩª çͱ +å±ħ æ°ij +æŃ¤ 次 +çļĦ æĹ¶éĹ´ +å®¶ éķ¿ +ä¸Ģ个 人 +æ£Ģ æµĭ +åĨħ éĥ¨ +广 å·ŀ +缴 æĴŃ +ä»İ èĢĮ +è´· 款 +åı¬ å¼Ģ +æĶ¹ éĢł +人 çĶŁ +å±ķ 示 +æ¯ı å¹´ +女 人 +çļĦ æĸ¹å¼ı +æķĪ çİĩ +å±± 举 +æ¸ł éģĵ +ä¼¼ ä¹İ +æ¡Ī ä»¶ +åĪ© çĽĬ +çľĭ çľĭ +å¿ĥ éĩĮ +ç»´ æĬ¤ +å®Ŀ å®Ŀ +ç½ij ä¸Ĭ +论 åĿĽ +å°± åı¯ä»¥ +ä¸į è¶³ +æģ¢ å¤į +å¸ĥ å±Ģ +è´¡ çĮ® +ä¸ĭ éĻį +æİĮ æı¡ +çļ® èĤ¤ +å·¥ åħ· +éĩį åºĨ +åĵģ è´¨ +æİ¨ åĩº +çĶ· 人 +æī¿ æĭħ +çªģ åĩº +èĢĮ è¨Ģ +æ² Ł +åįı è°ĥ +æĺ¯ ä»Ģä¹Ī +æ± ¤ +æĴ ij +çĭ¬ ç«ĭ +çݯ èĬĤ +æī© 大 +æ´ ª +æĿ ° +çĽ IJ +ä» ģ +æ¶ī åıĬ +èĢģ 人 +åį³ ä½¿ +åįĹ äº¬ +éħį åIJĪ +é¬ ¼ +çζ 亲 +ç½Ĺ æĸ¯ +å°ı åĮº +æķĻ æİĪ +åĨ³ çŃĸ +é¢Ħ 计 +æľ¬ 人 +ä¼ ¯ +ç« ¹ +åΰ åºķ +å¸Ĥ æ°ij +åĩº åı£ +éĩĩ è´Ń +æĢ» ç»ĵ +æŃ¦ æ±ī +åĬł 大 +广 举 +æµģ ç¨ĭ +人 åı£ +å¦Ĥæŀľ ä½ł +åĩº åİ» +åĩ ī +åĨľ æ°ij +çݰ 象 +åĬĽ 度 +ç»Ļ äºĪ +åħļ å§Ķ +è¯Ń è¨Ģ +线 ä¸Ĭ +æĢİ æł· +åĦ¿ åŃIJ +ç¡® å®ŀ +ä¹ĭ å¤ĸ +éĥ½ åľ¨ +èī ¾ +çļĦ æĥħåĨµ +éĩĮ çļĦ +åĽ´ ç»ķ +æĽ´å¤ļ çļĦ +ä¾Ŀ æ³ķ +åħ¬ åĽŃ +å®¶ éĩĮ +æ¯į 亲 +ä¸į åĨį +èĭ ¹ +æ³ķ éĻ¢ +飩 åĽ½ +缸 å½ĵ +ä¸į çŁ¥ +è¯Ħ ä¼° +ä¸į ç͍ +顺 åĪ© +éĩį è§Ĩ +è´¢ åĬ¡ +ä»ĸ åĢij +åıij è¡Į +ä¸ĵ éŨ +åħ· å¤ĩ +å¹¶ ä¸įæĺ¯ +è¶³ çIJĥ +é ŀĭ +åıij 表 +æ°¸ è¿ľ +èIJ¥ åħ» +éħį å¥Ĺ +æķ´ åIJĪ +è´ º +åĽŀ çŃĶ +æĶ¶ çĽĬ +ä¹Ł 许 +è» Ĭ +æİ¥ 触 +æĶ» åĩ» +åĽĽ å·Ŀ +æĢ§ èĥ½ +åĽŀ åΰ +èħ ° +ä¹Ł 没æľī +å¼ Ħ +设 ç«ĭ +éĺ² æİ§ +æĬĢ å·§ +éĢļ 常 +è´¢ æĶ¿ +éĥ¨ ç½² +åľº æĻ¯ +æ±Ł èĭı +表 è¾¾ +åĸ · +女 åĦ¿ +èĪ ¶ +çµ ¦ +ä¼ļ åijĺ +æĪĸ 许 +äº © +举 æĸ¹ +天 æ´¥ +è¿ij å¹´ +çľĭ æĿ¥ +æ¯Ķ ä¾ĭ +å² © +éĵ ľ +çİ » +å®ŀ éªĮ +æĢĿ ç»´ +æĭħ å¿ĥ +æ² Ī +身 è¾¹ +æ·± åĮĸ +ç²¾ åĩĨ +ç§ģ æľį +æ¶Ī éĺ² +åİ» äºĨ +ç»Ĩ èĥŀ +çIJĥ éĺŁ +æĺİ æĺŁ +é£Ł çī© +å¾Ī å¿« +让 ä½ł +ä¿¡ ç͍ +å͝ ä¸Ģ +åħ¶ å®ĥ +çŃī æĸ¹éĿ¢ +å¾ĭ å¸Ī +æŃ» 亡 +æ Ł³ +ä¸Ģ æī¹ +ä¸Ĭ 涨 +æľº åľº +å½¢ åĬ¿ +æĦ¿ æĦı +éĽĨ ä½ĵ +æĸ° åŀĭ +æį٠失 +æĽ ¸ +ä¸ĭ åįĪ +æ¯ı 次 +æĪIJ å°± +åħ¬ è·¯ +èĻ « +åĴ ± +西 å®ī +æľĢ ä½³ +ç§ij çłĶ +å¤į æĿĤ +æľº åύ +çα æĥħ +çħ§ çīĩ +å¹´ é¾Ħ +è³ĩ æĸĻ +ç² Ĺ +åĩĨ ç¡® +åĬł ä¸Ĭ +åĩº çīĪ +è° IJ +å®¶ å±ħ +èĥĮ æĻ¯ +ä¸Ģ 线 +äºĭ 项 +åĬ¨ ä½ľ +ç¥ ¥ +æĢ» ä½ĵ +æĪ¿ åŃIJ +ä¹Ł å°±æĺ¯ +大 æ¦Ĥ +é«ĺ æķĪ +åIJ ¹ +æİ ĪæĿĥ +éĻĦ è¿ij +æ¡Ī ä¾ĭ +éĹ ¹ +çΏ çΏ +彩 票 +æĢ Ĵ +举 æĬ¥ +æĻ® éģį +çķĻ ä¸ĭ +è¡£ æľį +æĹłè®º æĺ¯ +åħħ 满 +æ·± 度 +æ¡ ij +æĪª èĩ³ +带æĿ¥ çļĦ +éĻ µ +æĦŁ æĥħ +èµ ļ +åĵª äºĽ +æķ´ æĶ¹ +æĪIJ çĨŁ +å¨ ľ +é¼ » +çŁ Ľ +çĽ ¾ +好 好 +第 åĽĽ +åĨł åĨĽ +è´¢ å¯Į +æľĢ 好çļĦ +车 åŀĭ +éĸ Ģ +åį³ å°Ĩ +åĪĨ 为 +éĿĴ å²Ľ +纷 纷 +ä»Ĭ æĹ¥ +å¹³ è¡¡ +å¹³æĸ¹ ç±³ +éĤ£ ç§į +åĩº çĶŁ +éĿĴ æĺ¥ +人 群 +人 å·¥ +ä¹ĭ ä¸ĭ +æ¹ĸ åĮĹ +åľ¨ æŃ¤ +åįļ 士 +æĹ¶ åĪ» +æ²³ åĮĹ +æĶ¾ å¼ĥ +éĢļ éģĵ +森 æŀĹ +çĸ Ĩ +æķ ¸ +èĬ ³ +æīĵ åĩ» +æĽ ¹ +åĮĸ åѦ +æĥ³ 象 +ä¸ĩ 人 +è´¢ ç»ı +åħĥ ç´ł +ä¼ļ 计 +åħ¨ ä½ĵ +æĦ Ľ +é«ĺ ä¸Ń +æľº éģĩ +声 éŁ³ +æĹħ è¡Į +æµ © +æŁ ± +å°ij å¹´ +åĽ½ å¤ĸ +èijĹ åIJį +çĶŁ åŃĺ +å§ ľ +带 é¢Ĩ +é¢ľ èī² +ä¸Ĭ ä¸ĭ +产ä¸ļ éĵ¾ +æĽ´ 好çļĦ +å² Ń +ä¼ĺ æĥł +便 æĺ¯ +åħ§ 容 +ä¸Ģ åıª +çIJ ´ +梦 æĥ³ +ç§Ł èµģ +å¼Ģ åIJ¯ +è´Ń çī© +åĮħ åIJ« +åĪ© çİĩ +èµ· äºĨ +æľī åĬĽ +éĤ£ éĩĮ +审 æī¹ +对 æīĭ +çݰ éĩij +天 çĦ¶ +çĽ Ĵ +çĪ ½ +å¿ħ çĦ¶ +åĮĸ å·¥ +ä¸ĵ åĪ© +åķ ¡ +å¼Ģ å¿ĥ +人 ä½ĵ +éģĵ 士 +æĢģ 度 +空 è°ĥ +æĭĽ åķĨ +å§ » +第 äºĶ +æ£ Ĵ +ä¸Ģ ç³»åĪĹ +åį± æľº +转 åıĺ +åľº æīĢ +é¸ £ +æĪ¿ éĹ´ +éĢ ¼ +è¯ķ çĤ¹ +对 å¤ĸ +åĩº åı° +åľ¨ è¿Ļ +åİĤ å®¶ +å·¨ 大 +ç®Ģ ä»ĭ +çľĭ äºĨ +åħļ 建 +æĮĩ æĮ¥ +çŁ³ æ²¹ +ä¸į åı¯èĥ½ +èİ ² +ä¸į 太 +åĪĽ æĦı +第 ä¸Ģ个 +è´µ å·ŀ +è¿ĩ äºĨ +æľ¬ æĿ¥ +éģĵ å¾· +çŃĶ æ¡Ī +éĻ ¶ +ä¸Ģ è·¯ +èĤ ĸ +æ¸ħ æ´ģ +æľī æľº +åIJį åįķ +æĿ ± +åij¼ åIJ¸ +ä¸ Ī +ç¦ı 建 +è¯ķ éªĮ +å¼ķ åıij +ä¹Ł 没 +ä¸į ä½ı +çĨŁ æĤī +èIJ ¬ +ä¸į èī¯ +çł ĸ +èĩ´ åĬĽ +çѾ 订 +åIJ Ĭ +ä¾ ¯ +çĺ ¦ +å§ij å¨ĺ +æĸ ¤ +妻 åŃIJ +æĺ¥ èĬĤ +çĪ ¬ +æĽ Ŀ +çĥŃ æĥħ +éķ¿ æ²Ļ +èIJ¥ éĢł +éħ · +éĵ Ŀ +åŁºæľ¬ ä¸Ĭ +åij¨ åĽ´ +ä»Ģ 麼 +认 åı¯ +åĪĨ åŃIJ +ä¸Ģ æĸ¹éĿ¢ +è½ ´ +å¼ · +马 ä¸Ĭ +éĽ ¾ +èĩ £ +å° ¿ +çĶŁ æĦı +å®ī å¾½ +ç¥ŀ ç»ı +åĩº å¸Ń +èᝠåĵģ +çIJĨ çͱ +åįı åIJĮ +æµģ åĬ¨ +åıij åĬ¨ +åĿļ å®ļ +表 æĺİ +åIJİ éĿ¢ +ä¹ī åĬ¡ +å¦ ĸ +æľī åı¯èĥ½ +å¹´è½» 人 +大 éĻĨ +å² ³ +ä¸į èµ· +çŀ¬ éĹ´ +ä¸įå¾Ĺ ä¸į +çѾ 约 +åIJĪ æł¼ +åħļ æĶ¯éĥ¨ +æµİ åįĹ +便 åĪ© +éļı æĹ¶ +å¥ ī +ç§° 为 +产 æĿĥ +åIJ ķ +çĽ Ĩ +课 åłĤ +ç· ļ +æ£ ī +线 ä¸ĭ +èĩª è¡Į +举 æİª +åݦ éŨ +èĩª ä¿¡ +å½± è§Ĩ +ä» Ķ +çĶŁæ´» ä¸Ń +æĿĥ çĽĬ +çϽ èī² +å°± ä¸į +è¿Ľ å±ķ +æ¯ı æĹ¥ +ä¾Ľ ç»Ļ +æĿĥ åĪ© +æĹł æķ° +çIJĨ è´¢ +ä¾Ŀ æĹ§ +ä¸Ĭ åįĪ +è¯Ĩ åĪ« +çĽĪ åĪ© +çł Ĥ +许 åı¯ +åIJĮ äºĭ +åĺ Ľ +éģ ¸ +çĿĢ åĬĽ +éŨ åı£ +ä¸į å¤ļ +åħ¶ 次 +ç¢ § +çī© çIJĨ +åĨħ å¿ĥ +çϾ å§ĵ +æĢ» 绣 +å¹² åĩĢ +积 ç´¯ +åıį é¦Ī +æłij ç«ĭ +社 交 +ç§ © +åįģ ä¸Ģ +éĤ ĵ +驱 åĬ¨ +å±ķ è§Ī +èĪĴ éĢĤ +åŁº åĽł +å·® å¼Ĥ +转 让 +å°ı å§IJ +æł· åŃIJ +ç¿ Ķ +é«ĺ åħ´ +å½±åĵį åĬĽ +æīĭ ç»Ń +缸 åIJĮ +缸 åºĶ +æĻ Ĵ +è§ Ģ +å¸Ĥ å§Ķ +èĬ ¯ +å±ķ çݰ +åľ° çIJĥ +éĤ ª +ä¸Ģå®ļ çļĦ +åħģ 许 +ä¿¡ ä»» +æī ij +éĻ¢ æł¡ +ç®Ģ ç§° +åģļ æ³ķ +ä¹ĭ è·¯ +æĹĹ ä¸ĭ +èħ Ķ +æ¶Ī 失 +ä¸ĸçķĮ ä¸Ĭ +åŁİ 乡 +èĪŀ åı° +å¾Ī 大çļĦ +绣 çѹ +åħ¬ å¹³ +èĤ ¾ +çļĦ 好 +æ± ģ +çľ¼ åīį +éĽ £ +å¹ ½ +åħ± 产 +主 åĬŀ +å¤Ħ ç½ļ +åº Ļ +éģĵ çIJĨ +å¼ µ +æİ¥ çĿĢ +çĮ İ +çģ Į +çͱ æŃ¤ +人 åĬĽ +æµģ è¡Į +ä¾ ł +åı¯ä»¥ 说 +èĴ ĭ +å½¢ æĢģ +æĹ¥ åŃIJ +æ¼ Ĩ +çķĻ åѦ +缸 éĹľ +æľĢ å¤ļ +åĩŃ åĢŁ +åħ¬ 交 +æĮĸ æİĺ +æĿĤ å¿Ĺ +主 人 +éļľ ç¢į +æł¡ éķ¿ +æĸ¹ ä½į +ä¸Ĭ çıŃ +å¤ļ åħĥ +è ĥģ +éŃħ åĬĽ +èĮ Ĥ +åħħ ç͵ +强 大 +çĥ ¤ +å¥ĭ æĸĹ +å®ŀ ç͍ +éĺ ģ +ç»Ļ äºĨ +æľ¬ ç§ij +æł ĭ +æĭ ¨ +æķĻ ç»ĥ +éĥ½ çŁ¥éģĵ +æ¯ķä¸ļ çĶŁ +ç¢ Ĺ +åŀ Ĥ +è® ¼ +å®ģ æ³¢ +åѦ èĢħ +è°¢ è°¢ +åŁİ éķĩ +æĢİä¹Ī åĬŀ +éģ Ķ +æĪIJ 交 +æ½ľ åĬĽ +åį § +æĸ° å¼Ģ +éħį å¤ĩ +主 åĬĽ +åij³ éģĵ +çĥ Ĥ +é£ŀ è¡Į +å« ģ +大 大 +ç»Ļ 大家 +å¤ĸ éĿ¢ +éĨ ī +åıij è¨Ģ +æĹ© é¤IJ +åIJĦ èĩª +å® Ļ +èᣠèªī +æĬ« éľ² +é¡ ŀ +åĨħ çļĦ +èĤ ª +è¾ IJ +æ³ µ +æĬ Ľ +æĺŁ æľŁ +ä¸Ģ 带 +çĶŁ ç´ł +ç»ı éĶĢ +åĩ ¶ +åľ° ä¸Ĭ +åij½ è¿IJ +åĵ ² +ä¸Ĭ åİ» +æĸĩ çī© +è¯ ij +æĮ¯ åħ´ +éķ¿ æĹ¶éĹ´ +ç¥ Ń +åIJĪ èĤ¥ +è¿Ŀ è§Ħ +èģ ª +ä½İ äºİ +éĢĤ å½ĵ +æľī åºı +æľ¬ ç½ij +çķĻ è¨Ģ +æĥ³ æ³ķ +çѾ ç½² +å§ ļ +æĢ§ æł¼ +èĴĻ åı¤ +æŁ ı +åŀ « +åѦ åİĨ +ä»ħ ä»ħ +讲 è¯Ŀ +éĶ IJ +æĢ ĸ +åī ª +èĭ į +åIJ ĵ +强 çĥĪ +åģ¥ åħ¨ +çĸ ¯ +åı¤ 代 +å¥ Ī +ä¸į çĦ¶ +乡 éķĩ +æľĭåıĭ 们 +åĤ ħ +èģ ½ +个 æĢ§ +æ³ķ è§Ħ +å°ı éķĩ +çĶ» éĿ¢ +第 åħŃ +ç¶² è·¯ +åīį æĻ¯ +åIJ¬ 说 +ä¼ł åªĴ +æĿ¡ ä¾ĭ +åĪ« çļĦ +ä¸į æĩĤ +顾 éĹ® +强 度 +éĺ¿ éĩĮ +èµ° åĬ¿ +å¸ ½ +çļĦ ç¡® +åĮº åĪ« +éĮ ¢ +主 管 +ä¸Ģ çľĭ +æĸ ľ +åŃĺåľ¨ çļĦ +ä» ² +åᱠ害 +éĵ Ń +游æĪı ä¸Ń +éħ ± +é¾Ļ 头 +人 å¿ĥ +éĢĢ ä¼ij +æµı è§Ī +åĬ « +éĺ² æ²» +ç® Ń +å± Ī +è¾½ å®ģ +å£ ¤ +è¿İ æĿ¥ +éŀ į +ç͍ æĿ¥ +大 åľ° +ä» ° +éĢļ 讯 +å¼Ģ å·¥ +è£ ¤ +å¦Ĥ åIJĮ +éª ¤ +éĺŁ åijĺ +è½ © +ç¾İ æľ¯ +èĻ Ł +åIJĮ ä¸Ģ +åľ ĸ +书 æ³ķ +æīĵ åį° +åIJ« æľī +éĽĨ æĪIJ +éĹ · +å¸Ĥåľº ä¸Ĭ +æĹģ è¾¹ +åľ° æĿ¿ +产çĶŁ çļĦ +ç² ¤ +éĩį ç»Ħ +è¡Ģ æ¶² +çŃ ĭ +åĬŀ äºĭ +常è§ģ çļĦ +ä¸Ĭ åįĬå¹´ +å±ı å¹ķ +åIJī æŀĹ +å· © +åĸľ çα +ç¿ ł +ä¸ī ç§į +æ¡Ĩ æŀ¶ +举 èİŀ +çĶĺ èĤĥ +èĬ ¬ +åĽ¾ 书 +åĩ¤ åĩ° +æ°Ķ åĢĻ +å° ´ +å° ¬ +两 天 +è¾ħ 导 +åĢŁ 款 +æĹ¥ èµ· +æ´ Ĵ +ä¸Ģ 度 +è¹ Ī +æ½ Ń +æī ĩ +çĻ ľ +æĸ° åħ´ +åĤ ² +诸 å¤ļ +è´ ª +éĻ· åħ¥ +èĪ Ł +èĤº çĤİ +ä¸Ģ æł·çļĦ +åİ ĺ +åľ° çIJĨ +æĬķ æ³¨ +éļ Ĭ +åħī ä¼ı +ä¿Ŀ åģ¥ +åħ Ķ +åħ¬ åĬ¡ +æīĵ çł´ +çĶ· åŃ© +åĬ³ åĬ¡ +ä½ł ä¼ļ +ç͍ åľ° +æº ¢ +åıij è¾¾ +èĤ ļ +è¿ĩ äºİ +èĩ Ĥ +éĢĻ æ¨£ +è½» è½» +ä¸Ń åħ± +åIJĦ åĽ½ +åĶ ĩ +å®ŀ ä¹ł +èĻ ¾ +æ§ ½ +ä¸į ä¸Ĭ +åħį çĸ« +åįł æį® +å·¥ ä¼ļ +åĽ Ĭ +èĪª 天 +åı¯ çα +æĸĹ äºī +çĺ ¤ +å¦Ĥ æľī +éĽ ĸ +对 æĪij +åĩº ç§Ł +好 çľĭ +太 大 +æ°´ åĪ© +åĬ¿ åĬĽ +åħ¨ æ°ij +ç½ ¢ +èµ¢ å¾Ĺ +ç͵ ä¿¡ +车 éĹ´ +æĻĤ åĢĻ +å°ij æķ° +éĵ ¸ +åħ³ èģĶ +ä¸įä»ħ ä»ħ +为 æĤ¨ +åĴ ¸ +æľº åĬ¨ +è£ Ļ +åĵį åºĶ +éģ ł +è² · +ç© ´ +å¢ ħ +éĶ ¡ +çµ Ħ +çģ« è½¦ +è³ĩ è¨Ĭ +åĨ³ èµĽ +污 æ°´ +èª ŀ +å´ Ľ +ç´§ å¯Ĩ +缺 å°ij +å¤ļ 人 +æĢ» 书记 +éĶ Ī +èij Ľ +å¿ĺ è®° +éĻĮ çĶŁ +éķ¿ å¤§ +åħĪè¿Ľ çļĦ +ç¡ ħ +åıij æĺİ +å©´ åĦ¿ +æīİ å®ŀ +èĽĭ çϽ +ä¸Ģ çϾ +缮 åħī +æ ħĮ +åĬł æ²¹ +åIJ ŀ +ä¸Ģ 群 +ä¸Ń ä»ĭ +å¸ ĸ +å¿ Į +èģĮ èĥ½ +广 æĴŃ +çĽij å¯Ł +ç§ĺ å¯Ĩ +çĭ ® +è¿Ļ æĿ¡ +éĢ ¢ +æĢ ¨ +åįģ åħŃ +è© ¦ +说 åΰ +åĩĿ èģļ +æĮĩ 示 +æ° ¢ +å¼ ĺ +éĺ Ģ +æĸ © +éł ħ +ä¸Ģ å¼Ģå§ĭ +æİĴ è¡Į +åľ¨ æĪij +纪 å½ķ +æĬ Ħ +æł ª +说 æ³ķ +ä¸Ń èᝠ+好 å¤ļ +åıª ä¸įè¿ĩ +çķĻ åľ¨ +个 å°ıæĹ¶ +认 çŁ¥ +çķ « +è§ģ è¿ĩ +å°ı å¾® +ä½Ľ å±± +çľ ¾ +讲 è¿° +æ¢ ³ +ç§° åı· +æĹ¥ æĻļ +è¢ ĸ +åķ ¤ +æľª ç»ı +æľĢ æĹ© +æī® æ¼Ķ +è¡Ģ 管 +çº ± +æĥħ èĬĤ +第 ä¸ĥ +æį § +ä» Ĺ +æ¿Ģ çĥĪ +æĹł 线 +ä¸į 容æĺĵ +å¼Ģ å¹ķ +æĸ° çĶŁ +ä¸ĵ 注 +èij ± +åįĹ æµ· +çĩ Ł +èµ· ä¾Ĩ +æ´¾ åĩº +åĦ Ĵ +ä¾ ¨ +è¼ ĥ +åįļ è§Ī +éĢ ¾ +åĮ Ģ +ç»ıæµİ åѦ +æ¸ Ĺ +ä¿Ŀ èŃ· +çī º +çī ² +çİ « +çij ° +æľĢåIJİ ä¸Ģ +æĶ¿ åĬ¡ +æ§ Ľ +èĻķ çIJĨ +éļIJ æĤ£ +æī¿ åĮħ +æ¥ µ +æ¡ © +çĽ ² +导 åIJij +èĩ´ å¯Į +ç¼ Ĩ +æģĭ çα +ä¸į åĬ¨ +ç»Ļ 人 +å· ¢ +表 æĥħ +举 åįĹ +åĨħ å¤ĸ +è¾Ī åŃIJ +åı ī +åįļ ä¼ļ +åĬŁ æķĪ +æ¸ ´ +å± ¬ +æİĴ éϤ +éĢ Ľ +ä¸Ģ ä¼ļ +ä¸į å¼Ģ +å¼Ģ å¥ĸ +é»ij é¾Ļ +é»ijé¾Ļ æ±Ł +å¿« ä¸ī +度 åģĩ +åĿ ¤ +éĤ® ä»¶ +æĩ Ĵ +ä¾Ľ ç͵ +å» £ +好 è¯Ħ +ç§ĺ书 éķ¿ +æĪĺ åľº +好 å¥ĩ +ä¾µ æĿĥ +æĨ ¾ +æľĢ åĪĿ +æī¹ åıij +åİ ķ +è¼ ķ +æŀ ¯ +ä¸ļ åĨħ +è´Ń æĪ¿ +ä¸į åľ¨ +纪 å§Ķ +æīĢ éľĢ +å¸Ĥ éķ¿ +è³ ½ +å¼ķ æĵİ +çģµ éŃĤ +éĬ Ģ +æ» ¤ +çĿ IJ +å¤ļ 项 +åĽŀ 头 +èī ĺ +å¤į å·¥ +éĥ¨ ä»¶ +ç´§ ç´§ +æŁIJ ç§į +使 åħ¶ +æĸ° 人 +æŀ ļ +æ³ķ å®ļ +å·´ å·´ +æ¶µ çĽĸ +ç¨ » +æĭ ¾ +æĻ ķ +è½ ¿ +éĢļ è¡Į +åĵ Ģ +æ³ Ĭ +温 馨 +éĽĨ èģļ +çĨ Ļ +åĩ ij +åįģ ä¸ĥ +æ°Ķ æģ¯ +æıIJä¾Ľ çļĦ +æ³ ³ +奥 è¿IJ +çģ¾ å®³ +åĩĢ åĮĸ +è·¨ è¶Ĭ +åĵª æĢķ +éŁ ¿ +å¢ŀ æ·» +çĦ Ĭ +æ®ĭ çĸ¾ +ç¢ Į +æĤ Ķ +è§ģ è¯ģ +è¾ĸ åĮº +å¿ĥ èĦı +éļ § +åį ¸ +åı¯èĥ½ æĢ§ +æľī è¶£ +åī¯ ä¹¦è®° +åĮĸ å¦Ĩ +ä¿ Ĥ +æ£ ļ +éĨ ĩ +带 头 +éł Ī +追 ç©¶ +æij Ķ +è¿Ļ éĥ¨ +ä¸į 论 +ç¥ ¸ +å ³» +éģ ķ +çĶŁ èĤ² +å¤ ł +å¤ĸ 交 +è¯Ħ 为 +ä»İ å°ı +å°ı å°ı +é ¥¿ +æĴ ¼ +è·¨ å¢ĥ +被 åijĬ +åįĹ å®ģ +身 å¿ĥ +åĨį çĶŁ +æīĢ è¯´ +æĹ¶éĹ´ åĨħ +åĪĹ åħ¥ +éĿĴ æµ· +çα 好 +çª Ħ +èĪ Ī +è¿ĩ 渡 +æ¿ Ł +éĽ Ģ +审 è®® +åĽ½ èµĦ +æŃ¥ ä¼IJ +轨 éģĵ +ä¿¡ 念 +ä¸ī åĪĨ +çĨ ¬ +åѵ åĮĸ +ç¼ ł +éĥ Ĭ +èĪĴ æľį +纪 æ£Ģ +ä¸Ģä¸ĭ åŃIJ +鼻 話 +è² ł +éĴ ¥ +åĮ Ļ +çĹ ´ +è¶ ģ +ç» £ +çĪ µ +è½ ° +éª Ħ +å§ ¨ +æĭ ĺ +çĮ ´ +è® ¶ +è¿Ļ 座 +çį ¨ +æ·ĺ æ±° +çĹħ ä¾ĭ +æ²Ļ åıij +è§Ĩ 为 +头 æĿ¡ +å¿ħè¦ģ çļĦ +åı¯ è°ĵ +è¯Ŀ 说 +ç¯ Ħ +æĹ© çĤ¹ +æŀ¢ 纽 +ç¾ ¡ +çα åĽ½ +çªģ åıij +éĢ Ĭ +æ½ į +èᣠèĢĢ +èŁ ¹ +æ¦Ĥ çİĩ +å¾Ī ä¹ħ +æĥ ķ +è¨ ´ +åľĨ 满 +çļ ± +åĪĨ æ³Į +åħħ è¶³ +çľĭ æ³ķ +è¾ Ł +æĭ ¦ +æĭ © +对 åºĶ +为 æł¸å¿ĥ +èħ Ĭ +å¤ļ ä¹Ī +æµ ij +å®ı è§Ĥ +èĦ ĸ +åIJĪ èµĦ +çĶŁ 涯 +å®ŀ è´¨ +ä¼ĺ çĤ¹ +ç͍ æ°´ +寿 åij½ +æ² « +åIJ ģ +è© ¹ +åĽ½ éĺ² +å´ © +åĿ İ +èĨ ı +ä¸Ģ è½® +éģĹ äº§ +æ¹¾ åĮº +ç» İ +åįķ 纯 +æ¾ Ħ +åīį åĪĹ +身 å½± +é»ĺ é»ĺ +æį ī +çĴ ° +èı Ĭ +æĢ ľ +åħĭ æĢĿ +æĢ» å±Ģ +çĩĥ æĸĻ +ä¸ļ æĢģ +åIJĦ æł· +åĴ ½ +åĩº èī² +åĪĿ å¿ĥ +åı Ľ +çłĶ 讨 +è¡ « +åİĨ ç¨ĭ +ç¦ ½ +è¶³å¤Ł çļĦ +èį Ĩ +çľĭ å¾ħ +è´ © +åĨ³ å¿ĥ +è£ ¹ +å¸Ī èĮĥ +åŀ Ħ +æĿ ł +åĩ ¸ +çĬ¹ 豫 +çĥŃ è¡Ģ +åIJĪ ä¼Ļ +éħ µ +èIJ½ åľ¨ +åįł åľ° +è¡ ¬ +èĵ ī +æĦ ¤ +æ¸ Ĭ +åĪĨ æķ° +ç¬ij çĿĢ +太 å¹³ +çĤ « +æİ¨ ä»ĭ +æĸ¯ åĿ¦ +å½¢ 容 +æĵ Ĭ +æĦŁ åħ´è¶£ +åĨĽ 人 +åĩĮ æĻ¨ +对 çħ§ +åıij çĹħ +å· ¾ +èĪ ī +æª ¢ +ç¬ij äºĨ +ç¡® è¯Ĭ +è´Ł åĢº +壮 大 +æĪ ļ +äºĴ èģĶ +èª ² +èħ ¦ +æĹ ± +åıĹ æ¬¢è¿İ +åį ī +éĻ¢ 士 +æ© ¡ +ä¸Ģ 对 +è¾ ± +æ² Ĥ +åı² ä¸Ĭ +æIJ ı +å´ ĸ +代 è°¢ +ç£ · +é¡ ĺ +æµ ĩ +常 ç͍ +åį ij +åĩº åĽ½ +è¯ ł +稳 æŃ¥ +ç»ı 纪 +å¤ļ å¤ļ +æīĢ å¾Ĺ +为 主é¢ĺ +ä¸Ģ åĪĨ +æł ½ +é¡ § +çº ² +åĥ ħ +å£ ĵ +åĦ ª +ç¿ ° +æİ Ģ +人 为 +åª ³ +æ´ ½ +èĿ ¶ +å¤į åħ´ +ä¼ļ å½±åĵį +åIJĦ çķĮ +éĤ£ ä¸Ģ +é¢ ¤ +çĢ ı +çĢı 覽 +å¯ ŀ +åı¯ æĢķ +åį³ æĹ¶ +çķ ´ +ä¸ĭ åįĬå¹´ +ç¬Ķ è®° +éĻĦ åĬł +çĥŃ æ°´ +å¥ ¸ +ç£ ħ +æĿ ī +æ¸ħ åįİ +éĸ ± +ç° ¡ +å¤Ħ å¤Ħ +åIJĪ éĩij +æ²³ æµģ +ç´ ° +è´Ł éĿ¢ +çļĦ 羣å®ŀ +åύ 械 +èĴ IJ +西 äºļ +å· ħ +ç² ¹ +åİŁ æĸĩ +æŀ ķ +è¡Ģ åİĭ +åļ ´ +å¸ ĺ +åĨ Ģ +æĮ « +ç͵ è·¯ +å°ı ä¼Ļä¼´ +èĿ ´ +æľĢ å¿« +æĭ Į +å® ª +æĸ · +ç¿ ħ +åĴ ³ +åĹ ½ +ç¾ ŀ +躺 åľ¨ +èµĽ 车 +æ² IJ +éĻIJ 度 +为 ä¸Ģä½ĵ +èĴ ľ +å¹ « +æIJ ħ +åĭ ĭ +åī ĸ +纳 ç¨İ +éķ¿ æķĪ +ç½ ķ +åī¯ æľ¬ +ç© į +éĴ © +ç¹ ¼ +åĽ½ åľŁ +è¼ ī +ä¸į å¿ĺ +èѦ 示 +çģ ¿ +å¿ĥ å¾Ĺ +æĦ ļ +忽 çķ¥ +åĽŀ äºĭ +åįł æľī +æ· Ħ +çī ¡ +çĽij äºĭ +ç¿ ¡ +éĴĪ对 æĢ§ +çª ĥ +è£ ½ +èĨ Ŀ +ç³ Ł +港 æ¾³ +太 太 +æ¾ ¡ +ç»Ĩ åĮĸ +åĶ® åIJİ +å®ŀåľ¨ æĺ¯ +ç« £ +çį ² +å̾ åIJij +å¼ķ ç͍ +é¹ ħ +ç¬ij 容 +ä¹IJ è¶£ +æ°ij æĶ¿ +éŨ æĪ· +å± ģ +è¿· 失 +éĶ Į +å°ı 康 +åĭ ī +æ³ ¼ +ä¾ĭ åŃIJ +ä¸ī ä½į +å» ł +èĶ ĵ +广 éĺĶ +èĢ į +èĢģ èĻİ +åĭŁ éĽĨ +èĦļ æŃ¥ +æĭ ¯ +åŃĹ åı· +çĦ ° +é¢ ł +èļ Ĥ +èļ ģ +é£ ¯ +人 æĢ§ +æĴ ° +åİ ¢ +å±Ģ éĻIJ +æľª æĪIJ +åĵª åĦ¿ +大 åıij +ä¸į å®ļ +å¾ģ æ±Ĥ +éĥ µ +åĢº æĿĥ +çα ä½ł +èº ģ +ä»ħ ä¾Ľ +è¿ľ å¤Ħ +éĨ Ľ +åĥ µ +积æŀģ æĢ§ +æİ ¡ +åīį ä¸ī +äºİ ä¸Ģä½ĵ +çŀ Ħ +çĿ ģ +æ² ¸ +åħ± èµ¢ +éĢĢ å½¹ +è´Ŀ å°Ķ +æİ ı +æĪ ² +è¡ į +éĶ Ĥ +ä¸ĩ ä½Ļ +ç§ij åĪĽ +æ¼Ķ åͱ +欧 åħĥ +æ·¡ æ·¡ +éĿĴ å±± +èĹ Ŀ +ç» ½ +令 çīĮ +éĽĨ 群 +ä½ľ çī© +çĢ ij +å¤ ¯ +ç½ij 游 +åħ« 大 +éª ļ +èª ĵ +ä¼ļ å±ķ +åħļ åı² +æ£Ģå¯Ł éĻ¢ +åĸ ĺ +éĺ ± +èĢĮ åĩº +éĢļ 车 +éĴ ĵ +æĥħ 人 +æ¸ Ľ +ä¸Ń ç§ĭ +çĪ Ń +åıª åī© +æĺ Ķ +éĩİ çĶŁ +ç¡ « +èIJĿ åįľ +æĬµ æĬĹ +çĻ« çĹ« +éĻ Ģ +èĶ ļ +å¸ ľ +满 满 +èı ± +éļĨ éĩį +æĺŁ çº§ +æ½ ĩ +åħ¬ åħĥ +è° £ +æ¯Ķ äºļ +æ¡Į åŃIJ +èµ £ +è² ¼ +æĦ¿ æľĽ +é¡ ½ +æ´¾ éģ£ +ç¥ Ľ +åª ļ +éĺ ľ +èij « +èĬ ¦ +æ³ » +å¡ Į +çĭ Ń +å»ī æĶ¿ +å¥ij æľº +æĹĹ èΰ +æĥ « +严 åİī +åıĭ æĥħ +å¦ Ĭ +å¨ ł +åĵª å®¶ +èĨ ¨ +è¶ Ł +æĮ ª +èĻ IJ +é łģ +çŀ © +éº Ł +ç¨ £ +èģĶ éĢļ +åı ® +çİĭ èĢħ +ä¸į ç¡®å®ļ +ç ijľ +è° İ +çī¢ è®° +ç¢ ¼ +æĬ¤ èĤ¤ +é¡ · +çĦ ķ +åģļ 强 +éļ± ç§ģ +éļ±ç§ģ æ¬Ĭ +åıĹ å®³ +ä¸į çͱ +çĥ ¹ +é¥ ª +é© ³ +ä¼ ½ +ä¸Ŀ 绸 +è¥ Ħ +åįģ ä½Ļ +éº Ĺ +æ¬Ĭ åĪ© +èģ ŀ +åı¤ èĢģ +éģ ı +åIJĦ å¼ı +å°± è¡Į +åħ¥ å¢ĥ +ç ĥģ +èľ ĺ +èĽ Ľ +çº ¬ +çŁ « +è» Ł +æ´Ĺ è¡£ +æĦ § +é¢Ħ æ¡Ī +éľ Ĩ +æ·± åİļ +éĺ¿ æĭī +åĨĻ åŃĹ +åį ¦ +éķ Ģ +模 æł· +åĤ į +æIJ į +èĸ ¯ +åł ħ +åħ¬ 积 +è¨ İ +ä¼ł æŁĵ +æ¯ ¯ +çIJĨ å·¥ +åĨ· éĵ¾ +ç«ĭ æĸ¹ +æ¢ Ń +åľ£ è¯ŀ +综 èīº +çİ© ç¬ij +æĥ³ ä¸įåΰ +æijĩ 头 +æ· ¹ +åģĩ æĹ¥ +åĢ ĺ +èĢ ½ +èİ ĵ +åŁ · +èĩª è´¸ +åįĬ 天 +æª Ķ +æ¾İ æ¹ĥ +éķ ij +ä¸ « +éĩĮ ç¨ĭ +å¼Ģ èįĴ +èı ı +å®Ŀ è´µ +èŃ ¬ +åķ Ł +æŁ ł +æª ¬ +é© Ń +æ± Ľ +çĨĬ çĮ« +èķ ī +éļı ä¹ĭ +å± ij +è¾ĥ 强 +èĥ ³ +èĨ Ĭ +éĿĻ éĿĻ +åĴ ª +æĭĽ åij¼ +代 è¨Ģ +ä¿¡ ç®± +è£ħ éħį +æĤ į +åįķ 车 +èIJ İ +å¤ļ 彩 +éĻ ¸ +ä»İ 严 +æ© Ħ +æ¦ Ħ +éĢ ® +éĩĮ æĸ¯ +å§¿ æĢģ +太 æŀģ +éĩ Ŀ +æº ī +è¿ Ń +ç§ ¸ +ç§ Ĩ +å·¥ å§Ķ +æ± ķ +èģ Ĩ +ä½ ¬ +ç¼ ħ +çĶ ¸ +åī¯ å±Ģéķ¿ +éĹ º +èª ¤ +è¤ IJ +ä¸į éĻIJ +èħ ķ +åij ķ +çŁ ¶ +åĨľ å®¶ +管 å§Ķä¼ļ +é¥ º +èĬ ľ +æ¾ Ī +è© ¢ +å¨ģ å°¼æĸ¯ +ä½ķ åĨµ +å°ı ä¼Ļ +奢 ä¾Ī +è¿Ļ ç¯ĩ +è¯ µ +竳 ç¨ĭ +ç´ Ģ +éIJ ĺ +éĤ ¢ +ç³ Ļ +ç¼ Ģ +ä¹ Ĵ +ä¹ ĵ +çī¢ åĽº +åĿ ŀ +å¼ Ī +ä¾ĭ å¤ĸ +å» ³ +è§Ħ 竳 +èĬ Ļ +ç¯ · +èº ¯ +æł Ī +åĿļ å®ŀ +åŁº 建 +çĿĢ çľ¼ +ç· ´ +èij © +ç¼ ļ +æ¦ Ĩ +主 åĭķ +ç¥ Ģ +äºĴ éĢļ +å°¤ 为 +å® Ľ +éª ¼ +æ± ² +ä¾ ĥ +æĤł ä¹ħ +æij § +æĭ ĩ +é« ĵ +éº Ĵ +éĻ Ľ +æŀ ¸ +æĿ ŀ +è´ ¬ +å°ı é¾Ļ +åĵ ® +èĵ¬ åĭĥ +åĮ Ī +çķľ çī§ +å¨ © +个 å¤ļ +æ² ¥ +æĺ § +çĦ ļ +æĬij éĥģ +çĸ ¡ +èĺ ij +éģİ ç¨ĭ +æ© ± +éĿ ĵ +大 çIJĨ +é« ¦ +åĪĨ 辨 +æ¸ ¤ +çĸ ¤ +åĬ¨ èĥ½ +å¼ł å®¶ +ä¸ĩ åįĥ +æ» ¥ +é¥ ¥ +åºŁ å¼ĥ +å¸ ³ +æ¼ ³ +è± IJ +ä» ij +å« ī +å¦ Ĵ +çŀ Ĵ +è¡ ħ +çĭ ¸ +å¾ģ ç¨ĭ +éĤ ¯ +éĥ ¸ +ç¥ Ī +ç¥ · +è¶ ´ +ç»ĵæŀĦ æĢ§ +è§Ĩ åIJ¬ +è¬ Ŀ +çĴ Ģ +çĴ ¨ +åĩº å¤Ħ +è¯ Ģ +å¾ ĺ +å¾ Ĭ +çľ ¨ +åĸ ĩ +åı Ń +åĺ ² +çķ ¸ +å¹² äºĭ +æļ § +æ² Ľ +åĦ Ħ +å» ĵ +åİ¿ éķ¿ +èĥ ļ +çIJ ¢ +çŃ · +éĩ ĭ +ä¾ ® +åIJ © +åĴ IJ +åĮ ¿ +æĬ¬ èµ· +æ³ £ +æ¶ ¤ +éº ½ +æĽ Ļ +åī¯ éĻ¢éķ¿ +åħļ åĴĮ +æķ£ åıij +润 æ»ij +åĵ º +æĥ ¬ +漫 éķ¿ +ä¸į æĩĪ +åŁ ł +åĹ ĵ +èĢģ çĪ· +è® ½ +æĪĺ ç»ĦåIJĪ +æ£ ł +åħ¨ åŁŁ +èł ¢ +è¯ ¡ +åīį çŀ» +æķ Ľ +ä¸Ģ å°ģ +å¹ Ĥ +èİ Ĩ +è¯Ŀ è¯Ń +ç»Ĩ åĪĻ +å± ¿ +åµ Į +éĢ į +åĺ ± +æ¸ ² +çĥ ¯ +çĿ ¹ +é¦ Ĵ +èħ ¥ +æĬĹ åĩ» +çĿ « +èį Ķ +éļ İ +æ³ī æ°´ +è¬ Ĥ +ç Ĥ¬ +åĩı æİĴ +è¸ Ĭ +è ·» +æ· Į +éľ ¾ +å¥ĩ 纳 +å¯ Ŀ +æ¤ İ +æŁ ¬ +æĸ¯ åŁº +åħ¬ ç«ĭ +è¨ ĵ +é£ Ļ +é© ¿ +åĤ µ +èĽ Ļ +ç¯ĩ 竳 +åĪĨ æĶ¯ +ä¸Ĭ å¹´ +çŃ Ŀ +ç¼ ¤ +èĢģ æĹ§ +åĻ ¬ +æľ ¦ +èĥ § +æ¶Ī è²» +æĵ Ķ +æ¦ ´ +æ¿ Ĵ +ç³ ¯ +æ³ ¸ +æį Ĩ +ç» ļ +èµ İ +çIJ IJ +èµ Ĥ +æħ ® +æ² Į +çĦ Ļ +æĴŃ æĬ¥ +æ· ĩ +åĪĩ åħ¥ +çij ķ +çĸ µ +éģ ´ +ç¨ ļ +ç© © +èŀ ĥ +æ£ ķ +æĨ § +æĨ ¬ +ä¼ º +æ¯ Ĺ +æį į +æĬ ī +ç´ Ĭ +å¼ Ľ +æĭ Ń +æĹı èĩªæ²» +åĿ · +ç« ¶ +è© ³ +è¿Ħ ä»Ĭ +è° ´ +çŀŃ è§£ +æŁ ¿ +é¢ Ĭ +ç° § +çĥŁ èĬ± +ä¾ ¥ +çĿ ¦ +éħ Ŀ +æ° ĵ +çIJ ī +å§ Ĭ +æ² ® +æħ · +èľ ķ +çij ļ +éĩĩ çŁ¿ +åł ° +åºķ èķ´ +èĨ ³ +è¾ ķ +éŁ Ń +åĴ Ļ +ç² ½ +åī Ķ +æ² ¦ +èĤ ´ +éķ ¶ +æĺ ¼ +è¾ Ĺ +å© ª +åĮ ® +æĸ ĵ +æ± ¶ +éĥ ´ +éł » +çª Ĵ +è¢ ± +åĽ ± +èĢ ĺ +è ļĮ +çĭ Ļ +çĹ ¹ +ç¥ ī +æı ® +æ· Ĩ +ç£ ĭ +éĺ ª +æ « +ã ¸ +Ļ ¶ +ã ij +𣠲 +ä ¢ +ã Ń +𬠨 +ð¬ Ģ +𬠮 +𬠯 +ð¬ ľ +𪠨 +ð« Ĺ +ð¬ Ĭ +𬠱 +ð¬ Ł +ä İ +ð ¡ +ä ĥ +ã ł +ð © +ð© ¾ +𬠺 +ð¬ Ļ +ãĢ Ķ +ãĢ ķ +çļĦ æĹ¶åĢĻ +æľīéĻIJ åħ¬åı¸ +ä¹ĭ åIJİ +ä¸ļ åĬ¡ +åķ Ĭ +èϽ çĦ¶ +æĭ¥ æľī +äºĴ èģĶç½ij +éĤ£ äºĽ +ä½ł çļĦ +åĨ³ å®ļ +éϤ äºĨ +åĽ¢ éĺŁ +åı¯ æĺ¯ +以 åIJİ +社 åĮº +çļĦ éĹ®é¢ĺ +å¹¶ ä¸Ķ +æķĻ å¸Ī +å°± ä¼ļ +天空 éĥ¨èIJ½ +æľĢ ç»Ī +å½ĵ çĦ¶ +ä¹Ł æľī +ç¡® ä¿Ŀ +æĥ³ è¦ģ +è´Ń ä¹° +人 çļĦ +åIJ ´ +çļĦ åıijå±ķ +ä¸į çŁ¥éģĵ +软 ä»¶ +æĪij们 çļĦ +çζ æ¯į +åī ij +èĢĮ æĺ¯ +å®ī æİĴ +åIJİ æĿ¥ +çļĦ åľ°æĸ¹ +èµ µ +èĢĥ è¯ķ +çªģ çĦ¶ +ä¸Ģå®ļ è¦ģ +åζ ä½ľ +è¯Ħ ä»· +åħį è´¹ +è´¹ ç͍ +绣 ä¸Ģ +çĦ¶ èĢĮ +è¿Ļ 次 +éĿĴ å¹´ +人 ç±» +äº ¦ +让 人 +è´Łè´£ 人 +éĩĩ åıĸ +çļĦ äºĭæĥħ +ä¹Ł ä¼ļ +车 è¾Ĩ +æĽ´ æĺ¯ +强 åĮĸ +æĪij åĢij +以 åīį +ä¼ĺ åĮĸ +å§Ķåijĺ ä¼ļ +åĽ° éļ¾ +å¹´ 度 +ä½į äºİ +æĮĩ åĩº +åĨį æ¬¡ +åĬŀ çIJĨ +æ¯ı 个 +对 æĸ¹ +è¿Ľè¡Į äºĨ +æľĢ é«ĺ +课 ç¨ĭ +身 ä¸Ĭ +æĽ¾ ç»ı +åĮ» çĶŁ +å®ī è£ħ +æľ ± +è¿IJ è¡Į +åıĮ æĸ¹ +æľĢ 大çļĦ +æŀĦ 建 +è¿ŀ ç»Ń +çļĦ å°ı +她 çļĦ +çŃī çŃī +æĶ¹ åĸĦ +åIJĦ ç±» +éģĩ åΰ +æľī çĿĢ +人 çī© +æĢ» æĺ¯ +è¿ħ éĢŁ +åζ å®ļ +å®ĥ 们 +å®ĺ ç½ij +è¿ĺ è¦ģ +ç»Ī äºİ +æĪ¿ åľ°äº§ +è¯ģ æĺİ +èĤ¡ 票 +åºĶ å½ĵ +èĭ± åĽ½ +è¿IJ ç͍ +æľĢ æĸ° +享 åıĹ +让 æĪij +æĻļ ä¸Ĭ +å¾ ŀ +å°ı 说 +å°¤åħ¶ æĺ¯ +è®Ń ç»ĥ +åħ¨ å¸Ĥ +æĮij æĪĺ +æľī çĤ¹ +带 çĿĢ +çļĦ ä¸ľè¥¿ +é£İ æł¼ +é»Ħ éĩij +å¼ķ 导 +æŃ¤ å¤ĸ +æľĢ è¿ij +追 æ±Ĥ +强 è°ĥ +ä¹Ł åı¯ä»¥ +æĦŁ åΰ +èĩª æĪij +çī¹åĪ« æĺ¯ +æĪIJ éĥ½ +éĢIJ æ¸IJ +å¿« ä¹IJ +ä¹ĭ ä¸Ń +æĬķèµĦ èĢħ +ä»ĸ们 çļĦ +æ° ı +å·¥ä½ľ 人åijĺ +äºĨ ä¸Ģ个 +åķ ¦ +ä¸Ģ åĢĭ +åŁº å±Ĥ +æ²Ł éĢļ +第ä¸Ģ 次 +å¹¶ 没æľī +çļĦ å·¥ä½ľ +åľ¨ è¿ĻéĩĮ +æŀ ª +æĶ¯ æĴij +æĹ¶ å°ļ +æĿ¥ åΰ +æĶ¶ è´Ń +éĿ© åij½ +æĺ¯ ä¸įæĺ¯ +讨 论 +ä¸ļ 绩 +å°± èĥ½ +ç«ĭ åį³ +è¡Ĺ éģĵ +åľ¨ ä¸Ģèµ· +æľĪ 份 +é«ĺ 端 +å¾Ī éļ¾ +ä¿Ħ ç½Ĺæĸ¯ +æīĭ 段 +åģļ åĩº +ä¼Ĺ å¤ļ +å®ŀ è¡Į +æīĵ å¼Ģ +游 客 +ä¾Ŀ çĦ¶ +å°± åĥı +离 å¼Ģ +说 éģĵ +æĸ° èĥ½æºIJ +æº ª +äº ķ +令 人 +ä¸Ģ åľº +æĪij æĥ³ +两 人 +èĩ³ å°ij +çļĦ çĶŁæ´» +æĺ¯ 个 +èĭ± è¯Ń +æ²Ĵ æľī +æĢĿ èĢĥ +éĻIJ åζ +åı° æ¹¾ +ä¸Ģ æĹ¦ +çļĦ ä¸Ģ个 +é«ĺ 级 +åĬŀåħ¬ 室 +å¾· åĽ½ +æĪij å°± +å®ļ ä½į +éĢĤ åºĶ +æĮĩ æłĩ +åħ¨ çľģ +ä¸Ĭ è¿° +å®ĥ çļĦ +åĽŀ å®¶ +欧 æ´² +éĵģ è·¯ +é¼ĵ åĬ± +çļĦ å½±åĵį +é«ĺ æł¡ +天 ä¸ĭ +é«ĺ è´¨éĩı +æĿŃ å·ŀ +èµĦ 讯 +æĶ¾ åľ¨ +æľī ä¸Ģ个 +å°± è¦ģ +ä¸Ĭ éĿ¢ +è§£ éĩĬ +éĢIJ æŃ¥ +å°½ 管 +æľī ä»Ģä¹Ī +çļĦ äºĭ +çĻ» è®° +人æ°ij å¸ģ +è§Ĥ ä¼Ĺ +è§Ĥ å¯Ł +ç͵ èĦij +çļĦ åIJĮæĹ¶ +ä½ľ ä¸ļ +宣 å¸ĥ +çļĦ ä½ľç͍ +åĽŀ æĿ¥ +éļ¾ ä»¥ +æīĢæľī çļĦ +å°ı åѦ +æıIJ åīį +æ¤į çī© +åĩ ¯ +ä¸Ĭ äºĨ +å°± åľ¨ +åħĪ åIJİ +æīĭ æľ¯ +éĥ Ń +éĿ¢ åīį +æ¯ķ 竣 +äºĮ æĺ¯ +红 èī² +éĺ³ åħī +èĭ¹ æŀľ +å¾Īå¤ļ 人 +ç»Ļ æĪij +åĵ ¦ +çľ¼ çĿĽ +éł Ń +ä¸Ģ æĺ¯ +åıijå±ķ çļĦ +åıį åºĶ +æĪ¿ å±ĭ +æľŁ å¾ħ +ç§į æ¤į +æĸĩ åѦ +åį³ åı¯ +é¦ĸ 次 +èĭ± éĽĦ +å¤ļ 次 +åĮħ è£ħ +æ²³ åįĹ +ä¹ĭéĹ´ çļĦ +ä»į çĦ¶ +åIJ¬ åΰ +èij£äºĭ éķ¿ +è§Ħ åĪĻ +ä¸Ģ 份 +大 ä¼Ĺ +使 å¾Ĺ +è¿Ľ åı£ +ä¸Ģ çīĩ +æĢ§ çļĦ +çļĦ 大 +æĪij æĺ¯ +äºĴ åĬ¨ +æ° £ +çļ Ĩ +åħ¬åı¸ çļĦ +ä¸Ģ è¾¹ +åıĬ åħ¶ +èī¯ å¥½çļĦ +æĭĵ å±ķ +å½ĵ å¹´ +广 åľº +åģļ äºĨ +åŁº äºİ +æıIJ éĨĴ +åħĦ å¼Ł +èĢģ æĿ¿ +è¿ij æĹ¥ +çĬ¶ åĨµ +注 éĩį +åĪļ åĪļ +è°ĥ çłĶ +å¿ĥ ä¸Ń +æĬĬ æı¡ +éļı åIJİ +ä¸į å¤Ł +åĪĽ ä½ľ +ç«Ļ åľ¨ +缸 äºĴ +çĸ«æĥħ éĺ²æİ§ +å¹´ 代 +带 åĬ¨ +伤 害 +竣 çĦ¶ +å¼ķ è¿Ľ +ç´¯ 计 +让 æĪij们 +åĽŀ æĶ¶ +æĬ¥ åIJį +åĬ© åĬĽ +èģĶ çĽŁ +çŃĸ çķ¥ +åij¨ è¾¹ +åĭ Ĵ +è¿ĺ åľ¨ +æµģ éĩı +寻 æī¾ +ç͵ åĬĽ +èι èζ +è¿ĺ èĥ½ +æĭħ ä»» +çļĦæĥħåĨµ ä¸ĭ +çļĦ åİŁåĽł +缺 ä¹ı +çIJĥ åijĺ +å²ģ çļĦ +çĶ· åŃIJ +å·¥ èµĦ +è¿ijå¹´ æĿ¥ +åij Ģ +æıIJä¾Ľ äºĨ +她 们 +å®¶ åħ· +çĩ ķ +è½» æĿ¾ +æł¡ åĽŃ +èĢĥ æł¸ +åį± éĻ© +åħļ ç»Ħç»ĩ +æĢ» ç»ıçIJĨ +çļĦ æĸ° +çİ» çĴĥ +è¿Ļ ä½į +对 æŃ¤ +å®¶ 人 +çļĦ è¦ģæ±Ĥ +温 度 +æĮĩ æķ° +缴 åΰ +æŃ¤ æĹ¶ +æ¹ĸ åįĹ +éĥ½ è¦ģ +ä½ľ åĩº +åIJĦ ä½į +èĢĥ çĶŁ +ä¾Ŀ æį® +说 è¯Ŀ +æĪij ä¹Ł +å·¥ åİĤ +åıĺ æĪIJ +ä»ĸ 人 +æĪij è§īå¾Ĺ +åIJĦ 级 +ä¼łå¥ĩ ç§ģæľį +ä¸Ĭ åįĩ +好 åĥı +åĬł éĢŁ +äºĮ åįģ +è¢ ģ +è£ħ 饰 +éĥ½ èĥ½ +ä¸Ģ å¼ł +åĬ¨ æĢģ +å¹´ çļĦ +è¿Ļ å°±æĺ¯ +ä¹Ł è¦ģ +èµĦ æł¼ +æĪĺ äºī +æĦŁ è°¢ +åŁ¹ èĤ² +天 æ°Ķ +女 士 +åı¯èĥ½ ä¼ļ +çļĦ 产åĵģ +ä¹Ł å°± +主è¦ģ æĺ¯ +åĪº æ¿Ģ +ç»Ļ ä½ł +大 æķ°æį® +åĮ» åѦ +åĪ ¤æĸŃ +ä»ĸ 说 +表 æ¼Ķ +äºļ æ´² +ä¸ĵ é¢ĺ +ç«ŀäºī åĬĽ +éĤ£ æł· +å±ķ å¼Ģ +å¹³ æĹ¶ +æİ¥ ä¸ĭæĿ¥ +æī¿ 诺 +æ³ķ åĽ½ +åħ³ å¿ĥ +ä¼ļ æľī +éĤĢ è¯· +é¢Ħ éĺ² +对 æİ¥ +好 äºĨ +åĴ± 们 +çļĦ æĦŁè§ī +æĢĿ è·¯ +éĥ½ 没æľī +çļĦ æĸ¹æ³ķ +女 åŃIJ +åı¸ æ³ķ +è¿ĺ ä¼ļ +è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ å¤ļ +åĽł çĤº +æµ· åįĹ +人 æķ° +å°Ĩ ä¼ļ +ä¸ļ 主 +é¤IJ 饮 +å±ħ ä½ı +åıij åĩº +è¿ij æľŁ +å¼ķ é¢Ĩ +æľºåύ 人 +åĩºæĿ¥ çļĦ +çľĭ è§ģ +ä¿ Ĭ +让 ä»ĸ +ä¸į æĥ³ +å·¥ä½ľ çļĦ +è¡¥ åħħ +æµ ħ +çī¹ å¾ģ +ä¸Ĭå¸Ĥ åħ¬åı¸ +ç¾İ é£Ł +广 西 +æ¯ı ä¸Ģ个 +èIJ½ åľ° +åĵģ ç§į +åĴĮ è°IJ +å½» åºķ +é«ĺ èĢĥ +æĺ¨ 天 +åīį å¾Ģ +çĽij æµĭ +çϾ 度 +åľ¨ ä¸ŃåĽ½ +çļĦ éľĢæ±Ĥ +亿 ç¾İåħĥ +åѦ æľ¯ +æĶ¶ åΰ +æĿ¿ åĿĹ +ä¸Ģ 段 +æŀĦ æĪIJ +ä¼ģä¸ļ çļĦ +表 éĿ¢ +æķ´ çIJĨ +ç»ĵ å©ļ +人 å®¶ +åģľ æŃ¢ +åѦ ç§ij +æĺ¾ å¾Ĺ +ä¼ij æģ¯ +é¢Ħ æľŁ +æĪĸ æĺ¯ +çļĦ 主è¦ģ +åºĶ 对 +èµ° äºĨ +ä¸Ń éĹ´ +èµ° è¿Ľ +åijĪ çݰ +æIJŃ éħį +é¹ ı +æĺ¯ åĽłä¸º +æĥħ 绪 +å®ļ æľŁ +社ä¼ļ 主ä¹ī +çŃī 级 +磼 çĽ¾ +é£ŀ æľº +èĩ³ ä»Ĭ +æĶ¶ éĽĨ +çļĦ æķħäºĭ +åĪĩ å®ŀ +å®ŀçݰ äºĨ +å½¢ æĪIJäºĨ +åįĹ æĸ¹ +ä¸Ń åѦ +æµ· æ´ĭ +åIJ¦ åĪĻ +æĭį æijĦ +大åѦ çĶŁ +åĩºçݰ äºĨ +æĦı å¤ĸ +ä¹Ł èĥ½ +çļĦ èĥ½åĬĽ +åĿIJ åľ¨ +åĪĻ æĺ¯ +èĢĥ å¯Ł +å°Ĭ éĩį +éĺ² æŃ¢ +ç´§ å¼ł +读 书 +åĩº è¡Į +å°± æľī +å±¥ è¡Į +çݰ代 åĮĸ +åĽ½ åĬ¡ +åĽ½åĬ¡ éĻ¢ +ç»´ ä¿® +åİŁ åĪĽ +æĺ¯ æĮĩ +ä¼ij éĹ² +çĤ ® +æĸ° æĹ¶ä»£ +éĢĻ åĢĭ +ä¸į æķ¢ +å®Į ç¾İ +ç»Ĩ èĬĤ +éŃ ı +èͬ èıľ +é¢Ĩ导 çıŃåŃIJ +è¶ħ 级 +è¡Į æĥħ +人工 æĻºèĥ½ +åį° åº¦ +åŁºç¡Ģ 设æĸ½ +åıĪ æĺ¯ +èᝠçī© +åIJ¸ æĶ¶ +åį´ æĺ¯ +éĥ İ +å¥ĸ åĬ± +çļĦ æľĭåıĭ +ä¿Ŀ çķĻ +è§Ħ å¾ĭ +æĸ° çĸĨ +è¿ĺ åı¯ä»¥ +æİ¥ è¿ij +æŃ¤ åīį +æī¹ åĩĨ +æĢİä¹Ī æł· +çļĦ ä½įç½® +ä¸Ģ åĿĹ +æĭĴ ç»Ŀ +顾 客 +ä¹Ł åľ¨ +ä¸Ģ çĶŁ +éĥ¨ éĺŁ +å¹´ åīį +æĸ¹éĿ¢ çļĦ +å°Ŀ è¯ķ +羣æŃ£ çļĦ +ç¦ģ æŃ¢ +è¿ĺ 没æľī +æ°ij çĶŁ +èµ° åIJij +èĦ¸ ä¸Ĭ +å½ĵ 天 +éĽĨåĽ¢ åħ¬åı¸ +çļĦä¸Ģ ç§į +西 æĸ¹ +åĽŀ åºĶ +ä¸Ģ 声 +常 常 +æıIJ åΰ +èħ¾ 讯 +æľį è£ħ +为 ä½ķ +äºij åįĹ +å°± ç®Ĺ +ä¼ł æī¿ +åıį èĢĮ +ä¸ĩ åIJ¨ +è´¢ 产 +å¦Ĥ ä¸ĭ +æĹ¥ åīį +åİŁ æľ¬ +æľĢ éĩįè¦ģçļĦ +认 è¯ģ +ä¸Ģ éģĵ +ä¿¡æģ¯ åĮĸ +å¾Ĺ åΰäºĨ +é̲ è¡Į +æĪij è¦ģ +éĢļ ä¿¡ +室 åĨħ +èµļ éĴ± +æĶ¶ èĹı +è§£åĨ³ æĸ¹æ¡Ī +æĪ¿ 产 +çĭ ¼ +æ´» åĬĽ +ç»ıæµİ åıijå±ķ +çŃī å¾ħ +ä¹Ł å¾Ī +åĿ ij +å¾Ī 好çļĦ +éļ¾ åº¦ +ä¸į å¦Ĥ +人æ°ij æĶ¿åºľ +åĩº åıij +åīį æľŁ +æ¼Ķ åijĺ +女 çĶŁ +èģļ çĦ¦ +审 计 +é¢Ħ æµĭ +ä¾Ŀ æīĺ +äºĶ å¹´ +è¡¥ è´´ +æ¸ħ æĻ° +éª Ĥ +çľĭ èµ·æĿ¥ +çļĦ åŃ©åŃIJ +é¢ij éģĵ +ä½ı å®ħ +éĿ¢ åIJij +æľĢ ä½İ +æĹ¢ çĦ¶ +ä¸Ģ å¥Ĺ +æķ° åѦ +群 ä½ĵ +åĮĹ京 å¸Ĥ +å±ħ çĦ¶ +æ°Ľ åĽ´ +éĢĶ å¾Ħ +çļĦ åŁºç¡Ģä¸Ĭ +èģĮ è´£ +åı¯èĥ½ æĺ¯ +åĨĽ äºĭ +æĪIJ æķĪ +åŃ©åŃIJ 们 +计ç®Ĺ æľº +èµ ¤ +产ä¸ļ åıijå±ķ +å·¨ 大çļĦ +å·¥ 人 +çĶŁ éķ¿ +éĥ½ åı¯ä»¥ +çļĦ æľºä¼ļ +èµĦ è´¨ +çĹĽ èĭ¦ +ç²ī ä¸Ŀ +å¢ ĵ +å¹³ å®ī +管 éģĵ +è·Ł çĿĢ +饮 é£Ł +åķĨ å®¶ +å¤ļ å®¶ +åı¸ æľº +åºĶ该 æĺ¯ +éĢı éľ² +认 å®ļ +è¡Įä¸ļ çļĦ +çļĦ ä¼ģä¸ļ +æ¯ı ä¸Ģ +èĮĥåĽ´ åĨħ +è¾ĥ 大 +è´ ¤ +大 èµĽ +å¤ļ äºĨ +é¸ ¿ +临 åºĬ +åľ¨ è¿Ļ个 +çļĦ åĨħ容 +éĶĢ éĩı +å¾Ī å°ij +åŃ Ł +ç»´ æĮģ +åĴĸ åķ¡ +æľ¬ åľ° +èī² å½© +å¹¶ éĿŀ +èĢĮ å·² +温 æļĸ +èIJ § +æĬĵ ä½ı +èĢĮ ä¸įæĺ¯ +åĸ Ĭ +çļĦ åħ³ç³» +çī© åĵģ +éĤ£ æĺ¯ +åĨľ 产åĵģ +è¿Ļ æĹ¶ +å©ļ å§» +æ°´ æŀľ +æĶ¶ èİ· +ä»ĺ åĩº +客æĪ· 端 +æ¼Ķ åĩº +åħ¨ æĸ° +è¿Ļ ä¹Łæĺ¯ +æĺ¯ çͱ +è§Ĥ 念 +æľī 个 +éĢł åŀĭ +èĥľ åĪ© +ä¸ī æĺ¯ +è¶ħ å¸Ĥ +åħļ建 å·¥ä½ľ +æĶ¾ å¿ĥ +线 è·¯ +æĭĽ çĶŁ +åIJĥ é¥Ń +è½ ī +å°½ éĩı +è§ģ åΰ +åIJĮæ¯Ķ å¢ŀéķ¿ +åįİ ä¸º +æĪij å¸Ĥ +æıIJ åĩºäºĨ +æ°ij èѦ +åįļ çī© +åįļçī© é¦Ĩ +è¯ļ ä¿¡ +åīį éĿ¢ +å±± 西 +è¾ħ åĬ© +转 ç§» +æĽ´ 为 +丰å¯Į çļĦ +åį ¢ +å¿« éĢĴ +æĺ¾ èijĹ +çī© èµĦ +åΰ è¾¾ +æľī åĪ©äºİ +åij Ĩ +åŃ©åŃIJ çļĦ +ä¸į ä½Ĩ +çłĶç©¶ éĻ¢ +çͳ æĬ¥ +æļ ¨ +æ°ij éĹ´ +åį » +çļĦ å£°éŁ³ +å¸Ĥåľº çļĦ +ä¸Ģ åı¥ +çľģ 级 +æĿ¥ çļĦ +åĵª 个 +æīį ä¼ļ +åĪĨ éħį +èĶ ¡ +ä»ĸ åľ¨ +åħ± æľī +å¡ ĺ +èĴ Ĥ +éľ į +åıĤ è§Ĥ +ä¸Ī 夫 +ä¾Ŀ éĿł +æľī æĹ¶ +äºĨ å¾Īå¤ļ +ä¸ĸçķĮ æĿ¯ +å®¶ æĹı +ä¸į éľĢè¦ģ +大 å¸Ī +èŀį åħ¥ +éĿŀ æ³ķ +çĹħ 人 +åIJİ æľŁ +大家 éĥ½ +ç½ij åĿĢ +åİŁ æĸĻ +便 å®ľ +æ¶ Ľ +仿 ä½Ľ +å·® è·Ŀ +åı¦ä¸Ģ æĸ¹éĿ¢ +产åĵģ çļĦ +èµ « +æĥħåĨµ ä¸ĭ +éĴ¢ éĵģ +æľ¬ ç«Ļ +纳 åħ¥ +å·² æľī +æľī 没æľī +ä¼° 计 +é£ ĺ +æľŁ è´§ +åĢĭ人 è³ĩæĸĻ +ä¸ĵä¸ļ çļĦ +çĪĨ åıij +èĩ´åĬĽ äºİ +çİ°åľ¨ çļĦ +æľī åĵªäºĽ +çł´ åĿı +æķ°åŃĹ åĮĸ +åľ° éĿ¢ +é»ij èī² +å¹¼åĦ¿ åĽŃ +çļĦ ç²¾ç¥ŀ +äº Ń +导 æ¼Ķ +çݰ æľī +æŃ¦ åύ +èĭı å·ŀ +çİ Ħ +æ±Ł 西 +å»¶ 伸 +论 æĸĩ +è¾ĥ 为 +çİ© æ³ķ +é¼ İ +åIJĮ æŃ¥ +éĩĬ æĶ¾ +æĽĿ åħī +åĿļ åĨ³ +å§Ķ æīĺ +å°Ĩ åľ¨ +äºĪ 以 +ä½ľ æĸĩ +èĢĮ åľ¨ +ä¼ĺ åħĪ +åĽŀ åİ» +ä¿® å¤į +åĽ½åĨħ å¤ĸ +çŃĸ åĪĴ +åıij æĶ¾ +å¿ĥ æĥħ +çļĦ åİĨåı² +éĿ¢ è¯ķ +举 åĮĹ +ä¿¡ åı· +ç²® é£Ł +è¯ģ 书 +æŁIJ äºĽ +è¿IJ ä½ľ +åĨ² åĩ» +çĥŃ çĤ¹ +æĹ¶ æĹ¶ +æĹ¶æĹ¶ 彩 +åľ° çĤ¹ +ä¸Ģä½ĵ åĮĸ +éļ¾ é¢ĺ +æĽ ° +ç«ĭ åĪ» +æĺ¯ éĿŀ常 +åħ± åĴĮ +åħ±åĴĮ åĽ½ +æ¿Ģ åĬ± +æľīæķĪ çļĦ +å¤Ħ ç½® +该 åħ¬åı¸ +æ£Ģ éªĮ +èѦ æĸ¹ +è´ ¾ +äºĨä¸Ģ ä¸ĭ +ä»Ĭ åIJİ +çħ ® +ç͍ åĵģ +读 èĢħ +æĪij åľ¨ +åĽŀ å¤į +ä¸Ģ 座 +è¿ĺ 没 +å®ļ åζ +没 æĥ³åΰ +å¤ ¹ +ä¼ł éĢĴ +ä¸Ģ 款 +强 大çļĦ +çļĦ è¡Į为 +å¤ı 天 +åıijåĬ¨ æľº +é¢ĨåŁŁ çļĦ +å®ŀéªĮ 室 +ä¸Ģ æĬĬ +æĺ¯ 为äºĨ +éĻķ 西 +æĭħ ä¿Ŀ +è¾¾ æĪIJ +è¦ģ æĺ¯ +æĺİ å¤© +ç»Ļ ä»ĸ +建ç«ĭ äºĨ +ä¸į è¡Į +ä¸Ń æĸĩ +åľ° 说 +åIJİ çļĦ +çĽij æİ§ +éĢ ¸ +æĢ» éĥ¨ +æľ¬ æĸĩ +é¹ ¿ +æĻ¯ è§Ĥ +çļĦ 缮æłĩ +èĽ ĩ +åĨ ¯ +ä¸Ń åĮ» +æķĪ åºĶ +产 éĩı +åŃ Ŀ +è´¦ æĪ· +è¿Ŀ åıį +èij£äºĭ ä¼ļ +京 举 +责任 ç¼ĸè¾ij +åķı é¡Į +çα å¿ĥ +èѦ å¯Ł +é¤IJ åİħ +å¸Ĥ æĶ¿åºľ +天 天 +æĸ° é²ľ +éĥij å·ŀ +è¶ħ è¶Ĭ +å½ Ń +çŁ¥è¯Ĩ 产æĿĥ +åĽŀ å¿Ĩ +è·¯ 线 +å»ī æ´ģ +éĿĴ å°ijå¹´ +åıĸå¾Ĺ äºĨ +çľĭ åΰäºĨ +é¦ ¬ +ç²¾ åĵģ +åľ° éĵģ +æĮģ æľī +ä¸ĭ äºĨ +æľī æĹ¶åĢĻ +ä¸Ģ 人 +æĴ Ĵ +ä»Ķ ç»Ĩ +èĢģ åħ¬ +äºĭå®ŀ ä¸Ĭ +èģĶ èµĽ +ä¾ĽåºĶ éĵ¾ +é¢Ħ ç®Ĺ +åζéĢł ä¸ļ +å®īåħ¨ çĶŁäº§ +俱 ä¹IJ +俱ä¹IJ éĥ¨ +çļĦ æł¸å¿ĥ +æīĵ ç®Ĺ +å½± çīĩ +æIJŃ å»º +ä¹Ł ä¸įä¼ļ +æĭħ å½ĵ +å±Ĥ éĿ¢ +åѦ åijĺ +临 æĹ¶ +缸 ç»ĵåIJĪ +对 æ¯Ķ +ä»ĸ æĺ¯ +æĸ° åĮº +è¿Ľ åİ» +çϾ å¹´ +ä¿ © +å°½ å¿« +ç͵åŃIJ åķĨåĬ¡ +æĽ´ æľī +æ¸ħ çIJĨ +åı¦ ä¸Ģ个 +åĤ » +ä»Ģä¹Ī æł·çļĦ +æĺ¯ æľĢ +åij¨ å¹´ +å¾Ī 容æĺĵ +åĽ¢ ç»ĵ +ç´ Ħ +æĹ© å·² +çļĦ åıĺåĮĸ +éľ ŀ +æĹ¥ ä¸ĬåįĪ +失 åİ» +ä¸Ń åľĭ +çļĦä¸Ģ äºĽ +å°ı åŃ© +ä¸ĭ è·Į +éĶ» çĤ¼ +é ij +éij « +å¿ĹæĦ¿ èĢħ +èĤ¡ å¸Ĥ +èµĽ äºĭ +许åı¯ è¯ģ +åı¯ æĮģç»Ń +åijĬè¯ī è®°èĢħ +éĢ» è¾ij +å¼ķ åħ¥ +çļĦ è¿ĩç¨ĭä¸Ń +è§Ĩ è§ī +èĩªæ²» åĮº +è¯ģ æį® +è£ħ ç½® +第ä¸ī æĸ¹ +å¹´ æĿ¥ +å¹¿ä¸ľ çľģ +带æĿ¥ äºĨ +éķ¿ æ±Ł +访 éĹ® +å·® ä¸įå¤ļ +æĺ¯ æĪij +éģŃ éģĩ +æĬĵ 好 +é«ĺ è¾¾ +å¹¶ åľ¨ +èĩª è§ī +ä¾ĽåºĶ åķĨ +æĥħ æĦŁ +ä½ı äºĨ +çļĦ èģĮä¸ļ +çļĩ å¸Ŀ +西 éĥ¨ +åĴĮ å¹³ +çļĦ åĬĽéĩı +æ± ª +åħħåĪĨ åıijæĮ¥ +æĬķ è¯ī +èµ· åΰ +äºĴ 缸 +æ¾³ éŨ +æİ¥ åΰ +æ°´ æ³¥ +模 åŀĭ +ä¸Ģ åįĬ +ç§© åºı +æĪij们 åľ¨ +æī¿ 认 +ä¸Ģ éĥ¨åĪĨ +åįł æ¯Ķ +å¦ĩ 女 +ç² ĺ +äºĨè§£ åΰ +ä¸Ģå®ļ ä¼ļ +åIJĦ 大 +èµ° åĩº +为 大家 +é«ĺ éĵģ +åı¯ä»¥ åľ¨ +ä½Ĩ åľ¨ +çĶŁæĢģ çݯå¢ĥ +èı ¯ +çļĦ ä»·æł¼ +麻 çĥ¦ +æ¿Ģ åıij +éĤ£ å°± +çļĦ æł·åŃIJ +为 æŃ¤ +天 åľ° +çļĦ 缮çļĦ +åĢº åΏ +å·² ç¶ĵ +åĽĽ 大 +åIJĮæĹ¶ ä¹Ł +å½¼ æŃ¤ +æĭ¿ åΰ +åIJ« éĩı +åįģ 大 +éļ¾ éģĵ +å¼ Ĺ +ä¸Ģ 段æĹ¶éĹ´ +çħ§ 顾 +æķ°æį® æĺ¾ç¤º +æĪIJ为 äºĨ +èµ° åΰ +æľ¬ åħ¬åı¸ +ç»Ī 端 +ä¹Ł ä¸įæĺ¯ +头 åıij +大 约 +é£İ æĻ¯ +æ¶Ī èĢĹ +审 æŁ¥ +äºī åıĸ +æ³ķ æ²» +äºĭ çī© +ç¼ĵ è§£ +æĥ ¨ +缸åºĶ çļĦ +çļĦ æķĪæŀľ +åıį å¤į +åıijçĶŁ äºĨ +éĢĻ äºĽ +ç»ĥ ä¹ł +åݨ æĪ¿ +å¼Ģ æĭĵ +欣 èµı +夫 妻 +ä¸į ä¸Ģæł· +产 èĥ½ +èĬ¯ çīĩ +è¦ģ ç´ł +åıį 对 +çİĩ åħĪ +è´§ çī© +æĹ¥ ç͵ +ä½ľ å®¶ +æĶ¹ è¿Ľ +æĪIJ åĪĨ +åĽł èĢĮ +åĩı èĤ¥ +æ½ ĺ +å±±ä¸ľ çľģ +åĬ Ŀ +åŁ ĭ +æŃ¦ è£ħ +æ±ĩ æĬ¥ +ä¸Ģ个 æľĪ +çĥŃ éŨ +大 éģĵ +æ´» åĭķ +éĥ½ å¾Ī +ç͵ 梯 +ç´§ æĢ¥ +åĢº åĬ¡ +客 æľį +ä¸Ģ éĥ¨ +ä½ł æĺ¯ +çݰ çĬ¶ +æŃ£ç¡® çļĦ +ä¹ĭ å¤Ħ +ç¼ĸ åζ +ä½ł åı¯ä»¥ +çŃī åľ° +èİ ī +对 è¯Ŀ +æ·ĺ å®Ŀ +è°ĥ èĬĤ +æİĴ æĶ¾ +åºĵ åŃĺ +ç´ ļ +çļĦ ä¼ĺåĬ¿ +æĿĥ å¨ģ +以ä¸ĭ ç®Ģç§° +ä¸Ģ 项 +èģļ éĽĨ +ä¼łç»Ł çļĦ +æ·· åIJĪ +è¿Ļä¸Ģ çĤ¹ +ä¸Ģ çľ¼ +æĹł éĻIJ +èİ·å¾Ĺ äºĨ +éĢī æīĭ +åζ åĵģ +åįı ä½ľ +çĭ¬çī¹ çļĦ +ä¸Ģ 级 +è¿Ļ个 éĹ®é¢ĺ +æĸ Į +æĺ¯ æĪij们 +æķĮ 人 +æ¸ħ æ´Ĺ +ä¸Ģ缴 åľ¨ +å°ı ç±³ +çļĦ è¿ĩç¨ĭ +åľ¨ åĮĹ京 +ä¸Ģ æĶ¯ +æĹ© ä¸Ĭ +æĸĩ èīº +ç¦ı åĪ© +é£Ł ç͍ +æĦŁ åĬ¨ +åħ¨ ç¨ĭ +æĶ¯ åĩº +æĸ° 建 +å¸ ķ +æĺ¾ çĦ¶ +羣 çļĦæĺ¯ +æĸ°éĹ» ç½ij +èĥ½ åIJ¦ +åįı åĬ© +亲 èĩª +å¾Ī æľī +çϼ å±ķ +æĦı 大 +æĦı大 åĪ© +ç͵ ç½ij +æĹ¥ çĽĬ +çĨ ± +èĤĮ èĤ¤ +çĶ· æĢ§ +ç»Ħ 建 +çŃī éĹ®é¢ĺ +æ¶Ī éϤ +æĬ¤ çIJĨ +å¡ij æĸĻ +ä¹Į åħĭ +ä¹Įåħĭ åħ° +åķĨ æłĩ +çIJ ³ +æĸ° æīĭ +çļĦ çī¹çĤ¹ +åĴ ¬ +å½ĵ ä¸ĭ +设计 å¸Ī +èµĶ åģ¿ +第 åįģ +æĻºèĥ½ åĮĸ +å¼Ģåıij åĮº +åı¯ä»¥ éĢļè¿ĩ +åħ±äº§ åħļ +åİī 害 +çģµ æ´» +æĹ¶ åħī +éĥ¨ ä½į +人 æĸĩ +è¿Ľ æĿ¥ +ä¹ĭ æīĢ以 +ä¸ī åįģ +çļĦ åѦçĶŁ +éĺ² æĬ¤ +åĽ½ 产 +æ·±åľ³ å¸Ĥ +éĤ£ å°±æĺ¯ +åΰ ä½į +çī¹ æľĹ +çľĹ æĻ® +å®ŀ æĹ¶ +åı° çģ£ +èĢĮ ä¸į +æĮĩ å®ļ +åĿ Ŀ +èħIJ è´¥ +çī¹ å®ļ +å¢ŀ éĢŁ +æłĩ çѾ +æĪ¿ ä»· +æĦ ģ +贯彻 èIJ½å®ŀ +æĢ§ è´¨ +çłĶç©¶ çĶŁ +ç¾İ 容 +æī¹ è¯Ħ +ç©¶ 竣 +人åĬĽ èµĦæºIJ +éĸĭ å§ĭ +åĽŀ å½Ĵ +èIJ¥ åķĨ +èIJ¥åķĨ çݯå¢ĥ +ä¸ŃåĽ½ 人 +çļĦ åŁºæľ¬ +è¯Ŀ é¢ĺ +æłĩåĩĨ åĮĸ +西 èĹı +åĭ ¾ +çļĦ 设计 +ç®Ģåįķ çļĦ +å¤į åζ +æ¸IJ æ¸IJ +以 å¤ĸ +èģĶ åĬ¨ +两 次 +æĢ§ åĴĮ +æĽ´ 大 +çļĦ åIJįåŃĹ +éŁ ¦ +ä½ł è¦ģ +å¢ĥ å¤ĸ +æĹ© æľŁ +åĪĿ æŃ¥ +è´¦ åı· +害 æĢķ +æĺ¨ æĹ¥ +åĪļ æīį +ç¥ŀ ç§ĺ +ç²¾ å¿ĥ +æµģ éĢļ +åħ¨ æĸ¹ä½į +以 å¾Ģ +ä¹Ł å°Ĩ +æĺ¯ ä¸ŃåĽ½ +åĽ½å®¶ 级 +å°Ĩ åĨĽ +æij Ĭ +æľĢ 为 +第ä¸Ģ æĹ¶éĹ´ +æ¶Ī æ¯Ĵ +å°Ĩ äºİ +å¨ģ èĥģ +èĭ± æĸĩ +æīĭ ä¸Ń +çIJĥ è¿· +è§Ĥ çľĭ +离 å©ļ +æľ¬ åľŁ +åĪĨ æķ£ +æĻ ´ +è¦ģ 注æĦı +浪 è´¹ +管 æİ§ +åĩº åĶ® +æĢ» è£ģ +ä¸Ģ éĺµ +å¨ ĩ +äºĶ 个 +å½ĵ åĪĿ +çºł 纷 +ä¸ĵ ç͍ +å¤ĩ æ¡Ī +åĪĿ æľŁ +å®ĥ æĺ¯ +åĮº åĿĹ +åĮºåĿĹ éĵ¾ +大 è¿ŀ +è¿Ļ ç±» +åıĺ æĪIJäºĨ +éĤĦ æĺ¯ +åįļ 客 +çı¾ åľ¨ +ä¸Ģ æĸ¹ +å®ĮæĪIJ äºĨ +è¿Ļ个 æĹ¶åĢĻ +åħ¨ å¹´ +ä¸Ĭ 线 +ç½ IJ +ç«ŀ èµĽ +åĩºçīĪ ç¤¾ +åĵ¥ åĵ¥ +å¯ « +å¾Ĺ 以 +èĬ± åĽŃ +äºĨ èµ·æĿ¥ +èĦ±è´« æĶ»åĿļ +çļĦ åİŁåĪĻ +讲 è§£ +æ¶Ī åĮĸ +æį٠害 +æļĤ æĹ¶ +å¾Ĺ çŁ¥ +éĢĤ ç͍ +éŨ åºĹ +è§£ 读 +æĻ® åıĬ +人æ°ij æ³ķéĻ¢ +åī¯ ä¸»ä»» +å¿ĥ çģµ +è¯Ĭ æĸŃ +ç¾İ 女 +æŁ ¯ +å¹´ 以æĿ¥ +æ´» è·ĥ +åĢŁ åĬ© +åħ± 建 +è¯ī 讼 +æĶ¾ æĿ¾ +çªĹ åı£ +ä¼ģ æ¥Ń +åĬł æĭ¿ +åĬłæĭ¿ 大 +ä¹° äºĨ +主 æµģ +æĩĤ å¾Ĺ +å°Ĩ åħ¶ +éĢı æĺİ +å·¥ä½ľ ä¸Ń +èĤ¡ ä»· +æ¡£ æ¡Ī +没æľī ä»»ä½ķ +åijĬ çŁ¥ +å¹´ åĪĿ +æĹ¥ ä¸ĭåįĪ +åİĤ åķĨ +èĬĤ å¥ı +主 导 +è£ Ŀ +åħ³éĶ® è¯į +èģĬ 天 +åĨĻ ä½ľ +æĶ¹éĿ© å¼ĢæĶ¾ +æľī æľĽ +éĢļ æĬ¥ +èIJ Į +æĢ» é¢Ŀ +çŁŃ æľŁ +ä¸Ģ çķª +çĶŁæ´» çļĦ +åĮĸ çļĦ +æĺ¥ 天 +è¿Ļ åľº +æĸ°å¼Ģ ä¼łå¥ĩ +æĺ¯ è¦ģ +å°ļ æľª +åıĺ æĽ´ +ä¸Ģ åij¨ +客 è§Ĥ +æĹ¥ èĩ³ +é¹ ° +çİ ² +å°Ĩ æĿ¥ +客 人 +åıĺ éĿ© +说 äºĨ +åİŁ çIJĨ +èģĮ åĬ¡ +åıĪ æľī +ä¸Ģ åı¥è¯Ŀ +æĦŁ åıĹåΰ +ç¬Ķ èĢħ +ç§» æ°ij +西 åįĹ +ä¹ĥ èĩ³ +æŃ£ è§Ħ +åĪĿ ä¸Ń +çĬ ¬ +å½ĵ äºĭ +å½ĵäºĭ 人 +æĪij们 è¦ģ +åħ¥ åı£ +éĤ£ æĹ¶ +æľīéĻIJ 责任 +å°ij 女 +è¿Ļä¹Ī å¤ļ +åĪĨ åħ¬åı¸ +å®ĩ å®Ļ +çļĦ éĢīæĭ© +å§IJ å§IJ +åıij èµ· +è» į +æĽ´å¥½ åľ° +éĻĨ ç»Ń +æľ¬ æľįåĭĻ +å« © +èµ¶ ç´§ +èĦĤ èĤª +第äºĮ 天 +æĪij ä¼ļ +两 ä½į +æķ ² +åħ¬å®ī æľºåħ³ +ç§ijæĬĢ åĪĽæĸ° +å°º 寸 +è¾IJ å°Ħ +å®Ĺ æķĻ +转 æį¢ +åĩº çİ°åľ¨ +ä¸Ģ é¢Ĺ +æľŁ éĻIJ +åIJĮåѦ 们 +åĮĹ æĸ¹ +ä½ł å°± +ä¸Ģ带 ä¸Ģè·¯ +èĢģ å©Ĩ +游æĪı çݩ家 +çļĦ ç»ĵæŀľ +è¡¥ åģ¿ +å¤ĸ è´¸ +对 å¾ħ +ç»´ çĶŁç´ł +ç»ıéĶĢ åķĨ +è¿ĺ å°Ĩ +åŃIJ 女 +æĽ´ é«ĺ +ä¸į 大 +éī´ å®ļ +让 ä»ĸ们 +æīĢè°ĵ çļĦ +æŃ» äºĨ +帮 æī¶ +åĵ² åѦ +以ä¸Ĭ çļĦ +çļĦ åħ³éĶ® +æĹ© å°± +æĬ¥ ä»· +éģµ å®Ī +æī© å¼ł +æĺ¯ å¾Ī +å¼Ģ éĢļ +æĸ° åĬł +æĸ°åĬł åĿ¡ +ç¿» è¯ij +询 éĹ® +é¸ Ń +ä½ĵ åĨħ +两 个人 +çĪ ¹ +éľ ľ +乡æĿij æĮ¯åħ´ +çĿ¡ è§ī +å®ĺ åijĺ +åĪĽ å§ĭ +åĪĽå§ĭ 人 +ä¼Ĺ 人 +åį³ ä¾¿ +çĸ« èĭĹ +ä¼ģä¸ļ å®¶ +æ¸ £ +ç²¾ åĬĽ +å¤ĸ éĥ¨ +èģª æĺİ +è¿Ļ ä¹Ł +å½ķ åıĸ +åĨ² çªģ +åħ¨ 身 +åŃ£ èĬĤ +忽 çĦ¶ +çļĦ æĢģ度 +åĤ¨ å¤ĩ +ä¿Ŀ åħ» +çļĦ æĥ³æ³ķ +ä¸Ĭæµ· å¸Ĥ +æIJº æīĭ +çļĦ ä¿¡æģ¯ +åķĨ åľº +çļĦ æĢĿæĥ³ +æĿĥ åĬĽ +毫 æĹł +æĢĢ åŃķ +硬 ä»¶ +åĨħ èĴĻåı¤ +æİ¢ 讨 +åħ» çĶŁ +çļĦ 表çݰ +空 ä¸Ń +æģIJ æĢĸ +å¾Ī é«ĺ +ç»ıæµİ 社ä¼ļ +ä¸Ĭ æĿ¥ +å»¶ ç»Ń +éĩį å¤į +éĺ² èĮĥ +çļĦ å½¢å¼ı +æľĪ åºķ +èĢģ 年人 +绿 åĮĸ +å±± åĮº +æĭ¿ åĩº +æĹħ 客 +æĽ´ æį¢ +åħ¬ 主 +èĬĤ 约 +åħ¨ åİ¿ +åĽŀ æĬ¥ +çIJĨ æĢ§ +çĸ¯ çĭĤ +æ¶ī å«Į +åī§ æĥħ +åĨ¬ åŃ£ +åIJİ ç»Ń +è¿Ļæĺ¯ ä¸Ģ个 +æ¼Ķ 讲 +ä¸Ģ å±Ĥ +æľīåħ³ éĥ¨éŨ +æĹł å¥Ī +ç§į ç±» +缸åħ³ çļĦ +æĪĸèĢħ æĺ¯ +æī¶ æĮģ +å¤ļ æķ° +çļĦ ä½ľåĵģ +ä¸ĭ ä¸ĢæŃ¥ +å¸Ī åĤħ +é«ĺéĢŁ åħ¬è·¯ +好 åıĭ +ä¼ĺç§Ģ çļĦ +è¿Ľ äºĨ +æģIJ æĢķ +äºĨ åIJ§ +大 è§Ħ模 +çļĦ ä¸ĸçķĮ +æĢĢ çĸij +å· · +åħ´ å¥ĭ +æĪ ° +æĿij éĩĮ +æľĭåıĭ åľĪ +åĨ¬ 天 +ä¸Ńåįİ äººæ°ij +åįı åķĨ +è¯Ħ éĢī +æĹ Ń +å¢ŀåĬł äºĨ +åıĹ ä¼¤ +ä¸Ģ èĤ¡ +便 æį· +ä¸ ij +é¹ ¤ +å¤ĸ è§Ĥ +å·¥ç¨ĭ å¸Ī +åĴĮ åħ¶ä»ĸ +è¿Ļ å°± +ä¸Ńå°ı ä¼ģä¸ļ +西 åĮĹ +åĽ½æľī ä¼ģä¸ļ +èĭ¥ æĺ¯ +åı¯ æĥľ +çĶŁ æĹ¥ +åĩ ½ +ä¹° åįĸ +ç¥Ŀ ç¦ı +人æ°ij 群ä¼Ĺ +åħī æĺİ +åħ¬ å¯ĵ +æĺ¯ è°ģ +æĪij çŁ¥éģĵ +è¯Ń æĸĩ +æķı æĦŁ +ä¸įéĶĻ çļĦ +æĿ¥ 讲 +æ³¢ åĬ¨ +çļĦ 第ä¸Ģ +åľ° éľĩ +åľ¨ åħ¨åĽ½ +骨 å¹² +å®ī ç½® +å®¶ ç͵ +ä¸İ æŃ¤ +ä¸İæŃ¤ åIJĮæĹ¶ +åıĹ çģ¾ +çĥŃ çº¿ +çļĦ æĬĢæľ¯ +æµĭ éĩı +ä¾Ŀ èµĸ +ä¸ŃåĽ½ çļĦ +çī¹ æĢ§ +è¾ĥ é«ĺ +è¸ © +ä¼ļ åľ¨ +建 éĢł +导 èĪª +æĥ³ èµ· +åħ¨ ä¸ĸçķĮ +建 æĿIJ +ç¯ Ģ +çļĦ åŁºç¡Ģ +èĩªåĬ¨ åĮĸ +åīį åIJİ +çĿ¡ çľł +æİ¨ è¡Į +æį® äºĨè§£ +ä»Ģä¹Ī æĹ¶åĢĻ +ä¸į åĸľæ¬¢ +çħ¤ çĤŃ +éĤ£ä¹Ī å¤ļ +å¸Ĥåľº åĮĸ +ä¸į管 æĺ¯ +ç«ĭ åľº +éĥ½ 没 +课 é¢ĺ +æĪij们 å°Ĩ +è¿ĩ çļĦ +åĨį åĬłä¸Ĭ +çĪ ¾ +身 æĿIJ +çĶ· 女 +è¿ľ è¿ľ +çĶ· çĶŁ +èĩªèº« çļĦ +è´Ł æĭħ +çϾ ä¸ĩ +西 çıŃ +西çıŃ çīĻ +åĩĢ åĪ©æ¶¦ +æ¾³ 大 +澳大 åĪ©äºļ +ä¸į åİ» +æī¿ åıĹ +楼 çĽĺ +å¢ĥ åĨħ +æ·· åĩĿ +æ··åĩĿ åľŁ +æĢĿæĥ³ æĶ¿æ²» +å¸Ĥ åĮº +æĭĽ æłĩ +åĽ¢ ä½ĵ +è¿Ľ 度 +åĨĽ éĺŁ +åıį å¼¹ +äºĨä¸Ģ äºĽ +æİ¥ å¾ħ +çļĦ åŃ¦ä¹ł +éħį éĢģ +é£Łåĵģ å®īåħ¨ +æĽ¿ 代 +æĺ¯ 以 +éĢļ ç͍ +çłĶç©¶ æīĢ +ç¦ ħ +æī Ķ +éļĶ ç¦» +ä¸ĩ å¹³æĸ¹ç±³ +çļĦ è§Ħå®ļ +ç»Ļ æĪij们 +æ¿Ģ åħī +ä¼ļ åĩºçݰ +çŁŃ ä¿¡ +ç©¿ çĿĢ +æ²Ī éĺ³ +æķĻ æĿIJ +éĺ² çĸ« +ä¼ĺ èī¯ +约 å®ļ +æĪij çľģ +åħ¬ æ°ij +éģ¸ æĵ +é쏿ĵ ĩ +å·² æĪIJ为 +ä¸į å¿ħ +ç¥ĸ åĽ½ +å¹¶ æľª +åľŁ 壤 +å¾® ç¬ij +äºĭä¸ļ åįķä½į +çļĦ 游æĪı +åħ¬ 示 +åIJĪçIJĨ çļĦ +çª Ŀ +æ°Ķ 象 +å®¶ ä¸Ń +亮 缸 +åį« æĺŁ +è®° è½½ +è§Ĩ éĩİ +åľ°åĮº çļĦ +ä½Ĩ ä»ĸ +èĤĮ èĤī +äºı æįŁ +åĬŀ åѦ +ä¸Ģ è¡Į +è¯ŀ çĶŁ +åıijå¸ĥ çļĦ +çļĦ æľįåĬ¡ +çļĦ çłĶç©¶ +åij¨ æľ« +产ä¸ļ åĽŃ +é«ĺ 温 +æĪIJåĬŁ çļĦ +æŃ¥ 骤 +åŃĺ åĤ¨ +åŃIJ åħ¬åı¸ +让 她 +ä¸Ń æľī +åĺī 宾 +å¦ ® +æĺİ å¹´ +äºĨ åIJĹ +äºī è®® +æĪ Ī +ä¸Ģ æľ¬ +ç¾İ丽 çļĦ +ä½ł 说 +大 人 +æĶ» çķ¥ +ä¸į æľĥ +å¾ħ éģĩ +ä¸Ģ è¾Ĩ +çīĪæĿĥ æīĢæľī +æ°ij ä¼Ĺ +åĬ٠夫 +å±ķ ä¼ļ +大 èĦij +æ¯ı æľĪ +å°ı 麦 +æµĻæ±Ł çľģ +çļĦ æīĢæľī +ä¸ĭ æ»ij +èĵĿ èī² +è¦ģ æĥ³ +åѦçĶŁ çļĦ +å½ĵ ä½ł +ä½ľ æĪĺ +å®¶ 乡 +å¤ļ åIJį +é«ĺ äºİ +åĿļ 强 +è¿ŀ éĶģ +åIJİ æŀľ +人 äºĭ +ç´ ħ +æ¿Ģ åĬ¨ +è¿Ľ æĶ» +ç© Ĩ +ä¸ ĺ +让 èĩªå·± +以 æŃ¤ +夫 人 +å¼Ģ 设 +æ°Ķ è´¨ +鸡 èĽĭ +çĦ¡ æ³ķ +åIJĥ äºĨ +åĪĨåĪ« 为 +èģĶåIJĪ åĽ½ +å½ĵ 代 +å¦Ĥæŀľ æĺ¯ +è¿ľ ç¨ĭ +åĸ Ĥ +è®° ä½ı +æ¸ħ åįķ +åIJĪä½ľ ä¼Ļä¼´ +åİ» åģļ +æķħ éļľ +模 æĭŁ +å¸Ī çĶŁ +åīį æĿ¥ +ç͵è§Ĩ åī§ +çĥŃ çα +éľ² åĩº +é«ĺ å±Ĥ +ç͵ åύ +纪 å¾ĭ +å¼Ģåıij åķĨ +éķ¿ å®ī +è½½ ä½ĵ +çļĦ å°±æĺ¯ +被 人 +åıĹ çIJĨ +篮 çIJĥ +èİ İ +交 ç»Ļ +æľªæĿ¥ çļĦ +两 大 +åIJķ å¸ĥ +çŃī 人 +çļĦ æĹ¥åŃIJ +åIJĪä½ľ 社 +æĮij éĢī +åŃĺ æ¬¾ +ç³»ç»Ł çļĦ +æĬĬ å®ĥ +没æľī ä»Ģä¹Ī +ä»İ æŃ¤ +ä¸Ń åįĪ +çĸ¼ çĹĽ +å·© åĽº +浪 漫 +缸åħ³ éĥ¨éŨ +éķ¿ åŁİ +纤 ç»´ +ä¸Ĭ éŨ +çĪĨ çĤ¸ +èµ· çĤ¹ +çļĦ éĢļçŁ¥ +èĢĮ æĿ¥ +çļĦ èĢģ +æīĭ éĩĮ +è¯Ń éŁ³ +è¾Ľ èĭ¦ +æ±Łèĭı çľģ +ç͍ äºĨ +身份 è¯ģ +æľī åĬ© +æľīåĬ© äºİ +çī© èģĶç½ij +åĩº éŨ +å¼Ł åŃIJ +æĥ ¹ +è¿Ļä»¶ äºĭ +æĪij们 åı¯ä»¥ +çļĦ çĶŁåij½ +æľīä¸Ģ ç§į +åºĹ éĵº +åıĮ æīĭ +çļĦ æ¶Īæģ¯ +èĢIJ å¿ĥ +å°´ å°¬ +éĤ£ 天 +é¦ĸ æī¹ +æĺ¯ä¸Ģ å®¶ +人 æ°Ķ +åıį æŃ£ +æĪij åĴĮ +å®ł çī© +ä¸į 对 +寻 æ±Ĥ +缸 ä¼¼ +åľ¨ ç¾İåĽ½ +åı« åģļ +åĹ İ +ç«ĭ è¶³ +ç͍ éĢĶ +åħ Ĩ +大 æ°Ķ +åIJij ä¸Ĭ +ä»ĸ å°± +é¡¹çĽ® 建设 +èĭ¥ å¹² +æĺ¯ æľī +æ¿Ģ æĥħ +çļĦ æĦıä¹ī +æĺ Ń +严éĩį çļĦ +å¯Ĩ éĽĨ +èĪŀ è¹Ī +èᣠèİ· +èİ· æĤī +æ±Ł åįĹ +åģĩ å¦Ĥ +æĪ· å¤ĸ +线 ç´¢ +ç§ģ 人 +转åŀĭ åįĩ级 +çļĦ ä»·å̼ +åįķ çĭ¬ +èĢģ çϾå§ĵ +å°į æĸ¼ +åĽ½éĻħ åĮĸ +ä¼° å̼ +æľįåĬ¡ ä¸ļ +èĩ Ń +æİī äºĨ +è§£åĨ³ äºĨ +ä¹Ł ä¸įèĥ½ +åħ ¹ +æĸ¯ çī¹ +æķħ æĦı +è¿ĩ 度 +èĬĤ æĹ¥ +çϽ çĻľ +çϽçĻľ é£İ +ç»§ æī¿ +äºĨ ä¸įå°ij +äºĮ 人 +è§ģ éĿ¢ +æĥ³ æĥ³ +å¤į åIJĪ +康 å¤į +åİ¿ åŁİ +åľ¨ åĽ½åĨħ +åľº åľ° +é϶ çĵ· +è¿Ļ 项 +çľ¼ ä¸Ń +çł ¸ +æĦŁè§ī åΰ +æŀľ çĦ¶ +æĶ¾ åħ¥ +约 æĿŁ +æİĴ æŁ¥ +车 主 +çļĦ æĦıæĢĿ +æĸ° åŁİ +æĥ³ çĿĢ +éģ Ĥ +èĮ¶ åı¶ +ä¹° æĪ¿ +åĨľ æĪ· +é«ĺ æīĭ +çİī ç±³ +æĸ°åĨł èĤºçĤİ +çħ§ æĺİ +æĮĩ åįĹ +è¸ ¢ +æķij æı´ +æĻ¯ çĤ¹ +ç¨İ æĶ¶ +çļĦ æīĭ +æŃ£ 好 +è¦ģ æĬĬ +éļı æĦı +åħ¶å®ŀ æĺ¯ +ç»Ļ èĩªå·± +è°Ī åΤ +æ¯ı天 éĥ½ +æĢģ åĬ¿ +é¢Ħ 约 +åİĨåı² ä¸Ĭ +å®Ŀ è´Ŀ +åīį è¿Ľ +ä¹Łå°±æĺ¯ 说 +çļĦ æĦıè§ģ +åı£ 罩 +åİĺ ç±³ +èĬ± è´¹ +ä½ĵèĤ² æĬķæ³¨ +åħ¬ä¼Ĺ åı· +èijĹåIJį çļĦ +å¼Ģ æĪ· +æĭį åįĸ +å²ģ æľĪ +åĨħ æ¶µ +å®Įæķ´ çļĦ +é«ĺ åİĭ +åħ¬åĬ¡ åijĺ +使ç͍ çļĦ +çĶŁäº§ 线 +妹 妹 +èµ° 访 +æĺ¯ åı¯ä»¥ +åľ¨ å®¶ +æļ´ åĬĽ +æ³° åĽ½ +è´¨ çĸij +ä¸į éģİ +天çĦ¶ æ°Ķ +缺 çĤ¹ +å°ı åŀĭ +ä¸įä»ħ æĺ¯ +é»ij æļĹ +æ¢ ¨ +æĸĩ æĹħ +è¦ģ æľī +ä¸Ń å±± +çļĦ æķ°æį® +å¾Ĺ å¾Ī +以 便 +对 ä»ĸ +åĬł 以 +çϼ çı¾ +设 å®ļ +èĤļ åŃIJ +éĿ ĸ +å¥ī çĮ® +ä¸į åıĺ +åı£ ç¢ij +åľ¨ åĵªéĩĮ +ä½ IJ +è¿Ļ 两个 +çļĦ æĸ¹åIJij +æŀ « +äºĮ 次 +çīĩ åĮº +éł IJ +ç£ Ĭ +æĭ¿ çĿĢ +å·²ç»ı æĪIJ为 +ä¹ĭ ä¸Ĭ +å®Ĺ æĹ¨ +奶 奶 +é«ĺæĸ° åĮº +社 æľĥ +è·Ł 踪 +æľįåĬ¡ ä¸Ńå¿ĥ +æī ¯ +æīĭ æĮĩ +礼 çī© +宿 èĪį +ç͍ å¿ĥ +æıIJé«ĺ äºĨ +亮 çĤ¹ +ä¸į æĦ¿æĦı +æĴŃ æĶ¾ +å¤ļå°ij éĴ± +没 ä»Ģä¹Ī +æķ° åįģ +æĢ» çĽij +çļĦ åŁİå¸Ĥ +æī¾ åΰäºĨ +åĨħ åľ° +åΰ çİ°åľ¨ +æĪĺæĸĹ åĬĽ +åİŁ å§ĭ +åĥ § +åĢĴ æĺ¯ +æľĢ åħ· +è´«åĽ° æĪ· +éĢģ åΰ +级 åĪ« +åĩº èµĦ +æĪª æŃ¢ +ç§į åŃIJ +èĥ½ ä¸įèĥ½ +幸 è¿IJ +èĸ ĩ +项 éĵ¾ +æĮĤ çīĮ +ä¸Ģ 樣 +ä¹ĺ 客 +èIJ½ åIJİ +ä½Ĩ æĪij +æĹ© åľ¨ +åĬ¨ 漫 +å¹³ çŃī +对 ä½ł +ä¸į æĢķ +å¤ĸ çķĮ +å¤ļå¹´ æĿ¥ +é¦ĸ 个 +æ²³ åįĹçľģ +æĪĸ åħ¶ä»ĸ +éķľ å¤´ +åįĹ æĺĮ +ä¸Ģ éĿ¢ +éĢłæĪIJ çļĦ +å´ Ķ +çŃ Ĵ +æķĻèĤ² éĥ¨ +åľ° åŁŁ +æĺĨ æĺİ +å·´ é»İ +æīĭ 游 +ä¸Ģ æĹ¶ +çł į +é¡¶ 级 +åħ± 计 +åİŁ æ²¹ +è¾ī çħĮ +说 æĺ¯ +æĸ°åįİ ç¤¾ +ç»ıåİĨ äºĨ +ä¸į æŃ¢ +è¦ģ ä¹Ī +èĢħ çļĦ +æĢ» æĬķèµĦ +è¡Į é©¶ +ä¸Ĭ å¸Ŀ +å¹´ 纪 +çIJ ¼ +ä¼ł 说 +ç²¾ èĭ± +æĸ¹ éĴĪ +æ±Ł æ¹ĸ +æĪIJ çĤº +æĢ» éĩı +æĬķ æĶ¾ +åĬ¨ çĶ» +èĹ ¤ +ç͵ æºIJ +éĴ Ļ +åIJĮ è¡Į +æĻ®éĢļ çļĦ +åĽ¾ä¹¦ é¦Ĩ +è¯Ī éªĹ +æħĪ åĸĦ +è¿Ļ 份 +主æĮģ 人 +å°± è¿Ļæł· +èĢĮ æĪIJ +èĩªè¡Į 车 +ä¸ŃåĽ½ çī¹èī² +èĤ¿ çĺ¤ +åIJ ¾ +å¼Ł å¼Ł +åıĹ çĽĬ +éĢīæĭ© äºĨ +æĺİæĺ¾ çļĦ +æĬ¥ èĢĥ +ç¬ij éģĵ +éĽĸ çĦ¶ +温 å·ŀ +éĿŀ æ´² +ç§į ç§į +åıĤåĬł äºĨ +è´§ è¿IJ +éļı 便 +å°± 没æľī +ç¸ £ +央 è§Ĩ +ç©¿ è¶Ĭ +çļĦ çݰ象 +åĩł 次 +çļĦ é£İéĻ© +æŃĮ æĽ² +æľ¬ å±Ĭ +å¹´ åĨħ +ä¸į è¶ħè¿ĩ +è¿ĩ å¤ļ +å¿ħé¡» è¦ģ +ç»ĵ 论 +åĢŁ éī´ +ç¥ŀ å¥ĩ +æľŁ æľĽ +ä¸ĵ 享 +éĿŀ常 éĩįè¦ģ +æĦıè¯Ĩ åΰ +åIJĪ å¹¶ +æĬĬ èĩªå·± +å¥Ĺ è£ħ +éŃĶ æ³ķ +å¤ı åŃ£ +ä¸į åĥı +å¢ĥ çķĮ +æĥĬ åĸľ +æľīä¸Ģ 天 +çĦ¦ çĤ¹ +æĪij 认为 +åħ° å·ŀ +ç͵ æ°Ķ +èģĶç³» æĪij们 +ç§ij æĻ® +她 说 +çļĦ æĸĩ竳 +å¥ĩ æĢª +åıĭ 好 +饮 æĸĻ +çļĦ æĶ¯æĮģ +çŃĶ åºĶ +éĩį éĩı +çij ¶ +åĩı è½» +ç§ijåѦ å®¶ +å·´ 西 +éĩijèŀį æľºæŀĦ +åħļ å§Ķ书记 +貸 款 +ç²¾ èĩ´ +ä»İ æľª +åį° åĪ· +åĽŀ 顾 +é¦ĸ éĥ½ +åıij èĤ² +éĹ® éģĵ +è¾¾ åΰäºĨ +å¿į ä¸įä½ı +æīį æľī +æįIJ èµł +ä½Ľ æķĻ +ä¸į æ¸ħ +éĺŁ éķ¿ +缸 åıį +æĬ¥ èѦ +大 åħ¨ +欧 缣 +帮 å¿Ļ +çļĦ æĻĤåĢĻ +缮 å½ķ +è¶³ 以 +èī° éļ¾ +ä»ĸ ä¹Ł +å·¥ ä½ľèĢħ +头 èĦij +缺 éĻ· +æĪIJç«ĭ äºĨ +å°± å¼Ģå§ĭ +认 åIJĮ +é»Ħ èī² +çĹħ æĥħ +覺 å¾Ĺ +è¿Ļ 两 +ä¿¡ ä»° +åľĭ å®¶ +ä¸įä»ħä»ħ æĺ¯ +çĭ¬ å®¶ +èά çļĦ +æĿIJ è´¨ +æµ· ä¸Ĭ +çĤº äºĨ +æľºåĬ¨ 车 +缸å½ĵ äºİ +å¤ļåħĥ åĮĸ +æĽ´ 大çļĦ +èĽ ® +åģĩ æľŁ +å¼ı çļĦ +交éĢļ è¿IJè¾ĵ +çľģ å§Ķ +ä¸į ç®Ĺ +æĶ¾ ä¸ĭ +éĹ ¯ +人 åľ¨ +港 åı£ +æĹ¨ åľ¨ +åij½ 令 +æŁIJ 个 +å¹³ 稳 +åıª 好 +人 人 +äº ŀ +äºĮ ç»´ +äºĮç»´ çłģ +æŀģ 为 +åĪ« å¢ħ +åħ¶ ä½Ļ +大 äºĭ +主管 éĥ¨éŨ +æĹł éĶ¡ +éĹ µ +éģŃ åΰ +说 è¿ĩ +为 ä½ł +è§£ çŃĶ +éªĮ æĶ¶ +çļĦ ç»ıéªĮ +åĮ¹ éħį +çģ« ç®Ń +豪 åįİ +æŁIJ æŁIJ +çļĦ æĹ¶ä»£ +书 éĿ¢ +æģĴ 大 +å»¶ éķ¿ +ä¸Ģ åIJĮ +æľª èĥ½ +交 æį¢ +çĶ¢ åĵģ +çŃī åΰ +åĪĨ 离 +æīĵ ç͵è¯Ŀ +å¹² çĩ¥ +è¾ĥ å¤ļ +å¤ļå¹´ çļĦ +èĥĮæĻ¯ ä¸ĭ +为 ä¾ĭ +æijĺ è¦ģ +å´Ľ èµ· +æŃ¤ åĪ» +æľī æľºä¼ļ +æĿ¡ 款 +é¢Ĩ导 å°ıç»Ħ +çļĦ 身ä½ĵ +åįķ ä¸Ģ +央 è¡Į +ä¸įæĸŃ æıIJé«ĺ +ä»·å̼ è§Ĥ +èĬ ½ +èIJ į +æ³ķå¾ĭ æ³ķè§Ħ +ä¸į éĶĪ +ä¸įéĶĪ éĴ¢ +åĩº äºİ +èĻļ æĭŁ +æį® æĤī +çĥ¦ æģ¼ +åħ¨ æĸ°çļĦ +æī« æıı +çĻ» éĻĨ +èīºæľ¯ å®¶ +çļĦ é£Łçī© +çļĦ åŃĺåľ¨ +客 åİħ +æĪij们 å°± +æŁ¥çľĭ æĽ´å¤ļ +è¯Ħ 审 +å¸Ĥ åł´ +è¬ Ľ +å·¨ 头 +ä¸ŃåĽ½ ç»ıæµİ +äºĨ èĩªå·±çļĦ +åĨ³ è®® +çĽijçĿ£ 管çIJĨ +æĬķ 票 +åĨį 度 +è¡Į çĤº +注 åħ¥ +ä½ľä¸º ä¸Ģ个 +æ¯ı个人 éĥ½ +åįķ åħĥ +è¦ģ çŁ¥éģĵ +被 称为 +ä¹ĭ éĻħ +è§£ éϤ +ä¸ ¸ +æº « +ä¸ī æĺŁ +é²ľ æĺİ +ä¹Ł éĥ½ +æĹ¶ æľº +åĩº æīĭ +æĥħ å½¢ +åķĨ è´¸ +éĢī 举 +对 èĩªå·± +çĶŁ åĬ¨ +åħĭ æľį +个 ä½ĵ +èĭ ij +ç¨ ± +大 åݦ +æĺ¯ 对 +åĪ© æģ¯ +è¿IJåĬ¨ åijĺ +åĮĸ è§£ +åīį æ²¿ +æĦŁ æģ© +æĢ» ä¹ĭ +é«ĺæĸ° æĬĢæľ¯ +åĿĩ 为 +åħ¨ åĮº +æ°Ķ æ°Ľ +åı¯ä»¥è¯´ æĺ¯ +ä½ı 宿 +åħļåijĺ å¹²éĥ¨ +åĹ ¯ +è·µ è¡Į +çļĦ ä¸ĵä¸ļ +èĢĥ éªĮ +èķ ¾ +åħ¬ åŃIJ +çļĦ çĬ¶æĢģ +æ½® æµģ +ä¿¡ æīĺ +è´ ¼ +åIJĦ æĸ¹ +æķij åĬ© +éĿŀ常 çļĦ +æ¡¥ æ¢ģ +åħ¬ æĸ¤ +ä¼¼ çļĦ +çľĭ 好 +å±Ģ éĥ¨ +å®ī éĿĻ +éħį ä»¶ +常 è§Ħ +å¼Ģ 车 +第äºĮ 次 +ä¸Ĭ 级 +åıĤ èµĽ +å®¶ å±ŀ +强 åĬ¿ +åľ¨ ä»ĸ +åIJij åīį +ä¹ĭ åľ° +éĥ ¡ +è¡Į ç¨ĭ +èѦ åijĬ +è§Ħå®ļ çļĦ +åķĨ åŁİ +äºĶ 大 +æķĻ å®¤ +åįģ è¶³ +æīĢ以 åľ¨ +å°Ĩ ç»§ç»Ń +çŃī æĸ¹å¼ı +å®¶ ä¼ģä¸ļ +交 ä»ĺ +çĤ¹ è¯Ħ +ç»ĵ ç®Ĺ +ä¹Ł åı¯ +å¤ĸ æ±ĩ +è¿Ļç§į æĥħåĨµ +æİĪ äºĪ +å¸ĥ ç½® +æĪIJç«ĭ äºİ +é¢Ħ èѦ +管çIJĨ 人åijĺ +å©ļ 礼 +ç»ĵæĿŁ åIJİ +åħ¥ éĢī +æĹł æ¯Ķ +åĴĮ åıijå±ķ +çϽ éħĴ +çİ© åħ· +ä¸ĩ ç¾İåħĥ +çļĦ æĪIJ绩 +æĭį çħ§ +èĢĥèĻij åΰ +ä¼ģä¸ļ åıijå±ķ +äºĨ 个 +çĶŁ æ°Ķ +çļĦ 女人 +äºĶ åįģ +çĪ· çĪ· +纽 约 +éĥ½ 被 +ä¸Ĭ 课 +çĽ ¡ +ä¼łç»Ł æĸĩåĮĸ +æ½ľ åľ¨ +åıij å°Ħ +ä¸Ģ 身 +éĺ² å®Ī +åĪ ® +é¢ĺ 缮 +åľ¨ åĨħçļĦ +ç¾İ 好çļĦ +è¿ĻéĩĮ çļĦ +ä¸Ģ ä¸Ŀ +人 åĿĩ +åĢ¡ 导 +身 åIJİ +æī© å±ķ +大 éŨ +å°± 被 +该 é¡¹çĽ® +æŀ¶ æŀĦ +ä¸Ģ åı£ +ä¿¡æģ¯ æĬĢæľ¯ +å¼Ģ ä¸ļ +æĶ¶ åıĸ +ç½ij 页 +æĶ¯ æı´ +å°ģ éĹŃ +å¡ij éĢł +大 èĥĨ +å¿«éĢŁ åıijå±ķ +çľĭ ä¼¼ +æ¸ Ŀ +è¿Ļæł· ä¸Ģ个 +模 åĿĹ +注æĦı åΰ +çł´ è§£ +èĩª ä»İ +åijµ åijµ +ä¹ĭ å¾Į +ä¹ĭ æĹħ +è·Ł æĪij +æ³ķ 人 +æİĴè¡Į æ¦ľ +åĿļ å®Ī +好 å¤Ħ +çŁ³ 头 +å¹¶ å°Ĩ +èĪ ± +æŃ ĩ +两 岸 +å¤ļ ä¹ħ +象 å¾ģ +个æĢ§ åĮĸ +çļĦ è§Ĵ度 +å¸ Ĩ +ç¦ı å·ŀ +æŁ¥ å¤Ħ +两 åĽ½ +åIJ¸å¼ķ äºĨ +é¦ĸ å¸Ń +大 åĵ¥ +é¤ Ĭ +涨 å¹ħ +éĢī ç͍ +許 å¤ļ +èIJ½ æĪ· +åĵĪ å°Ķ +åĵĪå°Ķ 滨 +åģļ ä»Ģä¹Ī +以 åħį +é¾ į +æĹł éľĢ +åΰåºķ æĺ¯ +æĢ ¡ +åijĬè¯ī ä½ł +éĺ² æ°´ +è¿Ļ æĹ¶åĢĻ +欢 ä¹IJ +转 åIJij +è¿Ļ个 åľ°åĽ¾ +åħ¥ é©» +èįī åİŁ +æĹ¶ä»£ çļĦ +åıĺ åĬ¨ +åĬłå¼º 对 +åģ¶ å°Ķ +å®Ī æĬ¤ +æ°Ķ 温 +人 éĹ´ +æľĿ é²ľ +ç»ı è´¹ +åĽŃ æŀĹ +å·¥ åľ° +è§Ħ æł¼ +åĩł åįģ +è¯ķ åĽ¾ +å¦ ĥ +éĤ£ æĹ¶åĢĻ +å¼ĺ æī¬ +ä¸ļ çķĮ +çļĦ éĢŁåº¦ +ä¼ļ ä¸įä¼ļ +èIJ¥ æĶ¶ +å°ıå¾® ä¼ģä¸ļ +çľĭ è¿ĩ +æĬĬ ä»ĸ +éģµ å¾ª +è¿Ļ è¾¹ +没æľī 人 +å£ ¶ +æ¹ĸ åįĹçľģ +æŀģ åħ¶ +çļĦ人 çĶŁ +ä»ĸ è¿ĺ +转åĮĸ 为 +èµ° è¿ĩ +æĬ± çĿĢ +çīĽ å¥¶ +ä¸ĩ 亩 +å¿ĥ æĢģ +æĹ¥å¸¸ çĶŁæ´» +ä½ĵ æ£Ģ +æĻ ĥ +çŃī é¢ĨåŁŁ +æĩī 該 +åı¯ä»¥ çľĭåΰ +æī¾ ä¸įåΰ +èĢģ å¹´ +æĬĬ æĪij +积 åĪĨ +梳 çIJĨ +ç» ³ +çļĦ æĶ¿æ²» +å¸Ŀ åĽ½ +éĻª ä¼´ +æ´Ľ éĺ³ +åħ¬ æŃ£ +å¼Ģ åı£ +çī¹èī² çļĦ +åĽ° å¢ĥ +ä¸Ĭ æľī +ç«ĭ ä½ĵ +æīĵ å·¥ +åķ¤ éħĴ +åľ¨ éĤ£éĩĮ +éĤ£ è¾¹ +个 åĪ« +ä¸Ģå®ļ æĺ¯ +çļĦéĩįè¦ģ æĢ§ +主 å¼ł +åĴĮ æľįåĬ¡ +ä¸Ĭ ç½ij +è¡¥ åĬ© +åıª éľĢ +å¼ ¦ +éģ ® +åĬĽ äºī +度 è¿ĩ +èij ¬ +é¡¿ æĹ¶ +éĦ ī +纺 ç»ĩ +åľ° åĿĹ +ä¿¡ç͍ åį¡ +ç½ļ 款 +åijĬè¯ī æĪij +éĽ Ļ +书 çĶ» +è¨Ń è¨Ī +æĢ» ä¼ļ +åΤ åĨ³ +ä¿¡ èªī +个 èĤ¡ +å¹³ 常 +æĢİ éº¼ +ä½ĵ çİ°åľ¨ +é»Ħ æ²³ +åĽĽå·Ŀ çľģ +羣 缸 +åIJĦ项 å·¥ä½ľ +åĬ¨ åijĺ +å³° ä¼ļ +ä¸Ģ æľŁ +æľī ä¸Ģå®ļçļĦ +é«ĺ度 éĩįè§Ĩ +ç¹ģ èᣠ+åıijçݰ äºĨ +ç½ij 红 +æīĭ æ³ķ +å®¶ åĽŃ +仪 åύ +è¾ĥ ä½İ +çļĦ å®īåħ¨ +æ¡ IJ +ä»ĺ 款 +æĬij åζ +åįĵ è¶Ĭ +æŃ£ éĿ¢ +åĵ ij +强 åζ +ä»Ĭ天 çļĦ +æĪĺ èĥľ +楼 å¸Ĥ +æĭ¿ ä¸ĭ +é¢ľ å̼ +举 éĥ¨ +çłĶ åζ +çļĦ æĪĺçķ¥ +åľ¨ ä¸Ģ个 +ä¸ī 人 +å®Į äºĨ +æĸ° æĬĢæľ¯ +ç»ıæµİ æķĪçĽĬ +å¯Į æľī +æ¾³ æ´² +åĬ© çIJĨ +é¢Ĩ åıĸ +è° Ń +çĩĥ çĥ§ +ç´ł åħ» +éĤĦ æľī +è¿Ľ èĢĮ +ä»Ģä¹Ī æĺ¯ +çłĶç©¶ ä¸Ńå¿ĥ +éĢĤ ç͍äºİ +æİ¥ æĶ¶ +失 æľĽ +äºĮ 级 +éĹ´ çļĦ +åİŁ æłĩé¢ĺ +èªį çĤº +æį ¡ +对 çĿĢ +对 éĿ¢ +ä¸Ń åİŁ +éĵ ĥ +çĶŁäº§ çļĦ +åıijå¸ĥ ä¼ļ +士 åħµ +è¿Ļ åı¥è¯Ŀ +ç¼´ 纳 +ä¸Ģ个 个 +åѸ çĶŁ +çĸij éĹ® +交 èѦ +示èĮĥ åĮº +天 使 +åľ¨ ä¸Ĭæµ· +åIJĮ æĻĤ +è½» æĺĵ +å͝ä¸Ģ çļĦ +çĥŃ éĹ¹ +ä¹IJ è§Ĥ +çļĦ 身份 +åĸĦ äºİ +大 åİħ +èĤ¯å®ļ æĺ¯ +éĺ² çģ« +å¤ĸ åĩº +æį® 说 +é¡¹çĽ® çļĦ +ä¸Ģ åı° +èĻļ åģĩ +ä¸Ģ ç¬Ķ +ç«ĭ æ³ķ +严 èĤĥ +æī¿ åĬŀ +åįģ åĩł +çļĦ 空éĹ´ +æľ¬ ç½ijç«Ļ +åģļ å¾Ĺ +ä¿Ŀ 温 +æľĪ åĪĿ +åľ¨ ç½ijä¸Ĭ +åIJĦ æĸ¹éĿ¢ +ä¸ī 天 +交æĺĵ æīĢ +è§£ æŀIJ +åħļ ä¸Ń央 +è¿Ľ åĩºåı£ +åĴĮ 社ä¼ļ +次 æķ° +ä¹ĭ å®¶ +ç»´ 度 +æ´¾åĩº æīĢ +产çĶŁ äºĨ +带 æľī +å¾Ī 强 +æľīäºĽ 人 +å¹´ åIJİ +äºĨ 许å¤ļ +å¯Ĩ 度 +åѦ æľŁ +çıł æµ· +æľĢå¤ļ çļĦ +è¾¹ ç¼ĺ +容 éĩı +第äºĮ 个 +ä¸Ģ缴 æĺ¯ +ä¸į ç¦ģ +æŃ ² +ä»ĭç»į äºĨ +ä¼ĺ éĽħ +æ¯Ķ è¼ĥ +èģĮ ä½į +温 æŁĶ +æľī éĴ± +æľĢ é«ĺçļĦ +åįļè§Ī ä¼ļ +ä¸į æĪIJ +éĶĻ äºĨ +è¯ģ çĽij +è¯ģçĽij ä¼ļ +æĪIJ 人 +åĿĩ åĮĢ +æľī åĪ© +è¶Ĭ åįĹ +æīĵ äºĨ +好 åIJĥ +ç³» çµ± +è·Ł éļı +çļĦ åľ°ä½į +æŃ£ å¦Ĥ +ç¨į å¾® +åį° åıij +åĪĽ ç«ĭ +é£İ åħī +å°Ĩ æĪIJ为 +ä¸į é«ĺ +é¢ij ç¹ģ +设 æľī +ä¼ ŀ +æĭĨ éϤ +å½± åĥı +æ¸Ĺ éĢı +å¹´ å¼Ģå§ĭ +ç½ij æĺĵ +è¦ģ åģļ +ç͵åĬ¨ 车 +羣 å¿ĥ +æµ· åĨĽ +ä¼ł æĿ¥ +å·® åĪ« +è°¨ æħİ +çĥŁ åı° +åįĥ å¹´ +è¯ģ å®ŀ +çIJ ª +çļĦ åħ·ä½ĵ +åΰ å¤Ħ +ä¸į å®ľ +èľ Ģ +èĥ½åĬĽ åĴĮ +çīº çī² +çļĦ éĴ± +大 éĺŁ +é¦ĸ è¦ģ +ä¸į æĦ¿ +çİ« çij° +人æ°ij ç½ij +è¿ĺæĺ¯ è¦ģ +åĽĽ å¹´ +æį٠伤 +çļĦ åģļæ³ķ +éĿ Ī +è¡Ķ æİ¥ +åIJĪ æĪIJ +没 人 +éŨ æ§Ľ +ä¿¡ è´· +çļĦ 缸åħ³ +举 é£İ +社 ä¿Ŀ +ä¸ĭ 游 +åĿĹ éĴ± +è¿ĩ åIJİ +çļĦ åºĶç͍ +é¥ ¶ +é¢ģ åıij +ä¸Ģ å¤Ħ +åįİ å¤ı +为 ä¼ģä¸ļ +åıª ä¼ļ +ä¾µ 害 +çļĦ åĬŁèĥ½ +åѸ ç¿Ĵ +ä¸Ńåįİ æ°ijæĹı +åıijå¸ĥ äºĨ +è¿İ æİ¥ +æĪij èĩªå·± +è¿ĺ éľĢè¦ģ +太éĺ³ èĥ½ +åİ» ä¸ĸ +æĺ¯ ä½ł +åIJĪ åĬĽ +ç»ĺ çĶ» +åı° åĮĹ +çĿ£ ä¿ĥ +åĮĹ éĥ¨ +æľī å¤ļå°ij +å¾Ī éĩįè¦ģ +åĪĴ åĪĨ +åı· 线 +æĶ¾ 大 +ä¼ļ 被 +èİ· å¥ĸ +ä¹ĭ åĨħ +失 åİ»äºĨ +çݩ家 们 +éĩĩ éĽĨ +å£ ¹ +å®¶ ä¼Ļ +çϽ 天 +åĽłä¸º ä»ĸ +社ä¼ļ æ²»çIJĨ +å¼Ģ åĪĽ +ç͵ ç¼Ĩ +æĸ° ä¸Ģ代 +å¹¶ è´Ń +å°± å·²ç»ı +çļĦ 社ä¼ļ +éϤ éĿŀ +åı¯ä»¥ ç͍ +å© ī +æ¯Ķè¾ĥ 好 +å®ŀ ä¸ļ +åĪĽ åĬŀ +æıIJ èµ· +é» ĥ +ä½ı åľ¨ +å¸Ĥ æĶ¿ +éĿ¢ä¸´ çļĦ +èĥ½ åľ¨ +çŁŃ çŁŃ +羣 人 +æĺİ æĺİ +èµĦ åĬ© +çļĦ ä¸įåIJĮ +å°ı æľĭåıĭ +é¢ĺ æĿIJ +ç¾İ åij³ +æĺŁ åº§ +ä¸į ä¸Ģæł·çļĦ +çľĭ ä¸Ĭåİ» +ä¸Ģ æł¹ +广 å·ŀå¸Ĥ +åıijçĶŁ çļĦ +é«ĺ ç§ijæĬĢ +ä¸Ģ è¾ĪåŃIJ +交 åıī +ä½ĵç³» 建设 +åĽłä¸º æĪij +çıį æĥľ +ä¸Ĭ åѦ +æĪĺ æľ¯ +æŃ¤ ç±» +交 å¾Ģ +æĮī æij© +人们 çļĦ +åħ¶ 實 +åİŁ æĿIJæĸĻ +渴 æľĽ +缸 å¤Ħ +å¾® å¾® +æ® · +ä¹ĺ åĿIJ +å¼Ģå±ķ äºĨ +é«ĺ åĵģè´¨ +æĹłäºº æľº +ä¸įæĺ¯ å¾Ī +çļĦ æĬķèµĦ +èĬĤ çľģ +èĩ ī +ç²¾ éĢī +çļĦ æłĩåĩĨ +åįĹ éĥ¨ +认è¯Ĩ åΰ +å¹³ éĿĻ +èĹ ¥ +æī« é»ij +æī«é»ij éϤ +æī«é»ijéϤ æģ¶ +éĢĻ ç¨® +建çŃij éĿ¢ç§¯ +ç¡® ç«ĭ +管çIJĨ åĬŀæ³ķ +æĦı å¿Ĺ +ä¸ ¨ +让 åŃ©åŃIJ +æķij çģ¾ +å½ĵ ä»Ĭ +çģ« çģ¾ +åIJĦ éĥ¨éŨ +ä¾µ çĬ¯ +æ¯ı åij¨ +æı ½ +ä¸Ģ次 æĢ§ +åħ¶ä»ĸ 人 +éĶĻ è¿ĩ +ä¸İ åħ¶ +åĭĩ æ°Ķ +çĩĥ æ°Ķ +é¦ĸ å±Ĭ +æľį 饰 +ç² ¥ +å®Į æ¯ķ +å°± æĬĬ +åĬŀäºĭ å¤Ħ +ä¸Ģä¼ļ åĦ¿ +离 ä¸įå¼Ģ +å¦Ĥæŀľ æĤ¨ +ä»ĵ åºĵ +导 å¸Ī +åIJĪéĢĤ çļĦ +毫 ç±³ +å®īåħ¨ æĢ§ +ä¾Ŀ çħ§ +产ä¸ļ åĮĸ +ä½ł çľĭ +羣çļĦ å¾Ī +åѤ çĭ¬ +éĺ² å¾¡ +å¾Ī ç®Ģåįķ +é£İ æ°´ +ä½Ĩ ä¹Ł +æİ¨ åĩºäºĨ +æ°ijèIJ¥ ä¼ģä¸ļ +çłģ 头 +å¤įæĿĤ çļĦ +ç»ĦæĪIJ éĥ¨åĪĨ +åħħ满 äºĨ +è¿ij åĩłå¹´ +çľģ æĶ¿åºľ +æľī å¿ħè¦ģ +éĻ ³ +ä¹ĭ ç±» +ä¹ĭç±» çļĦ +æĢ§ ä»· +æĢ§ä»· æ¯Ķ +åķĨ åºĹ +å¸Ĥ å̼ +人æīį åŁ¹åħ» +æ·± åıĹ +管çIJĨ å±Ģ +æģIJ æĥ§ +ä»ħ æľī +æĬµ è¾¾ +æµ· åħ³ +èµĭ äºĪ +äºĭ åĦ¿ +ä»· éĴ± +æīĭ ä¸Ĭ +èĩª å¾ĭ +åħ³ çα +享 æľī +éģĹ æĨ¾ +å¾Īå¿« å°± +æĽ´ å¿« +æłĩ è¯Ĩ +åºĨ ç¥Ŀ +ä¹Ł 好 +ä¸į æĺĵ +æĪij å¾Ī +æĶ¹éĿ© åıijå±ķ +å¤ĸ åľ° +æĬµ æĬ¼ +è¯Ĺ 人 +åİķ æīĢ +æĸ° åªĴä½ĵ +èĸ Ľ +è°Ī è¯Ŀ +ä¸Ģå®ļ ç¨ĭ度 +èµ° åľ¨ +æľĢ 强 +åĬŁ çİĩ +åħ± è¯Ĩ +大 æ¡¥ +ä¸ĭ æĸ¹ +å¤ĸ èµĦ +ç¢ ± +å·¡ è§Ĩ +æ¹ĸåĮĹ çľģ +个 çϾåĪĨ +个çϾåĪĨ çĤ¹ +çļĦ 责任 +çļĦ åĵģçīĮ +åĬ© æİ¨ +åĪĽéĢł äºĨ +ä»» èģĮ +å¿« æį· +æĿij åºĦ +åİ» çľĭ +æīį èĥ½å¤Ł +å± ¤ +æĪij å®¶ +æĺ¯ä¸Ģ 款 +ç¾ ħ +åĨ° éĽª +æŀģ 大 +çģ¯ åħī +éĨ ĭ +ä¸İ åħ¶ä»ĸ +æıIJåĩº çļĦ +éĿł è¿ij +è°ĥ åĬ¨ +å°½ åı¯èĥ½ +åıij åĬĽ +ç»Ļ 她 +éĢĤ éĩı +è·¨ åĽ½ +åħĪ è¡Į +æĸ° æĿIJæĸĻ +ä½ľ äºĨ +满 äºĨ +ä¸į 满 +çļĦçľ¼ çĿĽ +çľĭ å¾Ĺ +è¿Ļ ä¸Ģ次 +é½IJ åħ¨ +çļĦä¸Ģ éĥ¨åĪĨ +ä¸ Ļ +æ¸ħ æĸ° +說 æĺİ +身边 çļĦ +æīĢæľī 人 +å½° æĺ¾ +è± ¹ +åį ¿ +è¿IJ 转 +æĮĩ å¼ķ +å¸Ĥ åħ¬å®īå±Ģ +åıĤ å±ķ +ä¹ĭ æĹ¶ +éĩijèŀį æľįåĬ¡ +èµĦæľ¬ å¸Ĥåľº +èĥ½ 让 +å¿ĺ äºĨ +天 åłĤ +æ¯Ķå¦Ĥ 说 +éĬĢ è¡Į +èĽĭ ç³ķ +çĶ © +æł¸ å®ŀ +æĻ® 京 +ä¼ĺ ç¾İ +åı£ èħĶ +漫 çĶ» +çľ¼ éĩĮ +äºĨ ä¸ĭæĿ¥ +æĪij们 ä¹Ł +ä¾ į +为 ä¸Ńå¿ĥ +å¥ĩ 迹 +éĿĴ çĿIJ +æĪªèĩ³ 缮åīį +åĩº ä¾Ĩ +æĢ» åħ¬åı¸ +å¼¥ è¡¥ +ç®Ĺ æ³ķ +å·¥ä½ľ 室 +æīĢ以 æĪij +æ°´ åĪĨ +æīĢ å±ŀ +ä¸į 说 +ä½Ĩæĺ¯ åľ¨ +è¦ģ åİ» +åĪĽä¸ļ èĢħ +ä¸į æ¸ħæ¥ļ +åĽĽ åij¨ +æĺ¯ ä»İ +çļĦ æł¹æľ¬ +çģ ¶ +æ¯Ľ æ³½ +æ¯Ľæ³½ 举 +æµ· åı£ +åĽĽ åįģ +ä¹Ł 被 +èģ · +ä¸Ģ æīĭ +绩 æķĪ +çļĦ çĶ·äºº +书 ç±į +ä¸Ģ èĦ¸ +大 äºİ +鼶 éĥ¨ä»¶ +åħ³ æĢĢ +å¹³ ç±³ +æļ´ éľ² +å¾Ĺ å¤ļ +ä¸ī 级 +æľ¬ åij¨ +两 èĢħ +对 ä¸ŃåĽ½ +åıª è§ģ +欧 ç¾İ +å¦Ĥæŀľ æľī +å·²ç»ı æĺ¯ +çľĭ å®Į +çģ« éĶħ +èµ IJ +ä¸Ģ éģį +æĦŁ åĨĴ +ç»ĵ å±Ģ +ä»ĵ åĤ¨ +å®ŀ åľ° +å̻ ç»ıçIJĨ +ä¹Łä¸į çŁ¥éģĵ +碰 åΰ +åIJĪ è®¡ +客æĪ· çļĦ +ç½Ĺ 马 +æĦī å¿« +é£ Ľ +çĥŃ çĥĪ +伦 æķ¦ +åĮ» ä¿Ŀ +éĺ¿éĩĮ å·´å·´ +åĨį 说 +为 åŁºç¡Ģ +çĶŁäº§ ç»ıèIJ¥ +è¿ĻäºĽ 人 +åĪĹ è½¦ +æ²³åĮĹ çľģ +è¿Ļ 段 +æ´»åĬ¨ ä¸Ń +å© · +çĶŁ çIJĨ +ä¸ŃåĽ½ 人æ°ij +éĦ Ĥ +åIJ¬ åıĸ +å¤į ä¹ł +æľī çĽĬ +æĶ¶ æĭ¾ +å¾Ī åı¯èĥ½ +ç½ij绾 游æĪı +们 çļĦ +èµĭ èĥ½ +éļ¾ å¾Ĺ +åĪĨ æīĭ +羣 è¯ļ +åħ¬åı¸ åľ¨ +åĿĩ è¡¡ +åı£ åij³ +çīµ å¤´ +ä¸Ģèά çļĦ +轿 车 +çŃī äºİ +æ²ī é»ĺ +æĪij éĥ½ +å°ı ç¨ĭåºı +ä¸Ģ åī¯ +æī¿ è½½ +åľ° è´¨ +çķĮ éĿ¢ +ç͵ æľº +çĦ¦ èĻij +éĶĢåĶ® é¢Ŀ +æĸ° 车 +ä¸Ĭ 游 +主 æ¼Ķ +éļIJ ç§ģ +åıijå±ķ æĪĺçķ¥ +çļĦ åĬªåĬĽ +å¼Ģ åħ³ +è§£åĨ³ éĹ®é¢ĺ +çĿ£ 导 +对 æĬĹ +å¾Īå¤ļ 人éĥ½ +æĹł æķĪ +产åĵģ è´¨éĩı +å®ī å¿ĥ +åįİ äºº +ä¸į 符åIJĪ +èĩª å®¶ +éĺµ å®¹ +çļĦ åIJĦç§į +çļĦ çIJĨ念 +çļĦ æĸĩåĮĸ +为 èĩªå·± +å±± æ°´ +游 æ³³ +éľĩ èį¡ +çĶŁæ´» æĸ¹å¼ı +è¿ľ 离 +çŁ³ åĮĸ +æŃ¤ äºĭ +æĺ¯ 羣çļĦ +çļĦ æ¯Ķä¾ĭ +ç͍ ç͵ +奥è¿IJ ä¼ļ +ä¿Ŀ å®ī +èĽĭçϽ è´¨ +çļĦ å¿ĥçIJĨ +å· « +åı· çłģ +æ°Ķ ä½ĵ +åıij æĶ¹ +åıijæĶ¹ å§Ķ +åĮ» å¸Ī +æ¶Ĥ æĸĻ +æĺ Ĭ +å¸Ĥ 级 +ä¸ĸçķĮ çļĦ +åĪĨåĪ« æĺ¯ +çł´ 产 +ä¸Ģ æĿ¯ +æĭī å¼Ģ +å¹³ åĩ¡ +çļĦ åıijçĶŁ +åĬ¨ æīĭ +ä¸Ģ缴 以æĿ¥ +æīĭ å·¥ +éĩĮéĿ¢ çļĦ +æĹł åħ³ +ä»ĭ åħ¥ +èµ° ä¸Ĭ +å°±æĺ¯ è¦ģ +å¹´ éĹ´ +åĩº çı¾ +å½± éŁ¿ +å¹ħ 度 +éĽ ģ +éģĵ åħ· +缮çļĦ åľ° +åIJİ èĢħ +ä¸Ĭ æ¼Ķ +äºĨ åĩł +æ®ĭçĸ¾ 人 +å¿Ļ ç¢Į +æĺ¯åIJ¦ æľī +å¹¶ 对 +ä¼ļ 导èĩ´ +æ°´ åºĵ +ç»Ĩ èĩ´ +åIJİ æĤĶ +å¿ĥ æĢĿ +åģļ äºĭ +åİĤ æĪ¿ +çĿ ¿ +è¿IJèIJ¥ åķĨ +头 éĥ¨ +çļĦ è§Ĵèī² +æĺ¯ ä»ĸ +æĹ¢ æľī +å°ıæĹ¶ åĢĻ +强 åĬ² +主 æĴŃ +åħ¨åĽ½ åIJĦåľ° +æį ı +æįŁ åĿı +åķĨ ä¼ļ +ä¿Ŀ ç½Ĺ +çľģ å¸Ĥ +éļ§ éģĵ +æľī ä¸įå°ij +è¦ģ åľ¨ +建设 é¡¹çĽ® +ç³ĸ å°¿ +ç³ĸå°¿ çĹħ +æĿ¡ä»¶ ä¸ĭ +ä¼ĺè´¨ çļĦ +é¦ĸ åıij +å½ĵæĹ¶ çļĦ +丰 çͰ +大 çĽĺ +缸 ç»§ +å®ģ å¤ı +åħ¥ ä½ı +æĪij è¿ĺ +åħĭ æĸ¯ +å®ļ ä»· +å¹³æĸ¹ åħ¬éĩĮ +çļĦ çŁ¥è¯Ĩ +æĪij们 ä¼ļ +åħĥ å®Ŀ +ä½ĵ éĩį +è³ £ +对 æĪij们 +çŁ³ å®¶ +çŁ³å®¶ åºĦ +ç²¾ åįİ +å½¢ çĬ¶ +åıĹ åΰäºĨ +ä¿® 订 +ç¾İ åľĭ +é«ĺ æ¸ħ +çľ¼ éķľ +è§īå¾Ĺ èĩªå·± +带 ç»Ļ +åĶ® ä»· +éŨ 票 +åŃķ å¦ĩ +ç͵è§Ĩ åı° +åıij ä½ľ +çļĦ åij³éģĵ +éķ¿ è¿ľ +åħ¬åħ± æľįåĬ¡ +æŃ£å¸¸ çļĦ +æľī è¿ĩ +é£İ æĥħ +æ¯Ķ éĩį +åIJ » +管çIJĨ å·¥ä½ľ +综åIJĪ æĢ§ +å·² 被 +说 èµ· +æİĴ æ°´ +ä¸įæĸŃ åľ° +æĥħ æĢĢ +è¾ĵ éĢģ +è¿ĩ æķı +çļĦ åı¯èĥ½æĢ§ +æľį ç͍ +æľī 许å¤ļ +å§Ķ åī¯ä¹¦è®° +åĮĸå¦Ĩ åĵģ +æļĤ åģľ +æĬķèµĦ 人 +çıŃ çº§ +说 çĿĢ +åįĹ åĮĹ +åĪĨ è¡Į +çıł å®Ŀ +å¯ ¶ +å¢ŀ å¤ļ +被 åĬ¨ +ç®Ĭ çļĦ +éĹľ ä¿Ĥ +çļĦ èĦ¸ +æĥ Ł +ä¸į ä¸Ģå®ļ +ç¶ Ń +çģ« çĪĨ +ç§Ł éĩij +çŀ § +éĩį 建 +è· ª +ä¸Ģ 種 +çļĦ åIJĪä½ľ +å®ī æħ° +ä»į æĺ¯ +ä¸ĵä¸ļ åĮĸ +è°ĥ è§£ +ä¸į 妨 +éĢĻ æĺ¯ +å¿ħ éłĪ +ä¼Ĭ æľĹ +å¾Ĺ äºĨ +æľįåĬ¡ å¹³åı° +å§ ¬ +åħĪ éĶĭ +çİĭ åŃIJ +çļĦä¸Ģ åĪĩ +æĢ» çIJĨ +åĵ ¼ +çª ij +çļĦå¿ĥ æĥħ +çļĦ éĩį大 +çij Ł +ä¸Ģ ç¬ij +åıijå±ķ ä¸Ń +åģ¥åº· åıijå±ķ +åĵģçīĮ çļĦ +ç¦ ® +ä½Ļ 人 +ä»Ĭå¹´ 以æĿ¥ +æķ° çłģ +çѾ è¯ģ +åİ» æī¾ +åŁºéĩij ä¼ļ +æĬ± æĢ¨ +æŃ£ å½ĵ +çıŃåŃIJ æĪIJåijĺ +ä¸į åIJĪæł¼ +åζ å®ļäºĨ +ç¼ĵ æħ¢ +åζ 约 +æłı 缮 +å¸Ĥåľº ç»ıæµİ +ç»ĦæĪIJ çļĦ +严 å³» +æĹ¥ 讯 +ä¸ĢçĤ¹ çĤ¹ +æĺ¯ æĢİä¹Ī +çļĦ çħ§çīĩ +éĺ» æŃ¢ +模 ç³Ĭ +ç¼ ¸ +éģķ åıį +æIJ¬ è¿ģ +éĩij éĴ± +å½ ¬ +ä¸į å®ī +æĪĺçķ¥ åIJĪä½ľ +å¡« åĨĻ +讲 ç©¶ +åħħåĪĨ åĪ©ç͍ +èĥ½ å¤ł +èij¡èIJĦ éħĴ +éĩĩç͍ äºĨ +åľ¨ ä»Ĭå¹´ +ä¸Ńå°ı åѦ +åľ¨ æĦı +çļĦ åİĭåĬĽ +ä¸į 幸 +åζ èᝠ+åı¯ä»¥ 让 +被 è¯Ħ为 +ç»Ĩ èıĮ +æĪı åī§ +åįĬ 导 +åįĬ导 ä½ĵ +è§Ĩ è§Ĵ +åĸľ æŃ¡ +å¾ģ æĶ¶ +è°ĭ åĪĴ +æŀģ 大çļĦ +çĤ¹ èµŀ +è®°èĢħ ä»İ +两 åIJį +èĩª åĬ© +èµ· æŃ¥ +æĬ¤ 士 +å®Ŀ 马 +太 åŃIJ +å°ıå°ı çļĦ +温 æ³ī +åĩºç§Ł 车 +ç§Ł æĪ¿ +两 å®¶ +éľĩ æĴ¼ +ç§ī æī¿ +ä¸Ģä»¶ äºĭ +çĥΠ士 +å®ĺ åħµ +转 身 +ä¹IJ åĽŃ +çĻĮ çĹĩ +模 èĮĥ +æĦ £ +è¿ĩåİ» çļĦ +代 ä»· +çļĦ æ¦Ĥ念 +åĩł çϾ +è´µ éĺ³ +æĭħ å¿§ +éĢĤ å®ľ +çݯå¢ĥ ä¿ĿæĬ¤ +çĥ « +ä½ł æĥ³ +æŃ¤ åIJİ +ä½ł ä¹Ł +çį İ +éϤ æŃ¤ +éϤæŃ¤ ä¹ĭå¤ĸ +è°ĥ 度 +ç§ij 缮 +æīĢ说 çļĦ +åĬ ĩ +忽 è§Ĩ +ä¸ī 次 +ä¸Ģ æĹ¥ +åŀĤ 缴 +ç«ŀ æĬĢ +éĿ¢ åĮħ +大 æĪĺ +æIJº 带 +å¦Ĥæŀľ 没æľī +åħ» æĪIJ +åĩº è¡Ģ +çα好 èĢħ +æīĵ éĢļ +èµ· è¯ī +åijĪ çݰåĩº +æŃĮ æīĭ +åľ¨ å¤ĸ +é¢Ĩ导 å¹²éĥ¨ +åĨ ¥ +èĪĨ 论 +æıIJ åıĸ +éĺ¿ å°Ķ +æľĽ çĿĢ +ä¸ī äºļ +è² ¡ +åĪ ·æĸ° +æĻļ æĬ¥ +è¿ĺæľī ä¸Ģ个 +åĨ° ç®± +ç½ij çĤ¹ +åĩº åħ· +强çĥĪ çļĦ +æĪij çĽ¸ä¿¡ +å¸ĮæľĽ èĥ½ +çīĻ é½¿ +äºĭ å®ľ +ä¸ļåĨħ 人士 +代 æĽ¿ +åıĺ å½¢ +éĽ ² +è°ĥ æİ§ +åĪĽæĸ° åĪĽä¸ļ +æĭĨ è¿ģ +æł¸ æŁ¥ +éĢ Ĺ +åħ¥ åѦ +æĦı åIJij +æı Ľ +ä¸ĭ 次 +ä¼ł è¾ĵ +ä»ĸ们 åľ¨ +èĢĮä¸Ķ è¿ĺ +æĹ¥ åľ¨ +æķĻ è®Ń +æ´» çĿĢ +çļĦ æľīæķĪ +å¤įå·¥ å¤į +å¤įå·¥å¤į 产 +æĺ¯ä¸Ģ ä»¶ +çŃī çĿĢ +å¾ © +åĭĩ æķ¢ +éģŃ åıĹ +å¥Ķ é©° +讲 座 +说 å®Į +ç»Ļ åĩº +è° ¦ +è¯Ĭ çĸĹ +çĽ² 缮 +客 è¿IJ +å°± è¿ŀ +å¼Ģ åħĥ +å¼Ģåħĥ æ£ĭçīĮ +ä¸įæĸŃ æıIJåįĩ +ç͍æĪ· çļĦ +æĴ ķ +ä¾Ľ æ°´ +ç¶ĵ æ¿Ł +ä¸Ń åĮ»èᝠ+èģĶ æĥ³ +åħ¬äº¤ 车 +èĪª çıŃ +æĬĢ è¡ĵ +å¼ķèµ· çļĦ +å° ¹ +èµĦ æ·± +åĽ½èµĦ å§Ķ +èĺ Ń +é¼» åŃIJ +éĹ ½ +æİĴ éĺŁ +è§Ĥ åħī +éģĹ åĿĢ +举 京 +é¥Ń åºĹ +ä¸įæĸŃ çļĦ +å°±æĺ¯ ä¸Ģ个 +éķ¿ ä¹ħ +çļĦ è§ĤçĤ¹ +å¨ ¶ +æĪij çİ°åľ¨ +çķ ° +å¾Ĺ åĩº +å¿ħ å®ļ +ä¸į åıĹ +åıª éľĢè¦ģ +åĽ° æī° +ç§ijåѦ æĬĢæľ¯ +çīĽ èĤī +è¾ĥ é«ĺçļĦ +è·ij æŃ¥ +æ² ¾ +èı© èIJ¨ +æľĢ å¾Į +ä¿Ŀ å¯Ĩ +æ²» å®ī +éĤ ± +常 è¯Ĩ +èĦ¸ èī² +åĮĹ å¤§ +æ±ĩ èģļ +æijĨ èĦ± +é¾Ļ头 ä¼ģä¸ļ +女 åıĭ +çŃī å·¥ä½ľ +ä¸Ń ç¾İ +èģĮ åľº +èĦij è¢ĭ +åĨĻ çļĦ +饲 æĸĻ +åĬ³ åĬ¨åĬĽ +å± ¯ +æĮģ èĤ¡ +åĽ¾ åĥı +è¿ĩåİ» äºĨ +è² ¨ +è¾ ² +éĹ® æĪij +è·Ł ä½ł +çĶŁ æŃ» +审 ç¾İ +é¢Ĺ ç²Ĵ +ä¸Ń æĸ¹ +åĬł çĥŃ +æĹħè¡Į 社 +çϼ çĶŁ +ä¸į åłª +åĤ · +æ¥ ł +åĬŀ æ¡Ī +æŁ Ħ +æĹ¢ æĺ¯ +å¤Ħ åĪĨ +羣å®ŀ çļĦ +æĬ¥ 纸 +å¸Ī çζ +å®īå¾½ çľģ +åī¯ ä¸»å¸Ń +ä¹ĭ éģĵ +导 å¼¹ +åŃ¦æł¡ çļĦ +åŁİå¸Ĥ çļĦ +è°Ī åΰ +æ¢ Ĺ +å¹³ éĿ¢ +说 ä»Ģä¹Ī +é¢ij çİĩ +éķ¿ ä¸īè§Ĵ +çļĦ åĪ©çĽĬ +é» ¨ +è±Ĩ èħIJ +å®ŀéĻħ æĥħåĨµ +æŀĹ ä¸ļ +纪æ£Ģ çĽijå¯Ł +ä½ı éĻ¢ +çļĦ æķ´ä½ĵ +åīį è¡Į +æĮ ¨ +çħ¤ çŁ¿ +å̻ è£ģ +å°ı åIJĥ +æŀģ 端 +å©Ĩ å©Ĩ +çݰ è´§ +è¯Ĺ æŃĮ +éĴ¥ åĮĻ +缩 çŁŃ +ä½Ĩ è¿Ļ +æĸ° åĵģ +è¿Ļ 对 +çŁ¥åIJį 度 +å¿ĹæĦ¿ æľįåĬ¡ +大 å±Ģ +è¡¡ éĩı +ä½ĵçݰ äºĨ +æ¡ĥ èĬ± +åIJ¸å¼ķ åĬĽ +åł ¤ +æĵħ éķ¿ +åĴ Ĵ +缸 æľº +ä¸Ģ ç«Ļ +ä¸Ģç«Ļ å¼ı +æľĢ ç¾İ +æ°¸ ä¹ħ +çļĦ éĥ¨åĪĨ +åĪĨ å·¥ +å·¥ç¨ĭ 建设 +æIJŃ è½½ +æ°´ ä¸Ń +èĮ ¨ +çļĦ æĵįä½ľ +绣 æ²» +çķħ éĢļ +åħļçļĦ åįģ +è¼ ¸ +æ¸ ¬ +ç¾İ è§Ĥ +ä¸į åĪ© +åıį æĢĿ +éªĦ åĤ² +æłĩ çļĦ +æĿĢ äºº +éĺ¿ å§¨ +é£Ł æĿIJ +åIJĥ çļĦ +åIJİ åĨį +çŁ £ +两 ä¾§ +æ¸ħ æ°´ +è¿Ľ çIJĥ +å¼Ģå§ĭ äºĨ +åIJ¬ äºĨ +çĦĬ æİ¥ +çŁ ® +å¨ Ł +为 人 +éĢģ ç»Ļ +åĨĴ éĻ© +æķ · +ç»Ī æŃ¢ +æīį çŁ¥éģĵ +è¿IJ æ°Ķ +éĢļ é£İ +æĥĬ è®¶ +ç§ijåѦ éĻ¢ +æıIJ éĹ® +太 åİŁ +缸åIJĮ çļĦ +ä» ķ +èģ ĸ +æĥħ æ³ģ +é¢Ĩ导 人 +åĩºæĿ¥ äºĨ +沿 线 +éĻ ½ +æĦŁ è¦º +ä»į åľ¨ +æ© Ļ +约 为 +åĸĿ éħĴ +ç͍ èᝠ+ä¸ĭ ä¸Ģ +æ³ķ å®ĺ +顺 åºı +åģļ ä¸Ģ个 +åĭ ¢ +æŃ ª +ç͵ ç«ŀ +ä¼´ éļıçĿĢ +ä¹ĭ åĬĽ +ä¹ĭ 人 +äºij 计ç®Ĺ +åĪ«äºº çļĦ +ç§ijåѦ åıijå±ķ +第 åħ« +å¹² æī° +女 ç¥ŀ +è¿Ļæł· åģļ +å¤Ħ åľ¨ +æ°´ è´¨ +éķ¿ æĺ¥ +å¸Ĥåľº éľĢæ±Ĥ +ç»´ æĿĥ +è̳ æľµ +æĸĩåĮĸ çļĦ +奶 ç²ī +ä¼ł è¾¾ +æīĭæľº çīĪ +æĽ¾ åľ¨ +äºĮ æľŁ +åİŁåĽł æĺ¯ +æºIJ 头 +åıĪ èĥ½ +è£ ¸ +æĬĢæľ¯ åĪĽæĸ° +æĸĩåĮĸ æĹħ游 +åıij 票 +å¹´ 级 +ä½ł ä¸į +ä¹ĭ å¿ĥ +æķ° çϾ +åIJij å¾Ģ +èĢģ å®¶ +åľĭ éļĽ +çļĦ é«ĺ度 +æľĿ éĺ³ +æ¸ħ éϤ +èĩª æľī +书 ä¸Ń +游æĪı è£ħå¤ĩ +ä¸ĩ å¤ļ +驾驶 åijĺ +ä½ł çŁ¥éģĵ +åĽ½ åºĨ +é£Ł åłĤ +æİ¥ åı£ +æĢ» æķ° +åħ¶ä»ĸ çļĦ +çĶŁåij½ çļĦ +ä½ł åľ¨ +çļĦ 缮åħī +è¿Ļ æĸ¹éĿ¢ +éĥ½ 说 +çĸĹ æ³ķ +åĭĩ 士 +åľ¨ åħ¨çIJĥ +ä¿ĿéĻ© åħ¬åı¸ +çĿ£ æŁ¥ +åĸĦ èī¯ +表 å½° +è¹ ² +è·¯ 段 +æľĥåĵ¡ è¦ı +æľĥåĵ¡è¦ı ç¯Ħ +æĪ· åŀĭ +ä¿ĥ 使 +ä¿® 建 +é«ĺ æ°´å¹³ +åģļ åĩºäºĨ +主 åľº +è¡Į èµ° +空 çϽ +æľī人 说 +è¿Ļ个 ä¸ĸçķĮ +åIJį ä¹ī +å®Į ç¾İçļĦ +羡 æħķ +åıĬ åħ¶ä»ĸ +åı¯ ç͍ +æĭ IJ +è¾ĥ 大çļĦ +æĬĢæľ¯ åĴĮ +å°¼ äºļ +çϾ è´§ +æı ī +éĢī è´Ń +éĺŁ åıĭ +ä¼ł æĦŁ +ä¼łæĦŁ åύ +åıªè¦ģ ä½ł +为ä»Ģä¹Ī è¦ģ +ä¸ĵ注 äºİ +ä½Ļ é¢Ŀ +åħ¸åŀĭ çļĦ +缮åīį å·² +欲 æľĽ +èģĶ ç»ľ +æµģ ä¼ł +çļĦ å®¶åºŃ +åı· åı¬ +çıį è´µ +ä¼Ł 大çļĦ +éī´ äºİ +è·Ł ä»ĸ +产 çī© +ä¸į å·² +è¿Ŀæ³ķ è¡Į为 +头 ä¸Ĭ +åĪĨ è§£ +åı¯ä»¥ çľĭåĩº +æł¡ åĮº +åŃĹ ä½ĵ +ä¿® çĤ¼ +çĶļèĩ³ æĺ¯ +微信 åħ¬ä¼Ĺ +åıĸ 代 +èIJ¥ä¸ļ æĶ¶åħ¥ +æ½į åĿĬ +ä½ł èĥ½ +社ä¼ļ ä¿Ŀéļľ +æ¯ĶèµĽ ä¸Ń +污水 å¤ĦçIJĨ +夫 å¦ĩ +ä¸Ģ å¹ħ +沿 æµ· +åı£ æĦŁ +ä½Ĩ åį´ +å½ĵ æĹ¥ +çļĦ æľĢ大 +æ¯ı ä¸Ģä½į +没 äºĭ +çī¹ åĪ¥ +å¼Ģ åѦ +è·¯ éĿ¢ +å¿ĥçIJĨ åѦ +æĶ¾ ç½® +éĩįåºĨ å¸Ĥ +ä½ł èĩªå·± +æ¶Īè´¹èĢħ çļĦ +ä¸Ģ æ³¢ +èѦ æĥķ +å᧠室 +注 å°Ħ +é£İ 鼨 +沿 çĿĢ +åijĬ 訴 +表 çݰåĩº +åĽĽ æĺ¯ +åı¤ åħ¸ +æĽ´ éĩįè¦ģçļĦ +好 äºĭ +çľ¼ 泪 +æ¨ ĵ +审 åΤ +碰 æĴŀ +车 ç«Ļ +è¿Ľåħ¥ äºĨ +éĽĨ åIJĪ +æł¼ å¤ĸ +宾 é¦Ĩ +æĶ¯ä»ĺ å®Ŀ +她 æĺ¯ +æĺ¯ å¦Ĥä½ķ +人 次 +çļĦ æĪIJåĬŁ +æĹł åĬĽ +æµ· æĭĶ +æĺ¥ åŃ£ +éĥ½ ä¸įä¼ļ +çŃī å¤ļç§į +ä¸Ģ个 å°ı +åģľè½¦ åľº +让 æĽ´å¤ļ +è¿Ļ çĤ¹ +æĪIJ åĵģ +éĴ ī +éģĩ è§ģ +çıŃ ä¸»ä»» +æĦı æĦ¿ +çļĦ åIJĮåѦ +游 è§Ī +åİĭ 缩 +åľ¨ ä¼łå¥ĩ +å¼¹ æĢ§ +æĹ¥ åĨħ +ç¦ı建 çľģ +è§Ĵ èIJ½ +åĪĨ å¼Ģ +ä¼ļ 让 +å¤ĸ åĽ´ +çĨŁæĤī çļĦ +çĨ Ķ +ä¸ĩ è¾Ĩ +å¤ľ éĹ´ +车 身 +ä¸Ń æľŁ +å®ĮåĸĦ çļĦ +åĵģ ç±» +åıĭ è°Ĭ +éĢīæĭ Ķ +éªij 士 +å½ ¦ +çļĦ çľĭæ³ķ +åĽ½ çİĭ +è¾£ æ¤Ĵ +åıijå¸ĥ æĹ¶éĹ´ +åı¤ åŁİ +éļı æľº +ç« ĸ +å¼Ģ è¾Ł +ä¼Ĺ çĶŁ +没 åĬŀæ³ķ +åįĥ éĩĮ +æĿ¥æºIJ äºİ +çļĦ æĿĥåĪ© +æ¯Ķ åĪĨ +满æĦı çļĦ +ä¿® è¡Į +åĿ ł +大 æµ· +èİ ¹ +åĩº 身 +è« ĩ +åħ³ èĬĤ +åIJį 人 +éľĢè¦ģ 注æĦı +æĹ© æĻ¨ +å¤ĸ åįĸ +åıĪ è¦ģ +æ¶ī æ¡Ī +çĶ³è¯· 人 +éĻĦè¿ij çļĦ +åĬłå¿« æİ¨è¿Ľ +æĸ° å¹´ +大 è¡Ĺ +ä¸Ģ é»ŀ +èĭı å®ģ +æĤĦ æĤĦ +èĦ¾ æ°Ķ +å¸Į èħĬ +éļı åį³ +æķ¢ äºİ +å®ŀè·µ ä¸Ń +æĺ¯ 没æľī +æľīè¶£ çļĦ +æĿ¥èĩª äºİ +è£ģ åΤ +女 åŃ©åŃIJ +èĩ³ åħ³ +èĩ³åħ³ éĩįè¦ģ +æĻº åĬĽ +èµ° åĩºåİ» +çŁŃ æĿ¿ +大 åĽ½ +çļĦ 认è¯Ĩ +å¹´ å¤ľ +åĨį åΰ +åIJĮ æł·çļĦ +å¯Ĩ å°ģ +å¤ĸ交 éĥ¨ +çĶŁ æķĪ +æĤ¨ åı¯ä»¥ +ä½ł åĢij +è¿ĩ å¹´ +å¼ ĵ +è¡Į æĿİ +æ¯Ķ èµ· +身 é«ĺ +è¿Ļ个 人 +ä¸Ń å¤ĸ +éģĵ æŃī +çĽ¯ çĿĢ +亲 åŃIJ +éĹ ¸ +çϽ äºij +èĦĸ åŃIJ +ä¸ĢåĪĩ éĥ½ +æ· ij +è° ľ +åģ¶ çĦ¶ +éĿł è°± +é«ĺ 管 +ä¸ĭ åıij +æĶ¾ åΰ +ç±» åĪ« +ä¸ĭ åĪĹ +æ·· ä¹± +åIJĪæ³ķ æĿĥçĽĬ +çݯ çIJĥ +æľīæķĪ åľ° +åķĨ æĪ· +æ¹ĸ 人 +æµ· 岸 +æĬķ 产 +两 个æľĪ +éĥ½ éĿŀ常 +å¢ŀ强 äºĨ +æĿ¥ åΰäºĨ +åī© ä½Ļ +æĤ¨çļĦ åŃ©åŃIJ +æµģ æ°´ +æŃ£ ä¹ī +天 çĮ« +åģļ è¿ĩ +ä½ķ æĹ¶ +æĪij åİ» +çľģ 份 +å¥ĸ éĩij +该 å¦Ĥä½ķ +ä¸ĭ çıŃ +åģ¶ åĥı +æijĨ æĶ¾ +æĸ° 模å¼ı +æĬķ è³ĩ +è·¯ åı£ +åĨľæ°ij å·¥ +大 åѸ +ä»¶ äºĭ +æł¹æľ¬ ä¸į +æµĵ 度 +æµĵ åİļ +è½® èĥİ +æĪ¿ ä¼ģ +éĿŀ常 好 +ä»İ ä¸Ń +人 æł¼ +ç¿ ģ +æĹ¶éĹ´ åĴĮ +è¿Ļ ä¸įæĺ¯ +åΏ åķĨ +æĥĬ 人 +åύ å®ĺ +åĩĨ åĪĻ +æĥħ æĻ¯ +æĽ´ é«ĺçļĦ +åѦ å®¶ +泡 沫 +åľ°æĸ¹ æĶ¿åºľ +å°± çŁ¥éģĵ +åij¼ åIJģ +ç»ı è´¸ +èĬ± éĴ± +æľī ä¸Ģ次 +æĦŁ æħ¨ +ä¸Ģ åįĥ +å¤ľ æĻļ +詹 å§Ĩ +詹å§Ĩ æĸ¯ +è¦ģ éĹ» +ç» Ĵ +æºIJ äºİ +çļĦ è´¨éĩı +注æĦı äºĭ项 +æħ¢ æĢ§ +稳å®ļ çļĦ +建设 åĴĮ +æĻ¯ 象 +éĩı åĮĸ +çļĦ 話 +è¯Ħ 级 +æº ľ +红 åĮħ +éĢļ éģİ +社ä¼ļ 责任 +æĸ° 产åĵģ +åĨ· éĿĻ +çľĭ ä¸įåΰ +èģĶ éĤ¦ +éŃ Ħ +çļĦ åīįæıIJ +çļĦåīįæıIJ ä¸ĭ +è¾ĥ 好 +çļĦ æĦŁæĥħ +客æĪ· æıIJä¾Ľ +çĭ¬ èĩª +å¢ŀ æĶ¶ +æĸĩ çĮ® +æĭ¼ åij½ +管çIJĨ åĴĮ +æµģåĬ¨ æĢ§ +åħ¨ å®¶ +ä¸Ĭ æĸ¹ +æİ¨åĩº çļĦ +ä¸ī åĽ½ +ä¸Ģ个 æĺ¯ +æĸ° ä¸Ģè½® +æĸĩåĮĸ éģĹ产 +æ® º +大 æ¹¾åĮº +éĥ½ éľĢè¦ģ +çļĦ å®ŀéĻħ +ç· Ĭ +大 å¥ĸ +åħī èĬĴ +便 äºİ +çļĦ 表æĥħ +æ¼Ķ ç»İ +红 åĨĽ +å½ĵ æĪij +æ²» æĦĪ +é¢Ŀ 度 +éĿ ľ +ä»»ä½ķ 人 +è¡Ĺ 头 +çī¹ æĸ¯ +çĸ¯ æĭī +åĮ»çĸĹ æľºæŀĦ +ç»Ļ åŃ©åŃIJ +è§Ħ 磩 +è£ ľ +çļĦ 身影 +ä¸ĵ æłı +æĿ¥ 临 +ç«¥ å¹´ +å¤į èĭı +è¨ Ĥ +åŀĭ åı· +åĽ¾ æ¡Ī +ç®Ģ åİĨ +æĭ ± +èį· åħ° +ä»» æĦı +æī¿ æİ¥ +è¿Ļ æīį +客 车 +æľĿ çĿĢ +éłħ 缮 +åı° é£İ +çļĦ æĪ¿åŃIJ +éª ı +æĿ± 西 +éģĹ ä¼ł +è¶Ĭ å¤ļ +äºĨ ä»ĸçļĦ +ä¸Ĭ åij¨ +管çIJĨ åĪ¶åº¦ +失 ä¸ļ +çĶ· åıĭ +æİ¥ ç§į +å¨ģ åIJį +çĴ° å¢ĥ +åıijçĶŁ åľ¨ +个 åĽ½å®¶ +åĪĽæĸ° åıijå±ķ +æĶ¹åıĺ äºĨ +åģ¥åº· çļĦ +å̼å¾Ĺ ä¸Ģ +å̼å¾Ĺä¸Ģ æıIJ +åĽ¢ ä¼Ļ +åģĩ 设 +åı° ä¸Ĭ +è§ĦèĮĥ åĮĸ +éĻª åIJĮ +座 æ¤ħ +åı¯ æĢľ +åħĭæĢĿ 主ä¹ī +æ³ķå¾ĭ 责任 +ä¸Ģ é¡¿ +æĬ¬ 头 +为 éĩįçĤ¹ +è¿ľ æ´ĭ +éĢı è¿ĩ +åħ¨çIJĥ åĮĸ +è¶£ åij³ +票 æĪ¿ +æ¯ı 人 +åIJĦç§į åIJĦæł· +äºĨ åĩºæĿ¥ +ç»Ŀ对 æĺ¯ +ä¸ĭ å±ŀ +ä¸Ģ åıĮ +è¿Ļ åĿĹ +æĬĹ çĸ« +è¦ģ çĤ¹ +å½¢æĪIJ çļĦ +æĪij çľĭ +ä¸ĩ éĩĮ +èĢĥ çłĶ +为 åħ¶ +æ°ij 宿 +å¤ļ ä½į +大 èĩ´ +ä»ĺ è´¹ +åħ¥ æīĭ +å±ħ å®¶ +æīĢåľ¨ åľ° +人 身 +è¿ĩ å¾Ĺ +è¯ķ è¯ķ +访 è°Ī +åĬł éĩį +å°± ä¸įä¼ļ +çĶŁäº§ ä¼ģä¸ļ +åĽŀ åĽ½ +åºķ 线 +èµ¶ åΰ +æĶ¯ éĺŁ +æĪij们 éĥ½ +éĤ® æĶ¿ +缴 èĩ³ +éĴ¢ çIJ´ +åħ ľ +çłĶ讨 ä¼ļ +æľĪ 亮 +åĿļæĮģ 以 +åħ¬å®ī éĥ¨ +éĴ¢ 管 +å°ı çϽ +ç½® ä¸ļ +èģ ĭ +书 åĨĻ +æĿ ı +éħį æĸ¹ +èĢĮ åıĪ +çijŀ 士 +çķĮ çļĦ +èĢģ 大 +æĪIJçĨŁ çļĦ +å¹² ä»Ģä¹Ī +ä¸ĵ项 æĸĹäºī +çŃī å¤ļ个 +èĦ± 离 +ä¸ī 个æľĪ +çłĶç©¶ åijĺ +æĹĭ 转 +æŀģ èĩ´ +åħį è´£ +åħįè´£ 声æĺİ +å¾Īå¤ļ çݩ家 +车 ä¸Ĭ +交 äºĴ +å·² æĺ¯ +ä¸Ģ å°ı +çļĦ éĩįçĤ¹ +èĬ± äºĨ +ä¸į æĺİ +æľīåħ³ è§Ħå®ļ +çĬ¹ å¦Ĥ +çľ ¸ +å¯ ¡ +çļĦ è¡£æľį +åĮħ 裹 +身 åŃIJ +å¸ĪèĮĥ 大åѦ +äºĭ åħĪ +线 æĿ¡ +æ³ķ åζ +åħ» æĬ¤ +稳å®ļ æĢ§ +éĤ µ +åŀĦ æĸŃ +é¡ į +èĢĥ åı¤ +æĿł æĿĨ +èĭı èģĶ +æ°´ ç͵ +åħ·ä½ĵ çļĦ +æ¿Ģ æ´» +æĪij æł¡ +åĪļ å¼Ģå§ĭ +åĩ¸ æĺ¾ +ç¦ ¾ +åħ¼ èģĮ +éĢı éģİ +åľ¨ 游æĪıä¸Ń +社ä¼ļ åıijå±ķ +好 çİ© +å¹» æĥ³ +ä¸į 代表 +注æĦı åĬĽ +æ£ į +ç͍ æīĭ +ç¾İ 人 +许å¤ļ 人 +å¾Ī æĺ¯ +çļĦ çłĶåıij +æīĵ åĩº +åIJĪä¼Ļ 人 +ä¸Ģ å¤ľ +ç¼ĵ ç¼ĵ +ä¿® æŃ£ +æĦŁ çŁ¥ +ç»Ī 身 +æ¿Ģ ç´ł +çݯå¢ĥ ä¸ĭ +次 ä¼ļè®® +ç»ıæµİ å¢ŀéķ¿ +æī Ľ +åıij éħµ +åĪĨæŀIJ å¸Ī +åľ¨ æľªæĿ¥ +主è¦ģ æľī +ä¸Ģ åŃ£åº¦ +çļĦ 说æ³ķ +ä»İæĿ¥ 没æľī +è´§ 车 +缩 å°ı +太 è¿ĩ +æķĪ åĬĽ +ä¸į ä¸ĭ +æĬķ 稿 +èᝠä¸ļ +ç»Ħ éķ¿ +ç«Ļ çĤ¹ +å¾Ī åĸľæ¬¢ +éIJ µ +åĬ¿ 头 +æ¼ı æ´ŀ +æĦ¤ æĢĴ +åħħ å®ŀ +åĪĽä¸ļ æĿ¿ +çĪ ª +æľª å¿ħ +åºķ éĥ¨ +å¾Ĺ åĪĨ +人æ°ij åĮ»éĻ¢ +äºĮæīĭ æĪ¿ +å·²ç»ı 被 +大 楼 +æĸ° æĪ¿ +辦 æ³ķ +ç͍ åĬĽ +æĭĵ 宽 +åĨħ åľ¨ +æĴŃ åĩº +饰 æ¼Ķ +ä¹Ł 让 +ä½ľ çĤº +çī©ä¸ļ 管çIJĨ +åį´ ä¸į +为 ä¸ŃåĽ½ +å±Ģ åĬ¿ +ä¸į èĤ¯ +æľĢ æĸ°çļĦ +åı¯ä»¥ éĢīæĭ© +æĺ¾ çݰ +å°± ç®Ĺæĺ¯ +åľ¨ æł¡ +é¾ Ł +两 æĿ¡ +çļĦ å®ŀåĬĽ +è¶Ĭ 好 +她 åľ¨ +å¿ł è¯ļ +ä¹Ł éľĢè¦ģ +游æĪı æĵįä½ľ +è¶ħ åĩº +å¦Ĥæŀľ ä¸į +æīĢåľ¨ çļĦ +ä½ł è¿ĺ +以 åĨħ +æľī ä¸Ģå®ļ +åı¯ è¾¾ +è·ij åΰ +åī Ľ +建ç«ĭ åģ¥åħ¨ +æķ´ 车 +åīį æĸ¹ +éĹ´ æİ¥ +çѹ å¤ĩ +çĸ² åĬ³ +离 å¼ĢäºĨ +æ± Ŀ +éĿ¢ éĥ¨ +ä¹ĭåīį çļĦ +åıĺ 为 +å¦Ĥæŀľ 说 +对 ä»ĺ +åĿĩ åı¯ +被åijĬ 人 +ç²¾ ç¾İ +èģļ ä¼ļ +çĿĢ æĢ¥ +è°· æŃĮ +ä¸Ģ åı· +红 åĪ© +ä¼łå¥ĩ 游æĪı +å» ĸ +è´ ŀ +ä¹° åΰ +éŃ ļ +ä½ĵ è´¨ +å°ij äºĨ +æ³ī å·ŀ +åIJ Ł +ç»Ŀ ä¸į +é»ij æģ¶ +é»ijæģ¶ åĬ¿åĬĽ +ä¸Ĭ æĺł +çļĦè¯Ŀ é¢ĺ +ä¸ĩ人 次 +ä¸ĸ éĹ´ +ç͍ å·¥ +è´¯ ç©¿ +å®Ŀ çŁ³ +ä½ł 好 +åĪĩ åī² +强 åĽ½ +åĽŀ èIJ½ +æ°´ æĻ¶ +模 仿 +æ´ª æ°´ +éĢĻ éº¼ +åįģä¸ī äºĶ +ä½ ij +éĻ Ħä»¶ +çļĦ å¢ŀéķ¿ +éĻĦ å±ŀ +çݰ å·² +帮 ä½ł +éĩij çīĮ +é«ĺ åİŁ +åľ¨ å®¶éĩĮ +éĺ² èħIJ +ç¡®å®ŀ æĺ¯ +宣 讲 +天 æīį +ç»ıèIJ¥ 管çIJĨ +éĶħ çĤī +åIJĪ ä¸Ģ +è§Ĥ èµı +éķ¿ è¾¾ +主ä¹ī æĢĿæĥ³ +éĤ£ 麼 +é£İ äºij +为主 çļĦ +æļij åģĩ +æĮģ ä¹ħ +å¼Ĥ åľ° +å¼Ģ éŨ +模 æĿ¿ +æī¹ 次 +ä¸į 便 +天 çĶŁ +åĩł 个æľĪ +ä¸ĵ ç§ij +åı¦ æľī +åħ¬å¸ĥ çļĦ +æĩ · +åľº åIJĪ +çļĦå¿ĥ æĢģ +è¿ĺ 好 +å®ŀ æĪĺ +èĢģå¸Ī çļĦ +åħ© åĢĭ +åı¯ åľ¨ +éĤ£ ä½į +å¥ł å®ļäºĨ +ä¿ĥ éĶĢ +æı´ åĬ© +ä¸ĩ çī© +æĥħ æĬ¥ +é¦ĸåħĪ è¦ģ +æĸĩåĮĸ åĴĮ +éĥ½ å·²ç»ı +ä¸Ĭ ä¸ĸ纪 +åĨľ åľº +大 æī¹ +æĺİçϽ äºĨ +çļĦ æĪIJéķ¿ +çļĦ æ¯ĶèµĽ +失 误 +åģļ æĪIJ +ä»Ĭ天 å°ıç¼ĸ +é¢Ĩ è¢ĸ +æıIJåįĩ äºĨ +å¾IJ å·ŀ +ä»į æľī +è¿ĩ 滤 +å¹½ é»ĺ +çĥŃ éĩı +ä¸Ģ é¦ĸ +æ¼Ĥ亮 çļĦ +åĩł ç§į +åĢ¡ è®® +å°±åı¯ä»¥ äºĨ +æİĴ åĪĹ +éĩį éĩį +ä¼ģä¸ļ åĴĮ +ä¸ĵ å±ŀ +çħ İ +亲 æĪļ +çϾåĪĨ ä¹ĭ +稿 ä»¶ +è¿ĺ å¾Ĺ +人 åĵ¡ +äºī 夺 +æĽ´ 容æĺĵ +大 èĩªçĦ¶ +鼻 èħ¦ +太 空 +åľ° å¤Ħ +å¤ ¢ +ä»ĸ 对 +å¿ħ å°Ĩ +ä¸į å½ĵ +严 è°¨ +åĩº åľº +å·²ç»ı æľī +é¢Ĩ åĨĽ +é«ĺ æ¡£ +ä¸Ģ æīĢ +æł Ĺ +让 åѦçĶŁ +æĽ¹ æĵį +æŁIJ ä¸Ģ +伸 åĩº +èĬ± åįī +æ¸ħ éĨĴ +èģĶç³» æĸ¹å¼ı +åĪĨ å±Ģ +èħ ³ +æ©¡ èĥ¶ +éķ¿ å¾Ĺ +绿 åľ° +è¢ į +çļĦ èīºæľ¯ +女 æľĭåıĭ +ä¸Ń è¶ħ +离 åŃIJ +å¤ļæł· åĮĸ +éĺ³ åı° +ä½İ 碳 +ä¸Ģ ç±» +çŃīæĸ¹éĿ¢ çļĦ +å¾Ĺ 好 +模 åħ· +ä¸ĩ 亿 +çķĻ æĦı +临 æ²Ĥ +å°ij éĩı +çľĭ åIJij +ç»ıèIJ¥ èĢħ +çķĻä¸ĭ äºĨ +åĿı äºĨ +åijĬ åĪ« +羣 çIJĨ +ç¼´ è´¹ +æĬĬ ä½ł +çļĦ ä»»åĬ¡ +æĪij 对 +ä¹° åħ¥ +çĻ» ä¸Ĭ +æľī 两个 +ä¸Ģ 头 +æĵį æİ§ +åħ¨ è¦ĨçĽĸ +çĿĢ æīĭ +å¢Ļ éĿ¢ +å¤ļ æĸ¹ +åı¯çα çļĦ +ä¹Ł åı¯èĥ½ +æľĢ æľī +è¿ĻäºĽ éĥ½æĺ¯ +æĥ ¡ +å® ® +å¾Ī å°ı +éĹ®é¢ĺ æĺ¯ +åĿĩ æľī +å¾ģ éĽĨ +说 åĩº +æľī æĦı +é¢ Ĥ +æī¬ å·ŀ +åķĨä¸ļ 模å¼ı +çĶŁ èĤĸ +æįIJ 款 +å² Ĥ +ç¾İ æĻ¯ +è¿ĺ 羣 +æĭ¥ æĬ± +身ä½ĵ åģ¥åº· +æ·± å¤Ħ +çľ¼ ç¥ŀ +çļĦ 形象 +ä¼ĺ è¶Ĭ +å½ĵ æĪIJ +åĮº åĪĨ +åİ» éϤ +注 å®ļ +å§IJ 妹 +åĮº åĨħ +é© ļ +æļĹ ç¤º +æĺİ äº® +æħ° éĹ® +å¸Ĥåľº 份é¢Ŀ +çĮª èĤī +çļĦ èµĦéĩij +åİĨ ç»ı +å§ĭç»Ī åĿļæĮģ +çĶŁ æľº +ä¸į 顾 +éĩij åĪļ +大 声 +éĻķ 西çľģ +é² į +åĨľä¸ļ åĨľæĿij +æľī 害 +éŨ è¯Ĭ +æ¯ı ä¸Ģ次 +çļĦ åĽłç´ł +é¢Ŀ å¤ĸ +åİ¿ 级 +çļĩ åIJİ +åĽ½ ä¼ģ +é¦ĸ éĢī +ç¼ĸ åĨĻ +æĭ¿ èµ· +åģ· åģ· +ä¸İ ä¸ŃåĽ½ +åįĸ å®¶ +ç»Ļ ä»ĸ们 +ç¥ŀ è¯Ŀ +åѸ æł¡ +æĪij ä¸Ģ缴 +çŁ¥éģĵ äºĨ +åį Ĵ +åĴĮ åľ°åĮº +ä»Ģä¹Ī éĥ½ +çĶ» å®¶ +æľ¬ çĿĢ +ä½Ļ åIJį +审 çIJĨ +ä¸Ģ åIJij +åıijå±ķ è¶ĭåĬ¿ +åĮº éĹ´ +注åĨĮ èµĦæľ¬ +çIJ ¦ +ä¸į åı¯ä»¥ +çļĦ åĦ¿åŃIJ +å̼ çıŃ +ä¸¥æł¼ çļĦ +å®ŀä½ĵ ç»ıæµİ +æľī æĿĥ +æĪij åıĪ +éĵ¶ æ²³ +ç«ĭ 马 +æĿĢ äºĨ +åĮħ 容 +管 å®¶ +身 é«Ķ +éĵ ħ +å°ı åŃIJ +管çIJĨ ç³»ç»Ł +æľīçļĦ 人 +é£İ ç͵ +æĻºèĥ½ åζéĢł +ç²¾ ç¡® +æĭĽåķĨ å¼ķ +æĭĽåķĨå¼ķ èµĦ +äºĮæīĭ 车 +åİ¿ å§Ķ +èīº äºº +å¥ ķ +è¿İ æĿ¥äºĨ +ç»ĵæĿŁ äºĨ +çļĦ ä¼łç»Ł +æĭ¼ æIJı +奥 迪 +çĸij æĥij +ä¹ĭ æĹ¥èµ· +æłĩå¿Ĺ çĿĢ +åľ° åįĢ +è¯ł éĩĬ +åΰ æľŁ +åħ¨ éĥ½ +çŁŃ æļĤ +æĺ¯ æĪijåĽ½ +æĪij å·²ç»ı +æ»´ æ»´ +天 èµĭ +对 她 +åį«çĶŁ éĹ´ +çĶŁäº§ åŁºåľ° +æĹ¥ è®° +çļĦ æķĻåѦ +åĵ ĩ +æ°ij äºĭ +è¿ĺ åİŁ +æīĭ ä¸ŃçļĦ +çļĦ èī¯å¥½ +æ· « +ä¸Ńåħ± ä¸Ń央 +åĪ ĥ +åĵ Ħ +åľ¨ ä»ĸçļĦ +å°Ī æ¥Ń +åľº éĿ¢ +éĤ» å±ħ +çĹ Ĵ +å¦ Ħ +å¤ĸ ç§ij +ä¸į éĢĤ +举åĬŀ çļĦ +é Ĥ¹ +åħļçļĦ 建设 +çϼ 表 +è·¨ çķĮ +æ²ī æ·Ģ +大 çīĩ +è¶Ĭ é«ĺ +å°Ĩ æĺ¯ +è§ī éĨĴ +åĤ¨ åŃĺ +å¢ŀ 大 +ä¸į 让 +æķ´ å½¢ +å¹³åı° ä¸Ĭ +åĩł ä½į +è¯ī æ±Ĥ +好 ä¸į好 +åľ į +æĸĩ æľ¬ +é̲ åħ¥ +ç´ į +æł¹ æĵļ +èįī æ¡Ī +åħŃ ä¸ª +åĭ ¿ +åζ æĪIJ +饮 æ°´ +æ°¸ æģĴ +èĩª æĿĢ +åı¸ 马 +éļ¾ çĤ¹ +为 æĪij们 +å¼ § +åī© ä¸ĭçļĦ +åĩĨå¤ĩ 好 +çļĦ æľĢä½³ +èģĶåIJĪ ä¼ļ +æĤ£èĢħ çļĦ +æĪijä¸į çŁ¥éģĵ +ä¸ĭ ä¸Ģ个 +åıijå±ķ æĸ¹åIJij +ç¬ ¨ +æīĢ以 æĪij们 +åĨĻ äºĨ +éĢł æĪIJäºĨ +æ²Ļ æ¼ł +çŃĽ éĢī +çģ¾ åĮº +ä¸Ĭ çľĭ +éħ ¶ +æ»ļ åĬ¨ +éļ¾ åħį +åIJī åĪ© +ä¸Ģ ä¸Ģ +ç²¾ å¯Ĩ +伸 æīĭ +礼 仪 +åħ¨ æĺ¯ +è¶Ĭ 大 +ä¸Ń æłĩ +åıĸ åĨ³ +åıĸåĨ³ äºİ +éĢĶ ä¸Ń +讨 åİĮ +æīĭ åĨĮ +第 ä¹Ŀ +åŃĶ åŃIJ +çĦ¶ å¾Į +ä¸Ģ åħ± +æµ· æĬ¥ +款 å¼ı +æķ´ 天 +è¾¹ çķĮ +è·¯ è¾¹ +æĻĭ 级 +åIJIJ æ§½ +çļĦ åħ³æ³¨ +æĪij 没æľī +å°±æĺ¯ åľ¨ +缮 çļĦæĺ¯ +åį³ä½¿ æĺ¯ +é¡¶ å°ĸ +å·²ç»ı åľ¨ +å®īåħ¨ éļIJæĤ£ +æłĩ æĿĨ +åįĹ éĢļ +ä¼ļ 对 +座 ä½į +èµ¢å¾Ĺ äºĨ +åİŁæĿ¥ çļĦ +身 为 +书 åºĹ +è¢Ń åĩ» +ä»Ĭ æĻļ +以 èī² +以èī² åĪĹ +æĬĸ éŁ³ +åį´ æ²¡æľī +丧 失 +çļĦ å±ĢéĿ¢ +åįģåĽĽ äºĶ +çŃī 缸åħ³ +æ±ĩ æĢ» +å¤ĸ 表 +为 æ°ij +éľĩ æĥĬ +å¥Ĺ è·¯ +çĬ¯ç½ª å«Įçĸij +å°Ĩ 以 +çİĩ é¢Ĩ +éħĴ åIJ§ +è¡Įä¸ļ åıijå±ķ +å¹´ èĩ³ +åύ æĿIJ +åĴĮ æĬĢæľ¯ +æľĢ å°ı +è¿Ļä¸Ģ åĪĩ +èģĮ ç§° +å½ĵ ä½ľ +æİĢ èµ· +åĴ ĭ +ä¸Ń éĥ¨ +æīĭ èĩĤ +ç½¢ äºĨ +媳 å¦ĩ +æ´½ è°Ī +æĹ¶ä»£ ä¸ŃåĽ½ +人çĶŁ çļĦ +æŀģ éĻIJ +ç¦ Ħ +åĮº æĶ¿åºľ +æľ¬ éĴ± +礼 åĵģ +çļĦ éĤ£ä¸ª +侦 æŁ¥ +太å¤ļ çļĦ +å®ŀæĸ½ æĸ¹æ¡Ī +é«ĺ æłĩåĩĨ +æĮĩæĮ¥ éĥ¨ +å̾ æĸľ +çī¹èī² ç¤¾ä¼ļ +çµIJ æŀľ +éĴ» çŁ³ +ç§» æ¤į +çī¹ ç§į +èĩª æĦ¿ +æĭľ çĻ» +åįķ 身 +åį´ åıĪ +åĪ¥ 人 +åIJĪ è§Ħ +æľº ç͵ +çī¹ æĦı +å½ĵåīį ä½įç½® +ä¹° å®¶ +åIJĪ çº¦ +èĤ© èĨĢ +为 åĩĨ +å®¶ è£ħ +çļĦ çĥŃæĥħ +éĿŀ éģĹ +çļĦ éŃħåĬĽ +åİŁ åijĬ +社ä¼ļ åIJĦçķĮ +ä¹° çļĦ +å¤ļ åIJĥ +éĽķ å¡ij +èµ· ä¹ī +åĬł åī§ +éĤ£ä¸Ģ åĪ» +å°Ĩ è¿Ľä¸ĢæŃ¥ +æ¡Ĥ æŀĹ +æĽ´ 强 +对 ä¼ģä¸ļ +æĹł æĦı +ä¹łè¿ijå¹³ æĸ° +æµģ 失 +å¾® 软 +缸 对äºİ +座è°Ī ä¼ļ +主 èIJ¥ä¸ļ +主èIJ¥ä¸ļ åĬ¡ +ç§ģ åĭŁ +å±ķ示 äºĨ +常æĢģ åĮĸ +è² ´ +符 åı· +å¹´è½» çļĦ +å°± éľĢè¦ģ +ä¹Ł æĽ¾ +çļĦæĥħ 绪 +è¾¾ æłĩ +èĩ ¨ +ä½į å±ħ +ä»ħ 为 +é¦ĸ å®¶ +éĺ´ éĺ³ +ä¸įåĨį æĺ¯ +åĽłä¸º å®ĥ +ä¼ģä¸ļ åľ¨ +çĺ ¾ +åIJ¬ è§ģ +åİŁ æľī +åζ è£ģ +å¯Ĥ å¯ŀ +éĢļè¿ĩ 对 +æ»ij éĽª +è¿Ļ å¼ł +çļĦ çIJĨè§£ +æĸ° ä¸ŃåĽ½ +è¿Ļ åĦ¿ +ä½İ ä»· +æĥ³ è¿ĩ +çļĦ ä¿¡å¿ĥ +建çŃij çī© +çļĦ é¢ľèī² +ä¸į åºĶ该 +æĹłçĸij æĺ¯ +å¼ķèµ· äºĨ +åħ¨ åijĺ +æĿ° åĩº +è¿Ļæĺ¯ æĪij +èª ° +èĺ ĩ +éĺµ åľ° +åħħ å̼ +çŁ¿ ä¸ļ +çĿĢ ä»ĸ +ä¿¡ 访 +ä¸ĩ è¾¾ +æij© æĵ¦ +å¼Ģ 端 +èı² å¾ĭ +èı²å¾ĭ 宾 +车 åŃIJ +æľ¬èº« çļĦ +çģ«è½¦ ç«Ļ +常 å·ŀ +为 代表 +为代表 çļĦ +广 ç͵ +亲 人 +åı³ æīĭ +éĽĨ è£ħ +éĽĨè£ħ ç®± +çļĦ åį°è±¡ +æ©Ł æľĥ +åĮĨ åĮĨ +åħī ç͵ +大 æĸ¹ +è¿ĺ æľª +åĪ© 好 +ç»Ŀ 大å¤ļæķ° +åľ¨ è¿Ļç§į +ä¸Ģ ç»Ħ +æĸ° èĤ¡ +转 åıij +æ³ķ åºŃ +æĹł æīĢ +éģĵ è·¯ä¸Ĭ +çŁ¿ å±± +èij ī +æĶ¶ åĽŀ +ç§° ä¹ĭ +ç§°ä¹ĭ 为 +æıŃ éľ² +åı£ 岸 +åIJ ¼ +å¿ĥ æĥ³ +çļĦ 梦æĥ³ +éĽ ¯ +ä¹ĭ åĪĿ +å¥ĸ 项 +订 éĺħ +èĵĿ 天 +åĿ¦ åħĭ +ç«ĭ æ¡Ī +èģĶ æīĭ +ä½Ĩæĺ¯ æĪij +帮 æĪij +ä»ħ 代表 +说 æĪij +çļĦ è¶ĭåĬ¿ +æ¯Ķè¾ĥ 大 +èµ° å»Ĭ +éĩįçĤ¹ é¡¹çĽ® +èµĮ åľº +åIJį çīĩ +æĦŁ åı¹ +åľ¨ åľ°ä¸Ĭ +åıij çĥŃ +èĮĥ çķ´ +çļĦ éģĵè·¯ +éĩij èī² +ä»ĸ åıĪ +ä¼ļ 产çĶŁ +æ°ij åĽ½ +å®ĺæĸ¹ ç½ijç«Ļ +æĶ¶çĽĬ çİĩ +çļĦ åΰæĿ¥ +çļĦ åĬŀæ³ķ +æĶ¹ åζ +ä¸ĩ ç§ij +ä¸į äºĪ +è¿ĻäºĽ éĹ®é¢ĺ +çα ä¸Ĭ +çIJĥ åľº +è´£ 令 +æİĪ è¯¾ +åľ¨ é¦Ļ港 +ç»Ĩ èħ» +å¤ļ ä¸ĩ +åIJĮ å¹´ +大 使 +æĸ ĭ +ä¹Ł 为 +æĥł å·ŀ +åIJī 祥 +çͰ åĽŃ +åĽ½å®¶ éĺŁ +éĩį çĶŁ +åľ¨ åħ¶ +é¦Ļ åij³ +è´Ł èį· +亲 åĪĩ +èĩª 豪 +没 éĶĻ +åĽłä¸º åľ¨ +æĺŁ æĺŁ +éĤ ij +è¿ĺæľī å¾Īå¤ļ +æij© æīĺ +æij©æīĺ 车 +æŃ¥ è¡Į +管çIJĨ ä½ĵç³» +èĦļ ä¸ĭ +éģİ åİ» +æ±ī è¯Ń +对 ä¸įèµ· +çļĦ ç»ıåİĨ +åıĬ 缸åħ³ +ä¸įå°ij 人 +éĩį ç£ħ +åĬ³åĬ¨ èĢħ +大åĬĽ åıijå±ķ +æĢİä¹Ī åģļ +çĭĹ çĭĹ +举åįĹ äºļ +åĭĩ äºİ +åħ¬ éĸĭ +çĵ· çłĸ +åıĤ çħ§ +广æĴŃ ç͵è§Ĩ +举 åĬ¨ +æ±Ł 西çľģ +æķĪ èĥ½ +å͝ æľī +éĿ¢ è²Į +èĩªåĬ¨ 驾驶 +æ¦ľ åįķ +å½ĵ æĪij们 +仲 è£ģ +æľ¨ æĿIJ +ç±³ åħ° +çϽ éĵ¶ +çļĦ 人éĥ½ +å°± åĥıæĺ¯ +æŃ¥ åħ¥ +åįł ç͍ +åĩ» è´¥ +让 大家 +ä¼ļ è®©ä½ł +åİ¿ æĶ¿åºľ +è¦ģ ç͍ +çŃī å½¢å¼ı +åįĩ é«ĺ +责任 æĦŁ +å¤ĩ ç͍ +ä»ĸ 认为 +æ¸ħåįİ å¤§åѦ +ä»ĸ èĩªå·± +éĸ± è®Ģ +太平 æ´ĭ +éĶģ å®ļ +çŃ Ĩ +è¿Ļ çīĩ +æī§ æĶ¿ +è¿ĶåĽŀ æIJľçĭIJ +å°± æŃ¤ +éģĩ åΰäºĨ +å¼Ģå¹ķ å¼ı +管çIJĨ éĥ¨éŨ +å§¿ åĬ¿ +设 æĥ³ +åĽĽ åŃ£ +æĬĢæľ¯ 人åijĺ +å·® çĤ¹ +è¾ŀ èģĮ +èĢģ 師 +çļĦ æĦŁåıĹ +ä¹Ł éĿŀ常 +å¹´ ä¸ĬåįĬå¹´ +æĢª çī© +èĮĥ æĸĩ +æĪĺ å½¹ +åIJ« ä¹ī +åħ¨ è¿ĩç¨ĭ +èĢĮ éĿŀ +éĢļ讯 åijĺ +è¿Ļæł· æīįèĥ½ +æľº ç»Ħ +è£ ı +çķ¶ çĦ¶ +èµĮ åįļ +åIJĦ æľī +å·¥ä½ľ æľºåζ +äºĭ åIJİ +åī§ éĻ¢ +å±Ĭ æĹ¶ +åĺ´ éĩĮ +主 线 +ä¸Ģ åľĪ +主è¦ģ åİŁåĽł +å°¸ ä½ĵ +åĮ»çĸĹ åĻ¨æ¢° +ä½ł æĢİä¹Ī +ä½Ĩ çͱäºİ +æĹ¶ 空 +çĶ· æľĭåıĭ +çĶľ èľľ +é«ĺ åľ° +æĻ ĸ +èĴIJ éĽĨ +åĩĿèģļ åĬĽ +å¤ĩ åıĹ +æĸĩ åĪĽ +马 æĿ¥ +马æĿ¥ 西äºļ +æŁ´ æ²¹ +使 人 +æķĻ ä¼ļ +ç§ĭ 天 +æĺİ çıł +åħŃ åįģ +çݯå¢ĥ ä¸Ń +æ¸ħ æĻ¨ +积æŀģ åıĤä¸İ +å·ħ å³° +为 æľŁ +çѾ åŃĹ +æĦŁ æ¿Ģ +ç§ĭ åŃ£ +æĿij åŃIJ +æ¢ħ 西 +æļ´ 鼨 +çĶŁæ´» åľ¨ +çªĹ æĪ· +æģ¶ åĬ£ +纯 ç²¹ +åľ¨ æİ¥åıĹ +没 èĥ½ +è¡Į 人 +åĭ º +æĭ¨ æīĵ +ä½ľ åĩºäºĨ +çļĦ 主é¢ĺ +æľª ä¾Ĩ +ä¸Ń æľĢ +æ¾ ľ +é«ĺ è¡Ģåİĭ +åħ´ èµ· +æŃ£ èĥ½éĩı +åŁ¹è®Ń çıŃ +æİ¥ åħ¥ +çĦ¶åIJİ åĨį +åѦçĶŁ 们 +é¢ĨåħĪ çļĦ +çģ« çĥŃ +ä¸ĵ èģĮ +æĪĸèĢħ 说 +建 è¨Ń +é» ı +对 åħ¬åı¸ +çī¹ æľīçļĦ +åħī èᣠ+å½ĵ åľº +éĿ¢ åŃIJ +èµĦ产 管çIJĨ +æĹ¶æľŁ çļĦ +çŀ İ +åįİ ä¸ľ +åıĪ ä¸Ģ次 +èĥİ åĦ¿ +å®ļ çĤ¹ +头 çĹĽ +æ¶² ä½ĵ +æĺ¯ä¸Ģ ä½į +帽 åŃIJ +å¹´ èµ· +ä¸į ä½İäºİ +è¾ĥ å°ij +éĿ¢ä¸´ çĿĢ +å±Ĥ å±Ĥ +èĿ´ èĿ¶ +èī° èĭ¦ +éĺ¿ æł¹ +éĺ¿æł¹ å»· +æ¦Ĥ æĭ¬ +请 éĹ® +èµ· åºĬ +å±Ģ å±Ģéķ¿ +稳 åģ¥ +å¦Ĥæŀľ æĪij们 +éħĴ ç²¾ +æĪ· åı£ +æĦŁ æĤŁ +æĪij们 éľĢè¦ģ +æĬĢ èīº +èĩª åªĴä½ĵ +è¿Ľ åĮĸ +æ¿ĢçĥĪ çļĦ +ä½ĵ 温 +èļ ķ +èĩ´ è¾ŀ +宪 æ³ķ +ä¸Ģ çŃīå¥ĸ +çĵ¶ é¢Ī +æĥł æ°ij +èµ° è·¯ +çݰ ä»» +åķĨ éĩı +ä¸ĭ 车 +åĪ ł +責 ä»» +èŀįåIJĪ åıijå±ķ +ç´ł æĿIJ +æ²¹ ä»· +åģļ 人 +çŀ ª +æĶ¹éĿ© åĪĽæĸ° +çļĦ åĮºåĪ« +è·¨å¢ĥ ç͵åķĨ +æ¶īåıĬ åΰ +æīĺ 管 +æĪij è¿ĺæĺ¯ +åĿIJ æłĩ +ç½ij 讯 +å½ĵåľ° çļĦ +追 溯 +åľŁ è̳ +åľŁè̳ åħ¶ +åºķ ä¸ĭ +åĩł åįģå¹´ +ç©¿ è¿ĩ +çĶŁæĢģ æĸĩæĺİ +æİ¨ èĸ +æİ¨èĸ ¦ +éł Ĩ +åĴ³ åĹ½ +åĪĨ æĪIJ +çĹķ 迹 +æĪ· ç±į +éĥ½ ä¸įèĥ½ +æĻļ ä¼ļ +åĢ © +ä½ĵ åĬĽ +è¿Ļ个 èģĮä¸ļ +æĹł å½¢ +åıª æĥ³ +è¿Ľ åıĸ +æĿĢ æŃ» +èĦ Ĭ +äºij åįĹçľģ +æľª çŁ¥ +ç¾İ èģĶ +ç¾İèģĶ åĤ¨ +å¤ĸ å½¢ +诱 æĥij +çĽ £ +è¡Į 使 +åłĨ 积 +çĨŁ ç»ĥ +éĺIJ è¿° +æľĢ大 éĻIJ度 +å·¡ æŁ¥ +夺 åĨł +ä¼ģä¸ļ æĸĩåĮĸ +çĭ® åŃIJ +ä¿Ŀ å®Ī +ä¸ºæł¸å¿ĥ çļĦ +æī© æķ£ +åζéĢł åķĨ +æŁĶ 软 +为ä¸Ģä½ĵ çļĦ +游 çİ© +çĶŁ çĹħ +幫 åĬ© +åͱ æŃĮ +æīį åı¯ä»¥ +宽 æĿ¾ +è¦ģ æ¯Ķ +æĺ¯ æĢİæł· +çģ° èī² +çİĭ åĽ½ +æIJħ æĭĮ +计 éĩı +åij¨åĽ´ çļĦ +æĻºèĥ½ æīĭæľº +常 åĬ¡ +常åĬ¡ åī¯ +é© ´ +å°Ĩ è¿ij +寻 常 +ä¸ŃåĽ½ å¸Ĥåľº +容 åύ +å±± ä¸Ĭ +èĥĮåIJİ çļĦ +亲 å¯Ĩ +æīĢ以 说 +éİ ® +çļĦ çIJĨçͱ +大 åŁİå¸Ĥ +常 å¹´ +æĹħ游 ä¸ļ +å°±æĺ¯ è¿Ļæł· +åĨį æĿ¥ +é«ĺ ä½į +åĨħ 饰 +æŀĦ éĢł +ä¸Ģ èµ·æĿ¥ +çͳ è«ĭ +å·²ç»ı å¼Ģå§ĭ +çļĦ åĬ¨ä½ľ +被 è¿« +éģį å¸ĥ +åīĸ æŀIJ +å°ı äºĭ +å¿ĥ ä¸ŃçļĦ +ä½ĵåζ æĶ¹éĿ© +çļĩ å®¶ +æķĻ åłĤ +åIJĥ å®Į +åĽ½æ°ij åħļ +æĺİç¡® äºĨ +åıijå±ķ è§ĦåĪĴ +第ä¸Ģ æŃ¥ +å¾Ĺ èµ· +åľ¨ åĵª +çļĦ è·¯ä¸Ĭ +é» Ķ +çķ¶ æĻĤ +大åĬĽ æĶ¯æĮģ +åıĮ éĩį +çŁ¥éģĵ èĩªå·± +åIJĪä½ľ åįıè®® +æ°Ķ åĬ¿ +éķ¿æķĪ æľºåζ +ç½ķ è§ģ +åĽŀ æĿ¥äºĨ +ä»ĸ ä¼ļ +ä¸Ń æĸ° +ä¸Ńæĸ° ç½ij +çļĦ åķĨåĵģ +èµł éĢģ +決 å®ļ +å¸Ĥåľº çĽij管 +çķĻ åѦçĶŁ +ç͵ åİĭ +äºļ 马 +äºļ马 éĢĬ +è¿ĺæĺ¯ æ¯Ķè¾ĥ +ä¿ĥè¿Ľ äºĨ +æµģ åħ¥ +æijĦ åĥı +æijĦåĥı 头 +æıIJ åıĬ +åıij æİĺ +æī¾ åĩº +æ¢Ŀ ä»¶ +ç¹¼ çºĮ +æĪij åĸľæ¬¢ +å¥ İ +æ¦ľ æł· +å¼Ģ èĬ± +æ²ī éĩį +åŁº åĩĨ +ä»ħä»ħ æĺ¯ +轨éģĵ 交éĢļ +åĶIJ å±± +çŃī ä¸Ģç³»åĪĹ +ä¸įè¿ĩ æĺ¯ +åŃĺåľ¨ çĿĢ +èĬ± çĶŁ +å¤ · +ç»Ī ç©¶ +ä¹Łæĺ¯ ä¸Ģ个 +åįģ åŃĹ +èĸª éħ¬ +伤 å¿ĥ +æĺ¥ ç§ĭ +åĨ· åį´ +ç²¾ çģµ +çļĦ åľ°åĽ¾ +æ¯Ķ çī¹ +æ¯Ķçī¹ å¸ģ +æĢ§ åĪ« +ä½Ļ ä¸ĩåħĥ +ä¸įå¿ĺ åĪĿå¿ĥ +å¿ĥ çĸ¼ +æĽ² 线 +é«ĺ ä½İ +è¦ı å®ļ +æĻ¯ èī² +è¦ģ 说 +åħ¬åı¸ å°Ĩ +æ¶² åİĭ +è¿Ŀ 约 +åİļ 度 +åºŀ 大çļĦ +è¿ĺæĺ¯ å¾Ī +é¦ĸåħĪ æĺ¯ +çµ ² +åĬ¡ å®ŀ +並 ä¸Ķ +å¢ŀ è¿Ľ +ç»Ħç»ĩ å¼Ģå±ķ +èµ·æĿ¥ äºĨ +è¾ĥ å°ı +导 游 +两 åľ° +ç¿ ĺ +çģ¿ çĥĤ +é£İ éĩĩ +æĶ¯ 线 +æĶ¯çº¿ ä»»åĬ¡ +娱ä¹IJ åľĪ +天津 å¸Ĥ +åĮħ åĽ´ +æľ¬ èµĽåŃ£ +éĩįè¦ģ 讲è¯Ŀ +åıĮ åIJij +åįİ ä¸½ +éĶ ¤ +åĦ¿ 女 +åįĸ åĩº +ä¾Ĩ 說 +ä»ĭç»į ä¸Ģä¸ĭ +åIJ¦ 认 +åĭ Ŀ +æĻ®éĢļ 人 +çļĦ åĬ¨åĬĽ +涨 åģľ +åŁºéĩij 管çIJĨ +ä¸Ģ个 éĩįè¦ģ +è¿IJ æ²³ +çħ ŀ +è´¢æĶ¿ éĥ¨ +è¡Įä¸ļ åįıä¼ļ +éĥ½ å°Ĩ +è¨Ģ 论 +ä¸ĭ ä¾Ĩ +墨 西 +墨西 åĵ¥ +åĽłä¸º ä»ĸ们 +æĢİä¹Ī åĽŀäºĭ +åĬłå¤§ 对 +èĬ Ń +çīĮ åŃIJ +ä¼ļ 使 +妹 åŃIJ +ç«Ļ éķ¿ +å¿ħ å¤ĩ +æłij æľ¨ +æģ¶ æĦı +æ²³ éģĵ +å¯Į è£ķ +ç¹ģ åįİ +代表 åĽ¢ +æµij 身 +é¦ĸ ä½į +èĪªç©º åħ¬åı¸ +鼻 å½± +ä¸ĵ è¾ij +æ°´ æºIJ +ä¸Ń æ¯Ĵ +並 ä¸į +èĢĮ åİ» +é ĥĿ +äºİ æŃ¤ +æĸĩåĮĸ 建设 +èĤ¯å®ļ ä¼ļ +å¸ĮæľĽ 大家 +æıı åĨĻ +ä½İ è°ĥ +æĸ°åħ´ 产ä¸ļ +æ·Ħ åįļ +æĶ¾ å¼Ģ +çļĦ æĢ§æł¼ +çĸ¾çĹħ çļĦ +æķ´ é¡¿ +线ä¸Ĭ 线ä¸ĭ +éĢī 项 +çļĦ 认åı¯ +æķ´ é½IJ +çĶļ ä¹Ī +çľģ åĨħ +åı¤ 人 +æ°ij ä¿Ĺ +çī¡ ä¸¹ +éŨ çªĹ +éĤ£ æł·çļĦ +çĽijäºĭ ä¼ļ +ç¿¡ ç¿ł +ç¦ ¹ +åįĥä¸ĩ ä¸įè¦ģ +æĶ¶ 缩 +çļĦ æĸĩåŃĹ +åĴĮ å°ļ +æĮĩ 令 +åħ±äº§ åħļåijĺ +çļĦ çĪ¶äº² +å®Į å·¥ +åĬ¡ å·¥ +马 æĭī +马æĭī æĿ¾ +æµĭ è¯Ħ +å² ļ +ä¸į åģļ +ä¸ĥ å¹´ +åĿĩ ä»· +主 è§Ĥ +å¾Ī ä¸įéĶĻ +èĤ¡ä¸ľ 大ä¼ļ +äºĶ ä¸Ģ +é£İ åIJ¹ +å¼Ģ éĩĩ +è¿Ļä¹Ī 大 +èĥ½ çľĭåΰ +èĢĥ è¯Ħ +åį³ ä¾¿æĺ¯ +çݰ代 åĨľä¸ļ +æ¯Ķè¾ĥ é«ĺ +è¦ģ çľĭ +没 äºĨ +è§£ 決 +çݯ æ¯Ķ +åĨ² åĬ¨ +æ·± å¤ľ +åĩł åįĥ +ä¿ ı +ç½ij æ°ij +å°± 没 +ä»ĸ 表示 +éĩı åŃIJ +æĹ©é¤IJ åĬłçĽŁ +åįĬ å²Ľ +æIJŀ ç¬ij +ä¸Ĭ æĬ¥ +å¯ © +é¢Ħ 订 +èľĤ èľľ +æŁ¥ æī¾ +ä¼Ĺ æīĢ +ä¼ĹæīĢ åij¨ +ä¼ĹæīĢåij¨ çŁ¥ +æĹ© æĹ¥ +åıij æī¬ +åĴĮ 个人 +åĬłåħ¥ äºĨ +åĸ® ä½į +åĪĨ æĺİ +第ä¸Ģ æī¹ +ç¾İ åĨĽ +æĿĢ æīĭ +éŨ å¤ĸ +åķĨ åľĪ +ä¸Ģ åĪ» +çļĦçľ¼ ç¥ŀ +éľ Ħ +äºĽ ä»Ģä¹Ī +åĬł æ·± +æ¯ı ä½į +å¸Ĥ éĿ¢ä¸Ĭ +åıĶ åıĶ +çļĦ éĤ£ç§į +粤 港澳 +è´´ å¿ĥ +æĸĩåĮĸ 产ä¸ļ +红 æĹĹ +åĺī åħ´ +æĶ¶ çĽĺ +å®ĮæĪIJ åIJİ +ä¼ģä¸ļ 管çIJĨ +纵 横 +ä¸į ä¿¡ +æĪIJ éĥ½å¸Ĥ +æ´Ĺ 澡 +举è¡Į çļĦ +çĶ¢ çĶŁ +ç©¿ ä¸Ĭ +åĪļ 好 +åħī 线 +æīĵ æŀ¶ +è¿Ļ æľ¬ä¹¦ +åĶ®åIJİ æľįåĬ¡ +åĩł åĪĨ +ä¸Ĭ 次 +ä¸į åĪĨ +产 åIJİ +éģ¿ å¼Ģ +ç»Ī æŀģ +代表 大ä¼ļ +æ¼Ķ æĬĢ +åĽŀ è´Ń +åѦ è´¹ +éĺ» ç¢į +ä¸Ģ大 æī¹ +ç«£ å·¥ +åĨ³ å®ļäºĨ +ä½Ĩ å¦Ĥæŀľ +ç͵ æµģ +ä¸Ŀ 毫 +èĥ½å¤Ł åľ¨ +éĶĢåĶ® æĶ¶åħ¥ +åľ¨ åŃ¦æł¡ +æ°´ åĩĨ +è§Ĩ 线 +èĩª åľ¨ +åķĨä¸ļ éĵ¶è¡Į +为äºĨ 让 +çį² å¾Ĺ +çݩ家 æľĭåıĭ +éĿ¢ èĨľ +åĪĨ åī² +åī§ æľ¬ +ç« Ń +说 å¾Ĺ +æĥ³ çŁ¥éģĵ +çļĦ人 çī© +èĮħ åı° +åIJĮ ä¸Ģ个 +æķ°æį® ä¸Ńå¿ĥ +çĶ Ħ +åĸľ æĤ¦ +ä¸ĭæĿ¥ çļĦ +å®ļ åIJij +æŀģ åħ· +çļĦ åľŁåľ° +éĤ£ åĢĭ +æijĦ åħ¥ +äºĨ æĪijçļĦ +马 è·¯ +åħ¨ 社ä¼ļ +è®® æ¡Ī +å±ĭ åŃIJ +åIJį åı« +åĮ ª +åľ¨ å¤ĸéĿ¢ +åįİ åįĹ +åıij è´§ +å¯Ĵ åĨ· +é«ĺçŃī æķĻèĤ² +详ç»Ĩ çļĦ +个 é¡¹çĽ® +çĶŁäº§ åĬĽ +æĹ¶ 常 +å°± æľĥ +ä¸ĩ èĤ¡ +éĻĮçĶŁ 人 +æıı ç»ĺ +å½ĵ çĦ¶æĺ¯ +æĭī åĬ¨ +éĵ¾ æĿ¡ +æī£ éϤ +ä¸Ģ缴 éĥ½ +å°ı åŃ©åŃIJ +伤 åı£ +第äºĮ å±Ĭ +è´Ń ç½® +çļĩ 马 +æĹł èģĬ +表 åĨ³ +诸 å¦Ĥ +åĵį èµ· +é£İ æļ´ +ä¸Ģæµģ çļĦ +ç ·¨ +è§£æĶ¾ åĨĽ +室 å¤ĸ +å°± è¿Ļä¹Ī +å³ ¶ +æīĢæľī 人éĥ½ +æIJľç´¢ å¼ķæĵİ +çļĦ æĪIJæľ¬ +åħļ æĶ¿ +åıijè¡Į 人 +çļĦ äºĭå®ŀ +对 该 +åıĹ æįŁ +ä¿Ħ ä¹Į +é²ľ èĬ± +åĨľ èᝠ+æŀģ éĢŁ +æĢ¥ æĢ§ +两 ä¼ļ +ä¸Ģèά æĿ¥è¯´ +æµ· é²ľ +åĨ Ī +ç͍ 人 +çĶ¨äºº åįķä½į +åĢ ª +åĦª æĥł +æł¹ æºIJ +åĽ¢ è´Ń +ç¾İ æ´² +ä¸ĭ è¡Į +å¹´ æľ« +èľ ¡ +è¯ģ ä»¶ +åľ¨ æĪijåĽ½ +ä¸į åºĶ +æĮī æĹ¶ +åłª ç§° +åľº ä¸Ĭ +å¹²éĥ¨ èģĮå·¥ +æľī å¾Ī大çļĦ +æķ°åŃĹ ç»ıæµİ +æ¼Ķ ç»ĥ +æį® ç»Łè®¡ +å¾Ģ æĿ¥ +广åijĬ æľįåĬ¡ +çļĦ è·Ŀ离 +æŃ ¸ +è¨Ģ è¯Ń +被 èªī +被èªī 为 +åĭī 强 +å°Ĭ æķ¬ +ä¸ĩ 亿åħĥ +ä¸ŃåĽ½ åĽ½éĻħ +å¹² é¢Ħ +å¹´ 产 +èĢķ åľ° +èĮ İ +åį³ æĺ¯ +æĺ¨ æĻļ +æĪIJ为 ä¸Ģ个 +çºł æŃ£ +åij½ åIJį +é¢ģ å¸ĥ +çĮľ æµĭ +ä¿ĿèŃ· æĶ¿çŃĸ +æĭ ¢ +æ´» æ³¼ +çŃī éĥ¨éŨ +åѦ åΰ +å¢ŀå̼ ç¨İ +èĪª 线 +åĨ ¤ +åįģ åĩłå¹´ +æİ§èĤ¡ èĤ¡ä¸ľ +ä¸Ģ éŨ +个 å·¥ä½ľ +ä¸ªå·¥ä½ľ æĹ¥ +æĸ° 西 +æĸ°è¥¿ åħ° +论 è¯ģ +ä» Ĩ +åı¦å¤ĸ ä¸Ģ个 +æĶ¹ ç¼ĸ +严 ç¦ģ +åĸľ 好 +个人 ä¿¡æģ¯ +满æĦı 度 +åĵ ¨ +å¸Ī èµĦ +æĶ¹ 为 +ç«ŀäºī 对æīĭ +åĩº çĤī +åķĨ 人 +大 æ£ļ +æĮĩ导 ä¸ĭ +å¦ĩ ç§ij +è¼ ª +æī ģ +åIJĮæĹ¶ è¿ĺ +å¹¶ éĢļè¿ĩ +æĪĺ éĺŁ +èĶĵ å»¶ +ä¿ ŀ +éĢĤå½ĵ çļĦ +åīį è¾Ī +åĵģ åij³ +湿 åľ° +æĪIJ åŀĭ +ä¸į åıªæĺ¯ +æĥ© ç½ļ +åĩºåı° äºĨ +çİ© 游æĪı +æīį åıijçݰ +åºĶ èģĺ +å¤ĸ æĿ¥ +åįł é¢Ĩ +å±ķ æľĽ +å« Ĥ +港 èĤ¡ +æ¡Į ä¸Ĭ +æĶ¯ æŁ± +çļĦæĥħ å½¢ +广éĺĶ çļĦ +æĶ¯ è¡Į +å´© æºĥ +æľĪ ä¸Ń +æľĪä¸Ń æĹ¬ +ç»į åħ´ +临 è¿ij +æĬ¤ æłı +æļ ® +åįķ èģĮä¸ļ +è¾¹ å¢ĥ +æĹ¥ çħ§ +ä¸Ģ åłĨ +缴 å¾Ħ +åħ±åIJĮ ä½ĵ +æĸ°åįİ ç½ij +æīĵ 好 +ç͵åĬ¨ 汽车 +ä¸į æĺİçϽ +éĢĻ è£¡ +缼 大 +çİĭ æľĿ +åĨį ä¸Ģ次 +åĬŀåħ¬ åİħ +è´¨ æĬ¼ +åIJĪ åĩ» +人们 对 +鼶 é£Ł +éĥ½ä¸į çŁ¥éģĵ +çļĦ è¯Ńè¨Ģ +åĭŁéĽĨ èµĦéĩij +åĬ¨ èĦī +å½ ¤ +è¿Ļ åĩłå¹´ +çŁŃ è§Ĩé¢ij +太 é«ĺ +常 å§Ķä¼ļ +åĬł çıŃ +éĩį å¿ĥ +åªĴä½ĵ æĬ¥éģĵ +没 æ³ķ +éĹ» åIJį +çĥŃ åº¦ +å¹¿æ³Ľ çļĦ +åħŃ å¤§ +çī© ä½ĵ +ä¸į 该 +é¢ĺ 主 +精彩 çļĦ +为 è¿Ľä¸ĢæŃ¥ +èĻ ŀ +åĽº çĦ¶ +è´µå·ŀ çľģ +çºł ç»ĵ +代çIJĨ 人 +æ³ķå®ļ 代表 +åı¦ä¸Ģ ç§į +ä¸į åIJ« +æĭ¯ æķij +ä¼ļ ç»Ļ +è¯Ĺ è¯į +åIJĮ ç±» +å¾Ĺ ä¸įåΰ +æĬĵ ç´§ +以 åħ¶ +åħ¥ åħļ +è¿ĺ åı¯ +æľŁ åĪĬ +å¾Īå¤ļ æĹ¶åĢĻ +æĹ¥ åIJİ +åħ¬ 约 +ä¸Ģ 举 +æ¯Ķè¾ĥ å¤ļ +éĩij æ²Ļ +æį ŀ +æİĴ åĩº +æŃ¦ æľ¯ +ä¸į æĸ· +ä¸Ń èĢĥ +ä¿¡ èµĸ +ä»İä¸ļ 人åijĺ +çģ« çĦ° +éĨĴ æĿ¥ +ä½İ 温 +é̾ æľŁ +åĬ± å¿Ĺ +éħ ¥ +åı¯è°ĵ æĺ¯ +è¿Ļ æĦıåij³çĿĢ +é¢ł è¦Ĩ +åĮĹ京 大åѦ +ä¸ĵ 线 +åıĬ 以ä¸Ĭ +è¨ ª +èĢĮ åIJİ +çŁ¥ ä¹İ +ä¸Ģ对 ä¸Ģ +å¨ĥ å¨ĥ +çģ¾ éļ¾ +åħ¨ å±Ģ +æīĢå¾Ĺ ç¨İ +å®ŀ æĥł +èļĤ èļģ +ä¹Ł çŁ¥éģĵ +温 åĴĮ +èIJ½ ä¸ĭ +åŀĭ ä¼ģä¸ļ +åĨį ä¹Ł +ä¾Ľ çĥŃ +é«ĺ æ½® +çĢı覽 åύ +çļĦ 巨大 +åħΠ天 +å¹´ ä¸ŃåĽ½ +类似 çļĦ +çIJĨäºĭ ä¼ļ +空 éĸĵ +çģµ æĦŁ +åĬĽ æ°Ķ +带 ä¸Ĭ +ä¸į好 æĦıæĢĿ +æľī ä½ķ +å·² åľ¨ +åıĸ åĩº +è¿Ŀæ³ķ çĬ¯ç½ª +åŃ¦ä¹ł 贯彻 +åľ° 带 +楼 梯 +çŃī æĥħåĨµ +ä»İ åīį +çļĦ ä¹łæĥ¯ +ç³Ł ç³ķ +å°± èĥ½å¤Ł +è© ķ +ä¸Ģ å¾ĭ +æĮ« æĬĺ +åİŁæĸĩ åľ°åĿĢ +å½ĵ å±Ģ +ä¸į éĢļ +æķ° åįĥ +éĺŁä¼į 建设 +æĹ¶ èĬĤ +åģļ èµ· +çļĦ è®°å¿Ĩ +ç½ij绾 å®īåħ¨ +åĩ¡ æĺ¯ +æ° ¯ +éĽķ åĪ» +åŁĥ åıĬ +æĪij åı¯ä»¥ +çĽij çIJĨ +æĽ´ åħ· +åŁİ 管 +èĭ ¯ +åı¥ åŃIJ +èĭ¥ æľī +ä»İæĿ¥ ä¸į +缸åħ³ è´Łè´£ +å®īåħ¨ æĦŁ +æĽ´ è¦ģ +çļĦæĥħ æĦŁ +çī¢ çī¢ +è¾ĥ 好çļĦ +æ° ® +ç¬ij è¯Ŀ +车 å±ķ +ä¹ĭ ç¾İ +ç®Ģ 约 +ç±»åŀĭ çļĦ +èĢģ åĮĸ +çľĭ ä½ł +è¿ĩ åĪĨ +éŨ åīį +ä¸Ģ éĹ´ +æĥ³ åİ» +åª Ľ +åľŁ è±Ĩ +åıĪ ç§° +ä¸Ń ä¿¡ +åŃĺ éĩı +马 äºij +èĩ´ 使 +åħĪ åīį +èĢģ åŃIJ +æīĵ æī® +æ¯ķä¸ļ äºİ +æ¯ķä¸ļ åIJİ +ç¾İ好 çĶŁæ´» +å·¥ä¸ļ ä¼ģä¸ļ +就好 äºĨ +èħIJ èļĢ +çıį çıł +åΰ è¿ĻéĩĮ +æīĢéľĢ çļĦ +è¿Ļæĺ¯ åĽłä¸º +çIJĨæĥ³ çļĦ +å·®å¼Ĥ åĮĸ +é ® +é® ® +äºļ 太 +æĹł ç©· +æıIJ çݰ +ä¸ĵä¸ļ æĬĢæľ¯ +çĶ¢ æ¥Ń +åѦ åŃIJ +ç§ij å¹» +åįłåľ° éĿ¢ç§¯ +ä¸į åĩĨ +æľªæĪIJ 年人 +æĶ¶ å½ķ +è¿ĺ 款 +éĴ¢ çŃĭ +æ¼ ¢ +å¾Ĺ æĦı +综åIJĪ ä½ĵ +æŀģ é«ĺ +åįķ è¯į +é«ĺæķĪ çļĦ +骨 头 +æī§ çĿĢ +缼 ä¸ĸ +模 çī¹ +æĽ´ èĥ½ +ç»Ŀ æľĽ +对åºĶ çļĦ +æ¨ Ĭ +æĸ° ä¸ī +æĸ°ä¸ī æĿ¿ +æģ° æģ° +åIJį å®¶ +æł¸å¿ĥ æĬĢæľ¯ +个 å°ı +æĢİä¹Ī ä¼ļ +说 ä¸įå®ļ +西 çĵľ +åĵ İ +ç¢ Ł +å¿ħ ä¸įåı¯ +å¿ħä¸įåı¯ å°ij +ä¹ĭ éĸĵ +åĪĨ 管 +交éĢļ äºĭæķħ +å¼Ģ åĬŀ +å¾ģæ±Ĥ æĦıè§ģ +äº ¨ +鼻åŃIJ éĥµ +鼻åŃIJéĥµ ä»¶ +ä¿¡æģ¯ æľįåĬ¡ +ä½ł è§īå¾Ĺ +缴 è§Ĥ +å·² å®ĮæĪIJ +åĪĨ ä¼ļ +åĽŀ åįĩ +éļ » +好 人 +äºĨè§£ ä¸Ģä¸ĭ +åį« æµ´ +æľĢ çα +åºŀ 大 +客 æĪ¿ +çijŀ åħ¸ +éĥ½ ä¸įæĺ¯ +é¤ ¨ +èĹ ī +çļĦ åIJĦ项 +为 缮æłĩ +çļĦ è®¤çŁ¥ +å½±åĵįåĬĽ çļĦ +夸 å¼ł +佩 æĪ´ +æ±ĩ çİĩ +çļĦ çαæĥħ +æĺ¥ é£İ +æĺ¯ æĪijçļĦ +æ¨ ¹ +åįĬ å°ıæĹ¶ +å±± åİ¿ +å±± 西çľģ +èĢĮ è¿Ļ +æĽ´å¤ļ ä¿¡æģ¯ +è¿ĺ æľīä¸ĢäºĽ +ç²¾ ç»ĨåĮĸ +ç¾İ åѦ +çͱ æĸ¼ +ä»ħä¾Ľ åıĤèĢĥ +å¾Ī é«ĺçļĦ +åıł åĬł +è¿Ļä¹Ī 说 +å±ķ åĩº +åĽĽ å¤Ħ +ä¸ĩ å®¶ +æĭĽ åĭŁ +çļĦ 强大 +æĤ£ æľī +å°ı äºİ +ä¹Łè®¸ æĺ¯ +对 èĩªå·±çļĦ +èģĮä¸ļ æķĻèĤ² +æĿ¥ è¿Ľè¡Į +æ¡£ 次 +æīĵ èµ¢ +éĥ½æľī çĿĢ +åº ¸ +è¯Ń æ°Ķ +çͲ éĨĽ +空 åĨĽ +车 åĨħ +åĽłä¸º ä½ł +å®ŀ æķĪ +æĥħ ä¾£ +åıijè¾¾ åĽ½å®¶ +éķľ åŃIJ +æ¯į å©´ +ä½Ĩæĺ¯ ä»ĸ +积æŀģ æİ¨è¿Ľ +大å¹ħ 度 +çļĦ 女åĦ¿ +é¤IJ æ¡Į +åIJ¬ å¾Ĺ +çļĦ 积æŀģæĢ§ +好 åIJ§ +æĹ¥ æ¶Īæģ¯ +æľī ä»»ä½ķ +æ¯Ĵ åĵģ +æĹ©çĤ¹ åĬłçĽŁ +第ä¸Ģ 天 +å°½ åĬĽ +æł ĸ +主 æīĵ +æĺ¯ä¸Ģ åIJį +çĪĨ æĸĻ +äºĭä¸ļ åıijå±ķ +å¾® åķĨ +äºİä¸Ģä½ĵ çļĦ +çĶŁ çĮª +èĩªçĦ¶ èµĦæºIJ +çŀĦ åĩĨ +è§Ħ模 åĮĸ +å¹¶ ä¸İ +èĤ¥ èĥĸ +å®¶ ç͍ +大 çĪ· +é¢Ħ åijĬ +æĿ¥ åģļ +éĺ³ åİ¿ +æŀĦ çŃij +é¢ģ å¥ĸ +åİĨåı² æĸĩåĮĸ +æľįåĭĻ æĪĸ +æĢ» åĨ³èµĽ +åıij åŀĭ +æĪij 羣çļĦ +æĽ ¦ +åıĤ ä¼ļ +èĦĨ å¼± +åĩĨ åħ¥ +èħ¹ éĥ¨ +åı¸ 令 +æĤ² åī§ +天 ä¸Ĭ +åı£ ä¸Ń +ä¸ĩ 个 +åѦ ä¸ļ +æıIJ åĢ¡ +两 è¾¹ +大 èĤ¡ä¸ľ +åı¤ éķĩ +è¡Ģ ç³ĸ +çļĦ ç¨ĭ度 +æ£ī èĬ± +åIJİ åı° +å°± åĮ» +æķ´ æķ´ +èĴ ² +çĽĪåĪ© èĥ½åĬĽ +ç± ½ +èĦ « +çľĭ éĩį +å®¶ éķ· +èģĺ ç͍ +èµĽ éģĵ +åīį èĢħ +建 èѰ +å¾ĭå¸Ī äºĭåĬ¡ +èīºæľ¯ åĵģ +æľī èĩªå·±çļĦ +åIJ¦ å®ļ +社 åĽ¢ +åij¨ äºĶ +带 åΰ +å·¥ä½ľ ä¼ļè®® +èĤ¡ æľ¬ +å¤ĸ åĮħ +å®¶ åħ¬åı¸ +çĽij çĭ± +èĪ Ĭ +åIJį æł¡ +西 æ¹ĸ +è¶ħè¿ĩ äºĨ +åįĹ å±± +ç»Ħ ä»¶ +å̼å¾Ĺ 注æĦı +æĮ£ æīİ +äºĭ 迹 +ç¶ĵ çĩŁ +ç§ij 室 +好 åIJĹ +æ¤ħ åŃIJ +åľĪ åŃIJ +ä½Ĩ 她 +æµģ çķħ +åIJĦèĩª çļĦ +èģĮ åijĺ +è¡į çĶŁ +åħ¨ åľº +æĴ¤ éĶĢ +åį´ è¢« +å®ģ éĿĻ +åīį æīĢ +åīįæīĢ æľª +åīįæīĢæľª æľī +主 ä¸ļ +åĮĹ ç¾İ +è¯Ħ å®ļ +åĵģ å°Ŀ +大家 éĥ½åľ¨ +主 å¸ħ +ç»Ĩ å¿ĥ +ä¿¡æģ¯ æĬ«éľ² +çļĦ ç«ŀäºī +éĢĻæ¨£ çļĦ +ç§ijåĪĽ æĿ¿ +éĩĩ æijĺ +票 æį® +éĢIJ å¹´ +èĭ± è¶ħ +è¡Įä¸ļ åĨħ +人 寿 +åIJİ åĭ¤ +å¦Ĥ æĦı +ç¬Ķ è¯ķ +æ·¡æ·¡ çļĦ +ä¸į èĪĴæľį +ä½ĵ 积 +ä¹Łä¸į è¦ģ +éĿ¢ æĸĻ +æł· æľ¬ +ç¥ ģ +æĮī è§Ħå®ļ +大æ¦Ĥ æĺ¯ +æĥħåĨµ è¿Ľè¡Į +åIJĦ åįķä½į +çļĦ ç¬ij容 +åĩºèī² çļĦ +代表 æĢ§ +çļĦ ç¾İ好 +éĴ ¦ +å¾® çĶŁçī© +è¶Ĭ æĺ¯ +æĸ¹ åı¯ +å¹² èĦĨ +éģĬ æĪ² +çļĦ åħ´è¶£ +éĹ® è´£ +åĽłä¸º æĪij们 +èĢĥ éĩı +çĶŁ çĶŁ +éĺ» åĬĽ +ä¸į åħģ许 +æıIJ è®® +åĩı æĮģ +åıªæĺ¯ ä¸Ģ个 +æĪij æĬĬ +åıijçݰ èĩªå·± +å¢ŀ å¹ħ +å¦ į +èĹĿ è¡ĵ +ä¸Ģå®¶ 人 +åĪĨ 级 +çļĦ æķ°éĩı +è½® èŀįèµĦ +çŃī åĽłç´ł +大 夫 +èģĺ 请 +é£İ æľº +绽 æĶ¾ +ä»»ä½ķ ä¸Ģ个 +éł Ĥ +éĺ¶ çº§ +æĬĬ 她 +è¿Ľ åĨĽ +èĥ½ åģļåΰ +åŁ¹è®Ń æľºæŀĦ +çī© æĸĻ +ç«¥ è¯Ŀ +æĮĩ导 æĦıè§ģ +éĺ ® +æ·±åħ¥ æİ¨è¿Ľ +主 æľº +æ¸Ķ ä¸ļ +ä¸į æľį +æµĵ éĥģ +è¡Ĺ ä¸Ĭ +ä¾Ŀ 次 +æĹ¶ 段 +æ¢ µ +çļĦ åĸľçα +å¾Ī éķ¿ +åĪĿ 级 +æŀľ æĸŃ +æĬ¢ æķij +é¼ĵ èĪŀ +ä¾Ľ éľĢ +æ·±åħ¥ å¼Ģå±ķ +产ä¸ļ éĽĨ群 +åĻª éŁ³ +åIJ¬ çĿĢ +æ·±åĪ» çļĦ +å¿į åıĹ +ç͵ ç£ģ +强 èĢħ +æ»ĭ åij³ +æĽ¼ èģĶ +åı¯ä»¥ 缴æİ¥ +大 ç±³ +æŃ· åı² +æĶ¿åĬ¡ æľįåĬ¡ +åħ¬ å¼ı +社 群 +éģĵ士 èģĮä¸ļ +ä¹ĭ æĥħ +æµ· æ°´ +æ¼Ķ å¥ı +åºĹ éĩĮ +迹 象 +åıijå±ķ çIJĨ念 +é«ĺ 空 +åij¨ åĪĬ +åĽŀ åΰäºĨ +ä¸į éĢĤåIJĪ +åłµ å¡ŀ +åĬ Ī +æ°´ ä¸Ĭ +çĢij å¸ĥ +纳ç¨İ 人 +çĩĥ æ²¹ +å·¥ç¨ĭ é¡¹çĽ® +峡 è°· +æľī éĴĪ对æĢ§ +åľĨ å½¢ +æľ¬ å¸Ĥ +è¿Ļ è¯Ŀ +管çIJĨ èĢħ +ç¡®è¯Ĭ çĹħä¾ĭ +æĬĬ æīĭ +彩 èī² +ä¸Ĭ åīį +夯 å®ŀ +ç¾Ĭ èĤī +å¾Ģ å¹´ +æĵħ èĩª +è¿· 人 +èĪª æ¯į +ç²¾ ç»Ĩ +åľ¨ æĪijçļĦ +åĪĽ æĬķ +麦 åħĭ +æľĪ ç»ı +åĮĹ æµ· +ä¹ĭ æĺŁ +åı¶ åŃIJ +å¸Ĥåľº ç«ŀäºī +è¿Ļ äºĭ +åıĥ èĪĩ +产 åľ° +åĶ ī +åķĨåĵģ æĪ¿ +èĪª è¿IJ +ä¼ĺ å¼Ĥ +ä»ĸ们 æĺ¯ +鼨 æ°´ +è¯į æ±ĩ +åĨľ çͰ +欧 éĺ³ +çŁŃ 线 +管 ç½ij +æł¹ åŁº +åıªæľī ä¸Ģ个 +éŀĭ åŃIJ +å¸Ĥ å§Ķ书记 +åĪ» æĦı +è¡Į 车 +åıĪ è¢« +åı¯éĿł æĢ§ +è´ ± +ä»» åij½ +åºĶ åľ¨ +å°± å¾Ĺ +æľįåĬ¡ ä½ĵç³» +æĶ¿ æĿĥ +åıijè¨Ģ 人 +è¿ĩ å¾Ģ +两 åıª +èϽ 说 +éĢģ ä¸Ĭ +ä»Ģä¹Ī äºĭ +æķ£ æĸĩ +æİĮ æİ§ +èĸĦ å¼± +ä¸ĭéĿ¢ å°± +主è¦ģ åĨħ容 +å¾Ī éĩįè¦ģçļĦ +å°± 说 +çϽèī² çļĦ +éĤ£ä¸ª æĹ¶åĢĻ +ç»ı纪 人 +çļĦ æ¯į亲 +ç¬Ķè®° æľ¬ +åºķ å±Ĥ +è¿ij 代 +è§£ 说 +è²ł 責 +æľĢ大 åĮĸ +åķĨ éĵº +æł¡ åıĭ +æ² ģ +ä¸į åĩºæĿ¥ +éĻ· éĺ± +ç¨ ħ +åħ¬å¸ĥ äºĨ +åĩĢ å̼ +çĽ¸å¯¹ è¾ĥ +ç¬ Ľ +æł¸ ç®Ĺ +åįİ ä¾¨ +æĢ¥ æķij +æĮº 好 +åħĴ ç«¥ +äºĮ èĥİ +åĩº èĩª +åĿ Ł +æīĭ ä¸ĭ +å± ¡ +åĪĽéĢł æĢ§ +ä¸¥æł¼ æĮīçħ§ +åĨį åİ» +举 缣 +人 æµģ +äºĨä¸Ģ 声 +å°ıæĹ¶ åīį +è´µ æĹı +éľ ĸ +ä¹Łæĺ¯ éĿŀ常 +éĢ ± +çľĭäºĨ çľĭ +ç¹ģ æ®ĸ +èĩ³ æŃ¤ +é¢Ħ å¤ĩ +å¾Ī æĺİæĺ¾ +æ¼Ķ èīº +åĿIJ çĿĢ +ä¿Ħ åĨĽ +åľ¨ è¿ĩåİ» +ä¹ĭ äºĭ +æĬĵ èİ· +åĿIJ ä¸ĭ +çͱ ä¸ŃåĽ½ +ä¹Ł å¼Ģå§ĭ +çŃĶ å¤į +åŀĥåľ¾ åĪĨç±» +éĴĵ é±¼ +åIJĦ 種 +缸 éģĩ +ä¸įåģľ çļĦ +æī¹ éĩı +éĩįè¦ģ ä½ľç͍ +å§Ķ å±Ī +åħŃ å¹´ +ä¸ĥ åįģ +ä¹ĭ æĪĺ +é£İéĻ© 管çIJĨ +éŁ³ æ¨Ĥ +è¡ĮæĶ¿ å¤Ħç½ļ +æľ¬ äºĭ +æĴ° åĨĻ +èģļ åIJĪ +éĢĤ æĹ¶ +æIJ¬ å®¶ +ç¢İ çīĩ +缼 å®´ +ç®Ģ æ´ģ +åı¬ éĽĨ +ç®Ģ åĮĸ +åĮĹ京 æĹ¶éĹ´ +第ä¸ī å±Ĭ +æĿ¥ åĽŀ +常ç͍ çļĦ +京 æ´¥ +京津 åĨĢ +梦 å¹» +è¯ķ è¡Į +æľº åºĬ +åΰ æľĢåIJİ +åĬ© æīĭ +åĪĨ 彩 +åĩº åĵģ +åι 车 +åIJ¯ åıij +ä¾§ éĿ¢ +æ¯ı å½ĵ +缸åħ³ è§Ħå®ļ +ä¸ĸ 人 +è´Ń 车 +å¿ĥ 缮 +å¿ĥ缮 ä¸Ń +äºĶ éĩij +è¿ĺ è®°å¾Ĺ +ä¾Ŀ çĦ¶æĺ¯ +æıIJ æ¡Ī +ç͵åķĨ å¹³åı° +åģļ åΰäºĨ +æĿľ ç»Ŀ +å®ī åįĵ +ä¸ĸçķĮ åIJĦåľ° +åīį éĢĶ +æ´Ĺ åĩĢ +å¥ĭ åĬĽ +åŁİå¸Ĥ 建设 +å¤ļ åĬŁèĥ½ +ä¼ļ éĢłæĪIJ +åıijå¸ĥ ä¼ļä¸Ĭ +ç©¶ 竣æĺ¯ +åĪĨ 红 +çŁ¥ èŃĺ +éĿ¢ æĿ¿ +æĹł 声 +æĢ¥ éľĢ +失 çľł +çΏ å¦Ī +äº Ĥ +åħ¨ æĻ¯ +ç»ıåħ¸ çļĦ +åī§ ä¸Ń +é¢Ĩ导 ä¸ĭ +åħļ åĨħ +åħ¥ ä¾µ +æĭī æĸ¯ +ä¸Ģ å¹ķ +åĬł ä¹ĭ +èĤ Ĩ +èĭ± æł¼ +èĭ±æł¼ åħ° +å·§ åħĭ +å·§åħĭ åĬĽ +ä¸Ģ å¿ĥ +èģ Ĥ +å¾Ģå¾Ģ æĺ¯ +管çIJĨ å±Ĥ +çĻ» åħ¥ +建ç«ĭ èµ· +建 åĽ½ +åŃIJ 宫 +åºĶ ä»ĺ +æİ¢ ç©¶ +第ä¸Ģ ä½į +ä½Ļ å®¶ +çŃī æ´»åĬ¨ +æīĢ èĩ´ +è¾ĥ å¿« +æĺ¯ éĿŀ +æıIJ åIJį +äºĮ èĢħ +åıªåī© ä¸ĭ +åħ¶ä¸Ń åĮħæĭ¬ +ç¼ĸ ç¨ĭ +çł´ ç¢İ +ä¸Ń 举 +å·¥ä½ľ æĬ¥åijĬ +çѾ åIJį +éħĴ ä¸ļ +çŁ¥ æĻĵ +çĥŃ å¿ĥ +éĿŀ åĩ¡ +èIJ¥ä¸ļ æī§ +èIJ¥ä¸ļæī§ çħ§ +人大 代表 +ä¸Ģ个 æĸ°çļĦ +å¨ģ æµ· +éĤ£ 人 +涨 ä»· +æ¶Ī çģŃ +éļ¾ å¿ĺ +ç¶ĵ é©Ĺ +åı£ è¢ĭ +ç³» æķ° +æĸĩ ä¸Ń +好 转 +æĸ° 鼶åĶ® +讲述 äºĨ +å¼Ģ çĽĺ +çķĻ ç»Ļ +æħ¢æħ¢ çļĦ +æĤ² 伤 +æľ¬ æľŁ +äºĨ å¤ļå°ij +è¿Ļ 让 +åIJĮ çŃī +æ¸ħ æĺİ +个 åŁİå¸Ĥ +æºĸ åĤĻ +åĩłä¹İ æĺ¯ +强 åĬĽ +ä¿ ¯ +æ°´ 稻 +åĽºå®ļ çļĦ +æł¸ åĩĨ +说 æľį +顯 示 +è¿Ļ å¥Ĺ +æĻºæħ§ åŁİå¸Ĥ +å±ĭ é¡¶ +ä¸į æĿ¥ +çĶŁ é²ľ +çŁ¥ æĥħ +æĬķ 身 +åijĬè¯ī æĪij们 +ä¸ī åĽĽ +ä¸ĩ ä¸Ģ +è¾Ĩ 车 +为 ä¹ĭ +åΰ æĹ¶åĢĻ +è¿Ļ æīįæĺ¯ +åIJį çīĮ +åºŁ æ°´ +åݻ年 åIJĮæľŁ +å¹´ éĻIJ +éģĭ åĭķ +åıĮ çľ¼ +è¦ģ ç´§ +对 çŃĸ +åľº é¦Ĩ +çϾ ç§ij +è¶Ĭ éĩİ +å¯Į åIJ« +大å¤ļæķ° 人 +æľĢ å°ij +åı¬ åͤ +åħ¸ èĮĥ +åĨľ æľº +æŃ£ æĸĩ +åºĶç͍ äºİ +æ·± èĢķ +ä¿ Ń +ä»Ģä¹Ī ä¸ľè¥¿ +å¥Ĺ é¤IJ +å½ĵ éĢī +å·¦ æīĭ +è°ĥ çIJĨ +æĻļ é¤IJ +éļ¾ åħ³ +åĩŃ è¯ģ +çα 人 +æĮĩ è´£ +è´£ ç¼ĸ +çļĦä¸Ģ 款 +éĵ ² +åįģ 个 +èĢ » +æľįåĬ¡ åķĨ +åľ° çĭ± +è¿ŀ å¿Ļ +åĽ° æĥij +çļ ĵ +ä¸į åIJĥ +çİ°åľ¨ å·²ç»ı +çĽĺ çĤ¹ +ä¸įåģľ åľ° +管çIJĨ 模å¼ı +è¿Ļ 段æĹ¶éĹ´ +æ¤ ° +礼 åĮħ +æµģ 转 +æī« çłģ +éĽĨä¸Ń åľ¨ +æ±Ĥ åĬ© +åįĬ 个 +å¿«éĢŁ å¢ŀéķ¿ +å¾Ģ ä¸ĭ +è¯Ħ åĪĨ +å°± æĥ³ +åķĨåĬ¡ éĥ¨ +æľī éĹ®é¢ĺ +èİ· åĪ© +æ¯Ľ çĹħ +æĦŁ åºĶ +èī¯ æĢ§ +åĪĨ æŃ§ +åĨ ī +æĪij们 çİ°åľ¨ +è¦ģ åĬłå¼º +å·§ å¦Ļ +èŀº æĹĭ +åĪĩ æį¢ +çĭ Ħ +顺 çķħ +å°¤åħ¶ æĺ¯åľ¨ +èĬĿ 麻 +éļ¾ è¿ĩ +æĹĹ å¸ľ +å¤į åį° +å¤įåį° ä»¶ +å¿ħ éľĢ +对å¤ĸ å¼ĢæĶ¾ +éļ¾ åıĹ +åİŁæĿ¥ æĺ¯ +ç®Ĺ äºĨ +é«ĺ å±± +离 èģĮ +çµĦ ç¹ +çµĦç¹ Ķ +å±ģ èĤ¡ +çϾ å®¶ +éģĩ ä¸Ĭ +æĺĶ æĹ¥ +ä¸į 容 +çĽij管 éĥ¨éŨ +主 æĦı +æµģ åŁŁ +è·Į å¹ħ +èĩ³ ä¸Ĭ +åĪ« 说 +æĺ¯ æ¯Ķè¾ĥ +å®ıè§Ĥ ç»ıæµİ +å¸Ĥåľº 主ä½ĵ +污æŁĵ çī© +æķij æ²» +丰 æĶ¶ +åŃĺ æĶ¾ +åĩ Ħ +éĩij å±± +æį¢ äºĨ +ä¸ĵ 人 +éĹľ æĸ¼ +æĹ¢ è¦ģ +åĽ½ è¶³ +éļ ĭ +åıį åĩ» +èµ· 身 +åħĪ æĺ¯ +å¸ĮæľĽ èĥ½å¤Ł +åζ 订 +åºĹ éĿ¢ +åĸ Ģ +æķĻ ä½ł +éĻį æ¸© +åĬĽ æ±Ĥ +ä¸ī çϾ +çī© ä»· +丢 失 +å¢Ļ ä¸Ĭ +éĥ¨ 份 +æł· æĿ¿ +ä¹ĭ æĦı +ç½ij å°ıç¼ĸ +ä¸ĸ ä¸Ĭ +è°ĥ è¯ķ +污æŁĵ éĺ²æ²» +å½± éĻ¢ +å®Įåħ¨ åı¯ä»¥ +éĢļ åħ³ +ä¹īåĬ¡ æķĻèĤ² +没æľī åĬŀæ³ķ +èĢ ¿ +å¦ ³ +æĹł æĥħ +å¾Ĺ çĽĬ +å¾ĹçĽĬ äºİ +æľŁ çĽ¼ +娱ä¹IJ åľº +çͲ æĸ¹ +ä¸Ģ æ±½ +çĹ ° +çĸij ä¼¼ +æĸ°æµª å¾®åįļ +强 è¡Į +å½ĵ ä»ĸ +èĥ º +ç͍æĪ· æıIJä¾Ľ +åĮº å§Ķ +æĦ¿ æĻ¯ +æĬĺ æī£ +失 踪 +è¿« åĪĩ +åŃĹ æ¯į +åĴ ¯ +èªį èŃĺ +ä»Ģä¹Ī æĦıæĢĿ +çĽĴ åŃIJ +å½ķ éŁ³ +建设 å·¥ç¨ĭ +ä¸ļ ä½Ļ +å®ŀè·µ æ´»åĬ¨ +羣 空 +çĤ ĸ +åľ¨ è·¯ä¸Ĭ +主è¦ģ åĮħæĭ¬ +该 æĢİä¹Ī +æĢ» æľī +æĢ§ æĦŁ +æ°ij èĪª +å¼Ģ åºĹ +欺 éªĹ +çªģ åĩ» +缺 失 +æī§ ä¸ļ +åľ° éģĵ +å¹¶ æĹł +æ°ij åĬŀ +ç»Ħç»ĩ çĶŁæ´» +æĪij å¦Ī +è¨ĺ èĢħ +管 åζ +æī¾ 个 +èĹ » +çĤİ çĹĩ +äºĴ åĬ© +æµıè§Ī åύ +çݩ家 æĿ¥è¯´ +éĻįä½İ äºĨ +è£ Ķ +æĮ£ éĴ± +åķĨ æľº +æĶ¹ è£ħ +æµģ 浪 +æĶ¿ æ³ķ +èĢģ 头 +çĶŁäº§ åĴĮ +ç© Ĺ +亲 çα +亲çα çļĦ +å±¥ èģĮ +åŁİ éĩĮ +ç»Ĩ åĪĨ +åĬ³åĬ¨ åIJĪåIJĮ +åľ¨ æĹ¥æľ¬ +å¨ģ å°Ķ +åį« è§Ĩ +éĢ£ çµIJ +çĿĢ éĩį +æĬĺ 磨 +åĽ¾ 为 +çľ · +å·¥ åºı +æĵ ģ +æĵģ æľī +ç½ijç«Ļ åľ°åĽ¾ +çļĦä¸Ģ 大 +ç»Ħç»ĩ å®ŀæĸ½ +æĬĽ å¼ĥ +åĴĮ æĶ¯æĮģ +æ³ķ åĪĻ +浪 æ½® +çݰ æľīçļĦ +åĩł çİĩ +为 客æĪ· +åįģ ä¸ĩ +è ¹Ħ +çªģåĩº éĹ®é¢ĺ +åıĥ åĬł +éĥ½ä¼ļ æľī +çĽ ¤ +è°ģ éĥ½ +æīĭ åĬ¨ +缴 è¾¾ +çĤ¹ å¤ļ +éĺ¶ å±Ĥ +ä¸į ä½³ +éĤ£ 段 +滨 æµ· +æĺ¯ åĽ½åĨħ +æĪij å¸ĮæľĽ +åIJĽ åŃIJ +è§Ĥ éŁ³ +åģļ é¥Ń +æ±½ è»Ĭ +åħ³ ç¨İ +çľ¼åīį çļĦ +æ°´ éĿ¢ +è̳ æľº +追 踪 +æİ¨ éĢģ +éĴ± åĮħ +æģ¶ å¿ĥ +æµ· åŁŁ +å· į +å¼Ģ æĿ¥ +表 æĢģ +仪 表 +å¹³ åİŁ +åįģ å¤ļå¹´ +ä¹Ł æĹłæ³ķ +åħ¼ 顾 +è¡£ æŁľ +æł½ åŁ¹ +æĪ¿ æºIJ +设ç«ĭ äºĨ +ä¸ĩ åIJį +æķ° é¢Ŀ +è¦ģ åĿļæĮģ +åIJīæŀĹ çľģ +请 èģĶç³» +ç»ıåİĨ è¿ĩ +çļĦ æľ¬è´¨ +åħ¥ éŨ +æľ¬ æ¡Ī +çİĩ è¾¾åΰ +åı° éĺ¶ +éĴ ŀ +æĪij èĥ½ +èݲ èĬ± +éĴ ł +ä¸Ģ äºĭ +åİŁ æľīçļĦ +æ¯ı åĢĭ +æ¯Ķäºļ 迪 +æ£ĭçīĮ 游æĪı +ä¸įä¼ļ æľī +å½Ĵ æĿ¥ +äºĶ çϾ +è¿ĩ é«ĺ +鼷 è¾¾ +ä¸Ģèµ· åİ» +æķĻ å¯¼ +å°± è¯Ĭ +å°± å¾Ī +ä¸įåIJĮ äºİ +ä¿ º +å¸ĸ åŃIJ +æĶ¿åįı å§Ķåijĺ +çĸ«æĥħ å½±åĵį +åĪĨ è£Ĥ +为ä»Ģä¹Ī ä¼ļ +äºĶ æĺŁ +å°ij åĦ¿ +æĬ¢ éĻ© +梦 è§ģ +è®°èĢħ éĩĩ访 +å±± è·¯ +æĪij 个人 +æ²Ļ 滩 +è¹ Ń +æĶ¹ è®Ĭ +æĸ°åŀĭ åĨł +æĸ°åŀĭåĨł çĬ¶ +åĮ» æĬ¤ +åĮ»æĬ¤ 人åijĺ +æµ· å°Ķ +åħ³äºİ æĪij们 +éϤ å¤ĸ +åº ļ +宣 åijĬ +ä¸ī åįĥ +æ¦ ¨ +ç§ijæĬĢ å¤§åѦ +ä¸ĥ åħ« +顺 åºĶ +çΏçΏ å¦Īå¦Ī +éĢī åıĸ +åī§ çĥĪ +乡æĿij æĹħ游 +积æŀģ æİ¢ç´¢ +表çݰ 为 +å¾Ī æ¸ħæ¥ļ +大 åĨĽ +æĿ¥ ç͵ +å¥Ĺ æĪ¿ +çݰ è¡Į +享 åıĹåΰ +çľĭ çĤ¹ +åĽºå®ļ èµĦ产 +以 人为 +以人为 æľ¬ +ä¸į å®Į +éĻį 鼨 +åģļçļĦ äºĭæĥħ +å¹¶ äºİ +顽 强 +èĢ ¸ +åĺ´ å·´ +缸åħ³ ä¿¡æģ¯ +æĪij 没 +æĪĺçķ¥ æĢ§ +æĢĿ 念 +åĪĺ å¤ĩ +åĬ© æĶ» +é£İ è²Į +éĿ¢å¯¹ éĿ¢ +积æŀģ å¼Ģå±ķ +çĸĹ æķĪ +çľĭ 书 +缺 åı£ +åĽ½æ°ij ç»ıæµİ +使ç͍ æĿĥ +éģ¥ è¿ľ +å¡« è¡¥ +第ä¸ī 人 +åįĬ å¤ľ +æŃ¦æ±ī å¸Ĥ +æĪij åıijçݰ +ä¼ĺæĥł æĶ¿çŃĸ +é£İ åı£ +å°± ä¸įèĥ½ +为 主è¦ģ +æµģ åĩº +å´ĩ æĭľ +å¹¶ ä¸įèĥ½ +é«ĺ ä¸ī +ä¸ĸçķĮä¸Ĭ æľĢ +æĥ³ å¿ħ +åħ¶ æīĢ +åĢĻ éĢī +åĢĻéĢī 人 +ä¸į çα +åī¯ ä½ľç͍ +人æ°ij æĹ¥æĬ¥ +æĪij ä¸įæĺ¯ +å®ŀ çī© +ç͵ åİĤ +ä¹Ł ç®Ĺæĺ¯ +æľī éĹľ +æľī èĥ½åĬĽ +æĮĤ åľ¨ +çľ¼ ä¸ĭ +约 ç¿° +å°ı åѦçĶŁ +èµ· åΰäºĨ +å·¥ 夫 +åIJĮ å¿ĥ +åĿ¦ è¨Ģ +çł Į +åıijæĮ¥ äºĨ +èģĮä¸ļ éģĵå¾· +è¿ĻäºĽ å¹´ +念 头 +èĢģ é¼ł +åħ¨ èµĦ +åħ¨èµĦ åŃIJ +ä¸Ģ åij³ +å¤ļ ä¸ĩåħĥ +æł¼ æľĥ +éķ¿ éĢĶ +带 èµ° +èĭ± 寸 +æĸĩ ä½ĵ +对 ä»ĸ们 +åĵŃ äºĨ +å¡« æĬ¥ +çīĪæĿĥ 声æĺİ +ç͵ 线 +è´Ńçī© ä¸Ńå¿ĥ +饱 满 +ä½İ 头 +强 è¿« +ä¿Ŀ æ´ģ +欧 åĨł +缸 è¿ŀ +认 è´Ń +çģ« æĺŁ +é«ĺ å°Ķ +é«ĺå°Ķ 夫 +èij« èĬ¦ +æłĩ 注 +çļĦ çIJĨæĥ³ +æł¸ éħ¸ +æł¸éħ¸ æ£Ģæµĭ +åĬ ī +ä¸Ģèά æĺ¯ +æĢĿ ç´¢ +轨 迹 +çĥŃ å¸¦ +éĻ £ +åĩĨç¡® æĢ§ +æĪ´ çĿĢ +åľ¨ çĶŁæ´»ä¸Ń +æīĢ èĥ½ +æľ¯ åIJİ +带 ä½ł +ç¥ ł +æ®ĭ éħ· +ä¹Ł åıªæĺ¯ +çͳ è´Ń +举åĬŀ äºĨ +æľī æĦıä¹ī +æĹº 缼 +åľ¨ ç¶² +åľ¨ç¶² è·¯ä¸Ĭ +å¾Ī大 ç¨ĭ度 +管 è¾ĸ +çĸ«æĥħ æľŁéĹ´ +触 æij¸ +éĺ¶æ®µ æĢ§ +ä¼ļ è§īå¾Ĺ +çļĦ çĶ»éĿ¢ +æİ¥åıĹ äºĨ +表达 äºĨ +éĤĵ å°ı +éĤĵå°ı å¹³ +åħļ é£İ +åħļé£İ å»īæĶ¿ +åķĨ åѦéĻ¢ +åħij æį¢ +é£Łåĵģ èį¯åĵģ +éĿŀ常 好çļĦ +çľ ¯ +纳 ç±³ +åĬ¨ æijĩ +åĽŀ éģ¿ +çľĭ èijĹ +款 项 +åħ« å¹´ +åģļ 个 +æĸĩ æ¡£ +éĩijèŀį ç§ijæĬĢ +åħ¶ä¸Ń æľī +äºĨä¸Ģ ç³»åĪĹ +æĹĹèΰ åºĹ +ç§° èµŀ +éĽ¢ éĸĭ +åζ åĨ· +å®¶ éŨåı£ +åįģ å¤ļ +ä¼´ ä¾£ +çľĭ çĹħ +æĭī çĿĢ +æī Ĵ +çĸ² æĥ« +å°ijæķ° æ°ijæĹı +åĽ¾ å½¢ +è½ § +å¢ŀ éĩı +饲 åħ» +çģ« å±± +æ¯ı 个æľĪ +ä½ľä¸º ä¸ĢåIJį +è½´ æī¿ +æĸĩ 书 +ç¼ ķ +åħ·ä½ĵ æĥħåĨµ +çĹĽ çĤ¹ +缴 éĶĢ +å¡ Ĭ +ä¹Ł æľĥ +çĥŃ æ½® +å¹³ æ°ij +æ¼Ķåͱ ä¼ļ +æķĻ çłĶ +éĢĥ éģ¿ +ä¸Ģ è´¯ +å°± è¶Ĭ +å®ŀ å®ŀåľ¨ +å®ŀå®ŀåľ¨ åľ¨ +ä¹łè¿ijå¹³ æĢ» +æº º +å¿ĥ åºķ +éķ¿ å¾ģ +媽 媽 +第ä¸ī 次 +åĩº æ¼Ķ +çĭĢ æ³ģ +å°Ķ æĸ¯ +代çIJĨ åķĨ +çĨ ı +çļĦ 对象 +ç͵ éĩı +è¡Į åĪĹ +åĽ½ 人 +è·ij äºĨ +åįĶ åĬ© +èIJ¥ è¿IJ +å¸Ī åħĦ +æ¦ ® +æĥ³ åĥı +æĢ§ 强 +ç§ijåѦ çłĶç©¶ +å»¶ å®ī +ä¸¥æł¼ èIJ½å®ŀ +é¢Ĩ ä¼ļ +缸 å·® +è·¯ 人 +çĶ « +æľī ä»·å̼ +æľīä»·å̼ çļĦ +ç¾İ åĽ¢ +æ°ij主 çĶŁæ´» +æĪij æīį +ç¾İåĽ½ 人 +æ°Ķ åij³ +åıį å°Ħ +çļĦ åĨ³å¿ĥ +大 è±Ĩ +交 代 +è¿Ľ åĩº +åıį æĬĹ +æĮĩ çļĦæĺ¯ +ä»· ä½į +è¿Ľ é©» +ä¸Ĭ çϾ +ä½į åĪĹ +ä¸ŃåĽ½ ä¼ģä¸ļ +çļĦ好 å¤Ħ +主 ç¼ĸ +æ±½ æ²¹ +ä½Ĩ æĪij们 +æĢİä¹Ī çľĭ +é»Ħ å±± +å¤ļ åªĴä½ĵ +åIJİ åį« +èİ·å¾Ĺ æĽ´å¤ļ +åĬ¡ å¿ħ +为 å¥ijæľº +é¦ĸ 饰 +ä¸ĩ åįļ +è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ 大 +ä¸ĵ项 è¡ĮåĬ¨ +å¥ĭ è¿Ľ +ä»į çĦ¶æĺ¯ +è´¨ æĦŁ +å¦Ĥæŀľ ä¸įæĺ¯ +ç«Ļ èµ·æĿ¥ +ä¹¾ éļĨ +åı¯æĢķ çļĦ +å¯Į è´µ +æ¸ħ ç®Ĺ +åIJij ä¸ĭ +åĢ ļ +çļĦ çŃĶæ¡Ī +èι ä¸Ĭ +çļĦ羣å®ŀ æĢ§ +çŃī åĬŁèĥ½ +åĸľ åī§ +å¨ģ åĬĽ +æĸ° é¢ĸ +æł¸ ç͵ +æĬ¥ éĶĢ +æķħ 乡 +ä¼´ éļı +éŀ Ń +å¦Ĭ å¨ł +åĪĨ åĮĸ +æľī å¾Ī大 +æĢİä¹Ī 说 +æĻĤ 代 +产 åĩº +ä»ĭç»į 说 +å¤ĦçIJĨ åύ +èĨ¨ èĥĢ +åī¯ å¸Ĥéķ¿ +çļĦ 妻åŃIJ +æł· åĵģ +åIJĮæ¯Ķ ä¸ĭéĻį +åħĥ å·¦åı³ +ç͍ èĩªå·±çļĦ +é«ĺ éĽĦ +æĺ¥ æĻļ +ä¹Ł æľīå¾Īå¤ļ +çľ¼ çIJĥ +æķ£ æŃ¥ +ä»ĸ们 éĥ½ +第ä¸Ģ å®¶ +åĬŀ 好 +å®ī éĺ² +ä¸Ģ ä¸ĩ +åľ¨ éĩĮéĿ¢ +éŁ³ é¢ij +åı£ åı· +ä¸Ģ è¶Ł +ç¦ı çī¹ +é³ ŀ +æĥĬ èī³ +æĸ° å¨ĺ +绿èī² åıijå±ķ +ä¸Ń å¼ı +ä¹Ł åıªæľī +çݰ 身 +åı¯ ä¾Ľ +æ¯ı ä¸Ģ个人 +第ä¸ī èĢħ +åľ° å½¢ +éĴ¢ ç»ĵæŀĦ +çĽijçĿ£ æ£ĢæŁ¥ +åı« æĪij +èĩ´ æķ¬ +æ´Ĺ æīĭ +ä¸ĭ è°ĥ +康 çĨĻ +æĪIJ交 éĩı +ä¹Ł æĪIJ为 +åħī æ»ij +å®Įæķ´ æĢ§ +çģ ¼ +ç¶² éłģ +éķ¿ å¯¿ +éģ© ç͍ +çļĦä¸Ģ 项 +çŀ© 缮 +æĬĬ èĩªå·±çļĦ +éĵ¶è¡Į åį¡ +å°± å¿ħé¡» +ç¾İ çϽ +éŀį å±± +æľ¬ é¢Ĩ +ä¸Ģ ç¢Ĺ +æīĵ æ³ķ +æĤ¨ 好 +对 åŃ©åŃIJ +æĬ¥éģĵ ç§° +ä¼ł åĩº +大 èĩ£ +ç¬ ĭ +çĽ ı +é¾ ļ +缴 线 +æĻº åºĵ +ç§Ł 车 +é£İ åij³ +çľĭ ä¸Ģä¸ĭ +æİ¨ éĶĢ +éĥ¨ éĥ¨éķ¿ +è´¨éĩı åĴĮ +åĪĬ çĻ» +å·¥ä¸ļ åĮĸ +çİĩ 为 +鼶 ä»¶ +硬 åĮĸ +ä¸Ĭ åįĥ +ç»ıéªĮ å̼ +å¹³ è¡Į +声 éģĵ +æľįåĬ¡ è´¨éĩı +çĶŁ çĶ¢ +æľĢ 容æĺĵ +ä¸Ģ æŀļ +å¹´ æĬ¥ +åħ¬ ç½ij +åħ¬ç½ij å®ī +åħ¬ç½ijå®ī å¤ĩ +çļĦ èĥ½éĩı +å®ŀéĻħ è¡ĮåĬ¨ +è¦ģ ä¸įè¦ģ +æĹ¥æľ¬ 人 +è̶ 稣 +ç¼ĸ åī§ +æ¶ © +åį° å°¼ +ä¸Ĭä¸ĭ 游 +åĩł åı¥ +ä¸Ń éĵģ +ç°¡ åĸ® +èĩª 带 +çĶŁ äºİ +ä¸Ģ åı£æ°Ķ +åĭ¤ å¥ĭ +éĻį ä»· +å±ķçݰ äºĨ +å¸ĥ æĭī +ä¼ļ éĢīæĭ© +çļĦ ç»ıåħ¸ +好 æľĭåıĭ +车 éģĵ +æķ´ åĢĭ +åľ ĵ +éķ¿æľŁ 以æĿ¥ +æĬķ å½± +çļĩ åĨł +è¿ĩ 大 +åijĬè¯ī ä»ĸ +ä¼ģä¸ļ æıIJä¾Ľ +æĬ½ 象 +éĢĤ 度 +çļĦ 女åŃ© +èµ· ä¼ı +çļĦ åĬŁæķĪ +ä¸ĵ项 æķ´æ²» +åı¯ éĢļè¿ĩ +ä¸įåIJĮ ç¨ĭ度 +å¼Ĥ è®® +åĩĢ èµĦ产 +åij Ĺ +ä»Ģä¹Ī åij¢ +å·¡ éĢ» +è¸ı ä¸Ĭ +ä½Ĩ å®ĥ +ç²¾ 度 +管 å±Ģ +第ä¸Ģ åIJį +åĨħ åŃĺ +æijĨ åľ¨ +åī© ä¸ĭ +主ä½ĵ 责任 +çĤ¹ åįĬ +以 èĩ³äºİ +åħ»èĢģ ä¿ĿéĻ© +æĦŁåıĹ åΰäºĨ +çŁ¥åIJį çļĦ +å¯Į 豪 +妥 åĸĦ +åŃĻ åŃIJ +éĵ Ĥ +说 èĩªå·± +让 æĤ¨ +æķ° æİ§ +çļĦçľ¼ åħī +注 éĶĢ +çļĦ çģµéŃĤ +è¿ĺ ä¸įéĶĻ +éĹ® ä»ĸ +èĩªä¸» çłĶåıij +èĵ ĭ +ç´« èī² +åĽ½å®¶ å®īåħ¨ +è¾½å®ģ çľģ +ä¹Ł æ¯Ķè¾ĥ +ç¾İ èĤ¡ +ä¸įç¡®å®ļ æĢ§ +å¿ĥ 头 +æĪ ³ +级 åĪ«çļĦ +论 è¿° +çļĦ åĽŀçŃĶ +ä¿Ŀè¯ģ éĩij +çŃī è¡Įä¸ļ +幸ç¦ı æĦŁ +æŃ§ è§Ĩ +æľº 票 +æ´¾ 人 +èĩ´ åij½ +åĺ´ è§Ĵ +æĸ°éĹ» ä¸Ńå¿ĥ +æĶ¾å¼ĥ äºĨ +å®ľ å±ħ +åĨĻ ä¸ĭ +éĹ® çŃĶ +è¿ĻéĩĮ æĺ¯ +å¤ļ åľ° +åĮºåŁŁ åĨħ +åīµ æĸ° +çľĭ ä»ĸ +æī§æ³ķ 人åijĺ +åĬ¨ æľº +éŁ³ åĵį +çļĦ åij½è¿IJ +é¡¶ éĥ¨ +åĵ Ł +éĥ½ æľĥ +æīĵéĢł æĪIJ +æĦı åĽ¾ +çļ ĸ +åĢĴ åħ¥ +å·´ èIJ¨ +åĬ© åѦ +å¤į åı¤ +åIJ¯ ç͍ +åĽ½éĻħ å¸Ĥåľº +åĤ¨ èĥ½ +é»ijé¾Ļæ±Ł çľģ +ä¹ĺ 车 +è¿IJåĬ¨ ä¼ļ +ä¿Ŀ åĪ© +çŁ³ æĿIJ +çµ ® +çĤĴ ä½ľ +çļĦ ä¿¡ä»» +å°± æĪIJäºĨ +åı¯ è§Ĥ +çļĩ ä¸Ĭ +è¿Ļ åĩłå¤© +ä¸Ģ éĶ® +åĨ· åĨ» +ä¿Ŀ åį« +æł¸ æ¡ĥ +åIJĪä½ľ åħ³ç³» +éĢģ åĩº +æĹĹ ä¸ĭçļĦ +åľ¨ ä¹İ +为 广大 +åįĪ é¤IJ +ä¸ĵ 访 +æĪĸ å°Ĩ +éĿĴå²Ľ å¸Ĥ +å¥Ķ è·ij +æĹ¥ æĬ¥éģĵ +å¥ij åIJĪ +æĸ° æĺ¥ +ä¸į å°ıå¿ĥ +两 ä¸ī +æĦıæĢĿ æĺ¯ +åĨ· èĹı +çļĦ çĹĩçĬ¶ +æĢ§ åij½ +è¶ħ æłĩ +å¯Ĩ 碼 +ç§ijæĬĢ èĤ¡ä»½ +äºĨä¸Ģ æī¹ +çĿ£ å¯Ł +åªĴ ä»ĭ +å°Ħ æīĭ +ä¿® åħ» +çīĩ åĪ» +éĢĤåIJĪ èĩªå·± +åıªè¦ģ æĺ¯ +åIJĥ è¿ĩ +éĩij éĵ¶ +缴 å±ŀ +åѦ éĹ® +åİĭ åζ +çªĹ å¤ĸ +æĶ¶ åΰäºĨ +åħ¨åĽ½ 人大 +ä½Ĩæĺ¯ 对äºİ +åľ¨ æķ´ä¸ª +çļĦ èĥĮåIJİ +åĩıå°ij äºĨ +åıį èħIJ +åıįèħIJ åĢ¡ +åıįèħIJåĢ¡ å»ī +æĹ · +åĪĨ æľŁ +åľ¨ æ·±åľ³ +æīĵ çĿĢ +æī« ä¸Ģ +æī«ä¸Ģ æī« +æĶ¿åºľ éĥ¨éŨ +æİ¥ è¿ŀ +å±ŀäºİ èĩªå·± +åŃIJ å¼¹ +åIJĮæł· æĺ¯ +æĢ» åħ± +车 ä¼ģ +æ¢ ĵ +åħ¬ é¡· +åıij 声 +éĴ Ľ +èµ°åĬ¿ åĽ¾ +主 èIJ¥ +åĸ Ķ +æķ°æį® åĪĨæŀIJ +ä¸į è¿ľ +æľī åIJį +æľīåIJį çļĦ +åģ¿ è¿ĺ +å¾Ī ä½İ +è®ĵ 人 +èĿ ī +é«ĺ è´µ +å°ij 许 +æ° Ł +å¹ ¢ +亲 æĥħ +è¿Ļä»¶ äºĭæĥħ +ç͍ é¤IJ +缸åħ³ æĸ°éĹ» +å°± åºĶ该 +ç»Ī çĤ¹ +æĺ¯ å¤ļå°ij +çĻ» åľº +è¯ķ 管 +è¯ķ管 å©´åĦ¿ +åģļ 大 +åģļ大 åģļ强 +çļĦ ä¾ĭåŃIJ +åħ« 个 +æĺİ æĹ¥ +çĤ ³ +èµ° åİ» +éģ º +å¢ © +ä½ĵä¼ļ åΰ +åĴ ı +ä¸ĭ è¾¾ +å¤į åıij +追 éĢIJ +æīĵ åĵį +çļĦ éļ±ç§ģæ¬Ĭ +åħ·æľī ä¸Ģå®ļ +è¿Ļä¹Ī å¤ļå¹´ +æłij æŀĹ +æľĢ éķ¿ +åIJĮ èĥŀ +åħī æ³½ +åŁŁ åIJį +æĮĩ åIJij +åıĹ害 èĢħ +æłij èĦĤ +æľīå¤ļ 大 +大 éĿ¢ç§¯ +æĹł ç¼Ŀ +æĶ¹ æŃ£ +æĽ´å¤ļ çļĦæĺ¯ +æľŁ æľ« +æŃ ¼ +ä¹ī ä¹Į +éĤ£ ä½ł +çļĦ 第ä¸Ģ个 +èĮ µ +å° § +èį « +ä¸įä»ħ åı¯ä»¥ +æ¶Į çݰ +æĢ» éĿ¢ç§¯ +æĸ°éĹ» åıijå¸ĥ +æ°ij ç͍ +å°± 读 +æīĵ è´¥ +å¤ĸ è¯Ń +æĪij们 ä¸Ģèµ· +é¢Ħ å®ļ +çĥ¹ 饪 +æľĢ 主è¦ģ +æľĢ主è¦ģ çļĦ +çīĮ çħ§ +åĽł åħ¶ +ä½İ ä¸ĭ +ä¼ļ åIJĮ +è§ģ è§£ +éĹ´ éļĶ +æķĻ ç¨ĭ +å° ī +å¸Ĥ ä¸Ńå¿ĥ +åħ³éĶ® æĺ¯ +æµ· åįĹçľģ +çī¹åĪ« æĺ¯åľ¨ +ä¸ŃåĽ½ 大éĻĨ +åħħè¶³ çļĦ +æĹ¢ èĥ½ +åĤ³ çµ± +çijľ ä¼½ +åħ¥ åĽ´ +æħ¢æħ¢ åľ° +æĬ¥ éħ¬ +æī¹ å¤į +å·¥ä¸ļ åĽŃåĮº +ä¸İ åıijå±ķ +èĥ¸ éĥ¨ +åľ¨ ç½ij绾 +åľ¨ç½ij绾 ä¸Ĭ +交 è°Ī +æĽ´ æĶ¹ +åįłæľī çİĩ +ä¸Ŀ绸 ä¹ĭè·¯ +è¡ Ľ +çłĶ åΤ +åĪ ª +åĪª éϤ +è¿Ļ åıª +çļĦ æ°Ķæģ¯ +åĬł å·ŀ +éĴ § +çIJĨäºĭ éķ¿ +ä¸ĸ å®¶ +æµģè¡Į çļĦ +å¾Ī æľīåı¯èĥ½ +们 éĥ½ +ç»ıèIJ¥ 模å¼ı +è¡Įä¸ļ ä¸Ń +éĢļçŁ¥ 书 +åij½ é¢ĺ +æľ¬ ç¶²ç«Ļ +æ²Ļ çī¹ +åıij åħī +é«ĺ ä»· +å·² çĦ¶ +åıĮ åįģä¸Ģ +ä¸Ĭ è¯ī +ç¿ħ èĨĢ +è¿Ļä¸Ģ å¹´ +大ä¼ļ ä¸Ĭ +éĩ ī +å®Įåħ¨ æĺ¯ +å¾Ĺ 太 +ä¸Ģèά 人 +è¿ĺ ç®Ĺ +æĬĺ åıł +æĬķ æľº +çĤ¹ çĩĥ +çݰéĩij æµģ +åħĶ åŃIJ +ç½ij æł¼ +æİ¥ è¿ĩ +ä¾Ľ è´§ +éĺ´ å½± +åİŁ åħĪ +æį £ +å·¦ ä¾§ +åħĭ æĭī +æīĵ åį¡ +ç§ij æ¯Ķ +æ±ĩ éĽĨ +åľ°çIJĨ ä½įç½® +è¯Ħ å§Ķ +ç»ĵåIJĪ èµ·æĿ¥ +è¿Ľåħ¥ åΰ +åı¯ è¡Į +åı¯è¡Į æĢ§ +让 å®ĥ +åĪ¶åº¦ æĶ¹éĿ© +çĶĺèĤĥ çľģ +åĵ Ĺ +åģı åģı +è¡£ çī© +ç¥Ŀ è´º +æºIJ èĩª +å¹¶ä¸į 代表 +åĽ½ 度 +好 åĿı +æĿ ĸ +æĿŃ å·ŀå¸Ĥ +湿 度 +é² ¸ +åįļ 彩 +æ³° å±± +æĿij èIJ½ +æĸ° èģŀ +èĤ ĭ +åı¤èĢģ çļĦ +çļĦ ç§ĺå¯Ĩ +ä¸Ģ个 éĹ®é¢ĺ +éģı åζ +åįĥ 亿 +è¿ĩ 硬 +å°Ħ åĩ» +èĩªçĦ¶ æĺ¯ +产 åĮº +çĤ¹ çĤ¹å¤´ +åı¯ä»¥ 帮åĬ© +说 å®ŀ +说å®ŀ è¯Ŀ +æĪij åıªæĺ¯ +ä¹ĭ ä½Ļ +åIJĮæĹ¶ ä¹Łæĺ¯ +ä¸ŃåĽ½ éĺŁ +建æĪIJ åIJİ +ä¹IJ è§Ĩ +åij¨ å²ģ +èᝠåºĹ +éĩij åįİ +严éĩį å½±åĵį +è´¨ åľ° +æĹħ éģĬ +åħµ åύ +æķĻèĤ² æķĻåѦ +离 åİ» +åIJĦå¼ı åIJĦæł· +ä»ĭ ç´ +ä»ĭç´ ¹ +å¼Ģ 头 +å°Ĩ èĩªå·±çļĦ +åIJ¬ åĬĽ +ä¿¡æģ¯ ç³»ç»Ł +ä»İ æł¹æľ¬ +ä»İæł¹æľ¬ ä¸Ĭ +æİĮ 声 +欢 åĸľ +å±ķ åĮº +åķ ¸ +太å¤ļ äºĨ +éĹ² ç½® +èĥ¡ èIJĿåįľ +å§Ķ å®£ä¼ł +å§Ķå®£ä¼ł éĥ¨ +åįĹ éĺ³ +å·ŀ åĮº +ä¸İ æĹ¶ +ä¸İæĹ¶ 俱 +ä¸İæĹ¶ä¿± è¿Ľ +å«Įçĸij 人 +èī¯ å¿ĥ +头 é¡¶ +è´¢ æĬ¥ +ä½Ľ æ³ķ +å¾ µ +åİŁ ä»¶ +åĭ ŀ +çĶ· 篮 +å¤ĸåĽ½ 人 +è¿Ŀ 纪 +æī¾ äºĨ +æįķ æįī +缸 è¯Ĩ +æIJľ éĽĨ +çļĦ ä¼Łå¤§ +ä¸ī ç»´ +å°±è¡Į äºĨ +çĭIJ æľĪ +çĭIJæľĪ å±± +å¸ĮæľĽ éĢļè¿ĩ +èĢĮ 对äºİ +éĿ¢ å°į +åĨĽ åĽ¢ +è¡Ĺ åĮº +æĤ¬ æĮĤ +便 ç§ĺ +æľīä¸Ģ çĤ¹ +ä¼ļè®® ä¸Ĭ +ä¸ĭ æīĭ +廣 åijĬ +äºĶ è¡Į +çŃī åĢĻ +ç´§ç´§ åĽ´ç»ķ +æĭ¿ äºĨ +æ¡Į éĿ¢ +ç¥ŀ æĥħ +éĽĦ åİļ +çŀ ³ +楼 ä¸ĭ +å½ ª +äºĭ åıij +åĨį è§ģ +é¤ ĺ +é¢Ħ åĶ® +åİ» çľĭçľĭ +æĪij们 åºĶ该 +ä¸ī å®¶ +æµ Ĭ +ä¹IJ éĺŁ +çľĭ ä¸įè§ģ +èĦij åŃIJ +æĮģ æľīçļĦ +çϽ èıľ +éĹª çĥģ +åĸĿ æ°´ +æİ§åζ ç³»ç»Ł +ä¸ĵ åĮº +æľĿ å»· +æĪij å¿ĥéĩĮ +å±ķ åİħ +èľĺ èĽĽ +åĨ» ç»ĵ +ç² ª +åº IJ +åIJij 社ä¼ļ +åĨ³çŃĸ éĥ¨ç½² +çŁŃ æľŁåĨħ +æĸ° ä¸ļæĢģ +æľ Ķ +æĹ¶ æĬ¥ +使 ä¹ĭ +åĽł åŃIJ +åıĤä¸İ èĢħ +çļĦ 年轻人 +æīĭ 表 +å°ģ éĶģ +为ä»Ģä¹Ī ä¸į +åIJ¸ çĥŁ +æ¯Ĵ ç´ł +åĪij æ³ķ +磫 æŃ£ +身 æĹģ +åİŁ è°ħ +çĽij æĬ¤ +æŃ¤ å¤Ħ +éļ¨ æĻĤ +æŀľ å®ŀ +åĮ»çĸĹ æľįåĬ¡ +ä¸į åIJĪçIJĨ +æIJŀ 好 +çļĦ èĦļæŃ¥ +å¤ĸ å¥Ĺ +ç¶ĵ éģİ +æĶ¾ ç¼ĵ +åģľ çķĻ +æĺŁ çIJĥ +çļĦä¸Ģ éĿ¢ +åĩł ä½ķ +è½® åĽŀ +æ¯Ľ å·¾ +ä¿® çIJĨ +ä¸įçŁ¥ ä¸į +ä¸įçŁ¥ä¸į è§ī +æķ´ 个人 +æ¯ģ çģŃ +åı° å·ŀ +使ç͍ 寿åij½ +é»ij çϽ +æij¸ ç´¢ +é¼ł æłĩ +éĿ© æĸ° +éº µ +ä¸ĵéŨ 为 +å¾Īå¤ļ æľĭåıĭ +å·¥ä½ľ ç»Ħ +åIJĪ å½± +çĤº ä»Ģ麼 +æŀģ 度 +çļĦ è¿ĽæŃ¥ +å½ĵ ä¹ĭ +å½ĵä¹ĭ æĹł +å½ĵä¹ĭæĹł æĦ§ +è´´ è¿ij +å°º 度 +åľ¨ çİ°åľº +éĻį 临 +åħ»èĢģ éĩij +ç£ ķ +åı¯ä»¥ 使 +管çIJĨ æ°´å¹³ +æľ¬æĬ¥ è®°èĢħ +æ³ķ 令 +åį¡ è½¦ +举 æµ· +å¤ļ éĩį +åħ¶ éĹ´ +ç´ Ļ +éĩį大 é¡¹çĽ® +æ±Ĺ æ°´ +ç»Ħ å§Ķä¼ļ +ä¿¡æģ¯ åħ¬å¼Ģ +ä¸į论 æĺ¯ +ä¸Ģ åIJ¬ +èĴ¸ æ±½ +æıŃ ç§ĺ +è¶ħ éģİ +触 åıij +å© ¦ +åħ³èģĶ äº¤æĺĵ +å°± ç»Ļ大家 +好 ä¹ħ +åĢŁ è´· +游æĪı è§Ĵèī² +å¼ĢåIJ¯ äºĨ +æİ ł +åħļçļĦ åįģä¹Ŀ +ä¸ĭ 鼨 +çŁŃ æĹ¶éĹ´åĨħ +å¯ ħ +导 åħ¥ +å·¥ä½ľ ç»ıéªĮ +ä¹Ł åıªèĥ½ +鼷 éľĨ +è·Ł è¿Ľ +åį¡ éĢļ +é¢ĩ æľī +æľº ä½ĵ +æĪĺ士 èģĮä¸ļ +女 主 +ä½ĵåζ æľºåζ +è¶³ åįı +èĪĴéĢĤ çļĦ +åĢŁ åı£ +æī¹ åΤ +æķ° å̼ +è« ¾ +éĺ¿æĭī 伯 +åĺ İ +æħ ¶ +è¾¾ 人 +å¼Ģ æ°´ +大 鼨 +温 室 +ä½İ è¿· +ä»į æĹ§ +éªĹ åŃIJ +亲 å±ŀ +çIJĨ æĻº +æľ¬ åŁºéĩij +å¨ ħ +åĨĻåŃĹ æ¥¼ +å¢Ļ å£ģ +å® µ +èϽ çĦ¶æĺ¯ +顺 çĿĢ +åħ« åᦠ+åķĨ ç͍ +ä¸į 失 +è¿· èĮ« +顺 便 +æļij æľŁ +欺 è´Ł +é¢ij é¢ij +该 æł¡ +æĸĻ çIJĨ +æ·± æĥħ +åīį éĶĭ +ä¿Ŀ èŃī +èģĮä¸ļ çĶŁæ¶¯ +åħ¬ å¼Ģåıij +åħ¬å¼Ģåıij è¡Į +åħ¥ æĪ· +éł ĵ +å̾ åIJ¬ +éŃ ģ +æĦī æĤ¦ +åĽŀ åIJĪ +åħ¨åĬĽ 以 +åħ¨åĬĽä»¥ èµ´ +åĥ¹ å̼ +èĥ½åĬĽ 强 +ç»ı å¼Ģ +ç»ıå¼Ģ åĮº +è¿ľ æĸ¹ +çļĦ éģĵçIJĨ +缴 åįĩ +缴åįĩ æľº +为主é¢ĺ çļĦ +ç»Ļ æĤ¨ +è¿ĺ æĥ³ +æ¯Ķ æĪij +åĨľ çī§ +æµ· åºķ +çŃ¾è®¢ äºĨ +对äºİ æĪij们 +æĹ¶ 许 +éĶ® çĽĺ +å®ŀéĻħ æİ§åζ +çļĦ æ¨¡æł· +åıįæĺł äºĨ +代 åĬŀ +åĮ» ç͍ +éĽĨ ç»ĵ +åıijå±ķ åīįæĻ¯ +æĮĩ çĿĢ +åįİ åĮĹ +è¿Ļ åĩłä¸ª +åIJį æ°Ķ +åĤį æĻļ +èĩª åıij +æ³¢ åħ° +大åĬĽ æİ¨è¿Ľ +èĩª ç§° +èįĨ å·ŀ +æIJį 害 +äºĨä¸Ģ åı¥ +æľĢåĪĿ çļĦ +éĩijèŀį å᱿ľº +æĢĢ å¿µ +è¡Į åĭķ +女 æİĴ +ä¸į è§£ +ä¼ł éĶĢ +转载 请 +饰 åĵģ +åıª 为 +ä¸İ ä¼Ĺ +ä¸İä¼Ĺ ä¸įåIJĮ +èĥ½ èĢĹ +èı© æıIJ +è¿ij 两年 +è¿Ķ 乡 +马ä¸Ĭ å°± +äºĮ çŃīå¥ĸ +æ°´ 管 +æ³ķ åѦ +çģŃ çģ« +大 å§IJ +åij¨ 转 +æľī æľŁ +æľīæľŁ å¾Ĵ +æľīæľŁå¾Ĵ åĪij +å°į æĸ¹ +ç¥ŀ èī² +æ²¹ èĦĤ +ä¸ī çĤ¹ +ä¸į åĪ©äºİ +äºĭä¸ļ éĥ¨ +å°± è·Ł +å¼Ģ æĶ¯ +å°ı 女åŃ© +åħ±åIJĮ åĬªåĬĽ +çĶļèĩ³ è¿ĺ +è¿Ļ åIJį +è¿Ļ ç¬Ķ +çݯ åį« +æľī ç§į +è§Ĩ åĬĽ +çĨŁ çŁ¥ +åħ¬ç§¯ éĩij +æ¶Īéĺ² å®īåħ¨ +é¢ĩ 为 +大 èħ¿ +éĿ ¶ +çī¹ æķĪ +æľįåĬ¡ åĮº +å¼Ģ åĩº +深度 èŀįåIJĪ +æĹł å¿§ +æŁ¥ éĺħ +ç»Ī ç»ĵ +ä¿Ŀ ç¨İ +è¨İ è«ĸ +å½ĵ åģļ +è·³ èĪŀ +å¯ § +女 çİĭ +è®°èĢħ åľ¨ +åħ¨ 产ä¸ļéĵ¾ +è´¯ éĢļ +åħ´ ä¸ļ +éĻį åΰ +å°ģ éĿ¢ +åħ¨éĿ¢ æİ¨è¿Ľ +奶 èĮ¶ +éĢī åĿĢ +äºĨä¸Ģ åľº +åIJĮ ä¼´ +è®® 论 +æIJ ĵ +诸 èijĽ +诸èijĽ 亮 +å¹² åĺĽ +æµģ æĦŁ +ä¸ĵä¸ļ çŁ¥è¯Ĩ +ç͵ ç«Ļ +åĩı å¼± +åĩº åħ¥ +åIJĦ çľģ +éĿŀ常 é«ĺ +åľ° 毯 +åıij æĸĩ +çĦ ī +çĥ§ çĥ¤ +å£ģ 纸 +æģ¶ åĮĸ +èĬ ¸ +èĥĸ åŃIJ +çĩ Ĵ +çľģ éĴ± +çϾ 强 +çIJĨå·¥ 大åѦ +éĴ¢ æĿIJ +åĽ½æľī èµĦ产 +æĪĺ æľº +æ³Ħ éľ² +åIJİéĿ¢ çļĦ +æ°´ èµĦæºIJ +æ¢ħ èĬ± +åĨĻ çĿĢ +ä¹ĭ 声 +æĹł åı¯ +æĺİ æľĿ +ç«ĭæĸ¹ ç±³ +ç· £ +æĶ¾ è¿ĩ +ç¦ı çͰ +å¾Ĺ ä½ı +åıĹ ä¼Ĺ +ä¸Ń 级 +çĹħ åıĺ +ä¸Ģ çŀ¬éĹ´ +æĿĥ éĩį +人æĢ§ åĮĸ +åĮ»çĸĹ åį«çĶŁ +ä¸įåΰ ä½į +æĻºèĥ½ å®¶å±ħ +饮 ç͍ +æ¼Ķ åıĺ +é«ĺ ç´łè´¨ +ä¹Ļ æĸ¹ +åģľ çķĻåľ¨ +èİ· æī¹ +ç©¿ æ¢Ń +客 åľº +æĮ½ åĽŀ +京 åŁİ +çĶŁåij½ åĬĽ +實 éļĽ +çĩ Ī +åĨį çݰ +çݰå®ŀ ä¸Ń +æľī ä¿¡å¿ĥ +çĸı éĢļ +åĺ´ åĶĩ +鼷 éĶĭ +èıľ åįķ +éħ ¯ +è¶ħ é«ĺ +å¾Ī é«ĺåħ´ +çĶŁ æ®ĸ +éĢł ä»· +误 åĮº +æĨ ĭ +好 æ¶Īæģ¯ +å´ Ń +以 èĩ´ +å¼Ģ çİ©ç¬ij +çĽij è§Ĩ +å·¡ å¯Ł +å¾· å·ŀ +æĹ© æĹ© +éĹª ç͵ +æĪª åĽ¾ +åı¯ä»¥ æł¹æį® +æīĭ èīº +æİ¥ 轨 +ç§į æĹı +æĢĢ éĩĮ +åİ» åĮ»éĻ¢ +ä¸Ģ äºĮ +å¼Ģ éĺĶ +åĩı éĢŁ +ä½Ĩ ä»İ +éĢĻ ä¸Ģ +åĩı åħį +主é¢ĺ æķĻèĤ² +å¼Ģå·¥ 建设 +è¹ ¦ +æľĪ 饼 +ä¸ĭ æ²ī +å°Ĭ 严 +éĻ ĩ +å®ŀ æľ¨ +å»ł åķĨ +声 ç§° +èĢĥ åľº +å¸ĥ é²ģ +èĩª æĿ¥ +èĩªæĿ¥ æ°´ +éĴ ¾ +å¹´ 以ä¸Ĭ +大 åıĶ +ä»ĸ å·²ç»ı +åħ¨ æĿij +èģĶç³» ç͵è¯Ŀ +为 导åIJij +åΤ å¤Ħ +对 éĺµ +缮 æ¨Ļ +åIJį é¢Ŀ +客 æ°Ķ +横 åIJij +çŃī åĨħ容 +åĩł çĤ¹ +è°Ī 论 +ä¸į ä¹ı +å±ķ çݰåĩº +è¾ĥ éķ¿ +éĢĨ 转 +å°ı æĻĤ +æĺ¯ å¤ļä¹Ī +æľ¬ æľĪ +è¿ij è§Ĩ +æĪIJç«ĭ 以æĿ¥ +代表 çĿĢ +æĬ¥ å¤į +æĪı æĽ² +è¨Ń åĤĻ +åħ¥ èĤ¡ +å¾ģ æľį +é«ĺ åĩº +èĪŀåı° ä¸Ĭ +å¿ĥ åĬ¨ +两 çĤ¹ +缸 çķ¶ +èĻ Ľ +主 页 +åĩł å®¶ +æĹł ä¸į +åįı å®ļ +æĸ IJ +å¯ĵ æĦı +åħ¨ 线 +æįķ é±¼ +åı¯ä»¥ ä»İ +æľī è¿Ļæł·çļĦ +æģ¶ éŃĶ +åĮħ åŃIJ +æģ ¤ +å¼Ģå¥ĸ ç»ĵæŀľ +ä¸į æŃ» +èĹ į +弯 æĽ² +æµ· 峡 +éĶĢ æ¯ģ +çļĦ çĭ¬çī¹ +示 æĦı +ä¸įèĥ½ åĨį +èĥ½ æĬĬ +éĺ² çº¿ +ä¸įå°ij äºİ +æ± Ģ +çļĦ éĤ£ä¸Ģ +羣 æĥħ +åŀ ® +被 æīĵ +åĽ½ å®ī +ç¾İ å¦Ļ +è¿Ļ åĩł +åĩº éģĵ +æľįåĬ¡ äºİ +æĪIJæŀľ 转åĮĸ +æīį åįİ +天 é¹ħ +åĩł 个人 +åĢĺ èĭ¥ +è̽ 误 +æĬĹ æĪĺ +è¡Į éĬ· +æĿ¥ è¢Ń +åĢŁ éĮ¢ +èįī èİĵ +ä¸¥æł¼ æī§è¡Į +举è¡Į äºĨ +å¤ĸ ç±į +å·² è¾¾ +æĿij åħļæĶ¯éĥ¨ +è¡ Ŀ +éĻį èĩ³ +æµ· éĩı +é¤IJ é¦Ĩ +æĢ¥ å¿Ļ +æ·± è¿ľ +å¾Ģ è¿Ķ +ç¨İåĬ¡ å±Ģ +å¹¿æ³Ľ åºĶç͍ +è®® åijĺ +æĹł æķĮ +çľ¼ åħī +çĥŃè¡Ģ ä¼łå¥ĩ +æŃ IJ +äºĨ äºĽ +è¿Ŀ èĥĮ +è¿Ļ æĺ¯ä¸Ģç§į +ä¸į 稳å®ļ +大家 åĪĨ享 +表 çı¾ +åīį åįģ +è·¯ è¿ĩ +æĴ © +åIJĮ æĥħ +ä¹ł ä¿Ĺ +åıij è´¢ +åºĶ æľīçļĦ +æĿİ æŁIJ +èĤ Ľ +马 åħĭ +éĢļ åijĬ +å·¨ 人 +ä¸Ģ åĽ¢ +éĢĻ æ¬¡ +ä¸į äºĨè§£ +æĸ½ è¡Į +èij¡èIJĦ çīĻ +åıĺå¾Ĺ æĽ´åĬł +æı £ +åĪĽæĸ° èĥ½åĬĽ +çķħ éĶĢ +表 æī¬ +æ¯Ķ åĪ© +æ¯ĶåĪ© æĹ¶ +åĮ»çĸĹ ä¿ĿéĻ© +æĵį 纵 +伤 亡 +æµİ å®ģ +åıĺ äºĨ +æľ¬æ¬¡ æ´»åĬ¨ +åľŁ 豪 +æĥ³ åĬŀæ³ķ +æĺ ķ +å½ĵ æĻļ +åĩº å±Ģ +çĥŃ è®® +è°Ī è°Ī +æĻĭ åįĩ +åĬ¿ å¿ħ +çĻ» å±± +éĤ£ åĦ¿ +åIJĥ åΰ +ä¹ĭ åŁİ +å¿« æĿ¥ +æ¹Ľ æ±Ł +第ä¸ī 个 +åħ¨éĿ¢ æıIJåįĩ +å¥ĸ åѦ +å¥ĸåѦ éĩij +æĬķåħ¥ 使ç͍ +é½IJ é²ģ +åı¯ä»¥ æĬĬ +åĴĮ ä»ĸçļĦ +è´ŃæĪ¿ èĢħ +æŃ£å¼ı åIJ¯åĬ¨ +åįİ æ¶¦ +ä¸įæĸŃ å®ĮåĸĦ +éĴ¢ æĿ¿ +ç´¯ 积 +满 èĦ¸ +åĽĽ æĸ¹ +è´¢ çī© +ä»ĸ们 ä¼ļ +å¤ı æĹ¥ +éĤ£ 个人 +éĿł çĿĢ +çĤ¹ äºĨ +çĤ¹äºĨ çĤ¹å¤´ +æ© ĭ +åıΠ好 +åıĪ好 åıĪ +åıĪ好åıĪ å¿« +éĺµ éĺµ +å°ģ 建 +æľ¬ çͰ +çī©ä¸ļ æľįåĬ¡ +èĩªè´¸ åĮº +åIJ ı +便åĪ© åºĹ +åĽ½å®¶ æłĩåĩĨ +éĿ¢ ç²ī +èī° è¾Ľ +æĶ» åħ³ +æīĵ åĮħ +车 éĺŁ +人 éĢī +åı¯ ä¸įæĺ¯ +äºĮ åįģå¹´ +åIJį å¸Ī +浦 举 +åħ¬ è¯ģ +è¿IJ éĢģ +æĺ¯ æľĢ好çļĦ +æŁĶ åĴĮ +çİĭ æŁIJ +çĹħ æĪ¿ +åĨ¶ éĩij +ä¸Ģä»¶ äºĭæĥħ +åį ¤ +åı¯ æİ§ +çī Ł +æĭ Ĥ +å·² äºİ +人 éĢł +çĶŁçī© åĮ»èᝠ+ä½ĵ çݰåĩº +èĤ² åĦ¿ +èĢģ å®ŀ +åľĸ çīĩ +è« ¸ +ç´¯ äºĨ +æĦŁåħ´è¶£ çļĦ +åĽ¾çīĩ æĿ¥æºIJ +ä¹Ł æĺ¯ä¸Ģç§į +æ¾İæ¹ĥ æĸ°éĹ» +æĹ¶ 表示 +åħī è¾ī +æĬ¥ åºŁ +å²ģ æĹ¶ +éħ ® +æ£Ģ ä¿® +åıĺ éĢŁ +åıĺéĢŁ ç®± +åľ¨ èģĮ +éı ¡ +æį Ĥ +çĿ£ åĬŀ +æ°¸ ä¸į +åģļ ä¸ĢäºĽ +åİĨ æĹ¶ +å·¥ç¨ĭ æľºæ¢° +æģ° å½ĵ +å°± åľ¨äºİ +ç§° åij¼ +éĢļ常 æĺ¯ +æł· å¼ı +åij¨ ä¸Ģ +èĭ± éķij +åĿĩ 线 +ä¼ł éĹ» +ç͍æĪ· ä½ĵéªĮ +èµŀ åIJĮ +骨 æĬĺ +为主 ä½ĵ +æ±Ł å±± +æ¸ħ æľĿ +æĶĢ åįĩ +ä¸į çĽ¸ä¿¡ +éĿ ´ +æŃ¦ åĬŁ +åĭ¤ åĬ³ +æĿ¥ æī¾ +å°Ĩ æĮģç»Ń +丫 头 +æ¨Ļ æºĸ +è£ ´ +深深 çļĦ +åŃķ èĤ² +è§ĦåĪĴ 建设 +æ¸ħ çν +ç²¾åĩĨ æī¶è´« +æīĵçł´ äºĨ +è¿Ļä¸Ģ 天 +å·¥ä½ľ æĢ»ç»ĵ +æĹħ ç¨ĭ +举 èIJ¥ +æĶ¾ å°Ħ +æľī åĩłä¸ª +éĿŀ çī©è´¨ +åIJĥ å¾Ĺ +åĹ ¨ +ä¼ļ åıijçĶŁ +篮 æĿ¿ +å¼Ģ å°ģ +麻 å°Ĩ +èıı æ³½ +ä¸į åIJĪ +ç³»åĪĹ äº§åĵģ +èѬ å¦Ĥ +ç¾İ èªī +èĩªå·± åĸľæ¬¢ +交æĺĵ ä¸Ńå¿ĥ +åIJĪ åͱ +使 æĪij +åĥı ç´ł +带 éĺŁ +ä½Ĩ 对äºİ +æĬĬ è¿Ļ个 +èĤĿ èĦı +åįķ纯 çļĦ +æĶ»åĿļ æĪĺ +缼 ä¼ļ +åijµ æĬ¤ +æª Ģ +èµ¶ ä¸Ĭ +æ¥ Ĭ +ä¹ħ äºĨ +ç¡ Ŀ +çŃĶ é¢ĺ +ä¿ĿæĮģ çĿĢ +è§ģ è¯Ĩ +çĤ¹ åĦ¿ +åįĬ 个æľĪ +æ» ĩ +浸 泡 +ä¼ł éĢģ +åľ¨ å¸Ĥåľºä¸Ĭ +ä¹ĭ 乡 +çī¹ éķ¿ +éĽ ŀ +èª ł +身 å¤Ħ +æŁł 檬 +身 ç©¿ +çľģ åħ¬å®ī +çľģåħ¬å®ī åİħ +åıĻ åĪ©äºļ +åĩł åĪĨéĴŁ +人 åĢij +åľ° 段 +èĩª åѦ +ä¹Ł è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ +èģĮ æĿĥ +æĸ § +èĩ » +å½Ĵ 纳 +驾 é©Ń +éĥ¨åĪĨ åľ°åĮº +没æľī æĥ³åΰ +æĴ ĩ +ä¹Į é²ģ +ä¹Įé²ģ æľ¨ +ä¹Įé²ģæľ¨ é½IJ +èĤ² 人 +çļĦ æŃ¥ä¼IJ +å»¶ æľŁ +æ²¹ æ°Ķ +åģļ å®Į +åľ£ åľ° +丰 åİļ +宽 带 +åı¯éĿł çļĦ +åºŃ éĻ¢ +åŃ ľ +å°ı康 社ä¼ļ +å®īåħ¨ 管çIJĨ +å¹´ 第 +æİĴ 污 +èĥĮ åĮħ +å®¶ ä½ı +åħ¶å®ŀ å°±æĺ¯ +ä¼ļ è§ģ +帮åĬ© ä¼ģä¸ļ +ç½ij è´Ń +æĺ¯ ä¸įä¼ļ +飯 åºĹ +æŃ» åİ» +åħįçĸ« åĬĽ +æľ ķ +åĸĿ äºĨ +è½» å¾® +个æľĪ åĨħ +ç»Ħ åĽ¢ +åĴĮ å®ĮåĸĦ +é¸ ½ +æıIJ éĢŁ +西å®ī å¸Ĥ +ä¸Ńå¿ĥ 主任 +æĹ¶éĹ´ 为 +æľŁ æĿĥ +è¶ ķ +ä¸įä»ħ è¦ģ +æľį ä»İ +é¡ĺ æĦı +ä¸į å°ı +ä¸įå°ı çļĦ +ç° ĩ +çª ¦ +åĪĩ æĪIJ +åĵĪ åĪ© +天 羣 +ä¸Ģ次 次 +éĩij å¸ģ +æĢİä¹Ī èĥ½ +ç½ij è´· +ä¼ļ计 å¸Ī +çŁŃ 缺 +对 æłĩ +åıĺå¾Ĺ æĽ´ +åīį åĩłå¤© +éĺ² æ±Ľ +彩 èϹ +åĵģ ä½į +表 æł¼ +严 å¯Ĩ +æ¯Ľ åĪ©çİĩ +çļĦ åį±å®³ +å½ķ åζ +æ°´ åĬ¡ +èĥ½å¤Ł 让 +å¹³ æĿ¿ +ä¹³ æĪ¿ +è¸ı å®ŀ +é¦ĸ åĪĽ +é¦Ļ èķī +æĬ¥ 表 +ä¸Ģ æĬ¹ +åĩºçĶŁ äºİ +è²» ç͍ +åĩº 让 +åIJĪæ³ķ æĢ§ +å°¼ åħĭ +åĨ° åĨ· +é¦Ļ æ°Ķ +åı· ç§° +èµ· çłģ +åŁİ åİ¿ +çİ© èĢį +ä¸Ĭ éĻIJ +ä¼ļè®® ç²¾ç¥ŀ +æĹģè¾¹ çļĦ +便 ä¼ļ +æıŃ æĻĵ +çİ© æĦı +éĽª å±± +åIJij çĿĢ +ä½ĵèĤ² åľ¨çº¿ +说æĺİ ä¹¦ +åĮĸ èĤ¥ +åħļç»Ħ 书记 +åĬ¨ 人 +ä¹ĭ æīĢ +æľĪ èĩ³ +æľĢå¿« çļĦ +èĬĤ åģĩæĹ¥ +ä¸ĵ åľº +èĢĥ ä¸Ĭ +çª Ł +é²ľ è¡Ģ +è¾ĥ强 çļĦ +æĤĦ çĦ¶ +å¤ļ个 åĽ½å®¶ +çªĹ å¸ĺ +æŀģ å¤§åľ° +ä¸įç͍ æĭħå¿ĥ +è¿Ļä¹Ī åģļ +åĥ¹ æł¼ +ç¾İ丽 乡æĿij +å°ıæĹ¶ åĨħ +ç´§ è¿« +大 çģ« +èĥ³ èĨĬ +æĵįä½ľ ç³»ç»Ł +æ®ĭ çķĻ +åĨĻ åĩº +ç¦ģ å¿Į +åĬłçĽŁ åºĹ +è¿ij çϾ +便 åı¯ +æķ´æĶ¹ æİªæĸ½ +éĩĩ访 æĹ¶ +åĶIJ 代 +æ·±åĮĸ æĶ¹éĿ© +çŁ ¢ +éĥ½ åĸľæ¬¢ +è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ é«ĺ +èĬ± æľµ +头 çĸ¼ +å®ī 康 +å¢ŀéķ¿ çİĩ +çľ¼ çľĭ +å°±æĺ¯ 为äºĨ +èĢĮ 导èĩ´ +åĬłå¿« 建设 +èĬ± æł· +åĨħå¿ĥ çļĦ +æĺĨ å±± +è³ĩ æºIJ +åĽŀåΰ å®¶ +èıĬ èĬ± +æ°´ éĩı +å¾ģ ä¿¡ +è¡ĮæĶ¿ åĮº +ä¹ĥ æĺ¯ +æĬķèµĦ é¡¹çĽ® +å«ģ ç»Ļ +ç¥ŀ åľ£ +ç¨ ł +æľ¬æĿ¥ å°± +éĢIJ ä¸Ģ +èģĮä¸ļ æĬĢæľ¯ +ä¸įèī¯ ä¿¡æģ¯ +æīĺ è¿IJ +åIJ¯ 示 +ä¹ĭ åħ§å®¹ +éŁ ¶ +奢 åįİ +æıŃ ç¤º +æĪIJ为 ä¸ŃåĽ½ +æ¶Īè´¹ åĵģ +åħ¬ ç͍ +æIJŀ å®ļ +请 ä½ł +æŁ ļ +åĨħ è¡£ +ä½Ĩ ä»ĸ们 +ä¿Ŀ 湿 +该 åİ¿ +饱 åĴĮ +æİ¨ åIJij +èµĦæĸĻ æĺ¾ç¤º +ä¸į å½±åĵį +人 人éĥ½ +åıijå±ķ 壮大 +åħ»èĢģ æľįåĬ¡ +çĶŁæ´» æ°´å¹³ +åIJĦ åİ¿ +ä½ł éľĢè¦ģ +说 çļĦæĺ¯ +å¤ĸ åªĴ +æŃ¤ 人 +次 è¦ģ +追 èµ¶ +åºĶ该 å¦Ĥä½ķ +æĹ¥ åĩĮæĻ¨ +çķ¥ æľī +éĥ½ æĥ³ +游 ä¹IJ +è¿Ļ款 游æĪı +å¹³ æ·¡ +æĺ¯ä¸Ģ åĢĭ +å¤ĩ èĢĥ +åζ æŃ¢ +ä¸Ģå®ļ èĥ½ +å¾Ĵ å¼Ł +以 çĤº +åįĥ åħĥ +äºĶ åħŃ +迪 士 +迪士 å°¼ +éĺ³ æĢ§ +åĨ¬å¥¥ ä¼ļ +å°±æĺ¯ åĽłä¸º +æĮĤ éĴ© +æ¦Ĥ åĨµ +åıªè¦ģ æľī +æ²¹ çĶ» +åľ° æłĩ +ä¸Ĭ è°ĥ +产ä¸ļ åĽŃåĮº +åħ« åįģ +æ£ ± +æ¶² æĻ¶ +æĿij å§Ķä¼ļ +çŃ¾çº¦ 仪å¼ı +è¿Ļ åħ¶ä¸Ń +åĨĻ éģĵ +示èĮĥ åŁºåľ° +éĩİçĶŁ åĬ¨çī© +鼻åŃIJ ä¿¡ç®± +åĽ½éĻħ è´¸æĺĵ +人 æĿĥ +ä¿Ŀ 管 +èĭ¥ æĤ¨ +åİĭ æĬij +é» Ľ +åľ° çľĭçĿĢ +éĻ ° +ä¸Ģå¹´ å¤ļ +ä»İ 容 +ä¸Ń æĸŃ +å¯Ł è§ī +ç§» 交 +éĶ ¯ +æĪĸ许 æĺ¯ +ç¶ ł +两 项 +æľĢ åĸľæ¬¢ +æľĢåĸľæ¬¢ çļĦ +å¤ľ éĩĮ +åIJĮ ä»ģ +åĪĽæĸ° 驱åĬ¨ +è°ģ èĥ½ +é£ ¾ +åħī åѦ +åİ Ħ +èĦ± é¢ĸ +èĦ±é¢ĸ èĢĮåĩº +è¿ ¦ +æĺ¯ ä¸įåı¯èĥ½ +çª ¥ +èĥ½ 满足 +宽 度 +伦 çIJĨ +åı¯ä»¥ èİ·å¾Ĺ +转 ä¼ļ +å±± æĿij +éĵº 设 +åĩº åĩ» +æĸĩåĮĸ èīºæľ¯ +ä¼ļè®® 室 +æŃĮ 声 +æ» Ķ +èIJİ ç¼© +æľįåĬ¡ åijĺ +åıij表 äºĨ +æĸ¼ æĺ¯ +æĺİç¡® è§Ħå®ļ +ç»´ å¥ĩ +æ°´ 产 +æĬķ ä¿Ŀ +éĺ´ éģĵ +èµ¶ å¿« +夺 å¾Ĺ +ä¸ĭ åįķ +çµģ åħ¬åı¸ +çݯ ç»ķ +å½ Ī +ä½ľé£İ 建设 +æĹħ游 æĻ¯åĮº +æľī æĽ´å¤ļçļĦ +丰å¯Į å¤ļ彩 +çIJĨè´¢ 产åĵģ +åĩº å·® +ä»İ严 æ²» +ä»İ严治 åħļ +缸 å¹² +æ»ĭ 润 +主åĬŀ æĸ¹ +åī§ åľº +æ»ļ çIJĥ +æ©Ħ æ¦Ħ +èĩªä¸» åĪĽæĸ° +éĢļ å¾Ģ +æł¼ å°Ķ +çļĦ ä¼ĺçĤ¹ +èĥĮ ä¸Ĭ +çª ľ +çĪĨ åĩº +å¹³ æķ´ +ä¸Ģ èĦļ +åħ¨ä½ĵ åijĺå·¥ +éĻIJ å®ļ +åŁİéķĩ åĮĸ +æ· ³ +éĢ® æįķ +è¡ĮåĬ¨ 计åĪĴ +æīĵ å¾Ĺ +åİļ éĩį +纪å½ķ çīĩ +åĿļ ä¿¡ +央 ä¼ģ +åĨį ä¹Łä¸į +天 涯 +åıĤèĢĥ èµĦæĸĻ +æľī æ¯Ĵ +åIJ¸ 纳 +è¶Ĭ åıij +éĩįè¦ģ æĦıä¹ī +åĽ½éĺ² éĥ¨ +è¿Ļ个 è¡Įä¸ļ +æĻ® æŁ¥ +å¼Ĥ æĢ§ +å»¶ è¿Ł +å°ı å¹ħ +èī² æĥħ +综åIJĪ æ²»çIJĨ +æŃ£æĺ¯ åĽłä¸º +产ä¸ļ ç»ĵæŀĦ +çłĶç©¶ æĬ¥åijĬ +åģľ ä¸ĭ +éķ¿ èĢģ +éĩĿ å°į +åįĹ京 å¸Ĥ +çģĮ æºī +转 è¿IJ +欺 è¯Ī +éĢł åģĩ +åĪĨå¸ĥ å¼ı +æĦŁ è§¦ +æĪij å½ĵæĹ¶ +åıij è§ī +åĽ¾ 纸 +æĶ¹ èī¯ +çĭł çĭł +åĨ² åĪº +æĸ° 京 +æĸ°äº¬ æĬ¥ +ç¥ŀ åύ +秸 ç§Ĩ +çĪ º +å°Ĩ è¿İæĿ¥ +å·¥ ä¿¡ +工信 éĥ¨ +éĻIJ éĩı +æŃ¢ æįŁ +åѦä¼ļ äºĨ +åįİ çĽĽ +åįİ缼 é¡¿ +å¾Į ä¾Ĩ +ä¸ĭéĿ¢ æĺ¯ +ä¸ĭéĿ¢æĺ¯ å°ı +æIJ¬ è¿IJ +ç¾İæľ¯ é¦Ĩ +æ¸ħ åĩī +å¤ļå¹´ åīį +è© ŀ +åįĥ ç±³ +表 è¿° +æ±Ł éŨ +åĬłæ²¹ ç«Ļ +æľ¬ èĥ½ +导 读 +åĽ´ è§Ĥ +å¹¶ åIJij +åŁºæľ¬ æĥħåĨµ +æīĵ å¼ĢäºĨ +è¿Ļ ä¸ī个 +æ±ķ 头 +强 æľīåĬĽ +强æľīåĬĽ çļĦ +è¿Ľ åľº +ä¹Ŀ æ±Ł +çIJĥ æĺŁ +好çľĭ çļĦ +大 æĪ· +æ¹ ¯ +å¥ĩ å¦Ļ +ä¹IJ åύ +æĪijçļĦ å¿ĥ +çľī 头 +åĨľä¸ļ çĶŁäº§ +ç¼ĸ çłģ +åŁº ç¤ +åŁºç¤ İ +天 æĸĩ +åĢĭ人 è³ĩè¨Ĭ +åİ» è¿ĩ +èģĨ åIJ¬ +æĶ¾ åģĩ +ä¸į åħ·å¤ĩ +æ·Ģ ç²ī +大 佬 +åħ¨ 天 +åħ¨éĿ¢ 建æĪIJ +éļIJ å½¢ +ç¼ħ ç͏ +åIJ ³ +è¡ĮæĶ¿ æī§æ³ķ +åŁİ åł¡ +èİ« æĸ¯ +èİ«æĸ¯ ç§ij +æīĢæľī æĿĥ +éĽĨ åľĺ +å±Ģ åī¯å±Ģéķ¿ +åĩłä¹İ 没æľī +æ´ģ åĩĢ +ç͵影 èĬĤ +åŃ© ç«¥ +æīĢ åģļçļĦ +æ¸ħ 代 +æĸ° çīĪ +éĵĿ åIJĪéĩij +为 æĬĵ +为æĬĵ æīĭ +åΤ å®ļ +çī¹ äº§ +æīĭ æ©Ł +ä¸įåı¯ æĪĸ +ä¸įåı¯æĪĸ 缺 +å¸Ĥåľº è§Ħ模 +åĿ ¯ +åĮ» åѦéĻ¢ +å¿« è¦ģ +èĮ ľ +æĬĺ èħ¾ +äºĨ è¿ĩæĿ¥ +æĬ¥åijĬ æľŁåĨħ +çī© ç§į +ç»Łè®¡ å±Ģ +æī© 建 +æ¶ ħ +责任 人 +éĺ İ +è¯Ħ è®® +å¾Ģ äºĭ +æīĢ ç¤º +æķ´ æ´ģ +éĹº èľľ +æĹħ éĢĶ +å®ŀ è®Ń +ä¹ĭ ç§° +å·´ 士 +éĢŁåº¦ å¿« +ä¸įä»ħ å¦ĤæŃ¤ +å®Ŀè´µ çļĦ +åºŁ çī© +æ²³ æ°´ +æİ¥ 纳 +ç²¾ æ¹Ľ +åħ¶æ¬¡ æĺ¯ +顺 å¾· +åħ¬åħ± åį«çĶŁ +è¤IJ èī² +ä¸į æĥľ +æĬĢæľ¯ æľįåĬ¡ +æİ · +æ±Ĥ èģĮ +ä¸ī 峡 +æĬķåħ¥ åΰ +太 åIJİ +åIJ¯åĬ¨ 仪å¼ı +缴æİ¥ å½±åĵį +æĸ° 款 +个 乡éķĩ +çϾ 亿 +åº « +ä¹Ł æŃ£æĺ¯ +åı¶ çīĩ +æľĢæĹ© çļĦ +æĪĺ 绩 +å·¥ æľŁ +æĻļ æľŁ +è¿Ļæł· 说 +è¯į è¯Ń +ä¾ Ħ +æķ£ çĥŃ +éĽĨæĪIJ çĶµè·¯ +åIJį è¯į +æĻº åķĨ +æĭ¥ åłµ +çĭĤ 欢 +è¿Ļ èά +æµ´ 室 +åijķ åIJIJ +æľªæĿ¥ åıijå±ķ +ä¸īä½į ä¸Ģä½ĵ +åªĴ é«Ķ +ä¸įå¾Ĺ 转载 +åĽłä¸º 她 +æĺ¾ç¤º å±ı +ä¾Ľ æļĸ +éĨ« éĻ¢ +æľī æĦıæĢĿ +æľīæĦıæĢĿ çļĦ +娱ä¹IJ åŁİ +åįµ å·¢ +åĪĽéĢł åĬĽ +竳 èĬĤ +人大 常å§Ķ +èĢĮ çİ°åľ¨ +å¤ĸ å©Ĩ +å¢ŀ æĮģ +äºĶ åįĥ +èĢģå¸Ī 们 +æ´Ľ æĿī +æ´ĽæĿī 磶 +æİĮæı¡ äºĨ +ä¸ŃåĽ½ æĸĩåĮĸ +æĸ° æĶ¿ +主è¦ģ ç͍äºİ +åıij çĥ§ +类似 äºİ +åĮĹ æŀģ +æĪij们 认为 +å¼¥ 漫 +åħ¨çIJĥ ç»ıæµİ +é¢ IJ +ä¸Ģèµ· è£ħä¿® +æĶ Ĵ +æĭī èIJ¨ +帶 ä¾Ĩ +åĨ· æ°´ +ä¸ī åĨľ +æĿ¿ æĿIJ +è¿ŀ è¿ŀ +éĵ ® +ç»ıèIJ¥ çIJĨ念 +å±± é¡¶ +å¾Ī æĥ³ +çĺ « +å§ĭç»Ī ä¿ĿæĮģ +åľ¨ 广å·ŀ +ä¸įåIJĮ æĦı +åıĺ åİĭ +åıĺåİĭ åύ +产 éĶĢ +表 éĿ¢ä¸Ĭ +æīĢ以 ä»ĸ +ç»ıéªĮ 丰å¯Į +éĥ¨ å§Ķ +åħµ åĽ¢ +æīĢ è¿° +æķ¦ çħĮ +ç»ıèIJ¥ èĮĥåĽ´ +åı£ è¯Ń +失 ä¿¡ +æ¯ı个人 çļĦ +æīĭ æĮģ +æģIJ æħĮ +åł¡ åŀĴ +é¦ ħ +éĵ¸ éĢł +æĭ¿ åĩºæĿ¥ +æİ¢ æµĭ +大家 ä¸Ģèµ· +å¥ § +å®ŀè´¨ æĢ§ +å°ı åĦ¿ +èĩº åįĹ +èĩºåįĹ å¸Ĥ +å¼Ģåıij èĢħ +åı¯ æł¹æį® +ç®± åŃIJ +饺 åŃIJ +å¿Ļ çĿĢ +æĿ¥ ä¸įåıĬ +缸 ä¼ł +åĽ½ ç½ij +èħ¹ æ³» +è¿ĻéĩĮ æľī +é£İ æĻ¯åĮº +åıĤ ä¿Ŀ +æŃ» èĢħ +æĪ´ ä¸Ĭ +æ©Ł æ§ĭ +è¯ķéªĮ åĮº +ä¼ł æİĪ +æµ· è¾¹ +泪 æ°´ +缸åħ³ åĨħ容 +éĥij å·ŀå¸Ĥ +åħij çݰ +两 åij¨ +èĬľ æ¹ĸ +ç͵åŃIJ ä¿¡æģ¯ +红 å¤ĸ +æĹħ游 å±Ģ +å¾Ģå¾Ģ ä¼ļ +è¿ħ çĮĽ +ä¼ł 羣 +æ¸ħ æ¾Ī +å°± è¿ij +微信 群 +ç³»åĪĹ æ´»åĬ¨ +ç»ı常 ä¼ļ +è§Ĥ æµĭ +å¿ĥå¾Ĺ ä½ĵä¼ļ +éĻĪ åĪĹ +åĮĹ æĸĹ +è« ® +è«® è©¢ +è¿ĺæĺ¯ ä¼ļ +æµĭ ç®Ĺ +æĺŁ ç©º +宽 容 +çī©ä¸ļ åħ¬åı¸ +æĪĴ æĮĩ +å¸ħ æ°Ķ +ä¸ĢæŃ¥ æŃ¥ +åħ± 鸣 +åĨ³ ä¸į +æİ¥ 管 +å¦ĩ èģĶ +æ¯Ķ åĸ» +é²ģ è¿ħ +æĮģ çºĮ +缸 亲 +å¨ģå°¼æĸ¯ 人 +ç«ĭ 项 +åĪ Ŀå§ĭ +èĩª åζ +è¿Ī è¿Ľ +ä¸Ĭ æ±½ +å®ı ä¼Ł +æł¹æľ¬ 没æľī +æĸ°åĨł çĹħæ¯Ĵ +åĵª ç§į +康 åħ» +è¡° èĢģ +å½ķ åĥı +é«Ķ é©Ĺ +ç»ij å®ļ +é¢Ŀ 头 +äºĶ æľĪ +èĬ± å¼Ģ +ä¸Ģ线 åŁİå¸Ĥ +åΰ åľº +æĬķ éĻį +çĹĺ çĹĺ +åıĹ ä¸įäºĨ +æīİ æł¹ +æĽ´ ä½ķåĨµ +æĬ½ æŁ¥ +åĩº è·¯ +审议 éĢļè¿ĩ +ä¸į åĥħ +èī² è°ĥ +çϾ ä½Ļ +èĤł éģĵ +æ·±åİļ çļĦ +马 åĬĽ +æĹ© æĻļ +æŃĮ èĪŀ +éĺ² æĻĴ +æľĢåIJİ ä¸Ģ个 +樱 èĬ± +å°ıä¼Ļ åŃIJ +åľ¨ å½ĵåľ° +å°ıä¼Ļä¼´ 们 +èµ· æºIJ +åħ¨ åªĴä½ĵ +ç° ½ +éħ± æ²¹ +æĹłè®º å¦Ĥä½ķ +裤 åŃIJ +åģľ äº§ +ä¸įçͱ å¾Ĺ +çīµ å¼ķ +ä¼ł åĬ¨ +ä¹Ŀ é¾Ļ +åĬł åĽº +ä¹Łä¸į æķ¢ +æĬĢæľ¯ æĶ¯æĮģ +ä¸Ĭ å²Ĺ +ç»ıéªĮ åĴĮ +æł¼ æŀĹ +åIJ¸ éĻĦ +æľªæĪIJ å¹´ +奢ä¾Ī åĵģ +追 æį§ +好 ä¸į容æĺĵ +èķ´ åIJ« +ä¿Ŀ å®ļ +æĬ¥ ä¸ļ +æµ· åĨħå¤ĸ +ä½ł çİ°åľ¨ +æ²¹ èĢĹ +è´¨éĩı 管çIJĨ +æ½ľ æ°´ +丽 æ±Ł +转 åħ¥ +è¿Ļä¹Ī ä¹ħ +æĺİ ä»£ +责任 åζ +éĩį å·¥ +大 å·´ +触 åıĬ +èµ· åĪĿ +大 å¦Ī +æĸ¯ å¡Ķ +åĨĽ å·¥ +书 éĻ¢ +å³ ¨ +æİ¨ çIJĨ +è¿Ļç¯ĩ æĸĩ竳 +è¿ģ ç§» +åľ¨ åIJĮä¸Ģ +ç»Ĩ ç»Ĩ +åīĬ å¼± +书 æĪ¿ +ç¶ĵ 常 +è¯ķ é¢ĺ +æĤ£ ä¸Ĭ +çĻ«çĹ« çĹħ +åĨ² æ´Ĺ +å¤ĸ æı´ +åħĭ åζ +åįģ æľĪ +åģļ ä¸įåΰ +ç¾İ åĮĸ +å¦Ĥ æľŁ +è¿ĺ éľĢ +天 åºľ +å°± æĦıåij³çĿĢ +çļĦç¡® æĺ¯ +éªĹ å±Ģ +å°ıç»Ħ èµĽ +è© © +ä¹Ŀ å¹´ +æĻĵ å¾Ĺ +çłĶç©¶ 人åijĺ +大 éħĴåºĹ +ç§ij åѸ +åħŃ åIJĪ +çķĮ å®ļ +车 è½½ +å¼Ģ çĿĢ +毫 æĹłçĸij +毫æĹłçĸij éĹ® +è¿IJ ç»´ +ç¦ģ åĮº +èĦ± èIJ½ +讲 å¸Ī +产ä¸ļ åŁºåľ° +é«ĺ æĢ§èĥ½ +åħī 彩 +çݰ éĺ¶æ®µ +åĩ ¿ +è¾ĥ å·® +饮 çĶ¨æ°´ +éĸĭ çϼ +ç½ij åIJ§ +çĮ´ åŃIJ +æŃ¦ æŀĹ +å®ī åİ¿ +ä¸įåı¯ æĢĿ +ä¸įåı¯æĢĿ è®® +éĬ· åĶ® +è´« ç©· +为 åķ¥ +éº ĵ +å¹¾ åĢĭ +è§Ħ模 以ä¸Ĭ +æı ļ +被 åĽ° +缺 å¸Ń +å¿« é¤IJ +æĬ¢ åįł +æĻ Ł +å¤į æ´» +æľ¬æĬ¥ 讯 +åĪĽ ä¸ĭ +æµ· 滩 +éĩı 产 +å¦Ĥä½ķ åİ» +车 ä½į +å¯ ĩ +äºĮ åįģåĽĽ +ç»ıæµİ æįŁå¤± +éħįå¥Ĺ 设æĸ½ +åŁºæľ¬ éĿ¢ +äºī 论 +就好 åĥı +çłĶç©¶ æĪIJæŀľ +éĻĪ è¿° +æīĵ åĬ¨ +ä¸ĭ å·´ +ç§Ĵ éĴŁ +对 人ä½ĵ +æĬĢæľ¯ çłĶåıij +åİŁ åŃIJ +æĺ¯ä¸Ģ 项 +äºĨä¸Ģ 份 +æĮĩ çͲ +ç͍ éĩı +è¿ĺä¸į å¤Ł +æĶ¿åºľ éĩĩè´Ń +çŁ¥è¯Ĩ çĤ¹ +ä¸ŃåĽ½ 梦 +å¾Ī å¼Ģå¿ĥ +礼 è²Į +éĿŀ常 å¤ļ +éĿŀ常å¤ļ çļĦ +åĽ ļ +æĹħ é¦Ĩ +å°½ æĥħ +æŃĮ åͱ +æ²Ļ é¾Ļ +车 åİ¢ +客 æµģ +åģı å·® +积累 äºĨ +æ¡ Ķ +çĶ» çĶ» +ä¹Ł åºĶ该 +åºĶç͍ ç¨ĭåºı +èĥĥ èĤł +以 å¾Į +豪 å®ħ +æ·± åĬłå·¥ +缴 è¨Ģ +åĮĸ çŁ³ +åĽ½ éģĵ +ä¸ĥ 个 +ä»İèĢĮ 使 +èĤł èĥĥ +æĹ¥ è¶ĭ +çζ åŃIJ +ç· © +æĭĽ çīĮ +产 å¦ĩ +çķª èĮĦ +æĪij éĻ¢ +建çŃij å·¥ç¨ĭ +å±ķè§Ī ä¼ļ +å®¶éķ¿ ä»¬ +åĨľ ä½ľçī© +æĹ¥ å¤ľ +æĶ» æĵĬ +è§Ħ éģ¿ +èĪŁ å±± +便 æ°ij +åħ« åŃĹ +ä¸į æĽ¾ +æĶ¯ éħį +çĨ¬ å¤ľ +人 é¡ŀ +ç´Ģ éĮĦ +ç»ıèIJ¥ æ´»åĬ¨ +大 涨 +å¸Ĥå§Ķ 常å§Ķ +åĪĨ éIJĺ +ä¸Ģ个 èģĮä¸ļ +çĹħ åĽł +è¿Ļ 对äºİ +ä¸įå¾Ĺä¸į 说 +åıijç͵ æľº +æľīæīĢ å¸®åĬ© +缮æłĩ ä»»åĬ¡ +åĽł åľ° +åĽłåľ° åζ +åĽłåľ°åζ å®ľ +å°Ĩ è¾¾åΰ +ç²Ĺ ç³Ļ +稳 åĽº +å« £ +çİ°åľ¨ å¾Īå¤ļ +ä¸ĸçķĮ 级 +å¼ł æŁIJ +çĤ¹ ç¼Ģ +èij µ +社ä¼ļ ç»Ħç»ĩ +å¾Ģ åIJİ +åĬł æģ¯ +åĻª 声 +æľī åħ´è¶£ +为æĤ¨ æıIJä¾Ľ +æ²¹ æ¼Ĩ +ç¬¬åĽĽ å±Ĭ +çļĩ 宫 +ä¹Ĵ ä¹ĵ +ä¹Ĵä¹ĵ çIJĥ +éļ¨ èijĹ +éģ© åIJĪ +åįĹ éĿŀ +æĵ ´ +西 æ´ĭ +åĬł å¯Ĩ +æĪIJåĬ٠䏾åĬŀ +åı£ æ°´ +æĪIJ 年人 +æīĢ æıIJä¾ĽçļĦ +éļĶ å£ģ +åľ¨ 京 +å½ĵåľ° æĹ¶éĹ´ +çŃī åIJĦç§į +é£İ æ°Ķ +å±ĭ éĩĮ +ä¸Ģ åŃĹ +çļĦæĹ¶éĹ´ éĩĮ +åĺ¿ åĺ¿ +å¿« 讯 +ä¸Ń åľº +ä¸Ģ çĵ¶ +æ» ķ +é¢Ĩ è·ij +好 èݱ +好èݱ åĿŀ +没 åħ³ç³» +åĩº å¢ĥ +ä¸įæĺ¯ ä¸Ģ个 +éĥ½æĺ¯ éĿŀ常 +éľĩ åĬ¨ +èİ· èĥľ +åįļ å¼Ī +æĬļ åħ» +对 ç«ĭ +æľįåĬ¡ æľºæŀĦ +è°£ è¨Ģ +社ä¼ļ ç§ijåѦ +åIJ¬è¯´ è¿ĩ +æī ³ +æīĵ 磨 +åı£ æľį +好 åĥıæĺ¯ +以åıĬ åħ¶ä»ĸ +çī¹ è´¨ +亲 è¿ij +ä¸Ģ ç»ı +æ¶ Ŀ +éŃĶ æľ¯ +éģĵè·¯ 交éĢļ +è§Ħ模 æľĢ大 +å®ŀæĸ½ æĦıè§ģ +ä¹ ŀ +ä¸Ģ ä¸ĸ +åŁ· è¡Į +è±Ĩ çĵ£ +åĪĹ ä¸º +æķħ 宫 +çĶŁ åij½åij¨æľŁ +ä¸īç§į èģĮä¸ļ +详ç»Ĩ ä»ĭç»į +å®Į å¤ĩ +岩 çŁ³ +éļı æīĭ +é£ ² +æķĪæŀľ åĽ¾ +ç§ĭ åĨ¬ +åĬŁ å¾· +è§Ħ竳 åĪ¶åº¦ +æĹ¥ æ¸IJ +æīĢ éľĢè¦ģ +æīĢéľĢè¦ģ çļĦ +å²Ľ ä¸Ĭ +åĩº åľŁ +åĽ¾ æĸĩ +ç§ijæĬĢ è¿ĽæŃ¥ +éĢļ èĥĢ +èĢģ 太太 +èĭĹ æľ¨ +éĵ¶ å·Ŀ +å¸IJ 篷 +éĿŀ è¦ģ +éħį ç͵ +å¤Ħ å¢ĥ +èĤ¡æĿĥ æĬķèµĦ +ä¸Ģ缴 åΰ +åĿĩ çͱ +æĬĹ æĹ¥ +æį® ä»ĭç»į +ä½ł åĸľæ¬¢ +åĪĽæĸ° åŀĭ +åıĺ è¿ģ +è§Ĩ å¯Ł +å®Įåħ¨ 没æľī +åħĥ æĹ¦ +åı¯ ä¿¡ +åı¦ è¡Į +æĿij 级 +åħ¥ åľº +æIJŃ æ¡£ +ä¹Ł åĽłæŃ¤ +æį¢ æĪIJ +ä¸į è´Ł +äºĨ 大éĩıçļĦ +éģĶ åΰ +å¸Ĥ åİ¿ +å¹´ è¼ķ +å¿« æīĭ +å¸Į å°Ķ +èĩª èIJ¥ +éĽª èĬ± +æIJ ģ +çľ¼ ç§ij +æŃ£ 確 +çļĦ å§¿æĢģ +åĿļå®ŀ çļĦ +æĮĩ 纹 +æªĶ æ¡Ī +ç½® äºİ +佩 æľį +豪 éŨ +åĵ Ĵ +æģ° 好 +檢 æŁ¥ +åĪĿ è¡· +大 åĶIJ +约 ä¼ļ +èĴ¸ åıij +çѹ åĪĴ +å¹´ ç»Ī +è¡Į æ¥Ń +åħ± éĿĴ +åħ±éĿĴ åĽ¢ +ä¼ļ å¼ķèµ· +ä¸Ń ç§ij +ä¸Ńç§ij éĻ¢ +æĮ¯ åĬ¨ +åį´ åıijçݰ +ä¸įåĬ¨ 产 +èĮ ¹ +æĪ¿éĹ´ éĩĮ +è´§å¸ģ æĶ¿çŃĸ +æ²» çĻĤ +æħİ éĩį +å¡ŀ å°Ķ +åĽ½ ç±į +åĽł æŀľ +çŃī çī¹çĤ¹ +å±± è°· +ä¸ĭ è¼ī +è®ĵ æĪij +饮 éħĴ +è¿Ļ个 游æĪı +ç»Ŀ 大éĥ¨åĪĨ +åĴ¨è¯¢ æľįåĬ¡ +å¹² æ´» +è®® ä¼ļ +æ¦Ĥ è¿° +åĪĨ åĮº +æŃ» åIJİ +ç«Ļ çĿĢ +主è¦ģ é¢Ĩ导 +åIJĮ åŁİ +大 æłij +对 åѦçĶŁ +社ä¼ļ ä¿ĿéĻ© +å¢ŀ èµĦ +主人 åħ¬ +å®£ä¼ł æķĻèĤ² +æĸĩåĮĸ 交æµģ +客 æĪ¶ +çŁ¥åIJį åĵģçīĮ +æ»ŀ åIJİ +äºĴ è¡¥ +æĦŁ äºº +åī ¿ +åIJİ ä»£ +äºī 龸 +æķĻèĤ² åŁ¹è®Ń +éĿĻ èĦī +ä¹ı åĬĽ +说 åĩºæĿ¥ +çİĭèĢħ èį£èĢĢ +åĢ « +åįĩ èµ· +éķ ģ +åĩº 游 +éĢļè¡Į è¯ģ +å·¥ä½ľ å²Ĺä½į +åĮł å¿ĥ +æĭ¿ æĿ¥ +æ´Ĺè¡£ æľº +æĪijä¸į æĥ³ +é¢Ħ è§ģ +æ¼Ķ 示 +ä¸Ģ缴 没æľī +è·Ł 她 +对çħ§ æ£ĢæŁ¥ +ç° ¿ +ä¸ĵ å¿ĥ +è®® äºĭ +åīį 端 +åį¡ å°Ķ +è¨Ń å®ļ +设置 äºĨ +å©ļ 纱 +åľ¨ åĽ½å¤ĸ +åı³ ä¾§ +è³¼ çī© +å¥ĩ èij© +å¢ŀåĬł å̼ +好 è¿IJ +åĽ½éĻħ æľºåľº +ä¸ĭ ç§° +缮åīį 为æŃ¢ +ç¥ŀ ä»Ļ +å®ĥ åı¯ä»¥ +æ¾Ħ æ¸ħ +èĥ½ 使 +游 åĩ» +游åĩ» éĺŁ +åĩ ¹ +ä¸įè¦ģ åĨį +åĨ³ èĥľ +åĨ³ æĪĺ +æĭ ½ +缼 åħ¸ +å¾Ī好 åľ° +æľĢ ç¾İçļĦ +åĥ ļ +å·´ åŁº +å·´åŁº æĸ¯åĿ¦ +æľĢ éĢĤåIJĪ +é«ĺ èģĮ +ä¿Ŀ å§Ĩ +æİĪ æ¬Ĭ +说åΰ è¿ĻéĩĮ +æİ¨ å¼Ģ +çİĩ è¾¾ +ä¸īåĪĨ ä¹ĭä¸Ģ +管çIJĨ ä¸Ńå¿ĥ +交 æ±ĩ +森æŀĹ åħ¬åĽŃ +å¾Ģ ä¸Ĭ +éªij è¡Į +æį® æŃ¤ +纽 带 +ç» ŀ +ä¸ī æĸ¹ +æĦıä¹ī ä¸ĬçļĦ +æİ¨ è¿Ł +å¤ļæł· æĢ§ +æĥ³ èµ·äºĨ +æİĴåIJį 第 +å·¨ é¢Ŀ +æĿŁ ç¼ļ +å®ī å®ļ +äºĭ 實 +çļĦ æĦ¿æľĽ +è£ħå¤ĩ åζéĢł +人 å±ħ +人å±ħ çݯå¢ĥ +å¿ĺè®° äºĨ +该 游æĪı +楼 ä¸Ĭ +å¼Ģ ä¼ļ +æģ ³ +åıĭæĥħ éĵ¾æİ¥ +ç¡ Ĵ +ç»ĻäºĪ äºĨ +åģı 好 +åĵ ī +交éĢļ å®īåħ¨ +éĽ Į +æ²» çĹħ +è§īå¾Ĺ å¾Ī +衬 è¡« +å¿ĥ æĦ¿ +æ´ŀ å¯Ł +æ°ij æ£Ģå¯ŁéĻ¢ +æıIJ çĤ¼ +è¦ģ è¿Ľä¸ĢæŃ¥ +驾 车 +æĻ® æĥł +æķ ĸ +ç¦ı éŁ³ +éĢģ è¾¾ +è§ĦåĪĴ 设计 +æīĭ å¥Ĺ +å®ī ä¿Ŀ +è¿ĺä¸į å¦Ĥ +åīį è¿° +æłĩ è®° +ç´§ æİ¥çĿĢ +æ§ IJ +深深 åľ° +满满 çļĦ +æĺ¥ è¿IJ +æĹ¥ 产 +çα æĬ¤ +åħ¨ æĹ¥ +åħ¨æĹ¥ åζ +转 åĬ¨ +ç¥Ń ç¥Ģ +ä¹° ä¸ľè¥¿ +对 æľªæĿ¥ +æ¶Ī失 äºĨ +åļ´ éĩį +ä¸ī æĿ¡ +éħ¸ 奶 +éĽĨåĽ¢ èĤ¡ä»½ +西 è·¯ +åıª å¾Ĺ +éĢģ åİ» +çĭł æĬĵ +åĪ©ç͍ çİĩ +ä¸ĭ åij¨ +å¥ĭ æĪĺ +æĺ¥èĬĤ æľŁéĹ´ +è´Ł 责任 +æĺĤ è´µ +å°¾ å·´ +ç¯ĩ æĸĩ竳 +åħ ® +è®Ĭ æĪIJ +å¹ ¹ +çĻ» éĮĦ +ä½ Ī +å·¥ åĮł +åĵªæĢķ æĺ¯ +åıį åĵį +ç§ ĥ +åĩº 轨 +æĹ¥ åĨĽ +åIJį èªī +æķı éĶIJ +æľįåĬ¡ æ°´å¹³ +çħ§ å°Ħ +ä¼Ĭ æĭī +ä¼Ĭæĭī åħĭ +åĨħ éĺģ +èĬĴ æŀľ +ä¸ĩ åĪĨ +éĢĢ æ¬¾ +缴æĴŃ éĹ´ +æĭ¿ åΰäºĨ +å°İ èĩ´ +空æ°Ķ ä¸Ń +客æĪ· æľįåĬ¡ +è¿IJ åĬ¿ +ç»ĵ çŁ³ +ä¸į å¿ħè¦ģçļĦ +èĥ¶ åĽĬ +çIJĨ ä¼ļ +æĬ½ åĩº +空æ°Ķ è´¨éĩı +æ¯ķ 竣æĺ¯ +åĨ· æ¼ł +ä¸Ģ å¦Ĥ +ä¸Ģå¦Ĥ æĹ¢ +ä¸Ģå¦ĤæĹ¢ å¾Ģ +æĤ£ çĹħ +åĬł æĮģ +èµŀ åĬ© +é« ® +åij½ ä¸Ń +æĦıä¹ī ä¸Ĭ +ä¸į èĪį +åģļ æ¢¦ +æīĵ æī« +æĺŁ åħī +æĸŃ è£Ĥ +åħ¨ å¥Ĺ +è£ģ å®ļ +马 åħĭæĢĿ +骨 骼 +ä¸Ģ è·¯ä¸Ĭ +å®ļ æĹ¶ +å·¥ç¨ĭ æĬĢæľ¯ +å½¼ å¾Ĺ +æ±² åıĸ +ä¸Ģ è§Ī +åIJµ æŀ¶ +ä¿Ĺ ç§° +æłª æ´² +åºŁ æĹ§ +è¡Į æĺŁ +åıijçĶŁ åıĺåĮĸ +é¦ĸ ä»ĺ +åįģåĪĨ éĩįè¦ģ +æĬĬ è¿ĻäºĽ +ç¥ŀ å·ŀ +æıIJä¾Ľ åķĨ +æ¥ · +å± İ +çĬ¶ åħĥ +åŁİ å¢Ļ +çľĭ ä¸Ģçľĭ +çĶŁäº§ èĥ½åĬĽ +åŁºæľ¬ä¸Ĭ éĥ½ +æīĵ æī° +åĪĿ 次 +åĩº 示 +åħ¶ä¸Ń ä¸Ģ个 +çĶŁæĢģ ç³»ç»Ł +æīĭ æİĮ +æµİåįĹ å¸Ĥ +åľĭ åħ§ +æŃ£ å̼ +å¹¾ ä¹İ +æİ¨èįIJ éĺħ读 +è¿Ń 代 +è°ĥ ä¾ĥ +饮 åĵģ +å¢Ļ ä½ĵ +åıĺ çݰ +äºĨ 好 +äºĨ好 åĩł +ä¸į çķĻ +çĪ ² +å°½ æĹ© +æŃ£åľ¨ è¿Ľè¡Į +åĩº éĻ¢ +æĿĢ å®³ +æıIJ 款 +åıijå±ķ 空éĹ´ +åīį 身 +ä¸įæĸŃ å¢ŀ强 +æ·± å±Ĥ次 +容 纳 +éĤ£ 份 +å·¥ä½ľ æķĪçİĩ +æľ¬ åĽ½ +失 èIJ½ +æŃ£ åĽłä¸º +èĬĤ æ°´ +ä¸ĭ ä¸Ģ代 +çłĶåıij ä¸Ńå¿ĥ +ä¸į çIJĨ +å®Į 好 +ä¿ĿæĬ¤ åĮº +ç»ĵæŀĦ è°ĥæķ´ +å¥ł å®ļ +宣 ç§° +éĺ» æĮ¡ +æĴ¤ 离 +ä¸į æĸ¹ä¾¿ +åĴ ķ +ç¬ijäºĨ ç¬ij +çݯå¢ĥ 污æŁĵ +ä½ı æĪ· +ç»Ŀ ç¼ĺ +éϤ å°ĺ +é«ĺ å°ļ +æĢİä¹Ī åı¯èĥ½ +éĿ¢ èī² +åķĨ æ¥Ń +çĸ ¹ +èµĦæºIJ ä¼ĺåĬ¿ +è¾ĸåĮº åĨħ +èĢĢ çľ¼ +æij§ æ¯ģ +ä¸ĸçķĮ ç»ıæµİ +å¼ķ æĿ¥ +ä¸Ģ åĪĻ +æĭĩ æĮĩ +æĬµ 御 +éĽ į +åĩĨå¤ĩ å·¥ä½ľ +çıł ä¸īè§Ĵ +ç¨Ģ åľŁ +èİ·å¾Ĺ æĦŁ +æĪIJåĬŁ çİĩ +ç½ij 约 +ç½ij约 车 +èĦ IJ +æķ¬ ä¸ļ +éĩij ä»· +ç²¾ é«ĵ +ä¹° 车 +åħ³ åı£ +åĨį å¤ļ +æŀģ åĵģ +åIJĦ å®¶ +举æĬ¥ ç͵è¯Ŀ +èļ Ĭ +æĸ¹ å½¢ +ç§ijæĬĢ æĪIJæŀľ +æľĢ好 æĺ¯ +éĹ® åĢĻ +红 éħĴ +åĽĽ ç§į +ç¿Ĵ æħ +ç¿Ĵæħ £ +åŀ ¦ +éĤ£ åıª +é¢Ĩ æĤŁ +çľ¼ éĥ¨ +æ³° å®ī +ä»» æľŁ +磨 æįŁ +æĽ¿ æį¢ +åħ¸ 礼 +符åIJĪ æĿ¡ä»¶ +è¿ĺæľī ä»Ģä¹Ī +åħ±äº« åįķ车 +åı¯ åĪĨ为 +åŃ£ åIJİ +åŃ£åIJİ èµĽ +举èİŀ å¸Ĥ +å¿ĥ æĦı +æīŃ æĽ² +ä½ľä¸º ä¸Ģç§į +è¿Ļ éĥ¨åĪĨ +åıĤä¸İ åΰ +ç½ij çIJĥ +實 çı¾ +ç»Ħ è£ħ +åIJij å¤ĸ +å·¥ä½ľ æĸ¹æ¡Ī +åįģ æĿ¡ +課 ç¨ĭ +颤 æĬĸ +åĵ © +éĤ® å¯Ħ +äº ¢ +åħį è²» +ç§ ¤ +åºĶæĢ¥ 管çIJĨ +åĽĽ äºĶ +éºĴ éºŁ +å¾Ĵ æŃ¥ +è¨ĺ å¾Ĺ +çĴ IJ +æĺ¯åIJ¦ ä¼ļ +æĦıè§ģ åıįé¦Ī +éļ¾ æĢª +çª į +交 æİ¥ +两 åįĥ +æĩī ç͍ +æľŁ éĸĵ +æIJ¬ åΰ +è®® é¢ĺ +碧 æ¡Ĥ +碧æ¡Ĥ åĽŃ +åģļ çĶŁæĦı +éĻĽ ä¸ĭ +è· ĭ +èĢģ人 å®¶ +带 åĽŀ +æŀ¸ æĿŀ +è¡Į éķ¿ +åĨħ容 ç®Ģä»ĭ +æ¢ ¢ +æĮĩ æİ§ +éĩį çĹĩ +ç½ijåıĭ 们 +çı¾ 代 +ç±» 产åĵģ +å¥Ķ æ³¢ +æ¸ º +ç²ī ç¢İ +è¿Ļ åıªæĺ¯ +æ£Ģå¯Ł æľºåħ³ +é½ Ĭ +æĪ¿ ç§Ł +å¾· æĭī +å²ģ 以ä¸Ĭ +纯 åĩĢ +åĪĨå¸ĥ åľ¨ +èĥ½ å¾Ĺåΰ +ä¸į å°½ +ç«ŀ ä»· +çļĦ 带é¢Ĩ +çļĦ带é¢Ĩ ä¸ĭ +ä¸ŃèᝠæĿIJ +æĿij éķĩ +ä¸įåı¯ éģ¿åħį +éľ² 天 +å°ı å§ijå¨ĺ +çī© ä»¶ +èijĹä½ľ æĿĥ +æĭĺ çķĻ +éĥ½ è§īå¾Ĺ +æĽ² æĬĺ +æ·»åĬł åīĤ +åı¬ åĽŀ +æīİå®ŀ æİ¨è¿Ľ +æĬĦ è¢Ń +åĮĸ 身 +缴 èIJ¥ +ä¹Ł å¸ĮæľĽ +èį£èªī ç§°åı· +åįĸ ç»Ļ +æľī ä¸įåIJĮçļĦ +å¥ĩ çī¹ +éĥ½ 认为 +å¦ ŀ +æĪIJéķ¿ ä¸º +辩 æĬ¤ +主 æķĻç»ĥ +æ³ķå¸Ī èģĮä¸ļ +æ¤į åħ¥ +ç´¢ å°¼ +åIJ¬ è¿ĩ +ä¹łæĥ¯ äºĨ +夺 åıĸ +éŁ ĵ +æľ¬è´¨ ä¸Ĭ +æİ¥ åĬĽ +äºij 端 +è¦ģ åģļ好 +è·¯ çģ¯ +åįıåIJĮ åıijå±ķ +æľī å¾ħ +æ°´ åŁŁ +æIJľçĭIJ é¦ĸ页 +è´¨éĩı å®īåħ¨ +åįģäºĮ äºĶ +åĵ® åĸĺ +èĵ¬åĭĥ åıijå±ķ +åIJį 声 +身 亡 +çİĭ åºľ +åİŁåĪĻ ä¸Ĭ +çĥĺ å¹² +éģĹ æ¼ı +éĿ¢ 缮 +åĽ½ ä¼ļ +ä¸Ģ缴 éĥ½æĺ¯ +æľīä¸Ģ ä½į +éħį æľī +éĻª çĿĢ +ä¼ģ åĽ¾ +æĮī ä¸ĭ +èĵĿ åĽ¾ +æ© ĺ +大å¤ļ æĺ¯ +辩 论 +æĹĭ å¾ĭ +æĬ¥ éĢģ +æĿ¡ è§Ħå®ļ +åĬ¨ éĿĻ +åĮΠ奴 +æĭľ 访 +ä¸Ģ åĪĢ +ä»ĸ çŁ¥éģĵ +主 æĿĥ +ä»ĸ æĽ¾ +æĴŃ ç§į +å£ģ åŀĴ +çī¢è®° 使åij½ +åľ¨è¿Ļ æĸ¹éĿ¢ +æīĭ èħķ +æĶ¯ æŀ¶ +ä¾Ĩ èĩª +éĩį å¡ij +å¤ļ å±Ĥ次 +ä»ĭ è´¨ +éĿ¢ åŃĶ +æ½® 湿 +åİ¿ åŁŁ +游æĪı å½ĵä¸Ń +å£ ŀ +åĪĹ åĩº +èµĽ åĮº +å¤ļ åįĬ +éĩįçĤ¹ å·¥ä½ľ +æĪij们 å¿ħé¡» +æŁı æŀĹ +é²ģ èĥ½ +æĸ½ å±ķ +åIJĦ åĮº +åħį ç¨İ +èµĽ åIJİ +æľĢ éĩįè¦ģ +ä¸Ģ个 好çļĦ +è¿Ŀæ³ķ è¿Ŀè§Ħ +äºĨè§£ æĽ´å¤ļ +æķ¬ 请 +ç¬ijçĿĢ è¯´ +ä¸įæĸŃ åıijå±ķ +æijĦå½± å¸Ī +以 éĺ² +çĤ¸ å¼¹ +声 åĵį +ç¤ ģ +æĩ ¿ +èĪĨ æĥħ +èĩªçͱ è´¸æĺĵ +æķı æį· +ä¸ī大 éĺ¶æ®µ +èĭ Ķ +æĹº åŃ£ +ä¸į 满æĦı +微信 åı· +ä¿® 为 +çł´ è£Ĥ +éĢĥ 离 +æ¯ı èĤ¡ +è¾¾ ä¸įåΰ +æ¯ıå¹´ éĥ½ +çģ¯ ç¬¼ +æŃ¤ åŁºç¡Ģä¸Ĭ +åĥı 个 +åĪĨ 娩 +æĻ ¾ +ä¸į èĩ³äºİ +红 线 +误 è§£ +举 è·¯ +æ·® å®ī +产 åѦ +产åѦ çłĶ +èī¾ æ»ĭ +è»ĭ çĹħ +åīįæıIJ æĺ¯ +æ¯ı ä¸Ģ天 +ä¸ĥ 大 +æłij åı¶ +èµ° å¾Ĺ +è¿Ļ 两ç§į +æİı åĩº +æİ IJ +é¢Ĩ导 èĢħ +ä¸Ģ æľµ +个å¤ļ æľĪ +ä¸Ń åħ³ +ä¸Ńåħ³ æĿij +课åłĤ æķĻåѦ +大 åĴĸ +éģĭ ç͍ +è¯ļ æĦı +ç»Ħ åĽ¾ +è¯ķ çĿĢ +ä¹Ķ æ²» +è¿ĺ ä¸įæĺ¯ +æľī æĽ´å¥½çļĦ +åIJİ å¤ĩ +æĸ°çĶŁ åĦ¿ +æ°Ķ è¡Ģ +æ²¥ éĿĴ +å±ı éļľ +æ¥Ń åĭĻ +æĪij 以为 +éķ¿ çĽ¸ +èĢģ çΏ +éķĩ æ±Ł +æľºæ¢° 设å¤ĩ +ä½Ĩæĺ¯ å¦Ĥæŀľ +åĿļå®ļ ä¸į +åĿļå®ļä¸į ç§» +åĨ² éĶĭ +ç®Ģ缴 æĺ¯ +åĤ¨ èĵĦ +纯 ç͵åĬ¨ +漫 æŃ¥ +举 èµ· +æģ¶ æĢ§ +è¨ĺ éĮĦ +èģĮèĥ½ éĥ¨éŨ +åħ¨ éķ¿ +鼻 è¦ĸ +ä¹³ èħº +ä½ķ å¤Ħ +æ¶Ī æŀģ +æŃ£ å¤Ħäºİ +å®ī å®ģ +æĪIJ éķ· +åıĻ è¿° +æºĥ çĸ¡ +ä½Ĩ çİ°åľ¨ +女 æĺŁ +å©´ å¹¼åĦ¿ +æĬķ èŀįèµĦ +éĹ® éĹ® +æıŃ å¼Ģ +è¯ ı +åIJį å½ķ +èĺij èıĩ +åIJĬ é¡¶ +æ¹ĸ åĮº +åįĸ åľº +建 ç¯ +å»ºç¯ ī +èİ ½ +åIJ¬ åIJ¬ +ç«ŀäºī ä¼ĺåĬ¿ +åĩº ä»» +æľī 两ç§į +橱 æŁľ +è¤ ª +è¯ķ åį· +ç»ıæµİ æĬĢæľ¯ +æ·± å±Ĥ +éĩįè¦ģ åĨħ容 +é£İ æİ§ +çĬ¶æĢģ ä¸ĭ +éĥ¨ éĸĢ +广 æ±½ +è§Ĥ æij© +éģĹ çķĻ +转 è´¦ +æĮģ ä»ĵ +æĢ» 计 +åľĺ éļĬ +æĪ¿ 举 +éĺĢ éŨ +åħ¬ åħ³ +åħ³ åĪĩ +èĤ ĺ +æķ¸ æĵļ +ä¸ī åįģå¹´ +è§ģè¯ģ äºĨ +å± Ĩ +çģ° å°ĺ +æ¦ľ é¦ĸ +è¦ĨçĽĸ çİĩ +ä»Ļ 女 +çĶŁäº§ æĢ» +çĶŁäº§æĢ» å̼ +æĪ¿ è´· +æ±Ł åĮº +åħħç͵ æ¡© +çϾ åIJĪ +確 èªį +转 ç§»åΰ +éĥ½ æĹłæ³ķ +纪念 é¦Ĩ +çŃ¾ç½² äºĨ +å¹¶ä¸į å¤ļ +æĮ ł +ä¸į太 好 +ä¸ĸ 代 +误 导 +é«ĺå³° 论åĿĽ +åħ¼ 容 +龸 æ°Ķ +æĿ¥ 访 +æīĢ å¸¦æĿ¥çļĦ +æĺ¯ä¸Ģ éĥ¨ +æĻļ é¥Ń +åİĨ 代 +åIJ¦ åīĩ +ä¹ħ ä¹ħ +æľīæķĪ æľŁ +诱 åıij +æĢ» èµĦ产 +æľ¬èº« å°±æĺ¯ +çĶŁäº§ åİĤå®¶ +æĹ¶ 髦 +èĢIJ ç͍ +ä»İå°ı å°± +æĿ¡ 约 +èĭ± åĭĩ +ä¿Ĺ è¯Ŀ说 +寺 åºĻ +å¿ĥçIJĨ åģ¥åº· +ä»Ģä¹Ī äºĭæĥħ +æ±ī åŃĹ +çķĻ ä½ı +åįĹ è·¯ +ä¸ī 项 +丢 äºĨ +æĥ³ åΰäºĨ +çѹ éĽĨ +éĻĦåĬł å̼ +西 è£ħ +ä¹ĭ ä½ľ +åģļçļĦ äºĭ +çķ¶ æĤ¨ +çķ¶æĤ¨ åľ¨ +é¦ĸ 款 +ä¸įåľ¨ ä¹İ +å·¥ç¨ĭ æĸ½å·¥ +éļIJ éļIJ +åıĺ 身 +沿 éĢĶ +æĤł æĤł +ä¿Ŀ æļĸ +çĶŁæ´» åŀĥåľ¾ +渤 æµ· +æŃ¦ ä¾ł +女 主è§Ĵ +举 ä¾ĭ +æ ·¨ +çϽ é¢Ĩ +è£Ļ åŃIJ +è¿Ķ è¿ĺ +è¿Ī åĩº +é¾Ļ éŨ +ç»ıæµİ ä½ĵ +æĶ¶ å®ĺ +çķĮ éĻIJ +è·³ åĩº +åįĩ å̼ +绵 éĺ³ +çĸ¤ çĹķ +çľĭ æ¸ħ +æĭĴ çµķ +è¥Ħ éĺ³ +课 å¤ĸ +åŃIJ åŃĻ +æŃĮ è¯į +æĪIJ åIJį +溶 æ¶² +åĦĴ å®¶ +åķĨä¸ļ åĮĸ +辨 åĪ« +å¤ļ è¾¾ +ç½ij åºĹ +ä¹Ŀ 大 +ä¹Ŀ大 ç²¾ç¥ŀ +æŃ¤ 举 +è¿ŀ è½½ +ä¸Ģ åĢĭ人 +èī² æ³½ +æ¶µçĽĸ äºĨ +è¦ı åĬĥ +åĽ½ æĥħ +åį«çĶŁ åģ¥åº· +积æŀģ åĵįåºĶ +æĭ Ļ +åζ åĬ¨ +æĥ³è±¡ åĬĽ +çļĦ ä¹IJè¶£ +å¼łå®¶ çķĮ +å´ İ +éĩį åŀĭ +å¤ĸ å¢Ļ +æĶ¾ åѦ +è®¤çľŁ åŃ¦ä¹ł +è´¬ å̼ +æ³ķ æ¡Ī +æĬ¤èĤ¤ åĵģ +éĻ·åħ¥ äºĨ +请 æĤ¨ +åŀ ¢ +æķĻèĤ² èµĦæºIJ +交æĺĵ å¹³åı° +æĹ¶ è£ħ +ä¼łæŁĵ çĹħ +æ¹ĸ æ³Ĭ +èµĦ 管 +åݨ å¸Ī +éĹľ éį +éĹľéį µ +åĵĪåĵĪ åĵĪ +çĽĹ çªĥ +çĶľ ç¾İ +åºĦ åĽŃ +缮åīį å·²ç»ı +è¾¹ ä¸Ĭ +çģ« èĬ± +æĬ¥ è®°èĢħ +æģĭ æĥħ +ç´§ åĩij +æ°´ æµģ +è¿Ļæĺ¯ æĪij们 +æ³¥ åľŁ +æĽ¾ ä»» +æĸ¹ è¨Ģ +åij¨ åħŃ +åı· 楼 +ä¼ij åģĩ +误 ä¼ļ +åĽ½ åĢº +åīį å¤ķ +两 å¼ł +éĹ « +éŃĶ é¬¼ +æĬĬ æĮģ +èĬĤèĥ½ çݯä¿Ŀ +æ¸ħæ´ģ èĥ½æºIJ +èĤ¥ æĸĻ +é«ĺ é¢ij +å°± æľīäºĨ +交 ä¼ļ +没 éĴ± +éĽħ æĢĿ +è¦ģ åıĬæĹ¶ +åŁ¹åħ» åѦçĶŁ +欣 åĸľ +çĥŃæ°´ åύ +é¾Ļ æ¹ĸ +äºĮ 楼 +æĸ°æµª è´¢ç»ı +æĸ° åĬ¨èĥ½ +èµ£ å·ŀ +æĭ³ 头 +æµģ åIJij +ä¹Łæĺ¯ å¾Ī +åıij åĶ® +ä¸Ń åIJ«æľī +åIJĵ å¾Ĺ +å·¨ æĺŁ +æĹł æīĢè°ĵ +æ¯Ľ åŃĶ +åħ¬åħ± 交éĢļ +çĤİ çĥŃ +èµ· èįī +åĬłçĽŁ åķĨ +说 ä¸įåĩº +大åѦ æ¯ķä¸ļ +å·¥ä¸ļ åĽŃ +éłĺ åŁŁ +åºĨ åħ¸ +æµģ 产 +èģ² éŁ³ +ä¼¼ä¹İ æĺ¯ +è´§ æºIJ +æ·± åĪĩ +æ²»çĸĹ æĸ¹æ³ķ +èµĦæºIJ éħįç½® +ç¶² åıĭ +çĶ £ +äº ¥ +躲 åľ¨ +社 ç§ij +è»Ł é«Ķ +女 è£ħ +æŃ¡ è¿İ +综åIJĪ å®ŀåĬĽ +æł¼ å°ĩ +åħļåı² åŃ¦ä¹ł +æľĢ åŁºæľ¬ +æľĢåŁºæľ¬ çļĦ +çľĭ æľĽ +åıĹ è´¿ +ä¸įä»ħ èĥ½ +ä½ķ å¿ħ +ä¸Ģ个 å°ıæĹ¶ +ç¾ Į +æĭĽ æĶ¶ +çĤĴ èĤ¡ +æĿij å¹²éĥ¨ +缸 çα +æ½ľ èĥ½ +ä¹ į +æĹ¶ è¾° +欣 æħ° +éĵ¶ è¡Įä¸ļ +çĭŃ çªĦ +éĩįçĤ¹ é¢ĨåŁŁ +çݰå®ŀ çĶŁæ´» +éĮ¯ 誤 +æĸ° è§Ħ +滥 ç͍ +æĹ¶ ä¸į +æĹ¶ä¸į æĹ¶ +帳 èĻŁ +ç¨Ģ 缺 +åIJij 举 +ä¿Ŀåģ¥ åĵģ +çıŃ éķ¿ +äºĴ åĭķ +笼 罩 +æ½ Ľ +æļĸ å¿ĥ +è½° çĤ¸ +åºĨ 幸 +è²Į ä¼¼ +æĵ º +èĢIJ 磨 +ä¸ĵä¸ļ 人士 +ä¸Ģèά éĥ½æĺ¯ +æ¼³ å·ŀ +åħ¨ èĩªåĬ¨ +å½ķ ç͍ +大 è·Į +æľīæķĪ æĢ§ +èĩª åĭķ +ä¸ī个 æĸ¹éĿ¢ +港 åĮº +ä¿¡ 貸 +éĢļ è¯Ŀ +é«ĺ 涨 +æ³Ħ æ¼ı +éħį ä¸Ĭ +åħļ å·¥å§Ķ +被 认为 +被认为 æĺ¯ +ä¸įä¼ļ åĨį +è°ĥ åīĤ +åıĤ èĤ¡ +èĦ± åıij +å¿ł å®ŀ +åĨħ åĪĨæ³Į +ç¹ģ å¿Ļ +åıĮ åĪĽ +é©» æĿij +åĪĴ ç®Ĺ +éģİ ä¾Ĩ +åľ£ ç»ı +èıľ 鸣 +æĭ¼ å¤ļå¤ļ +ä¸ŃåĽ½ 汽车 +çĥŁ èįī +缴 æµģ +äºĨä¸Ģ åı£æ°Ķ +ä½İ æĪIJæľ¬ +æī¾ åĽŀ +èĩª åįij +總 æĺ¯ +æĸĩåĮĸ åĪĽæĦı +天 æ²³ +樱 æ¡ĥ +éªij åħµ +éĩĮéĿ¢ æľī +çİ ® +èĥ½ æī¾åΰ +éĢĥ è·ij +åĪĩ å°Ķ +åĪĩå°Ķ 西 +以ä¸ĭ æĺ¯ +å²³ éĺ³ +çļĦ æ¦Ĥçİĩ +æĬµ åζ +å¸Ī äºĭåĬ¡ +å¸ĪäºĭåĬ¡ æīĢ +åĩĨ æĹ¶ +屬 æĸ¼ +订 è´Ń +åįłæį® äºĨ +ä¸Ń éĢĶ +å° ĭ +é»ij 马 +åİ¿ åħ¬å®īå±Ģ +ä¸ĥ æľĪ +èī² ç´ł +å¿ĥèĦı çĹħ +æĹ¶ éĻIJ +æ¯į åħ¬åı¸ +å¹ķ åIJİ +ä¸Ĭ æ¦ľ +å̾åIJij äºİ +纸 ä¸Ĭ +æ¡ ĵ +éĽĨä½ĵ ç»ıæµİ +æĥħ å¢ĥ +è¦ģ åģļåΰ +ç©į 極 +åıª æĢķ +æ¹ĺ 西 +çļ± çº¹ +åħ¨ åľĭ +çĦ¡ è«ĸ +好 æĦŁ +åįķ ä»· +è¿Ľç¨ĭ ä¸Ń +æĺĨ ä»ij +åĪĽ 客 +åħħ æĸ¥ +åħĪ æĬĬ +该 æĢİä¹ĪåĬŀ +åĵģ å¾· +åħ¨éĿ¢ åıijå±ķ +è¨Ī åĬĥ +æĢ» å·¥ä¼ļ +ä½Ľå±± å¸Ĥ +æĬĹ è¡¡ +å¼Ģ åľº +éĴ± å¸ģ +åıĭ 们 +å«ī å¦Ĵ +ç´¢ èµĶ +è®Ĭ åĮĸ +æĮ¤ åİĭ +æĮij è¡ħ +çŃī ä¸Ģæī¹ +æĿ¨ 欢 +ä¸ĵå®¶ åѦèĢħ +èĥ½ è¾¾åΰ +èµ° è¿ij +è´«åĽ° åľ°åĮº +éĻIJ æľŁ +ä¸į 平衡 +åĽ½åĨħ å¸Ĥåľº +èµĽ åľº +éħį èµĦ +è¦ģ èĢĥèĻij +ä¸ĩ åı° +æľĪ æľ« +éĶ ¥ +åŃ « +æİ¥è§¦ åΰ +åĩº 产 +æķĻ åѸ +ä½ľ å¼Ĭ +çļĦ æľĢåIJİä¸Ģ +ä¿ĥ æĪIJ +åIJ¸ åıĸ +æ½ľ èīĩ +被 éªĹ +è¾ĵ äºĨ +çĭIJ çĭ¸ +åįĩ éĻį +è¿ĻäºĽ ä¸ľè¥¿ +æĬķèµĦ åŁºéĩij +çĶŁçī© åѦ +ç½ij绾 èIJ¥éĶĢ +åIJij è®°èĢħ +èįī åľ° +æĢ ¯ +æľįåĬ¡ èĥ½åĬĽ +éĥģ éĹ· +åįķ åĵģ +å¾Ĺ 罪 +æĺĵ äºİ +个å¤ļ å°ıæĹ¶ +éĩį ä»» +ä¸Ĭ å®ĺ +æľ¬ éĩij +çı¾ åł´ +溢 ä»· +æĺŁ è¾° +æ´»åĬ¨ çİ°åľº +丹 麦 +å¸Ŀ çİĭ +æŁ¥ æĺİ +åŃĺåľ¨ äºİ +é¦Ļ æ°´ +æĬ½ æ£Ģ +å®ŀéĻħä¸Ĭ æĺ¯ +æĸ° å¾ģç¨ĭ +è´¢åĬ¡ 管çIJĨ +æİ Ľ +åĨľ åİĨ +éĥ½ èĥ½å¤Ł +éĤ¯ éĥ¸ +羣 實 +ç» Ĭ +åĨµ ä¸Ķ +ç½® 身 +ç¥Ī 祷 +çĿģ å¼Ģ +æĮĩ çĤ¹ +å¼Ģ æľº +西 å®ģ +åĮĹ çº¦ +积 æ°´ +åĩº åĬ¨ +åıijå±ķ 模å¼ı +转 æĬĺ +èĢĥ çĤ¹ +æľī ç½ijåıĭ +è´«åĽ° æĿij +æĪij们 çŁ¥éģĵ +åĪĨ éĶĢ +å±± èĦī +æ¯Ķ æĭŁ +ä¼° ç®Ĺ +æĶ¹ 建 +壮 è§Ĥ +ç§ī æĮģ +æı ª +ç¦ Ģ +åĮĸåѦ åĵģ +ä¸ŃåĽ½ åζéĢł +ä¸Ģ æŀ¶ +æīį è¡Į +æĭĽ å¾ħ +åıĺ æį¢ +åīį 线 +幸 好 +è¿Ļæł· çļĦè¯Ŀ +å¿ĥ è¡Ģ管 +æĢ§ çĸ¾çĹħ +åħ¨ èĥ½ +åĪij 侦 +ä¿¡æģ¯ åıijå¸ĥ +æĺ¾ çĦ¶æĺ¯ +éĿĴ éĵľ +åIJĥ ä»Ģä¹Ī +ç͵ ä»· +æ³ķå¾ĭ è§Ħå®ļ +çħ ² +çĵ· åύ +èĤī ç±» +æıĴ åħ¥ +åĹ ľ +è¿Ł è¿Ł +ä¸ĢçĤ¹ éĥ½ä¸į +è¿ĺ åĮħæĭ¬ +èĪį ä¸įå¾Ĺ +æłĩå¿Ĺ æĢ§ +æľĪ 以æĿ¥ +ç³ĸ æŀľ +éĥ½ åºĶ该 +çݯå¢ĥ åį«çĶŁ +èĪª è¡Į +éĥij éĩį +ç½ij æĬķ +åįģ ä½³ +ç§ģ ä¸ĭ +æļ´ è·Į +åĬłå¿« åıijå±ķ +产åĵģ çłĶåıij +åĪĽéĢł åĩº +æĢ» è§īå¾Ĺ +åºķ çĽĺ +èķ Ĭ +åĩºå¸Ń ä¼ļè®® +主 æĿ¿ +æĹ¥æĻļ éĹ´ +å®ĺæĸ¹ å¾®åįļ +å¼ķç͍ æĹ¥æľŁ +åī¯ æķĻæİĪ +ç͵åŃIJ 产åĵģ +è¡° éĢĢ +çķĻ åŃĺ +çģ« åĬĽ +çĴ § +çļ Ĥ +åħ¼ åħ· +éĩį è¿Ķ +é¢Ĩ çķ¥ +åĪĩ éϤ +åĨįçĶŁ èĥ½æºIJ +å®ŀåľ¨ 太 +çIJĨ论 ä¸Ĭ +ä¸ī å±Ĥ +ä¸ĸçķĮ åIJĦåĽ½ +å®ľ æĺĮ +è̳ è¾¹ +宽 æķŀ +æ±ī æĹı +çϽ çϽ +è¿ĻéĩĮ éĿ¢ +çĶŁæ´» ä¹łæĥ¯ +èµŀ èµı +çĶ· 士 +ä¸Ń ä¿Ħ +车 祸 +åīĤ éĩı +éϤ åİ» +å·¦ è¾¹ +çŃij çī¢ +çīĽ å¸Ĥ +å®¶ åĬ¡ +åķ ĥ +ç½® æį¢ +ç´« å¤ĸ +ç´«å¤ĸ 线 +å¾Ģ åīį +åĬĽ åѦ +ç´§ è·Ł +缮çļĦ åľ¨äºİ +ç» ® +ç¥ Ĥ +宣 è¨Ģ +äºĮ æ°§åĮĸ +äºĮæ°§åĮĸ 碳 +æĹł ç¼ĺ +ç²¾ éĢļ +è¨ º +å¼ķåıij äºĨ +æľĢ åħĪ +æ´¾ é©» +ä¸į å¿į +æĪij çΏ +å¹´ ä¸ĭåįĬå¹´ +æ·ĭ å·´ +没 éĹ®é¢ĺ +åºĹ åĨħ +è·Ł æĪij说 +çĶŁäº§ çĶŁæ´» +è§Ĥ æľĽ +æ¸ į +被 æī§è¡Į +被æī§è¡Į 人 +èĪ ľ +æİ º +ä¸Ģ ç§Ĵ +èįī åĿª +åij¼ åĴĮ +åij¼åĴĮ 浩 +åij¼åĴĮ浩 çī¹ +人æ°ij éĵ¶è¡Į +çĦķ åıij +è¯ģåΏ 交æĺĵ +çķ Ķ +æľº èĥ½ +å¦ ¾ +æĻļ å¹´ +å·¥åķĨ èģĶ +åİŁ åŀĭ +è§Ĵ度 çľĭ +æĬ¥ 社 +è¯į æĿ¡ +躲 éģ¿ +éĩį åIJ¯ +å¤ķ éĺ³ +èĤ¡æĿĥ 转让 +åľ¨ ä¸Ģ +åľ¨ä¸Ģ æĹģ +社ä¼ļ åĮĸ +åıijå±ķ åİĨç¨ĭ +æĭĸ æ¬ł +使 èĢħ +ä¸İ åIJ¦ +æĸ° å±ĢéĿ¢ +ä»Ĭ天 æĪij们 +é½IJ èģļ +对 æĪij说 +éĢĴ 交 +æľª æĽ¾ +èİ Ĭ +éĸ ī +亲 æīĭ +è§Ĵ éĢIJ +æľī é»ŀ +ç¨İ çİĩ +ä½İ 声 +é»ĺ å¥ij +æĻ® æ³ķ +大 ä¸ĵ +第äºĮ 大 +ä½ı åĿĢ +æĶ¾ è¿Ľ +äºĮ æĪĺ +亲 身 +åĽº åĮĸ +ä¸ĭ 乡 +åħ³éĶ® æĬĢæľ¯ +åĽŀ æĥ³ +æĬ¥ åĪĬ +æ¶Ĥ æĬ¹ +èĹı çĿĢ +ç¥Ŀ æĦ¿ +åįĩ 温 +çĶļèĩ³ è¿ŀ +åħ¬åħĥ åīį +ç¾İ æĸ¹ +è¯ļ å®ŀ +æĹł åģ¿ +åīµ æ¥Ń +å°ıå¿ĥ 翼 +å°ıå¿ĥ翼 翼 +两 æīĭ +温馨 æıIJ示 +仿 羣 +æĥ ¶ +èĥ¡ åŃIJ +å·¥ä½ľ ç«Ļ +硬 çĽĺ +ç« ¿ +åĤ³ éĢģ +åħ¨ æł¡ +é²ľ æ´» +çĴĢ çĴ¨ +ç»ĵ å°¾ +æį¢ æĿ¥ +æĪ Ģ +ä½İ ä½į +ä¸ĩåħĥ 以ä¸Ĭ +åĬł åĪĨ +æİ¨ä»ĭ ä¼ļ +çIJĨ èµĶ +å¾· å°Ķ +æĬĹ è®® +æ´ ¼ +åĸ § +åŁİ éĻħ +å¾Ī æ£Ĵ +人 æŃ»äº¡ +ä¼ļå±ķ ä¸Ńå¿ĥ +äºĴèģĶ äºĴéĢļ +èĸĦ èĨľ +éĩį é»ŀ +ç¦ģ æ¯Ĵ +åĨ· ç¬ij +大家 åı¯ä»¥ +é¦ĸ 缸 +è¿ij è·Ŀ离 +æµ® çݰ +ç§ĺ è¯Ģ +èµ· é£ŀ +æIJ ¶ +羣 åģĩ +æģ ķ +å°ı åºĹ +æ°ij çľ¾ +åıijå¸ĥ åħ¬åijĬ +ä¾§ éĩį +å¾ĺ å¾Ĭ +æĢ Ķ +æª IJ +æķ° 缮 +åī¯ ç§ĺ书éķ¿ +两 åı¥ +éļIJ çŀĴ +åıĮ åıĮ +æīĭ æĦŁ +èij¡ 京 +éģĹ å¿ĺ +é¬ ¥ +è¿Ļ个 åľ°æĸ¹ +说 çļĦè¯Ŀ +å·¡ åĽŀ +è¿Ŀ 竳 +æī¾ å·¥ä½ľ +æĶ¯ çIJĥéĺŁ +裡 éĿ¢ +æĺ¾ç¤º åĩº +èĩ³ å°Ĭ +两 级 +åīį æ®µæĹ¶éĹ´ +çĺ¦ èº« +èĤ¢ ä½ĵ +æ¯į 親 +æīĭç»Ń è´¹ +汽车 è¡Įä¸ļ +æİ© çĽĸ +æİ§èĤ¡ éĽĨåĽ¢ +åı£ å¾Ħ +æĶ¿çŃĸ æİªæĸ½ +æµ· 绵 +åħ¨ éķĩ +äºĭ åħ³ +å¸Ń æī§è¡Į +å¸Ńæī§è¡Į å®ĺ +éĤ£ 次 +åı¯èĥ½ åĩºçݰ +ä¸Ńå¿ĥ åŁİå¸Ĥ +ç¿» 身 +ä¹Ł ç®Ĺ +ä¾µ çķ¥ +åĸĩ åıŃ +æ¯ı次 éĥ½ +è§ ħ +éĻ¢ éĻ¢éķ¿ +å§ĭ äºİ +èѦ åĬ¡ +èᝠæĿIJ +å±ł æĿĢ +æľ¬èº« å°± +éļıæĹ¶ éļı +éļıæĹ¶éļı åľ° +åĶ® åįĸ +æĹłäºº 驾驶 +é¢ ħ +åĵģ 質 +åĺ² ç¬ij +è·ij åİ» +åħĭ éĩĮæĸ¯ +çķ¸ å½¢ +ä¿® 饰 +磩 éĺµ +éŁ³ä¹IJ ä¼ļ +æŁ³ å·ŀ +é½ ¡ +ä¼ļ è°Ī +æŃ£ çīĪ +ä¹Ł åIJĮæł· +æļ§ æĺ§ +è¡ĮæĶ¿ éĥ¨éŨ +ä¹ĸ ä¹ĸ +èĤ¤ èī² +æĹ¶ ä»» +羣 åĪĩ +æľĪ ä¸ĭ +æľĪä¸ĭ æĹ¬ +举æĸ¹ è´¢å¯Į +è£ħä¿® åħ¬åı¸ +éĢĢ è¿ĺ +åĭĺ å¯Ł +åĵ¥ 伦 +åĵ¥ä¼¦ æ¯Ķäºļ +çĭ¬ ä¸Ģ +çĭ¬ä¸Ģ æĹł +çĭ¬ä¸ĢæĹł äºĮ +è°ĥ åij³ +åİĭ è¿« +åħ¨çIJĥ æľĢ大 +åī¯ æł¡éķ¿ +æĽ´ ä½İ +åĪĨéĴŁ åIJİ +åĽŀ ä¾Ĩ +åζ åīĤ +åijĬè¯ī 大家 +çĤ¹ éĴŁ +åįģä¸ī å±Ĭ +åij¨ åĽĽ +è¿Ļæł· ä¸Ģ +è¿Ļæł·ä¸Ģ æĿ¥ +èĭ Ł +æľĽ åİ» +æĪIJ è¯Ń +å½ĵ åį³ +ç¬ij 声 +ä¹ĭ åĬ¿ +åĪijäºĭ æ¡Īä»¶ +æĮĤ çĿĢ +ä½ķ ç§į +å°ı 游æĪı +åĽ½å®¶ æĪĺçķ¥ +åĨ· åĨ· +å®ľ 宾 +æIJº ç¨ĭ +è¶ĭ äºİ +åıį çľģ +常 说 +ä¸ĩ æĪ· +åĥµ å°¸ +åįĥä¸ĩ åĪ« +åıijçݰ éĹ®é¢ĺ +åı¯ çŁ¥ +éŨæĪ· ç½ijç«Ļ +åģ¥åº· 产ä¸ļ +åı³ è¾¹ +æµ· è¿IJ +è¿ij ä¹İ +åĮ» æ²» +æĢ» ç®Ĺ +ä¸Ģ åĪĨéĴŁ +æĭ § +ä¹Ł æľīä¸ĢäºĽ +ä¾Ľç͵ åħ¬åı¸ +å»ī ä»· +帮 ä»ĸ +æŃ¤æ¬¡ æ´»åĬ¨ +åıªèĥ½ 说 +èĬ ĭ +çīĩ 段 +åŃĺåľ¨ éĹ®é¢ĺ +ä½łä¼ļ åıijçݰ +è½® å»ĵ +ç½ij éĢļ +滨 æ±Ł +æİĪ ä¿¡ +é»İ æĺİ +ä¸į å±ŀäºİ +约 åįł +éķ¿æ²Ļ å¸Ĥ +èĥļ èĥİ +åħĥ ä»¶ +éĻĨ åĨĽ +è³¼ è²· +æĮĩ æľĽ +å®ŀä¹ł çĶŁ +çī¹çĤ¹ æĺ¯ +çıł æ±Ł +çľĭ ä¸įåĩº +ä¸įè§ģ äºĨ +ç¼ ī +éĺµ èIJ¥ +åĶIJ æľĿ +没 å¿ħè¦ģ +åĽ½åľŁ èµĦæºIJ +ç»ıæµİåѦ å®¶ +åIJĪèĤ¥ å¸Ĥ +çIJ¢ 磨 +ç¡® åĪĩ +åŁİå¸Ĥ åıijå±ķ +çŃ· åŃIJ +人æ°ij æľįåĬ¡ +满 åĪĨ +è¿· ä¿¡ +ä½ľèĢħ æľ¬äºº +æĸĩ竳 æĿ¥æºIJ +ç«Ļ ç«ĭ +æŀĦ æĪIJäºĨ +è¾Ľ åĭ¤ +è¶ħ 强 +éĶ ļ +åīįä¸ī åŃ£åº¦ +å°± è§īå¾Ĺ +å´ĩ é«ĺ +è¶Ĭ ä¾Ĩ +è¶Ĭä¾Ĩ è¶Ĭ +å¸Ĥåľº èIJ¥éĶĢ +综åIJĪ ç´łè´¨ +åŃ ļ +ä¾® è¾± +äºĮ åŃĹ +å·¥ä½ľ ä»»åĬ¡ +åı²ä¸Ĭ æľĢ +æľĢ ä¼ĺ +åIJ© åĴIJ +表 çϽ +èİ« åIJį +èİ«åIJį åħ¶ +èİ«åIJįåħ¶ å¦Ļ +å¹ £ +åIJĮå¿Ĺ 们 +建设 çĶ¨åľ° +åĦ Ģ +éħį åģ¶ +å¼ © +åͱ çīĩ +æīĭ èĦļ +åħ¼ ä»» +åģľ æĶ¾ +æŃ£ å®Ĺ +æĸ° åĨľæĿij +åĤ¬ çĶŁ +æīĢ åŃ¦æł¡ +念 ä½Ľ +åͤ éĨĴ +åħ± åĪĽ +æĭī ä¸ģ +èĥĮ çĿĢ +çĶŁæĢģ ä¿ĿæĬ¤ +åı£ 头 +æĸ¹åIJij çĽĺ +調 æķ´ +æĭĽèģĺ ä¿¡æģ¯ +åħ¶ä»ĸ åĽ½å®¶ +ç®Ģ æĺĵ +åĮ¿ åIJį +è¯Ħ æµĭ +æĺ¯ä¸Ģ 座 +çīµ æīĭ +è¶³ 迹 +çIJĨè§£ åĴĮ +æľĢ åıĹ +å¿ĥ è·³ +çζ 親 +éĿŀ常 åĸľæ¬¢ +èĭ¦ éļ¾ +æĬĢ å¸Ī +æ°ij æĦı +æĪĺ åĽ½ +æĽ¿ è¡¥ +æ´¥ è´´ +ä¸ŃåĽ½ ä¼łç»Ł +åIJĦ è¡Į +åIJĦè¡Į åIJĦ +åIJĦè¡ĮåIJĦ ä¸ļ +第äºĶ å±Ĭ +èį· èĬ± +æĦı èŃĺ +票 ä»· +åĪĨ æµģ +æĿİ çϽ +æ±Ł åĮĹ +æİĴ æĸ¥ +ä½ĵ éĩı +åĮħåIJ« äºĨ +åĪĺ æŁIJ +çݰ å¦Ĥä»Ĭ +å·¥èīº åĵģ +è¿Ļç§į æĸ¹æ³ķ +åĬŀåħ¬ 楼 +ç͵ å·¥ +çħ Ļ +åį¡ çīĩ +å¹´ å¹´åºķ +ä¸ĵ项 èµĦéĩij +åĮ» ç§ij +åĮ»ç§ij 大åѦ +åĽŀ头 çľĭ +ä¸į å±ij +èĩª 驾 +没 æĶ¶ +æīĵ çĮİ +èĦ¸ éĥ¨ +åıĥ èĢĥ +å°Ĩ 士 +è´«åĽ° 人åı£ +çIJĨæĥ³ 信念 +é£İ å°ļ +人æīį éĺŁä¼į +çij ¾ +æĿ¥ è¿ĻéĩĮ +æ´Ĺ 涤 +å¹´ èĸª +èĭį çϽ +ä¸ĩ äºĭ +课 æľ¬ +åºĵ éĩĮ +çī¹ æ´¾ +ç´¾ åijĺ +èµŀ ç¾İ +ç©¿ æĪ´ +製 ä½ľ +èµŀ æĪIJ +ä¸Ģ ä¾§ +å½ĵåľ° 人 +æĭ İ +纸 è´¨ +ä½Ļ 个 +éĶĤ çĶµæ±ł +æľº åŀĭ +éĻ¢ éϢ士 +åģļ å·¥ +å¼ł è´´ +ç¥Ľ æĸij +æ®ĸ æ°ij +å¥ij 约 +æ¹ĺ æ½Ń +æIJ ĸ +åŃĺ è´§ +交éĢļ 大åѦ +è¶ģ çĿĢ +æĸĩçī© ä¿ĿæĬ¤ +å¤ĩ æĪĺ +éĩĩ 纳 +åįĬ æľĪ +æľĢ åħ³éĶ® +æľĢåħ³éĶ® çļĦ +æİ¥ éĢģ +æĶ¶ åī² +åıį åĢĴ +çĥ Ľ +æ ½Ķ +ä¼Łå¤§ å¤įåħ´ +çļĦè¯Ŀ è¯Ń +容 å¿į +å®ļ éĩı +æķ Ĺ +åĵģçīĮ 形象 +æīŃ è½¬ +åĽ½å®¶ éĩįçĤ¹ +èĨĿ çĽĸ +ä¸Ģ 楼 +大 éϏ +éĤª æģ¶ +åĽŀ åij³ +çĮ ¿ +çĿ¡ åīį +æĹł è¾ľ +çĹħæ¯Ĵ æĦŁæŁĵ +æľºæ¢° åĮĸ +çĤ¹ 亮 +溶 è§£ +åĩłä¹İ æīĢæľī +è·ij éģĵ +ç͵è§Ĩ æľº +åı ¨ +æijĩ äºĨ +æijĩäºĨ æijĩ头 +èĩª è´Ł +综åIJĪ åĪ©ç͍ +èĩª å¦Ĥ +åİŁ ä¾Ĩ +ä¹Łä¸į æĥ³ +èĬĤ 课 +è¿ĩ åī© +çͲ çĬ¶ +çͲçĬ¶ èħº +æĸ° ä¸ĸ纪 +èĩªä¸» åĵģçīĮ +é«ĺ å±Ĥ次 +ä¸Ģ è§Ĵ +è¡Į äºĭ +ç¥ĸ åħĪ +å©ļ åIJİ +éĹ´ éļĻ +ç¼Ŀ éļĻ +è¿Ļ æĶ¯ +ä¸įæĸŃ åĪĽæĸ° +å¾® åŀĭ +æĽĻ åħī +享 ç͍ +ä¸ŃåĽ½ ç§»åĬ¨ +éĹŃ çݯ +æī§ æĦı +åıijå±ķ æł¼å±Ģ +æł¸å¿ĥ åĮº +éªļ æī° +åħļåĴĮ åĽ½å®¶ +ä¸ŃåĽ½ æĶ¿åºľ +帶 èijĹ +ä¸ĩåįĥ çĵ¦ +åħ© 人 +äºİæĺ¯ æĪij +åĽº ä½ĵ +çªģ å¦Ĥ +çªģå¦Ĥ åħ¶ +çªģå¦Ĥåħ¶ æĿ¥ +éĩĮç¨ĭ ç¢ij +çα ç¾İ +æŁ¥ éªĮ +åıĮ èµ¢ +éĹª åħī +楼 å®ĩ +æĻ ı +æľī è¶³å¤ŁçļĦ +æŁĶ æĢ§ +ä¿¡æģ¯ å®īåħ¨ +管 线 +å¹¶ ä¸įä¼ļ +åύ ä»¶ +ä½ł åºĶ该 +çĿĢ å®ŀ +æĺİ æ¸ħ +æĬĹ çĶŁç´ł +æīĵ æŃ» +å®Įåħ¨ ä¸įåIJĮ +èĬ± æ¤Ĵ +æĶ¾ 宽 +ä½İ 端 +åĽĽ èĤ¢ +åĮĹ京 èµĽè½¦ +éĽĨ å¸Ĥ +æľª å©ļ +大å¹ħ æıIJåįĩ +建çŃij 设计 +çĭ¬ æľīçļĦ +æİ¢ éĻ© +æ²³æµģ åŁŁ +æħķ 容 +被 çĽĹ +åĵº ä¹³ +èı ģ +æĥ¬ æĦı +è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ 好 +广大 群ä¼Ĺ +å¾· èĤ² +å¸Ĥåľº ä»·æł¼ +奥 å·´ +奥巴 马 +èĬĤ缮 ä¸Ń +两 款 +ä¸ĩä½Ļ åħĥ +ç»´ å°Ķ +çĶŁçī© ç§ijæĬĢ +åIJ¬ èµ·æĿ¥ +çł ļ +æĭŁ å®ļ +æ²¹ çͰ +声 èªī +建çŃij ä¸ļ +éĻIJ è´Ń +çīĩ åŃIJ +çķľ ç¦½ +ç½ij é¦ĸ页 +ä¼Ĺ çѹ +æĴŀ åĩ» +åīį ä¸įä¹ħ +åīį ä¸ĸ +åĽĽä¸ª æĦıè¯Ĩ +æµĭ ç»ĺ +éĺ² ç©º +漫éķ¿ çļĦ +æ²IJ æµ´ +æ¯Ķè¾ĥ ç®Ģåįķ +æµĭ å®ļ +åĽŀ è°ĥ +让 人们 +èĴĭ ä»ĭ +èĴĭä»ĭ çŁ³ +ç»ĵ æĻ¶ +å¢ŀæ·» äºĨ +æĿ¡ è¯Ħ论 +åī¯ ä¼ļéķ¿ +ä½ı æīĢ +ç»Ļ åĩºäºĨ +è°ĥ éħį +æ² ĸ +æľī ç͍ +æľīç͍ çļĦ +ä¸ĢæĿ¡ é¾Ļ +éĩİ å¤ĸ +ç¼ĺ åĪĨ +æ°¸è¿ľ ä¸įä¼ļ +æŀľ æłij +大åıij å¿«ä¸ī +麻 éĨī +äºij éĽĨ +åİ» åĵªéĩĮ +åħ¥ å¸Ĥ +ä»» æĢ§ +建 æ¡£ +建档 ç«ĭ +建档ç«ĭ åį¡ +ä¸Ģ 棵 +社 åįĢ +缸 ä¼´ +åļ · +å¡« åħħ +ä¸Ģ æĹı +ç¾ ģ +åıĸ è¯ģ +èΰ éĺŁ +åİĤ åĮº +è¡· å¿ĥ +åıijå±ķ éĺ¶æ®µ +é«ĺ 强度 +åĹĵ åŃIJ +é¢Ĩ è¡Ķ +楼 主 +大 èĴľ +æŀķ 头 +ç²® æ²¹ +é»Ħ çĵľ +æĵ Ĵ +å°ı çĭĹ +æĶ¹éĿ© å§Ķ +åįģ åĪĨéĴŁ +é²ľ èī³ +åħ³ ç¾½ +çĭĢ æħĭ +å®ŀç͍ æĢ§ +å°ij è§ģ +é£ŀ æī¬ +çͰ éĩİ +æIJ Ĥ +è¿Ļ个 è¯į +åºĶæĢ¥ é¢Ħæ¡Ī +è§Ĵ度 æĿ¥çľĭ +æķ¬ çķı +æ³ķ å®Ŀ +åĸĦ æĦı +æīĵ æĸŃ +对 åĨ³ +çµķ å°į +åĢŁ æŃ¤ +å¼Ģ æºIJ +å°ı 說 +ç¥ º +å²ģ 以ä¸ĭ +éĢĢå½¹ åĨĽäºº +ä¸įä¹ħ åīį +åĩº åİĤ +讽 åĪº +æĿ¥çľĭçľĭ åIJ§ +éŃĶ åħ½ +çķĻ ä¸ĭæĿ¥ +å±ħ 室 +åłħ æĮģ +çľĭ äºĨä¸Ģ +çľĭäºĨä¸Ģ çľ¼ +éĽĨåĽ¢ æĹĹä¸ĭ +æĪĺ æĪĺç»ĦåIJĪ +è®¤çľŁ èIJ½å®ŀ +汽车 产ä¸ļ +çī©çIJĨ åѦ +æķ µ +éĴ Ŀ +åĽ¢ éķ¿ +ä¸įæĸŃ æī©å¤§ +èĤ© è´Ł +åıijå±ķ 缮æłĩ +è³ĩ éĩij +åīį ç½® +ä¸ŃåĽ½ åı¤ä»£ +æŃ» åĪij +åħħåĪĨ ä½ĵçݰ +åħ³ éŨ +ç¾İ æĦŁ +æīĵ åħ¥ +æĬijéĥģ çĹĩ +å°ij çĪ· +æłij æŀĿ +æ¶Īæģ¯ ç§° +æ´Ľ åħĭ +åį ¯ +è¿Ī åIJij +æİ¨ åĭķ +ä»İä¸ļ èĢħ +åİ» ä¹° +欢 å¿« +æĭ¥ æĮ¤ +马 æ¡¶ +æĬĬ æİ§ +æĶ¿ åħļ +å¼ł æī¬ +客 æłĪ +红 æĺŁ +éĢģ æĿ¥ +åħ¨åŁŁ æĹħ游 +èĩª ç§ģ +åįģäºĮ æĿ¡ +åı¹ æģ¯ +ä¸Ģ èīĺ +ä¿Ŀ è´¹ +æĸ½å·¥ çİ°åľº +æľī 幸 +ç»Ń èĪª +åı¯èĥ½ æľĥ +èĥĮ åıĽ +ä½£ éĩij +ä¸ī çŃīå¥ĸ +å¾Ī 满æĦı +游æĪı åľ¬ +群 éĩĮ +æŀĦ ä»¶ +åºı å¹ķ +太 æ¹ĸ +æľ¨ è´¨ +æĻĭ æ±Ł +çµĤ æĸ¼ +è·³ è·ĥ +åĢºæĿĥ 人 +çŃī 诸å¤ļ +æĶ¾ åĩº +åħ³éĶ® æĹ¶åĪ» +æĦŁæŁĵ èĢħ +é£ŀè¡Į åijĺ +èĥĨ åĽº +èĥĨåĽº éĨĩ +æĬ± æŃī +åij¨ äºĮ +æĸ° æĹ¶æľŁ +åĨ·éĵ¾ çµģ +è¿Ļç§į æĸ¹å¼ı +该 æĿij +åĽŀ é¦Ī +åŁºçĿ£ æķĻ +人 åıĤ +æŀ¯ çĩ¥ +æī¹åıij å¸Ĥåľº +åħħåĪĨ èĤ¯å®ļ +å¸Ĥ æĶ¿åįı +äºĭ æ¥Ń +龸 çİĭ +çĥŃ æIJľ +åįģä¹Ŀ 大 +ä¼´ æľī +ç¾İåĽ½ æĢ»ç»Ł +åŁİå¸Ĥ 管çIJĨ +ä¸ĭ 令 +èĥ¸ åı£ +åıª çŁ¥éģĵ +åij¨ ä¸ī +ç͍ æĪ¶ +éŃ ¯ +å¿ĥ è¡Ģ +带头 人 +åĮ» åĬ¡ +åĮ»åĬ¡ 人åijĺ +æİ§åζ åύ +ä½ľåĵģ åĨħ容 +æĪĺ åıĭ +åİĨ å¹´ +ä¸į åħĭ +ä¸įåħĭ ä¸įåıĬ +æĹ¥ æŃ£å¼ı +è±IJ å¯Į +ç¨İ è´¹ +æĹ¶ æķĪ +å±ķ ä½į +è¡¡ éĺ³ +æĪ¿ 貸 +çĪĨ 款 +ä¹IJ æĦı +çĶ· 主 +å¯ ¬ +æľĥ èѰ +ä¹ĭ å¤ľ +åIJĮ 樣 +ä¸įè¦ģ 太 +ä¼Ĭ æĸ¯ +ä¼Ĭæĸ¯ åħ° +åŁºæľ¬ åİŁåĪĻ +åİ» æİī +ä½İ ä¿Ŀ +个 交æĺĵ +个交æĺĵ æĹ¥ +èģĬ èģĬ +åĽĽ ä½į +åħļç»Ħ æĪIJåijĺ +主è¦ģ ä»İäºĭ +å½± éŁ³ +åĨĴ åĩº +åij¼åIJ¸ éģĵ +è¾¾ å°Ķ +æľ¨ åľ°æĿ¿ +诡 å¼Ĥ +çģ¯ åħ· +çģ« çĥ§ +è§£ èĦ± +æĦĪ åıij +æ¹ĸ å·ŀ +é£İ ä¿Ĺ +æĸ° å½¢åĬ¿ +æĸ°å½¢åĬ¿ ä¸ĭ +è² Ŀ +èĦ ĵ +åĬ¨åĬĽ çĶµæ±ł +é£ŀ èι +飧 æĢ§ +åĪ© çī© +åĪ©çī© æµ¦ +ä¸į 认è¯Ĩ +ç¼ĸ ç»ĩ +ä½ľ åĿĬ +èģĮä¸ļ æĬĢèĥ½ +çľĭ è¦ĭ +åĽ´ æ£ĭ +æĺı è¿· +å½Ĵ å±ŀäºİ +æĤ¬ å´ĸ +éĨ« çĻĤ +å®ĭ 代 +åºĦ æĿij +èĹ ķ +çĮĽ çĦ¶ +çĩĥæĸĻ çĶµæ±ł +å®ŀä½ĵ åºĹ +ä¸įè¶³ 以 +æĥħ ç· +æĥħç· Ĵ +å»Ĭ åĿĬ +ç͵ åı° +åºĶ åĬĽ +ä¸Ńå°ı åѦçĶŁ +èĥ¡ åIJĮ +éī´ åĪ« +åĨħ ç½® +ä¹± 象 +æ¬Ĭ çĽĬ +å¼ĢæĶ¾ å¼ı +åįļ æĸĩ +讲 课 +çŃī åİŁåĽł +ç©· 人 +交 æĽ¿ +æĬ¤ çħ§ +åıijå±ķ æľºéģĩ +客 åķĨ +åıį ä¹ĭ +ç±³ é¥Ń +å¹¶ åıij +å¹¶åıij çĹĩ +æ±ī åŃIJ +æŀľ åĽŃ +对æĪij æĿ¥è¯´ +åģı åIJij +æī¹ 示 +读 åIJİ +读åIJİ æĦŁ +æĺİ æĻº +åĽ´ çĿĢ +åıį 转 +æĿ¨ å¹Ĥ +ä¸ĵ åįĸ +ä¸ĵåįĸ åºĹ +åıĹ éĻIJ +åºŁ è¯Ŀ +æŀģ å°ij +åįĪ åIJİ +è¿Ľ ä¿® +åīĬ åĩı +æľ¬ç§ij çĶŁ +ä¼ĺ éĢī +åħī çħ§ +åıĻ äºĭ +åıĸ æļĸ +åĮĹ è·¯ +æ¦ ķ +èİĨ çͰ +楼 å±Ĥ +天 èĬ± +天èĬ± æĿ¿ +çĤ ľ +å·²ç»ı æľīäºĨ +è¶ ¾ +çͳ åįļ +ç͵ éĺ» +åĬŁ è¯¾ +æŃ¥ æŃ¥ +éĤ£ä¹Ī 容æĺĵ +æŃ¤ æĸĩ +ä½ ° +计 è¾ĥ +çīĩ éĿ¢ +ç͵影 éĻ¢ +ä¸į åħ¬å¹³ +ä¸ī æľŁ +æĹħ游 èµĦæºIJ +å¤ļç§į å½¢å¼ı +è£Ĥ ç¼Ŀ +åIJİ æİĴ +硬 度 +åĽŀ æļĸ +éģĵ æķĻ +è´« è¡Ģ +æ¸ħ é¦Ļ +伤 çĹħ +æĦı 義 +çļĦ ç¼ĺ +çļĦç¼ĺ æķħ +åºĦ 严 +åıªæĺ¯ 为äºĨ +æīĵ æĬĺ +以 ä¾Ĩ +滿 è¶³ +çİĽ 丽 +風 éļª +æĸĩ ç§ij +éħįå¤ĩ äºĨ +è¿Ľ é£Ł +æ¶ ¡ +è·¯ ç¨ĭ +åı« 声 +ä¸Ńå¿ĥ åŁİåĮº +æľīæīĢ ä¸įåIJĮ +å¼µ è²¼ +é¢Ħ æĬ¥ +æľīå¤ļ ä¹Ī +è¿Ľè¡Į åħ¨éĿ¢ +æĽ¾ ç¶ĵ +ä¸ī 代 +å®ı 大 +æ¸ħ æī« +éĢī åĩº +åĵª ä¸Ģ个 +主 義 +ä¾Ŀ æĵļ +çļ® éĿ© +èµ¶ æĿ¥ +çŃĽ æŁ¥ +æ¨ Ł +ä¿Ŀ èįIJ +åIJĥ æĥĬ +æľĭåıĭ们 对 +ä»ĸ æĺ¯ä¸Ģ个 +åºŁ æ°Ķ +æ» ħ +è´¢ ç¨İ +æĿij æĿijæ°ij +èµĦ产 è´ŁåĢº +å®ī å¨ľ +缮åīį åĽ½åĨħ +æĦŁè§ī èĩªå·± +çµIJ åIJĪ +éͦ æłĩ +éͦæłĩ èµĽ +æĽ´ æ·± +åŁº æķ° +éħ¿ éħĴ +çī¹èī² äº§ä¸ļ +åİĭ å®ŀ +ä¾Ŀæ³ķ 追究 +æ·¡ å®ļ +ç®Ģ缴 å°±æĺ¯ +å£ĵ åĬĽ +æ°ij å¿ĥ +ä¸į åIJĪéĢĤ +çͱæŃ¤ åı¯è§ģ +èµŀ èªī +æ¾ ¤ +åĩłå¹´ åīį +åIJī ä»ĸ +çł´ æįŁ +轻轻 åľ° +å²Ľ 屿 +æĦı å¢ĥ +ä»Ģä¹Ī åı« +åģĩ è£ħ +éĢģ è´§ +å¹ķ å¢Ļ +妥 åįı +åĽ½ æĹĹ +äºĨ å¾Īä¹ħ +åĪĨ辨 çİĩ +ç´ Ķ +éĺ³ åĮº +åĩŃ çĿĢ +åģľè½¦ ä½į +京 éĥ½ +éĶ £ +æĵ ¾ +è¿Ľ éŨ +åĪĺ æµ· +åĽĽ 级 +女 è¶³ +è¡ĮæĶ¿ 审æī¹ +éģ¥ æİ§ +ä¸į éĮ¯ +å¾Ĺ å¾Ī好 +为 缮çļĦ +ä»į æľª +ç²¾ è£ħ +éĢį éģ¥ +å°½ 头 +çºł ç¼ł +éłĺ å°İ +æĭħ è´Ł +æĪĸèĢħ åħ¶ä»ĸ +åıªä¸įè¿ĩ æĺ¯ +åı® åĺ± +åģĩ åĨĴ +æļĸ æ°Ķ +çĽIJ åŁİ +被 è§Ĩ为 +诺 è´Ŀå°Ķ +ç»ĻäºĨ æĪij +è¿ij åįĥ +éĩį åĽŀ +éĨĴ äºĨ +ç͵ è§£ +忽çķ¥ äºĨ +èĥĮ éĥ¨ +æĸĩæĺİ åŁİå¸Ĥ +æº ħ +è² ĵ +æĬµ æĮ¡ +åĸľæ¬¢ åIJĥ +éĿĻéĿĻ åľ° +å¾Ī æ·± +åŁºç¡Ģ çŁ¥è¯Ĩ +è¿ĩ éĶĻ +çIJĨ ç§ij +交æµģ åIJĪä½ľ +èĪ Ķ +調 æŁ¥ +æħĪ æĤ² +éĴ ° +èĩ´ ç͵ +å®£ä¼ł æ´»åĬ¨ +åıĺ éĩı +çļĦ人 æĿ¥è¯´ +æĹ¶ éļĶ +ä¸į管 ä½ł +缸 è¿ij +è´µ éĩijå±ŀ +ä¹Łä¸į åı¯èĥ½ +ç²ī æľ« +åįĹ çĵľ +çϽ 马 +åħī æºIJ +éĩij å¥ĸ +çĭ¬ è§Ĵ +çĭ¬è§Ĵ åħ½ +妨 ç¢į +ç»Ļ åĬĽ +ä½Ĩ ä»į +å¼łå®¶ åı£ +èIJ¬ åħĥ +渲 æŁĵ +éķ¿å¤§ äºĨ +è®°èĢħ äºĨè§£ +æĢĢ çĿĢ +è¦ģ åѦä¼ļ +游æĪı 代 +游æĪı代 ç»ĥ +äºĮ çϾ +æĦıè¯Ĩ å½¢æĢģ +çİ º +计åĪĴ çĶŁèĤ² +æī¾ åĩĨ +åħ° èĬ± +è¿Ļ座 åŁİå¸Ĥ +污 æ³¥ +å®ĺæĸ¹ 微信 +å½Ĵ å±ŀ +æ°§ æ°Ķ +éģİç¨ĭ ä¸Ń +åį°è±¡ æ·±åĪ» +稳 妥 +çµIJ æĿŁ +åŃķ æľŁ +çī¹ æĿĥ +åĿļ åĽº +顺 åĬ¿ +æŀľ èͬ +éĨ« 師 +åİ ® +ä¹Łæĺ¯ å¦ĤæŃ¤ +é¦Ĵ 头 +缸 åĬ© +å¹² 线 +ä¸Ģ æľ¬ä¹¦ +ç» ¥ +æĮ¯ å¥ĭ +èĤ¾ èĦı +åĭķ çī© +é£ŀ è·ĥ +èıľ åĵģ +å¤ļ ä½Ļ +å¤ļä½Ļ çļĦ +éĢĿ ä¸ĸ +æģĭ 人 +å¼Ģåıij åĪ©ç͍ +顺 丰 +éĩİ å¿ĥ +æł¡ å¤ĸ +æģIJ é¾Ļ +éĿ¢ åħ· +éķ¿ è¾Ī +éļı å¤Ħ +éļıå¤Ħ åı¯è§ģ +ç´§ 缺 +éĩį ä¸Ń +éĩįä¸Ń ä¹ĭ +éĩįä¸Ńä¹ĭ éĩį +奥 æĸ¯ +奥æĸ¯ åį¡ +ä¸Ģ个 å¤ļ +ä¸Ģ个å¤ļ æľĪ +ä¸įåı¯ 缺å°ij +æĸ° æł¼å±Ģ +æıIJ æĮ¯ +è¡Į è´¿ +æ¼Ĥ æµģ +èģĬ åŁİ +åħ´ 建 +è´¨ æ£Ģ +ç§ģæľį 游æĪı +æĽ´ éĩįè¦ģ +è´ ® +çħ ľ +转åıĺ 为 +è¿Ļ 两年 +ä¿Ŀ é²ľ +æī§ æķĻ +çĥ ¨ +å¼Ģåıij 建设 +è¿IJèIJ¥ 管çIJĨ +误 å·® +京 åī§ +å¸IJ åı· +å·¥ä½ľ ä½ľé£İ +ä¸ĸ ä¿Ĺ +çϽ 宫 +天 åĽ½ +å¤©åĽ½ ç»§ç»Ń +å·´ æĸ¯ +èIJ¥ åĪ© +åĵģ æł¼ +æĿijæ°ij 们 +æĪ¿ 车 +çŃī çĹĩçĬ¶ +å¦Ĥ å®ŀ +å® ¸ +å±Ĥ 级 +éĶĻ è¿ĩäºĨ +ç»ĵ å®ŀ +ç¬ij èĦ¸ +羣å®ŀ æĢ§ +éĥ½å¸Ĥ æĬ¥ +é¥Ń èıľ +åºĶ 注æĦı +æĬ½ çĥŁ +伪 éĢł +åīį ä¸Ģ天 +éŃĶ é¾Ļ +éŃĶé¾Ļ 令çīĮ +约 è°Ī +绣çѹ æİ¨è¿Ľ +让 ç͍æĪ· +åħ¨éĿ¢ èIJ½å®ŀ +å¼Ħ å¾Ĺ +è°Ī æģĭçα +鸣 æĪIJéķ¿ +鸣æĪIJéķ¿ è®° +æ´ĭ æ´ĭ +çĸı æķ£ +éĿ¢ç§¯ 约 +æµĵ 缩 +æĸ¯ é¡¿ +çĶŁæĢģ åľĪ +æī§ 导 +ç§» éĢģ +齿 è½® +æł¹æľ¬ å°±ä¸į +缩 åĩı +èµ° ä¸ĭåİ» +çĿ« æ¯Ľ +ä¹Łä¸į éĶĻ +åıįæĺł åĩº +èĭ¦ æģ¼ +缸åħ³ æĶ¿çŃĸ +é«ĺ 楼 +ç²ī èī² +æĬķèµĦ é¢Ŀ +ä¸į ç»ı +ä¸įç»ı æĦı +å®ģ æĦ¿ +èĪĮ 头 +æ»ĭ çĶŁ +å®ģ åİ¿ +åīįåĪĹ èħº +åĩ ³ +é£Ł 欲 +åıĸ èĥľ +éĻ¢ åŃIJ +ç´łè´¨ æķĻèĤ² +滨 å·ŀ +æĬ¢ æĬĵ +å¼Ĥ åij³ +åĴ ļ +åĬ į +宽 éĺĶ +æļ´ 涨 +æĥł åıĬ +è§Ħ ç¨ĭ +ä¾Ľ åħ» +éĢģ å¾Ģ +å±± åºĦ +举 äºļ +å±ķ é¦Ĩ +è§£ éĶģ +æĹł è§Ĩ +éĻį èIJ½ +è¿ŀ äºij +è¿ŀäºij 港 +åıĤ è°ĭ +çİ ĸ +ç¬ ĥ +èĢĹ è´¹ +æī¿ å¾· +社ä¼ļ æķĪçĽĬ +åįĹæµ· ç½ij +åĪĽ 伤 +èIJ ± +åħħ æ²Ľ +ç½ijç«Ļ 建设 +大 åºĨ +åĨį éĢł +åŃĹ æł· +åħ¨æ°ij åģ¥èº« +èĮ« èĮ« +æµ® åĬ¨ +åīį åı° +å¢ŀ 设 +éĢĽ è¡Ĺ +åĢĴ éĹŃ +æ³ķå¾ĭ 顾éĹ® +çĸ ® +çĹħ çĹĩ +空 åīį +请 æķĻ +èĥľ ä»» +æĿĢ èıĮ +æĪĺæĸĹ æľº +ç»ĺ åζ +å¤Ħ æĸ¹ +çªģ åĽ´ +çĮ« åĴª +æĬ¥åijĬ æĺ¾ç¤º +ç¿ Ł +çķ¶ åľ° +æľĢ éļ¾ +纪 å§Ķ书记 +ä½İ åİĭ +èĻļ 空 +è¿Ļéĥ¨ ç͵影 +产ä¸ļ åįĩ级 +è°· çα +è°·çα åĩĮ +æĬ¼ éĩij +女 æĸ¹ +éĴ» çłĶ +æļĹ æļĹ +è¿· ä½ł +æīĢ è¬Ĥ +å¨ģ å»ī +å¼Ģ æľĹ +å² Ķ +çģ« çĤ¬ +åIJĪçIJĨ æĢ§ +åħ¬ åĬŀ +ä¼ļ ä¼ļéķ¿ +éĺ´ è°ĭ +å¼Ģ å±Ģ +æĻ®éĢļ è¯Ŀ +åį¡ æĭī +å°ij åIJĥ +éĹª èĢĢ +æŀľ æ±ģ +æī§è¡Į åĬĽ +è° Ľ +æĬ¢ åĬ« +é«ĺéĢŁ åıijå±ķ +éŁ ¬ +åįĹ æ²Ļ +é«ĺçŃī åŃ¦æł¡ +æį¢ 个 +åı¯èĥ½ åŃĺåľ¨ +æĬ Ĵ +è°± åĨĻ +被 æĬĵ +æĿ¯ åŃIJ +èĬĤèĥ½ åĩıæİĴ +æ°ĶåĢĻ åıĺåĮĸ +åĪĨ åĪ¥ +ä¸Ń æŀ¢ +欢 åij¼ +åħī 纤 +è¿Ļ 群 +çľ¼ çķĮ +åħ±åIJĮ åıijå±ķ +çݰ ä»Ĭ +éĹ» è¨Ģ +çī¹èī² å°ıéķĩ +æķij 人 +éĻį æ°´ +ä¸ĸçķĮ ä¸Ģæµģ +å°± é¤IJ +çŀ ¥ +å¤į ä»ĩ +ç¾½ æ¯Ľ +ç¾½æ¯Ľ çIJĥ +è´© åįĸ +æºIJ æ³ī +æĢ»ä½ĵ è§ĦåĪĴ +åĬ¨ æĦŁ +ä¸Ģ 审 +åĢŁ éĴ± +è§ģ æķĪ +èĬ± èįī +åIJĮ ä¸ļ +æŁ¥ è©¢ +åĽ½éĻħ åIJĪä½ľ +ä¾Ľ åĽ¾ +åģ ´ +æł ĵ +缸 éĢļ +è°Ī åıĬ +è¿ĩç¨ĭ å½ĵä¸Ń +é¦Ļ èıĩ +åįģåĽĽ æĿ¡ +ä¸Ģå¼Ģå§ĭ å°± +ä¸ĵ åijĺ +æĺİ é¡¯ +æīĵéĢł åĩº +ä¸ĭéĿ¢ æĪij们 +æľº æ²¹ +åı° è¯į +åŃIJ å¼Ł +æľĢ 常è§ģçļĦ +æĪij è®°å¾Ĺ +ç» ° +æĤ¬ æµ® +è¿ĺ 羣æĺ¯ +æĮĤ åı· +åıĭ åĸĦ +éĩį 伤 +çħ§ 亮 +æŃ¦ èѦ +åĩºçݰ éĹ®é¢ĺ +è¸Ĭ è·ĥ +åľ°çIJĥ ä¸Ĭ +å¸Ĥ 人大 +åıĹ害 人 +å² IJ +åIJĮ åѸ +éĩijèŀį å¸Ĥåľº +æľīçļĦ çݩ家 +å¸Ĥ æķĻèĤ² +å¸ĤæķĻèĤ² å±Ģ +åIJĦ å¼Ĥ +ç·ļ ä¸Ĭ +æģ º +æľī 大éĩıçļĦ +åķĨ æĬ¥ +åįķ åįķ +åħ¨ é¢Ŀ +ä¾ĿæĹ§ æĺ¯ +好 åĩłä¸ª +åĸ µ +éĩį æķ´ +çĶŁæ´» è´¨éĩı +æİ¢ 访 +åį° èĬ± +缼 è¡Į +å¾® è§Ĥ +èĪį å¾Ĺ +åºŁå¼ĥ çī© +积 èĵĦ +å®ļ å±ħ +æĤ ¼ +èĮ ¸ +çļĦ 帮åĬ© +çļĦ帮åĬ© ä¸ĭ +亿 åIJ¨ +åŃĶ éĽĢ +è¿ĻæĿ¡ è·¯ +é¥ µ +æĦĪ åĬł +éķ į +ä½ľ æ¡Ī +èįĶ æŀĿ +太 å°ij +è·» 身 +åħ¬çĽĬ æ´»åĬ¨ +çϽ æĸij +æĬĢæľ¯ æ°´å¹³ +å¸ § +æĹł çŁ¥ +åºĶ该 æĢİä¹Ī +éĢĢ å¸Ĥ +æ¸ Ń +åħ» çĮª +é© ¼ +群 å²Ľ +大 åį« +ä¹ĺ çĶ¨è½¦ +èı² å°Ķ +è´´ åIJ§ +åģľ ä¸ĭæĿ¥ +æľīæľº ç»ĵåIJĪ +åĪ» èĭ¦ +çļĦ åľ° +çļĦåľ° æŃ¥ +è¯Ĭ æīĢ +å¼Ģ æĪĺ +èĢģ çīĮ +çѹ çłģ +åħ«å¤§ 以æĿ¥ +楼 æĪ¿ +åŃĻ æĤŁ +åŃĻæĤŁ ç©º +åħĴ åŃIJ +第ä¸Ģ æĿ¡ +社交 åªĴä½ĵ +æĥ³ èµ·æĿ¥ +大 æ´ĭ +æĭ¼ éŁ³ +è¿Ľ åįļä¼ļ +è¿ĩ åħ³ +æ² ¼ +ç©¿ æIJŃ +éĤ£ ä¸Ģ天 +çł´ éŨ +æĬķæłĩ 人 +èµ¢ å®¶ +èĻļ å¼± +æ¿ ĥ +å®ī æ£Ģ +客 å®¶ +çĭ¬ç«ĭ èij£äºĭ +æīĭ åĬ¿ +åīµ éĢł +åľĨ满 å®ĮæĪIJ +为主 线 +好å¥ĩ å¿ĥ +é¢Ĩ åľŁ +çª ĸ +åħ¸åŀĭ æ¡Īä¾ĭ +çªģåıij äºĭä»¶ +åºķ æ°Ķ +头 æĻķ +å®Ľ å¦Ĥ +è§ ¸ +æ¸ħ æ·¡ +åļ ¼ +åģľ ç͵ +ç²ī å°ĺ +éĻįä½İ æĪIJæľ¬ +æĶ¾ æīĭ +è®°èĢħ 表示 +æĭĸ å»¶ +éª ĩ +æ®ĭ å¿į +çľģ æķĻèĤ² +çľģæķĻèĤ² åİħ +é«ĺ é¢Ŀ +éĦ Ļ +æ¥ ŀ +åĨħ ç§ij +èIJ¥ä¸ļ é¢Ŀ +åŁº çŁ³ +æµģ æ·Į +主 æĹ¨ +éĺIJ éĩĬ +建 åįİ +æĥĬ åı¹ +çī¢åĽº æłijç«ĭ +æĺ¯åIJ¦ åŃĺåľ¨ +建 åĨĽ +éĽ¾ éľ¾ +åħ¬ 认 +åħ¬è®¤ çļĦ +æ°¨ åŁº +æ°¨åŁº éħ¸ +åīį åĩłå¹´ +åι éĤ£ +æ±Ł 举 +å·¥ æ¥Ń +ä¸ĢçĤ¹ ä¹Łä¸į +ä¿® 士 +äºĨä¸Ģ éģį +åĪ ģ +æ»ļ æ»ļ +åĪĨ æł¡ +羣 çα +è¡Ģ èĦī +æĢ¥ åī§ +ä¸Ģ群 人 +ç¾ ¯ +æĪIJ é¾Ļ +ç²¾ç¥ŀ çĹħ +缸åħ³ 人åijĺ +éĿĵ 丽 +ä¸ī åŃ£åº¦ +åĪĴ å®ļ +ä¸ĸçķĮ 第ä¸Ģ +éĢļ ä¿Ĺ +åķĨä¸ļ åľ°äº§ +åĬŁèĥ½ æĢ§ +èµĦæľ¬ 主ä¹ī +详 è§ģ +æĬĵ æįķ +æĸĩ æĺĮ +å®Ŀ å®ī +è£ħéħį å¼ı +æºIJ æºIJ +æºIJæºIJ ä¸įæĸŃ +çĶŁ æĢķ +纵 åIJij +å£ ½ +çľ¼ è¢ĭ +èĤī ä½ĵ +åı¤ ä»Ĭ +èŀį åªĴä½ĵ +åģ ī +æł¼ æľĥåĵ¡ +çĥ · +åĬŁ ç͍ +æīŃ çŁ© +绿èī² éĢļéģĵ +åī§ ç»Ħ +å¼± åĬ¿ +è´¨éĩı éĹ®é¢ĺ +éĻIJ é¢Ŀ +éª Ĩ +éģµ ä¹ī +å¯Ŀ 室 +æĥ³ 念 +åł± åijĬ +ä»ħ 次 +ä»ħ次 äºİ +èŀį åĪĽ +æĭĽèģĺ ä¼ļ +åºĬ åŀ« +转åŀĭ åıijå±ķ +ä¸ŃåĽ½ çĶµä¿¡ +åIJ¬ è¯Ŀ +è«ĭ æ±Ĥ +大éĥ¨åĪĨ 人 +æ´» å¾Ĺ +åĵŃ æ³£ +è¶ Ļ +åıijçĹħ çİĩ +ä¸į 符 +åĨĽ å®ĺ +é¢Ī æ¤İ +æĸ°åĨł çĸ«æĥħ +æŁ¬ åŁĶ +æŁ¬åŁĶ 寨 +ä»»ä½ķ å½¢å¼ı +人 éĻħ +人éĻħ åħ³ç³» +æĢ» æī¿åĮħ +å¹³åĿĩ æ¯ı +æģŃ åĸľ +åĦ ĺ +åħµ 马 +è¿Ł åΰ +å·¥ 伤 +çīĪæĿĥ å½Ĵ +çīĪæĿĥå½Ĵ åİŁ +æĭ¥ æĬ¤ +ç³Ĭ æ¶Ĥ +å¹² æ¶ī +å°ij ä¸įäºĨ +æĥ³ æī¾ +è´¹ çİĩ +该 éĻ¢ +èŀį åĮĸ +è¿İ åIJĪ +è§ĨåIJ¬ èĬĤ缮 +æł¼ ç¶²ç«Ļ +çľī æ¯Ľ +欢è¿İ 大家 +å®¶åºŃ æķĻèĤ² +ä¾µ èļĢ +ç»Ļ ä½łä»¬ +è¡Ģæ¶² 循çݯ +å¯Ħ æīĺ +å°ĸ åı« +以ä¸ĭ åĩłä¸ª +è¿ĺ 以为 +åħ¶ä»ĸ çݩ家 +ç¬ij ç¬ij +æīĵ åIJ¬ +èĩªçĦ¶ ç§ijåѦ +åŁº ç«Ļ +ä¹Ŀ å·ŀ +ä¿Ŀ 驾 +ä¿Ŀ驾 æĬ¤ +ä¿Ŀ驾æĬ¤ èĪª +æĶ¾ çľ¼ +çŁ¥åIJį ä¼ģä¸ļ +ç¸ ® +ç¨ ½ +æļ ĩ +使ç͍ 網路 +é¢Ħ çķĻ +大 象 +åıijæĺİ ä¸ĵåĪ© +æĸĩ 娱 +éĢł ç¦ı +湿 润 +éĿ¢ æĿ¡ +æ¶Īè´¹ åįĩ级 +è®Ĭ å¾Ĺ +åĩł åIJį +ä» Ħ +认 æ¸ħ +è¿ľ æĻ¯ +æıĴ 座 +诸 侯 +åıĺ æĢģ +ç¦ı 彩 +è´§ æŀ¶ +失 æİ§ +ç§»åĬ¨ 端 +ä¸Ĭ åı¸ +éĢł 纸 +å¸ĥ æľĹ +çĴ ĩ +åı° åįĹ +åĮĹ京 åĨ¬å¥¥ +èĵĿ çīĻ +éķ¿ çŁŃ +æĬĺ å°Ħ +ç»ij æŀ¶ +å¯Ĵ åģĩ +转 åŁºåĽł +æĢ¥ äºİ +æŃ£ åĵģ +åħħ 滿 +大 纲 +æĬĹ ä½ĵ +è¨ĵ ç·´ +æĶ¶ ç´§ +æ¯Ķ è³½ +åħµ åĬĽ +æľ¬ æĽ¸ +äºĮ 代 +æĢ¥ è¯Ĭ +æĸĩ æ¡Ī +ç»ı åķĨ +æĻ¨ æĬ¥ +æ£ ĺ +æĢ»ä¹¦è®° åľ¨ +åıĹ éĤĢ +äºĶ åĽĽ +å²Ń åįĹ +çα åIJĥ +åŁĥ å°Ķ +å¿ĥ å¢ĥ +è¦ĨçĽĸ éĿ¢ +å®ŀåľ¨æĺ¯ 太 +æł¹ åºķ +纷纷 表示 +åĹ ħ +éļıçĿĢ æĹ¶éĹ´ +åİĨåı² æĤłä¹ħ +éħ ī +æĢ» éĺŁ +主é¢ĺ æ´»åĬ¨ +éĹ® åį· +é©¿ ç«Ļ +æı¡ ä½ı +åı¯èĥ½ 导èĩ´ +æ°ij éĸĵ +éĸĭ åķŁ +ä½Ĩ ä¸įéĻIJ +ä½Ĩä¸įéĻIJ äºİ +åįģ éĩĮ +å¨ ¥ +æįŁ èĢĹ +çĸı 导 +çݯ æ°§ +ç¥ŀ éĢļ +çα å°Ķ +çαå°Ķ åħ° +æľ´ å®ŀ +å¿« æĬ¥ +æĶ¶ åıĹ +æĪĸ 許 +èĥĮ éĿ¢ +æĸĩåĮĸ ä¼łåªĴ +ä¸ī åĢĭ +æĶ» åĬ¿ +å®ī 举 +å®ī举 å°¼ +åĿĩ å·² +顾 èĻij +éĦ Ń +è¿Ļå®¶ åħ¬åı¸ +åħ¬åijĬ ç§° +æıIJä¾Ľ ä¼ĺè´¨ +稳æŃ¥ æİ¨è¿Ľ +å¤į è¯ķ +å°Ĩ é¢Ĩ +è°Ī èµ· +å¨ Ħ +è¿ŀ 线 +æ©Ł éĹľ +åºĶç͍ åľºæĻ¯ +çĶ» åĥı +è´¢ è¿IJ +ä¿Ŀ éļª +çĹħ çIJĨ +æ¯Ľ 主å¸Ń +ä¸Ŀ 毫ä¸į +çα å¥ĩ +çαå¥ĩ èīº +ä¸ĵå®¶ ç»Ħ +åij¼ åͤ +éĭ ¼ +çģ ¸ +é¢ĨåħĪ åľ°ä½į +æıIJ æĭĶ +龸 éģĵ +å±± åĿ¡ +èĿ İ +沸 èħ¾ +该 项 +ä»Ĭ çĶŁ +ä¸Ģç¯ĩ æĸĩ竳 +æĸ¹å¼ı è¿Ľè¡Į +é»ij 客 +æĶ¹ åĬ¨ +主 é¡Į +æķ£ å¸ĥ +ä»Ģä¹Ī åľ°æĸ¹ +åĮĸ åIJĪ +åĮĸåIJĪ çī© +éĿĻ ç͵ +æĢ» æĶ¶åħ¥ +å§Ķ ç»Ħç»ĩ +å§Ķç»Ħç»ĩ éĥ¨ +éĿĻ æĢģ +èĢģ åŃĹåı· +室 åıĭ +éĥ½ä¸į æķ¢ +æŀ¶ åŃIJ +çģµ æķı +审 è§Ĩ +æĤ£ åĦ¿ +å±± 寨 +èĸª èµĦ +é©° æı´ +éĥ¨åĪĨ åĨħ容 +好 ä¼¼ +æĪIJåijĺ åĽ½ +åľ¨æĪij çľĭæĿ¥ +åħ³æ³¨ 度 +éĻĪ æŁIJ +è¿Ļç§į äºĭæĥħ +éĢī å®ļ +ç²¾ åŃIJ +å£ģ çĶ» +æ±Ł æ·® +é«ĺ æĺĤ +æł¼ åĬĽ +è¼ © +åѦ åłĤ +æĤ¨ åIJĮæĦı +ä¸ĢåĪĩ éĥ½æĺ¯ +æ½ ¤ +éĸ ĥ +å¸ĮæľĽ èĩªå·± +ä¿ ĺ +æ±Ł åİ¿ +æ³ ¾ +ç§ij æķĻ +æīĵ è¿Ľ +ä¸į æħİ +å¯Ĵ åĨ¬ +æ¸Ķ æ°ij +鼷 æĸ¯ +主 å®° +æĹħ游 度åģĩ +ç͵åŃIJ éĤ®ä»¶ +æ±Ĥ å©ļ +éļİ æ®µ +åģ¥èº« æĪ¿ +注æĺİ åĩºå¤Ħ +äºĭæķħ åıijçĶŁ +级 以ä¸Ĭ +åŃĺ æ´» +æĸ½ èĤ¥ +èľľ èľĤ +åµ © +æĮĸæİĺ æľº +æĬĹ æĭĴ +ä¼ł 导 +æĺ¯ä»Ģä¹Ī åij¢ +ä¸Ĭå¹´ åIJĮæľŁ +建 åħļ +çĶŁ æħĭ +ä¿Ŀ ä½ı +款 车åŀĭ +人 èĦī +éļIJ èͽ +失 æķĪ +éģ¿ åŃķ +ç®Ģ 便 +谢谢 ä½ł +å®Ī ä½ı +æĶ¾ æĺł +è¨Ī çķ« +çݰ代 çµģ +é¤IJ 廳 +æķħ å±ħ +大 大å°ı +大大å°ı å°ı +çī¹åĪ« 声æĺİ +éģį åıĬ +å¿ĥçIJĨ åĴ¨è¯¢ +è³ ´ +çĮ® è¡Ģ +å·²ç»ı è¾¾åΰ +æīĵ æĭĽåij¼ +åıĮ è¾¹ +ä¸Ģæĸ¹éĿ¢ æĺ¯ +å´ĩ å°ļ +éĺ¿ å¯Į +éĺ¿å¯Į æ±Ĺ +æĮģ æľī人 +è± ģ +é£İ çŃĿ +åĬ¨ èį¡ +äºĨä¸Ģ ä¼ļ +äºĨä¸Ģä¼ļ åĦ¿ +ä¸ĩ 象 +çľĭ ç͵è§Ĩ +åįģä¸ī æĿ¡ +çĮĽ çĥĪ +è¦ģ ä¸įçĦ¶ +太æŀģ æĭ³ +å¼ķ çĪĨ +ç»ıè¿ĩ å¤ļå¹´ +游æĪı éĩĮçļĦ +é¾Ļ æ³ī +æłĩ éħį +è®ĵ ä»ĸåĢij +éĢł æŀĹ +åĮºåŁŁ æĢ§ +亿 ä¸ĩ +æĪĺçķ¥ å¸ĥå±Ģ +éķĩ æĶ¿åºľ +åĶ® 票 +çĶŁäº§ å·¥èīº +éķĩ åħļå§Ķ +ä¸Ńå°ı åŀĭ +æľ¨ è̳ +æ²³ è¾¹ +èĦ¾ èĥĥ +欢è¿İ æĤ¨ +åıĺ å¼Ĥ +缤 纷 +åŀĥåľ¾ æ¡¶ +辩 è¯ģ +车 åºĵ +æ¯Ķ çİĩ +åħ´ æĹº +详ç»Ĩ äºĨè§£ +å®ī å±ħ +çħ§ æĸĻ +æĸ¹ æīį +èµ ¦ +åĨ ķ +å¥Ķ èµ´ +å®Ŀ 鸡 +åľº åĿĩ +缮åīį æŃ£åľ¨ +åIJŀ åϬ +è¿° èģĮ +æĩ µ +å¥ĩ çijŀ +ä»į å°Ĩ +èĪī 辦 +å·¥åķĨ å±Ģ +å¡ij èĥ¶ +åĬŀ å®ŀäºĭ +æĸ¹ æĸ¹éĿ¢ +æĸ¹æĸ¹éĿ¢ éĿ¢ +æĸĩåĮĸ èĬĤ +åħ¥ èģĮ +é¸ ¥ +ç©¿ éĢı +以 ä¹łè¿ijå¹³ +åį± éļª +æľ¦ èĥ§ +åİĨåı² æĢ§ +æķŀ å¼Ģ +ä¼Ļä¼´ åħ³ç³» +çŁ¿ åĮº +åĽ½éĻħ åľ¨çº¿ +ä¼łå¥ĩ éĩĮéĿ¢ +è¿ij äºĽ +è¿ijäºĽ å¹´ +åĬ£ åĬ¿ +æĶ»åĩ» åĬĽ +æĻº éĢł +ç¦ § +çİĭ åħĪçĶŁ +éĨ« çĶŁ +åĽĽ 项 +å®ŀ æĻ¯ +åĪĿ åĪĽ +å¿ĥ 裡 +æĻ¶ ä½ĵ +交 éĻħ +让 æ¶Īè´¹èĢħ +课 æĸĩ +æİĴ æ°Ķ +å¹¶ä¸į æĦıåij³ +缸 声 +第ä¸Ģ å±Ĭ +åİŁ èijĹ +éĽ ľ +没æľī 太大 +è¡¥ æ°´ +çµģ ä¼ģä¸ļ +第äºĮ æī¹ +åħ¶å®ĥ éĹ®é¢ĺ +æİĮ éŨ +责任 å¿ĥ +é¤IJ åħ· +ç¾Ĭ æ¯Ľ +没æľī å¿ħè¦ģ +ä¹IJ åĽ¢ +è¿Ľ åŁİ +ä¸ĢçĤ¹ åĦ¿ +身 å½¢ +çļ®èĤ¤ çĹħ +æĺ ± +å¢ŀ èĩ³ +èģ² æĺİ +æıIJ è´¨ +ä½ĵèĤ² åľº +çѹ 建 +é¬ Ĩ +车 çīĮ +éļĶ éŁ³ +è´Łè´£ åIJĮå¿Ĺ +丰 ç¡ķ +ä½Ľ éĻĢ +äºī åIJµ +åº ¶ +æ·¡ æ°´ +å°ı çĶ·åŃ© +ç§ģ èĩª +åĮĸ è¿Ľç¨ĭ +æĪĺ士 æĿ¥è¯´ +æ²¹ èħ» +èĦ±è´« èĩ´å¯Į +æĹ¥å¸¸ å·¥ä½ľ +交 èŀį +åĨľ è´¸ +åĨľè´¸ å¸Ĥåľº +åĵĪ çĻ» +ç͵ è´¹ +èµ ĺ +åıĮ èħ¿ +æĵĶ å¿ĥ +æĿ¥ 形容 +使åij½ æĦŁ +éĤ£ä¹Ī ç®Ģåįķ +èĬĻ èĵī +åĢŁæ¬¾ 人 +ç§Ģ 丽 +è®ĵ ä»ĸ +严åİī æīĵåĩ» +è³ ŀ +æļ « +çħ¤ æ°Ķ +çά ä¸Ĭ +æ½ĩ æ´Ĵ +太 ä¹ħ +åij½ åIJį为 +è·¯ çͱ +è·¯çͱ åύ +é© ¯ +æıIJ æĹ© +æĬĹåĩ» çĸ«æĥħ +åĩ Ľ +交 åıĭ +éĶĢåĶ® æ¸łéģĵ +毫ä¸į çĬ¹è±« +èIJ¥ åľ° +çłĶç©¶ 表æĺİ +é±¼ ç±» +æį¢ å±Ĭ +æİ¡ åıĸ +çī Ĩ +缼 å¼Ģ +æ²§ æ¡ij +åºŃ 审 +ç»ı æŁ¥ +åĬł å¼· +缸æ¯Ķ äºİ +ä¸ĵ çıŃ +ä½ĵ åŀĭ +被 害 +被害 人 +æĶ¶ 款 +åħ·æľī èī¯å¥½ +é«ĺå³° æľŁ +åģı ä½İ +åĦ Ł +åĨľä¸ļ ç§ijæĬĢ +ç®Ĭ æĥħåĨµ +å¦Ĥæŀľ çݩ家 +éķ¿ çº¦ +第åħŃ å±Ĭ +åħ¬å¼Ģ æĭĽèģĺ +åĪĩ æĸŃ +è¿« 使 +çĸĹ ç¨ĭ +第äºĮ ç§į +ä¸į åħį +å¹² èѦ +çŁ³ 榴 +åĹ £ +两 ç±» +çε 士 +åŁİ乡 å±ħæ°ij +æŃ¤ 项 +缴 è¾ĸ +缴è¾ĸ å¸Ĥ +åij¼ åºĶ +éĴ ¯ +ç¦ı å¾· +æľº 身 +æĵį åľº +æ¿Ĵ 临 +人群 ä¸Ń +èĤ¡ æ°ij +åŃ ½ +æ³ķ åħ° +é¨ İ +糯 ç±³ +æĢ» çļĦ +æĢ»çļĦ æĿ¥è¯´ +åħ¸ éĽħ +æĸ° éĻĪ +æĸ°éĻĪ ä»£è°¢ +缮 çĿ¹ +é¢Ħ è¨Ģ +è·Į çł´ +æĸ° ç¯ĩ竳 +æ¯Ĵ æĢ§ +åĸĿ èĮ¶ +æŁ¥ èİ· +亮 丽 +çĶŁäº§ åķĨ +æĶ¹ æĪIJ +为äºĨ æĽ´å¥½ +æ·± 交 +深交 æīĢ +æİ ĥ +ä¹Ļ èĤĿ +泸 å·ŀ +åħĪè¿Ľ æĬĢæľ¯ +è¾ĵ ç»Ļ +æķ£ æĪ· +æĢĿç»´ æĸ¹å¼ı +åºĹ 主 +è°ĭ æ±Ĥ +游æĪı æĬĢå·§ +ä¸Ģå¹´ 级 +çľ¼ è§Ĵ +ä¸Ńä»ĭ æľºæŀĦ +å·§ åIJĪ +éĺ² çĽĹ +导 è´Ń +æĪ Ĭ +æĽ´ éĢĤåIJĪ +åŁºæľ¬ ä¿¡æģ¯ +马 ä¸ģ +åħ»æ®ĸ åľº +åıį è¿ĩæĿ¥ +æİ¨ å´ĩ +å¯ĨåĪĩ åħ³æ³¨ +åŁºéĩij ç»ıçIJĨ +æĮī éĶ® +åĨħéĥ¨ æİ§åζ +æĪIJåijĺ åįķä½į +æľ¯ è¯Ń +åζ æľį +åĪļ éľĢ +æ£Ģ ç´¢ +大大 æıIJé«ĺ +åģ¥åº· 管çIJĨ +èĩª æŃ¤ +客æĪ· éľĢæ±Ĥ +丰 èĥ¸ +èµ· éĩį +èµ·éĩį æľº +æ¬ł 缺 +æ¡Ī åŃIJ +æĥħ人 èĬĤ +åħļ æł¡ +è¢ ľ +该 åī§ +迷失 ä¼łå¥ĩ +ç»ļ 丽 +åķ ª +æĹł ç§ģ +é̲ ä¸ĢæŃ¥ +第ä¸Ģ 竳 +åύ åħ· +åĨľ èµĦ +確 實 +åºı åĪĹ +娱ä¹IJ å¹³åı° +èŀįèµĦ ç§Łèµģ +èµĦæºIJ åħ±äº« +èģ½ åΰ +æIJŀ å¾Ĺ +ç»§ç»Ń ä¿ĿæĮģ +åIJ¯ èĴĻ +çľ º +ä¸Ŀ è·¯ +设æĸ½ 建设 +æİ¥ åľ° +æİ¥åľ° æ°Ķ +第ä¸ī åŃ£åº¦ +åŁº è°ĥ +åıij éŁ³ +社ä¼ļ èµĦæľ¬ +éĽĩ 主 +è¿ŀ èĥľ +没 åķ¥ +å» ¢ +èµ¶ èµ´ +æ¼Ķ åĮĸ +åı¤ æĢª +çİĭ çĪ· +é¢Ħ åħĪ +å¼Ģ åħ· +åĽŀ é¦ĸ +åľ°ä¸ĭ æ°´ +å°ıç¼ĸ ä¸Ģèµ· +èµİ åĽŀ +åľ° è²Į +åĪĿ ä¸ī +åı¯ ç͍äºİ +éģĹ è¿¹ +è¿Ļ æī¹ +èĸª æ°´ +å¿ħçĦ¶ ä¼ļ +æ² ½ +éį ĭ +第ä¸Ģ éĥ¨ +åĪĬ çī© +å®ŀ ä¾ĭ +æ¸ħ åĩĢ +ä¸Ĭ èµĽåŃ£ +åĽ¾ 表 +éĤ® è½® +åĵª 裡 +缸 è§ģ +æī° ä¹± +æ¯ı æ¯ı +è¿Ļ è¾ĪåŃIJ +ç¡« éħ¸ +äºī 缸 +溯 æºIJ +åĩº ä¼Ĺ +çİī çŁ³ +åħ± çĶŁ +æĹ¶éĹ´ 段 +éĩįè¦ģ æĮĩ示 +æ¶Īè´¹ éľĢæ±Ĥ +éķ¿ éķ¿ +éķ¿éķ¿ çļĦ +å®ī æĬļ +å¢ŀ é«ĺ +æľ¬ è½® +亲 çľ¼ +é£İ æ³¢ +èĢģ å¦Ī +æĶ¶è´¹ æłĩåĩĨ +åĨħ éĻĨ +æĮ¥ åıij +åįĩ åѦ +èĥ¸ åīį +åģı è¿ľ +纯 æ´ģ +æĸ½å·¥ åįķä½į +身 ä»· +è´¢ åĬĽ +çº ¶ +è£ħ çͲ +æĺ¾ç¤º åύ +毫 åįĩ +æ·± çŁ¥ +è̶ ç© +èĢ¶ç© Į +è¾ĥ éĩı +åľ¨ è¿ĩ渡 +åľ¨è¿ĩ渡 æľŁ +èĮ Ĺ +ä¸Ģ个 æĺŁæľŁ +èĬ · +è´¿ èµĤ +æ¿ ķ +æĩĤ äºĭ +ç§ § +åħħ å½ĵ +åĽ½ ç«ĭ +èĬ± çĵ£ +éĤĦ è¦ģ +åħ¬ åľĴ +触 åĬ¨ +æ³° å·ŀ +ä»Ģä¹Ī æł· +æ»ĭ åħ» +è¯Ħ åΤ +æĮ¥ æīĭ +èĦ Ī +å§¥ å§¥ +è¿IJ è´¹ +æ¯ħ åĬĽ +å¿ĥ æĻº +ä¸į æİĴéϤ +第ä¸ī 代 +éĢĢ è´§ +æĺŁ éĻħ +æ°¸ åĪ© +æĬ¤ åį« +çıŃ è½¦ +è¨Ģ è¡Į +ç¹ ª +主åĬ¨ æĢ§ +å·¥ç¨ĭ è´¨éĩı +éĥĬ åĮº +ä¸Ģ æłĭ +ä½Ĩ å®ŀéĻħä¸Ĭ +ä¸ī大 èģĮä¸ļ +åij¼ åı« +女 åħĴ +è¯ģåΏ æĬķèµĦ +èĢĥ æħ® +çĤ« èĢĢ +æ²» 好 +åĺ ¶ +èĥ ¤ +åħīä¼ı åıijç͵ +åĩł æŃ¥ +æīĢ æīĢ +æīĢæīĢ éķ¿ +çħ§ æł· +åĵ¥ 们 +è¯ Ľ +è¿Ļä¸Ģ åĪ» +çŁ¿ çī©è´¨ +ä¸įå¾Ĺ å·² +åIJĮ 缣 +ç»Ĩ å¾® +è·¯ èĻİ +çϾ èĬ± +æ·· æ²Į +ä¸Ĭæµ· è¯ģåΏ +éĢĢ ç¨İ +èµŀ åı¹ +æī®æ¼Ķ 游æĪı +åIJį åĪĹ +åIJįåĪĹ åīį +åIJįåĪĹåīį èĮħ +ç±³ å°Ķ +ä»Ģä¹Ī åİŁåĽł +å®īåħ¨ ä¿Ŀéļľ +ä¸Ģåıª æīĭ +ä¹³ ä¸ļ +ä¸į çĶĺ +æĥħ åķĨ +æĮ¡ ä½ı +åİŁåĽł ä¹ĭä¸Ģ +è¿Ļ 两天 +çĥĺ çĦĻ +è± ¬ +ä½ł 以为 +没 è§ģè¿ĩ +åĵªå®¶ 好 +åīį ä»» +è¿Ľ è´§ +éĢĢ åĽŀ +串 èģĶ +èĩ³ æĸ¼ +åĨ° æ·ĩ +åĨ°æ·ĩ æ·ĭ +æŁ¥çľĭ 详æĥħ +çı¾ 實 +æİ¨ æµĭ +æİ¥ æīĭ +éļ¶ å±ŀäºİ +åŁİå¸Ĥ 群 +æĿİ åħĪçĶŁ +çŁ¿ æ³īæ°´ +çī¹ ä»· +æĽ´å¤ļ 精彩 +ç¨ĭ å¼ı +读 æĩĤ +å±ı èͽ +奥 æŀĹ +奥æŀĹ åĮ¹ +奥æŀĹåĮ¹ åħĭ +红 èĸ¯ +å¥ ® +å®Ŀ çİī +ç¶² 絡 +è² § +欧 å¼ı +çϽ ç³ĸ +èĩªçĦ¶ çģ¾å®³ +åijĬè¯ī 她 +å» ļ +çĤ¹åĩ» æŁ¥çľĭ +é£İ 湿 +èµĦ产 éĩįç»Ħ +ä¹Łä¸į ä¾ĭå¤ĸ +åįĬ 个å°ıæĹ¶ +åIJ¸å¼ķ æĽ´å¤ļ +æĹ¶éĹ´ èĬĤçĤ¹ +æĶ¶ 纳 +åIJ¸ æ¯Ĵ +èĢģ 乡 +çIJ ħ +æľĢ çµĤ +åıį æĦŁ +ç͍ 微信 +çĶ¨å¾®ä¿¡ æī« +éĢŁ çİĩ +大 çĨĬçĮ« +åı¯ æĥ³ +åı¯æĥ³ èĢĮ +åı¯æĥ³èĢĮ çŁ¥ +åĴ § +èµ° åħ¥ +碳 éħ¸ +èĮĥ åĨ° +èĮĥåĨ° åĨ° +被 åΤ +积æŀģ æİ¨åĬ¨ +è¶³ è¶³ +ç²Ĵ åŃIJ +大 å®Ĺ +大å®Ĺ åķĨåĵģ +ç½ij绾 ç§ijæĬĢ +æĽ¼ åŁİ +å·² ä¹ħ +å·²ä¹ħ çļĦ +秦 çļĩ +秦çļĩ å²Ľ +ä»» æķĻ +å͝ ç¾İ +æ·¡ åĮĸ +æ¡Ĥ èĬ± +çŁ¥è¯Ĩ åĪĨåŃIJ +æĩĴ å¾Ĺ +主 åħ¬ +设计 çIJĨ念 +è³ º +æīĢ æıIJä¾Ľ +æīĢæıIJä¾Ľ ä¹ĭ +æĶ» åħĭ +åĤ ¾ +è¯Ń æ³ķ +åįĥ åı¤ +éĸĭ æĶ¾ +第ä¸Ģ èĬĤ +éĤĦ æ²Ĵ +éĢĥ çĶŁ +æ³ Ĺ +åİ¿ å§Ķ书记 +ä½ľèĢħ æīĢæľī +çħ ½ +ç» ħ +æł ħ +æľ´ ç´ł +çijķ çĸµ +åĮħ åĮħ +æ°ij主 åħļ +ä¸į è¿ľå¤Ħ +å¥ĩ å¼Ĥ +åĺ» åĺ» +æī ¼ +ç¿» å¼Ģ +æĢİ èĥ½ +éģ´ éĢī +è§£ éĩĭ +å¹¼ ç¨ļ +è¦ģ 好好 +è¶´ åľ¨ +ç´¢ åıĸ +ç»Ī çĶŁ +åħ¨ æµģç¨ĭ +éģ© çķ¶ +åįıè°ĥ åıijå±ķ +æĬ¥ ä»ĩ +ç§ijæĬĢ åĽŃ +ä»Ģä¹Ī éĥ½ä¸į +æľĢåIJİ ä¸Ģ次 +ç»Ļ人 ä¸Ģç§į +æł¸ å®ļ +被 åĪĹåħ¥ +æĦı æĥ³ä¸įåΰ +èĢĥ æŁ¥ +åľ¨æŃ¤ ä¹ĭåīį +æīĵ çIJĥ +è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ å°ij +å®ļ å¾ĭ +è¡ĮæĶ¿ æľºåħ³ +ä½ıæĪ¿ åħ¬ç§¯ +å°ıå§IJ å§IJ +ä¸ī èı± +ä¿® è¡¥ +èŀĥ èŁ¹ +西 çͲ +æĢ ł +çŃī å¤ļ项 +产ä¸ļ éĽĨèģļ +ä»·æł¼ ä¸Ĭ涨 +åħ¬åħ± åľºæīĢ +è¢ĭ åŃIJ +æĨ§ æĨ¬ +çļĦæĸ¹å¼ı æĿ¥ +åΰ è´¦ +çģ ½ +å·´ èı² +å·´èı² çī¹ +æ¼Ķ ä¹ł +èŃ¦ç¤º æķĻèĤ² +çķı æĥ§ +å¼ķ æµģ +æĶ¶ æĶ¯ +å±Ĥ åĩº +å±Ĥåĩº ä¸į +å±Ĥåĩºä¸į ç©· +æijĩ æ»ļ +辦 çIJĨ +纵 è§Ĥ +æķij æµİ +å®¶ éĥ½çŁ¥éģĵ +åĮ ¯ +å°ı 鸣 +ä»» åĭĻ +计 åħ¥ +ç«ŀ éĢī +å¼ĢèįĴ æĹ¶æľŁ +åij¨ æģ© +åij¨æģ© æĿ¥ +交 ç»ĩ +çķ¢ æ¥Ń +æł¹æį® èĩªå·± +æĸ°äºº çݩ家 +åѵåĮĸ åύ +éĩĩ æļĸ +å¹³åĿĩ æ°´å¹³ +åħ¬å¼Ģ 课 +失 åĪ© +伺 æľį +çĬ ģ +忽 æĤł +主è¦ģ éĽĨä¸Ń +æ¤į æłij +æ¯Ĺ éĤ» +èĩº çģ£ +åĩºåĽ½ çķĻåѦ +æĬĹ éľĩ +æĥ© æĪĴ +å¹´åºķ åīį +åĴ¸ éĺ³ +æ°ij å±ħ +大çIJĨ çŁ³ +éĿ ³ +éķ ĸ +æ¸ħ è¿ľ +è£ħ è½½ +èĩ Ģ +å½± ä¸ļ +å¼Ł åħĦ +æĤ² è§Ĥ +çĿĢçľ¼ äºİ +æįį åį« +åī¥ å¤º +ç¯ Ĩ +å¾Ī éķ¿æĹ¶éĹ´ +è¥ Ł +第ä¸Ģ çϾ +ä¸ĢåĪĨ éĴ± +æĸ°éĹ» è®°èĢħ +éķ· æľŁ +æ³ķ æĪĺç»ĦåIJĪ +è°ģ çŁ¥éģĵ +èħ° éĥ¨ +æ±ī åł¡ +åħ¥ çĿ¡ +åįĸ æİī +æ¶Īè²» èĢħ +æĥ¯ ä¾ĭ +æĥ³ äºĨ +æĥ³äºĨ æĥ³ +èĢģæĹ§ å°ıåĮº +ä¼ł è¨Ģ +åĪĨæķ° 线 +æµģ 泪 +ç»Ħç»ĩ é¢Ĩ导 +äºļ åĨĽ +å¢ŀå̼ æľįåĬ¡ +å¾ ¹ +ä¼ ¶ +äºĽ 许 +å¸ĥ èݱ +强 æĤį +宫 å»· +绿 èĮ¶ +åĮ ¡ +å¾Ī æŃ£å¸¸ +æĺ¥ å¤ı +æ¯ Ļ +è¯Ħ æ¯Ķ +åĩ¡ äºĭ +æĬī æĭ© +åĢĴ éľī +éĩį 度 +åįıä¼ļ ä¼ļéķ¿ +å¿§ èĻij +ä¸ĭ ä¸Ģç¯ĩ +沪 æ·± +æĪ İ +æīĵ ä»Ĺ +åįĪ é¥Ń +å¹´é¾Ħ 段 +ä¸ŃåĽ½ è¶³çIJĥ +设计 æĸ¹æ¡Ī +åºĶç͍ æŁ¥çľĭ +é¢Ħ æĸĻ +åĹ ¡ +ç¥ĸ çζ +çļĦä¸Ģ åijĺ +æ´Ĺ å¹²åĩĢ +åİĨåı² æĸ° +åİĨåı²æĸ° é«ĺ +çĭ¬ åħ· +æħĭ 度 +æīĵ 交 +æīĵ交 éģĵ +é»Ħ çŁ³ +çĽ¼ æľĽ +çī§ åľº +转 弯 +åįĩ åįİ +åĨį ä¹Łæ²¡æľī +èĭ± æīį +æĽ´ åIJį为 +åĢŁ ç͍ +çºł éĶĻ +ç»Ŀ对 ä¸įä¼ļ +çİĭ çīĮ +çĽĨ åľ° +失 è°ĥ +好 象 +é³ ¥ +ä¿Ŀ ä¿® +åĽĽä¸ª èĩªä¿¡ +头 çļ® +åİŁ åīĩ +æĬ¥ æ¡Ī +奴 éļ¶ +å³ Ļ +è°ĥ æĸĻ +ä¹Ł 許 +èIJ½ åΰ +èIJ½åΰ å®ŀ +èIJ½åΰå®ŀ å¤Ħ +çĦļ çĥ§ +çĶŁæ´» çݯå¢ĥ +åºĶ åıĬæĹ¶ +è¶Ĭ è¿ĩ +æĦŁ è¬Ŀ +æĻ¯ å¾· +æĻ¯å¾· éķĩ +çĬ Ģ +身 éĤĬ +ç¨İåĬ¡ æĢ»å±Ģ +åĩĢ åľŁ +ä¾µ åįł +åĬ¨ å·¥ +å¹´ ä¹ĭ +å¹´ä¹ĭ ä¹ħ +第äºĮ èĬĤ +åĬ¨çī© åĽŃ +第ä¸Ģ 书记 +éħ ļ +çĶŁäº§ 设å¤ĩ +æŁIJç§į ç¨ĭ度 +åľ Ń +åĩŃåĢŁ çĿĢ +éĺħ è§Ī +çϽ æ²Ļ +æ²¹ çĥŁ +çªģçł´ åı£ +åıĹ å½±åĵį +åı¯ä»¥ æĽ´å¥½ +å³° å̼ +æĿĤ è´¨ +宿 è¿ģ +çĽĺ æ´» +æ¿Ģ èµ· +åĦ¿ ç§ij +åĿIJ èIJ½åľ¨ +æĮª å¨ģ +æµ· å²Ľ +绣 绣 +éĻ ¨ +ä¼ĺ äºİ +å°Ī å®¶ +ä¸Ģ éĤĬ +èIJ Ĭ +äºĨä¸Ģ åı£ +æ²ĥå°Ķ æ²ĥ +æŃ£å¸¸ 使ç͍ +æĻ®éģį åŃĺåľ¨ +丰 满 +çĶ» åį· +åºĶ æĶ¶ +åºĶæĶ¶ è´¦ +åºĶæĶ¶è´¦ 款 +å®Įæķ´ çĥŃ +å®Įæķ´çĥŃ æ¦ľ +注 è§Ĩ +çĨ Ħ +èº ¬ +éĶĢåĶ® 人åijĺ +è¶ĭ åIJij +çĦ¦ æĢ¥ +åįģå¹´ åīį +ä¼łç»Ł 产ä¸ļ +質 éĩı +åĩ¤åĩ° ç½ij +èµĦæºIJ æķ´åIJĪ +æ¶Į åħ¥ +æĸĩåĮĸ ä¼łæĴŃ +çķĮ 第ä¸Ģ +æ°´ æ³µ +宫 殿 +æİ¢ 寻 +ä¿® åīª +æĦı è¦ĭ +ç´Ĭ ä¹± +æĽ ī +çϽ è¡£ +èĻİ åį« +ç´§ æī£ +å¤Ħå¤Ħ éķ¿ +åĪĽå»º å·¥ä½ľ +红 æŀ£ +饼 å¹² +äºĨ åįĬ天 +ä¼ļå½±åĵį åΰ +çĽ¸ä¿¡ 大家 +èħ¾ é£ŀ +å°± å¦ĤåIJĮ +ä¸ĭéĿ¢ å°ıç¼ĸ +æ°ijèIJ¥ ç»ıæµİ +æĻ ¦ +è£ħ æī® +é»ij å¤ľ +常 å¾· +å·¥ä¸ļ 大åѦ +æĺİ çŁ¥ +éĺŁåijĺ 们 +åIJ¬ 课 +æ¯ı éļĶ +羣æĺ¯ 太 +åIJĪä½ľ åħ±èµ¢ +çIJĨ åıij +æīį å¹² +çľĭ èµ·ä¾Ĩ +殿 ä¸ĭ +å®ī éĺ³ +æīĢ äº§çĶŁçļĦ +éĽĩ ä½£ +æĬ¬èµ· 头 +æį® æĬ¥éģĵ +éļĨéĩį 举è¡Į +交 éĶĻ +è¶ħ é¢Ŀ +åĮĸ çĸĹ +é¡ Ĩ +纵 æ·± +çĪ±åĽ½ 主ä¹ī +éĻ¢ åī¯éĻ¢éķ¿ +è® ³ +羣æŃ£ åģļåΰ +åѤ åįķ +èĩªçĦ¶ èĢĮ +èĩªçĦ¶èĢĮ çĦ¶ +ä¿® 身 +èĬ ¹ +æģ¯ æģ¯ +æģ¯æģ¯ 缸åħ³ +驾 æł¡ +æİ© 饰 +æ³½ è¿ŀ +æ³½è¿ŀ æĸ¯åŁº +举 æŃ¢ +管çIJĨ ä½ĵåζ +åħ¶ä¸Ń ä¹ĭä¸Ģ +æĿ¾ å¼Ľ +æĭ¦ æĪª +åį« åģ¥ +åį«åģ¥ å§Ķ +ä»İ åݻ年 +åĤ ¢ +è´Ń 票 +åĽ¾ æłĩ +æ²³ 西 +æ°ijæĶ¿ å±Ģ +ç§ģ èIJ¥ +å¤ĸåĽ½ è¯Ń +å¹² è´§ +æĵ¦ æĭŃ +åľ° ä¸Ń +åľ°ä¸Ń æµ· +æµĵ æµĵ +æµĵæµĵ çļĦ +å§ĭ 建 +å§ĭ建 äºİ +ç¶ĵ æŃ· +è·¯ æ¼Ķ +æļ´ é£İ +åŁº è¾ħ +æī¶è´« å·¥ä½ľ +ä¸Ģ缴 å¤Ħäºİ +æĥħ è¶£ +äºĮ åŃ£åº¦ +åİĮ æģ¶ +顺åĪ© å®ĮæĪIJ +æŁ¥ å°ģ +é¡¶ 端 +ä¸į åŃķ +ä¸Ģ大 åłĨ +被 æ·ĺæ±° +æĺ¯ ç͍æĿ¥ +æľĢ åIJĪéĢĤ +亮 çľ¼ +å¹¶ä¸įæĺ¯ å¾Ī +ç§ijçłĶ éĻ¢ +ç§ijçłĶéĻ¢ æīĢ +ç² Ł +é¢Ī éĥ¨ +é»ĺé»ĺ åľ° +é«ĺä¸Ń çĶŁ +æĹıèĩªæ²» åİ¿ +æķĻåѦ è´¨éĩı +æĪĺ çģ« +åĿİ åĿ· +æIJŃ ä¹ĺ +è¯Ĺ æĦı +åĪij èѦ +åĩº æ±Ĺ +åįģåħŃ æĿ¡ +请 åıĬæĹ¶ +åĨľä¸ļ 大åѦ +èIJ½ åı¶ +æĢ» èĢĮè¨Ģ +æĢ»èĢĮè¨Ģ ä¹ĭ +æĿľ åħ° +æĿľåħ° çī¹ +éĻª ä½ł +åħ¬ æĬ¥ +çķĻè¨Ģ æĿ¿ +éĺħ åİĨ +ç«¶ çĪŃ +ç»Ļ åĪ«äºº +æĹ¥æĬ¥ 社 +åĿIJ èIJ½ +åĿIJèIJ½ äºİ +éĩij åŃĹ +éĩijåŃĹ å¡Ķ +åĽ ¤ +è¯Ŀ åī§ +æĮģç»Ń æİ¨è¿Ľ +æ¼ı æ°´ +詳 ç´° +æĢĢ æĬ± +åıĺ å¹» +饥 饿 +éļIJ 身 +个 èµĽåŃ£ +åĵ¡ å·¥ +æģ¢å¤į æŃ£å¸¸ +äºĨ 好å¤ļ +æĺŁ å·´ +æĺŁå·´ åħĭ +åħī çݯ +å¸ħ åĵ¥ +çϽ éĽª +ç¨į ç¨į +计 æıIJ +æĦĽ æĥħ +éİ ĸ +ä¿¡ éĺ³ +è§Ģ å¯Ł +å¦Ĥæŀľä½ł æĥ³ +缸æ¯Ķ ä¹ĭä¸ĭ +è§£ å¼Ģ +æīĵåį° æľº +身 躯 +ç²¾ç¥ŀ æĸĩæĺİ +èĤ¡ æĮĩ +å¾® åĪĽ +红 èĮ¶ +èĩ´ çĻĮ +æģ© æĸ½ +èħ¿ éĥ¨ +大åŀĭ å¤ļ人 +å®ī åĢį +è¾ħ导 åijĺ +èĪª éģĵ +å¸ĥ å°Ķ +åįĹå®ģ å¸Ĥ +ä¸ĬçıŃ æĹı +ä¾§ ç»ĵæŀĦæĢ§ +追 éļı +å½ĵåľ° æĶ¿åºľ +èµ° åĩºæĿ¥ +éĩijèŀį ä¸ļ +丼 书 +é¡¹çĽ® ç»ıçIJĨ +è¿ĩ æĪ· +骨 æŀ¶ +è¡ Ļ +ä»Ģ 麽 +èħ ĭ +è¦ģ 害 +åľ¨ åºĬä¸Ĭ +代è¨Ģ 人 +並 å°ĩ +åIJĦ个 æĸ¹éĿ¢ +è°´ è´£ +åħ± æĮ¯ +åį³å°Ĩ åΰæĿ¥ +èĤº çĻĮ +ä¾Ľ éĶĢ +丼 æŀĹ +èµ ĥ +åįģä½Ļ å¹´ +åĭĺ æİ¢ +飵 åij³ +èĭ¦ ç¬ij +æľĢ大 ç¨ĭ度 +éĩįçĤ¹ åħ³æ³¨ +ä¹ĭ 举 +满 æĢĢ +åıĹåΰ å½±åĵį +æĭĽ æĬķæłĩ +è¡¥ é½IJ +西 红 +西红 æŁ¿ +é¬ § +è£ħ åᏠ+éĤ» éĩĮ +èĤĩ äºĭ +æİĴ æ¯Ĵ +åѤ åĦ¿ +鼶 è·Ŀ离 +å®ŀ å¹² +çľĭ æŁ¥çľĭ +æĶ¶è´¹ ç«Ļ +ç» · +åħ¬çĽĬ æĢ§ +éĢĴ ç»Ļ +æĶ» æīĵ +æĺŁçº§ éħĴåºĹ +æĺİ åªļ +ç፠ç«ĭ +è¯Ŀè¯Ń æĿĥ +ä¸ĢæŃ¥ ä¸ĢæŃ¥ +书æ³ķ å®¶ +æľªç»ı æİĪæĿĥ +çŁ³ èĨı +åĩŃ ä»Ģä¹Ī +çļĦ æĹ¥ +çļĦæĹ¥ åŃIJéĩĮ +诱 人 +çϾåĪĨ çϾ +èĪĪ è¶£ +å¼ł åħĪçĶŁ +èĢģçĪ· åŃIJ +æ³¢ çī¹ +åŁºéĩij 份é¢Ŀ +æ²Ļåıij ä¸Ĭ +å¥ĭæĸŠ缮æłĩ +æ°¢ èĥ½ +æ²ĥå°Ķ çİĽ +義 åĭĻ +éŁ³ ç®± +æ²ī 浸 +æ²ī浸 åľ¨ +èĭ± åľĭ +çģ¯ çģ« +è¿Ľ 项 +两 端 +ä¹Ķ 丹 +èĦ¸ é¢Ĭ +åıijå±ķ æ½ľåĬĽ +åĭķ ä½ľ +åĵĪ ä½Ľ +å®´ ä¼ļ +æ§ į +ç«ĭ å¿Ĺ +ç¡ķ士 åѦä½į +åĭĭ 竳 +è¿Ļ åľºæ¯ĶèµĽ +æĮģ å¹³ +éķĢ éĶĮ +èĭ± çī¹ +èĭ±çī¹ å°Ķ +æķĻ èģĮå·¥ +åĬŁ åĬĽ +该 æ¡Ī +ä¸Ģ æ¢Ŀ +åĺī å¹´ +åĺīå¹´ åįİ +è¿« ä¸įåıĬ +è¿«ä¸įåıĬ å¾ħ +è¿Ļ个 æĹ¶ä»£ +精彩 æĴŃæĬ¥ +人 èĦ¸ +人èĦ¸ è¯ĨåĪ« +æ£Ģå¯Ł å®ĺ +å°ı èħ¿ +éĨĴ 缮 +åħļ æĢ» +åħļæĢ» æĶ¯ +æĪ Ł +èĮ« çĦ¶ +è±Ĩ æµĨ +主 æ²» +éĿĴæµ· çľģ +åĪijäºĭ 责任 +çł ° +ä¹ĭ æ¬ĬåĪ© +äºĶ å®ĺ +è¿· æĥij +åħ¥ åºĵ +å®¶ 纺 +å¼¹ ç°§ +åįģäºĶ æĿ¡ +ç»Ļ å®Ŀå®Ŀ +èĪªç©º èĪªå¤© +å¾Ģ å¤ĸ +å¼ķ åĬĽ +çľ¼ çļ® +æ¶ī è¶³ +æĿ¥ 宾 +åľ¨çº¿ è§Ĵèī² +çĥŃ éĶĢ +æµģ éĢĿ +泡 泡 +éĻį å¹ħ +è´ŁéĿ¢ å½±åĵį +红 楼 +红楼 梦 +éļĶ çĿĢ +ä¾¥ 幸 +许 ä¹ħ +åĴĮ çĿ¦ +èŃ ½ +使ç͍èĢħ æĪĸ +ä¹° åįķ +è¿ ´ +é£İ æīĩ +æķĻ å¸« +æ¡ĮåŃIJ ä¸Ĭ +å¾Ī æ¼Ĥ亮 +åł± å°İ +第ä¸Ģ åŃ£åº¦ +ç©© å®ļ +æĤ² åĵĢ +çĿĢåĬĽ æīĵéĢł +æĮ Ł +è·¯ æ¡¥ +åij IJ +åľ£è¯ŀ èĬĤ +çļĩ åŃIJ +ä»ĩ æģ¨ +éħĿ éħ¿ +ä¸į éĹ´ +ä¸įéĹ´ æĸŃ +æĮĩ å°ĸ +ä¸ŃåĽ½ ç½ij游 +åŀ £ +æĦıè§ģ 建议 +æ¯ħ çĦ¶ +亮 度 +èģĶ è°Ĭ +å½ķ åħ¥ +åĦ ² +å¨ĺ å®¶ +ç§ij å°Ķ +ä¹Łæ²¡ ä»Ģä¹Ī +æł¹æį® ä¸įåIJĮ +åı¶ ä¿® +å̼ å®Ī +æľ« 端 +åĪ ¨ +åĤµ åĭĻ +èģ¯ åIJĪ +å¥ĩ å¹» +èĻļ æŀĦ +é»Ħ æĺı +å¹³ åĿ¦ +æµģ æ°ĵ +æĸ° åŁºå»º +æĮ½ æķij +åįİ å°Ķ +åįİå°Ķ è¡Ĺ +æľĢ åıĹæ¬¢è¿İ +ç»Ń 约 +å¼Ĭ 端 +éŃĶ æ³ķå¸Ī +éŃĶæ³ķå¸Ī åĴĮ +åħ·ä½ĵ åĨħ容 +çIJī çĴĥ +æī© 容 +èĮ¶ åĽŃ +主ä¹ī èĢħ +ç«ĭ éĿ¢ +æİ¥åıĹ éĩĩ访 +åĩº åħ¥å¢ĥ +ç§ij åįı +éĴ ³ +çµIJ æ§ĭ +ç»ĵæŀľ æĺ¾ç¤º +åı° è´¦ +å°± æĿ¥çľĭçľĭ +èĩª æķij +åıį æĩī +åİ» åĵªåĦ¿ +è¿Ļ é¦ĸ +è¿Ļé¦ĸ æŃĮ +åIJ¬ ä¼Ĺ +å¤ĸ 壳 +ä½ĵèĤ² é¦Ĩ +實 æĸ½ +èŀº ä¸Ŀ +æĭī åįĩ +çĮĽ åľ° +åħ¨åĽ½ 人æ°ij +æĤī å°¼ +æĹı 群 +åĽ¢ åijĺ +两个 å°ıæĹ¶ +åľ¨ çݩ家 +åľ¨çݩ家 ä¸Ń +çĶľ çĶľ +æĬķ è¡Į +åįĶ æľĥ +éĻ ¡ +åĬłå·¥ åİĤ +æ¦Ĩ æŀĹ +æŃ» è§Ĵ +åĨħ å¹ķ +æīĢæľī æĥħèĬĤ +åĪ· åį¡ +æ°´ èĤ¿ +èĥĥ åı£ +å«Į å¼ĥ +æ²® 丧 +ä¸īå¹´ 级 +æ¶Ĥ å±Ĥ +å¿ĥ 仪 +å¿ĥ仪 çļĦ +å¤ Ń +é¦ĸ è½® +æĹłè®ºæĺ¯ åħ¶ +éĢı æ°Ķ +äºĮ åįģäºĶ +ç® « +åĬŁ åĬ³ +çѾ ä¸ĭ +æ²ī è¿· +æķij åij½ +éĹª éĹª +åIJĥ äºı +å±ķ åĵģ +åį³æĹ¶ åıijçĶŁ +ç¶ ľ +ç¶ľ åIJĪ +æłĩ æĺİ +çľĭ ç͵影 +åħ¬ 竳 +éĺ¿ æ£® +éĺ¿æ£® 纳 +身 åĪĽéĢł +身åĪĽéĢł çļĦ +æ¸Ľ å°ij +å̼å¾Ĺ åħ³æ³¨ +鼶åĶ® åķĨ +æįĨ ç»ij +è¸ı åħ¥ +èĽ Ł +æŁ´ 纳 +èĢģ åħµ +绿èī² çݯä¿Ŀ +é¹ Ń +麻 æľ¨ +æıŃ çīĮ +è¿Ļ款 车 +ç¾İ å¾· +ç¾İå¾· åħ¬åı¸ +æ¶ § +è°ģ çŁ¥ +æ´ĭ èij± +æ¯į æł¡ +ä¸Ģ éĹª +çĶ· 主è§Ĵ +æĹłçº¿ ç͵ +å±ł å®° +æĺ¯ éŁ©åĽ½ +æĺ¯éŁ©åĽ½ 娱 +容 è²Į +åĿĩ 使åħ¶ +太 å¿« +å¹´ çͱ +å¹´çͱ 缼 +èĭ¦ èĭ¦ +åĬĽ è¿ĺæĺ¯ +åĬĽè¿ĺæĺ¯ èĩª +æĨ © +èģ¯ çµ¡ +åĶ ¾ +åħ·æľī æĪĺ士 +追 éĹ® +åłĨ æĶ¾ +åıį 驳 +å®ŀäºĭ æ±Ĥ +å®ŀäºĭæ±Ĥ æĺ¯ +åѸ éĻ¢ +åįģ åĩłä¸ª +æķij æĬ¤ +æķijæĬ¤ 车 +ç½ij绾 ä¼łæĴŃ +åįģåħ« å±Ĭ +éĥ¨ åī¯ +éĥ¨åī¯ éĥ¨éķ¿ +çĹ´ è¿· +管çIJĨ æĿ¡ä¾ĭ +èŀį 为ä¸Ģä½ĵ +æĢ» 产å̼ +è³ ĵ +ä¸ĥ æĺŁ +çıŃ ç»Ħ +绣 é¢Ĩ +请 大家 +éĩij éϵ +èĪħ èĪħ +æµ· æ¹¾ +æĸ½ çŃĸ +享 èªī +éº ¥ +端 åįĪ +绿 åŁİ +確 ä¿Ŀ +å·´ æĭī +åĨĴ çĿĢ +æħ· æħ¨ +个人 è§ĤçĤ¹ +ä¹Ļ çĥ¯ +ç¡ħ è°· +éĸĭ å±ķ +å°ļ 书 +åĿļ 飧 +åº µ +èĢģ é¾Ħ +èĢģé¾Ħ åĮĸ +羨 çľ¼ +绿 æ°´ +绿水 éĿĴå±± +书 é¦Ļ +主åĬĽ åĨĽ +æīįæĺ¯ 羣æŃ£ +æĬ¢ åħĪ +æĪIJå°± æĦŁ +éĩį æŀĦ +éĴ¢ åİĤ +æĪIJ 份 +èĬ± 纹 +ä¹ĭ äºī +å¹² ç»Ĩèĥŀ +æĹ¢ åı¯ä»¥ +ç¹ģ çIJIJ +æĦļ èł¢ +éĿŀ常 æĺİæĺ¾ +ä½ĵ 彩 +æĬĢ æ³ķ +æĿĨ èıĮ +å¹¿æ³Ľ åħ³æ³¨ +åĮĹ å®ĭ +å§Ĭ 妹 +åįı åĬŀ +æ·® åįĹ +çĥ ı +æ´Ĺ èĦ¸ +åıĹ è®¿ +åıĹ访 èĢħ +éĩįè¦ģ åĽłç´ł +å½±è§Ĩ åī§ +综èīº èĬĤ缮 +èľķ åıĺ +äºĮ 线 +äºĮ线 åŁİå¸Ĥ +ä¼Ĭ å§ĭ +çıĬ çijļ +èĩª æŁ¥ +åħ¥ åĽŃ +åĩ¶ æīĭ +åħ¬ è¯ī +éģĩ éļ¾ +éĩĩçŁ¿ çŃī +èĩª çIJĨ +åĸ· æ¶Ĥ +æī© åħħ +éĢı è§Ĩ +é«ĺéĢŁ å¢ŀéķ¿ +åĽ¾ çĶ» +ç¾ ¹ +èĤĩ åºĨ +è¾ľ è´Ł +èµĶ ä»ĺ +è· ¡ +åģ¥åº· æĪIJéķ¿ +以ä¸Ĭ åѦåİĨ +åıĸå¾Ĺ 以åıĬ +æ²ī 积 +åįģä¹Ŀ å±Ĭ +缸éĹľ æľįåĭĻ +æī§ åĭ¤ +åī¯ åİ¿éķ¿ +å¯ ° +åģľ æ»ŀ +æ·¹ 没 +çŁ³ çģ° +çį ¸ +åĢ ¦ +ç¾İ åªĴ +æķĻ æ¡Ī +åĬł çĽĸ +åħ¬å¼Ģ èµĽ +å¥ł åŁº +æĺĨ èĻ« +çŀ ħ +磷 éħ¸ +äºī åĪĽ +çİĭ æĻĵ +ç¼ĵ åĨ² +åİļ åİļ +åİļåİļ çļĦ +æŀ£ åºĦ +ç²¾ çĽĬ +ç²¾çĽĬ æ±Ĥ +ç²¾çĽĬæ±Ĥ ç²¾ +åĪĨæĶ¯ æľºæŀĦ +å®ŀæĸ½ ç»ĨåĪĻ +æĸ° èµĽåŃ£ +總 çµ± +éĢł è¡Ģ +é¢ĩ åħ· +é»Ħ åŁĶ +è¡Ģ èĦĤ +交éĢļ å·¥åħ· +å³ ¥ +æĹıèĩªæ²» å·ŀ +寺 éĻ¢ +確 å®ļ +æ¦Ĥ念 èĤ¡ +æĦŁ å®ĺ +æŁľ åı° +åĶ Ķ +çŀŃè§£ 並 +æĢ» ä»· +åIJ¸ åħ¥ +æĢ ¼ +æĻļ éĹ´ +å±Ĭ æ¯ķä¸ļçĶŁ +çĶŁ å§ľ +éĺħ读 åħ¨æĸĩ +å¾Ĺåΰ æľīæķĪ +æIJľ æķij +åİĨ æĿ¥ +èŃī æĺİ +åĥ » +èĨ³ é£Ł +åĦĦ åħĥ +æīĵ åİĭ +宾 客 +åķ ¼ +ä¸ĢçϾ å¤ļ +æ·±åħ¥ 人å¿ĥ +æ¢ħ å·ŀ +çłĶ åѦ +åħ³ ä¹İ +è¼ Ľ +亲 åıĭ +éħį æĸĻ +æĪij çĪ±ä½ł +è´¸æĺĵ æĪĺ +æľī èī² +æľīèī² éĩijå±ŀ +æįIJ åĬ© +为 é¦ĸ +为é¦ĸ çļĦ +å¯Į åĬĽ +çĶ· ç¥ŀ +é³ ³ +æµĩ æ°´ +åIJ ± +æĺİç¡® æıIJåĩº +åı¹ äºĨ +åı¹äºĨ åı£æ°Ķ +礼 æĭľ +è¿Ļ个 åIJįåŃĹ +ä¿¡ å¾Ĵ +å¿Ĺ 强 +éĻIJ æĹ¶ +æĶ¶ è²» +åĨľå®¶ ä¹IJ +å°ıé¾Ļ èϾ +èIJ½ å¹ķ +æ§ Ł +åѦ 龸 +æĪĸ å¤ļ +æĪĸå¤ļ æĪĸ +æĪĸå¤ļæĪĸ å°ij +座è°Ī ä¼ļä¸Ĭ +æ¶ ¼ +éŃĶ çİĭ +å² ± +é¡¶ å±Ĥ +é¡¶å±Ĥ 设计 +èĦij åŃIJéĩĮ +éĻ¢ åŃIJéĩĮ +轩 è¾ķ +身å¿ĥ åģ¥åº· +èħ ij +éĹľ 注 +åıĤåĬł ä¼ļè®® +ä¸Ńåįİ æĸĩåĮĸ +追 寻 +å®ī çĦ¶ +é£Ļ åįĩ +éŁŃ èıľ +é¸ ¦ +åĤ¨ éĩı +çĶ· æĸ¹ +å¤ĩ 份 +æijĶ åĢĴ +润æ»ij æ²¹ +é̼ è¿ij +çͳ è¯ī +鸣 ç±» +çŁ³æ²¹ åĮĸå·¥ +åĿļ æŀľ +è¿Ļå®¶ ä¼Ļ +æĭĴ ä¸į +羣 çļ® +è·Ŀ éĽ¢ +è¿ĺ æĮº +éĽķ åĥı +åĪĿ æģĭ +æıIJä¾Ľ æĽ´å¤ļ +æŁ¥çľĭ åħ¨æĸĩ +æķ°åŃĹ è´§å¸ģ +åĸī åĴĻ +åı¦ä¸Ģ ä½į +åĤ¬ åĮĸ +åĤ¬åĮĸ åīĤ +ä»İæĿ¥ 没 +å¯ĨåĪĩ 缸åħ³ +éĥ¨ 主任 +产åĵģ ç»ıçIJĨ +並 åIJĮæĦı +èIJ½ åħ¥ +å±ıå¹ķ ä¸Ĭ +åħ¬åı¸ 竳ç¨ĭ +æį¢ åı¥è¯Ŀ +æį¢åı¥è¯Ŀ 说 +ä½į æĸ¼ +ä½ Ķ +åĩ» æĿĢ +缸 è¾ĥ +缸è¾ĥ äºİ +ç²½ åŃIJ +åįĹ æŀģ +宫 é¢Ī +è£ģ åijĺ +æĺİ ç»Ĩ +ä»·å̼ éĵ¾ +åĽĽä¸ª æĸ¹éĿ¢ +æĥħåĨµ æĿ¥çľĭ +æĮij åīĶ +æ® ĺ +æŀģ åĬĽ +çĸij éļ¾ +æĬµæĬĹ åĬĽ +æĢ¥ éĢŁ +æĪ Į +ä½İ ä¼° +éĹª è¿ĩ +æģ ¬ +èµŀ æī¬ +ä»ĸ å¦Ī +æĪIJ为 ä¸ĢåIJį +æ´Ĺ 礼 +é¢Ħ计 å°Ĩ +åħĪè¿Ľ åįķä½į +è¼ Ķ +éĢĥ èĦ± +çݰ åŃĺ +èĢģèĻİ æľº +åįģä¸ĥ æĿ¡ +åı¦ä¸Ģ åįĬ +温 æĥħ +åī¥ ç¦» +ä¸ĸ è´¸ +å®ĺ åı¸ +å¾Ī å·® +éĹ´ è·Ŀ +请 注æĦı +åı² è¯Ĺ +åĪ© åύ +è¿IJ ç®Ĺ +沦 为 +該 使ç͍èĢħ +èĮ ¬ +éͦ 绣 +åı² æĸĻ +çģµ æ´»æĢ§ +èģĶ ç¤¾ +æĹł åĬ© +æĬĹ æ°§åĮĸ +èıľ èĤ´ +éĢł èι +æİī èIJ½ +å¤į æŁ¥ +åĭĥ åĭĥ +åij¼ 声 +給 äºĪ +åIJĮäºĭ 们 +ç½ ° +è¯ķ æİ¢ +åħ³éĶ® åŃĹ +æįIJ çĮ® +ç»Łè®¡ æķ°æį® +åĪĽ ä½ľèĢħ +ä¸ĭ åįĬ +ä¸ĭåįĬ åľº +æī¿æĭħ 责任 +端 æŃ£ +ç©¿ è¡£ +ä¼ł çIJĥ +åĬ© éķ¿ +åĩ ± +éķ¶ åµĮ +é£ŀ ç¿Ķ +è¾ĵ åįµ +è¾ĵåįµ ç®¡ +ä¸ĩ åħ¬éĩĮ +æİ¨å¹¿ åºĶç͍ +å¿« æ¨Ĥ +ç§ ½ +èī° å·¨ +åIJ¬ å®Į +åĿļ 硬 +奥 åľ° +å¥¥åľ° åĪ© +é¢ ĵ +èĻIJ å¾ħ +ä¾Ľ æ±Ĥ +éľī ç´ł +伪 è£ħ +乡 åľŁ +åĩ¡ æľ¬ç½ij +åĩ¡æľ¬ç½ij 注 +ä¼Ĭ åĪ© +è¡¡ æ°´ +æĽ´ åĥıæĺ¯ +åĪĨéĴŁ å·¦åı³ +è¦ı 模 +äºĶ åĪĨéĴŁ +åºĹ åĬłçĽŁ +åĽ° éĽ£ +åħ³ åģľ +æĢĿ 绪 +åĴ½ åĸī +缸 符 +çĥ¦ èºģ +æĻĤ æľŁ +åijĪ çı¾ +è§£ æķ£ +诱 导 +éļĶ çĥŃ +çĮ ¶ +åįĹ å®ĭ +æ·±åħ¥ äºĨè§£ +çŃĶ çĸij +æĺ¼ å¤ľ +åįĥ ä¼ı +åĬ³åĬ¡ æ´¾éģ£ +红 è±Ĩ +åĿı äºĭ +çĤ¹ æ»´ +å°±ä¸ļ å²Ĺä½į +约 åIJĪ +åħį éϤ +éĢĨ åĬ¿ +éĩį éĩijå±ŀ +å®ĺ 宣 +ä½İ å»ī +æģ¨ ä¸įå¾Ĺ +å¾Ĺ 天 +å¾Ĺ天 çĭ¬ +å¾Ĺ天çĭ¬ åİļ +ä¸Ģå°ģ ä¿¡ +æĬ½ å¥ĸ +è¾Ĺ 转 +çķĻ å®Ī +çķĻå®Ī åĦ¿ç«¥ +çŃĶ åį· +å·¨ åŀĭ +æľĢ好 ä¸įè¦ģ +æµĻæ±Ł 大åѦ +æĨ ¨ +æı¡ æīĭ +éĴĪ ç»ĩ +æİĴ 骨 +çĤ ½ +å°ģ è£ħ +åįĢ åŁŁ +空æ°Ķ åĩĢåĮĸ +åħī å½± +åĢĴ å¡Į +å§ļ æĺİ +æ¤į 被 +åѦ åīį +åѦåīį æķĻèĤ² +èĬĿ åĬł +èĬĿåĬł åĵ¥ +缩 æ°´ +ä½ Ł +åľ¨çº¿ åĴ¨è¯¢ +èµı æŀIJ +éĿĴ èĽĻ +æĬ± ä½ı +èĮĤ åIJį +åħ¨åĬĽ æīĵéĢł +åįļ士 åѦä½į +æ²§ å·ŀ +åĻ ¢ +æĿĤ çī© +åĪ» çĶ» +æį ħ +å¾® éĩı +å¾®éĩı åħĥç´ł +ä¸Ģ åĽŀäºĭ +鸡 èĤī +åĪ©æ¶¦ çİĩ +æīį ç®Ĺ +å¾® å¦Ļ +棵 æłij +è´ª 婪 +åĩı å̼ +梦 å¢ĥ +åı¯ è§Ĩ +åı¯è§Ĩ åĮĸ +广大 å¸Ĥæ°ij +ä¸ĵä¸ļ ä»İäºĭ +ç»ı 纬 +ç´§ çĽ¯ +çŁ¥ å·± +è¤ ļ +æĸĩåĮĸ åºķèķ´ +åݦéŨ å¸Ĥ +临 港 +对åħ¶ 羣å®ŀ +岸 è¾¹ +è¦ĸ çĤº +æĬĹ çĻĮ +åĶIJ å®ĩ +ä¸įå¾Ĺ è¶ħè¿ĩ +å¨ģ æħij +æ¡Ĩæŀ¶ åįıè®® +èµ° ç§ģ +åĽ¢ å§Ķ +夸 大 +æ¬ Ħ +ç¥ŀç»ı ç³»ç»Ł +æijĦå½± ä½ľåĵģ +èĬ ¥ +å®ī åºĨ +æµ· 滨 +æŀĦ æĢĿ +çīµ æĮĤ +åı © +éĺIJ æĺİ +éģ ģ +ç²¾ æ²¹ +ç©´ ä½į +æĬ¤ 身 +æĬ¤èº« 符 +æĮĩ å°İ +åŃĺåľ¨ ä¸Ģå®ļ +å¯Ĥ éĿĻ +æµ·å¤ĸ å¸Ĥåľº +éĿ ¡ +综åIJĪ å¾ģ +ä¿ IJ +è¨Ī ç®Ĺ +æĺİ æľĹ +äºļ è¿IJ +äºļè¿IJ ä¼ļ +åīįçŀ» æĢ§ +åĮ® ä¹ı +产ä¸ļ æī¶è´« +èĦij æµ· +èĦijæµ· ä¸Ń +åħļçļĦ é¢Ĩ导 +åĪĺ éĤ¦ +æµģ æĺŁ +æĵ Ĥ +æĶĢ çĻ» +åĴ Ķ +ä¸Ģä¸ĭåŃIJ å°± +è¯Ĭ æ²» +使 åĬ² +åīµ ä½ľ +éĵŃ è®° +éĴ± è´¢ +æĹ¥æĬ¥ è®°èĢħ +çĥŁ çģ« +èĥľ è´Ł +åįļ 主 +ä¸ŃåĽ½ èģĶéĢļ +ç½ijç«Ļ é¦ĸ页 +å°± å¤Ł +å°±å¤Ł äºĨ +æīij åħĭ +å±ħ å§Ķä¼ļ +è° ¬ +å®īåħ¨ äºĭæķħ +åķĨ çĶ¨è½¦ +循çݯ ç»ıæµİ +æ· ¤ +èĢĥ è¯ģ +å®Ŀ èĹı +å®Į ç»ĵ +çłĶåıij æĬķåħ¥ +å² ij +æģŃ æķ¬ +离 éĢĢä¼ij +æ°´ 墨 +å© ¶ +è¯Ĺ åı¥ +å®ģæ³¢ å¸Ĥ +å¼± çĤ¹ +åģľ çīĮ +奶 æ²¹ +å¥ĩ纳 æ²³ +æĨ Ĥ +社ä¼ļ å®ŀè·µ +è´Ŀ 壳 +çłĤ æµĨ +èι åıª +宣 æī¬ +综åIJĪ æķ´æ²» +åĤ ij +æ°ijæĹı æĸĩåĮĸ +éĩį çݰ +积 æ·Ģ +åħ¬ çĦ¶ +çħ ī +缸 èģļ +æ± ¾ +纹 çIJĨ +çĩĥ çħ¤ +æŃ¤ ç§į +ç¾İ å¦Ĩ +åįĥ çĵ¦ +çIJ Ľ +驾驶 è¯ģ +éĺ¶ æ¢¯ +ä¸Ŀ ä¸Ŀ +å¾Īå¤ļ äºĭæĥħ +åħī éĺ´ +èijĹä½ľ æ¬Ĭ +åħ§ éĥ¨ +çĽ¸å¯¹ æĿ¥è¯´ +éĸ Ĵ +éľĩ æħij +說 話 +æĨ ij +ç«¥ è£ħ +ä½ıæĪ¿ åĴĮ +ä½ıæĪ¿åĴĮ åŁİ +å·²ç»ı è¶ħè¿ĩ +侦 å¯Ł +çŁ¿ çī© +ä¾Ľ 大家 +çī¹ éĤĢ +ç¨ĭåºı åijĺ +çķľçī§ ä¸ļ +æ° ª +çij ª +åĢĴ åľ¨ +åĢĴåľ¨ åľ° +æ¯ Ģ +梯 éĺŁ +æİ¥ èijĹ +æĬĹ èıĮ +è¤ ĩ +ç¬ Ļ +æ¯Ķ ä¸Ĭå¹´ +鸡 汤 +åŃ¦ä¹ł æĪIJ绩 +æĸij æĸĵ +åħΠ坼 +åĪĹ ä¸¾ +è°ĥæŁ¥ æĺ¾ç¤º +æ© « +ä¹Ŀ åįģ +è°¢ 飵 +è·¨è¶Ĭ å¼ı +女æĢ§ æľĭåıĭ +èIJ¥åħ» ä»·å̼ +å®ŀè·µ ç»ıéªĮ +èĭı å·ŀå¸Ĥ +çĵ¶ åŃIJ +æĸ° çļĦä¸Ģ +æĸ°çļĦä¸Ģ å¹´ +æĺİ æĻ° +å®ł çα +åŃŠ第 +æľĹ 诵 +纳 æĸ¯ +éĢĨ è¡Į +è«ĭ æĤ¨ +è«ĭæĤ¨ æıIJä¾Ľ +èĥ¸ æĢĢ +第ä¸ĥ å±Ĭ +强 壮 +代 åŃķ +æ±¶ å·Ŀ +å®¶ åĸ» +å®¶åĸ» æĪ· +å®¶åĸ»æĪ· æĻĵ +èħ ® +åIJ¯ 迪 +æĹł éļľç¢į +èĻķçIJĨ åıĬ +æĿ¥ åİĨ +å®ŀ åĬ¡ +ä¹Ł éļıä¹ĭ +æĬĢèĥ½ åŁ¹è®Ń +åѤ ç«ĭ +åī ģ +éĥ´ å·ŀ +æĶ¶ æķĽ +éł» éģĵ +èᣠ幏 +èİ« è¿ĩäºİ +æŃ¤ æĻĤ +纪å§Ķ çĽij +纪å§ĶçĽij å§Ķ +缸 éĤ» +åı¦ä¸Ģ è¾¹ +çªĴ æģ¯ +æľīå¾Īå¤ļ ç§į +æ¯ı éĢ¢ +éĹ® ä¸ĸ +ç´¯ ç´¯ +éĿĴæĺ¥ æľŁ +è·¯ åĨµ +åħĭ èݱ +è¿Ħä»Ĭ 为æŃ¢ +æĥĬ å¥ĩ +è·¨ 度 +éħ¿ éĢł +åĩ ĭ +è¿ij ä¸īå¹´ +åĨħ 马 +åĨħ马 å°Ķ +æı į +è¿Ľå±ķ æĥħåĨµ +èĮ § +æľīåºı æİ¨è¿Ľ +æĢ» åĨłåĨĽ +æĪIJ绩 åįķ +éĽ»è©± åıĬ +ç´§å¯Ĩ ç»ĵåIJĪ +åºĬ ä½į +é¹ Ĭ +æķ£åıij çĿĢ +åĭŁ èµĦ +æ°¨ éħ¸ +彩 ç¥ŀ +è®Ģ åıĸ +éĩį æ¸© +ä¸Ń åŃĺåľ¨çļĦ +ç¾İ éºĹ +ä¸įæĸŃ å¢ŀåĬł +è½® æµģ +æİ¥ åIJ¬ +å¹´ 产å̼ +åįĥ åħĭ +æĪĺåľº ä¸Ĭ +çħ§ é¡§ +å¹²éĥ¨ éĺŁä¼į +åį° ç«ł +ä¸Ģèĩ´ æĢ§ +è¿ŀ å¤ľ +åħħ è£ķ +é»ij åIJįåįķ +åĩĢ æ°´ +ä¸Ģ大 æĹ© +åĮħ 袱 +çĬ¯ è§Ħ +çIJĨ è«ĸ +æŀģ æĺĵ +éª ¸ +å¨ĺ å¨ĺ +åĽ¢ åľĨ +亿åħĥ 以ä¸Ĭ +åĪ©ç͍ æĤ¨çļĦ +带æĿ¥ æĽ´å¤ļ +ä¸Ń央 空è°ĥ +æľĪ èĸª +çĮľ æĥ³ +åĪº 客 +ä½ľ æģ¯ +åįķ è°ĥ +äºĴ åĪ© +å¦Ĥæľī ä¾µæĿĥ +å°ı å·§ +åįģ åł° +åĵĪåĵĪ åĵĪåĵĪ +è¾¹ éĻħ +æłĩ è¯Ń +åĪĩåħ¥ çĤ¹ +éĢĨ è¢Ń +è¯ķ åīĤ +绿 è±Ĩ +è® ļ +åŁºçĿ£ å¾Ĵ +å£ ¬ +åħ¨ æĺİæĺŁ +éĢī ç§Ģ +èĪĮ å°ĸ +ä¸įåIJĮ ç±»åŀĭ +çĥŁ åĽ± +çģµ æ°Ķ +åĮº 管å§Ķä¼ļ +åĨľ åī¯ +åĨľåī¯ äº§åĵģ +èĶļ æĿ¥ +沪 æĮĩ +åħ»æ®ĸ æĪ· +æĸĹ å¿Ĺ +é¦ĸ é¢Ĩ +è¡Ģ èħ¥ +åĬł ç´§ +ä¸Ģèĩ´ 好è¯Ħ +第ä¸ī èĬĤ +æī¬ å°ĺ +交éĢļ æŀ¢çº½ +鼶 ç¢İ +é»ij æ´ŀ +çľĭ ä¸įæĩĤ +å±ŀ å®ŀ +主 åŁİåĮº +å¨ Ľ +å¨Ľ æ¨Ĥ +ç¬ij æĦı +èϹ æ¡¥ +åIJĦ个 çݯèĬĤ +çķ¥ å¾® +èĢķ èĢĺ +æľ¬ åľºæ¯ĶèµĽ +æĪIJ è´¥ +éĢī èĤ¡ +èªŀ è¨Ģ +çŃĶ è¾© +èĩª ä¹ł +æ£ º +ä¸ĩ 欧åħĥ +åģľ å·¥ +对åħ¶ è¿Ľè¡Į +积æŀģ éħįåIJĪ +ä¹¾ åĿ¤ +å¦ĸ æĢª +èļĮ åŁł +èµĦ产 è¯Ħä¼° +è°ĥ çļ® +éϤ å¤ķ +åĽ´ å¢Ļ +æľį å½¹ +æ·± æ¸Ĭ +é¢Ħ åζ +ç ĥ½ +å®ī 稳 +建 æŀĦ +çĭĻ åĩ» +主åĭķ 註åĨĬ +éĥ½æľī èĩªå·± +æİĴåIJį 第ä¸Ģ +麻 è¾£ +çĢ ļ +çĥŁèĬ± çĪĨ +çĥŁèĬ±çĪĨ 竹 +èĩªçĦ¶ ä¿ĿæĬ¤ +ä»Ļ å¢ĥ +为äºĨ éģ¿åħį +åĨ· åºĵ +è§£æĶ¾ æĢĿæĥ³ +åĪĿ äºĮ +ä½ĵ è´´ +é¦ĸ å¯Į +迪 æĭľ +æļĤ ç¼ĵ +æĶ¯æĮģ åĬĽåº¦ +侦 æİ¢ +马 åĪº +åĮĹ æ±½ +ç¹ ŀ +è°İ è¨Ģ +éĢ£ çºĮ +å· ³ +ä»»ä½ķ æĹ¶åĢĻ +车 èģĶç½ij +åįķ 项 +å¸Ń åį· +建çŃij æĿIJæĸĻ +ä¸Ńç§ĭ èĬĤ +ç¡ķ士 çłĶç©¶ +ç§ģ ç«ĭ +åħļåĴĮ æĶ¿åºľ +æľ¬æ¬¡ 交æĺĵ +èººåľ¨ åºĬä¸Ĭ +ç½ijåıĭ è¯Ħ论 +å¦ Ŀ +害 ç¾ŀ +åħ¬ç«ĭ åĮ»éĻ¢ +ä¸ ŀ +çĶŁçī© è´¨ +åºĶ éĤĢ +æĬ½ åıĸ +åĩł å¼ł +æijĺ ç¼ĸ +ç»ĺ æľ¬ +详 è§£ +强 硬 +æľĢ åħĪè¿ĽçļĦ +æĭĽ èĤ¡ +æĭĽèĤ¡ 书 +åįĥ æĸ¹ +åįĥæĸ¹ çϾ +åįĥæĸ¹çϾ 计 +éħį éŁ³ +驾 çħ§ +å¾ģ æĪĺ +èªĵ è¨Ģ +æĭľ å¸Ī +æĭľå¸Ī åѦ +æĭľå¸ĪåѦ èīº +æĬ± åĽ¢ +ç±³ ç²ī +éĿŀ常 éĢĤåIJĪ +èĪª æµ· +å±¥ 约 +åįģåħ« æĿ¡ +éĶ» éĢł +éĩįè¦ģ 举æİª +åıijæĮ¥ ä½ľç͍ +æ· ļ +人 社 +人社 å±Ģ +è¯ķçĤ¹ å·¥ä½ľ +éĺľ éĺ³ +æ¡ĥ åľĴ +æ°ij ä¼ģ +æ´ģ çϽ +è´µ 宾 +åħ¬ 社 +è§ī æĤŁ +è®°å¿Ĩ åĬĽ +æľĥåĵ¡ 註åĨĬ +æŃ¤ æ¡Ī +麻 çĹ¹ +çı Ģ +æĸ© èİ· +çĶ· åŃ©åŃIJ +å±ĢéĻIJ äºİ +åĭĺ æŁ¥ +åIJĥ 饱 +èĬ¬ åħ° +æ£ķ èī² +ç¦ı ç¥ī +çͳ èĬ± +æµ· çĽĹ +èĶ ij +æĸĩ åѸ +æ´»æĢ§ çĤŃ +缴 éĢļ车 +è°¢ éĤĢ +躺 çĿĢ +åľ ĥ +æ¯ıæĹ¥ ç»ıæµİ +åħ¬åħ± æĸĩåĮĸ +讲 æķħäºĭ +å¯Ł çľĭ +æĤł éĹ² +åľ° åĿª +æ¶Į çݰåĩº +é«ĺçŃī éĻ¢æł¡ +èĮĦ åŃIJ +éĺ² åį« +ä¾ĭ è¡Į +æĺ¾ éľ² +æĸ° 常æĢģ +ç»Ŀ ä½³ +å¯Į æ°ij +以 人æ°ij +以人æ°ij 为 +éĤ¢ åı° +å±ķ æ¼Ķ +çϼ å¸ĥ +è´Ł è½½ +åģı 离 +æ°¸ éģł +éĩįè¦ģ åİŁåĽł +åįıä¼ļ ä¼ļåijĺ +éļ¾ æ°ij +çĶŁäº§ 车éĹ´ +çģµ åĬ¨ +两年 åīį +æĸ¹ åľĨ +æ´» ä¸ĭåİ» +ä¸ĸçķĮ è§Ĥ +éªĹ åıĸ +ç¾İ è²Į +èĥ½ çľĭåĩº +çϼ æı® +è§Ĥ å½± +åī ĥ +åIJĪèµĦ åħ¬åı¸ +å© § +å¹² æĹ± +åħŃ ä¸ªæľĪ +尤为 éĩįè¦ģ +èĤ ½ +秦 åĽ½ +æīĺ ç¦ı +建çŃij å¸Ī +åįĩ级 æĶ¹éĢł +å°ı é¢Ŀ +å°ıé¢Ŀ 贷款 +两个 ç»´æĬ¤ +æĭį æĭį +åı¯ çĸij +æį¢ åıĸ +æŃ¦ 士 +èµĸ 以 +èµĸ以 çĶŁåŃĺ +æĮ ļ +殿 åłĤ +èĩªçĦ¶ çķĮ +ç£ģ åľº +å¦Ĥä½ķ çľĭå¾ħ +ä»ĬæĹ¥ 头æĿ¡ +西 åŁŁ +èİ· è¯Ħ +風 æł¼ +ä¿Ħ åĽ½ +æīĵ æĭ¼ +å®£ä¼ł çīĩ +å¾Ī æĸ¹ä¾¿ +ä¾Ľç»Ļ ä¾§ +纪念 ç¢ij +毫 åħĭ +èĬ³ é¦Ļ +å·¥åķĨ éĵ¶è¡Į +请 çĤ¹åĩ» +ç¼ ª +æĹłæķ° 次 +èᝠå¸Ī +èħ ¸ +游 èīĩ +åĮ ¾ +å·¡ èĪª +æ²»çIJĨ ä½ĵç³» +èIJ¥éĢł èī¯å¥½ +æ·· æ·Ĩ +éĢļ çķħ +åĬ³ ç´¯ +ä»ĵ ä½į +å¢ŀ éķ· +éļIJ 约 +æĿĤå¿Ĺ 社 +åħ» èĤ² +åı¯èĥ½ åıijçĶŁ +èĢĥ 試 +西 ä¾§ +åĬł åĢį +主æĮģ åı¬å¼Ģ +çķ¢ ç«Ł +éĹ® 询 +æµ· æ£ł +èĹ © +注æĺİ æĿ¥æºIJ +æ£Ģ çĸ« +请 åģĩ +æĬļ æij¸ +èĵĦ çĶµæ±ł +è·Ł ä¸įä¸Ĭ +çݰ代 社ä¼ļ +çѹ èµĦ +ä½ĵèĤ² 彩票 +å»¶ 误 +è¾Ľ è¾£ +éĿ¢ 容 +åį° è®° +çģŃ äº¡ +ç´ł é£Ł +åħ´ èĩ´ +éľĢè¦ģ ç͍ +éľĢè¦ģç͍ åΰ +å®Ŀ å¦Ī +ç£ĭ åķĨ +éļ¶ å±ŀ +è´¡çĮ® åĬĽéĩı +åħ¬åħ± èµĦæºIJ +大 éĺª +åĨĽ è®Ń +æĤ¬ 念 +社ä¼ļ 稳å®ļ +å¹²äºĭ åĪĽä¸ļ +æľī æĿ¡ä»¶ +æľīæĿ¡ä»¶ çļĦ +ä¸Ģå¹´ ä¸Ģ度 +åİ ¥ +强 奸 +豪 车 +æİĮ æŁľ +æ°´åĪ© å·¥ç¨ĭ +å³ ª +积æŀģ ä½ľç͍ +æµ· æ·Ģ +æµ·æ·Ģ åĮº +çĥŃ æĴŃ +åĿļæĮģ ä¸įæĩĪ +åıĮ èĦļ +绣 æĪĺ +ä»»ä½ķ 人éĥ½ +åľ°ä¸ĭ 室 +åĨ¶ çĤ¼ +è°ħ è§£ +æ¸Ķ èι +太éĺ³ åŁİ +被 æįķ +计ç®Ĺ åύ +西 åĮ» +èĪĴ å¿ĥ +æ¡ ¦ +éģ ² +åĬ ij +è¨ Ĺ +èİ º +åĸ ¬ +çĵ ¯ +åĺ ĺ +åł ķ +æķ Ŀ +åij ¦ +èĭ ŀ +æŃ ¹ +æĵ ¬ +æ£ Ħ +èĪ µ +å¥ ª +çļ ĭ +æĶ ¸ +åľ © +ç¤ Ļ +ç¢ ĺ +éı Ī +æĦ ķ +ç¹ ³ +èĺ ¸ +è² Ĥ +æ¼ ² +æij ¹ +æĶ Ŀ +åŃ ¢ +èķ Ń +é¨ ° +æ½ ¼ +éħ ° +æĴ ¥ +è¹ ¬ +é¨ Ļ +è¸ ¹ +éģ IJ +çĺ Ģ +èĽ ¤ +æĤ ĸ +çĴ ŀ +ç£ IJ +æİ ° +è¾ Ĭ +å¾ ij +æİ ĸ +éģ ŀ +éĤ ¸ +éĽ ı +æĨ İ +æľ ½ +çį » +ç® Ķ +è¤ ¶ +æļ ¢ +æĺ µ +çı Ĥ +æĤ ¸ +åģ µ +åĻ ľ +å£ ¯ +æĴ ® +æģ į +å© ķ +ç¯ ± +éĺ Ļ +çī ł +è£ ĺ +è³ ¢ +éĩ ľ +éĵ ł +èİ ĺ +æ® Ĩ +çĻ ¸ +è´ ı +ç² ± +å« ¡ +åĨ ¢ +è¤ Ĵ +æĩ Ĭ +éľ ĵ +å¡ µ +æĭ £ +å» Ł +é£ ½ +é¢ Į +åļ İ +æ· º +èĨ ł +åİ Ń +åļ ĩ +åij ĥ +çĴ ĭ +çŃ ± +æĭ · +èį § +éĶ ° +åŃ ° +èĵ ĵ +èĨ ½ +æŀ ī +åĸ ½ +çĽ Ķ +çŃ IJ +ç¾ ļ +è ħĮ +è¾ « +æ³ ĵ +çĶ ¬ +èŁ ² +åĸ ª +å¦ ĵ +è¬ Ģ +çĤ Ĭ +æĽ ľ +æ± IJ +è´ Ī +èį Ģ +æĬ ł +ç¢ ¾ +æ« ĥ +éŀ ł +èij Ĩ +ç¥ ¯ +å½ Ŀ +é¦ į +åĮ £ +æľ Ń +åĿ Ĥ +ä¿ ij +èĵ ® +çij Ľ +æī ī +èĩ Ł +è² « +çİ ¥ +æ· ¼ +åİ ² +é³ Į +å³ Ń +åij Ľ +é § +é§ IJ +éģ · +ä¿ ª +æĢ Ĥ +è¾ į +å± į +åĭ ģ +å¥ ļ +éļ ħ +éĴ ´ +è¼ Ŀ +å® ¦ +èIJ ĥ +çĺ ĭ +æĨ ¶ +æĤ ħ +è¾ Ļ +åij ľ +çł º +éĢ ŀ +æµ ļ +éĸ £ +èĸ © +éĻ ĭ +çĤ Ļ +èª ķ +ä¸ Ł +é¹ ½ +ç± Į +è´ ° +éĭ ª +çľ © +æĴ IJ +èĨ º +éŀ ĺ +ç¾ ² +çª ® +ç´ IJ +æ® ´ +çº ¾ +èº į +ç´ ĭ +çĦ ĸ +çĶ º +çī ½ +çĤ ¯ +ç¼ Ķ +æ¯ ĵ +å¬ ° +æ¢ § +äº Ł +è¢ ħ +çį Ħ +è¿ ¥ +æ¼ ¾ +çĿ ij +ç¸ ¾ +é¦ ĭ +é¤ ħ +æ ¹Ħ +æĺ ĩ +æŀ Ń +èĸ ° +æŁ ij +æ¦ » +åĻ Ĺ +åĻ ´ +æ£ £ +åĶ § +çĨ ¹ +è¼ ¯ +å¢ Ł +é² ² +æĪ Ľ +èī ¦ +èĬ ® +åĺ Ł +å¸ ¥ +å¿ » +çĮ Ŀ +å¯ µ +è³ ¦ +èĽ ¾ +æ» ¾ +çĤ ķ +éĵ ¬ +èĴ ¿ +éĴ ¨ +çĥ Ļ +ç² ķ +æĥ ¦ +æº § +é¢ į +éħ £ +å³ ¦ +ç± ģ +çĥ ĥ +åĨ Ĺ +åı ģ +çĽ § +ç½ µ +éĴ Ĺ +å¬ ī +è° ı +ç³ § +è¾ Ń +æ· ¬ +èŁ Ĵ +è¯ © +è¦ ĥ +çĻ ĸ +é½ Ĵ +çĪ IJ +ç® į +ç¼ İ +ç£ º +è¯ « +è¤ ² +æĵ ł +èIJ ¦ +çĿ ¬ +è° į +éĦ ° +æł ¾ +é¡ ı +ç¸ ± +æ¡ ¨ +éĨ ¬ +è¥ ² +è® ª +å© º +èį Ł +åĮ Ŀ +çĨ ł +èĽ Ĭ +æ¸ ļ +å´ ½ +é² ¤ +åķ ° +åĮ ķ +ä¸ IJ +è® ¥ +åı ½ +åı ¼ +çļ ¿ +è¿ Ĥ +åIJ Ĩ +å± ¹ +èĩ ¼ +è® ¹ +é© ® +çº « +æ± ŀ +æĬ ¡ +èĭ ĩ +åIJ ł +åIJ Ń +åIJ ® +å² ĸ +ä½ ĥ +çĭ Ī +åº ĩ +åIJ Ŀ +éĹ ° +æ± ¹ +å¿ ± +æĭ Ħ +æĭ Ĺ +èĮ ī +èĭ Ľ +èĮ ģ +çŁ ¾ +èĻ ı +åij » +åĴ Ħ +å¿ ¿ +èĤ ® +çĭ ŀ +çĸ Ł +çĸ Ļ +çĸ ļ +æ³ ŀ +å¸ ļ +å± ī +è¿ ¢ +é© ¹ +ç İ· +çıĬ ó +çıĬó ł +çıĬół Ħ +çıĬółĦ ģ +æĮ İ +æĭ ´ +åŀ Ľ +èį ¤ +æ® ĥ +çĽ ¹ +åĵ Ĩ +è´ » +æ¯ ¡ +çĭ ° +çĭ ¡ +æŁ Ĵ +æģ ĥ +è¯ ¬ +è¢ Ħ +è¯ ² +èļ ¤ +èĢ Ļ +åŁ Ĥ +æį İ +æį Į +æ¢ Ĩ +é ħĮ +çł ¾ +æ® ī +åĶ ł +æĻ Į +èļ £ +èļ ª +èļ ĵ +é¸ ¯ +åĶ ģ +åĶ Ĩ +åĢ Ķ +èĪ Ģ +è± º +èĥ ° +é¸ µ +é¸ ³ +é¦ ģ +ç¾ Ķ +æ¶ £ +æ¶ ķ +æĤ ¯ +è¯ ½ +è° Ĩ +ç¥ Ł +ç» ¢ +æį º +æį ¶ +æį » +æİ Ĥ +èı ł +èIJ ¤ +éħ Ĺ +çľ ¶ +åķ Ħ +èļ ¯ +èĽ Ģ +åĶ ¬ +å¸ · +éĵ IJ +éĵ Ľ +åģ İ +å¾ Ļ +èĦ ¯ +è± ļ +çĮ ĸ +çĹ Ĭ +æ¶ ® +æĥ Ń +æĤ ´ +æĥ ĭ +è° ļ +æı © +æIJ Ģ +æIJ Ķ +æ¦ Ķ +æ¤ Ń +éĽ ³ +åĸ ³ +è· Ľ +èľ ĵ +èľ Ĵ +é¹ ĥ +éĶ Ħ +çĶ ¥ +çŃ ı +çĮ © +çĮ ¬ +çĮ ¾ +çĹ ¢ +çĹ ª +æĥ ° +çª ĺ +è° ¤ +éļ ĺ +å© ¿ +é¹ ī +çij Ļ +æĸ Ł +æ¤ ¿ +éħ ª +éĽ ¹ +åĹ ¦ +è· · +è· º +è· ¤ +èľ Ī +èľ Ĺ +å¹ Į +é¦ ı +èª Ĭ +æ¼ ĵ +è¤ Ĥ +èĶ Ĺ +èĶ ¼ +åħ ¢ +è£ ³ +èľ » +èĿ ĩ +åĺ Ģ +éĶ ¹ +ç® ķ +ç® © +çĺ © +çĺ Ł +æ¼ ± +å¯ ¥ +éª ¡ +æĴ µ +æĴ ¬ +è± Į +åĺ ¹ +èĿ ł +èĿ Į +èĿ Ĺ +èĿ Ļ +éķ IJ +ç¨ ¼ +ç¯ ĵ +èĨ Ľ +é² « +çĺ ª +é² ¨ +æĨ Ķ +ç¿ © +è¤ ¥ +ç¼ Ń +åĻ © +çĵ ¢ +éľ İ +è¸ ± +è¹ Ĥ +èŁ Ĩ +é¹ ¦ +ç¯ ¡ +çĺ ¸ +çª ¿ +ç¼ ° +èĹ IJ +è¹ ĭ +èŁ ĭ +èŁ Ģ +èµ ¡ +èĩ Ĭ +é³ Ħ +ç³ ł +æĩ ¦ +åļ £ +éķ ° +é³ į +ç° ¸ +çĻ £ +é³ ĸ +é¬ ĵ +èł ķ +éľ ¹ +èº ı +é» ¯ +çĵ ¤ +çŁ Ĺ +ä¹ Ĥ +ä¹ ľ +åħ Ģ +å¼ ĭ +åŃ ij +åŃ ĵ +å¹ º +äº ĵ +å »¿ +ä¸ ı +åį ħ +ä» ĥ +ä» ī +ä» Ĥ +åĪ Ī +çĪ » +åį ŀ +éĹ © +è® £ +å¤ ¬ +çĪ ¿ +æ¯ ĭ +éĤ Ĺ +éĤ Ľ +èī ½ +èī ¿ +åı µ +ä¸ ķ +åĮ ľ +åĬ ¢ +åį Ł +åı ± +åı » +ä» ¨ +ä» Ł +ä» ¡ +ä» « +ä» ŀ +åį ® +æ° IJ +çĬ ° +åĪ į +éĤ Ŀ +éĤ Ļ +è® ¦ +è® § +è® « +å° » +éĺ ¡ +å° ķ +å¼ ģ +èĢ Ĵ +çİ İ +çİ ij +åľ ¬ +æī ¦ +åľ ª +åľ ¹ +æī ª +åľ ® +åľ ¯ +èĬ Ĭ +èĬ į +èĬ Ħ +èĬ ¨ +èĬ ij +èĬ İ +èĬ Ĺ +äº ĺ +åİ į +å¤ ¼ +æĪ į +å° ¥ +ä¹ © +æĹ ¯ +æĽ ³ +å² Į +å± º +åĩ ¼ +åĽ ¡ +éĴ ĩ +ç¼ ¶ +æ° ĺ +æ° ĸ +çī Ŀ +ä¼ İ +ä¼ Ľ +ä¼ ¢ +ä½ ¤ +ä» µ +ä¼ ¥ +ä¼ § +ä¼ ī +ä¼ « +åĽ Ł +æ± Ĩ +åĪ ĸ +å¤ Ļ +æĹ ® +åĪ İ +çĬ · +çĬ ¸ +èĪ Ľ +åĩ « +é Ĥ¬ +é¥ § +æ± Ķ +æ± ľ +æ± Ĭ +å¿ ĸ +å¿ ı +è® ´ +è® µ +è® · +èģ ¿ +èī ® +åİ ¾ +å¦ ģ +çº ¡ +çº £ +çº ¥ +çº ¨ +çİ ķ +çİ Ļ +æĬ Ł +æĬ Ķ +åľ » +åĿ į +æĬ ĥ +ã§ IJ +èĬ « +èĬ ¾ +èĭ Ī +èĭ £ +èĭ ĭ +èĬ ¼ +èĭ Į +èĭ ģ +èĬ © +èĬ ª +èĬ ¡ +èĬ Ł +èĭ Ħ +èĭ İ +èĭ ¡ +æĿ Į +æĿ ĵ +æĿ Ī +å¿ ij +åŃ Ľ +éĤ ´ +éĤ ³ +å¥ ģ +è± ķ +å¿ Ĵ +æ¬ ¤ +è½ « +è¿ ĵ +éĤ ¶ +å¿ IJ +åį £ +éĤ º +æĹ ° +åij ĭ +åij Ĵ +åij ĵ +åij Ķ +åij ĸ +æĹ ¸ +åIJ ¡ +èĻ ¬ +åIJ ½ +åIJ £ +åIJ ² +å¸ ı +å² Ī +å² ĺ +åħ ķ +åĽ µ +åĽ « +éĴ Ĭ +éĴ ĭ +é ĴĮ +è¿ ķ +æ° Ļ +æ° ļ +çī ¤ +ä½ ŀ +ä½ ļ +ä½ Ŀ +ä½ Ĺ +å½ · +ä½ ĺ +ä½ ¥ +è± ¸ +åĿ Į +èĤ Ł +å¥ Ĥ +åĬ ¬ +çĭ ģ +é¸ ł +é¥ ¨ +é¥ © +é¥ « +é¥ ¬ +åº ij +åº ĭ +çĸ Ķ +çĸ ĸ +èĤ ĵ +éĹ ± +éĹ ³ +çĤ Ģ +æ² £ +æ² ħ +æ² Ķ +æ² ¤ +æ² ı +æ² ļ +æ± © +æ± ¨ +æ² ¨ +æ± ´ +æ² Ĩ +æ² © +æ³ IJ +æĢ ĥ +æĢ Ħ +å¿ ¡ +å¿ ¤ +å¿ ¾ +æĢ ħ +å¿ ª +æĢ Ĩ +å¿ Ń +å¿ ¸ +è¯ Ĥ +è¯ ĥ +è¯ ħ +è¯ ĭ +è¯ Į +è¯ Ĵ +éĻ Ĥ +éĻ ī +å¦ © +å¦ ª +å¦ £ +å¦ Ĺ +å¦ « +å§ Ĵ +å¦ ¤ +åĬ Ń +åĪ Ń +éĤ ° +çº Ń +çº ° +çº ´ +çİ ¡ +çİ Ń +çİ ł +çİ ¢ +çİ ¦ +çĽ Ĥ +å¿ Ŀ +åĮ ¦ +åĿ © +æĬ ¨ +æĭ ¤ +åĿ « +æĭ Ī +åŀ Ĩ +æĬ » +åĬ ¼ +æĭ ĥ +æĭ Ĭ +åĿ ¼ +åĿ » +ã§ Ł +åĿ ¨ +åĿ Ń +æĬ ¿ +åĿ ³ +èĭ · +èĭ ¤ +èĮ ı +èĭ « +èĭ ľ +èĭ ´ +èĭ Ĵ +èĭ ĺ +èĮ Į +èĭ » +èĭ ĵ +èĮ ļ +èĮ Ĩ +èĮ ij +èĮ ĵ +èĮ Ķ +èĮ ķ +è ĮĢ +èĭ ķ +æŀ ¥ +æŀ ĩ +æĿ ª +æĿ ³ +æŀ § +æĿ µ +æŀ ¨ +æŀ ŀ +æŀ ĭ +æĿ » +æĿ · +æĿ ¼ +çŁ ¸ +ç łĢ +åĪ ³ +å¥ Ħ +æ® ģ +éĥ ı +è½ Ń +éĥ ħ +é¸ ¢ +çĽ ± +æĺ Ļ +æĿ ² +æĺ ĥ +åĴ Ĥ +åij ¸ +æĺ Ģ +æĹ » +æĺ ī +çĤ ħ +çķ Ģ +èĻ ® +åĴ Ģ +åij · +é» ¾ +åij ± +åij ¤ +åĴ Ĩ +åĴ Ľ +åij ¶ +åij £ +åĴ Ŀ +å² ¢ +å² ¿ +å² ¬ +å² « +å¸ Ļ +å² £ +å³ ģ +åĪ ¿ +å² · +åī Ģ +å¸ Ķ +å³ Ħ +æ² ĵ +åĽ ¹ +ç½ Ķ +éĴ į +éĴ İ +éĴ ı +éĴ Ĵ +éĴ ķ +éĤ ¾ +è¿ ® +çī ¦ +ç« º +è¿ ¤ +ä½ ¶ +ä¾ ij +ä¾ ī +èĩ ¾ +ä¾ Ĺ +ä¾ ı +ä¾ © +ä½ » +ä½ ¾ +ä¾ ª +ä½ ¼ +ä½ ¯ +ä¾ ¬ +å¸ Ľ +ä¾ Ķ +å¾ Ĥ +åĪ ½ +éĥ Ħ +ç± ´ +çĵ ® +æĪ Ĺ +èĤ ¼ +äı Ŀ +èĤ ± +èĤ « +è¿ © +éĥ ĩ +çĭ İ +çĭ į +çĭ Ĵ +åĴ İ +é¥ ¯ +é¥ ´ +åĨ ½ +åĨ ¼ +åº ĸ +çĸ ł +çĸ Ŀ +åħ ĸ +åĬ ¾ +ð¬ ī +ð¬ī ¼ +çĤ ĺ +çĤ Ŀ +çĤ Ķ +æ³ Ķ +æ² Ń +æ³ · +æ³ ± +æ³ ħ +æ³ ł +æ³ º +æ³ ĸ +æ³ « +æ³ ® +æ² ± +æ³ ¯ +æĢ Ļ +æĢ µ +æĢ ¦ +æĢ Ľ +æĢ ı +æĢ į +ã ¤ +㤠ĺ +æĢ © +æĢ « +æĢ ¿ +å® ķ +ç© ¹ +å® ĵ +è¯ ĵ +è¯ Ķ +è¯ ĸ +è¯ ĺ +æĪ ¾ +è¯ Ļ +æĪ ½ +éĥ ĵ +è¡ © +ç¥ Ĩ +ç¥ İ +ç¥ ĩ +è¯ ľ +è¯ Ł +è¯ £ +è¯ ¤ +è¯ § +è¯ ¨ +æĪ ķ +éĻ Ķ +å¦ ² +å¦ ¯ +å§ Ĺ +å¸ ij +åŃ ¥ +é© ½ +èĻ ± +è¿ ¨ +ç» Ģ +ç» ģ +ç» Ĥ +é© · +é© ¸ +ç» ī +ç» Į +éª Ģ +çĶ ¾ +çı ı +çı IJ +çı ij +çİ ³ +é¡ ¸ +çı ī +çı Ī +æĭ ® +åŀ Ń +æĮ Ŀ +æĮ ŀ +åŀ ¤ +èµ ³ +è´ ² +åŀ ± +åŀ Į +åŀ § +åŀ ĵ +æĮ ¦ +åŀ ł +èį ļ +èį ij +è´ ³ +èį ľ +èİ Ĵ +èĮ ¼ +èĮ ´ +èĮ ± +èİ Ľ +èį ŀ +èĮ ¯ +èį ı +èį ĩ +èį ĥ +èį ł +èĮ Ń +åŀ © +èį ¥ +èį ¦ +èį ¨ +èį © +åī ĭ +èį ª +èį ¬ +èį ® +æŁ ° +æł ī +æŁ ĺ +æł Ĭ +æŁ © +æŀ ° +æł Į +æŁ Ļ +æŀ µ +æŀ ³ +æŁ ŀ +æŁ Ŀ +æł Ģ +æŁ ¢ +æł İ +æŁ Ī +æŁ ģ +æŀ · +æŁ ½ +åī Į +éħ Ĭ +éĥ ¦ +çĶ Ń +çł Ĺ +çł ĺ +çł Ĵ +æĸ « +çł Ń +çł ľ +èĢ · +èĻ º +æ® Ĥ +æ® ĩ +æ® Ħ +è½ ± +è½ ² +è½ ³ +è½ ¶ +è½ ¸ +èĻ ¿ +æ¯ ĸ +è§ ĩ +å° ľ +åĵ IJ +çľ Ħ +çľ į +ðł ³ +ðł³ IJ +éĥ ¢ +çľ ĩ +çľ Ĭ +çľ Ī +ç¦ º +åĵ Ĥ +åĴ ´ +æĽ · +æĺ ´ +åĴ ¦ +åĵ ĵ +åĵ Ķ +çķ İ +åij ² +èĥ Ħ +çķ ĭ +çķ Ī +èĻ ¼ +èĻ » +çĽ ħ +åĴ £ +åĵ ķ +åī IJ +éĥ § +åĴ » +åĽ ¿ +åĴ ¿ +åĵ Į +åĵ Ļ +åĵ ļ +åĴ © +åĴ ¤ +åĵ Ŀ +åĵ ı +åĵ ŀ +å³ £ +ç½ ĺ +å³ Ĵ +å³ ¤ +å³ ĭ +è´ ¶ +éĴ ļ +éĴ ¡ +éĴ £ +éĴ ¤ +éĴ « +æ° ¡ +çī ¯ +éĥ ľ +ç§ ķ +ç§ Ń +ç« ½ +ç¬ Ī +ä¿ ¦ +ä¿ ¨ +ä¿ ħ +åı Ł +åŀ ¡ +çī ® +ä¿ £ +ä¿ ļ +çļ Ī +ä¿ Ł +éĢ ħ +å¾ ĩ +å¾ ī +èĪ ¢ +éĥ Ĺ +ä¿ İ +éĥ ¤ +çĪ ° +éĥ Ľ +çĵ ´ +èĥ ¨ +èĥ ª +èĥ Ľ +èĥ Ĥ +èĥ Ļ +èĥ į +èĥ Ĺ +è ĥĿ +æľ IJ +èĥ « +é¸ ¨ +åĮ į +çĭ ¨ +çĭ ¯ +é£ ij +çĭ © +çĭ ² +è¨ ĩ +éĢ Ħ +æĺ Ŀ +é¥ · +é¥ ¸ +é¥ ¹ +åŃ ª +å¨ Ī +åº ¥ +çĸ ¬ +çĸ £ +çĸ ¥ +çĸ Ń +åº ł +ç« ij +é£ Ĵ +éĹ ¼ +éĹ ¾ +éĹ ¿ +éĺ Ĥ +ç¾ ij +è¿ ¸ +ç± ¼ +éħ ĭ +çĤ » +çĥ Ģ +çĤ · +æ´ ± +æ´ ¹ +æ´ § +æ´ Į +æµ ĥ +æ´ ĩ +æ´ Ħ +æ´ Ļ +æ¶ İ +æ´ İ +æ´ « +æµ į +æ´ ® +æ´ µ +æµ Ĵ +æµ Ķ +æµ ķ +æ´ ³ +æģ ¸ +æģ ĵ +æģ ¹ +æģ « +æģ » +æģ Ĥ +æģ ª +æģ ½ +å® ¥ +æī ĥ +è¡ ² +è¡ ½ +è¡ ¿ +è¢ Ĥ +ç¥ ľ +ç¥ ĵ +ç¥ ļ +è¯ ® +ç¥ Ĺ +ç¥ ¢ +è¯ ° +è¯ ³ +é¸ © +æĺ ¶ +åĴ « +å¼ Ń +çī ģ +èĥ ¥ +éĻ Ł +å§ ® +å¨ Ĩ +å§ Ŀ +å§ £ +å§ ĺ +å§ ¹ +ç¾ ¿ +çĤ ± +çŁ ľ +ç» Ķ +éª ģ +éª ħ +ç» Ĺ +ç» Ľ +éª Ī +èĢ ĸ +æĮ Ī +çı ¥ +çı Ļ +é¡ ¼ +çı ° +çı © +çı § +çı £ +çı ŀ +çIJ ¤ +çı ² +æģ ļ +åŁ ķ +åŁ ĺ +åŁ Ļ +åŁ ļ +æĮ ¹ +èĢ Ĩ +èĢ Ħ +åŁ Ĵ +æį ĭ +è´ ½ +åŀ ¸ +æį ĥ +çĽ į +èį ¸ +èİ ³ +èİ ´ +èİ ª +èİ ł +èİ ľ +èİ ħ +èį ¼ +èİ © +èį ½ +èİ ¸ +èį » +èİ ¨ +é¸ ª +èİ ¼ +æł ² +æł ³ +æ¡ ¡ +æ¡ İ +æ¡ ¢ +æ¡ ¤ +æ¢ ĥ +æł Ŀ +æ¡ ķ +æ¡ ģ +æ¡ § +æ¡ ħ +æł Ł +æ¡ ī +æł © +éĢ ij +éĢ ĭ +å½ § +é¬ ² +è± ĩ +éħ IJ +éĢ ¦ +åİ Ŀ +åŃ ¬ +çł Ŀ +çł ¹ +çł § +çł · +çł Ł +çł ¼ +çł ¥ +çł £ +åī ŀ +çł » +è½ ¼ +è½ ¾ +è¾ Ĥ +é¸ « +è¶ ¸ +é¾ Ģ +é¸ ¬ +èĻ Ķ +çľ ¬ +åĶ Ľ +çľ Ļ +åĵ § +åĵ ½ +æĻ ģ +é¸ ® +è¶ µ +è¶ ¿ +çķ Ľ +èļ ¨ +èļ ľ +èļ į +èļ ĭ +èļ ¬ +èļ Ŀ +èļ § +åĶ ¢ +åľ Ħ +åĶ £ +åĶ ı +çĽ İ +åĶ ij +å´ Ĥ +å´ ĥ +ç½ ¡ +ç½ Ł +è§ Ĭ +èµ ħ +éĴ ² +éĴ µ +éĴ ¹ +éĴ º +éĴ ½ +éĴ ¼ +éĴ ¿ +éĵ Ģ +éĵ Ħ +éĵ Ĩ +éĵ Ī +éĵ ī +éĵ Ĭ +éĵ ĭ +éĵ Į +é ĵį +ä ¥ +ä¥ ½ +éĵ İ +æ° © +æ° ¤ +æ° ¦ +æ¯ ª +èĪ IJ +ç§ £ +ç§ « +çĽ ī +ç¬ Ħ +ç¬ ķ +ç¬ Ĭ +ç¬ ı +ç¬ Ĩ +ä¿ ¸ +ä¿ µ +åģ Į +ä¿ ³ +ä¿ ¶ +åĢ ¬ +åĢ ı +æģ ģ +åĢ Ń +ä¿ ¾ +åĢ ľ +éļ ¼ +éļ ½ +åĢ Į +åĢ ¥ +èĩ ¬ +éĥ « +åĢ ¨ +è¡ Ħ +é¢ Ģ +å¾ ķ +èĪ « +è¡ ¾ +èĥ ¯ +èĥ ± +èĥ ´ +èĥ Ń +èĦ į +èĥ ¼ +èĦ Ĵ +é¸ ± +é¸ ² +çĭ · +çĮ ģ +çĭ ³ +çĮ ĥ +çĭ º +éĢ ĸ +æ¡ Ģ +é¥ ½ +åĩ ĩ +æĮ Ľ +äº ³ +çĸ ³ +çĸ ´ +çĸ ¸ +çĸ ½ +çĹ Ī +çĸ ± +çĹ Ĥ +çĹ ī +è¡ ® +é¢ ĥ +æģ £ +æĹ Ĩ +æĹ Ħ +æĹ ĥ +éĺ ĥ +éĺ Ħ +è¨ ļ +éĺ Ĩ +æģ Ļ +ç² ij +çĥ ľ +çĥ © +çĥ Ĭ +åī ¡ +éĥ ¯ +çĥ ¬ +æ¶ ij +æµ ¯ +æ¶ ŀ +æ¶ Ł +å¨ ij +æ¶ ł +æµ ŀ +æ¶ ĵ +æµ ¥ +æ¶ Ķ +æµ ľ +æµ ł +æµ £ +æĤ ļ +æ ĤŃ +æĤ Ŀ +æĤ Ĵ +æĤ Į +æĤ Ľ +çª Ī +åī ľ +è¯ ¹ +è¯ ¼ +è¢ Ĵ +è¢ ¢ +è¯ ¿ +è° Ģ +è° Ĥ +è° Ħ +è° ĩ +å± IJ +å± Ļ +éĻ ¬ +åĭ IJ +å¥ ĺ +çī Ĥ +èļ © +éĻ ² +å¨ Į +å¨ ī +å¨ ² +å¨ ´ +å¨ £ +å¨ ĵ +å© Ģ +çķ ļ +éĢ ¡ +ç» ł +éª Ĭ +ç» ¡ +éª ĭ +ç» ¦ +ç» ¨ +éª İ +éĤ ķ +é¸ ¶ +å½ Ĺ +èĢ ľ +çĦ ĺ +èĪ Ĥ +çIJ ı +çIJ ĩ +éº ¸ +æı ¶ +åŁ ´ +åŁ ¯ +æį ¯ +æİ ³ +æİ ´ +åŁ ¸ +åŁ µ +èµ § +åŁ ¤ +æį Ń +éĢ µ +åŁ Ŀ +åł ĭ +åł į +æİ ¬ +é¸ · +æį ½ +æİ Ĭ +åł ī +æİ ¸ +æį © +æİ ® +æĤ « +åŁ Ń +åŁ ½ +æİ ĩ +æİ ¼ +èģ ĥ +èIJ ģ +èı ĺ +åł ĩ +èIJ ĺ +èIJ ĭ +èı ½ +èı ĸ +è IJľ +èIJ ¸ +èIJ ij +æ£ » +èı Ķ +èı Ł +èIJ ı +èı ¹ +èı ª +èı ħ +èı Ģ +èı ° +èı ¡ +æ¢ ¿ +æ¢ ı +è§ ĭ +æ¡ ´ +æ¡ · +æ£ ģ +æ¡ « +æ£ Ĥ +åķ ¬ +éĥ ¾ +æķ ķ +è± ī +éĦ Ħ +éħ ŀ +ç¡ İ +ç¡ Ń +ç¡ ĸ +ç¡ Ĺ +ç¡ IJ +ç¡ ĩ +ç¡ Į +é¸ ¸ +çĵ ł +åĮ ı +åİ © +æ® Ĵ +æ® ĵ +æ® į +èµ ī +éĽ © +è¾ Ħ +åł ij +çľ Ń +çľ ¦ +åķ § +æĻ ¡ +æĻ ¤ +çľ µ +åľ Ĭ +åĸ ı +åķ ī +åĭ ĸ +æĻ ŀ +åĶ µ +æĻ Ĺ +åķ Ń +çķ ¦ +è¶ º +åķ ® +è· Ħ +èļ ¶ +è ĽĦ +èĽ İ +èĽ Ĩ +èļ ° +åľ ī +èļ ± +èĽ ī +èĽ ı +èļ ´ +åķ ģ +åķ ķ +åĶ ¿ +åķ IJ +åĶ ¼ +åĶ · +åķ ĸ +åķ µ +åķ ¶ +åķ · +åĶ ³ +åĶ ° +åķ ľ +å¸ » +å´ ļ +å´ ¦ +å¸ ¼ +å´ ® +å´ ¤ +å´ Ĩ +èµ ĩ +èµ Ī +èµ Ĭ +éĵ ij +éĵ Ĵ +éĵ Ĺ +éĵ Ļ +éĵ Ł +éĵ ¡ +éĵ ¢ +éĵ £ +éĵ ¤ +éĵ § +éĵ ¨ +éĵ © +éĵ ª +éĵ « +éĵ ¯ +éĵ ° +éĵ ± +éĵ ³ +éĵ µ +éĵ · +çī ¾ +é¸ ¹ +ç§ ¾ +éĢ ¶ +ç¬ º +çŃ ĩ +ç¬ ¸ +ç¬ ª +ç¬ ® +ç¬ ł +ç¬ ¥ +ç¬ ¤ +ç¬ ³ +ç¬ ¾ +ç¬ ŀ +åģ ¾ +åģ ĥ +åģ ķ +åģ Ī +åĤ Ģ +åģ ¬ +åģ » +çļ ij +çļ İ +é¸ » +å¾ ľ +èĪ ¸ +èĪ » +èĪ ´ +èĪ · +é¾ Ľ +ç¿ İ +èĦ ¬ +èĦ ĺ +èĦ ² +åĮ IJ +çĮ Ĺ +çĮ ¡ +çĮ ŀ +æĸ Ľ +çĮ ķ +é¦ Ĺ +é¦ ĥ +é¦ Ħ +é¸ ¾ +åº ¹ +åº ¾ +çĹ Ķ +çĹ į +ç¿ Ĭ +æĹ Į +æĹ İ +è¢ ¤ +éĺ ĩ +éĺ Ī +éĺ ī +éĺ Ĭ +éĺ ĭ +éĺ į +éĺ ı +ç¾ Ł +ç² Ŀ +çĦ IJ +çĦ ĵ +çĦ Ĺ +æ· ħ +æ· ŀ +æ¸ İ +æ¶ ¿ +æ· ĸ +æĮ ² +æ· ł +æ¶ ¸ +æ¸ ij +æ· ¦ +æ· Ŀ +æ¶ ª +æ· Ļ +æ¶ « +æ¸ Į +æĤ » +æĤ ± +æ ĥĿ +æĥ ĺ +æĥ Ĩ +æĥ ļ +æĥ ĩ +æĥ ® +çª ķ +è° Į +æī Ī +çļ ² +è° ij +è£ Ĩ +è¢ · +è£ ī +è° Ĵ +è° Ķ +è° ķ +è° ĸ +è° Ĺ +è° Ļ +è° Ŀ +éĢ ¯ +éĥ ¿ +éļ Ī +ç² ľ +éļ į +éļ Ĺ +å© Ĭ +å¨ ¼ +å© ¢ +å© µ +èĥ ¬ +è¢ Ī +ç¿ Į +æģ ¿ +æ¬ ¸ +ç» « +éª IJ +ç» ¯ +ç» ± +éª Ĵ +ç» ² +éª ĵ +ç» ¶ +ç» º +ç» » +ç» ¾ +éª ĸ +ç¼ ģ +èĢ ł +çIJ « +çIJ µ +çIJ ¶ +çIJ ¥ +çIJ ¨ +çIJ ° +çIJ ® +çIJ ¯ +çIJ ¬ +çIJ ļ +è¾ ĩ +é¼ ĭ +æı ³ +åł ŀ +æIJ ½ +æı ¸ +æı ł +åł Ļ +è¶ Ħ +æı ĸ +é¢ ī +å¡ Ħ +æı ¿ +èĢ ĭ +æı Ħ +èĽ © +èĽ ° +å¡ Ĩ +æij Ĵ +æı Ĩ +æİ ¾ +èģ Ĵ +èij ij +èij ļ +éĿ ° +éĿ ¸ +èij ³ +èij º +èij ¸ +èIJ ¼ +èij ¶ +è ĴĮ +èij Ń +æ¥ ® +æ £¼ +æ¤ Ł +æ£ ¹ +æ¤ ¤ +æ£ ° +èµ į +æ¤ ĭ +æ¤ ģ +æ¤ ª +æ¤ IJ +é¹ ģ +éħ ¤ +éħ ¢ +éħ ¡ +é¹ Ĥ +æ® ļ +æ® Ľ +éĽ ± +è¾ ĭ +æ¤ ł +è¾ İ +çĿ Ħ +çĿ ĩ +çĿ ĥ +æĪ ¢ +åĸ ĭ +åĹ Ĵ +åĸ ĥ +åĸ ± +åĸ ¹ +æĻ · +åĸ Ī +è· ĸ +è· Ĺ +è· ŀ +è· ļ +è· İ +è· ı +è· Ĩ +èĽ ± +èĽ ² +èĽ Ń +èĽ ³ +èĽ IJ +èĽ Ķ +èĽ ŀ +èĽ ´ +èĽ ĺ +åĸ ģ +åĸ Ł +åķ ¾ +åĹ ĸ +åĸ ij +åĹ Ł +åĹ ŀ +åĸ Ļ +åµ ĺ +åµ ĸ +å´ ´ +éģ Ħ +è© Ī +åµ İ +å µ¬ +åµ Ľ +åµ ¯ +åµ Ŀ +åµ « +å¹ Ħ +åµ ĭ +èµ ķ +éĵ » +éĵ ¼ +éĵ ¿ +éĶ ĥ +éĶ Ĩ +éĶ ĩ +éĶ ī +éĶ ı +éĶ ij +éĶ Ĵ +éĶ Ķ +éĶ ķ +æİ £ +çŁ ¬ +æ° ° +æ¯ ³ +æ¯ ½ +çĬ Ĭ +çĬ Ħ +çĬ ĭ +é ¹Ħ +çĬ į +åµ ĩ +é» į +ç¨ ĥ +ç¨ Ĥ +çŃ ļ +çŃ µ +çŃ Į +åĤ £ +åĤ Ī +èĪ Ħ +çī į +åĤ ¥ +åĤ § +éģ ij +åĤ © +å¾ ¨ +åª Ń +çķ ² +å¼ ij +ç¿ ķ +é¹ Ĩ +èħ Ī +èħ ĵ +èħ Ĩ +èħ ´ +èħ ļ +èħ ± +é± ¿ +é² Ģ +é² Ĥ +çĮ ¢ +çĮ ¹ +çĮ ¥ +é£ ĵ +è§ ŀ +è§ ļ +çĮ ± +é¢ İ +é£ § +é¦ ĩ +é¦ Ĭ +äº µ +èĦ Ķ +è£ Ĵ +çĹ £ +çĹ ¨ +çĹ ¦ +çĹ ŀ +çĹ ¤ +çĹ § +èµ ĵ +ç« ¦ +çĵ ¿ +åķ » +é¢ ı +é¹ ĩ +éĺ ij +éĺ Ĵ +éĺ ķ +ç² ŀ +éģ Ĵ +åŃ ³ +çĦ ¯ +çĦ ľ +çĦ ± +é¹ Ī +æ¸ « +æ¹ ® +æ¹ İ +æ¹ ľ +æ¹ į +æ¹ « +æº ² +æ¹ Ł +æº Ĩ +æ¹ ² +æ¹ Ķ +æ¹ ī +æ¸ ¥ +æ» ģ +æĦ ł +æĥ º +æĦ ¦ +æĥ ´ +æĦ Ģ +æĦ İ +æĦ Ķ +åĸ ¾ +å¯ IJ +è° Ł +è£ ¢ +è£ İ +è£ ¥ +ç¥ ¾ +è° ł +è° ¡ +è° ¥ +è° § +åŃ ± +å¼ ¼ +å· ½ +éª ĺ +åª ª +å· ¯ +ç¿ ļ +çļ ´ +éª Ľ +ç¼ Ĥ +ç¼ ĥ +ç¼ Ħ +å½ ĺ +ç¼ ĩ +ç¼ Ī +ç¼ Į +ç¼ ij +ç¼ Ĵ +ç¼ Ĺ +é£ ¨ +èĢ ¢ +çij ģ +çij Ĺ +çij Ħ +éģ ¨ +éª ľ +éŁ « +é« ¡ +å¡ ¬ +éĦ ¢ +è¶ Ķ +è¶ ij +æij ħ +æij ģ +èľ ĩ +æIJ ĭ +æIJ ª +æIJ IJ +æIJ Ľ +æIJ ł +æij Ī +å½ Ģ +æ¯ Ĥ +æIJ ¦ +æIJ ¡ +èĵ ģ +æĪ ¡ +è ĵį +éĦ ŀ +èĵ IJ +èĵ ¦ +é¹ ĭ +èĴ ½ +èĵ ĸ +èĵ Ĭ +èĴ ¯ +èĵ Ł +èĵ ij +èĴ º +èĵ ł +èĴ Ł +èĴ ¡ +èĴ ¹ +èĴ ´ +èĴ Ĺ +èĵ ¥ +æ¥ Ķ +æ¥ Ĥ +æ¥ Ŀ +æ¥ « +æ¥ ¸ +æ¤ ´ +æ§ Į +æ¥ ¯ +çļ Ļ +æ¦ Ī +æ§ İ +æ¦ ī +æ¥ ¦ +æ¥ £ +æ¥ ¹ +æ¤ ½ +åī ½ +éħ © +èľ ĥ +ç¢ Ľ +ç¢ ĵ +ç¡ ¼ +ç¢ ī +ç¢ ļ +ç¢ ĩ +ç¢ ľ +é¹ Į +è¾ ı +é¾ ĥ +é¾ ħ +è¨ ¾ +ç² ² +çĿ ļ +åĹ ª +éŁ ª +åĹ · +åĹ ī +çĿ ¨ +çĿ ¢ +éĽ İ +çĿ ¥ +åĹ ij +åĹ « +åĹ ¬ +åĹ Ķ +åĹ Ŀ +æĪ ¥ +åĹ Ħ +çħ ¦ +æļ Ħ +éģ ¢ +æ ļĮ +è· ¬ +è· ¶ +è ·¸ +è· IJ +è· £ +è· ¹ +èĽ ¸ +èľ Ĭ +èľ į +èľ ī +èľ £ +çķ ¹ +èĽ ¹ +åĹ ¥ +åĹ ² +åĹ ³ +åĹ Į +åĹ į +åĹ IJ +åĹ ¤ +åĹ µ +ç½ ¨ +åµ Ĭ +åµ ´ +éª ° +éĶ Ĺ +éĶ Ľ +éĶ ľ +éĶ Ŀ +éĶ ŀ +éĶ Ł +éĶ ¢ +éĶ ¨ +éĶ © +éĶ Ń +éĶ ± +éĽ ī +æ° ² +çĬ ı +æŃ ĥ +ç¨ ŀ +ç¨ Ĺ +ç¨ Ķ +çŃ ł +çŃ ¢ +çŃ ® +çŃ ² +çī Ĵ +æķ « +å¾ Ń +æĦ Ĩ +èī Ħ +è§ İ +æ¯ ¹ +è² Ĭ +è² ħ +è² ī +é¢ Ķ +èħ ł +èħ © +èħ ¼ +èħ Ń +è ħ§ +å¡ į +åª µ +é² ħ +é² Ĩ +é² ĩ +é² Ī +é² ĭ +é² IJ +èĤ Ħ +é¹ IJ +é£ ķ +è§ ¥ +éģ Ľ +é¦ IJ +é¹ ij +äº ¶ +çĺ ĥ +çĹ ± +çĹ ¼ +çĹ ¿ +çĺ IJ +çĺ ģ +çĺ Ĩ +éº Ĥ +æŃ Ĩ +æĹ Ĵ +éĺ ĸ +éĺ Ĺ +ç¾ § +è± ¢ +ç² ³ +çĮ · +çħ ³ +çħ ¨ +çħ ħ +çħ Ĭ +çħ ¸ +çħ º +æ» Ł +æº ± +æº ĺ +æ¼ Ń +æ» ¢ +æº ¥ +æº ½ +è£ Ł +æº » +æº · +æ» Ĺ +æ» « +æº ´ +æ» ı +æ» ĥ +æ» ¦ +æº ı +æ» Ĥ +æ» ĵ +æº Ł +æ» ª +æĦ « +æħ Ĭ +é² İ +éª ŀ +çª ł +çª £ +è£ ± +è£ ¨ +è£ ¾ +è£ ° +ç¦ Ĭ +è° © +è° ª +åª ¾ +å« « +åª ² +å« Ĵ +å« Ķ +åª ¸ +ç¼ Ļ +ç¼ ľ +ç¼ Ľ +è¾ Ķ +éª Ŀ +ç¼ Ł +ç¼ ¡ +ç¼ ¢ +ç¼ £ +éª Ł +èĢ ¥ +çĴ Ī +çij Ń +çį Ĵ +è§ ı +æħ Ŀ +å« ł +åı Ĩ +æij ½ +å¢ ģ +æĴ Ĥ +æij ŀ +æĴ Ħ +ç¿ ¥ +è¸ ħ +æij Ń +å¢ ī +å¢ Ĵ +æ¦ ĸ +ç¶ ¦ +èĶ « +èĶ · +éĿ º +éĿ ¼ +éŀ ħ +éĿ ¿ +çĶ į +èĶ ¸ +èĶ Ł +èĶ º +æĪ ¬ +èķ ĸ +èĶ » +èĵ ¿ +æĸ ¡ +é¹ ķ +èĵ ¼ +æ¦ Ľ +æ¦ § +æ¦ « +æ¦ Ń +æ§ Ķ +æ¦ ± +æ§ ģ +æ§ ł +æ¦ · +åĥ ° +éħ ½ +éħ ¹ +ç¢ ¡ +ç¢ ´ +ç¢ £ +ç¢ ² +èĩ § +è± ¨ +æ® ¡ +éľ ģ +èľ ļ +é¾ ĩ +é¾ Ī +ä ģ +äģ ĸ +çĿ ½ +åĺ ŀ +åĺ Ī +åĺ Į +åĺ ģ +æļ Ŀ +è¸ Į +è¸ ī +èľ ŀ +èľ ¥ +èľ ® +èĿ Ī +èľ ´ +èľ ± +èľ © +èľ · +èľ ¿ +èŀ Ĥ +èľ ¢ +åĺ ¡ +é¹ Ĺ +åĺ £ +åĺ ¤ +åĺ ļ +åĹ ¾ +åĺ § +ç½ ´ +ç½ ± +å¹ Ķ +å¶ Ĥ +å¹ Ľ +èµ Ļ +ç½ Ĥ +éª · +éª ¶ +é¹ ĺ +éĶ ² +éĶ ´ +éĶ ¶ +éĶ · +éĶ ¸ +éĶ µ +éķ Ĥ +çĬ Ĵ +ç® IJ +ç® ¦ +ç® § +ç® ¸ +ç® ¬ +ç® ħ +ç® ª +ç® ľ +ç® ¢ +ç® ĵ +åĥ ĸ +åĦ Ĩ +åĥ ³ +åĥ Ń +åĬ ģ +åĥ ® +éŃ ĥ +éŃ Ĩ +çĿ ¾ +èī ĭ +éĦ ± +èĨ Ī +èĨ ij +é² ij +é² Ķ +é² ļ +é² Ľ +é² Ł +çį IJ +è§ « +éĽ Ĵ +å¤ ¤ +é¦ ij +éĬ ® +å¡ ¾ +çĺ Į +çĺ Ĭ +çĺ ĺ +çĺ Ļ +æĹ ĸ +èĨ Ĥ +éĺ ļ +éĦ ¯ +é² ŀ +ç² ¿ +ç² ¼ +ç³ ģ +æ§ Ĭ +é¹ ļ +çĨ ĺ +çĨ ¥ +æ½ ¢ +æ¼ ķ +æ» ¹ +æ¼ ¯ +æ¼ ¶ +æ½ ĭ +æ½ ´ +æ¼ ª +æ¼ ī +æ¼ © +æ¾ ī +æħ µ +æIJ ´ +çª ¨ +å¯ ¤ +ç¶ ® +è° ® +è¤ ¡ +è¤ Ļ +è¤ ĵ +è¤ Ľ +è¤ Ĭ +è° ¯ +è° ° +è° ² +å± £ +é¹ Ľ +å« ± +å« ĸ +å« ¦ +å« ļ +å «ĺ +é¼ IJ +çŀ Ģ +é¹ ľ +éª ł +ç¼ ¥ +ç¼ ¦ +ç¼ § +ç¼ ¨ +éª ¢ +ç¼ « +èĢ ¦ +èĢ § +çĴ ľ +çĴ İ +çĴ ģ +å¥ Ń +é« ¯ +é« « +æĴ · +æĴ ħ +èµ Ń +æĴ ¸ +éĭ Ĩ +æĴ Ļ +æĴ º +å¢ Ģ +èģ © +è§ IJ +éŀ ij +èķ Ļ +éŀ Ĵ +èķ Ī +èķ ¨ +èķ ¤ +èķ ŀ +èķ º +çŀ ¢ +èķ ĥ +èķ ² +èµ ľ +æ§ ¿ +æ¨ ¯ +æ§ Ń +æ¨ Ĺ +æ¨ ĺ +æ§ ² +éĨ Į +éĨ ħ +éĿ ¥ +éŃ ĩ +é¤ į +ç£ Ķ +ç£ Ļ +éľ Ī +è¾ ĺ +é¾ ī +é¾ Ĭ +è§ ij +çŀ Į +ç ŀĭ +çŀ ij +åĺ Ń +åĻ İ +åĻ ¶ +é¢ Ļ +æļ ¹ +åĻ ĺ +è¸ Ķ +è¸ Ŀ +è¸ Ł +è¸ Ĵ +è¸ ¬ +è¸ ® +è¸ ¯ +è¸ º +è¸ ŀ +èĿ ½ +èĿ ¾ +èĿ » +èĿ ° +èĿ ® +è ŀĭ +èĿ ĵ +èĿ £ +è Ŀ¼ +åĺ ¬ +é¢ ļ +åĻ į +åĻ Ļ +åĻ Į +åĻ Ķ +é¢ Ľ +å¹ ŀ +å¹ ¡ +å¶ Ļ +å¶ Ŀ +éª º +éķ Ĭ +éķ ī +éķ Į +éķ ı +éķ Ĵ +éķ ĵ +éķ Ķ +ç¨ · +ç® ´ +ç¯ ij +ç¯ ģ +ç¯ Į +çī ĸ +åĦ ĭ +èĻ ¢ +é¹ ŀ +èĨ ĺ +é² ł +é² ¡ +é² ¢ +é² £ +é² ¥ +é² § +é² © +çį Ĺ +çį ł +è§ ¯ +é¦ ĵ +é¦ Ķ +éº ¾ +å» Ľ +çĺ Ľ +çĺ ¼ +çĺ ¢ +çĺ ł +é½ ij +ç¾ ° +𥠻 +ð¥» Ĺ +ç³ Į +ç³ į +ç³ ħ +çĨ ľ +ç Ĩµ +æ¾ į +æ¾ Į +æ½ ¸ +æ½ ¦ +æ½ ² +éĭ Ī +æ½ Ł +æ½ º +å¯ ® +çª ³ +è° ³ +è¤ ´ +è¤ Ł +è¤ « +è° µ +çĨ ¨ +å± ¦ +åĭ ° +æĪ ® +èĿ ¥ +ç¼ ¬ +ç¼ ® +ç¼ ¯ +éª £ +çķ ¿ +èĢ © +èĢ ¨ +èĢ ª +çĴ Ł +éĿ Ľ +çĴ ł +çĴ ĺ +èģ ± +èŀ ¯ +é« » +é« Ń +é« ¹ +æĵ Ģ +çĶ ı +æĵ ŀ +ç¸ ł +ç£ ¬ +é¢ ŀ +èķ » +é¢ Ł +èĸ ¤ +èĸ ¨ +æª ł +èĸ ı +èĸ ® +èĸ ľ +èĸ ħ +æ¨ ¾ +æ© Ľ +æ© ĩ +æ¨ µ +æª İ +æ© ¹ +æ¨ ½ +æ¨ ¨ +æ© ¼ +å¢ ¼ +æ© IJ +ç¿ ® +éĨ IJ +éĨ į +éĨ ļ +ç£ ² +èµ Ŀ +æ® ª +éľ ı +éĮ ¾ +è¾ ļ +éģ ½ +æ° ħ +çŀ Ł +çŀ ł +çŀ ° +åļ Ħ +åļ Ĩ +åĻ ¤ +æļ ¾ +è¹ Ģ +è¸ µ +è¸ ½ +è¹ ī +è¹ ģ +èŀ ¨ +èŀ Ī +èŀ ħ +èŀ Ń +èŀ ł +èŀ Ł +åĻ ± +åĻ « +åĻ » +åĻ ¼ +ç½ ¹ +åľ ľ +ä ¦ +ä¦ ĥ +éķ Ĺ +éķ ĺ +éķ ļ +éķ Ľ +éķ Ŀ +éķ ŀ +éķ ł +æ° ĩ +æ° Ĩ +ç© ij +ç¯ Ŀ +ç¯ ¥ +ç¯ ¦ +ç¯ ª +ç¯ Ļ +çĽ ¥ +åĬ ĵ +ç¿ ± +éŃ ī +éŃ Ī +å¾ ¼ +æŃ Ļ +èĨ ¦ +èĨ Ļ +é² ® +é² ± +é² ³ +é² ´ +é² µ +é² · +é² » +çį ´ +çį Ń +çį ¬ +éĤ Ĥ +é¹ § +å» ¨ +èµ Ł +çĺ ° +å» ª +çĺ ¿ +çĺ µ +çĺ ´ +çĻ ĥ +çĺ ³ +éº ĩ +éº Ī +å ¬´ +å£ ħ +ç³ Ĺ +çĶ ij +çĩ İ +çĩ ł +çĩ Ķ +çĩ § +æ¿ ij +æ¿ ī +æ½ ŀ +æ¾ § +æ¾ ¹ +æ¾ ¥ +æ¾ ¶ +æ¿ Ĥ +è¤ ° +çª ¸ +å¬ ĸ +çĬ Ł +éļ ° +å¬ Ĺ +é¢ ¡ +ç¼ ± +ç¼ ² +ç¼ ³ +çĴ © +çĴ ª +èŀ « +æĵ ¤ +å£ ķ +è§ ³ +ç½ Ħ +æĵ ¢ +èĸ ¹ +éŀ ¡ +éŀ ¬ +èĸ · +èĹ ĵ +èĹ ģ +æª Ħ +æª © +æĩ ĭ +éĨ ¢ +ç¿ ³ +ç¤ ħ +ç£ ´ +é¹ © +é¾ ĭ +é¾ Į +è± ³ +å£ ij +é» » +åļ ı +åļ ħ +è¹ ij +è¹ Ĵ +è¹ Ĭ +è Ł¥ +èŀ ¬ +èŀ µ +çĸ ĥ +èŀ ³ +èŁ ij +åļ ĵ +ç½ ½ +ç½ ¾ +å¶ · +é» ľ +é» Ŀ +é« ģ +é« Ģ +éķ ¡ +éķ ¢ +éķ £ +éķ ¦ +éķ § +éķ © +éķ ª +éķ « +ç½ ħ +ç° Į +ç¯ ¾ +ç¯ ¼ +ç° ĸ +ç° ĭ +é¼ ¢ +åĦ ¡ +é¹ ª +é¼ ¾ +çļ ¤ +éŃ į +é¾ ł +ç¹ ĩ +è² ĺ +éĤ Ī +è² Ķ +èĩ Į +èĨ » +èĩ Ĩ +èĩ ĥ +é² ¼ +é² ½ +é³ Ģ +é³ ĥ +é³ ħ +é³ ĩ +é³ Ĭ +èŀ ½ +çĩ ® +é¹ « +ç³ ľ +ç¸ » +çĻ į +éº ĭ +æĩ ij +æ¿ ¡ +æ¿ ® +æ¿ ŀ +æ¿ ł +æ¿ ¯ +è¹ ĩ +è¬ ĩ +éĤ ĥ +è¥ ģ +æª Ĺ +æ ĵĺ +åŃ º +éļ ³ +å¬ · +èŁ Ĭ +é¹ ¬ +éį ª +éı Ĭ +é¬ Ī +é¬ ĥ +çŀ ½ +éŀ ¯ +éŀ ¨ +éŀ « +éŀ § +éŀ £ +èĹ ľ +èĹ ł +éĨ ª +è¹ Ļ +ç¤ ĵ +çĩ ¹ +é¤ ® +çŀ ¿ +æĽ Ľ +é¢ ¢ +èº ĩ +è¹ ļ +èŁ Ľ +èŁ ª +èŁ ł +èŁ ® +é¹ ® +é» ł +é» Ł +é« ħ +é« Ĥ +éķ ¬ +éķ Ń +éķ ¯ +é¦ ¥ +ç° Ł +ç° ª +é¼ ¬ +éĽ ł +èī Ł +é³ İ +é³ ı +é³ IJ +çĻ ŀ +çĻ Ķ +ç³ ¨ +è¹ © +éİ ı +éĤ ĭ +é¬ ı +æĶ ī +éŀ ² +éŀ ´ +èĹ ¿ +èĺ § +èĺ ħ +éĨ ® +éĨ ¯ +éħ ĥ +éľ ª +éľ Ń +éľ ¨ +é» ¼ +åļ ¯ +è¹ ° +è¹ ¶ +è¹ ½ +è¹ ¼ +è¹ ´ +è¹ ¾ +è¹ ¿ +èł ĸ +èł ĵ +èŁ ¾ +èł Ĭ +é» ¢ +é« ĭ +é« Į +éķ ² +ç± Ģ +é½ ģ +éŃ ij +èī ¨ +é³ ĵ +é³ Ķ +é³ ķ +é³ Ĺ +é³ Ļ +éı ĸ +ç¾ ¸ +㸠Ĩ +çĢ £ +çĢ Ľ +è¥ ¦ +è° ¶ +è¥ ŀ +éª ¥ +ç¼ µ +çĵ Ĵ +æĶ ĺ +èĺ © +èĺ ĸ +éĨ ´ +éľ ° +éħ Ĩ +çŁ į +èº ħ +é¼ į +å· ī +é» © +é» ¥ +é» ª +éķ ³ +éķ ´ +é» § +çº Ĥ +çĴ º +é¼ ¯ +èĩ ľ +é³ ľ +é³ Ŀ +é³ Ł +çį ¾ +åŃ Ģ +éª § +ç ĵĺ +é¼ Ļ +éĨ º +ç¤ ´ +é¢ ¦ +æĽ © +é³ ¢ +éº Ŀ +å¤ Ķ +çĪ Ŀ +çģ ı +ç¦ ³ +éIJ ¾ +ç¾ ¼ +èł ¡ +èĢ ± +é¹ ³ +æ° į +é¥ ķ +èº IJ +é« ij +éķ µ +ç© ° +é¥ Ķ +é¬ » +é¬ Ł +è¶ ± +æĶ « +æĶ ¥ +é¢ § +èº ľ +é¼ ¹ +çĻ ¯ +èł ² +èł ¹ +èº ŀ +è¡ ¢ +çģ ŀ +è¥ » +çº Ľ +é¬ £ +æĶ ® +åĽ Ķ +é¦ ķ +æĪ Ĩ +çĪ ¨ +é½ ī +äº į +å° ¢ +å½ ³ +åį ¬ +æ® ³ +ðł ϶ +æ¯ Į +éĤ ĺ +æĪ ĭ +åľ ¢ +æ° ķ +ä¼ ĭ +ä» Ŀ +åĨ ® +æ° ¿ +æ± Ī +æ° ¾ +å¿ ī +å® Ħ +ð¬£ Ļ +è® ± +æī ŀ +åľ ² +åľ « +èĬ ı +èĬ ĥ +æľ ³ +æľ ¸ +ð¨ Ļ +ð¨Ļ ¸ +éĤ ¨ +åIJ Ĵ +åIJ ĸ +å± ¼ +å± ¾ +è¾ ¿ +éĴ Ĩ +ä» ³ +ä¼ £ +ä¼ Ī +çĻ ¿ +çĶ ª +éĤ ł +çĬ ´ +åĨ ± +éĤ ¡ +ð¬ĩ ķ +æ± ĭ +ä ľ +äľ £ +è® » +𬣠ŀ +åŃ ĸ +ð¬ĺ ĵ +çº © +çİ Ĵ +çİ ĵ +çİ ĺ +çİ ļ +åĪ ¬ +ð«Ń Ł +åĿ ľ +åĿ ī +æī ½ +ð«Ń ¢ +åĿ ĭ +æī º +ã§ ij +æ¯ IJ +èĬ ° +èĬ £ +èĭ Ĭ +èĭ ī +èĬ ĺ +èĬ ´ +èĬ ł +ð« ĩ +ð«ĩ Ń +èĬ ¤ +æĿ ķ +æĿ Ļ +æĿ Ħ +æĿ § +æĿ © +å° ª +å° ¨ +è½ ª +ð«IJ Ħ +åĿ Ĵ +èĬ Ī +æĹ ´ +æĹ µ +åij Ļ +ã ķ +ãķ ® +å² į +ð« µ +𫵠· +å² ł +å² ľ +åij ĩ +åĨ ı +è§ ĥ +å² Ļ +ä¼ ¾ +ãij ĩ +ä¼ Ń +ä½ ĸ +ä¼ ² +ä½ ģ +é£ ı +çĭ ĥ +éĹ ¶ +æ± § +æ± « +𣲠ĺ +ð£² Ĺ +æ² Ħ +æ² ĺ +ð¬ĩ Ļ +æ± Ń +ã³ ĩ +æ² ĩ +å¿ ® +å¿ ³ +å¿ º +𬣠¡ +ç¥ ĥ +è¯ ĩ +éĤ ² +è¯ İ +è¯ IJ +å± ĥ +ð« ¸ +𫸠© +å² Ĭ +éĺ ½ +ä¢ º +éĺ ¼ +å¦ § +å¦ ĺ +ð¨ ļ +ð¨ļ ķ +çº ® +é© ² +ð«ĺ ľ +çº » +ð¬ĺ ĺ +ð«ĺ Ŀ +çº ¼ +çİ ¤ +çİ ŀ +çİ ± +çİ Ł +éĤ ½ +éĤ ¿ +åĿ ¥ +åĿ ° +åĿ ¬ +åĿ ½ +å¼ Ĩ +èĢ µ +ä¢ ¼ +ð¦ Ń +ð¦Ń ľ +èĮ ĭ +èĭ § +èĭ ¾ +èĭ ł +æŀ ħ +ãŃ İ +æŀ ĺ +æŀ į +çŁ ¼ +çŁ » +åĮ ¼ +𬨠Ĥ +ð¬Ģ © +ð¬Ģ ª +æĹ ¿ +æĺ Ħ +æĺ Ĵ +æĺ Ī +åĴ ī +åĴ ĩ +åĴ į +å² µ +å² ½ +å² ¨ +å² ŀ +å³ Ĥ +ã Ł +ãŁ ĥ +åĽ · +𬬠© +éĴ IJ +éĴ Ķ +éĴ ĸ +çī ¥ +ä½ ´ +åŀ Ī +ä¾ ģ +ä¾ ¹ +ä½ ¸ +ä½ º +éļ ¹ +ãij Ĭ +ä¾ Ĥ +ä½ ½ +ä¾ ĺ +éĥ Ī +èĪ ł +éĥ IJ +éĥ ĥ +æĶ ½ +èĤ Ń +èĤ ¸ +èĤ · +çĭ ī +çĭ Ŀ +é¥ ³ +å¿ ŀ +çĤ Į +çĤ Ĩ +æ³ Ļ +æ² º +æ³ Ĥ +æ³ ľ +æ³ ĥ +æ³ ĩ +æĢ Ĭ +å³ ĥ +ç© ¸ +ç¥ ĭ +ç¥ Ĭ +ð«į £ +𬣠³ +𬠩½ +é¸ ¤ +å¼ ¢ +å¼ ¨ +éĻ ij +𬮠¿ +éĻ İ +ð¬¯ Ģ +åį º +ä¹ ¸ +å¦ Ń +å§ Ī +ð« ° +ð«° Ľ +è¿ ³ +åı ķ +𬳠µ +é© µ +𬳠¶ +ä Į +äĮ ¹ +é© º +ð«ł Ĭ +ç» ĭ +ç» IJ +çł ī +èĢ Ķ +ãĽ ĥ +çİ ¶ +çı ĩ +çı ħ +ð¬į Ľ +çı ĭ +çİ ¹ +çı Į +çİ ¿ +éŁ ¨ +åŀ ļ +åŀ ¯ +åŀ Ļ +åŀ ² +åŁ ı +åŀ į +èĢ ĩ +é¿ į +åŀ İ +åŀ ´ +åŀ Ł +åŀ ŀ +æĮ ĵ +åŀ µ +åŀ ı +æĭ ¶ +èį ĸ +èį ģ +èį Ļ +èį Ľ +èĮ Ī +èĮ ½ +èį Ħ +èĮ º +ð¬ľ ¬ +èį ĵ +èĮ ³ +𦠰 +𦰠¡ +èĮ Ľ +èį Ń +ãŃ ķ +æŁ · +æŁ ĥ +æŁ Ĭ +æŀ ¹ +æł IJ +æŁ ĸ +éĥ ļ +åī ħ +ä´ ĵ +è¿ º +åİ ĸ +çł Ĩ +çł ij +çł Ħ +èĢ ı +å¥ ĵ +ä ¶ +ä¶ ® +è½ µ +è½ · +è½ ¹ +è½ º +æĺ º +𪠾 +𪾠¢ +æĺ ½ +çĽ · +åĴ ¡ +åĴ º +æĺ ³ +æĺ £ +æĺ ¤ +æĺ « +æĺ ¡ +åĴ ¥ +æĺ ª +èĻ · +èĻ ¸ +åĵ ĥ +å³ ĺ +èĢ ij +å³ Ľ +𪨠° +å³ Ĺ +å³ § +å¸ ¡ +éĴ ĺ +ð«ĵ § +éĴ ľ +𬬠® +𬬠± +ð¬¬ Ń +éĴ ª +éĴ ¬ +éĴ Ń +çŁ § +ç§ ¬ +ä¿ « +èĪ ģ +ä¿ ľ +ä¿ Ļ +ä¿ į +åŀ ķ +è¡ İ +èĪ £ +å¼ ĩ +ä¾ ´ +é¸ § +äı ¡ +èĥ ł +ð¦ ϶ +èĥ Ī +èĥ © +èĥ £ +æľ ı +é£ IJ +è¨ Ħ +é¥ » +åº ¤ +çĸ ¢ +çĤ £ +çĤ Ł +ã ¶ +ã¶ ² +æ´ Ń +æ´ ĺ +æ´ ĵ +æ´ ¿ +ã³ ļ +æ³ ļ +æµ Ī +æµ ī +æ´ ¸ +æ´ ij +æ´ ¢ +æ´ Ī +æ´ ļ +æ´ º +æ´ ¨ +æµ IJ +ã³ ĺ +æ´ ´ +æ´ £ +æģ Ķ +å® ¬ +çª Ģ +æī Ĥ +è¢ Ĩ +ç¥ ı +ç¥ IJ +ç¥ ķ +åı ļ +éĻ § +éĻ ŀ +å¨ Ģ +å§ ŀ +å§ ± +å§ ¤ +å§ ¶ +å§ ½ +æŀ ² +ç» ĸ +éª ĥ +ð¬ĺ ¡ +𬳠½ +ð¬ĺ © +ð«Ħ § +å½ ĸ +éª ī +æģ Ŀ +çı ª +çı Ľ +çı ¹ +çIJ Ĭ +çİ ¼ +çı ĸ +ðª Ł +ðªŁ Ŀ +çı ½ +çı ¦ +çı « +çı Ĵ +ð¬į ¤ +çı ¢ +çı ķ +çı Ŀ +ð«Ń ¼ +åŁ Ĺ +åŀ ¾ +åŀ º +åŁ Ĩ +åŀ ¿ +åŁ Į +åŁ ĩ +èİ ° +èĮ Ŀ +ð¬ľ ¯ +éĦ Ģ +èİ ¶ +èİ Ŀ +äĵ ĸ +èİ Ļ +æł » +æ¡ ł +ð¬ Ĥ +ð¬Ĥ © +æ¡ Ħ +æ¢ ł +æł ´ +æ¢ ´ +æł Ĵ +éħ İ +éħ ı +ð«ł Ĩ +çł µ +çł ł +çł « +çł ¬ +ç¡ ģ +æģ § +ç¿ ĥ +éĥ ª +ð¨ IJ +ð¨IJ Ī +è¾ Ģ +è¾ ģ +ð¬ Į +ð¬Į Ĺ +åī ķ +èµ Ģ +åĵ ¢ +æĻ ħ +æĻ Ĭ +åĶ Ŀ +åĵ ³ +åĵ ± +åĨ Ķ +æĻ Ķ +æĻ IJ +çķ ĸ +èļ Ħ +èļ Ĩ +ð« ij +ð«ij ¡ +å¸ ± +å´ ģ +å³ ¿ +𪨠¶ +å´ Ħ +å¸ ¨ +å ´Ģ +èµ Ĩ +𬠬¸ +éĴ · +𬬠» +𬬠¹ +𬬠¿ +ð¬Ń ģ +çľ ļ +çĶ ¡ +ç¬ « +åĢ » +åĢ ´ +èĦ © +åĢ ® +åĢ ķ +åĢ ŀ +ð« ¢ +ð«¢ ¸ +åĢ ĵ +åĢ § +è¡ ĥ +èĻ Ĵ +èĪ Ń +èĪ ¯ +èĪ ¥ +çĵ ŀ +é¬ ¯ +é¸ ° +èĦ İ +æľ ĵ +èĥ ² +èĻ ĵ +é± ½ +çĭ ´ +å³ ± +çĭ » +çľ ¢ +ð«Ĺ § +åĭ į +çĹ Ħ +çĸ ° +çĹ ĥ +ç« ĺ +ç¾ ĸ +ç¾ ĵ +æ¡ Ĭ +æķ ī +çĥ ł +çĥ Ķ +çĥ ¶ +çĥ » +ð¬Ĭ Ī +æ¶ į +æµ ¡ +æµ Ń +æµ ¬ +æ¶ Ħ +æ¶ ¢ +æ¶ IJ +æµ ° +æµ Ł +æµ Ľ +æµ ¼ +æµ ² +æ¶ ĺ +æĤ Ī +æĤ ĥ +æĤ ¢ +ð¬Ĵ Ī +å® § +çª ħ +çª Ĭ +çª İ +æī ħ +æī Ĩ +è¢ ª +è¢ Ĺ +è¢ ¯ +ç¥ § +éļ º +åł ² +çĸ į +𨠺 +ð¨º Ļ +éĻ ´ +ç ĥĿ +çł ® +ãĽ ļ +åĵ ¿ +ç¿ Ģ +ç¿ Ĥ +åī Ł +𬳠¿ +ð«Ħ ¨ +ç» ¤ +éª į +ð¬ĺ « +ä Ĥ +äĤ ® +çIJ İ +çı ¸ +çı µ +çIJ Ħ +çIJ Ī +çIJ Ģ +çı º +æİ Ń +åł İ +åł IJ +åŁ ¼ +æİ İ +åŁ « +åł Į +æĻ ¢ +ð« ® +ð«® ĥ +æİ ŀ +åŁ ª +å£ ¸ +ãĻ į +èģ į +èı Ŀ +èIJ ļ +èı ¥ +èİ ¿ +äĵ « +åĭ ļ +äĵ ¬ +èIJ Ĩ +èı Ĥ +èı į +èı ¼ +èIJ £ +äĵ ¨ +èı ī +äĵ Ľ +æ¢ ¼ +æ¢ ½ +æ¡ ² +æ¢ ¾ +æ¡ ¯ +æ¢ £ +æ¢ Į +æ¡ ¹ +æķ Ķ +åİ £ +ç¡ Ķ +é¿ İ +ç¡ Ļ +ç¡ ļ +ç¡ Ĭ +ç¡ į +åĭ Ķ +ä´ ķ +é¾ ģ +éĢ ´ +åĶ ª +åķ « +ç¿ Ī +ã « +ã« ° +æĻ Ļ +çķ ¤ +𬱠ĸ +è¶ ¼ +è· Ĥ +èĽ ĥ +èļ ² +ð¬Ł ½ +èļ º +åķ ´ +äİ ĥ +å´ § +å´ Ł +å´ ŀ +å´ Ĵ +å´ Į +å´ ¡ +éĵ ı +ð«ĵ ¯ +ð«Ł ¹ +éĵ ķ +ð«Ł ¼ +éĵ ĸ +éĵ ĺ +éĵ ļ +éĵ ŀ +éĵ ¥ +éĵ ´ +çī » +çī ¿ +ç¨ Ĩ +ç¬ ± +ç¬ ¯ +åģ ° +åģ ¡ +é¸ º +åģ Ń +åģ ² +åģ ģ +ã ¿ +ã¿ ł +éĦ ħ +åģ ĵ +å¾ Ľ +è¡ Ĵ +èĪ ³ +èĪ ² +é¸ ¼ +æĤ Ĩ +éĦ ĥ +çĵ » +ä Ŀ +äĿ Ļ +èĦ ¶ +èĦ ŀ +èĦ Ł +äı ² +é± ¾ +çĮ ĩ +çĮ Ĭ +çĮ Ħ +è§ ĸ +ðł ħ +ðłħ ¤ +åº ± +åº ¼ +åº ³ +çĹ ĵ +ä´ Ķ +ç« « +åł ĥ +éĺ Į +ç¾ Ŀ +ç¾ ķ +çĦ Ĩ +çĥ º +çĦ Į +æ· ı +ð¬ĩ ¹ +æ· Ł +æ· ľ +æ· ´ +æ· ¯ +æ¹ ´ +æ¶ ´ +ð¬į ¡ +ã ¥ +㥠Ħ +æĥ Ľ +æĥ Ķ +æĤ ° +æĥ Ļ +å¯ ģ +éĢ Ń +𬤠ĩ +ð«į ¯ +è¢ ¼ +è£ Ī +ç¥ ² +𬤠Ĭ +ð«į ² +è° ŀ +èī ´ +å¼ ¸ +å¼ ¶ +ð¬¯ İ +éļ ĥ +å© ŀ +å¨ µ +å© ¼ +åª ĸ +å© ³ +å© į +å© Į +å© « +å© ¤ +å© ĺ +å© ł +ð¬ĺ ¬ +ð¬ĺ Ń +𬴠Ĥ +ð«ĺ ¦ +ç» ¹ +ð«Ł ħ +ð¬ĺ ¯ +éª ķ +ð«ĺ § +çµ ľ +çı · +çIJ ² +çIJ ¡ +çIJ Ł +çIJ Ķ +çIJ Ń +åł ¾ +åł ¼ +æı ķ +ãĻ ĺ +åł § +åĸ Ĩ +åł ¨ +å¡ ħ +åł ł +çµ · +𪠣 +𪣠» +ð¡ İ +ð¡İ ļ +è ijľ +æĥ İ +èIJ ³ +èij Ļ +éĿ ¬ +èij ´ +èĴ ĩ +èĴ Ī +éĦ ļ +èĴ ī +èĵ ĩ +èIJ © +èij ° +èij İ +éĦ ij +èĴ İ +èij ĸ +èĴ Ħ +èIJ ¹ +æ£ ¤ +æ£ ½ +æ£ « +æ¤ ĵ +æ¤ ij +ð¬ ĥ +ð¬ĥ Ĭ +é¹ Ģ +æ¤ Ĩ +æ£ ĵ +æ£ ¬ +æ£ ª +æ¤ Ģ +æ¥ Ĺ +𬠷 +𬷠ķ +çĶ ¦ +éħ ¦ +è§ Į +å¥ ¡ +çļ ķ +ç¡ ª +æ¬ ¹ +è© Ł +ð«IJ IJ +è¾ Į +æ£ IJ +é¾ Ĥ +𬠹 +𬹠¼ +é» ¹ +çī ļ +çĿ İ +æĻ « +æĻ ª +æĻ ± +ð § +ð§ ¿ +ð§¿ ¹ +èĽ ij +çķ ¯ +æĸ Ŀ +åĸ ¤ +å´ ¶ +åµ ģ +ð« ¶ +ð«¶ ĩ +å´ ¾ +åµ ħ +å´ ¿ +åµ ļ +ç¿ Ļ +ð«ĸ ® +åľ Į +åľ IJ +èµ ij +èµ Ĵ +é¿ ı +éĵ ¹ +ð¬Ń Ĭ +éĵ ½ +𨱠ĩ +ð«ĵ ¶ +éĶ Ĭ +éĶ į +éĶ İ +ð¬Ń İ +éĶ ĵ +çĬ ĩ +é¢ ĭ +ç¨ Į +çŃ Ģ +çŃ ĺ +çŃ ľ +çŃ ¥ +çŃ ħ +åĤ ĥ +åĤ ī +ç¿ Ľ +åĤ Ĵ +åĤ ķ +èĪ ¾ +çķ ¬ +ð«ĸ ¯ +èĦ ¿ +èħ ĺ +ä IJ +äIJ ĥ +èħ Ļ +èħ Ĵ +ð¬± Ł +é² ĥ +çĮ ° +ð« Ľ +ð«Ľ Ń +çĮ ¯ +ã º +㺠Ħ +é¦ ī +åĩ ĵ +éĦ Ĺ +ð« · +ð«· · +å» ĭ +å» Ĩ +éĦ Į +ç² ¢ +éģ Ĩ +æĹ IJ +𬮠± +çĦ ŀ +ð¬Ĭ ¤ +æ¬ » +𣠸 +𣸠£ +æº ļ +æº ģ +æ¹ Ŀ +æ¸ ° +æ¹ ĵ +ã ´ +ã´ Ķ +æ¸ Ł +æº ł +æ¸ ¼ +æº ĩ +æ¹ £ +æ¹ ij +æº ŀ +æĦ IJ +æĦ ĥ +æķ © +çĶ ¯ +æ£ ¨ +æī Ĭ +è£ £ +ç¥ ¼ +å© » +åª Ĩ +åª ŀ +ãĽ ¹ +åª ĵ +åª Ĥ +åª Ħ +æ¯ µ +çŁ ŀ +𬴠ĥ +ð«ĺ ¨ +ç¼ Ĭ +ç¼ IJ +éª Ļ +çij ĥ +çij ĵ +çij ħ +çij Ĩ +ä´ ĸ +çij ĸ +çij Ŀ +çij Ķ +çij Ģ +𤠧 +𤧠Ľ +çij ³ +çij Ĥ +å¶ ħ +çij ij +éģ ĺ +é« ¢ +å¡ ¥ +åł ½ +èµ ª +æij Ľ +å¡ Ŀ +æIJ Ĵ +æIJ Į +èĴ ± +èĴ ¨ +èĵ ı +èĶ Ģ +èĵ ¢ +èĵ Ĥ +èĴ » +èĵ £ +æ¤ ¹ +æ¥ ª +æ¦ ĥ +æ¦ ħ +æ¥ Ĵ +æ¥ © +æ¦ ĩ +æ¤ ¸ +æ¥ Ļ +æŃ ħ +𬠪 +𬪠© +ç¢ ĥ +ç¢ ı +ð¬Ĵ Ķ +ç¢ Ī +äĥ ħ +ç¡ ¿ +éĦ ł +è¾ Ĵ +ð¬¨ İ +ð«IJ ĵ +é¾ Ĩ +è§ ľ +ä £ +ä£ ĺ +æļ ķ +é¹ į +ð« « +ð«« ĩ +㬠Ĭ +æļ ħ +è· ± +èľ IJ +èľ İ +åµ ² +èµ Ĺ +éª ± +éĶ ĸ +ð«ĵ ¹ +éĶ ĺ +éĶ ³ +éĶ § +éĶ ª +ð¬Ń ļ +éĶ « +éĶ ¬ +ð¬Ń Ľ +ç¨ ij +ç¨ Ļ +ä ħ +äħ Ł +ð¬ ķ +ð¬ķ Ĥ +çŃ » +çŃ ¼ +çŃ ¶ +çŃ ¦ +çŃ ¤ +åĤ º +é¹ İ +åĥ ĩ +èī ħ +èī ī +è° ¼ +è² Ĩ +èħ ½ +èħ ¨ +èħ ¯ +é² ī +é² Ĭ +é² Į +ä² Ł +𬶠ĭ +𬶠į +é² ı +éĽ Ĭ +çĮ º +é£ Ķ +è§ Ł +ð¦ Ŀ¼ +é¦ Į +è£ Ľ +å» Ĵ +çĺ ħ +éĦ ĺ +é¹ Ĵ +éĦ ľ +éº Ģ +éĦ £ +éĺ ĺ +ð«Ķ ¶ +çħ ģ +çħ ĥ +çħ ´ +çħ ĭ +çħ Ł +çħ ĵ +æ» ł +æº į +æº ¹ +æ» Ĩ +æ» ī +æº ¦ +æº µ +æ¼ · +æ» § +æ» ĺ +æ» į +æĦ Ń +æħ ¥ +æħ Ĩ +å¡ ± +ð« ĮĢ +è £¼ +ç¦ ĭ +ç¦ Ķ +ç¦ ĺ +ç¦ Ĵ +è° « +é¹ Ķ +ð«ĸ ³ +æĦ į +å« Ħ +åª ± +æĪ ¤ +åĭ ł +æĪ £ +ð«ĺ ª +ð«ĺ ¬ +ç¼ ŀ +èĢ ¤ +çij § +ð« ŀ +ð«ŀ © +çij ¨ +çij ± +çij · +çij ¢ +æĸ ł +æij ı +å¢ ķ +å¢ Ī +å¢ IJ +å¢ ĺ +æij ´ +éĬ İ +ð¡ IJ +ð¡IJ ĵ +å¢ ļ +æĴ ĸ +𪠤 +ðª¤ Ĺ +éĿ ½ +éŀ ģ +èĶ Į +èĶ Ī +èĵ ° +èĶ ¹ +èĶ Ĭ +åĺ ı +æ¦ ° +æ¦ ij +æ§ ļ +ð£ Ĺ +ð£Ĺ ĭ +æ§ ľ +æ¦ į +çĸ IJ +𬸠ĺ +éħ º +éħ ¾ +éħ ² +éħ ´ +ç¢ ¶ +äĥ İ +ð¬Ĵ Ĺ +ç¢ ¨ +ð¥ Ķ +ð¥Ķ ² +ç¢ ¹ +ç¢ ¥ +åĬ Ĥ +ð«ļ ĸ +ä´ Ĺ +å¤ ¥ +çŀ į +é¹ ĸ +ã¬ İ +è· ½ +èľ ¾ +å¹ ĸ +å¶ į +åľ Ļ +𨱠ı +éĶ º +éĶ ¼ +éĶ ½ +ð¬Ń ¤ +éĶ ¾ +éĶ ¿ +éķ ĥ +éķ Ħ +éķ ħ +é¦ Ŀ +é¹ Ļ +ç® ¨ +ç® ĸ +åĬ Ħ +åĥ ¬ +åĥ ¦ +åĥ Ķ +åĥ İ +æ§ ĥ +ãĻ ¦ +é² Ĵ +é² ķ +ð«ļ ķ +é² ĸ +é² Ĺ +é² ĺ +é² Ļ +𬶠IJ +𬶠ı +ð ©½ +𩽠¾ +å¤ IJ +çį į +é£ Ĺ +𬸠ļ +åĩ ĺ +å» ij +å» Ļ +çĺ Ĺ +çĺ ¥ +çĺ ķ +é² Ŀ +éĦ « +çĨ ĩ +æ¼ ¹ +æ¼ ĸ +æ½ Ĩ +æ¼ ¤ +æ½ © +æ¼ ¼ +æ¼ ´ +ã ½ +ã½ ı +æ¼ Ī +æ¼ ĭ +æ¼ » +æħ ¬ +çª ¬ +çª Ń +ã ® +ã® ¾ +𬤠Ŀ +è¤ ķ +ç¦ Ľ +ç¦ ļ +éļ © +å« ķ +å« Ń +å« ľ +å« ª +ð¬ ĻĤ +ã » +ã» ¬ +éº ¹ +çĴ Ĩ +æ¼ ¦ +åı ĩ +å¢ £ +å¢ ¦ +å¢ ¡ +åĬ IJ +èĸ ģ +èķ ° +èĶ ĥ +é¼ Ĵ +æ§ ± +é¹ Ŀ +ç£ ı +ç£ ī +æ® £ +æħ Ń +éľ ħ +æļ µ +æļ ² +æļ ¶ +è¸ ¦ +è¸ £ +äĹ ĸ +èĿ ĺ +èĿ ² +èĿ ¤ +åĻ ĩ +å ĻĤ +åĻ Ģ +ç½ ¶ +å¶ ² +å¶ ĵ +ãł ĩ +å¶ Ł +å¶ Ĵ +éķ Ĩ +éķ Ī +éķ ĭ +éķ İ +ð¬Ń © +éķ ķ +ç¨ ¹ +åĦ ĩ +çļ ŀ +çļ Ľ +ä´ ĺ +èī İ +èī ı +é¹ Ł +𩾠ĥ +é² ¦ +é² ª +é² ¬ +æ© ¥ +è§ Ń +é¹ ł +é¹ ¡ +ç³ ĩ +ç³ Ī +ç¿ ¦ +é¹ ¢ +é¹ £ +çĨ Ľ +æ½ ĸ +æ½ µ +ã µ +ãµ IJ +æ¾ Ĥ +æ¾ Ľ +çij ¬ +æ½ ½ +æ½ ¾ +æ½ ı +æĨ Ń +æĨ ķ +𬸠£ +æĪ Ń +è¤ ¯ +ç¦ ¤ +ð«į ½ +å« ½ +éģ ¹ +𬴠Ĭ +çĴ ¥ +çĴ ² +çĴ Ĵ +æĨ Ļ +æĵ IJ +éĦ ¹ +èĸ ³ +éŀ Ķ +é» ĩ +ð¬ ŀ +ð¬ŀ Ł +èķ Ĺ +èĸ ¢ +èķ ¹ +æ© ŀ +æ© ij +æ© ¦ +éĨ ij +è§ ± +ç£ ¡ +ð¥ ķ +ð¥ķ ¢ +ç£ ľ +è± ® +ð«Ł ¦ +ð¬º Ī +ð«ł ľ +é¹ ¾ +èĻ ¤ +æļ ¿ +æĽ Į +æĽ Ī +㬠ļ +è¹ ħ +è¸ ¶ +äĹ Ľ +èŀ Ĺ +çĸ ģ +ãł ĵ +å¹ ª +𪠩 +𪩠ĺ +å¶ ¦ +ð¬Ń ¬ +𨱠ij +ð¬Ń ¯ +é¦ ŀ +ç© Ħ +ç¯ ļ +ç¯ ¯ +ç° ī +é¼ ½ +è¡ ł +çĽ ¦ +èŀ £ +ç¸ ¢ +é² Ń +é² ¯ +é² ° +é² º +é² ¹ +ð«Ĺ ´ +äº ¸ +çĻ Ģ +çĺ Ń +𬸠¦ +ç¾ ± +ç³ Ĵ +çĩ ĭ +çĨ » +çĩ Ĭ +çĩ ļ +çĩ ı +æ¿ © +æ¿ ĭ +æ¾ ª +æ¾ ½ +æ¾ ´ +æ¾ Ń +æ¾ ¼ +æĨ · +æĨ º +æĩ Ķ +é» ī +å¬ Ľ +é¹ ¨ +ç¿ ¯ +ð«Ħ · +çĴ ± +𤠩½ +çĴ ¬ +çĴ ® +é« ½ +æĵ ¿ +èĸ ¿ +èĸ ¸ +æª ij +æ« Ĩ +æª ŀ +éĨ ¨ +ç ¹Ħ +ç£ ¹ +ç£ » +çŀ « +çŀ µ +è¹ IJ +èŁ ı +ã ĺ +ãĺ İ +ð¬Ń ³ +éķ ¤ +ð¬Ń ¶ +ð«Ķ į +éķ ¥ +éķ ¨ +ð¬Ń ¸ +ð¨± Ķ +ð¬Ń ¼ +ð«Ķ İ +çŁ ° +ç© Ļ +ç© ľ +ç© Ł +ç° ķ +ç° ĥ +ç° ı +åĦ ¦ +éŃ ĭ +æĸ ¶ +èī ļ +𬸠ª +è° ¿ +ä² ł +ð¬¶ Ł +é² ¾ +𬶠ł +é² ¿ +é³ ģ +é³ Ĥ +é³ Ī +é³ ī +çį ¯ +äĹ ª +é¦ ĺ +è¥ ķ +è¥ ļ +𬶠¨ +èŀ ± +çĶ ĵ +å¬ ¬ +å¬ ¥ +ð¦ Ī +ð¦Ī ¡ +ð«Ħ ¸ +çĵ Ģ +éĩ IJ +é¬ ¶ +çĪ ĩ +éŀ ³ +éŀ ® +ð¬Ł ģ +èĹ Ł +èĹ ¦ +èĹ ¨ +é¹ ² +æª « +é» ¡ +ç¤ ŀ +ç¤ Į +ð¥ ĸ +ð¥ĸ ¨ +è¹ ¢ +è¹ ľ +èŁ « +äĹ ´ +åļ ļ +é« ĥ +éķ ® +éķ ± +éħ Ĥ +é¦ § +ç° ł +ç° Ŀ +ç° ° +é¼ « +é¼ © +çļ ¦ +èĩ ij +ä² ¢ +é³ ij +é³ Ĵ +é¹ ± +é¹ ¯ +çĻ Ĺ +ð¦ Ĵ +ð¦Ĵ į +æĹ ŀ +ç¿ · +åĨ ģ +äİ ĸ +çĢ Ķ +çĢ į +çĢ Į +è¥ ľ +ä´ Ļ +ð¬Ļ Ĭ +åļ Ń +ã ° +ã° Ģ +é¬ · +éĨ Ń +è¹ ¯ +èł ĭ +ç¿ ¾ +é³ ĺ +åĦ ³ +åĦ ´ +é¼ Ĺ +ð¬¶ Ń +𩾠Į +é³ ļ +é³ Ľ +éº ij +éº ĸ +èł ĥ +å½ Ł +å¬ ¿ +é¬ Ĵ +èĺ ĺ +æ¬ Ĥ +é Ĩµ +é¢ ¥ +çĶ Ĺ +ð¨ Ł +ð¨Ł ł +å· ĩ +éħ ħ +é« İ +çĬ ¨ +𬶠® +ð¨ Ń +ð¨Ń ī +㸠Į +çĪ Ķ +çĢ ± +çĢ ¹ +çĢ ¼ +çĢ µ +è¥ « +åŃ ħ +éª ¦ +ð¬Ļ ĭ +èĢ ° +𤠫 +𤫠ī +çĵ ĸ +é¬ ĺ +è¶ ¯ +𬺠ĵ +ç½ į +é¼ ± +é³ ł +é³ ¡ +é³ £ +çĪ Ł +çĪ ļ +çģ Ī +éŁ Ĥ +ç³ µ +èĺ ¼ +ç¤ µ +é¹ ´ +èº Ķ +çļ Ń +é¾ ¢ +é³ ¤ +äº ¹ +ç± ¥ +é¼ · +ð«ļ Ń +çİ ĥ +éĨ ¾ +é½ ĩ +è§ ¿ +èł ¼ +× § +× ¤ +× Ľ +×ķ× ª +× ¡ +×Ļ× Ŀ +× ¦ +× Ĵ +× ĺ +×ķ× ¨ +× Ŀ +×ķ× ľ +× ĸ +๠Ĥ +ï º +ðŁ į +ðŁ IJ +×Ļ× ¨ +ï » +ðŁ ij +ðĿ IJ +ðŁ ı +ðŁ Ķ +ðŁ Į +ðŁ İ +ðŁ ĵ +× Ł +ðĿ ij +×ķ× ĵ +ï ¦ +Ġ× ķ +×ķ× ij +à¸Ń à¸ĩ +ðĿ ĺ +×Ļ× ª +ðĿ ķ +à¸Ĺ ีà¹Ī +Ø§Ø ¦ +ðŁ ¤ +×ķ× Ł +ر ÙĬ +×Ļ× ľ +ร ะ +า ย +ï ¯ +ï ® +า ม +â ĩ +ðŁ ¥ +ï Ń +ðĿ Ļ +×ķ× ł +á ½ +Ġ× Ľ +ðŁ ļ +â ļ +ï § +×ij ר +×Ļ× ł +á ´ +Ġ× Ĺ +á ¼ +ðĿ Ĺ +Ġ× ¢ +×Ļ× Ķ +ãģ£ ãģŁ +ãģĵ ãģ¨ +á ¸ +ÙĬ ÙĨ +ãģª ãģĦ +ا ع +ภ¨ +à¹Ī à¸ĩ +×Ļ× ĵ +×ŀ ש +á Ī +׳ ×Ļ +×Ļ× ij +ï ¥ +ðĿ ĵ +Ġ× Ļ +× ļ +ั à¸ĩ +â ĵ +ï ¤ +ĠاÙĦ Ø£ +า à¸ģ +à¹ī à¸Ļ +à¹Ģ ร +×ķ× Ŀ +á ¹ +ภ¶ +×Ļ× § +ภĭ +à¸Ħ ร +ภĺ +ั à¸ģ +ðŁ ķ +ÙĪ ÙĨ +à¸Ń ย +â Ĭ +ðĿ Ĵ +ĠاÙĦ ع +า à¸Ļ +×Ļ× Ł +ÙĦ ÙĬ +×Ļ× © +à¸Ľ ระ +à¹Ģ à¸Ľ +Ġ× ł +×ķ× ¡ +ภł +Ùħ ÙĨ +×ķ× ¢ +×ķ× ŀ +â Į +ðŁ § +à¹ĩ à¸Ļ +ภį +ã İ +á µ +ĠاÙĦ س +×ķ× § +ห ล +ðŁ ĩ +â ı +ðŁ ¦ +Ġ×Ķ ×ŀ +ÙĪ Ø§ +Ġ× ª +ר ×IJ +à¸Ń à¸Ļ +ภ© +à¹Ī ว +×ķ× ¦ +í Ĺ +ã Ħ +ï ¨ +ï ¹ +â İ +ï ² +ðĿ ļ +ð IJ +à¸Ħ ว +ห à¸Ļ +Ġ× ¨ +ب ÙĬ +ร à¹Į +ر ا +Ø´ ر +×ķ× Ĺ +×ķ× ¤ +×ķ× © +×ķ× Ĵ +í Ŀ +â Ľ +à¸ķ ิ +à¹Ģ à¸ģ +ï ³ +ï ± +à¸Ķ à¹ī +ë ¹ +ï ¬ +á ¿ +ðŁ Ľ +ðĿ ĸ +à¹Īา à¸ĩ +ู à¹ī +Ġ×Ķ ×IJ +ĠاÙĦ ØŃ +פ ר +ÙĪ Ùħ +à¹Ģ ล +í ĸ +×Ļ× ¢ +ì Ī +í ĵ +ðŁ ħ +á ł +à¸Ħว าม +à¸Ī ะ +׳ ×Ķ +Ġ× § +à¸ Ł +à¹ī à¸ĩ +ห ม +ت Ùħ +׾ ×Ļ +ÙĬ د +à¹Ī à¸Ļ +׊ר +ש ר +à¹Ģ à¸Ĺ +×ŀ ר +ë ĸ +ع ÙĦ +×ŀ ×¢ +â ² +׾ ×Ķ +Ġ× ¤ +à¸Ń à¸ģ +س ÙĦ +×Ļ× ŀ +ÙĤ ÙĬ +í İ +ت ØŃ +×Ļ× ¡ +×Ļ× Ĺ +í Ľ +ï ° +â ½ +á ī +á Ĭ +á ¨ +Ùĩ ا +Ġ׾ ×Ķ +×ķ× IJ +Ùħ ا +à¹īà¸Ń à¸ĩ +ر ب +ĠاÙĦ ج +×ŀ ×ĵ +Ùħ ÙĦ +ت ر +à¹Ģ à¸Ķ +×§ ר +í ħ +ì ¼ +ê ¿ +ã Ī +á IJ +ðŁ Ĺ +ê ¦ +á ĭ +ðĿ Ķ +à¹Ģà¸Ľ à¹ĩà¸Ļ +à¹ĥ ห +ม า +ว à¹Īา +ม ี +ี à¹ī +à¹Ħม à¹Ī +ÙĨ ÙĬ +Ø ¤ +ร า +×ķ ×Ļ +ãĤĪ ãģĨ +ิ à¸Ķ +×Ļ× ¤ +׊׾ +ÙĤ د +à¹Ģ ส +×Ļ× ĺ +à¸ģ ล +ר ׼ +×ķ× Ľ +×Ļ× Ľ +ë Ī +ë ĥ +ðŁ ĸ +á ħ +â ¼ +ã ī +à¹Ħ à¸Ķà¹ī +ת ×Ļ +×Ļ× IJ +ĠاÙĦ Ø¥ +à¸ł า +ร ิ +ÙĤ Ø© +ØŃ د +ê » +ì ± +ת ×Ĺ +ì º +â ĭ +á Ħ +á ¾ +â µ +â ¾ +ĠÙĪ Ø§ÙĦ +׳ ×ķ +Ù Ģ +ÙĬ ا +à¸ģ à¹ĩ +×ŀ ×Ķ +ãģĦ ãĤĭ +ع د +ĠاÙĦ ÙĨ +Ġ×Ķ ×© +Ø ¦ +ั à¹īà¸ĩ +ร ัà¸ļ +ÙĪ ÙĤ +ãģ§ ãģį +à¹Ģ à¸ŀ +׼ ׾ +×ĺ ר +ั à¸Ķ +à¸Ń า +ì ¢ +à¸Ń à¸ļ +à¸ķ ร +à¹Ģ à¸Ĭ +ì Ķ +ãģĹ ãģ¾ +ë ģ +ë ķ +ðŁ Ļ +â Ĵ +á ¶ +à¹ģ ล +ÙĨ ا +à¹ĥห à¹ī +à¹Ħ à¸Ľ +× £ +ั ว +า à¸ĩ +×ĵ ר +×ij ׾ +פ ×Ļ +Ġ× ĵ +ĠاÙĦ Ùģ +à¹Ģ à¸Ĥ +ש ×Ķ +×IJ ר +ë ¬ +ãģ« ãģª +ÑĢ Ð¾ +ว ิ +Ùħ ر +×IJ ת +Ùĥ ر +س ب +ÙĨ ت +ãģĹ ãģĦ +ا ج +à¸Ń รà¹Į +Ùĥ ÙĦ +س Ùħ +ส ิ +×Ļ× ¦ +ë Ŀ +í ľ +ì ī +á Ĩ +Ùĩ Ùħ +à¸Ļ ีà¹ī +ãģĤ ãĤĭ +ãģĦ ãģ¦ +س ÙĬ +׾ ×IJ +د ر +ãģ ļ +ÙĪ Ø¬ +ĠاÙĦ Ø® +ص ر +í ı +à¹īา à¸ĩ +ุ à¸Ķ +×ķ× ĺ +×ij ×¢ +í Ĩ +à¸Ĭ า +ร ม +ש ×ŀ +×ŀ ס +ê ´ +ì ´ +ë ľ +ì ¿ +ì © +ë » +â ¤ +ðŁ Ĩ +á Į +á ķ +ذ ا +à¸Ĺ ำ +à¸ķ à¹Ī +ĠاÙĦ ÙĤ +ÙĦ Ùĥ +ู à¹Ī +à¸Ħ ุ +ÙĬ Ùħ +׳ ×Ļ×Ŀ +ืà¹Ī à¸Ń +ÙĪ Ø¹ +ãĤ ĩ +ا ÙĤ +Ġ×ij ×¢ +à¹Ģ ม +ج Ùħ +á» « +ãģĵãģ¨ ãģĮ +ب د +×ķ× Ķ +ש ׾ +Ùĩ ر +à¹Ģ à¸Ļ +ãģ ¹ +í ĭ +ì » +ì ½ +ë Ń +ì Į +í Ģ +ë Į +ë º +ã Ĭ +à¹ĥ à¸Ļ +Ġ× Ĵ +๠Ĩ +à¸Ī าà¸ģ +ว ย +à¹ĥ à¸Ĭ +à¸ĩ าà¸Ļ +ĠاÙĦ Ø´ +ا ØŃ +à¹īา à¸Ļ +ืà¹Ī à¸Ńà¸ĩ +×IJ ×Ļ +ب ÙĦ +ãģ¨ æĢĿ +׳ ס +ãģ¾ ãģĽ +Ùĥ ÙĨ +×¢ ר +ĠاÙĦ د +ש ת +í ŀ +Ùħ س +ص ÙĦ +×ķ׳ ×Ķ +ار Ø© +ÙĦ Ùħ +ส ม +Ø£ ÙĨ +ת ר +×IJ ×ŀ +ع ب +Ø® ت +ãĤ ĥ +ì ¡ +ì £ +ив а +ส ั +ึ à¸ģ +ì ¸ +ë Ĩ +алÑĮ н +ì ³ +ì į +ê ¼ +ê ½ +ì ı +ã Į +ã ı +ï © +ê ª +á İ +Ġ× ĸ +à¸ģ ัà¸Ļ +×Ļ ×ķ +à¸Ħ à¸Ļ +׳ ×ķת +à¸ľ ูà¹ī +à¹ĥ à¸Ī +ãģĦ ãģŁ +Ùģ Ø± +×ĺ ×Ļ +צ ×Ļ +ãĤĤ ãģ® +ĠاÙĦ ص +ãģ¾ãģĽ ãĤĵ +د Ø© +×ij ×Ļ +ĠاÙĦ ر +Ġ×ŀ ×IJ +ส ำ +à¹Ģ ห +ع ر +ãģª ãģı +à¸ģร ะ +×ij ×ĵ +à¹Ģ à¸Ī +×Ļ× ļ +×Ĺ ×Ļ +ÙĬ ع +ש ×ij +ÙĨ Ø© +ÙĪ Ø¶ +ÙĦ Ùģ +ÙĢ ÙĢ +פ ×¢ +í Ī +×ŀ ×§ +ภIJ +ØŃ Ø© +ا ص +Ñĭв а +à¸Ħ ม +ว ั +à¸Ľ ล +ì Ł +í ļ +ë ´ +ë ij +ë ī +ë ĩ +ì ¨ +ë ± +ë İ +â ¬ +á ¥ +á Ĺ +á Ľ +á į +Å © +à¸Ķ ี +ô i +Ġ× ¡ +׾ ×ķ +á»Ŀ i +à¸Ħุ à¸ĵ +â y +à¸Ļ า +×Ĺ ×ĵ +×ĵ ×Ļ +ห า +ج ÙĦ +à¹Ģ ว +ãĤĩ ãģĨ +Ùħ Ø© +ĠاÙĦ Ùĥ +Ġ×Ķ ×¢ +ج ر +×ĸ ר +ا Ø· +׼ ת +×ķ׳ ×Ļ×Ŀ +ØŃ Ùħ +ê ¶ +ر Ùĥ +Ġ׾ ×¢ +×ķ× ĸ +ส ร +צ ׾ +Ø ¢ +ا ست +à¹Ī ม +Ø® ر +צ ×¢ +×Ļר ×ķת +اد Ø© +Ø´ ار +×ŀ ×Ĺ +í Ĵ +à¹Ģร ีย +×Ĺ ×§ +Ø§Ø « +ร à¸ĩ +à¹Ģ à¸ķ +à¸Ī ำ +ภĿ +à¹Īา ย +à¸Ħ ล +ÙĤ ÙĪ +иÑĩеÑģ к +à¸ĵ à¹Į +ั ย +Ùħ ع +ë ¨ +ë ¿ +ë ® +ï ´ +ì ¥ +ì « +ë µ +á ¡ +â į +ð ĵ +â ° +à¸Ĥ à¸Ńà¸ĩ +Ù ĭ +à¸ģ ัà¸ļ +ãģ® ãģ§ +à¹ī ว +à¸Ńย à¹Īาà¸ĩ +ãģ Ń +á»ĩ t +à¸ķ à¹īà¸Ńà¸ĩ +×ŀ ×Ļ +à¹ģ à¸ļ +×Ĵ ר +ÙĪ Ùģ +ÙĤ ÙĦ +à¸łà¸² à¸ŀ +ר ×Ļ +ล า +ÙĬ س +Ġ× ¦ +ÙĬ Ùģ +Ġ× ĺ +à¸ľ ล +á ng +ร ว +Ġ×ŀ ש +×IJ ×ķת +×ĸ ×Ķ +ู à¸ģ +à¸Ļ ัà¸ģ +اÙĨ ÙĬ +د ا +ãģ ³ +׼ ף +ãĤī ãĤĮ +ãĤĮ ãģ° +ת ×§ +ú c +ÙĪ Ø² +×Ļר ×Ķ +Ġn gh +án h +Ġ×ķ ×IJ +á» ħ +ส ุà¸Ķ +ë į° +ا ض +اÙĦ ÙĬ +ب ار +ع Ùħ +à¸ļ า +ت ج +à¸ŀ ร +×ķר ×Ķ +ả ng +Ø® ÙĦ +ภī +ắ c +ש ×Ļ×Ŀ +í Ķ +Ùģ Ø³ +×Ļ× Ĵ +п ÑĢ +ĠاÙĦ Ø« +س Ø· +ร ูà¹ī +ีà¹Ī ย +à¸Ń à¸Ķ +ãģª ãĤĬ +×Ĵ ×ĵ +ãģĦ ãģ¾ãģĹãģŁ +ס ×§ +Ø® ص +la ÅŁ +ен но +ب ØŃ +ส à¸Ļ +ภ® +ר×IJ ש +Ùħ ÙĪ +دÙĬ د +ษ า +×ķ× ļ +ãĥ§ ãĥ³ +à¸ķ ุ +Ġê µ +ĠÑģв о +צ ×ij +à¸Ń ม +à¸Ľ ร +ت ع +×Ķ ×ª +اÙħ ÙĦ +×ŀ ׳ +ç ¶ļ +ภ¤ +í į +ë ĺ +ë ¤ +ì ij +â ´ +ã ĭ +Ġب اÙĦ +á»ģ u +ĠاÙĦ ÙĦ +à¸ķ ัว +ذ Ùĩ +ึ à¸ĩ +à¹ĥà¸Ĭ à¹ī +á»ĵ ng +à¸Ļ ั +ม าà¸ģ +ãĥ Ł +×ŀ ×ķ +à¸Ĺ ย +á»Ļ i +Ạ± +ả o +à¹Ĥ à¸Ķ +×IJ ׾ +ส าม +ÙĪ Ø¨ +à¸Ĺ ุ +ย ัà¸ĩ +×¢ ת +×ķ׳ ×ķת +à¸Ĥ ึ +à¸Ĥึ à¹īà¸Ļ +à¸ģ à¹Ī +Ạ« +á»ij c +ãģĹ ãĤĩãģĨ +á»ĭ ch +Ġ×IJ ×ķת +Ġש ×IJ +׼ ×ķ׾ +á»Ļ c +ع Ø© +à¸Ĺ ี +à¹Ģ à¸Ń +Ùĥ ت +ãģ » +Ạ» +ìĹ ħ +à¸Ń à¸Ńà¸ģ +اÙĨ ت +à¹Ħ ร +Ġ×IJ ×Ĺר +Ø· ر +ÙĨ د +ื à¹īà¸Ń +Ø· ÙĦ +×IJ ×Ķ +uy ên +í ĸī +×ij ×Ķ +à¸Ħ à¹Ī +à¸Ĭ à¹Īว +ãģĤãĤĬ ãģ¾ãģĻ +ÙĬ ب +×§ ׾ +ãĥ Ļ +Ä © +س ر +า ว +ãĤ ± +à¸ļ ริ +ר ×Ĵ +á»ĥ u +ØŃ ت +×ķ×ŀ ×Ļ +ب ÙĨ +êµ IJ +ÄŁ u +ãģª ãĤĵ +×ij ×§ +Ġפ ר +ắ n +ØŃ ÙĦ +×ij ×Ĺ +ấ u +×ij ×ķ×ĵ +ãĥ ¯ +Ġ׾ ×§ +ั à¸į +à¸ŀ ิ +×Ĺ ×Ķ +×ĸ ׼ +ãĥ¼ãĥ ł +ÑĤ елÑĮ +×ŀ ×Ļ×ĵ +ÙĬ Ø® +Ạ³ +ت ص +à¸ĺ ิ +è¾ ¼ +ì ĵ +Ùĥ Ø© +ÙĤ ب +à¸Ħ à¹Į +à¹īา ย +à¸ĵ ะ +า ะ +ë Ĵ +ê ¾ +ë · +ì ĩ +ê º +ì ģ +ë Ģ +ì ¾ +ë ½ +ë ļ +ì Ń +ì İ +á ij +ë Ĺ +ê Ĵ +à ¡ +à ¬ +ðIJ Į +ã ĩ +ðĿ Ħ +Ġ׾ ×IJ +ãģ¨ ãģĦãģĨ +Ġn hi +×Ļ ×ķת +Ġש ×Ķ +à¹ģล à¹īว +Æ°á»Ľ c +à¸Ķà¹ī วย +à¸Ĺ าà¸ĩ +׳ ת +פ ת +à¹ģ à¸ķà¹Ī +ư ng +à¸Ńย ูà¹Ī +à¹ī ำ +Ġ×IJ ׾ +Ùĥ Ùħ +ấ p +ล à¸ĩ +ãģŁ ãĤģ +×Ĵ ׾ +ห ร +ĠÑĢ Ðµ +à¹Ģà¸Ĥ à¹īา +ÙĤ ر +Ġ×Ķ ×¡ +ÙĪ ÙĬ +สาม าร +สามาร à¸ĸ +Äĥ n +à¸Ń ี +פ ×ķ +×Ļ׳ ×ķ +ว ัà¸Ļ +ặ c +íķ Ļ +×ŀ ת +ê u +Ạ¹ +Ùģ ÙĬ +×ŀ צ +à¸Ħ า +ãģĿ ãģĨ +ãĢ ħ +ا ز +ا Ùĩ +ר ×Ļ×Ŀ +ấ n +ห าร +ạ t +ÙĨ Ùĩ +à¹Ģ à¸Ħร +ج Ùĩ +׼ ×Ļ +ắ t +à¸Ħ à¹īา +ر Ø© +ãĥ ı +Ùĥ ÙĪÙĨ +ứ ng +Ġìļ ° +ย à¹Į +à¹Īว à¸Ļ +à¸ģ ำ +Ø« ر +Ñģ и +ĠاÙĦ Ø· +Ġ×Ķ ×¦ +ĠØ · +ĠاÙĦ ÙĪ +ê¹ Į +ØŃ ÙĬ +ار ات +à¹Ģ à¸ĭ +ب ا +г ÑĢ +ร ี +ืà¸Ń à¸Ļ +ع ت +ÙĤ اÙĦ +د Ùħ +Ø ¡ +Ġ×ŀ ×§ +×ĵ ×Ļ×Ŀ +×¢ ׾ +ãģ Ĵ +ëĭ ĺ +×¢ ×Ķ +Ġìĸ ´ +Ñģ ÑĮ +ÙĤ Ø· +ãĥ Ľ +èĢĥ ãģĪ +à¹ģ à¸Ļ +ÙĪ Ø§Øª +â u +ĠìĤ¬ ëŀ +ห ว +ĠاÙĦØ£ Ùħ +Ġ×Ķ ×ŀש +ب ÙĪ +à¸Ĭ à¸Ļ +ãĤĵ ãģ§ãģĻ +ว à¸Ļ +à¸ģร รม +×ŀ ×ķ×ĵ +Ùĥ اÙĨ +×ķ× £ +ол ог +ت ÙĨ +à¸ķ à¹Į +ê² ĥ +ר ×ĺ +ừ ng +×ķ×ij ×Ķ +Ùħ ØŃ +ĠÐ § +פ ×Ĵ +ส à¸ĸ +ãģĭ ãĤĬ +ını z +à¹Ģ ย +ãĥ¼ ãĥ³ +ãģĬ ãĤĬ +פ ש +ิ à¸ķ +Ø· ÙĨ +×Ļת ×Ļ +×IJ ׳ +ç ek +ì ª +×ŀ ×ij +ศ า +ãĤ¹ ãĤ¿ +à¸ļ ุ +×ĵ ×ijר +ãģĦ ãģı +ส ะ +à¹Ģ หล +ิ à¸ĩ +à¸ŀ ัà¸Ļ +ãģĦ ãģŁãģł +ãĤĤ ãĤī +à¹ī ม +ãģĵãģ¨ãģĮ ãģ§ãģį +าร à¹Į +ุ à¸ĩ +í ij +ì ¯ +ë ¼ +í Ĥ +ì · +ê ¡ +á ı +á Ĵ +ðĿ ľ +á © +ðŁ Ħ +ðIJ ¤ +Ġש ׾ +Ġ×ŀ ×Ķ +à¹ģล ะ +Ġ׼ ׾ +Ạ½ +á»Ļ ng +ذ ÙĬ +л е +× ¥ +ãģª ãģ© +ĠÙĪ Ø£ +หà¸Ļ à¹īา +ãģ¾ ãģ§ +à¸ķà¹Ī à¸Ń +à¸Ĺ ัà¹īà¸ĩ +ãģł ãģij +à¹ģà¸ļ à¸ļ +à¹Ģร า +פ ׾ +ãģŁ ãģĦ +à¹Ģล ย +ãģ£ãģ¦ ãģĦãĤĭ +ế p +ึ à¹Īà¸ĩ +ê ´Ģ +ê³ Ħ +׼ ×ķ +à¹Ģร ืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +×§ ×Ļ +êµ Ń +פ ס +ت ÙĬ +ãĥ Ħ +Ġ×Ķ ×Ĺ +г и +ר×IJ ׾ +×ŀ ׾ +ĠØ£ ÙĬ +Ġع ÙĦÙĬ +ãģĭ ãģ£ãģŁ +ש ×Ļ +д Ñĥ +×ŀ ף +׳ ×ĺ +׳ ×Ļת +mi ÅŁ +׼ ×Ŀ +Ġ×ij ר +Ġ׾ ×ij +ĠÐ Ľ +ç e +×ķ׳ ×Ļ +ãĤĪãģĨ ãģ« +פ ×ķר +ãĥ į +Ùĥ ÙĬ +×Ĺ ×ª +Ùģ ÙĦ +Ġ×Ķ ×§ +Ġ×Ķ ×ij +Ġ×ŀ ס +à¹Īา à¸Ļ +п еÑĢ +à¹Īา ว +Ġ×ij ×IJ +ĠÙĪ Ùĩ +à¸Ļ ำ +Ġ×ij ש +׳ ×§ +ãģ© ãģĨ +ש ×ķת +×ĵ ×Ķ +à¹Ģ à¸ļ +ÙĨ س +Ġìļ° ë¦¬ +ส à¹Īวà¸Ļ +ล ัà¸ĩ +ج ز +Ġ×Ĺ ×Ļ +Ùĥ ثر +ล ะ +Ùĩ د +ĠÙĪ Ø¨ +اÙĦ Ùħ +à¹ģ ม +Æ¡ i +Ġ×ij ×Ĺ +ữ a +à¹Ģà¸Ĺ ศ +à¸ķ ัà¹īà¸ĩ +ог да +׾ ×§ +د د +สร à¹īาà¸ĩ +à¸Ĭ ี +Ùģ Ø¶ +à¹ģ ห +uy á»ĩn +ร ัà¸ģ +á»ĩ m +ส า +פ ×§ +ีย à¸ĩ +à¸ķ à¹Īาà¸ĩ +à¸Ħร ัà¹īà¸ĩ +ØŃ ÙĤ +à¹Ģ à¸Ńà¸ĩ +ائ ÙĬ +×ĺ ×¢ +اÙĦ Ø© +ิ à¹Īม +ãĤ ½ +د Ùī +Ġר ×IJ +ãģ£ ãģ¨ +ãĥĥ ãĥĹ +ÙĬر Ø© +ê± ´ +×ŀ ×IJ +×ķ ×ķ +ب ع +ãģ ² +ร าย +×ĵ ×Ŀ +ت Ùģ +à¸ķ à¸ģ +ạ ng +ãĤĴ è¦ĭ +à¸Ĭ ั +Æ°á» Ł +Æ°á»Ł ng +ج ب +×ķ×ŀ ר +ĠìĤ¬ëŀ Į +ó ng +ร ั +Ġ×Ķ ×ĸ +ר צ +Ġ×Ĺ ×ĵ +ذ ÙĦÙĥ +×ķר ×Ļ +ãģ¡ ãĤĥ +Ùģ Ø¹ +Ġ׾ צ +á i +à¹ĩ à¸ļ +ãģ İ +à¸ģ ิ +ạ c +ë© ° +ãģª ãĤĭ +×ķ׾ ×Ŀ +à¹ģ à¸Ĺ +×ķ× ¥ +м еÑĤ +ü ÅŁ +ÑĢ Ñı +ภĴ +ÑģÑĤ оÑı +ع ÙĪØ¯ +Ùħ ار +Ø· Ø© +à¸ŀ ื +к ÑĢ +à¹ģ à¸ģ +à¹Ĥ รà¸ĩ +×ij ×Ļ×ĺ +ê² ł +×ķ׾ ×Ķ +ØŃ ر +ืà¹Ī à¸Ńà¸Ļ +×ķ×ij ר +׊ש +ãĥķãĤ ¡ +×ŀ ×ĺ +ú t +Ġd ön +ắ ng +ëł ĩ +ẳ ng +ว à¸ģ +ص د +Ø® Ø· +à¸Ń ั +ãĤı ãĤĮ +سÙĦ اÙħ +à¹Ģร à¹ĩ +×Ļש ×Ļ +ج اÙĦ +ãģij ãĤĭ +à¸Ĭา à¸ķิ +ÙĪØ§ ÙĤ +à¹Ĥ à¸Ļ +ãģ¦ ãģĹãģ¾ +اع Ø© +ãĤŃ ãĥ£ +à¸į า +ÙĦا ÙĤ +ิ à¸ģ +ĠÑģ ов +ÑĢаРº +×Ļ׳ ×Ļ +ü ÄŁ +Ã¼ÄŁ ü +×§ ×ij +à¹Ī à¸Ńà¸ĩ +Ġger çek +à¸Ĺ ั +ов аниÑı +×ŀ ׼ +س Ø© +×Ļ× £ +le ÅŁ +Ùħ ؤ +ĠìĿ ĺ +à¸IJ าà¸Ļ +ĠÑģ об +Ġêµ Ń +×¢ צ +з в +ส à¸ĩ +ز ÙĦ +ãģı ãĤĮ +и ÑĢÑĥ +ت Ø£ +п олн +ìĺ Ģ +ÙĨ Ø´ +׼ ×IJ +Ùħ Ø´ +à¸Ķ à¹Į +ÙĪ ÙĬÙĦ +à¹ģ à¸Ĥ +ãģ£ãģ¦ ãģĹãģ¾ +но ÑģÑĤ +в л +Ùħ ÙĤ +را ج +å¤ ī +ë Ľ +â ¸ +ì IJ +à » +á ļ +â » +ê Ļ +â § +ð Ĵ +ðĿ ĩ +Ġ×IJ ת +ĠÙĦ ÙĦ +ĠØ£ ÙĨ +Ġ×ķ ×Ķ +ãģ« ãģ¯ +Ġ×Ļ ×© +ت Ùĩ +ÃŃ nh +ÙĬ ات +Ġ×ij ×ŀ +à¸Ļั à¹īà¸Ļ +à¸Ļ à¹īำ +Ãł o +à¸ķ าม +ãģ® ãģ¯ +d ır +Ġn ghi +ặ t +×ŀ ×Ļ×Ŀ +ãģ¦ ãģĦãĤĭ +Ġ×ij ת +หร ืà¸Ń +Ġس ÙĬ +ãģª ãĤī +à¹Ĥà¸Ķ ย +ı yor +à¸Ńี à¸ģ +á»ĩ nh +Ñĭ м +à¸Ĺุ à¸ģ +Ġ׾ ×Ĺ +Ġ×Ķ ×¨ +Ġ×Ķ ×Ļ +à¸ŀ ระ +à¹Ģว ลา +ĠØ º +ẫ n +m Ä±ÅŁ +׼ ×Ķ +á»ij n +ãģ§ ãģĹãĤĩãģĨ +ãĥ ¢ +à¸Ľ ี +ס ×Ļ +ãģĵ ãĤį +Ġ׾ פ +ร à¸ĸ +ê¸ Ī +à¸ģ วà¹Īา +ë ¬´ +á»į ng +ãĤĵ ãģ§ +ãĤĪãģĨ ãģª +á»ĵ i +ãĤ ¬ +ส à¹Īà¸ĩ +×Ļ׳ ×Ķ +à¸ĸ ูà¸ģ +à¸Ī ัà¸Ķ +Ġ×Ķ ×Ĵ +ãĥ ľ +×ŀ ×ķת +ÙĪ Ùĥ +ëĭ ¨ +ĠØ « +ãģ® ãģĮ +à¹Ģห à¹ĩà¸Ļ +ع ا +à¸Ļ ิ +Å ŀ +à¸Ń ะ +ãģĪ ãĤĭ +Ø« ÙĦ +ØŃÙħ د +à¹Ģà¸ģ ิà¸Ķ +פ שר +פ ×Ķ +ม ิ +ئ ÙĬس +à¸Ĺำ à¹ĥหà¹ī +×¢ ×ĵ +ìĭ ¤ +à¸Ĭà¹Īว ย +ĠاÙĦÙħ ÙĨ +ز ÙĬ +ع ÙĬ +Ġ׼ ×IJ +ạ nh +á» ¹ +ãĤĵ ãģª +ส ู +צ ר +Æ°á»Ľ ng +×ķ ×ķ×Ķ +à¹Ĥ ล +ĠاÙĦ Ùĩ +ว า +หล าย +Ñī е +à¸Ĥ à¹īà¸Ń +à¹īà¸Ń ย +ب Ø· +ка Ñı +ĠØ ¢ +Ġи Ñģ +ĠاÙĦ غ +à¸ģ า +à¸Ļ à¹Īา +ÙĬ ÙĪ +×ij ×ķר +á»ħ n +ว à¸ĩ +×Ļ× ĸ +ì² Ń +н им +ëŁ ° +×Ĵ ×ķר +ص ØŃ +ÙĦ ÙĪ +×Ĺ ×ķת +ส ุ +رÙĬ ÙĤ +ס ×ĺ +Ġ×ŀ ×¢ +ãĥĨ ãĤ£ +à¸Ħ ิà¸Ķ +ãĤį ãģĨ +à¹Ħ ล +à¸Ļ à¹Į +á»ı i +ÑģÑĤÑĢ Ð¾ +ส à¸Ķ +ส าร +ÙĪÙĦ Ø© +ầ m +ร à¹Īว +รà¹Īว ม +ร ุ +ĠاÙĦس ÙĬ +ìĺ ģ +Ġ×ŀ ×ij +פ ×ĺ +à¸ķิ à¸Ķ +×ĺ ×Ļ×Ŀ +Ġë ¬´ +ÙĤد Ùħ +Ġdü ÅŁ +ائ ÙĦ +м Ñĭ +ØŃ س +ÙĪ Øµ +×Ļ×§ ×Ķ +ãģ§ãģ¯ ãģªãģĦ +à¹Ģ หม +оÑĢ ÑĤ +í Ĩµ +ãģ IJ +к ÑĢа +ีย ว +ع ار +ئ Ø© +íĥ Ģ +ãģ«ãģª ãĤĬ +ج Ø© +ÙĪÙĤ ع +ÑĮ Ñı +×ķצ ×Ķ +ש ×Ŀ +ب ÙĤ +Ġ×Ļ ×Ķ +ÙĬ Ø· +ım ız +д еÑĢж +×Ļש ר×IJ׾ +غ ÙĬر +ร à¸Ńà¸ĩ +à¹Ģรีย à¸Ļ +Ġ×Ķ ×ĺ +หม าย +Ùħ Ùĩ +اÙģ Ø© +Ġо ÑĢг +ÙĪ Ùī +ãĥ© ãĤ¤ +×ŀ ׳×Ķ +ĠÄij o +Ġг оÑĢ +اÙħ Ø© +æ¥ ½ +Ø« ÙĬر +à¸ģิ à¸Ī +á»ĵ n +ÙĨ ب +ÑĢÑĥ д +ìĹ Ī +Ġ×Ĺ ×ijר +ÑĢаР¶ +ạ ch +ت ÙĪ +à¹Ĥ ม +×ij ×Ļ×ij +Ġí Ĩµ +aca ģı +جÙĦ س +à¹Ģà¸Ľ ล +ว à¸Ķ +à¸Ń ล +ãģŁ ãĤĬ +à¸Ľ ัà¸į +Ġìķ Į +عر Ùģ +à¹Ħ à¸Ł +Ø£ Ø® +å¤ļ ãģĦ +à¸Ķ ัà¸ĩ +Ø´ Ùģ +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĻ +׼ ×ł×¡ +ÑĨ е +еÑģ п +Ùħ اÙħ +à¸ŀื à¹īà¸Ļ +иÑĩеÑģ ки +Ø® د +Ùĥ ÙĪÙħ +Ġ×Ķ ×¨×IJש +ت اب +é£Ł ãģ¹ +ื à¸Ļ +оÑĢ Ð¾ +Ġb öl +×ķ×Ĺ ×ĵ +دÙĬ ر +ắ m +د ع +ãģķ ãģĽ +à¸ĺ ร +à¸ĺร รม +ãģĭ ãĤĤ +å¤ļ ãģı +r ä +س ع +×Ļ׾ ×Ķ +ض ر +ĠاÙĦ شر +×ĸ ×ķר +×¢ ×ijר +ạ m +алÑĮ но +ر ÙĨ +اÙħ ج +׼ ×ļ +d ıģ +д ен +ض ا +ÙĦÙĬ Ùħ +Ġê·¸ 룬 +تÙħ اع +ار ÙĬØ® +à¹Ĥ à¸ķ +ĠÑģ ÑĢед +Ġ׳ ×ķס +ÙĤ بÙĦ +оÑĤ ов +le ÅŁtir +Ġм еÑģÑĤ +سÙĦ Ùħ +Ġ×¢ צ +ĠاÙĦس ÙĦ +еÑĤ ÑĮ +اب Ø© +н ак +สà¸ĸ าà¸Ļ +Ġ×ij ׳ +à¸ļ ัà¸Ļ +׼ ׳ +Ġö ÄŁ +ãģ¨ è¨Ģ +uy ến +di ÄŁ +áºŃ u +ÑĢ Ð°Ñģ +ãĤ· ãĥ§ãĥ³ +n ız +×ķ×ĵ ×Ķ +ت س +Ùħ اÙĦ +à¹Ģห à¸ķุ +ย ว +à¸ŀ ัà¸ģ +ãģĦ ãģªãģĦ +Ġк аÑĩ +ล à¹Į +ר׼ ת +ÅŁt ur +×ŀ ×ķס +ãģ ¥ +б ол +عÙħ اÙĦ +×ķר ת +ÑĨи он +ศ ึà¸ģ +ภı +ÑĢ ÐµÐ½ +اس ÙĬ +ائ ر +à¹Ĥ à¸Ľà¸£ +Ġse ç +غ ÙĬ +Ñį ÑĤ +ен н +ãģª ãģ® +×Ļש ×Ķ +×Ļפ ×ķר +ãģŁãĤģ ãģ« +ز Ø© +Ġç oc +ãĤ¯ ãĥª +ÑĪ ÐµÐ½ +ãĤı ãģij +رÙĬ د +ĠÑĢ Ð°ÑģÑģ +Ùĥ ات +ส à¸Ńà¸ļ +ce ÄŁi +ãĤ¿ ãĤ¤ +à¸ļ ร +ĠاÙĦ بر +׳ ×ķ×¢ +r ün +را ض +ศา ส +à¸ķ รà¹Į +ãģį ãģŁ +×ķ׾ ×ĵ +еÑĢ Ð¸ +íĹ ĺ +ắ p +ت عÙĦ +Ùĥ د +иÑĤелÑĮ но +Ø· Ùģ +Ġав ÑĤом +Ġ×ŀ צ +ÑĪи Ñħ +ات Ùģ +ĠÑħ оÑĤ +Ùİ Ø§ +ãģı ãĤĭ +×Ķ ×¤ +à¹Ĥ à¸Ĺ +à¹ģ à¸ŀ +à¹Ī à¸Ńย +ĠاÙĦÙħ Ø´ +à¸ģาร à¸ĵà¹Į +ани з +×Ķ ×ľ +ظ Ùħ +ย ุ +li ÄŁ +à¹Ħ à¸Ĥ +à¸ĸ ืà¸Ń +ö z +ãģij ãģ¦ +à¹Ģ à¸ľ +ุ ม +ãĥĹ ãĥ¬ +Ġ×Ķ×IJ ×Ĺר +خت ÙĦÙģ +à¸ İ +ÙĦا ØŃ +Ġdü zen +צ ×Ķ +س اء +×ķר ×ļ +×ķ×ĵ ×Ļ +ÑĢа ÑĦ +ÅŁt ır +ãģ« åħ¥ +ãģĪ ãģ° +ص ÙĪÙĦ +ĠÐľ оÑģ +ا Ùĩر +ãģ£ ãģ +ĠлÑİ Ð± +×Ļ×¢ ×Ķ +Ġ×Ķ×ŀ ×§ +สิ à¸Ĺ +สิà¸Ĺ à¸ĺิ +×Ļ׳ ×Ŀ +ÙĦا Ùģ +à¸ŀัà¸Ļ à¸ĺ +×ķ×IJ ×Ķ +ม ั +à¸Ĥ à¸ĵะ +д оÑĢ +ãģ¨ ãģª +à¸ģระ à¸Ĺ +ac ı +×ķ׾ ×ķ×Ĵ +Ñĥ ÑĪ +ãĥ¥ ãĥ¼ +ãĥ ¦ +Ùħ ست +Ġa ÅŁ +ש ×§ +פ ת×Ĺ +าย à¸Ļ +í ĩ +ë ¢ +ï · +í ī +ì µ +ì ¬ +ðĿ Ľ +ì Ĵ +ë Ļ +ê § +á ĸ +â ¨ +â ± +á ĺ +ð ĸ +à ł +á Ķ +ðIJ Ń +ữ ng +Å© ng +Ġ×Ķ ×ª +ĠاÙĦ ا +Ġ×ŀ ת +à¸ĸ ึà¸ĩ +ò n +á»ĭ nh +нÑĭ м +Ġc ả +à¸Ķ ู +Ġ à¹ģà¸ķà¹Ī +Ġ×ij ×Ķ +ó i +ãģ¨ ãģĹãģ¦ +ú ng +ĠØ ° +Ġ×Ķ ×ł +Ġب ÙĨ +ÙĦ اÙĦ +à¹Ħ à¸Ĺย +á»ĩ p +t ı +ม ัà¸Ļ +ằ ng +á»ij t +к ом +à¸ĭ ึà¹Īà¸ĩ +à¸Ħร ัà¸ļ +à¸ļ à¹īาà¸Ļ +ĠاÙĦ ÙĬ +l ü +ÙĪ Ø³ +ãģł ãģ£ãģŁ +à¹Ģ à¸ĩ +Ġê³ µ +н Ñĥ +ãĤĪ ãĤĬ +м Ñĥ +à¹Ģà¸Ĥ า +ãĤ Ģ +ни е +ãģ«ãģª ãĤĭ +áºŃ y +ĠÙĪ Ø§ +ëł ¤ +ש ×ķ +á p +×ĵ ×ķ +ãģ§ ãģĹãģŁ +ع ض +Ñģк ой +æĦŁ ãģĺ +ÑİÑĤ ÑģÑı +Ġ×Ļ ×Ľ×ķ׾ +ãĤĵ ãģł +в и +à¹Ģล à¹Īà¸Ļ +ìĿ´ ëĭ¤ +ĠÙĦ Ùĩ +à¸Ħ ืà¸Ń +ت Ùĥ +Ùħ ÙĥÙĨ +a ģı +׳ ×ĵ +ë¯ ¼ +à¹Ħ ว +สำ ห +สำห รัà¸ļ +Ñģл ед +t ır +ĠÙĦ ÙĬ +ĠاÙĦع ÙħÙĦ +×ij ×ķת +×ij ×Ļ×Ŀ +à¸Ħ ำ +à¹Ģà¸Ħร ืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +lı ģı +ืà¸Ń à¸ĩ +ج د +íŀ Ī +ìĭ ¬ +×¢ ×ķת +ส ิà¸Ļ +Ñĩ и +ر ض +à¹Ģà¸Ľ ิà¸Ķ +à¸Ħ à¹Īา +ìĦ ł +ÙĪØ± Ø© +×§ ×ĺ +ìľ ł +ع ÙħÙĦ +×IJ ×Ļ×Ŀ +׾ ×Ļ×Ŀ +à¹ĥห à¸į +à¹ĥหà¸į à¹Ī +ừ a +á»į i +ãģ ¶ +ÃŃ ch +ãĥĩ ãĤ£ +×ķר ×Ļ×Ŀ +Ñģ о +ìķ ½ +ов а +Ñĩ аÑģÑĤ +à¹Ģà¸Ī à¹īา +п ÑĢо +Ġ×ŀ ×Ĺ +ãĥ İ +×ķ×Ļ ×ķת +Ġд е +ë§ Ī +ì§ ģ +×Ļפ ×Ķ +ĠاÙĦع اÙĦÙħ +ë¥ ´ +ר×IJ ×Ķ +uy á»ĥn +×¢ ×Ļ +ม ืà¸Ń +Ø¥ ÙĨ +ร ู +ĠØ ² +×Ļ ×ķ×Ŀ +à¸ķ à¹īà¸Ļ +ãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĻ +Ùħ اÙĨ +ĠÐ ¥ +à¸Ľà¸£à¸° à¹Ģà¸Ĺศ +á» ³ +׾ ×ij +à¹Ģà¸Ķ à¹ĩ +ãģŁ ãģ¡ +à¸Ĺี ม +à¸Ļ ะ +ìĹ ° +Ġìł Ģ +ÙĦ Ùĩ +ợ i +ĠاÙĦ ز +د ار +ãĤ³ ãĥ³ +м ин +à¹ģห à¹Īà¸ĩ +à¸Ķ ัà¸ļ +׼ ר +ж а +íĸ Ī +×ŀ ×ĸ +ợ i +à¸Ķ า +Ġع بد +à¹ģ ร +×IJת ר +×¢ ׳×Ļ +à¹Ģ à¸Ħ +×ķצ ר +ì§Ģ ë§Į +ائ Ùħ +Ø£ س +uy á»ģn +Ġ×IJ ׳ +׊׳×ķ +×ĸ ×Ļ +ร à¹īาà¸Ļ +ĠÐł оÑģ +ĠÐłÐ¾Ñģ Ñģ +رب ÙĬØ© +t ür +ãĤĭ ãģĵãģ¨ +ظ ر +б Ñĭ +à¸Ĺีà¹Ī สุà¸Ķ +Ġצ ר +èĩª åĪĨ +л аÑģ +ĠÑı в +ĠÑıв лÑı +à¸ŀร à¹īà¸Ńม +à¸Ńา à¸Ī +à¸ļริ à¸ģาร +Ġç ı +ëį ĺ +ĠاÙĦÙħ ست +ت Ø´ +ש ×ķ×ij +ãĤ ´ +Ġyap ıl +ĠاÙĦ ذ +ุ à¹Īม +à¸ĸ à¹īา +ìĦ ¤ +ì° ¨ +в аÑĢ +à¹Ģà¸ŀ ิà¹Īม +Æ°á»Ľ i +Ùĥ س +à¸Ńย าà¸ģ +ãģ¦ ãĤĤ +Ġг од +ÙĬ ار +à¸ķ à¸Ńà¸Ļ +Ġиг ÑĢ +à¹Ħà¸Ķà¹ī รัà¸ļ +ĠاÙĦÙħ ر +ÙĤ ت +Ġë ĺ +Ġëĺ IJ +ẩ n +ãģĻãĤĭ ãģĵãģ¨ +×Ĵ ×Ŀ +Ġ×ij ×ij +ت د +ÙĪ Ø§Ø± +ãĤ ® +п ол +Ġм ог +تر Ùĥ +ÙĪ Ø« +Ġç ık +ا Ø© +à¹Ģà¸Ķ ียว +มี à¸Ħวาม +Ġ×ŀ ×Ĵ +ص Ùģ +ĠТ ак +Ġ׼ ת +×Ļ×ĵ ×Ļ +ов оÑĢ +ầ y +สิ à¹Īà¸ĩ +ب ت +ür ü +ÙĨ ج +หล ัà¸ģ +×Ļ×Ķ ×Ŀ +ÙĤ ص +з Ñĭ +×Ľ×ª ×ij +ư u +m ız +ĠìĦ ¸ +л ог +Ùħ ÙĬÙĦ +ÙĬ ج +íĴ Ī +à¸ŀ à¸ļ +ห ัว +з на +ר ×§ +à¹Ĥ ร +Ġ×ij ס +ĠBaÅŁ kan +ĠëĶ ° +à¸Ń ัà¸Ļ +ีà¹Īย ว +н еÑģ +à¹Ģà¸Ķ ิà¸Ļ +ÙĬ اÙĨ +×ķ׾ ×Ļ +ا خت +צ ×ķת +ãģĵ ãģĵ +ĠاÙĦ اÙĨ +ĠпÑĢо ÑĨ +ãģ¾ ãģł +׼ ס +ĠاÙĦ Ø¢ +ÙĬ ز +ĠاÙĦد ÙĪÙĦ +Ġíķĺ ëĤĺ +ض ع +ê» ĺ +ÅĽ wi +ย ิ +ãģ¡ãĤĥ ãĤĵ +ĠÙħ Ø´ +à¸ĺ ี +ãģ¨ ãģį +׳×Ļ ×ķת +Ġë ¯ +Ġë¯ ¸ +Ġs ı +ëĭĪ ê¹Į +Ġп л +غ ÙĦ +à¹ģ รà¸ĩ +ب ÙĬر +ãģĤãĤĬ ãģ¾ãģĽãĤĵ +ê· ¼ +Ġy üz +ĠdeÄŁ er +åł´ åIJĪ +á» ¡ +м аÑĤ +รา à¸Ĭ +ÙĪØ± ÙĬ +ж ен +ãģ¾ ãĤĬ +ãģ® ä¸Ń +×Ļ×ĵ ×¢ +à¸Ń ุ +à¸ļ à¸Ńล +à¸Ľà¸±à¸į หา +ز Ùħ +ÄŁ a +à¸Ń ืà¹Ī +à¸Ńืà¹Ī à¸Ļ +п л +Ġне обÑħодим +׼ ×ij +à¹Ģ ศ +קר ×Ķ +ì² ĺ +ëł ¨ +×ŀ×§ ×ķ×Ŀ +jÄħ c +Ùĩ ÙĦ +Ġ×¢ ×ij×ķ×ĵ +à¹Ħม à¹ī +à¸ģล ัà¸ļ +×ķ׼ ׾ +×§ ×ĵ +اÙĦ ÙĬØ© +ر Ùĩ +ãģij ãĤĮãģ° +ĠÙĨ Ù쨳 +ãĤ¢ ãĥ« +ìĹ Īëĭ¤ +×§ ×ķר +н еÑĢ +ب اب +ãĤ ¶ +سب ب +ÙĦ ÙĬÙĦ +ص ÙĨ +ص در +ế m +à¸Ĭà¹Īว à¸ĩ +ØŃ ÙĨ +Ġ×ij ×Ĵ +×ŀ ×ķ×¢ +׾ ×Ĺ +大 ãģį +ت ب +н еÑĤ +×Ļ×ij ×Ķ +б л +ãĥĹ ãĥª +اص Ø© +ãģ¤ ãģij +×Ļ×ŀ ×ķש +ãģĮ ãģĤ +ëĭ ´ +ãģĭãĤĤ ãģĹ +ãģĭãĤĤãģĹ ãĤĮ +ãģ¡ ãĤī +×ij ×ĺ +Ġba ÄŁ +×Ļ×Ĺ ×¡ +×ij ×ķ×¢ +ล ี +פע ×Ļ׾ +им и +g ÅĤ +Ġим е +خد اÙħ +×IJ ×Ļר +Ġy apt +ãģ¨ ãģĦ +à¸ĩ à¹Īาย +׾×Ļ ×ķ +ØŃد Ø« +را ÙĤ +ĠÄIJ i +اد ر +ãģĵãģ¨ ãĤĤ +×ij ×Ļר +Ġв з +ض اÙģ +ת ×ķ׼ +ÑĢ Ð¾Ð¼ +ر ات +à¹Ģà¸Ĺ à¹Īา +ãģĺ ãĤĥ +ãģĿ ãģĵ +اج تÙħاع +à¹īà¸Ń à¸Ļ +ÙĤ Ùħ +ë³ ¸ +Ä ŀ +ש ×Ļ×ķ +×ij ׳×Ļ +ìľĦ ìĽIJ +à¹ģ à¸Ī +×Ĺ ×ķר +دÙĬ ÙĨØ© +ت Ø· +ằ m +ò a +ย à¸Ńà¸Ķ +Ġëĭ ¹ +สุ à¸Ĥ +×ĵר ×ļ +د ÙĨ +س ÙĬÙĨ +ÙĪÙĤ Ùģ +ÑĨ Ñĭ +г оÑĤов +еж дÑĥ +à¸ŀ วà¸ģ +اÙĤ تص +اÙĤتص اد +cz ÄĻ +ni ÄĻ +ÑĢ ÐµÐ± +ØŃ ÙĪ +à¸Ĺ à¹Į +ãĤĪ ãģŃ +д ж +à¸ģล à¹Īาว +دÙĬ Ø« +ãĤ³ ãĥŁ +ÙĤ ÙĪÙħ +Ġت ØŃ +à¹Ģ à¸ķิ +اÙģ Ø¸ +à¸Ī ุ +رÙĬ اض +×ŀש ×ļ +à¹Ĥ ย +еÑĢ Ðµ +ãģ¿ ãģŁãģĦ +ìĿ´ ëĿ¼ +ĠاÙĦÙħ ÙĪ +ĠÑģÑĤ о +à¹Ģรà¹ĩ ว +Ġд еÑĤ +ĠÑģ дел +à¹Ģà¸Ĭ ืà¹Īà¸Ń +פ ׳×Ļ +ÙĪØ¶ ÙĪØ¹ +×ij ס +à¹ģ à¸Ķ +ó c +ริ ม +ÑĢаР´ +ìĪ ł +ãĥ¼ãĤ º +ãģ« ãģĬ +и но +פ ×Ļ׾ +à¸Ĭั à¹Īà¸Ļ +×Ĺ×ĵ ש +à¹Ģà¸Ļ ืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +׳ ×Ļס +غ رب +ãĤ¸ ãĥ£ +ส ัà¸ĩ +à¹Ģ à¸Ĺีà¹Ī +à¹Ģà¸Ĺีà¹Ī ยว +ëŁ ¼ +à¹ģ à¸Ł +ãĥ¼ãĤ · +ãĥ¼ãĤ· ãĥ§ãĥ³ +Ġвоз мож +جÙħ ÙĪØ¹ +×ijר ×Ļ×Ŀ +ãĥĪ ãĥ© +ĠкаÑĩ еÑģÑĤв +Ø· ÙĬ +ÑĤ Ñı +צ ×ķ×¢ +ÄŁ ını +ع ÙĦÙī +ا ذ +ÙĪØ§ÙĤ ع +Ùħ ÙĪØ§ +ائ ÙĬÙĦ +к ол +á»ģ m +à¸ľà¸¥ ิà¸ķ +×Ļ׳ ×ĺר +س Ùĥ +ש ×Ļר +ศึà¸ģ ษา +à¸ļ ั +Ñĩ аÑģ +×ķפ ×Ķ +×Ļפ ×ķ׾ +ĠاÙĦس اب +رÙĬ ب +ĠاÙĦ بÙĬ +ãĤ¹ ãĥĨ +Ñĩ ен +à¹ģ à¸ľ +Ġ׳ ש +ز ÙĬد +ØŃ اد +ëį Ķ +رÙĪ Ø¹ +à¸Ĺุ à¸Ļ +ส มา +c zeÅĦ +×Ļ×ĵ ×Ķ +ãģ§ ãģĤ +Ġçoc uk +Ø® ب +à¸ļ าย +à¸Ľà¸£à¸° à¸Ĭา +×ŀש ׾ +ãģª ãģĭ +à¸ģ าย +ãĥģ ãĥ£ +аÑĢ Ð¸ +ĠÑĩ а +à¸Ķ ำ +à¸Ĺั à¹Īว +Ñĥ Ñħ +Ġö z +Ġì¢ ĭ +ج رÙĬ +ائ ÙĤ +à¸ł ัย +Ø· ار +د ارة +Ä© nh +Ø« ÙĨ +zell ik +اÙĦ ت +Ġg eli +ãĥķãĤ © +ол од +رب ع +שת ×ŀש +à¸ļร ร +íĿ ¬ +Ġü rün +Ġê·¸ ëłĩ +ศาส à¸ķรà¹Į +ãģ ľ +×Ļ×ij ׾ +ĠпÑĢед ÑģÑĤав +سط ÙĬÙĨ +ãĤĴ 使 +Ġпом оÑī +×ķ×§ ר +ãĥ¯ ãĥ¼ +Ġyö net +×Ļ×§ ר +à¸Ĥ า +еÑĢи ал +ØŃ Ùģ +Ġ×Ļ ×¦ +à¸Ĺ ิ +å£ ² +à¸Ļ à¸Ńà¸ģ +×ķ׼ ר +íĻ ľ +á»§ y +ĠاÙĦÙĤ ر +×Ļ×ij ×ķת +ÅĽ ni +Ùħ شار +ượ t +ĠÙĦ دÙĬ +ÑĤ ел +ĠØ¥ ÙĦÙĬ +عÙĦ ÙĪÙħ +ìķ ĺ +в иÑĤ +à¸Ħ ะ +yr ı +ãģ¨ ãģ£ãģ¦ +à¹Ģ à¸ī +à¸ĸ าม +ÙĤ ار +عÙĦ اÙħ +ặ ng +Ùħ ÙĴ +×Ļ×ŀ ת +سب Ø© +ãĤ¯ ãĥ© +×ķס ×£ +ĠпÑĢ Ð¸Ð½ +ãģĦ ãĤį +س اس +عت بر +วิ à¸Ĺย +วิà¸Ĺย า +س Ùĥر +ãĤ· ãĥ§ +ãģ ģ +ัà¸ģ ษ +×ij ×ķ×Ķ +ห ย +ãģ¾ ãĤĮ +ĠоÑĢг аниз +каз ал +ĠÑģв Ñıз +uy ết +ĠпÑĢо из +Ġ×§ ×ĺ +à¹ģà¸ģ à¹ī +п ÑĥÑģ +Ġê·¸ ê²ĥ +ëĬ IJ +л екÑģ +ãĥ¼ãĥ Ĺ +à¸ķ ำ +ת×Ĺ ×Ļ׾ +à¸Ńà¸ĩ à¸Ħà¹Į +Ạµ +׳ צ +Ø£ Ø´ +Ø´ Ùĩ +ย ะ +à¸ģ à¸İ +ĠاÙĦØ¥ سÙĦاÙħ +ед ÑĮ +ãģ² ãģ¨ +ëıĦ ë¡Ŀ +ãģ© ãģ® +Ñĥ в +еÑĩ ение +ĠاÙĦت ج +ãģ« è¡Į +Ġп озв +ãĤı ãĤĬ +ÙĦ اث +íķĺ ìĺĢ +Ġм аÑĢ +Ġkon uÅŁ +ãĥ¬ ãĤ¹ +ãĤĴ æĮģ +ĠоÑģ нов +×Ĺ ×ij +ÙĪØ¬ ÙĪØ¯ +פ ×ķף +в оÑĢ +Ġн ик +ãģĭ ãĤĭ +ÅŁtır ma +×Ļס ×ĺ +Ø£ ÙĦ +ห à¹Į +и она +лÑĮ н +Ġг оÑģ +ĠÐľÐ¾Ñģ к +ÑĢ Ð¾Ð± +×ķ×IJ ×Ļ +ãģĬãĤĬ ãģ¾ãģĻ +ãģ£ãģ ± +к л +à¸Ļ à¸Ķà¹Į +رÙĬ Ùģ +اس ب +ĠÑĢ ÐµÑĪ +Ġд ол +ãģ¹ ãģį +×Ļ×ij ×ķר +м еÑī +Ġна ÑĪ +à¹ģ à¸Ľà¸¥ +ÑĢ Ð¸ÑĤ +кÑĥ Ñģ +и ÑĢа +аÑĤ ÑĥÑĢ +ÙĪØ§ صÙĦ +à¹Ģà¸ľ ย +à¸Ń ำ +à¹Ģà¸ģ ิà¸Ļ +غ Ùħ +ãģĻ ãģİ +lı kl +ÅĦ sk +ê² ¬ +×Ļ׼ ×Ķ +׊ש×ij +ÙĪØ± ÙĬØ© +Ġд ейÑģÑĤв +×Ĺ׾ ×ĺ +Ġ׾ ×ŀ×¢ +צ׾ ×Ļ×Ĺ +еÑĩ а +Ùģ Ø§Ø¹ +×Ĵ ×Ļ×ĵ +áºŃ m +ÄĻ b +Ø´ ع +ãģı ãĤĬ +à¸ŀ ุ +ед еÑĢ +à¸Ĥ à¸Ļ +à¸Ħ าร +ĠболÑĮ ÑĪ +ãģı ãģªãĤĬ +à¸ĵ า +×ĵ ×ķ×Ĵ +Ġм н +ä¸Ĭ ãģĮ +ç¶ļ ãģį +ฤ ษ +ภĨ +Ø® ÙĬ +à¹Ģà¸Ĺ à¸ŀ +สั ม +à¹Ģส à¸Ļ +à¹Ģสà¸Ļ à¸Ń +ãĥ ´ +Ġи ÑģÑĤ +با شر +ĠÑĥ ÑĢов +×ŀ ×ķ×ĸ +ab ı +wa ż +×ķצ ×IJ×Ķ +ÑĤ веÑĢ +à¸ŀัà¸Ļà¸ĺ à¹Į +׳ ×Ĵ×ĵ +ãĤĭ ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį +ĠÑĤÑĢ ÐµÐ± +à¸ģร ุà¸ĩ +ØŃت اج +à¹Ģ à¸Ħล +ã Ĩ +ÄĻ tr +Ġszcz eg +Ġר ש +à¸Ĺ à¸ĺ +Ġн ек +Ġнек оÑĤоÑĢ +в ÑĪ +Ð ¬ +à¹Īว ย +ล ุ +б ÑĢÑı +หม ูà¹Ī +à¹ģ à¸ķà¸ģ +ר׼ ×Ļ×Ŀ +Ġí ĸī +ã i +Ùĥر Ø© +â Ń +í IJ +ã į +á ģ +â ® +â ¥ +ì ® +à ¿ +â ¿ +á Ĥ +á ¤ +â ł +í Ł +ðIJ į +ðIJ ° +ðĿ Ĩ +ðŁ Ī +Ġ×¢ ׾ +Ġع ÙĨ +ĠÙħ ع +Ġ×ĸ ×Ķ +ĠÙħ ا +Ġm Ãł +Ġd ụ +á»ĩ c +а Ñħ +s ı +íķĺ ê³ł +Ġ×ķ ×ij +ĠÐŁ о +×ķת ר +ĠÙĦ Ùħ +Ġ×ķ ׾ +ãģĹãģ¦ ãģĦãĤĭ +Ġ×ŀ ×Ļ +Ġب ÙĬÙĨ +з а +ĠÙĥ اÙĨ +Ġ×Ķ ×Ļ×Ķ +ëħ Ħ +×IJ ×ķ +д и +ĠпеÑĢ Ðµ +d ı +Ġ׾ ש +Ġש ×ŀ +ãģĮ ãģĤãĤĭ +ãģĦ ãģĦ +ÑĢ Ðµ +×§ ×ķ +и ли +м е +ÙĬ ت +ãģ§ ãģĤãĤĭ +Ġв о +à¹ĥ หม +à¹ĥหม à¹Ī +Ġש ×ij +Ġ à¹Ĥà¸Ķย +ÙĬ Ùĩ +ãģ§ãģĻ ãģĮ +ãģ¨ ãģ¯ +ר ×ķ +Ġ à¸ĭึà¹Īà¸ĩ +ãģ§ãģį ãĤĭ +м о +à¹Ģà¸ŀ ืà¹Īà¸Ń +צ ×ķ +×ĺ ×ķ +ìķ Ī +Ġh á»į +à¹Ģà¸ĩ ิà¸Ļ +ĠاÙĦ ب +Ġ มี +ë¬ ¼ +Ñģ е +ëĵ¤ ìĿ´ +Ġë§ IJ +Ġl Ỽ +a ÅĤ +×Ĺ ×ijר +Ġd á»± +ÙĬ Ø« +Ġth á»ĭ +à¸ģà¹Ī à¸Ńà¸Ļ +Ġ×ij ׼׾ +ãģ ¸ +ã썿ĢĿ ãģĦãģ¾ãģĻ +ả nh +ย า +Ùģ Ø§ +ส ี +à¸ķ า +ë² ķ +ãĥª ãĥ¼ +รา à¸Ħา +Ġ×ķ ׾×IJ +ãģ¨ ãģĵãĤį +à¹Ģล ืà¸Ń +di ÄŁi +ÙĪ Ø§ÙĨ +Ġ׾×Ķ ×ª +รว ม +פ ×Ļ×Ŀ +à¸ľ ม +ж и +c ı +ÑĢ Ð¾Ð´ +Ġkar ÅŁÄ± +×Ĵ ×ķ +ãģ« ãģ¤ +ãģ«ãģ¤ ãģĦãģ¦ +r Ãł +×Ļ×ķת ר +ĠìĨ Į +×§ ×Ķ +ÑģÑĤв о +ãģij ãģ© +g é +à¸Ķ à¹īาà¸Ļ +çļĦ ãģ« +ĠÙĬ ÙħÙĥÙĨ +ìĨ į +ÙĬ Ùĥ +à¹Ħว à¹ī +Ñģки й +ì m +Ġ׾×IJ ×Ĺר +à¸Ńา หาร +Ġà¹Ģ à¸ŀ +รา ะ +ล ูà¸ģ +ÑģÑĤ а +Ġìľ ł +ÙĤ ÙĪÙĦ +б оÑĢ +Ñģк ого +หล ัà¸ĩ +à¸Ĥ à¹Īาว +à¹Ģม ืà¸Ńà¸ĩ +ê° ģ +t Ãł +ÙĬ ÙĬÙĨ +عر ض +ë° © +Ġëı Ļ +Ġà¹Ģ à¸Ľ +Ġà¹Ģà¸Ľ à¹ĩà¸Ļ +ç i +li ÄŁi +ìĹIJ ê²Į +ãĤ¿ ãĥ¼ +Ġ׾ ת +פ ×ķת +à¸Ĥ à¸Ń +ر س +ìł IJ +à¸ľ à¹Īาà¸Ļ +ÑĦ и +ج ÙĨ +ì¢ ħ +Ġ×Ķ ×¤ +Ġn go +á»ĭ a +Ġtá» ķ +Ġê·¸ 리 +à¹Ģม ืà¹Īà¸Ń +ذ Ùĥر +ìĸ ij +ìĹ Ń +×ĺ ׾ +k ı +Ġع ÙħÙĦ +Ġع ÙĨد +à¸ĭ ืà¹īà¸Ń +Ġê± ° +в е +r ü +à¹Ģ à¸Ńา +ส à¹Į +à¸Ī à¸Ļ +ס ת +Ġgi ả +ãĤĭ ãģ¨ +à¸ģำ ลัà¸ĩ +н ей +à¸Ī ริ +à¸Īริ à¸ĩ +Ġë į +Ġëį Ķ +à¸Ħà¹Ī ะ +ì n +Ġsü re +Ġqu y +à¸ļ าà¸ĩ +åıĸ ãĤĬ +ר ×Ĺ +×ij ת +ãģĮ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ +ר ש +ìĹIJ ëĬĶ +Ġ×IJ פשר +ay ı +ãģĮ ãĤī +ØŃ ب +ан Ñģ +س ÙĪ +ĠпÑĢ Ðµ +د ÙĪ +ãģ« ãĤĪ +à¹Ģà¸ģ ม +สู à¸ĩ +m akt +makt ad +maktad ır +Ġön em +×Ļ×ŀ ×Ļ×Ŀ +б о +ÙĪ ÙĬØ© +รู à¸Ľ +à¹Ĥล à¸ģ +Ùħ ÙĬع +ÑģÑĤ Ñĥп +à¹Ĥ à¸Ń +دÙĬ ÙĨ +ì¤ ij +ãģĹãģ ı +à¹Ģส ีย +в Ñĭ +Ùħ ت +íĺ Ħ +ãĥIJ ãĥ¼ +ا Ø´ +×§ ס +Ġtá» ¥ +ล à¸Ķ +Ùģ Ø© +í ijľ +ر ج +k ÅĤad +ĠÅŁ ey +ĠØ£ Ùħ +Ġà¹Ģ ม +Ġب ÙĦ +Ñģ каÑı +ãģ¨ ãģ® +Ġìĭ ¤ +ấ m +ห à¹īà¸Ńà¸ĩ +à¸Ĭ ม +d ü +Ġç ek +Ġê³ ł +×Ĵ ×ij +à¸Ĭี วิ +à¸Ĭีวิ à¸ķ +Ù쨶 ÙĦ +ภ¯ +ç ı +Ġب Ø´ +ĠÙĩ ÙĨا +ãģį ãģ¾ãģĹãģŁ +t ü +Ġìĺ ģ +ĠTür k +к ÑĤ +פר ס +ãģ¨ãģĦãģĨ ãģĵãģ¨ +í ĶĦ +à¹ģร à¸ģ +ר ×ķף +Ġar as +×ŀצ ×IJ +Ġtá» ī +س ا +à¸ŀ à¸Ń +ĠاÙĦÙħ ØŃ +ãĥ ¤ +ĠاÙĦ است +Ùģ ÙĨ +×Ļ×ŀ ×Ķ +ر ت +ãģ¨ ãĤĤ +Ġна Ñģ +п ÑĢи +Ġ×Ĺ ×ķ +и ла +ÙĬ Ø´ +Ġgö z +Ġ×ij ׳×Ļ +ım ı +ĠÑĤ еÑħ +Ġh á»Ļ +غ ر +к он +اØŃ ت +Ġ à¸ŀ +à¸Ń à¸Ńà¸Ļ +à¸Ńà¸Ńà¸Ļ à¹Ħล +à¸Ńà¸Ńà¸Ļà¹Ħล à¸Ļà¹Į +Ñħ о +Ñı в +à¹ģ สà¸Ķ +à¹ģสà¸Ķ à¸ĩ +à¹Ģà¸ŀ ียà¸ĩ +ÑĤ ов +ا ÙĬ +Ġ×Ķ ×ĵ +Ġ×ķ ׼ +ãĤī ãģĦ +×ķפ ף +Ġë ¶Ī +ล à¸Ńà¸ĩ +Ø· اÙĦ +Ġн и +ĠÙħ ست +ế c +Ġש ׼ +ĠëķĮ 문 +วัà¸Ļ à¸Ĺีà¹Ī +×Ļ׾ ×ĵ +ØŃ ا +е ÑĨ +Ġc ứ +×ĵ ×ķר +ĠÙħ ØŃ +ר׼ ×ij +بÙĬ ع +ни и +ĠاÙĦØ£ ÙĪÙĦ +à¸Ħว ร +ã썿ĢĿ ãģĨ +ĠС о +ائ ÙĬØ© +ر اء +оÑģ об +Ġب Ø£ÙĨ +×¢ ×ķ×ĵ +ĠÑĤ е +ãģĵ ãģĨ +ÑģÑĤ ÑĢа +ай н +Ġsö z +ت ÙĨا +à¸Ń ิ +ặ p +ĠìķĦ ëĭĪ +íķ Ń +Ġר×IJ ש +Ġ à¹Ħà¸Ķà¹ī +Ġ×Ĵ ×ĵ +Ġס פר +обÑī е +ĠÙĪ Ø¥ +ada ÅŁ +ãģ¡ ãĤĩ +×§ ×ķ׾ +ÑĢ ÐµÐ· +ĠdÃ¼ÅŁ ün +Ġ×ij ×IJ×ŀ +Ġìĸ´ ëĸ +ער ×ij +н ее +ĠÑģÑĤÑĢ Ð°Ð½ +س اÙĨ +yn ı +ĠاÙĦر ئÙĬس +ãģĹãģ ª +Ġ׳ ת +ãģ«ãģª ãģ£ãģŁ +g ü +åıĹ ãģij +׾ ת +ìł Ī +ëĬĶ ëį° +Ø® ÙĬر +à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ à¸ģาร +ĠÙĦ Ø£ÙĨ +Ġch á»ĭ +ÙĪ Ø© +à¹ĥ ส +ë¶Ģ íĦ° +íķĺ ë©´ +ữ u +à¹Ģหม ืà¸Ńà¸Ļ +б еÑĢ +ĠìĿ´ ìļ© +ĠÑģ еб +wiÄĻ ks +Ġ׳ ×¢ +ÑĤ ÑĥÑĢ +Ġngh Ä© +ש ×ķ×ĺ +ti ÄŁi +Ġde ÄŁi +×IJ ×ij +Ġ×ŀ ×ŀ +ãĥĹ ãĥŃ +wa ÅĤ +à¸Ī ึà¸ĩ +Ø® دÙħ +×IJ ×Ŀ +Ä±ÅŁ ı +cz Äħ +ר ×ĵ +ĠÑĢ Ñĥб +خر Ùī +ãģ® æĸ¹ +Ġд енÑĮ +×Ĺ ×Ļ×Ŀ +еÑĤ е +ëĤ ľ +×IJ ×Ĵ +×¢ ×ķר +ë³ Ħ +åIJĮ ãģĺ +ãĤ ² +ר ×ļ +×ķש ×IJ +ìľ ¡ +ا Ø® +צ ×Ļ×Ķ +á»± a +ãģĪ ãģ¦ +ש×Ķ ×ķ +ан ÑĤ +ลา à¸Ķ +ин г +ë¡ ł +اع د +ÙĪ Ø³Ø· +Ġв оп +Ġвоп ÑĢоÑģ +Ùħ ÙĬÙĨ +à¸Ħ à¸ĩ +×Ļר ×Ļ×Ŀ +c ów +ê² © +Ġê·¸ 룰 +Ġì§ Ħ +Ġש ׾×Ķ +à¹Ģร ิà¹Īม +à¸Ĭ à¸Ńà¸ļ +д еÑĤ +ÑİÑī иÑħ +à¸ļ à¸Ńà¸ģ +æĢĿ ãģĦ +ع ÙĬد +ס ×ŀ +×Ĵ ×Ļ×¢ +צ ×ĵ +ب ات +ĠëͰ ëĿ¼ +à¸Ī ัà¸ĩ +ãģłãģij ãģ§ +×¢ ×Ļר +ĠÑĩ ел +ĠÑĩел ов +ĠÑĩелов ек +ãĥĥ ãĥģ +à¹Ģà¸ģ ีà¹Īยว +à¸Ķ ิ +Ġפ ×¢ +×Ļ×ŀ ×Ļ +ë° ĺ +Ø® ار +×ij ×Ļת +×¢ ×Ļ×Ŀ +ü yor +ãĤģ ãģ¦ +к лад +Ġ à¸Īาà¸ģ +à¹Ģà¸Ħ ย +ส à¸Ńà¸ĩ +à¹ģ à¸Ħà¹Ī +ẫ u +หà¸Ļ ัà¸ĩ +ש׾ ×ķ×Ŀ +اÙĨ ÙĬØ© +åĩº ä¼ļ +åĩºä¼ļ ãģĦ +à¸ł าย +à¸ļา à¸Ĺ +à¸Ĭา ว +mu ÅŁ +Ġ׾ק ×ij׾ +ãĤ· ãĥ£ +Ġİ ÅŁ +×Ĵ×ĵ ×ķ׾ +ج عÙĦ +ë³ Ģ +ยิ à¹Īà¸ĩ +à¸Ļ าย +à¸Ļ ีà¹Ī +วิ à¸ĺี +ãĤī ãģªãģĦ +ëł Ī +Ġ문 ìłľ +Ġ à¸ģ +à¸Ĺำ à¸ĩาà¸Ļ +à¹Ģว à¹ĩà¸ļ +ÑĦ е +楽 ãģĹ +สำ à¸Ħ +สำà¸Ħ ัà¸į +ر Ùħ +ãģķãĤĮ ãģ¦ +Ġоб ла +ר×IJ ×Ļ +หม à¸Ķ +ÙĨ ÙĬØ© +ли н +Ġe ÄŁ +it im +ëł ¹ +ص اÙĦ +ÅĽ l +à¸ľ ิà¸Ķ +ãĥŀ ãĥ³ +åħ¥ ãĤĮ +à¹Ģà¸ķ à¸Ńรà¹Į +ار ÙĬ +ĠÐ ¦ +d ür +ส วย +ë¦ ½ +رÙĥ Ø© +Ġh ã +×Ļת ×Ķ +à¸Ĥ à¸Ļา +à¸Ĥà¸Ļา à¸Ķ +à¸Īำ à¸Ļ +à¸Īำà¸Ļ วà¸Ļ +ש ×ķ×§ +Ġд ом +ì± ħ +ãģĭ ãģij +פ ×ķ׾ +à¸Ĭ าย +Ñģ моÑĤÑĢ +Ñģл Ñĥж +ש ×IJ׾ +кÑĢÑĭ ÑĤ +Ġìŀ ĺ +é«ĺ ãģĦ +ĠÑĢ Ñĥк +ÙĨ ص +д ав +ưỠ¡ +ưỡ ng +ر اÙħ +×Ļ׳ ×Ļ×Ŀ +ãĥ© ãĥ¼ +ëĦ ¤ +Ġت ع +l ke +好 ãģį +æĮģ ãģ¡ +Ġë§ İ +Ġy ük +ĠÑģоÑģÑĤ ав +енÑĤ ÑĢ +pe ÅĤ +à¹Ģà¸Ľà¸¥ ีà¹Īย +à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īย à¸Ļ +íı ī +ãĤĦ ãģĻ +×Ĺ ×ĸ +×ijר ×Ķ +ë£ ¨ +ìĶ Ģ +بØŃ Ø« +à¹Ģà¸ķ à¹ĩ +ów i +ب Ùĩ +ãģį ãģ¾ãģĻ +Ġ×¢ ×ŀ +×Ĵ ×ķ׾ +ез д +ÙĬÙģ Ø© +สà¸Ļ à¹ĥà¸Ī +Ġת ׾ +Ñı Ñī +Ġس ÙĨ +ĠÙĪØ§ ØŃد +ĠÑģ м +lad ı +ı ld +×Ļר ת +ีย à¸Ļ +ת×Ĺ ×ª +Ġж из +à¸ŀ ั +à¸ŀั à¸Ĵ +à¸ŀัà¸Ĵ à¸Ļา +à¸Ĭ ิ +ا Ø®ÙĦ +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģŁ +รั à¸IJ +ãĤģ ãĤĭ +à¹Ĥ à¸ģ +ĠT á»ķ +Ġh akk +ر Ùģ +ìł Ģ +Ñģ об +ãģª ãģijãĤĮãģ° +Ùĩ ÙĪ +Ġë² ķ +ãĤ Ĩ +ĠاÙĦس عÙĪØ¯ +Ġ×IJ תר +Ø§Ø º +Ġ׾ ×ĵ +à¹ģ à¸ķ +à¹ģà¸ķ à¹Īà¸ĩ +íĮ Į +Ñĥп иÑĤÑĮ +à¸ŀืà¹īà¸Ļ à¸Ĺีà¹Ī +×ij ת×Ļ +à¹ĩ à¸ģ +ÅĤ at +Ġê°ľ ìĿ¸ +ìłķ ë³´ +ÑĤ ал +Ġgü ven +Ġİ l +Ġê° ģ +Ġب ت +×ŀ ×ķ׳×Ķ +ĠاÙĦØŃ ÙĥÙĪÙħ +ÙĤ ات +à¹ģ à¸ģà¹Ī +ห าà¸ģ +н ÑĮ +à¸Ľ รัà¸ļ +มา à¸ĵ +Ġне Ñģк +ĠØ ¶ +สม ั +สมั à¸Ħร +ãģĮ ãģĤãĤĬ +м еÑģÑĤ +Ġ×IJ צ׾ +Ġкомп ани +ס ר +ÙĬÙħ Ø© +ĠÑħ оÑĢо +ĠÑħоÑĢо ÑĪ +Ġ×Ļ ×ķ×ĵ +ü s +×Ĵ ×Ļש +à¸ļ à¸Ĺ +تÙĨ ظ +ว าà¸ĩ +ม หา +Ġ׼ ×ķ׾ +à¸Ĥ à¹īาà¸ĩ +ë° ľ +г од +д ан +ãģĭãĤĤãģĹãĤĮ ãģ¾ãģĽãĤĵ +ãģĵ ãģ¡ãĤī +ãĥIJ ãĤ¤ +ece ÄŁi +دÙĬ دة +ÙĨ Ùī +Ġëĭ¤ ìĿĮ +ว ี +غ ا +ли з +à¹Ģà¸Ķ ิ +à¹Ģà¸Ķิ ม +ĠÙĬ ست +Ġy ılı +ko ÅĦ +ãģ§ãģĹãĤĩãģĨ ãģĭ +ãģĤ ãģª +ãģĤãģª ãģŁ +ÑĨ ен +ĠÙĪ Ø² +×IJ ×Ļש +à¹Ī à¸Ń +ر ØŃ +ê´ ij +ÑĢа ÑģÑĤ +Ġ×Ķ ×ľ +ãģĹãģ¦ ãĤĤ +×ŀר ׼ +×ŀר׼ ×ĸ +éģķ ãģĦ +ãģŁ ãģı +ĠÑģ Ñĥд +в еÑģÑĤи +ĠíķĦ ìļĶ +ãĥķ ãĤ§ +ÑĤелÑĮ но +à¹Ģà¸ŀ ืà¹Īà¸Ńà¸Ļ +ÅĤu ż +à¹Ģà¸Ķิà¸Ļ à¸Ĺาà¸ĩ +ש ×ķר +Ġ×ŀ ×ĵ +×ķ×¢ ׾ +ÙĦ اÙħ +à¹Ħ à¸ĭ +л ей +кÑĥ ÑĢ +Ạ¢ +à¸Ĺ าà¸Ļ +ì§ ij +ĠгоÑĢ Ð¾Ð´ +ר ס +׾ ×ķ×Ĵ +mas ını +Ġл ÑĥÑĩ +ล à¹Īา +ìļ ¸ +ש ×ĺ +ĠÐĺ н +í Ĥ¤ +ÙĪÙĦ ا +ìķ ł +ĠØ£ÙĬ ضا +Ùĥ ار +ĠاÙĦت ع +ส ูà¹Ī +ãĤ ¼ +×ij ×Ļ×IJ +ย à¸ģ +ĠØŃ ÙĤ +ر بÙĬ +ãģĺãĤĥ ãģªãģĦ +รัà¸ģ ษา +Ñħод иÑĤ +à¸ķ à¸Ńà¸ļ +׳ ×ĺ×Ļ +ĠاÙĦÙħ ج +تÙħ ع +ов аÑĤÑĮ +ÙĦ ÙĬÙĨ +×Ļ×ŀ ×ķת +Ġm ù +n ÄĻ +Ġد ÙĬ +׼ ש×Ļ×ķ +Ġhi ç +ë ijIJ +ÙĪ Ø§Ø¡ +ÙĪ Ø· +ĠاÙĦ بÙĦ +à¹ģม à¹ī +×§ ×ķת +ÙĪØ¬ د +å§ĭ ãĤģ +ÙĬ ئة +Ġë§ ¤ +ص بØŃ +פ ×IJ +г оÑĢ +ס ×Ķ +بÙĬ ÙĤ +ย าà¸ģ +Ġн ад +ÙĬ Ùij +Ġب ÙĪ +ס ×ķר +Ùħ ÙĥاÙĨ +ר ×ij +×Ĵ ×ĸ +צ ת +b ilit +л аг +ĠN go +×IJ ×ķר +à¸ķ à¸Ļ +íĬ ¹ +à¸Ĺีà¹Ī à¸Ķี +à¸Ľà¸£à¸° à¸Īำ +ов ание +ãģĦ ãģ¤ +ãĥĥãĤ¯ ãĤ¹ +åIJĪ ãĤı +åIJĪãĤı ãģĽ +×Ļ׳ ×ķ×Ļ +ạ y +Ø« ÙĤ +ĠпÑĢ Ð¾Ð± +ĠпÑĢоб лем +ÅŁ eh +ÅŁeh ir +ع ادة +اÙĨ ÙĪÙĨ +à¸ķัว à¹Ģà¸Ńà¸ĩ +ì¶ ķ +ı lan +б ан +ãĥ³ ãĥī +à¸Ī ี +Ġ×Ķש ׳×Ļ +п оÑĤ +×ķ׾ ×Ļ×Ŀ +ล ัà¸ļ +ĠÑį ÑĤи +×ij×§ ש +ë¹Ħ ìĬ¤ +à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ à¹Ħร +×Ļ׾ ×Ļ +à¹ĥà¸Ĭ à¹Ī +ĠاÙĦ ÙĥÙĦ +ãĥļ ãĥ¼ãĤ¸ +ص Ø© +ÑĤи ÑĢ +ãĤĵ ãģ© +зÑĭ к +wy ż +Ùĩ ÙĬ +ĠÙħ ÙĦÙĬ +Ġвид е +ظ اÙħ +دا ÙĪÙĦ +×ŀ ת×Ļ +Ġs ık +à¹Ģà¸ķิ ม +ãĤ¢ ãĤ¤ +ка Ñħ +צ ×Ļ׾ +à¹Ģà¸Ĭ à¹Īà¸Ļ +м аг +маг аз +магаз ин +à¸Ľ ั +à¸Ľà¸± à¸Ī +Ġש ×Ļר×ķת +ีย ม +ãĥĸ ãĥ« +Ġد ÙĪÙĦ +קר ×Ļ×Ŀ +Ùĩ Ùı +ов о +Ġü ret +د ÙĪÙĨ +à¹ģà¸Ļ ว +à¹Ģà¸Ļ ืà¹īà¸Ń +ĠÑĦ оÑĤ +ãĥ ĺ +ãģ¤ ãģĭ +Ñı Ñģ +ĠíķĺëĤĺ ëĭĺ +ائ ع +Ġп лаÑĤ +ìĺ Ī +Ġdost ÄĻp +ÙĪØ¬ Ùĩ +Ġ×Ķ ×Ĺ×Ļ +׳ ×Ļ×§ +д ей +í ĽĦ +ı y +بØŃ ر +à¹Ģส ริม +Ġ׾ ×Ĵ +ذÙĩ ب +ج ÙĬÙĦ +رÙĥ ز +Ġë ħ +Ġëħ ¸ +פ×Ļ׾ ×ķ +ãģ¾ ãģļ +iri ÅŁ +ĠÙĥ ÙĬÙģ +Ġ×ij צ +Ġêµ IJ +ÑĢоÑģ Ñģ +ĠØ´ ÙĬ +Ġiç er +×Ĵ ×ķ×ij×Ķ +мен но +×¢ ×ij×Ļר +×ķ×ŀ ×Ķ +ãĤī ãģĹãģĦ +ãģ ¼ +Ñī ин +è²· ãģĦ +جÙħÙĪØ¹ Ø© +Ġdön em +Ġ×ij ×IJר +в еÑģÑĤ +×ķר ×ķת +س Ùģ +à¹ģà¸Ĺ à¸Ļ +Ġд окÑĥменÑĤ +Ġا ÙĬ +ج اÙĨ +צ×ķ×¢ ×Ļ +ĠоÑģ об +ĠاÙĦÙħ س +ÑĢаР± +à¸ł ู +à¸Ķ าว +л екÑĤ +ع ÙĤ +×ķ×ĵ ×ķת +Ġol u +Ġolu ÅŁtur +ãģ¾ ãģ¾ +ед ин +à¹Ģ à¸Ńà¸ģ +ãĤµ ãĤ¤ +ëĦ Ī +Ø· ÙĨÙĬ +Ø· ÙĤØ© +ĠÐł аз +ÙĦ Ùij +Ñĩ ем +Ġ׾ ×ĺ +สั à¹Īà¸ĩ +سر ائÙĬÙĦ +Ġפר ×ĺ×Ļ +д еÑģÑĮ +Ġ׳ ׼ +اÙĨ ب +ÙĬا Ø© +Ùħ بر +Ġk ı +à¸Ľ à¸ı +à¸Ľà¸ı ิ +à¸ļั à¸ķิ +׳ ת×Ļ +ìĨ ¡ +ر اب +à¹ĥ à¸ķ +à¹ĥà¸ķ à¹ī +×Ļ׳ ת +ÙĪ ÙĬر +Ġ×Ķ×ŀ ×Ļ +ей ÑĩаÑģ +×§ ×ķ×ij +در اس +ĠÙħ ÙĤ +رÙĬ ÙĨ +Ø® اص +ãģĬ éĩij +Ġج دا +ãģĨ ãģ¡ +ëħ ¸ +ır ım +æ§ ĺ +ãģ« å¯ +ãģ«å¯ ¾ +ÑĨ ев +Ġv ard +ĠÐIJ н +e ÄŁ +ÑģÑĤв енно +Ð ¨ +س د +à¸ģ ุ +à¹ģà¸ľ à¸Ļ +รูà¹ī ส +รูà¹īส ึà¸ģ +ات ØŃاد +Ñij ÑĤ +×Ĺ ×ķ×§ +ãģĻ ãģIJ +Ø· ÙĦاÙĤ +Ġ×§ ×ķ×ĵ +à¹ĥà¸Ĭ à¹īà¸ĩ +à¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ĩ าà¸Ļ +ãĥ¼ãĤ ¿ +Ġs ür +ÑĢ Ð¾Ðº +ë³ ij +สมา à¸Ĭ +สมาà¸Ĭ ิà¸ģ +ãĥķ ãĥ¬ +è¾¼ ãģ¿ +ãĤ» ãĥ³ +Ġê°Ģ ì§Ģ +à¸ľ à¹īา +ÑįÑĤ омÑĥ +иÑĤ ел +à¸ł ั +ภij +ãĥĸ ãĥ© +×Ľ×ª ×ķ×ij +׳ ×Ŀ +ен нÑĭе +×¢ ×¨×Ľ×ª +Ġì Ĥ +ĠìĤ ´ +à¸Ĥ à¹īา +׳ ×ķס +ãĥ¬ ãĥĵ +ÑĢ ÐµÑģ +à¹Ģล à¸Ĥ +Ø« اÙĦ +ìĹ Ĩ +ĠÑĩ аÑģÑĤ +า ศ +ãĥª ãĤ¢ +u ç +×Ļ׼ ×ķת +ล à¹īาà¸Ļ +i ë +ãĤ¸ ãĤ§ +à¸Ī à¸Ń +ÙĪ ØŃد +×Ļצ ×ķ×ij +Ġ×ij ש׾ +ок о +ض Ø© +ذ ر +ĠÑĥ д +İ L +×ķצ ×Ļ×Ŀ +×ĸ ×ŀף +à¸Ľ à¸ģ +íķĻ êµIJ +س اÙħ +à¹Ħ à¸Ķ +ละ à¹Ģà¸Ń +ละà¹Ģà¸Ń ีย +ละà¹Ģà¸Ńีย à¸Ķ +ả y +аÑĨи он +ãĤ¹ ãĤ¯ +פ ×ķס +ร à¹Īาà¸ĩ +ен нÑĭй +ع ÙĨ +عÙĦ ÙĨ +ائ Ùģ +d ÄĻ +ؤ ÙĪÙĦ +׾×ķ ×ķ +Ġ×ij ש×ij +ä»Ĭ åĽŀ +ĠاÙĦج ÙĨ +د اد +wa Äĩ +ãĥª ãĥ³ +ĠìŀIJ ìĭł +اÙĨ ÙĬا +ãĥ¡ ãĥª +ÙĦ ÙĪÙĨ +à¸Ĺ à¹Īà¸Ńà¸ĩ +à¸Ĺà¹Īà¸Ńà¸ĩ à¹Ģà¸Ĺีà¹Īยว +اÙģ ÙĬ +Ġли ÑĪ +Ùħ ÙĬØ© +оÑĤ веÑĤ +Ñĩ ин +à Ĭ +ãĥ¡ ãĥ³ +å® Ł +éļĽ ãģ« +ĠÑĢаР¹ +ãĤ¦ ãĥ³ +×Ļר ×ķש +×Ļר×ķש ׾×Ļ×Ŀ +ม ะ +Ġar a +каз аÑĤÑĮ +à¸ķ ัà¸Ķ +ÑĥÑİ ÑĤ +Ġü st +×Ĵ ×ķ×ij +×Ĵ×ķ×ij ×ķת +mal ı +ег од +егод нÑı +اÙģ ÙĤ +à¸Ĭ à¹Īà¸Ńà¸ĩ +Ġö zellik +×Ļצ ×ķר +Ġmi ÄĻd +Ġili ÅŁ +Ġна Ñħод +×¢ ×ĸר +׾ ×Ľ×ª +ÙĨت اج +ĠÑģ ем +à¸Ī à¹Īาย +à¸ķร ว +à¸ķรว à¸Ī +פר ×ķ +à¸Ĥ ัà¸ļ +ãģ ŀ +Ġп ло +к олÑĮ +×ŀ×¢ ×ĺ +íķĺ ìĭľ +jÄħ ce +ÙĨ اÙĨ +ลี à¸ģ +н ÑĥÑĤ +Ġоб ÑĢаз +Ùĥ بر +ĠاÙĦÙĪ Ø·ÙĨ +ãģķãģĽ ãģ¦ +ÙĤ اء +×ŀ×ĵ ×Ļ׳ +y ü +פ ×Ļת +׳ ×ķף +ÙħÙĨ ظ +หà¸Ļ ัà¸ģ +ìŀ Ī +ãĤ« ãĥ¼ãĥī +ع ÙĨÙĬ +п од +ض اء +à¸Ļ à¸ķà¹Į +×ŀש פ +ว à¹Į +ר ×ķ×§ +ส ืà¹Īà¸Ń +פק ×Ļ×ĵ +ãģªãĤī ãģªãģĦ +ĠìŬ 룬 +ÙĦ ج +Ñī иÑĤ +ãĥĥ ãĤ· +ÙĦÙĬ س +ĠÙĦ Ùħا +ìł ij +×ij ×Ļף +ãĥģ ãĤ§ +Ġgü ç +Ġch ứ +×ķצ ×IJ +קר ×ij +à¹Ĥ à¸ŀ +оÑĩ но +סק ×Ļ +ש׾ ×Ŀ +صر Ùģ +ĠL Ãł +×¢ ×Ļת +á» · +à¹Ĥ à¸Ńà¸ģ +à¹Ĥà¸Ńà¸ģ า +à¹Ĥà¸Ńà¸ģา ส +Ġ×Ķ ×ĵ×ijר +à¸Ļั à¹Īà¸Ļ +ز ر +нак о +íļ į +ãĤĤ ãģ¡ +ãĤĤãģ¡ ãĤį +ãĤĤãģ¡ãĤį ãĤĵ +اÙħ ت +عد اد +и нÑĭ +ÅĤy w +à¸Ħ à¸ĵะ +à¸Ĺ ะ +kt ör +×Ļ×Ĺ ×Ķ +Ġм е +Ġме ÑģÑı +׳×Ķ ×Ĵ +ĠÑģ ÑĥÑīеÑģÑĤв +à¸Ļ ัà¸Ļ +ÑĦ ÑĦ +ек ÑĤив +عÙĦÙĪÙħ ات +б Ñĥд +à¸Ļัà¸ģ à¸ĩาà¸Ļ +หà¸Ļà¹īา à¸Ĺีà¹Ī +ÙĤÙĬ ÙĤ +ãĤ· ãĥ³ +ãģ« éĸ¢ +×IJר ×Ĵ +ĠпÑĢ Ð¾ÑĤ +ĠпÑĢоÑĤ ив +ĠìŀĪ ìĸ´ +ÙĤÙĬ ÙĤØ© +ìĹ ĩ +k ür +ãģ«ãģªãĤĬ ãģ¾ãģĹãģŁ +Ġде ÑıÑĤ +ĠдеÑıÑĤ елÑĮ +פ×ķר ×ĺ +à¸Ł à¹īา +à¹Ģ à¸ł +ĠавÑĤом аÑĤ +×ĸ ×Ļ×§ +Ġold uk +ع اÙħ +ĠÑĤ оÑĢ +yrı ca +ê Ì +ãĤŃ ãĥ³ãĤ° +ãģ« ãģ¨ãģ£ãģ¦ +à¹Ģà¸ī à¸ŀ +à¹Ģà¸īà¸ŀ าะ +ãģ¯ ãģļ +×ŀ ×IJ×Ļ +สะ à¸Ķ +สะà¸Ķ วà¸ģ +ìľ¼ ë©° +à¸ģ ี +ภ¬ +Ġ×¢ ×ķש +à¸łà¸² ษา +à¸Ĺ ัà¸Ļ +ac akt +acakt ır +اع دة +ĠÑĥÑģл Ñĥг +ס ר×ĺ +×ķ×ŀ ×ķת +×Ķ ×ķר +×ŀ ×ķ×ij +×ŀ×ķ×ij ף +سÙĬ اس +اتÙģ Ø§ÙĤ +×Ķ ×¦×ľ +Ùħؤ س +Ġp ó +Ġк ни +×Ļ׼ ×ķ׾ +à¹Ģหล ืà¸Ń +׼׾ ׼ +׳ ×ĸ +ÑĪи е +r ès +ĠاÙĦØŃ ÙĤ +лÑı ÑĢ +ห à¸į +หà¸į ิà¸ĩ +ר×Ĵ ×Ļש +à¹Ģส à¹īà¸Ļ +ש×ij ×ķף +ô tel +ап ÑĢ +апÑĢ Ð¸Ð¼ÐµÑĢ +اب ÙĦ +ĠÑĢаз виÑĤ +Ġп олÑĮз +ĠС еÑĢ +×ķ×ij ×Ļ +r óż +ìĭ Ń +ãĤ¯ ãĥĪ +ãģĹ ãĤĪãģĨ +à¸ģร ม +ØŃ ÙĥÙĪÙħ +à¹Ĥ à¸ļ +à¸Ĺ à¹īาย +ĠM á +ĠÑĤ Ñĭ +à¸Ħร ัว +ÑĢÑĥ б +ạ p +Ġm ÅĤ +ĠmÅĤ od +Ġgör Ã¼ÅŁ +Ġgeli ÅŁ +ươ i +×ŀש ×§ +ÙĢÙĢ ÙĢÙĢ +รา ว +ãģĹãģ £ +ãģĹãģ£ ãģĭãĤĬ +ĠÐļ он +Ġk ê +à¹Ĥà¸Ĺ ร +èIJ½ ãģ¡ +åĩº ãģ¦ +ล ัà¸ģษ +Ġ×Ĵ ×ij×ķ×Ķ +ãĥĻ ãĥ« +ê±° ëĤĺ +ë§ IJ +×Ļ׾ ×ĵ×Ļ×Ŀ +ĠëĦ Ī +×ŀר ×Ļ +ร ส +ãĥŃ ãĥ³ +и ло +ноÑģÑĤÑĮ Ñİ +×ĸר ×Ĺ +п он +Ġ×Ķש ׾ +ê²ł ìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġki ÅŁ +ĠÐļ и +ว ร +د اع +ÅŁ im +ÙĨ Ùij +в аÑĤ +را Ùĥ +ب اÙĦ +ид е +Ġ×Ķ×ŀ ×Ĺ +ìĸ µ +تÙģ Ø§Ø¹ +Ø£ ت +ëĬ ĺ +ש ×Ļת +ست Ùħر +ĠÑĦ ак +ĠاÙĦØ£Ùħ رÙĬ +ëŀ ¨ +اس Ùħ +Ġa ÄŁ +Ġç ev +Ùĥ ÙĪØ± +ãģķ ãģ¾ +Ġç öz +Ġر س +Äħ da +สà¸Ļ ุ +ãģĹãģ¦ ãģıãĤĮ +н Ñİ +leÅŁ me +ãĤª ãĥ³ +ãģ¨ ãģªãĤĬ +ava ÅŁ +×ĺ ×Ļ×ij +ØŃ ض +×ķצ ×IJ×ķת +ÙĨ ÙħÙĪ +ı t +ĠÑħ а +ĠÑħа ÑĢак +ĠÑħаÑĢак ÑĤеÑĢ +Ġd ÅĤ +ãĥĹ ãĥ© +à¸Ĭ ุม +à¹Ī à¸Ńà¸Ļ +×ķ×ij ׾ +Ñģ ол +×ĵ ×Ĵ +аÑĢ Ð°ÑĤ +n ivers +Ġgerçek leÅŁtir +ĠاÙĦ ÙĦÙĬ +ระ ยะ +ĠÙħ ختÙĦÙģ +Ġgö nder +Ùģ Ø§Ø± +do ÄŁ +doÄŁ an +ص ÙĦاØŃ +Ġyay ın +ãĥĨ ãĥ³ +รว à¸Ī +×Ļ×Ĺ ×Ļ×ĵ +ünk ü +ÑĨи алÑĮн +à¸ļ ู +ม ุ +h ä +Ø® Ùģ +å¢ Ĺ +å¢Ĺ ãģĪ +еÑĩ но +ĠاÙĦس ÙĨ +à¸Ĥ าว +im di +Ð « +à¸Ļà¸Ńà¸ģ à¸Īาà¸ģ +à¸ļา ล +ת ש +Ġdüzen le +мÑĭ Ñģл +ãģı ãģª +ż u +Ġwsp óÅĤ +Ġн аз +ınd aki +تر Ø© +ÅŁ ek +Ġö d +ĠÙĪ Ùĥ +Ġпозв олÑı +Ġת ×ķ׼ +ÙħÙĨ تج +ë§ ī +ĠاÙĦØ« ÙĦاث +аÑĨи Ñİ +ÙĪØ± ÙĪ +Ñĭв аеÑĤ +خص ص +ĠاÙĦÙģ ÙĦ +ĠاÙĦÙģÙĦ سطÙĬÙĨ +Ø¥ جر +إجر اء +اÙĨت Ø® +اÙĨتخ اب +ار ÙĬØ© +×ķ Ö +Ø¢ ÙĨ +×ŀ×¢ ×ķת +Ġм ал +Ġ×IJ ×Ĺ +à¸Ĺ à¹īà¸Ńà¸ĩ +ze ÅĽ +Ġë§Į ëĵ¤ +رÙĬ ع +äºĭ ãĤĴ +à¸ļริ หาร +׾ ×ŀ×Ļ×ĵ +Ġм Ñĥж +ت رÙĪ +ĠباÙĦ Ø¥ +פ ×Ļ×§ +ز ÙħØ© +ĠÃ¶ÄŁ renc +ãĥ ¶ +اÙħ عة +×§×ij ×ķצ +×ŀ ׳×ķת +رÙĬ Ùħ +Ġо каз +ãģłãģij ãģ© +Ġh ız +Ġש ×IJת +ãĤ¢ ãĥ¼ +Ġmożli wo +ìĦ ¼ +ÙĪ Ø§Ø¨ +ог ÑĢаÑĦ +Ġعبد اÙĦ +ãĤĴ è¡Į +ب ÙĬÙĦ +Ġİ ç +ย าย +ĠÑĥ ÑĩаÑģÑĤ +ÑĦ еÑģÑģ +ÑĦеÑģÑģ иона +Ạ¤ +ÙĨ ÙĬÙĨ +عد ÙĦ +สร ร +دÙĬ ÙĦ +×ij ×Ļ×§ +czy ÅĤ +ÑĢом е +Ġм ед +ìĻ Ķ +ãĥ© ãĤ¤ãĥ³ +ĠÑĤ еп +еÑĢ ÑĮ +i ÄŁi +в ели +ÑĢи ÑģÑĤ +ס ×ķפ +×ŀ׾ ×Ĺ +ĠاÙĦØ¥ ÙĨ +Ġ׾×Ķ ×© +è¶Ĭ ãģĹ +ĠÑĢ Ñĭ +×ķ×IJ ר +رÙĩ اب +פ ×ķ×IJ×Ļ +ĠгоÑģ Ñĥд +ĠгоÑģÑĥд аÑĢ +ĠгоÑģÑĥдаÑĢ ÑģÑĤв +ĠاÙĦØ£Ùħ ÙĬر +Ùħ ج +à¹Ģหม าะ +ÑĢ ÐµÐ² +à¸Ĭี à¸ŀ +ãĥķ ãĥĪ +иÑĩ но +ĠاÙĦÙħ ؤ +Ġi ht +íħ ľ +د ÙĨÙĬ +ر ص +ла ÑģÑĤ +à¹Ģหล à¹Īา +ılı r +ร à¸ĵà¹Į +×ŀש ×Ļ×ļ +Ġd á»ĭ +Ø·Ùģ Ø§ÙĦ +×ĺ ×ķף +Ġ×ij ×Ļ׳ +ãģ¾ ãģ£ãģŁ +лож ениÑı +تØŃ ر +ب اØŃ +à¹Ģส ืà¹īà¸Ń +ãģĻ ãģĶ +lt ür +à¸ĩ าม +Ġt ü +ĠпÑĢ Ð¸Ð¼ +ĠпÑĢим ен +Ġhay at +ëĥ IJ +ëĭ Į +׳×Ļ ×ķ +вед ен +ìħ ¨ +à¸Ī ัย +à¸ģà¹Ī à¸Ń +Ġв од +оÑģÑĤ оÑı +н аÑĤ +à¹ģ หล +سÙħ ÙĬ +à¸Ķำ à¹Ģà¸Ļ +à¸Ķำà¹Ģà¸Ļ ิà¸Ļ +w ód +ö yle +ãĥĢ ãĤ¤ +ÑĪи й +меÑī ен +ãģĹãģ¾ ãģĨ +ãĥī ãĥ© +ÙĪØ¶ ØŃ +à¸Ńà¸Ļ ุ +ĠاÙĦ اجتÙħاع +laÅŁ ma +à¸Ħ à¸Ńà¸Ļ +×ŀר ×Ļ×Ŀ +ÙĨ اÙħج +שר ×ķת +اÙĦ Ø£ +Ġksi Äħż +Ġа н +ÑĢаР¹ +اÙĩر Ø© +×ŀ×ĵ ×Ķ +ä¸Ģ ç· +ä¸Ģç· Ĵ +ä¸Ģç·Ĵ ãģ« +ÑĢиÑĤ оÑĢ +d ıkl +à¹ģ à¸ĸ +à¹ģà¸Ĥ à¹Īà¸ĩ +екÑĤ оÑĢ +×ŀס ×¢ +ÑĢак ÑĤи +u ÄŁu +×ķ×ij ת +สู à¸ķร +ĠçalÄ±ÅŁ m +ĠçalÄ±ÅŁm alar +Ġа на +ãĥĽ ãĥ¼ãĥł +Ġböl üm +Ġب ص +ол оÑģ +ĠìķĬ ëĬĶ +à¹Ī ะ +ÙĪ ØªØ± +ä¹ Ĺ +ست خداÙħ +פ×Ļ ×Ļס +פ×Ļ×Ļס ×ij +פ×Ļ×Ļס×ij ×ķ×§ +Ġк ÑĢаÑģ +ли к +رÙĬ ØŃ +×ŀש ׾×Ķ +à¹Ģย ีà¹Īย +à¹Ģยีà¹Īย ม +в иÑģ +ом н +ÄŁ un +ãĥŃ ãĥ¼ãĥ³ +Ø£ تÙĬ +à¸ķร ี +çͳ ãģĹ +تÙħ ر +ìĹ ĪìĬµëĭĪëĭ¤ +ĠÙĪ ØºÙĬر +red ni +ĠاÙĦص Ùģ +Ġна ÑģÑĤоÑı +ĠнаÑģÑĤоÑı Ñī +à¸ķ รา +ĠÑĥÑģл ов +ĠÑĥÑģлов иÑı +ÑĨ еп +×Ķ ×Ĺ׾×ĺ +Ø· ÙĬع +ĠB akan +ĠاÙĦ رÙĪ +илÑĮ но +Ġм еÑĤ +à¸Ķ à¸Ńà¸ģ +ãģĭãĤī ãģªãģĦ +Ġпо ÑģÑĤоÑı +ĠпоÑģÑĤоÑı н +ĠÑĩ аÑģ +ü c +wr ó +б ÑĥÑĢ +ãĥIJ ãĥĥãĤ¯ +ãĥ©ãĥ³ ãĥī +Ġо гÑĢ +สั à¸į +สัà¸į à¸įา +มั à¹Īà¸Ļ +à¸Ħ à¸Ńม +al ık +Ġн ед +üm üz +ĠÅĽ wie +é rio +×Ļ×IJ ×Ķ +دÙħ ات +ı rl +ĠоÑĤ з +ĠоÑĤз Ñĭв +ä»ĺ ãģį +Ġkaż de +мин иÑģÑĤ +ãĤ° ãĥ« +ë° ĸ +ез н +اÙĦ Ùģ +Ġש ק׾ +Ùħ ض +ãĥĿ ãĥ¼ãĥĪ +ÙħÙĨ ت +ÙĤÙĬ اÙħ +Ø´ ÙĨ +×Ļר ×ķ×¢ +ãĤŃãĥ£ ãĥ³ +доÑĢ Ð¾Ð² +×ŀ ×Ļת×Ļ +ÙĪÙĦ ÙĪØ¬ +Ùĥ اÙģ +ĠÑĢаз лиÑĩ +иÑĤ еÑĤ +н олог +ลà¸ĩ à¸Ĺุà¸Ļ +Ġyak laÅŁ +ãĥ¬ ãĤ¤ +ê²ł ëĭ¤ +æ±Ĥ ãĤģ +رÙĪ Ùģ +Ġí Ĭ +ĠíĬ ¹ +ãģ£ ãģıãĤĬ +à¸Ħวาม à¸Ħิà¸Ķ +×Ķ ×Ļס×ĺ +Ø¥ ÙĤ +ãģ¦ ãģĦ +à¹Ĥ à¸Ĭ +ĠBü yük +ĠФ едеÑĢ +ÑĨи н +ÑĢов а +ĠاÙĦ اÙĤتصاد +Ġch á +à¸ĺ าà¸Ļ +ë¥ ł +à¹Ħ à¸ķ +ÃŃ pio +Ùĭ ا +Ġоб Ñıз +Ùĩ ج +Ġì¤ij ìļĶ +ãģ® ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ +بار اة +ãĤ¤ ãĥ« +Ġн оÑĢм +á»ī nh +m ö +mö glich +ÑĨи п +ãĤ¢ ãĤ¯ +×Ķ ×Ļ +ÑĨи алÑĮно +ĠÅĽ wi +ت ÙĤ +ĠÑģÑĤо им +بÙĬ عÙĬ +Ġ׾ ש×ŀ +г лÑı +глÑı д +ãģ¦ ãģıãĤĮ +ÄĻd zi +à¸Ĥ ั +à¸Ĥั à¹īà¸Ļ +Ø· ÙĤ +ĠìĹ Ń +ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĨ +ĠdeÄŁer l +ĠdeÄŁerl endir +Ġü lk +Ġмн ог +๠ĭ +ë¿ IJ +ĠУ кÑĢа +ÄŁ ini +Ġбез оп +Ġбезоп аÑģ +à¸Ńà¸Ńà¸ģ à¹ģà¸ļà¸ļ +Ø§Ø ¸ +ØŃد اث +л еÑĢ +×Ļ× ¥ +×Ļ׳×ĺר ׳×ĺ +lar ınız +ØŃÙĬ ØŃ +ż eli +à¸Ń ัà¸ĩ +à¸Ńัà¸ĩ à¸ģ +à¸Ńัà¸ĩà¸ģ ฤษ +ĠоÑĤ лиÑĩ +ั ส +ëŀ į +ож но +ãĤ¹ ãĥĿ +ĠÑħ оÑĩ +Ġк ап +еÑĩ ен +ØŃÙĦ Ø© +ÙĬا Ùĩ +на л +×ķצ ר×Ļ×Ŀ +Ġk ald +åĥ į +ĠاÙĦØ´ خص +Ġз на +Ġwz gl +ż ycz +ê° Ŀ +à¸ŀ ลัà¸ĩ +íģ ¼ +Ġö l +Ġb ụ +Ø´ Ùĩر +Ġз ам +Ġд ев +×Ļ×ĺ ת +تعÙĦ ÙĤ +ÙĪÙħ Ø© +ãĤĴ ä½ľ +ãģį ãģ¦ +í ĥĿ +ras ında +ãĤĴ æİ¢ +ĠÙħ باشر +راج ع +Ġв озд +ÙħØŃ ا +×ķש ר +ĠиÑģÑĤ оÑĢ +ม ัà¸ģ +t ıģ +Ø« ار +تر ÙĨت +à¹ģà¸Ĥ à¹ĩ +à¹ģà¸Ĥà¹ĩ à¸ĩ +п оÑĩ +Ġ×ij ×IJ×ķת +ë¯ Ģ +ëĿ¼ ëıĦ +à¸Ĭ ัà¸Ķ +ส à¸ķà¹Į +ãĥĭ ãĥĥãĤ¯ +ид енÑĤ +Ġг ÑĢÑĥпп +ت Ø® +Ạł +ย ืà¸Ļ +ย ัà¸Ļ +ó ry +T Ãľ +ãģĹ ãĤĥ +ĠпÑĢов ед +лÑı еÑĤ +Ùħ Ø® +ย à¸Ńม +×Ľ×ł×¡ ת +ĠاÙĦÙħ ÙĨت +Ġol mad +ר׼ ×ĸ×Ļ +Ġв ÑģÑĤÑĢ +ĠиÑģ Ñģлед +ÑĤвеÑĢ Ð¶ +بد ÙĪ +еÑĢ ÑĤ +ï» · +± ħ +สัม à¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į +ิ à¹Īà¸Ļ +צ ×Ļ×ij +wiÄĻ t +Ġì° ¸ +Ġz wiÄħz +سب ÙĪØ¹ +ãĥĥ ãĤ° +à¸Ľà¸¥ à¸Ńà¸Ķ +à¸Ľà¸¥à¸Ńà¸Ķ à¸łà¸±à¸¢ +ãĤĤ ãĤĬ +ÙĤد س +Ġspr z +Ġsprz eda +Ġist edi +Ġk hu +Ġд ен +Ġko ÅĦ +Ġ×ij ×Ĺ×Ļ +à¹Ģà¸Ĺ à¹īา +×ķס ×Ļ×£ +ãĥĭ ãĥ¥ãĥ¼ +ĠпÑĢед оÑģÑĤ +ĠпÑĢедоÑģÑĤ ав +à¹Ĥ à¸Ł +é v +ĠاÙĦص ØŃ +صØŃ اب +à¹Ģà¸Ī à¹ĩà¸ļ +вл ек +วั à¸ķ +à¸ĸ ุ +ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį ãģ¾ãģĻ +ÙĤÙĬ ÙĤÙĬ +×ķ׊ר +Ñĭ ÑĪ +ĠоÑĤ но +ĠоÑĤно ÑĪ +об илÑĮ +Ùģ ØŃ +ı nt +ınt ı +Ġ׾ ×ij×ĵ +í İĺìĿ´ì§Ģ +ãĥĬ ãĥ« +ĠÙħ ساء +×Ļ×ĺ ×ij +ÑĮ еÑĢ +ëĦ · +Ñĭ ÑĤа +ĠоÑĩ еÑĢ +à¸Ķ ืà¹Ī +à¸Ķืà¹Ī ม +ĠN gh +ت عب +ÙĦاÙĤ ات +×ķ׾×ķ×Ĵ ×Ļ×Ķ +ĠìĿ´ ê²ĥ +Ġ×Ķ ×ijר +ìľ µ +à¹Ģà¸Ħล ืà¹Īà¸Ńà¸Ļ +Ùĩ Ø© +à¸Īำ à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +å¤ī ãģĪ +wi ÅĽcie +ch od +chod zÄħ +в ÑĢо +×ŀ×Ĺ ×Ļר +Ġy ı +Ġyı ll +ì¡ Į +à¹Ħ หว +ãģªãģı ãģª +Ġзав иÑģ +ĠìĺĪ ìĪĺ +Ùģ Ø° +á»§ ng +à¸ŀุ à¸Ĺà¸ĺ +з н +lay an +ãĤ ¡ +à¸ģà¹ĩ à¸ķาม +ĠsaÄŁ lam +ร à¸ĵ +ĠÑģ иÑĤ +ĠÑģиÑĤ Ñĥ +ĠاÙĦت ÙĨ +×Ķ ×ĸ +ĠØ· ÙĪÙĬÙĦ +ta ÅĤ +Ġgö rd +å¤ī ãĤı +ëĥ ¥ +à¸Ħà¹Ī à¸Ńย +×IJ ×ķ×ĺ +ëħ IJ +ãĥ©ãĥ³ ãĤ¹ +วั à¸Ĵ +วัà¸Ĵ à¸Ļ +Ġol uÅŁ +פע ×ķ׾ +Ġszczeg óÅĤ +à¸Ħา สิ +à¸Ħาสิ à¹Ĥà¸Ļ +pow ied +ĠÑĤ еб +หà¸Ļ à¹Īวย +Ġм ил +ØŃ Ùĥ +à¸Ĺ à¸Ķ +ĠмаÑĤ еÑĢиал +ÅĤ ow +à¹Ģà¸ģ ีย +ĠÑģов еÑĢ +ãĤ © +à¸Ľ ริ +Ġи Ñİ +наÑĩ ен +ÑĢен д +mu ÅŁtur +ĠпÑĢод Ñĥк +з д +Ñı ÑĤи +ÑıÑĤи Ñı +à¹Ģม ีย +رات ÙĬج +Ġam acı +ש ×ķ׾ +ש×ķ׾ ×Ĺ +สะ à¸Ńา +สะà¸Ńา à¸Ķ +פ×Ĵ ×¢ +عب Ø© +d ın +íħ Ķ +Ġ×ŀש ×Ĺ×§ +Ġfi yat +Ġз аÑı +ĠзаÑı в +à¹Ĥ หล +à¹Ĥหล à¸Ķ +à¸ģรุà¸ĩ à¹Ģà¸Ĺà¸ŀ +צ×Ļ ×Ļף +ìļ ± +Ùħ ب +Ùħب اد +land ır +Ġв еÑģÑĮ +Ġh ük +ĠÐĴ оз +ÑĩиÑĤ Ñĭва +ว ล +×ķצ ×¢ +à¸Ĥà¸ĵะ à¸Ĺีà¹Ī +ĠaÅŁ aģı +׾×IJ ×ķ×ŀ×Ļ +tr zym +Ã¤ÃŁ ig +owo ÅĽci +ãģĿ ãĤĤ +Ġroz wiÄħz +ĠgÅĤ ówn +м онÑĤ +×ŀ ×ķ×ŀ +ĠÑģÑĤ ан +ÙĦا ÙĤØ© +p rowad +prowad zi +ĠÑģоÑģÑĤ оÑı +×Ļ×IJ ×ķת +r ı +g ı +ãĥij ãĥij +Ġна лиÑĩ +×Ķ ×¦×¢ +Ġ׳ ×Ķ +à¸Ħ ัà¸ļ +ع راض +и ж +Ùĩ ائÙĬ +ãĤī ãģı +ож еÑĤ +Ġоб оÑĢ +ĠобоÑĢ Ñĥд +Ø£ سÙĦ +à¹ĩ à¸Ķ +ÑĢÑĥ ÑĤ +دÙĬ ÙħÙĤ +دÙĬÙħÙĤ را +Ġjest e +×ķ×ķ ×Ļר +×ij×ĵ ×Ļ×§ +деÑĢж ива +ãģĬ ãģı +ewn ÄĻtr +ewnÄĻtr zn +à¸ŀ ฤ +Ġ×IJ ×ķ×Ķ +ת×Ĺ ×ķש +Ġz ob +д Ñĥм +ĠÑģ Ñĭ +ÙĬر ا +ĠwiÄĻ ks +à¹ģà¸ķà¸ģ à¸ķà¹Īาà¸ĩ +lar aras +lararas ı +íĺ Ģ +ëī ´ +×ķ×Ĵ ׾ +ĠоÑĤ меÑĤ +ĠÑĢ Ð°Ð½ +ت ÙĥÙĦ +иÑĤелÑĮ н +à¸Ľà¸£à¸° วั +à¸Ľà¸£à¸°à¸§à¸± à¸ķิ +ìŀ ĸ +мож но +pie czeÅĦ +pieczeÅĦ st +ëª » +ìĬ ¨ +×ŀס ×ŀ +á» ¦ +ศ ิ +ศิ ล +ศิล à¸Ľ +ĠÅļ w +ãĥĥ ãĤ·ãĥ§ãĥ³ +unit Ãł +Ġmiesz ka +Ġmieszka ÅĦ +pr zed +przed si +przedsi ÄĻb +przedsiÄĻb ior +à¸Ľà¸£à¸° สิà¸Ĺà¸ĺิ +à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸´à¸Ĺà¸ĺิ à¸łà¸²à¸ŀ +ย à¹Ī +ìķ Ļ +รว à¸Ķ +รวà¸Ķ à¹Ģรà¹ĩว +å½ĵ ãģŁãĤĬ +äl le +Ñĥ еÑĤÑģÑı +ã n +ëł µ +th è +ãĤĴ åĪ©ç͍ +ì µľ +íĵ ¨ +à¸Ĺ ัà¸ļ +า à¸Ħม +ãģ ĩ +ëĤ Į +à¹Ģà¸Ľà¸¥ à¹Īา +â ¦ +ë ¾ +ê Ģ +ê ĩ +â ¡ +ðŁ Ł +ã IJ +â º +á Ń +á Ļ +á ĵ +á ² +ðĵ ı +á ¬ +â ¯ +ä ¨ +ê Ŀ +ê « +ð ij +ðĵ ĥ +ðĿ ħ +< unk + + + +Ġع ÙĦÙī +Ġm á»Ļt +Ġv Ỽi +Ġng ưá»Ŀi +ĠØ¥ ÙĦÙī +Ġnh ững +Ġth á»ĥ +Ġ×IJ ×ķ +Ġ×¢ ×Ŀ +ا Ùĭ +Ġ à¹ģละ +ĠÙĦ ا +Ġnh ư +ĠاÙĦت ÙĬ +Ġ×Ķ ×ķ×IJ +ĠÄij ến +ĠØ£ ÙĪ +Ġv á»ģ +ĠlÃł m +Ġs ẽ +Ġc Å©ng +Ġ ợ +ĠÄij ó +Ġnhi á»ģu +Ġt ại +Ġtr ên +Ġ×Ĵ ×Ŀ +Ġnh Ãł +Ġ׼ ×Ļ +Ġs á»± +ĠÄij ầu +Ġb á»ĭ +ĠÙĩ ذا +Ġnh ất +Ġph ải +Ġhi á»ĩn +Ġdụ ng +ĠÄij á»Ļng +ĠاÙĦÙĦ Ùĩ +ĠØ Į +ĠÙĥ ÙĦ +Ġvi á»ĩc +Ġn Äĥm +Ġth ì +Ġh á»įc +ĠÙĪ Øª +t é +Ġا ÙĨ +Ġt ôi +Ġ×IJ ׳×Ļ +Ġ׾ ×Ļ +Ġ×ŀ ×ķ +Ġng Ãły +Ġn Æ°á»Ľc +Ġ×Ķ ×Ļ×IJ +Ġ×IJ ×Ļ +Ġh Æ¡n +ĠÙĩ ذÙĩ +ĠÙĪ ÙĬ +ĠاÙĦ ذÙĬ +Ġ×ķ ×ŀ +Ġgi á +Ġnh ân +Ġch ÃŃnh +Ġm ình +ĠÐĿ а +Ġth ế +Ġ×Ļ ×ķתר +Ġ×IJ ×Ŀ +Ġn ên +Ġh ợ +Ġhợ p +Ġc òn +ĠÙĩ ÙĪ +Ġc Æ¡ +Ġr ất +ĠVi á»ĩt +Ġب عد +Ġש ×Ļ +Ġth á»Ŀi +Ġc ách +ĠÄij á»ĵng +Ġн о +Ġtr ưá»Ŀng +Ø Ł +ĠÄij á»ĭnh +ĠÄiji á»ģu +×Ļ ×Ļ×Ŀ +Ġth á»±c +n ın +Ġh ình +Ġn ói +Ġc ùng +Ġ×Ķ ×Ķ +ĠØ¥ ÙĨ +Ġ×IJ ×ij׾ +Ġnh ưng +Ġbi ết +Ġж е +Ġch úng +ĠÄij ang +Ġذ ÙĦÙĥ +Ġl ên +Ġkh ách +Ġn Ãło +Ġs á»Ń +Ġkh ác +Ġë° ı +Ġl ý +×Ļ ×Ļ +ĠÄij ây +Ġ׾ ×ŀ +Ġc ần +Ġtr ình +Ġph át +ãģ« ãĤĤ +п о +Ġn Äĥng +Ġb á»Ļ +Ġv ụ +ĠÄij á»Ļ +Ñĩ е +Ġnh áºŃn +Ġtr Æ°á»Ľc +Ġ×¢ ×ĵ +Ġh Ãłnh +ĠØ® ÙĦاÙĦ +Ġl ượng +Ġc ấp +Ġtá» ± +Ġv ì +Ġt ư +Ġch ất +Ġ׼ ×ŀ×ķ +Ġg ì +Ġש ׳ +Ġt ế +ת ×ķ +Ġnghi á»ĩp +Ġm ặt +ĠÙĥ Ùħا +Ġ×ij ×Ļף +Ġר ×§ +Ġth ấy +Ġmá y +ĠÙģ Ùī +Ġd ân +Ġ×IJ ×Ĺ×ĵ +Ġt âm +Ġ׼ ×ļ +Ġ׾ ×ķ +в о +Ġt ác +Ġto Ãłn +ĠÙĪ Ùħ +Ġk ết +Ġ หรืà¸Ń +ĠÙĪØ§ÙĦ Ùħ +ĠÄiji á»ĥm +Ġ×ĸ ×ķ +Ġ×ij ×ķ +׼ ×ķת +Ġh á»Ļi +Ġb ằng +ت Ùĩا +Ġ׼ ×ĵ×Ļ +Ġ×Ķ ×Ŀ +Ġxu ất +ĠÙĤ د +Ġb ảo +Ġt á»ijt +Ġt ình +ĠÙĩ ÙĬ +ĠÄij á»iji +Ġthi ết +Ġhi á»ĩu +Ġti ếp +Ġt ạo +ת ×Ķ +Ġch á»§ +o ÅĽÄĩ +Ġgi ú +Ġgiú p +Ġà ½ +Ġqu ả +Ġlo ại +Ġc ô +Ġà ´ +Ġô ng +Ġ×Ķ ×ķ +ĠاÙĦÙĬ ÙĪÙħ +ĠtÃŃ nh +г а +Ġph òng +Ġ Äĥn +Ġع اÙħ +Ġv á»ĭ +lar ını +r ÃŃa +Ġt Ỽi +ĠÄij ưá»Ŀng +Ġgi Ỽi +Ġb ản +Ġc ầu +Ġnhi ên +Ġb á»ĩnh +Ġth ưá»Ŀng +Ġ×IJ ×Ļף +ĠÄij á»ģ +Ġh á»ĩ +Ġ×Ļש ר×IJ׾ +Ġqu á +ĠÐĹ Ð° +ãģ® ãģ§ãģĻãģĮ +ĠÐŁ ÑĢи +Ġph ần +ĠÙĪ ÙĦا +ĠlỼ n +Ġtr á»ĭ +Ġcả m +Ġм о +Ġd ùng +ĠاÙĦ Ùī +ĠعÙĦÙĬ Ùĩ +ĠìŀĪ ìĬµëĭĪëĭ¤ +ÙĬ ÙĤ +ĠÙĤ بÙĦ +Ġho ặc +ĠØŃ ÙĬØ« +Ġ à¸Ĺีà¹Ī +Ġغ ÙĬر +ĠÄij ại +Ġsá»ij ng +нÑĭ ми +Ġth ức +Ġפ ×Ļ +ĠÄiji á»ĩn +ãģª ãģĭãģ£ãģŁ +Ġgi ải +Ġv ẫn +Ġи Ñħ +Ġö nce +Ġv áºŃy +Ġmu á»ijn +Ġ ảnh +à¹ĥà¸Ļ à¸ģาร +ĠQu á»ijc +Ġk ế +׳ ×IJ +Ġס ×Ļ +Ġy êu +ãģ® ãģĭ +ĠÄij ẹ +ĠÄijẹ p +Ġch ức +Ġy ıl +ĠTür kiye +d é +ĠÙĤ اÙĦ +Ġd á»ĭch +ĠolduÄŁ u +Ġch á»įn +Ġت Ùħ +หà¸Ļ ึà¹Īà¸ĩ +ãģķãĤĮ ãģŁ +Ġph áp +ìĽ Ķ +Ġti á»ģn +ãģĹ ãģ¾ãģĹãģŁ +Ġש ׾×IJ +ÙĦ Ø© +Ġ׾פ ׳×Ļ +Ġ×ij ×Ļת +ĠH Ãł +ĠØŃ ت +ĠØŃت Ùī +Ġ×¢ ×ķ×ĵ +Ġn ó +Ġth áng +à¹Ģลืà¸Ń à¸ģ +ר ×Ķ +Ġt Äĥng +Ġcá i +Ġtri á»ĥn +Ġ×IJ×ķת ×ķ +ìłģ ìĿ¸ +ĠC ông +Ġ׾×Ķ ×Ļ×ķת +Ġг ода +и Ñİ +Ġب عض +Ġ à¸ģาร +èī¯ ãģĦ +ÙĪ Øª +Ġli ên +ĠÐĿ о +ĠÐĿ е +çļĦ ãģª +ĠÙħ ت +ĠÑĤак же +ĠкоÑĤоÑĢ Ñĭе +Ġ×Ļ ×ĵ×Ļ +Ġtr á»įng +ãĤµ ãĤ¤ãĥĪ +ìłģ ìľ¼ë¡ľ +Ġt áºŃp +Ġש ׾×Ļ +íķĺ ê²Į +Ġt Ãłi +ĠÐ ¯ +Ġr á»ĵi +ا Ùĥ +Ġth ương +Ġ×Ķ ×ĸ×Ķ +ĠÙĪ ÙħÙĨ +à¸Ĺีà¹Ī มี +Ġcu á»Ļc +Ġbü yük +ãģ¨ ãģĭ +Ġ×ij ×Ļ×ķתר +Ġl ần +Ġgö re +Ġtr ợ +Ġ×ĺ ×ķ×ij +ÑĤÑĮ ÑģÑı +Ġth á»ijng +Ġ׼ ש +Ġti êu +Ġ×ŀ×IJ ×ķ×ĵ +Ø Ľ +k Äħ +Ġ à¹ĥà¸Ļ +Ġv ấn +Ġש ׾×ķ +ĠÄij á»ģu +Ùģ Øª +Ġê²ĥ ìĿ´ +Ġh óa +ĠاÙĦع اÙħ +ĠÙĬ ÙĪÙħ +к ой +Ġbi á»ĩt +ÑģÑĤ о +Ġ×Ķ ×Ļ×ķ +à¸Ĺีà¹Ī à¸Īะ +Ġ×ĵ ×Ļ +Ġ×IJ ×ļ +Ġá n +ص ÙĪØ± +Ġtr ÃŃ +ĠÐŁÑĢ Ð¾ +Ġl á»±c +ãģĹãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĻ +Ġb Ãłi +Ġ×ĸ ×IJת +Ġb áo +à¸ļ à¸Ļ +ĠëĮĢ íķľ +Ġti ế +Ġtiế ng +Ġb ên +ãģķãĤĮ ãĤĭ +s ión +Ġt ìm +×¢ ×ķ +m é +ни Ñı +ãģ» ãģ© +Ġà¹Ģà¸ŀ ราะ +ب Ø© +Ġë¶ Ħ +Ġ×IJ ×ĸ +à¸Ĺ à¹Īาà¸Ļ +ת ×Ŀ +Ġth êm +Ġho ạt +y ı +×ĸ ×ķ +Ġgi á»Ŀ +Ġb án +à¸Ĥ าย +Ñĩ а +Ġ à¹Ĩ +ĠاÙĦÙħ ت +ĠоÑĩ енÑĮ +Ġb ất +Ġtr ẻ +ÑĤ ÑĢ +ĠØ£ ÙĨÙĩ +ĠØ« Ùħ +Ġ׼ ×ŀ×Ķ +Ġkh ó +Ġr ằng +ĠÙĪ ÙģÙĬ +ни й +Ġho Ãłn +t ó +Ġ×IJ שר +ĠìĥĿ ê°ģ +Ñģ а +Ġ׼ ×ijר +ĠÑįÑĤ ом +lar ının +Ġch ưa +з и +Ġd ẫn +ĠÐļ ак +ج ÙĪ +ĠбÑĭ ло +ĠÙĬ ت +n ı +ÅĤ am +ĠÙĪÙĩ ÙĪ +×ij ×ķ +п и +ר ת +Ġqu á»ijc +ж д +ĠÄij Æ¡n +Ùĥت ب +Ġm ắt +ระ à¸ļ +ระà¸ļ à¸ļ +ĠÙĥ اÙĨت +Ġth ân +สิà¸Ļ à¸Ħà¹īา +×Ĵ ×Ļ +Ġph ương +à¹Ħมà¹Ī à¹Ħà¸Ķà¹ī +ĠìĦ ± +ĠC ác +Ġ×Ķ×ŀ ×ķ +ĠÑĤ ем +Ġ×ĵ ×ķ +à¸Ńะ à¹Ħร +Ġv Äĥn +ãģª ãģ®ãģ§ +ĠN á»Ļi +Ġ×¢ ×ķ +ãĤīãĤĮ ãĤĭ +Ġs áng +Ġgö ster +ãģĵãģ¨ ãĤĴ +Ġtaraf ından +Ġм а +ĠпоÑģл е +Ġ׳ ×Ļת +Ġ׳×Ļת ף +Ġл еÑĤ +Ġ׾ ׳×ķ +Ñģ Ñģ +Ġ×Ļ ×ķ +п е +ĠÙĪ ÙĦÙĥ +ĠÙĪÙĦÙĥ ÙĨ +Ġngo Ãłi +ĠÄij á»ĭa +r zÄħd +dz iaÅĤ +ĠÙħ ر +иÑĤÑĮ ÑģÑı +Ġ×IJ×Ĺר ×Ļ +Ġ׾ ׼׾ +à¸Ĥ à¹īà¸Ńม +à¸Ĥà¹īà¸Ńม ูล +Ġб ол +Ġбол ее +جÙħ ع +л еÑĤ +Ġl á»ĭch +ĠÙħ Ø«ÙĦ +Ġ그리 ê³ł +Ġth ứ +ĠdeÄŁ il +ÙĪ ØŃ +Ġש׾ ×ļ +ĠÙħ ØŃÙħد +Ġn ếu +ĠÄij á»ķi +Ġv ừa +Ġm á»įi +Ġо ни +Ġl úc +ĠÙĬ ÙĥÙĪÙĨ +ì§ Ī +Ġש׾ ׳×ķ +ĠÐĶ Ð¾ +Ġש ׳×Ļ +ล ิ +×IJ פשר +Ġs ức +ê¶ Į +Ġ ứng +à¹Ħมà¹Ī มี +Ø·ÙĦ ب +ĠÑĩ ем +Ġch uyên +Ġth ÃŃch +Ġ×ķ ×Ļ +íķ © +ĠÙħ صر +д о +ĠÄij ất +Ġch ế +à¸Ĭ ืà¹Īà¸Ń +Ġìĭ ł +ĠØ¥ ذا +Ġر ئÙĬس +Ġש ×Ļש +Ġgiả m +Ñģ ка +lar ında +Ġs ợ +ĠtÃŃ ch +ĠÙĦ ÙĥÙĨ +Ġب Ùħ +×¢ ×ķ×ij +×¢×ķ×ij ×ĵ +ÅĤÄħ cz +ları na +Ġש ×Ŀ +ĠÙĦ ت +Ġש×Ķ ×ķ×IJ +t ów +Ġëĭ¤ 른 +ĠØ£ Ùĥثر +ãģ® ãģ§ãģĻ +׼ ×Ļ×Ŀ +ĠolduÄŁ unu +ãģĭ ãģª +ãĤĤ ãģĨ +ÙĬ ØŃ +Ġnh ìn +Ġngh á»ĩ +ãģ«ãģª ãģ£ãģ¦ +п а +Ġquy ết +ÙĦ ÙĤ +t á +Ġlu ôn +ĠÄij ặc +Ġ×IJ ר +Ġtu á»ķi +s ão +ìĻ ¸ +ر د +ĠبÙĩ ا +Ġ×Ķ×Ļ ×ķ×Ŀ +×ķ ×ķ×Ļ +ãģ§ãģĻ ãģŃ +ĠÑĤ ого +Ġth á»§ +ãģĹãģŁ ãģĦ +ر ÙĤ +Ġb ắt +г Ñĥ +Ġtá» Ń +ÑĪ Ð° +Ġ à¸Ľà¸µ +Ġ×Ķ×IJ ×Ŀ +íı ¬ +ż a +Ġ×IJת ×Ķ +Ġn á»Ļi +Ġph ÃŃ +ĠÅŁek ilde +Ġl á»Ŀi +d ıģı +Ġ׼×IJ ף +Ġt üm +Ġm ạnh +ĠM ỹ +ãģĿ ãĤĵãģª +Ġnh á»ı +ãģª ãģĮãĤī +Ġb ình +ı p +à¸ŀ า +ĠÄij ánh +ĠÙĪ ÙĦ +ר ×ķת +Ġ×IJ ×Ļ×ļ +Ġch uyá»ĥn +Ùĥ ا +ãĤĮ ãĤĭ +à¹ģม à¹Ī +ãĤĪ ãģı +ĠÙĪ ÙĤد +íĸ Īëĭ¤ +Ġn Æ¡i +ãģ«ãĤĪ ãģ£ãģ¦ +Ġvi ết +Ġà¹Ģà¸ŀ ืà¹Īà¸Ń +ëIJĺ ëĬĶ +اد ÙĬ +ĠÙģ Ø¥ÙĨ +ì¦ Ŀ +ĠÄij ặt +Ġh Æ°á»Ľng +Ġx ã +Ġönem li +ãģł ãģ¨ +Ġm ẹ +Ġ×ij ×Ļ +Ġ×ĵ ×ijר +Ġv áºŃt +ĠÄij ạo +Ġdá»± ng +ĠÑĤ ом +ĠÙģÙĬ Ùĩا +Ġج ÙħÙĬع +Ġthu áºŃt +st ÄĻp +Ġti ết +Ø´ ÙĬ +Ġе Ñīе +ãģĻãĤĭ ãģ¨ +ĠmÃł u +ĠÑįÑĤ ого +Ġv ô +ĠÐŃ ÑĤо +Ġth áºŃt +Ġn ữa +Ġbi ến +Ġn ữ +Ġ׾ ׼×Ŀ +×Ļ ×Ļף +Ġس ت +ĠÐŀ ÑĤ +Ġph ụ +ê¹Į ì§Ģ +Ġ׾ ×ļ +Ġk ỳ +à¹ĥ à¸Ħร +Ġg ây +ĠÙĦ ÙĦÙħ +Ġtụ c +ت ÙĬÙĨ +Ġtr ợ +Ġ׾ פ×Ļ +Ġb á»ij +ĠÐļ а +ĠÄij ình +ow Äħ +s ında +Ġkhi ến +s ız +Ġк огда +ס ׾ +ĠбÑĭ л +à¸Ļ à¹īà¸Ńย +обÑĢаР· +Ġê²ĥ ìĿ´ëĭ¤ +ëĵ¤ ìĿĢ +ãģ¸ ãģ® +Ġà¹Ģม ืà¹Īà¸Ń +Ġph ục +Ġ׊׾ק +Ġh ết +ĠÄij a +à¹Ģà¸Ķà¹ĩ à¸ģ +íĺ ķ +l ÃŃ +ê¸ ī +Ġع دد +ĠÄij á»ĵ +Ġg ần +Ġ×Ļ ×ķ×Ŀ +Ġs Ä© +ÑĢ Ñıд +Ġquy á»ģn +Ġ×IJ ׾×IJ +Ùĩ Ùħا +׳ ×Ļ×Ķ +׾ ×ķת +Ġ×Ķר ×ij×Ķ +Ġti ên +Ġal ın +Ġd á»ħ +人 ãģĮ +но Ñģ +л ÑģÑı +ĠÄij ưa +ส าว +иÑĢов ан +Ġ×ŀס פר +×Ĵ ף +Ġki ến +ĠÐ ¨ +p é +б Ñĥ +ов ой +б а +ĠØ¥ ÙĦا +×IJ ׾×Ļ +Ġx ây +Ġb ợi +Ġש ×ķ +人 ãģ® +×§ ×Ļ×Ŀ +à¹Ģà¸Ķ ืà¸Ńà¸Ļ +Ġkh á +Ġ×ķ ׾×Ķ +×ĵ ×ķת +Ġ×¢ ×ij×ķר +Ġبش ÙĥÙĦ +ĠÙĩÙĨا Ùĥ +ÑĤ ÑĢа +Ġ íķĺëĬĶ +ร à¸Ńà¸ļ +owa ÅĤ +h é +Ġdi á»ħn +Ġ×Ķ ×Ľ×ľ +ĠØ£ س +Ġch uyá»ĩn +ระ à¸Ķัà¸ļ +ĠNh ững +Ġ×IJ ×Ĺת +ĠØŃ ÙĪÙĦ +л ов +׳ ר +Ġ×ķ ׳ +Ġch Æ¡i +Ġiç inde +ÑģÑĤв Ñĥ +Ġph á»ij +ĠÑģ Ñĥ +ç§ģ ãģ¯ +Ġch ứng +Ġv á»±c +à¹ģ à¸Ń +Ġl áºŃp +Ġtừ ng +å°ij ãģĹ +ĠNg uy +ĠNguy á»ħn +ĠÙģÙĬ Ùĩ +Ġб а +×Ļ ×Ļת +Ġ×ľ×¢ ש×ķת +Ġ×ŀ ׼ +Ġnghi á»ĩm +Ġм ного +Ġе е +ëIJĺ ìĸ´ +Ġl ợi +Ġ׾ ׾×IJ +Ġ׼ ף +Ġch ÃŃ +ãģ§ ãģ® +×Ĺ ×ķ +ש ×ķ×Ŀ +Ġ×ŀ ר +ĠÐĶ Ð»Ñı +Å ģ +Ġ׼×IJ שר +ĠM á»Ļt +ĠÙĪØ§ÙĦ ت +ĠìĿ´ 룰 +ÅŁ a +Ġchi ến +Ġaras ında +Ġ×ij ×IJתר +ãģķãĤĮ ãģ¦ãģĦãĤĭ +Ø´ ÙĥÙĦ +Ġt ượng +Ġت ت +ĠC ó +Ġb á»ı +Ġtá»ī nh +Ġkh ÃŃ +ĠпÑĢ Ð¾ÑģÑĤ +ĠпÑĢоÑģÑĤ о +ĠÙĪ ÙĤاÙĦ +Ġgi áo +ĠN ếu +×IJ ×ŀר +×¢×ł×Ļ ×Ļף +íİ ¸ +Ùĩد Ùģ +ĠB á»Ļ +Ġb Ãłn +Ġng uyên +Ġgü zel +ส าย +ì² ľ +×ŀ ×ķר +Ġph ân +ס פק +×§ ×ij׾ +ĠاÙĦÙħ تØŃ +ĠاÙĦÙħتØŃ دة +ائ د +Ġ×IJ ×ŀר +Ġki ÅŁi +ì¤ Ģ +Ġtr uyá»ģn +ĠÙĦ Ùĩا +ĠÐľ а +à¸ļริ ษ +à¸ļริษ ั +à¸ļริษั à¸Ĺ +Ġש ׳×Ļ×Ŀ +Ġмен Ñı +ÅŁ e +Ġdi á»ĩn +Ġ×IJ׳ ×Ĺ׳×ķ +k ü +Ġc á»ķ +Ġm á»Ĺi +w ä +Ùħ ÙĬ +Ġhi á»ĥu +ëĭ ¬ +Ġ×Ķ ×Ĺ׾ +Ġt ên +Ġki á»ĩn +ÙĨ ÙĤÙĦ +Ġv á»ĩ +×ĵ ת +ĠÐłÐ¾ÑģÑģ ии +л Ñĥ +ĠاÙĦع ربÙĬØ© +ĠØ· رÙĬÙĤ +Ġ×Ķ×ij ×Ļת +Ñģ еÑĢ +Ġм не +ä u +Ġtri á»ĩu +ĠÄij á»§ +Ġר ×ij +ت ÙĩÙħ +à¸ĭ ี +Ġì§Ģ ê¸Ī +li ÅĽmy +د عÙħ +ãģł ãĤįãģĨ +Ñģки е +Ġh á»ıi +Ġ×§ ×ķ +ÑĢÑĥ Ñģ +ÙĨ ظر +ãģ® ãĤĤ +Ġ×Ķ ×Ľ×Ļ +ĠìĽ IJ +ÙĪ Ùĩ +ĠÙĪ Ùİ +ĠB ạn +п лаÑĤ +Ġ×ŀ ×ŀש +лÑİ Ð± +ĠнÑĥж но +Ġth ư +ãģ µ +ãģı ãĤīãģĦ +ر Ø´ +ר ×ķ×Ĺ +ĠÙĬ تÙħ +Ġצר ×Ļ×ļ +Ġph á +ม à¸Ńà¸ĩ +Ġ×ij×IJ ×ķפף +Ġcả nh +Ġíķľ ëĭ¤ +Ġ×Ķ×ŀ ת +à¸ķà¹Īาà¸ĩ à¹Ĩ +มี à¸ģาร +Ñģки Ñħ +ĠÐĴ Ñģе +Ġا ÙĪ +ج ÙĬ +ãģĵãģ¨ ãģ¯ +Ġd Ãłi +Ġh á»ĵ +èĩªåĪĨ ãģ® +à¹Ħ หà¸Ļ +ëĵ¤ ìĿĦ +ĠV Äĥn +Ġд аж +Ġдаж е +Ñĭ ми +лаÑģ ÑĮ +ÙĬ ÙĪÙĨ +ÙĨ ÙĪ +c ó +ãģĹãģ¦ ãģĦãģŁ +ãģł ãģĭãĤī +طاÙĦ ب +Ġc á»Ńa +п ÑĢоÑģ +ãģªãģ© ãģ® +รุ à¹Īà¸Ļ +Ġchi ếc +л Ñĭ +ĠÑıвлÑı еÑĤÑģÑı +Ġn á»ķi +ãģ® ãģĬ +Ġ×IJת ×Ŀ +ĠëķĮ문 ìĹIJ +à¸ģล าà¸ĩ +ĠbaÅŁ ka +ìĦ Ŀ +ĠÑĨ ел +Ùģ ÙĤ +ãģ«ãĤĪ ãĤĭ +ÙĤ ا +Ġçı kar +Ġcứ u +Ø· ا +Ġש ת +à¹Ĥ à¸Ħ +Ġ×ŀ ׾ +Ġ×Ķ ×¤×¨ +Ġг де +ĠØ® Ø· +åīį ãģ« +c jÄĻ +Ġ׊ש×ķ×ij +ר×Ĵ ×¢ +Ġkho ảng +ĠÄij á»Ŀi +ĠÐł е +Ġо на +Ġ×IJ ׳×ķ +ãģ® ãģ« +ĠاÙĦذ ÙĬÙĨ +кÑĥ п +ãĤµ ãĥ¼ãĥ +ãĤµãĥ¼ãĥ ĵ +ãĤµãĥ¼ãĥĵ ãĤ¹ +в ал +г е +Ġgi ữa +ĠKh ông +ĠâĹ ĭ +à¸ģล ุà¹Īม +ĠÙħÙĨ ذ +à¸Ń à¹Īาà¸Ļ +ĠÑģп оÑģоб +ĠÄij á»Ļi +Ġdi ÄŁer +Ġ à¸ĸà¹īา +Ùħ Ø«ÙĦ +Ġ×Ķ×IJ ×Ļ +Ġد ÙĪÙĨ +ÙĬر اÙĨ +Ñī и +بÙĨ اء +ĠØ¢ خر +ظ Ùĩر +Ġ×ij ׼ +ĠاÙĦÙħ ع +ãĥ Ĵ +Ġt ất +Ġm ục +ĠdoÄŁ ru +ãģŁ ãĤī +Ġס ×ķ +Ġx ác +ร à¸Ń +ĠcÄĥ n +Ġон л +Ġонл айн +Ġk ý +Ġch ân +Ġ à¹Ħมà¹Ī +اØŃ Ø© +r án +׳×Ļ ×Ļ×Ŀ +Ġ×ij ף +ĠÐ ĸ +à¸ķร à¸ĩ +д Ñĭ +Ġs ắc +ÙĦ ت +ãĥŃ ãĥ¼ +ĠÙĦ ÙĨ +Ġר ×ķ +Ġd Æ°á»Ľi +à¹Ģ à¸ĺ +à¹Ģà¸ĺ à¸Ń +e ÄŁi +Ġ×ķ ש +ĠÙĦ Ø£ +Ġg ặp +Ġc á»ij +ãģ¨ ãģ¦ãĤĤ +رÙĪ Ø³ +Ġ׾×Ķ ×Ļ +Ġë³ ¸ +ä¸Ĭ ãģĴ +Ġm ức +Ñħ а +Ġìŀ ¬ +à¸ī ัà¸Ļ +ÑĢÑĥ ж +Ġaç ık +ÙĪ Ø§ÙĦ +Ġ×ĸ ×ŀף +人 ãģ¯ +ع ÙĬÙĨ +Ñı Ñħ +Ġ×Ĵ×ĵ ×ķ׾ +ר ×ķ×ij +g ó +ëĿ¼ ê³ł +Ġark adaÅŁ +ÙĨ شر +Ġгод Ñĥ +ĠболÑĮ ÑĪе +ãģ¡ãĤĩ ãģ£ãģ¨ +Ġcâ u +Ġs át +íĶ ¼ +Ġti ến +íķ´ ìķ¼ +ĠÙĪ Ø£ÙĨ +à¸Ļ าà¸Ļ +Ġ×ij×IJ×ŀ צע +Ġ×ij×IJ×ŀצע ×ķת +Ġ׾ ר +Ġqu ản +ĠÙĪØ§ÙĦ Ø£ +Ġ×IJ×ķת ×Ķ +Ġìĸ´ëĸ ¤ +Ġê²ĥ ìĿĢ +ØŃس ÙĨ +Ġm ất +à¸Ħ ูà¹Ī +ãĥ¬ ãĥ¼ +ĠÐĶ Ð° +Ġol ması +Ġthu á»Ļc +׳ ×Ĺ +íĨ ł +Ġsö yle +ãģĿãģĨ ãģ§ãģĻ +Ġت ÙĥÙĪÙĨ +л ÑĥÑĩ +׾ ×Ļ×ļ +ĠØ£ ØŃد +ли ÑģÑĮ +ĠвÑģ его +Ġ×Ķר ×ij +Ġëª » +o ÄŁ +oÄŁ lu +ĠìĦ ł +Ġк аÑĢ +à¸łà¸² à¸Ħ +e ÅĦ +Ġ à¸ģà¹ĩ +Ġa ynı +Ġb Ãł +ãģªãĤĵ ãģ¦ +Ġ모 ëĵł +ÙĤر ار +ãģĹãģª ãģĦ +ĠÐĴ о +ĠÙĪÙĩ ÙĬ +ни ки +ãĤĮ ãģŁ +Ġchu ẩn +ר ×¢ +Ùģ Ø±ÙĬÙĤ +ãĤĴ åıĹãģij +ĠÄij úng +б е +׼ ×ķ×Ĺ +п Ñĥ +Ġ×ķ ×Ĵ×Ŀ +×ŀ ׳×Ļ +íĸ ¥ +צ ×Ļ×Ŀ +à¸ĭ ิ +Ùĩ ÙĨ +н ем +Ġ×ij×ij ×Ļת +ر ع +Ġ ส +ĠÄIJ Ãł +íķĺ ëĭ¤ +Ġ ấy +×Ĺ ×ķ×ĵ +×Ĺ×ķ×ĵ ש +ĠÑĩеÑĢ ÐµÐ· +Ñĥ л +ĠB ình +Ġê²ĥ ìĿĦ +Ġ×Ĵ ר +ä»ĺ ãģij +×Ĺ׾ ×§ +Ġت ÙĦÙĥ +à¹ĥส à¹Ī +sz Äħ +ÙĤ اÙħ +د ÙĪØ± +ĠÙģ ÙĤØ· +Ġh ữu +Ġмог ÑĥÑĤ +Ġg á»įi +Ġ×§ ר +à¸Īะ มี +ت ÙĤدÙħ +Ġع بر +Ġ׾×Ķ ×Ŀ +ĠÑģам о +ס ×ĵר +Ġc Ãłng +r ÃŃ +Ġìŀ ¥ +ëĵ¤ ìĿĺ +ĠÙĦ Ùĥ +п оÑĢÑĤ +Ġkh ả +ĠÑģеб Ñı +׳ ף +Ġد ÙĪØ± +Ġm ợ +Ġcâ y +Ġf ark +Ġfark lı +а ÑİÑĤ +Ġtr á»±c +wiÄĻks z +Ġthu á»ijc +Ġت ØŃت +ت ÙĦ +ов Ñĭе +ëĤ ł +Ġв ам +بÙĦ غ +Ġê°Ļ ìĿĢ +íĮ IJ +ÙĦ ب +Ġnas ıl +Ġод ин +м ан +ĠعÙĦÙĬ Ùĩا +б и +Ġפ ש×ķ×ĺ +×ijר ×Ļ +Ġש ׳×Ķ +Ġëı Ħ +ĠÄIJ ại +Ġ×IJ×ķת ×Ŀ +ĠاÙĦØŃ ر +Ġб о +à¸Ī ุà¸Ķ +Ġr õ +ĠdeÄŁi ÅŁ +Ġëĭ ¨ +ĠÑģлÑĥÑĩ а +ĠÑģлÑĥÑĩа е +Ġ×IJ׳ ש×Ļ×Ŀ +×ĵ ×£ +ש×ij ת +Ġש׾ ׼×Ŀ +Ġch ú +nik ów +Ġtan ı +Ġcá o +ĠÄij á +Ġ×IJ ×ĵ×Ŀ +Ġê° ķ +Ġnhi á»ĩm +Ġ׾ ס +Ġ×Ľ×ª ×ij +Ġ×Ķס פר +ĠÄij Äĥng +Ġë ijIJ +à¸ľ ิ +à¸ľà¸´ ว +ج ا +Ġê° IJ +ر Ø£ +ست خدÙħ +ãģ«ãģªãĤĬ ãģ¾ãģĻ +Ġtá» · +×ĺ ×ķר +г овоÑĢ +Ġв оÑģ +ĠÙħÙĨ Ùĩا +иÑĢов аÑĤÑĮ +ĠÄij ầy +׳ ×Ĵ +ĠÙħ ÙĪ +ĠÙħ ÙĪÙĤع +ר׼ ×Ļ +ت Ùı +ëª ¨ +Ġת ×ķ +ÙĬا Ùĭ +à¹ĥ à¸Ķ +ãĤĬ ãģ¾ãģĻ +à¸Ńยูà¹Ī à¹ĥà¸Ļ +ĠØ£ ÙĪÙĦ +ĠØ£ خرÙī +Ġc ư +ص ار +×ŀ׊ש×ij +б ÑĢа +ÅĦ ski +б ÑĢ +ĠÙĬ Ùı +à¸ģ ิà¸Ļ +Ġch á»ijng +Ùħ Ùı +Ġ à¸Ħืà¸Ń +Ġت ÙĨ +t ÃŃ +y Äĩ +Ġm ạng +Ùģ ÙĪ +Ġdü nya +×§ ר×IJ +Ġ×§ ׾ +ĠØŃ اÙĦ +c ÃŃa +Ġà¹Ģ รา +Ġר ×ķצ×Ķ +Ġá p +ë° ķ +ا ÙĤØ© +ни Ñİ +Ġ×IJ ׾×ķ +Ġ×ŀס ×ķ +ãģ§ãģ¯ ãģªãģı +Ġtr ả +Ġ×§ שר +mi ÅŁtir +Ġl ưu +Ġh á»Ĺ +ĠбÑĭ ли +Ġl ấy +عÙĦ Ùħ +Ġö zel +æ°Ĺ ãģĮ +Ġ×ĵ ר×ļ +Ùħ د +s ını +׳ ×ķש×IJ +r ów +Ñĩ еÑĢ +êµIJ ìľ¡ +ĠÐľ о +л ег +ĠV Ỽi +วัà¸Ļ à¸Ļีà¹ī +ÑİÑī ие +ãģĬ ãģĻ +ãģĬãģĻ ãģĻ +ãģĬãģĻãģĻ ãĤģ +ëı ħ +Ġ×Ļ×Ķ ×Ļ×Ķ +×ŀ ×ĺר +Ñı ми +Ġl á»±a +ĠÄij ấu +à¹Ģส ียà¸ĩ +Ġt ương +ëĵ ± +ĠÑģÑĤ аÑĢ +à¹ĥ à¸ļ +ว ัà¸Ķ +Ġİ stanbul +Ġ à¸Īะ +à¸ķ ลาà¸Ķ +Ġب ÙĬ +à¹ģà¸Ļ ะ +à¹ģà¸Ļะ à¸Ļำ +س اعد +Ġب Ø£ +Ġki á»ĥm +ØŃ سب +à¸Ĭั à¹īà¸Ļ +Ġ×ķ ×¢×ķ×ĵ +ов ÑĭÑħ +оÑģ нов +Ġtr Æ°á»Łng +צ ×ij×¢ +ĠÃŃ t +Ġk ỹ +cr é +Ñı м +êµ ° +ãģĮ ãģªãģĦ +ÙĬÙĦ Ø© +ãĥķ ãĤ£ +ر Ùī +ĠÙĬ جب +Ġ×IJ ×£ +Ġc á»±c +ãĤīãĤĮ ãģŁ +Ġ à¸ľà¸¹à¹ī +Ġ à¸Ń +lar ımız +Ġkad ın +Ġê·¸ ëŀĺ +Ġê·¸ëŀĺ ìĦľ +ĠëĺIJ ëĬĶ +ĠÄij ả +ĠÄijả m +Ġ×IJ ×ķ×ŀר +Ġy ếu +ci Äħ +ciÄħ g +Ġt á»ij +Ġש×IJ ׳×Ļ +Ġdz iaÅĤa +Ñī а +ĠÄij Ãłn +s ına +ãģĵãĤĮ ãģ¯ +Ġ×ij ׾×Ļ +Ġ×ij ×Ļשר×IJ׾ +л оÑģÑĮ +Ġgi ữ +ê° IJ +ÑĢ Ð¾Ð½ +تج ار +г лав +в ин +Ġh ạn +Ġyapı lan +ب س +Ġ à¸ŀรà¹īà¸Ńม +ê´Ģ 리 +mÄ±ÅŁ tır +b ü +r ück +ĠBaÅŁkan ı +ĠÙĦ ÙĬس +Ġs Æ¡ +à¸Īัà¸ĩ หว +à¸Īัà¸ĩหว ัà¸Ķ +د اء +Ġ×Ķ ×Ľ +v ÃŃ +ש ×IJר +Ġh Æ°á»Łng +Ġb óng +ĠCh ÃŃnh +Äħ c +à¹Ģà¸ģีà¹Īยว à¸ģัà¸ļ +Ġtá» © +Ġtứ c +ĠÑĨ веÑĤ +Ġt á»iji +ĠnghÄ© a +ÙĦا عب +د ÙĦ +Ġפע ×Ŀ +h ör +à¸Ĭ ุà¸Ķ +à¸ŀ ู +à¸ŀู à¸Ķ +п аÑģ +ĠÅŁ u +Ġt Æ°á»Łng +خار ج +Ġâ m +ĠинÑĤеÑĢ ÐµÑģ +ен нÑĭÑħ +×IJ ׳×Ļ +بد Ø£ +ëĿ¼ ëĬĶ +ì¹ ´ +æĸ¹ ãģĮ +ли в +Ġ à¸Ħà¸Ļ +ער ×ļ +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¸Ħุà¸ĵ +п ад +Ġc ạnh +ĠëĤ ¨ +ĠÄij âu +Ġbi á»ĥu +ãĤĤ ãģĤãĤĭ +׾ ×Ĵ +Ġ สำหรัà¸ļ +Ġxu á»ijng +ס ×ķ +Ġذ ات +ĠÐľ е +ع اÙĦÙħ +×IJ ס +ب ÙĬØ© +Ø´ ا +и ем +ĠNg ưá»Ŀi +íĺ ij +Ñģл ов +Ġп а +Ġm ẫu +ĠпÑĢоÑĨ еÑģÑģ +ĠNh Ãł +пÑĢо из +пÑĢоиз вод +à¸łà¸²à¸¢ à¹ĥà¸Ļ +Ġ à¸ļาà¸Ĺ +×ŀ ׳×ķ +ĠоÑĢг ан +רצ ×ķ +×ķ×ŀ ×Ļ×Ŀ +Ġyaz ı +Ġd ù +ãĥ¬ ãĥ³ +ÙĪÙĦ ÙĬ +ย ู +Ġtr ò +à¹Ģà¸ŀ ลà¸ĩ +Ġ×ŀ ׾×IJ +à¸ķ ล +à¸ķล à¸Ńà¸Ķ +ĠÄij ạt +Ġ×Ĺ×ĵ ש +p óÅĤ +Ġ×ŀ ×ĵ×Ļ +ujÄħ c +×ŀ׳×Ķ ×ľ +Ġש×ij ×ķ +Ġ×Ķ×ŀש פ×ĺ +Ġ×IJ ׾×Ķ +ĠÙĪ Ø°ÙĦÙĥ +à¹Ģà¸ŀ ราะ +ĠÄijo Ãłn +Ġíķ¨ ê»ĺ +Ġd ục +Ø´ ت +Ġ ula +Ġula ÅŁ +Ġqu ý +Ġ×Ķ ×Ĵ×ĵ×ķ׾ +à¸ķัà¹īà¸ĩ à¹ģà¸ķà¹Ī +Ġש ר +Ø´ Ùĩد +׳ ש×Ļ×Ŀ +à¸ŀ ล +رÙĪ Ø§ +ãĤĮ ãģ¦ +Ġн иÑħ +Ġдел а +ãģ§ãģį ãģªãģĦ +ÅĤo ż +×IJ ×Ĺר +ì ½Ķ +ãĤ¢ ãĥĥãĥĹ +د Ù쨹 +Ġti á»ĩn +Ġkh á»ı +Ġkhá»ı e +ĠاÙĦع اÙħØ© +ãģ« ãģĤãĤĭ +ĠÄij á»Ļc +ì¡ ± +Ġc ụ +й ÑĤе +Ġзак он +ĠпÑĢо екÑĤ +ìĸ ¸ +ÙĦ ØŃ +ĠçalÄ±ÅŁ ma +ãĤĴ ãģĻãĤĭ +Ñħ и +ع اد +Ġ׳ ×ŀצ×IJ +Ġר ×Ļ +à¸Ńà¸Ńà¸ģ มา +ĠT ôi +Ġth ần +ĠÙĬ ا +ล าย +Ġав ÑĤо +Ġsı ra +ĠÙĥ Ø«ÙĬر +Ùħ ÙĬز +ĠاÙĦع ÙĦÙħ +æĸ¹ ãģ¯ +×ķ×¢ ×ĵ +Ġобла ÑģÑĤи +×Ļ׾ ×Ļ×Ŀ +ãģĮ åĩº +à¸ĺ ุ +à¸ĺุ ร +à¸ĺุร à¸ģิà¸Ī +ÙĤت ÙĦ +ר×IJ ×ķ +Ġng u +Ġngu á»ĵn +Ġ มา +Ġпл ан +t ório +Ġcu á»iji +Ñģк ом +ĠاÙĦÙħ اض +ĠاÙĦÙħاض ÙĬ +Ġ×ij×¢ ׾ +Ġר ×ij×Ļ×Ŀ +Ġlu áºŃn +Ùĥ ÙĪ +à¸Ĺัà¹īà¸ĩ หมà¸Ķ +в ан +Ġtho ại +à¹Ħ à¸Ń +б иÑĢ +ĠاÙĦ ض +ت ا +ĠÑĢ Ð¾Ð´ +ĠV Ãł +×ŀ ×Ļף +ĠбÑĭ ла +к ами +ĠÐĶ Ðµ +t ık +קר ×Ļ +ĠeÄŁ itim +ĠÙĥ بÙĬر +ب Ùĥ +ĠÙĦ ÙĪ +в ой +Ġ ãģĵãģ® +ĠÑĤ ÑĢÑĥд +my ÅĽl +Ġs ư +à¸ŀ ีà¹Ī +Ġ à¹ģลà¹īว +×¢ ×§ +Ġ×Ĺ×ijר ת +ระ หว +ระหว à¹Īาà¸ĩ +×Ļ ×Ļ×Ķ +ĠاÙĦÙĨ اس +ün ü +Ġ׾ ×ŀ×Ķ +Ġch ương +ĠH á»ĵ +ار ت +ãĤĪãģĨ ãģ§ãģĻ +l á +×§×Ļ ×Ļ×Ŀ +æľ¬ å½ĵ +æľ¬å½ĵ ãģ« +ãģĵãĤĵ ãģª +Ñģ ов +Ġ×ķ ×Ĺ +à¹Ģà¸ģ à¹ĩà¸ļ +Ġк ÑĤо +à¹Ĥร à¸Ħ +ĠØ´ رÙĥØ© +ع زÙĬ +عزÙĬ ز +Ø·ÙĦ ÙĤ +п ÑĥÑģÑĤ +Ùģ ØªØŃ +ëŀ Ģ +Ġhã y +ض Ùħ +ë¦ ° +åł´åIJĪ ãģ¯ +ãĤª ãĥ¼ +Ġh ắn +Ġ×IJ ×ij×Ļ×ij +Ġש׾×Ķ ×Ŀ +Ġ×Ķ×Ļ ×Ļת×Ķ +ĠاÙĦد ÙĪÙĦØ© +ĠاÙĦ ÙĪÙĤ +ĠاÙĦÙĪÙĤ ت +ãģĤ ãģ¾ãĤĬ +Ġta ÅŁÄ± +İ N +×¢ סק +ãģ¦ ãģĦãģŁ +Ġtá»ķ ng +ĠاÙĦØ¥ ÙĨس +ĠاÙĦØ¥ÙĨس اÙĨ +ÑĢ ÐµÑĪ +Ġg ái +ĠÑĨ ен +ĠÙģ ÙĤد +Ùħ ات +ãģķãĤĵ ãģ® +Ġph ù +×ĺ ×Ķ +ĠÙĪØ§ÙĦ تÙĬ +Ġب Ùĥ +ìĿ´ ëĤĺ +к Ñģ +Ùħ ÙĬر +Ġv ùng +ĠاÙĦØ´ عب +ĠNh ưng +ãĥĢ ãĥ¼ +Ġ×Ĺ×Ļ ×Ļ×Ŀ +ĠØ´ خص +×§ ×ķ×ĵ +ê² Ģ +×¢ ש +×¢ ×ķ׾×Ŀ +צ ×ķר +ع ÙĤد +ĠiÅŁ lem +Ġ×Ķ×ij ×IJ +Ġd ưỡng +à¸Ł รี +Ġph ÃŃa +ãģ®ä¸Ń ãģ§ +Ġп и +Ġng Ãłnh +ним а +ĠÙĩ ÙĦ +Ġ×ķ ×IJת +ĠÄij áng +é quipe +ĠÑįÑĤ оÑĤ +Ġgö rev +ë§ ¤ +Ġqu ân +å¼ķ ãģį +æĻĤ ãģ« +Ġب Ùħا +×ŀ ×Ļת +Ġü lke +Ġ×ŀ×§ ×ķ×Ŀ +×ij ף +æ°Ĺ æĮģãģ¡ +Ġë§İ ìĿĢ +Ġyük sek +ÑĨ енÑĤÑĢ +ĠÙħ جÙĦس +ç§ģ ãģ® +ÙĤد ر +Ġë¶Ģ ë¶Ħ +Ġì° ¨ +خر ج +ãģĭ ãģªãĤĬ +ë³´ ëĭ¤ +Ġ×ŀ ×Ļ×ĵ×¢ +peÅĤ ni +Ġx á»Ń +ìĹIJìĦľ ëĬĶ +ĠباÙĦ Ùħ +ĠÙĪ Ùħا +ĠÑįÑĤ ой +ب ÙĬÙĨ +n ü +ØŃ ز +ØŃز ب +ĠÑĢабоÑĤ а +ĠNh áºŃt +ÙĦ اء +Ġëĵ ¤ +Ġëĵ¤ ìĸ´ +ãĤĦãģĻ ãģĦ +×Ĺ×ĸ ×§ +Ġ×Ķ×Ĺ ×ijר×Ķ +п иÑĤ +ãģĭãĤī ãģ® +Ġë§IJ ìĶĢ +Ġפ ×ķ +ÙĦ Ùİ +à¹Ģà¸ķà¹ĩ ม +ĠÐļ о +Ġm ówi +Ġt ÃŃn +ר×Ĵ ש +פר ×§ +Ġtr ạng +ĠÐŀ н +×Ĺ ×ķ×¥ +ĠعÙĨد Ùħا +Ġب ر +使 ãģĦ +Ġr á»Ļng +ëĮĢ ë¡ľ +íĪ ¬ +Ġktóry ch +в ид +ลูà¸ģ à¸Ħà¹īา +Ġmog Äħ +Ġש ×Ĺ +×ij ×Ĺר +ãĥĸ ãĥŃãĤ° +ĠTh Ãłnh +Ġ×Ķ ×¨×Ļ +ĠÑģÑĤ аÑĤÑĮ +ĠH á»Ļi +à¸ļ à¹īาà¸ĩ +çī¹ ãģ« +ĠÄIJ ức +èĢħ ãģ® +×¢ ×ŀ×ķ×ĵ +×ĺר ×Ķ +Ð ¥ +ĠÙħ Ùħا +Ġe ÅŁ +ĠнеобÑħодим о +ник ов +Ġüzer inde +a ÅĤa +Ġchá»ĭ u +ĠاÙĦ دÙĬÙĨ +أخ بار +ĠÄij au +ãģĮ å¤ļãģĦ +jÄħ cych +د Ø®ÙĦ +ları nd +larınd an +Ġs ẻ +à¸ŀิ à¹Ģศ +à¸ŀิà¹Ģศ ษ +ת ף +t ıģı +Ġlu áºŃt +ĠÅŀ e +ãĤ« ãĥ¼ +ãģ® ãģĤãĤĭ +Ġ×Ķ×IJ תר +ĠاÙĦØ¢ ÙĨ +ıld ı +Ġá o +ĠнаÑĩ ал +Ġvi á»ĩn +Ġ×ij×¢ ×ķ׾×Ŀ +з наÑĩ +×Ļ×ĺ ×Ķ +к ам +ĠÐĺ з +à¹Ģà¸Ĥ ียà¸Ļ +à¸Ļ à¹īà¸Ńà¸ĩ +ÑĤ ÑĢо +à¹Ģ à¸Ł +Ġжиз ни +Ġ สà¹Īวà¸Ļ +Ġv áºŃn +Ġê´Ģ 볨 +Ġl âu +ס ×ĺר +×§ ש +س ÙĬر +Ġ×IJ×ķת ×Ļ +Ġm ôi +ائ ب +Ġо ÑģÑĤа +Ġm ón +Ġ×ij ×ŀ×§×ķ×Ŀ +Ġد اخÙĦ +Ġ×IJ ×ķר +Ġв аÑģ +Ùĥ Ø´Ùģ +ìĺ ¨ +à¸ĸ à¹Īาย +Ġkullan ıl +Ġt ô +ãģ« ãĤĪãĤĬ +ĠëĺIJ íķľ +Ġ×¢×ij×ķ×ĵ ×Ķ +Ġri ê +Ġriê ng +Ġyak ın +ز ا +Å » +×IJ ×ķ׼׾ +شار Ùĥ +Ġб еÑģ +× ´ +Ġا بÙĨ +ĠTá»ķ ng +ÙĨ ظ +ÅĽwi ad +ãĤµ ãĥ¼ +ห าย +ĠG ün +Ġhakk ında +à¹Ģà¸Ĥà¹īา มา +ز ÙĨ +ĠÐł о +Ġbi á»ĥn +ãģ© ãģĵ +Ùģ Ø¹ÙĦ +ز ع +פר ×ĺ +Ġ×Ķ ×Ł +Ø£ ÙĩÙĦ +Ġth ất +ØŃ ÙħÙĦ +Ñĩ Ñĥ +ĠìĤ¬ ìĭ¤ +ì° ¸ +ĠìľĦ íķ´ +ÙĪ Ø¸ +ĠÐŁ од +Ġkho ản +ÑĤ ен +ĠÙģ Ø§ÙĦ +Ñģ ад +à¸Ļ à¸Ńà¸Ļ +ĠاÙĦسعÙĪØ¯ ÙĬØ© +" ØĮ +ĠاÙĦ ÙĴ +ãĤī ãģļ +Ġto án +Ġch ắc +׼ ×Ļר +m éd +méd ia +ز ÙĪ +Ġyan ı +פ ׳×Ļ×Ŀ +ØŃ ظ +Ġб еÑģп +ĠбеÑģп лаÑĤ +ĠбеÑģплаÑĤ но +ĠØ£ ÙħاÙħ +à¸Ń าย +à¸Ńาย ุ +ר שת +Ġg á»ĵ +Ġgá»ĵ m +Ġu á»ijng +ص ب +k ır +ãĥij ãĥ¼ +Ġ׾×ĵ עת +Ġк ÑĥпиÑĤÑĮ +׾ ×ķ×Ĺ +ÙĪØ¶ ع +ÙĤÙĬ Ùħ +à¸Ľ า +ж ив +à¸Ķ ิà¸Ļ +×IJ ×ķפ +à¹Ģล à¹ĩà¸ģ +ãĥĥ ãĥī +иÑĩеÑģки Ñħ +ĠCh á»§ +кÑĢ Ð°Ñģ +ÙĪ ØµÙĦ +p ÅĤat +м оÑĢ +Ġ×Ķ×IJ ×ķ +à¸Ń ิà¸Ļ +Ġíķľ êµŃ +гÑĢ Ðµ +Ġìłľ ê³µ +ì° ½ +Ġê°ľìĿ¸ ìłķë³´ +Ġngh á»ĭ +à¸ĭ า +ØŃس اب +Ġby ÅĤa +ÙħÙĦ Ùĥ +иÑĩеÑģки е +Ġb ác +ض ØŃ +ê¸ ¸ +ש ×ŀ×¢ +Ġìĸ´ëĸ » +Ġìĸ´ëĸ» ê²Į +ìĽ Į +ات Ùĩ +à¹Ĥรà¸ĩ à¹ģ +à¹Ĥรà¸ĩà¹ģ รม +خد ÙħØ© +ĠÐł а +׼×ķ׾ ×Ŀ +×ŀש ×Ĺ×§ +ĠÙĪ ÙĥاÙĨ +ס ×ķ×£ +ĠاÙĦØŃÙĥÙĪÙħ Ø© +Ġ×ij ×ĺ +Ġtr áºŃn +Ġ×Ķ×¢ ×ķ׾×Ŀ +ĠÃŃ ch +t Äħ +ש×ŀ ×ķ +Ġ×Ķר×IJש ×ķף +Ġíķĺ ê³ł +ãģķ ãĤī +ãģķãĤī ãģ« +ãģ« ãģĹãģ¦ +Ġ à¸ľà¸¡ +ãģ® ãĤĪãģĨãģª +ĠÙĪ ÙĤت +ãĥį ãĥĥãĥĪ +ÙĦ عب +ÙĪ Ø´ +ìĺ ¬ +Ġ หาà¸ģ +Ġm iaÅĤ +à¸Ĺ à¸Ńà¸ĩ +иÑĤ а +ا صر +ил ÑģÑı +з е +à¸Ľà¸£à¸° มาà¸ĵ +ãģĿãĤĮ ãģ¯ +Ġb ır +Ġbır ak +صÙĨ اع +Ð ® +Ø´ عر +Ġ׳ ×Ĵ×ĵ +Ġب سبب +ãĥĿ ãĤ¤ +ãĥĿãĤ¤ ãĥ³ãĥĪ +ĠاÙĦج ÙĪ +ĠнеÑģк олÑĮко +Ġki ếm +Ùģ Ùİ +Ġض د +×ij×Ļ×ĺ ×ķ×Ĺ +تاب ع +ÙĨ ز +ĠB ản +Ġaç ıkl +Ġaçıkl ama +Ġ à¸Ħุà¸ĵ +à¸Ĺ า +ÅĤ ów +Ø· ب +ÙĨ ØŃÙĨ +Ġ×ŀ×§ ×ķר +Ġİ s +Ġдом а +Ġ วัà¸Ļ +Ġd Ãłnh +Ñı н +ми ÑĢ +Ġm ô +ĠvÃł ng +ص اب +s ının +à¸Ħ ืà¸Ļ +Ø® بر +×ĸ׼ ×ķ +Ġ×ŀ ש×Ķ×ķ +m ü +Ġкомпани и +Ġ×Ķ×¢ ×Ļר +ĠÙĥ ÙĪ +ÙĤÙĦ ب +ĠlỼ p +и ки +׳ ×ij +à¹Ĥ à¸Ħร +à¹Ĥà¸Ħร à¸ĩ +à¹Ĥà¸Ħรà¸ĩ à¸ģาร +×ŀ×ķ×¢ ×ĵ +ÑıÑĤ ÑģÑı +หลัà¸ĩ à¸Īาà¸ģ +ени Ñİ +Ġש ×¢ +Ġb Æ°á»Ľc +ãĥ¡ ãĥ¼ãĥ« +ãĤĦ ãĤĬ +Ġ×Ļ×ķ×ĵ ×¢ +Ġê´Ģ íķľ +ĠاÙĦØ£ Ùħر +Ġböl ge +ĠÑģв ой +ÙĦ س +Ġ×ŀ×Ļ ×ķ×Ĺ×ĵ +ĠëĤ´ ìļ© +ĠØ£ جÙĦ +ĠÄIJ ông +Ġ×ŀ ×ł×ª +Ġìĭľ ê°Ħ +Ùĥ Ùİ +ãģ¨ãģĦãģĨ ãģ®ãģ¯ +Ġnale ży +تÙĨظ ÙĬÙħ +ĠÑģозд а +Ġph é +Ġphé p +ãģ§ãģį ãģ¾ãģĻ +Ġع ÙĦÙħ +大ãģį ãģª +ãĤ² ãĥ¼ãĥł +í ħĮ +Ġ׼×ķ׾ ׾ +ĠинÑĤеÑĢ Ð½ÐµÑĤ +ĠT ừ +ãģ¨ ãģªãĤĭ +ز اÙĦ +Ġktóry m +Ġnh é +ìĪ ľ +н ев +д еÑĢ +ãĤ¢ ãĥĹãĥª +i á»ĩu +×ij ×Ļ׾ +Ġت س +ĠÄIJ ây +ĠاÙĦØ® اصة +Ġà¹Ģ à¸Ĭ +Ġà¹Ģà¸Ĭ à¹Īà¸Ļ +ص اد +Ġd ạng +س عر +Ġש ×Ļ×ŀ×ķש +×Ĵ ×Ļ×Ŀ +ãģĮãģĤ ãģ£ãģŁ +п ÑĢов +пÑĢов од +Ġ×IJ ×Ļ׳×ķ +Ġ׾ ר×IJ +Ġ׾ר×IJ ×ķת +ĠØ£ Ù쨶ÙĦ +ĠØŃ ÙĦ +ĠØ£ بÙĪ +ê° ķ +Ġì§ ij +ãģ® ãĤĪãģĨãģ« +Ġפ ׳×Ļ +ס ×Ļ×Ŀ +ĠÙĪÙĩ ذا +Ġka ç +Ġé én +Ġê± ´ +ë° Ķ +Ñĥ з +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¹Ģรา +i ÅĤ +ĠÐľ Ñĭ +Ġch ết +ĠاÙĦØ« اÙĨÙĬ +×IJ ×§ +Ġ×ķ ×¢×ľ +ĠاÙĦØ· ب +×ij×ĺ ×Ĺ +Ġج دÙĬدة +Ġع دÙħ +ع ز +สิà¹Īà¸ĩ à¸Ĺีà¹Ī +ãģĻ ãĤĮãģ° +ĠÄij ô +ì£ ł +د ÙĤ +н омÑĥ +Ġk á»ĥ +ãĤ¢ ãĥ³ +å¤ļãģı ãģ® +à¸Ľà¸£à¸° à¸ģ +à¸Ľà¸£à¸°à¸ģ à¸Ńà¸ļ +פע×Ļ׾ ×ķת +ĠÑģÑĤ ол +may ı +ãģ¤ ãģĦ +Ġyılı nda +Ġ à¸Īึà¸ĩ +koÅĦ cz +ĠTh ông +Ġак ÑĤив +н ÑģÑĤ +нÑģÑĤ ÑĢÑĥ +ĠÃĸ z +Ġת ×ŀ×Ļ×ĵ +ĠÙĥ ÙĨت +Ñģ иÑģÑĤем +pr és +prés ent +Ġn â +Ġnâ ng +gÅĤ os +ĠÙĪØ² ÙĬر +ØŃ صÙĦ +Ġиме еÑĤ +ØŃ رÙĥØ© +à¸ŀ à¹Īà¸Ń +ãĤĴ ãģĬ +Ġاست خداÙħ +×IJ×Ļר ×ķ×¢ +ä»ĸ ãģ® +Ġש×Ķ ×Ŀ +ãģĹãģŁ ãĤī +ש×ŀ ×Ļ +Ñģ ла +m ı +Ġbaz ı +Ġíķĺ ì§Ģë§Į +×ĵ ׾ +Ġyapt ıģı +ãĥĬ ãĥ¼ +׾ ×Ļ׾×Ķ +ãģ¨ãģĦ ãģ£ãģŁ +änd ig +ĠÅŁ a +ĠÙģÙĬ Ùħا +иÑĤ елÑı +×ŀ ×ķש +à¸Ĥ à¸Ńà¸ļ +l ük +Ġh á»ĵi +Ġëª ħ +ĠاÙĦÙĥ Ø«ÙĬر +צ ×IJ +Ġhaz ır +طر Ùģ +ا ÙĬا +ĠÄij ôi +ен д +ÙĦ غ +×Ĺ ×ĸ×ķר +ĠвÑģ ег +ĠвÑģег да +ëIJĺ ê³ł +×ĵ ×ķ×ĵ +ан а +د ÙĪÙĦØ© +Ġho ạch +ع ÙĦا +عÙĦا ج +Ġ×ķ ×¢×ĵ +×Ķ ×Ŀ +ки й +ÙĦ ÙIJ +Ġ×¢ ׾×Ļ×ķ +ÑİÑī ий +Ġng á»§ +صÙĨ ع +ĠاÙĦع راÙĤ +à¸ķà¹Īà¸Ń à¹Ħà¸Ľ +ãģŁãģı ãģķãĤĵ +Ġph ạm +ÙĦ اÙĨ +ات Ùĩا +Ġbö yle +تÙĨ ÙģÙĬ +تÙĨÙģÙĬ ذ +Ġש×Ķ ×Ļ×IJ +Ñģ Ñĥ +ย าว +Ġש ×ķ׳×Ļ×Ŀ +Ġ×ŀ ×ķ׾ +ĠÑģ ил +Ġ×IJ×Ĺר ×Ļ×Ŀ +Ġph á»§ +ÙĤØ· ع +ĠTh á»§ +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ĺศ à¹Ħà¸Ĺย +ÙĨ ÙĤ +ĠÄijo ạn +Ġب Ø¥ +п ÑĢедел +×ķת ×ķ +Ġy arı +пÑĢ Ðµ +ĠczÄĻ ÅĽci +ØŃ ÙĥÙħ +×ķ׳ ×Ļת +פע ׾ +ãĤĴ ãģĹãģ¦ +Ġktó rzy +׾ ×Ŀ +ĠÄIJi á»ģu +ĠкоÑĤоÑĢ Ð°Ñı +ĠìĿ´ ìĥģ +ãģĤ ãģ£ãģŁ +Ġ×ŀ×ĵ ×ķ×ijר +פ ×ķ×¢×ľ +d ım +éĢļ ãĤĬ +ĠбÑĥд ÑĥÑĤ +à¹Ģวà¹ĩà¸ļ à¹Ħà¸ĭ +à¹Ģวà¹ĩà¸ļà¹Ħà¸ĭ à¸ķà¹Į +ا خر +×Ĺ ×Ļ׾ +Ġ×Ļ ×ľ +Ġ×Ļ׾ ×ĵ×Ļ×Ŀ +×Ĺ ×Ļפ +×Ĺ×Ļפ ×ķש +Ġd òng +Ġש ×ĸ×Ķ +ÑĮ е +ãģĤ ãģ¨ +ìŀIJ ê°Ģ +×IJ ×ĵ +Ġü z +Ġüz ere +ظ ÙĦ +Ġ×IJ ×ķ׾×Ļ +Ġ×ij ×Ļ×ķ×Ŀ +ÙĦ ات +Ġm ê +ì¹ ¨ +تØŃ د +تØŃد Ø« +ĠØ® اصة +Ġب رÙĨ +ĠبرÙĨ اÙħج +ĠH Ãłn +×Ĺ ×¡ +ĠÙĪ ÙĦÙħ +×¢ ×Ŀ +Ġm ı +à¸Ł ัà¸ĩ +ש ×¢×Ķ +ÙĪÙģ ÙĤ +ס ×ij×Ļר +алÑĮ нÑĭй +×Ĺש ×ķ×ij +Ġn Ãłng +ë³ ¼ +ĠкоÑĤоÑĢ ÑĭÑħ +Ġ×Ĺ ×ķ×§ +t ör +ĠлÑĥÑĩ ÑĪе +ãĥij ãĥ³ +ลà¹Īา สุà¸Ķ +Ġج دÙĬد +ÙĬد Ø© +à¸Ĺ รà¸ĩ +ãĤĪãĤĬ ãĤĤ +ÙĦ ÙĦ +ãĤĤ ãģ£ãģ¨ +ש×ĺ ×Ĺ +Ġ×ķ ×IJ×Ļ +Ġgi á»ijng +Ø¥ ضاÙģ +×§ ת +ë§ Ŀ +Ġzosta ÅĤ +ÑĢ Ð¾Ð· +×Ļפ ×Ļ×Ŀ +Ġ׼׾ ׾ +ת×ķ׼ ף +dıģ ını +ÙĤ سÙħ +ĠÑģ ÑĩиÑĤ +ĠÑģÑĩиÑĤ а +×ĺ ×ķת +Ġ ưu +ĠØ¢ ÙĦ +Ġм ом +Ġмом енÑĤ +ĠاÙĦتع ÙĦÙĬÙħ +×¢×ľ ×ķת +Ġch ữa +Ġy ön +Ġtr Ãł +ĠØŃ ÙĬÙĨ +à¸ĭ ั +ĠC á +×¢ ×ĸ +ĠاÙĦØ£ ÙħÙĨ +c ÃŃ +Ġv á»ijn +Ġ à¸Ļาย +об ÑĢа +×§ ×IJ +Ġthi ếu +ãĥŀ ãĥ¼ +ส วà¸Ļ +Ġg á»Ń +Ġgá»Ń i +Ġê ¹ +Ġê¹ Ģ +Ġthi á»ĩn +ÙĤ ع +w ÄĻ +Ġн ам +ÑĤ ол +Ġs ân +ס ×ķ×Ĵ +Ġgeç ir +ÑĤ он +ев а +ĠÙĪ Ø¶Ø¹ +Ġع شر +Ñģ ло +à¸Ī ัà¸ļ +ãĤ· ãĥ¼ +ãĤĤ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ +Ġv ẻ +ĠÄIJ á»ĥ +ر Ù쨹 +ĠاÙĦØ£ÙĪÙĦ Ùī +ÑĤ аÑĢ +ãģªãģı ãģ¦ +Ùħ Ùİ +qu ÃŃ +×¢×ł×Ļ ×Ļ׳ +г ен +Ġh ôm +à¸Ī า +Ġnh Ỽ +ĠاÙĦع ربÙĬ +×IJ ף +Ġl á»Ļ +Ġje ÅĽli +à¹Ģà¸Ĺà¹Īา à¸Ļัà¹īà¸Ļ +ĠØ£ÙĨ Ùĩا +Ġt uy +Ġtuy á»ĩt +Ġت ص +Ġتص ÙĨÙĬ +ĠتصÙĨÙĬ Ùģ +Ġê·¸ëŁ¬ ëĤĺ +о ÑĨен +à¸ģิà¸Ī à¸ģรรม +ãĤĦ ãģ£ãģ¦ +Ġkh á»ıi +Ġl á»ĩ +ĠاÙĦÙħج تÙħع +à¸Ńาà¸Ī à¸Īะ +à¸Īะ à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +ов Ñĭй +ר ×Ŀ +ร à¹īà¸Ńà¸Ļ +ש ×ŀש +人 ãģ« +Ġüzer ine +פר ×Ļ +du ÄŁu +Ñĩ ик +Ġmù a +Ġ×ŀת ×ķ×ļ +Ġc áºŃp +Ġت ارÙĬØ® +×ij׾ ת×Ļ +Ġì¢ Ģ +ÙĦ ع +ب اÙĨ +Ġch út +Ġ×Ķ×ĸ ×ŀף +n ée +ĠLi ên +ĠÙĦÙĦ Ø£ +ØŃد ÙĪØ¯ +Ġ×¢ ׼ש×Ļ×ķ +в оз +Ġyapt ı +Ġоб о +à¹ĥหà¹ī à¸ģัà¸ļ +Ġ×ij×Ķ ×Ŀ +ãģı ãģ¦ +ر أس +ĠÑģÑĢед ÑģÑĤв +ĠB Ãłi +ãģĵãģ¨ ãģ« +ĠìĤ¬ íļĮ +Ġ모 ëijIJ +×ij ×IJ +Ġtr ắng +ĠاÙĦبÙĦ د +ĠHo Ãłng +ли бо +ĠдÑĢÑĥг иÑħ +İ R +Ñĥм а +ĠJe ÅĽli +ãĤĤ ãģĹ +Ġv òng +Ġ×IJתר ×Ļ×Ŀ +ĠÄij á»įc +Ġв оÑĤ +ãģł ãģĮ +ë° ° +à¸Ķู à¹ģล +Ġ×ŀ ׼׾ +ìĹIJ ëıĦ +г аз +Ġ׳×ķס פ×Ļ×Ŀ +ãģĵãģ¨ ãģ§ +Ġت ÙĪ +ãģ§ ãģĤãĤĬ +à¸Ļั à¹Īà¸ĩ +ĠможеÑĤ е +sz ÄĻ +ãģ® ãģł +ĠÙħÙĨ Ùĩ +Ġb á»ķ +Ġb üt +Ġbüt ün +ë³´ ê³ł +Ġch á»ĵng +à¹ģà¸Ī à¹īà¸ĩ +ĠV ì +ĠØŃ ر +Ġgi ản +ĠÙħ دÙĬÙĨØ© +تط بÙĬÙĤ +à¸Ī ิ +æĹ¥ ãģ® +б ил +à¸ģ à¸Ńà¸ĩ +ê³ ³ +ĠØ£ Ùħا +ìĨ IJ +Ġtr ái +ĠвÑģ ем +Ġس ÙĨØ© +ĠÑģай ÑĤ +Ġг оÑĤов +п Ñĭ +ĠëIJ ł +ĠاÙĦØ® Ø· +ĠاÙĦرئÙĬس ÙĬØ© +Ġíķ ©ëĭĪëĭ¤ +ĠìķĦëĭĪ ëĿ¼ +ĠìĿ´ ëłĩ +ĠìĿ´ëłĩ ê²Į +) ØĮ +h ält +ĠØ£ Ùħر +Ġع Ùħر +à¸ģà¹ĩ à¸Īะ +Ġ à¸Ĺำà¹ĥหà¹ī +Ġc ân +Ġ×ij ׾ +Ġ×ij׾ ×ij×ĵ +פ סק +ĠÙĬ ÙĤÙĪÙĦ +н ÑĥÑĤÑĮ +à¹ģ à¸Ħ +Ġ×§ צת +Ġn ằm +Ġh òa +bilit Ãł +ĠìĹĨ ëĭ¤ +Ġ׼ פ×Ļ +ÑĢ Ð¾Ð¶ +лаг а +Ġ×Ķש ×Ļ +ĠNgo Ãłi +ĠÙĪ Ø¬ +ĠÙĪØ¬ ÙĪØ¯ +ĠìľĦ íķľ +Ġus ÅĤug +Ġtu ần +d ź +×ŀ ×ķף +ĠاÙĦع دÙĬد +Ġch ẳng +สุà¸Ĥ à¸łà¸²à¸ŀ +Ġ×ij ×ĵר×ļ +ĠÑģеб е +ĠìŀĪ ìĿĦ +ĠاÙĦØŃ اÙĦ +Ġd á +Ġc ưá»Ŀi +Ġnghi ên +ie ÅĦ +ĠD ương +ï¼ ħ +Ø´ د +ãģĦãģ¤ ãĤĤ +ĠвÑĭб оÑĢ +Ġc á»Ļng +ש ×Ļ׳×ķ×Ļ +Ġch ạy +Ġ×ij×¢ ׾×Ļ +اخ بار +íķĺ ë©° +ż Äħ +ج از +Ġ׳ ר×IJ×Ķ +ศ ู +ศู à¸Ļ +ศูà¸Ļ ยà¹Į +×Ĵ ×¢ +Ġ×¢ ×ĵ×Ļ +Ġ×¢×ĵ×Ļ ×Ļף +بر ا +ÑĨи й +ĠÄIJ á»ĵng +ÙĤ اÙĨÙĪÙĨ +ĠÄij ứng +ãģĹãģŁ ãĤĬ +Ġ×Ĺ×Ļ ×Ļ +Ġë IJľ +ĠëIJľ ëĭ¤ +Ġм еждÑĥ +à¸ŀวà¸ģ à¹Ģà¸Ĥา +ĠB ắc +ล ำ +ë° ± +ĠíĻ ķ +มาà¸ģ ม +มาà¸ģม าย +бан к +à¸Ńา à¸ģาร +Ġh Ãł +Ġ׾ ׳ +à¸Ń à¸Ń +Ġë°Ķ ë¡ľ +л ом +m ática +ĠØŃ د +اب ت +à¸Ĺีà¹Ī à¸Ļีà¹Ī +Ġco ÅĽ +ÙģÙĬ دÙĬ +ÙģÙĬدÙĬ ÙĪ +ĠмеÑģÑĤ о +Ġph út +มาà¸ģ à¸ģวà¹Īา +×IJ פ +ب ÙIJ +ĠPh ú +ì± Ħ +ĠÙĪ Ø³ÙĦÙħ +à¸Īี à¸Ļ +поÑĤ ÑĢеб +Ġ×Ĺ×ĵ ש×ķת +Ø´ ÙĪ +Ġעצ ×ŀ×ķ +ĠعÙħÙĦ ÙĬØ© +à¸Ħุà¸ĵ à¸łà¸²à¸ŀ +ãģ¾ãģĻ ãģĮ +دع ÙĪ +طر ÙĤ +à¹Ħมà¹Ī à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ +ë² Ķ +ìĬ ¹ +Ġk ÃŃch +ĠìĹĨ ëĬĶ +ĠÑĤ ам +ĠÙĨ ØŃÙĪ +ĠاÙĦÙĤ اÙĨÙĪÙĨ +×Ĺ ×ķ×Ŀ +Ġk ız +Ġ×ĵ ×Ļף +ĠвÑĢем ени +ãģ£ãģŁ ãĤĬ +ĠØ´ Ùĩر +ĠìĦľ ë¹ĦìĬ¤ +×¢ ש×Ķ +Ġgi ác +ĠاÙĦسÙĦ اÙħ +Ġ×IJ ש +ĠполÑĥÑĩ а +à¸Īัà¸Ķ à¸ģาร +к оÑĢ +Ġ×Ķ×ĺ ×ķ×ij +ราย à¸ģาร +주 ìĿĺ +à¹ģà¸ķà¹Ī ละ +Ġê·¸ëŁ° ëį° +à¸Ĺีà¹Ī à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġת ×ķ×ļ +بÙĬ اÙĨ +Ð Ļ +oÅĽci Äħ +ÑĤ ок +ĠÃ Ķ +ĠÃĶ ng +à¹Ħมà¹Ī à¹ĥà¸Ĭà¹Ī +ãģ¿ ãģ¦ +ÐŁ о +ĠЧ ÑĤо +íĻ © +×ĺ ×ij×¢ +меÑĤ ÑĢ +Ġ×ij ×ŀ×Ķ +Ġ×ij×ŀ×Ķ ×ľ +Ġ×ij×ŀ×Ķ׾ ×ļ +Ñĩ ÑĮ +×§ ש×Ķ +з нак +знак ом +uj ÄĻ +×Ļצ ר +ĠاÙĦÙħ ÙĦÙĥ +ı yla +×IJ×ŀ ת +à¸Ľ ิà¸Ķ +×IJ ×Ĺ×ĵ +ر اد +Ġm áºŃt +ëĭ¤ ëĬĶ +Ġl ạnh +ש׾ ×ķש +ØŃ دÙĬØ« +ت ز +å¹´ ãģ® +Ġк ваÑĢ +ĠкваÑĢ ÑĤиÑĢ +ä½ľ ãĤĬ +رÙĪ Ø¨ +ов ан +ĠТ е +à¸Īำ à¸ģ +à¸Īำà¸ģ ัà¸Ķ +ب اط +×Ĵ ת +Ġм аÑĪ +ĠмаÑĪ Ð¸Ð½ +×Ļצ ×Ķ +ãģ» ãģ¨ +ãģ»ãģ¨ ãĤĵãģ© +ÃŃ do +ĠÑı зÑĭк +à¸ļ ิà¸Ļ +สà¸ĸาà¸Ļ à¸Ĺีà¹Ī +ĠìĹ ´ +ãĤ¦ ãĤ§ +Ġc Ãł +п ан +åı£ ãĤ³ãĥŁ +Ġر د +اÙĤ ت +ĠÙĥ ب +ĠÙĥب ÙĬرة +ÑģÑĤ ал +ש×ŀ ×Ĺ +pos ición +ĠÙħÙĦÙĬ ÙĪÙĨ +ĠìĿ´ ìķ¼ +ĠìĿ´ìķ¼ ê¸° +Ġh út +ĠÅĽw iat +Ġë°© ë²ķ +ĠÑģв еÑĤ +Ġвиде о +ĠاÙĦÙĨ ظاÙħ +Ġtr á»Ŀi +ĠëĮĢ íķ´ìĦľ +ר ×ŀת +ت داÙĪÙĦ +×ķר ×ĵ +ת ×ŀ +ת×ŀ ×ķ׳×ķת +Ġ×ŀ ף +Ġдв а +Ġ×Ķ×§ ×ķ +æĹ¥ ãģ« +Ġ×Ķ×Ĵ ×Ļ×¢ +à¹Ģà¸ŀิà¹Īม à¹Ģà¸ķิม +Ùħار س +Ġê²ĥ ìŀħëĭĪëĭ¤ +ãģªãģĦ ãģ¨ +Ġnhi á»ĩt +ëIJ ©ëĭĪëĭ¤ +Ġ×ij׳ ×ķש×IJ +Ġê°Ģ ìŀ¥ +Ġv ợ +ĠÄij óng +צ×Ļ׾ ×ķ×Ŀ +ê´Ģ ê³Ħ +в аÑı +×IJ ×Ļ×ĸ +×IJ×Ļ×ĸ ×Ķ +ĠÙĨ ظاÙħ +ÙħØŃ اÙ쨏 +Ġt ải +기 ëıĦ +à¸Ľà¸±à¸Ī à¸Īุ +à¸Ľà¸±à¸Īà¸Īุ à¸ļัà¸Ļ +׼ ×ĵ×ķר +ĠìķĦ ìĿ´ +׼׳ ×Ļס +à¹Ģ à¸ķร +à¹Ģà¸ķร ียม +Ġngo ại +ĠدÙĪÙĦ ار +Ġr ẻ +Ġkh Äĥn +عد د +Ø´ عب +czy Äĩ +ĠاÙĦ Ùĥر +ĠÑĩеловек а +ĠÙĪ Ø¥ÙĨ +×IJ ×ĺ +Ġth Æ¡ +ĠاÙĦ رÙĬاض +оп ÑĢедел +опÑĢедел ен +×Ķ ×ŀש×ļ +ĠÐĿ ово +з Ñĭва +ĠاÙĦدÙĪÙĦ ÙĬ +ĠÄij áp +Ġк ÑĢед +ĠкÑĢед иÑĤ +ов ого +Ġm ôn +à¸Ľà¸£à¸° à¹Ĥย +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ĥย à¸Ĭà¸Ļ +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ĥยà¸Ĭà¸Ļ à¹Į +ÑģÑĤ е +ĠTh á»ĭ +د ÙĬØ© +×ŀצ ×ķ +Ùģ Ø§Øª +×§ ×ĵ×Ŀ +ìĿ´ëĿ¼ ê³ł +ÙĪ Ø® +Ġ×Ĺ ×ĸ +ĠÑĦоÑĤ о +׾ ×Ļת +ت Ùİ +ÙĪ Ø¨Ø± +й ÑĤи +ĠÃ¶ÄŁ ren +Ġ×Ķ×ĸ ×ķ +Ġv á»įng +ÙĤÙĪ Ø© +ĠT ây +ĠÐĿ и +Ġש ×ķ×ij +ãģ¨è¨Ģ ãĤıãĤĮ +ãģ© ãĤĵãģª +׊צ×Ļ +ï½ ľ +Ġ×ķ×Ķ ×ķ×IJ +ä¸Ģ ãģ¤ +ĠÑģÑĤо иÑĤ +ni Äħ +×ĺר ×Ļ +ĠдеÑĤ ей +нÑı ÑĤÑĮ +ĠÑģдел аÑĤÑĮ +Ġë§İ ìĿ´ +ä½ķ ãģĭ +ãģĽ ãĤĭ +à¹Ħ หม +à¸ķิà¸Ķ à¸ķà¹Īà¸Ń +Ġ×ij ת×Ĺ +Ġ×ijת×Ĺ ×ķ×Ŀ +ìĻ Ħ +ì§Ģ ëĬĶ +ÑģÑĤ аÑĤ +ÑıÑģ н +ü b +Ġth ả +Ġ×ij×IJ×ŀ ת +Ġt uyến +×ĵ ×Ļר×Ķ +Ġ×IJ ×Ļש×Ļ +×ĸ׼ ר +ãģ° ãģĭãĤĬ +Ġx ét +׼ ×Ļ×ķ +׼×Ļ×ķ ×ķף +diÄŁ ini +ĠاÙĦÙħ ÙĪØ¶ÙĪØ¹ +Ġh áºŃu +à¸Īาà¸ģ à¸ģาร +×ijס ×Ļס +Ġ×ŀ×Ĵ ×Ļ×¢ +×ij ×Ļ×¢ +ĠÙĪ Ø¬Ùĩ +à¹ģà¸Ķ à¸ĩ +à¸Ļ าà¸ĩ +ĠÅŀ a +ì ¡´ +ë¡ Ģ +à¸ķ ะ +Ġ×Ķ×Ĺ×Ļ ×Ļ×Ŀ +Ùģ ÙĬد +ãģ§ãģĻ ãģĭãĤī +ê· ľ +ź ni +ĠлÑİ Ð´ÐµÐ¹ +Ġyüz de +ıy orum +ĠاÙĦ بØŃر +e ño +п аÑĢ +ÙĬ ÙĤØ© +об ÑĢ +ר ×ķ×ļ +ت ÙĪÙĤع +ĠاÙĦØ´ ÙĬØ® +åĪĿ ãĤģãģ¦ +ĠÑĤ елеÑĦ +ĠÑĤелеÑĦ он +Ġth ôi +Ġ×Ļ׼×ķ׾ ×Ļ×Ŀ +ĠÅŁ irk +ĠÅŁirk et +Ġìļ°ë¦¬ ê°Ģ +ĠÄij ông +Ġת ×ķ×ĵ×Ķ +ÑģмоÑĤÑĢ ÐµÑĤÑĮ +ĠÙĦ ÙĩÙħ +Ġ׾ ׼ +ĠN ó +ĠØŃ اÙĦØ© +ãģĦ ãģij +קר ×ķ +az ı +ãĤ³ ãĥ¼ +ĠÙĦÙĦ ت +s ınız +ĠH ải +기 ìĪł +ยัà¸ĩ à¹Ħมà¹Ī +ëĭ¤ ê³ł +פ ×Ĺ +Ġ׾×Ĵ ×ij×Ļ +Ġع ÙĨÙĩ +Ġк аз +Ġказ ино +ب ÙĪØ± +ÑĦ еÑĢ +Ġê°Ļ ìĿ´ +تس جÙĬÙĦ +ĠاÙĦÙħ رÙĥز +ĠTh ái +д аÑĤÑĮ +×ŀ×Ļ ×Ļ׾ +Ġpay laÅŁ +ãģ¤ ãģ® +à¹Ģร ืà¸Ń +n ça +׳ ×ķ×Ĺ +Ġ×IJ פ×Ļ׾×ķ +ãģ¨ èĢĥãģĪ +ãģ¨ãģĹãģ¦ ãģ¯ +à¹Ģà¸Ī à¸Ń +×ŀ פ +Ġg iriÅŁ +л иÑĤ +ÑĤ елÑı +Ñij н +æ°Ĺ ãģ« +Ġg ó +Ġgó p +åĪĩ ãĤĬ +Ġ×Ķ ×Ĺ×ĵש +ж ал +Ġ×ĵ עת +éģķ ãģĨ +à¹Ģà¸Ĥà¹īา à¹Ħà¸Ľ +Ġס ר×ĺ +e ña +æĸ° ãģĹãģĦ +ر Ùİ +ĠÐIJ ÑĢ +Ġph ản +à¸Īะ à¹Ħà¸Ķà¹ī +Ġ×ijצ ×ķר×Ķ +Ø´ اÙĩ +شاÙĩ د +ÙĪØ± د +à¹Ģà¸Ļืà¹Īà¸Ńà¸ĩ à¸Īาà¸ģ +или ÑģÑĮ +à¹ģละ à¸ģาร +Ġ×Ķ ×ĸ׼ +Ġ×Ķ×ĸ׼ ×ķ×Ļ×ķת +ei ÃŁ +ãĥ ¨ +ìĥ Ī +ĠÃĩ a +Æ ¯ +ש ×Ĵ +ÙĬÙĨ Ø© +ร à¹īà¸Ńà¸ĩ +ãĤµ ãĥ³ +ÑĢоÑģÑģ ий +ÑĢоÑģÑģий Ñģк +a ÄŁa +ĠнаÑĩ ина +Ġص ÙĦÙī +à¸Ĺุà¸ģ à¸Ħà¸Ļ +íļĮ ìĤ¬ +Ġли ÑĨ +Ø´ ÙĬر +ĠØ´ÙĬ Ø¡ +ÙĬÙĨ ا +Ġפ ×Ĺ×ķת +Ġiçer is +Ġiçeris inde +ĠØ£ ØŃÙħد +Ġże by +ì´ Ŀ +Ġп оказ +Ġи менно +หà¸Ļัà¸ĩ ส +หà¸Ļัà¸ĩส ืà¸Ń +ĠÑĤÑĢ Ðµ +สัà¸ĩ à¸Ħม +Ø¥ ÙIJ +ãģĮ å¿ħè¦ģ +ÙĬÙij Ø© +פ צ +íĭ ° +ĠÙħ جاÙĦ +׳ פש +к ан +×Ĺ ×ķפ +×Ĺ×ķפ ש +ì²ĺ ëŁ¼ +ов аÑı +з ов +Ġh ạ +Ġdzi ÄĻki +×Ļר ×ķ +Ġ׾ ×ŀצ +Ġ׾×ŀצ ×ķ×IJ +×Ļ×ĵ ×ķ +Ġs ợ +Ġ׾×Ķ ×Ĵ×Ļ×¢ +×§ ×ij×¢ +Ġchi á»ģu +ãĥŀ ãĤ¤ +Ġd Ãłng +à¹ģà¸Ł à¸Ļ +Ġü ye +×Ļ׳ ×Ĵ +à¹Ģรีย à¸ģ +ç§ģ ãģĮ +th é +ĠÑĦ илÑĮ +ĠÑĦилÑĮ м +ĠNg Ãły +Ġж ен +Ġжен Ñīин +ج ÙĬد +n ç +à¸Ľ รา +×Ļ×ŀ ×ķ +Ġn á»ģn +×IJ ×ķ׾×Ŀ +Ġвозмож ноÑģÑĤÑĮ +Ġëĭ¤ ìĭľ +è¦ĭ ãģŁ +à¸ĸ à¸Ļ +à¸ĸà¸Ļ à¸Ļ +mız ı +ĠÙħ جÙħÙĪØ¹Ø© +c jÄħ +ĠÐł Ф +à¸ģำ หà¸Ļ +à¸ģำหà¸Ļ à¸Ķ +ĠìŬ 기 +land ı +ни ÑĨ +ÑģÑĤв е +Ġ×ĵ ×ijר×Ļ×Ŀ +Ġsk ÅĤad +ãĤĬ ãģ¾ãģĹãģŁ +ĠоÑĤ кÑĢÑĭÑĤ +нÑı ÑĤ +ĠÑģво ей +à¸Ī ิà¸ķ +ĠкаÑĩеÑģÑĤв е +Ġet tiÄŁi +ìĤ¬ íķŃ +ĠاÙĦÙĬ ÙħÙĨ +иÑĩеÑģки й +ë¸ Į +Ġ×ij×IJר ×¥ +Ġا سÙħ +Ġиз веÑģÑĤ +r ão +Ġatt ivitÃł +à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸ģาร +ĠاÙĦد Ùĥت +ĠاÙĦدÙĥت ÙĪØ± +ĠÙĪØ§ØŃد Ø© +ĠÑģ ÑĩеÑĤ +ĠпÑĢ Ð¸Ñĩ +ĠпÑĢиÑĩ ин +ĠÙĪØ² ارة +Ġh uyá»ĩn +ĠÙĥ تاب +à¹ģà¸Ļ à¹Īà¸Ļ +à¹ģà¸Ļà¹Īà¸Ļ à¸Ńà¸Ļ +Ġgün ü +г ÑĢÑĥз +ĠاÙĦØ® اص +Ġgör ül +׾ ×ŀ×ĵ +Ġìłķ ëıĦ +×ķ×ij ×Ļ׾ +Ġ×ŀ×§ צ×ķ×¢×Ļ +ĠоÑģоб енно +à¸Ľà¸£à¸° à¸ģา +à¸Ľà¸£à¸°à¸ģา ศ +aca ģını +ë¶ ģ +à¸łà¸¹ มิ +ĠÑį лекÑĤ +ĠÑįлекÑĤ ÑĢо +Ġ×§ ש×Ķ +سÙĦ Ø· +à¸Ĭà¸Ļ ะ +×¢ ×Ļ׾ +ĠЧ е +à¹ģà¸Ļ à¹Ī +lı ÄŁ +lıģ ın +Ġ×ŀ×¢ ×¨×Ľ×ª +好ãģį ãģª +มาà¸ģ à¸Ĥึà¹īà¸Ļ +×ŀ×¢ ×ijר +ĠاÙĦÙħ غرب +ĠпеÑĢ Ð¸ +ĠпеÑĢи од +Ġnh ạc +ا ÙĪÙĬ +ĠÙĪ Ø¹ÙĦÙī +أخ ذ +ĠC ô +תר ×ij×ķת +×Ĵ ×Ķ +Ġktóre j +×IJ ×Ļת +×ij ×ķ×IJ +д елÑĮ +รี วิ +รีวิ ว +ж Ñĥ +Ġ×ij×Ĺ ×ķ +еÑĪ ÑĮ +ĠØ£ ÙĦÙģ +ĠاÙĦÙĪ Ø·ÙĨÙĬ +ĠاÙĦÙħÙĨ Ø·ÙĤØ© +nÄħ Äĩ +Ġthi ên +иÑĩеÑģк ой +ĠاÙĦÙħ ÙĦ +Ġع Ùħ +ס פר +Ġnh óm +ÙĪØµ Ùģ +ĠCh úng +Ġر ÙĤÙħ +ãģ¾ãģĹãģŁ ãģĮ +al ité +ล ม +ĠëĤ´ ê°Ģ +׾ק ×ķ×Ĺ +ĠS Æ¡n +pos ição +mi ÄĻ +Ġtr ánh +ĠÄIJ á»Ļ +׼ ×Ĺ +ãģĤ ãģ£ãģ¦ +à¸Ńย à¹Īา +Ġ×ŀ×Ĺ ×Ļר +Ġ×Ķ ×Ļת×Ķ +à¸Ľ à¹Īา +à¸Ńืà¹Īà¸Ļ à¹Ĩ +Ø´ ÙĤ +×ł×¡ ×Ļ +ë¦ ¼ +ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĨ +Ġ×ŀ צ×ij +ãģ« åĩº +ÙħÙĪØ§ Ø·ÙĨ +ยัà¸ĩ มี +алÑĮ нÑĭе +san ız +Ø¥ سرائÙĬÙĦ +ĠvÃł i +ì¤ Ħ +ã썿ĢĿ ãģ£ãģ¦ +×Ļ ×ķ׳×Ļ +çĶŁ ãģį +Ġs âu +Ñĩ иÑģÑĤ +Ġl á»ħ +ĠGi á +à¸Ńุ à¸Ľ +à¸Ńà¸¸à¸Ľ à¸ģร +à¸Ńà¸¸à¸Ľà¸ģร à¸ĵà¹Į +Ġnh ẹ +r ö +ס ×ĺ×Ļ +ãģķãĤĵ ãģĮ +Ġd ầu +ع Ùİ +ت را +×Ĵ×ĵ ׾ +Ġtécn ica +׼ ׳×Ļ×Ŀ +תק ש +תקש ×ķרת +Ġн его +ét ait +Ġm á»ģm +Ñģ еÑĤ +Ġnh áºŃt +Ġ×ŀ ×¢×ľ +Ġ×Ķ×¢ ×ij×ķ×ĵ +Ġ×Ķ×¢×ij×ķ×ĵ ×Ķ +Ġ×Ĵ ×Ļ׾ +ãģ¯ ãģªãģĦ +ائ ØŃ +Ġз деÑģÑĮ +×IJ ×Ļ׳×ĺר +Ùħ ÙIJ +Ġ×Ļ ×Ĺ×ĵ +ر اÙģ +ì²ĺ 리 +×ĵ ×¢×ķת +ì¹ ľ +ĠТ о +ĠTh ế +ì¶ © +Ġ׳׼ ×ķף +عÙĬ Ø´ +ни з +Ġج اÙĨب +×ŀ×§ צ×ķ×¢ +à¹Ĥ à¸ĭ +Ñģ ÑĥÑĤ +ìĸ´ ìļĶ +ãĤĴè¦ĭ ãģ¦ +ار د +Ġaç ıl +ĠاÙĦØŃ ÙĬاة +à¸ģà¹ĩ à¹Ħà¸Ķà¹ī +ãģĿãĤĮ ãĤĴ +عض ÙĪ +Ġг ÑĢаж +ĠгÑĢаж дан +à¸Īะ à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ +ĠìĿ´ 룬 +ĠìĿ´ë٬ íķľ +Ġtr ách +ÙĨ Ùİ +Ġkı sa +Ã Ķ +ÑĪ ÐºÐ° +ãģ® äºº +ĠÐŁ оÑģ +ĠÐŁÐ¾Ñģ ле +Ñĥ лÑĮ +ÙĪØ§ جÙĩ +ÙĤ رب +à¸Ľà¸ıิ à¸ļัà¸ķิ +ê° Ļ +Ġ×ŀ ׳ +ĠÑģво и +بر اÙħج +Ġر ÙĪ +пÑĢ Ð¾Ð´ +пÑĢод аж +Ġby ÅĤy +วั ย +Ġgör ün +ĠÃ Ī +ÑİÑī им +ĠÑĤак ой +Ùģ ÙĪØ± +ĠÙģ Ø¹ÙĦ +Ġб ел +ëIJ ł +er ÃŃa +ĠÑģво Ñİ +Ġl ã +Ġlã nh +à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ń à¹ĥหà¹ī +ÙĤ ÙĨ +تط ÙĪÙĬر +Ġsay ı +ĠÑģ ейÑĩаÑģ +Ġ×IJ×Ĺר ת +×§ ×ķפ×Ķ +×§×ķר ס +Ġس Ùħ +Ġ×ĺ ×Ļפ×ķ׾ +ìĿ´ëĿ¼ ëĬĶ +دراس Ø© +èµ· ãģĵ +×Ĺ ×Ļ׳ +×Ĺ×Ļ׳ ×ķ×ļ +×ĵ ×§ +Ġë§ ŀ +Ġком анд +ĠÐij о +Ġиг ÑĢÑĭ +à¸ļ ี +ĠØ£ Ùİ +в ен +ĠاÙĦج دÙĬد +ĠÙĦ Ø¥ +Ġ×ķ×IJ ׳×Ļ +Ġ×Ķס ×Ļ +иÑĩеÑģк ого +رÙĪ ØŃ +à¸ģาร ศึà¸ģษา +ĠTr ưá»Ŀng +иг ÑĢа +ıl ması +Ġм аÑģÑģ +ãģ¨ãģį ãģ« +à¸Ĺีà¹Ī à¸ľà¹Īาà¸Ļ +à¸Ĺีà¹Īà¸ľà¹Īาà¸Ļ มา +ĠاÙĦساب ÙĤ +Ġ×ŀ×¢ ×ĺ +в аÑĤÑĮ +m Ã¼ÅŁ +Ġ׾ ׼×ļ +Ġt á»ĭch +Ùģ ÙĩÙħ +تد رÙĬب +Ø´ Ùĥ +Ġ×ij ×ŀ×Ļ +Ġ×ij×ŀ×Ļ ×ķ×Ĺ×ĵ +ÙĤØ· اع +ãģª ãģĹ +×ķצ ×Ļ×IJ +ĠÙĪ Ø³ÙĬ +з Ñĥ +Ġy at +Ġyat ırım +ë§ İ +Ġth ắng +ãģĬ 客 +ãģĬ客 æ§ĺ +ĠThi ên +ãģ«å¯¾ ãģĹãģ¦ +ÑĢ Ð¸Ñģ +ÙĨت ائ +ÙĨتائ ج +Ġ×ŀ שר +Ġ×ŀשר ×ĵ +Ġتع اÙĦ +ĠتعاÙĦ Ùī +ש ׳×Ļ +Ùĩ اÙħ +×IJ׳ ש×Ļ×Ŀ +Ġżyc ia +ĠÑĢÑĥб лей +ÙĬ ض +Ġkat ıl +ĠÙħ ÙĪØ¶ÙĪØ¹ +Ġvard ır +ĠÙħÙĨ Ø·ÙĤØ© +ĠTr ần +Ġв еÑģ +ü p +Ùħ ÙĪÙĨ +ÑĪ Ð»Ð¸ +Ġn óng +Ø® ÙĦÙģ +ĠС ÑĤа +Ġд оÑĢ +ĠдоÑĢ Ð¾Ð³ +ĠwÅĤa ÅĽnie +eÄŁ in +Ġhi á»ĥm +ĠС ам +ê»ĺ ìĦľ +ĠÑĦ а +ãģ» ãģĨ +ãģ»ãģĨ ãģĮ +×ķפ ×Ļ×¢ +ê° Ī +د ÙĪÙĦ +Ġthu ê +Ġch á»Ĺ +Ġëĭ¹ ìĭł +ãģij ãĤĮ +ãģijãĤĮ ãģ© +ë³´ íĺ¸ +ãģķãĤĮ ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ +Ġнад о +ĠìĤ¬ëŀĮ ëĵ¤ +à¹Ģà¸Ĥ à¸ķ +สม ัย +z ÅĤ +ت ÙĪØ± +Ġש ת×Ļ +v ê +Ġ×ijת ×ķ×ļ +à¸Ĭ ัย +ãģĦ ãģ£ãģŁ +ìĿ ij +Ġt ầ +Ġtầ ng +ש ׼ר +Ġê¸ Ģ +Ġ×Ķש ׳×Ķ +Ġا ÙĨÙĩ +ç«ĭ ãģ¡ +r és +füh ren +ر ØŃÙħ +ê· ¹ +ĠâĢ « +Ġsu ất +à¸Ł ิ +ÙĬ Ùĩا +ĠاÙĦ اتØŃاد +Ġt uyá»ĥn +ãģ¾ ãĤĭ +Ġm ại +Ġng ân +ãĤ° ãĥ© +欲 ãģĹãģĦ +س ار +ãĤĤãģ® ãģ§ãģĻ +ки е +Ġseç im +åħ¥ ãĤĬ +ãģªãģ© ãĤĴ +ÑĤ ÑĢи +ĠÑģп еÑĨ +ĠØ£ د +Ġод но +ÑĪ ÐµÐ» +ãĥĩ ãĥ¼ãĤ¿ +ãĤ· ãĤ¹ãĥĨ +ãĤ·ãĤ¹ãĥĨ ãĥł +è¡Į ãģį +ã썿ĢĿ ãģ£ãģŁ +à¹Ģà¸ģิà¸Ķ à¸Ĥึà¹īà¸Ļ +ĠÑĤ ож +ĠÑĤож е +Ġs ạch +ĠÑģ ÑĢок +Ġкли енÑĤ +ĠÙħØ´ رÙĪØ¹ +Ġalt ında +Ġì ·¨ +ä¸Ń ãģ® +ãģķãģĽ ãĤĭ +ãģĻ ãģ¹ +ãģĻãģ¹ ãģ¦ +ê°ľ ë°ľ +ĠÄij êm +ãģªãģĦ ãģ®ãģ§ +ì² ł +×¢ ×ij×ĵ +Ġd ấu +à¸Ħà¸Ļ à¸Ĺีà¹Ī +ĠC ách +تع ÙĦÙĬÙħ +Ġh ại +ãĤ» ãĥķãĥ¬ +ĠÙĨÙ쨳 Ùĩ +ĠíĨµ íķ´ +ÑĪ Ð»Ð¾ +Ġнап ÑĢав +ĠнапÑĢав лен +ÑĢÑĥ Ñĩ +íĶ Į +Ġ×ijר ×Ļ×IJ +ãģ® ãģ¿ +ãģ«ãģĬ ãģĦãģ¦ +×ij ׳ק +ãĤ¨ ãĥ³ +Ø«ÙĦ اث +Ġm ỹ +ĠÑģай ÑĤе +Ġе мÑĥ +ت غÙĬ +تغÙĬ ÙĬر +خص ÙĪØµ +ÑĤе ли +Ġ×ķ׾ ׼ף +פע ×Ŀ +Ġпо ÑįÑĤомÑĥ +ر اÙĨ +иÑĤел ей +пиÑģ ан +×¢ ×¥ +ĠìĤ¬ ìĹħ +Ùħ ز +جÙħ ÙĬع +ë©´ ìĦľ +à¸ľà¸¥à¸´à¸ķ à¸łà¸± +à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸± à¸ĵ +à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±à¸ĵ à¸ij +à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±à¸ĵà¸ij à¹Į +ĠпÑĢ Ð¸Ð¼ÐµÑĢ +ãĤŃ ãĥ¼ +l â +Ġch Äĥm +缮 ãģ® +ãģĦ ãģĭ +ãģ¨è¨Ģ ãģĨ +×ĸ ×ķ×Ĵ +Ġ×ij ×ĵ×Ļ +Ġ×ij×ĵ×Ļ ×ķ×§ +ãģĬ åºĹ +à¸ķà¸Ńà¸Ļ à¸Ļีà¹ī +Ġph á»iji +п ÑĤ +สà¸Ļ าม +Ø· ÙĪ +ص اØŃ +صاØŃ ب +ĠD ü +ĠDü nya +Ġп ока +п ал +ĠÄij ảo +ĠاÙĦÙģ ÙĪØ± +ĠاÙĦÙģÙĪØ± Ùĥس +Ġmá u +кÑĢ ÐµÐ¿ +ĠاÙĦس اعة +ĠгоÑĢ Ð¾Ð´Ð° +Ùģ ØµÙĦ +ай ÑĤе +Ġд ог +Ġдог овоÑĢ +ĠØ¥ ذ +Ġ×ij׼׾ ׾ +ÙĬ تÙĩ +×Ĵ ×ijר +Ġbir ç +Ġbirç ok +문 íĻĶ +ãģĿãģĨ ãģª +را ØŃ +ĠÙħ رة +ĠденÑĮ ги +f ä +à¸Ĥà¹īา ว +ĠÑģов ÑĢем +ĠÑģовÑĢем енн +׾×Ĺ ×¥ +èī¯ ãģı +ĠÙģ Ø£ +Ġ×ķ ×ĸ×Ķ +Ġз ани +Ġзани ма +Ġê°Ģì§Ģ ê³ł +Ġh Æ¡i +ãģªãģ® ãģĭ +ãĥĨ ãĥ¬ãĥĵ +Ġר ×ij×ķת +à¸ķ ี +Ġ×ijש ×ł×ª +ĠT ại +Ġthu áºŃn +Ñģ ел +Ñij м +dzi Äĩ +ĠÑģ ка +ĠÑģка Ñĩ +ĠÑģкаÑĩ аÑĤÑĮ +×ķ×ŀ ×ķ +г ла +Ġмин ÑĥÑĤ +åĩº ãģĻ +Ġ×Ĺ×Ļ ×Ļ×ij +Ġת ×Ĵ×ķ×ij×Ķ +à¸£à¸¹à¸Ľ à¹ģà¸ļà¸ļ +ни ÑĨа +Ġİ n +ĠØ£ ع +Ġض ÙħÙĨ +Ùħ ثاÙĦ +ĠyaÅŁ an +ĠìŰ 구 +ĠL ê +ש׾ ×Ĺ +ãģı ãģªãĤĭ +ìĹĨ ìĿ´ +ĠÑĤ ÑĢи +ĠÑĩаÑģÑĤ о +Ġоб ÑĢаÑĤ +п ло +د Ø® +دخ ÙĪÙĦ +س Ùĩ +à¸Ń าà¸ģ +à¸Ńาà¸ģ าศ +Ġ׼ ×ĸ×Ķ +Ġ×Ķ×¢ סק +ĠاÙĦØ£ ÙĨ +å¹´ ãģ« +×¢ ש×ķ +Ġש ×¢×ķת +Ġm Ãłn +×IJר ×Ļ +sı yla +Ù쨱 ÙĤ +ни Ñħ +Ġت ست +è¦ĭ ãģ¦ +ØŃا ÙĪÙĦ +×IJ ×Ļ׼×ķת +ĠbaÅŁ ladı +st Äħ +stÄħ pi +à¸Ĺีà¹Ī à¹Ģรา +ÙĤر ر +ج اب +Ġ×ijר ×ķר +à¹Ģà¸Ĥà¹īา à¹ĥà¸Ī +×ŀ׊קר +al ım +Ġס ×Ļפ×ķר +ãģ§ãģĤ ãĤĮãģ° +Ġש×ŀ ×ķר×ķת +Ġ×ķ ×ŀ×Ķ +ãģĵ ãģĿ +id ée +ä¸ĭ ãģķãģĦ +تÙĨا ÙĪÙĦ +Ġ ลà¹īาà¸Ļ +Ġìļ°ë¦¬ ëĬĶ +اÙĨ ا +ÑģÑĤ ой +б оÑĤ +ĠyaÅŁ am +kö y +Ø¥ ÙĦ +ÑĢ Ñĭв +기 ìĹħ +Ġ×Ķ×ŀ ×ĵ +Ġ×Ķ×ŀ×ĵ ×Ļ׳×Ķ +د ب +×¢ ×Ļ׳×Ļ +×ŀ ת×Ĺ +Ġפ ר×Ļ +ãĥĭ ãĥ¼ +اÙħ ÙĬ +Ġnh ằm +ãĤĮ ãģªãģĦ +ت عرÙģ +Ġë§Ī ìĿĮ +ìĵ ° +Ġh ấp +ר×Ĵ ×Ļ׾ +ب Ùİ +Ġr Äĥng +gl Äħd +ĠÑģиÑģÑĤем Ñĭ +Ġkh óa +ãģ§ãģĻ ãĤĪãģŃ +大ãģį ãģı +기 를 +Ġké o +ÙĪ Ø¡ +ج اÙħ +جاÙħ ع +Ġ×¢ ×Ļצ×ķ×ij +t éri +Ġת ש +Ġ×IJ ×ij×Ļ +ĠCh ương +à¸ļริ à¹Ģว +à¸ļริà¹Ģว à¸ĵ +ãģ¤ ãģı +Ġ×Ĺ ×ķ׾ +עת ×Ļ×ĵ +ש ×Ļ×ŀ×Ķ +ëĤ ¨ +Ġש×IJ ×Ļף +ĠÙĪØ§ÙĦ Ø¥ +ÑĦ а +Ġkh ám +Ġ×ĺ ×ķ×ij×Ķ +ĠвÑĭ Ñģ +ĠвÑĭÑģ око +ĠاÙĦØŃ دÙĬØ« +人 ãĤĤ +d Ã¼ÄŁÃ¼ +×Ļ×Ĺ ×ķ×ĵ +تع ÙĦÙĬ +تعÙĦÙĬ ÙĤ +l ö +تØŃ دÙĬد +н его +ĠÑĥд об +Ġ׾ ×ŀ×Ļ +Ġר ×ķצ×Ļ×Ŀ +Ġج اء +Ġ×ij ×ĸ×ŀף +à¸Ľà¸ģ à¸ķิ +é«ĺ ãģı +à¸Ľà¸¥ า +Ġart ık +Ġbug ün +×§ ׳×Ļ +Ġkho á +ĠÙħ رÙĥز +ĠìŀIJ 기 +در جة +×ŀש ר×ĵ +Ġgi ấy +Ġch óng +×§ פ +ÙĬب Ø© +ĠczÄĻ sto +в али +Ùĥ ب +ìŁ ģ +ส à¸ļาย +à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭา à¸Ĭà¸Ļ +×Ĵ ×ķ×£ +ëŁ ī +ãģ® ãģĵãģ¨ +ล à¸Ń +Ġngh á»ī +åŃIJ ãģ© +åŃIJãģ© ãĤĤ +à¹Ħà¸Ķ à¹īà¸Ńย +à¹Ħà¸Ķà¹īà¸Ńย à¹Īาà¸ĩ +×ĵ ×¢ +ĠاÙĦت Ùī +ĠÑģов еÑĤ +Ġqual itÃł +åĩº ãģĹ +ĠÑĢÑĥк ов +ĠÑĢÑĥков од +ราย ละà¹Ģà¸Ńียà¸Ķ +ãģªãģĭ ãģªãģĭ +기 ê´Ģ +Ġ×Ĺ ×ķש +Ġ×Ĺ×ķש ×ij +л оÑĤ +à¸Ļะ à¸Ħรัà¸ļ +×§×ij ×ķצ×Ķ +Ġth ái +Ġש ×ij×Ķ +ĠÑĪ ÐºÐ¾Ð» +ĠÙĦ ÙĥÙĦ +à¹ĥà¸Ļ à¸Ĭà¹Īวà¸ĩ +ĠÙħ ÙĥاÙĨ +ë ķĮ +Ġc ải +ĠCh ÃŃ +ÑĥÑĩ а +ìĿ µ +Ġx ảy +à¸Ĭà¸Ļ ิà¸Ķ +Ġc áºŃu +к ÑĢов +ss é +ĠÙĨ ÙĪØ¹ +ĠТ а +Ø® Ùħس +פ×ķס ×ĺ +Ġm ắc +ĠÄij em +à¸ģาร à¹ĥà¸Ĭà¹ī +ר ×ķס +ĠÐĽ е +Ġth á»Ń +รà¹Īาà¸ĩ à¸ģาย +üz ü +æĹ¥æľ¬ ãģ® +ê³¼ ìłķ +ש ×Ļ×IJ +ĠìŀĪ ê³ł +×ij ×ķ׾ +ìķ ħ +ĠÙĪØ§ÙĦ ا +ĠÐĽ и +ĠвÑģ Ñij +Ġużytk ow +×Ĺ ×ķ׾ +ر Ù쨶 +Ġson uç +ãģĦ ãģ¾ãģĽãĤĵ +ìĤ¬ ìĹħ +ëĪ Ħ +ÑĤ ек +Ġud ziaÅĤ +л ез +Ġ×Ķ×Ļ ×Ļת×Ļ +ãĤīãĤĮ ãģ¦ +Ùħس ؤÙĪÙĦ +ر ار +ÑĤ ан +ĠÄij Ãło +Ġר ×ķ×ij +Ġ×ijש×ij ×Ļ׾ +ä»ĬåĽŀ ãģ¯ +ãĤ¸ ãĥ¥ +Ġ×¢ ×ijר +ãģĽ ãģ¦ +п олÑĮ +ak lı +Ġk ÃŃnh +د ت +лож ение +ĠاÙĦÙħ ص +ĠاÙĦÙħص رÙĬ +à¸Īริà¸ĩ à¹Ĩ +ĠاÙĦشر ÙĥØ© +ĠÄij á»ı +ãĥĽ ãĥĨ +ãĥĽãĥĨ ãĥ« +Ñį кон +Ñįкон ом +ĠÙĪ Ø¹ÙĨ +Ġת ׳ +Ġ×ª×ł ×IJ×Ļ +ĠاÙĦدÙĪÙĦ ÙĬØ© +Ġì§Ģ ìĹŃ +ãģ§ãģĻ ãģĭ +Ġв аÑĢи +ĠваÑĢи анÑĤ +ĠاÙĦع رب +ел а +Ġt Æ°á»Ľng +sk Äħ +Ġm ặc +ส ัà¸ģ +ãĥĵ ãĥ¼ +Ġ×ij ×Ĵ׾ +Ġ×ij×Ĵ׾ ׾ +ãĥķãĤ¡ ãĥ³ +×ij ×Ļצ +×ij×Ļצ ×ķ×¢ +ли ÑģÑĤ +à¸Ł ุ +à¸Łà¸¸ à¸ķ +à¸Łà¸¸à¸ķ à¸ļà¸Ńล +à¸Ŀ à¹Īาย +ìŀIJ ìĿĺ +Ġس ÙĪÙģ +Ġש ×Ķת +Ġê± ¸ +×¢ ×ij×ķ×ĵ +ãģĻãĤĭ ãģĵãģ¨ãģĮ +ĠÑĩа ÑģÑĤÑĮ +ãĤ¢ ãĥ¡ãĥª +ãĤ¢ãĥ¡ãĥª ãĤ« +Ġtak ım +Ġs Ỽ +ĠsỼ m +שר ×Ķ +è¨Ģ ãģĨ +л ан +ì» ¤ +׼ ׳×Ķ +ÙĪÙģ ÙĬ +íĹ Ī +lu ÄŁu +ĠëĮĢ íķ´ +Ġ׾×ij ×Ļת +Ġ×Ķר×IJש ×ķ׳×Ķ +ص Ùħ +Ġsö yled +Ġsöyled i +à¸Ľ าà¸ģ +Ġard ından +ãģĪ ãģŁ +à¸Ĺัà¹Īว à¹Ħà¸Ľ +Ġ׳×ķס ×£ +б олÑĮ +ãĤĵãģ§ãģĻ ãģijãģ© +ĠлиÑĪ ÑĮ +Ġ×ij ×IJ×Ļ +ĠбÑĭ ÑģÑĤÑĢо +ส ัà¸Ļ +Ġ×ij פ׳×Ļ +л еÑĩ +ĠاÙĦØ® بر +Ġsó c +Ġth ú +Ġп ÑıÑĤ +ãģĬ é¡ĺ +ãģĬé¡ĺ ãģĦ +ÑĤ ин +ãģ«ãģ¤ãģĦãģ¦ ãģ¯ +פ ף +Ġдв ÑĥÑħ +à¸į ีà¹Ī +à¸įีà¹Ī à¸Ľ +à¸įีà¹Īà¸Ľ ุ +à¸įีà¹Īà¸Ľà¸¸ à¹Īà¸Ļ +оп еÑĢ +ĠاÙĦب شر +ĠاÙĦÙħ اÙĦ +ıyor uz +تØŃ ÙħÙĬÙĦ +à¸ģ ะ +éĸĵ ãģ« +×Ĺ ×ķש +ĠNg uyên +ãģĦãģ¦ ãģĦãĤĭ +дÑĥ ÑĪ +ש פע +ÑĪ Ñĥ +å®Ł éļĽãģ« +ĠÑĢай он +ĠCh á»ī +ÙĨ صر +Ġìļ ´ +Ġìļ´ ìĺģ +Ġ×Ķ×ĵ ×Ļף +ØŃد د +ر ز +ĠاÙĦد Ùħ +ĠPh áp +ÑĤ ÑģÑı +è¦ĭ ãģĪ +Ġti á»ĥu +Ġs á»Ńa +а ÑİÑĤÑģÑı +ĠB á +Ġ×ķ ׼׾ +Ð ĸ +ÑĪ Ð¸Ð¼ +ìĿ´ ëĬĶ +л ев +d ık +Ġprés ente +Ġara ç +صد ÙĤ +Ġпом ог +ĠاÙĦشر ÙĤ +ĠÙĪØ§ÙĦ ذÙĬ +رÙĬ ا +×ij ׳×ķת +Ġng á»ĵi +ר ×ķפ +ר×ķפ ×IJ +Ġth ấp +ãĤĦ ãģ¯ +ãĤĦãģ¯ ãĤĬ +ĠاÙĦج دÙĬدة +éĿŀ常 ãģ« +ÙĬÙĦ ÙĬ +ìª ½ +تع اÙħÙĦ +ãģł ã썿ĢĿãģĦãģ¾ãģĻ +Ùħ Ùħ +иÑĤе ли +ãĤµãĤ¤ ãĤº +اد ات +ĠاÙĦÙħ اÙĦÙĬØ© +Ùĥات ب +к ли +веÑĢ Ñħ +ни Ñĩ +Ġ×ľ×¢ ×ij×ķ×ĵ +׾ ×Ļ×Ķ +ØŃ Ùİ +ãĤ¤ ãĥĻ +ãĤ¤ãĥĻ ãĥ³ãĥĪ +Ġת ×Ĵ×ķ×ij×ķת +ÑĦ он +ĠдÑĢÑĥг ие +×IJ ×ĸ×ķר +Ġper ò +ìķ ŀ +åĢŁ ãĤĬ +ר צ×Ļ +×IJ ×ĸ +алÑĮ нÑĭÑħ +Ġê²ĥ ìľ¼ë¡ľ +ĠпÑĢав о +ĠاÙĦØ£ رض +à¹Ģà¸Ĺ à¸Ħ +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħ à¹Ĥà¸Ļ +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļ à¹Ĥล +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļà¹Ĥล ย +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļà¹Ĥลย ี +צ ר×Ļ +ĠÐļ Ñĥ +ıl ma +決 ãĤģ +ا ÙĪ +Ġ×ĵ ×§×ķת +à¸Ħร ู +ĠÙħست ÙĪÙī +à¸Ľ à¹īà¸Ńà¸ĩ +à¸Ľà¹īà¸Ńà¸ĩ à¸ģัà¸Ļ +×ĵ ×ķ×ŀ×Ķ +ĠÑģ егоднÑı +س ÙĪÙĤ +ר×Ĺ ×ķ×ij +ĠØ¥ دارة +Ñħ ож +éģİ ãģİ +à¸Ħ à¸Ń +нÑĥ л +×ķ׼ ×Ķ +ÙĪ Ø§ÙģÙĤ +׼׾ ׾ +Ġ×Ķ ×ĵ×ķ +Ġl Ä©nh +Ġkh ảo +×IJ×ŀ צע +ë¨ ¸ +Ġ׼ ×Ļצ +Ġ׼×Ļצ ×ĵ +Ġдолж нÑĭ +หว ัà¸ĩ +ãĥĩ ãĤ¶ +ãĥĩãĤ¶ ãĤ¤ãĥ³ +Ġng á»Ŀ +ä¸Ń ãģ« +à¸ģลัà¸ļ มา +جÙħ اÙĦ +à¸Ķัà¸ĩ à¸ģลà¹Īาว +س ÙĥÙĨ +س ÙĨ +Ġözellik le +з еÑĢ +rz ÄĻ +×ŀ ×ķר×Ķ +Ġl ạ +×ŀ ×Ļ׳×Ļ +ר ×Ļת +ãģĿãĤĮ ãģĮ +ãģĭ ãĤĮ +ĠÙĬÙħÙĥÙĨ Ùĥ +öff entlich +г ан +ĠاÙĦØŃ ÙĦ +ĠmiÄĻd zy +ĠÑĩа ÑģÑĤи +ujÄħ cy +ĠbaÄŁ lı +ĠiliÅŁ ki +Ùģ Ø§Ø¡ +ãĥª ãĥ³ãĤ° +Ġhã ng +ĠконÑĤ ÑĢ +ĠконÑĤÑĢ Ð¾Ð» +к оп +ש ×Ļ×¢ +ש×Ļ×¢ ×ķר +ĠÐĴ аÑĪ +Ġ×Ķ ×ª×§ +ÙħÙĨ ع +ĠpolÃŃt ico +Ġг олов +ĠØ¥ ÙĬ +Ø¥ ÙĨتاج +à¸ļ ิ +Ġг овоÑĢ +ĠговоÑĢ Ð¸ÑĤ +Ġph á»ķ +ĠÑģем ÑĮ +ãģ¯ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ +ĠÙĪ Ø§Ø³Øª +×ŀש פ×ĺ +з ем +×ŀ×ĵ ×ijר +Ġíģ ° +ĠìĿ´ ë²Ī +ê°Ģ ëĬĶ +Ġì§Ģ ìĽIJ +Ġca ÅĤy +Ġgeli ÅŁtir +Ñģк ое +pos é +Ġkh ô +à¸ķิà¸Ķ à¸ķาม +miss ão +Ġ׾ ×ŀר +Ġ׾×ŀר ×ķת +Ġb ó +à¸ķรวà¸Ī สà¸Ńà¸ļ +Ġngh á»ģ +Ġб из +Ġбиз неÑģ +ÑģÑĤ еÑĢ +ÙĪ Ùİ +楽 ãģĹãģ +楽ãģĹãģ ¿ +ãģĵãĤĮ ãģĭãĤī +wiÄħ zan +ส à¸Ńà¸Ļ +Ùħ ÙĪØ± +׳×ĵ ׾ +Ġ×Ķ×IJ ×ĵ×Ŀ +Ġм олод +ØŃ Ùħا +ØŃÙħا ÙĬØ© +ÑģÑĤ ÑĢан +Ġbu á»ķi +ת×Ļ ×Ļ×Ŀ +abile ceÄŁi +L İ +à¹Ģย à¸Ńะ +à¸Ī ร +س ÙĥاÙĨ +à¸Ļ ัà¸Ķ +Ġm ấy +ĠÐij а +s ÅĤaw +ĠÙģ ÙĦا +ĠкоÑĤоÑĢ Ð¾Ð¹ +Ġпло Ñī +ĠплоÑī ад +ãĤĤ ãģĤãĤĬ +sz czÄĻ +×Ļפ ×ķ +ש×ŀ ת +owa ÅĤa +Ġn ông +צ×ij ×IJ +ĠìŀĪ ìĹĪ +ãģ¾ ãģ¨ +ãģ¾ãģ¨ ãĤģ +ÙĤÙĪ Ø§Øª +ãģ¿ ãĤĵãģª +Ġ׼ ×ŀ×¢×ĺ +Ġx úc +ï¼ Ĩ +r ÄĻ +rÄĻ cz +×ĵ ×ŀ×Ļ +Ġt áºŃn +à¸Ķ วà¸ĩ +ê²½ ìłľ +п ÑĥÑĤ +Ø£ ربع +Ġ×ŀ שת×ŀש +ãĤ¿ãĤ¤ ãĥĹ +Ġìłľ ê°Ģ +Ġ׾ ׼ף +ĠобÑĢаз ом +ÙĬÙĥ ا +w ÅĤ +wÅĤ asn +ĠاÙĦÙĪØ·ÙĨ ÙĬØ© +بÙĬ ب +×ŀ ׾×Ļ +к ÑĢаÑĤ +기 ìĹIJ +ÙĤ اد +ĠÙĦ دÙī +à¸Ħวาม รูà¹ī +×ŀ×ĵ×Ļ׳ ×Ļ×ķת +ê² ¨ +Ġíĺ Ħìŀ¬ +ש ת×Ļ +м ол +Ġmá i +à¸ŀิ ม +à¸ŀิม à¸ŀ +à¸ŀิมà¸ŀ à¹Į +หล วà¸ĩ +Ġx uyên +×Ĺ ×¡×¨ +رÙĪ ÙĨ +ãģĿãģĨ ãģĦãģĨ +ãģĿãĤĮ ãģŀ +ãģĿãĤĮãģŀ ãĤĮ +Ġ׼ ש×Ķ +ÐŁ ÑĢав +×ŀ×ij צע +ع رب +Ġbü yü +פ×Ļת ×ķ×Ĺ +à¸Ī à¸ļ +ĠØ£ Ùĥبر +שר ת +×ŀ׼ ש×Ļר +ĠÙĪ Ùħع +ãģ® ãģŁãĤģãģ« +à¸Ļ ัà¸ļ +ì° ° +ãĥª ãĥķãĤ© +ãĥªãĥķãĤ© ãĥ¼ãĥł +Ġc ưá»Ŀng +ĠìłĢ íĿ¬ +ÙħÙĨظ ÙħØ© +Ġhiç bir +ãģ§ãģ¯ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ +ร à¸Ńย +ëIJľ ëĭ¤ +ãģĻãģIJ ãģ« +к ла +Ġürün ler +Ġki á»ĥu +ĠëĤĺ ëĬĶ +ÑĤ ки +Ñģ им +Ġchá»ī nh +ãĤĤ ãģªãģĦ +ศ รี +æĽ¿ ãģĪ +ta ÅŁ +Ġب ÙĥÙĦ +Ġ×ķ ×Ļש +vis ão +ä¼ Ŀ +ä¼Ŀ ãģĪ +ÙĦ د +׾ ×Ļ×ŀ +׾×Ļ×ŀ ×ķ×ĵ +t ória +د Ùij +اÙħ ر +Ġê·¸ëłĩ ê²Į +Ġmateria ÅĤ +à¸Ĺ รา +à¸Ĺรา à¸ļ +ã쮿ĸ¹ ãģĮ +ãģ¦ ãģįãģŁ +ض غ +ضغ Ø· +ĠÙĬ عÙĨÙĬ +ел о +×IJ×Ķ ×ij×Ķ +×¢ ×ŀ +ÅŁ ık +ìŀIJ ëĬĶ +ãĤ¿ ãĥ³ +Ġb áºŃt +×ŀשפ ×Ĺ×Ķ +к ÑĢи +б ли +สั à¸ķ +สัà¸ķ วà¹Į +ĠسÙĨ ÙĪØ§Øª +ĠPh ương +ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģ£ãģŁ +ãģª ãģľ +Ġ×ij×IJ ×ķ +Ġc án +س جÙĦ +Ġl ẽ +ãĤ± ãĥ¼ãĤ¹ +Ġ×§ ×Ļ×ij׾ +à¸ļà¸Ĺ à¸Ħวาม +Ġ×ķ ׼ף +ĠпÑĢедÑģÑĤав лен +Ġn á»iji +Ġcoment ário +ени ем +Ġtá» ı +l Ãł +Ġש×Ķ ×Ļ×Ķ +Ñģл ав +ĠاÙĦ ÙĪÙĦا +ĠاÙĦÙĪÙĦا ÙĬات +ÙĦج ÙĨØ© +×§×ķר ×IJ +бÑĭ ÑĤ +Ġì ¦ +Ġì¦ ī +ãģ§ãģĻ ãģĹ +หรืà¸Ń à¹Ħมà¹Ī +за ÑīиÑĤ +ÙģÙĦ سطÙĬÙĨ +Ġmi á»ħn +à¹Ģย à¹ĩà¸Ļ +ĠçalÄ±ÅŁ an +×Ļ×Ĵ ×Ķ +ĠE ÄŁ +ĠEÄŁ itim +ãĥĥãĤ· ãĥ¥ +Ġоп Ñĭ +ĠопÑĭ ÑĤ +ر غ +رغ ب +ĠÑģво иÑħ +à¸Ľà¸£à¸° à¸ķ +à¸Ľà¸£à¸°à¸ķ ู +Ġ×ŀ×IJ ×ĵ +׼ ×ķ׳×Ļ×Ŀ +à¸Ļ ี +ĠвÑĭ Ñħод +ãģ®ä¸Ń ãģ« +פ ׾×IJ +ĠÙĪ ÙĦÙĬس +פ×ķר ס +פ×ķרס ×Ŀ +Ùħ سÙĦÙħ +Ġng ôi +×ĵ ×ŀ×ķת +ãĤĴ使 ãģ£ãģ¦ +ĠпомоÑī ÑĮÑİ +Ø£ سر +бл ок +ÙĤ Ùĩ +ãģĹãģ¾ ãģĦ +ãģ¨ ãģĹãģŁ +Ġп еÑģ +ãĥī ãĥ« +×Ĺ ×Ŀ +ãģĹãģª ãģĮãĤī +ĠÐŁ ÑĢед +ãĥģãĤ§ ãĥĥãĤ¯ +å¼· ãģĦ +ש ×Ļר×ķת +д аеÑĤ +×Ļ×ij ×ķ +Ġgen ç +ил аÑģ +илаÑģ ÑĮ +ĠبÙĦ د +æĤ ª +æĤª ãģĦ +Ġ×ŀ שת +æ§ĺ ãĢħ +æ§ĺãĢħ ãģª +à¸ĺรรม à¸Ĭาà¸ķิ +ĠÙĥ اÙħÙĦ +ĠاÙĦس Ùħ +×ij×ĺ ×Ļ×Ĺ +c á +g ência +ãĤ¹ãĤ¿ ãĥ¼ +à¸Ĺำ à¸ģาร +×Ļ׾ ת +Ġ×Ļ ×ķצ×IJ +w ój +à¸ļุ à¸Ħ +à¸ļุà¸Ħ à¸Ħล +ع تÙħ +عتÙħ د +ãģĿãĤĮ ãģ« +ĠاÙĦت ارÙĬØ® +ÙĤر اء +Ġyönet im +×§ שר +ĠÑģп оÑĢÑĤ +Ġר×IJש ×ķף +Ġseñ al +Ġch ắn +çĦ¡ ãģĦ +ĠдоÑģÑĤ аÑĤ +ĠдоÑģÑĤаÑĤ оÑĩно +Ġá gua +à¸ģร à¸ĵ +à¸ģรà¸ĵ ี +Ġ×ŀש ×ķ +Ġtr ải +ë² Į +ujÄħ cych +Ù쨱 د +à¹ĥ à¸ģล +à¹ĥà¸ģล à¹ī +ãĤĭ ãģ®ãģ¯ +ר×ķ ×ķ×Ĺ +ÙĨ Ùĥ +ĠاÙĦÙĨ ÙĤ +ãģ®ãģ§ ãģĹãĤĩãģĨ +ãģ®ãģ§ãģĹãĤĩãģĨ ãģĭ +Ùħ عرÙģ +ÙħعرÙģ Ø© +ÑĥÑī е +Ġ×ij×¢ ×Ļקר +ت صÙĦ +Ġ×Ķ×IJ ר +Ġ×Ķ×IJר ×¥ +ĠÅŀ i +à¸Ĥา à¸Ķ +íŀ ĺ +ãģªãĤĵ ãģ¨ +ĠìĤ¬ëŀ ij +l Ã¼ÄŁÃ¼ +ب اء +ĠاÙĦØ¢ خر +Ġfam ÃŃlia +ĠTh áng +Ñī ениÑı +ãĤ¯ ãĥŃ +ĠTh ứ +æĽ¸ ãģį +ен ной +ìŀ ¡ +бл аг +благ о +п ов +à¹ģ ว +à¸ĩ à¸Ħà¹Į +à¸Ńัà¸Ļ à¸Ķัà¸ļ +ãģĤ ãģĴ +ร à¹īาย +ün ün +Ġ×Ļ׼×ķ׾ ×Ķ +з он +ĠÐľ и +маÑĤ еÑĢиал +Ġë³´ ë©´ +ØŃÙģ Ø¸ +ê Ìģ +ãģ« ãģĻãĤĭ +Ġת ×IJ +Ġ×Ķס ×ķ +ĠÑģÑĤ оÑĢ +ĠÑģÑĤоÑĢ Ð¾Ð½ +ãĥĪ ãĥĥãĥĹ +ÅĤo ÅĽÄĩ +ëħ ¼ +ëĵ Ŀ +ĠÙĪØ§ÙĦ ع +ì¶ Ķ +Ġ×Ļצ ×IJ +ĠÑĢаз дел +алÑĮ наÑı +×IJ׳ ש×Ļ +spo ÅĤ +spoÅĤ ec +spoÅĤec zn +Ø¥ عÙĦ +إعÙĦ اÙĨ +ÙĤÙĪ Ùī +íķĺë©´ ìĦľ +تط ÙĪØ± +Ġsi êu +Ỽ t +д ви +дви ж +Ġqu ần +k ıl +ĠпÑĢи зна +ĠH ã +ĠHã y +ĠباÙĦ ت +man ın +ãĤ« ãĥ« +Ġk á»· +×§ ׾×Ļ +ëIJĺ ì§Ģ +تعÙĦ Ùħ +ìĭľ ìĦ¤ +ìĭ ¶ +íĺ ¼ +Ùĥ ÙĬÙģ +売 ãĤĬ +วิ à¸Ĭา +б ал +ĠØ£ ØŃ +Ġдолж ен +รา à¸ĩ +ราà¸ĩ วั +ราà¸ĩวั ล +Ùħ اء +ج ار +Å ļ +Ġ×ŀ×IJ ×ĸ +ר ×ŀ×Ķ +ãģĭãĤĤãģĹãĤĮ ãģªãģĦ +ét ude +czÄħ c +Ġg ór +×ł×¡ ×Ķ +Ùħ ÙĬد +ĠÐŁ еÑĢе +Ø£ خر +ãģĿãģ® å¾Į +à¹Ģà¸Ķียว à¸ģัà¸Ļ +×ŀ ×Ĵ×ķ +×ŀ×Ĵ×ķ ×ķף +д ов +mas ına +×¢ ׳×Ķ +ãĤ± ãĥĥãĥĪ +ס ×¢ +סע ×Ļ×£ +ĠT ư +Ġt óc +íĻľ ëıĻ +ĠÐŀ д +ĠÐŀд нако +Ġdol ayı +ؤ Ùĥد +ê³Ħ íļį +׾ ר +в еÑĩ +Ġkh ợi +Ġth á»§y +×ĵ ף +ร à¸ģ +à¸ļั à¸ķร +à¹Ģà¸ģ à¹Īา +ĠاÙĦØ« اÙĦ +ĠاÙĦثاÙĦ Ø« +Ġpod rá +ער ×Ļ +ÙĨج اØŃ +Ġkh ắc +ì¸ ¡ +İ M +ãĤ» ãĥĥãĥĪ +ż enia +Ġ׾×Ĺ ×ijר +er Ãł +ì ´Ī +Ġkü ç +Ġküç ük +ات ÙĩÙħ +à¸ĭ à¹Į +Ùħشار ÙĥØ© +ĠاÙĦ بط +Ġd ây +ен нÑĭм +à¸Ĺีà¹Ī à¹Ħมà¹Ī +ÙĤ Ùİ +Ġv ượt +Ġtr ì +Ġwp ÅĤyw +A Åŀ +з о +ĠاÙĦس ÙĬد +à¸Ĺะ à¹Ģล +ĠÑģодеÑĢж а +ع Ø·ÙĬ +ĠاÙĦع ÙĨ +èĢħ ãģĮ +à¹Ģ หà¸Ļ +à¹Ģหà¸Ļ ืà¸Ń +Ġb ÃŃ +Ġüzer inden +ĠV Å© +Ġnu ôi +ÙĨ Ùħ +алÑĮ ного +×¢ ×Ļף +ØŃ ضر +ĠоÑĤ дел +ëª ĩ +ìķ ¡ +ĠÙĦدÙĬ Ùĩ +ìĻ ľ +Ġse ktör +Ġвозмож но +ĠÐĶ Ð¶ +Ġh ô +äºĭ ãģĮ +иÑĢов ание +алÑĮ ной +Ġ미 êµŃ +ر ØŃÙĦ +ĠÑįк Ñģ +пÑĢав лÑı +Ġnh á»Ŀ +ĠÄij ẩ +ĠÄijẩ y +Ùģ Ùĥر +ĠÙĪØ£ ضاÙģ +ãĥIJ ãĤ¹ +ת×ķ׼ ׳×Ļת +ÑĤел ей +ĠØ¥ÙĦÙĬ Ùĩ +ãģ¨è¨Ģ ãģ£ãģ¦ +Ġдв е +Ġch ấp +ĠL ö +à¸Ħล ิ +à¸Ħลิ à¸Ľ +Ġس ÙĪØ± +ĠسÙĪØ± ÙĬا +×ŀ×Ĺ ×ķ +st ä +д об +Ġni á»ĩm +ãģ® å¤§ +פר×ķ ×Ļ×§ +פר×ķ×Ļ×§ ×ĺ +ĠCh âu +Ġ×ŀ×Ķ ×Ŀ +Ñģк им +ĠполÑĥÑĩ иÑĤÑĮ +ÙĬ ÙĪÙħ +Ø« ÙĪØ± +פ×ķ׾ ×Ļ×ĺ +פ×ķ׾×Ļ×ĺ ×Ļ +ĠмеÑģÑı ÑĨ +åħ¨ ãģ¦ +ĠاÙĦÙħ جÙĦس +ĠاÙĦت اÙĦÙĬ +Ġ׊ר +åIJij ãģij +׼ ×ŀ×Ķ +б ед +Ø£ عض +أعض اء +ÙĪÙĦ د +วà¹Īา à¸Īะ +Ġb ánh +à¸Ļิ ย +à¸Ļิย ม +à¸Ľà¸£à¸° à¸ģัà¸Ļ +ÑģÑĤав иÑĤÑĮ +à¸ŀ à¸Ļัà¸Ļ +ĠÑį ÑĦÑĦ +ĠÑįÑĦÑĦ екÑĤив +Ġав ÑĤоÑĢ +ĠÄIJ Äĥng +Ġth Æ°á»Łng +ãĤĴ æĦŁãģĺ +à¸ģัà¸ļ à¸ģาร +å¾Į ãģ« +Ġya ÄŁ +ست اÙĨ +Ġli á»ģn +ãģĦ ãģ¾ +i êu +à¹Ĥà¸Ķ à¸Ļ +ĠÙĦ ذÙĦÙĥ +à¹Ĥรà¸ĩ à¹Ģรียà¸Ļ +צ ×Ļ×Ĵ +ĠاÙĦÙħ عÙĦÙĪÙħات +ç§ģ ãģŁãģ¡ +à¸Ĺีà¹Ī à¸Ħุà¸ĵ +ãģ«ãģª ãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ +×ŀ×ĵ ×Ļ׳×Ķ +ס ׼×Ŀ +Ġв не +à¸ŀ à¸Ļัà¸ģà¸ĩาà¸Ļ +ÑĢ ÐµÐ¹ +à¹Ģà¸Īà¹īา หà¸Ļà¹īาà¸Ĺีà¹Ī +ĠHi á»ĩn +Ġméd ico +ĠتØŃ ÙĤÙĬÙĤ +ÑĮ ÑĤе +miÅŁ ti +ÙĤÙĬ ادة +ãĤı ãģĭãĤĬ +มา à¸Īาà¸ģ +ëħ Ģ +ãģ«éĸ¢ ãģĻãĤĭ +×IJר×Ĵ ×ķף +m ètre +Ġעצ ×ŀ×Ļ +ĠCh úa +รูà¹ī à¸Ī +รูà¹īà¸Ī ัà¸ģ +ì£ Ħ +ëĭ µ +à¹ģà¸Ĺ à¹ī +Ġgeç en +Ġlan ça +ĠاÙĦ بØŃØ« +×ĵ ×ŀ×ķ +ãģ¯ ãģĺ +ãģ¯ãģĺ ãĤģ +Ġdön Ã¼ÅŁ +è¿ij ãģı +à¹Ģส ม +à¹Ģสม à¸Ń +ëĿ ½ +Ġü ç +á» ŀ +ÑĪ Ð°Ñı +à¸Ĺ ร +ØŃ ÙĤÙĬÙĤØ© +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¸ģาร +Ġ무 ìĹĩ +Ġ×Ķ ×Ľ×¨ +ĠاÙĦص ÙĬÙĨ +ĠлÑİ Ð´Ð¸ +à¸ķ าย +ب ÙĪÙĦ +Ġvi êm +Ġthi á»ĩu +à¸ģ à¸Ķ +Ġ׾ ×ĵ×ijר +פ ׳×Ķ +×IJר ×ij×¢ +س Ùī +ĠاÙĦسÙĬ اس +ĠاÙĦسÙĬاس ÙĬØ© +yd ı +ÙĪØŃØ¯ Ø© +ĠдеÑıÑĤелÑĮ ноÑģÑĤи +Ġ×ķ×Ķ ×ŀ +п еÑĩ +пеÑĩ аÑĤ +иÑĢов аниÑı +ĠÑģ ог +ĠÑģог лаÑģ +Ġ׼ ×ĵ +Ġ׼×ĵ ×IJ×Ļ +ĠиÑģполÑĮзов аÑĤÑĮ +ס פ×ķר×ĺ +Ġil çe +exp érience +ĠTh á»Ŀi +İ K +à¹Ħà¸Ł à¸Łà¹īา +ëĵ¤ ìĹIJê²Į +à¸Ľà¸£à¸° à¹Ģà¸ł +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸ł à¸Ĺ +Ġmü mk +Ġmümk ün +Ġ×IJ×ķת ׳×ķ +ìĦ± ìĿĦ +ĠìĿ´ ìľł +زÙĬ ارة +Ġolduk ça +r ób +ĠØ£ ÙĨا +Ġ×Ķ ×ij×Ļ +Ñģ ен +×¢ ×Ļקר +×Ļ×ĵ ×ķ×¢ +d zÄħ +Ùħ عÙĦÙĪÙħات +Ø´ اب +Ġpar ça +à¸Ļะ à¸Ħะ +ب اس +ĠÑĤоÑĢ Ð³ +ĠÑĤоÑĢг ов +Ġ×Ĺ ×ĵר +׼ ר×ĺ +׼ר×ĺ ×Ļס +ĠA yrıca +ÃªÌ £ +ìľ ¨ +ĠÑĤак ие +Ġ×ŀצ ×ķ×Ļ +ãĥ©ãĥ³ ãĤŃãĥ³ãĤ° +ש×Ļ×ķ ×ķ×§ +åīį ãģ® +ĠB ảo +Ñī Ñĥ +æĹ© ãģı +ĠPh òng +à¸ŀระ ราà¸Ĭ +פ ×Ĺ×ķת +Ġг л +Ġгл аз +à¸Ĺ à¹Īา +Ġd ạy +ÑĢ Ð¾ÑģÑĤ +à¹Ĥà¸Ķย à¹Ģà¸īà¸ŀาะ +Ġqu áºŃn +Ġ×Ĺ×ijר ×ķת +m ême +mÄ±ÅŁ tı +ĠاÙĦت داÙĪÙĦ +Ġn ạn +Ġ×Ķ ×ĵ×Ļ +ĠاÙĦØ· رÙĬÙĤ +×Ĵ ×ķת +Ġ×Ķ ×ĵר×ļ +ujÄħ ce +Ġch ữ +ãĤĤãģ® ãģ® +ë° Ľ +ãģķãĤĵ ãģ¯ +Ġyard ım +ĠاÙĦع Ùħ +Ġì§Ħ íĸī +Ġ×Ļ ×Ĺ +Ġ×Ļ×Ĺ ×¡×Ļ +ĠاÙĦÙħ دÙĬÙĨØ© +Ġc ú +à¸ģี ฬ +à¸ģีฬ า +Ġni ên +mis ión +׳×Ļס ×Ļ +׳×Ļס×Ļ ×ķף +Ġвоз ÑĢаÑģÑĤ +Ġ×¢×ķש ×Ķ +ĠÙħ دÙĬر +Ñı ÑģÑĮ +ØŃ جÙħ +íĻĺ ê²½ +ĠاÙĦØ£ خرÙī +u ÃŁer +ĠاÙĦعاÙĦÙħ ÙĬØ© +ĠNg á»įc +êµIJ íļĮ +ä¸Ĭ ãģ§ +×Ļ×Ķ ×ķ×ĵ +×Ļ×Ķ×ķ×ĵ ×Ļ×Ŀ +Ùħس اعدة +Ġжиз нÑĮ +ĠпоÑĤ омÑĥ +ĠاÙĦÙħ ÙħÙĦ +ĠاÙĦÙħÙħÙĦ ÙĥØ© +ĠG ör +ر ÙIJ +×ŀ×§ ×ķ×ŀ×ķת +åĩºæĿ¥ ãĤĭ +ÑĦ ÑĤ +ĠìĿ´ ìłľ +ĠÑĢ ÐµÐ¼ +ĠÑĢем онÑĤ +ת ×ķ×ļ +æĻĤ ãģ¯ +ãĤīãĤĮ ãģªãģĦ +alt ı +å®¶ ãģ® +ĠاÙĦØ¥ عÙĦاÙħ +리 ëĬĶ +ãģĭãĤī ãģ¯ +ĠH ạ +ãģĤ ãģ® +×ĵ×Ļ ×ķף +رÙĬ س +Ġsoci etÃł +ĠاÙĦÙĥ بÙĬر +Ġ×ij ×ŀס +Ġ×ij×ŀס ×Ĵר +Ġ×ij×ŀס×Ĵר ת +ĠìŀĪ ìľ¼ë©° +Ġn ặng +Ùĩ Ùī +ĠB Ãł +×ŀר ×ķ +Ġj ÄĻ +ĠjÄĻ zy +ĠjÄĻzy k +Ġ׼ ×ŀ×ķ×ijף +×¢ ׾×Ķ +à¸Ĺีà¹Ī à¹Ħà¸Ķà¹ī +ãģ¾ ãģĹãĤĩãģĨ +×ŀס פר +Т Ðŀ +سÙĬاس Ø© +Ġкажд Ñĭй +ë² ł +t ım +y á»ĩn +ร ีà¹Ī +ĠдеÑĤ Ñģк +วิà¸ĺี à¸ģาร +m ówi +×ĺ×¢ ×Ŀ +×Ķצ׾ ×Ĺ×Ķ +ض ÙĬÙģ +ĠÑħоÑĤ Ñı +ãĤĵãģ§ ãģĦãĤĭ +à¸Ħา à¸Ķ +à¸Ħร à¸ļ +Ġк ÑĥÑĢÑģ +ĠbaÅŁ arı +×ijר ×ķ +ÙĬع Ø© +ĠÐĿ Ñĥ +à¸Ħวาม à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġ׾ ×ŀש׾ +Ġì¢ĭ ìĿĢ +Ùħؤس س +Ùħؤسس ات +Ġpréc is +Ġth ảo +à¸ģà¹ĩ à¸Ħืà¸Ń +Ġש ׼׾ +führ ung +ãģĦ ãģ§ +à¹ģละ มี +à¸ģà¹ĩ มี +Ġש ש +м ел +Ġкни г +ĠباÙĦ ÙĨ +ĠباÙĦÙĨ سبة +Ġald ı +ÑĤ ай +Ġ×Ĺ×ĵ ש×Ļ×Ŀ +å®Ł ãģ¯ +ع ÙĪØ§ +ĠìĿĺ 미 +из м +ÑĢабоÑĤ аÑĤÑĮ +Ùģ Øµ +Ġ×ij׳ ×ķסף +ãģ¨ãģĹãģ¦ ãĤĤ +à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸Ĺีà¹Ī +ĠÑģлед ÑĥеÑĤ +èĢĥãģĪ ãģ¦ +Ġ׼ ×Ļ×ķ×Ŀ +ÑģÑĤ Ñĭ +׼׾׼ ׾×Ļ +æµģ ãĤĮ +ãĤĴ ãģ¤ãģij +Ñĩ аÑĤ +×Ļ׼ ×ķף +×Ļר ×Ļ +ları yla +ãĤ¤ ãĥ¡ +ãĤ¤ãĥ¡ ãĥ¼ãĤ¸ +׳×ĸ ×§ +Ġci ò +Ġs ın +Ġsın ır +à¸Ļ à¸Ħร +к аÑĤ +Ġl á»Ĺi +ëŀ Į +تÙģ Ø§Øµ +تÙģØ§Øµ ÙĬÙĦ +ëĨ ĵ +ĠÙħ ض +il miÅŁ +بار Ùĥ +ÐĿ Ðĺ +Ġth ẩm +Ġ×IJ×ķת ×ļ +ĠпÑĢин им +ĠпÑĢиним а +Ġyö nt +Ġyönt em +Ġ×ŀ×§ ×ij׾ +Ġktó rego +ê· Ģ +شر Ùģ +د اÙħ +ãģĦãĤį ãģĦãĤį +ĠAl ém +Ġgör ü +Ġgörü nt +Ġgörünt ü +د س +ÑĪ ÐºÐ¸ +г ÑĢад +Ġl ạc +Ġs ữa +ãĤīãĤĮ ãģ¾ãģĻ +o Ãłi +Ñī ен +ãģĭ ãģªãģĦ +Ġп оп +Ġпоп Ñĥ +ĠпопÑĥ лÑıÑĢ +ĠاÙĦÙħ ÙĪÙĤع +rä g +ï¼ ¡ +íķ Ħ +ãĤĴè¦ĭ ãĤĭ +اÙħ ا +ĠاÙĦØŃ رب +ĠÐŁ а +Ġ׾ ×IJתר +Ġt á»ijc +×ij ׾×Ķ +ر ئÙĬس +в Ñĥ +ÙĬ دÙĬ +каз ан +Ġ׊ש×ij×ķף +h ôtel +×¢ ×ķ׳×Ķ +ب ÙĨÙĬ +×ŀ ×ķ׾ +Ġд нÑı +éĽ£ ãģĹãģĦ +вед ениÑı +Ġ×ķ ×ŀת +н апÑĢимеÑĢ +ÙĤ ابÙĦ +Ġrésult at +ĠÑĢазвиÑĤ иÑı +ر Ùij +ìłĦ 문 +ĠاÙĦÙħ زÙĬد +ĠìľĦ íķ´ìĦľ +ëĨ į +íĻ ķ +ĠThi ết +íĮ ¨ +malı dır +Ġcz ÅĤ +ĠczÅĤ owie +ĠczÅĤowie k +ĠÙĦ بÙĨ +ĠÙĦبÙĨ اÙĨ +üs ü +ãģªãĤĵ ãģł +Ġżyc ie +ĠÑħоÑĢоÑĪ Ð¾ +æĸ¹ ãģ« +ëĭ¤ ë©´ +иÑĩеÑģ каÑı +ער ×Ļ׼ +ער×Ļ׼ ת +ãģ¾ãģĽãĤĵ ãģ§ãģĹãģŁ +ĠÑģоб ой +Ġg á»Ĺ +Ġдел аÑĤÑĮ +da Äĩ +аÑĢ Ð° +róż ni +à¹Ģล ีà¹ī +à¹Ģลีà¹ī ย +à¹Ģลีà¹īย à¸ĩ +à¸Ŀ าà¸ģ +Ġت ÙĤ +ĠتÙĤ دÙĬ +ĠتÙĤدÙĬ Ùħ +หà¸Ļ ุà¹Īม +Ġmü cade +Ġmücade le +ì§Ģ 를 +ãĤ¤ ãĤ¹ +ĠØ£ ساس +jÄħce go +ĠÅŁ eh +н ÑĤеÑĢ +ÑĨи Ñİ +ï» » +ÑİÑī его +à¹Ĥà¸Ľà¸£ à¹ģ +à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹ģ à¸ģรม +Ġmie Äĩ +ØŃÙĥÙĪÙħ Ø© +ãģ§ãģĹãģŁ ãģĮ +×Ļס ×Ķ +ãĤĤãģ® ãĤĴ +Ġ×ŀ ×IJת +สุà¸Ķ à¸Ĺà¹īาย +Ġc Å© +ÙĨ سب +ĠпÑĢ Ð¾Ñĩ +Ġд ней +ĠÑįÑĤи Ñħ +׾ ×ŀת +нÑı Ñı +Ñį к +Ġì§Ģ ëĤľ +มหา วิà¸Ĺยา +มหาวิà¸Ĺยา ล +มหาวิà¸Ĺยาล ัย +d ão +ĠMá y +ĠêµŃ ê°Ģ +à¸ļุ รี +×Ĵ ×Ļ׾ +ĠÑĤÑĭ ÑģÑı +ĠÑĤÑĭÑģÑı Ñĩ +Ùģ Ùĥ +ĠÐĺ Ñģ +è¡Į ãĤıãĤĮ +פר ×ĵ +ãģ¤ ãģį +à¸Ħร à¸Ńà¸ļ +à¸Ħรà¸Ńà¸ļ à¸Ħรัว +à¸Ĥึà¹īà¸Ļ มา +ä»ĬæĹ¥ ãģ¯ +ĠìĤ¬ëŀĮ ìĿ´ +עצ ×ŀ×Ķ +п оÑĢ +ĠK ỳ +Ġ Æ¡n +Ġth Äĥm +Ùģ Ø§ÙĤ +ãģļ ãģ« +Ġ׾ קר +Ġ׾קר ×ķ×IJ +اÙģ ÙĬØ© +Ùħ ÙİØ§ +г аÑĢ +ص ÙĦا +صÙĦا Ø© +Ġ×ŀ ×ĸ×Ķ +lı ģını +Ġ×IJ ×Ļ׳×Ķ +к ÑĢо +Ġng ươi +Ġв ним +Ġвним ание +jÄħ cy +ÙĢÙĢÙĢÙĢ ÙĢ +Ñģ Ñħод +ãģªãĤĵ ãģĭ +×ŀ ×Ļ׾ +Ġ×Ķ×IJ ×Ĺ +ãĤı ãģªãģĦ +ع سÙĥر +ĠìĦ¸ ê³Ħ +ĠÑĩ его +ĠÑģÑĢед ÑģÑĤва +ĠÐł аÑģ +ãģª ãģģ +ÙĨ Ù쨳 +ר×Ļ ×ķף +Ñģ Ñĥд +ĠìĿ¸ ê°Ħ +ĠاÙĦÙħ ÙĤبÙĦ +ÙĨ عÙħ +تÙĪ Ù쨱 +ש ×ij×¢ +ı lm +ılm Ä±ÅŁ +Ġ×ľ×ª ת +تص Ùģ +×Ķפ ×ķ×ļ +à¹ĥà¸Ļ à¸Ľà¸µ +ìĿ´ ê³ł +Ùģ ÙĪØ² +à¸ľà¸¥ à¸ĩาà¸Ļ +ĠGi áo +à¸ļà¸Ńà¸ģ วà¹Īา +Ġd Ä±ÅŁ +ĠdÄ±ÅŁ ında +ì£ ½ +Ġdzie ÅĦ +к ÑĨии +и ÑĨе +ãģ® ä¸Ģ +ع Ø´ +пÑĢ ÐµÑģÑģ +หà¸Ļ à¹Īà¸Ńย +ลัà¸ģษ à¸ĵะ +Ġpossibilit Ãł +à¹Ħà¸Ķà¹īรัà¸ļ à¸ģาร +หย ุà¸Ķ +Ġphi ên +çĶŁ ãģ¾ãĤĮ +Ø· ÙĪÙĦ +ÑĦ ин +f ür +ØŃ ÙĬاة +íĸ ĪìĬµëĭĪëĭ¤ +׼ ׳×ķת +à¸Ľà¸£à¸° ส +à¸Ľà¸£à¸°à¸ª à¸ļ +à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ļ à¸ģารà¸ĵà¹Į +ëIJĺ ìĹĪ +Ġkaż dy +Ġl uyá»ĩn +ĠоÑĢганиз аÑĨии +å°ij ãģªãģı +ÑģÑĤÑĢо ен +Ġtécn ico +×§ ×Ķ׾ +Ġ×ķ×IJ ×Ĺ +ĠعÙĦÙĬ Ùĥ +Ñī ение +Ġ×Ķ ×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ +ÙĪØ³ ائÙĦ +Ġ×ķ ×Ķת +تÙħ ÙĬز +ĠÑģ казал +Ġпол и +Ġ×Ķ×ŀ ס +ÙĦÙij Ùİ +Ùħؤس سة +Ġ×ŀ ×Ļ×ĵ +ãģ£ ãģ¡ +ĠëĦĪ ë¬´ +à¸ŀ ี +Ġt ặng +Ġt ấn +ר ש×Ŀ +Ġméd ica +Ġ×¢ ×ķ×ŀ +Ġ×¢×ķ×ŀ ×ĵ +ÑĦ оÑĢ +Ùħر Ø© +Ġvat anda +Ġvatanda ÅŁ +Ġдел о +à¸Ļ ม +ãģ¨ åIJĮãģĺ +Ùģ Ùī +Ñģ оÑĢ +Ġ×Ķס ר×ĺ +Ġép oca +ìłķ ì±ħ +ĠÑģвÑıз ан +ض رب +ĠÙĦ ÙĨا +Ġuży wa +ĠاÙĦج ÙĬØ´ +Ñİ ÑĢ +×ijס ×ķ×£ +Ġм Ñĥ +ĠмÑĥ зÑĭк +bilit é +Ġma ç +س Ùİ +ت ÙĦÙĥ +ãģ ¬ +ÙĬ ÙĦا +ÑĪ Ð»Ð° +ÙĢÙĢ ÙĢ +Ġод ной +зв ан +ĠÑģ ÑĢаз +ĠÑģÑĢаз Ñĥ +ÙĨ ظÙħ +را Ùĩ +ĠÙĦÙĩ ذا +׼ ×ķר +Ġ×Ķש ×ij×ķ×¢ +Ġ×Ķש ת +ĠQu ảng +ãĥ« ãĥ¼ +ãģĪ ãģªãģĦ +×ĺ ×IJ +Ġmi á»ģn +ĠPh áºŃt +ĠاÙĦس ÙĪÙĤ +Ä Ĥ +ĠاÙĦج Ùħع +ĠاÙĦجÙħع Ø© +ÑİÑī ей +a ÅĤem +عت ÙĤد +Ø£ ÙĦÙħ +Ñģ ке +ĠìĿ´ íķ´ +ÙĨس Ø® +è¨Ģ ãģĦ +д обав +سب ÙĤ +×¢×ķר ר +ÑĤи п +ãģĿãģĵ ãģ§ +vis ión +عÙĪØ¯ Ø© +ë¨ ¹ +×ŀ ×ĸר×Ĺ +ĠØ¥ ØŃ +Ġ׾×ij ×Ļף +Ġ׾צ ×IJת +Ġyard ı +Ġyardı mc +Ġyardımc ı +İ Z +×§ פ×Ķ +tr é +liÄŁ ini +клÑİÑĩ а +Ġüret im +Ġa yrı +ĠkiÅŁ iler +à¸Ħ à¹īà¸Ļ +à¸Ħà¹īà¸Ļ หา +ĠS á»± +Ġ׼ ס +Ġ×Ľ×¡ ×£ +ĠÑĤак иÑħ +ĠXu ân +Ġл ег +Ġлег ко +Ø«ÙĤ اÙ쨩 +ÐĿ Ðŀ +ãĤ¹ãĤ¿ ãĥĥ +ãĤ¹ãĤ¿ãĥĥ ãĥķ +åIJĪ ãģĦ +Ġ×Ķש ×Ļ×ŀ×ķש +man ız +ĠÐĴ аÑģ +g ün +ìľĦìĽIJ íļĮ +Ġwsp óln +ĠÑģв ое +í ĥģ +à¹Ģà¸Ļ ีย +ÙĪØ¨ Ø© +в Ñıз +ı dır +ëIJĺ ìĹĪëĭ¤ +ĠdeÄŁi ÅŁtir +ãĤĭ ãģĵãģ¨ãģĮ +Ġ×Ĺ×ĵ ש×Ķ +ãĤīãĤĮ ãģ¦ãģĦãĤĭ +×Ĺ×Ļ ×Ļ×ij +ĠÐļ аÑĢ +׳×Ļת ×ķ×Ĺ +Ġ×§×ĺ ף +ר ×ĸ +ÙĪ Øº +èªŃ ãģ¿ +Ġت ÙĤÙĪÙħ +ĠÙĥ اÙĦ +à¸Ŀ ึà¸ģ +Ġë°ľ ìĥĿ +ológ ico +ر اع +à¹ģà¸ģà¹ī à¹Ħà¸Ĥ +ĠÑĢабоÑĤ Ñĥ +ÙĨÙij Ùİ +à¸Ńยูà¹Ī à¸Ĺีà¹Ī +ĠاÙĦØ« اÙĨÙĬØ© +ĠNh ân +Ñħ ваÑĤ +ö ne +Ġع دة +à¹ģ สà¸ĩ +ÑĤ оп +пÑĥÑģ ка +شر اء +ĠÐļ ом +Ġפע ×ķ׾×Ķ +ìĤ¬ ìĿ´ +ìĤ¬ìĿ´ íĬ¸ +è¡Į ãģ£ãģ¦ +Ġ×Ķ ×Ķת +ĠÑģÑĤ оÑĢо +ĠÑģÑĤоÑĢо нÑĭ +در س +à¸ĭ ู +à¸ķà¹Ī ำ +ĠØ£ بÙĬ +под об +ãģ« ãģ¦ +ار تÙģØ§Ø¹ +ĠÙħ ؤ +ик ов +ge führt +มืà¸Ń à¸ĸืà¸Ń +ĠÙĦ ÙĤد +ĠØ£ÙĨ Ùij +سÙĬ طر +ãģ¾ãģļ ãģ¯ +ס ×ĵ +Ñģк олÑĮко +ãģ¿ãģŁãģĦ ãģª +×ĵר ×Ĵ +×¢ ×Ļ×ĵ +à¹ĥหà¹ī à¸ļริà¸ģาร +ĠÐĶ Ð¸ +×ij×¢ ×Ļ×ķת +Ġ×Ķ×Ĺ ×ķ +пиÑģ ÑĮ +ĠاÙĦØ® ÙĦ +б ав +Ġİ lk +ĠاÙĦØ® Ùħ +ĠاÙĦØ®Ùħ ÙĬس +ĠÙĬ ÙĤÙĪÙħ +æĻĤ ãģ® +ĠsÅĤ ow +ĠØ£ ÙĩÙħ +Ø®ÙĦ ÙĤ +ĠØ£ صبØŃ +Ġchứ a +Ġth ác +Ùģ Ø§ÙĦ +Ġch á»Ŀ +ĠاÙĦØ® ار +ĠاÙĦخار ج +ĠاÙĦخارج ÙĬØ© +Ø· ائر +Ġt Ãł +ĠtÃł u +à¸ģล à¹īà¸Ńà¸ĩ +ĠاÙĦÙħر Ø£ +ĠاÙĦÙħرأ Ø© +åħ¨ ãģı +ĠÃĸ n +çļĦ ãģ«ãģ¯ +Ġpiè ce +×Ĵ ×Ļ×ij +ĠاÙĦ ÙĪØ§ÙĤع +ä»Ĭ ãģ® +ĠاÙĦÙħ ÙĤ +cz nÄħ +Ù쨹 اÙĦ +ен ного +ĠÑĦак ÑĤ +ìĭł ì²Ń +ĠÐŀ ни +ĠاÙĦبÙĦ اد +ов иÑĩ +ëı Į +ÑĦ ÑĥнкÑĨи +Ġìĸ´ ëĬIJ +ãĥķãĤ© ãĥ¼ +d ÃŃ +ил оÑģÑĮ +Ùħ Ùī +ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬ Ùĥ +ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬÙĥ ÙĬØ© +×ĺ ×Ļפ×ķ׾ +íĶĦ ë¡ľê·¸ +íĶĦë¡ľê·¸ ëŀ¨ +Ġש ×ķ׳×ķת +Ø´ ÙħÙĦ +ĠпаÑĢ Ð° +Ġ×Ķ×Ĺ ×ķ×§ +ÙĪØ² ارة +ãģ¨ ãģĻãĤĭ +Ġqu ảng +ĠaÄŁ ır +ĠاÙĦÙĦ ج +ĠاÙĦÙĦج ÙĨØ© +ê¸ ´ +ĠT ân +ج ÙħÙĦ +д ол +à¹ģà¸ŀ à¸Ĺย +à¹ģà¸ŀà¸Ĺย à¹Į +Ġר×IJ ש×Ļ +Ñī ей +Ġçev re +Ġкомп лекÑģ +Ġ×ij ×ŀש×ļ +Ġalt ın +ĠØ£ عÙħاÙĦ +ĠÑģво его +ãĤĪ ãģĦ +×Ĺ׾ ×Ļ×ĺ +×ŀ׳ ×¢ +Ġר ×ij×Ķ +ĠØ£ÙĬضا Ùĭ +×ĸ ׾ +ĠاÙĦسÙĬ اسÙĬ +æĢĿ ãģĨ +קר ×§ +קרק ×¢ +ĠاÙĦÙģ Ø±ÙĬÙĤ +б иÑĤ +×§ ׳×Ķ +ĠØ¥ ÙĨÙĩ +ĠÐĴ ам +Ðł Ðŀ +ãĥĪ ãĥª +å¿ħè¦ģ ãģª +Ġch âu +ç¶ļ ãģij +Ġçöz üm +gÅĤ ow +ع ÙĤÙĦ +売 ãĤĭ +i ết +à¸Ĭิ à¹īà¸Ļ +ĠØŃÙĤ ÙĪÙĤ +Ø·ÙĦ ع +ĠÄij en +ĠÙĥ اÙ쨩 +ãģ® ãģĶ +Ġë ¬ +Ġë¬ ¼ +Ġ물 ë¡ł +Ġرس ÙĪÙĦ +з ам +зам ен +Ġkullan ıcı +×¢ ×ķ׾ +èī² ãĢħ +ÑĪи ÑĢ +Ġ׊ש +Ġwy gl +Ġwygl Äħda +ש ×Ļ×ŀ×ķש +å¿ĺ ãĤĮ +×¢ ×Ļצ×ķ×ij +ĠاÙĦس ÙĪØ±ÙĬ +å°ij ãģªãģĦ +Ġпо иÑģк +สำ à¸Ļัà¸ģà¸ĩาà¸Ļ +Ġ×ŀצ ×ĵ +Ġmü ÅŁ +ĠmÃ¼ÅŁ ter +ĠmÃ¼ÅŁter i +ĠÙħÙĨ ÙĩÙħ +à¸ķำ à¹ģ +à¸ķำà¹ģ หà¸Ļ +à¸ķำà¹ģหà¸Ļ à¹Īà¸ĩ +ÅĽ mie +Ġש ×ł×ª +Ġ×Ķ ×¤×Ļ +פר ש +×¢×ijר ×Ļת +สà¸Ļ ัà¸ļ +สà¸Ļัà¸ļ สà¸Ļุ +สà¸Ļัà¸ļสà¸Ļุ à¸Ļ +è¨Ģ ãģ£ãģ¦ +à¸ģาร à¸Īัà¸Ķ +ĠMo że +из аÑĨии +ứ t +ĠÙĪØ¨ عد +ĠdeÄŁ ild +ĠdeÄŁild ir +Ġת ×ŀ +Ġ×ŀ×ŀ ׳×ķ +話 ãĤĴ +ĠÑĨ ена +Ġth úc +×Ļ×ŀ ×ķף +ĠB áo +ãĤĴ åıĸãĤĬ +å®ī ãģĦ +Ġ×¢×ķש ×Ļ×Ŀ +èĩªåĪĨ ãģĮ +l ée +ãĤĭ ãģ®ãģ§ +иÑĢÑĥ еÑĤ +ãģ¦ ãĤĭ +ست ر +ĠاÙĦØŃ ÙĬ +×Ļ׾ ×ķת +Ġ×Ĺ ×ij +ÙĤر Ø£ +تÙħ ÙĥÙĨ +س ائÙĦ +prü f +ãģĭ ãģijãģ¦ +ĠÑģоб ÑģÑĤвенно +ĠìľĦ íķĺìŬ +׾ ×Ļ×ĺ +ãģĮ å¤ļãģı +ÙĬت Ùĩا +ç«ĭ ãģ¦ +ม à¸Ńà¸ļ +ìĭľ ìŀ¥ +оÑĢ Ð° +Ġs avaÅŁ +×ĺ×Ļ×ij ×Ļ +×ij ׳×ķ +Ùħا ذا +기 ê°Ħ +ãģªãģ© ãģ§ +Ġ×ŀ ת×Ĺ×Ļ׾ +Ġnhi á»ħ +Ġnhiá»ħ m +ка ÑĢ +каÑĢ ÑĤ +Ġ׾×Ķ ×©×ª×ŀש +׳ ×Ļ×Ĺ +اد ÙĬØ© +ราย à¸ĩาà¸Ļ +Ġprzy kÅĤad +Ñī ий +ØŃض ÙĪØ± +Ġh ôn +à Ŀ +ת ×ķצ×IJ×ķת +راب Ø· +Ġb ếp +ĠполÑĥÑĩ и +åĩºä¼ļãģĦ ç³» +à¸Ľà¸¥ à¹Īà¸Ńย +ĠاÙĦØ´ باب +اÙĩ ÙĦ +ä»Ĭ ãģ¾ãģ§ +رج ع +ãĤ¶ ãĥ¼ +ÙĤ Ùģ +ĠGro ÃŁ +ĠíļĮ ìĽIJ +اج ر +Ġ×ij×ŀ קר×Ķ +Ġseg urança +fü hl +ãģ¦ ãģĦãģı +หม à¸Ń +ĠкоÑĤоÑĢ Ð¾Ð¼ +ĠN Äĥm +ĠdÅĤ ugo +ÙħÙĨ ØŃ +ש×ķ ×ķ×Ļ +ĠØ£ÙĬ اÙħ +ส à¸łà¸²à¸ŀ +r zÄħ +شر Ùĥات +ãĤĴ èĢĥãģĪ +д аÑĢ +à¸Ľà¸£à¸° à¸Ĭุม +Ġ×ķ×IJ ×ĸ +i á»ĩn +Ġt ươi +ש ×Ļ×Ĺ +à¸Ń à¹Īà¸Ńà¸Ļ +æĽ¸ ãģĦãģ¦ +Ġng ữ +×ij×Ļ×ĺ ×Ĺ +×ij×Ļ×ĺ×Ĺ ×ķף +Ġs ẵ +Ġsẵ n +ì§Ģ ëıĦ +ĠпÑĢ ÐµÐ¿ +ĠпÑĢеп аÑĢаÑĤ +Ġна ÑĥÑĩ +ĠÃľ nivers +ĠÃľnivers ites +ĠÃľniversites i +Ġ×Ĵ×ĵ ×ķ׾×Ķ +Ġ×Ķ ×ł×ª +Ġ×Ķ×ł×ª ×ij×¢ +ãģ§ãģĤ ãģ£ãģŁ +Ġmies iÄħ +ĠmiesiÄħ c +г ÑĢам +гÑĢам м +Ġبش Ø£ÙĨ +ĠÑħ ÑĢ +×§ ×Ļ×ĵ +×§×Ļ×ĵ ×ķ×Ŀ +Ø´ Ùĥر +Ġ á»ķ +Ġá»ķ n +ãģĮãģĤ ãģ£ãģ¦ +ãģķãĤĮ ãģ¾ãģĻ +Ġ×Ĺ ×ķ×ĵ +Ġ×Ĺ×ķ×ĵ ש×Ļ×Ŀ +ÙħÙĪØ§ جÙĩ +ÙħÙĪØ§Ø¬Ùĩ Ø© +أش خاص +ب غ +à¹Ģรียà¸Ļ รูà¹ī +ãģĹãģ¦ ãģĦãģı +Ġs ạn +å¿ħ ãģļ +׳ ×Ļ×Ĵ +׳×Ļ×Ĵ ×ķ×ĵ +باÙĦ غ +׊ש×ŀ +×Ĺש×ŀ ׾ +Ġnap raw +Ġnapraw dÄĻ +Ø´Ùĩ اد +×IJ ×ķ×Ķ +×IJ×ķ×Ķ ×ij +и ÑĨÑĭ +Ġ×Ķ ×¨×Ľ×ij +ëŀ ij +Ġת ×¢ +Ġ×Ķ ×Ļש +Ġ×Ķ×Ļש ר×IJ +Ġ×Ķ×Ļשר×IJ ׾×Ļ +Ø£ ÙħÙĨ +ÑİÑī аÑı +sk ór +LER İ +Ġ×Ķ×IJ×Ĺר ×ķף +×¢ ׳ק +ĠÙĪ ÙĥÙĦ +ãģĵãģĵ ãģ§ +Ġqu án +liÄŁ in +à¸ģà¸İ หมาย +Ø· Ùħ +Ø£ جÙĩ +أجÙĩ زة +ĠEr doÄŁan +ãģ§ ãģĬ +Ġв ÑĢа +ĠвÑĢа Ñĩ +ĠPh ó +à¸Ĭั à¹Īว +à¸Ĭัà¹Īว à¹Ĥม +à¸Ĭัà¹Īวà¹Ĥม à¸ĩ +Ġph úc +×Ļפ ×ķת +×¢×Ļ ×ķף +Ġduż o +ãĥģ ãĥ¼ãĥł +ĠÙĬ Ùİ +Ġзад аÑĩ +Ġ×Ĵ×ij×ķ×Ķ ×Ķ +Ġ׼ ׼׾ +лож ен +ét at +Ġng Äĥn +èµ· ãģį +ĠTi ến +ص عب +Ġexperi ência +Ø® Ùħ +à¸ģาร à¸Ĺำà¸ĩาà¸Ļ +س ÙĬد +ĠD á»± +ĠкоÑĤоÑĢ Ð¾Ð³Ð¾ +lad ıģı +Ġkh á»ķ +Ġê³Ħ ìĨį +Ñī ик +สà¹Īวà¸Ļ à¸ķัว +з оÑĢ +ÙĨ Ùı +Ġ à¸Ķัà¸ĩ +Ġà¸Ķัà¸ĩ à¸Ļัà¹īà¸Ļ +Ġc ấu +ĠÄij á»ijc +о ÑĦ +ĠاÙĦØ£ عÙħاÙĦ +ãģªãģı ãģ¦ãĤĤ +×ķ׼ ×Ļ×Ŀ +à¹ģ à¸Ľ +ĠB ên +ãĥ¯ ãĥ³ +Ġgi ám +ĠÅŀ u +Ġd áng +ع ÙĦÙĬ +à¹Ģà¸ģ ษ +à¹Ģà¸ģษ à¸ķร +ÙĪØ¬ ب +н нÑĭе +ÙĤ ضاء +à¸Ħว à¸ļ +à¸Ħวà¸ļ à¸Ħุ +à¸Ħวà¸ļà¸Ħุ ม +ãģ¤ ãģ¤ +ĠVi á»ĩc +×ŀ×ij ×ĺ +ש×Ļת ×ķ×£ +Ġв едÑĮ +k aza +kaza ÅĤ +à¸ķำ รวà¸Ī +ãĤ¿ ãĥ« +Ġпов Ñĭ +ĠповÑĭ ÑĪен +ĠS ợ +ĠìĦ¤ ëªħ +ĠÃĩ ünkü +ìĥĿ íĻľ +Ö ¾ +ãĤĮ ãģ¦ãģĦãĤĭ +Ġ×ij ר×IJש +ר ×ķ×Ĵ +Ġо ÑĦи +ĠоÑĦи ÑĨиалÑĮн +ĠÑĥ ÑģÑĤанов +ĠÑĥÑģÑĤанов лен +ĠاÙĦÙħ صر +ĠاÙĦÙħصر ÙĬØ© +ĠÐŁÐ¾ ÑįÑĤомÑĥ +ÙĨ صÙģ +ĠÙĪØ§ÙĦ ÙĨ +Ġh Ãłi +à¸Ħ ิ +ĠApr ès +ì³ IJ +à¹Ģà¸ĭ ีย +×ĵ ×ŀ×Ķ +activ ité +à¸Ħิà¸Ķ วà¹Īา +ÑĤ ÑĢен +à¹Ģ ฮ +ãĥı ãĤ¤ +ãģĮ å¢ĹãģĪ +ен наÑı +Ġìĺ¤ ëĬĺ +ãĥ¢ ãĥ³ +Ġкон еÑĩно +ĠÙħÙĤ ابÙĦ +cl é +Ġh ü +Ġth ẳng +ìłģ ìĿ´ +ĠÐIJ лекÑģ +ĠÐIJлекÑģ ан +ĠÐIJлекÑģан дÑĢ +ãĥŀãĥ³ ãĤ·ãĥ§ãĥ³ +ãģ²ãģ¨ ãģ¤ +ãģª ãģĬ +à¹Ģà¸Īà¹īา à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ +ëĵľ 리 +Ø´ اء +ĠsaÄŁ lık +ĠÅŁ imdi +×Ļ×IJ ׾ +تأ Ø«ÙĬر +Ø£ سب +أسب اب +ĠвÑĭполн ен +л ок +ש ×Ļ×ij×Ķ +Ġl ắm +ĠTr Æ°á»Ľc +Ġ×Ķ×¢ ׾ +리 를 +ĠÑĢ ÐµÐ¶ +ĠÑĢеж им +int é +inté gr +×Ĵ ׳×Ļ +ĠاÙĦØ´ عر +Ġmil hões +Ġpeque ño +ãĤ³ ãĥ¼ãĤ¹ +×ķ׼ ×Ĺ +à¹Ģà¸Ĭ à¹īา +شر ÙĤ +Ġh ương +รัà¸IJ à¸ļาล +à¸ģล าย +à¸ģลาย à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġпод Ñħод +תש ×ķ×ij×Ķ +ãģıãģª ãģ£ãģ¦ +ĠاÙĦØ£Ùħ Ùħ +ĠH á»įc +ĠwspóÅĤ pr +ĠwspóÅĤpr ac +Ñĩ Ñĥв +ÑĩÑĥв ÑģÑĤв +ÃŃst ico +à¹Ģà¸ģ าะ +ìĽ Ģ +Ġназ ад +ãĤĭ ãĤĪãģĨãģ« +ĠС Ш +ĠСШ ÐIJ +м он +ĠAs ÃŃ +×ķר ×Ĵ +полн ен +×ŀס ׾ +×ŀ×¡×ľ ×ķ׾ +à¹Ģลืà¸Ń à¸Ķ +à¹Ģริà¹Īม à¸ķà¹īà¸Ļ +ĠاÙĦØ¥ Ùħ +ĠاÙĦØ¥Ùħ ارات +צ×Ķ ×¨ +ãĥ¡ãĥª ãĥĥãĥĪ +ĠпоÑĤ ом +в из +ĠÙģ ØªØ±Ø© +å¾Į ãģ® +ÐĿ ÐIJ +×ŀס ר +ÙĬر ÙĬ +pr é +Ġte ÅŁek +ĠteÅŁek kür +Ġöd eme +د اÙĨ +ãģ¾ ãģĹãģ¦ +缮 ãģ« +ĠÑĤ еÑĩение +l ard +lard ır +à¹Ģรา à¸Īะ +ס פ×Ļ +ĠÙĪÙĥ ذÙĦÙĥ +Ġh át +Ġt á»Ļc +à¸Ħุ ย +Ġb ức +ØŃ ÙĬÙĨ +èģŀ ãģĦãģ¦ +Ùħؤ شر +ĠNh ư +Ġмен ее +ละ à¸Ħร +Ñģ ин +ĠÑĢ ÐµÐº +ĠÑĢек л +ĠÑĢекл ам +ĠÙģ ÙĩÙĪ +Ġ׾ ×ĸ +×Ļ׳ ×ķת +ĠÅŁ art +ÑģÑĤав ка +Ġíı¬ íķ¨ +ãģ«è¡Į ãģı +ï¼ Ŀ +ĠпозволÑı еÑĤ +Ġת×ķ׼ ׾×ķ +ов ал +صÙĦ Ø© +Ġ׾ש ׳×ķת +ĠÐĺ гÑĢ +ÙħÙĨتج ات +Ġsat Ä±ÅŁ +Ñģ ко +ĠاÙĦØ«ÙĦاث اء +Ġ×Ķ×ĵ×ijר ×Ļ×Ŀ +ãģĹãģ¾ ãģĹãĤĩãģĨ +بÙĤ Ùī +åĬĽ ãĤĴ +ĠÃĩ ok +ãĥģ ãĥ¥ +à¹Ģà¸Ĭ ืà¹īà¸Ń +ยุ à¸Ħ +ศา ล +Ġ×§×ķ×ĵ ×Ŀ +×ĸר ×Ļ×Ŀ +ãģ® åł´åIJĪ +ĠìķĬ ìķĺ +ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ ãģĮ +×IJ שר +è¡Į ãģı +ãģ» ãģĭ +æ°Ĺ ãģ«ãģªãĤĭ +й деÑĤ +íķĺìĺĢ ëĭ¤ +ستÙħر ار +ĠÐŁÑĢ Ðµ +ĠÑģ боÑĢ +ĠìķĦ 무 +ç§ģ ãĤĤ +ع ص +Ġн иÑĩ +ĠниÑĩ его +ĠпÑĢи ем +×§ ×ķ×ŀ +ĠìĪĺ ëıĦ +Ġì ¡´ +Ġì¡´ ìŀ¬ +ĠØ£ Ø«ÙĨ +ĠأثÙĨ اء +ĠÙĪØ§ÙĦ ØŃ +ãģĮ ãģ§ãģįãĤĭ +Ġת ×Ķ +Ġת×Ķ ×Ļ×Ķ +ר ף +ĠÑģвÑıз и +×Ĵ שת +Ñģп екÑĤ +ס ×ij×Ļ×ij +ס×ij×Ļ×ij ×Ķ +ĠíķĦìļĶ íķľ +ت خصص +Ġж ив +Ġжив оÑĤ +ĠMay ıs +تع ا +تعا ÙĪÙĨ +ĠعÙĨ Ùĩا +ów ki +ĠاÙĦÙģÙĦسطÙĬÙĨ ÙĬ +ãģłãģijãģ§ ãģªãģı +ìĿ¸ ì§Ģ +ĠاÙĦس ÙĪØ¯ +ĠاÙĦسÙĪØ¯ اÙĨ +إجراء ات +Ġkö tü +Ġ×Ļ ×ª×¨ +×Ĵ ×Ļש×Ķ +Ġצ ×ķר×ļ +รà¸ĸ ย +รà¸ĸย à¸Ļà¸ķà¹Į +Ñħ оÑĤ +Ðł ÐIJ +ÙĪ Ø·ÙĨ +Ġsay ısı +ס ×Ĺר +Ùħ ÙĪÙĦ +ãĤĴæĮģ ãģ£ãģ¦ +ع اÙĨ +Ġt á»Ļi +ĠвÑĭ ÑĪе +Ġt ầm +ãĥĪ ãĥ¬ +×Ļצ ×ķ +ม ุม +س ÙĪØ¯ +ìłĦ ìŀIJ +ãĤµ ãĥŃãĥ³ +ìĤ° ìĹħ +ĠоÑģнов ан +Ø® Ù쨶 +רצ ×Ķ +بÙĬ ض +×ķÖ ¹ +ס×Ļ ×Ļ×¢ +Ġש ×IJ×Ļ +ĠاÙĦÙĤر Ø¢ÙĨ +ĠТак же +×ŀש ×ŀ×¢×ķת +س ÙĩÙĦ +Ġ×Ķ ×ł×Ķ +ãĤĴ ãģĹãģ¦ãģĦãĤĭ +×Ļ ×Ļס +×Ķ ×ķ×IJ +ĠB ÃŃ +Ġмал о +ĠëͰëĿ¼ ìĦľ +Ġר ×Ĺ×ij +ãģĮ é«ĺãģĦ +ÙĪ Ø§Ø³ +ìĤ ¼ +׳ ×¢ +ãģ£ ãģ¡ãĤĥ +ĠT üm +à¸Ńีà¸ģ à¸Ķà¹īวย +ãģĹãģ¦ ãģıãģłãģķãģĦ +ÙĨØ´ اط +ãĥĹ ãĥ©ãĥ³ +али ÑģÑĮ +×ĵ ×ľ×ª +Ġwc zeÅĽ +ĠwczeÅĽ niej +ĠÑįÑĤ им +Ġthá»ĭ t +à¸ļ ัà¸į +à¸ļัà¸į à¸Ĭี +ãģļ ãģ£ãģ¨ +ÑĢ Ð¸Ð½ +Ġswo jÄħ +íķĺëĬĶ ëį° +Ġë§Įëĵ¤ ìĸ´ +تش Ùĥ +تشÙĥ ÙĬÙĦ +ائ Ùĩ +Ġ׾פ ×Ĺ×ķת +ãĥĭ ãĥ¥ +ãĥĭãĥ¥ ãĥ¼ãĤ¹ +׼×IJ ף +ãģ§ãģį ãģŁ +зв он +Ġsta ÅĤ +×Ĺ×ijר ת×Ļ +ĠØ£ عÙĦÙĨ +à¹ģà¸ļà¸ļ à¸Ļีà¹ī +بد Ø¡ +ãĤģ ãģŁ +Ġ×ŀש ×ŀ×¢×ķת +Ġ×ŀש×ŀ×¢×ķת ×Ļ +ör ü +Ġh ạnh +z ähl +ĠL ý +Ġ×ij ×Ķת +Ġ×ij×Ķת ×IJ×Ŀ +б аÑĢ +ì¦ Ī +ä»ĬåĽŀ ãģ® +Ġy ü +Ġyü ks +Ġyüks el +ãĤ½ ãĥ¼ +ãģĤ ãĤĮ +ת ׾×ŀ×Ļ×ĵ +ãģ¤ ãģª +×ij ׳×Ļ×Ŀ +Ġx ếp +ĠмÑĥж Ñĩин +ĠاÙĦÙĥ تاب +׼ ×ŀ×ķת +Ġç e +Ġçe ÅŁ +ĠçeÅŁ it +ĠçeÅŁit li +×ĵ ×Ļר×ķת +à¸ļุ à¸į +ĠاÙĦØ¥ ÙĦÙĥ +ĠاÙĦØ¥ÙĦÙĥ ترÙĪ +ĠاÙĦØ¥ÙĦÙĥترÙĪ ÙĨÙĬ +ĠباÙĦØ¥ ض +ĠباÙĦإض اÙ쨩 +Ġyö nel +Ġyönel ik +mys ÅĤ +à¸Ķà¹īวย à¸ģาร +à¸ģาร à¸Ĺำ +ов Ñĭм +Ø£ زÙħØ© +æİ¢ ãģĹ +íļ ¨ +Ġ×ķ×IJ ×Ŀ +Ġnghi êm +ÑĪ Ð¸Ð½ +ка л +Ġcrian ças +èĩªåĪĨ ãģ§ +Ġн ай +Ġнай ÑĤи +ĠS á»ij +ĠÃ¶ÄŁrenc iler +ãĥ¶ æľĪ +Ñģ ан +ĠJ á +ĠkonuÅŁ ma +شر Ø· +ëĪ Ī +ar rière +ضر ÙĪØ±Ø© +ãĥĶ ãĥ³ +×¢ שר +аÑĢ ÑĮ +جÙħ اع +Ġdé co +Ġ×Ļ×Ķ ×ķ×ĵ×Ļ +à¸ŀ ลาà¸Ķ +ĠÙĬ ÙĥÙĨ +Ġج اÙħعة +Ø· بÙĤ +Ġbo ÅŁ +×ķ ×ķ×IJ +×ŀ×ĵ ×¢ +×§×ij×ķצ ת +פ ×Ļר +jÄħc ym +ÙħØ´ ا +Ùħشا ÙĥÙĦ +צ פ×ķף +Ø¥ ست +×ŀ׼ ר +سÙħ ع +Ġкак ой +ÑĤ воÑĢ +ØŃ ج +Ù쨱 ض +пÑĢав лен +Ġник ак +Ġmi á»ĩ +Ġmiá»ĩ ng +ü ÃŁ +иÑĢов ал +׾ ×ŀ×ķת +次 ãģ® +ÙĦ Ø· +à¸ķ ัà¸Ļ +×Ķ ×ª×Ĺ×Ļ׾ +Ġfoto ÄŁ +ĠfotoÄŁ raf +طر ØŃ +à¸Ńà¸Ńà¸ģ à¹Ħà¸Ľ +Ġy ên +Ġп ок +Ġпок Ñĥп +ĠпокÑĥп а +ÑĨ Ñĥ +Ġкомп ÑĮÑİ +ĠкомпÑĮÑİ ÑĤеÑĢ +ĠاÙĦÙĥ رÙĬÙħ +تص Ùħ +تصÙħ ÙĬÙħ +Ġоказ а +Ġzar ówn +Ġzarówn o +ëĮĢ ì¶ľ +ãĤ»ãĥ³ ãĤ¿ãĥ¼ +Ġjako ÅĽci +æĤ © +æĤ© ãģ¿ +Ø£ÙĨ ÙĪ +Ø£ÙĨÙĪ Ø§Ø¹ +ë¹ ł +Ġìłķ ë§IJ +Ġk ẻ +ĠÑģай ÑĤа +Ġ×Ķ ×¢×¨×ij +Ùĩ ز +pres ión +ĠÑģÑĤ ен +ãģ£ãģ¦ ãĤĭ +Ġhız lı +Ðļ ÐIJ +×ŀשפ ×Ĺת +ĠÙĨ Ùĩا +ĠÙĨÙĩا ÙĬØ© +ãģ¾ ãģĦ +о ÑħÑĢан +ร à¹īà¸Ńย +ล ึà¸ģ +ĠÙĪØ¨ اÙĦ +ãĤĤãģ® ãģĮ +ר׼ ×Ļ×ij +ãĤ¤ ãĥ¤ +س ؤ +سؤ اÙĦ +ĠÙĦØ£ÙĨ Ùĩ +ĠkonuÅŁ tu +Ðļ ÑĥпиÑĤÑĮ +Ġש×IJת ×Ķ +ĠÙĪØ§ÙĦ س +Ġmożliwo ÅĽci +Ġpró b +ëĶ ° +ãģ© ãĤĮ +ĠÐľ ин +ĠоÑĢганиз м +ãģ«å¯¾ ãģĻãĤĭ +ĠPr é +Ġpriv é +ch è +ãģĦãģŁãģł ãģį +สà¸Ļุ à¸ģ +ajÄħ ce +ĠD zi +ĠDzi ÄĻki +ÅĤat w +r än +rän k +æĿ¥ ãģŁ +Ġ×Ķ×Ļ×Ķ ×ķ×ĵ×Ļ +ãĤ¬ ãĥ¼ +ĠÑĢаР´ +ĠÑĢад и +к ÑĤив +Ø£ Ùĩد +Ø£Ùĩد اÙģ +ש ×IJ×Ļר +ãģ¦ ãģĦãģªãģĦ +Ġfr üh +Ġок ол +Ġокол о +Ġreg ião +ĠÑĩиÑģ ле +Ġpon iew +Ġponiew aż +ìĦ¼ íĦ° +Ġb ầu +Ġê · +Ġê· ľ +Ġê·ľ ìłķ +ĠH òa +ĠÑĤ оÑĤ +ãĤĤ å¤ļãģĦ +ĠاÙĦإسÙĦاÙħ ÙĬØ© +ãģĭ ãģĦ +Ñį н +ĠÑĥказ ан +ĠÑĤак ое +ï¼ ³ +ëĮĢ íķĻ +Ġgen iÅŁ +ĠاÙĦØ® ÙĬ +ĠاÙĦØ®ÙĬ ارات +ãĤĴè¡Į ãģĨ +ש ×ŀ×Ķ +ĠLÃł m +ÙĪÙĨ ÙĬ +Ġ×IJ ׾×Ļ×ķ +Ä ĺ +à¹Ħมà¹Ī สามารà¸ĸ +人 ãģ¨ +بر ز +×Ļס ×ķ×ĵ +×Ĵ ׾×Ļ +ĠÙĬ ÙĨا +ĠÙĬÙĨا ÙĬر +ĠкаÑĢÑĤ ин +Ġt ôn +à¹Ģ à¸ģร +à¸Ħ à¸Ķี +Ġ׾×IJ ×ķר×ļ +ãĤĤãĤī ãģĨ +ãģĭ ãģĭãĤĭ +ани и +Ġara ÅŁtırma +ÙĦاØŃ ظ +ãģĦ ãĤĦ +ĠT Ãłi +Ġ à¸Ļà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģ +Ġà¸Ļà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģ à¸Ļีà¹ī +ĠÄIJ ảng +ãģ£ãģ¦ ãģįãģŁ +Ġà¸ĭึà¹Īà¸ĩ à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġt ả +Ġmożliwo ÅĽÄĩ +ĠS ản +Ġİ ki +Ġc ắt +س Ø£ÙĦ +Ġbak ım +Ø´ ب +à¸ķ ีà¹ī +à¸ŀ ยาย +à¸ŀยาย าม +สั à¸Ľ +à¸ªà¸±à¸Ľ à¸Ķา +à¸ªà¸±à¸Ľà¸Ķา หà¹Į +ë° Ģ +еÑĢ Ñĭ +Ġc ánh +Ġthu ế +ت بع +ãģ«åħ¥ ãĤĮ +Ñİ ÑģÑĮ +íļĮ ìĿĺ +ç°¡ åį +ç°¡åį ĺ +ç°¡åįĺ ãģ« +Ġtr úc +ĠاÙĦÙĥ ÙĪÙĬ +ĠاÙĦÙĥÙĪÙĬ ت +ãĤıãģij ãģ§ãģĻ +ĠÑģв об +ĠÑģвоб од +ĠÑĥÑĩаÑģÑĤ ник +สิ à¹īà¸Ļ +ĠпÑĢо ÑĦеÑģÑģиона +ĠпÑĢоÑĦеÑģÑģиона лÑĮн +Ñģп оÑĢ +×Ĺ ×ķ×ij×Ķ +Ùħع ÙĨÙī +ĠاÙĦÙģ ØªØ±Ø© +สูà¸ĩ สุà¸Ķ +ãĤı ãģļ +ĠÄij è +ĠÄijè n +æ¯Ķ ãģ¹ +า à¸ĺิ +Ġmoż emy +à¹ģ à¸ĭ +à¸Īะ à¹Ħมà¹Ī +Ġs ắp +Ðļ Ðŀ +Ġprá ctica +ÙĪÙĥ اÙĦØ© +è¾¼ ãĤĵãģ§ +ológ ica +Ġе Ñī +ĠеÑī Ñij +تع دÙĬÙĦ +ĠØ£ Ùĥد +Ġצר ×Ļ׼ +Ġצר×Ļ׼ ×Ļ×Ŀ +Ø« Ùħ +Ġк ÑĢÑĥ +ĠкÑĢÑĥ п +×ij×Ļ×§ ×ķרת +Ġì¡° ê¸Ī +ãģ¨ãģį ãģ¯ +Ġb ạc +ĠÑĢаÑģ пол +ĠÑĢаÑģпол ож +ĠÑĢаÑģполож ен +ز ÙĬÙĨ +ĠÐļ ÑĢоме +ĠاÙĦÙĨ ظر +×Ķ ×ķ×ĵ +ĠاÙĦس بت +ã썿ĢĿ ãģĦ +Ġpa ÅĦst +ĠpaÅĦst w +ĠÙĦÙĬ ست +ĠбÑĥд Ñĥ +à¸Ĺัà¸Ļ à¸Ĺี +ร าม +ØŃ صÙĪÙĦ +ãģĹãģ¦ãģıãĤĮ ãĤĭ +ĠاÙĦØ¥ سرائÙĬÙĦ +ĠاÙĦإسرائÙĬÙĦ ÙĬ +ãģĵãĤĮ ãģ¾ãģ§ +ìĤ¬ 를 +Ġs ürü +à¹Ģว à¸Ńรà¹Į +à¹Ģà¸ĭ à¸Ńรà¹Į +Ġutilis é +ĠÑģиÑģÑĤем а +Ġdw ó +Ġdwó ch +Ġpróp rio +Ġëĵ± ìĿĦ +arr êt +ĠЧ а +×IJ×ŀ ׳×ķת +عار ض +à¹Ģà¸ģม สà¹Į +Ġ׾×Ķ ×ij×Ļף +Ġ׾ ×ij×Ĺ +Ġ׾×ij×Ĺ ×ķר +สา à¸Ĥา +ĠÐľÐ¾Ñģк ве +ب عد +ĠاÙĦÙĤر ار +ĠÄIJ á»ĭa +Ġ×Ĺ ×Ĵ +Ùģ ØªØ± +ÙĪÙĨ Ø© +Ġ×Ķ×ĸ ×IJת +å¸Ĥ ãģ® +ãģ» ãģĹãģĦ +Ġ×ij×¢ ×Ļר +ĠÑĤеп еÑĢÑĮ +ìĬµ ëĭĪê¹Į +à¹Ħม à¹Īว +à¹Ħมà¹Īว à¹Īา +à¹Ħมà¹Īวà¹Īา à¸Īะ +×ŀ ×IJ×Ķ +æĥħ åł± +æĥħåł± ãĤĴ +غ ÙĨ +Ġпо Ñı +ĠпоÑı ви +éģİ ãģĶ +تش غ +تشغ ÙĬÙĦ +в ел +Ġ×Ĺ ×ŀ +ãģ¨ãģªãĤĬ ãģ¾ãģĻ +Ġra ÄŁ +ĠraÄŁ men +ãģĭ ãģ©ãģĨ +ãģĭãģ©ãģĨ ãģĭ +ен ко +ì§Ģ ê³ł +Ġ×IJ׾ ×Ļ×Ķ +ĠØ£ ÙĦ +à¸Īำ หà¸Ļ +à¸Īำหà¸Ļ à¹Īาย +nız ı +Ġ׾ק ×Ĺת +Ø£ ÙĩÙħ +Ø£ÙĩÙħ ÙĬØ© +ت غÙĬر +ש ×Ĺר +ס×ķפ ר +×ĵ ×Ļר +èī¯ ãģĭãģ£ãģŁ +×ŀ׾×Ĺ ×ŀ×Ķ +ÑģÑĤв ие +ÑĤ ÑĢаÑĤ +ĠاÙĦØ£ Ø® +ĠاÙĦأخ ÙĬرة +ĠاÙĦØŃ صÙĪÙĦ +Ġcréd ito +צ ×Ļ×¢ +ãĥ¬ ãĥĻãĥ« +بر ÙĬ +ëIJ IJ +ãģł ãģ£ãģ¦ +Ġreal tÃł +س Ù쨱 +×ķ׳ ×ķ +×Ĵ ×ķ×ĵ +×Ĵ×ķ×ĵ ׾ +ฮ า +ãģĹãģ¦ ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ +Ġg Ãł +Ġ׾×ij צע +å¼ķ è¶ĬãģĹ +Ġ×ŀ ×Ļ׾×Ļ +Ġ×ŀ×Ļ׾×Ļ ×ķף +Ùħ در +Ùħدر سة +פ ×ķ×ĺ +à¸Ļà¹īำ มัà¸Ļ +ëģ Ŀ +ع Ùĥس +ĠÙĤ ض +ĠÑĢÑĭ б +خط Ø· +×ŀ×ķס ×ĵ +Ġ׼׾ ׾×Ļ +ĠкоÑĤоÑĢ Ð¾Ðµ +צ×Ļ ×ķף +ĠмеÑģÑĤ а +ãģĭ ãģ¤ +г ÑĢÑĥпп +׾ ×Ļ׾ +ת ×ķ×IJר +ë³µ ì§Ģ +à¹ģà¸ľ à¹Īà¸Ļ +Ġ×ij×¢ ת +æĻĤéĸĵ ãĤĴ +ï¼ £ +ãģ¨ãģĦãģĨãģĵãģ¨ ãģ§ +Ġ׾×Ķ ×§ +Ġ׾ ×ĸ×Ķ +ĠìłĢ ëĬĶ +ĠاÙĦØ¥ رÙĩاب +ĠìŀĪëĬĶ ëį° +ĠÑĤ огда +Ġ×Ķ ×¦×Ļ +×ķ׾ ×ĺ +Ġר פ×ķ×IJ×Ļ +ãģĵãģ¨ ãģ§ãģĻ +ĠÄij ÃŃch +ØŃ ÙĬا +Ġ×Ķ×ŀש ×Ĺ×§ +ãģľ ãģ² +Ġ×ŀ×IJ פשר +ãģ¿ ãģ¾ãģĹãģŁ +ĠاÙĦØ£ÙħÙĬر ÙĥÙĬ +Ùħج تÙħع +Ġس اب +Ġساب ÙĤ +׼ ×Ļ׾ +Ạ¾ +ãĥª ãĤ¹ãĥĪ +Ġì ĥ +Ġìĥ Ī +ĠìĥĪ ë¡ľ +ĠìĥĪë¡ľ ìļ´ +ĠD á»ĭch +à¹Ģหมาะ สม +ĠاÙĦÙĨ بÙĬ +׾ ׾ +ÙĨ ع +Ðĵ лав +Ðĵлав наÑı +Ùħر ض +Ġ×ķ ×ĵ +ت ÙĤÙĬ +تÙĤÙĬ ÙĬÙħ +Ġb ảng +ĠÙģ ÙĤاÙĦ +×¢ ×ŀ×Ļ +д ÑĢа +Ġsu á»ijt +سر عة +Ġc á»Ń +Ġ×Ķ ×Ļ×Ĺ×Ļ×ĵ +سع ÙĬد +à¸Ńา à¸Ĭีà¸ŀ +Ġس ÙĪØ§Ø¡ +ãĤ½ ãĥķãĥĪ +Ġл иÑĩно +ĠÐļ оÑĢ +اÙĩ تÙħ +اÙĩتÙħ اÙħ +à¸Ń à¸Ķี +à¸Ńà¸Ķี à¸ķ +ãģIJ ãĤīãģĦ +Ġiht iya +Ġihtiya ç +ãģ¾ãģ§ ãģ® +ìĭľ ìĬ¤ +ìĭľìĬ¤ íħľ +ÑĢÑĥ ÑĪ +ãĤĦ ãģ£ãģ± +ãĤĦãģ£ãģ± ãĤĬ +к еÑĢ +Ġ ży +Ġży w +кл он +Ġl ượt +à ¾ +да Ñĩи +tür k +غ ÙĪ +ĠигÑĢ Ð¾Ðº +Ġph ê +Ġש ×¢×ľ +ĠاÙĦÙħ دÙĨÙĬ +ĠìŬ룬 ë¶Ħ +ער ×Ļ×Ŀ +Ñħод ÑıÑĤ +Ġx ứ +ÐĹ Ð° +ĠÙģ Ø±Øµ +à¸Īะ à¸Ĺำà¹ĥหà¹ī +íģ ´ +×¢ ×ij×ķר +à¹Ģหลà¹Īา à¸Ļีà¹ī +èĢĥãģĪ ãĤĭ +ÑĢ ÐµÑģÑĤ +н нÑĭй +Ġc ầm +دا Ø®ÙĦ +ĠÙħÙĦÙĬ ار +ĠÐIJ л +ĠвÑĢем ен +à¸Ĭà¹Īวย à¹ĥหà¹ī +ר×Ļ ×ķת +ëĵ ¯ +飲 ãģ¿ +׳ ׾ +שת ×£ +ĠاÙĦسعÙĪØ¯ ÙĬ +u ÃŁ +ìĿ¸ ëį° +ĠìĿ¼ ë°ĺ +ÅĤ ÄĻ +Ġm á»iji +×ŀ ×Ļ׳ +ĠاÙĦØ£ Ø·Ù쨧ÙĦ +Ġçı kan +é cole +×§ ×Ļש +×§×Ļש ×ķר +ĠоÑģ ÑĥÑīеÑģÑĤв +ĠоÑģÑĥÑīеÑģÑĤв лÑı +×ij ×IJר +à¹Ħà¸Ľ à¸Ķà¹īวย +Ġ×¢ ×ķ׾×Ķ +à¸ģà¹ĩ à¹Ħมà¹Ī +ãĥ¢ ãĥĩ +ãĥ¢ãĥĩ ãĥ« +تØŃ ÙĪÙĦ +Ġод ного +ת×Ĺ×Ļ׾ ת +Ġت Ø® +Ġch cia +Ġchcia ÅĤ +ãĥIJ ãĥ³ +èĢħ ãģ¯ +ĠÙħ ØŃÙĦ +Ñģл ож +Ñģлож н +Ġt ÄĻ +Ġçı kt +Ġçıkt ı +ĠC Æ¡ +à¹Ħà¸Ķà¹ī à¹Ģลย +ır ken +à¹Ģà¸Ĥà¹īา สูà¹Ī +ÙħØŃ Ùĥ +ÙħØŃÙĥ ÙħØ© +à¸Ħุ à¹īม +à¸Ļà¹Īา à¸Īะ +лÑİ Ð´ +де ÑģÑı +деÑģÑı ÑĤ +ĠлÑİб ой +تØŃر ÙĬر +צע ×ĵ +Ġе Ñij +ĠاÙĦØŃ ÙĥÙħ +Ġص باØŃ +à¹Ģà¸ļ à¸Ńรà¹Į +Ġróż nych +ги б +ĠÑģ оÑĤ +ĠÑģоÑĤ ÑĢÑĥд +ĠÑģоÑĤÑĢÑĥд ник +ĠобÑĬ ем +פ ×ĺר +ãģĻãģĶ ãģı +ãģ«éĸ¢ ãģĹãģ¦ +в ол +Ø« ÙħاÙĨ +Ġd ần +æĬ ľ +æĬľ ãģij +Ġ×¢ ש +Ġעש ×ķ×Ļ +ס ×ķף +ãģªãģ® ãģ§ãģĻ +ãģ¯ ãģ©ãģĨ +×ŀ×¢ ר×ij +ï¼ ° +Ùħ صر +ÙħÙĨ اسب +ÙħÙĨاسب Ø© +ä¸Ĭ ãģ® +×IJ×Ļש ×ķר +ĠìĦ¤ ì¹ĺ +×ŀ×ĵ×Ļ׳ ×ķת +×ŀר ת +ãĤĭ ãģ®ãģĮ +د Ùİ +ĠاÙĦشر Ùĥات +ìĭľ ê°Ħ +ĠÑĢеÑĪ ÐµÐ½Ð¸Ðµ +ãģĻãĤĭ ãģ®ãģ¯ +ĠìŀIJìĭł ìĿĺ +׾ ×ŀ×ķ +ãģ¨ãģĵãĤį ãģ§ +Ġ×§ צר +Ġmã i +Ġkü ltür +ãĥ©ãĤ¤ ãĥĸ +à¸ľà¸¹à¹ī หà¸įิà¸ĩ +æĻĤéĸĵ ãģĮ +клÑİÑĩ и +diÄŁ iniz +มาà¸ģ à¹Ĩ +تØŃ ÙħÙĦ +Ġh ạt +ãĤ¦ ãĤ£ +п ле +×ŀ ׾×IJ +ÅĤ ó +Ġg á»ijc +Ġ×IJ ×ķ×ĵ×ķת +หว าà¸Ļ +ĠاÙĦ ÙĪØ² +ĠاÙĦÙĪØ² راء +ëĵ¤ ê³¼ +Ġص ØŃ +ĠصØŃ ÙĬÙ쨩 +Ġм м +تد Ø®ÙĦ +Ġpersön lich +Ġز ÙĬ +ĠزÙĬ ادة +ãĤ· ãĤ¢ +Ġng ắn +à¸Ħล ิà¸ģ +Ġs ông +Ġtü ket +Ñį ÑĦÑĦ +ÑįÑĦÑĦ екÑĤ +ש ×Ļ×ij +Ġا عت +ت ض +تض ÙħÙĨ +ĠاÙĦÙħØ´ رÙĪØ¹ +Ġprodu ção +ĠпÑĢимен Ñı +ни ÑĨÑĭ +주 ëĬĶ +ر Ùı +Ġm Æ¡ +Ġhayat ı +ëŁ ½ +Ġü cret +Ġyan ında +Ġpr ática +×ij×Ļ×§ ×ķר +Ãľ N +Ñģ оÑĤ +ãĤıãģij ãģ§ +Ġдол го +ת ׼×ķ +ĠìķĦ ëĭĮ +ë į°ìĿ´ +Ġç iz +Ġcho Äĩ +Ġ×Ķ ×Ļת +Ġ×Ķ×Ļת ר +Ġso át +׼ ×ij×ĵ +à¹Ģล à¹Īา +Ġд еÑĢ +ĠдеÑĢ ÐµÐ² +ãĤĴ åħ¥ãĤĮ +×Ĺ ×ķס +×Ĺ×ķס ר +ج ÙĬÙĨ +t ón +onn é +Ġпол ноÑģÑĤÑĮÑİ +人 ãģŁãģ¡ +Ġpr êt +ëł ¸ +Ġdéc embre +cı lar +Ġת ת +Ġê²½ìļ° ìĹIJëĬĶ +ÙĪ Ø¹Ø¯ +è¦ĭ ãĤĭ +วิ à¸Īัย +ë ¶Ī +ز ÙĪØ§ +زÙĪØ§ ج +d ì +ãģ§ãģĻ ãĤĪ +Ġвод о +ĠÙĬ ÙĪØ¬Ø¯ +Ñģ оÑģÑĤоÑı +Ðŀ С +ĠÄIJ ó +׊פש +Ġצ ×Ļ×ij×ķר +ĠاÙĦÙĤ Ø· +ĠاÙĦÙĤØ· اع +Ġиме ÑİÑĤ +Ġph áºŃn +×Ľ×¡ פ×Ļ +полн иÑĤелÑĮ +éĻIJ ãĤĬ +ĠÑģ ÑĢав +ĠÑģÑĢав н +ÙħاÙĦ Ùĥ +×ĵר ×ķ×Ŀ +çļĨ ãģķãĤĵ +ØŃÙĤ ÙĤ +à¹ģหล à¹Īà¸ĩ +ĠاÙĦر سÙħÙĬ +оÑĩ ки +×ĺ ×ij×Ĺ +Ġcan lı +Ġ׾ ׾ +Ġ׾׾ ×ŀ×ķ×ĵ +×ŀ×ij ×ķ +ת ׼ +×ª×Ľ ׳×Ļת +ĠاÙĦÙħ شار +ĠاÙĦÙħشار ÙĥØ© +İ Åŀ +ĠسÙĬ اسÙĬ +в олÑĮ +ĠÑģ пÑĢав +æĿ¥ ãģ¦ +פ×ķר ×ķ×Ŀ +สำ à¹Ģรà¹ĩ +สำà¹Ģรà¹ĩ à¸Ī +ĠÅŁ öyle +Ġzosta ÅĤa +ĠH ü +ר ×ķש +د ÙĦÙĬÙĦ +ÑĢи д +ש ף +×ŀ×§ ×ķר +ĠÑĥ Ñĩ +ĠÑĥÑĩ еб +ĠÑį ÑĤа +ков а +à¸ķà¸Ļ à¹Ģà¸Ńà¸ĩ +ÙĨ ÙIJ +à¸Ńีà¸ģ à¸Ħรัà¹īà¸ĩ +ระ à¸ļุ +Ġd ữ +ĠاÙĦØŃ اÙĦÙĬ +׼ ×ķ׼ +׼×ķ׼ ×ij +Ġ×ŀ×IJ שר +Ġtr ụ +ÑĤел ем +Ġв ли +Ġвли Ñı +Ġש×IJת ×Ŀ +Ġuw ag +Ġuwag ÄĻ +×ĺ ×Ļת +×IJ ×ĵ×Ŀ +à¸Ķ ุ +Ġ×Ķ×IJ ׾×Ķ +Ġkar Ä±ÅŁ +ĠÄIJ á»iji +да ÑİÑĤ +ãģªãģ® ãģ« +Äħ cych +à¹Ģà¸Ļ à¹īà¸Ļ +ãģĹãģ¦ ãģĹãģ¾ãģĨ +int érieur +ĠfÃŃs ica +ĠÐŁ ол +ãģĹãģ ķ +à¸Ĺำ à¹Ħม +ĠL âm +ĠاÙĦÙħ سÙĦÙħ +ĠاÙĦÙħسÙĦÙħ ÙĬÙĨ +ص ØŃØ© +ìĹ Ħ +à¹Ģà¸Ķà¹ĩ à¸Ķ +ĠÑĥ ÑĩеÑĤ +â Ìģ +Ġب ÙĦا +ĠاÙĦاجتÙħاع ÙĬ +פרס ×Ŀ +ãĥķ ãĥ© +ĠÐļ огда +mie ÅĽci +ĠبÙĬÙĨ Ùħا +Ġ×ŀ×IJ ×ŀר×Ļ×Ŀ +Ġ×ij×IJ ×ĸ×ķר +×ķש ×Ļ×Ŀ +ĠÑģдел а +entr ée +à¹Ģ à¸Ħà¹īา +Ñĥг л +ĠاÙĦÙģ ÙĨÙĬ +ĠÐĴ оÑĤ +à¸Ĺีà¹Ī มา +×ķצ ×Ĵ +ÙĤد رة +Ġëª © +Ġ목 ìłģ +íıī ê°Ģ +ĠاÙĦØ£ ربع +ĠاÙĦأربع اء +פס ×Ļ×§ +ĠÑıвлÑı ÑİÑĤÑģÑı +ب ÙĪÙĨ +ì° ¾ +×ŀ×¢ ר׼ +×ŀ×¢×¨×Ľ ×ķת +ãĤ· ãĤ§ +ĠباÙĦ Ø£ +íĸĪ ëįĺ +ĠاÙĦبر ÙĨاÙħج +ĠاÙĦØ£ ØŃد +Ġm Å© +ĠmÅ© i +п аÑĤ +ب Ø« +ĠÑĨ енÑĭ +Ġ×ijת ׾ +è¨Ģ ãĤıãĤĮ +ĠاÙĦÙħ جاÙĦ +ĠìĦ¸ ìĥģ +Ġ×Ĵ ×ķפ +ĠнаÑĪ ÐµÐ¹ +Ġкомп аниÑı +б ин +öl ü +×Ļ ×Ļ×ĺ +Ġ×ŀס פ×Ļ×§ +ยัà¸ĩ à¸Ħà¸ĩ +ĠЧ и +Ġан ÑĤи +ĠÑģÑĢед и +สà¹Īวà¸Ļ à¹ĥหà¸įà¹Ī +оÑĩ ка +íĬ¹ ë³Ħ +ว à¹Īาà¸ĩ +гоÑĢ Ð¾Ð´ +با Ùĥ +à¹Ģส ีà¹Īย +à¹Ģสีà¹Īย à¸ĩ +ãĤĤãĤī ãģĦ +×§ ×ķ×Ŀ +ãģĽ ãģļ +ĠاÙĦÙĤ اÙĩرة +Ġ×ij ׼×ļ +Ùħشار ÙĬع +باØŃ Ø« +Ġпо Ñĩ +ĠпоÑĩ ÑĤи +ĠÑĦоÑĢм а +S İ +Ġ×ŀצ ×Ļ×¢ +ล ื +ลื ม +ĠÑĤ еÑĢ +ĠÑĤеÑĢ ÑĢиÑĤоÑĢ +ĠÑĤеÑĢÑĢиÑĤоÑĢ Ð¸Ð¸ +Ġв меÑģÑĤ +ĠвмеÑģÑĤ е +dıkl arı +op ération +à¹Ĥ ห +ص دÙĬ +صدÙĬ ÙĤ +íĸī ìłķ +تج ا +تجا ÙĪØ² +Ġsu ç +Ġar ty +Ġarty ku +Ġartyku ÅĤ +ãĤ·ãĥ§ ãĥĥãĥĹ +ש פ +שפ ×Ļ×¢ +Ġ×Ķש ×Ļר×ķת +à¹ģà¸ĸ ม +ë¸ Ķ +Ġuk ÅĤad +Ġ×ķ ׼×Ļ +หล าà¸ģ +หลาà¸ģ หลาย +æĸ¹ ãĤĤ +Ġpodr óż +ĠE ÄŁer +Ġком наÑĤ +ĠÑģам ÑĭÑħ +Ġв кÑĥÑģ +б еж +Ġ×ij ×§×ķ +æİĽ ãģij +ãģ¿ ãĤĭãģ¨ +ĠiliÅŁ kin +ĠÙĬ عÙħÙĦ +Ġпод аÑĢ +Ġyaz ılı +ãĤĴ å¾Ĺ +Ġwyst ÄĻp +à¸Ĺีà¹Ī à¹ĥà¸Ĭà¹ī +ØŃاد Ø« +ÙĪ ÙĬد +кÑĥ лÑĮÑĤ +кÑĥлÑĮÑĤ ÑĥÑĢ +à¸ģาร à¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩ +à¸ģารà¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩ à¸Ĥ +à¸ģารà¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩà¸Ĥ ัà¸Ļ +ÙħÙĪ Ø¸ +ÙħÙĪØ¸ Ùģ +ÙĬÙħ ÙĬ +ãĤĵãģ§ãģĻ ãģĮ +diÄŁ im +diÄŁim iz +ĠÐŁ еÑĢ +ĠÐŁÐµÑĢ Ð² +Ġm ão +ĠÑģ ез +ĠÑģез он +Ġ×Ķ×ŀ ×¢ +Ùħ جÙħÙĪØ¹Ø© +ĠинÑĦоÑĢм аÑĨии +i ếc +ã ng +ĠÄij ấy +ãģĶ ç´ +ãģĶç´ ¹ +ãģĶç´¹ ä»ĭ +Ġad ım +à¹Ħ หล +Ġп ÑĢакÑĤи +ĠпÑĢакÑĤи Ñĩ +ĠпÑĢакÑĤиÑĩ еÑģ +ĠпÑĢакÑĤиÑĩеÑģ ки +ĠاÙĦÙĨ Ù쨳 +ĠÑĢабоÑĤ е +ÙĦÙĬ Ùģ +ĠاÙĦجÙĨ ÙĪØ¨ +Ġвод Ñĭ +ì¹ Ļ +Ġм иÑĢа +ĠÄij ừng +ĠпÑĢоÑĤив о +ĠÑģÑĤÑĢан Ñĭ +ล ู +ìĤ ¶ +kre ÅĽl +Ġbul und +Ġbulund uÄŁu +à¹ģ สà¸Ļ +ãĤ± ãĤ¢ +ת×Ĺ ×ķ×ŀ×Ļ +ר׼ ×Ķ +Ġ׾ק ×ķ×Ĺ +Ġ׾ק×ķ×Ĺ ×ķת +Ġ×Ľ×ª ×ķ×ijת +ĠÙĦ ÙĥÙħ +ب شر +Ġr Ãłng +Ġ×ŀ×Ķ ×ŀ +Ġ×IJ×Ĺר ×ķת +Ġб он +Ġбон ÑĥÑģ +ï½ Ĺ +à¹ģ ยà¸ģ +ãģĤãģªãģŁ ãģ® +ĠÑĥÑĩаÑģÑĤ ие +ĠE yl +ĠEyl ül +ĠçalÄ±ÅŁmalar ı +Ø® طر +ìĿ ½ +à¸ģาร à¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ĩาà¸Ļ +Ġана лиз +תק ×ij׾ +ни ем +Ġİ ns +Ġİns an +ĠبÙĪ Ø§Ø³ +ĠبÙĪØ§Ø³ طة +Ġ׳ ×Ľ×ł×¡ +Ġ×Ķ×ŀ ×Ļ×ĵ×¢ +Ġç o +Ġço ÄŁu +á» ĺ +ĠêµŃ 민 +ãĤĤ ãģĦãģĦ +Ġ׼ ׾×Ļ +ĠÑģÑĢед не +g ÅĤo +gÅĤo ÅĽ +Ġneg ó +Ġnegó cio +ĠÑĢ ÐµÐ³Ð¸ÑģÑĤ +ĠÑĢегиÑģÑĤ ÑĢа +ĠÑĢегиÑģÑĤÑĢа ÑĨии +Ġtr á»ĵng +ĠпÑĢ Ñı +ĠпÑĢÑı мо +ëłĪ ìĿ´ +Ġk ém +к ле +à¸Ļำ มา +ĠÑĦ ин +ĠÑĦин анÑģ +ĠÑĦинанÑģ ов +Ġki á»ĩm +ยัà¸ĩ à¹Ħ +ยัà¸ĩà¹Ħ à¸ĩ +ย ิà¸ĩ +à¹Ĥ à¸Ľ +ĠполÑĥÑĩ ил +×Ļ×ĸ ×Ŀ +à¹ģละ à¸Ħวาม +Ġво обÑīе +ص ÙĬر +ãĥı ãĥ³ +ĠاÙĦÙĤ اد +ĠاÙĦÙĤاد Ùħ +Ġب دÙĪÙĨ +ع ظÙħ +ת ׳×ķ×¢ +×ª×ł×ķ×¢ ×Ķ +Ø£ ÙħÙĦ +ãģķ ãģĪ +ÑĤ ем +ÑĤем пеÑĢ +ÑĤемпеÑĢ Ð°ÑĤÑĥÑĢ +Ġ׾ ×Ļצ×ķר +Ġr ÄĻk +ر سÙĦ +ìŀIJ 를 +Ġ×Ļצ ×Ļרת +ÙĨ بÙĬ +Ñĩ наÑı +تØŃ ÙĦÙĬÙĦ +Ġм ик +Ġмик ÑĢо +ĠS öz +Ġfor ça +Ñģ он +ĠاÙĦع را +ĠاÙĦعرا ÙĤÙĬ +ĠH á»ĵng +ãģĻãĤĭ ãģŁãĤģãģ« +à¸Ĺีà¹Ī à¸Ńยูà¹Ī +Ġ×ķ×IJ ×£ +ص ÙĬد +ĠìķĬ ê³ł +ร ัà¸ĩ +ĠاÙĦت ÙĪØ§ØµÙĦ +à¹Ģม à¸ķร +Ñĥ ÑģÑĤÑĢой +ÑĥÑģÑĤÑĢой ÑģÑĤв +m ıyor +Ġبا سÙħ +Ġ×ķ ׼×ķ +ĠG ül +á» IJ +Ãī tat +غ اÙĦ +Ø¥ ÙĨØ´ +Ø¥ÙĨØ´ اء +T İ +à¸Ĥà¹īา ม +Ġtro ch +Ġtroch ÄĻ +Ø¥ ص +إص ابة +ĠØ« اÙĨÙĬ +ĠاÙĦص ØŃØ© +Ġ×ĸ×Ķ ×ķ +jÄħ cej +ãĥĢ ãĥ³ +ìĿ¸ ìĿ´ +Ġв олоÑģ +ëIJĺ ë©´ +Ġzak ÅĤad +ãģĻ ãģĵãģ¨ +以ä¸Ĭ ãģ® +Ġ×Ķ×ŀ×§ ×ķ×Ŀ +ÙħØ´ اÙĩ +ÙħشاÙĩ دة +Ñĩ ив +ب Ø´ +ย à¹īาย +Ġsür dür +ĠN ẵ +ĠNẵ ng +ĠигÑĢ Ð°ÑĤÑĮ +Ġê·¸ëŁ¬ ë©´ +ãĥķ ãĥ« +ล à¹Īะ +Ġtend rá +Ġb Ãły +à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸ľà¸¹à¹ī +Ġok o +Ġoko ÅĤo +w ÅĤa +wÅĤa ÅĽci +wÅĤaÅĽci w +æĢĿ ãĤı +ĠYa ÅŁ +ĠB á»ĩnh +íı Ń +بÙĬ د +קר ף +à¹Ģศ ร +à¹Ģศร ษ +à¹Ģศรษ à¸IJ +à¹Ģศรษà¸IJ à¸ģิà¸Ī +ĠاÙĦØ£ ÙĪØ±ÙĪ +ĠاÙĦØ£ÙĪØ±ÙĪ Ø¨ÙĬ +fl äche +ä¹Ĺ ãĤĬ +Ġb á»ģn +Ùĩ ب +æľĢ ãĤĤ +Ġsa ç +à¸Ńำ à¹Ģà¸ł +à¸Ńำà¹Ģà¸ł à¸Ń +ĠØ£ ج +ĠاÙĦد اخÙĦ +ĠاÙĦداخÙĦ ÙĬØ© +×ĺ ×ķ×ij +ãĤĤ ãģªãģı +Ġли ÑĨа +à¹ģลà¹īว à¸ģà¹ĩ +×ĸ׼ ×Ļר +Ġqu Ãł +ĠÙĥ ذÙĦÙĥ +صØŃ Ùģ +ĠÃĤ u +ÙĪØ¨ ا +à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īยà¸Ļ à¹ģà¸Ľà¸¥ +à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īยà¸Ļà¹ģà¸Ľà¸¥ à¸ĩ +à¸ķัว à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ +Ġráp ida +Ġtas ar +Ġtasar ım +ĠعÙĦÙĬ ÙĩÙħ +ס ×ķ׾ +c ılı +cılı k +Ġر غÙħ +ìĭľ íĤ¤ +Ġ×IJ׾ ×§ +Ġ×IJ׾ק ×ĺר +Ġ×IJ׾ק×ĺר ×ķ׳×Ļ +à¹ģà¸ļ à¹Īà¸ĩ +Ġh ạng +ãģ£ãģ¦ ãģıãĤĮ +ĠÙĨ تÙĬ +ĠÙĨتÙĬ جة +ıkl ı +غ اÙĨ +à¸Ĥà¹īà¸Ń à¸Ħวาม +à¸Ľà¸¥ าย +ĠØ£ Ùħس +à¸Ĺีà¹Ī à¹Ģà¸ģีà¹Īยว +à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸ģีà¹Īยว à¸Ĥ +à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸ģีà¹Īยวà¸Ĥ à¹īà¸Ńà¸ĩ +Ġdé fin +Ġdéfin i +ÙģÙĨ اد +ÙģÙĨاد ÙĤ +à¹Ħà¸Ķà¹ī วà¹Īา +ãģªãģĦ ãĤĪãģĨãģ« +Ġpróp ria +ĠPh át +ãĤĦãģĻ ãģı +สวย à¸ĩาม +ê³ł ìļĶ +Ñı еÑĤ +ãģĭãĤĤãģĹãĤĮãģ¾ãģĽãĤĵ ãģĮ +تر جÙħ +ĠкÑĢаÑģ ив +Ġ×ŀ ר×IJש +д еж +ĠÙĬ ÙĪÙĨ +ĠÙĬÙĪÙĨ ÙĬÙĪ +Ñģк оÑĢ +ĠKas ım +ê³Ħ ìķ½ +к оÑģ +Ġна ÑĢÑĥ +ĠнаÑĢÑĥ ÑĪен +Ġdu że +acc ès +Ġh á»ĵng +Ġv Å© +ãģĦãģŁ ãģĹãģ¾ãģĻ +Ġ×ĺ ×Ļ +Ġ×ĺ×Ļ ×ķ׾ +lıkl arı +Ġqu ê +ëħ¸ ëıĻ +ìķ Ķ +CI ÃĵN +Ġt ắc +press ão +ĠìŀĪ ìľ¼ +สิà¸Ĺà¸ĺิ à¹Į +íĥ Ħ +Ġ×Ķ×ŀ ×ŀש׾×Ķ +å¬ī ãģĹãģĦ +ĠÄIJ ặc +ÙĨ زÙĦ +ĠдÑĢÑĥг ой +д ÑĥÑĤ +ìĪ Ļ +Ġth ụ +à¹Ģส ร +à¹Ģสร à¹ĩ +à¹Ģสรà¹ĩ à¸Ī +Ġto plant +Ġtoplant ı +×IJ×ŀ ף +×ķ׾ ת +п омн +Ġyo ÄŁun +ÅĦsk iego +ì° © +ĠØ« ÙĦاث +ĠØ«ÙĦاث Ø© +Ġl ắng +ë¦ ´ +ราà¸Ĭ à¸ģาร +ĠÑģлов а +á» Ĩ +à¸Ķี à¸ģวà¹Īา +ãģĶãģĸ ãģĦãģ¾ãģĻ +Ġд из +Ġдиз айн +fé rence +lıkl ar +ãģªãĤĵ ãģ§ãģĻ +ajÄħ cy +Ġëĭ¤ ìĸij +Ġëĭ¤ìĸij íķľ +×§ ×Ļר +ØŃ ار +ส ูà¹ī +Ġz ro +Ġzro bi +Ġzrobi Äĩ +×ŀ ×Ļ׼×Ķ +à¸Ĭà¹Īวย à¹Ģหลืà¸Ń +ĠÑįÑĤ Ñĥ +ë´ ī +楽 ãģĹãģĦ +س ÙĪØ± +íķĺ ê±°ëĤĺ +Ùħؤ تÙħر +Ġpoc zÄħ +ĠpoczÄħ tk +ĠpoczÄħtk u +Ġع ربÙĬ +اÙĦØ£ ر +اÙĦأر دÙĨ +à¸Ķ ร +Åĵ uvre +ĠÙĪÙĥ اÙĨت +ĠÅĽ redni +Ø® ضر +Ġch uyến +н ÑĤ +ĠìķĮ ê³ł +Ġv á»Ŀi +Ġ×ij ×Ļ×ĵ×Ļ +×ŀ×ĵ ×ķ×ijר +ÙĪ Ù쨱 +ÙĬ Ø¡ +׳ ×Ľ×¡ +ĠÐĽ а +л он +Ġx ấu +Ùģ ÙĬÙĨ +Ġfé vrier +ĠÐŀ на +ĠV á»ģ +ĠÅŁey ler +ĠполÑĥÑĩ ен +з ад +Ġn ét +à¹Ħà¸Ľ ยัà¸ĩ +×Ĺש×ij ×ķ +à¸ļัà¸Ļ à¸Ĺ +à¸ļัà¸Ļà¸Ĺ ึà¸ģ +Ġgerçek leÅŁ +иÑĩеÑģк ое +ìĪĺ ê°Ģ +Ø« بت +ãģ¤ ãģ¾ãĤĬ +ĠÑĥÑģловиÑı Ñħ +ëĭ¤ ê°Ģ +ราย à¹Ħà¸Ķà¹ī +׼×IJ ×ij +à¹Ĥà¸Ľà¸£ à¹Ĥม +à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹Ĥม à¸Ĭัà¹Īà¸Ļ +j ähr +jähr ige +×§ ׳×Ļ×Ŀ +×ŀ ×ķ×§ +×ŀ×ķ×§ ×ĵ +ãģ«è¡Į ãģ£ãģ¦ +Ø¢ ÙĦ +вед ение +Ġ׾ ×Ľ×ª×ķ×ij +جÙħ Ùĩ +جÙħÙĩ ÙĪØ±ÙĬØ© +à¸ī à¸ļ +à¸īà¸ļ ัà¸ļ +ĠC òn +à¸ľ สม +ãģªãģ© ãģĮ +×IJ×Ķ ×ij +ĠдейÑģÑĤв иÑı +y ız +à¹Ħมà¹Ī à¹Ģà¸Ħย +ج ÙĪØ² +×Ķ×Ĺ׾×ĺ ×Ķ +f ällt +ãĥĵ ãĤ¸ +ãĥĵãĤ¸ ãĥį +ãĥĵãĤ¸ãĥį ãĤ¹ +Ġ×IJ ×Ļ׳×Ŀ +ĠнаÑħод иÑĤÑģÑı +Ġdzi ÅĽ +ست Ø·ÙĬع +׾ ×Ļף +Ø® ÙĦاÙģ +Ùĩ ÙIJ +Ġatr ás +íĺ ģ +ãĤĴ ãģĶ +Ġ×Ķ×ŀ ×ķצר +ĠBakan lıģı +ÑİÑī ее +ÙħÙĨ اط +ÙħÙĨاط ÙĤ +Ùģ Ø¯ +à¸Ļำ à¹Ħà¸Ľ +Ġв аж +Ġваж но +Ġm ạch +׼ ׳×ķ +بع Ø« +lan ması +Ġa yr +Ġayr ıl +ìĤ¬ íļĮ +d ÃŃa +p ÅĤyw +اÙħ ÙĬØ© +íĺ ľ +×IJ׳ ×Ĵ׾ +×IJ׳×Ĵ׾ ×Ļת +ĠìŀĪëĭ¤ ëĬĶ +Ġس اعة +ĠëĤĺ íĥĢ +b ö +à¸Ħ ัà¸Ļ +ĠdziaÅĤ ania +Ø© Ùĭ +Ġng Å© +׳צ ×Ĺ +ãģ¯ ãģĤãĤĭ +ĠyaÅŁ ında +st ück +car acter +caracter ÃŃsticas +Ġr á»Ńa +ĠÙħختÙĦÙģ Ø© +ãģ«ãģĬ ãģijãĤĭ +à¹ģà¸ŀ à¸ĩ +วิ à¹Īà¸ĩ +ת פ×ķ +سا ÙĩÙħ +使 ãģĨ +Ùĥ رÙĬ +×IJ פ×Ļ +........ ....... +ĠÑĤак им +×Ļ׼ ×ķ×Ļ +Ø´ بÙĩ +ج ÙĬر +ãģĿãģ® ãģ¾ãģ¾ +ac jÄĻ +ĠاÙĦت رÙĥ +ĠاÙĦترÙĥ ÙĬ +ĠпÑĢав илÑĮно +Ġت عÙħÙĦ +à¸ģล à¹īา +Ġbi ên +Ġ×ij׳×Ļ ×Ļת +Ġкл Ñĥб +Ġ×ŀ ש×Ķ +в ÑĪий +ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį ãĤĭ +à¸ŀัà¸Ļà¸ĺ ุ +à¸ŀัà¸Ļà¸ĺุ à¹Į +ר ×ķ×Ŀ +ĠاÙĦÙģ Ø±ÙĨ +ĠاÙĦÙ쨱ÙĨ سÙĬ +à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸Ħà¸Ļ +ãģĹãģ¦ ãģĬãĤĬ +Ġth ầy +ãĤĵ ãģłãģijãģ© +ìĶ ¨ +Ùħ دÙĨ +ت ÙĪÙĨ +ĠмеÑĤ ал +ĠмеÑĤал л +Ġin ÃŃcio +à¸Ńà¸Ńà¸ģ à¸Īาà¸ģ +ëĴ ¤ +Ġcu á»ijn +Ġbu á»Ļc +ÙĨ سÙĬ +ä cht +×ŀ ×Ļ׳×Ļ×Ŀ +ãģķ ãģ¦ +ãģĮ ãģ§ãģį +ÑĬ ем +Ġtá i +ĠЧ ÑĤ +ĠЧÑĤ обÑĭ +à¸Ľà¸¥ ูà¸ģ +à¸Ĭุม à¸Ĭà¸Ļ +н Ñģкий +Ġv ững +Ġ×Ķ ×ľ×ij +ë le +Ġש ×¢×ijר +в аÑĤÑĮÑģÑı +б ой +ع ÙĪÙĨ +à¹ģà¸Ķ à¸Ļ +Ġספר ×Ļ×Ŀ +Ġt uyên +Ġnhi êu +ĠQu ý +Ġh uyết +ãĤı ãģĭãĤīãģªãģĦ +Ġ×ŀ ׼ף +Ġ×Ķ ×§×ľ +Ġ׾×IJ ×ķר +ĠÄIJi á»ĩn +Ø´ ؤ +شؤ ÙĪÙĨ +Ġ×ŀ׊פש +ĠпоÑģÑĤоÑıн но +×ŀ ×Ļר +ìħ Ķ +Ðŀ Ñģ +ÐŀÑģ нов +×ĸ ×Ļת +ĠH á +ĠÑĩаÑģ ов +×IJ ×ķ׾×Ļ +Ġm át +Ø® رÙĪ +خرÙĪ Ø¬ +ÙĤ ضا +ÙĤضا ÙĬا +à¹Ģà¸Ľ à¸Ńรà¹Į +ĠÙĬ ÙĪÙĦ +ĠÙĬÙĪÙĦ ÙĬÙĪ +à¹Ĥà¸Ĺ ษ +׳ פ׾ +ת ×ķש +ת×ķש ×ij×Ļ +Ġv ários +×ŀ ר×IJ×Ķ +ëĿ¼ ìĿ´ +ÙĨ غ +×ij צע +г он +ĠÄIJ ược +ع Ùı +пÑĥÑģ к +ĠÙĪØ§ÙĦ Ùģ +üc ü +×Ļ×§ ×Ļ×Ŀ +Ġس بÙĬÙĦ +׾×ij ף +ĠاÙĦÙĤ رÙĨ +ס ×ķת +ĠQu áºŃn +ãģĵãĤĮ ãģĮ +ãĥĸ ãĥ©ãĥ³ãĥī +×Ĵ ×ŀר +Ġwarto ÅĽci +ĠÙĪØ¨ ÙĬÙĨ +Ġd ạ +ÐIJ в +ÐIJв ÑĤо +Ġol acaktır +à¸Ļ à¸Ĺà¹Į +Ùħ طار +Ġ×¢ ×§×ij +Ġת פ +ãģĹãģ¦ ãģĦãģ¦ +צ ×ŀ×Ĺ +à¸Ī à¸Ńà¸ĩ +Ġö de +ìį ¨ +ÙĨ اس +調 ãģ¹ +ĠогÑĢ Ð¾Ð¼Ð½ +ë³´ íĹĺ +×ĺ ×§ +×ĺ×§ ס×ĺ +ĠbaÅŁ v +ĠbaÅŁv uru +Ġpom ys +Ġpomys ÅĤ +ãģ« ä¹Ĺ +Ġש ׼ף +ĠاÙĦÙħس ؤÙĪÙĦ +Ġз ан +Ġзан ÑıÑĤ +Ġd ương +ãĥĹãĥ¬ ãĤ¤ +ล à¸ļ +ÑĤи ка +ĠAr alık +Ġнед о +Ġm á»Ļ +Ġor an +Ġoran ı +Ġktó r +Ġktór Äħ +Ġ×Ķ×IJ×Ĺר ×ķ׳×ķת +ائ ÙĨ +ÅĦ s +ÅĦs ka +åĽ½ ãģ® +×ŀ ×ĺ×Ļ +ĠвопÑĢоÑģ Ñĭ +à¸Ńà¸ĩà¸Ħà¹Į à¸ģร +×ŀ ×ķצ×IJ +Ġpó ź +Ġpóź niej +ש×ŀ ×IJ׾ +Ġk aps +Ġkaps am +Ġkapsam ında +Ġmá quina +ĠÅĽwie cie +Ġho Ãłng +Ġöz gü +×Ĵ×ķר ×Ŀ +ãģĤ ãģŁãĤĬ +à¸ķัà¸Ķ สิà¸Ļ +à¸ķัà¸Ķสิà¸Ļ à¹ĥà¸Ī +б ÑĢи +ãģ«ãģªãĤĭ ãģ¨ +ت ÙĥÙĪÙĨ +Ġ×ķ×Ķ ×Ļ×IJ +Ġchi ếu +ÑģÑĤан ав +ÑģÑĤанав ли +ÑģÑĤанавли ва +×ŀ ×ķ×Ĵ +c ité +ĠK örper +Ġש ×Ĵ×Ŀ +ع ظ +عظ ÙĬÙħ +Ġ×Ķ×IJ ×Ļש×Ļ +Ġmat ière +ĠÙģ ÙĪÙĤ +Ġk to +Ġkto ÅĽ +à¸Ļ à¹Ĥย +à¸Ļà¹Ĥย à¸ļาย +å¾ħ ãģ¡ +à¹Ģม à¸Ļ +à¹Ģมà¸Ļ ู +A ÃĩÃĥO +Ġt ù +Ġtù y +ãĥĪ ãĥ³ +ĠоÑĤ каз +Ġ×ŀ ×ķצר +ül ü +ãģķãĤĵ ãģ« +Ġ×Ĺ ×ķ×ij +קר ×Ļ×IJ×Ķ +ĠاÙĦØ® دÙħات +ĠÙĦÙħ دة +ر ؤ +رؤ ÙĬØ© +ãĤĴè¦ĭ ãģ¤ãģij +à¸Ł า +Ġréuss i +à¸Ļัà¸ģ à¹Ģรียà¸Ļ +ĠÑĩиÑģ л +à¸ģาร à¹Ģลà¹Īà¸Ļ +Ġhaz ırl +Ġhazırl an +ĠпеÑĢв Ñĭй +ли м +ĠоÑĤзÑĭв Ñĭ +Ġwy jÄħ +ĠwyjÄħ tk +ĠØ£ ÙĤÙĦ +ס ×ļ +Ġê²° ìłķ +Ġ׾×ŀ×¢ ש×Ķ +Ġl ắp +à¹ģà¸ļ ร +à¹ģà¸ļร à¸Ļà¸Ķà¹Į +วà¹Īา à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġب دا +Ġبدا ÙĬØ© +ãģ¨ãģĦãģĨ ãģ®ãģĮ +иÑĩеÑģк им +à¸ģาร à¸ŀัà¸Ĵà¸Ļา +Ġb Ãło +Ġmia ÅĤa +y waÄĩ +ĠMär z +ĠÙĨ سبة +Ġéconom ique +×ĸ ×ŀ +×ĸ×ŀ ׳×Ļ×Ŀ +æŃ¢ ãĤģ +Ġt á»§ +íķĺ ìĭł +Ġkażde go +stra ÃŁe +à¸Ĭ ีà¹ī +à¹Ģ à¸ļา +ÑĢеÑģ ÑĥÑĢÑģ +ев ой +Ø´ باب +à¸ķà¹Īาà¸ĩ à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ĺศ +Ġ×IJ ×Ļש +Ġ×IJ×Ļש ×Ļת +×Ļ ×ķפ +×Ļ×ķפ ×Ļ +ĠìļĶ êµ¬ +ì¡° ìĤ¬ +ãģ£ãģŁ ãĤī +׾ ×Ļ×§ +миниÑģÑĤ ÑĢ +ãĤĤãģ® ãģ¯ +Ġl ương +Ġна и +Ġнаи бол +Ġнаибол ее +íİ ĺ +à¹ģà¸ŀ à¹ī +ãĤŃ ãĥ¥ +ĠкоÑĤоÑĢ Ñĭм +à¹ģà¸Ĺ à¸ĩ +à¹ģà¸Ĺà¸ĩ à¸ļà¸Ńล +Ġ׳ ×Ļ×Ķ +Ġ׳×Ļ×Ķ ×ķ׾ +âĤ ª +ĠGi ải +ĠиÑģполÑĮзов а +ëł¥ ìĿĦ +ãģĹãģĭ ãĤĤ +à¸ģà¹ĩ à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ +ĠÑĢ ÐµÐ± +ĠÑĢеб ен +ĠÑĢебен ка +ت ÙĪØ§ØµÙĦ +ãĤ°ãĥ« ãĥ¼ãĥĹ +ãĤĦ ãĤī +à¹Ģà¸Ľà¸´à¸Ķ à¸ķัว +б ÑĢо +ë°ĸ ìĹIJ +ÙĨ ÙİØ§ +×Ķ ×Ĵ +×Ķ×Ĵ ׳×Ķ +à¸Ĺ รั +à¸Ĺรั à¸ŀ +à¸Ĺรัà¸ŀ ยà¹Į +Ġkh á»iji +עצ ×ŀ×ķ +бол езн +Ġë°Ľ ìķĦ +ม à¸Ļ +มà¸Ļ ุ +มà¸Ļุ ษ +มà¸Ļุษ ยà¹Į +âĹ Ĩ +×ŀ צ׾×Ļ×Ĺ +Ñıв ление +Ùħ Ø·ÙĦ +ÙħØ·ÙĦ ÙĪØ¨ +Ø® اÙĦÙģ +ت ÙĪÙĤÙģ +ãģ§ãģį ãģ¾ãģĽãĤĵ +оÑģÑĤ ей +м еÑĩа +기 ëĬĶ +תש ×¢ +ص ÙĬب +Ġ×ij×¢ ×ķ×ĵ +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¹Ģà¸Ĥา +ÑĤÑı ж +ĠÑĥ пÑĢав +ĠÑĥпÑĢав лениÑı +Ġgén ér +Ġth ÃŃ +פ ×ļ +Ġر Ùħض +ĠرÙħض اÙĨ +Ġtr uyá»ĩn +Ø¥ عداد +ãĤµ ãĥĿãĥ¼ãĥĪ +Ġпол но +Ø® اÙħ +ÐŁ еÑĤ +ÐŁÐµÑĤ еÑĢ +ÐŁÐµÑĤеÑĢ Ð±ÑĥÑĢ +ÐŁÐµÑĤеÑĢбÑĥÑĢ Ð³ +ÙħÙĨت دÙī +ãģķãĤĮ ãģ¾ãģĹãģŁ +ĠëĮĢ íķĺìŬ +à¸ľà¸¹à¹ī à¸Ĺีà¹Ī +Ġ×ŀ×IJ ×ķ +׾ ׳×ĵ +оÑĩ нÑĭе +ĠнаÑĩ ала +Ġ׾ ×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ +ов ое +ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ ãģ§ +ĠاÙĦÙĨ Ùģ +ĠاÙĦÙĨÙģ Ø· +ìŀĪ ëĬĶ +غ ÙĨÙĬ +פ ×ĵ +ãĤ ¾ +ĠCr é +ãģ© ãģ¡ãĤī +Ø« اÙĨ +ÑĢаб аÑĤ +ÑĢабаÑĤ Ñĭва +Ġê°Ļ ëĭ¤ +à¸Ī ั +à¸Īั à¸ģร +Ġch ụ +Ġchụ p +Ġм аÑģÑĤ +ĠмаÑģÑĤ еÑĢ +Ġn ắm +ĠÑģÑĤ али +Ġ×Ķ×IJ ×Ļר×ķ×¢ +ãĤ½ ãĥ³ +åĪĨ ãģĭãĤĬ +Ø· بع +بد ا +gr áfico +г еÑĢ +à¸Ķำà¹Ģà¸Ļิà¸Ļ à¸ģาร +Ġsal dır +Ġsaldır ı +в ÑĪиÑħ +ãģĭãģ£ãģŁ ãģ§ãģĻ +Ġyapı yor +ĠاÙĦÙģ Øª +צר פת +з доÑĢов +×ij×¢ ׾ +Ġ×IJ ×ŀ×Ļת×Ļ +Ġоб Ñĭ +ĠобÑĭ Ñĩ +ĠобÑĭÑĩ но +Ġ׾ ×ķ×ŀר +ت ÙĥÙĨ +تÙĥÙĨ ÙĪÙĦÙĪØ¬ +تÙĥÙĨÙĪÙĦÙĪØ¬ ÙĬا +Ġhakk ı +ĠÑĢаР² +ĠÑĢав но +رÙĬ Ùĥ +Ġ×ij ×ŀ×Ļ×ĵ +Ġ×ij×ŀ×Ļ×ĵ ×Ķ +à¹ģà¸ģ à¹īว +Ġìĸ ĺ +Ġìĸĺ 기 +ãģĹãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +Ġkı sm +Ġkısm ı +ê± ¸ +åĨħ ãģ® +ì§ ķ +à¹Ģหมืà¸Ńà¸Ļ à¸ģัà¸Ļ +ĠÙģ ÙIJ +ĠÙģÙIJ ÙĬ +ÙĤ اعدة +Ġmoż esz +Ùħ صاÙĦ +ÙħصاÙĦ ØŃ +ãģ¾ãģŁ ãģ¯ +б ег +Ġs ıc +Ġsıc ak +Ñĩ иÑģ +ÑĩиÑģ лен +Ġн ог +ãĥģãĥ£ ãĥ³ +ãĥ« ãĥī +Ġgi ó +Ġs ını +Ġsını f +ив аÑĤÑĮ +Ġqu ên +Ġì łģ +Ġìłģ ìļ© +ĠJo ão +Ùģ Ø§Ø¯ +ĠGl ück +à¸Ĺ à¸Ńà¸Ķ +Ġg ói +ï¼ Ĭ +Ġdé tail +ĠدÙĬ سÙħ +ĠدÙĬسÙħ بر +ë¡ľ ìĦľ +×ŀ ×ķ×Ĺ +à¹Ħ ฮ +ĠоÑĤ д +ĠоÑĤд ÑĭÑħ +Ġkh uyến +à¸Ħ à¸Ńย +Ġج ÙĨÙĬ +ĠجÙĨÙĬ Ùĩ +ĠاÙĦد ÙģØ§Ø¹ +à¸Ļà¹īำ หà¸Ļัà¸ģ +ĠìĤ¬ëŀĮ ëĵ¤ìĿ´ +Ġth ừa +ĠÃ¶ÄŁrenc i +ĠпомоÑī и +ĠczÄĻ ÅĽÄĩ +ש ×ĺר +ĠN hi +ĠNhi á»ģu +׳ צ×Ļ +ĠнаÑĪ ÐµÐ¼ +ĠkarÅŁÄ± laÅŁ +Ġ×Ķש ׳×Ļ×Ŀ +ĠÄIJ ưá»Ŀng +Ġtr ú +ĠÑĢазлиÑĩ нÑĭÑħ +ĠاÙĦØ´ Ùĩر +Ġ×ľ×¢ ×ķ׾×Ŀ +ØŃ جر +ĠÄij á»ķ +ĠìĿĺ íķ´ +à¸ļ à¹Īà¸Ńย +Ġ×Ķ ×Ļ׾×ĵ +ãģ¨ãģª ãģ£ãģŁ +Ġ×Ĺ×ķ ×ķת +Ġש×Ļר×ķת ×Ļ +Äħ cy +س رÙĬ +K İ +פ ׳×ķ +ÑģÑĤÑĢÑĥк ÑĤÑĥÑĢ +ÑĤ ÑĢÑĥд +Ġ×Ķ ×§×¨ +Ġ×Ķקר ×ķ×ij +Ġth áºŃm +èģŀ ãģį +ÙĤÙĪ ÙĬ +клÑİÑĩ ен +ÑĤе Ñħ +ÑĤеÑħ нолог +è¡Į ãģ£ãģŁ +Ġ×ķ×IJ ×Ļף +ĠÅŁek lin +ĠÅŁeklin de +r ô +ÑĢ Ð¾Ð³ +Ġнов Ñĭе +Ġס ×ij×Ļ×ij +Ġtecn ologÃŃa +ס ׼ +×¡×Ľ ×ķ×Ŀ +ĠÅŀ ub +ĠÅŀub at +Ġ×Ķ×ŀ ׾×IJ +Ġwy pos +Ġwypos aż +ãģ¯ ä½ķ +ãĤ¬ ãĥ³ +ê° ĸ +Ġкак ие +Ġçocuk lar +Ġ׾צ ×ĵ +Ġkay ıt +ĠмеÑģÑĤ е +Ùħ دÙĬÙĨØ© +Ġ׼ ×Ĵ +Ġ׼×Ĵ ×ķף +ãģĹãģ¦ ãĤĭ +ĠÙħا ÙĬÙĪ +ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģ£ãģŁ +ĠпÑĢогÑĢамм Ñĭ +à¹ģล à¸Ļà¸Ķà¹Į +ãĥ¯ ãĤ¤ +ער ×ķ×¥ +Ñģ ид +ĠB öyle +Ġì²ĺ ìĿĮ +Ġת פק×Ļ×ĵ +ĠTr ên +íĥ Ī +ĠÐłÐ¾ÑģÑģ ий +ĠÐłÐ¾ÑģÑģий Ñģкой +Ġs Ãłn +Ġrè gle +ĠyaklaÅŁ ık +à¹Ģล ิà¸ģ +Ġد ائÙħ +Ġ×ķ ×Ĵ +اب ر +Ġb è +ĠاÙĦ ÙĤدÙħ +ĠÑĢеÑĪ ÐµÐ½Ð¸Ñı +hi ên +ÑĤи к +Ä Ħ +à¸ļรร ยาà¸ģ +à¸ļรรยาà¸ģ าศ +רצ ×ķף +åĭķ ãģį +ĠGä ste +Ġ기 본 +ĠÙĬ عرÙģ +ĠS á»Ń +gÅĤ ÄĻb +à¹Ģà¸Ń ส +×IJ×ŀ ×Ļף +Ġп Ñĥнк +ĠпÑĥнк ÑĤ +Ġ×Ļ×ķ×ĵ ×¢×Ļ×Ŀ +ãĤ« ãĥ©ãĥ¼ +Ġ×ijס ×ĵר +Ġbu á»ĵn +й ÑĤ +йÑĤ еÑģÑĮ +ãĤĴ æ±ĤãĤģ +Ġ×IJת ׼×Ŀ +Ġ모 르 +ظ رÙĪÙģ +Ñĩ еÑģÑĤво +ìĸ´ ìĦľ +Ġод на +Ġkap ı +Ġëħ¸ ëł¥ +ĠKü che +ĠاÙĦت Ø´ +Ø· ÙĬب +ĠíĬ¹ íŀĪ +ĠвÑĭп ÑĥÑģ +ĠвÑĭпÑĥÑģ к +×ĵ ת×Ļ +Ġu ÄŁ +ĠuÄŁ ra +ائ Ùĩا +Ġtho át +ãģª ãĤĤãģ® +Ñij ÑĢ +기 ê°Ģ +ĠgeliÅŁ me +تØŃ ÙĤ +تØŃÙĤ ÙĤ +Ġоп аÑģ +б ÑĢоÑģ +ห ุ +หุ à¹īà¸Ļ +ì¼ Ģ +ãĤ¹ ãĥŀ +ãĤ¹ãĥŀ ãĥĽ +Ø£ Ù쨱 +Ø£Ù쨱 اد +ĠTh á»±c +Ġth ắ +ãĥªãĥ³ ãĤ¯ +Ġni á»ģm +ĠHö he +عÙħ ار +ÙĥÙĪØ± ÙĪÙĨ +ÙĥÙĪØ±ÙĪÙĨ ا +ĠÄIJ ến +ĠÑģам ом +ĠÑĤ еле +ĠÄijo án +à¸Ħวามà¸Ħิà¸Ķ à¹Ģหà¹ĩà¸Ļ +Ġд иÑģк +Ø£ Ø·Ù쨧ÙĦ +ม ารà¹Į +à¸Ĺ หาร +à¸Ĺ à¸Ļ +Ġب عÙĬد +ĠاÙĦÙĩ ÙĨد +åĩº ãģĹãģ¦ +Ġkar de +Ġkarde ÅŁ +×Ķ×Ļס×ĺ ×ķר +×Ķ×Ļס×ĺ×ķר ×Ļ×Ķ +éģ¸ ãģ³ +ع اÙħÙĦ +à¸Ĥ ยาย +Ġtü rl +Ġtürl ü +ĠìĿ¼ ìĿ´ +Ġmaté ria +Ġ׼׾ ×ķ×ŀר +ãĥģãĥ£ ãĥ¼ +جÙħ اعة +ĠÑģво им +Ø¥ÙĤ اÙħØ© +ä¾ĭ ãģĪãģ° +س اب +Ø¢ خر +ÙĤ دÙĬر +×IJ×ŀ ×Ļ +ìĸ » +Ġ׳×ķס פת +ĠÐĴ лад +ĠÐĴлад им +ĠÐĴладим иÑĢ +Ġest ará +ãģĵãģĨ ãģĦãģĨ +ãĤĴ 使ç͍ +มา à¸ķร +มาà¸ķร à¸IJาà¸Ļ +ãģ£ãģ ½ +Ġn ú +Ġnú i +ย าà¸ĩ +ĠاÙĦج ÙĨس +Ġüst ün +ëľ » +ãĤ» ãĥ« +ãģ¦ãģĦ ãģįãģ¾ãģĻ +Ġ×Ĺ ×ķ×ĸ +Ġ×Ĺ×ķ×ĸ ר +ĠÐĵ лав +à¹Ĥà¸Ĭ à¸Ħ +íı IJ +ÙĨت ظر +Ġ×Ĵ ×ij×Ļ +ع ÙĤب +int ér +intér êt +×ŀ פ×Ĵ +×ŀפ×Ĵ ש +Ġth ù +اÙģ Øª +Ġ×ŀש פ +Ġ×ŀשפ ×ĺ×Ļ +ĠÙħ ÙĪØ§ÙĤع +è¦ ļ +è¦ļ ãģĪ +×ĵ ×Ļף +à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ ราว +ãģ¾ ãģĤ +Ġgh ế +иÑĢÑĥ ÑİÑĤ +à¸ģ ว +à¸ģว à¹īาà¸ĩ +Ġпов еÑĢ +ĠповеÑĢ Ñħ +ĠповеÑĢÑħ ноÑģÑĤ +׳ ×ĵר +Ġкон ÑĨе +Ġдолж на +Ġ×Ļש ×Ļר +acaģı z +ìĹ Ķ +Ġn ÃŃvel +Ġö r +Ġör nek +Ùĥ Ùģ +ĠФедеÑĢ Ð°ÑĨии +Ġ구 ìĦ± +หัว à¹ĥà¸Ī +ĠV áºŃy +м ед +мед и +меди ÑĨин +медиÑĨин Ñģк +از ÙĬ +×Ĵ×ij ×ķ׾ +ÑĦ ÑĢ +Ġzus ätzlich +à¸ģ à¸ģ +ĠاÙĦاÙĤتصاد ÙĬØ© +Ġh è +lu ÄŁun +ج Ùİ +à¹Ħà¸Ł ลà¹Į +ÄIJ T +ãģĿãģ® ä»ĸ +à¸Ĺิ à¹īà¸ĩ +ĠاÙĦØ£ ÙĪ +ر سÙħ +æ°Ĺ ãģ¥ +ìĿ´ ë©° +ÑĮ ев +ص Ø· +ĠاÙĦاست Ø« +ĠاÙĦاستث Ùħار +à¸Ńา à¸Ħาร +ĠÑĤоÑĩ но +ĠV ân +à¸Ń ร +à¸Ńร à¹Īà¸Ńย +ĠاÙĦس ÙĨØ© +Ġc Æ°á»Ľi +×Ļ×Ķ ×Ł +íį ¼ +話 ãģĹ +âĹ ĭ +ĠìķĬ ìĿĢ +ãĥ¡ ãĥ¼ãĤ +ãĥ¡ãĥ¼ãĤ « +ãĥ¡ãĥ¼ãĤ« ãĥ¼ +ĠÑĤеп ло +å½¼ ãĤī +Ġİ z +Ġİz mir +íĻ į +Ġr ượ +Ġrượ u +æĢĿãģĦ åĩº +ĠPh ạm +Ġchá u +צ×Ļ ×ķת +ĠìĿ¼ 본 +ìĤ¬ ëĬĶ +ĠÑģозд ан +Ġar acı +Ġ×¢ ר +Ġער ×Ļ׼×Ķ +ĠíķĺëĤĺëĭĺ ìĿĺ +dzi ÅĤ +à¸Ľà¸£à¸° à¸ĺาà¸Ļ +Ġser ÃŃa +ĠìŀĪ ëıĦë¡Ŀ +در ج +íķľëĭ¤ ëĬĶ +à¸Ńา à¸Ĺ +à¸Ńาà¸Ĺ ิà¸ķ +à¸Ńาà¸Ĺิà¸ķ ยà¹Į +ÑĤелÑĮ нÑĭй +ĠØ® دÙħات +×ŀ׳ ×ĺ +Ġl ược +ĠS Ãłi +ĠÙĪ Ø§Ø¶ +ĠÙĪØ§Ø¶ ØŃ +غ از +ĠdoÄŁ al +Ġ×ijש ×Ŀ +Ġд лин +ĠØ¥ طار +Ġ×ijס פר +ãĤĴ ä¸İ +ãĤĴä¸İ ãģĪ +Ġë²ķ ë¥ł +ĠÑĥ вели +ĠÑĥвели Ñĩи +ส à¹Ħà¸ķ +สà¹Ħà¸ķ ลà¹Į +à¹Ħ à¸ģล +×ij׊ף +ĠìĿ´ íĽĦ +Ġm unic +Ġmunic ÃŃpio +تÙħ Ø«ÙĦ +ĠÄij áo +H ôtel +Ġl á»Ńa +ĠÄij ẳng +Ñĩ ки +Ø´ رÙĪ +شرÙĪ Ø· +ĠìĿ´ 를 +ÙĬ Ùĭا +×ŀ׾ ×ļ +×ŀ×Ķ ×Ļר×ķת +ĠобÑıз аÑĤелÑĮ +ĠобÑıзаÑĤелÑĮ но +é nergie +Ġmud ança +Ġm ụ +Ġmụ n +Ġn º +ĠاÙĦت عا +ĠاÙĦتعا ÙĪÙĨ +ĠاÙĦاجتÙħاع ÙĬØ© +Ġп лаÑģÑĤ +Ġëĵ± ìĿĺ +ãĥIJãĤ¤ ãĤ¯ +Ùĩج ÙĪÙħ +ĠSa úde +Ġì¤ijìļĶ íķľ +Ġ×Ķצ ×Ļ×ij×ķר +תק ף +ĠاÙĦعاÙĦÙħ ÙĬ +ĠболÑĮÑĪ Ð¾Ð¹ +ĠÙĥ ÙĦÙħ +ĠÙĥÙĦÙħ Ø© +ãģ®ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ ãģ§ãģĹãĤĩãģĨãģĭ +ĠÙħ باراة +Ġש×IJ ׳ +Ġש×IJ׳ ×Ĺ׳×ķ +ãĤ¹ãĤ¿ ãĤ¤ãĥ« +ĠSa ÄŁ +ĠSaÄŁ lık +Ġh ư +׳ ×Ĺ×Ķ +Ġ×ij קר×ij +Ø· عÙħ +ห ิà¸Ļ +à¸Ĺุà¸ģ วัà¸Ļ +à¸Ħรัà¹īà¸ĩ à¸Ĺีà¹Ī +ĠlÃł nh +Ġdonn é +ãģĽ ãģĦ +جز ÙĬرة +доÑĢ Ð¾Ð¶ +ì¼ ľ +تÙĨظ ÙĬÙģ +ãĥģ ãĥ§ +Ġald ıģı +ج اج +ĠÑĤ омÑĥ +à¸Ľ ิ +Ġ×ijר שת +ãģıãģªãĤĬ ãģ¾ãģĻ +ĠпÑĢин ÑĨип +Ġ׊׾×ķ +ëı ¼ +×ķ×Ĵ ש +س س +à¸Ľ ู +Ġh ầu +æĦŁãģĺ ãĤĭ +ï¼ ´ +د ÙĪØ§ +ĠÑģм ог +scri ção +Ġth áºŃn +Ġר ×ķ×IJ×Ķ +обÑĢаж ен +ĠاÙĦتج ارÙĬØ© +Ø· بÙĬع +jÄħc Äħ +íĸī ìľĦ +Ġнов Ñĭй +Ġ×ŀ ×Ĺ×ĵש +æĮ¯ ãĤĬ +gu é +Ġ×IJ ×Ļר×ķ×¢ +Ġ×IJ×Ļר×ķ×¢ ×Ļ×Ŀ +ĠاÙĦ ذÙĩب +×ĵ ×IJ +ت اÙĨ +ãģł ãģĹ +à¸Ńั à¸ķรา +à¹Ĥ à¸Ī +بÙĦ اد +×Ķ×Ļ ×Ļ׳×ķ +ĠÑģп е +ĠÑģпе ÑĨиалÑĮно +ĠÅĽwi ata +ãĤĵãģ§ãģĻ ãĤĪ +شر ÙĥØ© +ĠpÅĤ yt +Ġsitu é +Ġ׼×IJ ׾×Ķ +ס ×ijר +Ġkaż d +Ġkażd ym +ãĤĴæĮģ ãģ¤ +׾×Ķ ×ľ +׾×Ķ׾ ף +ĠwÅĤ as +ĠwÅĤas ne +ĠsaÄŁ lan +×ŀ×¢ ׾×Ķ +ĠاÙĦا ÙĪÙĦ +ìĹIJìĦľ ëıĦ +×IJ×Ļר ×ķפ×Ķ +تÙĤ ÙĨÙĬØ© +Ùħ ائ +Ùħائ Ø© +Ġcompañ ÃŃa +Ġsü rek +Ġsürek li +ĠиÑģ кÑĥÑģ +ĠиÑģкÑĥÑģ ÑģÑĤв +ĠB ürger +ת ×Ĺר +ת×Ĺר ×ķת +à¸ŀรà¹īà¸Ńม à¸ģัà¸ļ +Ø´ Ùħ +à¸ĸืà¸Ń วà¹Īา +è¾¼ ãĤĢ +ä¼ij ãģ¿ +ĠاÙĦØ£ ب +ĠÑģÑĤоим оÑģÑĤÑĮ +ĠпÑĢав а +may ın +ห วย +ĠاÙĦØ· بÙĬعÙĬ +à¸Ĺีà¹Ī à¸ŀัà¸ģ +ĠEst á +Ñĭва ÑİÑĤ +ب سÙĬ +بسÙĬ Ø· +Ġ×ij×¢ ×ijר +åı¯èĥ½ ãģ§ãģĻ +Ġ×ĵ ×ķ׾ +Ġ×ĵ×ķ׾ ר +Ùĩ ÙİØ§ +воÑĢ Ð¾ÑĤ +ãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +à¹Ĥà¸Ĺร ศ +à¹Ĥà¸Ĺรศ ั +à¹Ĥà¸Ĺรศั à¸ŀ +à¹Ĥà¸Ĺรศัà¸ŀ à¸Ĺà¹Į +Ġ×§ ׳ +ĠاÙĦØ« ÙĨ +ĠاÙĦØ«ÙĨ ائÙĬØ© +Ġco ût +à¸ķิà¸Ķ à¸ķัà¹īà¸ĩ +Ġö rg +Ġörg üt +ĠاÙĦØ® ÙĦÙĬ +ĠاÙĦØ®ÙĦÙĬ ج +Ġb á»įn +×ķ׾×ķ×Ĵ ×Ļ +ëŀ ľ +ĠÐij олÑĮ +ĠÐijолÑĮ ÑĪ +×Ĵ ×ijר×Ļ×Ŀ +ÙĤ ÙĬد +×ij×Ļ×ĺ ×ķ×Ļ +æīĵ ãģ¡ +Ġol muÅŁ +f äh +fäh ig +ล าà¸Ļ +ĠÙĤ طر +ש פ×Ķ +èªŃ ãĤĵãģ§ +à¸Ĥ วา +Ġchi ếm +ãĤ¤ãĥ³ ãĤ¿ +ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ ãĥ¼ãĥ +ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼ãĥ į +ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼ãĥį ãĥĥãĥĪ +Ġ׾ש×ŀ ×ķר +Ġت رÙĥ +ĠترÙĥ ÙĬا +ר ×ķ×ĺ +ã썿ĢĿ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +ĠاÙĦت ÙĤ +Ġd ư +ãģ¦ãģıãĤĮ ãĤĭ +ãģĹãģŁ ãģĵãģ¨ +Ġróż ne +ĠاÙĦØ· ÙģÙĦ +ĠPost é +Ġ×ŀש ×ķ×Ŀ +Ñį ÑĢ +ĠÑĢабоÑĤ аеÑĤ +ãĤ· ãĥª +ãĤ·ãĥª ãĥ¼ãĤº +Ġ×ij×Ķ ×Ĺ׾×ĺ +×§×Ķ ×Ļ׾×Ķ +ãĤ« ãĥ¡ +ãĤ«ãĥ¡ ãĥ© +ï¼ ¯ +ĠìĤ¬ ìĿ´ +Ġk ì +Ġth Æ°á»Ľc +ض بط +ÙĤب ÙĪÙĦ +åĪ¥ ãģ® +Ġparticul ière +ĠÑģво ем +Ġ×¢ סק +Ġעסק ×Ļ×Ŀ +×ij×Ĺ ×Ļר×ķת +×ij ×Ļ׳×ķ +à¸ĭ à¸Ń +Ġ×¢ ×ķ×ijר +ãģłãģ£ãģŁ ãģ®ãģ§ +ıld ıģı +Ùħ دار +Ùħدار س +주 ìĭľ +à¸Ńา ศ +à¸Ńาศ ัย +Ġt ấm +à¸ŀิ à¸Ī +à¸ŀิà¸Ī าร +à¸ŀิà¸Īาร à¸ĵา +ÑĤелÑĮ нÑĭе +Ñģк ÑĥÑİ +Ðľ Ðĺ +à¹Ģà¸ģ า +à¹Ģà¸ģา หล +à¹Ģà¸ģาหล ี +×ĵ ×Ĺ +à¹Ģà¸Ĭ ิà¸ĩ +Ġد ÙĤÙĬÙĤØ© +íķĻ ìĥĿ +Ġש×IJ ׾×Ķ +Ġcontr ôle +Ġsit uação +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¸ľà¸¹à¹ī +ÙĨ Ø·ÙĤ +ê³¼ íķĻ +หลาย à¸Ħà¸Ļ +Ġn ắng +ÙĤ Ùı +ì¡° ê±´ +Ñ ķ +ãĥĥ ãģ¨ +×ŀ ×Ļ׾×Ķ +Gr ün +×Ļ ×Ļ×¢ +×Ļ×Ļ×¢ ×ķ×¥ +×ŀ׳ ׼ +ë ŃIJ +×ŀ×¢ ×ŀ×ĵ +สำ à¸Ļัà¸ģ +ج دد +à¸Ħ ัà¸Ķ +Ġ×Ķ×ŀש פ +Ġ×Ķ×ŀשפ ×Ĺ×Ķ +×ŀש ק׾ +ÙĦ Ùı +Ġty tu +Ġtytu ÅĤ +ÑĪ ÐµÐ¹ +ĠìĿ¼ ë¶Ģ +ÑĪ ÐµÐ½Ð¸Ðµ +Ġph óng +ĠìĹŃ ìĤ¬ +ãĤ« ãĥ³ +Ġtú i +ĠÙĨ ÙĪÙģ +ĠÙĨÙĪÙģ Ùħبر +gr ün +ĠاÙĦØ´ ÙħاÙĦ +ÅĽwi adc +ÅĽwiadc zenie +ער ×Ķ +Ġ×¢ ×ķ×ij +Ġ×¢×ķ×ij ×ĵ×Ļ×Ŀ +×ĵ×ķ×Ĵ ×ŀ×IJ +ä»Ĭ ãģ¯ +Ġv ão +ĠТ ем +Ñģ илÑĮ +Ġch ợ +Ùħ را +Ùħرا ÙĤب +à¹Ħมà¹Ī รูà¹ī +Ġر ائع +×IJ׳ ×Ĺ׳×ķ +สà¹Īà¸ĩ à¹Ģสริม +צ ×Ĺ +ĠìŀĪìĸ´ ìĦľ +Ġkur ulu +Ġkurulu ÅŁ +ĠÃĸ zellik +ĠÃĸzellik le +Ġת ×Ļ×§ +Ġgh é +Ġspr zÄĻ +ĠsprzÄĻ t +ער ×ķת +را ØŃØ© +ãģ£ ãģį +ãģ£ãģį ãĤĬ +ĠìķĦ ëŀĺ +stit uição +Ġдолж но +×Ķ ×¨×© +×Ķרש ×ŀ×Ķ +×Ķ׾ ×ļ +ãģ¡ ãģª +ãģ¡ãģª ãģ¿ +ãģ¡ãģªãģ¿ ãģ« +פ ×Ĺ×ĵ +ĠاÙĦج ÙħÙĬع +×ij×¢ ׾×Ļ +Ġtr ùng +Ġפ ת×Ĺ +×ŀ׾×Ĺ ×ŀת +ãĥĨ ãĥ¼ãĥ +ãĥĨãĥ¼ãĥ ŀ +Ùħ تاب +Ùħتاب عة +Ġ모 ìĬµ +ÙĬ ص +åIJĪ ãģĨ +ĠY ap +ĠYap ı +ĠÑģ казаÑĤÑĮ +ëª ° +à¸Ĺีà¹Ī สำà¸Ħัà¸į +ĠìĹĨ ìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġnh ắc +Ġülk eler +Ġмног ие +íķĺ ìħ¨ +มาà¸ģ à¸Ĺีà¹Īสุà¸Ķ +à¸ģ à¹īา +à¸ģà¹īา ว +Ġİ yi +л еж +леж а +ãĤ¸ ãĥ§ +à¸Ĺั à¸ŀ +ا ÙĪØ± +Ġ×Ĺ×ijר ×Ļ +Ġ׾ ש×Ŀ +ì² « +ĠT á»Ń +×ŀ ×ķ׳×Ļ +ÙĤ ÙĪØ¯ +à¸ģระ à¹Ģà¸Ľ +à¸ģระà¹Ģà¸Ľ à¹ĭ +à¸ģระà¹Ģà¸Ľà¹ĭ า +ĠпÑĢоблем Ñĭ +Ġaç ıs +Ġaçıs ından +Ġ×Ķ×ŀ ׼ +ĠÙħع ظÙħ +ÙĤÙĬ اس +ĠпÑĢод олж +ĠпÑĢодолж а +Ġver diÄŁi +ĠпÑĢед меÑĤ +ãģĦãģ¾ãģĻ ãģĮ +ĠëͰ 른 +ĠاÙĦ ÙĤÙĬاÙħ +ĠØ¥ÙĦÙĬ Ùĩا +Т ÐIJ +п оз +ãĤ· ãĥ¥ +ä¸ĬãģĮ ãĤĬ +à¹Ģà¸Ķิม à¸ŀัà¸Ļ +à¸ģุ ล +ØŃر ÙĬØ© +×§×ij×ķצ ×ķת +ë¯ ¿ +ĠاÙĦÙħ ÙĨا +ĠاÙĦÙħÙĨا Ø·ÙĤ +ĠвÑĭп ол +ĠвÑĭпол нÑı +ãĥĭ ãĤ¢ +Ġê²° êµŃ +×Ĺ ×ķ×ŀ +×Ĺ×ķ×ŀ ר×Ļ×Ŀ +ĠУкÑĢа инÑĭ +ห à¸Ńม +ר ×Ļס +ĠÑħоÑĤ ел +ĠобÑĢаз ованиÑı +Ġkh ẳng +Ġm ưa +Ġgör me +Ġgüç lü +سع Ùī +มัà¹Īà¸Ļ à¹ĥà¸Ī +íķĺ ê²łìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġпол Ñĥ +Ġfün f +ã썿ĢĿ ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ +Ġê·¸ê²ĥ ìĿĢ +ĠdÃ¼ÅŁÃ¼n ce +ìŀ ł +ĠH Æ°á»Ľng +ĠTi á»ĥu +Ġç ift +ãģij ãģ° +à¸Īà¸Ļ à¸ĸึà¸ĩ +à¸Ĺำ à¹Ħà¸Ķà¹ī +ĠìŀIJ ì²´ +Ġd õ +Ġdõ i +à¸Ī ัà¸Ļ +à¸Īัà¸Ļ à¸Ĺ +à¸Īัà¸Ļà¸Ĺ รà¹Į +ece ÄŁini +׳×ķ×¢ ר +غ ار +ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬ ÙĥÙĬ +داع Ø´ +ĠбезопаÑģ ноÑģÑĤи +Ġб Ñİ +ĠбÑİ Ð´Ð¶ +ĠбÑİдж еÑĤ +ãĥĬ ãĤ¤ +à¸ŀà¸ļ วà¹Īา +da ÄŁ +×IJ ×ķפף +íĹ Į +ãĥĢãĤ¤ ãĤ¨ +ãĥĢãĤ¤ãĤ¨ ãĥĥãĥĪ +ĠëĮĢ íĨµ +ĠëĮĢíĨµ ëł¹ +D İ +Ø£ ØŃداث +ĠA ÄŁ +ĠAÄŁ ust +ĠAÄŁust os +ØŃÙĦ ÙĪÙĦ +Ġw ÅĽ +ĠwÅĽ ród +ĠÑģо оÑĤвеÑĤ +ĠÑģооÑĤвеÑĤ ÑģÑĤв +ĠÑģооÑĤвеÑĤÑģÑĤв ии +ĠLu áºŃt +Ġ׼׾ פ×Ļ +Ġв еÑī +ĠвеÑī еÑģÑĤв +×§ ×Ļ×¥ +ĠبÙĩ ذا +عا Ø´ +à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +Т Ðķ +Ġ×ij×IJ ×Ļ׳×ĺר׳×ĺ +س عد +Ġ×Ķ×ĺ ×Ļפ×ķ׾ +פ ×Ļס +à¸ĩà¹Īาย à¹Ĩ +ĠGer ät +׾ ×Ļ×ĵ×Ķ +ĠÑĢ Ð¸Ñģк +׾ק ×Ĺ +н наÑı +ר ×Ļ×ĵ +п ÑĢакÑĤи +пÑĢакÑĤи к +à¸Ĥัà¹īà¸Ļ à¸ķà¸Ńà¸Ļ +à¸Ļà¹Īา รัà¸ģ +larınız ı +à¸Ńà¸Ļุ à¸įา +à¸Ńà¸Ļุà¸įา à¸ķ +ĠzdjÄĻ cia +Ġb ây +Ñģ ÑĢ +ÑģÑĢ Ð¾Ñĩ +ãĥĭ ãĥ³ãĤ° +Ġö ner +Ġöner i +Ġнов ÑĭÑħ +دع ÙĪØ© +Ġg ắn +ĠاÙĦÙĦ بÙĨ +ĠاÙĦÙĦبÙĨ اÙĨÙĬ +ãĥĨãĤ£ ãĥ¼ +Ġص ØŃÙĬØŃ +ем ÑĭÑħ +çĸ² ãĤĮ +ĠпÑĢо иÑģ +ĠпÑĢоиÑģ ÑħодиÑĤ +ส à¸ķิ +ĠT ết +Ġ×Ķ׾ ׾×ķ +à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ à¸Ļีà¹ī +×ŀ×ij ׳×Ķ +Ġconte údo +Ġا خت +Ġاخت ÙĬار +Ùħ سÙĦ +ÙħسÙĦ سÙĦ +ëı Ī +Ġ׾ ×Ļ×ĵ +à¸ŀิ à¸ĺี +ĠÑģов Ñģ +ĠÑģовÑģ ем +ãģĮãģĤãĤĬ ãģ¾ãģĹãģŁ +Ġsó ng +Ø¥ صÙĦاØŃ +ë§ ģ +Ùģ ÙĬر +ĠJe żeli +ìłľ ëıĦ +d ÅĤug +ìĥģ ìĿĦ +Ġc áºŃn +Ġhá»į p +Ø£ ست +أست اذ +Ġ×ŀ ×Ļש×Ķ +Ġ×ŀ×Ļש×Ķ ×ķ +Ġd Ãły +Ġch Ãłng +ãģ¡ãĤĥãĤĵ ãģ¨ +ĠÄij ám +Ġsw ój +Ġpoder á +ĠоÑĤлиÑĩ а +Ġpéri ode +ünd ig +×ĺ×¢ ף +ÑģÑĤÑĢо иÑĤелÑĮ +ר ת×Ļ +Ġ×Ļ×Ķ ×Ļ×ķ +׾ ס +ĠاÙĦÙħÙĨ زÙĦ +à¸Ļิ à¹īว +иÑĦ ика +иÑĦика ÑĨи +ðŁĺ ī +Ġad ına +ãĢĤãĢĤ ãĢĤ +×IJ ×Ļף +ס ×Ļר +ĠÙĬ عد +çŃĶ ãģĪ +اÙĦ جز +اÙĦجز ائر +енÑĮ к +ร ห +รห ัส +ĠTürk çe +ê¾ ¸ +Ġ×Ļ ×ķ׼׾ +Ġש ×ķ׳×Ķ +Ġ×ij×ŀ צ×ij +ĠдейÑģÑĤв иÑĤелÑĮно +ĠبأÙĨ Ùĩ +×ŀ×§ ×ĵ +Ġ×Ķש ×§ +Ø®ÙĬ ارات +Ġf ı +Ġfı rs +Ġfırs at +ëij ĺ +ĠìĦľ ìļ¸ +Ġ×Ķ×Ĵ ×ķ×£ +ر عا +رعا ÙĬØ© +ĠK ết +к Ñģи +ĠÑĥÑģлÑĥг и +ноÑģÑĤ ей +ìļ´ ëıĻ +ĠобÑĬ Ñı +ĠобÑĬÑı вл +н еж +×Ķפ ×ļ +Ġ×ij×¢ ×Ļ׳×Ļ +ëĨ Ĵ +ĠпÑĢоÑĨ ед +ĠпÑĢоÑĨед ÑĥÑĢ +Ġiht iy +Ġihtiy acı +Ġë°Ķ ëŀį +Ġë°Ķëŀį ëĭĪëĭ¤ +à¸ģล ัว +ĠÑģл ожно +×§×Ļ ×Ļ×ŀת +ĠÄIJ ình +ĠÙħ ÙĦÙģ +Ġà¹Ĥà¸Ķย มี +Ġkat kı +تØŃ ÙĪÙĬÙĦ +à¹Ħ à¸ŀ +ĠH á»į +ñ e +Ġдо Ñħод +Ġtho ải +íķĺìŬ ìķ¼ +ãĤ¹ãĥĿ ãĥ¼ãĥ +ãĤ¹ãĥĿãĥ¼ãĥ Ħ +ĠG òn +Ġk è +Ġkè m +é̲ ãĤģ +ãĤ¹ ãĥ¼ãĥ +ãĤ¹ãĥ¼ãĥ ij +ãĤ¹ãĥ¼ãĥij ãĥ¼ +ĠgiÃł u +ĠØ¥ عادة +Ġ׾ ×ķ×§ +Ġ׾×ķ×§ ×Ĺ +ĠÑħоÑĩ еÑĤ +×ĺ ׾×ķ×ķ +×ĺ׾×ķ×ķ ×Ļ×ĸ +×ĺ׾×ķ×ķ×Ļ×ĸ ×Ļ×Ķ +Ġth uyết +ãģĿãĤĮ ãģ§ +Ġvard ı +à¹Ħร à¹ī +ع بد +ĠRep ública +ãĥ¼ãĤ¿ ãĥ¼ +Ġ×ŀ×IJ ×ķת +à¹Ħà¸Ľ à¹ģลà¹īว +Ġyapıl acak +ãĤ¹ãĤ¿ ãĥ¼ãĥĪ +ãģ» ãģ¼ +Ġko ÅŁ +ĠмаÑĤ еÑĢи +Ġsiè cle +ĠاÙĦÙħ ختÙĦÙģ +ĠاÙĦÙħختÙĦÙģ Ø© +Ġ׾ק ר×IJ +Ġ׾קר×IJ ת +Ġ×Ķפ ×ķ×¢×ľ +Ġt òa +Ġr Æ¡i +åij¨ ãĤĬ +à¸Ŀ à¸Ļ +j ÅĽÄĩ +ĠìķĬ ìĿĦ +اÙĨت ÙĤاÙĦ +ëĸ ł +ив аеÑĤ +ãĥĪ ãĥ« +ĠاÙĦÙģÙĦسطÙĬÙĨ ÙĬØ© +à¸ģลà¹Īาว วà¹Īา +ا Ùĥت +ĠÃĸ l +ĠÑĢе ÑĪи +ĠÑĢеÑĪи л +Ġ׳×ķס פ×ķת +Ġìłķ ì¹ĺ +вл еÑĩен +Ùħر ØŃÙĦØ© +Ġcome ça +Ġy ık +ìĤ ´ +à¸ĺ à¸Ļา +à¸ĺà¸Ļา à¸Ħาร +à¸Ńà¸Ļ า +à¸Ńà¸Ļา à¸Ħ +à¸Ńà¸Ļาà¸Ħ à¸ķ +Ġpeque ña +ä»ķ äºĭãĤĴ +Ġب ذÙĦÙĥ +Ġнов ого +ãģĹãģ¦ ãģĦãģªãģĦ +ĠاÙĦÙħ ÙĬاÙĩ +à¸ģà¹ĩ à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +Ġж ÑĥÑĢ +ĠжÑĥÑĢ Ð½Ð°Ð» +в еÑģ +خت ار +Ġ매 ìļ° +ĠM ã +ĠавÑĤомаÑĤ Ñĭ +ضع Ùģ +ĠاÙĦÙģ Ùĥر +ãģ§ãģĻ ãģ®ãģ§ +ãĥ¡ãĥ³ ãĥIJãĥ¼ +Ġк ÑĢÑĥг +ĠاÙĦسÙĦ طة +à¸Ħรัà¹īà¸ĩ à¹ģรà¸ģ +à¸ģระà¸Ĺ รว +à¸ģระà¸Ĺรว à¸ĩ +ÑĨ ов +éķ· ãģĦ +大ãģį ãģĦ +Ġgeç miÅŁ +ìĦ± ìĿ´ +Ġצר ×Ļ׼×Ķ +Ġм оÑī +ĠмоÑī н +Ġ×§ ×Ļש +Ġ×§×Ļש ×ķר×Ļ×Ŀ +ĠNas ıl +г ÑĢан +Ġ×ŀ ×ķצר×Ļ×Ŀ +Ġ×ŀס ×ķ×Ĵ +Ġy ür +Ġyür üt +Ġ׾׊צ×ķ +×ķÖ ¼ +ĠìŀĪ ìĹĪëĭ¤ +Ġter ör +ĠTh ương +ĠÙĪ ÙĬÙħ +ĠÙĪÙĬÙħ ÙĥÙĨ +ج ÙĪÙĨ +ĠÙĪØºÙĬر Ùĩا +×ŀ פ×ķ +×Ĵ×ķר ×ŀ×Ļ×Ŀ +׼×ij ×Ļש +ĠاÙĦÙĦ غ +ĠاÙĦÙĦغ Ø© +شر Ùĥ +ĠاÙĦر اب +ĠاÙĦراب ع +ĠпÑĢ ÐµÐº +ĠпÑĢек ÑĢаÑģ +ĠпÑĢекÑĢаÑģ н +Ġenerg ÃŃa +×§×ĵ ×ŀ×Ļ +ãģıãģª ãģ£ãģŁ +ĠÄij ứ +ĠÄijứ a +Serv i +Servi ço +Ġkald ır +åĥį ãģį +Ġод еж +Ġодеж д +물 ìĿĦ +ãģĿãģĨ ãģ§ +ãģĮãģĤ ãĤĮãģ° +ìĻ ķ +צ×ĵ ×§ +Ġart ır +Ġile ti +Ġileti ÅŁim +ãĤĪãģĨ ãģ§ +ãĥĪ ãĥ¼ +ãĤ¢ ãĥĭ +ãĤ¢ãĥĭ ãĥ¡ +×ĺ×Ļ ×Ļ׾ +ãĥķ ãĥªãĥ¼ +ãĥĿ ãĥ³ +ÐŁÑĢ Ð¾ +Ġع اÙĦÙĬØ© +ĠÃ¶ÄŁ ret +ĠÃ¶ÄŁret men +ĠкаÑĩеÑģÑĤв а +Ġ×Ķ×ĺ ×ij×¢ +Ġзна Ñİ +ãģ¦ ãģıãĤĭ +Ġm ừng +ÙħÙĪ Øª +ש ×ķ×ŀר +×Ĺ׾ ×ij +Ġwzgl ÄĻ +ĠwzglÄĻ du +ë²Ī 째 +Ġtá» ĵ +Ġtá»ĵ n +ãĥ¯ãĥ¼ ãĤ¯ +Ġpo życz +Ġpożycz k +×Ļ ×ķצר×Ļ×Ŀ +Ùĥر Ùħ +Ġг аÑĢ +ĠгаÑĢ Ð°Ð½ +ĠгаÑĢан ÑĤи +ล à¹īาà¸ĩ +Ġìĺģ íĻĶ +×ĺ ×Ļס +Ġth ẻ +ĠìŀĪëĭ¤ ê³ł +اÙĦت ز +اÙĦتز اÙħ +Ġна ÑĪи +is ée +ãģĵãĤĮ ãĤĴ +Ġm ẽ +ض ÙĦ +بÙĪ Øª +Ġ׼ ׼×Ķ +h ợ +ĠاÙĦس ÙĪØ±ÙĬØ© +Ġ×ľ×¢ ×ķ×ŀ +Ġ×ľ×¢×ķ×ŀ ת +ĠbaÅŁ ar +ĠbaÅŁar ılı +е ÑģÑĤÑĮ +à¸Ħร ี +à¸Ħรี ม +ĠìłĦ ì²´ +ĠسÙĬ ÙĥÙĪÙĨ +Ġ×ŀ×ĵ ×ķ×¢ +ĠëķĮ문 ìĿ´ëĭ¤ +Ġc ứng +ger ät +Ġм иÑĢ +ĠмиÑĢ Ðµ +ĠÙĥÙĬÙģ ÙĬØ© +Ġפר ×ĺ×Ļ×Ŀ +Ġgo ÅĽci +иÑĤ еÑģÑĮ +ÑĥÑĪ ÐºÐ¸ +ؤ ÙħÙĨ +Ġ×IJ ׼ף +ĠاÙĦر جÙĦ +Ġl á»įc +à¹Ģรีย à¸ģวà¹Īา +ãģĵãģ® ãĤĪãģĨãģª +ë§Į íģ¼ +Ġп еÑĩ +ÙĪÙĦ ات +ĠÃľ ye +liÄŁ inde +à¸Ħะ à¹ģà¸Ļ +à¸Ħะà¹ģà¸Ļ à¸Ļ +ãĤĭãģĵãģ¨ ãģ¯ +วิ à¹Ģà¸Ħร +วิà¹Ģà¸Ħร าะ +วิà¹Ģà¸Ħราะ หà¹Į +Ġвозмож ноÑģÑĤи +ĠاÙĦÙĨ ساء +ãĥīãĥ© ãĥŀ +Ġgü c +Ġgüc ü +Ġt ưá»Ŀng +Ġacomp aña +ãĤ¤ ãĥ© +×§ צ×ij +ĠY ö +ĠYö net +ĠYönet im +สัม à¸ľ +à¸ªà¸±à¸¡à¸ľ ัส +à¸Ļ าม +ĠÄij ợi +à¹ģหà¹Īà¸ĩ à¸Ĭาà¸ķิ +ãģĿãĤĮ ãģ§ãĤĤ +ät ig +ת ×ķ×Ŀ +ĠbaÅŁ lat +ĠвÑģ ей +ת ×Ļ×§ +ת×Ļ×§ ×ķף +ĠNg ô +ĠGesch ä +ĠGeschä fts +Ø£ Ùħ +Ø£Ùħ راض +à¹Ģà¸Ĺ à¸Ħà¸Ļ +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¸Ļ ิ +à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¸Ļิ à¸Ħ +Ġм енÑĮ +ĠменÑĮ ÑĪе +Ġöl ç +Ġölç ü +ĠÙĬ جعÙĦ +ĠÄij ỡ +ש ×Ļ׾ +ש×Ļ׾ ×ķ×ij +ĠGr Ã¶ÃŁe +ĠÙĩ اتÙģ +รà¹īาà¸Ļ à¸Ńาหาร +×Ķ׾ ×Ļ׼ +×Ķ׾×Ļ׼ ×Ļ +иÑĢÑĥ ÑİÑī +èĭ¥ ãģĦ +ĠÃĸ zel +ãģĦãģŁ ãĤī +à¸Ħำ à¸ĸาม +Ġzosta ÅĤy +Ġ×Ķס ×Ļפ×ķר +×Ķ ×ķ׾ +×Ķ×ķ׾ ×ļ +à¹Ģà¸Ĭà¹Īà¸Ļ à¸ģัà¸Ļ +à¹Ĥ à¸Ĩ +à¹Ĥà¸Ĩ ษ +à¹Ĥà¸Ĩษ à¸ĵา +×IJר צ×ķת +×Ĵר פ×Ļ +Ġao ût +ĠÙĬ رÙĬد +ت ÙĪØ¬ +تÙĪØ¬ ÙĬÙĩ +ĠÑįÑĤ ап +ãĤ¹ãĤ¿ ãĥ³ +Ġkr ó +Ġkró tk +ãĤĴ使 ãģĨ +ì ·¨ +éĸ¢ ãĤı +à¸Ķà¹īวย à¸Ħวาม +à¸Ļำ à¹Ģสà¸Ļà¸Ń +Ġa yrıca +à¸Ī à¹īาà¸ĩ +ĠÑĦоÑĤ огÑĢаÑĦ +Ġв еÑĩ +ĠвеÑĩ еÑĢ +åĩº ãģĹãģŁ +ĠÐ¥ о +Ġ×ŀ ר×Ĵ×Ļש +à¹ĥหà¹ī à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +ãĤĴ 缮 +ãĤĴ缮 æĮĩ +׾ ×ŀ×Ļ×Ŀ +nÄħ ÅĤ +ĠÑģÑĤ анд +ĠÑģÑĤанд аÑĢÑĤ +ĠSü d +ĠT âm +اخت بار +à¹Ģà¸ģ à¸Ńรà¹Į +Ùħس رØŃ +Ġbi á»ĩn +ب Ùı +Ġص اÙĦ +ĠصاÙĦ ØŃ +ĠPh ụ +íľ ´ +ãĥ¬ãĥĵ ãĥ¥ãĥ¼ +Ġbụ ng +Ġrég ime +ĠØ£ Ø´Ùĩر +ĠÑĢабоÑĤ ник +à¸Ŀ ัà¸Ļ +اع تÙħ +اعتÙħ اد +Ġзам еÑĤ +ãģ¾ ãģ£ãģ¦ +Ġch ặt +æĿ¥ ãĤĭ +ĠاÙĦÙĤ ÙĪØ§Øª +ãģ«åħ¥ ãģ£ãģ¦ +تØŃ اÙĦÙģ +Ùħ زÙĬد +ĠÙĬ صÙĦ +ìĹ ¼ +à¹Ģà¸Ĭ à¹ĩ +à¹Ģà¸Ĭà¹ĩ à¸Ħ +Ġk á»ĭ +Ġká»ĭ p +ĠìķĦ ì§ģ +×IJ׳ ×Ĵ +Ġобла ÑģÑĤÑĮ +Ġpomoc Äħ +Ġ×ķ ש׾ +ëĵł ì§Ģ +ĠGi ám +ĠSt ück +Ġchá y +ĠëĤĺ ìĺ¤ +ש ×Ļ×ĺת +×ŀ×ĵ ר +×ŀ×ĵר ×Ļ×ļ +Ġsüre ç +к ва +×ij׾ ×Ļ×Ŀ +×Ķ ×ª×Ļ +×Ķת×Ļ ×Ļ×Ĺס +ÙĤب اÙĦ +Ġס ×ķ×Ĵ +Ġס×ķ×Ĵ ×Ļ +ÑģÑĤ олÑĮ +ä½ķ ãĤĤ +×ĸ׼ ×ķר +è²· ãģĨ +å®ī ãģı +à¸Ħรัà¹īà¸ĩ à¸Ļีà¹ī +kö p +ĠÑģеÑĢ Ð²Ð¸Ñģ +оÑĩ нÑĭÑħ +ê±° ëŀĺ +تأ Ùĥ +تأÙĥ ÙĬد +×ĵ ׾ק +Ġпо Ñĩем +ĠпоÑĩем Ñĥ +пиÑģ аÑĤÑĮ +×ij שר +ĠH Ãłng +ĠT ìm +Ġtr ừ +ãĤ» ãĥĥãĤ¯ãĤ¹ +×ķ׳ ×Ĵ +mız da +п Ñģи +ĠìŀĪ ê¸° +Ġr út +ز اÙĨ +تÙĨ ÙĪØ¹ +ÙħÙĤ ا +ÙħÙĤا ÙĪÙħØ© +Ġ׾צ ×ķר×ļ +Ġ×ij ×Ļר×ķש׾×Ļ×Ŀ +ãĥ´ ãĤ£ +eb ile +ebile ceÄŁi +ãĥ¦ ãĥ¼ãĤ +ãĥ¦ãĥ¼ãĤ ¶ +ãĥ¦ãĥ¼ãĤ¶ ãĥ¼ +ãĤĴä½ľ ãĤĭ +Ñģ меÑĢ +ÑģмеÑĢ ÑĤ +Ġì§ ģ +Ġì§ģ ìłij +ĠÐŁ аÑĢ +ØŃ اض +ØŃاض ر +Ùħ ÙĥاÙģ +ÙħÙĥاÙģ ØŃØ© +ล ิà¸Ļ +ãģ¦ ãģįãģ¦ +ÑĢоÑģ л +ĠÄ°ÅŁ te +ÙĤص ÙĬر +Ġ×ij×Ĵ ×Ļ׾ +Ġ×ŀת ×IJ×Ļ×Ŀ +Ġ×Ķ ×Ĺ×ĵ +Ġ×Ķ×Ĺ×ĵ ש×Ķ +ר ×ķ×¢ +Ġprodukt ów +ĠÙħ صدر +не ÑĨ +ĠاÙĦعÙħÙĦ ات +Ġçık ma +Ġد بÙĬ +×§ ×Ļף +ת ×IJר +ת×IJר ×Ļ×ļ +׳×Ļ ×Ļ×ĵ +صر اع +l ève +צ ×Ļר +à¸Ķ ัà¸Ļ +à¹ĥหà¹ī à¹Ħà¸Ķà¹ī +ãĤ¿ãĤ¤ ãĥł +Ġgi ảng +С ÐŁ +ĠاÙĦÙħ ØŃÙĦ +ĠاÙĦÙħØŃÙĦ ÙĬØ© +ĠT ất +׾ ×ķ×ĺ +h á»ķ +Ġam éric +Ġaméric ain +Ġ×ijש׾ ×ij +Ġ׾×IJ ×ķ×ŀ×Ļ +Ġpe ça +ĠÑĢаз нÑĭÑħ +ãģĦãĤĭ ãģ¨ +ãĥĩ ãĥ³ +ס קר +Ġ×Ķ×ŀ×Ĺ ×Ļר +ãģ¨ãģĦãģĨ ãĤĤãģ® +رت بط +ĠиÑģÑĤ оÑĩ +ĠиÑģÑĤоÑĩ ник +สมัà¸Ħร สมาà¸Ĭิà¸ģ +Ġ à¸Ĺัà¹īà¸ĩ +Ġà¸Ĺัà¹īà¸ĩ à¸Ļีà¹ī +ĠT áºŃp +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģĨ +ĠاÙĦÙĪ ØµÙĪÙĦ +Ġdéc ada +Ġо ÑĦоÑĢм +ĠоÑĦоÑĢм лен +สำหรัà¸ļ à¸ģาร +Ġog óln +ãģĨãģ¡ ãģ« +Ġvá rias +ãģĻãģİ ãĤĭ +ÙĪ Ùĩا +à¹Ĥà¸Ľà¸£ à¸Ķ +ĠÐłÐ¾ÑģÑģ иÑı +人 ãĢħ +ãģĹãģ¦ ãģįãģŁ +Ġsı rasında +Ġng ôn +س ÙĨØ© +تÙħ تع +×ŀ׼ ×ij×Ļ +Ġnh ấn +×¢ ×ŀ×Ļ×ĵ +á» ¨ +ж иÑĤÑĮ +ãĤī ãģĽ +gr áf +gráf ica +ĠÙĤ ÙĪÙĦ +ĠÙĤÙĪÙĦ Ùĩ +ëĭ¨ ì²´ +ห à¹īา +หà¹īา ม +使 ãģ£ãģ¦ +ת ×Ļ×ij +ת×Ļ×ij ת +i á»ĥu +à¹ģ à¸Ĭม +à¹ģà¸Ĭม à¸Ľ +à¹ģà¸Ĭà¸¡à¸Ľ à¹Į +Ạ¬ +ĠëĤĺ ëĿ¼ +ĠÙħباشر Ø© +Ġtr Äĥm +سÙĥ ÙĪ +ĠاÙĦذ Ùī +Ġbi ç +Ġbiç im +ت راجع +Ġоб еÑģп +ĠобеÑģп еÑĩ +ĠобеÑģпеÑĩ ива +Ġвозд ÑĥÑħ +Ñĭв аÑĤÑĮ +ÙĦ ØŃÙĤ +ĠMü dü +ĠMüdü rl +ĠMüdürl Ã¼ÄŁÃ¼ +Ġyapt ır +Ġפר ס +Ġפרס ×ķ×Ŀ +Ø· ÙĪØ± +ÑģÑĤв оваÑĤÑĮ +ìŀ¥ ìĿĦ +à¸Ĺีà¹Īà¸Ķี à¸Ĺีà¹Īสุà¸Ķ +à¸Ńั ล +ÑĢ Ñİ +Ùħست ÙĤبÙĦ +Ñģл ÑĥÑĪ +ÑģлÑĥÑĪ Ð° +èªį ãĤģ +Ġ׾ ×Ļ×ŀ +Ġ׾×Ļ×ŀ ×ķ×ĵ×Ļ +ת ש×ķ×ij +תש×ķ×ij ×ķת +ĠgerçekleÅŁtir il +ĠاÙĦ اتÙ쨧ÙĤ +ĠÑĥÑĢов не +ĠÑĤ ÑĢав +Ġ×Ķ×ŀ ×ķף +ØŃÙģ Ø§Ø¸ +ĠÙħ ÙIJ +ĠÙħÙIJ ÙĨ +ĠÙħÙIJÙĨ ÙĴ +Ġdem ás +×ŀ×ķ×ĸ ×Ļ×§×Ķ +ש ×Ļ×Ĺ×Ķ +Ġb ú +алÑĮ нÑĭм +ãĤı ãģŁ +ãĤıãģŁ ãģĹ +ĠاÙĦÙħÙĪ Ø§Ø¯ +ת ׼׳ +×ª×Ľ×ł ×ķף +ãĥŃ ãĥĥãĤ¯ +hi ếu +ĠÑĥ ме +ÙħØŃا ÙĪÙĦØ© +×IJ ×ķשר +Ġкон кÑĥÑĢ +ĠконкÑĥÑĢ Ñģ +Ġ×ŀ ×ij×Ĺ +Ġ×ŀ×ij×Ĺ ×Ļ×ł×ª +Ġan lam +Ġanlam ı +Ġli á»ĩt +Ġв Ñħод +ĠH ình +ĠÙĨ ÙĬ +ĠÙĨÙĬ ÙĪØ² +ãĤ¸ãĥ£ ãĥ¼ +×ij ×Ļ×¥ +ÑĤелÑĮ нÑĭÑħ +à¸Ĺุà¸ģ à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ +ĠkiÅŁ inin +Ø£ Ùĥثر +ĠиÑģÑĤоÑĢ Ð¸Ð¸ +Ġë³Ģ íĻĶ +פ׾ ס×ĺ +×¤×ľ×¡×ĺ ×Ļ׳×Ļ +ĠÑģ еÑĤ +ĠÑģеÑĤ и +dıģ ımız +íķĺ ëıĦë¡Ŀ +×Ķ ×¨ +×Ķר ×ij×Ķ +ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ ãģ¯ +Ġphi ếu +تØŃ سÙĬÙĨ +ĠÅĽ rod +ĠÅĽrod ow +ĠÅĽrodow isk +ĠÑĢаÑģ Ñħод +بر ÙĬد +Ġر ÙĬ +ĠرÙĬ اÙĦ +Ġ×ķ ׼×ļ +ì§Ģ ìļĶ +׼ ×ŀ×ķ +Ġ×¢×ľ ×Ļ×Ķ×Ŀ +f ÃŃcio +Ġkar arı +tıģ ını +ĠС ов +ĠСов еÑĤ +ãģĬéĩij ãĤĴ +м еждÑĥ +междÑĥ на +междÑĥна ÑĢод +междÑĥнаÑĢод н +Ġm á»Ŀi +ĠاÙĦØ¥ ÙĬر +ĠاÙĦØ¥ÙĬر اÙĨÙĬ +ĠاÙĦرÙĪ Ø³ÙĬ +ص ÙĨد +صÙĨد ÙĪÙĤ +ĠاÙĦØ¥ÙĨ ترÙĨت +Ġt ắm +ĠÑĤак ого +Ġ×ij ׾×ķ×Ĵ +Ġü crets +Ġücrets iz +×Ĺ×ĸ ×Ļר +ìĸ´ ìķ¼ +ĠPh ần +ï¼ ľ +Ġ×ĺ ×ij×¢ +Ġ×ĺ×ij×¢ ×Ļ +×IJ×ŀ ×IJ +اÙĤ ÙĦ +Ġcondi ções +ÙĤات ÙĦ +ĠÑĢезÑĥлÑĮÑĤаÑĤ е +ĠÑģво ими +צ×ij ×Ļ×¢ +gé ni +Ġz es +Ġzes po +Ġzespo ÅĤ +ÑĪ Ð¸Ð² +Ġפר×ĺ×Ļ ×ķת +Ùħست Ø´Ùģ +ÙħستشÙģ Ùī +شر ع +Ġko ÅĽci +Ġ×Ķ×IJ ×Ļ׳×ĺר׳×ĺ +ĠЧ еÑĢ +поÑĩ ÑĤ +Ġactiv ités +çŁ¥ ãģ£ãģ¦ +Ġ×ij ×ĸ×Ķ +Ġyüz den +ãģªãĤĬ ãģ¾ãģĽãĤĵ +Ġíĺ ¹ +Ġíĺ¹ ìĿĢ +Ġ×ŀש ׳×Ķ +ĠÐĴ еÑĢ +Ġ×ij×IJ×ķת ×ķ +éĿ¢ çϽ +éĿ¢çϽ ãģĦ +شر ØŃ +gr ünde +Ùģ Ø´ +Ù쨴 ÙĦ +Ġsé jour +ë´ IJ +Ġr ôle +Ø´ عار +ем Ñĭе +ĠاÙĦج سÙħ +алÑĮ ное +Ġìĥģ íĥľ +ï¼ ¤ +ë¯Ģ ë¡ľ +ĠÙĨ ÙĤØ· +ĠÙĨÙĤØ· Ø© +ãģĿãģĨ ãģł +ãģĻãĤĭ ãģ®ãģĮ +ห ู +Ġnh á»ĭ +Ġeconóm ica +ס×ĺ ×ķ×ĵ +ס×ĺ×ķ×ĵ ׳×ĺ +มี à¹Ĥà¸Ńà¸ģาส +Ġgest ão +รูà¹ī วà¹Īา +Ġlo ạt +ĠاÙĦÙħ Ùı +ĠاÙĦØŃ ÙħÙĦ +ĠاÙĦعÙħÙĦ ÙĬØ© +Ġê²ĥ ëıĦ +ĠÐľÐ¾Ñģк ва +×§×ĺ ×ķר +Ġпод ÑĢоб +ĠподÑĢоб н +Ġl ưng +ت Ù쨳 +تÙ쨳 ÙĬر +ĠاÙĦ بع +ĠاÙĦبع ض +ئ ت +Ðķ ÐĿ +ìŰ 구 +à¹ĥหà¹ī à¸Ħุà¸ĵ +ãģĤãĤĬ ãģ¾ãģĹãģŁ +Ġbir ka +Ġbirka ç +Ġİ sl +Ġİsl am +çĹĽ ãģ¿ +Ġh ảo +Ġм аÑı +ĠiÅŁ çi +ש × +×©× ģ +à¸ģาร à¹Ģมืà¸Ńà¸ĩ +×ķ×Ķ ×¨ +Ġch ó +ëĨ Ģ +Ġyan lı +Ġyanlı ÅŁ +幸 ãģĽ +×IJר×Ĵ ×ķ׳×Ļ +à¸Ńาà¸Ī าร +à¸Ńาà¸Īาร ยà¹Į +ĠинÑĦоÑĢм аÑĨиÑİ +Ðĵ Ðŀ +׳ ×Ĺש +ĠìķĮ ìķĦ +ĠÑħаÑĢакÑĤеÑĢ Ð¸ÑģÑĤ +ĠÑħаÑĢакÑĤеÑĢиÑģÑĤ ик +à¸Ħุà¸ĵ สามารà¸ĸ +è¦ĭ ãģĪãĤĭ +à¸Ĭัà¸Ķ à¹Ģà¸Ī +à¸Ĭัà¸Ķà¹Ģà¸Ī à¸Ļ +ĠdziaÅĤ al +ĠdziaÅĤal noÅĽci +à¹Ĥà¸ŀ สà¸ķà¹Į +ĠÐļ ол +ĠÙģ ÙĩÙĬ +Ġ×ŀ פ׳×Ļ +Ġ×Ķ×§ שר +Ùħر Ùĥ +ÙħرÙĥ ز +Ġho á +Ġа пп +Ġапп аÑĢаÑĤ +Ġp ami +Ġpami ÄĻ +ĠpamiÄĻ ta +Ġç ünkü +×ĵ ×ķף +ãģ¯ ãģĵãģ¡ãĤī +ĠM Ãł +ĠÙĬ ÙĤدÙħ +ĠпÑĢ ÐµÐ· +ĠпÑĢез иденÑĤ +à¸Ńุ à¸ķ +à¸Ńุà¸ķ สา +à¸Ńุà¸ķสา ห +à¸Ńุà¸ķสาห à¸ģรรม +ì§Ģ ìĽIJ +Ġ×IJפשר ×ķת +sch üt +schüt z +ĠTi ên +Ġsay ılı +ĠгÑĢÑĥпп Ñĭ +оÑĩ нÑĭй +Ġ×ľ×¢ ×ŀ×ķ×ĵ +Ġwr zeÅĽ +ĠwrzeÅĽ nia +ĠÄIJ ầu +à¹Ģà¸Ĥà¹īา รà¹Īวม +nız da +Ø®ÙĬ ص +Ġgü nc +Ġgünc el +ĠÙĦÙĩ ذÙĩ +ĠÙĬ عتبر +lé gi +ãĤı ãģĭãĤĭ +Ġr ừng +ظ Ùĩ +ظÙĩ ÙĪØ± +Ġ×ŀ×ij ×Ļף +Ġ기 íĥĢ +åĪĩ ãĤĮ +lan mÄ±ÅŁ +à¸Ĺีà¹Ī มีà¸Ħวาม +Ġh á»ģ +ت ÙĪØ¬Ùĩ +ĠاÙĦØ¥ دارة +Ġú til +ס פ×ķ +à¸Ħวาม รัà¸ģ +à¹Ĥ ฮ +Ġпол иÑĤ +ĠполиÑĤ ик +Ġsat ın +ĠÅŀ imdi +×ŀ ×ķר×Ļ×Ŀ +ìķĺ ëĭ¤ +×Ĺ ×ķ×ķ +×Ĺ×ķ×ķ ×Ļ×Ķ +à¸Ħà¸Ńม à¸ŀิ +à¸Ħà¸Ńมà¸ŀิ ว +à¸Ħà¸Ńมà¸ŀิว à¹Ģà¸ķà¸Ńรà¹Į +Ġا ذا +تخ اذ +ãĤ¨ ãĥ« +Ġpossibilit é +ยืà¸Ļ ยัà¸Ļ +Ġü nivers +Ġünivers ite +ĠاÙĦد ÙĪØ±ÙĬ +ĠìķĬëĬĶ ëĭ¤ +ĠìĦľ ë¡ľ +ØŃ اÙĦ +Ġë ¨ +Ġë¨ ¼ +Ġ먼 ìłĢ +à¸Ĺีà¹Ī à¸ĸูà¸ģ +ì§ ľ +Ġsk óry +лÑĮ ÑĨ +à¹ĥà¸Ĭà¹ī à¹Ģวลา +×ij×§ שת +Ġذ ÙĪ +æĹ¥ ãĢħ +ĠкоÑĤоÑĢ ÑĥÑİ +ĠÑĥÑĢов енÑĮ +ê¹ ¨ +à¹Ħ à¸Ĺ +ãĤµ ãĥĹãĥª +ãĤ¸ ãĥ§ãĥ³ +ãģĻ ãģ¹ãģį +ĠG ór +ãĥĪ ãĤ¤ +ãĥĪãĤ¤ ãĥ¬ +ĠyaÅŁ ama +Ġdá»ĭ p +Ġb ữa +à¸ĭ ุ +Ġöl üm +ãģ£ãģ¦ ãģıãĤĭ +à¸ģาร à¸Ħà¹īา +ש ער +ĠÑĤип а +Ġг еÑĢ +ĠгеÑĢ Ð¾ +רק ×¢ +Ġu waż +Ġuważ a +ש×ŀ ף +Ġhast alık +ãĤıãĤĮ ãĤĭ +ba ÅŁÄ± +Ñĩ ÑĤо +Ġ×ij ×ŀר׼×ĸ +Ġìļ°ë¦¬ ìĿĺ +ĠÙĥاÙĨ ÙĪØ§ +ĠØ£ بر +Ġأبر ÙĬÙĦ +ì¸ µ +à¹Ħà¸Ĥ à¹Ī +ĠÙĪ ÙĦÙĪ +à¸Ĺ ัว +à¸Ĺัว รà¹Į +ĠÙĪØ£ Ùĥد +à¸Ĭ วà¸Ļ +׾ ×ķ×§ +æį ¨ +æį¨ ãģ¦ +Ġİç in +p éri +Ġy al +Ġyal nız +ÑĮÑı н +Ġg ắng +à¸ģà¹ĩ ยัà¸ĩ +ĠУкÑĢа ин +ĠÑģ ами +ĠпÑĢовед ен +à¸ķà¸ģ à¹ģà¸ķà¹Īà¸ĩ +ĠQu ân +é paration +ĠbaÅŁ ında +Ġzn ale +Ġznale ź +Ġznaleź Äĩ +ãĤ± ãĥ¼ +ãĥİ ãĥ¼ +à¸ĸูà¸ģ à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ +ëª ¸ +Ġëı Į +ĠëıĮ ìķĦ +ĠSch üler +Ġпод гоÑĤов +ĠподгоÑĤов к +ع رÙĪ +عرÙĪ Ø¶ +la ÅŁtır +ĠÑģоÑģÑĤав лÑıеÑĤ +ĠпÑĢоиз вод +ĠпÑĢоизвод ÑģÑĤва +ĠоÑģнов е +ĠØ´ ÙħاÙĦ +à¸ģร ี +ĠgörÃ¼ÅŁ me +оÑĩ ек +Ġ×Ĺ×ijר ×Ļ×Ŀ +ÙħØ® اط +Ùħخاط ر +ï¼ Ń +ר פ×IJ +ĠM ẹ +ยà¸Ńม รัà¸ļ +Ġv ết +Ø® ذ +ĠاÙĦت Ø· +ĠاÙĦتط بÙĬÙĤ +à¸Ļ ึà¸ģ +Ġ×Ķ ×Ľ×ł×¡×ª +ĠогÑĢ Ð°Ð½Ð¸ +ĠогÑĢани Ñĩен +ĠÃĩ alÄ±ÅŁ +ĠاÙĦÙħÙĨت دÙī +à¸Īำà¸Ļวà¸Ļ มาà¸ģ +ĠÑĤоÑĢ ÑĢ +ĠÑĤоÑĢÑĢ ÐµÐ½ÑĤ +ĠìĤ´ ìķĦ +à¸ŀลัà¸ĩ à¸ĩาà¸Ļ +à¸Ĭ ัà¸Ļ +ĠÐIJн дÑĢ +Ġréalis é +×ŀש ×IJ +à¹ģ à¸Ĭ +à¹ģà¸Ĭ รà¹Į +Ġб ог +มา à¹ģลà¹īว +ĠاÙĦÙĨ ار +Ġolmad ıģı +×ĵ ×¢×Ķ +ĠÑĥ веÑĢ +ĠÑĥвеÑĢ ÐµÐ½ +ãĤĭ ãĤĤãģ® +Ø£ د +أد ÙĪØ§Øª +Ġ×Ķ×ĸ ×ķ×Ĵ +Ø¥ عÙĦاÙħ +h á»ı +ĠNä he +ĠÑĤ еÑģÑĤ +Ġ×ŀ ×ķ׼ר +Ġë¬¸ìłľ ê°Ģ +ת ×ķצ×IJ×Ķ +m ó +mó vel +ĠاÙĦتج ارة +Ġмног иÑħ +обÑī а +Ġ×¢ סק×Ļ +ĠEdu cação +×§ ש×Ļ×Ŀ +é tabl +établ issement +Ġд еле +иÑĢÑĥ еÑĤÑģÑı +Ø¢ ثار +Ġ×Ķ×ŀ ר׼×ĸ×Ļ +ãĥIJ ãĥ« +ĠвÑģÑĤÑĢ ÐµÑĩ +ãģĴ ãĤĭ +Ġci Äħ +ĠciÄħ gu +ÙĬ ست +à¸łà¸² ว +à¸łà¸²à¸§ ะ +Ø£ Ùħر +Ġо жи +Ġожи да +Ġ á»§y +ãĥŀ ãĥ« +ر اس +оÑĩ ной +ת ×Ĵ×ķ×ij×ķת +تع رÙĬÙģ +ĠÑģо ÑĨиалÑĮно +ãĤĴ éĸĭ +ĠиÑģÑģлед ова +Ġd ú +Ġdú vida +Ġsk ÅĤ +ĠskÅĤ ada +Ġhä ufig +ĠвÑĭб ÑĢ +ĠвÑĭбÑĢ Ð°ÑĤÑĮ +ãģ®ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ ãģĭ +ĠÑģ илÑĮно +ÑĤвеÑĢж ден +ר פ +רפ ×ķ×IJ×Ķ +æĢĿ ãģĦãģ¾ãģĻ +ØŃر ص +ש×ķת ×£ +Ùħس جد +à¹Ĥà¸Ĭ วà¹Į +ем ÑģÑı +в ÑĪие +Ġм л +Ġмл н +Ġ׾×Ķ ×ij×Ļ×IJ +ĠÙĬ تعÙĦÙĤ +à¸ķ ูà¹ī +Ġп ÑĢаз +ĠпÑĢаз д +ĠпÑĢазд ник +Ġн ем +Ġнем ного +Ġs Ãłng +تÙĨ سÙĬ +تÙĨسÙĬ ÙĤ +Ġtá» Ŀ +Ġмед и +ãģ« æĪ +ã쫿Π» +à¸Ħว à¹īา +ãģĭ ãģijãĤĭ +×ij׾ ×ķת +ĠÑįк Ñģп +ĠÑįкÑģп еÑĢÑĤ +Ġдев ÑĥÑĪ +ĠдевÑĥÑĪ Ðº +ĠØŃ ص +ÙĨØ´ Ø£ +ãģĮãģĤãĤĭ ãģ®ãģ§ +Ġت راÙħ +ĠتراÙħ ب +أس ÙĪØ§ÙĤ +Ġ׾פ ׳×ķת +Ġا ï»· +ãģ« ãģı +ãģ«ãģı ãģĦ +ĠØ£ عÙĦÙī +Ġ׾×Ķ ×ŀש×Ļ×ļ +rä u +ש×ŀ ×Ļ×Ŀ +åĪĨ ãģij +ãģĻ ãģ§ +ãģĻãģ§ ãģ« +×Ķ׾ ׼×Ķ +×Ĺ׾ ×Ļ×£ +Ġì ±ħ +Ġì±ħ ìŀĦ +à¹Ģà¸Ī ริ +à¹Ģà¸Īริ à¸į +éģĬ ãģ³ +ج سد +สา à¸ĺ +สาà¸ĺ าร +สาà¸ĺาร à¸ĵ +Ġbas ın +ÑĢаР³ +г ад +Ġho ÅŁ +íķ µ +×ij×Ĺ ×Ļר×Ķ +×ŀס ×ļ +Ġìłľ íĴĪ +تÙħ ÙĪÙĬÙĦ +ĠL ưu +ë¡ľ ë¶ĢíĦ° +Ġп об +Ġпоб ед +ÙħÙĨ ذ +常 ãģ« +ÙĤ س +ĠاÙĦÙħ صدر +ĠÙĪØ§ÙĦ است +Ġkh ắp +ĠاÙĦج اÙĨب +Ġng uyá»ĩn +éĸĵ éģķãģĦ +ĠÑģÑĤ ÑĢа +ĠÑģÑĤÑĢа Ñħ +ĠÑģÑĤÑĢаÑħ ов +รี à¸ļ +Ġx ương +Ġì° ¾ +Ġì°¾ ìķĦ +Ġng ại +г ал +à¸ĭ ีà¹Ī +Ġ×ij פ×Ļ×Ļס×ij×ķ×§ +Ц енÑĤÑĢ +Ġaval iação +Ġeconóm ico +×ĸ ף +ĠÐľ ак +Ġinter és +à¸ģล ิà¹Īà¸Ļ +ÑģÑĤÑĮ Ñİ +ĠÄij ương +å¼· ãģı +ĠKh ách +à¹Ģà¸Ļืà¹īà¸Ń หา +ĠYaz ı +è²· ãģ£ãģ¦ +Ðł Ðķ +à¹Ģà¸ŀิà¹Īม à¸Ĥึà¹īà¸Ļ +สม à¸ļู +สมà¸ļู รà¸ĵà¹Į +Ġм иÑĢов +×Ĵ ׳×Ļ×Ŀ +ĠÄij ức +à¸Ń ารà¹Į +ص اص +ãģĬ ãĤĪ +ãģĬãĤĪ ãģ³ +ÃªÌ ī +ĠاÙĦÙħؤ تÙħر +ĠاÙĦÙħر ØŃÙĦØ© +สà¸Ńà¸ļ à¸ĸาม +Ġà¸Īาà¸ģ à¸Ļัà¹īà¸Ļ +Ġت عد +ãģĿãģ® ãģŁãĤģ +Ġkh áng +à¸Ļ ิà¸Ķ +ãĥĬ ãĥ³ +ëĦ¤ ìļĶ +ĠاÙĦ اØŃت +ĠاÙĦاØŃت ÙĦاÙĦ +ìļ ķ +Ġмод ели +ĠпÑĢоÑĨ енÑĤ +à¸ŀวà¸ģ à¹Ģรา +Ġ×Ķצ ×ĵ +Ġ×Ķצ×ĵ ×ĵ×Ļ×Ŀ +ständ e +׳ ×Ĵר +Ġdot yc +Ġdotyc zÄħ +ĠdotyczÄħ ce +ĠÅĽ wiÄĻt +×ŀר ×Ķ +ãģĻãģĶ ãģĦ +ãĥĩãĤ£ ãĥ³ãĤ° +à¸ģาร สรà¹īาà¸ĩ +ë Ĥ¬ +Ġì°¸ ìŬ +Ñģ Ñħ +ÑģÑħ ем +ÙħÙĪ Ø³ +Ġn ấu +Ġ׾×ŀ×¢ ׾×Ķ +à¹Ģà¸Ľ à¹īา +à¹Ģà¸Ľà¹īา หมาย +Ġmù i +ائ ز +íĽ Ī +×Ĺ×ij ×ķר×Ķ +à¸ľà¸¹à¹ī à¹ĥà¸Ĭà¹ī +Ġpa ź +Ġpaź dzi +Ġpaździ ern +Ġpaździern ika +ลà¸ĩ à¹Ħà¸Ľ +ÙĤ اع +Ġch áºŃm +Ġözellik leri +ĠÄIJ o +ĠÄIJo Ãłn +ж ение +Ġh ẳ +Ġhẳ n +ĠaÅŁ k +ï½ į +ãĥij ãĤ¹ +×Ķ×ķר ×IJ×ķת +ĠÅ » +ĠÅ» y +×ŀ×ĸ ׾ +ĠÑĥ кÑĢа +ĠÑĥкÑĢа ин +à¹Ģà¸Ĭ ิ +à¹Ģà¸Ĭิ à¸į +Ðł Ðĺ +ĠzwiÄħz ku +×Ķ×Ĺ׾×ĺ ת +ãĤĵãģ§ãģĻ ãĤĪãģŃ +ãģ¦ ãģĬãĤĬ +лож иÑĤÑĮ +×ŀ ×ķ׳×Ļ×Ŀ +ฮ ิ +ì° ¬ +ĠاÙĦÙħØ´ ترÙĥ +ĠdÃ¼ÅŁ ük +аг енÑĤ +ĠاÙĦØ£ سبÙĪØ¹ +ĠÙĤ رÙĬب +ин д +инд ив +индив ид +индивид Ñĥ +индивидÑĥ алÑĮн +för der +Ġseç en +Ġseçen ek +Ġét ant +ĠлÑİб им +каз ÑĭваеÑĤ +ว ิà¸Ļ +Ġ×Ķ×ij ×IJ×Ļ×Ŀ +Ġд ов +Ġдов олÑĮ +ĠдоволÑĮ но +×¢×ĵ ×Ļ×£ +Ġok re +Ġokre ÅĽ +ĠokreÅĽ lon +Ġت رÙĬد +à¹Ģมืà¹Īà¸Ń วัà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī +ãĤĪ ãģĭãģ£ãģŁ +Cum h +Cumh ur +Cumhur ba +Cumhurba ÅŁ +CumhurbaÅŁ kan +CumhurbaÅŁkan ı +Ġn ợ +à¸ľà¸¹à¹ī à¹Ģลà¹Īà¸Ļ +Ġcompl ète +à¹Ģà¸ŀ ศ +د ÙIJ +Ġdü z +Ġdüz ey +ãģ§ãģĤãĤĭ ãģĵãģ¨ +ext érieur +× ³ +Ġinform ação +ãĤ¯ãĥª ãĥĭãĥĥãĤ¯ +ĠPub li +ĠPubli é +ר ×ķ×ĵ +à¸Ħวาม à¸Ľà¸¥à¸Ńà¸Ķà¸łà¸±à¸¢ +ĠØ£ÙĬ ض +ĠØ£ÙĬض Ùĭا +ت سبب +ãģ¤ ãĤĤãĤĬ +из ма +à¸Ĥึà¹īà¸Ļ à¹Ħà¸Ľ +Ùĥ ÙIJ +ÙĦ ÙĪÙħ +Ġש צר +Ġשצר ×Ļ×ļ +ãģ¯ ãĤĤãģ¡ãĤįãĤĵ +Ġк ан +Ġкан ал +ãģ«ãģª ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ +ĠاÙĦØ£ Ùĥثر +ت اØŃ +ÙĨت Ùĩ +ÙĨتÙĩ اء +ا ÙĪÙĬØ© +ĠBug ün +н Ñģкого +à¸Ķ à¹Īวà¸Ļ +é volution +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +ãĤ ħ +ĠV ương +à¸łà¸²à¸ŀ ย +à¸łà¸²à¸ŀย à¸Ļ +à¸łà¸²à¸ŀยà¸Ļ à¸ķรà¹Į +Ġ×Ķ ×¦×ľ×Ļ×Ĺ +ĠاÙĦإسÙĦاÙħ ÙĬ +ÙĦÙĬ ب +Ġed ição +ÑģÑĤÑĢ ÐµÐ» +Ġkh úc +ÙĨÙħÙĪ Ø° +ÙĨÙħÙĪØ° ج +׾ צ×Ķ +ÑģÑĤав ил +à¸ĸ า +สรà¹īาà¸ĩ à¸Ħวาม +ãģĦ ãģ£ãģ± +ãģĦãģ£ãģ± ãģĦ +ÑģÑĤав лен +ĠاÙĦ ÙĤدس +Ġng ược +ب Ø® +ส หร +สหร ั +สหรั à¸IJ +ĠØ£ غ +Ġأغ سط +Ġأغسط س +ãģĨ ãģ¾ +ãģĨãģ¾ ãģı +ĠêµŃ ìłľ +ØŃض ار +Ġd ừng +æĬ¼ ãģĹ +ت ÙĪØ§ +تÙĪØ§ جد +ש×ŀ ×Ĺ×Ķ +ãģı ãĤĵ +Ġ×ij×¢ צ +Ġ×ijעצ ×Ŀ +×ŀ ׳×Ļ×ķת +×ķ ×Ļ×ĵ +×ķ×Ļ×ĵ ×IJ×ķ +à¸Ĭ ิà¸ĩ +Ġprac ÄĻ +Ġз аÑĤ +ĠзаÑĤ ем +ĠìŀIJ ìľł +Ġì¤ Ģ +Ġì¤Ģ ë¹Ħ +Ġb áºŃ +ĠbáºŃ c +Ġ×Ķ×ŀ צ×ij +ĠÙĤ ÙĬÙħØ© +à¹Ģà¸Ń à¹Ģà¸Ĭ +à¹Ģà¸Ńà¹Ģà¸Ĭ ีย +Ġperch è +ĠاÙĦع سÙĥر +ĠاÙĦعسÙĥر ÙĬØ© +ج ÙĬب +ëŀ µ +Ùħ Ùĩر +ÙħÙĩر جاÙĨ +Ùħ راÙĥ +ÙħراÙĥ ز +Ġод нако +à¸Ķี à¹Ĩ +Ġצ פ×ķ +Ġkullan ılan +Ġк ино +ãĥĨãĤ£ ãĥ³ãĤ° +ĠGi Ỽi +ت ÙĪØ² +تÙĪØ² ÙĬع +ย ิà¸Ļ +ยิà¸Ļ à¸Ķี +Ġc Åĵur +ĠiÅŁ aret +Ġ×ij×¢ ×ĸר +Ġ×ij×¢×ĸר ת +Ġп аÑĨи +ĠпаÑĨи енÑĤ +ãģ¿ãģŁãģĦ ãģ§ãģĻ +в ез +ли на +од е +Ġ×IJ×ķת ף +dıģ ınız +ĠÐIJ в +ĠÐIJв ÑĤоÑĢ +ï¼ ® +ĠC ần +ĠاÙĦا Ø® +ĠاÙĦاخ بار +Ġê±° ìĿĺ +Ġat enção +Ġgeld iÄŁi +ãĤª ãĤ¹ +ãĤªãĤ¹ ãĤ¹ +ãĤªãĤ¹ãĤ¹ ãĥ¡ +ев Ñĭе +кÑĢÑĭ л +à¹Ģà¸Ĭ ียà¸ĩ +à¹Ģà¸Ĭียà¸ĩ à¹ĥหมà¹Ī +Ġmar ço +ĠاÙĦÙħ ادة +Ġг ол +Ġsprzeda ży +Ġíķ´ ê²° +ĠÐķ го +ê¹ Ģ +Ġ׾ק×ij׾ ת +ĠاÙĦÙģ ÙĨاÙĨ +Ġcomunic ación +à¹Ģสà¹īà¸Ļ à¸Ĺาà¸ĩ +íĺ ¹ +à¸Ĭ ำ +à¸Ĭำ ระ +Ġ׼ ×IJ×ŀ +Ġ׼×IJ×ŀ ×ķר +à¸Ĭ à¹Īาà¸ĩ +ز Ùĩر +Ġklient ów +ива ÑİÑĤ +ан г +׳ ×ļ +Ġg á»įn +Ãľ R +ìĺģ ìĥģ +Ġغ زة +ìĿĮ ìĿĦ +Ġbez po +Ġbezpo ÅĽ +ĠbezpoÅĽ redni +ĠاÙĦÙħ ÙĪØ§ +ĠاÙĦÙħÙĪØ§ Ø·ÙĨ +ĠاÙĦÙħÙĪØ§Ø·ÙĨ ÙĬÙĨ +ãĤĮ ãģ¾ãģĻ +ĠмаÑĤ Ñĩ +×IJ ×ķף +Ġر سÙħÙĬ +ĠÑįк он +ĠÑįкон ом +ĠÑįконом иÑĩеÑģк +ãĥľ ãĥ¼ +Ġд иÑĢ +ĠдиÑĢ ÐµÐºÑĤоÑĢ +ĠÑģк оÑĢо +à¸ļ ำ +à¸ļำ ร +à¸ļำร ุà¸ĩ +ĠÑĦ ÑĥÑĤ +ĠÑĦÑĥÑĤ бол +Ġ×IJ ×Ļ׾ +Ġì¤ij êµŃ +ìľ ¤ +eÄŁ e +à¹Ħ à¸ģà¹Ī +tra î +traî n +ĠÑĤ ÑĢÑĥб +à¹Ģà¸ļ ื +à¹Ģà¸ļื à¹īà¸Ńà¸ĩ +à¹ģม à¸Ļ +ĠتØŃ دÙĬØ« +Ġ׼ עת +ØŃ اسب +lı ÄŁa +×§×Ļ ×Ļ×ŀ×Ļ×Ŀ +оÑģÑĤ ÑĮÑİ +à¸Ŀ ั +à¸Ŀั à¹Īà¸ĩ +Ø´ غÙĦ +ìĽ ¹ +Ġкажд ого +Ġbölüm ü +หà¸Ļ ี +Ġistedi ÄŁi +Ġtr ưng +ãĥ Į +ฮ à¸Ń +Ø£ÙĨ Ø´ +Ø£ÙĨØ´ طة +ĠاÙĦÙħ سÙĬ +ĠاÙĦÙħسÙĬ ØŃ +ลัà¸ģษ à¸ĵà¹Į +Ġn á»Ńa +à¸Ĺีà¹Ī à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ģาร +ÑĪ ÐµÐº +л Ñij +Ġש ×Ļ×Ķ +Ġש×Ļ×Ķ ×Ļ×Ķ +Ġkhu ôn +ĠÑĤÑĢеб ованиÑı +Ġ×ľ×¢ ×ĸ×ķר +ĠاÙĦع Ùħر +ราà¸Ħา à¸ĸูà¸ģ +ÙĩÙı ÙħÙĴ +ü st +üst ü +Ġден ег +Ġn ạ +à¸Ĥà¸Ļ ม +Ġбл аг +Ġблаг од +Ġблагод аÑĢ +ĠблагодаÑĢ Ñı +Ø¥ سÙĦاÙħ +à¸Ļิ ว +çŁ¥ ãĤīãģªãģĦ +Ø« ÙĤØ© +Ġг олоÑģ +×IJ×ķר ×Ĺ +Ġtr ứng +Ġод ном +ĠkoÅĦ cu +Ġ×ķ רק +Wi ÄĻ +WiÄĻ cej +Ġ×IJ ×Ļ׼×ķת +Ġ×IJ×Ļ׼×ķת ×Ļ +Ñģ оÑģ +Ġje żeli +以ä¸ĭ ãģ® +å°ı ãģķ +å°ıãģķ ãģª +олог ии +Ġоб ÑģлÑĥж +ĠобÑģлÑĥж ива +Ùĥت ابة +Ġê´Ģ ìĭ¬ +×¢ ש×Ļר +Ġaras ındaki +ĠÑĢай она +ÙĪØ§ جب +Ġ×ij×Ĺ×Ļ ×Ļ +íķ´ ì£¼ +Ġg óc +ай л +ĠT ình +æļ® ãĤī +æļ®ãĤī ãģĹ +æĻĤ ãģ«ãģ¯ +ĠгоÑĢод е +Ġ׼×IJ ×Ļ׾ +Ġ׼×IJ×Ļ׾ ×ķ +ĠC á»Ļng +ãģ©ãģĨ ãģĹãģ¦ãĤĤ +×Ĺ ×ķ×£ +تØŃ رÙĥ +ĠÑģлов ам +à¸Īะ à¸Ĭà¹Īวย +ĠاÙĦÙħست ÙĤبÙĦ +ÙĤ ض +ÙĤض ÙĬ +×ijס ×ķפ +×ijס×ķפ ×ķ +iÄĻ Äĩ +ĠY ıl +Ø´ ÙĬØ® +à¸Ħุà¸ĵ à¸Īะ +ש×ŀ ×ķת +Ġت عرض +Ġanál ise +ĠÑģоб иÑĢа +à¹Ģà¸ŀ à¸Ĭ +à¹Ģà¸ŀà¸Ĭ ร +Ġв ели +Ġвели к +สั à¹īà¸Ļ +Ġpop ulação +รà¹Īวม à¸ģัà¸Ļ +×Ĺ ×ŀ +×Ĺ×ŀ ×Ļש×Ļ +ס ×Ļס +åĨħ ãģ§ +Ġsob Äħ +ĠY ay +ĠYay ın +ãĥ¡ ãĥĭãĥ¥ãĥ¼ +ĠпÑĢедоÑģÑĤав лÑı +ãģł ã썿ĢĿãģĨ +Ġê³ł ê°Ŀ +Ġод ним +à¹ĥà¸Ļ à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +Ġs á»ķ +ĠÐĹ Ð´ÐµÑģÑĮ +Ġизмен ениÑı +ĠìĿ¼ ìĿĦ +ãģªãģ® ãģł +клад Ñĭва +ÑĢ Ð¼Ð° +Ġ×ķ×ij ׼׾ +تأ ÙħÙĬÙĨ +ĠпÑĢи ÑıÑĤ +ĠпÑĢиÑıÑĤ н +Ùħ Ùħار +ÙħÙħار سة +ãģ¨ãģª ãģ£ãģ¦ +Ġج ÙħÙĬÙĦ +Ġì§ Ī +Ġì§Ī 문 +Ġquest ão +i é +ié ndo +หà¹īà¸Ńà¸ĩ à¸ŀัà¸ģ +ãĥij ãĥ¼ãĥĪ +ÑĤвеÑĢж да +н Ñģкой +з ал +มุ à¹Īà¸ĩ +á» Ĭ +Ġ×Ķ×IJ×Ĺר ×ķ׳×Ķ +ĠTh ư +주 민 +ĠاÙĦع ب +év én +évén ement +ÙĤÙĪ Ø§Ø¹Ø¯ +د Ùı +ĠìķĬ ìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġë³´ 기 +Ġyapıl ması +à¹Ģร าà¸ģ +à¹Ģราà¸ģ à¹ĩ +ØŃ ذر +ÙĤ صر +ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +Ġà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸ķà¹īà¸Ļ +ãģ¨ ãģ« +ãģ¨ãģ« ãģĭ +ãģ¨ãģ«ãģĭ ãģı +н ÑĨе +зв Ñĥк +ãģĹãĤĪãģĨ ãģ¨ +ĠاÙĦصØŃ ÙĬØ© +Ġש×Ķ ×Ļ×ķ +ĠDi ÄŁer +ÙĤÙĦ ÙĤ +ãĤ¸ãĥ£ ãĥ³ +Ġr á»Ŀi +Ġл еÑĩ +ĠлеÑĩ ениÑı +تب اد +تباد ÙĦ +צ פ×Ķ +à¸Ħวาม à¹Ģหà¹ĩà¸Ļ +ĠØ´ ب +Ġشب ÙĥØ© +ר ×Ļ×§ +Ùħ عد +Ùħعد ات +dıģ ında +Ġ×ijש ׳×Ļ×Ŀ +Ġ×Ķ ×Ļשר×IJ׾ +Ġ×Ķ×Ļשר×IJ׾ ×Ļת +Ġsı nav +׳צ ×Ļ×Ĵ +วัà¸ķ à¸ĸุ +ĠاÙĦبر ÙĦÙħ +ĠاÙĦبرÙĦÙħ اÙĨ +t ivitÃł +ãĤĵãģł ãĤįãģĨ +×§×Ļ ×Ļ×ŀ +ÙĦÙĬ Ùĥ +ĠÄij ò +ĠÄijò i +ĠÐĺн ÑĤеÑĢ +ĠÐĺнÑĤеÑĢ Ð½ÐµÑĤ +ãģ«ãģ¨ãģ£ãģ¦ ãģ¯ +ãģ£ ãģĵ +×§ ×ķס +ست ØŃÙĤ +æķĻ ãģĪãģ¦ +ãĥĢ ãĥ¡ +ĠÙħÙĨ زÙĦ +à¹Ģà¸ĭ à¹ĩà¸Ļ +使 ãģĪãĤĭ +è¦ĭ ç©į +è¦ĭç©į ãĤĤãĤĬ +Ø£ Ùģ +Ø£Ùģ Ùĥار +Ġиг ÑĢов +ĠигÑĢов Ñĭе +Ġm ÄĻż +ĠmÄĻż czy +ĠmÄĻżczy zn +ĠاÙĦØŃ ÙĤÙĬÙĤÙĬ +ع بر +׼×ķ׾ ׳×ķ +íĿ ¥ +×ŀ×IJ ×ķ×Ĺר +خت ص +ãĥŀ ãĥŀ +Ġ×IJ×Ĺ ×ķ×ĸ +í ĮĢ +Ġr á»iji +Ġв ÑĤоÑĢ +ĠвÑĤоÑĢ Ð¾Ð¹ +Ġl ẫn +пÑĢ Ð¾Ð¼ +пÑĢом ÑĭÑĪ +пÑĢомÑĭÑĪ Ð»ÐµÐ½ +пÑĢомÑĭÑĪлен н +ĠоÑĤноÑĪ ÐµÐ½Ð¸Ñı +Ġs ứ +Ġм обилÑĮ +ĠмобилÑĮ н +ĠÑįÑĤ омÑĥ +Ġt ạp +ĠìĤ¬ ê±´ +ĠìķĮ 볤 +Ùĥ Ùı +ÙĥÙı ÙħÙĴ +Ġ×§ ×ķר×Ķ +ĠÑĦ иÑĢ +ĠÑĦиÑĢ Ð¼ +Ġsık ıntı +׳ ׼ +׳׼ ×ķף +ÙĪÙĦÙĪØ¬ ÙĬ +ØŃ اÙĨ +Ġlo ạn +Ġ×IJ׾ ×£ +Ġm ắn +abh äng +abhäng ig +ĠÑĥÑĢов нÑı +Ġ׾×ij×ĵ ×ķ×§ +ÙĬ ÙħÙĨ +lay ın +Ġh ải +Ġзав од +ĠìķĦ 주 +สà¸ĸ า +สà¸ĸา à¸ļัà¸Ļ +Ġgüven lik +à¹Ģà¸Ķ à¹Īà¸Ļ +×ij×ĵ ×§ +Ġë Ī +ĠëĪ Ħ +ĠëĪĦ 구 +éĩįè¦ģ ãģª +รà¸Ńà¸ĩ รัà¸ļ +sch lie +schlie ÃŁen +Ġìĸ ¼ +Ġìĸ¼ ë§Ī +Ġìĸ¼ë§Ī ëĤĺ +ÑĤи ки +íķľëĭ¤ ê³ł +ãģłãģ£ãģŁ ãĤī +Ġ×Ķ ×Ļ×ĺ×ij +ãģªãģijãĤĮãģ° ãģªãĤīãģªãģĦ +â Ì +Ã¢Ì £ +Ġph ạt +ak Ä±ÅŁ +ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĦãģ¾ãģĻ +à¹Ģà¸ĭ à¹ĩ +ĠС егоднÑı +Ġinsan ların +Ġdévelop pe +ת פר +תפר ×Ļ×ĺ +اÙĨت شار +ê° ij +Fran çois +Ø£ÙĦ ع +Ø£ÙĦع اب +ãĤĴ è¶ħ +ãĤĴè¶ħ ãģĪ +Ġê°Ļ ìĬµëĭĪëĭ¤ +ãĤ³ ãĥ¬ +ĠмеÑģÑı ÑĨев +íĮ ħ +ĠاÙĦج اÙħعة +ìĿ¸ íĦ° +ìĿ¸íĦ° ëĦ· +×ĵר ×ķש +ĠÙĪØ£ شار +ĠпÑĢав ила +ãģĿãģĵ ãģ« +×Ĺ ×ŀ×ĵ +à¹Ģหà¸ķุ à¸ģารà¸ĵà¹Į +Ġê²½ íĹĺ +ãģ¶ ãĤĬ +׾ ש +׾ש ×ķף +à¹Ģ à¸ĸ +ĠDo ÄŁu +ĠиÑģполÑĮзов ание +Ġçoc uÄŁu +магазин е +ĠÄiji á»ĥn +Ġas lı +Ġaslı nda +Ġdoen ça +Ġس اع +Ġساع ات +ĠиÑģполÑĮзов аниÑı +ר ×ķצ×Ļ×Ŀ +ĠзнаÑĩ иÑĤ +ĠÑĢаР¼ +ĠÑĢам каÑħ +ê±° 리 +Ġп ÑĭÑĤа +ãĥģ ãĥ³ +Ġпо Ñģк +ĠпоÑģк олÑĮ +ĠпоÑģколÑĮ кÑĥ +Ø¥ بر +إبر اÙĩ +إبراÙĩ ÙĬÙħ +ĠÑĤÑĢ ÐµÑħ +ĠGen ç +س ÙĪÙģ +Ġve ÃŃculo +ĠNg ân +ĠоÑĩеÑĢ ÐµÐ´ÑĮ +à¸Ħร ึà¹Īà¸ĩ +×IJ ×ij×Ļ +à¸ķ à¹īม +ãĤĴè¡Į ãģĦ +ĠاÙĦساب ÙĤØ© +на ÑĨи +наÑĨи она +наÑĨиона лÑĮн +Ġgest ión +ت ÙĤد +ĠاÙĦبÙĬ اÙĨ +ĠاÙĦبÙĬاÙĨ ات +ĠاÙĦ اÙĨتخاب +ĠاÙĦاÙĨتخاب ات +à¹Ģà¸Ĭ à¹Īา +×ĵ ×IJ×Ĵ +Ġ׾×Ĵ ×ŀר×Ļ +Ġت ØŃتاج +Ġth ôn +à¸ķ à¹īà¸Ńà¸Ļ +à¸ķà¹īà¸Ńà¸Ļ รัà¸ļ +女 ãģ® +女ãģ® åŃIJ +Ġth ợ +Ø· ØŃÙĨ +ารà¹Į à¸Ķ +ת ×ŀ×Ļ×ĵ +ĠÑģам Ñĭм +Ġìĭľ íĸī +Ø¥ صد +إصد ار +ĠNgh á»ĩ +ìķ ķ +س ئ +سئ ÙĦ +à¸Ń าร +à¸Ńาร ม +à¸Ńารม à¸ĵà¹Į +à¹ģ ฮ +׳×ĺ ׾ +Ġì¢ĭ ìķĦ +×ķ׾ ׾ +Ġ×ij ×Ľ×ª×ij +ãĤ« ãĥ© +צע ×Ļר×Ļ×Ŀ +تعب ÙĬر +Ġ×ŀ קר×Ķ +ĠÑĦак ÑĤоÑĢ +Ġت ÙħاÙħ +ĠتÙħاÙħ ا +ëį ķ +Ġv ưá»Ŀ +Ġvưá»Ŀ n +Ġd Ä±ÅŁÄ± +ãģĦ ãģ¡ +Ġ׾ק ׳×ķת +ĠاÙĦع ÙĦاÙĤات +п Ñĥб +пÑĥб ли +Ø¥ ÙĬÙħ +Ø¥ÙĬÙħ اÙĨ +à¸Ńำ à¸Ļา +à¸Ńำà¸Ļา à¸Ī +åIJ« ãģ¾ãĤĮ +ãĤĭ ãģŁãĤģãģ« +ס ×Ĵ +ס×Ĵ ׳×ķף +تØŃ دÙĬ +Ġaup rès +ĠاÙĦج Ùĩا +ĠاÙĦجÙĩا ز +Ġ×ŀ ת×Ĺת +ен нÑĥÑİ +Ġз им +à¸ģา à¹ģà¸Ł +Ġ×ijת ×ķר +Ġngh è +Ġnghè o +ĠÐĽ Ñİ +ĠÐĽÑİ Ð± +תק צ×Ļ×ij +×ŀ×¢ ש×Ķ +ĠاÙĦبÙĬ ت +צ ×Ļפ +ĠобÑıз ан +ĠM á»Ĺi +ĠТ ÑĥÑĢ +ĠÙĪØ¨ اÙĦت +ĠÙĪØ¨Ø§ÙĦت اÙĦÙĬ +Ġdéc ision +Ġب د +Ġبد أت +Ġc ục +Ġb ask +Ġbask ı +Ġhat ırl +Ġhatırl a +å°ı ãģķãģĦ +Ġgerçek ten +à¸ľ ัà¸ģ +åı¯èĥ½ ãģª +×ŀ×IJ ס +Ġcr ÃŃtica +ĠìĿĺ ìĽIJ +عÙĤ ÙĪØ¯ +×ĺ ׼׳ +×ĺ׼׳ ×ķ׾×ķ×Ĵ×Ļ×Ķ +è¨Ģ ãģĪãģ° +ĠÙĤ ÙĨا +ĠÙĤÙĨا Ø© +ĠìĿ´ê²ĥ ìĿĢ +ت صر +à¸Ł ัà¸Ļ +ĠÑĢе ÑĨеп +ĠÑĢеÑĨеп ÑĤ +ĠبÙĨ Ù쨳 +ÑĢо ÑĪ +ĠмаÑĢ ÑĤа +Ġson ras +Ġsonras ı +×ķ×ij ש +ãĥª ãĤ¹ãĤ¯ +ĠFranç ais +á» ļ +ê° Ķ +Ġ×Ķ×ijר ×Ļת +פ ×Ļצ +פ×Ļצ ×ķ×Ļ +ĠÙĦÙħا ذا +ĠÐļи ев +ĠÑģ мÑĭÑģл +ê¸Ī ìľµ +ãĤ·ãĥ£ ãĥ« +ãĥ© ãĤ¤ãĥĪ +ìĽ ĥ +×ŀ ×Ĺר +ãĨ į +Ġkullan ım +Ġ×IJצ׾ ׳×ķ +Ġt Ãłn +ãĥı ãĥ¼ +ãģ¨ ãģ¨ãĤĤ +ãģ¨ãģ¨ãĤĤ ãģ« +ÑĢ ÐµÐ³ +ÑĢег и +ÑĢеги он +ãģªãģı ãģªãĤĭ +Ġch ảy +Ġج ÙĩØ© +ÅĦsk iej +à¸Ńี à¹Ģม +à¸Ńีà¹Ģม ล +ãģį ãģ£ãģ¨ +ĠìĺĪ ìĤ° +Ġkit abı +Ġedu cação +Ġbul uÅŁ +олог иÑı +Ġкон кÑĢ +ĠконкÑĢ ÐµÑĤ +×Ĵ ×Ļר +ĠпÑĢед лаг +ĠпÑĢедлаг аеÑĤ +ĠY ên +Ġíķľ ë²Ī +Ġ×ŀ ר׼×ĸ×Ļ +à¹Ģà¸Ľà¸´à¸Ķ à¹Ģà¸ľà¸¢ +ÑĤвеÑĢ Ð´ +ĠH á»ĩ +ĠÐĵ ÑĢ +à¸Ŀ à¹īา +×Ķ ×©×§ +×Ķשק ×¢×Ķ +Ġна Ñĥк +ìłIJ ìĿĦ +Ġн елÑĮ +ĠнелÑĮ з +ĠнелÑĮз Ñı +г ин +ĠB öl +ĠBöl ge +Ġв ла +Ġвла ÑģÑĤи +à¹Ģà¸Ļ à¹ĩ +à¹Ģà¸Ļà¹ĩ à¸ķ +ê³ ¨ +Ġö ld +Ġöld ür +׼׳ ×¢ +ĠاÙĦÙĩ ÙĬئة +ت ارÙĬØ® +ĠÐij ÑĢ +ĠÑģ мож +ĠÑģмож еÑĤе +ĠL úc +à¹Ħà¸Ľ à¸ĸึà¸ĩ +ĠBakan ı +Ġerklä rt +ĠÐIJ на +Ġsc ène +åķı ãģĦ +åķıãģĦ åIJĪãĤıãģĽ +ÙħÙĩ ÙĨد +ÙħÙĩÙĨد س +Ġн азвание +ив аниÑı +ãĤĴ å¤īãģĪ +ä»ĺãģį åIJĪ +ãĥij ãĤ½ +ãĥijãĤ½ ãĤ³ãĥ³ +æĺİ ãĤī +æĺİãĤī ãģĭ +à¹Ģà¸Ńà¸ģ สาร +à¹Ģà¸ģิà¸Ļ à¹Ħà¸Ľ +л еп +ãģĹãģŁ ãĤĤãģ® +ĠC âm +ĠCâm ara +×§×ķ׾ ׳×ķ×¢ +Ġ×ij×Ĵ ×Ļף +Ġoc zy +Ġoczy wiÅĽcie +att ivitÃł +ãĥĵ ãĥ¥ãĥ¼ +Ġeduc ación +İ YE +ê¹Į ìļĶ +ãĤ¨ ãĥªãĤ¢ +н еÑģÑĤи +Ġm óg +Ġmóg ÅĤ +Ġ×§×ĺ ׳×Ļ×Ŀ +ĠPr ä +Ġ×ľ×¢ ×ij×ķר +بÙĨ Ùī +з ол +зол оÑĤ +Ġwn ÄĻtr +ĠwnÄĻtr z +Ġconstr ução +รัà¸ļ รà¸Ńà¸ĩ +س جÙĨ +Ġ×§ ×ķ׳ +ס ×Ļפ×ķר +ĠÙħ دÙī +رض Ùī +п лав +ï¼ ¥ +Ġil a +Ġila ç +ãĤĭ ãģ¹ãģį +ĠÙħ ÙĪÙĤÙģ +à¸ģร ุ +à¸ģรุ à¸ĵา +chodzÄħ c +ĠÑĤÑĭ Ñģ +Ðķ вÑĢо +ĠÙĬ ØŃدث +ãĥ¡ ãĤ¤ãĥ³ +ĠاÙĦص ØŃÙĬ +ĠÐĶ Ð°Ð½ +دع اء +ãĤ´ ãĥ¼ãĥ« +ש ×ł×ª×Ļ +×©×ł×ª×Ļ ×Ļ×Ŀ +à¸Ķà¹īวย à¸ģัà¸Ļ +Ġol acaģı +Ġ×ij ×ŀ×Ĺ×Ļר +×Ķ ×§ +×Ķ×§ ×ŀת +ãĥ¢ ãĥİ +ĠçalÄ±ÅŁ tı +Ġjó venes +ãģĦãģı ãĤī +ĠÙħ عدÙĦ +ĠC Å©ng +ĠSeg ún +Ġdönem de +Ġ׾ ×Ļ×ĵ×Ļ +ãģį ãģ¡ +ãģįãģ¡ ãĤĵ +ãģįãģ¡ãĤĵ ãģ¨ +Ù쨱 ÙĨس +Ù쨱ÙĨس ا +åIJij ãģį +Ġcamp aña +ĠÑģам оÑģÑĤоÑı +ĠÑģамоÑģÑĤоÑı ÑĤелÑĮно +á» Ģ +ÙĤ ÙĪØ§ +س ÙĦاØŃ +à¸ģระ à¹ģ +à¸ģระà¹ģ ส +ĠполÑĮз Ñĥ +n qu +nqu ête +รà¹Īวม à¸ģัà¸ļ +ëĬIJ ëĥIJ +à¸Ĺีม à¸Ĭาà¸ķิ +Ġyıll ık +ìĬ ¬ +ĠØ£ صØŃاب +ill é +Ġdó la +Ġdóla res +Ġк ож +Ġкож и +ล à¹īà¸Ń +à¹Ģรีย à¸ļร +à¹Ģรียà¸ļร à¹īà¸Ńย +à¹Ģà¸ŀ ิ +à¹Ģà¸ŀิ à¹Īà¸ĩ +ÑĢиÑĤоÑĢ Ð¸ +Ġí ijľ +Ġíijľ íĺĦ +ĠпеÑĢ ÐµÐ² +ĠпеÑĢев од +פ×Ĵ ×Ļ×¢×Ķ +ĠdeÄŁerlendir me +Ùģ Ø§Ø¦ +ĠвÑĭ год +ınız ı +×ķ׼ ×Ļ×Ĺ +ĠдоÑģÑĤ иг +Ġng Ãłn +æĢĿ ãģ£ãģŁ +ĠÐķ ÑģÑĤÑĮ +ĠاÙĦر غÙħ +ĠzwiÄħz ane +رب Ø· +à¸Ļ ึà¸ĩ +Ġ׾×Ĺ ×ķ×§ +Ġszczeg óln +Ġszczególn ie +Ġبا ستخداÙħ +ĠfÃŃs ico +×¢ ס +עס ×ķ×§ +سÙĦ ÙĪÙĥ +Ġا ØŃد +Ñĩ ÑijÑĤ +×ĸ׼ ×Ķ +Ġl á»ĩnh +ĠÙĪ ØŃت +ĠÙĪØŃØª Ùī +à¸Ħวาม สามารà¸ĸ +à¸Ńยูà¹Ī à¹ģลà¹īว +à¸ģาร à¹Ģà¸Ķิà¸Ļà¸Ĺาà¸ĩ +تخ ذ +צ×Ļ ×ķ×ĵ +ĠاÙĦØ£ س +ĠاÙĦأس ÙĩÙħ +Ġt á»ĩ +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģ¦ +สร ุ +สรุ à¸Ľ +Ġком ÑĦ +ĠкомÑĦ оÑĢÑĤ +ìĺ¤ ëĬĶ +ĠÑĢаз в +ĠÑĢазв ива +л анд +h änge +ĠبÙĨ سبة +à¹Ģà¸Ĥ ียว +עצ ×Ŀ +Ġ׾ ×ľ×Ľ×ª +Ñģо ÑĨиалÑĮн +Ġëĭ¤ìĿĮ ê³¼ +Ġרש ×ķ×ŀ +×ŀר ×Ĺ×ij +س ÙĤØ· +Ġalan ı +ĠÄij á»ĩ +é£Łãģ¹ ãĤĭ +à¸Ķ ึà¸ĩ +Ġgegen über +ĠبÙĩ ذÙĩ +à¸ĸืà¸Ń à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ +ëķ ħ +à¸Ħà¸Ļ à¹Ħà¸Ĺย +ãĤ¢ ãĤ¦ +ãĤ¢ãĤ¦ ãĥĪ +ศ ัà¸ģ +ศัà¸ģ à¸Ķิ +ศัà¸ģà¸Ķิ à¹Į +ÙĤÙĪ Ø§ÙĨ +ÙĤÙĪØ§ÙĨ ÙĬÙĨ +Ġhá»Ļ p +ãģªãģıãģª ãģ£ãģ¦ +Ġ×IJ ×ŀ׳ +Ġ×IJ×ŀ׳ ×Ŀ +à¹Ģà¸ķ ืà¸Ńà¸Ļ +ĠзавиÑģ им +ĠзавиÑģим оÑģÑĤи +ת ×Ļ×IJ +ת×Ļ×IJ ×ķר +å§ĭãĤģ ãģŁ +Ġng á»į +Ġngá»į t +íĴ į +ê³¼ ìŀ¥ +Ġb ại +ãģ§ãģį ãģ¦ +Ġcomeç ar +à¸Ľà¸£ าà¸ģ +à¸Ľà¸£à¸²à¸ģ à¸ı +Ġгод Ñĭ +м еÑģ +ĠاÙĦÙħست ÙĪÙī +ĠÑģам Ñĭе +л леÑĢ +ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĦãģ¾ãģĻ +ãģ¨ãģ® ãģĵãģ¨ +bi ó +à¸ģล à¹Īà¸Ńà¸ĩ +ĠاÙĦز ÙĪØ¬ +ãģ«è¡Į ãģ£ãģŁ +à¸Ħà¹Ī à¸Ńà¸Ļ +à¸Ħà¹Īà¸Ńà¸Ļ à¸Ĥà¹īาà¸ĩ +ĠbaÄŁ l +ĠbaÄŁl ant +ĠbaÄŁlant ı +確 ãģĭ +確ãģĭ ãģ« +ãĥľ ãĥ¼ãĥ« +çµĤ ãĤıãĤĬ +ש ×ŀר +à¸Ĺีà¹Ī สามารà¸ĸ +ÙĦ زÙħ +д аеÑĤÑģÑı +รัà¸ļ à¸Ľà¸£à¸° +รัà¸ļà¸Ľà¸£à¸° à¸Ĺาà¸Ļ +å¤ī ãĤıãĤĬ +ï¼ ¢ +ĠìĺĪìĪĺ ëĭĺ +ãĤĪãģĨ ãģ¨ +มัà¸ģ à¸Īะ +ĠH ương +ÙĨ Ù쨰 +×ŀ×ĵ ×ĵ +ĠìĿ¸ ìłķ +Ñħод иÑĤÑĮ +ĠзавиÑģ иÑĤ +×ķ×ĵ ×Ļ×¢ +ãģĵãģ¨ãģĮ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ +ع راÙĤ +سط ØŃ +à¸ģำ à¹Ħร +ëĵ¤ ëıĦ +×Ļצ ×Ļר×Ķ +ãģĨ ãģĵãģ¨ +ÙĦا ØŃÙĤ +ãģĦ ãĤĮãģ° +ĠиÑģполÑĮз ÑĥÑİÑĤ +ĠB ợi +Ġשק׾ ×Ļ×Ŀ +ÑĨи кл +ÐIJ Ðŀ +Ġ×ijש ׳×Ķ +ÙĨØ´ Ø· +Ġש ×Ļ׳×ķ×Ļ +Ġש×Ļ׳×ķ×Ļ ×Ļ×Ŀ +Ġpobl ación +ĠH ưng +ระ ว +ระว ัà¸ĩ +رÙĬاض Ø© +ر صد +تÙĤ ÙĦÙĬ +تÙĤÙĦÙĬ د +Ġülk em +Ġülkem iz +à¸Ĭ ะ +ãĤ¯ãĥª ãĥ¼ãĥł +èģŀ ãģĦãģŁ +Ġwa ż +Ġważ ne +ê±° ëĵł +ê±°ëĵł ìļĶ +×ŀ×IJ ×ij×§ +×Ĺ×ĵ ש×ķת +ĠW roc +ĠWroc ÅĤaw +ĠKü ltür +s ist +sist ência +×¢×ĸר ×Ķ +Ġg ương +รà¹īาà¸Ļ à¸Ħà¹īา +ĠÙĪØ£ ÙĪØ¶ØŃ +ánd ose +ãĤ· ãĥ¼ãĥ³ +×IJ׳ ר×Ĵ +×IJ׳ר×Ĵ ×Ļ×Ķ +ãģªãģĦ ãģ§ãģĻ +Ġkh á»§ng +Ġ문 ìĦľ +Ġ×ij ×ĵ×ijר +×ĵ ×Ļ×ķ +×ĵ×Ļ×ķ ×ķ×Ĺ +Ġré gl +ÙħÙĪ Ø§Ø¯ +об оÑĢ +обоÑĢ Ð¾ÑĤ +Ġ×Ķ ×ij׾ +Ġ×Ķ×ij׾ ×ķ×Ĵ +ØŃ اÙħ +ĠاÙĦع اص +ĠاÙĦعاص ÙħØ© +пеÑĢ Ð°ÑĤоÑĢ +ت Ø®ÙĦ +تخÙĦ ص +ãģŁãģł ãģĹ +ت سÙħ +à¹Ĥรà¸ĩ à¸ŀ +à¹Ĥรà¸ĩà¸ŀ ยา +à¹Ĥรà¸ĩà¸ŀยา à¸ļาล +ĠY ük +ĠYük sek +Ġש ׳×Ļת +Ġש׳×Ļת ף +liÄŁ e +Ġפ ת +Ġפת ×ķ×Ĺ +Ġbe ÄŁ +ĠbeÄŁ en +Ġ×ŀ ×ķר +Ġ×ŀ×ķר ׼×ij +Ġرس اÙĦØ© +íĨµ ìĭł +Ġaval ia +Ġavalia ções +Ġman h +Ġmanh ã +Ġìķ ŀ +Ġìķŀ ìľ¼ë¡ľ +ÙĤ تر +ÙĤتر ØŃ +à¹Ģà¸ģ ืà¸Ń +à¹Ģà¸ģืà¸Ń à¸ļ +Ġpropos é +Ø£ Ùħا +Ø£Ùħا ÙĥÙĨ +ĠÐŀ Ðŀ +ĠÐŀÐŀ Ðŀ +ÙħÙĤ ار +ÙħÙĤار ÙĨØ© +ëĦ IJ +ãģĦãģŁãģł ãģı +ÙĤ ÙĬÙĦ +Ġна ÑĪиÑħ +ãĤ« ãĥĥãĥĹ +×Ĺ׾ ת +Ġëĭ¤ ë§Į +à¸Ĺัà¹Īว à¹Ĥลà¸ģ +ãĥį ãĤ¿ +ØŃس اس +ãģ«ãģª ãĤĮ +ج ائ +جائ زة +é change +é conom +économ ie +Т Ðĺ +סת ׼׾ +à¸Ĺัà¹īà¸ĩ สà¸Ńà¸ĩ +ĠاÙĦØ® اÙħ +ĠاÙĦخاÙħ س +×§ ×ĺ×¢ +au waż +à¸ľà¸¹à¹ī à¸Ĭาย +à¹ģà¸Ľà¸¥ à¸ģ +åIJĮæĻĤ ãģ« +зн аниÑı +ãģĦãģŁãģł ãģįãģ¾ãģĹãģŁ +Ġ×ŀ×ij ׾×Ļ +à¸Ĥà¸Ń à¹ĥหà¹ī +ĠاÙĦت ربÙĬØ© +Ġdécou vert +Ġżyc iu +apr ès +Ġy ab +Ġyab anc +Ġyabanc ı +ĠbaÅŁ layan +ìĹĪ ëįĺ +Ġhes abı +Ġë§Į ìķ½ +ë§ Īëĭ¤ +ĠTh ánh +ãĥ´ ãĤ¡ +à¸Ľà¸£à¸±à¸ļ à¸Ľà¸£ +à¸Ľà¸£à¸±à¸ļà¸Ľà¸£ ุà¸ĩ +ĠM ặc +à¹Ģหà¸ķุ à¸ľà¸¥ +ĠÐij ез +Ġcapac itÃł +ÅĤe ÅĽ +ĠпÑĢе им +ĠпÑĢеим ÑĥÑīеÑģÑĤв +ĠÅļ wiÄĻt +Ġpubli é +×ŀ×¢ צ×ij +Ùħشار Ùĥات +à¸łà¸² ษ +à¸łà¸²à¸© ี +Ġdeux ième +ĠÙħØŃ اÙ쨏 +ĠÙħØŃاÙ쨏 Ø© +ĠSch ön +ï½ ¤ +Ġ×Ķ ×ij×¢ +Ġ×Ķ×ij×¢ ×Ļ×Ķ +ĠÙĪØ§ÙĦ ÙĦÙĩ +è¨Ģ ãģ£ãģŁ +à¸ķ à¹īาà¸Ļ +วร รà¸ĵ +à¸Ĺิ ศ +ĠbaÅŁ ına +Ġmog ÄĻ +ש ×Ļפ×ķר +ĠÙĪ Ø¹Ø¯ +ĠÙĪØ¹Ø¯ Ùħ +Ġhistó rico +Ġk ısı +ĠìĿ´ ê²Į +ĠPol ÃŃtica +ĠÑģиÑĤÑĥ аÑĨии +ĠkoÅĦ ca +×ij×ĵ ×Ļ×§×Ķ +ĠاÙĦسÙĬ ارات +ãģªãĤī ãģ° +ãĤµ ãĥ© +ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį ãĤĭ +Ġdecis ão +×ķ ×ķ×ĵ +lä ss +läss ig +Ġ׾ ×Ļשר×IJ׾ +ĠÙĬ أتÙĬ +ר ×ķ×ĸ +ö ÄŁ +Ã¶ÄŁ ret +Ã¶ÄŁret im +Ġд ек +Ġдек аб +Ġдекаб ÑĢÑı +Ġש ×Ĺ×ķר +ãģ¦ãģıãĤĮ ãģŁ +عب ارة +Ġélect rique +ĠاÙĦتÙĨ ÙħÙĬØ© +جر Ùī +ĠìĪĺ íĸī +à¸Ĺ ู +ĠÑĢе алÑĮно +Ñģп оÑģоб +à¸Ħล à¹īาย +Ġس عÙĪØ¯ +ön ü +ĠÙģ ÙħÙĨ +تÙĥ ÙĪ +تÙĥÙĪ ÙĬÙĨ +ĠкаÑĩ еÑģÑĤво +ĠконÑĤ ак +ĠконÑĤак ÑĤ +Ġsöz leÅŁme +à¸Ń à¹īาà¸ĩ +Ġت ÙĪÙģ +ĠتÙĪÙģ ÙĬر +×Ķ×ĸ ×ĵ +×Ķ×ĸ×ĵ ×ŀ׳×ķת +ĠØ·ÙĪÙĬÙĦ Ø© +Ġtér mino +Ġ×IJ ×Ļפ×Ķ +ãĥĵ ãĥ« +ส à¹Ĥม +สà¹Ĥม สร +ĠاÙĦ اث +ĠاÙĦاث ÙĨÙĬÙĨ +ев иÑĩ +Ġopin ión +à¸Ľ วà¸Ķ +åı¤ ãģĦ +ร à¹Īา +ĠB iaÅĤ +ĠÑģÑĤ ал +ĠÑģÑĤал о +ó logo +ĠìķĦ ëĭĪëĭ¤ +Ġ×IJ ×Ļת +Ġ×IJ×Ļת ×ķ +à¹Ģหà¹ĩà¸Ļ วà¹Īา +à¸ļ ารà¹Į +çĦ ¼ +çĦ¼ ãģį +ĠìĿ´ìļ© ìŀIJ +ĠнекоÑĤоÑĢ Ñĭе +ks z +ksz taÅĤ +ksztaÅĤ c +ãĤŃãĥ£ ãĥĥãĤ· +ãĤŃãĥ£ãĥĥãĤ· ãĥ³ãĤ° +Ġro ÅĽ +ĠroÅĽ lin +ÑĢаж а +×ij׳×Ļ ×Ļ×Ķ +à¸Ľà¸£ สิ +à¸Ľà¸£à¸ªà¸´ à¸ķ +Ġgörd ü +×ŀ׳×Ķ ×Ļ×Ĵ +å¤īãĤı ãģ£ãģ¦ +Ġ×IJ ×Ķ +Ġ×IJ×Ķ ×ijת×Ļ +à¹Ģร à¹Īà¸ĩ +Ġön ünde +Ġê·¸ ëĥ¥ +пол иÑĤ +полиÑĤ иÑĩеÑģк +ãĥ¡ ãĥĩãĤ£ +ãĥ¡ãĥĩãĤ£ ãĤ¢ +ĠDet ay +ĠDetay lı +ĠاÙĦصÙģ ØŃØ© +à¸ģาร à¹Ģà¸ĩิà¸Ļ +Ġìµľ ê·¼ +׼ ש׾ +ï¼ © +вÑĪ ÐµÐ³Ð¾ +íķĺ ìĭ¤ +ĠÐŃ ÑĤ +ĠÐŃÑĤ оÑĤ +ส ื +สื à¸ļ +Ġng ừng +ĠдокÑĥменÑĤ ов +дав аÑĤÑĮ +ĠاÙĦشخص ÙĬØ© +Ġצ ×¢×Ļר +در Ùĥ +س ØŃب +à¹Ħมà¹Ī à¸Ħà¹Īà¸Ńย +Ġ×Ķ×ŀ×§ ×ķ×ŀ×Ļ +สัà¹Īà¸ĩ à¸ĭืà¹īà¸Ń +Ġê·¸ê²ĥ ìĿĦ +ãģĤãĤĭ ãģĦ +ãģĤãĤĭãģĦ ãģ¯ +×IJ×ķ×ĺ ×ķ×ij +×IJ×ķ×ĺ×ķ×ij ×ķס +к ÑĨион +ĠÐľ ожно +ãģı ãģł +ãģıãģł ãģķ +ĠинÑĦоÑĢм аÑĨиÑı +ï» Ł +Ġìŀij ìĹħ +Ġ×Ļ ×ķסף +Ø¥ دارة +ĠاÙĦØŃ اج +×ł×¡ ×Ļ×¢×Ķ +из аÑĨиÑı +×IJ׾ ×ij +×IJ׾×ij ×ķ×Ŀ +п ед +Ġ×§×ĺ ׳×Ķ +ĠÙĨÙ쨳 Ùĩا +ĠMinist ério +Ġп ен +Ġпен Ñģи +ãĥIJ ãĥ©ãĥ³ãĤ¹ +Ġ×Ķת ×ķר×Ķ +Ġt ạm +ĠìĹŃ ìĭľ +ï½ ¡ +Ġth á»± +Ġ ısı +ì» ¨ +ãģĹãģ£ãģĭãĤĬ ãģ¨ +Ġx ưa +Ġc ặp +×Ĺ ×Ļ×ij×ķר +วัà¸Ĵà¸Ļ à¸ĺรรม +st är +stär ke +ĠÑģам Ñĭй +p isa +pisa Äĩ +ĠoluÅŁ an +ĠاÙĦØ¥ ÙħاÙħ +ĠcÄĥ ng +Ġgü nl +Ġgünl ük +Ġ׳ש ×IJר +Ġkhi á»ĥn +ç¶ļ ãģijãĤĭ +stit ución +Ġcapac ité +Ġj aki +Ġjaki ÅĽ +вÑĪ Ð¸Ñģ +вÑĪиÑģ ÑĮ +פע×ķ׾ ×ķת +ĠØŃ ÙĬات +ĠØŃÙĬات Ùĩ +Ġник огда +ÐĽ Ь +Ġ×Ķ×¢ ×ķ×ij +Ġ×Ķ×¢×ķ×ij ×ĵ×Ķ +Ġch Ãło +หลาย à¹Ĩ +ĠÑı н +ĠÑıн ваÑĢ +ĠÑıнваÑĢ Ñı +à¸Īำà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ +Ġhö her +ãģķãĤĮãģ¦ ãģĦãģŁ +สà¸ĩ สั +สà¸ĩสั ย +ĠاÙĦ اس +ĠاÙĦاس ÙĦاÙħ +ĠاÙĦØ´ Ùħس +สà¸ĸาà¸Ļ ี +ãĤ¯ãĥ© ãĤ¹ +à¸ŀร ร +à¸ŀรร à¸Ħ +p õ +põ e +Ġpor ém +à¸Ľà¸£à¸° สà¸ĩ +à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ĩ à¸Ħà¹Į +powied zie +powiedzie Äĩ +Ġмог Ñĥ +Ġж ел +Ġжел ез +ĠاÙĦØ« ÙĤ +ĠاÙĦØ«ÙĤ اÙģÙĬ +ĠпÑĢав ило +Ġgdy ż +פש ×ķ×ĺ +ÑĢабоÑĤ ка +ĠÙĥ رة +Ø´ دد +Ùħار Ùĥ +Ùħ ÙĥØ© +Ġпод пиÑģ +×ĺ×ķ ×ķ×Ĺ +ĠÅĽ c +ĠÅĽc ian +Ġر جاÙĦ +Ġ×ª×ľ ×ķ×Ļ +и ÑĪ +иÑĪ ÑĮ +Ġmé dec +Ġmédec in +ëįĶ ëĿ¼ëıĦ +ĠÑĤеб Ñı +Ġ׾×Ķ ×ķס×Ļ×£ +ãģĬ 話 +Ġà¹ģà¸ķà¹Ī à¸ģà¹ĩ +د اÙģ +داÙģ Ø¹ +ĠC ùng +ãĥ»ãĥ» ãĥ»ãĥ» +ê¶ ģ +Ġdeber ÃŃa +หà¸Ļà¹Īวย à¸ĩาà¸Ļ +Ġva ÌĢ +Ġעצ ×ŀ +Ġעצ×ŀ ×Ŀ +à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ń วà¹Īา +שק ×¢ +Ġ×Ķ ×Ľ×ķ׾ +Ġ×Ķ׼×ķ׾ ׾ +ни бÑĥд +нибÑĥд ÑĮ +ĠëĦĪ íĿ¬ +Ġоб ÑĢаÑī +ĠобÑĢаÑī а +Ġ×¢×ij×ķ×ĵ ת +ĠاÙĦÙħÙĨت خب +ıy ord +ıyord u +ÙĪ Ø° +×Ĺש ×Ļ×ij×ķת +Ġ×Ķ×¢ ×Ļ×§ +Ġ×Ķ×¢×Ļ×§ ר×Ļ +ì¢ Į +ยุ à¹Ĥร +ยุà¹Ĥร à¸Ľ +Ġа пÑĢ +ĠапÑĢ ÐµÐ»Ñı +sz ed +szed ÅĤ +д он +à¹Ģà¸ķิ à¸ļ +à¹Ģà¸ķิà¸ļ à¹Ĥà¸ķ +кол о +Ġkażde j +å¸ ° +帰 ãĤĬ +Ġмил ли +Ġмилли он +ç¾İåij³ ãģĹãģĦ +ت ÙĤار +تÙĤار ÙĬر +ĠìĿ´ 루 +ĠìĿ´ë£¨ ìĸ´ +Ġsprzeda ż +×Ķ ×ķצ×IJ×ķת +ãĤ¢ãĤ¯ ãĤ» +ãĤ¢ãĤ¯ãĤ» ãĤ¹ +ר ×ķ×¥ +ĠгоÑģÑĥдаÑĢÑģÑĤв енн +Ø£ ØŃÙĥ +Ø£ØŃÙĥ اÙħ +ĠoluÅŁ u +ĠA ç +ĠAç ık +ãĤ¸ ãĥ¼ +ç´ł æĻ´ +ç´łæĻ´ ãĤīãģĹãģĦ +Ġ×ijש×ij ×ķ×¢ +ب ذ +بذ ÙĦ +สา à¹Ģหà¸ķุ +Ġpoz osta +Ġpozosta ÅĤ +ØŃر Ùħ +Ġimport ância +leÅŁtir me +Ġд ÑĢев +Ġmó vil +ĠA ynı +Ġна лог +Ġналог ов +Ġ×Ĺ ×Ļפ×Ķ +ĠÑĦоÑĢм Ñĥ +à¸Ĺà¸Ķ สà¸Ńà¸ļ +ĠksiÄħż ki +Ġma ÅĤe +Ùħس Ø£ÙĦ +ÙħسأÙĦ Ø© +ï¼¾ ï¼¾ +ç ãeste +év iter +Ġкон ÑģÑĤÑĢÑĥк +ĠконÑģÑĤÑĢÑĥк ÑĨи +ï¾ ŀ +Ġת×ķ׼ ׳ +ãĤ¹ãĥĪ ãĥ¬ãĤ¹ +ĠاÙĦاÙĤتصاد ÙĬ +×ŀ×ĵ ×Ļ +Ġw ÅĤad +ĠwÅĤad z +Ø® ÙĪÙģ +ĠмаÑĤеÑĢиал ов +ãģ¨ãģ£ãģ¦ ãĤĤ +Ġznaj du +Ġznajdu jÄħ +Ùģ Ø¦Ø© +ãģ©ãģ® ãĤĪãģĨãģª +æĬij ãģĪ +׳ ×Ĺ׾ +Ġdü ny +Ġdüny an +Ġdünyan ın +гÑĢ Ð°Ð½Ð¸ +гÑĢани Ñĩ +Ġ×Ķש׾ ×Ļש×Ļ +Ġ×Ķ×IJ ש +åıĬ ãģ³ +ìĭŃ ìĭľ +ìĭŃìĭľ ìĺ¤ +Ġдол л +Ġдолл аÑĢ +Ġпов ÑĤоÑĢ +Ġ×Ĺ ×Ļ׳×Ŀ +ת פת×Ĺ +Ñĥв ели +Ñĥвели Ñĩен +ãĤ« ãĥª +raw id +rawid ÅĤow +×ķ ×ķ׾ +ãĥŁ ãĥ¥ +ì½ ĺ +ĠBy ÅĤ +Ðľ ÐIJ +ع ÙIJ +ĠÑģовеÑĢ ÑĪ +ĠÑģовеÑĢÑĪ ÐµÐ½Ð½Ð¾ +Ġм ой +Ġ×ķ׾×IJ ×Ĺר +æħ £ +æħ£ ãĤĮ +ØŃ اÙ쨏 +Ġ무 ë£Į +à¸Ħà¸ĵะ à¸ģรรม +à¸Ħà¸ĵะà¸ģรรม à¸ģาร +Ġìĸ´ ëĶĶ +Ġdif eren +Ġdiferen ça +ĠاÙĦØ£ ساس +ĠاÙĦأساس ÙĬØ© +Ġ׾×IJ×Ĺר ×ķ׳×Ķ +ê· ł +Ġ×Ķש׳×Ļ ×Ļ×Ķ +ìľĦìĽIJ ìŀ¥ +ลุ à¸ģ +ç iler +Ġ×Ķ×IJ ׾×ķ +èģŀ ãģı +Ġ×ķ×IJ פ×Ļ׾×ķ +ĠÑĢе ализ +ĠÑĢеализ аÑĨи +ระยะ à¹Ģวลา +Ġجدا Ùĭ +تب اع +Ġveh ÃŃculo +Ġдол г +à¸Ľà¸£à¸´ มาà¸ĵ +ì¦ IJ +Ġ׾ ×ŀ×§×ķ×Ŀ +ĠìĤ¬ ì§Ħ +à¸Ĭ à¹īา +Ġ×ŀ×¢ ×ķ׾×Ķ +Ġgö rm +Ġgörm ek +ĠÙĪÙĩ ذÙĩ +пеÑĢ Ð² +пеÑĢв ÑĭÑħ +ê·¸ ëŀĺ +ĠاÙĦبر ÙĬØ· +ĠاÙĦبرÙĬØ· اÙĨÙĬ +ĠиÑİ Ð½Ñı +ĠÐĵ оÑĢ +Ġ׾ ש׾×Ŀ +ÐIJ ÐĿ +Ġназ наÑĩен +о оÑĢ +ооÑĢ Ñĥж +Ġöz elli +Ġözelli ÄŁi +Ġни же +ç¶ļ ãģijãģ¦ +Ġа ÑĢенд +Ġkat ılı +Ġkatılı m +ĠØ¥ Ø·ÙĦاÙĤ +ĠÙĪØ¥ ذا +Ġок ÑĤÑı +ĠокÑĤÑı бÑĢÑı +à¹Ĥà¸ķ ๠+à¹Ĥà¸ķ๠Ĭ +à¹Ĥà¸ķà¹Ĭ ะ +Ġolduk ları +Ùħ ÙĪÙĤع +ëĤ © +ã썿ĢĿ ãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ +Ġש ×Ļ׼×ķ׾ +วา à¸Ķ +س ÙĬÙĦ +à¸Ĥ วั +à¸Ĥวั à¸į +تØŃ ÙĥÙħ +ì ĤŃ +Ġconna ît +׳ פת×Ĺ +Ġch ặ +Ġchặ n +ĠÙħ ØŃÙħ +ĠÙħØŃÙħ ÙĪØ¯ +ãģ ´ +ĠпÑĢодÑĥк ÑĨии +зд ÑĢав +ãģĶ è¦ +ãģĶè¦ § +×IJ×ij ×IJ +Ġvé ritable +ĠØ· ÙģÙĦ +ãĥĪãĥ© ãĥĸãĥ« +ê³ ¡ +Ġת ×ŀ×ķ׳×Ķ +Ġki ên +ĠÙĤ ادر +Ø¥ÙĤ ÙĦÙĬÙħ +ĠпÑĢед пÑĢи +ĠпÑĢедпÑĢи ÑıÑĤиÑı +Ġb Äĥng +Ġay ında +Ġg ấp +еÑħ ал +Ġgi Ãłnh +Ġд ав +Ġдав но +ìĺĢ ëĭ¤ +à¸Ļัà¸ģ à¹Ģà¸ķ +à¸Ļัà¸ģà¹Ģà¸ķ ะ +Ùħست شار +ست راتÙĬج +ستراتÙĬج ÙĬ +رÙħ ز +Ġt Ä©nh +ë¡ Ń +ĠÑĩ еÑĤ +ĠÑĩеÑĤ Ñĭ +ĠÑĩеÑĤÑĭ ÑĢе +ĠEnt ão +Ġص غ +Ġصغ ÙĬرة +×ij×Ļ×ĺ ×ķ׾ +خط ÙĪØ· +ĠÑĢазвиÑĤ ие +Ġamacı yla +à¸Ĺี วี +Ġо ÑģÑĤ +ĠоÑģÑĤ алÑĮн +ש×ķ׾׊ף +Ġ׼ ׳×Ļס +Ġ׼׳×Ļס ×Ķ +Ġd áºŃy +ĠyaÅŁ ayan +Ġ×ŀ×Ķ ×ķ×ķ×Ķ +ĠÑĥ Ñģи +ĠÑĥÑģи ли +×ŀ פ×Ļ +ĠпÑĢовед ениÑı +Ġر ب +Ġرب Ùħا +ĠاÙĦØ£ ÙĪØ³Ø· +Ġìľł ì§Ģ +Ġprac ownik +Ġpracownik ów +×ŀס ×ķרת +ÙĤار ب +à¸Ħวาม รูà¹īสึà¸ģ +à¹ģหล ะ +ĠاÙĦÙĨ ÙĤد +Ġ×IJ׾ פ×Ļ +Ùħس ئ +Ùħسئ ÙĪÙĦ +ев ÑĭÑħ +клÑİÑĩ ениÑı +×ij ×Ļ׳ +×ij×Ļ׳ ×Ļ×Ķ×Ŀ +ש ×ķ×IJ×Ķ +ĠÅŁ ark +ĠÅŁark ı +Ġsü rec +Ġsürec in +à¹Ģà¸Ħร à¸Ķ +à¹Ģà¸Ħรà¸Ķ ิà¸ķ +ãĥIJ ãĥ¬ +ĠØ´ Ø£ÙĨ +à¹Ģà¸Ńา à¹Ħวà¹ī +niÄĻ cie +רצ ×Ĺ +ĠaÅŁ ama +׳ פ×Ĵ×¢ +Ġth á»Ŀ +Ġkhu ẩn +diÄŁ inde +ÑıÑī иÑħ +ãĥĺ ãĥ« +Ġüber h +Ġüberh aupt +ĠÑĤÑĢеб ова +ĠdÅĤ ugi +×ĺ ×Ļף +à¸Ĥà¸Ļาà¸Ķ à¹ĥหà¸įà¹Ī +ĠاÙĦØ£ Ùĩ +ĠاÙĦØ£Ùĩ ÙĦÙĬ +ĠMü d +ĠMüd ürü +Ġ×Ļ×Ķ ×ķ×ĵ×Ķ +Ñĭв аеÑĤÑģÑı +س اط +×Ķת ׳×Ķ×Ĵ +×Ķ×ª×ł×Ķ×Ĵ ×ķת +à¸ģาร à¸ľà¸¥à¸´à¸ķ +íĴ Ģ +สà¸ĸาà¸Ļ à¸ģารà¸ĵà¹Į +Ġо ÑĦ +ĠоÑĦ иÑģ +ĠÙĦ عبة +Ġstron ÄĻ +Ġר×IJ ×ķ×Ļ +×Ĺ ×ij׾ +ĠÑĢÑĭ н +ĠÑĢÑĭн ке +Ġ׾×ŀ×¢ ף +اس ÙĦ +ห ัà¸Ļ +Ġ×IJ ×Ĺ×Ļ +ĠпÑĢод ол +ê°Ģ ìŀħ +Ġ×ijר ×Ĺ +Ġ×ijר×Ĺ ×ij×Ļ +дж еÑĢ +Ġ׾ ×Ĺ׾ +Ġ׾×Ĺ׾ ×ķ×ĺ +Ġ׾×Ĺ׾×ķ×ĺ ×Ļף +ศาส à¸Ļา +ãĤ¢ãĤ¤ ãĥĨ +ãĤ¢ãĤ¤ãĥĨ ãĥł +Ġפר ×ķפ +جز اء +ล à¸Ńย +Ġc iaÅĤa +Ġgi ết +ĠзнаÑĩ иÑĤелÑĮно +Ġolmad ıģ +Ġolmadıģ ını +н д +нд екÑģ +تأ Ùĥد +Ġìĸ ¸ +Ġìĸ¸ ìłľ +ay dın +ãĥī ãĥ¬ãĤ¹ +Ġs ắt +Ġíĺ¸ íħĶ +Ġë¶ ģ +Ġë¶ģ íķľ +ãĥij ãĤ¤ +Ġ×ŀש×Ĺ×§ ×Ļ +à¸Ħà¸Ļ à¸Ńืà¹Īà¸Ļ +Ġиз гоÑĤов +ĠизгоÑĤов лен +à¹Ģà¸ģีย ร +à¹Ģà¸ģียร à¸ķิ +תק שר +ĠÑĢаÑģ ÑĩеÑĤ +ส à¹Ģà¸ķ +Ġl änger +ĠiÅŁ let +ĠiÅŁlet me +Ġع ÙĦÙĬÙĨ +ĠعÙĦÙĬÙĨ ا +é lection +ĠاÙĦغ ربÙĬØ© +íĭ Ģ +ãĤĤãĤī ãģĪ +Ġкни ги +Ø£ سÙħ +أسÙħ اء +Ġth á»ı +Ġthá»ı a +หà¸Ļ ู +Ġ×ł×¢ ש×Ķ +à¸łà¸²à¸¢ à¹ĥà¸ķà¹ī +à¸ŀื à¸Ĭ +رÙĬ Ø· +Ùģ ÙĪØ¶ +ãģĤãĤĬãģĮãģ¨ãģĨãģĶãģĸ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +ש ×ĵ×Ķ +Ġng á»±c +ĠÑģеÑĢ ÑĮ +ĠÑģеÑĢÑĮ езн +T ôi +Ġfiyat ları +ĠвÑģ Ñİ +ĠC ódigo +Ġ×Ķש ×IJ +Ġ×Ķש×IJ ׾×Ķ +ĠP ública +Ø¥ Ø® +إخ ÙĪØ§ÙĨ +ĠзаÑıв ил +ãĥ¦ ãĥ¼ +ר×IJ ×Ļת +vol ución +Ġsz ko +Ġszko ÅĤy +جرÙĬ دة +Ġpens é +ìī ¬ +ĠBüyük ÅŁehir +ĠØ£Ùħ رÙĬ +ĠØ£ÙħرÙĬ ÙĥÙĬ +à¸Ļัà¸ģ ศึà¸ģษา +Ġtod av +Ġtodav ÃŃa +ĠС ан +ĠСан кÑĤ +íķĺ ìŀIJ +ØŃÙĪ Ø§ÙĦ +׼ ×ķשר +à¹Ģลย à¸Ħรัà¸ļ +Ġal gu +Ġalgu ém +Ùģ Ø² +Ġçek il +Ġ×ĵ ר׼×Ļ×Ŀ +ãĥIJ ãĥ© +à¸ģà¹ĩ สามารà¸ĸ +สà¹Īวà¸Ļ ลà¸Ķ +íı ° +ĠP úb +ĠPúb lico +à¹ģà¸Ļว à¸Ĺาà¸ĩ +×IJת ×Ĵר +Ø´ اش +شاش Ø© +ci ÅĽni +ĠÃľ rün +ÙĦÙĪ ØŃ +ĠاÙĦ بÙĨ +ĠاÙĦبÙĨ Ùĥ +ì¡° ì¹ĺ +Ġorganiz ación +ãģĤãĤĬãģĮãģ¨ãģĨãģĶãģĸ ãģĦãģ¾ãģĻ +s ätze +ĠÑģем ей +ÙĤ صد +ÑģÑĤв еннÑĭе +Ġpréc éd +Ġprécéd ent +à¸ģรุà¸ĩà¹Ģà¸Ĺà¸ŀ ฯ +ãģ¨è¨Ģ ãģĦ +×ij׳×Ļ ×Ļף +ĠØŃ ÙĪ +ĠØŃÙĪ Ø§ÙĦÙĬ +סק ס +ĠsaÄŁlam ak +Ġ׾ צ×Ļ×Ļף +×§×ĵ ש +Ġ×Ķ×ŀ ×¢×¨×Ľ×ª +Ġ׾×Ķ ×¢×ij×Ļר +Ġg ünd +Ġgünd em +ĠнаÑĪ ÐµÐ³Ð¾ +à¹ĥà¸Ļ à¸ŀืà¹īà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī +à¹Ģà¸Ħร ืà¸Ń +à¹Ģà¸Ħรืà¸Ń à¸Ĥ +à¹Ģà¸Ħรืà¸Ńà¸Ĥ à¹Īาย +ظ اÙĩرة +ÙħÙĨ ظÙħ +ÙħÙĨظÙħ ات +Ùħت از +追 ãģĦ +dı kt +dıkt an +ĠëįĶ ìļ± +ĠÐĿ апÑĢимеÑĢ +tw ór +×ŀ×ķ×¢ צ×Ķ +Ùĥ ÙĪÙĥ +Ð © +×ŀ×ĺ פ׾ +ó lica +訪 ãĤĮ +ĠëĮĢ ë¶Ģ +ĠëĮĢë¶Ģ ë¶Ħ +ãĤ¯ãĥª ãĥĥãĤ¯ +ãĤĴ éģ¸ +ãĤĴéģ¸ ãģ¶ +Ġpow sta +Ġpowsta ÅĤ +Ġraz ón +×ij ×ķ×Ĺר +ĠÑģообÑī ил +Ġ×§ ×ij×ķ×¢ +r êt +à¸Ķี à¸Ĥึà¹īà¸Ļ +×ŀס ×¢×ĵ +×ŀסע×ĵ ×ķת +ĠÃĸ sterreich +Ġ׳ ×Ĺש×ij +Ùħباد رة +ì´ ī +×Ĵ ׳×ĺ×Ļ +ä¿¡ ãģĺ +du ÄŁ +duÄŁ unu +Ġph ú +ĠاÙĦØ£ Ø®ÙĬر +Ġت عتبر +landır ıl +ãģ¨ãģ¯ ãģĦ +ãģ¨ãģ¯ãģĦ ãģĪ +ĠاÙĦ Ø·ÙĦ +ĠاÙĦØ·ÙĦ اب +ĠN º +éģ¿ ãģij +اÙĦ Ùħع +اÙĦÙħع رÙĪÙģ +ส à¸łà¸² +éĽ¢ ãĤĮ +ĠпомоÑī ÑĮ +Ġзна еÑĤ +ãĥĹãĥ¬ ãĤ¼ +ãĥĹãĥ¬ãĤ¼ ãĥ³ãĥĪ +Ġsup érieur +Ġש׾ ×Ļש×Ļ +ĠاÙĦÙĨ ÙĪØ¹ +ãĤĵãģ§ãģĻ ãģŃ +à¸Ńà¸ļ รม +Ġgi á»įng +Ġwzgl ÄĻd +ĠاÙĦÙģ ÙĤر +è rent +Ġ×ŀ×IJ ×Ĺ +Ġ×ŀ×IJ×Ĺ ×ķר×Ļ +×Ĵ ×Ĵ +×Ļ ×Ļ×ij +ÙħÙĦ اب +ÙħÙĦاب س +Ġhük ü +Ġhükü met +Ġ×ŀ×Ĵ ×Ļ×ij +ĠÐŀ Ñĩ +ĠÐŀÑĩ енÑĮ +æĹ© ãģĦ +Ġconstr ucción +Ġth ượng +ï¼ ĭ +Ġcor ação +à¹Ģหล à¹ĩà¸ģ +ĠBaÅŁ b +ĠBaÅŁb akan +éĢ£ ãĤĮ +ãģĻãĤĭ ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãģ¾ãģĻ +ĠÙĤ اÙħت +Ġا Ùĥثر +ÙģØ§Ø¹ ÙĦ +ĠÑĦ оÑĢ +ĠÑĦоÑĢ Ñĥм +غ ذÙĬ +ĠiÅŁ le +ĠiÅŁle ml +ĠiÅŁleml eri +ĠìĤ¬ëŀĮ ìĿĢ +Ġìŀij ìĦ± +Ġë§Ī 볨 +Ùħ جÙĦس +หม ู +д в +дв иг +двиг а +à¹Ģสีย à¸Ĭีวิà¸ķ +×Ķת פת×Ĺ +×Ķתפת×Ĺ ×ķת +ĠмеÑĤ ÑĢо +ĠÑģ енÑĤ +ĠÑģенÑĤ Ñı +ĠÑģенÑĤÑı бÑĢÑı +ê³ § +Ġ׾ פע +Ġ×ľ×¤×¢ ×ŀ×Ļ×Ŀ +à¹Ģà¸ļ ีย +詳 ãģĹãģı +çķ° ãģªãĤĭ +Ġİl çe +ĠAt at +ĠAtat ür +ĠAtatür k +รุ à¹Īà¸ĩ +Ġkald ı +Ġ주 ìŀ¥ +Ġprés ence +Ġн аб +Ġнаб лÑİ +ĠнаблÑİ Ð´Ð° +ĠÑģам ого +×Ĵ ×ķש +×ŀ×ĺ ×ķפ +×ŀ×ĺ×ķפ ׾ +ĠвÑĭб иÑĢа +ĠìŀIJ 리 +åĪĨ ãģĭãĤīãģªãģĦ +Ġз Ñĥб +Ġש׼ ×ijר +Ġد ائ +Ġدائ Ùħا +ĠпаÑĢ ÑĤи +ï¼ ² +ĠاÙĬ ضا +ĠÑħ оз +ĠÑħоз Ñı +ĠÑħозÑı й +ĠÑħозÑıй ÑģÑĤв +ĠاÙĦØ£ ج +ĠاÙĦأج ÙĨب +ĠاÙĦأجÙĨب ÙĬØ© +ĠÐĹ Ð½Ð° +ĠAp ós +ĠÑį неÑĢ +ĠÑįнеÑĢ Ð³Ð¸ +Ġy ans +Ġyans ı +ĠJust i +ĠJusti ça +Ġpré vu +ม วล +ìŀ¥ ëĭĺ +à¸ģระ à¸ļ +à¸ģระà¸ļ วà¸Ļ +à¸ģระà¸ļวà¸Ļ à¸ģาร +×ŀ ×ŀ +×ŀ×ŀ ×ķצע +Ġh ẹ +Ġhẹ n +зд ание +Ġak ÅŁ +ĠakÅŁ am +×ĺ ×ķפ +Ġgere kt +Ġgerekt i +Ġgerekti ÄŁini +Ġnar z +Ġnarz ÄĻdzi +é po +épo que +ĠTh ần +Ġwys oko +Ġwysoko ÅĽci +à¸ľà¸¹à¹ī à¸Ľ +à¸ľà¸¹à¹īà¸Ľ à¹Īวย +ĠÙĬ بدÙĪ +ÑĤелÑĮ ного +Ġвз глÑıд +Ġjed nÄħ +ĠìĿĺ 견 +Ġ à¸Ĥà¸ĵะà¸Ĺีà¹Ī +פ ×Ļ×ĵ +ìĥģ ëĭ´ +Ġm ỡ +×Ķ ×ŀ׾ +×Ķ×ŀ׾ צ×ķת +ĠÑģоÑģÑĤ о +ĠÑģоÑģÑĤо иÑĤ +Ġав и +Ġави а +ĠL änder +تص ÙĪÙĬر +×ŀ×ĵ ×Ļ×Ķ +ìłĪ ì°¨ +ãģ¨ ãĤĬ +ãģ¨ãĤĬ ãģĤ +ãģ¨ãĤĬãģĤ ãģĪ +ãģ¨ãĤĬãģĤãģĪ ãģļ +ĠÑĢ Ñıд +ĠÑĢÑıд ом +ĠNh ất +ĠاÙĦÙĥ اÙħÙĦ +×Ĺ׾ ׾ +ĠGi ấy +צ ×ĺר +צ×ĺר ×£ +Ġ׾×ij ×ĺ׾ +Ġим еÑĤÑĮ +ס×ŀ ×ķ×ļ +Ġparticip ação +íķľëĭ¤ ë©´ +ÙħÙĨت دÙĬ +ÙħÙĨتدÙĬ ات +ĠeÄŁ len +g änge +رب ØŃ +ãĤ® ãĥ£ +ĠاÙĦر ÙĤÙħ +à¸ĭ à¹īำ +ĠH óa +×ŀר ×Ĺ×§ +ØŃÙħ اÙħ +بÙĪ Ùĥ +ĠArt ÃŃculo +ãĥĦ ãĤ¢ãĥ¼ +×Ķפ ׼×Ķ +×Ĺ׾ ×ķף +ĠпеÑĢе Ñħод +len miÅŁ +زر اعة +Ġseñ or +ãģ£ãģ¦ ãģįãģ¦ +Ø¥ Ø´ +إش ارة +Ġpod ÃŃa +ĠÃľ lke +н ÑģкаÑı +Ġadapt é +Ġdüzen len +Ġdüzenlen en +ĠÑģÑĤ ала +ĠÙĬ ØŃتاج +Ġn ier +Ġnier uch +Ġnieruch omo +Ġnieruchomo ÅĽci +ãģĵãģ¨ãģĮ ãģĤãĤĭ +ยà¸Ńà¸Ķ à¹Ģยีà¹Īยม +ĠÙħ ج +ĠÙħج اÙĨÙĬ +Ġз аб +Ġзаб ол +Ġзабол ев +Ġзаболев аниÑı +ĠÅĽ ro +ĠÅĽro dk +ĠÅĽrodk ów +Ġ×Ķ ×ľ×IJ×ķ×ŀ×Ļ +Ġdok ÅĤad +ĠdokÅĤad nie +ãģŁãģı ãģªãģĦ +ãģ¯ãģļ ãģ§ãģĻ +ã썿ĢĿ ãģ£ãģ¦ãģĦãģŁ +é cran +ìĹħ ì²´ +trzym aÅĤ +ÑģÑĤв еннÑĭй +ĠNot ÃŃc +ĠNotÃŃc ias +Ùħ رÙĬ +ÙħرÙĬ ض +æ°Ĺ è» +æ°Ĺè» ½ +æ°Ĺ軽 ãģ« +ëĵ £ +Ġ×ĵ ×ķ×IJר +Ġ׾ ×ŀ׳ +Ġ׾×ŀ׳ ×ķ×¢ +ĠçalÄ±ÅŁ ıyor +ĠÅŁ idd +ĠÅŁidd et +ĠM ặt +Ġate ÅŁ +ĠполÑĥÑĩ ениÑı +à¹Ģà¸Ħรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ มืà¸Ń +Ġgrö ÃŁer +د ائ +دائ رة +Ġbul un +Ġbulun maktadır +à¹Ģห ร +à¹Ģหร ีย +à¹Ģหรีย à¸į +à¸Ļัà¸ģ à¸Ĺà¹Īà¸Ńà¸ĩà¹Ģà¸Ĺีà¹Īยว +Ġalan ında +ĠÑĥ зна +Ġл еÑĩение +売 ãĤĮ +Ġçev ir +Ġdeste ÄŁi +ĠheiÃŁ t +âĸ ² +ØŃ Ø· +à¸Ħำ à¸ķà¸Ńà¸ļ +ãĤªãĥ³ ãĥ©ãĤ¤ãĥ³ +Ġ×ij×Ĺ×Ļ ×Ļ×Ŀ +ãĥ¦ ãĥĭ +Ġdüzenle me +Ġmodal itÃł +سر Ø· +سرط اÙĨ +×ŀ׼ ×ķף +ĠданнÑĭ й +تر ت +ترت ÙĬب +à¸ļาà¸ĩ à¸Ħà¸Ļ +ĠÄIJ á»ĭnh +ม ูล +มูล à¸Ħà¹Īา +ÙĨ ÙĤص +à¸ģาร รัà¸ģษา +ĠÑĦ он +ĠÑĦон д +ãĤĪãģĨ ãģ«ãģªãģ£ãģŁ +Ùħع اÙĦ +ÙħعاÙĦ جة +ĠOs man +ĠOsman lı +иÑĩеÑģк ом +à¸Ńยาà¸ģ à¸Īะ +ãģķãģ¾ ãģĸ +ãģķãģ¾ãģĸ ãģ¾ +ãģķãģ¾ãģĸãģ¾ ãģª +Ġת ×ķ׼׾ +×¢ צ×ij +ĠاÙĦع سÙĥ +ĠاÙĦعسÙĥ رÙĬ +Ġvé hic +Ġvéhic ule +Ġ×Ļצ ×Ĺ×§ +ĠاÙĦÙĪ ØŃ +ĠاÙĦÙĪØŃ ÙĬد +ĠاÙĦع دÙĪ +ĠQu ản +Ġê³µ ëıĻ +بد ÙĦ +ĠÄij ảng +Ġm á»ĩnh +Ġnie zb +Ġniezb ÄĻ +ĠniezbÄĻ dn +Ġyayın lan +обÑī и +Ġgö tür +צ פ +צפ ×ķ×Ļ +ĠÙĦÙĬ بÙĬ +ĠÙĦÙĬبÙĬ ا +ØŃ ÙĪØ§ +Ġд об +Ġдоб ÑĢо +иÑĢÑĥ ем +ĠاÙĦØŃÙĥÙĪÙħ ÙĬØ© +m Ã¤ÃŁig +Ġed ición +влек аÑĤелÑĮ +влекаÑĤелÑĮ н +Ġת ש׾×ķ×Ŀ +Ġ×Ķש ×ķ׳×Ļ×Ŀ +มิ à¸ĸุ +มิà¸ĸุ à¸Ļ +มิà¸ĸุà¸Ļ ายà¸Ļ +é£Łãģ¹ ãģ¦ +ĠìĪĺ ì§ij +ס ×ij×Ļ +ĠиÑİ Ð»Ñı +Ġà¹Ħà¸Ķà¹ī à¹ģà¸ģà¹Ī +׾×Ĺ ×Ŀ +tr ä +trä gt +ãģĿãĤĤ ãģĿãĤĤ +ÐĿ Ðķ +Ġв нÑĥÑĤ +ĠвнÑĥÑĤ ÑĢи +ãģ¨ ä¸Ģç·Ĵãģ« +ãĤ« ãĥķãĤ§ +Ġ×ij×Ĺ ×ĵר +×Ĺ ×ŀש +ãĤ¨ ãĥį +ãĤ¨ãĥį ãĥ« +ãĤ¨ãĥįãĥ« ãĤ® +ãĤ¨ãĥįãĥ«ãĤ® ãĥ¼ +à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ à¸ķัวà¹Ģà¸Ńà¸ĩ +بÙĤ اء +פס ×Ļ׼ +פס×Ļ׼ ×ķ׾×ķ×Ĵ +ãĥ¡ ãĥĥ +ãĥ¡ãĥĥ ãĤ» +ãĥ¡ãĥĥãĤ» ãĥ¼ãĤ¸ +ÙĦ ÙĤب +A Äŀ +שק ×Ļ×¢ +ÙĤ ساÙħ +×ĵ×ķ×Ĵ ×ŀ×Ķ +æ·± ãģĦ +íĸĪ ëĬĶëį° +ĠrozwiÄħz anie +à¸Ļัà¹Īà¸Ļ à¹Ģà¸Ńà¸ĩ +×Ļצ ×ij +Ġtr ông +à¹ĥà¸Ĭà¹ī à¸ļริà¸ģาร +ĠاÙĦÙħÙĪ Ø³Ùħ +ĠдеÑĤ и +ãģĹãģĭ ãģªãģĦ +ס ×Ļף +Ġréfé rence +à¹ģห à¹īà¸ĩ +ãĤĤãĤī ãģ£ãģŁ +Ġ׾ ר׼ +Ġ׾ר׼ ×ķש +شع ÙĪØ± +ĠÐij ог +Ġlaz ım +Ġ×Ļש ׳×Ŀ +Ġп аÑĢÑĤ +ĠпаÑĢÑĤ неÑĢ +ĠÑĥ ника +ĠÑĥника лÑĮн +Ġmaté riel +×ŀר ×§ +Ġph ưá»Ŀng +Ġз ай +Ġзай м +Ùģ ÙĤد +Univers itÃł +×¢ ר׼×Ļ×Ŀ +Ġba ño +Ġн оÑı +ĠноÑı бÑĢÑı +à¸Ľ à¹īาย +Ġt ats +Ġtats äch +Ġtatsäch lich +ĠÑĤÑĢ ÐµÑĤÑĮ +Ñį м +ãĥĻ ãĥ¼ãĤ¹ +Ġnh á»±a +ìĬ¤ íģ¬ +ĠعبداÙĦ ÙĦÙĩ +Ġת ×ķר×Ķ +أش ÙĬ +أشÙĬ اء +ĠÙĦÙĦ غا +ĠÙĦÙĦغا ÙĬØ© +Ùħ ÙĪØ§ÙĤ +ÙħÙĪØ§ÙĤ Ùģ +ĠgÅĤówn a +Ġart Ä±ÅŁ +Ġ×ŀ×§ ×ķ×ŀ×Ļ +ãĤ¯ãĥ© ãĥĸ +Ġس ÙĪÙī +ĠìŬ ìĦ± +اس ر +اسر ائÙĬÙĦ +Ġ׳ ×Ľ×ª×ij +ย à¹īà¸Ńà¸Ļ +Ġdeber á +Ġph ẫu +ÑİÑī ем +ĠÙĦدÙĬ ÙĨا +×ŀ×ĺ ×Ķ +Ġ׳ ×ķ׾×ĵ +ĠвÑģÑĤÑĢ ÐµÑĩа +ãĤīãĤĮ ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ +ĠcaÅĤ ej +ย ึ +ยึ à¸Ķ +поÑĤ ен +поÑĤен ÑĨи +Ġл иÑĤ +ĠлиÑĤ еÑĢ +ĠлиÑĤеÑĢ Ð°ÑĤÑĥÑĢ +Ġкажд ом +ĠíĮ IJ +ĠíĮIJ ëĭ¨ +à¸Ī ู +Ġpres ença +ãģªãĤĵ ãģ§ +Ùħ ÙĬاÙĩ +ин ÑĦоÑĢм +инÑĦоÑĢм аÑĨион +инÑĦоÑĢмаÑĨион н +ĠìŀIJ ìŰ +ר׼ ש +Ġöd ül +ç¶ļ ãģı +Ġп Ñģ +ĠпÑģ иÑħ +ĠпÑģиÑħ олог +ت ذÙĥر +Ġìŀħ ìŀ¥ +ล à¸Ķà¹Į +ìĦł ê±° +ãģ£ãģ¦ ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ +Ġ×Ļ ×¢ +Ġ×Ļ×¢ ×§×ij +ĠاÙĦØ· عاÙħ +ãĥĨ ãĤ¹ãĥĪ +ĠTu ấn +Ġparticip ación +×ŀ×ķ×ŀ ×Ĺ×Ķ +×Ĵר ס×Ķ +ĠاÙĦتÙĨ ÙģÙĬ +ĠاÙĦتÙĨÙģÙĬ ذÙĬ +ĠбезопаÑģ н +ge f +gef ähr +Ø´ ÙĪØ± +Ġmy ÅĽli +ÙĪØ§ Ø´ÙĨ +ÙĪØ§Ø´ÙĨ Ø·ÙĨ +׳×ķס ×¢ +Ùĥ Ùĩ +ÙĥÙĩ رب +ÙĥÙĩرب اء +Ġmus iaÅĤ +ìĭ ¸ +ãĥĸãĥ© ãĥĥãĤ¯ +Ġcré é +ÙĨÙĩ ار +owo ÅĽÄĩ +ÙħØŃا ÙĥÙħ +ĠwÅĤa ÅĽ +ĠwÅĤaÅĽ c +ĠwÅĤaÅĽc iciel +ĠÙĬ ؤ +ĠÙĬؤ دÙĬ +×ŀ×¢ ×ķ׳ +×IJ ×ij׾ +خط Ø£ +ĠÑħ олод +×ĸ ×ķ׾ +ãģĵãĤĮ ãĤī +ãģĵãĤĮãĤī ãģ® +Ġbás ica +ฤ à¸Ķ +ฤà¸Ķ ูà¸ģ +ฤà¸Ķูà¸ģ า +ฤà¸Ķูà¸ģา ล +èIJ½ãģ¡ çĿĢ +ãģªãģĦ ãģĵãģ¨ +ص ÙĪÙħ +ÙĨج ØŃ +׳ק ×ķ×ĵ +׳ק×ķ×ĵ ת +кл аÑģÑģ +íķĺìĭľ ëĬĶ +ëĦ ĺ +Ġש×IJ ×Ļ׳×ķ +ĠС ейÑĩаÑģ +may acaģı +Ġyap ılır +Ġcategor ÃŃa +عب اد +ĠТ еп +ĠТеп еÑĢÑĮ +×Ķ×Ļס×ĺ ×ķר×Ļ +h ế +ãĤ³ ãĥ¼ãĥī +Ġcabe ça +ج Ùħا +جÙħا Ùĩ +جÙħاÙĩ ÙĬر +ä½İ ãģĦ +ĠÑĤоваÑĢ Ð¾Ð² +à¸Ĭาว à¸ļà¹īาà¸Ļ +ĠÑģÑĤан ов +ĠÑģÑĤанов иÑĤÑģÑı +ĠавÑĤом обилÑĮ +ĠÑģлÑĥÑĩ ай +à¸Ńั à¸ŀ +ĠG iriÅŁ +ĠìĿ¼ ëĭ¨ +ĠпÑĢ Ð¾Ñģ +ĠпÑĢоÑģ моÑĤÑĢ +ãģªãģıãģª ãģ£ãģŁ +มี à¸Ľà¸±à¸įหา +ïº İ +éc oute +ĠÙħ ÙĪØ¬ÙĪØ¯ +Ġس رÙĬع +ĠÙĪÙĩ ÙĨا +ĠÙĪÙĩÙĨا Ùĥ +à¸Ħุà¸ĵ สม +à¸Ħุà¸ĵสม à¸ļัà¸ķิ +Ġìļ° ìĦł +à¸ŀระ à¸ŀุà¸Ĺà¸ĺ +好 ãģ¿ +ظ ÙĦÙħ +Ġм акÑģ +ĠмакÑģ ималÑĮ +ĠмакÑģималÑĮ но +ãĥª ãĤ¢ãĥ« +à¹ģมà¹ī วà¹Īา +ĠاÙĦØŃ ÙĪØ§Ø± +ãĥĹãĥ© ãĤ¹ +Ġع ÙĦاÙĤØ© +Ġíĸī ëıĻ +Ġgönder il +Ġl ãi +ĠsaÄŁ lıkl +ĠsaÄŁlıkl ı +ĠÑĪ Ð°Ð³ +Ġ×ij×IJר ×Ķ +prowadzi Äĩ +ãģĦãģı ãģ¤ãģĭ +Ġبت ارÙĬØ® +Ġ×ij×IJ×ķת ×Ķ +Ġmó c +ĠÐľ не +ãĥĹãĥ¬ ãĥ¼ +×IJ ×ĸר×Ĺ +åł´åIJĪ ãģ«ãģ¯ +使 ãģĪ +à¹Ģร ืà¸Ńà¸Ļ +ĠÐŁ еÑĤ +ĠÐŁÐµÑĤ ÑĢ +ãģ«åħ¥ ãĤĭ +Ùħ ادة +à¹Ģà¸ĩ ืà¹Īà¸Ńà¸Ļ +à¹Ģà¸ĩืà¹Īà¸Ńà¸Ļ à¹Ħà¸Ĥ +ĠÑģоÑģÑĤоÑı ние +ôn ica +ĠÑĦ ев +ĠÑĦев ÑĢа +ĠÑĦевÑĢа лÑı +Ġ×ķ ×ĸ +Ġ×ķ×ĸ ×IJת +à¸Ħร ิ +à¸Ħริ ส +ĠÐķ Ñīе +ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ +ĠпÑĢав иÑĤелÑĮ +ĠпÑĢавиÑĤелÑĮ ÑģÑĤв +Ġtä glich +Ġëĭ¹ ìĭľ +×ŀ×ķ×¢ ×ŀ×ĵ +Ġдв оÑĢ +æī ķ +æīķ ãģĦ +ĠÑģÑĤан еÑĤ +Ġвозд ейÑģÑĤв +ĠвоздейÑģÑĤв и +Ġf ête +à¹Ģส า +תק ×ķ×ķ×Ķ +Ġu yar +Ġuyar ı +à¸ģลัà¸ļ à¹Ħà¸Ľ +Ġgi ưá»Ŀng +Ġв а +Ġва ÑĪи +ĠÄij áºŃu +ĠSpa ÃŁ +ĠìķĦ ë§Ī +à¹Ħà¸Ķà¹ī à¸ĩà¹Īาย +Ġ×Ķ×ŀ ×ijקש +æĸ° ãģŁ +æĸ°ãģŁ ãģª +ılı yor +пл ан +Ġ×Ķ×ijר ×Ļ×IJ×ķת +ĠaÄŁ rı +Ġsay gı +建 ãģ¦ +Ġnaj wyż +Ġnajwyż sz +سÙĬاس ات +ãģĬ å¾Ĺ +ĠاÙĦع ÙĦÙĬ +ĠاÙĦعÙĦÙĬ ا +Ġcoraz ón +ì¹ĺ ë£Į +หัว à¸Ĥà¹īà¸Ń +Ġب ØŃÙĬ +ĠبØŃÙĬ Ø« +зв езд +بÙĪ Ø§Ø¨Ø© +ÐĽ Ðĺ +ÙĦا زÙħ +Ġroz p +Ġrozp oc +Ġrozpoc zÄĻ +触 ãĤĮ +ĠاÙĦج ÙħÙĩ +ĠاÙĦجÙħÙĩ ÙĪØ± +Ġsp ÄĻd +ĠspÄĻd z +วิà¸Ĺยา ศาสà¸ķรà¹Į +ив аеÑĤÑģÑı +Ġдан ной +Ġreprés ente +ĠÄij á»ĭch +Ġ×¢×ŀ ×ķ×§ +à¸Ńัà¸Ļ à¸ķร +à¸Ńัà¸Ļà¸ķร าย +Ġestr atég +Ġestratég ia +pad ÅĤ +Ġв полн +Ġвполн е +ĠпÑĢедоÑģÑĤав лен +×Ĺ׾ ×ķ×§ +×Ĺ׾×ķ×§ ת +ãĤ¢ ãĥĬ +ĠاÙĦغ ذ +ĠاÙĦغذ ائÙĬ +ĠÑĥ зн +ĠÑĥзн аÑĤÑĮ +à¸ĭ à¹īาย +å½ĵ ãģ¦ +ØŃÙĬ اء +Ġbás ico +×§×ķ×ij ×¢ +ĠاÙĦÙħ باراة +ĠاÙĦÙĩ اتÙģ +Ġ׼ ׳×Ĵ×ĵ +à¸Ľà¸£à¸° หย +à¸Ľà¸£à¸°à¸«à¸¢ ัà¸Ķ +Ðļ ак +à¸Ĺีà¹Ī à¸Ļà¹Īา +à¸Ĺีà¹Īà¸Ļà¹Īา สà¸Ļà¹ĥà¸Ī +ãģ¾ ãģģ +ï½ ¢ +Ñģк оп +Ġson rasında +Ġur zÄħd +ĠurzÄħd zenia +׼×ķ ×ķ׳ +׼×ķ×ķ׳ ת +Ġ׾×Ķת ×ŀ×ķ×ĵ +Ġ׾×Ķת×ŀ×ķ×ĵ ×ĵ +ĠÑģ ли +ĠÑģли ÑĪ +ĠÑģлиÑĪ ÐºÐ¾Ð¼ +ĠÑģÑĤ Ñĥд +ĠÑģÑĤÑĥд енÑĤ +Ġ×Ķ ×ķ×ĵ +Ġ×Ķ×ķ×ĵ ×¢×Ķ +ë¹Ħ ìļ© +à¸Ńยาà¸ģ à¹ĥหà¹ī +Ġb á»ģ +ยุ à¸Ĺà¸ĺ +Ðĺ ÐĿ +س ائر +Ø£ صÙĪÙĦ +ĠاÙĦغ رÙģ +ãģĵãģ¨ãĤĤ ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ +è¾¼ ãģ¾ãĤĮ +ĠاÙĦساب ع +Ġc á»§ +ãģĦãģŁãģł ãģĦãģŁ +ì§ ĵ +ìĤ¬ 무 +powied ź +تÙģ Ùĥ +تÙģÙĥ ÙĬر +иÑĢов ки +ĠíĨµ íķ´ìĦľ +ãĤ¨ ãĤ¹ãĥĨ +ĠдеÑıÑĤелÑĮ ноÑģÑĤÑĮ +ĠданнÑĭ м +Ġ×¢ ×ķר +Ġ×¢×ķר ׼×Ļ +×ķ×ĵ עת +Ġhayat ını +Ġb Äħd +ĠbÄħd ź +obs ÅĤug +à¹Ģà¸ŀียà¸ĩ à¹ģà¸Ħà¹Ī +à¸ĭ à¹Īา +è²ł ãģij +ĠÑģÑĤÑĢ ÐµÐ¼ +ĠÄij á»īnh +ĠÐł ÑĥÑģ +ĠN ữ +Ġ׾×Ķש ×Ļ×Ĵ +Ġjed noc +Ġjednoc ze +Ġjednocze ÅĽnie +Ġ×Ķ×Ĵ ×ij×ķ×Ķ +أخ ÙĦاÙĤ +ĠнаÑģ ел +ĠнаÑģел ениÑı +ĠÙĬ ÙĨب +ĠÙĬÙĨب غÙĬ +ãģĮ ãģĭ +ãģĮãģĭ ãģĭ +×Ĵ עת +Ðŀ Ðł +ĠналиÑĩ ии +Ġë§Ī ì§Ģ +Ġë§Īì§Ģ ë§ī +Ġíĸī ìĤ¬ +Ġtre ÅĽci +Ġê°Ģ ì¹ĺ +ì¦ ĺ +Ġана лог +×Ķצע ת +в лад +влад е +ĠÑģдел ал +Ġ׳ ×Ĵ×Ļש +Ġ׳×Ĵ×Ļש ×ķת +полн ение +à¸Ĩ à¹Īา +ĠD ön +׼׾׼ ׾×Ķ +×ŀ×ĸ ×Ĵ +Ùħ Ùģ +ÙħÙģ Ùĩ +ÙħÙģÙĩ ÙĪÙħ +×Ķ ×ĵ +×Ķ×ĵ פס +×Ķ×ĵפס ×Ķ +ãģĻãģİ ãģ¦ +Ġг ÑĢ +ĠгÑĢ Ð½ +×ŀ×ĺ ×ķס +Ġ기 ìĸµ +ï¾ Ł +ĠpÅĤ yn +ĠGr ünde +ĠBü cher +Ġwed ÅĤug +ãģ¾ãģł ãģ¾ãģł +Ġ׳×Ķ ×ĵר +ĠÙĬست Ø·ÙĬع +ĠHi á»ĩp +ãĤŃãĥ£ãĥ³ ãĥļ +ãĤŃãĥ£ãĥ³ãĥļ ãĥ¼ãĥ³ +Ġth á»ķ +Ġeuropé enne +à¸ļ ัà¸ĩ +à¸ļัà¸ĩ à¸Ħัà¸ļ +ĠszczegóÅĤ owo +׳ שק +ãĥķ ãĥ©ãĥ³ãĤ¹ +×ŀ×ķ×ŀ ×Ĺ×Ļ +Ġcom ún +Ġç arp +ØŃت ÙĬا +ØŃتÙĬا ج +ØŃتÙĬاج ات +ëĭ´ ëĭ¹ +ä½ķ 度 +ä½ķ度 ãĤĤ +×ĵ ×ij×§ +ãģį ãĤĮ +ãģįãĤĮ ãģĦ +Ġк ам +Ġкам еÑĢ +ĠespecÃŃf ico +Ġtel éfono +à¸ķัà¹īà¸ĩ à¸Ńยูà¹Ī +I Åŀ +ãģ© ãĤĵãģ© +ãģ©ãĤĵãģ© ãĤĵ +עצ ×ŀ×IJ×Ļ +à¸Ķัà¸ĩ à¸Ļีà¹ī +ĠÑĦоÑĢм иÑĢов +ĠÑĦоÑĢмиÑĢов а +×ķ×ŀ ×ij +Ġkullan ımı +Ðľ Ðŀ +×¢ ש×Ļ +עש×Ļ ×Ļ×Ķ +Ġön lem +à¹Ģà¸Ń à¹ĩ +à¹Ģà¸Ńà¹ĩ ม +×ŀשק ×Ļ×¢ +ר ×Ļ×Ĺ +à¸Ĥ ัà¸Ķ +ĠíĻ ľ +ĠíĻľ ìļ© +à¸ĭ ะ +ãĤĪãģĨ ãģ«ãģªãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ +ĠÑĢаÑģ пÑĢ +ĠÑĢаÑģпÑĢ Ð¾ÑģÑĤ +ĠÑĢаÑģпÑĢоÑģÑĤ ÑĢан +ĠÑĢаÑģпÑĢоÑģÑĤÑĢан ен +׼×Ļ ×ķף +ÙĤب ض +تص رÙĬØŃ +تصرÙĬØŃ ات +Ġо ÑĢи +ĠоÑĢи г +ĠоÑĢиг ина +ĠоÑĢигина л +ĠاÙĦع اÙĦÙĬ +à¹ģหà¹Īà¸ĩ à¸Ļีà¹ī +ãĥķãĤ¡ ãĥ¼ +ãģ¦ãģĦ ãģį +ãģ¦ãģĦãģį ãģŁãģĦ +פ תר +פתר ×ķ׳×ķת +Ġ×ij ×Ļ×Ĺ +Ġ×ij×Ļ×Ĺ ×ĵ +Ġod by +Ġodby ÅĤ +ĠоÑĩеÑĢ ÐµÐ´ +Ġtr ương +ãĤŃ ãĥ³ +×ŀ ×ķפ +×ŀ×ķפ ×¢ +ëĵľ 립 +ëĵľë¦½ ëĭĪëĭ¤ +à¸ŀืà¹īà¸Ļ à¸IJาà¸Ļ +ìŀIJ 격 +ĠVi á»ĩn +ĠDes pués +Ġ×IJ׾ ×Ļ׳×ķ +Ġdur ée +íĩ ´ +Ġmü zik +i ếu +ĠÑĢаз меÑīен +Ġк Ñĥд +ĠкÑĥд а +غ ض +غض ب +ĠTamb ém +à¸Īัà¸Ķ สà¹Īà¸ĩ +à¸ģาร à¹ģสà¸Ķà¸ĩ +onom ÃŃa +Ġан г +Ġанг ли +Ġангли й +Ġанглий Ñģк +Ġzn al +Ġznal az +Ġznalaz ÅĤ +תר ×Ĵ +תר×Ĵ ×ķ×Ŀ +ĠÑģ нов +ĠÑģнов а +ĠÑĩаÑģ а +Ġcommun auté +ĠespecÃŃf ica +ĠL á»ĭch +Ġli é +Ùģ Ø¬Ø± +à¹Ģà¸ģ à¹Īà¸ĩ +ع اÙĦ +عاÙĦ ج +Ø£ÙĨ ظ +Ø£ÙĨظ ÙħØ© +ES İ +ĠاÙĦØŃ دÙĬد +à¸ŀระ à¸Ńà¸ĩà¸Ħà¹Į +Ġפר שת +Ġдв иж +Ġдвиж ениÑı +ĠاÙĦج ارÙĬ +à¸ĺาà¸Ļ ี +неÑģ ен +ĠاÙĦÙĨ ÙĩائÙĬ +Ġб еÑĢ +ĠбеÑĢ ÐµÐ¼ +ĠбеÑĢем енн +Ġdépart ement +à¹Ģà¸Ĺ ีย +à¹Ģà¸Ĺีย à¸ļ +ĠÐľ аÑĢи +ĠнекоÑĤоÑĢ ÑĭÑħ +об еÑģп +обеÑģп еÑĩен +×Ĺ ×ķ×ĸ +×Ĺ×ķ×ĸ ×Ķ +ÙĨت ج +à¸Īะ à¹Ħà¸Ķà¹īรัà¸ļ +á» ° +Ġél éments +ع Ø· +عط اء +Ġt ắt +i á»ĩm +ÑİÑīиÑħ ÑģÑı +ãģĹãģ ° +ãģĹãģ° ãĤīãģı +Ġпом ожеÑĤ +à¸Ĥà¸ĵะ à¸Ļีà¹ī +Ġ×¢ שר×ķת +éģķ ãģ£ãģ¦ +ĠпÑĢ Ð¾Ð³ +ĠпÑĢог н +ĠпÑĢогн оз +Ġt ÅĤ +ĠtÅĤ um +ĠtÅĤum acz +T ür +Tür kiye +ãģį ãģ£ +ãģįãģ£ ãģĭãģij +Ġ×Ķ׳ ×ķ׼ +Ġ×Ķ׳×ķ׼ ×Ĺ×Ļ +ĠìĥĿ ìĤ° +ĠÑĦоÑĢм Ñĭ +ç¾İ ãģĹãģĦ +à¸Ľà¸£ ึà¸ģ +à¸Ľà¸£à¸¶à¸ģ ษา +Ġlum ière +ãĤª ãĥ¼ãĥĹ +ãĤªãĥ¼ãĥĹ ãĥ³ +à¸Ľ ืà¸Ļ +วั สà¸Ķ +วัสà¸Ķ ุ +еÑĢÑĤ в +ÙĥÙĦ Ùģ +ï½ £ +à¸ĺรรม à¸Ķา +׳ ×ĺר +ĠпÑĢедÑģÑĤав лÑıеÑĤ +Ġanál isis +Ġb ãi +با ÙĤÙĬ +à¸Ľà¸£à¸° à¹Ģà¸Ķ +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ķ à¹ĩà¸Ļ +ĠÑģлÑĥÑĩ аÑı +ĠÑģлÑĥÑĩаÑı Ñħ +ÐĽ ÐIJ +สัà¸ĩ à¹Ģà¸ģ +สัà¸ĩà¹Ģà¸ģ à¸ķ +Ġprz ec +Ġprzec ież +Ùħ صÙĦ +ÙħصÙĦ ØŃØ© +ש×ķ×§ ×ķ׾×ĵ +ĠобоÑĢÑĥд ованиÑı +Ġtr waÅĤ +رÙĪ Ùħ +ìķĪ ëĤ´ +ĠNgh á»ĭ +Ø® Ø´ +à¸ļา à¸Ħาร +à¸ļาà¸Ħาร à¹Īา +Ġоп ÑĨион +ĠÑģозд аниÑı +ãĤ³ ãĤ¹ãĥĪ +Ġ×Ķ×¢ ׾×Ļ +Ġ×Ķ×¢×ľ×Ļ ×ķף +lä uft +ãĥĻ ãĤ¹ãĥĪ +Ġr ê +Ġrê ve +×IJ ×ij×Ļ×ij +×Ļ ×Ļ×ļ +ë¶ Ļ +ãĤ¤ãĥ³ ãĥī +ÅĤo ży +ÅĤoży Äĩ +ع ائÙĦ +عائÙĦ Ø© +Ø£ ÙĪØ± +Ø£ÙĪØ± اÙĤ +à¸Ĺà¹īà¸Ńà¸ĩ à¸ĸ +à¸Ĺà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ĸ ิà¹Īà¸Ļ +Ġä hn +Ġähn lich +ãĥŁ ãĥĭ +à¸ľ ู +à¸ľà¸¹ à¹īà¸Ļ +à¸ľà¸¹à¹īà¸Ļ ำ +ĠмаÑĤеÑĢиал Ñĭ +Ġкап иÑĤ +ĠкапиÑĤ ал +ï¼ ¦ +Ġseç il +Ġh ứng +Ġintéress ant +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģı +Ġe ÄŁer +ëIJĺ ìĹĪìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġan laÅŁma +ãģĶ åĪ©ç͍ +Ġ×ij ×ĸ׼ +Ġ×ij×ĸ׼ ×ķת +ëĿ¼ ë©´ +ĠÙĬ ÙĪØ³ +ĠÙĬÙĪØ³ Ùģ +أسÙĦ ØŃØ© +ĠGef ühl +ĠноÑĢм алÑĮн +ãĥĻ ãĥ³ +ãģķãĤĮ ãĤĭãģĵãģ¨ +ĠÐij еÑģ +ãģ¨ãģĦ ãģĪãģ° +ĠÙħ ÙĩÙħ +ĠÙħÙĩÙħ Ø© +ãģ§ãģĹãĤĩãģĨ ãģŃ +ĠêµŃ ëĤ´ +à¹Ģม à¹ĩà¸Ķ +×ŀ×ij קר +ĠاÙĦد ÙĨÙĬ +ĠاÙĦدÙĨÙĬ ا +à¸Ĭ ู +к ÑĢÑĥÑĤ +Ġtho áng +Ġ׳ ×ĵר +Ġ׳×ĵר ש +ĠÑĢаÑģÑģ казал +ĠAu ÃŁerdem +פ ×IJר +פ×IJר ×§ +Ġ×ŀש×Ĺ×§ ×Ļ×Ŀ +צ ר׼×Ļ×Ŀ +×ŀ×ĵ ×ķ +×ŀ×ĵ×ķ ×Ļ×§ +èĭ¦ ãģĹ +ĠÑģ иг +ĠÑģиг нал +ĠM á»įi +Ġtr ữ +Ġnast ÄĻp +ĠnastÄĻp nie +Ġì¶Ķ ì§Ħ +ĠاÙĦÙģ ÙĨد +ĠاÙĦÙģÙĨد ÙĤ +koÅĦ czyÅĤ +ส ีà¹Ī +×§ ×Ļ×ij +×§×Ļ×ij ×ķ×¥ +ĠнÑĥж нÑĭ +大 åĪĩ +大åĪĩ ãģª +æıĽ ãģĪ +ת ×ķס +ת×ķס פת +ãģ£ãģ¦ ãģĦãģªãģĦ +Ġм Ñı +ĠмÑı г +ĠмÑıг к +Ġjak ie +Ġjakie ÅĽ +à¸ķำ à¸ļ +à¸ķำà¸ļ ล +ĠìŀĪ ì§Ģ +×ij×ĺ ×IJ +ĠоÑĤлиÑĩ но +ÙĤ ÙIJ +ĠавÑĤом об +ĠавÑĤомоб и +ĠавÑĤомоби лÑı +دÙĬÙħÙĤرا Ø·ÙĬ +ĠاÙĦ ÙĪØ§ +ĠاÙĦÙĪØ§ ØŃد +Ġس ÙĪØ±ÙĬØ© +Ø£ غÙĦ +أغÙĦ ب +ĠÑįк ÑĢан +ãĥĹ ãĥ©ãĤ¤ +Ġjeste ÅĽ +ãĥIJ ãĥª +Ġ×Ķ×IJ ×ķ×ķ×Ļר +ائ Ùĥ +à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ ยิà¹Īà¸ĩ +ÑĢ ÐµÐºÑĤ +Ġum o +Ġumo ż +Ġumoż li +Ġumożli w +Ġumożliw ia +Ġnäch ste +ĠìŀĪ ì§Ģë§Į +ĠпÑĢед н +ĠпÑĢедн аз +ĠпÑĢедназ наÑĩен +Ġma çı +Ġp omi +Ġpomi ÄĻd +ĠpomiÄĻd zy +ĠاÙĦÙĦ ÙĤاء +à¹Ģà¸Ķ à¸Ńะ +Ġнов оÑģÑĤи +×ŀ׊׾×Ķ +رÙĬاض ÙĬ +à¸Ķ à¸Ļ +à¸Ķà¸Ļ à¸ķรี +ب صر +ìĬ¤ íĥĢ +scri pción +Ġnap isa +Ġnapisa ÅĤ +Ġ׳ש ×ŀ×¢ +ĠاÙĦÙħØŃ ÙĦÙĬ +Ġhi á»ĥn +×IJ ×Ĺ +×IJ׊ר×IJ×Ļ +Ġг ÑĢаниÑĨ +æīĭ ç¶ļãģį +Ùĥ سب +Ġà¹ģà¸ķà¹Ī à¸ĸà¹īา +à¸Ķาว à¸Ļà¹Į +à¸Ķาวà¸Ļà¹Į à¹Ĥหลà¸Ķ +ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį ãģ¾ãģĻ +åŁºæľ¬ çļĦãģ« +ÙĪÙĦ اد +rä ume +د ÙģØ§Ø¹ +×Ļצ ×¢ +ĠO czy +ĠOczy wiÅĽcie +ĠÅ ģ +ĠÅģ a +اÙĦÙĬ اب +اÙĦÙĬاب اÙĨ +áºł I +ĠBir liÄŁi +×Ķ ×ķצ +×Ķ×ķצ ×IJת +ĠÄij ua +Ġê·¸ëŁ¬ ëĭĪê¹Į +Ġréal ité +ع ÙĦاÙĤات +J este +Jeste ÅĽ +Ġмн ож +Ġмнож еÑģÑĤво +ï¼ « +ãĥĹãĥŃ ãĤ¸ãĤ§ +ãĥĹãĥŃãĤ¸ãĤ§ ãĤ¯ãĥĪ +ĠÑĦ л +ظ ÙĨ +×Ĵ׾ ×Ĵ׾ +ĠmÅĤod zie +ĠmÅĤodzie ż +à¸Ļà¹īำ à¸ķา +à¸Ļà¹īำà¸ķา ล +ÐĽ Ðķ +×ij ×ķ×ĺ +Ġ׾×Ķ ×Ĵ×Ļ×ĵ +ãģĵãģ¨ãĤĤ ãģĤãĤĭ +ز اد +×ŀ×Ļ×ĵ ×¢ +ĠgÅĤówn ie +ãĥı ãĤ¦ +ãĥıãĤ¦ ãĤ¹ +б ел +Ġét ape +ðŁĺ Ģ +Ġмод елÑĮ +a ģını +ש ×Ĺ×§ +ש×Ĺ×§ ף +Ġni ño +à¸Ĭ à¹īาà¸ĩ +à¹Ģล ีย +ĠÑĦоÑĢм е +ĠاÙĦØ´ رÙĬÙģ +ĠÑĥд аÑĢ +arr iv +arriv ée +Ġmies iÄĻ +ĠmiesiÄĻ cy +ØŃ رÙĥ +ØŃرÙĥ ات +ĠDi á»ħn +ÐĿ Ы +ãģ¾ãģ£ãģŁ ãģı +Ġ×Ļ ×¨×ķ×§ +еÑģÑĤ еÑģÑĤв +еÑģÑĤеÑģÑĤв енн +Ġê·¸ ëŁ¼ +ĠاÙĦÙħ تÙĪ +ĠاÙĦÙħتÙĪ Ø³Ø· +Ġbéné fic +Ġbénéfic ie +Ġwy bra +Ġwybra Äĩ +ĠاÙĦز ÙħÙĨ +ĠпÑĢин Ñı +ĠпÑĢинÑı л +Ù쨱 ØŃ +Ġk sz +Ġksz taÅĤ +ĠksztaÅĤ t +ק׾ ×ĺ +×ij×ĵ×Ļ×§ ת +Ġgi ấ +Ġgiấ c +Ġpropriet Ãł +деÑĢж ан +ĠKö ln +ĠGü zel +×Ļפ ×ķ×Ļ +ĠCu á»Ļc +ÑįÑĤ аж +تر ÙĥÙĬ +ترÙĥÙĬ ز +лож ений +Ġп Ñĥ +ĠпÑĥ ÑĤи +اخت ÙĦاÙģ +åĩºãģ¦ ãģıãĤĭ +à¸ļุ à¸ģ +âĿ ¤ +ÑĦ ан +פש ×ĺ +à¸ļัà¸Ļ à¹Ģà¸Ĺ +à¸ļัà¸Ļà¹Ģà¸Ĺ ิà¸ĩ +ĠاÙĦس اد +ĠاÙĦساد س +ĠاÙĦÙĤ ÙĪÙħ +ĠاÙĦÙĤÙĪÙħ ÙĬ +Ġyönet ici +Ùĩ ÙĪØ§Øª +ÙĩÙĪØ§Øª Ùģ +Ġrespons ável +Ġпод деÑĢжива +ĠاÙĦسÙĦ Ø· +ĠاÙĦسÙĦØ· ات +ãģĹãģ¦ ãģĬãģı +ãĥļ ãĥĥãĥĪ +à¸Ľ ุà¹Īม +Ġogl Äħda +ÙĨا ÙĤ +ÙĨاÙĤ Ø´ +à¸Ħà¸Ńà¸Ļ à¹Ĥà¸Ķ +ĠMü sl +ĠMüsl ü +ĠMüslü man +ĠMo ż +ĠMoż na +Ġnum érique +Ġv á»ı +ĠسÙĬ تÙħ +Ġyer leÅŁ +монÑĤ аж +Ġgo ût +ãģ¦ ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ +ĠKh ánh +Ġе дин +Ġедин ÑģÑĤв +اÙĨ Ø®Ùģ +اÙĨØ®Ùģ Ø§Ø¶ +ìĭľ íĹĺ +Ġl ặng +ĠÑĢ Ð¾Ð»ÑĮ +à¸ķัว à¹ģà¸Ĺà¸Ļ +à¸Ħà¹Īา à¹ĥà¸Ĭà¹ī +à¸Ħà¹Īาà¹ĥà¸Ĭà¹ī à¸Īà¹Īาย +Ġver füg +Ġverfüg bar +ìĻĶ ëĭ¤ +ãģĦ ãģļ +ãģĦãģļ ãĤĮ +ĠиÑģÑģлед ованиÑı +меÑī а +×Ķ ×Ĺ +×Ķ×Ĺ ×ĸר +à¹ģà¸Ł à¸Ĭัà¹Īà¸Ļ +ت صرÙģ +Ø¥ رÙĩاب +Ġexerc ÃŃcio +Ġé lev +Ġélev é +สัà¸įà¸įา à¸ĵ +Ãĸ Z +ãĥĹ ãĥŃãĤ° +ãĥĹãĥŃãĤ° ãĥ© +ãĥĹãĥŃãĤ°ãĥ© ãĥł +Ġw ewnÄĻtrzn +Ġhen üz +é£Ľ ãģ³ +à¹Ģà¸Ķ à¸Ńรà¹Į +Ñģ Ñĥж +ÑģÑĥж ден +شع ÙĪØ¨ +ãģ²ãģ¨ ãĤĬ +Ġwy ÅĤÄħ +ĠwyÅĤÄħ cznie +Ġпло Ñħо +ÐĶ Ðķ +Ạ¦ +Ù쨹 اÙĦÙĬ +ÙģØ¹Ø§ÙĦÙĬ ات +ĠاÙĦع شر +ÑģÑĤÑĥп ил +Ġy arg +Ġyarg ı +нÑİ Ñİ +×ķ×IJ ×ij +Ġu ç +Ġuç ak +ë² ½ +تÙĪ ÙĤÙĬ +تÙĪÙĤÙĬ ع +Ġì¤ij ìĭ¬ +׳×Ļ×ķ ×ķ×ĺ +Ø£ ÙĥÙĦ +ç½® ãģĦãģ¦ +éłĤ ãģį +Ġ×Ķת ×ij +Ġ×Ķת×ij ×Ļ×¢×Ķ +Ġdür fen +Ùħ ÙĤاÙĦ +ÙħÙĤاÙĦ ات +Ġز ÙħÙĨ +à¸ŀฤ ศ +à¸ŀฤศ à¸Ī +à¸ŀฤศà¸Ī ิà¸ģ +à¸ŀฤศà¸Īิà¸ģ ายà¸Ļ +ĠнеÑģк олÑĮ +ĠнеÑģколÑĮ ки +ĠнеÑģколÑĮки Ñħ +Ġcrian ça +มิ à¸ķร +×ŀ׼ ×Ļר×ķת +à¸ģาร à¸ļริหาร +Ġtélé charg +Ġ×IJ×ķ×Ķ ×ijת +ĠBü ro +ä½ľ ãģ£ãģŁ +ĠKi ÅŁi +ç¾İåij³ ãģĹ +à¹Ģลย à¸Ħà¹Īะ +à¸ŀà¸ļ à¸ģัà¸ļ +à¸Ī à¹īา +Ġç er +Ġçer ç +Ġçerç eve +ãĤĴä½ľ ãģ£ãģ¦ +ĠпеÑĢв ÑĥÑİ +×ŀצ ר×Ļ×Ŀ +×IJ׾ ×ķ×Ķ +×IJ׾×ķ×Ķ ×Ļ×Ŀ +Ġagr é +Ġagré able +Ġay ır +İL İ +ãĤ ¥ +Ġíĺ Ħ +ĠíĺĦ ìĭ¤ +ثاÙĦ Ø« +ת ×ĸ +ת×ĸ ×ķ׳×Ķ +ãģ¨ãģĦ ãģ£ãģ¦ +ãģ¨ãģĦãģ£ãģ¦ ãĤĤ +Ġا بÙĪ +ĠÑģоб ак +é£Łãģ¹ ãģŁ +Ġдан ном +à¹Ģล ิ +à¹Ģลิ ศ +Ġí ļ +Ġíļ ¨ +Ġíļ¨ ê³¼ +ãĤĤãĤī ãģĪãĤĭ +׳ צ׾ +ÑĦ ик +ÑĦик Ñģ +Ġjeste ÅĽmy +ת×Ĺ×ķש ×Ķ +à¹Ħมà¹Ī à¸Ħวร +ĠØŃ سÙĬÙĨ +à¸ģาร ลà¸ĩà¸Ĺุà¸Ļ +ë´ ¤ +ĠÐĺ менно +à¸ļ à¸Ńรà¹Į +à¸ļà¸Ńรà¹Į à¸Ķ +ĠC ảnh +ìĦľ ë¹ĦìĬ¤ +Ġпол ов +Ġполов ин +Ġзам еÑĩа +ãģĦãĤį ãĤĵãģª +Ġ×ij ×Ļ×§ +Ġ×ij×Ļ×§ ש +л ÑĥÑĪ +ãĤĴ è¿İ +ãĤĴè¿İ ãģĪ +جرÙĬ ÙħØ© +Ġt ây +ĠاÙĦÙĨ ÙĪ +ĠاÙĦÙĨÙĪ ÙĪÙĬ +ÃĤ N +ì¿ ł +หà¸Ļ าว +Ġ×ij׊ש×ij×ķף +ز ار +à¸Ķ าร +à¸Ķาร า +ĠÅĽ l +ĠÅĽl ub +มีà¸Ħวาม สุà¸Ĥ +Ġn hu +Ġnhu áºŃn +ÙħØŃ طة +à¹Ģสืà¹īà¸Ń à¸ľà¹īา +ĠТ олÑĮко +ĠÙĥ س +ĠÙĥس ارة +ÙħØ´ رÙĪØ¹ +niÄĻ cia +×¢ ׼ש×Ļ×ķ +ت ÙĦÙģ +تÙĦÙģ Ø²ÙĬ +تÙĦÙ쨲ÙĬ ÙĪÙĨ +Ġl Æ°á»Ľi +ĠÐľÐ¾Ñģк вÑĭ +Ġré serve +Ġan laÅŁ +ĠanlaÅŁ ıl +Ġed eceÄŁi +รà¸Ńà¸ĩ à¹Ģà¸Ĺà¹īา +Ġب Ø· +Ġبط رÙĬ +ĠبطرÙĬ ÙĤØ© +ãģ¦ãģĹãģ¾ ãģ£ãģ¦ +ãĤĤãĤī ãģ£ãģ¦ +بر ج +æ± ļ +æ±ļ ãĤĮ +Ġch oc +Ġchoc ia +Ġchocia ż +Ġzob ac +Ġzobac zyÄĩ +пÑĢ Ñı +пÑĢÑı жен +ĠÑĨ иÑĦ +ĠÑĨиÑĦ ÑĢ +Ġм ам +Ġвз ÑıÑĤÑĮ +Ġch ạm +ج سÙħ +ØŃÙħ اس +à¹Ģล à¹Īม +à¸ŀิ ษ +×Ķפ ׼×ķ +à¸Ĭà¹Īà¸Ńà¸ĩ à¸Ĺาà¸ĩ +Ġв ек +Ġвек а +Æ¡ Ìģ +Æ¡Ìģ i +ĠTi á»ģn +Ġtr ầm +мÑĭ ÑĪ +мÑĭÑĪ Ð» +ĠÑĤ Ñĥ +ĠÑĤÑĥ ÑĢиÑģÑĤ +Ġch c +Ġchc Äħ +Ġав г +Ġавг ÑĥÑģÑĤ +ĠавгÑĥÑģÑĤ а +ס ×IJ×ķת +Ġר ×Ĵ׾ +à¸ľà¸¥ à¸ģระà¸Ĺ +à¸ľà¸¥à¸ģระà¸Ĺ à¸ļ +å¤īãĤı ãĤĭ +Ġ×Ķ×IJ×Ĺר ×ķ׳×Ļ×Ŀ +سÙģ ÙĬر +ĠÑĩа Ñīе +ãģĦ ãĤī +ãģĦãĤī ãģ£ +ãģĦãĤīãģ£ ãģĹãĤĥ +×ķ×ŀ ׳×Ļ×Ŀ +Ġart tır +ĠCh á»ĭ +Ġì¡° ì§ģ +ĠÑĥÑģп еÑħ +Ġ×¢ ×ķס +Ġ×¢×ķס ×§ +ĠìĥĿ ëªħ +ÑĨ иÑĤ +Ġreg ión +Ðŀ ÐĿ +ĠdoÄŁ um +ĠyaÅŁ ad +ĠyaÅŁad ıģı +à¸Ĺà¸Ķ ลà¸Ńà¸ĩ +Ġgöz ü +ש ×Ļר×Ķ +дÑĥм ал +Ġda ģı +Ġdaģı t +à¸Ĺีม à¸ĩาà¸Ļ +Ġti á»ģm +ĠاÙĦÙĥ بر +ĠاÙĦÙĥبر Ùī +ì¹ Ń +ĠGü nc +ĠGünc elle +ĠGüncelle me +ê¹ Ĭ +ĠобоÑĢÑĥд ование +ĠÑĢеÑĪ Ð° +á» ¤ +Ġп иÑĤ +ĠпиÑĤ аниÑı +à¹Ģรีย à¸ļ +×Ľ×ª ×Ļ×ij×Ķ +Ġп он +Ġпон ÑĢав +ĠпонÑĢав и +Ġ×Ķ ×ķ׾×ĵ +Ġ×Ķ×ķ׾×ĵ ת +Ġê² ģ +Ġê²ģ ëĭĪëĭ¤ +ĠпеÑĢв ой +ãĥ©ãĤ¤ ãĥķ +ĠÅŁi ir +kr ÄĻ +krÄĻ c +Ġthi á»ĥu +à¹Ģลย à¸Ĺี +à¹Ģลยà¸Ĺี à¹Ģà¸Ķียว +×ĺ×¢ ׳×ķת +ائ ÙĩÙħ +Ġ×IJ ס×ķר +ĠплаÑĤ еж +تر دد +Ġmożli we +Ġkh Ỽ +ĠkhỼ p +تÙģØ§Ø¹ ÙĦ +ĠÑĪ ÐºÐ¾Ð»ÑĮ +ĠÑĪколÑĮ н +ĠÙĤ صة +Ġmét ier +nÄĻ ÅĤa +หล à¹Īà¸Ń +Ġ á»§ng +Ġprz egl +Ġprzegl Äħd +ĠاÙĦÙħ تعÙĦ +ĠاÙĦÙħتعÙĦ ÙĤØ© +ĠÑģÑĭ н +Ġв олн +ãĥĩ ãĥ¼ãĥĪ +ĠÐŃ ÑĤи +Ġк ÑĢоме +à¸Ħ ารà¹Į +׳ק ×ķ×ĵ×Ķ +Ġ׾ש×ŀ ×ķ×¢ +Ġ×ĸ ×ķ׼ר +ï¼ § +ÙĬ ÙİØ§ +Ġgi á»ıi +åĥį ãģı +ĠÑģ ни +ĠÑģни жен +à¹ģà¸Ķ à¸Ķ +รุ à¸Ļ +รุà¸Ļ à¹ģรà¸ĩ +Ġhi á»ĩp +ograf ÃŃa +à¹Ģà¸Ī à¸Ńรà¹Į +Ġдв иг +Ġдвиг аÑĤ +ĠдвигаÑĤ ел +Ġü y +Ġüy eler +Ġüyeler i +Ġб Ñĥк +ĠбÑĥк в +ãĤĤ å¤ļãģı +Ġthi á»ĩt +ĠPa ÃŃs +ĠØ· بÙĬعÙĬ +à¹ģà¸Ī à¸ģ +ĠاÙĦص ØŃÙĬØŃ +Ġapp ré +Ġappré ci +Ġdecis ión +Ġë°ĺ ëĵľ +Ġë°ĺëĵľ ìĭľ +ĠÑĤеб е +ãĤ· ãĥ¼ãĤº +ãĤ·ãĥ¼ãĤº ãĥ³ +Ġд алÑĮн +ĠìĬ ¤ +ĠìĬ¤ ìĬ¤ +ĠìĬ¤ìĬ¤ ë¡ľ +ĠTh á»ĥ +Ġkar ÅŁ +ĠkarÅŁ ıs +ĠkarÅŁÄ±s ında +ĠK ön +ĠKön ig +ив ание +×ij ×ķצע +г лаÑģ +Ġtw ó +Ġtwó rc +à¸Ľà¸ģ à¸Ħร +à¸Ľà¸ģà¸Ħร à¸Ńà¸ĩ +ĠG ÅĤ +ĠGÅĤ ówn +ĠUnter stüt +ĠUnterstüt zung +Ġд ÑĥÑħ +ĠдÑĥÑħ ов +Ø£ ÙħاÙĨ +×Ĺש ש +ت ظ +تظ اÙĩر +ĠлÑİб ом +à¸ķ าร +à¸ķาร าà¸ĩ +Ġkr ól +Ø£ ØŃدث +ì¡Į ëĭ¤ +Ðļ ÑĥÑĢÑģ +ãĥĥ ãĥĦ +×ŀ×§ ×ķ×ij׾ +ĠÑģимв ол +Ġdés orm +Ġdésorm ais +w üns +wüns che +Ñĥ ни +Ñĥни ÑĨип +ÑĥниÑĨип алÑĮн +หลัà¸ģ สูà¸ķร +ÙĨت شر +Ġа л +Ġал к +Ġалк ог +Ġалког ол +ĠÑĥ ÑĩиÑĤÑĭва +à¸ģำ à¸ģัà¸ļ +Ġ׾ פע×ķ׾ +ĠìŰ ê²° +s Äħd +ĠاÙĦØ£ ÙĬ +ĠاÙĦØ£ÙĬ اÙħ +غÙĬ اب +Ġна ÑĢ +ĠнаÑĢ ÐºÐ¾ +×ŀ×ķ×ĵ ×¢ +ĠÑģеÑĢ Ð¸Ð¸ +пиÑģ Ñĭва +สิ ว +ç¶ļ ãģĦãģ¦ +çͳãģĹ è¾¼ãģ¿ +Ġ׾ ×Ĵר +Ġ׾×Ĵר ×ķ×Ŀ +Ġд ем +Ġдем о +Ġë³´ ëĤ´ +تÙĩ دÙĬد +ĠÙħØ´ ÙĬرا +Ġdu y +Ġduy á»ĩt +ĠwiÄĻks ze +Ùħع اÙĬ +ÙħعاÙĬ ÙĬر +ĠG da +ĠGda ÅĦsk +Ġr ah +Ġrah ats +Ġrahats ız +ר ×ķצ×Ķ +l ös +lös ung +ĠТак им +ÑĪ ÐµÐ´ +ÑĪед ÑĪ +ع زÙĦ +Ġרש ×Ļ×ŀת +Ġ׾×Ķ ×Ļ׼ +Ġ׾×Ķ×Ļ׼ ×ł×¡ +Ġп ÑĥÑĤ +ĠпÑĥÑĤ еÑĪ +ĠпÑĥÑĤеÑĪ ÐµÑģÑĤв +Ġnot ÃŃcia +Ġal Ä±ÅŁ +ĠalÄ±ÅŁ ver +ĠalÄ±ÅŁver iÅŁ +ĠwÅĤ os +ĠwÅĤos ów +Ġب غ +Ġبغ داد +Ġver öffent +Ġveröffent licht +ĠKh á +Ġt án +ëIJĺ 기 +Ġë°© 문 +Ùģ ÙĬÙĦ +à¹Ģà¸ģิà¸Ķ à¸Īาà¸ģ +åı¯ æĦĽ +åı¯æĦĽ ãģĦ +à¸ĸ ุà¸ĩ +Ġz ewnÄĻtrzn +à¸łà¸²à¸©à¸² à¸Ńัà¸ĩà¸ģฤษ +Ġmá xima +Ġul us +Ġulus lararası +Ġ׳×Ķ ×ł +à¸Ĥà¹Īาว สาร +ĠìĿĺ ìĤ¬ +à¹Ģหล ืà¸Ńà¸ĩ +Ġد ÙĤ +ĠدÙĤ ائÙĤ +สืà¹Īà¸Ń สาร +ë¨ ¼ +ĠÑģоÑģÑĤоÑı нии +สมา à¸Ħม +á» Ĥ +ĠÐľÐ¾Ñģ ков +ĠÐľÐ¾Ñģков Ñģк +×ŀס ×ķ×Ĵ׾ +ãģĭ ãģĭãĤĬ +ĠTr uyá»ģn +à¹ģà¸Ĥà¹ĩà¸ĩ à¹ģรà¸ĩ +×ŀ×Ĺ ×ĸ×Ļ×§ +à¹Ĥà¸ģ à¹ī +ÙĬس ر +ìĶ © +×IJ ×ķ×§ +×IJ×ķ×§ ×ĺ +×IJ×ķ×§×ĺ ×ķ×ijר +Ġprox imité +ÙħÙĨ Ùĩج +ĠاÙĦج ز +ĠاÙĦجز ائ +ĠاÙĦجزائ رÙĬ +ĠÄIJi á»ĥm +Ġден еж +Ġденеж н +ÙģØŃ ص +Ùģ Ø¦ +ĠÐij Ñĥд +×Ĵ×Ļ×ĵ ×ķ׾ +ĠÐĴ едÑĮ +عÙĦ اÙħØ© +Ġ×IJ×Ĺר ×ķ׳×ķת +ãģĦãģŁãģł ãģĦãģ¦ +سÙĦ ØŃ +ØŃ ÙĦÙħ +ز ÙĪØ§Ø± +Ùĥ سر +×ĺ קס +Ġб ан +Ġбан ков +ĠпÑĢ Ð¾Ð¶ +ĠпÑĢож ива +li wo +liwo ÅĽci +ĠTi ếp +ĠاÙĦÙħÙĨ اسب +ĠاÙĦØ® ÙĬار +ãģĬ ãģĭ +ãģĬãģĭ ãģĴ +à¸Ķà¸Ńà¸ģ à¹Ħมà¹ī +ä mp +ämp fe +à¸ķัà¹īà¸ĩ à¹ĥà¸Ī +Ġза ÑīиÑĤ +ĠзаÑīиÑĤ Ñĭ +ĠTh ưá»Ŀng +Ġص Ùģ +ĠصÙģ ØŃØ© +×Ĺ×ķר ×£ +ãĥIJ ãĥĥãĤ° +Ġ×ĵ ×Ļ×Ĵ +Ġ×ĵ×Ļ×Ĵ ×Ļ×ĺ +Ġ×ĵ×Ļ×Ĵ×Ļ×ĺ ׾×Ļ +Ġ×Ķ×Ĺ ×ķ׾×Ļ×Ŀ +в еÑī +веÑī а +Ġк ÑĥлÑĮÑĤ +ĠкÑĥлÑĮÑĤ Ñĥ +ĠкÑĥлÑĮÑĤÑĥ ÑĢÑĭ +ĠاÙĦاÙĨ ترÙĨت +Ġhö ch +Ġhöch st +Ġíĺ ķ +Ġíĺķ íĥľ +Ġв ой +Ġвой нÑĭ +ÐĽ Ðŀ +ìĭł ìļ© +Ġ×ŀ×ij ×ķס +Ġ×ŀ×ij×ķס ס +×ŀ׳ ×Ļ×¢ +Ġfiyat ı +ĠÑģл Ñĥж +ĠÑģлÑĥж бÑĭ +à¸Ĺั ศ +à¸Ĺัศ à¸Ļ +ãģĵãģ¨ãģĮ å¤ļãģĦ +Ġ×Ķ×ŀש ת +Ġ×Ķ×ŀשת ×ŀש +å¯Ħ ãģĽ +×ŀש׾ ×ķ×Ĺ +æĻĤ çĤ¹ +æĻĤçĤ¹ ãģ§ +à¸ŀร ี +à¸ŀรี à¹Ģมีย +à¸ŀรีà¹Ģมีย รà¹Į +à¸ŀรีà¹Ģมียรà¹Į ลีà¸ģ +Ġdiffic olt +Ġdifficolt Ãł +ãĥ¬ ãĤ¹ãĥĪ +ãĥ¬ãĤ¹ãĥĪ ãĥ©ãĥ³ +สม à¹Ģà¸Ķà¹ĩ +สมà¹Ģà¸Ķà¹ĩ à¸Ī +Ġж ид +Ġжид к +Ġzu peÅĤ +ĠzupeÅĤ nie +ĠÙħ جر +ĠÙħجر د +ãģĮ å§ĭ +ãģĮå§ĭ ãģ¾ +ãĤŃãĥ£ ãĥ© +Ġ×IJ ×ķ×ķ×Ļר +ãģĬ äºĴ +ãģĬäºĴ ãģĦ +Ġpot rÃł +ĠPa ÅĦst +ĠPaÅĦst wo +Ġب ÙĬاÙĨ +ĠبÙĬاÙĨ ات +Ġин огда +ĠÑĢ Ð° +ĠÑĢа ÑģÑĤв +ĠÑĢаÑģÑĤв оÑĢ +Ġ×ĸ ×ŀ׳ +ยิ à¹īม +Ä Ĩ +ãģ¾ ãģķ +ãģ¾ãģķ ãģ« +ãĥķãĤ¡ ãĤ¤ãĥ« +Ġgörd Ã¼ÄŁÃ¼ +สà¸ĩ à¸Ħร +สà¸ĩà¸Ħร าม +ĠArk adaÅŁ +ĠrozwiÄħz ania +×ŀ ×ķ×ĺ +pi ÄĻ +piÄĻ t +ص غر +ส ย +สย าม +ãĤĨ ãģ£ãģıãĤĬ +Ġtr ần +Ġeconom ÃŃa +Ġgeh ören +ãĤ·ãĥ§ ãĥ¼ +ĠsÅĤ ucha +à¸ŀà¸Ń à¹ĥà¸Ī +ĠоÑĤмеÑĤ ил +ÙĨت ÙĤÙĦ +Ġprop ósito +ĠваÑĪ ÐµÐ³Ð¾ +Ġnh ắn +à¹ģà¸ĸ ว +Ġком иÑģ +ĠкомиÑģ Ñģи +waż nie +Ġy avaÅŁ +×ŀ ×Ļ×§ +×ŀ×Ļ×§ ×ķ×Ŀ +ש×IJ׾ ת +Ġyıll arda +ĠÐ ® +ĠЮ ÑĢ +×ł×¡ ×Ļ×ij×ķת +ת צ +תצ ×ķ×Ĵ +Ġод нÑĥ +Ġ à¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¹Ħร +Ġà¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¹Ħร à¸ģà¹ĩà¸ķาม +ëģ ¼ +à¹Ħล à¹Ī +تس ÙĦÙĬÙħ +بÙĦ اغ +Ġì ī +Ġìī ½ +Ġìī½ ê²Į +ãĥļ ãĥ³ +зв ÑĥÑĩ +ĠW äh +ĠWäh rend +Ġ×Ļ ×Ļת +Ġ×Ļ×Ļת ׼ף +Ġkh uyên +Ġv ẽ +Ġа меÑĢ +ĠамеÑĢ Ð¸Ðº +ĠамеÑĢик ан +ĠамеÑĢикан Ñģк +ع جب +ãĥĽãĥ¼ãĥł ãĥļãĥ¼ãĤ¸ +Ġник ÑĤо +ĠÙĤ Ùİ +ĠÙĤÙİ Ø§ÙĦ +ĠÙĤÙİØ§ÙĦ Ùİ +ÐIJ ÐĹ +Ùħ جÙħÙĪØ¹ +ÙħجÙħÙĪØ¹ ات +Ġnecess itÃł +Ġpob li +Ġpobli żu +Ġph ấn +ĠСо обÑī +ÙħÙĤ اط +ÙħÙĤاط ع +Ġ×Ķצ ×ķר×ļ +la ÅŁtırma +ว ิà¸Ķ +วิà¸Ķ ี +วิà¸Ķี à¹Ĥà¸Ń +Ġ그리 ìĬ¤ +Ġ그리ìĬ¤ ëıĦ +ãĤ¿ãĤ¤ ãĥŁ +ãĤ¿ãĤ¤ãĥŁ ãĥ³ãĤ° +×§×ĺ ×Ĵ×ķר +×§×ĺ×Ĵ×ķר ×Ļ×Ķ +Ġ×Ĺ ×ķפ +Ġ×Ĺ×ķפ ש×Ļ +Ø£ جر +Ġим ени +ĠÑĢан ее +à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ńà¸Ļ à¹Ĩ +ĠJes ús +Ñģо един +Ñģоедин ен +Ġר ×Ĺ×ķ×§ +à¹Ĥà¸ļ รา +à¹Ĥà¸ļรา à¸ĵ +ĠH Æ¡n +Ġth áºŃp +تع ÙĬÙĬÙĨ +Ġtart Ä±ÅŁ +ĠtartÄ±ÅŁ ma +ĠGes pr +ĠGespr äch +תר ×ķפ +תר×ķפ ×ķת +Ġcat égorie +Ġоказ Ñĭва +ĠналиÑĩ ие +Ġprésent é +Ġk ull +Ġkull and +Ġkulland ı +Ġü nl +Ġünl ü +ĠÙģ Ùĥرة +из аÑĤоÑĢ +×IJ ×ķ׳ +×IJ×ķ׳ ×Ļ×ij +×IJ×ķ׳×Ļ×ij רס +×IJ×ķ׳×Ļ×ijרס ×Ļ×ĺת +ĠÑĢаÑģÑģ маÑĤ +ĠÑĢаÑģÑģмаÑĤ ÑĢ +ĠÑĢаÑģÑģмаÑĤÑĢ Ð¸Ð²Ð° +تÙĥÙĦ Ùħ +Ùĥت رÙĪ +ÙĥترÙĪ ÙĨÙĬ +ĠÑģо ÑĩеÑĤ +ĠÑģоÑĩеÑĤ а +ãĤĴè¦ĭ ãģĽ +Ġng ừa +ĠÐł еÑģп +ĠÐłÐµÑģп Ñĥб +ĠÐłÐµÑģпÑĥб лик +ãĤ¦ ãĤ© +ãĤ¦ãĤ© ãĥ¼ +ĠÐľ еждÑĥ +ĠìŀĪ ê²Į +Ġm â +ĠìļĶ ì²Ń +ض ار +ลุ à¹īà¸Ļ +ëĮĢ íķĻêµIJ +×ĸ ×Ļ׼ +×ĸ×Ļ׼ ר×ķף +ãĤ¹ ãĥļ +ãĤ¹ãĥļ ãĥ¼ãĤ¹ +ĠкÑĢаÑģ оÑĤ +ï¼ ¨ +ê¼ Ń +ãĤĴ éĽĨ +ãĤĴéĽĨ ãĤģ +ë° Ŀ +Ġ×Ķ׳ ×IJ +Ġ×Ķ׳×IJ ש×Ŀ +Ġê°Ģ ìļ´ +Ġê°Ģìļ´ ëį° +تÙĥÙĦ Ù쨩 +ĠØŃ ÙĤÙĬÙĤÙĬ +Ġh alk +Ġhalk ın +ÑİÑī ÑĥÑİ +ĠÑģп ин +סר×ĺ ף +ĠпеÑĢв ого +Ġпол ож +Ġполож иÑĤелÑĮн +Ġд л +Ġдл иÑĤелÑĮн +ĠV Ä©nh +ê´ ´ +ĠÑģÑĭ ÑĢ +ĠíĨµ íķĺìŬ +ë³ij ìĽIJ +à¹Ĥรà¸ĩ à¸ĩาà¸Ļ +รัà¸ļ à¸ľà¸´à¸Ķ +รัà¸ļà¸ľà¸´à¸Ķ à¸Ĭà¸Ńà¸ļ +تج ÙĨب +s ÅĤ +sÅĤ uch +ãĤ¢ãĥ« ãĥIJ +ãĤ¢ãĥ«ãĥIJ ãĥł +ëī´ ìĬ¤ +Ġpat ië +Ġpatië nt +Ġìĺ ¤í +Ġìĺ¤í ŀ +Ġìĺ¤íŀ Ī +Ġìĺ¤íŀĪ ëł¤ +ĠDer ne +ĠDerne ÄŁi +wró ci +wróci Äĩ +Ġоб Ñī +ĠобÑī еÑģÑĤв +ĠобÑīеÑģÑĤв енно +ĠêµIJ ìĪĺ +tıģ ımız +Ġ×Ķ×ŀש ×Ļ×ij +k örper +Ġпозв ол +Ġпозвол иÑĤ +ĠChi ến +أخ ÙĪ +ĠAy dın +à¸Ķà¹īาà¸Ļ ล +à¸Ķà¹īาà¸Ļล à¹Īาà¸ĩ +Ġdr u +Ġdru ż +Ġdruż yn +Ġë°ľ íijľ +ĠTh ảo +جÙĩ اد +à¸ģระà¸Ĺ ูà¹ī +Ġк ÑĢов +ĠкÑĢов и +Ġiçer ik +Ġnad zie +Ġnadzie jÄĻ +ĠС моÑĤÑĢ +Ġph ức +ج تÙħاع +جتÙħاع ÙĬØ© +ком пон +компон енÑĤ +Ġб ил +Ġбил еÑĤ +ãĥIJ ãĥ³ãĥī +ĠPol ÃŃcia +اÙĦ تÙĩ +اÙĦتÙĩ اب +ØŃر Ùģ +ت خط +تخط ÙĬØ· +ãĤ³ ãĥ¼ãĥ +ãĤ³ãĥ¼ãĥ Ĵ +ãĤ³ãĥ¼ãĥĴ ãĥ¼ +・・ ï½¥ +à¸ĭ à¸Ńย +Ġcréd it +è²· ãģ£ãģŁ +ĠпоÑĢ Ñıд +ĠпоÑĢÑıд ке +Ġph ó +Ġw ida +Ġwida Äĩ +جر ائÙħ +à¸ľ ี +ĠbÄĻd ÄĻ +Ġ×ŀ פת×Ĺ +ãĥij ãĥ¼ãĥ +ãĥijãĥ¼ãĥ Ĩ +ãĥijãĥ¼ãĥĨ ãĤ£ +ãĥijãĥ¼ãĥĨãĤ£ ãĥ¼ +ĠKa ż +ĠKaż dy +ĠнеобÑħодим оÑģÑĤи +à¸Ł à¸Ńรà¹Į +à¸Łà¸Ńรà¹Į ม +Ġмал ÑĭÑĪ +Ġпл оÑĤ +ĠÑĥ ÑģÑĤÑĢой +ĠÑĥÑģÑĤÑĢой ÑģÑĤва +à¸ĸ à¸Ńà¸Ļ +ĠoluÅŁtur ul +ĠÅĽwi ad +ĠÅĽwiad om +Ùħع Ùĩد +ĠпÑĢоиз веден +Æ ł +ר ×Ļש +Ùħست Ø« +Ùħستث Ùħر +׳×Ļ ×Ļר +pa ñ +Ġ; -) +Ġë°ľ 견 +Ġgör üyor +Ùħؤ ÙĦÙģ +ĠÄIJ á»ģ +ĠاÙĦÙĨ ÙĪØ§Ø¨ +×Ĺ×§ ×Ļר×Ķ +Ġm á»ıi +è¿° ãģ¹ +ÐĿ ик +ìŀĸ ìķĦ +ìŀĸìķĦ ìļĶ +prowadzi ÅĤ +l óg +lóg ica +פס ×ĺ +פס×ĺ ×Ļ×ij׾ +Ġ×ŀ ×ĵ×Ķ +Ġ×ŀ×ĵ×Ķ ×Ļ×Ŀ +ãģĵãģĵ ãģ¾ãģ§ +×Ķ ×ª×Ĺ +×Ķת׊׾×Ķ +Ġפ ×ķס +Ġפ×ķס ×ĺ×Ļ×Ŀ +Ġн ев +Ġнев оз +Ġневоз можно +ĠdostÄĻp ny +Ġغ اÙĦ +ĠغاÙĦ ب +Ġbez pieczeÅĦst +ĠbezpieczeÅĦst wa +åĪĨ ãģĭãĤĭ +ĠF ührung +à¸ģ ีà¹ī +gem Ã¤ÃŁ +à¸Ĭà¹Īวà¸ĩ à¹Ģวลา +Ġìļ°ë¦¬ ëĤĺ +Ġìļ°ë¦¬ëĤĺ ëĿ¼ +ãģ¥ ãģıãĤĬ +ĠاÙĦÙħ سÙĦ +ĠاÙĦÙħسÙĦ ØŃØ© +Ġlibert é +клÑİÑĩ ение +Ġzam ów +Ġzamów ienia +รà¸ĸ à¹Ħà¸Ł +Ø£ ÙģÙĦ +Ø£ÙģÙĦ اÙħ +Ùħ راج +Ùħراج عة +Ġë¹Ħ êµIJ +ĠاÙĦت اب +ĠاÙĦتاب عة +Ġë§Į ëĤĺ +Ġб Ñĥм +ĠбÑĥм аг +Ġgé nero +Ġìŀĺ 못 +×ŀ פ×ķר×ĺ +è²·ãģĦ çī© +ĠÙĦدÙĬ Ùĥ +Ġ×ľ×¢ ×Ļת +Ġ×ľ×¢×Ļת ×Ļ×Ŀ +ĠsÅĤ ab +ĠпÑĢедÑģÑĤав лÑı +ãĤ¿ ãĤ¤ãĥĪ +ãĤ¿ãĤ¤ãĥĪ ãĥ« +Ùħ ص +Ùħص Ø·Ùģ +ÙħصطÙģ Ùī +Ġdifficult é +ãĥĨãĤ£ ãĥĸ +Ġpew noÅĽci +ĠpewnoÅĽci Äħ +Ġ무 ìĬ¨ +Ø¥ رس +إرس اÙĦ +Ġд алÑĮ +ĠдалÑĮ ÑĪе +Ġ׾ ×ł×¡ +Ġ×ľ×ł×¡ ×ķת +หมูà¹Ī à¸ļà¹īาà¸Ļ +×ŀס×ŀ ׼×Ļ +أسÙĦ ÙĪØ¨ +Ġzw ÅĤ +ĠzwÅĤ as +ĠzwÅĤas zc +ĠzwÅĤaszc za +ĠпÑĢ ÐµÐ¶ +ĠпÑĢеж де +ĠоÑĢганиз аÑĨиÑı +Ġdön emin +Ġdönemin de +Ġ Ủ +ĠỦ y +ä¸ĭ ãģĴ +ĠпоÑģлед ние +Ġgü ne +Ġgüne ÅŁ +Ġ×IJ ×ĸר +Ġ×IJ×ĸר ×Ĺ×Ļ +ãģ§ãģĤ ãĤįãģĨ +ĠÙĨ ÙĤ +ĠÙĨÙĤ اط +æŃ£ ãģĹãģĦ +ĠÑĢ ÐµÐ³ +ĠÑĢег иона +ĠFör der +ê²½ ìĺģ +dıkl ar +dıklar ını +trzym aÄĩ +أش Ùĥ +أشÙĥ اÙĦ +×Ķת ×IJ +×Ķת×IJ ×ŀ×Ķ +à¸Ĺำà¹ĥหà¹ī à¹Ģà¸ģิà¸Ķ +ĠGeb ä +ĠGebä ude +ĠСеÑĢ Ð³ +ĠСеÑĢг ей +Ġз доÑĢов +ĠздоÑĢов ÑĮÑı +Ġr ãi +ĠпÑĢед ÑĥÑģ +ĠпÑĢедÑĥÑģ моÑĤÑĢ +ĠпÑĢедÑĥÑģмоÑĤÑĢ ÐµÐ½ +Ġ×Ķצ ×Ļ×ij +Ġ×Ķצ×Ļ×ij ×ķר×Ļ +Ġdés ir +Ġн оÑĩ +ĠноÑĩ ÑĮ +möglich keiten +Ġ×IJ×Ĺר ×ķ׳×Ļ×Ŀ +Ġsoir ée +ĠNh áºŃn +Ù ª +à¸Ľà¸£à¸°à¸§à¸±à¸ķิ ศาสà¸ķรà¹Į +êµIJ íĨµ +ĠØ£ Ø®ÙĬ +Ġdé cid +Ġdécid é +Ġwy ja +Ġwyja ÅĽni +Ġ สิ +Ġสิ à¸ĩ +Ġสิà¸ĩ หา +Ġสิà¸ĩหา à¸Ħม +à¹ģ à¸Ńรà¹Į +หà¸Ļà¹īา à¸Īà¸Ń +ס תר +Ġê ¶ +Ġê¶ Į +Ġê¶Į 리 +pl ätze +ب Ø·ÙĦ +ê±´ ìĦ¤ +Ġ×IJ ×Ļ×ŀ×Ļ +Ġ×IJ×Ļ×ŀ×Ļ ×Ļ׾ +ãģ ½ +تر اث +×IJ׾ ×Ļ×ŀ×ķת +Ġdispon ÃŃveis +Ġz ale +Ġzale ży +à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭา สัมà¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į +ĠÅļw iat +Ġpor ówn +Ġporówn a +Ġ׾×ĺ ×ķ×ijת +×Ķ×ĸ ×ŀ׳×Ķ +Ġ×Ľ×ª ×ķצ×IJ×Ķ +Ġ×ij ק׾ +Ġ×ijק׾ ×ķת +ĠоÑĤ кÑĢ +ĠоÑĤкÑĢ Ñĭва +ãĥij ãĥ¯ãĥ¼ +ë¿IJ ë§Į +Ġв ÑģÑı +ĠвÑģÑı к +ãģ¨ãģª ãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ +Ġgi áºŃn +Ġок ÑĢÑĥ +ĠокÑĢÑĥ жа +ĠокÑĢÑĥжа ÑİÑī +ĠUnivers ität +ĠÑĢ Ð¾Ð¶ +ĠÑĢож д +ĠÑĢожд ениÑı +Ø® ÙĬÙĦ +Ġкомпани й +ĠÑĢазлиÑĩ нÑĭе +ĠЦ ена +׳×Ļ ×ķ×ĸ +׳×Ļ×ķ×ĸ ׾ +׳×Ļ×ķ×ĸ׾ ×ĺר +Ġê³µ ê°Ħ +Ġê°ľ ëħIJ +landır ma +ĠÑĥдал ен +à¸ŀัà¸ģ à¸ľ +à¸ŀัà¸ģà¸ľ à¹Īà¸Ńà¸Ļ +Ġprote cción +Ġb ÅĤ +ĠbÅĤ ÄĻd +Ã Ī +Ġíĸī ë³µ +ĠÅŁ ü +ĠÅŁÃ¼ phe +Ġí Ķ +ĠíĶ ¼ +Ġíͼ íķ´ +Ġëĭ¤ 르 +à¹Ħมà¹Ī à¹Ģà¸ģิà¸Ļ +ãģ¿ ãģª +ãģ¿ãģª ãģķãĤĵ +ĠпоÑĤ ÑĢеб +ĠпоÑĤÑĢеб иÑĤел +ĠاÙĦÙĥÙĦ اÙħ +ìķĦ ë²Ħ +ìķĦë²Ħ ì§Ģ +ãĤĴ使 ãģ£ãģŁ +Ġbụ i +ĠпоÑĤ еÑĢ +ĠпоÑĤеÑĢ Ñı +ĠØ¢ ÙĦاÙģ +ĠнаÑģÑĤоÑıÑī ее +ãģıãģªãĤĬ ãģ¾ãģĹãģŁ +clus ão +ãĤ³ ãĥĶãĥ¼ +צ פ×Ļ +צפ×Ļ ×Ļ×Ķ +Ø® ÙĦا +Ø®ÙĦا ص +ล à¹īำ +ãĥ¯ ãĤ¤ãĥ³ +Ġมี à¸Ļา +Ġมีà¸Ļา à¸Ħม +Ø´ خص +شخص ÙĬات +Ġ×ĸ ×§ +Ġ×ĸ×§ ×ķ×§ +×Ļ ×Ļצ +×Ļ×Ļצ ×Ĵ +èĢĥãģĪ æĸ¹ +Ġürün ü +ĠиÑģп ол +ĠиÑģпол ни +Ġcompañ ero +×§ צ×Ķ +×ŀ×¢ ׳×Ļ×§ +Ùħ ØŃÙħد +Ġc ámara +Ġп ед +Ġпед аг +Ġпедаг ог +м аÑĢ +маÑĢ Ðº +×Ķת ׳×Ĵ×ĵ +ĠìĨĮ ê°ľ +Ġcom unitÃł +ê³ ¤ +ĠNg Ãłi +สà¸ĩ à¸ļ +ĠmieszkaÅĦ ców +ĠÙĨ ÙĩائÙĬ +iv ité +Ġи де +Ġиде алÑĮн +ĠØ£ سبÙĪØ¹ +Ġ×Ļ ×¢×ľ +Ġ׾ ר×IJש +Ġ׾ר×IJש ×ķ׳×Ķ +ĠзапиÑģ и +ĠкоÑĢ Ð¿ÑĥÑģ +วà¸ĩ ศ +วà¸ĩศ à¹Į +ĠÐĶ Ð¼ +ĠÐĶм иÑĤ +ĠÐĶмиÑĤ ÑĢ +Ġkön nt +Ġböl ges +Ġbölges inde +׼ ×Ļ׼ +׼×Ļ׼ ר +ĠاÙĦØ¥ Ø«ÙĨ +ĠاÙĦإثÙĨ ÙĬÙĨ +Ġng á»Ļ +ì¹ ł +د راج +Ġu da +Ġuda ÅĤo +ìº IJ +بر ÙĨاÙħج +ĠÑģÑĥд еб +ĠÑģÑĥдеб н +Ġzun ächst +ĠEduc ación +ãģ¨ãģª ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ +Ġ×Ķ×IJ ×ŀ×Ļת×Ļ +Ġİ nt +Ġİnt ernet +ĠcaÅĤ ego +ãĥĹãĥª ãĥ³ +Ø¥ بد +إبد اع +ĠпоÑĢ ÑĤал +à¹Ĥà¸ķ à¹ī +Ġ×Ķ×§ ש×ķר +пл од +ĠÙħ د +ĠÙħد رÙĬد +×ŀסע ×ĵ×Ķ +ĠØ´ÙĬ ئ +ĠØ´ÙĬئ ا +à¸ģà¹Īà¸Ń สรà¹īาà¸ĩ +Ġì°¸ ê³ł +à¹Ģà¸Ĺ ร +à¹Ģà¸Ĺร à¸Ķ +Ġ×ij×ŀ קר×Ļ×Ŀ +Ġb ât +Ġbât iment +åij¼ ãģ³ +ç´ł æķµ +ç´łæķµ ãģª +przedsiÄĻbior st +przedsiÄĻbiorst w +Ġ×ł×ª ×ķ׳×Ļ×Ŀ +×Ĺ׾ ×ķ×Ŀ +ร วย +Ùħ ÙĪØ¶ÙĪØ¹ +ĠÑģоб ÑĢан +вед ÑĥÑī +ĠÑĤе аÑĤ +ĠÑĤеаÑĤ ÑĢ +m eye +meye ceÄŁi +Ġpien iÄħ +ĠpieniÄħ d +ĠpieniÄħd ze +ÑĢез иденÑĤ +ØŃ صر +ìĺ ¥ +à¹Ģย ืà¸Ńà¸Ļ +ĠÑĥ ни +ĠÑĥни веÑĢ +ĠÑĥнивеÑĢ Ñģ +ĠÑĥнивеÑĢÑģ иÑĤеÑĤ +ĠاÙĦر ØŃ +ĠاÙĦرØŃ ÙħÙĨ +ĠÑĤеÑħ нолог +ĠÑĤеÑħнолог ии +ìĹIJ ëĦĪ +ìĹIJëĦĪ ì§Ģ +Ġíķ Ń +ĠíķŃ ìĥģ +à¸ĺ า +à¸ĺา à¸ķุ +ĠEspañ ol +×ĵ×Ĵ ש +Ġêµ ī +Ġêµī ìŀ¥ +Ġêµīìŀ¥ íŀĪ +ĠÅĤ at +ĠÅĤat wo +Ġk á»ĭch +Ø¥ ز +إز اÙĦØ© +ĠдейÑģÑĤв ие +ĠsaÄŁ layan +สุà¸Ķ ยà¸Ńà¸Ķ +Ġzosta Äĩ +Ġdispon ÃŃvel +ïº į +ver ständ +verständ lich +tw or +twor zyÄĩ +ع جز +à¹Ģà¸Ĥ à¹īม +ยà¹Ī à¸Ńม +Ġstrat ég +Ġstratég ie +à¸ľà¸¥ à¹Ħมà¹ī +Ġê°ģ ì¢ħ +ĠÙħ ÙĪØ§ +ĠÙħÙĪØ§ ض +ĠÙħÙĪØ§Ø¶ ÙĬع +اØŃ تج +اØŃتج اج +Ġ Ấ +ĠẤ n +×ŀ ×ŀש׾×Ķ +ĠÅŁek il +×ŀ ×Ĺ׾ +×ŀ×Ĺ׾ ×ķת +Ġ à¸ĺ +Ġà¸ĺ ัà¸Ļ +Ġà¸ĺัà¸Ļ วา +Ġà¸ĺัà¸Ļวา à¸Ħม +Ġìĭ¤ ìłľ +Ġìĭ¤ìłľ ë¡ľ +ì¤ij ìķĻ +ëįĶ ëĿ¼ +ĠÑĪ Ð¸ÑĢ +ĠÑĪиÑĢ Ð¾ÐºÐ¾ +Ġsol ución +วาà¸ĩ à¹ģà¸ľà¸Ļ +×IJ×ķ×ĺ ×ķ×ŀ +×IJ×ķ×ĺ×ķ×ŀ ×ĺ×Ļ +ĠÑĢ ÐµÑģÑĤ +ĠÑĢеÑģÑĤ оÑĢ +ĠÑĢеÑģÑĤоÑĢ Ð°Ð½ +ëį ¸ +ÑĤ ÑĢад +ÑĤÑĢад и +ÑĤÑĢади ÑĨион +ÑĤÑĢадиÑĨион н +มะ à¹Ģรà¹ĩ +มะà¹Ģรà¹ĩ à¸ĩ +à¹Ĥ ส +Ġol masını +×ŀ×ķס ר +ĠоÑĤноÑĪ ÐµÐ½Ð¸Ð¸ +Ġê°ĢëĬ¥ ìĦ± +Ġy uk +Ġyuk arı +ìĨ Ķ +ĠÑģ ÑĦ +ĠÑģÑĦ еÑĢе +Ġ×§ ×ķפ +ãĤ± ãĥ¼ãĤ +ãĤ±ãĥ¼ãĤ Ń +âĢķ âĢķ +ĠاÙĦØ£ ÙĦÙħ +ĠاÙĦØ£ÙĦÙħ اÙĨÙĬ +Ả N +ת×ķ׼ ׳×Ļ×ķת +ĠÑģÑĥÑīеÑģÑĤв ÑĥеÑĤ +æĪij ãĢħ +ĠاÙĦص ادر +ĠTr á»įng +Ġа д +Ġад миниÑģÑĤ +ĠадминиÑģÑĤ ÑĢа +ĠадминиÑģÑĤÑĢа ÑĨи +ĠдÑĢÑĥг ими +Ñģп еÑĪ +عÙĦاÙħ ات +Ġа б +Ġаб Ñģол +ĠабÑģол ÑİÑĤ +ĠабÑģолÑİÑĤ но +ฤ à¸Ķู +é tr +étr anger +нÑı ÑĤи +нÑıÑĤи е +×¢ ×ķ׳ +×¢×ķ׳ ש +ĠÙĤ ائ +ĠÙĤائ ÙĦا +Ġм аÑģ +ĠмаÑģ ло +ãĥī ãĤ¤ +ãĥīãĤ¤ ãĥĦ +å¿ħè¦ģ ãģĮãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ +×ŀ×ķ×ĸ ×Ļ×IJ +×ŀ×ķ×ĸ×Ļ×IJ ×ķף +ĠNgo ại +Ġkê nh +à¸ģาร à¸Ńà¸Ńà¸ģà¹ģà¸ļà¸ļ +×ŀ פק +×ŀפק ×ĵ +ÙħÙĨ از +ÙħÙĨاز ÙĦ +ë· ° +íĹ ¤ +ÙħÙĩ ارات +Ġpropri été +פ×Ĵ ×Ļש×Ķ +Ñĩ ÑĢ +ÑĩÑĢ ÐµÐ¶ +ÑĩÑĢеж ден +×Ķ ×ķצ×IJ×Ķ +ØŃÙĥ ÙĬÙħ +ĠíĻ Ī +ĠíĻĪ íİĺìĿ´ì§Ģ +åİ ³ +åݳ ãģĹãģĦ +×¢ ×ŀ×ĵ×Ķ +ĠAu ÃŁen +سÙĪ Ø¡ +ë¹ Ī +ĠÙĪ Ø® +ĠÙĪØ® اصة +ин ÑĤеÑĢ +инÑĤеÑĢ ÐµÑģ +èĩ´ ãģĹãģ¾ãģĻ +Ġhük üm +à¹Ħà¸Ĥ มัà¸Ļ +Ġdav ran +Ġdavran Ä±ÅŁ +à¹Ģà¸ķ ียà¸ĩ +в ÑĢем +вÑĢем енно +à¹Ģà¸Ĺศ à¸ģา +à¹Ģà¸Ĺศà¸ģา ล +å¼ķ ãģ£ +å¼ķãģ£ è¶ĬãģĹ +×IJר ×ķ×Ĺ +×IJר×ķ×Ĺ ×ª +à¹Ģ วิ +à¹Ģวิ รà¹Į +à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ รวà¸Ķà¹Ģรà¹ĩว +ĠìŬ íĸī +ĠÑĢан ÑĮ +ĠÑĢанÑĮ ÑĪе +Ġzob ow +Ġzobow iÄħ +ĠzobowiÄħ z +Ġ×ķ׼ ×ŀ×ķ×ijף +ĠاÙĦÙħ Ùĩ +ĠاÙĦÙħÙĩ ÙĨÙĬ +ãĤ¢ ãĤ¸ +ãĤ¢ãĤ¸ ãĤ¢ +ë°© ìĨ¡ +à¸Ńà¸Ńà¸ģ à¸ģำลัà¸ĩ +à¸Ńà¸Ńà¸ģà¸ģำลัà¸ĩ à¸ģาย +am éli +améli orer +å½ĵãģŁãĤĬ åīį +Ġreg elm +Ġregelm Ã¤ÃŁig +ãģĬ åĭ +ãģĬåĭ § +ãģĬåĭ§ ãĤģ +Ġm ưá»Ŀi +بر Ùħج +ĠNat ürlich +ĠD Å©ng +ĠاÙĦر جاÙĦ +Ġthé p +Ġol muÅŁtur +×ŀ×ķס ×Ļ×§×Ķ +f älle +주 íĥĿ +ĠاÙĦÙģ Ø±Øµ +Ġnaj wiÄĻks +ĠnajwiÄĻks zy +Ġça ÄŁ +ĠçaÄŁ rı +ì¸ ł +ĠvÃŃ ct +ĠvÃŃct ima +ĠÑģовеÑĢ ÑĪен +×Ķ×Ļ ×Ļת×Ļ +à¹Ģà¸Ķ ี +à¹Ģà¸Ķี à¹ĭ +à¹Ģà¸Ķีà¹ĭ ยว +ü yü +Ġд оп +Ġдоп олн +Ġдополн иÑĤелÑĮно +à¹ģà¸ķà¸ģà¸ķà¹Īาà¸ĩ à¸ģัà¸Ļ +Ġá l +Ġál bum +à¸Ľà¸£à¸°à¸Īำ à¸Ľà¸µ +ĠÑĦ едеÑĢ +ĠÑĦедеÑĢ Ð°Ð»ÑĮн +Ġobs ÅĤ +ĠobsÅĤ ugi +à¹Ģร ืà¹Ī +à¹Ģรืà¹Ī à¸Ńย +à¹Ģรืà¹Īà¸Ńย à¹Ĩ +ëģ Į +Ġngh ìn +ĠBaÅŁkan lıģı +تأ سÙĬ +تأسÙĬ س +Ġ×ij×ij ×ķקר +Ġ×¢×ij×ķ×ĵ ×ķת +Ġبص ÙĪØ±Ø© +ãĤıãģij ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ +führ er +ãĤ¹ ãĤŃ +ãĤ¹ãĤŃ ãĥ« +ĠاÙĦÙĤ ض +ĠاÙĦÙĤض ÙĬØ© +Ġдолж ноÑģÑĤ +ÙģØ§Ø± ÙĤ +Ġcomeç ou +Ġorganis é +Ġxu ân +ĠÑģообÑī аеÑĤ +ĠпÑĢи д +ĠпÑĢид еÑĤÑģÑı +TÃľ RK +ãĥ¬ ãĥ¼ãĤ·ãĥ§ãĥ³ +Kh ông +است Ùģ +استÙģ Ø§Ø¯Ø© +ä¸ĬãģĮ ãģ£ãģ¦ +Ġum ie +Ġumie jÄĻ +ĠumiejÄĻ tn +ĠumiejÄĻtn oÅĽci +ëĤ ¸ +à¹Ģà¸Ļ à¸Ńรà¹Į +×ĵ×ķ ×ķ×Ĺ +ÃŃs imo +I ÃĬ +IÃĬ N +Ġalcan ç +Ġ à¸ķุ +Ġà¸ķุ ลา +Ġà¸ķุลา à¸Ħม +ש׾ ×ĺ×ķף +Ġél è +Ġélè ves +ĠÄij u +ĠÄiju á»ķi +ĠØ£ Ùģ +ĠØ£Ùģ Ø±ÙĬ +ĠØ£Ù쨱ÙĬ ÙĤÙĬ +ĠØ£Ù쨱ÙĬÙĤÙĬ ا +ãĤĴæİ¢ ãģĻ +ĠпÑĢед ложениÑı +ج اد +ĠÑħоÑĤ ÑĮ +Ñģ ал +Ñģал он +à¸Ľà¸£à¸° à¹Ģม +à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģม ิà¸Ļ +ãĤŃ ãĥĥãĥģ +ãĤŃãĥĥãĥģ ãĥ³ +×ij×ĵ×Ļ×§ ×ķת +Ġch ù +Ġchù a +ÐĴ иде +ÐĴиде о +иÑĢов ка +ĠÑħоÑĤ иÑĤе +Ġspéc ifique +รส à¸Ĭาà¸ķิ +è¾¼ ãĤĵãģł +伸 ãģ³ +×Ķצ׾ ×Ĺת +ãģ©ãģ® ãĤĪãģĨãģ« +سع ادة +Ġл ид +Ġлид еÑĢ +ม à¸ĩ +มà¸ĩ à¸Ħล +ØŃ اÙħÙĦ +หล ุà¸Ķ +à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ à¸ķà¹Īà¸Ń +à¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¸ķà¹Īà¸Ń à¹Ģà¸Ļืà¹Īà¸Ńà¸ĩ +ãģķãģĽãģ¦ éłĤ +تس ÙĪÙĬ +تسÙĪÙĬ ÙĤ +ĠaÅŁaģı d +ĠaÅŁaģıd aki +ĠÑĨ елÑĮ +ĠÑĨелÑĮ Ñİ +ĠAra ÅŁtırma +à¸Ĥัà¸ļ รà¸ĸ +Ùĩ ذÙĩ +ลà¸ĩ à¸Ĺะ +ลà¸ĩà¸Ĺะ à¹Ģà¸ļ +ลà¸ĩà¸Ĺะà¹Ģà¸ļ ียà¸Ļ +تÙĥ اÙħÙĦ +Ġc io +Ġcio è +ãģ¦ ãģĬãģı +ĠاÙĦصØŃ ÙģÙĬ +ĠíĬ¹ ìłķ +полн иÑĤÑĮ +ãĤĵ ãģĺãĤĥãģªãģĦ +ãĤĵãģĺãĤĥãģªãģĦ ãģĭ +ĠاÙĦج Ùĩ +ĠاÙĦجÙĩ ات +ĠÑĥÑģпеÑĪ Ð½Ð¾ +Ġв ок +Ġвок ÑĢÑĥг +ĠÑģиÑĤÑĥ аÑĨиÑı +Ġ×Ķ×IJ ×ŀר +Ġ×Ķ×IJ×ŀר ×Ļ×§ +Ġ×Ķ×IJ×ŀר×Ļ×§ ×IJ×Ļ +×ŀ ×Ĵ×ĸ +×ŀ×Ĵ×ĸ ×Ļף +Ġак ÑĤÑĥ +ĠакÑĤÑĥ алÑĮн +é ta +éta is +Ġmog ÅĤa +ĠÑĤоÑĩ ки +Ġ×ŀ×Ķ ×ŀ×¢ +Ġ×ŀ×Ķ×ŀ×¢ ×¨×Ľ×ª +มี à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸´à¸Ĺà¸ĺà¸´à¸łà¸²à¸ŀ +×Ļר ×Ļ×ĵ×Ķ +×Ĵר ×ŀ׳ +×Ĵר×ŀ׳ ×Ļ×Ķ +Ġг лав +Ġглав ное +Ġ미 ëŀĺ +Ġ׳׼ ×ķ׳×Ķ +ĠÙĪ Ø·ÙĨÙĬ +op port +opport unitÃł +Ġh á»§y +ĠÙĦ تØŃ +ĠÙĦتØŃ ÙĤÙĬÙĤ +Ġó rg +Ġórg ão +ãĤ¹ ãĥĶ +ãĤ¹ãĥĶ ãĥ¼ãĥī +Ġön ü +Ġönü ne +Ùħع اÙħÙĦ +ש×ŀ ×Ļר×Ķ +ĠвеÑģÑĮ ма +ĠwiÄĻks zo +ĠwiÄĻkszo ÅĽÄĩ +Ġاست راتÙĬج +ĠاستراتÙĬج ÙĬØ© +ĠÙģ Ø¥ +ĠÙ쨥 ذا +à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ń ม +à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ńม à¸ķà¹Īà¸Ń +Ġ׾ פר +Ġ׾פר ×ĺ×Ļ×Ŀ +Ùħض ÙĬ +ĠGer çek +Ġçocuk ların +ÙĪØ« ائÙĤ +ĠÙħساء Ùĭ +Ġunterstüt zt +Ġpré st +Ġprést amo +ĠÐłÐ°Ð· меÑĢ +ĠÅŁ eker +Ġsé culo +×ij×Ķ ×Ļר +Ø´Ùĩ ÙĪØ± +Ġ à¸Ńีà¸ģ +Ġà¸Ńีà¸ģ à¸Ĺัà¹īà¸ĩ +Ġlleg ó +à¸¨à¸´à¸¥à¸Ľ ะ +æĪij ãģĮ +æĪijãģĮ å®¶ +ع ÙĤÙĪ +عÙĤÙĪ Ø¨Ø§Øª +ĠF älle +Ġs ÅĤuż +ĠsÅĤuż b +ĠاÙĦØŃÙĤ ÙĪÙĤ +Ġпл иÑĤ +Ġи ноÑģÑĤ +ĠиноÑģÑĤ ÑĢан +ĠиноÑģÑĤÑĢан н +à¹ĥà¸Ļ à¸Ĥà¸ĵะà¸Ĺีà¹Ī +ãĤ« ãĥĨ +ãĤ«ãĥĨ ãĤ´ +ãĤ«ãĥĨãĤ´ ãĥª +à¸Ńิ ส +à¸Ńิส ระ +à¹Ģà¸ľà¸¢ à¹ģ +à¹Ģà¸ľà¸¢à¹ģ à¸ŀร +à¹Ģà¸ľà¸¢à¹ģà¸ŀร à¹Ī +ãģĬ ãģĦ +ãģĬãģĦ ãģĹãģĦ +است ÙĤÙĦ +استÙĤÙĦ اÙĦ +تØŃ ض +تØŃض ÙĬر +åĬ© ãģij +Ùħر اÙģÙĤ +Ġ×ĵ ×ķר +Ġ×ĵ×ķר ש +×ŀת×Ļ ×Ļ×Ĺס +ס ×Ļ׼ +ס×Ļ׼ ×ķ×Ŀ +íĮĮ íĬ¸ +Ġwy ÅĽ +ĠwyÅĽ w +ĠwyÅĽw iet +ĠwyÅĽwiet l +ĠاÙĦاÙĨ ساÙĨ +ĠStra ÃŁen +ï¼ ¬ +ãģ« åŁº +ãģ«åŁº ãģ¥ +Ġcap ÃŃtulo +ลุ ย +Ġ×Ķ×ŀ×§ צ×ķ×¢×Ļ +ãģĤãĤĭ ç¨ĭ度 +á» ¢ +ĠاÙĦ ÙĦا +ĠاÙĦÙĦا زÙħØ© +æķĻ ãģĪ +Ġרש ×IJ×Ļ +з ав +зав иÑģ +завиÑģ им +à¸Ľà¸±à¸Ī à¸Īัย +à¹Ģà¸ĭ ล +à¹Ģà¸ĭล ลà¹Į +Ġdiffé rence +ĠAlt ın +Ġк ÑĢай +ĠкÑĢай не +Ġз ло +Ġgün ümüz +Ġн аÑĤÑĥÑĢ +ĠнаÑĤÑĥÑĢ Ð°Ð»ÑĮн +×Ĵ×ķ׾ ש×Ļ×Ŀ +Ġк аÑĤегоÑĢ +ĠкаÑĤегоÑĢ Ð¸Ð¸ +Ġз нак +à¸ģà¹Īà¸Ńà¸Ļ หà¸Ļà¹īา +à¸ģà¹Īà¸Ńà¸Ļหà¸Ļà¹īา à¸Ļีà¹ī +ĠÙħÙĨ ت +ĠÙħÙĨت خب +ãĥĽ ãĥ¼ãĥ« +Ġе вÑĢо +ส ว +สว ม +ĠìľĦ ìĽIJ +ĠìľĦìĽIJ ëĭĺ +ĠاÙĦØŃ ÙĪØ« +ĠاÙĦØŃÙĪØ« ÙĬ +ĠÑģодеÑĢж иÑĤ +ãĥķãĤ¡ ãĥĥãĤ·ãĥ§ãĥ³ +Ġ à¸ģัà¸Ļ +Ġà¸ģัà¸Ļ ย +Ġà¸ģัà¸Ļย ายà¸Ļ +ãĤª ãĥª +ãĤªãĥª ãĤ¸ +ãĤªãĥªãĤ¸ ãĥĬãĥ« +Ġб ÑĢенд +ãĤĴæĮģ ãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ +Ġinvers ión +Ġê° ĸ +Ġê°ĸ ê³ł +Ġnov itÃł +ê´Ģ ê´ij +Ġà¸ŀ ฤษ +Ġà¸ŀฤษ à¸łà¸² +Ġà¸ŀà¸¤à¸©à¸łà¸² à¸Ħม +×ķר ×Ĺ×Ļ×Ŀ +׼׾ ×ķ׾ +Ġng ạc +×Ļ ×Ļש +×Ļ×Ļש ×ķ×ij +f äll +fäll ig +ĠÑĤÑĢеб ÑĥеÑĤÑģÑı +Ġcar á +Ġcará cter +Ġprinc ÃŃpio +ĠÅĤ az +ĠÅĤaz ien +ĠÅĤazien k +Ġgi ãn +ÑģÑĤÑĢа ива +Ùħس اب +Ùħساب ÙĤØ© +à¹Ģà¸Ħรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ à¸Ķืà¹Īม +ترÙĥ ÙĬب +vol ução +ĠÐŁ оÑĩ +ĠÐŁÐ¾Ñĩ ем +ĠÐŁÐ¾Ñĩем Ñĥ +казал оÑģÑĮ +ĠпÑĢимен ениÑı +à¹Ģà¸Ĺ ียม +íĮ Ķ +à¸Ĥà¹īà¸Ń à¹Ģสà¸Ļà¸Ń +à¸Ľà¸±à¸į à¸įา +Ġоб ÑĥÑĩ +ĠобÑĥÑĩ ениÑı +ĠÑģеÑĢ Ð¸ +ĠÑģеÑĢи ал +Ġingl és +ĠÙĦ Ùĥرة +Ġ×ĺ ׾ +Ġ×ĺ׾ פ×ķף +Ġìł ij +Ġìłij ê·¼ +×IJ ×ķ×Ĵ +×IJ×ķ×Ĵ ×ķס +×IJ×ķ×Ĵ×ķס ×ĺ +ĠболÑĮÑĪ Ð¾Ðµ +ĠÐļон еÑĩно +×¢×Ļת ×ķ׳ +×¢×Ļת×ķ׳ ×IJ×Ļ +Ġкноп к +Ġз н +Ġзн аÑĤÑĮ +ĠÄij á»± +ĠÄijá»± ng +вл аж +влаж н +×ŀ ×Ļ×ĺ×ij +ãĤ¬ ãĤ¤ +ãĤ¬ãĤ¤ ãĥī +........ .. +Ġà¸ģ ุม +Ġà¸ģุม à¸łà¸²à¸ŀ +Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀ ัà¸Ļ +Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀัà¸Ļ à¸ĺ +Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀัà¸Ļà¸ĺ à¹Į +be z +bez pieczeÅĦst +bezpieczeÅĦst w +ãĥijãĥij æ´» +ع اط +عاط Ùģ +ĠÄij áºŃm +Ġз ÑĢ +ĠзÑĢ ÐµÐ½Ð¸Ñı +Ġbor ç +Ġнед ел +Ġнедел Ñİ +Ġh á»ı +Ġhá»ı ng +ìŀ¥ ìķł +ìŀ¥ìķł ìĿ¸ +ĠاÙĦع ÙĦاÙĤØ© +Ġíģ ¬ +Ġíģ¬ ê²Į +à¹Ħร à¹Ī +à¸ļา à¸Ķ +à¸ļาà¸Ķ à¹Ģà¸Īà¹ĩà¸ļ +à¸Ŀ รั +à¸Ŀรั à¹Īà¸ĩ +à¸Ŀรัà¹Īà¸ĩ à¹Ģศ +à¸Ŀรัà¹Īà¸ĩà¹Ģศ ส +ר ×¢×Ļ +רע×Ļ ×ķ׳×ķת +Ġë Į +ĠëĮ ĵ +ĠëĮĵ ê¸Ģ +Ġnaj b +Ġnajb li +Ġnajbli ż +Ġnajbliż sz +ĠиÑģполÑĮз ÑĥеÑĤÑģÑı +Ġcient ÃŃf +ĠcientÃŃf ico +×¢ ×ŀ×§ +Ġg ợi +Ø´ ØŃÙĨ +ĠÅĽ m +ĠÅĽm ier +ĠÅĽmier ci +à¸Ħาสิà¹Ĥà¸Ļ à¸Ńà¸Ńà¸Ļà¹Ħลà¸Ļà¹Į +×Ĺש×ij ת×Ļ +Ġn ingu +Ġningu ém +è¾¼ ãĤģ +ãģ · +ĠÑĥ г +ĠÑĥг ол +ï½ ° +פת ×Ļ×Ĺ +פת×Ļ×Ĺ ×ª +Ġ×Ķר×IJש ×ķ׳×Ļ×Ŀ +p ósito +ãĤŃ ãĥ¬ãĤ¤ +ãģ© ãģĵãĤį +à¹Ģà¸Ĺà¹Īา à¹Ħ +à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¹Ħ หร +à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¹Ħหร à¹Ī +ĠинÑĤеÑĢ ÑĮеÑĢ +ĠØŃ اج +ĠØŃاج Ø© +สี à¸Ĥาว +ìĸ ¼ +Ġn á»Ļ +Ġná»Ļ p +ĠÃŃ nd +ĠÃŃnd ice +สำ รวà¸Ī +Ġкажд ой +Ġhot éis +Ġnast ÄĻ +ĠnastÄĻ pn +Ġ×Ķ×§ ×ķ×ĵ +Ġ×Ķ×§×ķ×ĵ ×Ŀ +פ ×ķפ +פ×ķפ ×ķ׾ +פ×ķפ×ķ׾ ר×Ļ +вÑĪ ÐµÐ¹ +ãĤ·ãĥ³ ãĥĹ +ãĤ·ãĥ³ãĥĹ ãĥ« +ĠzdjÄĻ Äĩ +ĠгÑĢÑĥпп а +Ġпом еÑī +ĠпомеÑī ениÑı +ãģ©ãģĨ ãģĦãģĨ +ĠиÑģп ÑĭÑĤа +Ġog ÅĤ +ĠogÅĤ os +ĠogÅĤos zen +ĠogÅĤoszen i +สรà¹īาà¸ĩ สรร +สรà¹īาà¸ĩสรร à¸Ħà¹Į +à¸ŀร รà¸ĵ +Ġçık Ä±ÅŁ +ĠÑĩаÑģÑĤ ноÑģÑĤи +Ġ×ķ ×Ļ×ķתר +ç¶ļãģį ãĤĴ +ç¶ļãģįãĤĴ èªŃ +ç¶ļãģįãĤĴèªŃ ãĤĢ +à¸ģร ั +à¸ģรั ม +г ÑĢаÑĦ +Ġв лад +Ġвлад елÑĮ +ĠвладелÑĮ ÑĨ +Ġistedi ÄŁ +ĠistediÄŁ iniz +×ij׾ ×¢ +×ij×ľ×¢ ×ĵ×Ļ +ÙħÙĪ Ø§Ùģ +ÙħÙĪØ§Ùģ ÙĤØ© +Ġ×Ļ ×ķר +Ġ×Ļ×ķר ×§ +ãĤ«ãĥ¼ãĥī ãĥŃãĥ¼ãĥ³ +ĠاÙĦÙħØ´ ÙĥÙĦ +ĠاÙĦÙħØ´ÙĥÙĦ Ø© +ĠêµŃ íļĮ +ס פ×ĺ +ספ×ĺ ×ŀ +ספ×ĺ×ŀ ×ijר +Ġìĸ´ ëłµ +Ùĥ اÙħ +ÙĥاÙħ ÙĬرا +sch lü +schlü sse +ĠØ« ÙĨ +ĠØ«ÙĨ ائÙĬ +ìī ½ +ĠÐŀ Ñģоб +ĠÐŀÑģоб енно +Ġин веÑģÑĤи +ĠинвеÑģÑĤи ÑĨи +اØŃ تÙħ +اØŃتÙħ اÙĦ +E Äŀ +EÄŀ İ +íķĺ ê²łëĭ¤ +Ġ×IJ ×ijר×Ķ +Ġ×IJ×ijר×Ķ ×Ŀ +Ġ×ij×Ĺ ×Ļ׳×Ŀ +Ø£ ÙĪØ¶ +Ø£ÙĪØ¶ اع +Ġdé l +Ġdél ai +Ġ×IJ×ķ×Ķ ×ij×Ļ×Ŀ +ĠÑģо Ñħ +ĠÑģоÑħ ÑĢ +ĠÑģоÑħÑĢ Ð°Ð½Ð¸ +ĠдоÑģÑĤ иж +ĠдоÑģÑĤиж ени +สิà¹Īà¸ĩ à¹ģ +สิà¹Īà¸ĩà¹ģ วà¸Ķ +สิà¹Īà¸ĩà¹ģวà¸Ķ ล +สิà¹Īà¸ĩà¹ģวà¸Ķล à¹īà¸Ńม +ĠاÙĦÙħ باشر +ĠÑĦ иг +ĠÑĦиг ÑĥÑĢ +мож ем +׾×ŀ×Ļ×ĵ ×Ķ +Ġcin é +Ġciné ma +Ġb ada +Ġbada ÅĦ +جب ÙĩØ© +Ġд еп +Ġдеп ÑĥÑĤ +ĠдепÑĥÑĤ аÑĤ +Ġdist ância +ĠاÙĦÙħ عار +ĠاÙĦÙħعار ضة +thè se +ü nc +ünc ü +Ġдан ного +ĠBel gi +ĠBelgi ë +Ġ×ij ×ij×§ +Ġ×ij×ij×§ ש×Ķ +ย à¹Īาà¸Ļ +Ġsol ução +Ġ×Ķצ ×ĺר +Ġ×Ķצ×ĺר פ×ķ +ĠØ£ÙĨ ØŃ +ĠØ£ÙĨØŃ اء +Ġد ÙħØ´ +ĠدÙħØ´ ÙĤ +มั à¹ī +มัà¹ī ย +Ùħ غرب +است عÙħاÙĦ +ĠS ÅĤow +ĠëıĻ ìĭľ +ĠëıĻìĭľ ìĹIJ +ĠÑģ оÑģ +ĠÑģоÑģ ед +ì²Ń ìĨĮ +ì²ŃìĨĮ ëħĦ +Ġг ÑĢаÑĦ +ĠгÑĢаÑĦ ик +Ġìŀij ìĿĢ +Ġyet i +Ġyeti ÅŁtir +ĠìĿ´ê²ĥ ìĿ´ +ห à¹Īาà¸ĩ +Ø¥ ÙħÙĥاÙĨ +Ø¥ÙħÙĥاÙĨ ÙĬØ© +است عراض +ÙħØ® در +ĠÑĩ ÑĥÑĤÑĮ +Ùħ دÙĬر +ÙħدÙĬر ÙĬØ© +Ġà¹Ģม ษ +Ġà¹Ģมษ ายà¸Ļ +Ġм еÑħ +ĠмеÑħ аниз +ĠмеÑħаниз м +ĠÑģ Ñĥм +ĠÑģÑĥм мÑĥ +Ġv ö +Ġvö ll +Ġvöll ig +Ġд ÑĢÑĥз +ĠдÑĢÑĥз ÑĮÑı +ãĤĴåĪ©ç͍ ãģĹãģ¦ +à¸ļรร à¸Īุ +po życz +×ŀש ׼ +×ŀש׼ ×ł×ª +×ŀ×©×Ľ×ł×ª ×IJ +Ġeuropé en +Ġpropri é +Ġproprié taire +Ġkh ấu +ãģĦãģŁãģł ãģijãĤĭ +Ġtec rü +Ġtecrü be +×Ķ ×ij +×Ķ×ij ׳×Ķ +Ġcu Ì +ĠcuÌ ī +ĠcuÌī a +×IJ ×ķ×ķ +×IJ×ķ×ķ ×Ļר×Ķ +Ġ׼×ķ׾ ×ķ +U lus +Ulus lararası +Ġ׳ ×ķת +Ġ׳×ķת ף +ãģ« åIJij +ãģ«åIJij ãģijãģ¦ +ë¹ Ľ +à¸Ĺ ัà¸ģษ +à¸Ĺัà¸ģษ ะ +س ÙĤÙĪ +سÙĤÙĪ Ø· +Ġв н +Ġвн еÑĪ +ĠвнеÑĪ Ð½Ðµ +Ġur z +Ġurz ÄĻd +Ġá mb +Ġámb ito +à¸Ń à¸ĺิ +à¸Ńà¸ĺิ à¸ļาย +Ġ ÅĤad +ĠÅĤad n +ê±´ ì¶ķ +wód zt +wództ w +Ġquest ões +Ġש ×§ +Ġשק ×Ļ×ij׾ +Ġmiejsc owoÅĽci +Ġв ал +Ġвал ÑİÑĤ +hä user +หà¸Ļ à¸Ńà¸ĩ +ãģ¨ åħ± +ãģ¨åħ± ãģ« +ãĥı ãĥ¼ãĥī +Ġê°ľ ìµľ +ĠоÑģнов ном +Ġм ÑıÑģ +اع ت +اعت ÙĤاÙĦ +สà¸ĸ ิ +สà¸ĸิ à¸ķิ +N gu +Ngu á»ĵn +ĠÙħ جÙĦ +ĠÙħجÙĦ Ø© +à¹ģà¸Ĥ à¸Ļ +ĠاÙĦÙĦÙĬ بÙĬ +פע×Ļ׾ ×ķ×Ļ×ķת +Ġ×Ķר פ×ķ×IJ×Ļ +פר ×ķפ +פר×ķפ ×Ļ׾ +×§ ׾×IJ +ק׾×IJ ס×Ļ +Ùĥت Ø´Ùģ +ãģ«ãģª ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĨ +à¹Ģà¸Ħล à¹ĩà¸Ķ +à¹Ģà¸Ħลà¹ĩà¸Ķ ลัà¸ļ +Ġì» ´ +Ġì»´ íĵ¨ +Ġì»´íĵ¨ íĦ° +Ġ×Ĺ×Ļ ×ķ×ij×Ļ +Ġnä m +Ġnäm lich +åij¼ ãģ° +åij¼ãģ° ãĤĮ +ĠÑĢ Ð¾Ð» +ĠÑĢол и +Ġspécial isé +à¸Ļ วัà¸ķ +à¸Ļวัà¸ķ à¸ģรรม +ÙĨص ÙĪØµ +пеÑĢ ÐµÐ´ +пеÑĢед аÑĩ +thè que +Ġר×IJ ×Ļת×Ļ +ãĥĢ ãĤ¦ãĥ³ +ãĤı ãģĭ +ãĤıãģĭ ãģ£ãģ¦ +беÑĢ ÐµÐ¶ +ĠÑģ ек +ĠÑģек ÑĢ +ĠÑģекÑĢ ÐµÑĤ +ĠпоÑģÑĤоÑıн н +à¸Ĥà¸Ļ สà¹Īà¸ĩ +Ġm ük +Ġmük em +Ġmükem mel +еÑĤ еÑģÑĮ +ĠاÙĦسÙĨ ÙĪØ§Øª +ĠìłĦ íĺĢ +Ġ×Ķ×ŀ×§ ×ķר×Ļ +Ġmü d +Ġmüd ah +Ġmüdah ale +Ġwy b +Ġwyb ór +Ġtend ência +Ø¥ دار +إدار ÙĬØ© +Ġunterstüt zen +ת ×ijר +ת×ijר ר +Ġdi á +Ġdiá logo +ĠÃĸ nce +ĠÃĸnce ki +ãĤ¹ãĥĿ ãĥĥãĥĪ +ëĦ £ +ĠG eli +ĠGeli ÅŁ +ãĤĴ éĢļ +ãĤĴéĢļ ãģĹãģ¦ +ĠFuÃŁ ball +Ġsal ari +Ġsalari é +ĠпÑĢодÑĥк ÑĤов +صÙģ ÙĤØ© +รว à¸ļ +รวà¸ļ รวม +à¹ĥà¸Ļ à¸IJาà¸Ļ +à¹ĥà¸Ļà¸IJาà¸Ļ ะ +Ġkay na +Ġkayna ģı +Ġìŀij íĴĪ +ĠвÑĭ ÑĢаж +ĠвÑĭÑĢаж ен +ĠÑģÑĤ еп +ĠÑģÑĤеп ени +ĠاÙĦÙħ ÙĪØ¬ÙĪØ¯ +ĠاÙĦÙħÙĪØ¬ÙĪØ¯ Ø© +ล à¹īม +Ġnaj czÄĻ +ĠnajczÄĻ ÅĽcie +ĠnajczÄĻÅĽcie j +Ġz wy +Ġzwy k +Ġzwyk ÅĤ +Ġê·¸ëłĩ ì§Ģ +à¸ģระ à¸Ī +à¸ģระà¸Ī าย +Ġëĭ µ +Ġëĭµ ë³Ģ +ĠÑĢе ак +ĠÑĢеак ÑĨи +ĠÅĽwie ż +ĠÑģÑĤоим оÑģÑĤи +ÙħÙĨ اÙĤ +ÙħÙĨاÙĤ Ø´ +ÙħÙĨاÙĤØ´ Ø© +ĠÑħоÑĩ Ñĥ +ãĥľ ãĥ¼ãĥī +Ġróż nic +Ġк ÑĢÑĭ +ĠкÑĢÑĭ ÑĪ +âľ ĵ +ãĤ³ãĥ³ ãĥĨãĥ³ +ãĤ³ãĥ³ãĥĨãĥ³ ãĥĦ +ĠпÑĢед поÑĩ +×ŀר ×ij×Ļת +ĠØ´ Ùĥ +ĠØ´Ùĥ را +Ġд ал +Ġдал ек +Ġдалек о +بر ÙĬØ· +برÙĬØ· اÙĨÙĬا +ع ÙĨا +عÙĨا ÙĬØ© +ĠÑĢаÑģÑģ каз +ĠÑĢаÑģÑģказ Ñĭва +Ø£ ÙĦÙĪ +Ø£ÙĦÙĪ Ø§ÙĨ +æĮģ ãģ£ãģ¦ +æĮģãģ£ãģ¦ ãģĦ +Ùħباد ئ +×Ķ ×¢×ijר +×Ķ×¢×ijר ת +Ġyay ı +Ġyayı ml +Ġyayıml a +m át +mát icos +à¸ģ ัà¸ĩ +à¸ģัà¸ĩ วล +Ġ׾ פת +Ġ×ľ×¤×ª ×ķ×Ĺ +à¸ŀฤ à¸ķิ +à¸ŀฤà¸ķิ à¸ģรรม +í Ĥ¬ +Ġок ÑĢÑĥг +Ġ×ŀצ ×ķ×ķ×Ķ +ÐĽ ени +ÐĽÐµÐ½Ð¸ н +ĠTri á»ģu +ãĤ³ãĥŁ ãĥ¥ +ãĤ³ãĥŁãĥ¥ ãĥĭ +ãĤ³ãĥŁãĥ¥ãĥĭ ãĤ± +ãĤ³ãĥŁãĥ¥ãĥĭãĤ± ãĥ¼ãĤ·ãĥ§ãĥ³ +Ùĥ ÙĨÙĬ +ÙĥÙĨÙĬ سة +ãĤĴ ä¸Ńå¿ĥ +ãĤĴä¸Ńå¿ĥ ãģ« +ĠmiÄĻd z +ĠmiÄĻdz yn +ĠmiÄĻdzyn ar +ĠmiÄĻdzynar od +ĠmiÄĻdzynarod ow +ÙĦ ÙĨ +ÙĦÙĨ دا +بر Ø´ +برش ÙĦÙĪÙĨ +برشÙĦÙĪÙĨ Ø© +à¸ģระ à¸ķุ +à¸ģระà¸ķุ à¹īà¸Ļ +Ġg ı +Ġgı da +à¸Ľà¸£à¸° à¸Ĺัà¸ļ +à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĺัà¸ļ à¹ĥà¸Ī +Ġë¶Ī 구 +Ġë¶Ī구 íķĺê³ł +ĠÙĨ Ø· +ĠÙĨØ· اÙĤ +ĠÐľ ожеÑĤ +Pr äs +Präs ident +ĠÑģк оÑĢ +ĠÑģкоÑĢ Ð¾ÑģÑĤÑĮ +Ġ×Ķ×ij ×ķקר +еÑħ аÑĤÑĮ +Ġg ạo +Ġש×IJ ×Ļ׳×Ŀ +Ġ×ij׳ ×ķ×Ĵ +Ġ×ij׳×ķ×Ĵ ×¢ +Ġо пиÑģание +Ġucz ni +Ġuczni ów +à¹Ģà¸Ń à¹ĩà¸Ļ +Ġت Ø´ +Ġتش رÙĬÙĨ +Ġnh ãn +ë¹ ¨ +Ġcaract ère +×¢ ׾×Ļ +×¢×ľ×Ļ ×Ļ×Ķ +楽ãģĹ ãĤģãĤĭ +ĠÑģ аÑħ +ĠÑģаÑħ аÑĢ +дÑĥм аÑĤÑĮ +ĠÐĴоз можно +ص ÙĬاÙĨ +صÙĬاÙĨ Ø© +öm ür +ส ล +สล à¹ĩ +สลà¹ĩ à¸Ń +สลà¹ĩà¸Ń à¸ķ +ë¡ ¯ +Ġth ói +gr Ã¶ÃŁe +Ġksi ÄĻ +ĠksiÄĻ g +ĠÑĢ Ð¾Ð¼ +ĠÑĢом ан +ÙĤ اسÙħ +×ŀ×ij ×ķ×Ĵ +×ŀ×ij×ķ×Ĵ ר×Ļ×Ŀ +bes ch +besch äft +beschäft ig +×Ķצע ×Ķ +ĠÃģ rea +ĠзаÑıв к +Ä ¹ +ĠлÑİб ого +Ġ ม +Ġม à¸ģร +Ġมà¸ģร าà¸Ħม +ÑĦ из +ÑĦиз иÑĩеÑģк +ин ÑĦ +инÑĦ ек +инÑĦек ÑĨи +اÙĦ Ø· +اÙĦØ· ائÙģ +Ġкол л +Ġколл екÑĤив +ез жа +Ġس بØŃ +ĠسبØŃ اÙĨ +ĠسبØŃاÙĨ Ùĩ +sch lä +schlä ge +Ġд и +Ġди аг +Ġдиаг ноÑģÑĤ +ĠоÑĤмеÑĤ иÑĤÑĮ +Т Ь +ĠاÙĦ در +ĠاÙĦدر اسÙĬ +עצ ×ŀ +עצ×ŀ ×IJ×ķת +Ġdém arch +Ġdémarch e +Ġ×ĺ ×ķ×¢ +Ġ×ĺ×ķ×¢ ף +Ġfuncion ários +á» µ +׾ ׼×IJ +׾׼×IJ ×ķר×Ķ +à¸ĭ à¹Ī +à¸ĭà¹Ī à¸Ńม +ĠÑĩ Ñĥв +ĠÑĩÑĥв ÑģÑĤво +âĸ ¼ +п ÑĥÑī +пÑĥÑī ен +Ġм еÑĢ +ĠмеÑĢ Ð¾Ð¿ +ĠмеÑĢоп ÑĢи +ĠмеÑĢопÑĢи ÑıÑĤиÑı +Ġu çu +Ġuçu ÅŁ +ãĤĴåĪ©ç͍ ãģĻãĤĭ +a ÄŁ +aÄŁ lı +ìĺĪ ìĪł +à¹ģ ยà¹Ī +ĠاÙĦÙĥ Ùħ +ĠاÙĦÙĥÙħ بÙĬ +ĠاÙĦÙĥÙħبÙĬ ÙĪØªØ± +ت ÙĪÙĬ +تÙĪÙĬ تر +à¹Ģà¸Ĭ ีà¹Īยว +à¹Ģà¸Ĭีà¹Īยว à¸Ĭา +à¹Ģà¸Ĭีà¹Īยวà¸Ĭา à¸į +á» Ķ +Ġhi ếm +ذا Ùĥرة +Ġ×Ķ×ŀ×Ļ ×ķ×Ĺ×ĵ +ĠìĪ ľ +ĠìĪľ ê°Ħ +ĠK ı +ĠKı sa +Ġgele ceÄŁi +пÑĢо ÑĦеÑģÑģиона +пÑĢоÑĦеÑģÑģиона л +Ġog ó +Ġogó le +ĠgÅĤ ów +ĠgÅĤów ne +ĠÑģÑĤ илÑĮ +×IJ פ׾ +×IJפ׾ ×Ļ×§ +×IJפ׾×Ļ×§ צ×Ļ×Ķ +สม ารà¹Į +สมารà¹Į à¸Ĺ +สมารà¹Įà¸Ĺ à¹Ĥà¸Ł +สมารà¹Įà¸Ĺà¹Ĥà¸Ł à¸Ļ +Ġth ánh +ÐŁ од +ÐŁÐ¾Ð´ ÑĢоб +ÐŁÐ¾Ð´ÑĢоб нее +ĠاÙĦت ÙĪÙĨ +ĠاÙĦتÙĪÙĨ سÙĬ +Ġbah çe +à¹ģà¸ģà¹ī à¸Ľà¸±à¸įหา +é ducation +eu rop +europ ä +europä ische +ĠK si +ĠKsi ÄĻ +ĠëĦ ĺ +ĠëĦĺ ìĸ´ +Ġv üc +Ġvüc ud +Ġyay g +Ġyayg ın +Ġnie kt +Ġniekt óry +Ġniektóry ch +ãģŃ ãģĩ +Ġк аж +Ġкаж еÑĤÑģÑı +к аж +каж еÑĤ +ĠاÙĦ دÙĬÙħÙĤرا +ĠاÙĦدÙĬÙħÙĤرا Ø· +ĠاÙĦدÙĬÙħÙĤراط ÙĬØ© +æŃ © +æŃ© ãģĦãģ¦ +Ġv az +Ġvaz ge +Ġvazge ç +Ġмин ималÑĮ +ĠминималÑĮ н +ãĥij ãĤ¿ +ãĥijãĤ¿ ãĥ¼ãĥ³ +Ġë Ĭ +ĠëĬ IJ +ĠëĬIJ ëĤĮ +ãģ¡ ãĤĩãģĨ +ãģ¡ãĤĩãģĨ ãģ© +Ġ à¸ģร +Ġà¸ģร à¸ģà¸İ +Ġà¸ģรà¸ģà¸İ าà¸Ħม +تج دÙĬد +ĠØ´ اÙħÙĦ +หลัà¸ģ à¸IJาà¸Ļ +ĠмаÑĢ ÑĪ +ĠмаÑĢÑĪ ÑĢÑĥÑĤ +Ġv ÃŃt +ĠvÃŃt ima +Ġquiz á +ay gı +×ĵ×ijר ×Ļ×ķ +Ġиз д +Ġизд ели +Ġиздели Ñı +п ла +пла Ñĩ +плаÑĩ ива +ä»» ãģĽ +Ġéquip é +ä¹ħ ãģĹãģ +ä¹ħãģĹãģ ¶ +ä¹ħãģĹãģ¶ ãĤĬ +Ġк аÑĤ +ĠкаÑĤ ал +ĠкаÑĤал ог +ส à¹īม +ĠÑĢ ÐµÐ¹ +ĠÑĢей ÑĤ +ĠÑĢейÑĤ инг +Ġth uyá»ģn +ĠاÙĦÙħ ÙĤدس +esp ère +ãģ«åħ¥ ãģ£ãģŁ +หมาย à¹Ģลà¸Ĥ +ת×Ĺ×ķש ת +à¸Ļ à¹Īะ +Ġpe ÅĤ +ĠpeÅĤ ne +Ġpé rd +Ġpérd ida +หม วà¸Ķ +หมวà¸Ķ หมูà¹Ī +иÑĩеÑģк ÑĥÑİ +çµĤ ãĤı +çµĤãĤı ãģ£ãģŁ +Ġ×Ĵ ×ķ×Ĵ׾ +à¸Ĺำ à¸Ħวาม +à¸Ĺำà¸Ħวาม สะà¸Ńาà¸Ķ +Hot éis +Ġз аÑĢ +ĠзаÑĢ ÐµÐ³Ð¸ÑģÑĤ +ĠзаÑĢегиÑģÑĤ ÑĢи +ĠзаÑĢегиÑģÑĤÑĢи ÑĢова +ĠÑģ обÑĭÑĤи +ĠÑģобÑĭÑĤи Ñı +Ġ×ĸ ׼×IJ +ÙħÙĨظ ÙĪÙħØ© +Ġ×Ķ×ŀ צ +Ġ×Ķ×ŀצ ×Ļ×IJ×ķת +Ùħ ÙĥÙĪÙĨ +ÙħÙĥÙĪÙĨ ات +ä¸ĬãģĮ ãĤĭ +Ġm ÄĻ +ĠmÄĻ sk +หรืà¸Ń à¹Ģà¸Ľà¸¥à¹Īา +ëĤ ® +Ġnok tas +Ġnoktas ı +ĠболÑĮÑĪ Ð¸Ð¼ +ĠлÑĥÑĩ ÑĪиÑħ +Ø´Ùĩ ÙĬد +à¸Ńำ à¸Ļ +à¸Ńำà¸Ļ วย +à¸Ńำà¸Ļวย à¸Ħวาม +à¸Ńำà¸Ļวยà¸Ħวาม สะà¸Ķวà¸ģ +Ġе в +Ġев ÑĢ +ĠевÑĢ Ð¾Ð¿ +ĠевÑĢоп ей +à¸ī าย +ìĦ Ń +Ùħ Ù쨧 +ÙħÙ쨧 ÙĪØ¶ +ÙħÙ쨧ÙĪØ¶ ات +ë¹ Į +赤 ãģ¡ãĤĥãĤĵ +ĠÑĥдал оÑģÑĮ +ĠÐ¥ оÑĤ +ĠХоÑĤ Ñı +przedsiÄĻbior c +ĠH ôm +íķĺìĺĢ ìĬµëĭĪëĭ¤ +Ġн аг +Ġнаг ÑĢÑĥз +ĠнагÑĢÑĥз к +Ġ×ij×Ļ׳ ׾×IJ×ķ×ŀ×Ļ +Ġê°ĢëĬ¥ íķľ +ĠH ữu +à¸Ń ุà¸Ķ +à¸Ńุà¸Ķ ม +ת ×ķפ +ת×ķפ ×¢×Ķ +Ġmi ÅĤo +ĠmiÅĤo ÅĽci +ksi Äħż +ksiÄħż ka +ĠاÙĦÙĦ عبة +à¸ī าà¸ģ +สะ สม +×ŀ תר +×ŀתר ×Ĺש +Ġlég ère +Ġ׾צ פ +Ġ׾צפ ×Ļ×Ķ +ĠиÑģÑĤоÑĢ Ð¸Ñı +Ġ ãĥĪãĥ© +ĠãĥĪãĥ© ãĥĥãĤ¯ +ĠãĥĪãĥ©ãĥĥãĤ¯ ãĥIJãĥĥãĤ¯ +Ġк а +Ġка ÑĦе +×ŀס×ŀ ×ļ +Ġc üm +Ġcüm le +à¹Ģà¸Ħลืà¹Īà¸Ńà¸Ļ à¹Ħหว +ãģĬ ãģĿ +ãģĬãģĿ ãĤīãģı +ìŀIJ ëıĻ +ìŀIJëıĻ ì°¨ +à¸Ńั à¸ķ +à¸Ńัà¸ķ à¹Ĥà¸Ļ +à¸Ńัà¸ķà¹Ĥà¸Ļ มั +à¸Ńัà¸ķà¹Ĥà¸Ļมั à¸ķิ +ĠÅŁ ik +ĠÅŁik ay +ĠÅŁikay et +extr ême +kr ä +krä fte +ëĤ Ļ +íķ ij +ì² Ļ +íĺ Ī +ì° į +âĻ ¡ +ìŀ Ķ +ë¢ ° +íĿ Ķ +íĿ IJ +âĩ Ĵ +ë§ Ľ +ìĬ Ī +á» Ĵ +ìĺ µ +âĹ İ +í Ĥ¨ +ê¿ Ī +ìĪ ¨ +ìĽ ¨ +ë§ ¥ +ï½ Ģ +ï¼ ª +Ạ¨ +ãħ İ +Ñ Ĺ +ìĦ ¬ +ì¹ ¼ +ï¼ ¶ +ìĽ ł +ëŁ ´ +Å ĥ +ëĤ ¼ +ëĭ IJ +âĢ ¹ +ë¦ Ń +ì§ IJ +âĢ ¤ +à ħ +ëľ ¨ +íĦ ¸ +íľ ĺ +ê² ģ +ë´ ħ +à ĺ +ëŃ Ķ +ëĺ ij +âĹ ĩ +ìĹ ĺ +ï» ´ +ë§ ¹ +ï¾ Ŀ +ìĬ · +íĥ ķ +ï¼ ł +ì» ´ +ëł Į +ì½ ľ +ï» ¹ +ãħ ł +ì¡ ¸ +ëħ ¹ +âĤ º +âĸ ¶ +íĥ IJ +êµ ´ +íij ¸ +Ñ Ķ +íĶ ½ +Ð ħ +ë° ¤ +Ô ģ +ì² ¨ +ì¶ ĺ +ë² Ĺ +ë© ¸ +ï¼ » +ï¼ ½ +ï¼ · +ì° Į +à Ĵ +íı ´ +ìĵ ¸ +ì´ Į +ëģ Ķ +ëĶ © +ëĩ Į +ë© Ģ +ë² ¨ +ï¼ µ +ë§ ¡ +ëĭ « +ภ¿ +ãģ ± +ìĩ ¼ +ìº ł +ë® ¤ +ê± ± +ì» ¬ +âĦ ĥ +ëĶ ± +ëĥ Ī +ìĭ ± +íĻ Ī +ëŀ IJ +ìħ Ģ +ìł ł +Ð Ĩ +ëł ī +ï½ ħ +ï½ ı +íĻ Ģ +ëĽ ° +á» ® +í Ĥ¹ +ê½ ĥ +ï» ¤ +ïº Ķ +êº ¼ +ìķ ī +âĻ ¦ +ï½ ģ +ìĵ ´ +ãĢ ī +ì° ® +ì¤ ĺ +á» ª +ëģ Ħ +ëIJ ¨ +ìķ Į +íĿ ĺ +íħ IJ +ãĢ Ī +ê² ª +ëĭ ¥ +ê² ¼ +á» Į +ë§ ¨ +ëģ Ĭ +ë² ¤ +ëij Ķ +íĿ ¡ +á» ¬ +ë¬ ĺ +ãģ ī +ëŀ « +íĶ Ī +í ħį +ìŀ ĥ +ï½ ī +ìģ ľ +âĸ ½ +ë¬ » +âĸ ³ +ï¼ ¸ +ìģ ĺ +ì¶ ° +ìĬ ´ +ìķ ± +ìĩ Ħ +Ạ® +ï´ ¿ +ï´ ¾ +âĤ ½ +ëĦ ĵ +ë£ © +ì³ ¤ +ê´ ľ +Ã Ļ +á» ľ +ï¿ £ +ëĵ Ń +ë© ĺ +ê» ´ +ëł ´ +Ð ĥ +ë¬ µ +ì§ Ŀ +ãģ º +ðŁĺ Ĥ +ëŀ ¬ +ìł Ĭ +ê´ Ħ +ìŀ Ĭ +íŀ Į +ìĦ ¯ +âĪ Ģ +âĸ ¡ +ëĢ Į +ëŀ Ļ +ï½ ĥ +Ạ¶ +ï¾ Ħ +ïº ĺ +ë¹ ¼ +à Į +âĸ · +ê¸ į +ë© ĭ +ãģ ĥ +ìĺ Ĩ +ìĺ ® +ëª ¬ +ë¡ ¤ +ëł ¬ +ëĬ ¦ +âĸ ª +ì¼ ĵ +ìľ Ī +ì§ § +ï½ ½ +ëĥ ī +ï¾ Į +ëĺ IJ +ï¼ ĥ +á» Ħ +ì´ ¬ +ì¶ ¤ +ï¼ ¹ +ï» Ń +âĤ « +ï½ ĩ +ìĺ · +ëĸ ¨ +âī « +ë¦ ¿ +âľ ¨ +Ù ± +ì¯ ¤ +ê¹ Ķ +ðŁĺ Ĭ +ìĪ « +ê³ ± +êµ ³ +ï½ ĭ +ภĮ +Ä ł +ëĶ ¸ +ë° ij +ìħ ĭ +íİ ´ +âľ ħ +íĥ ij +ëĪ ĩ +íı ¼ +ðŁĺ į +ìĺ Ľ +ï» £ +Ñ ĺ +ì© Į +ë¦ ħ +ìĿ į +ï½ ¸ +ëį ľ +ãģ ħ +íİ ¼ +ëĭ Ŀ +ë¿ Į +ì¼ ° +ìĭ « +ë° ¥ +íĽ Į +ì¨ Į +ë¹ Ļ +ï½ İ +ë´ Ħ +ìĦ ¹ +ï½ ² +ìĮ ĵ +Ò ij +ë° į +ëł Ģ +íĨ ¤ +ï½ ¯ +ë¤ Ħ +ê½ ¤ +ï½ Ĵ +ìķ ¨ +ï½ ¼ +ê¹ IJ +íģ IJ +âĦ ĸ +ë§ º +ïº ® +ëħ ģ +ê² ¸ +ï» ł +íĬ ľ +Å ¹ +ë¥ Ń +ëĪ ī +ï½ Ķ +íĮ ¬ +ìŀ ĩ +ï ¬ģ +ï» ¨ +ëij ¥ +ëŀ Ħ +Ù ¬ +íĭ ´ +ìŀ ī +Ú ¾ +ìĽ ħ +ï» ® +ëĭ ī +âī ª +âĹ Ħ +ëĪ Į +íĽ ¼ +ì¤ į +Å ¸ +ì¤ ¬ +ì¾ Į +ï½ ĵ +ï¾ Ĭ +ðŁı » +ï¾ ī +Ð ģ +íĺ IJ +ï¾ Ļ +ê¼ ¬ +íŀ IJ +âĢ ¥ +ëŁ Ń +ë§ ŀ +ìĥ ¤ +ïº Ĵ +íĭ ± +ë½ ij +à ķ +âĪ ļ +ëĤ Ħ +ê¹ Ŀ +ëĨ Ī +Ạº +ìħ Ī +ìĮ į +âĢ ¡ +ï¼ ± +ìģ ¨ +âĺ º +ëĴ · +ìĺ ³ +ðŁij į +ëª ½ +ëĤ Ń +ïº Ń +ë© Ī +á» Ī +íķ Ģ +ëĭ Ļ +ë¦ ĩ +ìķ ¤ +ìį ¼ +ãĥ µ +Ñ £ +ìľ Ĺ +â ŃIJ +ï¾ ĺ +íĹ ¬ +ê¾ ¼ +ìķ Ĺ +ï» Į +ê± · +ëħ ķ +ë¡ ± +ìķ Ĭ +ï¾ Ģ +ìĩ ł +íĮ © +ïº ª +ë§ Ļ +ï¼ ¿ +ê¿ Ķ +íİ ľ +ë£ ¸ +íĶ Ķ +ï» ³ +ëı ķ +ìĭ ¼ +á» İ +ë§ ĺ +ì¢ ĭ +íĨ ¡ +ï½ ± +íĿ ij +á» ¸ +ì¦ Į +ì¹ ¸ +ëŃ ĺ +ï¾ Ĺ +ï» ĭ +íĬ Ģ +ë¥ Ļ +ì½ © +ëģ Ĺ +ëį ´ +ìħ ľ + ¸ +ë» IJ +ìĥ µ +ê² IJ +ëĵ ¬ +ë£ ° +ãħ ĭ +ìĹ ī +á» ĸ +ëĦ Į +ï½ ¶ +ë´ ĩ +ëĤ ³ +ãĤ ľ +ëĸ » +íİ Ģ +ëį © +íķ ¸ +à · +ê¼ ¼ +ëĶ ľ +ë° ´ +ë© į +âĹ ¯ +ìĹ ij +ìĻ ¼ +ïº ij +ë¶ ķ +ë¡ ¬ +ï½ Į +íĨ ¨ +ïº ´ +ëł ĺ +ê° ¤ +ìĪ ² +Ñ ĵ +ìħ ī +ï» ĵ +ëĪ Ķ +ëį § +âĢ ¼ +ï» ² +ê° ± +ê¿ Ģ +ëĭ · +Ạ¸ +Ạª +Æ Ĵ +ëį ¤ +ìĪ Ń +ï½ Ĥ +ï½ Ī +Å ł +ë£ ¬ +Ñ µ +ëĸ ¡ +ëĥ Ħ +ìĦ ° +ëĵ Ī +ï¾ ĥ +ëĩ ¨ +ï½ IJ +êµ ½ +ìĹ ½ +ëĤ Ģ +ë¬ ¶ +ï½ · +ìı Ł +íĺ Ķ +ê¼ Ī +ëģ Ī +ì¥ IJ +ïº Ĺ +Ä Į +ëĪ ł +ëĸ ¼ +íĢ ´ +âī ¥ +ëĭ Ń +ì± Ļ +ê» ı +ë© ¤ +ìĥ ĺ +ëį ® +ë£ ¡ +ìĤ ½ +ãĪ ľ +Ä ¨ +âĢ § +ï½ º +Ä £ +ì¦ ī +ï¼ ¼ +Û © +âĪ Ļ +ë° ı +ë¹ ħ +ðŁĺ Ľ +íĪ ´ +ðŁĴ ķ +ãĢ Ĵ +ìŀ ĺ +ïº ¤ +ï½ ĸ +ë© ľ +ë² ¼ +ëĿ Ħ +ëļ ľ +ï» ĺ +ìĥ Į +ï½ Ħ +ì© Ķ +ï½ Ļ +ïº © +Û ŀ +âĺ İ +ìł ¤ +ëIJ © +Å Ŀ +âŀ ¡ +ï» § +Ð ı +ì« ĵ +ê³ ½ +É ij +ãĥ ² +ëĤ « +ë¦ ī +ì¢ ģ +ë° Ń +ðŁĺ ģ +ë¹ µ +ì² © +ì» µ +ðŁĺ ĺ +ë± ħ +âī Ī +ë¹ ļ +ï» ľ +ðŁĻ ı +íģ ° +ìĦ ŀ +ï¾ ļ +ìĺ ¹ +ë¼ Ī +ëĤ ¯ +ëŀ © +íļ ¡ +ï½ ķ +íĥ ĵ +ëĿ ł +ê³ ģ +ëĵ Ģ +ìĹ ł +ï¼ º +ë§ ij +ëĭ ¿ +ì¿ ¨ +ãİ ¡ +Ð Ĭ +íĦ ± +Å ¨ +ïº ³ +ï¾ ı +âĭ ħ +ê¼ ´ +âī ¤ +íĮ ģ +Î © +ê¶ ¤ +ìĪ į +âľ ¿ +ì½ ¤ +ëĪ ħ +íĨ ± +ãħ ľ +áIJ ħ +Å Ĵ +ðŁij ī +ï» ¦ +Ð ª +ë¥ ľ +íķ « +ï¾ ĭ +âĻ « +ê¹ ľ +ë° ¸ +ëĶ ĺ +íĿ ī +ï¾ ģ +ï¾ Ľ +ëł Ľ +ê² ¹ +ì¿ ¼ +ï» ¬ +âŀ ¤ +ðŁĻ ģ +ïº ł +ëĨ ¨ +ë¯ ¹ +ê¸ ĭ +ë» Ķ +ê¹ ĥ +ëij ij +íĭ ¸ +íİ Ļ +âŀ ĸ +ãĥ ½ +ì§ ļ +ï½ ¬ +ï» ¥ +íĮ ½ +âĢ Ĵ +ì ĮĢ +ìŃ ī +ëļ ± +ãĤ ŀ +íĭ Ī +ãĤ IJ +ëī ĺ +Î £ +ê³ ° +ë¹ Ĺ +ï¾ İ +ðŁĺ Ń +íĿ ł +ìĹ ¿ +ê° ļ +ì¤ Į +ë§ µ +ï½ ³ +ãģ ¢ +ï» Ĺ +âī ¦ +Ú ¤ +ë łģ +ê¼ ½ +ï» « +âī § +ì´ Ľ +ìł Ŀ +Ạ° +âĻ £ +ìº ĺ +âĪ ĩ +ê² ī +ë° Ł +ï» Ķ +íĸ ĩ +âĸ Ĵ +ðŁij ı +à ŀ +ðŁĺ Ĩ +ïº ¼ +âĿ Ĺ +ìº Ķ +ì¹ © +ëĸ ¤ +ëĥ ħ +âĶ ľ +ï½ » +Î Ķ +áĥ ¦ +ìŀ İ +âĺ Ģ +âĪ ¼ +ðŁĶ ¥ +ë° Į +ìł ĸ +íĹ Ľ +Î ķ +ïº ĥ +ë¶ ī +âĪ ŀ +íĥ Ń +à ĭ +âģ Ħ +ãħ ĩ +ëĦ ¥ +ëĭ ® +ëł · +íĮ Ŀ +ìº ¡ +ë· Ķ +ì© į +íĤ ´ +ëļ « +âĵ Ĵ +íķ į +âĻ Ĥ +ï¾ Ĩ +âĨ © +ìį © +ïº ķ +íĿ Ļ +Ñ ľ +íĤ · +íĿ ° +íĥ ± +ëķ IJ +ï¾ Ĵ +× ĥ +ëĮ Ħ +ìĺ ´ +ìķ µ +ê¹ ¥ +ëŀ Ń +ìª ¼ +ãİ Ŀ +ðŁĺ ħ +ëı ĭ +ëª « +ïº ¸ +ë® ¬ +ë² ħ +ëij ł +ìħ ° +ì» · +ëĶ ª +ëħ Ķ +ãħ ¡ +ìĶ » +íķ ı +ëį ± +ïº ¨ +ï¾ į +ï½ µ +ì¢ Ģ +íİ Į +ï» ° +ïº £ +Æ £ +ðŁ¤ £ +ï· º +ëĤ ļ +âĭ Ĩ +ë³ į +ðŁĺ Ħ +ìĸ Ģ +ìĻ ł +ëĨ Ķ +íĹ ¨ +ï» Ľ +ï» Ŀ +á» ¶ +ìĸ ĺ +ìİ Ħ +Ú Ĩ +ï» ŀ +ëĢ IJ +ê² Ķ +ï» µ +âĹ ¦ +íļ Ł +ê¹ ģ +ê° ĵ +ëĶ ´ +ìı ĺ +ëļ Ŀ +á» ł +ëŀ ´ +ëĦ ī +âĺ ŀ +ï½ ĺ +Å ½ +ë¦ İ +âĸ ¬ +ëŃ ī +âĩ Ľ +ìį ¬ +ïº Ł +Ë ľ +ë¶ ĵ +ìĽ ° +Å ľ +ëŃ ĩ +á» ² +Ë ļ +ëķ Ģ +âĺ ij +ðŁı ¼ +ìĸ ½ +âĮ Ĵ +Ð İ +É ¾ +íĮ ¡ +ï¾ ħ +ìŀ Ń +ï½ ¨ +ì¹ « +ìľ Į +Ò Ľ +êµ ¿ +ëĭ ¦ +âĶ Ķ +ï¾ ij +ì§ ĸ +ìº Ħ +ãĢ ĥ +Ê ¼ +ê² Ł +ï½ § +Ä ¢ +íİ ł +ë§ · +ê° ĩ +ìĭ ¹ +ðŁĴ ¦ +ï¾ ľ +ëĬ Ļ +ë² ¡ +Å ¿ +ðŁĺ ĭ +ðŁĴ ª +ì¿ Ħ +ë© ķ +ìŃ ¤ +ëĬ Ħ +ðŁĮ ¸ +ãĤ Ŀ +Ç İ +ï½ ļ +Ä Ĺ +ëģ ĵ +ê¶ IJ +áµ ī +ãĥ Ĥ +ê» į +ðŁĺ ¦ +ãĢ Ŀ +ðŁ¤ Ĺ +Ñ Ł +ìĹ İ +âľ Į +ìī IJ +à Ĩ +íĹ IJ +ðŁİ ī +Î ij +ï½ Ń +ðŁĴ Ļ +ìĽ ¬ +íĢ ĺ +ï» ¢ +ðŁĺ İ +íij ¼ +íĿ © +ï» Ħ +íħ Ģ +ëł IJ +ì¥ ¬ +Ð ĭ +ìĥ · +ëľ ¬ +ðŁĺ ĥ +ëĦ ¬ +ë¥ ¨ +ìĽ į +ï½ Ĩ +ï½ ´ +ãĥ ħ +à ı +ï» ª +âĻ ł +ëĬ ¬ +ë± Ģ +ë° ĭ +ìĥ Ģ +ï½ ¾ +ëĤ ± +ì» ¸ +ðŁĴ ĸ +ðŁij Į +Ñ ŀ +ì§ ± +Ë Ĩ +ðŁĵ ļ +âŃ ķ +ï¬ Ĥ +ï» ¡ +ëij ¬ +íĪ ¼ +âĸ ¸ +ê° ¯ +ê¹ ħ +ï½ ® +ëĺ ¥ +Ä ¡ +íĮ Ł +Ð Į +ìĨ Ł +ïº ĵ +ï» ¼ +à Ľ +ãĥ ¾ +ëĮ ĵ +íĴ ĭ +ìķ ĵ +ï½ ¹ +ëĤ ¡ +ðŁij ĩ +Ạ¼ +ãĢ Ł +ðŁĮ Ł +íĥ ł +ãĢ Ĩ +âĢ Ł +ë¸ IJ +ðŁĮ ¹ +ìł ¼ +ðŁĵ Į +ìĶ ¬ +âĹ Ģ +ðŁĴ ĵ +ê¹ İ +ìĤ IJ +ìĶ Į +Ñ Ľ +âĶ Ī +ë² ³ +ãİ ŀ +Õ ¡ +íĤ µ +ðŁ¤ Ķ +ëĢ Ķ +ìĬ IJ +íĻ ī +âľ ¦ +ëľ ¯ +ìł ¯ +ëĶ § +Î ¦ +Ë Ī +ìī ¼ +âĹ Ĭ +ëľ © +ëľ ° +ï¾ IJ +ë¿ Ķ +ìĹ ® +ì· Į +ïº § +Î Ĵ +ëµ Ļ +ï» Ĭ +ì° Ķ +íİ Ħ +ðŁĴ Ĺ +Ạ´ +ì° ¢ +íľ ¼ +ê½ Ĥ +ì± Ķ +ìī ´ +âĸ ¾ +íĪ ° +ëĭ Ľ +âĿ £ +ï½ ª +ðŁĴ ľ +Ë ĺ +ãħ ¤ +âĨ Ĺ +íĸ Ħ +âĻ ¬ +ìķ ° +ïº ľ +âī ¡ +ãĢ ĵ +ìij ¥ +íĮ į +íī ģ +ë» Ĺ +íľ ł +íľ © +âľ Ī +íĢ Ħ +ìĸ ĩ +ì¢ ĩ +íŀ Ļ +ëª ¹ +ãĤ Ľ +ðŁĺ ± +ëį Ł +๠ħ +êµ ¶ +Ù « +ìĶ ģ +âľ ª +ï¾ Ī +ðŁĻ Į +âļ ¡ +Î ļ +ì¼ Ī +ï¾ Ķ +ï¾ Ĥ +êµ ī +ïº » +ðŁĴ ĭ +á¹ £ +Ó Ļ +ìĨ ľ +ìĹ £ +âľ © +ìľ Ļ +ïº ° +Ạ² +ìŀ £ +âĿ Į +âĺ ģ +ìķ İ +Ä ½ +Û ģ +ãĦ ± +ëŁ ¿ +íĮ ¸ +ê½ ī +ìı ł +ðŁį Ģ +âĨ Ķ +ëŃ ¡ +ï» ģ +ï¼ Ħ +ðŁĴ ¥ +âĺ Ľ +íĹ · +ëij ¡ +Î ł +Î ¤ +âĦ ĵ +ïº · +Î Ļ +ëı Ķ +ì§ ¤ +âĶ ĥ +ãĦ · +Ç Ĵ +ðŁ¥ ° +ëĶ ķ +ìļ ¥ +ì¸ Ħ +íĽ Ķ +ïº ĩ +ïº ¬ +ðŁĺ ¢ +ë¹ ¡ +ìĶ ¹ +Å ³ +Ë Ŀ +íİ ij +ï¾ ĵ +ðŁĴ ļ +ëĬ ij +êº ¾ +íĨ ° +à ¿ +Ð Ħ +ëĮ IJ +ë½ Ģ +ì· Ħ +ðŁ ĵį +ðŁĻ Ī +âĹ Ī +ê¿ ĩ +ì¼ Ħ +íİ « +ðŁĩ · +âĶ ĭ +âļ ł +ë± ī +ì į° +ìĻ Ī +É ª +ïº ĭ +ðŁĺ ľ +Î Ł +ðŁ ĻĤ +âļ ½ +Å Ī +ë¹ Ķ +íĮ ľ +๠ı +ìĸ ¹ +íĪ Ń +ðŁ¥ ĩ +ãĦ ´ +ëĶ ¥ +ìŃ Ī +âĪ Ĩ +ëĸ ³ +ë± ĥ +ìŀ ¦ +ï» IJ +Î ľ +âľ § +Ï į +ìł ĵ +âĹ ķ +ëĴ Ģ +ï» Ģ +ðŁĶ ´ +ê½ ģ +ëĮ Ī +ëİ Į +ãĤ İ +⦠ģ +ì½ § +ï¯ ¾ +âĿ ¯ +ภħ +ðŁĻ Ħ +âĿ Ģ +ðŁĶ ¹ +âĩ IJ +êµ µ +âĩ Ķ +ë¶ IJ +ðŁĴ Ľ +Î ¾ +íĥ ¬ +âĿ Ħ +Ò £ +ãĢ ° +âĪ ij +âĺ ¼ +âī ł +Ò ¯ +ïº ¯ +ê¿ ¨ +âľ ĸ +Ê ĸ +íĢ Ģ +ê¾ Ģ +íĹ Ŀ +âĶ £ +ãİ ľ +ëĶ Ľ +ëľ ¸ +ï º« +ê¿ ° +ðŁĩ ¹ +Ç IJ +Û Ĵ +ë£ » +ïº ĸ +Ñ ļ +ëĬ ł +Û ķ +ê¹ ¡ +ë¿ ľ +ì² ¼ +ï¨ ij +ë¥ µ +ìį ¸ +íħ ħ +íij ¹ +Ö Ģ +ï³ Į +ãħ £ +ìij ¤ +ì½ ķ +ëķ ł +ðŁĮ ¿ +íĥ Ķ +ìĽ ģ +Î ¶ +âŀ ľ +ìĬ ĺ +íĽ Ĺ +ë© § +ìī ĺ +Õ ¶ +á¹ ĩ +ðŁİ ģ +ï½ ¿ +ï¼ Ĥ +á¼ IJ +âľ ķ +âŀ ¢ +ëĦ ¨ +ì» « +ì¯ Ķ +ì° ľ +ðŁĴ ° +íħ Ŀ +ãİ ı +ë³ ¶ +Ò ĵ +âĨ ³ +ìĥ ´ +íģ ĺ +âĸ Ģ +ë² Ļ +ภĥ +á½ ¶ +Ä ķ +⬠ĩ +ë¤ ĺ +ðŁİ µ +âľ ļ +ïº ı +Î ¡ +âĹ ī +ðŁĴ « +Ð Ī +ìĸ Ħ +ì§ Ļ +ï» ĥ +ðĿij Ĵ +ëŃ Ħ +âĿ ¥ +âĿ ĸ +âĺ Ŀ +Ê ¹ +Ḡ¥ +âĢ ¿ +ãħ ħ +ê¸ ģ +ëķ ¡ +ëį ¥ +âĪ © +ê» Ħ +ë® Į +Ò ± +âĪ Ĺ +ëł Ļ +ïº Į +Ë IJ +ðŁĺ ³ +ðŁij © +ðŁİ ¶ +ì¿ µ +ðŁ¤ © +ê· ¤ +ëĮ Ķ +ïº IJ +Ï İ +ì¶ ¥ +ï½ Ĭ +á¹ Ń +ë¤ ¼ +âĸ « +ì§ ł +á¼ Ģ +ê» ij +ëĮ ģ +íĢ ¸ +âĻ Ľ +ðŁĴ ŀ +âĸ ° +ðĿij ĸ +ëĿ ¤ +ठ¦ +ì´ ĺ +ðŁĺ ĩ +ëĶ ¤ +Î Ĺ +ðŁĻ ĩ +Ë Ľ +ì© ¡ +âĪ § +Õ ¥ +Ñ Ļ +ëIJ ¬ +ëĸ Ħ +ðŁĮ · +ìĹ Į +ðŁĺ ¥ +ëĪ ´ +ï» ļ +É Ľ +ïº Ħ +ï» ı +Å Į +ë² ļ +ìĭ £ +ïº Ģ +Î ĵ +ðŁĺ Į +Ë Ļ +ëŀ ı +ðŁĶ ¸ +ðŁĵ · +ëģ ½ +íģ ½ +ðŁĴ ¡ +ðŁĮ ± +ëº ı +ìģ ł +ìĥ IJ +ëı Ĺ +ì¸ ° +ëĪ ķ +Î Ŀ +âģ ī +ðŁĮ ¼ +íĮ ł +âĭ ¯ +áĥ ĺ +âľ ¤ +ê± Ķ +íĮ İ +ðŁĴ ¯ +ìı Ļ +íĹ ī +Ù Ń +ì½ ° +ïº ¿ +ï» ± +ì± Į +âĺ ķ +ðŁİ Ģ +Ä Ŀ +ë° § +ìĤ ¿ +áij ķ +ðŁį ĥ +âĩ ¨ +Î Ľ +ë§ ´ +ë³ ķ +á ijIJ +âĸ ĵ +ðĿ ijľ +âĻ » +íĤ ¥ +Õ ¸ +ãĪ ± +ëº Ģ +ì² ¸ +ïº Ľ +ðŁı Ĩ +ðŁĩ ª +âĿ ĵ +Ä Ģ +ì½ ¥ +ðŁĩ § +á½ · +âľ Ĥ +ìŀ ¼ +ï§ ¡ +ðŁĵ ¸ +âĻ ¯ +É Ķ +á½ ¸ +âĮ ª +ï» ĸ +ï¥ § +âļ « +âĶ Ĺ +ðŁĮ Ī +ï» © +ðŁĵ ² +Ï Ī +ðŁĺ ¡ +ðĿij İ +ìľ ½ +ì§ ¬ +ì§ Ĭ +á½ ³ +ìĮ ¤ +ëĤ į +âī Ĵ +ðŁij ¨ +âĺ ĺ +Ó © +âĤ ĵ +âĪ Ĥ +ï¹ ģ +ðŁĴ IJ +íħ ĥ +ðŁı ½ +ê· Ħ +ðŁĺ ı +ðŁĮ º +ðŁĺ Ķ +ï½ « +âľ İ +ëµ Ī +ðŁĩ ¸ +âĢ £ +âŀ Ķ +ëĺ ĺ +ìĥ ¬ +Ê ĥ +⬠ħ +ì© IJ +ðŁĻ Ĩ +ðŁİ Ħ +Ä ¾ +⣠¶ +áĥ IJ +âĺ » +ì± ķ +ìģ © +ë½ ķ +ìº £ +ðŁij Ī +ðŁĻ ĭ +ï¾ ĸ +Ò ļ +Õ « +ìĮ Ī +ë² § +ðŁĩ ® +ï½ Ŀ +ðŁį ģ +ìĹ ¥ +Ä ³ +ë½ IJ +íį ½ +íĽ ij +âĤ ¹ +ãħ ģ +ìĶ ½ +ðŁĶ ģ +ठ¯ +ê¾ ¹ +ëī ľ +âĹ ¡ +íķ Į +Î ĺ +ë£ ¹ +ìĻ ĵ +ðŁĩ ¦ +ðŁij Ģ +âĶ Į +á¿ ¦ +ëĦ Ľ +ìĦ £ +ìŃ Ļ +ï± ł +Î ŀ +Ê » +á¿ ¶ +âĿ Ŀ +ê± Ģ +ëĸ ´ +ãĦ ¹ +ðŁĴ İ +Ï ¹ +⼠ħ +ï» ķ +ãĥ ± +ï½ Ľ +ëĮ ķ +ë¹ ½ +ì¥ Ķ +ì¿ ¤ +ðŁĸ ¤ +Ñ Ĵ +ê¹ į +ëİ Ģ +ìĭ ¯ +ë» ¤ +ðŁĵ ŀ +ðŁĵ £ +ðŁĺ Ŀ +ìį ¹ +ìĹ ¡ +ì° IJ +á½ IJ +ï» Ī +âľ į +Ä ı +ðŁĮ ŀ +âĦ ¦ +ê½ Ŀ +ë» ĺ +ìĪ ± +âĶ ĺ +ðŁĮ » +âĤ ´ +âŀ ¨ +íIJ ģ +ê ¶Ī +âĺ ¢ +ðŁĺ Ī +ï½ © +âĦ Ĺ +ê° Ń +ê° ¸ +ë» ij +ì¥ ´ +ì» ¥ +ï¤ Ĭ +ï» Ĵ +ðŁĺ ķ +âĺ Ķ +ìĺ IJ +ðŁļ Ĺ +ëĹ Ħ +ë§ ı +Õ ½ +âĸ » +⣠µ +ìī ° +ï» ij +âĻ © +Î ¥ +ðŁĺ £ +âĬ Ĥ +ãħ Ĥ +ìħ ¸ +íı Ħ +âľ ½ +ì¦ Ļ +âĸ £ +ê± į +ê¿ ĭ +ì« Ħ +ìº ĩ +ðŁĩ µ +ðŁij ij +âľ ĺ +ðĿij Ľ +ìį ½ +ìº ī +ï¬ µ +ðŁĶ º +âĦ ® +íĥ ¤ +ðŁĩ º +ðŁĴ µ +íħ ¨ +ï½ ij +Î ¨ +ìĥ ¹ +ìĸ ķ +ì¹ µ +ðŁĵ ± +ठµ +ðŁij Ĭ +ðŁĴ Ħ +ðŁĴ Ŀ +ãĮ Ķ +ìĻ ģ +Ð ĩ +à® IJ +âĸ ¹ +á´ Ľ +âĹ ĺ +ëº ¨ +íĥ ī +ìĸ Į +ðŁIJ ¶ +ãĤ ij +Ë ĩ +Å ı +á½ ¹ +ìħ § +ï¹ ° +ðĿij ¡ +ðŁĶ Ŀ +ðŁĺ » +ðŁĴ ĥ +ðŁ¤ ¦ +ðŁį Ĵ +íĢ µ +âľ Ĩ +ë¹ ´ +ï§ ¤ +ï» Ļ +á´ Ĺ +ðŁĮ ´ +Í ¾ +ëĮ ij +ì¨ ĭ +ìµ ¸ +ðŁİ Ī +ðŁı ł +á½ ± +Û Ĩ +á¿ ĸ +âĢ Ľ +ì° ¼ +íķ ¥ +íĹ ´ +ðŁĩ ¬ +ì° Ŀ +âĪ ł +ï¼ ĩ +âĬ Ļ +âĿ ij +ëĦ ĭ +ëŀ Ĺ +ë° ī +ìĹ Ĭ +ì¢ Ĩ +íĮ ¥ +ï° ² +ðŁĵ ĸ +ðŁĺ ® +âļ ª +ðŁĺ ļ +âĿ ŀ +ðĿij Ł +ðŁİ Ĥ +Å ķ +áIJ Ī +êº ½ +ì± ł +ïº Ŀ +ê¿ ī +áĥ ł +ðŁı ĥ +ðŁĴ ¸ +âĿ ģ +âĹ ¾ +Ú ª +á¹ ĥ +íĬ ¬ +ðŁĩ ± +íİ Ń +ðŁĺ ŀ +ë¾ ° +á¹ Ľ +ëĽ ¸ +âĿ Ĥ +êĴ ³ +âĶ IJ +íĵ ° +âŀ ł +ê´ ĺ +ëħ ĺ +ë» ¥ +ì¾ ħ +ðŁĺ IJ +âĪ ª +ðŁij ģ +âĪ ´ +âĹ ģ +ëº IJ +ìŀ ¤ +ì± Ĺ +ðŁı ¾ +Î § +á½ » +âŀ ¥ +ìŁ Ī +ï» ī +âĸ Į +ãĥ ® +ðŁ¤ ¤ +âĩ ĵ +ì¼ ł +á´ ı +ë§ ¬ +ë» £ +ðŁĴ ¬ +ðŁį ĵ +Ä ¸ +Ù ¹ +Ê ¿ +á½ ° +ëķ ľ +ì° ¡ +ì° » +íİ į +ðŁİ ¯ +ðŁį Ĥ +ðŁij § +âĻ ¢ +áĨ ŀ +âĻ § +âļ ľ +âľ ī +ëĵ ¦ +ëŃ £ +ìĪ ı +ìĵ ± +Å Ń +Ê Ĭ +âĴ ¸ +âĩ © +ðŁĴ Ķ +Õ µ +Ð ī +Ò » +ë§ £ +ìĽ ľ +ì¿ ¡ +íĽ ħ +íĽ ¤ +ïº ¢ +âľ ĭ +âĪ Ī +ðŁĮ į +Ê ľ +ëĬ ª +ëĴ ¹ +ïº ² +âĸ Ħ +ãħ Ī +ëļ ¤ +íİ © +âĪ ¨ +ðŁ¤ ª +áĥ ļ +ê³ ¶ +íĬ ķ +ðŁĺ ¬ +âĪ « +ðŁij ĭ +Ò IJ +íĬ ¿ +ðŁĶ µ +ðŁĴ ¨ +ðŁĮ Ļ +ëĩ © +âľ ³ +ë¨ ģ +ëº Ħ +ìĻ ij +ìº ħ +íı Ī +ðĿij Ļ +ðŁĴ ĺ +ãİ ¥ +âĿ ı +âľ ° +ï¯ ¿ +ëµ IJ +ì¼ IJ +ïº ± +Õ ´ +ï¬ Ģ +âľ ´ +ðŁ¤ Ń +ðŁij Ĩ +âĽ Ķ +ê· ĵ +ìĮ Į +ðŁ¤ · +Û Ķ +ðŁ§ ¡ +ðŁĺ ĵ +Î ĸ +âı ° +ê² ľ +ëĭ ³ +ëİ ħ +ë° Ī +ï® IJ +ðŁı ¡ +âĨ ª +âĵ Ķ +âľ Ĭ +Ï ² +Ü IJ +ðŁĩ ³ +Ö Ĥ +âľ ı +ìĸ Ĺ +ì« Ļ +ðŁĺ ² +Ä Ń +âĻ Ń +âĶ ı +âĹ Į +ðŁĺ ¯ +áµ Ĵ +íĬ ł +Ä · +Ê ģ +à¤ Ł +á¹ ģ +á¼ ° +á¿ Ĩ +â « +â« ¸ +ëį « +ì³ ĩ +ì¼ ¤ +íĽ ¨ +ðŁĴ Ł +Ê Ģ +Ê ³ +ëĵ IJ +âķ ° +âĿ ĩ +Ç Ģ +Ç Ķ +É ´ +âĺ ļ +âĺ ľ +ê¶ Ĥ +ì« Ĵ +ì± Ī +ðŁĩ ¨ +ðŁİ ¥ +ðŁĵ Ŀ +Ä § +ðĿ ijIJ +Û Ī +ठ¬ +ì¬ IJ +íĹ ¥ +âĻ ¨ +ðŁį ´ +ï¹ ı +Ë ĭ +ðŁ¥ º +âĸ ¨ +íĻ ĭ +âĪ ħ +ëģ Ļ +ëŀ ł +ìĨ ¥ +âĢ ĸ +ðŁ¤ ĺ +ðŁIJ » +áµ ķ +Ç Ŀ +âĺ ı +ïº ļ +ï» Ĥ +ðŁļ © +ìĪ Ł +Ë Ĭ +⤠µ +ðŁĴ § +ã ħį +ë© © +Æ ¬ +Î ĩ +âĩ § +âĵ ļ +ìĤ ¯ +ìĪ ¯ +ëĨ ĭ +âľ ¯ +ðŁļ Ģ +Ú ĺ +Ú ¨ +âľ Ń +ê² ħ +íĮ ° +íľ Ļ +ðŁĮ Ĭ +ðŁİ ĵ +ðŁĺ Ļ +Ë ĥ +ðŁĴ ģ +ðŁij İ +âĺ ¹ +ðŁĺ « +ðŁĴ » +ëĤ µ +ìĿ Ĭ +íĮ » +Ò ³ +á½ ² +âŀ ŀ +ëĤ ij +ëĿ Ī +ì£ ¤ +ï» ¯ +ðŁĩ © +ðŁ¥ ³ +âĴ ¼ +ðŁ¦ ĭ +âĺ Ĥ +ðŁĺ ° +ðŁĻ ĥ +ðŁĺ Ĵ +Û İ +Ï ķ +Ḡ¤ +ë£ ½ +ìĬ ¥ +ðĿij ī +É IJ +ðŁį İ +âķ ¯ +âķ ¹ +ຠ² +ï¾ ł +ë¹ ķ +ïº Ĩ +Ê º +Ó § +âĨ ł +ëĥ ĩ +ìİ Ī +ìŁ ¤ +ï± ¢ +âķ ¬ +âĺ ł +ðŁİ Ĭ +ãį į +ãİ İ +âĺ ° +âľ ĥ +ãħ ī +ë¯ Ī +ë¹ ¤ +ìı Ń +ðĿij ¢ +ðŁIJ ¾ +Å ĭ +ðŁij ¶ +âĶ Ľ +ï¿ ¢ +áĥ ¡ +Ä ¼ +Å Ĩ +Ñ IJ +ìĥ Ľ +ìĺ Į +ì± ¤ +íħ ģ +íļ ĥ +ï³ Ĭ +ðĿij Ķ +ðŁĩ « +âĭ ° +ðŁĺ ¨ +âĤ © +Õ ¬ +Ḡį +á» ´ +âĨ ĺ +âĺ ¯ +ãħ ı +ìł ¬ +âĻ Ķ +ðŁĶ Ķ +ðŁĺ ł +ðŁĻ Ĭ +à® ľ +á¹ ħ +âĹ IJ +âĿ Ī +âŀ ½ +ìĥ ħ +ðĿij ł +Æ ¢ +âĭ Ļ +ê° Ľ +ëĿ µ +ë£ Ł +ìı ľ +ïº ģ +ðŁĴ Ń +âĬ ĥ +ðŁIJ ° +ãħ Į +Ü ĵ +âŀ ķ +á½ ģ +ìķ ³ +ðĿij Ŀ +ðŁİ ¬ +É ¡ +à¤ Ĺ +áIJ ī +ì© ľ +ì¶ § +ï³ ī +ï» ħ +ðĿIJ ŀ +ठ¶ +ðŁĵ ¢ +ðŁį ĭ +ðŁĴ ħ +ï¾ ķ +⬠Ĩ +âĪ µ +ðŁ¤ ij +áĥ £ +Æ Ħ +Ñ ¹ +á¼ Ķ +ê° ł +ê´ Į +ê· IJ +ëĽ ´ +ì± ĺ +ï® Ń +ïº ¹ +ïº ¾ +âľ Ĺ +âĿ ¦ +ðŁij ¦ +áĥ Ĺ +Ù ² +á½ ´ +âĪ ı +âľ ® +ê¹ ° +ë² µ +ìĦ Ģ +ì© Ŀ +ïº ŀ +ïº ½ +ðŁĩ Ń +Ë Ĥ +ðŁį ij +ðŁį Į +ðŁĶ » +ê¹ ¬ +ìĬ Ń +ìľ · +ðŁĽ ij +Ç § +ë¼ Ľ +ïº ¡ +ïº º +ðĿij ļ +ðŁĵ ¦ +ðŁĶ İ +ðŁĹ ĵ +áĥ Ķ +âľ Ĵ +âľ ¡ +ðŁĮ µ +âĶ ķ +ëĢ Ŀ +ðŁį Ĭ +âĺ ĥ +ìĺ ħ +ঠ¬ +ðŁ¦ ģ +âİ ¯ +ðŁIJ ķ +Ñ ¿ +ॠ¤ +༠ĭ +ê· Ī +ì« Į +ðŁĩ ° +âĿ ī +ì« Ģ +íĿ Ħ +ðĿIJ ¢ +ðŁļ ¨ +âĻ ¤ +ðŁĺ © +ðŁį į +ðŁĺ ij +ðŁļ ļ +Ö Ħ +ë « +ë« ¼ +ठı +á¿ · +âĮ © +âĺ IJ +âŀ £ +ê¸ ± +ê¼ ¿ +ëĦ Ŀ +ìı ´ +ìļ ¤ +ì¿ ± +íİ IJ +ðŁĴ ¢ +ì´ IJ +âĩ ij +âĶ ĵ +âģ ¾ +Ü Ŀ +ðŁ į° +â´ ° +Æ ı +Ï Ł +Ú º +Û ĥ +áĦ Ĵ +âĪ Ł +âĿ į +ãĦ ² +ìľ ħ +ì¤ ı +ðŁĩ ² +êº Ħ +ðŁİ ¤ +âľ £ +⸠Ŀ +ï¸ µ +ຠ§ +áĢ Ļ +âķ ł +Õ ¯ +âı © +ðĿij £ +ðŁĴ £ +Å ĺ +ॠIJ +âģ ĥ +âĮ ĺ +ê» Į +ìĮ Ķ +ðĿij ĺ +ðŁ¤ ĵ +Õ ¿ +à¤ Ń +âĮ ļ +âľ Ŀ +ðŁIJ ¼ +Ë Į +âķ ļ +ï¦ Ĺ +âĿ ķ +âķ £ +ðŁIJ ± +à® ¤ +Ñ ¾ +ठļ +ठľ +ìĪ Ħ +ìļ ľ +ðŁİ ® +É Ĵ +Ú · +ຠį +âĨ µ +â Īĺ +âĿ Ĭ +ë¿ į +ìIJ Ī +ìļ ĺ +ì¯ § +íĥ ¯ +ìĸ ı +ï¸ ° +ðŁĩ ¯ +ðŁ§ ļ +ðŁĺ µ +ðŁĺ · +ðŁĮ ³ +ຠ¥ +Ä ī +Ä ¥ +âľ ¶ +á¿ ¾ +âĬ ± +âĺ ¾ +ê° ī +ê¼ ° +ëº ij +ðŁĶ Ĭ +ðŁĸ IJ +Å ¤ +Ò « +à® ® +âĮ Ī +âĹ Ĺ +ëĦ µ +ëħ ľ +ëľ ¹ +ðĿij ¥ +ðŁĴ ¿ +ðŁĽ Ĵ +Ê Ĵ +áŀ ĵ +ðŁIJ Ŀ +ðŁ¦ Ħ +ðŁį · +âĺ Ł +ï¸ ¶ +ðŁ¤ Ł +Ô ± +âĨ ² +âĪ İ +âľ « +ëĩ ½ +ëı IJ +ëķ Ħ +ï¦ ³ +ï§ Ŀ +ïº Ļ +ðŁij » +ðŁĵ º +êµ ¼ +ìĮ © +ðŁĮ ² +È ± +íĶ ķ +ðŁĺ ¤ +ãĮ ¢ +Ê Ķ +ठ¡ +á¼ Ī +ëİ ĥ +ë© ± +ë® Ī +ðĿIJ « +âĬ ķ +ëĥ ł +ë» ¬ +íĭ Ķ +Õ ¤ +á¼ ± +âľ ¥ +âĺ Ħ +âĪ ¥ +âļ ķ +ðŁij Ħ +ðŁİ ħ +àº Ļ +âĶ ¬ +á½ µ +Õ ¾ +Ö ģ +âĹ Ķ +ê¿ į +ëĸ µ +ë© İ +ë® ´ +ìķ ´ +áĥ ľ +á¼ ¡ +âĶ Ĭ +âķ ® +âĹ ¼ +ðŁį ¾ +ðŁĽ į +ðŁij Ĺ +ðŁ¤ ŀ +âľ Ħ +Õ Ģ +ঠ² +Ë ī +⣠¨ +Ä ¯ +Ï Ĭ +á´ ľ +ë¹ ³ +ï³ ĭ +ï¿ ł +Ä ª +âĤ ¸ +âľ ± +ê» IJ +ëĭ » +ë§ ¸ +ìŀ ¿ +ì© ¨ +ì ŃIJ +ì° ¿ +íħ Ł +ðĿIJ § +ðĿij ij +ðŁĮ İ +ðŁĵ ® +ðŁķ Ķ +âĹ Ļ +âĹ » +âŀ § +ìŁ Ŀ +âľ ¬ +ãĥ ° +âģ Ī +â ĵĺ +ðŁ ĴĮ +ï¬ ĥ +àº Ķ +ìĶ ° +ðŁĺ ª +× Ģ +ìĥ ¨ +ïŃ ĭ +ðŁį ķ +ðŁĺ ´ +Ï ³ +á¼ Ħ +á½ ħ +âĩ ¢ +âķ Ń +ìĺ » +íĬ ¤ +Ü ĺ +⤠´ +âĹ į +áŀ Ł +ðŁį º +áŀ ļ +ðŁı Ĭ +ðŁIJ · +Ê Į +á½ º +âģ » +ê½ Į +ëĪ Ĺ +ë Ĺı +ì¿ ° +íĢ ¼ +íį ħ +ï· ² +ðŁĮ ı +ðŁį « +ðŁį ³ +ðŁİ ° +ðŁij ° +ðŁĴ ² +á¥ Ļ +ðŁIJ Ł +ï¿ ¡ +ðŁĹ £ +ðŁį ľ +âľ ² +ãİ ¢ +ðŁĶ ° +á¼ ¸ +á½ ij +Ä İ +áĦ Ģ +âĻ ķ +ëł Ŀ +ìĪ ´ +ïŃ Ń +Ó ľ +Ô Ģ +ëĢ ľ +ëĥ Ķ +ìĬ Ľ +ì« ij +ìº ¥ +ìº ¬ +ðĿij ¦ +ðŁĶ ¶ +ì¾ ¨ +ðĿIJ ļ +ðŁį » +ðŁĴ į +ðŁ¤ ¡ +ðŁķ Ĭ +â½ ĩ +âĵ IJ +ðŁį Ń +ðŁį ª +ðŁĶ Ĩ +Ò ¡ +á´ ĩ +É Ĺ +Ü Ķ +âĦ İ +âĿ ĥ +ëĹ Ģ +ï² Ķ +ïº Ī +ðĿIJ » +ðŁĴ Ĭ +ðŁļ « +Ñ ° +Ñ ³ +ठ· +âĹ ł +ðŁij ¤ +ï¾ ĩ +âĺ ĵ +ðŁį µ +ðŁ¤ ¨ +âĸ Ń +à® ´ +Ü ¢ +Ü ¬ +à´ ® +ðŁķ º +Ô ¹ +Õ £ +à´ ¯ +á ´Ģ +âĮ ī +âľ IJ +âŀ ¦ +ê¹ ½ +ëĮ ľ +ðŁı ¥ +ðŁĵ © +Ò ¹ +Ó ĺ +ठħ +âĿ § +Æ Ĺ +âĹ ½ +ðŁij « +ðŁİ § +ðŁij £ +âľ » +ðŁĻ ħ +ðŁĺ ĸ +ðŁĴ ® +ຠ° +ðŁĶ ľ +ðŁį Ħ +ðŁ¤ Ŀ +á ĥĿ +áŀ Ģ +âĩ ¦ +Ê ¾ +Ò ® +Õ ¼ +ठĨ +âĹ ħ +âļ ĵ +âļ ĸ +ê¿ © +ë¯ Ħ +ìIJ IJ +ìŀ ° +ì§ Ń +íĭ ĭ +íİ ¨ +íĻ § +ï² ij +ðŁİ Ĺ +Ù ³ +ðŁij ¸ +ঠ® +ðŁij ķ +Ú µ +âĢ ¾ +âŀ ° +ðŁij ¯ +ðŁİ ¼ +ðŁı ģ +Ä º +Ê ı +Ú ³ +âı ± +ê½ Ī +ëĿ Į +ìĮ ī +ìĹ · +ìŀ ´ +íĹ ¹ +íľ ¨ +ðĿĹ ² +ðŁĮ IJ +ðŁİ Ļ +ðŁı µ +íĽ Ļ +ðĿij ħ +ðŁĺ ¶ +âĵ ħ +âķ ¥ +ðŁį ı +ï¦ İ +Õ © +ðĿIJ Ħ +Ó £ +Ú ¿ +âĻ ļ +ðŁĶ Ĺ +Ḡ« +âĭ ® +âĸ ¦ +⼠½ +âľ µ +ãħ Ĩ +ãħ Ĭ +ëĦ Ļ +ëĿ ¨ +ë¥ Ħ +ìĦ ¦ +ì§ ° +ì§ ¹ +íī Ī +ï§ ij +ï» ĩ +ðŁĮ ¾ +ðŁı ĸ +ðŁIJ ij +ðŁĴ ³ +ðŁĵ Ĩ +Û ĩ +Ü ķ +á½ ½ +ëĦ ľ +à´ ² +à´ ³ +àº Ń +áĥ Ľ +âĿ Ķ +âij ħ +áĥ ¥ +ðŁĵ ħ +âŀ ³ +á´ µ +ï¹ ¡ +ï¹ ¶ +Î Ĩ +ठ¥ +áī µ +âĿ Ļ +âĿ ± +ëī ł +ëİ ł +ëı Ľ +ë¿ ħ +ìĶ ¸ +íij ¯ +íŀ ī +íŀ Ľ +ï§ Ħ +ïŃ ĺ +ïº ¦ +ï» ¸ +ðĿij Ĥ +ðĿij ı +Ï ij +Ú ł +áĢ Ķ +áŀ Ķ +á¹ ¢ +ëĦ ¸ +ðĿIJ ¨ +ðŁĩ ´ +Õ ° +ðŁij ł +ðŁį Ĩ +ðŁı Ģ +ðŁ ijIJ +ðŁį ĩ +ðŁIJ £ +áĪ Ń +Ü ª +ðŁ ĮĢ +áŀ ĺ +âĩ Ħ +ðĿIJ Ģ +Ê Ļ +âĶ ¼ +ðŁı ¿ +Æ · +È ł +Ñ ½ +âĤ ¨ +ê´ Ń +ê¹ » +ëĶ ¨ +ìĪ Ģ +ì¾ ° +íĨ Ī +ï® § +ï¯ ½ +ðŁĶ ħ +ðŁĶ ® +Å ¢ +Ê ° +Ñ ¸ +ठ£ +âĬ Ĺ +ëª Ħ +ï¹ · +ïº ħ +ðĿIJ µ +ðŁĮ ¶ +ðŁĵ ° +ðŁĶ · +ðŁĸ Ĵ +ðŁ¤ ² +ëī © +ðŁİ Ĩ +ðŁ§ IJ +ðŁį ® +âĨ º +âĿ ¢ +ðŁij ª +ðŁij ± +âĨ ¡ +áŀ ı +Ú ķ +ðŁį ¹ +ðŁĴ Ģ +Ë ® +Ó ¨ +Ö ħ +ठĩ +âĤ ¡ +âĪ ķ +âĺ ī +ê¹ ¼ +ê¼ IJ +ì½ ¸ +ðĿIJ ¬ +ðŁı ħ +ðŁij Ļ +ðŁĴ ī +ðŁ¤ Ļ +È ĺ +É ³ +É ¹ +Ù º +áĢ Ħ +á¿ ³ +âļ ĺ +âĿ Ĩ +ëĨ ī +ìĸ į +ìĺ ĩ +ì¥ ĺ +íĸ ħ +íĻ ij +ï® Ĭ +ï¿ Ń +ðĿĴ IJ +ðĿĹ ¢ +ðŁĶ ĸ +ðŁĶ ¨ +ðŁļ ij +ðŁļ ² +Æ ¸ +âĹ ¥ +ðĿIJ Ń +ðŁį ½ +âĹ ij +âĵ ĩ +ðŁĶ ± +âľ ¼ +ï¹ ĥ +âķ ± +ãĢ Ĺ +ðŁı ĭ +ðŁļ ´ +ðĿIJ ® +Ä ļ +Õ ı +Ä ¶ +áĥ ij +á¹ ¬ +Ä Ī +Ä Ĵ +Ò ° +Ó ķ +â IJ +âIJ £ +âĹ ¢ +âļ Ļ +ãħ Ĺ +ê° ¬ +ê³ ª +ê» Ģ +ëĦ ´ +ëİ ģ +ëĿ Ķ +ë¬ ½ +ëŃ į +ìĩ ³ +ì° ¹ +íĮ ¹ +íŀ Ŀ +ï® ĭ +ï ¶Ī +ðĿĴ Ĥ +ðŁ¥ Ģ +ðŁ¦ ħ +Ê ĺ +á¼ ij +âģ İ +ðŁį ŀ +âĨ ĸ +âĨ Ļ +ðŁİ ĥ +âĦ ¡ +âĭ ± +ðŁĶ į +ಠ¨ +áµ ĥ +âĶ « +⦠¿ +ðŁĩ » +Æ ¤ +Ò ı +Ò · +Û ī +à® ķ +Ḡ³ +ï¬ ± +ðŁĨ Ķ +Ú Ń +Û ¦ +áħ ¡ +âĦ ¹ +ê¿ İ +ëķ Ķ +ë¼ ī +ìļ § +ì² µ +ì´ ¨ +íĬ Ī +íĸ IJ +ðĿĹ ĺ +ðŁĩ ¿ +ðŁİ ĸ +ðŁij ħ +ðŁ ĵĺ +ðŁļ Ļ +ðŁĽ µ +à¶ ½ +⼠µ +ðĿIJ ³ +ðĿIJ ¸ +âļ Ķ +ðŁij Ń +Ó ij +âĶ ¯ +ðŁħ ¿ +ðŁĺ ¹ +ï¿ « +â¼ ¤ +ðŁĴ ĩ +ðŁĵ İ +ðŁĸ ĭ +ঠ¸ +ðĿIJ į +Ä ² +Ï ĭ +Ñ ¬ +Ú ¬ +Ü Ĵ +á´ ¬ +ï¨ Ħ +É £ +Ë ij +Ï µ +Ò Ŀ +Û ¥ +Ü ł +๠Ľ +áĥ ķ +áĬ ķ +á¾ ¶ +âĤ · +âĩ ¾ +âķ © +âĸ IJ +âĺ ª +âĺ ® +âĿ ļ +âĿ Ń +âŀ ± +âµ İ +ãı Ĭ +ë© ĵ +ìĹ ¾ +ìª Ħ +íĵ Į +íķ ¼ +ïŃ ¬ +ðĿij Ĩ +ðĿij ŀ +ðĿĸ Ĭ +ðŁİ ¸ +ðŁı Ħ +ðŁij µ +ðŁĴ ł +ðŁĶ ĺ +ðŁ¥ Ĥ +Å ª +à· ĥ +á´ ¼ +âĬ ° +ë³ ı +ë´ £ +ï¥ ľ +ðŁĵ Ī +ðŁķ ¯ +ðŁ§ Ģ +âĻ IJ +ðŁĨ Ĺ +ðŁĵ ķ +ðŁ§ ģ +Ü « +âĿ IJ +Õ ķ +འķ +âŀ Ŀ +ঠķ +ðĿIJ ¶ +É ¢ +Î Ħ +áĨ ¢ +âĤ ± +Õ į +à¡ ķ +á´ ° +Ḡ© +⼠· +âĿ ® +ê¡ ĵ +ëı ¤ +ëĹ IJ +ëµ Į +ìij Ī +íı ¿ +íĹ µ +ðĿIJ İ +ðŁĨ ĺ +ðŁı Ł +É ¥ +Õ » +à¡ Ķ +ठĸ +á´ ¸ +âİ Ļ +âİ ¥ +âı ³ +ëģ ķ +ëĬ ī +ì¡ į +ì¹ ¡ +ï¦ ¶ +ï¬ Ł +ï® « +ï® ¯ +ï± ĥ +ï ·» +ïº µ +ðĿĹ Ķ +ðĿĹ ¡ +ðŁİ ¨ +ðŁĶ Ĵ +Ú Ľ +ठ§ +âŀ ¹ +áĢ Ģ +ðŁį ħ +âĹ ¤ +ठł +ðŁIJ ¥ +áĥ Ĵ +ðŁı Ŀ +ðŁį ¼ +ãĮ § +âĿ Ľ +ðŁIJ Ī +ঠ¯ +áĢ ŀ +ãĢ ĸ +áŀ Ļ +ঠª +Õ Ĩ +âĬ Ĩ +âľ ¾ +ðŁIJ Ĺ +ï¹ ¿ +Ä ¦ +Ü Ł +ಠł +ಠ¥ +áŀ ī +á´ ¥ +á´ © +á½ Ģ +á½ ¡ +âĨ ķ +âŀ ¯ +ê¡ ij +ëij £ +ë± Į +ìĪ ij +ìľ Ķ +ìŀ ½ +ì¨ į +ðĿij Ģ +ðŁĮ Į +ðŁį ¦ +ðŁį © +ðŁIJ ļ +ðŁĵ Ĵ +ðŁĵ ¹ +ðŁ¥ ij +Ä ĭ +Ë Ĺ +Ñ « +Õ ¢ +Ú ° +â ĮĢ +âĹ Ĥ +âĹ £ +âľ Ľ +âĿ Ĵ +âĿ ĺ +âŀ Ļ +âŀ ² +ãİ į +ê¡ IJ +ëŀ ĸ +ìĬ Ŀ +ìĽ ¤ +ì¡ ĭ +ì¨ ° +íĹ Ļ +ï¥ ¸ +ï³ į +ï» İ +ðĿij ĵ +ðŁĵ Ĭ +ðŁļ ¼ +ï¦ ģ +ðĿķ Ĵ +ðŁ ijľ +ðŁij ¿ +ðŁĩ ½ +à· Ħ +âĸ ´ +ãį ī +âĬ ĩ +ðŁ§ ¸ +Ú ¡ +â¾ ĥ +ðŁĹ » +âĵ ij +ðŁ¤ ¸ +ðŁ¤ ¯ +êĴ ° +ðĿIJ ĵ +âĶ ´ +êĴ ± +áĢ ĺ +â ĽĦ +ï¹ ¹ +Ó Ķ +áĥ ± +Ü ¡ +ß ŀ +âĻ ı +âľ ¸ +ìij ¨ +ðĿIJ Ŀ +ðĿIJ ¥ +ðŁį ī +ðŁij ¼ +ðŁ¥ Ŀ +Æ Ķ +Ý ¬ +ठ« +ຠļ +á´ ´ +á½ ĸ +âĤ ¶ +âİ ¢ +âĿ ħ +⣠« +ãİ Ľ +ë® ¨ +ëº Į +ë¼ ĺ +ìĨ Ŀ +ìľ ³ +ìŀ Į +ì£ Ĺ +ìª ĺ +ì» ¹ +ï· ¼ +ïº Ĥ +ðĿIJ ´ +ðĿIJ ¼ +ðŁĮ ļ +ðŁı « +ðŁĴ ¤ +ðŁĴ ¶ +ðŁĴ ¼ +Ê ķ +Ê ½ +â² Ł +ãī ł +ê¡ Ĵ +ëľ Ģ +ìĥ ¾ +ì¸ ¤ +ï¥ ģ +ðĿļ Ĭ +ðŁļ ĥ +âŀ Ľ +ìħ ´ +áĦ ĭ +âĩ Ĺ +ï§ · +âĺ ĸ +ðŁIJ ¦ +⸠ľ +ðŁĴ ´ +ðŁ¤ ļ +ãĬ Ĺ +âĮ Ľ +áĪ Ľ +༠º +â½ ī +ðŁı ¢ +âĵ ŀ +âĺ ½ +ãĢ Ļ +ðŁ¤ ® +Å IJ +áĥ ¬ +ðĿĹ » +ðŁį ĸ +Æ Ĭ +Ê Ł +ß ĭ +ठĭ +áµ Ķ +á¿ ĥ +âĦ ī +âĮ ĭ +âı ² +âĵ Ī +âĵ ¢ +âķ Ķ +âļ ij +âĿ ĭ +âĿ İ +â µľ +âµ £ +ëĴ Ī +ëľ ģ +ë¶ ĩ +ìį » +ìĺ Ń +ì§ ¢ +íĹ Ģ +ï§ Ĭ +ï ¬¸ +ï± ¡ +ðĿIJ º +ðĿij § +ðĿĺ ¦ +ðŁĵ ¥ +ðŁĺ Ł +ðŁ¥ IJ +Ä ĸ +É ¨ +áĢ IJ +áĥ ĵ +Ạĵ +á¼ ¶ +á½ Ħ +âĤ ¤ +âĮ ľ +âĮ Ł +âİ ł +⼠¸ +âµ į +âµ ı +âµ ĵ +ãĢ ĺ +ë ·¸ +íħ ¼ +ï¦ Į +ïŃ Ħ +ïŃ İ +ðĿĻ ļ +ðĿļ ĺ +༠ĵ +ëŃ ħ +áIJ Ľ +ãİ ¾ +ï¨ Ģ +ðŁĹ ½ +âĻ ŀ +Ë ĸ +âĹ ŀ +ðŁ¤ « +ðŁĺ Ĺ +ï½ ¦ +ðŁ¤ ¢ +âģ ĩ +ãĢ µ +ðŁį Ķ +áĬ ł +ðŁĺ ¼ +ðĿĹ ® +ðŁIJ ³ +ðĿIJ ĭ +ðŁĨ ļ +ðŁĶ Ľ +Ñ » +Ü ¨ +à® ² +âľ ŀ +âµ Ļ +êµ £ +ì¸ ¨ +ðĿ IJľ +ðĿĺ ° +ðŁĶ ½ +Ç » +Ç ¿ +Ê ĩ +Î IJ +Ð Ģ +Ñ ¡ +Ñ ² +Ò Ĵ +Ù ¶ +ß ķ +à¶ ± +áIJ ģ +âģ ŀ +âĸ § +âĽ Ī +âľ ľ +âľ ¹ +⣠¹ +⤠ĩ +ê² Ĭ +ê¾ ľ +ë¯ IJ +ë³ IJ +ìħ © +ìIJ ¬ +ìij ¹ +ï¤ Ķ +ï¦ ļ +ï¬ ł +ïŃ Ķ +ïº ¶ +ðĿĴ ı +ðĿĸ Ĩ +ðĿĹ ¶ +ðŁı Ĥ +ðŁIJ ½ +ðŁĴ © +ðŁĵ ½ +ðŁĹ ¨ +ðŁĹ º +ðŁĺ ¸ +ðŁ¥ § +Å Ĺ +Ê İ +Ò Ļ +× ² +à¤ Ī +á¼ ´ +á¿ ij +âµ ī +ãħ ĵ +ì½ ´ +ðĿĸ ĵ +ðŁĵ Ĺ +ðŁĶ ª +ðŁĸ į +Ï Ĵ +ðŁij ¬ +áĥ Ļ +âĨ ¬ +âĶ ¤ +⼠¹ +âĻ Ł +ðŁļ ¶ +ðŁij ¾ +âĪ ĭ +ðŁIJ ¯ +à¼ İ +âľ · +ï¨ Ļ +âĶ » +ðŁij ¹ +áĦ ī +ຠª +â¾ ı +â½ ħ +ãİ ĸ +Ñ ´ +Õ ® +Ú ¼ +áĢ ķ +áĨ ¼ +ëŃ ı +ðŁIJ ¸ +ðŁļ £ +Æ Ŀ +Ô » +áĥ ¢ +ðŁį ¯ +É ¦ +Õ ¦ +âĻ ĭ +ï¬ « +ðĿĹ ¦ +Ç ļ +É ± +ठī +á´ Ħ +âĻ ĵ +⼠° +⣠ª +ëĥ ĺ +ë¢ ¸ +ìĤ ij +ï® Ķ +ðĿķ ĸ +ðĿĹ § +ðŁĩ ¼ +ðŁĵ ĭ +ðŁļ ľ +ðŁ¥ ¤ +Ä ® +Å · +ß Ĭ +ॠ¥ +à® ª +áŀ Ħ +áµ Ģ +Ḡħ +á¼ ¢ +âĪ Ŀ +âĬ ¹ +âĴ ¶ +âķ ´ +⼠± +⼠³ +⼠º +âŀ Ł +ãı Ħ +ê¸ Ķ +ê¹ Ł +ëĩ ° +ë¹ » +ìĤ ¥ +ìĽ » +ì° Ł +íĥ ° +íĨ º +íļ ½ +ï¤ ´ +ï¥ ¾ +ï³ Ŀ +ðĿIJ ¦ +ðĿĴ ľ +ðĿĴ Ł +ðĿļ Ĺ +ðŁİ Ń +ðŁı ĵ +ðŁı ³ +ðŁı º +ðŁIJ į +ðŁij ĥ +ðŁĴ ı +ðŁ¤ ĸ +ðŁ¤ µ +Õ ² +âµ Ķ +ëĺ ¬ +ï¦ £ +Ê Ĥ +áĨ « +áŀ ij +ðĿĸ İ +ðĿĹ ĸ +áĦ ĥ +âĩ ł +áĢ ¡ +འĦ +âŀ ¸ +ï¦ Ļ +âĩ ļ +ðŁIJ ¬ +ðŁIJ ¢ +â¾ Ĵ +ðŁIJ ¤ +ðŁĶ « +ãĢ ŀ +ï¸ º +ðŁĺ º +â½ ´ +ðŁĨ ķ +âģ ¿ +ðŁį ¨ +ಠķ +ðŁļ ĺ +áŀ ħ +ঠħ +áŀ ¢ +ਠľ +â ļĮ +ãĢ ½ +à· ´ +âĵ Ľ +áĢ ľ +ìĨ ¨ +Ë © +Ü Ĺ +âĭ ¼ +ðŁĻ ī +Å Ĭ +É ĵ +Ê ² +Î ° +Ñ ¼ +Ô ¿ +à¡ IJ +༠ľ +འ¦ +á¶ ľ +âĤ ² +âĨ ¨ +âĬ ¥ +âķ § +âĻ ľ +ãĭ ¡ +ë´ ¬ +ë¶ ij +ìī ¿ +ìİ ħ +ìł ± +ì° § +ï² ¡ +ðĿĴ Ľ +ðĿķ £ +ðĿĹ ľ +ðŁį ² +ðŁİ © +ðŁIJ IJ +ðŁIJ ł +ðŁij ½ +ðŁĴ ij +ðŁĵ ľ +ðŁķ µ +ðŁ ļĮ +ðŁĽ £ +Ê ĭ +Ó ¯ +Ù ¸ +ß Ķ +ß Ļ +à¡ ĵ +á´ į +Ḡ¿ +âı º +âĸ ¥ +ë¤ ½ +íľ ij +ðĿIJ ¹ +ðĿĸ Ķ +ðĿļ İ +ðŁĵ Ħ +ðŁ¦ · +Æ ĥ +à¦ Ł +âĮ Ĥ +âĺ Ń +â² ļ +ëĿ ķ +ðŁİ £ +à® ĩ +འĨ +áħ µ +áĹ ľ +âĢ ½ +âĮ £ +âģ ½ +ðŁĵ ¬ +ðŁ¤ § +âĩ ª +â½ £ +âĹ Ł +ï¨ Ĺ +êĴ ª +ðŁĽ Ģ +Ç Ĥ +ðŁ¥ ¶ +ðŁİ į +ï¿ © +ðŁij Ĵ +áµ Ī +ï¸ ¿ +áħ © +â¾ ¦ +à° ¤ +á´ ĸ +ਠ¬ +àº Ĺ +༠» +Ñ º +ਠª +á´ ³ +ðĿIJ Ī +à» Ģ +á´ ¿ +âĤ į +âĩ ¡ +⼠ª +ðĿIJ Ĥ +ðĿĴ ķ +ðŁ IJľ +Ê į +Ñ ± +འĥ +ë® IJ +ìĽ ¡ +ìľ ģ +ðĿIJ ¿ +ðĿķ ł +ðŁij Ľ +Æ ª +Ï º +Ó ¬ +Ù ¿ +Ý £ +ઠī +à® ¹ +འij +áĨ ¯ +áµ ĩ +âĩ ¥ +âı ª +âĻ ° +âļ Ń +âļ ¾ +ãħ Ħ +êĢ ° +ê° Ĺ +ê² ĭ +ê² » +ê¶ ľ +ê¼ ĩ +ê½ ¹ +ëĤ Ł +ëħ Ī +ëĭ ¢ +ë§ Ł +ëª Ĩ +ëµ Ģ +ì½ ± +íĩ ĺ +íľ ľ +ï§ ¾ +ï± µ +ï² ¢ +ï² ¤ +ðĿĴ Ĭ +ðĿĺ ¯ +ðŁį Ĺ +ðŁı į +ðŁIJ ĺ +ðŁĵ ¡ +ðŁĶ ŀ +ðŁ¤ ³ +ðŁ¥ ģ +ðŁ¥ Ĺ +ðŁ¦ Ĭ +Ä µ +Æ ¦ +Ç µ +É ¯ +Î ı +Õ Ħ +Ü ¥ +འģ +ᨠł +âķ « +ãİ ī +ë· ´ +ìĨ İ +ìİ Į +ì£ µ +íĽ ł +ï§ ª +ï³ ı +ï» º +ðĿij ģ +ðĿij ĩ +ðĿĴ Ĩ +ðŁİ ł +ðŁIJ Ķ +ðŁij Ł +Å ĸ +ठĮ +á¾ ½ +ê¦ Ĵ +à® Ł +á´ ± +ðŁı ° +ðŁIJ ŀ +à½ Ģ +áĢ ħ +âĬ ¿ +ðŁIJ § +ἠģ +â¼ Ī +âĶ ¿ +ðŁ¥ ´ +â¼ ¿ +ðŁ§ ľ +ãħ ¿ +âĦ « +ãĢ ³ +ãĬ Ļ +â¼ Ģ +ï ¦¬ +ðŁı ¬ +ðŁĵ » +áĬ Ľ +áĦ ħ +ຠĬ +ຠĽ +áħ ³ +ðŁij ® +à® ± +âĺ ĩ +ðĿIJ ı +à´ µ +à» ģ +འı +འ¢ +ᥠ± +âĤ £ +ï¥ ¦ +ïŃ Ļ +ï´ © +ï¹ Ĥ +ðŁį £ +ðŁķ ¹ +Ï ĸ +à¶ ¸ +ຠ¢ +áĭ Ń +âİ Ŀ +âĹ Ŀ +âĻ Ī +âĻ İ +ê½ ¥ +ì³ Ķ +ì¼ ij +ï± ° +ðĿij ĥ +ðŁĮ ª +ðŁį ¡ +Å İ +Ê ¦ +Ñ § +Ó İ +Ô ´ +Ú Ī +ß ĵ +ß § +à¤ Ķ +áĪ « +áĪ µ +áĹ © +á´ ł +á¼ ł +âĢ Ĺ +âģ ij +âĦ ı +âĸ ĩ +â² £ +ãĦ ³ +ãī ® +ê³ Ĺ +ëĦ Ĵ +ëĸ « +ë¡ Ħ +ë¹ ° +ë½ ģ +ìĦ ģ +ìĮ ĺ +ìŁ Į +ì³ ī +ì¼ ķ +ï¬ » +ï³ İ +ï¹ ¸ +ï¹ ¾ +ðĿIJ Ĩ +ðĿij · +ðĿĽ ¼ +ðŁİ ı +ðŁİ ŀ +ðŁIJ Ļ +ðŁij Ĥ +ðŁĵ ģ +ðŁĸ ± +ðŁļ į +ðŁļ § +ðŁĽ ¡ +ðŁ¤ Ĵ +ðŁ¥ ŀ +ðŁ¥ © +ðŁ¦ Ģ +ðŁ¦ ĸ +Ë ¢ +Ü ļ +à® µ +áĢ ģ +áī ° +âı Ń +âĻ ¿ +ê³ ĺ +ëı Ŀ +ëķ ĥ +ìħ Į +ìĴ ¸ +ìĽ Ł +íħ Ħ +íľ « +ï§ ĺ +ï¿ ¬ +ðŁı · +ðŁĶ § +ðŁ¥ Ī +Æ ĸ +áŀ ĩ +áŀ ĸ +âģ º +âĹ ľ +âŀ © +ê¦ Ń +ëĻ ¤ +ïŃ ¼ +ðĿĻ ĸ +ðĿĻ £ +ðĿĻ ¤ +ðŁĮ Ŀ +ðŁĶ ij +ðŁĽ ł +ຠĩ +âĺ £ +ãĦ ¨ +ðĿĸ Ĺ +Ó ĵ +âĨ £ +ðŁ¥ ī +ðŁĮ ł +ðŁĺ ½ +ãİ ł +Å § +ðŁIJ Ĵ +ï§ IJ +ðŁĺ ¿ +âĪ ¬ +ðŁIJ ® +⣠± +ಠ¡ +â¾ ¼ +à° ² +Ë ¶ +âĸ ¿ +Õ Ī +áŀ İ +áħ ¥ +áŀ Ĺ +Õ § +ðŁ¤ IJ +ðŁį ł +ঠ¤ +à¶ º +âĻ į +ìĺ Ļ +íĺ ĵ +ï¹ º +ðŁĽ ³ +Å ī +á´ İ +âı ľ +âĶ ³ +ê¸ · +ì¡ Ķ +ðĿĴ Ī +ðĿĴ į +ðĿĴ ¹ +ðĿĵ ĩ +ðĿķ Ł +ðĿĹ ¹ +ðŁĮ ħ +ðŁı ´ +Ä Ķ +Ä ¤ +Å µ +Ç ¾ +Ï ŀ +Ï ¶ +Ô ³ +Ü Ĩ +ß © +à¡ Ĵ +ठĺ +à¶ ļ +འĸ +áģ Ĭ +áĥ ŀ +áĦ Ĥ +áĭ « +á´ º +Ḡ£ +Ḡª +á¹ Ĥ +á¼ · +á¿ ĩ +âĩ Į +âı ¬ +âĻ Į +â® Ł +â´ » +âµ Ł +ê¦ ķ +ê¦ ª +ê¦ ® +ê² Ħ +ê¾ IJ +ëĥ ij +ëķ ĭ +ë¡ ¸ +ë¬ Ģ +ìĩ ¤ +ìĪ © +ìľ ķ +ìŃ ĺ +ì· ° +ì ·¸ +íľ Ģ +ï¤ £ +ï§ į +ï± Ħ +ï³ ij +ðĿIJ ¤ +ðĿĴ ĵ +ðĿĴ ¶ +ðĿĹ ¼ +ðĿĻ Ĭ +ðŁĩ ¾ +ðŁĮ Ľ +ðŁĮ ® +ðŁİ ĩ +ðŁİ ² +ðŁı Ľ +ðŁij ¥ +ðŁij ´ +ðŁĴ Ĩ +ðŁĵ Ĥ +ðŁĵ § +ðŁķ IJ +ðŁĸ ķ +ðŁĺ § +ðŁĻ Ģ +ðŁļ Ĵ +ðŁĽ « +ðŁ¤ ł +ðŁ¥ ļ +ðŁ¥ Ľ +ðŁ¥ £ +Ç ¯ +È § +Î Ĭ +Ò ² +× ° +Û ij +áĥ © +áĦ Į +áĪ į +áī ¥ +áı Ĥ +âģ ± +âĬ ¢ +âĹ ĵ +âĿ ° +ë¿ ¡ +ìĽ © +íģ Ń +íĨ ³ +íĬ Ħ +íĵ ¸ +ï¥ £ +ï¥ ´ +ï± IJ +ï± ¯ +ï³ ļ +ðĿĸ ĺ +ðĿĺ Ģ +ðŁIJ Ĭ +ðŁIJ Į +ðŁij ļ +ðŁĵ ĥ +ðŁļ Ľ +ðŁļ ª +ðŁ¤ ° +Ä ´ +áĥ ® +áĹ ¨ +âĻ ® +â² ŀ +ãĪ Ķ +ì ħį +ãħ ĥ +ï¥ ¡ +ຠ¡ +Õ İ +Õ º +⬠Ľ +â½ ¤ +ðĿIJ ² +âŀ µ +áĢ Ľ +âĶ ħ +âĨ Ł +â¼ Ĭ +ðŁĮ ½ +ðŁļ ¿ +ï¦ Ĭ +ãĦ £ +⼠© +ï© Ľ +ðŁį ± +â¾ ¨ +à´ ¤ +áŀ ģ +ຠŀ +Ê ļ +ðĿIJ Ĵ +à´ ± +áŀ ľ +à® © +à° Ĺ +à´ ļ +âĩ £ +ï¦ ķ +Õ ħ +Æ ĺ +âĤ ¦ +âĶ Ħ +ï¦ Ł +ï¦ « +ðĿIJ ģ +ðĿIJ ĥ +ðŁį ¸ +ðŁIJ ² +Å ¶ +É ĸ +ß ĺ +ภ¦ +à½ Ķ +áĨ · +âģ ķ +âĵ Ĥ +âĿ ľ +ï¥ ¥ +ï¬ ® +ðĿĹ Ŀ +ðĿĹ ¿ +ðŁİ ¾ +ðŁĹ Ŀ +ðŁ¦ Į +Æ ħ +Ç ª +Ò Ĺ +Ü Ľ +ß ł +à¡ ij +áī £ +áĬ Ń +á¹ ¡ +âŀ ¼ +âŀ ¾ +â´ ± +ãī ¡ +ê³ ¯ +ë½ Ī +ìĤ ĺ +ìī ij +ì «ĺ +íĮ ĥ +íĻ ° +ï¤ Ĺ +ðŁĮ ¬ +ðŁĮ ° +ðŁį ¤ +Ä » +Å ĩ +Æ ¨ +É ķ +Ò ¢ +Ò º +Ö į +× ± +Ú ± +Ú ½ +Û IJ +ठĽ +à· Ģ +๠ļ +ຠ« +á´ ¹ +á ½Ķ +á¾ ³ +âĤ Ĵ +âĨ ´ +âĩ Ŀ +âī ħ +â Į¨ +âĵ ĵ +âĸ ¢ +âļ ¬ +âŀ Ń +â² Ĵ +ãİ ¿ +ê¿ ´ +ëĪ ± +ëį ¬ +ëİ IJ +ëIJ « +ëĶ « +ë± ģ +ìĥ ¥ +íĮ ¼ +ïŃ ĵ +ï® ¥ +ï² ° +ðĿIJ ĩ +ðĿIJ ij +ðĿij Į +ðĿĵ ª +ðĿķ ļ +ðĿĺ ª +ðĿĺ ¼ +ðĿļ Ľ +ðŁĩ ¶ +ðŁĮ Ħ +ðŁĮ ķ +ðŁĮ ¤ +ðŁĮ § +ðŁį ¬ +ðŁİ ĭ +ðŁİ » +ðŁı ¨ +ðŁIJ ĩ +ðŁij ĵ +ðŁĵ IJ +ðŁĵ Ļ +ðŁĶ ¼ +ðŁķ Ĵ +ðŁĸ ı +ðŁĸ ¥ +ðŁ¤ ¬ +ðŁ¥ Ĭ +ðŁ¥ Ĵ +ß Į +ຠĦ +á¼ µ +âķ ¡ +â² ¤ +â´ ¼ +âµ ¢ +ãĪ ¯ +ëĵ ¸ +ëŁ ĩ +ëº į +ðĿĻ § +ðŁį Ī +ðŁĶ ¬ +ðŁĸ Ĭ +ðŁ¤ ¾ +Ë ¡ +Ü © +âĮ ¡ +âŃ ij +â² ¦ +ë© ī +ì¼ Ń +ï¿ ¤ +ðĿĴ İ +ðĿĹ ¥ +ðŁIJ µ +ðŁķ ¶ +ðŁķ ¸ +ðŁ¤ ľ +Õ ª +áĪ ĭ +ðŁ¥ µ +ï° ģ +áµ IJ +âķ ĵ +áĢ ĸ +âĭ Ī +É ŀ +âŀ ® +ॠ° +ãĨ ģ +ðŁĴ ± +ðŁı Ń +áĨ ¨ +ðŁį ļ +ðŁ¦ IJ +á´ » +âĺ Į +à´ ķ +Õ ± +áħ ® +ðĿIJ Į +Å ¦ +ຠķ +âľ Ļ +Ë ³ +Ô µ +âķ Ĵ +ðĿĹ Ĺ +ðĿĹ ł +Ú ļ +ঠ§ +âĨ Ŀ +âĻ ī +ãĮ » +ì¹ Ĭ +ðĿĹ º +ðŁ§ ĺ +ì³ £ +ï¬ Ŀ +ðŁij º +Ç Ł +Î Ī +Î « +Ñ ¥ +Ô ² +Õ ¨ +Ü ¦ +ঠĨ +ঠ¥ +áIJ ¢ +á¼ ģ +á¼ ĺ +á¼ ¦ +âĵ Ŀ +ãĪ ° +ãİ Ĺ +ê² ¡ +ë¨ Ģ +ì£ Ķ +ì´ ¤ +ìµ Ŀ +ï§ ´ +ïŃ Ĭ +ï² Ł +ðĿIJ · +ðĿij ĭ +ðĿĵ ī +ðĿĺ µ +ðŁĴ · +ðŁĽ © +ðŁ§ ¹ +Å Ķ +Ê ŀ +Ë ¥ +Î Į +Ñ © +Ó IJ +Ó ł +Ú ij +Ú Ĵ +ß ¨ +àª Ī +áIJ ĥ +á¹ ¯ +âĤ ĭ +âĤ µ +âĦ ħ +âĦ ł +âĪ £ +âī º +âī » +âĬ Ľ +âĮ IJ +âİ ĵ +âĺ ¸ +âĻ Ĵ +âļ Ĵ +âľ ĩ +âľ ł +â´ · +âµ ĸ +ãĦ ¸ +ãī ¢ +ãī ° +êĩ ´ +ê´ ¸ +êº ł +ëĤ ı +ëĤ ¢ +ëIJ Ģ +ëº ´ +ìĥ ľ +ìį ħ +ì¤ « +ì± ¦ +ìº ij +ì¼ ģ +ì¿ ³ +íĤ ģ +íħ ¡ +íĴ Ĥ +íĴ ī +íľ Ħ +ïŃ ª +ï® ¬ +ï¯ ¦ +ï± ª +ï² ı +ï ´Ģ +ï» Ĩ +ï¿ ¦ +ðĿij Ĺ +ðĿĸ Ļ +ðŁĮ ¡ +ðŁį Ŀ +ðŁį § +ðŁİ « +ðŁı ĺ +ðŁı ª +ðŁIJ ĭ +ðŁIJ Ľ +ðŁIJ º +ðŁij ĸ +ðŁij ŀ +ðŁij · +ðŁĵ Ģ +ðŁ ĶĦ +ðŁĶ Į +ðŁķ Ļ +ðŁĻ į +ðŁĻ İ +ðŁ¦ į +Ç ° +É Ł +Ê Ĩ +Ô ¼ +Ú ľ +ঠ¡ +ঠ¶ +áĴ ĥ +á¼ © +âĵ ķ +â² Ī +ê° ° +ê¹ ł +êº ħ +ëĦ ¹ +ë¯ ĵ +íIJ Ī +ï§ ¶ +ï® ij +ï² ¨ +ðĿĴ ī +ðĿĴ Ķ +ðĿĹ ¨ +ðĿĻ ŀ +ðĿļ Ĵ +ðĿļ ķ +ðŁIJ İ +ðŁ¤ ķ +ðŁ§ Ķ +Ï ° +Ô Ŀ +âĮ Ĭ +âĴ ¾ +ãī £ +ïŃ © +ðĿļ ŀ +Ê ij +ঠ¦ +áĦ ĩ +âī ĥ +â² Ģ +ìŁ İ +ðĿij ¶ +ðĿĵ ² +ðŁ İ· +ðŁļ ¹ +ຠģ +áł ł +ãĦ ļ +ðŁIJ ¿ +ἠļ +âķ ³ +ðŁIJ Ń +âĴ ¹ +ðĿĸ ļ +âĻ ĸ +ãĪ ² +âĨ ¾ +áĦ Ĩ +âķ Ľ +ðŁ¤ į +â½ ¥ +ðŁ Į¨ +âĪ ® +ãĮ ĺ +ãį ij +ï¹ Ģ +âĵ Ĺ +âĬ Ħ +ðŁı ¹ +Ë Ĵ +ðŁ¤ ± +ãı ľ +ðŁİ Į +ï¥ Ń +ঠ£ +ðŁİ ¹ +ãĬ Ł +à´ ° +ðĿIJ Ķ +à´ ¨ +འļ +âľ º +Õ · +ðŁij ³ +ঠľ +âĺ ĭ +âĻ Ĭ +ãĢ Ľ +È ĭ +à® ° +áĥ ¨ +âĦ ķ +íij Ģ +ðĿĵ ĥ +ðŁ¦ Ķ +Ä ¿ +Å Ģ +Æ ³ +É ļ +Ö ĥ +Ü £ +ß Ł +à¦ Ń +à§ ¡ +à¶ » +ຠ£ +འĩ +Ḡ¨ +á½ Ī +â½ ¬ +ê¡ Ķ +ì³ Ħ +ï¨ ī +ðĿIJ ¡ +ðĿĺ ¢ +ðŁį ¿ +ðŁİ Ł +ðŁı ī +ðŁĶ IJ +ðŁļ ħ +ðŁ¤ ½ +Æ į +Ç « +Ç ½ +È ļ +Î ī +Ó ¤ +Ó ª +Õ Ĭ +Ù ¼ +Ú ´ +ß Ŀ +à¶ ľ +á¼ ķ +á¿ ¥ +âİ ŀ +ãĢ ļ +ãī ¤ +ê³ ¸ +ê· ģ +ëĵ Ħ +ëĵ ķ +ì¨ Ķ +ì± ¨ +ðĿIJ ¾ +ðĿij » +ðĿĶ ¼ +ðĿķ Ŀ +ðĿĺ Ń +ðŁĨ Ļ +ðŁĵ ¤ +ðŁĶ Ł +ðŁĹ ¼ +Ä ľ +Æ ģ +Æ ¿ +Ç ³ +Ç · +É ĥ +É ł +Ê ī +Ê § +Ë ² +Ï ´ +Õ ģ +Õ ŀ +Ö ĩ +Û Ĥ +Û ĵ +ß Ĺ +ß ¦ +ঠ¹ +à® ³ +à´ ¸ +à» Ĥ +áĪ Ŀ +áĪ ª +áĭ µ +áIJ Ĭ +áĴ ª +áļ ĸ +áŀ Ľ +á´ ¢ +áµ ı +áµ Ń +á¶ « +Ḡı +ẠĴ +á¼ ¥ +á½ ķ +á½ ¼ +âĤ Ĭ +âĦ Ĥ +âĦ © +âĩ ī +âī £ +âĮ ł +âİ Ł +âı ® +âķ ĺ +âĹ ĸ +âĺ © +âĻ ij +âĻ ² +âļ Ľ +ãĦ Ł +ãī ± +ãİ ļ +ê¡ ķ +êª ĸ +ê° ¹ +ê² Ĩ +êµ Ħ +ëĩ ¬ +ëĭ ¯ +ëı ł +ëĴ ¬ +ëĸ Ī +ëĸ ½ +ëĺ Ķ +ëŀ ¸ +ë¸ ħ +ë» ł +ë¿ Ł +ìĤ µ +ìĬ ī +ìľ ° +ìł ĭ +ìł Ķ +ì¥ ¡ +ìŃ Ŀ +ì¼ ¬ +íĪ ĩ +íī ľ +íį Ħ +íĽ ¾ +íĿ £ +ï¤ © +ï¤ ¯ +ï¦ ľ +ï¦ § +ï§ ľ +ï¨ Ī +ï¬ ª +ï ¬´ +ïŃ ½ +ï® ī +ï¯ ŀ +ï° Ĵ +ï± ĩ +ï¿ Ħ +ðĿIJ ħ +ðĿij Ħ +ðĿij º +ðĿĴ Ĺ +ðĿĵ ® +ðĿķ Ľ +ðĿķ ŀ +ðĿĸ ij +ðĿĺ ģ +ðĿĺ Ĩ +ðĿĺ ¶ +ðĿĻ ¢ +ðĿļ ľ +ðŁĮ ĥ +ðŁĮ ¦ +ðŁį Ł +ðŁİ İ +ðŁı Ļ +ðŁIJ © +ðŁIJ « +ðŁIJ ´ +ðŁij Ķ +ðŁĵ ī +ðŁĵ Ľ +ðŁĶ ī +ðŁĸ ¼ +ðŁĹ ĥ +ðŁĹ ¯ +ðŁļ ĩ +ðŁļ IJ +ðŁļ µ +ðŁ¤ ¶ +ðŁ¥ ĭ +ðŁ¥ ĵ +ðŁ¥ ® +ðŁ¦ İ +ðŁ¦ ł +ðŁ§ Ĵ +ðŁ§ ¨ +Æ IJ +Ç į +Ó Ģ +Ô Ľ +ಠ° +à´ Ļ +áĢ Ĵ +ê² Ŀ +ê¹ ¹ +ë© ¥ +ìĸ Ķ +ï¤ ģ +ï¤ ı +ï¦ ī +ï¦ ĵ +ï§ ī +ï² Ŀ +ðĿĹ ŀ +ðĿĹ ± +ðŁĮ ĭ +ðŁį ¶ +ঠļ +ìķ ľ +ðĿIJ ¯ +ðĿļ Ŀ +à° ¨ +འĺ +འł +á¡ ¥ +á¾ ° +âģ į +âĶ ° +⬠ľ +ðĿIJ ł +ðĿij ¯ +ðĿĹ Ľ +ðĿĵ » +ðĿĸ Ī +âŀ » +áŀ ł +â¡ ± +â» ij +ðŁ§ µ +ï¦ ¢ +ðŁij ĺ +ãĤ Ķ +â¼ Ł +ãĬ ¤ +ï¦ Ŀ +ãĮ ¦ +âĢ ¸ +ðŁĶ Ļ +ã ¹ +ã¹ ¦ +ï¹ ħ +ï© Į +ãī ¨ +ï¸ ½ +âį ¥ +ðŁļ ī +ðŁ¥ ľ +âĵ ľ +â» Ŀ +ï¨ ľ +ðŁĴ Ĵ +áĦ ij +â¾ ŀ +ï¨ ģ +à´ ª +áĦ İ +âŀ ´ +ঠ· +áħ ¬ +áŀ § +âĨ ¢ +âķ ¦ +âľ ij +Ë ¬ +Õ IJ +à¼ Ķ +Ê ¤ +Ë ¨ +ठŀ +à» ĥ +༠ļ +âĵ ¥ +âķ ľ +ðŁIJ ĸ +á¼ Ļ +á¼ ¤ +ìĨ ° +È Ĥ +Ê ± +à® ļ +áĥ § +á´ ĭ +á´ ® +âĿ ¡ +âŀ · +ëĿ ¡ +ï§ ¢ +ï¯ ¡ +ðĿķ ķ +ðŁħ ° +ðŁ¦ ¸ +Ç ¸ +Ó ŀ +Ô ¶ +Ö Ĩ +Ú ģ +Û ĭ +áİ ¥ +á¾ ¿ +âĶ Ń +âĶ ® +êĢ Ģ +ê± ĺ +ëIJ Ń +ë½ Ħ +ìĶ IJ +ì¸ Į +íģ ł +íĻ ± +ï¥ ī +ï¨ ĸ +ðĿij ´ +ðĿĸ Ĵ +ðĿĺ ¨ +ðĿ ļĮ +ðŁIJ ¡ +ðŁij ¢ +ðŁĵ Ķ +Å ħ +Æ İ +È © +Ò ª +Ô ĥ +áĥ « +Ḡĩ +âĽ Ł +ê» Ń +ë¨ Ħ +ìŁ Ģ +ì¤ ´ +íļ IJ +ï¤ ³ +ðŁŁ ¢ +Æ § +È ¼ +Ê Ŀ +Ë Ħ +Ë ħ +Ë į +Ë § +Ò ¥ +Õ Ķ +Ø ı +Ø ¼ +ß IJ +ß ľ +ठĵ +à¦ Ļ +à® ĵ +à¶ ´ +༠į +༠Ĵ +འ£ +áĢ Ĥ +áĢ Ĭ +áĦ Ħ +á Īĺ +áĭ Ĭ +áĮ į +áij ĭ +áŀ Ĥ +áł ¢ +á¡ Ŀ +á´ ¦ +áµ į +áµ ¨ +Ḡ¡ +Ḡ¯ +á¼ £ +âģ Ĥ +âĦ ĺ +âĦ ľ +âĦ ³ +âĦ µ +âĨ ¦ +âĩ Ĩ +âĪ · +âĬ ļ +âĮ « +âĮ ¯ +âİ Ľ +âİ ľ +âİ ¤ +âİ ¦ +âİ ® +âij ī +âĶ ī +âķ Ļ +âĸ Ĥ +âĹ Ń +âĺ Ĭ +âĺ į +âĺ Ĵ +âļ Ĩ +⼠§ +⼠² +âŀ ĺ +⥠Ħ +â´ ³ +â´ ½ +âµ Ī +ãī ¯ +ãİ ij +ã§ ¬ +êĻ ¬ +ê§ ģ +ê³ ¬ +ê´ ŀ +ê» ľ +ëħ ĵ +ëĭ ¼ +ëį ĸ +ëĸ ± +ëĿ ° +ë¡ ¹ +ë¢ ´ +ë£ Ģ +ë¤ ł +ë¨ ķ +ëŃ ¥ +ìĦ ¶ +ìħ ¤ +ìĮ ķ +ìį ª +ìı © +ìĴ Ģ +ìĶ ¯ +ìĿ Ķ +ìĿ ľ +ìł Ń +ì§ ¦ +ì¨ © +ì² ¬ +ì³ ¥ +ì¼ ¯ +íĢ « +íĢ Ń +íĥ ¸ +íĵ ģ +íķ ¬ +íĹ ¸ +íĽ ķ +íľ Ń +íĿ Ĺ +ï¤ Į +ï¤ ª +ï§ ¿ +ï¬ Ħ +ï¬ ħ +ïŃ ij +ïŃ « +ïŃ º +ï® Ĥ +ï® ¢ +ï® ¨ +ï° İ +ï° ł +ï² £ +ï³ IJ +ï³ Ĵ +ï³ ĺ +ï³ ľ +ï¹ ¼ +ï¿ ¨ +ðĿIJ © +ðĿĴ ļ +ðĿķ Ķ +ðĿķ ¤ +ðĿĸ Į +ðĿĹ £ +ðĿĹ ° +ðĿĹ ´ +ðĿĺ Ĥ +ðĿĺ ¥ +ðĿĺ ® +ðĿĺ ¸ +ðĿĻ Ģ +ðĿĽ ¾ +ðĿľ ı +ðŁĮ ģ +ðŁĮ ľ +ðŁĮ ¥ +ðŁĮ ¯ +ðŁį IJ +ðŁİ Ĵ +ðŁı Ķ +ðŁı ķ +ðŁı ® +ðŁIJ Ĥ +ðŁIJ ī +ðŁIJ ¹ +ðŁĶ ķ +ðŁĶ ļ +ðŁķ ij +ðŁķ £ +ðŁĹ ŀ +ðŁĹ ¡ +ðŁĹ ¿ +ðŁļ Ĩ +ðŁļ Ĭ +ðŁļ ĵ +ðŁļ ķ +ðŁļ ¾ +ðŁĽ ģ +ðŁĽ İ +ðŁĽ ı +ðŁ¤ ´ +ðŁ¥ ķ +ðŁ¥ ĸ +ðŁ¥ ł +ðŁ¥ ¥ +ðŁ¦ Ĩ +ðŁ¦ ī +ðŁ¦ ļ +ðŁ§ ij +ðŁ§ ¥ +ðŁ§ ¿ +Å ° +Æ º +É § +ઠĩ +à® £ +áĪ Ī +áĬ ¤ +áĭ ® +áĮ Ī +áĮ µ +ᥠ² +âĵ Ł +êĻ ³ +ê° Ĭ +ëķ ģ +ëķ ¨ +ìĬ ģ +ï¦ µ +ï¬ ² +ðĿĸ į +ðĿĺ Į +ðĿĺ ³ +ðĿĻ © +ðŁį Ļ +ðŁĸ ĸ +áī ³ +áĭ ¨ +áĸ ĩ +áŀ Į +á¹ § +âķ ª +âŀ ļ +â² ĺ +ê ķ +êķ ¥ +ï¤ · +ï® £ +ï¯ ł +ðĿĴ ĸ +ðĿķ ĺ +ðĿĸ ĩ +ðĿĹ Ł +ðĿĹ ª +ðĿĹ ¯ +ðĿĻ ł +ðŁĵ ı +à¦ Ĺ +âĴ » +â² ł +ðĿĵ µ +Ê £ +à° ľ +áĬ ¢ +áŀ IJ +Ḡ· +âĦ Ľ +âĩ Ģ +âĩ Ĭ +êĴ ¦ +ê¦ ł +ï® ¤ +ðŁį Ľ +ðŁ¤ Ľ +ᨠ¾ +âŀ º +áķ ¯ +ἠı +âĩ Ĥ +âĶ ¹ +âĻ Ĺ +ðŁĸ ¨ +ê¦ ı +ઠ° +áļ ¨ +ðŁ¤ ¥ +ðŁ§ ¢ +ãIJ Ĥ +ãĦ ¥ +ðŁĸ Į +â¼ Ĵ +ãĬ § +âį © +ðŁ¦ ij +âĶ · +ï© IJ +ï© ¡ +ðĵ Ī +ðĵĪ Ĵ +â» Ħ +ï¨ Ĵ +âĦ ª +Ò § +Ú Į +âĢ ¶ +⺠ł +â» ģ +âĨ ¸ +áĦ IJ +ãħ IJ +à» Ħ +áĹ ª +âĨ ¼ +âĩ ĭ +âĩ ĺ +âĮ ij +âĸ © +ðĿIJ Ĺ +Ä Ĭ +ঠī +ìī ł +É ¤ +ß į +ß ı +áµ Ĺ +âĤ ¥ +âĵ ī +âĶ ł +âĶ ¨ +âķ Ħ +ä ¤ +ä¤ Ģ +ê» ¸ +ï® ģ +ðĵ Ĥ +ðĵĤ ĥ +ðŁ¦ ķ +Æ Ľ +ঠĩ +ãı ĺ +ï® ¼ +Ú ĵ +Ú Ŀ +ঠĵ +à¶ ¯ +á´ ħ +á½ Ļ +âģ ¼ +âĸ İ +â¼ © +ä Ķ +äĶ Ģ +ë» ¡ +ìĽ ½ +íģ Ħ +ï¥ ¼ +ï± ī +ï¹ » +ðĿĸ ĭ +ðĿĻ Ī +ðĿĻ ª +ðĿ ϶ +ðŁIJ Ħ +ðŁIJ Ĩ +áİ ¢ +ḠĮ +âĿ ´ +ðŁı ¸ +È Ŀ +É ¸ +Î ħ +Ï ľ +Ó ¢ +Õ ¹ +à´ ħ +àº Ī +áĭ ° +áij İ +áł µ +á¡ ł +á´ ī +Ḡµ +á¿ ´ +âĵ £ +âĶ ¶ +â½ ¯ +ê² ¥ +ê¿ ĺ +ëģ İ +ëİ Ī +ëĶ ¯ +ë² ° +ìĺ ¯ +ìĽ ¸ +ìŀ Ĺ +ì§ ĺ +ì¬ ¬ +ì· ¬ +íģ ħ +íĵ Ķ +íĽ Ŀ +ï¤ ® +ï¤ ¹ +ï¥ ² +ï¯ ĸ +ðĿĵ ħ +ðĿĻ Ħ +ðŁĵ ¶ +ðŁĹ Ĵ +ðŁ¥ Ķ +ðŁ¥ Ń +Å ® +Å ´ +Æ ī +Æ « +Ç ģ +Ç £ +Ç º +Ç ¼ +È į +È ¯ +É ľ +Ê ¬ +Ë ģ +Ë ¤ +Ë µ +Ï Ľ +Ò ¤ +Ò ¬ +Ó ı +Ó Ľ +Ó ¡ +Ó ³ +Ô Į +Ô ¬ +Õ ³ +Ù » +Ú ī +Ú § +Ü ľ +ß ª +ठĿ +ঠĽ +ਠĨ +ઠķ +ઠ¡ +à® İ +à° ¬ +ൠ» +ൠ¼ +à¶ ł +à¶ Ń +à¶ ¶ +à· Ĩ +༠½ +áĢ ļ +áħ ¢ +áĨ ¸ +áĪ Ģ +áĪ ķ +áĪ ° +áī ¡ +áī ¤ +áĬ ¦ +áĬ « +áĭ ĭ +áĭ į +áİ ¯ +áij Ń +áķ Ĺ +ᣠĽ +ᥠĴ +á© ī +áŃ º +á´ ¡ +áµ ĺ +áµ Ľ +á¶ ł +Ḡģ +Ḡĭ +á¹ Ļ +á¹ Ŀ +á¹ ¦ +Ạħ +á¼ Ĥ +á½ ĥ +á½ į +á½ § +á¾ · +âĢ µ +âĤ İ +âĦ Ŀ +âħ Ģ +âĨ ŀ +âĨ § +âĩ ħ +âĪ ĥ +âī ı +âī ½ +âĬ ŀ +âĬ ¡ +âĬ § +â Ĭ¶ +âĭ Ħ +âİ Ĵ +âİ ¡ +âİ £ +âİ ª +âı İ +âĵ ĥ +âĵ ĸ +âĵ ¨ +âķ ĭ +âķ ĸ +âķ ¢ +âķ ² +âĸ Ĩ +âĸ Ĭ +âĸ į +âĸ ® +âĺ ¡ +âĺ ¦ +âĺ ± +âĺ ¿ +âĻ ĺ +âĻ Ŀ +âļ ° +⼠ij +âŀ ª +⤠Ŀ +⤠¢ +⤠· +â§ « +â¨ Ń +⨠¯ +â± £ +â² İ +âµ Ľ +ãħ Ķ +ãĪ ı +ãī ² +ãī ³ +ãĬ ij +ãĭ Ľ +ãİ IJ +ê² ¤ +ê· ¿ +ê¹ ŀ +ê» ¨ +ê¼ į +ê¿ ¸ +ëĥ ¬ +ëĩ IJ +ëĭ ł +ëį ¯ +ëĹ Į +ëĹ ij +ë¥ Ģ +ëª ĥ +ëª ¯ +ë± ¡ +ë³ ĵ +ë³ ½ +ë µľ +ìĤ ³ +ìħ ¥ +ìĩ ½ +ìı ¨ +ìı ¸ +ìķ į +ìĸ ĸ +ìŁ ¨ +ì¢ ĥ +ì¢ į +ì¥ ij +ì§ ¼ +ì© ĥ +ì® ľ +ì® ¸ +ì³ ij +ì´ ¥ +ì¾ ĥ +íħ ¦ +íĪ ¿ +íĵ ½ +íķ ³ +íĸ ı +íĹ ł +íĿ « +ï¤ ĵ +ï¤ ĺ +ï¥ İ +ï¥ ¶ +ï¦ ħ +ï¦ ½ +ï§ ĩ +ï¬ Ĩ +ï¬ ³ +ï® ĩ +ï® Ī +ï® Ŀ +ï® © +ï® ± +ï¯ ĺ +ï¯ Ļ +ï¯ ¢ +ï¯ £ +ï¯ ¤ +ï¯ ¥ +ï± Ĥ +ï² Ĩ +ï² ª +ï´ ¼ +ïº ī +ïº Ĭ +ïº ¥ +ðĿij ¨ +ðĿij © +ðĿij ² +ðĿ ĴĮ +ðĿĴ ª +ðĿĴ ® +ðĿĵ Ĥ +ðĿĵ Ī +ðĿĵ ¯ +ðĿĶ ¨ +ðĿķ Ģ +ðĿķ Ĩ +ðĿķ ¦ +ðĿķ § +ðĿķ « +ðĿķ · +ðĿĹ µ +ðĿĹ ¸ +ðĿĺ Ħ +ðĿĺ Ļ +ðĿĺ ł +ðĿĺ ¬ +ðĿĻ į +ðĿĻ ij +ðĿĻ ¡ +ðĿ ύ +ðĿĻ · +ðĿļ į +ðĿĽ ¿ +ðŁ ĥ +ðŁĥ ı +ðŁħ ĺ +ðŁ ī +ðŁī ij +ðŁİ ¡ +ðŁİ ª +ðŁİ ± +ðŁİ ³ +ðŁİ º +ðŁı İ +ðŁı Ĺ +ðŁı ļ +ðŁı ŀ +ðŁı ¦ +ðŁı § +ðŁIJ ģ +ðŁIJ ħ +ðŁIJ ĵ +ðŁĴ Ĥ +ðŁĵ ij +ðŁĵ ĵ +ðŁĵ ¨ +ðŁĵ « +ðŁĶ ĭ +ðŁĶ Ń +ðŁĶ ¯ +ðŁķ Ĺ +ðŁļ Ĥ +ðŁļ ¢ +ðŁļ ¦ +ðŁļ ¬ +ðŁĽ ĭ +ðŁĽ Į +ðŁĽ ¬ +ðŁĽ ¶ +ðŁŁ ¡ +ðŁ¥ ĺ +ðŁ¥ Ł +ðŁ¥ ¦ +ðŁ¦ ĩ +ðŁ¦ Ī +ðŁ§ Ĭ +ðŁ§ Ĺ +ðŁ§ ¤ +Ê · +Ë ¹ +á¹ ļ +á½ ¥ +âĦ Ł +ê² ¯ +ê» « +ë° · +ìĥ Ĩ +ìĽ Ŀ +ì¨ ī +ì« ı +ï¯ ķ +ðĿľ ĭ +É ² +Ò Ń +Ó Ī +འĽ +áĭ ĵ +áĻ Ń +áł © +á¹ ® +âĦ Ĵ +âĨ » +âµ ĥ +ëĢ ¨ +ëł § +ìī ¥ +ìĮ ľ +ìĹ ¶ +ì¨ Ī +ìª ¾ +íı ½ +íļ Ķ +íĽ µ +ï¤ ¸ +ï¦ IJ +ï§ Ĺ +ï§ ļ +ï¬ ¯ +ðĿIJ Ĭ +ðĿķ Ĺ +ðĿĹ ļ +ðĿļ ĸ +ðŁħ ´ +È ĥ +É Ŀ +Ï ± +Ó Ĺ +ठ¢ +áħ ł +áī ¦ +áij Į +áĴ ¼ +áŀ ¡ +áł ¨ +áł Ń +ᨠħ +á¨ Ķ +á´ ĺ +á¶ ¦ +á¸ İ +á¼ ħ +á¼ ¹ +âĨ ¯ +âĵ İ +ãı Į +ê ī +êī Ĥ +ëĨ § +ëĿ ± +ì¢ ¡ +íĪ ½ +ï¤ ĩ +ï¤ Ľ +ðĿIJ ķ +ðĿĵ ¸ +ðĿĵ ¼ +ðĿĹ ķ +ðĿĺ Ī +ðŁı £ +ðŁı ¤ +ðŁĹ Ħ +Ñ · +Ò ł +áµ ĸ +á¼ ¨ +ë¬ Ħ +ï° ´ +âĪ ½ +Õ Ń +Ú ¹ +à¥ Ł +áĢ Ĩ +áŀ Ĵ +ãĢ ¶ +ê¦ « +ï¸ ĵ +ðĿIJ Ľ +ðĿĺ Ĺ +ðŁı ľ +ì« Ń +ðŁ§ ŀ +འĤ +âĨ ¿ +âĩ ı +âĵ ģ +âĶ § +âķ ģ +âķ ¤ +ê¦ Ĺ +ê¦ ¤ +ðŁı Ī +áŀ ķ +Ô ½ +àª Ĺ +ଠĨ +âķ ķ +ï½ ł +â¼ ¦ +â¼ ¯ +â¾ · +âĶ ĸ +ଠĵ +âĺ Ĺ +âį ĭ +ï¨ Ŀ +â¼ ¥ +ï¦ ª +âĦ Ĭ +ãĢ ´ +âį ¢ +ð¡ Ī +ð¡Ī ½ +ï© ¨ +ãĢ » +ãı ĥ +ï¦ ¡ +ï¨ ĺ +ðŁIJ ĥ +ðŁĨ ĸ +ðŁĹ ¾ +ãĦ ĩ +Þ ĭ +â¼ ¼ +ï¨ Ń +Þ Ģ +Þ Ħ +Þ Ī +Þ IJ +âĮ Ħ +â» ĺ +ãŁ ¢ +á ħ§ +ðIJĮ ¿ +Ë » +à² Ĺ +áĢ ĩ +áŀ Ĭ +âķ ĩ +ãĩ ¼ +ãİ ° +Õ Ĵ +Ü Ī +ß ¥ +à¿ IJ +áĢ Ł +âĨ ¥ +âķ Į +â½ Ģ +â½ ° +â¾ Ĭ +ä Ħ +äĦ Ģ +ðĵ IJ +ðĵIJ į +ðŁİ ¦ +âĤ ¯ +âĬ ĺ +âĦ į +Ê µ +Ñ ¶ +Ú ĥ +à¦ Ķ +à´ ¦ +áİ ¶ +áĵ ķ +á¹ ¨ +âĤ ł +âĩ ° +âĹ Ĵ +â¿ Ĭ +ê· ± +ì¹ ķ +íĪ © +ïŃ Ģ +ðĿĴ ¸ +ðĿĵ Ĭ +ðĿĺ © +Ç ¦ +É « +áĬ ¨ +È ¹ +Ê ¯ +Î ª +Ú Ģ +áĮ ¸ +áİ » +áı ķ +áı ´ +á² Ĥ +á½ ¨ +âı Ŀ +âĺ Ļ +ëĥ ¨ +ëĦ ¼ +ëĪ Ļ +ë£ ħ +ìĶ ¼ +ìķ Ŀ +ìļ ¬ +ìľ ± +ï¥ Ĥ +ï¦ ¹ +ï¬ ¹ +ïŃ ģ +ï³ Ī +ðĿĶ ħ +ðĿĺ ¤ +ðĿĻ ı +ðĿĻ Ļ +ðŁķ ī +ðŁ§ Ļ +Ḡij +ê´ ¼ +ëģ į +ëĹ ´ +ëĿ ³ +ë° ŀ +ë° ¢ +ëµ ĺ +ìĤ Ķ +ìĦ Ħ +ì¼ ļ +íĢ ł +íĬ ± +íĮ ĸ +ï¤ ij +ï¦ ´ +ï¦ ¸ +ï´ į +ðĿĺ · +Ä ¬ +Å ¬ +Æ Ģ +Æ ĭ +Æ ľ +Ç ij +Ç ĺ +Ç ŀ +Ç ¥ +Ç ® +É ° +É ¶ +É · +É ½ +Ê Ī +Ê IJ +Ë İ +Ë Ł +Ë ¦ +Ë ¯ +Ï IJ +Ï ĵ +Ï ¢ +Ï ¤ +Ï ª +Ï Ń +Ï ® +Ï » +Ñ ł +Ñ Ń +Ò ¨ +Ó Ŀ +Ô ¡ +Ô · +Õ ī +Õ ĵ +Õ ĸ +Õ ļ +Õ Ŀ +Ö İ +Ø ¿ +Ú ħ +Ú į +Ú Ķ +Û Ĭ +Û ¾ +Ü Ļ +Ý Ĵ +Ý ĺ +ß Ĵ +ß ĸ +ठĬ +ठIJ +ঠı +ঠĸ +à§ Ł +ઠ® +ઠ¹ +à® ħ +à® Ĩ +à° ¡ +à° ° +ಠļ +ಠ® +ಠ¯ +à´ Ł +à´ · +ൠ¾ +à¶ ij +à¶ ŀ +༠¼ +འĵ +áĢ ĵ +áĤ ¦ +áĥ ĸ +áĥ Ń +áĥ ¯ +áħ ¨ +áħ ª +áĨ ° +áĪ ģ +áĪ İ +áĪ ĵ +áĪ ¥ +áĪ ² +áĪ ´ +áĪ » +áī ł +áī ² +áī ¶ +áĬ £ +áĬ ¥ +áĬ ª +áĭ ĺ +áĭ ² +áĭ ¶ +áĮ £ +áį ¡ +áį £ +áİ ¬ +áİ ¾ +áIJ ¡ +áķ ķ +áĸ ± +áĹ IJ +áĹ Ń +áĺ ī +áļ ± +áĽ Ł +áŀ ¥ +áŁ Ķ +áł £ +áł ª +áł ° +áł ´ +ᤠĸ +ᥠ£ +á ® +á® ł +á ¯ +á¯ Ļ +á ° +á° į +á´ Ĭ +á´ ¾ +áµ ģ +áµ İ +áµ ŀ +áµ ¤ +á¶ ħ +á¶ ĺ +á¶ Ł +á¶ ¢ +á¶ ¤ +á¶ ± +á¶ » +Ḡī +Ḡŀ +Ḡº +á¹ ĵ +á¹ Ĺ +á¹ ª +ẠĬ +Ạı +ẠĽ +á¼ ĥ +á¼ Į +á¼ ¿ +á½ Ĥ +á½ ĵ +á½ Ĺ +á½ ¦ +á¾ ± +á¾ ´ +á¿ ĺ +á¿ Ł +á¿ ¸ +âģ ĺ +âĤ ij +âĤ Ľ +âĤ ¿ +âĦ ĩ +âĦ ŀ +âĦ ± +âĩ Ł +âĩ ² +âĪ ¤ +âĪ ¶ +âī Ĥ +âī ¾ +âĬ ¨ +âĬ ³ +âĬ · +âĭ Į +âĭ ĺ +âĮ ķ +âĮ ¥ +âĮ µ +âĮ º +âį £ +âį ² +âį µ +âİ ĩ +âı ĥ +âı IJ +âı ł +âı ¤ +âı ¶ +âı ¸ +âı ¹ +âij Ĥ +âĴ · +âĴ º +âĵ ¡ +âĵ ¤ +âĶ ¾ +âĸ ĺ +âĸ µ +âĹ ª +âĹ · +âĺ ¨ +âĺ « +âĺ ² +âĺ ³ +âĻ Ĩ +âļ ¤ +âļ ¥ +⼠ĵ +⼠´ +⼠¾ +âŀ « +âŀ ¿ +⣠· +⤠ij +⤠« +⤠¶ +⤠½ +â§ ª +â¨ Ģ +â ©½ +⬠¡ +⬠¢ +⬠¤ +â² ĸ +â² ª +âµ Ģ +⸠® +⸠½ +ãĢ ł +ãĢ · +ãĦ Į +ãĦ ĺ +ãħ ij +ãĪ İ +ãĪ IJ +ãĬ ľ +ãĮ ĵ +ãĮ ł +ãİ Ł +ãİ ¤ +ãİ § +㬠® +ä Ī +äĪ Ģ +ä ° +ä° Ģ +ê ħ +êħ ī +êĩ Ĺ +ê Ī +êĪ į +ê§ Ĥ +ê§ Ĭ +êª Ģ +ê² Ī +ê² į +ê³ Ģ +êµ ł +ê½ IJ +ê¾ Ī +ê¿ ± +ëĥ ı +ëĦ ij +ëħ ¤ +ëĩ ¸ +ëĪ ¼ +ëī ħ +ëĬ £ +ëĭ º +ëį ŀ +ëIJ Į +ëķ ¸ +ëĺ ł +ëĻ ĩ +ëĻ Ī +ëľ ½ +ëŀ Ķ +ëł ľ +ë£ IJ +ë§ Ģ +ë§ Ĭ +ëª Ģ +ë¬ Ń +ë¯ ¾ +ë³ ľ +ë´ Ĭ +ëµ ī +ë· ľ +ë¸ Ģ +ë¹ ĭ +ìģ Ħ +ìĤ £ +ìĤ » +ìĦ µ +ìħ Ĵ +ìī Ī +ìī Ķ +ìĬ Į +ìĬ Ļ +ìIJ ´ +ìĵ º +ìķ ļ +ìķ º +ìĸ ľ +ìĹ ª +ìĺ ľ +ìĻ ¤ +ìļ Ľ +ìļ º +ìĿ ħ +ìĿ ı +ìĿ Ń +ìĿ ¶ +ìł Ľ +ì¡ Ī +ì¢ ī +ì¢ Ķ +ì© ł +ìŃ Į +ì¯ © +ì´ £ +ì¸ ķ +ì¹ Ł +ì¾ ¡ +ì¿ Ļ +íģ ĩ +íģ ī +íĩ Ģ +íĪ ¶ +íĸ ij +íĸ ¤ +íĹ ħ +íľ ı +íĿ Ŀ +ï¤ Ĵ +ï¤ ķ +ï¤ ¬ +ï¥ ħ +ï¥ ĩ +ï¥ ı +ï¥ ļ +ï¥ Ł +ï¦ Ħ +ï¦ Ī +ï¦ ¨ +ï¦ © +ï¦ ² +ï§ ģ +ï§ ĥ +ï§ Ķ +ï§ ł +ï§ £ +ï§ ® +ï ŃIJ +ïŃ ĸ +ïŃ ¦ +ïŃ ´ +ïŃ µ +ïŃ ¶ +ïŃ ¸ +ï® Į +ï® İ +ï® ŀ +ï® Ł +ï® ¡ +ï® ª +ï¯ Ķ +ï¯ Ĺ +ï¯ ļ +ï¯ Ľ +ï¯ Ŀ +ï¯ Ł +ï¯ § +ï¯ ¨ +ï¯ « +ï¯ ¯ +ï¯ ° +ï¯ ± +ï¯ ² +ï¯ ³ +ï¯ ´ +ï¯ µ +ï¯ ¶ +ï° Ģ +ï± ħ +ï± Ķ +ï± ´ +ï² ģ +ï³ ķ +ï· ½ +ï¸ ķ +ï¸ ± +ï¹ £ +ï¹ ½ +ï» į +ï¾ ± +ðĿIJ Ļ +ðĿIJ ½ +ðĿij ¤ +ðĿij ® +ðĿij µ +ðĿĴ ĥ +ðĿĴ Ħ +ðĿĵ Ń +ðĿĵ · +ðĿĶ ĸ +ðĿĶ ŀ +ðĿĶ ¢ +ðĿĶ ¦ +ðĿĶ ¬ +ðĿķ Ħ +ðĿķ Ĭ +ðĿķ İ +ðĿķ Ļ +ðĿķ ľ +ðĿķ Ń +ðĿķ ³ +ðĿķ ¸ +ðĿķ ¾ +ðĿ ĸī +ðĿĸ ı +ðĿĺ ĩ +ðĿĺ ī +ðĿĺ ĸ +ðĿĺ Ľ +ðĿĺ ŀ +ðĿĺ « +ðĿĺ ¾ +ðĿĻ ĩ +ðĿĻ ī +ðĿĻ ĭ +ðĿĻ İ +ðĿĻ ĺ +ðĿĻ ¥ +ðĿļ ĥ +ðĿļ IJ +ðĿļ Ķ +ðĿľ ĥ +ðŁĦ · +ðŁħ Ŀ +ðŁħ ¾ +ðŁĨ Ĥ +ðŁĨ ĵ +ðŁĮ Ĥ +ðŁĮ Ĩ +ðŁĮ ī +ðŁĮ ij +ðŁĮ ĺ +ðŁĮ © +ðŁĮ « +ðŁį ¢ +ðŁį ¥ +ðŁİ Ľ +ðŁİ ¢ +ðŁİ ´ +ðŁij ¡ +ðŁĴ ¾ +ðŁĵ Ń +ðŁĶ Ī +ðŁĶ ¦ +ðŁĶ ² +ðŁĶ ³ +ðŁķ ĵ +ðŁķ ķ +ðŁķ ĺ +ðŁķ Ł +ðŁķ · +ðŁĹ ³ +ðŁļ Ħ +ðŁļ Ķ +ðŁļ ĸ +ðŁĽ IJ +ðŁĽ ¤ +ðŁĽ ¸ +ðŁ ł +ðŁł ³ +ðŁ¤ ¹ +ðŁ¥ ĥ +ðŁ¥ ¨ +ðŁ¥ ª +ðŁ¥ ¾ +ðŁ¦ ĥ +ðŁ¦ Ĵ +ðŁ¦ Ļ +ðŁ¦ ¶ +ðŁ§ ł +ðŁ§ ª +ðŁ§ Ń +ðŁ§ ² +𣠷 +ð£· Ń +ð¦ ĺ +ð¦ĺ Ĵ +Æ ij +Ç Ļ +È ® +Ø ł +Ú Ħ +Ü Ģ +ß ¢ +áī Ģ +áĬ IJ +áİ ł +Ạŀ +ëĪ ŀ +ëķ Ł +ë£ ģ +ë¤ Ĺ +ìĦ ¥ +ìħ ij +ìĸ IJ +ìĽ Ľ +ì£ ķ +íİ ı +íĽ ĵ +ï¥ º +ï³ Ľ +ï´ « +ðĸ § +ðĸ§ · +ðĿķ ģ +ðŁIJ ª +ðŁĴ Ī +ðŁĵ ł +ðŁķ Ľ +ðŁķ ´ +Ñ Ŀ +Ó Ĭ +ॠ² +ઠª +áĥ ¤ +áį IJ +á¶ ° +á¼ Ŀ +á½ © +âĭ ĭ +âĴ ½ +âĻ ¾ +â ½Ķ +â¾ ¯ +ãĦ Ĵ +ãħ ļ +ëIJ į +ë· ģ +ìĭ Ģ +ìļ Ŀ +ì¥ ° +ìº ´ +íĭ ī +íĿ ½ +ï¦ Ģ +ï¦ ¿ +ï§ ħ +ï§ ĵ +ïŃ ¯ +ï® Ĩ +ðIJ¤ ķ +ðĿIJ Ł +ðĿĴ ħ +ðĿĵ ľ +ðĿĶ ° +ðĿĶ » +ðĿĺ į +ðĿĻ ¯ +ðŁĦ ½ +ðŁħ Ĥ +ðŁħ Ķ +ðŁħ ½ +ðŁĵ ´ +ðŁ§ ĸ +Ó Ĵ +Ḡ² +ëī ¼ +Ç ı +È ĵ +Ê ¸ +Õ Ĥ +Û ħ +ß ¡ +ß £ +à® ¯ +à° Ī +ಠ¸ +ຠ® +༠ķ +áĢ İ +áĨ ¡ +áIJ ĭ +áIJ ķ +áij ¯ +áŀ Ĩ +ᨠķ +á© Ī +âģ ħ +âĨ ļ +âĶ İ +âł © +â² Ĥ +â² Ķ +â² ¨ +ãĬ ļ +íĵ ² +ðĿij Ī +ðĿij ¬ +ðĿij ¹ +ðĿĴ ¾ +ðĿĵ ± +ðĿĵ ½ +ðĿķ ¯ +ðĿķ » +ðĿĺ ½ +ðĿļ Ĩ +ðŁĦ ° +ðŁIJ ¨ +Ò ķ +ಠħ +ï¨ Ĩ +ðĿij ° +ðŁĦ ¸ +Ô İ +Ø į +Ù µ +ಠ¶ +áĢ Ī +áĺ Ĺ +áł ¸ +á¡ ¡ +ᨠ² +á© ģ +á´ · +áµ § +âķ ¨ +âļ ģ +â¾ Ŀ +ãĢ ¼ +ãĦ ı +êĴ « +ê¦ ¥ +ê¦ © +ê¦ ² +ìĺ ¼ +íĵ IJ +ðĵ ĩ +ðĵĩ ¼ +ðĿķ ¿ +ðŁĽ ´ +ë¨ ľ +ಠµ +à´ İ +à¼ Ģ +âĩ ĸ +ãĪ « +âĵ Ģ +áħ ´ +áļ ¾ +ἠŀ +ἠ« +ᥠ´ +âĨ Ľ +âĨ ¶ +âĩ ¤ +âķ Ł +âĺ · +âļ IJ +ðŁ§ ´ +á¹ ³ +âĶ į +âĶ Ĵ +âĶ © +âĶ ¦ +â¾ µ +ઠľ +ઠ¤ +âĩ Ļ +âĶ ± +âķ Ģ +â½ Ĭ +ï½ Ł +ଠ¡ +ðł ® +ðł® · +âķ ĥ +â° Ķ +ãĬ ¦ +ðŁİ IJ +ãĩ ° +â¼ Ŀ +â¾ Ķ +â½ Ĵ +âł Ĵ +ï¨ ¦ +ï© Ĵ +ï¨ ² +ï© ĸ +ðĵı ¸ +ãĮ ĥ +ðĸ ¤ +ðĸ¤ IJ +ï¦ Ń +âĬ ħ +â¾ ³ +ä´ ¥ +ï© ķ +ðŁĮ Ķ +áŀ ĭ +âļ į +â¼ ĭ +ãİ ĺ +ðIJĮ ² +É © +áİ ij +âĨ ® +âĩ ĥ +âļ İ +ãĩ ± +ãĭ © +ãĮ ¶ +êĻ ª +ëİ ¬ +ï¨ IJ +ï¨ Ľ +ï© Ĭ +ï© į +ðĵ ħ +ðĵħ º +Ï ¡ +È ij +É Ĥ +Ô ĵ +ß İ +à´ § +áĢ ī +áĢ ĭ +áĢ ij +áĢ ł +áļ Ļ +ᨠĦ +ᨠ© +ᨠ¹ +á© ĵ +ᬠľ +á´ Ļ +áµ ij +âĤ Ń +âĨ ° +âľ ģ +â½ IJ +ãĭ ¯ +ãĮ ½ +íĨ ¢ +ï¤ ¿ +ðŁ Ĥ +ðŁĤ » +È Ĵ +Í º +Ô ¥ +Õ ij +Ú ¶ +à§ İ +à¶ ® +ຠĸ +ຠľ +ຠ½ +áĥ » +áħ ¯ +áĭ ŀ +áĸ ķ +á ´Ī +á¶ Ĩ +Ḡľ +á¹ ¼ +á¿ ¨ +âĦ ĭ +âĦ Ń +âĪ ± +âĮ ĵ +âĶ ĩ +âĶ ¢ +â± ® +â² Ħ +ãĩ ¾ +ãĪ ¬ +ë¸ ¡ +ìIJ ī +íĻ Ľ +ðĿķ ª +Æ ¹ +Í ² +Ó ģ +Û ¼ +ঠ« +áħ Ł +áī Ĩ +áį Ī +Ạĸ +á½ ī +âĶ ¸ +â½ © +ê ľ +êľ ¥ +êµ ħ +ëĤ Ķ +ëĦ ł +ëĩ Ĺ +ëĻ Ŀ +ìļ ¯ +ìļ · +ìŁ Ľ +ì· IJ +íŁ ¬ +íŁ ® +íŁ ° +ï¦ Ĩ +ï¦ ± +ï² ŀ +ï³ ¤ +ï³ ¥ +ðIJĮ ¸ +ðĿĶ ı +ðĿķ ® +ðĿĺ £ +à¦ Ī +âı ı +ãĦ ĸ +ê² ĩ +ëĸ ĺ +ëľ · +ëŀ Ĵ +ë¡ ĵ +ë¢ ī +ë£ ĥ +ë§ ĭ +ë² ĭ +ìĤ · +ìĪ ķ +ì Į¨ +ìĵ » +ìĸ Ĭ +ìĻ ¬ +ìĿ » +ì¦ ģ +ìµ ¤ +ì· ĥ +íĢ ľ +íħ ī +íį ł +íı ħ +íij ± +íķ ķ +íĸ ł +íĿ ķ +Æ Ļ +Æ ļ +Æ ŀ +Ç ĥ +Ç Ĭ +Ç ľ +Ç ¤ +Ç Ń +Ç ¹ +È Ģ +È ģ +È ħ +È ī +È Ĺ +È Ł +È ¤ +È ¥ +È ¨ +È µ +È º +È » +É Į +É ® +Ê ħ +Ê ¥ +Ê ¨ +Ë ĵ +Ë Ķ +Ë ł +Ë £ +Ë ¸ +Í ´ +Ï Ĺ +Ï ĺ +Ï Ļ +Ï ļ +Ï Ŀ +Ï ¨ +Ï ¬ +Ï ¾ +Ï ¿ +Ñ ª +Ò Ģ +Ò ľ +Ò ¼ +Ò ½ +Ó Ĥ +Ó ħ +Ó ĩ +Ó į +Ó ĸ +Ó Ł +Ó « +Ó ± +Ô Ĩ +Ô ĩ +Ô º +Õ ĭ +Ö ī +Ø Ī +Ø Ĭ +Ø ½ +Ø ¾ +Ù · +Ú Ĥ +Ú Ĭ +Ú ĸ +Ú Ĺ +Ú £ +Ú « +Ú ¸ +Û Ģ +Û į +Û ½ +Ü ī +Ü ¤ +Ý § +Ý ´ +Þ ĥ +Þ ¤ +Þ ¥ +ß ļ +ß Ľ +ß ¤ +àł į +àł ĵ +àł ³ +à¡ ¢ +ॠł +à§ ł +à§ º +ਠĬ +ਠIJ +ਠ® +ਠ¯ +ਠ° +ਠ¸ +ઠĨ +ઠ³ +ઠµ +ઠ½ +ଠĮ +ଠĺ +ଠ½ +à® ĥ +à® ¸ +à° Ĩ +à° ķ +à° ¦ +ಠĨ +ಠĬ +ಠĮ +ಠIJ +ಠĽ +ಠ¤ +ಠ¦ +ಠª +ಠ² +ಠ¹ +à´ Ĩ +à´ ı +à´ Ĺ +à´ « +à´ ¹ +ൠº +ൠ½ +à¶ ħ +à¶ Ĭ +à¶ Ķ +à¶ § +à¶ « +à¶ ° +༠Ħ +༠ħ +༠Ĭ +à½ Ļ +འ¡ +འ§ +à¿ Ģ +à¿ Ļ +áĢ Ŀ +áĢ § +áĢ © +áĢ ¿ +áģ µ +áĤ ģ +áĤ ½ +áĥ Ĥ +áĥ ª +áĦ Ĭ +áĦ ¢ +áħ ¦ +áħ Ń +áĨ ® +áĨ ± +áĨ » +á ĩ +áĩ Ĥ +áĪ ħ +áĪ ī +áĪ Į +áĪ IJ +áĪ Ĵ +áĪ Ļ +áĪ ļ +áĪ ľ +áĪ ŀ +áĪ © +áĪ ³ +áĪ º +áĪ ½ +áī ħ +áī ¢ +áī ± +áī ´ +áĬ ĥ +áĬ į +áĬ ĸ +áĬ ® +áĬ ¸ +áĭ Ľ +áĭ Ŀ +áĭ ³ +áĮ ģ +áĮ ħ +áĮ ¥ +áĮ ¦ +á Į¨ +áį Ĭ +áį į +áį ķ +áį ĸ +áį ¢ +áį ¤ +áİ Ĵ +áİ ª +áı ģ +áı IJ +áı Ł +áIJ Ĥ +áIJ ĸ +áIJ Ŀ +áIJ ŀ +áIJ Ł +áIJ ł +áij ĸ +áĴ ĭ +áĴ į +áĴ ¡ +áĵ « +áĶ ķ +áķ ĭ +áķ ij +áķ Ļ +áķ ļ +áķ Ľ +áķ ¤ +áķ ¦ +áķ ® +áķ ¼ +áĸ ĵ +áĹ Ĺ +áĹ ¢ +áĹ ¯ +áĹ · +áĺ Ħ +áĺ ij +ἠĤ +áĽ Ļ +áŀ į +áł Ĩ +áł ¡ +áł ¦ +áł ® +áł ¯ +áł ² +áł · +á¡ į +á¡ ŀ +á¡ ¤ +á ¡´ +á¡ µ +ᤠĵ +ᥠĸ +ᥠ° +ᨠ¦ +ᨠ§ +ᨠ¨ +ᨠª +ᨠ¬ +ᨠ¯ +ᨠ³ +ᨠµ +á© ĥ +ᬠķ +áŃ £ +á ± +á± ļ +á² ł +á´ ĵ +á´ ¶ +áµ Ĥ +áµ Į +áµ ¥ +áµ ´ +á¶ ĩ +á¸ Ī +Ḡł +Ḡ§ +Ḡ´ +Ḡ¾ +á¹ Ģ +á¹ ĸ +á¹ Ł +á¹ ł +á¹ « +á¹ ± +á¹ · +á¹ ¿ +ẠĦ +Ạį +Ạij +áº Ĺ +á¼ ī +á¼ ĵ +á¼ Ń +á½ ĭ +á½ Ĵ +á½ ł +á½ £ +á¾ Ħ +á¾ ı +á¾ ij +á¾ Ĺ +á¾ ¦ +á¾ § +á¾ ¾ +á¿ Ħ +á¿ ĵ +á¿ ¡ +á¿ ¬ +âģ ļ +âĤ Į +âĦ ģ +âĦ Ķ +âĦ £ +âĦ § +âĦ ¯ +âĦ ° +âĦ ´ +âħ ħ +âĨ ľ +âĨ « +âĨ Ń +âĨ ± +âĨ ¹ +âĨ ½ +âĩ ĩ +âĩ ľ +âĩ µ +âĪ ī +âĪ Ĭ +âĪ ĸ +âĪ ľ +âĪ ¾ +âī Ģ +âī ĭ +âī Į +âī ĵ +âī ľ +âī ´ +âī ¿ +âĬ Ĭ +âĬ ĭ +âĬ Ķ +âĬ ĸ +âĬ £ +âĬ ¦ +âĭ İ +âĭ ª +âĭ ² +âĮ ¦ +âĮ § +âį º +âİ Ī +âİ ¨ +âİ ¬ +âİ ³ +âİ ¼ +âİ ¾ +âı Į +âı ļ +âı « +âı ¯ +âı µ +âĴ ľ +âĴ Ŀ +âĴ « +âĵ Ħ +âĵ Ĭ +âĵ Ļ +âĵ © +âĶ ij +âĶ Ļ +âĶ ļ +âĶ ¥ +âķ ħ +âķ ī +âķ į +âķ ı +âķ ŀ +âĸ ļ +âĸ ¯ +âĹ ĥ +âĹ ļ +âĹ ¬ +âĹ ´ +âĺ Ī +âĺ ¤ +âĺ ¥ +âĺ § +âĺ ¬ +âĻ ģ +âĻ ± +âļ ĥ +âļ Ħ +âļ ħ +âļ ı +âļ ļ +âļ ŀ +âļ Ł +âļ ± +âļ ² +âľ Ģ +âľ Ł +âľ ¢ +âĿ µ +⣠¡ +⣠¦ +⣠§ +⣠³ +⣠¾ +⣠¿ +âł ĩ +⤠Ħ +⤠º +⥠Ĥ +⥠¹ +â§ ī +â§ ¼ +â§ ½ +⨠į +⬠Ĭ +â¬ Ł +âŃ ŀ +â® ŀ +â® ³ +â¯ Ī +⯠ij +â± ł +â± ± +â² Ń +â´ ¹ +âµ ķ +⸠¾ +â º« +â¼ Ĩ +â¼ ł +â½ Ł +â½ ¼ +â¾ Ľ +â¾ § +â¿ ĥ +â¿ » +ãĤ ķ +ãĤ Ł +ãĦ Ľ +ãĦ ¡ +ãĦ ¶ +ãĦ º +ãħ Ĵ +ãħ Ł +ãĨ Ģ +ãĩ » +ãĪ ij +ãĪ Ń +ãĪ ® +ãĪ ³ +ãĪ ¹ +ãī ¥ +ãī ¦ +ãī ¹ +ãī ¿ +ãĬ ŀ +ãĬ ¨ +ãĭ ij +ãĭ ¥ +ãĭ ´ +ãĭ º +ãİ Ħ +ãİ ķ +ãİ ¯ +ãı Ĥ +ãı Ī +ãı ĵ +ãı ĸ +ãı ± +ãIJ ± +ãŁ ģ +ã ¢ +㢠¨ +ã ¨ +㨠³ +ã« ª +ã« ´ +ã¶ ³ +㺠¾ +ä Ģ +äĢ Ģ +ä ĭ +äĭ Į +ä ĮĢ +äIJ Ģ +ä łĢ +ä ł +äł ¼ +ä § +ä§ ŀ +ä¨ ° +ä¨ º +ä ´Ģ +ä · +ä· ħ +ä ·¸ +ê Ĥ +êĤ « +ê Į +êĮ ¼ +ê į +êį ² +êĴ µ +ê ĵ +êĵ ½ +êĻ Ń +êĿ Ľ +êĿ ¥ +ê ŀ +êŀ Ĭ +ê¦ Ĩ +ê¦ ĩ +ê¦ Ł +ê¦ ¨ +ê§ Ī +ê © +ê© Ł +êª ĭ +êª ij +êª ķ +êª Ĺ +êª ľ +êª ® +êª ± +êª » +êª ¼ +ê« Ģ +ê« Ŀ +ê° ĥ +ê° ĺ +ê± ľ +ê² ĵ +ê² ļ +ê³ Ļ +ê³ ¾ +ê´ Ĺ +ê´ Ļ +êµ Ľ +ê¶ ĥ +ê¶ ķ +ê¶ ¨ +ê¸ © +ê¸ ¿ +ê ¹Ħ +ê¹ Ĩ +ê¹ ī +ê¹ ĵ +ê¹ ¢ +ê¹ £ +ê¹ ¸ +êº ³ +ê¿ ı +ê¿ ķ +ê¿ § +ëĢ © +ëģ ħ +ëĥ µ +ëĦ ĸ +ëĦ Ĺ +ëĦ ¢ +ëħ Ĥ +ëĨ IJ +ëĩ ľ +ëĪ ĭ +ëĪ ļ +ëī į +ëī ¨ +ëĬ ļ +ëĬ ¡ +ëĭ ľ +ëĭ ª +ëĮ ĺ +ëĮ ¤ +ëĮ ¸ +ëİ Ł +ëı ¨ +ëIJ Ħ +ëIJ ı +ëIJ ´ +ëIJ ¸ +ëij ģ +ëij ¿ +ëĴ ¨ +ëĵ · +ëĶ ® +ëĶ ² +ëķ § +ëĸ Ķ +ëĸ ª +ëĺ Ń +ëļ Ģ +ëļ ł +ëĽ Ķ +ëĽ © +ëľ ħ +ëŀ ķ +ëŀ ° +ëŁ IJ +ëł ¡ +ë¡ ŀ +ë¡ £ +ë¡ µ +ë£ Ħ +ë£ į +ë¤ ³ +ë¦ į +ë¦ ı +ë¦ ³ +ë§ Ħ +ë§ Ĩ +ë§ į +ë§ ľ +ë§ « +ë§ » +ë¨ ® +ë© Ĥ +ë© Ń +ëª ´ +ë¬ ľ +ë¬ ł +ë¬ « +ë¬ ¾ +ëŃ ¬ +ë® ĺ +ë® ¹ +ë¯ ķ +ë¯ ľ +ë° ¨ +ë° ª +ë± Ķ +ë² ĺ +ë² Ľ +ë² ± +ë² ´ +ë´ ½ +ëµ ¤ +ëµ ¨ +ë· Ĺ +ë· ĺ +ë¸ ĵ +ë¸ ľ +ë¹ ª +ëº ĥ +ëº ĺ +ëº µ +ë» ´ +ë¼ IJ +ë¾ Ķ +ìģ Ń +ìĤ ł +ìĤ ® +ìĥ ı +ìĥ Ļ +ìĦ º +ìħ ¢ +ìĨ Ģ +ìĨ ħ +ìĨ ¤ +ìĨ ¦ +ìĨ ¬ +ìĩ ± +ìĪ µ +ìĭ ¨ +ìĭ ´ +ìĮ ° +ìį ľ +ìİ Ĺ +ìİ ĺ +ìİ ¼ +ìij ī +ìij Ŀ +ìij » +ìĴ Ķ +ìĴ ¯ +ìĵ © +ìķ IJ +ìķ ĸ +ìĸ ł +ìĸ ¾ +ìĹ ĥ +ìĹ Ĺ +ìĹ ľ +ìĹ ¨ +ìĺ Ĥ +ìĺ Ħ +ìĺ ı +ìĺ ¾ +ìĺ ¿ +ìľ § +ìĿ IJ +ìĿ ĸ +ìĿ · +ìŀ į +ìŀ ı +ìŀ ¨ +ìŀ ª +ìŀ ³ +ìł ¡ +ìł ´ +ìł ¹ +ì¡ Ģ +ì¡ ª +ì¡ µ +ì¢ IJ +ì¢ ¨ +ì£ Į +ì£ Ļ +ì£ ³ +ì¦ ij +ì§ ¥ +ì§ ´ +ì§ ¾ +ì¨ ĵ +ì¨ ķ +ì© ° +ì© » +ì© ¼ +ìª Ĺ +ì¬ Ķ +ì¬ ĺ +ì® ® +ì¯ ķ +ì¯ ĺ +ì° İ +ì° ¯ +ì± ĥ +ì± µ +ì² § +ì² ® +ì² ¯ +ì³ ¬ +ì´ ĭ +ì´ ¢ +ìµ ¥ +ì¶ £ +ì¸ Ī +ì¸ Ļ +ìº ¤ +ìº Ń +ì» ½ +ì¼ Ļ +ì½ ¬ +ì¾ Ģ +ì¿ ħ +ì¿ ½ +íĢ ħ +íģ ¦ +íĤ ħ +íĥ ¶ +íĥ ¹ +íĦ Ķ +íħ £ +íĨ Ħ +íĨ § +íĨ ¹ +íĩ ¼ +íī ¤ +íĬ ½ +íĭ Ĥ +íĭ ij +íį Ī +íį Ļ +íį ¿ +íİ ¶ +íIJ Ŀ +íĴ ľ +íĵ Ŀ +íĵ ª +íĵ ± +íĵ · +íĵ ¼ +íĶ Ļ +íĶ ł +íķ ļ +íķ Ľ +íķ ŀ +íķ Ł +íķ § +íķ ¶ +íĸ Ĭ +íĸ ĭ +íĸ į +íĸ Ķ +íĸ ĺ +íĸ ¡ +íĸ ¬ +íĹ £ +íĹ ¿ +íĺ ĸ +íĺ Ń +íļ ° +íĽ į +íĽ ½ +íĿ Ł +íĿ Ń +íĿ ´ +íŀ ľ +ï¤ ī +ï¤ Ń +ï¤ ² +ï¤ µ +ï¤ ¼ +ï¥ Ģ +ï¥ ij +ï¥ Ĵ +ï¥ ķ +ï¥ ĺ +ï¥ Ļ +ï¥ « +ï¥ ¬ +ï¥ ° +ï ¥¿ +ï¦ ĭ +ï¦ ı +ï¦ Ķ +ï¦ ĸ +ï¦ ĺ +ï¦ Ľ +ï¦ ł +ï¦ ® +ï¦ ¯ +ï¦ º +ï¦ » +ï¦ ¾ +ï§ Ĩ +ï§ ĸ +ï§ Ľ +ï§ ŀ +ï§ Ł +ï§ § +ï§ ³ +ï§ º +ï§ ½ +ï¨ ĥ +ï¨ ļ +ï¨ ¢ +ï© Ł +ï¬ ¤ +ï¬ ¬ +ï¬ ¼ +ïŃ Ĵ +ïŃ ķ +ïŃ Ľ +ïŃ Ŀ +ïŃ ŀ +ïŃ Ł +ïŃ ¤ +ïŃ § +ïŃ ¨ +ïŃ ® +ïŃ ° +ïŃ ± +ïŃ · +ïŃ ¹ +ïŃ » +ï® Ģ +ï® ĥ +ï® Ħ +ï® ħ +ï® į +ï® Ĵ +ï® ĵ +ï® ķ +ï® ¦ +ï® ® +ï® ° +ï¯ ĵ +ï¯ ľ +ï¯ © +ï¯ ª +ï¯ ¬ +ï¯ Ń +ï¯ ® +ï¯ · +ï¯ ¹ +ï¯ » +ï¯ ¼ +ï° ĥ +ï° Į +ï° IJ +ï° ĺ +ï° Ļ +ï° ľ +ï° ŀ +ï° ¢ +ï° ® +ï° ° +ï° ¼ +ï° ¿ +ï± Ģ +ï± ģ +ï± Ī +ï± ĭ +ï± ı +ï± Ń +ï² Ģ +ï² ĩ +ï² Ī +ï² ĭ +ï² İ +ï² Ĵ +ï² ľ +ï² ł +ï² ¬ +ï² » +ï³ ĩ +ï³ Ķ +ï³ £ +ï³ « +ï´ ĺ +ï´ ° +ï´ ½ +ï ¶ +ï¶ ° +ï¸ ĸ +ï¸ ´ +ï¸ ¹ +ï¹ į +ï¹ Ĺ +ï¹ ¢ +ï¹ ¤ +ï¹ © +ï¹ ± +ï¾ ° +ï¿ Ĥ +ï¿ ® +ðIJĮ ° +ðIJĮ ¹ +ðIJĮ º +ðIJĮ ½ +ðIJį Ĥ +ðIJį ĥ +ðIJį Ħ +ðIJ İ +ðIJİ ¹ +ðIJ¤ Ĥ +ðIJ¤ į +ðIJ¤ ı +ðIJ¤ ĵ +ðIJŃ ī +ðIJŃ į +ðIJ° ĩ +ðIJ° ° +ðij Ĥ +ðijĤ Ħ +ðij ĺ +ðijĺ ģ +ðĴ Ģ +ðĴĢ ¸ +ðĴ ģ +ðĴģ º +ðĴ Ħ +ðĴĦ · +ðĴ Ĭ +ðĴĬ ij +ðĴ ĭ +ðĴĭ Ĺ +ð ĴĮ +ðĴĮ ¨ +ðĵĥ ¢ +ðĵĥ ° +ðĸ ł +ðĸł ļ +ðĿĦ ĥ +ðĿĦ ħ +ðĿĦ ķ +ðĿĦ Ļ +ðĿĦ ± +ðĿĦ ´ +ðĿĦ ¹ +ðĿħ İ +ðĿħ ª +ðĿĨ £ +ðĿĨ ³ +ðĿĨ ¹ +ðĿĩ Ĭ +ðĿĩ Ĺ +ðĿĩ ļ +ðĿĩ ľ +ðĿĩ ł +ðĿIJ ī +ðĿIJ ĸ +ðĿIJ ĺ +ðĿIJ £ +ðĿIJ ± +ðĿij Ĭ +ðĿij Ń +ðĿij ¼ +ðĿij ½ +ðĿĴ ° +ðĿĴ · +ðĿĴ ¿ +ðĿĵ ģ +ðĿĵ ĭ +ðĿĵ İ +ðĿĵ Ĵ +ðĿ ĵĺ +ðĿĵ ¢ +ðĿĵ ¦ +ðĿĵ « +ðĿĵ ¿ +ðĿĶ İ +ðĿĶ ± +ðĿĶ ´ +ðĿĶ · +ðĿĶ ¸ +ðĿĶ ½ +ðĿķ Ĥ +ðĿķ ĥ +ðĿķ ĭ +ðĿķ ı +ðĿķ IJ +ðĿķ ¥ +ðĿķ ´ +ðĿķ º +ðĿĸ IJ +ðĿĸ Ľ +ðĿĸ Ŀ +ðĿĸ ŀ +ðĿĹ © +ðĿĹ ³ +ðĿĹ ½ +ðĿĺ Ĭ +ðĿĺ ĭ +ðĿĺ Ķ +ðĿĺ ± +ðĿĺ ´ +ðĿĺ ¿ +ðĿĻ Ĵ +ðĿĻ Ŀ +ðĿĻ Ł +ðĿĻ ¬ +ðĿĻ Ń +ðĿĻ » +ðĿĻ ¾ +ðĿļ Ī +ðĿļ ĭ +ðĿļ ij +ðĿļ Ł +ðĿļ ł +ðĿļ £ +ðĿĽ ½ +ðĿľ Ĥ +ðĿľ Ķ +ðĿľ Ļ +ðŁ Ģ +ðŁĢ Ħ +ðŁĦ ² +ðŁĦ ¶ +ðŁħ IJ +ðŁħ ĸ +ðŁħ ļ +ðŁħ Ľ +ðŁħ ¦ +ðŁħ ¶ +ðŁħ » +ðŁħ ¼ +ðŁĨ ĥ +ðŁĨ Ĩ +ðŁĨ İ +ðŁĪ ¯ +ðŁĪ ² +ðŁĪ ¹ +ðŁĮ ĩ +ðŁĮ ĵ +ðŁį ĺ +ðŁİ ij +ðŁİ ¿ +ðŁı ı +ðŁı Ĵ +ðŁı © +ðŁı ¯ +ðŁIJ Ģ +ðŁij Ŀ +ðŁĴ ¹ +ðŁĴ º +ðŁĵ Ł +ðŁĵ ª +ðŁĵ ¼ +ðŁĶ Ģ +ðŁĶ Ĥ +ðŁĶ ĥ +ðŁĶ ĩ +ðŁĶ ĵ +ðŁĶ ¢ +ðŁĶ ¤ +ðŁĶ © +ðŁķ ĸ +ðŁķ ļ +ðŁķ ľ +ðŁķ Ŀ +ðŁķ ŀ +ðŁķ ł +ðŁķ ¢ +ðŁķ ³ +ðŁĸ ĩ +ðŁĸ ij +ðŁĸ ¶ +ðŁĹ ģ +Ñ ¨ +Ú İ +á¡ Į +Ḡ° +áº Ģ +á¼ ® +á½ Ŀ +âĦ ¬ +âļ § +⼠¤ +ã³ ¬ +êĻ ĭ +ê¸ ij +ëĶ ī +ëĹ į +ë¡ ij +ë¯ ij +ë» ħ +ë¼ Ŀ +ìĦ IJ +ìī ¡ +ìĭ ² +ìı ± +ìĹ ¤ +ìĿ © +ìĿ ¿ +ìŁ Ļ +ìł ° +ì¥ ī +íĬ Ń +íķ ® +ï® ı +ðŁħ ± +ðŁĨ Ĵ +ðŁķ ĭ +É ĺ +Ê ĵ +Õ ĥ +à´ ´ +འħ +áĨ º +áĪ Ĭ +áĪ ¨ +áĪ ¾ +áī IJ +áĮ ĥ +áĮ ½ +áĶ Ń +áł Ĥ +áł ¬ +ᨠ¸ +á© ĭ +á¶ ı +á¾ Ķ +á¿ IJ +á¿ ļ +âĻ Ļ +âļ Ĥ +âļ Ĺ +â¡ ¢ +⤠¦ +ëĸ ° +ë¤ Ĥ +ë§ ł +ë± ĭ +ë± IJ +ìĽ ¢ +ìľ ¾ +ì³ ħ +ì» ģ +íģ » +íĥ Ļ +íĵ ĸ +íĵ Ń +íķ ± +íĽ ľ +ï¤ ħ +ï¤ Ĩ +ï¦ ĥ +ï§ © +ï¨ Ĥ +ðIJ¤ Ķ +ðIJŃ ĵ +ðIJ° ¼ +ðĿĵ ŀ +ðĿĵ ° +ðĿĻ ľ +ðĿļ ģ +ðŁħ ¢ +ðŁı ĩ +È ² +Ê ¶ +Ô Ī +Ô ij +Ý ĵ +Ý ¥ +ठij +ॠ± +ଠī +à° ³ +à° µ +à² Ł +áĢ ı +áģ ¼ +áī ¨ +áĬ Ĵ +áĭ © +áĮ Ħ +áĮ Ķ +áIJ § +á ĴĮ +áĶ ħ +áĶ Ĭ +áł Ħ +ᨠģ +Ḡĥ +Ḡ» +âĶ ŀ +âĺ µ +âļ £ +â² ¢ +ãĪ ª +ä¶ µ +ê² Ļ +ê² ´ +ê³ Ĥ +ë¡ ¼ +ìĨ Ĭ +ì¼ ĩ +íĭ į +íĵ ¬ +íĵ ® +íĵ ¶ +íĵ » +ï¤ ¦ +ï¥ ł +ï¥ ± +ïŃ ² +ðIJŃ Ĭ +ðIJ ±ħ +ðĸ ¥ +ðĸ¥ ¨ +ðĿij ³ +ðĿĵ ķ +ðĿĵ ¬ +ðĿĵ ¹ +ðĿĵ ¾ +ðĿĶ ĵ +ðĿķ į +ðĿķ ¡ +ðĿķ ± +ðĿĸ ĸ +ðĿĺ ı +ðĿĺ IJ +ðĿĺ ļ +ðĿĻ ® +ðĿĻ ° +ðĿĻ ¸ +ðĿĻ º +ðĿĻ ¼ +ðĿĻ ½ +ðĿĻ ¿ +ðĿļ Ħ +ðĿļ ı +ðŁħ ħ +ðŁħ ĵ +Æ Ī +àł Į +áĻ ³ +á ļĮ +ἠħ +ἠIJ +ᤠĬ +ḠĬ +âĶ ½ +âķ Ĭ +⼠ĩ +⼠ı +âĿ ª +âĿ « +⣠° +ãĦ į +ãĦ ĵ +ãĦ § +ãħ ĸ +ãī « +ê¦ Ķ +ï± Ĭ +ຠĤ +áħ £ +á¥ Ķ +ᥠ¤ +âĨ ¤ +âĨ · +âĩ ŀ +âĸ ¤ +âŀ ¶ +ãĪ ¼ +ï¨ · +ðĵı § +âĶ ² +âĢ ´ +âĴ Ł +âĴ ¡ +â° Ĥ +â° į +â° İ +â° IJ +â° ij +â° Ł +â° ł +â° ¡ +â¼ Ń +ãĬ ¥ +âĴ ł +â½ º +ãĩ º +ãĩ ½ +ï¨ Ĭ +áķ · +âį ¨ +âº Ł +â½ Ĺ diff --git a/model-00001-of-00004.safetensors b/model-00001-of-00004.safetensors new file mode 100644 index 0000000..c8da740 --- /dev/null +++ b/model-00001-of-00004.safetensors @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:388fe771549d23b6abcee161815f1dd62eed155e58b7dc17ea2c4ccea206dd06 +size 4877660776 diff --git a/model-00002-of-00004.safetensors b/model-00002-of-00004.safetensors new file mode 100644 index 0000000..6158153 --- /dev/null +++ b/model-00002-of-00004.safetensors @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:7a95dd2253e9ce8b944a28bfd438c259445abb19e027bcb828e5ee1a0470b290 +size 4932751008 diff --git a/model-00003-of-00004.safetensors b/model-00003-of-00004.safetensors new file mode 100644 index 0000000..62c34bd --- /dev/null +++ b/model-00003-of-00004.safetensors @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:ea57c547fbaa317353f34a413f823b7dbd6e287deb63572245fd21c9cefca8ab +size 4330865200 diff --git a/model-00004-of-00004.safetensors b/model-00004-of-00004.safetensors new file mode 100644 index 0000000..5b2bbd0 --- /dev/null +++ b/model-00004-of-00004.safetensors @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:c31f25d2b1e47b4ea1f48d6a86437f4fb512bd7110321d501b01cbd932293826 +size 1089994880 diff --git a/model.safetensors.index.json b/model.safetensors.index.json new file mode 100644 index 0000000..5b2b8b5 --- /dev/null +++ b/model.safetensors.index.json @@ -0,0 +1,347 @@ +{ + "metadata": { + "total_parameters": 7615616512, + "total_size": 15231233024 + }, + "weight_map": { + "lm_head.weight": "model-00004-of-00004.safetensors", + "model.embed_tokens.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.0.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.1.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.10.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.11.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.12.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.13.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.14.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.15.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.16.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.17.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.18.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.19.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.2.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.20.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.21.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.22.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.23.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.24.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.25.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.26.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.k_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.q_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.v_proj.bias": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.27.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.3.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.4.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.5.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.6.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.7.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.k_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.q_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.v_proj.bias": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.8.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.k_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.q_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.v_proj.bias": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.layers.9.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00004.safetensors", + "model.norm.weight": "model-00003-of-00004.safetensors" + } +} diff --git a/special_tokens_map.json b/special_tokens_map.json new file mode 100644 index 0000000..51dddae --- /dev/null +++ b/special_tokens_map.json @@ -0,0 +1,25 @@ +{ + "additional_special_tokens": [ + "<|im_start|>", + "<|im_end|>", + "<|object_ref_start|>", + "<|object_ref_end|>", + "<|box_start|>", + "<|box_end|>", + "<|quad_start|>", + "<|quad_end|>", + "<|vision_start|>", + "<|vision_end|>", + "<|vision_pad|>", + "<|image_pad|>", + "<|video_pad|>" + ], + "eos_token": "<|im_end|>", + "pad_token": { + "content": "<|endoftext|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false + } +} diff --git a/tokenizer.json b/tokenizer.json new file mode 100644 index 0000000..51ebb3b --- /dev/null +++ b/tokenizer.json @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:9c5ae00e602b8860cbd784ba82a8aa14e8feecec692e7076590d014d7b7fdafa +size 11421896 diff --git a/tokenizer_config.json b/tokenizer_config.json new file mode 100644 index 0000000..eaed590 --- /dev/null +++ b/tokenizer_config.json @@ -0,0 +1,207 @@ +{ + "add_bos_token": false, + "add_prefix_space": false, + "added_tokens_decoder": { + "151643": { + "content": "<|endoftext|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151644": { + "content": "<|im_start|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151645": { + "content": "<|im_end|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151646": { + "content": "<|object_ref_start|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151647": { + "content": "<|object_ref_end|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151648": { + "content": "<|box_start|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151649": { + "content": "<|box_end|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151650": { + "content": "<|quad_start|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151651": { + "content": "<|quad_end|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151652": { + "content": "<|vision_start|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151653": { + "content": "<|vision_end|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151654": { + "content": "<|vision_pad|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151655": { + "content": "<|image_pad|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151656": { + "content": "<|video_pad|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": true + }, + "151657": { + "content": "", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151658": { + "content": "", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151659": { + "content": "<|fim_prefix|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151660": { + "content": "<|fim_middle|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151661": { + "content": "<|fim_suffix|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151662": { + "content": "<|fim_pad|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151663": { + "content": "<|repo_name|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + }, + "151664": { + "content": "<|file_sep|>", + "lstrip": false, + "normalized": false, + "rstrip": false, + "single_word": false, + "special": false + } + }, + "additional_special_tokens": [ + "<|im_start|>", + "<|im_end|>", + "<|object_ref_start|>", + "<|object_ref_end|>", + "<|box_start|>", + "<|box_end|>", + "<|quad_start|>", + "<|quad_end|>", + "<|vision_start|>", + "<|vision_end|>", + "<|vision_pad|>", + "<|image_pad|>", + "<|video_pad|>" + ], + "bos_token": null, + "clean_up_tokenization_spaces": false, + "eos_token": "<|im_end|>", + "errors": "replace", + "extra_special_tokens": {}, + "model_max_length": 131072, + "pad_token": "<|endoftext|>", + "split_special_tokens": false, + "tokenizer_class": "Qwen2Tokenizer", + "unk_token": null +} diff --git a/train_results.json b/train_results.json new file mode 100644 index 0000000..74eeb37 --- /dev/null +++ b/train_results.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "total_flos": 5.478050327614928e+19, + "train_loss": 0.0, + "train_runtime": 2.2344, + "train_samples": 125770, + "train_samples_per_second": 168863.491, + "train_steps_per_second": 10554.472 +} \ No newline at end of file diff --git a/trainer_state.json b/trainer_state.json new file mode 100644 index 0000000..442a6c6 --- /dev/null +++ b/trainer_state.json @@ -0,0 +1,212290 @@ +{ + "best_global_step": null, + "best_metric": null, + "best_model_checkpoint": null, + "epoch": 3.0, + "eval_steps": 500, + "global_step": 23583, + "is_hyper_param_search": false, + "is_local_process_zero": true, + "is_world_process_zero": true, + "log_history": [ + { + "epoch": 0.00012721027859051011, + "grad_norm": 6.359274387359619, + "learning_rate": 0.0, + "loss": 0.7602, + "mean_token_accuracy": 0.7950109243392944, + "num_tokens": 39374.0, + "step": 1 + }, + { + "epoch": 0.00025442055718102023, + "grad_norm": 6.402286529541016, + "learning_rate": 4.2390843577787196e-10, + "loss": 0.8022, + "mean_token_accuracy": 0.7844259738922119, + "num_tokens": 81878.0, + "step": 2 + }, + { + "epoch": 0.0003816308357715303, + "grad_norm": 6.075738906860352, + "learning_rate": 8.478168715557439e-10, + "loss": 0.6646, + "mean_token_accuracy": 0.8206196427345276, + "num_tokens": 121921.0, + "step": 3 + }, + { + "epoch": 0.0005088411143620405, + "grad_norm": 7.024277687072754, + "learning_rate": 1.271725307333616e-09, + "loss": 0.7645, + "mean_token_accuracy": 0.7935991287231445, + "num_tokens": 154372.0, + "step": 4 + }, + { + "epoch": 0.0006360513929525506, + "grad_norm": 5.972244739532471, + "learning_rate": 1.6956337431114878e-09, + "loss": 0.7512, + "mean_token_accuracy": 0.7966324687004089, + "num_tokens": 199061.0, + "step": 5 + }, + { + "epoch": 0.0007632616715430606, + "grad_norm": 6.695645332336426, + "learning_rate": 2.1195421788893596e-09, + "loss": 0.747, + "mean_token_accuracy": 0.8001238703727722, + "num_tokens": 233721.0, + "step": 6 + }, + { + "epoch": 0.0008904719501335708, + "grad_norm": 6.260863780975342, + "learning_rate": 2.543450614667232e-09, + "loss": 0.7419, + "mean_token_accuracy": 0.8002927303314209, + "num_tokens": 273480.0, + "step": 7 + }, + { + "epoch": 0.001017682228724081, + "grad_norm": 6.526084899902344, + "learning_rate": 2.967359050445104e-09, + "loss": 0.712, + "mean_token_accuracy": 0.806239128112793, + "num_tokens": 309287.0, + "step": 8 + }, + { + "epoch": 0.001144892507314591, + "grad_norm": 6.213744640350342, + "learning_rate": 3.3912674862229757e-09, + "loss": 0.7569, + "mean_token_accuracy": 0.797205924987793, + "num_tokens": 353258.0, + "step": 9 + }, + { + "epoch": 0.0012721027859051012, + "grad_norm": 6.91788387298584, + "learning_rate": 3.815175922000847e-09, + "loss": 0.7966, + "mean_token_accuracy": 0.7883747220039368, + "num_tokens": 387649.0, + "step": 10 + }, + { + "epoch": 0.0013993130644956112, + "grad_norm": 5.915775299072266, + "learning_rate": 4.239084357778719e-09, + "loss": 0.76, + "mean_token_accuracy": 0.7914746999740601, + "num_tokens": 429522.0, + "step": 11 + }, + { + "epoch": 0.0015265233430861213, + "grad_norm": 6.884927749633789, + "learning_rate": 4.662992793556591e-09, + "loss": 0.7726, + "mean_token_accuracy": 0.7940896153450012, + "num_tokens": 462893.0, + "step": 12 + }, + { + "epoch": 0.0016537336216766315, + "grad_norm": 7.132051944732666, + "learning_rate": 5.086901229334464e-09, + "loss": 0.8169, + "mean_token_accuracy": 0.776906430721283, + "num_tokens": 495146.0, + "step": 13 + }, + { + "epoch": 0.0017809439002671415, + "grad_norm": 5.81702995300293, + "learning_rate": 5.510809665112336e-09, + "loss": 0.7337, + "mean_token_accuracy": 0.8028042316436768, + "num_tokens": 541251.0, + "step": 14 + }, + { + "epoch": 0.0019081541788576518, + "grad_norm": 6.268102645874023, + "learning_rate": 5.934718100890208e-09, + "loss": 0.6874, + "mean_token_accuracy": 0.8155050277709961, + "num_tokens": 582324.0, + "step": 15 + }, + { + "epoch": 0.002035364457448162, + "grad_norm": 6.816840171813965, + "learning_rate": 6.3586265366680796e-09, + "loss": 0.8109, + "mean_token_accuracy": 0.7823421359062195, + "num_tokens": 618295.0, + "step": 16 + }, + { + "epoch": 0.002162574736038672, + "grad_norm": 6.8712687492370605, + "learning_rate": 6.782534972445951e-09, + "loss": 0.7702, + "mean_token_accuracy": 0.7922172546386719, + "num_tokens": 656290.0, + "step": 17 + }, + { + "epoch": 0.002289785014629182, + "grad_norm": 6.937984466552734, + "learning_rate": 7.206443408223823e-09, + "loss": 0.8198, + "mean_token_accuracy": 0.7821801900863647, + "num_tokens": 697379.0, + "step": 18 + }, + { + "epoch": 0.0024169952932196924, + "grad_norm": 6.180276393890381, + "learning_rate": 7.630351844001695e-09, + "loss": 0.7354, + "mean_token_accuracy": 0.7978883981704712, + "num_tokens": 732502.0, + "step": 19 + }, + { + "epoch": 0.0025442055718102024, + "grad_norm": 6.110376358032227, + "learning_rate": 8.054260279779567e-09, + "loss": 0.7435, + "mean_token_accuracy": 0.8000590205192566, + "num_tokens": 774392.0, + "step": 20 + }, + { + "epoch": 0.0026714158504007124, + "grad_norm": 7.31574821472168, + "learning_rate": 8.478168715557438e-09, + "loss": 0.8047, + "mean_token_accuracy": 0.785886287689209, + "num_tokens": 809743.0, + "step": 21 + }, + { + "epoch": 0.0027986261289912225, + "grad_norm": 6.732450008392334, + "learning_rate": 8.902077151335311e-09, + "loss": 0.783, + "mean_token_accuracy": 0.7916858792304993, + "num_tokens": 844568.0, + "step": 22 + }, + { + "epoch": 0.0029258364075817325, + "grad_norm": 6.413736343383789, + "learning_rate": 9.325985587113182e-09, + "loss": 0.7214, + "mean_token_accuracy": 0.8068761825561523, + "num_tokens": 881925.0, + "step": 23 + }, + { + "epoch": 0.0030530466861722425, + "grad_norm": 7.073762893676758, + "learning_rate": 9.749894022891054e-09, + "loss": 0.7837, + "mean_token_accuracy": 0.788299560546875, + "num_tokens": 913825.0, + "step": 24 + }, + { + "epoch": 0.003180256964762753, + "grad_norm": 6.57152795791626, + "learning_rate": 1.0173802458668929e-08, + "loss": 0.808, + "mean_token_accuracy": 0.7783388495445251, + "num_tokens": 957838.0, + "step": 25 + }, + { + "epoch": 0.003307467243353263, + "grad_norm": 6.645857334136963, + "learning_rate": 1.05977108944468e-08, + "loss": 0.7595, + "mean_token_accuracy": 0.7924492359161377, + "num_tokens": 997525.0, + "step": 26 + }, + { + "epoch": 0.003434677521943773, + "grad_norm": 6.032899856567383, + "learning_rate": 1.1021619330224672e-08, + "loss": 0.7266, + "mean_token_accuracy": 0.805457353591919, + "num_tokens": 1036282.0, + "step": 27 + }, + { + "epoch": 0.003561887800534283, + "grad_norm": 7.023832321166992, + "learning_rate": 1.1445527766002543e-08, + "loss": 0.8287, + "mean_token_accuracy": 0.7766132354736328, + "num_tokens": 1075053.0, + "step": 28 + }, + { + "epoch": 0.003689098079124793, + "grad_norm": 6.176103591918945, + "learning_rate": 1.1869436201780416e-08, + "loss": 0.7279, + "mean_token_accuracy": 0.8033915758132935, + "num_tokens": 1117493.0, + "step": 29 + }, + { + "epoch": 0.0038163083577153036, + "grad_norm": 6.466917037963867, + "learning_rate": 1.2293344637558287e-08, + "loss": 0.7563, + "mean_token_accuracy": 0.7988262176513672, + "num_tokens": 1157384.0, + "step": 30 + }, + { + "epoch": 0.003943518636305814, + "grad_norm": 6.345789909362793, + "learning_rate": 1.2717253073336159e-08, + "loss": 0.7251, + "mean_token_accuracy": 0.8076745867729187, + "num_tokens": 1195324.0, + "step": 31 + }, + { + "epoch": 0.004070728914896324, + "grad_norm": 6.602144241333008, + "learning_rate": 1.314116150911403e-08, + "loss": 0.7761, + "mean_token_accuracy": 0.7948621511459351, + "num_tokens": 1235999.0, + "step": 32 + }, + { + "epoch": 0.004197939193486834, + "grad_norm": 6.45413064956665, + "learning_rate": 1.3565069944891903e-08, + "loss": 0.7572, + "mean_token_accuracy": 0.7979257702827454, + "num_tokens": 1277051.0, + "step": 33 + }, + { + "epoch": 0.004325149472077344, + "grad_norm": 6.261681079864502, + "learning_rate": 1.3988978380669775e-08, + "loss": 0.7265, + "mean_token_accuracy": 0.8035709261894226, + "num_tokens": 1321669.0, + "step": 34 + }, + { + "epoch": 0.004452359750667854, + "grad_norm": 6.209035873413086, + "learning_rate": 1.4412886816447646e-08, + "loss": 0.7321, + "mean_token_accuracy": 0.8027516603469849, + "num_tokens": 1360410.0, + "step": 35 + }, + { + "epoch": 0.004579570029258364, + "grad_norm": 6.560070991516113, + "learning_rate": 1.4836795252225519e-08, + "loss": 0.7793, + "mean_token_accuracy": 0.7901768684387207, + "num_tokens": 1399634.0, + "step": 36 + }, + { + "epoch": 0.004706780307848874, + "grad_norm": 6.432160377502441, + "learning_rate": 1.526070368800339e-08, + "loss": 0.7664, + "mean_token_accuracy": 0.796018123626709, + "num_tokens": 1437774.0, + "step": 37 + }, + { + "epoch": 0.004833990586439385, + "grad_norm": 5.958338260650635, + "learning_rate": 1.5684612123781262e-08, + "loss": 0.7384, + "mean_token_accuracy": 0.8003197908401489, + "num_tokens": 1482906.0, + "step": 38 + }, + { + "epoch": 0.004961200865029895, + "grad_norm": 6.260006427764893, + "learning_rate": 1.6108520559559135e-08, + "loss": 0.7075, + "mean_token_accuracy": 0.8112438917160034, + "num_tokens": 1519695.0, + "step": 39 + }, + { + "epoch": 0.005088411143620405, + "grad_norm": 6.264092922210693, + "learning_rate": 1.6532428995337004e-08, + "loss": 0.7618, + "mean_token_accuracy": 0.7953293323516846, + "num_tokens": 1560299.0, + "step": 40 + }, + { + "epoch": 0.005215621422210915, + "grad_norm": 6.384988784790039, + "learning_rate": 1.6956337431114877e-08, + "loss": 0.7587, + "mean_token_accuracy": 0.7974410653114319, + "num_tokens": 1599737.0, + "step": 41 + }, + { + "epoch": 0.005342831700801425, + "grad_norm": 6.53867769241333, + "learning_rate": 1.738024586689275e-08, + "loss": 0.7061, + "mean_token_accuracy": 0.8114145994186401, + "num_tokens": 1634715.0, + "step": 42 + }, + { + "epoch": 0.005470041979391935, + "grad_norm": 6.475223541259766, + "learning_rate": 1.7804154302670622e-08, + "loss": 0.758, + "mean_token_accuracy": 0.7975943088531494, + "num_tokens": 1672619.0, + "step": 43 + }, + { + "epoch": 0.005597252257982445, + "grad_norm": 6.595085620880127, + "learning_rate": 1.8228062738448494e-08, + "loss": 0.775, + "mean_token_accuracy": 0.7894710302352905, + "num_tokens": 1714715.0, + "step": 44 + }, + { + "epoch": 0.005724462536572955, + "grad_norm": 6.0734758377075195, + "learning_rate": 1.8651971174226364e-08, + "loss": 0.7519, + "mean_token_accuracy": 0.7989963293075562, + "num_tokens": 1752206.0, + "step": 45 + }, + { + "epoch": 0.005851672815163465, + "grad_norm": 5.776873588562012, + "learning_rate": 1.9075879610004236e-08, + "loss": 0.7002, + "mean_token_accuracy": 0.8074243664741516, + "num_tokens": 1796833.0, + "step": 46 + }, + { + "epoch": 0.005978883093753975, + "grad_norm": 6.5116682052612305, + "learning_rate": 1.949978804578211e-08, + "loss": 0.7511, + "mean_token_accuracy": 0.7965525388717651, + "num_tokens": 1833767.0, + "step": 47 + }, + { + "epoch": 0.006106093372344485, + "grad_norm": 6.7487101554870605, + "learning_rate": 1.9923696481559985e-08, + "loss": 0.79, + "mean_token_accuracy": 0.7830286622047424, + "num_tokens": 1872696.0, + "step": 48 + }, + { + "epoch": 0.006233303650934996, + "grad_norm": 6.118373394012451, + "learning_rate": 2.0347604917337857e-08, + "loss": 0.6974, + "mean_token_accuracy": 0.8080003261566162, + "num_tokens": 1917190.0, + "step": 49 + }, + { + "epoch": 0.006360513929525506, + "grad_norm": 5.7644877433776855, + "learning_rate": 2.0771513353115727e-08, + "loss": 0.6741, + "mean_token_accuracy": 0.8203745484352112, + "num_tokens": 1954973.0, + "step": 50 + }, + { + "epoch": 0.006487724208116016, + "grad_norm": 6.84940767288208, + "learning_rate": 2.11954217888936e-08, + "loss": 0.771, + "mean_token_accuracy": 0.7952922582626343, + "num_tokens": 1994431.0, + "step": 51 + }, + { + "epoch": 0.006614934486706526, + "grad_norm": 6.256477355957031, + "learning_rate": 2.1619330224671472e-08, + "loss": 0.7243, + "mean_token_accuracy": 0.8050887584686279, + "num_tokens": 2038290.0, + "step": 52 + }, + { + "epoch": 0.006742144765297036, + "grad_norm": 6.631690502166748, + "learning_rate": 2.2043238660449344e-08, + "loss": 0.7532, + "mean_token_accuracy": 0.7953464984893799, + "num_tokens": 2072065.0, + "step": 53 + }, + { + "epoch": 0.006869355043887546, + "grad_norm": 6.709550380706787, + "learning_rate": 2.2467147096227214e-08, + "loss": 0.804, + "mean_token_accuracy": 0.7854596376419067, + "num_tokens": 2113367.0, + "step": 54 + }, + { + "epoch": 0.006996565322478056, + "grad_norm": 6.434405326843262, + "learning_rate": 2.2891055532005086e-08, + "loss": 0.8188, + "mean_token_accuracy": 0.7816293239593506, + "num_tokens": 2156126.0, + "step": 55 + }, + { + "epoch": 0.007123775601068566, + "grad_norm": 6.652553081512451, + "learning_rate": 2.331496396778296e-08, + "loss": 0.802, + "mean_token_accuracy": 0.784037709236145, + "num_tokens": 2194143.0, + "step": 56 + }, + { + "epoch": 0.007250985879659076, + "grad_norm": 6.08253812789917, + "learning_rate": 2.373887240356083e-08, + "loss": 0.7151, + "mean_token_accuracy": 0.8044829368591309, + "num_tokens": 2239699.0, + "step": 57 + }, + { + "epoch": 0.007378196158249586, + "grad_norm": 5.630443572998047, + "learning_rate": 2.4162780839338704e-08, + "loss": 0.671, + "mean_token_accuracy": 0.8193087577819824, + "num_tokens": 2281844.0, + "step": 58 + }, + { + "epoch": 0.007505406436840096, + "grad_norm": 7.273678779602051, + "learning_rate": 2.4586689275116573e-08, + "loss": 0.8305, + "mean_token_accuracy": 0.7813090085983276, + "num_tokens": 2315618.0, + "step": 59 + }, + { + "epoch": 0.007632616715430607, + "grad_norm": 5.959115028381348, + "learning_rate": 2.5010597710894446e-08, + "loss": 0.7465, + "mean_token_accuracy": 0.7940011024475098, + "num_tokens": 2357794.0, + "step": 60 + }, + { + "epoch": 0.007759826994021117, + "grad_norm": 6.204431533813477, + "learning_rate": 2.5434506146672318e-08, + "loss": 0.7321, + "mean_token_accuracy": 0.8008278012275696, + "num_tokens": 2401969.0, + "step": 61 + }, + { + "epoch": 0.007887037272611627, + "grad_norm": 6.130346775054932, + "learning_rate": 2.585841458245019e-08, + "loss": 0.8041, + "mean_token_accuracy": 0.7849506735801697, + "num_tokens": 2440498.0, + "step": 62 + }, + { + "epoch": 0.008014247551202136, + "grad_norm": 5.500491142272949, + "learning_rate": 2.628232301822806e-08, + "loss": 0.7031, + "mean_token_accuracy": 0.8116978406906128, + "num_tokens": 2484085.0, + "step": 63 + }, + { + "epoch": 0.008141457829792647, + "grad_norm": 5.972029685974121, + "learning_rate": 2.6706231454005933e-08, + "loss": 0.7634, + "mean_token_accuracy": 0.7951167821884155, + "num_tokens": 2528421.0, + "step": 64 + }, + { + "epoch": 0.008268668108383158, + "grad_norm": 7.684834003448486, + "learning_rate": 2.7130139889783805e-08, + "loss": 0.8251, + "mean_token_accuracy": 0.7765588164329529, + "num_tokens": 2558593.0, + "step": 65 + }, + { + "epoch": 0.008395878386973667, + "grad_norm": 6.005452632904053, + "learning_rate": 2.7554048325561678e-08, + "loss": 0.7566, + "mean_token_accuracy": 0.7955847978591919, + "num_tokens": 2604635.0, + "step": 66 + }, + { + "epoch": 0.008523088665564178, + "grad_norm": 6.410531520843506, + "learning_rate": 2.797795676133955e-08, + "loss": 0.7727, + "mean_token_accuracy": 0.7901442050933838, + "num_tokens": 2650371.0, + "step": 67 + }, + { + "epoch": 0.008650298944154687, + "grad_norm": 6.392909049987793, + "learning_rate": 2.840186519711742e-08, + "loss": 0.771, + "mean_token_accuracy": 0.7926045656204224, + "num_tokens": 2689675.0, + "step": 68 + }, + { + "epoch": 0.008777509222745198, + "grad_norm": 6.689932823181152, + "learning_rate": 2.8825773632895292e-08, + "loss": 0.7642, + "mean_token_accuracy": 0.7921288013458252, + "num_tokens": 2726186.0, + "step": 69 + }, + { + "epoch": 0.008904719501335707, + "grad_norm": 5.650475025177002, + "learning_rate": 2.9249682068673165e-08, + "loss": 0.6933, + "mean_token_accuracy": 0.813506007194519, + "num_tokens": 2768591.0, + "step": 70 + }, + { + "epoch": 0.009031929779926218, + "grad_norm": 6.725028038024902, + "learning_rate": 2.9673590504451037e-08, + "loss": 0.7524, + "mean_token_accuracy": 0.7958269119262695, + "num_tokens": 2803917.0, + "step": 71 + }, + { + "epoch": 0.009159140058516728, + "grad_norm": 6.254932880401611, + "learning_rate": 3.0097498940228907e-08, + "loss": 0.7102, + "mean_token_accuracy": 0.8112718462944031, + "num_tokens": 2842951.0, + "step": 72 + }, + { + "epoch": 0.009286350337107238, + "grad_norm": 6.8352742195129395, + "learning_rate": 3.052140737600678e-08, + "loss": 0.8006, + "mean_token_accuracy": 0.7848427891731262, + "num_tokens": 2879419.0, + "step": 73 + }, + { + "epoch": 0.009413560615697748, + "grad_norm": 6.977817535400391, + "learning_rate": 3.094531581178465e-08, + "loss": 0.8191, + "mean_token_accuracy": 0.7825965881347656, + "num_tokens": 2915149.0, + "step": 74 + }, + { + "epoch": 0.009540770894288259, + "grad_norm": 5.865689277648926, + "learning_rate": 3.1369224247562524e-08, + "loss": 0.6989, + "mean_token_accuracy": 0.808813214302063, + "num_tokens": 2964128.0, + "step": 75 + }, + { + "epoch": 0.00966798117287877, + "grad_norm": 6.281229496002197, + "learning_rate": 3.17931326833404e-08, + "loss": 0.7556, + "mean_token_accuracy": 0.79427170753479, + "num_tokens": 2999443.0, + "step": 76 + }, + { + "epoch": 0.009795191451469279, + "grad_norm": 5.375432014465332, + "learning_rate": 3.221704111911827e-08, + "loss": 0.654, + "mean_token_accuracy": 0.81947922706604, + "num_tokens": 3045696.0, + "step": 77 + }, + { + "epoch": 0.00992240173005979, + "grad_norm": 6.996151447296143, + "learning_rate": 3.264094955489614e-08, + "loss": 0.7713, + "mean_token_accuracy": 0.7971702814102173, + "num_tokens": 3077267.0, + "step": 78 + }, + { + "epoch": 0.010049612008650299, + "grad_norm": 6.174294471740723, + "learning_rate": 3.306485799067401e-08, + "loss": 0.6639, + "mean_token_accuracy": 0.8181518316268921, + "num_tokens": 3111113.0, + "step": 79 + }, + { + "epoch": 0.01017682228724081, + "grad_norm": 5.865322589874268, + "learning_rate": 3.348876642645188e-08, + "loss": 0.6808, + "mean_token_accuracy": 0.8153316974639893, + "num_tokens": 3154051.0, + "step": 80 + }, + { + "epoch": 0.010304032565831319, + "grad_norm": 6.824750900268555, + "learning_rate": 3.391267486222975e-08, + "loss": 0.7675, + "mean_token_accuracy": 0.7900320291519165, + "num_tokens": 3189679.0, + "step": 81 + }, + { + "epoch": 0.01043124284442183, + "grad_norm": 6.001977443695068, + "learning_rate": 3.4336583298007626e-08, + "loss": 0.739, + "mean_token_accuracy": 0.7966886758804321, + "num_tokens": 3230354.0, + "step": 82 + }, + { + "epoch": 0.010558453123012339, + "grad_norm": 7.051482677459717, + "learning_rate": 3.47604917337855e-08, + "loss": 0.78, + "mean_token_accuracy": 0.7870058417320251, + "num_tokens": 3264669.0, + "step": 83 + }, + { + "epoch": 0.01068566340160285, + "grad_norm": 6.681819438934326, + "learning_rate": 3.518440016956337e-08, + "loss": 0.7582, + "mean_token_accuracy": 0.7932920455932617, + "num_tokens": 3303990.0, + "step": 84 + }, + { + "epoch": 0.010812873680193359, + "grad_norm": 6.649026393890381, + "learning_rate": 3.5608308605341244e-08, + "loss": 0.8194, + "mean_token_accuracy": 0.780218243598938, + "num_tokens": 3344206.0, + "step": 85 + }, + { + "epoch": 0.01094008395878387, + "grad_norm": 6.6992902755737305, + "learning_rate": 3.6032217041119116e-08, + "loss": 0.8081, + "mean_token_accuracy": 0.7818821668624878, + "num_tokens": 3387362.0, + "step": 86 + }, + { + "epoch": 0.01106729423737438, + "grad_norm": 6.498046398162842, + "learning_rate": 3.645612547689699e-08, + "loss": 0.7761, + "mean_token_accuracy": 0.7921236753463745, + "num_tokens": 3430265.0, + "step": 87 + }, + { + "epoch": 0.01119450451596489, + "grad_norm": 6.384185314178467, + "learning_rate": 3.6880033912674855e-08, + "loss": 0.7592, + "mean_token_accuracy": 0.7936898469924927, + "num_tokens": 3471519.0, + "step": 88 + }, + { + "epoch": 0.0113217147945554, + "grad_norm": 6.074470043182373, + "learning_rate": 3.730394234845273e-08, + "loss": 0.7441, + "mean_token_accuracy": 0.8012090921401978, + "num_tokens": 3510559.0, + "step": 89 + }, + { + "epoch": 0.01144892507314591, + "grad_norm": 6.942957878112793, + "learning_rate": 3.77278507842306e-08, + "loss": 0.8378, + "mean_token_accuracy": 0.7753189206123352, + "num_tokens": 3547660.0, + "step": 90 + }, + { + "epoch": 0.01157613535173642, + "grad_norm": 6.6755571365356445, + "learning_rate": 3.815175922000847e-08, + "loss": 0.7942, + "mean_token_accuracy": 0.785400390625, + "num_tokens": 3586924.0, + "step": 91 + }, + { + "epoch": 0.01170334563032693, + "grad_norm": 6.346884250640869, + "learning_rate": 3.8575667655786345e-08, + "loss": 0.7564, + "mean_token_accuracy": 0.7969356775283813, + "num_tokens": 3624887.0, + "step": 92 + }, + { + "epoch": 0.01183055590891744, + "grad_norm": 5.92853307723999, + "learning_rate": 3.899957609156422e-08, + "loss": 0.7176, + "mean_token_accuracy": 0.8060187697410583, + "num_tokens": 3667513.0, + "step": 93 + }, + { + "epoch": 0.01195776618750795, + "grad_norm": 6.149219512939453, + "learning_rate": 3.94234845273421e-08, + "loss": 0.7599, + "mean_token_accuracy": 0.7943857908248901, + "num_tokens": 3707733.0, + "step": 94 + }, + { + "epoch": 0.012084976466098461, + "grad_norm": 6.173858165740967, + "learning_rate": 3.984739296311997e-08, + "loss": 0.7388, + "mean_token_accuracy": 0.7963190078735352, + "num_tokens": 3744701.0, + "step": 95 + }, + { + "epoch": 0.01221218674468897, + "grad_norm": 6.227884292602539, + "learning_rate": 4.027130139889784e-08, + "loss": 0.7815, + "mean_token_accuracy": 0.7865331768989563, + "num_tokens": 3787177.0, + "step": 96 + }, + { + "epoch": 0.012339397023279481, + "grad_norm": 5.79634952545166, + "learning_rate": 4.0695209834675715e-08, + "loss": 0.7613, + "mean_token_accuracy": 0.794209897518158, + "num_tokens": 3829754.0, + "step": 97 + }, + { + "epoch": 0.012466607301869992, + "grad_norm": 5.47046422958374, + "learning_rate": 4.111911827045358e-08, + "loss": 0.6927, + "mean_token_accuracy": 0.8148394823074341, + "num_tokens": 3871028.0, + "step": 98 + }, + { + "epoch": 0.012593817580460501, + "grad_norm": 5.972403049468994, + "learning_rate": 4.154302670623145e-08, + "loss": 0.7353, + "mean_token_accuracy": 0.8021196126937866, + "num_tokens": 3910880.0, + "step": 99 + }, + { + "epoch": 0.012721027859051012, + "grad_norm": 6.382530212402344, + "learning_rate": 4.1966935142009326e-08, + "loss": 0.7436, + "mean_token_accuracy": 0.7970077991485596, + "num_tokens": 3945563.0, + "step": 100 + }, + { + "epoch": 0.012848238137641521, + "grad_norm": 5.89014196395874, + "learning_rate": 4.23908435777872e-08, + "loss": 0.7376, + "mean_token_accuracy": 0.8020606637001038, + "num_tokens": 3988866.0, + "step": 101 + }, + { + "epoch": 0.012975448416232032, + "grad_norm": 6.493565559387207, + "learning_rate": 4.281475201356507e-08, + "loss": 0.7835, + "mean_token_accuracy": 0.7851669192314148, + "num_tokens": 4027109.0, + "step": 102 + }, + { + "epoch": 0.013102658694822541, + "grad_norm": 5.875977516174316, + "learning_rate": 4.3238660449342943e-08, + "loss": 0.6915, + "mean_token_accuracy": 0.8116693496704102, + "num_tokens": 4058750.0, + "step": 103 + }, + { + "epoch": 0.013229868973413052, + "grad_norm": 5.874518394470215, + "learning_rate": 4.3662568885120816e-08, + "loss": 0.739, + "mean_token_accuracy": 0.7985604405403137, + "num_tokens": 4103309.0, + "step": 104 + }, + { + "epoch": 0.013357079252003561, + "grad_norm": 5.972157955169678, + "learning_rate": 4.408647732089869e-08, + "loss": 0.7366, + "mean_token_accuracy": 0.7997521162033081, + "num_tokens": 4147170.0, + "step": 105 + }, + { + "epoch": 0.013484289530594072, + "grad_norm": 6.058268070220947, + "learning_rate": 4.451038575667656e-08, + "loss": 0.7589, + "mean_token_accuracy": 0.7905306816101074, + "num_tokens": 4192546.0, + "step": 106 + }, + { + "epoch": 0.013611499809184581, + "grad_norm": 6.272486209869385, + "learning_rate": 4.493429419245443e-08, + "loss": 0.8003, + "mean_token_accuracy": 0.7844830751419067, + "num_tokens": 4230553.0, + "step": 107 + }, + { + "epoch": 0.013738710087775092, + "grad_norm": 6.203937530517578, + "learning_rate": 4.53582026282323e-08, + "loss": 0.7791, + "mean_token_accuracy": 0.7858940958976746, + "num_tokens": 4266647.0, + "step": 108 + }, + { + "epoch": 0.013865920366365603, + "grad_norm": 5.35105562210083, + "learning_rate": 4.578211106401017e-08, + "loss": 0.6913, + "mean_token_accuracy": 0.8122639656066895, + "num_tokens": 4309955.0, + "step": 109 + }, + { + "epoch": 0.013993130644956112, + "grad_norm": 5.6748857498168945, + "learning_rate": 4.6206019499788045e-08, + "loss": 0.7479, + "mean_token_accuracy": 0.7938305139541626, + "num_tokens": 4351489.0, + "step": 110 + }, + { + "epoch": 0.014120340923546623, + "grad_norm": 5.853912830352783, + "learning_rate": 4.662992793556592e-08, + "loss": 0.7262, + "mean_token_accuracy": 0.804003119468689, + "num_tokens": 4397332.0, + "step": 111 + }, + { + "epoch": 0.014247551202137132, + "grad_norm": 5.6907525062561035, + "learning_rate": 4.705383637134379e-08, + "loss": 0.701, + "mean_token_accuracy": 0.8060927391052246, + "num_tokens": 4436362.0, + "step": 112 + }, + { + "epoch": 0.014374761480727643, + "grad_norm": 5.772055625915527, + "learning_rate": 4.747774480712166e-08, + "loss": 0.7394, + "mean_token_accuracy": 0.7969691753387451, + "num_tokens": 4480044.0, + "step": 113 + }, + { + "epoch": 0.014501971759318152, + "grad_norm": 5.846945762634277, + "learning_rate": 4.7901653242899535e-08, + "loss": 0.6908, + "mean_token_accuracy": 0.812476634979248, + "num_tokens": 4519857.0, + "step": 114 + }, + { + "epoch": 0.014629182037908663, + "grad_norm": 5.8188958168029785, + "learning_rate": 4.832556167867741e-08, + "loss": 0.7408, + "mean_token_accuracy": 0.8000521063804626, + "num_tokens": 4558681.0, + "step": 115 + }, + { + "epoch": 0.014756392316499172, + "grad_norm": 5.8606462478637695, + "learning_rate": 4.8749470114455274e-08, + "loss": 0.7622, + "mean_token_accuracy": 0.7934517860412598, + "num_tokens": 4597480.0, + "step": 116 + }, + { + "epoch": 0.014883602595089683, + "grad_norm": 5.879615783691406, + "learning_rate": 4.9173378550233146e-08, + "loss": 0.705, + "mean_token_accuracy": 0.8067666292190552, + "num_tokens": 4637228.0, + "step": 117 + }, + { + "epoch": 0.015010812873680193, + "grad_norm": 5.893075466156006, + "learning_rate": 4.959728698601102e-08, + "loss": 0.7225, + "mean_token_accuracy": 0.8070917129516602, + "num_tokens": 4674867.0, + "step": 118 + }, + { + "epoch": 0.015138023152270703, + "grad_norm": 5.5541229248046875, + "learning_rate": 5.002119542178889e-08, + "loss": 0.7008, + "mean_token_accuracy": 0.8047268390655518, + "num_tokens": 4715952.0, + "step": 119 + }, + { + "epoch": 0.015265233430861214, + "grad_norm": 6.073732852935791, + "learning_rate": 5.0445103857566764e-08, + "loss": 0.7485, + "mean_token_accuracy": 0.796222448348999, + "num_tokens": 4756612.0, + "step": 120 + }, + { + "epoch": 0.015392443709451724, + "grad_norm": 4.927718639373779, + "learning_rate": 5.0869012293344637e-08, + "loss": 0.6499, + "mean_token_accuracy": 0.8217332363128662, + "num_tokens": 4803226.0, + "step": 121 + }, + { + "epoch": 0.015519653988042234, + "grad_norm": 5.313033103942871, + "learning_rate": 5.129292072912251e-08, + "loss": 0.7229, + "mean_token_accuracy": 0.8042566776275635, + "num_tokens": 4849678.0, + "step": 122 + }, + { + "epoch": 0.015646864266632744, + "grad_norm": 5.988955974578857, + "learning_rate": 5.171682916490038e-08, + "loss": 0.7394, + "mean_token_accuracy": 0.796165943145752, + "num_tokens": 4890860.0, + "step": 123 + }, + { + "epoch": 0.015774074545223254, + "grad_norm": 6.102526664733887, + "learning_rate": 5.2140737600678254e-08, + "loss": 0.7789, + "mean_token_accuracy": 0.7859247922897339, + "num_tokens": 4930779.0, + "step": 124 + }, + { + "epoch": 0.015901284823813765, + "grad_norm": 5.961215972900391, + "learning_rate": 5.256464603645612e-08, + "loss": 0.7069, + "mean_token_accuracy": 0.8070839643478394, + "num_tokens": 4968167.0, + "step": 125 + }, + { + "epoch": 0.016028495102404273, + "grad_norm": 5.706541061401367, + "learning_rate": 5.298855447223399e-08, + "loss": 0.772, + "mean_token_accuracy": 0.788659393787384, + "num_tokens": 5011391.0, + "step": 126 + }, + { + "epoch": 0.016155705380994784, + "grad_norm": 5.8101887702941895, + "learning_rate": 5.3412462908011865e-08, + "loss": 0.7325, + "mean_token_accuracy": 0.7995544672012329, + "num_tokens": 5049831.0, + "step": 127 + }, + { + "epoch": 0.016282915659585295, + "grad_norm": 6.077499866485596, + "learning_rate": 5.383637134378974e-08, + "loss": 0.7667, + "mean_token_accuracy": 0.7912650108337402, + "num_tokens": 5085570.0, + "step": 128 + }, + { + "epoch": 0.016410125938175806, + "grad_norm": 5.601133823394775, + "learning_rate": 5.426027977956761e-08, + "loss": 0.732, + "mean_token_accuracy": 0.8017933368682861, + "num_tokens": 5125010.0, + "step": 129 + }, + { + "epoch": 0.016537336216766316, + "grad_norm": 5.8879523277282715, + "learning_rate": 5.468418821534548e-08, + "loss": 0.7422, + "mean_token_accuracy": 0.7959204912185669, + "num_tokens": 5161828.0, + "step": 130 + }, + { + "epoch": 0.016664546495356824, + "grad_norm": 5.616660118103027, + "learning_rate": 5.5108096651123356e-08, + "loss": 0.7227, + "mean_token_accuracy": 0.8025157451629639, + "num_tokens": 5201354.0, + "step": 131 + }, + { + "epoch": 0.016791756773947335, + "grad_norm": 5.5680718421936035, + "learning_rate": 5.553200508690123e-08, + "loss": 0.7367, + "mean_token_accuracy": 0.7955565452575684, + "num_tokens": 5243555.0, + "step": 132 + }, + { + "epoch": 0.016918967052537846, + "grad_norm": 6.064383029937744, + "learning_rate": 5.59559135226791e-08, + "loss": 0.7795, + "mean_token_accuracy": 0.7883051633834839, + "num_tokens": 5276956.0, + "step": 133 + }, + { + "epoch": 0.017046177331128357, + "grad_norm": 6.1797380447387695, + "learning_rate": 5.637982195845697e-08, + "loss": 0.7588, + "mean_token_accuracy": 0.791306734085083, + "num_tokens": 5314957.0, + "step": 134 + }, + { + "epoch": 0.017173387609718864, + "grad_norm": 5.962095260620117, + "learning_rate": 5.680373039423484e-08, + "loss": 0.7664, + "mean_token_accuracy": 0.7958996295928955, + "num_tokens": 5353378.0, + "step": 135 + }, + { + "epoch": 0.017300597888309375, + "grad_norm": 6.01458740234375, + "learning_rate": 5.722763883001271e-08, + "loss": 0.7319, + "mean_token_accuracy": 0.7968817353248596, + "num_tokens": 5392292.0, + "step": 136 + }, + { + "epoch": 0.017427808166899886, + "grad_norm": 6.367461681365967, + "learning_rate": 5.7651547265790585e-08, + "loss": 0.7791, + "mean_token_accuracy": 0.7882182598114014, + "num_tokens": 5427144.0, + "step": 137 + }, + { + "epoch": 0.017555018445490397, + "grad_norm": 5.952507019042969, + "learning_rate": 5.807545570156846e-08, + "loss": 0.7656, + "mean_token_accuracy": 0.7919119596481323, + "num_tokens": 5464587.0, + "step": 138 + }, + { + "epoch": 0.017682228724080904, + "grad_norm": 5.7698540687561035, + "learning_rate": 5.849936413734633e-08, + "loss": 0.7037, + "mean_token_accuracy": 0.806717038154602, + "num_tokens": 5501335.0, + "step": 139 + }, + { + "epoch": 0.017809439002671415, + "grad_norm": 5.211521625518799, + "learning_rate": 5.89232725731242e-08, + "loss": 0.7602, + "mean_token_accuracy": 0.7934576869010925, + "num_tokens": 5540743.0, + "step": 140 + }, + { + "epoch": 0.017936649281261926, + "grad_norm": 5.384014129638672, + "learning_rate": 5.9347181008902075e-08, + "loss": 0.7133, + "mean_token_accuracy": 0.8018530607223511, + "num_tokens": 5579912.0, + "step": 141 + }, + { + "epoch": 0.018063859559852437, + "grad_norm": 4.722986221313477, + "learning_rate": 5.977108944467995e-08, + "loss": 0.6839, + "mean_token_accuracy": 0.8081039190292358, + "num_tokens": 5625064.0, + "step": 142 + }, + { + "epoch": 0.018191069838442948, + "grad_norm": 5.11297607421875, + "learning_rate": 6.019499788045781e-08, + "loss": 0.6954, + "mean_token_accuracy": 0.8072042465209961, + "num_tokens": 5664022.0, + "step": 143 + }, + { + "epoch": 0.018318280117033455, + "grad_norm": 5.335853099822998, + "learning_rate": 6.061890631623569e-08, + "loss": 0.7124, + "mean_token_accuracy": 0.7976140379905701, + "num_tokens": 5700663.0, + "step": 144 + }, + { + "epoch": 0.018445490395623966, + "grad_norm": 5.173612594604492, + "learning_rate": 6.104281475201356e-08, + "loss": 0.6947, + "mean_token_accuracy": 0.8013836741447449, + "num_tokens": 5739208.0, + "step": 145 + }, + { + "epoch": 0.018572700674214477, + "grad_norm": 5.634833812713623, + "learning_rate": 6.146672318779143e-08, + "loss": 0.7441, + "mean_token_accuracy": 0.7916498780250549, + "num_tokens": 5776817.0, + "step": 146 + }, + { + "epoch": 0.018699910952804988, + "grad_norm": 4.9279890060424805, + "learning_rate": 6.18906316235693e-08, + "loss": 0.72, + "mean_token_accuracy": 0.7984320521354675, + "num_tokens": 5822282.0, + "step": 147 + }, + { + "epoch": 0.018827121231395495, + "grad_norm": 4.9126996994018555, + "learning_rate": 6.231454005934718e-08, + "loss": 0.6667, + "mean_token_accuracy": 0.8138463497161865, + "num_tokens": 5860904.0, + "step": 148 + }, + { + "epoch": 0.018954331509986006, + "grad_norm": 5.018479824066162, + "learning_rate": 6.273844849512505e-08, + "loss": 0.7058, + "mean_token_accuracy": 0.8024035692214966, + "num_tokens": 5897528.0, + "step": 149 + }, + { + "epoch": 0.019081541788576517, + "grad_norm": 5.335884094238281, + "learning_rate": 6.316235693090292e-08, + "loss": 0.7264, + "mean_token_accuracy": 0.7987412810325623, + "num_tokens": 5935892.0, + "step": 150 + }, + { + "epoch": 0.019208752067167028, + "grad_norm": 4.614190101623535, + "learning_rate": 6.35862653666808e-08, + "loss": 0.7107, + "mean_token_accuracy": 0.798906683921814, + "num_tokens": 5977841.0, + "step": 151 + }, + { + "epoch": 0.01933596234575754, + "grad_norm": 5.278420925140381, + "learning_rate": 6.401017380245867e-08, + "loss": 0.7239, + "mean_token_accuracy": 0.7950944900512695, + "num_tokens": 6018314.0, + "step": 152 + }, + { + "epoch": 0.019463172624348046, + "grad_norm": 5.143834590911865, + "learning_rate": 6.443408223823654e-08, + "loss": 0.7404, + "mean_token_accuracy": 0.7915891408920288, + "num_tokens": 6059794.0, + "step": 153 + }, + { + "epoch": 0.019590382902938557, + "grad_norm": 5.599145889282227, + "learning_rate": 6.485799067401441e-08, + "loss": 0.8082, + "mean_token_accuracy": 0.7730857729911804, + "num_tokens": 6103071.0, + "step": 154 + }, + { + "epoch": 0.019717593181529068, + "grad_norm": 4.822873592376709, + "learning_rate": 6.528189910979228e-08, + "loss": 0.6772, + "mean_token_accuracy": 0.8075696229934692, + "num_tokens": 6139773.0, + "step": 155 + }, + { + "epoch": 0.01984480346011958, + "grad_norm": 5.030183792114258, + "learning_rate": 6.570580754557016e-08, + "loss": 0.6911, + "mean_token_accuracy": 0.8015048503875732, + "num_tokens": 6177792.0, + "step": 156 + }, + { + "epoch": 0.019972013738710086, + "grad_norm": 4.495179176330566, + "learning_rate": 6.612971598134802e-08, + "loss": 0.6421, + "mean_token_accuracy": 0.8168723583221436, + "num_tokens": 6216492.0, + "step": 157 + }, + { + "epoch": 0.020099224017300597, + "grad_norm": 4.933658123016357, + "learning_rate": 6.655362441712589e-08, + "loss": 0.6856, + "mean_token_accuracy": 0.8057968616485596, + "num_tokens": 6255049.0, + "step": 158 + }, + { + "epoch": 0.020226434295891108, + "grad_norm": 5.2168426513671875, + "learning_rate": 6.697753285290376e-08, + "loss": 0.7576, + "mean_token_accuracy": 0.787312924861908, + "num_tokens": 6294254.0, + "step": 159 + }, + { + "epoch": 0.02035364457448162, + "grad_norm": 5.2451887130737305, + "learning_rate": 6.740144128868163e-08, + "loss": 0.7089, + "mean_token_accuracy": 0.8025292158126831, + "num_tokens": 6331592.0, + "step": 160 + }, + { + "epoch": 0.020480854853072127, + "grad_norm": 4.633172512054443, + "learning_rate": 6.78253497244595e-08, + "loss": 0.6827, + "mean_token_accuracy": 0.8070772290229797, + "num_tokens": 6376129.0, + "step": 161 + }, + { + "epoch": 0.020608065131662637, + "grad_norm": 4.971001625061035, + "learning_rate": 6.824925816023738e-08, + "loss": 0.6999, + "mean_token_accuracy": 0.8049429655075073, + "num_tokens": 6413121.0, + "step": 162 + }, + { + "epoch": 0.02073527541025315, + "grad_norm": 5.554159164428711, + "learning_rate": 6.867316659601525e-08, + "loss": 0.7472, + "mean_token_accuracy": 0.7934647798538208, + "num_tokens": 6443916.0, + "step": 163 + }, + { + "epoch": 0.02086248568884366, + "grad_norm": 4.605955123901367, + "learning_rate": 6.909707503179312e-08, + "loss": 0.6891, + "mean_token_accuracy": 0.8073164224624634, + "num_tokens": 6486710.0, + "step": 164 + }, + { + "epoch": 0.02098969596743417, + "grad_norm": 5.0236053466796875, + "learning_rate": 6.9520983467571e-08, + "loss": 0.7457, + "mean_token_accuracy": 0.7882623076438904, + "num_tokens": 6527760.0, + "step": 165 + }, + { + "epoch": 0.021116906246024678, + "grad_norm": 5.130005836486816, + "learning_rate": 6.994489190334887e-08, + "loss": 0.6852, + "mean_token_accuracy": 0.8084396123886108, + "num_tokens": 6565369.0, + "step": 166 + }, + { + "epoch": 0.02124411652461519, + "grad_norm": 4.400308132171631, + "learning_rate": 7.036880033912674e-08, + "loss": 0.6579, + "mean_token_accuracy": 0.8144315481185913, + "num_tokens": 6605471.0, + "step": 167 + }, + { + "epoch": 0.0213713268032057, + "grad_norm": 5.31793212890625, + "learning_rate": 7.079270877490461e-08, + "loss": 0.7328, + "mean_token_accuracy": 0.7930707335472107, + "num_tokens": 6644581.0, + "step": 168 + }, + { + "epoch": 0.02149853708179621, + "grad_norm": 5.09412956237793, + "learning_rate": 7.121661721068249e-08, + "loss": 0.7031, + "mean_token_accuracy": 0.8054636716842651, + "num_tokens": 6676635.0, + "step": 169 + }, + { + "epoch": 0.021625747360386718, + "grad_norm": 4.555003643035889, + "learning_rate": 7.164052564646036e-08, + "loss": 0.6794, + "mean_token_accuracy": 0.8062714338302612, + "num_tokens": 6714712.0, + "step": 170 + }, + { + "epoch": 0.02175295763897723, + "grad_norm": 5.154966354370117, + "learning_rate": 7.206443408223823e-08, + "loss": 0.7197, + "mean_token_accuracy": 0.7988652586936951, + "num_tokens": 6751331.0, + "step": 171 + }, + { + "epoch": 0.02188016791756774, + "grad_norm": 5.402310848236084, + "learning_rate": 7.24883425180161e-08, + "loss": 0.7028, + "mean_token_accuracy": 0.795602023601532, + "num_tokens": 6790500.0, + "step": 172 + }, + { + "epoch": 0.02200737819615825, + "grad_norm": 4.379672527313232, + "learning_rate": 7.291225095379398e-08, + "loss": 0.6582, + "mean_token_accuracy": 0.8157590627670288, + "num_tokens": 6833639.0, + "step": 173 + }, + { + "epoch": 0.02213458847474876, + "grad_norm": 4.909562587738037, + "learning_rate": 7.333615938957185e-08, + "loss": 0.7447, + "mean_token_accuracy": 0.7900736331939697, + "num_tokens": 6875903.0, + "step": 174 + }, + { + "epoch": 0.02226179875333927, + "grad_norm": 4.818540096282959, + "learning_rate": 7.376006782534971e-08, + "loss": 0.6628, + "mean_token_accuracy": 0.8135155439376831, + "num_tokens": 6909925.0, + "step": 175 + }, + { + "epoch": 0.02238900903192978, + "grad_norm": 4.4781694412231445, + "learning_rate": 7.418397626112758e-08, + "loss": 0.6895, + "mean_token_accuracy": 0.8026860952377319, + "num_tokens": 6953576.0, + "step": 176 + }, + { + "epoch": 0.02251621931052029, + "grad_norm": 4.872860431671143, + "learning_rate": 7.460788469690545e-08, + "loss": 0.6944, + "mean_token_accuracy": 0.8048607707023621, + "num_tokens": 6990798.0, + "step": 177 + }, + { + "epoch": 0.0226434295891108, + "grad_norm": 4.977870941162109, + "learning_rate": 7.503179313268333e-08, + "loss": 0.7116, + "mean_token_accuracy": 0.7954217195510864, + "num_tokens": 7024694.0, + "step": 178 + }, + { + "epoch": 0.02277063986770131, + "grad_norm": 4.689474105834961, + "learning_rate": 7.54557015684612e-08, + "loss": 0.6639, + "mean_token_accuracy": 0.8103698492050171, + "num_tokens": 7064506.0, + "step": 179 + }, + { + "epoch": 0.02289785014629182, + "grad_norm": 4.6734466552734375, + "learning_rate": 7.587961000423907e-08, + "loss": 0.6871, + "mean_token_accuracy": 0.8080835342407227, + "num_tokens": 7104221.0, + "step": 180 + }, + { + "epoch": 0.02302506042488233, + "grad_norm": 5.313863277435303, + "learning_rate": 7.630351844001694e-08, + "loss": 0.7983, + "mean_token_accuracy": 0.7725712656974792, + "num_tokens": 7152283.0, + "step": 181 + }, + { + "epoch": 0.02315227070347284, + "grad_norm": 4.646860122680664, + "learning_rate": 7.672742687579482e-08, + "loss": 0.6953, + "mean_token_accuracy": 0.8042283058166504, + "num_tokens": 7192551.0, + "step": 182 + }, + { + "epoch": 0.02327948098206335, + "grad_norm": 4.781063079833984, + "learning_rate": 7.715133531157269e-08, + "loss": 0.6838, + "mean_token_accuracy": 0.8044086694717407, + "num_tokens": 7227833.0, + "step": 183 + }, + { + "epoch": 0.02340669126065386, + "grad_norm": 4.686661720275879, + "learning_rate": 7.757524374735056e-08, + "loss": 0.7385, + "mean_token_accuracy": 0.7906222343444824, + "num_tokens": 7270982.0, + "step": 184 + }, + { + "epoch": 0.02353390153924437, + "grad_norm": 4.622966766357422, + "learning_rate": 7.799915218312844e-08, + "loss": 0.6807, + "mean_token_accuracy": 0.8050218820571899, + "num_tokens": 7310615.0, + "step": 185 + }, + { + "epoch": 0.02366111181783488, + "grad_norm": 4.825300216674805, + "learning_rate": 7.842306061890631e-08, + "loss": 0.6602, + "mean_token_accuracy": 0.8065504431724548, + "num_tokens": 7350673.0, + "step": 186 + }, + { + "epoch": 0.023788322096425393, + "grad_norm": 4.852705001831055, + "learning_rate": 7.88469690546842e-08, + "loss": 0.6971, + "mean_token_accuracy": 0.7996699213981628, + "num_tokens": 7391896.0, + "step": 187 + }, + { + "epoch": 0.0239155323750159, + "grad_norm": 4.475998401641846, + "learning_rate": 7.927087749046207e-08, + "loss": 0.6935, + "mean_token_accuracy": 0.8033376932144165, + "num_tokens": 7426611.0, + "step": 188 + }, + { + "epoch": 0.02404274265360641, + "grad_norm": 4.581205368041992, + "learning_rate": 7.969478592623994e-08, + "loss": 0.7437, + "mean_token_accuracy": 0.7872028946876526, + "num_tokens": 7468674.0, + "step": 189 + }, + { + "epoch": 0.024169952932196922, + "grad_norm": 3.8687264919281006, + "learning_rate": 8.011869436201781e-08, + "loss": 0.6078, + "mean_token_accuracy": 0.8264800906181335, + "num_tokens": 7508334.0, + "step": 190 + }, + { + "epoch": 0.024297163210787433, + "grad_norm": 4.505155563354492, + "learning_rate": 8.054260279779568e-08, + "loss": 0.7195, + "mean_token_accuracy": 0.7973620891571045, + "num_tokens": 7546331.0, + "step": 191 + }, + { + "epoch": 0.02442437348937794, + "grad_norm": 4.397202968597412, + "learning_rate": 8.096651123357356e-08, + "loss": 0.7176, + "mean_token_accuracy": 0.7956244349479675, + "num_tokens": 7584939.0, + "step": 192 + }, + { + "epoch": 0.02455158376796845, + "grad_norm": 4.025909900665283, + "learning_rate": 8.139041966935143e-08, + "loss": 0.7011, + "mean_token_accuracy": 0.7972031235694885, + "num_tokens": 7629866.0, + "step": 193 + }, + { + "epoch": 0.024678794046558962, + "grad_norm": 3.5327441692352295, + "learning_rate": 8.181432810512929e-08, + "loss": 0.6424, + "mean_token_accuracy": 0.815322995185852, + "num_tokens": 7671592.0, + "step": 194 + }, + { + "epoch": 0.024806004325149473, + "grad_norm": 3.518584728240967, + "learning_rate": 8.223823654090716e-08, + "loss": 0.6325, + "mean_token_accuracy": 0.8175229430198669, + "num_tokens": 7716379.0, + "step": 195 + }, + { + "epoch": 0.024933214603739984, + "grad_norm": 3.60487961769104, + "learning_rate": 8.266214497668503e-08, + "loss": 0.6072, + "mean_token_accuracy": 0.8263317346572876, + "num_tokens": 7762434.0, + "step": 196 + }, + { + "epoch": 0.02506042488233049, + "grad_norm": 3.8754072189331055, + "learning_rate": 8.30860534124629e-08, + "loss": 0.6806, + "mean_token_accuracy": 0.803520917892456, + "num_tokens": 7800591.0, + "step": 197 + }, + { + "epoch": 0.025187635160921002, + "grad_norm": 3.9787802696228027, + "learning_rate": 8.350996184824078e-08, + "loss": 0.6684, + "mean_token_accuracy": 0.805366039276123, + "num_tokens": 7833158.0, + "step": 198 + }, + { + "epoch": 0.025314845439511513, + "grad_norm": 3.520876169204712, + "learning_rate": 8.393387028401865e-08, + "loss": 0.6584, + "mean_token_accuracy": 0.8093463778495789, + "num_tokens": 7871476.0, + "step": 199 + }, + { + "epoch": 0.025442055718102024, + "grad_norm": 3.482569456100464, + "learning_rate": 8.435777871979652e-08, + "loss": 0.6813, + "mean_token_accuracy": 0.8028872013092041, + "num_tokens": 7910769.0, + "step": 200 + }, + { + "epoch": 0.02556926599669253, + "grad_norm": 3.6638803482055664, + "learning_rate": 8.47816871555744e-08, + "loss": 0.6413, + "mean_token_accuracy": 0.811322808265686, + "num_tokens": 7943122.0, + "step": 201 + }, + { + "epoch": 0.025696476275283042, + "grad_norm": 3.4746785163879395, + "learning_rate": 8.520559559135227e-08, + "loss": 0.6087, + "mean_token_accuracy": 0.8204144239425659, + "num_tokens": 7980900.0, + "step": 202 + }, + { + "epoch": 0.025823686553873553, + "grad_norm": 3.255894899368286, + "learning_rate": 8.562950402713014e-08, + "loss": 0.6759, + "mean_token_accuracy": 0.8037519454956055, + "num_tokens": 8029768.0, + "step": 203 + }, + { + "epoch": 0.025950896832464064, + "grad_norm": 3.6935861110687256, + "learning_rate": 8.605341246290801e-08, + "loss": 0.671, + "mean_token_accuracy": 0.8062494993209839, + "num_tokens": 8061334.0, + "step": 204 + }, + { + "epoch": 0.026078107111054575, + "grad_norm": 3.34173846244812, + "learning_rate": 8.647732089868589e-08, + "loss": 0.6504, + "mean_token_accuracy": 0.810822069644928, + "num_tokens": 8102678.0, + "step": 205 + }, + { + "epoch": 0.026205317389645082, + "grad_norm": 3.219184637069702, + "learning_rate": 8.690122933446376e-08, + "loss": 0.6704, + "mean_token_accuracy": 0.8037689924240112, + "num_tokens": 8146881.0, + "step": 206 + }, + { + "epoch": 0.026332527668235593, + "grad_norm": 2.9479944705963135, + "learning_rate": 8.732513777024163e-08, + "loss": 0.5871, + "mean_token_accuracy": 0.8304728269577026, + "num_tokens": 8189050.0, + "step": 207 + }, + { + "epoch": 0.026459737946826104, + "grad_norm": 3.2483227252960205, + "learning_rate": 8.77490462060195e-08, + "loss": 0.649, + "mean_token_accuracy": 0.8113480806350708, + "num_tokens": 8232999.0, + "step": 208 + }, + { + "epoch": 0.026586948225416615, + "grad_norm": 3.121521472930908, + "learning_rate": 8.817295464179738e-08, + "loss": 0.6262, + "mean_token_accuracy": 0.8118581175804138, + "num_tokens": 8269700.0, + "step": 209 + }, + { + "epoch": 0.026714158504007122, + "grad_norm": 3.1626486778259277, + "learning_rate": 8.859686307757525e-08, + "loss": 0.6222, + "mean_token_accuracy": 0.8156217932701111, + "num_tokens": 8307575.0, + "step": 210 + }, + { + "epoch": 0.026841368782597633, + "grad_norm": 3.1196069717407227, + "learning_rate": 8.902077151335312e-08, + "loss": 0.6687, + "mean_token_accuracy": 0.8030848503112793, + "num_tokens": 8348491.0, + "step": 211 + }, + { + "epoch": 0.026968579061188144, + "grad_norm": 3.4419898986816406, + "learning_rate": 8.944467994913098e-08, + "loss": 0.723, + "mean_token_accuracy": 0.7910090088844299, + "num_tokens": 8383023.0, + "step": 212 + }, + { + "epoch": 0.027095789339778655, + "grad_norm": 3.061016798019409, + "learning_rate": 8.986858838490885e-08, + "loss": 0.5782, + "mean_token_accuracy": 0.8244256377220154, + "num_tokens": 8417170.0, + "step": 213 + }, + { + "epoch": 0.027222999618369163, + "grad_norm": 2.9688799381256104, + "learning_rate": 9.029249682068673e-08, + "loss": 0.6325, + "mean_token_accuracy": 0.8128026723861694, + "num_tokens": 8462156.0, + "step": 214 + }, + { + "epoch": 0.027350209896959674, + "grad_norm": 3.1640424728393555, + "learning_rate": 9.07164052564646e-08, + "loss": 0.6668, + "mean_token_accuracy": 0.8060818314552307, + "num_tokens": 8498977.0, + "step": 215 + }, + { + "epoch": 0.027477420175550184, + "grad_norm": 2.8190388679504395, + "learning_rate": 9.114031369224247e-08, + "loss": 0.6259, + "mean_token_accuracy": 0.8159358501434326, + "num_tokens": 8537020.0, + "step": 216 + }, + { + "epoch": 0.027604630454140695, + "grad_norm": 2.766921281814575, + "learning_rate": 9.156422212802034e-08, + "loss": 0.5797, + "mean_token_accuracy": 0.8281998634338379, + "num_tokens": 8579801.0, + "step": 217 + }, + { + "epoch": 0.027731840732731206, + "grad_norm": 3.1866185665130615, + "learning_rate": 9.198813056379822e-08, + "loss": 0.6392, + "mean_token_accuracy": 0.810520350933075, + "num_tokens": 8615511.0, + "step": 218 + }, + { + "epoch": 0.027859051011321714, + "grad_norm": 3.017920732498169, + "learning_rate": 9.241203899957609e-08, + "loss": 0.6381, + "mean_token_accuracy": 0.8105162382125854, + "num_tokens": 8655606.0, + "step": 219 + }, + { + "epoch": 0.027986261289912225, + "grad_norm": 3.4302666187286377, + "learning_rate": 9.283594743535396e-08, + "loss": 0.7575, + "mean_token_accuracy": 0.7791743278503418, + "num_tokens": 8693040.0, + "step": 220 + }, + { + "epoch": 0.028113471568502735, + "grad_norm": 2.8770358562469482, + "learning_rate": 9.325985587113183e-08, + "loss": 0.5995, + "mean_token_accuracy": 0.8234481811523438, + "num_tokens": 8730796.0, + "step": 221 + }, + { + "epoch": 0.028240681847093246, + "grad_norm": 3.24653697013855, + "learning_rate": 9.368376430690971e-08, + "loss": 0.6272, + "mean_token_accuracy": 0.8134723901748657, + "num_tokens": 8764095.0, + "step": 222 + }, + { + "epoch": 0.028367892125683754, + "grad_norm": 3.0184431076049805, + "learning_rate": 9.410767274268758e-08, + "loss": 0.6323, + "mean_token_accuracy": 0.8138074278831482, + "num_tokens": 8805554.0, + "step": 223 + }, + { + "epoch": 0.028495102404274265, + "grad_norm": 2.913846254348755, + "learning_rate": 9.453158117846545e-08, + "loss": 0.6168, + "mean_token_accuracy": 0.8175221085548401, + "num_tokens": 8846168.0, + "step": 224 + }, + { + "epoch": 0.028622312682864776, + "grad_norm": 2.984041929244995, + "learning_rate": 9.495548961424333e-08, + "loss": 0.6589, + "mean_token_accuracy": 0.8088668584823608, + "num_tokens": 8884643.0, + "step": 225 + }, + { + "epoch": 0.028749522961455286, + "grad_norm": 2.81259822845459, + "learning_rate": 9.53793980500212e-08, + "loss": 0.5778, + "mean_token_accuracy": 0.8275468349456787, + "num_tokens": 8917813.0, + "step": 226 + }, + { + "epoch": 0.028876733240045797, + "grad_norm": 3.07854962348938, + "learning_rate": 9.580330648579907e-08, + "loss": 0.7178, + "mean_token_accuracy": 0.7946020364761353, + "num_tokens": 8958849.0, + "step": 227 + }, + { + "epoch": 0.029003943518636305, + "grad_norm": 2.9447813034057617, + "learning_rate": 9.622721492157694e-08, + "loss": 0.6092, + "mean_token_accuracy": 0.8201488852500916, + "num_tokens": 8997269.0, + "step": 228 + }, + { + "epoch": 0.029131153797226816, + "grad_norm": 3.086634874343872, + "learning_rate": 9.665112335735482e-08, + "loss": 0.6218, + "mean_token_accuracy": 0.8136664628982544, + "num_tokens": 9030126.0, + "step": 229 + }, + { + "epoch": 0.029258364075817327, + "grad_norm": 2.9529175758361816, + "learning_rate": 9.707503179313267e-08, + "loss": 0.582, + "mean_token_accuracy": 0.8258591294288635, + "num_tokens": 9064004.0, + "step": 230 + }, + { + "epoch": 0.029385574354407838, + "grad_norm": 2.8756120204925537, + "learning_rate": 9.749894022891055e-08, + "loss": 0.6297, + "mean_token_accuracy": 0.8134411573410034, + "num_tokens": 9101267.0, + "step": 231 + }, + { + "epoch": 0.029512784632998345, + "grad_norm": 2.7649149894714355, + "learning_rate": 9.792284866468842e-08, + "loss": 0.6229, + "mean_token_accuracy": 0.8113881349563599, + "num_tokens": 9146731.0, + "step": 232 + }, + { + "epoch": 0.029639994911588856, + "grad_norm": 2.8040809631347656, + "learning_rate": 9.834675710046629e-08, + "loss": 0.6053, + "mean_token_accuracy": 0.8188304901123047, + "num_tokens": 9183349.0, + "step": 233 + }, + { + "epoch": 0.029767205190179367, + "grad_norm": 2.9712376594543457, + "learning_rate": 9.877066553624416e-08, + "loss": 0.6325, + "mean_token_accuracy": 0.8112384080886841, + "num_tokens": 9222000.0, + "step": 234 + }, + { + "epoch": 0.029894415468769878, + "grad_norm": 2.784393310546875, + "learning_rate": 9.919457397202204e-08, + "loss": 0.641, + "mean_token_accuracy": 0.8110364675521851, + "num_tokens": 9258228.0, + "step": 235 + }, + { + "epoch": 0.030021625747360385, + "grad_norm": 3.0153846740722656, + "learning_rate": 9.961848240779991e-08, + "loss": 0.7045, + "mean_token_accuracy": 0.7986139059066772, + "num_tokens": 9295727.0, + "step": 236 + }, + { + "epoch": 0.030148836025950896, + "grad_norm": 3.0743772983551025, + "learning_rate": 1.0004239084357778e-07, + "loss": 0.6273, + "mean_token_accuracy": 0.8135764598846436, + "num_tokens": 9333315.0, + "step": 237 + }, + { + "epoch": 0.030276046304541407, + "grad_norm": 2.7188315391540527, + "learning_rate": 1.0046629927935566e-07, + "loss": 0.6135, + "mean_token_accuracy": 0.8206533193588257, + "num_tokens": 9373419.0, + "step": 238 + }, + { + "epoch": 0.030403256583131918, + "grad_norm": 2.3549447059631348, + "learning_rate": 1.0089020771513353e-07, + "loss": 0.5701, + "mean_token_accuracy": 0.8303261995315552, + "num_tokens": 9413030.0, + "step": 239 + }, + { + "epoch": 0.03053046686172243, + "grad_norm": 2.7598094940185547, + "learning_rate": 1.013141161509114e-07, + "loss": 0.6139, + "mean_token_accuracy": 0.8165874481201172, + "num_tokens": 9448716.0, + "step": 240 + }, + { + "epoch": 0.030657677140312936, + "grad_norm": 2.947896718978882, + "learning_rate": 1.0173802458668927e-07, + "loss": 0.632, + "mean_token_accuracy": 0.8088696002960205, + "num_tokens": 9482118.0, + "step": 241 + }, + { + "epoch": 0.030784887418903447, + "grad_norm": 2.756711483001709, + "learning_rate": 1.0216193302246715e-07, + "loss": 0.6647, + "mean_token_accuracy": 0.7974973917007446, + "num_tokens": 9516653.0, + "step": 242 + }, + { + "epoch": 0.030912097697493958, + "grad_norm": 2.476628303527832, + "learning_rate": 1.0258584145824502e-07, + "loss": 0.5881, + "mean_token_accuracy": 0.8247323036193848, + "num_tokens": 9558882.0, + "step": 243 + }, + { + "epoch": 0.03103930797608447, + "grad_norm": 2.873467206954956, + "learning_rate": 1.0300974989402289e-07, + "loss": 0.572, + "mean_token_accuracy": 0.8251718282699585, + "num_tokens": 9594917.0, + "step": 244 + }, + { + "epoch": 0.031166518254674976, + "grad_norm": 2.548490285873413, + "learning_rate": 1.0343365832980076e-07, + "loss": 0.6212, + "mean_token_accuracy": 0.814842939376831, + "num_tokens": 9638122.0, + "step": 245 + }, + { + "epoch": 0.03129372853326549, + "grad_norm": 2.6207997798919678, + "learning_rate": 1.0385756676557864e-07, + "loss": 0.6085, + "mean_token_accuracy": 0.8185913562774658, + "num_tokens": 9680267.0, + "step": 246 + }, + { + "epoch": 0.031420938811855995, + "grad_norm": 2.7944183349609375, + "learning_rate": 1.0428147520135651e-07, + "loss": 0.5888, + "mean_token_accuracy": 0.8245900869369507, + "num_tokens": 9720726.0, + "step": 247 + }, + { + "epoch": 0.03154814909044651, + "grad_norm": 2.5772244930267334, + "learning_rate": 1.0470538363713437e-07, + "loss": 0.626, + "mean_token_accuracy": 0.8087731599807739, + "num_tokens": 9759815.0, + "step": 248 + }, + { + "epoch": 0.031675359369037016, + "grad_norm": 2.5971992015838623, + "learning_rate": 1.0512929207291224e-07, + "loss": 0.6154, + "mean_token_accuracy": 0.8153032660484314, + "num_tokens": 9800253.0, + "step": 249 + }, + { + "epoch": 0.03180256964762753, + "grad_norm": 2.5281693935394287, + "learning_rate": 1.0555320050869011e-07, + "loss": 0.6006, + "mean_token_accuracy": 0.8159834146499634, + "num_tokens": 9833562.0, + "step": 250 + }, + { + "epoch": 0.03192977992621804, + "grad_norm": 2.839224338531494, + "learning_rate": 1.0597710894446799e-07, + "loss": 0.6534, + "mean_token_accuracy": 0.8004480600357056, + "num_tokens": 9866947.0, + "step": 251 + }, + { + "epoch": 0.032056990204808546, + "grad_norm": 2.2554256916046143, + "learning_rate": 1.0640101738024586e-07, + "loss": 0.5661, + "mean_token_accuracy": 0.8288244009017944, + "num_tokens": 9909436.0, + "step": 252 + }, + { + "epoch": 0.03218420048339906, + "grad_norm": 2.6010942459106445, + "learning_rate": 1.0682492581602373e-07, + "loss": 0.5477, + "mean_token_accuracy": 0.8349754810333252, + "num_tokens": 9943086.0, + "step": 253 + }, + { + "epoch": 0.03231141076198957, + "grad_norm": 2.2640092372894287, + "learning_rate": 1.072488342518016e-07, + "loss": 0.5404, + "mean_token_accuracy": 0.8341445922851562, + "num_tokens": 9979894.0, + "step": 254 + }, + { + "epoch": 0.03243862104058008, + "grad_norm": 2.359307050704956, + "learning_rate": 1.0767274268757948e-07, + "loss": 0.5995, + "mean_token_accuracy": 0.8212137222290039, + "num_tokens": 10020924.0, + "step": 255 + }, + { + "epoch": 0.03256583131917059, + "grad_norm": 2.3635828495025635, + "learning_rate": 1.0809665112335735e-07, + "loss": 0.6188, + "mean_token_accuracy": 0.8154881000518799, + "num_tokens": 10066214.0, + "step": 256 + }, + { + "epoch": 0.0326930415977611, + "grad_norm": 2.0424857139587402, + "learning_rate": 1.0852055955913522e-07, + "loss": 0.4954, + "mean_token_accuracy": 0.8459879159927368, + "num_tokens": 10106160.0, + "step": 257 + }, + { + "epoch": 0.03282025187635161, + "grad_norm": 2.4269723892211914, + "learning_rate": 1.089444679949131e-07, + "loss": 0.6458, + "mean_token_accuracy": 0.8057249784469604, + "num_tokens": 10146866.0, + "step": 258 + }, + { + "epoch": 0.03294746215494212, + "grad_norm": 2.33849835395813, + "learning_rate": 1.0936837643069097e-07, + "loss": 0.5705, + "mean_token_accuracy": 0.826993465423584, + "num_tokens": 10190185.0, + "step": 259 + }, + { + "epoch": 0.03307467243353263, + "grad_norm": 2.1559433937072754, + "learning_rate": 1.0979228486646884e-07, + "loss": 0.5434, + "mean_token_accuracy": 0.8347803950309753, + "num_tokens": 10225777.0, + "step": 260 + }, + { + "epoch": 0.03320188271212314, + "grad_norm": 2.163181781768799, + "learning_rate": 1.1021619330224671e-07, + "loss": 0.641, + "mean_token_accuracy": 0.8031227588653564, + "num_tokens": 10267869.0, + "step": 261 + }, + { + "epoch": 0.03332909299071365, + "grad_norm": 2.441101312637329, + "learning_rate": 1.1064010173802458e-07, + "loss": 0.6271, + "mean_token_accuracy": 0.8114209175109863, + "num_tokens": 10307010.0, + "step": 262 + }, + { + "epoch": 0.03345630326930416, + "grad_norm": 2.247624635696411, + "learning_rate": 1.1106401017380246e-07, + "loss": 0.5496, + "mean_token_accuracy": 0.832022488117218, + "num_tokens": 10345117.0, + "step": 263 + }, + { + "epoch": 0.03358351354789467, + "grad_norm": 2.5097849369049072, + "learning_rate": 1.1148791860958033e-07, + "loss": 0.6283, + "mean_token_accuracy": 0.8028062582015991, + "num_tokens": 10375094.0, + "step": 264 + }, + { + "epoch": 0.03371072382648518, + "grad_norm": 2.1733577251434326, + "learning_rate": 1.119118270453582e-07, + "loss": 0.6009, + "mean_token_accuracy": 0.8150764107704163, + "num_tokens": 10415422.0, + "step": 265 + }, + { + "epoch": 0.03383793410507569, + "grad_norm": 2.361295223236084, + "learning_rate": 1.1233573548113607e-07, + "loss": 0.6092, + "mean_token_accuracy": 0.8143941164016724, + "num_tokens": 10456144.0, + "step": 266 + }, + { + "epoch": 0.0339651443836662, + "grad_norm": 1.9832605123519897, + "learning_rate": 1.1275964391691393e-07, + "loss": 0.5773, + "mean_token_accuracy": 0.826126754283905, + "num_tokens": 10501023.0, + "step": 267 + }, + { + "epoch": 0.03409235466225671, + "grad_norm": 2.026153087615967, + "learning_rate": 1.131835523526918e-07, + "loss": 0.6226, + "mean_token_accuracy": 0.8055907487869263, + "num_tokens": 10542161.0, + "step": 268 + }, + { + "epoch": 0.03421956494084722, + "grad_norm": 2.0759193897247314, + "learning_rate": 1.1360746078846968e-07, + "loss": 0.6281, + "mean_token_accuracy": 0.8086274862289429, + "num_tokens": 10580729.0, + "step": 269 + }, + { + "epoch": 0.03434677521943773, + "grad_norm": 2.0770175457000732, + "learning_rate": 1.1403136922424755e-07, + "loss": 0.5765, + "mean_token_accuracy": 0.820274293422699, + "num_tokens": 10615306.0, + "step": 270 + }, + { + "epoch": 0.03447398549802824, + "grad_norm": 1.9448654651641846, + "learning_rate": 1.1445527766002542e-07, + "loss": 0.5803, + "mean_token_accuracy": 0.8192276954650879, + "num_tokens": 10658075.0, + "step": 271 + }, + { + "epoch": 0.03460119577661875, + "grad_norm": 2.212146043777466, + "learning_rate": 1.148791860958033e-07, + "loss": 0.663, + "mean_token_accuracy": 0.7981570959091187, + "num_tokens": 10695106.0, + "step": 272 + }, + { + "epoch": 0.034728406055209264, + "grad_norm": 1.8623590469360352, + "learning_rate": 1.1530309453158117e-07, + "loss": 0.5782, + "mean_token_accuracy": 0.822285532951355, + "num_tokens": 10736915.0, + "step": 273 + }, + { + "epoch": 0.03485561633379977, + "grad_norm": 1.9877045154571533, + "learning_rate": 1.1572700296735904e-07, + "loss": 0.5944, + "mean_token_accuracy": 0.8166788220405579, + "num_tokens": 10776192.0, + "step": 274 + }, + { + "epoch": 0.03498282661239028, + "grad_norm": 1.9886064529418945, + "learning_rate": 1.1615091140313691e-07, + "loss": 0.6135, + "mean_token_accuracy": 0.8120313882827759, + "num_tokens": 10816627.0, + "step": 275 + }, + { + "epoch": 0.03511003689098079, + "grad_norm": 1.8693023920059204, + "learning_rate": 1.1657481983891479e-07, + "loss": 0.5585, + "mean_token_accuracy": 0.8284025192260742, + "num_tokens": 10859574.0, + "step": 276 + }, + { + "epoch": 0.0352372471695713, + "grad_norm": 1.8053950071334839, + "learning_rate": 1.1699872827469266e-07, + "loss": 0.5665, + "mean_token_accuracy": 0.8266144394874573, + "num_tokens": 10900335.0, + "step": 277 + }, + { + "epoch": 0.03536445744816181, + "grad_norm": 2.0126001834869385, + "learning_rate": 1.1742263671047053e-07, + "loss": 0.5882, + "mean_token_accuracy": 0.8189054131507874, + "num_tokens": 10941848.0, + "step": 278 + }, + { + "epoch": 0.03549166772675232, + "grad_norm": 2.132185459136963, + "learning_rate": 1.178465451462484e-07, + "loss": 0.6533, + "mean_token_accuracy": 0.7987988591194153, + "num_tokens": 10982531.0, + "step": 279 + }, + { + "epoch": 0.03561887800534283, + "grad_norm": 2.0308711528778076, + "learning_rate": 1.1827045358202628e-07, + "loss": 0.6004, + "mean_token_accuracy": 0.8204853534698486, + "num_tokens": 11017049.0, + "step": 280 + }, + { + "epoch": 0.035746088283933344, + "grad_norm": 1.7771703004837036, + "learning_rate": 1.1869436201780415e-07, + "loss": 0.5253, + "mean_token_accuracy": 0.838654637336731, + "num_tokens": 11056369.0, + "step": 281 + }, + { + "epoch": 0.03587329856252385, + "grad_norm": 1.7998844385147095, + "learning_rate": 1.1911827045358202e-07, + "loss": 0.5557, + "mean_token_accuracy": 0.8331327438354492, + "num_tokens": 11097390.0, + "step": 282 + }, + { + "epoch": 0.03600050884111436, + "grad_norm": 1.9351571798324585, + "learning_rate": 1.195421788893599e-07, + "loss": 0.6184, + "mean_token_accuracy": 0.8136196136474609, + "num_tokens": 11139636.0, + "step": 283 + }, + { + "epoch": 0.036127719119704874, + "grad_norm": 1.9848361015319824, + "learning_rate": 1.1996608732513778e-07, + "loss": 0.5912, + "mean_token_accuracy": 0.8179543614387512, + "num_tokens": 11175566.0, + "step": 284 + }, + { + "epoch": 0.03625492939829538, + "grad_norm": 1.8908902406692505, + "learning_rate": 1.2038999576091563e-07, + "loss": 0.5572, + "mean_token_accuracy": 0.828865110874176, + "num_tokens": 11215214.0, + "step": 285 + }, + { + "epoch": 0.036382139676885895, + "grad_norm": 1.7837612628936768, + "learning_rate": 1.208139041966935e-07, + "loss": 0.5044, + "mean_token_accuracy": 0.8460480570793152, + "num_tokens": 11256034.0, + "step": 286 + }, + { + "epoch": 0.0365093499554764, + "grad_norm": 1.8562908172607422, + "learning_rate": 1.2123781263247137e-07, + "loss": 0.5655, + "mean_token_accuracy": 0.8226304054260254, + "num_tokens": 11290607.0, + "step": 287 + }, + { + "epoch": 0.03663656023406691, + "grad_norm": 1.9455264806747437, + "learning_rate": 1.2166172106824924e-07, + "loss": 0.6227, + "mean_token_accuracy": 0.8151689767837524, + "num_tokens": 11323661.0, + "step": 288 + }, + { + "epoch": 0.036763770512657425, + "grad_norm": 1.7822463512420654, + "learning_rate": 1.2208562950402712e-07, + "loss": 0.5444, + "mean_token_accuracy": 0.8316360116004944, + "num_tokens": 11361100.0, + "step": 289 + }, + { + "epoch": 0.03689098079124793, + "grad_norm": 1.75991690158844, + "learning_rate": 1.22509537939805e-07, + "loss": 0.5726, + "mean_token_accuracy": 0.8196307420730591, + "num_tokens": 11400622.0, + "step": 290 + }, + { + "epoch": 0.03701819106983844, + "grad_norm": 1.688791036605835, + "learning_rate": 1.2293344637558286e-07, + "loss": 0.5784, + "mean_token_accuracy": 0.8240336179733276, + "num_tokens": 11446820.0, + "step": 291 + }, + { + "epoch": 0.037145401348428954, + "grad_norm": 1.8391417264938354, + "learning_rate": 1.2335735481136073e-07, + "loss": 0.5532, + "mean_token_accuracy": 0.8266816139221191, + "num_tokens": 11487742.0, + "step": 292 + }, + { + "epoch": 0.03727261162701946, + "grad_norm": 1.7435643672943115, + "learning_rate": 1.237812632471386e-07, + "loss": 0.5505, + "mean_token_accuracy": 0.831244170665741, + "num_tokens": 11528939.0, + "step": 293 + }, + { + "epoch": 0.037399821905609976, + "grad_norm": 1.868093729019165, + "learning_rate": 1.2420517168291648e-07, + "loss": 0.5755, + "mean_token_accuracy": 0.8186938762664795, + "num_tokens": 11570715.0, + "step": 294 + }, + { + "epoch": 0.03752703218420048, + "grad_norm": 1.8165934085845947, + "learning_rate": 1.2462908011869435e-07, + "loss": 0.5673, + "mean_token_accuracy": 0.8235411643981934, + "num_tokens": 11608501.0, + "step": 295 + }, + { + "epoch": 0.03765424246279099, + "grad_norm": 1.6618000268936157, + "learning_rate": 1.2505298855447223e-07, + "loss": 0.5018, + "mean_token_accuracy": 0.8423058390617371, + "num_tokens": 11647703.0, + "step": 296 + }, + { + "epoch": 0.037781452741381505, + "grad_norm": 1.8652981519699097, + "learning_rate": 1.254768969902501e-07, + "loss": 0.6423, + "mean_token_accuracy": 0.803472101688385, + "num_tokens": 11684747.0, + "step": 297 + }, + { + "epoch": 0.03790866301997201, + "grad_norm": 1.8033462762832642, + "learning_rate": 1.2590080542602797e-07, + "loss": 0.597, + "mean_token_accuracy": 0.8189282417297363, + "num_tokens": 11716819.0, + "step": 298 + }, + { + "epoch": 0.03803587329856253, + "grad_norm": 1.8487768173217773, + "learning_rate": 1.2632471386180584e-07, + "loss": 0.5828, + "mean_token_accuracy": 0.8163141012191772, + "num_tokens": 11756322.0, + "step": 299 + }, + { + "epoch": 0.038163083577153034, + "grad_norm": 1.7073802947998047, + "learning_rate": 1.2674862229758372e-07, + "loss": 0.5448, + "mean_token_accuracy": 0.8339727520942688, + "num_tokens": 11792582.0, + "step": 300 + }, + { + "epoch": 0.03829029385574354, + "grad_norm": 1.5849303007125854, + "learning_rate": 1.271725307333616e-07, + "loss": 0.5261, + "mean_token_accuracy": 0.8349644541740417, + "num_tokens": 11834763.0, + "step": 301 + }, + { + "epoch": 0.038417504134334056, + "grad_norm": 1.6352144479751587, + "learning_rate": 1.2759643916913946e-07, + "loss": 0.5558, + "mean_token_accuracy": 0.8285054564476013, + "num_tokens": 11879259.0, + "step": 302 + }, + { + "epoch": 0.03854471441292456, + "grad_norm": 1.7240338325500488, + "learning_rate": 1.2802034760491733e-07, + "loss": 0.5543, + "mean_token_accuracy": 0.8270083069801331, + "num_tokens": 11913491.0, + "step": 303 + }, + { + "epoch": 0.03867192469151508, + "grad_norm": 1.6881150007247925, + "learning_rate": 1.284442560406952e-07, + "loss": 0.6232, + "mean_token_accuracy": 0.8074696660041809, + "num_tokens": 11956817.0, + "step": 304 + }, + { + "epoch": 0.038799134970105585, + "grad_norm": 1.8332655429840088, + "learning_rate": 1.2886816447647308e-07, + "loss": 0.643, + "mean_token_accuracy": 0.7995622754096985, + "num_tokens": 11993381.0, + "step": 305 + }, + { + "epoch": 0.03892634524869609, + "grad_norm": 1.6467770338058472, + "learning_rate": 1.2929207291225095e-07, + "loss": 0.5532, + "mean_token_accuracy": 0.8274601101875305, + "num_tokens": 12030846.0, + "step": 306 + }, + { + "epoch": 0.03905355552728661, + "grad_norm": 1.7061715126037598, + "learning_rate": 1.2971598134802882e-07, + "loss": 0.5598, + "mean_token_accuracy": 0.8266606330871582, + "num_tokens": 12069672.0, + "step": 307 + }, + { + "epoch": 0.039180765805877114, + "grad_norm": 1.7982326745986938, + "learning_rate": 1.301398897838067e-07, + "loss": 0.5747, + "mean_token_accuracy": 0.8205283284187317, + "num_tokens": 12106809.0, + "step": 308 + }, + { + "epoch": 0.03930797608446762, + "grad_norm": 1.617319941520691, + "learning_rate": 1.3056379821958457e-07, + "loss": 0.5692, + "mean_token_accuracy": 0.8286716938018799, + "num_tokens": 12149009.0, + "step": 309 + }, + { + "epoch": 0.039435186363058136, + "grad_norm": 1.7562350034713745, + "learning_rate": 1.3098770665536244e-07, + "loss": 0.5371, + "mean_token_accuracy": 0.8344177007675171, + "num_tokens": 12189940.0, + "step": 310 + }, + { + "epoch": 0.039562396641648644, + "grad_norm": 1.805710792541504, + "learning_rate": 1.3141161509114031e-07, + "loss": 0.5373, + "mean_token_accuracy": 0.8300980925559998, + "num_tokens": 12222924.0, + "step": 311 + }, + { + "epoch": 0.03968960692023916, + "grad_norm": 1.8989914655685425, + "learning_rate": 1.3183552352691819e-07, + "loss": 0.5457, + "mean_token_accuracy": 0.8328603506088257, + "num_tokens": 12257748.0, + "step": 312 + }, + { + "epoch": 0.039816817198829665, + "grad_norm": 1.6407378911972046, + "learning_rate": 1.3225943196269603e-07, + "loss": 0.5623, + "mean_token_accuracy": 0.828641414642334, + "num_tokens": 12299675.0, + "step": 313 + }, + { + "epoch": 0.03994402747742017, + "grad_norm": 1.8051328659057617, + "learning_rate": 1.3268334039847393e-07, + "loss": 0.5466, + "mean_token_accuracy": 0.8291951417922974, + "num_tokens": 12337840.0, + "step": 314 + }, + { + "epoch": 0.04007123775601069, + "grad_norm": 1.9705109596252441, + "learning_rate": 1.3310724883425178e-07, + "loss": 0.6124, + "mean_token_accuracy": 0.8085223436355591, + "num_tokens": 12374172.0, + "step": 315 + }, + { + "epoch": 0.040198448034601195, + "grad_norm": 1.74820876121521, + "learning_rate": 1.3353115727002968e-07, + "loss": 0.5689, + "mean_token_accuracy": 0.8219828605651855, + "num_tokens": 12418719.0, + "step": 316 + }, + { + "epoch": 0.04032565831319171, + "grad_norm": 1.7498114109039307, + "learning_rate": 1.3395506570580752e-07, + "loss": 0.5508, + "mean_token_accuracy": 0.8296264410018921, + "num_tokens": 12462400.0, + "step": 317 + }, + { + "epoch": 0.040452868591782216, + "grad_norm": 2.034332036972046, + "learning_rate": 1.3437897414158542e-07, + "loss": 0.6042, + "mean_token_accuracy": 0.8099703192710876, + "num_tokens": 12491406.0, + "step": 318 + }, + { + "epoch": 0.040580078870372724, + "grad_norm": 1.7624390125274658, + "learning_rate": 1.3480288257736327e-07, + "loss": 0.5342, + "mean_token_accuracy": 0.8322635293006897, + "num_tokens": 12525987.0, + "step": 319 + }, + { + "epoch": 0.04070728914896324, + "grad_norm": 1.6364022493362427, + "learning_rate": 1.3522679101314117e-07, + "loss": 0.5025, + "mean_token_accuracy": 0.8407822847366333, + "num_tokens": 12564042.0, + "step": 320 + }, + { + "epoch": 0.040834499427553746, + "grad_norm": 1.6036896705627441, + "learning_rate": 1.35650699448919e-07, + "loss": 0.5497, + "mean_token_accuracy": 0.8309414982795715, + "num_tokens": 12603611.0, + "step": 321 + }, + { + "epoch": 0.04096170970614425, + "grad_norm": 1.7228707075119019, + "learning_rate": 1.360746078846969e-07, + "loss": 0.531, + "mean_token_accuracy": 0.8333763480186462, + "num_tokens": 12642202.0, + "step": 322 + }, + { + "epoch": 0.04108891998473477, + "grad_norm": 1.637089490890503, + "learning_rate": 1.3649851632047476e-07, + "loss": 0.5979, + "mean_token_accuracy": 0.8137074112892151, + "num_tokens": 12684141.0, + "step": 323 + }, + { + "epoch": 0.041216130263325275, + "grad_norm": 1.4041736125946045, + "learning_rate": 1.3692242475625266e-07, + "loss": 0.4977, + "mean_token_accuracy": 0.8459036350250244, + "num_tokens": 12724967.0, + "step": 324 + }, + { + "epoch": 0.04134334054191579, + "grad_norm": 1.6043052673339844, + "learning_rate": 1.373463331920305e-07, + "loss": 0.5518, + "mean_token_accuracy": 0.8329022526741028, + "num_tokens": 12765470.0, + "step": 325 + }, + { + "epoch": 0.0414705508205063, + "grad_norm": 1.6697834730148315, + "learning_rate": 1.377702416278084e-07, + "loss": 0.6306, + "mean_token_accuracy": 0.8044235706329346, + "num_tokens": 12805556.0, + "step": 326 + }, + { + "epoch": 0.041597761099096804, + "grad_norm": 1.466851830482483, + "learning_rate": 1.3819415006358625e-07, + "loss": 0.4848, + "mean_token_accuracy": 0.8469029664993286, + "num_tokens": 12847471.0, + "step": 327 + }, + { + "epoch": 0.04172497137768732, + "grad_norm": 1.6385586261749268, + "learning_rate": 1.3861805849936415e-07, + "loss": 0.5292, + "mean_token_accuracy": 0.8382155895233154, + "num_tokens": 12892914.0, + "step": 328 + }, + { + "epoch": 0.041852181656277826, + "grad_norm": 1.7160543203353882, + "learning_rate": 1.39041966935142e-07, + "loss": 0.5539, + "mean_token_accuracy": 0.8250617384910583, + "num_tokens": 12930006.0, + "step": 329 + }, + { + "epoch": 0.04197939193486834, + "grad_norm": 1.58171546459198, + "learning_rate": 1.394658753709199e-07, + "loss": 0.5454, + "mean_token_accuracy": 0.8291901350021362, + "num_tokens": 12972938.0, + "step": 330 + }, + { + "epoch": 0.04210660221345885, + "grad_norm": 1.6173638105392456, + "learning_rate": 1.3988978380669774e-07, + "loss": 0.5761, + "mean_token_accuracy": 0.8231302499771118, + "num_tokens": 13009161.0, + "step": 331 + }, + { + "epoch": 0.042233812492049355, + "grad_norm": 1.5811021327972412, + "learning_rate": 1.403136922424756e-07, + "loss": 0.5795, + "mean_token_accuracy": 0.820631742477417, + "num_tokens": 13052239.0, + "step": 332 + }, + { + "epoch": 0.04236102277063987, + "grad_norm": 1.4545258283615112, + "learning_rate": 1.4073760067825348e-07, + "loss": 0.5368, + "mean_token_accuracy": 0.8321270942687988, + "num_tokens": 13091279.0, + "step": 333 + }, + { + "epoch": 0.04248823304923038, + "grad_norm": 1.5306396484375, + "learning_rate": 1.4116150911403136e-07, + "loss": 0.5645, + "mean_token_accuracy": 0.824599027633667, + "num_tokens": 13134203.0, + "step": 334 + }, + { + "epoch": 0.04261544332782089, + "grad_norm": 1.5026371479034424, + "learning_rate": 1.4158541754980923e-07, + "loss": 0.5077, + "mean_token_accuracy": 0.8417783975601196, + "num_tokens": 13172403.0, + "step": 335 + }, + { + "epoch": 0.0427426536064114, + "grad_norm": 1.4268862009048462, + "learning_rate": 1.420093259855871e-07, + "loss": 0.5355, + "mean_token_accuracy": 0.8388769626617432, + "num_tokens": 13215627.0, + "step": 336 + }, + { + "epoch": 0.042869863885001906, + "grad_norm": 1.7044310569763184, + "learning_rate": 1.4243323442136497e-07, + "loss": 0.5685, + "mean_token_accuracy": 0.823272705078125, + "num_tokens": 13250491.0, + "step": 337 + }, + { + "epoch": 0.04299707416359242, + "grad_norm": 1.5409574508666992, + "learning_rate": 1.4285714285714285e-07, + "loss": 0.5445, + "mean_token_accuracy": 0.8295443058013916, + "num_tokens": 13285335.0, + "step": 338 + }, + { + "epoch": 0.04312428444218293, + "grad_norm": 1.4727098941802979, + "learning_rate": 1.4328105129292072e-07, + "loss": 0.5335, + "mean_token_accuracy": 0.8349305987358093, + "num_tokens": 13326128.0, + "step": 339 + }, + { + "epoch": 0.043251494720773435, + "grad_norm": 1.471522331237793, + "learning_rate": 1.437049597286986e-07, + "loss": 0.5239, + "mean_token_accuracy": 0.8360458612442017, + "num_tokens": 13366743.0, + "step": 340 + }, + { + "epoch": 0.04337870499936395, + "grad_norm": 1.756954312324524, + "learning_rate": 1.4412886816447646e-07, + "loss": 0.5731, + "mean_token_accuracy": 0.8231610655784607, + "num_tokens": 13401475.0, + "step": 341 + }, + { + "epoch": 0.04350591527795446, + "grad_norm": 1.5643894672393799, + "learning_rate": 1.4455277660025434e-07, + "loss": 0.4996, + "mean_token_accuracy": 0.8408540487289429, + "num_tokens": 13434949.0, + "step": 342 + }, + { + "epoch": 0.04363312555654497, + "grad_norm": 1.4543534517288208, + "learning_rate": 1.449766850360322e-07, + "loss": 0.5508, + "mean_token_accuracy": 0.8296388387680054, + "num_tokens": 13477672.0, + "step": 343 + }, + { + "epoch": 0.04376033583513548, + "grad_norm": 1.7174954414367676, + "learning_rate": 1.4540059347181008e-07, + "loss": 0.531, + "mean_token_accuracy": 0.8334161043167114, + "num_tokens": 13508556.0, + "step": 344 + }, + { + "epoch": 0.043887546113725986, + "grad_norm": 1.5966295003890991, + "learning_rate": 1.4582450190758795e-07, + "loss": 0.5901, + "mean_token_accuracy": 0.8177923560142517, + "num_tokens": 13552605.0, + "step": 345 + }, + { + "epoch": 0.0440147563923165, + "grad_norm": 1.4748525619506836, + "learning_rate": 1.4624841034336583e-07, + "loss": 0.5365, + "mean_token_accuracy": 0.8350169658660889, + "num_tokens": 13590026.0, + "step": 346 + }, + { + "epoch": 0.04414196667090701, + "grad_norm": 1.3711899518966675, + "learning_rate": 1.466723187791437e-07, + "loss": 0.4906, + "mean_token_accuracy": 0.8445491790771484, + "num_tokens": 13633336.0, + "step": 347 + }, + { + "epoch": 0.04426917694949752, + "grad_norm": 1.4883708953857422, + "learning_rate": 1.4709622721492157e-07, + "loss": 0.526, + "mean_token_accuracy": 0.832619309425354, + "num_tokens": 13672794.0, + "step": 348 + }, + { + "epoch": 0.04439638722808803, + "grad_norm": 1.5017932653427124, + "learning_rate": 1.4752013565069942e-07, + "loss": 0.5268, + "mean_token_accuracy": 0.836207389831543, + "num_tokens": 13709290.0, + "step": 349 + }, + { + "epoch": 0.04452359750667854, + "grad_norm": 1.5072060823440552, + "learning_rate": 1.4794404408647732e-07, + "loss": 0.5261, + "mean_token_accuracy": 0.8358817100524902, + "num_tokens": 13746335.0, + "step": 350 + }, + { + "epoch": 0.04465080778526905, + "grad_norm": 1.4455687999725342, + "learning_rate": 1.4836795252225516e-07, + "loss": 0.4888, + "mean_token_accuracy": 0.8436241149902344, + "num_tokens": 13788699.0, + "step": 351 + }, + { + "epoch": 0.04477801806385956, + "grad_norm": 1.3795336484909058, + "learning_rate": 1.4879186095803306e-07, + "loss": 0.4647, + "mean_token_accuracy": 0.8491202592849731, + "num_tokens": 13827148.0, + "step": 352 + }, + { + "epoch": 0.04490522834245007, + "grad_norm": 1.5664535760879517, + "learning_rate": 1.492157693938109e-07, + "loss": 0.5292, + "mean_token_accuracy": 0.8331918716430664, + "num_tokens": 13865133.0, + "step": 353 + }, + { + "epoch": 0.04503243862104058, + "grad_norm": 1.3154083490371704, + "learning_rate": 1.496396778295888e-07, + "loss": 0.484, + "mean_token_accuracy": 0.8469533920288086, + "num_tokens": 13909226.0, + "step": 354 + }, + { + "epoch": 0.04515964889963109, + "grad_norm": 1.5590369701385498, + "learning_rate": 1.5006358626536665e-07, + "loss": 0.5608, + "mean_token_accuracy": 0.8266844749450684, + "num_tokens": 13945749.0, + "step": 355 + }, + { + "epoch": 0.0452868591782216, + "grad_norm": 1.4447910785675049, + "learning_rate": 1.5048749470114455e-07, + "loss": 0.5683, + "mean_token_accuracy": 0.8233840465545654, + "num_tokens": 13987356.0, + "step": 356 + }, + { + "epoch": 0.04541406945681211, + "grad_norm": 1.3234354257583618, + "learning_rate": 1.509114031369224e-07, + "loss": 0.4908, + "mean_token_accuracy": 0.8437199592590332, + "num_tokens": 14028521.0, + "step": 357 + }, + { + "epoch": 0.04554127973540262, + "grad_norm": 1.556384801864624, + "learning_rate": 1.513353115727003e-07, + "loss": 0.5519, + "mean_token_accuracy": 0.824394702911377, + "num_tokens": 14066936.0, + "step": 358 + }, + { + "epoch": 0.04566849001399313, + "grad_norm": 1.4302623271942139, + "learning_rate": 1.5175922000847814e-07, + "loss": 0.4951, + "mean_token_accuracy": 0.844973623752594, + "num_tokens": 14106922.0, + "step": 359 + }, + { + "epoch": 0.04579570029258364, + "grad_norm": 1.4295392036437988, + "learning_rate": 1.5218312844425604e-07, + "loss": 0.5235, + "mean_token_accuracy": 0.8277023434638977, + "num_tokens": 14149403.0, + "step": 360 + }, + { + "epoch": 0.045922910571174154, + "grad_norm": 1.4244709014892578, + "learning_rate": 1.526070368800339e-07, + "loss": 0.4569, + "mean_token_accuracy": 0.850799560546875, + "num_tokens": 14185689.0, + "step": 361 + }, + { + "epoch": 0.04605012084976466, + "grad_norm": 1.2694107294082642, + "learning_rate": 1.530309453158118e-07, + "loss": 0.479, + "mean_token_accuracy": 0.8495122194290161, + "num_tokens": 14228258.0, + "step": 362 + }, + { + "epoch": 0.04617733112835517, + "grad_norm": 1.3995879888534546, + "learning_rate": 1.5345485375158963e-07, + "loss": 0.567, + "mean_token_accuracy": 0.8217451572418213, + "num_tokens": 14267515.0, + "step": 363 + }, + { + "epoch": 0.04630454140694568, + "grad_norm": 1.2539780139923096, + "learning_rate": 1.5387876218736753e-07, + "loss": 0.4369, + "mean_token_accuracy": 0.8603616952896118, + "num_tokens": 14312234.0, + "step": 364 + }, + { + "epoch": 0.04643175168553619, + "grad_norm": 1.406875729560852, + "learning_rate": 1.5430267062314538e-07, + "loss": 0.5466, + "mean_token_accuracy": 0.8290132284164429, + "num_tokens": 14352354.0, + "step": 365 + }, + { + "epoch": 0.0465589619641267, + "grad_norm": 1.5348172187805176, + "learning_rate": 1.5472657905892328e-07, + "loss": 0.5399, + "mean_token_accuracy": 0.8286109566688538, + "num_tokens": 14389218.0, + "step": 366 + }, + { + "epoch": 0.04668617224271721, + "grad_norm": 1.5698981285095215, + "learning_rate": 1.5515048749470113e-07, + "loss": 0.546, + "mean_token_accuracy": 0.8286190032958984, + "num_tokens": 14423737.0, + "step": 367 + }, + { + "epoch": 0.04681338252130772, + "grad_norm": 1.4312949180603027, + "learning_rate": 1.55574395930479e-07, + "loss": 0.5468, + "mean_token_accuracy": 0.8293045163154602, + "num_tokens": 14462919.0, + "step": 368 + }, + { + "epoch": 0.046940592799898234, + "grad_norm": 1.4092103242874146, + "learning_rate": 1.5599830436625687e-07, + "loss": 0.5484, + "mean_token_accuracy": 0.8301546573638916, + "num_tokens": 14504476.0, + "step": 369 + }, + { + "epoch": 0.04706780307848874, + "grad_norm": 1.4328466653823853, + "learning_rate": 1.5642221280203474e-07, + "loss": 0.5378, + "mean_token_accuracy": 0.8329231142997742, + "num_tokens": 14544074.0, + "step": 370 + }, + { + "epoch": 0.04719501335707925, + "grad_norm": 1.4370522499084473, + "learning_rate": 1.5684612123781262e-07, + "loss": 0.4642, + "mean_token_accuracy": 0.8508051633834839, + "num_tokens": 14579516.0, + "step": 371 + }, + { + "epoch": 0.04732222363566976, + "grad_norm": 1.3875372409820557, + "learning_rate": 1.572700296735905e-07, + "loss": 0.5271, + "mean_token_accuracy": 0.8388315439224243, + "num_tokens": 14616512.0, + "step": 372 + }, + { + "epoch": 0.04744943391426027, + "grad_norm": 1.7084708213806152, + "learning_rate": 1.576939381093684e-07, + "loss": 0.5354, + "mean_token_accuracy": 0.8304893970489502, + "num_tokens": 14646606.0, + "step": 373 + }, + { + "epoch": 0.047576644192850785, + "grad_norm": 1.328540325164795, + "learning_rate": 1.5811784654514623e-07, + "loss": 0.4613, + "mean_token_accuracy": 0.85362708568573, + "num_tokens": 14681377.0, + "step": 374 + }, + { + "epoch": 0.04770385447144129, + "grad_norm": 1.3419125080108643, + "learning_rate": 1.5854175498092413e-07, + "loss": 0.5802, + "mean_token_accuracy": 0.8169243335723877, + "num_tokens": 14726282.0, + "step": 375 + }, + { + "epoch": 0.0478310647500318, + "grad_norm": 1.3382418155670166, + "learning_rate": 1.5896566341670198e-07, + "loss": 0.5262, + "mean_token_accuracy": 0.8320486545562744, + "num_tokens": 14766588.0, + "step": 376 + }, + { + "epoch": 0.047958275028622314, + "grad_norm": 1.5457088947296143, + "learning_rate": 1.5938957185247988e-07, + "loss": 0.5658, + "mean_token_accuracy": 0.8210138082504272, + "num_tokens": 14806673.0, + "step": 377 + }, + { + "epoch": 0.04808548530721282, + "grad_norm": 1.396854281425476, + "learning_rate": 1.5981348028825772e-07, + "loss": 0.5439, + "mean_token_accuracy": 0.8283140659332275, + "num_tokens": 14843676.0, + "step": 378 + }, + { + "epoch": 0.048212695585803336, + "grad_norm": 1.727265477180481, + "learning_rate": 1.6023738872403562e-07, + "loss": 0.6325, + "mean_token_accuracy": 0.8016723394393921, + "num_tokens": 14876633.0, + "step": 379 + }, + { + "epoch": 0.048339905864393844, + "grad_norm": 1.2926123142242432, + "learning_rate": 1.6066129715981347e-07, + "loss": 0.4793, + "mean_token_accuracy": 0.8470032811164856, + "num_tokens": 14915421.0, + "step": 380 + }, + { + "epoch": 0.04846711614298435, + "grad_norm": 1.2294443845748901, + "learning_rate": 1.6108520559559137e-07, + "loss": 0.4833, + "mean_token_accuracy": 0.8446805477142334, + "num_tokens": 14955442.0, + "step": 381 + }, + { + "epoch": 0.048594326421574865, + "grad_norm": 1.6970270872116089, + "learning_rate": 1.6150911403136921e-07, + "loss": 0.5487, + "mean_token_accuracy": 0.8314738273620605, + "num_tokens": 14984924.0, + "step": 382 + }, + { + "epoch": 0.04872153670016537, + "grad_norm": 1.4160490036010742, + "learning_rate": 1.619330224671471e-07, + "loss": 0.5364, + "mean_token_accuracy": 0.8318759202957153, + "num_tokens": 15028653.0, + "step": 383 + }, + { + "epoch": 0.04884874697875588, + "grad_norm": 1.4681975841522217, + "learning_rate": 1.6235693090292496e-07, + "loss": 0.5512, + "mean_token_accuracy": 0.8304248452186584, + "num_tokens": 15066382.0, + "step": 384 + }, + { + "epoch": 0.048975957257346395, + "grad_norm": 1.5736042261123657, + "learning_rate": 1.6278083933870286e-07, + "loss": 0.5779, + "mean_token_accuracy": 0.8153256177902222, + "num_tokens": 15100798.0, + "step": 385 + }, + { + "epoch": 0.0491031675359369, + "grad_norm": 1.4570032358169556, + "learning_rate": 1.632047477744807e-07, + "loss": 0.5251, + "mean_token_accuracy": 0.8349878191947937, + "num_tokens": 15137828.0, + "step": 386 + }, + { + "epoch": 0.049230377814527417, + "grad_norm": 1.3452050685882568, + "learning_rate": 1.6362865621025858e-07, + "loss": 0.5276, + "mean_token_accuracy": 0.8333557844161987, + "num_tokens": 15177487.0, + "step": 387 + }, + { + "epoch": 0.049357588093117924, + "grad_norm": 1.359798789024353, + "learning_rate": 1.6405256464603645e-07, + "loss": 0.4869, + "mean_token_accuracy": 0.8432596921920776, + "num_tokens": 15214427.0, + "step": 388 + }, + { + "epoch": 0.04948479837170843, + "grad_norm": 1.4425407648086548, + "learning_rate": 1.6447647308181432e-07, + "loss": 0.5312, + "mean_token_accuracy": 0.829804539680481, + "num_tokens": 15249093.0, + "step": 389 + }, + { + "epoch": 0.049612008650298946, + "grad_norm": 1.3401788473129272, + "learning_rate": 1.649003815175922e-07, + "loss": 0.5667, + "mean_token_accuracy": 0.8225563764572144, + "num_tokens": 15289537.0, + "step": 390 + }, + { + "epoch": 0.04973921892888945, + "grad_norm": 1.2786496877670288, + "learning_rate": 1.6532428995337007e-07, + "loss": 0.4754, + "mean_token_accuracy": 0.8462086915969849, + "num_tokens": 15329636.0, + "step": 391 + }, + { + "epoch": 0.04986642920747997, + "grad_norm": 1.295019507408142, + "learning_rate": 1.6574819838914794e-07, + "loss": 0.4634, + "mean_token_accuracy": 0.8545181751251221, + "num_tokens": 15368182.0, + "step": 392 + }, + { + "epoch": 0.049993639486070475, + "grad_norm": 1.4024204015731812, + "learning_rate": 1.661721068249258e-07, + "loss": 0.5104, + "mean_token_accuracy": 0.8355273008346558, + "num_tokens": 15407428.0, + "step": 393 + }, + { + "epoch": 0.05012084976466098, + "grad_norm": 1.41094172000885, + "learning_rate": 1.6659601526070368e-07, + "loss": 0.554, + "mean_token_accuracy": 0.8245594501495361, + "num_tokens": 15449239.0, + "step": 394 + }, + { + "epoch": 0.0502480600432515, + "grad_norm": 1.2802711725234985, + "learning_rate": 1.6701992369648156e-07, + "loss": 0.5244, + "mean_token_accuracy": 0.8328603506088257, + "num_tokens": 15491576.0, + "step": 395 + }, + { + "epoch": 0.050375270321842004, + "grad_norm": 1.3592685461044312, + "learning_rate": 1.6744383213225943e-07, + "loss": 0.4828, + "mean_token_accuracy": 0.8390676975250244, + "num_tokens": 15529622.0, + "step": 396 + }, + { + "epoch": 0.05050248060043251, + "grad_norm": 1.1812142133712769, + "learning_rate": 1.678677405680373e-07, + "loss": 0.4557, + "mean_token_accuracy": 0.8511720895767212, + "num_tokens": 15567210.0, + "step": 397 + }, + { + "epoch": 0.050629690879023026, + "grad_norm": 1.295363426208496, + "learning_rate": 1.6829164900381518e-07, + "loss": 0.4811, + "mean_token_accuracy": 0.8442118167877197, + "num_tokens": 15603773.0, + "step": 398 + }, + { + "epoch": 0.05075690115761353, + "grad_norm": 1.2345999479293823, + "learning_rate": 1.6871555743959305e-07, + "loss": 0.4765, + "mean_token_accuracy": 0.8439937829971313, + "num_tokens": 15647440.0, + "step": 399 + }, + { + "epoch": 0.05088411143620405, + "grad_norm": 1.2879163026809692, + "learning_rate": 1.6913946587537092e-07, + "loss": 0.486, + "mean_token_accuracy": 0.8446338176727295, + "num_tokens": 15690410.0, + "step": 400 + }, + { + "epoch": 0.051011321714794555, + "grad_norm": 1.325381875038147, + "learning_rate": 1.695633743111488e-07, + "loss": 0.4921, + "mean_token_accuracy": 0.8418866395950317, + "num_tokens": 15728703.0, + "step": 401 + }, + { + "epoch": 0.05113853199338506, + "grad_norm": 1.3568944931030273, + "learning_rate": 1.6998728274692667e-07, + "loss": 0.4641, + "mean_token_accuracy": 0.8526449203491211, + "num_tokens": 15762294.0, + "step": 402 + }, + { + "epoch": 0.05126574227197558, + "grad_norm": 1.2238215208053589, + "learning_rate": 1.7041119118270454e-07, + "loss": 0.4735, + "mean_token_accuracy": 0.8478902578353882, + "num_tokens": 15804758.0, + "step": 403 + }, + { + "epoch": 0.051392952550566084, + "grad_norm": 1.3875221014022827, + "learning_rate": 1.7083509961848238e-07, + "loss": 0.5226, + "mean_token_accuracy": 0.8324233889579773, + "num_tokens": 15839613.0, + "step": 404 + }, + { + "epoch": 0.0515201628291566, + "grad_norm": 1.2903163433074951, + "learning_rate": 1.7125900805426028e-07, + "loss": 0.5566, + "mean_token_accuracy": 0.8233469724655151, + "num_tokens": 15887491.0, + "step": 405 + }, + { + "epoch": 0.051647373107747106, + "grad_norm": 1.312587022781372, + "learning_rate": 1.7168291649003813e-07, + "loss": 0.4888, + "mean_token_accuracy": 0.8411146402359009, + "num_tokens": 15921600.0, + "step": 406 + }, + { + "epoch": 0.051774583386337614, + "grad_norm": 1.3088325262069702, + "learning_rate": 1.7210682492581603e-07, + "loss": 0.5108, + "mean_token_accuracy": 0.8389812111854553, + "num_tokens": 15960302.0, + "step": 407 + }, + { + "epoch": 0.05190179366492813, + "grad_norm": 1.1424839496612549, + "learning_rate": 1.7253073336159387e-07, + "loss": 0.4784, + "mean_token_accuracy": 0.8465874195098877, + "num_tokens": 16001398.0, + "step": 408 + }, + { + "epoch": 0.052029003943518635, + "grad_norm": 1.3368158340454102, + "learning_rate": 1.7295464179737177e-07, + "loss": 0.509, + "mean_token_accuracy": 0.8374710083007812, + "num_tokens": 16042456.0, + "step": 409 + }, + { + "epoch": 0.05215621422210915, + "grad_norm": 1.2921932935714722, + "learning_rate": 1.7337855023314962e-07, + "loss": 0.453, + "mean_token_accuracy": 0.8532535433769226, + "num_tokens": 16082856.0, + "step": 410 + }, + { + "epoch": 0.05228342450069966, + "grad_norm": 1.3121362924575806, + "learning_rate": 1.7380245866892752e-07, + "loss": 0.4742, + "mean_token_accuracy": 0.8486838340759277, + "num_tokens": 16118887.0, + "step": 411 + }, + { + "epoch": 0.052410634779290165, + "grad_norm": 1.2656079530715942, + "learning_rate": 1.7422636710470536e-07, + "loss": 0.5101, + "mean_token_accuracy": 0.8348026275634766, + "num_tokens": 16157455.0, + "step": 412 + }, + { + "epoch": 0.05253784505788068, + "grad_norm": 1.2560174465179443, + "learning_rate": 1.7465027554048326e-07, + "loss": 0.5308, + "mean_token_accuracy": 0.8309402465820312, + "num_tokens": 16198633.0, + "step": 413 + }, + { + "epoch": 0.05266505533647119, + "grad_norm": 1.3873753547668457, + "learning_rate": 1.750741839762611e-07, + "loss": 0.4897, + "mean_token_accuracy": 0.8432611227035522, + "num_tokens": 16231779.0, + "step": 414 + }, + { + "epoch": 0.052792265615061694, + "grad_norm": 1.2238417863845825, + "learning_rate": 1.75498092412039e-07, + "loss": 0.4584, + "mean_token_accuracy": 0.8514771461486816, + "num_tokens": 16269405.0, + "step": 415 + }, + { + "epoch": 0.05291947589365221, + "grad_norm": 1.4145684242248535, + "learning_rate": 1.7592200084781686e-07, + "loss": 0.5475, + "mean_token_accuracy": 0.8266779184341431, + "num_tokens": 16305287.0, + "step": 416 + }, + { + "epoch": 0.053046686172242716, + "grad_norm": 1.2167428731918335, + "learning_rate": 1.7634590928359475e-07, + "loss": 0.4994, + "mean_token_accuracy": 0.8415845036506653, + "num_tokens": 16346134.0, + "step": 417 + }, + { + "epoch": 0.05317389645083323, + "grad_norm": 1.2451677322387695, + "learning_rate": 1.767698177193726e-07, + "loss": 0.4933, + "mean_token_accuracy": 0.8392884731292725, + "num_tokens": 16383767.0, + "step": 418 + }, + { + "epoch": 0.05330110672942374, + "grad_norm": 1.3201206922531128, + "learning_rate": 1.771937261551505e-07, + "loss": 0.4696, + "mean_token_accuracy": 0.8523129820823669, + "num_tokens": 16420423.0, + "step": 419 + }, + { + "epoch": 0.053428317008014245, + "grad_norm": 1.244126558303833, + "learning_rate": 1.7761763459092835e-07, + "loss": 0.5035, + "mean_token_accuracy": 0.8414735198020935, + "num_tokens": 16461129.0, + "step": 420 + }, + { + "epoch": 0.05355552728660476, + "grad_norm": 1.3155956268310547, + "learning_rate": 1.7804154302670624e-07, + "loss": 0.4843, + "mean_token_accuracy": 0.8472490310668945, + "num_tokens": 16497010.0, + "step": 421 + }, + { + "epoch": 0.05368273756519527, + "grad_norm": 1.186131477355957, + "learning_rate": 1.784654514624841e-07, + "loss": 0.457, + "mean_token_accuracy": 0.8506633043289185, + "num_tokens": 16537585.0, + "step": 422 + }, + { + "epoch": 0.05380994784378578, + "grad_norm": 1.3075639009475708, + "learning_rate": 1.7888935989826196e-07, + "loss": 0.4959, + "mean_token_accuracy": 0.838153600692749, + "num_tokens": 16574793.0, + "step": 423 + }, + { + "epoch": 0.05393715812237629, + "grad_norm": 1.3114066123962402, + "learning_rate": 1.7931326833403984e-07, + "loss": 0.509, + "mean_token_accuracy": 0.8360449075698853, + "num_tokens": 16613912.0, + "step": 424 + }, + { + "epoch": 0.054064368400966796, + "grad_norm": 1.1196916103363037, + "learning_rate": 1.797371767698177e-07, + "loss": 0.4396, + "mean_token_accuracy": 0.8602242469787598, + "num_tokens": 16659637.0, + "step": 425 + }, + { + "epoch": 0.05419157867955731, + "grad_norm": 1.2091318368911743, + "learning_rate": 1.8016108520559558e-07, + "loss": 0.4757, + "mean_token_accuracy": 0.8479178547859192, + "num_tokens": 16703168.0, + "step": 426 + }, + { + "epoch": 0.05431878895814782, + "grad_norm": 1.3089964389801025, + "learning_rate": 1.8058499364137345e-07, + "loss": 0.5369, + "mean_token_accuracy": 0.8339239358901978, + "num_tokens": 16742355.0, + "step": 427 + }, + { + "epoch": 0.054445999236738325, + "grad_norm": 1.38897705078125, + "learning_rate": 1.8100890207715133e-07, + "loss": 0.5669, + "mean_token_accuracy": 0.8165415525436401, + "num_tokens": 16785360.0, + "step": 428 + }, + { + "epoch": 0.05457320951532884, + "grad_norm": 1.2355595827102661, + "learning_rate": 1.814328105129292e-07, + "loss": 0.5259, + "mean_token_accuracy": 0.8309060335159302, + "num_tokens": 16823068.0, + "step": 429 + }, + { + "epoch": 0.05470041979391935, + "grad_norm": 1.5072487592697144, + "learning_rate": 1.8185671894870707e-07, + "loss": 0.4955, + "mean_token_accuracy": 0.8391976356506348, + "num_tokens": 16851590.0, + "step": 430 + }, + { + "epoch": 0.05482763007250986, + "grad_norm": 1.2832759618759155, + "learning_rate": 1.8228062738448494e-07, + "loss": 0.5335, + "mean_token_accuracy": 0.8282523155212402, + "num_tokens": 16893262.0, + "step": 431 + }, + { + "epoch": 0.05495484035110037, + "grad_norm": 1.2445755004882812, + "learning_rate": 1.8270453582026282e-07, + "loss": 0.5069, + "mean_token_accuracy": 0.8364710807800293, + "num_tokens": 16930652.0, + "step": 432 + }, + { + "epoch": 0.055082050629690876, + "grad_norm": 1.1787091493606567, + "learning_rate": 1.831284442560407e-07, + "loss": 0.4766, + "mean_token_accuracy": 0.8459452986717224, + "num_tokens": 16971812.0, + "step": 433 + }, + { + "epoch": 0.05520926090828139, + "grad_norm": 1.2220892906188965, + "learning_rate": 1.8355235269181856e-07, + "loss": 0.4732, + "mean_token_accuracy": 0.8473784923553467, + "num_tokens": 17016334.0, + "step": 434 + }, + { + "epoch": 0.0553364711868719, + "grad_norm": 1.33549964427948, + "learning_rate": 1.8397626112759643e-07, + "loss": 0.4842, + "mean_token_accuracy": 0.8454728722572327, + "num_tokens": 17049538.0, + "step": 435 + }, + { + "epoch": 0.05546368146546241, + "grad_norm": 1.2400132417678833, + "learning_rate": 1.844001695633743e-07, + "loss": 0.447, + "mean_token_accuracy": 0.8533667922019958, + "num_tokens": 17086138.0, + "step": 436 + }, + { + "epoch": 0.05559089174405292, + "grad_norm": 1.2756431102752686, + "learning_rate": 1.8482407799915218e-07, + "loss": 0.4543, + "mean_token_accuracy": 0.8540453910827637, + "num_tokens": 17123677.0, + "step": 437 + }, + { + "epoch": 0.05571810202264343, + "grad_norm": 1.492361307144165, + "learning_rate": 1.8524798643493005e-07, + "loss": 0.5525, + "mean_token_accuracy": 0.8239350318908691, + "num_tokens": 17158826.0, + "step": 438 + }, + { + "epoch": 0.05584531230123394, + "grad_norm": 1.3831063508987427, + "learning_rate": 1.8567189487070792e-07, + "loss": 0.5374, + "mean_token_accuracy": 0.829974353313446, + "num_tokens": 17198160.0, + "step": 439 + }, + { + "epoch": 0.05597252257982445, + "grad_norm": 1.170154094696045, + "learning_rate": 1.8609580330648577e-07, + "loss": 0.4446, + "mean_token_accuracy": 0.8564879894256592, + "num_tokens": 17238000.0, + "step": 440 + }, + { + "epoch": 0.05609973285841496, + "grad_norm": 1.2770122289657593, + "learning_rate": 1.8651971174226367e-07, + "loss": 0.5031, + "mean_token_accuracy": 0.8404509425163269, + "num_tokens": 17278426.0, + "step": 441 + }, + { + "epoch": 0.05622694313700547, + "grad_norm": 1.1899020671844482, + "learning_rate": 1.8694362017804152e-07, + "loss": 0.4908, + "mean_token_accuracy": 0.8409977555274963, + "num_tokens": 17320058.0, + "step": 442 + }, + { + "epoch": 0.05635415341559598, + "grad_norm": 1.1827667951583862, + "learning_rate": 1.8736752861381941e-07, + "loss": 0.4313, + "mean_token_accuracy": 0.8590105175971985, + "num_tokens": 17360741.0, + "step": 443 + }, + { + "epoch": 0.05648136369418649, + "grad_norm": 1.2485597133636475, + "learning_rate": 1.8779143704959726e-07, + "loss": 0.4521, + "mean_token_accuracy": 0.8525487780570984, + "num_tokens": 17394080.0, + "step": 444 + }, + { + "epoch": 0.056608573972777, + "grad_norm": 1.2842236757278442, + "learning_rate": 1.8821534548537516e-07, + "loss": 0.5084, + "mean_token_accuracy": 0.8361963629722595, + "num_tokens": 17428208.0, + "step": 445 + }, + { + "epoch": 0.05673578425136751, + "grad_norm": 1.176361083984375, + "learning_rate": 1.88639253921153e-07, + "loss": 0.4661, + "mean_token_accuracy": 0.8512870669364929, + "num_tokens": 17473140.0, + "step": 446 + }, + { + "epoch": 0.05686299452995802, + "grad_norm": 1.1556938886642456, + "learning_rate": 1.890631623569309e-07, + "loss": 0.4824, + "mean_token_accuracy": 0.8441887497901917, + "num_tokens": 17517173.0, + "step": 447 + }, + { + "epoch": 0.05699020480854853, + "grad_norm": 1.4052066802978516, + "learning_rate": 1.8948707079270875e-07, + "loss": 0.5169, + "mean_token_accuracy": 0.8294920921325684, + "num_tokens": 17550572.0, + "step": 448 + }, + { + "epoch": 0.057117415087139044, + "grad_norm": 1.1844040155410767, + "learning_rate": 1.8991097922848665e-07, + "loss": 0.4474, + "mean_token_accuracy": 0.8539495468139648, + "num_tokens": 17589605.0, + "step": 449 + }, + { + "epoch": 0.05724462536572955, + "grad_norm": 1.3615939617156982, + "learning_rate": 1.903348876642645e-07, + "loss": 0.5158, + "mean_token_accuracy": 0.8310228586196899, + "num_tokens": 17631488.0, + "step": 450 + }, + { + "epoch": 0.05737183564432006, + "grad_norm": 1.1986457109451294, + "learning_rate": 1.907587961000424e-07, + "loss": 0.4512, + "mean_token_accuracy": 0.853594183921814, + "num_tokens": 17670694.0, + "step": 451 + }, + { + "epoch": 0.05749904592291057, + "grad_norm": 1.1799218654632568, + "learning_rate": 1.9118270453582024e-07, + "loss": 0.4998, + "mean_token_accuracy": 0.8400527238845825, + "num_tokens": 17714380.0, + "step": 452 + }, + { + "epoch": 0.05762625620150108, + "grad_norm": 1.403314232826233, + "learning_rate": 1.9160661297159814e-07, + "loss": 0.5197, + "mean_token_accuracy": 0.8358427286148071, + "num_tokens": 17753778.0, + "step": 453 + }, + { + "epoch": 0.057753466480091595, + "grad_norm": 1.3548085689544678, + "learning_rate": 1.9203052140737599e-07, + "loss": 0.5198, + "mean_token_accuracy": 0.8312859535217285, + "num_tokens": 17788825.0, + "step": 454 + }, + { + "epoch": 0.0578806767586821, + "grad_norm": 1.2567200660705566, + "learning_rate": 1.9245442984315389e-07, + "loss": 0.5072, + "mean_token_accuracy": 0.8387094736099243, + "num_tokens": 17830764.0, + "step": 455 + }, + { + "epoch": 0.05800788703727261, + "grad_norm": 1.4401929378509521, + "learning_rate": 1.9287833827893173e-07, + "loss": 0.4986, + "mean_token_accuracy": 0.8381963968276978, + "num_tokens": 17869403.0, + "step": 456 + }, + { + "epoch": 0.058135097315863124, + "grad_norm": 1.4101616144180298, + "learning_rate": 1.9330224671470963e-07, + "loss": 0.489, + "mean_token_accuracy": 0.8408558964729309, + "num_tokens": 17905452.0, + "step": 457 + }, + { + "epoch": 0.05826230759445363, + "grad_norm": 1.3850566148757935, + "learning_rate": 1.9372615515048748e-07, + "loss": 0.5308, + "mean_token_accuracy": 0.8345245122909546, + "num_tokens": 17940080.0, + "step": 458 + }, + { + "epoch": 0.05838951787304414, + "grad_norm": 1.2980780601501465, + "learning_rate": 1.9415006358626535e-07, + "loss": 0.4848, + "mean_token_accuracy": 0.841887354850769, + "num_tokens": 17976767.0, + "step": 459 + }, + { + "epoch": 0.05851672815163465, + "grad_norm": 1.4119434356689453, + "learning_rate": 1.9457397202204322e-07, + "loss": 0.4674, + "mean_token_accuracy": 0.8454452753067017, + "num_tokens": 18009334.0, + "step": 460 + }, + { + "epoch": 0.05864393843022516, + "grad_norm": 1.275484323501587, + "learning_rate": 1.949978804578211e-07, + "loss": 0.4401, + "mean_token_accuracy": 0.8584188222885132, + "num_tokens": 18044520.0, + "step": 461 + }, + { + "epoch": 0.058771148708815675, + "grad_norm": 1.3859355449676514, + "learning_rate": 1.9542178889359897e-07, + "loss": 0.5352, + "mean_token_accuracy": 0.8263983726501465, + "num_tokens": 18084843.0, + "step": 462 + }, + { + "epoch": 0.05889835898740618, + "grad_norm": 1.3984640836715698, + "learning_rate": 1.9584569732937684e-07, + "loss": 0.4983, + "mean_token_accuracy": 0.8444681167602539, + "num_tokens": 18119009.0, + "step": 463 + }, + { + "epoch": 0.05902556926599669, + "grad_norm": 1.1400843858718872, + "learning_rate": 1.962696057651547e-07, + "loss": 0.4069, + "mean_token_accuracy": 0.8660443425178528, + "num_tokens": 18157278.0, + "step": 464 + }, + { + "epoch": 0.059152779544587204, + "grad_norm": 1.339134693145752, + "learning_rate": 1.9669351420093258e-07, + "loss": 0.5064, + "mean_token_accuracy": 0.8384039402008057, + "num_tokens": 18192960.0, + "step": 465 + }, + { + "epoch": 0.05927998982317771, + "grad_norm": 1.2276933193206787, + "learning_rate": 1.9711742263671046e-07, + "loss": 0.5037, + "mean_token_accuracy": 0.8391491174697876, + "num_tokens": 18238232.0, + "step": 466 + }, + { + "epoch": 0.059407200101768226, + "grad_norm": 1.3401708602905273, + "learning_rate": 1.9754133107248833e-07, + "loss": 0.4596, + "mean_token_accuracy": 0.8496037721633911, + "num_tokens": 18273530.0, + "step": 467 + }, + { + "epoch": 0.059534410380358734, + "grad_norm": 1.2592474222183228, + "learning_rate": 1.979652395082662e-07, + "loss": 0.5159, + "mean_token_accuracy": 0.8365176916122437, + "num_tokens": 18315896.0, + "step": 468 + }, + { + "epoch": 0.05966162065894924, + "grad_norm": 1.12361478805542, + "learning_rate": 1.9838914794404408e-07, + "loss": 0.4253, + "mean_token_accuracy": 0.8606981039047241, + "num_tokens": 18353128.0, + "step": 469 + }, + { + "epoch": 0.059788830937539755, + "grad_norm": 1.2207525968551636, + "learning_rate": 1.9881305637982195e-07, + "loss": 0.4831, + "mean_token_accuracy": 0.8447201251983643, + "num_tokens": 18397167.0, + "step": 470 + }, + { + "epoch": 0.05991604121613026, + "grad_norm": 1.4654051065444946, + "learning_rate": 1.9923696481559982e-07, + "loss": 0.5154, + "mean_token_accuracy": 0.8367762565612793, + "num_tokens": 18431745.0, + "step": 471 + }, + { + "epoch": 0.06004325149472077, + "grad_norm": 1.1982008218765259, + "learning_rate": 1.996608732513777e-07, + "loss": 0.5416, + "mean_token_accuracy": 0.8260452747344971, + "num_tokens": 18475711.0, + "step": 472 + }, + { + "epoch": 0.060170461773311285, + "grad_norm": 1.2323675155639648, + "learning_rate": 2.0008478168715557e-07, + "loss": 0.4277, + "mean_token_accuracy": 0.8587017059326172, + "num_tokens": 18516632.0, + "step": 473 + }, + { + "epoch": 0.06029767205190179, + "grad_norm": 1.3160685300827026, + "learning_rate": 2.0050869012293344e-07, + "loss": 0.4296, + "mean_token_accuracy": 0.8584034442901611, + "num_tokens": 18551941.0, + "step": 474 + }, + { + "epoch": 0.060424882330492306, + "grad_norm": 1.305549144744873, + "learning_rate": 2.009325985587113e-07, + "loss": 0.4519, + "mean_token_accuracy": 0.8532196879386902, + "num_tokens": 18590728.0, + "step": 475 + }, + { + "epoch": 0.060552092609082814, + "grad_norm": 1.3704249858856201, + "learning_rate": 2.0135650699448918e-07, + "loss": 0.5532, + "mean_token_accuracy": 0.8212577104568481, + "num_tokens": 18630875.0, + "step": 476 + }, + { + "epoch": 0.06067930288767332, + "grad_norm": 1.3058950901031494, + "learning_rate": 2.0178041543026706e-07, + "loss": 0.5108, + "mean_token_accuracy": 0.8369344472885132, + "num_tokens": 18669581.0, + "step": 477 + }, + { + "epoch": 0.060806513166263836, + "grad_norm": 1.2241555452346802, + "learning_rate": 2.022043238660449e-07, + "loss": 0.52, + "mean_token_accuracy": 0.8322701454162598, + "num_tokens": 18712328.0, + "step": 478 + }, + { + "epoch": 0.06093372344485434, + "grad_norm": 1.4188748598098755, + "learning_rate": 2.026282323018228e-07, + "loss": 0.513, + "mean_token_accuracy": 0.8342503309249878, + "num_tokens": 18749119.0, + "step": 479 + }, + { + "epoch": 0.06106093372344486, + "grad_norm": 1.207019567489624, + "learning_rate": 2.0305214073760065e-07, + "loss": 0.5091, + "mean_token_accuracy": 0.8386304378509521, + "num_tokens": 18790797.0, + "step": 480 + }, + { + "epoch": 0.061188144002035365, + "grad_norm": 1.3639657497406006, + "learning_rate": 2.0347604917337855e-07, + "loss": 0.5015, + "mean_token_accuracy": 0.8400602340698242, + "num_tokens": 18822601.0, + "step": 481 + }, + { + "epoch": 0.06131535428062587, + "grad_norm": 1.1543186902999878, + "learning_rate": 2.038999576091564e-07, + "loss": 0.4518, + "mean_token_accuracy": 0.854493260383606, + "num_tokens": 18861238.0, + "step": 482 + }, + { + "epoch": 0.06144256455921639, + "grad_norm": 1.249903917312622, + "learning_rate": 2.043238660449343e-07, + "loss": 0.5121, + "mean_token_accuracy": 0.8350730538368225, + "num_tokens": 18900508.0, + "step": 483 + }, + { + "epoch": 0.061569774837806894, + "grad_norm": 1.1785993576049805, + "learning_rate": 2.0474777448071214e-07, + "loss": 0.463, + "mean_token_accuracy": 0.8507912158966064, + "num_tokens": 18939026.0, + "step": 484 + }, + { + "epoch": 0.0616969851163974, + "grad_norm": 1.4430211782455444, + "learning_rate": 2.0517168291649004e-07, + "loss": 0.4891, + "mean_token_accuracy": 0.8421286940574646, + "num_tokens": 18972759.0, + "step": 485 + }, + { + "epoch": 0.061824195394987916, + "grad_norm": 1.316437005996704, + "learning_rate": 2.0559559135226788e-07, + "loss": 0.4967, + "mean_token_accuracy": 0.8361085057258606, + "num_tokens": 19007659.0, + "step": 486 + }, + { + "epoch": 0.06195140567357842, + "grad_norm": 1.2503635883331299, + "learning_rate": 2.0601949978804578e-07, + "loss": 0.4666, + "mean_token_accuracy": 0.8481495380401611, + "num_tokens": 19047810.0, + "step": 487 + }, + { + "epoch": 0.06207861595216894, + "grad_norm": 1.1739288568496704, + "learning_rate": 2.0644340822382363e-07, + "loss": 0.4149, + "mean_token_accuracy": 0.864304780960083, + "num_tokens": 19084814.0, + "step": 488 + }, + { + "epoch": 0.062205826230759445, + "grad_norm": 1.2276710271835327, + "learning_rate": 2.0686731665960153e-07, + "loss": 0.4847, + "mean_token_accuracy": 0.8456525206565857, + "num_tokens": 19121957.0, + "step": 489 + }, + { + "epoch": 0.06233303650934995, + "grad_norm": 1.1939319372177124, + "learning_rate": 2.0729122509537937e-07, + "loss": 0.44, + "mean_token_accuracy": 0.859528660774231, + "num_tokens": 19162161.0, + "step": 490 + }, + { + "epoch": 0.06246024678794047, + "grad_norm": 1.2151645421981812, + "learning_rate": 2.0771513353115727e-07, + "loss": 0.476, + "mean_token_accuracy": 0.8450860977172852, + "num_tokens": 19199384.0, + "step": 491 + }, + { + "epoch": 0.06258745706653097, + "grad_norm": 1.1582905054092407, + "learning_rate": 2.0813904196693512e-07, + "loss": 0.4426, + "mean_token_accuracy": 0.8550142049789429, + "num_tokens": 19241611.0, + "step": 492 + }, + { + "epoch": 0.06271466734512149, + "grad_norm": 1.3565449714660645, + "learning_rate": 2.0856295040271302e-07, + "loss": 0.5154, + "mean_token_accuracy": 0.832330584526062, + "num_tokens": 19277906.0, + "step": 493 + }, + { + "epoch": 0.06284187762371199, + "grad_norm": 1.2659938335418701, + "learning_rate": 2.0898685883849086e-07, + "loss": 0.4832, + "mean_token_accuracy": 0.8464140892028809, + "num_tokens": 19320628.0, + "step": 494 + }, + { + "epoch": 0.0629690879023025, + "grad_norm": 1.2805436849594116, + "learning_rate": 2.0941076727426874e-07, + "loss": 0.4584, + "mean_token_accuracy": 0.8519127368927002, + "num_tokens": 19360707.0, + "step": 495 + }, + { + "epoch": 0.06309629818089302, + "grad_norm": 1.0778884887695312, + "learning_rate": 2.098346757100466e-07, + "loss": 0.4491, + "mean_token_accuracy": 0.853935182094574, + "num_tokens": 19407190.0, + "step": 496 + }, + { + "epoch": 0.06322350845948353, + "grad_norm": 1.2866886854171753, + "learning_rate": 2.1025858414582448e-07, + "loss": 0.4922, + "mean_token_accuracy": 0.8415742516517639, + "num_tokens": 19444032.0, + "step": 497 + }, + { + "epoch": 0.06335071873807403, + "grad_norm": 1.3424586057662964, + "learning_rate": 2.1068249258160238e-07, + "loss": 0.4636, + "mean_token_accuracy": 0.8443846702575684, + "num_tokens": 19478674.0, + "step": 498 + }, + { + "epoch": 0.06347792901666455, + "grad_norm": 1.2660330533981323, + "learning_rate": 2.1110640101738023e-07, + "loss": 0.4515, + "mean_token_accuracy": 0.8532867431640625, + "num_tokens": 19516045.0, + "step": 499 + }, + { + "epoch": 0.06360513929525506, + "grad_norm": 1.2879998683929443, + "learning_rate": 2.1153030945315813e-07, + "loss": 0.4711, + "mean_token_accuracy": 0.8474661111831665, + "num_tokens": 19551744.0, + "step": 500 + }, + { + "epoch": 0.06373234957384556, + "grad_norm": 1.2220885753631592, + "learning_rate": 2.1195421788893597e-07, + "loss": 0.4657, + "mean_token_accuracy": 0.8498556613922119, + "num_tokens": 19586217.0, + "step": 501 + }, + { + "epoch": 0.06385955985243608, + "grad_norm": 1.12691068649292, + "learning_rate": 2.1237812632471387e-07, + "loss": 0.4678, + "mean_token_accuracy": 0.8485896587371826, + "num_tokens": 19627745.0, + "step": 502 + }, + { + "epoch": 0.06398677013102659, + "grad_norm": 1.3297908306121826, + "learning_rate": 2.1280203476049172e-07, + "loss": 0.5807, + "mean_token_accuracy": 0.8133332133293152, + "num_tokens": 19668477.0, + "step": 503 + }, + { + "epoch": 0.06411398040961709, + "grad_norm": 1.184486985206604, + "learning_rate": 2.1322594319626962e-07, + "loss": 0.4854, + "mean_token_accuracy": 0.8412067890167236, + "num_tokens": 19709676.0, + "step": 504 + }, + { + "epoch": 0.0642411906882076, + "grad_norm": 1.6134629249572754, + "learning_rate": 2.1364985163204746e-07, + "loss": 0.4925, + "mean_token_accuracy": 0.8402827382087708, + "num_tokens": 19741021.0, + "step": 505 + }, + { + "epoch": 0.06436840096679812, + "grad_norm": 1.179045557975769, + "learning_rate": 2.1407376006782536e-07, + "loss": 0.4292, + "mean_token_accuracy": 0.8607684969902039, + "num_tokens": 19779157.0, + "step": 506 + }, + { + "epoch": 0.06449561124538863, + "grad_norm": 1.4021302461624146, + "learning_rate": 2.144976685036032e-07, + "loss": 0.4644, + "mean_token_accuracy": 0.8513041734695435, + "num_tokens": 19815925.0, + "step": 507 + }, + { + "epoch": 0.06462282152397913, + "grad_norm": 1.196462631225586, + "learning_rate": 2.149215769393811e-07, + "loss": 0.5054, + "mean_token_accuracy": 0.8374340534210205, + "num_tokens": 19856506.0, + "step": 508 + }, + { + "epoch": 0.06475003180256965, + "grad_norm": 1.3071322441101074, + "learning_rate": 2.1534548537515895e-07, + "loss": 0.4684, + "mean_token_accuracy": 0.8478740453720093, + "num_tokens": 19893483.0, + "step": 509 + }, + { + "epoch": 0.06487724208116016, + "grad_norm": 1.185012936592102, + "learning_rate": 2.1576939381093685e-07, + "loss": 0.5086, + "mean_token_accuracy": 0.8394686579704285, + "num_tokens": 19937059.0, + "step": 510 + }, + { + "epoch": 0.06500445235975066, + "grad_norm": 1.2330578565597534, + "learning_rate": 2.161933022467147e-07, + "loss": 0.4916, + "mean_token_accuracy": 0.8397252559661865, + "num_tokens": 19982069.0, + "step": 511 + }, + { + "epoch": 0.06513166263834118, + "grad_norm": 1.2125115394592285, + "learning_rate": 2.166172106824926e-07, + "loss": 0.4747, + "mean_token_accuracy": 0.8494025468826294, + "num_tokens": 20028218.0, + "step": 512 + }, + { + "epoch": 0.06525887291693169, + "grad_norm": 1.3077689409255981, + "learning_rate": 2.1704111911827044e-07, + "loss": 0.4662, + "mean_token_accuracy": 0.8480094075202942, + "num_tokens": 20066246.0, + "step": 513 + }, + { + "epoch": 0.0653860831955222, + "grad_norm": 1.360376000404358, + "learning_rate": 2.1746502755404831e-07, + "loss": 0.5334, + "mean_token_accuracy": 0.8324720859527588, + "num_tokens": 20108770.0, + "step": 514 + }, + { + "epoch": 0.06551329347411271, + "grad_norm": 1.279844045639038, + "learning_rate": 2.178889359898262e-07, + "loss": 0.5164, + "mean_token_accuracy": 0.8360731601715088, + "num_tokens": 20145772.0, + "step": 515 + }, + { + "epoch": 0.06564050375270322, + "grad_norm": 1.2371612787246704, + "learning_rate": 2.1831284442560406e-07, + "loss": 0.5204, + "mean_token_accuracy": 0.8339216709136963, + "num_tokens": 20189756.0, + "step": 516 + }, + { + "epoch": 0.06576771403129372, + "grad_norm": 1.2954810857772827, + "learning_rate": 2.1873675286138193e-07, + "loss": 0.5255, + "mean_token_accuracy": 0.8302014470100403, + "num_tokens": 20232816.0, + "step": 517 + }, + { + "epoch": 0.06589492430988424, + "grad_norm": 1.3299764394760132, + "learning_rate": 2.191606612971598e-07, + "loss": 0.546, + "mean_token_accuracy": 0.8246381282806396, + "num_tokens": 20274216.0, + "step": 518 + }, + { + "epoch": 0.06602213458847475, + "grad_norm": 1.3891448974609375, + "learning_rate": 2.1958456973293768e-07, + "loss": 0.5248, + "mean_token_accuracy": 0.8284626007080078, + "num_tokens": 20314222.0, + "step": 519 + }, + { + "epoch": 0.06614934486706527, + "grad_norm": 1.085004448890686, + "learning_rate": 2.2000847816871555e-07, + "loss": 0.4101, + "mean_token_accuracy": 0.8621069192886353, + "num_tokens": 20354945.0, + "step": 520 + }, + { + "epoch": 0.06627655514565577, + "grad_norm": 1.2341821193695068, + "learning_rate": 2.2043238660449342e-07, + "loss": 0.4578, + "mean_token_accuracy": 0.8536818027496338, + "num_tokens": 20395378.0, + "step": 521 + }, + { + "epoch": 0.06640376542424628, + "grad_norm": 1.1662664413452148, + "learning_rate": 2.208562950402713e-07, + "loss": 0.4492, + "mean_token_accuracy": 0.8509310483932495, + "num_tokens": 20433829.0, + "step": 522 + }, + { + "epoch": 0.0665309757028368, + "grad_norm": 1.1855292320251465, + "learning_rate": 2.2128020347604917e-07, + "loss": 0.4863, + "mean_token_accuracy": 0.8414678573608398, + "num_tokens": 20474167.0, + "step": 523 + }, + { + "epoch": 0.0666581859814273, + "grad_norm": 1.1541199684143066, + "learning_rate": 2.2170411191182704e-07, + "loss": 0.4587, + "mean_token_accuracy": 0.8505557775497437, + "num_tokens": 20522411.0, + "step": 524 + }, + { + "epoch": 0.06678539626001781, + "grad_norm": 1.456713080406189, + "learning_rate": 2.221280203476049e-07, + "loss": 0.501, + "mean_token_accuracy": 0.8363704085350037, + "num_tokens": 20557052.0, + "step": 525 + }, + { + "epoch": 0.06691260653860832, + "grad_norm": 1.2639129161834717, + "learning_rate": 2.2255192878338279e-07, + "loss": 0.5019, + "mean_token_accuracy": 0.838425874710083, + "num_tokens": 20594601.0, + "step": 526 + }, + { + "epoch": 0.06703981681719882, + "grad_norm": 1.3695533275604248, + "learning_rate": 2.2297583721916066e-07, + "loss": 0.4896, + "mean_token_accuracy": 0.8414967060089111, + "num_tokens": 20630354.0, + "step": 527 + }, + { + "epoch": 0.06716702709578934, + "grad_norm": 1.2133221626281738, + "learning_rate": 2.2339974565493853e-07, + "loss": 0.4445, + "mean_token_accuracy": 0.8552544116973877, + "num_tokens": 20671446.0, + "step": 528 + }, + { + "epoch": 0.06729423737437985, + "grad_norm": 1.24630868434906, + "learning_rate": 2.238236540907164e-07, + "loss": 0.4953, + "mean_token_accuracy": 0.8389627933502197, + "num_tokens": 20711945.0, + "step": 529 + }, + { + "epoch": 0.06742144765297035, + "grad_norm": 1.2471237182617188, + "learning_rate": 2.2424756252649428e-07, + "loss": 0.4714, + "mean_token_accuracy": 0.8460405468940735, + "num_tokens": 20747849.0, + "step": 530 + }, + { + "epoch": 0.06754865793156087, + "grad_norm": 1.265567660331726, + "learning_rate": 2.2467147096227215e-07, + "loss": 0.4564, + "mean_token_accuracy": 0.8519958257675171, + "num_tokens": 20783502.0, + "step": 531 + }, + { + "epoch": 0.06767586821015138, + "grad_norm": 1.3666963577270508, + "learning_rate": 2.2509537939805002e-07, + "loss": 0.4686, + "mean_token_accuracy": 0.8477373123168945, + "num_tokens": 20815362.0, + "step": 532 + }, + { + "epoch": 0.0678030784887419, + "grad_norm": 1.261491060256958, + "learning_rate": 2.2551928783382787e-07, + "loss": 0.4702, + "mean_token_accuracy": 0.8466361165046692, + "num_tokens": 20852883.0, + "step": 533 + }, + { + "epoch": 0.0679302887673324, + "grad_norm": 1.2067711353302002, + "learning_rate": 2.2594319626960577e-07, + "loss": 0.4764, + "mean_token_accuracy": 0.8473196029663086, + "num_tokens": 20892490.0, + "step": 534 + }, + { + "epoch": 0.06805749904592291, + "grad_norm": 1.246506690979004, + "learning_rate": 2.263671047053836e-07, + "loss": 0.4039, + "mean_token_accuracy": 0.8642301559448242, + "num_tokens": 20929833.0, + "step": 535 + }, + { + "epoch": 0.06818470932451343, + "grad_norm": 1.129642128944397, + "learning_rate": 2.267910131411615e-07, + "loss": 0.4644, + "mean_token_accuracy": 0.8508070707321167, + "num_tokens": 20972437.0, + "step": 536 + }, + { + "epoch": 0.06831191960310393, + "grad_norm": 1.43009614944458, + "learning_rate": 2.2721492157693936e-07, + "loss": 0.4561, + "mean_token_accuracy": 0.8486272096633911, + "num_tokens": 21003231.0, + "step": 537 + }, + { + "epoch": 0.06843912988169444, + "grad_norm": 1.1515624523162842, + "learning_rate": 2.2763883001271726e-07, + "loss": 0.4409, + "mean_token_accuracy": 0.8541946411132812, + "num_tokens": 21041474.0, + "step": 538 + }, + { + "epoch": 0.06856634016028496, + "grad_norm": 1.2007867097854614, + "learning_rate": 2.280627384484951e-07, + "loss": 0.5019, + "mean_token_accuracy": 0.8354278802871704, + "num_tokens": 21083795.0, + "step": 539 + }, + { + "epoch": 0.06869355043887546, + "grad_norm": 1.3443752527236938, + "learning_rate": 2.28486646884273e-07, + "loss": 0.469, + "mean_token_accuracy": 0.8458566665649414, + "num_tokens": 21122342.0, + "step": 540 + }, + { + "epoch": 0.06882076071746597, + "grad_norm": 1.4629448652267456, + "learning_rate": 2.2891055532005085e-07, + "loss": 0.513, + "mean_token_accuracy": 0.8351849913597107, + "num_tokens": 21156568.0, + "step": 541 + }, + { + "epoch": 0.06894797099605648, + "grad_norm": 1.383427619934082, + "learning_rate": 2.2933446375582875e-07, + "loss": 0.4872, + "mean_token_accuracy": 0.8421803116798401, + "num_tokens": 21189615.0, + "step": 542 + }, + { + "epoch": 0.06907518127464699, + "grad_norm": 1.2505011558532715, + "learning_rate": 2.297583721916066e-07, + "loss": 0.4469, + "mean_token_accuracy": 0.8531418442726135, + "num_tokens": 21230808.0, + "step": 543 + }, + { + "epoch": 0.0692023915532375, + "grad_norm": 1.204485535621643, + "learning_rate": 2.301822806273845e-07, + "loss": 0.4577, + "mean_token_accuracy": 0.8520354628562927, + "num_tokens": 21274330.0, + "step": 544 + }, + { + "epoch": 0.06932960183182801, + "grad_norm": 1.3363573551177979, + "learning_rate": 2.3060618906316234e-07, + "loss": 0.4958, + "mean_token_accuracy": 0.8429233431816101, + "num_tokens": 21311022.0, + "step": 545 + }, + { + "epoch": 0.06945681211041853, + "grad_norm": 1.277798056602478, + "learning_rate": 2.3103009749894024e-07, + "loss": 0.4808, + "mean_token_accuracy": 0.8426942825317383, + "num_tokens": 21348753.0, + "step": 546 + }, + { + "epoch": 0.06958402238900903, + "grad_norm": 1.1391088962554932, + "learning_rate": 2.3145400593471808e-07, + "loss": 0.4947, + "mean_token_accuracy": 0.8386443853378296, + "num_tokens": 21394110.0, + "step": 547 + }, + { + "epoch": 0.06971123266759954, + "grad_norm": 1.362105131149292, + "learning_rate": 2.3187791437049598e-07, + "loss": 0.5177, + "mean_token_accuracy": 0.8274474143981934, + "num_tokens": 21427523.0, + "step": 548 + }, + { + "epoch": 0.06983844294619006, + "grad_norm": 1.357521891593933, + "learning_rate": 2.3230182280627383e-07, + "loss": 0.4519, + "mean_token_accuracy": 0.8530628681182861, + "num_tokens": 21457697.0, + "step": 549 + }, + { + "epoch": 0.06996565322478056, + "grad_norm": 1.1736619472503662, + "learning_rate": 2.327257312420517e-07, + "loss": 0.44, + "mean_token_accuracy": 0.8566004037857056, + "num_tokens": 21494759.0, + "step": 550 + }, + { + "epoch": 0.07009286350337107, + "grad_norm": 1.277370810508728, + "learning_rate": 2.3314963967782957e-07, + "loss": 0.4566, + "mean_token_accuracy": 0.8487544655799866, + "num_tokens": 21532692.0, + "step": 551 + }, + { + "epoch": 0.07022007378196159, + "grad_norm": 1.0949057340621948, + "learning_rate": 2.3357354811360745e-07, + "loss": 0.4815, + "mean_token_accuracy": 0.8447506427764893, + "num_tokens": 21577363.0, + "step": 552 + }, + { + "epoch": 0.07034728406055209, + "grad_norm": 1.429661750793457, + "learning_rate": 2.3399745654938532e-07, + "loss": 0.4838, + "mean_token_accuracy": 0.8447190523147583, + "num_tokens": 21610873.0, + "step": 553 + }, + { + "epoch": 0.0704744943391426, + "grad_norm": 1.3747761249542236, + "learning_rate": 2.344213649851632e-07, + "loss": 0.4809, + "mean_token_accuracy": 0.8442853093147278, + "num_tokens": 21648556.0, + "step": 554 + }, + { + "epoch": 0.07060170461773312, + "grad_norm": 1.1960185766220093, + "learning_rate": 2.3484527342094106e-07, + "loss": 0.5544, + "mean_token_accuracy": 0.8252063989639282, + "num_tokens": 21693360.0, + "step": 555 + }, + { + "epoch": 0.07072891489632362, + "grad_norm": 1.3218700885772705, + "learning_rate": 2.3526918185671894e-07, + "loss": 0.5174, + "mean_token_accuracy": 0.8318436741828918, + "num_tokens": 21731241.0, + "step": 556 + }, + { + "epoch": 0.07085612517491413, + "grad_norm": 1.1588783264160156, + "learning_rate": 2.356930902924968e-07, + "loss": 0.4539, + "mean_token_accuracy": 0.8528816103935242, + "num_tokens": 21772570.0, + "step": 557 + }, + { + "epoch": 0.07098333545350465, + "grad_norm": 1.2382597923278809, + "learning_rate": 2.3611699872827468e-07, + "loss": 0.537, + "mean_token_accuracy": 0.8268383741378784, + "num_tokens": 21817722.0, + "step": 558 + }, + { + "epoch": 0.07111054573209516, + "grad_norm": 1.2605916261672974, + "learning_rate": 2.3654090716405255e-07, + "loss": 0.4799, + "mean_token_accuracy": 0.8456541895866394, + "num_tokens": 21856681.0, + "step": 559 + }, + { + "epoch": 0.07123775601068566, + "grad_norm": 1.332625389099121, + "learning_rate": 2.3696481559983043e-07, + "loss": 0.5155, + "mean_token_accuracy": 0.8327649831771851, + "num_tokens": 21890489.0, + "step": 560 + }, + { + "epoch": 0.07136496628927617, + "grad_norm": 1.2533526420593262, + "learning_rate": 2.373887240356083e-07, + "loss": 0.5048, + "mean_token_accuracy": 0.8366527557373047, + "num_tokens": 21927924.0, + "step": 561 + }, + { + "epoch": 0.07149217656786669, + "grad_norm": 1.3491190671920776, + "learning_rate": 2.3781263247138617e-07, + "loss": 0.4656, + "mean_token_accuracy": 0.848772406578064, + "num_tokens": 21966084.0, + "step": 562 + }, + { + "epoch": 0.07161938684645719, + "grad_norm": 1.3347221612930298, + "learning_rate": 2.3823654090716404e-07, + "loss": 0.4771, + "mean_token_accuracy": 0.8457971811294556, + "num_tokens": 22002483.0, + "step": 563 + }, + { + "epoch": 0.0717465971250477, + "grad_norm": 1.1589659452438354, + "learning_rate": 2.386604493429419e-07, + "loss": 0.4139, + "mean_token_accuracy": 0.8599945306777954, + "num_tokens": 22040430.0, + "step": 564 + }, + { + "epoch": 0.07187380740363822, + "grad_norm": 1.3230910301208496, + "learning_rate": 2.390843577787198e-07, + "loss": 0.5151, + "mean_token_accuracy": 0.8318783044815063, + "num_tokens": 22079526.0, + "step": 565 + }, + { + "epoch": 0.07200101768222872, + "grad_norm": 1.0385947227478027, + "learning_rate": 2.3950826621449766e-07, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8694071173667908, + "num_tokens": 22124555.0, + "step": 566 + }, + { + "epoch": 0.07212822796081923, + "grad_norm": 1.122721552848816, + "learning_rate": 2.3993217465027556e-07, + "loss": 0.4664, + "mean_token_accuracy": 0.8470696210861206, + "num_tokens": 22166335.0, + "step": 567 + }, + { + "epoch": 0.07225543823940975, + "grad_norm": 1.3404991626739502, + "learning_rate": 2.403560830860534e-07, + "loss": 0.5142, + "mean_token_accuracy": 0.8370646238327026, + "num_tokens": 22207329.0, + "step": 568 + }, + { + "epoch": 0.07238264851800025, + "grad_norm": 1.3727043867111206, + "learning_rate": 2.4077999152183125e-07, + "loss": 0.5431, + "mean_token_accuracy": 0.8265917301177979, + "num_tokens": 22245590.0, + "step": 569 + }, + { + "epoch": 0.07250985879659076, + "grad_norm": 1.127792239189148, + "learning_rate": 2.4120389995760915e-07, + "loss": 0.4288, + "mean_token_accuracy": 0.8623819947242737, + "num_tokens": 22284709.0, + "step": 570 + }, + { + "epoch": 0.07263706907518128, + "grad_norm": 1.0938098430633545, + "learning_rate": 2.41627808393387e-07, + "loss": 0.4527, + "mean_token_accuracy": 0.8508040308952332, + "num_tokens": 22330169.0, + "step": 571 + }, + { + "epoch": 0.07276427935377179, + "grad_norm": 1.303192377090454, + "learning_rate": 2.420517168291649e-07, + "loss": 0.4665, + "mean_token_accuracy": 0.8516995906829834, + "num_tokens": 22364558.0, + "step": 572 + }, + { + "epoch": 0.07289148963236229, + "grad_norm": 1.2087165117263794, + "learning_rate": 2.4247562526494274e-07, + "loss": 0.4278, + "mean_token_accuracy": 0.8582003116607666, + "num_tokens": 22398931.0, + "step": 573 + }, + { + "epoch": 0.0730186999109528, + "grad_norm": 1.146281123161316, + "learning_rate": 2.4289953370072064e-07, + "loss": 0.4942, + "mean_token_accuracy": 0.838986337184906, + "num_tokens": 22439547.0, + "step": 574 + }, + { + "epoch": 0.07314591018954332, + "grad_norm": 1.1865622997283936, + "learning_rate": 2.433234421364985e-07, + "loss": 0.4544, + "mean_token_accuracy": 0.854751467704773, + "num_tokens": 22477865.0, + "step": 575 + }, + { + "epoch": 0.07327312046813382, + "grad_norm": 1.153125286102295, + "learning_rate": 2.437473505722764e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8603643774986267, + "num_tokens": 22516093.0, + "step": 576 + }, + { + "epoch": 0.07340033074672433, + "grad_norm": 1.2372262477874756, + "learning_rate": 2.4417125900805423e-07, + "loss": 0.4453, + "mean_token_accuracy": 0.8497856259346008, + "num_tokens": 22553427.0, + "step": 577 + }, + { + "epoch": 0.07352754102531485, + "grad_norm": 1.3636460304260254, + "learning_rate": 2.4459516744383213e-07, + "loss": 0.4901, + "mean_token_accuracy": 0.8431509733200073, + "num_tokens": 22589174.0, + "step": 578 + }, + { + "epoch": 0.07365475130390535, + "grad_norm": 1.2190228700637817, + "learning_rate": 2.4501907587961e-07, + "loss": 0.4549, + "mean_token_accuracy": 0.8514197468757629, + "num_tokens": 22625183.0, + "step": 579 + }, + { + "epoch": 0.07378196158249586, + "grad_norm": 1.3064100742340088, + "learning_rate": 2.454429843153879e-07, + "loss": 0.5594, + "mean_token_accuracy": 0.8191213011741638, + "num_tokens": 22665376.0, + "step": 580 + }, + { + "epoch": 0.07390917186108638, + "grad_norm": 1.2744779586791992, + "learning_rate": 2.458668927511657e-07, + "loss": 0.4552, + "mean_token_accuracy": 0.8488576412200928, + "num_tokens": 22698830.0, + "step": 581 + }, + { + "epoch": 0.07403638213967688, + "grad_norm": 1.1289525032043457, + "learning_rate": 2.462908011869436e-07, + "loss": 0.4274, + "mean_token_accuracy": 0.8578306436538696, + "num_tokens": 22738465.0, + "step": 582 + }, + { + "epoch": 0.0741635924182674, + "grad_norm": 1.1741828918457031, + "learning_rate": 2.4671470962272147e-07, + "loss": 0.4479, + "mean_token_accuracy": 0.8530169725418091, + "num_tokens": 22781296.0, + "step": 583 + }, + { + "epoch": 0.07429080269685791, + "grad_norm": 1.1795662641525269, + "learning_rate": 2.4713861805849937e-07, + "loss": 0.4176, + "mean_token_accuracy": 0.861949622631073, + "num_tokens": 22820201.0, + "step": 584 + }, + { + "epoch": 0.07441801297544842, + "grad_norm": 1.0983035564422607, + "learning_rate": 2.475625264942772e-07, + "loss": 0.4379, + "mean_token_accuracy": 0.8568512201309204, + "num_tokens": 22860848.0, + "step": 585 + }, + { + "epoch": 0.07454522325403892, + "grad_norm": 1.3079049587249756, + "learning_rate": 2.479864349300551e-07, + "loss": 0.4653, + "mean_token_accuracy": 0.8493970036506653, + "num_tokens": 22897619.0, + "step": 586 + }, + { + "epoch": 0.07467243353262944, + "grad_norm": 1.2491142749786377, + "learning_rate": 2.4841034336583296e-07, + "loss": 0.4252, + "mean_token_accuracy": 0.8547952175140381, + "num_tokens": 22930003.0, + "step": 587 + }, + { + "epoch": 0.07479964381121995, + "grad_norm": 1.2294071912765503, + "learning_rate": 2.488342518016108e-07, + "loss": 0.4929, + "mean_token_accuracy": 0.8381862044334412, + "num_tokens": 22968856.0, + "step": 588 + }, + { + "epoch": 0.07492685408981045, + "grad_norm": 1.1732038259506226, + "learning_rate": 2.492581602373887e-07, + "loss": 0.4413, + "mean_token_accuracy": 0.8557199239730835, + "num_tokens": 23008576.0, + "step": 589 + }, + { + "epoch": 0.07505406436840097, + "grad_norm": 1.1488713026046753, + "learning_rate": 2.4968206867316655e-07, + "loss": 0.482, + "mean_token_accuracy": 0.8434444665908813, + "num_tokens": 23054653.0, + "step": 590 + }, + { + "epoch": 0.07518127464699148, + "grad_norm": 1.2170549631118774, + "learning_rate": 2.5010597710894445e-07, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.871629536151886, + "num_tokens": 23087096.0, + "step": 591 + }, + { + "epoch": 0.07530848492558198, + "grad_norm": 1.254749059677124, + "learning_rate": 2.505298855447223e-07, + "loss": 0.462, + "mean_token_accuracy": 0.8499335646629333, + "num_tokens": 23129805.0, + "step": 592 + }, + { + "epoch": 0.0754356952041725, + "grad_norm": 1.2117030620574951, + "learning_rate": 2.509537939805002e-07, + "loss": 0.4581, + "mean_token_accuracy": 0.8526809215545654, + "num_tokens": 23172023.0, + "step": 593 + }, + { + "epoch": 0.07556290548276301, + "grad_norm": 1.386224627494812, + "learning_rate": 2.513777024162781e-07, + "loss": 0.4572, + "mean_token_accuracy": 0.8518604040145874, + "num_tokens": 23203995.0, + "step": 594 + }, + { + "epoch": 0.07569011576135352, + "grad_norm": 1.1633352041244507, + "learning_rate": 2.5180161085205594e-07, + "loss": 0.4443, + "mean_token_accuracy": 0.854189395904541, + "num_tokens": 23242846.0, + "step": 595 + }, + { + "epoch": 0.07581732603994402, + "grad_norm": 1.3985027074813843, + "learning_rate": 2.522255192878338e-07, + "loss": 0.492, + "mean_token_accuracy": 0.8402031064033508, + "num_tokens": 23281710.0, + "step": 596 + }, + { + "epoch": 0.07594453631853454, + "grad_norm": 1.1638206243515015, + "learning_rate": 2.526494277236117e-07, + "loss": 0.4743, + "mean_token_accuracy": 0.8474156856536865, + "num_tokens": 23318352.0, + "step": 597 + }, + { + "epoch": 0.07607174659712505, + "grad_norm": 1.1758321523666382, + "learning_rate": 2.530733361593896e-07, + "loss": 0.4434, + "mean_token_accuracy": 0.854390561580658, + "num_tokens": 23357005.0, + "step": 598 + }, + { + "epoch": 0.07619895687571555, + "grad_norm": 1.2052654027938843, + "learning_rate": 2.5349724459516743e-07, + "loss": 0.4599, + "mean_token_accuracy": 0.8499246835708618, + "num_tokens": 23396374.0, + "step": 599 + }, + { + "epoch": 0.07632616715430607, + "grad_norm": 1.1909972429275513, + "learning_rate": 2.539211530309453e-07, + "loss": 0.4165, + "mean_token_accuracy": 0.8603327870368958, + "num_tokens": 23428746.0, + "step": 600 + }, + { + "epoch": 0.07645337743289658, + "grad_norm": 1.39939284324646, + "learning_rate": 2.543450614667232e-07, + "loss": 0.5033, + "mean_token_accuracy": 0.8367109298706055, + "num_tokens": 23461839.0, + "step": 601 + }, + { + "epoch": 0.07658058771148708, + "grad_norm": 1.3410117626190186, + "learning_rate": 2.547689699025011e-07, + "loss": 0.5112, + "mean_token_accuracy": 0.8318374156951904, + "num_tokens": 23499911.0, + "step": 602 + }, + { + "epoch": 0.0767077979900776, + "grad_norm": 1.2555534839630127, + "learning_rate": 2.551928783382789e-07, + "loss": 0.4668, + "mean_token_accuracy": 0.8458245992660522, + "num_tokens": 23542119.0, + "step": 603 + }, + { + "epoch": 0.07683500826866811, + "grad_norm": 1.3044556379318237, + "learning_rate": 2.5561678677405677e-07, + "loss": 0.4359, + "mean_token_accuracy": 0.8548621535301208, + "num_tokens": 23572423.0, + "step": 604 + }, + { + "epoch": 0.07696221854725861, + "grad_norm": 1.2117764949798584, + "learning_rate": 2.5604069520983467e-07, + "loss": 0.4883, + "mean_token_accuracy": 0.8395248651504517, + "num_tokens": 23611149.0, + "step": 605 + }, + { + "epoch": 0.07708942882584913, + "grad_norm": 1.2444924116134644, + "learning_rate": 2.564646036456125e-07, + "loss": 0.4506, + "mean_token_accuracy": 0.850561261177063, + "num_tokens": 23656863.0, + "step": 606 + }, + { + "epoch": 0.07721663910443964, + "grad_norm": 1.2606738805770874, + "learning_rate": 2.568885120813904e-07, + "loss": 0.4424, + "mean_token_accuracy": 0.8519142866134644, + "num_tokens": 23695147.0, + "step": 607 + }, + { + "epoch": 0.07734384938303016, + "grad_norm": 1.1360390186309814, + "learning_rate": 2.5731242051716826e-07, + "loss": 0.4527, + "mean_token_accuracy": 0.8526579737663269, + "num_tokens": 23734249.0, + "step": 608 + }, + { + "epoch": 0.07747105966162066, + "grad_norm": 1.2332209348678589, + "learning_rate": 2.5773632895294616e-07, + "loss": 0.487, + "mean_token_accuracy": 0.8431392312049866, + "num_tokens": 23773004.0, + "step": 609 + }, + { + "epoch": 0.07759826994021117, + "grad_norm": 1.2304357290267944, + "learning_rate": 2.58160237388724e-07, + "loss": 0.4145, + "mean_token_accuracy": 0.8612804412841797, + "num_tokens": 23805172.0, + "step": 610 + }, + { + "epoch": 0.07772548021880168, + "grad_norm": 1.190019965171814, + "learning_rate": 2.585841458245019e-07, + "loss": 0.4506, + "mean_token_accuracy": 0.8517184853553772, + "num_tokens": 23841896.0, + "step": 611 + }, + { + "epoch": 0.07785269049739219, + "grad_norm": 1.1630992889404297, + "learning_rate": 2.5900805426027975e-07, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.8659379482269287, + "num_tokens": 23876102.0, + "step": 612 + }, + { + "epoch": 0.0779799007759827, + "grad_norm": 1.2597746849060059, + "learning_rate": 2.5943196269605765e-07, + "loss": 0.4723, + "mean_token_accuracy": 0.8520635962486267, + "num_tokens": 23915422.0, + "step": 613 + }, + { + "epoch": 0.07810711105457321, + "grad_norm": 1.122149109840393, + "learning_rate": 2.598558711318355e-07, + "loss": 0.4656, + "mean_token_accuracy": 0.8504536747932434, + "num_tokens": 23962505.0, + "step": 614 + }, + { + "epoch": 0.07823432133316371, + "grad_norm": 1.3193531036376953, + "learning_rate": 2.602797795676134e-07, + "loss": 0.4927, + "mean_token_accuracy": 0.8396002054214478, + "num_tokens": 24001453.0, + "step": 615 + }, + { + "epoch": 0.07836153161175423, + "grad_norm": 1.2662749290466309, + "learning_rate": 2.6070368800339124e-07, + "loss": 0.4752, + "mean_token_accuracy": 0.840015172958374, + "num_tokens": 24036469.0, + "step": 616 + }, + { + "epoch": 0.07848874189034474, + "grad_norm": 1.305794358253479, + "learning_rate": 2.6112759643916914e-07, + "loss": 0.4274, + "mean_token_accuracy": 0.8581532835960388, + "num_tokens": 24068436.0, + "step": 617 + }, + { + "epoch": 0.07861595216893524, + "grad_norm": 1.2849249839782715, + "learning_rate": 2.61551504874947e-07, + "loss": 0.4477, + "mean_token_accuracy": 0.8528841733932495, + "num_tokens": 24102148.0, + "step": 618 + }, + { + "epoch": 0.07874316244752576, + "grad_norm": 1.1257063150405884, + "learning_rate": 2.619754133107249e-07, + "loss": 0.4379, + "mean_token_accuracy": 0.8557441830635071, + "num_tokens": 24144581.0, + "step": 619 + }, + { + "epoch": 0.07887037272611627, + "grad_norm": 1.330222249031067, + "learning_rate": 2.623993217465028e-07, + "loss": 0.4858, + "mean_token_accuracy": 0.8393477201461792, + "num_tokens": 24179690.0, + "step": 620 + }, + { + "epoch": 0.07899758300470679, + "grad_norm": 1.1635509729385376, + "learning_rate": 2.6282323018228063e-07, + "loss": 0.452, + "mean_token_accuracy": 0.8546519875526428, + "num_tokens": 24221592.0, + "step": 621 + }, + { + "epoch": 0.07912479328329729, + "grad_norm": 1.2306252717971802, + "learning_rate": 2.632471386180585e-07, + "loss": 0.4959, + "mean_token_accuracy": 0.8398193717002869, + "num_tokens": 24262041.0, + "step": 622 + }, + { + "epoch": 0.0792520035618878, + "grad_norm": 1.3029898405075073, + "learning_rate": 2.6367104705383637e-07, + "loss": 0.5039, + "mean_token_accuracy": 0.8338828086853027, + "num_tokens": 24297290.0, + "step": 623 + }, + { + "epoch": 0.07937921384047832, + "grad_norm": 1.119004249572754, + "learning_rate": 2.6409495548961427e-07, + "loss": 0.5036, + "mean_token_accuracy": 0.8395726680755615, + "num_tokens": 24340441.0, + "step": 624 + }, + { + "epoch": 0.07950642411906882, + "grad_norm": 1.3799697160720825, + "learning_rate": 2.6451886392539206e-07, + "loss": 0.4746, + "mean_token_accuracy": 0.8490003347396851, + "num_tokens": 24371860.0, + "step": 625 + }, + { + "epoch": 0.07963363439765933, + "grad_norm": 1.1764256954193115, + "learning_rate": 2.6494277236116996e-07, + "loss": 0.4367, + "mean_token_accuracy": 0.8535729646682739, + "num_tokens": 24413496.0, + "step": 626 + }, + { + "epoch": 0.07976084467624985, + "grad_norm": 1.2710614204406738, + "learning_rate": 2.6536668079694786e-07, + "loss": 0.5263, + "mean_token_accuracy": 0.8301886916160583, + "num_tokens": 24452792.0, + "step": 627 + }, + { + "epoch": 0.07988805495484035, + "grad_norm": 1.171526312828064, + "learning_rate": 2.6579058923272576e-07, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8698180913925171, + "num_tokens": 24487106.0, + "step": 628 + }, + { + "epoch": 0.08001526523343086, + "grad_norm": 1.2421188354492188, + "learning_rate": 2.6621449766850356e-07, + "loss": 0.4751, + "mean_token_accuracy": 0.8454350233078003, + "num_tokens": 24524149.0, + "step": 629 + }, + { + "epoch": 0.08014247551202137, + "grad_norm": 1.1952866315841675, + "learning_rate": 2.6663840610428145e-07, + "loss": 0.4287, + "mean_token_accuracy": 0.8598816394805908, + "num_tokens": 24559576.0, + "step": 630 + }, + { + "epoch": 0.08026968579061187, + "grad_norm": 1.0287890434265137, + "learning_rate": 2.6706231454005935e-07, + "loss": 0.4349, + "mean_token_accuracy": 0.8580155372619629, + "num_tokens": 24607453.0, + "step": 631 + }, + { + "epoch": 0.08039689606920239, + "grad_norm": 1.124003291130066, + "learning_rate": 2.6748622297583725e-07, + "loss": 0.4437, + "mean_token_accuracy": 0.8530983328819275, + "num_tokens": 24651137.0, + "step": 632 + }, + { + "epoch": 0.0805241063477929, + "grad_norm": 1.26737642288208, + "learning_rate": 2.6791013141161505e-07, + "loss": 0.4552, + "mean_token_accuracy": 0.8542612791061401, + "num_tokens": 24687283.0, + "step": 633 + }, + { + "epoch": 0.08065131662638342, + "grad_norm": 1.4140870571136475, + "learning_rate": 2.6833403984739294e-07, + "loss": 0.4468, + "mean_token_accuracy": 0.8522279858589172, + "num_tokens": 24724320.0, + "step": 634 + }, + { + "epoch": 0.08077852690497392, + "grad_norm": 1.057611107826233, + "learning_rate": 2.6875794828317084e-07, + "loss": 0.4349, + "mean_token_accuracy": 0.8606472611427307, + "num_tokens": 24771089.0, + "step": 635 + }, + { + "epoch": 0.08090573718356443, + "grad_norm": 1.3160995244979858, + "learning_rate": 2.6918185671894874e-07, + "loss": 0.4895, + "mean_token_accuracy": 0.844670295715332, + "num_tokens": 24806456.0, + "step": 636 + }, + { + "epoch": 0.08103294746215495, + "grad_norm": 1.2652838230133057, + "learning_rate": 2.6960576515472654e-07, + "loss": 0.5367, + "mean_token_accuracy": 0.8252832889556885, + "num_tokens": 24848774.0, + "step": 637 + }, + { + "epoch": 0.08116015774074545, + "grad_norm": 1.0207197666168213, + "learning_rate": 2.7002967359050443e-07, + "loss": 0.4316, + "mean_token_accuracy": 0.8584244251251221, + "num_tokens": 24891911.0, + "step": 638 + }, + { + "epoch": 0.08128736801933596, + "grad_norm": 1.0817497968673706, + "learning_rate": 2.7045358202628233e-07, + "loss": 0.4716, + "mean_token_accuracy": 0.8427593111991882, + "num_tokens": 24939431.0, + "step": 639 + }, + { + "epoch": 0.08141457829792648, + "grad_norm": 1.2088834047317505, + "learning_rate": 2.7087749046206023e-07, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8602349758148193, + "num_tokens": 24973474.0, + "step": 640 + }, + { + "epoch": 0.08154178857651698, + "grad_norm": 1.5172066688537598, + "learning_rate": 2.71301398897838e-07, + "loss": 0.4868, + "mean_token_accuracy": 0.8402733206748962, + "num_tokens": 25012285.0, + "step": 641 + }, + { + "epoch": 0.08166899885510749, + "grad_norm": 1.1215780973434448, + "learning_rate": 2.717253073336159e-07, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8674924373626709, + "num_tokens": 25055880.0, + "step": 642 + }, + { + "epoch": 0.081796209133698, + "grad_norm": 1.0728952884674072, + "learning_rate": 2.721492157693938e-07, + "loss": 0.3998, + "mean_token_accuracy": 0.8660115003585815, + "num_tokens": 25099085.0, + "step": 643 + }, + { + "epoch": 0.0819234194122885, + "grad_norm": 1.134097933769226, + "learning_rate": 2.7257312420517167e-07, + "loss": 0.4406, + "mean_token_accuracy": 0.8558831214904785, + "num_tokens": 25138987.0, + "step": 644 + }, + { + "epoch": 0.08205062969087902, + "grad_norm": 1.0679535865783691, + "learning_rate": 2.729970326409495e-07, + "loss": 0.4631, + "mean_token_accuracy": 0.8496523499488831, + "num_tokens": 25184005.0, + "step": 645 + }, + { + "epoch": 0.08217783996946953, + "grad_norm": 1.2105568647384644, + "learning_rate": 2.734209410767274e-07, + "loss": 0.4507, + "mean_token_accuracy": 0.8527345061302185, + "num_tokens": 25219000.0, + "step": 646 + }, + { + "epoch": 0.08230505024806005, + "grad_norm": 1.2911008596420288, + "learning_rate": 2.738448495125053e-07, + "loss": 0.4569, + "mean_token_accuracy": 0.8520865440368652, + "num_tokens": 25261564.0, + "step": 647 + }, + { + "epoch": 0.08243226052665055, + "grad_norm": 1.261164903640747, + "learning_rate": 2.7426875794828316e-07, + "loss": 0.4675, + "mean_token_accuracy": 0.8439862728118896, + "num_tokens": 25297207.0, + "step": 648 + }, + { + "epoch": 0.08255947080524106, + "grad_norm": 1.1395331621170044, + "learning_rate": 2.74692666384061e-07, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8592649698257446, + "num_tokens": 25337284.0, + "step": 649 + }, + { + "epoch": 0.08268668108383158, + "grad_norm": 1.1432586908340454, + "learning_rate": 2.751165748198389e-07, + "loss": 0.4574, + "mean_token_accuracy": 0.8480368852615356, + "num_tokens": 25378425.0, + "step": 650 + }, + { + "epoch": 0.08281389136242208, + "grad_norm": 1.2069461345672607, + "learning_rate": 2.755404832556168e-07, + "loss": 0.4615, + "mean_token_accuracy": 0.8491431474685669, + "num_tokens": 25417167.0, + "step": 651 + }, + { + "epoch": 0.0829411016410126, + "grad_norm": 1.1722280979156494, + "learning_rate": 2.7596439169139465e-07, + "loss": 0.4543, + "mean_token_accuracy": 0.8517434597015381, + "num_tokens": 25454805.0, + "step": 652 + }, + { + "epoch": 0.08306831191960311, + "grad_norm": 1.3566148281097412, + "learning_rate": 2.763883001271725e-07, + "loss": 0.5016, + "mean_token_accuracy": 0.8373563885688782, + "num_tokens": 25492829.0, + "step": 653 + }, + { + "epoch": 0.08319552219819361, + "grad_norm": 1.2054765224456787, + "learning_rate": 2.768122085629504e-07, + "loss": 0.4711, + "mean_token_accuracy": 0.842910647392273, + "num_tokens": 25529761.0, + "step": 654 + }, + { + "epoch": 0.08332273247678412, + "grad_norm": 1.2277066707611084, + "learning_rate": 2.772361169987283e-07, + "loss": 0.4444, + "mean_token_accuracy": 0.8558245301246643, + "num_tokens": 25566377.0, + "step": 655 + }, + { + "epoch": 0.08344994275537464, + "grad_norm": 1.1094013452529907, + "learning_rate": 2.7766002543450614e-07, + "loss": 0.4456, + "mean_token_accuracy": 0.8502061367034912, + "num_tokens": 25610104.0, + "step": 656 + }, + { + "epoch": 0.08357715303396514, + "grad_norm": 1.1745858192443848, + "learning_rate": 2.78083933870284e-07, + "loss": 0.5087, + "mean_token_accuracy": 0.8357338905334473, + "num_tokens": 25653204.0, + "step": 657 + }, + { + "epoch": 0.08370436331255565, + "grad_norm": 1.2303160429000854, + "learning_rate": 2.785078423060619e-07, + "loss": 0.4603, + "mean_token_accuracy": 0.8459093570709229, + "num_tokens": 25689226.0, + "step": 658 + }, + { + "epoch": 0.08383157359114617, + "grad_norm": 1.2285373210906982, + "learning_rate": 2.789317507418398e-07, + "loss": 0.459, + "mean_token_accuracy": 0.8484763503074646, + "num_tokens": 25729252.0, + "step": 659 + }, + { + "epoch": 0.08395878386973668, + "grad_norm": 1.2237681150436401, + "learning_rate": 2.7935565917761763e-07, + "loss": 0.4317, + "mean_token_accuracy": 0.8570975065231323, + "num_tokens": 25766883.0, + "step": 660 + }, + { + "epoch": 0.08408599414832718, + "grad_norm": 1.3371177911758423, + "learning_rate": 2.797795676133955e-07, + "loss": 0.4911, + "mean_token_accuracy": 0.8394099473953247, + "num_tokens": 25805664.0, + "step": 661 + }, + { + "epoch": 0.0842132044269177, + "grad_norm": 1.1178802251815796, + "learning_rate": 2.802034760491734e-07, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8751676082611084, + "num_tokens": 25842763.0, + "step": 662 + }, + { + "epoch": 0.08434041470550821, + "grad_norm": 1.0756759643554688, + "learning_rate": 2.806273844849512e-07, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.8663171529769897, + "num_tokens": 25883847.0, + "step": 663 + }, + { + "epoch": 0.08446762498409871, + "grad_norm": 1.3572309017181396, + "learning_rate": 2.810512929207291e-07, + "loss": 0.4605, + "mean_token_accuracy": 0.8438981175422668, + "num_tokens": 25924093.0, + "step": 664 + }, + { + "epoch": 0.08459483526268922, + "grad_norm": 1.1613301038742065, + "learning_rate": 2.8147520135650697e-07, + "loss": 0.4191, + "mean_token_accuracy": 0.8610785603523254, + "num_tokens": 25961200.0, + "step": 665 + }, + { + "epoch": 0.08472204554127974, + "grad_norm": 1.2633153200149536, + "learning_rate": 2.8189910979228487e-07, + "loss": 0.4573, + "mean_token_accuracy": 0.8524017333984375, + "num_tokens": 26000506.0, + "step": 666 + }, + { + "epoch": 0.08484925581987024, + "grad_norm": 1.3082650899887085, + "learning_rate": 2.823230182280627e-07, + "loss": 0.4117, + "mean_token_accuracy": 0.8640509247779846, + "num_tokens": 26033583.0, + "step": 667 + }, + { + "epoch": 0.08497646609846075, + "grad_norm": 1.1617207527160645, + "learning_rate": 2.827469266638406e-07, + "loss": 0.4402, + "mean_token_accuracy": 0.8559861183166504, + "num_tokens": 26076617.0, + "step": 668 + }, + { + "epoch": 0.08510367637705127, + "grad_norm": 1.15712571144104, + "learning_rate": 2.8317083509961846e-07, + "loss": 0.4612, + "mean_token_accuracy": 0.849994421005249, + "num_tokens": 26121726.0, + "step": 669 + }, + { + "epoch": 0.08523088665564178, + "grad_norm": 1.1912540197372437, + "learning_rate": 2.8359474353539636e-07, + "loss": 0.4296, + "mean_token_accuracy": 0.8596222400665283, + "num_tokens": 26163480.0, + "step": 670 + }, + { + "epoch": 0.08535809693423228, + "grad_norm": 1.3159611225128174, + "learning_rate": 2.840186519711742e-07, + "loss": 0.4789, + "mean_token_accuracy": 0.8469817042350769, + "num_tokens": 26205112.0, + "step": 671 + }, + { + "epoch": 0.0854853072128228, + "grad_norm": 1.264087200164795, + "learning_rate": 2.844425604069521e-07, + "loss": 0.4762, + "mean_token_accuracy": 0.8442134261131287, + "num_tokens": 26241089.0, + "step": 672 + }, + { + "epoch": 0.08561251749141331, + "grad_norm": 1.1874698400497437, + "learning_rate": 2.8486646884272995e-07, + "loss": 0.4427, + "mean_token_accuracy": 0.8533253073692322, + "num_tokens": 26280579.0, + "step": 673 + }, + { + "epoch": 0.08573972777000381, + "grad_norm": 1.2792303562164307, + "learning_rate": 2.8529037727850785e-07, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8653837442398071, + "num_tokens": 26315340.0, + "step": 674 + }, + { + "epoch": 0.08586693804859433, + "grad_norm": 1.168980598449707, + "learning_rate": 2.857142857142857e-07, + "loss": 0.4151, + "mean_token_accuracy": 0.8646122217178345, + "num_tokens": 26355362.0, + "step": 675 + }, + { + "epoch": 0.08599414832718484, + "grad_norm": 1.1330649852752686, + "learning_rate": 2.861381941500636e-07, + "loss": 0.4457, + "mean_token_accuracy": 0.8527668118476868, + "num_tokens": 26401876.0, + "step": 676 + }, + { + "epoch": 0.08612135860577534, + "grad_norm": 1.2405657768249512, + "learning_rate": 2.8656210258584144e-07, + "loss": 0.5012, + "mean_token_accuracy": 0.8337732553482056, + "num_tokens": 26442270.0, + "step": 677 + }, + { + "epoch": 0.08624856888436586, + "grad_norm": 1.2746928930282593, + "learning_rate": 2.869860110216193e-07, + "loss": 0.4996, + "mean_token_accuracy": 0.8345513939857483, + "num_tokens": 26475610.0, + "step": 678 + }, + { + "epoch": 0.08637577916295637, + "grad_norm": 1.076996922492981, + "learning_rate": 2.874099194573972e-07, + "loss": 0.4351, + "mean_token_accuracy": 0.8554423451423645, + "num_tokens": 26521077.0, + "step": 679 + }, + { + "epoch": 0.08650298944154687, + "grad_norm": 1.297907829284668, + "learning_rate": 2.878338278931751e-07, + "loss": 0.4758, + "mean_token_accuracy": 0.8486778736114502, + "num_tokens": 26556244.0, + "step": 680 + }, + { + "epoch": 0.08663019972013739, + "grad_norm": 1.2563207149505615, + "learning_rate": 2.8825773632895293e-07, + "loss": 0.4206, + "mean_token_accuracy": 0.8626527786254883, + "num_tokens": 26592976.0, + "step": 681 + }, + { + "epoch": 0.0867574099987279, + "grad_norm": 1.0688201189041138, + "learning_rate": 2.886816447647308e-07, + "loss": 0.4058, + "mean_token_accuracy": 0.8642870187759399, + "num_tokens": 26635257.0, + "step": 682 + }, + { + "epoch": 0.08688462027731841, + "grad_norm": 1.0975701808929443, + "learning_rate": 2.891055532005087e-07, + "loss": 0.4375, + "mean_token_accuracy": 0.8570860624313354, + "num_tokens": 26678272.0, + "step": 683 + }, + { + "epoch": 0.08701183055590891, + "grad_norm": 1.282923698425293, + "learning_rate": 2.8952946163628657e-07, + "loss": 0.4643, + "mean_token_accuracy": 0.8460776805877686, + "num_tokens": 26715236.0, + "step": 684 + }, + { + "epoch": 0.08713904083449943, + "grad_norm": 1.1763358116149902, + "learning_rate": 2.899533700720644e-07, + "loss": 0.4374, + "mean_token_accuracy": 0.8520275354385376, + "num_tokens": 26753990.0, + "step": 685 + }, + { + "epoch": 0.08726625111308994, + "grad_norm": 1.2830557823181152, + "learning_rate": 2.9037727850784227e-07, + "loss": 0.4658, + "mean_token_accuracy": 0.845991849899292, + "num_tokens": 26791900.0, + "step": 686 + }, + { + "epoch": 0.08739346139168044, + "grad_norm": 1.1152368783950806, + "learning_rate": 2.9080118694362016e-07, + "loss": 0.4331, + "mean_token_accuracy": 0.8574116230010986, + "num_tokens": 26833267.0, + "step": 687 + }, + { + "epoch": 0.08752067167027096, + "grad_norm": 1.0939300060272217, + "learning_rate": 2.9122509537939806e-07, + "loss": 0.443, + "mean_token_accuracy": 0.8520506620407104, + "num_tokens": 26877626.0, + "step": 688 + }, + { + "epoch": 0.08764788194886147, + "grad_norm": 1.1768141984939575, + "learning_rate": 2.916490038151759e-07, + "loss": 0.496, + "mean_token_accuracy": 0.8355274200439453, + "num_tokens": 26917353.0, + "step": 689 + }, + { + "epoch": 0.08777509222745197, + "grad_norm": 1.108752965927124, + "learning_rate": 2.9207291225095376e-07, + "loss": 0.4682, + "mean_token_accuracy": 0.8450289964675903, + "num_tokens": 26966165.0, + "step": 690 + }, + { + "epoch": 0.08790230250604249, + "grad_norm": 1.1621028184890747, + "learning_rate": 2.9249682068673166e-07, + "loss": 0.4518, + "mean_token_accuracy": 0.8481816053390503, + "num_tokens": 27004964.0, + "step": 691 + }, + { + "epoch": 0.088029512784633, + "grad_norm": 1.1461009979248047, + "learning_rate": 2.9292072912250955e-07, + "loss": 0.4245, + "mean_token_accuracy": 0.8618324995040894, + "num_tokens": 27046306.0, + "step": 692 + }, + { + "epoch": 0.0881567230632235, + "grad_norm": 1.1910208463668823, + "learning_rate": 2.933446375582874e-07, + "loss": 0.4873, + "mean_token_accuracy": 0.8396008014678955, + "num_tokens": 27086074.0, + "step": 693 + }, + { + "epoch": 0.08828393334181402, + "grad_norm": 1.187524676322937, + "learning_rate": 2.9376854599406525e-07, + "loss": 0.4298, + "mean_token_accuracy": 0.8540449738502502, + "num_tokens": 27121000.0, + "step": 694 + }, + { + "epoch": 0.08841114362040453, + "grad_norm": 1.4701862335205078, + "learning_rate": 2.9419245442984315e-07, + "loss": 0.4812, + "mean_token_accuracy": 0.8427905440330505, + "num_tokens": 27155371.0, + "step": 695 + }, + { + "epoch": 0.08853835389899505, + "grad_norm": 1.2111990451812744, + "learning_rate": 2.9461636286562104e-07, + "loss": 0.4416, + "mean_token_accuracy": 0.8550994992256165, + "num_tokens": 27189719.0, + "step": 696 + }, + { + "epoch": 0.08866556417758555, + "grad_norm": 1.1142663955688477, + "learning_rate": 2.9504027130139884e-07, + "loss": 0.4311, + "mean_token_accuracy": 0.8586636781692505, + "num_tokens": 27234830.0, + "step": 697 + }, + { + "epoch": 0.08879277445617606, + "grad_norm": 1.2737534046173096, + "learning_rate": 2.9546417973717674e-07, + "loss": 0.4656, + "mean_token_accuracy": 0.8449668884277344, + "num_tokens": 27275840.0, + "step": 698 + }, + { + "epoch": 0.08891998473476657, + "grad_norm": 1.0895813703536987, + "learning_rate": 2.9588808817295464e-07, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8697899580001831, + "num_tokens": 27315258.0, + "step": 699 + }, + { + "epoch": 0.08904719501335707, + "grad_norm": 1.238490104675293, + "learning_rate": 2.9631199660873253e-07, + "loss": 0.4697, + "mean_token_accuracy": 0.8457067012786865, + "num_tokens": 27352014.0, + "step": 700 + }, + { + "epoch": 0.08917440529194759, + "grad_norm": 1.1943930387496948, + "learning_rate": 2.9673590504451033e-07, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8663437366485596, + "num_tokens": 27388838.0, + "step": 701 + }, + { + "epoch": 0.0893016155705381, + "grad_norm": 1.104738712310791, + "learning_rate": 2.9715981348028823e-07, + "loss": 0.424, + "mean_token_accuracy": 0.8601346015930176, + "num_tokens": 27429079.0, + "step": 702 + }, + { + "epoch": 0.0894288258491286, + "grad_norm": 1.238030195236206, + "learning_rate": 2.975837219160661e-07, + "loss": 0.4859, + "mean_token_accuracy": 0.8394602537155151, + "num_tokens": 27469414.0, + "step": 703 + }, + { + "epoch": 0.08955603612771912, + "grad_norm": 1.1637169122695923, + "learning_rate": 2.98007630351844e-07, + "loss": 0.4602, + "mean_token_accuracy": 0.8465371131896973, + "num_tokens": 27512121.0, + "step": 704 + }, + { + "epoch": 0.08968324640630963, + "grad_norm": 1.2759335041046143, + "learning_rate": 2.984315387876218e-07, + "loss": 0.4665, + "mean_token_accuracy": 0.8454262018203735, + "num_tokens": 27548264.0, + "step": 705 + }, + { + "epoch": 0.08981045668490013, + "grad_norm": 1.1739557981491089, + "learning_rate": 2.988554472233997e-07, + "loss": 0.4586, + "mean_token_accuracy": 0.8497589230537415, + "num_tokens": 27588998.0, + "step": 706 + }, + { + "epoch": 0.08993766696349065, + "grad_norm": 1.0950572490692139, + "learning_rate": 2.992793556591776e-07, + "loss": 0.4522, + "mean_token_accuracy": 0.8527123332023621, + "num_tokens": 27630420.0, + "step": 707 + }, + { + "epoch": 0.09006487724208116, + "grad_norm": 1.1906862258911133, + "learning_rate": 2.997032640949555e-07, + "loss": 0.4559, + "mean_token_accuracy": 0.8519481420516968, + "num_tokens": 27672232.0, + "step": 708 + }, + { + "epoch": 0.09019208752067168, + "grad_norm": 1.167741060256958, + "learning_rate": 3.001271725307333e-07, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8670145273208618, + "num_tokens": 27709839.0, + "step": 709 + }, + { + "epoch": 0.09031929779926218, + "grad_norm": 1.2212774753570557, + "learning_rate": 3.005510809665112e-07, + "loss": 0.4392, + "mean_token_accuracy": 0.8555176258087158, + "num_tokens": 27744974.0, + "step": 710 + }, + { + "epoch": 0.09044650807785269, + "grad_norm": 1.1124309301376343, + "learning_rate": 3.009749894022891e-07, + "loss": 0.3976, + "mean_token_accuracy": 0.8669969439506531, + "num_tokens": 27784873.0, + "step": 711 + }, + { + "epoch": 0.0905737183564432, + "grad_norm": 1.1824930906295776, + "learning_rate": 3.01398897838067e-07, + "loss": 0.4317, + "mean_token_accuracy": 0.8573242425918579, + "num_tokens": 27827367.0, + "step": 712 + }, + { + "epoch": 0.0907009286350337, + "grad_norm": 1.2427858114242554, + "learning_rate": 3.018228062738448e-07, + "loss": 0.4752, + "mean_token_accuracy": 0.8449195027351379, + "num_tokens": 27864719.0, + "step": 713 + }, + { + "epoch": 0.09082813891362422, + "grad_norm": 1.143631935119629, + "learning_rate": 3.022467147096227e-07, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8590117692947388, + "num_tokens": 27902682.0, + "step": 714 + }, + { + "epoch": 0.09095534919221474, + "grad_norm": 1.1585798263549805, + "learning_rate": 3.026706231454006e-07, + "loss": 0.4337, + "mean_token_accuracy": 0.8556021451950073, + "num_tokens": 27949024.0, + "step": 715 + }, + { + "epoch": 0.09108255947080524, + "grad_norm": 1.2845370769500732, + "learning_rate": 3.0309453158117844e-07, + "loss": 0.4362, + "mean_token_accuracy": 0.8554933071136475, + "num_tokens": 27986804.0, + "step": 716 + }, + { + "epoch": 0.09120976974939575, + "grad_norm": 1.2712963819503784, + "learning_rate": 3.035184400169563e-07, + "loss": 0.5076, + "mean_token_accuracy": 0.8362904787063599, + "num_tokens": 28025679.0, + "step": 717 + }, + { + "epoch": 0.09133698002798626, + "grad_norm": 1.1470540761947632, + "learning_rate": 3.039423484527342e-07, + "loss": 0.4261, + "mean_token_accuracy": 0.8586541414260864, + "num_tokens": 28065230.0, + "step": 718 + }, + { + "epoch": 0.09146419030657676, + "grad_norm": 1.2204219102859497, + "learning_rate": 3.043662568885121e-07, + "loss": 0.4463, + "mean_token_accuracy": 0.8495815992355347, + "num_tokens": 28101725.0, + "step": 719 + }, + { + "epoch": 0.09159140058516728, + "grad_norm": 1.371093511581421, + "learning_rate": 3.0479016532428993e-07, + "loss": 0.486, + "mean_token_accuracy": 0.837770938873291, + "num_tokens": 28137310.0, + "step": 720 + }, + { + "epoch": 0.0917186108637578, + "grad_norm": 1.219366192817688, + "learning_rate": 3.052140737600678e-07, + "loss": 0.415, + "mean_token_accuracy": 0.8624099493026733, + "num_tokens": 28172684.0, + "step": 721 + }, + { + "epoch": 0.09184582114234831, + "grad_norm": 1.2493195533752441, + "learning_rate": 3.056379821958457e-07, + "loss": 0.4275, + "mean_token_accuracy": 0.8578569889068604, + "num_tokens": 28210497.0, + "step": 722 + }, + { + "epoch": 0.09197303142093881, + "grad_norm": 1.278854250907898, + "learning_rate": 3.060618906316236e-07, + "loss": 0.4329, + "mean_token_accuracy": 0.8584033250808716, + "num_tokens": 28247092.0, + "step": 723 + }, + { + "epoch": 0.09210024169952932, + "grad_norm": 1.2953299283981323, + "learning_rate": 3.064857990674014e-07, + "loss": 0.4135, + "mean_token_accuracy": 0.8624680638313293, + "num_tokens": 28284291.0, + "step": 724 + }, + { + "epoch": 0.09222745197811984, + "grad_norm": 1.1492935419082642, + "learning_rate": 3.0690970750317927e-07, + "loss": 0.4498, + "mean_token_accuracy": 0.8525872230529785, + "num_tokens": 28325537.0, + "step": 725 + }, + { + "epoch": 0.09235466225671034, + "grad_norm": 1.258989691734314, + "learning_rate": 3.0733361593895717e-07, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.8593742847442627, + "num_tokens": 28361713.0, + "step": 726 + }, + { + "epoch": 0.09248187253530085, + "grad_norm": 1.1849095821380615, + "learning_rate": 3.0775752437473507e-07, + "loss": 0.4442, + "mean_token_accuracy": 0.851659893989563, + "num_tokens": 28403909.0, + "step": 727 + }, + { + "epoch": 0.09260908281389137, + "grad_norm": 1.2555177211761475, + "learning_rate": 3.081814328105129e-07, + "loss": 0.459, + "mean_token_accuracy": 0.8488379716873169, + "num_tokens": 28451639.0, + "step": 728 + }, + { + "epoch": 0.09273629309248187, + "grad_norm": 1.170084834098816, + "learning_rate": 3.0860534124629076e-07, + "loss": 0.4868, + "mean_token_accuracy": 0.8414086103439331, + "num_tokens": 28496210.0, + "step": 729 + }, + { + "epoch": 0.09286350337107238, + "grad_norm": 1.3418389558792114, + "learning_rate": 3.0902924968206866e-07, + "loss": 0.4347, + "mean_token_accuracy": 0.856802225112915, + "num_tokens": 28533096.0, + "step": 730 + }, + { + "epoch": 0.0929907136496629, + "grad_norm": 1.2300060987472534, + "learning_rate": 3.0945315811784656e-07, + "loss": 0.4193, + "mean_token_accuracy": 0.8604980707168579, + "num_tokens": 28568378.0, + "step": 731 + }, + { + "epoch": 0.0931179239282534, + "grad_norm": 1.250209927558899, + "learning_rate": 3.098770665536244e-07, + "loss": 0.5653, + "mean_token_accuracy": 0.8149385452270508, + "num_tokens": 28612848.0, + "step": 732 + }, + { + "epoch": 0.09324513420684391, + "grad_norm": 1.247816562652588, + "learning_rate": 3.1030097498940225e-07, + "loss": 0.409, + "mean_token_accuracy": 0.8633716702461243, + "num_tokens": 28653925.0, + "step": 733 + }, + { + "epoch": 0.09337234448543442, + "grad_norm": 1.3319034576416016, + "learning_rate": 3.1072488342518015e-07, + "loss": 0.4489, + "mean_token_accuracy": 0.846139132976532, + "num_tokens": 28691073.0, + "step": 734 + }, + { + "epoch": 0.09349955476402494, + "grad_norm": 1.2167651653289795, + "learning_rate": 3.11148791860958e-07, + "loss": 0.432, + "mean_token_accuracy": 0.8540531396865845, + "num_tokens": 28728856.0, + "step": 735 + }, + { + "epoch": 0.09362676504261544, + "grad_norm": 1.435296893119812, + "learning_rate": 3.115727002967359e-07, + "loss": 0.4603, + "mean_token_accuracy": 0.8472812175750732, + "num_tokens": 28759314.0, + "step": 736 + }, + { + "epoch": 0.09375397532120595, + "grad_norm": 1.1769843101501465, + "learning_rate": 3.1199660873251374e-07, + "loss": 0.4394, + "mean_token_accuracy": 0.8544043302536011, + "num_tokens": 28800718.0, + "step": 737 + }, + { + "epoch": 0.09388118559979647, + "grad_norm": 1.1158772706985474, + "learning_rate": 3.1242051716829164e-07, + "loss": 0.4754, + "mean_token_accuracy": 0.8428463935852051, + "num_tokens": 28847960.0, + "step": 738 + }, + { + "epoch": 0.09400839587838697, + "grad_norm": 1.232797384262085, + "learning_rate": 3.128444256040695e-07, + "loss": 0.4693, + "mean_token_accuracy": 0.8476448059082031, + "num_tokens": 28889217.0, + "step": 739 + }, + { + "epoch": 0.09413560615697748, + "grad_norm": 1.0930962562561035, + "learning_rate": 3.132683340398474e-07, + "loss": 0.3949, + "mean_token_accuracy": 0.869052529335022, + "num_tokens": 28929098.0, + "step": 740 + }, + { + "epoch": 0.094262816435568, + "grad_norm": 1.2046599388122559, + "learning_rate": 3.1369224247562523e-07, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8680078387260437, + "num_tokens": 28965901.0, + "step": 741 + }, + { + "epoch": 0.0943900267141585, + "grad_norm": 0.9957997798919678, + "learning_rate": 3.1411615091140313e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8730283975601196, + "num_tokens": 29011072.0, + "step": 742 + }, + { + "epoch": 0.09451723699274901, + "grad_norm": 1.1709845066070557, + "learning_rate": 3.14540059347181e-07, + "loss": 0.4172, + "mean_token_accuracy": 0.8608485460281372, + "num_tokens": 29049435.0, + "step": 743 + }, + { + "epoch": 0.09464444727133953, + "grad_norm": 1.041762113571167, + "learning_rate": 3.149639677829589e-07, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8713735938072205, + "num_tokens": 29088440.0, + "step": 744 + }, + { + "epoch": 0.09477165754993004, + "grad_norm": 1.2282592058181763, + "learning_rate": 3.153878762187368e-07, + "loss": 0.4817, + "mean_token_accuracy": 0.8446546792984009, + "num_tokens": 29126900.0, + "step": 745 + }, + { + "epoch": 0.09489886782852054, + "grad_norm": 1.269195318222046, + "learning_rate": 3.158117846545146e-07, + "loss": 0.5066, + "mean_token_accuracy": 0.8353008031845093, + "num_tokens": 29170694.0, + "step": 746 + }, + { + "epoch": 0.09502607810711106, + "grad_norm": 1.347281813621521, + "learning_rate": 3.1623569309029247e-07, + "loss": 0.4337, + "mean_token_accuracy": 0.8526664972305298, + "num_tokens": 29201984.0, + "step": 747 + }, + { + "epoch": 0.09515328838570157, + "grad_norm": 1.085349678993225, + "learning_rate": 3.1665960152607037e-07, + "loss": 0.3948, + "mean_token_accuracy": 0.8687343597412109, + "num_tokens": 29244448.0, + "step": 748 + }, + { + "epoch": 0.09528049866429207, + "grad_norm": 1.1557883024215698, + "learning_rate": 3.1708350996184826e-07, + "loss": 0.4448, + "mean_token_accuracy": 0.8534952402114868, + "num_tokens": 29285066.0, + "step": 749 + }, + { + "epoch": 0.09540770894288259, + "grad_norm": 1.1272120475769043, + "learning_rate": 3.175074183976261e-07, + "loss": 0.4078, + "mean_token_accuracy": 0.863282322883606, + "num_tokens": 29324409.0, + "step": 750 + }, + { + "epoch": 0.0955349192214731, + "grad_norm": 1.1942414045333862, + "learning_rate": 3.1793132683340396e-07, + "loss": 0.4313, + "mean_token_accuracy": 0.8577707409858704, + "num_tokens": 29361040.0, + "step": 751 + }, + { + "epoch": 0.0956621295000636, + "grad_norm": 1.2048258781433105, + "learning_rate": 3.1835523526918186e-07, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8677187561988831, + "num_tokens": 29398755.0, + "step": 752 + }, + { + "epoch": 0.09578933977865411, + "grad_norm": 1.2306573390960693, + "learning_rate": 3.1877914370495975e-07, + "loss": 0.454, + "mean_token_accuracy": 0.848915696144104, + "num_tokens": 29440027.0, + "step": 753 + }, + { + "epoch": 0.09591655005724463, + "grad_norm": 1.1922740936279297, + "learning_rate": 3.1920305214073755e-07, + "loss": 0.4876, + "mean_token_accuracy": 0.840999186038971, + "num_tokens": 29481522.0, + "step": 754 + }, + { + "epoch": 0.09604376033583513, + "grad_norm": 1.1109602451324463, + "learning_rate": 3.1962696057651545e-07, + "loss": 0.4205, + "mean_token_accuracy": 0.8604344129562378, + "num_tokens": 29522796.0, + "step": 755 + }, + { + "epoch": 0.09617097061442564, + "grad_norm": 1.3953429460525513, + "learning_rate": 3.2005086901229335e-07, + "loss": 0.4558, + "mean_token_accuracy": 0.8483786582946777, + "num_tokens": 29558207.0, + "step": 756 + }, + { + "epoch": 0.09629818089301616, + "grad_norm": 1.1984124183654785, + "learning_rate": 3.2047477744807125e-07, + "loss": 0.4628, + "mean_token_accuracy": 0.8477755784988403, + "num_tokens": 29597570.0, + "step": 757 + }, + { + "epoch": 0.09642539117160667, + "grad_norm": 1.1867834329605103, + "learning_rate": 3.2089868588384904e-07, + "loss": 0.4852, + "mean_token_accuracy": 0.8381925821304321, + "num_tokens": 29638026.0, + "step": 758 + }, + { + "epoch": 0.09655260145019717, + "grad_norm": 1.125905156135559, + "learning_rate": 3.2132259431962694e-07, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8660033345222473, + "num_tokens": 29677586.0, + "step": 759 + }, + { + "epoch": 0.09667981172878769, + "grad_norm": 1.2195448875427246, + "learning_rate": 3.2174650275540484e-07, + "loss": 0.4471, + "mean_token_accuracy": 0.8579539060592651, + "num_tokens": 29717877.0, + "step": 760 + }, + { + "epoch": 0.0968070220073782, + "grad_norm": 1.1723726987838745, + "learning_rate": 3.2217041119118274e-07, + "loss": 0.4187, + "mean_token_accuracy": 0.8605999946594238, + "num_tokens": 29760298.0, + "step": 761 + }, + { + "epoch": 0.0969342322859687, + "grad_norm": 1.33212149143219, + "learning_rate": 3.2259431962696053e-07, + "loss": 0.4473, + "mean_token_accuracy": 0.8526787161827087, + "num_tokens": 29794575.0, + "step": 762 + }, + { + "epoch": 0.09706144256455922, + "grad_norm": 1.1526774168014526, + "learning_rate": 3.2301822806273843e-07, + "loss": 0.4299, + "mean_token_accuracy": 0.853005051612854, + "num_tokens": 29831069.0, + "step": 763 + }, + { + "epoch": 0.09718865284314973, + "grad_norm": 1.1014562845230103, + "learning_rate": 3.2344213649851633e-07, + "loss": 0.4638, + "mean_token_accuracy": 0.8459125757217407, + "num_tokens": 29876049.0, + "step": 764 + }, + { + "epoch": 0.09731586312174023, + "grad_norm": 1.197383999824524, + "learning_rate": 3.238660449342942e-07, + "loss": 0.4226, + "mean_token_accuracy": 0.8585588932037354, + "num_tokens": 29918434.0, + "step": 765 + }, + { + "epoch": 0.09744307340033075, + "grad_norm": 1.2919296026229858, + "learning_rate": 3.24289953370072e-07, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8621317148208618, + "num_tokens": 29952367.0, + "step": 766 + }, + { + "epoch": 0.09757028367892126, + "grad_norm": 1.1088201999664307, + "learning_rate": 3.247138618058499e-07, + "loss": 0.4492, + "mean_token_accuracy": 0.8464630842208862, + "num_tokens": 29998094.0, + "step": 767 + }, + { + "epoch": 0.09769749395751176, + "grad_norm": 1.2315114736557007, + "learning_rate": 3.251377702416278e-07, + "loss": 0.4749, + "mean_token_accuracy": 0.843849778175354, + "num_tokens": 30041770.0, + "step": 768 + }, + { + "epoch": 0.09782470423610228, + "grad_norm": 1.0356018543243408, + "learning_rate": 3.255616786774057e-07, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8615115880966187, + "num_tokens": 30087373.0, + "step": 769 + }, + { + "epoch": 0.09795191451469279, + "grad_norm": 1.02733314037323, + "learning_rate": 3.259855871131835e-07, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8761605024337769, + "num_tokens": 30131019.0, + "step": 770 + }, + { + "epoch": 0.0980791247932833, + "grad_norm": 1.1310564279556274, + "learning_rate": 3.264094955489614e-07, + "loss": 0.417, + "mean_token_accuracy": 0.8609888553619385, + "num_tokens": 30173209.0, + "step": 771 + }, + { + "epoch": 0.0982063350718738, + "grad_norm": 1.1204205751419067, + "learning_rate": 3.268334039847393e-07, + "loss": 0.4384, + "mean_token_accuracy": 0.8535044193267822, + "num_tokens": 30213242.0, + "step": 772 + }, + { + "epoch": 0.09833354535046432, + "grad_norm": 1.106076955795288, + "learning_rate": 3.2725731242051715e-07, + "loss": 0.43, + "mean_token_accuracy": 0.8593142032623291, + "num_tokens": 30256161.0, + "step": 773 + }, + { + "epoch": 0.09846075562905483, + "grad_norm": 1.11198091506958, + "learning_rate": 3.27681220856295e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8594949841499329, + "num_tokens": 30299425.0, + "step": 774 + }, + { + "epoch": 0.09858796590764533, + "grad_norm": 1.2220510244369507, + "learning_rate": 3.281051292920729e-07, + "loss": 0.4138, + "mean_token_accuracy": 0.8600298166275024, + "num_tokens": 30334338.0, + "step": 775 + }, + { + "epoch": 0.09871517618623585, + "grad_norm": 1.1567004919052124, + "learning_rate": 3.285290377278508e-07, + "loss": 0.4676, + "mean_token_accuracy": 0.8438554406166077, + "num_tokens": 30374546.0, + "step": 776 + }, + { + "epoch": 0.09884238646482636, + "grad_norm": 1.0872615575790405, + "learning_rate": 3.2895294616362864e-07, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8676561713218689, + "num_tokens": 30412071.0, + "step": 777 + }, + { + "epoch": 0.09896959674341686, + "grad_norm": 1.155222773551941, + "learning_rate": 3.293768545994065e-07, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8564655780792236, + "num_tokens": 30450502.0, + "step": 778 + }, + { + "epoch": 0.09909680702200738, + "grad_norm": 1.2580252885818481, + "learning_rate": 3.298007630351844e-07, + "loss": 0.4867, + "mean_token_accuracy": 0.8429741859436035, + "num_tokens": 30488918.0, + "step": 779 + }, + { + "epoch": 0.09922401730059789, + "grad_norm": 1.0773956775665283, + "learning_rate": 3.302246714709623e-07, + "loss": 0.4042, + "mean_token_accuracy": 0.8635022640228271, + "num_tokens": 30533556.0, + "step": 780 + }, + { + "epoch": 0.09935122757918839, + "grad_norm": 1.1337699890136719, + "learning_rate": 3.3064857990674013e-07, + "loss": 0.4341, + "mean_token_accuracy": 0.8577152490615845, + "num_tokens": 30572580.0, + "step": 781 + }, + { + "epoch": 0.0994784378577789, + "grad_norm": 1.2637220621109009, + "learning_rate": 3.31072488342518e-07, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.864898145198822, + "num_tokens": 30605461.0, + "step": 782 + }, + { + "epoch": 0.09960564813636942, + "grad_norm": 1.2092987298965454, + "learning_rate": 3.314963967782959e-07, + "loss": 0.4073, + "mean_token_accuracy": 0.8633896708488464, + "num_tokens": 30649990.0, + "step": 783 + }, + { + "epoch": 0.09973285841495994, + "grad_norm": 1.0923470258712769, + "learning_rate": 3.319203052140738e-07, + "loss": 0.4339, + "mean_token_accuracy": 0.8560400009155273, + "num_tokens": 30692203.0, + "step": 784 + }, + { + "epoch": 0.09986006869355044, + "grad_norm": 1.351952314376831, + "learning_rate": 3.323442136498516e-07, + "loss": 0.4108, + "mean_token_accuracy": 0.8619716167449951, + "num_tokens": 30723599.0, + "step": 785 + }, + { + "epoch": 0.09998727897214095, + "grad_norm": 1.2892237901687622, + "learning_rate": 3.3276812208562947e-07, + "loss": 0.4197, + "mean_token_accuracy": 0.8577173948287964, + "num_tokens": 30759669.0, + "step": 786 + }, + { + "epoch": 0.10011448925073146, + "grad_norm": 1.4216622114181519, + "learning_rate": 3.3319203052140737e-07, + "loss": 0.4769, + "mean_token_accuracy": 0.8481963872909546, + "num_tokens": 30797819.0, + "step": 787 + }, + { + "epoch": 0.10024169952932196, + "grad_norm": 1.1122421026229858, + "learning_rate": 3.336159389571852e-07, + "loss": 0.4137, + "mean_token_accuracy": 0.8659601211547852, + "num_tokens": 30834554.0, + "step": 788 + }, + { + "epoch": 0.10036890980791248, + "grad_norm": 1.1862822771072388, + "learning_rate": 3.340398473929631e-07, + "loss": 0.4851, + "mean_token_accuracy": 0.8409335613250732, + "num_tokens": 30878292.0, + "step": 789 + }, + { + "epoch": 0.100496120086503, + "grad_norm": 1.2018359899520874, + "learning_rate": 3.3446375582874096e-07, + "loss": 0.429, + "mean_token_accuracy": 0.8593190908432007, + "num_tokens": 30917109.0, + "step": 790 + }, + { + "epoch": 0.1006233303650935, + "grad_norm": 1.2921934127807617, + "learning_rate": 3.3488766426451886e-07, + "loss": 0.4791, + "mean_token_accuracy": 0.8441550135612488, + "num_tokens": 30955413.0, + "step": 791 + }, + { + "epoch": 0.10075054064368401, + "grad_norm": 1.232401967048645, + "learning_rate": 3.353115727002967e-07, + "loss": 0.4695, + "mean_token_accuracy": 0.8467667102813721, + "num_tokens": 30997529.0, + "step": 792 + }, + { + "epoch": 0.10087775092227452, + "grad_norm": 1.0548210144042969, + "learning_rate": 3.357354811360746e-07, + "loss": 0.4516, + "mean_token_accuracy": 0.8460782766342163, + "num_tokens": 31040974.0, + "step": 793 + }, + { + "epoch": 0.10100496120086502, + "grad_norm": 1.233662486076355, + "learning_rate": 3.3615938957185245e-07, + "loss": 0.4402, + "mean_token_accuracy": 0.8546542525291443, + "num_tokens": 31076808.0, + "step": 794 + }, + { + "epoch": 0.10113217147945554, + "grad_norm": 1.2780334949493408, + "learning_rate": 3.3658329800763035e-07, + "loss": 0.4823, + "mean_token_accuracy": 0.8403059244155884, + "num_tokens": 31109671.0, + "step": 795 + }, + { + "epoch": 0.10125938175804605, + "grad_norm": 1.1900871992111206, + "learning_rate": 3.370072064434082e-07, + "loss": 0.4402, + "mean_token_accuracy": 0.8485693335533142, + "num_tokens": 31146877.0, + "step": 796 + }, + { + "epoch": 0.10138659203663657, + "grad_norm": 1.182452917098999, + "learning_rate": 3.374311148791861e-07, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.8613334894180298, + "num_tokens": 31186805.0, + "step": 797 + }, + { + "epoch": 0.10151380231522707, + "grad_norm": 1.3086618185043335, + "learning_rate": 3.3785502331496394e-07, + "loss": 0.4313, + "mean_token_accuracy": 0.8555196523666382, + "num_tokens": 31218109.0, + "step": 798 + }, + { + "epoch": 0.10164101259381758, + "grad_norm": 1.330134630203247, + "learning_rate": 3.3827893175074184e-07, + "loss": 0.4476, + "mean_token_accuracy": 0.8498867154121399, + "num_tokens": 31249885.0, + "step": 799 + }, + { + "epoch": 0.1017682228724081, + "grad_norm": 1.2953569889068604, + "learning_rate": 3.387028401865197e-07, + "loss": 0.4571, + "mean_token_accuracy": 0.8510125875473022, + "num_tokens": 31288475.0, + "step": 800 + }, + { + "epoch": 0.1018954331509986, + "grad_norm": 1.2143092155456543, + "learning_rate": 3.391267486222976e-07, + "loss": 0.4412, + "mean_token_accuracy": 0.8501816391944885, + "num_tokens": 31327274.0, + "step": 801 + }, + { + "epoch": 0.10202264342958911, + "grad_norm": 1.2985798120498657, + "learning_rate": 3.3955065705807543e-07, + "loss": 0.4608, + "mean_token_accuracy": 0.8451914191246033, + "num_tokens": 31359680.0, + "step": 802 + }, + { + "epoch": 0.10214985370817962, + "grad_norm": 1.247443675994873, + "learning_rate": 3.3997456549385333e-07, + "loss": 0.4124, + "mean_token_accuracy": 0.862148642539978, + "num_tokens": 31395839.0, + "step": 803 + }, + { + "epoch": 0.10227706398677013, + "grad_norm": 1.3233026266098022, + "learning_rate": 3.403984739296312e-07, + "loss": 0.4748, + "mean_token_accuracy": 0.8425567150115967, + "num_tokens": 31430353.0, + "step": 804 + }, + { + "epoch": 0.10240427426536064, + "grad_norm": 1.1927289962768555, + "learning_rate": 3.408223823654091e-07, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8620136976242065, + "num_tokens": 31468128.0, + "step": 805 + }, + { + "epoch": 0.10253148454395115, + "grad_norm": 1.141836404800415, + "learning_rate": 3.412462908011869e-07, + "loss": 0.446, + "mean_token_accuracy": 0.8557900190353394, + "num_tokens": 31509429.0, + "step": 806 + }, + { + "epoch": 0.10265869482254165, + "grad_norm": 1.1364498138427734, + "learning_rate": 3.4167019923696477e-07, + "loss": 0.4429, + "mean_token_accuracy": 0.8588034510612488, + "num_tokens": 31556965.0, + "step": 807 + }, + { + "epoch": 0.10278590510113217, + "grad_norm": 1.1150915622711182, + "learning_rate": 3.4209410767274267e-07, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8692417144775391, + "num_tokens": 31597821.0, + "step": 808 + }, + { + "epoch": 0.10291311537972268, + "grad_norm": 1.278171420097351, + "learning_rate": 3.4251801610852057e-07, + "loss": 0.4773, + "mean_token_accuracy": 0.8412295579910278, + "num_tokens": 31640380.0, + "step": 809 + }, + { + "epoch": 0.1030403256583132, + "grad_norm": 1.2241946458816528, + "learning_rate": 3.429419245442984e-07, + "loss": 0.4282, + "mean_token_accuracy": 0.8562361598014832, + "num_tokens": 31677557.0, + "step": 810 + }, + { + "epoch": 0.1031675359369037, + "grad_norm": 1.1948339939117432, + "learning_rate": 3.4336583298007626e-07, + "loss": 0.4145, + "mean_token_accuracy": 0.8614801168441772, + "num_tokens": 31714806.0, + "step": 811 + }, + { + "epoch": 0.10329474621549421, + "grad_norm": 1.1222070455551147, + "learning_rate": 3.4378974141585416e-07, + "loss": 0.4514, + "mean_token_accuracy": 0.8497690558433533, + "num_tokens": 31755167.0, + "step": 812 + }, + { + "epoch": 0.10342195649408473, + "grad_norm": 1.0615485906600952, + "learning_rate": 3.4421364985163206e-07, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.872412383556366, + "num_tokens": 31799759.0, + "step": 813 + }, + { + "epoch": 0.10354916677267523, + "grad_norm": 1.1032376289367676, + "learning_rate": 3.446375582874099e-07, + "loss": 0.4449, + "mean_token_accuracy": 0.8548325300216675, + "num_tokens": 31844679.0, + "step": 814 + }, + { + "epoch": 0.10367637705126574, + "grad_norm": 1.2636524438858032, + "learning_rate": 3.4506146672318775e-07, + "loss": 0.4069, + "mean_token_accuracy": 0.8610063791275024, + "num_tokens": 31880206.0, + "step": 815 + }, + { + "epoch": 0.10380358732985626, + "grad_norm": 1.0960763692855835, + "learning_rate": 3.4548537515896565e-07, + "loss": 0.4411, + "mean_token_accuracy": 0.8535453677177429, + "num_tokens": 31922321.0, + "step": 816 + }, + { + "epoch": 0.10393079760844676, + "grad_norm": 1.2290446758270264, + "learning_rate": 3.4590928359474355e-07, + "loss": 0.4425, + "mean_token_accuracy": 0.8528228998184204, + "num_tokens": 31963325.0, + "step": 817 + }, + { + "epoch": 0.10405800788703727, + "grad_norm": 1.137543797492981, + "learning_rate": 3.463331920305214e-07, + "loss": 0.447, + "mean_token_accuracy": 0.8521327972412109, + "num_tokens": 32005104.0, + "step": 818 + }, + { + "epoch": 0.10418521816562779, + "grad_norm": 1.132644534111023, + "learning_rate": 3.4675710046629924e-07, + "loss": 0.4022, + "mean_token_accuracy": 0.8636541366577148, + "num_tokens": 32039991.0, + "step": 819 + }, + { + "epoch": 0.1043124284442183, + "grad_norm": 1.1546945571899414, + "learning_rate": 3.4718100890207714e-07, + "loss": 0.4455, + "mean_token_accuracy": 0.8533300161361694, + "num_tokens": 32078514.0, + "step": 820 + }, + { + "epoch": 0.1044396387228088, + "grad_norm": 1.3553977012634277, + "learning_rate": 3.4760491733785504e-07, + "loss": 0.4452, + "mean_token_accuracy": 0.8490889072418213, + "num_tokens": 32114403.0, + "step": 821 + }, + { + "epoch": 0.10456684900139931, + "grad_norm": 1.1976182460784912, + "learning_rate": 3.480288257736329e-07, + "loss": 0.447, + "mean_token_accuracy": 0.8489357233047485, + "num_tokens": 32150668.0, + "step": 822 + }, + { + "epoch": 0.10469405927998983, + "grad_norm": 1.1285649538040161, + "learning_rate": 3.4845273420941073e-07, + "loss": 0.4189, + "mean_token_accuracy": 0.8604312539100647, + "num_tokens": 32190550.0, + "step": 823 + }, + { + "epoch": 0.10482126955858033, + "grad_norm": 1.3014378547668457, + "learning_rate": 3.4887664264518863e-07, + "loss": 0.4334, + "mean_token_accuracy": 0.8517359495162964, + "num_tokens": 32226670.0, + "step": 824 + }, + { + "epoch": 0.10494847983717084, + "grad_norm": 1.2275056838989258, + "learning_rate": 3.4930055108096653e-07, + "loss": 0.4495, + "mean_token_accuracy": 0.8528296947479248, + "num_tokens": 32269978.0, + "step": 825 + }, + { + "epoch": 0.10507569011576136, + "grad_norm": 1.0823707580566406, + "learning_rate": 3.497244595167443e-07, + "loss": 0.4171, + "mean_token_accuracy": 0.857631266117096, + "num_tokens": 32313815.0, + "step": 826 + }, + { + "epoch": 0.10520290039435186, + "grad_norm": 1.2884902954101562, + "learning_rate": 3.501483679525222e-07, + "loss": 0.4683, + "mean_token_accuracy": 0.847068727016449, + "num_tokens": 32351457.0, + "step": 827 + }, + { + "epoch": 0.10533011067294237, + "grad_norm": 1.105829119682312, + "learning_rate": 3.505722763883001e-07, + "loss": 0.4097, + "mean_token_accuracy": 0.8607017993927002, + "num_tokens": 32392268.0, + "step": 828 + }, + { + "epoch": 0.10545732095153289, + "grad_norm": 1.2216721773147583, + "learning_rate": 3.50996184824078e-07, + "loss": 0.4584, + "mean_token_accuracy": 0.8495527505874634, + "num_tokens": 32428712.0, + "step": 829 + }, + { + "epoch": 0.10558453123012339, + "grad_norm": 1.1505199670791626, + "learning_rate": 3.514200932598558e-07, + "loss": 0.4885, + "mean_token_accuracy": 0.8396111726760864, + "num_tokens": 32474138.0, + "step": 830 + }, + { + "epoch": 0.1057117415087139, + "grad_norm": 1.1249456405639648, + "learning_rate": 3.518440016956337e-07, + "loss": 0.437, + "mean_token_accuracy": 0.8537352085113525, + "num_tokens": 32515827.0, + "step": 831 + }, + { + "epoch": 0.10583895178730442, + "grad_norm": 1.1313220262527466, + "learning_rate": 3.522679101314116e-07, + "loss": 0.4402, + "mean_token_accuracy": 0.8559706807136536, + "num_tokens": 32560193.0, + "step": 832 + }, + { + "epoch": 0.10596616206589493, + "grad_norm": 1.2032878398895264, + "learning_rate": 3.526918185671895e-07, + "loss": 0.4675, + "mean_token_accuracy": 0.8445515632629395, + "num_tokens": 32603443.0, + "step": 833 + }, + { + "epoch": 0.10609337234448543, + "grad_norm": 1.1286506652832031, + "learning_rate": 3.531157270029673e-07, + "loss": 0.3987, + "mean_token_accuracy": 0.8665869235992432, + "num_tokens": 32638700.0, + "step": 834 + }, + { + "epoch": 0.10622058262307595, + "grad_norm": 1.1695810556411743, + "learning_rate": 3.535396354387452e-07, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8613361120223999, + "num_tokens": 32679316.0, + "step": 835 + }, + { + "epoch": 0.10634779290166646, + "grad_norm": 1.1701045036315918, + "learning_rate": 3.539635438745231e-07, + "loss": 0.4401, + "mean_token_accuracy": 0.8524559736251831, + "num_tokens": 32718527.0, + "step": 836 + }, + { + "epoch": 0.10647500318025696, + "grad_norm": 1.0305757522583008, + "learning_rate": 3.54387452310301e-07, + "loss": 0.4272, + "mean_token_accuracy": 0.8598803281784058, + "num_tokens": 32764103.0, + "step": 837 + }, + { + "epoch": 0.10660221345884748, + "grad_norm": 1.2568974494934082, + "learning_rate": 3.548113607460788e-07, + "loss": 0.4021, + "mean_token_accuracy": 0.8677183389663696, + "num_tokens": 32800600.0, + "step": 838 + }, + { + "epoch": 0.10672942373743799, + "grad_norm": 1.1000903844833374, + "learning_rate": 3.552352691818567e-07, + "loss": 0.4188, + "mean_token_accuracy": 0.860441267490387, + "num_tokens": 32839680.0, + "step": 839 + }, + { + "epoch": 0.10685663401602849, + "grad_norm": 1.038922905921936, + "learning_rate": 3.556591776176346e-07, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.864474892616272, + "num_tokens": 32883225.0, + "step": 840 + }, + { + "epoch": 0.106983844294619, + "grad_norm": 1.2825418710708618, + "learning_rate": 3.560830860534125e-07, + "loss": 0.4374, + "mean_token_accuracy": 0.8562980890274048, + "num_tokens": 32916321.0, + "step": 841 + }, + { + "epoch": 0.10711105457320952, + "grad_norm": 1.2754607200622559, + "learning_rate": 3.565069944891903e-07, + "loss": 0.4673, + "mean_token_accuracy": 0.8455924987792969, + "num_tokens": 32950314.0, + "step": 842 + }, + { + "epoch": 0.10723826485180002, + "grad_norm": 1.2653003931045532, + "learning_rate": 3.569309029249682e-07, + "loss": 0.4432, + "mean_token_accuracy": 0.8536752462387085, + "num_tokens": 32985796.0, + "step": 843 + }, + { + "epoch": 0.10736547513039053, + "grad_norm": 1.2119393348693848, + "learning_rate": 3.573548113607461e-07, + "loss": 0.4341, + "mean_token_accuracy": 0.856486976146698, + "num_tokens": 33024495.0, + "step": 844 + }, + { + "epoch": 0.10749268540898105, + "grad_norm": 1.3058230876922607, + "learning_rate": 3.577787197965239e-07, + "loss": 0.4707, + "mean_token_accuracy": 0.8463789224624634, + "num_tokens": 33060295.0, + "step": 845 + }, + { + "epoch": 0.10761989568757156, + "grad_norm": 1.0585718154907227, + "learning_rate": 3.5820262823230177e-07, + "loss": 0.4022, + "mean_token_accuracy": 0.8701959848403931, + "num_tokens": 33101665.0, + "step": 846 + }, + { + "epoch": 0.10774710596616206, + "grad_norm": 1.3062512874603271, + "learning_rate": 3.5862653666807967e-07, + "loss": 0.4993, + "mean_token_accuracy": 0.8357017040252686, + "num_tokens": 33138137.0, + "step": 847 + }, + { + "epoch": 0.10787431624475258, + "grad_norm": 1.1884602308273315, + "learning_rate": 3.5905044510385757e-07, + "loss": 0.4505, + "mean_token_accuracy": 0.850867748260498, + "num_tokens": 33178746.0, + "step": 848 + }, + { + "epoch": 0.10800152652334309, + "grad_norm": 1.1728371381759644, + "learning_rate": 3.594743535396354e-07, + "loss": 0.435, + "mean_token_accuracy": 0.8548659086227417, + "num_tokens": 33216578.0, + "step": 849 + }, + { + "epoch": 0.10812873680193359, + "grad_norm": 1.2149399518966675, + "learning_rate": 3.5989826197541326e-07, + "loss": 0.4613, + "mean_token_accuracy": 0.847637414932251, + "num_tokens": 33259145.0, + "step": 850 + }, + { + "epoch": 0.1082559470805241, + "grad_norm": 1.112621784210205, + "learning_rate": 3.6032217041119116e-07, + "loss": 0.4166, + "mean_token_accuracy": 0.8572840690612793, + "num_tokens": 33303340.0, + "step": 851 + }, + { + "epoch": 0.10838315735911462, + "grad_norm": 1.0447152853012085, + "learning_rate": 3.6074607884696906e-07, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8678144812583923, + "num_tokens": 33349089.0, + "step": 852 + }, + { + "epoch": 0.10851036763770512, + "grad_norm": 1.1108613014221191, + "learning_rate": 3.611699872827469e-07, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.868437647819519, + "num_tokens": 33389904.0, + "step": 853 + }, + { + "epoch": 0.10863757791629564, + "grad_norm": 1.2393879890441895, + "learning_rate": 3.6159389571852475e-07, + "loss": 0.4963, + "mean_token_accuracy": 0.8375415802001953, + "num_tokens": 33427907.0, + "step": 854 + }, + { + "epoch": 0.10876478819488615, + "grad_norm": 1.1516344547271729, + "learning_rate": 3.6201780415430265e-07, + "loss": 0.434, + "mean_token_accuracy": 0.8580012321472168, + "num_tokens": 33472738.0, + "step": 855 + }, + { + "epoch": 0.10889199847347665, + "grad_norm": 1.2232625484466553, + "learning_rate": 3.6244171259008055e-07, + "loss": 0.4677, + "mean_token_accuracy": 0.848607063293457, + "num_tokens": 33511810.0, + "step": 856 + }, + { + "epoch": 0.10901920875206716, + "grad_norm": 1.3002582788467407, + "learning_rate": 3.628656210258584e-07, + "loss": 0.4675, + "mean_token_accuracy": 0.8449391722679138, + "num_tokens": 33550726.0, + "step": 857 + }, + { + "epoch": 0.10914641903065768, + "grad_norm": 1.0858955383300781, + "learning_rate": 3.6328952946163624e-07, + "loss": 0.4141, + "mean_token_accuracy": 0.8620897531509399, + "num_tokens": 33588655.0, + "step": 858 + }, + { + "epoch": 0.1092736293092482, + "grad_norm": 1.107450008392334, + "learning_rate": 3.6371343789741414e-07, + "loss": 0.394, + "mean_token_accuracy": 0.8670006990432739, + "num_tokens": 33630463.0, + "step": 859 + }, + { + "epoch": 0.1094008395878387, + "grad_norm": 1.159166693687439, + "learning_rate": 3.6413734633319204e-07, + "loss": 0.4493, + "mean_token_accuracy": 0.8532954454421997, + "num_tokens": 33670308.0, + "step": 860 + }, + { + "epoch": 0.10952804986642921, + "grad_norm": 1.1633812189102173, + "learning_rate": 3.645612547689699e-07, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8615921139717102, + "num_tokens": 33708274.0, + "step": 861 + }, + { + "epoch": 0.10965526014501972, + "grad_norm": 1.0336133241653442, + "learning_rate": 3.6498516320474773e-07, + "loss": 0.3994, + "mean_token_accuracy": 0.868757963180542, + "num_tokens": 33752496.0, + "step": 862 + }, + { + "epoch": 0.10978247042361022, + "grad_norm": 1.2085355520248413, + "learning_rate": 3.6540907164052563e-07, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8749241828918457, + "num_tokens": 33790929.0, + "step": 863 + }, + { + "epoch": 0.10990968070220074, + "grad_norm": 1.1948224306106567, + "learning_rate": 3.658329800763035e-07, + "loss": 0.4811, + "mean_token_accuracy": 0.8376572132110596, + "num_tokens": 33830591.0, + "step": 864 + }, + { + "epoch": 0.11003689098079125, + "grad_norm": 1.1806652545928955, + "learning_rate": 3.662568885120814e-07, + "loss": 0.4303, + "mean_token_accuracy": 0.8549495935440063, + "num_tokens": 33866250.0, + "step": 865 + }, + { + "epoch": 0.11016410125938175, + "grad_norm": 1.2616084814071655, + "learning_rate": 3.666807969478592e-07, + "loss": 0.4689, + "mean_token_accuracy": 0.8421709537506104, + "num_tokens": 33905910.0, + "step": 866 + }, + { + "epoch": 0.11029131153797227, + "grad_norm": 1.1931415796279907, + "learning_rate": 3.671047053836371e-07, + "loss": 0.45, + "mean_token_accuracy": 0.8494042158126831, + "num_tokens": 33943944.0, + "step": 867 + }, + { + "epoch": 0.11041852181656278, + "grad_norm": 1.1444814205169678, + "learning_rate": 3.6752861381941497e-07, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8604374527931213, + "num_tokens": 33981806.0, + "step": 868 + }, + { + "epoch": 0.11054573209515328, + "grad_norm": 1.324952244758606, + "learning_rate": 3.6795252225519287e-07, + "loss": 0.4688, + "mean_token_accuracy": 0.846911609172821, + "num_tokens": 34020469.0, + "step": 869 + }, + { + "epoch": 0.1106729423737438, + "grad_norm": 1.1100844144821167, + "learning_rate": 3.6837643069097077e-07, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8697910308837891, + "num_tokens": 34059735.0, + "step": 870 + }, + { + "epoch": 0.11080015265233431, + "grad_norm": 1.031152606010437, + "learning_rate": 3.688003391267486e-07, + "loss": 0.4273, + "mean_token_accuracy": 0.859001636505127, + "num_tokens": 34106197.0, + "step": 871 + }, + { + "epoch": 0.11092736293092482, + "grad_norm": 0.9812766909599304, + "learning_rate": 3.6922424756252646e-07, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8652582168579102, + "num_tokens": 34156740.0, + "step": 872 + }, + { + "epoch": 0.11105457320951533, + "grad_norm": 1.2532306909561157, + "learning_rate": 3.6964815599830436e-07, + "loss": 0.4595, + "mean_token_accuracy": 0.844934344291687, + "num_tokens": 34191360.0, + "step": 873 + }, + { + "epoch": 0.11118178348810584, + "grad_norm": 1.163482427597046, + "learning_rate": 3.7007206443408226e-07, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.872305691242218, + "num_tokens": 34229581.0, + "step": 874 + }, + { + "epoch": 0.11130899376669635, + "grad_norm": 1.1922675371170044, + "learning_rate": 3.704959728698601e-07, + "loss": 0.4959, + "mean_token_accuracy": 0.8391242623329163, + "num_tokens": 34268971.0, + "step": 875 + }, + { + "epoch": 0.11143620404528685, + "grad_norm": 1.1288602352142334, + "learning_rate": 3.7091988130563795e-07, + "loss": 0.434, + "mean_token_accuracy": 0.8571521639823914, + "num_tokens": 34309914.0, + "step": 876 + }, + { + "epoch": 0.11156341432387737, + "grad_norm": 1.0618276596069336, + "learning_rate": 3.7134378974141585e-07, + "loss": 0.4335, + "mean_token_accuracy": 0.8570069074630737, + "num_tokens": 34358791.0, + "step": 877 + }, + { + "epoch": 0.11169062460246788, + "grad_norm": 1.2488057613372803, + "learning_rate": 3.7176769817719375e-07, + "loss": 0.4651, + "mean_token_accuracy": 0.8467686176300049, + "num_tokens": 34395994.0, + "step": 878 + }, + { + "epoch": 0.11181783488105838, + "grad_norm": 1.0242255926132202, + "learning_rate": 3.7219160661297154e-07, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8777627348899841, + "num_tokens": 34434542.0, + "step": 879 + }, + { + "epoch": 0.1119450451596489, + "grad_norm": 1.1931196451187134, + "learning_rate": 3.7261551504874944e-07, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8566005825996399, + "num_tokens": 34469598.0, + "step": 880 + }, + { + "epoch": 0.11207225543823941, + "grad_norm": 1.1869564056396484, + "learning_rate": 3.7303942348452734e-07, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8697842359542847, + "num_tokens": 34504911.0, + "step": 881 + }, + { + "epoch": 0.11219946571682991, + "grad_norm": 1.1405390501022339, + "learning_rate": 3.7346333192030524e-07, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8720885515213013, + "num_tokens": 34546350.0, + "step": 882 + }, + { + "epoch": 0.11232667599542043, + "grad_norm": 1.0516027212142944, + "learning_rate": 3.7388724035608303e-07, + "loss": 0.4156, + "mean_token_accuracy": 0.8629390001296997, + "num_tokens": 34591163.0, + "step": 883 + }, + { + "epoch": 0.11245388627401094, + "grad_norm": 1.2909486293792725, + "learning_rate": 3.7431114879186093e-07, + "loss": 0.4608, + "mean_token_accuracy": 0.8483455181121826, + "num_tokens": 34627395.0, + "step": 884 + }, + { + "epoch": 0.11258109655260146, + "grad_norm": 1.2434054613113403, + "learning_rate": 3.7473505722763883e-07, + "loss": 0.4809, + "mean_token_accuracy": 0.8421798944473267, + "num_tokens": 34663143.0, + "step": 885 + }, + { + "epoch": 0.11270830683119196, + "grad_norm": 1.2154473066329956, + "learning_rate": 3.7515896566341673e-07, + "loss": 0.4277, + "mean_token_accuracy": 0.8562736511230469, + "num_tokens": 34699917.0, + "step": 886 + }, + { + "epoch": 0.11283551710978247, + "grad_norm": 1.2009189128875732, + "learning_rate": 3.755828740991945e-07, + "loss": 0.4465, + "mean_token_accuracy": 0.8515552878379822, + "num_tokens": 34744066.0, + "step": 887 + }, + { + "epoch": 0.11296272738837299, + "grad_norm": 1.1825963258743286, + "learning_rate": 3.760067825349724e-07, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8641320466995239, + "num_tokens": 34781425.0, + "step": 888 + }, + { + "epoch": 0.11308993766696349, + "grad_norm": 1.0851166248321533, + "learning_rate": 3.764306909707503e-07, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8720593452453613, + "num_tokens": 34825487.0, + "step": 889 + }, + { + "epoch": 0.113217147945554, + "grad_norm": 1.2514065504074097, + "learning_rate": 3.768545994065282e-07, + "loss": 0.4299, + "mean_token_accuracy": 0.8552354574203491, + "num_tokens": 34857076.0, + "step": 890 + }, + { + "epoch": 0.11334435822414451, + "grad_norm": 1.0990407466888428, + "learning_rate": 3.77278507842306e-07, + "loss": 0.439, + "mean_token_accuracy": 0.8550529479980469, + "num_tokens": 34899332.0, + "step": 891 + }, + { + "epoch": 0.11347156850273502, + "grad_norm": 1.05913245677948, + "learning_rate": 3.777024162780839e-07, + "loss": 0.411, + "mean_token_accuracy": 0.8629696369171143, + "num_tokens": 34939326.0, + "step": 892 + }, + { + "epoch": 0.11359877878132553, + "grad_norm": 1.0396524667739868, + "learning_rate": 3.781263247138618e-07, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8669008612632751, + "num_tokens": 34978948.0, + "step": 893 + }, + { + "epoch": 0.11372598905991604, + "grad_norm": 1.1705615520477295, + "learning_rate": 3.785502331496397e-07, + "loss": 0.4301, + "mean_token_accuracy": 0.8500055074691772, + "num_tokens": 35015216.0, + "step": 894 + }, + { + "epoch": 0.11385319933850654, + "grad_norm": 1.1739188432693481, + "learning_rate": 3.789741415854175e-07, + "loss": 0.4574, + "mean_token_accuracy": 0.8472888469696045, + "num_tokens": 35056872.0, + "step": 895 + }, + { + "epoch": 0.11398040961709706, + "grad_norm": 1.0843769311904907, + "learning_rate": 3.793980500211954e-07, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8583359718322754, + "num_tokens": 35097131.0, + "step": 896 + }, + { + "epoch": 0.11410761989568757, + "grad_norm": 1.0382109880447388, + "learning_rate": 3.798219584569733e-07, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8721320629119873, + "num_tokens": 35134223.0, + "step": 897 + }, + { + "epoch": 0.11423483017427809, + "grad_norm": 1.2687599658966064, + "learning_rate": 3.8024586689275115e-07, + "loss": 0.4907, + "mean_token_accuracy": 0.8429384231567383, + "num_tokens": 35173806.0, + "step": 898 + }, + { + "epoch": 0.11436204045286859, + "grad_norm": 1.1407475471496582, + "learning_rate": 3.80669775328529e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8576763272285461, + "num_tokens": 35208774.0, + "step": 899 + }, + { + "epoch": 0.1144892507314591, + "grad_norm": 1.2260148525238037, + "learning_rate": 3.810936837643069e-07, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8658977746963501, + "num_tokens": 35246756.0, + "step": 900 + }, + { + "epoch": 0.11461646101004962, + "grad_norm": 1.2249053716659546, + "learning_rate": 3.815175922000848e-07, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8672646880149841, + "num_tokens": 35281990.0, + "step": 901 + }, + { + "epoch": 0.11474367128864012, + "grad_norm": 1.0875740051269531, + "learning_rate": 3.8194150063586264e-07, + "loss": 0.4522, + "mean_token_accuracy": 0.8514246940612793, + "num_tokens": 35323038.0, + "step": 902 + }, + { + "epoch": 0.11487088156723063, + "grad_norm": 1.0831389427185059, + "learning_rate": 3.823654090716405e-07, + "loss": 0.402, + "mean_token_accuracy": 0.8640979528427124, + "num_tokens": 35365143.0, + "step": 903 + }, + { + "epoch": 0.11499809184582115, + "grad_norm": 1.0969644784927368, + "learning_rate": 3.827893175074184e-07, + "loss": 0.4299, + "mean_token_accuracy": 0.864769697189331, + "num_tokens": 35407200.0, + "step": 904 + }, + { + "epoch": 0.11512530212441165, + "grad_norm": 1.2392258644104004, + "learning_rate": 3.832132259431963e-07, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8716667890548706, + "num_tokens": 35441250.0, + "step": 905 + }, + { + "epoch": 0.11525251240300216, + "grad_norm": 1.1477900743484497, + "learning_rate": 3.8363713437897413e-07, + "loss": 0.4625, + "mean_token_accuracy": 0.8465590476989746, + "num_tokens": 35484461.0, + "step": 906 + }, + { + "epoch": 0.11537972268159268, + "grad_norm": 1.2064050436019897, + "learning_rate": 3.8406104281475197e-07, + "loss": 0.481, + "mean_token_accuracy": 0.8432514667510986, + "num_tokens": 35523151.0, + "step": 907 + }, + { + "epoch": 0.11550693296018319, + "grad_norm": 1.285201072692871, + "learning_rate": 3.8448495125052987e-07, + "loss": 0.4645, + "mean_token_accuracy": 0.842448890209198, + "num_tokens": 35562947.0, + "step": 908 + }, + { + "epoch": 0.11563414323877369, + "grad_norm": 1.1563339233398438, + "learning_rate": 3.8490885968630777e-07, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8652346134185791, + "num_tokens": 35607519.0, + "step": 909 + }, + { + "epoch": 0.1157613535173642, + "grad_norm": 1.091478943824768, + "learning_rate": 3.853327681220856e-07, + "loss": 0.4231, + "mean_token_accuracy": 0.8572232723236084, + "num_tokens": 35652516.0, + "step": 910 + }, + { + "epoch": 0.11588856379595472, + "grad_norm": 1.265822172164917, + "learning_rate": 3.8575667655786346e-07, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8639391660690308, + "num_tokens": 35685412.0, + "step": 911 + }, + { + "epoch": 0.11601577407454522, + "grad_norm": 1.1410636901855469, + "learning_rate": 3.8618058499364136e-07, + "loss": 0.4243, + "mean_token_accuracy": 0.8597393035888672, + "num_tokens": 35724299.0, + "step": 912 + }, + { + "epoch": 0.11614298435313573, + "grad_norm": 1.150829553604126, + "learning_rate": 3.8660449342941926e-07, + "loss": 0.4706, + "mean_token_accuracy": 0.8484725952148438, + "num_tokens": 35768350.0, + "step": 913 + }, + { + "epoch": 0.11627019463172625, + "grad_norm": 1.1750564575195312, + "learning_rate": 3.870284018651971e-07, + "loss": 0.4376, + "mean_token_accuracy": 0.8553653955459595, + "num_tokens": 35807295.0, + "step": 914 + }, + { + "epoch": 0.11639740491031675, + "grad_norm": 1.0913004875183105, + "learning_rate": 3.8745231030097495e-07, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8685490489006042, + "num_tokens": 35848172.0, + "step": 915 + }, + { + "epoch": 0.11652461518890726, + "grad_norm": 1.080590009689331, + "learning_rate": 3.8787621873675285e-07, + "loss": 0.3856, + "mean_token_accuracy": 0.8693239688873291, + "num_tokens": 35886800.0, + "step": 916 + }, + { + "epoch": 0.11665182546749778, + "grad_norm": 1.0634567737579346, + "learning_rate": 3.883001271725307e-07, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8695564270019531, + "num_tokens": 35926738.0, + "step": 917 + }, + { + "epoch": 0.11677903574608828, + "grad_norm": 1.0874472856521606, + "learning_rate": 3.887240356083086e-07, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8753848671913147, + "num_tokens": 35967182.0, + "step": 918 + }, + { + "epoch": 0.11690624602467879, + "grad_norm": 1.4060132503509521, + "learning_rate": 3.8914794404408644e-07, + "loss": 0.4279, + "mean_token_accuracy": 0.8585565686225891, + "num_tokens": 35996543.0, + "step": 919 + }, + { + "epoch": 0.1170334563032693, + "grad_norm": 1.1706218719482422, + "learning_rate": 3.8957185247986434e-07, + "loss": 0.4387, + "mean_token_accuracy": 0.8518475890159607, + "num_tokens": 36030895.0, + "step": 920 + }, + { + "epoch": 0.11716066658185982, + "grad_norm": 1.1155266761779785, + "learning_rate": 3.899957609156422e-07, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8651291131973267, + "num_tokens": 36072191.0, + "step": 921 + }, + { + "epoch": 0.11728787686045032, + "grad_norm": 1.0579105615615845, + "learning_rate": 3.904196693514201e-07, + "loss": 0.4364, + "mean_token_accuracy": 0.8533006906509399, + "num_tokens": 36117861.0, + "step": 922 + }, + { + "epoch": 0.11741508713904084, + "grad_norm": 1.2524588108062744, + "learning_rate": 3.9084357778719793e-07, + "loss": 0.4903, + "mean_token_accuracy": 0.8397235870361328, + "num_tokens": 36157550.0, + "step": 923 + }, + { + "epoch": 0.11754229741763135, + "grad_norm": 1.2965357303619385, + "learning_rate": 3.9126748622297583e-07, + "loss": 0.4543, + "mean_token_accuracy": 0.8501251935958862, + "num_tokens": 36194354.0, + "step": 924 + }, + { + "epoch": 0.11766950769622185, + "grad_norm": 1.158096432685852, + "learning_rate": 3.916913946587537e-07, + "loss": 0.4332, + "mean_token_accuracy": 0.8548803329467773, + "num_tokens": 36230853.0, + "step": 925 + }, + { + "epoch": 0.11779671797481236, + "grad_norm": 1.1728399991989136, + "learning_rate": 3.921153030945316e-07, + "loss": 0.4515, + "mean_token_accuracy": 0.8498470783233643, + "num_tokens": 36271175.0, + "step": 926 + }, + { + "epoch": 0.11792392825340288, + "grad_norm": 1.3150038719177246, + "learning_rate": 3.925392115303094e-07, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8635208606719971, + "num_tokens": 36306272.0, + "step": 927 + }, + { + "epoch": 0.11805113853199338, + "grad_norm": 1.2781614065170288, + "learning_rate": 3.929631199660873e-07, + "loss": 0.4157, + "mean_token_accuracy": 0.857391357421875, + "num_tokens": 36343508.0, + "step": 928 + }, + { + "epoch": 0.1181783488105839, + "grad_norm": 1.1017085313796997, + "learning_rate": 3.9338702840186517e-07, + "loss": 0.4157, + "mean_token_accuracy": 0.8587610721588135, + "num_tokens": 36381426.0, + "step": 929 + }, + { + "epoch": 0.11830555908917441, + "grad_norm": 1.0655372142791748, + "learning_rate": 3.9381093683764307e-07, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8626986742019653, + "num_tokens": 36424606.0, + "step": 930 + }, + { + "epoch": 0.11843276936776491, + "grad_norm": 1.130475640296936, + "learning_rate": 3.942348452734209e-07, + "loss": 0.4681, + "mean_token_accuracy": 0.8451399803161621, + "num_tokens": 36468710.0, + "step": 931 + }, + { + "epoch": 0.11855997964635542, + "grad_norm": 1.1819970607757568, + "learning_rate": 3.946587537091988e-07, + "loss": 0.427, + "mean_token_accuracy": 0.8560460805892944, + "num_tokens": 36509674.0, + "step": 932 + }, + { + "epoch": 0.11868718992494594, + "grad_norm": 1.1467995643615723, + "learning_rate": 3.9508266214497666e-07, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8617244958877563, + "num_tokens": 36554124.0, + "step": 933 + }, + { + "epoch": 0.11881440020353645, + "grad_norm": 1.0340903997421265, + "learning_rate": 3.9550657058075456e-07, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.872236967086792, + "num_tokens": 36595348.0, + "step": 934 + }, + { + "epoch": 0.11894161048212695, + "grad_norm": 1.2111600637435913, + "learning_rate": 3.959304790165324e-07, + "loss": 0.4197, + "mean_token_accuracy": 0.8617328405380249, + "num_tokens": 36633181.0, + "step": 935 + }, + { + "epoch": 0.11906882076071747, + "grad_norm": 1.1762654781341553, + "learning_rate": 3.9635438745231025e-07, + "loss": 0.4159, + "mean_token_accuracy": 0.8619818687438965, + "num_tokens": 36667929.0, + "step": 936 + }, + { + "epoch": 0.11919603103930798, + "grad_norm": 1.0813393592834473, + "learning_rate": 3.9677829588808815e-07, + "loss": 0.4471, + "mean_token_accuracy": 0.8484114408493042, + "num_tokens": 36711565.0, + "step": 937 + }, + { + "epoch": 0.11932324131789848, + "grad_norm": 1.2304362058639526, + "learning_rate": 3.9720220432386605e-07, + "loss": 0.4259, + "mean_token_accuracy": 0.8562556505203247, + "num_tokens": 36747244.0, + "step": 938 + }, + { + "epoch": 0.119450451596489, + "grad_norm": 1.1652815341949463, + "learning_rate": 3.976261127596439e-07, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8720574378967285, + "num_tokens": 36783230.0, + "step": 939 + }, + { + "epoch": 0.11957766187507951, + "grad_norm": 1.2200027704238892, + "learning_rate": 3.9805002119542174e-07, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8708691000938416, + "num_tokens": 36818262.0, + "step": 940 + }, + { + "epoch": 0.11970487215367001, + "grad_norm": 1.1919476985931396, + "learning_rate": 3.9847392963119964e-07, + "loss": 0.462, + "mean_token_accuracy": 0.8509447574615479, + "num_tokens": 36858712.0, + "step": 941 + }, + { + "epoch": 0.11983208243226053, + "grad_norm": 1.0889172554016113, + "learning_rate": 3.9889783806697754e-07, + "loss": 0.4024, + "mean_token_accuracy": 0.8675618171691895, + "num_tokens": 36897737.0, + "step": 942 + }, + { + "epoch": 0.11995929271085104, + "grad_norm": 1.13992440700531, + "learning_rate": 3.993217465027554e-07, + "loss": 0.4639, + "mean_token_accuracy": 0.8497198224067688, + "num_tokens": 36940288.0, + "step": 943 + }, + { + "epoch": 0.12008650298944154, + "grad_norm": 1.1598011255264282, + "learning_rate": 3.9974565493853323e-07, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8788208961486816, + "num_tokens": 36976016.0, + "step": 944 + }, + { + "epoch": 0.12021371326803205, + "grad_norm": 1.18272066116333, + "learning_rate": 4.0016956337431113e-07, + "loss": 0.4333, + "mean_token_accuracy": 0.8561146259307861, + "num_tokens": 37013076.0, + "step": 945 + }, + { + "epoch": 0.12034092354662257, + "grad_norm": 1.278494954109192, + "learning_rate": 4.0059347181008903e-07, + "loss": 0.427, + "mean_token_accuracy": 0.8560922145843506, + "num_tokens": 37046997.0, + "step": 946 + }, + { + "epoch": 0.12046813382521308, + "grad_norm": 1.0128543376922607, + "learning_rate": 4.010173802458669e-07, + "loss": 0.3774, + "mean_token_accuracy": 0.8732475638389587, + "num_tokens": 37089090.0, + "step": 947 + }, + { + "epoch": 0.12059534410380358, + "grad_norm": 1.2654056549072266, + "learning_rate": 4.014412886816447e-07, + "loss": 0.4978, + "mean_token_accuracy": 0.8394683599472046, + "num_tokens": 37130333.0, + "step": 948 + }, + { + "epoch": 0.1207225543823941, + "grad_norm": 1.179930567741394, + "learning_rate": 4.018651971174226e-07, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8596799373626709, + "num_tokens": 37168801.0, + "step": 949 + }, + { + "epoch": 0.12084976466098461, + "grad_norm": 1.0270975828170776, + "learning_rate": 4.022891055532005e-07, + "loss": 0.4318, + "mean_token_accuracy": 0.8563047647476196, + "num_tokens": 37214174.0, + "step": 950 + }, + { + "epoch": 0.12097697493957511, + "grad_norm": 1.1888666152954102, + "learning_rate": 4.0271301398897837e-07, + "loss": 0.4708, + "mean_token_accuracy": 0.8481160402297974, + "num_tokens": 37257121.0, + "step": 951 + }, + { + "epoch": 0.12110418521816563, + "grad_norm": 1.3112069368362427, + "learning_rate": 4.031369224247562e-07, + "loss": 0.4193, + "mean_token_accuracy": 0.8567496538162231, + "num_tokens": 37291672.0, + "step": 952 + }, + { + "epoch": 0.12123139549675614, + "grad_norm": 1.0877712965011597, + "learning_rate": 4.035608308605341e-07, + "loss": 0.4401, + "mean_token_accuracy": 0.8524541258811951, + "num_tokens": 37333388.0, + "step": 953 + }, + { + "epoch": 0.12135860577534664, + "grad_norm": 1.1373590230941772, + "learning_rate": 4.03984739296312e-07, + "loss": 0.4338, + "mean_token_accuracy": 0.8578914999961853, + "num_tokens": 37377198.0, + "step": 954 + }, + { + "epoch": 0.12148581605393716, + "grad_norm": 1.0757009983062744, + "learning_rate": 4.044086477320898e-07, + "loss": 0.4296, + "mean_token_accuracy": 0.8559926748275757, + "num_tokens": 37418756.0, + "step": 955 + }, + { + "epoch": 0.12161302633252767, + "grad_norm": 1.251170039176941, + "learning_rate": 4.048325561678677e-07, + "loss": 0.4444, + "mean_token_accuracy": 0.8506543636322021, + "num_tokens": 37454865.0, + "step": 956 + }, + { + "epoch": 0.12174023661111817, + "grad_norm": 1.1482086181640625, + "learning_rate": 4.052564646036456e-07, + "loss": 0.4378, + "mean_token_accuracy": 0.8554621934890747, + "num_tokens": 37497229.0, + "step": 957 + }, + { + "epoch": 0.12186744688970869, + "grad_norm": 1.124014973640442, + "learning_rate": 4.056803730394235e-07, + "loss": 0.4353, + "mean_token_accuracy": 0.8530270457267761, + "num_tokens": 37534496.0, + "step": 958 + }, + { + "epoch": 0.1219946571682992, + "grad_norm": 1.130290150642395, + "learning_rate": 4.061042814752013e-07, + "loss": 0.4289, + "mean_token_accuracy": 0.8562429547309875, + "num_tokens": 37570370.0, + "step": 959 + }, + { + "epoch": 0.12212186744688971, + "grad_norm": 1.315248727798462, + "learning_rate": 4.065281899109792e-07, + "loss": 0.4324, + "mean_token_accuracy": 0.8536709547042847, + "num_tokens": 37603900.0, + "step": 960 + }, + { + "epoch": 0.12224907772548022, + "grad_norm": 1.0464897155761719, + "learning_rate": 4.069520983467571e-07, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8721191883087158, + "num_tokens": 37644297.0, + "step": 961 + }, + { + "epoch": 0.12237628800407073, + "grad_norm": 1.2230700254440308, + "learning_rate": 4.07376006782535e-07, + "loss": 0.4069, + "mean_token_accuracy": 0.860551118850708, + "num_tokens": 37679589.0, + "step": 962 + }, + { + "epoch": 0.12250349828266124, + "grad_norm": 1.1721646785736084, + "learning_rate": 4.077999152183128e-07, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8718090057373047, + "num_tokens": 37713963.0, + "step": 963 + }, + { + "epoch": 0.12263070856125174, + "grad_norm": 1.0419447422027588, + "learning_rate": 4.082238236540907e-07, + "loss": 0.4275, + "mean_token_accuracy": 0.8593745231628418, + "num_tokens": 37761016.0, + "step": 964 + }, + { + "epoch": 0.12275791883984226, + "grad_norm": 1.1157177686691284, + "learning_rate": 4.086477320898686e-07, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8642510175704956, + "num_tokens": 37802720.0, + "step": 965 + }, + { + "epoch": 0.12288512911843277, + "grad_norm": 1.1879595518112183, + "learning_rate": 4.090716405256465e-07, + "loss": 0.4428, + "mean_token_accuracy": 0.8507680296897888, + "num_tokens": 37841711.0, + "step": 966 + }, + { + "epoch": 0.12301233939702327, + "grad_norm": 1.1562483310699463, + "learning_rate": 4.094955489614243e-07, + "loss": 0.3931, + "mean_token_accuracy": 0.8656500577926636, + "num_tokens": 37877129.0, + "step": 967 + }, + { + "epoch": 0.12313954967561379, + "grad_norm": 1.1818135976791382, + "learning_rate": 4.099194573972022e-07, + "loss": 0.4053, + "mean_token_accuracy": 0.862544059753418, + "num_tokens": 37919938.0, + "step": 968 + }, + { + "epoch": 0.1232667599542043, + "grad_norm": 1.113618016242981, + "learning_rate": 4.1034336583298007e-07, + "loss": 0.4595, + "mean_token_accuracy": 0.8481523990631104, + "num_tokens": 37962627.0, + "step": 969 + }, + { + "epoch": 0.1233939702327948, + "grad_norm": 1.118325114250183, + "learning_rate": 4.1076727426875797e-07, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8532674312591553, + "num_tokens": 38003642.0, + "step": 970 + }, + { + "epoch": 0.12352118051138532, + "grad_norm": 1.1581851243972778, + "learning_rate": 4.1119118270453577e-07, + "loss": 0.4898, + "mean_token_accuracy": 0.8354116678237915, + "num_tokens": 38043975.0, + "step": 971 + }, + { + "epoch": 0.12364839078997583, + "grad_norm": 1.1239746809005737, + "learning_rate": 4.1161509114031366e-07, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8721218705177307, + "num_tokens": 38083116.0, + "step": 972 + }, + { + "epoch": 0.12377560106856635, + "grad_norm": 1.2275856733322144, + "learning_rate": 4.1203899957609156e-07, + "loss": 0.4418, + "mean_token_accuracy": 0.8539798259735107, + "num_tokens": 38121007.0, + "step": 973 + }, + { + "epoch": 0.12390281134715685, + "grad_norm": 1.1917463541030884, + "learning_rate": 4.124629080118694e-07, + "loss": 0.4125, + "mean_token_accuracy": 0.8582026362419128, + "num_tokens": 38154650.0, + "step": 974 + }, + { + "epoch": 0.12403002162574736, + "grad_norm": 1.1342346668243408, + "learning_rate": 4.1288681644764726e-07, + "loss": 0.4307, + "mean_token_accuracy": 0.8557736873626709, + "num_tokens": 38195392.0, + "step": 975 + }, + { + "epoch": 0.12415723190433788, + "grad_norm": 1.1439050436019897, + "learning_rate": 4.1331072488342515e-07, + "loss": 0.4506, + "mean_token_accuracy": 0.8502774238586426, + "num_tokens": 38231409.0, + "step": 976 + }, + { + "epoch": 0.12428444218292838, + "grad_norm": 1.0607186555862427, + "learning_rate": 4.1373463331920305e-07, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8735240697860718, + "num_tokens": 38268801.0, + "step": 977 + }, + { + "epoch": 0.12441165246151889, + "grad_norm": 1.2549597024917603, + "learning_rate": 4.141585417549809e-07, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8540375828742981, + "num_tokens": 38307731.0, + "step": 978 + }, + { + "epoch": 0.1245388627401094, + "grad_norm": 1.2604780197143555, + "learning_rate": 4.1458245019075875e-07, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8611167669296265, + "num_tokens": 38342042.0, + "step": 979 + }, + { + "epoch": 0.1246660730186999, + "grad_norm": 1.093154788017273, + "learning_rate": 4.1500635862653664e-07, + "loss": 0.4384, + "mean_token_accuracy": 0.8526802062988281, + "num_tokens": 38381824.0, + "step": 980 + }, + { + "epoch": 0.12479328329729042, + "grad_norm": 1.0719325542449951, + "learning_rate": 4.1543026706231454e-07, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8722596168518066, + "num_tokens": 38420254.0, + "step": 981 + }, + { + "epoch": 0.12492049357588093, + "grad_norm": 1.144895315170288, + "learning_rate": 4.158541754980924e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8710989356040955, + "num_tokens": 38458197.0, + "step": 982 + }, + { + "epoch": 0.12504770385447145, + "grad_norm": 1.2101596593856812, + "learning_rate": 4.1627808393387024e-07, + "loss": 0.4428, + "mean_token_accuracy": 0.8504300117492676, + "num_tokens": 38495922.0, + "step": 983 + }, + { + "epoch": 0.12517491413306195, + "grad_norm": 1.2695496082305908, + "learning_rate": 4.1670199236964813e-07, + "loss": 0.4439, + "mean_token_accuracy": 0.8485539555549622, + "num_tokens": 38532719.0, + "step": 984 + }, + { + "epoch": 0.12530212441165245, + "grad_norm": 1.100363850593567, + "learning_rate": 4.1712590080542603e-07, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8685265183448792, + "num_tokens": 38570367.0, + "step": 985 + }, + { + "epoch": 0.12542933469024298, + "grad_norm": 1.1182479858398438, + "learning_rate": 4.175498092412039e-07, + "loss": 0.4399, + "mean_token_accuracy": 0.8549603223800659, + "num_tokens": 38612486.0, + "step": 986 + }, + { + "epoch": 0.12555654496883348, + "grad_norm": 1.1276458501815796, + "learning_rate": 4.179737176769817e-07, + "loss": 0.392, + "mean_token_accuracy": 0.8684202432632446, + "num_tokens": 38652755.0, + "step": 987 + }, + { + "epoch": 0.12568375524742398, + "grad_norm": 1.0673120021820068, + "learning_rate": 4.183976261127596e-07, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8658918738365173, + "num_tokens": 38692242.0, + "step": 988 + }, + { + "epoch": 0.1258109655260145, + "grad_norm": 1.2532235383987427, + "learning_rate": 4.1882153454853747e-07, + "loss": 0.469, + "mean_token_accuracy": 0.8437646627426147, + "num_tokens": 38729697.0, + "step": 989 + }, + { + "epoch": 0.125938175804605, + "grad_norm": 1.0985231399536133, + "learning_rate": 4.1924544298431537e-07, + "loss": 0.4102, + "mean_token_accuracy": 0.8632755279541016, + "num_tokens": 38769552.0, + "step": 990 + }, + { + "epoch": 0.12606538608319554, + "grad_norm": 1.0773570537567139, + "learning_rate": 4.196693514200932e-07, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8652828931808472, + "num_tokens": 38814864.0, + "step": 991 + }, + { + "epoch": 0.12619259636178604, + "grad_norm": 1.0972483158111572, + "learning_rate": 4.200932598558711e-07, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8558377027511597, + "num_tokens": 38856371.0, + "step": 992 + }, + { + "epoch": 0.12631980664037654, + "grad_norm": 0.996509850025177, + "learning_rate": 4.2051716829164896e-07, + "loss": 0.4323, + "mean_token_accuracy": 0.8552520275115967, + "num_tokens": 38902257.0, + "step": 993 + }, + { + "epoch": 0.12644701691896706, + "grad_norm": 1.244621992111206, + "learning_rate": 4.2094107672742686e-07, + "loss": 0.4815, + "mean_token_accuracy": 0.8456840515136719, + "num_tokens": 38941120.0, + "step": 994 + }, + { + "epoch": 0.12657422719755757, + "grad_norm": 1.138885498046875, + "learning_rate": 4.2136498516320476e-07, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8709553480148315, + "num_tokens": 38975548.0, + "step": 995 + }, + { + "epoch": 0.12670143747614807, + "grad_norm": 1.0452693700790405, + "learning_rate": 4.217888935989826e-07, + "loss": 0.4308, + "mean_token_accuracy": 0.8546618223190308, + "num_tokens": 39021061.0, + "step": 996 + }, + { + "epoch": 0.1268286477547386, + "grad_norm": 1.150930404663086, + "learning_rate": 4.2221280203476045e-07, + "loss": 0.4265, + "mean_token_accuracy": 0.8605061173439026, + "num_tokens": 39064494.0, + "step": 997 + }, + { + "epoch": 0.1269558580333291, + "grad_norm": 1.1287034749984741, + "learning_rate": 4.2263671047053835e-07, + "loss": 0.4655, + "mean_token_accuracy": 0.8437917232513428, + "num_tokens": 39110643.0, + "step": 998 + }, + { + "epoch": 0.1270830683119196, + "grad_norm": 1.2016468048095703, + "learning_rate": 4.2306061890631625e-07, + "loss": 0.4374, + "mean_token_accuracy": 0.854888916015625, + "num_tokens": 39154353.0, + "step": 999 + }, + { + "epoch": 0.12721027859051012, + "grad_norm": 1.2567355632781982, + "learning_rate": 4.234845273420941e-07, + "loss": 0.5276, + "mean_token_accuracy": 0.8322567939758301, + "num_tokens": 39192629.0, + "step": 1000 + }, + { + "epoch": 0.12733748886910062, + "grad_norm": 1.1047816276550293, + "learning_rate": 4.2390843577787194e-07, + "loss": 0.4434, + "mean_token_accuracy": 0.8483467102050781, + "num_tokens": 39237627.0, + "step": 1001 + }, + { + "epoch": 0.12746469914769112, + "grad_norm": 1.1249701976776123, + "learning_rate": 4.2433234421364984e-07, + "loss": 0.4126, + "mean_token_accuracy": 0.8605550527572632, + "num_tokens": 39275843.0, + "step": 1002 + }, + { + "epoch": 0.12759190942628165, + "grad_norm": 1.1286295652389526, + "learning_rate": 4.2475625264942774e-07, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8647505640983582, + "num_tokens": 39318738.0, + "step": 1003 + }, + { + "epoch": 0.12771911970487215, + "grad_norm": 1.3870253562927246, + "learning_rate": 4.251801610852056e-07, + "loss": 0.4435, + "mean_token_accuracy": 0.8514081239700317, + "num_tokens": 39350429.0, + "step": 1004 + }, + { + "epoch": 0.12784632998346265, + "grad_norm": 1.1697046756744385, + "learning_rate": 4.2560406952098343e-07, + "loss": 0.4706, + "mean_token_accuracy": 0.8475053310394287, + "num_tokens": 39392335.0, + "step": 1005 + }, + { + "epoch": 0.12797354026205318, + "grad_norm": 1.2793176174163818, + "learning_rate": 4.2602797795676133e-07, + "loss": 0.4758, + "mean_token_accuracy": 0.8449029326438904, + "num_tokens": 39432089.0, + "step": 1006 + }, + { + "epoch": 0.12810075054064368, + "grad_norm": 1.1976450681686401, + "learning_rate": 4.2645188639253923e-07, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8673601150512695, + "num_tokens": 39469446.0, + "step": 1007 + }, + { + "epoch": 0.12822796081923418, + "grad_norm": 1.1536812782287598, + "learning_rate": 4.26875794828317e-07, + "loss": 0.4197, + "mean_token_accuracy": 0.8563777804374695, + "num_tokens": 39511973.0, + "step": 1008 + }, + { + "epoch": 0.1283551710978247, + "grad_norm": 1.0242812633514404, + "learning_rate": 4.272997032640949e-07, + "loss": 0.4455, + "mean_token_accuracy": 0.8528420925140381, + "num_tokens": 39558335.0, + "step": 1009 + }, + { + "epoch": 0.1284823813764152, + "grad_norm": 1.0997296571731567, + "learning_rate": 4.277236116998728e-07, + "loss": 0.4191, + "mean_token_accuracy": 0.8610444664955139, + "num_tokens": 39600613.0, + "step": 1010 + }, + { + "epoch": 0.1286095916550057, + "grad_norm": 1.1542757749557495, + "learning_rate": 4.281475201356507e-07, + "loss": 0.4184, + "mean_token_accuracy": 0.85812908411026, + "num_tokens": 39640060.0, + "step": 1011 + }, + { + "epoch": 0.12873680193359624, + "grad_norm": 1.135291576385498, + "learning_rate": 4.285714285714285e-07, + "loss": 0.4458, + "mean_token_accuracy": 0.8510756492614746, + "num_tokens": 39680500.0, + "step": 1012 + }, + { + "epoch": 0.12886401221218674, + "grad_norm": 1.2094265222549438, + "learning_rate": 4.289953370072064e-07, + "loss": 0.4095, + "mean_token_accuracy": 0.8633279800415039, + "num_tokens": 39719770.0, + "step": 1013 + }, + { + "epoch": 0.12899122249077727, + "grad_norm": 1.1642796993255615, + "learning_rate": 4.294192454429843e-07, + "loss": 0.4491, + "mean_token_accuracy": 0.8518974781036377, + "num_tokens": 39759641.0, + "step": 1014 + }, + { + "epoch": 0.12911843276936777, + "grad_norm": 0.9827146530151367, + "learning_rate": 4.298431538787622e-07, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8847131729125977, + "num_tokens": 39801801.0, + "step": 1015 + }, + { + "epoch": 0.12924564304795827, + "grad_norm": 1.3038275241851807, + "learning_rate": 4.3026706231454e-07, + "loss": 0.4762, + "mean_token_accuracy": 0.8420614004135132, + "num_tokens": 39836246.0, + "step": 1016 + }, + { + "epoch": 0.1293728533265488, + "grad_norm": 1.1354120969772339, + "learning_rate": 4.306909707503179e-07, + "loss": 0.4132, + "mean_token_accuracy": 0.8642141222953796, + "num_tokens": 39875853.0, + "step": 1017 + }, + { + "epoch": 0.1295000636051393, + "grad_norm": 1.328461766242981, + "learning_rate": 4.311148791860958e-07, + "loss": 0.4195, + "mean_token_accuracy": 0.8585046529769897, + "num_tokens": 39907943.0, + "step": 1018 + }, + { + "epoch": 0.1296272738837298, + "grad_norm": 1.1709460020065308, + "learning_rate": 4.315387876218737e-07, + "loss": 0.4537, + "mean_token_accuracy": 0.8513486385345459, + "num_tokens": 39944528.0, + "step": 1019 + }, + { + "epoch": 0.12975448416232033, + "grad_norm": 1.2552125453948975, + "learning_rate": 4.319626960576515e-07, + "loss": 0.4524, + "mean_token_accuracy": 0.8447049856185913, + "num_tokens": 39981078.0, + "step": 1020 + }, + { + "epoch": 0.12988169444091083, + "grad_norm": 1.1360713243484497, + "learning_rate": 4.323866044934294e-07, + "loss": 0.3997, + "mean_token_accuracy": 0.8632943630218506, + "num_tokens": 40022303.0, + "step": 1021 + }, + { + "epoch": 0.13000890471950133, + "grad_norm": 1.0269055366516113, + "learning_rate": 4.328105129292073e-07, + "loss": 0.422, + "mean_token_accuracy": 0.8615236878395081, + "num_tokens": 40065901.0, + "step": 1022 + }, + { + "epoch": 0.13013611499809186, + "grad_norm": 1.0760231018066406, + "learning_rate": 4.332344213649852e-07, + "loss": 0.4047, + "mean_token_accuracy": 0.8635461330413818, + "num_tokens": 40104044.0, + "step": 1023 + }, + { + "epoch": 0.13026332527668236, + "grad_norm": 1.1969449520111084, + "learning_rate": 4.33658329800763e-07, + "loss": 0.409, + "mean_token_accuracy": 0.8664759993553162, + "num_tokens": 40142563.0, + "step": 1024 + }, + { + "epoch": 0.13039053555527286, + "grad_norm": 1.0821393728256226, + "learning_rate": 4.340822382365409e-07, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8643201589584351, + "num_tokens": 40186706.0, + "step": 1025 + }, + { + "epoch": 0.13051774583386339, + "grad_norm": 1.0487403869628906, + "learning_rate": 4.345061466723188e-07, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8733502626419067, + "num_tokens": 40231711.0, + "step": 1026 + }, + { + "epoch": 0.13064495611245389, + "grad_norm": 1.2586499452590942, + "learning_rate": 4.3493005510809663e-07, + "loss": 0.4346, + "mean_token_accuracy": 0.8547335863113403, + "num_tokens": 40269306.0, + "step": 1027 + }, + { + "epoch": 0.1307721663910444, + "grad_norm": 1.1940120458602905, + "learning_rate": 4.353539635438745e-07, + "loss": 0.4215, + "mean_token_accuracy": 0.8595611453056335, + "num_tokens": 40306796.0, + "step": 1028 + }, + { + "epoch": 0.13089937666963491, + "grad_norm": 1.2786900997161865, + "learning_rate": 4.357778719796524e-07, + "loss": 0.4628, + "mean_token_accuracy": 0.8422169089317322, + "num_tokens": 40342148.0, + "step": 1029 + }, + { + "epoch": 0.13102658694822542, + "grad_norm": 1.0633381605148315, + "learning_rate": 4.362017804154303e-07, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.873384952545166, + "num_tokens": 40381494.0, + "step": 1030 + }, + { + "epoch": 0.13115379722681592, + "grad_norm": 1.1673706769943237, + "learning_rate": 4.366256888512081e-07, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8669589757919312, + "num_tokens": 40416891.0, + "step": 1031 + }, + { + "epoch": 0.13128100750540644, + "grad_norm": 1.0986007452011108, + "learning_rate": 4.3704959728698597e-07, + "loss": 0.4068, + "mean_token_accuracy": 0.8629436492919922, + "num_tokens": 40458042.0, + "step": 1032 + }, + { + "epoch": 0.13140821778399694, + "grad_norm": 1.3698627948760986, + "learning_rate": 4.3747350572276386e-07, + "loss": 0.4152, + "mean_token_accuracy": 0.8587895035743713, + "num_tokens": 40492232.0, + "step": 1033 + }, + { + "epoch": 0.13153542806258745, + "grad_norm": 1.1365560293197632, + "learning_rate": 4.3789741415854176e-07, + "loss": 0.4301, + "mean_token_accuracy": 0.856216311454773, + "num_tokens": 40530039.0, + "step": 1034 + }, + { + "epoch": 0.13166263834117797, + "grad_norm": 1.1929998397827148, + "learning_rate": 4.383213225943196e-07, + "loss": 0.4287, + "mean_token_accuracy": 0.8559820652008057, + "num_tokens": 40568995.0, + "step": 1035 + }, + { + "epoch": 0.13178984861976847, + "grad_norm": 1.0610021352767944, + "learning_rate": 4.3874523103009746e-07, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8786417841911316, + "num_tokens": 40606394.0, + "step": 1036 + }, + { + "epoch": 0.13191705889835897, + "grad_norm": 1.130972981452942, + "learning_rate": 4.3916913946587536e-07, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8719121813774109, + "num_tokens": 40641865.0, + "step": 1037 + }, + { + "epoch": 0.1320442691769495, + "grad_norm": 1.1722813844680786, + "learning_rate": 4.3959304790165325e-07, + "loss": 0.386, + "mean_token_accuracy": 0.8675692081451416, + "num_tokens": 40679169.0, + "step": 1038 + }, + { + "epoch": 0.13217147945554, + "grad_norm": 1.0234777927398682, + "learning_rate": 4.400169563374311e-07, + "loss": 0.4192, + "mean_token_accuracy": 0.8596209287643433, + "num_tokens": 40721296.0, + "step": 1039 + }, + { + "epoch": 0.13229868973413053, + "grad_norm": 1.1616719961166382, + "learning_rate": 4.4044086477320895e-07, + "loss": 0.4734, + "mean_token_accuracy": 0.8449477553367615, + "num_tokens": 40762282.0, + "step": 1040 + }, + { + "epoch": 0.13242590001272103, + "grad_norm": 1.2563633918762207, + "learning_rate": 4.4086477320898685e-07, + "loss": 0.4079, + "mean_token_accuracy": 0.8598811030387878, + "num_tokens": 40796995.0, + "step": 1041 + }, + { + "epoch": 0.13255311029131153, + "grad_norm": 1.0442118644714355, + "learning_rate": 4.4128868164476474e-07, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8678204417228699, + "num_tokens": 40839783.0, + "step": 1042 + }, + { + "epoch": 0.13268032056990206, + "grad_norm": 1.1230249404907227, + "learning_rate": 4.417125900805426e-07, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.8665189146995544, + "num_tokens": 40882916.0, + "step": 1043 + }, + { + "epoch": 0.13280753084849256, + "grad_norm": 1.1173015832901, + "learning_rate": 4.4213649851632044e-07, + "loss": 0.4461, + "mean_token_accuracy": 0.8547642230987549, + "num_tokens": 40924996.0, + "step": 1044 + }, + { + "epoch": 0.13293474112708306, + "grad_norm": 1.153140902519226, + "learning_rate": 4.4256040695209834e-07, + "loss": 0.4402, + "mean_token_accuracy": 0.8535650372505188, + "num_tokens": 40963215.0, + "step": 1045 + }, + { + "epoch": 0.1330619514056736, + "grad_norm": 1.16646146774292, + "learning_rate": 4.429843153878762e-07, + "loss": 0.4433, + "mean_token_accuracy": 0.8501651287078857, + "num_tokens": 40997702.0, + "step": 1046 + }, + { + "epoch": 0.1331891616842641, + "grad_norm": 1.1293002367019653, + "learning_rate": 4.434082238236541e-07, + "loss": 0.4748, + "mean_token_accuracy": 0.8404766321182251, + "num_tokens": 41041032.0, + "step": 1047 + }, + { + "epoch": 0.1333163719628546, + "grad_norm": 1.1159847974777222, + "learning_rate": 4.4383213225943193e-07, + "loss": 0.4461, + "mean_token_accuracy": 0.8530313968658447, + "num_tokens": 41083086.0, + "step": 1048 + }, + { + "epoch": 0.13344358224144512, + "grad_norm": 1.1647616624832153, + "learning_rate": 4.442560406952098e-07, + "loss": 0.4542, + "mean_token_accuracy": 0.845977783203125, + "num_tokens": 41121809.0, + "step": 1049 + }, + { + "epoch": 0.13357079252003562, + "grad_norm": 1.024122714996338, + "learning_rate": 4.4467994913098767e-07, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8683099746704102, + "num_tokens": 41164940.0, + "step": 1050 + }, + { + "epoch": 0.13369800279862612, + "grad_norm": 1.1807180643081665, + "learning_rate": 4.4510385756676557e-07, + "loss": 0.4449, + "mean_token_accuracy": 0.8494415283203125, + "num_tokens": 41204769.0, + "step": 1051 + }, + { + "epoch": 0.13382521307721665, + "grad_norm": 1.081984043121338, + "learning_rate": 4.455277660025434e-07, + "loss": 0.4065, + "mean_token_accuracy": 0.8641855716705322, + "num_tokens": 41252147.0, + "step": 1052 + }, + { + "epoch": 0.13395242335580715, + "grad_norm": 1.1353123188018799, + "learning_rate": 4.459516744383213e-07, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8558290600776672, + "num_tokens": 41288992.0, + "step": 1053 + }, + { + "epoch": 0.13407963363439765, + "grad_norm": 1.2159349918365479, + "learning_rate": 4.4637558287409916e-07, + "loss": 0.4445, + "mean_token_accuracy": 0.8522188663482666, + "num_tokens": 41330744.0, + "step": 1054 + }, + { + "epoch": 0.13420684391298818, + "grad_norm": 1.2095574140548706, + "learning_rate": 4.4679949130987706e-07, + "loss": 0.4435, + "mean_token_accuracy": 0.8585858345031738, + "num_tokens": 41370932.0, + "step": 1055 + }, + { + "epoch": 0.13433405419157868, + "grad_norm": 1.183823823928833, + "learning_rate": 4.472233997456549e-07, + "loss": 0.4401, + "mean_token_accuracy": 0.8507382869720459, + "num_tokens": 41409318.0, + "step": 1056 + }, + { + "epoch": 0.13446126447016918, + "grad_norm": 1.082277536392212, + "learning_rate": 4.476473081814328e-07, + "loss": 0.4298, + "mean_token_accuracy": 0.8546113967895508, + "num_tokens": 41451523.0, + "step": 1057 + }, + { + "epoch": 0.1345884747487597, + "grad_norm": 1.080774188041687, + "learning_rate": 4.4807121661721065e-07, + "loss": 0.3893, + "mean_token_accuracy": 0.869053840637207, + "num_tokens": 41492627.0, + "step": 1058 + }, + { + "epoch": 0.1347156850273502, + "grad_norm": 1.0820341110229492, + "learning_rate": 4.4849512505298855e-07, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8555259108543396, + "num_tokens": 41533872.0, + "step": 1059 + }, + { + "epoch": 0.1348428953059407, + "grad_norm": 1.1839427947998047, + "learning_rate": 4.489190334887664e-07, + "loss": 0.4708, + "mean_token_accuracy": 0.8488714694976807, + "num_tokens": 41575092.0, + "step": 1060 + }, + { + "epoch": 0.13497010558453124, + "grad_norm": 1.2181302309036255, + "learning_rate": 4.493429419245443e-07, + "loss": 0.4269, + "mean_token_accuracy": 0.859618604183197, + "num_tokens": 41611964.0, + "step": 1061 + }, + { + "epoch": 0.13509731586312174, + "grad_norm": 1.1441682577133179, + "learning_rate": 4.4976685036032214e-07, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8715499043464661, + "num_tokens": 41648413.0, + "step": 1062 + }, + { + "epoch": 0.13522452614171224, + "grad_norm": 1.229101538658142, + "learning_rate": 4.5019075879610004e-07, + "loss": 0.448, + "mean_token_accuracy": 0.8467199206352234, + "num_tokens": 41684172.0, + "step": 1063 + }, + { + "epoch": 0.13535173642030277, + "grad_norm": 1.1554206609725952, + "learning_rate": 4.506146672318779e-07, + "loss": 0.4205, + "mean_token_accuracy": 0.8606740832328796, + "num_tokens": 41724069.0, + "step": 1064 + }, + { + "epoch": 0.13547894669889327, + "grad_norm": 1.1377885341644287, + "learning_rate": 4.5103857566765573e-07, + "loss": 0.4829, + "mean_token_accuracy": 0.8427762985229492, + "num_tokens": 41765710.0, + "step": 1065 + }, + { + "epoch": 0.1356061569774838, + "grad_norm": 1.1152647733688354, + "learning_rate": 4.5146248410343363e-07, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8702728152275085, + "num_tokens": 41802750.0, + "step": 1066 + }, + { + "epoch": 0.1357333672560743, + "grad_norm": 1.127190351486206, + "learning_rate": 4.5188639253921153e-07, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8639746904373169, + "num_tokens": 41841170.0, + "step": 1067 + }, + { + "epoch": 0.1358605775346648, + "grad_norm": 1.0804170370101929, + "learning_rate": 4.523103009749894e-07, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8708007335662842, + "num_tokens": 41879720.0, + "step": 1068 + }, + { + "epoch": 0.13598778781325532, + "grad_norm": 1.0354903936386108, + "learning_rate": 4.527342094107672e-07, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8598852753639221, + "num_tokens": 41925568.0, + "step": 1069 + }, + { + "epoch": 0.13611499809184582, + "grad_norm": 1.1515525579452515, + "learning_rate": 4.531581178465451e-07, + "loss": 0.4343, + "mean_token_accuracy": 0.8550587892532349, + "num_tokens": 41966446.0, + "step": 1070 + }, + { + "epoch": 0.13624220837043632, + "grad_norm": 1.0912046432495117, + "learning_rate": 4.53582026282323e-07, + "loss": 0.403, + "mean_token_accuracy": 0.8649381995201111, + "num_tokens": 42007407.0, + "step": 1071 + }, + { + "epoch": 0.13636941864902685, + "grad_norm": 1.2580677270889282, + "learning_rate": 4.5400593471810087e-07, + "loss": 0.4905, + "mean_token_accuracy": 0.8374602794647217, + "num_tokens": 42047359.0, + "step": 1072 + }, + { + "epoch": 0.13649662892761735, + "grad_norm": 1.1101874113082886, + "learning_rate": 4.544298431538787e-07, + "loss": 0.408, + "mean_token_accuracy": 0.8635553121566772, + "num_tokens": 42088313.0, + "step": 1073 + }, + { + "epoch": 0.13662383920620785, + "grad_norm": 1.280064582824707, + "learning_rate": 4.548537515896566e-07, + "loss": 0.4652, + "mean_token_accuracy": 0.8450828194618225, + "num_tokens": 42123383.0, + "step": 1074 + }, + { + "epoch": 0.13675104948479838, + "grad_norm": 1.1961511373519897, + "learning_rate": 4.552776600254345e-07, + "loss": 0.4456, + "mean_token_accuracy": 0.8508531451225281, + "num_tokens": 42159896.0, + "step": 1075 + }, + { + "epoch": 0.13687825976338888, + "grad_norm": 1.0985075235366821, + "learning_rate": 4.5570156846121236e-07, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8677313327789307, + "num_tokens": 42199413.0, + "step": 1076 + }, + { + "epoch": 0.13700547004197938, + "grad_norm": 1.125327706336975, + "learning_rate": 4.561254768969902e-07, + "loss": 0.3992, + "mean_token_accuracy": 0.8634644150733948, + "num_tokens": 42239215.0, + "step": 1077 + }, + { + "epoch": 0.1371326803205699, + "grad_norm": 1.0531132221221924, + "learning_rate": 4.565493853327681e-07, + "loss": 0.4, + "mean_token_accuracy": 0.8673432469367981, + "num_tokens": 42278167.0, + "step": 1078 + }, + { + "epoch": 0.1372598905991604, + "grad_norm": 1.2205630540847778, + "learning_rate": 4.56973293768546e-07, + "loss": 0.4356, + "mean_token_accuracy": 0.8563731908798218, + "num_tokens": 42316029.0, + "step": 1079 + }, + { + "epoch": 0.1373871008777509, + "grad_norm": 1.2755053043365479, + "learning_rate": 4.573972022043238e-07, + "loss": 0.4819, + "mean_token_accuracy": 0.8387619853019714, + "num_tokens": 42358083.0, + "step": 1080 + }, + { + "epoch": 0.13751431115634144, + "grad_norm": 1.1080902814865112, + "learning_rate": 4.578211106401017e-07, + "loss": 0.4452, + "mean_token_accuracy": 0.8546566367149353, + "num_tokens": 42402475.0, + "step": 1081 + }, + { + "epoch": 0.13764152143493194, + "grad_norm": 1.1453351974487305, + "learning_rate": 4.582450190758796e-07, + "loss": 0.4575, + "mean_token_accuracy": 0.8465320467948914, + "num_tokens": 42444643.0, + "step": 1082 + }, + { + "epoch": 0.13776873171352244, + "grad_norm": 1.090135931968689, + "learning_rate": 4.586689275116575e-07, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8730460405349731, + "num_tokens": 42484036.0, + "step": 1083 + }, + { + "epoch": 0.13789594199211297, + "grad_norm": 1.205122947692871, + "learning_rate": 4.590928359474353e-07, + "loss": 0.4687, + "mean_token_accuracy": 0.8473374247550964, + "num_tokens": 42521574.0, + "step": 1084 + }, + { + "epoch": 0.13802315227070347, + "grad_norm": 1.100630283355713, + "learning_rate": 4.595167443832132e-07, + "loss": 0.4191, + "mean_token_accuracy": 0.8607053756713867, + "num_tokens": 42562549.0, + "step": 1085 + }, + { + "epoch": 0.13815036254929397, + "grad_norm": 1.0869063138961792, + "learning_rate": 4.599406528189911e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8722067475318909, + "num_tokens": 42601309.0, + "step": 1086 + }, + { + "epoch": 0.1382775728278845, + "grad_norm": 1.117849349975586, + "learning_rate": 4.60364561254769e-07, + "loss": 0.4104, + "mean_token_accuracy": 0.8588164448738098, + "num_tokens": 42638695.0, + "step": 1087 + }, + { + "epoch": 0.138404783106475, + "grad_norm": 1.1177661418914795, + "learning_rate": 4.607884696905468e-07, + "loss": 0.4201, + "mean_token_accuracy": 0.859893798828125, + "num_tokens": 42680927.0, + "step": 1088 + }, + { + "epoch": 0.1385319933850655, + "grad_norm": 1.0848935842514038, + "learning_rate": 4.612123781263247e-07, + "loss": 0.4444, + "mean_token_accuracy": 0.8506388664245605, + "num_tokens": 42727187.0, + "step": 1089 + }, + { + "epoch": 0.13865920366365603, + "grad_norm": 1.0585882663726807, + "learning_rate": 4.616362865621026e-07, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8796663880348206, + "num_tokens": 42764599.0, + "step": 1090 + }, + { + "epoch": 0.13878641394224653, + "grad_norm": 1.1777423620224, + "learning_rate": 4.620601949978805e-07, + "loss": 0.4261, + "mean_token_accuracy": 0.860661506652832, + "num_tokens": 42804197.0, + "step": 1091 + }, + { + "epoch": 0.13891362422083706, + "grad_norm": 1.2243406772613525, + "learning_rate": 4.6248410343365827e-07, + "loss": 0.4798, + "mean_token_accuracy": 0.839186429977417, + "num_tokens": 42842631.0, + "step": 1092 + }, + { + "epoch": 0.13904083449942756, + "grad_norm": 1.1003841161727905, + "learning_rate": 4.6290801186943617e-07, + "loss": 0.3947, + "mean_token_accuracy": 0.8672685623168945, + "num_tokens": 42882663.0, + "step": 1093 + }, + { + "epoch": 0.13916804477801806, + "grad_norm": 1.1807610988616943, + "learning_rate": 4.6333192030521407e-07, + "loss": 0.4115, + "mean_token_accuracy": 0.8648661375045776, + "num_tokens": 42918559.0, + "step": 1094 + }, + { + "epoch": 0.13929525505660859, + "grad_norm": 1.0326985120773315, + "learning_rate": 4.6375582874099196e-07, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8676501512527466, + "num_tokens": 42961205.0, + "step": 1095 + }, + { + "epoch": 0.1394224653351991, + "grad_norm": 1.1035666465759277, + "learning_rate": 4.6417973717676976e-07, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8682182431221008, + "num_tokens": 42999112.0, + "step": 1096 + }, + { + "epoch": 0.1395496756137896, + "grad_norm": 1.1195709705352783, + "learning_rate": 4.6460364561254766e-07, + "loss": 0.4392, + "mean_token_accuracy": 0.8505961894989014, + "num_tokens": 43038486.0, + "step": 1097 + }, + { + "epoch": 0.13967688589238011, + "grad_norm": 1.1583976745605469, + "learning_rate": 4.6502755404832556e-07, + "loss": 0.391, + "mean_token_accuracy": 0.867110550403595, + "num_tokens": 43074726.0, + "step": 1098 + }, + { + "epoch": 0.13980409617097062, + "grad_norm": 1.2685935497283936, + "learning_rate": 4.654514624841034e-07, + "loss": 0.4153, + "mean_token_accuracy": 0.8610479235649109, + "num_tokens": 43107443.0, + "step": 1099 + }, + { + "epoch": 0.13993130644956112, + "grad_norm": 1.1543108224868774, + "learning_rate": 4.6587537091988125e-07, + "loss": 0.4201, + "mean_token_accuracy": 0.8604487180709839, + "num_tokens": 43143832.0, + "step": 1100 + }, + { + "epoch": 0.14005851672815164, + "grad_norm": 1.1363605260849, + "learning_rate": 4.6629927935565915e-07, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8690563440322876, + "num_tokens": 43181665.0, + "step": 1101 + }, + { + "epoch": 0.14018572700674214, + "grad_norm": 1.1808968782424927, + "learning_rate": 4.6672318779143705e-07, + "loss": 0.4842, + "mean_token_accuracy": 0.8386095762252808, + "num_tokens": 43224669.0, + "step": 1102 + }, + { + "epoch": 0.14031293728533265, + "grad_norm": 1.2929507493972778, + "learning_rate": 4.671470962272149e-07, + "loss": 0.4303, + "mean_token_accuracy": 0.8538459539413452, + "num_tokens": 43258722.0, + "step": 1103 + }, + { + "epoch": 0.14044014756392317, + "grad_norm": 1.091183066368103, + "learning_rate": 4.6757100466299274e-07, + "loss": 0.4338, + "mean_token_accuracy": 0.8582262992858887, + "num_tokens": 43301810.0, + "step": 1104 + }, + { + "epoch": 0.14056735784251367, + "grad_norm": 1.1252810955047607, + "learning_rate": 4.6799491309877064e-07, + "loss": 0.4368, + "mean_token_accuracy": 0.8530411720275879, + "num_tokens": 43344276.0, + "step": 1105 + }, + { + "epoch": 0.14069456812110417, + "grad_norm": 1.1649099588394165, + "learning_rate": 4.6841882153454854e-07, + "loss": 0.3838, + "mean_token_accuracy": 0.867645263671875, + "num_tokens": 43379268.0, + "step": 1106 + }, + { + "epoch": 0.1408217783996947, + "grad_norm": 1.066561222076416, + "learning_rate": 4.688427299703264e-07, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8704859018325806, + "num_tokens": 43417026.0, + "step": 1107 + }, + { + "epoch": 0.1409489886782852, + "grad_norm": 1.1013551950454712, + "learning_rate": 4.6926663840610423e-07, + "loss": 0.4355, + "mean_token_accuracy": 0.8543227314949036, + "num_tokens": 43457845.0, + "step": 1108 + }, + { + "epoch": 0.1410761989568757, + "grad_norm": 1.112396478652954, + "learning_rate": 4.6969054684188213e-07, + "loss": 0.4481, + "mean_token_accuracy": 0.848807692527771, + "num_tokens": 43501422.0, + "step": 1109 + }, + { + "epoch": 0.14120340923546623, + "grad_norm": 1.1643836498260498, + "learning_rate": 4.7011445527766003e-07, + "loss": 0.418, + "mean_token_accuracy": 0.8572618365287781, + "num_tokens": 43537494.0, + "step": 1110 + }, + { + "epoch": 0.14133061951405673, + "grad_norm": 1.1743063926696777, + "learning_rate": 4.7053836371343787e-07, + "loss": 0.423, + "mean_token_accuracy": 0.8577917814254761, + "num_tokens": 43576814.0, + "step": 1111 + }, + { + "epoch": 0.14145782979264723, + "grad_norm": 1.1666303873062134, + "learning_rate": 4.709622721492157e-07, + "loss": 0.404, + "mean_token_accuracy": 0.8643227219581604, + "num_tokens": 43613959.0, + "step": 1112 + }, + { + "epoch": 0.14158504007123776, + "grad_norm": 1.2425731420516968, + "learning_rate": 4.713861805849936e-07, + "loss": 0.4139, + "mean_token_accuracy": 0.860181987285614, + "num_tokens": 43648314.0, + "step": 1113 + }, + { + "epoch": 0.14171225034982826, + "grad_norm": 1.3370190858840942, + "learning_rate": 4.718100890207715e-07, + "loss": 0.4749, + "mean_token_accuracy": 0.8433209657669067, + "num_tokens": 43685613.0, + "step": 1114 + }, + { + "epoch": 0.1418394606284188, + "grad_norm": 1.161261796951294, + "learning_rate": 4.7223399745654936e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8583192825317383, + "num_tokens": 43723826.0, + "step": 1115 + }, + { + "epoch": 0.1419666709070093, + "grad_norm": 1.1232762336730957, + "learning_rate": 4.726579058923272e-07, + "loss": 0.4199, + "mean_token_accuracy": 0.8604245185852051, + "num_tokens": 43762243.0, + "step": 1116 + }, + { + "epoch": 0.1420938811855998, + "grad_norm": 1.2496167421340942, + "learning_rate": 4.730818143281051e-07, + "loss": 0.4488, + "mean_token_accuracy": 0.8524211049079895, + "num_tokens": 43806328.0, + "step": 1117 + }, + { + "epoch": 0.14222109146419032, + "grad_norm": 1.158906102180481, + "learning_rate": 4.7350572276388295e-07, + "loss": 0.4043, + "mean_token_accuracy": 0.8662587404251099, + "num_tokens": 43845751.0, + "step": 1118 + }, + { + "epoch": 0.14234830174278082, + "grad_norm": 1.119338035583496, + "learning_rate": 4.7392963119966085e-07, + "loss": 0.4138, + "mean_token_accuracy": 0.8597044944763184, + "num_tokens": 43885040.0, + "step": 1119 + }, + { + "epoch": 0.14247551202137132, + "grad_norm": 1.1495336294174194, + "learning_rate": 4.7435353963543875e-07, + "loss": 0.4076, + "mean_token_accuracy": 0.8667649030685425, + "num_tokens": 43929029.0, + "step": 1120 + }, + { + "epoch": 0.14260272229996185, + "grad_norm": 1.1710402965545654, + "learning_rate": 4.747774480712166e-07, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8585165739059448, + "num_tokens": 43965624.0, + "step": 1121 + }, + { + "epoch": 0.14272993257855235, + "grad_norm": 1.2473881244659424, + "learning_rate": 4.7520135650699444e-07, + "loss": 0.4451, + "mean_token_accuracy": 0.8521891832351685, + "num_tokens": 44002125.0, + "step": 1122 + }, + { + "epoch": 0.14285714285714285, + "grad_norm": 1.1781346797943115, + "learning_rate": 4.7562526494277234e-07, + "loss": 0.4225, + "mean_token_accuracy": 0.8589493632316589, + "num_tokens": 44038745.0, + "step": 1123 + }, + { + "epoch": 0.14298435313573338, + "grad_norm": 1.2079218626022339, + "learning_rate": 4.7604917337855024e-07, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8752806782722473, + "num_tokens": 44074453.0, + "step": 1124 + }, + { + "epoch": 0.14311156341432388, + "grad_norm": 1.1764706373214722, + "learning_rate": 4.764730818143281e-07, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8556227087974548, + "num_tokens": 44109416.0, + "step": 1125 + }, + { + "epoch": 0.14323877369291438, + "grad_norm": 1.1064354181289673, + "learning_rate": 4.768969902501059e-07, + "loss": 0.461, + "mean_token_accuracy": 0.8452228307723999, + "num_tokens": 44152580.0, + "step": 1126 + }, + { + "epoch": 0.1433659839715049, + "grad_norm": 1.0471941232681274, + "learning_rate": 4.773208986858838e-07, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8579764366149902, + "num_tokens": 44193632.0, + "step": 1127 + }, + { + "epoch": 0.1434931942500954, + "grad_norm": 1.1126329898834229, + "learning_rate": 4.777448071216617e-07, + "loss": 0.4236, + "mean_token_accuracy": 0.855918288230896, + "num_tokens": 44235737.0, + "step": 1128 + }, + { + "epoch": 0.1436204045286859, + "grad_norm": 1.0131269693374634, + "learning_rate": 4.781687155574396e-07, + "loss": 0.4457, + "mean_token_accuracy": 0.850875735282898, + "num_tokens": 44280965.0, + "step": 1129 + }, + { + "epoch": 0.14374761480727644, + "grad_norm": 1.0904700756072998, + "learning_rate": 4.785926239932175e-07, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8655865788459778, + "num_tokens": 44322403.0, + "step": 1130 + }, + { + "epoch": 0.14387482508586694, + "grad_norm": 1.0723230838775635, + "learning_rate": 4.790165324289953e-07, + "loss": 0.415, + "mean_token_accuracy": 0.8606871366500854, + "num_tokens": 44361652.0, + "step": 1131 + }, + { + "epoch": 0.14400203536445744, + "grad_norm": 1.2649987936019897, + "learning_rate": 4.794404408647732e-07, + "loss": 0.4184, + "mean_token_accuracy": 0.861147403717041, + "num_tokens": 44399986.0, + "step": 1132 + }, + { + "epoch": 0.14412924564304797, + "grad_norm": 1.0012232065200806, + "learning_rate": 4.798643493005511e-07, + "loss": 0.3711, + "mean_token_accuracy": 0.8715096116065979, + "num_tokens": 44440971.0, + "step": 1133 + }, + { + "epoch": 0.14425645592163847, + "grad_norm": 1.1837828159332275, + "learning_rate": 4.80288257736329e-07, + "loss": 0.4475, + "mean_token_accuracy": 0.8532006740570068, + "num_tokens": 44480026.0, + "step": 1134 + }, + { + "epoch": 0.14438366620022897, + "grad_norm": 1.1723709106445312, + "learning_rate": 4.807121661721068e-07, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8713899850845337, + "num_tokens": 44516346.0, + "step": 1135 + }, + { + "epoch": 0.1445108764788195, + "grad_norm": 1.1305558681488037, + "learning_rate": 4.811360746078847e-07, + "loss": 0.4172, + "mean_token_accuracy": 0.8609859347343445, + "num_tokens": 44557398.0, + "step": 1136 + }, + { + "epoch": 0.14463808675741, + "grad_norm": 1.2949877977371216, + "learning_rate": 4.815599830436625e-07, + "loss": 0.4142, + "mean_token_accuracy": 0.8600203990936279, + "num_tokens": 44590631.0, + "step": 1137 + }, + { + "epoch": 0.1447652970360005, + "grad_norm": 1.1041460037231445, + "learning_rate": 4.819838914794405e-07, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8640124797821045, + "num_tokens": 44628379.0, + "step": 1138 + }, + { + "epoch": 0.14489250731459102, + "grad_norm": 1.1729836463928223, + "learning_rate": 4.824077999152183e-07, + "loss": 0.4243, + "mean_token_accuracy": 0.8539760112762451, + "num_tokens": 44663082.0, + "step": 1139 + }, + { + "epoch": 0.14501971759318152, + "grad_norm": 1.1151254177093506, + "learning_rate": 4.828317083509962e-07, + "loss": 0.4216, + "mean_token_accuracy": 0.857962965965271, + "num_tokens": 44702070.0, + "step": 1140 + }, + { + "epoch": 0.14514692787177205, + "grad_norm": 1.1860613822937012, + "learning_rate": 4.83255616786774e-07, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8737683296203613, + "num_tokens": 44736303.0, + "step": 1141 + }, + { + "epoch": 0.14527413815036255, + "grad_norm": 1.0668309926986694, + "learning_rate": 4.83679525222552e-07, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8740217685699463, + "num_tokens": 44774658.0, + "step": 1142 + }, + { + "epoch": 0.14540134842895305, + "grad_norm": 1.1608868837356567, + "learning_rate": 4.841034336583298e-07, + "loss": 0.3952, + "mean_token_accuracy": 0.8682509660720825, + "num_tokens": 44814303.0, + "step": 1143 + }, + { + "epoch": 0.14552855870754358, + "grad_norm": 1.0484470129013062, + "learning_rate": 4.845273420941076e-07, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8735137581825256, + "num_tokens": 44855848.0, + "step": 1144 + }, + { + "epoch": 0.14565576898613408, + "grad_norm": 1.2653154134750366, + "learning_rate": 4.849512505298855e-07, + "loss": 0.4212, + "mean_token_accuracy": 0.8550204634666443, + "num_tokens": 44887033.0, + "step": 1145 + }, + { + "epoch": 0.14578297926472458, + "grad_norm": 1.0255573987960815, + "learning_rate": 4.853751589656634e-07, + "loss": 0.3965, + "mean_token_accuracy": 0.8660119771957397, + "num_tokens": 44930828.0, + "step": 1146 + }, + { + "epoch": 0.1459101895433151, + "grad_norm": 1.1357932090759277, + "learning_rate": 4.857990674014413e-07, + "loss": 0.4375, + "mean_token_accuracy": 0.852709174156189, + "num_tokens": 44975318.0, + "step": 1147 + }, + { + "epoch": 0.1460373998219056, + "grad_norm": 1.1057956218719482, + "learning_rate": 4.862229758372191e-07, + "loss": 0.4554, + "mean_token_accuracy": 0.8467637896537781, + "num_tokens": 45016669.0, + "step": 1148 + }, + { + "epoch": 0.1461646101004961, + "grad_norm": 1.1160833835601807, + "learning_rate": 4.86646884272997e-07, + "loss": 0.4415, + "mean_token_accuracy": 0.8492008447647095, + "num_tokens": 45058814.0, + "step": 1149 + }, + { + "epoch": 0.14629182037908664, + "grad_norm": 1.2031891345977783, + "learning_rate": 4.870707927087749e-07, + "loss": 0.4231, + "mean_token_accuracy": 0.8548294305801392, + "num_tokens": 45098282.0, + "step": 1150 + }, + { + "epoch": 0.14641903065767714, + "grad_norm": 1.1166492700576782, + "learning_rate": 4.874947011445528e-07, + "loss": 0.4267, + "mean_token_accuracy": 0.8602315783500671, + "num_tokens": 45137190.0, + "step": 1151 + }, + { + "epoch": 0.14654624093626764, + "grad_norm": 1.0042775869369507, + "learning_rate": 4.879186095803306e-07, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8758308291435242, + "num_tokens": 45178265.0, + "step": 1152 + }, + { + "epoch": 0.14667345121485817, + "grad_norm": 1.148020625114441, + "learning_rate": 4.883425180161085e-07, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.8689637184143066, + "num_tokens": 45216237.0, + "step": 1153 + }, + { + "epoch": 0.14680066149344867, + "grad_norm": 1.1045089960098267, + "learning_rate": 4.887664264518864e-07, + "loss": 0.4114, + "mean_token_accuracy": 0.8663924932479858, + "num_tokens": 45255232.0, + "step": 1154 + }, + { + "epoch": 0.14692787177203917, + "grad_norm": 1.1464877128601074, + "learning_rate": 4.891903348876643e-07, + "loss": 0.4212, + "mean_token_accuracy": 0.8606998324394226, + "num_tokens": 45295741.0, + "step": 1155 + }, + { + "epoch": 0.1470550820506297, + "grad_norm": 1.211183786392212, + "learning_rate": 4.896142433234421e-07, + "loss": 0.4415, + "mean_token_accuracy": 0.8545098304748535, + "num_tokens": 45334162.0, + "step": 1156 + }, + { + "epoch": 0.1471822923292202, + "grad_norm": 1.2780324220657349, + "learning_rate": 4.9003815175922e-07, + "loss": 0.4647, + "mean_token_accuracy": 0.85071861743927, + "num_tokens": 45373126.0, + "step": 1157 + }, + { + "epoch": 0.1473095026078107, + "grad_norm": 1.0925880670547485, + "learning_rate": 4.904620601949979e-07, + "loss": 0.4173, + "mean_token_accuracy": 0.8605023622512817, + "num_tokens": 45413306.0, + "step": 1158 + }, + { + "epoch": 0.14743671288640123, + "grad_norm": 1.230325698852539, + "learning_rate": 4.908859686307758e-07, + "loss": 0.4407, + "mean_token_accuracy": 0.853729248046875, + "num_tokens": 45447358.0, + "step": 1159 + }, + { + "epoch": 0.14756392316499173, + "grad_norm": 1.1612669229507446, + "learning_rate": 4.913098770665536e-07, + "loss": 0.4363, + "mean_token_accuracy": 0.8565861582756042, + "num_tokens": 45485547.0, + "step": 1160 + }, + { + "epoch": 0.14769113344358223, + "grad_norm": 1.0537586212158203, + "learning_rate": 4.917337855023314e-07, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8636336922645569, + "num_tokens": 45527671.0, + "step": 1161 + }, + { + "epoch": 0.14781834372217276, + "grad_norm": 1.2407017946243286, + "learning_rate": 4.921576939381094e-07, + "loss": 0.4201, + "mean_token_accuracy": 0.8630951046943665, + "num_tokens": 45566045.0, + "step": 1162 + }, + { + "epoch": 0.14794555400076326, + "grad_norm": 1.277690052986145, + "learning_rate": 4.925816023738872e-07, + "loss": 0.463, + "mean_token_accuracy": 0.8463268280029297, + "num_tokens": 45605195.0, + "step": 1163 + }, + { + "epoch": 0.14807276427935376, + "grad_norm": 1.1841105222702026, + "learning_rate": 4.930055108096651e-07, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8770848512649536, + "num_tokens": 45635078.0, + "step": 1164 + }, + { + "epoch": 0.1481999745579443, + "grad_norm": 1.2834967374801636, + "learning_rate": 4.934294192454429e-07, + "loss": 0.4747, + "mean_token_accuracy": 0.8421440124511719, + "num_tokens": 45670939.0, + "step": 1165 + }, + { + "epoch": 0.1483271848365348, + "grad_norm": 1.1669583320617676, + "learning_rate": 4.938533276812209e-07, + "loss": 0.4143, + "mean_token_accuracy": 0.8623836040496826, + "num_tokens": 45707529.0, + "step": 1166 + }, + { + "epoch": 0.14845439511512531, + "grad_norm": 0.9514681100845337, + "learning_rate": 4.942772361169987e-07, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8766101598739624, + "num_tokens": 45748626.0, + "step": 1167 + }, + { + "epoch": 0.14858160539371582, + "grad_norm": 1.0417490005493164, + "learning_rate": 4.947011445527766e-07, + "loss": 0.4154, + "mean_token_accuracy": 0.8633751273155212, + "num_tokens": 45792411.0, + "step": 1168 + }, + { + "epoch": 0.14870881567230632, + "grad_norm": 1.0605251789093018, + "learning_rate": 4.951250529885544e-07, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8715699315071106, + "num_tokens": 45833935.0, + "step": 1169 + }, + { + "epoch": 0.14883602595089684, + "grad_norm": 1.1925437450408936, + "learning_rate": 4.955489614243324e-07, + "loss": 0.4982, + "mean_token_accuracy": 0.8322158455848694, + "num_tokens": 45873185.0, + "step": 1170 + }, + { + "epoch": 0.14896323622948734, + "grad_norm": 1.108571171760559, + "learning_rate": 4.959728698601102e-07, + "loss": 0.4173, + "mean_token_accuracy": 0.8548320531845093, + "num_tokens": 45915452.0, + "step": 1171 + }, + { + "epoch": 0.14909044650807785, + "grad_norm": 1.079801321029663, + "learning_rate": 4.963967782958881e-07, + "loss": 0.4015, + "mean_token_accuracy": 0.8674830794334412, + "num_tokens": 45959843.0, + "step": 1172 + }, + { + "epoch": 0.14921765678666837, + "grad_norm": 1.0564424991607666, + "learning_rate": 4.968206867316659e-07, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8647695183753967, + "num_tokens": 46000802.0, + "step": 1173 + }, + { + "epoch": 0.14934486706525887, + "grad_norm": 1.2361961603164673, + "learning_rate": 4.972445951674439e-07, + "loss": 0.3947, + "mean_token_accuracy": 0.8648800849914551, + "num_tokens": 46032805.0, + "step": 1174 + }, + { + "epoch": 0.14947207734384937, + "grad_norm": 1.3107860088348389, + "learning_rate": 4.976685036032216e-07, + "loss": 0.477, + "mean_token_accuracy": 0.8399108052253723, + "num_tokens": 46072298.0, + "step": 1175 + }, + { + "epoch": 0.1495992876224399, + "grad_norm": 1.0401172637939453, + "learning_rate": 4.980924120389996e-07, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8810075521469116, + "num_tokens": 46111760.0, + "step": 1176 + }, + { + "epoch": 0.1497264979010304, + "grad_norm": 0.9801127910614014, + "learning_rate": 4.985163204747774e-07, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8763195276260376, + "num_tokens": 46153007.0, + "step": 1177 + }, + { + "epoch": 0.1498537081796209, + "grad_norm": 1.0618194341659546, + "learning_rate": 4.989402289105554e-07, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.86378014087677, + "num_tokens": 46198045.0, + "step": 1178 + }, + { + "epoch": 0.14998091845821143, + "grad_norm": 1.212003469467163, + "learning_rate": 4.993641373463331e-07, + "loss": 0.4757, + "mean_token_accuracy": 0.8405922651290894, + "num_tokens": 46235352.0, + "step": 1179 + }, + { + "epoch": 0.15010812873680193, + "grad_norm": 1.1679856777191162, + "learning_rate": 4.997880457821111e-07, + "loss": 0.423, + "mean_token_accuracy": 0.8573273420333862, + "num_tokens": 46275183.0, + "step": 1180 + }, + { + "epoch": 0.15023533901539243, + "grad_norm": 1.0265321731567383, + "learning_rate": 5.002119542178889e-07, + "loss": 0.4168, + "mean_token_accuracy": 0.8599933981895447, + "num_tokens": 46319555.0, + "step": 1181 + }, + { + "epoch": 0.15036254929398296, + "grad_norm": 1.1920636892318726, + "learning_rate": 5.006358626536667e-07, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.872979998588562, + "num_tokens": 46357500.0, + "step": 1182 + }, + { + "epoch": 0.15048975957257346, + "grad_norm": 1.1001043319702148, + "learning_rate": 5.010597710894446e-07, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.8654584884643555, + "num_tokens": 46396227.0, + "step": 1183 + }, + { + "epoch": 0.15061696985116396, + "grad_norm": 1.1695064306259155, + "learning_rate": 5.014836795252225e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8699105978012085, + "num_tokens": 46435367.0, + "step": 1184 + }, + { + "epoch": 0.1507441801297545, + "grad_norm": 1.0620527267456055, + "learning_rate": 5.019075879610004e-07, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8762398958206177, + "num_tokens": 46474519.0, + "step": 1185 + }, + { + "epoch": 0.150871390408345, + "grad_norm": 1.1089779138565063, + "learning_rate": 5.023314963967783e-07, + "loss": 0.4181, + "mean_token_accuracy": 0.856046736240387, + "num_tokens": 46517673.0, + "step": 1186 + }, + { + "epoch": 0.1509986006869355, + "grad_norm": 1.3624011278152466, + "learning_rate": 5.027554048325562e-07, + "loss": 0.4743, + "mean_token_accuracy": 0.8405300378799438, + "num_tokens": 46550680.0, + "step": 1187 + }, + { + "epoch": 0.15112581096552602, + "grad_norm": 1.083318829536438, + "learning_rate": 5.03179313268334e-07, + "loss": 0.4481, + "mean_token_accuracy": 0.8522114753723145, + "num_tokens": 46592926.0, + "step": 1188 + }, + { + "epoch": 0.15125302124411652, + "grad_norm": 1.2565574645996094, + "learning_rate": 5.036032217041119e-07, + "loss": 0.4327, + "mean_token_accuracy": 0.8540170192718506, + "num_tokens": 46630480.0, + "step": 1189 + }, + { + "epoch": 0.15138023152270705, + "grad_norm": 1.0619014501571655, + "learning_rate": 5.040271301398897e-07, + "loss": 0.4201, + "mean_token_accuracy": 0.8571780920028687, + "num_tokens": 46673669.0, + "step": 1190 + }, + { + "epoch": 0.15150744180129755, + "grad_norm": 1.0664423704147339, + "learning_rate": 5.044510385756676e-07, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8655775785446167, + "num_tokens": 46719019.0, + "step": 1191 + }, + { + "epoch": 0.15163465207988805, + "grad_norm": 1.0806491374969482, + "learning_rate": 5.048749470114455e-07, + "loss": 0.403, + "mean_token_accuracy": 0.865327775478363, + "num_tokens": 46757368.0, + "step": 1192 + }, + { + "epoch": 0.15176186235847858, + "grad_norm": 1.2952603101730347, + "learning_rate": 5.052988554472234e-07, + "loss": 0.4142, + "mean_token_accuracy": 0.8589222431182861, + "num_tokens": 46789317.0, + "step": 1193 + }, + { + "epoch": 0.15188907263706908, + "grad_norm": 1.16779625415802, + "learning_rate": 5.057227638830013e-07, + "loss": 0.4183, + "mean_token_accuracy": 0.8583980798721313, + "num_tokens": 46826826.0, + "step": 1194 + }, + { + "epoch": 0.15201628291565958, + "grad_norm": 1.2032815217971802, + "learning_rate": 5.061466723187792e-07, + "loss": 0.4226, + "mean_token_accuracy": 0.8574322462081909, + "num_tokens": 46866427.0, + "step": 1195 + }, + { + "epoch": 0.1521434931942501, + "grad_norm": 1.2059001922607422, + "learning_rate": 5.065705807545569e-07, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8718176484107971, + "num_tokens": 46900939.0, + "step": 1196 + }, + { + "epoch": 0.1522707034728406, + "grad_norm": 1.0190564393997192, + "learning_rate": 5.069944891903349e-07, + "loss": 0.4057, + "mean_token_accuracy": 0.8622620105743408, + "num_tokens": 46946235.0, + "step": 1197 + }, + { + "epoch": 0.1523979137514311, + "grad_norm": 1.0630974769592285, + "learning_rate": 5.074183976261127e-07, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8618640303611755, + "num_tokens": 46984581.0, + "step": 1198 + }, + { + "epoch": 0.15252512403002164, + "grad_norm": 1.0547271966934204, + "learning_rate": 5.078423060618906e-07, + "loss": 0.4137, + "mean_token_accuracy": 0.86332106590271, + "num_tokens": 47027716.0, + "step": 1199 + }, + { + "epoch": 0.15265233430861214, + "grad_norm": 1.2015588283538818, + "learning_rate": 5.082662144976685e-07, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.8590855598449707, + "num_tokens": 47065236.0, + "step": 1200 + }, + { + "epoch": 0.15277954458720264, + "grad_norm": 1.1371341943740845, + "learning_rate": 5.086901229334464e-07, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8669444918632507, + "num_tokens": 47102010.0, + "step": 1201 + }, + { + "epoch": 0.15290675486579317, + "grad_norm": 1.1337031126022339, + "learning_rate": 5.091140313692243e-07, + "loss": 0.4087, + "mean_token_accuracy": 0.8611717224121094, + "num_tokens": 47139682.0, + "step": 1202 + }, + { + "epoch": 0.15303396514438367, + "grad_norm": 1.1814032793045044, + "learning_rate": 5.095379398050022e-07, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8621119260787964, + "num_tokens": 47178942.0, + "step": 1203 + }, + { + "epoch": 0.15316117542297417, + "grad_norm": 1.2241721153259277, + "learning_rate": 5.099618482407799e-07, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8572514653205872, + "num_tokens": 47212883.0, + "step": 1204 + }, + { + "epoch": 0.1532883857015647, + "grad_norm": 1.1276965141296387, + "learning_rate": 5.103857566765578e-07, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.86842280626297, + "num_tokens": 47253731.0, + "step": 1205 + }, + { + "epoch": 0.1534155959801552, + "grad_norm": 1.1479088068008423, + "learning_rate": 5.108096651123357e-07, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8750907778739929, + "num_tokens": 47290656.0, + "step": 1206 + }, + { + "epoch": 0.1535428062587457, + "grad_norm": 1.0795689821243286, + "learning_rate": 5.112335735481135e-07, + "loss": 0.3936, + "mean_token_accuracy": 0.8643209338188171, + "num_tokens": 47329434.0, + "step": 1207 + }, + { + "epoch": 0.15367001653733622, + "grad_norm": 1.079567551612854, + "learning_rate": 5.116574819838915e-07, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8899359703063965, + "num_tokens": 47368874.0, + "step": 1208 + }, + { + "epoch": 0.15379722681592672, + "grad_norm": 1.199947714805603, + "learning_rate": 5.120813904196693e-07, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8700674176216125, + "num_tokens": 47405865.0, + "step": 1209 + }, + { + "epoch": 0.15392443709451722, + "grad_norm": 1.2320035696029663, + "learning_rate": 5.125052988554473e-07, + "loss": 0.4574, + "mean_token_accuracy": 0.849922239780426, + "num_tokens": 47439886.0, + "step": 1210 + }, + { + "epoch": 0.15405164737310775, + "grad_norm": 1.2444546222686768, + "learning_rate": 5.12929207291225e-07, + "loss": 0.4103, + "mean_token_accuracy": 0.8623324036598206, + "num_tokens": 47474029.0, + "step": 1211 + }, + { + "epoch": 0.15417885765169825, + "grad_norm": 1.0102753639221191, + "learning_rate": 5.133531157270029e-07, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8768364191055298, + "num_tokens": 47516153.0, + "step": 1212 + }, + { + "epoch": 0.15430606793028875, + "grad_norm": 1.054286003112793, + "learning_rate": 5.137770241627808e-07, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8820067644119263, + "num_tokens": 47552557.0, + "step": 1213 + }, + { + "epoch": 0.15443327820887928, + "grad_norm": 1.0973824262619019, + "learning_rate": 5.142009325985587e-07, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8719685077667236, + "num_tokens": 47591399.0, + "step": 1214 + }, + { + "epoch": 0.15456048848746978, + "grad_norm": 1.089647650718689, + "learning_rate": 5.146248410343365e-07, + "loss": 0.4119, + "mean_token_accuracy": 0.8607040047645569, + "num_tokens": 47632882.0, + "step": 1215 + }, + { + "epoch": 0.1546876987660603, + "grad_norm": 1.0270302295684814, + "learning_rate": 5.150487494701145e-07, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.876691997051239, + "num_tokens": 47677544.0, + "step": 1216 + }, + { + "epoch": 0.1548149090446508, + "grad_norm": 1.2589329481124878, + "learning_rate": 5.154726579058923e-07, + "loss": 0.4144, + "mean_token_accuracy": 0.8609489798545837, + "num_tokens": 47713902.0, + "step": 1217 + }, + { + "epoch": 0.1549421193232413, + "grad_norm": 0.9802272915840149, + "learning_rate": 5.158965663416703e-07, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8661181926727295, + "num_tokens": 47760393.0, + "step": 1218 + }, + { + "epoch": 0.15506932960183184, + "grad_norm": 1.0589936971664429, + "learning_rate": 5.16320474777448e-07, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8732248544692993, + "num_tokens": 47803197.0, + "step": 1219 + }, + { + "epoch": 0.15519653988042234, + "grad_norm": 1.0747207403182983, + "learning_rate": 5.167443832132259e-07, + "loss": 0.4098, + "mean_token_accuracy": 0.8599593639373779, + "num_tokens": 47844234.0, + "step": 1220 + }, + { + "epoch": 0.15532375015901284, + "grad_norm": 1.113226056098938, + "learning_rate": 5.171682916490038e-07, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8679819703102112, + "num_tokens": 47880653.0, + "step": 1221 + }, + { + "epoch": 0.15545096043760337, + "grad_norm": 1.1610159873962402, + "learning_rate": 5.175922000847816e-07, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8738604784011841, + "num_tokens": 47916305.0, + "step": 1222 + }, + { + "epoch": 0.15557817071619387, + "grad_norm": 1.095555067062378, + "learning_rate": 5.180161085205595e-07, + "loss": 0.3847, + "mean_token_accuracy": 0.8686757683753967, + "num_tokens": 47954276.0, + "step": 1223 + }, + { + "epoch": 0.15570538099478437, + "grad_norm": 1.2096565961837769, + "learning_rate": 5.184400169563374e-07, + "loss": 0.4472, + "mean_token_accuracy": 0.851709246635437, + "num_tokens": 47994852.0, + "step": 1224 + }, + { + "epoch": 0.1558325912733749, + "grad_norm": 1.027040719985962, + "learning_rate": 5.188639253921153e-07, + "loss": 0.3998, + "mean_token_accuracy": 0.8640406131744385, + "num_tokens": 48037965.0, + "step": 1225 + }, + { + "epoch": 0.1559598015519654, + "grad_norm": 1.0549960136413574, + "learning_rate": 5.192878338278932e-07, + "loss": 0.3985, + "mean_token_accuracy": 0.8651459217071533, + "num_tokens": 48075535.0, + "step": 1226 + }, + { + "epoch": 0.1560870118305559, + "grad_norm": 1.1071455478668213, + "learning_rate": 5.19711742263671e-07, + "loss": 0.4449, + "mean_token_accuracy": 0.8500499129295349, + "num_tokens": 48121645.0, + "step": 1227 + }, + { + "epoch": 0.15621422210914643, + "grad_norm": 1.2299517393112183, + "learning_rate": 5.201356506994488e-07, + "loss": 0.388, + "mean_token_accuracy": 0.8636456727981567, + "num_tokens": 48154358.0, + "step": 1228 + }, + { + "epoch": 0.15634143238773693, + "grad_norm": 1.1584186553955078, + "learning_rate": 5.205595591352268e-07, + "loss": 0.4713, + "mean_token_accuracy": 0.846023440361023, + "num_tokens": 48195898.0, + "step": 1229 + }, + { + "epoch": 0.15646864266632743, + "grad_norm": 1.0867156982421875, + "learning_rate": 5.209834675710046e-07, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8623332977294922, + "num_tokens": 48238644.0, + "step": 1230 + }, + { + "epoch": 0.15659585294491796, + "grad_norm": 1.2407790422439575, + "learning_rate": 5.214073760067825e-07, + "loss": 0.4764, + "mean_token_accuracy": 0.8423566222190857, + "num_tokens": 48273550.0, + "step": 1231 + }, + { + "epoch": 0.15672306322350846, + "grad_norm": 1.124550461769104, + "learning_rate": 5.218312844425604e-07, + "loss": 0.4116, + "mean_token_accuracy": 0.8619791269302368, + "num_tokens": 48310326.0, + "step": 1232 + }, + { + "epoch": 0.15685027350209896, + "grad_norm": 1.1560218334197998, + "learning_rate": 5.222551928783383e-07, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8686672449111938, + "num_tokens": 48348368.0, + "step": 1233 + }, + { + "epoch": 0.1569774837806895, + "grad_norm": 1.15993070602417, + "learning_rate": 5.226791013141161e-07, + "loss": 0.4463, + "mean_token_accuracy": 0.8508586287498474, + "num_tokens": 48391743.0, + "step": 1234 + }, + { + "epoch": 0.15710469405928, + "grad_norm": 1.066420078277588, + "learning_rate": 5.23103009749894e-07, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8660033941268921, + "num_tokens": 48434414.0, + "step": 1235 + }, + { + "epoch": 0.1572319043378705, + "grad_norm": 1.034298300743103, + "learning_rate": 5.235269181856718e-07, + "loss": 0.3945, + "mean_token_accuracy": 0.864629864692688, + "num_tokens": 48480901.0, + "step": 1236 + }, + { + "epoch": 0.15735911461646102, + "grad_norm": 1.2796159982681274, + "learning_rate": 5.239508266214498e-07, + "loss": 0.4639, + "mean_token_accuracy": 0.8431671261787415, + "num_tokens": 48515542.0, + "step": 1237 + }, + { + "epoch": 0.15748632489505152, + "grad_norm": 1.1306164264678955, + "learning_rate": 5.243747350572276e-07, + "loss": 0.4145, + "mean_token_accuracy": 0.8638669848442078, + "num_tokens": 48553844.0, + "step": 1238 + }, + { + "epoch": 0.15761353517364202, + "grad_norm": 1.1157163381576538, + "learning_rate": 5.247986434930056e-07, + "loss": 0.4132, + "mean_token_accuracy": 0.8640495538711548, + "num_tokens": 48591779.0, + "step": 1239 + }, + { + "epoch": 0.15774074545223254, + "grad_norm": 1.204404592514038, + "learning_rate": 5.252225519287834e-07, + "loss": 0.4662, + "mean_token_accuracy": 0.8424432277679443, + "num_tokens": 48630310.0, + "step": 1240 + }, + { + "epoch": 0.15786795573082305, + "grad_norm": 1.1392796039581299, + "learning_rate": 5.256464603645613e-07, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8665802478790283, + "num_tokens": 48668825.0, + "step": 1241 + }, + { + "epoch": 0.15799516600941357, + "grad_norm": 1.0736987590789795, + "learning_rate": 5.260703688003391e-07, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.8642839789390564, + "num_tokens": 48712065.0, + "step": 1242 + }, + { + "epoch": 0.15812237628800407, + "grad_norm": 1.2484750747680664, + "learning_rate": 5.26494277236117e-07, + "loss": 0.4105, + "mean_token_accuracy": 0.8608740568161011, + "num_tokens": 48745936.0, + "step": 1243 + }, + { + "epoch": 0.15824958656659457, + "grad_norm": 1.267531394958496, + "learning_rate": 5.269181856718948e-07, + "loss": 0.4521, + "mean_token_accuracy": 0.8478397130966187, + "num_tokens": 48784083.0, + "step": 1244 + }, + { + "epoch": 0.1583767968451851, + "grad_norm": 1.110869288444519, + "learning_rate": 5.273420941076727e-07, + "loss": 0.3856, + "mean_token_accuracy": 0.8709210157394409, + "num_tokens": 48820241.0, + "step": 1245 + }, + { + "epoch": 0.1585040071237756, + "grad_norm": 1.0568578243255615, + "learning_rate": 5.277660025434506e-07, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.879249095916748, + "num_tokens": 48860956.0, + "step": 1246 + }, + { + "epoch": 0.1586312174023661, + "grad_norm": 1.0177106857299805, + "learning_rate": 5.281899109792285e-07, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8726025819778442, + "num_tokens": 48902899.0, + "step": 1247 + }, + { + "epoch": 0.15875842768095663, + "grad_norm": 0.9783890247344971, + "learning_rate": 5.286138194150064e-07, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8697069883346558, + "num_tokens": 48946068.0, + "step": 1248 + }, + { + "epoch": 0.15888563795954713, + "grad_norm": 1.089524507522583, + "learning_rate": 5.290377278507841e-07, + "loss": 0.4263, + "mean_token_accuracy": 0.860580563545227, + "num_tokens": 48987302.0, + "step": 1249 + }, + { + "epoch": 0.15901284823813763, + "grad_norm": 1.0179227590560913, + "learning_rate": 5.294616362865621e-07, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8703424334526062, + "num_tokens": 49030312.0, + "step": 1250 + }, + { + "epoch": 0.15914005851672816, + "grad_norm": 1.1716704368591309, + "learning_rate": 5.298855447223399e-07, + "loss": 0.4683, + "mean_token_accuracy": 0.8509845733642578, + "num_tokens": 49073638.0, + "step": 1251 + }, + { + "epoch": 0.15926726879531866, + "grad_norm": 1.1438205242156982, + "learning_rate": 5.303094531581178e-07, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8601055145263672, + "num_tokens": 49110559.0, + "step": 1252 + }, + { + "epoch": 0.15939447907390916, + "grad_norm": 1.048655390739441, + "learning_rate": 5.307333615938957e-07, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8800889253616333, + "num_tokens": 49149294.0, + "step": 1253 + }, + { + "epoch": 0.1595216893524997, + "grad_norm": 1.273510456085205, + "learning_rate": 5.311572700296736e-07, + "loss": 0.4164, + "mean_token_accuracy": 0.8584098219871521, + "num_tokens": 49182514.0, + "step": 1254 + }, + { + "epoch": 0.1596488996310902, + "grad_norm": 1.0402098894119263, + "learning_rate": 5.315811784654515e-07, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8792554140090942, + "num_tokens": 49219918.0, + "step": 1255 + }, + { + "epoch": 0.1597761099096807, + "grad_norm": 1.0326858758926392, + "learning_rate": 5.320050869012294e-07, + "loss": 0.403, + "mean_token_accuracy": 0.8652563095092773, + "num_tokens": 49267284.0, + "step": 1256 + }, + { + "epoch": 0.15990332018827122, + "grad_norm": 1.090709924697876, + "learning_rate": 5.324289953370071e-07, + "loss": 0.4542, + "mean_token_accuracy": 0.8521856069564819, + "num_tokens": 49309323.0, + "step": 1257 + }, + { + "epoch": 0.16003053046686172, + "grad_norm": 1.0267077684402466, + "learning_rate": 5.328529037727851e-07, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8639142513275146, + "num_tokens": 49353460.0, + "step": 1258 + }, + { + "epoch": 0.16015774074545222, + "grad_norm": 1.2400639057159424, + "learning_rate": 5.332768122085629e-07, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8659422397613525, + "num_tokens": 49392572.0, + "step": 1259 + }, + { + "epoch": 0.16028495102404275, + "grad_norm": 1.1536308526992798, + "learning_rate": 5.337007206443408e-07, + "loss": 0.4172, + "mean_token_accuracy": 0.8599652647972107, + "num_tokens": 49431034.0, + "step": 1260 + }, + { + "epoch": 0.16041216130263325, + "grad_norm": 1.0537095069885254, + "learning_rate": 5.341246290801187e-07, + "loss": 0.3976, + "mean_token_accuracy": 0.8681678771972656, + "num_tokens": 49473301.0, + "step": 1261 + }, + { + "epoch": 0.16053937158122375, + "grad_norm": 1.0622668266296387, + "learning_rate": 5.345485375158966e-07, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8709412813186646, + "num_tokens": 49514599.0, + "step": 1262 + }, + { + "epoch": 0.16066658185981428, + "grad_norm": 1.1621899604797363, + "learning_rate": 5.349724459516745e-07, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8696341514587402, + "num_tokens": 49552068.0, + "step": 1263 + }, + { + "epoch": 0.16079379213840478, + "grad_norm": 1.1114412546157837, + "learning_rate": 5.353963543874522e-07, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8568570613861084, + "num_tokens": 49596093.0, + "step": 1264 + }, + { + "epoch": 0.1609210024169953, + "grad_norm": 1.2852176427841187, + "learning_rate": 5.358202628232301e-07, + "loss": 0.4135, + "mean_token_accuracy": 0.8602477312088013, + "num_tokens": 49626816.0, + "step": 1265 + }, + { + "epoch": 0.1610482126955858, + "grad_norm": 1.0867383480072021, + "learning_rate": 5.36244171259008e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.8651618957519531, + "num_tokens": 49667788.0, + "step": 1266 + }, + { + "epoch": 0.1611754229741763, + "grad_norm": 1.1605263948440552, + "learning_rate": 5.366680796947859e-07, + "loss": 0.4367, + "mean_token_accuracy": 0.8567842841148376, + "num_tokens": 49709389.0, + "step": 1267 + }, + { + "epoch": 0.16130263325276684, + "grad_norm": 1.2377365827560425, + "learning_rate": 5.370919881305637e-07, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8589714765548706, + "num_tokens": 49744997.0, + "step": 1268 + }, + { + "epoch": 0.16142984353135734, + "grad_norm": 1.1419551372528076, + "learning_rate": 5.375158965663417e-07, + "loss": 0.4008, + "mean_token_accuracy": 0.8679950833320618, + "num_tokens": 49781933.0, + "step": 1269 + }, + { + "epoch": 0.16155705380994784, + "grad_norm": 1.1488465070724487, + "learning_rate": 5.379398050021195e-07, + "loss": 0.4058, + "mean_token_accuracy": 0.8628594875335693, + "num_tokens": 49822683.0, + "step": 1270 + }, + { + "epoch": 0.16168426408853837, + "grad_norm": 1.1905701160430908, + "learning_rate": 5.383637134378975e-07, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8641871213912964, + "num_tokens": 49857322.0, + "step": 1271 + }, + { + "epoch": 0.16181147436712887, + "grad_norm": 1.225329041481018, + "learning_rate": 5.387876218736752e-07, + "loss": 0.4788, + "mean_token_accuracy": 0.8390894532203674, + "num_tokens": 49904020.0, + "step": 1272 + }, + { + "epoch": 0.16193868464571937, + "grad_norm": 1.0689374208450317, + "learning_rate": 5.392115303094531e-07, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8744961023330688, + "num_tokens": 49944836.0, + "step": 1273 + }, + { + "epoch": 0.1620658949243099, + "grad_norm": 1.0109821557998657, + "learning_rate": 5.39635438745231e-07, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8838814496994019, + "num_tokens": 49984869.0, + "step": 1274 + }, + { + "epoch": 0.1621931052029004, + "grad_norm": 1.1415908336639404, + "learning_rate": 5.400593471810089e-07, + "loss": 0.4411, + "mean_token_accuracy": 0.8524811863899231, + "num_tokens": 50025189.0, + "step": 1275 + }, + { + "epoch": 0.1623203154814909, + "grad_norm": 1.3045969009399414, + "learning_rate": 5.404832556167867e-07, + "loss": 0.4417, + "mean_token_accuracy": 0.8531498908996582, + "num_tokens": 50061232.0, + "step": 1276 + }, + { + "epoch": 0.16244752576008142, + "grad_norm": 1.0458853244781494, + "learning_rate": 5.409071640525647e-07, + "loss": 0.4, + "mean_token_accuracy": 0.8646795749664307, + "num_tokens": 50102287.0, + "step": 1277 + }, + { + "epoch": 0.16257473603867192, + "grad_norm": 1.220037817955017, + "learning_rate": 5.413310724883425e-07, + "loss": 0.4368, + "mean_token_accuracy": 0.8465079665184021, + "num_tokens": 50141765.0, + "step": 1278 + }, + { + "epoch": 0.16270194631726242, + "grad_norm": 1.1256110668182373, + "learning_rate": 5.417549809241205e-07, + "loss": 0.4414, + "mean_token_accuracy": 0.8553391098976135, + "num_tokens": 50187074.0, + "step": 1279 + }, + { + "epoch": 0.16282915659585295, + "grad_norm": 1.227104663848877, + "learning_rate": 5.421788893598982e-07, + "loss": 0.432, + "mean_token_accuracy": 0.8549461364746094, + "num_tokens": 50222606.0, + "step": 1280 + }, + { + "epoch": 0.16295636687444345, + "grad_norm": 1.1859582662582397, + "learning_rate": 5.42602797795676e-07, + "loss": 0.4533, + "mean_token_accuracy": 0.8483065366744995, + "num_tokens": 50268735.0, + "step": 1281 + }, + { + "epoch": 0.16308357715303395, + "grad_norm": 1.411557674407959, + "learning_rate": 5.43026706231454e-07, + "loss": 0.4603, + "mean_token_accuracy": 0.8488571643829346, + "num_tokens": 50310991.0, + "step": 1282 + }, + { + "epoch": 0.16321078743162448, + "grad_norm": 1.0176087617874146, + "learning_rate": 5.434506146672319e-07, + "loss": 0.4394, + "mean_token_accuracy": 0.8548646569252014, + "num_tokens": 50361846.0, + "step": 1283 + }, + { + "epoch": 0.16333799771021498, + "grad_norm": 1.2357245683670044, + "learning_rate": 5.438745231030097e-07, + "loss": 0.4389, + "mean_token_accuracy": 0.8514870405197144, + "num_tokens": 50398911.0, + "step": 1284 + }, + { + "epoch": 0.16346520798880548, + "grad_norm": 1.1844063997268677, + "learning_rate": 5.442984315387876e-07, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8775731325149536, + "num_tokens": 50434332.0, + "step": 1285 + }, + { + "epoch": 0.163592418267396, + "grad_norm": 1.0726752281188965, + "learning_rate": 5.447223399745655e-07, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.8668837547302246, + "num_tokens": 50475054.0, + "step": 1286 + }, + { + "epoch": 0.1637196285459865, + "grad_norm": 1.0714706182479858, + "learning_rate": 5.451462484103433e-07, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8687542080879211, + "num_tokens": 50510683.0, + "step": 1287 + }, + { + "epoch": 0.163846838824577, + "grad_norm": 1.146993637084961, + "learning_rate": 5.455701568461212e-07, + "loss": 0.4121, + "mean_token_accuracy": 0.8621968030929565, + "num_tokens": 50546183.0, + "step": 1288 + }, + { + "epoch": 0.16397404910316754, + "grad_norm": 1.1793086528778076, + "learning_rate": 5.45994065281899e-07, + "loss": 0.4765, + "mean_token_accuracy": 0.8397912979125977, + "num_tokens": 50588165.0, + "step": 1289 + }, + { + "epoch": 0.16410125938175804, + "grad_norm": 1.3416143655776978, + "learning_rate": 5.46417973717677e-07, + "loss": 0.4242, + "mean_token_accuracy": 0.8564683198928833, + "num_tokens": 50618832.0, + "step": 1290 + }, + { + "epoch": 0.16422846966034857, + "grad_norm": 1.1923760175704956, + "learning_rate": 5.468418821534548e-07, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.875534176826477, + "num_tokens": 50651593.0, + "step": 1291 + }, + { + "epoch": 0.16435567993893907, + "grad_norm": 1.1890391111373901, + "learning_rate": 5.472657905892327e-07, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8764585852622986, + "num_tokens": 50685691.0, + "step": 1292 + }, + { + "epoch": 0.16448289021752957, + "grad_norm": 1.2127788066864014, + "learning_rate": 5.476896990250106e-07, + "loss": 0.4738, + "mean_token_accuracy": 0.8426833152770996, + "num_tokens": 50727017.0, + "step": 1293 + }, + { + "epoch": 0.1646101004961201, + "grad_norm": 1.0370756387710571, + "learning_rate": 5.481136074607885e-07, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8737109899520874, + "num_tokens": 50766478.0, + "step": 1294 + }, + { + "epoch": 0.1647373107747106, + "grad_norm": 0.9804629683494568, + "learning_rate": 5.485375158965663e-07, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8740375638008118, + "num_tokens": 50813060.0, + "step": 1295 + }, + { + "epoch": 0.1648645210533011, + "grad_norm": 1.1147358417510986, + "learning_rate": 5.489614243323442e-07, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8571785688400269, + "num_tokens": 50852521.0, + "step": 1296 + }, + { + "epoch": 0.16499173133189163, + "grad_norm": 1.0101159811019897, + "learning_rate": 5.49385332768122e-07, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8791153430938721, + "num_tokens": 50891942.0, + "step": 1297 + }, + { + "epoch": 0.16511894161048213, + "grad_norm": 1.2562389373779297, + "learning_rate": 5.498092412039e-07, + "loss": 0.4539, + "mean_token_accuracy": 0.8532336950302124, + "num_tokens": 50928994.0, + "step": 1298 + }, + { + "epoch": 0.16524615188907263, + "grad_norm": 0.974169135093689, + "learning_rate": 5.502331496396778e-07, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8690028190612793, + "num_tokens": 50974664.0, + "step": 1299 + }, + { + "epoch": 0.16537336216766316, + "grad_norm": 1.0893179178237915, + "learning_rate": 5.506570580754557e-07, + "loss": 0.4087, + "mean_token_accuracy": 0.8613658547401428, + "num_tokens": 51015148.0, + "step": 1300 + }, + { + "epoch": 0.16550057244625366, + "grad_norm": 1.097326397895813, + "learning_rate": 5.510809665112336e-07, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8722453117370605, + "num_tokens": 51055652.0, + "step": 1301 + }, + { + "epoch": 0.16562778272484416, + "grad_norm": 1.070044755935669, + "learning_rate": 5.515048749470113e-07, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8672167062759399, + "num_tokens": 51095893.0, + "step": 1302 + }, + { + "epoch": 0.1657549930034347, + "grad_norm": 1.1008505821228027, + "learning_rate": 5.519287833827893e-07, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8661715388298035, + "num_tokens": 51135704.0, + "step": 1303 + }, + { + "epoch": 0.1658822032820252, + "grad_norm": 1.3120737075805664, + "learning_rate": 5.523526918185671e-07, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8523257970809937, + "num_tokens": 51170143.0, + "step": 1304 + }, + { + "epoch": 0.1660094135606157, + "grad_norm": 1.1640933752059937, + "learning_rate": 5.52776600254345e-07, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8676636219024658, + "num_tokens": 51202603.0, + "step": 1305 + }, + { + "epoch": 0.16613662383920622, + "grad_norm": 1.0761022567749023, + "learning_rate": 5.532005086901229e-07, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8608089685440063, + "num_tokens": 51242659.0, + "step": 1306 + }, + { + "epoch": 0.16626383411779672, + "grad_norm": 1.1486669778823853, + "learning_rate": 5.536244171259008e-07, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8673635125160217, + "num_tokens": 51286041.0, + "step": 1307 + }, + { + "epoch": 0.16639104439638722, + "grad_norm": 1.2659752368927002, + "learning_rate": 5.540483255616786e-07, + "loss": 0.4963, + "mean_token_accuracy": 0.8354705572128296, + "num_tokens": 51321479.0, + "step": 1308 + }, + { + "epoch": 0.16651825467497774, + "grad_norm": 1.1624212265014648, + "learning_rate": 5.544722339974566e-07, + "loss": 0.413, + "mean_token_accuracy": 0.8648368120193481, + "num_tokens": 51356354.0, + "step": 1309 + }, + { + "epoch": 0.16664546495356825, + "grad_norm": 1.135705590248108, + "learning_rate": 5.548961424332343e-07, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8591501712799072, + "num_tokens": 51392931.0, + "step": 1310 + }, + { + "epoch": 0.16677267523215875, + "grad_norm": 1.0059913396835327, + "learning_rate": 5.553200508690123e-07, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.875700056552887, + "num_tokens": 51434431.0, + "step": 1311 + }, + { + "epoch": 0.16689988551074927, + "grad_norm": 1.2153362035751343, + "learning_rate": 5.557439593047901e-07, + "loss": 0.4632, + "mean_token_accuracy": 0.8453835248947144, + "num_tokens": 51470808.0, + "step": 1312 + }, + { + "epoch": 0.16702709578933977, + "grad_norm": 1.095914363861084, + "learning_rate": 5.56167867740568e-07, + "loss": 0.4148, + "mean_token_accuracy": 0.8602259755134583, + "num_tokens": 51515016.0, + "step": 1313 + }, + { + "epoch": 0.16715430606793028, + "grad_norm": 1.1751536130905151, + "learning_rate": 5.565917761763459e-07, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8695400953292847, + "num_tokens": 51546967.0, + "step": 1314 + }, + { + "epoch": 0.1672815163465208, + "grad_norm": 1.0888742208480835, + "learning_rate": 5.570156846121238e-07, + "loss": 0.4105, + "mean_token_accuracy": 0.8619437217712402, + "num_tokens": 51586688.0, + "step": 1315 + }, + { + "epoch": 0.1674087266251113, + "grad_norm": 1.2467235326766968, + "learning_rate": 5.574395930479016e-07, + "loss": 0.4314, + "mean_token_accuracy": 0.8536275625228882, + "num_tokens": 51624863.0, + "step": 1316 + }, + { + "epoch": 0.16753593690370183, + "grad_norm": 1.1397005319595337, + "learning_rate": 5.578635014836796e-07, + "loss": 0.3984, + "mean_token_accuracy": 0.8678398132324219, + "num_tokens": 51659552.0, + "step": 1317 + }, + { + "epoch": 0.16766314718229233, + "grad_norm": 1.2764508724212646, + "learning_rate": 5.582874099194573e-07, + "loss": 0.4532, + "mean_token_accuracy": 0.8515944480895996, + "num_tokens": 51692368.0, + "step": 1318 + }, + { + "epoch": 0.16779035746088283, + "grad_norm": 1.1294015645980835, + "learning_rate": 5.587113183552353e-07, + "loss": 0.4315, + "mean_token_accuracy": 0.8558318614959717, + "num_tokens": 51732697.0, + "step": 1319 + }, + { + "epoch": 0.16791756773947336, + "grad_norm": 1.0246913433074951, + "learning_rate": 5.591352267910131e-07, + "loss": 0.3825, + "mean_token_accuracy": 0.8689552545547485, + "num_tokens": 51775136.0, + "step": 1320 + }, + { + "epoch": 0.16804477801806386, + "grad_norm": 1.2247275114059448, + "learning_rate": 5.59559135226791e-07, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.860878586769104, + "num_tokens": 51815631.0, + "step": 1321 + }, + { + "epoch": 0.16817198829665436, + "grad_norm": 1.096542239189148, + "learning_rate": 5.599830436625689e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.8660646677017212, + "num_tokens": 51854781.0, + "step": 1322 + }, + { + "epoch": 0.1682991985752449, + "grad_norm": 1.1105483770370483, + "learning_rate": 5.604069520983468e-07, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8679323196411133, + "num_tokens": 51892876.0, + "step": 1323 + }, + { + "epoch": 0.1684264088538354, + "grad_norm": 1.1272547245025635, + "learning_rate": 5.608308605341246e-07, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8702547550201416, + "num_tokens": 51927342.0, + "step": 1324 + }, + { + "epoch": 0.1685536191324259, + "grad_norm": 1.2056056261062622, + "learning_rate": 5.612547689699024e-07, + "loss": 0.4508, + "mean_token_accuracy": 0.8516297936439514, + "num_tokens": 51963418.0, + "step": 1325 + }, + { + "epoch": 0.16868082941101642, + "grad_norm": 1.0628844499588013, + "learning_rate": 5.616786774056803e-07, + "loss": 0.4203, + "mean_token_accuracy": 0.8599072694778442, + "num_tokens": 52004752.0, + "step": 1326 + }, + { + "epoch": 0.16880803968960692, + "grad_norm": 1.081200361251831, + "learning_rate": 5.621025858414582e-07, + "loss": 0.4265, + "mean_token_accuracy": 0.8581492900848389, + "num_tokens": 52049090.0, + "step": 1327 + }, + { + "epoch": 0.16893524996819742, + "grad_norm": 1.0096567869186401, + "learning_rate": 5.625264942772361e-07, + "loss": 0.4179, + "mean_token_accuracy": 0.863140344619751, + "num_tokens": 52090888.0, + "step": 1328 + }, + { + "epoch": 0.16906246024678795, + "grad_norm": 1.341335415840149, + "learning_rate": 5.629504027130139e-07, + "loss": 0.4818, + "mean_token_accuracy": 0.8475297093391418, + "num_tokens": 52131517.0, + "step": 1329 + }, + { + "epoch": 0.16918967052537845, + "grad_norm": 1.3205950260162354, + "learning_rate": 5.633743111487919e-07, + "loss": 0.4744, + "mean_token_accuracy": 0.8402222394943237, + "num_tokens": 52171961.0, + "step": 1330 + }, + { + "epoch": 0.16931688080396895, + "grad_norm": 1.1062443256378174, + "learning_rate": 5.637982195845697e-07, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8792927861213684, + "num_tokens": 52208491.0, + "step": 1331 + }, + { + "epoch": 0.16944409108255948, + "grad_norm": 1.0599004030227661, + "learning_rate": 5.642221280203476e-07, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8791307806968689, + "num_tokens": 52245549.0, + "step": 1332 + }, + { + "epoch": 0.16957130136114998, + "grad_norm": 1.2323602437973022, + "learning_rate": 5.646460364561254e-07, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8698005080223083, + "num_tokens": 52278037.0, + "step": 1333 + }, + { + "epoch": 0.16969851163974048, + "grad_norm": 1.1772524118423462, + "learning_rate": 5.650699448919033e-07, + "loss": 0.4658, + "mean_token_accuracy": 0.8448523283004761, + "num_tokens": 52322105.0, + "step": 1334 + }, + { + "epoch": 0.169825721918331, + "grad_norm": 1.0884239673614502, + "learning_rate": 5.654938533276812e-07, + "loss": 0.4038, + "mean_token_accuracy": 0.863492488861084, + "num_tokens": 52363940.0, + "step": 1335 + }, + { + "epoch": 0.1699529321969215, + "grad_norm": 1.1033437252044678, + "learning_rate": 5.659177617634591e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.8679560422897339, + "num_tokens": 52402438.0, + "step": 1336 + }, + { + "epoch": 0.170080142475512, + "grad_norm": 1.1192649602890015, + "learning_rate": 5.663416701992369e-07, + "loss": 0.4051, + "mean_token_accuracy": 0.864175021648407, + "num_tokens": 52442164.0, + "step": 1337 + }, + { + "epoch": 0.17020735275410254, + "grad_norm": 1.241112470626831, + "learning_rate": 5.667655786350149e-07, + "loss": 0.4692, + "mean_token_accuracy": 0.8379124402999878, + "num_tokens": 52476812.0, + "step": 1338 + }, + { + "epoch": 0.17033456303269304, + "grad_norm": 1.0277142524719238, + "learning_rate": 5.671894870707927e-07, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8693001866340637, + "num_tokens": 52519936.0, + "step": 1339 + }, + { + "epoch": 0.17046177331128357, + "grad_norm": 1.1279476881027222, + "learning_rate": 5.676133955065705e-07, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8748635053634644, + "num_tokens": 52555147.0, + "step": 1340 + }, + { + "epoch": 0.17058898358987407, + "grad_norm": 1.0417004823684692, + "learning_rate": 5.680373039423484e-07, + "loss": 0.3907, + "mean_token_accuracy": 0.8706198930740356, + "num_tokens": 52595601.0, + "step": 1341 + }, + { + "epoch": 0.17071619386846457, + "grad_norm": 1.1859562397003174, + "learning_rate": 5.684612123781263e-07, + "loss": 0.4276, + "mean_token_accuracy": 0.8539978861808777, + "num_tokens": 52637843.0, + "step": 1342 + }, + { + "epoch": 0.1708434041470551, + "grad_norm": 1.2264271974563599, + "learning_rate": 5.688851208139042e-07, + "loss": 0.4404, + "mean_token_accuracy": 0.8499667048454285, + "num_tokens": 52678080.0, + "step": 1343 + }, + { + "epoch": 0.1709706144256456, + "grad_norm": 1.0779083967208862, + "learning_rate": 5.69309029249682e-07, + "loss": 0.4202, + "mean_token_accuracy": 0.8639655709266663, + "num_tokens": 52722757.0, + "step": 1344 + }, + { + "epoch": 0.1710978247042361, + "grad_norm": 1.2176958322525024, + "learning_rate": 5.697329376854599e-07, + "loss": 0.4216, + "mean_token_accuracy": 0.8591461181640625, + "num_tokens": 52762825.0, + "step": 1345 + }, + { + "epoch": 0.17122503498282662, + "grad_norm": 1.1177977323532104, + "learning_rate": 5.701568461212378e-07, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8759118914604187, + "num_tokens": 52799912.0, + "step": 1346 + }, + { + "epoch": 0.17135224526141712, + "grad_norm": 1.051849603652954, + "learning_rate": 5.705807545570157e-07, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8751289248466492, + "num_tokens": 52843309.0, + "step": 1347 + }, + { + "epoch": 0.17147945554000762, + "grad_norm": 1.072693109512329, + "learning_rate": 5.710046629927934e-07, + "loss": 0.3992, + "mean_token_accuracy": 0.8645693063735962, + "num_tokens": 52883330.0, + "step": 1348 + }, + { + "epoch": 0.17160666581859815, + "grad_norm": 1.0505669116973877, + "learning_rate": 5.714285714285714e-07, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8719966411590576, + "num_tokens": 52921443.0, + "step": 1349 + }, + { + "epoch": 0.17173387609718865, + "grad_norm": 1.2899823188781738, + "learning_rate": 5.718524798643492e-07, + "loss": 0.4418, + "mean_token_accuracy": 0.8521563410758972, + "num_tokens": 52956560.0, + "step": 1350 + }, + { + "epoch": 0.17186108637577915, + "grad_norm": 1.1265684366226196, + "learning_rate": 5.722763883001272e-07, + "loss": 0.4359, + "mean_token_accuracy": 0.8550171852111816, + "num_tokens": 52998732.0, + "step": 1351 + }, + { + "epoch": 0.17198829665436968, + "grad_norm": 1.1815292835235596, + "learning_rate": 5.72700296735905e-07, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8659968376159668, + "num_tokens": 53037202.0, + "step": 1352 + }, + { + "epoch": 0.17211550693296018, + "grad_norm": 1.1119030714035034, + "learning_rate": 5.731242051716829e-07, + "loss": 0.4513, + "mean_token_accuracy": 0.8462965488433838, + "num_tokens": 53080939.0, + "step": 1353 + }, + { + "epoch": 0.17224271721155068, + "grad_norm": 1.1549540758132935, + "learning_rate": 5.735481136074608e-07, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8743022680282593, + "num_tokens": 53117414.0, + "step": 1354 + }, + { + "epoch": 0.1723699274901412, + "grad_norm": 1.1617943048477173, + "learning_rate": 5.739720220432386e-07, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8674124479293823, + "num_tokens": 53154780.0, + "step": 1355 + }, + { + "epoch": 0.1724971377687317, + "grad_norm": 1.1429920196533203, + "learning_rate": 5.743959304790164e-07, + "loss": 0.4627, + "mean_token_accuracy": 0.8489705324172974, + "num_tokens": 53197496.0, + "step": 1356 + }, + { + "epoch": 0.1726243480473222, + "grad_norm": 1.1756335496902466, + "learning_rate": 5.748198389147944e-07, + "loss": 0.4211, + "mean_token_accuracy": 0.8607547283172607, + "num_tokens": 53237182.0, + "step": 1357 + }, + { + "epoch": 0.17275155832591274, + "grad_norm": 1.2508403062820435, + "learning_rate": 5.752437473505722e-07, + "loss": 0.4358, + "mean_token_accuracy": 0.8574914932250977, + "num_tokens": 53281424.0, + "step": 1358 + }, + { + "epoch": 0.17287876860450324, + "grad_norm": 1.1152348518371582, + "learning_rate": 5.756676557863502e-07, + "loss": 0.4284, + "mean_token_accuracy": 0.8564191460609436, + "num_tokens": 53319143.0, + "step": 1359 + }, + { + "epoch": 0.17300597888309374, + "grad_norm": 1.0217031240463257, + "learning_rate": 5.76091564222128e-07, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8698433637619019, + "num_tokens": 53359050.0, + "step": 1360 + }, + { + "epoch": 0.17313318916168427, + "grad_norm": 1.2401115894317627, + "learning_rate": 5.765154726579059e-07, + "loss": 0.4058, + "mean_token_accuracy": 0.8629626035690308, + "num_tokens": 53398390.0, + "step": 1361 + }, + { + "epoch": 0.17326039944027477, + "grad_norm": 1.1307684183120728, + "learning_rate": 5.769393810936838e-07, + "loss": 0.4034, + "mean_token_accuracy": 0.8621837496757507, + "num_tokens": 53435583.0, + "step": 1362 + }, + { + "epoch": 0.17338760971886527, + "grad_norm": 1.1167277097702026, + "learning_rate": 5.773632895294616e-07, + "loss": 0.4496, + "mean_token_accuracy": 0.848563551902771, + "num_tokens": 53478126.0, + "step": 1363 + }, + { + "epoch": 0.1735148199974558, + "grad_norm": 1.1726598739624023, + "learning_rate": 5.777871979652394e-07, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8672038912773132, + "num_tokens": 53515653.0, + "step": 1364 + }, + { + "epoch": 0.1736420302760463, + "grad_norm": 1.0332248210906982, + "learning_rate": 5.782111064010173e-07, + "loss": 0.4111, + "mean_token_accuracy": 0.8606677055358887, + "num_tokens": 53561229.0, + "step": 1365 + }, + { + "epoch": 0.17376924055463683, + "grad_norm": 1.0201777219772339, + "learning_rate": 5.786350148367952e-07, + "loss": 0.4118, + "mean_token_accuracy": 0.8611297607421875, + "num_tokens": 53607210.0, + "step": 1366 + }, + { + "epoch": 0.17389645083322733, + "grad_norm": 1.0518105030059814, + "learning_rate": 5.790589232725731e-07, + "loss": 0.4015, + "mean_token_accuracy": 0.8623440265655518, + "num_tokens": 53650754.0, + "step": 1367 + }, + { + "epoch": 0.17402366111181783, + "grad_norm": 1.1759669780731201, + "learning_rate": 5.79482831708351e-07, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.869818925857544, + "num_tokens": 53685478.0, + "step": 1368 + }, + { + "epoch": 0.17415087139040836, + "grad_norm": 1.1418507099151611, + "learning_rate": 5.799067401441288e-07, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8645431995391846, + "num_tokens": 53720166.0, + "step": 1369 + }, + { + "epoch": 0.17427808166899886, + "grad_norm": 1.097115397453308, + "learning_rate": 5.803306485799068e-07, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8679354190826416, + "num_tokens": 53756760.0, + "step": 1370 + }, + { + "epoch": 0.17440529194758936, + "grad_norm": 0.9759147763252258, + "learning_rate": 5.807545570156845e-07, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8768812417984009, + "num_tokens": 53798721.0, + "step": 1371 + }, + { + "epoch": 0.1745325022261799, + "grad_norm": 1.287375569343567, + "learning_rate": 5.811784654514624e-07, + "loss": 0.452, + "mean_token_accuracy": 0.848346471786499, + "num_tokens": 53833089.0, + "step": 1372 + }, + { + "epoch": 0.1746597125047704, + "grad_norm": 1.072425127029419, + "learning_rate": 5.816023738872403e-07, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8645575046539307, + "num_tokens": 53872277.0, + "step": 1373 + }, + { + "epoch": 0.1747869227833609, + "grad_norm": 1.0221219062805176, + "learning_rate": 5.820262823230182e-07, + "loss": 0.4101, + "mean_token_accuracy": 0.8616047501564026, + "num_tokens": 53916521.0, + "step": 1374 + }, + { + "epoch": 0.17491413306195142, + "grad_norm": 1.1312789916992188, + "learning_rate": 5.824501907587961e-07, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8720951080322266, + "num_tokens": 53952525.0, + "step": 1375 + }, + { + "epoch": 0.17504134334054192, + "grad_norm": 1.218248963356018, + "learning_rate": 5.82874099194574e-07, + "loss": 0.4525, + "mean_token_accuracy": 0.8472917079925537, + "num_tokens": 53992079.0, + "step": 1376 + }, + { + "epoch": 0.17516855361913242, + "grad_norm": 1.0841699838638306, + "learning_rate": 5.832980076303518e-07, + "loss": 0.4602, + "mean_token_accuracy": 0.8457897901535034, + "num_tokens": 54034411.0, + "step": 1377 + }, + { + "epoch": 0.17529576389772294, + "grad_norm": 1.1578075885772705, + "learning_rate": 5.837219160661297e-07, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8726543188095093, + "num_tokens": 54068609.0, + "step": 1378 + }, + { + "epoch": 0.17542297417631345, + "grad_norm": 1.0064496994018555, + "learning_rate": 5.841458245019075e-07, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.878010094165802, + "num_tokens": 54110170.0, + "step": 1379 + }, + { + "epoch": 0.17555018445490395, + "grad_norm": 1.2175471782684326, + "learning_rate": 5.845697329376855e-07, + "loss": 0.4064, + "mean_token_accuracy": 0.8646479249000549, + "num_tokens": 54142757.0, + "step": 1380 + }, + { + "epoch": 0.17567739473349447, + "grad_norm": 1.135701060295105, + "learning_rate": 5.849936413734633e-07, + "loss": 0.4635, + "mean_token_accuracy": 0.8470504283905029, + "num_tokens": 54184602.0, + "step": 1381 + }, + { + "epoch": 0.17580460501208497, + "grad_norm": 1.013980507850647, + "learning_rate": 5.854175498092412e-07, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8749940395355225, + "num_tokens": 54227125.0, + "step": 1382 + }, + { + "epoch": 0.17593181529067548, + "grad_norm": 1.0659294128417969, + "learning_rate": 5.858414582450191e-07, + "loss": 0.4075, + "mean_token_accuracy": 0.8628330826759338, + "num_tokens": 54272987.0, + "step": 1383 + }, + { + "epoch": 0.176059025569266, + "grad_norm": 1.1860560178756714, + "learning_rate": 5.86265366680797e-07, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8565115928649902, + "num_tokens": 54314033.0, + "step": 1384 + }, + { + "epoch": 0.1761862358478565, + "grad_norm": 0.9964411854743958, + "learning_rate": 5.866892751165748e-07, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.8664036393165588, + "num_tokens": 54358964.0, + "step": 1385 + }, + { + "epoch": 0.176313446126447, + "grad_norm": 1.184537649154663, + "learning_rate": 5.871131835523526e-07, + "loss": 0.4635, + "mean_token_accuracy": 0.8479766249656677, + "num_tokens": 54395647.0, + "step": 1386 + }, + { + "epoch": 0.17644065640503753, + "grad_norm": 1.0468676090240479, + "learning_rate": 5.875370919881305e-07, + "loss": 0.4158, + "mean_token_accuracy": 0.8586322069168091, + "num_tokens": 54442118.0, + "step": 1387 + }, + { + "epoch": 0.17656786668362803, + "grad_norm": 1.187097430229187, + "learning_rate": 5.879610004239084e-07, + "loss": 0.4553, + "mean_token_accuracy": 0.849828839302063, + "num_tokens": 54481999.0, + "step": 1388 + }, + { + "epoch": 0.17669507696221853, + "grad_norm": 1.0802479982376099, + "learning_rate": 5.883849088596863e-07, + "loss": 0.4444, + "mean_token_accuracy": 0.852351188659668, + "num_tokens": 54525728.0, + "step": 1389 + }, + { + "epoch": 0.17682228724080906, + "grad_norm": 1.106726884841919, + "learning_rate": 5.888088172954641e-07, + "loss": 0.4041, + "mean_token_accuracy": 0.8650974035263062, + "num_tokens": 54562645.0, + "step": 1390 + }, + { + "epoch": 0.17694949751939956, + "grad_norm": 1.0620735883712769, + "learning_rate": 5.892327257312421e-07, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8826242685317993, + "num_tokens": 54599692.0, + "step": 1391 + }, + { + "epoch": 0.1770767077979901, + "grad_norm": 1.082759976387024, + "learning_rate": 5.896566341670199e-07, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8709732294082642, + "num_tokens": 54640035.0, + "step": 1392 + }, + { + "epoch": 0.1772039180765806, + "grad_norm": 1.1067321300506592, + "learning_rate": 5.900805426027977e-07, + "loss": 0.4006, + "mean_token_accuracy": 0.8653889298439026, + "num_tokens": 54677881.0, + "step": 1393 + }, + { + "epoch": 0.1773311283551711, + "grad_norm": 1.0124975442886353, + "learning_rate": 5.905044510385756e-07, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8735110759735107, + "num_tokens": 54717955.0, + "step": 1394 + }, + { + "epoch": 0.17745833863376162, + "grad_norm": 1.1438016891479492, + "learning_rate": 5.909283594743535e-07, + "loss": 0.4635, + "mean_token_accuracy": 0.8443838953971863, + "num_tokens": 54756616.0, + "step": 1395 + }, + { + "epoch": 0.17758554891235212, + "grad_norm": 1.1607310771942139, + "learning_rate": 5.913522679101314e-07, + "loss": 0.4051, + "mean_token_accuracy": 0.8627610206604004, + "num_tokens": 54795644.0, + "step": 1396 + }, + { + "epoch": 0.17771275919094262, + "grad_norm": 1.1700762510299683, + "learning_rate": 5.917761763459093e-07, + "loss": 0.4322, + "mean_token_accuracy": 0.8532794713973999, + "num_tokens": 54837522.0, + "step": 1397 + }, + { + "epoch": 0.17783996946953315, + "grad_norm": 1.0505932569503784, + "learning_rate": 5.922000847816871e-07, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8734438419342041, + "num_tokens": 54876152.0, + "step": 1398 + }, + { + "epoch": 0.17796717974812365, + "grad_norm": 1.1125271320343018, + "learning_rate": 5.926239932174651e-07, + "loss": 0.4505, + "mean_token_accuracy": 0.8502297401428223, + "num_tokens": 54922074.0, + "step": 1399 + }, + { + "epoch": 0.17809439002671415, + "grad_norm": 1.096977710723877, + "learning_rate": 5.930479016532429e-07, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8590515851974487, + "num_tokens": 54959285.0, + "step": 1400 + }, + { + "epoch": 0.17822160030530468, + "grad_norm": 1.0575004816055298, + "learning_rate": 5.934718100890207e-07, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.8672456741333008, + "num_tokens": 55000186.0, + "step": 1401 + }, + { + "epoch": 0.17834881058389518, + "grad_norm": 1.2440822124481201, + "learning_rate": 5.938957185247986e-07, + "loss": 0.4245, + "mean_token_accuracy": 0.8550221920013428, + "num_tokens": 55038396.0, + "step": 1402 + }, + { + "epoch": 0.17847602086248568, + "grad_norm": 1.2802107334136963, + "learning_rate": 5.943196269605765e-07, + "loss": 0.3945, + "mean_token_accuracy": 0.8647598028182983, + "num_tokens": 55073792.0, + "step": 1403 + }, + { + "epoch": 0.1786032311410762, + "grad_norm": 1.3111789226531982, + "learning_rate": 5.947435353963544e-07, + "loss": 0.441, + "mean_token_accuracy": 0.8542776107788086, + "num_tokens": 55107865.0, + "step": 1404 + }, + { + "epoch": 0.1787304414196667, + "grad_norm": 1.1848911046981812, + "learning_rate": 5.951674438321323e-07, + "loss": 0.4101, + "mean_token_accuracy": 0.860592246055603, + "num_tokens": 55143252.0, + "step": 1405 + }, + { + "epoch": 0.1788576516982572, + "grad_norm": 1.217816710472107, + "learning_rate": 5.955913522679101e-07, + "loss": 0.4234, + "mean_token_accuracy": 0.8560855388641357, + "num_tokens": 55181383.0, + "step": 1406 + }, + { + "epoch": 0.17898486197684774, + "grad_norm": 1.30098295211792, + "learning_rate": 5.96015260703688e-07, + "loss": 0.4809, + "mean_token_accuracy": 0.8406095504760742, + "num_tokens": 55223769.0, + "step": 1407 + }, + { + "epoch": 0.17911207225543824, + "grad_norm": 1.0153753757476807, + "learning_rate": 5.964391691394659e-07, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8584141731262207, + "num_tokens": 55272176.0, + "step": 1408 + }, + { + "epoch": 0.17923928253402874, + "grad_norm": 1.241481900215149, + "learning_rate": 5.968630775752436e-07, + "loss": 0.4522, + "mean_token_accuracy": 0.8505164384841919, + "num_tokens": 55307664.0, + "step": 1409 + }, + { + "epoch": 0.17936649281261927, + "grad_norm": 1.3217777013778687, + "learning_rate": 5.972869860110216e-07, + "loss": 0.4398, + "mean_token_accuracy": 0.8513548374176025, + "num_tokens": 55343488.0, + "step": 1410 + }, + { + "epoch": 0.17949370309120977, + "grad_norm": 1.1499607563018799, + "learning_rate": 5.977108944467994e-07, + "loss": 0.4706, + "mean_token_accuracy": 0.8469538688659668, + "num_tokens": 55384739.0, + "step": 1411 + }, + { + "epoch": 0.17962091336980027, + "grad_norm": 1.0249764919281006, + "learning_rate": 5.981348028825774e-07, + "loss": 0.3945, + "mean_token_accuracy": 0.8715487122535706, + "num_tokens": 55428279.0, + "step": 1412 + }, + { + "epoch": 0.1797481236483908, + "grad_norm": 1.1859831809997559, + "learning_rate": 5.985587113183552e-07, + "loss": 0.4217, + "mean_token_accuracy": 0.8570199012756348, + "num_tokens": 55468828.0, + "step": 1413 + }, + { + "epoch": 0.1798753339269813, + "grad_norm": 1.152666449546814, + "learning_rate": 5.989826197541331e-07, + "loss": 0.4167, + "mean_token_accuracy": 0.8613728880882263, + "num_tokens": 55507595.0, + "step": 1414 + }, + { + "epoch": 0.18000254420557182, + "grad_norm": 1.0334062576293945, + "learning_rate": 5.99406528189911e-07, + "loss": 0.4526, + "mean_token_accuracy": 0.8514046669006348, + "num_tokens": 55554594.0, + "step": 1415 + }, + { + "epoch": 0.18012975448416232, + "grad_norm": 1.0530776977539062, + "learning_rate": 5.998304366256888e-07, + "loss": 0.4108, + "mean_token_accuracy": 0.8629188537597656, + "num_tokens": 55598295.0, + "step": 1416 + }, + { + "epoch": 0.18025696476275282, + "grad_norm": 1.0793582201004028, + "learning_rate": 6.002543450614666e-07, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8835628628730774, + "num_tokens": 55634288.0, + "step": 1417 + }, + { + "epoch": 0.18038417504134335, + "grad_norm": 1.1495449542999268, + "learning_rate": 6.006782534972446e-07, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.8686045408248901, + "num_tokens": 55673504.0, + "step": 1418 + }, + { + "epoch": 0.18051138531993385, + "grad_norm": 1.3530560731887817, + "learning_rate": 6.011021619330224e-07, + "loss": 0.428, + "mean_token_accuracy": 0.8556997179985046, + "num_tokens": 55712949.0, + "step": 1419 + }, + { + "epoch": 0.18063859559852435, + "grad_norm": 1.231863021850586, + "learning_rate": 6.015260703688004e-07, + "loss": 0.4328, + "mean_token_accuracy": 0.8522995710372925, + "num_tokens": 55749140.0, + "step": 1420 + }, + { + "epoch": 0.18076580587711488, + "grad_norm": 1.2801814079284668, + "learning_rate": 6.019499788045782e-07, + "loss": 0.419, + "mean_token_accuracy": 0.8600515127182007, + "num_tokens": 55785696.0, + "step": 1421 + }, + { + "epoch": 0.18089301615570538, + "grad_norm": 1.2767242193222046, + "learning_rate": 6.023738872403561e-07, + "loss": 0.391, + "mean_token_accuracy": 0.8642900586128235, + "num_tokens": 55816280.0, + "step": 1422 + }, + { + "epoch": 0.18102022643429588, + "grad_norm": 1.1172891855239868, + "learning_rate": 6.02797795676134e-07, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8660236597061157, + "num_tokens": 55855203.0, + "step": 1423 + }, + { + "epoch": 0.1811474367128864, + "grad_norm": 1.1555039882659912, + "learning_rate": 6.032217041119118e-07, + "loss": 0.4312, + "mean_token_accuracy": 0.8487499952316284, + "num_tokens": 55892389.0, + "step": 1424 + }, + { + "epoch": 0.1812746469914769, + "grad_norm": 1.2619597911834717, + "learning_rate": 6.036456125476896e-07, + "loss": 0.4586, + "mean_token_accuracy": 0.8492924571037292, + "num_tokens": 55928443.0, + "step": 1425 + }, + { + "epoch": 0.1814018572700674, + "grad_norm": 1.1080514192581177, + "learning_rate": 6.040695209834675e-07, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8759250640869141, + "num_tokens": 55972041.0, + "step": 1426 + }, + { + "epoch": 0.18152906754865794, + "grad_norm": 1.1562416553497314, + "learning_rate": 6.044934294192454e-07, + "loss": 0.4448, + "mean_token_accuracy": 0.8525738716125488, + "num_tokens": 56010531.0, + "step": 1427 + }, + { + "epoch": 0.18165627782724844, + "grad_norm": 0.9971402287483215, + "learning_rate": 6.049173378550233e-07, + "loss": 0.4048, + "mean_token_accuracy": 0.8633067607879639, + "num_tokens": 56057233.0, + "step": 1428 + }, + { + "epoch": 0.18178348810583894, + "grad_norm": 1.1632425785064697, + "learning_rate": 6.053412462908012e-07, + "loss": 0.388, + "mean_token_accuracy": 0.866908073425293, + "num_tokens": 56097160.0, + "step": 1429 + }, + { + "epoch": 0.18191069838442947, + "grad_norm": 1.1730953454971313, + "learning_rate": 6.05765154726579e-07, + "loss": 0.445, + "mean_token_accuracy": 0.8508354425430298, + "num_tokens": 56140081.0, + "step": 1430 + }, + { + "epoch": 0.18203790866301997, + "grad_norm": 1.064716100692749, + "learning_rate": 6.061890631623569e-07, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8759030103683472, + "num_tokens": 56184697.0, + "step": 1431 + }, + { + "epoch": 0.18216511894161047, + "grad_norm": 1.0862292051315308, + "learning_rate": 6.066129715981347e-07, + "loss": 0.4004, + "mean_token_accuracy": 0.8632990121841431, + "num_tokens": 56227710.0, + "step": 1432 + }, + { + "epoch": 0.182292329220201, + "grad_norm": 1.2047995328903198, + "learning_rate": 6.070368800339126e-07, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8725332617759705, + "num_tokens": 56260161.0, + "step": 1433 + }, + { + "epoch": 0.1824195394987915, + "grad_norm": 1.1121714115142822, + "learning_rate": 6.074607884696905e-07, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.8681292533874512, + "num_tokens": 56298474.0, + "step": 1434 + }, + { + "epoch": 0.182546749777382, + "grad_norm": 1.1747058629989624, + "learning_rate": 6.078846969054684e-07, + "loss": 0.4137, + "mean_token_accuracy": 0.8607327938079834, + "num_tokens": 56333322.0, + "step": 1435 + }, + { + "epoch": 0.18267396005597253, + "grad_norm": 1.0824556350708008, + "learning_rate": 6.083086053412463e-07, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8676118850708008, + "num_tokens": 56374252.0, + "step": 1436 + }, + { + "epoch": 0.18280117033456303, + "grad_norm": 1.1100034713745117, + "learning_rate": 6.087325137770242e-07, + "loss": 0.3842, + "mean_token_accuracy": 0.8684017658233643, + "num_tokens": 56410465.0, + "step": 1437 + }, + { + "epoch": 0.18292838061315353, + "grad_norm": 1.1153419017791748, + "learning_rate": 6.09156422212802e-07, + "loss": 0.4387, + "mean_token_accuracy": 0.857642650604248, + "num_tokens": 56455354.0, + "step": 1438 + }, + { + "epoch": 0.18305559089174406, + "grad_norm": 1.1293002367019653, + "learning_rate": 6.095803306485799e-07, + "loss": 0.4023, + "mean_token_accuracy": 0.8638255596160889, + "num_tokens": 56497474.0, + "step": 1439 + }, + { + "epoch": 0.18318280117033456, + "grad_norm": 1.0597851276397705, + "learning_rate": 6.100042390843577e-07, + "loss": 0.4206, + "mean_token_accuracy": 0.8567550182342529, + "num_tokens": 56539221.0, + "step": 1440 + }, + { + "epoch": 0.1833100114489251, + "grad_norm": 1.1154813766479492, + "learning_rate": 6.104281475201356e-07, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8708383440971375, + "num_tokens": 56577590.0, + "step": 1441 + }, + { + "epoch": 0.1834372217275156, + "grad_norm": 1.287903070449829, + "learning_rate": 6.108520559559135e-07, + "loss": 0.4466, + "mean_token_accuracy": 0.8509009480476379, + "num_tokens": 56612082.0, + "step": 1442 + }, + { + "epoch": 0.1835644320061061, + "grad_norm": 1.0498744249343872, + "learning_rate": 6.112759643916914e-07, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8789678812026978, + "num_tokens": 56648583.0, + "step": 1443 + }, + { + "epoch": 0.18369164228469662, + "grad_norm": 1.12241530418396, + "learning_rate": 6.116998728274693e-07, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8619444966316223, + "num_tokens": 56687876.0, + "step": 1444 + }, + { + "epoch": 0.18381885256328712, + "grad_norm": 1.1634535789489746, + "learning_rate": 6.121237812632472e-07, + "loss": 0.4287, + "mean_token_accuracy": 0.8554877042770386, + "num_tokens": 56728475.0, + "step": 1445 + }, + { + "epoch": 0.18394606284187762, + "grad_norm": 1.0759351253509521, + "learning_rate": 6.125476896990249e-07, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8741267919540405, + "num_tokens": 56769308.0, + "step": 1446 + }, + { + "epoch": 0.18407327312046814, + "grad_norm": 1.214126706123352, + "learning_rate": 6.129715981348028e-07, + "loss": 0.4081, + "mean_token_accuracy": 0.8652633428573608, + "num_tokens": 56808195.0, + "step": 1447 + }, + { + "epoch": 0.18420048339905865, + "grad_norm": 1.147165298461914, + "learning_rate": 6.133955065705807e-07, + "loss": 0.4293, + "mean_token_accuracy": 0.8532178401947021, + "num_tokens": 56848796.0, + "step": 1448 + }, + { + "epoch": 0.18432769367764915, + "grad_norm": 1.0356152057647705, + "learning_rate": 6.138194150063585e-07, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8685332536697388, + "num_tokens": 56889545.0, + "step": 1449 + }, + { + "epoch": 0.18445490395623967, + "grad_norm": 1.1511197090148926, + "learning_rate": 6.142433234421365e-07, + "loss": 0.43, + "mean_token_accuracy": 0.8535171151161194, + "num_tokens": 56929489.0, + "step": 1450 + }, + { + "epoch": 0.18458211423483017, + "grad_norm": 1.1649924516677856, + "learning_rate": 6.146672318779143e-07, + "loss": 0.4241, + "mean_token_accuracy": 0.8587700128555298, + "num_tokens": 56969140.0, + "step": 1451 + }, + { + "epoch": 0.18470932451342068, + "grad_norm": 1.1349655389785767, + "learning_rate": 6.150911403136923e-07, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8663285374641418, + "num_tokens": 57005005.0, + "step": 1452 + }, + { + "epoch": 0.1848365347920112, + "grad_norm": 1.078540563583374, + "learning_rate": 6.155150487494701e-07, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8785370588302612, + "num_tokens": 57040554.0, + "step": 1453 + }, + { + "epoch": 0.1849637450706017, + "grad_norm": 1.0057440996170044, + "learning_rate": 6.159389571852479e-07, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8698962330818176, + "num_tokens": 57085418.0, + "step": 1454 + }, + { + "epoch": 0.1850909553491922, + "grad_norm": 1.008357048034668, + "learning_rate": 6.163628656210258e-07, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8671863079071045, + "num_tokens": 57133653.0, + "step": 1455 + }, + { + "epoch": 0.18521816562778273, + "grad_norm": 1.3007856607437134, + "learning_rate": 6.167867740568037e-07, + "loss": 0.4698, + "mean_token_accuracy": 0.8435958623886108, + "num_tokens": 57171083.0, + "step": 1456 + }, + { + "epoch": 0.18534537590637323, + "grad_norm": 1.085648536682129, + "learning_rate": 6.172106824925815e-07, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.8667069673538208, + "num_tokens": 57213501.0, + "step": 1457 + }, + { + "epoch": 0.18547258618496373, + "grad_norm": 1.0641098022460938, + "learning_rate": 6.176345909283595e-07, + "loss": 0.405, + "mean_token_accuracy": 0.8629777431488037, + "num_tokens": 57253166.0, + "step": 1458 + }, + { + "epoch": 0.18559979646355426, + "grad_norm": 1.0990866422653198, + "learning_rate": 6.180584993641373e-07, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8697562217712402, + "num_tokens": 57291827.0, + "step": 1459 + }, + { + "epoch": 0.18572700674214476, + "grad_norm": 1.1064426898956299, + "learning_rate": 6.184824077999153e-07, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.871833086013794, + "num_tokens": 57328282.0, + "step": 1460 + }, + { + "epoch": 0.18585421702073526, + "grad_norm": 1.165996789932251, + "learning_rate": 6.189063162356931e-07, + "loss": 0.4526, + "mean_token_accuracy": 0.8492549061775208, + "num_tokens": 57364566.0, + "step": 1461 + }, + { + "epoch": 0.1859814272993258, + "grad_norm": 1.199791669845581, + "learning_rate": 6.193302246714709e-07, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.867686927318573, + "num_tokens": 57404259.0, + "step": 1462 + }, + { + "epoch": 0.1861086375779163, + "grad_norm": 1.2241454124450684, + "learning_rate": 6.197541331072488e-07, + "loss": 0.4248, + "mean_token_accuracy": 0.8556853532791138, + "num_tokens": 57440086.0, + "step": 1463 + }, + { + "epoch": 0.1862358478565068, + "grad_norm": 1.092349648475647, + "learning_rate": 6.201780415430267e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.865032970905304, + "num_tokens": 57480737.0, + "step": 1464 + }, + { + "epoch": 0.18636305813509732, + "grad_norm": 1.1790410280227661, + "learning_rate": 6.206019499788045e-07, + "loss": 0.4413, + "mean_token_accuracy": 0.854145884513855, + "num_tokens": 57519362.0, + "step": 1465 + }, + { + "epoch": 0.18649026841368782, + "grad_norm": 1.0236316919326782, + "learning_rate": 6.210258584145825e-07, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8677082061767578, + "num_tokens": 57557823.0, + "step": 1466 + }, + { + "epoch": 0.18661747869227835, + "grad_norm": 1.1496829986572266, + "learning_rate": 6.214497668503603e-07, + "loss": 0.4231, + "mean_token_accuracy": 0.8544617891311646, + "num_tokens": 57597028.0, + "step": 1467 + }, + { + "epoch": 0.18674468897086885, + "grad_norm": 1.2894937992095947, + "learning_rate": 6.218736752861383e-07, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8687343001365662, + "num_tokens": 57625894.0, + "step": 1468 + }, + { + "epoch": 0.18687189924945935, + "grad_norm": 1.1103461980819702, + "learning_rate": 6.22297583721916e-07, + "loss": 0.4197, + "mean_token_accuracy": 0.8612630367279053, + "num_tokens": 57666344.0, + "step": 1469 + }, + { + "epoch": 0.18699910952804988, + "grad_norm": 1.2244700193405151, + "learning_rate": 6.227214921576938e-07, + "loss": 0.4515, + "mean_token_accuracy": 0.853047251701355, + "num_tokens": 57705559.0, + "step": 1470 + }, + { + "epoch": 0.18712631980664038, + "grad_norm": 1.1059566736221313, + "learning_rate": 6.231454005934718e-07, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8778247237205505, + "num_tokens": 57740511.0, + "step": 1471 + }, + { + "epoch": 0.18725353008523088, + "grad_norm": 1.2361210584640503, + "learning_rate": 6.235693090292496e-07, + "loss": 0.4617, + "mean_token_accuracy": 0.8492748737335205, + "num_tokens": 57781096.0, + "step": 1472 + }, + { + "epoch": 0.1873807403638214, + "grad_norm": 0.9893733263015747, + "learning_rate": 6.239932174650275e-07, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8796762228012085, + "num_tokens": 57822507.0, + "step": 1473 + }, + { + "epoch": 0.1875079506424119, + "grad_norm": 1.2697336673736572, + "learning_rate": 6.244171259008054e-07, + "loss": 0.4203, + "mean_token_accuracy": 0.8555062413215637, + "num_tokens": 57858163.0, + "step": 1474 + }, + { + "epoch": 0.1876351609210024, + "grad_norm": 1.1548542976379395, + "learning_rate": 6.248410343365833e-07, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8699900507926941, + "num_tokens": 57896595.0, + "step": 1475 + }, + { + "epoch": 0.18776237119959294, + "grad_norm": 1.0630404949188232, + "learning_rate": 6.252649427723612e-07, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8708974123001099, + "num_tokens": 57940695.0, + "step": 1476 + }, + { + "epoch": 0.18788958147818344, + "grad_norm": 1.1096333265304565, + "learning_rate": 6.25688851208139e-07, + "loss": 0.391, + "mean_token_accuracy": 0.8682277202606201, + "num_tokens": 57980031.0, + "step": 1477 + }, + { + "epoch": 0.18801679175677394, + "grad_norm": 1.0284019708633423, + "learning_rate": 6.261127596439168e-07, + "loss": 0.4298, + "mean_token_accuracy": 0.854560375213623, + "num_tokens": 58026710.0, + "step": 1478 + }, + { + "epoch": 0.18814400203536447, + "grad_norm": 1.0673387050628662, + "learning_rate": 6.265366680796948e-07, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8753287196159363, + "num_tokens": 58067716.0, + "step": 1479 + }, + { + "epoch": 0.18827121231395497, + "grad_norm": 1.0557953119277954, + "learning_rate": 6.269605765154726e-07, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8664671182632446, + "num_tokens": 58112415.0, + "step": 1480 + }, + { + "epoch": 0.18839842259254547, + "grad_norm": 1.0775657892227173, + "learning_rate": 6.273844849512505e-07, + "loss": 0.4053, + "mean_token_accuracy": 0.8619679808616638, + "num_tokens": 58153439.0, + "step": 1481 + }, + { + "epoch": 0.188525632871136, + "grad_norm": 1.0637547969818115, + "learning_rate": 6.278083933870284e-07, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8841874599456787, + "num_tokens": 58197799.0, + "step": 1482 + }, + { + "epoch": 0.1886528431497265, + "grad_norm": 1.0853902101516724, + "learning_rate": 6.282323018228063e-07, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8789089322090149, + "num_tokens": 58235001.0, + "step": 1483 + }, + { + "epoch": 0.188780053428317, + "grad_norm": 1.065231204032898, + "learning_rate": 6.286562102585841e-07, + "loss": 0.437, + "mean_token_accuracy": 0.8574180603027344, + "num_tokens": 58281728.0, + "step": 1484 + }, + { + "epoch": 0.18890726370690752, + "grad_norm": 1.0888700485229492, + "learning_rate": 6.29080118694362e-07, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8819447755813599, + "num_tokens": 58317511.0, + "step": 1485 + }, + { + "epoch": 0.18903447398549802, + "grad_norm": 1.0530369281768799, + "learning_rate": 6.295040271301398e-07, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8804541826248169, + "num_tokens": 58354381.0, + "step": 1486 + }, + { + "epoch": 0.18916168426408853, + "grad_norm": 1.0118181705474854, + "learning_rate": 6.299279355659178e-07, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8709558248519897, + "num_tokens": 58401337.0, + "step": 1487 + }, + { + "epoch": 0.18928889454267905, + "grad_norm": 1.2220368385314941, + "learning_rate": 6.303518440016956e-07, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8618361353874207, + "num_tokens": 58437242.0, + "step": 1488 + }, + { + "epoch": 0.18941610482126955, + "grad_norm": 1.1626194715499878, + "learning_rate": 6.307757524374735e-07, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.8669562339782715, + "num_tokens": 58472659.0, + "step": 1489 + }, + { + "epoch": 0.18954331509986008, + "grad_norm": 1.1848944425582886, + "learning_rate": 6.311996608732514e-07, + "loss": 0.4286, + "mean_token_accuracy": 0.8624415993690491, + "num_tokens": 58511260.0, + "step": 1490 + }, + { + "epoch": 0.18967052537845058, + "grad_norm": 1.2404872179031372, + "learning_rate": 6.316235693090292e-07, + "loss": 0.4289, + "mean_token_accuracy": 0.8545547723770142, + "num_tokens": 58547569.0, + "step": 1491 + }, + { + "epoch": 0.18979773565704108, + "grad_norm": 1.1621489524841309, + "learning_rate": 6.320474777448071e-07, + "loss": 0.4297, + "mean_token_accuracy": 0.8546525835990906, + "num_tokens": 58585671.0, + "step": 1492 + }, + { + "epoch": 0.1899249459356316, + "grad_norm": 1.1294009685516357, + "learning_rate": 6.324713861805849e-07, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8691698312759399, + "num_tokens": 58626462.0, + "step": 1493 + }, + { + "epoch": 0.1900521562142221, + "grad_norm": 1.2655421495437622, + "learning_rate": 6.328952946163628e-07, + "loss": 0.4683, + "mean_token_accuracy": 0.8473544120788574, + "num_tokens": 58661716.0, + "step": 1494 + }, + { + "epoch": 0.1901793664928126, + "grad_norm": 1.0106456279754639, + "learning_rate": 6.333192030521407e-07, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.874532163143158, + "num_tokens": 58698578.0, + "step": 1495 + }, + { + "epoch": 0.19030657677140314, + "grad_norm": 1.0625576972961426, + "learning_rate": 6.337431114879186e-07, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8627517223358154, + "num_tokens": 58738015.0, + "step": 1496 + }, + { + "epoch": 0.19043378704999364, + "grad_norm": 1.0957988500595093, + "learning_rate": 6.341670199236965e-07, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8744803667068481, + "num_tokens": 58777052.0, + "step": 1497 + }, + { + "epoch": 0.19056099732858414, + "grad_norm": 1.0140403509140015, + "learning_rate": 6.345909283594744e-07, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8745408654212952, + "num_tokens": 58824331.0, + "step": 1498 + }, + { + "epoch": 0.19068820760717467, + "grad_norm": 1.118260145187378, + "learning_rate": 6.350148367952522e-07, + "loss": 0.4134, + "mean_token_accuracy": 0.85658860206604, + "num_tokens": 58861431.0, + "step": 1499 + }, + { + "epoch": 0.19081541788576517, + "grad_norm": 1.154756784439087, + "learning_rate": 6.354387452310301e-07, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8675127029418945, + "num_tokens": 58896822.0, + "step": 1500 + }, + { + "epoch": 0.19094262816435567, + "grad_norm": 1.0933351516723633, + "learning_rate": 6.358626536668079e-07, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8727452158927917, + "num_tokens": 58933865.0, + "step": 1501 + }, + { + "epoch": 0.1910698384429462, + "grad_norm": 0.9646347165107727, + "learning_rate": 6.362865621025858e-07, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8803060054779053, + "num_tokens": 58978602.0, + "step": 1502 + }, + { + "epoch": 0.1911970487215367, + "grad_norm": 1.0927798748016357, + "learning_rate": 6.367104705383637e-07, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8672410249710083, + "num_tokens": 59017554.0, + "step": 1503 + }, + { + "epoch": 0.1913242590001272, + "grad_norm": 1.0587468147277832, + "learning_rate": 6.371343789741416e-07, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8621726036071777, + "num_tokens": 59060186.0, + "step": 1504 + }, + { + "epoch": 0.19145146927871773, + "grad_norm": 1.095812439918518, + "learning_rate": 6.375582874099195e-07, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8693220615386963, + "num_tokens": 59099658.0, + "step": 1505 + }, + { + "epoch": 0.19157867955730823, + "grad_norm": 1.2945846319198608, + "learning_rate": 6.379821958456974e-07, + "loss": 0.4293, + "mean_token_accuracy": 0.8531016111373901, + "num_tokens": 59135639.0, + "step": 1506 + }, + { + "epoch": 0.19170588983589873, + "grad_norm": 1.1825640201568604, + "learning_rate": 6.384061042814751e-07, + "loss": 0.4185, + "mean_token_accuracy": 0.8577163815498352, + "num_tokens": 59172931.0, + "step": 1507 + }, + { + "epoch": 0.19183310011448926, + "grad_norm": 1.0505437850952148, + "learning_rate": 6.38830012717253e-07, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8662687540054321, + "num_tokens": 59215004.0, + "step": 1508 + }, + { + "epoch": 0.19196031039307976, + "grad_norm": 1.0035266876220703, + "learning_rate": 6.392539211530309e-07, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.8600120544433594, + "num_tokens": 59262004.0, + "step": 1509 + }, + { + "epoch": 0.19208752067167026, + "grad_norm": 1.0271522998809814, + "learning_rate": 6.396778295888087e-07, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8746431469917297, + "num_tokens": 59301415.0, + "step": 1510 + }, + { + "epoch": 0.1922147309502608, + "grad_norm": 1.122738242149353, + "learning_rate": 6.401017380245867e-07, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.8629314303398132, + "num_tokens": 59342420.0, + "step": 1511 + }, + { + "epoch": 0.1923419412288513, + "grad_norm": 1.0468412637710571, + "learning_rate": 6.405256464603645e-07, + "loss": 0.4064, + "mean_token_accuracy": 0.8606894016265869, + "num_tokens": 59385742.0, + "step": 1512 + }, + { + "epoch": 0.1924691515074418, + "grad_norm": 1.120029330253601, + "learning_rate": 6.409495548961425e-07, + "loss": 0.3825, + "mean_token_accuracy": 0.8705266714096069, + "num_tokens": 59423396.0, + "step": 1513 + }, + { + "epoch": 0.19259636178603232, + "grad_norm": 1.0802663564682007, + "learning_rate": 6.413734633319203e-07, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8681772947311401, + "num_tokens": 59460512.0, + "step": 1514 + }, + { + "epoch": 0.19272357206462282, + "grad_norm": 1.1485483646392822, + "learning_rate": 6.417973717676981e-07, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8748080134391785, + "num_tokens": 59496050.0, + "step": 1515 + }, + { + "epoch": 0.19285078234321335, + "grad_norm": 1.0249764919281006, + "learning_rate": 6.42221280203476e-07, + "loss": 0.4147, + "mean_token_accuracy": 0.8578154444694519, + "num_tokens": 59547607.0, + "step": 1516 + }, + { + "epoch": 0.19297799262180385, + "grad_norm": 1.1738250255584717, + "learning_rate": 6.426451886392539e-07, + "loss": 0.4512, + "mean_token_accuracy": 0.8530371189117432, + "num_tokens": 59588460.0, + "step": 1517 + }, + { + "epoch": 0.19310520290039435, + "grad_norm": 1.0398272275924683, + "learning_rate": 6.430690970750317e-07, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8691565990447998, + "num_tokens": 59628097.0, + "step": 1518 + }, + { + "epoch": 0.19323241317898487, + "grad_norm": 1.2411174774169922, + "learning_rate": 6.434930055108097e-07, + "loss": 0.4282, + "mean_token_accuracy": 0.8578969836235046, + "num_tokens": 59658840.0, + "step": 1519 + }, + { + "epoch": 0.19335962345757537, + "grad_norm": 1.1145662069320679, + "learning_rate": 6.439169139465875e-07, + "loss": 0.4195, + "mean_token_accuracy": 0.8590826988220215, + "num_tokens": 59697274.0, + "step": 1520 + }, + { + "epoch": 0.19348683373616588, + "grad_norm": 1.1621458530426025, + "learning_rate": 6.443408223823655e-07, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8622031807899475, + "num_tokens": 59733443.0, + "step": 1521 + }, + { + "epoch": 0.1936140440147564, + "grad_norm": 1.093384027481079, + "learning_rate": 6.447647308181432e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8673272132873535, + "num_tokens": 59774084.0, + "step": 1522 + }, + { + "epoch": 0.1937412542933469, + "grad_norm": 1.051438331604004, + "learning_rate": 6.451886392539211e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8716009855270386, + "num_tokens": 59816723.0, + "step": 1523 + }, + { + "epoch": 0.1938684645719374, + "grad_norm": 1.1065818071365356, + "learning_rate": 6.45612547689699e-07, + "loss": 0.4098, + "mean_token_accuracy": 0.8631991744041443, + "num_tokens": 59856951.0, + "step": 1524 + }, + { + "epoch": 0.19399567485052793, + "grad_norm": 1.0940889120101929, + "learning_rate": 6.460364561254769e-07, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.874685525894165, + "num_tokens": 59898047.0, + "step": 1525 + }, + { + "epoch": 0.19412288512911843, + "grad_norm": 1.0464383363723755, + "learning_rate": 6.464603645612547e-07, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8758196234703064, + "num_tokens": 59936597.0, + "step": 1526 + }, + { + "epoch": 0.19425009540770893, + "grad_norm": 1.0213786363601685, + "learning_rate": 6.468842729970327e-07, + "loss": 0.3976, + "mean_token_accuracy": 0.8677680492401123, + "num_tokens": 59979255.0, + "step": 1527 + }, + { + "epoch": 0.19437730568629946, + "grad_norm": 1.1453583240509033, + "learning_rate": 6.473081814328105e-07, + "loss": 0.4249, + "mean_token_accuracy": 0.8614963293075562, + "num_tokens": 60022191.0, + "step": 1528 + }, + { + "epoch": 0.19450451596488996, + "grad_norm": 1.102466106414795, + "learning_rate": 6.477320898685885e-07, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8635898232460022, + "num_tokens": 60067059.0, + "step": 1529 + }, + { + "epoch": 0.19463172624348046, + "grad_norm": 1.2109854221343994, + "learning_rate": 6.481559983043662e-07, + "loss": 0.4282, + "mean_token_accuracy": 0.854868471622467, + "num_tokens": 60107569.0, + "step": 1530 + }, + { + "epoch": 0.194758936522071, + "grad_norm": 1.0986638069152832, + "learning_rate": 6.48579906740144e-07, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8732936382293701, + "num_tokens": 60149241.0, + "step": 1531 + }, + { + "epoch": 0.1948861468006615, + "grad_norm": 1.0649932622909546, + "learning_rate": 6.49003815175922e-07, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.881619930267334, + "num_tokens": 60186210.0, + "step": 1532 + }, + { + "epoch": 0.195013357079252, + "grad_norm": 1.1065396070480347, + "learning_rate": 6.494277236116998e-07, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8829557299613953, + "num_tokens": 60221630.0, + "step": 1533 + }, + { + "epoch": 0.19514056735784252, + "grad_norm": 1.1272587776184082, + "learning_rate": 6.498516320474777e-07, + "loss": 0.4708, + "mean_token_accuracy": 0.8448120951652527, + "num_tokens": 60269646.0, + "step": 1534 + }, + { + "epoch": 0.19526777763643302, + "grad_norm": 1.1270229816436768, + "learning_rate": 6.502755404832556e-07, + "loss": 0.3833, + "mean_token_accuracy": 0.8665964603424072, + "num_tokens": 60307723.0, + "step": 1535 + }, + { + "epoch": 0.19539498791502352, + "grad_norm": 1.1411986351013184, + "learning_rate": 6.506994489190335e-07, + "loss": 0.4472, + "mean_token_accuracy": 0.8535706996917725, + "num_tokens": 60347662.0, + "step": 1536 + }, + { + "epoch": 0.19552219819361405, + "grad_norm": 1.0269120931625366, + "learning_rate": 6.511233573548114e-07, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8771491050720215, + "num_tokens": 60388800.0, + "step": 1537 + }, + { + "epoch": 0.19564940847220455, + "grad_norm": 1.2124238014221191, + "learning_rate": 6.515472657905892e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8674010038375854, + "num_tokens": 60421421.0, + "step": 1538 + }, + { + "epoch": 0.19577661875079505, + "grad_norm": 1.1895467042922974, + "learning_rate": 6.51971174226367e-07, + "loss": 0.4428, + "mean_token_accuracy": 0.8526363968849182, + "num_tokens": 60459890.0, + "step": 1539 + }, + { + "epoch": 0.19590382902938558, + "grad_norm": 1.1825599670410156, + "learning_rate": 6.52395082662145e-07, + "loss": 0.4447, + "mean_token_accuracy": 0.847693920135498, + "num_tokens": 60500003.0, + "step": 1540 + }, + { + "epoch": 0.19603103930797608, + "grad_norm": 1.0809235572814941, + "learning_rate": 6.528189910979228e-07, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8709118962287903, + "num_tokens": 60537655.0, + "step": 1541 + }, + { + "epoch": 0.1961582495865666, + "grad_norm": 1.0590828657150269, + "learning_rate": 6.532428995337007e-07, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8671675324440002, + "num_tokens": 60581346.0, + "step": 1542 + }, + { + "epoch": 0.1962854598651571, + "grad_norm": 1.11545729637146, + "learning_rate": 6.536668079694786e-07, + "loss": 0.4057, + "mean_token_accuracy": 0.8608639240264893, + "num_tokens": 60618589.0, + "step": 1543 + }, + { + "epoch": 0.1964126701437476, + "grad_norm": 1.0789735317230225, + "learning_rate": 6.540907164052565e-07, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.8621151447296143, + "num_tokens": 60662531.0, + "step": 1544 + }, + { + "epoch": 0.19653988042233814, + "grad_norm": 1.0497889518737793, + "learning_rate": 6.545146248410343e-07, + "loss": 0.4023, + "mean_token_accuracy": 0.8621904850006104, + "num_tokens": 60706263.0, + "step": 1545 + }, + { + "epoch": 0.19666709070092864, + "grad_norm": 1.226937174797058, + "learning_rate": 6.549385332768122e-07, + "loss": 0.4162, + "mean_token_accuracy": 0.8606281280517578, + "num_tokens": 60748368.0, + "step": 1546 + }, + { + "epoch": 0.19679430097951914, + "grad_norm": 1.1740113496780396, + "learning_rate": 6.5536244171259e-07, + "loss": 0.4043, + "mean_token_accuracy": 0.8613082766532898, + "num_tokens": 60789593.0, + "step": 1547 + }, + { + "epoch": 0.19692151125810967, + "grad_norm": 1.1390478610992432, + "learning_rate": 6.55786350148368e-07, + "loss": 0.4183, + "mean_token_accuracy": 0.858058512210846, + "num_tokens": 60828055.0, + "step": 1548 + }, + { + "epoch": 0.19704872153670017, + "grad_norm": 1.0822474956512451, + "learning_rate": 6.562102585841458e-07, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8699568510055542, + "num_tokens": 60868196.0, + "step": 1549 + }, + { + "epoch": 0.19717593181529067, + "grad_norm": 1.0664472579956055, + "learning_rate": 6.566341670199236e-07, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8731063604354858, + "num_tokens": 60909264.0, + "step": 1550 + }, + { + "epoch": 0.1973031420938812, + "grad_norm": 1.0685858726501465, + "learning_rate": 6.570580754557016e-07, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8747870326042175, + "num_tokens": 60949915.0, + "step": 1551 + }, + { + "epoch": 0.1974303523724717, + "grad_norm": 1.1334038972854614, + "learning_rate": 6.574819838914794e-07, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8706349730491638, + "num_tokens": 60985225.0, + "step": 1552 + }, + { + "epoch": 0.1975575626510622, + "grad_norm": 1.0280102491378784, + "learning_rate": 6.579058923272573e-07, + "loss": 0.418, + "mean_token_accuracy": 0.8584451675415039, + "num_tokens": 61027303.0, + "step": 1553 + }, + { + "epoch": 0.19768477292965272, + "grad_norm": 1.2456377744674683, + "learning_rate": 6.583298007630351e-07, + "loss": 0.416, + "mean_token_accuracy": 0.8606561422348022, + "num_tokens": 61060227.0, + "step": 1554 + }, + { + "epoch": 0.19781198320824323, + "grad_norm": 1.123124599456787, + "learning_rate": 6.58753709198813e-07, + "loss": 0.4131, + "mean_token_accuracy": 0.8598424196243286, + "num_tokens": 61105029.0, + "step": 1555 + }, + { + "epoch": 0.19793919348683373, + "grad_norm": 0.9808027744293213, + "learning_rate": 6.591776176345909e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8699712157249451, + "num_tokens": 61149750.0, + "step": 1556 + }, + { + "epoch": 0.19806640376542425, + "grad_norm": 0.9645033478736877, + "learning_rate": 6.596015260703688e-07, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8710079193115234, + "num_tokens": 61197878.0, + "step": 1557 + }, + { + "epoch": 0.19819361404401475, + "grad_norm": 1.0599920749664307, + "learning_rate": 6.600254345061466e-07, + "loss": 0.3727, + "mean_token_accuracy": 0.8728089332580566, + "num_tokens": 61238832.0, + "step": 1558 + }, + { + "epoch": 0.19832082432260525, + "grad_norm": 1.0565589666366577, + "learning_rate": 6.604493429419246e-07, + "loss": 0.4256, + "mean_token_accuracy": 0.8582267165184021, + "num_tokens": 61283323.0, + "step": 1559 + }, + { + "epoch": 0.19844803460119578, + "grad_norm": 1.0253691673278809, + "learning_rate": 6.608732513777023e-07, + "loss": 0.4214, + "mean_token_accuracy": 0.8624063730239868, + "num_tokens": 61331784.0, + "step": 1560 + }, + { + "epoch": 0.19857524487978628, + "grad_norm": 1.1331037282943726, + "learning_rate": 6.612971598134803e-07, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.8640359044075012, + "num_tokens": 61370910.0, + "step": 1561 + }, + { + "epoch": 0.19870245515837678, + "grad_norm": 1.248827338218689, + "learning_rate": 6.617210682492581e-07, + "loss": 0.4305, + "mean_token_accuracy": 0.8543789386749268, + "num_tokens": 61409453.0, + "step": 1562 + }, + { + "epoch": 0.1988296654369673, + "grad_norm": 1.1690032482147217, + "learning_rate": 6.62144976685036e-07, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8747469782829285, + "num_tokens": 61447375.0, + "step": 1563 + }, + { + "epoch": 0.1989568757155578, + "grad_norm": 1.105713129043579, + "learning_rate": 6.625688851208139e-07, + "loss": 0.4105, + "mean_token_accuracy": 0.861873984336853, + "num_tokens": 61486836.0, + "step": 1564 + }, + { + "epoch": 0.19908408599414834, + "grad_norm": 1.1615711450576782, + "learning_rate": 6.629927935565918e-07, + "loss": 0.4049, + "mean_token_accuracy": 0.8612868785858154, + "num_tokens": 61522726.0, + "step": 1565 + }, + { + "epoch": 0.19921129627273884, + "grad_norm": 1.175942063331604, + "learning_rate": 6.634167019923696e-07, + "loss": 0.4482, + "mean_token_accuracy": 0.8558111786842346, + "num_tokens": 61562805.0, + "step": 1566 + }, + { + "epoch": 0.19933850655132934, + "grad_norm": 1.1832990646362305, + "learning_rate": 6.638406104281476e-07, + "loss": 0.3989, + "mean_token_accuracy": 0.8654597401618958, + "num_tokens": 61596061.0, + "step": 1567 + }, + { + "epoch": 0.19946571682991987, + "grad_norm": 1.0483732223510742, + "learning_rate": 6.642645188639253e-07, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8701635599136353, + "num_tokens": 61639827.0, + "step": 1568 + }, + { + "epoch": 0.19959292710851037, + "grad_norm": 1.0924863815307617, + "learning_rate": 6.646884272997032e-07, + "loss": 0.4234, + "mean_token_accuracy": 0.8547817468643188, + "num_tokens": 61680506.0, + "step": 1569 + }, + { + "epoch": 0.19972013738710087, + "grad_norm": 1.094017505645752, + "learning_rate": 6.651123357354811e-07, + "loss": 0.4023, + "mean_token_accuracy": 0.8621615767478943, + "num_tokens": 61718082.0, + "step": 1570 + }, + { + "epoch": 0.1998473476656914, + "grad_norm": 1.2188061475753784, + "learning_rate": 6.655362441712589e-07, + "loss": 0.4328, + "mean_token_accuracy": 0.8539681434631348, + "num_tokens": 61753667.0, + "step": 1571 + }, + { + "epoch": 0.1999745579442819, + "grad_norm": 1.0877259969711304, + "learning_rate": 6.659601526070369e-07, + "loss": 0.4452, + "mean_token_accuracy": 0.854864776134491, + "num_tokens": 61798450.0, + "step": 1572 + }, + { + "epoch": 0.2001017682228724, + "grad_norm": 1.3114817142486572, + "learning_rate": 6.663840610428147e-07, + "loss": 0.4861, + "mean_token_accuracy": 0.8448340892791748, + "num_tokens": 61830702.0, + "step": 1573 + }, + { + "epoch": 0.20022897850146293, + "grad_norm": 1.0255614519119263, + "learning_rate": 6.668079694785926e-07, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8799880743026733, + "num_tokens": 61872174.0, + "step": 1574 + }, + { + "epoch": 0.20035618878005343, + "grad_norm": 1.1076518297195435, + "learning_rate": 6.672318779143704e-07, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8659248948097229, + "num_tokens": 61906911.0, + "step": 1575 + }, + { + "epoch": 0.20048339905864393, + "grad_norm": 1.2277909517288208, + "learning_rate": 6.676557863501483e-07, + "loss": 0.4139, + "mean_token_accuracy": 0.8602817058563232, + "num_tokens": 61939734.0, + "step": 1576 + }, + { + "epoch": 0.20061060933723446, + "grad_norm": 1.0309031009674072, + "learning_rate": 6.680796947859262e-07, + "loss": 0.4009, + "mean_token_accuracy": 0.8645270466804504, + "num_tokens": 61981793.0, + "step": 1577 + }, + { + "epoch": 0.20073781961582496, + "grad_norm": 1.1358225345611572, + "learning_rate": 6.685036032217041e-07, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8665332794189453, + "num_tokens": 62019469.0, + "step": 1578 + }, + { + "epoch": 0.20086502989441546, + "grad_norm": 1.0876108407974243, + "learning_rate": 6.689275116574819e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8745008111000061, + "num_tokens": 62056888.0, + "step": 1579 + }, + { + "epoch": 0.200992240173006, + "grad_norm": 1.0417699813842773, + "learning_rate": 6.693514200932599e-07, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8694305419921875, + "num_tokens": 62098867.0, + "step": 1580 + }, + { + "epoch": 0.2011194504515965, + "grad_norm": 1.05771005153656, + "learning_rate": 6.697753285290377e-07, + "loss": 0.4147, + "mean_token_accuracy": 0.8604172468185425, + "num_tokens": 62142174.0, + "step": 1581 + }, + { + "epoch": 0.201246660730187, + "grad_norm": 1.07345712184906, + "learning_rate": 6.701992369648156e-07, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8832716941833496, + "num_tokens": 62179553.0, + "step": 1582 + }, + { + "epoch": 0.20137387100877752, + "grad_norm": 1.0099809169769287, + "learning_rate": 6.706231454005934e-07, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8764905333518982, + "num_tokens": 62221520.0, + "step": 1583 + }, + { + "epoch": 0.20150108128736802, + "grad_norm": 1.07948899269104, + "learning_rate": 6.710470538363713e-07, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.868934154510498, + "num_tokens": 62262151.0, + "step": 1584 + }, + { + "epoch": 0.20162829156595852, + "grad_norm": 1.277177095413208, + "learning_rate": 6.714709622721492e-07, + "loss": 0.4242, + "mean_token_accuracy": 0.857319712638855, + "num_tokens": 62294855.0, + "step": 1585 + }, + { + "epoch": 0.20175550184454905, + "grad_norm": 1.0235594511032104, + "learning_rate": 6.718948707079271e-07, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8640726804733276, + "num_tokens": 62336074.0, + "step": 1586 + }, + { + "epoch": 0.20188271212313955, + "grad_norm": 1.0176899433135986, + "learning_rate": 6.723187791437049e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8688990473747253, + "num_tokens": 62374956.0, + "step": 1587 + }, + { + "epoch": 0.20200992240173005, + "grad_norm": 1.1129940748214722, + "learning_rate": 6.727426875794829e-07, + "loss": 0.4288, + "mean_token_accuracy": 0.857057511806488, + "num_tokens": 62417789.0, + "step": 1588 + }, + { + "epoch": 0.20213713268032057, + "grad_norm": 0.9459066987037659, + "learning_rate": 6.731665960152607e-07, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8622012138366699, + "num_tokens": 62463762.0, + "step": 1589 + }, + { + "epoch": 0.20226434295891108, + "grad_norm": 1.237174153327942, + "learning_rate": 6.735905044510385e-07, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.8506569862365723, + "num_tokens": 62503059.0, + "step": 1590 + }, + { + "epoch": 0.2023915532375016, + "grad_norm": 1.1770954132080078, + "learning_rate": 6.740144128868164e-07, + "loss": 0.4178, + "mean_token_accuracy": 0.8596264123916626, + "num_tokens": 62541200.0, + "step": 1591 + }, + { + "epoch": 0.2025187635160921, + "grad_norm": 1.077073335647583, + "learning_rate": 6.744383213225942e-07, + "loss": 0.4446, + "mean_token_accuracy": 0.8507792949676514, + "num_tokens": 62581729.0, + "step": 1592 + }, + { + "epoch": 0.2026459737946826, + "grad_norm": 1.1782925128936768, + "learning_rate": 6.748622297583722e-07, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8670936822891235, + "num_tokens": 62615283.0, + "step": 1593 + }, + { + "epoch": 0.20277318407327313, + "grad_norm": 1.082733154296875, + "learning_rate": 6.7528613819415e-07, + "loss": 0.3824, + "mean_token_accuracy": 0.8682243227958679, + "num_tokens": 62653498.0, + "step": 1594 + }, + { + "epoch": 0.20290039435186363, + "grad_norm": 1.0605593919754028, + "learning_rate": 6.757100466299279e-07, + "loss": 0.4052, + "mean_token_accuracy": 0.8655170202255249, + "num_tokens": 62695550.0, + "step": 1595 + }, + { + "epoch": 0.20302760463045413, + "grad_norm": 1.3314133882522583, + "learning_rate": 6.761339550657058e-07, + "loss": 0.4199, + "mean_token_accuracy": 0.8541442155838013, + "num_tokens": 62723738.0, + "step": 1596 + }, + { + "epoch": 0.20315481490904466, + "grad_norm": 1.0488229990005493, + "learning_rate": 6.765578635014837e-07, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8690194487571716, + "num_tokens": 62764564.0, + "step": 1597 + }, + { + "epoch": 0.20328202518763516, + "grad_norm": 1.089389681816101, + "learning_rate": 6.769817719372614e-07, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8688072562217712, + "num_tokens": 62800106.0, + "step": 1598 + }, + { + "epoch": 0.20340923546622566, + "grad_norm": 1.1688170433044434, + "learning_rate": 6.774056803730394e-07, + "loss": 0.4128, + "mean_token_accuracy": 0.859403133392334, + "num_tokens": 62835342.0, + "step": 1599 + }, + { + "epoch": 0.2035364457448162, + "grad_norm": 1.0124517679214478, + "learning_rate": 6.778295888088172e-07, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.8657992482185364, + "num_tokens": 62874779.0, + "step": 1600 + }, + { + "epoch": 0.2036636560234067, + "grad_norm": 1.1279369592666626, + "learning_rate": 6.782534972445952e-07, + "loss": 0.4132, + "mean_token_accuracy": 0.8573769330978394, + "num_tokens": 62912761.0, + "step": 1601 + }, + { + "epoch": 0.2037908663019972, + "grad_norm": 1.092436671257019, + "learning_rate": 6.78677405680373e-07, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8637256622314453, + "num_tokens": 62954073.0, + "step": 1602 + }, + { + "epoch": 0.20391807658058772, + "grad_norm": 1.1131044626235962, + "learning_rate": 6.791013141161509e-07, + "loss": 0.411, + "mean_token_accuracy": 0.8610916137695312, + "num_tokens": 62994208.0, + "step": 1603 + }, + { + "epoch": 0.20404528685917822, + "grad_norm": 1.1039519309997559, + "learning_rate": 6.795252225519288e-07, + "loss": 0.439, + "mean_token_accuracy": 0.8518950939178467, + "num_tokens": 63038027.0, + "step": 1604 + }, + { + "epoch": 0.20417249713776872, + "grad_norm": 1.0816640853881836, + "learning_rate": 6.799491309877067e-07, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8627341985702515, + "num_tokens": 63076449.0, + "step": 1605 + }, + { + "epoch": 0.20429970741635925, + "grad_norm": 1.1696312427520752, + "learning_rate": 6.803730394234844e-07, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8733086585998535, + "num_tokens": 63110398.0, + "step": 1606 + }, + { + "epoch": 0.20442691769494975, + "grad_norm": 1.2414941787719727, + "learning_rate": 6.807969478592624e-07, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8696249723434448, + "num_tokens": 63147494.0, + "step": 1607 + }, + { + "epoch": 0.20455412797354025, + "grad_norm": 1.046022653579712, + "learning_rate": 6.812208562950402e-07, + "loss": 0.4354, + "mean_token_accuracy": 0.8584916591644287, + "num_tokens": 63191332.0, + "step": 1608 + }, + { + "epoch": 0.20468133825213078, + "grad_norm": 1.1347438097000122, + "learning_rate": 6.816447647308182e-07, + "loss": 0.459, + "mean_token_accuracy": 0.8452537059783936, + "num_tokens": 63237067.0, + "step": 1609 + }, + { + "epoch": 0.20480854853072128, + "grad_norm": 1.159760594367981, + "learning_rate": 6.82068673166596e-07, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8632869720458984, + "num_tokens": 63272857.0, + "step": 1610 + }, + { + "epoch": 0.20493575880931178, + "grad_norm": 1.0773651599884033, + "learning_rate": 6.824925816023738e-07, + "loss": 0.3949, + "mean_token_accuracy": 0.8664677739143372, + "num_tokens": 63312763.0, + "step": 1611 + }, + { + "epoch": 0.2050629690879023, + "grad_norm": 1.0183316469192505, + "learning_rate": 6.829164900381518e-07, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8728593587875366, + "num_tokens": 63359378.0, + "step": 1612 + }, + { + "epoch": 0.2051901793664928, + "grad_norm": 1.0663217306137085, + "learning_rate": 6.833403984739295e-07, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8690677285194397, + "num_tokens": 63396548.0, + "step": 1613 + }, + { + "epoch": 0.2053173896450833, + "grad_norm": 1.2429286241531372, + "learning_rate": 6.837643069097074e-07, + "loss": 0.4656, + "mean_token_accuracy": 0.846091628074646, + "num_tokens": 63435335.0, + "step": 1614 + }, + { + "epoch": 0.20544459992367384, + "grad_norm": 1.140058994293213, + "learning_rate": 6.841882153454853e-07, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8687026500701904, + "num_tokens": 63471703.0, + "step": 1615 + }, + { + "epoch": 0.20557181020226434, + "grad_norm": 1.0934151411056519, + "learning_rate": 6.846121237812632e-07, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8759697675704956, + "num_tokens": 63509308.0, + "step": 1616 + }, + { + "epoch": 0.20569902048085487, + "grad_norm": 0.9827455878257751, + "learning_rate": 6.850360322170411e-07, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8717068433761597, + "num_tokens": 63553014.0, + "step": 1617 + }, + { + "epoch": 0.20582623075944537, + "grad_norm": 1.182457685470581, + "learning_rate": 6.85459940652819e-07, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8640707731246948, + "num_tokens": 63586996.0, + "step": 1618 + }, + { + "epoch": 0.20595344103803587, + "grad_norm": 1.1520971059799194, + "learning_rate": 6.858838490885968e-07, + "loss": 0.4468, + "mean_token_accuracy": 0.8492075204849243, + "num_tokens": 63629439.0, + "step": 1619 + }, + { + "epoch": 0.2060806513166264, + "grad_norm": 1.1836785078048706, + "learning_rate": 6.863077575243748e-07, + "loss": 0.4543, + "mean_token_accuracy": 0.8491227626800537, + "num_tokens": 63667507.0, + "step": 1620 + }, + { + "epoch": 0.2062078615952169, + "grad_norm": 1.1804276704788208, + "learning_rate": 6.867316659601525e-07, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8624441623687744, + "num_tokens": 63704116.0, + "step": 1621 + }, + { + "epoch": 0.2063350718738074, + "grad_norm": 1.1024024486541748, + "learning_rate": 6.871555743959304e-07, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8651038408279419, + "num_tokens": 63746995.0, + "step": 1622 + }, + { + "epoch": 0.20646228215239792, + "grad_norm": 1.1674473285675049, + "learning_rate": 6.875794828317083e-07, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8713595867156982, + "num_tokens": 63787155.0, + "step": 1623 + }, + { + "epoch": 0.20658949243098843, + "grad_norm": 0.9676459431648254, + "learning_rate": 6.880033912674862e-07, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8762030005455017, + "num_tokens": 63834308.0, + "step": 1624 + }, + { + "epoch": 0.20671670270957893, + "grad_norm": 1.1687818765640259, + "learning_rate": 6.884272997032641e-07, + "loss": 0.4699, + "mean_token_accuracy": 0.8416545987129211, + "num_tokens": 63875546.0, + "step": 1625 + }, + { + "epoch": 0.20684391298816945, + "grad_norm": 1.0707013607025146, + "learning_rate": 6.88851208139042e-07, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8783133029937744, + "num_tokens": 63911581.0, + "step": 1626 + }, + { + "epoch": 0.20697112326675995, + "grad_norm": 1.0992742776870728, + "learning_rate": 6.892751165748198e-07, + "loss": 0.4151, + "mean_token_accuracy": 0.8601571321487427, + "num_tokens": 63953304.0, + "step": 1627 + }, + { + "epoch": 0.20709833354535045, + "grad_norm": 1.0489580631256104, + "learning_rate": 6.896990250105978e-07, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.875939667224884, + "num_tokens": 63994633.0, + "step": 1628 + }, + { + "epoch": 0.20722554382394098, + "grad_norm": 1.1669247150421143, + "learning_rate": 6.901229334463755e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.8634353876113892, + "num_tokens": 64030011.0, + "step": 1629 + }, + { + "epoch": 0.20735275410253148, + "grad_norm": 1.0968002080917358, + "learning_rate": 6.905468418821534e-07, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8711153864860535, + "num_tokens": 64071429.0, + "step": 1630 + }, + { + "epoch": 0.20747996438112198, + "grad_norm": 1.0739212036132812, + "learning_rate": 6.909707503179313e-07, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8632712960243225, + "num_tokens": 64112001.0, + "step": 1631 + }, + { + "epoch": 0.2076071746597125, + "grad_norm": 1.0788064002990723, + "learning_rate": 6.913946587537091e-07, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8677520155906677, + "num_tokens": 64151486.0, + "step": 1632 + }, + { + "epoch": 0.207734384938303, + "grad_norm": 1.1959670782089233, + "learning_rate": 6.918185671894871e-07, + "loss": 0.4606, + "mean_token_accuracy": 0.8466671705245972, + "num_tokens": 64190362.0, + "step": 1633 + }, + { + "epoch": 0.2078615952168935, + "grad_norm": 1.209189534187317, + "learning_rate": 6.922424756252649e-07, + "loss": 0.4349, + "mean_token_accuracy": 0.8629868030548096, + "num_tokens": 64226597.0, + "step": 1634 + }, + { + "epoch": 0.20798880549548404, + "grad_norm": 1.0340582132339478, + "learning_rate": 6.926663840610428e-07, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8780180215835571, + "num_tokens": 64266189.0, + "step": 1635 + }, + { + "epoch": 0.20811601577407454, + "grad_norm": 1.0758001804351807, + "learning_rate": 6.930902924968206e-07, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.863982081413269, + "num_tokens": 64305839.0, + "step": 1636 + }, + { + "epoch": 0.20824322605266504, + "grad_norm": 1.063270092010498, + "learning_rate": 6.935142009325985e-07, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8635591268539429, + "num_tokens": 64348503.0, + "step": 1637 + }, + { + "epoch": 0.20837043633125557, + "grad_norm": 1.0499241352081299, + "learning_rate": 6.939381093683764e-07, + "loss": 0.4182, + "mean_token_accuracy": 0.860538125038147, + "num_tokens": 64389442.0, + "step": 1638 + }, + { + "epoch": 0.20849764660984607, + "grad_norm": 1.0624017715454102, + "learning_rate": 6.943620178041543e-07, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8779201507568359, + "num_tokens": 64429621.0, + "step": 1639 + }, + { + "epoch": 0.2086248568884366, + "grad_norm": 1.2637059688568115, + "learning_rate": 6.947859262399321e-07, + "loss": 0.3956, + "mean_token_accuracy": 0.8705139756202698, + "num_tokens": 64467256.0, + "step": 1640 + }, + { + "epoch": 0.2087520671670271, + "grad_norm": 1.0755764245986938, + "learning_rate": 6.952098346757101e-07, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8677671551704407, + "num_tokens": 64504915.0, + "step": 1641 + }, + { + "epoch": 0.2088792774456176, + "grad_norm": 1.0859748125076294, + "learning_rate": 6.956337431114879e-07, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8747513294219971, + "num_tokens": 64544809.0, + "step": 1642 + }, + { + "epoch": 0.20900648772420813, + "grad_norm": 1.1196296215057373, + "learning_rate": 6.960576515472658e-07, + "loss": 0.4133, + "mean_token_accuracy": 0.8603097200393677, + "num_tokens": 64586544.0, + "step": 1643 + }, + { + "epoch": 0.20913369800279863, + "grad_norm": 1.1521726846694946, + "learning_rate": 6.964815599830436e-07, + "loss": 0.4082, + "mean_token_accuracy": 0.8615692853927612, + "num_tokens": 64622289.0, + "step": 1644 + }, + { + "epoch": 0.20926090828138913, + "grad_norm": 1.1264197826385498, + "learning_rate": 6.969054684188215e-07, + "loss": 0.4552, + "mean_token_accuracy": 0.8449772596359253, + "num_tokens": 64666677.0, + "step": 1645 + }, + { + "epoch": 0.20938811855997966, + "grad_norm": 1.0374196767807007, + "learning_rate": 6.973293768545994e-07, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8747842311859131, + "num_tokens": 64708609.0, + "step": 1646 + }, + { + "epoch": 0.20951532883857016, + "grad_norm": 0.9941760301589966, + "learning_rate": 6.977532852903773e-07, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8646703362464905, + "num_tokens": 64754835.0, + "step": 1647 + }, + { + "epoch": 0.20964253911716066, + "grad_norm": 1.3141001462936401, + "learning_rate": 6.981771937261551e-07, + "loss": 0.4464, + "mean_token_accuracy": 0.8539160490036011, + "num_tokens": 64791105.0, + "step": 1648 + }, + { + "epoch": 0.2097697493957512, + "grad_norm": 1.0747878551483154, + "learning_rate": 6.986011021619331e-07, + "loss": 0.4048, + "mean_token_accuracy": 0.8622721433639526, + "num_tokens": 64832293.0, + "step": 1649 + }, + { + "epoch": 0.2098969596743417, + "grad_norm": 1.1809409856796265, + "learning_rate": 6.990250105977109e-07, + "loss": 0.4178, + "mean_token_accuracy": 0.8589404821395874, + "num_tokens": 64870879.0, + "step": 1650 + }, + { + "epoch": 0.2100241699529322, + "grad_norm": 1.0056328773498535, + "learning_rate": 6.994489190334886e-07, + "loss": 0.398, + "mean_token_accuracy": 0.8636659383773804, + "num_tokens": 64914013.0, + "step": 1651 + }, + { + "epoch": 0.21015138023152272, + "grad_norm": 1.0206825733184814, + "learning_rate": 6.998728274692666e-07, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.879348874092102, + "num_tokens": 64955867.0, + "step": 1652 + }, + { + "epoch": 0.21027859051011322, + "grad_norm": 1.0836536884307861, + "learning_rate": 7.002967359050444e-07, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8719934225082397, + "num_tokens": 64992983.0, + "step": 1653 + }, + { + "epoch": 0.21040580078870372, + "grad_norm": 1.019407868385315, + "learning_rate": 7.007206443408224e-07, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8823462724685669, + "num_tokens": 65030673.0, + "step": 1654 + }, + { + "epoch": 0.21053301106729425, + "grad_norm": 1.1281917095184326, + "learning_rate": 7.011445527766002e-07, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.8646876215934753, + "num_tokens": 65069207.0, + "step": 1655 + }, + { + "epoch": 0.21066022134588475, + "grad_norm": 1.0335158109664917, + "learning_rate": 7.015684612123781e-07, + "loss": 0.3856, + "mean_token_accuracy": 0.8671775460243225, + "num_tokens": 65112204.0, + "step": 1656 + }, + { + "epoch": 0.21078743162447525, + "grad_norm": 1.0505574941635132, + "learning_rate": 7.01992369648156e-07, + "loss": 0.4116, + "mean_token_accuracy": 0.8630343675613403, + "num_tokens": 65157614.0, + "step": 1657 + }, + { + "epoch": 0.21091464190306577, + "grad_norm": 1.3684473037719727, + "learning_rate": 7.024162780839339e-07, + "loss": 0.4437, + "mean_token_accuracy": 0.8454239368438721, + "num_tokens": 65189943.0, + "step": 1658 + }, + { + "epoch": 0.21104185218165628, + "grad_norm": 1.0541058778762817, + "learning_rate": 7.028401865197116e-07, + "loss": 0.419, + "mean_token_accuracy": 0.8558542132377625, + "num_tokens": 65234773.0, + "step": 1659 + }, + { + "epoch": 0.21116906246024678, + "grad_norm": 1.0066276788711548, + "learning_rate": 7.032640949554896e-07, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8788353800773621, + "num_tokens": 65280061.0, + "step": 1660 + }, + { + "epoch": 0.2112962727388373, + "grad_norm": 1.1938201189041138, + "learning_rate": 7.036880033912674e-07, + "loss": 0.4412, + "mean_token_accuracy": 0.8517487049102783, + "num_tokens": 65320744.0, + "step": 1661 + }, + { + "epoch": 0.2114234830174278, + "grad_norm": 1.0788381099700928, + "learning_rate": 7.041119118270454e-07, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8656190633773804, + "num_tokens": 65358713.0, + "step": 1662 + }, + { + "epoch": 0.2115506932960183, + "grad_norm": 1.1215460300445557, + "learning_rate": 7.045358202628232e-07, + "loss": 0.4279, + "mean_token_accuracy": 0.8570296764373779, + "num_tokens": 65399202.0, + "step": 1663 + }, + { + "epoch": 0.21167790357460883, + "grad_norm": 1.0919829607009888, + "learning_rate": 7.049597286986011e-07, + "loss": 0.4199, + "mean_token_accuracy": 0.8570576906204224, + "num_tokens": 65439587.0, + "step": 1664 + }, + { + "epoch": 0.21180511385319933, + "grad_norm": 1.1449748277664185, + "learning_rate": 7.05383637134379e-07, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8692758679389954, + "num_tokens": 65474732.0, + "step": 1665 + }, + { + "epoch": 0.21193232413178986, + "grad_norm": 1.1052159070968628, + "learning_rate": 7.058075455701568e-07, + "loss": 0.4142, + "mean_token_accuracy": 0.8559449911117554, + "num_tokens": 65516033.0, + "step": 1666 + }, + { + "epoch": 0.21205953441038036, + "grad_norm": 1.1258745193481445, + "learning_rate": 7.062314540059346e-07, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8790563344955444, + "num_tokens": 65555201.0, + "step": 1667 + }, + { + "epoch": 0.21218674468897086, + "grad_norm": 1.1037548780441284, + "learning_rate": 7.066553624417126e-07, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8654332160949707, + "num_tokens": 65590496.0, + "step": 1668 + }, + { + "epoch": 0.2123139549675614, + "grad_norm": 1.07527494430542, + "learning_rate": 7.070792708774904e-07, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.86490797996521, + "num_tokens": 65633826.0, + "step": 1669 + }, + { + "epoch": 0.2124411652461519, + "grad_norm": 1.0261112451553345, + "learning_rate": 7.075031793132684e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8612850308418274, + "num_tokens": 65682392.0, + "step": 1670 + }, + { + "epoch": 0.2125683755247424, + "grad_norm": 1.1392593383789062, + "learning_rate": 7.079270877490462e-07, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8704314231872559, + "num_tokens": 65718771.0, + "step": 1671 + }, + { + "epoch": 0.21269558580333292, + "grad_norm": 1.1813631057739258, + "learning_rate": 7.08350996184824e-07, + "loss": 0.4629, + "mean_token_accuracy": 0.8480532765388489, + "num_tokens": 65760777.0, + "step": 1672 + }, + { + "epoch": 0.21282279608192342, + "grad_norm": 1.043070912361145, + "learning_rate": 7.08774904620602e-07, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8771191835403442, + "num_tokens": 65799528.0, + "step": 1673 + }, + { + "epoch": 0.21295000636051392, + "grad_norm": 1.0918629169464111, + "learning_rate": 7.091988130563797e-07, + "loss": 0.43, + "mean_token_accuracy": 0.8530957698822021, + "num_tokens": 65840836.0, + "step": 1674 + }, + { + "epoch": 0.21307721663910445, + "grad_norm": 1.2202788591384888, + "learning_rate": 7.096227214921576e-07, + "loss": 0.4248, + "mean_token_accuracy": 0.8562639355659485, + "num_tokens": 65880291.0, + "step": 1675 + }, + { + "epoch": 0.21320442691769495, + "grad_norm": 1.1272375583648682, + "learning_rate": 7.100466299279355e-07, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8668315410614014, + "num_tokens": 65915611.0, + "step": 1676 + }, + { + "epoch": 0.21333163719628545, + "grad_norm": 1.089126467704773, + "learning_rate": 7.104705383637134e-07, + "loss": 0.4149, + "mean_token_accuracy": 0.8631551861763, + "num_tokens": 65955537.0, + "step": 1677 + }, + { + "epoch": 0.21345884747487598, + "grad_norm": 1.1073012351989746, + "learning_rate": 7.108944467994913e-07, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.8681498169898987, + "num_tokens": 65995519.0, + "step": 1678 + }, + { + "epoch": 0.21358605775346648, + "grad_norm": 1.1770753860473633, + "learning_rate": 7.113183552352692e-07, + "loss": 0.442, + "mean_token_accuracy": 0.8499953746795654, + "num_tokens": 66034575.0, + "step": 1679 + }, + { + "epoch": 0.21371326803205698, + "grad_norm": 0.9995099902153015, + "learning_rate": 7.11742263671047e-07, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8803956508636475, + "num_tokens": 66073774.0, + "step": 1680 + }, + { + "epoch": 0.2138404783106475, + "grad_norm": 1.224633812904358, + "learning_rate": 7.12166172106825e-07, + "loss": 0.4932, + "mean_token_accuracy": 0.8367466926574707, + "num_tokens": 66109767.0, + "step": 1681 + }, + { + "epoch": 0.213967688589238, + "grad_norm": 1.0697648525238037, + "learning_rate": 7.125900805426027e-07, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8729234933853149, + "num_tokens": 66145145.0, + "step": 1682 + }, + { + "epoch": 0.2140948988678285, + "grad_norm": 1.105813980102539, + "learning_rate": 7.130139889783806e-07, + "loss": 0.398, + "mean_token_accuracy": 0.8646256923675537, + "num_tokens": 66182114.0, + "step": 1683 + }, + { + "epoch": 0.21422210914641904, + "grad_norm": 1.1611002683639526, + "learning_rate": 7.134378974141585e-07, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8689737319946289, + "num_tokens": 66221156.0, + "step": 1684 + }, + { + "epoch": 0.21434931942500954, + "grad_norm": 1.1526254415512085, + "learning_rate": 7.138618058499364e-07, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8698419332504272, + "num_tokens": 66257801.0, + "step": 1685 + }, + { + "epoch": 0.21447652970360004, + "grad_norm": 0.9441535472869873, + "learning_rate": 7.142857142857143e-07, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8788671493530273, + "num_tokens": 66302679.0, + "step": 1686 + }, + { + "epoch": 0.21460373998219057, + "grad_norm": 1.0681110620498657, + "learning_rate": 7.147096227214922e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8703804612159729, + "num_tokens": 66344920.0, + "step": 1687 + }, + { + "epoch": 0.21473095026078107, + "grad_norm": 1.1233940124511719, + "learning_rate": 7.1513353115727e-07, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8718081712722778, + "num_tokens": 66382216.0, + "step": 1688 + }, + { + "epoch": 0.21485816053937157, + "grad_norm": 1.1513628959655762, + "learning_rate": 7.155574395930479e-07, + "loss": 0.4101, + "mean_token_accuracy": 0.8581527471542358, + "num_tokens": 66419368.0, + "step": 1689 + }, + { + "epoch": 0.2149853708179621, + "grad_norm": 1.0888006687164307, + "learning_rate": 7.159813480288257e-07, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8660473227500916, + "num_tokens": 66458726.0, + "step": 1690 + }, + { + "epoch": 0.2151125810965526, + "grad_norm": 1.143180251121521, + "learning_rate": 7.164052564646035e-07, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8741855621337891, + "num_tokens": 66495741.0, + "step": 1691 + }, + { + "epoch": 0.21523979137514312, + "grad_norm": 1.0904539823532104, + "learning_rate": 7.168291649003815e-07, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8727807998657227, + "num_tokens": 66537734.0, + "step": 1692 + }, + { + "epoch": 0.21536700165373363, + "grad_norm": 1.0754964351654053, + "learning_rate": 7.172530733361593e-07, + "loss": 0.4176, + "mean_token_accuracy": 0.8583722114562988, + "num_tokens": 66577066.0, + "step": 1693 + }, + { + "epoch": 0.21549421193232413, + "grad_norm": 1.0041273832321167, + "learning_rate": 7.176769817719373e-07, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8877408504486084, + "num_tokens": 66617727.0, + "step": 1694 + }, + { + "epoch": 0.21562142221091465, + "grad_norm": 1.0948020219802856, + "learning_rate": 7.181008902077151e-07, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8683626651763916, + "num_tokens": 66655387.0, + "step": 1695 + }, + { + "epoch": 0.21574863248950515, + "grad_norm": 1.1091444492340088, + "learning_rate": 7.18524798643493e-07, + "loss": 0.3963, + "mean_token_accuracy": 0.8662466406822205, + "num_tokens": 66696403.0, + "step": 1696 + }, + { + "epoch": 0.21587584276809565, + "grad_norm": 1.0663658380508423, + "learning_rate": 7.189487070792708e-07, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8679934740066528, + "num_tokens": 66734275.0, + "step": 1697 + }, + { + "epoch": 0.21600305304668618, + "grad_norm": 1.0984638929367065, + "learning_rate": 7.193726155150487e-07, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8684940338134766, + "num_tokens": 66777361.0, + "step": 1698 + }, + { + "epoch": 0.21613026332527668, + "grad_norm": 1.0957890748977661, + "learning_rate": 7.197965239508265e-07, + "loss": 0.3976, + "mean_token_accuracy": 0.8689607977867126, + "num_tokens": 66817310.0, + "step": 1699 + }, + { + "epoch": 0.21625747360386718, + "grad_norm": 1.0487313270568848, + "learning_rate": 7.202204323866045e-07, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8695937395095825, + "num_tokens": 66860004.0, + "step": 1700 + }, + { + "epoch": 0.2163846838824577, + "grad_norm": 1.0631740093231201, + "learning_rate": 7.206443408223823e-07, + "loss": 0.4013, + "mean_token_accuracy": 0.8637876510620117, + "num_tokens": 66900893.0, + "step": 1701 + }, + { + "epoch": 0.2165118941610482, + "grad_norm": 1.2180843353271484, + "learning_rate": 7.210682492581603e-07, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.866623044013977, + "num_tokens": 66933886.0, + "step": 1702 + }, + { + "epoch": 0.2166391044396387, + "grad_norm": 1.0969784259796143, + "learning_rate": 7.214921576939381e-07, + "loss": 0.425, + "mean_token_accuracy": 0.854124128818512, + "num_tokens": 66975302.0, + "step": 1703 + }, + { + "epoch": 0.21676631471822924, + "grad_norm": 1.1123077869415283, + "learning_rate": 7.219160661297159e-07, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8755496144294739, + "num_tokens": 67012111.0, + "step": 1704 + }, + { + "epoch": 0.21689352499681974, + "grad_norm": 1.0523427724838257, + "learning_rate": 7.223399745654938e-07, + "loss": 0.4079, + "mean_token_accuracy": 0.8619179129600525, + "num_tokens": 67052650.0, + "step": 1705 + }, + { + "epoch": 0.21702073527541024, + "grad_norm": 1.1463854312896729, + "learning_rate": 7.227638830012717e-07, + "loss": 0.4134, + "mean_token_accuracy": 0.8601394891738892, + "num_tokens": 67092765.0, + "step": 1706 + }, + { + "epoch": 0.21714794555400077, + "grad_norm": 1.0833333730697632, + "learning_rate": 7.231877914370495e-07, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8782416582107544, + "num_tokens": 67130252.0, + "step": 1707 + }, + { + "epoch": 0.21727515583259127, + "grad_norm": 1.2159355878829956, + "learning_rate": 7.236116998728275e-07, + "loss": 0.4313, + "mean_token_accuracy": 0.8525854349136353, + "num_tokens": 67164247.0, + "step": 1708 + }, + { + "epoch": 0.21740236611118177, + "grad_norm": 0.9336416125297546, + "learning_rate": 7.240356083086053e-07, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8890373706817627, + "num_tokens": 67203299.0, + "step": 1709 + }, + { + "epoch": 0.2175295763897723, + "grad_norm": 1.0732464790344238, + "learning_rate": 7.244595167443833e-07, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8623229265213013, + "num_tokens": 67248539.0, + "step": 1710 + }, + { + "epoch": 0.2176567866683628, + "grad_norm": 1.0618512630462646, + "learning_rate": 7.248834251801611e-07, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8753255605697632, + "num_tokens": 67292063.0, + "step": 1711 + }, + { + "epoch": 0.2177839969469533, + "grad_norm": 1.033900499343872, + "learning_rate": 7.253073336159388e-07, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.874126672744751, + "num_tokens": 67331322.0, + "step": 1712 + }, + { + "epoch": 0.21791120722554383, + "grad_norm": 1.1180706024169922, + "learning_rate": 7.257312420517168e-07, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8785839080810547, + "num_tokens": 67363372.0, + "step": 1713 + }, + { + "epoch": 0.21803841750413433, + "grad_norm": 1.1743512153625488, + "learning_rate": 7.261551504874946e-07, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8676689267158508, + "num_tokens": 67403387.0, + "step": 1714 + }, + { + "epoch": 0.21816562778272486, + "grad_norm": 1.10239839553833, + "learning_rate": 7.265790589232725e-07, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.874527633190155, + "num_tokens": 67441409.0, + "step": 1715 + }, + { + "epoch": 0.21829283806131536, + "grad_norm": 1.0408307313919067, + "learning_rate": 7.270029673590504e-07, + "loss": 0.4083, + "mean_token_accuracy": 0.8630027174949646, + "num_tokens": 67485636.0, + "step": 1716 + }, + { + "epoch": 0.21842004833990586, + "grad_norm": 1.2562506198883057, + "learning_rate": 7.274268757948283e-07, + "loss": 0.4463, + "mean_token_accuracy": 0.8500246405601501, + "num_tokens": 67525811.0, + "step": 1717 + }, + { + "epoch": 0.2185472586184964, + "grad_norm": 1.1625375747680664, + "learning_rate": 7.278507842306062e-07, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8727067708969116, + "num_tokens": 67561159.0, + "step": 1718 + }, + { + "epoch": 0.2186744688970869, + "grad_norm": 1.204075813293457, + "learning_rate": 7.282746926663841e-07, + "loss": 0.4533, + "mean_token_accuracy": 0.8491484522819519, + "num_tokens": 67600361.0, + "step": 1719 + }, + { + "epoch": 0.2188016791756774, + "grad_norm": 1.016048550605774, + "learning_rate": 7.286986011021618e-07, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8728866577148438, + "num_tokens": 67638123.0, + "step": 1720 + }, + { + "epoch": 0.21892888945426792, + "grad_norm": 1.0247900485992432, + "learning_rate": 7.291225095379398e-07, + "loss": 0.4034, + "mean_token_accuracy": 0.8658612966537476, + "num_tokens": 67684292.0, + "step": 1721 + }, + { + "epoch": 0.21905609973285842, + "grad_norm": 1.068274736404419, + "learning_rate": 7.295464179737176e-07, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.8682146072387695, + "num_tokens": 67724549.0, + "step": 1722 + }, + { + "epoch": 0.21918331001144892, + "grad_norm": 1.1016151905059814, + "learning_rate": 7.299703264094955e-07, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8686124086380005, + "num_tokens": 67762548.0, + "step": 1723 + }, + { + "epoch": 0.21931052029003945, + "grad_norm": 1.1059952974319458, + "learning_rate": 7.303942348452734e-07, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8631561994552612, + "num_tokens": 67804929.0, + "step": 1724 + }, + { + "epoch": 0.21943773056862995, + "grad_norm": 1.119848370552063, + "learning_rate": 7.308181432810513e-07, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8746153712272644, + "num_tokens": 67844636.0, + "step": 1725 + }, + { + "epoch": 0.21956494084722045, + "grad_norm": 1.0311760902404785, + "learning_rate": 7.312420517168292e-07, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8663926124572754, + "num_tokens": 67884875.0, + "step": 1726 + }, + { + "epoch": 0.21969215112581097, + "grad_norm": 1.134413480758667, + "learning_rate": 7.31665960152607e-07, + "loss": 0.4166, + "mean_token_accuracy": 0.8579529523849487, + "num_tokens": 67927093.0, + "step": 1727 + }, + { + "epoch": 0.21981936140440148, + "grad_norm": 1.1486855745315552, + "learning_rate": 7.320898685883848e-07, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8665922284126282, + "num_tokens": 67966549.0, + "step": 1728 + }, + { + "epoch": 0.21994657168299198, + "grad_norm": 1.1619168519973755, + "learning_rate": 7.325137770241628e-07, + "loss": 0.4751, + "mean_token_accuracy": 0.8423298001289368, + "num_tokens": 68008659.0, + "step": 1729 + }, + { + "epoch": 0.2200737819615825, + "grad_norm": 1.035008192062378, + "learning_rate": 7.329376854599406e-07, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8610805869102478, + "num_tokens": 68051430.0, + "step": 1730 + }, + { + "epoch": 0.220200992240173, + "grad_norm": 1.0889599323272705, + "learning_rate": 7.333615938957184e-07, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.867493212223053, + "num_tokens": 68090014.0, + "step": 1731 + }, + { + "epoch": 0.2203282025187635, + "grad_norm": 1.1302934885025024, + "learning_rate": 7.337855023314964e-07, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8653163313865662, + "num_tokens": 68130215.0, + "step": 1732 + }, + { + "epoch": 0.22045541279735403, + "grad_norm": 1.0857205390930176, + "learning_rate": 7.342094107672742e-07, + "loss": 0.4375, + "mean_token_accuracy": 0.8526784181594849, + "num_tokens": 68173781.0, + "step": 1733 + }, + { + "epoch": 0.22058262307594453, + "grad_norm": 1.0921534299850464, + "learning_rate": 7.346333192030522e-07, + "loss": 0.3931, + "mean_token_accuracy": 0.869996190071106, + "num_tokens": 68211347.0, + "step": 1734 + }, + { + "epoch": 0.22070983335453503, + "grad_norm": 1.1670066118240356, + "learning_rate": 7.350572276388299e-07, + "loss": 0.4335, + "mean_token_accuracy": 0.8524782061576843, + "num_tokens": 68254523.0, + "step": 1735 + }, + { + "epoch": 0.22083704363312556, + "grad_norm": 1.107666015625, + "learning_rate": 7.354811360746078e-07, + "loss": 0.4053, + "mean_token_accuracy": 0.8625811338424683, + "num_tokens": 68292555.0, + "step": 1736 + }, + { + "epoch": 0.22096425391171606, + "grad_norm": 1.2196497917175293, + "learning_rate": 7.359050445103857e-07, + "loss": 0.4183, + "mean_token_accuracy": 0.8604552745819092, + "num_tokens": 68330141.0, + "step": 1737 + }, + { + "epoch": 0.22109146419030656, + "grad_norm": 1.102501630783081, + "learning_rate": 7.363289529461636e-07, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8659528493881226, + "num_tokens": 68370242.0, + "step": 1738 + }, + { + "epoch": 0.2212186744688971, + "grad_norm": 0.9827194809913635, + "learning_rate": 7.367528613819415e-07, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8813230991363525, + "num_tokens": 68412720.0, + "step": 1739 + }, + { + "epoch": 0.2213458847474876, + "grad_norm": 1.0528637170791626, + "learning_rate": 7.371767698177194e-07, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8717761039733887, + "num_tokens": 68448270.0, + "step": 1740 + }, + { + "epoch": 0.22147309502607812, + "grad_norm": 1.050440788269043, + "learning_rate": 7.376006782534972e-07, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8785353302955627, + "num_tokens": 68483025.0, + "step": 1741 + }, + { + "epoch": 0.22160030530466862, + "grad_norm": 1.1329004764556885, + "learning_rate": 7.380245866892751e-07, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8697688579559326, + "num_tokens": 68519133.0, + "step": 1742 + }, + { + "epoch": 0.22172751558325912, + "grad_norm": 1.0161627531051636, + "learning_rate": 7.384484951250529e-07, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8727935552597046, + "num_tokens": 68563470.0, + "step": 1743 + }, + { + "epoch": 0.22185472586184965, + "grad_norm": 1.0898823738098145, + "learning_rate": 7.388724035608308e-07, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8729498386383057, + "num_tokens": 68599608.0, + "step": 1744 + }, + { + "epoch": 0.22198193614044015, + "grad_norm": 1.2721389532089233, + "learning_rate": 7.392963119966087e-07, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8723287582397461, + "num_tokens": 68632045.0, + "step": 1745 + }, + { + "epoch": 0.22210914641903065, + "grad_norm": 1.231555700302124, + "learning_rate": 7.397202204323866e-07, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8644129037857056, + "num_tokens": 68670377.0, + "step": 1746 + }, + { + "epoch": 0.22223635669762118, + "grad_norm": 1.08052659034729, + "learning_rate": 7.401441288681645e-07, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8760273456573486, + "num_tokens": 68711939.0, + "step": 1747 + }, + { + "epoch": 0.22236356697621168, + "grad_norm": 1.0063921213150024, + "learning_rate": 7.405680373039424e-07, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.880389928817749, + "num_tokens": 68752406.0, + "step": 1748 + }, + { + "epoch": 0.22249077725480218, + "grad_norm": 1.2382962703704834, + "learning_rate": 7.409919457397202e-07, + "loss": 0.415, + "mean_token_accuracy": 0.860548734664917, + "num_tokens": 68785911.0, + "step": 1749 + }, + { + "epoch": 0.2226179875333927, + "grad_norm": 1.1790200471878052, + "learning_rate": 7.414158541754981e-07, + "loss": 0.4526, + "mean_token_accuracy": 0.8448827862739563, + "num_tokens": 68826264.0, + "step": 1750 + }, + { + "epoch": 0.2227451978119832, + "grad_norm": 1.2303649187088013, + "learning_rate": 7.418397626112759e-07, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8739079833030701, + "num_tokens": 68856934.0, + "step": 1751 + }, + { + "epoch": 0.2228724080905737, + "grad_norm": 1.0487878322601318, + "learning_rate": 7.422636710470537e-07, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8668237924575806, + "num_tokens": 68900381.0, + "step": 1752 + }, + { + "epoch": 0.22299961836916424, + "grad_norm": 1.1280694007873535, + "learning_rate": 7.426875794828317e-07, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8629754781723022, + "num_tokens": 68938345.0, + "step": 1753 + }, + { + "epoch": 0.22312682864775474, + "grad_norm": 1.1902896165847778, + "learning_rate": 7.431114879186095e-07, + "loss": 0.4329, + "mean_token_accuracy": 0.8577414155006409, + "num_tokens": 68978856.0, + "step": 1754 + }, + { + "epoch": 0.22325403892634524, + "grad_norm": 1.1831200122833252, + "learning_rate": 7.435353963543875e-07, + "loss": 0.3838, + "mean_token_accuracy": 0.8702080249786377, + "num_tokens": 69022034.0, + "step": 1755 + }, + { + "epoch": 0.22338124920493577, + "grad_norm": 1.0439836978912354, + "learning_rate": 7.439593047901653e-07, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8754971623420715, + "num_tokens": 69061787.0, + "step": 1756 + }, + { + "epoch": 0.22350845948352627, + "grad_norm": 1.18368399143219, + "learning_rate": 7.443832132259431e-07, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8609974384307861, + "num_tokens": 69099545.0, + "step": 1757 + }, + { + "epoch": 0.22363566976211677, + "grad_norm": 1.1266543865203857, + "learning_rate": 7.44807121661721e-07, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8642708659172058, + "num_tokens": 69138618.0, + "step": 1758 + }, + { + "epoch": 0.2237628800407073, + "grad_norm": 1.1027179956436157, + "learning_rate": 7.452310300974989e-07, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8731743097305298, + "num_tokens": 69173968.0, + "step": 1759 + }, + { + "epoch": 0.2238900903192978, + "grad_norm": 1.0998178720474243, + "learning_rate": 7.456549385332767e-07, + "loss": 0.4258, + "mean_token_accuracy": 0.8574848175048828, + "num_tokens": 69215458.0, + "step": 1760 + }, + { + "epoch": 0.2240173005978883, + "grad_norm": 1.0132253170013428, + "learning_rate": 7.460788469690547e-07, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8823155164718628, + "num_tokens": 69255201.0, + "step": 1761 + }, + { + "epoch": 0.22414451087647883, + "grad_norm": 1.073599100112915, + "learning_rate": 7.465027554048325e-07, + "loss": 0.4586, + "mean_token_accuracy": 0.8488950729370117, + "num_tokens": 69299974.0, + "step": 1762 + }, + { + "epoch": 0.22427172115506933, + "grad_norm": 1.171255111694336, + "learning_rate": 7.469266638406105e-07, + "loss": 0.4607, + "mean_token_accuracy": 0.8471165895462036, + "num_tokens": 69345340.0, + "step": 1763 + }, + { + "epoch": 0.22439893143365983, + "grad_norm": 1.093731164932251, + "learning_rate": 7.473505722763883e-07, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8701088428497314, + "num_tokens": 69382023.0, + "step": 1764 + }, + { + "epoch": 0.22452614171225035, + "grad_norm": 1.1499247550964355, + "learning_rate": 7.477744807121661e-07, + "loss": 0.4167, + "mean_token_accuracy": 0.8593940138816833, + "num_tokens": 69420807.0, + "step": 1765 + }, + { + "epoch": 0.22465335199084085, + "grad_norm": 1.2183372974395752, + "learning_rate": 7.48198389147944e-07, + "loss": 0.3997, + "mean_token_accuracy": 0.8684660196304321, + "num_tokens": 69457523.0, + "step": 1766 + }, + { + "epoch": 0.22478056226943138, + "grad_norm": 1.057956576347351, + "learning_rate": 7.486222975837219e-07, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.86491858959198, + "num_tokens": 69499938.0, + "step": 1767 + }, + { + "epoch": 0.22490777254802188, + "grad_norm": 1.1014074087142944, + "learning_rate": 7.490462060194997e-07, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8767812848091125, + "num_tokens": 69535155.0, + "step": 1768 + }, + { + "epoch": 0.22503498282661238, + "grad_norm": 1.2351268529891968, + "learning_rate": 7.494701144552777e-07, + "loss": 0.4351, + "mean_token_accuracy": 0.8529213666915894, + "num_tokens": 69569956.0, + "step": 1769 + }, + { + "epoch": 0.2251621931052029, + "grad_norm": 1.0258876085281372, + "learning_rate": 7.498940228910555e-07, + "loss": 0.4006, + "mean_token_accuracy": 0.8634485006332397, + "num_tokens": 69612212.0, + "step": 1770 + }, + { + "epoch": 0.2252894033837934, + "grad_norm": 1.0898640155792236, + "learning_rate": 7.503179313268335e-07, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8641399145126343, + "num_tokens": 69647661.0, + "step": 1771 + }, + { + "epoch": 0.2254166136623839, + "grad_norm": 1.0483126640319824, + "learning_rate": 7.507418397626113e-07, + "loss": 0.4176, + "mean_token_accuracy": 0.8587968349456787, + "num_tokens": 69689562.0, + "step": 1772 + }, + { + "epoch": 0.22554382394097444, + "grad_norm": 1.0614640712738037, + "learning_rate": 7.51165748198389e-07, + "loss": 0.4182, + "mean_token_accuracy": 0.8569059371948242, + "num_tokens": 69731034.0, + "step": 1773 + }, + { + "epoch": 0.22567103421956494, + "grad_norm": 1.0726523399353027, + "learning_rate": 7.51589656634167e-07, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8676366209983826, + "num_tokens": 69767782.0, + "step": 1774 + }, + { + "epoch": 0.22579824449815544, + "grad_norm": 1.0275499820709229, + "learning_rate": 7.520135650699448e-07, + "loss": 0.3958, + "mean_token_accuracy": 0.8644630908966064, + "num_tokens": 69807115.0, + "step": 1775 + }, + { + "epoch": 0.22592545477674597, + "grad_norm": 1.1134661436080933, + "learning_rate": 7.524374735057227e-07, + "loss": 0.4164, + "mean_token_accuracy": 0.8618308305740356, + "num_tokens": 69843618.0, + "step": 1776 + }, + { + "epoch": 0.22605266505533647, + "grad_norm": 1.1455923318862915, + "learning_rate": 7.528613819415006e-07, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.872571587562561, + "num_tokens": 69879277.0, + "step": 1777 + }, + { + "epoch": 0.22617987533392697, + "grad_norm": 1.186078429222107, + "learning_rate": 7.532852903772785e-07, + "loss": 0.4029, + "mean_token_accuracy": 0.8611587285995483, + "num_tokens": 69916260.0, + "step": 1778 + }, + { + "epoch": 0.2263070856125175, + "grad_norm": 1.264424204826355, + "learning_rate": 7.537091988130564e-07, + "loss": 0.4282, + "mean_token_accuracy": 0.8550392985343933, + "num_tokens": 69951889.0, + "step": 1779 + }, + { + "epoch": 0.226434295891108, + "grad_norm": 1.1104943752288818, + "learning_rate": 7.541331072488342e-07, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8633951544761658, + "num_tokens": 69988821.0, + "step": 1780 + }, + { + "epoch": 0.2265615061696985, + "grad_norm": 1.0327566862106323, + "learning_rate": 7.54557015684612e-07, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.866965651512146, + "num_tokens": 70029921.0, + "step": 1781 + }, + { + "epoch": 0.22668871644828903, + "grad_norm": 1.0437780618667603, + "learning_rate": 7.5498092412039e-07, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.871705949306488, + "num_tokens": 70071326.0, + "step": 1782 + }, + { + "epoch": 0.22681592672687953, + "grad_norm": 0.9931212067604065, + "learning_rate": 7.554048325561678e-07, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8798051476478577, + "num_tokens": 70111433.0, + "step": 1783 + }, + { + "epoch": 0.22694313700547003, + "grad_norm": 1.1143625974655151, + "learning_rate": 7.558287409919457e-07, + "loss": 0.4335, + "mean_token_accuracy": 0.8555251359939575, + "num_tokens": 70150088.0, + "step": 1784 + }, + { + "epoch": 0.22707034728406056, + "grad_norm": 1.153651475906372, + "learning_rate": 7.562526494277236e-07, + "loss": 0.4246, + "mean_token_accuracy": 0.8553296327590942, + "num_tokens": 70187519.0, + "step": 1785 + }, + { + "epoch": 0.22719755756265106, + "grad_norm": 1.0562360286712646, + "learning_rate": 7.566765578635015e-07, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8708168268203735, + "num_tokens": 70229331.0, + "step": 1786 + }, + { + "epoch": 0.22732476784124156, + "grad_norm": 1.1054885387420654, + "learning_rate": 7.571004662992794e-07, + "loss": 0.4184, + "mean_token_accuracy": 0.8635386228561401, + "num_tokens": 70268614.0, + "step": 1787 + }, + { + "epoch": 0.2274519781198321, + "grad_norm": 1.2196731567382812, + "learning_rate": 7.575243747350572e-07, + "loss": 0.445, + "mean_token_accuracy": 0.8504593968391418, + "num_tokens": 70310710.0, + "step": 1788 + }, + { + "epoch": 0.2275791883984226, + "grad_norm": 1.1097397804260254, + "learning_rate": 7.57948283170835e-07, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8664473295211792, + "num_tokens": 70352073.0, + "step": 1789 + }, + { + "epoch": 0.2277063986770131, + "grad_norm": 1.119793176651001, + "learning_rate": 7.58372191606613e-07, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.868109941482544, + "num_tokens": 70387481.0, + "step": 1790 + }, + { + "epoch": 0.22783360895560362, + "grad_norm": 1.0266284942626953, + "learning_rate": 7.587961000423908e-07, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8677030801773071, + "num_tokens": 70426650.0, + "step": 1791 + }, + { + "epoch": 0.22796081923419412, + "grad_norm": 1.2295794486999512, + "learning_rate": 7.592200084781686e-07, + "loss": 0.4381, + "mean_token_accuracy": 0.8558945059776306, + "num_tokens": 70462475.0, + "step": 1792 + }, + { + "epoch": 0.22808802951278465, + "grad_norm": 1.1510182619094849, + "learning_rate": 7.596439169139466e-07, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8675765991210938, + "num_tokens": 70498938.0, + "step": 1793 + }, + { + "epoch": 0.22821523979137515, + "grad_norm": 1.1930885314941406, + "learning_rate": 7.600678253497244e-07, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.867404580116272, + "num_tokens": 70540175.0, + "step": 1794 + }, + { + "epoch": 0.22834245006996565, + "grad_norm": 1.078810214996338, + "learning_rate": 7.604917337855023e-07, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8723851442337036, + "num_tokens": 70578204.0, + "step": 1795 + }, + { + "epoch": 0.22846966034855618, + "grad_norm": 1.0173183679580688, + "learning_rate": 7.609156422212801e-07, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8777305483818054, + "num_tokens": 70617021.0, + "step": 1796 + }, + { + "epoch": 0.22859687062714668, + "grad_norm": 1.0027351379394531, + "learning_rate": 7.61339550657058e-07, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8732237815856934, + "num_tokens": 70656853.0, + "step": 1797 + }, + { + "epoch": 0.22872408090573718, + "grad_norm": 1.2227370738983154, + "learning_rate": 7.617634590928359e-07, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8744386434555054, + "num_tokens": 70691298.0, + "step": 1798 + }, + { + "epoch": 0.2288512911843277, + "grad_norm": 1.1232835054397583, + "learning_rate": 7.621873675286138e-07, + "loss": 0.4036, + "mean_token_accuracy": 0.863290548324585, + "num_tokens": 70734287.0, + "step": 1799 + }, + { + "epoch": 0.2289785014629182, + "grad_norm": 1.1337610483169556, + "learning_rate": 7.626112759643916e-07, + "loss": 0.4095, + "mean_token_accuracy": 0.859673798084259, + "num_tokens": 70772759.0, + "step": 1800 + }, + { + "epoch": 0.2291057117415087, + "grad_norm": 1.2735894918441772, + "learning_rate": 7.630351844001696e-07, + "loss": 0.39, + "mean_token_accuracy": 0.8673603534698486, + "num_tokens": 70808418.0, + "step": 1801 + }, + { + "epoch": 0.22923292202009923, + "grad_norm": 1.083541989326477, + "learning_rate": 7.634590928359474e-07, + "loss": 0.3774, + "mean_token_accuracy": 0.8729515075683594, + "num_tokens": 70847679.0, + "step": 1802 + }, + { + "epoch": 0.22936013229868973, + "grad_norm": 1.0809924602508545, + "learning_rate": 7.638830012717253e-07, + "loss": 0.4133, + "mean_token_accuracy": 0.858974039554596, + "num_tokens": 70888871.0, + "step": 1803 + }, + { + "epoch": 0.22948734257728023, + "grad_norm": 1.1078945398330688, + "learning_rate": 7.643069097075031e-07, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8681117296218872, + "num_tokens": 70930412.0, + "step": 1804 + }, + { + "epoch": 0.22961455285587076, + "grad_norm": 1.067556381225586, + "learning_rate": 7.64730818143281e-07, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.87434321641922, + "num_tokens": 70972220.0, + "step": 1805 + }, + { + "epoch": 0.22974176313446126, + "grad_norm": 1.1382482051849365, + "learning_rate": 7.651547265790589e-07, + "loss": 0.4172, + "mean_token_accuracy": 0.8592322468757629, + "num_tokens": 71013600.0, + "step": 1806 + }, + { + "epoch": 0.22986897341305176, + "grad_norm": 1.1772006750106812, + "learning_rate": 7.655786350148368e-07, + "loss": 0.4208, + "mean_token_accuracy": 0.8575177192687988, + "num_tokens": 71054577.0, + "step": 1807 + }, + { + "epoch": 0.2299961836916423, + "grad_norm": 0.9938556551933289, + "learning_rate": 7.660025434506146e-07, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8675671219825745, + "num_tokens": 71101632.0, + "step": 1808 + }, + { + "epoch": 0.2301233939702328, + "grad_norm": 1.070043683052063, + "learning_rate": 7.664264518863926e-07, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8721126317977905, + "num_tokens": 71141934.0, + "step": 1809 + }, + { + "epoch": 0.2302506042488233, + "grad_norm": 1.146644115447998, + "learning_rate": 7.668503603221704e-07, + "loss": 0.4296, + "mean_token_accuracy": 0.8531758189201355, + "num_tokens": 71184261.0, + "step": 1810 + }, + { + "epoch": 0.23037781452741382, + "grad_norm": 1.027300477027893, + "learning_rate": 7.672742687579483e-07, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8775558471679688, + "num_tokens": 71223332.0, + "step": 1811 + }, + { + "epoch": 0.23050502480600432, + "grad_norm": 1.186249852180481, + "learning_rate": 7.676981771937261e-07, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8782089948654175, + "num_tokens": 71254502.0, + "step": 1812 + }, + { + "epoch": 0.23063223508459482, + "grad_norm": 1.0421209335327148, + "learning_rate": 7.681220856295039e-07, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8728383183479309, + "num_tokens": 71296024.0, + "step": 1813 + }, + { + "epoch": 0.23075944536318535, + "grad_norm": 1.1439186334609985, + "learning_rate": 7.685459940652819e-07, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.862718939781189, + "num_tokens": 71331894.0, + "step": 1814 + }, + { + "epoch": 0.23088665564177585, + "grad_norm": 1.005435824394226, + "learning_rate": 7.689699025010597e-07, + "loss": 0.3936, + "mean_token_accuracy": 0.8636846542358398, + "num_tokens": 71375329.0, + "step": 1815 + }, + { + "epoch": 0.23101386592036638, + "grad_norm": 1.1738730669021606, + "learning_rate": 7.693938109368376e-07, + "loss": 0.4121, + "mean_token_accuracy": 0.8610286712646484, + "num_tokens": 71414485.0, + "step": 1816 + }, + { + "epoch": 0.23114107619895688, + "grad_norm": 1.081337332725525, + "learning_rate": 7.698177193726155e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8652490973472595, + "num_tokens": 71453413.0, + "step": 1817 + }, + { + "epoch": 0.23126828647754738, + "grad_norm": 1.240471363067627, + "learning_rate": 7.702416278083933e-07, + "loss": 0.4097, + "mean_token_accuracy": 0.8627372980117798, + "num_tokens": 71488830.0, + "step": 1818 + }, + { + "epoch": 0.2313954967561379, + "grad_norm": 1.0262664556503296, + "learning_rate": 7.706655362441712e-07, + "loss": 0.3848, + "mean_token_accuracy": 0.8686220049858093, + "num_tokens": 71532868.0, + "step": 1819 + }, + { + "epoch": 0.2315227070347284, + "grad_norm": 1.1246774196624756, + "learning_rate": 7.710894446799491e-07, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8726518154144287, + "num_tokens": 71567014.0, + "step": 1820 + }, + { + "epoch": 0.2316499173133189, + "grad_norm": 0.990357518196106, + "learning_rate": 7.715133531157269e-07, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8763942718505859, + "num_tokens": 71608971.0, + "step": 1821 + }, + { + "epoch": 0.23177712759190944, + "grad_norm": 1.029909610748291, + "learning_rate": 7.719372615515049e-07, + "loss": 0.4293, + "mean_token_accuracy": 0.8542015552520752, + "num_tokens": 71653978.0, + "step": 1822 + }, + { + "epoch": 0.23190433787049994, + "grad_norm": 1.0420236587524414, + "learning_rate": 7.723611699872827e-07, + "loss": 0.3787, + "mean_token_accuracy": 0.8694927096366882, + "num_tokens": 71698661.0, + "step": 1823 + }, + { + "epoch": 0.23203154814909044, + "grad_norm": 1.13636314868927, + "learning_rate": 7.727850784230606e-07, + "loss": 0.403, + "mean_token_accuracy": 0.8577245473861694, + "num_tokens": 71738793.0, + "step": 1824 + }, + { + "epoch": 0.23215875842768097, + "grad_norm": 1.077744960784912, + "learning_rate": 7.732089868588385e-07, + "loss": 0.4058, + "mean_token_accuracy": 0.8639944195747375, + "num_tokens": 71778424.0, + "step": 1825 + }, + { + "epoch": 0.23228596870627147, + "grad_norm": 0.9827095866203308, + "learning_rate": 7.736328952946163e-07, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8820746541023254, + "num_tokens": 71823505.0, + "step": 1826 + }, + { + "epoch": 0.23241317898486197, + "grad_norm": 1.1198036670684814, + "learning_rate": 7.740568037303942e-07, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.871681809425354, + "num_tokens": 71857927.0, + "step": 1827 + }, + { + "epoch": 0.2325403892634525, + "grad_norm": 1.0523637533187866, + "learning_rate": 7.744807121661721e-07, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.884067177772522, + "num_tokens": 71896605.0, + "step": 1828 + }, + { + "epoch": 0.232667599542043, + "grad_norm": 1.1415488719940186, + "learning_rate": 7.749046206019499e-07, + "loss": 0.3947, + "mean_token_accuracy": 0.8665285110473633, + "num_tokens": 71938440.0, + "step": 1829 + }, + { + "epoch": 0.2327948098206335, + "grad_norm": 1.001268982887268, + "learning_rate": 7.753285290377279e-07, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8813453316688538, + "num_tokens": 71975779.0, + "step": 1830 + }, + { + "epoch": 0.23292202009922403, + "grad_norm": 1.1833575963974, + "learning_rate": 7.757524374735057e-07, + "loss": 0.4286, + "mean_token_accuracy": 0.8530009388923645, + "num_tokens": 72014964.0, + "step": 1831 + }, + { + "epoch": 0.23304923037781453, + "grad_norm": 1.05866539478302, + "learning_rate": 7.761763459092836e-07, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8798717856407166, + "num_tokens": 72053502.0, + "step": 1832 + }, + { + "epoch": 0.23317644065640503, + "grad_norm": 1.1664122343063354, + "learning_rate": 7.766002543450614e-07, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8718764781951904, + "num_tokens": 72092873.0, + "step": 1833 + }, + { + "epoch": 0.23330365093499555, + "grad_norm": 1.0675331354141235, + "learning_rate": 7.770241627808392e-07, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8838165998458862, + "num_tokens": 72131317.0, + "step": 1834 + }, + { + "epoch": 0.23343086121358606, + "grad_norm": 1.0757299661636353, + "learning_rate": 7.774480712166172e-07, + "loss": 0.4097, + "mean_token_accuracy": 0.8623949885368347, + "num_tokens": 72173518.0, + "step": 1835 + }, + { + "epoch": 0.23355807149217656, + "grad_norm": 1.0958081483840942, + "learning_rate": 7.77871979652395e-07, + "loss": 0.4074, + "mean_token_accuracy": 0.8626631498336792, + "num_tokens": 72214303.0, + "step": 1836 + }, + { + "epoch": 0.23368528177076708, + "grad_norm": 1.2683677673339844, + "learning_rate": 7.782958880881729e-07, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.868052065372467, + "num_tokens": 72249500.0, + "step": 1837 + }, + { + "epoch": 0.23381249204935758, + "grad_norm": 1.055407166481018, + "learning_rate": 7.787197965239508e-07, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8756883144378662, + "num_tokens": 72287579.0, + "step": 1838 + }, + { + "epoch": 0.23393970232794808, + "grad_norm": 1.3827159404754639, + "learning_rate": 7.791437049597287e-07, + "loss": 0.4644, + "mean_token_accuracy": 0.845393717288971, + "num_tokens": 72318491.0, + "step": 1839 + }, + { + "epoch": 0.2340669126065386, + "grad_norm": 1.1050128936767578, + "learning_rate": 7.795676133955065e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8653609752655029, + "num_tokens": 72357814.0, + "step": 1840 + }, + { + "epoch": 0.2341941228851291, + "grad_norm": 1.1361126899719238, + "learning_rate": 7.799915218312844e-07, + "loss": 0.3965, + "mean_token_accuracy": 0.8646352291107178, + "num_tokens": 72392620.0, + "step": 1841 + }, + { + "epoch": 0.23432133316371964, + "grad_norm": 1.0513139963150024, + "learning_rate": 7.804154302670622e-07, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8763858675956726, + "num_tokens": 72433023.0, + "step": 1842 + }, + { + "epoch": 0.23444854344231014, + "grad_norm": 1.0228209495544434, + "learning_rate": 7.808393387028402e-07, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8643843531608582, + "num_tokens": 72474696.0, + "step": 1843 + }, + { + "epoch": 0.23457575372090064, + "grad_norm": 1.1283559799194336, + "learning_rate": 7.81263247138618e-07, + "loss": 0.4235, + "mean_token_accuracy": 0.8547666072845459, + "num_tokens": 72513379.0, + "step": 1844 + }, + { + "epoch": 0.23470296399949117, + "grad_norm": 1.0926026105880737, + "learning_rate": 7.816871555743959e-07, + "loss": 0.3971, + "mean_token_accuracy": 0.8666280508041382, + "num_tokens": 72551951.0, + "step": 1845 + }, + { + "epoch": 0.23483017427808167, + "grad_norm": 1.0895359516143799, + "learning_rate": 7.821110640101738e-07, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.8582249879837036, + "num_tokens": 72597182.0, + "step": 1846 + }, + { + "epoch": 0.23495738455667217, + "grad_norm": 1.0831985473632812, + "learning_rate": 7.825349724459517e-07, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8677335381507874, + "num_tokens": 72638243.0, + "step": 1847 + }, + { + "epoch": 0.2350845948352627, + "grad_norm": 1.1138060092926025, + "learning_rate": 7.829588808817294e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8690553903579712, + "num_tokens": 72680728.0, + "step": 1848 + }, + { + "epoch": 0.2352118051138532, + "grad_norm": 1.1949058771133423, + "learning_rate": 7.833827893175074e-07, + "loss": 0.4136, + "mean_token_accuracy": 0.8540415167808533, + "num_tokens": 72711970.0, + "step": 1849 + }, + { + "epoch": 0.2353390153924437, + "grad_norm": 1.0640422105789185, + "learning_rate": 7.838066977532852e-07, + "loss": 0.3821, + "mean_token_accuracy": 0.8702396154403687, + "num_tokens": 72751101.0, + "step": 1850 + }, + { + "epoch": 0.23546622567103423, + "grad_norm": 1.0646274089813232, + "learning_rate": 7.842306061890632e-07, + "loss": 0.4254, + "mean_token_accuracy": 0.8599038124084473, + "num_tokens": 72792389.0, + "step": 1851 + }, + { + "epoch": 0.23559343594962473, + "grad_norm": 1.1255946159362793, + "learning_rate": 7.84654514624841e-07, + "loss": 0.3989, + "mean_token_accuracy": 0.8626264929771423, + "num_tokens": 72830254.0, + "step": 1852 + }, + { + "epoch": 0.23572064622821523, + "grad_norm": 1.2024248838424683, + "learning_rate": 7.850784230606188e-07, + "loss": 0.4305, + "mean_token_accuracy": 0.8579719066619873, + "num_tokens": 72867708.0, + "step": 1853 + }, + { + "epoch": 0.23584785650680576, + "grad_norm": 1.0043812990188599, + "learning_rate": 7.855023314963968e-07, + "loss": 0.4175, + "mean_token_accuracy": 0.8630109429359436, + "num_tokens": 72913887.0, + "step": 1854 + }, + { + "epoch": 0.23597506678539626, + "grad_norm": 1.1772292852401733, + "learning_rate": 7.859262399321746e-07, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8588002920150757, + "num_tokens": 72956630.0, + "step": 1855 + }, + { + "epoch": 0.23610227706398676, + "grad_norm": 1.0168585777282715, + "learning_rate": 7.863501483679524e-07, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8774829506874084, + "num_tokens": 72998702.0, + "step": 1856 + }, + { + "epoch": 0.2362294873425773, + "grad_norm": 1.0715229511260986, + "learning_rate": 7.867740568037303e-07, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8719509840011597, + "num_tokens": 73037550.0, + "step": 1857 + }, + { + "epoch": 0.2363566976211678, + "grad_norm": 1.1676079034805298, + "learning_rate": 7.871979652395082e-07, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8665051460266113, + "num_tokens": 73072730.0, + "step": 1858 + }, + { + "epoch": 0.2364839078997583, + "grad_norm": 1.023902416229248, + "learning_rate": 7.876218736752861e-07, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8762262463569641, + "num_tokens": 73114714.0, + "step": 1859 + }, + { + "epoch": 0.23661111817834882, + "grad_norm": 1.0409486293792725, + "learning_rate": 7.88045782111064e-07, + "loss": 0.4146, + "mean_token_accuracy": 0.8588232398033142, + "num_tokens": 73156584.0, + "step": 1860 + }, + { + "epoch": 0.23673832845693932, + "grad_norm": 0.9810224175453186, + "learning_rate": 7.884696905468418e-07, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8802982568740845, + "num_tokens": 73199864.0, + "step": 1861 + }, + { + "epoch": 0.23686553873552982, + "grad_norm": 1.0934289693832397, + "learning_rate": 7.888935989826198e-07, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8614153265953064, + "num_tokens": 73240176.0, + "step": 1862 + }, + { + "epoch": 0.23699274901412035, + "grad_norm": 1.039777159690857, + "learning_rate": 7.893175074183976e-07, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8669089078903198, + "num_tokens": 73280214.0, + "step": 1863 + }, + { + "epoch": 0.23711995929271085, + "grad_norm": 1.0308082103729248, + "learning_rate": 7.897414158541754e-07, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8675557374954224, + "num_tokens": 73321591.0, + "step": 1864 + }, + { + "epoch": 0.23724716957130135, + "grad_norm": 1.1553058624267578, + "learning_rate": 7.901653242899533e-07, + "loss": 0.417, + "mean_token_accuracy": 0.8614322543144226, + "num_tokens": 73360187.0, + "step": 1865 + }, + { + "epoch": 0.23737437984989188, + "grad_norm": 1.1613233089447021, + "learning_rate": 7.905892327257312e-07, + "loss": 0.3928, + "mean_token_accuracy": 0.8656215667724609, + "num_tokens": 73397903.0, + "step": 1866 + }, + { + "epoch": 0.23750159012848238, + "grad_norm": 1.0363250970840454, + "learning_rate": 7.910131411615091e-07, + "loss": 0.3838, + "mean_token_accuracy": 0.8707348108291626, + "num_tokens": 73436671.0, + "step": 1867 + }, + { + "epoch": 0.2376288004070729, + "grad_norm": 1.040568232536316, + "learning_rate": 7.91437049597287e-07, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8723651170730591, + "num_tokens": 73477062.0, + "step": 1868 + }, + { + "epoch": 0.2377560106856634, + "grad_norm": 1.1012529134750366, + "learning_rate": 7.918609580330648e-07, + "loss": 0.4362, + "mean_token_accuracy": 0.8521644473075867, + "num_tokens": 73521218.0, + "step": 1869 + }, + { + "epoch": 0.2378832209642539, + "grad_norm": 1.1251769065856934, + "learning_rate": 7.922848664688428e-07, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.8605208992958069, + "num_tokens": 73561278.0, + "step": 1870 + }, + { + "epoch": 0.23801043124284443, + "grad_norm": 1.0440706014633179, + "learning_rate": 7.927087749046205e-07, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8801361322402954, + "num_tokens": 73599242.0, + "step": 1871 + }, + { + "epoch": 0.23813764152143493, + "grad_norm": 1.1330510377883911, + "learning_rate": 7.931326833403983e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8675354719161987, + "num_tokens": 73633726.0, + "step": 1872 + }, + { + "epoch": 0.23826485180002543, + "grad_norm": 1.1166460514068604, + "learning_rate": 7.935565917761763e-07, + "loss": 0.379, + "mean_token_accuracy": 0.8725736141204834, + "num_tokens": 73679589.0, + "step": 1873 + }, + { + "epoch": 0.23839206207861596, + "grad_norm": 1.1891826391220093, + "learning_rate": 7.939805002119541e-07, + "loss": 0.4009, + "mean_token_accuracy": 0.8621641397476196, + "num_tokens": 73715906.0, + "step": 1874 + }, + { + "epoch": 0.23851927235720646, + "grad_norm": 1.143568515777588, + "learning_rate": 7.944044086477321e-07, + "loss": 0.406, + "mean_token_accuracy": 0.8628044128417969, + "num_tokens": 73756599.0, + "step": 1875 + }, + { + "epoch": 0.23864648263579696, + "grad_norm": 1.0874210596084595, + "learning_rate": 7.948283170835099e-07, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8755671381950378, + "num_tokens": 73794194.0, + "step": 1876 + }, + { + "epoch": 0.2387736929143875, + "grad_norm": 0.9789631366729736, + "learning_rate": 7.952522255192878e-07, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8849390149116516, + "num_tokens": 73837836.0, + "step": 1877 + }, + { + "epoch": 0.238900903192978, + "grad_norm": 1.0789012908935547, + "learning_rate": 7.956761339550657e-07, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8790923953056335, + "num_tokens": 73877659.0, + "step": 1878 + }, + { + "epoch": 0.2390281134715685, + "grad_norm": 1.076637625694275, + "learning_rate": 7.961000423908435e-07, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8713155388832092, + "num_tokens": 73918423.0, + "step": 1879 + }, + { + "epoch": 0.23915532375015902, + "grad_norm": 1.0903643369674683, + "learning_rate": 7.965239508266214e-07, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8709665536880493, + "num_tokens": 73957278.0, + "step": 1880 + }, + { + "epoch": 0.23928253402874952, + "grad_norm": 1.038832664489746, + "learning_rate": 7.969478592623993e-07, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8775584697723389, + "num_tokens": 73996559.0, + "step": 1881 + }, + { + "epoch": 0.23940974430734002, + "grad_norm": 1.1330212354660034, + "learning_rate": 7.973717676981771e-07, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.869716227054596, + "num_tokens": 74036511.0, + "step": 1882 + }, + { + "epoch": 0.23953695458593055, + "grad_norm": 1.0097218751907349, + "learning_rate": 7.977956761339551e-07, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8793452978134155, + "num_tokens": 74074051.0, + "step": 1883 + }, + { + "epoch": 0.23966416486452105, + "grad_norm": 1.1182496547698975, + "learning_rate": 7.982195845697329e-07, + "loss": 0.465, + "mean_token_accuracy": 0.8422673940658569, + "num_tokens": 74115713.0, + "step": 1884 + }, + { + "epoch": 0.23979137514311155, + "grad_norm": 1.0999886989593506, + "learning_rate": 7.986434930055108e-07, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.878195583820343, + "num_tokens": 74152466.0, + "step": 1885 + }, + { + "epoch": 0.23991858542170208, + "grad_norm": 0.9892789721488953, + "learning_rate": 7.990674014412886e-07, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8660248517990112, + "num_tokens": 74197690.0, + "step": 1886 + }, + { + "epoch": 0.24004579570029258, + "grad_norm": 1.053279161453247, + "learning_rate": 7.994913098770665e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8696661591529846, + "num_tokens": 74238241.0, + "step": 1887 + }, + { + "epoch": 0.24017300597888308, + "grad_norm": 1.1110005378723145, + "learning_rate": 7.999152183128444e-07, + "loss": 0.4175, + "mean_token_accuracy": 0.8595064878463745, + "num_tokens": 74276092.0, + "step": 1888 + }, + { + "epoch": 0.2403002162574736, + "grad_norm": 1.043974757194519, + "learning_rate": 8.003391267486223e-07, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8744419813156128, + "num_tokens": 74317634.0, + "step": 1889 + }, + { + "epoch": 0.2404274265360641, + "grad_norm": 1.212441325187683, + "learning_rate": 8.007630351844001e-07, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8737183213233948, + "num_tokens": 74350528.0, + "step": 1890 + }, + { + "epoch": 0.24055463681465464, + "grad_norm": 1.1650586128234863, + "learning_rate": 8.011869436201781e-07, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8731675148010254, + "num_tokens": 74386761.0, + "step": 1891 + }, + { + "epoch": 0.24068184709324514, + "grad_norm": 1.0409984588623047, + "learning_rate": 8.016108520559559e-07, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8663139343261719, + "num_tokens": 74431979.0, + "step": 1892 + }, + { + "epoch": 0.24080905737183564, + "grad_norm": 1.181820273399353, + "learning_rate": 8.020347604917338e-07, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8784260153770447, + "num_tokens": 74467920.0, + "step": 1893 + }, + { + "epoch": 0.24093626765042617, + "grad_norm": 1.0277199745178223, + "learning_rate": 8.024586689275116e-07, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8696156144142151, + "num_tokens": 74508449.0, + "step": 1894 + }, + { + "epoch": 0.24106347792901667, + "grad_norm": 1.082377552986145, + "learning_rate": 8.028825773632894e-07, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8694570064544678, + "num_tokens": 74546381.0, + "step": 1895 + }, + { + "epoch": 0.24119068820760717, + "grad_norm": 1.098006010055542, + "learning_rate": 8.033064857990674e-07, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.886242151260376, + "num_tokens": 74583429.0, + "step": 1896 + }, + { + "epoch": 0.2413178984861977, + "grad_norm": 1.0835474729537964, + "learning_rate": 8.037303942348452e-07, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.870010495185852, + "num_tokens": 74621211.0, + "step": 1897 + }, + { + "epoch": 0.2414451087647882, + "grad_norm": 1.0046638250350952, + "learning_rate": 8.041543026706231e-07, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8751908540725708, + "num_tokens": 74660851.0, + "step": 1898 + }, + { + "epoch": 0.2415723190433787, + "grad_norm": 1.1071802377700806, + "learning_rate": 8.04578211106401e-07, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8696550130844116, + "num_tokens": 74698399.0, + "step": 1899 + }, + { + "epoch": 0.24169952932196923, + "grad_norm": 1.1139732599258423, + "learning_rate": 8.050021195421789e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8565076589584351, + "num_tokens": 74738758.0, + "step": 1900 + }, + { + "epoch": 0.24182673960055973, + "grad_norm": 1.0649749040603638, + "learning_rate": 8.054260279779567e-07, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8721697330474854, + "num_tokens": 74776246.0, + "step": 1901 + }, + { + "epoch": 0.24195394987915023, + "grad_norm": 1.1407078504562378, + "learning_rate": 8.058499364137346e-07, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.8596140742301941, + "num_tokens": 74817276.0, + "step": 1902 + }, + { + "epoch": 0.24208116015774075, + "grad_norm": 0.9792514443397522, + "learning_rate": 8.062738448495124e-07, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8813740611076355, + "num_tokens": 74860115.0, + "step": 1903 + }, + { + "epoch": 0.24220837043633126, + "grad_norm": 1.0140318870544434, + "learning_rate": 8.066977532852904e-07, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8890551328659058, + "num_tokens": 74900763.0, + "step": 1904 + }, + { + "epoch": 0.24233558071492176, + "grad_norm": 1.1892644166946411, + "learning_rate": 8.071216617210682e-07, + "loss": 0.404, + "mean_token_accuracy": 0.8612091541290283, + "num_tokens": 74934047.0, + "step": 1905 + }, + { + "epoch": 0.24246279099351228, + "grad_norm": 1.0229151248931885, + "learning_rate": 8.075455701568461e-07, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8706964254379272, + "num_tokens": 74973579.0, + "step": 1906 + }, + { + "epoch": 0.24259000127210278, + "grad_norm": 1.0086095333099365, + "learning_rate": 8.07969478592624e-07, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8758338689804077, + "num_tokens": 75016804.0, + "step": 1907 + }, + { + "epoch": 0.24271721155069328, + "grad_norm": 1.0676885843276978, + "learning_rate": 8.083933870284019e-07, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8849994540214539, + "num_tokens": 75049128.0, + "step": 1908 + }, + { + "epoch": 0.2428444218292838, + "grad_norm": 1.1257131099700928, + "learning_rate": 8.088172954641796e-07, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8713045120239258, + "num_tokens": 75086630.0, + "step": 1909 + }, + { + "epoch": 0.2429716321078743, + "grad_norm": 1.2429747581481934, + "learning_rate": 8.092412038999576e-07, + "loss": 0.4138, + "mean_token_accuracy": 0.8580359816551208, + "num_tokens": 75118404.0, + "step": 1910 + }, + { + "epoch": 0.24309884238646481, + "grad_norm": 1.2302371263504028, + "learning_rate": 8.096651123357354e-07, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8565367460250854, + "num_tokens": 75153760.0, + "step": 1911 + }, + { + "epoch": 0.24322605266505534, + "grad_norm": 1.1616162061691284, + "learning_rate": 8.100890207715134e-07, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.8604657649993896, + "num_tokens": 75190855.0, + "step": 1912 + }, + { + "epoch": 0.24335326294364584, + "grad_norm": 1.0031989812850952, + "learning_rate": 8.105129292072912e-07, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8710201978683472, + "num_tokens": 75231164.0, + "step": 1913 + }, + { + "epoch": 0.24348047322223634, + "grad_norm": 1.194342017173767, + "learning_rate": 8.10936837643069e-07, + "loss": 0.4085, + "mean_token_accuracy": 0.8602747917175293, + "num_tokens": 75266602.0, + "step": 1914 + }, + { + "epoch": 0.24360768350082687, + "grad_norm": 1.0740468502044678, + "learning_rate": 8.11360746078847e-07, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8716295957565308, + "num_tokens": 75304702.0, + "step": 1915 + }, + { + "epoch": 0.24373489377941737, + "grad_norm": 1.0107587575912476, + "learning_rate": 8.117846545146248e-07, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8818364143371582, + "num_tokens": 75347062.0, + "step": 1916 + }, + { + "epoch": 0.2438621040580079, + "grad_norm": 1.1200642585754395, + "learning_rate": 8.122085629504026e-07, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.854528546333313, + "num_tokens": 75388094.0, + "step": 1917 + }, + { + "epoch": 0.2439893143365984, + "grad_norm": 1.023951768875122, + "learning_rate": 8.126324713861805e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8715812563896179, + "num_tokens": 75431511.0, + "step": 1918 + }, + { + "epoch": 0.2441165246151889, + "grad_norm": 1.0125336647033691, + "learning_rate": 8.130563798219584e-07, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8754556179046631, + "num_tokens": 75472781.0, + "step": 1919 + }, + { + "epoch": 0.24424373489377943, + "grad_norm": 1.1575788259506226, + "learning_rate": 8.134802882577363e-07, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.8661867380142212, + "num_tokens": 75514187.0, + "step": 1920 + }, + { + "epoch": 0.24437094517236993, + "grad_norm": 1.0607954263687134, + "learning_rate": 8.139041966935142e-07, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.867276132106781, + "num_tokens": 75562820.0, + "step": 1921 + }, + { + "epoch": 0.24449815545096043, + "grad_norm": 1.2442418336868286, + "learning_rate": 8.14328105129292e-07, + "loss": 0.4521, + "mean_token_accuracy": 0.8541122674942017, + "num_tokens": 75600634.0, + "step": 1922 + }, + { + "epoch": 0.24462536572955096, + "grad_norm": 1.099307656288147, + "learning_rate": 8.1475201356507e-07, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8657640814781189, + "num_tokens": 75637402.0, + "step": 1923 + }, + { + "epoch": 0.24475257600814146, + "grad_norm": 1.031288981437683, + "learning_rate": 8.151759220008477e-07, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.871195912361145, + "num_tokens": 75681302.0, + "step": 1924 + }, + { + "epoch": 0.24487978628673196, + "grad_norm": 1.146674394607544, + "learning_rate": 8.155998304366256e-07, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8712689876556396, + "num_tokens": 75715851.0, + "step": 1925 + }, + { + "epoch": 0.2450069965653225, + "grad_norm": 1.2873458862304688, + "learning_rate": 8.160237388724035e-07, + "loss": 0.4125, + "mean_token_accuracy": 0.8592859506607056, + "num_tokens": 75750471.0, + "step": 1926 + }, + { + "epoch": 0.245134206843913, + "grad_norm": 1.0793496370315552, + "learning_rate": 8.164476473081814e-07, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.8677458763122559, + "num_tokens": 75789434.0, + "step": 1927 + }, + { + "epoch": 0.2452614171225035, + "grad_norm": 1.0274125337600708, + "learning_rate": 8.168715557439593e-07, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8839620351791382, + "num_tokens": 75831780.0, + "step": 1928 + }, + { + "epoch": 0.24538862740109402, + "grad_norm": 1.0314756631851196, + "learning_rate": 8.172954641797372e-07, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8747438788414001, + "num_tokens": 75873178.0, + "step": 1929 + }, + { + "epoch": 0.24551583767968452, + "grad_norm": 1.10734224319458, + "learning_rate": 8.17719372615515e-07, + "loss": 0.4497, + "mean_token_accuracy": 0.8476530313491821, + "num_tokens": 75922074.0, + "step": 1930 + }, + { + "epoch": 0.24564304795827502, + "grad_norm": 1.1264643669128418, + "learning_rate": 8.18143281051293e-07, + "loss": 0.4306, + "mean_token_accuracy": 0.8570449352264404, + "num_tokens": 75962956.0, + "step": 1931 + }, + { + "epoch": 0.24577025823686555, + "grad_norm": 1.1306283473968506, + "learning_rate": 8.185671894870707e-07, + "loss": 0.4494, + "mean_token_accuracy": 0.8492347002029419, + "num_tokens": 76003269.0, + "step": 1932 + }, + { + "epoch": 0.24589746851545605, + "grad_norm": 1.1012992858886719, + "learning_rate": 8.189910979228485e-07, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8748512268066406, + "num_tokens": 76036407.0, + "step": 1933 + }, + { + "epoch": 0.24602467879404655, + "grad_norm": 1.2168405055999756, + "learning_rate": 8.194150063586265e-07, + "loss": 0.4445, + "mean_token_accuracy": 0.852999210357666, + "num_tokens": 76074736.0, + "step": 1934 + }, + { + "epoch": 0.24615188907263708, + "grad_norm": 1.1132599115371704, + "learning_rate": 8.198389147944043e-07, + "loss": 0.4084, + "mean_token_accuracy": 0.8573895692825317, + "num_tokens": 76113684.0, + "step": 1935 + }, + { + "epoch": 0.24627909935122758, + "grad_norm": 1.1170470714569092, + "learning_rate": 8.202628232301823e-07, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8668946623802185, + "num_tokens": 76150604.0, + "step": 1936 + }, + { + "epoch": 0.24640630962981808, + "grad_norm": 0.986815333366394, + "learning_rate": 8.206867316659601e-07, + "loss": 0.4244, + "mean_token_accuracy": 0.8540902137756348, + "num_tokens": 76198974.0, + "step": 1937 + }, + { + "epoch": 0.2465335199084086, + "grad_norm": 0.9340081214904785, + "learning_rate": 8.21110640101738e-07, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8872575163841248, + "num_tokens": 76240469.0, + "step": 1938 + }, + { + "epoch": 0.2466607301869991, + "grad_norm": 1.28607177734375, + "learning_rate": 8.215345485375159e-07, + "loss": 0.4404, + "mean_token_accuracy": 0.8520761728286743, + "num_tokens": 76285810.0, + "step": 1939 + }, + { + "epoch": 0.2467879404655896, + "grad_norm": 1.1172386407852173, + "learning_rate": 8.219584569732937e-07, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8636711239814758, + "num_tokens": 76327224.0, + "step": 1940 + }, + { + "epoch": 0.24691515074418013, + "grad_norm": 1.0491403341293335, + "learning_rate": 8.223823654090715e-07, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8817011117935181, + "num_tokens": 76364847.0, + "step": 1941 + }, + { + "epoch": 0.24704236102277063, + "grad_norm": 1.0813173055648804, + "learning_rate": 8.228062738448495e-07, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.869080126285553, + "num_tokens": 76406865.0, + "step": 1942 + }, + { + "epoch": 0.24716957130136116, + "grad_norm": 1.0627061128616333, + "learning_rate": 8.232301822806273e-07, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8640661835670471, + "num_tokens": 76447384.0, + "step": 1943 + }, + { + "epoch": 0.24729678157995166, + "grad_norm": 1.0950716733932495, + "learning_rate": 8.236540907164053e-07, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8725759983062744, + "num_tokens": 76485171.0, + "step": 1944 + }, + { + "epoch": 0.24742399185854216, + "grad_norm": 1.0529272556304932, + "learning_rate": 8.240779991521831e-07, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8706406354904175, + "num_tokens": 76525824.0, + "step": 1945 + }, + { + "epoch": 0.2475512021371327, + "grad_norm": 1.1150267124176025, + "learning_rate": 8.24501907587961e-07, + "loss": 0.4023, + "mean_token_accuracy": 0.86114501953125, + "num_tokens": 76570534.0, + "step": 1946 + }, + { + "epoch": 0.2476784124157232, + "grad_norm": 1.220659613609314, + "learning_rate": 8.249258160237388e-07, + "loss": 0.4174, + "mean_token_accuracy": 0.8649278879165649, + "num_tokens": 76606284.0, + "step": 1947 + }, + { + "epoch": 0.2478056226943137, + "grad_norm": 1.1047940254211426, + "learning_rate": 8.253497244595167e-07, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8689858913421631, + "num_tokens": 76645542.0, + "step": 1948 + }, + { + "epoch": 0.24793283297290422, + "grad_norm": 1.0671281814575195, + "learning_rate": 8.257736328952945e-07, + "loss": 0.4263, + "mean_token_accuracy": 0.8550562858581543, + "num_tokens": 76689636.0, + "step": 1949 + }, + { + "epoch": 0.24806004325149472, + "grad_norm": 1.1115870475769043, + "learning_rate": 8.261975413310725e-07, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8619997501373291, + "num_tokens": 76728026.0, + "step": 1950 + }, + { + "epoch": 0.24818725353008522, + "grad_norm": 0.9267892241477966, + "learning_rate": 8.266214497668503e-07, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8817254304885864, + "num_tokens": 76771637.0, + "step": 1951 + }, + { + "epoch": 0.24831446380867575, + "grad_norm": 1.1211650371551514, + "learning_rate": 8.270453582026283e-07, + "loss": 0.4317, + "mean_token_accuracy": 0.8535381555557251, + "num_tokens": 76810935.0, + "step": 1952 + }, + { + "epoch": 0.24844167408726625, + "grad_norm": 1.1937668323516846, + "learning_rate": 8.274692666384061e-07, + "loss": 0.3789, + "mean_token_accuracy": 0.8722494840621948, + "num_tokens": 76845312.0, + "step": 1953 + }, + { + "epoch": 0.24856888436585675, + "grad_norm": 1.2304142713546753, + "learning_rate": 8.27893175074184e-07, + "loss": 0.3904, + "mean_token_accuracy": 0.8645892143249512, + "num_tokens": 76879756.0, + "step": 1954 + }, + { + "epoch": 0.24869609464444728, + "grad_norm": 1.1228307485580444, + "learning_rate": 8.283170835099618e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8711566925048828, + "num_tokens": 76916252.0, + "step": 1955 + }, + { + "epoch": 0.24882330492303778, + "grad_norm": 1.0267083644866943, + "learning_rate": 8.287409919457396e-07, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8763404488563538, + "num_tokens": 76956222.0, + "step": 1956 + }, + { + "epoch": 0.24895051520162828, + "grad_norm": 1.0898338556289673, + "learning_rate": 8.291649003815175e-07, + "loss": 0.4004, + "mean_token_accuracy": 0.8650891780853271, + "num_tokens": 76994909.0, + "step": 1957 + }, + { + "epoch": 0.2490777254802188, + "grad_norm": 1.0431901216506958, + "learning_rate": 8.295888088172954e-07, + "loss": 0.4055, + "mean_token_accuracy": 0.8631661534309387, + "num_tokens": 77036531.0, + "step": 1958 + }, + { + "epoch": 0.2492049357588093, + "grad_norm": 0.9964253306388855, + "learning_rate": 8.300127172530733e-07, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8859232664108276, + "num_tokens": 77074439.0, + "step": 1959 + }, + { + "epoch": 0.2493321460373998, + "grad_norm": 1.0762909650802612, + "learning_rate": 8.304366256888512e-07, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8717492818832397, + "num_tokens": 77111242.0, + "step": 1960 + }, + { + "epoch": 0.24945935631599034, + "grad_norm": 1.062647819519043, + "learning_rate": 8.308605341246291e-07, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8721264004707336, + "num_tokens": 77148670.0, + "step": 1961 + }, + { + "epoch": 0.24958656659458084, + "grad_norm": 1.1544747352600098, + "learning_rate": 8.312844425604068e-07, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8760133981704712, + "num_tokens": 77185350.0, + "step": 1962 + }, + { + "epoch": 0.24971377687317134, + "grad_norm": 1.0512512922286987, + "learning_rate": 8.317083509961848e-07, + "loss": 0.3952, + "mean_token_accuracy": 0.8654271364212036, + "num_tokens": 77228343.0, + "step": 1963 + }, + { + "epoch": 0.24984098715176187, + "grad_norm": 0.9775876402854919, + "learning_rate": 8.321322594319626e-07, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.874416172504425, + "num_tokens": 77269422.0, + "step": 1964 + }, + { + "epoch": 0.24996819743035237, + "grad_norm": 1.0866177082061768, + "learning_rate": 8.325561678677405e-07, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8598309755325317, + "num_tokens": 77312246.0, + "step": 1965 + }, + { + "epoch": 0.2500954077089429, + "grad_norm": 1.186021089553833, + "learning_rate": 8.329800763035184e-07, + "loss": 0.4203, + "mean_token_accuracy": 0.855672299861908, + "num_tokens": 77354018.0, + "step": 1966 + }, + { + "epoch": 0.25022261798753337, + "grad_norm": 1.0695040225982666, + "learning_rate": 8.334039847392963e-07, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8717251420021057, + "num_tokens": 77388673.0, + "step": 1967 + }, + { + "epoch": 0.2503498282661239, + "grad_norm": 1.0682905912399292, + "learning_rate": 8.338278931750742e-07, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8772554993629456, + "num_tokens": 77422212.0, + "step": 1968 + }, + { + "epoch": 0.2504770385447144, + "grad_norm": 1.1156771183013916, + "learning_rate": 8.342518016108521e-07, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8688845634460449, + "num_tokens": 77458113.0, + "step": 1969 + }, + { + "epoch": 0.2506042488233049, + "grad_norm": 1.2127538919448853, + "learning_rate": 8.346757100466298e-07, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8720138072967529, + "num_tokens": 77492399.0, + "step": 1970 + }, + { + "epoch": 0.2507314591018954, + "grad_norm": 1.1270755529403687, + "learning_rate": 8.350996184824078e-07, + "loss": 0.4187, + "mean_token_accuracy": 0.8561686277389526, + "num_tokens": 77530294.0, + "step": 1971 + }, + { + "epoch": 0.25085866938048595, + "grad_norm": 1.1298763751983643, + "learning_rate": 8.355235269181856e-07, + "loss": 0.3928, + "mean_token_accuracy": 0.8642250299453735, + "num_tokens": 77567514.0, + "step": 1972 + }, + { + "epoch": 0.2509858796590764, + "grad_norm": 1.0614933967590332, + "learning_rate": 8.359474353539635e-07, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8744981288909912, + "num_tokens": 77609062.0, + "step": 1973 + }, + { + "epoch": 0.25111308993766696, + "grad_norm": 1.0252238512039185, + "learning_rate": 8.363713437897414e-07, + "loss": 0.4465, + "mean_token_accuracy": 0.8495307564735413, + "num_tokens": 77658991.0, + "step": 1974 + }, + { + "epoch": 0.2512403002162575, + "grad_norm": 1.013922095298767, + "learning_rate": 8.367952522255193e-07, + "loss": 0.3823, + "mean_token_accuracy": 0.8660356402397156, + "num_tokens": 77700158.0, + "step": 1975 + }, + { + "epoch": 0.25136751049484796, + "grad_norm": 1.1400706768035889, + "learning_rate": 8.372191606612972e-07, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8679150342941284, + "num_tokens": 77739397.0, + "step": 1976 + }, + { + "epoch": 0.2514947207734385, + "grad_norm": 1.1376327276229858, + "learning_rate": 8.376430690970749e-07, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8768612146377563, + "num_tokens": 77770803.0, + "step": 1977 + }, + { + "epoch": 0.251621931052029, + "grad_norm": 0.9965115785598755, + "learning_rate": 8.380669775328528e-07, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8798234462738037, + "num_tokens": 77811525.0, + "step": 1978 + }, + { + "epoch": 0.25174914133061954, + "grad_norm": 1.0038366317749023, + "learning_rate": 8.384908859686307e-07, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8781482577323914, + "num_tokens": 77853999.0, + "step": 1979 + }, + { + "epoch": 0.25187635160921, + "grad_norm": 0.9896495938301086, + "learning_rate": 8.389147944044086e-07, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8690629005432129, + "num_tokens": 77899301.0, + "step": 1980 + }, + { + "epoch": 0.25200356188780054, + "grad_norm": 1.1344969272613525, + "learning_rate": 8.393387028401864e-07, + "loss": 0.4053, + "mean_token_accuracy": 0.8617976307868958, + "num_tokens": 77937512.0, + "step": 1981 + }, + { + "epoch": 0.25213077216639107, + "grad_norm": 1.2832506895065308, + "learning_rate": 8.397626112759644e-07, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8541406393051147, + "num_tokens": 77971106.0, + "step": 1982 + }, + { + "epoch": 0.25225798244498154, + "grad_norm": 1.1560646295547485, + "learning_rate": 8.401865197117422e-07, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8693078756332397, + "num_tokens": 78002215.0, + "step": 1983 + }, + { + "epoch": 0.25238519272357207, + "grad_norm": 1.0625368356704712, + "learning_rate": 8.406104281475202e-07, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.877448320388794, + "num_tokens": 78043116.0, + "step": 1984 + }, + { + "epoch": 0.2525124030021626, + "grad_norm": 0.9795186519622803, + "learning_rate": 8.410343365832979e-07, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8718893527984619, + "num_tokens": 78085584.0, + "step": 1985 + }, + { + "epoch": 0.2526396132807531, + "grad_norm": 1.0081950426101685, + "learning_rate": 8.414582450190758e-07, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.871886670589447, + "num_tokens": 78130936.0, + "step": 1986 + }, + { + "epoch": 0.2527668235593436, + "grad_norm": 1.2543857097625732, + "learning_rate": 8.418821534548537e-07, + "loss": 0.456, + "mean_token_accuracy": 0.8495931625366211, + "num_tokens": 78171842.0, + "step": 1987 + }, + { + "epoch": 0.25289403383793413, + "grad_norm": 1.221260666847229, + "learning_rate": 8.423060618906316e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8688373565673828, + "num_tokens": 78213051.0, + "step": 1988 + }, + { + "epoch": 0.2530212441165246, + "grad_norm": 1.0571266412734985, + "learning_rate": 8.427299703264095e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8665524125099182, + "num_tokens": 78256627.0, + "step": 1989 + }, + { + "epoch": 0.25314845439511513, + "grad_norm": 1.0142226219177246, + "learning_rate": 8.431538787621874e-07, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.864493191242218, + "num_tokens": 78300399.0, + "step": 1990 + }, + { + "epoch": 0.25327566467370566, + "grad_norm": 1.0756138563156128, + "learning_rate": 8.435777871979652e-07, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8774906396865845, + "num_tokens": 78342001.0, + "step": 1991 + }, + { + "epoch": 0.25340287495229613, + "grad_norm": 1.1057488918304443, + "learning_rate": 8.440016956337432e-07, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8683159351348877, + "num_tokens": 78381369.0, + "step": 1992 + }, + { + "epoch": 0.25353008523088666, + "grad_norm": 1.1313750743865967, + "learning_rate": 8.444256040695209e-07, + "loss": 0.3957, + "mean_token_accuracy": 0.8674718141555786, + "num_tokens": 78423961.0, + "step": 1993 + }, + { + "epoch": 0.2536572955094772, + "grad_norm": 1.1402113437652588, + "learning_rate": 8.448495125052988e-07, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8661057949066162, + "num_tokens": 78463121.0, + "step": 1994 + }, + { + "epoch": 0.25378450578806766, + "grad_norm": 1.0087991952896118, + "learning_rate": 8.452734209410767e-07, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8859282732009888, + "num_tokens": 78498548.0, + "step": 1995 + }, + { + "epoch": 0.2539117160666582, + "grad_norm": 1.1389639377593994, + "learning_rate": 8.456973293768545e-07, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8741748332977295, + "num_tokens": 78534228.0, + "step": 1996 + }, + { + "epoch": 0.2540389263452487, + "grad_norm": 1.0659797191619873, + "learning_rate": 8.461212378126325e-07, + "loss": 0.4083, + "mean_token_accuracy": 0.8635605573654175, + "num_tokens": 78574935.0, + "step": 1997 + }, + { + "epoch": 0.2541661366238392, + "grad_norm": 1.1559631824493408, + "learning_rate": 8.465451462484103e-07, + "loss": 0.4273, + "mean_token_accuracy": 0.8578233122825623, + "num_tokens": 78612388.0, + "step": 1998 + }, + { + "epoch": 0.2542933469024297, + "grad_norm": 1.1048448085784912, + "learning_rate": 8.469690546841882e-07, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8709816336631775, + "num_tokens": 78651563.0, + "step": 1999 + }, + { + "epoch": 0.25442055718102025, + "grad_norm": 1.1128135919570923, + "learning_rate": 8.47392963119966e-07, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8744195699691772, + "num_tokens": 78687899.0, + "step": 2000 + }, + { + "epoch": 0.2545477674596107, + "grad_norm": 1.0982797145843506, + "learning_rate": 8.478168715557439e-07, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8708845376968384, + "num_tokens": 78725697.0, + "step": 2001 + }, + { + "epoch": 0.25467497773820125, + "grad_norm": 1.0674155950546265, + "learning_rate": 8.482407799915217e-07, + "loss": 0.3967, + "mean_token_accuracy": 0.8640316724777222, + "num_tokens": 78765706.0, + "step": 2002 + }, + { + "epoch": 0.2548021880167918, + "grad_norm": 1.0631331205368042, + "learning_rate": 8.486646884272997e-07, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8655361533164978, + "num_tokens": 78805116.0, + "step": 2003 + }, + { + "epoch": 0.25492939829538225, + "grad_norm": 1.145734190940857, + "learning_rate": 8.490885968630775e-07, + "loss": 0.3981, + "mean_token_accuracy": 0.8632654547691345, + "num_tokens": 78841916.0, + "step": 2004 + }, + { + "epoch": 0.2550566085739728, + "grad_norm": 1.0147676467895508, + "learning_rate": 8.495125052988555e-07, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8682408332824707, + "num_tokens": 78887719.0, + "step": 2005 + }, + { + "epoch": 0.2551838188525633, + "grad_norm": 1.001363754272461, + "learning_rate": 8.499364137346333e-07, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8729115724563599, + "num_tokens": 78930909.0, + "step": 2006 + }, + { + "epoch": 0.2553110291311538, + "grad_norm": 1.2038077116012573, + "learning_rate": 8.503603221704112e-07, + "loss": 0.4148, + "mean_token_accuracy": 0.8613311648368835, + "num_tokens": 78967432.0, + "step": 2007 + }, + { + "epoch": 0.2554382394097443, + "grad_norm": 1.018349051475525, + "learning_rate": 8.50784230606189e-07, + "loss": 0.3833, + "mean_token_accuracy": 0.870250403881073, + "num_tokens": 79006808.0, + "step": 2008 + }, + { + "epoch": 0.25556544968833483, + "grad_norm": 1.0814578533172607, + "learning_rate": 8.512081390419669e-07, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.8681561946868896, + "num_tokens": 79049150.0, + "step": 2009 + }, + { + "epoch": 0.2556926599669253, + "grad_norm": 1.2022855281829834, + "learning_rate": 8.516320474777447e-07, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8663865327835083, + "num_tokens": 79084703.0, + "step": 2010 + }, + { + "epoch": 0.25581987024551583, + "grad_norm": 1.047896146774292, + "learning_rate": 8.520559559135227e-07, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8802749514579773, + "num_tokens": 79122883.0, + "step": 2011 + }, + { + "epoch": 0.25594708052410636, + "grad_norm": 1.0383591651916504, + "learning_rate": 8.524798643493005e-07, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8699458837509155, + "num_tokens": 79162730.0, + "step": 2012 + }, + { + "epoch": 0.25607429080269684, + "grad_norm": 1.005355715751648, + "learning_rate": 8.529037727850785e-07, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8705479502677917, + "num_tokens": 79200946.0, + "step": 2013 + }, + { + "epoch": 0.25620150108128736, + "grad_norm": 1.1004796028137207, + "learning_rate": 8.533276812208563e-07, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8807886838912964, + "num_tokens": 79236821.0, + "step": 2014 + }, + { + "epoch": 0.2563287113598779, + "grad_norm": 1.1101807355880737, + "learning_rate": 8.53751589656634e-07, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8713502883911133, + "num_tokens": 79280852.0, + "step": 2015 + }, + { + "epoch": 0.25645592163846836, + "grad_norm": 1.1238402128219604, + "learning_rate": 8.54175498092412e-07, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8706961274147034, + "num_tokens": 79315009.0, + "step": 2016 + }, + { + "epoch": 0.2565831319170589, + "grad_norm": 1.1166523694992065, + "learning_rate": 8.545994065281898e-07, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8767260313034058, + "num_tokens": 79347960.0, + "step": 2017 + }, + { + "epoch": 0.2567103421956494, + "grad_norm": 1.0963820219039917, + "learning_rate": 8.550233149639677e-07, + "loss": 0.4316, + "mean_token_accuracy": 0.8521316647529602, + "num_tokens": 79388802.0, + "step": 2018 + }, + { + "epoch": 0.2568375524742399, + "grad_norm": 1.0415617227554321, + "learning_rate": 8.554472233997456e-07, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8627986311912537, + "num_tokens": 79429472.0, + "step": 2019 + }, + { + "epoch": 0.2569647627528304, + "grad_norm": 1.2763304710388184, + "learning_rate": 8.558711318355235e-07, + "loss": 0.4439, + "mean_token_accuracy": 0.8505198359489441, + "num_tokens": 79467407.0, + "step": 2020 + }, + { + "epoch": 0.25709197303142095, + "grad_norm": 1.0762813091278076, + "learning_rate": 8.562950402713014e-07, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8880970478057861, + "num_tokens": 79502548.0, + "step": 2021 + }, + { + "epoch": 0.2572191833100114, + "grad_norm": 1.14292311668396, + "learning_rate": 8.567189487070793e-07, + "loss": 0.433, + "mean_token_accuracy": 0.8550319671630859, + "num_tokens": 79540193.0, + "step": 2022 + }, + { + "epoch": 0.25734639358860195, + "grad_norm": 1.0240029096603394, + "learning_rate": 8.57142857142857e-07, + "loss": 0.4205, + "mean_token_accuracy": 0.8562385439872742, + "num_tokens": 79585313.0, + "step": 2023 + }, + { + "epoch": 0.2574736038671925, + "grad_norm": 0.9918552041053772, + "learning_rate": 8.57566765578635e-07, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8776437640190125, + "num_tokens": 79628192.0, + "step": 2024 + }, + { + "epoch": 0.25760081414578295, + "grad_norm": 0.9808982610702515, + "learning_rate": 8.579906740144128e-07, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8722202777862549, + "num_tokens": 79673014.0, + "step": 2025 + }, + { + "epoch": 0.2577280244243735, + "grad_norm": 1.3088817596435547, + "learning_rate": 8.584145824501907e-07, + "loss": 0.4242, + "mean_token_accuracy": 0.8565241098403931, + "num_tokens": 79712793.0, + "step": 2026 + }, + { + "epoch": 0.257855234702964, + "grad_norm": 1.083924651145935, + "learning_rate": 8.588384908859686e-07, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8632715344429016, + "num_tokens": 79752656.0, + "step": 2027 + }, + { + "epoch": 0.25798244498155454, + "grad_norm": 1.0675681829452515, + "learning_rate": 8.592623993217465e-07, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8667475581169128, + "num_tokens": 79792513.0, + "step": 2028 + }, + { + "epoch": 0.258109655260145, + "grad_norm": 1.163148283958435, + "learning_rate": 8.596863077575244e-07, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8583507537841797, + "num_tokens": 79831809.0, + "step": 2029 + }, + { + "epoch": 0.25823686553873554, + "grad_norm": 1.1632424592971802, + "learning_rate": 8.601102161933023e-07, + "loss": 0.4078, + "mean_token_accuracy": 0.8611859083175659, + "num_tokens": 79871209.0, + "step": 2030 + }, + { + "epoch": 0.25836407581732607, + "grad_norm": 1.0381327867507935, + "learning_rate": 8.6053412462908e-07, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8686860203742981, + "num_tokens": 79911917.0, + "step": 2031 + }, + { + "epoch": 0.25849128609591654, + "grad_norm": 1.1660025119781494, + "learning_rate": 8.60958033064858e-07, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8764070272445679, + "num_tokens": 79945034.0, + "step": 2032 + }, + { + "epoch": 0.25861849637450707, + "grad_norm": 1.169141173362732, + "learning_rate": 8.613819415006358e-07, + "loss": 0.4336, + "mean_token_accuracy": 0.8572736382484436, + "num_tokens": 79985109.0, + "step": 2033 + }, + { + "epoch": 0.2587457066530976, + "grad_norm": 1.024064302444458, + "learning_rate": 8.618058499364137e-07, + "loss": 0.4087, + "mean_token_accuracy": 0.8616563677787781, + "num_tokens": 80028353.0, + "step": 2034 + }, + { + "epoch": 0.25887291693168807, + "grad_norm": 0.9891521334648132, + "learning_rate": 8.622297583721916e-07, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8768820762634277, + "num_tokens": 80074349.0, + "step": 2035 + }, + { + "epoch": 0.2590001272102786, + "grad_norm": 1.089914083480835, + "learning_rate": 8.626536668079695e-07, + "loss": 0.3936, + "mean_token_accuracy": 0.8660038709640503, + "num_tokens": 80110156.0, + "step": 2036 + }, + { + "epoch": 0.2591273374888691, + "grad_norm": 1.1796880960464478, + "learning_rate": 8.630775752437474e-07, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8735302090644836, + "num_tokens": 80144474.0, + "step": 2037 + }, + { + "epoch": 0.2592545477674596, + "grad_norm": 1.176730751991272, + "learning_rate": 8.635014836795251e-07, + "loss": 0.4263, + "mean_token_accuracy": 0.8579099178314209, + "num_tokens": 80181470.0, + "step": 2038 + }, + { + "epoch": 0.2593817580460501, + "grad_norm": 1.0567963123321533, + "learning_rate": 8.63925392115303e-07, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8795650005340576, + "num_tokens": 80216246.0, + "step": 2039 + }, + { + "epoch": 0.25950896832464065, + "grad_norm": 1.107593059539795, + "learning_rate": 8.643493005510809e-07, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8759027719497681, + "num_tokens": 80251798.0, + "step": 2040 + }, + { + "epoch": 0.2596361786032311, + "grad_norm": 1.0843188762664795, + "learning_rate": 8.647732089868588e-07, + "loss": 0.429, + "mean_token_accuracy": 0.8550401926040649, + "num_tokens": 80294906.0, + "step": 2041 + }, + { + "epoch": 0.25976338888182166, + "grad_norm": 1.0779147148132324, + "learning_rate": 8.651971174226366e-07, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8759056925773621, + "num_tokens": 80330298.0, + "step": 2042 + }, + { + "epoch": 0.2598905991604122, + "grad_norm": 1.1960803270339966, + "learning_rate": 8.656210258584146e-07, + "loss": 0.4222, + "mean_token_accuracy": 0.8566668033599854, + "num_tokens": 80368803.0, + "step": 2043 + }, + { + "epoch": 0.26001780943900266, + "grad_norm": 1.1794240474700928, + "learning_rate": 8.660449342941924e-07, + "loss": 0.4146, + "mean_token_accuracy": 0.8600291013717651, + "num_tokens": 80408905.0, + "step": 2044 + }, + { + "epoch": 0.2601450197175932, + "grad_norm": 1.0762085914611816, + "learning_rate": 8.664688427299704e-07, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8655951023101807, + "num_tokens": 80447972.0, + "step": 2045 + }, + { + "epoch": 0.2602722299961837, + "grad_norm": 1.1467074155807495, + "learning_rate": 8.668927511657481e-07, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8724464178085327, + "num_tokens": 80479548.0, + "step": 2046 + }, + { + "epoch": 0.2603994402747742, + "grad_norm": 1.2230224609375, + "learning_rate": 8.67316659601526e-07, + "loss": 0.4149, + "mean_token_accuracy": 0.8597177267074585, + "num_tokens": 80513800.0, + "step": 2047 + }, + { + "epoch": 0.2605266505533647, + "grad_norm": 1.02018404006958, + "learning_rate": 8.677405680373039e-07, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8772366046905518, + "num_tokens": 80555993.0, + "step": 2048 + }, + { + "epoch": 0.26065386083195524, + "grad_norm": 1.202071189880371, + "learning_rate": 8.681644764730818e-07, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8638700842857361, + "num_tokens": 80590137.0, + "step": 2049 + }, + { + "epoch": 0.2607810711105457, + "grad_norm": 1.025304913520813, + "learning_rate": 8.685883849088596e-07, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8803863525390625, + "num_tokens": 80629784.0, + "step": 2050 + }, + { + "epoch": 0.26090828138913624, + "grad_norm": 1.0532965660095215, + "learning_rate": 8.690122933446376e-07, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.8657165765762329, + "num_tokens": 80673011.0, + "step": 2051 + }, + { + "epoch": 0.26103549166772677, + "grad_norm": 1.0179235935211182, + "learning_rate": 8.694362017804154e-07, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8744297027587891, + "num_tokens": 80713491.0, + "step": 2052 + }, + { + "epoch": 0.26116270194631724, + "grad_norm": 1.0573759078979492, + "learning_rate": 8.698601102161933e-07, + "loss": 0.3967, + "mean_token_accuracy": 0.8644435405731201, + "num_tokens": 80757562.0, + "step": 2053 + }, + { + "epoch": 0.26128991222490777, + "grad_norm": 0.9986016154289246, + "learning_rate": 8.702840186519711e-07, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8784005045890808, + "num_tokens": 80801490.0, + "step": 2054 + }, + { + "epoch": 0.2614171225034983, + "grad_norm": 1.0072481632232666, + "learning_rate": 8.70707927087749e-07, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8788450956344604, + "num_tokens": 80843123.0, + "step": 2055 + }, + { + "epoch": 0.2615443327820888, + "grad_norm": 1.2172974348068237, + "learning_rate": 8.711318355235269e-07, + "loss": 0.4258, + "mean_token_accuracy": 0.8531657457351685, + "num_tokens": 80879494.0, + "step": 2056 + }, + { + "epoch": 0.2616715430606793, + "grad_norm": 1.1407272815704346, + "learning_rate": 8.715557439593047e-07, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8747605681419373, + "num_tokens": 80914202.0, + "step": 2057 + }, + { + "epoch": 0.26179875333926983, + "grad_norm": 1.1605279445648193, + "learning_rate": 8.719796523950826e-07, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8524379730224609, + "num_tokens": 80953849.0, + "step": 2058 + }, + { + "epoch": 0.2619259636178603, + "grad_norm": 1.0540757179260254, + "learning_rate": 8.724035608308605e-07, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8829923868179321, + "num_tokens": 80986978.0, + "step": 2059 + }, + { + "epoch": 0.26205317389645083, + "grad_norm": 1.0195515155792236, + "learning_rate": 8.728274692666384e-07, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8681875467300415, + "num_tokens": 81029786.0, + "step": 2060 + }, + { + "epoch": 0.26218038417504136, + "grad_norm": 1.159239411354065, + "learning_rate": 8.732513777024162e-07, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8647353649139404, + "num_tokens": 81065007.0, + "step": 2061 + }, + { + "epoch": 0.26230759445363183, + "grad_norm": 1.1765694618225098, + "learning_rate": 8.736752861381941e-07, + "loss": 0.4328, + "mean_token_accuracy": 0.8532617092132568, + "num_tokens": 81109360.0, + "step": 2062 + }, + { + "epoch": 0.26243480473222236, + "grad_norm": 1.1173245906829834, + "learning_rate": 8.740991945739719e-07, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8636423349380493, + "num_tokens": 81148663.0, + "step": 2063 + }, + { + "epoch": 0.2625620150108129, + "grad_norm": 0.9893595576286316, + "learning_rate": 8.745231030097499e-07, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8732016086578369, + "num_tokens": 81193241.0, + "step": 2064 + }, + { + "epoch": 0.26268922528940336, + "grad_norm": 1.0735793113708496, + "learning_rate": 8.749470114455277e-07, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8772584199905396, + "num_tokens": 81230693.0, + "step": 2065 + }, + { + "epoch": 0.2628164355679939, + "grad_norm": 1.105088472366333, + "learning_rate": 8.753709198813056e-07, + "loss": 0.4592, + "mean_token_accuracy": 0.8479152917861938, + "num_tokens": 81275815.0, + "step": 2066 + }, + { + "epoch": 0.2629436458465844, + "grad_norm": 0.9888100624084473, + "learning_rate": 8.757948283170835e-07, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8828685879707336, + "num_tokens": 81319997.0, + "step": 2067 + }, + { + "epoch": 0.2630708561251749, + "grad_norm": 1.0692518949508667, + "learning_rate": 8.762187367528613e-07, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8749725222587585, + "num_tokens": 81358546.0, + "step": 2068 + }, + { + "epoch": 0.2631980664037654, + "grad_norm": 1.0207245349884033, + "learning_rate": 8.766426451886392e-07, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8637719750404358, + "num_tokens": 81404168.0, + "step": 2069 + }, + { + "epoch": 0.26332527668235595, + "grad_norm": 1.0589935779571533, + "learning_rate": 8.770665536244171e-07, + "loss": 0.4167, + "mean_token_accuracy": 0.862384557723999, + "num_tokens": 81446384.0, + "step": 2070 + }, + { + "epoch": 0.2634524869609464, + "grad_norm": 1.1198159456253052, + "learning_rate": 8.774904620601949e-07, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8722740411758423, + "num_tokens": 81481236.0, + "step": 2071 + }, + { + "epoch": 0.26357969723953695, + "grad_norm": 1.050858497619629, + "learning_rate": 8.779143704959729e-07, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8756442070007324, + "num_tokens": 81521571.0, + "step": 2072 + }, + { + "epoch": 0.2637069075181275, + "grad_norm": 1.1728639602661133, + "learning_rate": 8.783382789317507e-07, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8659827709197998, + "num_tokens": 81558383.0, + "step": 2073 + }, + { + "epoch": 0.26383411779671795, + "grad_norm": 1.202612042427063, + "learning_rate": 8.787621873675286e-07, + "loss": 0.4002, + "mean_token_accuracy": 0.8632158637046814, + "num_tokens": 81591251.0, + "step": 2074 + }, + { + "epoch": 0.2639613280753085, + "grad_norm": 1.1104077100753784, + "learning_rate": 8.791860958033065e-07, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8745869994163513, + "num_tokens": 81627516.0, + "step": 2075 + }, + { + "epoch": 0.264088538353899, + "grad_norm": 1.018442988395691, + "learning_rate": 8.796100042390842e-07, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8810967206954956, + "num_tokens": 81668418.0, + "step": 2076 + }, + { + "epoch": 0.2642157486324895, + "grad_norm": 1.1879041194915771, + "learning_rate": 8.800339126748622e-07, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8792501091957092, + "num_tokens": 81703176.0, + "step": 2077 + }, + { + "epoch": 0.26434295891108, + "grad_norm": 1.1738638877868652, + "learning_rate": 8.8045782111064e-07, + "loss": 0.4392, + "mean_token_accuracy": 0.8519102334976196, + "num_tokens": 81741023.0, + "step": 2078 + }, + { + "epoch": 0.26447016918967053, + "grad_norm": 1.0644633769989014, + "learning_rate": 8.808817295464179e-07, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8711122870445251, + "num_tokens": 81778882.0, + "step": 2079 + }, + { + "epoch": 0.26459737946826106, + "grad_norm": 1.158158302307129, + "learning_rate": 8.813056379821958e-07, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8751210570335388, + "num_tokens": 81813601.0, + "step": 2080 + }, + { + "epoch": 0.26472458974685154, + "grad_norm": 1.1655113697052002, + "learning_rate": 8.817295464179737e-07, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8687072992324829, + "num_tokens": 81849754.0, + "step": 2081 + }, + { + "epoch": 0.26485180002544206, + "grad_norm": 1.1461796760559082, + "learning_rate": 8.821534548537515e-07, + "loss": 0.4595, + "mean_token_accuracy": 0.8423453569412231, + "num_tokens": 81892284.0, + "step": 2082 + }, + { + "epoch": 0.2649790103040326, + "grad_norm": 1.024776577949524, + "learning_rate": 8.825773632895295e-07, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.873064398765564, + "num_tokens": 81934303.0, + "step": 2083 + }, + { + "epoch": 0.26510622058262306, + "grad_norm": 1.1995421648025513, + "learning_rate": 8.830012717253072e-07, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8740507364273071, + "num_tokens": 81973424.0, + "step": 2084 + }, + { + "epoch": 0.2652334308612136, + "grad_norm": 0.9976797103881836, + "learning_rate": 8.834251801610852e-07, + "loss": 0.3965, + "mean_token_accuracy": 0.8650413751602173, + "num_tokens": 82020198.0, + "step": 2085 + }, + { + "epoch": 0.2653606411398041, + "grad_norm": 1.143094539642334, + "learning_rate": 8.83849088596863e-07, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8780468702316284, + "num_tokens": 82058846.0, + "step": 2086 + }, + { + "epoch": 0.2654878514183946, + "grad_norm": 1.087628960609436, + "learning_rate": 8.842729970326409e-07, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8833835124969482, + "num_tokens": 82096821.0, + "step": 2087 + }, + { + "epoch": 0.2656150616969851, + "grad_norm": 1.2056552171707153, + "learning_rate": 8.846969054684188e-07, + "loss": 0.4421, + "mean_token_accuracy": 0.8550287485122681, + "num_tokens": 82139818.0, + "step": 2088 + }, + { + "epoch": 0.26574227197557565, + "grad_norm": 1.0246286392211914, + "learning_rate": 8.851208139041967e-07, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.880878210067749, + "num_tokens": 82180327.0, + "step": 2089 + }, + { + "epoch": 0.2658694822541661, + "grad_norm": 1.1785781383514404, + "learning_rate": 8.855447223399745e-07, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8651970028877258, + "num_tokens": 82217166.0, + "step": 2090 + }, + { + "epoch": 0.26599669253275665, + "grad_norm": 1.1804027557373047, + "learning_rate": 8.859686307757524e-07, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.855172336101532, + "num_tokens": 82257052.0, + "step": 2091 + }, + { + "epoch": 0.2661239028113472, + "grad_norm": 1.044222116470337, + "learning_rate": 8.863925392115302e-07, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8735274076461792, + "num_tokens": 82293493.0, + "step": 2092 + }, + { + "epoch": 0.26625111308993765, + "grad_norm": 1.0091798305511475, + "learning_rate": 8.868164476473082e-07, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8804155588150024, + "num_tokens": 82333431.0, + "step": 2093 + }, + { + "epoch": 0.2663783233685282, + "grad_norm": 1.0489622354507446, + "learning_rate": 8.87240356083086e-07, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8764086961746216, + "num_tokens": 82374482.0, + "step": 2094 + }, + { + "epoch": 0.2665055336471187, + "grad_norm": 1.109989047050476, + "learning_rate": 8.876642645188639e-07, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8599811792373657, + "num_tokens": 82414557.0, + "step": 2095 + }, + { + "epoch": 0.2666327439257092, + "grad_norm": 1.106918454170227, + "learning_rate": 8.880881729546418e-07, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8798927068710327, + "num_tokens": 82451562.0, + "step": 2096 + }, + { + "epoch": 0.2667599542042997, + "grad_norm": 0.9790241718292236, + "learning_rate": 8.885120813904197e-07, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.877922773361206, + "num_tokens": 82496063.0, + "step": 2097 + }, + { + "epoch": 0.26688716448289024, + "grad_norm": 1.1961734294891357, + "learning_rate": 8.889359898261976e-07, + "loss": 0.4416, + "mean_token_accuracy": 0.8528536558151245, + "num_tokens": 82531610.0, + "step": 2098 + }, + { + "epoch": 0.2670143747614807, + "grad_norm": 1.0829468965530396, + "learning_rate": 8.893598982619753e-07, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.875332236289978, + "num_tokens": 82571944.0, + "step": 2099 + }, + { + "epoch": 0.26714158504007124, + "grad_norm": 0.9626542925834656, + "learning_rate": 8.897838066977532e-07, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8769505023956299, + "num_tokens": 82621225.0, + "step": 2100 + }, + { + "epoch": 0.26726879531866177, + "grad_norm": 1.083703637123108, + "learning_rate": 8.902077151335311e-07, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8646528124809265, + "num_tokens": 82662449.0, + "step": 2101 + }, + { + "epoch": 0.26739600559725224, + "grad_norm": 1.1902145147323608, + "learning_rate": 8.90631623569309e-07, + "loss": 0.4529, + "mean_token_accuracy": 0.8461511731147766, + "num_tokens": 82701736.0, + "step": 2102 + }, + { + "epoch": 0.26752321587584277, + "grad_norm": 1.134821891784668, + "learning_rate": 8.910555320050868e-07, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8680604696273804, + "num_tokens": 82739442.0, + "step": 2103 + }, + { + "epoch": 0.2676504261544333, + "grad_norm": 0.9946224093437195, + "learning_rate": 8.914794404408648e-07, + "loss": 0.3821, + "mean_token_accuracy": 0.8709895610809326, + "num_tokens": 82780798.0, + "step": 2104 + }, + { + "epoch": 0.26777763643302377, + "grad_norm": 0.9481894373893738, + "learning_rate": 8.919033488766426e-07, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8857975602149963, + "num_tokens": 82821812.0, + "step": 2105 + }, + { + "epoch": 0.2679048467116143, + "grad_norm": 1.1451846361160278, + "learning_rate": 8.923272573124204e-07, + "loss": 0.4109, + "mean_token_accuracy": 0.8603634834289551, + "num_tokens": 82856936.0, + "step": 2106 + }, + { + "epoch": 0.2680320569902048, + "grad_norm": 1.031256079673767, + "learning_rate": 8.927511657481983e-07, + "loss": 0.4123, + "mean_token_accuracy": 0.8594740629196167, + "num_tokens": 82901855.0, + "step": 2107 + }, + { + "epoch": 0.2681592672687953, + "grad_norm": 1.1407395601272583, + "learning_rate": 8.931750741839762e-07, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8797383308410645, + "num_tokens": 82934700.0, + "step": 2108 + }, + { + "epoch": 0.2682864775473858, + "grad_norm": 1.1629947423934937, + "learning_rate": 8.935989826197541e-07, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8748295903205872, + "num_tokens": 82973553.0, + "step": 2109 + }, + { + "epoch": 0.26841368782597635, + "grad_norm": 1.0863584280014038, + "learning_rate": 8.94022891055532e-07, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8819589614868164, + "num_tokens": 83011036.0, + "step": 2110 + }, + { + "epoch": 0.2685408981045668, + "grad_norm": 1.0210367441177368, + "learning_rate": 8.944467994913098e-07, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8686565160751343, + "num_tokens": 83052740.0, + "step": 2111 + }, + { + "epoch": 0.26866810838315736, + "grad_norm": 1.0659798383712769, + "learning_rate": 8.948707079270878e-07, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8887782096862793, + "num_tokens": 83092069.0, + "step": 2112 + }, + { + "epoch": 0.2687953186617479, + "grad_norm": 1.1380666494369507, + "learning_rate": 8.952946163628656e-07, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8720200657844543, + "num_tokens": 83125459.0, + "step": 2113 + }, + { + "epoch": 0.26892252894033836, + "grad_norm": 1.017351746559143, + "learning_rate": 8.957185247986434e-07, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8846235275268555, + "num_tokens": 83163318.0, + "step": 2114 + }, + { + "epoch": 0.2690497392189289, + "grad_norm": 1.051440954208374, + "learning_rate": 8.961424332344213e-07, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8727186918258667, + "num_tokens": 83206511.0, + "step": 2115 + }, + { + "epoch": 0.2691769494975194, + "grad_norm": 1.0928294658660889, + "learning_rate": 8.965663416701992e-07, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8720014095306396, + "num_tokens": 83246051.0, + "step": 2116 + }, + { + "epoch": 0.2693041597761099, + "grad_norm": 1.0977805852890015, + "learning_rate": 8.969902501059771e-07, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8791570663452148, + "num_tokens": 83284081.0, + "step": 2117 + }, + { + "epoch": 0.2694313700547004, + "grad_norm": 0.9746372103691101, + "learning_rate": 8.97414158541755e-07, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8880236148834229, + "num_tokens": 83322985.0, + "step": 2118 + }, + { + "epoch": 0.26955858033329094, + "grad_norm": 1.1105153560638428, + "learning_rate": 8.978380669775328e-07, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8654713034629822, + "num_tokens": 83362329.0, + "step": 2119 + }, + { + "epoch": 0.2696857906118814, + "grad_norm": 1.135674238204956, + "learning_rate": 8.982619754133107e-07, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8638616800308228, + "num_tokens": 83400420.0, + "step": 2120 + }, + { + "epoch": 0.26981300089047194, + "grad_norm": 1.023443341255188, + "learning_rate": 8.986858838490886e-07, + "loss": 0.3915, + "mean_token_accuracy": 0.8674954175949097, + "num_tokens": 83445568.0, + "step": 2121 + }, + { + "epoch": 0.26994021116906247, + "grad_norm": 1.0409479141235352, + "learning_rate": 8.991097922848663e-07, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8760460019111633, + "num_tokens": 83488275.0, + "step": 2122 + }, + { + "epoch": 0.27006742144765294, + "grad_norm": 1.0597524642944336, + "learning_rate": 8.995337007206443e-07, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8711036443710327, + "num_tokens": 83530107.0, + "step": 2123 + }, + { + "epoch": 0.2701946317262435, + "grad_norm": 1.0927643775939941, + "learning_rate": 8.999576091564221e-07, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8785901665687561, + "num_tokens": 83567233.0, + "step": 2124 + }, + { + "epoch": 0.270321842004834, + "grad_norm": 1.153378963470459, + "learning_rate": 9.003815175922001e-07, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8697783946990967, + "num_tokens": 83600796.0, + "step": 2125 + }, + { + "epoch": 0.2704490522834245, + "grad_norm": 1.0413050651550293, + "learning_rate": 9.008054260279779e-07, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8744529485702515, + "num_tokens": 83643956.0, + "step": 2126 + }, + { + "epoch": 0.270576262562015, + "grad_norm": 1.0778452157974243, + "learning_rate": 9.012293344637558e-07, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8715881705284119, + "num_tokens": 83682091.0, + "step": 2127 + }, + { + "epoch": 0.27070347284060553, + "grad_norm": 1.019533395767212, + "learning_rate": 9.016532428995337e-07, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8790090680122375, + "num_tokens": 83720941.0, + "step": 2128 + }, + { + "epoch": 0.27083068311919606, + "grad_norm": 0.9669720530509949, + "learning_rate": 9.020771513353115e-07, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8674863576889038, + "num_tokens": 83764174.0, + "step": 2129 + }, + { + "epoch": 0.27095789339778653, + "grad_norm": 1.0959256887435913, + "learning_rate": 9.025010597710894e-07, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8665180206298828, + "num_tokens": 83802996.0, + "step": 2130 + }, + { + "epoch": 0.27108510367637706, + "grad_norm": 1.069995403289795, + "learning_rate": 9.029249682068673e-07, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.87590491771698, + "num_tokens": 83841595.0, + "step": 2131 + }, + { + "epoch": 0.2712123139549676, + "grad_norm": 1.0089086294174194, + "learning_rate": 9.033488766426451e-07, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8718090653419495, + "num_tokens": 83879897.0, + "step": 2132 + }, + { + "epoch": 0.27133952423355806, + "grad_norm": 1.1637557744979858, + "learning_rate": 9.037727850784231e-07, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8787305355072021, + "num_tokens": 83916334.0, + "step": 2133 + }, + { + "epoch": 0.2714667345121486, + "grad_norm": 1.0535589456558228, + "learning_rate": 9.041966935142009e-07, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8739062547683716, + "num_tokens": 83956829.0, + "step": 2134 + }, + { + "epoch": 0.2715939447907391, + "grad_norm": 0.9735077619552612, + "learning_rate": 9.046206019499788e-07, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8840683102607727, + "num_tokens": 83998907.0, + "step": 2135 + }, + { + "epoch": 0.2717211550693296, + "grad_norm": 1.1498873233795166, + "learning_rate": 9.050445103857567e-07, + "loss": 0.4162, + "mean_token_accuracy": 0.8635382056236267, + "num_tokens": 84039758.0, + "step": 2136 + }, + { + "epoch": 0.2718483653479201, + "grad_norm": 1.038495659828186, + "learning_rate": 9.054684188215344e-07, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8892556428909302, + "num_tokens": 84075048.0, + "step": 2137 + }, + { + "epoch": 0.27197557562651065, + "grad_norm": 1.0843173265457153, + "learning_rate": 9.058923272573124e-07, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8674425482749939, + "num_tokens": 84111454.0, + "step": 2138 + }, + { + "epoch": 0.2721027859051011, + "grad_norm": 1.0172215700149536, + "learning_rate": 9.063162356930902e-07, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8758734464645386, + "num_tokens": 84152150.0, + "step": 2139 + }, + { + "epoch": 0.27222999618369165, + "grad_norm": 1.1127701997756958, + "learning_rate": 9.067401441288681e-07, + "loss": 0.386, + "mean_token_accuracy": 0.8698368668556213, + "num_tokens": 84190349.0, + "step": 2140 + }, + { + "epoch": 0.2723572064622822, + "grad_norm": 1.0592308044433594, + "learning_rate": 9.07164052564646e-07, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8715532422065735, + "num_tokens": 84230457.0, + "step": 2141 + }, + { + "epoch": 0.27248441674087265, + "grad_norm": 1.089727520942688, + "learning_rate": 9.075879610004239e-07, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.8628520965576172, + "num_tokens": 84267740.0, + "step": 2142 + }, + { + "epoch": 0.2726116270194632, + "grad_norm": 1.0644865036010742, + "learning_rate": 9.080118694362017e-07, + "loss": 0.3949, + "mean_token_accuracy": 0.8656854629516602, + "num_tokens": 84311421.0, + "step": 2143 + }, + { + "epoch": 0.2727388372980537, + "grad_norm": 1.117187738418579, + "learning_rate": 9.084357778719796e-07, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8601968288421631, + "num_tokens": 84348591.0, + "step": 2144 + }, + { + "epoch": 0.2728660475766442, + "grad_norm": 1.0558929443359375, + "learning_rate": 9.088596863077574e-07, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8747103214263916, + "num_tokens": 84385877.0, + "step": 2145 + }, + { + "epoch": 0.2729932578552347, + "grad_norm": 1.1086406707763672, + "learning_rate": 9.092835947435354e-07, + "loss": 0.3809, + "mean_token_accuracy": 0.8674056529998779, + "num_tokens": 84424571.0, + "step": 2146 + }, + { + "epoch": 0.27312046813382523, + "grad_norm": 1.104306697845459, + "learning_rate": 9.097075031793132e-07, + "loss": 0.4185, + "mean_token_accuracy": 0.8595253229141235, + "num_tokens": 84462493.0, + "step": 2147 + }, + { + "epoch": 0.2732476784124157, + "grad_norm": 0.9934465289115906, + "learning_rate": 9.101314116150911e-07, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8874905109405518, + "num_tokens": 84500587.0, + "step": 2148 + }, + { + "epoch": 0.27337488869100623, + "grad_norm": 1.083702564239502, + "learning_rate": 9.10555320050869e-07, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8777258992195129, + "num_tokens": 84538282.0, + "step": 2149 + }, + { + "epoch": 0.27350209896959676, + "grad_norm": 0.9976405501365662, + "learning_rate": 9.109792284866469e-07, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8725482225418091, + "num_tokens": 84581772.0, + "step": 2150 + }, + { + "epoch": 0.27362930924818724, + "grad_norm": 1.0474908351898193, + "learning_rate": 9.114031369224247e-07, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.870226263999939, + "num_tokens": 84621737.0, + "step": 2151 + }, + { + "epoch": 0.27375651952677776, + "grad_norm": 1.1481716632843018, + "learning_rate": 9.118270453582026e-07, + "loss": 0.4339, + "mean_token_accuracy": 0.8590817451477051, + "num_tokens": 84661848.0, + "step": 2152 + }, + { + "epoch": 0.2738837298053683, + "grad_norm": 1.0723527669906616, + "learning_rate": 9.122509537939804e-07, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8708210587501526, + "num_tokens": 84705635.0, + "step": 2153 + }, + { + "epoch": 0.27401094008395877, + "grad_norm": 1.244349718093872, + "learning_rate": 9.126748622297584e-07, + "loss": 0.4231, + "mean_token_accuracy": 0.8536243438720703, + "num_tokens": 84743215.0, + "step": 2154 + }, + { + "epoch": 0.2741381503625493, + "grad_norm": 1.0987656116485596, + "learning_rate": 9.130987706655362e-07, + "loss": 0.3989, + "mean_token_accuracy": 0.8636625409126282, + "num_tokens": 84782056.0, + "step": 2155 + }, + { + "epoch": 0.2742653606411398, + "grad_norm": 1.0563685894012451, + "learning_rate": 9.135226791013141e-07, + "loss": 0.428, + "mean_token_accuracy": 0.8610773682594299, + "num_tokens": 84822348.0, + "step": 2156 + }, + { + "epoch": 0.2743925709197303, + "grad_norm": 1.2480047941207886, + "learning_rate": 9.13946587537092e-07, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8662303686141968, + "num_tokens": 84851379.0, + "step": 2157 + }, + { + "epoch": 0.2745197811983208, + "grad_norm": 1.110344409942627, + "learning_rate": 9.143704959728699e-07, + "loss": 0.3827, + "mean_token_accuracy": 0.8667744398117065, + "num_tokens": 84888899.0, + "step": 2158 + }, + { + "epoch": 0.27464699147691135, + "grad_norm": 1.1286847591400146, + "learning_rate": 9.147944044086476e-07, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.8595126867294312, + "num_tokens": 84922319.0, + "step": 2159 + }, + { + "epoch": 0.2747742017555018, + "grad_norm": 1.0130795240402222, + "learning_rate": 9.152183128444255e-07, + "loss": 0.4006, + "mean_token_accuracy": 0.8689537048339844, + "num_tokens": 84964436.0, + "step": 2160 + }, + { + "epoch": 0.27490141203409235, + "grad_norm": 1.157632827758789, + "learning_rate": 9.156422212802034e-07, + "loss": 0.4196, + "mean_token_accuracy": 0.8537070751190186, + "num_tokens": 85004632.0, + "step": 2161 + }, + { + "epoch": 0.2750286223126829, + "grad_norm": 1.0922632217407227, + "learning_rate": 9.160661297159813e-07, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8795958757400513, + "num_tokens": 85040781.0, + "step": 2162 + }, + { + "epoch": 0.27515583259127335, + "grad_norm": 1.0512100458145142, + "learning_rate": 9.164900381517592e-07, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8695080280303955, + "num_tokens": 85080368.0, + "step": 2163 + }, + { + "epoch": 0.2752830428698639, + "grad_norm": 1.2270450592041016, + "learning_rate": 9.16913946587537e-07, + "loss": 0.3774, + "mean_token_accuracy": 0.8693673014640808, + "num_tokens": 85123888.0, + "step": 2164 + }, + { + "epoch": 0.2754102531484544, + "grad_norm": 1.1724061965942383, + "learning_rate": 9.17337855023315e-07, + "loss": 0.3889, + "mean_token_accuracy": 0.8665800094604492, + "num_tokens": 85160656.0, + "step": 2165 + }, + { + "epoch": 0.2755374634270449, + "grad_norm": 1.0553356409072876, + "learning_rate": 9.177617634590928e-07, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.878174901008606, + "num_tokens": 85199638.0, + "step": 2166 + }, + { + "epoch": 0.2756646737056354, + "grad_norm": 1.0008938312530518, + "learning_rate": 9.181856718948706e-07, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8848495483398438, + "num_tokens": 85237390.0, + "step": 2167 + }, + { + "epoch": 0.27579188398422594, + "grad_norm": 1.1181104183197021, + "learning_rate": 9.186095803306485e-07, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8745054602622986, + "num_tokens": 85274627.0, + "step": 2168 + }, + { + "epoch": 0.2759190942628164, + "grad_norm": 1.0356876850128174, + "learning_rate": 9.190334887664264e-07, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8628653287887573, + "num_tokens": 85318379.0, + "step": 2169 + }, + { + "epoch": 0.27604630454140694, + "grad_norm": 1.2476840019226074, + "learning_rate": 9.194573972022043e-07, + "loss": 0.4643, + "mean_token_accuracy": 0.8505051136016846, + "num_tokens": 85354953.0, + "step": 2170 + }, + { + "epoch": 0.27617351481999747, + "grad_norm": 1.0535163879394531, + "learning_rate": 9.198813056379822e-07, + "loss": 0.4373, + "mean_token_accuracy": 0.8526242971420288, + "num_tokens": 85399725.0, + "step": 2171 + }, + { + "epoch": 0.27630072509858794, + "grad_norm": 1.221956491470337, + "learning_rate": 9.2030521407376e-07, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.8630882501602173, + "num_tokens": 85435771.0, + "step": 2172 + }, + { + "epoch": 0.27642793537717847, + "grad_norm": 1.1019079685211182, + "learning_rate": 9.20729122509538e-07, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8888911604881287, + "num_tokens": 85476205.0, + "step": 2173 + }, + { + "epoch": 0.276555145655769, + "grad_norm": 1.1173248291015625, + "learning_rate": 9.211530309453158e-07, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8673461079597473, + "num_tokens": 85516026.0, + "step": 2174 + }, + { + "epoch": 0.27668235593435947, + "grad_norm": 1.0849963426589966, + "learning_rate": 9.215769393810936e-07, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8701598644256592, + "num_tokens": 85553400.0, + "step": 2175 + }, + { + "epoch": 0.27680956621295, + "grad_norm": 1.1658281087875366, + "learning_rate": 9.220008478168715e-07, + "loss": 0.4786, + "mean_token_accuracy": 0.8409110903739929, + "num_tokens": 85594878.0, + "step": 2176 + }, + { + "epoch": 0.2769367764915405, + "grad_norm": 1.0373592376708984, + "learning_rate": 9.224247562526494e-07, + "loss": 0.3852, + "mean_token_accuracy": 0.865706205368042, + "num_tokens": 85636612.0, + "step": 2177 + }, + { + "epoch": 0.277063986770131, + "grad_norm": 1.0368411540985107, + "learning_rate": 9.228486646884273e-07, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8718631267547607, + "num_tokens": 85679947.0, + "step": 2178 + }, + { + "epoch": 0.2771911970487215, + "grad_norm": 1.0905158519744873, + "learning_rate": 9.232725731242052e-07, + "loss": 0.429, + "mean_token_accuracy": 0.8532183170318604, + "num_tokens": 85721224.0, + "step": 2179 + }, + { + "epoch": 0.27731840732731206, + "grad_norm": 1.1079552173614502, + "learning_rate": 9.23696481559983e-07, + "loss": 0.4039, + "mean_token_accuracy": 0.8614566326141357, + "num_tokens": 85760106.0, + "step": 2180 + }, + { + "epoch": 0.2774456176059026, + "grad_norm": 0.9890480041503906, + "learning_rate": 9.24120389995761e-07, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.877041220664978, + "num_tokens": 85802919.0, + "step": 2181 + }, + { + "epoch": 0.27757282788449306, + "grad_norm": 1.0450108051300049, + "learning_rate": 9.245442984315387e-07, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8744329214096069, + "num_tokens": 85839961.0, + "step": 2182 + }, + { + "epoch": 0.2777000381630836, + "grad_norm": 1.103043556213379, + "learning_rate": 9.249682068673165e-07, + "loss": 0.3984, + "mean_token_accuracy": 0.862436830997467, + "num_tokens": 85879441.0, + "step": 2183 + }, + { + "epoch": 0.2778272484416741, + "grad_norm": 1.0772745609283447, + "learning_rate": 9.253921153030945e-07, + "loss": 0.4229, + "mean_token_accuracy": 0.8576354384422302, + "num_tokens": 85921963.0, + "step": 2184 + }, + { + "epoch": 0.2779544587202646, + "grad_norm": 1.1018162965774536, + "learning_rate": 9.258160237388723e-07, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8775765299797058, + "num_tokens": 85958680.0, + "step": 2185 + }, + { + "epoch": 0.2780816689988551, + "grad_norm": 1.1284846067428589, + "learning_rate": 9.262399321746503e-07, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8724479079246521, + "num_tokens": 85994213.0, + "step": 2186 + }, + { + "epoch": 0.27820887927744564, + "grad_norm": 1.1087208986282349, + "learning_rate": 9.266638406104281e-07, + "loss": 0.4265, + "mean_token_accuracy": 0.8554626703262329, + "num_tokens": 86034049.0, + "step": 2187 + }, + { + "epoch": 0.2783360895560361, + "grad_norm": 1.1831656694412231, + "learning_rate": 9.27087749046206e-07, + "loss": 0.3897, + "mean_token_accuracy": 0.8672925233840942, + "num_tokens": 86065851.0, + "step": 2188 + }, + { + "epoch": 0.27846329983462664, + "grad_norm": 1.0790131092071533, + "learning_rate": 9.275116574819839e-07, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8711732625961304, + "num_tokens": 86103224.0, + "step": 2189 + }, + { + "epoch": 0.27859051011321717, + "grad_norm": 1.1481486558914185, + "learning_rate": 9.279355659177617e-07, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8727982044219971, + "num_tokens": 86138900.0, + "step": 2190 + }, + { + "epoch": 0.27871772039180764, + "grad_norm": 1.2113394737243652, + "learning_rate": 9.283594743535395e-07, + "loss": 0.4263, + "mean_token_accuracy": 0.8574514985084534, + "num_tokens": 86173462.0, + "step": 2191 + }, + { + "epoch": 0.2788449306703982, + "grad_norm": 1.0795481204986572, + "learning_rate": 9.287833827893175e-07, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8678770661354065, + "num_tokens": 86214022.0, + "step": 2192 + }, + { + "epoch": 0.2789721409489887, + "grad_norm": 1.2083055973052979, + "learning_rate": 9.292072912250953e-07, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8631640076637268, + "num_tokens": 86247596.0, + "step": 2193 + }, + { + "epoch": 0.2790993512275792, + "grad_norm": 0.9783240556716919, + "learning_rate": 9.296311996608733e-07, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8854063153266907, + "num_tokens": 86288317.0, + "step": 2194 + }, + { + "epoch": 0.2792265615061697, + "grad_norm": 1.1286718845367432, + "learning_rate": 9.300551080966511e-07, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8516685962677002, + "num_tokens": 86330363.0, + "step": 2195 + }, + { + "epoch": 0.27935377178476023, + "grad_norm": 1.1734648942947388, + "learning_rate": 9.30479016532429e-07, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8679683804512024, + "num_tokens": 86364970.0, + "step": 2196 + }, + { + "epoch": 0.2794809820633507, + "grad_norm": 1.0140748023986816, + "learning_rate": 9.309029249682068e-07, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.8719668984413147, + "num_tokens": 86404572.0, + "step": 2197 + }, + { + "epoch": 0.27960819234194123, + "grad_norm": 1.0776041746139526, + "learning_rate": 9.313268334039847e-07, + "loss": 0.3877, + "mean_token_accuracy": 0.8657635450363159, + "num_tokens": 86443586.0, + "step": 2198 + }, + { + "epoch": 0.27973540262053176, + "grad_norm": 0.984386146068573, + "learning_rate": 9.317507418397625e-07, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8880654573440552, + "num_tokens": 86483049.0, + "step": 2199 + }, + { + "epoch": 0.27986261289912223, + "grad_norm": 1.1285678148269653, + "learning_rate": 9.321746502755404e-07, + "loss": 0.4266, + "mean_token_accuracy": 0.85749351978302, + "num_tokens": 86524428.0, + "step": 2200 + }, + { + "epoch": 0.27998982317771276, + "grad_norm": 1.171066403388977, + "learning_rate": 9.325985587113183e-07, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8699909448623657, + "num_tokens": 86559776.0, + "step": 2201 + }, + { + "epoch": 0.2801170334563033, + "grad_norm": 1.1973884105682373, + "learning_rate": 9.330224671470962e-07, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8687044978141785, + "num_tokens": 86593957.0, + "step": 2202 + }, + { + "epoch": 0.28024424373489376, + "grad_norm": 1.2521259784698486, + "learning_rate": 9.334463755828741e-07, + "loss": 0.4151, + "mean_token_accuracy": 0.8567509055137634, + "num_tokens": 86625810.0, + "step": 2203 + }, + { + "epoch": 0.2803714540134843, + "grad_norm": 1.1123125553131104, + "learning_rate": 9.338702840186519e-07, + "loss": 0.4223, + "mean_token_accuracy": 0.8539055585861206, + "num_tokens": 86665639.0, + "step": 2204 + }, + { + "epoch": 0.2804986642920748, + "grad_norm": 1.0951874256134033, + "learning_rate": 9.342941924544298e-07, + "loss": 0.3984, + "mean_token_accuracy": 0.8625831604003906, + "num_tokens": 86706454.0, + "step": 2205 + }, + { + "epoch": 0.2806258745706653, + "grad_norm": 1.0500555038452148, + "learning_rate": 9.347181008902076e-07, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8863060474395752, + "num_tokens": 86743686.0, + "step": 2206 + }, + { + "epoch": 0.2807530848492558, + "grad_norm": 1.110966444015503, + "learning_rate": 9.351420093259855e-07, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8771623373031616, + "num_tokens": 86777729.0, + "step": 2207 + }, + { + "epoch": 0.28088029512784635, + "grad_norm": 1.1458144187927246, + "learning_rate": 9.355659177617634e-07, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8754528164863586, + "num_tokens": 86809610.0, + "step": 2208 + }, + { + "epoch": 0.2810075054064368, + "grad_norm": 0.9447133541107178, + "learning_rate": 9.359898261975413e-07, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8856521844863892, + "num_tokens": 86852381.0, + "step": 2209 + }, + { + "epoch": 0.28113471568502735, + "grad_norm": 1.1180394887924194, + "learning_rate": 9.364137346333192e-07, + "loss": 0.4497, + "mean_token_accuracy": 0.8525532484054565, + "num_tokens": 86893127.0, + "step": 2210 + }, + { + "epoch": 0.2812619259636179, + "grad_norm": 1.109177827835083, + "learning_rate": 9.368376430690971e-07, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8755106925964355, + "num_tokens": 86927129.0, + "step": 2211 + }, + { + "epoch": 0.28138913624220835, + "grad_norm": 1.3002681732177734, + "learning_rate": 9.372615515048749e-07, + "loss": 0.4054, + "mean_token_accuracy": 0.8616270422935486, + "num_tokens": 86962980.0, + "step": 2212 + }, + { + "epoch": 0.2815163465207989, + "grad_norm": 1.0331178903579712, + "learning_rate": 9.376854599406528e-07, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8608540892601013, + "num_tokens": 87008584.0, + "step": 2213 + }, + { + "epoch": 0.2816435567993894, + "grad_norm": 1.169122338294983, + "learning_rate": 9.381093683764306e-07, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8636462092399597, + "num_tokens": 87045331.0, + "step": 2214 + }, + { + "epoch": 0.2817707670779799, + "grad_norm": 0.988452136516571, + "learning_rate": 9.385332768122085e-07, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.872549295425415, + "num_tokens": 87087178.0, + "step": 2215 + }, + { + "epoch": 0.2818979773565704, + "grad_norm": 0.9927504062652588, + "learning_rate": 9.389571852479864e-07, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8756647109985352, + "num_tokens": 87129462.0, + "step": 2216 + }, + { + "epoch": 0.28202518763516093, + "grad_norm": 1.0653667449951172, + "learning_rate": 9.393810936837643e-07, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8720066547393799, + "num_tokens": 87170194.0, + "step": 2217 + }, + { + "epoch": 0.2821523979137514, + "grad_norm": 1.0535284280776978, + "learning_rate": 9.398050021195422e-07, + "loss": 0.4013, + "mean_token_accuracy": 0.8651623725891113, + "num_tokens": 87212619.0, + "step": 2218 + }, + { + "epoch": 0.28227960819234194, + "grad_norm": 1.0089054107666016, + "learning_rate": 9.402289105553201e-07, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8762810826301575, + "num_tokens": 87256798.0, + "step": 2219 + }, + { + "epoch": 0.28240681847093246, + "grad_norm": 1.013358235359192, + "learning_rate": 9.406528189910978e-07, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8754903078079224, + "num_tokens": 87294999.0, + "step": 2220 + }, + { + "epoch": 0.28253402874952294, + "grad_norm": 0.985007107257843, + "learning_rate": 9.410767274268757e-07, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8777279257774353, + "num_tokens": 87335378.0, + "step": 2221 + }, + { + "epoch": 0.28266123902811346, + "grad_norm": 1.135064721107483, + "learning_rate": 9.415006358626536e-07, + "loss": 0.4411, + "mean_token_accuracy": 0.8482440710067749, + "num_tokens": 87376490.0, + "step": 2222 + }, + { + "epoch": 0.282788449306704, + "grad_norm": 1.216110348701477, + "learning_rate": 9.419245442984314e-07, + "loss": 0.435, + "mean_token_accuracy": 0.8522893190383911, + "num_tokens": 87412635.0, + "step": 2223 + }, + { + "epoch": 0.28291565958529447, + "grad_norm": 1.188376784324646, + "learning_rate": 9.423484527342094e-07, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8678309917449951, + "num_tokens": 87448099.0, + "step": 2224 + }, + { + "epoch": 0.283042869863885, + "grad_norm": 1.1142685413360596, + "learning_rate": 9.427723611699872e-07, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.867160975933075, + "num_tokens": 87483289.0, + "step": 2225 + }, + { + "epoch": 0.2831700801424755, + "grad_norm": 1.0864613056182861, + "learning_rate": 9.431962696057652e-07, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8657400012016296, + "num_tokens": 87527959.0, + "step": 2226 + }, + { + "epoch": 0.283297290421066, + "grad_norm": 1.1117109060287476, + "learning_rate": 9.43620178041543e-07, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8808349370956421, + "num_tokens": 87566134.0, + "step": 2227 + }, + { + "epoch": 0.2834245006996565, + "grad_norm": 1.0205645561218262, + "learning_rate": 9.440440864773208e-07, + "loss": 0.3871, + "mean_token_accuracy": 0.8668146133422852, + "num_tokens": 87604138.0, + "step": 2228 + }, + { + "epoch": 0.28355171097824705, + "grad_norm": 1.0782850980758667, + "learning_rate": 9.444679949130987e-07, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8622792363166809, + "num_tokens": 87646736.0, + "step": 2229 + }, + { + "epoch": 0.2836789212568376, + "grad_norm": 1.151391625404358, + "learning_rate": 9.448919033488766e-07, + "loss": 0.4129, + "mean_token_accuracy": 0.8602139949798584, + "num_tokens": 87684064.0, + "step": 2230 + }, + { + "epoch": 0.28380613153542805, + "grad_norm": 1.0861256122589111, + "learning_rate": 9.453158117846544e-07, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8626558780670166, + "num_tokens": 87723241.0, + "step": 2231 + }, + { + "epoch": 0.2839333418140186, + "grad_norm": 1.2006261348724365, + "learning_rate": 9.457397202204324e-07, + "loss": 0.4274, + "mean_token_accuracy": 0.8555296659469604, + "num_tokens": 87766619.0, + "step": 2232 + }, + { + "epoch": 0.2840605520926091, + "grad_norm": 1.005506157875061, + "learning_rate": 9.461636286562102e-07, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8825793266296387, + "num_tokens": 87803835.0, + "step": 2233 + }, + { + "epoch": 0.2841877623711996, + "grad_norm": 1.1113628149032593, + "learning_rate": 9.465875370919882e-07, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8604937791824341, + "num_tokens": 87842983.0, + "step": 2234 + }, + { + "epoch": 0.2843149726497901, + "grad_norm": 1.1556239128112793, + "learning_rate": 9.470114455277659e-07, + "loss": 0.4108, + "mean_token_accuracy": 0.8597062826156616, + "num_tokens": 87879374.0, + "step": 2235 + }, + { + "epoch": 0.28444218292838064, + "grad_norm": 1.1133630275726318, + "learning_rate": 9.474353539635438e-07, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8705298900604248, + "num_tokens": 87922882.0, + "step": 2236 + }, + { + "epoch": 0.2845693932069711, + "grad_norm": 1.0716629028320312, + "learning_rate": 9.478592623993217e-07, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8712859153747559, + "num_tokens": 87956501.0, + "step": 2237 + }, + { + "epoch": 0.28469660348556164, + "grad_norm": 1.0963960886001587, + "learning_rate": 9.482831708350996e-07, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8730554580688477, + "num_tokens": 87996541.0, + "step": 2238 + }, + { + "epoch": 0.28482381376415217, + "grad_norm": 1.1906414031982422, + "learning_rate": 9.487070792708775e-07, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8580949306488037, + "num_tokens": 88037055.0, + "step": 2239 + }, + { + "epoch": 0.28495102404274264, + "grad_norm": 0.9771815538406372, + "learning_rate": 9.491309877066554e-07, + "loss": 0.3973, + "mean_token_accuracy": 0.8639047145843506, + "num_tokens": 88081667.0, + "step": 2240 + }, + { + "epoch": 0.28507823432133317, + "grad_norm": 1.0891644954681396, + "learning_rate": 9.495548961424332e-07, + "loss": 0.4189, + "mean_token_accuracy": 0.8584082722663879, + "num_tokens": 88125618.0, + "step": 2241 + }, + { + "epoch": 0.2852054445999237, + "grad_norm": 1.104000449180603, + "learning_rate": 9.499788045782111e-07, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8683722019195557, + "num_tokens": 88163614.0, + "step": 2242 + }, + { + "epoch": 0.28533265487851417, + "grad_norm": 1.0320605039596558, + "learning_rate": 9.504027130139889e-07, + "loss": 0.4054, + "mean_token_accuracy": 0.8633755445480347, + "num_tokens": 88207101.0, + "step": 2243 + }, + { + "epoch": 0.2854598651571047, + "grad_norm": 1.0686367750167847, + "learning_rate": 9.508266214497667e-07, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8778268694877625, + "num_tokens": 88244918.0, + "step": 2244 + }, + { + "epoch": 0.2855870754356952, + "grad_norm": 0.9890758395195007, + "learning_rate": 9.512505298855447e-07, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8728591203689575, + "num_tokens": 88289858.0, + "step": 2245 + }, + { + "epoch": 0.2857142857142857, + "grad_norm": 1.032015323638916, + "learning_rate": 9.516744383213225e-07, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8819465637207031, + "num_tokens": 88327348.0, + "step": 2246 + }, + { + "epoch": 0.2858414959928762, + "grad_norm": 1.1067757606506348, + "learning_rate": 9.520983467571005e-07, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.8619284629821777, + "num_tokens": 88368130.0, + "step": 2247 + }, + { + "epoch": 0.28596870627146675, + "grad_norm": 1.226203441619873, + "learning_rate": 9.525222551928783e-07, + "loss": 0.442, + "mean_token_accuracy": 0.8581711053848267, + "num_tokens": 88408373.0, + "step": 2248 + }, + { + "epoch": 0.2860959165500572, + "grad_norm": 1.1043157577514648, + "learning_rate": 9.529461636286562e-07, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8779809474945068, + "num_tokens": 88440521.0, + "step": 2249 + }, + { + "epoch": 0.28622312682864776, + "grad_norm": 1.0435301065444946, + "learning_rate": 9.533700720644341e-07, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.88359534740448, + "num_tokens": 88477850.0, + "step": 2250 + }, + { + "epoch": 0.2863503371072383, + "grad_norm": 1.1063874959945679, + "learning_rate": 9.537939805002118e-07, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8694412708282471, + "num_tokens": 88521241.0, + "step": 2251 + }, + { + "epoch": 0.28647754738582876, + "grad_norm": 1.070014476776123, + "learning_rate": 9.542178889359898e-07, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.8744803071022034, + "num_tokens": 88559633.0, + "step": 2252 + }, + { + "epoch": 0.2866047576644193, + "grad_norm": 1.0840539932250977, + "learning_rate": 9.546417973717677e-07, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8670556545257568, + "num_tokens": 88600073.0, + "step": 2253 + }, + { + "epoch": 0.2867319679430098, + "grad_norm": 1.0033282041549683, + "learning_rate": 9.550657058075455e-07, + "loss": 0.4021, + "mean_token_accuracy": 0.8645021915435791, + "num_tokens": 88645457.0, + "step": 2254 + }, + { + "epoch": 0.2868591782216003, + "grad_norm": 1.066393256187439, + "learning_rate": 9.554896142433234e-07, + "loss": 0.4126, + "mean_token_accuracy": 0.8570584058761597, + "num_tokens": 88684332.0, + "step": 2255 + }, + { + "epoch": 0.2869863885001908, + "grad_norm": 1.1522972583770752, + "learning_rate": 9.559135226791012e-07, + "loss": 0.4274, + "mean_token_accuracy": 0.8517202734947205, + "num_tokens": 88723817.0, + "step": 2256 + }, + { + "epoch": 0.28711359877878134, + "grad_norm": 0.9800119996070862, + "learning_rate": 9.563374311148793e-07, + "loss": 0.4086, + "mean_token_accuracy": 0.8612978458404541, + "num_tokens": 88773953.0, + "step": 2257 + }, + { + "epoch": 0.2872408090573718, + "grad_norm": 1.101036787033081, + "learning_rate": 9.56761339550657e-07, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8743535280227661, + "num_tokens": 88805985.0, + "step": 2258 + }, + { + "epoch": 0.28736801933596234, + "grad_norm": 0.9795686602592468, + "learning_rate": 9.57185247986435e-07, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8771933317184448, + "num_tokens": 88845098.0, + "step": 2259 + }, + { + "epoch": 0.28749522961455287, + "grad_norm": 1.0459080934524536, + "learning_rate": 9.576091564222128e-07, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.884503960609436, + "num_tokens": 88883347.0, + "step": 2260 + }, + { + "epoch": 0.28762243989314334, + "grad_norm": 1.104146122932434, + "learning_rate": 9.580330648579906e-07, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.8617570400238037, + "num_tokens": 88921934.0, + "step": 2261 + }, + { + "epoch": 0.2877496501717339, + "grad_norm": 1.1079659461975098, + "learning_rate": 9.584569732937685e-07, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.8646738529205322, + "num_tokens": 88962589.0, + "step": 2262 + }, + { + "epoch": 0.2878768604503244, + "grad_norm": 1.093468427658081, + "learning_rate": 9.588808817295463e-07, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8641610145568848, + "num_tokens": 88997361.0, + "step": 2263 + }, + { + "epoch": 0.2880040707289149, + "grad_norm": 1.080027461051941, + "learning_rate": 9.593047901653242e-07, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8674639463424683, + "num_tokens": 89032812.0, + "step": 2264 + }, + { + "epoch": 0.2881312810075054, + "grad_norm": 1.0921580791473389, + "learning_rate": 9.597286986011022e-07, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8792405128479004, + "num_tokens": 89070180.0, + "step": 2265 + }, + { + "epoch": 0.28825849128609593, + "grad_norm": 1.247556447982788, + "learning_rate": 9.601526070368799e-07, + "loss": 0.4244, + "mean_token_accuracy": 0.8568801879882812, + "num_tokens": 89108001.0, + "step": 2266 + }, + { + "epoch": 0.2883857015646864, + "grad_norm": 1.0990556478500366, + "learning_rate": 9.60576515472658e-07, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8701488971710205, + "num_tokens": 89145302.0, + "step": 2267 + }, + { + "epoch": 0.28851291184327693, + "grad_norm": 1.0921891927719116, + "learning_rate": 9.610004239084358e-07, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8678896427154541, + "num_tokens": 89187408.0, + "step": 2268 + }, + { + "epoch": 0.28864012212186746, + "grad_norm": 1.2315282821655273, + "learning_rate": 9.614243323442136e-07, + "loss": 0.4442, + "mean_token_accuracy": 0.8511289358139038, + "num_tokens": 89225703.0, + "step": 2269 + }, + { + "epoch": 0.28876733240045793, + "grad_norm": 1.098543405532837, + "learning_rate": 9.618482407799915e-07, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8744168877601624, + "num_tokens": 89262711.0, + "step": 2270 + }, + { + "epoch": 0.28889454267904846, + "grad_norm": 1.0154814720153809, + "learning_rate": 9.622721492157693e-07, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8846200704574585, + "num_tokens": 89302273.0, + "step": 2271 + }, + { + "epoch": 0.289021752957639, + "grad_norm": 1.269215703010559, + "learning_rate": 9.626960576515472e-07, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.869809627532959, + "num_tokens": 89334300.0, + "step": 2272 + }, + { + "epoch": 0.28914896323622946, + "grad_norm": 1.0612881183624268, + "learning_rate": 9.63119966087325e-07, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8746315240859985, + "num_tokens": 89373432.0, + "step": 2273 + }, + { + "epoch": 0.28927617351482, + "grad_norm": 1.002022624015808, + "learning_rate": 9.635438745231029e-07, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8754141330718994, + "num_tokens": 89414940.0, + "step": 2274 + }, + { + "epoch": 0.2894033837934105, + "grad_norm": 1.137790322303772, + "learning_rate": 9.63967782958881e-07, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8616568446159363, + "num_tokens": 89454033.0, + "step": 2275 + }, + { + "epoch": 0.289530594072001, + "grad_norm": 1.1519482135772705, + "learning_rate": 9.643916913946588e-07, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.874415397644043, + "num_tokens": 89490047.0, + "step": 2276 + }, + { + "epoch": 0.2896578043505915, + "grad_norm": 0.9911360144615173, + "learning_rate": 9.648155998304366e-07, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8840028643608093, + "num_tokens": 89530250.0, + "step": 2277 + }, + { + "epoch": 0.28978501462918205, + "grad_norm": 1.0296050310134888, + "learning_rate": 9.652395082662145e-07, + "loss": 0.4223, + "mean_token_accuracy": 0.8556735515594482, + "num_tokens": 89575172.0, + "step": 2278 + }, + { + "epoch": 0.2899122249077726, + "grad_norm": 1.145063877105713, + "learning_rate": 9.656634167019923e-07, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8633549213409424, + "num_tokens": 89613470.0, + "step": 2279 + }, + { + "epoch": 0.29003943518636305, + "grad_norm": 1.1131185293197632, + "learning_rate": 9.660873251377701e-07, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8630147576332092, + "num_tokens": 89653756.0, + "step": 2280 + }, + { + "epoch": 0.2901666454649536, + "grad_norm": 1.2041429281234741, + "learning_rate": 9.66511233573548e-07, + "loss": 0.4206, + "mean_token_accuracy": 0.859310507774353, + "num_tokens": 89690718.0, + "step": 2281 + }, + { + "epoch": 0.2902938557435441, + "grad_norm": 1.0490471124649048, + "learning_rate": 9.669351420093258e-07, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8749528527259827, + "num_tokens": 89725882.0, + "step": 2282 + }, + { + "epoch": 0.2904210660221346, + "grad_norm": 1.1684287786483765, + "learning_rate": 9.67359050445104e-07, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8674309849739075, + "num_tokens": 89759157.0, + "step": 2283 + }, + { + "epoch": 0.2905482763007251, + "grad_norm": 1.0998185873031616, + "learning_rate": 9.677829588808817e-07, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8690073490142822, + "num_tokens": 89792061.0, + "step": 2284 + }, + { + "epoch": 0.29067548657931563, + "grad_norm": 1.2404654026031494, + "learning_rate": 9.682068673166596e-07, + "loss": 0.4302, + "mean_token_accuracy": 0.8598119020462036, + "num_tokens": 89826666.0, + "step": 2285 + }, + { + "epoch": 0.2908026968579061, + "grad_norm": 1.0888439416885376, + "learning_rate": 9.686307757524374e-07, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8719403147697449, + "num_tokens": 89866187.0, + "step": 2286 + }, + { + "epoch": 0.29092990713649663, + "grad_norm": 0.9387131333351135, + "learning_rate": 9.690546841882153e-07, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8903568983078003, + "num_tokens": 89904295.0, + "step": 2287 + }, + { + "epoch": 0.29105711741508716, + "grad_norm": 1.1446771621704102, + "learning_rate": 9.694785926239931e-07, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8692340850830078, + "num_tokens": 89945721.0, + "step": 2288 + }, + { + "epoch": 0.29118432769367764, + "grad_norm": 1.2177380323410034, + "learning_rate": 9.69902501059771e-07, + "loss": 0.4215, + "mean_token_accuracy": 0.8571077585220337, + "num_tokens": 89981362.0, + "step": 2289 + }, + { + "epoch": 0.29131153797226816, + "grad_norm": 1.1346673965454102, + "learning_rate": 9.703264094955488e-07, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8638453483581543, + "num_tokens": 90021300.0, + "step": 2290 + }, + { + "epoch": 0.2914387482508587, + "grad_norm": 1.036142349243164, + "learning_rate": 9.707503179313269e-07, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8754515647888184, + "num_tokens": 90063108.0, + "step": 2291 + }, + { + "epoch": 0.29156595852944917, + "grad_norm": 1.0654789209365845, + "learning_rate": 9.711742263671047e-07, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8749201893806458, + "num_tokens": 90102173.0, + "step": 2292 + }, + { + "epoch": 0.2916931688080397, + "grad_norm": 1.0516948699951172, + "learning_rate": 9.715981348028826e-07, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8713341951370239, + "num_tokens": 90144055.0, + "step": 2293 + }, + { + "epoch": 0.2918203790866302, + "grad_norm": 1.1064203977584839, + "learning_rate": 9.720220432386604e-07, + "loss": 0.3774, + "mean_token_accuracy": 0.8731765747070312, + "num_tokens": 90178129.0, + "step": 2294 + }, + { + "epoch": 0.2919475893652207, + "grad_norm": 0.9937574863433838, + "learning_rate": 9.724459516744383e-07, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8784838914871216, + "num_tokens": 90219061.0, + "step": 2295 + }, + { + "epoch": 0.2920747996438112, + "grad_norm": 1.0137184858322144, + "learning_rate": 9.728698601102161e-07, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8827190399169922, + "num_tokens": 90259533.0, + "step": 2296 + }, + { + "epoch": 0.29220200992240175, + "grad_norm": 1.1733009815216064, + "learning_rate": 9.73293768545994e-07, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8649978637695312, + "num_tokens": 90294213.0, + "step": 2297 + }, + { + "epoch": 0.2923292202009922, + "grad_norm": 1.009032130241394, + "learning_rate": 9.737176769817718e-07, + "loss": 0.4021, + "mean_token_accuracy": 0.8637798428535461, + "num_tokens": 90340838.0, + "step": 2298 + }, + { + "epoch": 0.29245643047958275, + "grad_norm": 1.1858530044555664, + "learning_rate": 9.741415854175499e-07, + "loss": 0.4496, + "mean_token_accuracy": 0.8521687984466553, + "num_tokens": 90379194.0, + "step": 2299 + }, + { + "epoch": 0.2925836407581733, + "grad_norm": 1.288123607635498, + "learning_rate": 9.745654938533277e-07, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8646678924560547, + "num_tokens": 90417373.0, + "step": 2300 + }, + { + "epoch": 0.29271085103676375, + "grad_norm": 1.0817874670028687, + "learning_rate": 9.749894022891056e-07, + "loss": 0.4161, + "mean_token_accuracy": 0.8595032691955566, + "num_tokens": 90458269.0, + "step": 2301 + }, + { + "epoch": 0.2928380613153543, + "grad_norm": 1.0445998907089233, + "learning_rate": 9.754133107248834e-07, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8793520927429199, + "num_tokens": 90498217.0, + "step": 2302 + }, + { + "epoch": 0.2929652715939448, + "grad_norm": 1.1749427318572998, + "learning_rate": 9.758372191606612e-07, + "loss": 0.4333, + "mean_token_accuracy": 0.8524117469787598, + "num_tokens": 90535509.0, + "step": 2303 + }, + { + "epoch": 0.2930924818725353, + "grad_norm": 0.9875362515449524, + "learning_rate": 9.76261127596439e-07, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8848035335540771, + "num_tokens": 90572059.0, + "step": 2304 + }, + { + "epoch": 0.2932196921511258, + "grad_norm": 1.1718881130218506, + "learning_rate": 9.76685036032217e-07, + "loss": 0.4124, + "mean_token_accuracy": 0.8598858118057251, + "num_tokens": 90609588.0, + "step": 2305 + }, + { + "epoch": 0.29334690242971634, + "grad_norm": 1.0234066247940063, + "learning_rate": 9.771089444679948e-07, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8746296763420105, + "num_tokens": 90652361.0, + "step": 2306 + }, + { + "epoch": 0.2934741127083068, + "grad_norm": 1.1716275215148926, + "learning_rate": 9.775328529037728e-07, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8662065267562866, + "num_tokens": 90690484.0, + "step": 2307 + }, + { + "epoch": 0.29360132298689734, + "grad_norm": 1.2124227285385132, + "learning_rate": 9.779567613395507e-07, + "loss": 0.4065, + "mean_token_accuracy": 0.8630495071411133, + "num_tokens": 90723362.0, + "step": 2308 + }, + { + "epoch": 0.29372853326548787, + "grad_norm": 1.0948541164398193, + "learning_rate": 9.783806697753285e-07, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8735096454620361, + "num_tokens": 90761445.0, + "step": 2309 + }, + { + "epoch": 0.29385574354407834, + "grad_norm": 1.0548039674758911, + "learning_rate": 9.788045782111064e-07, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8773031234741211, + "num_tokens": 90806129.0, + "step": 2310 + }, + { + "epoch": 0.29398295382266887, + "grad_norm": 0.9899526238441467, + "learning_rate": 9.792284866468842e-07, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8788550496101379, + "num_tokens": 90844916.0, + "step": 2311 + }, + { + "epoch": 0.2941101641012594, + "grad_norm": 1.0889332294464111, + "learning_rate": 9.79652395082662e-07, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8782749772071838, + "num_tokens": 90878084.0, + "step": 2312 + }, + { + "epoch": 0.29423737437984987, + "grad_norm": 1.1656380891799927, + "learning_rate": 9.8007630351844e-07, + "loss": 0.4139, + "mean_token_accuracy": 0.8610816597938538, + "num_tokens": 90912222.0, + "step": 2313 + }, + { + "epoch": 0.2943645846584404, + "grad_norm": 1.1866952180862427, + "learning_rate": 9.805002119542178e-07, + "loss": 0.4314, + "mean_token_accuracy": 0.856032133102417, + "num_tokens": 90948638.0, + "step": 2314 + }, + { + "epoch": 0.2944917949370309, + "grad_norm": 1.0251275300979614, + "learning_rate": 9.809241203899958e-07, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8717648983001709, + "num_tokens": 90991530.0, + "step": 2315 + }, + { + "epoch": 0.2946190052156214, + "grad_norm": 1.1222416162490845, + "learning_rate": 9.813480288257737e-07, + "loss": 0.4082, + "mean_token_accuracy": 0.855044960975647, + "num_tokens": 91027221.0, + "step": 2316 + }, + { + "epoch": 0.2947462154942119, + "grad_norm": 0.9752612113952637, + "learning_rate": 9.817719372615515e-07, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.875520646572113, + "num_tokens": 91067093.0, + "step": 2317 + }, + { + "epoch": 0.29487342577280246, + "grad_norm": 1.1065161228179932, + "learning_rate": 9.821958456973294e-07, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8848441243171692, + "num_tokens": 91102325.0, + "step": 2318 + }, + { + "epoch": 0.29500063605139293, + "grad_norm": 1.0623600482940674, + "learning_rate": 9.826197541331072e-07, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8824939727783203, + "num_tokens": 91138801.0, + "step": 2319 + }, + { + "epoch": 0.29512784632998346, + "grad_norm": 1.088558316230774, + "learning_rate": 9.83043662568885e-07, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8685746788978577, + "num_tokens": 91178772.0, + "step": 2320 + }, + { + "epoch": 0.295255056608574, + "grad_norm": 0.9992701411247253, + "learning_rate": 9.83467571004663e-07, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8770980834960938, + "num_tokens": 91220812.0, + "step": 2321 + }, + { + "epoch": 0.29538226688716446, + "grad_norm": 1.0488382577896118, + "learning_rate": 9.838914794404407e-07, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8843122720718384, + "num_tokens": 91263519.0, + "step": 2322 + }, + { + "epoch": 0.295509477165755, + "grad_norm": 1.2348084449768066, + "learning_rate": 9.843153878762188e-07, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.864612340927124, + "num_tokens": 91301593.0, + "step": 2323 + }, + { + "epoch": 0.2956366874443455, + "grad_norm": 1.079870343208313, + "learning_rate": 9.847392963119966e-07, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8746061325073242, + "num_tokens": 91341186.0, + "step": 2324 + }, + { + "epoch": 0.295763897722936, + "grad_norm": 0.9820489883422852, + "learning_rate": 9.851632047477745e-07, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8715592622756958, + "num_tokens": 91385204.0, + "step": 2325 + }, + { + "epoch": 0.2958911080015265, + "grad_norm": 0.9971555471420288, + "learning_rate": 9.855871131835523e-07, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8866339921951294, + "num_tokens": 91422099.0, + "step": 2326 + }, + { + "epoch": 0.29601831828011704, + "grad_norm": 1.0407432317733765, + "learning_rate": 9.860110216193302e-07, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.882110595703125, + "num_tokens": 91463820.0, + "step": 2327 + }, + { + "epoch": 0.2961455285587075, + "grad_norm": 1.05586576461792, + "learning_rate": 9.86434930055108e-07, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.883070170879364, + "num_tokens": 91498171.0, + "step": 2328 + }, + { + "epoch": 0.29627273883729804, + "grad_norm": 1.208361268043518, + "learning_rate": 9.868588384908859e-07, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.882908284664154, + "num_tokens": 91534181.0, + "step": 2329 + }, + { + "epoch": 0.2963999491158886, + "grad_norm": 1.012258529663086, + "learning_rate": 9.872827469266637e-07, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8799505233764648, + "num_tokens": 91576269.0, + "step": 2330 + }, + { + "epoch": 0.2965271593944791, + "grad_norm": 1.0563606023788452, + "learning_rate": 9.877066553624418e-07, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8766524791717529, + "num_tokens": 91613814.0, + "step": 2331 + }, + { + "epoch": 0.2966543696730696, + "grad_norm": 0.9708774089813232, + "learning_rate": 9.881305637982196e-07, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8739006519317627, + "num_tokens": 91655578.0, + "step": 2332 + }, + { + "epoch": 0.2967815799516601, + "grad_norm": 1.0563337802886963, + "learning_rate": 9.885544722339975e-07, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8742228150367737, + "num_tokens": 91692060.0, + "step": 2333 + }, + { + "epoch": 0.29690879023025063, + "grad_norm": 1.0171749591827393, + "learning_rate": 9.889783806697753e-07, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8814986348152161, + "num_tokens": 91729509.0, + "step": 2334 + }, + { + "epoch": 0.2970360005088411, + "grad_norm": 0.9980970621109009, + "learning_rate": 9.894022891055532e-07, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8845759034156799, + "num_tokens": 91767178.0, + "step": 2335 + }, + { + "epoch": 0.29716321078743163, + "grad_norm": 1.0496834516525269, + "learning_rate": 9.89826197541331e-07, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8896517157554626, + "num_tokens": 91801652.0, + "step": 2336 + }, + { + "epoch": 0.29729042106602216, + "grad_norm": 1.1436207294464111, + "learning_rate": 9.902501059771089e-07, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.8697535395622253, + "num_tokens": 91837300.0, + "step": 2337 + }, + { + "epoch": 0.29741763134461263, + "grad_norm": 1.1063536405563354, + "learning_rate": 9.906740144128867e-07, + "loss": 0.3833, + "mean_token_accuracy": 0.864055871963501, + "num_tokens": 91875456.0, + "step": 2338 + }, + { + "epoch": 0.29754484162320316, + "grad_norm": 1.043113112449646, + "learning_rate": 9.910979228486648e-07, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8850125074386597, + "num_tokens": 91912518.0, + "step": 2339 + }, + { + "epoch": 0.2976720519017937, + "grad_norm": 1.072474718093872, + "learning_rate": 9.915218312844426e-07, + "loss": 0.399, + "mean_token_accuracy": 0.8653227090835571, + "num_tokens": 91951270.0, + "step": 2340 + }, + { + "epoch": 0.29779926218038416, + "grad_norm": 1.1456209421157837, + "learning_rate": 9.919457397202205e-07, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.8634283542633057, + "num_tokens": 91990939.0, + "step": 2341 + }, + { + "epoch": 0.2979264724589747, + "grad_norm": 1.1934064626693726, + "learning_rate": 9.923696481559983e-07, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8819705247879028, + "num_tokens": 92022742.0, + "step": 2342 + }, + { + "epoch": 0.2980536827375652, + "grad_norm": 1.1160752773284912, + "learning_rate": 9.927935565917761e-07, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.859679102897644, + "num_tokens": 92060603.0, + "step": 2343 + }, + { + "epoch": 0.2981808930161557, + "grad_norm": 1.0478447675704956, + "learning_rate": 9.93217465027554e-07, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8698597550392151, + "num_tokens": 92104731.0, + "step": 2344 + }, + { + "epoch": 0.2983081032947462, + "grad_norm": 1.2135823965072632, + "learning_rate": 9.936413734633318e-07, + "loss": 0.4397, + "mean_token_accuracy": 0.8567712306976318, + "num_tokens": 92137720.0, + "step": 2345 + }, + { + "epoch": 0.29843531357333675, + "grad_norm": 0.9594228267669678, + "learning_rate": 9.940652818991097e-07, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8823186755180359, + "num_tokens": 92179121.0, + "step": 2346 + }, + { + "epoch": 0.2985625238519272, + "grad_norm": 1.0078766345977783, + "learning_rate": 9.944891903348877e-07, + "loss": 0.402, + "mean_token_accuracy": 0.8622251749038696, + "num_tokens": 92221972.0, + "step": 2347 + }, + { + "epoch": 0.29868973413051775, + "grad_norm": 0.972646176815033, + "learning_rate": 9.949130987706656e-07, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8804951906204224, + "num_tokens": 92264544.0, + "step": 2348 + }, + { + "epoch": 0.2988169444091083, + "grad_norm": 1.0643926858901978, + "learning_rate": 9.953370072064432e-07, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.878326952457428, + "num_tokens": 92304540.0, + "step": 2349 + }, + { + "epoch": 0.29894415468769875, + "grad_norm": 1.023550033569336, + "learning_rate": 9.957609156422213e-07, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8564125895500183, + "num_tokens": 92347987.0, + "step": 2350 + }, + { + "epoch": 0.2990713649662893, + "grad_norm": 1.1856491565704346, + "learning_rate": 9.961848240779991e-07, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8750905990600586, + "num_tokens": 92378933.0, + "step": 2351 + }, + { + "epoch": 0.2991985752448798, + "grad_norm": 0.9815359711647034, + "learning_rate": 9.96608732513777e-07, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8787543177604675, + "num_tokens": 92420787.0, + "step": 2352 + }, + { + "epoch": 0.2993257855234703, + "grad_norm": 1.0939085483551025, + "learning_rate": 9.970326409495548e-07, + "loss": 0.4145, + "mean_token_accuracy": 0.8555595874786377, + "num_tokens": 92461342.0, + "step": 2353 + }, + { + "epoch": 0.2994529958020608, + "grad_norm": 1.12649405002594, + "learning_rate": 9.974565493853327e-07, + "loss": 0.4176, + "mean_token_accuracy": 0.8568259477615356, + "num_tokens": 92501951.0, + "step": 2354 + }, + { + "epoch": 0.29958020608065133, + "grad_norm": 1.1987214088439941, + "learning_rate": 9.978804578211107e-07, + "loss": 0.3969, + "mean_token_accuracy": 0.8649126291275024, + "num_tokens": 92538909.0, + "step": 2355 + }, + { + "epoch": 0.2997074163592418, + "grad_norm": 1.1701327562332153, + "learning_rate": 9.983043662568886e-07, + "loss": 0.3914, + "mean_token_accuracy": 0.8663763999938965, + "num_tokens": 92572805.0, + "step": 2356 + }, + { + "epoch": 0.29983462663783234, + "grad_norm": 1.0058250427246094, + "learning_rate": 9.987282746926662e-07, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8792591094970703, + "num_tokens": 92609956.0, + "step": 2357 + }, + { + "epoch": 0.29996183691642286, + "grad_norm": 1.0207526683807373, + "learning_rate": 9.991521831284443e-07, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8735840320587158, + "num_tokens": 92651239.0, + "step": 2358 + }, + { + "epoch": 0.30008904719501334, + "grad_norm": 1.1200978755950928, + "learning_rate": 9.995760915642221e-07, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.887696385383606, + "num_tokens": 92682349.0, + "step": 2359 + }, + { + "epoch": 0.30021625747360386, + "grad_norm": 0.9950180649757385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8837745189666748, + "num_tokens": 92720518.0, + "step": 2360 + }, + { + "epoch": 0.3003434677521944, + "grad_norm": 1.1561535596847534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8710013031959534, + "num_tokens": 92757791.0, + "step": 2361 + }, + { + "epoch": 0.30047067803078487, + "grad_norm": 1.0896226167678833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4275, + "mean_token_accuracy": 0.8545680046081543, + "num_tokens": 92798509.0, + "step": 2362 + }, + { + "epoch": 0.3005978883093754, + "grad_norm": 1.0218114852905273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8685598373413086, + "num_tokens": 92847798.0, + "step": 2363 + }, + { + "epoch": 0.3007250985879659, + "grad_norm": 1.2881354093551636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4827, + "mean_token_accuracy": 0.8470329642295837, + "num_tokens": 92881244.0, + "step": 2364 + }, + { + "epoch": 0.3008523088665564, + "grad_norm": 1.0943068265914917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3903, + "mean_token_accuracy": 0.8696348667144775, + "num_tokens": 92917753.0, + "step": 2365 + }, + { + "epoch": 0.3009795191451469, + "grad_norm": 0.9414408206939697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8804279565811157, + "num_tokens": 92960229.0, + "step": 2366 + }, + { + "epoch": 0.30110672942373745, + "grad_norm": 1.1097456216812134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4004, + "mean_token_accuracy": 0.8616185188293457, + "num_tokens": 93004580.0, + "step": 2367 + }, + { + "epoch": 0.3012339397023279, + "grad_norm": 1.1708205938339233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3914, + "mean_token_accuracy": 0.8645349144935608, + "num_tokens": 93037239.0, + "step": 2368 + }, + { + "epoch": 0.30136114998091845, + "grad_norm": 1.1030664443969727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8714077472686768, + "num_tokens": 93072741.0, + "step": 2369 + }, + { + "epoch": 0.301488360259509, + "grad_norm": 1.0919270515441895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.881779134273529, + "num_tokens": 93109903.0, + "step": 2370 + }, + { + "epoch": 0.30161557053809945, + "grad_norm": 1.154836893081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8790969848632812, + "num_tokens": 93149221.0, + "step": 2371 + }, + { + "epoch": 0.30174278081669, + "grad_norm": 1.0325572490692139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8599298596382141, + "num_tokens": 93194238.0, + "step": 2372 + }, + { + "epoch": 0.3018699910952805, + "grad_norm": 1.082155466079712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8690857291221619, + "num_tokens": 93237151.0, + "step": 2373 + }, + { + "epoch": 0.301997201373871, + "grad_norm": 0.9657846093177795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.88627028465271, + "num_tokens": 93277301.0, + "step": 2374 + }, + { + "epoch": 0.3021244116524615, + "grad_norm": 1.035811424255371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3787, + "mean_token_accuracy": 0.8688349723815918, + "num_tokens": 93319169.0, + "step": 2375 + }, + { + "epoch": 0.30225162193105204, + "grad_norm": 1.0555917024612427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.867121160030365, + "num_tokens": 93356980.0, + "step": 2376 + }, + { + "epoch": 0.3023788322096425, + "grad_norm": 1.0266497135162354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8756798505783081, + "num_tokens": 93398124.0, + "step": 2377 + }, + { + "epoch": 0.30250604248823304, + "grad_norm": 1.0739011764526367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.862847626209259, + "num_tokens": 93438956.0, + "step": 2378 + }, + { + "epoch": 0.30263325276682357, + "grad_norm": 1.1319941282272339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4187, + "mean_token_accuracy": 0.8543931245803833, + "num_tokens": 93474841.0, + "step": 2379 + }, + { + "epoch": 0.3027604630454141, + "grad_norm": 1.0849894285202026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3893, + "mean_token_accuracy": 0.8706790208816528, + "num_tokens": 93513908.0, + "step": 2380 + }, + { + "epoch": 0.30288767332400457, + "grad_norm": 1.0304962396621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8775258660316467, + "num_tokens": 93553800.0, + "step": 2381 + }, + { + "epoch": 0.3030148836025951, + "grad_norm": 1.0592162609100342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8743231296539307, + "num_tokens": 93588125.0, + "step": 2382 + }, + { + "epoch": 0.3031420938811856, + "grad_norm": 1.097057580947876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8792191743850708, + "num_tokens": 93626977.0, + "step": 2383 + }, + { + "epoch": 0.3032693041597761, + "grad_norm": 1.2465547323226929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4373, + "mean_token_accuracy": 0.8555190563201904, + "num_tokens": 93660153.0, + "step": 2384 + }, + { + "epoch": 0.3033965144383666, + "grad_norm": 1.1502584218978882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4131, + "mean_token_accuracy": 0.8580323457717896, + "num_tokens": 93696606.0, + "step": 2385 + }, + { + "epoch": 0.30352372471695716, + "grad_norm": 1.138777256011963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8734861612319946, + "num_tokens": 93731254.0, + "step": 2386 + }, + { + "epoch": 0.30365093499554763, + "grad_norm": 1.0753562450408936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8763606548309326, + "num_tokens": 93768970.0, + "step": 2387 + }, + { + "epoch": 0.30377814527413816, + "grad_norm": 1.0608282089233398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4035, + "mean_token_accuracy": 0.8640515804290771, + "num_tokens": 93811907.0, + "step": 2388 + }, + { + "epoch": 0.3039053555527287, + "grad_norm": 1.043200969696045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8677288889884949, + "num_tokens": 93854932.0, + "step": 2389 + }, + { + "epoch": 0.30403256583131916, + "grad_norm": 1.0504310131072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8894593715667725, + "num_tokens": 93892655.0, + "step": 2390 + }, + { + "epoch": 0.3041597761099097, + "grad_norm": 1.2006280422210693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.870003342628479, + "num_tokens": 93927189.0, + "step": 2391 + }, + { + "epoch": 0.3042869863885002, + "grad_norm": 1.1176903247833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.41, + "mean_token_accuracy": 0.858433723449707, + "num_tokens": 93968012.0, + "step": 2392 + }, + { + "epoch": 0.3044141966670907, + "grad_norm": 0.9918725490570068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8740766048431396, + "num_tokens": 94008633.0, + "step": 2393 + }, + { + "epoch": 0.3045414069456812, + "grad_norm": 1.1911747455596924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8617355823516846, + "num_tokens": 94041205.0, + "step": 2394 + }, + { + "epoch": 0.30466861722427174, + "grad_norm": 1.0532578229904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8689786791801453, + "num_tokens": 94082546.0, + "step": 2395 + }, + { + "epoch": 0.3047958275028622, + "grad_norm": 1.026703953742981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.8689838647842407, + "num_tokens": 94123096.0, + "step": 2396 + }, + { + "epoch": 0.30492303778145274, + "grad_norm": 1.0494775772094727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8739993572235107, + "num_tokens": 94160396.0, + "step": 2397 + }, + { + "epoch": 0.30505024806004327, + "grad_norm": 1.0440574884414673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8728421926498413, + "num_tokens": 94204316.0, + "step": 2398 + }, + { + "epoch": 0.30517745833863374, + "grad_norm": 1.043039321899414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8734136819839478, + "num_tokens": 94241419.0, + "step": 2399 + }, + { + "epoch": 0.3053046686172243, + "grad_norm": 1.1055433750152588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8806070685386658, + "num_tokens": 94275275.0, + "step": 2400 + }, + { + "epoch": 0.3054318788958148, + "grad_norm": 0.9694486856460571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8732713460922241, + "num_tokens": 94320397.0, + "step": 2401 + }, + { + "epoch": 0.3055590891744053, + "grad_norm": 1.039674162864685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8658649325370789, + "num_tokens": 94364846.0, + "step": 2402 + }, + { + "epoch": 0.3056862994529958, + "grad_norm": 1.0661838054656982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3777, + "mean_token_accuracy": 0.8692334890365601, + "num_tokens": 94403921.0, + "step": 2403 + }, + { + "epoch": 0.30581350973158633, + "grad_norm": 1.05712890625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3994, + "mean_token_accuracy": 0.8641246557235718, + "num_tokens": 94449795.0, + "step": 2404 + }, + { + "epoch": 0.3059407200101768, + "grad_norm": 1.1181094646453857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4297, + "mean_token_accuracy": 0.8603215217590332, + "num_tokens": 94488139.0, + "step": 2405 + }, + { + "epoch": 0.30606793028876733, + "grad_norm": 1.0719928741455078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4152, + "mean_token_accuracy": 0.8587659001350403, + "num_tokens": 94529115.0, + "step": 2406 + }, + { + "epoch": 0.30619514056735786, + "grad_norm": 1.0885231494903564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8693172931671143, + "num_tokens": 94569269.0, + "step": 2407 + }, + { + "epoch": 0.30632235084594833, + "grad_norm": 1.1215068101882935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8697599768638611, + "num_tokens": 94610110.0, + "step": 2408 + }, + { + "epoch": 0.30644956112453886, + "grad_norm": 1.0642576217651367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.870205283164978, + "num_tokens": 94648162.0, + "step": 2409 + }, + { + "epoch": 0.3065767714031294, + "grad_norm": 1.1128358840942383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8711249828338623, + "num_tokens": 94683914.0, + "step": 2410 + }, + { + "epoch": 0.30670398168171986, + "grad_norm": 0.927763044834137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8712173700332642, + "num_tokens": 94729783.0, + "step": 2411 + }, + { + "epoch": 0.3068311919603104, + "grad_norm": 1.0787566900253296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.875735878944397, + "num_tokens": 94765587.0, + "step": 2412 + }, + { + "epoch": 0.3069584022389009, + "grad_norm": 1.0873523950576782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8717395663261414, + "num_tokens": 94800894.0, + "step": 2413 + }, + { + "epoch": 0.3070856125174914, + "grad_norm": 0.9979392886161804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8766443729400635, + "num_tokens": 94844952.0, + "step": 2414 + }, + { + "epoch": 0.3072128227960819, + "grad_norm": 1.0968997478485107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3889, + "mean_token_accuracy": 0.8664861917495728, + "num_tokens": 94884858.0, + "step": 2415 + }, + { + "epoch": 0.30734003307467245, + "grad_norm": 1.1285532712936401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4181, + "mean_token_accuracy": 0.8592380285263062, + "num_tokens": 94925021.0, + "step": 2416 + }, + { + "epoch": 0.3074672433532629, + "grad_norm": 1.0276519060134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8764716386795044, + "num_tokens": 94963530.0, + "step": 2417 + }, + { + "epoch": 0.30759445363185345, + "grad_norm": 0.9539015293121338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8679452538490295, + "num_tokens": 95006384.0, + "step": 2418 + }, + { + "epoch": 0.307721663910444, + "grad_norm": 1.16868257522583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.874853789806366, + "num_tokens": 95037852.0, + "step": 2419 + }, + { + "epoch": 0.30784887418903445, + "grad_norm": 1.0345474481582642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8693859577178955, + "num_tokens": 95078118.0, + "step": 2420 + }, + { + "epoch": 0.307976084467625, + "grad_norm": 1.1939029693603516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.8635057210922241, + "num_tokens": 95113886.0, + "step": 2421 + }, + { + "epoch": 0.3081032947462155, + "grad_norm": 1.1844942569732666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8655345439910889, + "num_tokens": 95151600.0, + "step": 2422 + }, + { + "epoch": 0.308230505024806, + "grad_norm": 1.1080186367034912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4155, + "mean_token_accuracy": 0.8619131445884705, + "num_tokens": 95189609.0, + "step": 2423 + }, + { + "epoch": 0.3083577153033965, + "grad_norm": 1.0001001358032227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8766440153121948, + "num_tokens": 95228211.0, + "step": 2424 + }, + { + "epoch": 0.30848492558198704, + "grad_norm": 1.2187116146087646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4336, + "mean_token_accuracy": 0.8532630205154419, + "num_tokens": 95264518.0, + "step": 2425 + }, + { + "epoch": 0.3086121358605775, + "grad_norm": 0.9682691693305969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8862007856369019, + "num_tokens": 95304539.0, + "step": 2426 + }, + { + "epoch": 0.30873934613916804, + "grad_norm": 1.0120985507965088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8777511119842529, + "num_tokens": 95344168.0, + "step": 2427 + }, + { + "epoch": 0.30886655641775856, + "grad_norm": 0.9811648726463318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8795267343521118, + "num_tokens": 95382606.0, + "step": 2428 + }, + { + "epoch": 0.3089937666963491, + "grad_norm": 1.0738897323608398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8661267757415771, + "num_tokens": 95418491.0, + "step": 2429 + }, + { + "epoch": 0.30912097697493957, + "grad_norm": 1.0868412256240845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8744655847549438, + "num_tokens": 95461021.0, + "step": 2430 + }, + { + "epoch": 0.3092481872535301, + "grad_norm": 1.2168651819229126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.411, + "mean_token_accuracy": 0.8620181083679199, + "num_tokens": 95496219.0, + "step": 2431 + }, + { + "epoch": 0.3093753975321206, + "grad_norm": 0.9174401164054871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.8736936450004578, + "num_tokens": 95545026.0, + "step": 2432 + }, + { + "epoch": 0.3095026078107111, + "grad_norm": 1.2192460298538208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8665528297424316, + "num_tokens": 95580490.0, + "step": 2433 + }, + { + "epoch": 0.3096298180893016, + "grad_norm": 1.056962251663208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8770343065261841, + "num_tokens": 95617678.0, + "step": 2434 + }, + { + "epoch": 0.30975702836789215, + "grad_norm": 1.0485543012619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3716, + "mean_token_accuracy": 0.8730429410934448, + "num_tokens": 95657582.0, + "step": 2435 + }, + { + "epoch": 0.3098842386464826, + "grad_norm": 1.1657615900039673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4147, + "mean_token_accuracy": 0.8604896664619446, + "num_tokens": 95692450.0, + "step": 2436 + }, + { + "epoch": 0.31001144892507315, + "grad_norm": 1.0036026239395142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8810151219367981, + "num_tokens": 95732833.0, + "step": 2437 + }, + { + "epoch": 0.3101386592036637, + "grad_norm": 1.0396544933319092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8785581588745117, + "num_tokens": 95770037.0, + "step": 2438 + }, + { + "epoch": 0.31026586948225415, + "grad_norm": 1.1311346292495728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3844, + "mean_token_accuracy": 0.8674699664115906, + "num_tokens": 95810927.0, + "step": 2439 + }, + { + "epoch": 0.3103930797608447, + "grad_norm": 1.1062915325164795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8687974214553833, + "num_tokens": 95852955.0, + "step": 2440 + }, + { + "epoch": 0.3105202900394352, + "grad_norm": 1.1225379705429077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8626084923744202, + "num_tokens": 95888590.0, + "step": 2441 + }, + { + "epoch": 0.3106475003180257, + "grad_norm": 1.1462714672088623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8647663593292236, + "num_tokens": 95924459.0, + "step": 2442 + }, + { + "epoch": 0.3107747105966162, + "grad_norm": 1.1883103847503662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4151, + "mean_token_accuracy": 0.8598967790603638, + "num_tokens": 95963189.0, + "step": 2443 + }, + { + "epoch": 0.31090192087520674, + "grad_norm": 1.0326342582702637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8629958629608154, + "num_tokens": 96010723.0, + "step": 2444 + }, + { + "epoch": 0.3110291311537972, + "grad_norm": 1.083023190498352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8797402381896973, + "num_tokens": 96047915.0, + "step": 2445 + }, + { + "epoch": 0.31115634143238774, + "grad_norm": 1.0768299102783203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8703466653823853, + "num_tokens": 96090115.0, + "step": 2446 + }, + { + "epoch": 0.31128355171097827, + "grad_norm": 1.2436423301696777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8844296932220459, + "num_tokens": 96124195.0, + "step": 2447 + }, + { + "epoch": 0.31141076198956874, + "grad_norm": 1.1521117687225342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.865237295627594, + "num_tokens": 96164513.0, + "step": 2448 + }, + { + "epoch": 0.31153797226815927, + "grad_norm": 1.0748177766799927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8687906861305237, + "num_tokens": 96201097.0, + "step": 2449 + }, + { + "epoch": 0.3116651825467498, + "grad_norm": 1.0603195428848267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3889, + "mean_token_accuracy": 0.8627042770385742, + "num_tokens": 96243955.0, + "step": 2450 + }, + { + "epoch": 0.31179239282534027, + "grad_norm": 1.2081854343414307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.86530601978302, + "num_tokens": 96280146.0, + "step": 2451 + }, + { + "epoch": 0.3119196031039308, + "grad_norm": 1.0958948135375977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4226, + "mean_token_accuracy": 0.8586636781692505, + "num_tokens": 96321472.0, + "step": 2452 + }, + { + "epoch": 0.3120468133825213, + "grad_norm": 1.004447102546692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8730242848396301, + "num_tokens": 96362473.0, + "step": 2453 + }, + { + "epoch": 0.3121740236611118, + "grad_norm": 1.0941983461380005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8754907250404358, + "num_tokens": 96400173.0, + "step": 2454 + }, + { + "epoch": 0.3123012339397023, + "grad_norm": 1.0685136318206787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8761072754859924, + "num_tokens": 96437584.0, + "step": 2455 + }, + { + "epoch": 0.31242844421829286, + "grad_norm": 1.0628184080123901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.870354413986206, + "num_tokens": 96480737.0, + "step": 2456 + }, + { + "epoch": 0.31255565449688333, + "grad_norm": 1.1275620460510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4166, + "mean_token_accuracy": 0.8559896349906921, + "num_tokens": 96523628.0, + "step": 2457 + }, + { + "epoch": 0.31268286477547386, + "grad_norm": 1.1032096147537231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8823850750923157, + "num_tokens": 96558817.0, + "step": 2458 + }, + { + "epoch": 0.3128100750540644, + "grad_norm": 1.1625205278396606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8714377880096436, + "num_tokens": 96596631.0, + "step": 2459 + }, + { + "epoch": 0.31293728533265486, + "grad_norm": 1.016924500465393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8591181039810181, + "num_tokens": 96644942.0, + "step": 2460 + }, + { + "epoch": 0.3130644956112454, + "grad_norm": 1.138788104057312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8653425574302673, + "num_tokens": 96680328.0, + "step": 2461 + }, + { + "epoch": 0.3131917058898359, + "grad_norm": 1.1610851287841797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8696367740631104, + "num_tokens": 96715915.0, + "step": 2462 + }, + { + "epoch": 0.3133189161684264, + "grad_norm": 1.0578018426895142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3844, + "mean_token_accuracy": 0.8682456016540527, + "num_tokens": 96756569.0, + "step": 2463 + }, + { + "epoch": 0.3134461264470169, + "grad_norm": 1.1435099840164185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.87493896484375, + "num_tokens": 96794117.0, + "step": 2464 + }, + { + "epoch": 0.31357333672560744, + "grad_norm": 1.1135021448135376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4277, + "mean_token_accuracy": 0.8520063161849976, + "num_tokens": 96836561.0, + "step": 2465 + }, + { + "epoch": 0.3137005470041979, + "grad_norm": 1.0063071250915527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8811975717544556, + "num_tokens": 96881092.0, + "step": 2466 + }, + { + "epoch": 0.31382775728278844, + "grad_norm": 1.0690960884094238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8750991821289062, + "num_tokens": 96922884.0, + "step": 2467 + }, + { + "epoch": 0.313954967561379, + "grad_norm": 0.9960508346557617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8878068923950195, + "num_tokens": 96958644.0, + "step": 2468 + }, + { + "epoch": 0.31408217783996945, + "grad_norm": 1.1091259717941284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8658915162086487, + "num_tokens": 96997068.0, + "step": 2469 + }, + { + "epoch": 0.31420938811856, + "grad_norm": 1.037060260772705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8844095468521118, + "num_tokens": 97038107.0, + "step": 2470 + }, + { + "epoch": 0.3143365983971505, + "grad_norm": 0.9956372976303101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8678901195526123, + "num_tokens": 97081363.0, + "step": 2471 + }, + { + "epoch": 0.314463808675741, + "grad_norm": 1.0032597780227661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8746763467788696, + "num_tokens": 97122481.0, + "step": 2472 + }, + { + "epoch": 0.3145910189543315, + "grad_norm": 1.0780694484710693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8564989566802979, + "num_tokens": 97163682.0, + "step": 2473 + }, + { + "epoch": 0.31471822923292203, + "grad_norm": 1.0550833940505981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.874703586101532, + "num_tokens": 97204881.0, + "step": 2474 + }, + { + "epoch": 0.3148454395115125, + "grad_norm": 0.9936083555221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8819742798805237, + "num_tokens": 97247824.0, + "step": 2475 + }, + { + "epoch": 0.31497264979010303, + "grad_norm": 1.1340017318725586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.407, + "mean_token_accuracy": 0.8647987246513367, + "num_tokens": 97288628.0, + "step": 2476 + }, + { + "epoch": 0.31509986006869356, + "grad_norm": 1.0940659046173096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4415, + "mean_token_accuracy": 0.8492914438247681, + "num_tokens": 97330805.0, + "step": 2477 + }, + { + "epoch": 0.31522707034728403, + "grad_norm": 1.119140863418579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.8654900789260864, + "num_tokens": 97373522.0, + "step": 2478 + }, + { + "epoch": 0.31535428062587456, + "grad_norm": 1.0741794109344482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8770955204963684, + "num_tokens": 97412172.0, + "step": 2479 + }, + { + "epoch": 0.3154814909044651, + "grad_norm": 0.9930059313774109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8696752786636353, + "num_tokens": 97456192.0, + "step": 2480 + }, + { + "epoch": 0.3156087011830556, + "grad_norm": 1.0347135066986084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8715139031410217, + "num_tokens": 97498582.0, + "step": 2481 + }, + { + "epoch": 0.3157359114616461, + "grad_norm": 1.0389889478683472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.874606728553772, + "num_tokens": 97537084.0, + "step": 2482 + }, + { + "epoch": 0.3158631217402366, + "grad_norm": 1.2433042526245117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8628852367401123, + "num_tokens": 97569940.0, + "step": 2483 + }, + { + "epoch": 0.31599033201882715, + "grad_norm": 1.2433968782424927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8688232898712158, + "num_tokens": 97604711.0, + "step": 2484 + }, + { + "epoch": 0.3161175422974176, + "grad_norm": 1.1637654304504395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8717129230499268, + "num_tokens": 97641384.0, + "step": 2485 + }, + { + "epoch": 0.31624475257600815, + "grad_norm": 1.0296529531478882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8797386884689331, + "num_tokens": 97688786.0, + "step": 2486 + }, + { + "epoch": 0.3163719628545987, + "grad_norm": 1.0402995347976685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.880761444568634, + "num_tokens": 97726555.0, + "step": 2487 + }, + { + "epoch": 0.31649917313318915, + "grad_norm": 1.108098030090332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8791136741638184, + "num_tokens": 97757746.0, + "step": 2488 + }, + { + "epoch": 0.3166263834117797, + "grad_norm": 1.1107873916625977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8856415748596191, + "num_tokens": 97791632.0, + "step": 2489 + }, + { + "epoch": 0.3167535936903702, + "grad_norm": 1.1322109699249268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.436, + "mean_token_accuracy": 0.8533923625946045, + "num_tokens": 97826286.0, + "step": 2490 + }, + { + "epoch": 0.3168808039689607, + "grad_norm": 1.0452488660812378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8803383708000183, + "num_tokens": 97865808.0, + "step": 2491 + }, + { + "epoch": 0.3170080142475512, + "grad_norm": 1.1735146045684814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4126, + "mean_token_accuracy": 0.8571494221687317, + "num_tokens": 97905794.0, + "step": 2492 + }, + { + "epoch": 0.31713522452614173, + "grad_norm": 1.1927040815353394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4471, + "mean_token_accuracy": 0.8519555926322937, + "num_tokens": 97946631.0, + "step": 2493 + }, + { + "epoch": 0.3172624348047322, + "grad_norm": 1.0982173681259155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.8620871305465698, + "num_tokens": 97986265.0, + "step": 2494 + }, + { + "epoch": 0.31738964508332274, + "grad_norm": 1.0796356201171875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3902, + "mean_token_accuracy": 0.8641812801361084, + "num_tokens": 98029470.0, + "step": 2495 + }, + { + "epoch": 0.31751685536191326, + "grad_norm": 1.039549708366394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8723880052566528, + "num_tokens": 98072317.0, + "step": 2496 + }, + { + "epoch": 0.31764406564050374, + "grad_norm": 1.0466716289520264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8525010347366333, + "num_tokens": 98114756.0, + "step": 2497 + }, + { + "epoch": 0.31777127591909426, + "grad_norm": 1.040860891342163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8892132043838501, + "num_tokens": 98157415.0, + "step": 2498 + }, + { + "epoch": 0.3178984861976848, + "grad_norm": 1.0480631589889526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8902570605278015, + "num_tokens": 98192416.0, + "step": 2499 + }, + { + "epoch": 0.31802569647627527, + "grad_norm": 1.0585514307022095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4041, + "mean_token_accuracy": 0.8643926382064819, + "num_tokens": 98233037.0, + "step": 2500 + }, + { + "epoch": 0.3181529067548658, + "grad_norm": 1.1443827152252197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.44, + "mean_token_accuracy": 0.8563209176063538, + "num_tokens": 98274194.0, + "step": 2501 + }, + { + "epoch": 0.3182801170334563, + "grad_norm": 1.2222939729690552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4699, + "mean_token_accuracy": 0.8422293066978455, + "num_tokens": 98316393.0, + "step": 2502 + }, + { + "epoch": 0.3184073273120468, + "grad_norm": 1.0625853538513184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8749163150787354, + "num_tokens": 98356985.0, + "step": 2503 + }, + { + "epoch": 0.3185345375906373, + "grad_norm": 0.9666004180908203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8734635710716248, + "num_tokens": 98405172.0, + "step": 2504 + }, + { + "epoch": 0.31866174786922785, + "grad_norm": 1.243821382522583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8625637888908386, + "num_tokens": 98446065.0, + "step": 2505 + }, + { + "epoch": 0.3187889581478183, + "grad_norm": 1.002081274986267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8767349720001221, + "num_tokens": 98488349.0, + "step": 2506 + }, + { + "epoch": 0.31891616842640885, + "grad_norm": 1.1413711309432983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8694847226142883, + "num_tokens": 98523821.0, + "step": 2507 + }, + { + "epoch": 0.3190433787049994, + "grad_norm": 1.1668858528137207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8676055669784546, + "num_tokens": 98562270.0, + "step": 2508 + }, + { + "epoch": 0.31917058898358985, + "grad_norm": 1.1485222578048706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8705966472625732, + "num_tokens": 98603500.0, + "step": 2509 + }, + { + "epoch": 0.3192977992621804, + "grad_norm": 1.0541545152664185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4217, + "mean_token_accuracy": 0.8624657392501831, + "num_tokens": 98646923.0, + "step": 2510 + }, + { + "epoch": 0.3194250095407709, + "grad_norm": 0.956341564655304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8919501304626465, + "num_tokens": 98685488.0, + "step": 2511 + }, + { + "epoch": 0.3195522198193614, + "grad_norm": 0.9191405177116394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8787001371383667, + "num_tokens": 98731758.0, + "step": 2512 + }, + { + "epoch": 0.3196794300979519, + "grad_norm": 1.1102063655853271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8736312389373779, + "num_tokens": 98768643.0, + "step": 2513 + }, + { + "epoch": 0.31980664037654244, + "grad_norm": 1.0029551982879639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.875407338142395, + "num_tokens": 98811279.0, + "step": 2514 + }, + { + "epoch": 0.3199338506551329, + "grad_norm": 1.0626804828643799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8870664834976196, + "num_tokens": 98842827.0, + "step": 2515 + }, + { + "epoch": 0.32006106093372344, + "grad_norm": 1.0946062803268433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.870492696762085, + "num_tokens": 98884111.0, + "step": 2516 + }, + { + "epoch": 0.32018827121231397, + "grad_norm": 1.0960394144058228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.87749183177948, + "num_tokens": 98921022.0, + "step": 2517 + }, + { + "epoch": 0.32031548149090444, + "grad_norm": 1.0240751504898071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8729441165924072, + "num_tokens": 98962406.0, + "step": 2518 + }, + { + "epoch": 0.32044269176949497, + "grad_norm": 1.0136889219284058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8868463039398193, + "num_tokens": 98999997.0, + "step": 2519 + }, + { + "epoch": 0.3205699020480855, + "grad_norm": 1.0914385318756104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8815707564353943, + "num_tokens": 99038272.0, + "step": 2520 + }, + { + "epoch": 0.32069711232667597, + "grad_norm": 0.9426993727684021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8795575499534607, + "num_tokens": 99083036.0, + "step": 2521 + }, + { + "epoch": 0.3208243226052665, + "grad_norm": 1.1385363340377808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8631377816200256, + "num_tokens": 99118043.0, + "step": 2522 + }, + { + "epoch": 0.320951532883857, + "grad_norm": 1.1457931995391846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8814122080802917, + "num_tokens": 99152394.0, + "step": 2523 + }, + { + "epoch": 0.3210787431624475, + "grad_norm": 1.1259121894836426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8724956512451172, + "num_tokens": 99189241.0, + "step": 2524 + }, + { + "epoch": 0.32120595344103803, + "grad_norm": 1.0429251194000244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8709111213684082, + "num_tokens": 99231830.0, + "step": 2525 + }, + { + "epoch": 0.32133316371962856, + "grad_norm": 1.1305265426635742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4009, + "mean_token_accuracy": 0.8611581921577454, + "num_tokens": 99268045.0, + "step": 2526 + }, + { + "epoch": 0.32146037399821903, + "grad_norm": 1.2078651189804077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8655036687850952, + "num_tokens": 99305192.0, + "step": 2527 + }, + { + "epoch": 0.32158758427680956, + "grad_norm": 1.0106667280197144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8645188808441162, + "num_tokens": 99355057.0, + "step": 2528 + }, + { + "epoch": 0.3217147945554001, + "grad_norm": 1.1967209577560425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8658688068389893, + "num_tokens": 99387409.0, + "step": 2529 + }, + { + "epoch": 0.3218420048339906, + "grad_norm": 1.0896470546722412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8740081787109375, + "num_tokens": 99422070.0, + "step": 2530 + }, + { + "epoch": 0.3219692151125811, + "grad_norm": 1.0416245460510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.878606915473938, + "num_tokens": 99463779.0, + "step": 2531 + }, + { + "epoch": 0.3220964253911716, + "grad_norm": 1.0420721769332886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8814911842346191, + "num_tokens": 99505660.0, + "step": 2532 + }, + { + "epoch": 0.32222363566976214, + "grad_norm": 1.0374749898910522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8710017204284668, + "num_tokens": 99546192.0, + "step": 2533 + }, + { + "epoch": 0.3223508459483526, + "grad_norm": 1.1104813814163208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3984, + "mean_token_accuracy": 0.8674038052558899, + "num_tokens": 99580477.0, + "step": 2534 + }, + { + "epoch": 0.32247805622694314, + "grad_norm": 1.1154841184616089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8762059211730957, + "num_tokens": 99615939.0, + "step": 2535 + }, + { + "epoch": 0.32260526650553367, + "grad_norm": 1.1480261087417603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.399, + "mean_token_accuracy": 0.865783154964447, + "num_tokens": 99650765.0, + "step": 2536 + }, + { + "epoch": 0.32273247678412414, + "grad_norm": 1.0716328620910645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8707801699638367, + "num_tokens": 99689198.0, + "step": 2537 + }, + { + "epoch": 0.3228596870627147, + "grad_norm": 1.0037907361984253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.8654134273529053, + "num_tokens": 99730132.0, + "step": 2538 + }, + { + "epoch": 0.3229868973413052, + "grad_norm": 1.036203384399414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8760557770729065, + "num_tokens": 99769762.0, + "step": 2539 + }, + { + "epoch": 0.3231141076198957, + "grad_norm": 1.0651856660842896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8703039288520813, + "num_tokens": 99805591.0, + "step": 2540 + }, + { + "epoch": 0.3232413178984862, + "grad_norm": 0.9897993803024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8915647268295288, + "num_tokens": 99843080.0, + "step": 2541 + }, + { + "epoch": 0.32336852817707673, + "grad_norm": 1.0793203115463257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8681485652923584, + "num_tokens": 99881764.0, + "step": 2542 + }, + { + "epoch": 0.3234957384556672, + "grad_norm": 0.9893698692321777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3907, + "mean_token_accuracy": 0.8683657646179199, + "num_tokens": 99924401.0, + "step": 2543 + }, + { + "epoch": 0.32362294873425773, + "grad_norm": 1.2235424518585205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8656102418899536, + "num_tokens": 99962693.0, + "step": 2544 + }, + { + "epoch": 0.32375015901284826, + "grad_norm": 1.1538532972335815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8747382164001465, + "num_tokens": 99998684.0, + "step": 2545 + }, + { + "epoch": 0.32387736929143873, + "grad_norm": 1.3086073398590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4141, + "mean_token_accuracy": 0.8574446439743042, + "num_tokens": 100028815.0, + "step": 2546 + }, + { + "epoch": 0.32400457957002926, + "grad_norm": 1.1045997142791748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8696488738059998, + "num_tokens": 100073777.0, + "step": 2547 + }, + { + "epoch": 0.3241317898486198, + "grad_norm": 1.0932284593582153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8724855780601501, + "num_tokens": 100113523.0, + "step": 2548 + }, + { + "epoch": 0.32425900012721026, + "grad_norm": 1.1833875179290771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8592313528060913, + "num_tokens": 100146115.0, + "step": 2549 + }, + { + "epoch": 0.3243862104058008, + "grad_norm": 0.958802342414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.8780340552330017, + "num_tokens": 100186000.0, + "step": 2550 + }, + { + "epoch": 0.3245134206843913, + "grad_norm": 1.0318915843963623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8705254197120667, + "num_tokens": 100227233.0, + "step": 2551 + }, + { + "epoch": 0.3246406309629818, + "grad_norm": 1.1319273710250854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8741992712020874, + "num_tokens": 100260781.0, + "step": 2552 + }, + { + "epoch": 0.3247678412415723, + "grad_norm": 1.0499496459960938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.878447413444519, + "num_tokens": 100300259.0, + "step": 2553 + }, + { + "epoch": 0.32489505152016285, + "grad_norm": 1.0326303243637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8690634965896606, + "num_tokens": 100341715.0, + "step": 2554 + }, + { + "epoch": 0.3250222617987533, + "grad_norm": 1.191920280456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.446, + "mean_token_accuracy": 0.8492810130119324, + "num_tokens": 100382798.0, + "step": 2555 + }, + { + "epoch": 0.32514947207734385, + "grad_norm": 0.9989440441131592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8755760788917542, + "num_tokens": 100422545.0, + "step": 2556 + }, + { + "epoch": 0.3252766823559344, + "grad_norm": 0.9702414870262146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8888256549835205, + "num_tokens": 100464306.0, + "step": 2557 + }, + { + "epoch": 0.32540389263452485, + "grad_norm": 1.0353295803070068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8650230169296265, + "num_tokens": 100508377.0, + "step": 2558 + }, + { + "epoch": 0.3255311029131154, + "grad_norm": 1.184556245803833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4149, + "mean_token_accuracy": 0.86199951171875, + "num_tokens": 100543068.0, + "step": 2559 + }, + { + "epoch": 0.3256583131917059, + "grad_norm": 1.0841658115386963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.868711531162262, + "num_tokens": 100584923.0, + "step": 2560 + }, + { + "epoch": 0.3257855234702964, + "grad_norm": 1.0621933937072754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8653638362884521, + "num_tokens": 100625481.0, + "step": 2561 + }, + { + "epoch": 0.3259127337488869, + "grad_norm": 1.0469765663146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8731729984283447, + "num_tokens": 100663603.0, + "step": 2562 + }, + { + "epoch": 0.32603994402747744, + "grad_norm": 1.01791512966156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8863364458084106, + "num_tokens": 100705294.0, + "step": 2563 + }, + { + "epoch": 0.3261671543060679, + "grad_norm": 0.9782047271728516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8692909479141235, + "num_tokens": 100750330.0, + "step": 2564 + }, + { + "epoch": 0.32629436458465844, + "grad_norm": 1.0113072395324707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8735498785972595, + "num_tokens": 100789387.0, + "step": 2565 + }, + { + "epoch": 0.32642157486324896, + "grad_norm": 1.0318750143051147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8666949272155762, + "num_tokens": 100829095.0, + "step": 2566 + }, + { + "epoch": 0.32654878514183944, + "grad_norm": 1.0177335739135742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8725090622901917, + "num_tokens": 100869443.0, + "step": 2567 + }, + { + "epoch": 0.32667599542042997, + "grad_norm": 1.1281886100769043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8790894746780396, + "num_tokens": 100905652.0, + "step": 2568 + }, + { + "epoch": 0.3268032056990205, + "grad_norm": 1.0338382720947266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8746298551559448, + "num_tokens": 100945271.0, + "step": 2569 + }, + { + "epoch": 0.32693041597761097, + "grad_norm": 1.1384799480438232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8688064217567444, + "num_tokens": 100981243.0, + "step": 2570 + }, + { + "epoch": 0.3270576262562015, + "grad_norm": 1.0802198648452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4237, + "mean_token_accuracy": 0.8574234843254089, + "num_tokens": 101022728.0, + "step": 2571 + }, + { + "epoch": 0.327184836534792, + "grad_norm": 1.0771948099136353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8779276609420776, + "num_tokens": 101063423.0, + "step": 2572 + }, + { + "epoch": 0.3273120468133825, + "grad_norm": 1.0749832391738892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8624628782272339, + "num_tokens": 101109336.0, + "step": 2573 + }, + { + "epoch": 0.327439257091973, + "grad_norm": 1.0281741619110107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4217, + "mean_token_accuracy": 0.8606889247894287, + "num_tokens": 101153075.0, + "step": 2574 + }, + { + "epoch": 0.32756646737056355, + "grad_norm": 1.0005992650985718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3945, + "mean_token_accuracy": 0.8707422018051147, + "num_tokens": 101196071.0, + "step": 2575 + }, + { + "epoch": 0.327693677649154, + "grad_norm": 1.1472127437591553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8630973100662231, + "num_tokens": 101234825.0, + "step": 2576 + }, + { + "epoch": 0.32782088792774455, + "grad_norm": 1.095725655555725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8787454962730408, + "num_tokens": 101271604.0, + "step": 2577 + }, + { + "epoch": 0.3279480982063351, + "grad_norm": 1.0992145538330078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4204, + "mean_token_accuracy": 0.8555750250816345, + "num_tokens": 101314499.0, + "step": 2578 + }, + { + "epoch": 0.3280753084849256, + "grad_norm": 1.0624336004257202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8781852722167969, + "num_tokens": 101352935.0, + "step": 2579 + }, + { + "epoch": 0.3282025187635161, + "grad_norm": 1.1376665830612183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4048, + "mean_token_accuracy": 0.8638796806335449, + "num_tokens": 101388579.0, + "step": 2580 + }, + { + "epoch": 0.3283297290421066, + "grad_norm": 1.044849157333374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.88273024559021, + "num_tokens": 101425805.0, + "step": 2581 + }, + { + "epoch": 0.32845693932069714, + "grad_norm": 1.0909548997879028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8813077211380005, + "num_tokens": 101458945.0, + "step": 2582 + }, + { + "epoch": 0.3285841495992876, + "grad_norm": 1.0602211952209473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4163, + "mean_token_accuracy": 0.8582053184509277, + "num_tokens": 101500992.0, + "step": 2583 + }, + { + "epoch": 0.32871135987787814, + "grad_norm": 1.0040441751480103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8744091391563416, + "num_tokens": 101546117.0, + "step": 2584 + }, + { + "epoch": 0.32883857015646867, + "grad_norm": 0.9792746901512146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.877553403377533, + "num_tokens": 101586367.0, + "step": 2585 + }, + { + "epoch": 0.32896578043505914, + "grad_norm": 1.0374150276184082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.864979088306427, + "num_tokens": 101628876.0, + "step": 2586 + }, + { + "epoch": 0.32909299071364967, + "grad_norm": 1.1309517621994019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8743292689323425, + "num_tokens": 101664644.0, + "step": 2587 + }, + { + "epoch": 0.3292202009922402, + "grad_norm": 1.010007381439209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8801208138465881, + "num_tokens": 101702013.0, + "step": 2588 + }, + { + "epoch": 0.32934741127083067, + "grad_norm": 1.060877799987793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8750486373901367, + "num_tokens": 101741707.0, + "step": 2589 + }, + { + "epoch": 0.3294746215494212, + "grad_norm": 1.039963722229004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.404, + "mean_token_accuracy": 0.8628225326538086, + "num_tokens": 101780774.0, + "step": 2590 + }, + { + "epoch": 0.3296018318280117, + "grad_norm": 1.1647660732269287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4482, + "mean_token_accuracy": 0.8512375950813293, + "num_tokens": 101821361.0, + "step": 2591 + }, + { + "epoch": 0.3297290421066022, + "grad_norm": 1.1090598106384277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8798608779907227, + "num_tokens": 101858230.0, + "step": 2592 + }, + { + "epoch": 0.3298562523851927, + "grad_norm": 1.0256661176681519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8658613562583923, + "num_tokens": 101901499.0, + "step": 2593 + }, + { + "epoch": 0.32998346266378326, + "grad_norm": 1.0440067052841187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8684811592102051, + "num_tokens": 101942978.0, + "step": 2594 + }, + { + "epoch": 0.33011067294237373, + "grad_norm": 0.9695845246315002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.889461874961853, + "num_tokens": 101984070.0, + "step": 2595 + }, + { + "epoch": 0.33023788322096426, + "grad_norm": 1.0575270652770996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.867231011390686, + "num_tokens": 102028956.0, + "step": 2596 + }, + { + "epoch": 0.3303650934995548, + "grad_norm": 1.1015512943267822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8677440285682678, + "num_tokens": 102065789.0, + "step": 2597 + }, + { + "epoch": 0.33049230377814526, + "grad_norm": 1.0341929197311401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8751002550125122, + "num_tokens": 102109111.0, + "step": 2598 + }, + { + "epoch": 0.3306195140567358, + "grad_norm": 1.0873926877975464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8786312341690063, + "num_tokens": 102152781.0, + "step": 2599 + }, + { + "epoch": 0.3307467243353263, + "grad_norm": 1.1574984788894653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8650410175323486, + "num_tokens": 102189347.0, + "step": 2600 + }, + { + "epoch": 0.3308739346139168, + "grad_norm": 1.1166826486587524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8758859634399414, + "num_tokens": 102226464.0, + "step": 2601 + }, + { + "epoch": 0.3310011448925073, + "grad_norm": 1.0626606941223145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8755269050598145, + "num_tokens": 102262552.0, + "step": 2602 + }, + { + "epoch": 0.33112835517109784, + "grad_norm": 1.0413298606872559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8742998838424683, + "num_tokens": 102304317.0, + "step": 2603 + }, + { + "epoch": 0.3312555654496883, + "grad_norm": 0.9793742299079895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8730855584144592, + "num_tokens": 102352341.0, + "step": 2604 + }, + { + "epoch": 0.33138277572827884, + "grad_norm": 1.114654779434204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4175, + "mean_token_accuracy": 0.8611783385276794, + "num_tokens": 102390188.0, + "step": 2605 + }, + { + "epoch": 0.3315099860068694, + "grad_norm": 1.2022902965545654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8761069178581238, + "num_tokens": 102427343.0, + "step": 2606 + }, + { + "epoch": 0.33163719628545985, + "grad_norm": 1.2469851970672607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8708868026733398, + "num_tokens": 102463255.0, + "step": 2607 + }, + { + "epoch": 0.3317644065640504, + "grad_norm": 1.0347260236740112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.875933051109314, + "num_tokens": 102501978.0, + "step": 2608 + }, + { + "epoch": 0.3318916168426409, + "grad_norm": 1.1795105934143066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4392, + "mean_token_accuracy": 0.853155255317688, + "num_tokens": 102544687.0, + "step": 2609 + }, + { + "epoch": 0.3320188271212314, + "grad_norm": 1.1691840887069702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8652949333190918, + "num_tokens": 102584052.0, + "step": 2610 + }, + { + "epoch": 0.3321460373998219, + "grad_norm": 1.11054265499115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8691163063049316, + "num_tokens": 102621228.0, + "step": 2611 + }, + { + "epoch": 0.33227324767841243, + "grad_norm": 1.2365535497665405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8733036518096924, + "num_tokens": 102652557.0, + "step": 2612 + }, + { + "epoch": 0.3324004579570029, + "grad_norm": 1.0058778524398804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.878337025642395, + "num_tokens": 102695353.0, + "step": 2613 + }, + { + "epoch": 0.33252766823559343, + "grad_norm": 0.9021482467651367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8859607577323914, + "num_tokens": 102735249.0, + "step": 2614 + }, + { + "epoch": 0.33265487851418396, + "grad_norm": 1.1416358947753906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3924, + "mean_token_accuracy": 0.868538498878479, + "num_tokens": 102778780.0, + "step": 2615 + }, + { + "epoch": 0.33278208879277443, + "grad_norm": 1.0553897619247437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3809, + "mean_token_accuracy": 0.867597758769989, + "num_tokens": 102822600.0, + "step": 2616 + }, + { + "epoch": 0.33290929907136496, + "grad_norm": 1.1062450408935547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8709251880645752, + "num_tokens": 102862287.0, + "step": 2617 + }, + { + "epoch": 0.3330365093499555, + "grad_norm": 0.9985178709030151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8634520173072815, + "num_tokens": 102907622.0, + "step": 2618 + }, + { + "epoch": 0.33316371962854596, + "grad_norm": 1.154662847518921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8641976118087769, + "num_tokens": 102944370.0, + "step": 2619 + }, + { + "epoch": 0.3332909299071365, + "grad_norm": 1.024643898010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8732784986495972, + "num_tokens": 102984325.0, + "step": 2620 + }, + { + "epoch": 0.333418140185727, + "grad_norm": 1.2640581130981445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4502, + "mean_token_accuracy": 0.8474801182746887, + "num_tokens": 103016873.0, + "step": 2621 + }, + { + "epoch": 0.3335453504643175, + "grad_norm": 1.0808651447296143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8693352341651917, + "num_tokens": 103055591.0, + "step": 2622 + }, + { + "epoch": 0.333672560742908, + "grad_norm": 1.0905665159225464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8641114234924316, + "num_tokens": 103093514.0, + "step": 2623 + }, + { + "epoch": 0.33379977102149855, + "grad_norm": 1.1363520622253418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4104, + "mean_token_accuracy": 0.8609070181846619, + "num_tokens": 103133587.0, + "step": 2624 + }, + { + "epoch": 0.333926981300089, + "grad_norm": 1.1555376052856445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8781976699829102, + "num_tokens": 103170610.0, + "step": 2625 + }, + { + "epoch": 0.33405419157867955, + "grad_norm": 1.1835780143737793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8604360818862915, + "num_tokens": 103203043.0, + "step": 2626 + }, + { + "epoch": 0.3341814018572701, + "grad_norm": 1.1796848773956299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8686248660087585, + "num_tokens": 103237417.0, + "step": 2627 + }, + { + "epoch": 0.33430861213586055, + "grad_norm": 1.2132315635681152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4288, + "mean_token_accuracy": 0.8550018072128296, + "num_tokens": 103272488.0, + "step": 2628 + }, + { + "epoch": 0.3344358224144511, + "grad_norm": 1.1113979816436768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.454, + "mean_token_accuracy": 0.8486651182174683, + "num_tokens": 103313536.0, + "step": 2629 + }, + { + "epoch": 0.3345630326930416, + "grad_norm": 1.1429643630981445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8649630546569824, + "num_tokens": 103348768.0, + "step": 2630 + }, + { + "epoch": 0.33469024297163213, + "grad_norm": 0.9905936121940613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4128, + "mean_token_accuracy": 0.8609838485717773, + "num_tokens": 103396049.0, + "step": 2631 + }, + { + "epoch": 0.3348174532502226, + "grad_norm": 1.0006024837493896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8820663094520569, + "num_tokens": 103439888.0, + "step": 2632 + }, + { + "epoch": 0.33494466352881314, + "grad_norm": 1.039438247680664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8774383068084717, + "num_tokens": 103482555.0, + "step": 2633 + }, + { + "epoch": 0.33507187380740366, + "grad_norm": 1.1422182321548462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8653059005737305, + "num_tokens": 103518313.0, + "step": 2634 + }, + { + "epoch": 0.33519908408599414, + "grad_norm": 1.1386476755142212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8783260583877563, + "num_tokens": 103551214.0, + "step": 2635 + }, + { + "epoch": 0.33532629436458466, + "grad_norm": 1.1618688106536865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8772186040878296, + "num_tokens": 103588541.0, + "step": 2636 + }, + { + "epoch": 0.3354535046431752, + "grad_norm": 1.075893759727478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8753665685653687, + "num_tokens": 103629953.0, + "step": 2637 + }, + { + "epoch": 0.33558071492176567, + "grad_norm": 0.980599582195282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8744477033615112, + "num_tokens": 103673011.0, + "step": 2638 + }, + { + "epoch": 0.3357079252003562, + "grad_norm": 1.0902409553527832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8576116561889648, + "num_tokens": 103714830.0, + "step": 2639 + }, + { + "epoch": 0.3358351354789467, + "grad_norm": 1.2111064195632935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4173, + "mean_token_accuracy": 0.8592721223831177, + "num_tokens": 103753606.0, + "step": 2640 + }, + { + "epoch": 0.3359623457575372, + "grad_norm": 1.329148769378662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8666433095932007, + "num_tokens": 103785313.0, + "step": 2641 + }, + { + "epoch": 0.3360895560361277, + "grad_norm": 1.0765249729156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4086, + "mean_token_accuracy": 0.8603828549385071, + "num_tokens": 103826645.0, + "step": 2642 + }, + { + "epoch": 0.33621676631471825, + "grad_norm": 1.1923986673355103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.445, + "mean_token_accuracy": 0.8504171371459961, + "num_tokens": 103862249.0, + "step": 2643 + }, + { + "epoch": 0.3363439765933087, + "grad_norm": 1.0295064449310303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.873420238494873, + "num_tokens": 103905056.0, + "step": 2644 + }, + { + "epoch": 0.33647118687189925, + "grad_norm": 1.038369059562683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8843095302581787, + "num_tokens": 103947663.0, + "step": 2645 + }, + { + "epoch": 0.3365983971504898, + "grad_norm": 1.057591438293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8661720752716064, + "num_tokens": 103989762.0, + "step": 2646 + }, + { + "epoch": 0.33672560742908025, + "grad_norm": 1.159060001373291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8757409453392029, + "num_tokens": 104024653.0, + "step": 2647 + }, + { + "epoch": 0.3368528177076708, + "grad_norm": 0.9767652750015259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8761562705039978, + "num_tokens": 104070248.0, + "step": 2648 + }, + { + "epoch": 0.3369800279862613, + "grad_norm": 0.950078547000885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8755596280097961, + "num_tokens": 104113148.0, + "step": 2649 + }, + { + "epoch": 0.3371072382648518, + "grad_norm": 1.0664403438568115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8670065402984619, + "num_tokens": 104150567.0, + "step": 2650 + }, + { + "epoch": 0.3372344485434423, + "grad_norm": 1.0051277875900269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8854565620422363, + "num_tokens": 104189199.0, + "step": 2651 + }, + { + "epoch": 0.33736165882203284, + "grad_norm": 0.9557483792304993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.868167519569397, + "num_tokens": 104234354.0, + "step": 2652 + }, + { + "epoch": 0.3374888691006233, + "grad_norm": 1.0689884424209595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4136, + "mean_token_accuracy": 0.8610936403274536, + "num_tokens": 104276553.0, + "step": 2653 + }, + { + "epoch": 0.33761607937921384, + "grad_norm": 1.2173607349395752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4381, + "mean_token_accuracy": 0.8511037230491638, + "num_tokens": 104312117.0, + "step": 2654 + }, + { + "epoch": 0.33774328965780437, + "grad_norm": 1.0101954936981201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8792051672935486, + "num_tokens": 104352453.0, + "step": 2655 + }, + { + "epoch": 0.33787049993639484, + "grad_norm": 1.120842456817627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8757848739624023, + "num_tokens": 104388078.0, + "step": 2656 + }, + { + "epoch": 0.33799771021498537, + "grad_norm": 1.2398173809051514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4117, + "mean_token_accuracy": 0.8609967827796936, + "num_tokens": 104422830.0, + "step": 2657 + }, + { + "epoch": 0.3381249204935759, + "grad_norm": 1.1127276420593262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3946, + "mean_token_accuracy": 0.863713264465332, + "num_tokens": 104460872.0, + "step": 2658 + }, + { + "epoch": 0.33825213077216637, + "grad_norm": 1.1419216394424438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8719466924667358, + "num_tokens": 104493598.0, + "step": 2659 + }, + { + "epoch": 0.3383793410507569, + "grad_norm": 0.9770689606666565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8892738819122314, + "num_tokens": 104531777.0, + "step": 2660 + }, + { + "epoch": 0.3385065513293474, + "grad_norm": 0.9417402744293213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8881306648254395, + "num_tokens": 104572639.0, + "step": 2661 + }, + { + "epoch": 0.3386337616079379, + "grad_norm": 1.1852049827575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.862093448638916, + "num_tokens": 104608674.0, + "step": 2662 + }, + { + "epoch": 0.33876097188652843, + "grad_norm": 1.0544798374176025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8844922780990601, + "num_tokens": 104647799.0, + "step": 2663 + }, + { + "epoch": 0.33888818216511896, + "grad_norm": 1.0740128755569458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8815412521362305, + "num_tokens": 104688080.0, + "step": 2664 + }, + { + "epoch": 0.33901539244370943, + "grad_norm": 0.9637451171875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.883848249912262, + "num_tokens": 104730575.0, + "step": 2665 + }, + { + "epoch": 0.33914260272229996, + "grad_norm": 1.0269347429275513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8781290054321289, + "num_tokens": 104769794.0, + "step": 2666 + }, + { + "epoch": 0.3392698130008905, + "grad_norm": 1.035033106803894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8772900700569153, + "num_tokens": 104810995.0, + "step": 2667 + }, + { + "epoch": 0.33939702327948096, + "grad_norm": 1.2097258567810059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8728934526443481, + "num_tokens": 104845133.0, + "step": 2668 + }, + { + "epoch": 0.3395242335580715, + "grad_norm": 1.1464048624038696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4148, + "mean_token_accuracy": 0.8609429597854614, + "num_tokens": 104887081.0, + "step": 2669 + }, + { + "epoch": 0.339651443836662, + "grad_norm": 1.1313202381134033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4269, + "mean_token_accuracy": 0.855184018611908, + "num_tokens": 104923516.0, + "step": 2670 + }, + { + "epoch": 0.3397786541152525, + "grad_norm": 1.2654988765716553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.8607240915298462, + "num_tokens": 104954679.0, + "step": 2671 + }, + { + "epoch": 0.339905864393843, + "grad_norm": 1.0292859077453613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.8741825222969055, + "num_tokens": 104993636.0, + "step": 2672 + }, + { + "epoch": 0.34003307467243354, + "grad_norm": 1.234380841255188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.417, + "mean_token_accuracy": 0.8599014282226562, + "num_tokens": 105025449.0, + "step": 2673 + }, + { + "epoch": 0.340160284951024, + "grad_norm": 1.147278904914856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8759652376174927, + "num_tokens": 105060439.0, + "step": 2674 + }, + { + "epoch": 0.34028749522961454, + "grad_norm": 0.9778808951377869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8769077062606812, + "num_tokens": 105106734.0, + "step": 2675 + }, + { + "epoch": 0.3404147055082051, + "grad_norm": 1.123807668685913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4359, + "mean_token_accuracy": 0.8579387664794922, + "num_tokens": 105146960.0, + "step": 2676 + }, + { + "epoch": 0.34054191578679555, + "grad_norm": 1.0938701629638672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8761579990386963, + "num_tokens": 105184180.0, + "step": 2677 + }, + { + "epoch": 0.3406691260653861, + "grad_norm": 1.014872431755066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8746479153633118, + "num_tokens": 105224862.0, + "step": 2678 + }, + { + "epoch": 0.3407963363439766, + "grad_norm": 1.2370516061782837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4446, + "mean_token_accuracy": 0.8520114421844482, + "num_tokens": 105263043.0, + "step": 2679 + }, + { + "epoch": 0.34092354662256713, + "grad_norm": 1.1240369081497192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8734100461006165, + "num_tokens": 105301336.0, + "step": 2680 + }, + { + "epoch": 0.3410507569011576, + "grad_norm": 1.1497540473937988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4165, + "mean_token_accuracy": 0.8585902452468872, + "num_tokens": 105338987.0, + "step": 2681 + }, + { + "epoch": 0.34117796717974813, + "grad_norm": 0.9391725063323975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8906309604644775, + "num_tokens": 105380665.0, + "step": 2682 + }, + { + "epoch": 0.34130517745833866, + "grad_norm": 0.9794204235076904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8749263286590576, + "num_tokens": 105423210.0, + "step": 2683 + }, + { + "epoch": 0.34143238773692913, + "grad_norm": 1.0560370683670044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8757592439651489, + "num_tokens": 105463554.0, + "step": 2684 + }, + { + "epoch": 0.34155959801551966, + "grad_norm": 1.158560872077942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3903, + "mean_token_accuracy": 0.8694758415222168, + "num_tokens": 105498437.0, + "step": 2685 + }, + { + "epoch": 0.3416868082941102, + "grad_norm": 1.0927766561508179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8683447241783142, + "num_tokens": 105539508.0, + "step": 2686 + }, + { + "epoch": 0.34181401857270066, + "grad_norm": 1.0663155317306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8778325319290161, + "num_tokens": 105576562.0, + "step": 2687 + }, + { + "epoch": 0.3419412288512912, + "grad_norm": 1.0213786363601685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8697071671485901, + "num_tokens": 105624319.0, + "step": 2688 + }, + { + "epoch": 0.3420684391298817, + "grad_norm": 1.0209158658981323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8751262426376343, + "num_tokens": 105665859.0, + "step": 2689 + }, + { + "epoch": 0.3421956494084722, + "grad_norm": 1.0575658082962036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8728222250938416, + "num_tokens": 105699862.0, + "step": 2690 + }, + { + "epoch": 0.3423228596870627, + "grad_norm": 1.1335670948028564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3907, + "mean_token_accuracy": 0.8657571077346802, + "num_tokens": 105738422.0, + "step": 2691 + }, + { + "epoch": 0.34245006996565325, + "grad_norm": 0.9845674633979797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8707220554351807, + "num_tokens": 105779732.0, + "step": 2692 + }, + { + "epoch": 0.3425772802442437, + "grad_norm": 1.055490493774414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8745635151863098, + "num_tokens": 105820271.0, + "step": 2693 + }, + { + "epoch": 0.34270449052283425, + "grad_norm": 0.9915705919265747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8724139928817749, + "num_tokens": 105865400.0, + "step": 2694 + }, + { + "epoch": 0.3428317008014248, + "grad_norm": 1.1411137580871582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.869167685508728, + "num_tokens": 105903833.0, + "step": 2695 + }, + { + "epoch": 0.34295891108001525, + "grad_norm": 1.095521092414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8779969215393066, + "num_tokens": 105941991.0, + "step": 2696 + }, + { + "epoch": 0.3430861213586058, + "grad_norm": 1.0810832977294922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8794076442718506, + "num_tokens": 105978891.0, + "step": 2697 + }, + { + "epoch": 0.3432133316371963, + "grad_norm": 1.0733857154846191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8806347846984863, + "num_tokens": 106015288.0, + "step": 2698 + }, + { + "epoch": 0.3433405419157868, + "grad_norm": 1.0181326866149902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8762937784194946, + "num_tokens": 106056819.0, + "step": 2699 + }, + { + "epoch": 0.3434677521943773, + "grad_norm": 1.1358617544174194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8651109933853149, + "num_tokens": 106096274.0, + "step": 2700 + }, + { + "epoch": 0.34359496247296784, + "grad_norm": 0.9915385842323303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8766688704490662, + "num_tokens": 106137648.0, + "step": 2701 + }, + { + "epoch": 0.3437221727515583, + "grad_norm": 1.0834453105926514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8703659772872925, + "num_tokens": 106178135.0, + "step": 2702 + }, + { + "epoch": 0.34384938303014884, + "grad_norm": 1.1698156595230103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3847, + "mean_token_accuracy": 0.8692474365234375, + "num_tokens": 106211413.0, + "step": 2703 + }, + { + "epoch": 0.34397659330873936, + "grad_norm": 1.1678231954574585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8743564486503601, + "num_tokens": 106246935.0, + "step": 2704 + }, + { + "epoch": 0.34410380358732984, + "grad_norm": 1.120999813079834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8664478063583374, + "num_tokens": 106288697.0, + "step": 2705 + }, + { + "epoch": 0.34423101386592037, + "grad_norm": 1.0756382942199707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.417, + "mean_token_accuracy": 0.8583958148956299, + "num_tokens": 106334912.0, + "step": 2706 + }, + { + "epoch": 0.3443582241445109, + "grad_norm": 1.0856306552886963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8721799254417419, + "num_tokens": 106376160.0, + "step": 2707 + }, + { + "epoch": 0.34448543442310137, + "grad_norm": 1.1320312023162842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4219, + "mean_token_accuracy": 0.8553857803344727, + "num_tokens": 106417719.0, + "step": 2708 + }, + { + "epoch": 0.3446126447016919, + "grad_norm": 1.1260106563568115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.8675425052642822, + "num_tokens": 106459839.0, + "step": 2709 + }, + { + "epoch": 0.3447398549802824, + "grad_norm": 0.9975666403770447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4081, + "mean_token_accuracy": 0.862394392490387, + "num_tokens": 106504293.0, + "step": 2710 + }, + { + "epoch": 0.3448670652588729, + "grad_norm": 1.1251975297927856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8646107316017151, + "num_tokens": 106540488.0, + "step": 2711 + }, + { + "epoch": 0.3449942755374634, + "grad_norm": 1.0033526420593262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8789488077163696, + "num_tokens": 106581704.0, + "step": 2712 + }, + { + "epoch": 0.34512148581605395, + "grad_norm": 0.9976773858070374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.88191157579422, + "num_tokens": 106624864.0, + "step": 2713 + }, + { + "epoch": 0.3452486960946444, + "grad_norm": 1.1154149770736694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8746578097343445, + "num_tokens": 106658441.0, + "step": 2714 + }, + { + "epoch": 0.34537590637323495, + "grad_norm": 0.9914059638977051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8787949681282043, + "num_tokens": 106700436.0, + "step": 2715 + }, + { + "epoch": 0.3455031166518255, + "grad_norm": 1.1621856689453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8609888553619385, + "num_tokens": 106736218.0, + "step": 2716 + }, + { + "epoch": 0.34563032693041595, + "grad_norm": 1.2400869131088257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4329, + "mean_token_accuracy": 0.8525669574737549, + "num_tokens": 106772281.0, + "step": 2717 + }, + { + "epoch": 0.3457575372090065, + "grad_norm": 1.0959358215332031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8772818446159363, + "num_tokens": 106812668.0, + "step": 2718 + }, + { + "epoch": 0.345884747487597, + "grad_norm": 1.031002163887024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8885129690170288, + "num_tokens": 106851243.0, + "step": 2719 + }, + { + "epoch": 0.3460119577661875, + "grad_norm": 1.0268136262893677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8829389810562134, + "num_tokens": 106889114.0, + "step": 2720 + }, + { + "epoch": 0.346139168044778, + "grad_norm": 0.9833747744560242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8905512094497681, + "num_tokens": 106922586.0, + "step": 2721 + }, + { + "epoch": 0.34626637832336854, + "grad_norm": 1.114510178565979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8651416301727295, + "num_tokens": 106961554.0, + "step": 2722 + }, + { + "epoch": 0.346393588601959, + "grad_norm": 1.0587544441223145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8643884658813477, + "num_tokens": 107000165.0, + "step": 2723 + }, + { + "epoch": 0.34652079888054954, + "grad_norm": 1.0471320152282715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8789739608764648, + "num_tokens": 107037071.0, + "step": 2724 + }, + { + "epoch": 0.34664800915914007, + "grad_norm": 1.0818864107131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.862619161605835, + "num_tokens": 107078104.0, + "step": 2725 + }, + { + "epoch": 0.34677521943773054, + "grad_norm": 1.064046025276184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8729228973388672, + "num_tokens": 107115500.0, + "step": 2726 + }, + { + "epoch": 0.34690242971632107, + "grad_norm": 1.178301453590393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8682820796966553, + "num_tokens": 107155010.0, + "step": 2727 + }, + { + "epoch": 0.3470296399949116, + "grad_norm": 0.9907175898551941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8751391172409058, + "num_tokens": 107198111.0, + "step": 2728 + }, + { + "epoch": 0.3471568502735021, + "grad_norm": 1.0684831142425537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8722745180130005, + "num_tokens": 107236166.0, + "step": 2729 + }, + { + "epoch": 0.3472840605520926, + "grad_norm": 1.0082772970199585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8775409460067749, + "num_tokens": 107275423.0, + "step": 2730 + }, + { + "epoch": 0.3474112708306831, + "grad_norm": 1.0440455675125122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8854044079780579, + "num_tokens": 107310430.0, + "step": 2731 + }, + { + "epoch": 0.34753848110927366, + "grad_norm": 1.1402313709259033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4074, + "mean_token_accuracy": 0.8615437746047974, + "num_tokens": 107347569.0, + "step": 2732 + }, + { + "epoch": 0.34766569138786413, + "grad_norm": 1.0586146116256714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8727697134017944, + "num_tokens": 107385855.0, + "step": 2733 + }, + { + "epoch": 0.34779290166645466, + "grad_norm": 1.1215671300888062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8772441148757935, + "num_tokens": 107421924.0, + "step": 2734 + }, + { + "epoch": 0.3479201119450452, + "grad_norm": 1.1514370441436768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4142, + "mean_token_accuracy": 0.8585144877433777, + "num_tokens": 107461002.0, + "step": 2735 + }, + { + "epoch": 0.34804732222363566, + "grad_norm": 1.1331205368041992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.872991144657135, + "num_tokens": 107498559.0, + "step": 2736 + }, + { + "epoch": 0.3481745325022262, + "grad_norm": 1.1402854919433594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4021, + "mean_token_accuracy": 0.8583451509475708, + "num_tokens": 107535898.0, + "step": 2737 + }, + { + "epoch": 0.3483017427808167, + "grad_norm": 1.060386300086975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8658031225204468, + "num_tokens": 107578149.0, + "step": 2738 + }, + { + "epoch": 0.3484289530594072, + "grad_norm": 1.201107144355774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4184, + "mean_token_accuracy": 0.8552136421203613, + "num_tokens": 107618661.0, + "step": 2739 + }, + { + "epoch": 0.3485561633379977, + "grad_norm": 1.057072401046753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3847, + "mean_token_accuracy": 0.8698102235794067, + "num_tokens": 107663973.0, + "step": 2740 + }, + { + "epoch": 0.34868337361658824, + "grad_norm": 1.0504848957061768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8728843927383423, + "num_tokens": 107702350.0, + "step": 2741 + }, + { + "epoch": 0.3488105838951787, + "grad_norm": 1.031798243522644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8783953189849854, + "num_tokens": 107738380.0, + "step": 2742 + }, + { + "epoch": 0.34893779417376924, + "grad_norm": 0.9965037703514099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8800669312477112, + "num_tokens": 107777463.0, + "step": 2743 + }, + { + "epoch": 0.3490650044523598, + "grad_norm": 1.0434110164642334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8700118064880371, + "num_tokens": 107818760.0, + "step": 2744 + }, + { + "epoch": 0.34919221473095025, + "grad_norm": 1.0165166854858398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8752981424331665, + "num_tokens": 107861331.0, + "step": 2745 + }, + { + "epoch": 0.3493194250095408, + "grad_norm": 1.0449910163879395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4029, + "mean_token_accuracy": 0.8667677640914917, + "num_tokens": 107901753.0, + "step": 2746 + }, + { + "epoch": 0.3494466352881313, + "grad_norm": 0.9466585516929626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8774330615997314, + "num_tokens": 107945145.0, + "step": 2747 + }, + { + "epoch": 0.3495738455667218, + "grad_norm": 1.0602399110794067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.867811918258667, + "num_tokens": 107987645.0, + "step": 2748 + }, + { + "epoch": 0.3497010558453123, + "grad_norm": 1.1677268743515015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8809460997581482, + "num_tokens": 108032788.0, + "step": 2749 + }, + { + "epoch": 0.34982826612390283, + "grad_norm": 0.9677049517631531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8839325904846191, + "num_tokens": 108069359.0, + "step": 2750 + }, + { + "epoch": 0.3499554764024933, + "grad_norm": 1.1385173797607422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8651219606399536, + "num_tokens": 108107120.0, + "step": 2751 + }, + { + "epoch": 0.35008268668108383, + "grad_norm": 1.068277359008789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8877747654914856, + "num_tokens": 108141626.0, + "step": 2752 + }, + { + "epoch": 0.35020989695967436, + "grad_norm": 1.020605206489563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8836733102798462, + "num_tokens": 108177028.0, + "step": 2753 + }, + { + "epoch": 0.35033710723826483, + "grad_norm": 1.076816439628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8768728375434875, + "num_tokens": 108214836.0, + "step": 2754 + }, + { + "epoch": 0.35046431751685536, + "grad_norm": 0.9744585752487183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8749393224716187, + "num_tokens": 108259778.0, + "step": 2755 + }, + { + "epoch": 0.3505915277954459, + "grad_norm": 1.0825810432434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8673073053359985, + "num_tokens": 108298283.0, + "step": 2756 + }, + { + "epoch": 0.35071873807403636, + "grad_norm": 1.1300078630447388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8770627975463867, + "num_tokens": 108335681.0, + "step": 2757 + }, + { + "epoch": 0.3508459483526269, + "grad_norm": 1.067991852760315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8794279098510742, + "num_tokens": 108372104.0, + "step": 2758 + }, + { + "epoch": 0.3509731586312174, + "grad_norm": 1.1227035522460938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8787891864776611, + "num_tokens": 108410803.0, + "step": 2759 + }, + { + "epoch": 0.3511003689098079, + "grad_norm": 0.971015989780426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.874801516532898, + "num_tokens": 108459456.0, + "step": 2760 + }, + { + "epoch": 0.3512275791883984, + "grad_norm": 1.1150448322296143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4278, + "mean_token_accuracy": 0.856636643409729, + "num_tokens": 108500303.0, + "step": 2761 + }, + { + "epoch": 0.35135478946698895, + "grad_norm": 1.0751802921295166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8650471568107605, + "num_tokens": 108538115.0, + "step": 2762 + }, + { + "epoch": 0.3514819997455794, + "grad_norm": 1.0377225875854492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8760697841644287, + "num_tokens": 108579931.0, + "step": 2763 + }, + { + "epoch": 0.35160921002416995, + "grad_norm": 1.1700016260147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8714148998260498, + "num_tokens": 108611088.0, + "step": 2764 + }, + { + "epoch": 0.3517364203027605, + "grad_norm": 1.2272629737854004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.8762109279632568, + "num_tokens": 108640849.0, + "step": 2765 + }, + { + "epoch": 0.35186363058135095, + "grad_norm": 1.0067170858383179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8755106925964355, + "num_tokens": 108682015.0, + "step": 2766 + }, + { + "epoch": 0.3519908408599415, + "grad_norm": 1.1624424457550049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8661611080169678, + "num_tokens": 108721909.0, + "step": 2767 + }, + { + "epoch": 0.352118051138532, + "grad_norm": 0.9836758971214294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8659716844558716, + "num_tokens": 108766849.0, + "step": 2768 + }, + { + "epoch": 0.3522452614171225, + "grad_norm": 1.077312707901001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8665058016777039, + "num_tokens": 108807259.0, + "step": 2769 + }, + { + "epoch": 0.352372471695713, + "grad_norm": 1.165994644165039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8698660135269165, + "num_tokens": 108844358.0, + "step": 2770 + }, + { + "epoch": 0.35249968197430354, + "grad_norm": 1.1077896356582642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4202, + "mean_token_accuracy": 0.8592211008071899, + "num_tokens": 108888261.0, + "step": 2771 + }, + { + "epoch": 0.352626892252894, + "grad_norm": 0.9020871520042419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8871230483055115, + "num_tokens": 108933380.0, + "step": 2772 + }, + { + "epoch": 0.35275410253148454, + "grad_norm": 1.0431835651397705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8697561025619507, + "num_tokens": 108972448.0, + "step": 2773 + }, + { + "epoch": 0.35288131281007507, + "grad_norm": 1.1090105772018433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4119, + "mean_token_accuracy": 0.8634316921234131, + "num_tokens": 109011887.0, + "step": 2774 + }, + { + "epoch": 0.35300852308866554, + "grad_norm": 1.0111323595046997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8790108561515808, + "num_tokens": 109049576.0, + "step": 2775 + }, + { + "epoch": 0.35313573336725607, + "grad_norm": 1.157802939414978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.8607729077339172, + "num_tokens": 109086600.0, + "step": 2776 + }, + { + "epoch": 0.3532629436458466, + "grad_norm": 1.0914486646652222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8756954669952393, + "num_tokens": 109120384.0, + "step": 2777 + }, + { + "epoch": 0.35339015392443707, + "grad_norm": 0.9576258659362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8842891454696655, + "num_tokens": 109159416.0, + "step": 2778 + }, + { + "epoch": 0.3535173642030276, + "grad_norm": 1.1348087787628174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8758120536804199, + "num_tokens": 109191935.0, + "step": 2779 + }, + { + "epoch": 0.3536445744816181, + "grad_norm": 1.120144248008728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8820740580558777, + "num_tokens": 109227178.0, + "step": 2780 + }, + { + "epoch": 0.35377178476020865, + "grad_norm": 1.1326340436935425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8684637546539307, + "num_tokens": 109265682.0, + "step": 2781 + }, + { + "epoch": 0.3538989950387991, + "grad_norm": 1.0772019624710083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8760829567909241, + "num_tokens": 109306833.0, + "step": 2782 + }, + { + "epoch": 0.35402620531738965, + "grad_norm": 1.2287932634353638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4267, + "mean_token_accuracy": 0.8580551743507385, + "num_tokens": 109339752.0, + "step": 2783 + }, + { + "epoch": 0.3541534155959802, + "grad_norm": 0.998086154460907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8813984394073486, + "num_tokens": 109383163.0, + "step": 2784 + }, + { + "epoch": 0.35428062587457065, + "grad_norm": 1.0458576679229736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8738415241241455, + "num_tokens": 109420701.0, + "step": 2785 + }, + { + "epoch": 0.3544078361531612, + "grad_norm": 0.9897782802581787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8807476758956909, + "num_tokens": 109459652.0, + "step": 2786 + }, + { + "epoch": 0.3545350464317517, + "grad_norm": 1.1896560192108154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3727, + "mean_token_accuracy": 0.8700079917907715, + "num_tokens": 109493790.0, + "step": 2787 + }, + { + "epoch": 0.3546622567103422, + "grad_norm": 1.0665019750595093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4131, + "mean_token_accuracy": 0.8612847328186035, + "num_tokens": 109535714.0, + "step": 2788 + }, + { + "epoch": 0.3547894669889327, + "grad_norm": 1.1217719316482544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8715037107467651, + "num_tokens": 109570914.0, + "step": 2789 + }, + { + "epoch": 0.35491667726752324, + "grad_norm": 1.101304531097412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3842, + "mean_token_accuracy": 0.8701820373535156, + "num_tokens": 109607144.0, + "step": 2790 + }, + { + "epoch": 0.3550438875461137, + "grad_norm": 1.2596964836120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4529, + "mean_token_accuracy": 0.8501442074775696, + "num_tokens": 109645509.0, + "step": 2791 + }, + { + "epoch": 0.35517109782470424, + "grad_norm": 1.088570237159729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.881193995475769, + "num_tokens": 109683403.0, + "step": 2792 + }, + { + "epoch": 0.35529830810329477, + "grad_norm": 1.0345468521118164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8867385387420654, + "num_tokens": 109722333.0, + "step": 2793 + }, + { + "epoch": 0.35542551838188524, + "grad_norm": 1.026895523071289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8737156391143799, + "num_tokens": 109764821.0, + "step": 2794 + }, + { + "epoch": 0.35555272866047577, + "grad_norm": 1.0488089323043823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8648945093154907, + "num_tokens": 109807211.0, + "step": 2795 + }, + { + "epoch": 0.3556799389390663, + "grad_norm": 1.0408308506011963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.87273108959198, + "num_tokens": 109844460.0, + "step": 2796 + }, + { + "epoch": 0.35580714921765677, + "grad_norm": 1.0857648849487305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8824038505554199, + "num_tokens": 109879196.0, + "step": 2797 + }, + { + "epoch": 0.3559343594962473, + "grad_norm": 1.0454258918762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8660094738006592, + "num_tokens": 109917463.0, + "step": 2798 + }, + { + "epoch": 0.3560615697748378, + "grad_norm": 1.1646250486373901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8610964417457581, + "num_tokens": 109951340.0, + "step": 2799 + }, + { + "epoch": 0.3561887800534283, + "grad_norm": 1.017961859703064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8803490400314331, + "num_tokens": 109990891.0, + "step": 2800 + }, + { + "epoch": 0.35631599033201883, + "grad_norm": 1.1275672912597656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8747847080230713, + "num_tokens": 110027384.0, + "step": 2801 + }, + { + "epoch": 0.35644320061060936, + "grad_norm": 0.9918673634529114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8873898983001709, + "num_tokens": 110068522.0, + "step": 2802 + }, + { + "epoch": 0.35657041088919983, + "grad_norm": 1.1468827724456787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.476, + "mean_token_accuracy": 0.8486059904098511, + "num_tokens": 110108911.0, + "step": 2803 + }, + { + "epoch": 0.35669762116779036, + "grad_norm": 0.9513587355613708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8768776655197144, + "num_tokens": 110150249.0, + "step": 2804 + }, + { + "epoch": 0.3568248314463809, + "grad_norm": 1.0327105522155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8651606440544128, + "num_tokens": 110193486.0, + "step": 2805 + }, + { + "epoch": 0.35695204172497136, + "grad_norm": 1.0855941772460938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8762335181236267, + "num_tokens": 110233056.0, + "step": 2806 + }, + { + "epoch": 0.3570792520035619, + "grad_norm": 1.214268445968628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4321, + "mean_token_accuracy": 0.8523023724555969, + "num_tokens": 110270751.0, + "step": 2807 + }, + { + "epoch": 0.3572064622821524, + "grad_norm": 0.9635470509529114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8837162256240845, + "num_tokens": 110311641.0, + "step": 2808 + }, + { + "epoch": 0.3573336725607429, + "grad_norm": 1.0876795053482056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8679681420326233, + "num_tokens": 110348264.0, + "step": 2809 + }, + { + "epoch": 0.3574608828393334, + "grad_norm": 1.0082323551177979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.870223343372345, + "num_tokens": 110391410.0, + "step": 2810 + }, + { + "epoch": 0.35758809311792394, + "grad_norm": 1.2374461889266968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4128, + "mean_token_accuracy": 0.8602012395858765, + "num_tokens": 110430438.0, + "step": 2811 + }, + { + "epoch": 0.3577153033965144, + "grad_norm": 1.0746480226516724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8845798373222351, + "num_tokens": 110464965.0, + "step": 2812 + }, + { + "epoch": 0.35784251367510495, + "grad_norm": 1.1043362617492676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4036, + "mean_token_accuracy": 0.8647968769073486, + "num_tokens": 110507283.0, + "step": 2813 + }, + { + "epoch": 0.3579697239536955, + "grad_norm": 1.1239601373672485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8660117983818054, + "num_tokens": 110540421.0, + "step": 2814 + }, + { + "epoch": 0.35809693423228595, + "grad_norm": 0.9835460186004639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.881438136100769, + "num_tokens": 110580880.0, + "step": 2815 + }, + { + "epoch": 0.3582241445108765, + "grad_norm": 1.0571420192718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.86344975233078, + "num_tokens": 110622397.0, + "step": 2816 + }, + { + "epoch": 0.358351354789467, + "grad_norm": 1.0048589706420898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8791691660881042, + "num_tokens": 110664518.0, + "step": 2817 + }, + { + "epoch": 0.3584785650680575, + "grad_norm": 1.0729115009307861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8665711879730225, + "num_tokens": 110705799.0, + "step": 2818 + }, + { + "epoch": 0.358605775346648, + "grad_norm": 1.0968321561813354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8776931762695312, + "num_tokens": 110741457.0, + "step": 2819 + }, + { + "epoch": 0.35873298562523853, + "grad_norm": 0.9926576614379883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8883468508720398, + "num_tokens": 110781898.0, + "step": 2820 + }, + { + "epoch": 0.358860195903829, + "grad_norm": 1.0519425868988037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8677492737770081, + "num_tokens": 110820909.0, + "step": 2821 + }, + { + "epoch": 0.35898740618241953, + "grad_norm": 1.044173240661621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8834177255630493, + "num_tokens": 110860809.0, + "step": 2822 + }, + { + "epoch": 0.35911461646101006, + "grad_norm": 1.008058786392212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8782985210418701, + "num_tokens": 110902110.0, + "step": 2823 + }, + { + "epoch": 0.35924182673960053, + "grad_norm": 0.9331880211830139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8887661695480347, + "num_tokens": 110941714.0, + "step": 2824 + }, + { + "epoch": 0.35936903701819106, + "grad_norm": 1.2377666234970093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8694806694984436, + "num_tokens": 110975816.0, + "step": 2825 + }, + { + "epoch": 0.3594962472967816, + "grad_norm": 0.9884036779403687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8903065323829651, + "num_tokens": 111017472.0, + "step": 2826 + }, + { + "epoch": 0.35962345757537206, + "grad_norm": 0.9783902168273926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8789080381393433, + "num_tokens": 111055950.0, + "step": 2827 + }, + { + "epoch": 0.3597506678539626, + "grad_norm": 1.2467859983444214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4226, + "mean_token_accuracy": 0.8557026386260986, + "num_tokens": 111091673.0, + "step": 2828 + }, + { + "epoch": 0.3598778781325531, + "grad_norm": 1.049367070198059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8750874400138855, + "num_tokens": 111131595.0, + "step": 2829 + }, + { + "epoch": 0.36000508841114365, + "grad_norm": 1.0909234285354614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.8630844354629517, + "num_tokens": 111173889.0, + "step": 2830 + }, + { + "epoch": 0.3601322986897341, + "grad_norm": 1.096681833267212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8803858757019043, + "num_tokens": 111208045.0, + "step": 2831 + }, + { + "epoch": 0.36025950896832465, + "grad_norm": 1.0559028387069702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8664977550506592, + "num_tokens": 111248318.0, + "step": 2832 + }, + { + "epoch": 0.3603867192469152, + "grad_norm": 1.1098192930221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.86719810962677, + "num_tokens": 111287869.0, + "step": 2833 + }, + { + "epoch": 0.36051392952550565, + "grad_norm": 1.0296697616577148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8833162784576416, + "num_tokens": 111326826.0, + "step": 2834 + }, + { + "epoch": 0.3606411398040962, + "grad_norm": 1.0254391431808472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8725299835205078, + "num_tokens": 111368640.0, + "step": 2835 + }, + { + "epoch": 0.3607683500826867, + "grad_norm": 1.1186062097549438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8796849250793457, + "num_tokens": 111401949.0, + "step": 2836 + }, + { + "epoch": 0.3608955603612772, + "grad_norm": 0.912394106388092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8842394351959229, + "num_tokens": 111445895.0, + "step": 2837 + }, + { + "epoch": 0.3610227706398677, + "grad_norm": 1.0246243476867676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8702114820480347, + "num_tokens": 111491307.0, + "step": 2838 + }, + { + "epoch": 0.36114998091845824, + "grad_norm": 1.026524543762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4143, + "mean_token_accuracy": 0.8606287240982056, + "num_tokens": 111536449.0, + "step": 2839 + }, + { + "epoch": 0.3612771911970487, + "grad_norm": 1.1297333240509033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4311, + "mean_token_accuracy": 0.8555006384849548, + "num_tokens": 111574644.0, + "step": 2840 + }, + { + "epoch": 0.36140440147563924, + "grad_norm": 1.016467809677124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3852, + "mean_token_accuracy": 0.8678903579711914, + "num_tokens": 111614053.0, + "step": 2841 + }, + { + "epoch": 0.36153161175422976, + "grad_norm": 0.9998805522918701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.871854305267334, + "num_tokens": 111656527.0, + "step": 2842 + }, + { + "epoch": 0.36165882203282024, + "grad_norm": 1.1142663955688477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8570593595504761, + "num_tokens": 111693666.0, + "step": 2843 + }, + { + "epoch": 0.36178603231141077, + "grad_norm": 1.1264269351959229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8680166006088257, + "num_tokens": 111734362.0, + "step": 2844 + }, + { + "epoch": 0.3619132425900013, + "grad_norm": 1.1476988792419434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8679315447807312, + "num_tokens": 111776098.0, + "step": 2845 + }, + { + "epoch": 0.36204045286859177, + "grad_norm": 1.1481729745864868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8688704967498779, + "num_tokens": 111809933.0, + "step": 2846 + }, + { + "epoch": 0.3621676631471823, + "grad_norm": 0.9615839123725891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8865601420402527, + "num_tokens": 111848692.0, + "step": 2847 + }, + { + "epoch": 0.3622948734257728, + "grad_norm": 1.0621281862258911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8782815933227539, + "num_tokens": 111888412.0, + "step": 2848 + }, + { + "epoch": 0.3624220837043633, + "grad_norm": 1.0819255113601685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8706747889518738, + "num_tokens": 111924415.0, + "step": 2849 + }, + { + "epoch": 0.3625492939829538, + "grad_norm": 1.1470307111740112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8754886984825134, + "num_tokens": 111956904.0, + "step": 2850 + }, + { + "epoch": 0.36267650426154435, + "grad_norm": 1.113347053527832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4173, + "mean_token_accuracy": 0.8567322492599487, + "num_tokens": 111993274.0, + "step": 2851 + }, + { + "epoch": 0.3628037145401348, + "grad_norm": 1.0375041961669922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8859535455703735, + "num_tokens": 112029363.0, + "step": 2852 + }, + { + "epoch": 0.36293092481872535, + "grad_norm": 1.2295987606048584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8575238585472107, + "num_tokens": 112064494.0, + "step": 2853 + }, + { + "epoch": 0.3630581350973159, + "grad_norm": 1.0922118425369263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8582290410995483, + "num_tokens": 112106895.0, + "step": 2854 + }, + { + "epoch": 0.36318534537590635, + "grad_norm": 1.1124513149261475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4378, + "mean_token_accuracy": 0.8538578748703003, + "num_tokens": 112150792.0, + "step": 2855 + }, + { + "epoch": 0.3633125556544969, + "grad_norm": 0.973858118057251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8732380270957947, + "num_tokens": 112197590.0, + "step": 2856 + }, + { + "epoch": 0.3634397659330874, + "grad_norm": 0.9999949932098389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8766628503799438, + "num_tokens": 112241475.0, + "step": 2857 + }, + { + "epoch": 0.3635669762116779, + "grad_norm": 1.0702738761901855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8653324842453003, + "num_tokens": 112282522.0, + "step": 2858 + }, + { + "epoch": 0.3636941864902684, + "grad_norm": 1.09539794921875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8694883584976196, + "num_tokens": 112322830.0, + "step": 2859 + }, + { + "epoch": 0.36382139676885894, + "grad_norm": 1.0208299160003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8878798484802246, + "num_tokens": 112360585.0, + "step": 2860 + }, + { + "epoch": 0.3639486070474494, + "grad_norm": 1.0467994213104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8832862377166748, + "num_tokens": 112398706.0, + "step": 2861 + }, + { + "epoch": 0.36407581732603994, + "grad_norm": 1.1099299192428589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8674847483634949, + "num_tokens": 112437136.0, + "step": 2862 + }, + { + "epoch": 0.36420302760463047, + "grad_norm": 1.1750242710113525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4188, + "mean_token_accuracy": 0.8600208759307861, + "num_tokens": 112471401.0, + "step": 2863 + }, + { + "epoch": 0.36433023788322094, + "grad_norm": 1.1716722249984741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.8631665706634521, + "num_tokens": 112503752.0, + "step": 2864 + }, + { + "epoch": 0.36445744816181147, + "grad_norm": 1.2454992532730103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4018, + "mean_token_accuracy": 0.8643656373023987, + "num_tokens": 112544422.0, + "step": 2865 + }, + { + "epoch": 0.364584658440402, + "grad_norm": 1.0081130266189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8843450546264648, + "num_tokens": 112580964.0, + "step": 2866 + }, + { + "epoch": 0.36471186871899247, + "grad_norm": 1.10251784324646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8681373596191406, + "num_tokens": 112630964.0, + "step": 2867 + }, + { + "epoch": 0.364839078997583, + "grad_norm": 0.9637241959571838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8817578554153442, + "num_tokens": 112672290.0, + "step": 2868 + }, + { + "epoch": 0.36496628927617353, + "grad_norm": 1.1246944665908813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8792316913604736, + "num_tokens": 112707111.0, + "step": 2869 + }, + { + "epoch": 0.365093499554764, + "grad_norm": 1.2112562656402588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.8626407980918884, + "num_tokens": 112741117.0, + "step": 2870 + }, + { + "epoch": 0.36522070983335453, + "grad_norm": 1.044755220413208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8836336731910706, + "num_tokens": 112779254.0, + "step": 2871 + }, + { + "epoch": 0.36534792011194506, + "grad_norm": 1.0187783241271973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8866101503372192, + "num_tokens": 112821529.0, + "step": 2872 + }, + { + "epoch": 0.36547513039053553, + "grad_norm": 1.1342729330062866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8658901453018188, + "num_tokens": 112856187.0, + "step": 2873 + }, + { + "epoch": 0.36560234066912606, + "grad_norm": 1.044866681098938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8659828901290894, + "num_tokens": 112901160.0, + "step": 2874 + }, + { + "epoch": 0.3657295509477166, + "grad_norm": 1.0802377462387085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8680628538131714, + "num_tokens": 112937456.0, + "step": 2875 + }, + { + "epoch": 0.36585676122630706, + "grad_norm": 1.1144109964370728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8664900064468384, + "num_tokens": 112973477.0, + "step": 2876 + }, + { + "epoch": 0.3659839715048976, + "grad_norm": 1.0322407484054565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8784626722335815, + "num_tokens": 113014852.0, + "step": 2877 + }, + { + "epoch": 0.3661111817834881, + "grad_norm": 1.1441473960876465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8690670728683472, + "num_tokens": 113058822.0, + "step": 2878 + }, + { + "epoch": 0.3662383920620786, + "grad_norm": 1.1914998292922974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4116, + "mean_token_accuracy": 0.8591315746307373, + "num_tokens": 113094744.0, + "step": 2879 + }, + { + "epoch": 0.3663656023406691, + "grad_norm": 1.0565837621688843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.426, + "mean_token_accuracy": 0.8602521419525146, + "num_tokens": 113141708.0, + "step": 2880 + }, + { + "epoch": 0.36649281261925964, + "grad_norm": 1.020650029182434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4047, + "mean_token_accuracy": 0.8603280782699585, + "num_tokens": 113184205.0, + "step": 2881 + }, + { + "epoch": 0.3666200228978502, + "grad_norm": 0.9336309432983398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.88054358959198, + "num_tokens": 113226080.0, + "step": 2882 + }, + { + "epoch": 0.36674723317644065, + "grad_norm": 1.1351202726364136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8693361878395081, + "num_tokens": 113262773.0, + "step": 2883 + }, + { + "epoch": 0.3668744434550312, + "grad_norm": 1.0950390100479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8771216869354248, + "num_tokens": 113298636.0, + "step": 2884 + }, + { + "epoch": 0.3670016537336217, + "grad_norm": 0.9662991762161255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8777948617935181, + "num_tokens": 113341192.0, + "step": 2885 + }, + { + "epoch": 0.3671288640122122, + "grad_norm": 1.1249608993530273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.428, + "mean_token_accuracy": 0.8569040894508362, + "num_tokens": 113385729.0, + "step": 2886 + }, + { + "epoch": 0.3672560742908027, + "grad_norm": 1.0036762952804565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8809337615966797, + "num_tokens": 113424181.0, + "step": 2887 + }, + { + "epoch": 0.36738328456939323, + "grad_norm": 0.9720523357391357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8847162127494812, + "num_tokens": 113463386.0, + "step": 2888 + }, + { + "epoch": 0.3675104948479837, + "grad_norm": 0.9174647927284241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8881672620773315, + "num_tokens": 113507126.0, + "step": 2889 + }, + { + "epoch": 0.36763770512657423, + "grad_norm": 1.0471704006195068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8809174299240112, + "num_tokens": 113540990.0, + "step": 2890 + }, + { + "epoch": 0.36776491540516476, + "grad_norm": 1.066497564315796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.41, + "mean_token_accuracy": 0.8590652346611023, + "num_tokens": 113585697.0, + "step": 2891 + }, + { + "epoch": 0.36789212568375523, + "grad_norm": 1.209364414215088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8700765371322632, + "num_tokens": 113622410.0, + "step": 2892 + }, + { + "epoch": 0.36801933596234576, + "grad_norm": 1.0135451555252075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8681877851486206, + "num_tokens": 113664444.0, + "step": 2893 + }, + { + "epoch": 0.3681465462409363, + "grad_norm": 1.1275070905685425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8755998611450195, + "num_tokens": 113700629.0, + "step": 2894 + }, + { + "epoch": 0.36827375651952676, + "grad_norm": 1.0159101486206055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8803788423538208, + "num_tokens": 113737464.0, + "step": 2895 + }, + { + "epoch": 0.3684009667981173, + "grad_norm": 1.0790454149246216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.379, + "mean_token_accuracy": 0.8691985607147217, + "num_tokens": 113775748.0, + "step": 2896 + }, + { + "epoch": 0.3685281770767078, + "grad_norm": 1.0366731882095337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8744921684265137, + "num_tokens": 113815962.0, + "step": 2897 + }, + { + "epoch": 0.3686553873552983, + "grad_norm": 1.0902360677719116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8787190914154053, + "num_tokens": 113852840.0, + "step": 2898 + }, + { + "epoch": 0.3687825976338888, + "grad_norm": 1.1278717517852783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3897, + "mean_token_accuracy": 0.867611289024353, + "num_tokens": 113891620.0, + "step": 2899 + }, + { + "epoch": 0.36890980791247935, + "grad_norm": 1.104843020439148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4259, + "mean_token_accuracy": 0.8523855209350586, + "num_tokens": 113932752.0, + "step": 2900 + }, + { + "epoch": 0.3690370181910698, + "grad_norm": 1.1242390871047974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4102, + "mean_token_accuracy": 0.8626964688301086, + "num_tokens": 113972988.0, + "step": 2901 + }, + { + "epoch": 0.36916422846966035, + "grad_norm": 0.9489874243736267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8804885745048523, + "num_tokens": 114013360.0, + "step": 2902 + }, + { + "epoch": 0.3692914387482509, + "grad_norm": 1.0090960264205933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8665384650230408, + "num_tokens": 114057948.0, + "step": 2903 + }, + { + "epoch": 0.36941864902684135, + "grad_norm": 1.0023037195205688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.868549644947052, + "num_tokens": 114102392.0, + "step": 2904 + }, + { + "epoch": 0.3695458593054319, + "grad_norm": 1.2169476747512817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4319, + "mean_token_accuracy": 0.8530865907669067, + "num_tokens": 114144078.0, + "step": 2905 + }, + { + "epoch": 0.3696730695840224, + "grad_norm": 0.9972814321517944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.877937912940979, + "num_tokens": 114182808.0, + "step": 2906 + }, + { + "epoch": 0.3698002798626129, + "grad_norm": 1.0097061395645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8914650082588196, + "num_tokens": 114217827.0, + "step": 2907 + }, + { + "epoch": 0.3699274901412034, + "grad_norm": 1.134337306022644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8674969673156738, + "num_tokens": 114252263.0, + "step": 2908 + }, + { + "epoch": 0.37005470041979394, + "grad_norm": 1.1136431694030762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8613996505737305, + "num_tokens": 114294970.0, + "step": 2909 + }, + { + "epoch": 0.3701819106983844, + "grad_norm": 1.147071123123169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3971, + "mean_token_accuracy": 0.8658060431480408, + "num_tokens": 114338304.0, + "step": 2910 + }, + { + "epoch": 0.37030912097697494, + "grad_norm": 1.0582810640335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4054, + "mean_token_accuracy": 0.8623064756393433, + "num_tokens": 114376708.0, + "step": 2911 + }, + { + "epoch": 0.37043633125556547, + "grad_norm": 1.0291668176651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8733435273170471, + "num_tokens": 114417540.0, + "step": 2912 + }, + { + "epoch": 0.37056354153415594, + "grad_norm": 1.0735074281692505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4389, + "mean_token_accuracy": 0.8552815914154053, + "num_tokens": 114461218.0, + "step": 2913 + }, + { + "epoch": 0.37069075181274647, + "grad_norm": 1.0000998973846436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8787118792533875, + "num_tokens": 114502503.0, + "step": 2914 + }, + { + "epoch": 0.370817962091337, + "grad_norm": 1.2662217617034912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8669138550758362, + "num_tokens": 114538269.0, + "step": 2915 + }, + { + "epoch": 0.37094517236992747, + "grad_norm": 0.991107702255249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8772554397583008, + "num_tokens": 114579674.0, + "step": 2916 + }, + { + "epoch": 0.371072382648518, + "grad_norm": 1.0370820760726929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8742836713790894, + "num_tokens": 114618829.0, + "step": 2917 + }, + { + "epoch": 0.3711995929271085, + "grad_norm": 0.9910460114479065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8730404376983643, + "num_tokens": 114661293.0, + "step": 2918 + }, + { + "epoch": 0.371326803205699, + "grad_norm": 0.9659440517425537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8771830797195435, + "num_tokens": 114707329.0, + "step": 2919 + }, + { + "epoch": 0.3714540134842895, + "grad_norm": 1.064110517501831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8724594116210938, + "num_tokens": 114746971.0, + "step": 2920 + }, + { + "epoch": 0.37158122376288005, + "grad_norm": 1.0561619997024536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.879848837852478, + "num_tokens": 114782979.0, + "step": 2921 + }, + { + "epoch": 0.3717084340414705, + "grad_norm": 1.0710984468460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8750467300415039, + "num_tokens": 114826018.0, + "step": 2922 + }, + { + "epoch": 0.37183564432006105, + "grad_norm": 1.0239185094833374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8737138509750366, + "num_tokens": 114873312.0, + "step": 2923 + }, + { + "epoch": 0.3719628545986516, + "grad_norm": 1.1313092708587646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.87038254737854, + "num_tokens": 114910113.0, + "step": 2924 + }, + { + "epoch": 0.37209006487724205, + "grad_norm": 1.0715839862823486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8632118701934814, + "num_tokens": 114950988.0, + "step": 2925 + }, + { + "epoch": 0.3722172751558326, + "grad_norm": 1.08302903175354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.871391773223877, + "num_tokens": 114992798.0, + "step": 2926 + }, + { + "epoch": 0.3723444854344231, + "grad_norm": 1.0936485528945923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.454, + "mean_token_accuracy": 0.8450436592102051, + "num_tokens": 115034880.0, + "step": 2927 + }, + { + "epoch": 0.3724716957130136, + "grad_norm": 1.1635119915008545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4098, + "mean_token_accuracy": 0.8560126423835754, + "num_tokens": 115072571.0, + "step": 2928 + }, + { + "epoch": 0.3725989059916041, + "grad_norm": 1.0982184410095215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.863293468952179, + "num_tokens": 115115485.0, + "step": 2929 + }, + { + "epoch": 0.37272611627019464, + "grad_norm": 1.0722160339355469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4115, + "mean_token_accuracy": 0.861746609210968, + "num_tokens": 115158706.0, + "step": 2930 + }, + { + "epoch": 0.37285332654878517, + "grad_norm": 1.2473413944244385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4057, + "mean_token_accuracy": 0.8612048625946045, + "num_tokens": 115193093.0, + "step": 2931 + }, + { + "epoch": 0.37298053682737564, + "grad_norm": 1.0937910079956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4169, + "mean_token_accuracy": 0.8587483167648315, + "num_tokens": 115232408.0, + "step": 2932 + }, + { + "epoch": 0.37310774710596617, + "grad_norm": 1.1166107654571533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8772148489952087, + "num_tokens": 115267624.0, + "step": 2933 + }, + { + "epoch": 0.3732349573845567, + "grad_norm": 0.9672329425811768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8696742057800293, + "num_tokens": 115311564.0, + "step": 2934 + }, + { + "epoch": 0.37336216766314717, + "grad_norm": 1.1049827337265015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.862747311592102, + "num_tokens": 115354663.0, + "step": 2935 + }, + { + "epoch": 0.3734893779417377, + "grad_norm": 1.016789197921753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4319, + "mean_token_accuracy": 0.8529020547866821, + "num_tokens": 115403193.0, + "step": 2936 + }, + { + "epoch": 0.3736165882203282, + "grad_norm": 1.0823849439620972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8792358636856079, + "num_tokens": 115438708.0, + "step": 2937 + }, + { + "epoch": 0.3737437984989187, + "grad_norm": 1.1211833953857422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8685476779937744, + "num_tokens": 115474143.0, + "step": 2938 + }, + { + "epoch": 0.37387100877750923, + "grad_norm": 1.1734569072723389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3961, + "mean_token_accuracy": 0.8631855845451355, + "num_tokens": 115510726.0, + "step": 2939 + }, + { + "epoch": 0.37399821905609976, + "grad_norm": 1.0752168893814087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8795245289802551, + "num_tokens": 115546202.0, + "step": 2940 + }, + { + "epoch": 0.37412542933469023, + "grad_norm": 1.008758306503296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8747376799583435, + "num_tokens": 115587001.0, + "step": 2941 + }, + { + "epoch": 0.37425263961328076, + "grad_norm": 1.072500467300415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8630632758140564, + "num_tokens": 115624952.0, + "step": 2942 + }, + { + "epoch": 0.3743798498918713, + "grad_norm": 1.0328166484832764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8657317757606506, + "num_tokens": 115667687.0, + "step": 2943 + }, + { + "epoch": 0.37450706017046176, + "grad_norm": 1.0369727611541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.8659453988075256, + "num_tokens": 115707170.0, + "step": 2944 + }, + { + "epoch": 0.3746342704490523, + "grad_norm": 0.9324120283126831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8835424184799194, + "num_tokens": 115748810.0, + "step": 2945 + }, + { + "epoch": 0.3747614807276428, + "grad_norm": 1.1222946643829346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4024, + "mean_token_accuracy": 0.8615916967391968, + "num_tokens": 115790347.0, + "step": 2946 + }, + { + "epoch": 0.3748886910062333, + "grad_norm": 1.126774549484253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8696045279502869, + "num_tokens": 115827299.0, + "step": 2947 + }, + { + "epoch": 0.3750159012848238, + "grad_norm": 1.2243636846542358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.41, + "mean_token_accuracy": 0.8586897850036621, + "num_tokens": 115861297.0, + "step": 2948 + }, + { + "epoch": 0.37514311156341434, + "grad_norm": 1.1314582824707031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8705454468727112, + "num_tokens": 115896036.0, + "step": 2949 + }, + { + "epoch": 0.3752703218420048, + "grad_norm": 1.2214674949645996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4442, + "mean_token_accuracy": 0.8506943583488464, + "num_tokens": 115933086.0, + "step": 2950 + }, + { + "epoch": 0.37539753212059535, + "grad_norm": 1.0388678312301636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8673006296157837, + "num_tokens": 115973378.0, + "step": 2951 + }, + { + "epoch": 0.3755247423991859, + "grad_norm": 1.0134299993515015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8774467706680298, + "num_tokens": 116019315.0, + "step": 2952 + }, + { + "epoch": 0.37565195267777635, + "grad_norm": 1.0595722198486328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8730940222740173, + "num_tokens": 116061413.0, + "step": 2953 + }, + { + "epoch": 0.3757791629563669, + "grad_norm": 1.0086321830749512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8832497596740723, + "num_tokens": 116104001.0, + "step": 2954 + }, + { + "epoch": 0.3759063732349574, + "grad_norm": 1.0999609231948853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8715176582336426, + "num_tokens": 116137693.0, + "step": 2955 + }, + { + "epoch": 0.3760335835135479, + "grad_norm": 1.0197807550430298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8720228672027588, + "num_tokens": 116181743.0, + "step": 2956 + }, + { + "epoch": 0.3761607937921384, + "grad_norm": 1.088472843170166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8725203275680542, + "num_tokens": 116218110.0, + "step": 2957 + }, + { + "epoch": 0.37628800407072893, + "grad_norm": 0.9746090769767761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8826981782913208, + "num_tokens": 116258686.0, + "step": 2958 + }, + { + "epoch": 0.3764152143493194, + "grad_norm": 0.9617873430252075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8936759233474731, + "num_tokens": 116298911.0, + "step": 2959 + }, + { + "epoch": 0.37654242462790993, + "grad_norm": 1.0981431007385254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3821, + "mean_token_accuracy": 0.8695711493492126, + "num_tokens": 116336912.0, + "step": 2960 + }, + { + "epoch": 0.37666963490650046, + "grad_norm": 1.1890428066253662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.39, + "mean_token_accuracy": 0.867686927318573, + "num_tokens": 116374168.0, + "step": 2961 + }, + { + "epoch": 0.37679684518509093, + "grad_norm": 1.0988768339157104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8783511519432068, + "num_tokens": 116409359.0, + "step": 2962 + }, + { + "epoch": 0.37692405546368146, + "grad_norm": 1.0764141082763672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.871161937713623, + "num_tokens": 116448301.0, + "step": 2963 + }, + { + "epoch": 0.377051265742272, + "grad_norm": 1.0829914808273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8820769786834717, + "num_tokens": 116481572.0, + "step": 2964 + }, + { + "epoch": 0.37717847602086246, + "grad_norm": 1.0313093662261963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8763332366943359, + "num_tokens": 116520189.0, + "step": 2965 + }, + { + "epoch": 0.377305686299453, + "grad_norm": 1.1207852363586426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8719258308410645, + "num_tokens": 116558961.0, + "step": 2966 + }, + { + "epoch": 0.3774328965780435, + "grad_norm": 0.9530037045478821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8964884281158447, + "num_tokens": 116596361.0, + "step": 2967 + }, + { + "epoch": 0.377560106856634, + "grad_norm": 1.2180575132369995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4355, + "mean_token_accuracy": 0.8521760702133179, + "num_tokens": 116627091.0, + "step": 2968 + }, + { + "epoch": 0.3776873171352245, + "grad_norm": 1.0785037279129028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8766618371009827, + "num_tokens": 116672814.0, + "step": 2969 + }, + { + "epoch": 0.37781452741381505, + "grad_norm": 1.0296108722686768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8719241619110107, + "num_tokens": 116714840.0, + "step": 2970 + }, + { + "epoch": 0.3779417376924055, + "grad_norm": 1.0975342988967896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4297, + "mean_token_accuracy": 0.8549417853355408, + "num_tokens": 116757373.0, + "step": 2971 + }, + { + "epoch": 0.37806894797099605, + "grad_norm": 1.28071928024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4407, + "mean_token_accuracy": 0.847481906414032, + "num_tokens": 116792794.0, + "step": 2972 + }, + { + "epoch": 0.3781961582495866, + "grad_norm": 1.023084282875061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8720332980155945, + "num_tokens": 116837919.0, + "step": 2973 + }, + { + "epoch": 0.37832336852817705, + "grad_norm": 1.049638032913208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.879575252532959, + "num_tokens": 116873586.0, + "step": 2974 + }, + { + "epoch": 0.3784505788067676, + "grad_norm": 1.0071970224380493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8865032196044922, + "num_tokens": 116911925.0, + "step": 2975 + }, + { + "epoch": 0.3785777890853581, + "grad_norm": 1.1844452619552612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4456, + "mean_token_accuracy": 0.8519506454467773, + "num_tokens": 116947706.0, + "step": 2976 + }, + { + "epoch": 0.3787049993639486, + "grad_norm": 1.1250420808792114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8797338008880615, + "num_tokens": 116988903.0, + "step": 2977 + }, + { + "epoch": 0.3788322096425391, + "grad_norm": 0.9870961308479309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8825153112411499, + "num_tokens": 117030395.0, + "step": 2978 + }, + { + "epoch": 0.37895941992112964, + "grad_norm": 1.1030261516571045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8623719811439514, + "num_tokens": 117073870.0, + "step": 2979 + }, + { + "epoch": 0.37908663019972016, + "grad_norm": 1.0393812656402588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8617286682128906, + "num_tokens": 117117354.0, + "step": 2980 + }, + { + "epoch": 0.37921384047831064, + "grad_norm": 1.0604983568191528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8694913387298584, + "num_tokens": 117153735.0, + "step": 2981 + }, + { + "epoch": 0.37934105075690117, + "grad_norm": 1.00993812084198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8765339851379395, + "num_tokens": 117196030.0, + "step": 2982 + }, + { + "epoch": 0.3794682610354917, + "grad_norm": 1.0900678634643555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8792795538902283, + "num_tokens": 117234039.0, + "step": 2983 + }, + { + "epoch": 0.37959547131408217, + "grad_norm": 0.9981355667114258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8648295402526855, + "num_tokens": 117281310.0, + "step": 2984 + }, + { + "epoch": 0.3797226815926727, + "grad_norm": 1.138514518737793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8681772351264954, + "num_tokens": 117315601.0, + "step": 2985 + }, + { + "epoch": 0.3798498918712632, + "grad_norm": 0.9619393348693848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8898571729660034, + "num_tokens": 117355205.0, + "step": 2986 + }, + { + "epoch": 0.3799771021498537, + "grad_norm": 1.0970183610916138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8865453600883484, + "num_tokens": 117387557.0, + "step": 2987 + }, + { + "epoch": 0.3801043124284442, + "grad_norm": 0.9809751510620117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8904508352279663, + "num_tokens": 117425041.0, + "step": 2988 + }, + { + "epoch": 0.38023152270703475, + "grad_norm": 1.0965745449066162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4059, + "mean_token_accuracy": 0.859475314617157, + "num_tokens": 117462449.0, + "step": 2989 + }, + { + "epoch": 0.3803587329856252, + "grad_norm": 1.1343342065811157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8665518760681152, + "num_tokens": 117500993.0, + "step": 2990 + }, + { + "epoch": 0.38048594326421575, + "grad_norm": 1.0997480154037476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4293, + "mean_token_accuracy": 0.852672815322876, + "num_tokens": 117545466.0, + "step": 2991 + }, + { + "epoch": 0.3806131535428063, + "grad_norm": 1.1513739824295044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8711632490158081, + "num_tokens": 117582140.0, + "step": 2992 + }, + { + "epoch": 0.38074036382139675, + "grad_norm": 1.0118019580841064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8838223814964294, + "num_tokens": 117621222.0, + "step": 2993 + }, + { + "epoch": 0.3808675740999873, + "grad_norm": 1.1078197956085205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.87531977891922, + "num_tokens": 117656230.0, + "step": 2994 + }, + { + "epoch": 0.3809947843785778, + "grad_norm": 1.0236036777496338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8781324028968811, + "num_tokens": 117693361.0, + "step": 2995 + }, + { + "epoch": 0.3811219946571683, + "grad_norm": 1.108884572982788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4058, + "mean_token_accuracy": 0.8628713488578796, + "num_tokens": 117731233.0, + "step": 2996 + }, + { + "epoch": 0.3812492049357588, + "grad_norm": 1.116925835609436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.8664560914039612, + "num_tokens": 117766996.0, + "step": 2997 + }, + { + "epoch": 0.38137641521434934, + "grad_norm": 1.179791808128357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8736580610275269, + "num_tokens": 117797808.0, + "step": 2998 + }, + { + "epoch": 0.3815036254929398, + "grad_norm": 0.9845428466796875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8798174262046814, + "num_tokens": 117841971.0, + "step": 2999 + }, + { + "epoch": 0.38163083577153034, + "grad_norm": 1.03761625289917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.883704423904419, + "num_tokens": 117879365.0, + "step": 3000 + }, + { + "epoch": 0.38175804605012087, + "grad_norm": 0.9901612997055054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8791283369064331, + "num_tokens": 117922090.0, + "step": 3001 + }, + { + "epoch": 0.38188525632871134, + "grad_norm": 1.0838996171951294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3952, + "mean_token_accuracy": 0.8661516904830933, + "num_tokens": 117961642.0, + "step": 3002 + }, + { + "epoch": 0.38201246660730187, + "grad_norm": 1.0685991048812866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8731472492218018, + "num_tokens": 118000650.0, + "step": 3003 + }, + { + "epoch": 0.3821396768858924, + "grad_norm": 1.0571194887161255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8717394471168518, + "num_tokens": 118037793.0, + "step": 3004 + }, + { + "epoch": 0.38226688716448287, + "grad_norm": 1.1972458362579346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4251, + "mean_token_accuracy": 0.8542904257774353, + "num_tokens": 118080033.0, + "step": 3005 + }, + { + "epoch": 0.3823940974430734, + "grad_norm": 1.1229052543640137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8763350248336792, + "num_tokens": 118118143.0, + "step": 3006 + }, + { + "epoch": 0.38252130772166393, + "grad_norm": 1.0120536088943481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.866862416267395, + "num_tokens": 118167862.0, + "step": 3007 + }, + { + "epoch": 0.3826485180002544, + "grad_norm": 1.2875250577926636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.424, + "mean_token_accuracy": 0.8530176877975464, + "num_tokens": 118203276.0, + "step": 3008 + }, + { + "epoch": 0.38277572827884493, + "grad_norm": 1.0988432168960571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8854861259460449, + "num_tokens": 118239251.0, + "step": 3009 + }, + { + "epoch": 0.38290293855743546, + "grad_norm": 1.0756453275680542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4047, + "mean_token_accuracy": 0.8634361028671265, + "num_tokens": 118282349.0, + "step": 3010 + }, + { + "epoch": 0.38303014883602593, + "grad_norm": 1.2622673511505127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8787792325019836, + "num_tokens": 118315762.0, + "step": 3011 + }, + { + "epoch": 0.38315735911461646, + "grad_norm": 1.0495336055755615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8793979287147522, + "num_tokens": 118351934.0, + "step": 3012 + }, + { + "epoch": 0.383284569393207, + "grad_norm": 1.0535385608673096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8857147693634033, + "num_tokens": 118391490.0, + "step": 3013 + }, + { + "epoch": 0.38341177967179746, + "grad_norm": 1.1217750310897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8661113977432251, + "num_tokens": 118426190.0, + "step": 3014 + }, + { + "epoch": 0.383538989950388, + "grad_norm": 1.106014370918274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4137, + "mean_token_accuracy": 0.8573259711265564, + "num_tokens": 118472492.0, + "step": 3015 + }, + { + "epoch": 0.3836662002289785, + "grad_norm": 1.227331280708313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4208, + "mean_token_accuracy": 0.8594224452972412, + "num_tokens": 118508703.0, + "step": 3016 + }, + { + "epoch": 0.383793410507569, + "grad_norm": 1.0764341354370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.883413553237915, + "num_tokens": 118541896.0, + "step": 3017 + }, + { + "epoch": 0.3839206207861595, + "grad_norm": 1.1468653678894043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8708063960075378, + "num_tokens": 118579293.0, + "step": 3018 + }, + { + "epoch": 0.38404783106475004, + "grad_norm": 1.1759402751922607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8782628774642944, + "num_tokens": 118619018.0, + "step": 3019 + }, + { + "epoch": 0.3841750413433405, + "grad_norm": 1.0633430480957031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3859, + "mean_token_accuracy": 0.8683310747146606, + "num_tokens": 118663421.0, + "step": 3020 + }, + { + "epoch": 0.38430225162193105, + "grad_norm": 1.060978651046753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8772956728935242, + "num_tokens": 118707022.0, + "step": 3021 + }, + { + "epoch": 0.3844294619005216, + "grad_norm": 1.0694535970687866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4471, + "mean_token_accuracy": 0.8485976457595825, + "num_tokens": 118751207.0, + "step": 3022 + }, + { + "epoch": 0.38455667217911205, + "grad_norm": 1.21596360206604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8660023808479309, + "num_tokens": 118786886.0, + "step": 3023 + }, + { + "epoch": 0.3846838824577026, + "grad_norm": 1.0457288026809692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8770608901977539, + "num_tokens": 118829164.0, + "step": 3024 + }, + { + "epoch": 0.3848110927362931, + "grad_norm": 0.9879779815673828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.8631291389465332, + "num_tokens": 118874766.0, + "step": 3025 + }, + { + "epoch": 0.3849383030148836, + "grad_norm": 1.1265661716461182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3833, + "mean_token_accuracy": 0.8674545288085938, + "num_tokens": 118912012.0, + "step": 3026 + }, + { + "epoch": 0.3850655132934741, + "grad_norm": 1.0631439685821533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.876291811466217, + "num_tokens": 118949260.0, + "step": 3027 + }, + { + "epoch": 0.38519272357206463, + "grad_norm": 1.0541386604309082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8768421411514282, + "num_tokens": 118985160.0, + "step": 3028 + }, + { + "epoch": 0.3853199338506551, + "grad_norm": 1.046842098236084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8875383734703064, + "num_tokens": 119023513.0, + "step": 3029 + }, + { + "epoch": 0.38544714412924563, + "grad_norm": 0.9306623935699463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8862233757972717, + "num_tokens": 119068027.0, + "step": 3030 + }, + { + "epoch": 0.38557435440783616, + "grad_norm": 1.0974009037017822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8874762058258057, + "num_tokens": 119101878.0, + "step": 3031 + }, + { + "epoch": 0.3857015646864267, + "grad_norm": 1.0301092863082886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4336, + "mean_token_accuracy": 0.85420823097229, + "num_tokens": 119146288.0, + "step": 3032 + }, + { + "epoch": 0.38582877496501716, + "grad_norm": 1.1466463804244995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8816630840301514, + "num_tokens": 119182135.0, + "step": 3033 + }, + { + "epoch": 0.3859559852436077, + "grad_norm": 1.1701124906539917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8769878149032593, + "num_tokens": 119215641.0, + "step": 3034 + }, + { + "epoch": 0.3860831955221982, + "grad_norm": 0.9970582723617554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8801991939544678, + "num_tokens": 119257803.0, + "step": 3035 + }, + { + "epoch": 0.3862104058007887, + "grad_norm": 1.1205307245254517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4395, + "mean_token_accuracy": 0.851900041103363, + "num_tokens": 119297778.0, + "step": 3036 + }, + { + "epoch": 0.3863376160793792, + "grad_norm": 1.1742960214614868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8793257474899292, + "num_tokens": 119331953.0, + "step": 3037 + }, + { + "epoch": 0.38646482635796975, + "grad_norm": 0.9772380590438843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.886162281036377, + "num_tokens": 119373898.0, + "step": 3038 + }, + { + "epoch": 0.3865920366365602, + "grad_norm": 1.1231849193572998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4352, + "mean_token_accuracy": 0.8514308929443359, + "num_tokens": 119415085.0, + "step": 3039 + }, + { + "epoch": 0.38671924691515075, + "grad_norm": 0.9803102612495422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8843365907669067, + "num_tokens": 119455172.0, + "step": 3040 + }, + { + "epoch": 0.3868464571937413, + "grad_norm": 1.148930549621582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3835, + "mean_token_accuracy": 0.861944317817688, + "num_tokens": 119489079.0, + "step": 3041 + }, + { + "epoch": 0.38697366747233175, + "grad_norm": 1.122056484222412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.876859724521637, + "num_tokens": 119524642.0, + "step": 3042 + }, + { + "epoch": 0.3871008777509223, + "grad_norm": 1.0834342241287231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8750509023666382, + "num_tokens": 119565547.0, + "step": 3043 + }, + { + "epoch": 0.3872280880295128, + "grad_norm": 0.9487678408622742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8638961911201477, + "num_tokens": 119611034.0, + "step": 3044 + }, + { + "epoch": 0.3873552983081033, + "grad_norm": 1.1704730987548828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8695530295372009, + "num_tokens": 119643483.0, + "step": 3045 + }, + { + "epoch": 0.3874825085866938, + "grad_norm": 1.0540424585342407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8705911040306091, + "num_tokens": 119682709.0, + "step": 3046 + }, + { + "epoch": 0.38760971886528434, + "grad_norm": 1.101210594177246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8656623363494873, + "num_tokens": 119718409.0, + "step": 3047 + }, + { + "epoch": 0.3877369291438748, + "grad_norm": 1.1678202152252197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8712036609649658, + "num_tokens": 119754790.0, + "step": 3048 + }, + { + "epoch": 0.38786413942246534, + "grad_norm": 1.0969899892807007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8798080086708069, + "num_tokens": 119792094.0, + "step": 3049 + }, + { + "epoch": 0.38799134970105587, + "grad_norm": 1.0958642959594727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4171, + "mean_token_accuracy": 0.8584762811660767, + "num_tokens": 119832669.0, + "step": 3050 + }, + { + "epoch": 0.38811855997964634, + "grad_norm": 1.0059946775436401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8808207511901855, + "num_tokens": 119875096.0, + "step": 3051 + }, + { + "epoch": 0.38824577025823687, + "grad_norm": 1.0976438522338867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8694846034049988, + "num_tokens": 119911935.0, + "step": 3052 + }, + { + "epoch": 0.3883729805368274, + "grad_norm": 1.061188817024231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8819148540496826, + "num_tokens": 119945228.0, + "step": 3053 + }, + { + "epoch": 0.38850019081541787, + "grad_norm": 0.9946685433387756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.878477156162262, + "num_tokens": 119983352.0, + "step": 3054 + }, + { + "epoch": 0.3886274010940084, + "grad_norm": 1.0348403453826904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.882246732711792, + "num_tokens": 120020342.0, + "step": 3055 + }, + { + "epoch": 0.3887546113725989, + "grad_norm": 0.9975086450576782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8868752717971802, + "num_tokens": 120054759.0, + "step": 3056 + }, + { + "epoch": 0.3888818216511894, + "grad_norm": 1.0164417028427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8744654655456543, + "num_tokens": 120096942.0, + "step": 3057 + }, + { + "epoch": 0.3890090319297799, + "grad_norm": 1.0703825950622559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8718940615653992, + "num_tokens": 120134321.0, + "step": 3058 + }, + { + "epoch": 0.38913624220837045, + "grad_norm": 1.025607943534851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8684321641921997, + "num_tokens": 120182912.0, + "step": 3059 + }, + { + "epoch": 0.3892634524869609, + "grad_norm": 1.0832304954528809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8728739619255066, + "num_tokens": 120225821.0, + "step": 3060 + }, + { + "epoch": 0.38939066276555145, + "grad_norm": 1.2555721998214722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4519, + "mean_token_accuracy": 0.8503758907318115, + "num_tokens": 120260937.0, + "step": 3061 + }, + { + "epoch": 0.389517873044142, + "grad_norm": 1.0850738286972046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8784831762313843, + "num_tokens": 120303040.0, + "step": 3062 + }, + { + "epoch": 0.38964508332273246, + "grad_norm": 1.0292655229568481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8688186407089233, + "num_tokens": 120345852.0, + "step": 3063 + }, + { + "epoch": 0.389772293601323, + "grad_norm": 1.0653104782104492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8692919015884399, + "num_tokens": 120386243.0, + "step": 3064 + }, + { + "epoch": 0.3898995038799135, + "grad_norm": 1.0723975896835327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8835370540618896, + "num_tokens": 120423301.0, + "step": 3065 + }, + { + "epoch": 0.390026714158504, + "grad_norm": 1.0312161445617676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8805965781211853, + "num_tokens": 120462062.0, + "step": 3066 + }, + { + "epoch": 0.3901539244370945, + "grad_norm": 1.0873386859893799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8690358400344849, + "num_tokens": 120500038.0, + "step": 3067 + }, + { + "epoch": 0.39028113471568504, + "grad_norm": 1.0985594987869263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8644678592681885, + "num_tokens": 120539244.0, + "step": 3068 + }, + { + "epoch": 0.3904083449942755, + "grad_norm": 1.1149425506591797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8728581666946411, + "num_tokens": 120577236.0, + "step": 3069 + }, + { + "epoch": 0.39053555527286604, + "grad_norm": 1.0836464166641235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8843556642532349, + "num_tokens": 120609651.0, + "step": 3070 + }, + { + "epoch": 0.39066276555145657, + "grad_norm": 1.0299921035766602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8640944957733154, + "num_tokens": 120649690.0, + "step": 3071 + }, + { + "epoch": 0.39078997583004704, + "grad_norm": 1.0293464660644531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.889380931854248, + "num_tokens": 120687318.0, + "step": 3072 + }, + { + "epoch": 0.39091718610863757, + "grad_norm": 1.0981215238571167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4223, + "mean_token_accuracy": 0.8579096794128418, + "num_tokens": 120728616.0, + "step": 3073 + }, + { + "epoch": 0.3910443963872281, + "grad_norm": 1.0375951528549194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8813376426696777, + "num_tokens": 120768695.0, + "step": 3074 + }, + { + "epoch": 0.39117160666581857, + "grad_norm": 1.0850672721862793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8850798606872559, + "num_tokens": 120805792.0, + "step": 3075 + }, + { + "epoch": 0.3912988169444091, + "grad_norm": 1.0681730508804321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8677510023117065, + "num_tokens": 120842474.0, + "step": 3076 + }, + { + "epoch": 0.39142602722299963, + "grad_norm": 0.9748586416244507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8786803483963013, + "num_tokens": 120883640.0, + "step": 3077 + }, + { + "epoch": 0.3915532375015901, + "grad_norm": 1.0597108602523804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8721432089805603, + "num_tokens": 120920433.0, + "step": 3078 + }, + { + "epoch": 0.39168044778018063, + "grad_norm": 1.1512478590011597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4379, + "mean_token_accuracy": 0.8536140322685242, + "num_tokens": 120963260.0, + "step": 3079 + }, + { + "epoch": 0.39180765805877116, + "grad_norm": 1.0853101015090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8799750804901123, + "num_tokens": 121003052.0, + "step": 3080 + }, + { + "epoch": 0.3919348683373617, + "grad_norm": 1.0806083679199219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8753579258918762, + "num_tokens": 121042783.0, + "step": 3081 + }, + { + "epoch": 0.39206207861595216, + "grad_norm": 1.048583745956421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8721632361412048, + "num_tokens": 121080618.0, + "step": 3082 + }, + { + "epoch": 0.3921892888945427, + "grad_norm": 1.1061161756515503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8649390935897827, + "num_tokens": 121121766.0, + "step": 3083 + }, + { + "epoch": 0.3923164991731332, + "grad_norm": 1.0655789375305176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8741036057472229, + "num_tokens": 121157919.0, + "step": 3084 + }, + { + "epoch": 0.3924437094517237, + "grad_norm": 0.9653512239456177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8749606609344482, + "num_tokens": 121202419.0, + "step": 3085 + }, + { + "epoch": 0.3925709197303142, + "grad_norm": 1.0951560735702515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.8700541257858276, + "num_tokens": 121243152.0, + "step": 3086 + }, + { + "epoch": 0.39269813000890474, + "grad_norm": 1.044215202331543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8672762513160706, + "num_tokens": 121283854.0, + "step": 3087 + }, + { + "epoch": 0.3928253402874952, + "grad_norm": 1.0626977682113647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8732194900512695, + "num_tokens": 121323659.0, + "step": 3088 + }, + { + "epoch": 0.39295255056608575, + "grad_norm": 1.0615544319152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4168, + "mean_token_accuracy": 0.8604573011398315, + "num_tokens": 121364174.0, + "step": 3089 + }, + { + "epoch": 0.3930797608446763, + "grad_norm": 1.0322346687316895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8748346567153931, + "num_tokens": 121408722.0, + "step": 3090 + }, + { + "epoch": 0.39320697112326675, + "grad_norm": 0.9775169491767883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8848661184310913, + "num_tokens": 121446969.0, + "step": 3091 + }, + { + "epoch": 0.3933341814018573, + "grad_norm": 1.0723419189453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8798520565032959, + "num_tokens": 121481807.0, + "step": 3092 + }, + { + "epoch": 0.3934613916804478, + "grad_norm": 1.019321322441101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8981615304946899, + "num_tokens": 121511656.0, + "step": 3093 + }, + { + "epoch": 0.3935886019590383, + "grad_norm": 1.0076600313186646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8847028613090515, + "num_tokens": 121551811.0, + "step": 3094 + }, + { + "epoch": 0.3937158122376288, + "grad_norm": 1.0438921451568604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8827638030052185, + "num_tokens": 121592513.0, + "step": 3095 + }, + { + "epoch": 0.39384302251621933, + "grad_norm": 1.069932460784912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8814418315887451, + "num_tokens": 121630603.0, + "step": 3096 + }, + { + "epoch": 0.3939702327948098, + "grad_norm": 0.9772061109542847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8853602409362793, + "num_tokens": 121670185.0, + "step": 3097 + }, + { + "epoch": 0.39409744307340033, + "grad_norm": 1.0911608934402466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.874127984046936, + "num_tokens": 121705410.0, + "step": 3098 + }, + { + "epoch": 0.39422465335199086, + "grad_norm": 1.1650614738464355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8721444606781006, + "num_tokens": 121740369.0, + "step": 3099 + }, + { + "epoch": 0.39435186363058133, + "grad_norm": 1.1107721328735352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8608123064041138, + "num_tokens": 121778292.0, + "step": 3100 + }, + { + "epoch": 0.39447907390917186, + "grad_norm": 0.9729056358337402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4085, + "mean_token_accuracy": 0.8616364002227783, + "num_tokens": 121824563.0, + "step": 3101 + }, + { + "epoch": 0.3946062841877624, + "grad_norm": 0.9440682530403137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8864896893501282, + "num_tokens": 121867446.0, + "step": 3102 + }, + { + "epoch": 0.39473349446635286, + "grad_norm": 1.0652241706848145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8794376850128174, + "num_tokens": 121907524.0, + "step": 3103 + }, + { + "epoch": 0.3948607047449434, + "grad_norm": 1.050525426864624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8709127306938171, + "num_tokens": 121947795.0, + "step": 3104 + }, + { + "epoch": 0.3949879150235339, + "grad_norm": 1.0633927583694458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3871, + "mean_token_accuracy": 0.8701838254928589, + "num_tokens": 121989105.0, + "step": 3105 + }, + { + "epoch": 0.3951151253021244, + "grad_norm": 1.0187948942184448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3824, + "mean_token_accuracy": 0.8721174001693726, + "num_tokens": 122033246.0, + "step": 3106 + }, + { + "epoch": 0.3952423355807149, + "grad_norm": 1.145962119102478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8661118745803833, + "num_tokens": 122073504.0, + "step": 3107 + }, + { + "epoch": 0.39536954585930545, + "grad_norm": 1.1966896057128906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8728803396224976, + "num_tokens": 122103031.0, + "step": 3108 + }, + { + "epoch": 0.3954967561378959, + "grad_norm": 1.1018129587173462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8790390491485596, + "num_tokens": 122139217.0, + "step": 3109 + }, + { + "epoch": 0.39562396641648645, + "grad_norm": 1.0244262218475342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8806860446929932, + "num_tokens": 122179978.0, + "step": 3110 + }, + { + "epoch": 0.395751176695077, + "grad_norm": 1.0231212377548218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8707276582717896, + "num_tokens": 122223099.0, + "step": 3111 + }, + { + "epoch": 0.39587838697366745, + "grad_norm": 1.0573674440383911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8694456219673157, + "num_tokens": 122261338.0, + "step": 3112 + }, + { + "epoch": 0.396005597252258, + "grad_norm": 1.1142724752426147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8737488985061646, + "num_tokens": 122302562.0, + "step": 3113 + }, + { + "epoch": 0.3961328075308485, + "grad_norm": 1.0761014223098755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8775367736816406, + "num_tokens": 122342429.0, + "step": 3114 + }, + { + "epoch": 0.396260017809439, + "grad_norm": 1.0671284198760986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8756254315376282, + "num_tokens": 122383363.0, + "step": 3115 + }, + { + "epoch": 0.3963872280880295, + "grad_norm": 1.1646325588226318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8686406016349792, + "num_tokens": 122415459.0, + "step": 3116 + }, + { + "epoch": 0.39651443836662004, + "grad_norm": 1.0749759674072266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4223, + "mean_token_accuracy": 0.8583145141601562, + "num_tokens": 122458164.0, + "step": 3117 + }, + { + "epoch": 0.3966416486452105, + "grad_norm": 1.097825527191162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8751950263977051, + "num_tokens": 122495573.0, + "step": 3118 + }, + { + "epoch": 0.39676885892380104, + "grad_norm": 1.021933913230896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8895229697227478, + "num_tokens": 122536150.0, + "step": 3119 + }, + { + "epoch": 0.39689606920239157, + "grad_norm": 1.0394901037216187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8790032267570496, + "num_tokens": 122573011.0, + "step": 3120 + }, + { + "epoch": 0.39702327948098204, + "grad_norm": 1.1670722961425781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8771659135818481, + "num_tokens": 122605839.0, + "step": 3121 + }, + { + "epoch": 0.39715048975957257, + "grad_norm": 1.039183259010315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8693210482597351, + "num_tokens": 122648783.0, + "step": 3122 + }, + { + "epoch": 0.3972777000381631, + "grad_norm": 1.103570580482483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8631632924079895, + "num_tokens": 122688821.0, + "step": 3123 + }, + { + "epoch": 0.39740491031675357, + "grad_norm": 1.1924597024917603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.8708115816116333, + "num_tokens": 122721320.0, + "step": 3124 + }, + { + "epoch": 0.3975321205953441, + "grad_norm": 1.1521878242492676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3879, + "mean_token_accuracy": 0.8616639375686646, + "num_tokens": 122758926.0, + "step": 3125 + }, + { + "epoch": 0.3976593308739346, + "grad_norm": 1.0861181020736694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4094, + "mean_token_accuracy": 0.8627046942710876, + "num_tokens": 122797035.0, + "step": 3126 + }, + { + "epoch": 0.3977865411525251, + "grad_norm": 1.0714212656021118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8608242869377136, + "num_tokens": 122838093.0, + "step": 3127 + }, + { + "epoch": 0.3979137514311156, + "grad_norm": 1.110126256942749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8738909959793091, + "num_tokens": 122874558.0, + "step": 3128 + }, + { + "epoch": 0.39804096170970615, + "grad_norm": 1.1339175701141357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8661289811134338, + "num_tokens": 122914186.0, + "step": 3129 + }, + { + "epoch": 0.3981681719882967, + "grad_norm": 1.0867396593093872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.884997546672821, + "num_tokens": 122946125.0, + "step": 3130 + }, + { + "epoch": 0.39829538226688715, + "grad_norm": 1.1432679891586304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4192, + "mean_token_accuracy": 0.8550087213516235, + "num_tokens": 122986771.0, + "step": 3131 + }, + { + "epoch": 0.3984225925454777, + "grad_norm": 0.9566353559494019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8805204629898071, + "num_tokens": 123031295.0, + "step": 3132 + }, + { + "epoch": 0.3985498028240682, + "grad_norm": 1.2113960981369019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4091, + "mean_token_accuracy": 0.8587806224822998, + "num_tokens": 123066651.0, + "step": 3133 + }, + { + "epoch": 0.3986770131026587, + "grad_norm": 1.1103976964950562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8692494630813599, + "num_tokens": 123102302.0, + "step": 3134 + }, + { + "epoch": 0.3988042233812492, + "grad_norm": 1.0481507778167725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.396, + "mean_token_accuracy": 0.8669917583465576, + "num_tokens": 123145465.0, + "step": 3135 + }, + { + "epoch": 0.39893143365983974, + "grad_norm": 1.1152114868164062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3871, + "mean_token_accuracy": 0.8642412424087524, + "num_tokens": 123183074.0, + "step": 3136 + }, + { + "epoch": 0.3990586439384302, + "grad_norm": 1.0238105058670044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8639638423919678, + "num_tokens": 123229389.0, + "step": 3137 + }, + { + "epoch": 0.39918585421702074, + "grad_norm": 0.9622786045074463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8951906561851501, + "num_tokens": 123264627.0, + "step": 3138 + }, + { + "epoch": 0.39931306449561127, + "grad_norm": 1.081218957901001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4078, + "mean_token_accuracy": 0.8642622828483582, + "num_tokens": 123303604.0, + "step": 3139 + }, + { + "epoch": 0.39944027477420174, + "grad_norm": 1.076613426208496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3871, + "mean_token_accuracy": 0.8700792789459229, + "num_tokens": 123341674.0, + "step": 3140 + }, + { + "epoch": 0.39956748505279227, + "grad_norm": 1.0610747337341309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8747308254241943, + "num_tokens": 123380672.0, + "step": 3141 + }, + { + "epoch": 0.3996946953313828, + "grad_norm": 1.2187901735305786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4024, + "mean_token_accuracy": 0.865060567855835, + "num_tokens": 123413000.0, + "step": 3142 + }, + { + "epoch": 0.39982190560997327, + "grad_norm": 1.0706249475479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8732492923736572, + "num_tokens": 123449863.0, + "step": 3143 + }, + { + "epoch": 0.3999491158885638, + "grad_norm": 1.0565694570541382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.869532585144043, + "num_tokens": 123492266.0, + "step": 3144 + }, + { + "epoch": 0.40007632616715433, + "grad_norm": 1.142029881477356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.386, + "mean_token_accuracy": 0.8675697445869446, + "num_tokens": 123525229.0, + "step": 3145 + }, + { + "epoch": 0.4002035364457448, + "grad_norm": 1.0256482362747192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8896064758300781, + "num_tokens": 123561181.0, + "step": 3146 + }, + { + "epoch": 0.40033074672433533, + "grad_norm": 1.1570886373519897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3804, + "mean_token_accuracy": 0.8660967350006104, + "num_tokens": 123597479.0, + "step": 3147 + }, + { + "epoch": 0.40045795700292586, + "grad_norm": 0.9528553485870361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.894770085811615, + "num_tokens": 123639945.0, + "step": 3148 + }, + { + "epoch": 0.40058516728151633, + "grad_norm": 1.0359665155410767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8821385502815247, + "num_tokens": 123676946.0, + "step": 3149 + }, + { + "epoch": 0.40071237756010686, + "grad_norm": 1.0259754657745361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4074, + "mean_token_accuracy": 0.8595781922340393, + "num_tokens": 123722084.0, + "step": 3150 + }, + { + "epoch": 0.4008395878386974, + "grad_norm": 1.0141092538833618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3949, + "mean_token_accuracy": 0.8649243116378784, + "num_tokens": 123769117.0, + "step": 3151 + }, + { + "epoch": 0.40096679811728786, + "grad_norm": 1.0223995447158813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8730216026306152, + "num_tokens": 123806192.0, + "step": 3152 + }, + { + "epoch": 0.4010940083958784, + "grad_norm": 1.0685251951217651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8728985786437988, + "num_tokens": 123846074.0, + "step": 3153 + }, + { + "epoch": 0.4012212186744689, + "grad_norm": 1.09677255153656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3928, + "mean_token_accuracy": 0.8643852472305298, + "num_tokens": 123882050.0, + "step": 3154 + }, + { + "epoch": 0.4013484289530594, + "grad_norm": 0.9948298335075378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8781722784042358, + "num_tokens": 123925750.0, + "step": 3155 + }, + { + "epoch": 0.4014756392316499, + "grad_norm": 1.047833800315857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8771878480911255, + "num_tokens": 123970654.0, + "step": 3156 + }, + { + "epoch": 0.40160284951024044, + "grad_norm": 1.0478516817092896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8783506155014038, + "num_tokens": 124008595.0, + "step": 3157 + }, + { + "epoch": 0.4017300597888309, + "grad_norm": 1.0591890811920166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8803876638412476, + "num_tokens": 124046875.0, + "step": 3158 + }, + { + "epoch": 0.40185727006742145, + "grad_norm": 1.1099522113800049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8787384033203125, + "num_tokens": 124083702.0, + "step": 3159 + }, + { + "epoch": 0.401984480346012, + "grad_norm": 1.1250300407409668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.869140625, + "num_tokens": 124115688.0, + "step": 3160 + }, + { + "epoch": 0.40211169062460245, + "grad_norm": 1.033394694328308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8704650402069092, + "num_tokens": 124152753.0, + "step": 3161 + }, + { + "epoch": 0.402238900903193, + "grad_norm": 0.9414253234863281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8820723295211792, + "num_tokens": 124194219.0, + "step": 3162 + }, + { + "epoch": 0.4023661111817835, + "grad_norm": 1.0963232517242432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8819836378097534, + "num_tokens": 124229765.0, + "step": 3163 + }, + { + "epoch": 0.402493321460374, + "grad_norm": 1.0792230367660522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8728505373001099, + "num_tokens": 124268572.0, + "step": 3164 + }, + { + "epoch": 0.4026205317389645, + "grad_norm": 1.128268837928772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8810373544692993, + "num_tokens": 124300016.0, + "step": 3165 + }, + { + "epoch": 0.40274774201755503, + "grad_norm": 1.190142035484314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3716, + "mean_token_accuracy": 0.8741839528083801, + "num_tokens": 124332546.0, + "step": 3166 + }, + { + "epoch": 0.4028749522961455, + "grad_norm": 1.0593430995941162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8700911402702332, + "num_tokens": 124371448.0, + "step": 3167 + }, + { + "epoch": 0.40300216257473603, + "grad_norm": 1.0568047761917114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.8719951510429382, + "num_tokens": 124413344.0, + "step": 3168 + }, + { + "epoch": 0.40312937285332656, + "grad_norm": 1.1057188510894775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4069, + "mean_token_accuracy": 0.8578983545303345, + "num_tokens": 124451287.0, + "step": 3169 + }, + { + "epoch": 0.40325658313191703, + "grad_norm": 1.1200196743011475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8729855418205261, + "num_tokens": 124485188.0, + "step": 3170 + }, + { + "epoch": 0.40338379341050756, + "grad_norm": 1.0197598934173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8742685317993164, + "num_tokens": 124525221.0, + "step": 3171 + }, + { + "epoch": 0.4035110036890981, + "grad_norm": 1.0089439153671265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8853662014007568, + "num_tokens": 124561887.0, + "step": 3172 + }, + { + "epoch": 0.40363821396768856, + "grad_norm": 1.039692997932434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8675242066383362, + "num_tokens": 124603630.0, + "step": 3173 + }, + { + "epoch": 0.4037654242462791, + "grad_norm": 1.0437058210372925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8821282386779785, + "num_tokens": 124637992.0, + "step": 3174 + }, + { + "epoch": 0.4038926345248696, + "grad_norm": 1.1332170963287354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8801140785217285, + "num_tokens": 124675815.0, + "step": 3175 + }, + { + "epoch": 0.4040198448034601, + "grad_norm": 0.9627166986465454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8756179809570312, + "num_tokens": 124724378.0, + "step": 3176 + }, + { + "epoch": 0.4041470550820506, + "grad_norm": 1.0573374032974243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8725565075874329, + "num_tokens": 124764562.0, + "step": 3177 + }, + { + "epoch": 0.40427426536064115, + "grad_norm": 1.11594820022583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4358, + "mean_token_accuracy": 0.8495680689811707, + "num_tokens": 124804736.0, + "step": 3178 + }, + { + "epoch": 0.4044014756392316, + "grad_norm": 1.1664831638336182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8851475119590759, + "num_tokens": 124837356.0, + "step": 3179 + }, + { + "epoch": 0.40452868591782215, + "grad_norm": 1.0408482551574707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8841561079025269, + "num_tokens": 124873783.0, + "step": 3180 + }, + { + "epoch": 0.4046558961964127, + "grad_norm": 1.0538192987442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8722095489501953, + "num_tokens": 124912105.0, + "step": 3181 + }, + { + "epoch": 0.4047831064750032, + "grad_norm": 1.0245041847229004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8740139007568359, + "num_tokens": 124950514.0, + "step": 3182 + }, + { + "epoch": 0.4049103167535937, + "grad_norm": 1.0352226495742798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8735878467559814, + "num_tokens": 124994127.0, + "step": 3183 + }, + { + "epoch": 0.4050375270321842, + "grad_norm": 1.0560848712921143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8792418837547302, + "num_tokens": 125032050.0, + "step": 3184 + }, + { + "epoch": 0.40516473731077474, + "grad_norm": 1.102393627166748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8718423843383789, + "num_tokens": 125067744.0, + "step": 3185 + }, + { + "epoch": 0.4052919475893652, + "grad_norm": 1.165168285369873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8698694705963135, + "num_tokens": 125103645.0, + "step": 3186 + }, + { + "epoch": 0.40541915786795574, + "grad_norm": 1.1501154899597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4147, + "mean_token_accuracy": 0.8588524460792542, + "num_tokens": 125137068.0, + "step": 3187 + }, + { + "epoch": 0.40554636814654627, + "grad_norm": 1.0787206888198853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8790119886398315, + "num_tokens": 125175360.0, + "step": 3188 + }, + { + "epoch": 0.40567357842513674, + "grad_norm": 1.1835317611694336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.417, + "mean_token_accuracy": 0.8582301139831543, + "num_tokens": 125210653.0, + "step": 3189 + }, + { + "epoch": 0.40580078870372727, + "grad_norm": 1.1517629623413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8664377927780151, + "num_tokens": 125243100.0, + "step": 3190 + }, + { + "epoch": 0.4059279989823178, + "grad_norm": 0.9740017056465149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8758729696273804, + "num_tokens": 125285266.0, + "step": 3191 + }, + { + "epoch": 0.40605520926090827, + "grad_norm": 1.1112024784088135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8637815117835999, + "num_tokens": 125325200.0, + "step": 3192 + }, + { + "epoch": 0.4061824195394988, + "grad_norm": 1.13253653049469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4078, + "mean_token_accuracy": 0.8606671690940857, + "num_tokens": 125364507.0, + "step": 3193 + }, + { + "epoch": 0.4063096298180893, + "grad_norm": 1.130898356437683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8701663017272949, + "num_tokens": 125405890.0, + "step": 3194 + }, + { + "epoch": 0.4064368400966798, + "grad_norm": 1.0720809698104858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8776341676712036, + "num_tokens": 125446471.0, + "step": 3195 + }, + { + "epoch": 0.4065640503752703, + "grad_norm": 1.0374079942703247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8804808259010315, + "num_tokens": 125486210.0, + "step": 3196 + }, + { + "epoch": 0.40669126065386085, + "grad_norm": 1.08184814453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4266, + "mean_token_accuracy": 0.8559935092926025, + "num_tokens": 125526006.0, + "step": 3197 + }, + { + "epoch": 0.4068184709324513, + "grad_norm": 0.9762097001075745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8846620321273804, + "num_tokens": 125566585.0, + "step": 3198 + }, + { + "epoch": 0.40694568121104185, + "grad_norm": 0.8974836468696594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8816395998001099, + "num_tokens": 125613874.0, + "step": 3199 + }, + { + "epoch": 0.4070728914896324, + "grad_norm": 0.9423499703407288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8822139501571655, + "num_tokens": 125657582.0, + "step": 3200 + }, + { + "epoch": 0.40720010176822286, + "grad_norm": 0.9884796738624573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8726171255111694, + "num_tokens": 125700771.0, + "step": 3201 + }, + { + "epoch": 0.4073273120468134, + "grad_norm": 1.2359309196472168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8734670877456665, + "num_tokens": 125734661.0, + "step": 3202 + }, + { + "epoch": 0.4074545223254039, + "grad_norm": 1.0587196350097656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.880437970161438, + "num_tokens": 125767275.0, + "step": 3203 + }, + { + "epoch": 0.4075817326039944, + "grad_norm": 1.2085363864898682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8716768026351929, + "num_tokens": 125799573.0, + "step": 3204 + }, + { + "epoch": 0.4077089428825849, + "grad_norm": 1.1002060174942017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8750635981559753, + "num_tokens": 125837888.0, + "step": 3205 + }, + { + "epoch": 0.40783615316117544, + "grad_norm": 1.0359792709350586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8651154041290283, + "num_tokens": 125883818.0, + "step": 3206 + }, + { + "epoch": 0.4079633634397659, + "grad_norm": 1.1040973663330078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8804340362548828, + "num_tokens": 125921842.0, + "step": 3207 + }, + { + "epoch": 0.40809057371835644, + "grad_norm": 1.066626787185669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8845214247703552, + "num_tokens": 125955852.0, + "step": 3208 + }, + { + "epoch": 0.40821778399694697, + "grad_norm": 1.0322691202163696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8788971900939941, + "num_tokens": 125993377.0, + "step": 3209 + }, + { + "epoch": 0.40834499427553744, + "grad_norm": 1.1734689474105835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8650813102722168, + "num_tokens": 126032080.0, + "step": 3210 + }, + { + "epoch": 0.40847220455412797, + "grad_norm": 1.0607209205627441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4198, + "mean_token_accuracy": 0.8562024831771851, + "num_tokens": 126072644.0, + "step": 3211 + }, + { + "epoch": 0.4085994148327185, + "grad_norm": 1.03339421749115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8663815259933472, + "num_tokens": 126114452.0, + "step": 3212 + }, + { + "epoch": 0.40872662511130897, + "grad_norm": 1.2139170169830322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.419, + "mean_token_accuracy": 0.8582747578620911, + "num_tokens": 126154185.0, + "step": 3213 + }, + { + "epoch": 0.4088538353898995, + "grad_norm": 1.0046672821044922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8728713393211365, + "num_tokens": 126199351.0, + "step": 3214 + }, + { + "epoch": 0.40898104566849003, + "grad_norm": 1.0387306213378906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8783226013183594, + "num_tokens": 126237054.0, + "step": 3215 + }, + { + "epoch": 0.4091082559470805, + "grad_norm": 0.9843670129776001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8817313313484192, + "num_tokens": 126278621.0, + "step": 3216 + }, + { + "epoch": 0.40923546622567103, + "grad_norm": 1.2147616147994995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8716908693313599, + "num_tokens": 126310531.0, + "step": 3217 + }, + { + "epoch": 0.40936267650426156, + "grad_norm": 1.0234514474868774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8698142766952515, + "num_tokens": 126352109.0, + "step": 3218 + }, + { + "epoch": 0.40948988678285203, + "grad_norm": 1.0938671827316284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8793279528617859, + "num_tokens": 126391999.0, + "step": 3219 + }, + { + "epoch": 0.40961709706144256, + "grad_norm": 1.0571736097335815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8589283227920532, + "num_tokens": 126432994.0, + "step": 3220 + }, + { + "epoch": 0.4097443073400331, + "grad_norm": 1.0384894609451294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3827, + "mean_token_accuracy": 0.867013692855835, + "num_tokens": 126475693.0, + "step": 3221 + }, + { + "epoch": 0.40987151761862356, + "grad_norm": 1.069759488105774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8816381692886353, + "num_tokens": 126512826.0, + "step": 3222 + }, + { + "epoch": 0.4099987278972141, + "grad_norm": 1.0954201221466064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4344, + "mean_token_accuracy": 0.8502336740493774, + "num_tokens": 126555869.0, + "step": 3223 + }, + { + "epoch": 0.4101259381758046, + "grad_norm": 1.0057300329208374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8791254758834839, + "num_tokens": 126596855.0, + "step": 3224 + }, + { + "epoch": 0.4102531484543951, + "grad_norm": 0.9977787137031555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8756080865859985, + "num_tokens": 126637443.0, + "step": 3225 + }, + { + "epoch": 0.4103803587329856, + "grad_norm": 1.039937138557434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8706782460212708, + "num_tokens": 126677526.0, + "step": 3226 + }, + { + "epoch": 0.41050756901157615, + "grad_norm": 1.06956946849823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.872747004032135, + "num_tokens": 126720120.0, + "step": 3227 + }, + { + "epoch": 0.4106347792901666, + "grad_norm": 1.1239176988601685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4591, + "mean_token_accuracy": 0.840812087059021, + "num_tokens": 126761015.0, + "step": 3228 + }, + { + "epoch": 0.41076198956875715, + "grad_norm": 1.3010090589523315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8632894158363342, + "num_tokens": 126796632.0, + "step": 3229 + }, + { + "epoch": 0.4108891998473477, + "grad_norm": 1.1179813146591187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8904141187667847, + "num_tokens": 126829264.0, + "step": 3230 + }, + { + "epoch": 0.4110164101259382, + "grad_norm": 1.0464831590652466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8747674226760864, + "num_tokens": 126868899.0, + "step": 3231 + }, + { + "epoch": 0.4111436204045287, + "grad_norm": 1.0939455032348633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8768926858901978, + "num_tokens": 126902344.0, + "step": 3232 + }, + { + "epoch": 0.4112708306831192, + "grad_norm": 1.1521989107131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8688777685165405, + "num_tokens": 126938337.0, + "step": 3233 + }, + { + "epoch": 0.41139804096170973, + "grad_norm": 1.0645477771759033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8807445764541626, + "num_tokens": 126982589.0, + "step": 3234 + }, + { + "epoch": 0.4115252512403002, + "grad_norm": 1.1454118490219116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8695204257965088, + "num_tokens": 127018426.0, + "step": 3235 + }, + { + "epoch": 0.41165246151889073, + "grad_norm": 1.0021880865097046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8755510449409485, + "num_tokens": 127058304.0, + "step": 3236 + }, + { + "epoch": 0.41177967179748126, + "grad_norm": 0.9958521127700806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8771554231643677, + "num_tokens": 127097801.0, + "step": 3237 + }, + { + "epoch": 0.41190688207607173, + "grad_norm": 0.981622576713562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.875583291053772, + "num_tokens": 127142205.0, + "step": 3238 + }, + { + "epoch": 0.41203409235466226, + "grad_norm": 1.193552851676941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8712770342826843, + "num_tokens": 127173743.0, + "step": 3239 + }, + { + "epoch": 0.4121613026332528, + "grad_norm": 0.9659308195114136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8679906129837036, + "num_tokens": 127218783.0, + "step": 3240 + }, + { + "epoch": 0.41228851291184326, + "grad_norm": 1.06999933719635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.865064263343811, + "num_tokens": 127261690.0, + "step": 3241 + }, + { + "epoch": 0.4124157231904338, + "grad_norm": 1.0171135663986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8776500225067139, + "num_tokens": 127301847.0, + "step": 3242 + }, + { + "epoch": 0.4125429334690243, + "grad_norm": 0.9509145617485046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8739731311798096, + "num_tokens": 127346471.0, + "step": 3243 + }, + { + "epoch": 0.4126701437476148, + "grad_norm": 1.0463473796844482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8810420036315918, + "num_tokens": 127385358.0, + "step": 3244 + }, + { + "epoch": 0.4127973540262053, + "grad_norm": 0.9895287156105042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8696713447570801, + "num_tokens": 127431249.0, + "step": 3245 + }, + { + "epoch": 0.41292456430479585, + "grad_norm": 0.9533525705337524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8757561445236206, + "num_tokens": 127474048.0, + "step": 3246 + }, + { + "epoch": 0.4130517745833863, + "grad_norm": 1.107970952987671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4118, + "mean_token_accuracy": 0.8582075834274292, + "num_tokens": 127519534.0, + "step": 3247 + }, + { + "epoch": 0.41317898486197685, + "grad_norm": 1.0602561235427856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.8645152449607849, + "num_tokens": 127561844.0, + "step": 3248 + }, + { + "epoch": 0.4133061951405674, + "grad_norm": 1.0728784799575806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8766041994094849, + "num_tokens": 127600088.0, + "step": 3249 + }, + { + "epoch": 0.41343340541915785, + "grad_norm": 1.120366096496582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8838560581207275, + "num_tokens": 127632568.0, + "step": 3250 + }, + { + "epoch": 0.4135606156977484, + "grad_norm": 1.0712724924087524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8932360410690308, + "num_tokens": 127668055.0, + "step": 3251 + }, + { + "epoch": 0.4136878259763389, + "grad_norm": 1.026875615119934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8772331476211548, + "num_tokens": 127708451.0, + "step": 3252 + }, + { + "epoch": 0.4138150362549294, + "grad_norm": 1.0156173706054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8716465830802917, + "num_tokens": 127749882.0, + "step": 3253 + }, + { + "epoch": 0.4139422465335199, + "grad_norm": 1.0268887281417847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8665934205055237, + "num_tokens": 127795847.0, + "step": 3254 + }, + { + "epoch": 0.41406945681211044, + "grad_norm": 1.0873647928237915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8804326057434082, + "num_tokens": 127834392.0, + "step": 3255 + }, + { + "epoch": 0.4141966670907009, + "grad_norm": 0.9417304396629333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8750996589660645, + "num_tokens": 127881278.0, + "step": 3256 + }, + { + "epoch": 0.41432387736929144, + "grad_norm": 1.0911686420440674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8799654841423035, + "num_tokens": 127915543.0, + "step": 3257 + }, + { + "epoch": 0.41445108764788197, + "grad_norm": 1.0600007772445679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8737931251525879, + "num_tokens": 127956191.0, + "step": 3258 + }, + { + "epoch": 0.41457829792647244, + "grad_norm": 0.9434558153152466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8937066793441772, + "num_tokens": 127994294.0, + "step": 3259 + }, + { + "epoch": 0.41470550820506297, + "grad_norm": 0.9196094274520874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.880782961845398, + "num_tokens": 128037641.0, + "step": 3260 + }, + { + "epoch": 0.4148327184836535, + "grad_norm": 1.1225861310958862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8687115907669067, + "num_tokens": 128073656.0, + "step": 3261 + }, + { + "epoch": 0.41495992876224397, + "grad_norm": 1.0515305995941162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8655437231063843, + "num_tokens": 128115261.0, + "step": 3262 + }, + { + "epoch": 0.4150871390408345, + "grad_norm": 1.0581392049789429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8645575046539307, + "num_tokens": 128155033.0, + "step": 3263 + }, + { + "epoch": 0.415214349319425, + "grad_norm": 1.132919192314148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8697582483291626, + "num_tokens": 128186963.0, + "step": 3264 + }, + { + "epoch": 0.4153415595980155, + "grad_norm": 1.0264739990234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8735458850860596, + "num_tokens": 128224610.0, + "step": 3265 + }, + { + "epoch": 0.415468769876606, + "grad_norm": 1.1410300731658936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.8645963668823242, + "num_tokens": 128262300.0, + "step": 3266 + }, + { + "epoch": 0.41559598015519655, + "grad_norm": 0.9663631916046143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8765422701835632, + "num_tokens": 128306686.0, + "step": 3267 + }, + { + "epoch": 0.415723190433787, + "grad_norm": 1.012168049812317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.872321605682373, + "num_tokens": 128346738.0, + "step": 3268 + }, + { + "epoch": 0.41585040071237755, + "grad_norm": 1.1285243034362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4072, + "mean_token_accuracy": 0.8629547953605652, + "num_tokens": 128385865.0, + "step": 3269 + }, + { + "epoch": 0.4159776109909681, + "grad_norm": 1.0250403881072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8712971806526184, + "num_tokens": 128425172.0, + "step": 3270 + }, + { + "epoch": 0.41610482126955856, + "grad_norm": 1.022135615348816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8870470523834229, + "num_tokens": 128462931.0, + "step": 3271 + }, + { + "epoch": 0.4162320315481491, + "grad_norm": 1.192866325378418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4251, + "mean_token_accuracy": 0.854407548904419, + "num_tokens": 128494960.0, + "step": 3272 + }, + { + "epoch": 0.4163592418267396, + "grad_norm": 1.063377022743225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.881483793258667, + "num_tokens": 128537851.0, + "step": 3273 + }, + { + "epoch": 0.4164864521053301, + "grad_norm": 0.9777935147285461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8723662495613098, + "num_tokens": 128577151.0, + "step": 3274 + }, + { + "epoch": 0.4166136623839206, + "grad_norm": 1.138728141784668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4583, + "mean_token_accuracy": 0.8483551144599915, + "num_tokens": 128615415.0, + "step": 3275 + }, + { + "epoch": 0.41674087266251114, + "grad_norm": 0.94996178150177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8894273638725281, + "num_tokens": 128655870.0, + "step": 3276 + }, + { + "epoch": 0.4168680829411016, + "grad_norm": 1.0318924188613892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8746981620788574, + "num_tokens": 128697587.0, + "step": 3277 + }, + { + "epoch": 0.41699529321969214, + "grad_norm": 1.041864275932312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8859909772872925, + "num_tokens": 128739495.0, + "step": 3278 + }, + { + "epoch": 0.41712250349828267, + "grad_norm": 1.095678687095642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8695073127746582, + "num_tokens": 128776812.0, + "step": 3279 + }, + { + "epoch": 0.4172497137768732, + "grad_norm": 1.1296144723892212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4232, + "mean_token_accuracy": 0.8533748388290405, + "num_tokens": 128815107.0, + "step": 3280 + }, + { + "epoch": 0.41737692405546367, + "grad_norm": 1.1172634363174438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.8537937998771667, + "num_tokens": 128855251.0, + "step": 3281 + }, + { + "epoch": 0.4175041343340542, + "grad_norm": 0.9629337191581726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.871924877166748, + "num_tokens": 128899842.0, + "step": 3282 + }, + { + "epoch": 0.41763134461264473, + "grad_norm": 1.1171740293502808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8764165639877319, + "num_tokens": 128934321.0, + "step": 3283 + }, + { + "epoch": 0.4177585548912352, + "grad_norm": 1.054267168045044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8681687712669373, + "num_tokens": 128973032.0, + "step": 3284 + }, + { + "epoch": 0.41788576516982573, + "grad_norm": 1.0429461002349854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8730721473693848, + "num_tokens": 129015826.0, + "step": 3285 + }, + { + "epoch": 0.41801297544841626, + "grad_norm": 1.0201958417892456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.866727352142334, + "num_tokens": 129060905.0, + "step": 3286 + }, + { + "epoch": 0.41814018572700673, + "grad_norm": 1.017932415008545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.8693504929542542, + "num_tokens": 129101475.0, + "step": 3287 + }, + { + "epoch": 0.41826739600559726, + "grad_norm": 0.9554399251937866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8831073641777039, + "num_tokens": 129141427.0, + "step": 3288 + }, + { + "epoch": 0.4183946062841878, + "grad_norm": 0.9673616290092468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.870843231678009, + "num_tokens": 129187450.0, + "step": 3289 + }, + { + "epoch": 0.41852181656277826, + "grad_norm": 1.1065192222595215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8719719648361206, + "num_tokens": 129226563.0, + "step": 3290 + }, + { + "epoch": 0.4186490268413688, + "grad_norm": 1.0504302978515625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8744887113571167, + "num_tokens": 129264401.0, + "step": 3291 + }, + { + "epoch": 0.4187762371199593, + "grad_norm": 1.0516549348831177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8787878155708313, + "num_tokens": 129299616.0, + "step": 3292 + }, + { + "epoch": 0.4189034473985498, + "grad_norm": 1.1029536724090576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8690134286880493, + "num_tokens": 129338679.0, + "step": 3293 + }, + { + "epoch": 0.4190306576771403, + "grad_norm": 1.1969343423843384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8654434680938721, + "num_tokens": 129372496.0, + "step": 3294 + }, + { + "epoch": 0.41915786795573085, + "grad_norm": 1.1967610120773315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4089, + "mean_token_accuracy": 0.8656730651855469, + "num_tokens": 129408400.0, + "step": 3295 + }, + { + "epoch": 0.4192850782343213, + "grad_norm": 1.0722869634628296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8809808492660522, + "num_tokens": 129440667.0, + "step": 3296 + }, + { + "epoch": 0.41941228851291185, + "grad_norm": 1.006386160850525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8825139999389648, + "num_tokens": 129481765.0, + "step": 3297 + }, + { + "epoch": 0.4195394987915024, + "grad_norm": 1.0449457168579102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8872137069702148, + "num_tokens": 129518570.0, + "step": 3298 + }, + { + "epoch": 0.41966670907009285, + "grad_norm": 1.1032359600067139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8659088611602783, + "num_tokens": 129562731.0, + "step": 3299 + }, + { + "epoch": 0.4197939193486834, + "grad_norm": 1.1456634998321533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4022, + "mean_token_accuracy": 0.8607277870178223, + "num_tokens": 129607079.0, + "step": 3300 + }, + { + "epoch": 0.4199211296272739, + "grad_norm": 1.038419485092163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.868969738483429, + "num_tokens": 129647426.0, + "step": 3301 + }, + { + "epoch": 0.4200483399058644, + "grad_norm": 1.1210932731628418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8548640012741089, + "num_tokens": 129688379.0, + "step": 3302 + }, + { + "epoch": 0.4201755501844549, + "grad_norm": 1.1155070066452026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8787763118743896, + "num_tokens": 129722919.0, + "step": 3303 + }, + { + "epoch": 0.42030276046304543, + "grad_norm": 1.0644195079803467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4216, + "mean_token_accuracy": 0.8584580421447754, + "num_tokens": 129763690.0, + "step": 3304 + }, + { + "epoch": 0.4204299707416359, + "grad_norm": 0.9777381420135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4078, + "mean_token_accuracy": 0.8594473600387573, + "num_tokens": 129812121.0, + "step": 3305 + }, + { + "epoch": 0.42055718102022643, + "grad_norm": 1.0674762725830078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8710580468177795, + "num_tokens": 129850963.0, + "step": 3306 + }, + { + "epoch": 0.42068439129881696, + "grad_norm": 1.1807444095611572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8659588098526001, + "num_tokens": 129885219.0, + "step": 3307 + }, + { + "epoch": 0.42081160157740743, + "grad_norm": 1.1035279035568237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8743858933448792, + "num_tokens": 129918936.0, + "step": 3308 + }, + { + "epoch": 0.42093881185599796, + "grad_norm": 1.0207436084747314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8836911916732788, + "num_tokens": 129956034.0, + "step": 3309 + }, + { + "epoch": 0.4210660221345885, + "grad_norm": 1.0825618505477905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8769341707229614, + "num_tokens": 129993699.0, + "step": 3310 + }, + { + "epoch": 0.42119323241317896, + "grad_norm": 1.0135645866394043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8821494579315186, + "num_tokens": 130027627.0, + "step": 3311 + }, + { + "epoch": 0.4213204426917695, + "grad_norm": 1.1771072149276733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8699246048927307, + "num_tokens": 130061543.0, + "step": 3312 + }, + { + "epoch": 0.42144765297036, + "grad_norm": 0.9381221532821655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8784643411636353, + "num_tokens": 130103629.0, + "step": 3313 + }, + { + "epoch": 0.4215748632489505, + "grad_norm": 1.0216078758239746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8786015510559082, + "num_tokens": 130140014.0, + "step": 3314 + }, + { + "epoch": 0.421702073527541, + "grad_norm": 1.214302897453308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8608426451683044, + "num_tokens": 130177274.0, + "step": 3315 + }, + { + "epoch": 0.42182928380613155, + "grad_norm": 1.0882025957107544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8772047758102417, + "num_tokens": 130216751.0, + "step": 3316 + }, + { + "epoch": 0.421956494084722, + "grad_norm": 1.0852727890014648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8761003017425537, + "num_tokens": 130249812.0, + "step": 3317 + }, + { + "epoch": 0.42208370436331255, + "grad_norm": 0.9904599189758301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8806488513946533, + "num_tokens": 130288042.0, + "step": 3318 + }, + { + "epoch": 0.4222109146419031, + "grad_norm": 1.045994520187378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8691526651382446, + "num_tokens": 130331799.0, + "step": 3319 + }, + { + "epoch": 0.42233812492049355, + "grad_norm": 1.022706389427185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.889789879322052, + "num_tokens": 130371605.0, + "step": 3320 + }, + { + "epoch": 0.4224653351990841, + "grad_norm": 0.9465568661689758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8835290670394897, + "num_tokens": 130414021.0, + "step": 3321 + }, + { + "epoch": 0.4225925454776746, + "grad_norm": 1.0941197872161865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8786721229553223, + "num_tokens": 130454784.0, + "step": 3322 + }, + { + "epoch": 0.4227197557562651, + "grad_norm": 1.1848702430725098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8695613145828247, + "num_tokens": 130486778.0, + "step": 3323 + }, + { + "epoch": 0.4228469660348556, + "grad_norm": 0.957151472568512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8745619058609009, + "num_tokens": 130530310.0, + "step": 3324 + }, + { + "epoch": 0.42297417631344614, + "grad_norm": 1.0425770282745361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8780139088630676, + "num_tokens": 130566831.0, + "step": 3325 + }, + { + "epoch": 0.4231013865920366, + "grad_norm": 1.0249031782150269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8855368494987488, + "num_tokens": 130606593.0, + "step": 3326 + }, + { + "epoch": 0.42322859687062714, + "grad_norm": 0.9816343784332275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8753098249435425, + "num_tokens": 130646195.0, + "step": 3327 + }, + { + "epoch": 0.42335580714921767, + "grad_norm": 0.9523018598556519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8852273225784302, + "num_tokens": 130687444.0, + "step": 3328 + }, + { + "epoch": 0.42348301742780814, + "grad_norm": 1.211937665939331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4255, + "mean_token_accuracy": 0.8523876667022705, + "num_tokens": 130728907.0, + "step": 3329 + }, + { + "epoch": 0.42361022770639867, + "grad_norm": 1.1056406497955322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8699649572372437, + "num_tokens": 130764644.0, + "step": 3330 + }, + { + "epoch": 0.4237374379849892, + "grad_norm": 1.0445374250411987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8659031391143799, + "num_tokens": 130803624.0, + "step": 3331 + }, + { + "epoch": 0.4238646482635797, + "grad_norm": 1.0177946090698242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3967, + "mean_token_accuracy": 0.8668107986450195, + "num_tokens": 130844489.0, + "step": 3332 + }, + { + "epoch": 0.4239918585421702, + "grad_norm": 1.0613538026809692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8727138042449951, + "num_tokens": 130881770.0, + "step": 3333 + }, + { + "epoch": 0.4241190688207607, + "grad_norm": 0.9180409908294678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8952066898345947, + "num_tokens": 130925785.0, + "step": 3334 + }, + { + "epoch": 0.42424627909935125, + "grad_norm": 1.1333365440368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4077, + "mean_token_accuracy": 0.8595030307769775, + "num_tokens": 130959840.0, + "step": 3335 + }, + { + "epoch": 0.4243734893779417, + "grad_norm": 0.9709517359733582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8859361410140991, + "num_tokens": 130999820.0, + "step": 3336 + }, + { + "epoch": 0.42450069965653225, + "grad_norm": 0.9934972524642944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8784551620483398, + "num_tokens": 131042734.0, + "step": 3337 + }, + { + "epoch": 0.4246279099351228, + "grad_norm": 1.0404022932052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8823271989822388, + "num_tokens": 131080223.0, + "step": 3338 + }, + { + "epoch": 0.42475512021371326, + "grad_norm": 0.9701794385910034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8782656192779541, + "num_tokens": 131123762.0, + "step": 3339 + }, + { + "epoch": 0.4248823304923038, + "grad_norm": 1.1622023582458496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.86946702003479, + "num_tokens": 131159752.0, + "step": 3340 + }, + { + "epoch": 0.4250095407708943, + "grad_norm": 0.9385270476341248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8935297727584839, + "num_tokens": 131201630.0, + "step": 3341 + }, + { + "epoch": 0.4251367510494848, + "grad_norm": 0.9634475111961365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.8642687797546387, + "num_tokens": 131246893.0, + "step": 3342 + }, + { + "epoch": 0.4252639613280753, + "grad_norm": 1.1267086267471313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8804458379745483, + "num_tokens": 131280756.0, + "step": 3343 + }, + { + "epoch": 0.42539117160666584, + "grad_norm": 0.9522141218185425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8890184164047241, + "num_tokens": 131319430.0, + "step": 3344 + }, + { + "epoch": 0.4255183818852563, + "grad_norm": 1.092138409614563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8644251823425293, + "num_tokens": 131357879.0, + "step": 3345 + }, + { + "epoch": 0.42564559216384684, + "grad_norm": 0.9005435109138489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8779972791671753, + "num_tokens": 131402744.0, + "step": 3346 + }, + { + "epoch": 0.42577280244243737, + "grad_norm": 0.920002281665802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8789249658584595, + "num_tokens": 131449029.0, + "step": 3347 + }, + { + "epoch": 0.42590001272102784, + "grad_norm": 1.010674238204956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8846167325973511, + "num_tokens": 131486579.0, + "step": 3348 + }, + { + "epoch": 0.42602722299961837, + "grad_norm": 0.9741545915603638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8675118684768677, + "num_tokens": 131532590.0, + "step": 3349 + }, + { + "epoch": 0.4261544332782089, + "grad_norm": 1.1703317165374756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4236, + "mean_token_accuracy": 0.8554353713989258, + "num_tokens": 131569719.0, + "step": 3350 + }, + { + "epoch": 0.4262816435567994, + "grad_norm": 1.0203027725219727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.887208104133606, + "num_tokens": 131607437.0, + "step": 3351 + }, + { + "epoch": 0.4264088538353899, + "grad_norm": 0.9438597559928894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.406, + "mean_token_accuracy": 0.863379716873169, + "num_tokens": 131654312.0, + "step": 3352 + }, + { + "epoch": 0.42653606411398043, + "grad_norm": 0.9639022946357727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8807493448257446, + "num_tokens": 131696561.0, + "step": 3353 + }, + { + "epoch": 0.4266632743925709, + "grad_norm": 1.0538992881774902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.8690750002861023, + "num_tokens": 131735994.0, + "step": 3354 + }, + { + "epoch": 0.42679048467116143, + "grad_norm": 0.9906744956970215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3985, + "mean_token_accuracy": 0.8633645176887512, + "num_tokens": 131780666.0, + "step": 3355 + }, + { + "epoch": 0.42691769494975196, + "grad_norm": 1.1002691984176636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8725796937942505, + "num_tokens": 131821785.0, + "step": 3356 + }, + { + "epoch": 0.42704490522834243, + "grad_norm": 1.0209592580795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8733962178230286, + "num_tokens": 131863201.0, + "step": 3357 + }, + { + "epoch": 0.42717211550693296, + "grad_norm": 0.965878427028656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8828719854354858, + "num_tokens": 131906399.0, + "step": 3358 + }, + { + "epoch": 0.4272993257855235, + "grad_norm": 1.038511872291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8706729412078857, + "num_tokens": 131949037.0, + "step": 3359 + }, + { + "epoch": 0.42742653606411396, + "grad_norm": 0.980135440826416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8805822730064392, + "num_tokens": 131991405.0, + "step": 3360 + }, + { + "epoch": 0.4275537463427045, + "grad_norm": 0.9768438339233398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8724802732467651, + "num_tokens": 132033295.0, + "step": 3361 + }, + { + "epoch": 0.427680956621295, + "grad_norm": 0.9963625073432922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8818137645721436, + "num_tokens": 132069715.0, + "step": 3362 + }, + { + "epoch": 0.4278081668998855, + "grad_norm": 1.0200138092041016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8712679147720337, + "num_tokens": 132110720.0, + "step": 3363 + }, + { + "epoch": 0.427935377178476, + "grad_norm": 1.0976545810699463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4159, + "mean_token_accuracy": 0.8573600053787231, + "num_tokens": 132155582.0, + "step": 3364 + }, + { + "epoch": 0.42806258745706655, + "grad_norm": 1.1323800086975098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4136, + "mean_token_accuracy": 0.8565835952758789, + "num_tokens": 132196586.0, + "step": 3365 + }, + { + "epoch": 0.428189797735657, + "grad_norm": 1.0306000709533691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8636087775230408, + "num_tokens": 132240563.0, + "step": 3366 + }, + { + "epoch": 0.42831700801424755, + "grad_norm": 1.1088647842407227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.860607922077179, + "num_tokens": 132281560.0, + "step": 3367 + }, + { + "epoch": 0.4284442182928381, + "grad_norm": 1.0044691562652588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.382, + "mean_token_accuracy": 0.869489312171936, + "num_tokens": 132323846.0, + "step": 3368 + }, + { + "epoch": 0.42857142857142855, + "grad_norm": 1.0799630880355835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8786858320236206, + "num_tokens": 132360128.0, + "step": 3369 + }, + { + "epoch": 0.4286986388500191, + "grad_norm": 0.9804742336273193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8843357563018799, + "num_tokens": 132398414.0, + "step": 3370 + }, + { + "epoch": 0.4288258491286096, + "grad_norm": 1.1269690990447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8690991401672363, + "num_tokens": 132433538.0, + "step": 3371 + }, + { + "epoch": 0.4289530594072001, + "grad_norm": 1.1897914409637451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8659372329711914, + "num_tokens": 132469384.0, + "step": 3372 + }, + { + "epoch": 0.4290802696857906, + "grad_norm": 1.0827707052230835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8702256679534912, + "num_tokens": 132509699.0, + "step": 3373 + }, + { + "epoch": 0.42920747996438113, + "grad_norm": 1.0434050559997559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.870314359664917, + "num_tokens": 132550346.0, + "step": 3374 + }, + { + "epoch": 0.4293346902429716, + "grad_norm": 1.1757924556732178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8674052953720093, + "num_tokens": 132586569.0, + "step": 3375 + }, + { + "epoch": 0.42946190052156213, + "grad_norm": 0.9751237630844116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8865852952003479, + "num_tokens": 132622632.0, + "step": 3376 + }, + { + "epoch": 0.42958911080015266, + "grad_norm": 1.1136897802352905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8733135461807251, + "num_tokens": 132659124.0, + "step": 3377 + }, + { + "epoch": 0.42971632107874314, + "grad_norm": 1.138073205947876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8703728914260864, + "num_tokens": 132692063.0, + "step": 3378 + }, + { + "epoch": 0.42984353135733366, + "grad_norm": 1.0061533451080322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8794167041778564, + "num_tokens": 132734618.0, + "step": 3379 + }, + { + "epoch": 0.4299707416359242, + "grad_norm": 1.0080082416534424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8920624852180481, + "num_tokens": 132770506.0, + "step": 3380 + }, + { + "epoch": 0.4300979519145147, + "grad_norm": 0.9932196140289307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.878323495388031, + "num_tokens": 132811932.0, + "step": 3381 + }, + { + "epoch": 0.4302251621931052, + "grad_norm": 1.2308757305145264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8761705160140991, + "num_tokens": 132843323.0, + "step": 3382 + }, + { + "epoch": 0.4303523724716957, + "grad_norm": 1.1728588342666626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4311, + "mean_token_accuracy": 0.8480116128921509, + "num_tokens": 132883257.0, + "step": 3383 + }, + { + "epoch": 0.43047958275028625, + "grad_norm": 0.9900655746459961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8733183145523071, + "num_tokens": 132924914.0, + "step": 3384 + }, + { + "epoch": 0.4306067930288767, + "grad_norm": 1.0729748010635376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8669920563697815, + "num_tokens": 132968118.0, + "step": 3385 + }, + { + "epoch": 0.43073400330746725, + "grad_norm": 1.0142128467559814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8721436858177185, + "num_tokens": 133008779.0, + "step": 3386 + }, + { + "epoch": 0.4308612135860578, + "grad_norm": 1.1774799823760986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4239, + "mean_token_accuracy": 0.8546220064163208, + "num_tokens": 133043894.0, + "step": 3387 + }, + { + "epoch": 0.43098842386464825, + "grad_norm": 1.139282464981079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8778791427612305, + "num_tokens": 133077706.0, + "step": 3388 + }, + { + "epoch": 0.4311156341432388, + "grad_norm": 1.2107611894607544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8676614761352539, + "num_tokens": 133112410.0, + "step": 3389 + }, + { + "epoch": 0.4312428444218293, + "grad_norm": 1.0478335618972778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8702104091644287, + "num_tokens": 133151632.0, + "step": 3390 + }, + { + "epoch": 0.4313700547004198, + "grad_norm": 1.0809954404830933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.869531512260437, + "num_tokens": 133187829.0, + "step": 3391 + }, + { + "epoch": 0.4314972649790103, + "grad_norm": 1.1597528457641602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4215, + "mean_token_accuracy": 0.8577880859375, + "num_tokens": 133225392.0, + "step": 3392 + }, + { + "epoch": 0.43162447525760084, + "grad_norm": 0.9834528565406799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8777793645858765, + "num_tokens": 133265103.0, + "step": 3393 + }, + { + "epoch": 0.4317516855361913, + "grad_norm": 1.1602643728256226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4073, + "mean_token_accuracy": 0.8577470779418945, + "num_tokens": 133299566.0, + "step": 3394 + }, + { + "epoch": 0.43187889581478184, + "grad_norm": 1.0401744842529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8740575313568115, + "num_tokens": 133339611.0, + "step": 3395 + }, + { + "epoch": 0.43200610609337237, + "grad_norm": 1.0796579122543335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8662304878234863, + "num_tokens": 133379220.0, + "step": 3396 + }, + { + "epoch": 0.43213331637196284, + "grad_norm": 1.0963202714920044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8677824139595032, + "num_tokens": 133418195.0, + "step": 3397 + }, + { + "epoch": 0.43226052665055337, + "grad_norm": 1.099522590637207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8765648603439331, + "num_tokens": 133456513.0, + "step": 3398 + }, + { + "epoch": 0.4323877369291439, + "grad_norm": 1.0888898372650146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3791, + "mean_token_accuracy": 0.8715471625328064, + "num_tokens": 133495776.0, + "step": 3399 + }, + { + "epoch": 0.43251494720773437, + "grad_norm": 1.0916274785995483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8852843642234802, + "num_tokens": 133535981.0, + "step": 3400 + }, + { + "epoch": 0.4326421574863249, + "grad_norm": 1.0632210969924927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8831188082695007, + "num_tokens": 133580153.0, + "step": 3401 + }, + { + "epoch": 0.4327693677649154, + "grad_norm": 1.0110199451446533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8724474906921387, + "num_tokens": 133620569.0, + "step": 3402 + }, + { + "epoch": 0.4328965780435059, + "grad_norm": 1.0936987400054932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8711934089660645, + "num_tokens": 133656143.0, + "step": 3403 + }, + { + "epoch": 0.4330237883220964, + "grad_norm": 1.0379526615142822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.881578803062439, + "num_tokens": 133693450.0, + "step": 3404 + }, + { + "epoch": 0.43315099860068695, + "grad_norm": 1.099716067314148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8786954879760742, + "num_tokens": 133730522.0, + "step": 3405 + }, + { + "epoch": 0.4332782088792774, + "grad_norm": 0.9749649167060852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8768705129623413, + "num_tokens": 133770761.0, + "step": 3406 + }, + { + "epoch": 0.43340541915786795, + "grad_norm": 1.0506235361099243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8869109153747559, + "num_tokens": 133811550.0, + "step": 3407 + }, + { + "epoch": 0.4335326294364585, + "grad_norm": 1.0446275472640991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8715875148773193, + "num_tokens": 133853772.0, + "step": 3408 + }, + { + "epoch": 0.43365983971504896, + "grad_norm": 1.1803044080734253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8861814141273499, + "num_tokens": 133886917.0, + "step": 3409 + }, + { + "epoch": 0.4337870499936395, + "grad_norm": 0.9837468266487122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8779370188713074, + "num_tokens": 133930062.0, + "step": 3410 + }, + { + "epoch": 0.43391426027223, + "grad_norm": 1.0882009267807007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8685194253921509, + "num_tokens": 133972539.0, + "step": 3411 + }, + { + "epoch": 0.4340414705508205, + "grad_norm": 1.0796564817428589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8689688444137573, + "num_tokens": 134010342.0, + "step": 3412 + }, + { + "epoch": 0.434168680829411, + "grad_norm": 0.9726853966712952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8921159505844116, + "num_tokens": 134053409.0, + "step": 3413 + }, + { + "epoch": 0.43429589110800154, + "grad_norm": 1.1481444835662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8551770448684692, + "num_tokens": 134090296.0, + "step": 3414 + }, + { + "epoch": 0.434423101386592, + "grad_norm": 1.0417972803115845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8707757592201233, + "num_tokens": 134131015.0, + "step": 3415 + }, + { + "epoch": 0.43455031166518254, + "grad_norm": 1.0159507989883423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8730300664901733, + "num_tokens": 134172971.0, + "step": 3416 + }, + { + "epoch": 0.43467752194377307, + "grad_norm": 1.0335580110549927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.87659752368927, + "num_tokens": 134213398.0, + "step": 3417 + }, + { + "epoch": 0.43480473222236354, + "grad_norm": 1.0647052526474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8794435858726501, + "num_tokens": 134248639.0, + "step": 3418 + }, + { + "epoch": 0.43493194250095407, + "grad_norm": 1.1531102657318115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8871778249740601, + "num_tokens": 134280732.0, + "step": 3419 + }, + { + "epoch": 0.4350591527795446, + "grad_norm": 1.104141116142273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8693608045578003, + "num_tokens": 134319773.0, + "step": 3420 + }, + { + "epoch": 0.4351863630581351, + "grad_norm": 1.1024305820465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8599312901496887, + "num_tokens": 134358822.0, + "step": 3421 + }, + { + "epoch": 0.4353135733367256, + "grad_norm": 1.0452518463134766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8600718379020691, + "num_tokens": 134398712.0, + "step": 3422 + }, + { + "epoch": 0.43544078361531613, + "grad_norm": 1.0674387216567993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8811615705490112, + "num_tokens": 134434605.0, + "step": 3423 + }, + { + "epoch": 0.4355679938939066, + "grad_norm": 1.0732970237731934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8701506853103638, + "num_tokens": 134474303.0, + "step": 3424 + }, + { + "epoch": 0.43569520417249713, + "grad_norm": 0.9850677847862244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8720222115516663, + "num_tokens": 134517818.0, + "step": 3425 + }, + { + "epoch": 0.43582241445108766, + "grad_norm": 0.9523544907569885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8870214819908142, + "num_tokens": 134556833.0, + "step": 3426 + }, + { + "epoch": 0.43594962472967813, + "grad_norm": 0.9364151954650879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8723078966140747, + "num_tokens": 134602957.0, + "step": 3427 + }, + { + "epoch": 0.43607683500826866, + "grad_norm": 1.0276765823364258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.883306622505188, + "num_tokens": 134642077.0, + "step": 3428 + }, + { + "epoch": 0.4362040452868592, + "grad_norm": 0.9829092025756836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8749400973320007, + "num_tokens": 134686900.0, + "step": 3429 + }, + { + "epoch": 0.4363312555654497, + "grad_norm": 1.0418224334716797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8731241226196289, + "num_tokens": 134729202.0, + "step": 3430 + }, + { + "epoch": 0.4364584658440402, + "grad_norm": 0.9916604161262512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8846720457077026, + "num_tokens": 134768473.0, + "step": 3431 + }, + { + "epoch": 0.4365856761226307, + "grad_norm": 0.9435999989509583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8800961971282959, + "num_tokens": 134809122.0, + "step": 3432 + }, + { + "epoch": 0.43671288640122125, + "grad_norm": 1.0457395315170288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8745989799499512, + "num_tokens": 134844989.0, + "step": 3433 + }, + { + "epoch": 0.4368400966798117, + "grad_norm": 0.9895991683006287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4095, + "mean_token_accuracy": 0.8629583120346069, + "num_tokens": 134891621.0, + "step": 3434 + }, + { + "epoch": 0.43696730695840225, + "grad_norm": 0.9458785653114319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8927967548370361, + "num_tokens": 134930715.0, + "step": 3435 + }, + { + "epoch": 0.4370945172369928, + "grad_norm": 1.1015938520431519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8744285106658936, + "num_tokens": 134964570.0, + "step": 3436 + }, + { + "epoch": 0.43722172751558325, + "grad_norm": 1.0223575830459595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8886852860450745, + "num_tokens": 135005218.0, + "step": 3437 + }, + { + "epoch": 0.4373489377941738, + "grad_norm": 1.0937448740005493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8745205998420715, + "num_tokens": 135042810.0, + "step": 3438 + }, + { + "epoch": 0.4374761480727643, + "grad_norm": 0.9719406366348267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8896504640579224, + "num_tokens": 135079945.0, + "step": 3439 + }, + { + "epoch": 0.4376033583513548, + "grad_norm": 1.0405563116073608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8796587586402893, + "num_tokens": 135118469.0, + "step": 3440 + }, + { + "epoch": 0.4377305686299453, + "grad_norm": 0.9614362120628357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8854919672012329, + "num_tokens": 135161365.0, + "step": 3441 + }, + { + "epoch": 0.43785777890853583, + "grad_norm": 1.1483889818191528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8642416596412659, + "num_tokens": 135199707.0, + "step": 3442 + }, + { + "epoch": 0.4379849891871263, + "grad_norm": 1.0307915210723877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8791606426239014, + "num_tokens": 135245858.0, + "step": 3443 + }, + { + "epoch": 0.43811219946571683, + "grad_norm": 1.1269102096557617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8718028664588928, + "num_tokens": 135280174.0, + "step": 3444 + }, + { + "epoch": 0.43823940974430736, + "grad_norm": 1.0524765253067017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8771166801452637, + "num_tokens": 135320385.0, + "step": 3445 + }, + { + "epoch": 0.43836662002289783, + "grad_norm": 1.1663447618484497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4347, + "mean_token_accuracy": 0.8545460104942322, + "num_tokens": 135355892.0, + "step": 3446 + }, + { + "epoch": 0.43849383030148836, + "grad_norm": 1.1291511058807373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8828016519546509, + "num_tokens": 135390038.0, + "step": 3447 + }, + { + "epoch": 0.4386210405800789, + "grad_norm": 1.1314330101013184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8801707625389099, + "num_tokens": 135424803.0, + "step": 3448 + }, + { + "epoch": 0.43874825085866936, + "grad_norm": 0.9604198336601257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.878318190574646, + "num_tokens": 135466155.0, + "step": 3449 + }, + { + "epoch": 0.4388754611372599, + "grad_norm": 1.132004976272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8712366223335266, + "num_tokens": 135499487.0, + "step": 3450 + }, + { + "epoch": 0.4390026714158504, + "grad_norm": 1.0418998003005981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8823926448822021, + "num_tokens": 135537969.0, + "step": 3451 + }, + { + "epoch": 0.4391298816944409, + "grad_norm": 1.152199387550354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4399, + "mean_token_accuracy": 0.8487176895141602, + "num_tokens": 135576996.0, + "step": 3452 + }, + { + "epoch": 0.4392570919730314, + "grad_norm": 0.9934159517288208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8791371583938599, + "num_tokens": 135619471.0, + "step": 3453 + }, + { + "epoch": 0.43938430225162195, + "grad_norm": 1.0224498510360718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8774526119232178, + "num_tokens": 135660691.0, + "step": 3454 + }, + { + "epoch": 0.4395115125302124, + "grad_norm": 1.1221580505371094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8747316002845764, + "num_tokens": 135697776.0, + "step": 3455 + }, + { + "epoch": 0.43963872280880295, + "grad_norm": 1.0042681694030762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8774059414863586, + "num_tokens": 135738608.0, + "step": 3456 + }, + { + "epoch": 0.4397659330873935, + "grad_norm": 1.0449626445770264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8781571388244629, + "num_tokens": 135775990.0, + "step": 3457 + }, + { + "epoch": 0.43989314336598395, + "grad_norm": 1.0787930488586426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8671790361404419, + "num_tokens": 135814535.0, + "step": 3458 + }, + { + "epoch": 0.4400203536445745, + "grad_norm": 1.1374355554580688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8867925405502319, + "num_tokens": 135846270.0, + "step": 3459 + }, + { + "epoch": 0.440147563923165, + "grad_norm": 1.1505323648452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.873549222946167, + "num_tokens": 135880846.0, + "step": 3460 + }, + { + "epoch": 0.4402747742017555, + "grad_norm": 1.0531014204025269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8787869215011597, + "num_tokens": 135917429.0, + "step": 3461 + }, + { + "epoch": 0.440401984480346, + "grad_norm": 1.0308915376663208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8764971494674683, + "num_tokens": 135955989.0, + "step": 3462 + }, + { + "epoch": 0.44052919475893654, + "grad_norm": 1.1080822944641113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8807871341705322, + "num_tokens": 135989428.0, + "step": 3463 + }, + { + "epoch": 0.440656405037527, + "grad_norm": 1.0879735946655273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4269, + "mean_token_accuracy": 0.8541673421859741, + "num_tokens": 136033240.0, + "step": 3464 + }, + { + "epoch": 0.44078361531611754, + "grad_norm": 0.9760293364524841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8702913522720337, + "num_tokens": 136076314.0, + "step": 3465 + }, + { + "epoch": 0.44091082559470807, + "grad_norm": 0.9628199338912964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8712551593780518, + "num_tokens": 136117596.0, + "step": 3466 + }, + { + "epoch": 0.44103803587329854, + "grad_norm": 1.1200647354125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8628563284873962, + "num_tokens": 136160850.0, + "step": 3467 + }, + { + "epoch": 0.44116524615188907, + "grad_norm": 1.1190688610076904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8755186796188354, + "num_tokens": 136199620.0, + "step": 3468 + }, + { + "epoch": 0.4412924564304796, + "grad_norm": 1.0638962984085083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8698069453239441, + "num_tokens": 136238023.0, + "step": 3469 + }, + { + "epoch": 0.44141966670907007, + "grad_norm": 1.164473533630371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8705711364746094, + "num_tokens": 136270637.0, + "step": 3470 + }, + { + "epoch": 0.4415468769876606, + "grad_norm": 1.1086945533752441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.432, + "mean_token_accuracy": 0.8567019701004028, + "num_tokens": 136313189.0, + "step": 3471 + }, + { + "epoch": 0.4416740872662511, + "grad_norm": 1.1030088663101196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4247, + "mean_token_accuracy": 0.8619411587715149, + "num_tokens": 136352312.0, + "step": 3472 + }, + { + "epoch": 0.4418012975448416, + "grad_norm": 1.0114824771881104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.876943051815033, + "num_tokens": 136391144.0, + "step": 3473 + }, + { + "epoch": 0.4419285078234321, + "grad_norm": 1.0745201110839844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8672595024108887, + "num_tokens": 136431844.0, + "step": 3474 + }, + { + "epoch": 0.44205571810202265, + "grad_norm": 1.0683605670928955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8677284717559814, + "num_tokens": 136471640.0, + "step": 3475 + }, + { + "epoch": 0.4421829283806131, + "grad_norm": 0.9639367461204529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8753381371498108, + "num_tokens": 136512646.0, + "step": 3476 + }, + { + "epoch": 0.44231013865920366, + "grad_norm": 1.0423855781555176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8766415119171143, + "num_tokens": 136554775.0, + "step": 3477 + }, + { + "epoch": 0.4424373489377942, + "grad_norm": 1.067479133605957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.8631808161735535, + "num_tokens": 136595866.0, + "step": 3478 + }, + { + "epoch": 0.44256455921638466, + "grad_norm": 0.9677926301956177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8835046887397766, + "num_tokens": 136636683.0, + "step": 3479 + }, + { + "epoch": 0.4426917694949752, + "grad_norm": 1.126375436782837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8759384155273438, + "num_tokens": 136670260.0, + "step": 3480 + }, + { + "epoch": 0.4428189797735657, + "grad_norm": 1.021950125694275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8701269030570984, + "num_tokens": 136712861.0, + "step": 3481 + }, + { + "epoch": 0.44294619005215624, + "grad_norm": 1.0425105094909668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8758509755134583, + "num_tokens": 136754813.0, + "step": 3482 + }, + { + "epoch": 0.4430734003307467, + "grad_norm": 1.1096827983856201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8749003410339355, + "num_tokens": 136796570.0, + "step": 3483 + }, + { + "epoch": 0.44320061060933724, + "grad_norm": 1.0089024305343628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8785408735275269, + "num_tokens": 136835456.0, + "step": 3484 + }, + { + "epoch": 0.44332782088792777, + "grad_norm": 0.990566074848175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8731043338775635, + "num_tokens": 136879957.0, + "step": 3485 + }, + { + "epoch": 0.44345503116651824, + "grad_norm": 0.9772395491600037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8713308572769165, + "num_tokens": 136922131.0, + "step": 3486 + }, + { + "epoch": 0.44358224144510877, + "grad_norm": 1.0753594636917114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8709464073181152, + "num_tokens": 136963069.0, + "step": 3487 + }, + { + "epoch": 0.4437094517236993, + "grad_norm": 0.9787337183952332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8714540600776672, + "num_tokens": 137008761.0, + "step": 3488 + }, + { + "epoch": 0.4438366620022898, + "grad_norm": 1.0907875299453735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.869043231010437, + "num_tokens": 137046852.0, + "step": 3489 + }, + { + "epoch": 0.4439638722808803, + "grad_norm": 1.170546531677246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4317, + "mean_token_accuracy": 0.8504668474197388, + "num_tokens": 137085148.0, + "step": 3490 + }, + { + "epoch": 0.44409108255947083, + "grad_norm": 1.2006884813308716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.8612593412399292, + "num_tokens": 137121136.0, + "step": 3491 + }, + { + "epoch": 0.4442182928380613, + "grad_norm": 1.0664526224136353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4356, + "mean_token_accuracy": 0.8501486778259277, + "num_tokens": 137166163.0, + "step": 3492 + }, + { + "epoch": 0.44434550311665183, + "grad_norm": 1.0509883165359497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8766214847564697, + "num_tokens": 137201069.0, + "step": 3493 + }, + { + "epoch": 0.44447271339524236, + "grad_norm": 1.0722543001174927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8718540668487549, + "num_tokens": 137240205.0, + "step": 3494 + }, + { + "epoch": 0.44459992367383283, + "grad_norm": 1.0574275255203247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8785669207572937, + "num_tokens": 137274113.0, + "step": 3495 + }, + { + "epoch": 0.44472713395242336, + "grad_norm": 0.9462065696716309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.896679699420929, + "num_tokens": 137309942.0, + "step": 3496 + }, + { + "epoch": 0.4448543442310139, + "grad_norm": 1.1437896490097046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8671875, + "num_tokens": 137345219.0, + "step": 3497 + }, + { + "epoch": 0.44498155450960436, + "grad_norm": 0.9634168148040771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8842664957046509, + "num_tokens": 137389074.0, + "step": 3498 + }, + { + "epoch": 0.4451087647881949, + "grad_norm": 1.2573573589324951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4323, + "mean_token_accuracy": 0.8520870208740234, + "num_tokens": 137420325.0, + "step": 3499 + }, + { + "epoch": 0.4452359750667854, + "grad_norm": 1.0565723180770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8672645688056946, + "num_tokens": 137458725.0, + "step": 3500 + }, + { + "epoch": 0.4453631853453759, + "grad_norm": 1.0259575843811035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8743105530738831, + "num_tokens": 137493325.0, + "step": 3501 + }, + { + "epoch": 0.4454903956239664, + "grad_norm": 1.121956706047058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8841540813446045, + "num_tokens": 137529967.0, + "step": 3502 + }, + { + "epoch": 0.44561760590255695, + "grad_norm": 1.1110650300979614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8765297532081604, + "num_tokens": 137568241.0, + "step": 3503 + }, + { + "epoch": 0.4457448161811474, + "grad_norm": 1.0344446897506714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8864446878433228, + "num_tokens": 137604146.0, + "step": 3504 + }, + { + "epoch": 0.44587202645973795, + "grad_norm": 0.983403742313385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8802081346511841, + "num_tokens": 137649891.0, + "step": 3505 + }, + { + "epoch": 0.4459992367383285, + "grad_norm": 1.1398600339889526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8708616495132446, + "num_tokens": 137690895.0, + "step": 3506 + }, + { + "epoch": 0.44612644701691895, + "grad_norm": 1.0115398168563843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8764545917510986, + "num_tokens": 137728630.0, + "step": 3507 + }, + { + "epoch": 0.4462536572955095, + "grad_norm": 0.9748582243919373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8775992393493652, + "num_tokens": 137770801.0, + "step": 3508 + }, + { + "epoch": 0.4463808675741, + "grad_norm": 1.0090831518173218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8702070116996765, + "num_tokens": 137814497.0, + "step": 3509 + }, + { + "epoch": 0.4465080778526905, + "grad_norm": 1.059187412261963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8573030233383179, + "num_tokens": 137855012.0, + "step": 3510 + }, + { + "epoch": 0.446635288131281, + "grad_norm": 1.0638470649719238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8781817555427551, + "num_tokens": 137895663.0, + "step": 3511 + }, + { + "epoch": 0.44676249840987153, + "grad_norm": 1.1642085313796997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4345, + "mean_token_accuracy": 0.8538225293159485, + "num_tokens": 137934793.0, + "step": 3512 + }, + { + "epoch": 0.446889708688462, + "grad_norm": 0.99781334400177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8765044212341309, + "num_tokens": 137977882.0, + "step": 3513 + }, + { + "epoch": 0.44701691896705253, + "grad_norm": 1.0751793384552002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3844, + "mean_token_accuracy": 0.8733124136924744, + "num_tokens": 138016579.0, + "step": 3514 + }, + { + "epoch": 0.44714412924564306, + "grad_norm": 1.0278680324554443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.8678269982337952, + "num_tokens": 138057505.0, + "step": 3515 + }, + { + "epoch": 0.44727133952423354, + "grad_norm": 1.061228632926941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8770190477371216, + "num_tokens": 138097884.0, + "step": 3516 + }, + { + "epoch": 0.44739854980282406, + "grad_norm": 1.0437675714492798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3815, + "mean_token_accuracy": 0.8640923500061035, + "num_tokens": 138134355.0, + "step": 3517 + }, + { + "epoch": 0.4475257600814146, + "grad_norm": 1.066555380821228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8804289698600769, + "num_tokens": 138168162.0, + "step": 3518 + }, + { + "epoch": 0.44765297036000506, + "grad_norm": 0.9042834043502808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8907926678657532, + "num_tokens": 138209079.0, + "step": 3519 + }, + { + "epoch": 0.4477801806385956, + "grad_norm": 1.0636851787567139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8623712062835693, + "num_tokens": 138249263.0, + "step": 3520 + }, + { + "epoch": 0.4479073909171861, + "grad_norm": 1.0559219121932983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8789105415344238, + "num_tokens": 138284686.0, + "step": 3521 + }, + { + "epoch": 0.4480346011957766, + "grad_norm": 0.9968889355659485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8640167713165283, + "num_tokens": 138337121.0, + "step": 3522 + }, + { + "epoch": 0.4481618114743671, + "grad_norm": 1.1515847444534302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8704499006271362, + "num_tokens": 138372642.0, + "step": 3523 + }, + { + "epoch": 0.44828902175295765, + "grad_norm": 1.120185136795044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8619605898857117, + "num_tokens": 138413861.0, + "step": 3524 + }, + { + "epoch": 0.4484162320315481, + "grad_norm": 1.024320125579834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8815641403198242, + "num_tokens": 138451056.0, + "step": 3525 + }, + { + "epoch": 0.44854344231013865, + "grad_norm": 1.004812240600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8735977411270142, + "num_tokens": 138493768.0, + "step": 3526 + }, + { + "epoch": 0.4486706525887292, + "grad_norm": 1.1391900777816772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.8634834885597229, + "num_tokens": 138526851.0, + "step": 3527 + }, + { + "epoch": 0.44879786286731965, + "grad_norm": 1.0156986713409424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8818401098251343, + "num_tokens": 138561985.0, + "step": 3528 + }, + { + "epoch": 0.4489250731459102, + "grad_norm": 1.0054875612258911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8763647079467773, + "num_tokens": 138601536.0, + "step": 3529 + }, + { + "epoch": 0.4490522834245007, + "grad_norm": 1.033474326133728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8743993043899536, + "num_tokens": 138641414.0, + "step": 3530 + }, + { + "epoch": 0.44917949370309124, + "grad_norm": 1.0119516849517822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8672999143600464, + "num_tokens": 138680863.0, + "step": 3531 + }, + { + "epoch": 0.4493067039816817, + "grad_norm": 1.0914396047592163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8696044087409973, + "num_tokens": 138722206.0, + "step": 3532 + }, + { + "epoch": 0.44943391426027224, + "grad_norm": 1.0211832523345947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8817601203918457, + "num_tokens": 138760108.0, + "step": 3533 + }, + { + "epoch": 0.44956112453886277, + "grad_norm": 1.0382612943649292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8761429786682129, + "num_tokens": 138798218.0, + "step": 3534 + }, + { + "epoch": 0.44968833481745324, + "grad_norm": 0.9981036186218262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8839418888092041, + "num_tokens": 138835246.0, + "step": 3535 + }, + { + "epoch": 0.44981554509604377, + "grad_norm": 1.1472327709197998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.870320200920105, + "num_tokens": 138869795.0, + "step": 3536 + }, + { + "epoch": 0.4499427553746343, + "grad_norm": 1.0141645669937134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8726575374603271, + "num_tokens": 138910816.0, + "step": 3537 + }, + { + "epoch": 0.45006996565322477, + "grad_norm": 1.0116519927978516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8786941170692444, + "num_tokens": 138952790.0, + "step": 3538 + }, + { + "epoch": 0.4501971759318153, + "grad_norm": 1.0690922737121582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8748548030853271, + "num_tokens": 138988692.0, + "step": 3539 + }, + { + "epoch": 0.4503243862104058, + "grad_norm": 1.0375523567199707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8673573136329651, + "num_tokens": 139028526.0, + "step": 3540 + }, + { + "epoch": 0.4504515964889963, + "grad_norm": 1.080332636833191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8852177262306213, + "num_tokens": 139065659.0, + "step": 3541 + }, + { + "epoch": 0.4505788067675868, + "grad_norm": 1.166656494140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4277, + "mean_token_accuracy": 0.860417902469635, + "num_tokens": 139101504.0, + "step": 3542 + }, + { + "epoch": 0.45070601704617735, + "grad_norm": 0.9747177362442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8723000288009644, + "num_tokens": 139145494.0, + "step": 3543 + }, + { + "epoch": 0.4508332273247678, + "grad_norm": 1.056381106376648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8786450624465942, + "num_tokens": 139181351.0, + "step": 3544 + }, + { + "epoch": 0.45096043760335836, + "grad_norm": 1.0205575227737427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.894752025604248, + "num_tokens": 139219112.0, + "step": 3545 + }, + { + "epoch": 0.4510876478819489, + "grad_norm": 1.032383680343628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8778772354125977, + "num_tokens": 139257077.0, + "step": 3546 + }, + { + "epoch": 0.45121485816053936, + "grad_norm": 1.0544672012329102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8700432181358337, + "num_tokens": 139296660.0, + "step": 3547 + }, + { + "epoch": 0.4513420684391299, + "grad_norm": 1.0002092123031616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8803832530975342, + "num_tokens": 139337153.0, + "step": 3548 + }, + { + "epoch": 0.4514692787177204, + "grad_norm": 1.0789579153060913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4168, + "mean_token_accuracy": 0.8553118109703064, + "num_tokens": 139377801.0, + "step": 3549 + }, + { + "epoch": 0.4515964889963109, + "grad_norm": 1.101942777633667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3998, + "mean_token_accuracy": 0.8619992733001709, + "num_tokens": 139416984.0, + "step": 3550 + }, + { + "epoch": 0.4517236992749014, + "grad_norm": 0.9434675574302673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8823388814926147, + "num_tokens": 139459119.0, + "step": 3551 + }, + { + "epoch": 0.45185090955349194, + "grad_norm": 1.0639110803604126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8734047412872314, + "num_tokens": 139499042.0, + "step": 3552 + }, + { + "epoch": 0.4519781198320824, + "grad_norm": 1.2424296140670776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8653290271759033, + "num_tokens": 139534636.0, + "step": 3553 + }, + { + "epoch": 0.45210533011067294, + "grad_norm": 0.983768105506897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8807815909385681, + "num_tokens": 139574936.0, + "step": 3554 + }, + { + "epoch": 0.45223254038926347, + "grad_norm": 1.0248231887817383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.873893141746521, + "num_tokens": 139614973.0, + "step": 3555 + }, + { + "epoch": 0.45235975066785394, + "grad_norm": 1.0207840204238892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8726171851158142, + "num_tokens": 139656170.0, + "step": 3556 + }, + { + "epoch": 0.45248696094644447, + "grad_norm": 0.9857382774353027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8937559127807617, + "num_tokens": 139695702.0, + "step": 3557 + }, + { + "epoch": 0.452614171225035, + "grad_norm": 1.121228575706482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8675126433372498, + "num_tokens": 139729531.0, + "step": 3558 + }, + { + "epoch": 0.4527413815036255, + "grad_norm": 0.9794409871101379, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8777602910995483, + "num_tokens": 139772954.0, + "step": 3559 + }, + { + "epoch": 0.452868591782216, + "grad_norm": 0.9983258247375488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8824096918106079, + "num_tokens": 139812310.0, + "step": 3560 + }, + { + "epoch": 0.45299580206080653, + "grad_norm": 1.0713568925857544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8882503509521484, + "num_tokens": 139846779.0, + "step": 3561 + }, + { + "epoch": 0.453123012339397, + "grad_norm": 1.066493034362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8798320293426514, + "num_tokens": 139884307.0, + "step": 3562 + }, + { + "epoch": 0.45325022261798753, + "grad_norm": 1.0791335105895996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8645878434181213, + "num_tokens": 139922454.0, + "step": 3563 + }, + { + "epoch": 0.45337743289657806, + "grad_norm": 1.1740095615386963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8634215593338013, + "num_tokens": 139959761.0, + "step": 3564 + }, + { + "epoch": 0.45350464317516853, + "grad_norm": 1.209700107574463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4124, + "mean_token_accuracy": 0.8578013181686401, + "num_tokens": 139995258.0, + "step": 3565 + }, + { + "epoch": 0.45363185345375906, + "grad_norm": 1.1149824857711792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8642668724060059, + "num_tokens": 140030453.0, + "step": 3566 + }, + { + "epoch": 0.4537590637323496, + "grad_norm": 0.9322569966316223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8786699175834656, + "num_tokens": 140073748.0, + "step": 3567 + }, + { + "epoch": 0.45388627401094006, + "grad_norm": 0.9910888671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8765695691108704, + "num_tokens": 140117932.0, + "step": 3568 + }, + { + "epoch": 0.4540134842895306, + "grad_norm": 0.9373047351837158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8801727294921875, + "num_tokens": 140157955.0, + "step": 3569 + }, + { + "epoch": 0.4541406945681211, + "grad_norm": 0.9924085140228271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8701618313789368, + "num_tokens": 140198679.0, + "step": 3570 + }, + { + "epoch": 0.4542679048467116, + "grad_norm": 1.1507008075714111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4297, + "mean_token_accuracy": 0.8556746244430542, + "num_tokens": 140238617.0, + "step": 3571 + }, + { + "epoch": 0.4543951151253021, + "grad_norm": 0.9877485632896423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8742952942848206, + "num_tokens": 140281107.0, + "step": 3572 + }, + { + "epoch": 0.45452232540389265, + "grad_norm": 1.0942420959472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8757336139678955, + "num_tokens": 140315396.0, + "step": 3573 + }, + { + "epoch": 0.4546495356824831, + "grad_norm": 0.949225127696991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8869233131408691, + "num_tokens": 140353320.0, + "step": 3574 + }, + { + "epoch": 0.45477674596107365, + "grad_norm": 1.110318899154663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4229, + "mean_token_accuracy": 0.855471670627594, + "num_tokens": 140394716.0, + "step": 3575 + }, + { + "epoch": 0.4549039562396642, + "grad_norm": 1.0788774490356445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8689732551574707, + "num_tokens": 140434351.0, + "step": 3576 + }, + { + "epoch": 0.45503116651825465, + "grad_norm": 1.0790737867355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8777061104774475, + "num_tokens": 140471775.0, + "step": 3577 + }, + { + "epoch": 0.4551583767968452, + "grad_norm": 1.22073233127594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4085, + "mean_token_accuracy": 0.8625122904777527, + "num_tokens": 140509967.0, + "step": 3578 + }, + { + "epoch": 0.4552855870754357, + "grad_norm": 1.0879042148590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8823607563972473, + "num_tokens": 140541348.0, + "step": 3579 + }, + { + "epoch": 0.4554127973540262, + "grad_norm": 1.049160122871399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8767399787902832, + "num_tokens": 140580306.0, + "step": 3580 + }, + { + "epoch": 0.4555400076326167, + "grad_norm": 1.094992756843567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8707392811775208, + "num_tokens": 140617775.0, + "step": 3581 + }, + { + "epoch": 0.45566721791120723, + "grad_norm": 1.0262387990951538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.883126974105835, + "num_tokens": 140656599.0, + "step": 3582 + }, + { + "epoch": 0.45579442818979776, + "grad_norm": 0.9972820281982422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8741387724876404, + "num_tokens": 140695604.0, + "step": 3583 + }, + { + "epoch": 0.45592163846838824, + "grad_norm": 1.1947563886642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8698917627334595, + "num_tokens": 140731039.0, + "step": 3584 + }, + { + "epoch": 0.45604884874697876, + "grad_norm": 1.0196555852890015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8814767003059387, + "num_tokens": 140774410.0, + "step": 3585 + }, + { + "epoch": 0.4561760590255693, + "grad_norm": 1.2241374254226685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8695197105407715, + "num_tokens": 140809175.0, + "step": 3586 + }, + { + "epoch": 0.45630326930415976, + "grad_norm": 0.9350243806838989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8771072626113892, + "num_tokens": 140854230.0, + "step": 3587 + }, + { + "epoch": 0.4564304795827503, + "grad_norm": 1.098544955253601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3882, + "mean_token_accuracy": 0.8672917485237122, + "num_tokens": 140890521.0, + "step": 3588 + }, + { + "epoch": 0.4565576898613408, + "grad_norm": 1.021014928817749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8766317367553711, + "num_tokens": 140930958.0, + "step": 3589 + }, + { + "epoch": 0.4566849001399313, + "grad_norm": 1.0324842929840088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8748561143875122, + "num_tokens": 140975966.0, + "step": 3590 + }, + { + "epoch": 0.4568121104185218, + "grad_norm": 1.1018633842468262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4085, + "mean_token_accuracy": 0.8646858334541321, + "num_tokens": 141016135.0, + "step": 3591 + }, + { + "epoch": 0.45693932069711235, + "grad_norm": 1.0246306657791138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8835430145263672, + "num_tokens": 141057902.0, + "step": 3592 + }, + { + "epoch": 0.4570665309757028, + "grad_norm": 1.0357640981674194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8745027184486389, + "num_tokens": 141095515.0, + "step": 3593 + }, + { + "epoch": 0.45719374125429335, + "grad_norm": 1.1613117456436157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8671280741691589, + "num_tokens": 141135553.0, + "step": 3594 + }, + { + "epoch": 0.4573209515328839, + "grad_norm": 1.0388526916503906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8792825937271118, + "num_tokens": 141175109.0, + "step": 3595 + }, + { + "epoch": 0.45744816181147435, + "grad_norm": 1.0564241409301758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8879435062408447, + "num_tokens": 141214296.0, + "step": 3596 + }, + { + "epoch": 0.4575753720900649, + "grad_norm": 1.0522067546844482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8778653144836426, + "num_tokens": 141251736.0, + "step": 3597 + }, + { + "epoch": 0.4577025823686554, + "grad_norm": 1.0231834650039673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8819738626480103, + "num_tokens": 141288471.0, + "step": 3598 + }, + { + "epoch": 0.4578297926472459, + "grad_norm": 1.0320974588394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8695203065872192, + "num_tokens": 141333245.0, + "step": 3599 + }, + { + "epoch": 0.4579570029258364, + "grad_norm": 1.0477817058563232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.872412919998169, + "num_tokens": 141372844.0, + "step": 3600 + }, + { + "epoch": 0.45808421320442694, + "grad_norm": 1.0318503379821777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8701440691947937, + "num_tokens": 141412679.0, + "step": 3601 + }, + { + "epoch": 0.4582114234830174, + "grad_norm": 1.207658290863037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4125, + "mean_token_accuracy": 0.8591409921646118, + "num_tokens": 141445730.0, + "step": 3602 + }, + { + "epoch": 0.45833863376160794, + "grad_norm": 1.0149171352386475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.8633030652999878, + "num_tokens": 141488111.0, + "step": 3603 + }, + { + "epoch": 0.45846584404019847, + "grad_norm": 1.0412416458129883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8749896883964539, + "num_tokens": 141525898.0, + "step": 3604 + }, + { + "epoch": 0.45859305431878894, + "grad_norm": 1.1150784492492676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4507, + "mean_token_accuracy": 0.848923921585083, + "num_tokens": 141565832.0, + "step": 3605 + }, + { + "epoch": 0.45872026459737947, + "grad_norm": 0.9906719923019409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8814269304275513, + "num_tokens": 141605289.0, + "step": 3606 + }, + { + "epoch": 0.45884747487597, + "grad_norm": 1.0149405002593994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8739730715751648, + "num_tokens": 141646822.0, + "step": 3607 + }, + { + "epoch": 0.45897468515456047, + "grad_norm": 1.1639925241470337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8733040690422058, + "num_tokens": 141687734.0, + "step": 3608 + }, + { + "epoch": 0.459101895433151, + "grad_norm": 1.148848295211792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4221, + "mean_token_accuracy": 0.8536723852157593, + "num_tokens": 141723869.0, + "step": 3609 + }, + { + "epoch": 0.4592291057117415, + "grad_norm": 1.148086428642273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.866191029548645, + "num_tokens": 141759130.0, + "step": 3610 + }, + { + "epoch": 0.459356315990332, + "grad_norm": 1.0996462106704712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3847, + "mean_token_accuracy": 0.8669830560684204, + "num_tokens": 141804349.0, + "step": 3611 + }, + { + "epoch": 0.4594835262689225, + "grad_norm": 0.9722291231155396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8826804757118225, + "num_tokens": 141840316.0, + "step": 3612 + }, + { + "epoch": 0.45961073654751305, + "grad_norm": 1.0561550855636597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8815793395042419, + "num_tokens": 141874782.0, + "step": 3613 + }, + { + "epoch": 0.4597379468261035, + "grad_norm": 1.072640061378479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8733123540878296, + "num_tokens": 141911587.0, + "step": 3614 + }, + { + "epoch": 0.45986515710469406, + "grad_norm": 0.92885822057724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8854957222938538, + "num_tokens": 141955344.0, + "step": 3615 + }, + { + "epoch": 0.4599923673832846, + "grad_norm": 1.1628316640853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8847742080688477, + "num_tokens": 141984389.0, + "step": 3616 + }, + { + "epoch": 0.46011957766187506, + "grad_norm": 1.092180609703064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8755331635475159, + "num_tokens": 142024490.0, + "step": 3617 + }, + { + "epoch": 0.4602467879404656, + "grad_norm": 1.1893514394760132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.865911066532135, + "num_tokens": 142059676.0, + "step": 3618 + }, + { + "epoch": 0.4603739982190561, + "grad_norm": 1.0472707748413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8757157325744629, + "num_tokens": 142098757.0, + "step": 3619 + }, + { + "epoch": 0.4605012084976466, + "grad_norm": 1.0274326801300049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8818862438201904, + "num_tokens": 142136554.0, + "step": 3620 + }, + { + "epoch": 0.4606284187762371, + "grad_norm": 0.9904734492301941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8751118183135986, + "num_tokens": 142176743.0, + "step": 3621 + }, + { + "epoch": 0.46075562905482764, + "grad_norm": 1.2583237886428833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4484, + "mean_token_accuracy": 0.8467209935188293, + "num_tokens": 142218327.0, + "step": 3622 + }, + { + "epoch": 0.4608828393334181, + "grad_norm": 0.9826380014419556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8842113018035889, + "num_tokens": 142255518.0, + "step": 3623 + }, + { + "epoch": 0.46101004961200864, + "grad_norm": 0.9792428016662598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8700449466705322, + "num_tokens": 142299745.0, + "step": 3624 + }, + { + "epoch": 0.46113725989059917, + "grad_norm": 1.0135126113891602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8712911605834961, + "num_tokens": 142343801.0, + "step": 3625 + }, + { + "epoch": 0.46126447016918964, + "grad_norm": 0.9617024660110474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8937463164329529, + "num_tokens": 142382108.0, + "step": 3626 + }, + { + "epoch": 0.4613916804477802, + "grad_norm": 1.1248037815093994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8813742399215698, + "num_tokens": 142417667.0, + "step": 3627 + }, + { + "epoch": 0.4615188907263707, + "grad_norm": 1.0525941848754883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8803192377090454, + "num_tokens": 142458254.0, + "step": 3628 + }, + { + "epoch": 0.4616461010049612, + "grad_norm": 1.149125337600708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.402, + "mean_token_accuracy": 0.8617845773696899, + "num_tokens": 142497250.0, + "step": 3629 + }, + { + "epoch": 0.4617733112835517, + "grad_norm": 1.0170629024505615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8763213753700256, + "num_tokens": 142536319.0, + "step": 3630 + }, + { + "epoch": 0.46190052156214223, + "grad_norm": 1.0863418579101562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8676546812057495, + "num_tokens": 142573098.0, + "step": 3631 + }, + { + "epoch": 0.46202773184073276, + "grad_norm": 1.0986907482147217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8856045007705688, + "num_tokens": 142610035.0, + "step": 3632 + }, + { + "epoch": 0.46215494211932323, + "grad_norm": 1.3290752172470093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8657673001289368, + "num_tokens": 142642671.0, + "step": 3633 + }, + { + "epoch": 0.46228215239791376, + "grad_norm": 1.2308919429779053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8778775334358215, + "num_tokens": 142675123.0, + "step": 3634 + }, + { + "epoch": 0.4624093626765043, + "grad_norm": 0.9761451482772827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8846123218536377, + "num_tokens": 142716756.0, + "step": 3635 + }, + { + "epoch": 0.46253657295509476, + "grad_norm": 1.1459760665893555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4153, + "mean_token_accuracy": 0.8603985905647278, + "num_tokens": 142755245.0, + "step": 3636 + }, + { + "epoch": 0.4626637832336853, + "grad_norm": 1.068833589553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8720493316650391, + "num_tokens": 142795109.0, + "step": 3637 + }, + { + "epoch": 0.4627909935122758, + "grad_norm": 1.1088076829910278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3777, + "mean_token_accuracy": 0.870130181312561, + "num_tokens": 142833993.0, + "step": 3638 + }, + { + "epoch": 0.4629182037908663, + "grad_norm": 1.0701862573623657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8809362649917603, + "num_tokens": 142871152.0, + "step": 3639 + }, + { + "epoch": 0.4630454140694568, + "grad_norm": 1.1005116701126099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8774983882904053, + "num_tokens": 142904590.0, + "step": 3640 + }, + { + "epoch": 0.46317262434804735, + "grad_norm": 1.078926682472229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8765666484832764, + "num_tokens": 142944084.0, + "step": 3641 + }, + { + "epoch": 0.4632998346266378, + "grad_norm": 1.0623728036880493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8821656703948975, + "num_tokens": 142980656.0, + "step": 3642 + }, + { + "epoch": 0.46342704490522835, + "grad_norm": 0.9709632396697998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8767741918563843, + "num_tokens": 143023415.0, + "step": 3643 + }, + { + "epoch": 0.4635542551838189, + "grad_norm": 0.985114336013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8839942812919617, + "num_tokens": 143067632.0, + "step": 3644 + }, + { + "epoch": 0.46368146546240935, + "grad_norm": 0.9059473872184753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8920743465423584, + "num_tokens": 143109343.0, + "step": 3645 + }, + { + "epoch": 0.4638086757409999, + "grad_norm": 1.0392922163009644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8789364099502563, + "num_tokens": 143145183.0, + "step": 3646 + }, + { + "epoch": 0.4639358860195904, + "grad_norm": 1.137055516242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4239, + "mean_token_accuracy": 0.8560984134674072, + "num_tokens": 143185755.0, + "step": 3647 + }, + { + "epoch": 0.4640630962981809, + "grad_norm": 1.0740644931793213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8703972101211548, + "num_tokens": 143224414.0, + "step": 3648 + }, + { + "epoch": 0.4641903065767714, + "grad_norm": 1.1707122325897217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8713644742965698, + "num_tokens": 143258623.0, + "step": 3649 + }, + { + "epoch": 0.46431751685536193, + "grad_norm": 0.9876219034194946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.881990909576416, + "num_tokens": 143300398.0, + "step": 3650 + }, + { + "epoch": 0.4644447271339524, + "grad_norm": 0.9396395683288574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8932408094406128, + "num_tokens": 143343931.0, + "step": 3651 + }, + { + "epoch": 0.46457193741254293, + "grad_norm": 1.1073583364486694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4546, + "mean_token_accuracy": 0.8440269827842712, + "num_tokens": 143387385.0, + "step": 3652 + }, + { + "epoch": 0.46469914769113346, + "grad_norm": 1.0396852493286133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8719291687011719, + "num_tokens": 143424675.0, + "step": 3653 + }, + { + "epoch": 0.46482635796972394, + "grad_norm": 0.9933267831802368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8722883462905884, + "num_tokens": 143460292.0, + "step": 3654 + }, + { + "epoch": 0.46495356824831446, + "grad_norm": 1.0419491529464722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8808079361915588, + "num_tokens": 143497181.0, + "step": 3655 + }, + { + "epoch": 0.465080778526905, + "grad_norm": 0.9304189085960388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8839056491851807, + "num_tokens": 143540923.0, + "step": 3656 + }, + { + "epoch": 0.46520798880549546, + "grad_norm": 0.9550967812538147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8792492747306824, + "num_tokens": 143583724.0, + "step": 3657 + }, + { + "epoch": 0.465335199084086, + "grad_norm": 1.050887942314148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8756738901138306, + "num_tokens": 143626177.0, + "step": 3658 + }, + { + "epoch": 0.4654624093626765, + "grad_norm": 0.9670827984809875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8736293315887451, + "num_tokens": 143667367.0, + "step": 3659 + }, + { + "epoch": 0.465589619641267, + "grad_norm": 1.0641915798187256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8657770156860352, + "num_tokens": 143705466.0, + "step": 3660 + }, + { + "epoch": 0.4657168299198575, + "grad_norm": 0.9737281203269958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8657273054122925, + "num_tokens": 143749757.0, + "step": 3661 + }, + { + "epoch": 0.46584404019844805, + "grad_norm": 0.9458808302879333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8721796274185181, + "num_tokens": 143796122.0, + "step": 3662 + }, + { + "epoch": 0.4659712504770385, + "grad_norm": 1.1915603876113892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4284, + "mean_token_accuracy": 0.8533943295478821, + "num_tokens": 143836196.0, + "step": 3663 + }, + { + "epoch": 0.46609846075562905, + "grad_norm": 0.9822326898574829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8786900043487549, + "num_tokens": 143880313.0, + "step": 3664 + }, + { + "epoch": 0.4662256710342196, + "grad_norm": 1.0385921001434326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8837966918945312, + "num_tokens": 143920921.0, + "step": 3665 + }, + { + "epoch": 0.46635288131281005, + "grad_norm": 1.154345989227295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4464, + "mean_token_accuracy": 0.8474299907684326, + "num_tokens": 143963080.0, + "step": 3666 + }, + { + "epoch": 0.4664800915914006, + "grad_norm": 1.0948383808135986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8653082251548767, + "num_tokens": 143998169.0, + "step": 3667 + }, + { + "epoch": 0.4666073018699911, + "grad_norm": 1.213370442390442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4169, + "mean_token_accuracy": 0.8625272512435913, + "num_tokens": 144033295.0, + "step": 3668 + }, + { + "epoch": 0.4667345121485816, + "grad_norm": 1.0556666851043701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3997, + "mean_token_accuracy": 0.8632022142410278, + "num_tokens": 144074715.0, + "step": 3669 + }, + { + "epoch": 0.4668617224271721, + "grad_norm": 1.0265564918518066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3669, + "mean_token_accuracy": 0.8760538697242737, + "num_tokens": 144111977.0, + "step": 3670 + }, + { + "epoch": 0.46698893270576264, + "grad_norm": 1.0640230178833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8776935338973999, + "num_tokens": 144147039.0, + "step": 3671 + }, + { + "epoch": 0.4671161429843531, + "grad_norm": 1.11289381980896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8682462573051453, + "num_tokens": 144186194.0, + "step": 3672 + }, + { + "epoch": 0.46724335326294364, + "grad_norm": 1.1106876134872437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8689061999320984, + "num_tokens": 144221586.0, + "step": 3673 + }, + { + "epoch": 0.46737056354153417, + "grad_norm": 1.0001713037490845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8669745326042175, + "num_tokens": 144261054.0, + "step": 3674 + }, + { + "epoch": 0.46749777382012464, + "grad_norm": 1.166440725326538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3931, + "mean_token_accuracy": 0.8597812056541443, + "num_tokens": 144299514.0, + "step": 3675 + }, + { + "epoch": 0.46762498409871517, + "grad_norm": 1.0522048473358154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8923294544219971, + "num_tokens": 144338236.0, + "step": 3676 + }, + { + "epoch": 0.4677521943773057, + "grad_norm": 1.1480598449707031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8657231330871582, + "num_tokens": 144382125.0, + "step": 3677 + }, + { + "epoch": 0.46787940465589617, + "grad_norm": 1.0371392965316772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8794920444488525, + "num_tokens": 144423841.0, + "step": 3678 + }, + { + "epoch": 0.4680066149344867, + "grad_norm": 1.1169811487197876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4028, + "mean_token_accuracy": 0.8615434169769287, + "num_tokens": 144463606.0, + "step": 3679 + }, + { + "epoch": 0.4681338252130772, + "grad_norm": 1.1185235977172852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8742948770523071, + "num_tokens": 144499840.0, + "step": 3680 + }, + { + "epoch": 0.46826103549166775, + "grad_norm": 1.1343528032302856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4411, + "mean_token_accuracy": 0.8511101007461548, + "num_tokens": 144541355.0, + "step": 3681 + }, + { + "epoch": 0.4683882457702582, + "grad_norm": 1.0096420049667358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8611278533935547, + "num_tokens": 144583144.0, + "step": 3682 + }, + { + "epoch": 0.46851545604884876, + "grad_norm": 1.0258762836456299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3889, + "mean_token_accuracy": 0.867657482624054, + "num_tokens": 144627036.0, + "step": 3683 + }, + { + "epoch": 0.4686426663274393, + "grad_norm": 1.3275009393692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4455, + "mean_token_accuracy": 0.8576077222824097, + "num_tokens": 144660809.0, + "step": 3684 + }, + { + "epoch": 0.46876987660602976, + "grad_norm": 1.1887656450271606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8685349225997925, + "num_tokens": 144693526.0, + "step": 3685 + }, + { + "epoch": 0.4688970868846203, + "grad_norm": 0.9742740392684937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8656760454177856, + "num_tokens": 144739429.0, + "step": 3686 + }, + { + "epoch": 0.4690242971632108, + "grad_norm": 1.0541657209396362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.8587577939033508, + "num_tokens": 144779643.0, + "step": 3687 + }, + { + "epoch": 0.4691515074418013, + "grad_norm": 1.1267952919006348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8704793453216553, + "num_tokens": 144815882.0, + "step": 3688 + }, + { + "epoch": 0.4692787177203918, + "grad_norm": 1.0700373649597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.864590048789978, + "num_tokens": 144852953.0, + "step": 3689 + }, + { + "epoch": 0.46940592799898234, + "grad_norm": 1.0118317604064941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8696029186248779, + "num_tokens": 144895863.0, + "step": 3690 + }, + { + "epoch": 0.4695331382775728, + "grad_norm": 1.047178864479065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8680011630058289, + "num_tokens": 144937205.0, + "step": 3691 + }, + { + "epoch": 0.46966034855616334, + "grad_norm": 1.174089789390564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8677819967269897, + "num_tokens": 144973476.0, + "step": 3692 + }, + { + "epoch": 0.46978755883475387, + "grad_norm": 1.023201823234558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8700248003005981, + "num_tokens": 145016158.0, + "step": 3693 + }, + { + "epoch": 0.46991476911334434, + "grad_norm": 1.0116807222366333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.886612057685852, + "num_tokens": 145056300.0, + "step": 3694 + }, + { + "epoch": 0.47004197939193487, + "grad_norm": 1.0540447235107422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.382, + "mean_token_accuracy": 0.8674215078353882, + "num_tokens": 145096261.0, + "step": 3695 + }, + { + "epoch": 0.4701691896705254, + "grad_norm": 1.1377242803573608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8659017086029053, + "num_tokens": 145130028.0, + "step": 3696 + }, + { + "epoch": 0.4702963999491159, + "grad_norm": 0.9364272952079773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8902918100357056, + "num_tokens": 145173731.0, + "step": 3697 + }, + { + "epoch": 0.4704236102277064, + "grad_norm": 1.118829607963562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8862578868865967, + "num_tokens": 145208675.0, + "step": 3698 + }, + { + "epoch": 0.47055082050629693, + "grad_norm": 0.9848906397819519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8839234113693237, + "num_tokens": 145245771.0, + "step": 3699 + }, + { + "epoch": 0.4706780307848874, + "grad_norm": 1.1616891622543335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.869182825088501, + "num_tokens": 145281533.0, + "step": 3700 + }, + { + "epoch": 0.47080524106347793, + "grad_norm": 1.192623496055603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8742349147796631, + "num_tokens": 145314383.0, + "step": 3701 + }, + { + "epoch": 0.47093245134206846, + "grad_norm": 1.073108196258545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8728784322738647, + "num_tokens": 145358115.0, + "step": 3702 + }, + { + "epoch": 0.47105966162065893, + "grad_norm": 1.046324610710144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8799129128456116, + "num_tokens": 145398259.0, + "step": 3703 + }, + { + "epoch": 0.47118687189924946, + "grad_norm": 1.1644147634506226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8704182505607605, + "num_tokens": 145432879.0, + "step": 3704 + }, + { + "epoch": 0.47131408217784, + "grad_norm": 1.134514331817627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8637715578079224, + "num_tokens": 145467567.0, + "step": 3705 + }, + { + "epoch": 0.47144129245643046, + "grad_norm": 1.0981637239456177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8779019117355347, + "num_tokens": 145499626.0, + "step": 3706 + }, + { + "epoch": 0.471568502735021, + "grad_norm": 1.086441159248352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8882296681404114, + "num_tokens": 145532934.0, + "step": 3707 + }, + { + "epoch": 0.4716957130136115, + "grad_norm": 1.0233463048934937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8892008662223816, + "num_tokens": 145565905.0, + "step": 3708 + }, + { + "epoch": 0.471822923292202, + "grad_norm": 0.9947804808616638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8829773664474487, + "num_tokens": 145604578.0, + "step": 3709 + }, + { + "epoch": 0.4719501335707925, + "grad_norm": 0.962388813495636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8766583204269409, + "num_tokens": 145648976.0, + "step": 3710 + }, + { + "epoch": 0.47207734384938305, + "grad_norm": 1.059421181678772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8779855370521545, + "num_tokens": 145685507.0, + "step": 3711 + }, + { + "epoch": 0.4722045541279735, + "grad_norm": 1.0039219856262207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8870689272880554, + "num_tokens": 145723768.0, + "step": 3712 + }, + { + "epoch": 0.47233176440656405, + "grad_norm": 1.081845760345459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8800877332687378, + "num_tokens": 145765518.0, + "step": 3713 + }, + { + "epoch": 0.4724589746851546, + "grad_norm": 1.0314496755599976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8830274343490601, + "num_tokens": 145803220.0, + "step": 3714 + }, + { + "epoch": 0.47258618496374505, + "grad_norm": 1.272673487663269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4128, + "mean_token_accuracy": 0.8576313257217407, + "num_tokens": 145835245.0, + "step": 3715 + }, + { + "epoch": 0.4727133952423356, + "grad_norm": 1.1361955404281616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4131, + "mean_token_accuracy": 0.8606812953948975, + "num_tokens": 145869461.0, + "step": 3716 + }, + { + "epoch": 0.4728406055209261, + "grad_norm": 0.9351796507835388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8809192776679993, + "num_tokens": 145910733.0, + "step": 3717 + }, + { + "epoch": 0.4729678157995166, + "grad_norm": 0.9827374815940857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8827648162841797, + "num_tokens": 145950717.0, + "step": 3718 + }, + { + "epoch": 0.4730950260781071, + "grad_norm": 0.9956701397895813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8872759342193604, + "num_tokens": 145990054.0, + "step": 3719 + }, + { + "epoch": 0.47322223635669763, + "grad_norm": 0.9683610200881958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8867601156234741, + "num_tokens": 146031695.0, + "step": 3720 + }, + { + "epoch": 0.4733494466352881, + "grad_norm": 1.0476080179214478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8679476380348206, + "num_tokens": 146072054.0, + "step": 3721 + }, + { + "epoch": 0.47347665691387864, + "grad_norm": 1.0397013425827026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8736889958381653, + "num_tokens": 146111606.0, + "step": 3722 + }, + { + "epoch": 0.47360386719246916, + "grad_norm": 1.1157963275909424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8754100799560547, + "num_tokens": 146144667.0, + "step": 3723 + }, + { + "epoch": 0.47373107747105964, + "grad_norm": 1.1332926750183105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8778243064880371, + "num_tokens": 146175776.0, + "step": 3724 + }, + { + "epoch": 0.47385828774965016, + "grad_norm": 1.0362095832824707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.888839066028595, + "num_tokens": 146213585.0, + "step": 3725 + }, + { + "epoch": 0.4739854980282407, + "grad_norm": 1.1733685731887817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4275, + "mean_token_accuracy": 0.8586521744728088, + "num_tokens": 146249524.0, + "step": 3726 + }, + { + "epoch": 0.47411270830683117, + "grad_norm": 1.0373493432998657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3669, + "mean_token_accuracy": 0.8718273639678955, + "num_tokens": 146294854.0, + "step": 3727 + }, + { + "epoch": 0.4742399185854217, + "grad_norm": 1.0257294178009033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8785094618797302, + "num_tokens": 146332214.0, + "step": 3728 + }, + { + "epoch": 0.4743671288640122, + "grad_norm": 1.1223173141479492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8760738372802734, + "num_tokens": 146372083.0, + "step": 3729 + }, + { + "epoch": 0.4744943391426027, + "grad_norm": 0.9325827360153198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8824728727340698, + "num_tokens": 146420437.0, + "step": 3730 + }, + { + "epoch": 0.4746215494211932, + "grad_norm": 1.1236438751220703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4223, + "mean_token_accuracy": 0.860864520072937, + "num_tokens": 146458122.0, + "step": 3731 + }, + { + "epoch": 0.47474875969978375, + "grad_norm": 1.0944838523864746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8649560213088989, + "num_tokens": 146495662.0, + "step": 3732 + }, + { + "epoch": 0.4748759699783743, + "grad_norm": 1.1553021669387817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8702638149261475, + "num_tokens": 146529463.0, + "step": 3733 + }, + { + "epoch": 0.47500318025696475, + "grad_norm": 0.9915823340415955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.885530948638916, + "num_tokens": 146566964.0, + "step": 3734 + }, + { + "epoch": 0.4751303905355553, + "grad_norm": 1.0338263511657715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8661345839500427, + "num_tokens": 146608581.0, + "step": 3735 + }, + { + "epoch": 0.4752576008141458, + "grad_norm": 1.1551028490066528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4147, + "mean_token_accuracy": 0.8589097261428833, + "num_tokens": 146644786.0, + "step": 3736 + }, + { + "epoch": 0.4753848110927363, + "grad_norm": 1.034262776374817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8758941888809204, + "num_tokens": 146686096.0, + "step": 3737 + }, + { + "epoch": 0.4755120213713268, + "grad_norm": 0.992178738117218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8808232545852661, + "num_tokens": 146724382.0, + "step": 3738 + }, + { + "epoch": 0.47563923164991734, + "grad_norm": 1.0939134359359741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.871434211730957, + "num_tokens": 146763552.0, + "step": 3739 + }, + { + "epoch": 0.4757664419285078, + "grad_norm": 0.935995876789093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8785592317581177, + "num_tokens": 146806567.0, + "step": 3740 + }, + { + "epoch": 0.47589365220709834, + "grad_norm": 1.0779051780700684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8637040853500366, + "num_tokens": 146850000.0, + "step": 3741 + }, + { + "epoch": 0.47602086248568887, + "grad_norm": 1.2028383016586304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4208, + "mean_token_accuracy": 0.8528174757957458, + "num_tokens": 146883851.0, + "step": 3742 + }, + { + "epoch": 0.47614807276427934, + "grad_norm": 1.1082878112792969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8673713803291321, + "num_tokens": 146926256.0, + "step": 3743 + }, + { + "epoch": 0.47627528304286987, + "grad_norm": 1.0344821214675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8760443329811096, + "num_tokens": 146960874.0, + "step": 3744 + }, + { + "epoch": 0.4764024933214604, + "grad_norm": 1.0700643062591553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8755874633789062, + "num_tokens": 146997260.0, + "step": 3745 + }, + { + "epoch": 0.47652970360005087, + "grad_norm": 1.0318360328674316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8890420794487, + "num_tokens": 147033925.0, + "step": 3746 + }, + { + "epoch": 0.4766569138786414, + "grad_norm": 0.9917559623718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8842831254005432, + "num_tokens": 147069305.0, + "step": 3747 + }, + { + "epoch": 0.4767841241572319, + "grad_norm": 1.0283194780349731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8834820985794067, + "num_tokens": 147107691.0, + "step": 3748 + }, + { + "epoch": 0.4769113344358224, + "grad_norm": 1.0480930805206299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.8662643432617188, + "num_tokens": 147152130.0, + "step": 3749 + }, + { + "epoch": 0.4770385447144129, + "grad_norm": 1.0600780248641968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.422, + "mean_token_accuracy": 0.8559417128562927, + "num_tokens": 147195485.0, + "step": 3750 + }, + { + "epoch": 0.47716575499300345, + "grad_norm": 1.0711408853530884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.423, + "mean_token_accuracy": 0.8536223769187927, + "num_tokens": 147233668.0, + "step": 3751 + }, + { + "epoch": 0.4772929652715939, + "grad_norm": 1.0412064790725708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8817325830459595, + "num_tokens": 147269675.0, + "step": 3752 + }, + { + "epoch": 0.47742017555018446, + "grad_norm": 0.9537191987037659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8843663930892944, + "num_tokens": 147308220.0, + "step": 3753 + }, + { + "epoch": 0.477547385828775, + "grad_norm": 1.1469992399215698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8668451309204102, + "num_tokens": 147346146.0, + "step": 3754 + }, + { + "epoch": 0.47767459610736546, + "grad_norm": 1.0174849033355713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3902, + "mean_token_accuracy": 0.8640495538711548, + "num_tokens": 147388889.0, + "step": 3755 + }, + { + "epoch": 0.477801806385956, + "grad_norm": 1.082247018814087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8782211542129517, + "num_tokens": 147423441.0, + "step": 3756 + }, + { + "epoch": 0.4779290166645465, + "grad_norm": 1.1258758306503296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8654876351356506, + "num_tokens": 147459664.0, + "step": 3757 + }, + { + "epoch": 0.478056226943137, + "grad_norm": 1.0846855640411377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8773658275604248, + "num_tokens": 147496102.0, + "step": 3758 + }, + { + "epoch": 0.4781834372217275, + "grad_norm": 1.0751707553863525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8712371587753296, + "num_tokens": 147534476.0, + "step": 3759 + }, + { + "epoch": 0.47831064750031804, + "grad_norm": 1.0484356880187988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8714534044265747, + "num_tokens": 147574199.0, + "step": 3760 + }, + { + "epoch": 0.4784378577789085, + "grad_norm": 1.076418399810791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8794286251068115, + "num_tokens": 147612019.0, + "step": 3761 + }, + { + "epoch": 0.47856506805749904, + "grad_norm": 1.0222513675689697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8828457593917847, + "num_tokens": 147646966.0, + "step": 3762 + }, + { + "epoch": 0.47869227833608957, + "grad_norm": 1.1221331357955933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.8668266534805298, + "num_tokens": 147685112.0, + "step": 3763 + }, + { + "epoch": 0.47881948861468004, + "grad_norm": 1.1031737327575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3821, + "mean_token_accuracy": 0.8714475035667419, + "num_tokens": 147721014.0, + "step": 3764 + }, + { + "epoch": 0.4789466988932706, + "grad_norm": 1.1648505926132202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4344, + "mean_token_accuracy": 0.8512188196182251, + "num_tokens": 147760023.0, + "step": 3765 + }, + { + "epoch": 0.4790739091718611, + "grad_norm": 1.187380075454712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.416, + "mean_token_accuracy": 0.8566367030143738, + "num_tokens": 147797162.0, + "step": 3766 + }, + { + "epoch": 0.4792011194504516, + "grad_norm": 1.237168788909912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8620370626449585, + "num_tokens": 147836464.0, + "step": 3767 + }, + { + "epoch": 0.4793283297290421, + "grad_norm": 1.0340408086776733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8825486898422241, + "num_tokens": 147876743.0, + "step": 3768 + }, + { + "epoch": 0.47945554000763263, + "grad_norm": 1.118538498878479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8646271228790283, + "num_tokens": 147912591.0, + "step": 3769 + }, + { + "epoch": 0.4795827502862231, + "grad_norm": 0.9164028763771057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8812487125396729, + "num_tokens": 147959263.0, + "step": 3770 + }, + { + "epoch": 0.47970996056481363, + "grad_norm": 1.0246292352676392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8905583024024963, + "num_tokens": 147994313.0, + "step": 3771 + }, + { + "epoch": 0.47983717084340416, + "grad_norm": 0.9485490322113037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8859963417053223, + "num_tokens": 148034050.0, + "step": 3772 + }, + { + "epoch": 0.47996438112199463, + "grad_norm": 1.0554372072219849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8723053336143494, + "num_tokens": 148072033.0, + "step": 3773 + }, + { + "epoch": 0.48009159140058516, + "grad_norm": 1.0138083696365356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8751133680343628, + "num_tokens": 148116324.0, + "step": 3774 + }, + { + "epoch": 0.4802188016791757, + "grad_norm": 0.9847222566604614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8825979232788086, + "num_tokens": 148160479.0, + "step": 3775 + }, + { + "epoch": 0.48034601195776616, + "grad_norm": 1.084693193435669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8834865689277649, + "num_tokens": 148199204.0, + "step": 3776 + }, + { + "epoch": 0.4804732222363567, + "grad_norm": 1.1612192392349243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8684560656547546, + "num_tokens": 148240248.0, + "step": 3777 + }, + { + "epoch": 0.4806004325149472, + "grad_norm": 1.008363127708435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8724461793899536, + "num_tokens": 148281255.0, + "step": 3778 + }, + { + "epoch": 0.4807276427935377, + "grad_norm": 0.9454072713851929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8830711245536804, + "num_tokens": 148324013.0, + "step": 3779 + }, + { + "epoch": 0.4808548530721282, + "grad_norm": 1.0711971521377563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8671817183494568, + "num_tokens": 148365228.0, + "step": 3780 + }, + { + "epoch": 0.48098206335071875, + "grad_norm": 0.9547609686851501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8810815811157227, + "num_tokens": 148409613.0, + "step": 3781 + }, + { + "epoch": 0.4811092736293093, + "grad_norm": 1.1871094703674316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4162, + "mean_token_accuracy": 0.8532053232192993, + "num_tokens": 148445970.0, + "step": 3782 + }, + { + "epoch": 0.48123648390789975, + "grad_norm": 1.08461594581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8737863302230835, + "num_tokens": 148485810.0, + "step": 3783 + }, + { + "epoch": 0.4813636941864903, + "grad_norm": 1.0561621189117432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8661824464797974, + "num_tokens": 148530884.0, + "step": 3784 + }, + { + "epoch": 0.4814909044650808, + "grad_norm": 1.1309174299240112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8631995916366577, + "num_tokens": 148568296.0, + "step": 3785 + }, + { + "epoch": 0.4816181147436713, + "grad_norm": 1.0643750429153442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8690477609634399, + "num_tokens": 148605778.0, + "step": 3786 + }, + { + "epoch": 0.4817453250222618, + "grad_norm": 0.9482433795928955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8832703828811646, + "num_tokens": 148648959.0, + "step": 3787 + }, + { + "epoch": 0.48187253530085233, + "grad_norm": 0.9759094715118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8833280205726624, + "num_tokens": 148689846.0, + "step": 3788 + }, + { + "epoch": 0.4819997455794428, + "grad_norm": 1.0404229164123535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8691173195838928, + "num_tokens": 148734127.0, + "step": 3789 + }, + { + "epoch": 0.48212695585803333, + "grad_norm": 0.9942128658294678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8678488731384277, + "num_tokens": 148776325.0, + "step": 3790 + }, + { + "epoch": 0.48225416613662386, + "grad_norm": 1.000567078590393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8803513050079346, + "num_tokens": 148818193.0, + "step": 3791 + }, + { + "epoch": 0.48238137641521434, + "grad_norm": 1.025095820426941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8795546293258667, + "num_tokens": 148854880.0, + "step": 3792 + }, + { + "epoch": 0.48250858669380486, + "grad_norm": 1.0784919261932373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8625234961509705, + "num_tokens": 148896857.0, + "step": 3793 + }, + { + "epoch": 0.4826357969723954, + "grad_norm": 1.0057971477508545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8750369548797607, + "num_tokens": 148938516.0, + "step": 3794 + }, + { + "epoch": 0.48276300725098586, + "grad_norm": 1.0398471355438232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8684794902801514, + "num_tokens": 148979724.0, + "step": 3795 + }, + { + "epoch": 0.4828902175295764, + "grad_norm": 0.9805307984352112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8791986703872681, + "num_tokens": 149018929.0, + "step": 3796 + }, + { + "epoch": 0.4830174278081669, + "grad_norm": 0.9990164637565613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8763260841369629, + "num_tokens": 149059458.0, + "step": 3797 + }, + { + "epoch": 0.4831446380867574, + "grad_norm": 1.039779543876648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8732523918151855, + "num_tokens": 149100566.0, + "step": 3798 + }, + { + "epoch": 0.4832718483653479, + "grad_norm": 1.0637258291244507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8756978511810303, + "num_tokens": 149136290.0, + "step": 3799 + }, + { + "epoch": 0.48339905864393845, + "grad_norm": 0.9423471689224243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8898320198059082, + "num_tokens": 149176658.0, + "step": 3800 + }, + { + "epoch": 0.4835262689225289, + "grad_norm": 1.0328083038330078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8722676634788513, + "num_tokens": 149218980.0, + "step": 3801 + }, + { + "epoch": 0.48365347920111945, + "grad_norm": 1.1210403442382812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8696814179420471, + "num_tokens": 149252812.0, + "step": 3802 + }, + { + "epoch": 0.48378068947971, + "grad_norm": 1.0439850091934204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8834874033927917, + "num_tokens": 149288703.0, + "step": 3803 + }, + { + "epoch": 0.48390789975830045, + "grad_norm": 1.0237293243408203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8866623640060425, + "num_tokens": 149325141.0, + "step": 3804 + }, + { + "epoch": 0.484035110036891, + "grad_norm": 1.049721360206604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8737819790840149, + "num_tokens": 149361950.0, + "step": 3805 + }, + { + "epoch": 0.4841623203154815, + "grad_norm": 1.0404471158981323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8902604579925537, + "num_tokens": 149400791.0, + "step": 3806 + }, + { + "epoch": 0.484289530594072, + "grad_norm": 0.9896656274795532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8840848803520203, + "num_tokens": 149444257.0, + "step": 3807 + }, + { + "epoch": 0.4844167408726625, + "grad_norm": 1.0907318592071533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8784027099609375, + "num_tokens": 149482169.0, + "step": 3808 + }, + { + "epoch": 0.48454395115125304, + "grad_norm": 0.9484224319458008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8783528804779053, + "num_tokens": 149525567.0, + "step": 3809 + }, + { + "epoch": 0.4846711614298435, + "grad_norm": 1.0744184255599976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8669277429580688, + "num_tokens": 149563585.0, + "step": 3810 + }, + { + "epoch": 0.48479837170843404, + "grad_norm": 1.206396222114563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8648223280906677, + "num_tokens": 149600812.0, + "step": 3811 + }, + { + "epoch": 0.48492558198702457, + "grad_norm": 1.077327013015747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.87619948387146, + "num_tokens": 149638992.0, + "step": 3812 + }, + { + "epoch": 0.48505279226561504, + "grad_norm": 0.9947648644447327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8769617080688477, + "num_tokens": 149681814.0, + "step": 3813 + }, + { + "epoch": 0.48518000254420557, + "grad_norm": 1.0248055458068848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8824273347854614, + "num_tokens": 149719738.0, + "step": 3814 + }, + { + "epoch": 0.4853072128227961, + "grad_norm": 0.9681211113929749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8927027583122253, + "num_tokens": 149760159.0, + "step": 3815 + }, + { + "epoch": 0.48543442310138657, + "grad_norm": 0.9976864457130432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8861377239227295, + "num_tokens": 149797544.0, + "step": 3816 + }, + { + "epoch": 0.4855616333799771, + "grad_norm": 0.9900954365730286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8854851722717285, + "num_tokens": 149833749.0, + "step": 3817 + }, + { + "epoch": 0.4856888436585676, + "grad_norm": 1.214035987854004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4394, + "mean_token_accuracy": 0.8564346432685852, + "num_tokens": 149869077.0, + "step": 3818 + }, + { + "epoch": 0.4858160539371581, + "grad_norm": 1.0222349166870117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8757908344268799, + "num_tokens": 149908243.0, + "step": 3819 + }, + { + "epoch": 0.4859432642157486, + "grad_norm": 1.2009375095367432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3952, + "mean_token_accuracy": 0.8612169027328491, + "num_tokens": 149942784.0, + "step": 3820 + }, + { + "epoch": 0.48607047449433916, + "grad_norm": 1.0701075792312622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8802274465560913, + "num_tokens": 149979611.0, + "step": 3821 + }, + { + "epoch": 0.48619768477292963, + "grad_norm": 1.074367880821228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8813040256500244, + "num_tokens": 150017671.0, + "step": 3822 + }, + { + "epoch": 0.48632489505152016, + "grad_norm": 0.9658343195915222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8807226419448853, + "num_tokens": 150056215.0, + "step": 3823 + }, + { + "epoch": 0.4864521053301107, + "grad_norm": 1.0688773393630981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8750981688499451, + "num_tokens": 150096471.0, + "step": 3824 + }, + { + "epoch": 0.48657931560870116, + "grad_norm": 1.1186984777450562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.867723822593689, + "num_tokens": 150136244.0, + "step": 3825 + }, + { + "epoch": 0.4867065258872917, + "grad_norm": 0.9513468742370605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8722008466720581, + "num_tokens": 150186063.0, + "step": 3826 + }, + { + "epoch": 0.4868337361658822, + "grad_norm": 1.0478132963180542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3711, + "mean_token_accuracy": 0.8738884925842285, + "num_tokens": 150227521.0, + "step": 3827 + }, + { + "epoch": 0.4869609464444727, + "grad_norm": 0.9915130734443665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.875485897064209, + "num_tokens": 150269243.0, + "step": 3828 + }, + { + "epoch": 0.4870881567230632, + "grad_norm": 0.9509977102279663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8660887479782104, + "num_tokens": 150314441.0, + "step": 3829 + }, + { + "epoch": 0.48721536700165374, + "grad_norm": 1.05470609664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8699759840965271, + "num_tokens": 150353202.0, + "step": 3830 + }, + { + "epoch": 0.48734257728024427, + "grad_norm": 0.9722962975502014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8846392631530762, + "num_tokens": 150395457.0, + "step": 3831 + }, + { + "epoch": 0.48746978755883474, + "grad_norm": 0.9750087261199951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8708101511001587, + "num_tokens": 150439524.0, + "step": 3832 + }, + { + "epoch": 0.48759699783742527, + "grad_norm": 1.0929373502731323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4382, + "mean_token_accuracy": 0.8468206524848938, + "num_tokens": 150479825.0, + "step": 3833 + }, + { + "epoch": 0.4877242081160158, + "grad_norm": 1.1821630001068115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8570048213005066, + "num_tokens": 150524937.0, + "step": 3834 + }, + { + "epoch": 0.4878514183946063, + "grad_norm": 1.0298190116882324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3835, + "mean_token_accuracy": 0.8676528334617615, + "num_tokens": 150565289.0, + "step": 3835 + }, + { + "epoch": 0.4879786286731968, + "grad_norm": 0.9941803812980652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8806736469268799, + "num_tokens": 150602373.0, + "step": 3836 + }, + { + "epoch": 0.48810583895178733, + "grad_norm": 1.0120049715042114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8819714784622192, + "num_tokens": 150639075.0, + "step": 3837 + }, + { + "epoch": 0.4882330492303778, + "grad_norm": 1.1395286321640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8674658536911011, + "num_tokens": 150676054.0, + "step": 3838 + }, + { + "epoch": 0.48836025950896833, + "grad_norm": 1.1191588640213013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8659790754318237, + "num_tokens": 150714572.0, + "step": 3839 + }, + { + "epoch": 0.48848746978755886, + "grad_norm": 1.0496739149093628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8739593029022217, + "num_tokens": 150759914.0, + "step": 3840 + }, + { + "epoch": 0.48861468006614933, + "grad_norm": 1.0105998516082764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8817590475082397, + "num_tokens": 150799298.0, + "step": 3841 + }, + { + "epoch": 0.48874189034473986, + "grad_norm": 0.967414915561676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8839965462684631, + "num_tokens": 150841017.0, + "step": 3842 + }, + { + "epoch": 0.4888691006233304, + "grad_norm": 0.9710991382598877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8855327367782593, + "num_tokens": 150885586.0, + "step": 3843 + }, + { + "epoch": 0.48899631090192086, + "grad_norm": 1.0593822002410889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8719043731689453, + "num_tokens": 150921487.0, + "step": 3844 + }, + { + "epoch": 0.4891235211805114, + "grad_norm": 0.9991533756256104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8741366267204285, + "num_tokens": 150962029.0, + "step": 3845 + }, + { + "epoch": 0.4892507314591019, + "grad_norm": 0.9933736324310303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8778331279754639, + "num_tokens": 151000345.0, + "step": 3846 + }, + { + "epoch": 0.4893779417376924, + "grad_norm": 0.9670454263687134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8760986328125, + "num_tokens": 151041564.0, + "step": 3847 + }, + { + "epoch": 0.4895051520162829, + "grad_norm": 1.0185705423355103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8840919733047485, + "num_tokens": 151082366.0, + "step": 3848 + }, + { + "epoch": 0.48963236229487345, + "grad_norm": 1.1155091524124146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.868466317653656, + "num_tokens": 151118549.0, + "step": 3849 + }, + { + "epoch": 0.4897595725734639, + "grad_norm": 0.9472882747650146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8833526372909546, + "num_tokens": 151160748.0, + "step": 3850 + }, + { + "epoch": 0.48988678285205445, + "grad_norm": 1.0369075536727905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8741264939308167, + "num_tokens": 151200274.0, + "step": 3851 + }, + { + "epoch": 0.490013993130645, + "grad_norm": 1.1821626424789429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4153, + "mean_token_accuracy": 0.8615849018096924, + "num_tokens": 151235631.0, + "step": 3852 + }, + { + "epoch": 0.49014120340923545, + "grad_norm": 1.1025006771087646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8705657720565796, + "num_tokens": 151273622.0, + "step": 3853 + }, + { + "epoch": 0.490268413687826, + "grad_norm": 0.9795604944229126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8784841299057007, + "num_tokens": 151315934.0, + "step": 3854 + }, + { + "epoch": 0.4903956239664165, + "grad_norm": 0.9789841175079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8794165849685669, + "num_tokens": 151356851.0, + "step": 3855 + }, + { + "epoch": 0.490522834245007, + "grad_norm": 1.094281554222107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8676750659942627, + "num_tokens": 151393170.0, + "step": 3856 + }, + { + "epoch": 0.4906500445235975, + "grad_norm": 1.0433622598648071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8829574584960938, + "num_tokens": 151433431.0, + "step": 3857 + }, + { + "epoch": 0.49077725480218803, + "grad_norm": 0.9438281059265137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8872074484825134, + "num_tokens": 151474868.0, + "step": 3858 + }, + { + "epoch": 0.4909044650807785, + "grad_norm": 1.1127970218658447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8810136318206787, + "num_tokens": 151511283.0, + "step": 3859 + }, + { + "epoch": 0.49103167535936904, + "grad_norm": 0.9608359336853027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8729796409606934, + "num_tokens": 151556918.0, + "step": 3860 + }, + { + "epoch": 0.49115888563795956, + "grad_norm": 0.9682539701461792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8770734667778015, + "num_tokens": 151601516.0, + "step": 3861 + }, + { + "epoch": 0.49128609591655004, + "grad_norm": 1.0003300905227661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8810174465179443, + "num_tokens": 151638354.0, + "step": 3862 + }, + { + "epoch": 0.49141330619514056, + "grad_norm": 1.0418504476547241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8691049218177795, + "num_tokens": 151681290.0, + "step": 3863 + }, + { + "epoch": 0.4915405164737311, + "grad_norm": 0.9815142154693604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8831189870834351, + "num_tokens": 151719035.0, + "step": 3864 + }, + { + "epoch": 0.49166772675232157, + "grad_norm": 1.078116774559021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8725175857543945, + "num_tokens": 151756707.0, + "step": 3865 + }, + { + "epoch": 0.4917949370309121, + "grad_norm": 1.0324417352676392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8860812187194824, + "num_tokens": 151791840.0, + "step": 3866 + }, + { + "epoch": 0.4919221473095026, + "grad_norm": 0.8832467198371887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8918907642364502, + "num_tokens": 151837756.0, + "step": 3867 + }, + { + "epoch": 0.4920493575880931, + "grad_norm": 1.1857374906539917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4698, + "mean_token_accuracy": 0.8418691754341125, + "num_tokens": 151876171.0, + "step": 3868 + }, + { + "epoch": 0.4921765678666836, + "grad_norm": 0.9613200426101685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4022, + "mean_token_accuracy": 0.8617185354232788, + "num_tokens": 151923028.0, + "step": 3869 + }, + { + "epoch": 0.49230377814527415, + "grad_norm": 1.0650676488876343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3976, + "mean_token_accuracy": 0.8628276586532593, + "num_tokens": 151969367.0, + "step": 3870 + }, + { + "epoch": 0.4924309884238646, + "grad_norm": 1.0555247068405151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3815, + "mean_token_accuracy": 0.8687236309051514, + "num_tokens": 152013791.0, + "step": 3871 + }, + { + "epoch": 0.49255819870245515, + "grad_norm": 1.118971824645996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.8637413382530212, + "num_tokens": 152049435.0, + "step": 3872 + }, + { + "epoch": 0.4926854089810457, + "grad_norm": 1.0093594789505005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8857042193412781, + "num_tokens": 152086280.0, + "step": 3873 + }, + { + "epoch": 0.49281261925963615, + "grad_norm": 1.0136163234710693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4044, + "mean_token_accuracy": 0.8602167963981628, + "num_tokens": 152133078.0, + "step": 3874 + }, + { + "epoch": 0.4929398295382267, + "grad_norm": 1.1525826454162598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8657641410827637, + "num_tokens": 152171778.0, + "step": 3875 + }, + { + "epoch": 0.4930670398168172, + "grad_norm": 1.0492968559265137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4252, + "mean_token_accuracy": 0.8544101715087891, + "num_tokens": 152214946.0, + "step": 3876 + }, + { + "epoch": 0.4931942500954077, + "grad_norm": 1.0723276138305664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8687758445739746, + "num_tokens": 152252806.0, + "step": 3877 + }, + { + "epoch": 0.4933214603739982, + "grad_norm": 1.0859450101852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8810431361198425, + "num_tokens": 152292463.0, + "step": 3878 + }, + { + "epoch": 0.49344867065258874, + "grad_norm": 0.9827466607093811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8781704306602478, + "num_tokens": 152334570.0, + "step": 3879 + }, + { + "epoch": 0.4935758809311792, + "grad_norm": 1.134246587753296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8774217367172241, + "num_tokens": 152373705.0, + "step": 3880 + }, + { + "epoch": 0.49370309120976974, + "grad_norm": 1.0882636308670044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8698335289955139, + "num_tokens": 152414334.0, + "step": 3881 + }, + { + "epoch": 0.49383030148836027, + "grad_norm": 0.9932027459144592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8693578243255615, + "num_tokens": 152458350.0, + "step": 3882 + }, + { + "epoch": 0.4939575117669508, + "grad_norm": 1.2292373180389404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8838461637496948, + "num_tokens": 152489863.0, + "step": 3883 + }, + { + "epoch": 0.49408472204554127, + "grad_norm": 0.9499834775924683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8832461833953857, + "num_tokens": 152531363.0, + "step": 3884 + }, + { + "epoch": 0.4942119323241318, + "grad_norm": 1.0621507167816162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8803417086601257, + "num_tokens": 152566532.0, + "step": 3885 + }, + { + "epoch": 0.4943391426027223, + "grad_norm": 1.084195613861084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8673782348632812, + "num_tokens": 152605443.0, + "step": 3886 + }, + { + "epoch": 0.4944663528813128, + "grad_norm": 1.0801091194152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8822004795074463, + "num_tokens": 152641262.0, + "step": 3887 + }, + { + "epoch": 0.4945935631599033, + "grad_norm": 1.0455883741378784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8676159381866455, + "num_tokens": 152683356.0, + "step": 3888 + }, + { + "epoch": 0.49472077343849385, + "grad_norm": 1.0172760486602783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8786531686782837, + "num_tokens": 152720532.0, + "step": 3889 + }, + { + "epoch": 0.4948479837170843, + "grad_norm": 1.104966640472412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8781511783599854, + "num_tokens": 152758626.0, + "step": 3890 + }, + { + "epoch": 0.49497519399567486, + "grad_norm": 1.1331366300582886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8718723654747009, + "num_tokens": 152794425.0, + "step": 3891 + }, + { + "epoch": 0.4951024042742654, + "grad_norm": 0.9513106942176819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8776661157608032, + "num_tokens": 152834743.0, + "step": 3892 + }, + { + "epoch": 0.49522961455285586, + "grad_norm": 1.0830227136611938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8685970902442932, + "num_tokens": 152873511.0, + "step": 3893 + }, + { + "epoch": 0.4953568248314464, + "grad_norm": 1.043477177619934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8704493641853333, + "num_tokens": 152908850.0, + "step": 3894 + }, + { + "epoch": 0.4954840351100369, + "grad_norm": 0.980069100856781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8795735836029053, + "num_tokens": 152951142.0, + "step": 3895 + }, + { + "epoch": 0.4956112453886274, + "grad_norm": 1.070963978767395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8762304782867432, + "num_tokens": 152990851.0, + "step": 3896 + }, + { + "epoch": 0.4957384556672179, + "grad_norm": 1.0618842840194702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8832917213439941, + "num_tokens": 153027151.0, + "step": 3897 + }, + { + "epoch": 0.49586566594580844, + "grad_norm": 0.9769213199615479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8873315453529358, + "num_tokens": 153066847.0, + "step": 3898 + }, + { + "epoch": 0.4959928762243989, + "grad_norm": 1.0865553617477417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8834021687507629, + "num_tokens": 153102907.0, + "step": 3899 + }, + { + "epoch": 0.49612008650298944, + "grad_norm": 0.9570562243461609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8932653665542603, + "num_tokens": 153146022.0, + "step": 3900 + }, + { + "epoch": 0.49624729678157997, + "grad_norm": 1.0314089059829712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8827786445617676, + "num_tokens": 153180394.0, + "step": 3901 + }, + { + "epoch": 0.49637450706017044, + "grad_norm": 1.1215730905532837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.416, + "mean_token_accuracy": 0.8563962578773499, + "num_tokens": 153217112.0, + "step": 3902 + }, + { + "epoch": 0.496501717338761, + "grad_norm": 1.0950219631195068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8633111119270325, + "num_tokens": 153254064.0, + "step": 3903 + }, + { + "epoch": 0.4966289276173515, + "grad_norm": 1.058892846107483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8818674087524414, + "num_tokens": 153289311.0, + "step": 3904 + }, + { + "epoch": 0.496756137895942, + "grad_norm": 1.1376186609268188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8695746660232544, + "num_tokens": 153325835.0, + "step": 3905 + }, + { + "epoch": 0.4968833481745325, + "grad_norm": 1.0863350629806519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8765526413917542, + "num_tokens": 153363283.0, + "step": 3906 + }, + { + "epoch": 0.49701055845312303, + "grad_norm": 1.0531516075134277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4183, + "mean_token_accuracy": 0.859050452709198, + "num_tokens": 153409801.0, + "step": 3907 + }, + { + "epoch": 0.4971377687317135, + "grad_norm": 1.037039041519165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8859252333641052, + "num_tokens": 153445379.0, + "step": 3908 + }, + { + "epoch": 0.49726497901030403, + "grad_norm": 1.069359540939331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4006, + "mean_token_accuracy": 0.8629247546195984, + "num_tokens": 153488986.0, + "step": 3909 + }, + { + "epoch": 0.49739218928889456, + "grad_norm": 1.138602614402771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8759043216705322, + "num_tokens": 153524193.0, + "step": 3910 + }, + { + "epoch": 0.49751939956748503, + "grad_norm": 1.0621346235275269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8707197904586792, + "num_tokens": 153566150.0, + "step": 3911 + }, + { + "epoch": 0.49764660984607556, + "grad_norm": 0.9976953268051147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8813703656196594, + "num_tokens": 153604990.0, + "step": 3912 + }, + { + "epoch": 0.4977738201246661, + "grad_norm": 1.004601001739502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8746573328971863, + "num_tokens": 153644330.0, + "step": 3913 + }, + { + "epoch": 0.49790103040325656, + "grad_norm": 1.082572102546692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8667974472045898, + "num_tokens": 153685477.0, + "step": 3914 + }, + { + "epoch": 0.4980282406818471, + "grad_norm": 1.0394562482833862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8703394532203674, + "num_tokens": 153727445.0, + "step": 3915 + }, + { + "epoch": 0.4981554509604376, + "grad_norm": 1.0553869009017944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8723537921905518, + "num_tokens": 153766772.0, + "step": 3916 + }, + { + "epoch": 0.4982826612390281, + "grad_norm": 0.8952940702438354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8889490365982056, + "num_tokens": 153808413.0, + "step": 3917 + }, + { + "epoch": 0.4984098715176186, + "grad_norm": 1.11875581741333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8645365238189697, + "num_tokens": 153846080.0, + "step": 3918 + }, + { + "epoch": 0.49853708179620915, + "grad_norm": 0.9757126569747925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8735163807868958, + "num_tokens": 153888045.0, + "step": 3919 + }, + { + "epoch": 0.4986642920747996, + "grad_norm": 1.118230938911438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.877049446105957, + "num_tokens": 153925994.0, + "step": 3920 + }, + { + "epoch": 0.49879150235339015, + "grad_norm": 1.0298528671264648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8719326257705688, + "num_tokens": 153965302.0, + "step": 3921 + }, + { + "epoch": 0.4989187126319807, + "grad_norm": 1.0286102294921875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8861193656921387, + "num_tokens": 154003659.0, + "step": 3922 + }, + { + "epoch": 0.49904592291057115, + "grad_norm": 1.0817664861679077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8677287697792053, + "num_tokens": 154038856.0, + "step": 3923 + }, + { + "epoch": 0.4991731331891617, + "grad_norm": 0.979343056678772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8801398873329163, + "num_tokens": 154080422.0, + "step": 3924 + }, + { + "epoch": 0.4993003434677522, + "grad_norm": 1.1330578327178955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4539, + "mean_token_accuracy": 0.8450394868850708, + "num_tokens": 154118160.0, + "step": 3925 + }, + { + "epoch": 0.4994275537463427, + "grad_norm": 1.1251145601272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3903, + "mean_token_accuracy": 0.8669729828834534, + "num_tokens": 154162192.0, + "step": 3926 + }, + { + "epoch": 0.4995547640249332, + "grad_norm": 1.0829472541809082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8726123571395874, + "num_tokens": 154201885.0, + "step": 3927 + }, + { + "epoch": 0.49968197430352373, + "grad_norm": 1.044196605682373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8749182820320129, + "num_tokens": 154238559.0, + "step": 3928 + }, + { + "epoch": 0.4998091845821142, + "grad_norm": 1.1232305765151978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8622845411300659, + "num_tokens": 154276214.0, + "step": 3929 + }, + { + "epoch": 0.49993639486070474, + "grad_norm": 0.9671750068664551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.891413152217865, + "num_tokens": 154312735.0, + "step": 3930 + }, + { + "epoch": 0.5000636051392953, + "grad_norm": 1.137792944908142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8554900884628296, + "num_tokens": 154355477.0, + "step": 3931 + }, + { + "epoch": 0.5001908154178858, + "grad_norm": 1.0150225162506104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8729395866394043, + "num_tokens": 154397593.0, + "step": 3932 + }, + { + "epoch": 0.5003180256964763, + "grad_norm": 1.0696943998336792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8743077516555786, + "num_tokens": 154438574.0, + "step": 3933 + }, + { + "epoch": 0.5004452359750667, + "grad_norm": 1.0389639139175415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8650452494621277, + "num_tokens": 154483444.0, + "step": 3934 + }, + { + "epoch": 0.5005724462536573, + "grad_norm": 1.031078577041626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.863018810749054, + "num_tokens": 154531176.0, + "step": 3935 + }, + { + "epoch": 0.5006996565322478, + "grad_norm": 1.0016934871673584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.875200629234314, + "num_tokens": 154574338.0, + "step": 3936 + }, + { + "epoch": 0.5008268668108383, + "grad_norm": 0.9501633644104004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8918874263763428, + "num_tokens": 154615503.0, + "step": 3937 + }, + { + "epoch": 0.5009540770894289, + "grad_norm": 1.1000018119812012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8707760572433472, + "num_tokens": 154660409.0, + "step": 3938 + }, + { + "epoch": 0.5010812873680194, + "grad_norm": 0.961452066898346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8872998356819153, + "num_tokens": 154701976.0, + "step": 3939 + }, + { + "epoch": 0.5012084976466098, + "grad_norm": 1.0611118078231812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.875066876411438, + "num_tokens": 154736118.0, + "step": 3940 + }, + { + "epoch": 0.5013357079252003, + "grad_norm": 1.0230655670166016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8793743848800659, + "num_tokens": 154773893.0, + "step": 3941 + }, + { + "epoch": 0.5014629182037909, + "grad_norm": 1.0009516477584839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8790390491485596, + "num_tokens": 154814162.0, + "step": 3942 + }, + { + "epoch": 0.5015901284823814, + "grad_norm": 1.0875532627105713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8739354610443115, + "num_tokens": 154851503.0, + "step": 3943 + }, + { + "epoch": 0.5017173387609719, + "grad_norm": 1.087255835533142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8674361705780029, + "num_tokens": 154888793.0, + "step": 3944 + }, + { + "epoch": 0.5018445490395624, + "grad_norm": 1.06123685836792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8766051530838013, + "num_tokens": 154925834.0, + "step": 3945 + }, + { + "epoch": 0.5019717593181529, + "grad_norm": 1.054892659187317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8619388937950134, + "num_tokens": 154965274.0, + "step": 3946 + }, + { + "epoch": 0.5020989695967434, + "grad_norm": 1.1374679803848267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.883508563041687, + "num_tokens": 154994746.0, + "step": 3947 + }, + { + "epoch": 0.5022261798753339, + "grad_norm": 1.0638257265090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8766300678253174, + "num_tokens": 155037661.0, + "step": 3948 + }, + { + "epoch": 0.5023533901539244, + "grad_norm": 1.0601096153259277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8820669651031494, + "num_tokens": 155073758.0, + "step": 3949 + }, + { + "epoch": 0.502480600432515, + "grad_norm": 0.9681764245033264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8735088109970093, + "num_tokens": 155123305.0, + "step": 3950 + }, + { + "epoch": 0.5026078107111055, + "grad_norm": 1.0785502195358276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8734610080718994, + "num_tokens": 155164745.0, + "step": 3951 + }, + { + "epoch": 0.5027350209896959, + "grad_norm": 1.046756386756897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8743783235549927, + "num_tokens": 155204519.0, + "step": 3952 + }, + { + "epoch": 0.5028622312682864, + "grad_norm": 1.022603154182434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8745490908622742, + "num_tokens": 155242620.0, + "step": 3953 + }, + { + "epoch": 0.502989441546877, + "grad_norm": 1.0856764316558838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.871027410030365, + "num_tokens": 155279507.0, + "step": 3954 + }, + { + "epoch": 0.5031166518254675, + "grad_norm": 1.0704522132873535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8750266432762146, + "num_tokens": 155316296.0, + "step": 3955 + }, + { + "epoch": 0.503243862104058, + "grad_norm": 0.9821138381958008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8847001791000366, + "num_tokens": 155355538.0, + "step": 3956 + }, + { + "epoch": 0.5033710723826486, + "grad_norm": 0.9830368757247925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8719936013221741, + "num_tokens": 155400988.0, + "step": 3957 + }, + { + "epoch": 0.5034982826612391, + "grad_norm": 0.9566044807434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8764157891273499, + "num_tokens": 155443240.0, + "step": 3958 + }, + { + "epoch": 0.5036254929398295, + "grad_norm": 1.0852786302566528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8707746267318726, + "num_tokens": 155475907.0, + "step": 3959 + }, + { + "epoch": 0.50375270321842, + "grad_norm": 1.1345683336257935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8792856931686401, + "num_tokens": 155507276.0, + "step": 3960 + }, + { + "epoch": 0.5038799134970106, + "grad_norm": 1.0198242664337158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8719212412834167, + "num_tokens": 155546099.0, + "step": 3961 + }, + { + "epoch": 0.5040071237756011, + "grad_norm": 1.1282869577407837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.86104816198349, + "num_tokens": 155587151.0, + "step": 3962 + }, + { + "epoch": 0.5041343340541916, + "grad_norm": 1.0347524881362915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8763583898544312, + "num_tokens": 155625590.0, + "step": 3963 + }, + { + "epoch": 0.5042615443327821, + "grad_norm": 1.0661191940307617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8738641738891602, + "num_tokens": 155662087.0, + "step": 3964 + }, + { + "epoch": 0.5043887546113726, + "grad_norm": 1.0807338953018188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.398, + "mean_token_accuracy": 0.8627594709396362, + "num_tokens": 155702606.0, + "step": 3965 + }, + { + "epoch": 0.5045159648899631, + "grad_norm": 1.0974509716033936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8838505744934082, + "num_tokens": 155741512.0, + "step": 3966 + }, + { + "epoch": 0.5046431751685536, + "grad_norm": 0.9886165261268616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8765226006507874, + "num_tokens": 155787639.0, + "step": 3967 + }, + { + "epoch": 0.5047703854471441, + "grad_norm": 0.9988394975662231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.867463231086731, + "num_tokens": 155829485.0, + "step": 3968 + }, + { + "epoch": 0.5048975957257347, + "grad_norm": 1.068508267402649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8943101763725281, + "num_tokens": 155864865.0, + "step": 3969 + }, + { + "epoch": 0.5050248060043252, + "grad_norm": 1.086042046546936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8726049065589905, + "num_tokens": 155902915.0, + "step": 3970 + }, + { + "epoch": 0.5051520162829156, + "grad_norm": 0.989471971988678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8755184412002563, + "num_tokens": 155942537.0, + "step": 3971 + }, + { + "epoch": 0.5052792265615061, + "grad_norm": 0.9232425093650818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8760741949081421, + "num_tokens": 155984764.0, + "step": 3972 + }, + { + "epoch": 0.5054064368400967, + "grad_norm": 1.0094103813171387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.874528169631958, + "num_tokens": 156025426.0, + "step": 3973 + }, + { + "epoch": 0.5055336471186872, + "grad_norm": 1.1076068878173828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8883214592933655, + "num_tokens": 156058043.0, + "step": 3974 + }, + { + "epoch": 0.5056608573972777, + "grad_norm": 1.129951000213623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4121, + "mean_token_accuracy": 0.8621102571487427, + "num_tokens": 156099320.0, + "step": 3975 + }, + { + "epoch": 0.5057880676758683, + "grad_norm": 1.1477620601654053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4031, + "mean_token_accuracy": 0.8598774671554565, + "num_tokens": 156139421.0, + "step": 3976 + }, + { + "epoch": 0.5059152779544587, + "grad_norm": 1.2460052967071533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4227, + "mean_token_accuracy": 0.8533905148506165, + "num_tokens": 156174523.0, + "step": 3977 + }, + { + "epoch": 0.5060424882330492, + "grad_norm": 1.1206893920898438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8682191371917725, + "num_tokens": 156212692.0, + "step": 3978 + }, + { + "epoch": 0.5061696985116397, + "grad_norm": 0.9821270108222961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8765707015991211, + "num_tokens": 156256448.0, + "step": 3979 + }, + { + "epoch": 0.5062969087902303, + "grad_norm": 1.071580171585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8904531598091125, + "num_tokens": 156292167.0, + "step": 3980 + }, + { + "epoch": 0.5064241190688208, + "grad_norm": 0.9681424498558044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8766481876373291, + "num_tokens": 156335670.0, + "step": 3981 + }, + { + "epoch": 0.5065513293474113, + "grad_norm": 1.0591051578521729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8697255849838257, + "num_tokens": 156372791.0, + "step": 3982 + }, + { + "epoch": 0.5066785396260017, + "grad_norm": 1.0667574405670166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8716445565223694, + "num_tokens": 156416500.0, + "step": 3983 + }, + { + "epoch": 0.5068057499045923, + "grad_norm": 0.9864979386329651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8707859516143799, + "num_tokens": 156454897.0, + "step": 3984 + }, + { + "epoch": 0.5069329601831828, + "grad_norm": 1.0170345306396484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8672041893005371, + "num_tokens": 156498627.0, + "step": 3985 + }, + { + "epoch": 0.5070601704617733, + "grad_norm": 1.0479096174240112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8744899034500122, + "num_tokens": 156535421.0, + "step": 3986 + }, + { + "epoch": 0.5071873807403638, + "grad_norm": 1.0941135883331299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8605139255523682, + "num_tokens": 156574204.0, + "step": 3987 + }, + { + "epoch": 0.5073145910189544, + "grad_norm": 1.0056722164154053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8705118894577026, + "num_tokens": 156613780.0, + "step": 3988 + }, + { + "epoch": 0.5074418012975448, + "grad_norm": 0.9545069932937622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8798800110816956, + "num_tokens": 156657374.0, + "step": 3989 + }, + { + "epoch": 0.5075690115761353, + "grad_norm": 1.0630242824554443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8685882091522217, + "num_tokens": 156697437.0, + "step": 3990 + }, + { + "epoch": 0.5076962218547258, + "grad_norm": 0.9725063443183899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8977701663970947, + "num_tokens": 156730884.0, + "step": 3991 + }, + { + "epoch": 0.5078234321333164, + "grad_norm": 1.0521464347839355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8567067980766296, + "num_tokens": 156776107.0, + "step": 3992 + }, + { + "epoch": 0.5079506424119069, + "grad_norm": 1.1284459829330444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8817126750946045, + "num_tokens": 156812620.0, + "step": 3993 + }, + { + "epoch": 0.5080778526904974, + "grad_norm": 1.1840498447418213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8605557084083557, + "num_tokens": 156845485.0, + "step": 3994 + }, + { + "epoch": 0.5082050629690879, + "grad_norm": 1.2313567399978638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8653318881988525, + "num_tokens": 156882985.0, + "step": 3995 + }, + { + "epoch": 0.5083322732476784, + "grad_norm": 0.9585261940956116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.894190788269043, + "num_tokens": 156926067.0, + "step": 3996 + }, + { + "epoch": 0.5084594835262689, + "grad_norm": 1.0071430206298828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8761575818061829, + "num_tokens": 156966633.0, + "step": 3997 + }, + { + "epoch": 0.5085866938048594, + "grad_norm": 1.042260766029358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8764606714248657, + "num_tokens": 157007774.0, + "step": 3998 + }, + { + "epoch": 0.50871390408345, + "grad_norm": 0.9265779256820679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8844753503799438, + "num_tokens": 157053387.0, + "step": 3999 + }, + { + "epoch": 0.5088411143620405, + "grad_norm": 1.1060593128204346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8730707168579102, + "num_tokens": 157087370.0, + "step": 4000 + }, + { + "epoch": 0.5089683246406309, + "grad_norm": 1.0023534297943115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8704094886779785, + "num_tokens": 157126143.0, + "step": 4001 + }, + { + "epoch": 0.5090955349192214, + "grad_norm": 1.1176319122314453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8750081658363342, + "num_tokens": 157165663.0, + "step": 4002 + }, + { + "epoch": 0.509222745197812, + "grad_norm": 1.0160105228424072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8819404244422913, + "num_tokens": 157203560.0, + "step": 4003 + }, + { + "epoch": 0.5093499554764025, + "grad_norm": 1.099372148513794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3915, + "mean_token_accuracy": 0.8625047206878662, + "num_tokens": 157246724.0, + "step": 4004 + }, + { + "epoch": 0.509477165754993, + "grad_norm": 1.0187397003173828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8662359714508057, + "num_tokens": 157293884.0, + "step": 4005 + }, + { + "epoch": 0.5096043760335836, + "grad_norm": 1.0188392400741577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.8716121912002563, + "num_tokens": 157335928.0, + "step": 4006 + }, + { + "epoch": 0.5097315863121741, + "grad_norm": 0.9834595322608948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3711, + "mean_token_accuracy": 0.8702920079231262, + "num_tokens": 157380833.0, + "step": 4007 + }, + { + "epoch": 0.5098587965907645, + "grad_norm": 1.0613713264465332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8746090531349182, + "num_tokens": 157417813.0, + "step": 4008 + }, + { + "epoch": 0.509986006869355, + "grad_norm": 1.0283397436141968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8698049187660217, + "num_tokens": 157460711.0, + "step": 4009 + }, + { + "epoch": 0.5101132171479456, + "grad_norm": 1.0145066976547241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8869446516036987, + "num_tokens": 157499350.0, + "step": 4010 + }, + { + "epoch": 0.5102404274265361, + "grad_norm": 1.0665971040725708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8822757005691528, + "num_tokens": 157535707.0, + "step": 4011 + }, + { + "epoch": 0.5103676377051266, + "grad_norm": 1.0156663656234741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8708946704864502, + "num_tokens": 157578339.0, + "step": 4012 + }, + { + "epoch": 0.5104948479837171, + "grad_norm": 0.9543014764785767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8885900974273682, + "num_tokens": 157620750.0, + "step": 4013 + }, + { + "epoch": 0.5106220582623076, + "grad_norm": 1.0043246746063232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8703606724739075, + "num_tokens": 157665632.0, + "step": 4014 + }, + { + "epoch": 0.5107492685408981, + "grad_norm": 0.8933806419372559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8945019245147705, + "num_tokens": 157707370.0, + "step": 4015 + }, + { + "epoch": 0.5108764788194886, + "grad_norm": 1.12238609790802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8744663000106812, + "num_tokens": 157740245.0, + "step": 4016 + }, + { + "epoch": 0.5110036890980791, + "grad_norm": 0.9989882707595825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.873515248298645, + "num_tokens": 157780954.0, + "step": 4017 + }, + { + "epoch": 0.5111308993766697, + "grad_norm": 1.1182972192764282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8652373552322388, + "num_tokens": 157817430.0, + "step": 4018 + }, + { + "epoch": 0.5112581096552602, + "grad_norm": 1.1619230508804321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.399, + "mean_token_accuracy": 0.8637672066688538, + "num_tokens": 157857666.0, + "step": 4019 + }, + { + "epoch": 0.5113853199338506, + "grad_norm": 1.0589927434921265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8714665770530701, + "num_tokens": 157897677.0, + "step": 4020 + }, + { + "epoch": 0.5115125302124411, + "grad_norm": 1.0464391708374023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8836413025856018, + "num_tokens": 157933963.0, + "step": 4021 + }, + { + "epoch": 0.5116397404910317, + "grad_norm": 1.064588189125061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8614338040351868, + "num_tokens": 157975100.0, + "step": 4022 + }, + { + "epoch": 0.5117669507696222, + "grad_norm": 0.8954330682754517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8945279121398926, + "num_tokens": 158018371.0, + "step": 4023 + }, + { + "epoch": 0.5118941610482127, + "grad_norm": 1.1061536073684692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.882767915725708, + "num_tokens": 158056567.0, + "step": 4024 + }, + { + "epoch": 0.5120213713268033, + "grad_norm": 0.9990985989570618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8724415302276611, + "num_tokens": 158097644.0, + "step": 4025 + }, + { + "epoch": 0.5121485816053937, + "grad_norm": 1.0300123691558838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8701207637786865, + "num_tokens": 158138280.0, + "step": 4026 + }, + { + "epoch": 0.5122757918839842, + "grad_norm": 1.0908012390136719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8833364248275757, + "num_tokens": 158171552.0, + "step": 4027 + }, + { + "epoch": 0.5124030021625747, + "grad_norm": 1.1754990816116333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4113, + "mean_token_accuracy": 0.8627469539642334, + "num_tokens": 158207044.0, + "step": 4028 + }, + { + "epoch": 0.5125302124411653, + "grad_norm": 0.9688212275505066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8824396133422852, + "num_tokens": 158253613.0, + "step": 4029 + }, + { + "epoch": 0.5126574227197558, + "grad_norm": 1.05665922164917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8691002130508423, + "num_tokens": 158291297.0, + "step": 4030 + }, + { + "epoch": 0.5127846329983463, + "grad_norm": 1.107452154159546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8833569288253784, + "num_tokens": 158333214.0, + "step": 4031 + }, + { + "epoch": 0.5129118432769367, + "grad_norm": 1.0812549591064453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8818768262863159, + "num_tokens": 158370519.0, + "step": 4032 + }, + { + "epoch": 0.5130390535555273, + "grad_norm": 1.0416268110275269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4124, + "mean_token_accuracy": 0.8583400249481201, + "num_tokens": 158411997.0, + "step": 4033 + }, + { + "epoch": 0.5131662638341178, + "grad_norm": 0.9553951025009155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8715291023254395, + "num_tokens": 158457950.0, + "step": 4034 + }, + { + "epoch": 0.5132934741127083, + "grad_norm": 0.9727622866630554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8850381374359131, + "num_tokens": 158496788.0, + "step": 4035 + }, + { + "epoch": 0.5134206843912988, + "grad_norm": 1.0798112154006958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.8640482425689697, + "num_tokens": 158537477.0, + "step": 4036 + }, + { + "epoch": 0.5135478946698894, + "grad_norm": 0.9454244375228882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8766937255859375, + "num_tokens": 158579527.0, + "step": 4037 + }, + { + "epoch": 0.5136751049484798, + "grad_norm": 1.195217251777649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8750550746917725, + "num_tokens": 158611531.0, + "step": 4038 + }, + { + "epoch": 0.5138023152270703, + "grad_norm": 1.003192663192749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8903581500053406, + "num_tokens": 158648881.0, + "step": 4039 + }, + { + "epoch": 0.5139295255056608, + "grad_norm": 1.0134316682815552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8704500198364258, + "num_tokens": 158696412.0, + "step": 4040 + }, + { + "epoch": 0.5140567357842514, + "grad_norm": 1.0455915927886963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8785747289657593, + "num_tokens": 158735311.0, + "step": 4041 + }, + { + "epoch": 0.5141839460628419, + "grad_norm": 0.9912083148956299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8690341711044312, + "num_tokens": 158780272.0, + "step": 4042 + }, + { + "epoch": 0.5143111563414324, + "grad_norm": 1.0466701984405518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.874737024307251, + "num_tokens": 158816013.0, + "step": 4043 + }, + { + "epoch": 0.5144383666200228, + "grad_norm": 1.0965443849563599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8638454675674438, + "num_tokens": 158855205.0, + "step": 4044 + }, + { + "epoch": 0.5145655768986134, + "grad_norm": 0.9668518304824829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8853801488876343, + "num_tokens": 158895052.0, + "step": 4045 + }, + { + "epoch": 0.5146927871772039, + "grad_norm": 1.189958930015564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8691136837005615, + "num_tokens": 158923863.0, + "step": 4046 + }, + { + "epoch": 0.5148199974557944, + "grad_norm": 0.9656914472579956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8846318125724792, + "num_tokens": 158963538.0, + "step": 4047 + }, + { + "epoch": 0.514947207734385, + "grad_norm": 1.0222041606903076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4086, + "mean_token_accuracy": 0.8636642694473267, + "num_tokens": 159004434.0, + "step": 4048 + }, + { + "epoch": 0.5150744180129755, + "grad_norm": 0.9042184352874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.888719916343689, + "num_tokens": 159047522.0, + "step": 4049 + }, + { + "epoch": 0.5152016282915659, + "grad_norm": 0.94302898645401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8755030632019043, + "num_tokens": 159092043.0, + "step": 4050 + }, + { + "epoch": 0.5153288385701564, + "grad_norm": 1.113904595375061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8863396644592285, + "num_tokens": 159122208.0, + "step": 4051 + }, + { + "epoch": 0.515456048848747, + "grad_norm": 1.1010173559188843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4641, + "mean_token_accuracy": 0.8415058255195618, + "num_tokens": 159165979.0, + "step": 4052 + }, + { + "epoch": 0.5155832591273375, + "grad_norm": 0.9796985387802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8826201558113098, + "num_tokens": 159208408.0, + "step": 4053 + }, + { + "epoch": 0.515710469405928, + "grad_norm": 1.1210342645645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8731096982955933, + "num_tokens": 159249647.0, + "step": 4054 + }, + { + "epoch": 0.5158376796845185, + "grad_norm": 0.9929455518722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8726208806037903, + "num_tokens": 159295826.0, + "step": 4055 + }, + { + "epoch": 0.5159648899631091, + "grad_norm": 1.1459496021270752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4299, + "mean_token_accuracy": 0.8518142700195312, + "num_tokens": 159336299.0, + "step": 4056 + }, + { + "epoch": 0.5160921002416995, + "grad_norm": 0.9408185482025146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8754985928535461, + "num_tokens": 159383317.0, + "step": 4057 + }, + { + "epoch": 0.51621931052029, + "grad_norm": 1.1033693552017212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4049, + "mean_token_accuracy": 0.862440288066864, + "num_tokens": 159426045.0, + "step": 4058 + }, + { + "epoch": 0.5163465207988805, + "grad_norm": 1.0317044258117676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8800181150436401, + "num_tokens": 159462986.0, + "step": 4059 + }, + { + "epoch": 0.5164737310774711, + "grad_norm": 0.9370117783546448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4024, + "mean_token_accuracy": 0.8618013858795166, + "num_tokens": 159512525.0, + "step": 4060 + }, + { + "epoch": 0.5166009413560616, + "grad_norm": 1.0779911279678345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8685542941093445, + "num_tokens": 159552543.0, + "step": 4061 + }, + { + "epoch": 0.5167281516346521, + "grad_norm": 1.0097674131393433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8686738610267639, + "num_tokens": 159594019.0, + "step": 4062 + }, + { + "epoch": 0.5168553619132426, + "grad_norm": 0.9907755851745605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8902816772460938, + "num_tokens": 159630644.0, + "step": 4063 + }, + { + "epoch": 0.5169825721918331, + "grad_norm": 1.0009976625442505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8834024667739868, + "num_tokens": 159672579.0, + "step": 4064 + }, + { + "epoch": 0.5171097824704236, + "grad_norm": 0.8893457651138306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8765109777450562, + "num_tokens": 159720522.0, + "step": 4065 + }, + { + "epoch": 0.5172369927490141, + "grad_norm": 0.995474636554718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8862656354904175, + "num_tokens": 159758870.0, + "step": 4066 + }, + { + "epoch": 0.5173642030276047, + "grad_norm": 1.0988565683364868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8831912875175476, + "num_tokens": 159790411.0, + "step": 4067 + }, + { + "epoch": 0.5174914133061952, + "grad_norm": 1.048981785774231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8652330636978149, + "num_tokens": 159826352.0, + "step": 4068 + }, + { + "epoch": 0.5176186235847856, + "grad_norm": 1.0655598640441895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8763564825057983, + "num_tokens": 159867010.0, + "step": 4069 + }, + { + "epoch": 0.5177458338633761, + "grad_norm": 1.0662813186645508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.8534765243530273, + "num_tokens": 159913428.0, + "step": 4070 + }, + { + "epoch": 0.5178730441419667, + "grad_norm": 1.0193350315093994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8644230365753174, + "num_tokens": 159955422.0, + "step": 4071 + }, + { + "epoch": 0.5180002544205572, + "grad_norm": 0.976290762424469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.867411196231842, + "num_tokens": 159997406.0, + "step": 4072 + }, + { + "epoch": 0.5181274646991477, + "grad_norm": 0.93003910779953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.894417405128479, + "num_tokens": 160036906.0, + "step": 4073 + }, + { + "epoch": 0.5182546749777382, + "grad_norm": 0.9969489574432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8819793462753296, + "num_tokens": 160078359.0, + "step": 4074 + }, + { + "epoch": 0.5183818852563287, + "grad_norm": 1.1260151863098145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.873680591583252, + "num_tokens": 160113291.0, + "step": 4075 + }, + { + "epoch": 0.5185090955349192, + "grad_norm": 1.0860849618911743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8725923299789429, + "num_tokens": 160156074.0, + "step": 4076 + }, + { + "epoch": 0.5186363058135097, + "grad_norm": 1.0307940244674683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8606870174407959, + "num_tokens": 160202771.0, + "step": 4077 + }, + { + "epoch": 0.5187635160921003, + "grad_norm": 1.025783896446228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.876667857170105, + "num_tokens": 160240814.0, + "step": 4078 + }, + { + "epoch": 0.5188907263706908, + "grad_norm": 1.0644826889038086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.873456597328186, + "num_tokens": 160282783.0, + "step": 4079 + }, + { + "epoch": 0.5190179366492813, + "grad_norm": 0.9291644096374512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8738983869552612, + "num_tokens": 160331036.0, + "step": 4080 + }, + { + "epoch": 0.5191451469278717, + "grad_norm": 1.0908173322677612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8669214248657227, + "num_tokens": 160368351.0, + "step": 4081 + }, + { + "epoch": 0.5192723572064623, + "grad_norm": 1.0884475708007812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8713235855102539, + "num_tokens": 160409063.0, + "step": 4082 + }, + { + "epoch": 0.5193995674850528, + "grad_norm": 1.0419189929962158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8813296556472778, + "num_tokens": 160447931.0, + "step": 4083 + }, + { + "epoch": 0.5195267777636433, + "grad_norm": 1.1116398572921753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.875576376914978, + "num_tokens": 160483598.0, + "step": 4084 + }, + { + "epoch": 0.5196539880422338, + "grad_norm": 1.0549310445785522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8724362850189209, + "num_tokens": 160524981.0, + "step": 4085 + }, + { + "epoch": 0.5197811983208244, + "grad_norm": 0.99983811378479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8739567995071411, + "num_tokens": 160566433.0, + "step": 4086 + }, + { + "epoch": 0.5199084085994148, + "grad_norm": 0.9206161499023438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8796080350875854, + "num_tokens": 160608179.0, + "step": 4087 + }, + { + "epoch": 0.5200356188780053, + "grad_norm": 1.116804599761963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8665157556533813, + "num_tokens": 160645530.0, + "step": 4088 + }, + { + "epoch": 0.5201628291565958, + "grad_norm": 1.089808702468872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8712291121482849, + "num_tokens": 160683793.0, + "step": 4089 + }, + { + "epoch": 0.5202900394351864, + "grad_norm": 0.9346014857292175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8797701597213745, + "num_tokens": 160729606.0, + "step": 4090 + }, + { + "epoch": 0.5204172497137769, + "grad_norm": 1.085633397102356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8820837140083313, + "num_tokens": 160769581.0, + "step": 4091 + }, + { + "epoch": 0.5205444599923674, + "grad_norm": 1.048576831817627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8674638867378235, + "num_tokens": 160809841.0, + "step": 4092 + }, + { + "epoch": 0.5206716702709578, + "grad_norm": 1.1503087282180786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8786405324935913, + "num_tokens": 160842858.0, + "step": 4093 + }, + { + "epoch": 0.5207988805495484, + "grad_norm": 1.1132289171218872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8795534372329712, + "num_tokens": 160874777.0, + "step": 4094 + }, + { + "epoch": 0.5209260908281389, + "grad_norm": 1.0905673503875732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.878059983253479, + "num_tokens": 160914588.0, + "step": 4095 + }, + { + "epoch": 0.5210533011067294, + "grad_norm": 1.0041382312774658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8708527684211731, + "num_tokens": 160954557.0, + "step": 4096 + }, + { + "epoch": 0.52118051138532, + "grad_norm": 1.0798039436340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8820058107376099, + "num_tokens": 160987063.0, + "step": 4097 + }, + { + "epoch": 0.5213077216639105, + "grad_norm": 1.1020550727844238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4137, + "mean_token_accuracy": 0.8592405319213867, + "num_tokens": 161028514.0, + "step": 4098 + }, + { + "epoch": 0.5214349319425009, + "grad_norm": 1.0813642740249634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8767164945602417, + "num_tokens": 161064143.0, + "step": 4099 + }, + { + "epoch": 0.5215621422210914, + "grad_norm": 1.0943303108215332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8715698719024658, + "num_tokens": 161104220.0, + "step": 4100 + }, + { + "epoch": 0.521689352499682, + "grad_norm": 0.9548774361610413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8738901615142822, + "num_tokens": 161149614.0, + "step": 4101 + }, + { + "epoch": 0.5218165627782725, + "grad_norm": 1.1057170629501343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4063, + "mean_token_accuracy": 0.8609150648117065, + "num_tokens": 161187712.0, + "step": 4102 + }, + { + "epoch": 0.521943773056863, + "grad_norm": 0.9240826368331909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8892653584480286, + "num_tokens": 161230839.0, + "step": 4103 + }, + { + "epoch": 0.5220709833354535, + "grad_norm": 1.0135424137115479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8711228370666504, + "num_tokens": 161272919.0, + "step": 4104 + }, + { + "epoch": 0.522198193614044, + "grad_norm": 1.023992896080017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8738386631011963, + "num_tokens": 161310929.0, + "step": 4105 + }, + { + "epoch": 0.5223254038926345, + "grad_norm": 1.1302908658981323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8720825910568237, + "num_tokens": 161349956.0, + "step": 4106 + }, + { + "epoch": 0.522452614171225, + "grad_norm": 1.03518807888031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8796951174736023, + "num_tokens": 161389111.0, + "step": 4107 + }, + { + "epoch": 0.5225798244498155, + "grad_norm": 0.9827600717544556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8793842792510986, + "num_tokens": 161431594.0, + "step": 4108 + }, + { + "epoch": 0.5227070347284061, + "grad_norm": 0.9810919165611267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8826000690460205, + "num_tokens": 161472917.0, + "step": 4109 + }, + { + "epoch": 0.5228342450069966, + "grad_norm": 0.975983738899231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8773422837257385, + "num_tokens": 161515097.0, + "step": 4110 + }, + { + "epoch": 0.5229614552855871, + "grad_norm": 1.0593454837799072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8840804696083069, + "num_tokens": 161548052.0, + "step": 4111 + }, + { + "epoch": 0.5230886655641775, + "grad_norm": 1.0475928783416748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8738096952438354, + "num_tokens": 161584308.0, + "step": 4112 + }, + { + "epoch": 0.5232158758427681, + "grad_norm": 1.1436734199523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4334, + "mean_token_accuracy": 0.8523449897766113, + "num_tokens": 161631081.0, + "step": 4113 + }, + { + "epoch": 0.5233430861213586, + "grad_norm": 1.1364147663116455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8741366863250732, + "num_tokens": 161669162.0, + "step": 4114 + }, + { + "epoch": 0.5234702963999491, + "grad_norm": 1.2158015966415405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8753143548965454, + "num_tokens": 161707749.0, + "step": 4115 + }, + { + "epoch": 0.5235975066785397, + "grad_norm": 1.032265305519104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.872253954410553, + "num_tokens": 161748713.0, + "step": 4116 + }, + { + "epoch": 0.5237247169571302, + "grad_norm": 0.9330751895904541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8690550923347473, + "num_tokens": 161799130.0, + "step": 4117 + }, + { + "epoch": 0.5238519272357206, + "grad_norm": 1.1253538131713867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8791565299034119, + "num_tokens": 161834189.0, + "step": 4118 + }, + { + "epoch": 0.5239791375143111, + "grad_norm": 0.9983493089675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8816356658935547, + "num_tokens": 161874641.0, + "step": 4119 + }, + { + "epoch": 0.5241063477929017, + "grad_norm": 1.139940857887268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8724299669265747, + "num_tokens": 161912167.0, + "step": 4120 + }, + { + "epoch": 0.5242335580714922, + "grad_norm": 1.0759367942810059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8792446851730347, + "num_tokens": 161950865.0, + "step": 4121 + }, + { + "epoch": 0.5243607683500827, + "grad_norm": 1.0531233549118042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.872086763381958, + "num_tokens": 161990286.0, + "step": 4122 + }, + { + "epoch": 0.5244879786286732, + "grad_norm": 1.0986510515213013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8740123510360718, + "num_tokens": 162025550.0, + "step": 4123 + }, + { + "epoch": 0.5246151889072637, + "grad_norm": 0.9999547004699707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8830256462097168, + "num_tokens": 162065308.0, + "step": 4124 + }, + { + "epoch": 0.5247423991858542, + "grad_norm": 1.1225684881210327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8761842846870422, + "num_tokens": 162098291.0, + "step": 4125 + }, + { + "epoch": 0.5248696094644447, + "grad_norm": 1.045741081237793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8741593360900879, + "num_tokens": 162138052.0, + "step": 4126 + }, + { + "epoch": 0.5249968197430352, + "grad_norm": 1.0172945261001587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8830018639564514, + "num_tokens": 162181591.0, + "step": 4127 + }, + { + "epoch": 0.5251240300216258, + "grad_norm": 1.0820393562316895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8866446614265442, + "num_tokens": 162216712.0, + "step": 4128 + }, + { + "epoch": 0.5252512403002163, + "grad_norm": 1.014506220817566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.884162187576294, + "num_tokens": 162259497.0, + "step": 4129 + }, + { + "epoch": 0.5253784505788067, + "grad_norm": 1.20878005027771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8685176372528076, + "num_tokens": 162292767.0, + "step": 4130 + }, + { + "epoch": 0.5255056608573972, + "grad_norm": 1.0038257837295532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.884240448474884, + "num_tokens": 162330035.0, + "step": 4131 + }, + { + "epoch": 0.5256328711359878, + "grad_norm": 1.1246379613876343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8743098974227905, + "num_tokens": 162368132.0, + "step": 4132 + }, + { + "epoch": 0.5257600814145783, + "grad_norm": 1.025193214416504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.883430004119873, + "num_tokens": 162407901.0, + "step": 4133 + }, + { + "epoch": 0.5258872916931688, + "grad_norm": 1.0674874782562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8794838190078735, + "num_tokens": 162443798.0, + "step": 4134 + }, + { + "epoch": 0.5260145019717594, + "grad_norm": 1.0366145372390747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8737126588821411, + "num_tokens": 162485624.0, + "step": 4135 + }, + { + "epoch": 0.5261417122503498, + "grad_norm": 1.0844067335128784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8695153594017029, + "num_tokens": 162526614.0, + "step": 4136 + }, + { + "epoch": 0.5262689225289403, + "grad_norm": 1.089070200920105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8664971590042114, + "num_tokens": 162564720.0, + "step": 4137 + }, + { + "epoch": 0.5263961328075308, + "grad_norm": 0.9859557747840881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8818258047103882, + "num_tokens": 162608141.0, + "step": 4138 + }, + { + "epoch": 0.5265233430861214, + "grad_norm": 1.0935049057006836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8715972304344177, + "num_tokens": 162647216.0, + "step": 4139 + }, + { + "epoch": 0.5266505533647119, + "grad_norm": 1.104942798614502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3956, + "mean_token_accuracy": 0.8649476766586304, + "num_tokens": 162686281.0, + "step": 4140 + }, + { + "epoch": 0.5267777636433024, + "grad_norm": 1.0532176494598389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8803821802139282, + "num_tokens": 162727114.0, + "step": 4141 + }, + { + "epoch": 0.5269049739218928, + "grad_norm": 1.0848556756973267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3963, + "mean_token_accuracy": 0.863774299621582, + "num_tokens": 162770489.0, + "step": 4142 + }, + { + "epoch": 0.5270321842004834, + "grad_norm": 1.0109987258911133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8792312145233154, + "num_tokens": 162807226.0, + "step": 4143 + }, + { + "epoch": 0.5271593944790739, + "grad_norm": 1.0462900400161743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8874940276145935, + "num_tokens": 162840643.0, + "step": 4144 + }, + { + "epoch": 0.5272866047576644, + "grad_norm": 1.177261233329773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8842428922653198, + "num_tokens": 162872287.0, + "step": 4145 + }, + { + "epoch": 0.527413815036255, + "grad_norm": 0.9111400842666626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.886023223400116, + "num_tokens": 162918112.0, + "step": 4146 + }, + { + "epoch": 0.5275410253148455, + "grad_norm": 0.9547876119613647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.873967707157135, + "num_tokens": 162966094.0, + "step": 4147 + }, + { + "epoch": 0.5276682355934359, + "grad_norm": 0.9792371392250061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8831479549407959, + "num_tokens": 163008284.0, + "step": 4148 + }, + { + "epoch": 0.5277954458720264, + "grad_norm": 0.9497582912445068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8864530324935913, + "num_tokens": 163047674.0, + "step": 4149 + }, + { + "epoch": 0.527922656150617, + "grad_norm": 1.0053555965423584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8792619109153748, + "num_tokens": 163088926.0, + "step": 4150 + }, + { + "epoch": 0.5280498664292075, + "grad_norm": 1.0695743560791016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8750056624412537, + "num_tokens": 163126240.0, + "step": 4151 + }, + { + "epoch": 0.528177076707798, + "grad_norm": 0.9080072045326233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8823612928390503, + "num_tokens": 163177576.0, + "step": 4152 + }, + { + "epoch": 0.5283042869863885, + "grad_norm": 1.0703802108764648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8638167977333069, + "num_tokens": 163216441.0, + "step": 4153 + }, + { + "epoch": 0.528431497264979, + "grad_norm": 1.0622626543045044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8720471262931824, + "num_tokens": 163257714.0, + "step": 4154 + }, + { + "epoch": 0.5285587075435695, + "grad_norm": 1.1236416101455688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.861414909362793, + "num_tokens": 163294216.0, + "step": 4155 + }, + { + "epoch": 0.52868591782216, + "grad_norm": 1.0688215494155884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8755088448524475, + "num_tokens": 163333557.0, + "step": 4156 + }, + { + "epoch": 0.5288131281007505, + "grad_norm": 1.0588011741638184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8741105794906616, + "num_tokens": 163375629.0, + "step": 4157 + }, + { + "epoch": 0.5289403383793411, + "grad_norm": 1.0804206132888794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.423, + "mean_token_accuracy": 0.8540056943893433, + "num_tokens": 163414967.0, + "step": 4158 + }, + { + "epoch": 0.5290675486579316, + "grad_norm": 1.062319040298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8687021732330322, + "num_tokens": 163455323.0, + "step": 4159 + }, + { + "epoch": 0.5291947589365221, + "grad_norm": 1.1297287940979004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8711310625076294, + "num_tokens": 163491632.0, + "step": 4160 + }, + { + "epoch": 0.5293219692151125, + "grad_norm": 0.9828839898109436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.882609486579895, + "num_tokens": 163535888.0, + "step": 4161 + }, + { + "epoch": 0.5294491794937031, + "grad_norm": 1.073535442352295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8744629621505737, + "num_tokens": 163576230.0, + "step": 4162 + }, + { + "epoch": 0.5295763897722936, + "grad_norm": 1.0162312984466553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3754, + "mean_token_accuracy": 0.8662011623382568, + "num_tokens": 163615977.0, + "step": 4163 + }, + { + "epoch": 0.5297036000508841, + "grad_norm": 1.0304501056671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8676131963729858, + "num_tokens": 163654251.0, + "step": 4164 + }, + { + "epoch": 0.5298308103294747, + "grad_norm": 1.0357524156570435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8752681612968445, + "num_tokens": 163692850.0, + "step": 4165 + }, + { + "epoch": 0.5299580206080652, + "grad_norm": 1.1340618133544922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4365, + "mean_token_accuracy": 0.8531284332275391, + "num_tokens": 163730529.0, + "step": 4166 + }, + { + "epoch": 0.5300852308866556, + "grad_norm": 0.9745804667472839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.895470142364502, + "num_tokens": 163772549.0, + "step": 4167 + }, + { + "epoch": 0.5302124411652461, + "grad_norm": 1.0113247632980347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.886060357093811, + "num_tokens": 163809718.0, + "step": 4168 + }, + { + "epoch": 0.5303396514438367, + "grad_norm": 0.977454423904419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.874347448348999, + "num_tokens": 163852035.0, + "step": 4169 + }, + { + "epoch": 0.5304668617224272, + "grad_norm": 1.0266449451446533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8836556673049927, + "num_tokens": 163887999.0, + "step": 4170 + }, + { + "epoch": 0.5305940720010177, + "grad_norm": 1.0533000230789185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8831677436828613, + "num_tokens": 163925512.0, + "step": 4171 + }, + { + "epoch": 0.5307212822796082, + "grad_norm": 0.9623164534568787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8802595138549805, + "num_tokens": 163968452.0, + "step": 4172 + }, + { + "epoch": 0.5308484925581987, + "grad_norm": 1.0989336967468262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8689136505126953, + "num_tokens": 164005080.0, + "step": 4173 + }, + { + "epoch": 0.5309757028367892, + "grad_norm": 1.1013076305389404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8706607818603516, + "num_tokens": 164040619.0, + "step": 4174 + }, + { + "epoch": 0.5311029131153797, + "grad_norm": 1.1114485263824463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8643912076950073, + "num_tokens": 164077608.0, + "step": 4175 + }, + { + "epoch": 0.5312301233939702, + "grad_norm": 0.9332038164138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8803030848503113, + "num_tokens": 164121253.0, + "step": 4176 + }, + { + "epoch": 0.5313573336725608, + "grad_norm": 0.9908254146575928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8799884915351868, + "num_tokens": 164161173.0, + "step": 4177 + }, + { + "epoch": 0.5314845439511513, + "grad_norm": 1.0904648303985596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8764590620994568, + "num_tokens": 164193082.0, + "step": 4178 + }, + { + "epoch": 0.5316117542297417, + "grad_norm": 1.2174252271652222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.866053581237793, + "num_tokens": 164228468.0, + "step": 4179 + }, + { + "epoch": 0.5317389645083322, + "grad_norm": 0.9680349826812744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8734259009361267, + "num_tokens": 164271959.0, + "step": 4180 + }, + { + "epoch": 0.5318661747869228, + "grad_norm": 1.0263208150863647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8843704462051392, + "num_tokens": 164312722.0, + "step": 4181 + }, + { + "epoch": 0.5319933850655133, + "grad_norm": 0.9912557601928711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8632991909980774, + "num_tokens": 164359276.0, + "step": 4182 + }, + { + "epoch": 0.5321205953441038, + "grad_norm": 0.9465965032577515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.879775881767273, + "num_tokens": 164401499.0, + "step": 4183 + }, + { + "epoch": 0.5322478056226944, + "grad_norm": 1.1300758123397827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8679534196853638, + "num_tokens": 164438309.0, + "step": 4184 + }, + { + "epoch": 0.5323750159012848, + "grad_norm": 1.1939889192581177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8707764148712158, + "num_tokens": 164475629.0, + "step": 4185 + }, + { + "epoch": 0.5325022261798753, + "grad_norm": 1.0823843479156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.8653369545936584, + "num_tokens": 164514634.0, + "step": 4186 + }, + { + "epoch": 0.5326294364584658, + "grad_norm": 1.1201002597808838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8749415874481201, + "num_tokens": 164549833.0, + "step": 4187 + }, + { + "epoch": 0.5327566467370564, + "grad_norm": 1.1183135509490967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8704766035079956, + "num_tokens": 164587598.0, + "step": 4188 + }, + { + "epoch": 0.5328838570156469, + "grad_norm": 1.0962601900100708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.871512234210968, + "num_tokens": 164625623.0, + "step": 4189 + }, + { + "epoch": 0.5330110672942374, + "grad_norm": 1.0040844678878784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8810940980911255, + "num_tokens": 164662677.0, + "step": 4190 + }, + { + "epoch": 0.5331382775728278, + "grad_norm": 0.9676458835601807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8832737803459167, + "num_tokens": 164704235.0, + "step": 4191 + }, + { + "epoch": 0.5332654878514184, + "grad_norm": 1.051132082939148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8625819087028503, + "num_tokens": 164741659.0, + "step": 4192 + }, + { + "epoch": 0.5333926981300089, + "grad_norm": 1.0287991762161255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.883747935295105, + "num_tokens": 164779268.0, + "step": 4193 + }, + { + "epoch": 0.5335199084085994, + "grad_norm": 1.2350046634674072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4155, + "mean_token_accuracy": 0.8605611324310303, + "num_tokens": 164818233.0, + "step": 4194 + }, + { + "epoch": 0.53364711868719, + "grad_norm": 1.1421570777893066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8714380860328674, + "num_tokens": 164850146.0, + "step": 4195 + }, + { + "epoch": 0.5337743289657805, + "grad_norm": 0.9580132961273193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8802226185798645, + "num_tokens": 164897077.0, + "step": 4196 + }, + { + "epoch": 0.5339015392443709, + "grad_norm": 1.0002186298370361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8757137060165405, + "num_tokens": 164935495.0, + "step": 4197 + }, + { + "epoch": 0.5340287495229614, + "grad_norm": 1.1450855731964111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8720952868461609, + "num_tokens": 164970501.0, + "step": 4198 + }, + { + "epoch": 0.534155959801552, + "grad_norm": 0.9342308640480042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8907920122146606, + "num_tokens": 165009745.0, + "step": 4199 + }, + { + "epoch": 0.5342831700801425, + "grad_norm": 1.1877049207687378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.8575547337532043, + "num_tokens": 165046531.0, + "step": 4200 + }, + { + "epoch": 0.534410380358733, + "grad_norm": 0.9217142462730408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8866445422172546, + "num_tokens": 165088972.0, + "step": 4201 + }, + { + "epoch": 0.5345375906373235, + "grad_norm": 1.0782641172409058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3807, + "mean_token_accuracy": 0.8687361478805542, + "num_tokens": 165125429.0, + "step": 4202 + }, + { + "epoch": 0.534664800915914, + "grad_norm": 0.9704280495643616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8824399709701538, + "num_tokens": 165164801.0, + "step": 4203 + }, + { + "epoch": 0.5347920111945045, + "grad_norm": 1.0499244928359985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3787, + "mean_token_accuracy": 0.868323564529419, + "num_tokens": 165205943.0, + "step": 4204 + }, + { + "epoch": 0.534919221473095, + "grad_norm": 1.0805234909057617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8838329911231995, + "num_tokens": 165235814.0, + "step": 4205 + }, + { + "epoch": 0.5350464317516855, + "grad_norm": 0.9880499839782715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3825, + "mean_token_accuracy": 0.8703254461288452, + "num_tokens": 165276995.0, + "step": 4206 + }, + { + "epoch": 0.5351736420302761, + "grad_norm": 1.0138801336288452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8703609704971313, + "num_tokens": 165315753.0, + "step": 4207 + }, + { + "epoch": 0.5353008523088666, + "grad_norm": 1.0877948999404907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.8633393049240112, + "num_tokens": 165355147.0, + "step": 4208 + }, + { + "epoch": 0.5354280625874571, + "grad_norm": 0.9652332067489624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8859913349151611, + "num_tokens": 165396542.0, + "step": 4209 + }, + { + "epoch": 0.5355552728660475, + "grad_norm": 0.9164090156555176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8808165788650513, + "num_tokens": 165443363.0, + "step": 4210 + }, + { + "epoch": 0.5356824831446381, + "grad_norm": 0.9427379369735718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8909051418304443, + "num_tokens": 165488668.0, + "step": 4211 + }, + { + "epoch": 0.5358096934232286, + "grad_norm": 1.1174904108047485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8651697635650635, + "num_tokens": 165529098.0, + "step": 4212 + }, + { + "epoch": 0.5359369037018191, + "grad_norm": 0.9331244230270386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8837454915046692, + "num_tokens": 165571176.0, + "step": 4213 + }, + { + "epoch": 0.5360641139804097, + "grad_norm": 1.004372477531433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.872097373008728, + "num_tokens": 165611419.0, + "step": 4214 + }, + { + "epoch": 0.5361913242590002, + "grad_norm": 1.0494310855865479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8717923164367676, + "num_tokens": 165652880.0, + "step": 4215 + }, + { + "epoch": 0.5363185345375906, + "grad_norm": 1.0067689418792725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8774981498718262, + "num_tokens": 165692144.0, + "step": 4216 + }, + { + "epoch": 0.5364457448161811, + "grad_norm": 0.9966132640838623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8961793184280396, + "num_tokens": 165730114.0, + "step": 4217 + }, + { + "epoch": 0.5365729550947717, + "grad_norm": 1.0614479780197144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8854024410247803, + "num_tokens": 165766003.0, + "step": 4218 + }, + { + "epoch": 0.5367001653733622, + "grad_norm": 0.9392820000648499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8787115812301636, + "num_tokens": 165807137.0, + "step": 4219 + }, + { + "epoch": 0.5368273756519527, + "grad_norm": 1.1934406757354736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4011, + "mean_token_accuracy": 0.8596333861351013, + "num_tokens": 165838454.0, + "step": 4220 + }, + { + "epoch": 0.5369545859305432, + "grad_norm": 1.0432220697402954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.872953474521637, + "num_tokens": 165874633.0, + "step": 4221 + }, + { + "epoch": 0.5370817962091337, + "grad_norm": 0.9360671043395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8920562863349915, + "num_tokens": 165912057.0, + "step": 4222 + }, + { + "epoch": 0.5372090064877242, + "grad_norm": 0.9715960025787354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8822473883628845, + "num_tokens": 165954139.0, + "step": 4223 + }, + { + "epoch": 0.5373362167663147, + "grad_norm": 1.05035400390625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8731833696365356, + "num_tokens": 165989470.0, + "step": 4224 + }, + { + "epoch": 0.5374634270449052, + "grad_norm": 0.9949080944061279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8805791735649109, + "num_tokens": 166030243.0, + "step": 4225 + }, + { + "epoch": 0.5375906373234958, + "grad_norm": 1.0050002336502075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8873205184936523, + "num_tokens": 166065505.0, + "step": 4226 + }, + { + "epoch": 0.5377178476020863, + "grad_norm": 1.0498909950256348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.874632716178894, + "num_tokens": 166104946.0, + "step": 4227 + }, + { + "epoch": 0.5378450578806767, + "grad_norm": 1.0262794494628906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8688693046569824, + "num_tokens": 166143726.0, + "step": 4228 + }, + { + "epoch": 0.5379722681592672, + "grad_norm": 1.1217353343963623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8594627380371094, + "num_tokens": 166180942.0, + "step": 4229 + }, + { + "epoch": 0.5380994784378578, + "grad_norm": 1.0208772420883179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8824793696403503, + "num_tokens": 166216826.0, + "step": 4230 + }, + { + "epoch": 0.5382266887164483, + "grad_norm": 1.1228711605072021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8738420009613037, + "num_tokens": 166253337.0, + "step": 4231 + }, + { + "epoch": 0.5383538989950388, + "grad_norm": 1.1039224863052368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8582790493965149, + "num_tokens": 166291977.0, + "step": 4232 + }, + { + "epoch": 0.5384811092736294, + "grad_norm": 1.0297809839248657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8753332495689392, + "num_tokens": 166330996.0, + "step": 4233 + }, + { + "epoch": 0.5386083195522198, + "grad_norm": 1.0011119842529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8776683807373047, + "num_tokens": 166372481.0, + "step": 4234 + }, + { + "epoch": 0.5387355298308103, + "grad_norm": 0.9747629761695862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.882257878780365, + "num_tokens": 166412139.0, + "step": 4235 + }, + { + "epoch": 0.5388627401094008, + "grad_norm": 1.0854288339614868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8747546076774597, + "num_tokens": 166448305.0, + "step": 4236 + }, + { + "epoch": 0.5389899503879914, + "grad_norm": 1.0493265390396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8755386471748352, + "num_tokens": 166483419.0, + "step": 4237 + }, + { + "epoch": 0.5391171606665819, + "grad_norm": 1.0000427961349487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8745557069778442, + "num_tokens": 166520551.0, + "step": 4238 + }, + { + "epoch": 0.5392443709451724, + "grad_norm": 0.9775663018226624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8648592233657837, + "num_tokens": 166562416.0, + "step": 4239 + }, + { + "epoch": 0.5393715812237628, + "grad_norm": 1.1684801578521729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4108, + "mean_token_accuracy": 0.8583484888076782, + "num_tokens": 166599543.0, + "step": 4240 + }, + { + "epoch": 0.5394987915023534, + "grad_norm": 1.1859928369522095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.865280270576477, + "num_tokens": 166635441.0, + "step": 4241 + }, + { + "epoch": 0.5396260017809439, + "grad_norm": 1.0536986589431763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8842283487319946, + "num_tokens": 166672959.0, + "step": 4242 + }, + { + "epoch": 0.5397532120595344, + "grad_norm": 1.004611849784851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8855241537094116, + "num_tokens": 166712403.0, + "step": 4243 + }, + { + "epoch": 0.5398804223381249, + "grad_norm": 1.1260665655136108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.879539966583252, + "num_tokens": 166747468.0, + "step": 4244 + }, + { + "epoch": 0.5400076326167155, + "grad_norm": 1.0077967643737793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.876724123954773, + "num_tokens": 166789145.0, + "step": 4245 + }, + { + "epoch": 0.5401348428953059, + "grad_norm": 1.0745183229446411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8773666620254517, + "num_tokens": 166827019.0, + "step": 4246 + }, + { + "epoch": 0.5402620531738964, + "grad_norm": 1.0706062316894531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.886111319065094, + "num_tokens": 166865999.0, + "step": 4247 + }, + { + "epoch": 0.540389263452487, + "grad_norm": 1.0231837034225464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8719230890274048, + "num_tokens": 166908324.0, + "step": 4248 + }, + { + "epoch": 0.5405164737310775, + "grad_norm": 1.0206680297851562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8708606362342834, + "num_tokens": 166951606.0, + "step": 4249 + }, + { + "epoch": 0.540643684009668, + "grad_norm": 0.9343704581260681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8891216516494751, + "num_tokens": 166992183.0, + "step": 4250 + }, + { + "epoch": 0.5407708942882585, + "grad_norm": 1.0580544471740723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8677664995193481, + "num_tokens": 167030711.0, + "step": 4251 + }, + { + "epoch": 0.540898104566849, + "grad_norm": 1.0285204648971558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8779568672180176, + "num_tokens": 167066873.0, + "step": 4252 + }, + { + "epoch": 0.5410253148454395, + "grad_norm": 1.0448311567306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.8738694787025452, + "num_tokens": 167106683.0, + "step": 4253 + }, + { + "epoch": 0.54115252512403, + "grad_norm": 1.0563172101974487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8987250924110413, + "num_tokens": 167138240.0, + "step": 4254 + }, + { + "epoch": 0.5412797354026205, + "grad_norm": 1.0431780815124512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8757604956626892, + "num_tokens": 167181824.0, + "step": 4255 + }, + { + "epoch": 0.5414069456812111, + "grad_norm": 1.0713320970535278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3965, + "mean_token_accuracy": 0.8661377429962158, + "num_tokens": 167218854.0, + "step": 4256 + }, + { + "epoch": 0.5415341559598016, + "grad_norm": 1.0550099611282349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.8739110231399536, + "num_tokens": 167258742.0, + "step": 4257 + }, + { + "epoch": 0.5416613662383921, + "grad_norm": 1.0664671659469604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.8713992834091187, + "num_tokens": 167298521.0, + "step": 4258 + }, + { + "epoch": 0.5417885765169825, + "grad_norm": 1.0804873704910278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8779115676879883, + "num_tokens": 167333335.0, + "step": 4259 + }, + { + "epoch": 0.5419157867955731, + "grad_norm": 0.9813128709793091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.89365154504776, + "num_tokens": 167374704.0, + "step": 4260 + }, + { + "epoch": 0.5420429970741636, + "grad_norm": 1.1372662782669067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.8589941263198853, + "num_tokens": 167415933.0, + "step": 4261 + }, + { + "epoch": 0.5421702073527541, + "grad_norm": 1.0826661586761475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8710577487945557, + "num_tokens": 167454891.0, + "step": 4262 + }, + { + "epoch": 0.5422974176313446, + "grad_norm": 1.0678828954696655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8700882196426392, + "num_tokens": 167494660.0, + "step": 4263 + }, + { + "epoch": 0.5424246279099352, + "grad_norm": 0.9899972081184387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8740313649177551, + "num_tokens": 167541878.0, + "step": 4264 + }, + { + "epoch": 0.5425518381885256, + "grad_norm": 1.0771526098251343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.881994903087616, + "num_tokens": 167578790.0, + "step": 4265 + }, + { + "epoch": 0.5426790484671161, + "grad_norm": 1.0557546615600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8800301551818848, + "num_tokens": 167615938.0, + "step": 4266 + }, + { + "epoch": 0.5428062587457066, + "grad_norm": 1.1726880073547363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8758686780929565, + "num_tokens": 167646912.0, + "step": 4267 + }, + { + "epoch": 0.5429334690242972, + "grad_norm": 1.08209228515625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4041, + "mean_token_accuracy": 0.8644322156906128, + "num_tokens": 167687207.0, + "step": 4268 + }, + { + "epoch": 0.5430606793028877, + "grad_norm": 0.971935510635376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8856093883514404, + "num_tokens": 167723519.0, + "step": 4269 + }, + { + "epoch": 0.5431878895814782, + "grad_norm": 1.0758765935897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.8678411245346069, + "num_tokens": 167760664.0, + "step": 4270 + }, + { + "epoch": 0.5433150998600687, + "grad_norm": 0.9305813908576965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8910753726959229, + "num_tokens": 167801815.0, + "step": 4271 + }, + { + "epoch": 0.5434423101386592, + "grad_norm": 1.0117437839508057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8905619382858276, + "num_tokens": 167839846.0, + "step": 4272 + }, + { + "epoch": 0.5435695204172497, + "grad_norm": 0.990564227104187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.87102210521698, + "num_tokens": 167881291.0, + "step": 4273 + }, + { + "epoch": 0.5436967306958402, + "grad_norm": 1.0836888551712036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8709031939506531, + "num_tokens": 167915716.0, + "step": 4274 + }, + { + "epoch": 0.5438239409744308, + "grad_norm": 1.1333237886428833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8822697401046753, + "num_tokens": 167950249.0, + "step": 4275 + }, + { + "epoch": 0.5439511512530213, + "grad_norm": 1.056804895401001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8697738647460938, + "num_tokens": 167996360.0, + "step": 4276 + }, + { + "epoch": 0.5440783615316117, + "grad_norm": 0.9927595257759094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8841837644577026, + "num_tokens": 168041978.0, + "step": 4277 + }, + { + "epoch": 0.5442055718102022, + "grad_norm": 1.1179492473602295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8660136461257935, + "num_tokens": 168084880.0, + "step": 4278 + }, + { + "epoch": 0.5443327820887928, + "grad_norm": 1.095889687538147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8771108388900757, + "num_tokens": 168118317.0, + "step": 4279 + }, + { + "epoch": 0.5444599923673833, + "grad_norm": 1.056602954864502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8798176646232605, + "num_tokens": 168152689.0, + "step": 4280 + }, + { + "epoch": 0.5445872026459738, + "grad_norm": 1.0677995681762695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8782010078430176, + "num_tokens": 168187273.0, + "step": 4281 + }, + { + "epoch": 0.5447144129245644, + "grad_norm": 1.0354665517807007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8746741414070129, + "num_tokens": 168227223.0, + "step": 4282 + }, + { + "epoch": 0.5448416232031548, + "grad_norm": 1.160165548324585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8624837398529053, + "num_tokens": 168264140.0, + "step": 4283 + }, + { + "epoch": 0.5449688334817453, + "grad_norm": 1.0828869342803955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4583, + "mean_token_accuracy": 0.8450120091438293, + "num_tokens": 168307827.0, + "step": 4284 + }, + { + "epoch": 0.5450960437603358, + "grad_norm": 1.0765641927719116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8652563095092773, + "num_tokens": 168346692.0, + "step": 4285 + }, + { + "epoch": 0.5452232540389264, + "grad_norm": 0.9912441372871399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8967179656028748, + "num_tokens": 168380321.0, + "step": 4286 + }, + { + "epoch": 0.5453504643175169, + "grad_norm": 1.0268689393997192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8791935443878174, + "num_tokens": 168416661.0, + "step": 4287 + }, + { + "epoch": 0.5454776745961074, + "grad_norm": 1.0646693706512451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8891347646713257, + "num_tokens": 168451203.0, + "step": 4288 + }, + { + "epoch": 0.5456048848746978, + "grad_norm": 0.9932002425193787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8754464983940125, + "num_tokens": 168492907.0, + "step": 4289 + }, + { + "epoch": 0.5457320951532884, + "grad_norm": 1.0853173732757568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8729967474937439, + "num_tokens": 168527053.0, + "step": 4290 + }, + { + "epoch": 0.5458593054318789, + "grad_norm": 1.0248409509658813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8722010850906372, + "num_tokens": 168565711.0, + "step": 4291 + }, + { + "epoch": 0.5459865157104694, + "grad_norm": 1.1289634704589844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8715721368789673, + "num_tokens": 168601932.0, + "step": 4292 + }, + { + "epoch": 0.5461137259890599, + "grad_norm": 1.0536713600158691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8664578199386597, + "num_tokens": 168643436.0, + "step": 4293 + }, + { + "epoch": 0.5462409362676505, + "grad_norm": 1.1007304191589355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4169, + "mean_token_accuracy": 0.8575727343559265, + "num_tokens": 168688651.0, + "step": 4294 + }, + { + "epoch": 0.5463681465462409, + "grad_norm": 1.0570727586746216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4823, + "mean_token_accuracy": 0.8349651098251343, + "num_tokens": 168737230.0, + "step": 4295 + }, + { + "epoch": 0.5464953568248314, + "grad_norm": 1.0111020803451538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8942326307296753, + "num_tokens": 168778634.0, + "step": 4296 + }, + { + "epoch": 0.5466225671034219, + "grad_norm": 1.0847561359405518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8741511106491089, + "num_tokens": 168814928.0, + "step": 4297 + }, + { + "epoch": 0.5467497773820125, + "grad_norm": 1.1767579317092896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8828562498092651, + "num_tokens": 168847953.0, + "step": 4298 + }, + { + "epoch": 0.546876987660603, + "grad_norm": 1.1025630235671997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8702408075332642, + "num_tokens": 168889286.0, + "step": 4299 + }, + { + "epoch": 0.5470041979391935, + "grad_norm": 0.9169818162918091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8832763433456421, + "num_tokens": 168933083.0, + "step": 4300 + }, + { + "epoch": 0.5471314082177839, + "grad_norm": 1.0122437477111816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8707137107849121, + "num_tokens": 168970077.0, + "step": 4301 + }, + { + "epoch": 0.5472586184963745, + "grad_norm": 1.045817494392395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8701276779174805, + "num_tokens": 169011397.0, + "step": 4302 + }, + { + "epoch": 0.547385828774965, + "grad_norm": 1.0699357986450195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8767004013061523, + "num_tokens": 169052519.0, + "step": 4303 + }, + { + "epoch": 0.5475130390535555, + "grad_norm": 1.1340222358703613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8636602759361267, + "num_tokens": 169091533.0, + "step": 4304 + }, + { + "epoch": 0.5476402493321461, + "grad_norm": 1.0485631227493286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8809443712234497, + "num_tokens": 169127521.0, + "step": 4305 + }, + { + "epoch": 0.5477674596107366, + "grad_norm": 0.9245410561561584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8789846301078796, + "num_tokens": 169171710.0, + "step": 4306 + }, + { + "epoch": 0.5478946698893271, + "grad_norm": 1.1420916318893433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3871, + "mean_token_accuracy": 0.8650645017623901, + "num_tokens": 169208617.0, + "step": 4307 + }, + { + "epoch": 0.5480218801679175, + "grad_norm": 0.9059341549873352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8772310018539429, + "num_tokens": 169252150.0, + "step": 4308 + }, + { + "epoch": 0.5481490904465081, + "grad_norm": 1.0368919372558594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8774216175079346, + "num_tokens": 169290763.0, + "step": 4309 + }, + { + "epoch": 0.5482763007250986, + "grad_norm": 1.0850857496261597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8706574440002441, + "num_tokens": 169327787.0, + "step": 4310 + }, + { + "epoch": 0.5484035110036891, + "grad_norm": 1.1366180181503296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8732024431228638, + "num_tokens": 169363659.0, + "step": 4311 + }, + { + "epoch": 0.5485307212822796, + "grad_norm": 1.0531679391860962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8839407563209534, + "num_tokens": 169402626.0, + "step": 4312 + }, + { + "epoch": 0.5486579315608702, + "grad_norm": 0.967432975769043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8744876384735107, + "num_tokens": 169444835.0, + "step": 4313 + }, + { + "epoch": 0.5487851418394606, + "grad_norm": 0.9999149441719055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8763755559921265, + "num_tokens": 169484921.0, + "step": 4314 + }, + { + "epoch": 0.5489123521180511, + "grad_norm": 1.0795483589172363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8893076181411743, + "num_tokens": 169523670.0, + "step": 4315 + }, + { + "epoch": 0.5490395623966416, + "grad_norm": 1.1351886987686157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8735913634300232, + "num_tokens": 169562389.0, + "step": 4316 + }, + { + "epoch": 0.5491667726752322, + "grad_norm": 0.9571134448051453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8891308307647705, + "num_tokens": 169598995.0, + "step": 4317 + }, + { + "epoch": 0.5492939829538227, + "grad_norm": 0.9576154351234436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8717148303985596, + "num_tokens": 169648387.0, + "step": 4318 + }, + { + "epoch": 0.5494211932324132, + "grad_norm": 1.067339539527893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8750061988830566, + "num_tokens": 169690737.0, + "step": 4319 + }, + { + "epoch": 0.5495484035110036, + "grad_norm": 1.0962365865707397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8710626363754272, + "num_tokens": 169726382.0, + "step": 4320 + }, + { + "epoch": 0.5496756137895942, + "grad_norm": 1.0029034614562988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8859432339668274, + "num_tokens": 169764766.0, + "step": 4321 + }, + { + "epoch": 0.5498028240681847, + "grad_norm": 1.062135934829712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8644413948059082, + "num_tokens": 169812302.0, + "step": 4322 + }, + { + "epoch": 0.5499300343467752, + "grad_norm": 0.9523464441299438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8742947578430176, + "num_tokens": 169857751.0, + "step": 4323 + }, + { + "epoch": 0.5500572446253658, + "grad_norm": 0.9328554272651672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.890156626701355, + "num_tokens": 169898028.0, + "step": 4324 + }, + { + "epoch": 0.5501844549039563, + "grad_norm": 1.0098557472229004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8927861452102661, + "num_tokens": 169933532.0, + "step": 4325 + }, + { + "epoch": 0.5503116651825467, + "grad_norm": 1.0593007802963257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.872607946395874, + "num_tokens": 169973541.0, + "step": 4326 + }, + { + "epoch": 0.5504388754611372, + "grad_norm": 1.1751209497451782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8772350549697876, + "num_tokens": 170007439.0, + "step": 4327 + }, + { + "epoch": 0.5505660857397278, + "grad_norm": 1.0580636262893677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.875702440738678, + "num_tokens": 170044009.0, + "step": 4328 + }, + { + "epoch": 0.5506932960183183, + "grad_norm": 1.0465837717056274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8740284442901611, + "num_tokens": 170080334.0, + "step": 4329 + }, + { + "epoch": 0.5508205062969088, + "grad_norm": 0.9783797264099121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8908141851425171, + "num_tokens": 170118410.0, + "step": 4330 + }, + { + "epoch": 0.5509477165754993, + "grad_norm": 1.0114381313323975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8746451735496521, + "num_tokens": 170156505.0, + "step": 4331 + }, + { + "epoch": 0.5510749268540898, + "grad_norm": 1.102695345878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4056, + "mean_token_accuracy": 0.8622036576271057, + "num_tokens": 170195114.0, + "step": 4332 + }, + { + "epoch": 0.5512021371326803, + "grad_norm": 1.0249385833740234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.43, + "mean_token_accuracy": 0.8566074967384338, + "num_tokens": 170239307.0, + "step": 4333 + }, + { + "epoch": 0.5513293474112708, + "grad_norm": 0.9450263381004333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8906896710395813, + "num_tokens": 170279775.0, + "step": 4334 + }, + { + "epoch": 0.5514565576898613, + "grad_norm": 1.1215416193008423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8739053010940552, + "num_tokens": 170314014.0, + "step": 4335 + }, + { + "epoch": 0.5515837679684519, + "grad_norm": 1.008055567741394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.872331976890564, + "num_tokens": 170354330.0, + "step": 4336 + }, + { + "epoch": 0.5517109782470424, + "grad_norm": 1.0634572505950928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8713446259498596, + "num_tokens": 170394892.0, + "step": 4337 + }, + { + "epoch": 0.5518381885256328, + "grad_norm": 0.9832196235656738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.881132960319519, + "num_tokens": 170435320.0, + "step": 4338 + }, + { + "epoch": 0.5519653988042234, + "grad_norm": 1.047996997833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.869583249092102, + "num_tokens": 170475474.0, + "step": 4339 + }, + { + "epoch": 0.5520926090828139, + "grad_norm": 1.0678631067276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8890889883041382, + "num_tokens": 170513013.0, + "step": 4340 + }, + { + "epoch": 0.5522198193614044, + "grad_norm": 1.031261682510376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8830394744873047, + "num_tokens": 170549019.0, + "step": 4341 + }, + { + "epoch": 0.5523470296399949, + "grad_norm": 0.9727739095687866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8751765489578247, + "num_tokens": 170596244.0, + "step": 4342 + }, + { + "epoch": 0.5524742399185855, + "grad_norm": 1.182991623878479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8773400783538818, + "num_tokens": 170626945.0, + "step": 4343 + }, + { + "epoch": 0.5526014501971759, + "grad_norm": 1.1868988275527954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8775070905685425, + "num_tokens": 170661769.0, + "step": 4344 + }, + { + "epoch": 0.5527286604757664, + "grad_norm": 0.9788309335708618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8823903799057007, + "num_tokens": 170710576.0, + "step": 4345 + }, + { + "epoch": 0.5528558707543569, + "grad_norm": 1.0798957347869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4009, + "mean_token_accuracy": 0.86163330078125, + "num_tokens": 170755987.0, + "step": 4346 + }, + { + "epoch": 0.5529830810329475, + "grad_norm": 1.1344300508499146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3716, + "mean_token_accuracy": 0.8674697875976562, + "num_tokens": 170789670.0, + "step": 4347 + }, + { + "epoch": 0.553110291311538, + "grad_norm": 0.9820595979690552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8781209588050842, + "num_tokens": 170830225.0, + "step": 4348 + }, + { + "epoch": 0.5532375015901285, + "grad_norm": 0.9767037630081177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8698614835739136, + "num_tokens": 170873043.0, + "step": 4349 + }, + { + "epoch": 0.5533647118687189, + "grad_norm": 0.990315318107605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8849719762802124, + "num_tokens": 170914847.0, + "step": 4350 + }, + { + "epoch": 0.5534919221473095, + "grad_norm": 1.015921950340271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8746486902236938, + "num_tokens": 170955380.0, + "step": 4351 + }, + { + "epoch": 0.5536191324259, + "grad_norm": 1.0512845516204834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3711, + "mean_token_accuracy": 0.8708157539367676, + "num_tokens": 170996358.0, + "step": 4352 + }, + { + "epoch": 0.5537463427044905, + "grad_norm": 1.048940658569336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8808637261390686, + "num_tokens": 171034856.0, + "step": 4353 + }, + { + "epoch": 0.553873552983081, + "grad_norm": 0.9396262168884277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8789318799972534, + "num_tokens": 171076644.0, + "step": 4354 + }, + { + "epoch": 0.5540007632616716, + "grad_norm": 1.1390284299850464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3897, + "mean_token_accuracy": 0.8639508485794067, + "num_tokens": 171115257.0, + "step": 4355 + }, + { + "epoch": 0.554127973540262, + "grad_norm": 1.0349518060684204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8764727115631104, + "num_tokens": 171153480.0, + "step": 4356 + }, + { + "epoch": 0.5542551838188525, + "grad_norm": 0.9696623086929321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8811150789260864, + "num_tokens": 171195937.0, + "step": 4357 + }, + { + "epoch": 0.554382394097443, + "grad_norm": 1.286257028579712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.444, + "mean_token_accuracy": 0.8538727760314941, + "num_tokens": 171232929.0, + "step": 4358 + }, + { + "epoch": 0.5545096043760336, + "grad_norm": 1.0235202312469482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8777577877044678, + "num_tokens": 171272957.0, + "step": 4359 + }, + { + "epoch": 0.5546368146546241, + "grad_norm": 0.9692085981369019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8701769709587097, + "num_tokens": 171316554.0, + "step": 4360 + }, + { + "epoch": 0.5547640249332146, + "grad_norm": 1.0030268430709839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8805564641952515, + "num_tokens": 171354223.0, + "step": 4361 + }, + { + "epoch": 0.5548912352118052, + "grad_norm": 1.0853990316390991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8708529472351074, + "num_tokens": 171389282.0, + "step": 4362 + }, + { + "epoch": 0.5550184454903956, + "grad_norm": 1.169060468673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8660809993743896, + "num_tokens": 171426302.0, + "step": 4363 + }, + { + "epoch": 0.5551456557689861, + "grad_norm": 1.02100670337677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8848903179168701, + "num_tokens": 171463654.0, + "step": 4364 + }, + { + "epoch": 0.5552728660475766, + "grad_norm": 1.2204571962356567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4068, + "mean_token_accuracy": 0.8600932359695435, + "num_tokens": 171502500.0, + "step": 4365 + }, + { + "epoch": 0.5554000763261672, + "grad_norm": 0.9934377074241638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8743287324905396, + "num_tokens": 171545088.0, + "step": 4366 + }, + { + "epoch": 0.5555272866047577, + "grad_norm": 1.046343207359314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.872459888458252, + "num_tokens": 171582668.0, + "step": 4367 + }, + { + "epoch": 0.5556544968833482, + "grad_norm": 1.1390503644943237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8657625913619995, + "num_tokens": 171615118.0, + "step": 4368 + }, + { + "epoch": 0.5557817071619386, + "grad_norm": 1.2219938039779663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8745050430297852, + "num_tokens": 171649238.0, + "step": 4369 + }, + { + "epoch": 0.5559089174405292, + "grad_norm": 1.109114170074463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8729672431945801, + "num_tokens": 171686644.0, + "step": 4370 + }, + { + "epoch": 0.5560361277191197, + "grad_norm": 0.9559135437011719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8724263906478882, + "num_tokens": 171728882.0, + "step": 4371 + }, + { + "epoch": 0.5561633379977102, + "grad_norm": 1.1107381582260132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3933, + "mean_token_accuracy": 0.8618423938751221, + "num_tokens": 171766422.0, + "step": 4372 + }, + { + "epoch": 0.5562905482763008, + "grad_norm": 1.1734484434127808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.877598762512207, + "num_tokens": 171804499.0, + "step": 4373 + }, + { + "epoch": 0.5564177585548913, + "grad_norm": 1.0902421474456787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8678964972496033, + "num_tokens": 171844763.0, + "step": 4374 + }, + { + "epoch": 0.5565449688334817, + "grad_norm": 1.019520878791809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8872833847999573, + "num_tokens": 171880264.0, + "step": 4375 + }, + { + "epoch": 0.5566721791120722, + "grad_norm": 1.0284303426742554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8806675672531128, + "num_tokens": 171919192.0, + "step": 4376 + }, + { + "epoch": 0.5567993893906628, + "grad_norm": 1.0382850170135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.873019278049469, + "num_tokens": 171960847.0, + "step": 4377 + }, + { + "epoch": 0.5569265996692533, + "grad_norm": 1.016371250152588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8730048537254333, + "num_tokens": 172005105.0, + "step": 4378 + }, + { + "epoch": 0.5570538099478438, + "grad_norm": 1.1593976020812988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8731904029846191, + "num_tokens": 172041203.0, + "step": 4379 + }, + { + "epoch": 0.5571810202264343, + "grad_norm": 1.0965179204940796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8817252516746521, + "num_tokens": 172077512.0, + "step": 4380 + }, + { + "epoch": 0.5573082305050248, + "grad_norm": 1.1629998683929443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.862975001335144, + "num_tokens": 172111523.0, + "step": 4381 + }, + { + "epoch": 0.5574354407836153, + "grad_norm": 1.0437757968902588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8731577396392822, + "num_tokens": 172149432.0, + "step": 4382 + }, + { + "epoch": 0.5575626510622058, + "grad_norm": 0.9639756083488464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8705059289932251, + "num_tokens": 172192357.0, + "step": 4383 + }, + { + "epoch": 0.5576898613407963, + "grad_norm": 0.9686245918273926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8901237845420837, + "num_tokens": 172229996.0, + "step": 4384 + }, + { + "epoch": 0.5578170716193869, + "grad_norm": 1.033238410949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8755550980567932, + "num_tokens": 172266470.0, + "step": 4385 + }, + { + "epoch": 0.5579442818979774, + "grad_norm": 1.061605453491211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8794630765914917, + "num_tokens": 172304956.0, + "step": 4386 + }, + { + "epoch": 0.5580714921765678, + "grad_norm": 0.9905133843421936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8797327876091003, + "num_tokens": 172344718.0, + "step": 4387 + }, + { + "epoch": 0.5581987024551583, + "grad_norm": 1.0099570751190186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8749895095825195, + "num_tokens": 172384297.0, + "step": 4388 + }, + { + "epoch": 0.5583259127337489, + "grad_norm": 0.9595457315444946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8825322389602661, + "num_tokens": 172427987.0, + "step": 4389 + }, + { + "epoch": 0.5584531230123394, + "grad_norm": 0.9381768107414246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8829380869865417, + "num_tokens": 172468648.0, + "step": 4390 + }, + { + "epoch": 0.5585803332909299, + "grad_norm": 0.9546852111816406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8692501187324524, + "num_tokens": 172515919.0, + "step": 4391 + }, + { + "epoch": 0.5587075435695205, + "grad_norm": 0.9976559281349182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8778269290924072, + "num_tokens": 172557323.0, + "step": 4392 + }, + { + "epoch": 0.5588347538481109, + "grad_norm": 1.1458173990249634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.8609850406646729, + "num_tokens": 172596125.0, + "step": 4393 + }, + { + "epoch": 0.5589619641267014, + "grad_norm": 1.0481853485107422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8811526298522949, + "num_tokens": 172634979.0, + "step": 4394 + }, + { + "epoch": 0.5590891744052919, + "grad_norm": 0.9553678631782532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8945270776748657, + "num_tokens": 172673688.0, + "step": 4395 + }, + { + "epoch": 0.5592163846838825, + "grad_norm": 1.083943486213684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8819208145141602, + "num_tokens": 172708335.0, + "step": 4396 + }, + { + "epoch": 0.559343594962473, + "grad_norm": 0.9528375864028931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8736493587493896, + "num_tokens": 172753263.0, + "step": 4397 + }, + { + "epoch": 0.5594708052410635, + "grad_norm": 1.103334903717041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8689359426498413, + "num_tokens": 172789831.0, + "step": 4398 + }, + { + "epoch": 0.5595980155196539, + "grad_norm": 1.0026971101760864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8777592778205872, + "num_tokens": 172831650.0, + "step": 4399 + }, + { + "epoch": 0.5597252257982445, + "grad_norm": 0.9695901274681091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8880674242973328, + "num_tokens": 172868064.0, + "step": 4400 + }, + { + "epoch": 0.559852436076835, + "grad_norm": 1.1288217306137085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8637652397155762, + "num_tokens": 172905228.0, + "step": 4401 + }, + { + "epoch": 0.5599796463554255, + "grad_norm": 1.1334856748580933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8810703754425049, + "num_tokens": 172935321.0, + "step": 4402 + }, + { + "epoch": 0.560106856634016, + "grad_norm": 0.9188747406005859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8798372745513916, + "num_tokens": 172982320.0, + "step": 4403 + }, + { + "epoch": 0.5602340669126066, + "grad_norm": 1.1159569025039673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8792580366134644, + "num_tokens": 173020757.0, + "step": 4404 + }, + { + "epoch": 0.560361277191197, + "grad_norm": 1.1436591148376465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8612867593765259, + "num_tokens": 173061147.0, + "step": 4405 + }, + { + "epoch": 0.5604884874697875, + "grad_norm": 0.9972659945487976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8699493408203125, + "num_tokens": 173102657.0, + "step": 4406 + }, + { + "epoch": 0.560615697748378, + "grad_norm": 1.0346615314483643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8704503774642944, + "num_tokens": 173140971.0, + "step": 4407 + }, + { + "epoch": 0.5607429080269686, + "grad_norm": 0.9442002177238464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.880885660648346, + "num_tokens": 173184969.0, + "step": 4408 + }, + { + "epoch": 0.5608701183055591, + "grad_norm": 1.0388555526733398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8821545839309692, + "num_tokens": 173222017.0, + "step": 4409 + }, + { + "epoch": 0.5609973285841496, + "grad_norm": 1.137734055519104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.864368736743927, + "num_tokens": 173260823.0, + "step": 4410 + }, + { + "epoch": 0.5611245388627402, + "grad_norm": 1.0667527914047241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4023, + "mean_token_accuracy": 0.8607637882232666, + "num_tokens": 173299843.0, + "step": 4411 + }, + { + "epoch": 0.5612517491413306, + "grad_norm": 0.9961104989051819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8743923306465149, + "num_tokens": 173342783.0, + "step": 4412 + }, + { + "epoch": 0.5613789594199211, + "grad_norm": 0.9788805246353149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8744771480560303, + "num_tokens": 173385600.0, + "step": 4413 + }, + { + "epoch": 0.5615061696985116, + "grad_norm": 1.074622631072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8774257302284241, + "num_tokens": 173422131.0, + "step": 4414 + }, + { + "epoch": 0.5616333799771022, + "grad_norm": 0.9969508051872253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8589490056037903, + "num_tokens": 173466677.0, + "step": 4415 + }, + { + "epoch": 0.5617605902556927, + "grad_norm": 0.9762851595878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8804171085357666, + "num_tokens": 173507634.0, + "step": 4416 + }, + { + "epoch": 0.5618878005342832, + "grad_norm": 1.149290919303894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.406, + "mean_token_accuracy": 0.8576909303665161, + "num_tokens": 173542807.0, + "step": 4417 + }, + { + "epoch": 0.5620150108128736, + "grad_norm": 0.957902729511261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8814859986305237, + "num_tokens": 173583041.0, + "step": 4418 + }, + { + "epoch": 0.5621422210914642, + "grad_norm": 0.933245837688446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8766568899154663, + "num_tokens": 173624199.0, + "step": 4419 + }, + { + "epoch": 0.5622694313700547, + "grad_norm": 1.0250210762023926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8830819129943848, + "num_tokens": 173659578.0, + "step": 4420 + }, + { + "epoch": 0.5623966416486452, + "grad_norm": 1.0720127820968628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3844, + "mean_token_accuracy": 0.8720994591712952, + "num_tokens": 173701259.0, + "step": 4421 + }, + { + "epoch": 0.5625238519272358, + "grad_norm": 0.9521536231040955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8758559823036194, + "num_tokens": 173745852.0, + "step": 4422 + }, + { + "epoch": 0.5626510622058263, + "grad_norm": 1.046739935874939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8822233080863953, + "num_tokens": 173781839.0, + "step": 4423 + }, + { + "epoch": 0.5627782724844167, + "grad_norm": 0.9766052961349487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8674117922782898, + "num_tokens": 173827682.0, + "step": 4424 + }, + { + "epoch": 0.5629054827630072, + "grad_norm": 1.064777135848999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.880778968334198, + "num_tokens": 173864140.0, + "step": 4425 + }, + { + "epoch": 0.5630326930415978, + "grad_norm": 1.0359127521514893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8769932389259338, + "num_tokens": 173901154.0, + "step": 4426 + }, + { + "epoch": 0.5631599033201883, + "grad_norm": 0.9587491750717163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.887657642364502, + "num_tokens": 173940187.0, + "step": 4427 + }, + { + "epoch": 0.5632871135987788, + "grad_norm": 0.9943271279335022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8785786628723145, + "num_tokens": 173984820.0, + "step": 4428 + }, + { + "epoch": 0.5634143238773693, + "grad_norm": 0.9910617470741272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.870158851146698, + "num_tokens": 174025566.0, + "step": 4429 + }, + { + "epoch": 0.5635415341559598, + "grad_norm": 1.1272107362747192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8729654550552368, + "num_tokens": 174062158.0, + "step": 4430 + }, + { + "epoch": 0.5636687444345503, + "grad_norm": 1.117752194404602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8755718469619751, + "num_tokens": 174098129.0, + "step": 4431 + }, + { + "epoch": 0.5637959547131408, + "grad_norm": 1.0732290744781494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8683212995529175, + "num_tokens": 174134570.0, + "step": 4432 + }, + { + "epoch": 0.5639231649917313, + "grad_norm": 1.0751739740371704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8843559622764587, + "num_tokens": 174168579.0, + "step": 4433 + }, + { + "epoch": 0.5640503752703219, + "grad_norm": 0.9524891972541809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8786708116531372, + "num_tokens": 174211913.0, + "step": 4434 + }, + { + "epoch": 0.5641775855489124, + "grad_norm": 1.0338184833526611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8761789798736572, + "num_tokens": 174249614.0, + "step": 4435 + }, + { + "epoch": 0.5643047958275028, + "grad_norm": 1.0629521608352661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8783544301986694, + "num_tokens": 174283635.0, + "step": 4436 + }, + { + "epoch": 0.5644320061060933, + "grad_norm": 1.1682722568511963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8736668825149536, + "num_tokens": 174319179.0, + "step": 4437 + }, + { + "epoch": 0.5645592163846839, + "grad_norm": 0.9504410624504089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8916937708854675, + "num_tokens": 174359348.0, + "step": 4438 + }, + { + "epoch": 0.5646864266632744, + "grad_norm": 1.0539865493774414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8796894550323486, + "num_tokens": 174394007.0, + "step": 4439 + }, + { + "epoch": 0.5648136369418649, + "grad_norm": 0.9885619282722473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8742877840995789, + "num_tokens": 174436171.0, + "step": 4440 + }, + { + "epoch": 0.5649408472204555, + "grad_norm": 1.0961453914642334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3913, + "mean_token_accuracy": 0.8667712211608887, + "num_tokens": 174478313.0, + "step": 4441 + }, + { + "epoch": 0.5650680574990459, + "grad_norm": 0.9986190795898438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8764845728874207, + "num_tokens": 174519507.0, + "step": 4442 + }, + { + "epoch": 0.5651952677776364, + "grad_norm": 1.0478931665420532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8768702745437622, + "num_tokens": 174555617.0, + "step": 4443 + }, + { + "epoch": 0.5653224780562269, + "grad_norm": 1.212037444114685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8673778772354126, + "num_tokens": 174591069.0, + "step": 4444 + }, + { + "epoch": 0.5654496883348175, + "grad_norm": 0.9681497812271118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.883246898651123, + "num_tokens": 174633706.0, + "step": 4445 + }, + { + "epoch": 0.565576898613408, + "grad_norm": 1.1346702575683594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8674421310424805, + "num_tokens": 174671902.0, + "step": 4446 + }, + { + "epoch": 0.5657041088919985, + "grad_norm": 0.9701933264732361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8752012252807617, + "num_tokens": 174716737.0, + "step": 4447 + }, + { + "epoch": 0.5658313191705889, + "grad_norm": 1.1430789232254028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8692196011543274, + "num_tokens": 174748152.0, + "step": 4448 + }, + { + "epoch": 0.5659585294491795, + "grad_norm": 1.0244146585464478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8825793266296387, + "num_tokens": 174789952.0, + "step": 4449 + }, + { + "epoch": 0.56608573972777, + "grad_norm": 1.0622442960739136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4094, + "mean_token_accuracy": 0.8592398166656494, + "num_tokens": 174829280.0, + "step": 4450 + }, + { + "epoch": 0.5662129500063605, + "grad_norm": 1.132206678390503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8793189525604248, + "num_tokens": 174858035.0, + "step": 4451 + }, + { + "epoch": 0.566340160284951, + "grad_norm": 0.9955687522888184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8914843797683716, + "num_tokens": 174896062.0, + "step": 4452 + }, + { + "epoch": 0.5664673705635416, + "grad_norm": 1.0462764501571655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8770844340324402, + "num_tokens": 174934097.0, + "step": 4453 + }, + { + "epoch": 0.566594580842132, + "grad_norm": 1.0514496564865112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8860616683959961, + "num_tokens": 174969452.0, + "step": 4454 + }, + { + "epoch": 0.5667217911207225, + "grad_norm": 0.9568519592285156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8921953439712524, + "num_tokens": 175012376.0, + "step": 4455 + }, + { + "epoch": 0.566849001399313, + "grad_norm": 1.0177028179168701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8666326999664307, + "num_tokens": 175053327.0, + "step": 4456 + }, + { + "epoch": 0.5669762116779036, + "grad_norm": 0.9890257716178894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8800312280654907, + "num_tokens": 175093760.0, + "step": 4457 + }, + { + "epoch": 0.5671034219564941, + "grad_norm": 1.0643397569656372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8712295293807983, + "num_tokens": 175130081.0, + "step": 4458 + }, + { + "epoch": 0.5672306322350846, + "grad_norm": 0.9963485598564148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8682242631912231, + "num_tokens": 175173462.0, + "step": 4459 + }, + { + "epoch": 0.5673578425136752, + "grad_norm": 0.9485313296318054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8973851203918457, + "num_tokens": 175210642.0, + "step": 4460 + }, + { + "epoch": 0.5674850527922656, + "grad_norm": 0.9583655595779419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8704361319541931, + "num_tokens": 175256325.0, + "step": 4461 + }, + { + "epoch": 0.5676122630708561, + "grad_norm": 1.106812834739685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.880211591720581, + "num_tokens": 175293037.0, + "step": 4462 + }, + { + "epoch": 0.5677394733494466, + "grad_norm": 1.00717294216156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8736032247543335, + "num_tokens": 175335849.0, + "step": 4463 + }, + { + "epoch": 0.5678666836280372, + "grad_norm": 1.0581287145614624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8809167146682739, + "num_tokens": 175375331.0, + "step": 4464 + }, + { + "epoch": 0.5679938939066277, + "grad_norm": 1.1838572025299072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8727792501449585, + "num_tokens": 175408268.0, + "step": 4465 + }, + { + "epoch": 0.5681211041852182, + "grad_norm": 0.996867299079895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8912261128425598, + "num_tokens": 175446501.0, + "step": 4466 + }, + { + "epoch": 0.5682483144638086, + "grad_norm": 1.0807394981384277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3973, + "mean_token_accuracy": 0.8617271184921265, + "num_tokens": 175483963.0, + "step": 4467 + }, + { + "epoch": 0.5683755247423992, + "grad_norm": 0.9951916933059692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8746957778930664, + "num_tokens": 175524243.0, + "step": 4468 + }, + { + "epoch": 0.5685027350209897, + "grad_norm": 0.9290739893913269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8960921168327332, + "num_tokens": 175564258.0, + "step": 4469 + }, + { + "epoch": 0.5686299452995802, + "grad_norm": 1.0087822675704956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8721545338630676, + "num_tokens": 175609808.0, + "step": 4470 + }, + { + "epoch": 0.5687571555781707, + "grad_norm": 1.144218921661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8626153469085693, + "num_tokens": 175649793.0, + "step": 4471 + }, + { + "epoch": 0.5688843658567613, + "grad_norm": 1.032724142074585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8682919144630432, + "num_tokens": 175692279.0, + "step": 4472 + }, + { + "epoch": 0.5690115761353517, + "grad_norm": 1.0586798191070557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8772181272506714, + "num_tokens": 175731846.0, + "step": 4473 + }, + { + "epoch": 0.5691387864139422, + "grad_norm": 1.0920045375823975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8670530319213867, + "num_tokens": 175775114.0, + "step": 4474 + }, + { + "epoch": 0.5692659966925327, + "grad_norm": 1.0145983695983887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8790218830108643, + "num_tokens": 175815436.0, + "step": 4475 + }, + { + "epoch": 0.5693932069711233, + "grad_norm": 1.1683646440505981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8642886877059937, + "num_tokens": 175853985.0, + "step": 4476 + }, + { + "epoch": 0.5695204172497138, + "grad_norm": 1.0651623010635376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8682233691215515, + "num_tokens": 175891293.0, + "step": 4477 + }, + { + "epoch": 0.5696476275283043, + "grad_norm": 0.9887286424636841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.379, + "mean_token_accuracy": 0.8671478033065796, + "num_tokens": 175933533.0, + "step": 4478 + }, + { + "epoch": 0.5697748378068948, + "grad_norm": 1.1013662815093994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8696956634521484, + "num_tokens": 175970423.0, + "step": 4479 + }, + { + "epoch": 0.5699020480854853, + "grad_norm": 1.1452195644378662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4131, + "mean_token_accuracy": 0.8583062291145325, + "num_tokens": 176011939.0, + "step": 4480 + }, + { + "epoch": 0.5700292583640758, + "grad_norm": 1.073089838027954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4098, + "mean_token_accuracy": 0.8560528755187988, + "num_tokens": 176050525.0, + "step": 4481 + }, + { + "epoch": 0.5701564686426663, + "grad_norm": 1.1077920198440552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3899, + "mean_token_accuracy": 0.8675470352172852, + "num_tokens": 176088238.0, + "step": 4482 + }, + { + "epoch": 0.5702836789212569, + "grad_norm": 0.9767982363700867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8740346431732178, + "num_tokens": 176126364.0, + "step": 4483 + }, + { + "epoch": 0.5704108891998474, + "grad_norm": 1.1349084377288818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8789048790931702, + "num_tokens": 176160881.0, + "step": 4484 + }, + { + "epoch": 0.5705380994784378, + "grad_norm": 1.0186923742294312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8821144104003906, + "num_tokens": 176200620.0, + "step": 4485 + }, + { + "epoch": 0.5706653097570283, + "grad_norm": 0.9834560751914978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8806471824645996, + "num_tokens": 176244115.0, + "step": 4486 + }, + { + "epoch": 0.5707925200356189, + "grad_norm": 1.01089608669281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8731897473335266, + "num_tokens": 176283981.0, + "step": 4487 + }, + { + "epoch": 0.5709197303142094, + "grad_norm": 1.1521605253219604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8711404800415039, + "num_tokens": 176320749.0, + "step": 4488 + }, + { + "epoch": 0.5710469405927999, + "grad_norm": 1.0688457489013672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8874599933624268, + "num_tokens": 176353231.0, + "step": 4489 + }, + { + "epoch": 0.5711741508713905, + "grad_norm": 1.018040418624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8855931758880615, + "num_tokens": 176390188.0, + "step": 4490 + }, + { + "epoch": 0.5713013611499809, + "grad_norm": 1.0393097400665283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8834401369094849, + "num_tokens": 176430558.0, + "step": 4491 + }, + { + "epoch": 0.5714285714285714, + "grad_norm": 1.1269108057022095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8696932792663574, + "num_tokens": 176474142.0, + "step": 4492 + }, + { + "epoch": 0.5715557817071619, + "grad_norm": 1.0275131464004517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8810042142868042, + "num_tokens": 176513394.0, + "step": 4493 + }, + { + "epoch": 0.5716829919857525, + "grad_norm": 1.1686187982559204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8829139471054077, + "num_tokens": 176548648.0, + "step": 4494 + }, + { + "epoch": 0.571810202264343, + "grad_norm": 1.0405036211013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4104, + "mean_token_accuracy": 0.8582373857498169, + "num_tokens": 176591042.0, + "step": 4495 + }, + { + "epoch": 0.5719374125429335, + "grad_norm": 0.9409845471382141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8805180788040161, + "num_tokens": 176633745.0, + "step": 4496 + }, + { + "epoch": 0.5720646228215239, + "grad_norm": 0.9728876948356628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8825060725212097, + "num_tokens": 176673174.0, + "step": 4497 + }, + { + "epoch": 0.5721918331001145, + "grad_norm": 1.1352051496505737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8673432469367981, + "num_tokens": 176710593.0, + "step": 4498 + }, + { + "epoch": 0.572319043378705, + "grad_norm": 1.1165814399719238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8691215515136719, + "num_tokens": 176744733.0, + "step": 4499 + }, + { + "epoch": 0.5724462536572955, + "grad_norm": 1.1261457204818726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8711827397346497, + "num_tokens": 176782623.0, + "step": 4500 + }, + { + "epoch": 0.572573463935886, + "grad_norm": 0.9603667259216309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8761456608772278, + "num_tokens": 176825582.0, + "step": 4501 + }, + { + "epoch": 0.5727006742144766, + "grad_norm": 1.0570284128189087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8772056698799133, + "num_tokens": 176862908.0, + "step": 4502 + }, + { + "epoch": 0.572827884493067, + "grad_norm": 0.9706301093101501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.872947096824646, + "num_tokens": 176906231.0, + "step": 4503 + }, + { + "epoch": 0.5729550947716575, + "grad_norm": 1.0862504243850708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8974165916442871, + "num_tokens": 176940909.0, + "step": 4504 + }, + { + "epoch": 0.573082305050248, + "grad_norm": 0.9949549436569214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8802051544189453, + "num_tokens": 176980731.0, + "step": 4505 + }, + { + "epoch": 0.5732095153288386, + "grad_norm": 1.0899035930633545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8587512969970703, + "num_tokens": 177020693.0, + "step": 4506 + }, + { + "epoch": 0.5733367256074291, + "grad_norm": 1.008684515953064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8751428127288818, + "num_tokens": 177064272.0, + "step": 4507 + }, + { + "epoch": 0.5734639358860196, + "grad_norm": 1.0192044973373413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8754386305809021, + "num_tokens": 177105968.0, + "step": 4508 + }, + { + "epoch": 0.5735911461646102, + "grad_norm": 0.9420167803764343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.885809600353241, + "num_tokens": 177144731.0, + "step": 4509 + }, + { + "epoch": 0.5737183564432006, + "grad_norm": 1.1110875606536865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8728288412094116, + "num_tokens": 177181933.0, + "step": 4510 + }, + { + "epoch": 0.5738455667217911, + "grad_norm": 1.0748921632766724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8727255463600159, + "num_tokens": 177219026.0, + "step": 4511 + }, + { + "epoch": 0.5739727770003816, + "grad_norm": 1.1672710180282593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8703311681747437, + "num_tokens": 177252196.0, + "step": 4512 + }, + { + "epoch": 0.5740999872789722, + "grad_norm": 1.031129240989685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8834678530693054, + "num_tokens": 177286601.0, + "step": 4513 + }, + { + "epoch": 0.5742271975575627, + "grad_norm": 1.1099976301193237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8704650402069092, + "num_tokens": 177325028.0, + "step": 4514 + }, + { + "epoch": 0.5743544078361532, + "grad_norm": 1.1901271343231201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4323, + "mean_token_accuracy": 0.8550258874893188, + "num_tokens": 177368706.0, + "step": 4515 + }, + { + "epoch": 0.5744816181147436, + "grad_norm": 1.0105258226394653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8734825849533081, + "num_tokens": 177408837.0, + "step": 4516 + }, + { + "epoch": 0.5746088283933342, + "grad_norm": 0.9393291473388672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8710291385650635, + "num_tokens": 177452334.0, + "step": 4517 + }, + { + "epoch": 0.5747360386719247, + "grad_norm": 1.0389055013656616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8697016835212708, + "num_tokens": 177492942.0, + "step": 4518 + }, + { + "epoch": 0.5748632489505152, + "grad_norm": 0.9325227737426758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8855819702148438, + "num_tokens": 177538131.0, + "step": 4519 + }, + { + "epoch": 0.5749904592291057, + "grad_norm": 1.0779993534088135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8788681626319885, + "num_tokens": 177577460.0, + "step": 4520 + }, + { + "epoch": 0.5751176695076963, + "grad_norm": 0.9978774189949036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8792582154273987, + "num_tokens": 177621361.0, + "step": 4521 + }, + { + "epoch": 0.5752448797862867, + "grad_norm": 1.0700390338897705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8836864829063416, + "num_tokens": 177657994.0, + "step": 4522 + }, + { + "epoch": 0.5753720900648772, + "grad_norm": 1.1551190614700317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4351, + "mean_token_accuracy": 0.853581964969635, + "num_tokens": 177695047.0, + "step": 4523 + }, + { + "epoch": 0.5754993003434677, + "grad_norm": 1.0460563898086548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8772290349006653, + "num_tokens": 177732882.0, + "step": 4524 + }, + { + "epoch": 0.5756265106220583, + "grad_norm": 1.2015299797058105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8595075607299805, + "num_tokens": 177768874.0, + "step": 4525 + }, + { + "epoch": 0.5757537209006488, + "grad_norm": 1.0042810440063477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8814007043838501, + "num_tokens": 177807650.0, + "step": 4526 + }, + { + "epoch": 0.5758809311792393, + "grad_norm": 1.071199893951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8771606683731079, + "num_tokens": 177842565.0, + "step": 4527 + }, + { + "epoch": 0.5760081414578297, + "grad_norm": 1.1100993156433105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8772839903831482, + "num_tokens": 177879119.0, + "step": 4528 + }, + { + "epoch": 0.5761353517364203, + "grad_norm": 1.0760536193847656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3659, + "mean_token_accuracy": 0.8745121359825134, + "num_tokens": 177917339.0, + "step": 4529 + }, + { + "epoch": 0.5762625620150108, + "grad_norm": 1.1415703296661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8790730834007263, + "num_tokens": 177949044.0, + "step": 4530 + }, + { + "epoch": 0.5763897722936013, + "grad_norm": 1.139981746673584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8778831362724304, + "num_tokens": 177982243.0, + "step": 4531 + }, + { + "epoch": 0.5765169825721919, + "grad_norm": 1.0016378164291382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8874211311340332, + "num_tokens": 178020456.0, + "step": 4532 + }, + { + "epoch": 0.5766441928507824, + "grad_norm": 1.0202285051345825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8699241876602173, + "num_tokens": 178060731.0, + "step": 4533 + }, + { + "epoch": 0.5767714031293728, + "grad_norm": 1.0339410305023193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8823988437652588, + "num_tokens": 178099128.0, + "step": 4534 + }, + { + "epoch": 0.5768986134079633, + "grad_norm": 1.0110392570495605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8817335367202759, + "num_tokens": 178134077.0, + "step": 4535 + }, + { + "epoch": 0.5770258236865539, + "grad_norm": 0.977747917175293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3787, + "mean_token_accuracy": 0.8709930181503296, + "num_tokens": 178177248.0, + "step": 4536 + }, + { + "epoch": 0.5771530339651444, + "grad_norm": 0.9453065395355225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8761553764343262, + "num_tokens": 178223673.0, + "step": 4537 + }, + { + "epoch": 0.5772802442437349, + "grad_norm": 0.9598018527030945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8861459493637085, + "num_tokens": 178262661.0, + "step": 4538 + }, + { + "epoch": 0.5774074545223254, + "grad_norm": 1.102352499961853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8585171103477478, + "num_tokens": 178302291.0, + "step": 4539 + }, + { + "epoch": 0.5775346648009159, + "grad_norm": 1.1355260610580444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3936, + "mean_token_accuracy": 0.8602633476257324, + "num_tokens": 178336814.0, + "step": 4540 + }, + { + "epoch": 0.5776618750795064, + "grad_norm": 1.0661274194717407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3904, + "mean_token_accuracy": 0.866349458694458, + "num_tokens": 178376755.0, + "step": 4541 + }, + { + "epoch": 0.5777890853580969, + "grad_norm": 0.9814795255661011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8767126202583313, + "num_tokens": 178417837.0, + "step": 4542 + }, + { + "epoch": 0.5779162956366874, + "grad_norm": 1.0682897567749023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8733395934104919, + "num_tokens": 178455210.0, + "step": 4543 + }, + { + "epoch": 0.578043505915278, + "grad_norm": 1.0098052024841309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8788334131240845, + "num_tokens": 178498852.0, + "step": 4544 + }, + { + "epoch": 0.5781707161938685, + "grad_norm": 1.0869519710540771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8776298761367798, + "num_tokens": 178533191.0, + "step": 4545 + }, + { + "epoch": 0.5782979264724589, + "grad_norm": 0.9044225215911865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8842905759811401, + "num_tokens": 178574115.0, + "step": 4546 + }, + { + "epoch": 0.5784251367510495, + "grad_norm": 1.1159979104995728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8724694848060608, + "num_tokens": 178612842.0, + "step": 4547 + }, + { + "epoch": 0.57855234702964, + "grad_norm": 0.9513103365898132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8862183094024658, + "num_tokens": 178655012.0, + "step": 4548 + }, + { + "epoch": 0.5786795573082305, + "grad_norm": 1.063348650932312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8769501447677612, + "num_tokens": 178689655.0, + "step": 4549 + }, + { + "epoch": 0.578806767586821, + "grad_norm": 1.0028181076049805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8795747756958008, + "num_tokens": 178727830.0, + "step": 4550 + }, + { + "epoch": 0.5789339778654116, + "grad_norm": 1.1707106828689575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8825366497039795, + "num_tokens": 178763586.0, + "step": 4551 + }, + { + "epoch": 0.579061188144002, + "grad_norm": 1.0663938522338867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.875662088394165, + "num_tokens": 178801825.0, + "step": 4552 + }, + { + "epoch": 0.5791883984225925, + "grad_norm": 1.0276278257369995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8806853294372559, + "num_tokens": 178838910.0, + "step": 4553 + }, + { + "epoch": 0.579315608701183, + "grad_norm": 1.0656216144561768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.868746817111969, + "num_tokens": 178879339.0, + "step": 4554 + }, + { + "epoch": 0.5794428189797736, + "grad_norm": 0.97174471616745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8808080554008484, + "num_tokens": 178920556.0, + "step": 4555 + }, + { + "epoch": 0.5795700292583641, + "grad_norm": 0.995850145816803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8879244327545166, + "num_tokens": 178960306.0, + "step": 4556 + }, + { + "epoch": 0.5796972395369546, + "grad_norm": 1.0735918283462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.867614209651947, + "num_tokens": 179000981.0, + "step": 4557 + }, + { + "epoch": 0.5798244498155452, + "grad_norm": 1.2959048748016357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4341, + "mean_token_accuracy": 0.8522229790687561, + "num_tokens": 179031549.0, + "step": 4558 + }, + { + "epoch": 0.5799516600941356, + "grad_norm": 1.0556867122650146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3777, + "mean_token_accuracy": 0.8697406053543091, + "num_tokens": 179071076.0, + "step": 4559 + }, + { + "epoch": 0.5800788703727261, + "grad_norm": 1.1384553909301758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8693450689315796, + "num_tokens": 179104189.0, + "step": 4560 + }, + { + "epoch": 0.5802060806513166, + "grad_norm": 0.996527910232544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8716351985931396, + "num_tokens": 179150240.0, + "step": 4561 + }, + { + "epoch": 0.5803332909299072, + "grad_norm": 1.0200324058532715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8771785497665405, + "num_tokens": 179188519.0, + "step": 4562 + }, + { + "epoch": 0.5804605012084977, + "grad_norm": 1.1727412939071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8824931979179382, + "num_tokens": 179219344.0, + "step": 4563 + }, + { + "epoch": 0.5805877114870882, + "grad_norm": 1.094547986984253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8672752380371094, + "num_tokens": 179259679.0, + "step": 4564 + }, + { + "epoch": 0.5807149217656786, + "grad_norm": 0.9895427227020264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8752515316009521, + "num_tokens": 179300834.0, + "step": 4565 + }, + { + "epoch": 0.5808421320442692, + "grad_norm": 1.036043643951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8805201053619385, + "num_tokens": 179336392.0, + "step": 4566 + }, + { + "epoch": 0.5809693423228597, + "grad_norm": 1.0207008123397827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8750353455543518, + "num_tokens": 179380373.0, + "step": 4567 + }, + { + "epoch": 0.5810965526014502, + "grad_norm": 1.0549947023391724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8786790370941162, + "num_tokens": 179418939.0, + "step": 4568 + }, + { + "epoch": 0.5812237628800407, + "grad_norm": 1.1362448930740356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8741328120231628, + "num_tokens": 179452658.0, + "step": 4569 + }, + { + "epoch": 0.5813509731586313, + "grad_norm": 1.1444132328033447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3882, + "mean_token_accuracy": 0.8666434288024902, + "num_tokens": 179494438.0, + "step": 4570 + }, + { + "epoch": 0.5814781834372217, + "grad_norm": 1.0230867862701416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8741865754127502, + "num_tokens": 179531935.0, + "step": 4571 + }, + { + "epoch": 0.5816053937158122, + "grad_norm": 1.1261727809906006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8808628916740417, + "num_tokens": 179567011.0, + "step": 4572 + }, + { + "epoch": 0.5817326039944027, + "grad_norm": 0.9848795533180237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8799919486045837, + "num_tokens": 179605791.0, + "step": 4573 + }, + { + "epoch": 0.5818598142729933, + "grad_norm": 1.1296552419662476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3998, + "mean_token_accuracy": 0.8592581748962402, + "num_tokens": 179639693.0, + "step": 4574 + }, + { + "epoch": 0.5819870245515838, + "grad_norm": 1.06769597530365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8706414699554443, + "num_tokens": 179676232.0, + "step": 4575 + }, + { + "epoch": 0.5821142348301743, + "grad_norm": 1.0274569988250732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.864327073097229, + "num_tokens": 179720764.0, + "step": 4576 + }, + { + "epoch": 0.5822414451087647, + "grad_norm": 1.0645278692245483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8689321875572205, + "num_tokens": 179759121.0, + "step": 4577 + }, + { + "epoch": 0.5823686553873553, + "grad_norm": 1.1897149085998535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.870795488357544, + "num_tokens": 179790794.0, + "step": 4578 + }, + { + "epoch": 0.5824958656659458, + "grad_norm": 1.0383236408233643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3913, + "mean_token_accuracy": 0.8653915524482727, + "num_tokens": 179831555.0, + "step": 4579 + }, + { + "epoch": 0.5826230759445363, + "grad_norm": 1.0289431810379028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8758764266967773, + "num_tokens": 179874612.0, + "step": 4580 + }, + { + "epoch": 0.5827502862231269, + "grad_norm": 1.1710776090621948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8720617294311523, + "num_tokens": 179910104.0, + "step": 4581 + }, + { + "epoch": 0.5828774965017174, + "grad_norm": 1.014822006225586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8777332305908203, + "num_tokens": 179946855.0, + "step": 4582 + }, + { + "epoch": 0.5830047067803078, + "grad_norm": 1.1071789264678955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8684722781181335, + "num_tokens": 179983330.0, + "step": 4583 + }, + { + "epoch": 0.5831319170588983, + "grad_norm": 0.9896562099456787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8739608526229858, + "num_tokens": 180028355.0, + "step": 4584 + }, + { + "epoch": 0.5832591273374889, + "grad_norm": 1.061375379562378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.869952917098999, + "num_tokens": 180071332.0, + "step": 4585 + }, + { + "epoch": 0.5833863376160794, + "grad_norm": 0.9859555959701538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.8626794815063477, + "num_tokens": 180117148.0, + "step": 4586 + }, + { + "epoch": 0.5835135478946699, + "grad_norm": 1.024789571762085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8712016344070435, + "num_tokens": 180158359.0, + "step": 4587 + }, + { + "epoch": 0.5836407581732604, + "grad_norm": 0.9645782113075256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8742405772209167, + "num_tokens": 180199442.0, + "step": 4588 + }, + { + "epoch": 0.5837679684518509, + "grad_norm": 1.0317882299423218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.861957311630249, + "num_tokens": 180243662.0, + "step": 4589 + }, + { + "epoch": 0.5838951787304414, + "grad_norm": 0.9692314267158508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8687297105789185, + "num_tokens": 180288752.0, + "step": 4590 + }, + { + "epoch": 0.5840223890090319, + "grad_norm": 1.1596499681472778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8748716115951538, + "num_tokens": 180320277.0, + "step": 4591 + }, + { + "epoch": 0.5841495992876224, + "grad_norm": 1.1527811288833618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8680864572525024, + "num_tokens": 180357818.0, + "step": 4592 + }, + { + "epoch": 0.584276809566213, + "grad_norm": 0.9685733318328857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8697026968002319, + "num_tokens": 180404270.0, + "step": 4593 + }, + { + "epoch": 0.5844040198448035, + "grad_norm": 1.0077201128005981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8862580060958862, + "num_tokens": 180441036.0, + "step": 4594 + }, + { + "epoch": 0.5845312301233939, + "grad_norm": 1.0086572170257568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8667060732841492, + "num_tokens": 180482708.0, + "step": 4595 + }, + { + "epoch": 0.5846584404019844, + "grad_norm": 1.080849289894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8771695494651794, + "num_tokens": 180519265.0, + "step": 4596 + }, + { + "epoch": 0.584785650680575, + "grad_norm": 1.082418441772461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8807770013809204, + "num_tokens": 180552689.0, + "step": 4597 + }, + { + "epoch": 0.5849128609591655, + "grad_norm": 0.9266350269317627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.876842737197876, + "num_tokens": 180598329.0, + "step": 4598 + }, + { + "epoch": 0.585040071237756, + "grad_norm": 0.9485764503479004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8766825199127197, + "num_tokens": 180641641.0, + "step": 4599 + }, + { + "epoch": 0.5851672815163466, + "grad_norm": 0.9705240726470947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8773324489593506, + "num_tokens": 180684783.0, + "step": 4600 + }, + { + "epoch": 0.585294491794937, + "grad_norm": 1.126171350479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8880347013473511, + "num_tokens": 180716352.0, + "step": 4601 + }, + { + "epoch": 0.5854217020735275, + "grad_norm": 1.0147861242294312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8764733672142029, + "num_tokens": 180757018.0, + "step": 4602 + }, + { + "epoch": 0.585548912352118, + "grad_norm": 1.0644481182098389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8842872977256775, + "num_tokens": 180793406.0, + "step": 4603 + }, + { + "epoch": 0.5856761226307086, + "grad_norm": 1.0660325288772583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8657859563827515, + "num_tokens": 180835206.0, + "step": 4604 + }, + { + "epoch": 0.5858033329092991, + "grad_norm": 1.228825569152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4063, + "mean_token_accuracy": 0.8586722612380981, + "num_tokens": 180871493.0, + "step": 4605 + }, + { + "epoch": 0.5859305431878896, + "grad_norm": 1.1245721578598022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8708986043930054, + "num_tokens": 180905671.0, + "step": 4606 + }, + { + "epoch": 0.5860577534664801, + "grad_norm": 1.1046403646469116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8673380017280579, + "num_tokens": 180943900.0, + "step": 4607 + }, + { + "epoch": 0.5861849637450706, + "grad_norm": 1.0644707679748535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8893163204193115, + "num_tokens": 180980005.0, + "step": 4608 + }, + { + "epoch": 0.5863121740236611, + "grad_norm": 0.9865714907646179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8702647089958191, + "num_tokens": 181024221.0, + "step": 4609 + }, + { + "epoch": 0.5864393843022516, + "grad_norm": 1.1023348569869995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8866395950317383, + "num_tokens": 181053487.0, + "step": 4610 + }, + { + "epoch": 0.5865665945808421, + "grad_norm": 1.0694794654846191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8667792081832886, + "num_tokens": 181091804.0, + "step": 4611 + }, + { + "epoch": 0.5866938048594327, + "grad_norm": 0.9294390082359314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8792504668235779, + "num_tokens": 181139073.0, + "step": 4612 + }, + { + "epoch": 0.5868210151380232, + "grad_norm": 1.0041388273239136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8887470364570618, + "num_tokens": 181178787.0, + "step": 4613 + }, + { + "epoch": 0.5869482254166136, + "grad_norm": 1.0844444036483765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8738727569580078, + "num_tokens": 181219051.0, + "step": 4614 + }, + { + "epoch": 0.5870754356952042, + "grad_norm": 0.9799593687057495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4004, + "mean_token_accuracy": 0.8636265993118286, + "num_tokens": 181266863.0, + "step": 4615 + }, + { + "epoch": 0.5872026459737947, + "grad_norm": 1.058245301246643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8804896473884583, + "num_tokens": 181304896.0, + "step": 4616 + }, + { + "epoch": 0.5873298562523852, + "grad_norm": 1.0414711236953735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8674800395965576, + "num_tokens": 181349970.0, + "step": 4617 + }, + { + "epoch": 0.5874570665309757, + "grad_norm": 1.0527489185333252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8728619813919067, + "num_tokens": 181389761.0, + "step": 4618 + }, + { + "epoch": 0.5875842768095663, + "grad_norm": 1.0834870338439941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8781317472457886, + "num_tokens": 181426630.0, + "step": 4619 + }, + { + "epoch": 0.5877114870881567, + "grad_norm": 0.9755474328994751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8908450603485107, + "num_tokens": 181466508.0, + "step": 4620 + }, + { + "epoch": 0.5878386973667472, + "grad_norm": 0.9433169364929199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8844289779663086, + "num_tokens": 181508233.0, + "step": 4621 + }, + { + "epoch": 0.5879659076453377, + "grad_norm": 1.0801655054092407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8913501501083374, + "num_tokens": 181551515.0, + "step": 4622 + }, + { + "epoch": 0.5880931179239283, + "grad_norm": 1.1201558113098145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8786559104919434, + "num_tokens": 181591748.0, + "step": 4623 + }, + { + "epoch": 0.5882203282025188, + "grad_norm": 1.2033507823944092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8636582493782043, + "num_tokens": 181627770.0, + "step": 4624 + }, + { + "epoch": 0.5883475384811093, + "grad_norm": 0.907599151134491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8915365934371948, + "num_tokens": 181668326.0, + "step": 4625 + }, + { + "epoch": 0.5884747487596997, + "grad_norm": 1.1958277225494385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8754098415374756, + "num_tokens": 181702769.0, + "step": 4626 + }, + { + "epoch": 0.5886019590382903, + "grad_norm": 1.006144404411316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8783696889877319, + "num_tokens": 181742844.0, + "step": 4627 + }, + { + "epoch": 0.5887291693168808, + "grad_norm": 1.1248819828033447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8674114346504211, + "num_tokens": 181780812.0, + "step": 4628 + }, + { + "epoch": 0.5888563795954713, + "grad_norm": 1.0038748979568481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8730269074440002, + "num_tokens": 181822527.0, + "step": 4629 + }, + { + "epoch": 0.5889835898740619, + "grad_norm": 1.1621471643447876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.872197687625885, + "num_tokens": 181858722.0, + "step": 4630 + }, + { + "epoch": 0.5891108001526524, + "grad_norm": 1.0707511901855469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8793909549713135, + "num_tokens": 181897733.0, + "step": 4631 + }, + { + "epoch": 0.5892380104312428, + "grad_norm": 1.1564689874649048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8675656318664551, + "num_tokens": 181934044.0, + "step": 4632 + }, + { + "epoch": 0.5893652207098333, + "grad_norm": 1.0726288557052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8694726228713989, + "num_tokens": 181972293.0, + "step": 4633 + }, + { + "epoch": 0.5894924309884239, + "grad_norm": 0.9896557927131653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8912996053695679, + "num_tokens": 182008543.0, + "step": 4634 + }, + { + "epoch": 0.5896196412670144, + "grad_norm": 0.9937012195587158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8787049651145935, + "num_tokens": 182049320.0, + "step": 4635 + }, + { + "epoch": 0.5897468515456049, + "grad_norm": 1.1009554862976074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8653182983398438, + "num_tokens": 182090755.0, + "step": 4636 + }, + { + "epoch": 0.5898740618241954, + "grad_norm": 1.1384533643722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8783146142959595, + "num_tokens": 182121635.0, + "step": 4637 + }, + { + "epoch": 0.5900012721027859, + "grad_norm": 1.1734198331832886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3978, + "mean_token_accuracy": 0.8638428449630737, + "num_tokens": 182157338.0, + "step": 4638 + }, + { + "epoch": 0.5901284823813764, + "grad_norm": 1.0091514587402344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.8686851263046265, + "num_tokens": 182198217.0, + "step": 4639 + }, + { + "epoch": 0.5902556926599669, + "grad_norm": 0.9606879353523254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8767791986465454, + "num_tokens": 182241456.0, + "step": 4640 + }, + { + "epoch": 0.5903829029385574, + "grad_norm": 0.9648341536521912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.889152467250824, + "num_tokens": 182278640.0, + "step": 4641 + }, + { + "epoch": 0.590510113217148, + "grad_norm": 1.0009700059890747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8828991651535034, + "num_tokens": 182316859.0, + "step": 4642 + }, + { + "epoch": 0.5906373234957385, + "grad_norm": 1.0361641645431519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.8692498207092285, + "num_tokens": 182363615.0, + "step": 4643 + }, + { + "epoch": 0.5907645337743289, + "grad_norm": 1.0351344347000122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8789206743240356, + "num_tokens": 182405260.0, + "step": 4644 + }, + { + "epoch": 0.5908917440529194, + "grad_norm": 1.1244702339172363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.863274872303009, + "num_tokens": 182448046.0, + "step": 4645 + }, + { + "epoch": 0.59101895433151, + "grad_norm": 1.1373212337493896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8773232102394104, + "num_tokens": 182477687.0, + "step": 4646 + }, + { + "epoch": 0.5911461646101005, + "grad_norm": 1.0167877674102783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8739117383956909, + "num_tokens": 182518890.0, + "step": 4647 + }, + { + "epoch": 0.591273374888691, + "grad_norm": 1.0379743576049805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8728671669960022, + "num_tokens": 182559542.0, + "step": 4648 + }, + { + "epoch": 0.5914005851672816, + "grad_norm": 0.9421262741088867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8885839581489563, + "num_tokens": 182602190.0, + "step": 4649 + }, + { + "epoch": 0.591527795445872, + "grad_norm": 0.9949311017990112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8703610897064209, + "num_tokens": 182645989.0, + "step": 4650 + }, + { + "epoch": 0.5916550057244625, + "grad_norm": 1.0180965662002563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8861222863197327, + "num_tokens": 182683832.0, + "step": 4651 + }, + { + "epoch": 0.591782216003053, + "grad_norm": 1.1147762537002563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.381, + "mean_token_accuracy": 0.8694237470626831, + "num_tokens": 182717230.0, + "step": 4652 + }, + { + "epoch": 0.5919094262816436, + "grad_norm": 1.0211730003356934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8705514669418335, + "num_tokens": 182758477.0, + "step": 4653 + }, + { + "epoch": 0.5920366365602341, + "grad_norm": 1.0992214679718018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8727214932441711, + "num_tokens": 182795171.0, + "step": 4654 + }, + { + "epoch": 0.5921638468388246, + "grad_norm": 0.9450749158859253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8837537169456482, + "num_tokens": 182840864.0, + "step": 4655 + }, + { + "epoch": 0.592291057117415, + "grad_norm": 1.0365890264511108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8765530586242676, + "num_tokens": 182879368.0, + "step": 4656 + }, + { + "epoch": 0.5924182673960056, + "grad_norm": 1.0357563495635986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8808068037033081, + "num_tokens": 182913055.0, + "step": 4657 + }, + { + "epoch": 0.5925454776745961, + "grad_norm": 1.0820472240447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8792281150817871, + "num_tokens": 182947263.0, + "step": 4658 + }, + { + "epoch": 0.5926726879531866, + "grad_norm": 1.1730791330337524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.381, + "mean_token_accuracy": 0.8664202690124512, + "num_tokens": 182983645.0, + "step": 4659 + }, + { + "epoch": 0.5927998982317771, + "grad_norm": 1.045409917831421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8893108367919922, + "num_tokens": 183019668.0, + "step": 4660 + }, + { + "epoch": 0.5929271085103677, + "grad_norm": 1.0259000062942505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8793034553527832, + "num_tokens": 183062582.0, + "step": 4661 + }, + { + "epoch": 0.5930543187889582, + "grad_norm": 1.092356562614441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4068, + "mean_token_accuracy": 0.8599585890769958, + "num_tokens": 183103972.0, + "step": 4662 + }, + { + "epoch": 0.5931815290675486, + "grad_norm": 1.0633958578109741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8759959936141968, + "num_tokens": 183142289.0, + "step": 4663 + }, + { + "epoch": 0.5933087393461391, + "grad_norm": 1.1042165756225586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8677517175674438, + "num_tokens": 183175883.0, + "step": 4664 + }, + { + "epoch": 0.5934359496247297, + "grad_norm": 0.9857630133628845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.875106155872345, + "num_tokens": 183219350.0, + "step": 4665 + }, + { + "epoch": 0.5935631599033202, + "grad_norm": 1.1409354209899902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8703484535217285, + "num_tokens": 183253139.0, + "step": 4666 + }, + { + "epoch": 0.5936903701819107, + "grad_norm": 1.0083435773849487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8760221600532532, + "num_tokens": 183294176.0, + "step": 4667 + }, + { + "epoch": 0.5938175804605013, + "grad_norm": 1.0121161937713623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8870712518692017, + "num_tokens": 183332747.0, + "step": 4668 + }, + { + "epoch": 0.5939447907390917, + "grad_norm": 1.0473216772079468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8851057887077332, + "num_tokens": 183372654.0, + "step": 4669 + }, + { + "epoch": 0.5940720010176822, + "grad_norm": 1.0602885484695435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8738961219787598, + "num_tokens": 183412734.0, + "step": 4670 + }, + { + "epoch": 0.5941992112962727, + "grad_norm": 1.0501396656036377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8846749663352966, + "num_tokens": 183445063.0, + "step": 4671 + }, + { + "epoch": 0.5943264215748633, + "grad_norm": 1.1016329526901245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8805058598518372, + "num_tokens": 183477101.0, + "step": 4672 + }, + { + "epoch": 0.5944536318534538, + "grad_norm": 1.1467903852462769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8699761629104614, + "num_tokens": 183508978.0, + "step": 4673 + }, + { + "epoch": 0.5945808421320443, + "grad_norm": 1.0220842361450195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8819400072097778, + "num_tokens": 183546140.0, + "step": 4674 + }, + { + "epoch": 0.5947080524106347, + "grad_norm": 1.140851616859436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8768479228019714, + "num_tokens": 183581414.0, + "step": 4675 + }, + { + "epoch": 0.5948352626892253, + "grad_norm": 1.0364716053009033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8759429454803467, + "num_tokens": 183619206.0, + "step": 4676 + }, + { + "epoch": 0.5949624729678158, + "grad_norm": 0.9979023933410645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8666667938232422, + "num_tokens": 183664607.0, + "step": 4677 + }, + { + "epoch": 0.5950896832464063, + "grad_norm": 1.0131562948226929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.879281759262085, + "num_tokens": 183705353.0, + "step": 4678 + }, + { + "epoch": 0.5952168935249968, + "grad_norm": 1.0962598323822021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4762, + "mean_token_accuracy": 0.8404108285903931, + "num_tokens": 183748646.0, + "step": 4679 + }, + { + "epoch": 0.5953441038035874, + "grad_norm": 0.988771378993988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8716984391212463, + "num_tokens": 183790504.0, + "step": 4680 + }, + { + "epoch": 0.5954713140821778, + "grad_norm": 1.0157933235168457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8753190040588379, + "num_tokens": 183833040.0, + "step": 4681 + }, + { + "epoch": 0.5955985243607683, + "grad_norm": 1.101255178451538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8764647841453552, + "num_tokens": 183868209.0, + "step": 4682 + }, + { + "epoch": 0.5957257346393589, + "grad_norm": 0.9826022982597351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8761997818946838, + "num_tokens": 183909622.0, + "step": 4683 + }, + { + "epoch": 0.5958529449179494, + "grad_norm": 1.1356738805770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8590627908706665, + "num_tokens": 183951526.0, + "step": 4684 + }, + { + "epoch": 0.5959801551965399, + "grad_norm": 1.0472222566604614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8769369721412659, + "num_tokens": 183992744.0, + "step": 4685 + }, + { + "epoch": 0.5961073654751304, + "grad_norm": 0.9806830286979675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8941381573677063, + "num_tokens": 184028196.0, + "step": 4686 + }, + { + "epoch": 0.5962345757537209, + "grad_norm": 1.042657494544983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8877841234207153, + "num_tokens": 184064156.0, + "step": 4687 + }, + { + "epoch": 0.5963617860323114, + "grad_norm": 0.9521160125732422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8772701025009155, + "num_tokens": 184109421.0, + "step": 4688 + }, + { + "epoch": 0.5964889963109019, + "grad_norm": 1.0012413263320923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8883510231971741, + "num_tokens": 184152630.0, + "step": 4689 + }, + { + "epoch": 0.5966162065894924, + "grad_norm": 1.0898629426956177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.864713728427887, + "num_tokens": 184192318.0, + "step": 4690 + }, + { + "epoch": 0.596743416868083, + "grad_norm": 0.975841224193573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8890442848205566, + "num_tokens": 184236423.0, + "step": 4691 + }, + { + "epoch": 0.5968706271466735, + "grad_norm": 1.1567878723144531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4268, + "mean_token_accuracy": 0.8514256477355957, + "num_tokens": 184272426.0, + "step": 4692 + }, + { + "epoch": 0.5969978374252639, + "grad_norm": 1.0349398851394653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.87184739112854, + "num_tokens": 184308318.0, + "step": 4693 + }, + { + "epoch": 0.5971250477038544, + "grad_norm": 1.1448907852172852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.876079797744751, + "num_tokens": 184340828.0, + "step": 4694 + }, + { + "epoch": 0.597252257982445, + "grad_norm": 1.1246533393859863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8856263160705566, + "num_tokens": 184375075.0, + "step": 4695 + }, + { + "epoch": 0.5973794682610355, + "grad_norm": 1.170540452003479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.398, + "mean_token_accuracy": 0.8619009852409363, + "num_tokens": 184411794.0, + "step": 4696 + }, + { + "epoch": 0.597506678539626, + "grad_norm": 0.8910157680511475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8958085775375366, + "num_tokens": 184451798.0, + "step": 4697 + }, + { + "epoch": 0.5976338888182166, + "grad_norm": 1.1384512186050415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8758702278137207, + "num_tokens": 184486227.0, + "step": 4698 + }, + { + "epoch": 0.597761099096807, + "grad_norm": 0.963922917842865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8791980743408203, + "num_tokens": 184532080.0, + "step": 4699 + }, + { + "epoch": 0.5978883093753975, + "grad_norm": 1.0859761238098145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8735815286636353, + "num_tokens": 184570360.0, + "step": 4700 + }, + { + "epoch": 0.598015519653988, + "grad_norm": 0.9610537886619568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8811668157577515, + "num_tokens": 184611012.0, + "step": 4701 + }, + { + "epoch": 0.5981427299325786, + "grad_norm": 1.1057997941970825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4065, + "mean_token_accuracy": 0.8625335693359375, + "num_tokens": 184656420.0, + "step": 4702 + }, + { + "epoch": 0.5982699402111691, + "grad_norm": 0.9583807587623596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8867757320404053, + "num_tokens": 184700469.0, + "step": 4703 + }, + { + "epoch": 0.5983971504897596, + "grad_norm": 1.0196154117584229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8859232664108276, + "num_tokens": 184740598.0, + "step": 4704 + }, + { + "epoch": 0.59852436076835, + "grad_norm": 1.039724588394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.870305061340332, + "num_tokens": 184786422.0, + "step": 4705 + }, + { + "epoch": 0.5986515710469406, + "grad_norm": 1.210445761680603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8755526542663574, + "num_tokens": 184819495.0, + "step": 4706 + }, + { + "epoch": 0.5987787813255311, + "grad_norm": 1.0069059133529663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8772510290145874, + "num_tokens": 184864740.0, + "step": 4707 + }, + { + "epoch": 0.5989059916041216, + "grad_norm": 1.0896180868148804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4129, + "mean_token_accuracy": 0.8649109601974487, + "num_tokens": 184906327.0, + "step": 4708 + }, + { + "epoch": 0.5990332018827121, + "grad_norm": 0.9285354018211365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8744800090789795, + "num_tokens": 184949315.0, + "step": 4709 + }, + { + "epoch": 0.5991604121613027, + "grad_norm": 1.0370638370513916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8781498074531555, + "num_tokens": 184985391.0, + "step": 4710 + }, + { + "epoch": 0.5992876224398932, + "grad_norm": 1.2091933488845825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4201, + "mean_token_accuracy": 0.8550695180892944, + "num_tokens": 185020039.0, + "step": 4711 + }, + { + "epoch": 0.5994148327184836, + "grad_norm": 1.2509139776229858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8805310726165771, + "num_tokens": 185058472.0, + "step": 4712 + }, + { + "epoch": 0.5995420429970741, + "grad_norm": 1.0790590047836304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8670157194137573, + "num_tokens": 185098523.0, + "step": 4713 + }, + { + "epoch": 0.5996692532756647, + "grad_norm": 0.9609165787696838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8989344835281372, + "num_tokens": 185134826.0, + "step": 4714 + }, + { + "epoch": 0.5997964635542552, + "grad_norm": 1.0485360622406006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.878410279750824, + "num_tokens": 185176002.0, + "step": 4715 + }, + { + "epoch": 0.5999236738328457, + "grad_norm": 0.9595505595207214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8786863088607788, + "num_tokens": 185218215.0, + "step": 4716 + }, + { + "epoch": 0.6000508841114363, + "grad_norm": 1.0267690420150757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8837586641311646, + "num_tokens": 185258031.0, + "step": 4717 + }, + { + "epoch": 0.6001780943900267, + "grad_norm": 0.9579008221626282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8816221952438354, + "num_tokens": 185298768.0, + "step": 4718 + }, + { + "epoch": 0.6003053046686172, + "grad_norm": 0.9672466516494751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.884181022644043, + "num_tokens": 185342490.0, + "step": 4719 + }, + { + "epoch": 0.6004325149472077, + "grad_norm": 1.0794609785079956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8690701127052307, + "num_tokens": 185380354.0, + "step": 4720 + }, + { + "epoch": 0.6005597252257983, + "grad_norm": 0.9729945659637451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8726798295974731, + "num_tokens": 185423244.0, + "step": 4721 + }, + { + "epoch": 0.6006869355043888, + "grad_norm": 1.0044748783111572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8810202479362488, + "num_tokens": 185464980.0, + "step": 4722 + }, + { + "epoch": 0.6008141457829793, + "grad_norm": 1.046056866645813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8821509480476379, + "num_tokens": 185500040.0, + "step": 4723 + }, + { + "epoch": 0.6009413560615697, + "grad_norm": 0.9708487391471863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8736097812652588, + "num_tokens": 185543047.0, + "step": 4724 + }, + { + "epoch": 0.6010685663401603, + "grad_norm": 1.1115059852600098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8803701996803284, + "num_tokens": 185575248.0, + "step": 4725 + }, + { + "epoch": 0.6011957766187508, + "grad_norm": 0.9669021964073181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8745323419570923, + "num_tokens": 185618984.0, + "step": 4726 + }, + { + "epoch": 0.6013229868973413, + "grad_norm": 1.148289442062378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8692822456359863, + "num_tokens": 185652389.0, + "step": 4727 + }, + { + "epoch": 0.6014501971759318, + "grad_norm": 1.0556143522262573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8604482412338257, + "num_tokens": 185693624.0, + "step": 4728 + }, + { + "epoch": 0.6015774074545224, + "grad_norm": 1.0443092584609985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8766980767250061, + "num_tokens": 185732729.0, + "step": 4729 + }, + { + "epoch": 0.6017046177331128, + "grad_norm": 0.9933621287345886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8809878826141357, + "num_tokens": 185773071.0, + "step": 4730 + }, + { + "epoch": 0.6018318280117033, + "grad_norm": 1.055372714996338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8681380748748779, + "num_tokens": 185814031.0, + "step": 4731 + }, + { + "epoch": 0.6019590382902938, + "grad_norm": 1.034854531288147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3961, + "mean_token_accuracy": 0.862489640712738, + "num_tokens": 185855428.0, + "step": 4732 + }, + { + "epoch": 0.6020862485688844, + "grad_norm": 1.0208213329315186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8675087690353394, + "num_tokens": 185896455.0, + "step": 4733 + }, + { + "epoch": 0.6022134588474749, + "grad_norm": 1.030975103378296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.877690851688385, + "num_tokens": 185938424.0, + "step": 4734 + }, + { + "epoch": 0.6023406691260654, + "grad_norm": 1.0815695524215698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8718326091766357, + "num_tokens": 185978678.0, + "step": 4735 + }, + { + "epoch": 0.6024678794046558, + "grad_norm": 1.0160417556762695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8672531843185425, + "num_tokens": 186021268.0, + "step": 4736 + }, + { + "epoch": 0.6025950896832464, + "grad_norm": 0.9781379699707031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8868006467819214, + "num_tokens": 186065633.0, + "step": 4737 + }, + { + "epoch": 0.6027222999618369, + "grad_norm": 0.9518488645553589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8865261077880859, + "num_tokens": 186104899.0, + "step": 4738 + }, + { + "epoch": 0.6028495102404274, + "grad_norm": 1.0067236423492432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8774752616882324, + "num_tokens": 186146127.0, + "step": 4739 + }, + { + "epoch": 0.602976720519018, + "grad_norm": 1.0559684038162231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8703804016113281, + "num_tokens": 186185554.0, + "step": 4740 + }, + { + "epoch": 0.6031039307976085, + "grad_norm": 0.9834453463554382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8800606727600098, + "num_tokens": 186227435.0, + "step": 4741 + }, + { + "epoch": 0.6032311410761989, + "grad_norm": 1.1658788919448853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8767514228820801, + "num_tokens": 186262540.0, + "step": 4742 + }, + { + "epoch": 0.6033583513547894, + "grad_norm": 1.024751901626587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8828554749488831, + "num_tokens": 186302439.0, + "step": 4743 + }, + { + "epoch": 0.60348556163338, + "grad_norm": 1.0086883306503296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8649019002914429, + "num_tokens": 186346138.0, + "step": 4744 + }, + { + "epoch": 0.6036127719119705, + "grad_norm": 1.008548617362976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8759479522705078, + "num_tokens": 186385522.0, + "step": 4745 + }, + { + "epoch": 0.603739982190561, + "grad_norm": 1.0153485536575317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8787422180175781, + "num_tokens": 186424818.0, + "step": 4746 + }, + { + "epoch": 0.6038671924691515, + "grad_norm": 0.978330671787262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8766312003135681, + "num_tokens": 186466846.0, + "step": 4747 + }, + { + "epoch": 0.603994402747742, + "grad_norm": 0.992416262626648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8746883273124695, + "num_tokens": 186509623.0, + "step": 4748 + }, + { + "epoch": 0.6041216130263325, + "grad_norm": 1.0316245555877686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8688070774078369, + "num_tokens": 186551637.0, + "step": 4749 + }, + { + "epoch": 0.604248823304923, + "grad_norm": 1.0241398811340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8848749399185181, + "num_tokens": 186588854.0, + "step": 4750 + }, + { + "epoch": 0.6043760335835135, + "grad_norm": 1.0999871492385864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8698234558105469, + "num_tokens": 186629599.0, + "step": 4751 + }, + { + "epoch": 0.6045032438621041, + "grad_norm": 1.003002643585205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.888952374458313, + "num_tokens": 186667126.0, + "step": 4752 + }, + { + "epoch": 0.6046304541406946, + "grad_norm": 1.1766060590744019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8637311458587646, + "num_tokens": 186700603.0, + "step": 4753 + }, + { + "epoch": 0.604757664419285, + "grad_norm": 1.023807406425476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8739651441574097, + "num_tokens": 186739530.0, + "step": 4754 + }, + { + "epoch": 0.6048848746978756, + "grad_norm": 1.0544253587722778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.87386554479599, + "num_tokens": 186780518.0, + "step": 4755 + }, + { + "epoch": 0.6050120849764661, + "grad_norm": 2.01261830329895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8813055157661438, + "num_tokens": 186817286.0, + "step": 4756 + }, + { + "epoch": 0.6051392952550566, + "grad_norm": 1.0555367469787598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8712913990020752, + "num_tokens": 186855800.0, + "step": 4757 + }, + { + "epoch": 0.6052665055336471, + "grad_norm": 1.0228662490844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8661354184150696, + "num_tokens": 186895848.0, + "step": 4758 + }, + { + "epoch": 0.6053937158122377, + "grad_norm": 0.9904298186302185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8788838386535645, + "num_tokens": 186938752.0, + "step": 4759 + }, + { + "epoch": 0.6055209260908282, + "grad_norm": 1.0484215021133423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8793496489524841, + "num_tokens": 186974149.0, + "step": 4760 + }, + { + "epoch": 0.6056481363694186, + "grad_norm": 0.9428028464317322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8852035999298096, + "num_tokens": 187012955.0, + "step": 4761 + }, + { + "epoch": 0.6057753466480091, + "grad_norm": 1.0210431814193726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8740478754043579, + "num_tokens": 187052332.0, + "step": 4762 + }, + { + "epoch": 0.6059025569265997, + "grad_norm": 1.1121642589569092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4014, + "mean_token_accuracy": 0.8635225296020508, + "num_tokens": 187092597.0, + "step": 4763 + }, + { + "epoch": 0.6060297672051902, + "grad_norm": 1.2058258056640625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8681142330169678, + "num_tokens": 187130066.0, + "step": 4764 + }, + { + "epoch": 0.6061569774837807, + "grad_norm": 1.0846219062805176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.864699125289917, + "num_tokens": 187168377.0, + "step": 4765 + }, + { + "epoch": 0.6062841877623713, + "grad_norm": 1.0797244310379028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8744274377822876, + "num_tokens": 187204479.0, + "step": 4766 + }, + { + "epoch": 0.6064113980409617, + "grad_norm": 1.0814460515975952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.884590208530426, + "num_tokens": 187240787.0, + "step": 4767 + }, + { + "epoch": 0.6065386083195522, + "grad_norm": 1.1041513681411743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8759890794754028, + "num_tokens": 187276220.0, + "step": 4768 + }, + { + "epoch": 0.6066658185981427, + "grad_norm": 1.029779076576233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8719276785850525, + "num_tokens": 187317052.0, + "step": 4769 + }, + { + "epoch": 0.6067930288767333, + "grad_norm": 0.9936324954032898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8849267363548279, + "num_tokens": 187353059.0, + "step": 4770 + }, + { + "epoch": 0.6069202391553238, + "grad_norm": 1.0367190837860107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3809, + "mean_token_accuracy": 0.8706691265106201, + "num_tokens": 187388119.0, + "step": 4771 + }, + { + "epoch": 0.6070474494339143, + "grad_norm": 1.0290815830230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8893043994903564, + "num_tokens": 187422852.0, + "step": 4772 + }, + { + "epoch": 0.6071746597125047, + "grad_norm": 0.9474806189537048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8804688453674316, + "num_tokens": 187465283.0, + "step": 4773 + }, + { + "epoch": 0.6073018699910953, + "grad_norm": 1.0828112363815308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8712713718414307, + "num_tokens": 187502607.0, + "step": 4774 + }, + { + "epoch": 0.6074290802696858, + "grad_norm": 1.026039719581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8874565362930298, + "num_tokens": 187537759.0, + "step": 4775 + }, + { + "epoch": 0.6075562905482763, + "grad_norm": 1.1115977764129639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8618341088294983, + "num_tokens": 187577180.0, + "step": 4776 + }, + { + "epoch": 0.6076835008268668, + "grad_norm": 1.0302177667617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8780220150947571, + "num_tokens": 187617277.0, + "step": 4777 + }, + { + "epoch": 0.6078107111054574, + "grad_norm": 1.0710190534591675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8772672414779663, + "num_tokens": 187654037.0, + "step": 4778 + }, + { + "epoch": 0.6079379213840478, + "grad_norm": 1.0383338928222656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8940199613571167, + "num_tokens": 187692045.0, + "step": 4779 + }, + { + "epoch": 0.6080651316626383, + "grad_norm": 1.1299585103988647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.396, + "mean_token_accuracy": 0.8630171418190002, + "num_tokens": 187731199.0, + "step": 4780 + }, + { + "epoch": 0.6081923419412288, + "grad_norm": 1.1332156658172607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8744654655456543, + "num_tokens": 187765912.0, + "step": 4781 + }, + { + "epoch": 0.6083195522198194, + "grad_norm": 1.0169243812561035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.866859495639801, + "num_tokens": 187810219.0, + "step": 4782 + }, + { + "epoch": 0.6084467624984099, + "grad_norm": 1.1814497709274292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8609489798545837, + "num_tokens": 187843947.0, + "step": 4783 + }, + { + "epoch": 0.6085739727770004, + "grad_norm": 1.0819348096847534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8801330327987671, + "num_tokens": 187880069.0, + "step": 4784 + }, + { + "epoch": 0.6087011830555908, + "grad_norm": 1.0143187046051025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8762257099151611, + "num_tokens": 187924042.0, + "step": 4785 + }, + { + "epoch": 0.6088283933341814, + "grad_norm": 1.0606809854507446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8848263025283813, + "num_tokens": 187956045.0, + "step": 4786 + }, + { + "epoch": 0.6089556036127719, + "grad_norm": 1.1541441679000854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8670387864112854, + "num_tokens": 187990019.0, + "step": 4787 + }, + { + "epoch": 0.6090828138913624, + "grad_norm": 1.0752919912338257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8752800226211548, + "num_tokens": 188025624.0, + "step": 4788 + }, + { + "epoch": 0.609210024169953, + "grad_norm": 1.1068994998931885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4042, + "mean_token_accuracy": 0.8592201471328735, + "num_tokens": 188063918.0, + "step": 4789 + }, + { + "epoch": 0.6093372344485435, + "grad_norm": 0.9823203086853027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8887080550193787, + "num_tokens": 188099746.0, + "step": 4790 + }, + { + "epoch": 0.6094644447271339, + "grad_norm": 1.0039814710617065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8750434517860413, + "num_tokens": 188142947.0, + "step": 4791 + }, + { + "epoch": 0.6095916550057244, + "grad_norm": 1.0100443363189697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.876389741897583, + "num_tokens": 188186672.0, + "step": 4792 + }, + { + "epoch": 0.609718865284315, + "grad_norm": 1.0536479949951172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8745088577270508, + "num_tokens": 188226946.0, + "step": 4793 + }, + { + "epoch": 0.6098460755629055, + "grad_norm": 1.0300989151000977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8673129081726074, + "num_tokens": 188268884.0, + "step": 4794 + }, + { + "epoch": 0.609973285841496, + "grad_norm": 1.046575903892517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8752195835113525, + "num_tokens": 188305321.0, + "step": 4795 + }, + { + "epoch": 0.6101004961200865, + "grad_norm": 1.1140066385269165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8691275119781494, + "num_tokens": 188343507.0, + "step": 4796 + }, + { + "epoch": 0.610227706398677, + "grad_norm": 1.1136187314987183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3947, + "mean_token_accuracy": 0.8634911179542542, + "num_tokens": 188382079.0, + "step": 4797 + }, + { + "epoch": 0.6103549166772675, + "grad_norm": 1.1083112955093384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8803839683532715, + "num_tokens": 188417091.0, + "step": 4798 + }, + { + "epoch": 0.610482126955858, + "grad_norm": 1.1566002368927002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8720923662185669, + "num_tokens": 188451935.0, + "step": 4799 + }, + { + "epoch": 0.6106093372344485, + "grad_norm": 1.051291823387146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8788633346557617, + "num_tokens": 188489213.0, + "step": 4800 + }, + { + "epoch": 0.6107365475130391, + "grad_norm": 0.9982323050498962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8941603899002075, + "num_tokens": 188524924.0, + "step": 4801 + }, + { + "epoch": 0.6108637577916296, + "grad_norm": 1.0933672189712524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8762229681015015, + "num_tokens": 188558599.0, + "step": 4802 + }, + { + "epoch": 0.61099096807022, + "grad_norm": 0.9874646663665771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8789075613021851, + "num_tokens": 188599835.0, + "step": 4803 + }, + { + "epoch": 0.6111181783488105, + "grad_norm": 0.9497531056404114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8773531317710876, + "num_tokens": 188642836.0, + "step": 4804 + }, + { + "epoch": 0.6112453886274011, + "grad_norm": 0.979857861995697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.889402449131012, + "num_tokens": 188678736.0, + "step": 4805 + }, + { + "epoch": 0.6113725989059916, + "grad_norm": 1.02493417263031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8910768628120422, + "num_tokens": 188713473.0, + "step": 4806 + }, + { + "epoch": 0.6114998091845821, + "grad_norm": 1.0393781661987305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8791729211807251, + "num_tokens": 188749982.0, + "step": 4807 + }, + { + "epoch": 0.6116270194631727, + "grad_norm": 0.9283046126365662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8830655813217163, + "num_tokens": 188793658.0, + "step": 4808 + }, + { + "epoch": 0.6117542297417632, + "grad_norm": 0.9872622489929199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8803755044937134, + "num_tokens": 188835339.0, + "step": 4809 + }, + { + "epoch": 0.6118814400203536, + "grad_norm": 1.1003544330596924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8775455951690674, + "num_tokens": 188870990.0, + "step": 4810 + }, + { + "epoch": 0.6120086502989441, + "grad_norm": 1.1148639917373657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.874138355255127, + "num_tokens": 188910229.0, + "step": 4811 + }, + { + "epoch": 0.6121358605775347, + "grad_norm": 1.1601835489273071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8723523020744324, + "num_tokens": 188948799.0, + "step": 4812 + }, + { + "epoch": 0.6122630708561252, + "grad_norm": 1.0275967121124268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8724570274353027, + "num_tokens": 188986047.0, + "step": 4813 + }, + { + "epoch": 0.6123902811347157, + "grad_norm": 0.9779388904571533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8692836165428162, + "num_tokens": 189029919.0, + "step": 4814 + }, + { + "epoch": 0.6125174914133062, + "grad_norm": 1.069930076599121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8793969750404358, + "num_tokens": 189065821.0, + "step": 4815 + }, + { + "epoch": 0.6126447016918967, + "grad_norm": 1.0096386671066284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8898624181747437, + "num_tokens": 189101937.0, + "step": 4816 + }, + { + "epoch": 0.6127719119704872, + "grad_norm": 1.0509166717529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8771861791610718, + "num_tokens": 189146037.0, + "step": 4817 + }, + { + "epoch": 0.6128991222490777, + "grad_norm": 1.0710475444793701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8758386373519897, + "num_tokens": 189185676.0, + "step": 4818 + }, + { + "epoch": 0.6130263325276682, + "grad_norm": 0.976456880569458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8831400871276855, + "num_tokens": 189224490.0, + "step": 4819 + }, + { + "epoch": 0.6131535428062588, + "grad_norm": 0.9961917996406555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8734004497528076, + "num_tokens": 189263105.0, + "step": 4820 + }, + { + "epoch": 0.6132807530848493, + "grad_norm": 1.0698025226593018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8654465675354004, + "num_tokens": 189302475.0, + "step": 4821 + }, + { + "epoch": 0.6134079633634397, + "grad_norm": 1.0020724534988403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8802973031997681, + "num_tokens": 189340129.0, + "step": 4822 + }, + { + "epoch": 0.6135351736420303, + "grad_norm": 1.0482656955718994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8879525661468506, + "num_tokens": 189377500.0, + "step": 4823 + }, + { + "epoch": 0.6136623839206208, + "grad_norm": 1.00641667842865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8706426620483398, + "num_tokens": 189420413.0, + "step": 4824 + }, + { + "epoch": 0.6137895941992113, + "grad_norm": 1.0672638416290283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8822142481803894, + "num_tokens": 189455384.0, + "step": 4825 + }, + { + "epoch": 0.6139168044778018, + "grad_norm": 0.9688778519630432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8766919374465942, + "num_tokens": 189498674.0, + "step": 4826 + }, + { + "epoch": 0.6140440147563924, + "grad_norm": 1.0093904733657837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8761148452758789, + "num_tokens": 189535052.0, + "step": 4827 + }, + { + "epoch": 0.6141712250349828, + "grad_norm": 1.058555006980896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8772876262664795, + "num_tokens": 189572292.0, + "step": 4828 + }, + { + "epoch": 0.6142984353135733, + "grad_norm": 0.913362979888916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8871742486953735, + "num_tokens": 189619489.0, + "step": 4829 + }, + { + "epoch": 0.6144256455921638, + "grad_norm": 1.1428263187408447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8761385083198547, + "num_tokens": 189656448.0, + "step": 4830 + }, + { + "epoch": 0.6145528558707544, + "grad_norm": 1.0346940755844116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4089, + "mean_token_accuracy": 0.8622875213623047, + "num_tokens": 189700385.0, + "step": 4831 + }, + { + "epoch": 0.6146800661493449, + "grad_norm": 1.0547256469726562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4028, + "mean_token_accuracy": 0.8642922639846802, + "num_tokens": 189739861.0, + "step": 4832 + }, + { + "epoch": 0.6148072764279354, + "grad_norm": 1.0309401750564575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.379, + "mean_token_accuracy": 0.8694066405296326, + "num_tokens": 189777086.0, + "step": 4833 + }, + { + "epoch": 0.6149344867065258, + "grad_norm": 1.0831435918807983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8846521377563477, + "num_tokens": 189812870.0, + "step": 4834 + }, + { + "epoch": 0.6150616969851164, + "grad_norm": 1.1495940685272217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4097, + "mean_token_accuracy": 0.8572158813476562, + "num_tokens": 189848834.0, + "step": 4835 + }, + { + "epoch": 0.6151889072637069, + "grad_norm": 0.9713767766952515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8765439391136169, + "num_tokens": 189895173.0, + "step": 4836 + }, + { + "epoch": 0.6153161175422974, + "grad_norm": 0.9704746603965759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8800039887428284, + "num_tokens": 189931908.0, + "step": 4837 + }, + { + "epoch": 0.615443327820888, + "grad_norm": 0.980347752571106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8973641395568848, + "num_tokens": 189966870.0, + "step": 4838 + }, + { + "epoch": 0.6155705380994785, + "grad_norm": 1.0413551330566406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8817518353462219, + "num_tokens": 190002293.0, + "step": 4839 + }, + { + "epoch": 0.6156977483780689, + "grad_norm": 1.0215919017791748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8861777782440186, + "num_tokens": 190038060.0, + "step": 4840 + }, + { + "epoch": 0.6158249586566594, + "grad_norm": 1.0031026601791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8738587498664856, + "num_tokens": 190076123.0, + "step": 4841 + }, + { + "epoch": 0.61595216893525, + "grad_norm": 0.9364065527915955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8856400847434998, + "num_tokens": 190116817.0, + "step": 4842 + }, + { + "epoch": 0.6160793792138405, + "grad_norm": 0.9954532980918884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8796780705451965, + "num_tokens": 190162050.0, + "step": 4843 + }, + { + "epoch": 0.616206589492431, + "grad_norm": 0.9955442547798157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8790244460105896, + "num_tokens": 190205841.0, + "step": 4844 + }, + { + "epoch": 0.6163337997710215, + "grad_norm": 1.0484890937805176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8689532279968262, + "num_tokens": 190247312.0, + "step": 4845 + }, + { + "epoch": 0.616461010049612, + "grad_norm": 1.1011344194412231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8684970736503601, + "num_tokens": 190282795.0, + "step": 4846 + }, + { + "epoch": 0.6165882203282025, + "grad_norm": 1.123893141746521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8679183125495911, + "num_tokens": 190317023.0, + "step": 4847 + }, + { + "epoch": 0.616715430606793, + "grad_norm": 0.9458044767379761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.897854208946228, + "num_tokens": 190355332.0, + "step": 4848 + }, + { + "epoch": 0.6168426408853835, + "grad_norm": 1.0350531339645386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8788753747940063, + "num_tokens": 190393144.0, + "step": 4849 + }, + { + "epoch": 0.6169698511639741, + "grad_norm": 1.0832942724227905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8870797753334045, + "num_tokens": 190425960.0, + "step": 4850 + }, + { + "epoch": 0.6170970614425646, + "grad_norm": 1.058616280555725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8720015287399292, + "num_tokens": 190466136.0, + "step": 4851 + }, + { + "epoch": 0.617224271721155, + "grad_norm": 0.943168580532074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8858268857002258, + "num_tokens": 190508634.0, + "step": 4852 + }, + { + "epoch": 0.6173514819997455, + "grad_norm": 1.0882190465927124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.866866946220398, + "num_tokens": 190544379.0, + "step": 4853 + }, + { + "epoch": 0.6174786922783361, + "grad_norm": 1.0422412157058716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8764675259590149, + "num_tokens": 190588957.0, + "step": 4854 + }, + { + "epoch": 0.6176059025569266, + "grad_norm": 1.0399260520935059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8852354288101196, + "num_tokens": 190624218.0, + "step": 4855 + }, + { + "epoch": 0.6177331128355171, + "grad_norm": 0.9698511362075806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8848931193351746, + "num_tokens": 190662315.0, + "step": 4856 + }, + { + "epoch": 0.6178603231141077, + "grad_norm": 1.0722815990447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8675355911254883, + "num_tokens": 190704381.0, + "step": 4857 + }, + { + "epoch": 0.6179875333926982, + "grad_norm": 1.003352403640747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.8668854832649231, + "num_tokens": 190747187.0, + "step": 4858 + }, + { + "epoch": 0.6181147436712886, + "grad_norm": 0.9692317247390747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.871769905090332, + "num_tokens": 190793710.0, + "step": 4859 + }, + { + "epoch": 0.6182419539498791, + "grad_norm": 1.0021634101867676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8760033845901489, + "num_tokens": 190836573.0, + "step": 4860 + }, + { + "epoch": 0.6183691642284697, + "grad_norm": 1.0021984577178955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8739226460456848, + "num_tokens": 190877066.0, + "step": 4861 + }, + { + "epoch": 0.6184963745070602, + "grad_norm": 1.1136353015899658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8652456998825073, + "num_tokens": 190915877.0, + "step": 4862 + }, + { + "epoch": 0.6186235847856507, + "grad_norm": 0.9893295764923096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8727020025253296, + "num_tokens": 190955991.0, + "step": 4863 + }, + { + "epoch": 0.6187507950642412, + "grad_norm": 0.9632813334465027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8699969053268433, + "num_tokens": 190998247.0, + "step": 4864 + }, + { + "epoch": 0.6188780053428317, + "grad_norm": 1.077996015548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8671484589576721, + "num_tokens": 191035411.0, + "step": 4865 + }, + { + "epoch": 0.6190052156214222, + "grad_norm": 1.0671768188476562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8766030073165894, + "num_tokens": 191070806.0, + "step": 4866 + }, + { + "epoch": 0.6191324259000127, + "grad_norm": 1.0079892873764038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8932970762252808, + "num_tokens": 191108729.0, + "step": 4867 + }, + { + "epoch": 0.6192596361786032, + "grad_norm": 1.0680756568908691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8636889457702637, + "num_tokens": 191150956.0, + "step": 4868 + }, + { + "epoch": 0.6193868464571938, + "grad_norm": 1.1048089265823364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8729560971260071, + "num_tokens": 191189210.0, + "step": 4869 + }, + { + "epoch": 0.6195140567357843, + "grad_norm": 0.9842196702957153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8839392066001892, + "num_tokens": 191227198.0, + "step": 4870 + }, + { + "epoch": 0.6196412670143747, + "grad_norm": 0.9779740571975708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8890878558158875, + "num_tokens": 191267349.0, + "step": 4871 + }, + { + "epoch": 0.6197684772929652, + "grad_norm": 0.8936538100242615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8875530958175659, + "num_tokens": 191309414.0, + "step": 4872 + }, + { + "epoch": 0.6198956875715558, + "grad_norm": 1.1230008602142334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8781240582466125, + "num_tokens": 191346119.0, + "step": 4873 + }, + { + "epoch": 0.6200228978501463, + "grad_norm": 1.0559331178665161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.88045334815979, + "num_tokens": 191384342.0, + "step": 4874 + }, + { + "epoch": 0.6201501081287368, + "grad_norm": 1.0985645055770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8679614663124084, + "num_tokens": 191423471.0, + "step": 4875 + }, + { + "epoch": 0.6202773184073274, + "grad_norm": 1.038422703742981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8838385343551636, + "num_tokens": 191461713.0, + "step": 4876 + }, + { + "epoch": 0.6204045286859178, + "grad_norm": 1.0448323488235474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8792535066604614, + "num_tokens": 191495462.0, + "step": 4877 + }, + { + "epoch": 0.6205317389645083, + "grad_norm": 1.0676146745681763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8743033409118652, + "num_tokens": 191533532.0, + "step": 4878 + }, + { + "epoch": 0.6206589492430988, + "grad_norm": 0.9979164004325867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8795880675315857, + "num_tokens": 191571415.0, + "step": 4879 + }, + { + "epoch": 0.6207861595216894, + "grad_norm": 0.9865369200706482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8799878358840942, + "num_tokens": 191613756.0, + "step": 4880 + }, + { + "epoch": 0.6209133698002799, + "grad_norm": 1.0683507919311523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3943, + "mean_token_accuracy": 0.8659767508506775, + "num_tokens": 191654138.0, + "step": 4881 + }, + { + "epoch": 0.6210405800788704, + "grad_norm": 0.9560359120368958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8836063146591187, + "num_tokens": 191692805.0, + "step": 4882 + }, + { + "epoch": 0.6211677903574608, + "grad_norm": 1.1008374691009521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8705118894577026, + "num_tokens": 191729374.0, + "step": 4883 + }, + { + "epoch": 0.6212950006360514, + "grad_norm": 0.978106677532196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8786274194717407, + "num_tokens": 191770947.0, + "step": 4884 + }, + { + "epoch": 0.6214222109146419, + "grad_norm": 1.0040562152862549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.873450517654419, + "num_tokens": 191810986.0, + "step": 4885 + }, + { + "epoch": 0.6215494211932324, + "grad_norm": 1.069130539894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.870419979095459, + "num_tokens": 191848916.0, + "step": 4886 + }, + { + "epoch": 0.621676631471823, + "grad_norm": 0.9776958227157593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8856295347213745, + "num_tokens": 191891109.0, + "step": 4887 + }, + { + "epoch": 0.6218038417504135, + "grad_norm": 0.9870939254760742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8733155727386475, + "num_tokens": 191934138.0, + "step": 4888 + }, + { + "epoch": 0.6219310520290039, + "grad_norm": 1.0472723245620728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8650990128517151, + "num_tokens": 191978374.0, + "step": 4889 + }, + { + "epoch": 0.6220582623075944, + "grad_norm": 1.0682547092437744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8793936967849731, + "num_tokens": 192013057.0, + "step": 4890 + }, + { + "epoch": 0.622185472586185, + "grad_norm": 1.078738808631897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8803842067718506, + "num_tokens": 192047673.0, + "step": 4891 + }, + { + "epoch": 0.6223126828647755, + "grad_norm": 1.0159937143325806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.872140645980835, + "num_tokens": 192087953.0, + "step": 4892 + }, + { + "epoch": 0.622439893143366, + "grad_norm": 1.1218042373657227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4126, + "mean_token_accuracy": 0.8577593564987183, + "num_tokens": 192129621.0, + "step": 4893 + }, + { + "epoch": 0.6225671034219565, + "grad_norm": 1.0556000471115112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8811635971069336, + "num_tokens": 192166257.0, + "step": 4894 + }, + { + "epoch": 0.622694313700547, + "grad_norm": 0.9817661643028259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8713853359222412, + "num_tokens": 192207792.0, + "step": 4895 + }, + { + "epoch": 0.6228215239791375, + "grad_norm": 1.0917823314666748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8664116859436035, + "num_tokens": 192246179.0, + "step": 4896 + }, + { + "epoch": 0.622948734257728, + "grad_norm": 1.0865026712417603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8870264887809753, + "num_tokens": 192278036.0, + "step": 4897 + }, + { + "epoch": 0.6230759445363185, + "grad_norm": 0.9602540135383606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.883568286895752, + "num_tokens": 192321644.0, + "step": 4898 + }, + { + "epoch": 0.6232031548149091, + "grad_norm": 0.941048800945282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8704157471656799, + "num_tokens": 192366620.0, + "step": 4899 + }, + { + "epoch": 0.6233303650934996, + "grad_norm": 1.0109894275665283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8864052891731262, + "num_tokens": 192406161.0, + "step": 4900 + }, + { + "epoch": 0.62345757537209, + "grad_norm": 0.9506540298461914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8763418197631836, + "num_tokens": 192450231.0, + "step": 4901 + }, + { + "epoch": 0.6235847856506805, + "grad_norm": 0.9521300792694092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8896127939224243, + "num_tokens": 192491792.0, + "step": 4902 + }, + { + "epoch": 0.6237119959292711, + "grad_norm": 1.1969001293182373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8689078688621521, + "num_tokens": 192528849.0, + "step": 4903 + }, + { + "epoch": 0.6238392062078616, + "grad_norm": 0.9194037318229675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8874529600143433, + "num_tokens": 192568599.0, + "step": 4904 + }, + { + "epoch": 0.6239664164864521, + "grad_norm": 0.9340150356292725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8771330118179321, + "num_tokens": 192611277.0, + "step": 4905 + }, + { + "epoch": 0.6240936267650427, + "grad_norm": 0.9838217496871948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8806032538414001, + "num_tokens": 192648221.0, + "step": 4906 + }, + { + "epoch": 0.6242208370436332, + "grad_norm": 1.165470004081726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8696032166481018, + "num_tokens": 192683009.0, + "step": 4907 + }, + { + "epoch": 0.6243480473222236, + "grad_norm": 1.0009765625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8894801139831543, + "num_tokens": 192722269.0, + "step": 4908 + }, + { + "epoch": 0.6244752576008141, + "grad_norm": 1.001805067062378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8916955590248108, + "num_tokens": 192757662.0, + "step": 4909 + }, + { + "epoch": 0.6246024678794047, + "grad_norm": 1.0536420345306396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8757352232933044, + "num_tokens": 192798834.0, + "step": 4910 + }, + { + "epoch": 0.6247296781579952, + "grad_norm": 1.0204976797103882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8670524954795837, + "num_tokens": 192839757.0, + "step": 4911 + }, + { + "epoch": 0.6248568884365857, + "grad_norm": 1.011833906173706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8856714963912964, + "num_tokens": 192877933.0, + "step": 4912 + }, + { + "epoch": 0.6249840987151762, + "grad_norm": 0.9835954308509827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8897091150283813, + "num_tokens": 192914691.0, + "step": 4913 + }, + { + "epoch": 0.6251113089937667, + "grad_norm": 1.2090365886688232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.872008740901947, + "num_tokens": 192956651.0, + "step": 4914 + }, + { + "epoch": 0.6252385192723572, + "grad_norm": 0.9252369999885559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8854676485061646, + "num_tokens": 193003933.0, + "step": 4915 + }, + { + "epoch": 0.6253657295509477, + "grad_norm": 1.0544114112854004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8739259243011475, + "num_tokens": 193042701.0, + "step": 4916 + }, + { + "epoch": 0.6254929398295382, + "grad_norm": 1.0261048078536987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8875805139541626, + "num_tokens": 193078892.0, + "step": 4917 + }, + { + "epoch": 0.6256201501081288, + "grad_norm": 1.0724319219589233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8698656558990479, + "num_tokens": 193116449.0, + "step": 4918 + }, + { + "epoch": 0.6257473603867193, + "grad_norm": 1.1329152584075928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8863307237625122, + "num_tokens": 193148890.0, + "step": 4919 + }, + { + "epoch": 0.6258745706653097, + "grad_norm": 0.8935391306877136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8865255117416382, + "num_tokens": 193193211.0, + "step": 4920 + }, + { + "epoch": 0.6260017809439002, + "grad_norm": 0.9781193733215332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.888522744178772, + "num_tokens": 193233302.0, + "step": 4921 + }, + { + "epoch": 0.6261289912224908, + "grad_norm": 1.0278100967407227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8795332908630371, + "num_tokens": 193272230.0, + "step": 4922 + }, + { + "epoch": 0.6262562015010813, + "grad_norm": 1.0823886394500732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8691927194595337, + "num_tokens": 193309249.0, + "step": 4923 + }, + { + "epoch": 0.6263834117796718, + "grad_norm": 1.058600902557373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8771787285804749, + "num_tokens": 193346875.0, + "step": 4924 + }, + { + "epoch": 0.6265106220582624, + "grad_norm": 1.0840539932250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8748612403869629, + "num_tokens": 193382571.0, + "step": 4925 + }, + { + "epoch": 0.6266378323368528, + "grad_norm": 0.9815937280654907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8781212568283081, + "num_tokens": 193423754.0, + "step": 4926 + }, + { + "epoch": 0.6267650426154433, + "grad_norm": 1.1079281568527222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8713887929916382, + "num_tokens": 193460379.0, + "step": 4927 + }, + { + "epoch": 0.6268922528940338, + "grad_norm": 1.0585476160049438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8707665205001831, + "num_tokens": 193497144.0, + "step": 4928 + }, + { + "epoch": 0.6270194631726244, + "grad_norm": 1.1390869617462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8698820471763611, + "num_tokens": 193533666.0, + "step": 4929 + }, + { + "epoch": 0.6271466734512149, + "grad_norm": 1.0197863578796387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8747793436050415, + "num_tokens": 193574486.0, + "step": 4930 + }, + { + "epoch": 0.6272738837298054, + "grad_norm": 1.0383713245391846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8764615654945374, + "num_tokens": 193613337.0, + "step": 4931 + }, + { + "epoch": 0.6274010940083958, + "grad_norm": 1.0894522666931152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4311, + "mean_token_accuracy": 0.8550831079483032, + "num_tokens": 193655877.0, + "step": 4932 + }, + { + "epoch": 0.6275283042869864, + "grad_norm": 1.0757733583450317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.878650426864624, + "num_tokens": 193692486.0, + "step": 4933 + }, + { + "epoch": 0.6276555145655769, + "grad_norm": 0.9835920333862305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8790801763534546, + "num_tokens": 193732224.0, + "step": 4934 + }, + { + "epoch": 0.6277827248441674, + "grad_norm": 0.9802811145782471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.405, + "mean_token_accuracy": 0.8641621470451355, + "num_tokens": 193777131.0, + "step": 4935 + }, + { + "epoch": 0.627909935122758, + "grad_norm": 1.1479358673095703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8689660429954529, + "num_tokens": 193817083.0, + "step": 4936 + }, + { + "epoch": 0.6280371454013485, + "grad_norm": 0.9827457070350647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8727800846099854, + "num_tokens": 193859690.0, + "step": 4937 + }, + { + "epoch": 0.6281643556799389, + "grad_norm": 0.9925182461738586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8730180859565735, + "num_tokens": 193901767.0, + "step": 4938 + }, + { + "epoch": 0.6282915659585294, + "grad_norm": 0.9322908520698547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8799458146095276, + "num_tokens": 193945187.0, + "step": 4939 + }, + { + "epoch": 0.62841877623712, + "grad_norm": 1.0748871564865112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8785814046859741, + "num_tokens": 193980650.0, + "step": 4940 + }, + { + "epoch": 0.6285459865157105, + "grad_norm": 1.1614731550216675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8698739409446716, + "num_tokens": 194017456.0, + "step": 4941 + }, + { + "epoch": 0.628673196794301, + "grad_norm": 1.0070289373397827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8731874227523804, + "num_tokens": 194060025.0, + "step": 4942 + }, + { + "epoch": 0.6288004070728915, + "grad_norm": 0.9743040204048157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8843659162521362, + "num_tokens": 194097835.0, + "step": 4943 + }, + { + "epoch": 0.628927617351482, + "grad_norm": 0.9094473123550415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.890112042427063, + "num_tokens": 194141872.0, + "step": 4944 + }, + { + "epoch": 0.6290548276300725, + "grad_norm": 0.9928040504455566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8701521158218384, + "num_tokens": 194185936.0, + "step": 4945 + }, + { + "epoch": 0.629182037908663, + "grad_norm": 1.0317631959915161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8797653317451477, + "num_tokens": 194224596.0, + "step": 4946 + }, + { + "epoch": 0.6293092481872535, + "grad_norm": 1.117179274559021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4302, + "mean_token_accuracy": 0.8550503253936768, + "num_tokens": 194264222.0, + "step": 4947 + }, + { + "epoch": 0.6294364584658441, + "grad_norm": 1.2195180654525757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8668844699859619, + "num_tokens": 194293335.0, + "step": 4948 + }, + { + "epoch": 0.6295636687444346, + "grad_norm": 0.9822862148284912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8809554576873779, + "num_tokens": 194334716.0, + "step": 4949 + }, + { + "epoch": 0.629690879023025, + "grad_norm": 1.0318219661712646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8727484941482544, + "num_tokens": 194372810.0, + "step": 4950 + }, + { + "epoch": 0.6298180893016155, + "grad_norm": 1.0828646421432495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.874605655670166, + "num_tokens": 194412068.0, + "step": 4951 + }, + { + "epoch": 0.6299452995802061, + "grad_norm": 0.9893356561660767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8628358840942383, + "num_tokens": 194458920.0, + "step": 4952 + }, + { + "epoch": 0.6300725098587966, + "grad_norm": 0.9732859134674072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8951514959335327, + "num_tokens": 194493363.0, + "step": 4953 + }, + { + "epoch": 0.6301997201373871, + "grad_norm": 0.9156530499458313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8973879814147949, + "num_tokens": 194529123.0, + "step": 4954 + }, + { + "epoch": 0.6303269304159776, + "grad_norm": 0.9740647673606873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8870858550071716, + "num_tokens": 194565916.0, + "step": 4955 + }, + { + "epoch": 0.6304541406945681, + "grad_norm": 1.033996343612671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8679246306419373, + "num_tokens": 194607834.0, + "step": 4956 + }, + { + "epoch": 0.6305813509731586, + "grad_norm": 1.0704314708709717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8791552186012268, + "num_tokens": 194643354.0, + "step": 4957 + }, + { + "epoch": 0.6307085612517491, + "grad_norm": 1.0449997186660767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8746747970581055, + "num_tokens": 194683275.0, + "step": 4958 + }, + { + "epoch": 0.6308357715303397, + "grad_norm": 1.1805227994918823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.436, + "mean_token_accuracy": 0.8541098833084106, + "num_tokens": 194719509.0, + "step": 4959 + }, + { + "epoch": 0.6309629818089302, + "grad_norm": 1.2849783897399902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8767945766448975, + "num_tokens": 194747760.0, + "step": 4960 + }, + { + "epoch": 0.6310901920875207, + "grad_norm": 1.056979775428772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8791500329971313, + "num_tokens": 194787414.0, + "step": 4961 + }, + { + "epoch": 0.6312174023661112, + "grad_norm": 0.9914286732673645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8868746161460876, + "num_tokens": 194827976.0, + "step": 4962 + }, + { + "epoch": 0.6313446126447017, + "grad_norm": 1.065774917602539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8730364441871643, + "num_tokens": 194866052.0, + "step": 4963 + }, + { + "epoch": 0.6314718229232922, + "grad_norm": 1.0345290899276733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3969, + "mean_token_accuracy": 0.8616106510162354, + "num_tokens": 194907611.0, + "step": 4964 + }, + { + "epoch": 0.6315990332018827, + "grad_norm": 1.035516381263733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8693387508392334, + "num_tokens": 194950775.0, + "step": 4965 + }, + { + "epoch": 0.6317262434804732, + "grad_norm": 1.0396981239318848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.889073371887207, + "num_tokens": 194987553.0, + "step": 4966 + }, + { + "epoch": 0.6318534537590638, + "grad_norm": 1.0423434972763062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8788347244262695, + "num_tokens": 195026473.0, + "step": 4967 + }, + { + "epoch": 0.6319806640376543, + "grad_norm": 0.9906596541404724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8901841044425964, + "num_tokens": 195062207.0, + "step": 4968 + }, + { + "epoch": 0.6321078743162447, + "grad_norm": 1.1027941703796387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8727985620498657, + "num_tokens": 195103368.0, + "step": 4969 + }, + { + "epoch": 0.6322350845948352, + "grad_norm": 1.0192331075668335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8850059509277344, + "num_tokens": 195139621.0, + "step": 4970 + }, + { + "epoch": 0.6323622948734258, + "grad_norm": 1.0037944316864014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8766810297966003, + "num_tokens": 195178724.0, + "step": 4971 + }, + { + "epoch": 0.6324895051520163, + "grad_norm": 1.114839792251587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8745927810668945, + "num_tokens": 195212864.0, + "step": 4972 + }, + { + "epoch": 0.6326167154306068, + "grad_norm": 1.0009105205535889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8794613480567932, + "num_tokens": 195255469.0, + "step": 4973 + }, + { + "epoch": 0.6327439257091974, + "grad_norm": 0.9191456437110901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8928388357162476, + "num_tokens": 195294642.0, + "step": 4974 + }, + { + "epoch": 0.6328711359877878, + "grad_norm": 0.9604392647743225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8867233991622925, + "num_tokens": 195336262.0, + "step": 4975 + }, + { + "epoch": 0.6329983462663783, + "grad_norm": 1.0839035511016846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8777815699577332, + "num_tokens": 195372929.0, + "step": 4976 + }, + { + "epoch": 0.6331255565449688, + "grad_norm": 1.1379127502441406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8697919249534607, + "num_tokens": 195407542.0, + "step": 4977 + }, + { + "epoch": 0.6332527668235594, + "grad_norm": 1.1080437898635864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3924, + "mean_token_accuracy": 0.861964762210846, + "num_tokens": 195447704.0, + "step": 4978 + }, + { + "epoch": 0.6333799771021499, + "grad_norm": 0.9999433159828186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8917145729064941, + "num_tokens": 195486287.0, + "step": 4979 + }, + { + "epoch": 0.6335071873807404, + "grad_norm": 1.0393970012664795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8702503442764282, + "num_tokens": 195528022.0, + "step": 4980 + }, + { + "epoch": 0.6336343976593308, + "grad_norm": 0.974675714969635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8864635229110718, + "num_tokens": 195565933.0, + "step": 4981 + }, + { + "epoch": 0.6337616079379214, + "grad_norm": 0.9943027496337891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8775515556335449, + "num_tokens": 195603462.0, + "step": 4982 + }, + { + "epoch": 0.6338888182165119, + "grad_norm": 0.9736310243606567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8807304501533508, + "num_tokens": 195644617.0, + "step": 4983 + }, + { + "epoch": 0.6340160284951024, + "grad_norm": 1.138542890548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8772537708282471, + "num_tokens": 195680928.0, + "step": 4984 + }, + { + "epoch": 0.6341432387736929, + "grad_norm": 0.9891073107719421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8757306337356567, + "num_tokens": 195719086.0, + "step": 4985 + }, + { + "epoch": 0.6342704490522835, + "grad_norm": 0.8905433416366577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8853341341018677, + "num_tokens": 195764779.0, + "step": 4986 + }, + { + "epoch": 0.6343976593308739, + "grad_norm": 0.9234408140182495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8868647813796997, + "num_tokens": 195808626.0, + "step": 4987 + }, + { + "epoch": 0.6345248696094644, + "grad_norm": 0.9924091100692749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8897884488105774, + "num_tokens": 195846164.0, + "step": 4988 + }, + { + "epoch": 0.6346520798880549, + "grad_norm": 1.1013344526290894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8836630582809448, + "num_tokens": 195878570.0, + "step": 4989 + }, + { + "epoch": 0.6347792901666455, + "grad_norm": 1.1448628902435303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8656545877456665, + "num_tokens": 195920364.0, + "step": 4990 + }, + { + "epoch": 0.634906500445236, + "grad_norm": 0.9514169096946716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8936030268669128, + "num_tokens": 195958630.0, + "step": 4991 + }, + { + "epoch": 0.6350337107238265, + "grad_norm": 1.0327962636947632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8698567152023315, + "num_tokens": 195994788.0, + "step": 4992 + }, + { + "epoch": 0.635160921002417, + "grad_norm": 1.0461159944534302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8816944360733032, + "num_tokens": 196031467.0, + "step": 4993 + }, + { + "epoch": 0.6352881312810075, + "grad_norm": 0.9665287733078003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.878911018371582, + "num_tokens": 196077268.0, + "step": 4994 + }, + { + "epoch": 0.635415341559598, + "grad_norm": 1.1095592975616455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.8627178072929382, + "num_tokens": 196118526.0, + "step": 4995 + }, + { + "epoch": 0.6355425518381885, + "grad_norm": 1.1723523139953613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4187, + "mean_token_accuracy": 0.8536443710327148, + "num_tokens": 196156700.0, + "step": 4996 + }, + { + "epoch": 0.6356697621167791, + "grad_norm": 1.0497734546661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8767436742782593, + "num_tokens": 196194737.0, + "step": 4997 + }, + { + "epoch": 0.6357969723953696, + "grad_norm": 1.056654453277588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8639241456985474, + "num_tokens": 196235795.0, + "step": 4998 + }, + { + "epoch": 0.63592418267396, + "grad_norm": 1.1066538095474243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.873847484588623, + "num_tokens": 196268699.0, + "step": 4999 + }, + { + "epoch": 0.6360513929525505, + "grad_norm": 1.0993319749832153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8796889781951904, + "num_tokens": 196305142.0, + "step": 5000 + }, + { + "epoch": 0.6361786032311411, + "grad_norm": 0.883019208908081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8891559839248657, + "num_tokens": 196350607.0, + "step": 5001 + }, + { + "epoch": 0.6363058135097316, + "grad_norm": 1.0119341611862183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8704524636268616, + "num_tokens": 196389974.0, + "step": 5002 + }, + { + "epoch": 0.6364330237883221, + "grad_norm": 0.9538896083831787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8833132982254028, + "num_tokens": 196436959.0, + "step": 5003 + }, + { + "epoch": 0.6365602340669126, + "grad_norm": 0.8931856155395508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8767887949943542, + "num_tokens": 196484772.0, + "step": 5004 + }, + { + "epoch": 0.6366874443455031, + "grad_norm": 1.0259819030761719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8768222332000732, + "num_tokens": 196523443.0, + "step": 5005 + }, + { + "epoch": 0.6368146546240936, + "grad_norm": 1.0793116092681885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8693794012069702, + "num_tokens": 196563791.0, + "step": 5006 + }, + { + "epoch": 0.6369418649026841, + "grad_norm": 0.9476460814476013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8809928297996521, + "num_tokens": 196606485.0, + "step": 5007 + }, + { + "epoch": 0.6370690751812746, + "grad_norm": 1.0538150072097778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.872078537940979, + "num_tokens": 196648186.0, + "step": 5008 + }, + { + "epoch": 0.6371962854598652, + "grad_norm": 0.9838968515396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8894993662834167, + "num_tokens": 196685686.0, + "step": 5009 + }, + { + "epoch": 0.6373234957384557, + "grad_norm": 1.0561500787734985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8735712766647339, + "num_tokens": 196720576.0, + "step": 5010 + }, + { + "epoch": 0.6374507060170462, + "grad_norm": 1.0813565254211426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8768061399459839, + "num_tokens": 196755267.0, + "step": 5011 + }, + { + "epoch": 0.6375779162956366, + "grad_norm": 1.1255234479904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8706876635551453, + "num_tokens": 196792839.0, + "step": 5012 + }, + { + "epoch": 0.6377051265742272, + "grad_norm": 0.9961370229721069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8704088926315308, + "num_tokens": 196833645.0, + "step": 5013 + }, + { + "epoch": 0.6378323368528177, + "grad_norm": 1.0511748790740967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8711545467376709, + "num_tokens": 196873566.0, + "step": 5014 + }, + { + "epoch": 0.6379595471314082, + "grad_norm": 1.054189920425415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8647032976150513, + "num_tokens": 196914394.0, + "step": 5015 + }, + { + "epoch": 0.6380867574099988, + "grad_norm": 1.1509983539581299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.865970253944397, + "num_tokens": 196949415.0, + "step": 5016 + }, + { + "epoch": 0.6382139676885893, + "grad_norm": 0.9989345669746399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8797057271003723, + "num_tokens": 196987730.0, + "step": 5017 + }, + { + "epoch": 0.6383411779671797, + "grad_norm": 1.0800671577453613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8786474466323853, + "num_tokens": 197024698.0, + "step": 5018 + }, + { + "epoch": 0.6384683882457702, + "grad_norm": 1.03468656539917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8706055283546448, + "num_tokens": 197060714.0, + "step": 5019 + }, + { + "epoch": 0.6385955985243608, + "grad_norm": 1.1384129524230957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3859, + "mean_token_accuracy": 0.8680111765861511, + "num_tokens": 197102803.0, + "step": 5020 + }, + { + "epoch": 0.6387228088029513, + "grad_norm": 0.9302797913551331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8946316242218018, + "num_tokens": 197143326.0, + "step": 5021 + }, + { + "epoch": 0.6388500190815418, + "grad_norm": 0.930274486541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3659, + "mean_token_accuracy": 0.876655101776123, + "num_tokens": 197190897.0, + "step": 5022 + }, + { + "epoch": 0.6389772293601323, + "grad_norm": 0.9563508629798889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.875156044960022, + "num_tokens": 197230533.0, + "step": 5023 + }, + { + "epoch": 0.6391044396387228, + "grad_norm": 0.9425718784332275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8727725744247437, + "num_tokens": 197275343.0, + "step": 5024 + }, + { + "epoch": 0.6392316499173133, + "grad_norm": 1.0011957883834839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8829675316810608, + "num_tokens": 197311741.0, + "step": 5025 + }, + { + "epoch": 0.6393588601959038, + "grad_norm": 0.9931917190551758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.392, + "mean_token_accuracy": 0.8654823899269104, + "num_tokens": 197357162.0, + "step": 5026 + }, + { + "epoch": 0.6394860704744944, + "grad_norm": 1.0872249603271484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8752394914627075, + "num_tokens": 197392507.0, + "step": 5027 + }, + { + "epoch": 0.6396132807530849, + "grad_norm": 0.9796784520149231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8702824711799622, + "num_tokens": 197430927.0, + "step": 5028 + }, + { + "epoch": 0.6397404910316754, + "grad_norm": 1.1504353284835815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.886379063129425, + "num_tokens": 197464236.0, + "step": 5029 + }, + { + "epoch": 0.6398677013102658, + "grad_norm": 0.882735013961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8776636123657227, + "num_tokens": 197512903.0, + "step": 5030 + }, + { + "epoch": 0.6399949115888564, + "grad_norm": 0.9900259971618652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.875889778137207, + "num_tokens": 197552887.0, + "step": 5031 + }, + { + "epoch": 0.6401221218674469, + "grad_norm": 1.125514030456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4117, + "mean_token_accuracy": 0.8573883771896362, + "num_tokens": 197591818.0, + "step": 5032 + }, + { + "epoch": 0.6402493321460374, + "grad_norm": 0.9904670715332031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.878729522228241, + "num_tokens": 197631045.0, + "step": 5033 + }, + { + "epoch": 0.6403765424246279, + "grad_norm": 1.03159761428833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.876266360282898, + "num_tokens": 197671247.0, + "step": 5034 + }, + { + "epoch": 0.6405037527032185, + "grad_norm": 0.9323620200157166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8774573802947998, + "num_tokens": 197712559.0, + "step": 5035 + }, + { + "epoch": 0.6406309629818089, + "grad_norm": 0.9993440508842468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8767179846763611, + "num_tokens": 197753441.0, + "step": 5036 + }, + { + "epoch": 0.6407581732603994, + "grad_norm": 1.1099629402160645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.881323516368866, + "num_tokens": 197783620.0, + "step": 5037 + }, + { + "epoch": 0.6408853835389899, + "grad_norm": 1.0648174285888672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8718822598457336, + "num_tokens": 197820942.0, + "step": 5038 + }, + { + "epoch": 0.6410125938175805, + "grad_norm": 1.0213502645492554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8736734390258789, + "num_tokens": 197860502.0, + "step": 5039 + }, + { + "epoch": 0.641139804096171, + "grad_norm": 1.0529106855392456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.879706859588623, + "num_tokens": 197900683.0, + "step": 5040 + }, + { + "epoch": 0.6412670143747615, + "grad_norm": 0.9824621081352234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8834353685379028, + "num_tokens": 197939423.0, + "step": 5041 + }, + { + "epoch": 0.6413942246533519, + "grad_norm": 1.0275050401687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8806907534599304, + "num_tokens": 197976934.0, + "step": 5042 + }, + { + "epoch": 0.6415214349319425, + "grad_norm": 0.9823909997940063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8825043439865112, + "num_tokens": 198016650.0, + "step": 5043 + }, + { + "epoch": 0.641648645210533, + "grad_norm": 1.0034679174423218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8681670427322388, + "num_tokens": 198056396.0, + "step": 5044 + }, + { + "epoch": 0.6417758554891235, + "grad_norm": 1.0434406995773315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8683531284332275, + "num_tokens": 198096941.0, + "step": 5045 + }, + { + "epoch": 0.641903065767714, + "grad_norm": 1.1040830612182617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8671835660934448, + "num_tokens": 198133950.0, + "step": 5046 + }, + { + "epoch": 0.6420302760463046, + "grad_norm": 0.9245303869247437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.88487708568573, + "num_tokens": 198176739.0, + "step": 5047 + }, + { + "epoch": 0.642157486324895, + "grad_norm": 1.0998255014419556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8698378205299377, + "num_tokens": 198214581.0, + "step": 5048 + }, + { + "epoch": 0.6422846966034855, + "grad_norm": 0.9555559158325195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8762741088867188, + "num_tokens": 198257823.0, + "step": 5049 + }, + { + "epoch": 0.6424119068820761, + "grad_norm": 1.0527435541152954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.871096670627594, + "num_tokens": 198300732.0, + "step": 5050 + }, + { + "epoch": 0.6425391171606666, + "grad_norm": 0.972568929195404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8853718042373657, + "num_tokens": 198337758.0, + "step": 5051 + }, + { + "epoch": 0.6426663274392571, + "grad_norm": 1.1729851961135864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4338, + "mean_token_accuracy": 0.8508179783821106, + "num_tokens": 198375937.0, + "step": 5052 + }, + { + "epoch": 0.6427935377178476, + "grad_norm": 1.034066081047058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8714096546173096, + "num_tokens": 198423993.0, + "step": 5053 + }, + { + "epoch": 0.6429207479964381, + "grad_norm": 0.9535157680511475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8784514665603638, + "num_tokens": 198465698.0, + "step": 5054 + }, + { + "epoch": 0.6430479582750286, + "grad_norm": 0.914337158203125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8917564749717712, + "num_tokens": 198505566.0, + "step": 5055 + }, + { + "epoch": 0.6431751685536191, + "grad_norm": 1.1385565996170044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8786805868148804, + "num_tokens": 198535041.0, + "step": 5056 + }, + { + "epoch": 0.6433023788322096, + "grad_norm": 1.0330040454864502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8702765107154846, + "num_tokens": 198576883.0, + "step": 5057 + }, + { + "epoch": 0.6434295891108002, + "grad_norm": 1.0391274690628052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8688215017318726, + "num_tokens": 198616237.0, + "step": 5058 + }, + { + "epoch": 0.6435567993893907, + "grad_norm": 1.1377965211868286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8753507137298584, + "num_tokens": 198649857.0, + "step": 5059 + }, + { + "epoch": 0.6436840096679812, + "grad_norm": 1.0362656116485596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8836814761161804, + "num_tokens": 198686760.0, + "step": 5060 + }, + { + "epoch": 0.6438112199465716, + "grad_norm": 0.9442317485809326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8805842995643616, + "num_tokens": 198730353.0, + "step": 5061 + }, + { + "epoch": 0.6439384302251622, + "grad_norm": 1.0078150033950806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8764418363571167, + "num_tokens": 198771510.0, + "step": 5062 + }, + { + "epoch": 0.6440656405037527, + "grad_norm": 1.036407232284546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.8683964014053345, + "num_tokens": 198816816.0, + "step": 5063 + }, + { + "epoch": 0.6441928507823432, + "grad_norm": 1.1752793788909912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4127, + "mean_token_accuracy": 0.8585869073867798, + "num_tokens": 198856270.0, + "step": 5064 + }, + { + "epoch": 0.6443200610609338, + "grad_norm": 0.9301806688308716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8832578659057617, + "num_tokens": 198900422.0, + "step": 5065 + }, + { + "epoch": 0.6444472713395243, + "grad_norm": 1.0393224954605103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8760221004486084, + "num_tokens": 198942023.0, + "step": 5066 + }, + { + "epoch": 0.6445744816181147, + "grad_norm": 0.9883303642272949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.888489842414856, + "num_tokens": 198977063.0, + "step": 5067 + }, + { + "epoch": 0.6447016918967052, + "grad_norm": 1.0198363065719604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8744403719902039, + "num_tokens": 199019095.0, + "step": 5068 + }, + { + "epoch": 0.6448289021752958, + "grad_norm": 1.0138630867004395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8742482662200928, + "num_tokens": 199062976.0, + "step": 5069 + }, + { + "epoch": 0.6449561124538863, + "grad_norm": 1.1002570390701294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8712907433509827, + "num_tokens": 199102667.0, + "step": 5070 + }, + { + "epoch": 0.6450833227324768, + "grad_norm": 0.9442166686058044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8897329568862915, + "num_tokens": 199144521.0, + "step": 5071 + }, + { + "epoch": 0.6452105330110673, + "grad_norm": 0.8863128423690796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8819769620895386, + "num_tokens": 199192065.0, + "step": 5072 + }, + { + "epoch": 0.6453377432896578, + "grad_norm": 0.977138102054596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8805241584777832, + "num_tokens": 199233547.0, + "step": 5073 + }, + { + "epoch": 0.6454649535682483, + "grad_norm": 1.1154578924179077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8724181652069092, + "num_tokens": 199269713.0, + "step": 5074 + }, + { + "epoch": 0.6455921638468388, + "grad_norm": 0.9556801915168762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8923361897468567, + "num_tokens": 199311012.0, + "step": 5075 + }, + { + "epoch": 0.6457193741254293, + "grad_norm": 0.9817746877670288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8774000406265259, + "num_tokens": 199356640.0, + "step": 5076 + }, + { + "epoch": 0.6458465844040199, + "grad_norm": 1.0834487676620483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8737679719924927, + "num_tokens": 199392095.0, + "step": 5077 + }, + { + "epoch": 0.6459737946826104, + "grad_norm": 1.0271191596984863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8814975023269653, + "num_tokens": 199428091.0, + "step": 5078 + }, + { + "epoch": 0.6461010049612008, + "grad_norm": 0.9801997542381287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8670668601989746, + "num_tokens": 199468523.0, + "step": 5079 + }, + { + "epoch": 0.6462282152397913, + "grad_norm": 1.0874662399291992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8819479942321777, + "num_tokens": 199502159.0, + "step": 5080 + }, + { + "epoch": 0.6463554255183819, + "grad_norm": 1.0107277631759644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8844165802001953, + "num_tokens": 199538353.0, + "step": 5081 + }, + { + "epoch": 0.6464826357969724, + "grad_norm": 1.028226375579834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8751168847084045, + "num_tokens": 199581225.0, + "step": 5082 + }, + { + "epoch": 0.6466098460755629, + "grad_norm": 1.1868782043457031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4373, + "mean_token_accuracy": 0.8501754403114319, + "num_tokens": 199618930.0, + "step": 5083 + }, + { + "epoch": 0.6467370563541535, + "grad_norm": 1.0899914503097534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4133, + "mean_token_accuracy": 0.8570176959037781, + "num_tokens": 199660612.0, + "step": 5084 + }, + { + "epoch": 0.6468642666327439, + "grad_norm": 1.0861470699310303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8684192895889282, + "num_tokens": 199695721.0, + "step": 5085 + }, + { + "epoch": 0.6469914769113344, + "grad_norm": 1.0032663345336914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8813692331314087, + "num_tokens": 199735505.0, + "step": 5086 + }, + { + "epoch": 0.6471186871899249, + "grad_norm": 1.006276249885559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3815, + "mean_token_accuracy": 0.8694543838500977, + "num_tokens": 199775034.0, + "step": 5087 + }, + { + "epoch": 0.6472458974685155, + "grad_norm": 1.0463528633117676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.8642367124557495, + "num_tokens": 199818726.0, + "step": 5088 + }, + { + "epoch": 0.647373107747106, + "grad_norm": 1.1061666011810303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.8685541152954102, + "num_tokens": 199856132.0, + "step": 5089 + }, + { + "epoch": 0.6475003180256965, + "grad_norm": 0.9961203932762146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8795546889305115, + "num_tokens": 199896922.0, + "step": 5090 + }, + { + "epoch": 0.6476275283042869, + "grad_norm": 1.1336630582809448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8724972605705261, + "num_tokens": 199928298.0, + "step": 5091 + }, + { + "epoch": 0.6477547385828775, + "grad_norm": 1.0654948949813843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8812893629074097, + "num_tokens": 199966036.0, + "step": 5092 + }, + { + "epoch": 0.647881948861468, + "grad_norm": 1.0851552486419678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.882096529006958, + "num_tokens": 200002068.0, + "step": 5093 + }, + { + "epoch": 0.6480091591400585, + "grad_norm": 1.0375229120254517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8808000087738037, + "num_tokens": 200039714.0, + "step": 5094 + }, + { + "epoch": 0.648136369418649, + "grad_norm": 1.017873764038086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8721776604652405, + "num_tokens": 200079262.0, + "step": 5095 + }, + { + "epoch": 0.6482635796972396, + "grad_norm": 1.01996910572052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8756750822067261, + "num_tokens": 200117339.0, + "step": 5096 + }, + { + "epoch": 0.64839078997583, + "grad_norm": 1.1483451128005981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3961, + "mean_token_accuracy": 0.8673120737075806, + "num_tokens": 200154628.0, + "step": 5097 + }, + { + "epoch": 0.6485180002544205, + "grad_norm": 1.0684067010879517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.8666546940803528, + "num_tokens": 200192781.0, + "step": 5098 + }, + { + "epoch": 0.648645210533011, + "grad_norm": 1.0352308750152588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8696831464767456, + "num_tokens": 200231837.0, + "step": 5099 + }, + { + "epoch": 0.6487724208116016, + "grad_norm": 1.003317952156067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8842569589614868, + "num_tokens": 200270719.0, + "step": 5100 + }, + { + "epoch": 0.6488996310901921, + "grad_norm": 1.130515694618225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8834338188171387, + "num_tokens": 200310258.0, + "step": 5101 + }, + { + "epoch": 0.6490268413687826, + "grad_norm": 1.0264484882354736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4209, + "mean_token_accuracy": 0.8604093194007874, + "num_tokens": 200350958.0, + "step": 5102 + }, + { + "epoch": 0.649154051647373, + "grad_norm": 1.0639386177062988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8759573698043823, + "num_tokens": 200386726.0, + "step": 5103 + }, + { + "epoch": 0.6492812619259636, + "grad_norm": 0.9298647046089172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8912883996963501, + "num_tokens": 200427901.0, + "step": 5104 + }, + { + "epoch": 0.6494084722045541, + "grad_norm": 0.8944133520126343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8779095411300659, + "num_tokens": 200473265.0, + "step": 5105 + }, + { + "epoch": 0.6495356824831446, + "grad_norm": 1.0224546194076538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8771213889122009, + "num_tokens": 200508019.0, + "step": 5106 + }, + { + "epoch": 0.6496628927617352, + "grad_norm": 1.0116522312164307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8700911998748779, + "num_tokens": 200548706.0, + "step": 5107 + }, + { + "epoch": 0.6497901030403257, + "grad_norm": 0.9941404461860657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8805185556411743, + "num_tokens": 200589787.0, + "step": 5108 + }, + { + "epoch": 0.6499173133189162, + "grad_norm": 1.1045955419540405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4275, + "mean_token_accuracy": 0.8477704524993896, + "num_tokens": 200628686.0, + "step": 5109 + }, + { + "epoch": 0.6500445235975066, + "grad_norm": 1.053053617477417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8783687353134155, + "num_tokens": 200668047.0, + "step": 5110 + }, + { + "epoch": 0.6501717338760972, + "grad_norm": 0.9650951027870178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8707996010780334, + "num_tokens": 200708940.0, + "step": 5111 + }, + { + "epoch": 0.6502989441546877, + "grad_norm": 1.0956491231918335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.875264048576355, + "num_tokens": 200743496.0, + "step": 5112 + }, + { + "epoch": 0.6504261544332782, + "grad_norm": 1.0080339908599854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8666914701461792, + "num_tokens": 200789214.0, + "step": 5113 + }, + { + "epoch": 0.6505533647118688, + "grad_norm": 0.9878197312355042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8871973752975464, + "num_tokens": 200824188.0, + "step": 5114 + }, + { + "epoch": 0.6506805749904593, + "grad_norm": 1.025504469871521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8809493184089661, + "num_tokens": 200860168.0, + "step": 5115 + }, + { + "epoch": 0.6508077852690497, + "grad_norm": 1.2137945890426636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8754221200942993, + "num_tokens": 200889857.0, + "step": 5116 + }, + { + "epoch": 0.6509349955476402, + "grad_norm": 1.14100182056427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3899, + "mean_token_accuracy": 0.864601194858551, + "num_tokens": 200925712.0, + "step": 5117 + }, + { + "epoch": 0.6510622058262308, + "grad_norm": 1.0368198156356812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8760581016540527, + "num_tokens": 200964070.0, + "step": 5118 + }, + { + "epoch": 0.6511894161048213, + "grad_norm": 1.0153297185897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8909170031547546, + "num_tokens": 200998554.0, + "step": 5119 + }, + { + "epoch": 0.6513166263834118, + "grad_norm": 1.0564641952514648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8650894165039062, + "num_tokens": 201041507.0, + "step": 5120 + }, + { + "epoch": 0.6514438366620023, + "grad_norm": 0.986492395401001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8877414464950562, + "num_tokens": 201079959.0, + "step": 5121 + }, + { + "epoch": 0.6515710469405928, + "grad_norm": 1.093249797821045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8757455348968506, + "num_tokens": 201121864.0, + "step": 5122 + }, + { + "epoch": 0.6516982572191833, + "grad_norm": 0.9437386989593506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.880235493183136, + "num_tokens": 201166037.0, + "step": 5123 + }, + { + "epoch": 0.6518254674977738, + "grad_norm": 0.998809814453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8780671954154968, + "num_tokens": 201204990.0, + "step": 5124 + }, + { + "epoch": 0.6519526777763643, + "grad_norm": 1.02985417842865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8841603994369507, + "num_tokens": 201240883.0, + "step": 5125 + }, + { + "epoch": 0.6520798880549549, + "grad_norm": 0.9774038195610046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8713306784629822, + "num_tokens": 201283976.0, + "step": 5126 + }, + { + "epoch": 0.6522070983335454, + "grad_norm": 0.9414824843406677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8855097889900208, + "num_tokens": 201327313.0, + "step": 5127 + }, + { + "epoch": 0.6523343086121358, + "grad_norm": 0.9982585310935974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8794127702713013, + "num_tokens": 201368713.0, + "step": 5128 + }, + { + "epoch": 0.6524615188907263, + "grad_norm": 1.078741192817688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.872582733631134, + "num_tokens": 201406501.0, + "step": 5129 + }, + { + "epoch": 0.6525887291693169, + "grad_norm": 1.071198582649231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8767756819725037, + "num_tokens": 201443462.0, + "step": 5130 + }, + { + "epoch": 0.6527159394479074, + "grad_norm": 0.9754964113235474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8868374228477478, + "num_tokens": 201480283.0, + "step": 5131 + }, + { + "epoch": 0.6528431497264979, + "grad_norm": 0.9489671587944031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8807792663574219, + "num_tokens": 201526542.0, + "step": 5132 + }, + { + "epoch": 0.6529703600050885, + "grad_norm": 0.950635552406311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8795381784439087, + "num_tokens": 201569364.0, + "step": 5133 + }, + { + "epoch": 0.6530975702836789, + "grad_norm": 1.0768663883209229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.871780514717102, + "num_tokens": 201609865.0, + "step": 5134 + }, + { + "epoch": 0.6532247805622694, + "grad_norm": 1.1329593658447266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8805521130561829, + "num_tokens": 201646732.0, + "step": 5135 + }, + { + "epoch": 0.6533519908408599, + "grad_norm": 1.0062813758850098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.883004903793335, + "num_tokens": 201688059.0, + "step": 5136 + }, + { + "epoch": 0.6534792011194505, + "grad_norm": 1.0994356870651245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.869072437286377, + "num_tokens": 201724224.0, + "step": 5137 + }, + { + "epoch": 0.653606411398041, + "grad_norm": 0.9796139597892761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.883643388748169, + "num_tokens": 201762492.0, + "step": 5138 + }, + { + "epoch": 0.6537336216766315, + "grad_norm": 1.0730129480361938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8749804496765137, + "num_tokens": 201800687.0, + "step": 5139 + }, + { + "epoch": 0.6538608319552219, + "grad_norm": 0.9309582114219666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8851613998413086, + "num_tokens": 201840165.0, + "step": 5140 + }, + { + "epoch": 0.6539880422338125, + "grad_norm": 0.9180057644844055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8772277235984802, + "num_tokens": 201891506.0, + "step": 5141 + }, + { + "epoch": 0.654115252512403, + "grad_norm": 0.9366413354873657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8923324346542358, + "num_tokens": 201929758.0, + "step": 5142 + }, + { + "epoch": 0.6542424627909935, + "grad_norm": 1.0107725858688354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8855166435241699, + "num_tokens": 201969990.0, + "step": 5143 + }, + { + "epoch": 0.654369673069584, + "grad_norm": 0.9537701606750488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8888324499130249, + "num_tokens": 202010269.0, + "step": 5144 + }, + { + "epoch": 0.6544968833481746, + "grad_norm": 1.020240306854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8904436826705933, + "num_tokens": 202049244.0, + "step": 5145 + }, + { + "epoch": 0.654624093626765, + "grad_norm": 0.9548889398574829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8863389492034912, + "num_tokens": 202089590.0, + "step": 5146 + }, + { + "epoch": 0.6547513039053555, + "grad_norm": 1.0901919603347778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8742384910583496, + "num_tokens": 202131987.0, + "step": 5147 + }, + { + "epoch": 0.654878514183946, + "grad_norm": 0.9038034677505493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.882799506187439, + "num_tokens": 202176460.0, + "step": 5148 + }, + { + "epoch": 0.6550057244625366, + "grad_norm": 0.9556729197502136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.870343804359436, + "num_tokens": 202217717.0, + "step": 5149 + }, + { + "epoch": 0.6551329347411271, + "grad_norm": 1.2543795108795166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8647981286048889, + "num_tokens": 202249170.0, + "step": 5150 + }, + { + "epoch": 0.6552601450197176, + "grad_norm": 1.076635479927063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8728719353675842, + "num_tokens": 202284202.0, + "step": 5151 + }, + { + "epoch": 0.655387355298308, + "grad_norm": 1.1666032075881958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.86869215965271, + "num_tokens": 202320922.0, + "step": 5152 + }, + { + "epoch": 0.6555145655768986, + "grad_norm": 0.9047390818595886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8891924023628235, + "num_tokens": 202366135.0, + "step": 5153 + }, + { + "epoch": 0.6556417758554891, + "grad_norm": 1.039492130279541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3895, + "mean_token_accuracy": 0.8659389019012451, + "num_tokens": 202410692.0, + "step": 5154 + }, + { + "epoch": 0.6557689861340796, + "grad_norm": 1.2912541627883911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8703505396842957, + "num_tokens": 202448561.0, + "step": 5155 + }, + { + "epoch": 0.6558961964126702, + "grad_norm": 1.018934965133667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.405, + "mean_token_accuracy": 0.8613922595977783, + "num_tokens": 202490984.0, + "step": 5156 + }, + { + "epoch": 0.6560234066912607, + "grad_norm": 1.1013089418411255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4188, + "mean_token_accuracy": 0.8575418591499329, + "num_tokens": 202528339.0, + "step": 5157 + }, + { + "epoch": 0.6561506169698512, + "grad_norm": 1.0422236919403076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8887636661529541, + "num_tokens": 202562168.0, + "step": 5158 + }, + { + "epoch": 0.6562778272484416, + "grad_norm": 1.1194957494735718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8705607652664185, + "num_tokens": 202597329.0, + "step": 5159 + }, + { + "epoch": 0.6564050375270322, + "grad_norm": 1.065118670463562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8732739090919495, + "num_tokens": 202632543.0, + "step": 5160 + }, + { + "epoch": 0.6565322478056227, + "grad_norm": 1.081005334854126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8723388910293579, + "num_tokens": 202674189.0, + "step": 5161 + }, + { + "epoch": 0.6566594580842132, + "grad_norm": 1.0194205045700073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8712718486785889, + "num_tokens": 202713949.0, + "step": 5162 + }, + { + "epoch": 0.6567866683628037, + "grad_norm": 1.1011275053024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4122, + "mean_token_accuracy": 0.8557114005088806, + "num_tokens": 202754819.0, + "step": 5163 + }, + { + "epoch": 0.6569138786413943, + "grad_norm": 1.040082335472107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8800334930419922, + "num_tokens": 202793953.0, + "step": 5164 + }, + { + "epoch": 0.6570410889199847, + "grad_norm": 1.0627951622009277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8606789708137512, + "num_tokens": 202837609.0, + "step": 5165 + }, + { + "epoch": 0.6571682991985752, + "grad_norm": 1.0295488834381104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4121, + "mean_token_accuracy": 0.8589513897895813, + "num_tokens": 202879277.0, + "step": 5166 + }, + { + "epoch": 0.6572955094771658, + "grad_norm": 1.043190836906433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.379, + "mean_token_accuracy": 0.8676854372024536, + "num_tokens": 202919257.0, + "step": 5167 + }, + { + "epoch": 0.6574227197557563, + "grad_norm": 1.0481594800949097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8793511986732483, + "num_tokens": 202957393.0, + "step": 5168 + }, + { + "epoch": 0.6575499300343468, + "grad_norm": 1.0542527437210083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8702822923660278, + "num_tokens": 202995210.0, + "step": 5169 + }, + { + "epoch": 0.6576771403129373, + "grad_norm": 1.018912672996521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8680869936943054, + "num_tokens": 203043121.0, + "step": 5170 + }, + { + "epoch": 0.6578043505915278, + "grad_norm": 1.1842433214187622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3852, + "mean_token_accuracy": 0.8643644452095032, + "num_tokens": 203075519.0, + "step": 5171 + }, + { + "epoch": 0.6579315608701183, + "grad_norm": 1.000186800956726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.867469072341919, + "num_tokens": 203119398.0, + "step": 5172 + }, + { + "epoch": 0.6580587711487088, + "grad_norm": 1.0458904504776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8763989210128784, + "num_tokens": 203158217.0, + "step": 5173 + }, + { + "epoch": 0.6581859814272993, + "grad_norm": 1.0266717672348022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8691902756690979, + "num_tokens": 203204021.0, + "step": 5174 + }, + { + "epoch": 0.6583131917058899, + "grad_norm": 1.1031402349472046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8910374641418457, + "num_tokens": 203233843.0, + "step": 5175 + }, + { + "epoch": 0.6584404019844804, + "grad_norm": 0.9839894771575928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8782550096511841, + "num_tokens": 203276497.0, + "step": 5176 + }, + { + "epoch": 0.6585676122630708, + "grad_norm": 0.950590193271637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8914728760719299, + "num_tokens": 203313897.0, + "step": 5177 + }, + { + "epoch": 0.6586948225416613, + "grad_norm": 1.0159080028533936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.869356095790863, + "num_tokens": 203355590.0, + "step": 5178 + }, + { + "epoch": 0.6588220328202519, + "grad_norm": 0.9103968143463135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8994039297103882, + "num_tokens": 203397035.0, + "step": 5179 + }, + { + "epoch": 0.6589492430988424, + "grad_norm": 1.107714056968689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.871826171875, + "num_tokens": 203436392.0, + "step": 5180 + }, + { + "epoch": 0.6590764533774329, + "grad_norm": 1.316516637802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3915, + "mean_token_accuracy": 0.8646325469017029, + "num_tokens": 203463721.0, + "step": 5181 + }, + { + "epoch": 0.6592036636560235, + "grad_norm": 1.0785725116729736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8783827424049377, + "num_tokens": 203499552.0, + "step": 5182 + }, + { + "epoch": 0.6593308739346139, + "grad_norm": 0.9552866816520691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8817235231399536, + "num_tokens": 203538461.0, + "step": 5183 + }, + { + "epoch": 0.6594580842132044, + "grad_norm": 1.1601587533950806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8692911267280579, + "num_tokens": 203575776.0, + "step": 5184 + }, + { + "epoch": 0.6595852944917949, + "grad_norm": 1.1058422327041626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8620960712432861, + "num_tokens": 203613944.0, + "step": 5185 + }, + { + "epoch": 0.6597125047703855, + "grad_norm": 1.0410501956939697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.876052737236023, + "num_tokens": 203659068.0, + "step": 5186 + }, + { + "epoch": 0.659839715048976, + "grad_norm": 0.9272844791412354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8818694949150085, + "num_tokens": 203701428.0, + "step": 5187 + }, + { + "epoch": 0.6599669253275665, + "grad_norm": 1.0675456523895264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8682188987731934, + "num_tokens": 203741916.0, + "step": 5188 + }, + { + "epoch": 0.6600941356061569, + "grad_norm": 1.0786285400390625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8725950121879578, + "num_tokens": 203780471.0, + "step": 5189 + }, + { + "epoch": 0.6602213458847475, + "grad_norm": 1.108573079109192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3899, + "mean_token_accuracy": 0.8675939440727234, + "num_tokens": 203819256.0, + "step": 5190 + }, + { + "epoch": 0.660348556163338, + "grad_norm": 0.9993960857391357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8778084516525269, + "num_tokens": 203857285.0, + "step": 5191 + }, + { + "epoch": 0.6604757664419285, + "grad_norm": 1.0894060134887695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8726383447647095, + "num_tokens": 203894795.0, + "step": 5192 + }, + { + "epoch": 0.660602976720519, + "grad_norm": 0.9092063307762146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.892690122127533, + "num_tokens": 203937495.0, + "step": 5193 + }, + { + "epoch": 0.6607301869991096, + "grad_norm": 1.2570749521255493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8678296804428101, + "num_tokens": 203969309.0, + "step": 5194 + }, + { + "epoch": 0.6608573972777, + "grad_norm": 1.1342772245407104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8811325430870056, + "num_tokens": 204000629.0, + "step": 5195 + }, + { + "epoch": 0.6609846075562905, + "grad_norm": 0.9307835102081299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8885804414749146, + "num_tokens": 204045307.0, + "step": 5196 + }, + { + "epoch": 0.661111817834881, + "grad_norm": 0.9943916201591492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8791762590408325, + "num_tokens": 204086146.0, + "step": 5197 + }, + { + "epoch": 0.6612390281134716, + "grad_norm": 1.041189193725586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8779947757720947, + "num_tokens": 204125510.0, + "step": 5198 + }, + { + "epoch": 0.6613662383920621, + "grad_norm": 1.0156773328781128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8813947439193726, + "num_tokens": 204163858.0, + "step": 5199 + }, + { + "epoch": 0.6614934486706526, + "grad_norm": 1.0786598920822144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8767185211181641, + "num_tokens": 204203184.0, + "step": 5200 + }, + { + "epoch": 0.661620658949243, + "grad_norm": 0.984837532043457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8727959394454956, + "num_tokens": 204247052.0, + "step": 5201 + }, + { + "epoch": 0.6617478692278336, + "grad_norm": 1.1031372547149658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8701069355010986, + "num_tokens": 204288422.0, + "step": 5202 + }, + { + "epoch": 0.6618750795064241, + "grad_norm": 0.9991010427474976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.877650797367096, + "num_tokens": 204328429.0, + "step": 5203 + }, + { + "epoch": 0.6620022897850146, + "grad_norm": 1.1923705339431763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4442, + "mean_token_accuracy": 0.8475357294082642, + "num_tokens": 204366242.0, + "step": 5204 + }, + { + "epoch": 0.6621295000636052, + "grad_norm": 1.13689124584198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4262, + "mean_token_accuracy": 0.8571832776069641, + "num_tokens": 204409121.0, + "step": 5205 + }, + { + "epoch": 0.6622567103421957, + "grad_norm": 0.9371055960655212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8932265043258667, + "num_tokens": 204453753.0, + "step": 5206 + }, + { + "epoch": 0.6623839206207861, + "grad_norm": 0.9795593023300171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8780332803726196, + "num_tokens": 204496538.0, + "step": 5207 + }, + { + "epoch": 0.6625111308993766, + "grad_norm": 1.0568310022354126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8787112832069397, + "num_tokens": 204534419.0, + "step": 5208 + }, + { + "epoch": 0.6626383411779672, + "grad_norm": 0.9283252358436584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.886878252029419, + "num_tokens": 204576818.0, + "step": 5209 + }, + { + "epoch": 0.6627655514565577, + "grad_norm": 0.9966705441474915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8788890838623047, + "num_tokens": 204615004.0, + "step": 5210 + }, + { + "epoch": 0.6628927617351482, + "grad_norm": 1.0855028629302979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8753685355186462, + "num_tokens": 204650325.0, + "step": 5211 + }, + { + "epoch": 0.6630199720137387, + "grad_norm": 0.9446958899497986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8879502415657043, + "num_tokens": 204688483.0, + "step": 5212 + }, + { + "epoch": 0.6631471822923293, + "grad_norm": 0.9806628823280334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8796588182449341, + "num_tokens": 204728117.0, + "step": 5213 + }, + { + "epoch": 0.6632743925709197, + "grad_norm": 0.971851646900177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.883039653301239, + "num_tokens": 204767987.0, + "step": 5214 + }, + { + "epoch": 0.6634016028495102, + "grad_norm": 1.0484328269958496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8770673871040344, + "num_tokens": 204806828.0, + "step": 5215 + }, + { + "epoch": 0.6635288131281007, + "grad_norm": 1.0008655786514282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8894373178482056, + "num_tokens": 204850040.0, + "step": 5216 + }, + { + "epoch": 0.6636560234066913, + "grad_norm": 1.0347663164138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8824938535690308, + "num_tokens": 204888886.0, + "step": 5217 + }, + { + "epoch": 0.6637832336852818, + "grad_norm": 1.1179231405258179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8785436153411865, + "num_tokens": 204930010.0, + "step": 5218 + }, + { + "epoch": 0.6639104439638723, + "grad_norm": 0.9713628888130188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.883262574672699, + "num_tokens": 204970227.0, + "step": 5219 + }, + { + "epoch": 0.6640376542424627, + "grad_norm": 1.0744832754135132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.876920223236084, + "num_tokens": 205007535.0, + "step": 5220 + }, + { + "epoch": 0.6641648645210533, + "grad_norm": 1.0104485750198364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8817694187164307, + "num_tokens": 205045338.0, + "step": 5221 + }, + { + "epoch": 0.6642920747996438, + "grad_norm": 1.0012863874435425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8806273937225342, + "num_tokens": 205084301.0, + "step": 5222 + }, + { + "epoch": 0.6644192850782343, + "grad_norm": 1.0200234651565552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8784998655319214, + "num_tokens": 205124819.0, + "step": 5223 + }, + { + "epoch": 0.6645464953568249, + "grad_norm": 0.9792086482048035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8856330513954163, + "num_tokens": 205161020.0, + "step": 5224 + }, + { + "epoch": 0.6646737056354154, + "grad_norm": 1.043111801147461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8826379776000977, + "num_tokens": 205201446.0, + "step": 5225 + }, + { + "epoch": 0.6648009159140058, + "grad_norm": 0.9914360642433167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8846486806869507, + "num_tokens": 205237526.0, + "step": 5226 + }, + { + "epoch": 0.6649281261925963, + "grad_norm": 0.9262160658836365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8806528449058533, + "num_tokens": 205283206.0, + "step": 5227 + }, + { + "epoch": 0.6650553364711869, + "grad_norm": 1.1137553453445435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8942561149597168, + "num_tokens": 205311713.0, + "step": 5228 + }, + { + "epoch": 0.6651825467497774, + "grad_norm": 1.0903469324111938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8822717666625977, + "num_tokens": 205346996.0, + "step": 5229 + }, + { + "epoch": 0.6653097570283679, + "grad_norm": 0.975024402141571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8663961291313171, + "num_tokens": 205392577.0, + "step": 5230 + }, + { + "epoch": 0.6654369673069584, + "grad_norm": 0.9964027404785156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8744655847549438, + "num_tokens": 205433810.0, + "step": 5231 + }, + { + "epoch": 0.6655641775855489, + "grad_norm": 0.9523604512214661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8777011036872864, + "num_tokens": 205476592.0, + "step": 5232 + }, + { + "epoch": 0.6656913878641394, + "grad_norm": 1.0652862787246704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.883220911026001, + "num_tokens": 205511402.0, + "step": 5233 + }, + { + "epoch": 0.6658185981427299, + "grad_norm": 1.0345978736877441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8830100893974304, + "num_tokens": 205550370.0, + "step": 5234 + }, + { + "epoch": 0.6659458084213205, + "grad_norm": 0.9849849939346313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8649613857269287, + "num_tokens": 205593726.0, + "step": 5235 + }, + { + "epoch": 0.666073018699911, + "grad_norm": 0.951927125453949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.88375324010849, + "num_tokens": 205631991.0, + "step": 5236 + }, + { + "epoch": 0.6662002289785015, + "grad_norm": 1.1491568088531494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8783053159713745, + "num_tokens": 205668269.0, + "step": 5237 + }, + { + "epoch": 0.6663274392570919, + "grad_norm": 0.964164137840271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8753799200057983, + "num_tokens": 205707874.0, + "step": 5238 + }, + { + "epoch": 0.6664546495356825, + "grad_norm": 0.99274742603302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8869874477386475, + "num_tokens": 205747226.0, + "step": 5239 + }, + { + "epoch": 0.666581859814273, + "grad_norm": 1.0358926057815552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8704777956008911, + "num_tokens": 205786188.0, + "step": 5240 + }, + { + "epoch": 0.6667090700928635, + "grad_norm": 1.0075618028640747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8848302364349365, + "num_tokens": 205822527.0, + "step": 5241 + }, + { + "epoch": 0.666836280371454, + "grad_norm": 1.073738932609558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4322, + "mean_token_accuracy": 0.8503720760345459, + "num_tokens": 205866892.0, + "step": 5242 + }, + { + "epoch": 0.6669634906500446, + "grad_norm": 1.0579763650894165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8800826668739319, + "num_tokens": 205904396.0, + "step": 5243 + }, + { + "epoch": 0.667090700928635, + "grad_norm": 1.0761083364486694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8756248950958252, + "num_tokens": 205943298.0, + "step": 5244 + }, + { + "epoch": 0.6672179112072255, + "grad_norm": 1.1508859395980835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8760960698127747, + "num_tokens": 205979993.0, + "step": 5245 + }, + { + "epoch": 0.667345121485816, + "grad_norm": 1.0924798250198364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8734855055809021, + "num_tokens": 206015988.0, + "step": 5246 + }, + { + "epoch": 0.6674723317644066, + "grad_norm": 0.9633616209030151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8918117880821228, + "num_tokens": 206053070.0, + "step": 5247 + }, + { + "epoch": 0.6675995420429971, + "grad_norm": 1.089293122291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8658139705657959, + "num_tokens": 206094038.0, + "step": 5248 + }, + { + "epoch": 0.6677267523215876, + "grad_norm": 1.028586745262146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8652297258377075, + "num_tokens": 206143691.0, + "step": 5249 + }, + { + "epoch": 0.667853962600178, + "grad_norm": 1.0139325857162476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8747315406799316, + "num_tokens": 206184331.0, + "step": 5250 + }, + { + "epoch": 0.6679811728787686, + "grad_norm": 0.9720340371131897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8949748873710632, + "num_tokens": 206224327.0, + "step": 5251 + }, + { + "epoch": 0.6681083831573591, + "grad_norm": 1.1639491319656372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4145, + "mean_token_accuracy": 0.8596251010894775, + "num_tokens": 206264221.0, + "step": 5252 + }, + { + "epoch": 0.6682355934359496, + "grad_norm": 1.0930184125900269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8725736141204834, + "num_tokens": 206301272.0, + "step": 5253 + }, + { + "epoch": 0.6683628037145402, + "grad_norm": 1.0734933614730835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8791605234146118, + "num_tokens": 206340736.0, + "step": 5254 + }, + { + "epoch": 0.6684900139931307, + "grad_norm": 1.00697660446167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8740487098693848, + "num_tokens": 206382999.0, + "step": 5255 + }, + { + "epoch": 0.6686172242717211, + "grad_norm": 1.1049247980117798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4224, + "mean_token_accuracy": 0.8550432920455933, + "num_tokens": 206428792.0, + "step": 5256 + }, + { + "epoch": 0.6687444345503116, + "grad_norm": 0.950557291507721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8807042837142944, + "num_tokens": 206469044.0, + "step": 5257 + }, + { + "epoch": 0.6688716448289022, + "grad_norm": 1.2042903900146484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8800654411315918, + "num_tokens": 206504104.0, + "step": 5258 + }, + { + "epoch": 0.6689988551074927, + "grad_norm": 1.0160682201385498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.879412055015564, + "num_tokens": 206542323.0, + "step": 5259 + }, + { + "epoch": 0.6691260653860832, + "grad_norm": 1.0028448104858398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8814430236816406, + "num_tokens": 206578090.0, + "step": 5260 + }, + { + "epoch": 0.6692532756646737, + "grad_norm": 1.242743730545044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3967, + "mean_token_accuracy": 0.8635432720184326, + "num_tokens": 206611932.0, + "step": 5261 + }, + { + "epoch": 0.6693804859432643, + "grad_norm": 0.9769077301025391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8858433365821838, + "num_tokens": 206652818.0, + "step": 5262 + }, + { + "epoch": 0.6695076962218547, + "grad_norm": 1.0466315746307373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8740202188491821, + "num_tokens": 206693131.0, + "step": 5263 + }, + { + "epoch": 0.6696349065004452, + "grad_norm": 1.0055625438690186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8865965604782104, + "num_tokens": 206727588.0, + "step": 5264 + }, + { + "epoch": 0.6697621167790357, + "grad_norm": 0.9252511858940125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8901420831680298, + "num_tokens": 206767715.0, + "step": 5265 + }, + { + "epoch": 0.6698893270576263, + "grad_norm": 1.068597674369812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8870930671691895, + "num_tokens": 206804663.0, + "step": 5266 + }, + { + "epoch": 0.6700165373362168, + "grad_norm": 0.9485946893692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8752458691596985, + "num_tokens": 206847086.0, + "step": 5267 + }, + { + "epoch": 0.6701437476148073, + "grad_norm": 0.9320012331008911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.886420726776123, + "num_tokens": 206888035.0, + "step": 5268 + }, + { + "epoch": 0.6702709578933977, + "grad_norm": 1.100416660308838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8602344989776611, + "num_tokens": 206924603.0, + "step": 5269 + }, + { + "epoch": 0.6703981681719883, + "grad_norm": 1.0190590620040894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8669168949127197, + "num_tokens": 206965628.0, + "step": 5270 + }, + { + "epoch": 0.6705253784505788, + "grad_norm": 1.0382064580917358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8827654123306274, + "num_tokens": 207000005.0, + "step": 5271 + }, + { + "epoch": 0.6706525887291693, + "grad_norm": 1.1106994152069092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3959, + "mean_token_accuracy": 0.8666732311248779, + "num_tokens": 207035815.0, + "step": 5272 + }, + { + "epoch": 0.6707797990077599, + "grad_norm": 1.0600308179855347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8746123313903809, + "num_tokens": 207075261.0, + "step": 5273 + }, + { + "epoch": 0.6709070092863504, + "grad_norm": 1.0199428796768188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3938, + "mean_token_accuracy": 0.8627395629882812, + "num_tokens": 207113926.0, + "step": 5274 + }, + { + "epoch": 0.6710342195649408, + "grad_norm": 1.0348079204559326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8837518692016602, + "num_tokens": 207149320.0, + "step": 5275 + }, + { + "epoch": 0.6711614298435313, + "grad_norm": 0.9770539402961731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8788321614265442, + "num_tokens": 207191721.0, + "step": 5276 + }, + { + "epoch": 0.6712886401221219, + "grad_norm": 1.0051519870758057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8817211985588074, + "num_tokens": 207229962.0, + "step": 5277 + }, + { + "epoch": 0.6714158504007124, + "grad_norm": 1.0163707733154297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8661532402038574, + "num_tokens": 207276363.0, + "step": 5278 + }, + { + "epoch": 0.6715430606793029, + "grad_norm": 0.954321026802063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8928611278533936, + "num_tokens": 207313447.0, + "step": 5279 + }, + { + "epoch": 0.6716702709578934, + "grad_norm": 0.9833831191062927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8850324153900146, + "num_tokens": 207352394.0, + "step": 5280 + }, + { + "epoch": 0.6717974812364839, + "grad_norm": 1.0323504209518433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8739253282546997, + "num_tokens": 207392110.0, + "step": 5281 + }, + { + "epoch": 0.6719246915150744, + "grad_norm": 0.9282007217407227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8793124556541443, + "num_tokens": 207441472.0, + "step": 5282 + }, + { + "epoch": 0.6720519017936649, + "grad_norm": 0.9640567302703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8823615312576294, + "num_tokens": 207481873.0, + "step": 5283 + }, + { + "epoch": 0.6721791120722554, + "grad_norm": 1.0719884634017944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.881206750869751, + "num_tokens": 207515479.0, + "step": 5284 + }, + { + "epoch": 0.672306322350846, + "grad_norm": 1.1495234966278076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8664752244949341, + "num_tokens": 207549021.0, + "step": 5285 + }, + { + "epoch": 0.6724335326294365, + "grad_norm": 1.065940499305725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8786124587059021, + "num_tokens": 207588504.0, + "step": 5286 + }, + { + "epoch": 0.6725607429080269, + "grad_norm": 1.0651183128356934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8731960654258728, + "num_tokens": 207627829.0, + "step": 5287 + }, + { + "epoch": 0.6726879531866174, + "grad_norm": 0.9425955414772034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8843864798545837, + "num_tokens": 207674951.0, + "step": 5288 + }, + { + "epoch": 0.672815163465208, + "grad_norm": 0.9320383667945862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8803812265396118, + "num_tokens": 207716741.0, + "step": 5289 + }, + { + "epoch": 0.6729423737437985, + "grad_norm": 1.1428714990615845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8641419410705566, + "num_tokens": 207749847.0, + "step": 5290 + }, + { + "epoch": 0.673069584022389, + "grad_norm": 0.98397296667099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.880085289478302, + "num_tokens": 207788040.0, + "step": 5291 + }, + { + "epoch": 0.6731967943009796, + "grad_norm": 0.9833775162696838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8909281492233276, + "num_tokens": 207821214.0, + "step": 5292 + }, + { + "epoch": 0.67332400457957, + "grad_norm": 1.1906474828720093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.877416729927063, + "num_tokens": 207855045.0, + "step": 5293 + }, + { + "epoch": 0.6734512148581605, + "grad_norm": 0.9793344736099243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8711271286010742, + "num_tokens": 207903016.0, + "step": 5294 + }, + { + "epoch": 0.673578425136751, + "grad_norm": 1.1295408010482788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4126, + "mean_token_accuracy": 0.8648620247840881, + "num_tokens": 207941259.0, + "step": 5295 + }, + { + "epoch": 0.6737056354153416, + "grad_norm": 1.0865446329116821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8845948576927185, + "num_tokens": 207972430.0, + "step": 5296 + }, + { + "epoch": 0.6738328456939321, + "grad_norm": 1.002119779586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8831309676170349, + "num_tokens": 208012928.0, + "step": 5297 + }, + { + "epoch": 0.6739600559725226, + "grad_norm": 0.9174493551254272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8811434507369995, + "num_tokens": 208060137.0, + "step": 5298 + }, + { + "epoch": 0.674087266251113, + "grad_norm": 1.0497891902923584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8709630370140076, + "num_tokens": 208099272.0, + "step": 5299 + }, + { + "epoch": 0.6742144765297036, + "grad_norm": 1.053751826286316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8738924860954285, + "num_tokens": 208137283.0, + "step": 5300 + }, + { + "epoch": 0.6743416868082941, + "grad_norm": 1.1325836181640625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.864587664604187, + "num_tokens": 208173679.0, + "step": 5301 + }, + { + "epoch": 0.6744688970868846, + "grad_norm": 1.0130774974822998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.883225679397583, + "num_tokens": 208213660.0, + "step": 5302 + }, + { + "epoch": 0.6745961073654752, + "grad_norm": 1.020471453666687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8715739250183105, + "num_tokens": 208256550.0, + "step": 5303 + }, + { + "epoch": 0.6747233176440657, + "grad_norm": 0.9681773781776428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8695311546325684, + "num_tokens": 208300936.0, + "step": 5304 + }, + { + "epoch": 0.6748505279226561, + "grad_norm": 0.926755964756012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8756366968154907, + "num_tokens": 208345755.0, + "step": 5305 + }, + { + "epoch": 0.6749777382012466, + "grad_norm": 1.0154075622558594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8776344060897827, + "num_tokens": 208384914.0, + "step": 5306 + }, + { + "epoch": 0.6751049484798372, + "grad_norm": 0.931398868560791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8729717135429382, + "num_tokens": 208430409.0, + "step": 5307 + }, + { + "epoch": 0.6752321587584277, + "grad_norm": 0.9519292116165161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8753756284713745, + "num_tokens": 208472469.0, + "step": 5308 + }, + { + "epoch": 0.6753593690370182, + "grad_norm": 0.9878573417663574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8785429000854492, + "num_tokens": 208513008.0, + "step": 5309 + }, + { + "epoch": 0.6754865793156087, + "grad_norm": 0.9536266922950745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8875228762626648, + "num_tokens": 208554341.0, + "step": 5310 + }, + { + "epoch": 0.6756137895941993, + "grad_norm": 1.1354527473449707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8801788687705994, + "num_tokens": 208584679.0, + "step": 5311 + }, + { + "epoch": 0.6757409998727897, + "grad_norm": 1.0141119956970215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.878069281578064, + "num_tokens": 208627516.0, + "step": 5312 + }, + { + "epoch": 0.6758682101513802, + "grad_norm": 1.0709118843078613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8794136047363281, + "num_tokens": 208661463.0, + "step": 5313 + }, + { + "epoch": 0.6759954204299707, + "grad_norm": 0.9882855415344238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.870577871799469, + "num_tokens": 208705991.0, + "step": 5314 + }, + { + "epoch": 0.6761226307085613, + "grad_norm": 1.1107029914855957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3979, + "mean_token_accuracy": 0.86444091796875, + "num_tokens": 208745975.0, + "step": 5315 + }, + { + "epoch": 0.6762498409871518, + "grad_norm": 1.067915439605713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8875421285629272, + "num_tokens": 208779039.0, + "step": 5316 + }, + { + "epoch": 0.6763770512657423, + "grad_norm": 1.0484269857406616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8851311206817627, + "num_tokens": 208813468.0, + "step": 5317 + }, + { + "epoch": 0.6765042615443327, + "grad_norm": 0.9070767164230347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.87953120470047, + "num_tokens": 208855993.0, + "step": 5318 + }, + { + "epoch": 0.6766314718229233, + "grad_norm": 1.0003653764724731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8802460432052612, + "num_tokens": 208898525.0, + "step": 5319 + }, + { + "epoch": 0.6767586821015138, + "grad_norm": 1.0702111721038818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8919774293899536, + "num_tokens": 208931050.0, + "step": 5320 + }, + { + "epoch": 0.6768858923801043, + "grad_norm": 1.2636659145355225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3967, + "mean_token_accuracy": 0.8631687760353088, + "num_tokens": 208966141.0, + "step": 5321 + }, + { + "epoch": 0.6770131026586949, + "grad_norm": 1.1040202379226685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8826858401298523, + "num_tokens": 208997839.0, + "step": 5322 + }, + { + "epoch": 0.6771403129372854, + "grad_norm": 1.1083890199661255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.389, + "mean_token_accuracy": 0.8650699257850647, + "num_tokens": 209033920.0, + "step": 5323 + }, + { + "epoch": 0.6772675232158758, + "grad_norm": 1.0138609409332275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8864456415176392, + "num_tokens": 209070140.0, + "step": 5324 + }, + { + "epoch": 0.6773947334944663, + "grad_norm": 1.1072804927825928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.386, + "mean_token_accuracy": 0.8640717267990112, + "num_tokens": 209114006.0, + "step": 5325 + }, + { + "epoch": 0.6775219437730569, + "grad_norm": 1.0039087533950806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8759539723396301, + "num_tokens": 209152495.0, + "step": 5326 + }, + { + "epoch": 0.6776491540516474, + "grad_norm": 1.0088557004928589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8872529864311218, + "num_tokens": 209189855.0, + "step": 5327 + }, + { + "epoch": 0.6777763643302379, + "grad_norm": 0.9956873655319214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8725950121879578, + "num_tokens": 209229699.0, + "step": 5328 + }, + { + "epoch": 0.6779035746088284, + "grad_norm": 0.9357338547706604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8822886943817139, + "num_tokens": 209274388.0, + "step": 5329 + }, + { + "epoch": 0.6780307848874189, + "grad_norm": 0.9996116757392883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8783493638038635, + "num_tokens": 209311005.0, + "step": 5330 + }, + { + "epoch": 0.6781579951660094, + "grad_norm": 1.1823986768722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8800833821296692, + "num_tokens": 209343788.0, + "step": 5331 + }, + { + "epoch": 0.6782852054445999, + "grad_norm": 1.195281744003296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4237, + "mean_token_accuracy": 0.8548956513404846, + "num_tokens": 209382229.0, + "step": 5332 + }, + { + "epoch": 0.6784124157231904, + "grad_norm": 1.1470261812210083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8652856349945068, + "num_tokens": 209417026.0, + "step": 5333 + }, + { + "epoch": 0.678539626001781, + "grad_norm": 0.9925989508628845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.87904953956604, + "num_tokens": 209456478.0, + "step": 5334 + }, + { + "epoch": 0.6786668362803715, + "grad_norm": 1.0532066822052002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8712018728256226, + "num_tokens": 209499059.0, + "step": 5335 + }, + { + "epoch": 0.6787940465589619, + "grad_norm": 1.0449591875076294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8815352916717529, + "num_tokens": 209531293.0, + "step": 5336 + }, + { + "epoch": 0.6789212568375524, + "grad_norm": 1.055099606513977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8869843482971191, + "num_tokens": 209569006.0, + "step": 5337 + }, + { + "epoch": 0.679048467116143, + "grad_norm": 1.0285136699676514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8857343196868896, + "num_tokens": 209608037.0, + "step": 5338 + }, + { + "epoch": 0.6791756773947335, + "grad_norm": 1.1115667819976807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4057, + "mean_token_accuracy": 0.8599215745925903, + "num_tokens": 209650514.0, + "step": 5339 + }, + { + "epoch": 0.679302887673324, + "grad_norm": 1.0970035791397095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.8747777938842773, + "num_tokens": 209687254.0, + "step": 5340 + }, + { + "epoch": 0.6794300979519146, + "grad_norm": 0.9838656783103943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8914699554443359, + "num_tokens": 209724964.0, + "step": 5341 + }, + { + "epoch": 0.679557308230505, + "grad_norm": 0.9378057718276978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8848494291305542, + "num_tokens": 209769620.0, + "step": 5342 + }, + { + "epoch": 0.6796845185090955, + "grad_norm": 1.0830525159835815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8632078766822815, + "num_tokens": 209808338.0, + "step": 5343 + }, + { + "epoch": 0.679811728787686, + "grad_norm": 1.1470205783843994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8663589954376221, + "num_tokens": 209841317.0, + "step": 5344 + }, + { + "epoch": 0.6799389390662766, + "grad_norm": 0.9854721426963806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8857104778289795, + "num_tokens": 209879101.0, + "step": 5345 + }, + { + "epoch": 0.6800661493448671, + "grad_norm": 0.990800142288208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8731889724731445, + "num_tokens": 209920243.0, + "step": 5346 + }, + { + "epoch": 0.6801933596234576, + "grad_norm": 0.9788695573806763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.388, + "mean_token_accuracy": 0.8726105690002441, + "num_tokens": 209965496.0, + "step": 5347 + }, + { + "epoch": 0.680320569902048, + "grad_norm": 1.189164161682129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8850869536399841, + "num_tokens": 210003889.0, + "step": 5348 + }, + { + "epoch": 0.6804477801806386, + "grad_norm": 1.0714784860610962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8752954602241516, + "num_tokens": 210044885.0, + "step": 5349 + }, + { + "epoch": 0.6805749904592291, + "grad_norm": 1.0175353288650513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.8711738586425781, + "num_tokens": 210085610.0, + "step": 5350 + }, + { + "epoch": 0.6807022007378196, + "grad_norm": 1.0623464584350586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8754374384880066, + "num_tokens": 210124969.0, + "step": 5351 + }, + { + "epoch": 0.6808294110164101, + "grad_norm": 1.0490808486938477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8804654479026794, + "num_tokens": 210162425.0, + "step": 5352 + }, + { + "epoch": 0.6809566212950007, + "grad_norm": 0.9088094234466553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8865786790847778, + "num_tokens": 210203612.0, + "step": 5353 + }, + { + "epoch": 0.6810838315735911, + "grad_norm": 0.9776608347892761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8776893615722656, + "num_tokens": 210249571.0, + "step": 5354 + }, + { + "epoch": 0.6812110418521816, + "grad_norm": 1.01482093334198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8764477968215942, + "num_tokens": 210291148.0, + "step": 5355 + }, + { + "epoch": 0.6813382521307721, + "grad_norm": 1.1528159379959106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8701050281524658, + "num_tokens": 210329995.0, + "step": 5356 + }, + { + "epoch": 0.6814654624093627, + "grad_norm": 1.0368902683258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.896256148815155, + "num_tokens": 210362248.0, + "step": 5357 + }, + { + "epoch": 0.6815926726879532, + "grad_norm": 0.9791027903556824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.889359712600708, + "num_tokens": 210400974.0, + "step": 5358 + }, + { + "epoch": 0.6817198829665437, + "grad_norm": 1.0930352210998535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8715003132820129, + "num_tokens": 210435461.0, + "step": 5359 + }, + { + "epoch": 0.6818470932451343, + "grad_norm": 1.1093018054962158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8868927955627441, + "num_tokens": 210469508.0, + "step": 5360 + }, + { + "epoch": 0.6819743035237247, + "grad_norm": 0.984721839427948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.892676830291748, + "num_tokens": 210504361.0, + "step": 5361 + }, + { + "epoch": 0.6821015138023152, + "grad_norm": 1.1252548694610596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8736266493797302, + "num_tokens": 210546304.0, + "step": 5362 + }, + { + "epoch": 0.6822287240809057, + "grad_norm": 1.1230993270874023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.864432692527771, + "num_tokens": 210580943.0, + "step": 5363 + }, + { + "epoch": 0.6823559343594963, + "grad_norm": 1.1506911516189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.874659538269043, + "num_tokens": 210616343.0, + "step": 5364 + }, + { + "epoch": 0.6824831446380868, + "grad_norm": 1.0719125270843506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8627235293388367, + "num_tokens": 210656769.0, + "step": 5365 + }, + { + "epoch": 0.6826103549166773, + "grad_norm": 0.9756799340248108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8779857754707336, + "num_tokens": 210697848.0, + "step": 5366 + }, + { + "epoch": 0.6827375651952677, + "grad_norm": 1.016800045967102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8789873123168945, + "num_tokens": 210735604.0, + "step": 5367 + }, + { + "epoch": 0.6828647754738583, + "grad_norm": 0.9171944260597229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.893733024597168, + "num_tokens": 210776050.0, + "step": 5368 + }, + { + "epoch": 0.6829919857524488, + "grad_norm": 0.9654451608657837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8767057657241821, + "num_tokens": 210819055.0, + "step": 5369 + }, + { + "epoch": 0.6831191960310393, + "grad_norm": 1.0008858442306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8810464143753052, + "num_tokens": 210861768.0, + "step": 5370 + }, + { + "epoch": 0.6832464063096299, + "grad_norm": 0.9862241744995117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.866680383682251, + "num_tokens": 210904205.0, + "step": 5371 + }, + { + "epoch": 0.6833736165882204, + "grad_norm": 1.0132393836975098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8853083848953247, + "num_tokens": 210943364.0, + "step": 5372 + }, + { + "epoch": 0.6835008268668108, + "grad_norm": 1.0638904571533203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8720986843109131, + "num_tokens": 210979915.0, + "step": 5373 + }, + { + "epoch": 0.6836280371454013, + "grad_norm": 1.0130606889724731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8710575103759766, + "num_tokens": 211021093.0, + "step": 5374 + }, + { + "epoch": 0.6837552474239919, + "grad_norm": 0.9617706537246704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.879959225654602, + "num_tokens": 211062222.0, + "step": 5375 + }, + { + "epoch": 0.6838824577025824, + "grad_norm": 1.0856684446334839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.882434070110321, + "num_tokens": 211100454.0, + "step": 5376 + }, + { + "epoch": 0.6840096679811729, + "grad_norm": 1.0176926851272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8943024277687073, + "num_tokens": 211137892.0, + "step": 5377 + }, + { + "epoch": 0.6841368782597634, + "grad_norm": 0.9592491388320923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3945, + "mean_token_accuracy": 0.8668203353881836, + "num_tokens": 211185748.0, + "step": 5378 + }, + { + "epoch": 0.6842640885383539, + "grad_norm": 0.9843811392784119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8777018189430237, + "num_tokens": 211226737.0, + "step": 5379 + }, + { + "epoch": 0.6843912988169444, + "grad_norm": 0.9453327655792236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.886135995388031, + "num_tokens": 211268784.0, + "step": 5380 + }, + { + "epoch": 0.6845185090955349, + "grad_norm": 1.1880755424499512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8604336977005005, + "num_tokens": 211301931.0, + "step": 5381 + }, + { + "epoch": 0.6846457193741254, + "grad_norm": 0.9931696653366089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8777916431427002, + "num_tokens": 211340238.0, + "step": 5382 + }, + { + "epoch": 0.684772929652716, + "grad_norm": 1.0169621706008911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8750070333480835, + "num_tokens": 211379870.0, + "step": 5383 + }, + { + "epoch": 0.6849001399313065, + "grad_norm": 0.9299812912940979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8787521123886108, + "num_tokens": 211425136.0, + "step": 5384 + }, + { + "epoch": 0.6850273502098969, + "grad_norm": 1.0691112279891968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8621676564216614, + "num_tokens": 211466789.0, + "step": 5385 + }, + { + "epoch": 0.6851545604884874, + "grad_norm": 0.9874329566955566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.887972354888916, + "num_tokens": 211508523.0, + "step": 5386 + }, + { + "epoch": 0.685281770767078, + "grad_norm": 1.145789384841919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.880465030670166, + "num_tokens": 211542900.0, + "step": 5387 + }, + { + "epoch": 0.6854089810456685, + "grad_norm": 1.0844637155532837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.875995934009552, + "num_tokens": 211579256.0, + "step": 5388 + }, + { + "epoch": 0.685536191324259, + "grad_norm": 0.9566748142242432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8733850121498108, + "num_tokens": 211622188.0, + "step": 5389 + }, + { + "epoch": 0.6856634016028496, + "grad_norm": 1.0721135139465332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8730508089065552, + "num_tokens": 211658892.0, + "step": 5390 + }, + { + "epoch": 0.68579061188144, + "grad_norm": 1.0062413215637207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3988, + "mean_token_accuracy": 0.8622192740440369, + "num_tokens": 211703886.0, + "step": 5391 + }, + { + "epoch": 0.6859178221600305, + "grad_norm": 1.0013054609298706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8831815719604492, + "num_tokens": 211744163.0, + "step": 5392 + }, + { + "epoch": 0.686045032438621, + "grad_norm": 1.0265743732452393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8783846497535706, + "num_tokens": 211784112.0, + "step": 5393 + }, + { + "epoch": 0.6861722427172116, + "grad_norm": 0.9837885499000549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8883034586906433, + "num_tokens": 211821738.0, + "step": 5394 + }, + { + "epoch": 0.6862994529958021, + "grad_norm": 1.0351595878601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8732634782791138, + "num_tokens": 211861229.0, + "step": 5395 + }, + { + "epoch": 0.6864266632743926, + "grad_norm": 1.100485920906067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.866951584815979, + "num_tokens": 211902984.0, + "step": 5396 + }, + { + "epoch": 0.686553873552983, + "grad_norm": 1.1170036792755127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8745644092559814, + "num_tokens": 211936985.0, + "step": 5397 + }, + { + "epoch": 0.6866810838315736, + "grad_norm": 1.0500431060791016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8724290132522583, + "num_tokens": 211975504.0, + "step": 5398 + }, + { + "epoch": 0.6868082941101641, + "grad_norm": 1.0242217779159546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8736158013343811, + "num_tokens": 212021391.0, + "step": 5399 + }, + { + "epoch": 0.6869355043887546, + "grad_norm": 1.0613397359848022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8804106116294861, + "num_tokens": 212056869.0, + "step": 5400 + }, + { + "epoch": 0.6870627146673451, + "grad_norm": 1.1714463233947754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8755347728729248, + "num_tokens": 212095029.0, + "step": 5401 + }, + { + "epoch": 0.6871899249459357, + "grad_norm": 1.0675041675567627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8744794130325317, + "num_tokens": 212132155.0, + "step": 5402 + }, + { + "epoch": 0.6873171352245261, + "grad_norm": 1.0617743730545044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8787398934364319, + "num_tokens": 212168994.0, + "step": 5403 + }, + { + "epoch": 0.6874443455031166, + "grad_norm": 1.1461738348007202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8621957302093506, + "num_tokens": 212209429.0, + "step": 5404 + }, + { + "epoch": 0.6875715557817071, + "grad_norm": 1.0215264558792114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8827648162841797, + "num_tokens": 212245002.0, + "step": 5405 + }, + { + "epoch": 0.6876987660602977, + "grad_norm": 1.115082859992981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4088, + "mean_token_accuracy": 0.8618486523628235, + "num_tokens": 212288329.0, + "step": 5406 + }, + { + "epoch": 0.6878259763388882, + "grad_norm": 1.0784196853637695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4017, + "mean_token_accuracy": 0.8638651967048645, + "num_tokens": 212330114.0, + "step": 5407 + }, + { + "epoch": 0.6879531866174787, + "grad_norm": 1.0150395631790161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.896277666091919, + "num_tokens": 212364344.0, + "step": 5408 + }, + { + "epoch": 0.6880803968960693, + "grad_norm": 1.1436010599136353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8649445176124573, + "num_tokens": 212401073.0, + "step": 5409 + }, + { + "epoch": 0.6882076071746597, + "grad_norm": 1.063989281654358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8782734870910645, + "num_tokens": 212435057.0, + "step": 5410 + }, + { + "epoch": 0.6883348174532502, + "grad_norm": 0.9748268127441406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.39, + "mean_token_accuracy": 0.8667275309562683, + "num_tokens": 212482415.0, + "step": 5411 + }, + { + "epoch": 0.6884620277318407, + "grad_norm": 1.095965027809143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8907299637794495, + "num_tokens": 212515765.0, + "step": 5412 + }, + { + "epoch": 0.6885892380104313, + "grad_norm": 1.063341736793518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3872, + "mean_token_accuracy": 0.863527774810791, + "num_tokens": 212553774.0, + "step": 5413 + }, + { + "epoch": 0.6887164482890218, + "grad_norm": 1.1690113544464111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8820899724960327, + "num_tokens": 212591910.0, + "step": 5414 + }, + { + "epoch": 0.6888436585676123, + "grad_norm": 0.9098802804946899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8818644881248474, + "num_tokens": 212637350.0, + "step": 5415 + }, + { + "epoch": 0.6889708688462027, + "grad_norm": 1.0065875053405762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8745737075805664, + "num_tokens": 212681034.0, + "step": 5416 + }, + { + "epoch": 0.6890980791247933, + "grad_norm": 1.0168107748031616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8820141553878784, + "num_tokens": 212721518.0, + "step": 5417 + }, + { + "epoch": 0.6892252894033838, + "grad_norm": 1.0007778406143188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8855164051055908, + "num_tokens": 212761947.0, + "step": 5418 + }, + { + "epoch": 0.6893524996819743, + "grad_norm": 1.0348509550094604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8777775764465332, + "num_tokens": 212800889.0, + "step": 5419 + }, + { + "epoch": 0.6894797099605648, + "grad_norm": 0.9569373726844788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8825536966323853, + "num_tokens": 212840604.0, + "step": 5420 + }, + { + "epoch": 0.6896069202391554, + "grad_norm": 0.9599640369415283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8856639862060547, + "num_tokens": 212881697.0, + "step": 5421 + }, + { + "epoch": 0.6897341305177458, + "grad_norm": 1.1223728656768799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4123, + "mean_token_accuracy": 0.8564615249633789, + "num_tokens": 212920031.0, + "step": 5422 + }, + { + "epoch": 0.6898613407963363, + "grad_norm": 0.995902955532074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8713152408599854, + "num_tokens": 212960783.0, + "step": 5423 + }, + { + "epoch": 0.6899885510749268, + "grad_norm": 1.083797812461853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8683348894119263, + "num_tokens": 212997791.0, + "step": 5424 + }, + { + "epoch": 0.6901157613535174, + "grad_norm": 0.9695825576782227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8770998120307922, + "num_tokens": 213039579.0, + "step": 5425 + }, + { + "epoch": 0.6902429716321079, + "grad_norm": 1.003602147102356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8787912130355835, + "num_tokens": 213077282.0, + "step": 5426 + }, + { + "epoch": 0.6903701819106984, + "grad_norm": 1.027706265449524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8767915964126587, + "num_tokens": 213121174.0, + "step": 5427 + }, + { + "epoch": 0.6904973921892888, + "grad_norm": 1.0181885957717896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8888497352600098, + "num_tokens": 213155453.0, + "step": 5428 + }, + { + "epoch": 0.6906246024678794, + "grad_norm": 0.9784485697746277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.882457971572876, + "num_tokens": 213197412.0, + "step": 5429 + }, + { + "epoch": 0.6907518127464699, + "grad_norm": 1.1577481031417847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8763638138771057, + "num_tokens": 213230956.0, + "step": 5430 + }, + { + "epoch": 0.6908790230250604, + "grad_norm": 0.989234447479248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8764649629592896, + "num_tokens": 213270746.0, + "step": 5431 + }, + { + "epoch": 0.691006233303651, + "grad_norm": 1.1365673542022705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8715113401412964, + "num_tokens": 213307853.0, + "step": 5432 + }, + { + "epoch": 0.6911334435822415, + "grad_norm": 1.0972225666046143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3982, + "mean_token_accuracy": 0.8633859157562256, + "num_tokens": 213347805.0, + "step": 5433 + }, + { + "epoch": 0.6912606538608319, + "grad_norm": 1.057254433631897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8894574046134949, + "num_tokens": 213382541.0, + "step": 5434 + }, + { + "epoch": 0.6913878641394224, + "grad_norm": 1.145224690437317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8607211709022522, + "num_tokens": 213419637.0, + "step": 5435 + }, + { + "epoch": 0.691515074418013, + "grad_norm": 1.1228573322296143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8791751861572266, + "num_tokens": 213451614.0, + "step": 5436 + }, + { + "epoch": 0.6916422846966035, + "grad_norm": 1.00558602809906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8823403120040894, + "num_tokens": 213492502.0, + "step": 5437 + }, + { + "epoch": 0.691769494975194, + "grad_norm": 1.1558728218078613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8683913946151733, + "num_tokens": 213527814.0, + "step": 5438 + }, + { + "epoch": 0.6918967052537845, + "grad_norm": 1.0435782670974731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8832780122756958, + "num_tokens": 213564064.0, + "step": 5439 + }, + { + "epoch": 0.692023915532375, + "grad_norm": 0.9902563095092773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8792502880096436, + "num_tokens": 213601690.0, + "step": 5440 + }, + { + "epoch": 0.6921511258109655, + "grad_norm": 1.0592013597488403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8755086660385132, + "num_tokens": 213644432.0, + "step": 5441 + }, + { + "epoch": 0.692278336089556, + "grad_norm": 1.0764052867889404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8837395310401917, + "num_tokens": 213677675.0, + "step": 5442 + }, + { + "epoch": 0.6924055463681466, + "grad_norm": 1.0639383792877197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9050785303115845, + "num_tokens": 213706380.0, + "step": 5443 + }, + { + "epoch": 0.6925327566467371, + "grad_norm": 1.1490651369094849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8715497255325317, + "num_tokens": 213743815.0, + "step": 5444 + }, + { + "epoch": 0.6926599669253276, + "grad_norm": 0.9598321914672852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8879080414772034, + "num_tokens": 213789896.0, + "step": 5445 + }, + { + "epoch": 0.692787177203918, + "grad_norm": 1.1380053758621216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8689156770706177, + "num_tokens": 213824070.0, + "step": 5446 + }, + { + "epoch": 0.6929143874825086, + "grad_norm": 1.0056278705596924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8843564987182617, + "num_tokens": 213863992.0, + "step": 5447 + }, + { + "epoch": 0.6930415977610991, + "grad_norm": 1.136608362197876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8681384325027466, + "num_tokens": 213900359.0, + "step": 5448 + }, + { + "epoch": 0.6931688080396896, + "grad_norm": 1.1030892133712769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8703991770744324, + "num_tokens": 213933224.0, + "step": 5449 + }, + { + "epoch": 0.6932960183182801, + "grad_norm": 1.0917174816131592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8730540871620178, + "num_tokens": 213966398.0, + "step": 5450 + }, + { + "epoch": 0.6934232285968707, + "grad_norm": 0.9690178632736206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8836726546287537, + "num_tokens": 214006617.0, + "step": 5451 + }, + { + "epoch": 0.6935504388754611, + "grad_norm": 1.0361615419387817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8830914497375488, + "num_tokens": 214044027.0, + "step": 5452 + }, + { + "epoch": 0.6936776491540516, + "grad_norm": 1.0415828227996826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8811666965484619, + "num_tokens": 214077791.0, + "step": 5453 + }, + { + "epoch": 0.6938048594326421, + "grad_norm": 1.2051341533660889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4237, + "mean_token_accuracy": 0.8570037484169006, + "num_tokens": 214113104.0, + "step": 5454 + }, + { + "epoch": 0.6939320697112327, + "grad_norm": 0.9724087715148926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8861963748931885, + "num_tokens": 214154131.0, + "step": 5455 + }, + { + "epoch": 0.6940592799898232, + "grad_norm": 1.0394679307937622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8789789080619812, + "num_tokens": 214195714.0, + "step": 5456 + }, + { + "epoch": 0.6941864902684137, + "grad_norm": 0.9879559874534607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8815888166427612, + "num_tokens": 214235340.0, + "step": 5457 + }, + { + "epoch": 0.6943137005470043, + "grad_norm": 0.9741610288619995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.875217616558075, + "num_tokens": 214275275.0, + "step": 5458 + }, + { + "epoch": 0.6944409108255947, + "grad_norm": 0.9491461515426636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8898147344589233, + "num_tokens": 214316760.0, + "step": 5459 + }, + { + "epoch": 0.6945681211041852, + "grad_norm": 1.054977297782898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8707587718963623, + "num_tokens": 214355604.0, + "step": 5460 + }, + { + "epoch": 0.6946953313827757, + "grad_norm": 1.036195158958435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8663982152938843, + "num_tokens": 214399117.0, + "step": 5461 + }, + { + "epoch": 0.6948225416613663, + "grad_norm": 1.0565918684005737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8923999071121216, + "num_tokens": 214431720.0, + "step": 5462 + }, + { + "epoch": 0.6949497519399568, + "grad_norm": 1.0651466846466064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8616783618927002, + "num_tokens": 214471843.0, + "step": 5463 + }, + { + "epoch": 0.6950769622185473, + "grad_norm": 1.0663082599639893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8834550380706787, + "num_tokens": 214505391.0, + "step": 5464 + }, + { + "epoch": 0.6952041724971377, + "grad_norm": 0.9898970723152161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.888126015663147, + "num_tokens": 214541423.0, + "step": 5465 + }, + { + "epoch": 0.6953313827757283, + "grad_norm": 0.9743337035179138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8745046854019165, + "num_tokens": 214587367.0, + "step": 5466 + }, + { + "epoch": 0.6954585930543188, + "grad_norm": 1.120200753211975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8696533441543579, + "num_tokens": 214625511.0, + "step": 5467 + }, + { + "epoch": 0.6955858033329093, + "grad_norm": 1.0368285179138184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4286, + "mean_token_accuracy": 0.8572009801864624, + "num_tokens": 214667832.0, + "step": 5468 + }, + { + "epoch": 0.6957130136114998, + "grad_norm": 0.9539448618888855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.878400444984436, + "num_tokens": 214708626.0, + "step": 5469 + }, + { + "epoch": 0.6958402238900904, + "grad_norm": 1.177146553993225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8825687170028687, + "num_tokens": 214743530.0, + "step": 5470 + }, + { + "epoch": 0.6959674341686808, + "grad_norm": 1.1000629663467407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4002, + "mean_token_accuracy": 0.8626176118850708, + "num_tokens": 214785619.0, + "step": 5471 + }, + { + "epoch": 0.6960946444472713, + "grad_norm": 1.0849740505218506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8691885471343994, + "num_tokens": 214828500.0, + "step": 5472 + }, + { + "epoch": 0.6962218547258618, + "grad_norm": 0.9265073537826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8767017126083374, + "num_tokens": 214870712.0, + "step": 5473 + }, + { + "epoch": 0.6963490650044524, + "grad_norm": 0.931499183177948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8888497352600098, + "num_tokens": 214914105.0, + "step": 5474 + }, + { + "epoch": 0.6964762752830429, + "grad_norm": 1.0462826490402222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8761632442474365, + "num_tokens": 214955671.0, + "step": 5475 + }, + { + "epoch": 0.6966034855616334, + "grad_norm": 1.0134012699127197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8720329999923706, + "num_tokens": 214993468.0, + "step": 5476 + }, + { + "epoch": 0.6967306958402238, + "grad_norm": 1.1720449924468994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3938, + "mean_token_accuracy": 0.8680200576782227, + "num_tokens": 215033893.0, + "step": 5477 + }, + { + "epoch": 0.6968579061188144, + "grad_norm": 0.9713201522827148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8765547275543213, + "num_tokens": 215076936.0, + "step": 5478 + }, + { + "epoch": 0.6969851163974049, + "grad_norm": 1.1013782024383545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8729421496391296, + "num_tokens": 215114629.0, + "step": 5479 + }, + { + "epoch": 0.6971123266759954, + "grad_norm": 1.0962393283843994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.87934410572052, + "num_tokens": 215151582.0, + "step": 5480 + }, + { + "epoch": 0.697239536954586, + "grad_norm": 1.1577013731002808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.870669960975647, + "num_tokens": 215183925.0, + "step": 5481 + }, + { + "epoch": 0.6973667472331765, + "grad_norm": 1.023488163948059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8822322487831116, + "num_tokens": 215225185.0, + "step": 5482 + }, + { + "epoch": 0.6974939575117669, + "grad_norm": 1.0217710733413696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8855183124542236, + "num_tokens": 215265768.0, + "step": 5483 + }, + { + "epoch": 0.6976211677903574, + "grad_norm": 1.0993257761001587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8912395238876343, + "num_tokens": 215295032.0, + "step": 5484 + }, + { + "epoch": 0.697748378068948, + "grad_norm": 1.0405181646347046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8742898106575012, + "num_tokens": 215335657.0, + "step": 5485 + }, + { + "epoch": 0.6978755883475385, + "grad_norm": 1.0064069032669067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8913172483444214, + "num_tokens": 215378627.0, + "step": 5486 + }, + { + "epoch": 0.698002798626129, + "grad_norm": 1.0580112934112549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8756898641586304, + "num_tokens": 215415725.0, + "step": 5487 + }, + { + "epoch": 0.6981300089047195, + "grad_norm": 0.939949631690979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8726704120635986, + "num_tokens": 215462240.0, + "step": 5488 + }, + { + "epoch": 0.69825721918331, + "grad_norm": 1.0195409059524536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8814668655395508, + "num_tokens": 215496890.0, + "step": 5489 + }, + { + "epoch": 0.6983844294619005, + "grad_norm": 1.1025407314300537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8766622543334961, + "num_tokens": 215535540.0, + "step": 5490 + }, + { + "epoch": 0.698511639740491, + "grad_norm": 1.0172358751296997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8743174076080322, + "num_tokens": 215572905.0, + "step": 5491 + }, + { + "epoch": 0.6986388500190815, + "grad_norm": 1.015059471130371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8789228796958923, + "num_tokens": 215613148.0, + "step": 5492 + }, + { + "epoch": 0.6987660602976721, + "grad_norm": 0.9041113257408142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8828227519989014, + "num_tokens": 215656997.0, + "step": 5493 + }, + { + "epoch": 0.6988932705762626, + "grad_norm": 1.1436456441879272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8702859282493591, + "num_tokens": 215692913.0, + "step": 5494 + }, + { + "epoch": 0.699020480854853, + "grad_norm": 0.9706003665924072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8748573064804077, + "num_tokens": 215731814.0, + "step": 5495 + }, + { + "epoch": 0.6991476911334435, + "grad_norm": 1.0997586250305176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8723716139793396, + "num_tokens": 215770690.0, + "step": 5496 + }, + { + "epoch": 0.6992749014120341, + "grad_norm": 1.0979920625686646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8684699535369873, + "num_tokens": 215811334.0, + "step": 5497 + }, + { + "epoch": 0.6994021116906246, + "grad_norm": 1.0534818172454834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8811725378036499, + "num_tokens": 215849545.0, + "step": 5498 + }, + { + "epoch": 0.6995293219692151, + "grad_norm": 1.052319049835205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8792164325714111, + "num_tokens": 215887810.0, + "step": 5499 + }, + { + "epoch": 0.6996565322478057, + "grad_norm": 1.0781935453414917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8809183239936829, + "num_tokens": 215927853.0, + "step": 5500 + }, + { + "epoch": 0.6997837425263961, + "grad_norm": 0.9366424083709717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8860887289047241, + "num_tokens": 215969323.0, + "step": 5501 + }, + { + "epoch": 0.6999109528049866, + "grad_norm": 1.0100325345993042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8822095394134521, + "num_tokens": 216006009.0, + "step": 5502 + }, + { + "epoch": 0.7000381630835771, + "grad_norm": 0.9626574516296387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.878452718257904, + "num_tokens": 216051161.0, + "step": 5503 + }, + { + "epoch": 0.7001653733621677, + "grad_norm": 0.9506826400756836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8792822957038879, + "num_tokens": 216095657.0, + "step": 5504 + }, + { + "epoch": 0.7002925836407582, + "grad_norm": 1.0660408735275269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.86307692527771, + "num_tokens": 216135079.0, + "step": 5505 + }, + { + "epoch": 0.7004197939193487, + "grad_norm": 0.9385020732879639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8852826356887817, + "num_tokens": 216179688.0, + "step": 5506 + }, + { + "epoch": 0.7005470041979391, + "grad_norm": 1.1057535409927368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8725690841674805, + "num_tokens": 216220918.0, + "step": 5507 + }, + { + "epoch": 0.7006742144765297, + "grad_norm": 1.0975719690322876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.874367356300354, + "num_tokens": 216255627.0, + "step": 5508 + }, + { + "epoch": 0.7008014247551202, + "grad_norm": 1.0650776624679565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8683674931526184, + "num_tokens": 216293811.0, + "step": 5509 + }, + { + "epoch": 0.7009286350337107, + "grad_norm": 1.0550777912139893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.874589741230011, + "num_tokens": 216334277.0, + "step": 5510 + }, + { + "epoch": 0.7010558453123013, + "grad_norm": 0.9503036737442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8801575899124146, + "num_tokens": 216377939.0, + "step": 5511 + }, + { + "epoch": 0.7011830555908918, + "grad_norm": 1.0819183588027954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8791582584381104, + "num_tokens": 216413584.0, + "step": 5512 + }, + { + "epoch": 0.7013102658694823, + "grad_norm": 1.0535411834716797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8783179521560669, + "num_tokens": 216450580.0, + "step": 5513 + }, + { + "epoch": 0.7014374761480727, + "grad_norm": 0.9561994075775146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8828843832015991, + "num_tokens": 216495386.0, + "step": 5514 + }, + { + "epoch": 0.7015646864266633, + "grad_norm": 1.0952787399291992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8681923747062683, + "num_tokens": 216530114.0, + "step": 5515 + }, + { + "epoch": 0.7016918967052538, + "grad_norm": 1.0104061365127563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8880854249000549, + "num_tokens": 216569115.0, + "step": 5516 + }, + { + "epoch": 0.7018191069838443, + "grad_norm": 1.0737152099609375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4022, + "mean_token_accuracy": 0.8628312945365906, + "num_tokens": 216610438.0, + "step": 5517 + }, + { + "epoch": 0.7019463172624348, + "grad_norm": 1.0270320177078247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8833308219909668, + "num_tokens": 216646574.0, + "step": 5518 + }, + { + "epoch": 0.7020735275410254, + "grad_norm": 1.0548837184906006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8778271079063416, + "num_tokens": 216683732.0, + "step": 5519 + }, + { + "epoch": 0.7022007378196158, + "grad_norm": 1.0883936882019043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8779675960540771, + "num_tokens": 216719899.0, + "step": 5520 + }, + { + "epoch": 0.7023279480982063, + "grad_norm": 1.0981959104537964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8724144697189331, + "num_tokens": 216756152.0, + "step": 5521 + }, + { + "epoch": 0.7024551583767968, + "grad_norm": 1.0535920858383179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8929246664047241, + "num_tokens": 216788523.0, + "step": 5522 + }, + { + "epoch": 0.7025823686553874, + "grad_norm": 0.955072283744812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8887065649032593, + "num_tokens": 216829021.0, + "step": 5523 + }, + { + "epoch": 0.7027095789339779, + "grad_norm": 1.009129285812378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8873410224914551, + "num_tokens": 216865680.0, + "step": 5524 + }, + { + "epoch": 0.7028367892125684, + "grad_norm": 1.0429788827896118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8801685571670532, + "num_tokens": 216909983.0, + "step": 5525 + }, + { + "epoch": 0.7029639994911588, + "grad_norm": 1.133691430091858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8812482357025146, + "num_tokens": 216947033.0, + "step": 5526 + }, + { + "epoch": 0.7030912097697494, + "grad_norm": 1.0207570791244507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8736131191253662, + "num_tokens": 216991145.0, + "step": 5527 + }, + { + "epoch": 0.7032184200483399, + "grad_norm": 1.0697582960128784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8740358352661133, + "num_tokens": 217033339.0, + "step": 5528 + }, + { + "epoch": 0.7033456303269304, + "grad_norm": 0.9593669772148132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8806827664375305, + "num_tokens": 217072651.0, + "step": 5529 + }, + { + "epoch": 0.703472840605521, + "grad_norm": 1.0149413347244263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.881064772605896, + "num_tokens": 217110744.0, + "step": 5530 + }, + { + "epoch": 0.7036000508841115, + "grad_norm": 1.0051677227020264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8659085035324097, + "num_tokens": 217155246.0, + "step": 5531 + }, + { + "epoch": 0.7037272611627019, + "grad_norm": 1.0769070386886597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8806396722793579, + "num_tokens": 217191411.0, + "step": 5532 + }, + { + "epoch": 0.7038544714412924, + "grad_norm": 1.020532250404358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.888975977897644, + "num_tokens": 217228206.0, + "step": 5533 + }, + { + "epoch": 0.703981681719883, + "grad_norm": 1.01124107837677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8679012060165405, + "num_tokens": 217270539.0, + "step": 5534 + }, + { + "epoch": 0.7041088919984735, + "grad_norm": 1.1282410621643066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8790130615234375, + "num_tokens": 217304185.0, + "step": 5535 + }, + { + "epoch": 0.704236102277064, + "grad_norm": 1.0789154767990112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.869717538356781, + "num_tokens": 217345489.0, + "step": 5536 + }, + { + "epoch": 0.7043633125556545, + "grad_norm": 0.926537036895752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8947597742080688, + "num_tokens": 217388457.0, + "step": 5537 + }, + { + "epoch": 0.704490522834245, + "grad_norm": 1.075182318687439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.887240469455719, + "num_tokens": 217421648.0, + "step": 5538 + }, + { + "epoch": 0.7046177331128355, + "grad_norm": 1.0361231565475464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8716491460800171, + "num_tokens": 217467316.0, + "step": 5539 + }, + { + "epoch": 0.704744943391426, + "grad_norm": 0.9695886373519897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8835426568984985, + "num_tokens": 217513010.0, + "step": 5540 + }, + { + "epoch": 0.7048721536700165, + "grad_norm": 1.039182186126709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8731747269630432, + "num_tokens": 217552608.0, + "step": 5541 + }, + { + "epoch": 0.7049993639486071, + "grad_norm": 0.9644622802734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8827933669090271, + "num_tokens": 217592196.0, + "step": 5542 + }, + { + "epoch": 0.7051265742271976, + "grad_norm": 1.0084388256072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.876215934753418, + "num_tokens": 217628262.0, + "step": 5543 + }, + { + "epoch": 0.705253784505788, + "grad_norm": 1.0462664365768433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8700257539749146, + "num_tokens": 217668006.0, + "step": 5544 + }, + { + "epoch": 0.7053809947843785, + "grad_norm": 0.9186763167381287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8900327682495117, + "num_tokens": 217711142.0, + "step": 5545 + }, + { + "epoch": 0.7055082050629691, + "grad_norm": 1.061191439628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4043, + "mean_token_accuracy": 0.8594385981559753, + "num_tokens": 217751720.0, + "step": 5546 + }, + { + "epoch": 0.7056354153415596, + "grad_norm": 0.989460289478302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8702855110168457, + "num_tokens": 217793949.0, + "step": 5547 + }, + { + "epoch": 0.7057626256201501, + "grad_norm": 0.9757934212684631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8881187438964844, + "num_tokens": 217833204.0, + "step": 5548 + }, + { + "epoch": 0.7058898358987407, + "grad_norm": 1.0010499954223633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8728245496749878, + "num_tokens": 217875156.0, + "step": 5549 + }, + { + "epoch": 0.7060170461773311, + "grad_norm": 1.0862168073654175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4049, + "mean_token_accuracy": 0.8615394830703735, + "num_tokens": 217917444.0, + "step": 5550 + }, + { + "epoch": 0.7061442564559216, + "grad_norm": 0.9768665432929993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4034, + "mean_token_accuracy": 0.8608612418174744, + "num_tokens": 217963923.0, + "step": 5551 + }, + { + "epoch": 0.7062714667345121, + "grad_norm": 0.99042809009552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8776179552078247, + "num_tokens": 218005503.0, + "step": 5552 + }, + { + "epoch": 0.7063986770131027, + "grad_norm": 0.9431625604629517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8797958493232727, + "num_tokens": 218049244.0, + "step": 5553 + }, + { + "epoch": 0.7065258872916932, + "grad_norm": 1.0473519563674927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8675975799560547, + "num_tokens": 218089433.0, + "step": 5554 + }, + { + "epoch": 0.7066530975702837, + "grad_norm": 1.0664639472961426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8737635612487793, + "num_tokens": 218123788.0, + "step": 5555 + }, + { + "epoch": 0.7067803078488741, + "grad_norm": 1.002901554107666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8695620894432068, + "num_tokens": 218169893.0, + "step": 5556 + }, + { + "epoch": 0.7069075181274647, + "grad_norm": 0.9691174626350403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8739773035049438, + "num_tokens": 218212596.0, + "step": 5557 + }, + { + "epoch": 0.7070347284060552, + "grad_norm": 1.041223406791687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8766900300979614, + "num_tokens": 218250435.0, + "step": 5558 + }, + { + "epoch": 0.7071619386846457, + "grad_norm": 1.07918119430542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.870876669883728, + "num_tokens": 218290427.0, + "step": 5559 + }, + { + "epoch": 0.7072891489632362, + "grad_norm": 1.004145622253418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.875056803226471, + "num_tokens": 218325733.0, + "step": 5560 + }, + { + "epoch": 0.7074163592418268, + "grad_norm": 0.9330741167068481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8824154138565063, + "num_tokens": 218366575.0, + "step": 5561 + }, + { + "epoch": 0.7075435695204173, + "grad_norm": 1.0045678615570068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4118, + "mean_token_accuracy": 0.8569858074188232, + "num_tokens": 218413738.0, + "step": 5562 + }, + { + "epoch": 0.7076707797990077, + "grad_norm": 1.0342553853988647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8757983446121216, + "num_tokens": 218453101.0, + "step": 5563 + }, + { + "epoch": 0.7077979900775982, + "grad_norm": 0.9899536371231079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8751022219657898, + "num_tokens": 218494947.0, + "step": 5564 + }, + { + "epoch": 0.7079252003561888, + "grad_norm": 1.2231929302215576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3956, + "mean_token_accuracy": 0.8654648661613464, + "num_tokens": 218532335.0, + "step": 5565 + }, + { + "epoch": 0.7080524106347793, + "grad_norm": 1.0089869499206543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8768455982208252, + "num_tokens": 218572963.0, + "step": 5566 + }, + { + "epoch": 0.7081796209133698, + "grad_norm": 1.0959866046905518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8693628311157227, + "num_tokens": 218618846.0, + "step": 5567 + }, + { + "epoch": 0.7083068311919604, + "grad_norm": 1.0583817958831787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8700440526008606, + "num_tokens": 218660889.0, + "step": 5568 + }, + { + "epoch": 0.7084340414705508, + "grad_norm": 1.0322502851486206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.868766725063324, + "num_tokens": 218699346.0, + "step": 5569 + }, + { + "epoch": 0.7085612517491413, + "grad_norm": 1.0080450773239136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8818228840827942, + "num_tokens": 218735727.0, + "step": 5570 + }, + { + "epoch": 0.7086884620277318, + "grad_norm": 0.9339649677276611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8865745067596436, + "num_tokens": 218775494.0, + "step": 5571 + }, + { + "epoch": 0.7088156723063224, + "grad_norm": 1.0969793796539307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8691972494125366, + "num_tokens": 218816575.0, + "step": 5572 + }, + { + "epoch": 0.7089428825849129, + "grad_norm": 0.9634247422218323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8849305510520935, + "num_tokens": 218855367.0, + "step": 5573 + }, + { + "epoch": 0.7090700928635034, + "grad_norm": 1.1337319612503052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8753249645233154, + "num_tokens": 218890345.0, + "step": 5574 + }, + { + "epoch": 0.7091973031420938, + "grad_norm": 1.0474951267242432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8771319389343262, + "num_tokens": 218927956.0, + "step": 5575 + }, + { + "epoch": 0.7093245134206844, + "grad_norm": 1.0277857780456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8911694288253784, + "num_tokens": 218967182.0, + "step": 5576 + }, + { + "epoch": 0.7094517236992749, + "grad_norm": 0.9938244223594666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8735924959182739, + "num_tokens": 219008642.0, + "step": 5577 + }, + { + "epoch": 0.7095789339778654, + "grad_norm": 1.118504524230957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.866089403629303, + "num_tokens": 219048893.0, + "step": 5578 + }, + { + "epoch": 0.709706144256456, + "grad_norm": 1.077915906906128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8698726892471313, + "num_tokens": 219088613.0, + "step": 5579 + }, + { + "epoch": 0.7098333545350465, + "grad_norm": 0.9582433104515076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8805047869682312, + "num_tokens": 219131703.0, + "step": 5580 + }, + { + "epoch": 0.7099605648136369, + "grad_norm": 1.0536973476409912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8825685977935791, + "num_tokens": 219167323.0, + "step": 5581 + }, + { + "epoch": 0.7100877750922274, + "grad_norm": 1.0352727174758911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8624106645584106, + "num_tokens": 219210425.0, + "step": 5582 + }, + { + "epoch": 0.710214985370818, + "grad_norm": 1.047802448272705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8844019174575806, + "num_tokens": 219245566.0, + "step": 5583 + }, + { + "epoch": 0.7103421956494085, + "grad_norm": 1.1298564672470093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8748944997787476, + "num_tokens": 219279869.0, + "step": 5584 + }, + { + "epoch": 0.710469405927999, + "grad_norm": 0.9943329691886902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.877469003200531, + "num_tokens": 219325286.0, + "step": 5585 + }, + { + "epoch": 0.7105966162065895, + "grad_norm": 1.051596999168396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4164, + "mean_token_accuracy": 0.8551820516586304, + "num_tokens": 219366879.0, + "step": 5586 + }, + { + "epoch": 0.71072382648518, + "grad_norm": 1.0523111820220947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8793649673461914, + "num_tokens": 219401597.0, + "step": 5587 + }, + { + "epoch": 0.7108510367637705, + "grad_norm": 1.1392260789871216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8667086958885193, + "num_tokens": 219439797.0, + "step": 5588 + }, + { + "epoch": 0.710978247042361, + "grad_norm": 0.9334168434143066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8817983269691467, + "num_tokens": 219484482.0, + "step": 5589 + }, + { + "epoch": 0.7111054573209515, + "grad_norm": 0.9899813532829285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8866219520568848, + "num_tokens": 219523826.0, + "step": 5590 + }, + { + "epoch": 0.7112326675995421, + "grad_norm": 0.9094772934913635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8829516172409058, + "num_tokens": 219566037.0, + "step": 5591 + }, + { + "epoch": 0.7113598778781326, + "grad_norm": 1.1289198398590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8688706755638123, + "num_tokens": 219598705.0, + "step": 5592 + }, + { + "epoch": 0.711487088156723, + "grad_norm": 1.0611859560012817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8780711889266968, + "num_tokens": 219636165.0, + "step": 5593 + }, + { + "epoch": 0.7116142984353135, + "grad_norm": 1.0297791957855225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8858217000961304, + "num_tokens": 219670902.0, + "step": 5594 + }, + { + "epoch": 0.7117415087139041, + "grad_norm": 1.1376959085464478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4109, + "mean_token_accuracy": 0.8582932949066162, + "num_tokens": 219708218.0, + "step": 5595 + }, + { + "epoch": 0.7118687189924946, + "grad_norm": 1.0405200719833374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8789263963699341, + "num_tokens": 219744322.0, + "step": 5596 + }, + { + "epoch": 0.7119959292710851, + "grad_norm": 1.088428258895874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.873153567314148, + "num_tokens": 219783219.0, + "step": 5597 + }, + { + "epoch": 0.7121231395496757, + "grad_norm": 0.9534433484077454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8866860270500183, + "num_tokens": 219824258.0, + "step": 5598 + }, + { + "epoch": 0.7122503498282661, + "grad_norm": 1.127063512802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8737505078315735, + "num_tokens": 219858003.0, + "step": 5599 + }, + { + "epoch": 0.7123775601068566, + "grad_norm": 0.961824893951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8951057195663452, + "num_tokens": 219896965.0, + "step": 5600 + }, + { + "epoch": 0.7125047703854471, + "grad_norm": 1.152481198310852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8740013837814331, + "num_tokens": 219930241.0, + "step": 5601 + }, + { + "epoch": 0.7126319806640377, + "grad_norm": 1.0485574007034302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.396, + "mean_token_accuracy": 0.864777684211731, + "num_tokens": 219966990.0, + "step": 5602 + }, + { + "epoch": 0.7127591909426282, + "grad_norm": 0.9709991216659546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8819330334663391, + "num_tokens": 220008511.0, + "step": 5603 + }, + { + "epoch": 0.7128864012212187, + "grad_norm": 0.9350869655609131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8943408727645874, + "num_tokens": 220054579.0, + "step": 5604 + }, + { + "epoch": 0.7130136114998091, + "grad_norm": 0.9943762421607971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8745986223220825, + "num_tokens": 220097990.0, + "step": 5605 + }, + { + "epoch": 0.7131408217783997, + "grad_norm": 0.9974111914634705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8782258033752441, + "num_tokens": 220139614.0, + "step": 5606 + }, + { + "epoch": 0.7132680320569902, + "grad_norm": 0.9585277438163757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8802602291107178, + "num_tokens": 220180210.0, + "step": 5607 + }, + { + "epoch": 0.7133952423355807, + "grad_norm": 1.0425153970718384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8724197745323181, + "num_tokens": 220216622.0, + "step": 5608 + }, + { + "epoch": 0.7135224526141712, + "grad_norm": 0.9732757806777954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8824437856674194, + "num_tokens": 220257179.0, + "step": 5609 + }, + { + "epoch": 0.7136496628927618, + "grad_norm": 0.975326418876648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8763028383255005, + "num_tokens": 220296425.0, + "step": 5610 + }, + { + "epoch": 0.7137768731713523, + "grad_norm": 1.0126374959945679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8822379112243652, + "num_tokens": 220332840.0, + "step": 5611 + }, + { + "epoch": 0.7139040834499427, + "grad_norm": 0.9781932234764099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8854032158851624, + "num_tokens": 220373214.0, + "step": 5612 + }, + { + "epoch": 0.7140312937285332, + "grad_norm": 1.207804799079895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8678939938545227, + "num_tokens": 220405315.0, + "step": 5613 + }, + { + "epoch": 0.7141585040071238, + "grad_norm": 1.0896012783050537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8750451803207397, + "num_tokens": 220442883.0, + "step": 5614 + }, + { + "epoch": 0.7142857142857143, + "grad_norm": 1.0255118608474731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8883588314056396, + "num_tokens": 220479250.0, + "step": 5615 + }, + { + "epoch": 0.7144129245643048, + "grad_norm": 1.1006417274475098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8711981177330017, + "num_tokens": 220522065.0, + "step": 5616 + }, + { + "epoch": 0.7145401348428954, + "grad_norm": 1.010594367980957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8866713047027588, + "num_tokens": 220561448.0, + "step": 5617 + }, + { + "epoch": 0.7146673451214858, + "grad_norm": 0.9132949113845825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8835976123809814, + "num_tokens": 220606882.0, + "step": 5618 + }, + { + "epoch": 0.7147945554000763, + "grad_norm": 1.0032857656478882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8807286620140076, + "num_tokens": 220645447.0, + "step": 5619 + }, + { + "epoch": 0.7149217656786668, + "grad_norm": 1.0521146059036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8781400322914124, + "num_tokens": 220685240.0, + "step": 5620 + }, + { + "epoch": 0.7150489759572574, + "grad_norm": 0.9600421786308289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8824995756149292, + "num_tokens": 220725781.0, + "step": 5621 + }, + { + "epoch": 0.7151761862358479, + "grad_norm": 0.9073576331138611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8936787247657776, + "num_tokens": 220766302.0, + "step": 5622 + }, + { + "epoch": 0.7153033965144384, + "grad_norm": 0.9457352161407471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8802493810653687, + "num_tokens": 220806604.0, + "step": 5623 + }, + { + "epoch": 0.7154306067930288, + "grad_norm": 1.1069875955581665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.872847855091095, + "num_tokens": 220841364.0, + "step": 5624 + }, + { + "epoch": 0.7155578170716194, + "grad_norm": 1.0303887128829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8837707042694092, + "num_tokens": 220876147.0, + "step": 5625 + }, + { + "epoch": 0.7156850273502099, + "grad_norm": 1.0280587673187256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8828359842300415, + "num_tokens": 220910001.0, + "step": 5626 + }, + { + "epoch": 0.7158122376288004, + "grad_norm": 1.0446803569793701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8837870359420776, + "num_tokens": 220948112.0, + "step": 5627 + }, + { + "epoch": 0.715939447907391, + "grad_norm": 1.0148931741714478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8694968223571777, + "num_tokens": 220988025.0, + "step": 5628 + }, + { + "epoch": 0.7160666581859815, + "grad_norm": 1.062079906463623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8816327452659607, + "num_tokens": 221026961.0, + "step": 5629 + }, + { + "epoch": 0.7161938684645719, + "grad_norm": 1.0764607191085815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4207, + "mean_token_accuracy": 0.8581111431121826, + "num_tokens": 221066623.0, + "step": 5630 + }, + { + "epoch": 0.7163210787431624, + "grad_norm": 1.1855404376983643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3904, + "mean_token_accuracy": 0.8691796064376831, + "num_tokens": 221106016.0, + "step": 5631 + }, + { + "epoch": 0.716448289021753, + "grad_norm": 0.9657449722290039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8849918842315674, + "num_tokens": 221150706.0, + "step": 5632 + }, + { + "epoch": 0.7165754993003435, + "grad_norm": 1.0835654735565186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8798386454582214, + "num_tokens": 221186346.0, + "step": 5633 + }, + { + "epoch": 0.716702709578934, + "grad_norm": 1.0144076347351074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8768861293792725, + "num_tokens": 221225914.0, + "step": 5634 + }, + { + "epoch": 0.7168299198575245, + "grad_norm": 1.0529383420944214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8872065544128418, + "num_tokens": 221263846.0, + "step": 5635 + }, + { + "epoch": 0.716957130136115, + "grad_norm": 1.054229974746704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8821617364883423, + "num_tokens": 221297141.0, + "step": 5636 + }, + { + "epoch": 0.7170843404147055, + "grad_norm": 1.0050163269042969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8762107491493225, + "num_tokens": 221339320.0, + "step": 5637 + }, + { + "epoch": 0.717211550693296, + "grad_norm": 0.98103266954422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8873246908187866, + "num_tokens": 221373554.0, + "step": 5638 + }, + { + "epoch": 0.7173387609718865, + "grad_norm": 1.0648565292358398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4125, + "mean_token_accuracy": 0.8628647923469543, + "num_tokens": 221411662.0, + "step": 5639 + }, + { + "epoch": 0.7174659712504771, + "grad_norm": 0.9565671682357788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8826574087142944, + "num_tokens": 221455696.0, + "step": 5640 + }, + { + "epoch": 0.7175931815290676, + "grad_norm": 0.9449852108955383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8866814374923706, + "num_tokens": 221496930.0, + "step": 5641 + }, + { + "epoch": 0.717720391807658, + "grad_norm": 1.1146423816680908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8719102144241333, + "num_tokens": 221532944.0, + "step": 5642 + }, + { + "epoch": 0.7178476020862485, + "grad_norm": 1.096187710762024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8803157806396484, + "num_tokens": 221571415.0, + "step": 5643 + }, + { + "epoch": 0.7179748123648391, + "grad_norm": 0.920576274394989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8816937208175659, + "num_tokens": 221610396.0, + "step": 5644 + }, + { + "epoch": 0.7181020226434296, + "grad_norm": 0.9594514966011047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.890947699546814, + "num_tokens": 221647526.0, + "step": 5645 + }, + { + "epoch": 0.7182292329220201, + "grad_norm": 1.0766326189041138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8680087327957153, + "num_tokens": 221689303.0, + "step": 5646 + }, + { + "epoch": 0.7183564432006107, + "grad_norm": 0.9963552951812744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8846426606178284, + "num_tokens": 221730661.0, + "step": 5647 + }, + { + "epoch": 0.7184836534792011, + "grad_norm": 1.0289405584335327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3754, + "mean_token_accuracy": 0.8692100048065186, + "num_tokens": 221772055.0, + "step": 5648 + }, + { + "epoch": 0.7186108637577916, + "grad_norm": 0.9054035544395447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8799654245376587, + "num_tokens": 221818324.0, + "step": 5649 + }, + { + "epoch": 0.7187380740363821, + "grad_norm": 0.9292510151863098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8841961622238159, + "num_tokens": 221860105.0, + "step": 5650 + }, + { + "epoch": 0.7188652843149727, + "grad_norm": 1.093829870223999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8825596570968628, + "num_tokens": 221894992.0, + "step": 5651 + }, + { + "epoch": 0.7189924945935632, + "grad_norm": 1.0674464702606201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4068, + "mean_token_accuracy": 0.860543966293335, + "num_tokens": 221934280.0, + "step": 5652 + }, + { + "epoch": 0.7191197048721537, + "grad_norm": 0.9868479371070862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8863561749458313, + "num_tokens": 221979169.0, + "step": 5653 + }, + { + "epoch": 0.7192469151507441, + "grad_norm": 1.1032220125198364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8720069527626038, + "num_tokens": 222018734.0, + "step": 5654 + }, + { + "epoch": 0.7193741254293347, + "grad_norm": 1.0484236478805542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.877006471157074, + "num_tokens": 222057224.0, + "step": 5655 + }, + { + "epoch": 0.7195013357079252, + "grad_norm": 1.084185004234314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8895695209503174, + "num_tokens": 222091808.0, + "step": 5656 + }, + { + "epoch": 0.7196285459865157, + "grad_norm": 1.0003995895385742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8683726787567139, + "num_tokens": 222133408.0, + "step": 5657 + }, + { + "epoch": 0.7197557562651062, + "grad_norm": 1.0675952434539795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4157, + "mean_token_accuracy": 0.8603624105453491, + "num_tokens": 222172580.0, + "step": 5658 + }, + { + "epoch": 0.7198829665436968, + "grad_norm": 1.054674506187439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8756232261657715, + "num_tokens": 222209555.0, + "step": 5659 + }, + { + "epoch": 0.7200101768222873, + "grad_norm": 0.9785841703414917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.886370062828064, + "num_tokens": 222248372.0, + "step": 5660 + }, + { + "epoch": 0.7201373871008777, + "grad_norm": 1.0091965198516846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8754227161407471, + "num_tokens": 222286464.0, + "step": 5661 + }, + { + "epoch": 0.7202645973794682, + "grad_norm": 0.9795405268669128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.889690637588501, + "num_tokens": 222323635.0, + "step": 5662 + }, + { + "epoch": 0.7203918076580588, + "grad_norm": 0.9613625407218933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840550184249878, + "num_tokens": 222361937.0, + "step": 5663 + }, + { + "epoch": 0.7205190179366493, + "grad_norm": 0.9415993690490723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8771964907646179, + "num_tokens": 222405619.0, + "step": 5664 + }, + { + "epoch": 0.7206462282152398, + "grad_norm": 0.9923200607299805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8693698644638062, + "num_tokens": 222452053.0, + "step": 5665 + }, + { + "epoch": 0.7207734384938304, + "grad_norm": 1.190841794013977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8707998991012573, + "num_tokens": 222483061.0, + "step": 5666 + }, + { + "epoch": 0.7209006487724208, + "grad_norm": 1.1290667057037354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8694613575935364, + "num_tokens": 222519954.0, + "step": 5667 + }, + { + "epoch": 0.7210278590510113, + "grad_norm": 0.9884111881256104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8788528442382812, + "num_tokens": 222557015.0, + "step": 5668 + }, + { + "epoch": 0.7211550693296018, + "grad_norm": 0.9460864663124084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8947408199310303, + "num_tokens": 222594652.0, + "step": 5669 + }, + { + "epoch": 0.7212822796081924, + "grad_norm": 1.019317865371704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.871425986289978, + "num_tokens": 222638253.0, + "step": 5670 + }, + { + "epoch": 0.7214094898867829, + "grad_norm": 1.100008249282837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8807475566864014, + "num_tokens": 222678008.0, + "step": 5671 + }, + { + "epoch": 0.7215367001653734, + "grad_norm": 0.972852349281311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8776676058769226, + "num_tokens": 222720408.0, + "step": 5672 + }, + { + "epoch": 0.7216639104439638, + "grad_norm": 0.9938195943832397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8889415264129639, + "num_tokens": 222760558.0, + "step": 5673 + }, + { + "epoch": 0.7217911207225544, + "grad_norm": 1.1220368146896362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8754399418830872, + "num_tokens": 222794201.0, + "step": 5674 + }, + { + "epoch": 0.7219183310011449, + "grad_norm": 1.0907566547393799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8745262622833252, + "num_tokens": 222830481.0, + "step": 5675 + }, + { + "epoch": 0.7220455412797354, + "grad_norm": 1.0218631029129028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8836859464645386, + "num_tokens": 222868075.0, + "step": 5676 + }, + { + "epoch": 0.7221727515583259, + "grad_norm": 1.071284532546997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8704137802124023, + "num_tokens": 222907341.0, + "step": 5677 + }, + { + "epoch": 0.7222999618369165, + "grad_norm": 1.0501302480697632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8855577707290649, + "num_tokens": 222939199.0, + "step": 5678 + }, + { + "epoch": 0.7224271721155069, + "grad_norm": 1.0846408605575562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8796254992485046, + "num_tokens": 222972348.0, + "step": 5679 + }, + { + "epoch": 0.7225543823940974, + "grad_norm": 1.0407304763793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8701465129852295, + "num_tokens": 223012927.0, + "step": 5680 + }, + { + "epoch": 0.722681592672688, + "grad_norm": 1.022948980331421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8811085224151611, + "num_tokens": 223052875.0, + "step": 5681 + }, + { + "epoch": 0.7228088029512785, + "grad_norm": 1.0196292400360107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8720238208770752, + "num_tokens": 223093133.0, + "step": 5682 + }, + { + "epoch": 0.722936013229869, + "grad_norm": 1.0456792116165161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8772379159927368, + "num_tokens": 223131341.0, + "step": 5683 + }, + { + "epoch": 0.7230632235084595, + "grad_norm": 1.0424989461898804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8611564636230469, + "num_tokens": 223169730.0, + "step": 5684 + }, + { + "epoch": 0.72319043378705, + "grad_norm": 1.1007747650146484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8823570013046265, + "num_tokens": 223205252.0, + "step": 5685 + }, + { + "epoch": 0.7233176440656405, + "grad_norm": 1.035223126411438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8704785704612732, + "num_tokens": 223246402.0, + "step": 5686 + }, + { + "epoch": 0.723444854344231, + "grad_norm": 0.9312609434127808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8894873857498169, + "num_tokens": 223289957.0, + "step": 5687 + }, + { + "epoch": 0.7235720646228215, + "grad_norm": 0.9424207806587219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8881968259811401, + "num_tokens": 223330380.0, + "step": 5688 + }, + { + "epoch": 0.7236992749014121, + "grad_norm": 0.940464198589325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8797034025192261, + "num_tokens": 223373518.0, + "step": 5689 + }, + { + "epoch": 0.7238264851800026, + "grad_norm": 1.137735366821289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.406, + "mean_token_accuracy": 0.8606398701667786, + "num_tokens": 223414962.0, + "step": 5690 + }, + { + "epoch": 0.723953695458593, + "grad_norm": 0.9396702647209167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8931220173835754, + "num_tokens": 223453654.0, + "step": 5691 + }, + { + "epoch": 0.7240809057371835, + "grad_norm": 0.9838228821754456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8794991374015808, + "num_tokens": 223498484.0, + "step": 5692 + }, + { + "epoch": 0.7242081160157741, + "grad_norm": 1.1117069721221924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4046, + "mean_token_accuracy": 0.8617115020751953, + "num_tokens": 223535826.0, + "step": 5693 + }, + { + "epoch": 0.7243353262943646, + "grad_norm": 1.0882409811019897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8833287954330444, + "num_tokens": 223574023.0, + "step": 5694 + }, + { + "epoch": 0.7244625365729551, + "grad_norm": 1.1598671674728394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8633262515068054, + "num_tokens": 223610498.0, + "step": 5695 + }, + { + "epoch": 0.7245897468515456, + "grad_norm": 0.9612334370613098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.88727205991745, + "num_tokens": 223649795.0, + "step": 5696 + }, + { + "epoch": 0.7247169571301361, + "grad_norm": 1.0502779483795166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8736075758934021, + "num_tokens": 223685868.0, + "step": 5697 + }, + { + "epoch": 0.7248441674087266, + "grad_norm": 1.0543051958084106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3823, + "mean_token_accuracy": 0.8719996213912964, + "num_tokens": 223722274.0, + "step": 5698 + }, + { + "epoch": 0.7249713776873171, + "grad_norm": 1.0569120645523071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8795123100280762, + "num_tokens": 223756558.0, + "step": 5699 + }, + { + "epoch": 0.7250985879659076, + "grad_norm": 1.0815978050231934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8753658533096313, + "num_tokens": 223794613.0, + "step": 5700 + }, + { + "epoch": 0.7252257982444982, + "grad_norm": 1.1976279020309448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8707321286201477, + "num_tokens": 223826760.0, + "step": 5701 + }, + { + "epoch": 0.7253530085230887, + "grad_norm": 1.096878170967102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8803918361663818, + "num_tokens": 223865760.0, + "step": 5702 + }, + { + "epoch": 0.7254802188016791, + "grad_norm": 1.0356942415237427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8789476752281189, + "num_tokens": 223903051.0, + "step": 5703 + }, + { + "epoch": 0.7256074290802697, + "grad_norm": 1.0126832723617554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8857755661010742, + "num_tokens": 223937535.0, + "step": 5704 + }, + { + "epoch": 0.7257346393588602, + "grad_norm": 1.020342230796814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8726328611373901, + "num_tokens": 223977453.0, + "step": 5705 + }, + { + "epoch": 0.7258618496374507, + "grad_norm": 0.987274169921875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3903, + "mean_token_accuracy": 0.8670103549957275, + "num_tokens": 224021269.0, + "step": 5706 + }, + { + "epoch": 0.7259890599160412, + "grad_norm": 1.133299708366394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.860632061958313, + "num_tokens": 224062463.0, + "step": 5707 + }, + { + "epoch": 0.7261162701946318, + "grad_norm": 0.9816966652870178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8896372318267822, + "num_tokens": 224100228.0, + "step": 5708 + }, + { + "epoch": 0.7262434804732223, + "grad_norm": 1.0889993906021118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8705596327781677, + "num_tokens": 224137873.0, + "step": 5709 + }, + { + "epoch": 0.7263706907518127, + "grad_norm": 0.9849534630775452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8734680414199829, + "num_tokens": 224179079.0, + "step": 5710 + }, + { + "epoch": 0.7264979010304032, + "grad_norm": 1.0815380811691284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8734478950500488, + "num_tokens": 224219479.0, + "step": 5711 + }, + { + "epoch": 0.7266251113089938, + "grad_norm": 0.9435944557189941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8879127502441406, + "num_tokens": 224262701.0, + "step": 5712 + }, + { + "epoch": 0.7267523215875843, + "grad_norm": 1.09031343460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8817077875137329, + "num_tokens": 224297241.0, + "step": 5713 + }, + { + "epoch": 0.7268795318661748, + "grad_norm": 0.947737991809845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8820768594741821, + "num_tokens": 224339310.0, + "step": 5714 + }, + { + "epoch": 0.7270067421447653, + "grad_norm": 1.039503812789917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8762513399124146, + "num_tokens": 224377054.0, + "step": 5715 + }, + { + "epoch": 0.7271339524233558, + "grad_norm": 0.9870972037315369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8770403265953064, + "num_tokens": 224416939.0, + "step": 5716 + }, + { + "epoch": 0.7272611627019463, + "grad_norm": 1.1131374835968018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4297, + "mean_token_accuracy": 0.8491029739379883, + "num_tokens": 224457457.0, + "step": 5717 + }, + { + "epoch": 0.7273883729805368, + "grad_norm": 1.0272663831710815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8815752267837524, + "num_tokens": 224494115.0, + "step": 5718 + }, + { + "epoch": 0.7275155832591274, + "grad_norm": 1.0019291639328003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8825353384017944, + "num_tokens": 224536760.0, + "step": 5719 + }, + { + "epoch": 0.7276427935377179, + "grad_norm": 1.0752978324890137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.418, + "mean_token_accuracy": 0.8571946620941162, + "num_tokens": 224575429.0, + "step": 5720 + }, + { + "epoch": 0.7277700038163084, + "grad_norm": 1.1095248460769653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8776784539222717, + "num_tokens": 224614284.0, + "step": 5721 + }, + { + "epoch": 0.7278972140948988, + "grad_norm": 0.9983425140380859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8727744817733765, + "num_tokens": 224654679.0, + "step": 5722 + }, + { + "epoch": 0.7280244243734894, + "grad_norm": 1.0087984800338745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8790862560272217, + "num_tokens": 224694663.0, + "step": 5723 + }, + { + "epoch": 0.7281516346520799, + "grad_norm": 1.0716829299926758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.872251033782959, + "num_tokens": 224731066.0, + "step": 5724 + }, + { + "epoch": 0.7282788449306704, + "grad_norm": 1.082510232925415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.8605759143829346, + "num_tokens": 224772983.0, + "step": 5725 + }, + { + "epoch": 0.7284060552092609, + "grad_norm": 1.0132691860198975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8828854560852051, + "num_tokens": 224811362.0, + "step": 5726 + }, + { + "epoch": 0.7285332654878515, + "grad_norm": 0.9216241836547852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8871164917945862, + "num_tokens": 224849821.0, + "step": 5727 + }, + { + "epoch": 0.7286604757664419, + "grad_norm": 1.0098246335983276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8758988976478577, + "num_tokens": 224889493.0, + "step": 5728 + }, + { + "epoch": 0.7287876860450324, + "grad_norm": 1.1565324068069458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8717515468597412, + "num_tokens": 224926770.0, + "step": 5729 + }, + { + "epoch": 0.7289148963236229, + "grad_norm": 1.1524356603622437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8830206394195557, + "num_tokens": 224957074.0, + "step": 5730 + }, + { + "epoch": 0.7290421066022135, + "grad_norm": 1.1238311529159546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8637246489524841, + "num_tokens": 224993909.0, + "step": 5731 + }, + { + "epoch": 0.729169316880804, + "grad_norm": 0.9564487338066101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8855921030044556, + "num_tokens": 225032644.0, + "step": 5732 + }, + { + "epoch": 0.7292965271593945, + "grad_norm": 0.9625040888786316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8855786919593811, + "num_tokens": 225072520.0, + "step": 5733 + }, + { + "epoch": 0.7294237374379849, + "grad_norm": 1.1835803985595703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8701838254928589, + "num_tokens": 225105699.0, + "step": 5734 + }, + { + "epoch": 0.7295509477165755, + "grad_norm": 0.9536415934562683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8949897289276123, + "num_tokens": 225144934.0, + "step": 5735 + }, + { + "epoch": 0.729678157995166, + "grad_norm": 1.0447423458099365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8779964447021484, + "num_tokens": 225188115.0, + "step": 5736 + }, + { + "epoch": 0.7298053682737565, + "grad_norm": 0.9536638259887695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8739779591560364, + "num_tokens": 225232898.0, + "step": 5737 + }, + { + "epoch": 0.7299325785523471, + "grad_norm": 1.0930817127227783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8823682069778442, + "num_tokens": 225266465.0, + "step": 5738 + }, + { + "epoch": 0.7300597888309376, + "grad_norm": 1.086864709854126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8693395853042603, + "num_tokens": 225307950.0, + "step": 5739 + }, + { + "epoch": 0.730186999109528, + "grad_norm": 0.9749468564987183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.875118613243103, + "num_tokens": 225353537.0, + "step": 5740 + }, + { + "epoch": 0.7303142093881185, + "grad_norm": 0.9085129499435425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8789495229721069, + "num_tokens": 225397221.0, + "step": 5741 + }, + { + "epoch": 0.7304414196667091, + "grad_norm": 1.038826584815979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8713456392288208, + "num_tokens": 225440031.0, + "step": 5742 + }, + { + "epoch": 0.7305686299452996, + "grad_norm": 1.0279622077941895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3987, + "mean_token_accuracy": 0.86243736743927, + "num_tokens": 225485849.0, + "step": 5743 + }, + { + "epoch": 0.7306958402238901, + "grad_norm": 1.0466943979263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8815821409225464, + "num_tokens": 225522845.0, + "step": 5744 + }, + { + "epoch": 0.7308230505024806, + "grad_norm": 1.1100242137908936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8686126470565796, + "num_tokens": 225561554.0, + "step": 5745 + }, + { + "epoch": 0.7309502607810711, + "grad_norm": 1.2016863822937012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4159, + "mean_token_accuracy": 0.8561407327651978, + "num_tokens": 225595011.0, + "step": 5746 + }, + { + "epoch": 0.7310774710596616, + "grad_norm": 1.032543420791626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8906491994857788, + "num_tokens": 225630147.0, + "step": 5747 + }, + { + "epoch": 0.7312046813382521, + "grad_norm": 1.079185128211975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8709774017333984, + "num_tokens": 225666227.0, + "step": 5748 + }, + { + "epoch": 0.7313318916168426, + "grad_norm": 1.0036886930465698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8788973093032837, + "num_tokens": 225703757.0, + "step": 5749 + }, + { + "epoch": 0.7314591018954332, + "grad_norm": 1.0784552097320557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8658637404441833, + "num_tokens": 225742962.0, + "step": 5750 + }, + { + "epoch": 0.7315863121740237, + "grad_norm": 1.0339099168777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8755316138267517, + "num_tokens": 225781686.0, + "step": 5751 + }, + { + "epoch": 0.7317135224526141, + "grad_norm": 1.0340579748153687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8781304359436035, + "num_tokens": 225816575.0, + "step": 5752 + }, + { + "epoch": 0.7318407327312046, + "grad_norm": 1.0400569438934326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8722033500671387, + "num_tokens": 225855049.0, + "step": 5753 + }, + { + "epoch": 0.7319679430097952, + "grad_norm": 1.0850844383239746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8776973485946655, + "num_tokens": 225900021.0, + "step": 5754 + }, + { + "epoch": 0.7320951532883857, + "grad_norm": 0.9719868898391724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8748621940612793, + "num_tokens": 225943880.0, + "step": 5755 + }, + { + "epoch": 0.7322223635669762, + "grad_norm": 1.0831035375595093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8690507411956787, + "num_tokens": 225981806.0, + "step": 5756 + }, + { + "epoch": 0.7323495738455668, + "grad_norm": 0.9262827634811401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8768641948699951, + "num_tokens": 226022661.0, + "step": 5757 + }, + { + "epoch": 0.7324767841241572, + "grad_norm": 1.0081961154937744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8731638193130493, + "num_tokens": 226063686.0, + "step": 5758 + }, + { + "epoch": 0.7326039944027477, + "grad_norm": 0.993975043296814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8810018301010132, + "num_tokens": 226101903.0, + "step": 5759 + }, + { + "epoch": 0.7327312046813382, + "grad_norm": 1.0696604251861572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8826916813850403, + "num_tokens": 226135775.0, + "step": 5760 + }, + { + "epoch": 0.7328584149599288, + "grad_norm": 0.9134743809700012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8808563947677612, + "num_tokens": 226180711.0, + "step": 5761 + }, + { + "epoch": 0.7329856252385193, + "grad_norm": 1.0220201015472412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8770173788070679, + "num_tokens": 226218140.0, + "step": 5762 + }, + { + "epoch": 0.7331128355171098, + "grad_norm": 1.0197700262069702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8688934445381165, + "num_tokens": 226258077.0, + "step": 5763 + }, + { + "epoch": 0.7332400457957003, + "grad_norm": 0.9793033599853516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8695970773696899, + "num_tokens": 226300735.0, + "step": 5764 + }, + { + "epoch": 0.7333672560742908, + "grad_norm": 0.9885281324386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8794735670089722, + "num_tokens": 226340895.0, + "step": 5765 + }, + { + "epoch": 0.7334944663528813, + "grad_norm": 0.9469946026802063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8793569803237915, + "num_tokens": 226383143.0, + "step": 5766 + }, + { + "epoch": 0.7336216766314718, + "grad_norm": 1.0585154294967651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8744416236877441, + "num_tokens": 226429603.0, + "step": 5767 + }, + { + "epoch": 0.7337488869100623, + "grad_norm": 1.0259708166122437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8815516233444214, + "num_tokens": 226469292.0, + "step": 5768 + }, + { + "epoch": 0.7338760971886529, + "grad_norm": 1.1160297393798828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8688022494316101, + "num_tokens": 226505994.0, + "step": 5769 + }, + { + "epoch": 0.7340033074672434, + "grad_norm": 1.0214366912841797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8679994940757751, + "num_tokens": 226544539.0, + "step": 5770 + }, + { + "epoch": 0.7341305177458338, + "grad_norm": 1.0466923713684082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3869, + "mean_token_accuracy": 0.871265172958374, + "num_tokens": 226583120.0, + "step": 5771 + }, + { + "epoch": 0.7342577280244243, + "grad_norm": 1.050498366355896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.873915433883667, + "num_tokens": 226623799.0, + "step": 5772 + }, + { + "epoch": 0.7343849383030149, + "grad_norm": 1.0000888109207153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8729257583618164, + "num_tokens": 226667660.0, + "step": 5773 + }, + { + "epoch": 0.7345121485816054, + "grad_norm": 0.918995201587677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.881122350692749, + "num_tokens": 226709410.0, + "step": 5774 + }, + { + "epoch": 0.7346393588601959, + "grad_norm": 1.1661571264266968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8818414211273193, + "num_tokens": 226743984.0, + "step": 5775 + }, + { + "epoch": 0.7347665691387865, + "grad_norm": 0.9540141820907593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.890079140663147, + "num_tokens": 226781625.0, + "step": 5776 + }, + { + "epoch": 0.7348937794173769, + "grad_norm": 0.9889619946479797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8731374740600586, + "num_tokens": 226822458.0, + "step": 5777 + }, + { + "epoch": 0.7350209896959674, + "grad_norm": 1.1243677139282227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.875373363494873, + "num_tokens": 226858128.0, + "step": 5778 + }, + { + "epoch": 0.7351481999745579, + "grad_norm": 0.9905194640159607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.875920295715332, + "num_tokens": 226897847.0, + "step": 5779 + }, + { + "epoch": 0.7352754102531485, + "grad_norm": 0.9479694366455078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8954741358757019, + "num_tokens": 226936737.0, + "step": 5780 + }, + { + "epoch": 0.735402620531739, + "grad_norm": 1.0334497690200806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8866965770721436, + "num_tokens": 226976556.0, + "step": 5781 + }, + { + "epoch": 0.7355298308103295, + "grad_norm": 1.0970675945281982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4018, + "mean_token_accuracy": 0.8596069812774658, + "num_tokens": 227017580.0, + "step": 5782 + }, + { + "epoch": 0.7356570410889199, + "grad_norm": 1.0834218263626099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8888584971427917, + "num_tokens": 227053984.0, + "step": 5783 + }, + { + "epoch": 0.7357842513675105, + "grad_norm": 0.9963456988334656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8700462579727173, + "num_tokens": 227096539.0, + "step": 5784 + }, + { + "epoch": 0.735911461646101, + "grad_norm": 1.069522500038147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8777833580970764, + "num_tokens": 227130740.0, + "step": 5785 + }, + { + "epoch": 0.7360386719246915, + "grad_norm": 1.067230224609375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8597566485404968, + "num_tokens": 227171631.0, + "step": 5786 + }, + { + "epoch": 0.736165882203282, + "grad_norm": 1.0751829147338867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8721216917037964, + "num_tokens": 227212233.0, + "step": 5787 + }, + { + "epoch": 0.7362930924818726, + "grad_norm": 1.0246684551239014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8819283246994019, + "num_tokens": 227245125.0, + "step": 5788 + }, + { + "epoch": 0.736420302760463, + "grad_norm": 0.8883528113365173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8878720998764038, + "num_tokens": 227292559.0, + "step": 5789 + }, + { + "epoch": 0.7365475130390535, + "grad_norm": 1.04000723361969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8764973878860474, + "num_tokens": 227331748.0, + "step": 5790 + }, + { + "epoch": 0.736674723317644, + "grad_norm": 1.2153910398483276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3888, + "mean_token_accuracy": 0.8627787828445435, + "num_tokens": 227367157.0, + "step": 5791 + }, + { + "epoch": 0.7368019335962346, + "grad_norm": 0.9291598796844482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8962952494621277, + "num_tokens": 227405093.0, + "step": 5792 + }, + { + "epoch": 0.7369291438748251, + "grad_norm": 1.1724200248718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8669312000274658, + "num_tokens": 227435579.0, + "step": 5793 + }, + { + "epoch": 0.7370563541534156, + "grad_norm": 1.0150374174118042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4112, + "mean_token_accuracy": 0.858809769153595, + "num_tokens": 227480846.0, + "step": 5794 + }, + { + "epoch": 0.737183564432006, + "grad_norm": 1.046599268913269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8798308372497559, + "num_tokens": 227522675.0, + "step": 5795 + }, + { + "epoch": 0.7373107747105966, + "grad_norm": 1.127823829650879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8706810474395752, + "num_tokens": 227558792.0, + "step": 5796 + }, + { + "epoch": 0.7374379849891871, + "grad_norm": 1.0646024942398071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8807220458984375, + "num_tokens": 227598759.0, + "step": 5797 + }, + { + "epoch": 0.7375651952677776, + "grad_norm": 0.9785136580467224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8745480179786682, + "num_tokens": 227643637.0, + "step": 5798 + }, + { + "epoch": 0.7376924055463682, + "grad_norm": 1.0145927667617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8753425478935242, + "num_tokens": 227682578.0, + "step": 5799 + }, + { + "epoch": 0.7378196158249587, + "grad_norm": 0.9607308506965637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8858110308647156, + "num_tokens": 227724269.0, + "step": 5800 + }, + { + "epoch": 0.7379468261035491, + "grad_norm": 1.0191470384597778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8854513168334961, + "num_tokens": 227765196.0, + "step": 5801 + }, + { + "epoch": 0.7380740363821396, + "grad_norm": 0.9301192164421082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8901047706604004, + "num_tokens": 227805093.0, + "step": 5802 + }, + { + "epoch": 0.7382012466607302, + "grad_norm": 0.9163114428520203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8844622373580933, + "num_tokens": 227848751.0, + "step": 5803 + }, + { + "epoch": 0.7383284569393207, + "grad_norm": 0.9465790390968323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.880663275718689, + "num_tokens": 227891964.0, + "step": 5804 + }, + { + "epoch": 0.7384556672179112, + "grad_norm": 0.9008585810661316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8862329125404358, + "num_tokens": 227932926.0, + "step": 5805 + }, + { + "epoch": 0.7385828774965018, + "grad_norm": 1.1291930675506592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3949, + "mean_token_accuracy": 0.8628665804862976, + "num_tokens": 227969919.0, + "step": 5806 + }, + { + "epoch": 0.7387100877750922, + "grad_norm": 0.9778667688369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8901138305664062, + "num_tokens": 228011984.0, + "step": 5807 + }, + { + "epoch": 0.7388372980536827, + "grad_norm": 1.026509165763855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8712495565414429, + "num_tokens": 228049974.0, + "step": 5808 + }, + { + "epoch": 0.7389645083322732, + "grad_norm": 0.9863786697387695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8901040554046631, + "num_tokens": 228091891.0, + "step": 5809 + }, + { + "epoch": 0.7390917186108638, + "grad_norm": 1.0227662324905396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8769959807395935, + "num_tokens": 228133644.0, + "step": 5810 + }, + { + "epoch": 0.7392189288894543, + "grad_norm": 1.0757237672805786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4292, + "mean_token_accuracy": 0.8541158437728882, + "num_tokens": 228176526.0, + "step": 5811 + }, + { + "epoch": 0.7393461391680448, + "grad_norm": 0.9989028573036194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8766182065010071, + "num_tokens": 228216594.0, + "step": 5812 + }, + { + "epoch": 0.7394733494466353, + "grad_norm": 1.1551244258880615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8736741542816162, + "num_tokens": 228250591.0, + "step": 5813 + }, + { + "epoch": 0.7396005597252258, + "grad_norm": 0.9409535527229309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8695060014724731, + "num_tokens": 228296928.0, + "step": 5814 + }, + { + "epoch": 0.7397277700038163, + "grad_norm": 1.0368342399597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8882450461387634, + "num_tokens": 228333278.0, + "step": 5815 + }, + { + "epoch": 0.7398549802824068, + "grad_norm": 1.039549469947815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8776113390922546, + "num_tokens": 228371766.0, + "step": 5816 + }, + { + "epoch": 0.7399821905609973, + "grad_norm": 0.9792963266372681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.874902606010437, + "num_tokens": 228414185.0, + "step": 5817 + }, + { + "epoch": 0.7401094008395879, + "grad_norm": 1.044203281402588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8617379665374756, + "num_tokens": 228456574.0, + "step": 5818 + }, + { + "epoch": 0.7402366111181784, + "grad_norm": 1.0821974277496338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8738114833831787, + "num_tokens": 228493713.0, + "step": 5819 + }, + { + "epoch": 0.7403638213967688, + "grad_norm": 0.9298562407493591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8909122943878174, + "num_tokens": 228533596.0, + "step": 5820 + }, + { + "epoch": 0.7404910316753593, + "grad_norm": 0.9931352138519287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8699362277984619, + "num_tokens": 228576232.0, + "step": 5821 + }, + { + "epoch": 0.7406182419539499, + "grad_norm": 1.1607619524002075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8764943480491638, + "num_tokens": 228609956.0, + "step": 5822 + }, + { + "epoch": 0.7407454522325404, + "grad_norm": 1.0095239877700806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8762993812561035, + "num_tokens": 228644561.0, + "step": 5823 + }, + { + "epoch": 0.7408726625111309, + "grad_norm": 0.942310094833374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.891182541847229, + "num_tokens": 228682162.0, + "step": 5824 + }, + { + "epoch": 0.7409998727897215, + "grad_norm": 1.079290509223938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4328, + "mean_token_accuracy": 0.856103777885437, + "num_tokens": 228724484.0, + "step": 5825 + }, + { + "epoch": 0.7411270830683119, + "grad_norm": 1.1165400743484497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8755344748497009, + "num_tokens": 228758032.0, + "step": 5826 + }, + { + "epoch": 0.7412542933469024, + "grad_norm": 1.0827734470367432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8724117875099182, + "num_tokens": 228797418.0, + "step": 5827 + }, + { + "epoch": 0.7413815036254929, + "grad_norm": 0.9677957892417908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8805502653121948, + "num_tokens": 228839167.0, + "step": 5828 + }, + { + "epoch": 0.7415087139040835, + "grad_norm": 0.9157733917236328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8816925287246704, + "num_tokens": 228881906.0, + "step": 5829 + }, + { + "epoch": 0.741635924182674, + "grad_norm": 1.1036326885223389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.879209041595459, + "num_tokens": 228915729.0, + "step": 5830 + }, + { + "epoch": 0.7417631344612645, + "grad_norm": 0.9763343930244446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8968863487243652, + "num_tokens": 228954870.0, + "step": 5831 + }, + { + "epoch": 0.7418903447398549, + "grad_norm": 1.1582642793655396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.866439700126648, + "num_tokens": 228995639.0, + "step": 5832 + }, + { + "epoch": 0.7420175550184455, + "grad_norm": 1.077207326889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8725167512893677, + "num_tokens": 229032689.0, + "step": 5833 + }, + { + "epoch": 0.742144765297036, + "grad_norm": 0.9081632494926453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8833845257759094, + "num_tokens": 229077774.0, + "step": 5834 + }, + { + "epoch": 0.7422719755756265, + "grad_norm": 0.9923844933509827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4203, + "mean_token_accuracy": 0.8567951917648315, + "num_tokens": 229123637.0, + "step": 5835 + }, + { + "epoch": 0.742399185854217, + "grad_norm": 1.291294813156128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4391, + "mean_token_accuracy": 0.8505740165710449, + "num_tokens": 229157523.0, + "step": 5836 + }, + { + "epoch": 0.7425263961328076, + "grad_norm": 0.9479126334190369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8893007040023804, + "num_tokens": 229196929.0, + "step": 5837 + }, + { + "epoch": 0.742653606411398, + "grad_norm": 1.0483070611953735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8818967342376709, + "num_tokens": 229234181.0, + "step": 5838 + }, + { + "epoch": 0.7427808166899885, + "grad_norm": 1.092706561088562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8747398853302002, + "num_tokens": 229273939.0, + "step": 5839 + }, + { + "epoch": 0.742908026968579, + "grad_norm": 0.9426369071006775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8808819055557251, + "num_tokens": 229317135.0, + "step": 5840 + }, + { + "epoch": 0.7430352372471696, + "grad_norm": 1.0336735248565674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8672729730606079, + "num_tokens": 229358779.0, + "step": 5841 + }, + { + "epoch": 0.7431624475257601, + "grad_norm": 0.9340698719024658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8939746618270874, + "num_tokens": 229396320.0, + "step": 5842 + }, + { + "epoch": 0.7432896578043506, + "grad_norm": 0.9973272085189819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.870191216468811, + "num_tokens": 229438772.0, + "step": 5843 + }, + { + "epoch": 0.743416868082941, + "grad_norm": 1.0114496946334839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8821040391921997, + "num_tokens": 229476508.0, + "step": 5844 + }, + { + "epoch": 0.7435440783615316, + "grad_norm": 0.9367640018463135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8836119771003723, + "num_tokens": 229520835.0, + "step": 5845 + }, + { + "epoch": 0.7436712886401221, + "grad_norm": 0.9955719113349915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.879141092300415, + "num_tokens": 229562887.0, + "step": 5846 + }, + { + "epoch": 0.7437984989187126, + "grad_norm": 0.9254823327064514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.885491132736206, + "num_tokens": 229609219.0, + "step": 5847 + }, + { + "epoch": 0.7439257091973032, + "grad_norm": 1.152520775794983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8686648607254028, + "num_tokens": 229643450.0, + "step": 5848 + }, + { + "epoch": 0.7440529194758937, + "grad_norm": 1.0631836652755737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3897, + "mean_token_accuracy": 0.8692865371704102, + "num_tokens": 229679796.0, + "step": 5849 + }, + { + "epoch": 0.7441801297544841, + "grad_norm": 0.9662107825279236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8867360353469849, + "num_tokens": 229717294.0, + "step": 5850 + }, + { + "epoch": 0.7443073400330746, + "grad_norm": 0.9421815276145935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8819029927253723, + "num_tokens": 229766776.0, + "step": 5851 + }, + { + "epoch": 0.7444345503116652, + "grad_norm": 1.1816459894180298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8787510395050049, + "num_tokens": 229802341.0, + "step": 5852 + }, + { + "epoch": 0.7445617605902557, + "grad_norm": 0.9812748432159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8858562111854553, + "num_tokens": 229840269.0, + "step": 5853 + }, + { + "epoch": 0.7446889708688462, + "grad_norm": 1.0830755233764648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.869510293006897, + "num_tokens": 229877640.0, + "step": 5854 + }, + { + "epoch": 0.7448161811474368, + "grad_norm": 1.025168538093567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8778359293937683, + "num_tokens": 229918897.0, + "step": 5855 + }, + { + "epoch": 0.7449433914260272, + "grad_norm": 0.993807852268219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8731813430786133, + "num_tokens": 229958711.0, + "step": 5856 + }, + { + "epoch": 0.7450706017046177, + "grad_norm": 0.9926897287368774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8853244781494141, + "num_tokens": 229998101.0, + "step": 5857 + }, + { + "epoch": 0.7451978119832082, + "grad_norm": 1.0241416692733765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8852323293685913, + "num_tokens": 230035604.0, + "step": 5858 + }, + { + "epoch": 0.7453250222617988, + "grad_norm": 0.9267045855522156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8815253973007202, + "num_tokens": 230082479.0, + "step": 5859 + }, + { + "epoch": 0.7454522325403893, + "grad_norm": 0.9939700961112976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8774073123931885, + "num_tokens": 230123311.0, + "step": 5860 + }, + { + "epoch": 0.7455794428189798, + "grad_norm": 1.003029227256775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8759139776229858, + "num_tokens": 230162299.0, + "step": 5861 + }, + { + "epoch": 0.7457066530975703, + "grad_norm": 0.9735420942306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8885447978973389, + "num_tokens": 230198787.0, + "step": 5862 + }, + { + "epoch": 0.7458338633761608, + "grad_norm": 1.1090987920761108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3987, + "mean_token_accuracy": 0.8646986484527588, + "num_tokens": 230241227.0, + "step": 5863 + }, + { + "epoch": 0.7459610736547513, + "grad_norm": 0.993170976638794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8750252723693848, + "num_tokens": 230285762.0, + "step": 5864 + }, + { + "epoch": 0.7460882839333418, + "grad_norm": 1.103000521659851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8727977871894836, + "num_tokens": 230321841.0, + "step": 5865 + }, + { + "epoch": 0.7462154942119323, + "grad_norm": 0.9557282328605652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8941301107406616, + "num_tokens": 230362649.0, + "step": 5866 + }, + { + "epoch": 0.7463427044905229, + "grad_norm": 1.061263918876648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.88166344165802, + "num_tokens": 230399404.0, + "step": 5867 + }, + { + "epoch": 0.7464699147691134, + "grad_norm": 1.0161993503570557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.862666666507721, + "num_tokens": 230442081.0, + "step": 5868 + }, + { + "epoch": 0.7465971250477038, + "grad_norm": 1.0318872928619385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8781049847602844, + "num_tokens": 230478118.0, + "step": 5869 + }, + { + "epoch": 0.7467243353262943, + "grad_norm": 0.9684616923332214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8804727792739868, + "num_tokens": 230520597.0, + "step": 5870 + }, + { + "epoch": 0.7468515456048849, + "grad_norm": 1.038773775100708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8814221024513245, + "num_tokens": 230556426.0, + "step": 5871 + }, + { + "epoch": 0.7469787558834754, + "grad_norm": 0.9474104046821594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8835077285766602, + "num_tokens": 230595785.0, + "step": 5872 + }, + { + "epoch": 0.7471059661620659, + "grad_norm": 1.0366209745407104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8684850335121155, + "num_tokens": 230635917.0, + "step": 5873 + }, + { + "epoch": 0.7472331764406565, + "grad_norm": 0.9385524988174438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8868249654769897, + "num_tokens": 230675925.0, + "step": 5874 + }, + { + "epoch": 0.7473603867192469, + "grad_norm": 0.9628912806510925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8740264773368835, + "num_tokens": 230718060.0, + "step": 5875 + }, + { + "epoch": 0.7474875969978374, + "grad_norm": 1.1639199256896973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8847953081130981, + "num_tokens": 230751861.0, + "step": 5876 + }, + { + "epoch": 0.7476148072764279, + "grad_norm": 1.0241271257400513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.887346088886261, + "num_tokens": 230786407.0, + "step": 5877 + }, + { + "epoch": 0.7477420175550185, + "grad_norm": 0.9431182742118835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8797484040260315, + "num_tokens": 230828529.0, + "step": 5878 + }, + { + "epoch": 0.747869227833609, + "grad_norm": 1.061568260192871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8690243363380432, + "num_tokens": 230871626.0, + "step": 5879 + }, + { + "epoch": 0.7479964381121995, + "grad_norm": 0.9649085998535156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.885554850101471, + "num_tokens": 230914018.0, + "step": 5880 + }, + { + "epoch": 0.7481236483907899, + "grad_norm": 0.950410008430481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8920504450798035, + "num_tokens": 230954057.0, + "step": 5881 + }, + { + "epoch": 0.7482508586693805, + "grad_norm": 0.933155357837677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8801160454750061, + "num_tokens": 230994158.0, + "step": 5882 + }, + { + "epoch": 0.748378068947971, + "grad_norm": 0.9887584447860718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8770161867141724, + "num_tokens": 231038934.0, + "step": 5883 + }, + { + "epoch": 0.7485052792265615, + "grad_norm": 1.1093087196350098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8695350885391235, + "num_tokens": 231081571.0, + "step": 5884 + }, + { + "epoch": 0.748632489505152, + "grad_norm": 1.0164076089859009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8843895792961121, + "num_tokens": 231125748.0, + "step": 5885 + }, + { + "epoch": 0.7487596997837426, + "grad_norm": 1.1341991424560547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4055, + "mean_token_accuracy": 0.8628770709037781, + "num_tokens": 231164290.0, + "step": 5886 + }, + { + "epoch": 0.748886910062333, + "grad_norm": 1.0142948627471924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8753820657730103, + "num_tokens": 231206756.0, + "step": 5887 + }, + { + "epoch": 0.7490141203409235, + "grad_norm": 1.060572862625122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8721749186515808, + "num_tokens": 231242273.0, + "step": 5888 + }, + { + "epoch": 0.749141330619514, + "grad_norm": 1.0386745929718018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8862617015838623, + "num_tokens": 231278793.0, + "step": 5889 + }, + { + "epoch": 0.7492685408981046, + "grad_norm": 1.036924958229065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8759061098098755, + "num_tokens": 231316826.0, + "step": 5890 + }, + { + "epoch": 0.7493957511766951, + "grad_norm": 0.9710635542869568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8792694807052612, + "num_tokens": 231356115.0, + "step": 5891 + }, + { + "epoch": 0.7495229614552856, + "grad_norm": 0.9986749887466431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8739615678787231, + "num_tokens": 231399648.0, + "step": 5892 + }, + { + "epoch": 0.749650171733876, + "grad_norm": 1.0725513696670532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8890883922576904, + "num_tokens": 231433328.0, + "step": 5893 + }, + { + "epoch": 0.7497773820124666, + "grad_norm": 1.06731116771698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8703936338424683, + "num_tokens": 231472376.0, + "step": 5894 + }, + { + "epoch": 0.7499045922910571, + "grad_norm": 0.9334560632705688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8964971303939819, + "num_tokens": 231516025.0, + "step": 5895 + }, + { + "epoch": 0.7500318025696476, + "grad_norm": 1.0267575979232788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8834251165390015, + "num_tokens": 231552191.0, + "step": 5896 + }, + { + "epoch": 0.7501590128482382, + "grad_norm": 1.1861554384231567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.859444260597229, + "num_tokens": 231589164.0, + "step": 5897 + }, + { + "epoch": 0.7502862231268287, + "grad_norm": 1.0493803024291992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8675755262374878, + "num_tokens": 231629991.0, + "step": 5898 + }, + { + "epoch": 0.7504134334054191, + "grad_norm": 0.9918950796127319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8688443899154663, + "num_tokens": 231673789.0, + "step": 5899 + }, + { + "epoch": 0.7505406436840096, + "grad_norm": 1.1310843229293823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4285, + "mean_token_accuracy": 0.8551820516586304, + "num_tokens": 231712480.0, + "step": 5900 + }, + { + "epoch": 0.7506678539626002, + "grad_norm": 1.230500340461731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3969, + "mean_token_accuracy": 0.8619769215583801, + "num_tokens": 231744675.0, + "step": 5901 + }, + { + "epoch": 0.7507950642411907, + "grad_norm": 1.1163660287857056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4152, + "mean_token_accuracy": 0.8575150370597839, + "num_tokens": 231780230.0, + "step": 5902 + }, + { + "epoch": 0.7509222745197812, + "grad_norm": 0.9819098711013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8800649046897888, + "num_tokens": 231824048.0, + "step": 5903 + }, + { + "epoch": 0.7510494847983717, + "grad_norm": 1.024598479270935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3986, + "mean_token_accuracy": 0.867547333240509, + "num_tokens": 231866609.0, + "step": 5904 + }, + { + "epoch": 0.7511766950769622, + "grad_norm": 0.803949773311615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8983093500137329, + "num_tokens": 231914773.0, + "step": 5905 + }, + { + "epoch": 0.7513039053555527, + "grad_norm": 0.9828315377235413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8707709908485413, + "num_tokens": 231957819.0, + "step": 5906 + }, + { + "epoch": 0.7514311156341432, + "grad_norm": 1.1410613059997559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8821500539779663, + "num_tokens": 231987389.0, + "step": 5907 + }, + { + "epoch": 0.7515583259127337, + "grad_norm": 1.0989627838134766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8640457391738892, + "num_tokens": 232023882.0, + "step": 5908 + }, + { + "epoch": 0.7516855361913243, + "grad_norm": 1.0955053567886353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8803114891052246, + "num_tokens": 232060322.0, + "step": 5909 + }, + { + "epoch": 0.7518127464699148, + "grad_norm": 0.9815348386764526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8794364929199219, + "num_tokens": 232101807.0, + "step": 5910 + }, + { + "epoch": 0.7519399567485053, + "grad_norm": 1.030401349067688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8770828247070312, + "num_tokens": 232139845.0, + "step": 5911 + }, + { + "epoch": 0.7520671670270958, + "grad_norm": 1.113062858581543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8696027994155884, + "num_tokens": 232178320.0, + "step": 5912 + }, + { + "epoch": 0.7521943773056863, + "grad_norm": 1.2756249904632568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8727985620498657, + "num_tokens": 232215110.0, + "step": 5913 + }, + { + "epoch": 0.7523215875842768, + "grad_norm": 1.0788462162017822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8778647780418396, + "num_tokens": 232250319.0, + "step": 5914 + }, + { + "epoch": 0.7524487978628673, + "grad_norm": 1.0685633420944214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.879362165927887, + "num_tokens": 232285797.0, + "step": 5915 + }, + { + "epoch": 0.7525760081414579, + "grad_norm": 1.1829134225845337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3961, + "mean_token_accuracy": 0.8620872497558594, + "num_tokens": 232319123.0, + "step": 5916 + }, + { + "epoch": 0.7527032184200484, + "grad_norm": 1.112840175628662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8751800656318665, + "num_tokens": 232354628.0, + "step": 5917 + }, + { + "epoch": 0.7528304286986388, + "grad_norm": 0.9135140776634216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8916360139846802, + "num_tokens": 232397722.0, + "step": 5918 + }, + { + "epoch": 0.7529576389772293, + "grad_norm": 0.9839677810668945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.870208740234375, + "num_tokens": 232438182.0, + "step": 5919 + }, + { + "epoch": 0.7530848492558199, + "grad_norm": 1.0448650121688843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8877992630004883, + "num_tokens": 232472642.0, + "step": 5920 + }, + { + "epoch": 0.7532120595344104, + "grad_norm": 0.9899532794952393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.880236029624939, + "num_tokens": 232518350.0, + "step": 5921 + }, + { + "epoch": 0.7533392698130009, + "grad_norm": 1.1100702285766602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8769884705543518, + "num_tokens": 232554682.0, + "step": 5922 + }, + { + "epoch": 0.7534664800915915, + "grad_norm": 0.9709557294845581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8869469165802002, + "num_tokens": 232593581.0, + "step": 5923 + }, + { + "epoch": 0.7535936903701819, + "grad_norm": 1.1337230205535889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8654543161392212, + "num_tokens": 232636993.0, + "step": 5924 + }, + { + "epoch": 0.7537209006487724, + "grad_norm": 1.210558295249939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8755927085876465, + "num_tokens": 232669199.0, + "step": 5925 + }, + { + "epoch": 0.7538481109273629, + "grad_norm": 1.1748299598693848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8706084489822388, + "num_tokens": 232703355.0, + "step": 5926 + }, + { + "epoch": 0.7539753212059535, + "grad_norm": 1.0019646883010864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8789008259773254, + "num_tokens": 232741409.0, + "step": 5927 + }, + { + "epoch": 0.754102531484544, + "grad_norm": 0.9535573720932007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8890478610992432, + "num_tokens": 232779926.0, + "step": 5928 + }, + { + "epoch": 0.7542297417631345, + "grad_norm": 0.9351613521575928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8965182304382324, + "num_tokens": 232817429.0, + "step": 5929 + }, + { + "epoch": 0.7543569520417249, + "grad_norm": 1.045853614807129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3883, + "mean_token_accuracy": 0.8655147552490234, + "num_tokens": 232859105.0, + "step": 5930 + }, + { + "epoch": 0.7544841623203155, + "grad_norm": 1.054288387298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8711597323417664, + "num_tokens": 232899035.0, + "step": 5931 + }, + { + "epoch": 0.754611372598906, + "grad_norm": 1.066451072692871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8752130270004272, + "num_tokens": 232936382.0, + "step": 5932 + }, + { + "epoch": 0.7547385828774965, + "grad_norm": 0.9834380745887756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8868366479873657, + "num_tokens": 232976971.0, + "step": 5933 + }, + { + "epoch": 0.754865793156087, + "grad_norm": 1.0446269512176514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8841278553009033, + "num_tokens": 233011182.0, + "step": 5934 + }, + { + "epoch": 0.7549930034346776, + "grad_norm": 1.2131259441375732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8782740831375122, + "num_tokens": 233041766.0, + "step": 5935 + }, + { + "epoch": 0.755120213713268, + "grad_norm": 1.0386035442352295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8804764747619629, + "num_tokens": 233076446.0, + "step": 5936 + }, + { + "epoch": 0.7552474239918585, + "grad_norm": 1.1142613887786865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8705748319625854, + "num_tokens": 233111098.0, + "step": 5937 + }, + { + "epoch": 0.755374634270449, + "grad_norm": 1.1196517944335938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8730296492576599, + "num_tokens": 233148815.0, + "step": 5938 + }, + { + "epoch": 0.7555018445490396, + "grad_norm": 0.9883078336715698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8779407739639282, + "num_tokens": 233187699.0, + "step": 5939 + }, + { + "epoch": 0.7556290548276301, + "grad_norm": 1.0493719577789307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8700312972068787, + "num_tokens": 233225945.0, + "step": 5940 + }, + { + "epoch": 0.7557562651062206, + "grad_norm": 0.9729320406913757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8832365274429321, + "num_tokens": 233264695.0, + "step": 5941 + }, + { + "epoch": 0.755883475384811, + "grad_norm": 0.9058879017829895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8888325095176697, + "num_tokens": 233305738.0, + "step": 5942 + }, + { + "epoch": 0.7560106856634016, + "grad_norm": 1.0900808572769165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8699570298194885, + "num_tokens": 233344374.0, + "step": 5943 + }, + { + "epoch": 0.7561378959419921, + "grad_norm": 1.007887601852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8905508518218994, + "num_tokens": 233382967.0, + "step": 5944 + }, + { + "epoch": 0.7562651062205826, + "grad_norm": 0.9244162440299988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8901293277740479, + "num_tokens": 233425441.0, + "step": 5945 + }, + { + "epoch": 0.7563923164991732, + "grad_norm": 1.1017380952835083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8806986808776855, + "num_tokens": 233457590.0, + "step": 5946 + }, + { + "epoch": 0.7565195267777637, + "grad_norm": 1.0285602807998657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8811528086662292, + "num_tokens": 233498404.0, + "step": 5947 + }, + { + "epoch": 0.7566467370563541, + "grad_norm": 1.0644315481185913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8830133080482483, + "num_tokens": 233533264.0, + "step": 5948 + }, + { + "epoch": 0.7567739473349446, + "grad_norm": 1.0718220472335815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8694265484809875, + "num_tokens": 233571091.0, + "step": 5949 + }, + { + "epoch": 0.7569011576135352, + "grad_norm": 1.0803837776184082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.8683797717094421, + "num_tokens": 233607652.0, + "step": 5950 + }, + { + "epoch": 0.7570283678921257, + "grad_norm": 0.9695074558258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8975843191146851, + "num_tokens": 233646586.0, + "step": 5951 + }, + { + "epoch": 0.7571555781707162, + "grad_norm": 1.0815600156784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8794053792953491, + "num_tokens": 233689548.0, + "step": 5952 + }, + { + "epoch": 0.7572827884493067, + "grad_norm": 1.2338749170303345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.8669401407241821, + "num_tokens": 233722187.0, + "step": 5953 + }, + { + "epoch": 0.7574099987278972, + "grad_norm": 1.0989409685134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8705935478210449, + "num_tokens": 233759762.0, + "step": 5954 + }, + { + "epoch": 0.7575372090064877, + "grad_norm": 1.0064988136291504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8922227025032043, + "num_tokens": 233797513.0, + "step": 5955 + }, + { + "epoch": 0.7576644192850782, + "grad_norm": 0.9666525721549988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8910596370697021, + "num_tokens": 233834855.0, + "step": 5956 + }, + { + "epoch": 0.7577916295636687, + "grad_norm": 0.9803338050842285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8819563388824463, + "num_tokens": 233875596.0, + "step": 5957 + }, + { + "epoch": 0.7579188398422593, + "grad_norm": 0.9256259202957153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8945238590240479, + "num_tokens": 233914025.0, + "step": 5958 + }, + { + "epoch": 0.7580460501208498, + "grad_norm": 1.0048037767410278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8722982406616211, + "num_tokens": 233957856.0, + "step": 5959 + }, + { + "epoch": 0.7581732603994403, + "grad_norm": 1.075224757194519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8760621547698975, + "num_tokens": 233997699.0, + "step": 5960 + }, + { + "epoch": 0.7583004706780307, + "grad_norm": 1.0324034690856934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8694123029708862, + "num_tokens": 234037758.0, + "step": 5961 + }, + { + "epoch": 0.7584276809566213, + "grad_norm": 0.9518359899520874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8830613493919373, + "num_tokens": 234075486.0, + "step": 5962 + }, + { + "epoch": 0.7585548912352118, + "grad_norm": 1.0955660343170166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8847017288208008, + "num_tokens": 234117741.0, + "step": 5963 + }, + { + "epoch": 0.7586821015138023, + "grad_norm": 1.0055618286132812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8806413412094116, + "num_tokens": 234154877.0, + "step": 5964 + }, + { + "epoch": 0.7588093117923929, + "grad_norm": 1.0217496156692505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8833171129226685, + "num_tokens": 234190604.0, + "step": 5965 + }, + { + "epoch": 0.7589365220709834, + "grad_norm": 0.9787278175354004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8773505687713623, + "num_tokens": 234230824.0, + "step": 5966 + }, + { + "epoch": 0.7590637323495738, + "grad_norm": 1.0123380422592163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8748185634613037, + "num_tokens": 234274539.0, + "step": 5967 + }, + { + "epoch": 0.7591909426281643, + "grad_norm": 0.9371877908706665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8808461427688599, + "num_tokens": 234318693.0, + "step": 5968 + }, + { + "epoch": 0.7593181529067549, + "grad_norm": 1.1575926542282104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8862051963806152, + "num_tokens": 234355132.0, + "step": 5969 + }, + { + "epoch": 0.7594453631853454, + "grad_norm": 0.9321391582489014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8769472241401672, + "num_tokens": 234402786.0, + "step": 5970 + }, + { + "epoch": 0.7595725734639359, + "grad_norm": 1.0887788534164429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4181, + "mean_token_accuracy": 0.8568040132522583, + "num_tokens": 234442739.0, + "step": 5971 + }, + { + "epoch": 0.7596997837425264, + "grad_norm": 1.0089157819747925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8784140348434448, + "num_tokens": 234485288.0, + "step": 5972 + }, + { + "epoch": 0.7598269940211169, + "grad_norm": 0.966646671295166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8769688606262207, + "num_tokens": 234527551.0, + "step": 5973 + }, + { + "epoch": 0.7599542042997074, + "grad_norm": 1.0451388359069824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8624438643455505, + "num_tokens": 234570916.0, + "step": 5974 + }, + { + "epoch": 0.7600814145782979, + "grad_norm": 1.113081455230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.872612714767456, + "num_tokens": 234612318.0, + "step": 5975 + }, + { + "epoch": 0.7602086248568884, + "grad_norm": 0.9368922710418701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8917113542556763, + "num_tokens": 234651140.0, + "step": 5976 + }, + { + "epoch": 0.760335835135479, + "grad_norm": 1.0027291774749756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8774714469909668, + "num_tokens": 234689739.0, + "step": 5977 + }, + { + "epoch": 0.7604630454140695, + "grad_norm": 0.9428521990776062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8781485557556152, + "num_tokens": 234737309.0, + "step": 5978 + }, + { + "epoch": 0.7605902556926599, + "grad_norm": 1.0707823038101196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8795389533042908, + "num_tokens": 234776761.0, + "step": 5979 + }, + { + "epoch": 0.7607174659712505, + "grad_norm": 0.8921909928321838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8930097222328186, + "num_tokens": 234819682.0, + "step": 5980 + }, + { + "epoch": 0.760844676249841, + "grad_norm": 1.0291247367858887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8758456707000732, + "num_tokens": 234859028.0, + "step": 5981 + }, + { + "epoch": 0.7609718865284315, + "grad_norm": 0.9513199329376221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8851653337478638, + "num_tokens": 234900112.0, + "step": 5982 + }, + { + "epoch": 0.761099096807022, + "grad_norm": 0.9793282747268677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8848665952682495, + "num_tokens": 234942752.0, + "step": 5983 + }, + { + "epoch": 0.7612263070856126, + "grad_norm": 1.0251652002334595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8784330487251282, + "num_tokens": 234983019.0, + "step": 5984 + }, + { + "epoch": 0.761353517364203, + "grad_norm": 0.9153246283531189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8869880437850952, + "num_tokens": 235025410.0, + "step": 5985 + }, + { + "epoch": 0.7614807276427935, + "grad_norm": 0.9368183612823486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8708953857421875, + "num_tokens": 235070854.0, + "step": 5986 + }, + { + "epoch": 0.761607937921384, + "grad_norm": 1.0297695398330688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8974460363388062, + "num_tokens": 235101916.0, + "step": 5987 + }, + { + "epoch": 0.7617351481999746, + "grad_norm": 1.0870776176452637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.885093092918396, + "num_tokens": 235139207.0, + "step": 5988 + }, + { + "epoch": 0.7618623584785651, + "grad_norm": 0.9806699156761169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8757152557373047, + "num_tokens": 235179823.0, + "step": 5989 + }, + { + "epoch": 0.7619895687571556, + "grad_norm": 1.1501860618591309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8835300803184509, + "num_tokens": 235215159.0, + "step": 5990 + }, + { + "epoch": 0.762116779035746, + "grad_norm": 1.1323941946029663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8777232766151428, + "num_tokens": 235248680.0, + "step": 5991 + }, + { + "epoch": 0.7622439893143366, + "grad_norm": 1.0052798986434937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8853386640548706, + "num_tokens": 235289526.0, + "step": 5992 + }, + { + "epoch": 0.7623711995929271, + "grad_norm": 0.9536066055297852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8864262700080872, + "num_tokens": 235330322.0, + "step": 5993 + }, + { + "epoch": 0.7624984098715176, + "grad_norm": 0.994278609752655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.877985954284668, + "num_tokens": 235372615.0, + "step": 5994 + }, + { + "epoch": 0.7626256201501082, + "grad_norm": 1.0585720539093018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8849862813949585, + "num_tokens": 235411831.0, + "step": 5995 + }, + { + "epoch": 0.7627528304286987, + "grad_norm": 1.0080381631851196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8718371391296387, + "num_tokens": 235451042.0, + "step": 5996 + }, + { + "epoch": 0.7628800407072891, + "grad_norm": 0.9595662355422974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8860429525375366, + "num_tokens": 235494980.0, + "step": 5997 + }, + { + "epoch": 0.7630072509858796, + "grad_norm": 1.0247434377670288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8854645490646362, + "num_tokens": 235531312.0, + "step": 5998 + }, + { + "epoch": 0.7631344612644702, + "grad_norm": 1.094594955444336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8823215961456299, + "num_tokens": 235564759.0, + "step": 5999 + }, + { + "epoch": 0.7632616715430607, + "grad_norm": 0.9709625840187073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8810493350028992, + "num_tokens": 235606059.0, + "step": 6000 + }, + { + "epoch": 0.7633888818216512, + "grad_norm": 1.0808113813400269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.88510662317276, + "num_tokens": 235643460.0, + "step": 6001 + }, + { + "epoch": 0.7635160921002417, + "grad_norm": 1.1652683019638062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8760129809379578, + "num_tokens": 235680392.0, + "step": 6002 + }, + { + "epoch": 0.7636433023788322, + "grad_norm": 1.0291006565093994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8550915718078613, + "num_tokens": 235727235.0, + "step": 6003 + }, + { + "epoch": 0.7637705126574227, + "grad_norm": 1.0437978506088257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3794, + "mean_token_accuracy": 0.8689784407615662, + "num_tokens": 235769291.0, + "step": 6004 + }, + { + "epoch": 0.7638977229360132, + "grad_norm": 1.0555262565612793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8882023096084595, + "num_tokens": 235807119.0, + "step": 6005 + }, + { + "epoch": 0.7640249332146037, + "grad_norm": 1.0280393362045288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8816756010055542, + "num_tokens": 235845759.0, + "step": 6006 + }, + { + "epoch": 0.7641521434931943, + "grad_norm": 1.0695810317993164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8757684230804443, + "num_tokens": 235879128.0, + "step": 6007 + }, + { + "epoch": 0.7642793537717848, + "grad_norm": 1.0296000242233276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8863304853439331, + "num_tokens": 235917570.0, + "step": 6008 + }, + { + "epoch": 0.7644065640503753, + "grad_norm": 0.9561654329299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8858720064163208, + "num_tokens": 235962487.0, + "step": 6009 + }, + { + "epoch": 0.7645337743289657, + "grad_norm": 0.9848054647445679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8869688510894775, + "num_tokens": 236001032.0, + "step": 6010 + }, + { + "epoch": 0.7646609846075563, + "grad_norm": 1.0270965099334717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8889535665512085, + "num_tokens": 236038143.0, + "step": 6011 + }, + { + "epoch": 0.7647881948861468, + "grad_norm": 1.0829200744628906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8757296800613403, + "num_tokens": 236078449.0, + "step": 6012 + }, + { + "epoch": 0.7649154051647373, + "grad_norm": 1.1613620519638062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.881044328212738, + "num_tokens": 236112982.0, + "step": 6013 + }, + { + "epoch": 0.7650426154433279, + "grad_norm": 1.0172278881072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8734562397003174, + "num_tokens": 236151185.0, + "step": 6014 + }, + { + "epoch": 0.7651698257219184, + "grad_norm": 1.063588261604309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8667116761207581, + "num_tokens": 236189732.0, + "step": 6015 + }, + { + "epoch": 0.7652970360005088, + "grad_norm": 1.095307469367981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4051, + "mean_token_accuracy": 0.8651099801063538, + "num_tokens": 236228796.0, + "step": 6016 + }, + { + "epoch": 0.7654242462790993, + "grad_norm": 1.0728868246078491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8686040639877319, + "num_tokens": 236267258.0, + "step": 6017 + }, + { + "epoch": 0.7655514565576899, + "grad_norm": 0.9779914617538452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8758532404899597, + "num_tokens": 236309529.0, + "step": 6018 + }, + { + "epoch": 0.7656786668362804, + "grad_norm": 1.0079514980316162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.88108229637146, + "num_tokens": 236347713.0, + "step": 6019 + }, + { + "epoch": 0.7658058771148709, + "grad_norm": 0.9304335117340088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.894150972366333, + "num_tokens": 236390531.0, + "step": 6020 + }, + { + "epoch": 0.7659330873934614, + "grad_norm": 1.134411096572876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8757082223892212, + "num_tokens": 236425035.0, + "step": 6021 + }, + { + "epoch": 0.7660602976720519, + "grad_norm": 1.0226161479949951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8861461281776428, + "num_tokens": 236465248.0, + "step": 6022 + }, + { + "epoch": 0.7661875079506424, + "grad_norm": 1.0748553276062012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8895654678344727, + "num_tokens": 236495811.0, + "step": 6023 + }, + { + "epoch": 0.7663147182292329, + "grad_norm": 1.253685474395752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8709423542022705, + "num_tokens": 236530274.0, + "step": 6024 + }, + { + "epoch": 0.7664419285078234, + "grad_norm": 1.0102574825286865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8823262453079224, + "num_tokens": 236570649.0, + "step": 6025 + }, + { + "epoch": 0.766569138786414, + "grad_norm": 1.0469207763671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8828890323638916, + "num_tokens": 236610267.0, + "step": 6026 + }, + { + "epoch": 0.7666963490650045, + "grad_norm": 1.03685462474823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8886362314224243, + "num_tokens": 236648014.0, + "step": 6027 + }, + { + "epoch": 0.7668235593435949, + "grad_norm": 0.9617465734481812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8901286721229553, + "num_tokens": 236688450.0, + "step": 6028 + }, + { + "epoch": 0.7669507696221854, + "grad_norm": 1.0099472999572754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8802652359008789, + "num_tokens": 236728961.0, + "step": 6029 + }, + { + "epoch": 0.767077979900776, + "grad_norm": 0.9970251321792603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8717695474624634, + "num_tokens": 236768052.0, + "step": 6030 + }, + { + "epoch": 0.7672051901793665, + "grad_norm": 0.9288412928581238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8844993114471436, + "num_tokens": 236810115.0, + "step": 6031 + }, + { + "epoch": 0.767332400457957, + "grad_norm": 1.0538463592529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8740988373756409, + "num_tokens": 236846979.0, + "step": 6032 + }, + { + "epoch": 0.7674596107365476, + "grad_norm": 1.080414891242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8831477165222168, + "num_tokens": 236882121.0, + "step": 6033 + }, + { + "epoch": 0.767586821015138, + "grad_norm": 1.1347448825836182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.871758222579956, + "num_tokens": 236919839.0, + "step": 6034 + }, + { + "epoch": 0.7677140312937285, + "grad_norm": 1.1576956510543823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8789221048355103, + "num_tokens": 236950260.0, + "step": 6035 + }, + { + "epoch": 0.767841241572319, + "grad_norm": 1.0460641384124756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8689908981323242, + "num_tokens": 236990559.0, + "step": 6036 + }, + { + "epoch": 0.7679684518509096, + "grad_norm": 1.153546929359436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8760197162628174, + "num_tokens": 237022644.0, + "step": 6037 + }, + { + "epoch": 0.7680956621295001, + "grad_norm": 0.959596574306488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8850816488265991, + "num_tokens": 237063631.0, + "step": 6038 + }, + { + "epoch": 0.7682228724080906, + "grad_norm": 1.222275972366333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8718976974487305, + "num_tokens": 237098199.0, + "step": 6039 + }, + { + "epoch": 0.768350082686681, + "grad_norm": 1.0175895690917969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8775232434272766, + "num_tokens": 237137658.0, + "step": 6040 + }, + { + "epoch": 0.7684772929652716, + "grad_norm": 1.0407190322875977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8731985092163086, + "num_tokens": 237177450.0, + "step": 6041 + }, + { + "epoch": 0.7686045032438621, + "grad_norm": 0.9693869948387146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8814750909805298, + "num_tokens": 237215343.0, + "step": 6042 + }, + { + "epoch": 0.7687317135224526, + "grad_norm": 0.9972774982452393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8861739635467529, + "num_tokens": 237256875.0, + "step": 6043 + }, + { + "epoch": 0.7688589238010431, + "grad_norm": 0.9729161858558655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8870846033096313, + "num_tokens": 237294607.0, + "step": 6044 + }, + { + "epoch": 0.7689861340796337, + "grad_norm": 1.0022671222686768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8830474615097046, + "num_tokens": 237335276.0, + "step": 6045 + }, + { + "epoch": 0.7691133443582241, + "grad_norm": 0.902066707611084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8823353052139282, + "num_tokens": 237382957.0, + "step": 6046 + }, + { + "epoch": 0.7692405546368146, + "grad_norm": 1.0090619325637817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8886946439743042, + "num_tokens": 237420207.0, + "step": 6047 + }, + { + "epoch": 0.7693677649154052, + "grad_norm": 1.0622371435165405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.867094874382019, + "num_tokens": 237459930.0, + "step": 6048 + }, + { + "epoch": 0.7694949751939957, + "grad_norm": 1.032067060470581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8928124904632568, + "num_tokens": 237493071.0, + "step": 6049 + }, + { + "epoch": 0.7696221854725862, + "grad_norm": 0.9215177893638611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8912308216094971, + "num_tokens": 237535358.0, + "step": 6050 + }, + { + "epoch": 0.7697493957511767, + "grad_norm": 1.1943806409835815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3946, + "mean_token_accuracy": 0.8660402297973633, + "num_tokens": 237571075.0, + "step": 6051 + }, + { + "epoch": 0.7698766060297672, + "grad_norm": 0.8910664916038513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8862144947052002, + "num_tokens": 237615479.0, + "step": 6052 + }, + { + "epoch": 0.7700038163083577, + "grad_norm": 1.0407226085662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8728479743003845, + "num_tokens": 237652488.0, + "step": 6053 + }, + { + "epoch": 0.7701310265869482, + "grad_norm": 0.9021591544151306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8907897472381592, + "num_tokens": 237692680.0, + "step": 6054 + }, + { + "epoch": 0.7702582368655387, + "grad_norm": 0.976478636264801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8804224729537964, + "num_tokens": 237731474.0, + "step": 6055 + }, + { + "epoch": 0.7703854471441293, + "grad_norm": 0.9519444704055786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8844013214111328, + "num_tokens": 237771887.0, + "step": 6056 + }, + { + "epoch": 0.7705126574227198, + "grad_norm": 1.0520617961883545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8744543790817261, + "num_tokens": 237813506.0, + "step": 6057 + }, + { + "epoch": 0.7706398677013102, + "grad_norm": 1.1713835000991821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4038, + "mean_token_accuracy": 0.8631818890571594, + "num_tokens": 237846407.0, + "step": 6058 + }, + { + "epoch": 0.7707670779799007, + "grad_norm": 1.0321741104125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8851383924484253, + "num_tokens": 237883668.0, + "step": 6059 + }, + { + "epoch": 0.7708942882584913, + "grad_norm": 1.0502268075942993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8841756582260132, + "num_tokens": 237918109.0, + "step": 6060 + }, + { + "epoch": 0.7710214985370818, + "grad_norm": 0.9889920949935913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4133, + "mean_token_accuracy": 0.8597433567047119, + "num_tokens": 237962845.0, + "step": 6061 + }, + { + "epoch": 0.7711487088156723, + "grad_norm": 0.9702316522598267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8752585649490356, + "num_tokens": 238004148.0, + "step": 6062 + }, + { + "epoch": 0.7712759190942629, + "grad_norm": 1.0315895080566406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8770124912261963, + "num_tokens": 238041394.0, + "step": 6063 + }, + { + "epoch": 0.7714031293728534, + "grad_norm": 0.946089506149292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8806118965148926, + "num_tokens": 238085070.0, + "step": 6064 + }, + { + "epoch": 0.7715303396514438, + "grad_norm": 1.1488840579986572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3978, + "mean_token_accuracy": 0.8609784841537476, + "num_tokens": 238116959.0, + "step": 6065 + }, + { + "epoch": 0.7716575499300343, + "grad_norm": 1.0766617059707642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8715999722480774, + "num_tokens": 238163357.0, + "step": 6066 + }, + { + "epoch": 0.7717847602086249, + "grad_norm": 1.0455477237701416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8699262142181396, + "num_tokens": 238204319.0, + "step": 6067 + }, + { + "epoch": 0.7719119704872154, + "grad_norm": 0.9749171137809753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8800375461578369, + "num_tokens": 238243694.0, + "step": 6068 + }, + { + "epoch": 0.7720391807658059, + "grad_norm": 1.19313645362854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8798049688339233, + "num_tokens": 238282059.0, + "step": 6069 + }, + { + "epoch": 0.7721663910443964, + "grad_norm": 0.9761496186256409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.900320291519165, + "num_tokens": 238324863.0, + "step": 6070 + }, + { + "epoch": 0.7722936013229869, + "grad_norm": 0.9719103574752808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8739043474197388, + "num_tokens": 238366549.0, + "step": 6071 + }, + { + "epoch": 0.7724208116015774, + "grad_norm": 1.0266687870025635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.876214325428009, + "num_tokens": 238403568.0, + "step": 6072 + }, + { + "epoch": 0.7725480218801679, + "grad_norm": 1.0573662519454956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8717302680015564, + "num_tokens": 238440396.0, + "step": 6073 + }, + { + "epoch": 0.7726752321587584, + "grad_norm": 1.0609465837478638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8615257740020752, + "num_tokens": 238482086.0, + "step": 6074 + }, + { + "epoch": 0.772802442437349, + "grad_norm": 1.0437811613082886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8730515241622925, + "num_tokens": 238521822.0, + "step": 6075 + }, + { + "epoch": 0.7729296527159395, + "grad_norm": 1.150119423866272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8734824657440186, + "num_tokens": 238554060.0, + "step": 6076 + }, + { + "epoch": 0.7730568629945299, + "grad_norm": 1.0418816804885864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8768845796585083, + "num_tokens": 238590792.0, + "step": 6077 + }, + { + "epoch": 0.7731840732731204, + "grad_norm": 1.0171747207641602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8799995183944702, + "num_tokens": 238632349.0, + "step": 6078 + }, + { + "epoch": 0.773311283551711, + "grad_norm": 0.9166231751441956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8730425238609314, + "num_tokens": 238682515.0, + "step": 6079 + }, + { + "epoch": 0.7734384938303015, + "grad_norm": 1.1383806467056274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8699479103088379, + "num_tokens": 238721227.0, + "step": 6080 + }, + { + "epoch": 0.773565704108892, + "grad_norm": 0.9694014191627502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8820182681083679, + "num_tokens": 238762358.0, + "step": 6081 + }, + { + "epoch": 0.7736929143874826, + "grad_norm": 1.0245383977890015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8729332089424133, + "num_tokens": 238798448.0, + "step": 6082 + }, + { + "epoch": 0.773820124666073, + "grad_norm": 1.0492521524429321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8758858442306519, + "num_tokens": 238836510.0, + "step": 6083 + }, + { + "epoch": 0.7739473349446635, + "grad_norm": 0.9272022247314453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8779464960098267, + "num_tokens": 238876945.0, + "step": 6084 + }, + { + "epoch": 0.774074545223254, + "grad_norm": 1.0024693012237549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8852907419204712, + "num_tokens": 238911642.0, + "step": 6085 + }, + { + "epoch": 0.7742017555018446, + "grad_norm": 1.0608670711517334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8736299276351929, + "num_tokens": 238948122.0, + "step": 6086 + }, + { + "epoch": 0.7743289657804351, + "grad_norm": 1.184221625328064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8777485489845276, + "num_tokens": 238976665.0, + "step": 6087 + }, + { + "epoch": 0.7744561760590256, + "grad_norm": 0.9370582699775696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8815576434135437, + "num_tokens": 239016801.0, + "step": 6088 + }, + { + "epoch": 0.774583386337616, + "grad_norm": 1.0588120222091675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8845163583755493, + "num_tokens": 239051674.0, + "step": 6089 + }, + { + "epoch": 0.7747105966162066, + "grad_norm": 1.0670982599258423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.86823570728302, + "num_tokens": 239094017.0, + "step": 6090 + }, + { + "epoch": 0.7748378068947971, + "grad_norm": 1.0149579048156738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8811809420585632, + "num_tokens": 239131899.0, + "step": 6091 + }, + { + "epoch": 0.7749650171733876, + "grad_norm": 1.0334184169769287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8691884279251099, + "num_tokens": 239171059.0, + "step": 6092 + }, + { + "epoch": 0.7750922274519781, + "grad_norm": 1.1241081953048706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8784055709838867, + "num_tokens": 239208899.0, + "step": 6093 + }, + { + "epoch": 0.7752194377305687, + "grad_norm": 1.0546320676803589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.880920946598053, + "num_tokens": 239244213.0, + "step": 6094 + }, + { + "epoch": 0.7753466480091591, + "grad_norm": 1.0064160823822021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8724895119667053, + "num_tokens": 239283512.0, + "step": 6095 + }, + { + "epoch": 0.7754738582877496, + "grad_norm": 1.0053876638412476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8824057579040527, + "num_tokens": 239318139.0, + "step": 6096 + }, + { + "epoch": 0.7756010685663401, + "grad_norm": 0.9267897605895996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.885254979133606, + "num_tokens": 239359914.0, + "step": 6097 + }, + { + "epoch": 0.7757282788449307, + "grad_norm": 1.0472686290740967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8698626160621643, + "num_tokens": 239397904.0, + "step": 6098 + }, + { + "epoch": 0.7758554891235212, + "grad_norm": 1.0470026731491089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8831533789634705, + "num_tokens": 239435054.0, + "step": 6099 + }, + { + "epoch": 0.7759826994021117, + "grad_norm": 1.0699098110198975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8798114061355591, + "num_tokens": 239471126.0, + "step": 6100 + }, + { + "epoch": 0.7761099096807021, + "grad_norm": 1.0824323892593384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3938, + "mean_token_accuracy": 0.8636740446090698, + "num_tokens": 239512933.0, + "step": 6101 + }, + { + "epoch": 0.7762371199592927, + "grad_norm": 0.985444962978363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8810785412788391, + "num_tokens": 239554622.0, + "step": 6102 + }, + { + "epoch": 0.7763643302378832, + "grad_norm": 0.9493958353996277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8798495531082153, + "num_tokens": 239595897.0, + "step": 6103 + }, + { + "epoch": 0.7764915405164737, + "grad_norm": 0.9883591532707214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8740885257720947, + "num_tokens": 239637435.0, + "step": 6104 + }, + { + "epoch": 0.7766187507950643, + "grad_norm": 1.0656476020812988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8774627447128296, + "num_tokens": 239676013.0, + "step": 6105 + }, + { + "epoch": 0.7767459610736548, + "grad_norm": 1.013131022453308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8838500380516052, + "num_tokens": 239713773.0, + "step": 6106 + }, + { + "epoch": 0.7768731713522452, + "grad_norm": 1.004379153251648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8871473670005798, + "num_tokens": 239750316.0, + "step": 6107 + }, + { + "epoch": 0.7770003816308357, + "grad_norm": 1.0972932577133179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8711990118026733, + "num_tokens": 239786104.0, + "step": 6108 + }, + { + "epoch": 0.7771275919094263, + "grad_norm": 1.2283560037612915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8749262094497681, + "num_tokens": 239815928.0, + "step": 6109 + }, + { + "epoch": 0.7772548021880168, + "grad_norm": 0.9751444458961487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8959285020828247, + "num_tokens": 239852769.0, + "step": 6110 + }, + { + "epoch": 0.7773820124666073, + "grad_norm": 1.0088119506835938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8664841651916504, + "num_tokens": 239893215.0, + "step": 6111 + }, + { + "epoch": 0.7775092227451978, + "grad_norm": 0.9988219738006592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8784283399581909, + "num_tokens": 239938598.0, + "step": 6112 + }, + { + "epoch": 0.7776364330237884, + "grad_norm": 1.1118131875991821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.881229043006897, + "num_tokens": 239974810.0, + "step": 6113 + }, + { + "epoch": 0.7777636433023788, + "grad_norm": 0.9254066944122314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8846235275268555, + "num_tokens": 240017672.0, + "step": 6114 + }, + { + "epoch": 0.7778908535809693, + "grad_norm": 0.9072929620742798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8839398622512817, + "num_tokens": 240061909.0, + "step": 6115 + }, + { + "epoch": 0.7780180638595598, + "grad_norm": 0.9271523356437683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8711445331573486, + "num_tokens": 240111105.0, + "step": 6116 + }, + { + "epoch": 0.7781452741381504, + "grad_norm": 1.0595098733901978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.882634162902832, + "num_tokens": 240146712.0, + "step": 6117 + }, + { + "epoch": 0.7782724844167409, + "grad_norm": 0.9938036203384399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8838019371032715, + "num_tokens": 240189097.0, + "step": 6118 + }, + { + "epoch": 0.7783996946953314, + "grad_norm": 1.0168203115463257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8823252320289612, + "num_tokens": 240228170.0, + "step": 6119 + }, + { + "epoch": 0.7785269049739219, + "grad_norm": 1.2383885383605957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3907, + "mean_token_accuracy": 0.8644906282424927, + "num_tokens": 240266063.0, + "step": 6120 + }, + { + "epoch": 0.7786541152525124, + "grad_norm": 1.0491516590118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8758187294006348, + "num_tokens": 240305957.0, + "step": 6121 + }, + { + "epoch": 0.7787813255311029, + "grad_norm": 1.0468623638153076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8883193731307983, + "num_tokens": 240337913.0, + "step": 6122 + }, + { + "epoch": 0.7789085358096934, + "grad_norm": 1.01133131980896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8927502632141113, + "num_tokens": 240374377.0, + "step": 6123 + }, + { + "epoch": 0.779035746088284, + "grad_norm": 1.1110706329345703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8882933259010315, + "num_tokens": 240404338.0, + "step": 6124 + }, + { + "epoch": 0.7791629563668745, + "grad_norm": 1.134467363357544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8666859865188599, + "num_tokens": 240437567.0, + "step": 6125 + }, + { + "epoch": 0.7792901666454649, + "grad_norm": 1.0332396030426025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8918165564537048, + "num_tokens": 240473063.0, + "step": 6126 + }, + { + "epoch": 0.7794173769240554, + "grad_norm": 1.0221027135849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.8665664196014404, + "num_tokens": 240516737.0, + "step": 6127 + }, + { + "epoch": 0.779544587202646, + "grad_norm": 1.0530269145965576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8798773884773254, + "num_tokens": 240556502.0, + "step": 6128 + }, + { + "epoch": 0.7796717974812365, + "grad_norm": 1.0131899118423462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8683533668518066, + "num_tokens": 240598458.0, + "step": 6129 + }, + { + "epoch": 0.779799007759827, + "grad_norm": 1.0445575714111328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8730060458183289, + "num_tokens": 240638420.0, + "step": 6130 + }, + { + "epoch": 0.7799262180384176, + "grad_norm": 1.0215729475021362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8763409852981567, + "num_tokens": 240677777.0, + "step": 6131 + }, + { + "epoch": 0.780053428317008, + "grad_norm": 1.1270966529846191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8825710415840149, + "num_tokens": 240710921.0, + "step": 6132 + }, + { + "epoch": 0.7801806385955985, + "grad_norm": 1.0408966541290283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8868072032928467, + "num_tokens": 240746089.0, + "step": 6133 + }, + { + "epoch": 0.780307848874189, + "grad_norm": 1.1747328042984009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8708141446113586, + "num_tokens": 240782744.0, + "step": 6134 + }, + { + "epoch": 0.7804350591527796, + "grad_norm": 0.9425641894340515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8880552649497986, + "num_tokens": 240824618.0, + "step": 6135 + }, + { + "epoch": 0.7805622694313701, + "grad_norm": 1.015310525894165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3981, + "mean_token_accuracy": 0.8652254343032837, + "num_tokens": 240867925.0, + "step": 6136 + }, + { + "epoch": 0.7806894797099606, + "grad_norm": 0.9238412976264954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8929917812347412, + "num_tokens": 240908220.0, + "step": 6137 + }, + { + "epoch": 0.780816689988551, + "grad_norm": 1.0711208581924438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8802549242973328, + "num_tokens": 240945255.0, + "step": 6138 + }, + { + "epoch": 0.7809439002671416, + "grad_norm": 1.091041088104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8789523839950562, + "num_tokens": 240982436.0, + "step": 6139 + }, + { + "epoch": 0.7810711105457321, + "grad_norm": 1.0244574546813965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.876934289932251, + "num_tokens": 241021493.0, + "step": 6140 + }, + { + "epoch": 0.7811983208243226, + "grad_norm": 1.1112107038497925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3824, + "mean_token_accuracy": 0.8678326606750488, + "num_tokens": 241057856.0, + "step": 6141 + }, + { + "epoch": 0.7813255311029131, + "grad_norm": 1.0558063983917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8812835216522217, + "num_tokens": 241094905.0, + "step": 6142 + }, + { + "epoch": 0.7814527413815037, + "grad_norm": 1.0571736097335815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8728858828544617, + "num_tokens": 241136420.0, + "step": 6143 + }, + { + "epoch": 0.7815799516600941, + "grad_norm": 1.177329421043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8717577457427979, + "num_tokens": 241170048.0, + "step": 6144 + }, + { + "epoch": 0.7817071619386846, + "grad_norm": 1.038309097290039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.87233567237854, + "num_tokens": 241209623.0, + "step": 6145 + }, + { + "epoch": 0.7818343722172751, + "grad_norm": 0.9798758625984192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8813014030456543, + "num_tokens": 241250908.0, + "step": 6146 + }, + { + "epoch": 0.7819615824958657, + "grad_norm": 1.2002664804458618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.391, + "mean_token_accuracy": 0.8635229468345642, + "num_tokens": 241282670.0, + "step": 6147 + }, + { + "epoch": 0.7820887927744562, + "grad_norm": 0.9996617436408997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8732879161834717, + "num_tokens": 241325776.0, + "step": 6148 + }, + { + "epoch": 0.7822160030530467, + "grad_norm": 1.0225462913513184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8862557411193848, + "num_tokens": 241358141.0, + "step": 6149 + }, + { + "epoch": 0.7823432133316371, + "grad_norm": 0.9217160940170288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8745736479759216, + "num_tokens": 241403194.0, + "step": 6150 + }, + { + "epoch": 0.7824704236102277, + "grad_norm": 0.9786139726638794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8799848556518555, + "num_tokens": 241444302.0, + "step": 6151 + }, + { + "epoch": 0.7825976338888182, + "grad_norm": 1.0485948324203491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8779805302619934, + "num_tokens": 241484468.0, + "step": 6152 + }, + { + "epoch": 0.7827248441674087, + "grad_norm": 1.0028342008590698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8846172094345093, + "num_tokens": 241519114.0, + "step": 6153 + }, + { + "epoch": 0.7828520544459993, + "grad_norm": 0.922228991985321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8768765926361084, + "num_tokens": 241563391.0, + "step": 6154 + }, + { + "epoch": 0.7829792647245898, + "grad_norm": 1.2780704498291016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8623085021972656, + "num_tokens": 241592270.0, + "step": 6155 + }, + { + "epoch": 0.7831064750031802, + "grad_norm": 1.0699421167373657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8667020201683044, + "num_tokens": 241628908.0, + "step": 6156 + }, + { + "epoch": 0.7832336852817707, + "grad_norm": 1.003566026687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8772671222686768, + "num_tokens": 241667757.0, + "step": 6157 + }, + { + "epoch": 0.7833608955603613, + "grad_norm": 1.0510311126708984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8765153884887695, + "num_tokens": 241704302.0, + "step": 6158 + }, + { + "epoch": 0.7834881058389518, + "grad_norm": 1.0571091175079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8819082379341125, + "num_tokens": 241737529.0, + "step": 6159 + }, + { + "epoch": 0.7836153161175423, + "grad_norm": 1.1099369525909424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3777, + "mean_token_accuracy": 0.8676607608795166, + "num_tokens": 241777111.0, + "step": 6160 + }, + { + "epoch": 0.7837425263961328, + "grad_norm": 0.9870656728744507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.876082181930542, + "num_tokens": 241817245.0, + "step": 6161 + }, + { + "epoch": 0.7838697366747234, + "grad_norm": 1.0372295379638672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8800435066223145, + "num_tokens": 241854528.0, + "step": 6162 + }, + { + "epoch": 0.7839969469533138, + "grad_norm": 0.9937165975570679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8889241218566895, + "num_tokens": 241889356.0, + "step": 6163 + }, + { + "epoch": 0.7841241572319043, + "grad_norm": 1.0343292951583862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8763982057571411, + "num_tokens": 241927201.0, + "step": 6164 + }, + { + "epoch": 0.7842513675104948, + "grad_norm": 1.078608751296997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8751670718193054, + "num_tokens": 241970304.0, + "step": 6165 + }, + { + "epoch": 0.7843785777890854, + "grad_norm": 0.9489020109176636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8954989910125732, + "num_tokens": 242009251.0, + "step": 6166 + }, + { + "epoch": 0.7845057880676759, + "grad_norm": 0.9563325643539429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8913282752037048, + "num_tokens": 242047313.0, + "step": 6167 + }, + { + "epoch": 0.7846329983462664, + "grad_norm": 1.0320242643356323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.865484356880188, + "num_tokens": 242089544.0, + "step": 6168 + }, + { + "epoch": 0.7847602086248568, + "grad_norm": 0.9348472356796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.880917489528656, + "num_tokens": 242132408.0, + "step": 6169 + }, + { + "epoch": 0.7848874189034474, + "grad_norm": 0.9787880182266235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8816072344779968, + "num_tokens": 242172790.0, + "step": 6170 + }, + { + "epoch": 0.7850146291820379, + "grad_norm": 1.0421807765960693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8704140782356262, + "num_tokens": 242210816.0, + "step": 6171 + }, + { + "epoch": 0.7851418394606284, + "grad_norm": 0.9407948851585388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8796159029006958, + "num_tokens": 242256527.0, + "step": 6172 + }, + { + "epoch": 0.785269049739219, + "grad_norm": 1.0673550367355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8739284873008728, + "num_tokens": 242292407.0, + "step": 6173 + }, + { + "epoch": 0.7853962600178095, + "grad_norm": 0.9792686104774475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.887242317199707, + "num_tokens": 242333395.0, + "step": 6174 + }, + { + "epoch": 0.7855234702963999, + "grad_norm": 1.078661561012268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.8664458990097046, + "num_tokens": 242376215.0, + "step": 6175 + }, + { + "epoch": 0.7856506805749904, + "grad_norm": 1.0339183807373047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.879807710647583, + "num_tokens": 242418536.0, + "step": 6176 + }, + { + "epoch": 0.785777890853581, + "grad_norm": 0.9696986079216003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8853067755699158, + "num_tokens": 242457933.0, + "step": 6177 + }, + { + "epoch": 0.7859051011321715, + "grad_norm": 1.1608502864837646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8751721382141113, + "num_tokens": 242488353.0, + "step": 6178 + }, + { + "epoch": 0.786032311410762, + "grad_norm": 0.9837321639060974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.887495219707489, + "num_tokens": 242525808.0, + "step": 6179 + }, + { + "epoch": 0.7861595216893525, + "grad_norm": 0.964684009552002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8757002949714661, + "num_tokens": 242567467.0, + "step": 6180 + }, + { + "epoch": 0.786286731967943, + "grad_norm": 1.0181134939193726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8858302235603333, + "num_tokens": 242602341.0, + "step": 6181 + }, + { + "epoch": 0.7864139422465335, + "grad_norm": 1.1526963710784912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8692213892936707, + "num_tokens": 242637281.0, + "step": 6182 + }, + { + "epoch": 0.786541152525124, + "grad_norm": 0.9933375716209412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8933395147323608, + "num_tokens": 242672694.0, + "step": 6183 + }, + { + "epoch": 0.7866683628037145, + "grad_norm": 0.938942551612854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.887717604637146, + "num_tokens": 242715782.0, + "step": 6184 + }, + { + "epoch": 0.7867955730823051, + "grad_norm": 1.0547339916229248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8662489652633667, + "num_tokens": 242754052.0, + "step": 6185 + }, + { + "epoch": 0.7869227833608956, + "grad_norm": 1.0322692394256592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.8649969100952148, + "num_tokens": 242793562.0, + "step": 6186 + }, + { + "epoch": 0.787049993639486, + "grad_norm": 1.0182102918624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8752133846282959, + "num_tokens": 242831554.0, + "step": 6187 + }, + { + "epoch": 0.7871772039180766, + "grad_norm": 0.9466552734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.884056568145752, + "num_tokens": 242872557.0, + "step": 6188 + }, + { + "epoch": 0.7873044141966671, + "grad_norm": 1.0095305442810059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8938249349594116, + "num_tokens": 242908607.0, + "step": 6189 + }, + { + "epoch": 0.7874316244752576, + "grad_norm": 1.0007765293121338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8824156522750854, + "num_tokens": 242948914.0, + "step": 6190 + }, + { + "epoch": 0.7875588347538481, + "grad_norm": 1.0414355993270874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8845064640045166, + "num_tokens": 242985142.0, + "step": 6191 + }, + { + "epoch": 0.7876860450324387, + "grad_norm": 1.0068557262420654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840605020523071, + "num_tokens": 243025365.0, + "step": 6192 + }, + { + "epoch": 0.7878132553110291, + "grad_norm": 1.0363316535949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8871806263923645, + "num_tokens": 243064574.0, + "step": 6193 + }, + { + "epoch": 0.7879404655896196, + "grad_norm": 0.9788805842399597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8763381242752075, + "num_tokens": 243108765.0, + "step": 6194 + }, + { + "epoch": 0.7880676758682101, + "grad_norm": 1.01443350315094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8750126957893372, + "num_tokens": 243150669.0, + "step": 6195 + }, + { + "epoch": 0.7881948861468007, + "grad_norm": 1.109385371208191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8757411241531372, + "num_tokens": 243183439.0, + "step": 6196 + }, + { + "epoch": 0.7883220964253912, + "grad_norm": 1.0651612281799316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8775844573974609, + "num_tokens": 243221666.0, + "step": 6197 + }, + { + "epoch": 0.7884493067039817, + "grad_norm": 1.0634844303131104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8820006847381592, + "num_tokens": 243256713.0, + "step": 6198 + }, + { + "epoch": 0.7885765169825721, + "grad_norm": 0.9191109538078308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.885024905204773, + "num_tokens": 243296529.0, + "step": 6199 + }, + { + "epoch": 0.7887037272611627, + "grad_norm": 1.0429798364639282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8876484632492065, + "num_tokens": 243332524.0, + "step": 6200 + }, + { + "epoch": 0.7888309375397532, + "grad_norm": 0.969896674156189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8915239572525024, + "num_tokens": 243372927.0, + "step": 6201 + }, + { + "epoch": 0.7889581478183437, + "grad_norm": 1.056160807609558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8784887194633484, + "num_tokens": 243413465.0, + "step": 6202 + }, + { + "epoch": 0.7890853580969343, + "grad_norm": 0.9298281669616699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.892391562461853, + "num_tokens": 243455700.0, + "step": 6203 + }, + { + "epoch": 0.7892125683755248, + "grad_norm": 1.0228382349014282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8865070343017578, + "num_tokens": 243494343.0, + "step": 6204 + }, + { + "epoch": 0.7893397786541152, + "grad_norm": 1.0507129430770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8884941339492798, + "num_tokens": 243530716.0, + "step": 6205 + }, + { + "epoch": 0.7894669889327057, + "grad_norm": 0.9952672719955444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8861164450645447, + "num_tokens": 243574076.0, + "step": 6206 + }, + { + "epoch": 0.7895941992112963, + "grad_norm": 0.8963311910629272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.892803966999054, + "num_tokens": 243617920.0, + "step": 6207 + }, + { + "epoch": 0.7897214094898868, + "grad_norm": 0.9804092645645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8855295777320862, + "num_tokens": 243654370.0, + "step": 6208 + }, + { + "epoch": 0.7898486197684773, + "grad_norm": 1.0347506999969482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4024, + "mean_token_accuracy": 0.8631356954574585, + "num_tokens": 243694420.0, + "step": 6209 + }, + { + "epoch": 0.7899758300470678, + "grad_norm": 0.9364917278289795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8865091800689697, + "num_tokens": 243736207.0, + "step": 6210 + }, + { + "epoch": 0.7901030403256584, + "grad_norm": 1.017605185508728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8805842995643616, + "num_tokens": 243771694.0, + "step": 6211 + }, + { + "epoch": 0.7902302506042488, + "grad_norm": 1.0630768537521362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8656929731369019, + "num_tokens": 243810212.0, + "step": 6212 + }, + { + "epoch": 0.7903574608828393, + "grad_norm": 0.9843341708183289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8692528009414673, + "num_tokens": 243851613.0, + "step": 6213 + }, + { + "epoch": 0.7904846711614298, + "grad_norm": 1.0905239582061768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8811417818069458, + "num_tokens": 243882523.0, + "step": 6214 + }, + { + "epoch": 0.7906118814400204, + "grad_norm": 0.9545655846595764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.898210883140564, + "num_tokens": 243924132.0, + "step": 6215 + }, + { + "epoch": 0.7907390917186109, + "grad_norm": 1.0007719993591309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8741307258605957, + "num_tokens": 243967383.0, + "step": 6216 + }, + { + "epoch": 0.7908663019972014, + "grad_norm": 0.9728279709815979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8872857093811035, + "num_tokens": 244006441.0, + "step": 6217 + }, + { + "epoch": 0.7909935122757918, + "grad_norm": 0.9417328238487244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8829792141914368, + "num_tokens": 244050205.0, + "step": 6218 + }, + { + "epoch": 0.7911207225543824, + "grad_norm": 0.9233555197715759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8862079381942749, + "num_tokens": 244096014.0, + "step": 6219 + }, + { + "epoch": 0.7912479328329729, + "grad_norm": 1.0616475343704224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8723560571670532, + "num_tokens": 244130680.0, + "step": 6220 + }, + { + "epoch": 0.7913751431115634, + "grad_norm": 0.9587059617042542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8843225240707397, + "num_tokens": 244172725.0, + "step": 6221 + }, + { + "epoch": 0.791502353390154, + "grad_norm": 1.2404160499572754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8749516606330872, + "num_tokens": 244206167.0, + "step": 6222 + }, + { + "epoch": 0.7916295636687445, + "grad_norm": 1.0243908166885376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8656347393989563, + "num_tokens": 244254644.0, + "step": 6223 + }, + { + "epoch": 0.7917567739473349, + "grad_norm": 0.9433711171150208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8783053159713745, + "num_tokens": 244297450.0, + "step": 6224 + }, + { + "epoch": 0.7918839842259254, + "grad_norm": 0.9388603568077087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8858008980751038, + "num_tokens": 244340236.0, + "step": 6225 + }, + { + "epoch": 0.792011194504516, + "grad_norm": 1.0188393592834473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8896743059158325, + "num_tokens": 244376182.0, + "step": 6226 + }, + { + "epoch": 0.7921384047831065, + "grad_norm": 0.9640053510665894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8852566480636597, + "num_tokens": 244417533.0, + "step": 6227 + }, + { + "epoch": 0.792265615061697, + "grad_norm": 0.9775664806365967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.880313515663147, + "num_tokens": 244460902.0, + "step": 6228 + }, + { + "epoch": 0.7923928253402875, + "grad_norm": 0.9203691482543945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8903234601020813, + "num_tokens": 244501286.0, + "step": 6229 + }, + { + "epoch": 0.792520035618878, + "grad_norm": 1.0074310302734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8716716170310974, + "num_tokens": 244542090.0, + "step": 6230 + }, + { + "epoch": 0.7926472458974685, + "grad_norm": 0.9568162560462952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.9017994999885559, + "num_tokens": 244579909.0, + "step": 6231 + }, + { + "epoch": 0.792774456176059, + "grad_norm": 1.126027226448059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8784769773483276, + "num_tokens": 244609162.0, + "step": 6232 + }, + { + "epoch": 0.7929016664546495, + "grad_norm": 1.0137543678283691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8735545873641968, + "num_tokens": 244651426.0, + "step": 6233 + }, + { + "epoch": 0.7930288767332401, + "grad_norm": 1.1273366212844849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8753414750099182, + "num_tokens": 244682907.0, + "step": 6234 + }, + { + "epoch": 0.7931560870118306, + "grad_norm": 1.010801076889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8844643831253052, + "num_tokens": 244719010.0, + "step": 6235 + }, + { + "epoch": 0.793283297290421, + "grad_norm": 0.9335246086120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.88318932056427, + "num_tokens": 244764399.0, + "step": 6236 + }, + { + "epoch": 0.7934105075690115, + "grad_norm": 1.0304534435272217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8866369128227234, + "num_tokens": 244803940.0, + "step": 6237 + }, + { + "epoch": 0.7935377178476021, + "grad_norm": 1.1075164079666138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8733870387077332, + "num_tokens": 244839235.0, + "step": 6238 + }, + { + "epoch": 0.7936649281261926, + "grad_norm": 0.9351341724395752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8836808204650879, + "num_tokens": 244880809.0, + "step": 6239 + }, + { + "epoch": 0.7937921384047831, + "grad_norm": 1.0913589000701904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8781380653381348, + "num_tokens": 244914271.0, + "step": 6240 + }, + { + "epoch": 0.7939193486833737, + "grad_norm": 1.0748941898345947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3965, + "mean_token_accuracy": 0.8626576066017151, + "num_tokens": 244954020.0, + "step": 6241 + }, + { + "epoch": 0.7940465589619641, + "grad_norm": 0.9970588088035583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8789919018745422, + "num_tokens": 244994115.0, + "step": 6242 + }, + { + "epoch": 0.7941737692405546, + "grad_norm": 0.951556384563446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8878116607666016, + "num_tokens": 245034046.0, + "step": 6243 + }, + { + "epoch": 0.7943009795191451, + "grad_norm": 1.0558135509490967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8632487058639526, + "num_tokens": 245073939.0, + "step": 6244 + }, + { + "epoch": 0.7944281897977357, + "grad_norm": 1.1186612844467163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8809858560562134, + "num_tokens": 245110940.0, + "step": 6245 + }, + { + "epoch": 0.7945554000763262, + "grad_norm": 1.0528956651687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8843852877616882, + "num_tokens": 245147290.0, + "step": 6246 + }, + { + "epoch": 0.7946826103549167, + "grad_norm": 1.0356074571609497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8699677586555481, + "num_tokens": 245190154.0, + "step": 6247 + }, + { + "epoch": 0.7948098206335071, + "grad_norm": 1.071921467781067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8762968182563782, + "num_tokens": 245232663.0, + "step": 6248 + }, + { + "epoch": 0.7949370309120977, + "grad_norm": 1.0503958463668823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3785, + "mean_token_accuracy": 0.8674705624580383, + "num_tokens": 245270520.0, + "step": 6249 + }, + { + "epoch": 0.7950642411906882, + "grad_norm": 0.9715646505355835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8652167320251465, + "num_tokens": 245313508.0, + "step": 6250 + }, + { + "epoch": 0.7951914514692787, + "grad_norm": 1.0566349029541016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.885445237159729, + "num_tokens": 245349974.0, + "step": 6251 + }, + { + "epoch": 0.7953186617478692, + "grad_norm": 1.0188109874725342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8865439891815186, + "num_tokens": 245385196.0, + "step": 6252 + }, + { + "epoch": 0.7954458720264598, + "grad_norm": 0.9892988204956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.884746789932251, + "num_tokens": 245426357.0, + "step": 6253 + }, + { + "epoch": 0.7955730823050502, + "grad_norm": 1.1083428859710693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8648258447647095, + "num_tokens": 245463830.0, + "step": 6254 + }, + { + "epoch": 0.7957002925836407, + "grad_norm": 0.9503890872001648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8808959722518921, + "num_tokens": 245507165.0, + "step": 6255 + }, + { + "epoch": 0.7958275028622313, + "grad_norm": 1.052385687828064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8834018707275391, + "num_tokens": 245542169.0, + "step": 6256 + }, + { + "epoch": 0.7959547131408218, + "grad_norm": 1.1050201654434204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8702211976051331, + "num_tokens": 245575945.0, + "step": 6257 + }, + { + "epoch": 0.7960819234194123, + "grad_norm": 1.0266815423965454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8752812147140503, + "num_tokens": 245614636.0, + "step": 6258 + }, + { + "epoch": 0.7962091336980028, + "grad_norm": 0.9692239165306091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8805445432662964, + "num_tokens": 245657507.0, + "step": 6259 + }, + { + "epoch": 0.7963363439765934, + "grad_norm": 1.0410252809524536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.885146975517273, + "num_tokens": 245696140.0, + "step": 6260 + }, + { + "epoch": 0.7964635542551838, + "grad_norm": 1.0208853483200073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8689863681793213, + "num_tokens": 245736358.0, + "step": 6261 + }, + { + "epoch": 0.7965907645337743, + "grad_norm": 1.1282864809036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8667534589767456, + "num_tokens": 245772038.0, + "step": 6262 + }, + { + "epoch": 0.7967179748123648, + "grad_norm": 1.0090887546539307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8833815455436707, + "num_tokens": 245806927.0, + "step": 6263 + }, + { + "epoch": 0.7968451850909554, + "grad_norm": 1.0346797704696655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8786048889160156, + "num_tokens": 245845098.0, + "step": 6264 + }, + { + "epoch": 0.7969723953695459, + "grad_norm": 1.1032265424728394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8658337593078613, + "num_tokens": 245882361.0, + "step": 6265 + }, + { + "epoch": 0.7970996056481364, + "grad_norm": 1.0988014936447144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8632079362869263, + "num_tokens": 245921209.0, + "step": 6266 + }, + { + "epoch": 0.7972268159267268, + "grad_norm": 1.0010862350463867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8731437921524048, + "num_tokens": 245964394.0, + "step": 6267 + }, + { + "epoch": 0.7973540262053174, + "grad_norm": 0.9933931231498718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8796155452728271, + "num_tokens": 246004879.0, + "step": 6268 + }, + { + "epoch": 0.7974812364839079, + "grad_norm": 1.0503853559494019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8907341957092285, + "num_tokens": 246041561.0, + "step": 6269 + }, + { + "epoch": 0.7976084467624984, + "grad_norm": 1.0785932540893555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8682484030723572, + "num_tokens": 246078567.0, + "step": 6270 + }, + { + "epoch": 0.797735657041089, + "grad_norm": 1.0086575746536255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8848090171813965, + "num_tokens": 246111467.0, + "step": 6271 + }, + { + "epoch": 0.7978628673196795, + "grad_norm": 0.9904602766036987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8874951601028442, + "num_tokens": 246149857.0, + "step": 6272 + }, + { + "epoch": 0.7979900775982699, + "grad_norm": 1.059025526046753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8802331686019897, + "num_tokens": 246188825.0, + "step": 6273 + }, + { + "epoch": 0.7981172878768604, + "grad_norm": 1.0436067581176758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8737235069274902, + "num_tokens": 246229073.0, + "step": 6274 + }, + { + "epoch": 0.798244498155451, + "grad_norm": 1.0455082654953003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8695460557937622, + "num_tokens": 246270517.0, + "step": 6275 + }, + { + "epoch": 0.7983717084340415, + "grad_norm": 1.023354411125183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8787168264389038, + "num_tokens": 246309093.0, + "step": 6276 + }, + { + "epoch": 0.798498918712632, + "grad_norm": 0.9972182512283325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.894548773765564, + "num_tokens": 246350831.0, + "step": 6277 + }, + { + "epoch": 0.7986261289912225, + "grad_norm": 0.9829874038696289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8743506669998169, + "num_tokens": 246389365.0, + "step": 6278 + }, + { + "epoch": 0.798753339269813, + "grad_norm": 0.9645167589187622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8844772577285767, + "num_tokens": 246434324.0, + "step": 6279 + }, + { + "epoch": 0.7988805495484035, + "grad_norm": 1.1110222339630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8634262084960938, + "num_tokens": 246476165.0, + "step": 6280 + }, + { + "epoch": 0.799007759826994, + "grad_norm": 1.1186325550079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8801198601722717, + "num_tokens": 246509121.0, + "step": 6281 + }, + { + "epoch": 0.7991349701055845, + "grad_norm": 1.130515217781067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3787, + "mean_token_accuracy": 0.8687705397605896, + "num_tokens": 246542896.0, + "step": 6282 + }, + { + "epoch": 0.7992621803841751, + "grad_norm": 1.0403320789337158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8897050023078918, + "num_tokens": 246576037.0, + "step": 6283 + }, + { + "epoch": 0.7993893906627656, + "grad_norm": 1.1647732257843018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8678230047225952, + "num_tokens": 246608543.0, + "step": 6284 + }, + { + "epoch": 0.799516600941356, + "grad_norm": 1.0214059352874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8774421215057373, + "num_tokens": 246647783.0, + "step": 6285 + }, + { + "epoch": 0.7996438112199465, + "grad_norm": 0.9933578968048096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8848183155059814, + "num_tokens": 246685094.0, + "step": 6286 + }, + { + "epoch": 0.7997710214985371, + "grad_norm": 0.9693918228149414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3841, + "mean_token_accuracy": 0.8657217025756836, + "num_tokens": 246731705.0, + "step": 6287 + }, + { + "epoch": 0.7998982317771276, + "grad_norm": 1.0490068197250366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8783400654792786, + "num_tokens": 246769205.0, + "step": 6288 + }, + { + "epoch": 0.8000254420557181, + "grad_norm": 0.9060934782028198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.885582685470581, + "num_tokens": 246810778.0, + "step": 6289 + }, + { + "epoch": 0.8001526523343087, + "grad_norm": 1.0445436239242554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8691613078117371, + "num_tokens": 246847967.0, + "step": 6290 + }, + { + "epoch": 0.8002798626128991, + "grad_norm": 0.9794712066650391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8859232664108276, + "num_tokens": 246888614.0, + "step": 6291 + }, + { + "epoch": 0.8004070728914896, + "grad_norm": 1.1537014245986938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8724179863929749, + "num_tokens": 246922977.0, + "step": 6292 + }, + { + "epoch": 0.8005342831700801, + "grad_norm": 0.949184775352478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8865247964859009, + "num_tokens": 246957865.0, + "step": 6293 + }, + { + "epoch": 0.8006614934486707, + "grad_norm": 0.9650202393531799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.876946210861206, + "num_tokens": 246996241.0, + "step": 6294 + }, + { + "epoch": 0.8007887037272612, + "grad_norm": 1.1293710470199585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4062, + "mean_token_accuracy": 0.8607232570648193, + "num_tokens": 247033110.0, + "step": 6295 + }, + { + "epoch": 0.8009159140058517, + "grad_norm": 1.1768105030059814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4008, + "mean_token_accuracy": 0.8599795699119568, + "num_tokens": 247069196.0, + "step": 6296 + }, + { + "epoch": 0.8010431242844421, + "grad_norm": 1.1863975524902344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8760178685188293, + "num_tokens": 247106051.0, + "step": 6297 + }, + { + "epoch": 0.8011703345630327, + "grad_norm": 1.1229326725006104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8560103178024292, + "num_tokens": 247139720.0, + "step": 6298 + }, + { + "epoch": 0.8012975448416232, + "grad_norm": 1.06366765499115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8675317764282227, + "num_tokens": 247179483.0, + "step": 6299 + }, + { + "epoch": 0.8014247551202137, + "grad_norm": 0.9696311950683594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8913938999176025, + "num_tokens": 247218703.0, + "step": 6300 + }, + { + "epoch": 0.8015519653988042, + "grad_norm": 0.997177243232727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.872788667678833, + "num_tokens": 247257909.0, + "step": 6301 + }, + { + "epoch": 0.8016791756773948, + "grad_norm": 1.0582722425460815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.880831778049469, + "num_tokens": 247292739.0, + "step": 6302 + }, + { + "epoch": 0.8018063859559852, + "grad_norm": 1.0891811847686768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8788442015647888, + "num_tokens": 247326978.0, + "step": 6303 + }, + { + "epoch": 0.8019335962345757, + "grad_norm": 0.9022353291511536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8937805891036987, + "num_tokens": 247368658.0, + "step": 6304 + }, + { + "epoch": 0.8020608065131662, + "grad_norm": 0.892232358455658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8937791585922241, + "num_tokens": 247408547.0, + "step": 6305 + }, + { + "epoch": 0.8021880167917568, + "grad_norm": 1.02304208278656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8818329572677612, + "num_tokens": 247449908.0, + "step": 6306 + }, + { + "epoch": 0.8023152270703473, + "grad_norm": 1.079737663269043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8780350685119629, + "num_tokens": 247483156.0, + "step": 6307 + }, + { + "epoch": 0.8024424373489378, + "grad_norm": 1.0507694482803345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8700898885726929, + "num_tokens": 247521773.0, + "step": 6308 + }, + { + "epoch": 0.8025696476275284, + "grad_norm": 1.1121258735656738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8737356662750244, + "num_tokens": 247555055.0, + "step": 6309 + }, + { + "epoch": 0.8026968579061188, + "grad_norm": 1.059715747833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8760693073272705, + "num_tokens": 247591666.0, + "step": 6310 + }, + { + "epoch": 0.8028240681847093, + "grad_norm": 1.0156164169311523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8848611116409302, + "num_tokens": 247628785.0, + "step": 6311 + }, + { + "epoch": 0.8029512784632998, + "grad_norm": 1.0656139850616455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8793394565582275, + "num_tokens": 247663505.0, + "step": 6312 + }, + { + "epoch": 0.8030784887418904, + "grad_norm": 0.977067232131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8685832023620605, + "num_tokens": 247707370.0, + "step": 6313 + }, + { + "epoch": 0.8032056990204809, + "grad_norm": 0.9719722270965576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8830997943878174, + "num_tokens": 247747236.0, + "step": 6314 + }, + { + "epoch": 0.8033329092990714, + "grad_norm": 0.9628763794898987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8873943090438843, + "num_tokens": 247786355.0, + "step": 6315 + }, + { + "epoch": 0.8034601195776618, + "grad_norm": 1.0009346008300781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8762665390968323, + "num_tokens": 247826862.0, + "step": 6316 + }, + { + "epoch": 0.8035873298562524, + "grad_norm": 1.0155826807022095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8893885612487793, + "num_tokens": 247862791.0, + "step": 6317 + }, + { + "epoch": 0.8037145401348429, + "grad_norm": 1.0282328128814697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8849265575408936, + "num_tokens": 247904802.0, + "step": 6318 + }, + { + "epoch": 0.8038417504134334, + "grad_norm": 1.1368720531463623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8657699227333069, + "num_tokens": 247944188.0, + "step": 6319 + }, + { + "epoch": 0.803968960692024, + "grad_norm": 1.0343297719955444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8748967051506042, + "num_tokens": 247983259.0, + "step": 6320 + }, + { + "epoch": 0.8040961709706145, + "grad_norm": 1.1466809511184692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.87251216173172, + "num_tokens": 248019108.0, + "step": 6321 + }, + { + "epoch": 0.8042233812492049, + "grad_norm": 1.0066931247711182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8838357329368591, + "num_tokens": 248057361.0, + "step": 6322 + }, + { + "epoch": 0.8043505915277954, + "grad_norm": 1.0991157293319702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.881103515625, + "num_tokens": 248090641.0, + "step": 6323 + }, + { + "epoch": 0.804477801806386, + "grad_norm": 1.0804635286331177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8726844787597656, + "num_tokens": 248125246.0, + "step": 6324 + }, + { + "epoch": 0.8046050120849765, + "grad_norm": 1.0214223861694336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8728360533714294, + "num_tokens": 248165580.0, + "step": 6325 + }, + { + "epoch": 0.804732222363567, + "grad_norm": 0.9647659659385681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8758964538574219, + "num_tokens": 248206199.0, + "step": 6326 + }, + { + "epoch": 0.8048594326421575, + "grad_norm": 1.046115517616272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4057, + "mean_token_accuracy": 0.8635848164558411, + "num_tokens": 248248933.0, + "step": 6327 + }, + { + "epoch": 0.804986642920748, + "grad_norm": 1.043570637702942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4105, + "mean_token_accuracy": 0.8612250089645386, + "num_tokens": 248296906.0, + "step": 6328 + }, + { + "epoch": 0.8051138531993385, + "grad_norm": 1.0501168966293335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8785165548324585, + "num_tokens": 248339926.0, + "step": 6329 + }, + { + "epoch": 0.805241063477929, + "grad_norm": 1.0290095806121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8806314468383789, + "num_tokens": 248376361.0, + "step": 6330 + }, + { + "epoch": 0.8053682737565195, + "grad_norm": 1.0150408744812012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.882361650466919, + "num_tokens": 248413599.0, + "step": 6331 + }, + { + "epoch": 0.8054954840351101, + "grad_norm": 1.0818086862564087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8835253715515137, + "num_tokens": 248450904.0, + "step": 6332 + }, + { + "epoch": 0.8056226943137006, + "grad_norm": 1.0207951068878174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.863502025604248, + "num_tokens": 248492629.0, + "step": 6333 + }, + { + "epoch": 0.805749904592291, + "grad_norm": 1.0160232782363892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8593040108680725, + "num_tokens": 248533887.0, + "step": 6334 + }, + { + "epoch": 0.8058771148708815, + "grad_norm": 0.9905937314033508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8889868855476379, + "num_tokens": 248571617.0, + "step": 6335 + }, + { + "epoch": 0.8060043251494721, + "grad_norm": 0.9520688652992249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8773895502090454, + "num_tokens": 248615725.0, + "step": 6336 + }, + { + "epoch": 0.8061315354280626, + "grad_norm": 0.9759215712547302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8819113373756409, + "num_tokens": 248652626.0, + "step": 6337 + }, + { + "epoch": 0.8062587457066531, + "grad_norm": 0.9787955284118652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8795188069343567, + "num_tokens": 248694981.0, + "step": 6338 + }, + { + "epoch": 0.8063859559852437, + "grad_norm": 0.9741141200065613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8890860080718994, + "num_tokens": 248733840.0, + "step": 6339 + }, + { + "epoch": 0.8065131662638341, + "grad_norm": 0.9917542934417725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8804600238800049, + "num_tokens": 248775462.0, + "step": 6340 + }, + { + "epoch": 0.8066403765424246, + "grad_norm": 0.9566954970359802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8800493478775024, + "num_tokens": 248816533.0, + "step": 6341 + }, + { + "epoch": 0.8067675868210151, + "grad_norm": 1.059214472770691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3897, + "mean_token_accuracy": 0.8648747205734253, + "num_tokens": 248858295.0, + "step": 6342 + }, + { + "epoch": 0.8068947970996057, + "grad_norm": 0.8180229663848877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8923048973083496, + "num_tokens": 248906989.0, + "step": 6343 + }, + { + "epoch": 0.8070220073781962, + "grad_norm": 0.9872511029243469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8701767325401306, + "num_tokens": 248947685.0, + "step": 6344 + }, + { + "epoch": 0.8071492176567867, + "grad_norm": 0.9277782440185547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8754034042358398, + "num_tokens": 248994533.0, + "step": 6345 + }, + { + "epoch": 0.8072764279353771, + "grad_norm": 0.9777673482894897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8918465375900269, + "num_tokens": 249029870.0, + "step": 6346 + }, + { + "epoch": 0.8074036382139677, + "grad_norm": 1.0187535285949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8802071809768677, + "num_tokens": 249069802.0, + "step": 6347 + }, + { + "epoch": 0.8075308484925582, + "grad_norm": 1.1572902202606201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8719499111175537, + "num_tokens": 249101709.0, + "step": 6348 + }, + { + "epoch": 0.8076580587711487, + "grad_norm": 0.9946913123130798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8868533372879028, + "num_tokens": 249137896.0, + "step": 6349 + }, + { + "epoch": 0.8077852690497392, + "grad_norm": 0.9658501148223877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8780937194824219, + "num_tokens": 249178311.0, + "step": 6350 + }, + { + "epoch": 0.8079124793283298, + "grad_norm": 0.9687067270278931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8829061985015869, + "num_tokens": 249221827.0, + "step": 6351 + }, + { + "epoch": 0.8080396896069202, + "grad_norm": 0.9880802631378174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8796632885932922, + "num_tokens": 249264376.0, + "step": 6352 + }, + { + "epoch": 0.8081668998855107, + "grad_norm": 1.0322786569595337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8683695197105408, + "num_tokens": 249304987.0, + "step": 6353 + }, + { + "epoch": 0.8082941101641012, + "grad_norm": 1.170398473739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8712216019630432, + "num_tokens": 249344171.0, + "step": 6354 + }, + { + "epoch": 0.8084213204426918, + "grad_norm": 0.943221926689148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8944848775863647, + "num_tokens": 249385975.0, + "step": 6355 + }, + { + "epoch": 0.8085485307212823, + "grad_norm": 1.0600148439407349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8768888711929321, + "num_tokens": 249427014.0, + "step": 6356 + }, + { + "epoch": 0.8086757409998728, + "grad_norm": 1.069608449935913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4171, + "mean_token_accuracy": 0.8544179201126099, + "num_tokens": 249468993.0, + "step": 6357 + }, + { + "epoch": 0.8088029512784632, + "grad_norm": 1.0255128145217896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8886054754257202, + "num_tokens": 249509172.0, + "step": 6358 + }, + { + "epoch": 0.8089301615570538, + "grad_norm": 1.0330299139022827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8808681964874268, + "num_tokens": 249546694.0, + "step": 6359 + }, + { + "epoch": 0.8090573718356443, + "grad_norm": 1.0778034925460815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8744957447052002, + "num_tokens": 249581965.0, + "step": 6360 + }, + { + "epoch": 0.8091845821142348, + "grad_norm": 0.9931949377059937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.880314826965332, + "num_tokens": 249625282.0, + "step": 6361 + }, + { + "epoch": 0.8093117923928254, + "grad_norm": 1.0043669939041138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8697201013565063, + "num_tokens": 249666303.0, + "step": 6362 + }, + { + "epoch": 0.8094390026714159, + "grad_norm": 0.8902472853660583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8849197626113892, + "num_tokens": 249709498.0, + "step": 6363 + }, + { + "epoch": 0.8095662129500064, + "grad_norm": 0.9840611219406128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.877232551574707, + "num_tokens": 249749862.0, + "step": 6364 + }, + { + "epoch": 0.8096934232285968, + "grad_norm": 0.940523087978363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8902296423912048, + "num_tokens": 249789233.0, + "step": 6365 + }, + { + "epoch": 0.8098206335071874, + "grad_norm": 1.0359257459640503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8906072974205017, + "num_tokens": 249822430.0, + "step": 6366 + }, + { + "epoch": 0.8099478437857779, + "grad_norm": 0.9681203365325928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8858839273452759, + "num_tokens": 249861777.0, + "step": 6367 + }, + { + "epoch": 0.8100750540643684, + "grad_norm": 0.8962144255638123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8932160139083862, + "num_tokens": 249902201.0, + "step": 6368 + }, + { + "epoch": 0.8102022643429589, + "grad_norm": 0.9787542223930359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8871785402297974, + "num_tokens": 249946032.0, + "step": 6369 + }, + { + "epoch": 0.8103294746215495, + "grad_norm": 0.9998546242713928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8861828446388245, + "num_tokens": 249983686.0, + "step": 6370 + }, + { + "epoch": 0.8104566849001399, + "grad_norm": 0.9923974275588989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8838364481925964, + "num_tokens": 250025008.0, + "step": 6371 + }, + { + "epoch": 0.8105838951787304, + "grad_norm": 0.9393351674079895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8789783716201782, + "num_tokens": 250068479.0, + "step": 6372 + }, + { + "epoch": 0.810711105457321, + "grad_norm": 1.0245494842529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8729648590087891, + "num_tokens": 250111307.0, + "step": 6373 + }, + { + "epoch": 0.8108383157359115, + "grad_norm": 1.074588418006897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8715229034423828, + "num_tokens": 250147840.0, + "step": 6374 + }, + { + "epoch": 0.810965526014502, + "grad_norm": 1.0625524520874023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.396, + "mean_token_accuracy": 0.8650322556495667, + "num_tokens": 250188109.0, + "step": 6375 + }, + { + "epoch": 0.8110927362930925, + "grad_norm": 1.0548179149627686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8729790449142456, + "num_tokens": 250225336.0, + "step": 6376 + }, + { + "epoch": 0.811219946571683, + "grad_norm": 1.0358299016952515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8817128539085388, + "num_tokens": 250262927.0, + "step": 6377 + }, + { + "epoch": 0.8113471568502735, + "grad_norm": 1.0158907175064087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8871037364006042, + "num_tokens": 250302886.0, + "step": 6378 + }, + { + "epoch": 0.811474367128864, + "grad_norm": 1.0083057880401611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8852227926254272, + "num_tokens": 250341852.0, + "step": 6379 + }, + { + "epoch": 0.8116015774074545, + "grad_norm": 1.0610182285308838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8736592531204224, + "num_tokens": 250379689.0, + "step": 6380 + }, + { + "epoch": 0.8117287876860451, + "grad_norm": 1.0201749801635742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8787094950675964, + "num_tokens": 250416632.0, + "step": 6381 + }, + { + "epoch": 0.8118559979646356, + "grad_norm": 1.1401958465576172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8679971098899841, + "num_tokens": 250450536.0, + "step": 6382 + }, + { + "epoch": 0.811983208243226, + "grad_norm": 1.1418594121932983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4013, + "mean_token_accuracy": 0.8633478879928589, + "num_tokens": 250491422.0, + "step": 6383 + }, + { + "epoch": 0.8121104185218165, + "grad_norm": 0.9539021849632263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8943834900856018, + "num_tokens": 250526564.0, + "step": 6384 + }, + { + "epoch": 0.8122376288004071, + "grad_norm": 1.031519889831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8690190315246582, + "num_tokens": 250568212.0, + "step": 6385 + }, + { + "epoch": 0.8123648390789976, + "grad_norm": 1.095374584197998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8726848363876343, + "num_tokens": 250606882.0, + "step": 6386 + }, + { + "epoch": 0.8124920493575881, + "grad_norm": 1.0319827795028687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8739743828773499, + "num_tokens": 250649851.0, + "step": 6387 + }, + { + "epoch": 0.8126192596361786, + "grad_norm": 1.0425810813903809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8693152666091919, + "num_tokens": 250693787.0, + "step": 6388 + }, + { + "epoch": 0.8127464699147691, + "grad_norm": 0.9429788589477539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8751435875892639, + "num_tokens": 250741274.0, + "step": 6389 + }, + { + "epoch": 0.8128736801933596, + "grad_norm": 0.9771583080291748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8780977725982666, + "num_tokens": 250784492.0, + "step": 6390 + }, + { + "epoch": 0.8130008904719501, + "grad_norm": 1.0492388010025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8745905160903931, + "num_tokens": 250822863.0, + "step": 6391 + }, + { + "epoch": 0.8131281007505406, + "grad_norm": 1.0033414363861084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8879041075706482, + "num_tokens": 250857861.0, + "step": 6392 + }, + { + "epoch": 0.8132553110291312, + "grad_norm": 0.9653487205505371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8758357167243958, + "num_tokens": 250898481.0, + "step": 6393 + }, + { + "epoch": 0.8133825213077217, + "grad_norm": 0.9868884682655334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8792681694030762, + "num_tokens": 250938033.0, + "step": 6394 + }, + { + "epoch": 0.8135097315863121, + "grad_norm": 0.9802255630493164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8732507228851318, + "num_tokens": 250982906.0, + "step": 6395 + }, + { + "epoch": 0.8136369418649027, + "grad_norm": 1.0240789651870728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8731657266616821, + "num_tokens": 251020242.0, + "step": 6396 + }, + { + "epoch": 0.8137641521434932, + "grad_norm": 1.2274423837661743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4042, + "mean_token_accuracy": 0.8574578166007996, + "num_tokens": 251050805.0, + "step": 6397 + }, + { + "epoch": 0.8138913624220837, + "grad_norm": 0.9807694554328918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8819349408149719, + "num_tokens": 251090429.0, + "step": 6398 + }, + { + "epoch": 0.8140185727006742, + "grad_norm": 0.9863126277923584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8767943382263184, + "num_tokens": 251128090.0, + "step": 6399 + }, + { + "epoch": 0.8141457829792648, + "grad_norm": 1.0027923583984375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8794544339179993, + "num_tokens": 251168134.0, + "step": 6400 + }, + { + "epoch": 0.8142729932578552, + "grad_norm": 1.1464369297027588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8832525014877319, + "num_tokens": 251199437.0, + "step": 6401 + }, + { + "epoch": 0.8144002035364457, + "grad_norm": 1.0307042598724365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8935924768447876, + "num_tokens": 251235288.0, + "step": 6402 + }, + { + "epoch": 0.8145274138150362, + "grad_norm": 1.0599054098129272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.8666744232177734, + "num_tokens": 251277012.0, + "step": 6403 + }, + { + "epoch": 0.8146546240936268, + "grad_norm": 0.9879468679428101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8790757656097412, + "num_tokens": 251319080.0, + "step": 6404 + }, + { + "epoch": 0.8147818343722173, + "grad_norm": 0.9423964023590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8778433799743652, + "num_tokens": 251360583.0, + "step": 6405 + }, + { + "epoch": 0.8149090446508078, + "grad_norm": 0.9566994905471802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8915165662765503, + "num_tokens": 251397562.0, + "step": 6406 + }, + { + "epoch": 0.8150362549293982, + "grad_norm": 1.0846596956253052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8759232759475708, + "num_tokens": 251434099.0, + "step": 6407 + }, + { + "epoch": 0.8151634652079888, + "grad_norm": 0.9830278754234314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8883809447288513, + "num_tokens": 251476847.0, + "step": 6408 + }, + { + "epoch": 0.8152906754865793, + "grad_norm": 1.0226631164550781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8678863048553467, + "num_tokens": 251521370.0, + "step": 6409 + }, + { + "epoch": 0.8154178857651698, + "grad_norm": 1.1940675973892212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4279, + "mean_token_accuracy": 0.8574178218841553, + "num_tokens": 251559792.0, + "step": 6410 + }, + { + "epoch": 0.8155450960437604, + "grad_norm": 1.0951987504959106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8688253164291382, + "num_tokens": 251601444.0, + "step": 6411 + }, + { + "epoch": 0.8156723063223509, + "grad_norm": 1.085024118423462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8638339042663574, + "num_tokens": 251635979.0, + "step": 6412 + }, + { + "epoch": 0.8157995166009414, + "grad_norm": 1.0104905366897583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.884303867816925, + "num_tokens": 251674221.0, + "step": 6413 + }, + { + "epoch": 0.8159267268795318, + "grad_norm": 0.987018883228302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.884901225566864, + "num_tokens": 251710155.0, + "step": 6414 + }, + { + "epoch": 0.8160539371581224, + "grad_norm": 1.1538504362106323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8934559226036072, + "num_tokens": 251740396.0, + "step": 6415 + }, + { + "epoch": 0.8161811474367129, + "grad_norm": 1.0815378427505493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8736638426780701, + "num_tokens": 251782653.0, + "step": 6416 + }, + { + "epoch": 0.8163083577153034, + "grad_norm": 1.0132029056549072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3754, + "mean_token_accuracy": 0.8715407252311707, + "num_tokens": 251824463.0, + "step": 6417 + }, + { + "epoch": 0.8164355679938939, + "grad_norm": 1.0437365770339966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.872285008430481, + "num_tokens": 251863550.0, + "step": 6418 + }, + { + "epoch": 0.8165627782724845, + "grad_norm": 0.9830440878868103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8895439505577087, + "num_tokens": 251900643.0, + "step": 6419 + }, + { + "epoch": 0.8166899885510749, + "grad_norm": 0.9373591542243958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8794530034065247, + "num_tokens": 251943904.0, + "step": 6420 + }, + { + "epoch": 0.8168171988296654, + "grad_norm": 1.1560581922531128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8724622130393982, + "num_tokens": 251979944.0, + "step": 6421 + }, + { + "epoch": 0.8169444091082559, + "grad_norm": 0.9024035334587097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8907397985458374, + "num_tokens": 252022699.0, + "step": 6422 + }, + { + "epoch": 0.8170716193868465, + "grad_norm": 1.0168403387069702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8648017644882202, + "num_tokens": 252067340.0, + "step": 6423 + }, + { + "epoch": 0.817198829665437, + "grad_norm": 1.0182416439056396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8760583400726318, + "num_tokens": 252109269.0, + "step": 6424 + }, + { + "epoch": 0.8173260399440275, + "grad_norm": 1.04649817943573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8781593441963196, + "num_tokens": 252150634.0, + "step": 6425 + }, + { + "epoch": 0.8174532502226179, + "grad_norm": 1.15861177444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8684517741203308, + "num_tokens": 252182540.0, + "step": 6426 + }, + { + "epoch": 0.8175804605012085, + "grad_norm": 0.8865222930908203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8876131772994995, + "num_tokens": 252226513.0, + "step": 6427 + }, + { + "epoch": 0.817707670779799, + "grad_norm": 0.9210291504859924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8701615333557129, + "num_tokens": 252273686.0, + "step": 6428 + }, + { + "epoch": 0.8178348810583895, + "grad_norm": 1.0233731269836426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8820529580116272, + "num_tokens": 252311910.0, + "step": 6429 + }, + { + "epoch": 0.8179620913369801, + "grad_norm": 0.9238446950912476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8933370113372803, + "num_tokens": 252351241.0, + "step": 6430 + }, + { + "epoch": 0.8180893016155706, + "grad_norm": 1.0254323482513428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8915773034095764, + "num_tokens": 252387725.0, + "step": 6431 + }, + { + "epoch": 0.818216511894161, + "grad_norm": 1.042340874671936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8832855820655823, + "num_tokens": 252427276.0, + "step": 6432 + }, + { + "epoch": 0.8183437221727515, + "grad_norm": 1.0314217805862427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8897511959075928, + "num_tokens": 252463483.0, + "step": 6433 + }, + { + "epoch": 0.8184709324513421, + "grad_norm": 0.9359625577926636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8886411190032959, + "num_tokens": 252504491.0, + "step": 6434 + }, + { + "epoch": 0.8185981427299326, + "grad_norm": 1.0270065069198608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8738695383071899, + "num_tokens": 252545923.0, + "step": 6435 + }, + { + "epoch": 0.8187253530085231, + "grad_norm": 1.0323642492294312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8861589431762695, + "num_tokens": 252582514.0, + "step": 6436 + }, + { + "epoch": 0.8188525632871136, + "grad_norm": 1.0191655158996582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8626807928085327, + "num_tokens": 252624112.0, + "step": 6437 + }, + { + "epoch": 0.8189797735657041, + "grad_norm": 0.9361181259155273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8813607692718506, + "num_tokens": 252668013.0, + "step": 6438 + }, + { + "epoch": 0.8191069838442946, + "grad_norm": 0.9405513405799866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.891566276550293, + "num_tokens": 252707656.0, + "step": 6439 + }, + { + "epoch": 0.8192341941228851, + "grad_norm": 0.9431837797164917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8752257823944092, + "num_tokens": 252755109.0, + "step": 6440 + }, + { + "epoch": 0.8193614044014756, + "grad_norm": 1.0507217645645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8766554594039917, + "num_tokens": 252795057.0, + "step": 6441 + }, + { + "epoch": 0.8194886146800662, + "grad_norm": 1.0296720266342163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8819898962974548, + "num_tokens": 252831619.0, + "step": 6442 + }, + { + "epoch": 0.8196158249586567, + "grad_norm": 0.9427475333213806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.89015132188797, + "num_tokens": 252870694.0, + "step": 6443 + }, + { + "epoch": 0.8197430352372471, + "grad_norm": 1.0416616201400757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8802677392959595, + "num_tokens": 252909471.0, + "step": 6444 + }, + { + "epoch": 0.8198702455158376, + "grad_norm": 0.9147211909294128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8695582151412964, + "num_tokens": 252958858.0, + "step": 6445 + }, + { + "epoch": 0.8199974557944282, + "grad_norm": 1.0383208990097046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4116, + "mean_token_accuracy": 0.8575750589370728, + "num_tokens": 253003323.0, + "step": 6446 + }, + { + "epoch": 0.8201246660730187, + "grad_norm": 1.0994457006454468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8750923871994019, + "num_tokens": 253038997.0, + "step": 6447 + }, + { + "epoch": 0.8202518763516092, + "grad_norm": 1.0149071216583252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8816258311271667, + "num_tokens": 253080921.0, + "step": 6448 + }, + { + "epoch": 0.8203790866301998, + "grad_norm": 1.0000221729278564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8878459334373474, + "num_tokens": 253118791.0, + "step": 6449 + }, + { + "epoch": 0.8205062969087902, + "grad_norm": 0.9777600169181824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8707689046859741, + "num_tokens": 253163283.0, + "step": 6450 + }, + { + "epoch": 0.8206335071873807, + "grad_norm": 0.8844392895698547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8933923840522766, + "num_tokens": 253204733.0, + "step": 6451 + }, + { + "epoch": 0.8207607174659712, + "grad_norm": 0.9840666055679321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.88136887550354, + "num_tokens": 253247114.0, + "step": 6452 + }, + { + "epoch": 0.8208879277445618, + "grad_norm": 1.0888302326202393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8775777816772461, + "num_tokens": 253283402.0, + "step": 6453 + }, + { + "epoch": 0.8210151380231523, + "grad_norm": 0.9971208572387695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8717098832130432, + "num_tokens": 253329855.0, + "step": 6454 + }, + { + "epoch": 0.8211423483017428, + "grad_norm": 1.0069788694381714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8726084232330322, + "num_tokens": 253372973.0, + "step": 6455 + }, + { + "epoch": 0.8212695585803332, + "grad_norm": 1.0535635948181152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8774750232696533, + "num_tokens": 253409462.0, + "step": 6456 + }, + { + "epoch": 0.8213967688589238, + "grad_norm": 1.1371978521347046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.865614652633667, + "num_tokens": 253453693.0, + "step": 6457 + }, + { + "epoch": 0.8215239791375143, + "grad_norm": 1.1425849199295044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4066, + "mean_token_accuracy": 0.8634316921234131, + "num_tokens": 253490180.0, + "step": 6458 + }, + { + "epoch": 0.8216511894161048, + "grad_norm": 0.9158729910850525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8831683397293091, + "num_tokens": 253535568.0, + "step": 6459 + }, + { + "epoch": 0.8217783996946953, + "grad_norm": 1.0474072694778442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3964, + "mean_token_accuracy": 0.8632721900939941, + "num_tokens": 253576685.0, + "step": 6460 + }, + { + "epoch": 0.8219056099732859, + "grad_norm": 0.9542628526687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8768952488899231, + "num_tokens": 253617859.0, + "step": 6461 + }, + { + "epoch": 0.8220328202518764, + "grad_norm": 1.0499598979949951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8739461898803711, + "num_tokens": 253658801.0, + "step": 6462 + }, + { + "epoch": 0.8221600305304668, + "grad_norm": 1.1494903564453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8760091066360474, + "num_tokens": 253696736.0, + "step": 6463 + }, + { + "epoch": 0.8222872408090574, + "grad_norm": 1.058311104774475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8803238868713379, + "num_tokens": 253731754.0, + "step": 6464 + }, + { + "epoch": 0.8224144510876479, + "grad_norm": 0.9866805076599121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8769099116325378, + "num_tokens": 253768771.0, + "step": 6465 + }, + { + "epoch": 0.8225416613662384, + "grad_norm": 1.0170449018478394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8771132230758667, + "num_tokens": 253805086.0, + "step": 6466 + }, + { + "epoch": 0.8226688716448289, + "grad_norm": 1.0021435022354126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8775442838668823, + "num_tokens": 253846777.0, + "step": 6467 + }, + { + "epoch": 0.8227960819234195, + "grad_norm": 0.9794065356254578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8788843154907227, + "num_tokens": 253886265.0, + "step": 6468 + }, + { + "epoch": 0.8229232922020099, + "grad_norm": 0.978537917137146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8827261328697205, + "num_tokens": 253924504.0, + "step": 6469 + }, + { + "epoch": 0.8230505024806004, + "grad_norm": 1.0129592418670654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8709497451782227, + "num_tokens": 253967710.0, + "step": 6470 + }, + { + "epoch": 0.8231777127591909, + "grad_norm": 1.0942987203598022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8827462196350098, + "num_tokens": 254008204.0, + "step": 6471 + }, + { + "epoch": 0.8233049230377815, + "grad_norm": 1.0098432302474976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8742792010307312, + "num_tokens": 254049787.0, + "step": 6472 + }, + { + "epoch": 0.823432133316372, + "grad_norm": 1.1609623432159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8736766576766968, + "num_tokens": 254098987.0, + "step": 6473 + }, + { + "epoch": 0.8235593435949625, + "grad_norm": 1.0916197299957275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8838790655136108, + "num_tokens": 254132279.0, + "step": 6474 + }, + { + "epoch": 0.8236865538735529, + "grad_norm": 0.9488550424575806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8822933435440063, + "num_tokens": 254171899.0, + "step": 6475 + }, + { + "epoch": 0.8238137641521435, + "grad_norm": 0.9113448262214661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8929253220558167, + "num_tokens": 254210979.0, + "step": 6476 + }, + { + "epoch": 0.823940974430734, + "grad_norm": 1.029995083808899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8776181936264038, + "num_tokens": 254249371.0, + "step": 6477 + }, + { + "epoch": 0.8240681847093245, + "grad_norm": 1.047639012336731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.875903308391571, + "num_tokens": 254288256.0, + "step": 6478 + }, + { + "epoch": 0.824195394987915, + "grad_norm": 0.9529491066932678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.888310432434082, + "num_tokens": 254329016.0, + "step": 6479 + }, + { + "epoch": 0.8243226052665056, + "grad_norm": 1.0819244384765625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8774043321609497, + "num_tokens": 254368138.0, + "step": 6480 + }, + { + "epoch": 0.824449815545096, + "grad_norm": 0.9919284582138062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8878204226493835, + "num_tokens": 254411988.0, + "step": 6481 + }, + { + "epoch": 0.8245770258236865, + "grad_norm": 0.9968655705451965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.8626038432121277, + "num_tokens": 254454758.0, + "step": 6482 + }, + { + "epoch": 0.824704236102277, + "grad_norm": 1.1249264478683472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8763393759727478, + "num_tokens": 254491910.0, + "step": 6483 + }, + { + "epoch": 0.8248314463808676, + "grad_norm": 0.9811098575592041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8802648782730103, + "num_tokens": 254533107.0, + "step": 6484 + }, + { + "epoch": 0.8249586566594581, + "grad_norm": 0.9914671182632446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8862305879592896, + "num_tokens": 254573702.0, + "step": 6485 + }, + { + "epoch": 0.8250858669380486, + "grad_norm": 0.9340977668762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8885117769241333, + "num_tokens": 254617953.0, + "step": 6486 + }, + { + "epoch": 0.8252130772166391, + "grad_norm": 0.9031136631965637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8781263828277588, + "num_tokens": 254662079.0, + "step": 6487 + }, + { + "epoch": 0.8253402874952296, + "grad_norm": 1.0460408926010132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4074, + "mean_token_accuracy": 0.85884690284729, + "num_tokens": 254703110.0, + "step": 6488 + }, + { + "epoch": 0.8254674977738201, + "grad_norm": 1.0251330137252808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8827459812164307, + "num_tokens": 254736696.0, + "step": 6489 + }, + { + "epoch": 0.8255947080524106, + "grad_norm": 0.9851787090301514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8803499937057495, + "num_tokens": 254777425.0, + "step": 6490 + }, + { + "epoch": 0.8257219183310012, + "grad_norm": 0.9591392874717712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8775181770324707, + "num_tokens": 254821286.0, + "step": 6491 + }, + { + "epoch": 0.8258491286095917, + "grad_norm": 1.135773777961731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8698215484619141, + "num_tokens": 254858111.0, + "step": 6492 + }, + { + "epoch": 0.8259763388881821, + "grad_norm": 0.9742308855056763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.882135272026062, + "num_tokens": 254899177.0, + "step": 6493 + }, + { + "epoch": 0.8261035491667726, + "grad_norm": 1.0735695362091064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4179, + "mean_token_accuracy": 0.8589305877685547, + "num_tokens": 254947734.0, + "step": 6494 + }, + { + "epoch": 0.8262307594453632, + "grad_norm": 0.9911580681800842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.887489378452301, + "num_tokens": 254984421.0, + "step": 6495 + }, + { + "epoch": 0.8263579697239537, + "grad_norm": 0.9757272601127625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8801854252815247, + "num_tokens": 255026607.0, + "step": 6496 + }, + { + "epoch": 0.8264851800025442, + "grad_norm": 1.032819151878357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8839064836502075, + "num_tokens": 255065327.0, + "step": 6497 + }, + { + "epoch": 0.8266123902811348, + "grad_norm": 0.996128261089325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8904653191566467, + "num_tokens": 255102889.0, + "step": 6498 + }, + { + "epoch": 0.8267396005597252, + "grad_norm": 1.0925081968307495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4047, + "mean_token_accuracy": 0.8621186017990112, + "num_tokens": 255143705.0, + "step": 6499 + }, + { + "epoch": 0.8268668108383157, + "grad_norm": 0.9933785796165466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8732774257659912, + "num_tokens": 255181176.0, + "step": 6500 + }, + { + "epoch": 0.8269940211169062, + "grad_norm": 1.0223824977874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8800038695335388, + "num_tokens": 255228565.0, + "step": 6501 + }, + { + "epoch": 0.8271212313954968, + "grad_norm": 1.0297704935073853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8749842643737793, + "num_tokens": 255267749.0, + "step": 6502 + }, + { + "epoch": 0.8272484416740873, + "grad_norm": 1.1055939197540283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8715556859970093, + "num_tokens": 255304540.0, + "step": 6503 + }, + { + "epoch": 0.8273756519526778, + "grad_norm": 1.0166947841644287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8818845748901367, + "num_tokens": 255341036.0, + "step": 6504 + }, + { + "epoch": 0.8275028622312682, + "grad_norm": 1.05878484249115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8777956962585449, + "num_tokens": 255379400.0, + "step": 6505 + }, + { + "epoch": 0.8276300725098588, + "grad_norm": 1.0845035314559937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8857724666595459, + "num_tokens": 255412224.0, + "step": 6506 + }, + { + "epoch": 0.8277572827884493, + "grad_norm": 1.0274418592453003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8679091334342957, + "num_tokens": 255452382.0, + "step": 6507 + }, + { + "epoch": 0.8278844930670398, + "grad_norm": 1.0302001237869263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8755033612251282, + "num_tokens": 255491898.0, + "step": 6508 + }, + { + "epoch": 0.8280117033456303, + "grad_norm": 0.9496880769729614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8843603730201721, + "num_tokens": 255534543.0, + "step": 6509 + }, + { + "epoch": 0.8281389136242209, + "grad_norm": 1.1210912466049194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4111, + "mean_token_accuracy": 0.8622143864631653, + "num_tokens": 255571755.0, + "step": 6510 + }, + { + "epoch": 0.8282661239028114, + "grad_norm": 0.9480859041213989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8830504417419434, + "num_tokens": 255613019.0, + "step": 6511 + }, + { + "epoch": 0.8283933341814018, + "grad_norm": 0.9781284928321838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8824547529220581, + "num_tokens": 255650979.0, + "step": 6512 + }, + { + "epoch": 0.8285205444599923, + "grad_norm": 1.1987895965576172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8604012727737427, + "num_tokens": 255687323.0, + "step": 6513 + }, + { + "epoch": 0.8286477547385829, + "grad_norm": 1.1004184484481812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8702749013900757, + "num_tokens": 255723250.0, + "step": 6514 + }, + { + "epoch": 0.8287749650171734, + "grad_norm": 0.8841589093208313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.892204761505127, + "num_tokens": 255764359.0, + "step": 6515 + }, + { + "epoch": 0.8289021752957639, + "grad_norm": 0.8764247298240662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.888481080532074, + "num_tokens": 255804679.0, + "step": 6516 + }, + { + "epoch": 0.8290293855743545, + "grad_norm": 1.1060059070587158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8804441690444946, + "num_tokens": 255836732.0, + "step": 6517 + }, + { + "epoch": 0.8291565958529449, + "grad_norm": 0.9844552278518677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8824652433395386, + "num_tokens": 255873151.0, + "step": 6518 + }, + { + "epoch": 0.8292838061315354, + "grad_norm": 1.040536642074585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.883908748626709, + "num_tokens": 255912372.0, + "step": 6519 + }, + { + "epoch": 0.8294110164101259, + "grad_norm": 0.9910001158714294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8755048513412476, + "num_tokens": 255956934.0, + "step": 6520 + }, + { + "epoch": 0.8295382266887165, + "grad_norm": 1.0895041227340698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8788856267929077, + "num_tokens": 255992203.0, + "step": 6521 + }, + { + "epoch": 0.829665436967307, + "grad_norm": 0.9997817873954773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8808181285858154, + "num_tokens": 256030631.0, + "step": 6522 + }, + { + "epoch": 0.8297926472458975, + "grad_norm": 1.0193836688995361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8840451240539551, + "num_tokens": 256069295.0, + "step": 6523 + }, + { + "epoch": 0.8299198575244879, + "grad_norm": 0.9469698071479797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8803619146347046, + "num_tokens": 256110963.0, + "step": 6524 + }, + { + "epoch": 0.8300470678030785, + "grad_norm": 1.07468843460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8768965601921082, + "num_tokens": 256151494.0, + "step": 6525 + }, + { + "epoch": 0.830174278081669, + "grad_norm": 1.0827804803848267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8721196055412292, + "num_tokens": 256188887.0, + "step": 6526 + }, + { + "epoch": 0.8303014883602595, + "grad_norm": 1.1034274101257324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4404, + "mean_token_accuracy": 0.8506838083267212, + "num_tokens": 256229417.0, + "step": 6527 + }, + { + "epoch": 0.83042869863885, + "grad_norm": 0.9981791377067566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.868390679359436, + "num_tokens": 256273338.0, + "step": 6528 + }, + { + "epoch": 0.8305559089174406, + "grad_norm": 1.0388091802597046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8795633316040039, + "num_tokens": 256311421.0, + "step": 6529 + }, + { + "epoch": 0.830683119196031, + "grad_norm": 1.0535074472427368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8852556943893433, + "num_tokens": 256343354.0, + "step": 6530 + }, + { + "epoch": 0.8308103294746215, + "grad_norm": 1.0183846950531006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8707958459854126, + "num_tokens": 256383418.0, + "step": 6531 + }, + { + "epoch": 0.830937539753212, + "grad_norm": 0.9932792782783508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8855265378952026, + "num_tokens": 256422931.0, + "step": 6532 + }, + { + "epoch": 0.8310647500318026, + "grad_norm": 1.0067273378372192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8734695911407471, + "num_tokens": 256462554.0, + "step": 6533 + }, + { + "epoch": 0.8311919603103931, + "grad_norm": 0.9955653548240662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8771377801895142, + "num_tokens": 256504283.0, + "step": 6534 + }, + { + "epoch": 0.8313191705889836, + "grad_norm": 1.0170239210128784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8732925057411194, + "num_tokens": 256549051.0, + "step": 6535 + }, + { + "epoch": 0.831446380867574, + "grad_norm": 0.9883918166160583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8902695178985596, + "num_tokens": 256592135.0, + "step": 6536 + }, + { + "epoch": 0.8315735911461646, + "grad_norm": 0.9685313105583191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8836609125137329, + "num_tokens": 256627618.0, + "step": 6537 + }, + { + "epoch": 0.8317008014247551, + "grad_norm": 0.9918795228004456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8808937668800354, + "num_tokens": 256667768.0, + "step": 6538 + }, + { + "epoch": 0.8318280117033456, + "grad_norm": 1.0383273363113403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8742517232894897, + "num_tokens": 256708880.0, + "step": 6539 + }, + { + "epoch": 0.8319552219819362, + "grad_norm": 0.9585177898406982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8840867280960083, + "num_tokens": 256748223.0, + "step": 6540 + }, + { + "epoch": 0.8320824322605267, + "grad_norm": 1.0108786821365356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8784307837486267, + "num_tokens": 256784073.0, + "step": 6541 + }, + { + "epoch": 0.8322096425391171, + "grad_norm": 0.8757519721984863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8921433687210083, + "num_tokens": 256826124.0, + "step": 6542 + }, + { + "epoch": 0.8323368528177076, + "grad_norm": 0.9454683065414429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8888243436813354, + "num_tokens": 256870234.0, + "step": 6543 + }, + { + "epoch": 0.8324640630962982, + "grad_norm": 0.9710173010826111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8908620476722717, + "num_tokens": 256910840.0, + "step": 6544 + }, + { + "epoch": 0.8325912733748887, + "grad_norm": 1.0196399688720703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8805234432220459, + "num_tokens": 256948982.0, + "step": 6545 + }, + { + "epoch": 0.8327184836534792, + "grad_norm": 1.066782832145691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8777528405189514, + "num_tokens": 256989565.0, + "step": 6546 + }, + { + "epoch": 0.8328456939320698, + "grad_norm": 1.0050276517868042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8909797668457031, + "num_tokens": 257023452.0, + "step": 6547 + }, + { + "epoch": 0.8329729042106602, + "grad_norm": 0.9992014765739441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8787169456481934, + "num_tokens": 257062183.0, + "step": 6548 + }, + { + "epoch": 0.8331001144892507, + "grad_norm": 0.9445793628692627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8804153800010681, + "num_tokens": 257104386.0, + "step": 6549 + }, + { + "epoch": 0.8332273247678412, + "grad_norm": 1.1300945281982422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.868161141872406, + "num_tokens": 257136939.0, + "step": 6550 + }, + { + "epoch": 0.8333545350464318, + "grad_norm": 1.0288093090057373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8724737167358398, + "num_tokens": 257175930.0, + "step": 6551 + }, + { + "epoch": 0.8334817453250223, + "grad_norm": 1.0293241739273071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8709858655929565, + "num_tokens": 257218865.0, + "step": 6552 + }, + { + "epoch": 0.8336089556036128, + "grad_norm": 1.2057489156723022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8613412380218506, + "num_tokens": 257250554.0, + "step": 6553 + }, + { + "epoch": 0.8337361658822032, + "grad_norm": 1.067669153213501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3964, + "mean_token_accuracy": 0.8605426549911499, + "num_tokens": 257293568.0, + "step": 6554 + }, + { + "epoch": 0.8338633761607938, + "grad_norm": 0.9243545532226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.884078860282898, + "num_tokens": 257333227.0, + "step": 6555 + }, + { + "epoch": 0.8339905864393843, + "grad_norm": 0.9373630285263062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8880391716957092, + "num_tokens": 257371427.0, + "step": 6556 + }, + { + "epoch": 0.8341177967179748, + "grad_norm": 1.0871530771255493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8810009956359863, + "num_tokens": 257412960.0, + "step": 6557 + }, + { + "epoch": 0.8342450069965653, + "grad_norm": 1.0401010513305664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8840669393539429, + "num_tokens": 257447912.0, + "step": 6558 + }, + { + "epoch": 0.8343722172751559, + "grad_norm": 0.9723320603370667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8851742744445801, + "num_tokens": 257485543.0, + "step": 6559 + }, + { + "epoch": 0.8344994275537464, + "grad_norm": 0.9901463985443115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.881729245185852, + "num_tokens": 257521575.0, + "step": 6560 + }, + { + "epoch": 0.8346266378323368, + "grad_norm": 1.0869046449661255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8798246383666992, + "num_tokens": 257564283.0, + "step": 6561 + }, + { + "epoch": 0.8347538481109273, + "grad_norm": 1.20623779296875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3853, + "mean_token_accuracy": 0.8672858476638794, + "num_tokens": 257598669.0, + "step": 6562 + }, + { + "epoch": 0.8348810583895179, + "grad_norm": 0.9918054342269897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8781816363334656, + "num_tokens": 257640062.0, + "step": 6563 + }, + { + "epoch": 0.8350082686681084, + "grad_norm": 0.9629368782043457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8762884140014648, + "num_tokens": 257684946.0, + "step": 6564 + }, + { + "epoch": 0.8351354789466989, + "grad_norm": 1.011573314666748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8769726753234863, + "num_tokens": 257726941.0, + "step": 6565 + }, + { + "epoch": 0.8352626892252895, + "grad_norm": 1.024948000907898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8800966739654541, + "num_tokens": 257766475.0, + "step": 6566 + }, + { + "epoch": 0.8353898995038799, + "grad_norm": 0.9864126443862915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8795843124389648, + "num_tokens": 257810099.0, + "step": 6567 + }, + { + "epoch": 0.8355171097824704, + "grad_norm": 1.036720871925354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.888684868812561, + "num_tokens": 257844837.0, + "step": 6568 + }, + { + "epoch": 0.8356443200610609, + "grad_norm": 1.0765776634216309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8811407089233398, + "num_tokens": 257883573.0, + "step": 6569 + }, + { + "epoch": 0.8357715303396515, + "grad_norm": 1.10834538936615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4056, + "mean_token_accuracy": 0.8617558479309082, + "num_tokens": 257922195.0, + "step": 6570 + }, + { + "epoch": 0.835898740618242, + "grad_norm": 1.0493903160095215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.870505690574646, + "num_tokens": 257968778.0, + "step": 6571 + }, + { + "epoch": 0.8360259508968325, + "grad_norm": 1.0026848316192627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8879071474075317, + "num_tokens": 258009322.0, + "step": 6572 + }, + { + "epoch": 0.8361531611754229, + "grad_norm": 1.0905070304870605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8794722557067871, + "num_tokens": 258045464.0, + "step": 6573 + }, + { + "epoch": 0.8362803714540135, + "grad_norm": 1.0130138397216797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8763824701309204, + "num_tokens": 258087659.0, + "step": 6574 + }, + { + "epoch": 0.836407581732604, + "grad_norm": 0.9883266687393188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8792800307273865, + "num_tokens": 258135729.0, + "step": 6575 + }, + { + "epoch": 0.8365347920111945, + "grad_norm": 0.9822470545768738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.87479567527771, + "num_tokens": 258179530.0, + "step": 6576 + }, + { + "epoch": 0.836662002289785, + "grad_norm": 1.029902458190918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8734776377677917, + "num_tokens": 258219804.0, + "step": 6577 + }, + { + "epoch": 0.8367892125683756, + "grad_norm": 0.9604025483131409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8864238262176514, + "num_tokens": 258259632.0, + "step": 6578 + }, + { + "epoch": 0.836916422846966, + "grad_norm": 0.870121419429779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.897477388381958, + "num_tokens": 258304563.0, + "step": 6579 + }, + { + "epoch": 0.8370436331255565, + "grad_norm": 1.0305023193359375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8805159330368042, + "num_tokens": 258346404.0, + "step": 6580 + }, + { + "epoch": 0.837170843404147, + "grad_norm": 1.050801157951355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8725633025169373, + "num_tokens": 258382635.0, + "step": 6581 + }, + { + "epoch": 0.8372980536827376, + "grad_norm": 0.9258468747138977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8784377574920654, + "num_tokens": 258423469.0, + "step": 6582 + }, + { + "epoch": 0.8374252639613281, + "grad_norm": 0.9875309467315674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.870518684387207, + "num_tokens": 258469332.0, + "step": 6583 + }, + { + "epoch": 0.8375524742399186, + "grad_norm": 0.9696738123893738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8834519982337952, + "num_tokens": 258512477.0, + "step": 6584 + }, + { + "epoch": 0.837679684518509, + "grad_norm": 1.0102813243865967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8891299962997437, + "num_tokens": 258547472.0, + "step": 6585 + }, + { + "epoch": 0.8378068947970996, + "grad_norm": 1.1799551248550415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.880095899105072, + "num_tokens": 258577323.0, + "step": 6586 + }, + { + "epoch": 0.8379341050756901, + "grad_norm": 1.0016404390335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3963, + "mean_token_accuracy": 0.8638468980789185, + "num_tokens": 258624227.0, + "step": 6587 + }, + { + "epoch": 0.8380613153542806, + "grad_norm": 1.0369983911514282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8785611391067505, + "num_tokens": 258664226.0, + "step": 6588 + }, + { + "epoch": 0.8381885256328712, + "grad_norm": 1.106087327003479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.874027669429779, + "num_tokens": 258700131.0, + "step": 6589 + }, + { + "epoch": 0.8383157359114617, + "grad_norm": 1.0669608116149902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8798128366470337, + "num_tokens": 258739578.0, + "step": 6590 + }, + { + "epoch": 0.8384429461900521, + "grad_norm": 1.0294671058654785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8779169321060181, + "num_tokens": 258776101.0, + "step": 6591 + }, + { + "epoch": 0.8385701564686426, + "grad_norm": 0.9150116443634033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8848307132720947, + "num_tokens": 258816429.0, + "step": 6592 + }, + { + "epoch": 0.8386973667472332, + "grad_norm": 1.1151084899902344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8818743824958801, + "num_tokens": 258851501.0, + "step": 6593 + }, + { + "epoch": 0.8388245770258237, + "grad_norm": 1.2091846466064453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8753513693809509, + "num_tokens": 258881723.0, + "step": 6594 + }, + { + "epoch": 0.8389517873044142, + "grad_norm": 0.9939998388290405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8848751187324524, + "num_tokens": 258917850.0, + "step": 6595 + }, + { + "epoch": 0.8390789975830047, + "grad_norm": 1.2166123390197754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8749083280563354, + "num_tokens": 258953372.0, + "step": 6596 + }, + { + "epoch": 0.8392062078615952, + "grad_norm": 1.1046961545944214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8781144022941589, + "num_tokens": 258988795.0, + "step": 6597 + }, + { + "epoch": 0.8393334181401857, + "grad_norm": 1.0506304502487183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3983, + "mean_token_accuracy": 0.8646131753921509, + "num_tokens": 259027848.0, + "step": 6598 + }, + { + "epoch": 0.8394606284187762, + "grad_norm": 0.9486651420593262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8774537444114685, + "num_tokens": 259072961.0, + "step": 6599 + }, + { + "epoch": 0.8395878386973668, + "grad_norm": 1.0314704179763794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8789335489273071, + "num_tokens": 259109095.0, + "step": 6600 + }, + { + "epoch": 0.8397150489759573, + "grad_norm": 1.0294240713119507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8776794075965881, + "num_tokens": 259147326.0, + "step": 6601 + }, + { + "epoch": 0.8398422592545478, + "grad_norm": 0.9430509209632874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8874366283416748, + "num_tokens": 259190505.0, + "step": 6602 + }, + { + "epoch": 0.8399694695331382, + "grad_norm": 1.1749544143676758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3969, + "mean_token_accuracy": 0.8633019328117371, + "num_tokens": 259230639.0, + "step": 6603 + }, + { + "epoch": 0.8400966798117288, + "grad_norm": 1.0888190269470215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8665738105773926, + "num_tokens": 259268761.0, + "step": 6604 + }, + { + "epoch": 0.8402238900903193, + "grad_norm": 0.9699582457542419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8781245946884155, + "num_tokens": 259308909.0, + "step": 6605 + }, + { + "epoch": 0.8403511003689098, + "grad_norm": 1.0297446250915527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8749268054962158, + "num_tokens": 259348978.0, + "step": 6606 + }, + { + "epoch": 0.8404783106475003, + "grad_norm": 1.0613919496536255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8825072050094604, + "num_tokens": 259385714.0, + "step": 6607 + }, + { + "epoch": 0.8406055209260909, + "grad_norm": 0.9518364667892456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8778428435325623, + "num_tokens": 259428280.0, + "step": 6608 + }, + { + "epoch": 0.8407327312046813, + "grad_norm": 0.9826940894126892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8812651634216309, + "num_tokens": 259467244.0, + "step": 6609 + }, + { + "epoch": 0.8408599414832718, + "grad_norm": 1.0133591890335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8860114812850952, + "num_tokens": 259505269.0, + "step": 6610 + }, + { + "epoch": 0.8409871517618623, + "grad_norm": 0.9290847182273865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8750346899032593, + "num_tokens": 259552671.0, + "step": 6611 + }, + { + "epoch": 0.8411143620404529, + "grad_norm": 1.1134618520736694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8743406534194946, + "num_tokens": 259588194.0, + "step": 6612 + }, + { + "epoch": 0.8412415723190434, + "grad_norm": 1.06818425655365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8695107698440552, + "num_tokens": 259626180.0, + "step": 6613 + }, + { + "epoch": 0.8413687825976339, + "grad_norm": 1.002630352973938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8787835836410522, + "num_tokens": 259664870.0, + "step": 6614 + }, + { + "epoch": 0.8414959928762245, + "grad_norm": 0.9482008814811707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8917126059532166, + "num_tokens": 259708367.0, + "step": 6615 + }, + { + "epoch": 0.8416232031548149, + "grad_norm": 1.0577776432037354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.881832480430603, + "num_tokens": 259745305.0, + "step": 6616 + }, + { + "epoch": 0.8417504134334054, + "grad_norm": 1.120104193687439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8746219873428345, + "num_tokens": 259778229.0, + "step": 6617 + }, + { + "epoch": 0.8418776237119959, + "grad_norm": 1.0821573734283447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.881007194519043, + "num_tokens": 259812141.0, + "step": 6618 + }, + { + "epoch": 0.8420048339905865, + "grad_norm": 0.9815275073051453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8829151391983032, + "num_tokens": 259851378.0, + "step": 6619 + }, + { + "epoch": 0.842132044269177, + "grad_norm": 1.0041338205337524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8897969722747803, + "num_tokens": 259886885.0, + "step": 6620 + }, + { + "epoch": 0.8422592545477675, + "grad_norm": 0.9173002243041992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8897165060043335, + "num_tokens": 259932898.0, + "step": 6621 + }, + { + "epoch": 0.8423864648263579, + "grad_norm": 0.9761548042297363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8890669345855713, + "num_tokens": 259968930.0, + "step": 6622 + }, + { + "epoch": 0.8425136751049485, + "grad_norm": 0.951869547367096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8777090311050415, + "num_tokens": 260008330.0, + "step": 6623 + }, + { + "epoch": 0.842640885383539, + "grad_norm": 1.0360429286956787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8687193989753723, + "num_tokens": 260049768.0, + "step": 6624 + }, + { + "epoch": 0.8427680956621295, + "grad_norm": 0.9624641537666321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3991, + "mean_token_accuracy": 0.8621966242790222, + "num_tokens": 260096824.0, + "step": 6625 + }, + { + "epoch": 0.84289530594072, + "grad_norm": 1.0558427572250366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8779474496841431, + "num_tokens": 260136351.0, + "step": 6626 + }, + { + "epoch": 0.8430225162193106, + "grad_norm": 1.190254807472229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8647118806838989, + "num_tokens": 260174022.0, + "step": 6627 + }, + { + "epoch": 0.843149726497901, + "grad_norm": 0.9932593703269958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.865608811378479, + "num_tokens": 260219607.0, + "step": 6628 + }, + { + "epoch": 0.8432769367764915, + "grad_norm": 1.0910907983779907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8787492513656616, + "num_tokens": 260257149.0, + "step": 6629 + }, + { + "epoch": 0.843404147055082, + "grad_norm": 1.0026761293411255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8860063552856445, + "num_tokens": 260297042.0, + "step": 6630 + }, + { + "epoch": 0.8435313573336726, + "grad_norm": 1.086692452430725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.869059145450592, + "num_tokens": 260331950.0, + "step": 6631 + }, + { + "epoch": 0.8436585676122631, + "grad_norm": 1.0175656080245972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3791, + "mean_token_accuracy": 0.8683210015296936, + "num_tokens": 260373935.0, + "step": 6632 + }, + { + "epoch": 0.8437857778908536, + "grad_norm": 0.9304455518722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8784201145172119, + "num_tokens": 260416827.0, + "step": 6633 + }, + { + "epoch": 0.843912988169444, + "grad_norm": 0.9749886393547058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.894620954990387, + "num_tokens": 260451672.0, + "step": 6634 + }, + { + "epoch": 0.8440401984480346, + "grad_norm": 1.0249676704406738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8753195405006409, + "num_tokens": 260493993.0, + "step": 6635 + }, + { + "epoch": 0.8441674087266251, + "grad_norm": 1.0281342267990112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8799940943717957, + "num_tokens": 260531115.0, + "step": 6636 + }, + { + "epoch": 0.8442946190052156, + "grad_norm": 0.9700939655303955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8739781379699707, + "num_tokens": 260571265.0, + "step": 6637 + }, + { + "epoch": 0.8444218292838062, + "grad_norm": 0.9974068403244019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8710004687309265, + "num_tokens": 260613914.0, + "step": 6638 + }, + { + "epoch": 0.8445490395623967, + "grad_norm": 1.0887866020202637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8925857543945312, + "num_tokens": 260650101.0, + "step": 6639 + }, + { + "epoch": 0.8446762498409871, + "grad_norm": 0.9334890246391296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8691058158874512, + "num_tokens": 260694205.0, + "step": 6640 + }, + { + "epoch": 0.8448034601195776, + "grad_norm": 0.9636278748512268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8808841705322266, + "num_tokens": 260735074.0, + "step": 6641 + }, + { + "epoch": 0.8449306703981682, + "grad_norm": 1.1292779445648193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8886727094650269, + "num_tokens": 260768163.0, + "step": 6642 + }, + { + "epoch": 0.8450578806767587, + "grad_norm": 0.9767526388168335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8774362802505493, + "num_tokens": 260808135.0, + "step": 6643 + }, + { + "epoch": 0.8451850909553492, + "grad_norm": 1.016869306564331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8690987825393677, + "num_tokens": 260852051.0, + "step": 6644 + }, + { + "epoch": 0.8453123012339397, + "grad_norm": 1.0480462312698364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8623356819152832, + "num_tokens": 260892605.0, + "step": 6645 + }, + { + "epoch": 0.8454395115125302, + "grad_norm": 1.0677670240402222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.887304961681366, + "num_tokens": 260928651.0, + "step": 6646 + }, + { + "epoch": 0.8455667217911207, + "grad_norm": 1.0097734928131104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8739768862724304, + "num_tokens": 260965787.0, + "step": 6647 + }, + { + "epoch": 0.8456939320697112, + "grad_norm": 1.031046986579895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8772261738777161, + "num_tokens": 261000609.0, + "step": 6648 + }, + { + "epoch": 0.8458211423483017, + "grad_norm": 1.0836316347122192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.872982919216156, + "num_tokens": 261038985.0, + "step": 6649 + }, + { + "epoch": 0.8459483526268923, + "grad_norm": 1.1058820486068726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8685607314109802, + "num_tokens": 261071603.0, + "step": 6650 + }, + { + "epoch": 0.8460755629054828, + "grad_norm": 0.983737051486969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8728146553039551, + "num_tokens": 261111181.0, + "step": 6651 + }, + { + "epoch": 0.8462027731840732, + "grad_norm": 0.8715441823005676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.888780951499939, + "num_tokens": 261158673.0, + "step": 6652 + }, + { + "epoch": 0.8463299834626637, + "grad_norm": 1.037060022354126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8864697217941284, + "num_tokens": 261192262.0, + "step": 6653 + }, + { + "epoch": 0.8464571937412543, + "grad_norm": 1.0147144794464111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8853497505187988, + "num_tokens": 261231931.0, + "step": 6654 + }, + { + "epoch": 0.8465844040198448, + "grad_norm": 1.0910849571228027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8711400032043457, + "num_tokens": 261265971.0, + "step": 6655 + }, + { + "epoch": 0.8467116142984353, + "grad_norm": 1.0692071914672852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8916232585906982, + "num_tokens": 261299479.0, + "step": 6656 + }, + { + "epoch": 0.8468388245770259, + "grad_norm": 0.9854542016983032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8677770495414734, + "num_tokens": 261345153.0, + "step": 6657 + }, + { + "epoch": 0.8469660348556163, + "grad_norm": 1.0167672634124756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8751461505889893, + "num_tokens": 261388393.0, + "step": 6658 + }, + { + "epoch": 0.8470932451342068, + "grad_norm": 1.0037864446640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8757730722427368, + "num_tokens": 261428796.0, + "step": 6659 + }, + { + "epoch": 0.8472204554127973, + "grad_norm": 1.0515868663787842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8808833360671997, + "num_tokens": 261464054.0, + "step": 6660 + }, + { + "epoch": 0.8473476656913879, + "grad_norm": 1.0339187383651733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.878124475479126, + "num_tokens": 261507455.0, + "step": 6661 + }, + { + "epoch": 0.8474748759699784, + "grad_norm": 0.9226037859916687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8811087608337402, + "num_tokens": 261550868.0, + "step": 6662 + }, + { + "epoch": 0.8476020862485689, + "grad_norm": 0.9548691511154175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8829472661018372, + "num_tokens": 261592320.0, + "step": 6663 + }, + { + "epoch": 0.8477292965271594, + "grad_norm": 0.9810149669647217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8817176818847656, + "num_tokens": 261633621.0, + "step": 6664 + }, + { + "epoch": 0.8478565068057499, + "grad_norm": 1.0078061819076538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8895750045776367, + "num_tokens": 261674884.0, + "step": 6665 + }, + { + "epoch": 0.8479837170843404, + "grad_norm": 1.1706185340881348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3966, + "mean_token_accuracy": 0.8637443780899048, + "num_tokens": 261710342.0, + "step": 6666 + }, + { + "epoch": 0.8481109273629309, + "grad_norm": 0.9882394671440125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8881123661994934, + "num_tokens": 261748653.0, + "step": 6667 + }, + { + "epoch": 0.8482381376415215, + "grad_norm": 1.1184254884719849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3882, + "mean_token_accuracy": 0.8663407564163208, + "num_tokens": 261785460.0, + "step": 6668 + }, + { + "epoch": 0.848365347920112, + "grad_norm": 0.9776660203933716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8899568319320679, + "num_tokens": 261824799.0, + "step": 6669 + }, + { + "epoch": 0.8484925581987025, + "grad_norm": 1.0001071691513062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8884371519088745, + "num_tokens": 261859925.0, + "step": 6670 + }, + { + "epoch": 0.8486197684772929, + "grad_norm": 0.9662376046180725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8930037021636963, + "num_tokens": 261898944.0, + "step": 6671 + }, + { + "epoch": 0.8487469787558835, + "grad_norm": 0.9713529944419861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8769237995147705, + "num_tokens": 261945611.0, + "step": 6672 + }, + { + "epoch": 0.848874189034474, + "grad_norm": 0.954956591129303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8916140794754028, + "num_tokens": 261985681.0, + "step": 6673 + }, + { + "epoch": 0.8490013993130645, + "grad_norm": 1.0706063508987427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8690497279167175, + "num_tokens": 262023428.0, + "step": 6674 + }, + { + "epoch": 0.849128609591655, + "grad_norm": 1.2106205224990845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4512, + "mean_token_accuracy": 0.8479866981506348, + "num_tokens": 262059902.0, + "step": 6675 + }, + { + "epoch": 0.8492558198702456, + "grad_norm": 1.1922296285629272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8750039935112, + "num_tokens": 262088931.0, + "step": 6676 + }, + { + "epoch": 0.849383030148836, + "grad_norm": 0.9680049419403076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8831299543380737, + "num_tokens": 262131140.0, + "step": 6677 + }, + { + "epoch": 0.8495102404274265, + "grad_norm": 1.053998351097107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8811811804771423, + "num_tokens": 262167128.0, + "step": 6678 + }, + { + "epoch": 0.849637450706017, + "grad_norm": 1.02359139919281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8736257553100586, + "num_tokens": 262207747.0, + "step": 6679 + }, + { + "epoch": 0.8497646609846076, + "grad_norm": 0.9591182470321655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8749086260795593, + "num_tokens": 262256613.0, + "step": 6680 + }, + { + "epoch": 0.8498918712631981, + "grad_norm": 1.0479274988174438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8823261857032776, + "num_tokens": 262292299.0, + "step": 6681 + }, + { + "epoch": 0.8500190815417886, + "grad_norm": 1.1110105514526367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8710810542106628, + "num_tokens": 262326059.0, + "step": 6682 + }, + { + "epoch": 0.850146291820379, + "grad_norm": 1.0031877756118774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4013, + "mean_token_accuracy": 0.8581032156944275, + "num_tokens": 262370551.0, + "step": 6683 + }, + { + "epoch": 0.8502735020989696, + "grad_norm": 1.078525424003601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8840889930725098, + "num_tokens": 262402455.0, + "step": 6684 + }, + { + "epoch": 0.8504007123775601, + "grad_norm": 1.053687334060669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8693576455116272, + "num_tokens": 262439805.0, + "step": 6685 + }, + { + "epoch": 0.8505279226561506, + "grad_norm": 0.96420818567276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8897207379341125, + "num_tokens": 262478905.0, + "step": 6686 + }, + { + "epoch": 0.8506551329347412, + "grad_norm": 1.0006797313690186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8835903406143188, + "num_tokens": 262518069.0, + "step": 6687 + }, + { + "epoch": 0.8507823432133317, + "grad_norm": 1.0803861618041992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8842560648918152, + "num_tokens": 262552869.0, + "step": 6688 + }, + { + "epoch": 0.8509095534919221, + "grad_norm": 0.9921817183494568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8736813068389893, + "num_tokens": 262594969.0, + "step": 6689 + }, + { + "epoch": 0.8510367637705126, + "grad_norm": 1.0730388164520264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8841529488563538, + "num_tokens": 262628422.0, + "step": 6690 + }, + { + "epoch": 0.8511639740491032, + "grad_norm": 0.9533623456954956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8827192783355713, + "num_tokens": 262670441.0, + "step": 6691 + }, + { + "epoch": 0.8512911843276937, + "grad_norm": 1.206048607826233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.877478301525116, + "num_tokens": 262702343.0, + "step": 6692 + }, + { + "epoch": 0.8514183946062842, + "grad_norm": 0.9619181156158447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8879017233848572, + "num_tokens": 262741488.0, + "step": 6693 + }, + { + "epoch": 0.8515456048848747, + "grad_norm": 1.123435616493225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8757600784301758, + "num_tokens": 262779183.0, + "step": 6694 + }, + { + "epoch": 0.8516728151634652, + "grad_norm": 1.129288911819458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8694357872009277, + "num_tokens": 262813653.0, + "step": 6695 + }, + { + "epoch": 0.8518000254420557, + "grad_norm": 0.9417662620544434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8775715231895447, + "num_tokens": 262859977.0, + "step": 6696 + }, + { + "epoch": 0.8519272357206462, + "grad_norm": 1.041874647140503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8812601566314697, + "num_tokens": 262896281.0, + "step": 6697 + }, + { + "epoch": 0.8520544459992367, + "grad_norm": 1.0498456954956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8685271739959717, + "num_tokens": 262934694.0, + "step": 6698 + }, + { + "epoch": 0.8521816562778273, + "grad_norm": 0.9776139855384827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8866329789161682, + "num_tokens": 262976222.0, + "step": 6699 + }, + { + "epoch": 0.8523088665564178, + "grad_norm": 1.056086540222168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.869616687297821, + "num_tokens": 263019765.0, + "step": 6700 + }, + { + "epoch": 0.8524360768350082, + "grad_norm": 1.0483324527740479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8798067569732666, + "num_tokens": 263059963.0, + "step": 6701 + }, + { + "epoch": 0.8525632871135987, + "grad_norm": 0.9595220685005188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8746489882469177, + "num_tokens": 263103679.0, + "step": 6702 + }, + { + "epoch": 0.8526904973921893, + "grad_norm": 1.0716012716293335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8726636171340942, + "num_tokens": 263142110.0, + "step": 6703 + }, + { + "epoch": 0.8528177076707798, + "grad_norm": 1.049267292022705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8690520524978638, + "num_tokens": 263183180.0, + "step": 6704 + }, + { + "epoch": 0.8529449179493703, + "grad_norm": 0.9688779711723328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4049, + "mean_token_accuracy": 0.8611446022987366, + "num_tokens": 263226020.0, + "step": 6705 + }, + { + "epoch": 0.8530721282279609, + "grad_norm": 1.0166049003601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8890830278396606, + "num_tokens": 263268715.0, + "step": 6706 + }, + { + "epoch": 0.8531993385065513, + "grad_norm": 1.0276979207992554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8774521350860596, + "num_tokens": 263309258.0, + "step": 6707 + }, + { + "epoch": 0.8533265487851418, + "grad_norm": 0.9829728603363037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8867890238761902, + "num_tokens": 263348842.0, + "step": 6708 + }, + { + "epoch": 0.8534537590637323, + "grad_norm": 0.9657723903656006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8879754543304443, + "num_tokens": 263387251.0, + "step": 6709 + }, + { + "epoch": 0.8535809693423229, + "grad_norm": 0.9988940358161926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8817528486251831, + "num_tokens": 263427385.0, + "step": 6710 + }, + { + "epoch": 0.8537081796209134, + "grad_norm": 1.0461704730987549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8832175731658936, + "num_tokens": 263468053.0, + "step": 6711 + }, + { + "epoch": 0.8538353898995039, + "grad_norm": 1.0259339809417725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8704455494880676, + "num_tokens": 263506013.0, + "step": 6712 + }, + { + "epoch": 0.8539626001780944, + "grad_norm": 0.9977982044219971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8776447772979736, + "num_tokens": 263550204.0, + "step": 6713 + }, + { + "epoch": 0.8540898104566849, + "grad_norm": 1.0123192071914673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840066194534302, + "num_tokens": 263588985.0, + "step": 6714 + }, + { + "epoch": 0.8542170207352754, + "grad_norm": 1.1809135675430298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8788273334503174, + "num_tokens": 263621704.0, + "step": 6715 + }, + { + "epoch": 0.8543442310138659, + "grad_norm": 0.9976177215576172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8760049939155579, + "num_tokens": 263663750.0, + "step": 6716 + }, + { + "epoch": 0.8544714412924564, + "grad_norm": 1.0799819231033325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8733782172203064, + "num_tokens": 263700744.0, + "step": 6717 + }, + { + "epoch": 0.854598651571047, + "grad_norm": 0.9614754915237427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8833644986152649, + "num_tokens": 263738359.0, + "step": 6718 + }, + { + "epoch": 0.8547258618496375, + "grad_norm": 0.9460266828536987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.891834020614624, + "num_tokens": 263779504.0, + "step": 6719 + }, + { + "epoch": 0.8548530721282279, + "grad_norm": 0.938806414604187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8882878422737122, + "num_tokens": 263819834.0, + "step": 6720 + }, + { + "epoch": 0.8549802824068184, + "grad_norm": 0.9510077834129333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8839015364646912, + "num_tokens": 263858844.0, + "step": 6721 + }, + { + "epoch": 0.855107492685409, + "grad_norm": 0.9971711039543152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8723647594451904, + "num_tokens": 263897666.0, + "step": 6722 + }, + { + "epoch": 0.8552347029639995, + "grad_norm": 1.0175508260726929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8816087245941162, + "num_tokens": 263937132.0, + "step": 6723 + }, + { + "epoch": 0.85536191324259, + "grad_norm": 1.065205693244934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3932, + "mean_token_accuracy": 0.863822340965271, + "num_tokens": 263975900.0, + "step": 6724 + }, + { + "epoch": 0.8554891235211806, + "grad_norm": 0.9981493353843689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8819960355758667, + "num_tokens": 264014186.0, + "step": 6725 + }, + { + "epoch": 0.855616333799771, + "grad_norm": 0.9937518835067749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8838217854499817, + "num_tokens": 264050295.0, + "step": 6726 + }, + { + "epoch": 0.8557435440783615, + "grad_norm": 1.004211664199829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8850659132003784, + "num_tokens": 264088260.0, + "step": 6727 + }, + { + "epoch": 0.855870754356952, + "grad_norm": 1.1494064331054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8768738508224487, + "num_tokens": 264125919.0, + "step": 6728 + }, + { + "epoch": 0.8559979646355426, + "grad_norm": 0.9276549816131592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8803800344467163, + "num_tokens": 264168520.0, + "step": 6729 + }, + { + "epoch": 0.8561251749141331, + "grad_norm": 0.8450960516929626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.9025010466575623, + "num_tokens": 264210952.0, + "step": 6730 + }, + { + "epoch": 0.8562523851927236, + "grad_norm": 1.014653205871582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8758766651153564, + "num_tokens": 264249040.0, + "step": 6731 + }, + { + "epoch": 0.856379595471314, + "grad_norm": 1.0629409551620483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8765014410018921, + "num_tokens": 264282599.0, + "step": 6732 + }, + { + "epoch": 0.8565068057499046, + "grad_norm": 0.9734234809875488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8808313012123108, + "num_tokens": 264327095.0, + "step": 6733 + }, + { + "epoch": 0.8566340160284951, + "grad_norm": 1.0707799196243286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8789292573928833, + "num_tokens": 264364668.0, + "step": 6734 + }, + { + "epoch": 0.8567612263070856, + "grad_norm": 0.9826924800872803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8795206546783447, + "num_tokens": 264406175.0, + "step": 6735 + }, + { + "epoch": 0.8568884365856761, + "grad_norm": 0.9881302714347839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.875007152557373, + "num_tokens": 264445929.0, + "step": 6736 + }, + { + "epoch": 0.8570156468642667, + "grad_norm": 0.95339035987854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8854105472564697, + "num_tokens": 264484192.0, + "step": 6737 + }, + { + "epoch": 0.8571428571428571, + "grad_norm": 1.0063632726669312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.879035472869873, + "num_tokens": 264524728.0, + "step": 6738 + }, + { + "epoch": 0.8572700674214476, + "grad_norm": 1.0769232511520386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8656786680221558, + "num_tokens": 264564587.0, + "step": 6739 + }, + { + "epoch": 0.8573972777000382, + "grad_norm": 1.015568494796753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8748603463172913, + "num_tokens": 264604656.0, + "step": 6740 + }, + { + "epoch": 0.8575244879786287, + "grad_norm": 0.9622756242752075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8731162548065186, + "num_tokens": 264649535.0, + "step": 6741 + }, + { + "epoch": 0.8576516982572192, + "grad_norm": 1.1136407852172852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8745485544204712, + "num_tokens": 264683193.0, + "step": 6742 + }, + { + "epoch": 0.8577789085358097, + "grad_norm": 0.9969918131828308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8805688619613647, + "num_tokens": 264722067.0, + "step": 6743 + }, + { + "epoch": 0.8579061188144002, + "grad_norm": 0.9830521941184998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8937448859214783, + "num_tokens": 264760109.0, + "step": 6744 + }, + { + "epoch": 0.8580333290929907, + "grad_norm": 1.0875946283340454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8810989260673523, + "num_tokens": 264795004.0, + "step": 6745 + }, + { + "epoch": 0.8581605393715812, + "grad_norm": 1.1412694454193115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8702943325042725, + "num_tokens": 264828667.0, + "step": 6746 + }, + { + "epoch": 0.8582877496501717, + "grad_norm": 0.9741162657737732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8848528861999512, + "num_tokens": 264869705.0, + "step": 6747 + }, + { + "epoch": 0.8584149599287623, + "grad_norm": 0.9406037926673889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8878827691078186, + "num_tokens": 264909140.0, + "step": 6748 + }, + { + "epoch": 0.8585421702073528, + "grad_norm": 1.033260464668274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8856658339500427, + "num_tokens": 264946513.0, + "step": 6749 + }, + { + "epoch": 0.8586693804859432, + "grad_norm": 1.0006650686264038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.883766233921051, + "num_tokens": 264981702.0, + "step": 6750 + }, + { + "epoch": 0.8587965907645337, + "grad_norm": 1.0059504508972168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8853378295898438, + "num_tokens": 265017612.0, + "step": 6751 + }, + { + "epoch": 0.8589238010431243, + "grad_norm": 1.0536073446273804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.887817919254303, + "num_tokens": 265051667.0, + "step": 6752 + }, + { + "epoch": 0.8590510113217148, + "grad_norm": 1.1432701349258423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8758856058120728, + "num_tokens": 265084540.0, + "step": 6753 + }, + { + "epoch": 0.8591782216003053, + "grad_norm": 1.0511250495910645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8706285953521729, + "num_tokens": 265122673.0, + "step": 6754 + }, + { + "epoch": 0.8593054318788959, + "grad_norm": 1.0682337284088135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4016, + "mean_token_accuracy": 0.8603333830833435, + "num_tokens": 265163041.0, + "step": 6755 + }, + { + "epoch": 0.8594326421574863, + "grad_norm": 1.0374507904052734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8798204660415649, + "num_tokens": 265199376.0, + "step": 6756 + }, + { + "epoch": 0.8595598524360768, + "grad_norm": 1.138632893562317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8732819557189941, + "num_tokens": 265234820.0, + "step": 6757 + }, + { + "epoch": 0.8596870627146673, + "grad_norm": 0.9435643553733826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8859589695930481, + "num_tokens": 265277881.0, + "step": 6758 + }, + { + "epoch": 0.8598142729932579, + "grad_norm": 0.9761270880699158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.893609881401062, + "num_tokens": 265318477.0, + "step": 6759 + }, + { + "epoch": 0.8599414832718484, + "grad_norm": 0.9169590473175049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8868851661682129, + "num_tokens": 265361507.0, + "step": 6760 + }, + { + "epoch": 0.8600686935504389, + "grad_norm": 1.1905765533447266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8719995617866516, + "num_tokens": 265391751.0, + "step": 6761 + }, + { + "epoch": 0.8601959038290294, + "grad_norm": 1.0406968593597412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8780518770217896, + "num_tokens": 265424255.0, + "step": 6762 + }, + { + "epoch": 0.8603231141076199, + "grad_norm": 1.1206988096237183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8631105422973633, + "num_tokens": 265464140.0, + "step": 6763 + }, + { + "epoch": 0.8604503243862104, + "grad_norm": 1.0780024528503418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8853407502174377, + "num_tokens": 265498506.0, + "step": 6764 + }, + { + "epoch": 0.8605775346648009, + "grad_norm": 1.0515010356903076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8809128999710083, + "num_tokens": 265535754.0, + "step": 6765 + }, + { + "epoch": 0.8607047449433914, + "grad_norm": 1.0642683506011963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8879891633987427, + "num_tokens": 265568800.0, + "step": 6766 + }, + { + "epoch": 0.860831955221982, + "grad_norm": 1.012945294380188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8811938166618347, + "num_tokens": 265604087.0, + "step": 6767 + }, + { + "epoch": 0.8609591655005725, + "grad_norm": 0.9736597537994385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8947244882583618, + "num_tokens": 265643909.0, + "step": 6768 + }, + { + "epoch": 0.8610863757791629, + "grad_norm": 1.0588451623916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.879197359085083, + "num_tokens": 265679757.0, + "step": 6769 + }, + { + "epoch": 0.8612135860577534, + "grad_norm": 1.0560410022735596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4113, + "mean_token_accuracy": 0.8605266809463501, + "num_tokens": 265723368.0, + "step": 6770 + }, + { + "epoch": 0.861340796336344, + "grad_norm": 1.0617344379425049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8788981437683105, + "num_tokens": 265761425.0, + "step": 6771 + }, + { + "epoch": 0.8614680066149345, + "grad_norm": 1.0114481449127197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8728679418563843, + "num_tokens": 265803256.0, + "step": 6772 + }, + { + "epoch": 0.861595216893525, + "grad_norm": 1.0609811544418335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8792142271995544, + "num_tokens": 265839959.0, + "step": 6773 + }, + { + "epoch": 0.8617224271721156, + "grad_norm": 0.8986481428146362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8830376267433167, + "num_tokens": 265885070.0, + "step": 6774 + }, + { + "epoch": 0.861849637450706, + "grad_norm": 1.0367125272750854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8694168925285339, + "num_tokens": 265927539.0, + "step": 6775 + }, + { + "epoch": 0.8619768477292965, + "grad_norm": 1.1383591890335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8731344938278198, + "num_tokens": 265962458.0, + "step": 6776 + }, + { + "epoch": 0.862104058007887, + "grad_norm": 1.0425912141799927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.882891058921814, + "num_tokens": 265999552.0, + "step": 6777 + }, + { + "epoch": 0.8622312682864776, + "grad_norm": 1.0297304391860962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8752426505088806, + "num_tokens": 266038312.0, + "step": 6778 + }, + { + "epoch": 0.8623584785650681, + "grad_norm": 1.0784337520599365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8802894353866577, + "num_tokens": 266073334.0, + "step": 6779 + }, + { + "epoch": 0.8624856888436586, + "grad_norm": 0.9686871767044067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8872517943382263, + "num_tokens": 266111420.0, + "step": 6780 + }, + { + "epoch": 0.862612899122249, + "grad_norm": 1.1378355026245117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8666689395904541, + "num_tokens": 266148289.0, + "step": 6781 + }, + { + "epoch": 0.8627401094008396, + "grad_norm": 0.9926199913024902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8815711736679077, + "num_tokens": 266189157.0, + "step": 6782 + }, + { + "epoch": 0.8628673196794301, + "grad_norm": 1.006224513053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8682832717895508, + "num_tokens": 266228963.0, + "step": 6783 + }, + { + "epoch": 0.8629945299580206, + "grad_norm": 1.05815851688385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8788120746612549, + "num_tokens": 266268829.0, + "step": 6784 + }, + { + "epoch": 0.8631217402366111, + "grad_norm": 1.0607726573944092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8849732875823975, + "num_tokens": 266305661.0, + "step": 6785 + }, + { + "epoch": 0.8632489505152017, + "grad_norm": 1.020533561706543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.878246545791626, + "num_tokens": 266343320.0, + "step": 6786 + }, + { + "epoch": 0.8633761607937921, + "grad_norm": 1.0856776237487793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8844462037086487, + "num_tokens": 266380256.0, + "step": 6787 + }, + { + "epoch": 0.8635033710723826, + "grad_norm": 1.0685579776763916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8738094568252563, + "num_tokens": 266420204.0, + "step": 6788 + }, + { + "epoch": 0.8636305813509731, + "grad_norm": 1.024098515510559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8682327270507812, + "num_tokens": 266467282.0, + "step": 6789 + }, + { + "epoch": 0.8637577916295637, + "grad_norm": 1.0757113695144653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8736269474029541, + "num_tokens": 266506886.0, + "step": 6790 + }, + { + "epoch": 0.8638850019081542, + "grad_norm": 0.950389564037323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8920402526855469, + "num_tokens": 266548809.0, + "step": 6791 + }, + { + "epoch": 0.8640122121867447, + "grad_norm": 0.8667804598808289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8936326503753662, + "num_tokens": 266592684.0, + "step": 6792 + }, + { + "epoch": 0.8641394224653351, + "grad_norm": 1.0423692464828491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8814933896064758, + "num_tokens": 266630808.0, + "step": 6793 + }, + { + "epoch": 0.8642666327439257, + "grad_norm": 1.058518409729004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8761427402496338, + "num_tokens": 266667255.0, + "step": 6794 + }, + { + "epoch": 0.8643938430225162, + "grad_norm": 1.0726306438446045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8769673109054565, + "num_tokens": 266705119.0, + "step": 6795 + }, + { + "epoch": 0.8645210533011067, + "grad_norm": 0.9630435705184937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.871588945388794, + "num_tokens": 266749509.0, + "step": 6796 + }, + { + "epoch": 0.8646482635796973, + "grad_norm": 1.0124541521072388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8870708346366882, + "num_tokens": 266785144.0, + "step": 6797 + }, + { + "epoch": 0.8647754738582878, + "grad_norm": 1.084915280342102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.881892740726471, + "num_tokens": 266821418.0, + "step": 6798 + }, + { + "epoch": 0.8649026841368782, + "grad_norm": 1.027446985244751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8738999366760254, + "num_tokens": 266860369.0, + "step": 6799 + }, + { + "epoch": 0.8650298944154687, + "grad_norm": 0.9937483072280884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8764618039131165, + "num_tokens": 266902004.0, + "step": 6800 + }, + { + "epoch": 0.8651571046940593, + "grad_norm": 1.0989004373550415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8832830786705017, + "num_tokens": 266934791.0, + "step": 6801 + }, + { + "epoch": 0.8652843149726498, + "grad_norm": 0.9962838888168335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8825433254241943, + "num_tokens": 266974553.0, + "step": 6802 + }, + { + "epoch": 0.8654115252512403, + "grad_norm": 0.9691161513328552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.879676342010498, + "num_tokens": 267014356.0, + "step": 6803 + }, + { + "epoch": 0.8655387355298308, + "grad_norm": 0.9776128530502319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8718077540397644, + "num_tokens": 267061621.0, + "step": 6804 + }, + { + "epoch": 0.8656659458084213, + "grad_norm": 1.0159822702407837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8851621747016907, + "num_tokens": 267100795.0, + "step": 6805 + }, + { + "epoch": 0.8657931560870118, + "grad_norm": 1.0212126970291138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3873, + "mean_token_accuracy": 0.8682778477668762, + "num_tokens": 267145659.0, + "step": 6806 + }, + { + "epoch": 0.8659203663656023, + "grad_norm": 1.011816143989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8823957443237305, + "num_tokens": 267184677.0, + "step": 6807 + }, + { + "epoch": 0.8660475766441929, + "grad_norm": 0.9116553068161011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8953150510787964, + "num_tokens": 267225497.0, + "step": 6808 + }, + { + "epoch": 0.8661747869227834, + "grad_norm": 1.0200620889663696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4035, + "mean_token_accuracy": 0.8621424436569214, + "num_tokens": 267267273.0, + "step": 6809 + }, + { + "epoch": 0.8663019972013739, + "grad_norm": 1.0029691457748413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8727411031723022, + "num_tokens": 267305617.0, + "step": 6810 + }, + { + "epoch": 0.8664292074799644, + "grad_norm": 1.041364312171936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8802439570426941, + "num_tokens": 267344922.0, + "step": 6811 + }, + { + "epoch": 0.8665564177585549, + "grad_norm": 0.9244143962860107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8941613435745239, + "num_tokens": 267387515.0, + "step": 6812 + }, + { + "epoch": 0.8666836280371454, + "grad_norm": 1.0296227931976318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8800625205039978, + "num_tokens": 267424945.0, + "step": 6813 + }, + { + "epoch": 0.8668108383157359, + "grad_norm": 0.9972984790802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8810194730758667, + "num_tokens": 267465700.0, + "step": 6814 + }, + { + "epoch": 0.8669380485943264, + "grad_norm": 0.968189001083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8837593793869019, + "num_tokens": 267505839.0, + "step": 6815 + }, + { + "epoch": 0.867065258872917, + "grad_norm": 1.0337998867034912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8719131946563721, + "num_tokens": 267547037.0, + "step": 6816 + }, + { + "epoch": 0.8671924691515075, + "grad_norm": 1.091387391090393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8783870935440063, + "num_tokens": 267585020.0, + "step": 6817 + }, + { + "epoch": 0.8673196794300979, + "grad_norm": 1.0308277606964111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8935805559158325, + "num_tokens": 267617194.0, + "step": 6818 + }, + { + "epoch": 0.8674468897086884, + "grad_norm": 1.1392050981521606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3879, + "mean_token_accuracy": 0.8653877973556519, + "num_tokens": 267649109.0, + "step": 6819 + }, + { + "epoch": 0.867574099987279, + "grad_norm": 0.9666827321052551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8825622200965881, + "num_tokens": 267689752.0, + "step": 6820 + }, + { + "epoch": 0.8677013102658695, + "grad_norm": 1.0707340240478516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8831884860992432, + "num_tokens": 267726064.0, + "step": 6821 + }, + { + "epoch": 0.86782852054446, + "grad_norm": 1.0476046800613403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8816330432891846, + "num_tokens": 267761884.0, + "step": 6822 + }, + { + "epoch": 0.8679557308230506, + "grad_norm": 1.05734384059906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8741295337677002, + "num_tokens": 267798240.0, + "step": 6823 + }, + { + "epoch": 0.868082941101641, + "grad_norm": 0.8995194435119629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8912451267242432, + "num_tokens": 267841719.0, + "step": 6824 + }, + { + "epoch": 0.8682101513802315, + "grad_norm": 1.042042851448059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.879040539264679, + "num_tokens": 267883670.0, + "step": 6825 + }, + { + "epoch": 0.868337361658822, + "grad_norm": 0.9668629169464111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8773006796836853, + "num_tokens": 267926006.0, + "step": 6826 + }, + { + "epoch": 0.8684645719374126, + "grad_norm": 1.0013693571090698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8759301900863647, + "num_tokens": 267965702.0, + "step": 6827 + }, + { + "epoch": 0.8685917822160031, + "grad_norm": 1.084849238395691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8658316135406494, + "num_tokens": 268008331.0, + "step": 6828 + }, + { + "epoch": 0.8687189924945936, + "grad_norm": 0.9180449843406677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8891751766204834, + "num_tokens": 268051985.0, + "step": 6829 + }, + { + "epoch": 0.868846202773184, + "grad_norm": 1.115382194519043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8851815462112427, + "num_tokens": 268084352.0, + "step": 6830 + }, + { + "epoch": 0.8689734130517746, + "grad_norm": 0.9050372838973999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8925978541374207, + "num_tokens": 268122997.0, + "step": 6831 + }, + { + "epoch": 0.8691006233303651, + "grad_norm": 1.0192500352859497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8797651529312134, + "num_tokens": 268161556.0, + "step": 6832 + }, + { + "epoch": 0.8692278336089556, + "grad_norm": 1.0028654336929321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.8667697310447693, + "num_tokens": 268204672.0, + "step": 6833 + }, + { + "epoch": 0.8693550438875461, + "grad_norm": 1.004612922668457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8872113227844238, + "num_tokens": 268241932.0, + "step": 6834 + }, + { + "epoch": 0.8694822541661367, + "grad_norm": 1.2236270904541016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4096, + "mean_token_accuracy": 0.8590924143791199, + "num_tokens": 268278618.0, + "step": 6835 + }, + { + "epoch": 0.8696094644447271, + "grad_norm": 0.9991657733917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8879554271697998, + "num_tokens": 268314289.0, + "step": 6836 + }, + { + "epoch": 0.8697366747233176, + "grad_norm": 0.9114187955856323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8915165066719055, + "num_tokens": 268357310.0, + "step": 6837 + }, + { + "epoch": 0.8698638850019081, + "grad_norm": 1.189149022102356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8770925998687744, + "num_tokens": 268389780.0, + "step": 6838 + }, + { + "epoch": 0.8699910952804987, + "grad_norm": 0.9230765700340271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8760249018669128, + "num_tokens": 268435357.0, + "step": 6839 + }, + { + "epoch": 0.8701183055590892, + "grad_norm": 1.1693427562713623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8563457727432251, + "num_tokens": 268474295.0, + "step": 6840 + }, + { + "epoch": 0.8702455158376797, + "grad_norm": 1.1865421533584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8790226578712463, + "num_tokens": 268503835.0, + "step": 6841 + }, + { + "epoch": 0.8703727261162701, + "grad_norm": 0.9951257109642029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8908623456954956, + "num_tokens": 268540232.0, + "step": 6842 + }, + { + "epoch": 0.8704999363948607, + "grad_norm": 1.085560917854309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3794, + "mean_token_accuracy": 0.8698151111602783, + "num_tokens": 268575107.0, + "step": 6843 + }, + { + "epoch": 0.8706271466734512, + "grad_norm": 1.0421979427337646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8689795732498169, + "num_tokens": 268615776.0, + "step": 6844 + }, + { + "epoch": 0.8707543569520417, + "grad_norm": 1.0918546915054321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8765984773635864, + "num_tokens": 268652230.0, + "step": 6845 + }, + { + "epoch": 0.8708815672306323, + "grad_norm": 1.215501070022583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8636883497238159, + "num_tokens": 268688181.0, + "step": 6846 + }, + { + "epoch": 0.8710087775092228, + "grad_norm": 1.0236339569091797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3996, + "mean_token_accuracy": 0.8641970157623291, + "num_tokens": 268730861.0, + "step": 6847 + }, + { + "epoch": 0.8711359877878132, + "grad_norm": 1.1190171241760254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8727803230285645, + "num_tokens": 268768939.0, + "step": 6848 + }, + { + "epoch": 0.8712631980664037, + "grad_norm": 1.1434510946273804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4342, + "mean_token_accuracy": 0.8528100252151489, + "num_tokens": 268807731.0, + "step": 6849 + }, + { + "epoch": 0.8713904083449943, + "grad_norm": 0.9292311668395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8926881551742554, + "num_tokens": 268847694.0, + "step": 6850 + }, + { + "epoch": 0.8715176186235848, + "grad_norm": 1.0349677801132202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8956140279769897, + "num_tokens": 268881803.0, + "step": 6851 + }, + { + "epoch": 0.8716448289021753, + "grad_norm": 1.0361090898513794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8813438415527344, + "num_tokens": 268918160.0, + "step": 6852 + }, + { + "epoch": 0.8717720391807658, + "grad_norm": 0.8394528031349182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.894794762134552, + "num_tokens": 268963250.0, + "step": 6853 + }, + { + "epoch": 0.8718992494593563, + "grad_norm": 0.924220621585846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8854344487190247, + "num_tokens": 269005497.0, + "step": 6854 + }, + { + "epoch": 0.8720264597379468, + "grad_norm": 1.0243490934371948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8855421543121338, + "num_tokens": 269042959.0, + "step": 6855 + }, + { + "epoch": 0.8721536700165373, + "grad_norm": 1.005670428276062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8626973628997803, + "num_tokens": 269085983.0, + "step": 6856 + }, + { + "epoch": 0.8722808802951278, + "grad_norm": 0.9787976145744324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.883741021156311, + "num_tokens": 269128243.0, + "step": 6857 + }, + { + "epoch": 0.8724080905737184, + "grad_norm": 0.9686365723609924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8906413316726685, + "num_tokens": 269162342.0, + "step": 6858 + }, + { + "epoch": 0.8725353008523089, + "grad_norm": 1.019721269607544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8942195773124695, + "num_tokens": 269194103.0, + "step": 6859 + }, + { + "epoch": 0.8726625111308994, + "grad_norm": 0.9986311793327332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4008, + "mean_token_accuracy": 0.8654743432998657, + "num_tokens": 269237016.0, + "step": 6860 + }, + { + "epoch": 0.8727897214094898, + "grad_norm": 0.9685655832290649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8756488561630249, + "num_tokens": 269279428.0, + "step": 6861 + }, + { + "epoch": 0.8729169316880804, + "grad_norm": 1.0346717834472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8811066150665283, + "num_tokens": 269317125.0, + "step": 6862 + }, + { + "epoch": 0.8730441419666709, + "grad_norm": 1.0926953554153442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8872058391571045, + "num_tokens": 269355174.0, + "step": 6863 + }, + { + "epoch": 0.8731713522452614, + "grad_norm": 0.9352053999900818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8814384937286377, + "num_tokens": 269399860.0, + "step": 6864 + }, + { + "epoch": 0.873298562523852, + "grad_norm": 0.911360502243042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8862770795822144, + "num_tokens": 269445482.0, + "step": 6865 + }, + { + "epoch": 0.8734257728024425, + "grad_norm": 1.0060484409332275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8893692493438721, + "num_tokens": 269480716.0, + "step": 6866 + }, + { + "epoch": 0.8735529830810329, + "grad_norm": 1.0778435468673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8782596588134766, + "num_tokens": 269520789.0, + "step": 6867 + }, + { + "epoch": 0.8736801933596234, + "grad_norm": 1.1157495975494385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3899, + "mean_token_accuracy": 0.8654617071151733, + "num_tokens": 269560161.0, + "step": 6868 + }, + { + "epoch": 0.873807403638214, + "grad_norm": 1.102512001991272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8699531555175781, + "num_tokens": 269592720.0, + "step": 6869 + }, + { + "epoch": 0.8739346139168045, + "grad_norm": 1.030997633934021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8814325928688049, + "num_tokens": 269631107.0, + "step": 6870 + }, + { + "epoch": 0.874061824195395, + "grad_norm": 0.9815141558647156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.8721190690994263, + "num_tokens": 269675322.0, + "step": 6871 + }, + { + "epoch": 0.8741890344739855, + "grad_norm": 1.063913106918335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.867474377155304, + "num_tokens": 269713807.0, + "step": 6872 + }, + { + "epoch": 0.874316244752576, + "grad_norm": 1.0099514722824097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8673802614212036, + "num_tokens": 269755562.0, + "step": 6873 + }, + { + "epoch": 0.8744434550311665, + "grad_norm": 1.0124481916427612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8834131956100464, + "num_tokens": 269793985.0, + "step": 6874 + }, + { + "epoch": 0.874570665309757, + "grad_norm": 0.9399343132972717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8817200064659119, + "num_tokens": 269837146.0, + "step": 6875 + }, + { + "epoch": 0.8746978755883476, + "grad_norm": 1.0195800065994263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.87278151512146, + "num_tokens": 269876116.0, + "step": 6876 + }, + { + "epoch": 0.8748250858669381, + "grad_norm": 1.0592756271362305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8939632773399353, + "num_tokens": 269912328.0, + "step": 6877 + }, + { + "epoch": 0.8749522961455286, + "grad_norm": 0.9423018097877502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8782314658164978, + "num_tokens": 269954230.0, + "step": 6878 + }, + { + "epoch": 0.875079506424119, + "grad_norm": 0.935825526714325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8903229832649231, + "num_tokens": 269993906.0, + "step": 6879 + }, + { + "epoch": 0.8752067167027096, + "grad_norm": 0.985647976398468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8795769214630127, + "num_tokens": 270031964.0, + "step": 6880 + }, + { + "epoch": 0.8753339269813001, + "grad_norm": 0.8843095898628235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8834115266799927, + "num_tokens": 270079194.0, + "step": 6881 + }, + { + "epoch": 0.8754611372598906, + "grad_norm": 1.0324074029922485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8795067071914673, + "num_tokens": 270118107.0, + "step": 6882 + }, + { + "epoch": 0.8755883475384811, + "grad_norm": 0.875895082950592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.9008442163467407, + "num_tokens": 270160344.0, + "step": 6883 + }, + { + "epoch": 0.8757155578170717, + "grad_norm": 0.9964657425880432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8710347414016724, + "num_tokens": 270203210.0, + "step": 6884 + }, + { + "epoch": 0.8758427680956621, + "grad_norm": 1.0376768112182617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8729300498962402, + "num_tokens": 270240610.0, + "step": 6885 + }, + { + "epoch": 0.8759699783742526, + "grad_norm": 0.9900505542755127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8817387819290161, + "num_tokens": 270278558.0, + "step": 6886 + }, + { + "epoch": 0.8760971886528431, + "grad_norm": 1.0195999145507812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8753910064697266, + "num_tokens": 270321680.0, + "step": 6887 + }, + { + "epoch": 0.8762243989314337, + "grad_norm": 1.1166435480117798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8729562759399414, + "num_tokens": 270356682.0, + "step": 6888 + }, + { + "epoch": 0.8763516092100242, + "grad_norm": 1.0269147157669067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8795421719551086, + "num_tokens": 270394786.0, + "step": 6889 + }, + { + "epoch": 0.8764788194886147, + "grad_norm": 1.0284461975097656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8758048415184021, + "num_tokens": 270436631.0, + "step": 6890 + }, + { + "epoch": 0.8766060297672051, + "grad_norm": 1.0056928396224976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8685131072998047, + "num_tokens": 270477984.0, + "step": 6891 + }, + { + "epoch": 0.8767332400457957, + "grad_norm": 1.0853077173233032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3817, + "mean_token_accuracy": 0.8685567378997803, + "num_tokens": 270517878.0, + "step": 6892 + }, + { + "epoch": 0.8768604503243862, + "grad_norm": 1.1972191333770752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3999, + "mean_token_accuracy": 0.8613331317901611, + "num_tokens": 270554273.0, + "step": 6893 + }, + { + "epoch": 0.8769876606029767, + "grad_norm": 0.9991492629051208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8834070563316345, + "num_tokens": 270594827.0, + "step": 6894 + }, + { + "epoch": 0.8771148708815673, + "grad_norm": 0.9823067784309387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8883439302444458, + "num_tokens": 270638173.0, + "step": 6895 + }, + { + "epoch": 0.8772420811601578, + "grad_norm": 1.0770303010940552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4124, + "mean_token_accuracy": 0.8621619939804077, + "num_tokens": 270678402.0, + "step": 6896 + }, + { + "epoch": 0.8773692914387482, + "grad_norm": 0.9823473691940308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8830312490463257, + "num_tokens": 270717811.0, + "step": 6897 + }, + { + "epoch": 0.8774965017173387, + "grad_norm": 1.1343168020248413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8813509941101074, + "num_tokens": 270752573.0, + "step": 6898 + }, + { + "epoch": 0.8776237119959293, + "grad_norm": 1.1325907707214355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8712691068649292, + "num_tokens": 270782627.0, + "step": 6899 + }, + { + "epoch": 0.8777509222745198, + "grad_norm": 0.9198442101478577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8804013133049011, + "num_tokens": 270825584.0, + "step": 6900 + }, + { + "epoch": 0.8778781325531103, + "grad_norm": 0.9510325789451599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8945369720458984, + "num_tokens": 270864809.0, + "step": 6901 + }, + { + "epoch": 0.8780053428317008, + "grad_norm": 1.089426875114441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8818082809448242, + "num_tokens": 270897201.0, + "step": 6902 + }, + { + "epoch": 0.8781325531102913, + "grad_norm": 0.9369654655456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.878482460975647, + "num_tokens": 270944554.0, + "step": 6903 + }, + { + "epoch": 0.8782597633888818, + "grad_norm": 0.9851532578468323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8864316940307617, + "num_tokens": 270983532.0, + "step": 6904 + }, + { + "epoch": 0.8783869736674723, + "grad_norm": 0.8917855620384216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8815540671348572, + "num_tokens": 271028633.0, + "step": 6905 + }, + { + "epoch": 0.8785141839460628, + "grad_norm": 1.0722659826278687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8659720420837402, + "num_tokens": 271068895.0, + "step": 6906 + }, + { + "epoch": 0.8786413942246534, + "grad_norm": 1.156997561454773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4065, + "mean_token_accuracy": 0.8626877069473267, + "num_tokens": 271109126.0, + "step": 6907 + }, + { + "epoch": 0.8787686045032439, + "grad_norm": 0.9658610820770264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.870982825756073, + "num_tokens": 271154515.0, + "step": 6908 + }, + { + "epoch": 0.8788958147818343, + "grad_norm": 1.0180747509002686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8828620910644531, + "num_tokens": 271192639.0, + "step": 6909 + }, + { + "epoch": 0.8790230250604248, + "grad_norm": 1.0335988998413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8835700750350952, + "num_tokens": 271227453.0, + "step": 6910 + }, + { + "epoch": 0.8791502353390154, + "grad_norm": 1.056348204612732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8778347969055176, + "num_tokens": 271266675.0, + "step": 6911 + }, + { + "epoch": 0.8792774456176059, + "grad_norm": 1.051885962486267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8804330825805664, + "num_tokens": 271303235.0, + "step": 6912 + }, + { + "epoch": 0.8794046558961964, + "grad_norm": 0.9759861826896667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8835355639457703, + "num_tokens": 271342412.0, + "step": 6913 + }, + { + "epoch": 0.879531866174787, + "grad_norm": 0.9843195676803589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.880329430103302, + "num_tokens": 271383534.0, + "step": 6914 + }, + { + "epoch": 0.8796590764533775, + "grad_norm": 1.0117045640945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8880453109741211, + "num_tokens": 271420652.0, + "step": 6915 + }, + { + "epoch": 0.8797862867319679, + "grad_norm": 1.0700461864471436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8651178479194641, + "num_tokens": 271458829.0, + "step": 6916 + }, + { + "epoch": 0.8799134970105584, + "grad_norm": 0.9777700901031494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8821530342102051, + "num_tokens": 271501219.0, + "step": 6917 + }, + { + "epoch": 0.880040707289149, + "grad_norm": 1.0063788890838623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8817631006240845, + "num_tokens": 271540849.0, + "step": 6918 + }, + { + "epoch": 0.8801679175677395, + "grad_norm": 1.1209206581115723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8668025732040405, + "num_tokens": 271579851.0, + "step": 6919 + }, + { + "epoch": 0.88029512784633, + "grad_norm": 1.0963799953460693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4036, + "mean_token_accuracy": 0.8616501688957214, + "num_tokens": 271612992.0, + "step": 6920 + }, + { + "epoch": 0.8804223381249205, + "grad_norm": 0.9363414645195007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8894002437591553, + "num_tokens": 271651365.0, + "step": 6921 + }, + { + "epoch": 0.880549548403511, + "grad_norm": 0.9983953237533569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8730159997940063, + "num_tokens": 271694151.0, + "step": 6922 + }, + { + "epoch": 0.8806767586821015, + "grad_norm": 1.015576720237732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.886305570602417, + "num_tokens": 271729100.0, + "step": 6923 + }, + { + "epoch": 0.880803968960692, + "grad_norm": 1.0421936511993408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8793262243270874, + "num_tokens": 271763256.0, + "step": 6924 + }, + { + "epoch": 0.8809311792392825, + "grad_norm": 1.084612250328064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8837906718254089, + "num_tokens": 271798876.0, + "step": 6925 + }, + { + "epoch": 0.8810583895178731, + "grad_norm": 1.098753571510315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8757784366607666, + "num_tokens": 271838874.0, + "step": 6926 + }, + { + "epoch": 0.8811855997964636, + "grad_norm": 1.0638611316680908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.869728147983551, + "num_tokens": 271877981.0, + "step": 6927 + }, + { + "epoch": 0.881312810075054, + "grad_norm": 1.0552269220352173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8833744525909424, + "num_tokens": 271917292.0, + "step": 6928 + }, + { + "epoch": 0.8814400203536445, + "grad_norm": 0.9529604911804199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8829468488693237, + "num_tokens": 271958177.0, + "step": 6929 + }, + { + "epoch": 0.8815672306322351, + "grad_norm": 1.0682185888290405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4232, + "mean_token_accuracy": 0.8583705425262451, + "num_tokens": 272001704.0, + "step": 6930 + }, + { + "epoch": 0.8816944409108256, + "grad_norm": 1.033630132675171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8772644400596619, + "num_tokens": 272040779.0, + "step": 6931 + }, + { + "epoch": 0.8818216511894161, + "grad_norm": 0.9779866933822632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8896243572235107, + "num_tokens": 272081210.0, + "step": 6932 + }, + { + "epoch": 0.8819488614680067, + "grad_norm": 0.9807174801826477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.870509147644043, + "num_tokens": 272123312.0, + "step": 6933 + }, + { + "epoch": 0.8820760717465971, + "grad_norm": 1.1105433702468872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8749702572822571, + "num_tokens": 272155974.0, + "step": 6934 + }, + { + "epoch": 0.8822032820251876, + "grad_norm": 1.0657148361206055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8721289038658142, + "num_tokens": 272198968.0, + "step": 6935 + }, + { + "epoch": 0.8823304923037781, + "grad_norm": 0.9707108736038208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8855554461479187, + "num_tokens": 272236564.0, + "step": 6936 + }, + { + "epoch": 0.8824577025823687, + "grad_norm": 0.9832871556282043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8773306608200073, + "num_tokens": 272283587.0, + "step": 6937 + }, + { + "epoch": 0.8825849128609592, + "grad_norm": 1.085582971572876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8859933614730835, + "num_tokens": 272318109.0, + "step": 6938 + }, + { + "epoch": 0.8827121231395497, + "grad_norm": 0.889644205570221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8928563594818115, + "num_tokens": 272362065.0, + "step": 6939 + }, + { + "epoch": 0.8828393334181401, + "grad_norm": 1.0490113496780396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8734316825866699, + "num_tokens": 272405052.0, + "step": 6940 + }, + { + "epoch": 0.8829665436967307, + "grad_norm": 1.147291660308838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8713836669921875, + "num_tokens": 272437661.0, + "step": 6941 + }, + { + "epoch": 0.8830937539753212, + "grad_norm": 1.1457719802856445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8674108386039734, + "num_tokens": 272472821.0, + "step": 6942 + }, + { + "epoch": 0.8832209642539117, + "grad_norm": 1.0547879934310913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.870945155620575, + "num_tokens": 272512253.0, + "step": 6943 + }, + { + "epoch": 0.8833481745325023, + "grad_norm": 0.9583975076675415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.884425938129425, + "num_tokens": 272556237.0, + "step": 6944 + }, + { + "epoch": 0.8834753848110928, + "grad_norm": 1.056504487991333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8785068392753601, + "num_tokens": 272596004.0, + "step": 6945 + }, + { + "epoch": 0.8836025950896832, + "grad_norm": 1.0874083042144775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8856513500213623, + "num_tokens": 272628040.0, + "step": 6946 + }, + { + "epoch": 0.8837298053682737, + "grad_norm": 1.097509503364563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8751959204673767, + "num_tokens": 272667830.0, + "step": 6947 + }, + { + "epoch": 0.8838570156468643, + "grad_norm": 0.9675970673561096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8954285383224487, + "num_tokens": 272708164.0, + "step": 6948 + }, + { + "epoch": 0.8839842259254548, + "grad_norm": 1.0553244352340698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8747525215148926, + "num_tokens": 272742627.0, + "step": 6949 + }, + { + "epoch": 0.8841114362040453, + "grad_norm": 1.2220964431762695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4102, + "mean_token_accuracy": 0.8572942018508911, + "num_tokens": 272779200.0, + "step": 6950 + }, + { + "epoch": 0.8842386464826358, + "grad_norm": 0.99632728099823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4194, + "mean_token_accuracy": 0.8558281064033508, + "num_tokens": 272824763.0, + "step": 6951 + }, + { + "epoch": 0.8843658567612263, + "grad_norm": 1.0130175352096558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8718500733375549, + "num_tokens": 272868863.0, + "step": 6952 + }, + { + "epoch": 0.8844930670398168, + "grad_norm": 1.0735137462615967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8777501583099365, + "num_tokens": 272909964.0, + "step": 6953 + }, + { + "epoch": 0.8846202773184073, + "grad_norm": 0.9826874136924744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8897772431373596, + "num_tokens": 272945943.0, + "step": 6954 + }, + { + "epoch": 0.8847474875969978, + "grad_norm": 0.892972469329834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8873463869094849, + "num_tokens": 272987645.0, + "step": 6955 + }, + { + "epoch": 0.8848746978755884, + "grad_norm": 0.967391848564148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8695387840270996, + "num_tokens": 273032377.0, + "step": 6956 + }, + { + "epoch": 0.8850019081541789, + "grad_norm": 0.9906381368637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8740696907043457, + "num_tokens": 273069662.0, + "step": 6957 + }, + { + "epoch": 0.8851291184327693, + "grad_norm": 1.038394808769226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8750279545783997, + "num_tokens": 273107076.0, + "step": 6958 + }, + { + "epoch": 0.8852563287113598, + "grad_norm": 1.08723783493042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8851137161254883, + "num_tokens": 273144126.0, + "step": 6959 + }, + { + "epoch": 0.8853835389899504, + "grad_norm": 1.0183398723602295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8840869665145874, + "num_tokens": 273181903.0, + "step": 6960 + }, + { + "epoch": 0.8855107492685409, + "grad_norm": 1.0820298194885254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4054, + "mean_token_accuracy": 0.8613871335983276, + "num_tokens": 273221978.0, + "step": 6961 + }, + { + "epoch": 0.8856379595471314, + "grad_norm": 0.991538941860199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8812100887298584, + "num_tokens": 273260117.0, + "step": 6962 + }, + { + "epoch": 0.885765169825722, + "grad_norm": 0.9122692942619324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8850165605545044, + "num_tokens": 273303834.0, + "step": 6963 + }, + { + "epoch": 0.8858923801043125, + "grad_norm": 0.9272233843803406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8803384900093079, + "num_tokens": 273347182.0, + "step": 6964 + }, + { + "epoch": 0.8860195903829029, + "grad_norm": 0.9611129760742188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8828126192092896, + "num_tokens": 273387024.0, + "step": 6965 + }, + { + "epoch": 0.8861468006614934, + "grad_norm": 1.004035234451294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8742625713348389, + "num_tokens": 273426078.0, + "step": 6966 + }, + { + "epoch": 0.886274010940084, + "grad_norm": 1.0301027297973633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8811683058738708, + "num_tokens": 273464951.0, + "step": 6967 + }, + { + "epoch": 0.8864012212186745, + "grad_norm": 1.0503287315368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8730208277702332, + "num_tokens": 273503741.0, + "step": 6968 + }, + { + "epoch": 0.886528431497265, + "grad_norm": 1.1733381748199463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4256, + "mean_token_accuracy": 0.8539292216300964, + "num_tokens": 273547279.0, + "step": 6969 + }, + { + "epoch": 0.8866556417758555, + "grad_norm": 1.092064619064331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8869178295135498, + "num_tokens": 273583260.0, + "step": 6970 + }, + { + "epoch": 0.886782852054446, + "grad_norm": 0.9877488017082214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8801183700561523, + "num_tokens": 273622622.0, + "step": 6971 + }, + { + "epoch": 0.8869100623330365, + "grad_norm": 1.0639935731887817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8856081962585449, + "num_tokens": 273655234.0, + "step": 6972 + }, + { + "epoch": 0.887037272611627, + "grad_norm": 1.0941270589828491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8769938349723816, + "num_tokens": 273689663.0, + "step": 6973 + }, + { + "epoch": 0.8871644828902175, + "grad_norm": 1.0710217952728271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8790926933288574, + "num_tokens": 273722858.0, + "step": 6974 + }, + { + "epoch": 0.8872916931688081, + "grad_norm": 0.9410759210586548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8939410448074341, + "num_tokens": 273764546.0, + "step": 6975 + }, + { + "epoch": 0.8874189034473986, + "grad_norm": 1.0591280460357666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8869818449020386, + "num_tokens": 273803496.0, + "step": 6976 + }, + { + "epoch": 0.887546113725989, + "grad_norm": 1.0814932584762573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.879504919052124, + "num_tokens": 273840023.0, + "step": 6977 + }, + { + "epoch": 0.8876733240045795, + "grad_norm": 1.0035902261734009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4256, + "mean_token_accuracy": 0.8526757955551147, + "num_tokens": 273881770.0, + "step": 6978 + }, + { + "epoch": 0.8878005342831701, + "grad_norm": 0.9577764868736267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8872058987617493, + "num_tokens": 273922775.0, + "step": 6979 + }, + { + "epoch": 0.8879277445617606, + "grad_norm": 1.1014931201934814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8672384023666382, + "num_tokens": 273959112.0, + "step": 6980 + }, + { + "epoch": 0.8880549548403511, + "grad_norm": 1.0985218286514282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8822391033172607, + "num_tokens": 273992409.0, + "step": 6981 + }, + { + "epoch": 0.8881821651189417, + "grad_norm": 0.9338542819023132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8794355988502502, + "num_tokens": 274034487.0, + "step": 6982 + }, + { + "epoch": 0.8883093753975321, + "grad_norm": 0.9769766330718994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8899548649787903, + "num_tokens": 274071686.0, + "step": 6983 + }, + { + "epoch": 0.8884365856761226, + "grad_norm": 0.9534713625907898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8895947933197021, + "num_tokens": 274115494.0, + "step": 6984 + }, + { + "epoch": 0.8885637959547131, + "grad_norm": 0.9985219836235046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8882175087928772, + "num_tokens": 274152846.0, + "step": 6985 + }, + { + "epoch": 0.8886910062333037, + "grad_norm": 0.9534619450569153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8867720365524292, + "num_tokens": 274193985.0, + "step": 6986 + }, + { + "epoch": 0.8888182165118942, + "grad_norm": 1.1122921705245972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8670839071273804, + "num_tokens": 274227848.0, + "step": 6987 + }, + { + "epoch": 0.8889454267904847, + "grad_norm": 1.0114048719406128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8713788986206055, + "num_tokens": 274270898.0, + "step": 6988 + }, + { + "epoch": 0.8890726370690751, + "grad_norm": 1.0048940181732178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8744226098060608, + "num_tokens": 274313246.0, + "step": 6989 + }, + { + "epoch": 0.8891998473476657, + "grad_norm": 0.9420144557952881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8840559124946594, + "num_tokens": 274352333.0, + "step": 6990 + }, + { + "epoch": 0.8893270576262562, + "grad_norm": 1.0988152027130127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3928, + "mean_token_accuracy": 0.8632168173789978, + "num_tokens": 274392746.0, + "step": 6991 + }, + { + "epoch": 0.8894542679048467, + "grad_norm": 1.127199411392212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3827, + "mean_token_accuracy": 0.8663287162780762, + "num_tokens": 274433575.0, + "step": 6992 + }, + { + "epoch": 0.8895814781834372, + "grad_norm": 1.0025190114974976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8715271949768066, + "num_tokens": 274478984.0, + "step": 6993 + }, + { + "epoch": 0.8897086884620278, + "grad_norm": 1.0737342834472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8805285692214966, + "num_tokens": 274512286.0, + "step": 6994 + }, + { + "epoch": 0.8898358987406182, + "grad_norm": 0.9183841943740845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8771689534187317, + "num_tokens": 274559068.0, + "step": 6995 + }, + { + "epoch": 0.8899631090192087, + "grad_norm": 0.9901065826416016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.865081787109375, + "num_tokens": 274601666.0, + "step": 6996 + }, + { + "epoch": 0.8900903192977992, + "grad_norm": 0.9729356169700623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8756215572357178, + "num_tokens": 274645239.0, + "step": 6997 + }, + { + "epoch": 0.8902175295763898, + "grad_norm": 0.9658466577529907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8764452338218689, + "num_tokens": 274683847.0, + "step": 6998 + }, + { + "epoch": 0.8903447398549803, + "grad_norm": 1.1147018671035767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8775044679641724, + "num_tokens": 274718273.0, + "step": 6999 + }, + { + "epoch": 0.8904719501335708, + "grad_norm": 1.077601432800293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8699133992195129, + "num_tokens": 274756752.0, + "step": 7000 + }, + { + "epoch": 0.8905991604121613, + "grad_norm": 1.1561251878738403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8696566820144653, + "num_tokens": 274789745.0, + "step": 7001 + }, + { + "epoch": 0.8907263706907518, + "grad_norm": 1.0455280542373657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8716270923614502, + "num_tokens": 274827992.0, + "step": 7002 + }, + { + "epoch": 0.8908535809693423, + "grad_norm": 0.9646515846252441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.882109522819519, + "num_tokens": 274871108.0, + "step": 7003 + }, + { + "epoch": 0.8909807912479328, + "grad_norm": 0.9668874740600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8828145861625671, + "num_tokens": 274912646.0, + "step": 7004 + }, + { + "epoch": 0.8911080015265234, + "grad_norm": 1.0683209896087646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8810536861419678, + "num_tokens": 274949339.0, + "step": 7005 + }, + { + "epoch": 0.8912352118051139, + "grad_norm": 0.9991228580474854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4141, + "mean_token_accuracy": 0.8584163784980774, + "num_tokens": 274990742.0, + "step": 7006 + }, + { + "epoch": 0.8913624220837043, + "grad_norm": 1.1012433767318726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8750205039978027, + "num_tokens": 275028220.0, + "step": 7007 + }, + { + "epoch": 0.8914896323622948, + "grad_norm": 0.9369533658027649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8859491348266602, + "num_tokens": 275069805.0, + "step": 7008 + }, + { + "epoch": 0.8916168426408854, + "grad_norm": 1.0279983282089233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.864903450012207, + "num_tokens": 275111651.0, + "step": 7009 + }, + { + "epoch": 0.8917440529194759, + "grad_norm": 0.9580726027488708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8805931210517883, + "num_tokens": 275153125.0, + "step": 7010 + }, + { + "epoch": 0.8918712631980664, + "grad_norm": 1.08027184009552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8745328783988953, + "num_tokens": 275193166.0, + "step": 7011 + }, + { + "epoch": 0.891998473476657, + "grad_norm": 1.1125760078430176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.872984766960144, + "num_tokens": 275227267.0, + "step": 7012 + }, + { + "epoch": 0.8921256837552475, + "grad_norm": 1.0608880519866943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8765326142311096, + "num_tokens": 275266747.0, + "step": 7013 + }, + { + "epoch": 0.8922528940338379, + "grad_norm": 1.0202380418777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8775293827056885, + "num_tokens": 275308059.0, + "step": 7014 + }, + { + "epoch": 0.8923801043124284, + "grad_norm": 1.0985759496688843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4089, + "mean_token_accuracy": 0.8576334714889526, + "num_tokens": 275346744.0, + "step": 7015 + }, + { + "epoch": 0.892507314591019, + "grad_norm": 1.069881796836853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8789300322532654, + "num_tokens": 275384366.0, + "step": 7016 + }, + { + "epoch": 0.8926345248696095, + "grad_norm": 1.0699377059936523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.877352774143219, + "num_tokens": 275422317.0, + "step": 7017 + }, + { + "epoch": 0.8927617351482, + "grad_norm": 1.0761433839797974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8786952495574951, + "num_tokens": 275458353.0, + "step": 7018 + }, + { + "epoch": 0.8928889454267905, + "grad_norm": 1.0468380451202393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8835005760192871, + "num_tokens": 275493070.0, + "step": 7019 + }, + { + "epoch": 0.893016155705381, + "grad_norm": 0.9728294014930725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8693588972091675, + "num_tokens": 275533654.0, + "step": 7020 + }, + { + "epoch": 0.8931433659839715, + "grad_norm": 0.9905929565429688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8862230777740479, + "num_tokens": 275574315.0, + "step": 7021 + }, + { + "epoch": 0.893270576262562, + "grad_norm": 0.912263035774231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8888372182846069, + "num_tokens": 275617774.0, + "step": 7022 + }, + { + "epoch": 0.8933977865411525, + "grad_norm": 0.9005022048950195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8931006789207458, + "num_tokens": 275661427.0, + "step": 7023 + }, + { + "epoch": 0.8935249968197431, + "grad_norm": 1.0929286479949951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8756608963012695, + "num_tokens": 275698759.0, + "step": 7024 + }, + { + "epoch": 0.8936522070983336, + "grad_norm": 0.9255067110061646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8922115564346313, + "num_tokens": 275739244.0, + "step": 7025 + }, + { + "epoch": 0.893779417376924, + "grad_norm": 1.1350969076156616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8938044905662537, + "num_tokens": 275769918.0, + "step": 7026 + }, + { + "epoch": 0.8939066276555145, + "grad_norm": 1.0057398080825806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.874848484992981, + "num_tokens": 275806005.0, + "step": 7027 + }, + { + "epoch": 0.8940338379341051, + "grad_norm": 1.0730180740356445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8784807920455933, + "num_tokens": 275840560.0, + "step": 7028 + }, + { + "epoch": 0.8941610482126956, + "grad_norm": 0.9631902575492859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8766459226608276, + "num_tokens": 275883000.0, + "step": 7029 + }, + { + "epoch": 0.8942882584912861, + "grad_norm": 0.9283130168914795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8768222332000732, + "num_tokens": 275928540.0, + "step": 7030 + }, + { + "epoch": 0.8944154687698767, + "grad_norm": 0.9888262748718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8852665424346924, + "num_tokens": 275967459.0, + "step": 7031 + }, + { + "epoch": 0.8945426790484671, + "grad_norm": 1.0659542083740234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8774902820587158, + "num_tokens": 276004137.0, + "step": 7032 + }, + { + "epoch": 0.8946698893270576, + "grad_norm": 1.119425892829895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8700140714645386, + "num_tokens": 276038180.0, + "step": 7033 + }, + { + "epoch": 0.8947970996056481, + "grad_norm": 0.9898393154144287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8937368392944336, + "num_tokens": 276075074.0, + "step": 7034 + }, + { + "epoch": 0.8949243098842387, + "grad_norm": 0.9878741502761841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8935040235519409, + "num_tokens": 276111295.0, + "step": 7035 + }, + { + "epoch": 0.8950515201628292, + "grad_norm": 1.0869895219802856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8719933032989502, + "num_tokens": 276149847.0, + "step": 7036 + }, + { + "epoch": 0.8951787304414197, + "grad_norm": 1.0916519165039062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8770049810409546, + "num_tokens": 276189964.0, + "step": 7037 + }, + { + "epoch": 0.8953059407200101, + "grad_norm": 1.040775179862976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8839429020881653, + "num_tokens": 276224530.0, + "step": 7038 + }, + { + "epoch": 0.8954331509986007, + "grad_norm": 1.1873655319213867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8720813989639282, + "num_tokens": 276259025.0, + "step": 7039 + }, + { + "epoch": 0.8955603612771912, + "grad_norm": 1.151696801185608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8745315670967102, + "num_tokens": 276294730.0, + "step": 7040 + }, + { + "epoch": 0.8956875715557817, + "grad_norm": 1.0727014541625977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8725535869598389, + "num_tokens": 276337347.0, + "step": 7041 + }, + { + "epoch": 0.8958147818343722, + "grad_norm": 0.9045974016189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8691786527633667, + "num_tokens": 276384817.0, + "step": 7042 + }, + { + "epoch": 0.8959419921129628, + "grad_norm": 0.9307994842529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8838645219802856, + "num_tokens": 276427663.0, + "step": 7043 + }, + { + "epoch": 0.8960692023915532, + "grad_norm": 1.0221514701843262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8868541121482849, + "num_tokens": 276466575.0, + "step": 7044 + }, + { + "epoch": 0.8961964126701437, + "grad_norm": 1.0708212852478027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3901, + "mean_token_accuracy": 0.8622785210609436, + "num_tokens": 276507241.0, + "step": 7045 + }, + { + "epoch": 0.8963236229487342, + "grad_norm": 1.069811463356018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8728627562522888, + "num_tokens": 276544566.0, + "step": 7046 + }, + { + "epoch": 0.8964508332273248, + "grad_norm": 1.0591193437576294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8863803148269653, + "num_tokens": 276579343.0, + "step": 7047 + }, + { + "epoch": 0.8965780435059153, + "grad_norm": 1.1284667253494263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8812472820281982, + "num_tokens": 276611549.0, + "step": 7048 + }, + { + "epoch": 0.8967052537845058, + "grad_norm": 0.9985616207122803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8770653605461121, + "num_tokens": 276651476.0, + "step": 7049 + }, + { + "epoch": 0.8968324640630962, + "grad_norm": 0.9644591808319092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8799625635147095, + "num_tokens": 276694156.0, + "step": 7050 + }, + { + "epoch": 0.8969596743416868, + "grad_norm": 0.944570779800415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8885785341262817, + "num_tokens": 276732017.0, + "step": 7051 + }, + { + "epoch": 0.8970868846202773, + "grad_norm": 0.9731563329696655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8885458707809448, + "num_tokens": 276771125.0, + "step": 7052 + }, + { + "epoch": 0.8972140948988678, + "grad_norm": 1.0950528383255005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8782045841217041, + "num_tokens": 276809743.0, + "step": 7053 + }, + { + "epoch": 0.8973413051774584, + "grad_norm": 1.0360299348831177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8787558674812317, + "num_tokens": 276846944.0, + "step": 7054 + }, + { + "epoch": 0.8974685154560489, + "grad_norm": 0.9706987142562866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8777061104774475, + "num_tokens": 276887104.0, + "step": 7055 + }, + { + "epoch": 0.8975957257346393, + "grad_norm": 0.9738517999649048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8836101293563843, + "num_tokens": 276923631.0, + "step": 7056 + }, + { + "epoch": 0.8977229360132298, + "grad_norm": 0.9958392977714539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8858262896537781, + "num_tokens": 276964360.0, + "step": 7057 + }, + { + "epoch": 0.8978501462918204, + "grad_norm": 0.9856829643249512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8820891380310059, + "num_tokens": 277004490.0, + "step": 7058 + }, + { + "epoch": 0.8979773565704109, + "grad_norm": 0.9575053453445435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8744022250175476, + "num_tokens": 277050889.0, + "step": 7059 + }, + { + "epoch": 0.8981045668490014, + "grad_norm": 0.9638593792915344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8723618984222412, + "num_tokens": 277092789.0, + "step": 7060 + }, + { + "epoch": 0.898231777127592, + "grad_norm": 0.9752956628799438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8786807060241699, + "num_tokens": 277134924.0, + "step": 7061 + }, + { + "epoch": 0.8983589874061825, + "grad_norm": 0.9874963164329529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8795550465583801, + "num_tokens": 277174590.0, + "step": 7062 + }, + { + "epoch": 0.8984861976847729, + "grad_norm": 1.0892292261123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4101, + "mean_token_accuracy": 0.8575382232666016, + "num_tokens": 277211667.0, + "step": 7063 + }, + { + "epoch": 0.8986134079633634, + "grad_norm": 0.8964475989341736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.9005484580993652, + "num_tokens": 277249225.0, + "step": 7064 + }, + { + "epoch": 0.898740618241954, + "grad_norm": 1.048225998878479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8797361254692078, + "num_tokens": 277285161.0, + "step": 7065 + }, + { + "epoch": 0.8988678285205445, + "grad_norm": 1.0125588178634644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8813722729682922, + "num_tokens": 277327842.0, + "step": 7066 + }, + { + "epoch": 0.898995038799135, + "grad_norm": 1.1276103258132935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8690967559814453, + "num_tokens": 277362304.0, + "step": 7067 + }, + { + "epoch": 0.8991222490777255, + "grad_norm": 0.9378461241722107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8886265754699707, + "num_tokens": 277400765.0, + "step": 7068 + }, + { + "epoch": 0.899249459356316, + "grad_norm": 1.0530054569244385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3815, + "mean_token_accuracy": 0.8658791780471802, + "num_tokens": 277441395.0, + "step": 7069 + }, + { + "epoch": 0.8993766696349065, + "grad_norm": 1.033880591392517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8829359412193298, + "num_tokens": 277477505.0, + "step": 7070 + }, + { + "epoch": 0.899503879913497, + "grad_norm": 0.9327566623687744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8907691836357117, + "num_tokens": 277517359.0, + "step": 7071 + }, + { + "epoch": 0.8996310901920875, + "grad_norm": 1.070691704750061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8825384378433228, + "num_tokens": 277551679.0, + "step": 7072 + }, + { + "epoch": 0.8997583004706781, + "grad_norm": 1.0012202262878418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8759616017341614, + "num_tokens": 277590760.0, + "step": 7073 + }, + { + "epoch": 0.8998855107492686, + "grad_norm": 1.0099551677703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8820143938064575, + "num_tokens": 277631752.0, + "step": 7074 + }, + { + "epoch": 0.900012721027859, + "grad_norm": 0.9414942264556885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8869022130966187, + "num_tokens": 277672771.0, + "step": 7075 + }, + { + "epoch": 0.9001399313064495, + "grad_norm": 0.9453179836273193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8809701204299927, + "num_tokens": 277713364.0, + "step": 7076 + }, + { + "epoch": 0.9002671415850401, + "grad_norm": 1.0335373878479004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3987, + "mean_token_accuracy": 0.8565727472305298, + "num_tokens": 277753105.0, + "step": 7077 + }, + { + "epoch": 0.9003943518636306, + "grad_norm": 1.0263909101486206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8653706908226013, + "num_tokens": 277797082.0, + "step": 7078 + }, + { + "epoch": 0.9005215621422211, + "grad_norm": 0.96507328748703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8764455318450928, + "num_tokens": 277837264.0, + "step": 7079 + }, + { + "epoch": 0.9006487724208116, + "grad_norm": 0.9626742005348206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8655456900596619, + "num_tokens": 277883694.0, + "step": 7080 + }, + { + "epoch": 0.9007759826994021, + "grad_norm": 0.9009490609169006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8880303502082825, + "num_tokens": 277929428.0, + "step": 7081 + }, + { + "epoch": 0.9009031929779926, + "grad_norm": 0.9250353574752808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8800507187843323, + "num_tokens": 277973657.0, + "step": 7082 + }, + { + "epoch": 0.9010304032565831, + "grad_norm": 1.0258891582489014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8798720836639404, + "num_tokens": 278014983.0, + "step": 7083 + }, + { + "epoch": 0.9011576135351737, + "grad_norm": 0.9062734246253967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8832974433898926, + "num_tokens": 278058339.0, + "step": 7084 + }, + { + "epoch": 0.9012848238137642, + "grad_norm": 1.0677189826965332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8882638216018677, + "num_tokens": 278091350.0, + "step": 7085 + }, + { + "epoch": 0.9014120340923547, + "grad_norm": 0.9533288478851318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8751126527786255, + "num_tokens": 278137592.0, + "step": 7086 + }, + { + "epoch": 0.9015392443709451, + "grad_norm": 1.0144274234771729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.873908281326294, + "num_tokens": 278181439.0, + "step": 7087 + }, + { + "epoch": 0.9016664546495357, + "grad_norm": 1.0582971572875977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8700686693191528, + "num_tokens": 278219900.0, + "step": 7088 + }, + { + "epoch": 0.9017936649281262, + "grad_norm": 0.9987282156944275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8634040355682373, + "num_tokens": 278265115.0, + "step": 7089 + }, + { + "epoch": 0.9019208752067167, + "grad_norm": 0.9296818375587463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8982020616531372, + "num_tokens": 278302311.0, + "step": 7090 + }, + { + "epoch": 0.9020480854853072, + "grad_norm": 1.0420570373535156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8862906694412231, + "num_tokens": 278346247.0, + "step": 7091 + }, + { + "epoch": 0.9021752957638978, + "grad_norm": 1.0132242441177368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8853704333305359, + "num_tokens": 278383973.0, + "step": 7092 + }, + { + "epoch": 0.9023025060424882, + "grad_norm": 0.9544742703437805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8906010389328003, + "num_tokens": 278421064.0, + "step": 7093 + }, + { + "epoch": 0.9024297163210787, + "grad_norm": 1.1421077251434326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4025, + "mean_token_accuracy": 0.8624938130378723, + "num_tokens": 278459937.0, + "step": 7094 + }, + { + "epoch": 0.9025569265996692, + "grad_norm": 1.0534899234771729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8823328614234924, + "num_tokens": 278495495.0, + "step": 7095 + }, + { + "epoch": 0.9026841368782598, + "grad_norm": 1.1437389850616455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4087, + "mean_token_accuracy": 0.8603885173797607, + "num_tokens": 278529417.0, + "step": 7096 + }, + { + "epoch": 0.9028113471568503, + "grad_norm": 0.9393348693847656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8861364126205444, + "num_tokens": 278571710.0, + "step": 7097 + }, + { + "epoch": 0.9029385574354408, + "grad_norm": 0.9731171131134033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8930482864379883, + "num_tokens": 278609928.0, + "step": 7098 + }, + { + "epoch": 0.9030657677140312, + "grad_norm": 1.051240086555481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.877538800239563, + "num_tokens": 278651407.0, + "step": 7099 + }, + { + "epoch": 0.9031929779926218, + "grad_norm": 1.0725476741790771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8980259895324707, + "num_tokens": 278684758.0, + "step": 7100 + }, + { + "epoch": 0.9033201882712123, + "grad_norm": 1.1308974027633667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8843727707862854, + "num_tokens": 278721728.0, + "step": 7101 + }, + { + "epoch": 0.9034473985498028, + "grad_norm": 0.9985703825950623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8760120272636414, + "num_tokens": 278763300.0, + "step": 7102 + }, + { + "epoch": 0.9035746088283934, + "grad_norm": 1.0594855546951294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8659141659736633, + "num_tokens": 278804799.0, + "step": 7103 + }, + { + "epoch": 0.9037018191069839, + "grad_norm": 1.056782603263855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8704402446746826, + "num_tokens": 278846546.0, + "step": 7104 + }, + { + "epoch": 0.9038290293855743, + "grad_norm": 1.0899128913879395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.8643789291381836, + "num_tokens": 278885757.0, + "step": 7105 + }, + { + "epoch": 0.9039562396641648, + "grad_norm": 0.9889004826545715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8741657733917236, + "num_tokens": 278929319.0, + "step": 7106 + }, + { + "epoch": 0.9040834499427554, + "grad_norm": 0.9591789245605469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8988566398620605, + "num_tokens": 278964339.0, + "step": 7107 + }, + { + "epoch": 0.9042106602213459, + "grad_norm": 0.9889441728591919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8824344873428345, + "num_tokens": 279002334.0, + "step": 7108 + }, + { + "epoch": 0.9043378704999364, + "grad_norm": 1.0239040851593018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8813751935958862, + "num_tokens": 279038719.0, + "step": 7109 + }, + { + "epoch": 0.9044650807785269, + "grad_norm": 0.9882616996765137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8856393694877625, + "num_tokens": 279073349.0, + "step": 7110 + }, + { + "epoch": 0.9045922910571175, + "grad_norm": 0.9267358779907227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.892501950263977, + "num_tokens": 279114966.0, + "step": 7111 + }, + { + "epoch": 0.9047195013357079, + "grad_norm": 1.0234493017196655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8848344683647156, + "num_tokens": 279151489.0, + "step": 7112 + }, + { + "epoch": 0.9048467116142984, + "grad_norm": 1.1431981325149536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3992, + "mean_token_accuracy": 0.8651652336120605, + "num_tokens": 279188009.0, + "step": 7113 + }, + { + "epoch": 0.9049739218928889, + "grad_norm": 0.9793248176574707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.88902747631073, + "num_tokens": 279225605.0, + "step": 7114 + }, + { + "epoch": 0.9051011321714795, + "grad_norm": 0.9599440097808838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8721937537193298, + "num_tokens": 279272491.0, + "step": 7115 + }, + { + "epoch": 0.90522834245007, + "grad_norm": 1.093947410583496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8841028213500977, + "num_tokens": 279307555.0, + "step": 7116 + }, + { + "epoch": 0.9053555527286605, + "grad_norm": 1.0535205602645874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8799603581428528, + "num_tokens": 279341364.0, + "step": 7117 + }, + { + "epoch": 0.905482763007251, + "grad_norm": 1.0825750827789307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8660069704055786, + "num_tokens": 279382515.0, + "step": 7118 + }, + { + "epoch": 0.9056099732858415, + "grad_norm": 0.965650200843811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8751198649406433, + "num_tokens": 279426671.0, + "step": 7119 + }, + { + "epoch": 0.905737183564432, + "grad_norm": 1.1127830743789673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8676150441169739, + "num_tokens": 279459548.0, + "step": 7120 + }, + { + "epoch": 0.9058643938430225, + "grad_norm": 0.9291657209396362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8857178092002869, + "num_tokens": 279499378.0, + "step": 7121 + }, + { + "epoch": 0.9059916041216131, + "grad_norm": 0.976731538772583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8836272954940796, + "num_tokens": 279536890.0, + "step": 7122 + }, + { + "epoch": 0.9061188144002036, + "grad_norm": 1.0147931575775146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8719654083251953, + "num_tokens": 279578660.0, + "step": 7123 + }, + { + "epoch": 0.906246024678794, + "grad_norm": 1.065272569656372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8838069438934326, + "num_tokens": 279614942.0, + "step": 7124 + }, + { + "epoch": 0.9063732349573845, + "grad_norm": 0.9932725429534912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8719348907470703, + "num_tokens": 279655397.0, + "step": 7125 + }, + { + "epoch": 0.9065004452359751, + "grad_norm": 0.9747183918952942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.883047342300415, + "num_tokens": 279695476.0, + "step": 7126 + }, + { + "epoch": 0.9066276555145656, + "grad_norm": 1.010793924331665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8892273306846619, + "num_tokens": 279731353.0, + "step": 7127 + }, + { + "epoch": 0.9067548657931561, + "grad_norm": 1.0473753213882446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8845382928848267, + "num_tokens": 279766155.0, + "step": 7128 + }, + { + "epoch": 0.9068820760717466, + "grad_norm": 0.9935681223869324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8815520405769348, + "num_tokens": 279805564.0, + "step": 7129 + }, + { + "epoch": 0.9070092863503371, + "grad_norm": 1.0738089084625244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8798366189002991, + "num_tokens": 279842367.0, + "step": 7130 + }, + { + "epoch": 0.9071364966289276, + "grad_norm": 0.9461103677749634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8890401124954224, + "num_tokens": 279881328.0, + "step": 7131 + }, + { + "epoch": 0.9072637069075181, + "grad_norm": 0.9408990740776062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8892964124679565, + "num_tokens": 279922077.0, + "step": 7132 + }, + { + "epoch": 0.9073909171861086, + "grad_norm": 0.9752506017684937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8728103637695312, + "num_tokens": 279962416.0, + "step": 7133 + }, + { + "epoch": 0.9075181274646992, + "grad_norm": 1.0209147930145264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.878953218460083, + "num_tokens": 279998381.0, + "step": 7134 + }, + { + "epoch": 0.9076453377432897, + "grad_norm": 1.0697124004364014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.867378294467926, + "num_tokens": 280039012.0, + "step": 7135 + }, + { + "epoch": 0.9077725480218801, + "grad_norm": 0.9917643070220947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8738955855369568, + "num_tokens": 280080075.0, + "step": 7136 + }, + { + "epoch": 0.9078997583004706, + "grad_norm": 1.0932676792144775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8743755221366882, + "num_tokens": 280119304.0, + "step": 7137 + }, + { + "epoch": 0.9080269685790612, + "grad_norm": 0.9439058303833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8833177089691162, + "num_tokens": 280165163.0, + "step": 7138 + }, + { + "epoch": 0.9081541788576517, + "grad_norm": 1.0547728538513184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8783980011940002, + "num_tokens": 280202164.0, + "step": 7139 + }, + { + "epoch": 0.9082813891362422, + "grad_norm": 1.0760905742645264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8774174451828003, + "num_tokens": 280234667.0, + "step": 7140 + }, + { + "epoch": 0.9084085994148328, + "grad_norm": 0.9364007711410522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.891044557094574, + "num_tokens": 280278789.0, + "step": 7141 + }, + { + "epoch": 0.9085358096934232, + "grad_norm": 0.9990620017051697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8762130737304688, + "num_tokens": 280318615.0, + "step": 7142 + }, + { + "epoch": 0.9086630199720137, + "grad_norm": 0.9300986528396606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8936971426010132, + "num_tokens": 280360280.0, + "step": 7143 + }, + { + "epoch": 0.9087902302506042, + "grad_norm": 1.0869499444961548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8840789794921875, + "num_tokens": 280396023.0, + "step": 7144 + }, + { + "epoch": 0.9089174405291948, + "grad_norm": 0.9462682008743286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.877824068069458, + "num_tokens": 280436351.0, + "step": 7145 + }, + { + "epoch": 0.9090446508077853, + "grad_norm": 1.0237642526626587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8820352554321289, + "num_tokens": 280474079.0, + "step": 7146 + }, + { + "epoch": 0.9091718610863758, + "grad_norm": 0.9830032587051392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8810113668441772, + "num_tokens": 280514642.0, + "step": 7147 + }, + { + "epoch": 0.9092990713649662, + "grad_norm": 1.0183535814285278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8819208145141602, + "num_tokens": 280555223.0, + "step": 7148 + }, + { + "epoch": 0.9094262816435568, + "grad_norm": 1.0224443674087524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.8701378703117371, + "num_tokens": 280598245.0, + "step": 7149 + }, + { + "epoch": 0.9095534919221473, + "grad_norm": 1.0418076515197754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8771807551383972, + "num_tokens": 280636642.0, + "step": 7150 + }, + { + "epoch": 0.9096807022007378, + "grad_norm": 0.9859780669212341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8798441290855408, + "num_tokens": 280677284.0, + "step": 7151 + }, + { + "epoch": 0.9098079124793284, + "grad_norm": 1.0631370544433594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8713981509208679, + "num_tokens": 280713266.0, + "step": 7152 + }, + { + "epoch": 0.9099351227579189, + "grad_norm": 1.0475287437438965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8835905194282532, + "num_tokens": 280752509.0, + "step": 7153 + }, + { + "epoch": 0.9100623330365093, + "grad_norm": 1.0049138069152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8860882520675659, + "num_tokens": 280788416.0, + "step": 7154 + }, + { + "epoch": 0.9101895433150998, + "grad_norm": 1.0166308879852295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3838, + "mean_token_accuracy": 0.8687165379524231, + "num_tokens": 280832231.0, + "step": 7155 + }, + { + "epoch": 0.9103167535936904, + "grad_norm": 1.0778506994247437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8629138469696045, + "num_tokens": 280871572.0, + "step": 7156 + }, + { + "epoch": 0.9104439638722809, + "grad_norm": 0.9429616928100586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8938518166542053, + "num_tokens": 280908696.0, + "step": 7157 + }, + { + "epoch": 0.9105711741508714, + "grad_norm": 0.969348669052124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8902928829193115, + "num_tokens": 280946790.0, + "step": 7158 + }, + { + "epoch": 0.9106983844294619, + "grad_norm": 1.1210863590240479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4215, + "mean_token_accuracy": 0.8545092344284058, + "num_tokens": 280982252.0, + "step": 7159 + }, + { + "epoch": 0.9108255947080524, + "grad_norm": 1.1141189336776733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8756530284881592, + "num_tokens": 281019934.0, + "step": 7160 + }, + { + "epoch": 0.9109528049866429, + "grad_norm": 1.1475588083267212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8664398789405823, + "num_tokens": 281061168.0, + "step": 7161 + }, + { + "epoch": 0.9110800152652334, + "grad_norm": 1.010669231414795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8820265531539917, + "num_tokens": 281105060.0, + "step": 7162 + }, + { + "epoch": 0.9112072255438239, + "grad_norm": 1.011094570159912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8870553970336914, + "num_tokens": 281149533.0, + "step": 7163 + }, + { + "epoch": 0.9113344358224145, + "grad_norm": 1.1077607870101929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8707540035247803, + "num_tokens": 281190036.0, + "step": 7164 + }, + { + "epoch": 0.911461646101005, + "grad_norm": 1.0715606212615967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8850486278533936, + "num_tokens": 281228754.0, + "step": 7165 + }, + { + "epoch": 0.9115888563795955, + "grad_norm": 1.0203574895858765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8772938847541809, + "num_tokens": 281269027.0, + "step": 7166 + }, + { + "epoch": 0.9117160666581859, + "grad_norm": 0.9169722199440002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8808568120002747, + "num_tokens": 281314967.0, + "step": 7167 + }, + { + "epoch": 0.9118432769367765, + "grad_norm": 0.9823001623153687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3528, + "mean_token_accuracy": 0.8797649145126343, + "num_tokens": 281362157.0, + "step": 7168 + }, + { + "epoch": 0.911970487215367, + "grad_norm": 0.9782760739326477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8876582980155945, + "num_tokens": 281399305.0, + "step": 7169 + }, + { + "epoch": 0.9120976974939575, + "grad_norm": 1.0231850147247314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8730455636978149, + "num_tokens": 281439496.0, + "step": 7170 + }, + { + "epoch": 0.912224907772548, + "grad_norm": 1.0691227912902832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8836007118225098, + "num_tokens": 281472060.0, + "step": 7171 + }, + { + "epoch": 0.9123521180511386, + "grad_norm": 1.09380042552948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8702760934829712, + "num_tokens": 281508629.0, + "step": 7172 + }, + { + "epoch": 0.912479328329729, + "grad_norm": 1.1998945474624634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3974, + "mean_token_accuracy": 0.8636322617530823, + "num_tokens": 281541280.0, + "step": 7173 + }, + { + "epoch": 0.9126065386083195, + "grad_norm": 1.1633496284484863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.867203414440155, + "num_tokens": 281574155.0, + "step": 7174 + }, + { + "epoch": 0.9127337488869101, + "grad_norm": 0.9794114232063293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8937206268310547, + "num_tokens": 281610914.0, + "step": 7175 + }, + { + "epoch": 0.9128609591655006, + "grad_norm": 0.9342166781425476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8833283185958862, + "num_tokens": 281653142.0, + "step": 7176 + }, + { + "epoch": 0.9129881694440911, + "grad_norm": 1.0266038179397583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8767784237861633, + "num_tokens": 281689479.0, + "step": 7177 + }, + { + "epoch": 0.9131153797226816, + "grad_norm": 1.125530481338501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8671767711639404, + "num_tokens": 281720872.0, + "step": 7178 + }, + { + "epoch": 0.9132425900012721, + "grad_norm": 1.006744623184204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8878185749053955, + "num_tokens": 281759868.0, + "step": 7179 + }, + { + "epoch": 0.9133698002798626, + "grad_norm": 1.0095093250274658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8798186182975769, + "num_tokens": 281794868.0, + "step": 7180 + }, + { + "epoch": 0.9134970105584531, + "grad_norm": 0.9614501595497131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.885097861289978, + "num_tokens": 281834811.0, + "step": 7181 + }, + { + "epoch": 0.9136242208370436, + "grad_norm": 1.0676296949386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8757420778274536, + "num_tokens": 281873673.0, + "step": 7182 + }, + { + "epoch": 0.9137514311156342, + "grad_norm": 1.119269847869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8734683990478516, + "num_tokens": 281904916.0, + "step": 7183 + }, + { + "epoch": 0.9138786413942247, + "grad_norm": 1.060555100440979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8678715229034424, + "num_tokens": 281947567.0, + "step": 7184 + }, + { + "epoch": 0.9140058516728151, + "grad_norm": 1.0079870223999023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8649355173110962, + "num_tokens": 281990274.0, + "step": 7185 + }, + { + "epoch": 0.9141330619514056, + "grad_norm": 0.9142650365829468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8826049566268921, + "num_tokens": 282034649.0, + "step": 7186 + }, + { + "epoch": 0.9142602722299962, + "grad_norm": 1.020411491394043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8807594180107117, + "num_tokens": 282071947.0, + "step": 7187 + }, + { + "epoch": 0.9143874825085867, + "grad_norm": 1.0998032093048096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8793405294418335, + "num_tokens": 282106844.0, + "step": 7188 + }, + { + "epoch": 0.9145146927871772, + "grad_norm": 1.1260030269622803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8678401708602905, + "num_tokens": 282142872.0, + "step": 7189 + }, + { + "epoch": 0.9146419030657678, + "grad_norm": 1.0109024047851562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8825080394744873, + "num_tokens": 282177700.0, + "step": 7190 + }, + { + "epoch": 0.9147691133443582, + "grad_norm": 1.0784118175506592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8721975088119507, + "num_tokens": 282215810.0, + "step": 7191 + }, + { + "epoch": 0.9148963236229487, + "grad_norm": 0.9607994556427002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8851585388183594, + "num_tokens": 282257137.0, + "step": 7192 + }, + { + "epoch": 0.9150235339015392, + "grad_norm": 1.1238007545471191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.404, + "mean_token_accuracy": 0.8584504127502441, + "num_tokens": 282294807.0, + "step": 7193 + }, + { + "epoch": 0.9151507441801298, + "grad_norm": 0.9356951117515564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8868154287338257, + "num_tokens": 282337155.0, + "step": 7194 + }, + { + "epoch": 0.9152779544587203, + "grad_norm": 1.0219805240631104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8719736933708191, + "num_tokens": 282377818.0, + "step": 7195 + }, + { + "epoch": 0.9154051647373108, + "grad_norm": 1.0541492700576782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8827280402183533, + "num_tokens": 282413658.0, + "step": 7196 + }, + { + "epoch": 0.9155323750159012, + "grad_norm": 0.9723300337791443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8850232362747192, + "num_tokens": 282451808.0, + "step": 7197 + }, + { + "epoch": 0.9156595852944918, + "grad_norm": 1.1575080156326294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8714436888694763, + "num_tokens": 282484369.0, + "step": 7198 + }, + { + "epoch": 0.9157867955730823, + "grad_norm": 0.969542384147644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8832800984382629, + "num_tokens": 282525727.0, + "step": 7199 + }, + { + "epoch": 0.9159140058516728, + "grad_norm": 0.9556861519813538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8788115978240967, + "num_tokens": 282567025.0, + "step": 7200 + }, + { + "epoch": 0.9160412161302633, + "grad_norm": 0.992327868938446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8866419196128845, + "num_tokens": 282604509.0, + "step": 7201 + }, + { + "epoch": 0.9161684264088539, + "grad_norm": 1.0240404605865479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8835179805755615, + "num_tokens": 282640985.0, + "step": 7202 + }, + { + "epoch": 0.9162956366874443, + "grad_norm": 1.1003013849258423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8723782300949097, + "num_tokens": 282677736.0, + "step": 7203 + }, + { + "epoch": 0.9164228469660348, + "grad_norm": 0.9145374894142151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8878084421157837, + "num_tokens": 282717296.0, + "step": 7204 + }, + { + "epoch": 0.9165500572446253, + "grad_norm": 1.0956523418426514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8746113181114197, + "num_tokens": 282759481.0, + "step": 7205 + }, + { + "epoch": 0.9166772675232159, + "grad_norm": 1.004618763923645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8652271032333374, + "num_tokens": 282799029.0, + "step": 7206 + }, + { + "epoch": 0.9168044778018064, + "grad_norm": 1.1032416820526123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.869773805141449, + "num_tokens": 282833885.0, + "step": 7207 + }, + { + "epoch": 0.9169316880803969, + "grad_norm": 1.0183184146881104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8780303597450256, + "num_tokens": 282874371.0, + "step": 7208 + }, + { + "epoch": 0.9170588983589874, + "grad_norm": 0.882904052734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8883546590805054, + "num_tokens": 282919942.0, + "step": 7209 + }, + { + "epoch": 0.9171861086375779, + "grad_norm": 1.0510045289993286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.88238525390625, + "num_tokens": 282956081.0, + "step": 7210 + }, + { + "epoch": 0.9173133189161684, + "grad_norm": 0.9737879633903503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8715468645095825, + "num_tokens": 282997524.0, + "step": 7211 + }, + { + "epoch": 0.9174405291947589, + "grad_norm": 0.9505965709686279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8733739256858826, + "num_tokens": 283039465.0, + "step": 7212 + }, + { + "epoch": 0.9175677394733495, + "grad_norm": 1.1766161918640137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8655765652656555, + "num_tokens": 283076967.0, + "step": 7213 + }, + { + "epoch": 0.91769494975194, + "grad_norm": 0.998454213142395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8820599317550659, + "num_tokens": 283120138.0, + "step": 7214 + }, + { + "epoch": 0.9178221600305305, + "grad_norm": 1.0863969326019287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8771030902862549, + "num_tokens": 283152916.0, + "step": 7215 + }, + { + "epoch": 0.9179493703091209, + "grad_norm": 1.0683143138885498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8702523708343506, + "num_tokens": 283189475.0, + "step": 7216 + }, + { + "epoch": 0.9180765805877115, + "grad_norm": 0.9687727689743042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.881087064743042, + "num_tokens": 283229788.0, + "step": 7217 + }, + { + "epoch": 0.918203790866302, + "grad_norm": 1.0226707458496094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8831644058227539, + "num_tokens": 283265710.0, + "step": 7218 + }, + { + "epoch": 0.9183310011448925, + "grad_norm": 1.0018713474273682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.892104983329773, + "num_tokens": 283301360.0, + "step": 7219 + }, + { + "epoch": 0.918458211423483, + "grad_norm": 1.0226143598556519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8908251523971558, + "num_tokens": 283333640.0, + "step": 7220 + }, + { + "epoch": 0.9185854217020736, + "grad_norm": 0.9703341126441956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8828248977661133, + "num_tokens": 283373260.0, + "step": 7221 + }, + { + "epoch": 0.918712631980664, + "grad_norm": 0.9207039475440979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8826722502708435, + "num_tokens": 283419249.0, + "step": 7222 + }, + { + "epoch": 0.9188398422592545, + "grad_norm": 1.0826997756958008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8670645356178284, + "num_tokens": 283454499.0, + "step": 7223 + }, + { + "epoch": 0.918967052537845, + "grad_norm": 1.0302401781082153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8805958032608032, + "num_tokens": 283496165.0, + "step": 7224 + }, + { + "epoch": 0.9190942628164356, + "grad_norm": 0.9562345147132874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8755566477775574, + "num_tokens": 283541576.0, + "step": 7225 + }, + { + "epoch": 0.9192214730950261, + "grad_norm": 1.0797988176345825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4233, + "mean_token_accuracy": 0.8555165529251099, + "num_tokens": 283583161.0, + "step": 7226 + }, + { + "epoch": 0.9193486833736166, + "grad_norm": 1.0046004056930542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8700268268585205, + "num_tokens": 283622301.0, + "step": 7227 + }, + { + "epoch": 0.919475893652207, + "grad_norm": 1.017521858215332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8763902187347412, + "num_tokens": 283662286.0, + "step": 7228 + }, + { + "epoch": 0.9196031039307976, + "grad_norm": 1.1374644041061401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.878475546836853, + "num_tokens": 283694347.0, + "step": 7229 + }, + { + "epoch": 0.9197303142093881, + "grad_norm": 0.9276942014694214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8964488506317139, + "num_tokens": 283736399.0, + "step": 7230 + }, + { + "epoch": 0.9198575244879786, + "grad_norm": 1.0826166868209839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8737090826034546, + "num_tokens": 283774026.0, + "step": 7231 + }, + { + "epoch": 0.9199847347665692, + "grad_norm": 0.9940329790115356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8774078488349915, + "num_tokens": 283814463.0, + "step": 7232 + }, + { + "epoch": 0.9201119450451597, + "grad_norm": 1.0015289783477783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8723421096801758, + "num_tokens": 283856140.0, + "step": 7233 + }, + { + "epoch": 0.9202391553237501, + "grad_norm": 1.124936819076538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8832001090049744, + "num_tokens": 283888650.0, + "step": 7234 + }, + { + "epoch": 0.9203663656023406, + "grad_norm": 0.9553717374801636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8853453397750854, + "num_tokens": 283926787.0, + "step": 7235 + }, + { + "epoch": 0.9204935758809312, + "grad_norm": 0.9735713601112366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8963110446929932, + "num_tokens": 283962889.0, + "step": 7236 + }, + { + "epoch": 0.9206207861595217, + "grad_norm": 1.0415993928909302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8794474601745605, + "num_tokens": 283999806.0, + "step": 7237 + }, + { + "epoch": 0.9207479964381122, + "grad_norm": 1.1302745342254639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8726918697357178, + "num_tokens": 284039844.0, + "step": 7238 + }, + { + "epoch": 0.9208752067167028, + "grad_norm": 0.940190315246582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3727, + "mean_token_accuracy": 0.8712741136550903, + "num_tokens": 284086823.0, + "step": 7239 + }, + { + "epoch": 0.9210024169952932, + "grad_norm": 1.1142358779907227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8676636815071106, + "num_tokens": 284121827.0, + "step": 7240 + }, + { + "epoch": 0.9211296272738837, + "grad_norm": 0.891624927520752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.8998965620994568, + "num_tokens": 284162010.0, + "step": 7241 + }, + { + "epoch": 0.9212568375524742, + "grad_norm": 1.0048645734786987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8797053098678589, + "num_tokens": 284200933.0, + "step": 7242 + }, + { + "epoch": 0.9213840478310648, + "grad_norm": 0.9627742767333984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8815703988075256, + "num_tokens": 284242823.0, + "step": 7243 + }, + { + "epoch": 0.9215112581096553, + "grad_norm": 1.0198791027069092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8808072805404663, + "num_tokens": 284280362.0, + "step": 7244 + }, + { + "epoch": 0.9216384683882458, + "grad_norm": 0.9565051198005676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8732742071151733, + "num_tokens": 284321218.0, + "step": 7245 + }, + { + "epoch": 0.9217656786668362, + "grad_norm": 0.9459414482116699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.871651291847229, + "num_tokens": 284365702.0, + "step": 7246 + }, + { + "epoch": 0.9218928889454268, + "grad_norm": 1.0121785402297974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8768537044525146, + "num_tokens": 284403121.0, + "step": 7247 + }, + { + "epoch": 0.9220200992240173, + "grad_norm": 1.0089653730392456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.875827968120575, + "num_tokens": 284445609.0, + "step": 7248 + }, + { + "epoch": 0.9221473095026078, + "grad_norm": 0.9888561964035034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8856663107872009, + "num_tokens": 284485516.0, + "step": 7249 + }, + { + "epoch": 0.9222745197811983, + "grad_norm": 1.00225830078125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8716316223144531, + "num_tokens": 284523897.0, + "step": 7250 + }, + { + "epoch": 0.9224017300597889, + "grad_norm": 1.0167185068130493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.8671217560768127, + "num_tokens": 284564366.0, + "step": 7251 + }, + { + "epoch": 0.9225289403383793, + "grad_norm": 1.0600682497024536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8794678449630737, + "num_tokens": 284602970.0, + "step": 7252 + }, + { + "epoch": 0.9226561506169698, + "grad_norm": 1.0108463764190674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8751707673072815, + "num_tokens": 284648828.0, + "step": 7253 + }, + { + "epoch": 0.9227833608955603, + "grad_norm": 1.0024235248565674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8753859996795654, + "num_tokens": 284691600.0, + "step": 7254 + }, + { + "epoch": 0.9229105711741509, + "grad_norm": 1.0813177824020386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8740172386169434, + "num_tokens": 284728384.0, + "step": 7255 + }, + { + "epoch": 0.9230377814527414, + "grad_norm": 1.0202693939208984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8794429302215576, + "num_tokens": 284767422.0, + "step": 7256 + }, + { + "epoch": 0.9231649917313319, + "grad_norm": 0.9822114706039429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8812316656112671, + "num_tokens": 284812771.0, + "step": 7257 + }, + { + "epoch": 0.9232922020099223, + "grad_norm": 0.9487825036048889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8846031427383423, + "num_tokens": 284855589.0, + "step": 7258 + }, + { + "epoch": 0.9234194122885129, + "grad_norm": 1.0388808250427246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.873352587223053, + "num_tokens": 284893364.0, + "step": 7259 + }, + { + "epoch": 0.9235466225671034, + "grad_norm": 1.018053650856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8855723142623901, + "num_tokens": 284929746.0, + "step": 7260 + }, + { + "epoch": 0.9236738328456939, + "grad_norm": 1.083698034286499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8793036341667175, + "num_tokens": 284970456.0, + "step": 7261 + }, + { + "epoch": 0.9238010431242845, + "grad_norm": 1.0063670873641968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8878153562545776, + "num_tokens": 285007614.0, + "step": 7262 + }, + { + "epoch": 0.923928253402875, + "grad_norm": 0.9974551200866699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8730278015136719, + "num_tokens": 285049169.0, + "step": 7263 + }, + { + "epoch": 0.9240554636814655, + "grad_norm": 0.9766181707382202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8749278783798218, + "num_tokens": 285093336.0, + "step": 7264 + }, + { + "epoch": 0.9241826739600559, + "grad_norm": 0.9982790350914001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8904287815093994, + "num_tokens": 285134545.0, + "step": 7265 + }, + { + "epoch": 0.9243098842386465, + "grad_norm": 1.054242491722107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8821241855621338, + "num_tokens": 285168142.0, + "step": 7266 + }, + { + "epoch": 0.924437094517237, + "grad_norm": 0.9983028173446655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8743867874145508, + "num_tokens": 285208584.0, + "step": 7267 + }, + { + "epoch": 0.9245643047958275, + "grad_norm": 0.9835443496704102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8712107539176941, + "num_tokens": 285251080.0, + "step": 7268 + }, + { + "epoch": 0.924691515074418, + "grad_norm": 1.0750304460525513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8706649541854858, + "num_tokens": 285287480.0, + "step": 7269 + }, + { + "epoch": 0.9248187253530086, + "grad_norm": 0.9747707843780518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8781935572624207, + "num_tokens": 285329342.0, + "step": 7270 + }, + { + "epoch": 0.924945935631599, + "grad_norm": 1.0166631937026978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8865242600440979, + "num_tokens": 285370125.0, + "step": 7271 + }, + { + "epoch": 0.9250731459101895, + "grad_norm": 0.9792060256004333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8849763870239258, + "num_tokens": 285407911.0, + "step": 7272 + }, + { + "epoch": 0.92520035618878, + "grad_norm": 0.9817984104156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8740710020065308, + "num_tokens": 285449051.0, + "step": 7273 + }, + { + "epoch": 0.9253275664673706, + "grad_norm": 0.9710562229156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8872239589691162, + "num_tokens": 285493109.0, + "step": 7274 + }, + { + "epoch": 0.9254547767459611, + "grad_norm": 0.9343210458755493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8788763284683228, + "num_tokens": 285537112.0, + "step": 7275 + }, + { + "epoch": 0.9255819870245516, + "grad_norm": 1.0517536401748657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8930926322937012, + "num_tokens": 285572683.0, + "step": 7276 + }, + { + "epoch": 0.925709197303142, + "grad_norm": 0.9350160360336304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8863169550895691, + "num_tokens": 285615406.0, + "step": 7277 + }, + { + "epoch": 0.9258364075817326, + "grad_norm": 1.0723514556884766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8718488216400146, + "num_tokens": 285655857.0, + "step": 7278 + }, + { + "epoch": 0.9259636178603231, + "grad_norm": 1.105913758277893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8765125274658203, + "num_tokens": 285693338.0, + "step": 7279 + }, + { + "epoch": 0.9260908281389136, + "grad_norm": 1.0876725912094116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.87495356798172, + "num_tokens": 285728524.0, + "step": 7280 + }, + { + "epoch": 0.9262180384175042, + "grad_norm": 1.1854701042175293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8804805874824524, + "num_tokens": 285759394.0, + "step": 7281 + }, + { + "epoch": 0.9263452486960947, + "grad_norm": 1.0651808977127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8729283213615417, + "num_tokens": 285797007.0, + "step": 7282 + }, + { + "epoch": 0.9264724589746851, + "grad_norm": 1.03357994556427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8810378313064575, + "num_tokens": 285834860.0, + "step": 7283 + }, + { + "epoch": 0.9265996692532756, + "grad_norm": 1.0534486770629883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8866077065467834, + "num_tokens": 285870653.0, + "step": 7284 + }, + { + "epoch": 0.9267268795318662, + "grad_norm": 0.9041180610656738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8959764242172241, + "num_tokens": 285912280.0, + "step": 7285 + }, + { + "epoch": 0.9268540898104567, + "grad_norm": 0.9791803359985352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8693364262580872, + "num_tokens": 285954452.0, + "step": 7286 + }, + { + "epoch": 0.9269813000890472, + "grad_norm": 0.9683710932731628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8709406852722168, + "num_tokens": 286001731.0, + "step": 7287 + }, + { + "epoch": 0.9271085103676378, + "grad_norm": 0.9996824264526367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8909002542495728, + "num_tokens": 286039356.0, + "step": 7288 + }, + { + "epoch": 0.9272357206462282, + "grad_norm": 1.040395736694336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.879750669002533, + "num_tokens": 286078720.0, + "step": 7289 + }, + { + "epoch": 0.9273629309248187, + "grad_norm": 1.0386344194412231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.875468909740448, + "num_tokens": 286114780.0, + "step": 7290 + }, + { + "epoch": 0.9274901412034092, + "grad_norm": 1.0286370515823364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8776917457580566, + "num_tokens": 286152215.0, + "step": 7291 + }, + { + "epoch": 0.9276173514819998, + "grad_norm": 1.0037132501602173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4094, + "mean_token_accuracy": 0.8587484955787659, + "num_tokens": 286198339.0, + "step": 7292 + }, + { + "epoch": 0.9277445617605903, + "grad_norm": 1.0124386548995972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8834433555603027, + "num_tokens": 286236404.0, + "step": 7293 + }, + { + "epoch": 0.9278717720391808, + "grad_norm": 0.9738504886627197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.898104190826416, + "num_tokens": 286270659.0, + "step": 7294 + }, + { + "epoch": 0.9279989823177712, + "grad_norm": 1.0358648300170898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.86899733543396, + "num_tokens": 286309351.0, + "step": 7295 + }, + { + "epoch": 0.9281261925963618, + "grad_norm": 0.8842239379882812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8857145309448242, + "num_tokens": 286353475.0, + "step": 7296 + }, + { + "epoch": 0.9282534028749523, + "grad_norm": 1.049014925956726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3912, + "mean_token_accuracy": 0.8714224100112915, + "num_tokens": 286396753.0, + "step": 7297 + }, + { + "epoch": 0.9283806131535428, + "grad_norm": 1.163460612297058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8802375793457031, + "num_tokens": 286429265.0, + "step": 7298 + }, + { + "epoch": 0.9285078234321333, + "grad_norm": 0.9911584258079529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8816006183624268, + "num_tokens": 286468288.0, + "step": 7299 + }, + { + "epoch": 0.9286350337107239, + "grad_norm": 1.011760950088501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.877174437046051, + "num_tokens": 286506979.0, + "step": 7300 + }, + { + "epoch": 0.9287622439893143, + "grad_norm": 0.9050598740577698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8964155912399292, + "num_tokens": 286546102.0, + "step": 7301 + }, + { + "epoch": 0.9288894542679048, + "grad_norm": 1.0142710208892822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8858250379562378, + "num_tokens": 286586699.0, + "step": 7302 + }, + { + "epoch": 0.9290166645464953, + "grad_norm": 0.9323455691337585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8848996162414551, + "num_tokens": 286629773.0, + "step": 7303 + }, + { + "epoch": 0.9291438748250859, + "grad_norm": 1.09122896194458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3881, + "mean_token_accuracy": 0.8679403066635132, + "num_tokens": 286668650.0, + "step": 7304 + }, + { + "epoch": 0.9292710851036764, + "grad_norm": 1.0045714378356934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8660374879837036, + "num_tokens": 286714728.0, + "step": 7305 + }, + { + "epoch": 0.9293982953822669, + "grad_norm": 1.0424941778182983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8840218782424927, + "num_tokens": 286749642.0, + "step": 7306 + }, + { + "epoch": 0.9295255056608573, + "grad_norm": 1.1476702690124512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.88180011510849, + "num_tokens": 286778449.0, + "step": 7307 + }, + { + "epoch": 0.9296527159394479, + "grad_norm": 0.9176632165908813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.886277437210083, + "num_tokens": 286824000.0, + "step": 7308 + }, + { + "epoch": 0.9297799262180384, + "grad_norm": 1.0078905820846558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8798854351043701, + "num_tokens": 286862524.0, + "step": 7309 + }, + { + "epoch": 0.9299071364966289, + "grad_norm": 1.033362865447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3767, + "mean_token_accuracy": 0.8694539070129395, + "num_tokens": 286909149.0, + "step": 7310 + }, + { + "epoch": 0.9300343467752195, + "grad_norm": 1.078531265258789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.891251266002655, + "num_tokens": 286939936.0, + "step": 7311 + }, + { + "epoch": 0.93016155705381, + "grad_norm": 1.1792505979537964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3975, + "mean_token_accuracy": 0.8666608929634094, + "num_tokens": 286974772.0, + "step": 7312 + }, + { + "epoch": 0.9302887673324005, + "grad_norm": 0.9360026717185974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8874437212944031, + "num_tokens": 287015393.0, + "step": 7313 + }, + { + "epoch": 0.9304159776109909, + "grad_norm": 1.0768108367919922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8735595941543579, + "num_tokens": 287050668.0, + "step": 7314 + }, + { + "epoch": 0.9305431878895815, + "grad_norm": 1.1848161220550537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3913, + "mean_token_accuracy": 0.8643302917480469, + "num_tokens": 287084331.0, + "step": 7315 + }, + { + "epoch": 0.930670398168172, + "grad_norm": 0.9321067333221436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8674590587615967, + "num_tokens": 287133276.0, + "step": 7316 + }, + { + "epoch": 0.9307976084467625, + "grad_norm": 0.9507465958595276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8775428533554077, + "num_tokens": 287174260.0, + "step": 7317 + }, + { + "epoch": 0.930924818725353, + "grad_norm": 0.8903614282608032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.890064001083374, + "num_tokens": 287219399.0, + "step": 7318 + }, + { + "epoch": 0.9310520290039436, + "grad_norm": 0.9400315880775452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.883734941482544, + "num_tokens": 287265077.0, + "step": 7319 + }, + { + "epoch": 0.931179239282534, + "grad_norm": 1.010094165802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8692638278007507, + "num_tokens": 287308041.0, + "step": 7320 + }, + { + "epoch": 0.9313064495611245, + "grad_norm": 0.9184293746948242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8873543739318848, + "num_tokens": 287351101.0, + "step": 7321 + }, + { + "epoch": 0.931433659839715, + "grad_norm": 0.9715503454208374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8808597326278687, + "num_tokens": 287388382.0, + "step": 7322 + }, + { + "epoch": 0.9315608701183056, + "grad_norm": 0.8940075039863586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8935614824295044, + "num_tokens": 287430256.0, + "step": 7323 + }, + { + "epoch": 0.9316880803968961, + "grad_norm": 0.9658478498458862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8847429156303406, + "num_tokens": 287467759.0, + "step": 7324 + }, + { + "epoch": 0.9318152906754866, + "grad_norm": 1.1203147172927856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8750486969947815, + "num_tokens": 287505168.0, + "step": 7325 + }, + { + "epoch": 0.931942500954077, + "grad_norm": 1.088519811630249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8796961307525635, + "num_tokens": 287540601.0, + "step": 7326 + }, + { + "epoch": 0.9320697112326676, + "grad_norm": 0.9478023648262024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8820534348487854, + "num_tokens": 287580169.0, + "step": 7327 + }, + { + "epoch": 0.9321969215112581, + "grad_norm": 1.0407381057739258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8724643588066101, + "num_tokens": 287621832.0, + "step": 7328 + }, + { + "epoch": 0.9323241317898486, + "grad_norm": 0.9599393010139465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8885691165924072, + "num_tokens": 287658390.0, + "step": 7329 + }, + { + "epoch": 0.9324513420684392, + "grad_norm": 0.9976796507835388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.8714990615844727, + "num_tokens": 287700991.0, + "step": 7330 + }, + { + "epoch": 0.9325785523470297, + "grad_norm": 1.0549222230911255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8800694942474365, + "num_tokens": 287736474.0, + "step": 7331 + }, + { + "epoch": 0.9327057626256201, + "grad_norm": 1.043987512588501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8708624839782715, + "num_tokens": 287778915.0, + "step": 7332 + }, + { + "epoch": 0.9328329729042106, + "grad_norm": 1.0703946352005005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8847626447677612, + "num_tokens": 287813897.0, + "step": 7333 + }, + { + "epoch": 0.9329601831828012, + "grad_norm": 1.1616439819335938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8629668354988098, + "num_tokens": 287848992.0, + "step": 7334 + }, + { + "epoch": 0.9330873934613917, + "grad_norm": 0.9667539596557617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.888992428779602, + "num_tokens": 287887919.0, + "step": 7335 + }, + { + "epoch": 0.9332146037399822, + "grad_norm": 1.0197206735610962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8756172060966492, + "num_tokens": 287927188.0, + "step": 7336 + }, + { + "epoch": 0.9333418140185727, + "grad_norm": 1.1882888078689575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8663646578788757, + "num_tokens": 287959742.0, + "step": 7337 + }, + { + "epoch": 0.9334690242971632, + "grad_norm": 1.183788537979126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8720349669456482, + "num_tokens": 287992973.0, + "step": 7338 + }, + { + "epoch": 0.9335962345757537, + "grad_norm": 0.9987150430679321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8829376101493835, + "num_tokens": 288030218.0, + "step": 7339 + }, + { + "epoch": 0.9337234448543442, + "grad_norm": 1.103316068649292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8799840211868286, + "num_tokens": 288060675.0, + "step": 7340 + }, + { + "epoch": 0.9338506551329347, + "grad_norm": 1.0115962028503418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8758530616760254, + "num_tokens": 288101974.0, + "step": 7341 + }, + { + "epoch": 0.9339778654115253, + "grad_norm": 1.0263328552246094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8821947574615479, + "num_tokens": 288142789.0, + "step": 7342 + }, + { + "epoch": 0.9341050756901158, + "grad_norm": 1.0437921285629272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8900772333145142, + "num_tokens": 288177223.0, + "step": 7343 + }, + { + "epoch": 0.9342322859687062, + "grad_norm": 1.0330531597137451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8685509562492371, + "num_tokens": 288214772.0, + "step": 7344 + }, + { + "epoch": 0.9343594962472968, + "grad_norm": 1.089633822441101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8850867748260498, + "num_tokens": 288251756.0, + "step": 7345 + }, + { + "epoch": 0.9344867065258873, + "grad_norm": 1.0159900188446045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8780678510665894, + "num_tokens": 288293789.0, + "step": 7346 + }, + { + "epoch": 0.9346139168044778, + "grad_norm": 0.9633715748786926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8944883346557617, + "num_tokens": 288333385.0, + "step": 7347 + }, + { + "epoch": 0.9347411270830683, + "grad_norm": 1.0873775482177734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.423, + "mean_token_accuracy": 0.8615412712097168, + "num_tokens": 288373021.0, + "step": 7348 + }, + { + "epoch": 0.9348683373616589, + "grad_norm": 1.1159987449645996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8635139465332031, + "num_tokens": 288408713.0, + "step": 7349 + }, + { + "epoch": 0.9349955476402493, + "grad_norm": 0.9826784133911133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8794347047805786, + "num_tokens": 288448979.0, + "step": 7350 + }, + { + "epoch": 0.9351227579188398, + "grad_norm": 1.0009175539016724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8740991353988647, + "num_tokens": 288493601.0, + "step": 7351 + }, + { + "epoch": 0.9352499681974303, + "grad_norm": 1.008344054222107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8811025619506836, + "num_tokens": 288534741.0, + "step": 7352 + }, + { + "epoch": 0.9353771784760209, + "grad_norm": 0.96331787109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8827314376831055, + "num_tokens": 288576014.0, + "step": 7353 + }, + { + "epoch": 0.9355043887546114, + "grad_norm": 1.0975041389465332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8848050236701965, + "num_tokens": 288606135.0, + "step": 7354 + }, + { + "epoch": 0.9356315990332019, + "grad_norm": 0.9777597188949585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8738709092140198, + "num_tokens": 288649327.0, + "step": 7355 + }, + { + "epoch": 0.9357588093117923, + "grad_norm": 0.9011000394821167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8961564302444458, + "num_tokens": 288690089.0, + "step": 7356 + }, + { + "epoch": 0.9358860195903829, + "grad_norm": 1.0742886066436768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8863779902458191, + "num_tokens": 288729402.0, + "step": 7357 + }, + { + "epoch": 0.9360132298689734, + "grad_norm": 1.083945870399475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8751958608627319, + "num_tokens": 288763396.0, + "step": 7358 + }, + { + "epoch": 0.9361404401475639, + "grad_norm": 1.0367261171340942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8778367042541504, + "num_tokens": 288805814.0, + "step": 7359 + }, + { + "epoch": 0.9362676504261545, + "grad_norm": 0.9505405426025391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8863693475723267, + "num_tokens": 288845114.0, + "step": 7360 + }, + { + "epoch": 0.936394860704745, + "grad_norm": 1.091068148612976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.892626941204071, + "num_tokens": 288879053.0, + "step": 7361 + }, + { + "epoch": 0.9365220709833355, + "grad_norm": 1.0437380075454712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4138, + "mean_token_accuracy": 0.8560885787010193, + "num_tokens": 288924224.0, + "step": 7362 + }, + { + "epoch": 0.9366492812619259, + "grad_norm": 1.0287209749221802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8668216466903687, + "num_tokens": 288968229.0, + "step": 7363 + }, + { + "epoch": 0.9367764915405165, + "grad_norm": 1.1023589372634888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8721523284912109, + "num_tokens": 289001120.0, + "step": 7364 + }, + { + "epoch": 0.936903701819107, + "grad_norm": 0.9536393880844116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8870147466659546, + "num_tokens": 289039906.0, + "step": 7365 + }, + { + "epoch": 0.9370309120976975, + "grad_norm": 0.9174759387969971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8823196887969971, + "num_tokens": 289081308.0, + "step": 7366 + }, + { + "epoch": 0.937158122376288, + "grad_norm": 1.1117353439331055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8880321383476257, + "num_tokens": 289120891.0, + "step": 7367 + }, + { + "epoch": 0.9372853326548786, + "grad_norm": 1.021022081375122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8745229244232178, + "num_tokens": 289159552.0, + "step": 7368 + }, + { + "epoch": 0.937412542933469, + "grad_norm": 0.9095949530601501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8934705257415771, + "num_tokens": 289200222.0, + "step": 7369 + }, + { + "epoch": 0.9375397532120595, + "grad_norm": 0.978004515171051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8836480379104614, + "num_tokens": 289244983.0, + "step": 7370 + }, + { + "epoch": 0.93766696349065, + "grad_norm": 1.1246060132980347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4154, + "mean_token_accuracy": 0.859504222869873, + "num_tokens": 289281505.0, + "step": 7371 + }, + { + "epoch": 0.9377941737692406, + "grad_norm": 0.9892770648002625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8852559924125671, + "num_tokens": 289322589.0, + "step": 7372 + }, + { + "epoch": 0.9379213840478311, + "grad_norm": 0.9451857209205627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8997920751571655, + "num_tokens": 289358469.0, + "step": 7373 + }, + { + "epoch": 0.9380485943264216, + "grad_norm": 1.0514919757843018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8873801827430725, + "num_tokens": 289395797.0, + "step": 7374 + }, + { + "epoch": 0.938175804605012, + "grad_norm": 1.0718384981155396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8931230306625366, + "num_tokens": 289429527.0, + "step": 7375 + }, + { + "epoch": 0.9383030148836026, + "grad_norm": 1.0270497798919678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8829071521759033, + "num_tokens": 289465295.0, + "step": 7376 + }, + { + "epoch": 0.9384302251621931, + "grad_norm": 1.0175238847732544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8754464387893677, + "num_tokens": 289503743.0, + "step": 7377 + }, + { + "epoch": 0.9385574354407836, + "grad_norm": 1.0311075448989868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.8630746006965637, + "num_tokens": 289550273.0, + "step": 7378 + }, + { + "epoch": 0.9386846457193742, + "grad_norm": 0.9385586977005005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8928056955337524, + "num_tokens": 289587850.0, + "step": 7379 + }, + { + "epoch": 0.9388118559979647, + "grad_norm": 0.9524860978126526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.890143632888794, + "num_tokens": 289625952.0, + "step": 7380 + }, + { + "epoch": 0.9389390662765551, + "grad_norm": 0.9652262926101685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8924764394760132, + "num_tokens": 289665932.0, + "step": 7381 + }, + { + "epoch": 0.9390662765551456, + "grad_norm": 1.0140376091003418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8718113899230957, + "num_tokens": 289707896.0, + "step": 7382 + }, + { + "epoch": 0.9391934868337362, + "grad_norm": 0.9272750020027161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8984922170639038, + "num_tokens": 289752011.0, + "step": 7383 + }, + { + "epoch": 0.9393206971123267, + "grad_norm": 1.010214924812317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8784926533699036, + "num_tokens": 289790302.0, + "step": 7384 + }, + { + "epoch": 0.9394479073909172, + "grad_norm": 0.9815778136253357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8844112753868103, + "num_tokens": 289828804.0, + "step": 7385 + }, + { + "epoch": 0.9395751176695077, + "grad_norm": 1.008591890335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.889808177947998, + "num_tokens": 289867684.0, + "step": 7386 + }, + { + "epoch": 0.9397023279480982, + "grad_norm": 0.9887950420379639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8810296058654785, + "num_tokens": 289907009.0, + "step": 7387 + }, + { + "epoch": 0.9398295382266887, + "grad_norm": 0.9706295132637024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8820658922195435, + "num_tokens": 289950742.0, + "step": 7388 + }, + { + "epoch": 0.9399567485052792, + "grad_norm": 0.9878051280975342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8775006532669067, + "num_tokens": 289994599.0, + "step": 7389 + }, + { + "epoch": 0.9400839587838697, + "grad_norm": 1.0829237699508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8698534369468689, + "num_tokens": 290031849.0, + "step": 7390 + }, + { + "epoch": 0.9402111690624603, + "grad_norm": 1.0642659664154053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8895180821418762, + "num_tokens": 290067277.0, + "step": 7391 + }, + { + "epoch": 0.9403383793410508, + "grad_norm": 0.8875586986541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.904812216758728, + "num_tokens": 290106791.0, + "step": 7392 + }, + { + "epoch": 0.9404655896196412, + "grad_norm": 1.0581599473953247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8785824775695801, + "num_tokens": 290141571.0, + "step": 7393 + }, + { + "epoch": 0.9405927998982317, + "grad_norm": 1.0025385618209839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8698819279670715, + "num_tokens": 290186314.0, + "step": 7394 + }, + { + "epoch": 0.9407200101768223, + "grad_norm": 0.9494017958641052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.8681209087371826, + "num_tokens": 290233211.0, + "step": 7395 + }, + { + "epoch": 0.9408472204554128, + "grad_norm": 1.0412042140960693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8836230635643005, + "num_tokens": 290269829.0, + "step": 7396 + }, + { + "epoch": 0.9409744307340033, + "grad_norm": 0.9889377951622009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8791811466217041, + "num_tokens": 290308973.0, + "step": 7397 + }, + { + "epoch": 0.9411016410125939, + "grad_norm": 0.9486716985702515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8986247181892395, + "num_tokens": 290344508.0, + "step": 7398 + }, + { + "epoch": 0.9412288512911843, + "grad_norm": 1.152547836303711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4092, + "mean_token_accuracy": 0.8588203191757202, + "num_tokens": 290381631.0, + "step": 7399 + }, + { + "epoch": 0.9413560615697748, + "grad_norm": 1.0270938873291016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.880064845085144, + "num_tokens": 290420587.0, + "step": 7400 + }, + { + "epoch": 0.9414832718483653, + "grad_norm": 0.9255808591842651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8888386487960815, + "num_tokens": 290462748.0, + "step": 7401 + }, + { + "epoch": 0.9416104821269559, + "grad_norm": 1.0104591846466064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8663123846054077, + "num_tokens": 290502012.0, + "step": 7402 + }, + { + "epoch": 0.9417376924055464, + "grad_norm": 1.189159870147705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8822829723358154, + "num_tokens": 290533397.0, + "step": 7403 + }, + { + "epoch": 0.9418649026841369, + "grad_norm": 0.925072193145752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8901395797729492, + "num_tokens": 290574149.0, + "step": 7404 + }, + { + "epoch": 0.9419921129627273, + "grad_norm": 1.0019444227218628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8845093846321106, + "num_tokens": 290613036.0, + "step": 7405 + }, + { + "epoch": 0.9421193232413179, + "grad_norm": 0.9366034269332886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8799184560775757, + "num_tokens": 290664133.0, + "step": 7406 + }, + { + "epoch": 0.9422465335199084, + "grad_norm": 0.9963705539703369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8715039491653442, + "num_tokens": 290705775.0, + "step": 7407 + }, + { + "epoch": 0.9423737437984989, + "grad_norm": 1.035825490951538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4422, + "mean_token_accuracy": 0.8505481481552124, + "num_tokens": 290751258.0, + "step": 7408 + }, + { + "epoch": 0.9425009540770894, + "grad_norm": 1.2749404907226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8788161277770996, + "num_tokens": 290777646.0, + "step": 7409 + }, + { + "epoch": 0.94262816435568, + "grad_norm": 1.00319242477417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8945139050483704, + "num_tokens": 290814367.0, + "step": 7410 + }, + { + "epoch": 0.9427553746342705, + "grad_norm": 0.9906592965126038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8833578824996948, + "num_tokens": 290854707.0, + "step": 7411 + }, + { + "epoch": 0.9428825849128609, + "grad_norm": 1.0007672309875488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.886215329170227, + "num_tokens": 290891429.0, + "step": 7412 + }, + { + "epoch": 0.9430097951914514, + "grad_norm": 0.9551289081573486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.875093936920166, + "num_tokens": 290935005.0, + "step": 7413 + }, + { + "epoch": 0.943137005470042, + "grad_norm": 1.0200002193450928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8748081922531128, + "num_tokens": 290975378.0, + "step": 7414 + }, + { + "epoch": 0.9432642157486325, + "grad_norm": 0.9674432277679443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8878376483917236, + "num_tokens": 291013540.0, + "step": 7415 + }, + { + "epoch": 0.943391426027223, + "grad_norm": 0.9518094658851624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8994088172912598, + "num_tokens": 291050850.0, + "step": 7416 + }, + { + "epoch": 0.9435186363058136, + "grad_norm": 1.1047149896621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.868156373500824, + "num_tokens": 291088340.0, + "step": 7417 + }, + { + "epoch": 0.943645846584404, + "grad_norm": 1.0000776052474976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8765934705734253, + "num_tokens": 291128980.0, + "step": 7418 + }, + { + "epoch": 0.9437730568629945, + "grad_norm": 1.0170083045959473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8716546297073364, + "num_tokens": 291169236.0, + "step": 7419 + }, + { + "epoch": 0.943900267141585, + "grad_norm": 1.0962677001953125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8808788061141968, + "num_tokens": 291207831.0, + "step": 7420 + }, + { + "epoch": 0.9440274774201756, + "grad_norm": 1.0187700986862183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8825059533119202, + "num_tokens": 291245301.0, + "step": 7421 + }, + { + "epoch": 0.9441546876987661, + "grad_norm": 1.0187139511108398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8721433877944946, + "num_tokens": 291283602.0, + "step": 7422 + }, + { + "epoch": 0.9442818979773566, + "grad_norm": 1.012243390083313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8923534154891968, + "num_tokens": 291320891.0, + "step": 7423 + }, + { + "epoch": 0.944409108255947, + "grad_norm": 0.9758383631706238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8841577768325806, + "num_tokens": 291358510.0, + "step": 7424 + }, + { + "epoch": 0.9445363185345376, + "grad_norm": 1.0597141981124878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8764009475708008, + "num_tokens": 291397358.0, + "step": 7425 + }, + { + "epoch": 0.9446635288131281, + "grad_norm": 1.1154416799545288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8747972249984741, + "num_tokens": 291428117.0, + "step": 7426 + }, + { + "epoch": 0.9447907390917186, + "grad_norm": 0.957568347454071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.898058295249939, + "num_tokens": 291467522.0, + "step": 7427 + }, + { + "epoch": 0.9449179493703092, + "grad_norm": 0.8886280655860901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.885982871055603, + "num_tokens": 291509513.0, + "step": 7428 + }, + { + "epoch": 0.9450451596488997, + "grad_norm": 1.035579800605774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8853585720062256, + "num_tokens": 291542678.0, + "step": 7429 + }, + { + "epoch": 0.9451723699274901, + "grad_norm": 1.0765196084976196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8793294429779053, + "num_tokens": 291580026.0, + "step": 7430 + }, + { + "epoch": 0.9452995802060806, + "grad_norm": 1.0021651983261108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8801947832107544, + "num_tokens": 291617191.0, + "step": 7431 + }, + { + "epoch": 0.9454267904846712, + "grad_norm": 1.0403611660003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8721209764480591, + "num_tokens": 291656787.0, + "step": 7432 + }, + { + "epoch": 0.9455540007632617, + "grad_norm": 1.0919464826583862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4197, + "mean_token_accuracy": 0.8523488640785217, + "num_tokens": 291695426.0, + "step": 7433 + }, + { + "epoch": 0.9456812110418522, + "grad_norm": 1.0786336660385132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8898191452026367, + "num_tokens": 291725841.0, + "step": 7434 + }, + { + "epoch": 0.9458084213204427, + "grad_norm": 0.9959995746612549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8917938470840454, + "num_tokens": 291764350.0, + "step": 7435 + }, + { + "epoch": 0.9459356315990332, + "grad_norm": 1.151782751083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.868140697479248, + "num_tokens": 291799411.0, + "step": 7436 + }, + { + "epoch": 0.9460628418776237, + "grad_norm": 0.9711300134658813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8789293766021729, + "num_tokens": 291837681.0, + "step": 7437 + }, + { + "epoch": 0.9461900521562142, + "grad_norm": 1.1371315717697144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8694298267364502, + "num_tokens": 291871105.0, + "step": 7438 + }, + { + "epoch": 0.9463172624348047, + "grad_norm": 1.060311198234558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8931059837341309, + "num_tokens": 291904838.0, + "step": 7439 + }, + { + "epoch": 0.9464444727133953, + "grad_norm": 0.9852989315986633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8772352337837219, + "num_tokens": 291944191.0, + "step": 7440 + }, + { + "epoch": 0.9465716829919858, + "grad_norm": 1.158031940460205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8751053810119629, + "num_tokens": 291975506.0, + "step": 7441 + }, + { + "epoch": 0.9466988932705762, + "grad_norm": 0.9395695328712463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8837985396385193, + "num_tokens": 292017737.0, + "step": 7442 + }, + { + "epoch": 0.9468261035491667, + "grad_norm": 1.1530309915542603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3814, + "mean_token_accuracy": 0.8653560876846313, + "num_tokens": 292053031.0, + "step": 7443 + }, + { + "epoch": 0.9469533138277573, + "grad_norm": 1.009931206703186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8908250331878662, + "num_tokens": 292091324.0, + "step": 7444 + }, + { + "epoch": 0.9470805241063478, + "grad_norm": 0.9452665448188782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8790966272354126, + "num_tokens": 292132399.0, + "step": 7445 + }, + { + "epoch": 0.9472077343849383, + "grad_norm": 0.9662490487098694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8799457550048828, + "num_tokens": 292173293.0, + "step": 7446 + }, + { + "epoch": 0.9473349446635289, + "grad_norm": 1.0554447174072266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8875452280044556, + "num_tokens": 292208066.0, + "step": 7447 + }, + { + "epoch": 0.9474621549421193, + "grad_norm": 0.9471887350082397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8914904594421387, + "num_tokens": 292247437.0, + "step": 7448 + }, + { + "epoch": 0.9475893652207098, + "grad_norm": 0.9687907099723816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8820409774780273, + "num_tokens": 292286821.0, + "step": 7449 + }, + { + "epoch": 0.9477165754993003, + "grad_norm": 1.1068559885025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8849490880966187, + "num_tokens": 292319606.0, + "step": 7450 + }, + { + "epoch": 0.9478437857778909, + "grad_norm": 0.9518747925758362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8879592418670654, + "num_tokens": 292362497.0, + "step": 7451 + }, + { + "epoch": 0.9479709960564814, + "grad_norm": 1.0380810499191284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8859458565711975, + "num_tokens": 292396040.0, + "step": 7452 + }, + { + "epoch": 0.9480982063350719, + "grad_norm": 0.9611752033233643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.886288046836853, + "num_tokens": 292438981.0, + "step": 7453 + }, + { + "epoch": 0.9482254166136623, + "grad_norm": 1.0815527439117432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8742896318435669, + "num_tokens": 292475949.0, + "step": 7454 + }, + { + "epoch": 0.9483526268922529, + "grad_norm": 1.0112698078155518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8721247911453247, + "num_tokens": 292518825.0, + "step": 7455 + }, + { + "epoch": 0.9484798371708434, + "grad_norm": 1.1174544095993042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.879152774810791, + "num_tokens": 292552780.0, + "step": 7456 + }, + { + "epoch": 0.9486070474494339, + "grad_norm": 1.0013595819473267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8741663694381714, + "num_tokens": 292595391.0, + "step": 7457 + }, + { + "epoch": 0.9487342577280244, + "grad_norm": 1.1681790351867676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8658483624458313, + "num_tokens": 292630723.0, + "step": 7458 + }, + { + "epoch": 0.948861468006615, + "grad_norm": 1.1089069843292236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8787969350814819, + "num_tokens": 292672283.0, + "step": 7459 + }, + { + "epoch": 0.9489886782852054, + "grad_norm": 1.0537484884262085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8765554428100586, + "num_tokens": 292710787.0, + "step": 7460 + }, + { + "epoch": 0.9491158885637959, + "grad_norm": 0.9336307048797607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8970698118209839, + "num_tokens": 292750359.0, + "step": 7461 + }, + { + "epoch": 0.9492430988423864, + "grad_norm": 1.029549241065979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8876034617424011, + "num_tokens": 292785431.0, + "step": 7462 + }, + { + "epoch": 0.949370309120977, + "grad_norm": 1.040360927581787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8740537166595459, + "num_tokens": 292828138.0, + "step": 7463 + }, + { + "epoch": 0.9494975193995675, + "grad_norm": 1.0336639881134033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8782005310058594, + "num_tokens": 292870415.0, + "step": 7464 + }, + { + "epoch": 0.949624729678158, + "grad_norm": 1.0401690006256104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.882321834564209, + "num_tokens": 292904352.0, + "step": 7465 + }, + { + "epoch": 0.9497519399567486, + "grad_norm": 0.988431453704834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8746347427368164, + "num_tokens": 292946018.0, + "step": 7466 + }, + { + "epoch": 0.949879150235339, + "grad_norm": 1.0016416311264038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8848155736923218, + "num_tokens": 292983437.0, + "step": 7467 + }, + { + "epoch": 0.9500063605139295, + "grad_norm": 0.9668924808502197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8757818341255188, + "num_tokens": 293029417.0, + "step": 7468 + }, + { + "epoch": 0.95013357079252, + "grad_norm": 1.0351678133010864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8821728229522705, + "num_tokens": 293064595.0, + "step": 7469 + }, + { + "epoch": 0.9502607810711106, + "grad_norm": 1.0211025476455688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.409, + "mean_token_accuracy": 0.8624492287635803, + "num_tokens": 293108366.0, + "step": 7470 + }, + { + "epoch": 0.9503879913497011, + "grad_norm": 1.0836044549942017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.866186261177063, + "num_tokens": 293147508.0, + "step": 7471 + }, + { + "epoch": 0.9505152016282916, + "grad_norm": 1.146818995475769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8730196356773376, + "num_tokens": 293181674.0, + "step": 7472 + }, + { + "epoch": 0.950642411906882, + "grad_norm": 0.9418485760688782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8869451284408569, + "num_tokens": 293218705.0, + "step": 7473 + }, + { + "epoch": 0.9507696221854726, + "grad_norm": 0.9859222769737244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8817346096038818, + "num_tokens": 293261172.0, + "step": 7474 + }, + { + "epoch": 0.9508968324640631, + "grad_norm": 1.2041722536087036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.870690107345581, + "num_tokens": 293293636.0, + "step": 7475 + }, + { + "epoch": 0.9510240427426536, + "grad_norm": 1.003225564956665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8817112445831299, + "num_tokens": 293336052.0, + "step": 7476 + }, + { + "epoch": 0.9511512530212441, + "grad_norm": 1.122904896736145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8831346035003662, + "num_tokens": 293366388.0, + "step": 7477 + }, + { + "epoch": 0.9512784632998347, + "grad_norm": 0.9859386086463928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8801942467689514, + "num_tokens": 293406242.0, + "step": 7478 + }, + { + "epoch": 0.9514056735784251, + "grad_norm": 1.084471583366394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4135, + "mean_token_accuracy": 0.8580265045166016, + "num_tokens": 293447962.0, + "step": 7479 + }, + { + "epoch": 0.9515328838570156, + "grad_norm": 1.0031460523605347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8726638555526733, + "num_tokens": 293489031.0, + "step": 7480 + }, + { + "epoch": 0.9516600941356061, + "grad_norm": 1.025743842124939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8764436841011047, + "num_tokens": 293524693.0, + "step": 7481 + }, + { + "epoch": 0.9517873044141967, + "grad_norm": 0.9437642693519592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.886896014213562, + "num_tokens": 293566422.0, + "step": 7482 + }, + { + "epoch": 0.9519145146927872, + "grad_norm": 1.0745049715042114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8839231729507446, + "num_tokens": 293598409.0, + "step": 7483 + }, + { + "epoch": 0.9520417249713777, + "grad_norm": 1.0477203130722046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8788507580757141, + "num_tokens": 293637550.0, + "step": 7484 + }, + { + "epoch": 0.9521689352499682, + "grad_norm": 0.8996664881706238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8983787298202515, + "num_tokens": 293679593.0, + "step": 7485 + }, + { + "epoch": 0.9522961455285587, + "grad_norm": 0.919308066368103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8872790336608887, + "num_tokens": 293724799.0, + "step": 7486 + }, + { + "epoch": 0.9524233558071492, + "grad_norm": 1.0243362188339233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4152, + "mean_token_accuracy": 0.8588474988937378, + "num_tokens": 293766521.0, + "step": 7487 + }, + { + "epoch": 0.9525505660857397, + "grad_norm": 1.022454023361206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8806891441345215, + "num_tokens": 293805585.0, + "step": 7488 + }, + { + "epoch": 0.9526777763643303, + "grad_norm": 1.0161161422729492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8637259602546692, + "num_tokens": 293847488.0, + "step": 7489 + }, + { + "epoch": 0.9528049866429208, + "grad_norm": 0.97909015417099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8769577741622925, + "num_tokens": 293891690.0, + "step": 7490 + }, + { + "epoch": 0.9529321969215112, + "grad_norm": 1.0105384588241577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8888522982597351, + "num_tokens": 293926604.0, + "step": 7491 + }, + { + "epoch": 0.9530594072001017, + "grad_norm": 1.045920729637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8832898139953613, + "num_tokens": 293959529.0, + "step": 7492 + }, + { + "epoch": 0.9531866174786923, + "grad_norm": 0.9980059266090393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8730674982070923, + "num_tokens": 294001010.0, + "step": 7493 + }, + { + "epoch": 0.9533138277572828, + "grad_norm": 0.9041069149971008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9015671014785767, + "num_tokens": 294041117.0, + "step": 7494 + }, + { + "epoch": 0.9534410380358733, + "grad_norm": 0.9615543484687805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8886527419090271, + "num_tokens": 294085181.0, + "step": 7495 + }, + { + "epoch": 0.9535682483144639, + "grad_norm": 1.1194177865982056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3727, + "mean_token_accuracy": 0.8713682293891907, + "num_tokens": 294124408.0, + "step": 7496 + }, + { + "epoch": 0.9536954585930543, + "grad_norm": 0.9778960347175598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8895344734191895, + "num_tokens": 294166391.0, + "step": 7497 + }, + { + "epoch": 0.9538226688716448, + "grad_norm": 1.1491228342056274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8690128922462463, + "num_tokens": 294199693.0, + "step": 7498 + }, + { + "epoch": 0.9539498791502353, + "grad_norm": 1.003508448600769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8787599205970764, + "num_tokens": 294240208.0, + "step": 7499 + }, + { + "epoch": 0.9540770894288259, + "grad_norm": 0.9576148986816406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8746610283851624, + "num_tokens": 294280536.0, + "step": 7500 + }, + { + "epoch": 0.9542042997074164, + "grad_norm": 1.0785877704620361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8877891898155212, + "num_tokens": 294313286.0, + "step": 7501 + }, + { + "epoch": 0.9543315099860069, + "grad_norm": 1.034898042678833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8836033344268799, + "num_tokens": 294350656.0, + "step": 7502 + }, + { + "epoch": 0.9544587202645973, + "grad_norm": 1.0990080833435059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8593630194664001, + "num_tokens": 294391564.0, + "step": 7503 + }, + { + "epoch": 0.9545859305431879, + "grad_norm": 1.0656507015228271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8733755350112915, + "num_tokens": 294431683.0, + "step": 7504 + }, + { + "epoch": 0.9547131408217784, + "grad_norm": 0.9704659581184387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8842066526412964, + "num_tokens": 294475284.0, + "step": 7505 + }, + { + "epoch": 0.9548403511003689, + "grad_norm": 0.9930681586265564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8839664459228516, + "num_tokens": 294514442.0, + "step": 7506 + }, + { + "epoch": 0.9549675613789594, + "grad_norm": 0.9332984685897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8846457004547119, + "num_tokens": 294553996.0, + "step": 7507 + }, + { + "epoch": 0.95509477165755, + "grad_norm": 0.9204121232032776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8856709003448486, + "num_tokens": 294598105.0, + "step": 7508 + }, + { + "epoch": 0.9552219819361404, + "grad_norm": 0.9805566072463989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8808490037918091, + "num_tokens": 294638361.0, + "step": 7509 + }, + { + "epoch": 0.9553491922147309, + "grad_norm": 0.906050980091095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8923049569129944, + "num_tokens": 294678300.0, + "step": 7510 + }, + { + "epoch": 0.9554764024933214, + "grad_norm": 0.9694656133651733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3716, + "mean_token_accuracy": 0.8693022727966309, + "num_tokens": 294720036.0, + "step": 7511 + }, + { + "epoch": 0.955603612771912, + "grad_norm": 1.030800700187683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8841459155082703, + "num_tokens": 294757649.0, + "step": 7512 + }, + { + "epoch": 0.9557308230505025, + "grad_norm": 0.9997599720954895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8797772526741028, + "num_tokens": 294797497.0, + "step": 7513 + }, + { + "epoch": 0.955858033329093, + "grad_norm": 0.9436085820198059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8783886432647705, + "num_tokens": 294842849.0, + "step": 7514 + }, + { + "epoch": 0.9559852436076836, + "grad_norm": 0.9274954199790955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8825505971908569, + "num_tokens": 294887648.0, + "step": 7515 + }, + { + "epoch": 0.956112453886274, + "grad_norm": 1.057060718536377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8838506937026978, + "num_tokens": 294920840.0, + "step": 7516 + }, + { + "epoch": 0.9562396641648645, + "grad_norm": 1.0218322277069092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8770069479942322, + "num_tokens": 294960241.0, + "step": 7517 + }, + { + "epoch": 0.956366874443455, + "grad_norm": 0.9088362455368042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8835799098014832, + "num_tokens": 295002704.0, + "step": 7518 + }, + { + "epoch": 0.9564940847220456, + "grad_norm": 0.8850312829017639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8888814449310303, + "num_tokens": 295048249.0, + "step": 7519 + }, + { + "epoch": 0.9566212950006361, + "grad_norm": 1.0548148155212402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.8577641248703003, + "num_tokens": 295091715.0, + "step": 7520 + }, + { + "epoch": 0.9567485052792266, + "grad_norm": 0.9863955974578857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8851605653762817, + "num_tokens": 295138733.0, + "step": 7521 + }, + { + "epoch": 0.956875715557817, + "grad_norm": 0.9782516956329346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8710863590240479, + "num_tokens": 295183738.0, + "step": 7522 + }, + { + "epoch": 0.9570029258364076, + "grad_norm": 1.0417300462722778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3848, + "mean_token_accuracy": 0.8665271997451782, + "num_tokens": 295227921.0, + "step": 7523 + }, + { + "epoch": 0.9571301361149981, + "grad_norm": 1.0473192930221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8811167478561401, + "num_tokens": 295262649.0, + "step": 7524 + }, + { + "epoch": 0.9572573463935886, + "grad_norm": 1.057202696800232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8670868873596191, + "num_tokens": 295301494.0, + "step": 7525 + }, + { + "epoch": 0.9573845566721791, + "grad_norm": 0.9970809817314148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8831225633621216, + "num_tokens": 295345714.0, + "step": 7526 + }, + { + "epoch": 0.9575117669507697, + "grad_norm": 0.9568244814872742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8869893550872803, + "num_tokens": 295383610.0, + "step": 7527 + }, + { + "epoch": 0.9576389772293601, + "grad_norm": 1.0233771800994873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.873525857925415, + "num_tokens": 295424173.0, + "step": 7528 + }, + { + "epoch": 0.9577661875079506, + "grad_norm": 0.9645133018493652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8927927613258362, + "num_tokens": 295460741.0, + "step": 7529 + }, + { + "epoch": 0.9578933977865411, + "grad_norm": 1.0208587646484375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8755399584770203, + "num_tokens": 295499198.0, + "step": 7530 + }, + { + "epoch": 0.9580206080651317, + "grad_norm": 1.0722984075546265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8691613674163818, + "num_tokens": 295536429.0, + "step": 7531 + }, + { + "epoch": 0.9581478183437222, + "grad_norm": 1.0637141466140747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8792663812637329, + "num_tokens": 295575434.0, + "step": 7532 + }, + { + "epoch": 0.9582750286223127, + "grad_norm": 1.1276546716690063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8739535808563232, + "num_tokens": 295611134.0, + "step": 7533 + }, + { + "epoch": 0.9584022389009031, + "grad_norm": 1.054465651512146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8919726610183716, + "num_tokens": 295642496.0, + "step": 7534 + }, + { + "epoch": 0.9585294491794937, + "grad_norm": 1.0675815343856812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8655449748039246, + "num_tokens": 295682875.0, + "step": 7535 + }, + { + "epoch": 0.9586566594580842, + "grad_norm": 0.9747555255889893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8829127550125122, + "num_tokens": 295719644.0, + "step": 7536 + }, + { + "epoch": 0.9587838697366747, + "grad_norm": 0.9723503589630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8813961744308472, + "num_tokens": 295754275.0, + "step": 7537 + }, + { + "epoch": 0.9589110800152653, + "grad_norm": 0.9979440569877625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8670250773429871, + "num_tokens": 295795123.0, + "step": 7538 + }, + { + "epoch": 0.9590382902938558, + "grad_norm": 0.9434356689453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.887341320514679, + "num_tokens": 295832648.0, + "step": 7539 + }, + { + "epoch": 0.9591655005724462, + "grad_norm": 1.0567017793655396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8701316118240356, + "num_tokens": 295871207.0, + "step": 7540 + }, + { + "epoch": 0.9592927108510367, + "grad_norm": 1.1272996664047241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8765449523925781, + "num_tokens": 295905427.0, + "step": 7541 + }, + { + "epoch": 0.9594199211296273, + "grad_norm": 1.069343090057373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8759033679962158, + "num_tokens": 295943673.0, + "step": 7542 + }, + { + "epoch": 0.9595471314082178, + "grad_norm": 1.0237140655517578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8784316778182983, + "num_tokens": 295986489.0, + "step": 7543 + }, + { + "epoch": 0.9596743416868083, + "grad_norm": 0.9487435817718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8842787742614746, + "num_tokens": 296028383.0, + "step": 7544 + }, + { + "epoch": 0.9598015519653988, + "grad_norm": 0.9596961140632629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8815836906433105, + "num_tokens": 296070171.0, + "step": 7545 + }, + { + "epoch": 0.9599287622439893, + "grad_norm": 1.0332390069961548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3928, + "mean_token_accuracy": 0.866395115852356, + "num_tokens": 296111591.0, + "step": 7546 + }, + { + "epoch": 0.9600559725225798, + "grad_norm": 1.0378462076187134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8777182698249817, + "num_tokens": 296147887.0, + "step": 7547 + }, + { + "epoch": 0.9601831828011703, + "grad_norm": 0.9375889301300049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8807896971702576, + "num_tokens": 296186701.0, + "step": 7548 + }, + { + "epoch": 0.9603103930797608, + "grad_norm": 0.9782154560089111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8719337582588196, + "num_tokens": 296229874.0, + "step": 7549 + }, + { + "epoch": 0.9604376033583514, + "grad_norm": 1.0057448148727417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8769734501838684, + "num_tokens": 296271169.0, + "step": 7550 + }, + { + "epoch": 0.9605648136369419, + "grad_norm": 0.9287593960762024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8885233402252197, + "num_tokens": 296312285.0, + "step": 7551 + }, + { + "epoch": 0.9606920239155323, + "grad_norm": 1.1373525857925415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8709942698478699, + "num_tokens": 296350089.0, + "step": 7552 + }, + { + "epoch": 0.9608192341941229, + "grad_norm": 0.9942419528961182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8887121677398682, + "num_tokens": 296385541.0, + "step": 7553 + }, + { + "epoch": 0.9609464444727134, + "grad_norm": 1.1431552171707153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8662867546081543, + "num_tokens": 296421440.0, + "step": 7554 + }, + { + "epoch": 0.9610736547513039, + "grad_norm": 1.0199451446533203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8906703591346741, + "num_tokens": 296455366.0, + "step": 7555 + }, + { + "epoch": 0.9612008650298944, + "grad_norm": 0.9316375851631165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8960431814193726, + "num_tokens": 296493792.0, + "step": 7556 + }, + { + "epoch": 0.961328075308485, + "grad_norm": 0.9261984825134277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8854315280914307, + "num_tokens": 296536215.0, + "step": 7557 + }, + { + "epoch": 0.9614552855870754, + "grad_norm": 1.050452470779419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.8685890436172485, + "num_tokens": 296573520.0, + "step": 7558 + }, + { + "epoch": 0.9615824958656659, + "grad_norm": 0.9190289974212646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8828701972961426, + "num_tokens": 296615798.0, + "step": 7559 + }, + { + "epoch": 0.9617097061442564, + "grad_norm": 0.9192985892295837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8836452960968018, + "num_tokens": 296662326.0, + "step": 7560 + }, + { + "epoch": 0.961836916422847, + "grad_norm": 0.9923974275588989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8788621425628662, + "num_tokens": 296699450.0, + "step": 7561 + }, + { + "epoch": 0.9619641267014375, + "grad_norm": 1.0556272268295288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8950719833374023, + "num_tokens": 296732253.0, + "step": 7562 + }, + { + "epoch": 0.962091336980028, + "grad_norm": 0.9715331792831421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8862267732620239, + "num_tokens": 296771551.0, + "step": 7563 + }, + { + "epoch": 0.9622185472586186, + "grad_norm": 1.0537209510803223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4071, + "mean_token_accuracy": 0.8600608706474304, + "num_tokens": 296816653.0, + "step": 7564 + }, + { + "epoch": 0.962345757537209, + "grad_norm": 1.034694790840149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8723245859146118, + "num_tokens": 296859207.0, + "step": 7565 + }, + { + "epoch": 0.9624729678157995, + "grad_norm": 1.026287317276001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8746480345726013, + "num_tokens": 296898641.0, + "step": 7566 + }, + { + "epoch": 0.96260017809439, + "grad_norm": 1.0377542972564697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8825156092643738, + "num_tokens": 296933773.0, + "step": 7567 + }, + { + "epoch": 0.9627273883729806, + "grad_norm": 0.974584698677063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8846786022186279, + "num_tokens": 296970058.0, + "step": 7568 + }, + { + "epoch": 0.9628545986515711, + "grad_norm": 1.0419886112213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.877565860748291, + "num_tokens": 297008587.0, + "step": 7569 + }, + { + "epoch": 0.9629818089301616, + "grad_norm": 0.9988263249397278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8881168365478516, + "num_tokens": 297049132.0, + "step": 7570 + }, + { + "epoch": 0.963109019208752, + "grad_norm": 0.9976901412010193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8736344575881958, + "num_tokens": 297088953.0, + "step": 7571 + }, + { + "epoch": 0.9632362294873426, + "grad_norm": 1.037011742591858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3793, + "mean_token_accuracy": 0.8663327097892761, + "num_tokens": 297129847.0, + "step": 7572 + }, + { + "epoch": 0.9633634397659331, + "grad_norm": 1.0081725120544434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8923742771148682, + "num_tokens": 297164932.0, + "step": 7573 + }, + { + "epoch": 0.9634906500445236, + "grad_norm": 0.9402100443840027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8936207294464111, + "num_tokens": 297204036.0, + "step": 7574 + }, + { + "epoch": 0.9636178603231141, + "grad_norm": 1.0650298595428467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8728271722793579, + "num_tokens": 297242837.0, + "step": 7575 + }, + { + "epoch": 0.9637450706017047, + "grad_norm": 1.054213523864746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8696354627609253, + "num_tokens": 297283405.0, + "step": 7576 + }, + { + "epoch": 0.9638722808802951, + "grad_norm": 0.9460412263870239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8667661547660828, + "num_tokens": 297331868.0, + "step": 7577 + }, + { + "epoch": 0.9639994911588856, + "grad_norm": 0.9271330237388611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8938464522361755, + "num_tokens": 297369050.0, + "step": 7578 + }, + { + "epoch": 0.9641267014374761, + "grad_norm": 0.9541181325912476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8792214393615723, + "num_tokens": 297409134.0, + "step": 7579 + }, + { + "epoch": 0.9642539117160667, + "grad_norm": 1.020576000213623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8692408800125122, + "num_tokens": 297445046.0, + "step": 7580 + }, + { + "epoch": 0.9643811219946572, + "grad_norm": 0.956089437007904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8805316686630249, + "num_tokens": 297485682.0, + "step": 7581 + }, + { + "epoch": 0.9645083322732477, + "grad_norm": 0.9697850942611694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8744925260543823, + "num_tokens": 297526636.0, + "step": 7582 + }, + { + "epoch": 0.9646355425518381, + "grad_norm": 1.1149067878723145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.872887134552002, + "num_tokens": 297562721.0, + "step": 7583 + }, + { + "epoch": 0.9647627528304287, + "grad_norm": 1.1569815874099731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8804844617843628, + "num_tokens": 297590314.0, + "step": 7584 + }, + { + "epoch": 0.9648899631090192, + "grad_norm": 1.1462970972061157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8776530623435974, + "num_tokens": 297624035.0, + "step": 7585 + }, + { + "epoch": 0.9650171733876097, + "grad_norm": 1.0098062753677368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3953, + "mean_token_accuracy": 0.8652541637420654, + "num_tokens": 297666331.0, + "step": 7586 + }, + { + "epoch": 0.9651443836662003, + "grad_norm": 0.9712411761283875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8750489950180054, + "num_tokens": 297711033.0, + "step": 7587 + }, + { + "epoch": 0.9652715939447908, + "grad_norm": 1.06025230884552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8728401064872742, + "num_tokens": 297745630.0, + "step": 7588 + }, + { + "epoch": 0.9653988042233812, + "grad_norm": 1.1280211210250854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4141, + "mean_token_accuracy": 0.854590892791748, + "num_tokens": 297787993.0, + "step": 7589 + }, + { + "epoch": 0.9655260145019717, + "grad_norm": 1.0572463274002075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3923, + "mean_token_accuracy": 0.8667470812797546, + "num_tokens": 297830567.0, + "step": 7590 + }, + { + "epoch": 0.9656532247805623, + "grad_norm": 1.025213360786438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8741347193717957, + "num_tokens": 297871372.0, + "step": 7591 + }, + { + "epoch": 0.9657804350591528, + "grad_norm": 1.006317377090454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8850652575492859, + "num_tokens": 297914560.0, + "step": 7592 + }, + { + "epoch": 0.9659076453377433, + "grad_norm": 1.012738823890686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.872451901435852, + "num_tokens": 297955688.0, + "step": 7593 + }, + { + "epoch": 0.9660348556163338, + "grad_norm": 1.0642799139022827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8686561584472656, + "num_tokens": 297991088.0, + "step": 7594 + }, + { + "epoch": 0.9661620658949243, + "grad_norm": 0.9248868823051453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8784282803535461, + "num_tokens": 298033246.0, + "step": 7595 + }, + { + "epoch": 0.9662892761735148, + "grad_norm": 1.0813931226730347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8809535503387451, + "num_tokens": 298069374.0, + "step": 7596 + }, + { + "epoch": 0.9664164864521053, + "grad_norm": 1.0409194231033325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8832690119743347, + "num_tokens": 298105713.0, + "step": 7597 + }, + { + "epoch": 0.9665436967306958, + "grad_norm": 0.9536001682281494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8838925957679749, + "num_tokens": 298148431.0, + "step": 7598 + }, + { + "epoch": 0.9666709070092864, + "grad_norm": 1.0848416090011597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8636174201965332, + "num_tokens": 298185155.0, + "step": 7599 + }, + { + "epoch": 0.9667981172878769, + "grad_norm": 1.1319421529769897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4051, + "mean_token_accuracy": 0.8631718754768372, + "num_tokens": 298222695.0, + "step": 7600 + }, + { + "epoch": 0.9669253275664673, + "grad_norm": 0.9837378859519958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3773, + "mean_token_accuracy": 0.8650219440460205, + "num_tokens": 298264978.0, + "step": 7601 + }, + { + "epoch": 0.9670525378450578, + "grad_norm": 1.0704270601272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3989, + "mean_token_accuracy": 0.8631834387779236, + "num_tokens": 298302552.0, + "step": 7602 + }, + { + "epoch": 0.9671797481236484, + "grad_norm": 0.9328144192695618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8778432607650757, + "num_tokens": 298346511.0, + "step": 7603 + }, + { + "epoch": 0.9673069584022389, + "grad_norm": 1.1385979652404785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8691830039024353, + "num_tokens": 298380887.0, + "step": 7604 + }, + { + "epoch": 0.9674341686808294, + "grad_norm": 1.1224852800369263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8647066354751587, + "num_tokens": 298420776.0, + "step": 7605 + }, + { + "epoch": 0.96756137895942, + "grad_norm": 0.8840804696083069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8892825841903687, + "num_tokens": 298464899.0, + "step": 7606 + }, + { + "epoch": 0.9676885892380104, + "grad_norm": 0.9392431974411011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8911701440811157, + "num_tokens": 298506075.0, + "step": 7607 + }, + { + "epoch": 0.9678157995166009, + "grad_norm": 1.0585063695907593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8901122212409973, + "num_tokens": 298541548.0, + "step": 7608 + }, + { + "epoch": 0.9679430097951914, + "grad_norm": 0.9771384596824646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8845614194869995, + "num_tokens": 298584839.0, + "step": 7609 + }, + { + "epoch": 0.968070220073782, + "grad_norm": 0.972874104976654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8841231465339661, + "num_tokens": 298620956.0, + "step": 7610 + }, + { + "epoch": 0.9681974303523725, + "grad_norm": 0.9640335440635681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8789440989494324, + "num_tokens": 298664537.0, + "step": 7611 + }, + { + "epoch": 0.968324640630963, + "grad_norm": 1.1087801456451416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8795872926712036, + "num_tokens": 298703515.0, + "step": 7612 + }, + { + "epoch": 0.9684518509095535, + "grad_norm": 1.0059537887573242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8806233406066895, + "num_tokens": 298748021.0, + "step": 7613 + }, + { + "epoch": 0.968579061188144, + "grad_norm": 1.0493673086166382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8858259916305542, + "num_tokens": 298787527.0, + "step": 7614 + }, + { + "epoch": 0.9687062714667345, + "grad_norm": 0.9260951280593872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8907668590545654, + "num_tokens": 298829656.0, + "step": 7615 + }, + { + "epoch": 0.968833481745325, + "grad_norm": 1.0930273532867432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8799285292625427, + "num_tokens": 298863668.0, + "step": 7616 + }, + { + "epoch": 0.9689606920239155, + "grad_norm": 1.0258957147598267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4, + "mean_token_accuracy": 0.8654584288597107, + "num_tokens": 298907194.0, + "step": 7617 + }, + { + "epoch": 0.9690879023025061, + "grad_norm": 1.1133043766021729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8720779418945312, + "num_tokens": 298945869.0, + "step": 7618 + }, + { + "epoch": 0.9692151125810966, + "grad_norm": 1.0709306001663208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8772939443588257, + "num_tokens": 298983684.0, + "step": 7619 + }, + { + "epoch": 0.969342322859687, + "grad_norm": 0.9666229486465454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8833951354026794, + "num_tokens": 299026551.0, + "step": 7620 + }, + { + "epoch": 0.9694695331382776, + "grad_norm": 1.0190547704696655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8840186595916748, + "num_tokens": 299063361.0, + "step": 7621 + }, + { + "epoch": 0.9695967434168681, + "grad_norm": 1.0058218240737915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8727154731750488, + "num_tokens": 299105413.0, + "step": 7622 + }, + { + "epoch": 0.9697239536954586, + "grad_norm": 1.0432394742965698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8753659725189209, + "num_tokens": 299145571.0, + "step": 7623 + }, + { + "epoch": 0.9698511639740491, + "grad_norm": 1.0549885034561157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8860563635826111, + "num_tokens": 299178464.0, + "step": 7624 + }, + { + "epoch": 0.9699783742526397, + "grad_norm": 1.0534907579421997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8767147064208984, + "num_tokens": 299216450.0, + "step": 7625 + }, + { + "epoch": 0.9701055845312301, + "grad_norm": 1.0034737586975098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8732358813285828, + "num_tokens": 299257918.0, + "step": 7626 + }, + { + "epoch": 0.9702327948098206, + "grad_norm": 1.068781852722168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8836135864257812, + "num_tokens": 299297715.0, + "step": 7627 + }, + { + "epoch": 0.9703600050884111, + "grad_norm": 1.0199003219604492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8747655749320984, + "num_tokens": 299336699.0, + "step": 7628 + }, + { + "epoch": 0.9704872153670017, + "grad_norm": 1.1282118558883667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8818835020065308, + "num_tokens": 299372750.0, + "step": 7629 + }, + { + "epoch": 0.9706144256455922, + "grad_norm": 0.9764020442962646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.878082275390625, + "num_tokens": 299418117.0, + "step": 7630 + }, + { + "epoch": 0.9707416359241827, + "grad_norm": 1.0660463571548462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8754555583000183, + "num_tokens": 299453073.0, + "step": 7631 + }, + { + "epoch": 0.9708688462027731, + "grad_norm": 1.0809592008590698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4073, + "mean_token_accuracy": 0.8614732623100281, + "num_tokens": 299495202.0, + "step": 7632 + }, + { + "epoch": 0.9709960564813637, + "grad_norm": 1.0441652536392212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8770678043365479, + "num_tokens": 299529340.0, + "step": 7633 + }, + { + "epoch": 0.9711232667599542, + "grad_norm": 0.9508234858512878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8829718828201294, + "num_tokens": 299568392.0, + "step": 7634 + }, + { + "epoch": 0.9712504770385447, + "grad_norm": 0.8987448811531067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.880907416343689, + "num_tokens": 299614887.0, + "step": 7635 + }, + { + "epoch": 0.9713776873171353, + "grad_norm": 1.1139140129089355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8686211705207825, + "num_tokens": 299653808.0, + "step": 7636 + }, + { + "epoch": 0.9715048975957258, + "grad_norm": 0.9856834411621094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8864600658416748, + "num_tokens": 299692911.0, + "step": 7637 + }, + { + "epoch": 0.9716321078743162, + "grad_norm": 0.9808637499809265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8679451942443848, + "num_tokens": 299734014.0, + "step": 7638 + }, + { + "epoch": 0.9717593181529067, + "grad_norm": 0.9573155641555786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8771031498908997, + "num_tokens": 299778497.0, + "step": 7639 + }, + { + "epoch": 0.9718865284314973, + "grad_norm": 1.066846251487732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8791877031326294, + "num_tokens": 299821534.0, + "step": 7640 + }, + { + "epoch": 0.9720137387100878, + "grad_norm": 0.9878583550453186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8811681866645813, + "num_tokens": 299860964.0, + "step": 7641 + }, + { + "epoch": 0.9721409489886783, + "grad_norm": 0.9073514938354492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.884731113910675, + "num_tokens": 299901221.0, + "step": 7642 + }, + { + "epoch": 0.9722681592672688, + "grad_norm": 0.990114152431488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8953834772109985, + "num_tokens": 299936849.0, + "step": 7643 + }, + { + "epoch": 0.9723953695458593, + "grad_norm": 0.9907766580581665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8858073949813843, + "num_tokens": 299977849.0, + "step": 7644 + }, + { + "epoch": 0.9725225798244498, + "grad_norm": 0.9460108876228333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8843085765838623, + "num_tokens": 300016075.0, + "step": 7645 + }, + { + "epoch": 0.9726497901030403, + "grad_norm": 0.9502853751182556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.879431962966919, + "num_tokens": 300061071.0, + "step": 7646 + }, + { + "epoch": 0.9727770003816308, + "grad_norm": 1.1353952884674072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8724042177200317, + "num_tokens": 300094688.0, + "step": 7647 + }, + { + "epoch": 0.9729042106602214, + "grad_norm": 1.003821611404419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8867119550704956, + "num_tokens": 300136083.0, + "step": 7648 + }, + { + "epoch": 0.9730314209388119, + "grad_norm": 0.9891465902328491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8816894292831421, + "num_tokens": 300175269.0, + "step": 7649 + }, + { + "epoch": 0.9731586312174023, + "grad_norm": 0.9475933313369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.9000232219696045, + "num_tokens": 300211281.0, + "step": 7650 + }, + { + "epoch": 0.9732858414959928, + "grad_norm": 1.0157843828201294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8752307891845703, + "num_tokens": 300252135.0, + "step": 7651 + }, + { + "epoch": 0.9734130517745834, + "grad_norm": 0.9775781631469727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8885418772697449, + "num_tokens": 300291623.0, + "step": 7652 + }, + { + "epoch": 0.9735402620531739, + "grad_norm": 1.1827812194824219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8717315196990967, + "num_tokens": 300323258.0, + "step": 7653 + }, + { + "epoch": 0.9736674723317644, + "grad_norm": 0.9907987713813782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8873133659362793, + "num_tokens": 300362603.0, + "step": 7654 + }, + { + "epoch": 0.973794682610355, + "grad_norm": 1.0214177370071411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.8641659021377563, + "num_tokens": 300405005.0, + "step": 7655 + }, + { + "epoch": 0.9739218928889454, + "grad_norm": 0.9444056749343872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8824188113212585, + "num_tokens": 300446101.0, + "step": 7656 + }, + { + "epoch": 0.9740491031675359, + "grad_norm": 1.0008597373962402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8677264451980591, + "num_tokens": 300489838.0, + "step": 7657 + }, + { + "epoch": 0.9741763134461264, + "grad_norm": 0.9516956806182861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8878123760223389, + "num_tokens": 300530124.0, + "step": 7658 + }, + { + "epoch": 0.974303523724717, + "grad_norm": 1.0999388694763184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8697867393493652, + "num_tokens": 300565206.0, + "step": 7659 + }, + { + "epoch": 0.9744307340033075, + "grad_norm": 0.9467467665672302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8789581060409546, + "num_tokens": 300608543.0, + "step": 7660 + }, + { + "epoch": 0.974557944281898, + "grad_norm": 1.0174678564071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8796238303184509, + "num_tokens": 300645362.0, + "step": 7661 + }, + { + "epoch": 0.9746851545604885, + "grad_norm": 0.8788027763366699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8894047737121582, + "num_tokens": 300690167.0, + "step": 7662 + }, + { + "epoch": 0.974812364839079, + "grad_norm": 0.9788368344306946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8809995055198669, + "num_tokens": 300730935.0, + "step": 7663 + }, + { + "epoch": 0.9749395751176695, + "grad_norm": 1.0970351696014404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8735446929931641, + "num_tokens": 300766306.0, + "step": 7664 + }, + { + "epoch": 0.97506678539626, + "grad_norm": 0.9110637903213501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8879643678665161, + "num_tokens": 300809784.0, + "step": 7665 + }, + { + "epoch": 0.9751939956748505, + "grad_norm": 1.0187807083129883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8742544651031494, + "num_tokens": 300852082.0, + "step": 7666 + }, + { + "epoch": 0.9753212059534411, + "grad_norm": 1.0286720991134644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8657569885253906, + "num_tokens": 300891170.0, + "step": 7667 + }, + { + "epoch": 0.9754484162320316, + "grad_norm": 1.033420205116272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8870065212249756, + "num_tokens": 300922427.0, + "step": 7668 + }, + { + "epoch": 0.975575626510622, + "grad_norm": 1.0267152786254883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8847184181213379, + "num_tokens": 300959757.0, + "step": 7669 + }, + { + "epoch": 0.9757028367892125, + "grad_norm": 1.0599218606948853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8805423974990845, + "num_tokens": 300997856.0, + "step": 7670 + }, + { + "epoch": 0.9758300470678031, + "grad_norm": 1.051020860671997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.862865686416626, + "num_tokens": 301037366.0, + "step": 7671 + }, + { + "epoch": 0.9759572573463936, + "grad_norm": 1.1186859607696533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8794084191322327, + "num_tokens": 301070366.0, + "step": 7672 + }, + { + "epoch": 0.9760844676249841, + "grad_norm": 0.9440622925758362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8782572746276855, + "num_tokens": 301114318.0, + "step": 7673 + }, + { + "epoch": 0.9762116779035747, + "grad_norm": 0.9905635118484497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8891127705574036, + "num_tokens": 301149476.0, + "step": 7674 + }, + { + "epoch": 0.9763388881821651, + "grad_norm": 1.0879372358322144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8797261714935303, + "num_tokens": 301183326.0, + "step": 7675 + }, + { + "epoch": 0.9764660984607556, + "grad_norm": 0.9803506135940552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8867248892784119, + "num_tokens": 301226463.0, + "step": 7676 + }, + { + "epoch": 0.9765933087393461, + "grad_norm": 0.9267538189888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8770307898521423, + "num_tokens": 301272171.0, + "step": 7677 + }, + { + "epoch": 0.9767205190179367, + "grad_norm": 0.9872361421585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.881588876247406, + "num_tokens": 301312522.0, + "step": 7678 + }, + { + "epoch": 0.9768477292965272, + "grad_norm": 1.0678598880767822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8822131156921387, + "num_tokens": 301350179.0, + "step": 7679 + }, + { + "epoch": 0.9769749395751177, + "grad_norm": 0.919784426689148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8882710933685303, + "num_tokens": 301392615.0, + "step": 7680 + }, + { + "epoch": 0.9771021498537081, + "grad_norm": 1.0020718574523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8848438262939453, + "num_tokens": 301427947.0, + "step": 7681 + }, + { + "epoch": 0.9772293601322987, + "grad_norm": 0.9578360915184021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8899043798446655, + "num_tokens": 301468749.0, + "step": 7682 + }, + { + "epoch": 0.9773565704108892, + "grad_norm": 1.0453733205795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8799107670783997, + "num_tokens": 301505781.0, + "step": 7683 + }, + { + "epoch": 0.9774837806894797, + "grad_norm": 0.9282420873641968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8845924735069275, + "num_tokens": 301547089.0, + "step": 7684 + }, + { + "epoch": 0.9776109909680702, + "grad_norm": 1.043826699256897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8759984970092773, + "num_tokens": 301586525.0, + "step": 7685 + }, + { + "epoch": 0.9777382012466608, + "grad_norm": 0.9456337094306946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.877314031124115, + "num_tokens": 301633957.0, + "step": 7686 + }, + { + "epoch": 0.9778654115252512, + "grad_norm": 1.045522689819336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8779182434082031, + "num_tokens": 301669836.0, + "step": 7687 + }, + { + "epoch": 0.9779926218038417, + "grad_norm": 0.9113959670066833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8863061666488647, + "num_tokens": 301713064.0, + "step": 7688 + }, + { + "epoch": 0.9781198320824323, + "grad_norm": 1.1468119621276855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8721883296966553, + "num_tokens": 301745975.0, + "step": 7689 + }, + { + "epoch": 0.9782470423610228, + "grad_norm": 1.0355355739593506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4052, + "mean_token_accuracy": 0.8670376539230347, + "num_tokens": 301791083.0, + "step": 7690 + }, + { + "epoch": 0.9783742526396133, + "grad_norm": 0.9467135071754456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8943486213684082, + "num_tokens": 301830605.0, + "step": 7691 + }, + { + "epoch": 0.9785014629182038, + "grad_norm": 1.0044928789138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8846222162246704, + "num_tokens": 301868248.0, + "step": 7692 + }, + { + "epoch": 0.9786286731967943, + "grad_norm": 0.9440315365791321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8933115601539612, + "num_tokens": 301906427.0, + "step": 7693 + }, + { + "epoch": 0.9787558834753848, + "grad_norm": 0.9484496712684631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8839250802993774, + "num_tokens": 301948620.0, + "step": 7694 + }, + { + "epoch": 0.9788830937539753, + "grad_norm": 1.0510741472244263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8807904720306396, + "num_tokens": 301984335.0, + "step": 7695 + }, + { + "epoch": 0.9790103040325658, + "grad_norm": 1.096885085105896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8684329390525818, + "num_tokens": 302023858.0, + "step": 7696 + }, + { + "epoch": 0.9791375143111564, + "grad_norm": 1.137827754020691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8763022422790527, + "num_tokens": 302061677.0, + "step": 7697 + }, + { + "epoch": 0.9792647245897469, + "grad_norm": 1.0170058012008667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8796424865722656, + "num_tokens": 302094862.0, + "step": 7698 + }, + { + "epoch": 0.9793919348683373, + "grad_norm": 0.9832997918128967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8735990524291992, + "num_tokens": 302137818.0, + "step": 7699 + }, + { + "epoch": 0.9795191451469278, + "grad_norm": 1.0007725954055786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.886309802532196, + "num_tokens": 302174318.0, + "step": 7700 + }, + { + "epoch": 0.9796463554255184, + "grad_norm": 0.994067370891571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8780902028083801, + "num_tokens": 302212792.0, + "step": 7701 + }, + { + "epoch": 0.9797735657041089, + "grad_norm": 0.9465250372886658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8783522248268127, + "num_tokens": 302254589.0, + "step": 7702 + }, + { + "epoch": 0.9799007759826994, + "grad_norm": 1.025152325630188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3973, + "mean_token_accuracy": 0.8637387752532959, + "num_tokens": 302296260.0, + "step": 7703 + }, + { + "epoch": 0.98002798626129, + "grad_norm": 1.1206940412521362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3804, + "mean_token_accuracy": 0.8681493401527405, + "num_tokens": 302330006.0, + "step": 7704 + }, + { + "epoch": 0.9801551965398804, + "grad_norm": 1.0303014516830444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8939259648323059, + "num_tokens": 302368842.0, + "step": 7705 + }, + { + "epoch": 0.9802824068184709, + "grad_norm": 0.9258441925048828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8939367532730103, + "num_tokens": 302411421.0, + "step": 7706 + }, + { + "epoch": 0.9804096170970614, + "grad_norm": 1.0758914947509766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3784, + "mean_token_accuracy": 0.8675568103790283, + "num_tokens": 302452216.0, + "step": 7707 + }, + { + "epoch": 0.980536827375652, + "grad_norm": 1.0954906940460205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.889303982257843, + "num_tokens": 302484998.0, + "step": 7708 + }, + { + "epoch": 0.9806640376542425, + "grad_norm": 0.9573485255241394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.886988639831543, + "num_tokens": 302528684.0, + "step": 7709 + }, + { + "epoch": 0.980791247932833, + "grad_norm": 1.2018173933029175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8660039901733398, + "num_tokens": 302562609.0, + "step": 7710 + }, + { + "epoch": 0.9809184582114235, + "grad_norm": 0.9559716582298279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8920886516571045, + "num_tokens": 302603409.0, + "step": 7711 + }, + { + "epoch": 0.981045668490014, + "grad_norm": 0.9809741973876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8767526149749756, + "num_tokens": 302648274.0, + "step": 7712 + }, + { + "epoch": 0.9811728787686045, + "grad_norm": 1.0694996118545532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8823626637458801, + "num_tokens": 302681727.0, + "step": 7713 + }, + { + "epoch": 0.981300089047195, + "grad_norm": 0.8947845697402954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8873778581619263, + "num_tokens": 302724422.0, + "step": 7714 + }, + { + "epoch": 0.9814272993257855, + "grad_norm": 0.9986124038696289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.885749340057373, + "num_tokens": 302762862.0, + "step": 7715 + }, + { + "epoch": 0.9815545096043761, + "grad_norm": 0.9396169781684875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.880898118019104, + "num_tokens": 302806514.0, + "step": 7716 + }, + { + "epoch": 0.9816817198829666, + "grad_norm": 1.0423945188522339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8754961490631104, + "num_tokens": 302843821.0, + "step": 7717 + }, + { + "epoch": 0.981808930161557, + "grad_norm": 1.0983871221542358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8724731802940369, + "num_tokens": 302878830.0, + "step": 7718 + }, + { + "epoch": 0.9819361404401475, + "grad_norm": 1.0509294271469116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.88382488489151, + "num_tokens": 302911747.0, + "step": 7719 + }, + { + "epoch": 0.9820633507187381, + "grad_norm": 1.0519458055496216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8827285170555115, + "num_tokens": 302949115.0, + "step": 7720 + }, + { + "epoch": 0.9821905609973286, + "grad_norm": 1.0846786499023438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8761961460113525, + "num_tokens": 302982423.0, + "step": 7721 + }, + { + "epoch": 0.9823177712759191, + "grad_norm": 1.0050009489059448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8708065152168274, + "num_tokens": 303029188.0, + "step": 7722 + }, + { + "epoch": 0.9824449815545097, + "grad_norm": 1.0372614860534668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.876193642616272, + "num_tokens": 303065647.0, + "step": 7723 + }, + { + "epoch": 0.9825721918331001, + "grad_norm": 1.0671757459640503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4026, + "mean_token_accuracy": 0.8580470085144043, + "num_tokens": 303104138.0, + "step": 7724 + }, + { + "epoch": 0.9826994021116906, + "grad_norm": 1.044140100479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8779931664466858, + "num_tokens": 303143243.0, + "step": 7725 + }, + { + "epoch": 0.9828266123902811, + "grad_norm": 0.9936032891273499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8812645077705383, + "num_tokens": 303184622.0, + "step": 7726 + }, + { + "epoch": 0.9829538226688717, + "grad_norm": 0.8880186676979065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.891457200050354, + "num_tokens": 303227096.0, + "step": 7727 + }, + { + "epoch": 0.9830810329474622, + "grad_norm": 1.0279027223587036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8698716163635254, + "num_tokens": 303269061.0, + "step": 7728 + }, + { + "epoch": 0.9832082432260527, + "grad_norm": 1.0319758653640747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8807377219200134, + "num_tokens": 303310353.0, + "step": 7729 + }, + { + "epoch": 0.9833354535046431, + "grad_norm": 1.0088225603103638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8798872232437134, + "num_tokens": 303350927.0, + "step": 7730 + }, + { + "epoch": 0.9834626637832337, + "grad_norm": 0.9525812268257141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8702511191368103, + "num_tokens": 303396081.0, + "step": 7731 + }, + { + "epoch": 0.9835898740618242, + "grad_norm": 0.966997504234314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8834759593009949, + "num_tokens": 303437182.0, + "step": 7732 + }, + { + "epoch": 0.9837170843404147, + "grad_norm": 1.192621111869812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.8552721738815308, + "num_tokens": 303474183.0, + "step": 7733 + }, + { + "epoch": 0.9838442946190052, + "grad_norm": 0.9214345216751099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.878376841545105, + "num_tokens": 303518495.0, + "step": 7734 + }, + { + "epoch": 0.9839715048975958, + "grad_norm": 1.0050296783447266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.885488748550415, + "num_tokens": 303554414.0, + "step": 7735 + }, + { + "epoch": 0.9840987151761862, + "grad_norm": 1.0362635850906372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8792757987976074, + "num_tokens": 303591501.0, + "step": 7736 + }, + { + "epoch": 0.9842259254547767, + "grad_norm": 1.1796034574508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4264, + "mean_token_accuracy": 0.8549787402153015, + "num_tokens": 303626165.0, + "step": 7737 + }, + { + "epoch": 0.9843531357333672, + "grad_norm": 1.0041875839233398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8778673410415649, + "num_tokens": 303668484.0, + "step": 7738 + }, + { + "epoch": 0.9844803460119578, + "grad_norm": 0.9061675667762756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8974088430404663, + "num_tokens": 303707374.0, + "step": 7739 + }, + { + "epoch": 0.9846075562905483, + "grad_norm": 1.1116982698440552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3958, + "mean_token_accuracy": 0.8638637065887451, + "num_tokens": 303747946.0, + "step": 7740 + }, + { + "epoch": 0.9847347665691388, + "grad_norm": 0.9998161792755127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8771036863327026, + "num_tokens": 303789746.0, + "step": 7741 + }, + { + "epoch": 0.9848619768477292, + "grad_norm": 1.0013458728790283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8748993873596191, + "num_tokens": 303830251.0, + "step": 7742 + }, + { + "epoch": 0.9849891871263198, + "grad_norm": 0.958646833896637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8829084038734436, + "num_tokens": 303868311.0, + "step": 7743 + }, + { + "epoch": 0.9851163974049103, + "grad_norm": 0.9884792566299438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8769239783287048, + "num_tokens": 303909952.0, + "step": 7744 + }, + { + "epoch": 0.9852436076835008, + "grad_norm": 0.9070813059806824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8757798075675964, + "num_tokens": 303956537.0, + "step": 7745 + }, + { + "epoch": 0.9853708179620914, + "grad_norm": 1.0923525094985962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8782740831375122, + "num_tokens": 303991469.0, + "step": 7746 + }, + { + "epoch": 0.9854980282406819, + "grad_norm": 0.9223594069480896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8928811550140381, + "num_tokens": 304035455.0, + "step": 7747 + }, + { + "epoch": 0.9856252385192723, + "grad_norm": 0.9096815586090088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8986448645591736, + "num_tokens": 304074632.0, + "step": 7748 + }, + { + "epoch": 0.9857524487978628, + "grad_norm": 1.1760029792785645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.878968358039856, + "num_tokens": 304110572.0, + "step": 7749 + }, + { + "epoch": 0.9858796590764534, + "grad_norm": 1.0416693687438965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8809090852737427, + "num_tokens": 304153395.0, + "step": 7750 + }, + { + "epoch": 0.9860068693550439, + "grad_norm": 0.9903831481933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8806884288787842, + "num_tokens": 304194641.0, + "step": 7751 + }, + { + "epoch": 0.9861340796336344, + "grad_norm": 0.9681892991065979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.880088746547699, + "num_tokens": 304237235.0, + "step": 7752 + }, + { + "epoch": 0.986261289912225, + "grad_norm": 0.9406192302703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8794496059417725, + "num_tokens": 304281203.0, + "step": 7753 + }, + { + "epoch": 0.9863885001908154, + "grad_norm": 1.0141829252243042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8671575784683228, + "num_tokens": 304321408.0, + "step": 7754 + }, + { + "epoch": 0.9865157104694059, + "grad_norm": 0.9023054838180542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8929333686828613, + "num_tokens": 304359564.0, + "step": 7755 + }, + { + "epoch": 0.9866429207479964, + "grad_norm": 0.916138768196106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8687281608581543, + "num_tokens": 304403488.0, + "step": 7756 + }, + { + "epoch": 0.986770131026587, + "grad_norm": 0.9968292117118835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8876619935035706, + "num_tokens": 304443771.0, + "step": 7757 + }, + { + "epoch": 0.9868973413051775, + "grad_norm": 1.0386087894439697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8827521800994873, + "num_tokens": 304485909.0, + "step": 7758 + }, + { + "epoch": 0.987024551583768, + "grad_norm": 1.0114643573760986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8854401111602783, + "num_tokens": 304522116.0, + "step": 7759 + }, + { + "epoch": 0.9871517618623584, + "grad_norm": 1.1282051801681519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.880828857421875, + "num_tokens": 304560859.0, + "step": 7760 + }, + { + "epoch": 0.987278972140949, + "grad_norm": 1.124090552330017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8755462169647217, + "num_tokens": 304599471.0, + "step": 7761 + }, + { + "epoch": 0.9874061824195395, + "grad_norm": 0.9373348355293274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8875125050544739, + "num_tokens": 304643347.0, + "step": 7762 + }, + { + "epoch": 0.98753339269813, + "grad_norm": 1.0280237197875977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8752806782722473, + "num_tokens": 304686514.0, + "step": 7763 + }, + { + "epoch": 0.9876606029767205, + "grad_norm": 0.9475711584091187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8667930960655212, + "num_tokens": 304732055.0, + "step": 7764 + }, + { + "epoch": 0.9877878132553111, + "grad_norm": 0.9959970712661743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8731275796890259, + "num_tokens": 304771646.0, + "step": 7765 + }, + { + "epoch": 0.9879150235339016, + "grad_norm": 1.106871247291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8709031343460083, + "num_tokens": 304806504.0, + "step": 7766 + }, + { + "epoch": 0.988042233812492, + "grad_norm": 1.051559567451477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.381, + "mean_token_accuracy": 0.8695424795150757, + "num_tokens": 304847608.0, + "step": 7767 + }, + { + "epoch": 0.9881694440910825, + "grad_norm": 0.9893757700920105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8810943961143494, + "num_tokens": 304888680.0, + "step": 7768 + }, + { + "epoch": 0.9882966543696731, + "grad_norm": 0.9728637337684631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8837310671806335, + "num_tokens": 304928825.0, + "step": 7769 + }, + { + "epoch": 0.9884238646482636, + "grad_norm": 1.100282073020935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8780286908149719, + "num_tokens": 304965256.0, + "step": 7770 + }, + { + "epoch": 0.9885510749268541, + "grad_norm": 1.0353986024856567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8769153952598572, + "num_tokens": 305002767.0, + "step": 7771 + }, + { + "epoch": 0.9886782852054447, + "grad_norm": 0.9779844880104065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8881382942199707, + "num_tokens": 305043619.0, + "step": 7772 + }, + { + "epoch": 0.9888054954840351, + "grad_norm": 1.101514458656311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8735677003860474, + "num_tokens": 305074493.0, + "step": 7773 + }, + { + "epoch": 0.9889327057626256, + "grad_norm": 1.1172964572906494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8738354444503784, + "num_tokens": 305110366.0, + "step": 7774 + }, + { + "epoch": 0.9890599160412161, + "grad_norm": 1.0428040027618408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8829590678215027, + "num_tokens": 305151559.0, + "step": 7775 + }, + { + "epoch": 0.9891871263198067, + "grad_norm": 0.9523188471794128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8790079355239868, + "num_tokens": 305196753.0, + "step": 7776 + }, + { + "epoch": 0.9893143365983972, + "grad_norm": 1.049021601676941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8716736435890198, + "num_tokens": 305234552.0, + "step": 7777 + }, + { + "epoch": 0.9894415468769877, + "grad_norm": 1.0571736097335815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8782097101211548, + "num_tokens": 305271156.0, + "step": 7778 + }, + { + "epoch": 0.9895687571555781, + "grad_norm": 0.9877275824546814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8837828636169434, + "num_tokens": 305306762.0, + "step": 7779 + }, + { + "epoch": 0.9896959674341687, + "grad_norm": 0.9833926558494568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8785610198974609, + "num_tokens": 305346356.0, + "step": 7780 + }, + { + "epoch": 0.9898231777127592, + "grad_norm": 1.0394387245178223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8837395906448364, + "num_tokens": 305381733.0, + "step": 7781 + }, + { + "epoch": 0.9899503879913497, + "grad_norm": 1.0177001953125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8826147317886353, + "num_tokens": 305418757.0, + "step": 7782 + }, + { + "epoch": 0.9900775982699402, + "grad_norm": 1.2198411226272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4005, + "mean_token_accuracy": 0.8611581921577454, + "num_tokens": 305456194.0, + "step": 7783 + }, + { + "epoch": 0.9902048085485308, + "grad_norm": 1.0036308765411377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3792, + "mean_token_accuracy": 0.8685522079467773, + "num_tokens": 305500218.0, + "step": 7784 + }, + { + "epoch": 0.9903320188271212, + "grad_norm": 1.0682613849639893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8909574747085571, + "num_tokens": 305537252.0, + "step": 7785 + }, + { + "epoch": 0.9904592291057117, + "grad_norm": 1.02628755569458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8710554242134094, + "num_tokens": 305584529.0, + "step": 7786 + }, + { + "epoch": 0.9905864393843022, + "grad_norm": 1.0783308744430542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3964, + "mean_token_accuracy": 0.862796425819397, + "num_tokens": 305625587.0, + "step": 7787 + }, + { + "epoch": 0.9907136496628928, + "grad_norm": 0.9589839577674866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8836326599121094, + "num_tokens": 305668604.0, + "step": 7788 + }, + { + "epoch": 0.9908408599414833, + "grad_norm": 1.1186875104904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8759469985961914, + "num_tokens": 305707703.0, + "step": 7789 + }, + { + "epoch": 0.9909680702200738, + "grad_norm": 0.8855012655258179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.898967981338501, + "num_tokens": 305747153.0, + "step": 7790 + }, + { + "epoch": 0.9910952804986642, + "grad_norm": 1.0266072750091553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8864467740058899, + "num_tokens": 305783759.0, + "step": 7791 + }, + { + "epoch": 0.9912224907772548, + "grad_norm": 1.0998696088790894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8725970983505249, + "num_tokens": 305819861.0, + "step": 7792 + }, + { + "epoch": 0.9913497010558453, + "grad_norm": 0.970759928226471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3659, + "mean_token_accuracy": 0.8695448040962219, + "num_tokens": 305867654.0, + "step": 7793 + }, + { + "epoch": 0.9914769113344358, + "grad_norm": 1.012943148612976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8843300938606262, + "num_tokens": 305905471.0, + "step": 7794 + }, + { + "epoch": 0.9916041216130264, + "grad_norm": 1.2356539964675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4027, + "mean_token_accuracy": 0.8595486879348755, + "num_tokens": 305940933.0, + "step": 7795 + }, + { + "epoch": 0.9917313318916169, + "grad_norm": 1.1387760639190674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8750342130661011, + "num_tokens": 305981728.0, + "step": 7796 + }, + { + "epoch": 0.9918585421702073, + "grad_norm": 1.0236780643463135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8881169557571411, + "num_tokens": 306019811.0, + "step": 7797 + }, + { + "epoch": 0.9919857524487978, + "grad_norm": 0.9669261574745178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8824091553688049, + "num_tokens": 306061125.0, + "step": 7798 + }, + { + "epoch": 0.9921129627273884, + "grad_norm": 1.1233422756195068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.8679676651954651, + "num_tokens": 306098484.0, + "step": 7799 + }, + { + "epoch": 0.9922401730059789, + "grad_norm": 1.0040507316589355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8708672523498535, + "num_tokens": 306144792.0, + "step": 7800 + }, + { + "epoch": 0.9923673832845694, + "grad_norm": 0.9576813578605652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.881072998046875, + "num_tokens": 306187454.0, + "step": 7801 + }, + { + "epoch": 0.9924945935631599, + "grad_norm": 0.9419962167739868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8921389579772949, + "num_tokens": 306228397.0, + "step": 7802 + }, + { + "epoch": 0.9926218038417504, + "grad_norm": 0.9812443852424622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8837661743164062, + "num_tokens": 306266782.0, + "step": 7803 + }, + { + "epoch": 0.9927490141203409, + "grad_norm": 1.0369011163711548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8755240440368652, + "num_tokens": 306307295.0, + "step": 7804 + }, + { + "epoch": 0.9928762243989314, + "grad_norm": 1.0962952375411987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.8659025430679321, + "num_tokens": 306343769.0, + "step": 7805 + }, + { + "epoch": 0.993003434677522, + "grad_norm": 1.1808077096939087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.86611008644104, + "num_tokens": 306379122.0, + "step": 7806 + }, + { + "epoch": 0.9931306449561125, + "grad_norm": 0.9635114669799805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8830894231796265, + "num_tokens": 306419429.0, + "step": 7807 + }, + { + "epoch": 0.993257855234703, + "grad_norm": 1.0293110609054565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8771863579750061, + "num_tokens": 306457304.0, + "step": 7808 + }, + { + "epoch": 0.9933850655132934, + "grad_norm": 0.9700551629066467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8772953152656555, + "num_tokens": 306499004.0, + "step": 7809 + }, + { + "epoch": 0.993512275791884, + "grad_norm": 0.9210383892059326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8802047967910767, + "num_tokens": 306546605.0, + "step": 7810 + }, + { + "epoch": 0.9936394860704745, + "grad_norm": 0.9905397295951843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8804864883422852, + "num_tokens": 306585068.0, + "step": 7811 + }, + { + "epoch": 0.993766696349065, + "grad_norm": 1.0130894184112549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8751958608627319, + "num_tokens": 306624617.0, + "step": 7812 + }, + { + "epoch": 0.9938939066276555, + "grad_norm": 1.0603415966033936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8704280853271484, + "num_tokens": 306666784.0, + "step": 7813 + }, + { + "epoch": 0.9940211169062461, + "grad_norm": 1.0736446380615234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.873648464679718, + "num_tokens": 306710949.0, + "step": 7814 + }, + { + "epoch": 0.9941483271848366, + "grad_norm": 0.964206874370575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8791618347167969, + "num_tokens": 306753067.0, + "step": 7815 + }, + { + "epoch": 0.994275537463427, + "grad_norm": 1.037006139755249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.87674480676651, + "num_tokens": 306791162.0, + "step": 7816 + }, + { + "epoch": 0.9944027477420175, + "grad_norm": 1.1257214546203613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4106, + "mean_token_accuracy": 0.8569931983947754, + "num_tokens": 306828542.0, + "step": 7817 + }, + { + "epoch": 0.9945299580206081, + "grad_norm": 1.1069655418395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8740789294242859, + "num_tokens": 306864420.0, + "step": 7818 + }, + { + "epoch": 0.9946571682991986, + "grad_norm": 1.0743896961212158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8728925585746765, + "num_tokens": 306904075.0, + "step": 7819 + }, + { + "epoch": 0.9947843785777891, + "grad_norm": 1.0459054708480835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8837676048278809, + "num_tokens": 306941255.0, + "step": 7820 + }, + { + "epoch": 0.9949115888563796, + "grad_norm": 1.031885027885437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8847521543502808, + "num_tokens": 306980043.0, + "step": 7821 + }, + { + "epoch": 0.9950387991349701, + "grad_norm": 1.0455353260040283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3892, + "mean_token_accuracy": 0.8665523529052734, + "num_tokens": 307018028.0, + "step": 7822 + }, + { + "epoch": 0.9951660094135606, + "grad_norm": 1.014503836631775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.418, + "mean_token_accuracy": 0.8543100357055664, + "num_tokens": 307063294.0, + "step": 7823 + }, + { + "epoch": 0.9952932196921511, + "grad_norm": 1.0119643211364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3791, + "mean_token_accuracy": 0.8695567846298218, + "num_tokens": 307107844.0, + "step": 7824 + }, + { + "epoch": 0.9954204299707416, + "grad_norm": 1.102339267730713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8703579306602478, + "num_tokens": 307141771.0, + "step": 7825 + }, + { + "epoch": 0.9955476402493322, + "grad_norm": 1.0581048727035522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8783535361289978, + "num_tokens": 307187355.0, + "step": 7826 + }, + { + "epoch": 0.9956748505279227, + "grad_norm": 1.1282556056976318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3922, + "mean_token_accuracy": 0.8658053874969482, + "num_tokens": 307226283.0, + "step": 7827 + }, + { + "epoch": 0.9958020608065131, + "grad_norm": 1.1059248447418213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8780529499053955, + "num_tokens": 307259190.0, + "step": 7828 + }, + { + "epoch": 0.9959292710851037, + "grad_norm": 1.037771224975586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8782767057418823, + "num_tokens": 307303371.0, + "step": 7829 + }, + { + "epoch": 0.9960564813636942, + "grad_norm": 0.9923962950706482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8813169598579407, + "num_tokens": 307343843.0, + "step": 7830 + }, + { + "epoch": 0.9961836916422847, + "grad_norm": 0.9410083293914795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9013707041740417, + "num_tokens": 307383523.0, + "step": 7831 + }, + { + "epoch": 0.9963109019208752, + "grad_norm": 1.0208234786987305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8814273476600647, + "num_tokens": 307417942.0, + "step": 7832 + }, + { + "epoch": 0.9964381121994658, + "grad_norm": 1.082596778869629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8759480714797974, + "num_tokens": 307454553.0, + "step": 7833 + }, + { + "epoch": 0.9965653224780562, + "grad_norm": 1.098307728767395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8766299486160278, + "num_tokens": 307486238.0, + "step": 7834 + }, + { + "epoch": 0.9966925327566467, + "grad_norm": 1.0424555540084839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8707723021507263, + "num_tokens": 307525463.0, + "step": 7835 + }, + { + "epoch": 0.9968197430352372, + "grad_norm": 1.0778542757034302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8906566500663757, + "num_tokens": 307559427.0, + "step": 7836 + }, + { + "epoch": 0.9969469533138278, + "grad_norm": 1.0388869047164917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8766437768936157, + "num_tokens": 307600828.0, + "step": 7837 + }, + { + "epoch": 0.9970741635924183, + "grad_norm": 1.1478883028030396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8847185373306274, + "num_tokens": 307635340.0, + "step": 7838 + }, + { + "epoch": 0.9972013738710088, + "grad_norm": 1.0824576616287231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8679534792900085, + "num_tokens": 307673031.0, + "step": 7839 + }, + { + "epoch": 0.9973285841495992, + "grad_norm": 0.9692845940589905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8823889493942261, + "num_tokens": 307715379.0, + "step": 7840 + }, + { + "epoch": 0.9974557944281898, + "grad_norm": 1.1164809465408325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8617041110992432, + "num_tokens": 307754698.0, + "step": 7841 + }, + { + "epoch": 0.9975830047067803, + "grad_norm": 0.975396990776062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8876875042915344, + "num_tokens": 307793745.0, + "step": 7842 + }, + { + "epoch": 0.9977102149853708, + "grad_norm": 0.9921530485153198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8735402226448059, + "num_tokens": 307836356.0, + "step": 7843 + }, + { + "epoch": 0.9978374252639614, + "grad_norm": 1.0740715265274048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.885079026222229, + "num_tokens": 307873008.0, + "step": 7844 + }, + { + "epoch": 0.9979646355425519, + "grad_norm": 1.0051411390304565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8876441717147827, + "num_tokens": 307913776.0, + "step": 7845 + }, + { + "epoch": 0.9980918458211423, + "grad_norm": 0.9072592854499817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2562, + "mean_token_accuracy": 0.9046444892883301, + "num_tokens": 307949649.0, + "step": 7846 + }, + { + "epoch": 0.9982190560997328, + "grad_norm": 1.072861909866333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8790849447250366, + "num_tokens": 307983725.0, + "step": 7847 + }, + { + "epoch": 0.9983462663783234, + "grad_norm": 1.008870244026184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8608751893043518, + "num_tokens": 308027591.0, + "step": 7848 + }, + { + "epoch": 0.9984734766569139, + "grad_norm": 1.013529658317566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.882832944393158, + "num_tokens": 308067309.0, + "step": 7849 + }, + { + "epoch": 0.9986006869355044, + "grad_norm": 0.9533609747886658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8796675205230713, + "num_tokens": 308113578.0, + "step": 7850 + }, + { + "epoch": 0.9987278972140949, + "grad_norm": 1.044691801071167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8940794467926025, + "num_tokens": 308152466.0, + "step": 7851 + }, + { + "epoch": 0.9988551074926854, + "grad_norm": 1.0514113903045654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3843, + "mean_token_accuracy": 0.8682416081428528, + "num_tokens": 308190197.0, + "step": 7852 + }, + { + "epoch": 0.9989823177712759, + "grad_norm": 1.0445408821105957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8753237724304199, + "num_tokens": 308227175.0, + "step": 7853 + }, + { + "epoch": 0.9991095280498664, + "grad_norm": 1.005123257637024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8901708126068115, + "num_tokens": 308264662.0, + "step": 7854 + }, + { + "epoch": 0.9992367383284569, + "grad_norm": 0.9609692692756653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8784408569335938, + "num_tokens": 308304027.0, + "step": 7855 + }, + { + "epoch": 0.9993639486070475, + "grad_norm": 0.9894804954528809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8752259016036987, + "num_tokens": 308345334.0, + "step": 7856 + }, + { + "epoch": 0.999491158885638, + "grad_norm": 1.0380940437316895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8655909299850464, + "num_tokens": 308387341.0, + "step": 7857 + }, + { + "epoch": 0.9996183691642284, + "grad_norm": 0.9797640442848206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8904695510864258, + "num_tokens": 308424009.0, + "step": 7858 + }, + { + "epoch": 0.9997455794428189, + "grad_norm": 1.0103777647018433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8888588547706604, + "num_tokens": 308459450.0, + "step": 7859 + }, + { + "epoch": 0.9998727897214095, + "grad_norm": 1.0215890407562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8773996233940125, + "num_tokens": 308496633.0, + "step": 7860 + }, + { + "epoch": 1.0, + "grad_norm": 1.1987411975860596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4139, + "mean_token_accuracy": 0.860499382019043, + "num_tokens": 308535052.0, + "step": 7861 + }, + { + "epoch": 1.0001272102785905, + "grad_norm": 1.0476188659667969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8802242875099182, + "num_tokens": 308576432.0, + "step": 7862 + }, + { + "epoch": 1.000254420557181, + "grad_norm": 0.9796551465988159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.879117488861084, + "num_tokens": 308618161.0, + "step": 7863 + }, + { + "epoch": 1.0003816308357716, + "grad_norm": 0.9881791472434998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8916882872581482, + "num_tokens": 308656478.0, + "step": 7864 + }, + { + "epoch": 1.0005088411143621, + "grad_norm": 1.0232458114624023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8768903017044067, + "num_tokens": 308694358.0, + "step": 7865 + }, + { + "epoch": 1.0006360513929526, + "grad_norm": 0.9612050652503967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8946422338485718, + "num_tokens": 308733493.0, + "step": 7866 + }, + { + "epoch": 1.0007632616715432, + "grad_norm": 0.9423282146453857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8928442001342773, + "num_tokens": 308771007.0, + "step": 7867 + }, + { + "epoch": 1.0008904719501335, + "grad_norm": 0.9321733117103577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8833313584327698, + "num_tokens": 308815975.0, + "step": 7868 + }, + { + "epoch": 1.001017682228724, + "grad_norm": 0.9728810787200928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8852109909057617, + "num_tokens": 308852742.0, + "step": 7869 + }, + { + "epoch": 1.0011448925073145, + "grad_norm": 0.9986815452575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8755082488059998, + "num_tokens": 308894022.0, + "step": 7870 + }, + { + "epoch": 1.001272102785905, + "grad_norm": 1.0209331512451172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8891947269439697, + "num_tokens": 308932574.0, + "step": 7871 + }, + { + "epoch": 1.0013993130644956, + "grad_norm": 1.188375473022461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8726128339767456, + "num_tokens": 308966564.0, + "step": 7872 + }, + { + "epoch": 1.0015265233430861, + "grad_norm": 1.151553988456726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8811191320419312, + "num_tokens": 308999529.0, + "step": 7873 + }, + { + "epoch": 1.0016537336216766, + "grad_norm": 1.014973521232605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8753674030303955, + "num_tokens": 309039442.0, + "step": 7874 + }, + { + "epoch": 1.0017809439002672, + "grad_norm": 0.8846229314804077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.89722740650177, + "num_tokens": 309081400.0, + "step": 7875 + }, + { + "epoch": 1.0019081541788577, + "grad_norm": 1.039283275604248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8809862732887268, + "num_tokens": 309124279.0, + "step": 7876 + }, + { + "epoch": 1.0020353644574482, + "grad_norm": 1.0724557638168335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.412, + "mean_token_accuracy": 0.8576350808143616, + "num_tokens": 309166553.0, + "step": 7877 + }, + { + "epoch": 1.0021625747360388, + "grad_norm": 1.0431302785873413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8937007784843445, + "num_tokens": 309197874.0, + "step": 7878 + }, + { + "epoch": 1.0022897850146293, + "grad_norm": 1.1146645545959473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8740789890289307, + "num_tokens": 309241835.0, + "step": 7879 + }, + { + "epoch": 1.0024169952932196, + "grad_norm": 1.0714553594589233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8805401921272278, + "num_tokens": 309275743.0, + "step": 7880 + }, + { + "epoch": 1.0025442055718101, + "grad_norm": 1.0065816640853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8725383877754211, + "num_tokens": 309315854.0, + "step": 7881 + }, + { + "epoch": 1.0026714158504006, + "grad_norm": 0.9925928711891174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8820222616195679, + "num_tokens": 309358709.0, + "step": 7882 + }, + { + "epoch": 1.0027986261289912, + "grad_norm": 0.9791810512542725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8904514312744141, + "num_tokens": 309395258.0, + "step": 7883 + }, + { + "epoch": 1.0029258364075817, + "grad_norm": 1.0738881826400757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8868570327758789, + "num_tokens": 309430588.0, + "step": 7884 + }, + { + "epoch": 1.0030530466861722, + "grad_norm": 0.9976789951324463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8862175941467285, + "num_tokens": 309466849.0, + "step": 7885 + }, + { + "epoch": 1.0031802569647628, + "grad_norm": 0.9667981266975403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8867619037628174, + "num_tokens": 309507645.0, + "step": 7886 + }, + { + "epoch": 1.0033074672433533, + "grad_norm": 0.9713807106018066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8892878293991089, + "num_tokens": 309547033.0, + "step": 7887 + }, + { + "epoch": 1.0034346775219438, + "grad_norm": 1.0969425439834595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8785723447799683, + "num_tokens": 309585041.0, + "step": 7888 + }, + { + "epoch": 1.0035618878005343, + "grad_norm": 1.0311893224716187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8892722129821777, + "num_tokens": 309622993.0, + "step": 7889 + }, + { + "epoch": 1.0036890980791249, + "grad_norm": 1.0072463750839233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8866431713104248, + "num_tokens": 309663702.0, + "step": 7890 + }, + { + "epoch": 1.0038163083577154, + "grad_norm": 0.9179100394248962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8807535171508789, + "num_tokens": 309712089.0, + "step": 7891 + }, + { + "epoch": 1.0039435186363057, + "grad_norm": 1.07524836063385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8728195428848267, + "num_tokens": 309750994.0, + "step": 7892 + }, + { + "epoch": 1.0040707289148962, + "grad_norm": 1.0028865337371826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8786141872406006, + "num_tokens": 309792623.0, + "step": 7893 + }, + { + "epoch": 1.0041979391934868, + "grad_norm": 0.9495564103126526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8859360218048096, + "num_tokens": 309835199.0, + "step": 7894 + }, + { + "epoch": 1.0043251494720773, + "grad_norm": 0.9321852326393127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.881976842880249, + "num_tokens": 309877037.0, + "step": 7895 + }, + { + "epoch": 1.0044523597506678, + "grad_norm": 1.0995477437973022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8803561925888062, + "num_tokens": 309913589.0, + "step": 7896 + }, + { + "epoch": 1.0045795700292584, + "grad_norm": 1.096738338470459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.893451452255249, + "num_tokens": 309945621.0, + "step": 7897 + }, + { + "epoch": 1.0047067803078489, + "grad_norm": 1.058089256286621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8835607767105103, + "num_tokens": 309983232.0, + "step": 7898 + }, + { + "epoch": 1.0048339905864394, + "grad_norm": 0.9192264676094055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.884869396686554, + "num_tokens": 310026005.0, + "step": 7899 + }, + { + "epoch": 1.00496120086503, + "grad_norm": 1.0914008617401123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8838580846786499, + "num_tokens": 310058228.0, + "step": 7900 + }, + { + "epoch": 1.0050884111436205, + "grad_norm": 1.0958055257797241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8770012855529785, + "num_tokens": 310094552.0, + "step": 7901 + }, + { + "epoch": 1.005215621422211, + "grad_norm": 1.0462578535079956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8703014850616455, + "num_tokens": 310135946.0, + "step": 7902 + }, + { + "epoch": 1.0053428317008015, + "grad_norm": 0.9951305985450745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8778730630874634, + "num_tokens": 310176590.0, + "step": 7903 + }, + { + "epoch": 1.0054700419793918, + "grad_norm": 1.008412480354309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8785586357116699, + "num_tokens": 310216876.0, + "step": 7904 + }, + { + "epoch": 1.0055972522579824, + "grad_norm": 1.0496711730957031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8892138004302979, + "num_tokens": 310259537.0, + "step": 7905 + }, + { + "epoch": 1.0057244625365729, + "grad_norm": 1.0856428146362305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8810020685195923, + "num_tokens": 310298996.0, + "step": 7906 + }, + { + "epoch": 1.0058516728151634, + "grad_norm": 1.058440923690796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8806569576263428, + "num_tokens": 310333446.0, + "step": 7907 + }, + { + "epoch": 1.005978883093754, + "grad_norm": 1.0025439262390137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8747844696044922, + "num_tokens": 310373314.0, + "step": 7908 + }, + { + "epoch": 1.0061060933723445, + "grad_norm": 1.1802505254745483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8756707906723022, + "num_tokens": 310409418.0, + "step": 7909 + }, + { + "epoch": 1.006233303650935, + "grad_norm": 0.9293177127838135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8790440559387207, + "num_tokens": 310454083.0, + "step": 7910 + }, + { + "epoch": 1.0063605139295255, + "grad_norm": 0.9311977028846741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8863367438316345, + "num_tokens": 310494356.0, + "step": 7911 + }, + { + "epoch": 1.006487724208116, + "grad_norm": 0.9401577115058899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8922777771949768, + "num_tokens": 310535341.0, + "step": 7912 + }, + { + "epoch": 1.0066149344867066, + "grad_norm": 0.9780052304267883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8887251019477844, + "num_tokens": 310575172.0, + "step": 7913 + }, + { + "epoch": 1.006742144765297, + "grad_norm": 1.0424641370773315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8953765034675598, + "num_tokens": 310608538.0, + "step": 7914 + }, + { + "epoch": 1.0068693550438876, + "grad_norm": 0.992101788520813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8806523084640503, + "num_tokens": 310648411.0, + "step": 7915 + }, + { + "epoch": 1.0069965653224782, + "grad_norm": 1.0436040163040161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8892533779144287, + "num_tokens": 310686176.0, + "step": 7916 + }, + { + "epoch": 1.0071237756010685, + "grad_norm": 1.0634266138076782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8828418254852295, + "num_tokens": 310727497.0, + "step": 7917 + }, + { + "epoch": 1.007250985879659, + "grad_norm": 0.9713965654373169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8759323358535767, + "num_tokens": 310772117.0, + "step": 7918 + }, + { + "epoch": 1.0073781961582495, + "grad_norm": 1.0205914974212646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8826796412467957, + "num_tokens": 310810358.0, + "step": 7919 + }, + { + "epoch": 1.00750540643684, + "grad_norm": 0.9893229603767395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8870410919189453, + "num_tokens": 310848764.0, + "step": 7920 + }, + { + "epoch": 1.0076326167154306, + "grad_norm": 1.0540988445281982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.880795955657959, + "num_tokens": 310884694.0, + "step": 7921 + }, + { + "epoch": 1.0077598269940211, + "grad_norm": 1.1077581644058228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8788435459136963, + "num_tokens": 310918790.0, + "step": 7922 + }, + { + "epoch": 1.0078870372726116, + "grad_norm": 0.9911671876907349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8913840055465698, + "num_tokens": 310957425.0, + "step": 7923 + }, + { + "epoch": 1.0080142475512022, + "grad_norm": 1.0798752307891846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8743858337402344, + "num_tokens": 310994581.0, + "step": 7924 + }, + { + "epoch": 1.0081414578297927, + "grad_norm": 0.8658235669136047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8984882235527039, + "num_tokens": 311034751.0, + "step": 7925 + }, + { + "epoch": 1.0082686681083832, + "grad_norm": 1.0422279834747314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.878411591053009, + "num_tokens": 311077297.0, + "step": 7926 + }, + { + "epoch": 1.0083958783869738, + "grad_norm": 0.9593856930732727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8930329084396362, + "num_tokens": 311117054.0, + "step": 7927 + }, + { + "epoch": 1.0085230886655643, + "grad_norm": 1.0323050022125244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8845423460006714, + "num_tokens": 311153287.0, + "step": 7928 + }, + { + "epoch": 1.0086502989441546, + "grad_norm": 0.9914551377296448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8771717548370361, + "num_tokens": 311192566.0, + "step": 7929 + }, + { + "epoch": 1.0087775092227451, + "grad_norm": 1.0155572891235352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.885618269443512, + "num_tokens": 311229687.0, + "step": 7930 + }, + { + "epoch": 1.0089047195013356, + "grad_norm": 0.9937179684638977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8929342031478882, + "num_tokens": 311267791.0, + "step": 7931 + }, + { + "epoch": 1.0090319297799262, + "grad_norm": 0.9250127673149109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8851423263549805, + "num_tokens": 311312662.0, + "step": 7932 + }, + { + "epoch": 1.0091591400585167, + "grad_norm": 1.1546069383621216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.8649442195892334, + "num_tokens": 311348648.0, + "step": 7933 + }, + { + "epoch": 1.0092863503371072, + "grad_norm": 1.0002994537353516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8916769623756409, + "num_tokens": 311386191.0, + "step": 7934 + }, + { + "epoch": 1.0094135606156978, + "grad_norm": 0.9337984919548035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.898166298866272, + "num_tokens": 311429431.0, + "step": 7935 + }, + { + "epoch": 1.0095407708942883, + "grad_norm": 1.087120532989502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8711377382278442, + "num_tokens": 311467381.0, + "step": 7936 + }, + { + "epoch": 1.0096679811728788, + "grad_norm": 0.9424846172332764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.892731785774231, + "num_tokens": 311509070.0, + "step": 7937 + }, + { + "epoch": 1.0097951914514693, + "grad_norm": 1.0228114128112793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8848103880882263, + "num_tokens": 311545158.0, + "step": 7938 + }, + { + "epoch": 1.0099224017300599, + "grad_norm": 1.153590440750122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4007, + "mean_token_accuracy": 0.862296462059021, + "num_tokens": 311588996.0, + "step": 7939 + }, + { + "epoch": 1.0100496120086504, + "grad_norm": 0.9327529072761536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8807770013809204, + "num_tokens": 311630191.0, + "step": 7940 + }, + { + "epoch": 1.0101768222872407, + "grad_norm": 1.001114845275879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8838628530502319, + "num_tokens": 311669069.0, + "step": 7941 + }, + { + "epoch": 1.0103040325658312, + "grad_norm": 0.9876762628555298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8775721192359924, + "num_tokens": 311714283.0, + "step": 7942 + }, + { + "epoch": 1.0104312428444218, + "grad_norm": 1.0516365766525269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8718070983886719, + "num_tokens": 311752254.0, + "step": 7943 + }, + { + "epoch": 1.0105584531230123, + "grad_norm": 0.9045946002006531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8804970979690552, + "num_tokens": 311799825.0, + "step": 7944 + }, + { + "epoch": 1.0106856634016028, + "grad_norm": 1.0250840187072754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.87098228931427, + "num_tokens": 311841094.0, + "step": 7945 + }, + { + "epoch": 1.0108128736801933, + "grad_norm": 1.018450140953064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8873323202133179, + "num_tokens": 311875329.0, + "step": 7946 + }, + { + "epoch": 1.0109400839587839, + "grad_norm": 0.9265031814575195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8904767632484436, + "num_tokens": 311914603.0, + "step": 7947 + }, + { + "epoch": 1.0110672942373744, + "grad_norm": 0.9565648436546326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.882922351360321, + "num_tokens": 311955443.0, + "step": 7948 + }, + { + "epoch": 1.011194504515965, + "grad_norm": 0.9942446947097778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8924182653427124, + "num_tokens": 311994081.0, + "step": 7949 + }, + { + "epoch": 1.0113217147945555, + "grad_norm": 1.0114881992340088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8731298446655273, + "num_tokens": 312035149.0, + "step": 7950 + }, + { + "epoch": 1.011448925073146, + "grad_norm": 1.0533279180526733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8782256841659546, + "num_tokens": 312072716.0, + "step": 7951 + }, + { + "epoch": 1.0115761353517365, + "grad_norm": 0.893588662147522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8769844770431519, + "num_tokens": 312118245.0, + "step": 7952 + }, + { + "epoch": 1.0117033456303268, + "grad_norm": 1.1715716123580933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8865798115730286, + "num_tokens": 312152067.0, + "step": 7953 + }, + { + "epoch": 1.0118305559089174, + "grad_norm": 0.9790205359458923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8952710628509521, + "num_tokens": 312188149.0, + "step": 7954 + }, + { + "epoch": 1.0119577661875079, + "grad_norm": 1.1104310750961304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8830995559692383, + "num_tokens": 312220687.0, + "step": 7955 + }, + { + "epoch": 1.0120849764660984, + "grad_norm": 1.0319803953170776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8802915811538696, + "num_tokens": 312258261.0, + "step": 7956 + }, + { + "epoch": 1.012212186744689, + "grad_norm": 1.0731974840164185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8816254138946533, + "num_tokens": 312293826.0, + "step": 7957 + }, + { + "epoch": 1.0123393970232795, + "grad_norm": 0.9692549705505371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8943459391593933, + "num_tokens": 312332574.0, + "step": 7958 + }, + { + "epoch": 1.01246660730187, + "grad_norm": 0.9606526494026184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8827049732208252, + "num_tokens": 312376122.0, + "step": 7959 + }, + { + "epoch": 1.0125938175804605, + "grad_norm": 1.0478880405426025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8840717673301697, + "num_tokens": 312416694.0, + "step": 7960 + }, + { + "epoch": 1.012721027859051, + "grad_norm": 0.9964226484298706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8808005452156067, + "num_tokens": 312455656.0, + "step": 7961 + }, + { + "epoch": 1.0128482381376416, + "grad_norm": 0.9215846657752991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8944376707077026, + "num_tokens": 312497035.0, + "step": 7962 + }, + { + "epoch": 1.012975448416232, + "grad_norm": 1.075913906097412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8740118145942688, + "num_tokens": 312535942.0, + "step": 7963 + }, + { + "epoch": 1.0131026586948226, + "grad_norm": 0.9868178963661194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8828535079956055, + "num_tokens": 312576760.0, + "step": 7964 + }, + { + "epoch": 1.0132298689734132, + "grad_norm": 0.9211029410362244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8850518465042114, + "num_tokens": 312620417.0, + "step": 7965 + }, + { + "epoch": 1.0133570792520035, + "grad_norm": 1.0005667209625244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8816533088684082, + "num_tokens": 312662171.0, + "step": 7966 + }, + { + "epoch": 1.013484289530594, + "grad_norm": 1.0261505842208862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8772292137145996, + "num_tokens": 312703070.0, + "step": 7967 + }, + { + "epoch": 1.0136114998091845, + "grad_norm": 1.0191758871078491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8954015970230103, + "num_tokens": 312740406.0, + "step": 7968 + }, + { + "epoch": 1.013738710087775, + "grad_norm": 1.0598640441894531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8880707621574402, + "num_tokens": 312780090.0, + "step": 7969 + }, + { + "epoch": 1.0138659203663656, + "grad_norm": 1.0619220733642578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8726165294647217, + "num_tokens": 312817526.0, + "step": 7970 + }, + { + "epoch": 1.013993130644956, + "grad_norm": 0.950390636920929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8990630507469177, + "num_tokens": 312855657.0, + "step": 7971 + }, + { + "epoch": 1.0141203409235466, + "grad_norm": 0.9817488789558411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8839011788368225, + "num_tokens": 312893879.0, + "step": 7972 + }, + { + "epoch": 1.0142475512021372, + "grad_norm": 0.9083271026611328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.882258415222168, + "num_tokens": 312938728.0, + "step": 7973 + }, + { + "epoch": 1.0143747614807277, + "grad_norm": 1.0382000207901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8714070916175842, + "num_tokens": 312978580.0, + "step": 7974 + }, + { + "epoch": 1.0145019717593182, + "grad_norm": 0.927831768989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8964172005653381, + "num_tokens": 313018843.0, + "step": 7975 + }, + { + "epoch": 1.0146291820379088, + "grad_norm": 1.042635440826416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8854024410247803, + "num_tokens": 313057304.0, + "step": 7976 + }, + { + "epoch": 1.0147563923164993, + "grad_norm": 1.0002455711364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8890928626060486, + "num_tokens": 313095080.0, + "step": 7977 + }, + { + "epoch": 1.0148836025950896, + "grad_norm": 1.0695048570632935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8851689100265503, + "num_tokens": 313132733.0, + "step": 7978 + }, + { + "epoch": 1.0150108128736801, + "grad_norm": 0.9192444086074829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9017679691314697, + "num_tokens": 313169970.0, + "step": 7979 + }, + { + "epoch": 1.0151380231522706, + "grad_norm": 0.9747005105018616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8855795860290527, + "num_tokens": 313206081.0, + "step": 7980 + }, + { + "epoch": 1.0152652334308612, + "grad_norm": 1.081502079963684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8750306367874146, + "num_tokens": 313245234.0, + "step": 7981 + }, + { + "epoch": 1.0153924437094517, + "grad_norm": 1.0707937479019165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8867617845535278, + "num_tokens": 313280571.0, + "step": 7982 + }, + { + "epoch": 1.0155196539880422, + "grad_norm": 1.171517252922058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3995, + "mean_token_accuracy": 0.8637065291404724, + "num_tokens": 313319107.0, + "step": 7983 + }, + { + "epoch": 1.0156468642666328, + "grad_norm": 1.0936123132705688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8805919885635376, + "num_tokens": 313356131.0, + "step": 7984 + }, + { + "epoch": 1.0157740745452233, + "grad_norm": 0.9863925576210022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8872750997543335, + "num_tokens": 313393253.0, + "step": 7985 + }, + { + "epoch": 1.0159012848238138, + "grad_norm": 0.9714338779449463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8850687146186829, + "num_tokens": 313433953.0, + "step": 7986 + }, + { + "epoch": 1.0160284951024043, + "grad_norm": 1.0417815446853638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8900118470191956, + "num_tokens": 313468923.0, + "step": 7987 + }, + { + "epoch": 1.0161557053809949, + "grad_norm": 0.9928522109985352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8803740739822388, + "num_tokens": 313509913.0, + "step": 7988 + }, + { + "epoch": 1.0162829156595854, + "grad_norm": 1.122200608253479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8792736530303955, + "num_tokens": 313546746.0, + "step": 7989 + }, + { + "epoch": 1.0164101259381757, + "grad_norm": 0.9765539169311523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.886317253112793, + "num_tokens": 313585201.0, + "step": 7990 + }, + { + "epoch": 1.0165373362167662, + "grad_norm": 1.0879408121109009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.9019687175750732, + "num_tokens": 313618140.0, + "step": 7991 + }, + { + "epoch": 1.0166645464953568, + "grad_norm": 0.9745622277259827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8888065814971924, + "num_tokens": 313659121.0, + "step": 7992 + }, + { + "epoch": 1.0167917567739473, + "grad_norm": 0.9971335530281067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8834370970726013, + "num_tokens": 313700606.0, + "step": 7993 + }, + { + "epoch": 1.0169189670525378, + "grad_norm": 0.8752415776252747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8966249823570251, + "num_tokens": 313743055.0, + "step": 7994 + }, + { + "epoch": 1.0170461773311283, + "grad_norm": 1.0857058763504028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8841145038604736, + "num_tokens": 313779378.0, + "step": 7995 + }, + { + "epoch": 1.0171733876097189, + "grad_norm": 1.147131085395813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8824815154075623, + "num_tokens": 313814695.0, + "step": 7996 + }, + { + "epoch": 1.0173005978883094, + "grad_norm": 1.0453368425369263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.881197452545166, + "num_tokens": 313851703.0, + "step": 7997 + }, + { + "epoch": 1.0174278081669, + "grad_norm": 1.062674641609192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.8632638454437256, + "num_tokens": 313892835.0, + "step": 7998 + }, + { + "epoch": 1.0175550184454905, + "grad_norm": 1.0389091968536377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8932314515113831, + "num_tokens": 313927388.0, + "step": 7999 + }, + { + "epoch": 1.017682228724081, + "grad_norm": 1.0596829652786255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8835495114326477, + "num_tokens": 313962230.0, + "step": 8000 + }, + { + "epoch": 1.0178094390026715, + "grad_norm": 1.1597315073013306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8814170360565186, + "num_tokens": 314004037.0, + "step": 8001 + }, + { + "epoch": 1.0179366492812618, + "grad_norm": 1.0852582454681396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.885849118232727, + "num_tokens": 314034112.0, + "step": 8002 + }, + { + "epoch": 1.0180638595598523, + "grad_norm": 0.9760958552360535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8864761590957642, + "num_tokens": 314080450.0, + "step": 8003 + }, + { + "epoch": 1.0181910698384429, + "grad_norm": 1.1215288639068604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8646376132965088, + "num_tokens": 314118605.0, + "step": 8004 + }, + { + "epoch": 1.0183182801170334, + "grad_norm": 0.9857591986656189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8872135281562805, + "num_tokens": 314158634.0, + "step": 8005 + }, + { + "epoch": 1.018445490395624, + "grad_norm": 0.9924994111061096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8826395273208618, + "num_tokens": 314196655.0, + "step": 8006 + }, + { + "epoch": 1.0185727006742145, + "grad_norm": 1.0757640600204468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8898816704750061, + "num_tokens": 314233413.0, + "step": 8007 + }, + { + "epoch": 1.018699910952805, + "grad_norm": 1.013485312461853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8824198842048645, + "num_tokens": 314270734.0, + "step": 8008 + }, + { + "epoch": 1.0188271212313955, + "grad_norm": 1.0232775211334229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8906113505363464, + "num_tokens": 314307340.0, + "step": 8009 + }, + { + "epoch": 1.018954331509986, + "grad_norm": 1.1144278049468994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4109, + "mean_token_accuracy": 0.861031711101532, + "num_tokens": 314344384.0, + "step": 8010 + }, + { + "epoch": 1.0190815417885766, + "grad_norm": 0.888681173324585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8929954767227173, + "num_tokens": 314391514.0, + "step": 8011 + }, + { + "epoch": 1.019208752067167, + "grad_norm": 1.1522008180618286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8758195638656616, + "num_tokens": 314426518.0, + "step": 8012 + }, + { + "epoch": 1.0193359623457576, + "grad_norm": 0.9232586026191711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.8996341228485107, + "num_tokens": 314469715.0, + "step": 8013 + }, + { + "epoch": 1.0194631726243482, + "grad_norm": 1.1530290842056274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8947924375534058, + "num_tokens": 314502053.0, + "step": 8014 + }, + { + "epoch": 1.0195903829029385, + "grad_norm": 1.0531615018844604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8809679746627808, + "num_tokens": 314540575.0, + "step": 8015 + }, + { + "epoch": 1.019717593181529, + "grad_norm": 1.1594051122665405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8707540035247803, + "num_tokens": 314574259.0, + "step": 8016 + }, + { + "epoch": 1.0198448034601195, + "grad_norm": 1.0547797679901123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8782821893692017, + "num_tokens": 314614176.0, + "step": 8017 + }, + { + "epoch": 1.01997201373871, + "grad_norm": 0.9899454712867737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8856973648071289, + "num_tokens": 314652520.0, + "step": 8018 + }, + { + "epoch": 1.0200992240173006, + "grad_norm": 0.9655489325523376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8976044058799744, + "num_tokens": 314690801.0, + "step": 8019 + }, + { + "epoch": 1.020226434295891, + "grad_norm": 1.0109953880310059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.888372004032135, + "num_tokens": 314727009.0, + "step": 8020 + }, + { + "epoch": 1.0203536445744816, + "grad_norm": 1.0354199409484863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8971071243286133, + "num_tokens": 314765509.0, + "step": 8021 + }, + { + "epoch": 1.0204808548530722, + "grad_norm": 0.9298558831214905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8843591213226318, + "num_tokens": 314808959.0, + "step": 8022 + }, + { + "epoch": 1.0206080651316627, + "grad_norm": 1.1279972791671753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8838306665420532, + "num_tokens": 314841866.0, + "step": 8023 + }, + { + "epoch": 1.0207352754102532, + "grad_norm": 0.9332759976387024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8831419944763184, + "num_tokens": 314884881.0, + "step": 8024 + }, + { + "epoch": 1.0208624856888437, + "grad_norm": 0.9822423458099365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8811818361282349, + "num_tokens": 314926353.0, + "step": 8025 + }, + { + "epoch": 1.0209896959674343, + "grad_norm": 0.9776292443275452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8867519497871399, + "num_tokens": 314966979.0, + "step": 8026 + }, + { + "epoch": 1.0211169062460246, + "grad_norm": 1.0020755529403687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8896387815475464, + "num_tokens": 315002768.0, + "step": 8027 + }, + { + "epoch": 1.021244116524615, + "grad_norm": 0.9601647257804871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.876721978187561, + "num_tokens": 315047151.0, + "step": 8028 + }, + { + "epoch": 1.0213713268032056, + "grad_norm": 1.0225365161895752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8805534243583679, + "num_tokens": 315087014.0, + "step": 8029 + }, + { + "epoch": 1.0214985370817962, + "grad_norm": 0.9174062013626099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8890591859817505, + "num_tokens": 315128811.0, + "step": 8030 + }, + { + "epoch": 1.0216257473603867, + "grad_norm": 1.0137019157409668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8936953544616699, + "num_tokens": 315160202.0, + "step": 8031 + }, + { + "epoch": 1.0217529576389772, + "grad_norm": 1.0985705852508545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.436, + "mean_token_accuracy": 0.8463743925094604, + "num_tokens": 315202456.0, + "step": 8032 + }, + { + "epoch": 1.0218801679175677, + "grad_norm": 1.0966180562973022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8818408846855164, + "num_tokens": 315239068.0, + "step": 8033 + }, + { + "epoch": 1.0220073781961583, + "grad_norm": 1.0644241571426392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8806418776512146, + "num_tokens": 315276837.0, + "step": 8034 + }, + { + "epoch": 1.0221345884747488, + "grad_norm": 0.8835501074790955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8862939476966858, + "num_tokens": 315322992.0, + "step": 8035 + }, + { + "epoch": 1.0222617987533393, + "grad_norm": 1.034421443939209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8908496499061584, + "num_tokens": 315356283.0, + "step": 8036 + }, + { + "epoch": 1.0223890090319299, + "grad_norm": 1.0296710729599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8914233446121216, + "num_tokens": 315391671.0, + "step": 8037 + }, + { + "epoch": 1.0225162193105204, + "grad_norm": 1.2320876121520996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8750210404396057, + "num_tokens": 315432637.0, + "step": 8038 + }, + { + "epoch": 1.0226434295891107, + "grad_norm": 1.0124481916427612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8839808702468872, + "num_tokens": 315473346.0, + "step": 8039 + }, + { + "epoch": 1.0227706398677012, + "grad_norm": 0.9213489890098572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.9019513130187988, + "num_tokens": 315513505.0, + "step": 8040 + }, + { + "epoch": 1.0228978501462918, + "grad_norm": 1.0272421836853027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8723416328430176, + "num_tokens": 315551844.0, + "step": 8041 + }, + { + "epoch": 1.0230250604248823, + "grad_norm": 1.116188406944275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.861457109451294, + "num_tokens": 315589495.0, + "step": 8042 + }, + { + "epoch": 1.0231522707034728, + "grad_norm": 0.9533321261405945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8812050819396973, + "num_tokens": 315631889.0, + "step": 8043 + }, + { + "epoch": 1.0232794809820633, + "grad_norm": 1.1446994543075562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8822280764579773, + "num_tokens": 315665885.0, + "step": 8044 + }, + { + "epoch": 1.0234066912606539, + "grad_norm": 1.0128483772277832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8890663385391235, + "num_tokens": 315704296.0, + "step": 8045 + }, + { + "epoch": 1.0235339015392444, + "grad_norm": 1.011197805404663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8895511627197266, + "num_tokens": 315736919.0, + "step": 8046 + }, + { + "epoch": 1.023661111817835, + "grad_norm": 1.0495548248291016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8804033994674683, + "num_tokens": 315775935.0, + "step": 8047 + }, + { + "epoch": 1.0237883220964255, + "grad_norm": 1.100908637046814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8892963528633118, + "num_tokens": 315805583.0, + "step": 8048 + }, + { + "epoch": 1.023915532375016, + "grad_norm": 0.9673682451248169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8859784603118896, + "num_tokens": 315846117.0, + "step": 8049 + }, + { + "epoch": 1.0240427426536065, + "grad_norm": 0.9472742676734924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8829394578933716, + "num_tokens": 315888625.0, + "step": 8050 + }, + { + "epoch": 1.0241699529321968, + "grad_norm": 0.9875023365020752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8921488523483276, + "num_tokens": 315925586.0, + "step": 8051 + }, + { + "epoch": 1.0242971632107873, + "grad_norm": 0.9543851017951965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8772414326667786, + "num_tokens": 315967932.0, + "step": 8052 + }, + { + "epoch": 1.0244243734893779, + "grad_norm": 1.0056862831115723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8878364562988281, + "num_tokens": 316005132.0, + "step": 8053 + }, + { + "epoch": 1.0245515837679684, + "grad_norm": 0.959703266620636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.887468695640564, + "num_tokens": 316046641.0, + "step": 8054 + }, + { + "epoch": 1.024678794046559, + "grad_norm": 1.064707636833191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8759491443634033, + "num_tokens": 316084334.0, + "step": 8055 + }, + { + "epoch": 1.0248060043251495, + "grad_norm": 1.107638955116272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8736534118652344, + "num_tokens": 316122029.0, + "step": 8056 + }, + { + "epoch": 1.02493321460374, + "grad_norm": 0.8539079427719116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8865477442741394, + "num_tokens": 316169630.0, + "step": 8057 + }, + { + "epoch": 1.0250604248823305, + "grad_norm": 0.9687399864196777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8899233341217041, + "num_tokens": 316208926.0, + "step": 8058 + }, + { + "epoch": 1.025187635160921, + "grad_norm": 1.0821855068206787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.882593035697937, + "num_tokens": 316243198.0, + "step": 8059 + }, + { + "epoch": 1.0253148454395116, + "grad_norm": 0.9881333708763123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8872708082199097, + "num_tokens": 316280452.0, + "step": 8060 + }, + { + "epoch": 1.025442055718102, + "grad_norm": 1.0129950046539307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8826572895050049, + "num_tokens": 316321177.0, + "step": 8061 + }, + { + "epoch": 1.0255692659966926, + "grad_norm": 1.0433841943740845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8773963451385498, + "num_tokens": 316359024.0, + "step": 8062 + }, + { + "epoch": 1.0256964762752832, + "grad_norm": 0.9750247001647949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8906337022781372, + "num_tokens": 316399052.0, + "step": 8063 + }, + { + "epoch": 1.0258236865538735, + "grad_norm": 0.9818373322486877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8802773356437683, + "num_tokens": 316440038.0, + "step": 8064 + }, + { + "epoch": 1.025950896832464, + "grad_norm": 1.1508007049560547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8730539083480835, + "num_tokens": 316474998.0, + "step": 8065 + }, + { + "epoch": 1.0260781071110545, + "grad_norm": 1.1159788370132446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8796740770339966, + "num_tokens": 316509891.0, + "step": 8066 + }, + { + "epoch": 1.026205317389645, + "grad_norm": 1.0136772394180298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8767068386077881, + "num_tokens": 316551204.0, + "step": 8067 + }, + { + "epoch": 1.0263325276682356, + "grad_norm": 1.0519107580184937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8871996998786926, + "num_tokens": 316587345.0, + "step": 8068 + }, + { + "epoch": 1.026459737946826, + "grad_norm": 1.054038643836975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8709049224853516, + "num_tokens": 316627408.0, + "step": 8069 + }, + { + "epoch": 1.0265869482254166, + "grad_norm": 0.8957072496414185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8899800777435303, + "num_tokens": 316669859.0, + "step": 8070 + }, + { + "epoch": 1.0267141585040072, + "grad_norm": 1.0565969944000244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8690754175186157, + "num_tokens": 316710738.0, + "step": 8071 + }, + { + "epoch": 1.0268413687825977, + "grad_norm": 0.9590044617652893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8841032981872559, + "num_tokens": 316750304.0, + "step": 8072 + }, + { + "epoch": 1.0269685790611882, + "grad_norm": 0.9251150488853455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8974298238754272, + "num_tokens": 316788662.0, + "step": 8073 + }, + { + "epoch": 1.0270957893397787, + "grad_norm": 1.0249124765396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8835487365722656, + "num_tokens": 316827183.0, + "step": 8074 + }, + { + "epoch": 1.0272229996183693, + "grad_norm": 1.0002480745315552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8866069316864014, + "num_tokens": 316864962.0, + "step": 8075 + }, + { + "epoch": 1.0273502098969596, + "grad_norm": 0.9947222471237183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8970657587051392, + "num_tokens": 316900515.0, + "step": 8076 + }, + { + "epoch": 1.02747742017555, + "grad_norm": 0.8715459108352661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8929650187492371, + "num_tokens": 316950409.0, + "step": 8077 + }, + { + "epoch": 1.0276046304541406, + "grad_norm": 0.9836686849594116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.880786657333374, + "num_tokens": 316991201.0, + "step": 8078 + }, + { + "epoch": 1.0277318407327312, + "grad_norm": 1.1173228025436401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3971, + "mean_token_accuracy": 0.8715192079544067, + "num_tokens": 317027577.0, + "step": 8079 + }, + { + "epoch": 1.0278590510113217, + "grad_norm": 1.0398750305175781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8833127617835999, + "num_tokens": 317066113.0, + "step": 8080 + }, + { + "epoch": 1.0279862612899122, + "grad_norm": 1.025444746017456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8655208349227905, + "num_tokens": 317106593.0, + "step": 8081 + }, + { + "epoch": 1.0281134715685027, + "grad_norm": 1.011586308479309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8959628939628601, + "num_tokens": 317146815.0, + "step": 8082 + }, + { + "epoch": 1.0282406818470933, + "grad_norm": 1.0042787790298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8854231238365173, + "num_tokens": 317183889.0, + "step": 8083 + }, + { + "epoch": 1.0283678921256838, + "grad_norm": 0.8617976903915405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9039446115493774, + "num_tokens": 317222149.0, + "step": 8084 + }, + { + "epoch": 1.0284951024042743, + "grad_norm": 1.0655715465545654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8799540996551514, + "num_tokens": 317255306.0, + "step": 8085 + }, + { + "epoch": 1.0286223126828649, + "grad_norm": 0.9458225965499878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8865007758140564, + "num_tokens": 317297766.0, + "step": 8086 + }, + { + "epoch": 1.0287495229614554, + "grad_norm": 1.022153377532959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8818987607955933, + "num_tokens": 317334657.0, + "step": 8087 + }, + { + "epoch": 1.0288767332400457, + "grad_norm": 0.9299176335334778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8910415172576904, + "num_tokens": 317375217.0, + "step": 8088 + }, + { + "epoch": 1.0290039435186362, + "grad_norm": 0.9976386427879333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8779410123825073, + "num_tokens": 317415170.0, + "step": 8089 + }, + { + "epoch": 1.0291311537972267, + "grad_norm": 1.1265212297439575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.382, + "mean_token_accuracy": 0.8669527173042297, + "num_tokens": 317448857.0, + "step": 8090 + }, + { + "epoch": 1.0292583640758173, + "grad_norm": 0.9983629584312439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8878352642059326, + "num_tokens": 317491869.0, + "step": 8091 + }, + { + "epoch": 1.0293855743544078, + "grad_norm": 1.0027899742126465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8843672871589661, + "num_tokens": 317530757.0, + "step": 8092 + }, + { + "epoch": 1.0295127846329983, + "grad_norm": 0.9202273488044739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8878151774406433, + "num_tokens": 317576124.0, + "step": 8093 + }, + { + "epoch": 1.0296399949115889, + "grad_norm": 0.9501548409461975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8843730688095093, + "num_tokens": 317618910.0, + "step": 8094 + }, + { + "epoch": 1.0297672051901794, + "grad_norm": 1.075075387954712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8765791058540344, + "num_tokens": 317659316.0, + "step": 8095 + }, + { + "epoch": 1.02989441546877, + "grad_norm": 1.0156669616699219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8933119773864746, + "num_tokens": 317695000.0, + "step": 8096 + }, + { + "epoch": 1.0300216257473604, + "grad_norm": 0.9902300238609314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.884784460067749, + "num_tokens": 317737006.0, + "step": 8097 + }, + { + "epoch": 1.030148836025951, + "grad_norm": 1.0357037782669067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8756079077720642, + "num_tokens": 317778533.0, + "step": 8098 + }, + { + "epoch": 1.0302760463045415, + "grad_norm": 0.9322671294212341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8948906660079956, + "num_tokens": 317821078.0, + "step": 8099 + }, + { + "epoch": 1.0304032565831318, + "grad_norm": 0.9620813727378845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8914079666137695, + "num_tokens": 317860653.0, + "step": 8100 + }, + { + "epoch": 1.0305304668617223, + "grad_norm": 0.894556999206543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8997560143470764, + "num_tokens": 317903249.0, + "step": 8101 + }, + { + "epoch": 1.0306576771403129, + "grad_norm": 0.9491344094276428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.9028527140617371, + "num_tokens": 317940665.0, + "step": 8102 + }, + { + "epoch": 1.0307848874189034, + "grad_norm": 1.0895867347717285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8791796565055847, + "num_tokens": 317977040.0, + "step": 8103 + }, + { + "epoch": 1.030912097697494, + "grad_norm": 1.063612461090088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8704359531402588, + "num_tokens": 318015798.0, + "step": 8104 + }, + { + "epoch": 1.0310393079760845, + "grad_norm": 0.926533579826355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8815823793411255, + "num_tokens": 318060999.0, + "step": 8105 + }, + { + "epoch": 1.031166518254675, + "grad_norm": 0.9668087959289551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.892500638961792, + "num_tokens": 318100388.0, + "step": 8106 + }, + { + "epoch": 1.0312937285332655, + "grad_norm": 1.0164930820465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.872951865196228, + "num_tokens": 318141630.0, + "step": 8107 + }, + { + "epoch": 1.031420938811856, + "grad_norm": 1.0264033079147339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8702774047851562, + "num_tokens": 318180436.0, + "step": 8108 + }, + { + "epoch": 1.0315481490904466, + "grad_norm": 1.1056498289108276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8827537298202515, + "num_tokens": 318215146.0, + "step": 8109 + }, + { + "epoch": 1.031675359369037, + "grad_norm": 0.9560763835906982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8887825012207031, + "num_tokens": 318257066.0, + "step": 8110 + }, + { + "epoch": 1.0318025696476276, + "grad_norm": 1.0483838319778442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.894489049911499, + "num_tokens": 318296151.0, + "step": 8111 + }, + { + "epoch": 1.0319297799262181, + "grad_norm": 1.092934489250183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8833591341972351, + "num_tokens": 318336309.0, + "step": 8112 + }, + { + "epoch": 1.0320569902048085, + "grad_norm": 1.1500282287597656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.862558126449585, + "num_tokens": 318372258.0, + "step": 8113 + }, + { + "epoch": 1.032184200483399, + "grad_norm": 0.9389742016792297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8775387406349182, + "num_tokens": 318419255.0, + "step": 8114 + }, + { + "epoch": 1.0323114107619895, + "grad_norm": 0.9338198900222778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8855667114257812, + "num_tokens": 318459934.0, + "step": 8115 + }, + { + "epoch": 1.03243862104058, + "grad_norm": 1.0441406965255737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8708075881004333, + "num_tokens": 318500442.0, + "step": 8116 + }, + { + "epoch": 1.0325658313191706, + "grad_norm": 0.9460035562515259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8892264366149902, + "num_tokens": 318540695.0, + "step": 8117 + }, + { + "epoch": 1.032693041597761, + "grad_norm": 0.9813292026519775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3825, + "mean_token_accuracy": 0.8678408861160278, + "num_tokens": 318586411.0, + "step": 8118 + }, + { + "epoch": 1.0328202518763516, + "grad_norm": 1.019903302192688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8748335838317871, + "num_tokens": 318627276.0, + "step": 8119 + }, + { + "epoch": 1.0329474621549422, + "grad_norm": 1.017155408859253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8892035484313965, + "num_tokens": 318666582.0, + "step": 8120 + }, + { + "epoch": 1.0330746724335327, + "grad_norm": 1.0514826774597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.869688868522644, + "num_tokens": 318703851.0, + "step": 8121 + }, + { + "epoch": 1.0332018827121232, + "grad_norm": 1.2267937660217285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4111, + "mean_token_accuracy": 0.8559552431106567, + "num_tokens": 318735730.0, + "step": 8122 + }, + { + "epoch": 1.0333290929907137, + "grad_norm": 1.0331090688705444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8886438012123108, + "num_tokens": 318772163.0, + "step": 8123 + }, + { + "epoch": 1.0334563032693043, + "grad_norm": 1.0246491432189941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8852750658988953, + "num_tokens": 318810871.0, + "step": 8124 + }, + { + "epoch": 1.0335835135478946, + "grad_norm": 1.0513299703598022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8990597724914551, + "num_tokens": 318844054.0, + "step": 8125 + }, + { + "epoch": 1.033710723826485, + "grad_norm": 0.9459773302078247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8876452445983887, + "num_tokens": 318884520.0, + "step": 8126 + }, + { + "epoch": 1.0338379341050756, + "grad_norm": 0.9340391159057617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9049265384674072, + "num_tokens": 318924126.0, + "step": 8127 + }, + { + "epoch": 1.0339651443836662, + "grad_norm": 1.078797459602356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8731111288070679, + "num_tokens": 318963328.0, + "step": 8128 + }, + { + "epoch": 1.0340923546622567, + "grad_norm": 0.9490199089050293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8817766308784485, + "num_tokens": 319000897.0, + "step": 8129 + }, + { + "epoch": 1.0342195649408472, + "grad_norm": 0.9948789477348328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8919296860694885, + "num_tokens": 319038690.0, + "step": 8130 + }, + { + "epoch": 1.0343467752194377, + "grad_norm": 1.24228036403656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3856, + "mean_token_accuracy": 0.8634334206581116, + "num_tokens": 319075973.0, + "step": 8131 + }, + { + "epoch": 1.0344739854980283, + "grad_norm": 0.9772413372993469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8801712393760681, + "num_tokens": 319118415.0, + "step": 8132 + }, + { + "epoch": 1.0346011957766188, + "grad_norm": 1.1344594955444336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8697264790534973, + "num_tokens": 319155860.0, + "step": 8133 + }, + { + "epoch": 1.0347284060552093, + "grad_norm": 1.1970912218093872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8738527894020081, + "num_tokens": 319185944.0, + "step": 8134 + }, + { + "epoch": 1.0348556163337999, + "grad_norm": 1.0007950067520142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8740019798278809, + "num_tokens": 319227533.0, + "step": 8135 + }, + { + "epoch": 1.0349828266123904, + "grad_norm": 1.0426071882247925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8820551037788391, + "num_tokens": 319265616.0, + "step": 8136 + }, + { + "epoch": 1.0351100368909807, + "grad_norm": 1.0100762844085693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8903534412384033, + "num_tokens": 319303695.0, + "step": 8137 + }, + { + "epoch": 1.0352372471695712, + "grad_norm": 1.0193512439727783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8841753005981445, + "num_tokens": 319342072.0, + "step": 8138 + }, + { + "epoch": 1.0353644574481617, + "grad_norm": 1.0825448036193848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8743383288383484, + "num_tokens": 319380420.0, + "step": 8139 + }, + { + "epoch": 1.0354916677267523, + "grad_norm": 1.057871699333191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8819403648376465, + "num_tokens": 319419727.0, + "step": 8140 + }, + { + "epoch": 1.0356188780053428, + "grad_norm": 0.9841524958610535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8963545560836792, + "num_tokens": 319457052.0, + "step": 8141 + }, + { + "epoch": 1.0357460882839333, + "grad_norm": 1.0873980522155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8848541378974915, + "num_tokens": 319493269.0, + "step": 8142 + }, + { + "epoch": 1.0358732985625239, + "grad_norm": 1.0012035369873047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8820137977600098, + "num_tokens": 319533671.0, + "step": 8143 + }, + { + "epoch": 1.0360005088411144, + "grad_norm": 1.1708816289901733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8787205815315247, + "num_tokens": 319568293.0, + "step": 8144 + }, + { + "epoch": 1.036127719119705, + "grad_norm": 1.017153263092041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8826470375061035, + "num_tokens": 319610338.0, + "step": 8145 + }, + { + "epoch": 1.0362549293982954, + "grad_norm": 0.9524496793746948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8939980268478394, + "num_tokens": 319650963.0, + "step": 8146 + }, + { + "epoch": 1.036382139676886, + "grad_norm": 1.005694031715393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8869218826293945, + "num_tokens": 319689871.0, + "step": 8147 + }, + { + "epoch": 1.0365093499554765, + "grad_norm": 1.1228039264678955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8750109672546387, + "num_tokens": 319724028.0, + "step": 8148 + }, + { + "epoch": 1.0366365602340668, + "grad_norm": 1.0007209777832031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.883181631565094, + "num_tokens": 319762315.0, + "step": 8149 + }, + { + "epoch": 1.0367637705126573, + "grad_norm": 1.1395788192749023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.876836895942688, + "num_tokens": 319798263.0, + "step": 8150 + }, + { + "epoch": 1.0368909807912479, + "grad_norm": 1.1437631845474243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8631688356399536, + "num_tokens": 319838876.0, + "step": 8151 + }, + { + "epoch": 1.0370181910698384, + "grad_norm": 0.9886674880981445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8868916034698486, + "num_tokens": 319879262.0, + "step": 8152 + }, + { + "epoch": 1.037145401348429, + "grad_norm": 0.9969303607940674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8861351013183594, + "num_tokens": 319917992.0, + "step": 8153 + }, + { + "epoch": 1.0372726116270194, + "grad_norm": 0.9648102521896362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8834350109100342, + "num_tokens": 319961836.0, + "step": 8154 + }, + { + "epoch": 1.03739982190561, + "grad_norm": 0.9724592566490173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8901864886283875, + "num_tokens": 320002112.0, + "step": 8155 + }, + { + "epoch": 1.0375270321842005, + "grad_norm": 0.97748202085495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8794231414794922, + "num_tokens": 320042598.0, + "step": 8156 + }, + { + "epoch": 1.037654242462791, + "grad_norm": 0.9891337156295776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.892128586769104, + "num_tokens": 320081911.0, + "step": 8157 + }, + { + "epoch": 1.0377814527413816, + "grad_norm": 1.0069339275360107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8686676621437073, + "num_tokens": 320128235.0, + "step": 8158 + }, + { + "epoch": 1.037908663019972, + "grad_norm": 0.937207043170929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8848973512649536, + "num_tokens": 320172628.0, + "step": 8159 + }, + { + "epoch": 1.0380358732985626, + "grad_norm": 1.024511694908142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8853592872619629, + "num_tokens": 320212584.0, + "step": 8160 + }, + { + "epoch": 1.0381630835771531, + "grad_norm": 1.0806835889816284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8852007389068604, + "num_tokens": 320247126.0, + "step": 8161 + }, + { + "epoch": 1.0382902938557435, + "grad_norm": 0.9633757472038269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8884990215301514, + "num_tokens": 320286217.0, + "step": 8162 + }, + { + "epoch": 1.038417504134334, + "grad_norm": 1.087048888206482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8677380681037903, + "num_tokens": 320324274.0, + "step": 8163 + }, + { + "epoch": 1.0385447144129245, + "grad_norm": 1.0084333419799805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8826866745948792, + "num_tokens": 320363310.0, + "step": 8164 + }, + { + "epoch": 1.038671924691515, + "grad_norm": 1.1468462944030762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8775069117546082, + "num_tokens": 320396737.0, + "step": 8165 + }, + { + "epoch": 1.0387991349701056, + "grad_norm": 1.0749785900115967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8701003789901733, + "num_tokens": 320438695.0, + "step": 8166 + }, + { + "epoch": 1.038926345248696, + "grad_norm": 1.113876223564148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8743962645530701, + "num_tokens": 320473972.0, + "step": 8167 + }, + { + "epoch": 1.0390535555272866, + "grad_norm": 1.0699142217636108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8704822659492493, + "num_tokens": 320508392.0, + "step": 8168 + }, + { + "epoch": 1.0391807658058771, + "grad_norm": 0.8949811458587646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.900020956993103, + "num_tokens": 320546978.0, + "step": 8169 + }, + { + "epoch": 1.0393079760844677, + "grad_norm": 1.0081356763839722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8759536743164062, + "num_tokens": 320585529.0, + "step": 8170 + }, + { + "epoch": 1.0394351863630582, + "grad_norm": 1.0146799087524414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8760083317756653, + "num_tokens": 320630697.0, + "step": 8171 + }, + { + "epoch": 1.0395623966416487, + "grad_norm": 1.2026264667510986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8660052418708801, + "num_tokens": 320663837.0, + "step": 8172 + }, + { + "epoch": 1.0396896069202393, + "grad_norm": 1.0104559659957886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8796436190605164, + "num_tokens": 320700827.0, + "step": 8173 + }, + { + "epoch": 1.0398168171988296, + "grad_norm": 1.1389520168304443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.406, + "mean_token_accuracy": 0.861984372138977, + "num_tokens": 320737074.0, + "step": 8174 + }, + { + "epoch": 1.03994402747742, + "grad_norm": 0.9608019590377808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8821837306022644, + "num_tokens": 320779155.0, + "step": 8175 + }, + { + "epoch": 1.0400712377560106, + "grad_norm": 1.00911283493042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8918792009353638, + "num_tokens": 320816981.0, + "step": 8176 + }, + { + "epoch": 1.0401984480346012, + "grad_norm": 1.0798892974853516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8773545026779175, + "num_tokens": 320850454.0, + "step": 8177 + }, + { + "epoch": 1.0403256583131917, + "grad_norm": 0.9464135766029358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8914844989776611, + "num_tokens": 320886189.0, + "step": 8178 + }, + { + "epoch": 1.0404528685917822, + "grad_norm": 1.1660572290420532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8786994814872742, + "num_tokens": 320917329.0, + "step": 8179 + }, + { + "epoch": 1.0405800788703727, + "grad_norm": 1.0520573854446411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8774915933609009, + "num_tokens": 320955025.0, + "step": 8180 + }, + { + "epoch": 1.0407072891489633, + "grad_norm": 4.31486701965332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8988591432571411, + "num_tokens": 320991330.0, + "step": 8181 + }, + { + "epoch": 1.0408344994275538, + "grad_norm": 1.0262784957885742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8809620141983032, + "num_tokens": 321026152.0, + "step": 8182 + }, + { + "epoch": 1.0409617097061443, + "grad_norm": 1.0112338066101074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.883416473865509, + "num_tokens": 321061977.0, + "step": 8183 + }, + { + "epoch": 1.0410889199847349, + "grad_norm": 1.086567997932434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.877223551273346, + "num_tokens": 321102479.0, + "step": 8184 + }, + { + "epoch": 1.0412161302633254, + "grad_norm": 0.9913862347602844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8779125213623047, + "num_tokens": 321141850.0, + "step": 8185 + }, + { + "epoch": 1.0413433405419157, + "grad_norm": 1.008457899093628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8764698505401611, + "num_tokens": 321180137.0, + "step": 8186 + }, + { + "epoch": 1.0414705508205062, + "grad_norm": 1.0262311697006226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8776865005493164, + "num_tokens": 321219344.0, + "step": 8187 + }, + { + "epoch": 1.0415977610990967, + "grad_norm": 0.9840837717056274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8953008651733398, + "num_tokens": 321257650.0, + "step": 8188 + }, + { + "epoch": 1.0417249713776873, + "grad_norm": 1.0603445768356323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8743208646774292, + "num_tokens": 321298636.0, + "step": 8189 + }, + { + "epoch": 1.0418521816562778, + "grad_norm": 1.0316790342330933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.863343358039856, + "num_tokens": 321340555.0, + "step": 8190 + }, + { + "epoch": 1.0419793919348683, + "grad_norm": 1.0152531862258911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8778331875801086, + "num_tokens": 321379642.0, + "step": 8191 + }, + { + "epoch": 1.0421066022134589, + "grad_norm": 1.0085872411727905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8850668668746948, + "num_tokens": 321420017.0, + "step": 8192 + }, + { + "epoch": 1.0422338124920494, + "grad_norm": 1.003853678703308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8803945183753967, + "num_tokens": 321459087.0, + "step": 8193 + }, + { + "epoch": 1.04236102277064, + "grad_norm": 1.0422799587249756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4045, + "mean_token_accuracy": 0.8584200143814087, + "num_tokens": 321500698.0, + "step": 8194 + }, + { + "epoch": 1.0424882330492304, + "grad_norm": 1.043837070465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8720598220825195, + "num_tokens": 321543627.0, + "step": 8195 + }, + { + "epoch": 1.042615443327821, + "grad_norm": 1.0102788209915161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8837623596191406, + "num_tokens": 321580892.0, + "step": 8196 + }, + { + "epoch": 1.0427426536064115, + "grad_norm": 0.9244221448898315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8938090801239014, + "num_tokens": 321623429.0, + "step": 8197 + }, + { + "epoch": 1.0428698638850018, + "grad_norm": 0.9515198469161987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8803985714912415, + "num_tokens": 321668637.0, + "step": 8198 + }, + { + "epoch": 1.0429970741635923, + "grad_norm": 1.051490068435669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8717778921127319, + "num_tokens": 321706377.0, + "step": 8199 + }, + { + "epoch": 1.0431242844421829, + "grad_norm": 1.0000885725021362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8868839740753174, + "num_tokens": 321742596.0, + "step": 8200 + }, + { + "epoch": 1.0432514947207734, + "grad_norm": 1.0089097023010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8820605278015137, + "num_tokens": 321779169.0, + "step": 8201 + }, + { + "epoch": 1.043378704999364, + "grad_norm": 1.1748353242874146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3889, + "mean_token_accuracy": 0.8656948804855347, + "num_tokens": 321816108.0, + "step": 8202 + }, + { + "epoch": 1.0435059152779544, + "grad_norm": 1.040366291999817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8960251808166504, + "num_tokens": 321848543.0, + "step": 8203 + }, + { + "epoch": 1.043633125556545, + "grad_norm": 0.9379068613052368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8844324350357056, + "num_tokens": 321897083.0, + "step": 8204 + }, + { + "epoch": 1.0437603358351355, + "grad_norm": 0.9927910566329956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8895866870880127, + "num_tokens": 321934672.0, + "step": 8205 + }, + { + "epoch": 1.043887546113726, + "grad_norm": 1.0165479183197021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8793090581893921, + "num_tokens": 321975853.0, + "step": 8206 + }, + { + "epoch": 1.0440147563923166, + "grad_norm": 1.1093859672546387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.876629650592804, + "num_tokens": 322011666.0, + "step": 8207 + }, + { + "epoch": 1.044141966670907, + "grad_norm": 1.018457055091858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8843765258789062, + "num_tokens": 322048509.0, + "step": 8208 + }, + { + "epoch": 1.0442691769494976, + "grad_norm": 1.0005217790603638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8728556632995605, + "num_tokens": 322091244.0, + "step": 8209 + }, + { + "epoch": 1.0443963872280881, + "grad_norm": 0.8567900657653809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8937808275222778, + "num_tokens": 322137126.0, + "step": 8210 + }, + { + "epoch": 1.0445235975066784, + "grad_norm": 1.0502867698669434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8767377734184265, + "num_tokens": 322182168.0, + "step": 8211 + }, + { + "epoch": 1.044650807785269, + "grad_norm": 1.1543664932250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8727023601531982, + "num_tokens": 322218743.0, + "step": 8212 + }, + { + "epoch": 1.0447780180638595, + "grad_norm": 0.8888522386550903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8927164673805237, + "num_tokens": 322260616.0, + "step": 8213 + }, + { + "epoch": 1.04490522834245, + "grad_norm": 1.0666894912719727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8792120814323425, + "num_tokens": 322302088.0, + "step": 8214 + }, + { + "epoch": 1.0450324386210406, + "grad_norm": 0.927962601184845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8762586116790771, + "num_tokens": 322352672.0, + "step": 8215 + }, + { + "epoch": 1.045159648899631, + "grad_norm": 0.9914904832839966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8823227882385254, + "num_tokens": 322392319.0, + "step": 8216 + }, + { + "epoch": 1.0452868591782216, + "grad_norm": 1.0865824222564697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8845202922821045, + "num_tokens": 322427522.0, + "step": 8217 + }, + { + "epoch": 1.0454140694568121, + "grad_norm": 0.9772193431854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8906934261322021, + "num_tokens": 322463215.0, + "step": 8218 + }, + { + "epoch": 1.0455412797354027, + "grad_norm": 0.9736595153808594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.8736733198165894, + "num_tokens": 322504791.0, + "step": 8219 + }, + { + "epoch": 1.0456684900139932, + "grad_norm": 1.134551763534546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3777, + "mean_token_accuracy": 0.8719406127929688, + "num_tokens": 322540686.0, + "step": 8220 + }, + { + "epoch": 1.0457957002925837, + "grad_norm": 1.1129531860351562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8782778978347778, + "num_tokens": 322575827.0, + "step": 8221 + }, + { + "epoch": 1.0459229105711743, + "grad_norm": 1.016895055770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8817417621612549, + "num_tokens": 322614653.0, + "step": 8222 + }, + { + "epoch": 1.0460501208497646, + "grad_norm": 1.0530811548233032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8744063973426819, + "num_tokens": 322654378.0, + "step": 8223 + }, + { + "epoch": 1.046177331128355, + "grad_norm": 1.0010871887207031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8740416765213013, + "num_tokens": 322693729.0, + "step": 8224 + }, + { + "epoch": 1.0463045414069456, + "grad_norm": 0.9454423189163208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.888927161693573, + "num_tokens": 322733305.0, + "step": 8225 + }, + { + "epoch": 1.0464317516855361, + "grad_norm": 0.9081417918205261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8951407074928284, + "num_tokens": 322774484.0, + "step": 8226 + }, + { + "epoch": 1.0465589619641267, + "grad_norm": 1.1100348234176636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.8659659028053284, + "num_tokens": 322813736.0, + "step": 8227 + }, + { + "epoch": 1.0466861722427172, + "grad_norm": 0.9225223660469055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8869611024856567, + "num_tokens": 322858507.0, + "step": 8228 + }, + { + "epoch": 1.0468133825213077, + "grad_norm": 0.964461088180542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8758116960525513, + "num_tokens": 322900581.0, + "step": 8229 + }, + { + "epoch": 1.0469405927998983, + "grad_norm": 1.0808889865875244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8965485692024231, + "num_tokens": 322932530.0, + "step": 8230 + }, + { + "epoch": 1.0470678030784888, + "grad_norm": 1.0093530416488647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8891147971153259, + "num_tokens": 322966399.0, + "step": 8231 + }, + { + "epoch": 1.0471950133570793, + "grad_norm": 1.008378505706787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8894013166427612, + "num_tokens": 323002535.0, + "step": 8232 + }, + { + "epoch": 1.0473222236356698, + "grad_norm": 1.0956288576126099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.872588038444519, + "num_tokens": 323035601.0, + "step": 8233 + }, + { + "epoch": 1.0474494339142604, + "grad_norm": 0.9541771411895752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8817793130874634, + "num_tokens": 323082191.0, + "step": 8234 + }, + { + "epoch": 1.0475766441928507, + "grad_norm": 1.00214421749115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8784818649291992, + "num_tokens": 323123260.0, + "step": 8235 + }, + { + "epoch": 1.0477038544714412, + "grad_norm": 1.092063069343567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8823655843734741, + "num_tokens": 323160791.0, + "step": 8236 + }, + { + "epoch": 1.0478310647500317, + "grad_norm": 1.1170835494995117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8809792995452881, + "num_tokens": 323192551.0, + "step": 8237 + }, + { + "epoch": 1.0479582750286223, + "grad_norm": 1.1091841459274292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8690223097801208, + "num_tokens": 323226839.0, + "step": 8238 + }, + { + "epoch": 1.0480854853072128, + "grad_norm": 1.0336490869522095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8776442408561707, + "num_tokens": 323267600.0, + "step": 8239 + }, + { + "epoch": 1.0482126955858033, + "grad_norm": 1.0638258457183838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8779845833778381, + "num_tokens": 323301625.0, + "step": 8240 + }, + { + "epoch": 1.0483399058643939, + "grad_norm": 1.0853989124298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8816238641738892, + "num_tokens": 323335456.0, + "step": 8241 + }, + { + "epoch": 1.0484671161429844, + "grad_norm": 0.93669593334198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8775485754013062, + "num_tokens": 323381205.0, + "step": 8242 + }, + { + "epoch": 1.048594326421575, + "grad_norm": 1.0286809206008911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8784019351005554, + "num_tokens": 323418128.0, + "step": 8243 + }, + { + "epoch": 1.0487215367001654, + "grad_norm": 1.001334309577942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8923333883285522, + "num_tokens": 323456032.0, + "step": 8244 + }, + { + "epoch": 1.048848746978756, + "grad_norm": 1.0038392543792725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8799512982368469, + "num_tokens": 323497693.0, + "step": 8245 + }, + { + "epoch": 1.0489759572573465, + "grad_norm": 1.0448471307754517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8825174570083618, + "num_tokens": 323533346.0, + "step": 8246 + }, + { + "epoch": 1.0491031675359368, + "grad_norm": 0.9670154452323914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8974578380584717, + "num_tokens": 323570260.0, + "step": 8247 + }, + { + "epoch": 1.0492303778145273, + "grad_norm": 0.9747211933135986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8814709782600403, + "num_tokens": 323611747.0, + "step": 8248 + }, + { + "epoch": 1.0493575880931179, + "grad_norm": 1.0616483688354492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8904619216918945, + "num_tokens": 323646485.0, + "step": 8249 + }, + { + "epoch": 1.0494847983717084, + "grad_norm": 1.0674296617507935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8830234408378601, + "num_tokens": 323687802.0, + "step": 8250 + }, + { + "epoch": 1.049612008650299, + "grad_norm": 0.9704539179801941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8837634325027466, + "num_tokens": 323731271.0, + "step": 8251 + }, + { + "epoch": 1.0497392189288894, + "grad_norm": 0.966172993183136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8804783225059509, + "num_tokens": 323776786.0, + "step": 8252 + }, + { + "epoch": 1.04986642920748, + "grad_norm": 1.0366275310516357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8854447603225708, + "num_tokens": 323817618.0, + "step": 8253 + }, + { + "epoch": 1.0499936394860705, + "grad_norm": 0.9850217700004578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8877432942390442, + "num_tokens": 323854093.0, + "step": 8254 + }, + { + "epoch": 1.050120849764661, + "grad_norm": 1.1269809007644653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8770890235900879, + "num_tokens": 323888990.0, + "step": 8255 + }, + { + "epoch": 1.0502480600432516, + "grad_norm": 0.9904236197471619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8859133124351501, + "num_tokens": 323928163.0, + "step": 8256 + }, + { + "epoch": 1.050375270321842, + "grad_norm": 1.0571414232254028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8719354867935181, + "num_tokens": 323967541.0, + "step": 8257 + }, + { + "epoch": 1.0505024806004326, + "grad_norm": 1.0461654663085938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8738423585891724, + "num_tokens": 324004789.0, + "step": 8258 + }, + { + "epoch": 1.0506296908790231, + "grad_norm": 0.9399333596229553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8878825902938843, + "num_tokens": 324046522.0, + "step": 8259 + }, + { + "epoch": 1.0507569011576134, + "grad_norm": 0.9930028319358826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8739194273948669, + "num_tokens": 324087479.0, + "step": 8260 + }, + { + "epoch": 1.050884111436204, + "grad_norm": 1.09197199344635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.876081645488739, + "num_tokens": 324125567.0, + "step": 8261 + }, + { + "epoch": 1.0510113217147945, + "grad_norm": 1.0586696863174438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8740972280502319, + "num_tokens": 324165754.0, + "step": 8262 + }, + { + "epoch": 1.051138531993385, + "grad_norm": 1.091719627380371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8692132234573364, + "num_tokens": 324204949.0, + "step": 8263 + }, + { + "epoch": 1.0512657422719756, + "grad_norm": 1.0426785945892334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8915448188781738, + "num_tokens": 324239979.0, + "step": 8264 + }, + { + "epoch": 1.051392952550566, + "grad_norm": 0.9526636600494385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.885338544845581, + "num_tokens": 324282997.0, + "step": 8265 + }, + { + "epoch": 1.0515201628291566, + "grad_norm": 1.0790297985076904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8698157072067261, + "num_tokens": 324323248.0, + "step": 8266 + }, + { + "epoch": 1.0516473731077471, + "grad_norm": 1.1070274114608765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8720253109931946, + "num_tokens": 324362424.0, + "step": 8267 + }, + { + "epoch": 1.0517745833863377, + "grad_norm": 0.9362421035766602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.9004931449890137, + "num_tokens": 324399871.0, + "step": 8268 + }, + { + "epoch": 1.0519017936649282, + "grad_norm": 1.0332269668579102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8760029673576355, + "num_tokens": 324438225.0, + "step": 8269 + }, + { + "epoch": 1.0520290039435187, + "grad_norm": 0.9344837069511414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8979972004890442, + "num_tokens": 324475543.0, + "step": 8270 + }, + { + "epoch": 1.0521562142221093, + "grad_norm": 0.9227395057678223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8905333876609802, + "num_tokens": 324515642.0, + "step": 8271 + }, + { + "epoch": 1.0522834245006996, + "grad_norm": 1.1456425189971924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.890457272529602, + "num_tokens": 324547713.0, + "step": 8272 + }, + { + "epoch": 1.05241063477929, + "grad_norm": 1.1140474081039429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8853500485420227, + "num_tokens": 324581977.0, + "step": 8273 + }, + { + "epoch": 1.0525378450578806, + "grad_norm": 1.0013914108276367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8895994424819946, + "num_tokens": 324621909.0, + "step": 8274 + }, + { + "epoch": 1.0526650553364711, + "grad_norm": 0.9388030767440796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8960422277450562, + "num_tokens": 324660367.0, + "step": 8275 + }, + { + "epoch": 1.0527922656150617, + "grad_norm": 0.9934653639793396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8811566233634949, + "num_tokens": 324698594.0, + "step": 8276 + }, + { + "epoch": 1.0529194758936522, + "grad_norm": 1.2245458364486694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8723794221878052, + "num_tokens": 324728518.0, + "step": 8277 + }, + { + "epoch": 1.0530466861722427, + "grad_norm": 0.9305034279823303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8884478211402893, + "num_tokens": 324771736.0, + "step": 8278 + }, + { + "epoch": 1.0531738964508333, + "grad_norm": 1.0005289316177368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.88352370262146, + "num_tokens": 324808644.0, + "step": 8279 + }, + { + "epoch": 1.0533011067294238, + "grad_norm": 0.9357461929321289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8906236886978149, + "num_tokens": 324850993.0, + "step": 8280 + }, + { + "epoch": 1.0534283170080143, + "grad_norm": 1.0059305429458618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3972, + "mean_token_accuracy": 0.8622282147407532, + "num_tokens": 324895239.0, + "step": 8281 + }, + { + "epoch": 1.0535555272866048, + "grad_norm": 1.028971791267395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8772492408752441, + "num_tokens": 324932464.0, + "step": 8282 + }, + { + "epoch": 1.0536827375651954, + "grad_norm": 0.9960414171218872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8932545781135559, + "num_tokens": 324967967.0, + "step": 8283 + }, + { + "epoch": 1.0538099478437857, + "grad_norm": 1.024357795715332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8796960711479187, + "num_tokens": 325005998.0, + "step": 8284 + }, + { + "epoch": 1.0539371581223762, + "grad_norm": 0.9268287420272827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8880990743637085, + "num_tokens": 325046591.0, + "step": 8285 + }, + { + "epoch": 1.0540643684009667, + "grad_norm": 1.0119149684906006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8794217705726624, + "num_tokens": 325088993.0, + "step": 8286 + }, + { + "epoch": 1.0541915786795573, + "grad_norm": 0.8954254984855652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8938882946968079, + "num_tokens": 325135139.0, + "step": 8287 + }, + { + "epoch": 1.0543187889581478, + "grad_norm": 1.011014699935913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.882941722869873, + "num_tokens": 325179475.0, + "step": 8288 + }, + { + "epoch": 1.0544459992367383, + "grad_norm": 0.9371019601821899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8899444341659546, + "num_tokens": 325223024.0, + "step": 8289 + }, + { + "epoch": 1.0545732095153288, + "grad_norm": 1.049085259437561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8720774054527283, + "num_tokens": 325269472.0, + "step": 8290 + }, + { + "epoch": 1.0547004197939194, + "grad_norm": 1.0611315965652466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8710005879402161, + "num_tokens": 325312680.0, + "step": 8291 + }, + { + "epoch": 1.05482763007251, + "grad_norm": 0.9443750977516174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8856555223464966, + "num_tokens": 325355130.0, + "step": 8292 + }, + { + "epoch": 1.0549548403511004, + "grad_norm": 1.012059211730957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8900970816612244, + "num_tokens": 325391283.0, + "step": 8293 + }, + { + "epoch": 1.055082050629691, + "grad_norm": 0.9827613830566406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8843300938606262, + "num_tokens": 325431337.0, + "step": 8294 + }, + { + "epoch": 1.0552092609082815, + "grad_norm": 0.9832537174224854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8852124214172363, + "num_tokens": 325470509.0, + "step": 8295 + }, + { + "epoch": 1.0553364711868718, + "grad_norm": 1.0195083618164062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8856832981109619, + "num_tokens": 325507556.0, + "step": 8296 + }, + { + "epoch": 1.0554636814654623, + "grad_norm": 1.0224663019180298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8843663930892944, + "num_tokens": 325549230.0, + "step": 8297 + }, + { + "epoch": 1.0555908917440529, + "grad_norm": 0.906619668006897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8935078382492065, + "num_tokens": 325595569.0, + "step": 8298 + }, + { + "epoch": 1.0557181020226434, + "grad_norm": 0.9311590194702148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.900722324848175, + "num_tokens": 325632374.0, + "step": 8299 + }, + { + "epoch": 1.055845312301234, + "grad_norm": 1.0000946521759033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3716, + "mean_token_accuracy": 0.8683545589447021, + "num_tokens": 325675000.0, + "step": 8300 + }, + { + "epoch": 1.0559725225798244, + "grad_norm": 0.9044129848480225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8986371755599976, + "num_tokens": 325720306.0, + "step": 8301 + }, + { + "epoch": 1.056099732858415, + "grad_norm": 1.0123703479766846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.8645601272583008, + "num_tokens": 325763831.0, + "step": 8302 + }, + { + "epoch": 1.0562269431370055, + "grad_norm": 0.9416905045509338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8956503868103027, + "num_tokens": 325804875.0, + "step": 8303 + }, + { + "epoch": 1.056354153415596, + "grad_norm": 1.076819658279419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8612931966781616, + "num_tokens": 325841595.0, + "step": 8304 + }, + { + "epoch": 1.0564813636941865, + "grad_norm": 0.9327616095542908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8820167779922485, + "num_tokens": 325887914.0, + "step": 8305 + }, + { + "epoch": 1.056608573972777, + "grad_norm": 0.8838688135147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8923872113227844, + "num_tokens": 325934607.0, + "step": 8306 + }, + { + "epoch": 1.0567357842513676, + "grad_norm": 0.961981475353241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8914862871170044, + "num_tokens": 325974886.0, + "step": 8307 + }, + { + "epoch": 1.0568629945299581, + "grad_norm": 0.9643077254295349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8796736001968384, + "num_tokens": 326015439.0, + "step": 8308 + }, + { + "epoch": 1.0569902048085484, + "grad_norm": 0.9471444487571716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8935925364494324, + "num_tokens": 326056456.0, + "step": 8309 + }, + { + "epoch": 1.057117415087139, + "grad_norm": 0.9745051264762878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8762140870094299, + "num_tokens": 326097238.0, + "step": 8310 + }, + { + "epoch": 1.0572446253657295, + "grad_norm": 1.0322672128677368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8774265646934509, + "num_tokens": 326134750.0, + "step": 8311 + }, + { + "epoch": 1.05737183564432, + "grad_norm": 0.9357237815856934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8882295489311218, + "num_tokens": 326176446.0, + "step": 8312 + }, + { + "epoch": 1.0574990459229106, + "grad_norm": 1.0085049867630005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8766735792160034, + "num_tokens": 326217722.0, + "step": 8313 + }, + { + "epoch": 1.057626256201501, + "grad_norm": 0.994994044303894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.90242999792099, + "num_tokens": 326250482.0, + "step": 8314 + }, + { + "epoch": 1.0577534664800916, + "grad_norm": 1.015915036201477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8751401901245117, + "num_tokens": 326290205.0, + "step": 8315 + }, + { + "epoch": 1.0578806767586821, + "grad_norm": 1.1131131649017334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8820403218269348, + "num_tokens": 326320448.0, + "step": 8316 + }, + { + "epoch": 1.0580078870372727, + "grad_norm": 0.9775956869125366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8891576528549194, + "num_tokens": 326362075.0, + "step": 8317 + }, + { + "epoch": 1.0581350973158632, + "grad_norm": 0.929249107837677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8792005777359009, + "num_tokens": 326406879.0, + "step": 8318 + }, + { + "epoch": 1.0582623075944537, + "grad_norm": 0.9688127636909485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8802952766418457, + "num_tokens": 326449851.0, + "step": 8319 + }, + { + "epoch": 1.058389517873044, + "grad_norm": 0.9560023546218872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8932432532310486, + "num_tokens": 326487669.0, + "step": 8320 + }, + { + "epoch": 1.0585167281516346, + "grad_norm": 1.0334300994873047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8684957027435303, + "num_tokens": 326528564.0, + "step": 8321 + }, + { + "epoch": 1.058643938430225, + "grad_norm": 1.0466724634170532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8772269487380981, + "num_tokens": 326569155.0, + "step": 8322 + }, + { + "epoch": 1.0587711487088156, + "grad_norm": 0.9886029958724976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8901098966598511, + "num_tokens": 326610496.0, + "step": 8323 + }, + { + "epoch": 1.0588983589874061, + "grad_norm": 0.9717850089073181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8872008323669434, + "num_tokens": 326651537.0, + "step": 8324 + }, + { + "epoch": 1.0590255692659967, + "grad_norm": 1.0011720657348633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8812107443809509, + "num_tokens": 326693042.0, + "step": 8325 + }, + { + "epoch": 1.0591527795445872, + "grad_norm": 1.061984658241272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8829574584960938, + "num_tokens": 326729574.0, + "step": 8326 + }, + { + "epoch": 1.0592799898231777, + "grad_norm": 0.9205287098884583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8975858688354492, + "num_tokens": 326768676.0, + "step": 8327 + }, + { + "epoch": 1.0594072001017683, + "grad_norm": 1.0223489999771118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8683916330337524, + "num_tokens": 326810093.0, + "step": 8328 + }, + { + "epoch": 1.0595344103803588, + "grad_norm": 1.0326679944992065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8826234340667725, + "num_tokens": 326849363.0, + "step": 8329 + }, + { + "epoch": 1.0596616206589493, + "grad_norm": 0.9476991295814514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8936046957969666, + "num_tokens": 326890517.0, + "step": 8330 + }, + { + "epoch": 1.0597888309375398, + "grad_norm": 1.0418627262115479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8898215293884277, + "num_tokens": 326929047.0, + "step": 8331 + }, + { + "epoch": 1.0599160412161304, + "grad_norm": 0.9959446787834167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8887931704521179, + "num_tokens": 326969035.0, + "step": 8332 + }, + { + "epoch": 1.0600432514947207, + "grad_norm": 1.0587944984436035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8857609629631042, + "num_tokens": 327005074.0, + "step": 8333 + }, + { + "epoch": 1.0601704617733112, + "grad_norm": 1.0198814868927002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8825222849845886, + "num_tokens": 327041374.0, + "step": 8334 + }, + { + "epoch": 1.0602976720519017, + "grad_norm": 1.0002455711364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8819617629051208, + "num_tokens": 327084982.0, + "step": 8335 + }, + { + "epoch": 1.0604248823304923, + "grad_norm": 1.0542936325073242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8801920413970947, + "num_tokens": 327119949.0, + "step": 8336 + }, + { + "epoch": 1.0605520926090828, + "grad_norm": 0.9659020304679871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8973859548568726, + "num_tokens": 327157533.0, + "step": 8337 + }, + { + "epoch": 1.0606793028876733, + "grad_norm": 0.9418014883995056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8964539766311646, + "num_tokens": 327198310.0, + "step": 8338 + }, + { + "epoch": 1.0608065131662638, + "grad_norm": 0.9317942261695862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.885837972164154, + "num_tokens": 327241113.0, + "step": 8339 + }, + { + "epoch": 1.0609337234448544, + "grad_norm": 0.9685981273651123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8986606597900391, + "num_tokens": 327276328.0, + "step": 8340 + }, + { + "epoch": 1.061060933723445, + "grad_norm": 1.0603121519088745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8726024031639099, + "num_tokens": 327311787.0, + "step": 8341 + }, + { + "epoch": 1.0611881440020354, + "grad_norm": 1.0461499691009521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8821147084236145, + "num_tokens": 327355466.0, + "step": 8342 + }, + { + "epoch": 1.061315354280626, + "grad_norm": 1.1006340980529785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8722127676010132, + "num_tokens": 327396741.0, + "step": 8343 + }, + { + "epoch": 1.0614425645592165, + "grad_norm": 1.0500822067260742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8829863667488098, + "num_tokens": 327433912.0, + "step": 8344 + }, + { + "epoch": 1.0615697748378068, + "grad_norm": 0.9327336549758911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8874750137329102, + "num_tokens": 327475060.0, + "step": 8345 + }, + { + "epoch": 1.0616969851163973, + "grad_norm": 1.0491336584091187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8689819574356079, + "num_tokens": 327518643.0, + "step": 8346 + }, + { + "epoch": 1.0618241953949878, + "grad_norm": 1.0996792316436768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8845502138137817, + "num_tokens": 327553670.0, + "step": 8347 + }, + { + "epoch": 1.0619514056735784, + "grad_norm": 0.9750179648399353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8947275876998901, + "num_tokens": 327590379.0, + "step": 8348 + }, + { + "epoch": 1.062078615952169, + "grad_norm": 0.9049573540687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.891717791557312, + "num_tokens": 327632457.0, + "step": 8349 + }, + { + "epoch": 1.0622058262307594, + "grad_norm": 1.1414145231246948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8720155954360962, + "num_tokens": 327671714.0, + "step": 8350 + }, + { + "epoch": 1.06233303650935, + "grad_norm": 1.0063047409057617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.884955883026123, + "num_tokens": 327706279.0, + "step": 8351 + }, + { + "epoch": 1.0624602467879405, + "grad_norm": 1.0713616609573364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8754398226737976, + "num_tokens": 327746638.0, + "step": 8352 + }, + { + "epoch": 1.062587457066531, + "grad_norm": 0.9643529057502747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8869773149490356, + "num_tokens": 327785402.0, + "step": 8353 + }, + { + "epoch": 1.0627146673451215, + "grad_norm": 0.9805200695991516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8974952697753906, + "num_tokens": 327821010.0, + "step": 8354 + }, + { + "epoch": 1.062841877623712, + "grad_norm": 0.9419054388999939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8888580203056335, + "num_tokens": 327863882.0, + "step": 8355 + }, + { + "epoch": 1.0629690879023026, + "grad_norm": 1.0513352155685425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8823666572570801, + "num_tokens": 327897656.0, + "step": 8356 + }, + { + "epoch": 1.0630962981808931, + "grad_norm": 0.9562958478927612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8936122059822083, + "num_tokens": 327940466.0, + "step": 8357 + }, + { + "epoch": 1.0632235084594834, + "grad_norm": 1.083971381187439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8790732026100159, + "num_tokens": 327978020.0, + "step": 8358 + }, + { + "epoch": 1.063350718738074, + "grad_norm": 1.062924861907959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8737801909446716, + "num_tokens": 328018921.0, + "step": 8359 + }, + { + "epoch": 1.0634779290166645, + "grad_norm": 1.0195845365524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8855388164520264, + "num_tokens": 328056954.0, + "step": 8360 + }, + { + "epoch": 1.063605139295255, + "grad_norm": 1.0447847843170166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8704495429992676, + "num_tokens": 328097163.0, + "step": 8361 + }, + { + "epoch": 1.0637323495738455, + "grad_norm": 0.9953205585479736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8873768448829651, + "num_tokens": 328132233.0, + "step": 8362 + }, + { + "epoch": 1.063859559852436, + "grad_norm": 1.0413390398025513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8938516974449158, + "num_tokens": 328163890.0, + "step": 8363 + }, + { + "epoch": 1.0639867701310266, + "grad_norm": 1.1562806367874146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8835616111755371, + "num_tokens": 328195878.0, + "step": 8364 + }, + { + "epoch": 1.0641139804096171, + "grad_norm": 1.0223966836929321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8718482255935669, + "num_tokens": 328233796.0, + "step": 8365 + }, + { + "epoch": 1.0642411906882077, + "grad_norm": 0.9493510723114014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8990880846977234, + "num_tokens": 328272933.0, + "step": 8366 + }, + { + "epoch": 1.0643684009667982, + "grad_norm": 0.921222448348999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8969728946685791, + "num_tokens": 328313081.0, + "step": 8367 + }, + { + "epoch": 1.0644956112453887, + "grad_norm": 1.1094443798065186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8731118440628052, + "num_tokens": 328350102.0, + "step": 8368 + }, + { + "epoch": 1.064622821523979, + "grad_norm": 1.0976173877716064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8924921154975891, + "num_tokens": 328382026.0, + "step": 8369 + }, + { + "epoch": 1.0647500318025696, + "grad_norm": 0.951190173625946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8846455216407776, + "num_tokens": 328420220.0, + "step": 8370 + }, + { + "epoch": 1.06487724208116, + "grad_norm": 0.9422073364257812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.892400860786438, + "num_tokens": 328461262.0, + "step": 8371 + }, + { + "epoch": 1.0650044523597506, + "grad_norm": 0.8700065016746521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8920940160751343, + "num_tokens": 328506716.0, + "step": 8372 + }, + { + "epoch": 1.0651316626383411, + "grad_norm": 0.9622933268547058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8942620158195496, + "num_tokens": 328544888.0, + "step": 8373 + }, + { + "epoch": 1.0652588729169317, + "grad_norm": 0.9813675880432129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.888847827911377, + "num_tokens": 328588839.0, + "step": 8374 + }, + { + "epoch": 1.0653860831955222, + "grad_norm": 0.8800035119056702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8918089866638184, + "num_tokens": 328632854.0, + "step": 8375 + }, + { + "epoch": 1.0655132934741127, + "grad_norm": 0.9709843993186951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4032, + "mean_token_accuracy": 0.8612502813339233, + "num_tokens": 328678292.0, + "step": 8376 + }, + { + "epoch": 1.0656405037527032, + "grad_norm": 0.9230530858039856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8949897885322571, + "num_tokens": 328720339.0, + "step": 8377 + }, + { + "epoch": 1.0657677140312938, + "grad_norm": 1.0433306694030762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8801376223564148, + "num_tokens": 328757505.0, + "step": 8378 + }, + { + "epoch": 1.0658949243098843, + "grad_norm": 1.080362319946289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8745971918106079, + "num_tokens": 328800222.0, + "step": 8379 + }, + { + "epoch": 1.0660221345884748, + "grad_norm": 0.9966986775398254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8690029978752136, + "num_tokens": 328843270.0, + "step": 8380 + }, + { + "epoch": 1.0661493448670654, + "grad_norm": 0.9813200235366821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.885341465473175, + "num_tokens": 328879515.0, + "step": 8381 + }, + { + "epoch": 1.0662765551456557, + "grad_norm": 0.9236019253730774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8892185091972351, + "num_tokens": 328921633.0, + "step": 8382 + }, + { + "epoch": 1.0664037654242462, + "grad_norm": 1.038797378540039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8827053904533386, + "num_tokens": 328958378.0, + "step": 8383 + }, + { + "epoch": 1.0665309757028367, + "grad_norm": 0.9206424951553345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8817952871322632, + "num_tokens": 329005834.0, + "step": 8384 + }, + { + "epoch": 1.0666581859814273, + "grad_norm": 1.1041948795318604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8770090937614441, + "num_tokens": 329041164.0, + "step": 8385 + }, + { + "epoch": 1.0667853962600178, + "grad_norm": 1.004717230796814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8835986256599426, + "num_tokens": 329082641.0, + "step": 8386 + }, + { + "epoch": 1.0669126065386083, + "grad_norm": 1.067651391029358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8686904311180115, + "num_tokens": 329122127.0, + "step": 8387 + }, + { + "epoch": 1.0670398168171988, + "grad_norm": 1.0233224630355835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8687703609466553, + "num_tokens": 329163503.0, + "step": 8388 + }, + { + "epoch": 1.0671670270957894, + "grad_norm": 1.0402092933654785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8790298700332642, + "num_tokens": 329207420.0, + "step": 8389 + }, + { + "epoch": 1.06729423737438, + "grad_norm": 1.0760912895202637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8764667510986328, + "num_tokens": 329244261.0, + "step": 8390 + }, + { + "epoch": 1.0674214476529704, + "grad_norm": 0.9139184951782227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8847571611404419, + "num_tokens": 329290865.0, + "step": 8391 + }, + { + "epoch": 1.067548657931561, + "grad_norm": 1.0333348512649536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8734914064407349, + "num_tokens": 329333846.0, + "step": 8392 + }, + { + "epoch": 1.0676758682101515, + "grad_norm": 1.0049774646759033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8953551054000854, + "num_tokens": 329371617.0, + "step": 8393 + }, + { + "epoch": 1.0678030784887418, + "grad_norm": 1.0630016326904297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.866981029510498, + "num_tokens": 329408393.0, + "step": 8394 + }, + { + "epoch": 1.0679302887673323, + "grad_norm": 1.0705326795578003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8715267181396484, + "num_tokens": 329447400.0, + "step": 8395 + }, + { + "epoch": 1.0680574990459228, + "grad_norm": 1.058146595954895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8758445978164673, + "num_tokens": 329488219.0, + "step": 8396 + }, + { + "epoch": 1.0681847093245134, + "grad_norm": 1.081249713897705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8770797252655029, + "num_tokens": 329524198.0, + "step": 8397 + }, + { + "epoch": 1.068311919603104, + "grad_norm": 1.1292753219604492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8818902373313904, + "num_tokens": 329558140.0, + "step": 8398 + }, + { + "epoch": 1.0684391298816944, + "grad_norm": 1.0110783576965332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8837390542030334, + "num_tokens": 329596229.0, + "step": 8399 + }, + { + "epoch": 1.068566340160285, + "grad_norm": 1.0742220878601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8822362422943115, + "num_tokens": 329633136.0, + "step": 8400 + }, + { + "epoch": 1.0686935504388755, + "grad_norm": 1.0482200384140015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8844061493873596, + "num_tokens": 329668999.0, + "step": 8401 + }, + { + "epoch": 1.068820760717466, + "grad_norm": 1.0186587572097778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.892837643623352, + "num_tokens": 329707937.0, + "step": 8402 + }, + { + "epoch": 1.0689479709960565, + "grad_norm": 1.0891987085342407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8647876381874084, + "num_tokens": 329748881.0, + "step": 8403 + }, + { + "epoch": 1.069075181274647, + "grad_norm": 0.9301804304122925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8986218571662903, + "num_tokens": 329785557.0, + "step": 8404 + }, + { + "epoch": 1.0692023915532376, + "grad_norm": 0.9587284326553345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8875932097434998, + "num_tokens": 329827701.0, + "step": 8405 + }, + { + "epoch": 1.0693296018318281, + "grad_norm": 1.101086974143982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8845371007919312, + "num_tokens": 329859198.0, + "step": 8406 + }, + { + "epoch": 1.0694568121104184, + "grad_norm": 0.8830812573432922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8935233354568481, + "num_tokens": 329903688.0, + "step": 8407 + }, + { + "epoch": 1.069584022389009, + "grad_norm": 1.090487003326416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8869494199752808, + "num_tokens": 329936786.0, + "step": 8408 + }, + { + "epoch": 1.0697112326675995, + "grad_norm": 1.0179799795150757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8887442946434021, + "num_tokens": 329970814.0, + "step": 8409 + }, + { + "epoch": 1.06983844294619, + "grad_norm": 0.9978465437889099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8754532337188721, + "num_tokens": 330013521.0, + "step": 8410 + }, + { + "epoch": 1.0699656532247805, + "grad_norm": 1.1305031776428223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4087, + "mean_token_accuracy": 0.8620145916938782, + "num_tokens": 330051825.0, + "step": 8411 + }, + { + "epoch": 1.070092863503371, + "grad_norm": 1.0390108823776245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8850080370903015, + "num_tokens": 330092001.0, + "step": 8412 + }, + { + "epoch": 1.0702200737819616, + "grad_norm": 0.9239979982376099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8827894330024719, + "num_tokens": 330136192.0, + "step": 8413 + }, + { + "epoch": 1.0703472840605521, + "grad_norm": 0.9295858144760132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8931400775909424, + "num_tokens": 330173931.0, + "step": 8414 + }, + { + "epoch": 1.0704744943391427, + "grad_norm": 1.0067697763442993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8933875560760498, + "num_tokens": 330209765.0, + "step": 8415 + }, + { + "epoch": 1.0706017046177332, + "grad_norm": 0.9952350854873657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8808498978614807, + "num_tokens": 330253770.0, + "step": 8416 + }, + { + "epoch": 1.0707289148963237, + "grad_norm": 0.9406954646110535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8782704472541809, + "num_tokens": 330298640.0, + "step": 8417 + }, + { + "epoch": 1.070856125174914, + "grad_norm": 1.0403724908828735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8866630792617798, + "num_tokens": 330337065.0, + "step": 8418 + }, + { + "epoch": 1.0709833354535045, + "grad_norm": 0.9758403301239014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8887417912483215, + "num_tokens": 330378583.0, + "step": 8419 + }, + { + "epoch": 1.071110545732095, + "grad_norm": 1.0732015371322632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8745934963226318, + "num_tokens": 330418011.0, + "step": 8420 + }, + { + "epoch": 1.0712377560106856, + "grad_norm": 1.0487768650054932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8815601468086243, + "num_tokens": 330458999.0, + "step": 8421 + }, + { + "epoch": 1.0713649662892761, + "grad_norm": 0.9785213470458984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.872870922088623, + "num_tokens": 330498886.0, + "step": 8422 + }, + { + "epoch": 1.0714921765678667, + "grad_norm": 1.0099138021469116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8789693117141724, + "num_tokens": 330538906.0, + "step": 8423 + }, + { + "epoch": 1.0716193868464572, + "grad_norm": 1.1275765895843506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8693613409996033, + "num_tokens": 330575047.0, + "step": 8424 + }, + { + "epoch": 1.0717465971250477, + "grad_norm": 1.1195106506347656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.874150276184082, + "num_tokens": 330607389.0, + "step": 8425 + }, + { + "epoch": 1.0718738074036382, + "grad_norm": 1.001198172569275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8867433071136475, + "num_tokens": 330641184.0, + "step": 8426 + }, + { + "epoch": 1.0720010176822288, + "grad_norm": 0.9664459228515625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8971318006515503, + "num_tokens": 330681537.0, + "step": 8427 + }, + { + "epoch": 1.0721282279608193, + "grad_norm": 1.1136928796768188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8799291253089905, + "num_tokens": 330713004.0, + "step": 8428 + }, + { + "epoch": 1.0722554382394098, + "grad_norm": 1.008931040763855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8873037099838257, + "num_tokens": 330755329.0, + "step": 8429 + }, + { + "epoch": 1.0723826485180004, + "grad_norm": 1.0187504291534424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8785353899002075, + "num_tokens": 330796892.0, + "step": 8430 + }, + { + "epoch": 1.0725098587965907, + "grad_norm": 1.0716814994812012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8853693008422852, + "num_tokens": 330833742.0, + "step": 8431 + }, + { + "epoch": 1.0726370690751812, + "grad_norm": 1.0571783781051636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8800628185272217, + "num_tokens": 330868261.0, + "step": 8432 + }, + { + "epoch": 1.0727642793537717, + "grad_norm": 1.2446348667144775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3907, + "mean_token_accuracy": 0.8647018671035767, + "num_tokens": 330903853.0, + "step": 8433 + }, + { + "epoch": 1.0728914896323622, + "grad_norm": 0.9848685264587402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8833432197570801, + "num_tokens": 330943503.0, + "step": 8434 + }, + { + "epoch": 1.0730186999109528, + "grad_norm": 0.9341848492622375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8894736766815186, + "num_tokens": 330982228.0, + "step": 8435 + }, + { + "epoch": 1.0731459101895433, + "grad_norm": 0.9997411966323853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8842556476593018, + "num_tokens": 331021420.0, + "step": 8436 + }, + { + "epoch": 1.0732731204681338, + "grad_norm": 0.9884518384933472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8872116804122925, + "num_tokens": 331060578.0, + "step": 8437 + }, + { + "epoch": 1.0734003307467244, + "grad_norm": 0.9960819482803345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.878502607345581, + "num_tokens": 331098683.0, + "step": 8438 + }, + { + "epoch": 1.073527541025315, + "grad_norm": 1.0279918909072876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8829185962677002, + "num_tokens": 331139530.0, + "step": 8439 + }, + { + "epoch": 1.0736547513039054, + "grad_norm": 0.9904752373695374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8882858753204346, + "num_tokens": 331176733.0, + "step": 8440 + }, + { + "epoch": 1.073781961582496, + "grad_norm": 0.9925085306167603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8837981224060059, + "num_tokens": 331219439.0, + "step": 8441 + }, + { + "epoch": 1.0739091718610865, + "grad_norm": 1.053010106086731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.888056218624115, + "num_tokens": 331257616.0, + "step": 8442 + }, + { + "epoch": 1.0740363821396768, + "grad_norm": 0.9760977029800415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8872188925743103, + "num_tokens": 331296842.0, + "step": 8443 + }, + { + "epoch": 1.0741635924182673, + "grad_norm": 0.9944645166397095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8768521547317505, + "num_tokens": 331341029.0, + "step": 8444 + }, + { + "epoch": 1.0742908026968578, + "grad_norm": 1.0507673025131226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8659451007843018, + "num_tokens": 331379942.0, + "step": 8445 + }, + { + "epoch": 1.0744180129754484, + "grad_norm": 1.1755620241165161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.8986451029777527, + "num_tokens": 331404972.0, + "step": 8446 + }, + { + "epoch": 1.074545223254039, + "grad_norm": 1.036207914352417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8783667683601379, + "num_tokens": 331440450.0, + "step": 8447 + }, + { + "epoch": 1.0746724335326294, + "grad_norm": 0.9768720269203186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8822786808013916, + "num_tokens": 331480178.0, + "step": 8448 + }, + { + "epoch": 1.07479964381122, + "grad_norm": 1.071614384651184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8898767232894897, + "num_tokens": 331518737.0, + "step": 8449 + }, + { + "epoch": 1.0749268540898105, + "grad_norm": 0.9478094577789307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8911146521568298, + "num_tokens": 331560150.0, + "step": 8450 + }, + { + "epoch": 1.075054064368401, + "grad_norm": 1.1166317462921143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8869068622589111, + "num_tokens": 331593878.0, + "step": 8451 + }, + { + "epoch": 1.0751812746469915, + "grad_norm": 0.912181556224823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8878967761993408, + "num_tokens": 331636618.0, + "step": 8452 + }, + { + "epoch": 1.075308484925582, + "grad_norm": 0.9756845235824585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8855329751968384, + "num_tokens": 331676184.0, + "step": 8453 + }, + { + "epoch": 1.0754356952041726, + "grad_norm": 1.0085355043411255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4237, + "mean_token_accuracy": 0.8514344692230225, + "num_tokens": 331722424.0, + "step": 8454 + }, + { + "epoch": 1.0755629054827631, + "grad_norm": 0.9143078923225403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.9001163840293884, + "num_tokens": 331764285.0, + "step": 8455 + }, + { + "epoch": 1.0756901157613534, + "grad_norm": 0.9409961104393005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8893754482269287, + "num_tokens": 331811951.0, + "step": 8456 + }, + { + "epoch": 1.075817326039944, + "grad_norm": 0.9227532744407654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8861035704612732, + "num_tokens": 331853486.0, + "step": 8457 + }, + { + "epoch": 1.0759445363185345, + "grad_norm": 1.014172911643982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8769270777702332, + "num_tokens": 331890553.0, + "step": 8458 + }, + { + "epoch": 1.076071746597125, + "grad_norm": 1.0612045526504517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3882, + "mean_token_accuracy": 0.8669675588607788, + "num_tokens": 331934629.0, + "step": 8459 + }, + { + "epoch": 1.0761989568757155, + "grad_norm": 1.0284194946289062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8800917863845825, + "num_tokens": 331971416.0, + "step": 8460 + }, + { + "epoch": 1.076326167154306, + "grad_norm": 1.0877258777618408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8856874704360962, + "num_tokens": 332008383.0, + "step": 8461 + }, + { + "epoch": 1.0764533774328966, + "grad_norm": 0.9847168922424316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8880367279052734, + "num_tokens": 332047793.0, + "step": 8462 + }, + { + "epoch": 1.0765805877114871, + "grad_norm": 1.3211281299591064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8713648319244385, + "num_tokens": 332083210.0, + "step": 8463 + }, + { + "epoch": 1.0767077979900777, + "grad_norm": 1.112204670906067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8821825981140137, + "num_tokens": 332120780.0, + "step": 8464 + }, + { + "epoch": 1.0768350082686682, + "grad_norm": 1.0538263320922852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.8612646460533142, + "num_tokens": 332160198.0, + "step": 8465 + }, + { + "epoch": 1.0769622185472587, + "grad_norm": 1.0659136772155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8853249549865723, + "num_tokens": 332193435.0, + "step": 8466 + }, + { + "epoch": 1.077089428825849, + "grad_norm": 0.9925799369812012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8827188014984131, + "num_tokens": 332229138.0, + "step": 8467 + }, + { + "epoch": 1.0772166391044395, + "grad_norm": 0.9043093323707581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8951561450958252, + "num_tokens": 332271520.0, + "step": 8468 + }, + { + "epoch": 1.07734384938303, + "grad_norm": 1.0062669515609741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8818163275718689, + "num_tokens": 332315447.0, + "step": 8469 + }, + { + "epoch": 1.0774710596616206, + "grad_norm": 0.911310076713562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8917649388313293, + "num_tokens": 332357412.0, + "step": 8470 + }, + { + "epoch": 1.0775982699402111, + "grad_norm": 1.027716040611267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8768374919891357, + "num_tokens": 332395653.0, + "step": 8471 + }, + { + "epoch": 1.0777254802188017, + "grad_norm": 0.9677398204803467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.898723840713501, + "num_tokens": 332430187.0, + "step": 8472 + }, + { + "epoch": 1.0778526904973922, + "grad_norm": 0.9102559685707092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8887243270874023, + "num_tokens": 332473479.0, + "step": 8473 + }, + { + "epoch": 1.0779799007759827, + "grad_norm": 1.0432742834091187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8806055784225464, + "num_tokens": 332509692.0, + "step": 8474 + }, + { + "epoch": 1.0781071110545732, + "grad_norm": 1.0683492422103882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8810365200042725, + "num_tokens": 332549155.0, + "step": 8475 + }, + { + "epoch": 1.0782343213331638, + "grad_norm": 0.9795564413070679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.883159339427948, + "num_tokens": 332587139.0, + "step": 8476 + }, + { + "epoch": 1.0783615316117543, + "grad_norm": 0.9872195720672607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8973143100738525, + "num_tokens": 332624483.0, + "step": 8477 + }, + { + "epoch": 1.0784887418903448, + "grad_norm": 0.9920119643211365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8791646957397461, + "num_tokens": 332660674.0, + "step": 8478 + }, + { + "epoch": 1.0786159521689354, + "grad_norm": 1.033585548400879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8780640363693237, + "num_tokens": 332702270.0, + "step": 8479 + }, + { + "epoch": 1.0787431624475257, + "grad_norm": 1.0653066635131836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8897677659988403, + "num_tokens": 332738998.0, + "step": 8480 + }, + { + "epoch": 1.0788703727261162, + "grad_norm": 1.0443592071533203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8792283535003662, + "num_tokens": 332777058.0, + "step": 8481 + }, + { + "epoch": 1.0789975830047067, + "grad_norm": 0.9162876009941101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8888945579528809, + "num_tokens": 332818143.0, + "step": 8482 + }, + { + "epoch": 1.0791247932832972, + "grad_norm": 1.0132683515548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8789408206939697, + "num_tokens": 332862034.0, + "step": 8483 + }, + { + "epoch": 1.0792520035618878, + "grad_norm": 1.0446786880493164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8857731819152832, + "num_tokens": 332900575.0, + "step": 8484 + }, + { + "epoch": 1.0793792138404783, + "grad_norm": 1.063596248626709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8911118507385254, + "num_tokens": 332939076.0, + "step": 8485 + }, + { + "epoch": 1.0795064241190688, + "grad_norm": 1.0043672323226929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8813444375991821, + "num_tokens": 332980076.0, + "step": 8486 + }, + { + "epoch": 1.0796336343976594, + "grad_norm": 1.0009316205978394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8773617148399353, + "num_tokens": 333020632.0, + "step": 8487 + }, + { + "epoch": 1.0797608446762499, + "grad_norm": 0.9107839465141296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8948010802268982, + "num_tokens": 333064138.0, + "step": 8488 + }, + { + "epoch": 1.0798880549548404, + "grad_norm": 0.9285987615585327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8899906873703003, + "num_tokens": 333106724.0, + "step": 8489 + }, + { + "epoch": 1.080015265233431, + "grad_norm": 0.9747650027275085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8885474801063538, + "num_tokens": 333147338.0, + "step": 8490 + }, + { + "epoch": 1.0801424755120215, + "grad_norm": 0.8885321617126465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8842822313308716, + "num_tokens": 333191123.0, + "step": 8491 + }, + { + "epoch": 1.0802696857906118, + "grad_norm": 0.9651095867156982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8945468068122864, + "num_tokens": 333232318.0, + "step": 8492 + }, + { + "epoch": 1.0803968960692023, + "grad_norm": 1.1055326461791992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8890104293823242, + "num_tokens": 333272481.0, + "step": 8493 + }, + { + "epoch": 1.0805241063477928, + "grad_norm": 1.0873829126358032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8743764162063599, + "num_tokens": 333308029.0, + "step": 8494 + }, + { + "epoch": 1.0806513166263834, + "grad_norm": 1.0250091552734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.878817617893219, + "num_tokens": 333344692.0, + "step": 8495 + }, + { + "epoch": 1.080778526904974, + "grad_norm": 0.9759171605110168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8963432312011719, + "num_tokens": 333381337.0, + "step": 8496 + }, + { + "epoch": 1.0809057371835644, + "grad_norm": 0.9787142276763916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8696213960647583, + "num_tokens": 333426422.0, + "step": 8497 + }, + { + "epoch": 1.081032947462155, + "grad_norm": 1.1542925834655762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8881574273109436, + "num_tokens": 333464612.0, + "step": 8498 + }, + { + "epoch": 1.0811601577407455, + "grad_norm": 1.0755122900009155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.883557915687561, + "num_tokens": 333496637.0, + "step": 8499 + }, + { + "epoch": 1.081287368019336, + "grad_norm": 1.1374908685684204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3885, + "mean_token_accuracy": 0.867722749710083, + "num_tokens": 333532054.0, + "step": 8500 + }, + { + "epoch": 1.0814145782979265, + "grad_norm": 0.9744184613227844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8847787380218506, + "num_tokens": 333571214.0, + "step": 8501 + }, + { + "epoch": 1.081541788576517, + "grad_norm": 0.9003121852874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8880009651184082, + "num_tokens": 333616487.0, + "step": 8502 + }, + { + "epoch": 1.0816689988551076, + "grad_norm": 0.9343438744544983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8942106366157532, + "num_tokens": 333658302.0, + "step": 8503 + }, + { + "epoch": 1.0817962091336981, + "grad_norm": 1.0899841785430908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8676419258117676, + "num_tokens": 333699196.0, + "step": 8504 + }, + { + "epoch": 1.0819234194122884, + "grad_norm": 1.0411895513534546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8803024888038635, + "num_tokens": 333736837.0, + "step": 8505 + }, + { + "epoch": 1.082050629690879, + "grad_norm": 0.9868794679641724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.388, + "mean_token_accuracy": 0.8620026111602783, + "num_tokens": 333780099.0, + "step": 8506 + }, + { + "epoch": 1.0821778399694695, + "grad_norm": 1.0147157907485962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8915700912475586, + "num_tokens": 333817201.0, + "step": 8507 + }, + { + "epoch": 1.08230505024806, + "grad_norm": 1.0626766681671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8875327110290527, + "num_tokens": 333855375.0, + "step": 8508 + }, + { + "epoch": 1.0824322605266505, + "grad_norm": 1.0812807083129883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8843319416046143, + "num_tokens": 333889968.0, + "step": 8509 + }, + { + "epoch": 1.082559470805241, + "grad_norm": 1.1198900938034058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8756881952285767, + "num_tokens": 333930273.0, + "step": 8510 + }, + { + "epoch": 1.0826866810838316, + "grad_norm": 0.9677285552024841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8843231201171875, + "num_tokens": 333969292.0, + "step": 8511 + }, + { + "epoch": 1.0828138913624221, + "grad_norm": 1.000672698020935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.87446129322052, + "num_tokens": 334011237.0, + "step": 8512 + }, + { + "epoch": 1.0829411016410126, + "grad_norm": 0.9307816028594971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8862783312797546, + "num_tokens": 334051524.0, + "step": 8513 + }, + { + "epoch": 1.0830683119196032, + "grad_norm": 0.9464441537857056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8836998343467712, + "num_tokens": 334098294.0, + "step": 8514 + }, + { + "epoch": 1.0831955221981937, + "grad_norm": 0.9576457142829895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8937220573425293, + "num_tokens": 334135703.0, + "step": 8515 + }, + { + "epoch": 1.083322732476784, + "grad_norm": 0.9221686124801636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8732314109802246, + "num_tokens": 334180221.0, + "step": 8516 + }, + { + "epoch": 1.0834499427553745, + "grad_norm": 0.9798895120620728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8817823529243469, + "num_tokens": 334221647.0, + "step": 8517 + }, + { + "epoch": 1.083577153033965, + "grad_norm": 1.0623815059661865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8776516318321228, + "num_tokens": 334259306.0, + "step": 8518 + }, + { + "epoch": 1.0837043633125556, + "grad_norm": 1.0137747526168823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8817124366760254, + "num_tokens": 334297373.0, + "step": 8519 + }, + { + "epoch": 1.0838315735911461, + "grad_norm": 1.0692507028579712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8903267979621887, + "num_tokens": 334329878.0, + "step": 8520 + }, + { + "epoch": 1.0839587838697367, + "grad_norm": 1.0313447713851929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8832919001579285, + "num_tokens": 334368172.0, + "step": 8521 + }, + { + "epoch": 1.0840859941483272, + "grad_norm": 1.0735411643981934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8758120536804199, + "num_tokens": 334410831.0, + "step": 8522 + }, + { + "epoch": 1.0842132044269177, + "grad_norm": 0.9480127096176147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8870750069618225, + "num_tokens": 334452756.0, + "step": 8523 + }, + { + "epoch": 1.0843404147055082, + "grad_norm": 1.2073804140090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8694165349006653, + "num_tokens": 334490355.0, + "step": 8524 + }, + { + "epoch": 1.0844676249840988, + "grad_norm": 0.9321513772010803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.9000436067581177, + "num_tokens": 334528285.0, + "step": 8525 + }, + { + "epoch": 1.0845948352626893, + "grad_norm": 0.8828019499778748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8917026519775391, + "num_tokens": 334573534.0, + "step": 8526 + }, + { + "epoch": 1.0847220455412798, + "grad_norm": 1.0801578760147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8851662874221802, + "num_tokens": 334607006.0, + "step": 8527 + }, + { + "epoch": 1.0848492558198704, + "grad_norm": 1.0048340559005737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8814882636070251, + "num_tokens": 334649127.0, + "step": 8528 + }, + { + "epoch": 1.0849764660984607, + "grad_norm": 1.0842905044555664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8957330584526062, + "num_tokens": 334679278.0, + "step": 8529 + }, + { + "epoch": 1.0851036763770512, + "grad_norm": 1.0240460634231567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8841698169708252, + "num_tokens": 334714756.0, + "step": 8530 + }, + { + "epoch": 1.0852308866556417, + "grad_norm": 1.2478615045547485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8714865446090698, + "num_tokens": 334749411.0, + "step": 8531 + }, + { + "epoch": 1.0853580969342322, + "grad_norm": 0.9292101263999939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9024465084075928, + "num_tokens": 334789549.0, + "step": 8532 + }, + { + "epoch": 1.0854853072128228, + "grad_norm": 0.9618186354637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8906701803207397, + "num_tokens": 334829540.0, + "step": 8533 + }, + { + "epoch": 1.0856125174914133, + "grad_norm": 1.1303824186325073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.39, + "mean_token_accuracy": 0.8665070533752441, + "num_tokens": 334865690.0, + "step": 8534 + }, + { + "epoch": 1.0857397277700038, + "grad_norm": 0.9811604619026184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.892065703868866, + "num_tokens": 334905406.0, + "step": 8535 + }, + { + "epoch": 1.0858669380485944, + "grad_norm": 0.9866771101951599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8934890031814575, + "num_tokens": 334940283.0, + "step": 8536 + }, + { + "epoch": 1.0859941483271849, + "grad_norm": 0.9840308427810669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8828046321868896, + "num_tokens": 334981014.0, + "step": 8537 + }, + { + "epoch": 1.0861213586057754, + "grad_norm": 1.1928399801254272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8725064992904663, + "num_tokens": 335013092.0, + "step": 8538 + }, + { + "epoch": 1.086248568884366, + "grad_norm": 0.9252426624298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8848735690116882, + "num_tokens": 335057291.0, + "step": 8539 + }, + { + "epoch": 1.0863757791629565, + "grad_norm": 1.0515844821929932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8707988858222961, + "num_tokens": 335097333.0, + "step": 8540 + }, + { + "epoch": 1.0865029894415468, + "grad_norm": 1.0429714918136597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8877451419830322, + "num_tokens": 335133580.0, + "step": 8541 + }, + { + "epoch": 1.0866301997201373, + "grad_norm": 0.905713677406311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8905371427536011, + "num_tokens": 335174358.0, + "step": 8542 + }, + { + "epoch": 1.0867574099987278, + "grad_norm": 1.1233311891555786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3968, + "mean_token_accuracy": 0.8614938259124756, + "num_tokens": 335215577.0, + "step": 8543 + }, + { + "epoch": 1.0868846202773184, + "grad_norm": 0.9870273470878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8897063732147217, + "num_tokens": 335254447.0, + "step": 8544 + }, + { + "epoch": 1.0870118305559089, + "grad_norm": 0.9862146973609924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8833936452865601, + "num_tokens": 335297108.0, + "step": 8545 + }, + { + "epoch": 1.0871390408344994, + "grad_norm": 1.0570826530456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8779715299606323, + "num_tokens": 335334749.0, + "step": 8546 + }, + { + "epoch": 1.08726625111309, + "grad_norm": 1.0129475593566895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8878915309906006, + "num_tokens": 335373385.0, + "step": 8547 + }, + { + "epoch": 1.0873934613916805, + "grad_norm": 1.0304087400436401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8872764110565186, + "num_tokens": 335409839.0, + "step": 8548 + }, + { + "epoch": 1.087520671670271, + "grad_norm": 1.0342026948928833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8842777013778687, + "num_tokens": 335447303.0, + "step": 8549 + }, + { + "epoch": 1.0876478819488615, + "grad_norm": 1.0886659622192383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8884215950965881, + "num_tokens": 335479550.0, + "step": 8550 + }, + { + "epoch": 1.087775092227452, + "grad_norm": 1.0019432306289673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8805884122848511, + "num_tokens": 335515973.0, + "step": 8551 + }, + { + "epoch": 1.0879023025060426, + "grad_norm": 1.0354470014572144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8824083209037781, + "num_tokens": 335552503.0, + "step": 8552 + }, + { + "epoch": 1.0880295127846331, + "grad_norm": 0.9875878095626831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8777293562889099, + "num_tokens": 335593660.0, + "step": 8553 + }, + { + "epoch": 1.0881567230632234, + "grad_norm": 0.9513701796531677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8843320608139038, + "num_tokens": 335637244.0, + "step": 8554 + }, + { + "epoch": 1.088283933341814, + "grad_norm": 0.8834230303764343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8958446383476257, + "num_tokens": 335679555.0, + "step": 8555 + }, + { + "epoch": 1.0884111436204045, + "grad_norm": 1.0256531238555908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8723602294921875, + "num_tokens": 335718499.0, + "step": 8556 + }, + { + "epoch": 1.088538353898995, + "grad_norm": 1.0229594707489014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8816646933555603, + "num_tokens": 335757100.0, + "step": 8557 + }, + { + "epoch": 1.0886655641775855, + "grad_norm": 1.0546003580093384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8835620284080505, + "num_tokens": 335793586.0, + "step": 8558 + }, + { + "epoch": 1.088792774456176, + "grad_norm": 1.0577908754348755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8801966309547424, + "num_tokens": 335833188.0, + "step": 8559 + }, + { + "epoch": 1.0889199847347666, + "grad_norm": 1.0156289339065552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8843423128128052, + "num_tokens": 335872749.0, + "step": 8560 + }, + { + "epoch": 1.0890471950133571, + "grad_norm": 1.101596474647522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8794331550598145, + "num_tokens": 335908315.0, + "step": 8561 + }, + { + "epoch": 1.0891744052919476, + "grad_norm": 1.1496526002883911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8919162154197693, + "num_tokens": 335940703.0, + "step": 8562 + }, + { + "epoch": 1.0893016155705382, + "grad_norm": 0.9834392070770264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8883693814277649, + "num_tokens": 335979084.0, + "step": 8563 + }, + { + "epoch": 1.0894288258491287, + "grad_norm": 1.000626802444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8796310424804688, + "num_tokens": 336020265.0, + "step": 8564 + }, + { + "epoch": 1.089556036127719, + "grad_norm": 1.0024105310440063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8775429725646973, + "num_tokens": 336064754.0, + "step": 8565 + }, + { + "epoch": 1.0896832464063095, + "grad_norm": 1.0266751050949097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.883967399597168, + "num_tokens": 336101998.0, + "step": 8566 + }, + { + "epoch": 1.0898104566849, + "grad_norm": 1.0519379377365112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8792187571525574, + "num_tokens": 336139514.0, + "step": 8567 + }, + { + "epoch": 1.0899376669634906, + "grad_norm": 1.0152676105499268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8801406621932983, + "num_tokens": 336184847.0, + "step": 8568 + }, + { + "epoch": 1.0900648772420811, + "grad_norm": 0.9808822274208069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8862788677215576, + "num_tokens": 336228406.0, + "step": 8569 + }, + { + "epoch": 1.0901920875206716, + "grad_norm": 0.9783489108085632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8835325241088867, + "num_tokens": 336271623.0, + "step": 8570 + }, + { + "epoch": 1.0903192977992622, + "grad_norm": 1.0167696475982666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8742501139640808, + "num_tokens": 336310615.0, + "step": 8571 + }, + { + "epoch": 1.0904465080778527, + "grad_norm": 0.9889674186706543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8736031651496887, + "num_tokens": 336354663.0, + "step": 8572 + }, + { + "epoch": 1.0905737183564432, + "grad_norm": 0.983206033706665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.890027642250061, + "num_tokens": 336392696.0, + "step": 8573 + }, + { + "epoch": 1.0907009286350338, + "grad_norm": 1.1293741464614868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8813687562942505, + "num_tokens": 336422854.0, + "step": 8574 + }, + { + "epoch": 1.0908281389136243, + "grad_norm": 1.0335986614227295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8844552040100098, + "num_tokens": 336463122.0, + "step": 8575 + }, + { + "epoch": 1.0909553491922148, + "grad_norm": 1.010201096534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8773589134216309, + "num_tokens": 336503507.0, + "step": 8576 + }, + { + "epoch": 1.0910825594708053, + "grad_norm": 1.0081729888916016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8911644220352173, + "num_tokens": 336541156.0, + "step": 8577 + }, + { + "epoch": 1.0912097697493957, + "grad_norm": 0.9457545280456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8907580375671387, + "num_tokens": 336581238.0, + "step": 8578 + }, + { + "epoch": 1.0913369800279862, + "grad_norm": 1.1159722805023193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3809, + "mean_token_accuracy": 0.8679202795028687, + "num_tokens": 336623947.0, + "step": 8579 + }, + { + "epoch": 1.0914641903065767, + "grad_norm": 1.0500305891036987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8760538101196289, + "num_tokens": 336662252.0, + "step": 8580 + }, + { + "epoch": 1.0915914005851672, + "grad_norm": 0.9200869202613831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8964425325393677, + "num_tokens": 336702843.0, + "step": 8581 + }, + { + "epoch": 1.0917186108637578, + "grad_norm": 0.9991798400878906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8836222887039185, + "num_tokens": 336743361.0, + "step": 8582 + }, + { + "epoch": 1.0918458211423483, + "grad_norm": 0.9266905784606934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8883992433547974, + "num_tokens": 336784420.0, + "step": 8583 + }, + { + "epoch": 1.0919730314209388, + "grad_norm": 1.0694913864135742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8772364854812622, + "num_tokens": 336821392.0, + "step": 8584 + }, + { + "epoch": 1.0921002416995294, + "grad_norm": 0.974617063999176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8852617740631104, + "num_tokens": 336864035.0, + "step": 8585 + }, + { + "epoch": 1.0922274519781199, + "grad_norm": 0.9380971789360046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.89024817943573, + "num_tokens": 336906786.0, + "step": 8586 + }, + { + "epoch": 1.0923546622567104, + "grad_norm": 1.0914525985717773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8805395364761353, + "num_tokens": 336945451.0, + "step": 8587 + }, + { + "epoch": 1.092481872535301, + "grad_norm": 0.9384551048278809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8859639167785645, + "num_tokens": 336988475.0, + "step": 8588 + }, + { + "epoch": 1.0926090828138915, + "grad_norm": 1.017641305923462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8845363855361938, + "num_tokens": 337026116.0, + "step": 8589 + }, + { + "epoch": 1.0927362930924818, + "grad_norm": 0.9785153269767761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8715237379074097, + "num_tokens": 337071972.0, + "step": 8590 + }, + { + "epoch": 1.0928635033710723, + "grad_norm": 0.9910827279090881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8773895502090454, + "num_tokens": 337110706.0, + "step": 8591 + }, + { + "epoch": 1.0929907136496628, + "grad_norm": 0.9575674533843994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8883588910102844, + "num_tokens": 337151570.0, + "step": 8592 + }, + { + "epoch": 1.0931179239282534, + "grad_norm": 1.0509413480758667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8730539083480835, + "num_tokens": 337192515.0, + "step": 8593 + }, + { + "epoch": 1.0932451342068439, + "grad_norm": 0.9668517708778381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8805197477340698, + "num_tokens": 337236289.0, + "step": 8594 + }, + { + "epoch": 1.0933723444854344, + "grad_norm": 1.092093825340271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8763891458511353, + "num_tokens": 337273117.0, + "step": 8595 + }, + { + "epoch": 1.093499554764025, + "grad_norm": 0.992161214351654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8867012858390808, + "num_tokens": 337310737.0, + "step": 8596 + }, + { + "epoch": 1.0936267650426155, + "grad_norm": 0.9492699503898621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8771342039108276, + "num_tokens": 337353498.0, + "step": 8597 + }, + { + "epoch": 1.093753975321206, + "grad_norm": 0.9746549129486084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8817138671875, + "num_tokens": 337392655.0, + "step": 8598 + }, + { + "epoch": 1.0938811855997965, + "grad_norm": 0.9634988903999329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8884624242782593, + "num_tokens": 337431268.0, + "step": 8599 + }, + { + "epoch": 1.094008395878387, + "grad_norm": 0.9383821487426758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8784938454627991, + "num_tokens": 337475605.0, + "step": 8600 + }, + { + "epoch": 1.0941356061569776, + "grad_norm": 0.9746395349502563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8870171308517456, + "num_tokens": 337516078.0, + "step": 8601 + }, + { + "epoch": 1.094262816435568, + "grad_norm": 1.005096435546875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8777059316635132, + "num_tokens": 337555344.0, + "step": 8602 + }, + { + "epoch": 1.0943900267141584, + "grad_norm": 0.9229934215545654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8861664533615112, + "num_tokens": 337597545.0, + "step": 8603 + }, + { + "epoch": 1.094517236992749, + "grad_norm": 1.0662461519241333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.877221405506134, + "num_tokens": 337636228.0, + "step": 8604 + }, + { + "epoch": 1.0946444472713395, + "grad_norm": 1.1819714307785034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4067, + "mean_token_accuracy": 0.8574687242507935, + "num_tokens": 337672468.0, + "step": 8605 + }, + { + "epoch": 1.09477165754993, + "grad_norm": 1.0393683910369873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8831160068511963, + "num_tokens": 337707454.0, + "step": 8606 + }, + { + "epoch": 1.0948988678285205, + "grad_norm": 1.0485512018203735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8712297677993774, + "num_tokens": 337744139.0, + "step": 8607 + }, + { + "epoch": 1.095026078107111, + "grad_norm": 0.9804176092147827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8834986090660095, + "num_tokens": 337784146.0, + "step": 8608 + }, + { + "epoch": 1.0951532883857016, + "grad_norm": 1.0945804119110107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8819648027420044, + "num_tokens": 337822211.0, + "step": 8609 + }, + { + "epoch": 1.0952804986642921, + "grad_norm": 0.9601242542266846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8875905275344849, + "num_tokens": 337865140.0, + "step": 8610 + }, + { + "epoch": 1.0954077089428826, + "grad_norm": 0.996073842048645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8897964358329773, + "num_tokens": 337901642.0, + "step": 8611 + }, + { + "epoch": 1.0955349192214732, + "grad_norm": 1.028557300567627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8753319978713989, + "num_tokens": 337939193.0, + "step": 8612 + }, + { + "epoch": 1.0956621295000637, + "grad_norm": 0.9733627438545227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8776178359985352, + "num_tokens": 337977637.0, + "step": 8613 + }, + { + "epoch": 1.095789339778654, + "grad_norm": 1.0218727588653564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.882919192314148, + "num_tokens": 338014549.0, + "step": 8614 + }, + { + "epoch": 1.0959165500572445, + "grad_norm": 1.067933440208435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8721165060997009, + "num_tokens": 338052713.0, + "step": 8615 + }, + { + "epoch": 1.096043760335835, + "grad_norm": 0.9894742369651794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3798, + "mean_token_accuracy": 0.8680902123451233, + "num_tokens": 338096973.0, + "step": 8616 + }, + { + "epoch": 1.0961709706144256, + "grad_norm": 1.2228050231933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8800873160362244, + "num_tokens": 338127765.0, + "step": 8617 + }, + { + "epoch": 1.0962981808930161, + "grad_norm": 1.1004561185836792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8665531277656555, + "num_tokens": 338166714.0, + "step": 8618 + }, + { + "epoch": 1.0964253911716066, + "grad_norm": 0.9622851014137268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8915106058120728, + "num_tokens": 338201555.0, + "step": 8619 + }, + { + "epoch": 1.0965526014501972, + "grad_norm": 1.02104914188385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8699809312820435, + "num_tokens": 338241838.0, + "step": 8620 + }, + { + "epoch": 1.0966798117287877, + "grad_norm": 0.9932564496994019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8806525468826294, + "num_tokens": 338279091.0, + "step": 8621 + }, + { + "epoch": 1.0968070220073782, + "grad_norm": 0.9489138126373291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8952586650848389, + "num_tokens": 338313785.0, + "step": 8622 + }, + { + "epoch": 1.0969342322859688, + "grad_norm": 0.9872215390205383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8827786445617676, + "num_tokens": 338351865.0, + "step": 8623 + }, + { + "epoch": 1.0970614425645593, + "grad_norm": 0.9879888296127319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8853223323822021, + "num_tokens": 338390214.0, + "step": 8624 + }, + { + "epoch": 1.0971886528431498, + "grad_norm": 1.1597955226898193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8730579614639282, + "num_tokens": 338423737.0, + "step": 8625 + }, + { + "epoch": 1.0973158631217403, + "grad_norm": 0.9876290559768677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8923400044441223, + "num_tokens": 338464871.0, + "step": 8626 + }, + { + "epoch": 1.0974430734003306, + "grad_norm": 1.0582783222198486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8854429721832275, + "num_tokens": 338501994.0, + "step": 8627 + }, + { + "epoch": 1.0975702836789212, + "grad_norm": 1.0009483098983765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3823, + "mean_token_accuracy": 0.8703556060791016, + "num_tokens": 338548696.0, + "step": 8628 + }, + { + "epoch": 1.0976974939575117, + "grad_norm": 0.9968806505203247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8879857659339905, + "num_tokens": 338585426.0, + "step": 8629 + }, + { + "epoch": 1.0978247042361022, + "grad_norm": 0.996512234210968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8885774612426758, + "num_tokens": 338623074.0, + "step": 8630 + }, + { + "epoch": 1.0979519145146928, + "grad_norm": 0.9621672034263611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.897577166557312, + "num_tokens": 338659002.0, + "step": 8631 + }, + { + "epoch": 1.0980791247932833, + "grad_norm": 0.8773982524871826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8938393592834473, + "num_tokens": 338703702.0, + "step": 8632 + }, + { + "epoch": 1.0982063350718738, + "grad_norm": 0.9741288423538208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8743759393692017, + "num_tokens": 338743947.0, + "step": 8633 + }, + { + "epoch": 1.0983335453504643, + "grad_norm": 1.0345288515090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.885209858417511, + "num_tokens": 338778815.0, + "step": 8634 + }, + { + "epoch": 1.0984607556290549, + "grad_norm": 0.9974294900894165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8781851530075073, + "num_tokens": 338821351.0, + "step": 8635 + }, + { + "epoch": 1.0985879659076454, + "grad_norm": 1.0556143522262573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8701159358024597, + "num_tokens": 338859291.0, + "step": 8636 + }, + { + "epoch": 1.098715176186236, + "grad_norm": 1.058598279953003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8727788329124451, + "num_tokens": 338896224.0, + "step": 8637 + }, + { + "epoch": 1.0988423864648265, + "grad_norm": 1.0482985973358154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8834025859832764, + "num_tokens": 338935967.0, + "step": 8638 + }, + { + "epoch": 1.0989695967434168, + "grad_norm": 0.9052854776382446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8940829634666443, + "num_tokens": 338975955.0, + "step": 8639 + }, + { + "epoch": 1.0990968070220073, + "grad_norm": 1.0159889459609985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8799514770507812, + "num_tokens": 339015583.0, + "step": 8640 + }, + { + "epoch": 1.0992240173005978, + "grad_norm": 1.0090289115905762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8874635100364685, + "num_tokens": 339053952.0, + "step": 8641 + }, + { + "epoch": 1.0993512275791884, + "grad_norm": 0.9771479368209839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8815402984619141, + "num_tokens": 339094641.0, + "step": 8642 + }, + { + "epoch": 1.0994784378577789, + "grad_norm": 1.0300929546356201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8893504738807678, + "num_tokens": 339130805.0, + "step": 8643 + }, + { + "epoch": 1.0996056481363694, + "grad_norm": 1.1539496183395386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.876795768737793, + "num_tokens": 339167361.0, + "step": 8644 + }, + { + "epoch": 1.09973285841496, + "grad_norm": 1.011916160583496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8740519285202026, + "num_tokens": 339208771.0, + "step": 8645 + }, + { + "epoch": 1.0998600686935505, + "grad_norm": 1.0342131853103638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8898032903671265, + "num_tokens": 339245702.0, + "step": 8646 + }, + { + "epoch": 1.099987278972141, + "grad_norm": 1.0622751712799072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.874670147895813, + "num_tokens": 339286309.0, + "step": 8647 + }, + { + "epoch": 1.1001144892507315, + "grad_norm": 0.9221745133399963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.889795184135437, + "num_tokens": 339329234.0, + "step": 8648 + }, + { + "epoch": 1.100241699529322, + "grad_norm": 1.0607956647872925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8839870095252991, + "num_tokens": 339363786.0, + "step": 8649 + }, + { + "epoch": 1.1003689098079126, + "grad_norm": 1.125463843345642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3964, + "mean_token_accuracy": 0.8646705746650696, + "num_tokens": 339402859.0, + "step": 8650 + }, + { + "epoch": 1.100496120086503, + "grad_norm": 1.0173850059509277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8770619034767151, + "num_tokens": 339447487.0, + "step": 8651 + }, + { + "epoch": 1.1006233303650934, + "grad_norm": 0.9474546313285828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8935401439666748, + "num_tokens": 339486258.0, + "step": 8652 + }, + { + "epoch": 1.100750540643684, + "grad_norm": 0.9419428706169128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8929165601730347, + "num_tokens": 339525123.0, + "step": 8653 + }, + { + "epoch": 1.1008777509222745, + "grad_norm": 0.9983773827552795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8821084499359131, + "num_tokens": 339565460.0, + "step": 8654 + }, + { + "epoch": 1.101004961200865, + "grad_norm": 0.9525109529495239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.882625162601471, + "num_tokens": 339605509.0, + "step": 8655 + }, + { + "epoch": 1.1011321714794555, + "grad_norm": 0.994059145450592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8893526792526245, + "num_tokens": 339645385.0, + "step": 8656 + }, + { + "epoch": 1.101259381758046, + "grad_norm": 1.1290223598480225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8669425249099731, + "num_tokens": 339682471.0, + "step": 8657 + }, + { + "epoch": 1.1013865920366366, + "grad_norm": 1.0368903875350952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.883468508720398, + "num_tokens": 339717509.0, + "step": 8658 + }, + { + "epoch": 1.101513802315227, + "grad_norm": 0.9530295133590698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8789960145950317, + "num_tokens": 339761114.0, + "step": 8659 + }, + { + "epoch": 1.1016410125938176, + "grad_norm": 0.9610176086425781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8759313225746155, + "num_tokens": 339805614.0, + "step": 8660 + }, + { + "epoch": 1.1017682228724082, + "grad_norm": 1.0332283973693848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8812729716300964, + "num_tokens": 339843592.0, + "step": 8661 + }, + { + "epoch": 1.1018954331509987, + "grad_norm": 0.9869211316108704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8848842978477478, + "num_tokens": 339885495.0, + "step": 8662 + }, + { + "epoch": 1.102022643429589, + "grad_norm": 0.9471836090087891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8967807292938232, + "num_tokens": 339929413.0, + "step": 8663 + }, + { + "epoch": 1.1021498537081795, + "grad_norm": 0.9840344190597534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8815953731536865, + "num_tokens": 339970302.0, + "step": 8664 + }, + { + "epoch": 1.10227706398677, + "grad_norm": 0.9899632930755615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.873166024684906, + "num_tokens": 340011200.0, + "step": 8665 + }, + { + "epoch": 1.1024042742653606, + "grad_norm": 0.9091901183128357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8924056887626648, + "num_tokens": 340056041.0, + "step": 8666 + }, + { + "epoch": 1.1025314845439511, + "grad_norm": 0.9656522870063782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8892334699630737, + "num_tokens": 340094177.0, + "step": 8667 + }, + { + "epoch": 1.1026586948225416, + "grad_norm": 1.0388048887252808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8789169192314148, + "num_tokens": 340134951.0, + "step": 8668 + }, + { + "epoch": 1.1027859051011322, + "grad_norm": 1.209877610206604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8666163682937622, + "num_tokens": 340172449.0, + "step": 8669 + }, + { + "epoch": 1.1029131153797227, + "grad_norm": 1.0582283735275269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8732722997665405, + "num_tokens": 340214919.0, + "step": 8670 + }, + { + "epoch": 1.1030403256583132, + "grad_norm": 1.012302041053772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8847483396530151, + "num_tokens": 340252676.0, + "step": 8671 + }, + { + "epoch": 1.1031675359369038, + "grad_norm": 0.9082903265953064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9025558233261108, + "num_tokens": 340293734.0, + "step": 8672 + }, + { + "epoch": 1.1032947462154943, + "grad_norm": 1.145813226699829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.882861852645874, + "num_tokens": 340323300.0, + "step": 8673 + }, + { + "epoch": 1.1034219564940848, + "grad_norm": 1.0251715183258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8917785882949829, + "num_tokens": 340360071.0, + "step": 8674 + }, + { + "epoch": 1.1035491667726753, + "grad_norm": 0.9370763897895813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8881653547286987, + "num_tokens": 340401651.0, + "step": 8675 + }, + { + "epoch": 1.1036763770512656, + "grad_norm": 1.1516698598861694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8735706210136414, + "num_tokens": 340440969.0, + "step": 8676 + }, + { + "epoch": 1.1038035873298562, + "grad_norm": 0.9558091163635254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8831630945205688, + "num_tokens": 340481627.0, + "step": 8677 + }, + { + "epoch": 1.1039307976084467, + "grad_norm": 1.0960379838943481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.876889705657959, + "num_tokens": 340520752.0, + "step": 8678 + }, + { + "epoch": 1.1040580078870372, + "grad_norm": 1.0161957740783691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8804662227630615, + "num_tokens": 340562112.0, + "step": 8679 + }, + { + "epoch": 1.1041852181656278, + "grad_norm": 0.9932200908660889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8910140991210938, + "num_tokens": 340599631.0, + "step": 8680 + }, + { + "epoch": 1.1043124284442183, + "grad_norm": 1.0856057405471802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8867103457450867, + "num_tokens": 340632569.0, + "step": 8681 + }, + { + "epoch": 1.1044396387228088, + "grad_norm": 1.0273637771606445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8875586986541748, + "num_tokens": 340670142.0, + "step": 8682 + }, + { + "epoch": 1.1045668490013993, + "grad_norm": 1.0018255710601807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.392, + "mean_token_accuracy": 0.8655531406402588, + "num_tokens": 340716348.0, + "step": 8683 + }, + { + "epoch": 1.1046940592799899, + "grad_norm": 0.9915238618850708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8766570687294006, + "num_tokens": 340758479.0, + "step": 8684 + }, + { + "epoch": 1.1048212695585804, + "grad_norm": 0.9508549571037292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.886091947555542, + "num_tokens": 340797420.0, + "step": 8685 + }, + { + "epoch": 1.104948479837171, + "grad_norm": 1.0438930988311768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8849310874938965, + "num_tokens": 340832868.0, + "step": 8686 + }, + { + "epoch": 1.1050756901157615, + "grad_norm": 0.9578785300254822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8723300695419312, + "num_tokens": 340879586.0, + "step": 8687 + }, + { + "epoch": 1.1052029003943518, + "grad_norm": 1.0247507095336914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8844087719917297, + "num_tokens": 340919237.0, + "step": 8688 + }, + { + "epoch": 1.1053301106729423, + "grad_norm": 0.882108747959137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8898460865020752, + "num_tokens": 340965754.0, + "step": 8689 + }, + { + "epoch": 1.1054573209515328, + "grad_norm": 0.9615593552589417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8858457803726196, + "num_tokens": 341004749.0, + "step": 8690 + }, + { + "epoch": 1.1055845312301233, + "grad_norm": 0.9952712059020996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8734112977981567, + "num_tokens": 341042807.0, + "step": 8691 + }, + { + "epoch": 1.1057117415087139, + "grad_norm": 0.9434095025062561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8956444263458252, + "num_tokens": 341083411.0, + "step": 8692 + }, + { + "epoch": 1.1058389517873044, + "grad_norm": 1.1335009336471558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8795419931411743, + "num_tokens": 341120585.0, + "step": 8693 + }, + { + "epoch": 1.105966162065895, + "grad_norm": 1.0519601106643677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8838229179382324, + "num_tokens": 341159114.0, + "step": 8694 + }, + { + "epoch": 1.1060933723444855, + "grad_norm": 0.8923639059066772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8874958753585815, + "num_tokens": 341205711.0, + "step": 8695 + }, + { + "epoch": 1.106220582623076, + "grad_norm": 1.0792042016983032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8853735327720642, + "num_tokens": 341242656.0, + "step": 8696 + }, + { + "epoch": 1.1063477929016665, + "grad_norm": 1.0204274654388428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8722180128097534, + "num_tokens": 341286889.0, + "step": 8697 + }, + { + "epoch": 1.106475003180257, + "grad_norm": 1.0566928386688232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.864437460899353, + "num_tokens": 341330022.0, + "step": 8698 + }, + { + "epoch": 1.1066022134588476, + "grad_norm": 1.034468173980713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8881897926330566, + "num_tokens": 341366852.0, + "step": 8699 + }, + { + "epoch": 1.106729423737438, + "grad_norm": 0.9902567863464355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8845356106758118, + "num_tokens": 341404005.0, + "step": 8700 + }, + { + "epoch": 1.1068566340160284, + "grad_norm": 0.9783246517181396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8829695582389832, + "num_tokens": 341446125.0, + "step": 8701 + }, + { + "epoch": 1.106983844294619, + "grad_norm": 0.9220016598701477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8786500096321106, + "num_tokens": 341491180.0, + "step": 8702 + }, + { + "epoch": 1.1071110545732095, + "grad_norm": 0.9530651569366455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8907012939453125, + "num_tokens": 341529898.0, + "step": 8703 + }, + { + "epoch": 1.1072382648518, + "grad_norm": 0.9187948107719421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9000464677810669, + "num_tokens": 341565700.0, + "step": 8704 + }, + { + "epoch": 1.1073654751303905, + "grad_norm": 0.9637242555618286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8924626111984253, + "num_tokens": 341603853.0, + "step": 8705 + }, + { + "epoch": 1.107492685408981, + "grad_norm": 0.960858166217804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8931021690368652, + "num_tokens": 341645701.0, + "step": 8706 + }, + { + "epoch": 1.1076198956875716, + "grad_norm": 0.9294988512992859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8949141502380371, + "num_tokens": 341685892.0, + "step": 8707 + }, + { + "epoch": 1.107747105966162, + "grad_norm": 1.0332995653152466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.877767026424408, + "num_tokens": 341728868.0, + "step": 8708 + }, + { + "epoch": 1.1078743162447526, + "grad_norm": 1.0647810697555542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8725810050964355, + "num_tokens": 341771763.0, + "step": 8709 + }, + { + "epoch": 1.1080015265233432, + "grad_norm": 0.9570257067680359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8909006118774414, + "num_tokens": 341811489.0, + "step": 8710 + }, + { + "epoch": 1.1081287368019337, + "grad_norm": 0.939921498298645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8889794945716858, + "num_tokens": 341853159.0, + "step": 8711 + }, + { + "epoch": 1.108255947080524, + "grad_norm": 1.0164028406143188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8792551755905151, + "num_tokens": 341895602.0, + "step": 8712 + }, + { + "epoch": 1.1083831573591145, + "grad_norm": 0.853593111038208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8823544979095459, + "num_tokens": 341947341.0, + "step": 8713 + }, + { + "epoch": 1.108510367637705, + "grad_norm": 1.1266064643859863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.880939245223999, + "num_tokens": 341982299.0, + "step": 8714 + }, + { + "epoch": 1.1086375779162956, + "grad_norm": 0.9670279622077942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.881917417049408, + "num_tokens": 342024467.0, + "step": 8715 + }, + { + "epoch": 1.108764788194886, + "grad_norm": 1.0928422212600708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8711844682693481, + "num_tokens": 342062810.0, + "step": 8716 + }, + { + "epoch": 1.1088919984734766, + "grad_norm": 0.9945347905158997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8941364288330078, + "num_tokens": 342100707.0, + "step": 8717 + }, + { + "epoch": 1.1090192087520672, + "grad_norm": 1.001811146736145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8883991241455078, + "num_tokens": 342138866.0, + "step": 8718 + }, + { + "epoch": 1.1091464190306577, + "grad_norm": 1.137739896774292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8690671920776367, + "num_tokens": 342174079.0, + "step": 8719 + }, + { + "epoch": 1.1092736293092482, + "grad_norm": 1.0218136310577393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8713088035583496, + "num_tokens": 342215202.0, + "step": 8720 + }, + { + "epoch": 1.1094008395878387, + "grad_norm": 0.9589272141456604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.894318163394928, + "num_tokens": 342252957.0, + "step": 8721 + }, + { + "epoch": 1.1095280498664293, + "grad_norm": 1.053417444229126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8833062648773193, + "num_tokens": 342288560.0, + "step": 8722 + }, + { + "epoch": 1.1096552601450198, + "grad_norm": 1.0311428308486938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8915133476257324, + "num_tokens": 342322865.0, + "step": 8723 + }, + { + "epoch": 1.1097824704236103, + "grad_norm": 0.9335471987724304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8827433586120605, + "num_tokens": 342365210.0, + "step": 8724 + }, + { + "epoch": 1.1099096807022006, + "grad_norm": 1.1392902135849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3929, + "mean_token_accuracy": 0.8624272346496582, + "num_tokens": 342404725.0, + "step": 8725 + }, + { + "epoch": 1.1100368909807912, + "grad_norm": 0.9643995761871338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8796083927154541, + "num_tokens": 342448190.0, + "step": 8726 + }, + { + "epoch": 1.1101641012593817, + "grad_norm": 1.2223979234695435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8660293817520142, + "num_tokens": 342479768.0, + "step": 8727 + }, + { + "epoch": 1.1102913115379722, + "grad_norm": 0.9459518194198608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8808964490890503, + "num_tokens": 342523518.0, + "step": 8728 + }, + { + "epoch": 1.1104185218165628, + "grad_norm": 1.099738597869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8844873905181885, + "num_tokens": 342558347.0, + "step": 8729 + }, + { + "epoch": 1.1105457320951533, + "grad_norm": 1.1463088989257812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.878371000289917, + "num_tokens": 342588358.0, + "step": 8730 + }, + { + "epoch": 1.1106729423737438, + "grad_norm": 1.0422999858856201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8779085874557495, + "num_tokens": 342626101.0, + "step": 8731 + }, + { + "epoch": 1.1108001526523343, + "grad_norm": 1.0290290117263794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8828679323196411, + "num_tokens": 342662398.0, + "step": 8732 + }, + { + "epoch": 1.1109273629309249, + "grad_norm": 1.160361647605896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8701112866401672, + "num_tokens": 342693602.0, + "step": 8733 + }, + { + "epoch": 1.1110545732095154, + "grad_norm": 0.9177263379096985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8974207639694214, + "num_tokens": 342734257.0, + "step": 8734 + }, + { + "epoch": 1.111181783488106, + "grad_norm": 1.0359101295471191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8827329874038696, + "num_tokens": 342772122.0, + "step": 8735 + }, + { + "epoch": 1.1113089937666965, + "grad_norm": 0.9692075252532959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8908081650733948, + "num_tokens": 342814520.0, + "step": 8736 + }, + { + "epoch": 1.1114362040452868, + "grad_norm": 1.0030494928359985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8895865678787231, + "num_tokens": 342850799.0, + "step": 8737 + }, + { + "epoch": 1.1115634143238773, + "grad_norm": 1.1168606281280518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8814781904220581, + "num_tokens": 342882771.0, + "step": 8738 + }, + { + "epoch": 1.1116906246024678, + "grad_norm": 1.0552161931991577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8874286413192749, + "num_tokens": 342922119.0, + "step": 8739 + }, + { + "epoch": 1.1118178348810583, + "grad_norm": 0.9022542834281921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.884728729724884, + "num_tokens": 342967635.0, + "step": 8740 + }, + { + "epoch": 1.1119450451596489, + "grad_norm": 1.0275799036026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8833010196685791, + "num_tokens": 343003635.0, + "step": 8741 + }, + { + "epoch": 1.1120722554382394, + "grad_norm": 1.0451921224594116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8864862322807312, + "num_tokens": 343038738.0, + "step": 8742 + }, + { + "epoch": 1.11219946571683, + "grad_norm": 0.9369525909423828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8882325291633606, + "num_tokens": 343080258.0, + "step": 8743 + }, + { + "epoch": 1.1123266759954205, + "grad_norm": 0.9831955432891846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8880907297134399, + "num_tokens": 343119224.0, + "step": 8744 + }, + { + "epoch": 1.112453886274011, + "grad_norm": 1.0396956205368042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8909422159194946, + "num_tokens": 343155285.0, + "step": 8745 + }, + { + "epoch": 1.1125810965526015, + "grad_norm": 1.0265311002731323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8835993409156799, + "num_tokens": 343193528.0, + "step": 8746 + }, + { + "epoch": 1.112708306831192, + "grad_norm": 1.0599656105041504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8914386034011841, + "num_tokens": 343228060.0, + "step": 8747 + }, + { + "epoch": 1.1128355171097826, + "grad_norm": 0.942732036113739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8960137367248535, + "num_tokens": 343267130.0, + "step": 8748 + }, + { + "epoch": 1.112962727388373, + "grad_norm": 0.9701278209686279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8765984177589417, + "num_tokens": 343314451.0, + "step": 8749 + }, + { + "epoch": 1.1130899376669634, + "grad_norm": 0.9860420823097229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8856803178787231, + "num_tokens": 343352445.0, + "step": 8750 + }, + { + "epoch": 1.113217147945554, + "grad_norm": 1.0288891792297363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8837450742721558, + "num_tokens": 343386854.0, + "step": 8751 + }, + { + "epoch": 1.1133443582241445, + "grad_norm": 1.027162790298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8785521984100342, + "num_tokens": 343422672.0, + "step": 8752 + }, + { + "epoch": 1.113471568502735, + "grad_norm": 0.9716432690620422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.885029673576355, + "num_tokens": 343464056.0, + "step": 8753 + }, + { + "epoch": 1.1135987787813255, + "grad_norm": 1.0133447647094727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8737361431121826, + "num_tokens": 343504385.0, + "step": 8754 + }, + { + "epoch": 1.113725989059916, + "grad_norm": 0.9753564596176147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8813081979751587, + "num_tokens": 343542800.0, + "step": 8755 + }, + { + "epoch": 1.1138531993385066, + "grad_norm": 0.9998248219490051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8870252966880798, + "num_tokens": 343577135.0, + "step": 8756 + }, + { + "epoch": 1.113980409617097, + "grad_norm": 0.8888066411018372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8946620225906372, + "num_tokens": 343619612.0, + "step": 8757 + }, + { + "epoch": 1.1141076198956876, + "grad_norm": 0.8990925550460815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8820036053657532, + "num_tokens": 343666310.0, + "step": 8758 + }, + { + "epoch": 1.1142348301742782, + "grad_norm": 1.069966435432434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8887953162193298, + "num_tokens": 343702943.0, + "step": 8759 + }, + { + "epoch": 1.1143620404528687, + "grad_norm": 0.8809898495674133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.889410138130188, + "num_tokens": 343745115.0, + "step": 8760 + }, + { + "epoch": 1.114489250731459, + "grad_norm": 1.0306679010391235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8798356652259827, + "num_tokens": 343787338.0, + "step": 8761 + }, + { + "epoch": 1.1146164610100495, + "grad_norm": 1.029923677444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8825386762619019, + "num_tokens": 343827468.0, + "step": 8762 + }, + { + "epoch": 1.11474367128864, + "grad_norm": 0.9980320334434509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8827966451644897, + "num_tokens": 343863817.0, + "step": 8763 + }, + { + "epoch": 1.1148708815672306, + "grad_norm": 0.9800860285758972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8753476738929749, + "num_tokens": 343906682.0, + "step": 8764 + }, + { + "epoch": 1.114998091845821, + "grad_norm": 0.9593409895896912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.89615797996521, + "num_tokens": 343943622.0, + "step": 8765 + }, + { + "epoch": 1.1151253021244116, + "grad_norm": 1.0462816953659058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8763824105262756, + "num_tokens": 343982349.0, + "step": 8766 + }, + { + "epoch": 1.1152525124030022, + "grad_norm": 1.0734025239944458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8711583018302917, + "num_tokens": 344022101.0, + "step": 8767 + }, + { + "epoch": 1.1153797226815927, + "grad_norm": 1.084917426109314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8864690065383911, + "num_tokens": 344058994.0, + "step": 8768 + }, + { + "epoch": 1.1155069329601832, + "grad_norm": 0.9541028738021851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8963813185691833, + "num_tokens": 344097055.0, + "step": 8769 + }, + { + "epoch": 1.1156341432387737, + "grad_norm": 0.960901141166687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8883219957351685, + "num_tokens": 344140030.0, + "step": 8770 + }, + { + "epoch": 1.1157613535173643, + "grad_norm": 1.1129921674728394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8811537027359009, + "num_tokens": 344174649.0, + "step": 8771 + }, + { + "epoch": 1.1158885637959548, + "grad_norm": 1.0290974378585815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8931431174278259, + "num_tokens": 344208949.0, + "step": 8772 + }, + { + "epoch": 1.1160157740745453, + "grad_norm": 1.0120482444763184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8863564133644104, + "num_tokens": 344245380.0, + "step": 8773 + }, + { + "epoch": 1.1161429843531356, + "grad_norm": 0.9680374264717102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8896156549453735, + "num_tokens": 344287085.0, + "step": 8774 + }, + { + "epoch": 1.1162701946317262, + "grad_norm": 1.0394248962402344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8806999921798706, + "num_tokens": 344327298.0, + "step": 8775 + }, + { + "epoch": 1.1163974049103167, + "grad_norm": 1.0942076444625854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.888797402381897, + "num_tokens": 344357245.0, + "step": 8776 + }, + { + "epoch": 1.1165246151889072, + "grad_norm": 0.8810012340545654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.9020224809646606, + "num_tokens": 344397729.0, + "step": 8777 + }, + { + "epoch": 1.1166518254674977, + "grad_norm": 1.0289493799209595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8814632892608643, + "num_tokens": 344438101.0, + "step": 8778 + }, + { + "epoch": 1.1167790357460883, + "grad_norm": 0.995456874370575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8818360567092896, + "num_tokens": 344479825.0, + "step": 8779 + }, + { + "epoch": 1.1169062460246788, + "grad_norm": 0.9778884649276733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8763912320137024, + "num_tokens": 344524838.0, + "step": 8780 + }, + { + "epoch": 1.1170334563032693, + "grad_norm": 1.0728352069854736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8839544057846069, + "num_tokens": 344558348.0, + "step": 8781 + }, + { + "epoch": 1.1171606665818599, + "grad_norm": 1.0945932865142822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8826202750205994, + "num_tokens": 344592370.0, + "step": 8782 + }, + { + "epoch": 1.1172878768604504, + "grad_norm": 0.9595144391059875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8937667012214661, + "num_tokens": 344633340.0, + "step": 8783 + }, + { + "epoch": 1.117415087139041, + "grad_norm": 1.0425947904586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8879770040512085, + "num_tokens": 344674618.0, + "step": 8784 + }, + { + "epoch": 1.1175422974176314, + "grad_norm": 1.0001835823059082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8882975578308105, + "num_tokens": 344712922.0, + "step": 8785 + }, + { + "epoch": 1.1176695076962218, + "grad_norm": 1.120725393295288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8719637989997864, + "num_tokens": 344749028.0, + "step": 8786 + }, + { + "epoch": 1.1177967179748123, + "grad_norm": 0.9579609036445618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8921905755996704, + "num_tokens": 344785376.0, + "step": 8787 + }, + { + "epoch": 1.1179239282534028, + "grad_norm": 0.9785099029541016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8839935064315796, + "num_tokens": 344825191.0, + "step": 8788 + }, + { + "epoch": 1.1180511385319933, + "grad_norm": 0.8867169618606567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8831380605697632, + "num_tokens": 344877228.0, + "step": 8789 + }, + { + "epoch": 1.1181783488105839, + "grad_norm": 0.9742591977119446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8935549259185791, + "num_tokens": 344915609.0, + "step": 8790 + }, + { + "epoch": 1.1183055590891744, + "grad_norm": 0.9784649014472961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8920853137969971, + "num_tokens": 344950902.0, + "step": 8791 + }, + { + "epoch": 1.118432769367765, + "grad_norm": 0.8953081369400024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8978862166404724, + "num_tokens": 344992482.0, + "step": 8792 + }, + { + "epoch": 1.1185599796463555, + "grad_norm": 1.0994532108306885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8761402368545532, + "num_tokens": 345031758.0, + "step": 8793 + }, + { + "epoch": 1.118687189924946, + "grad_norm": 0.9738023281097412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8837242126464844, + "num_tokens": 345070313.0, + "step": 8794 + }, + { + "epoch": 1.1188144002035365, + "grad_norm": 1.0458139181137085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.874900221824646, + "num_tokens": 345110088.0, + "step": 8795 + }, + { + "epoch": 1.118941610482127, + "grad_norm": 0.9863797426223755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3548, + "mean_token_accuracy": 0.8780199885368347, + "num_tokens": 345153605.0, + "step": 8796 + }, + { + "epoch": 1.1190688207607176, + "grad_norm": 0.8935596346855164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8895066976547241, + "num_tokens": 345198861.0, + "step": 8797 + }, + { + "epoch": 1.119196031039308, + "grad_norm": 1.0362964868545532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8872038722038269, + "num_tokens": 345238268.0, + "step": 8798 + }, + { + "epoch": 1.1193232413178984, + "grad_norm": 1.166601538658142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8706169128417969, + "num_tokens": 345269320.0, + "step": 8799 + }, + { + "epoch": 1.119450451596489, + "grad_norm": 1.0137968063354492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8882859945297241, + "num_tokens": 345305500.0, + "step": 8800 + }, + { + "epoch": 1.1195776618750795, + "grad_norm": 0.9928163290023804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8947529792785645, + "num_tokens": 345344389.0, + "step": 8801 + }, + { + "epoch": 1.11970487215367, + "grad_norm": 0.9449776411056519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8904088735580444, + "num_tokens": 345387468.0, + "step": 8802 + }, + { + "epoch": 1.1198320824322605, + "grad_norm": 0.9177005887031555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8793516159057617, + "num_tokens": 345431030.0, + "step": 8803 + }, + { + "epoch": 1.119959292710851, + "grad_norm": 0.9353052377700806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8909139037132263, + "num_tokens": 345469063.0, + "step": 8804 + }, + { + "epoch": 1.1200865029894416, + "grad_norm": 0.950559139251709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8917121887207031, + "num_tokens": 345509758.0, + "step": 8805 + }, + { + "epoch": 1.120213713268032, + "grad_norm": 0.8952348232269287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8997799754142761, + "num_tokens": 345549501.0, + "step": 8806 + }, + { + "epoch": 1.1203409235466226, + "grad_norm": 1.0440244674682617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8808467388153076, + "num_tokens": 345585918.0, + "step": 8807 + }, + { + "epoch": 1.1204681338252132, + "grad_norm": 0.9753090739250183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8939138054847717, + "num_tokens": 345625830.0, + "step": 8808 + }, + { + "epoch": 1.1205953441038037, + "grad_norm": 1.0165656805038452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8848110437393188, + "num_tokens": 345665632.0, + "step": 8809 + }, + { + "epoch": 1.120722554382394, + "grad_norm": 0.9430489540100098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8889040350914001, + "num_tokens": 345706686.0, + "step": 8810 + }, + { + "epoch": 1.1208497646609845, + "grad_norm": 1.002811312675476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.887621283531189, + "num_tokens": 345745155.0, + "step": 8811 + }, + { + "epoch": 1.120976974939575, + "grad_norm": 1.0022540092468262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8773907423019409, + "num_tokens": 345788351.0, + "step": 8812 + }, + { + "epoch": 1.1211041852181656, + "grad_norm": 0.8955285549163818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9081465601921082, + "num_tokens": 345829265.0, + "step": 8813 + }, + { + "epoch": 1.121231395496756, + "grad_norm": 0.9156028628349304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.886192798614502, + "num_tokens": 345874916.0, + "step": 8814 + }, + { + "epoch": 1.1213586057753466, + "grad_norm": 1.0591665506362915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8895960450172424, + "num_tokens": 345909381.0, + "step": 8815 + }, + { + "epoch": 1.1214858160539372, + "grad_norm": 0.946857213973999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8816624879837036, + "num_tokens": 345953128.0, + "step": 8816 + }, + { + "epoch": 1.1216130263325277, + "grad_norm": 0.9430260062217712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8887782096862793, + "num_tokens": 346000111.0, + "step": 8817 + }, + { + "epoch": 1.1217402366111182, + "grad_norm": 0.9378294348716736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8972084522247314, + "num_tokens": 346039908.0, + "step": 8818 + }, + { + "epoch": 1.1218674468897087, + "grad_norm": 1.0162782669067383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8847348690032959, + "num_tokens": 346076213.0, + "step": 8819 + }, + { + "epoch": 1.1219946571682993, + "grad_norm": 1.067879319190979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8915914297103882, + "num_tokens": 346108810.0, + "step": 8820 + }, + { + "epoch": 1.1221218674468898, + "grad_norm": 1.0724515914916992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8804305195808411, + "num_tokens": 346148618.0, + "step": 8821 + }, + { + "epoch": 1.1222490777254803, + "grad_norm": 1.0142853260040283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8955265879631042, + "num_tokens": 346181585.0, + "step": 8822 + }, + { + "epoch": 1.1223762880040706, + "grad_norm": 1.070190668106079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.870616614818573, + "num_tokens": 346216961.0, + "step": 8823 + }, + { + "epoch": 1.1225034982826612, + "grad_norm": 1.0521788597106934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8721466660499573, + "num_tokens": 346255184.0, + "step": 8824 + }, + { + "epoch": 1.1226307085612517, + "grad_norm": 1.0398107767105103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.875738263130188, + "num_tokens": 346295182.0, + "step": 8825 + }, + { + "epoch": 1.1227579188398422, + "grad_norm": 1.0725164413452148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8829295039176941, + "num_tokens": 346332352.0, + "step": 8826 + }, + { + "epoch": 1.1228851291184327, + "grad_norm": 1.0099812746047974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8720012903213501, + "num_tokens": 346373248.0, + "step": 8827 + }, + { + "epoch": 1.1230123393970233, + "grad_norm": 0.980759859085083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8825552463531494, + "num_tokens": 346414666.0, + "step": 8828 + }, + { + "epoch": 1.1231395496756138, + "grad_norm": 1.1675634384155273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8719649314880371, + "num_tokens": 346445389.0, + "step": 8829 + }, + { + "epoch": 1.1232667599542043, + "grad_norm": 1.0797513723373413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8773227334022522, + "num_tokens": 346483472.0, + "step": 8830 + }, + { + "epoch": 1.1233939702327949, + "grad_norm": 1.0195722579956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8864575028419495, + "num_tokens": 346520817.0, + "step": 8831 + }, + { + "epoch": 1.1235211805113854, + "grad_norm": 1.0033795833587646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8879768252372742, + "num_tokens": 346557429.0, + "step": 8832 + }, + { + "epoch": 1.123648390789976, + "grad_norm": 0.9266502857208252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8892171382904053, + "num_tokens": 346599716.0, + "step": 8833 + }, + { + "epoch": 1.1237756010685664, + "grad_norm": 0.9590740203857422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8943576216697693, + "num_tokens": 346640235.0, + "step": 8834 + }, + { + "epoch": 1.1239028113471567, + "grad_norm": 1.010567545890808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8954317569732666, + "num_tokens": 346673096.0, + "step": 8835 + }, + { + "epoch": 1.1240300216257473, + "grad_norm": 1.1021039485931396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.871286928653717, + "num_tokens": 346711916.0, + "step": 8836 + }, + { + "epoch": 1.1241572319043378, + "grad_norm": 0.9943274855613708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8769353628158569, + "num_tokens": 346749109.0, + "step": 8837 + }, + { + "epoch": 1.1242844421829283, + "grad_norm": 0.9604821801185608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8903177976608276, + "num_tokens": 346790252.0, + "step": 8838 + }, + { + "epoch": 1.1244116524615189, + "grad_norm": 0.9305192232131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8800684809684753, + "num_tokens": 346833795.0, + "step": 8839 + }, + { + "epoch": 1.1245388627401094, + "grad_norm": 1.0960125923156738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8686602115631104, + "num_tokens": 346869092.0, + "step": 8840 + }, + { + "epoch": 1.1246660730187, + "grad_norm": 0.9479930996894836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8893710970878601, + "num_tokens": 346908489.0, + "step": 8841 + }, + { + "epoch": 1.1247932832972904, + "grad_norm": 0.990595817565918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8739640116691589, + "num_tokens": 346949140.0, + "step": 8842 + }, + { + "epoch": 1.124920493575881, + "grad_norm": 1.2597298622131348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8661859035491943, + "num_tokens": 346979338.0, + "step": 8843 + }, + { + "epoch": 1.1250477038544715, + "grad_norm": 0.9423388242721558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8837210536003113, + "num_tokens": 347020107.0, + "step": 8844 + }, + { + "epoch": 1.125174914133062, + "grad_norm": 0.9894774556159973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8949294090270996, + "num_tokens": 347060806.0, + "step": 8845 + }, + { + "epoch": 1.1253021244116526, + "grad_norm": 1.0124777555465698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8874946236610413, + "num_tokens": 347096083.0, + "step": 8846 + }, + { + "epoch": 1.125429334690243, + "grad_norm": 1.136645793914795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.875505268573761, + "num_tokens": 347127636.0, + "step": 8847 + }, + { + "epoch": 1.1255565449688334, + "grad_norm": 0.955320417881012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8803051710128784, + "num_tokens": 347169556.0, + "step": 8848 + }, + { + "epoch": 1.125683755247424, + "grad_norm": 0.9760252833366394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8825828433036804, + "num_tokens": 347211143.0, + "step": 8849 + }, + { + "epoch": 1.1258109655260145, + "grad_norm": 0.9539387226104736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8890566825866699, + "num_tokens": 347249406.0, + "step": 8850 + }, + { + "epoch": 1.125938175804605, + "grad_norm": 0.9837700724601746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8758443593978882, + "num_tokens": 347292098.0, + "step": 8851 + }, + { + "epoch": 1.1260653860831955, + "grad_norm": 1.038305401802063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8830392360687256, + "num_tokens": 347326522.0, + "step": 8852 + }, + { + "epoch": 1.126192596361786, + "grad_norm": 1.0856592655181885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8714096546173096, + "num_tokens": 347364893.0, + "step": 8853 + }, + { + "epoch": 1.1263198066403766, + "grad_norm": 1.0297678709030151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8778268098831177, + "num_tokens": 347404782.0, + "step": 8854 + }, + { + "epoch": 1.126447016918967, + "grad_norm": 0.9858132600784302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8977124691009521, + "num_tokens": 347443515.0, + "step": 8855 + }, + { + "epoch": 1.1265742271975576, + "grad_norm": 1.054127812385559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.871832013130188, + "num_tokens": 347481331.0, + "step": 8856 + }, + { + "epoch": 1.1267014374761481, + "grad_norm": 0.8590676188468933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8995627164840698, + "num_tokens": 347526016.0, + "step": 8857 + }, + { + "epoch": 1.1268286477547387, + "grad_norm": 0.968067467212677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8990969657897949, + "num_tokens": 347561946.0, + "step": 8858 + }, + { + "epoch": 1.126955858033329, + "grad_norm": 1.030558705329895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8910010457038879, + "num_tokens": 347595917.0, + "step": 8859 + }, + { + "epoch": 1.1270830683119195, + "grad_norm": 1.0755935907363892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8798646926879883, + "num_tokens": 347633212.0, + "step": 8860 + }, + { + "epoch": 1.12721027859051, + "grad_norm": 1.0520027875900269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8727173805236816, + "num_tokens": 347675301.0, + "step": 8861 + }, + { + "epoch": 1.1273374888691006, + "grad_norm": 0.91094970703125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8802522420883179, + "num_tokens": 347719622.0, + "step": 8862 + }, + { + "epoch": 1.127464699147691, + "grad_norm": 1.0062237977981567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8913800716400146, + "num_tokens": 347759285.0, + "step": 8863 + }, + { + "epoch": 1.1275919094262816, + "grad_norm": 1.0083993673324585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8816162943840027, + "num_tokens": 347796782.0, + "step": 8864 + }, + { + "epoch": 1.1277191197048722, + "grad_norm": 1.0439586639404297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8811262249946594, + "num_tokens": 347834246.0, + "step": 8865 + }, + { + "epoch": 1.1278463299834627, + "grad_norm": 1.0799022912979126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.8667494058609009, + "num_tokens": 347874705.0, + "step": 8866 + }, + { + "epoch": 1.1279735402620532, + "grad_norm": 0.898601233959198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8919393420219421, + "num_tokens": 347915230.0, + "step": 8867 + }, + { + "epoch": 1.1281007505406437, + "grad_norm": 1.0527535676956177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8786836862564087, + "num_tokens": 347949043.0, + "step": 8868 + }, + { + "epoch": 1.1282279608192343, + "grad_norm": 1.0377744436264038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8969569206237793, + "num_tokens": 347982222.0, + "step": 8869 + }, + { + "epoch": 1.1283551710978248, + "grad_norm": 0.9055591821670532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8887868523597717, + "num_tokens": 348026429.0, + "step": 8870 + }, + { + "epoch": 1.1284823813764153, + "grad_norm": 1.0675456523895264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8806136250495911, + "num_tokens": 348063706.0, + "step": 8871 + }, + { + "epoch": 1.1286095916550056, + "grad_norm": 1.0255558490753174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8807175159454346, + "num_tokens": 348103549.0, + "step": 8872 + }, + { + "epoch": 1.1287368019335962, + "grad_norm": 1.050122618675232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8900272846221924, + "num_tokens": 348137649.0, + "step": 8873 + }, + { + "epoch": 1.1288640122121867, + "grad_norm": 1.0027616024017334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8904029130935669, + "num_tokens": 348173303.0, + "step": 8874 + }, + { + "epoch": 1.1289912224907772, + "grad_norm": 1.0489097833633423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8661118149757385, + "num_tokens": 348216508.0, + "step": 8875 + }, + { + "epoch": 1.1291184327693677, + "grad_norm": 0.9839185476303101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8724732398986816, + "num_tokens": 348267680.0, + "step": 8876 + }, + { + "epoch": 1.1292456430479583, + "grad_norm": 1.048140287399292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8880599737167358, + "num_tokens": 348301156.0, + "step": 8877 + }, + { + "epoch": 1.1293728533265488, + "grad_norm": 1.0458515882492065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.887984037399292, + "num_tokens": 348336664.0, + "step": 8878 + }, + { + "epoch": 1.1295000636051393, + "grad_norm": 0.9931919574737549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8896028995513916, + "num_tokens": 348376865.0, + "step": 8879 + }, + { + "epoch": 1.1296272738837299, + "grad_norm": 1.0518238544464111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.872402548789978, + "num_tokens": 348415221.0, + "step": 8880 + }, + { + "epoch": 1.1297544841623204, + "grad_norm": 0.9755518436431885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8821135759353638, + "num_tokens": 348455161.0, + "step": 8881 + }, + { + "epoch": 1.129881694440911, + "grad_norm": 1.023882508277893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8743261694908142, + "num_tokens": 348495089.0, + "step": 8882 + }, + { + "epoch": 1.1300089047195012, + "grad_norm": 1.0894144773483276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8799923062324524, + "num_tokens": 348533202.0, + "step": 8883 + }, + { + "epoch": 1.1301361149980917, + "grad_norm": 0.8594806790351868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9000773429870605, + "num_tokens": 348577528.0, + "step": 8884 + }, + { + "epoch": 1.1302633252766823, + "grad_norm": 0.9656591415405273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8836066126823425, + "num_tokens": 348622090.0, + "step": 8885 + }, + { + "epoch": 1.1303905355552728, + "grad_norm": 1.0274131298065186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8783807158470154, + "num_tokens": 348659335.0, + "step": 8886 + }, + { + "epoch": 1.1305177458338633, + "grad_norm": 1.0798988342285156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8655171394348145, + "num_tokens": 348697854.0, + "step": 8887 + }, + { + "epoch": 1.1306449561124539, + "grad_norm": 1.0577303171157837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8835009336471558, + "num_tokens": 348734461.0, + "step": 8888 + }, + { + "epoch": 1.1307721663910444, + "grad_norm": 1.1978925466537476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.865371584892273, + "num_tokens": 348769042.0, + "step": 8889 + }, + { + "epoch": 1.130899376669635, + "grad_norm": 1.1085346937179565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8760873079299927, + "num_tokens": 348805009.0, + "step": 8890 + }, + { + "epoch": 1.1310265869482254, + "grad_norm": 1.0345795154571533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8841255903244019, + "num_tokens": 348843994.0, + "step": 8891 + }, + { + "epoch": 1.131153797226816, + "grad_norm": 1.01860511302948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8857945203781128, + "num_tokens": 348878694.0, + "step": 8892 + }, + { + "epoch": 1.1312810075054065, + "grad_norm": 0.9916597604751587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8930892944335938, + "num_tokens": 348917286.0, + "step": 8893 + }, + { + "epoch": 1.131408217783997, + "grad_norm": 1.0725328922271729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.375, + "mean_token_accuracy": 0.8725219368934631, + "num_tokens": 348955944.0, + "step": 8894 + }, + { + "epoch": 1.1315354280625876, + "grad_norm": 0.9875409007072449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8936264514923096, + "num_tokens": 348991855.0, + "step": 8895 + }, + { + "epoch": 1.131662638341178, + "grad_norm": 0.939763069152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8852366805076599, + "num_tokens": 349034302.0, + "step": 8896 + }, + { + "epoch": 1.1317898486197684, + "grad_norm": 0.9599159955978394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8869392275810242, + "num_tokens": 349077791.0, + "step": 8897 + }, + { + "epoch": 1.131917058898359, + "grad_norm": 1.1252557039260864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4177, + "mean_token_accuracy": 0.8615610599517822, + "num_tokens": 349119440.0, + "step": 8898 + }, + { + "epoch": 1.1320442691769494, + "grad_norm": 1.056991457939148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8811962008476257, + "num_tokens": 349158596.0, + "step": 8899 + }, + { + "epoch": 1.13217147945554, + "grad_norm": 0.946578860282898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8799633383750916, + "num_tokens": 349202179.0, + "step": 8900 + }, + { + "epoch": 1.1322986897341305, + "grad_norm": 0.8777562379837036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8940895795822144, + "num_tokens": 349246364.0, + "step": 8901 + }, + { + "epoch": 1.132425900012721, + "grad_norm": 0.9399856925010681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8858097791671753, + "num_tokens": 349284998.0, + "step": 8902 + }, + { + "epoch": 1.1325531102913116, + "grad_norm": 0.9702550768852234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.870949923992157, + "num_tokens": 349326404.0, + "step": 8903 + }, + { + "epoch": 1.132680320569902, + "grad_norm": 1.0357732772827148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8744806051254272, + "num_tokens": 349365549.0, + "step": 8904 + }, + { + "epoch": 1.1328075308484926, + "grad_norm": 0.9937611818313599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8957401514053345, + "num_tokens": 349406306.0, + "step": 8905 + }, + { + "epoch": 1.1329347411270831, + "grad_norm": 0.9031983613967896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8920111060142517, + "num_tokens": 349447130.0, + "step": 8906 + }, + { + "epoch": 1.1330619514056737, + "grad_norm": 0.9660460352897644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8753951191902161, + "num_tokens": 349492550.0, + "step": 8907 + }, + { + "epoch": 1.133189161684264, + "grad_norm": 0.9273366332054138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8883695602416992, + "num_tokens": 349536325.0, + "step": 8908 + }, + { + "epoch": 1.1333163719628545, + "grad_norm": 0.9725373983383179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8742862343788147, + "num_tokens": 349581971.0, + "step": 8909 + }, + { + "epoch": 1.133443582241445, + "grad_norm": 1.0465654134750366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8774539232254028, + "num_tokens": 349619658.0, + "step": 8910 + }, + { + "epoch": 1.1335707925200356, + "grad_norm": 1.1096043586730957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8758944869041443, + "num_tokens": 349652871.0, + "step": 8911 + }, + { + "epoch": 1.133698002798626, + "grad_norm": 1.0484881401062012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8738507032394409, + "num_tokens": 349696647.0, + "step": 8912 + }, + { + "epoch": 1.1338252130772166, + "grad_norm": 1.0550824403762817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8871111869812012, + "num_tokens": 349734875.0, + "step": 8913 + }, + { + "epoch": 1.1339524233558071, + "grad_norm": 1.0293703079223633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8675179481506348, + "num_tokens": 349777866.0, + "step": 8914 + }, + { + "epoch": 1.1340796336343977, + "grad_norm": 0.9927075505256653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8854206204414368, + "num_tokens": 349817018.0, + "step": 8915 + }, + { + "epoch": 1.1342068439129882, + "grad_norm": 0.9704060554504395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8776748180389404, + "num_tokens": 349861007.0, + "step": 8916 + }, + { + "epoch": 1.1343340541915787, + "grad_norm": 0.9417070746421814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8919157981872559, + "num_tokens": 349899156.0, + "step": 8917 + }, + { + "epoch": 1.1344612644701693, + "grad_norm": 0.9281108379364014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8839877843856812, + "num_tokens": 349944944.0, + "step": 8918 + }, + { + "epoch": 1.1345884747487598, + "grad_norm": 1.0190809965133667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8840466141700745, + "num_tokens": 349981847.0, + "step": 8919 + }, + { + "epoch": 1.1347156850273503, + "grad_norm": 1.0229933261871338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8655955791473389, + "num_tokens": 350026015.0, + "step": 8920 + }, + { + "epoch": 1.1348428953059406, + "grad_norm": 0.9645218253135681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8874616026878357, + "num_tokens": 350067025.0, + "step": 8921 + }, + { + "epoch": 1.1349701055845312, + "grad_norm": 0.9994550943374634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.894127368927002, + "num_tokens": 350104283.0, + "step": 8922 + }, + { + "epoch": 1.1350973158631217, + "grad_norm": 0.9720596671104431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8815894722938538, + "num_tokens": 350144145.0, + "step": 8923 + }, + { + "epoch": 1.1352245261417122, + "grad_norm": 0.9074063897132874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8856330513954163, + "num_tokens": 350191740.0, + "step": 8924 + }, + { + "epoch": 1.1353517364203027, + "grad_norm": 0.8797318935394287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8913418650627136, + "num_tokens": 350238339.0, + "step": 8925 + }, + { + "epoch": 1.1354789466988933, + "grad_norm": 1.0275534391403198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8891704678535461, + "num_tokens": 350274341.0, + "step": 8926 + }, + { + "epoch": 1.1356061569774838, + "grad_norm": 0.9586588144302368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8856915235519409, + "num_tokens": 350312857.0, + "step": 8927 + }, + { + "epoch": 1.1357333672560743, + "grad_norm": 1.0952249765396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8792564868927002, + "num_tokens": 350348579.0, + "step": 8928 + }, + { + "epoch": 1.1358605775346649, + "grad_norm": 1.1413410902023315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8909452557563782, + "num_tokens": 350378503.0, + "step": 8929 + }, + { + "epoch": 1.1359877878132554, + "grad_norm": 0.9844752550125122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8849514722824097, + "num_tokens": 350424504.0, + "step": 8930 + }, + { + "epoch": 1.136114998091846, + "grad_norm": 1.104918122291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8734893798828125, + "num_tokens": 350459778.0, + "step": 8931 + }, + { + "epoch": 1.1362422083704362, + "grad_norm": 1.115972638130188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3963, + "mean_token_accuracy": 0.863849401473999, + "num_tokens": 350496187.0, + "step": 8932 + }, + { + "epoch": 1.1363694186490267, + "grad_norm": 1.0535506010055542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8830734491348267, + "num_tokens": 350533284.0, + "step": 8933 + }, + { + "epoch": 1.1364966289276173, + "grad_norm": 1.0412750244140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8877242803573608, + "num_tokens": 350568523.0, + "step": 8934 + }, + { + "epoch": 1.1366238392062078, + "grad_norm": 1.0176504850387573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8931386470794678, + "num_tokens": 350603918.0, + "step": 8935 + }, + { + "epoch": 1.1367510494847983, + "grad_norm": 1.0001916885375977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8878724575042725, + "num_tokens": 350643280.0, + "step": 8936 + }, + { + "epoch": 1.1368782597633889, + "grad_norm": 1.080150842666626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8866250514984131, + "num_tokens": 350676024.0, + "step": 8937 + }, + { + "epoch": 1.1370054700419794, + "grad_norm": 0.9356383681297302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8901873826980591, + "num_tokens": 350716839.0, + "step": 8938 + }, + { + "epoch": 1.13713268032057, + "grad_norm": 1.0477268695831299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8786695003509521, + "num_tokens": 350756208.0, + "step": 8939 + }, + { + "epoch": 1.1372598905991604, + "grad_norm": 1.052445888519287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8804765343666077, + "num_tokens": 350792458.0, + "step": 8940 + }, + { + "epoch": 1.137387100877751, + "grad_norm": 0.9160563349723816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8835686445236206, + "num_tokens": 350838520.0, + "step": 8941 + }, + { + "epoch": 1.1375143111563415, + "grad_norm": 0.9910662174224854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8780820369720459, + "num_tokens": 350875163.0, + "step": 8942 + }, + { + "epoch": 1.137641521434932, + "grad_norm": 1.0716946125030518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8841612339019775, + "num_tokens": 350906814.0, + "step": 8943 + }, + { + "epoch": 1.1377687317135226, + "grad_norm": 0.9442813396453857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8855993747711182, + "num_tokens": 350952176.0, + "step": 8944 + }, + { + "epoch": 1.137895941992113, + "grad_norm": 0.9585171341896057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8719561100006104, + "num_tokens": 350999388.0, + "step": 8945 + }, + { + "epoch": 1.1380231522707034, + "grad_norm": 1.011246919631958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8725988864898682, + "num_tokens": 351039855.0, + "step": 8946 + }, + { + "epoch": 1.138150362549294, + "grad_norm": 1.074388027191162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.87328040599823, + "num_tokens": 351073673.0, + "step": 8947 + }, + { + "epoch": 1.1382775728278844, + "grad_norm": 0.9880012273788452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.868206799030304, + "num_tokens": 351119573.0, + "step": 8948 + }, + { + "epoch": 1.138404783106475, + "grad_norm": 0.9959192872047424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8768773078918457, + "num_tokens": 351157142.0, + "step": 8949 + }, + { + "epoch": 1.1385319933850655, + "grad_norm": 1.0139845609664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8958872556686401, + "num_tokens": 351188911.0, + "step": 8950 + }, + { + "epoch": 1.138659203663656, + "grad_norm": 0.9789148569107056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8827988505363464, + "num_tokens": 351234428.0, + "step": 8951 + }, + { + "epoch": 1.1387864139422466, + "grad_norm": 0.9887162446975708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8887943029403687, + "num_tokens": 351274047.0, + "step": 8952 + }, + { + "epoch": 1.138913624220837, + "grad_norm": 1.0522278547286987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8778447508811951, + "num_tokens": 351315684.0, + "step": 8953 + }, + { + "epoch": 1.1390408344994276, + "grad_norm": 1.0084319114685059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8825496435165405, + "num_tokens": 351352807.0, + "step": 8954 + }, + { + "epoch": 1.1391680447780181, + "grad_norm": 0.9579905271530151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8807471990585327, + "num_tokens": 351397420.0, + "step": 8955 + }, + { + "epoch": 1.1392952550566087, + "grad_norm": 1.0617272853851318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8765314817428589, + "num_tokens": 351433322.0, + "step": 8956 + }, + { + "epoch": 1.139422465335199, + "grad_norm": 0.9537630677223206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8866722583770752, + "num_tokens": 351476267.0, + "step": 8957 + }, + { + "epoch": 1.1395496756137895, + "grad_norm": 0.9540148377418518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.906079888343811, + "num_tokens": 351512176.0, + "step": 8958 + }, + { + "epoch": 1.13967688589238, + "grad_norm": 0.9700684547424316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8825602531433105, + "num_tokens": 351554209.0, + "step": 8959 + }, + { + "epoch": 1.1398040961709706, + "grad_norm": 0.9870172739028931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8818655014038086, + "num_tokens": 351597433.0, + "step": 8960 + }, + { + "epoch": 1.139931306449561, + "grad_norm": 1.047422170639038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3887, + "mean_token_accuracy": 0.8629107475280762, + "num_tokens": 351637351.0, + "step": 8961 + }, + { + "epoch": 1.1400585167281516, + "grad_norm": 1.032401442527771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8774030208587646, + "num_tokens": 351676445.0, + "step": 8962 + }, + { + "epoch": 1.1401857270067421, + "grad_norm": 1.009880781173706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8816415667533875, + "num_tokens": 351717161.0, + "step": 8963 + }, + { + "epoch": 1.1403129372853327, + "grad_norm": 0.9483715891838074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8793739080429077, + "num_tokens": 351762207.0, + "step": 8964 + }, + { + "epoch": 1.1404401475639232, + "grad_norm": 1.0918662548065186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8809729814529419, + "num_tokens": 351796611.0, + "step": 8965 + }, + { + "epoch": 1.1405673578425137, + "grad_norm": 0.9620891809463501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8991310000419617, + "num_tokens": 351832577.0, + "step": 8966 + }, + { + "epoch": 1.1406945681211043, + "grad_norm": 1.0082350969314575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8875994682312012, + "num_tokens": 351874251.0, + "step": 8967 + }, + { + "epoch": 1.1408217783996948, + "grad_norm": 0.9432761669158936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8894667029380798, + "num_tokens": 351914106.0, + "step": 8968 + }, + { + "epoch": 1.1409489886782853, + "grad_norm": 1.0191704034805298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8795326948165894, + "num_tokens": 351953809.0, + "step": 8969 + }, + { + "epoch": 1.1410761989568756, + "grad_norm": 1.0397323369979858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.881280779838562, + "num_tokens": 351990549.0, + "step": 8970 + }, + { + "epoch": 1.1412034092354661, + "grad_norm": 1.0584224462509155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8847812414169312, + "num_tokens": 352025888.0, + "step": 8971 + }, + { + "epoch": 1.1413306195140567, + "grad_norm": 1.045688271522522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.884084939956665, + "num_tokens": 352061918.0, + "step": 8972 + }, + { + "epoch": 1.1414578297926472, + "grad_norm": 0.9041787981987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8886499404907227, + "num_tokens": 352108338.0, + "step": 8973 + }, + { + "epoch": 1.1415850400712377, + "grad_norm": 0.9546446800231934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8871865272521973, + "num_tokens": 352151165.0, + "step": 8974 + }, + { + "epoch": 1.1417122503498283, + "grad_norm": 0.9760355353355408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8827345371246338, + "num_tokens": 352189090.0, + "step": 8975 + }, + { + "epoch": 1.1418394606284188, + "grad_norm": 0.9944360256195068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.89586341381073, + "num_tokens": 352226670.0, + "step": 8976 + }, + { + "epoch": 1.1419666709070093, + "grad_norm": 0.9186795353889465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8925818204879761, + "num_tokens": 352268770.0, + "step": 8977 + }, + { + "epoch": 1.1420938811855998, + "grad_norm": 0.9219590425491333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2577, + "mean_token_accuracy": 0.9066694974899292, + "num_tokens": 352306132.0, + "step": 8978 + }, + { + "epoch": 1.1422210914641904, + "grad_norm": 1.0931676626205444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8714426755905151, + "num_tokens": 352340475.0, + "step": 8979 + }, + { + "epoch": 1.142348301742781, + "grad_norm": 0.9302458763122559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.889628529548645, + "num_tokens": 352380918.0, + "step": 8980 + }, + { + "epoch": 1.1424755120213712, + "grad_norm": 0.9683195352554321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8790135383605957, + "num_tokens": 352423305.0, + "step": 8981 + }, + { + "epoch": 1.1426027222999617, + "grad_norm": 1.062050223350525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8931502103805542, + "num_tokens": 352456473.0, + "step": 8982 + }, + { + "epoch": 1.1427299325785523, + "grad_norm": 1.0673737525939941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8823708295822144, + "num_tokens": 352492038.0, + "step": 8983 + }, + { + "epoch": 1.1428571428571428, + "grad_norm": 1.027886986732483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8835980296134949, + "num_tokens": 352530253.0, + "step": 8984 + }, + { + "epoch": 1.1429843531357333, + "grad_norm": 0.9674323201179504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8781214356422424, + "num_tokens": 352571974.0, + "step": 8985 + }, + { + "epoch": 1.1431115634143239, + "grad_norm": 0.9793391227722168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8904926180839539, + "num_tokens": 352609865.0, + "step": 8986 + }, + { + "epoch": 1.1432387736929144, + "grad_norm": 1.082568883895874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8777225613594055, + "num_tokens": 352646347.0, + "step": 8987 + }, + { + "epoch": 1.143365983971505, + "grad_norm": 1.2047395706176758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3947, + "mean_token_accuracy": 0.8621795177459717, + "num_tokens": 352679406.0, + "step": 8988 + }, + { + "epoch": 1.1434931942500954, + "grad_norm": 1.1365305185317993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8813531994819641, + "num_tokens": 352715925.0, + "step": 8989 + }, + { + "epoch": 1.143620404528686, + "grad_norm": 1.0223417282104492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8731528520584106, + "num_tokens": 352757794.0, + "step": 8990 + }, + { + "epoch": 1.1437476148072765, + "grad_norm": 1.0923436880111694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8776441812515259, + "num_tokens": 352794720.0, + "step": 8991 + }, + { + "epoch": 1.143874825085867, + "grad_norm": 1.0135951042175293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8788971900939941, + "num_tokens": 352832377.0, + "step": 8992 + }, + { + "epoch": 1.1440020353644575, + "grad_norm": 0.9885833859443665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8956689834594727, + "num_tokens": 352865450.0, + "step": 8993 + }, + { + "epoch": 1.144129245643048, + "grad_norm": 1.0204026699066162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8957908153533936, + "num_tokens": 352898630.0, + "step": 8994 + }, + { + "epoch": 1.1442564559216384, + "grad_norm": 0.9953905344009399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8836827278137207, + "num_tokens": 352941875.0, + "step": 8995 + }, + { + "epoch": 1.144383666200229, + "grad_norm": 0.935780942440033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8849268555641174, + "num_tokens": 352984302.0, + "step": 8996 + }, + { + "epoch": 1.1445108764788194, + "grad_norm": 1.0087683200836182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8871520757675171, + "num_tokens": 353021233.0, + "step": 8997 + }, + { + "epoch": 1.14463808675741, + "grad_norm": 1.1197583675384521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8727238178253174, + "num_tokens": 353060689.0, + "step": 8998 + }, + { + "epoch": 1.1447652970360005, + "grad_norm": 0.8776841163635254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8993227481842041, + "num_tokens": 353102092.0, + "step": 8999 + }, + { + "epoch": 1.144892507314591, + "grad_norm": 0.9254350066184998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8764081001281738, + "num_tokens": 353148790.0, + "step": 9000 + }, + { + "epoch": 1.1450197175931816, + "grad_norm": 1.034035086631775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8769218921661377, + "num_tokens": 353185773.0, + "step": 9001 + }, + { + "epoch": 1.145146927871772, + "grad_norm": 1.1404259204864502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4525, + "mean_token_accuracy": 0.8445081114768982, + "num_tokens": 353225345.0, + "step": 9002 + }, + { + "epoch": 1.1452741381503626, + "grad_norm": 0.920505166053772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8784103393554688, + "num_tokens": 353271824.0, + "step": 9003 + }, + { + "epoch": 1.1454013484289531, + "grad_norm": 0.9428797960281372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8814830780029297, + "num_tokens": 353315011.0, + "step": 9004 + }, + { + "epoch": 1.1455285587075437, + "grad_norm": 1.045312523841858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8701419830322266, + "num_tokens": 353352369.0, + "step": 9005 + }, + { + "epoch": 1.145655768986134, + "grad_norm": 0.9563295841217041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8958617448806763, + "num_tokens": 353393509.0, + "step": 9006 + }, + { + "epoch": 1.1457829792647245, + "grad_norm": 1.083017349243164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8902662396430969, + "num_tokens": 353428300.0, + "step": 9007 + }, + { + "epoch": 1.145910189543315, + "grad_norm": 0.9712084531784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8888294696807861, + "num_tokens": 353468018.0, + "step": 9008 + }, + { + "epoch": 1.1460373998219056, + "grad_norm": 1.0929756164550781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8848827481269836, + "num_tokens": 353500742.0, + "step": 9009 + }, + { + "epoch": 1.146164610100496, + "grad_norm": 1.021226406097412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8901282548904419, + "num_tokens": 353539899.0, + "step": 9010 + }, + { + "epoch": 1.1462918203790866, + "grad_norm": 1.0725082159042358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8960941433906555, + "num_tokens": 353573198.0, + "step": 9011 + }, + { + "epoch": 1.1464190306576771, + "grad_norm": 0.9938369989395142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8942340016365051, + "num_tokens": 353614428.0, + "step": 9012 + }, + { + "epoch": 1.1465462409362677, + "grad_norm": 0.934036135673523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8818672895431519, + "num_tokens": 353658829.0, + "step": 9013 + }, + { + "epoch": 1.1466734512148582, + "grad_norm": 1.0180013179779053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8845751881599426, + "num_tokens": 353697287.0, + "step": 9014 + }, + { + "epoch": 1.1468006614934487, + "grad_norm": 1.0388582944869995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8850071430206299, + "num_tokens": 353736752.0, + "step": 9015 + }, + { + "epoch": 1.1469278717720393, + "grad_norm": 0.9882933497428894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8827141523361206, + "num_tokens": 353775742.0, + "step": 9016 + }, + { + "epoch": 1.1470550820506298, + "grad_norm": 0.9678136110305786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8898543119430542, + "num_tokens": 353814531.0, + "step": 9017 + }, + { + "epoch": 1.1471822923292203, + "grad_norm": 0.9852244257926941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8876165151596069, + "num_tokens": 353850359.0, + "step": 9018 + }, + { + "epoch": 1.1473095026078106, + "grad_norm": 1.0208287239074707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8684654235839844, + "num_tokens": 353892842.0, + "step": 9019 + }, + { + "epoch": 1.1474367128864011, + "grad_norm": 1.0022896528244019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8831595182418823, + "num_tokens": 353933244.0, + "step": 9020 + }, + { + "epoch": 1.1475639231649917, + "grad_norm": 1.0605242252349854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8853888511657715, + "num_tokens": 353975679.0, + "step": 9021 + }, + { + "epoch": 1.1476911334435822, + "grad_norm": 0.9870418906211853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8916679620742798, + "num_tokens": 354014858.0, + "step": 9022 + }, + { + "epoch": 1.1478183437221727, + "grad_norm": 1.0160578489303589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8902192711830139, + "num_tokens": 354049730.0, + "step": 9023 + }, + { + "epoch": 1.1479455540007633, + "grad_norm": 1.0612481832504272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8740256428718567, + "num_tokens": 354086397.0, + "step": 9024 + }, + { + "epoch": 1.1480727642793538, + "grad_norm": 1.074926733970642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8930017948150635, + "num_tokens": 354119288.0, + "step": 9025 + }, + { + "epoch": 1.1481999745579443, + "grad_norm": 0.9452813267707825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8946585059165955, + "num_tokens": 354157756.0, + "step": 9026 + }, + { + "epoch": 1.1483271848365348, + "grad_norm": 1.0037996768951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8870711922645569, + "num_tokens": 354198253.0, + "step": 9027 + }, + { + "epoch": 1.1484543951151254, + "grad_norm": 0.8951510190963745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8848463892936707, + "num_tokens": 354244578.0, + "step": 9028 + }, + { + "epoch": 1.148581605393716, + "grad_norm": 1.0205403566360474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8791002035140991, + "num_tokens": 354287490.0, + "step": 9029 + }, + { + "epoch": 1.1487088156723062, + "grad_norm": 0.9506659507751465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8956159353256226, + "num_tokens": 354325222.0, + "step": 9030 + }, + { + "epoch": 1.1488360259508967, + "grad_norm": 0.9737468957901001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8717007637023926, + "num_tokens": 354367789.0, + "step": 9031 + }, + { + "epoch": 1.1489632362294873, + "grad_norm": 1.0206798315048218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8787857890129089, + "num_tokens": 354406743.0, + "step": 9032 + }, + { + "epoch": 1.1490904465080778, + "grad_norm": 0.9673725366592407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8941092491149902, + "num_tokens": 354446810.0, + "step": 9033 + }, + { + "epoch": 1.1492176567866683, + "grad_norm": 1.1604470014572144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8707078099250793, + "num_tokens": 354479540.0, + "step": 9034 + }, + { + "epoch": 1.1493448670652588, + "grad_norm": 1.0145641565322876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8778010606765747, + "num_tokens": 354518729.0, + "step": 9035 + }, + { + "epoch": 1.1494720773438494, + "grad_norm": 1.0571935176849365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8764894008636475, + "num_tokens": 354555908.0, + "step": 9036 + }, + { + "epoch": 1.14959928762244, + "grad_norm": 0.947084367275238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8846675753593445, + "num_tokens": 354598933.0, + "step": 9037 + }, + { + "epoch": 1.1497264979010304, + "grad_norm": 1.1173746585845947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.872356653213501, + "num_tokens": 354636650.0, + "step": 9038 + }, + { + "epoch": 1.149853708179621, + "grad_norm": 1.0405610799789429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8709986209869385, + "num_tokens": 354679440.0, + "step": 9039 + }, + { + "epoch": 1.1499809184582115, + "grad_norm": 0.9266453981399536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8958609104156494, + "num_tokens": 354718969.0, + "step": 9040 + }, + { + "epoch": 1.150108128736802, + "grad_norm": 0.9560053944587708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.894345760345459, + "num_tokens": 354759368.0, + "step": 9041 + }, + { + "epoch": 1.1502353390153925, + "grad_norm": 0.9247225522994995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.888896644115448, + "num_tokens": 354803159.0, + "step": 9042 + }, + { + "epoch": 1.150362549293983, + "grad_norm": 0.9475871324539185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8857846260070801, + "num_tokens": 354843507.0, + "step": 9043 + }, + { + "epoch": 1.1504897595725734, + "grad_norm": 1.0399490594863892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8887448906898499, + "num_tokens": 354878262.0, + "step": 9044 + }, + { + "epoch": 1.150616969851164, + "grad_norm": 0.9795190095901489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8871634006500244, + "num_tokens": 354919286.0, + "step": 9045 + }, + { + "epoch": 1.1507441801297544, + "grad_norm": 0.995662271976471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8943658471107483, + "num_tokens": 354956813.0, + "step": 9046 + }, + { + "epoch": 1.150871390408345, + "grad_norm": 0.9718145132064819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8877452611923218, + "num_tokens": 354995708.0, + "step": 9047 + }, + { + "epoch": 1.1509986006869355, + "grad_norm": 0.9408204555511475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.9018943905830383, + "num_tokens": 355031332.0, + "step": 9048 + }, + { + "epoch": 1.151125810965526, + "grad_norm": 1.0900278091430664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.879218339920044, + "num_tokens": 355068598.0, + "step": 9049 + }, + { + "epoch": 1.1512530212441165, + "grad_norm": 1.0336267948150635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8852900862693787, + "num_tokens": 355105709.0, + "step": 9050 + }, + { + "epoch": 1.151380231522707, + "grad_norm": 0.9528266787528992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8933022022247314, + "num_tokens": 355143669.0, + "step": 9051 + }, + { + "epoch": 1.1515074418012976, + "grad_norm": 0.9445123076438904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.9005453586578369, + "num_tokens": 355184061.0, + "step": 9052 + }, + { + "epoch": 1.1516346520798881, + "grad_norm": 0.9212247729301453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8982272744178772, + "num_tokens": 355227314.0, + "step": 9053 + }, + { + "epoch": 1.1517618623584787, + "grad_norm": 0.9761402010917664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8694667220115662, + "num_tokens": 355273202.0, + "step": 9054 + }, + { + "epoch": 1.151889072637069, + "grad_norm": 0.9667816162109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8812050819396973, + "num_tokens": 355316179.0, + "step": 9055 + }, + { + "epoch": 1.1520162829156595, + "grad_norm": 1.0558348894119263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8750932216644287, + "num_tokens": 355357045.0, + "step": 9056 + }, + { + "epoch": 1.15214349319425, + "grad_norm": 0.9541217684745789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8914685845375061, + "num_tokens": 355400124.0, + "step": 9057 + }, + { + "epoch": 1.1522707034728406, + "grad_norm": 1.0345734357833862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8794493079185486, + "num_tokens": 355438587.0, + "step": 9058 + }, + { + "epoch": 1.152397913751431, + "grad_norm": 1.006142020225525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8763677477836609, + "num_tokens": 355478978.0, + "step": 9059 + }, + { + "epoch": 1.1525251240300216, + "grad_norm": 0.978374719619751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8847579956054688, + "num_tokens": 355517544.0, + "step": 9060 + }, + { + "epoch": 1.1526523343086121, + "grad_norm": 1.0912164449691772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8762013912200928, + "num_tokens": 355556027.0, + "step": 9061 + }, + { + "epoch": 1.1527795445872027, + "grad_norm": 0.9402180314064026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.893171489238739, + "num_tokens": 355596281.0, + "step": 9062 + }, + { + "epoch": 1.1529067548657932, + "grad_norm": 1.0834007263183594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8747265338897705, + "num_tokens": 355630882.0, + "step": 9063 + }, + { + "epoch": 1.1530339651443837, + "grad_norm": 0.951278805732727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8735635280609131, + "num_tokens": 355673974.0, + "step": 9064 + }, + { + "epoch": 1.1531611754229742, + "grad_norm": 0.9276664853096008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.900292158126831, + "num_tokens": 355714891.0, + "step": 9065 + }, + { + "epoch": 1.1532883857015648, + "grad_norm": 1.0500211715698242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8780071139335632, + "num_tokens": 355750758.0, + "step": 9066 + }, + { + "epoch": 1.1534155959801553, + "grad_norm": 0.9895710945129395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8814470767974854, + "num_tokens": 355792608.0, + "step": 9067 + }, + { + "epoch": 1.1535428062587456, + "grad_norm": 1.0505170822143555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8819918632507324, + "num_tokens": 355830890.0, + "step": 9068 + }, + { + "epoch": 1.1536700165373361, + "grad_norm": 0.9299280047416687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8988978266716003, + "num_tokens": 355868639.0, + "step": 9069 + }, + { + "epoch": 1.1537972268159267, + "grad_norm": 0.9973751306533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8856750726699829, + "num_tokens": 355903860.0, + "step": 9070 + }, + { + "epoch": 1.1539244370945172, + "grad_norm": 0.9800238609313965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.887254536151886, + "num_tokens": 355938937.0, + "step": 9071 + }, + { + "epoch": 1.1540516473731077, + "grad_norm": 1.0136497020721436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8668891191482544, + "num_tokens": 355978650.0, + "step": 9072 + }, + { + "epoch": 1.1541788576516983, + "grad_norm": 1.1545591354370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8735472559928894, + "num_tokens": 356009146.0, + "step": 9073 + }, + { + "epoch": 1.1543060679302888, + "grad_norm": 1.0845962762832642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8820353746414185, + "num_tokens": 356045053.0, + "step": 9074 + }, + { + "epoch": 1.1544332782088793, + "grad_norm": 0.9155505299568176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8930251002311707, + "num_tokens": 356086609.0, + "step": 9075 + }, + { + "epoch": 1.1545604884874698, + "grad_norm": 1.030488133430481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8929214477539062, + "num_tokens": 356121908.0, + "step": 9076 + }, + { + "epoch": 1.1546876987660604, + "grad_norm": 1.0233712196350098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.873951256275177, + "num_tokens": 356163904.0, + "step": 9077 + }, + { + "epoch": 1.154814909044651, + "grad_norm": 0.9551420211791992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8860936164855957, + "num_tokens": 356206236.0, + "step": 9078 + }, + { + "epoch": 1.1549421193232412, + "grad_norm": 1.169677495956421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8721511960029602, + "num_tokens": 356239616.0, + "step": 9079 + }, + { + "epoch": 1.1550693296018317, + "grad_norm": 0.9284335970878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8894202709197998, + "num_tokens": 356283119.0, + "step": 9080 + }, + { + "epoch": 1.1551965398804223, + "grad_norm": 0.9391293525695801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8847735524177551, + "num_tokens": 356324102.0, + "step": 9081 + }, + { + "epoch": 1.1553237501590128, + "grad_norm": 0.9990336298942566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.882291316986084, + "num_tokens": 356365358.0, + "step": 9082 + }, + { + "epoch": 1.1554509604376033, + "grad_norm": 0.9967264533042908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8960474133491516, + "num_tokens": 356406655.0, + "step": 9083 + }, + { + "epoch": 1.1555781707161938, + "grad_norm": 1.061819076538086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8724064826965332, + "num_tokens": 356448065.0, + "step": 9084 + }, + { + "epoch": 1.1557053809947844, + "grad_norm": 0.8976732492446899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8886846303939819, + "num_tokens": 356493261.0, + "step": 9085 + }, + { + "epoch": 1.155832591273375, + "grad_norm": 0.986702024936676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8943697214126587, + "num_tokens": 356533274.0, + "step": 9086 + }, + { + "epoch": 1.1559598015519654, + "grad_norm": 0.9464688301086426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8737122416496277, + "num_tokens": 356579171.0, + "step": 9087 + }, + { + "epoch": 1.156087011830556, + "grad_norm": 0.9694830179214478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8973817229270935, + "num_tokens": 356615606.0, + "step": 9088 + }, + { + "epoch": 1.1562142221091465, + "grad_norm": 1.0478334426879883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8793683052062988, + "num_tokens": 356654395.0, + "step": 9089 + }, + { + "epoch": 1.156341432387737, + "grad_norm": 0.9349362254142761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.9000102877616882, + "num_tokens": 356691987.0, + "step": 9090 + }, + { + "epoch": 1.1564686426663275, + "grad_norm": 1.0507999658584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8942351341247559, + "num_tokens": 356724995.0, + "step": 9091 + }, + { + "epoch": 1.156595852944918, + "grad_norm": 1.0321663618087769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8819581270217896, + "num_tokens": 356769840.0, + "step": 9092 + }, + { + "epoch": 1.1567230632235084, + "grad_norm": 1.0382448434829712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2692, + "mean_token_accuracy": 0.9023861885070801, + "num_tokens": 356802614.0, + "step": 9093 + }, + { + "epoch": 1.156850273502099, + "grad_norm": 1.0617388486862183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8891527652740479, + "num_tokens": 356838192.0, + "step": 9094 + }, + { + "epoch": 1.1569774837806894, + "grad_norm": 1.0314404964447021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.893179178237915, + "num_tokens": 356873365.0, + "step": 9095 + }, + { + "epoch": 1.15710469405928, + "grad_norm": 1.0205241441726685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8809220194816589, + "num_tokens": 356913891.0, + "step": 9096 + }, + { + "epoch": 1.1572319043378705, + "grad_norm": 1.1483651399612427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8703217506408691, + "num_tokens": 356948253.0, + "step": 9097 + }, + { + "epoch": 1.157359114616461, + "grad_norm": 0.9886150360107422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8937644958496094, + "num_tokens": 356985199.0, + "step": 9098 + }, + { + "epoch": 1.1574863248950515, + "grad_norm": 0.9736871719360352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.86866694688797, + "num_tokens": 357028580.0, + "step": 9099 + }, + { + "epoch": 1.157613535173642, + "grad_norm": 0.967531681060791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8967905044555664, + "num_tokens": 357068837.0, + "step": 9100 + }, + { + "epoch": 1.1577407454522326, + "grad_norm": 1.0016937255859375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8795357942581177, + "num_tokens": 357106611.0, + "step": 9101 + }, + { + "epoch": 1.1578679557308231, + "grad_norm": 1.0085210800170898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8927088975906372, + "num_tokens": 357143819.0, + "step": 9102 + }, + { + "epoch": 1.1579951660094137, + "grad_norm": 1.0177173614501953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8852950930595398, + "num_tokens": 357186221.0, + "step": 9103 + }, + { + "epoch": 1.158122376288004, + "grad_norm": 0.9666262865066528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8938305377960205, + "num_tokens": 357223779.0, + "step": 9104 + }, + { + "epoch": 1.1582495865665945, + "grad_norm": 0.906143307685852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.894909143447876, + "num_tokens": 357267827.0, + "step": 9105 + }, + { + "epoch": 1.158376796845185, + "grad_norm": 1.0158283710479736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8796344995498657, + "num_tokens": 357308565.0, + "step": 9106 + }, + { + "epoch": 1.1585040071237755, + "grad_norm": 0.966901421546936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8853615522384644, + "num_tokens": 357348043.0, + "step": 9107 + }, + { + "epoch": 1.158631217402366, + "grad_norm": 1.010634183883667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.877318799495697, + "num_tokens": 357386955.0, + "step": 9108 + }, + { + "epoch": 1.1587584276809566, + "grad_norm": 0.9958199262619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8907143473625183, + "num_tokens": 357428366.0, + "step": 9109 + }, + { + "epoch": 1.1588856379595471, + "grad_norm": 0.9504019021987915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8871504068374634, + "num_tokens": 357470342.0, + "step": 9110 + }, + { + "epoch": 1.1590128482381377, + "grad_norm": 0.8746113777160645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8923139572143555, + "num_tokens": 357516603.0, + "step": 9111 + }, + { + "epoch": 1.1591400585167282, + "grad_norm": 1.1005040407180786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8718154430389404, + "num_tokens": 357555912.0, + "step": 9112 + }, + { + "epoch": 1.1592672687953187, + "grad_norm": 1.1073224544525146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4149, + "mean_token_accuracy": 0.853420615196228, + "num_tokens": 357598927.0, + "step": 9113 + }, + { + "epoch": 1.1593944790739092, + "grad_norm": 1.0767712593078613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8826795220375061, + "num_tokens": 357633203.0, + "step": 9114 + }, + { + "epoch": 1.1595216893524998, + "grad_norm": 1.0005152225494385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8919726610183716, + "num_tokens": 357670931.0, + "step": 9115 + }, + { + "epoch": 1.1596488996310903, + "grad_norm": 0.9536111950874329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.891487717628479, + "num_tokens": 357709597.0, + "step": 9116 + }, + { + "epoch": 1.1597761099096806, + "grad_norm": 1.068794846534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.878990888595581, + "num_tokens": 357749434.0, + "step": 9117 + }, + { + "epoch": 1.1599033201882711, + "grad_norm": 1.0266071557998657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8763783574104309, + "num_tokens": 357788088.0, + "step": 9118 + }, + { + "epoch": 1.1600305304668617, + "grad_norm": 0.9574360251426697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8904739618301392, + "num_tokens": 357826652.0, + "step": 9119 + }, + { + "epoch": 1.1601577407454522, + "grad_norm": 1.0409988164901733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8922905921936035, + "num_tokens": 357864213.0, + "step": 9120 + }, + { + "epoch": 1.1602849510240427, + "grad_norm": 0.9653842449188232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8933031558990479, + "num_tokens": 357904558.0, + "step": 9121 + }, + { + "epoch": 1.1604121613026332, + "grad_norm": 1.0701335668563843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8835716247558594, + "num_tokens": 357937200.0, + "step": 9122 + }, + { + "epoch": 1.1605393715812238, + "grad_norm": 1.2379547357559204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4293, + "mean_token_accuracy": 0.861361026763916, + "num_tokens": 357968635.0, + "step": 9123 + }, + { + "epoch": 1.1606665818598143, + "grad_norm": 1.058359146118164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8886290192604065, + "num_tokens": 358002978.0, + "step": 9124 + }, + { + "epoch": 1.1607937921384048, + "grad_norm": 0.9607998132705688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8967575430870056, + "num_tokens": 358038981.0, + "step": 9125 + }, + { + "epoch": 1.1609210024169954, + "grad_norm": 1.0165090560913086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8709609508514404, + "num_tokens": 358083751.0, + "step": 9126 + }, + { + "epoch": 1.161048212695586, + "grad_norm": 0.9395041465759277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8869601488113403, + "num_tokens": 358126229.0, + "step": 9127 + }, + { + "epoch": 1.1611754229741762, + "grad_norm": 1.0500041246414185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8847563862800598, + "num_tokens": 358164116.0, + "step": 9128 + }, + { + "epoch": 1.1613026332527667, + "grad_norm": 0.9558551907539368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8883492946624756, + "num_tokens": 358203608.0, + "step": 9129 + }, + { + "epoch": 1.1614298435313573, + "grad_norm": 0.9956240057945251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8789613842964172, + "num_tokens": 358244647.0, + "step": 9130 + }, + { + "epoch": 1.1615570538099478, + "grad_norm": 0.9912925362586975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8833578824996948, + "num_tokens": 358282433.0, + "step": 9131 + }, + { + "epoch": 1.1616842640885383, + "grad_norm": 0.9979072213172913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8838145136833191, + "num_tokens": 358325401.0, + "step": 9132 + }, + { + "epoch": 1.1618114743671288, + "grad_norm": 0.925683856010437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.89750075340271, + "num_tokens": 358364771.0, + "step": 9133 + }, + { + "epoch": 1.1619386846457194, + "grad_norm": 0.9587528705596924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8946496248245239, + "num_tokens": 358405576.0, + "step": 9134 + }, + { + "epoch": 1.16206589492431, + "grad_norm": 0.9821550846099854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8767096400260925, + "num_tokens": 358449441.0, + "step": 9135 + }, + { + "epoch": 1.1621931052029004, + "grad_norm": 1.0240013599395752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.8735493421554565, + "num_tokens": 358492813.0, + "step": 9136 + }, + { + "epoch": 1.162320315481491, + "grad_norm": 1.0036879777908325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8725579977035522, + "num_tokens": 358536589.0, + "step": 9137 + }, + { + "epoch": 1.1624475257600815, + "grad_norm": 0.9634371399879456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8849732279777527, + "num_tokens": 358576230.0, + "step": 9138 + }, + { + "epoch": 1.162574736038672, + "grad_norm": 0.9578993320465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2591, + "mean_token_accuracy": 0.9040614366531372, + "num_tokens": 358609481.0, + "step": 9139 + }, + { + "epoch": 1.1627019463172625, + "grad_norm": 0.9347726702690125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8834292888641357, + "num_tokens": 358651518.0, + "step": 9140 + }, + { + "epoch": 1.162829156595853, + "grad_norm": 1.0941957235336304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8823128342628479, + "num_tokens": 358689449.0, + "step": 9141 + }, + { + "epoch": 1.1629563668744434, + "grad_norm": 1.0486184358596802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8672616481781006, + "num_tokens": 358733542.0, + "step": 9142 + }, + { + "epoch": 1.163083577153034, + "grad_norm": 0.9928154349327087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.8999142646789551, + "num_tokens": 358767086.0, + "step": 9143 + }, + { + "epoch": 1.1632107874316244, + "grad_norm": 1.000866413116455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8853808641433716, + "num_tokens": 358806740.0, + "step": 9144 + }, + { + "epoch": 1.163337997710215, + "grad_norm": 0.9821313619613647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8863171339035034, + "num_tokens": 358844980.0, + "step": 9145 + }, + { + "epoch": 1.1634652079888055, + "grad_norm": 1.0760719776153564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8727777004241943, + "num_tokens": 358882453.0, + "step": 9146 + }, + { + "epoch": 1.163592418267396, + "grad_norm": 0.9954062700271606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8801220059394836, + "num_tokens": 358922567.0, + "step": 9147 + }, + { + "epoch": 1.1637196285459865, + "grad_norm": 0.9745081067085266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8926140069961548, + "num_tokens": 358960124.0, + "step": 9148 + }, + { + "epoch": 1.163846838824577, + "grad_norm": 1.0218110084533691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.903303861618042, + "num_tokens": 358992968.0, + "step": 9149 + }, + { + "epoch": 1.1639740491031676, + "grad_norm": 0.9105402231216431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8921619653701782, + "num_tokens": 359037274.0, + "step": 9150 + }, + { + "epoch": 1.1641012593817581, + "grad_norm": 0.9707889556884766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.874568521976471, + "num_tokens": 359079410.0, + "step": 9151 + }, + { + "epoch": 1.1642284696603487, + "grad_norm": 0.9984408020973206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.880308985710144, + "num_tokens": 359119339.0, + "step": 9152 + }, + { + "epoch": 1.164355679938939, + "grad_norm": 1.0668411254882812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3838, + "mean_token_accuracy": 0.8667110800743103, + "num_tokens": 359156539.0, + "step": 9153 + }, + { + "epoch": 1.1644828902175295, + "grad_norm": 1.015235185623169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8945420980453491, + "num_tokens": 359191579.0, + "step": 9154 + }, + { + "epoch": 1.16461010049612, + "grad_norm": 1.0232021808624268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8924301862716675, + "num_tokens": 359229991.0, + "step": 9155 + }, + { + "epoch": 1.1647373107747105, + "grad_norm": 0.9192616939544678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8890383243560791, + "num_tokens": 359274911.0, + "step": 9156 + }, + { + "epoch": 1.164864521053301, + "grad_norm": 1.1375346183776855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8809257745742798, + "num_tokens": 359313191.0, + "step": 9157 + }, + { + "epoch": 1.1649917313318916, + "grad_norm": 1.0070620775222778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8860088586807251, + "num_tokens": 359354835.0, + "step": 9158 + }, + { + "epoch": 1.1651189416104821, + "grad_norm": 0.9149070382118225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8859144449234009, + "num_tokens": 359398199.0, + "step": 9159 + }, + { + "epoch": 1.1652461518890727, + "grad_norm": 0.9166490435600281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8841880559921265, + "num_tokens": 359440633.0, + "step": 9160 + }, + { + "epoch": 1.1653733621676632, + "grad_norm": 1.0821411609649658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8821358680725098, + "num_tokens": 359479965.0, + "step": 9161 + }, + { + "epoch": 1.1655005724462537, + "grad_norm": 0.9090992212295532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8926121592521667, + "num_tokens": 359527604.0, + "step": 9162 + }, + { + "epoch": 1.1656277827248442, + "grad_norm": 1.0240755081176758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8795391321182251, + "num_tokens": 359570368.0, + "step": 9163 + }, + { + "epoch": 1.1657549930034348, + "grad_norm": 1.0186402797698975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8990936279296875, + "num_tokens": 359602038.0, + "step": 9164 + }, + { + "epoch": 1.1658822032820253, + "grad_norm": 1.024680256843567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8767722845077515, + "num_tokens": 359640491.0, + "step": 9165 + }, + { + "epoch": 1.1660094135606156, + "grad_norm": 1.0190222263336182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8806228041648865, + "num_tokens": 359684296.0, + "step": 9166 + }, + { + "epoch": 1.1661366238392061, + "grad_norm": 1.2414233684539795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4238, + "mean_token_accuracy": 0.8515695333480835, + "num_tokens": 359720775.0, + "step": 9167 + }, + { + "epoch": 1.1662638341177967, + "grad_norm": 0.9334219098091125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8981992602348328, + "num_tokens": 359759979.0, + "step": 9168 + }, + { + "epoch": 1.1663910443963872, + "grad_norm": 1.102982997894287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8759291172027588, + "num_tokens": 359797681.0, + "step": 9169 + }, + { + "epoch": 1.1665182546749777, + "grad_norm": 1.1125833988189697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8794777393341064, + "num_tokens": 359838386.0, + "step": 9170 + }, + { + "epoch": 1.1666454649535682, + "grad_norm": 1.091890811920166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.87809818983078, + "num_tokens": 359876148.0, + "step": 9171 + }, + { + "epoch": 1.1667726752321588, + "grad_norm": 1.031224012374878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.879619836807251, + "num_tokens": 359917184.0, + "step": 9172 + }, + { + "epoch": 1.1668998855107493, + "grad_norm": 0.9712778925895691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8860971331596375, + "num_tokens": 359958234.0, + "step": 9173 + }, + { + "epoch": 1.1670270957893398, + "grad_norm": 1.0325119495391846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8813034296035767, + "num_tokens": 359999572.0, + "step": 9174 + }, + { + "epoch": 1.1671543060679304, + "grad_norm": 1.0300514698028564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.880132794380188, + "num_tokens": 360040686.0, + "step": 9175 + }, + { + "epoch": 1.1672815163465209, + "grad_norm": 1.0738569498062134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8802662491798401, + "num_tokens": 360077745.0, + "step": 9176 + }, + { + "epoch": 1.1674087266251112, + "grad_norm": 0.9786648750305176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8925066590309143, + "num_tokens": 360116756.0, + "step": 9177 + }, + { + "epoch": 1.1675359369037017, + "grad_norm": 0.9302709698677063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.9010724425315857, + "num_tokens": 360155934.0, + "step": 9178 + }, + { + "epoch": 1.1676631471822922, + "grad_norm": 1.0519750118255615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8717078566551208, + "num_tokens": 360195045.0, + "step": 9179 + }, + { + "epoch": 1.1677903574608828, + "grad_norm": 0.9940633177757263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8716409802436829, + "num_tokens": 360235736.0, + "step": 9180 + }, + { + "epoch": 1.1679175677394733, + "grad_norm": 1.0225841999053955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8835935592651367, + "num_tokens": 360273508.0, + "step": 9181 + }, + { + "epoch": 1.1680447780180638, + "grad_norm": 0.9493309855461121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8880836367607117, + "num_tokens": 360315544.0, + "step": 9182 + }, + { + "epoch": 1.1681719882966544, + "grad_norm": 1.0188615322113037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8823237419128418, + "num_tokens": 360352393.0, + "step": 9183 + }, + { + "epoch": 1.168299198575245, + "grad_norm": 0.92962247133255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8828334808349609, + "num_tokens": 360398971.0, + "step": 9184 + }, + { + "epoch": 1.1684264088538354, + "grad_norm": 0.9604207277297974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8839690685272217, + "num_tokens": 360442801.0, + "step": 9185 + }, + { + "epoch": 1.168553619132426, + "grad_norm": 0.9427192807197571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8929879665374756, + "num_tokens": 360483723.0, + "step": 9186 + }, + { + "epoch": 1.1686808294110165, + "grad_norm": 1.031847357749939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8775662779808044, + "num_tokens": 360521909.0, + "step": 9187 + }, + { + "epoch": 1.168808039689607, + "grad_norm": 0.9146423935890198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8873168230056763, + "num_tokens": 360566106.0, + "step": 9188 + }, + { + "epoch": 1.1689352499681975, + "grad_norm": 0.9460893273353577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.9000114798545837, + "num_tokens": 360603679.0, + "step": 9189 + }, + { + "epoch": 1.169062460246788, + "grad_norm": 1.059123158454895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8813969492912292, + "num_tokens": 360639938.0, + "step": 9190 + }, + { + "epoch": 1.1691896705253784, + "grad_norm": 0.9440273642539978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8875858783721924, + "num_tokens": 360680313.0, + "step": 9191 + }, + { + "epoch": 1.169316880803969, + "grad_norm": 0.987254798412323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8825947046279907, + "num_tokens": 360721215.0, + "step": 9192 + }, + { + "epoch": 1.1694440910825594, + "grad_norm": 0.9369189143180847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8838205933570862, + "num_tokens": 360767179.0, + "step": 9193 + }, + { + "epoch": 1.16957130136115, + "grad_norm": 0.8812313079833984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8948652148246765, + "num_tokens": 360809395.0, + "step": 9194 + }, + { + "epoch": 1.1696985116397405, + "grad_norm": 0.9351134300231934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8964540362358093, + "num_tokens": 360849922.0, + "step": 9195 + }, + { + "epoch": 1.169825721918331, + "grad_norm": 0.92787766456604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8858485817909241, + "num_tokens": 360894898.0, + "step": 9196 + }, + { + "epoch": 1.1699529321969215, + "grad_norm": 1.067099690437317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8783052563667297, + "num_tokens": 360935788.0, + "step": 9197 + }, + { + "epoch": 1.170080142475512, + "grad_norm": 0.9177961349487305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.9002841114997864, + "num_tokens": 360976912.0, + "step": 9198 + }, + { + "epoch": 1.1702073527541026, + "grad_norm": 0.930435299873352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8860226273536682, + "num_tokens": 361020776.0, + "step": 9199 + }, + { + "epoch": 1.1703345630326931, + "grad_norm": 0.9956826567649841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.873470664024353, + "num_tokens": 361064452.0, + "step": 9200 + }, + { + "epoch": 1.1704617733112836, + "grad_norm": 0.8977007865905762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8923829793930054, + "num_tokens": 361105467.0, + "step": 9201 + }, + { + "epoch": 1.170588983589874, + "grad_norm": 1.0387792587280273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8783544898033142, + "num_tokens": 361146958.0, + "step": 9202 + }, + { + "epoch": 1.1707161938684645, + "grad_norm": 1.0436164140701294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8674038052558899, + "num_tokens": 361186992.0, + "step": 9203 + }, + { + "epoch": 1.170843404147055, + "grad_norm": 1.1073534488677979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8808683156967163, + "num_tokens": 361222749.0, + "step": 9204 + }, + { + "epoch": 1.1709706144256455, + "grad_norm": 1.0712394714355469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8727883100509644, + "num_tokens": 361261277.0, + "step": 9205 + }, + { + "epoch": 1.171097824704236, + "grad_norm": 0.9554690718650818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.896826982498169, + "num_tokens": 361298869.0, + "step": 9206 + }, + { + "epoch": 1.1712250349828266, + "grad_norm": 0.9461982250213623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8831362724304199, + "num_tokens": 361343426.0, + "step": 9207 + }, + { + "epoch": 1.1713522452614171, + "grad_norm": 0.8959500789642334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8886647820472717, + "num_tokens": 361388235.0, + "step": 9208 + }, + { + "epoch": 1.1714794555400077, + "grad_norm": 0.9258296489715576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9007967114448547, + "num_tokens": 361426954.0, + "step": 9209 + }, + { + "epoch": 1.1716066658185982, + "grad_norm": 1.0422298908233643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8833709359169006, + "num_tokens": 361464358.0, + "step": 9210 + }, + { + "epoch": 1.1717338760971887, + "grad_norm": 1.1053253412246704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8773285746574402, + "num_tokens": 361498653.0, + "step": 9211 + }, + { + "epoch": 1.1718610863757792, + "grad_norm": 0.9570243954658508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.892879843711853, + "num_tokens": 361540008.0, + "step": 9212 + }, + { + "epoch": 1.1719882966543698, + "grad_norm": 0.9783485531806946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8828725218772888, + "num_tokens": 361584411.0, + "step": 9213 + }, + { + "epoch": 1.1721155069329603, + "grad_norm": 0.9539067149162292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8834388256072998, + "num_tokens": 361625553.0, + "step": 9214 + }, + { + "epoch": 1.1722427172115506, + "grad_norm": 0.9821110367774963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8830389976501465, + "num_tokens": 361665113.0, + "step": 9215 + }, + { + "epoch": 1.1723699274901411, + "grad_norm": 1.0581352710723877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8788878917694092, + "num_tokens": 361708901.0, + "step": 9216 + }, + { + "epoch": 1.1724971377687317, + "grad_norm": 0.9964444041252136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.887610673904419, + "num_tokens": 361748042.0, + "step": 9217 + }, + { + "epoch": 1.1726243480473222, + "grad_norm": 1.05540132522583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8741461038589478, + "num_tokens": 361785390.0, + "step": 9218 + }, + { + "epoch": 1.1727515583259127, + "grad_norm": 1.0307048559188843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3824, + "mean_token_accuracy": 0.867889940738678, + "num_tokens": 361826404.0, + "step": 9219 + }, + { + "epoch": 1.1728787686045032, + "grad_norm": 0.9645673036575317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.875312089920044, + "num_tokens": 361870781.0, + "step": 9220 + }, + { + "epoch": 1.1730059788830938, + "grad_norm": 1.0863759517669678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8726551532745361, + "num_tokens": 361906942.0, + "step": 9221 + }, + { + "epoch": 1.1731331891616843, + "grad_norm": 0.9351382851600647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8899254202842712, + "num_tokens": 361947006.0, + "step": 9222 + }, + { + "epoch": 1.1732603994402748, + "grad_norm": 0.9759820699691772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.887566089630127, + "num_tokens": 361987030.0, + "step": 9223 + }, + { + "epoch": 1.1733876097188654, + "grad_norm": 0.9830315709114075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8845281600952148, + "num_tokens": 362028330.0, + "step": 9224 + }, + { + "epoch": 1.1735148199974559, + "grad_norm": 0.9934753775596619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8742826581001282, + "num_tokens": 362071259.0, + "step": 9225 + }, + { + "epoch": 1.1736420302760462, + "grad_norm": 1.1362491846084595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8821974396705627, + "num_tokens": 362102911.0, + "step": 9226 + }, + { + "epoch": 1.1737692405546367, + "grad_norm": 0.97161865234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8713820576667786, + "num_tokens": 362147565.0, + "step": 9227 + }, + { + "epoch": 1.1738964508332272, + "grad_norm": 0.9938833713531494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8816760778427124, + "num_tokens": 362187121.0, + "step": 9228 + }, + { + "epoch": 1.1740236611118178, + "grad_norm": 0.9144564867019653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8910752534866333, + "num_tokens": 362230965.0, + "step": 9229 + }, + { + "epoch": 1.1741508713904083, + "grad_norm": 0.9378031492233276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8789040446281433, + "num_tokens": 362275201.0, + "step": 9230 + }, + { + "epoch": 1.1742780816689988, + "grad_norm": 0.9298631548881531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8903436660766602, + "num_tokens": 362317824.0, + "step": 9231 + }, + { + "epoch": 1.1744052919475894, + "grad_norm": 1.1393719911575317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3964, + "mean_token_accuracy": 0.8655383586883545, + "num_tokens": 362354893.0, + "step": 9232 + }, + { + "epoch": 1.1745325022261799, + "grad_norm": 1.0124746561050415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8944121599197388, + "num_tokens": 362390983.0, + "step": 9233 + }, + { + "epoch": 1.1746597125047704, + "grad_norm": 1.0276566743850708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.882671594619751, + "num_tokens": 362430071.0, + "step": 9234 + }, + { + "epoch": 1.174786922783361, + "grad_norm": 1.034459114074707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8907716274261475, + "num_tokens": 362469113.0, + "step": 9235 + }, + { + "epoch": 1.1749141330619515, + "grad_norm": 1.0415756702423096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8914675116539001, + "num_tokens": 362509477.0, + "step": 9236 + }, + { + "epoch": 1.175041343340542, + "grad_norm": 1.0949052572250366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8704080581665039, + "num_tokens": 362546539.0, + "step": 9237 + }, + { + "epoch": 1.1751685536191325, + "grad_norm": 0.9992035031318665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8799493908882141, + "num_tokens": 362587173.0, + "step": 9238 + }, + { + "epoch": 1.175295763897723, + "grad_norm": 1.0261021852493286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8793362379074097, + "num_tokens": 362622642.0, + "step": 9239 + }, + { + "epoch": 1.1754229741763134, + "grad_norm": 1.0131492614746094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8849890828132629, + "num_tokens": 362659847.0, + "step": 9240 + }, + { + "epoch": 1.175550184454904, + "grad_norm": 0.9254897832870483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9015708565711975, + "num_tokens": 362695414.0, + "step": 9241 + }, + { + "epoch": 1.1756773947334944, + "grad_norm": 0.9566326141357422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8869287967681885, + "num_tokens": 362740130.0, + "step": 9242 + }, + { + "epoch": 1.175804605012085, + "grad_norm": 1.1041477918624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.873772144317627, + "num_tokens": 362774703.0, + "step": 9243 + }, + { + "epoch": 1.1759318152906755, + "grad_norm": 0.884161114692688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8972392082214355, + "num_tokens": 362816790.0, + "step": 9244 + }, + { + "epoch": 1.176059025569266, + "grad_norm": 0.9659673571586609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8816609382629395, + "num_tokens": 362857504.0, + "step": 9245 + }, + { + "epoch": 1.1761862358478565, + "grad_norm": 1.0367056131362915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8948020935058594, + "num_tokens": 362889823.0, + "step": 9246 + }, + { + "epoch": 1.176313446126447, + "grad_norm": 1.0317420959472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8714413046836853, + "num_tokens": 362933659.0, + "step": 9247 + }, + { + "epoch": 1.1764406564050376, + "grad_norm": 0.9958928227424622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8884564638137817, + "num_tokens": 362973993.0, + "step": 9248 + }, + { + "epoch": 1.1765678666836281, + "grad_norm": 0.9362752437591553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8922019004821777, + "num_tokens": 363014829.0, + "step": 9249 + }, + { + "epoch": 1.1766950769622184, + "grad_norm": 1.0186446905136108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4114, + "mean_token_accuracy": 0.8625748157501221, + "num_tokens": 363057853.0, + "step": 9250 + }, + { + "epoch": 1.176822287240809, + "grad_norm": 0.9160112738609314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8845387697219849, + "num_tokens": 363104343.0, + "step": 9251 + }, + { + "epoch": 1.1769494975193995, + "grad_norm": 1.0186525583267212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8821415901184082, + "num_tokens": 363139463.0, + "step": 9252 + }, + { + "epoch": 1.17707670779799, + "grad_norm": 0.9577778577804565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8760380148887634, + "num_tokens": 363185248.0, + "step": 9253 + }, + { + "epoch": 1.1772039180765805, + "grad_norm": 1.129248857498169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8813624978065491, + "num_tokens": 363220312.0, + "step": 9254 + }, + { + "epoch": 1.177331128355171, + "grad_norm": 1.0946305990219116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8911603093147278, + "num_tokens": 363254401.0, + "step": 9255 + }, + { + "epoch": 1.1774583386337616, + "grad_norm": 0.9596951603889465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8861145973205566, + "num_tokens": 363296439.0, + "step": 9256 + }, + { + "epoch": 1.1775855489123521, + "grad_norm": 0.9978136420249939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8807414770126343, + "num_tokens": 363337536.0, + "step": 9257 + }, + { + "epoch": 1.1777127591909426, + "grad_norm": 1.0161490440368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8900355100631714, + "num_tokens": 363372138.0, + "step": 9258 + }, + { + "epoch": 1.1778399694695332, + "grad_norm": 0.9486548900604248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8704973459243774, + "num_tokens": 363418967.0, + "step": 9259 + }, + { + "epoch": 1.1779671797481237, + "grad_norm": 0.996650218963623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8871787786483765, + "num_tokens": 363456957.0, + "step": 9260 + }, + { + "epoch": 1.1780943900267142, + "grad_norm": 0.9841288924217224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8877736330032349, + "num_tokens": 363497856.0, + "step": 9261 + }, + { + "epoch": 1.1782216003053048, + "grad_norm": 1.0640602111816406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8760769367218018, + "num_tokens": 363538574.0, + "step": 9262 + }, + { + "epoch": 1.1783488105838953, + "grad_norm": 0.9338417053222656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8804649114608765, + "num_tokens": 363582264.0, + "step": 9263 + }, + { + "epoch": 1.1784760208624856, + "grad_norm": 0.9856740236282349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8893576860427856, + "num_tokens": 363619424.0, + "step": 9264 + }, + { + "epoch": 1.1786032311410761, + "grad_norm": 0.9990928769111633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8908839821815491, + "num_tokens": 363658790.0, + "step": 9265 + }, + { + "epoch": 1.1787304414196667, + "grad_norm": 0.9416622519493103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8838694095611572, + "num_tokens": 363699897.0, + "step": 9266 + }, + { + "epoch": 1.1788576516982572, + "grad_norm": 0.8919350504875183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8918306827545166, + "num_tokens": 363742487.0, + "step": 9267 + }, + { + "epoch": 1.1789848619768477, + "grad_norm": 0.9553334712982178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8871986865997314, + "num_tokens": 363783505.0, + "step": 9268 + }, + { + "epoch": 1.1791120722554382, + "grad_norm": 0.9301571846008301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8931347131729126, + "num_tokens": 363830209.0, + "step": 9269 + }, + { + "epoch": 1.1792392825340288, + "grad_norm": 1.0506449937820435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3865, + "mean_token_accuracy": 0.8676239252090454, + "num_tokens": 363871718.0, + "step": 9270 + }, + { + "epoch": 1.1793664928126193, + "grad_norm": 0.9692355990409851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8738101124763489, + "num_tokens": 363916601.0, + "step": 9271 + }, + { + "epoch": 1.1794937030912098, + "grad_norm": 0.953982412815094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8928583264350891, + "num_tokens": 363952538.0, + "step": 9272 + }, + { + "epoch": 1.1796209133698004, + "grad_norm": 0.9953985810279846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8930604457855225, + "num_tokens": 363988061.0, + "step": 9273 + }, + { + "epoch": 1.1797481236483909, + "grad_norm": 0.9982423782348633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8928135633468628, + "num_tokens": 364024229.0, + "step": 9274 + }, + { + "epoch": 1.1798753339269812, + "grad_norm": 1.0011001825332642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.873879075050354, + "num_tokens": 364064662.0, + "step": 9275 + }, + { + "epoch": 1.1800025442055717, + "grad_norm": 1.0982763767242432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8648993372917175, + "num_tokens": 364100831.0, + "step": 9276 + }, + { + "epoch": 1.1801297544841622, + "grad_norm": 1.100477695465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8741719722747803, + "num_tokens": 364139149.0, + "step": 9277 + }, + { + "epoch": 1.1802569647627528, + "grad_norm": 1.1231170892715454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.8676935434341431, + "num_tokens": 364178808.0, + "step": 9278 + }, + { + "epoch": 1.1803841750413433, + "grad_norm": 0.9254543781280518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8847047090530396, + "num_tokens": 364219012.0, + "step": 9279 + }, + { + "epoch": 1.1805113853199338, + "grad_norm": 1.0105088949203491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8815737962722778, + "num_tokens": 364256755.0, + "step": 9280 + }, + { + "epoch": 1.1806385955985244, + "grad_norm": 0.9563577175140381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8945170640945435, + "num_tokens": 364292131.0, + "step": 9281 + }, + { + "epoch": 1.1807658058771149, + "grad_norm": 1.034706711769104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8825607895851135, + "num_tokens": 364334137.0, + "step": 9282 + }, + { + "epoch": 1.1808930161557054, + "grad_norm": 1.004721999168396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8684288263320923, + "num_tokens": 364372183.0, + "step": 9283 + }, + { + "epoch": 1.181020226434296, + "grad_norm": 1.129065752029419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8670046925544739, + "num_tokens": 364405913.0, + "step": 9284 + }, + { + "epoch": 1.1811474367128865, + "grad_norm": 1.073233723640442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8783029317855835, + "num_tokens": 364444787.0, + "step": 9285 + }, + { + "epoch": 1.181274646991477, + "grad_norm": 1.0280660390853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8805421590805054, + "num_tokens": 364484276.0, + "step": 9286 + }, + { + "epoch": 1.1814018572700675, + "grad_norm": 0.915935754776001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8911728262901306, + "num_tokens": 364528853.0, + "step": 9287 + }, + { + "epoch": 1.181529067548658, + "grad_norm": 1.0156562328338623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8771275877952576, + "num_tokens": 364570100.0, + "step": 9288 + }, + { + "epoch": 1.1816562778272484, + "grad_norm": 0.95881187915802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8831718564033508, + "num_tokens": 364611492.0, + "step": 9289 + }, + { + "epoch": 1.1817834881058389, + "grad_norm": 0.9565481543540955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8805654048919678, + "num_tokens": 364655722.0, + "step": 9290 + }, + { + "epoch": 1.1819106983844294, + "grad_norm": 1.0306792259216309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8811769485473633, + "num_tokens": 364694839.0, + "step": 9291 + }, + { + "epoch": 1.18203790866302, + "grad_norm": 1.0596166849136353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3721, + "mean_token_accuracy": 0.8704076409339905, + "num_tokens": 364734664.0, + "step": 9292 + }, + { + "epoch": 1.1821651189416105, + "grad_norm": 0.9751139283180237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9023253917694092, + "num_tokens": 364773955.0, + "step": 9293 + }, + { + "epoch": 1.182292329220201, + "grad_norm": 0.9440807104110718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.880791425704956, + "num_tokens": 364817263.0, + "step": 9294 + }, + { + "epoch": 1.1824195394987915, + "grad_norm": 0.963621973991394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8921488523483276, + "num_tokens": 364856217.0, + "step": 9295 + }, + { + "epoch": 1.182546749777382, + "grad_norm": 0.987963855266571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.887886643409729, + "num_tokens": 364896848.0, + "step": 9296 + }, + { + "epoch": 1.1826739600559726, + "grad_norm": 0.9120284914970398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.88344407081604, + "num_tokens": 364945878.0, + "step": 9297 + }, + { + "epoch": 1.1828011703345631, + "grad_norm": 1.0769093036651611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.884920060634613, + "num_tokens": 364978296.0, + "step": 9298 + }, + { + "epoch": 1.1829283806131534, + "grad_norm": 0.9572469592094421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8852770328521729, + "num_tokens": 365022258.0, + "step": 9299 + }, + { + "epoch": 1.183055590891744, + "grad_norm": 1.1174724102020264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8648946285247803, + "num_tokens": 365060672.0, + "step": 9300 + }, + { + "epoch": 1.1831828011703345, + "grad_norm": 1.0407401323318481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8858383893966675, + "num_tokens": 365096583.0, + "step": 9301 + }, + { + "epoch": 1.183310011448925, + "grad_norm": 0.9019088745117188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8822523951530457, + "num_tokens": 365141396.0, + "step": 9302 + }, + { + "epoch": 1.1834372217275155, + "grad_norm": 1.0264513492584229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.870628297328949, + "num_tokens": 365185050.0, + "step": 9303 + }, + { + "epoch": 1.183564432006106, + "grad_norm": 1.111665964126587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8671766519546509, + "num_tokens": 365221303.0, + "step": 9304 + }, + { + "epoch": 1.1836916422846966, + "grad_norm": 1.0827205181121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8595274686813354, + "num_tokens": 365262245.0, + "step": 9305 + }, + { + "epoch": 1.1838188525632871, + "grad_norm": 0.9951397180557251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8826197981834412, + "num_tokens": 365302330.0, + "step": 9306 + }, + { + "epoch": 1.1839460628418776, + "grad_norm": 0.9692884683609009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.272, + "mean_token_accuracy": 0.9018541574478149, + "num_tokens": 365338369.0, + "step": 9307 + }, + { + "epoch": 1.1840732731204682, + "grad_norm": 1.0226428508758545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8725602626800537, + "num_tokens": 365381629.0, + "step": 9308 + }, + { + "epoch": 1.1842004833990587, + "grad_norm": 0.9105702042579651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8803983330726624, + "num_tokens": 365429323.0, + "step": 9309 + }, + { + "epoch": 1.1843276936776492, + "grad_norm": 1.0693546533584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8774849772453308, + "num_tokens": 365467169.0, + "step": 9310 + }, + { + "epoch": 1.1844549039562398, + "grad_norm": 0.9317967891693115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.896003782749176, + "num_tokens": 365511421.0, + "step": 9311 + }, + { + "epoch": 1.1845821142348303, + "grad_norm": 0.9370057582855225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.882548987865448, + "num_tokens": 365553958.0, + "step": 9312 + }, + { + "epoch": 1.1847093245134206, + "grad_norm": 0.9849489331245422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8888147473335266, + "num_tokens": 365595782.0, + "step": 9313 + }, + { + "epoch": 1.1848365347920111, + "grad_norm": 1.0410852432250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.874153733253479, + "num_tokens": 365639463.0, + "step": 9314 + }, + { + "epoch": 1.1849637450706016, + "grad_norm": 0.9999288320541382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8994905948638916, + "num_tokens": 365676208.0, + "step": 9315 + }, + { + "epoch": 1.1850909553491922, + "grad_norm": 0.9065952897071838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8805620670318604, + "num_tokens": 365720151.0, + "step": 9316 + }, + { + "epoch": 1.1852181656277827, + "grad_norm": 0.9946600794792175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8850525617599487, + "num_tokens": 365758940.0, + "step": 9317 + }, + { + "epoch": 1.1853453759063732, + "grad_norm": 0.9950554370880127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8818521499633789, + "num_tokens": 365797885.0, + "step": 9318 + }, + { + "epoch": 1.1854725861849638, + "grad_norm": 0.9305385947227478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8911850452423096, + "num_tokens": 365842574.0, + "step": 9319 + }, + { + "epoch": 1.1855997964635543, + "grad_norm": 1.0933926105499268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3935, + "mean_token_accuracy": 0.8636455535888672, + "num_tokens": 365885344.0, + "step": 9320 + }, + { + "epoch": 1.1857270067421448, + "grad_norm": 1.0843380689620972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.891732394695282, + "num_tokens": 365919408.0, + "step": 9321 + }, + { + "epoch": 1.1858542170207353, + "grad_norm": 1.0404102802276611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8865222930908203, + "num_tokens": 365960115.0, + "step": 9322 + }, + { + "epoch": 1.1859814272993259, + "grad_norm": 1.0099464654922485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8717775344848633, + "num_tokens": 366003019.0, + "step": 9323 + }, + { + "epoch": 1.1861086375779162, + "grad_norm": 1.006402611732483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8818132877349854, + "num_tokens": 366043431.0, + "step": 9324 + }, + { + "epoch": 1.1862358478565067, + "grad_norm": 0.9828481674194336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8886140584945679, + "num_tokens": 366084120.0, + "step": 9325 + }, + { + "epoch": 1.1863630581350972, + "grad_norm": 0.8812744617462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8986073136329651, + "num_tokens": 366125557.0, + "step": 9326 + }, + { + "epoch": 1.1864902684136878, + "grad_norm": 1.0713142156600952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8766257762908936, + "num_tokens": 366164225.0, + "step": 9327 + }, + { + "epoch": 1.1866174786922783, + "grad_norm": 1.0364482402801514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8832072019577026, + "num_tokens": 366203722.0, + "step": 9328 + }, + { + "epoch": 1.1867446889708688, + "grad_norm": 0.9414339065551758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8860785961151123, + "num_tokens": 366244422.0, + "step": 9329 + }, + { + "epoch": 1.1868718992494594, + "grad_norm": 0.9792488217353821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8889656066894531, + "num_tokens": 366284539.0, + "step": 9330 + }, + { + "epoch": 1.1869991095280499, + "grad_norm": 0.9432464241981506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8962696194648743, + "num_tokens": 366326056.0, + "step": 9331 + }, + { + "epoch": 1.1871263198066404, + "grad_norm": 0.9638667106628418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8931577205657959, + "num_tokens": 366362983.0, + "step": 9332 + }, + { + "epoch": 1.187253530085231, + "grad_norm": 0.9283842444419861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8968847990036011, + "num_tokens": 366403422.0, + "step": 9333 + }, + { + "epoch": 1.1873807403638215, + "grad_norm": 1.1433573961257935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8641945123672485, + "num_tokens": 366441252.0, + "step": 9334 + }, + { + "epoch": 1.187507950642412, + "grad_norm": 1.118486762046814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8758901953697205, + "num_tokens": 366475386.0, + "step": 9335 + }, + { + "epoch": 1.1876351609210025, + "grad_norm": 1.1097842454910278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8905439376831055, + "num_tokens": 366513120.0, + "step": 9336 + }, + { + "epoch": 1.187762371199593, + "grad_norm": 0.9860273599624634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.884109616279602, + "num_tokens": 366554486.0, + "step": 9337 + }, + { + "epoch": 1.1878895814781834, + "grad_norm": 0.9879817366600037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8923972845077515, + "num_tokens": 366592878.0, + "step": 9338 + }, + { + "epoch": 1.1880167917567739, + "grad_norm": 1.0365958213806152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4015, + "mean_token_accuracy": 0.860777735710144, + "num_tokens": 366641815.0, + "step": 9339 + }, + { + "epoch": 1.1881440020353644, + "grad_norm": 0.918711245059967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8784630298614502, + "num_tokens": 366688862.0, + "step": 9340 + }, + { + "epoch": 1.188271212313955, + "grad_norm": 1.0611215829849243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8725179433822632, + "num_tokens": 366727967.0, + "step": 9341 + }, + { + "epoch": 1.1883984225925455, + "grad_norm": 0.9515791535377502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8895821571350098, + "num_tokens": 366767305.0, + "step": 9342 + }, + { + "epoch": 1.188525632871136, + "grad_norm": 1.1177010536193848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8866276741027832, + "num_tokens": 366803725.0, + "step": 9343 + }, + { + "epoch": 1.1886528431497265, + "grad_norm": 1.0458660125732422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8896982669830322, + "num_tokens": 366841047.0, + "step": 9344 + }, + { + "epoch": 1.188780053428317, + "grad_norm": 1.1935975551605225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.878708004951477, + "num_tokens": 366874517.0, + "step": 9345 + }, + { + "epoch": 1.1889072637069076, + "grad_norm": 0.9862145185470581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3886, + "mean_token_accuracy": 0.8613438606262207, + "num_tokens": 366922272.0, + "step": 9346 + }, + { + "epoch": 1.189034473985498, + "grad_norm": 0.9741063714027405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8808823823928833, + "num_tokens": 366965047.0, + "step": 9347 + }, + { + "epoch": 1.1891616842640884, + "grad_norm": 0.9234794974327087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8986046314239502, + "num_tokens": 367002628.0, + "step": 9348 + }, + { + "epoch": 1.189288894542679, + "grad_norm": 1.0495110750198364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.877136766910553, + "num_tokens": 367046925.0, + "step": 9349 + }, + { + "epoch": 1.1894161048212695, + "grad_norm": 1.0778772830963135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8773156404495239, + "num_tokens": 367081892.0, + "step": 9350 + }, + { + "epoch": 1.18954331509986, + "grad_norm": 1.0610710382461548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8772510886192322, + "num_tokens": 367122381.0, + "step": 9351 + }, + { + "epoch": 1.1896705253784505, + "grad_norm": 1.0260459184646606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8829811811447144, + "num_tokens": 367160540.0, + "step": 9352 + }, + { + "epoch": 1.189797735657041, + "grad_norm": 0.9558936953544617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8879520893096924, + "num_tokens": 367200598.0, + "step": 9353 + }, + { + "epoch": 1.1899249459356316, + "grad_norm": 0.9387595653533936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8967800736427307, + "num_tokens": 367237545.0, + "step": 9354 + }, + { + "epoch": 1.1900521562142221, + "grad_norm": 0.9898401498794556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.886773943901062, + "num_tokens": 367278578.0, + "step": 9355 + }, + { + "epoch": 1.1901793664928126, + "grad_norm": 0.9365687370300293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.885131299495697, + "num_tokens": 367320969.0, + "step": 9356 + }, + { + "epoch": 1.1903065767714032, + "grad_norm": 0.9520477652549744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.885135293006897, + "num_tokens": 367359735.0, + "step": 9357 + }, + { + "epoch": 1.1904337870499937, + "grad_norm": 1.0889296531677246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3848, + "mean_token_accuracy": 0.8661574125289917, + "num_tokens": 367398388.0, + "step": 9358 + }, + { + "epoch": 1.1905609973285842, + "grad_norm": 0.8952256441116333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.9010356068611145, + "num_tokens": 367438891.0, + "step": 9359 + }, + { + "epoch": 1.1906882076071748, + "grad_norm": 0.9389963150024414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8887077569961548, + "num_tokens": 367480696.0, + "step": 9360 + }, + { + "epoch": 1.1908154178857653, + "grad_norm": 0.9484870433807373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8959321975708008, + "num_tokens": 367519261.0, + "step": 9361 + }, + { + "epoch": 1.1909426281643556, + "grad_norm": 1.0107611417770386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8886843919754028, + "num_tokens": 367555817.0, + "step": 9362 + }, + { + "epoch": 1.1910698384429461, + "grad_norm": 0.9794397354125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8894056081771851, + "num_tokens": 367595827.0, + "step": 9363 + }, + { + "epoch": 1.1911970487215366, + "grad_norm": 1.0523520708084106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8970116376876831, + "num_tokens": 367629700.0, + "step": 9364 + }, + { + "epoch": 1.1913242590001272, + "grad_norm": 1.0090501308441162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8815678358078003, + "num_tokens": 367664606.0, + "step": 9365 + }, + { + "epoch": 1.1914514692787177, + "grad_norm": 0.970026433467865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8845318555831909, + "num_tokens": 367711617.0, + "step": 9366 + }, + { + "epoch": 1.1915786795573082, + "grad_norm": 1.1045595407485962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3963, + "mean_token_accuracy": 0.8647317886352539, + "num_tokens": 367748797.0, + "step": 9367 + }, + { + "epoch": 1.1917058898358988, + "grad_norm": 1.046848177909851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8857159614562988, + "num_tokens": 367792769.0, + "step": 9368 + }, + { + "epoch": 1.1918331001144893, + "grad_norm": 0.994922399520874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8743214011192322, + "num_tokens": 367829866.0, + "step": 9369 + }, + { + "epoch": 1.1919603103930798, + "grad_norm": 1.115792155265808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8762987852096558, + "num_tokens": 367861331.0, + "step": 9370 + }, + { + "epoch": 1.1920875206716703, + "grad_norm": 1.0888307094573975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8813104629516602, + "num_tokens": 367897540.0, + "step": 9371 + }, + { + "epoch": 1.1922147309502609, + "grad_norm": 1.0212229490280151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8926985859870911, + "num_tokens": 367933163.0, + "step": 9372 + }, + { + "epoch": 1.1923419412288512, + "grad_norm": 1.067199945449829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.88966965675354, + "num_tokens": 367970207.0, + "step": 9373 + }, + { + "epoch": 1.1924691515074417, + "grad_norm": 1.0124194622039795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8936319351196289, + "num_tokens": 368003633.0, + "step": 9374 + }, + { + "epoch": 1.1925963617860322, + "grad_norm": 1.0049400329589844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.875367283821106, + "num_tokens": 368046352.0, + "step": 9375 + }, + { + "epoch": 1.1927235720646228, + "grad_norm": 0.9975535273551941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8947267532348633, + "num_tokens": 368080717.0, + "step": 9376 + }, + { + "epoch": 1.1928507823432133, + "grad_norm": 1.0364012718200684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8859252333641052, + "num_tokens": 368117707.0, + "step": 9377 + }, + { + "epoch": 1.1929779926218038, + "grad_norm": 0.8829450607299805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.894813060760498, + "num_tokens": 368163039.0, + "step": 9378 + }, + { + "epoch": 1.1931052029003943, + "grad_norm": 1.0600099563598633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8757078051567078, + "num_tokens": 368203176.0, + "step": 9379 + }, + { + "epoch": 1.1932324131789849, + "grad_norm": 1.0230809450149536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8787747025489807, + "num_tokens": 368244170.0, + "step": 9380 + }, + { + "epoch": 1.1933596234575754, + "grad_norm": 0.965562105178833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8781747221946716, + "num_tokens": 368286282.0, + "step": 9381 + }, + { + "epoch": 1.193486833736166, + "grad_norm": 0.9709067940711975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8804547786712646, + "num_tokens": 368324671.0, + "step": 9382 + }, + { + "epoch": 1.1936140440147565, + "grad_norm": 0.9815710783004761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.882422685623169, + "num_tokens": 368364088.0, + "step": 9383 + }, + { + "epoch": 1.193741254293347, + "grad_norm": 0.9815840125083923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8932139277458191, + "num_tokens": 368405061.0, + "step": 9384 + }, + { + "epoch": 1.1938684645719375, + "grad_norm": 0.9653812050819397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8769726157188416, + "num_tokens": 368448420.0, + "step": 9385 + }, + { + "epoch": 1.193995674850528, + "grad_norm": 1.0148125886917114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8901692628860474, + "num_tokens": 368484139.0, + "step": 9386 + }, + { + "epoch": 1.1941228851291183, + "grad_norm": 1.0399506092071533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8882898092269897, + "num_tokens": 368520327.0, + "step": 9387 + }, + { + "epoch": 1.1942500954077089, + "grad_norm": 1.013335108757019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8871558308601379, + "num_tokens": 368557845.0, + "step": 9388 + }, + { + "epoch": 1.1943773056862994, + "grad_norm": 1.1209462881088257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.87721848487854, + "num_tokens": 368595091.0, + "step": 9389 + }, + { + "epoch": 1.19450451596489, + "grad_norm": 0.8897271752357483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8938650488853455, + "num_tokens": 368639049.0, + "step": 9390 + }, + { + "epoch": 1.1946317262434805, + "grad_norm": 1.01883065700531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8818125128746033, + "num_tokens": 368680412.0, + "step": 9391 + }, + { + "epoch": 1.194758936522071, + "grad_norm": 0.8889743089675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.8990305066108704, + "num_tokens": 368722876.0, + "step": 9392 + }, + { + "epoch": 1.1948861468006615, + "grad_norm": 1.108862280845642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8790642023086548, + "num_tokens": 368754118.0, + "step": 9393 + }, + { + "epoch": 1.195013357079252, + "grad_norm": 1.065293788909912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.870324969291687, + "num_tokens": 368793035.0, + "step": 9394 + }, + { + "epoch": 1.1951405673578426, + "grad_norm": 0.932857871055603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8934255838394165, + "num_tokens": 368839763.0, + "step": 9395 + }, + { + "epoch": 1.195267777636433, + "grad_norm": 0.9104454517364502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9035268425941467, + "num_tokens": 368878906.0, + "step": 9396 + }, + { + "epoch": 1.1953949879150234, + "grad_norm": 0.9603816866874695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8924353122711182, + "num_tokens": 368919277.0, + "step": 9397 + }, + { + "epoch": 1.195522198193614, + "grad_norm": 1.0670530796051025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8814709782600403, + "num_tokens": 368955141.0, + "step": 9398 + }, + { + "epoch": 1.1956494084722045, + "grad_norm": 0.9400319457054138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8911384344100952, + "num_tokens": 368996405.0, + "step": 9399 + }, + { + "epoch": 1.195776618750795, + "grad_norm": 0.9411413073539734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8872663378715515, + "num_tokens": 369034676.0, + "step": 9400 + }, + { + "epoch": 1.1959038290293855, + "grad_norm": 1.087477207183838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8698220252990723, + "num_tokens": 369074760.0, + "step": 9401 + }, + { + "epoch": 1.196031039307976, + "grad_norm": 1.0904960632324219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8796833157539368, + "num_tokens": 369109264.0, + "step": 9402 + }, + { + "epoch": 1.1961582495865666, + "grad_norm": 1.001006007194519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8812064528465271, + "num_tokens": 369148215.0, + "step": 9403 + }, + { + "epoch": 1.196285459865157, + "grad_norm": 1.2488865852355957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8889973163604736, + "num_tokens": 369181989.0, + "step": 9404 + }, + { + "epoch": 1.1964126701437476, + "grad_norm": 0.9657679200172424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8882139921188354, + "num_tokens": 369222169.0, + "step": 9405 + }, + { + "epoch": 1.1965398804223382, + "grad_norm": 1.0271751880645752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8888037204742432, + "num_tokens": 369261461.0, + "step": 9406 + }, + { + "epoch": 1.1966670907009287, + "grad_norm": 0.919654130935669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8961458206176758, + "num_tokens": 369299583.0, + "step": 9407 + }, + { + "epoch": 1.1967943009795192, + "grad_norm": 0.883813202381134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8978804349899292, + "num_tokens": 369340702.0, + "step": 9408 + }, + { + "epoch": 1.1969215112581097, + "grad_norm": 1.052375316619873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8758957982063293, + "num_tokens": 369380714.0, + "step": 9409 + }, + { + "epoch": 1.1970487215367003, + "grad_norm": 0.9841421842575073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8852725028991699, + "num_tokens": 369419526.0, + "step": 9410 + }, + { + "epoch": 1.1971759318152906, + "grad_norm": 0.9734490513801575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8944540619850159, + "num_tokens": 369454602.0, + "step": 9411 + }, + { + "epoch": 1.1973031420938811, + "grad_norm": 0.9809063076972961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8805828094482422, + "num_tokens": 369492929.0, + "step": 9412 + }, + { + "epoch": 1.1974303523724716, + "grad_norm": 1.048242449760437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8767786026000977, + "num_tokens": 369528696.0, + "step": 9413 + }, + { + "epoch": 1.1975575626510622, + "grad_norm": 0.9752651453018188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.877784013748169, + "num_tokens": 369574157.0, + "step": 9414 + }, + { + "epoch": 1.1976847729296527, + "grad_norm": 1.0495551824569702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8893942832946777, + "num_tokens": 369608970.0, + "step": 9415 + }, + { + "epoch": 1.1978119832082432, + "grad_norm": 0.9385148286819458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8919128179550171, + "num_tokens": 369648116.0, + "step": 9416 + }, + { + "epoch": 1.1979391934868338, + "grad_norm": 0.9700904488563538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8931752443313599, + "num_tokens": 369684510.0, + "step": 9417 + }, + { + "epoch": 1.1980664037654243, + "grad_norm": 1.0757253170013428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.891864538192749, + "num_tokens": 369719443.0, + "step": 9418 + }, + { + "epoch": 1.1981936140440148, + "grad_norm": 0.957748293876648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8901418447494507, + "num_tokens": 369756075.0, + "step": 9419 + }, + { + "epoch": 1.1983208243226053, + "grad_norm": 1.0167348384857178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8641808032989502, + "num_tokens": 369799145.0, + "step": 9420 + }, + { + "epoch": 1.1984480346011959, + "grad_norm": 0.9632726907730103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.882722020149231, + "num_tokens": 369838526.0, + "step": 9421 + }, + { + "epoch": 1.1985752448797862, + "grad_norm": 0.9720321893692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.895279049873352, + "num_tokens": 369874721.0, + "step": 9422 + }, + { + "epoch": 1.1987024551583767, + "grad_norm": 0.9746503829956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8814085125923157, + "num_tokens": 369914431.0, + "step": 9423 + }, + { + "epoch": 1.1988296654369672, + "grad_norm": 1.1625336408615112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8774111866950989, + "num_tokens": 369957781.0, + "step": 9424 + }, + { + "epoch": 1.1989568757155578, + "grad_norm": 1.0498578548431396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8846002817153931, + "num_tokens": 369994281.0, + "step": 9425 + }, + { + "epoch": 1.1990840859941483, + "grad_norm": 1.0314661264419556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8873025178909302, + "num_tokens": 370029911.0, + "step": 9426 + }, + { + "epoch": 1.1992112962727388, + "grad_norm": 1.0547791719436646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8880686163902283, + "num_tokens": 370066662.0, + "step": 9427 + }, + { + "epoch": 1.1993385065513293, + "grad_norm": 0.954603374004364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.890146017074585, + "num_tokens": 370106208.0, + "step": 9428 + }, + { + "epoch": 1.1994657168299199, + "grad_norm": 0.9799842834472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8829253911972046, + "num_tokens": 370146233.0, + "step": 9429 + }, + { + "epoch": 1.1995929271085104, + "grad_norm": 1.0742238759994507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.880204439163208, + "num_tokens": 370183248.0, + "step": 9430 + }, + { + "epoch": 1.199720137387101, + "grad_norm": 1.0059055089950562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8830835223197937, + "num_tokens": 370222163.0, + "step": 9431 + }, + { + "epoch": 1.1998473476656915, + "grad_norm": 0.9001907110214233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8858576416969299, + "num_tokens": 370269109.0, + "step": 9432 + }, + { + "epoch": 1.199974557944282, + "grad_norm": 1.0409047603607178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8872541785240173, + "num_tokens": 370304767.0, + "step": 9433 + }, + { + "epoch": 1.2001017682228725, + "grad_norm": 1.0006409883499146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8973712921142578, + "num_tokens": 370339625.0, + "step": 9434 + }, + { + "epoch": 1.200228978501463, + "grad_norm": 1.0020556449890137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.897314727306366, + "num_tokens": 370378183.0, + "step": 9435 + }, + { + "epoch": 1.2003561887800533, + "grad_norm": 0.9607067704200745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8904750943183899, + "num_tokens": 370415918.0, + "step": 9436 + }, + { + "epoch": 1.2004833990586439, + "grad_norm": 1.0383859872817993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8874572515487671, + "num_tokens": 370456120.0, + "step": 9437 + }, + { + "epoch": 1.2006106093372344, + "grad_norm": 0.9618529081344604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.894072949886322, + "num_tokens": 370493231.0, + "step": 9438 + }, + { + "epoch": 1.200737819615825, + "grad_norm": 1.0221034288406372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8806271553039551, + "num_tokens": 370537819.0, + "step": 9439 + }, + { + "epoch": 1.2008650298944155, + "grad_norm": 0.9631161689758301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8965941667556763, + "num_tokens": 370571704.0, + "step": 9440 + }, + { + "epoch": 1.200992240173006, + "grad_norm": 1.0417609214782715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3934, + "mean_token_accuracy": 0.863892674446106, + "num_tokens": 370615229.0, + "step": 9441 + }, + { + "epoch": 1.2011194504515965, + "grad_norm": 0.9584770798683167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8776177167892456, + "num_tokens": 370658439.0, + "step": 9442 + }, + { + "epoch": 1.201246660730187, + "grad_norm": 1.07302987575531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8933161497116089, + "num_tokens": 370691731.0, + "step": 9443 + }, + { + "epoch": 1.2013738710087776, + "grad_norm": 1.0220191478729248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8882529139518738, + "num_tokens": 370727818.0, + "step": 9444 + }, + { + "epoch": 1.201501081287368, + "grad_norm": 0.9631221294403076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8851624727249146, + "num_tokens": 370766800.0, + "step": 9445 + }, + { + "epoch": 1.2016282915659584, + "grad_norm": 1.0127100944519043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8898255825042725, + "num_tokens": 370806685.0, + "step": 9446 + }, + { + "epoch": 1.201755501844549, + "grad_norm": 1.0604112148284912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8906049132347107, + "num_tokens": 370840620.0, + "step": 9447 + }, + { + "epoch": 1.2018827121231395, + "grad_norm": 0.9714212417602539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8769170045852661, + "num_tokens": 370882953.0, + "step": 9448 + }, + { + "epoch": 1.20200992240173, + "grad_norm": 0.9995660781860352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.880655825138092, + "num_tokens": 370920171.0, + "step": 9449 + }, + { + "epoch": 1.2021371326803205, + "grad_norm": 0.9691191911697388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8853384256362915, + "num_tokens": 370958366.0, + "step": 9450 + }, + { + "epoch": 1.202264342958911, + "grad_norm": 1.040557861328125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8761366009712219, + "num_tokens": 370999909.0, + "step": 9451 + }, + { + "epoch": 1.2023915532375016, + "grad_norm": 0.9849514365196228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8805420398712158, + "num_tokens": 371037278.0, + "step": 9452 + }, + { + "epoch": 1.202518763516092, + "grad_norm": 1.028184175491333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8779921531677246, + "num_tokens": 371078873.0, + "step": 9453 + }, + { + "epoch": 1.2026459737946826, + "grad_norm": 0.9796595573425293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8788201808929443, + "num_tokens": 371122510.0, + "step": 9454 + }, + { + "epoch": 1.2027731840732732, + "grad_norm": 1.0031400918960571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8678631782531738, + "num_tokens": 371164946.0, + "step": 9455 + }, + { + "epoch": 1.2029003943518637, + "grad_norm": 0.9678724408149719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8835313320159912, + "num_tokens": 371205945.0, + "step": 9456 + }, + { + "epoch": 1.2030276046304542, + "grad_norm": 0.9273024797439575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8991724252700806, + "num_tokens": 371245608.0, + "step": 9457 + }, + { + "epoch": 1.2031548149090447, + "grad_norm": 1.003245234489441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8755943775177002, + "num_tokens": 371289024.0, + "step": 9458 + }, + { + "epoch": 1.2032820251876353, + "grad_norm": 1.0095901489257812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.879378080368042, + "num_tokens": 371329259.0, + "step": 9459 + }, + { + "epoch": 1.2034092354662256, + "grad_norm": 1.0217443704605103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8868042230606079, + "num_tokens": 371364260.0, + "step": 9460 + }, + { + "epoch": 1.203536445744816, + "grad_norm": 1.0482769012451172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8686825037002563, + "num_tokens": 371404683.0, + "step": 9461 + }, + { + "epoch": 1.2036636560234066, + "grad_norm": 1.0324537754058838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8829545974731445, + "num_tokens": 371447135.0, + "step": 9462 + }, + { + "epoch": 1.2037908663019972, + "grad_norm": 0.9473587274551392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8933781385421753, + "num_tokens": 371484190.0, + "step": 9463 + }, + { + "epoch": 1.2039180765805877, + "grad_norm": 1.0751888751983643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8778440952301025, + "num_tokens": 371521352.0, + "step": 9464 + }, + { + "epoch": 1.2040452868591782, + "grad_norm": 0.9543896913528442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8794952630996704, + "num_tokens": 371560066.0, + "step": 9465 + }, + { + "epoch": 1.2041724971377687, + "grad_norm": 0.9918802976608276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8921326398849487, + "num_tokens": 371597694.0, + "step": 9466 + }, + { + "epoch": 1.2042997074163593, + "grad_norm": 0.9835478067398071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8815094232559204, + "num_tokens": 371637754.0, + "step": 9467 + }, + { + "epoch": 1.2044269176949498, + "grad_norm": 1.0325596332550049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8803857564926147, + "num_tokens": 371677344.0, + "step": 9468 + }, + { + "epoch": 1.2045541279735403, + "grad_norm": 1.0102245807647705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8793380260467529, + "num_tokens": 371716614.0, + "step": 9469 + }, + { + "epoch": 1.2046813382521309, + "grad_norm": 0.930953860282898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8892903327941895, + "num_tokens": 371760286.0, + "step": 9470 + }, + { + "epoch": 1.2048085485307212, + "grad_norm": 1.0247581005096436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8807084560394287, + "num_tokens": 371799985.0, + "step": 9471 + }, + { + "epoch": 1.2049357588093117, + "grad_norm": 1.063765287399292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8646444082260132, + "num_tokens": 371840749.0, + "step": 9472 + }, + { + "epoch": 1.2050629690879022, + "grad_norm": 1.1094956398010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8737093210220337, + "num_tokens": 371878476.0, + "step": 9473 + }, + { + "epoch": 1.2051901793664928, + "grad_norm": 1.0226014852523804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8883729577064514, + "num_tokens": 371914543.0, + "step": 9474 + }, + { + "epoch": 1.2053173896450833, + "grad_norm": 1.0326097011566162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8748242259025574, + "num_tokens": 371954389.0, + "step": 9475 + }, + { + "epoch": 1.2054445999236738, + "grad_norm": 0.9892853498458862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8885589838027954, + "num_tokens": 371990979.0, + "step": 9476 + }, + { + "epoch": 1.2055718102022643, + "grad_norm": 0.9877159595489502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8974298238754272, + "num_tokens": 372028411.0, + "step": 9477 + }, + { + "epoch": 1.2056990204808549, + "grad_norm": 0.9341872930526733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.9002889394760132, + "num_tokens": 372071572.0, + "step": 9478 + }, + { + "epoch": 1.2058262307594454, + "grad_norm": 1.0518146753311157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8923937082290649, + "num_tokens": 372102917.0, + "step": 9479 + }, + { + "epoch": 1.205953441038036, + "grad_norm": 0.9296396374702454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8904979825019836, + "num_tokens": 372147200.0, + "step": 9480 + }, + { + "epoch": 1.2060806513166265, + "grad_norm": 0.8990572690963745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8900961875915527, + "num_tokens": 372190836.0, + "step": 9481 + }, + { + "epoch": 1.206207861595217, + "grad_norm": 1.0050008296966553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8749513030052185, + "num_tokens": 372230060.0, + "step": 9482 + }, + { + "epoch": 1.2063350718738075, + "grad_norm": 1.1368972063064575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8836352825164795, + "num_tokens": 372261121.0, + "step": 9483 + }, + { + "epoch": 1.206462282152398, + "grad_norm": 0.9863550662994385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8786214590072632, + "num_tokens": 372305058.0, + "step": 9484 + }, + { + "epoch": 1.2065894924309883, + "grad_norm": 1.0654160976409912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8800878524780273, + "num_tokens": 372342947.0, + "step": 9485 + }, + { + "epoch": 1.2067167027095789, + "grad_norm": 0.9640752077102661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8918867707252502, + "num_tokens": 372386662.0, + "step": 9486 + }, + { + "epoch": 1.2068439129881694, + "grad_norm": 0.9136238694190979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8920366168022156, + "num_tokens": 372428204.0, + "step": 9487 + }, + { + "epoch": 1.20697112326676, + "grad_norm": 0.9918590784072876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8876960277557373, + "num_tokens": 372462493.0, + "step": 9488 + }, + { + "epoch": 1.2070983335453505, + "grad_norm": 0.983970046043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8892652988433838, + "num_tokens": 372501085.0, + "step": 9489 + }, + { + "epoch": 1.207225543823941, + "grad_norm": 0.9374476671218872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8891468644142151, + "num_tokens": 372541955.0, + "step": 9490 + }, + { + "epoch": 1.2073527541025315, + "grad_norm": 1.161107063293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8765190243721008, + "num_tokens": 372574423.0, + "step": 9491 + }, + { + "epoch": 1.207479964381122, + "grad_norm": 1.1292550563812256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8895593881607056, + "num_tokens": 372605335.0, + "step": 9492 + }, + { + "epoch": 1.2076071746597126, + "grad_norm": 1.0522295236587524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8805646896362305, + "num_tokens": 372639487.0, + "step": 9493 + }, + { + "epoch": 1.207734384938303, + "grad_norm": 1.0205647945404053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8870234489440918, + "num_tokens": 372677836.0, + "step": 9494 + }, + { + "epoch": 1.2078615952168934, + "grad_norm": 0.9613456726074219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8896891474723816, + "num_tokens": 372713624.0, + "step": 9495 + }, + { + "epoch": 1.207988805495484, + "grad_norm": 1.223517894744873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.8695120811462402, + "num_tokens": 372744634.0, + "step": 9496 + }, + { + "epoch": 1.2081160157740745, + "grad_norm": 0.9647293090820312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8934717178344727, + "num_tokens": 372781075.0, + "step": 9497 + }, + { + "epoch": 1.208243226052665, + "grad_norm": 0.926559329032898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9041968584060669, + "num_tokens": 372816492.0, + "step": 9498 + }, + { + "epoch": 1.2083704363312555, + "grad_norm": 0.990652322769165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.8962056040763855, + "num_tokens": 372852267.0, + "step": 9499 + }, + { + "epoch": 1.208497646609846, + "grad_norm": 1.0685796737670898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8761416673660278, + "num_tokens": 372897633.0, + "step": 9500 + }, + { + "epoch": 1.2086248568884366, + "grad_norm": 0.9059650897979736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8867432475090027, + "num_tokens": 372942146.0, + "step": 9501 + }, + { + "epoch": 1.208752067167027, + "grad_norm": 1.017519474029541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8824363946914673, + "num_tokens": 372986338.0, + "step": 9502 + }, + { + "epoch": 1.2088792774456176, + "grad_norm": 0.984198272228241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9019854068756104, + "num_tokens": 373020585.0, + "step": 9503 + }, + { + "epoch": 1.2090064877242082, + "grad_norm": 0.9983344078063965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8853738903999329, + "num_tokens": 373061495.0, + "step": 9504 + }, + { + "epoch": 1.2091336980027987, + "grad_norm": 0.9679959416389465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8861908912658691, + "num_tokens": 373102797.0, + "step": 9505 + }, + { + "epoch": 1.2092609082813892, + "grad_norm": 1.0114794969558716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.887039303779602, + "num_tokens": 373141514.0, + "step": 9506 + }, + { + "epoch": 1.2093881185599797, + "grad_norm": 0.9800686240196228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8924652338027954, + "num_tokens": 373177890.0, + "step": 9507 + }, + { + "epoch": 1.2095153288385703, + "grad_norm": 1.0126359462738037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.887973964214325, + "num_tokens": 373217020.0, + "step": 9508 + }, + { + "epoch": 1.2096425391171606, + "grad_norm": 1.1456611156463623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.870513916015625, + "num_tokens": 373248478.0, + "step": 9509 + }, + { + "epoch": 1.209769749395751, + "grad_norm": 0.9871306419372559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8849237561225891, + "num_tokens": 373286442.0, + "step": 9510 + }, + { + "epoch": 1.2098969596743416, + "grad_norm": 1.0147281885147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8926519155502319, + "num_tokens": 373322475.0, + "step": 9511 + }, + { + "epoch": 1.2100241699529322, + "grad_norm": 0.9873000979423523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.9013146758079529, + "num_tokens": 373359253.0, + "step": 9512 + }, + { + "epoch": 1.2101513802315227, + "grad_norm": 0.9696372151374817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8778071999549866, + "num_tokens": 373402202.0, + "step": 9513 + }, + { + "epoch": 1.2102785905101132, + "grad_norm": 1.0847182273864746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8667042255401611, + "num_tokens": 373443244.0, + "step": 9514 + }, + { + "epoch": 1.2104058007887037, + "grad_norm": 0.9823238253593445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8894106149673462, + "num_tokens": 373482009.0, + "step": 9515 + }, + { + "epoch": 1.2105330110672943, + "grad_norm": 1.0139403343200684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3891, + "mean_token_accuracy": 0.8678086996078491, + "num_tokens": 373526405.0, + "step": 9516 + }, + { + "epoch": 1.2106602213458848, + "grad_norm": 1.0003913640975952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8804230690002441, + "num_tokens": 373572944.0, + "step": 9517 + }, + { + "epoch": 1.2107874316244753, + "grad_norm": 0.8842913508415222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8856449723243713, + "num_tokens": 373619309.0, + "step": 9518 + }, + { + "epoch": 1.2109146419030659, + "grad_norm": 0.9403634667396545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8923660516738892, + "num_tokens": 373657530.0, + "step": 9519 + }, + { + "epoch": 1.2110418521816562, + "grad_norm": 1.2204506397247314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3937, + "mean_token_accuracy": 0.8645856976509094, + "num_tokens": 373689754.0, + "step": 9520 + }, + { + "epoch": 1.2111690624602467, + "grad_norm": 0.9944931268692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8796694278717041, + "num_tokens": 373730319.0, + "step": 9521 + }, + { + "epoch": 1.2112962727388372, + "grad_norm": 1.0625114440917969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8719048500061035, + "num_tokens": 373772447.0, + "step": 9522 + }, + { + "epoch": 1.2114234830174277, + "grad_norm": 0.9311714768409729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8857440948486328, + "num_tokens": 373812194.0, + "step": 9523 + }, + { + "epoch": 1.2115506932960183, + "grad_norm": 1.0528439283370972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8827692270278931, + "num_tokens": 373855065.0, + "step": 9524 + }, + { + "epoch": 1.2116779035746088, + "grad_norm": 0.965561032295227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8875476717948914, + "num_tokens": 373896132.0, + "step": 9525 + }, + { + "epoch": 1.2118051138531993, + "grad_norm": 0.9341316223144531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8974184989929199, + "num_tokens": 373935481.0, + "step": 9526 + }, + { + "epoch": 1.2119323241317899, + "grad_norm": 1.115230917930603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8717797994613647, + "num_tokens": 373969548.0, + "step": 9527 + }, + { + "epoch": 1.2120595344103804, + "grad_norm": 0.9860708117485046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8814382553100586, + "num_tokens": 374009804.0, + "step": 9528 + }, + { + "epoch": 1.212186744688971, + "grad_norm": 1.02549147605896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8690201044082642, + "num_tokens": 374049188.0, + "step": 9529 + }, + { + "epoch": 1.2123139549675614, + "grad_norm": 0.9624382257461548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8861454725265503, + "num_tokens": 374084198.0, + "step": 9530 + }, + { + "epoch": 1.212441165246152, + "grad_norm": 0.9649971127510071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8855908513069153, + "num_tokens": 374126286.0, + "step": 9531 + }, + { + "epoch": 1.2125683755247425, + "grad_norm": 0.9605909585952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8922491073608398, + "num_tokens": 374167426.0, + "step": 9532 + }, + { + "epoch": 1.212695585803333, + "grad_norm": 1.0331311225891113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8772830367088318, + "num_tokens": 374208289.0, + "step": 9533 + }, + { + "epoch": 1.2128227960819233, + "grad_norm": 1.0266265869140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8869480490684509, + "num_tokens": 374245242.0, + "step": 9534 + }, + { + "epoch": 1.2129500063605139, + "grad_norm": 1.0678044557571411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8751829862594604, + "num_tokens": 374280157.0, + "step": 9535 + }, + { + "epoch": 1.2130772166391044, + "grad_norm": 1.0379008054733276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8707990646362305, + "num_tokens": 374319608.0, + "step": 9536 + }, + { + "epoch": 1.213204426917695, + "grad_norm": 0.9160531163215637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9008908271789551, + "num_tokens": 374356649.0, + "step": 9537 + }, + { + "epoch": 1.2133316371962855, + "grad_norm": 0.9537061452865601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8817750215530396, + "num_tokens": 374400349.0, + "step": 9538 + }, + { + "epoch": 1.213458847474876, + "grad_norm": 0.9454607963562012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.882610559463501, + "num_tokens": 374442824.0, + "step": 9539 + }, + { + "epoch": 1.2135860577534665, + "grad_norm": 1.0475456714630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.899491548538208, + "num_tokens": 374473325.0, + "step": 9540 + }, + { + "epoch": 1.213713268032057, + "grad_norm": 0.9957126379013062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.885100245475769, + "num_tokens": 374513669.0, + "step": 9541 + }, + { + "epoch": 1.2138404783106476, + "grad_norm": 0.9262802600860596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8864783048629761, + "num_tokens": 374558653.0, + "step": 9542 + }, + { + "epoch": 1.213967688589238, + "grad_norm": 1.030983567237854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8848927021026611, + "num_tokens": 374595787.0, + "step": 9543 + }, + { + "epoch": 1.2140948988678284, + "grad_norm": 0.9128690361976624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8835355043411255, + "num_tokens": 374640912.0, + "step": 9544 + }, + { + "epoch": 1.214222109146419, + "grad_norm": 0.9495318531990051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8877094984054565, + "num_tokens": 374682079.0, + "step": 9545 + }, + { + "epoch": 1.2143493194250095, + "grad_norm": 0.9701591730117798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8939704895019531, + "num_tokens": 374721575.0, + "step": 9546 + }, + { + "epoch": 1.2144765297036, + "grad_norm": 0.9562168717384338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8853865265846252, + "num_tokens": 374764908.0, + "step": 9547 + }, + { + "epoch": 1.2146037399821905, + "grad_norm": 0.9669077396392822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8874762058258057, + "num_tokens": 374807783.0, + "step": 9548 + }, + { + "epoch": 1.214730950260781, + "grad_norm": 0.9887347221374512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8946027755737305, + "num_tokens": 374844503.0, + "step": 9549 + }, + { + "epoch": 1.2148581605393716, + "grad_norm": 0.9984742999076843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8807027339935303, + "num_tokens": 374883541.0, + "step": 9550 + }, + { + "epoch": 1.214985370817962, + "grad_norm": 1.0158369541168213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8882561326026917, + "num_tokens": 374921650.0, + "step": 9551 + }, + { + "epoch": 1.2151125810965526, + "grad_norm": 1.126078724861145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8789271116256714, + "num_tokens": 374953885.0, + "step": 9552 + }, + { + "epoch": 1.2152397913751432, + "grad_norm": 1.0456852912902832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8838391304016113, + "num_tokens": 374989629.0, + "step": 9553 + }, + { + "epoch": 1.2153670016537337, + "grad_norm": 0.9567923545837402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.891484797000885, + "num_tokens": 375029548.0, + "step": 9554 + }, + { + "epoch": 1.2154942119323242, + "grad_norm": 0.9441078901290894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.888657808303833, + "num_tokens": 375072820.0, + "step": 9555 + }, + { + "epoch": 1.2156214222109147, + "grad_norm": 0.988702654838562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.894277811050415, + "num_tokens": 375109990.0, + "step": 9556 + }, + { + "epoch": 1.2157486324895053, + "grad_norm": 0.9986594319343567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8857605457305908, + "num_tokens": 375149447.0, + "step": 9557 + }, + { + "epoch": 1.2158758427680956, + "grad_norm": 1.0193772315979004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8802869915962219, + "num_tokens": 375186190.0, + "step": 9558 + }, + { + "epoch": 1.216003053046686, + "grad_norm": 0.9668025374412537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8968695402145386, + "num_tokens": 375227766.0, + "step": 9559 + }, + { + "epoch": 1.2161302633252766, + "grad_norm": 1.0171924829483032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8957016468048096, + "num_tokens": 375265412.0, + "step": 9560 + }, + { + "epoch": 1.2162574736038672, + "grad_norm": 0.9396356344223022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8866766095161438, + "num_tokens": 375307744.0, + "step": 9561 + }, + { + "epoch": 1.2163846838824577, + "grad_norm": 1.0387431383132935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8914219737052917, + "num_tokens": 375344649.0, + "step": 9562 + }, + { + "epoch": 1.2165118941610482, + "grad_norm": 1.027446985244751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8824427723884583, + "num_tokens": 375386811.0, + "step": 9563 + }, + { + "epoch": 1.2166391044396387, + "grad_norm": 0.9874363541603088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8834165334701538, + "num_tokens": 375426215.0, + "step": 9564 + }, + { + "epoch": 1.2167663147182293, + "grad_norm": 1.0694465637207031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8679194450378418, + "num_tokens": 375463609.0, + "step": 9565 + }, + { + "epoch": 1.2168935249968198, + "grad_norm": 1.0727603435516357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3731, + "mean_token_accuracy": 0.869053065776825, + "num_tokens": 375503879.0, + "step": 9566 + }, + { + "epoch": 1.2170207352754103, + "grad_norm": 1.0490880012512207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8879157304763794, + "num_tokens": 375543223.0, + "step": 9567 + }, + { + "epoch": 1.2171479455540009, + "grad_norm": 1.0484815835952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8853787183761597, + "num_tokens": 375576850.0, + "step": 9568 + }, + { + "epoch": 1.2172751558325912, + "grad_norm": 1.1651057004928589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4099, + "mean_token_accuracy": 0.8559029698371887, + "num_tokens": 375616218.0, + "step": 9569 + }, + { + "epoch": 1.2174023661111817, + "grad_norm": 0.883051335811615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.88881516456604, + "num_tokens": 375660656.0, + "step": 9570 + }, + { + "epoch": 1.2175295763897722, + "grad_norm": 1.1993979215621948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3939, + "mean_token_accuracy": 0.865668773651123, + "num_tokens": 375694863.0, + "step": 9571 + }, + { + "epoch": 1.2176567866683627, + "grad_norm": 1.0725470781326294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8824819326400757, + "num_tokens": 375728447.0, + "step": 9572 + }, + { + "epoch": 1.2177839969469533, + "grad_norm": 0.9550080895423889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.888693630695343, + "num_tokens": 375771543.0, + "step": 9573 + }, + { + "epoch": 1.2179112072255438, + "grad_norm": 1.0897161960601807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8861442804336548, + "num_tokens": 375807115.0, + "step": 9574 + }, + { + "epoch": 1.2180384175041343, + "grad_norm": 1.033072829246521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8834684491157532, + "num_tokens": 375849782.0, + "step": 9575 + }, + { + "epoch": 1.2181656277827249, + "grad_norm": 0.9825381636619568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8803554177284241, + "num_tokens": 375892831.0, + "step": 9576 + }, + { + "epoch": 1.2182928380613154, + "grad_norm": 1.0913200378417969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8807035684585571, + "num_tokens": 375927376.0, + "step": 9577 + }, + { + "epoch": 1.218420048339906, + "grad_norm": 0.9270820617675781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8889257907867432, + "num_tokens": 375969743.0, + "step": 9578 + }, + { + "epoch": 1.2185472586184964, + "grad_norm": 0.9465480446815491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8940043449401855, + "num_tokens": 376006058.0, + "step": 9579 + }, + { + "epoch": 1.218674468897087, + "grad_norm": 1.027729868888855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.872484028339386, + "num_tokens": 376049898.0, + "step": 9580 + }, + { + "epoch": 1.2188016791756775, + "grad_norm": 1.1718170642852783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3896, + "mean_token_accuracy": 0.865966796875, + "num_tokens": 376085105.0, + "step": 9581 + }, + { + "epoch": 1.218928889454268, + "grad_norm": 0.9276959896087646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8926033973693848, + "num_tokens": 376126500.0, + "step": 9582 + }, + { + "epoch": 1.2190560997328583, + "grad_norm": 0.9503945708274841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8865014314651489, + "num_tokens": 376168281.0, + "step": 9583 + }, + { + "epoch": 1.2191833100114489, + "grad_norm": 0.9260823726654053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.8992708921432495, + "num_tokens": 376211149.0, + "step": 9584 + }, + { + "epoch": 1.2193105202900394, + "grad_norm": 0.9903174638748169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8928238153457642, + "num_tokens": 376246427.0, + "step": 9585 + }, + { + "epoch": 1.21943773056863, + "grad_norm": 1.0280262231826782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8820288181304932, + "num_tokens": 376281655.0, + "step": 9586 + }, + { + "epoch": 1.2195649408472204, + "grad_norm": 1.0122655630111694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8945651054382324, + "num_tokens": 376317148.0, + "step": 9587 + }, + { + "epoch": 1.219692151125811, + "grad_norm": 1.095839023590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8839280009269714, + "num_tokens": 376353951.0, + "step": 9588 + }, + { + "epoch": 1.2198193614044015, + "grad_norm": 1.031575322151184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.401, + "mean_token_accuracy": 0.8591361045837402, + "num_tokens": 376397910.0, + "step": 9589 + }, + { + "epoch": 1.219946571682992, + "grad_norm": 1.0515574216842651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8758013248443604, + "num_tokens": 376433681.0, + "step": 9590 + }, + { + "epoch": 1.2200737819615826, + "grad_norm": 0.9791306853294373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8756829500198364, + "num_tokens": 376480570.0, + "step": 9591 + }, + { + "epoch": 1.220200992240173, + "grad_norm": 1.095396637916565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8814487457275391, + "num_tokens": 376514941.0, + "step": 9592 + }, + { + "epoch": 1.2203282025187634, + "grad_norm": 0.9020895957946777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8927855491638184, + "num_tokens": 376557572.0, + "step": 9593 + }, + { + "epoch": 1.220455412797354, + "grad_norm": 1.05281662940979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8903281688690186, + "num_tokens": 376597457.0, + "step": 9594 + }, + { + "epoch": 1.2205826230759445, + "grad_norm": 0.9881628155708313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8852198123931885, + "num_tokens": 376640042.0, + "step": 9595 + }, + { + "epoch": 1.220709833354535, + "grad_norm": 0.9824885725975037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8861443996429443, + "num_tokens": 376680052.0, + "step": 9596 + }, + { + "epoch": 1.2208370436331255, + "grad_norm": 0.9995821118354797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.879294216632843, + "num_tokens": 376720289.0, + "step": 9597 + }, + { + "epoch": 1.220964253911716, + "grad_norm": 0.9746571779251099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8728792667388916, + "num_tokens": 376763213.0, + "step": 9598 + }, + { + "epoch": 1.2210914641903066, + "grad_norm": 0.9551382064819336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8757893443107605, + "num_tokens": 376807293.0, + "step": 9599 + }, + { + "epoch": 1.221218674468897, + "grad_norm": 1.0401605367660522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8867217898368835, + "num_tokens": 376840662.0, + "step": 9600 + }, + { + "epoch": 1.2213458847474876, + "grad_norm": 0.9236459136009216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8970845341682434, + "num_tokens": 376881815.0, + "step": 9601 + }, + { + "epoch": 1.2214730950260781, + "grad_norm": 0.9301733374595642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.88211989402771, + "num_tokens": 376926928.0, + "step": 9602 + }, + { + "epoch": 1.2216003053046687, + "grad_norm": 0.9094322323799133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8911577463150024, + "num_tokens": 376969128.0, + "step": 9603 + }, + { + "epoch": 1.2217275155832592, + "grad_norm": 0.9759266376495361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8938401341438293, + "num_tokens": 377006161.0, + "step": 9604 + }, + { + "epoch": 1.2218547258618497, + "grad_norm": 1.0237619876861572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8863792419433594, + "num_tokens": 377043503.0, + "step": 9605 + }, + { + "epoch": 1.2219819361404403, + "grad_norm": 0.9920317530632019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8875150680541992, + "num_tokens": 377087821.0, + "step": 9606 + }, + { + "epoch": 1.2221091464190306, + "grad_norm": 1.049682855606079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.887346625328064, + "num_tokens": 377123127.0, + "step": 9607 + }, + { + "epoch": 1.222236356697621, + "grad_norm": 0.927037239074707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8916829824447632, + "num_tokens": 377163938.0, + "step": 9608 + }, + { + "epoch": 1.2223635669762116, + "grad_norm": 0.9671230912208557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8880594968795776, + "num_tokens": 377204072.0, + "step": 9609 + }, + { + "epoch": 1.2224907772548022, + "grad_norm": 0.9998571276664734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8704597353935242, + "num_tokens": 377247243.0, + "step": 9610 + }, + { + "epoch": 1.2226179875333927, + "grad_norm": 1.0509182214736938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8820416927337646, + "num_tokens": 377281832.0, + "step": 9611 + }, + { + "epoch": 1.2227451978119832, + "grad_norm": 1.0169063806533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.881361186504364, + "num_tokens": 377323322.0, + "step": 9612 + }, + { + "epoch": 1.2228724080905737, + "grad_norm": 0.9280765056610107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8946072459220886, + "num_tokens": 377365197.0, + "step": 9613 + }, + { + "epoch": 1.2229996183691643, + "grad_norm": 0.9535489678382874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8831125497817993, + "num_tokens": 377410786.0, + "step": 9614 + }, + { + "epoch": 1.2231268286477548, + "grad_norm": 0.9428480267524719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8984707593917847, + "num_tokens": 377451949.0, + "step": 9615 + }, + { + "epoch": 1.2232540389263453, + "grad_norm": 0.963360071182251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8911653757095337, + "num_tokens": 377490607.0, + "step": 9616 + }, + { + "epoch": 1.2233812492049359, + "grad_norm": 1.0600470304489136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8883840441703796, + "num_tokens": 377525634.0, + "step": 9617 + }, + { + "epoch": 1.2235084594835262, + "grad_norm": 1.0856860876083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3686, + "mean_token_accuracy": 0.8704357147216797, + "num_tokens": 377563664.0, + "step": 9618 + }, + { + "epoch": 1.2236356697621167, + "grad_norm": 0.9645441770553589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8880361914634705, + "num_tokens": 377605455.0, + "step": 9619 + }, + { + "epoch": 1.2237628800407072, + "grad_norm": 0.955028235912323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8808224201202393, + "num_tokens": 377649508.0, + "step": 9620 + }, + { + "epoch": 1.2238900903192977, + "grad_norm": 1.0668346881866455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8792345523834229, + "num_tokens": 377682357.0, + "step": 9621 + }, + { + "epoch": 1.2240173005978883, + "grad_norm": 0.9476495385169983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.9001652002334595, + "num_tokens": 377719366.0, + "step": 9622 + }, + { + "epoch": 1.2241445108764788, + "grad_norm": 1.0307152271270752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8778841495513916, + "num_tokens": 377758269.0, + "step": 9623 + }, + { + "epoch": 1.2242717211550693, + "grad_norm": 0.9225358963012695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8838785886764526, + "num_tokens": 377806172.0, + "step": 9624 + }, + { + "epoch": 1.2243989314336599, + "grad_norm": 1.0220348834991455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8911952972412109, + "num_tokens": 377838476.0, + "step": 9625 + }, + { + "epoch": 1.2245261417122504, + "grad_norm": 0.9859166145324707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8840308785438538, + "num_tokens": 377877372.0, + "step": 9626 + }, + { + "epoch": 1.224653351990841, + "grad_norm": 1.0136425495147705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8715775012969971, + "num_tokens": 377919218.0, + "step": 9627 + }, + { + "epoch": 1.2247805622694314, + "grad_norm": 1.0567727088928223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.878757655620575, + "num_tokens": 377961402.0, + "step": 9628 + }, + { + "epoch": 1.224907772548022, + "grad_norm": 1.153487205505371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8772077560424805, + "num_tokens": 377992767.0, + "step": 9629 + }, + { + "epoch": 1.2250349828266125, + "grad_norm": 0.9898362755775452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8851865530014038, + "num_tokens": 378030915.0, + "step": 9630 + }, + { + "epoch": 1.225162193105203, + "grad_norm": 0.9766270518302917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8719437122344971, + "num_tokens": 378075210.0, + "step": 9631 + }, + { + "epoch": 1.2252894033837933, + "grad_norm": 0.886308491230011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.892291247844696, + "num_tokens": 378120032.0, + "step": 9632 + }, + { + "epoch": 1.2254166136623839, + "grad_norm": 0.9915716052055359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8905352354049683, + "num_tokens": 378157886.0, + "step": 9633 + }, + { + "epoch": 1.2255438239409744, + "grad_norm": 1.03414785861969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3893, + "mean_token_accuracy": 0.8669881224632263, + "num_tokens": 378201030.0, + "step": 9634 + }, + { + "epoch": 1.225671034219565, + "grad_norm": 1.0010160207748413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8837448358535767, + "num_tokens": 378239191.0, + "step": 9635 + }, + { + "epoch": 1.2257982444981554, + "grad_norm": 1.024570345878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8925843834877014, + "num_tokens": 378275392.0, + "step": 9636 + }, + { + "epoch": 1.225925454776746, + "grad_norm": 0.9995216727256775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.890024721622467, + "num_tokens": 378312947.0, + "step": 9637 + }, + { + "epoch": 1.2260526650553365, + "grad_norm": 1.0844920873641968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3869, + "mean_token_accuracy": 0.8631589412689209, + "num_tokens": 378352520.0, + "step": 9638 + }, + { + "epoch": 1.226179875333927, + "grad_norm": 0.9749001264572144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8803025484085083, + "num_tokens": 378396071.0, + "step": 9639 + }, + { + "epoch": 1.2263070856125176, + "grad_norm": 0.9644011855125427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8862689733505249, + "num_tokens": 378433196.0, + "step": 9640 + }, + { + "epoch": 1.226434295891108, + "grad_norm": 0.993517279624939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.885503888130188, + "num_tokens": 378473035.0, + "step": 9641 + }, + { + "epoch": 1.2265615061696984, + "grad_norm": 0.9159554839134216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8852246999740601, + "num_tokens": 378514734.0, + "step": 9642 + }, + { + "epoch": 1.226688716448289, + "grad_norm": 1.1523159742355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8776732683181763, + "num_tokens": 378548966.0, + "step": 9643 + }, + { + "epoch": 1.2268159267268794, + "grad_norm": 1.026334285736084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8851615190505981, + "num_tokens": 378583164.0, + "step": 9644 + }, + { + "epoch": 1.22694313700547, + "grad_norm": 0.9904940128326416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8911681175231934, + "num_tokens": 378619123.0, + "step": 9645 + }, + { + "epoch": 1.2270703472840605, + "grad_norm": 0.9931740760803223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8835209608078003, + "num_tokens": 378656401.0, + "step": 9646 + }, + { + "epoch": 1.227197557562651, + "grad_norm": 1.001783013343811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8926634788513184, + "num_tokens": 378696459.0, + "step": 9647 + }, + { + "epoch": 1.2273247678412416, + "grad_norm": 1.0034613609313965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8747249841690063, + "num_tokens": 378738717.0, + "step": 9648 + }, + { + "epoch": 1.227451978119832, + "grad_norm": 0.9809306263923645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8847223520278931, + "num_tokens": 378778699.0, + "step": 9649 + }, + { + "epoch": 1.2275791883984226, + "grad_norm": 1.036539912223816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8694553375244141, + "num_tokens": 378819706.0, + "step": 9650 + }, + { + "epoch": 1.2277063986770131, + "grad_norm": 0.9845197200775146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8914706110954285, + "num_tokens": 378861192.0, + "step": 9651 + }, + { + "epoch": 1.2278336089556037, + "grad_norm": 1.0141483545303345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8786684274673462, + "num_tokens": 378901724.0, + "step": 9652 + }, + { + "epoch": 1.2279608192341942, + "grad_norm": 1.0189416408538818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8792424201965332, + "num_tokens": 378943625.0, + "step": 9653 + }, + { + "epoch": 1.2280880295127847, + "grad_norm": 1.0396071672439575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8807570934295654, + "num_tokens": 378986251.0, + "step": 9654 + }, + { + "epoch": 1.2282152397913753, + "grad_norm": 0.9800492525100708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8845518827438354, + "num_tokens": 379025364.0, + "step": 9655 + }, + { + "epoch": 1.2283424500699656, + "grad_norm": 1.0947178602218628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8620073795318604, + "num_tokens": 379063481.0, + "step": 9656 + }, + { + "epoch": 1.228469660348556, + "grad_norm": 1.0217527151107788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8691321015357971, + "num_tokens": 379105038.0, + "step": 9657 + }, + { + "epoch": 1.2285968706271466, + "grad_norm": 1.0210394859313965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8977386355400085, + "num_tokens": 379138823.0, + "step": 9658 + }, + { + "epoch": 1.2287240809057371, + "grad_norm": 1.049239993095398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8862074613571167, + "num_tokens": 379173364.0, + "step": 9659 + }, + { + "epoch": 1.2288512911843277, + "grad_norm": 1.0754003524780273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8801356554031372, + "num_tokens": 379211394.0, + "step": 9660 + }, + { + "epoch": 1.2289785014629182, + "grad_norm": 0.9373583793640137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8749679923057556, + "num_tokens": 379259056.0, + "step": 9661 + }, + { + "epoch": 1.2291057117415087, + "grad_norm": 0.9113254547119141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8958799839019775, + "num_tokens": 379299164.0, + "step": 9662 + }, + { + "epoch": 1.2292329220200993, + "grad_norm": 0.8885123133659363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8962721228599548, + "num_tokens": 379341430.0, + "step": 9663 + }, + { + "epoch": 1.2293601322986898, + "grad_norm": 1.0324270725250244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.874709963798523, + "num_tokens": 379383082.0, + "step": 9664 + }, + { + "epoch": 1.2294873425772803, + "grad_norm": 1.0372552871704102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8776282668113708, + "num_tokens": 379422516.0, + "step": 9665 + }, + { + "epoch": 1.2296145528558708, + "grad_norm": 0.991317093372345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.878875195980072, + "num_tokens": 379460179.0, + "step": 9666 + }, + { + "epoch": 1.2297417631344612, + "grad_norm": 1.001593828201294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8688344359397888, + "num_tokens": 379506909.0, + "step": 9667 + }, + { + "epoch": 1.2298689734130517, + "grad_norm": 0.9448077082633972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.881628692150116, + "num_tokens": 379547836.0, + "step": 9668 + }, + { + "epoch": 1.2299961836916422, + "grad_norm": 1.0904086828231812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8708633184432983, + "num_tokens": 379585688.0, + "step": 9669 + }, + { + "epoch": 1.2301233939702327, + "grad_norm": 0.9784262180328369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.887169599533081, + "num_tokens": 379627702.0, + "step": 9670 + }, + { + "epoch": 1.2302506042488233, + "grad_norm": 0.9708341956138611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8955363035202026, + "num_tokens": 379665071.0, + "step": 9671 + }, + { + "epoch": 1.2303778145274138, + "grad_norm": 0.9052268862724304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8863593935966492, + "num_tokens": 379711161.0, + "step": 9672 + }, + { + "epoch": 1.2305050248060043, + "grad_norm": 1.0197819471359253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8931404948234558, + "num_tokens": 379746904.0, + "step": 9673 + }, + { + "epoch": 1.2306322350845948, + "grad_norm": 0.9944931268692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.879241943359375, + "num_tokens": 379790040.0, + "step": 9674 + }, + { + "epoch": 1.2307594453631854, + "grad_norm": 0.9399434924125671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8727779388427734, + "num_tokens": 379834873.0, + "step": 9675 + }, + { + "epoch": 1.230886655641776, + "grad_norm": 1.0831737518310547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.8685505986213684, + "num_tokens": 379875181.0, + "step": 9676 + }, + { + "epoch": 1.2310138659203664, + "grad_norm": 1.120727300643921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8732974529266357, + "num_tokens": 379909268.0, + "step": 9677 + }, + { + "epoch": 1.231141076198957, + "grad_norm": 1.004461646080017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8751938343048096, + "num_tokens": 379950647.0, + "step": 9678 + }, + { + "epoch": 1.2312682864775475, + "grad_norm": 1.1961151361465454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8693264722824097, + "num_tokens": 379985481.0, + "step": 9679 + }, + { + "epoch": 1.231395496756138, + "grad_norm": 1.0412111282348633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8825628757476807, + "num_tokens": 380022478.0, + "step": 9680 + }, + { + "epoch": 1.2315227070347283, + "grad_norm": 0.8905990123748779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8927217721939087, + "num_tokens": 380065435.0, + "step": 9681 + }, + { + "epoch": 1.2316499173133189, + "grad_norm": 0.983534038066864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.892176628112793, + "num_tokens": 380101602.0, + "step": 9682 + }, + { + "epoch": 1.2317771275919094, + "grad_norm": 1.0067859888076782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8830631971359253, + "num_tokens": 380142990.0, + "step": 9683 + }, + { + "epoch": 1.2319043378705, + "grad_norm": 0.8315015435218811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2575, + "mean_token_accuracy": 0.9074099063873291, + "num_tokens": 380185562.0, + "step": 9684 + }, + { + "epoch": 1.2320315481490904, + "grad_norm": 0.9580321907997131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8817212581634521, + "num_tokens": 380226966.0, + "step": 9685 + }, + { + "epoch": 1.232158758427681, + "grad_norm": 0.9606520533561707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8791994452476501, + "num_tokens": 380271843.0, + "step": 9686 + }, + { + "epoch": 1.2322859687062715, + "grad_norm": 1.0910199880599976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8693588376045227, + "num_tokens": 380307431.0, + "step": 9687 + }, + { + "epoch": 1.232413178984862, + "grad_norm": 1.0033177137374878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8798872232437134, + "num_tokens": 380346269.0, + "step": 9688 + }, + { + "epoch": 1.2325403892634526, + "grad_norm": 1.0418835878372192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8706758618354797, + "num_tokens": 380387901.0, + "step": 9689 + }, + { + "epoch": 1.232667599542043, + "grad_norm": 1.0467956066131592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8816304206848145, + "num_tokens": 380421392.0, + "step": 9690 + }, + { + "epoch": 1.2327948098206334, + "grad_norm": 0.8591808080673218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.8992938995361328, + "num_tokens": 380465905.0, + "step": 9691 + }, + { + "epoch": 1.232922020099224, + "grad_norm": 0.9790685176849365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8877596259117126, + "num_tokens": 380502358.0, + "step": 9692 + }, + { + "epoch": 1.2330492303778144, + "grad_norm": 0.9500414729118347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8852484226226807, + "num_tokens": 380547678.0, + "step": 9693 + }, + { + "epoch": 1.233176440656405, + "grad_norm": 1.0665055513381958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8909556865692139, + "num_tokens": 380586334.0, + "step": 9694 + }, + { + "epoch": 1.2333036509349955, + "grad_norm": 0.9315446615219116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.898019015789032, + "num_tokens": 380628497.0, + "step": 9695 + }, + { + "epoch": 1.233430861213586, + "grad_norm": 0.9809067249298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8821933269500732, + "num_tokens": 380671099.0, + "step": 9696 + }, + { + "epoch": 1.2335580714921766, + "grad_norm": 1.1952513456344604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8636810779571533, + "num_tokens": 380702770.0, + "step": 9697 + }, + { + "epoch": 1.233685281770767, + "grad_norm": 0.9816606640815735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8789486885070801, + "num_tokens": 380745003.0, + "step": 9698 + }, + { + "epoch": 1.2338124920493576, + "grad_norm": 0.9578652381896973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8786960244178772, + "num_tokens": 380788891.0, + "step": 9699 + }, + { + "epoch": 1.2339397023279481, + "grad_norm": 0.9705591797828674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8940446376800537, + "num_tokens": 380829343.0, + "step": 9700 + }, + { + "epoch": 1.2340669126065387, + "grad_norm": 1.0302250385284424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8765001893043518, + "num_tokens": 380869007.0, + "step": 9701 + }, + { + "epoch": 1.2341941228851292, + "grad_norm": 1.0616687536239624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8944187164306641, + "num_tokens": 380901340.0, + "step": 9702 + }, + { + "epoch": 1.2343213331637197, + "grad_norm": 0.9209926128387451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.878386914730072, + "num_tokens": 380946503.0, + "step": 9703 + }, + { + "epoch": 1.2344485434423103, + "grad_norm": 1.0066465139389038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8895002603530884, + "num_tokens": 380980951.0, + "step": 9704 + }, + { + "epoch": 1.2345757537209006, + "grad_norm": 0.9867051243782043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8803499341011047, + "num_tokens": 381021603.0, + "step": 9705 + }, + { + "epoch": 1.234702963999491, + "grad_norm": 0.9383335709571838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8953472971916199, + "num_tokens": 381062465.0, + "step": 9706 + }, + { + "epoch": 1.2348301742780816, + "grad_norm": 0.9888585805892944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8932843804359436, + "num_tokens": 381098251.0, + "step": 9707 + }, + { + "epoch": 1.2349573845566721, + "grad_norm": 1.089786410331726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3875, + "mean_token_accuracy": 0.8655921220779419, + "num_tokens": 381136285.0, + "step": 9708 + }, + { + "epoch": 1.2350845948352627, + "grad_norm": 1.0131555795669556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3914, + "mean_token_accuracy": 0.86435866355896, + "num_tokens": 381180822.0, + "step": 9709 + }, + { + "epoch": 1.2352118051138532, + "grad_norm": 0.9332469701766968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8912782073020935, + "num_tokens": 381222605.0, + "step": 9710 + }, + { + "epoch": 1.2353390153924437, + "grad_norm": 0.9547634720802307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8919023275375366, + "num_tokens": 381268569.0, + "step": 9711 + }, + { + "epoch": 1.2354662256710343, + "grad_norm": 1.020256519317627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8856620192527771, + "num_tokens": 381307909.0, + "step": 9712 + }, + { + "epoch": 1.2355934359496248, + "grad_norm": 1.0290272235870361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8837953805923462, + "num_tokens": 381346003.0, + "step": 9713 + }, + { + "epoch": 1.2357206462282153, + "grad_norm": 1.0095962285995483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8688788414001465, + "num_tokens": 381386849.0, + "step": 9714 + }, + { + "epoch": 1.2358478565068058, + "grad_norm": 1.0461225509643555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.889336109161377, + "num_tokens": 381424497.0, + "step": 9715 + }, + { + "epoch": 1.2359750667853961, + "grad_norm": 0.9733457565307617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8852943778038025, + "num_tokens": 381466981.0, + "step": 9716 + }, + { + "epoch": 1.2361022770639867, + "grad_norm": 1.0835990905761719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8809506893157959, + "num_tokens": 381505195.0, + "step": 9717 + }, + { + "epoch": 1.2362294873425772, + "grad_norm": 0.9928710460662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8918750882148743, + "num_tokens": 381542902.0, + "step": 9718 + }, + { + "epoch": 1.2363566976211677, + "grad_norm": 0.9999867081642151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8776836395263672, + "num_tokens": 381584765.0, + "step": 9719 + }, + { + "epoch": 1.2364839078997583, + "grad_norm": 1.1266627311706543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8729487061500549, + "num_tokens": 381619965.0, + "step": 9720 + }, + { + "epoch": 1.2366111181783488, + "grad_norm": 1.0262218713760376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8766788840293884, + "num_tokens": 381660100.0, + "step": 9721 + }, + { + "epoch": 1.2367383284569393, + "grad_norm": 0.8909611701965332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8959587812423706, + "num_tokens": 381705948.0, + "step": 9722 + }, + { + "epoch": 1.2368655387355298, + "grad_norm": 1.0658657550811768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8709972500801086, + "num_tokens": 381744499.0, + "step": 9723 + }, + { + "epoch": 1.2369927490141204, + "grad_norm": 1.0220340490341187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8635290265083313, + "num_tokens": 381787452.0, + "step": 9724 + }, + { + "epoch": 1.237119959292711, + "grad_norm": 1.0135198831558228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8892855644226074, + "num_tokens": 381827378.0, + "step": 9725 + }, + { + "epoch": 1.2372471695713014, + "grad_norm": 0.9418956637382507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8957905173301697, + "num_tokens": 381866611.0, + "step": 9726 + }, + { + "epoch": 1.237374379849892, + "grad_norm": 0.951245903968811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8845326900482178, + "num_tokens": 381907562.0, + "step": 9727 + }, + { + "epoch": 1.2375015901284825, + "grad_norm": 1.0381157398223877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8843368291854858, + "num_tokens": 381945515.0, + "step": 9728 + }, + { + "epoch": 1.237628800407073, + "grad_norm": 1.0076082944869995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8869287371635437, + "num_tokens": 381982558.0, + "step": 9729 + }, + { + "epoch": 1.2377560106856633, + "grad_norm": 1.1195616722106934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8886128664016724, + "num_tokens": 382012305.0, + "step": 9730 + }, + { + "epoch": 1.2378832209642538, + "grad_norm": 1.0192734003067017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8847559690475464, + "num_tokens": 382050673.0, + "step": 9731 + }, + { + "epoch": 1.2380104312428444, + "grad_norm": 0.9266515970230103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8857134580612183, + "num_tokens": 382090527.0, + "step": 9732 + }, + { + "epoch": 1.238137641521435, + "grad_norm": 0.988777756690979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8862681984901428, + "num_tokens": 382134003.0, + "step": 9733 + }, + { + "epoch": 1.2382648518000254, + "grad_norm": 1.0627976655960083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8725619316101074, + "num_tokens": 382169315.0, + "step": 9734 + }, + { + "epoch": 1.238392062078616, + "grad_norm": 0.9178036451339722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8951143622398376, + "num_tokens": 382209442.0, + "step": 9735 + }, + { + "epoch": 1.2385192723572065, + "grad_norm": 0.911321759223938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8980249166488647, + "num_tokens": 382249361.0, + "step": 9736 + }, + { + "epoch": 1.238646482635797, + "grad_norm": 0.9373945593833923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8925380706787109, + "num_tokens": 382290635.0, + "step": 9737 + }, + { + "epoch": 1.2387736929143875, + "grad_norm": 1.0089561939239502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8914117813110352, + "num_tokens": 382325423.0, + "step": 9738 + }, + { + "epoch": 1.238900903192978, + "grad_norm": 0.9337784051895142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8881528973579407, + "num_tokens": 382370638.0, + "step": 9739 + }, + { + "epoch": 1.2390281134715684, + "grad_norm": 1.0844895839691162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8814659714698792, + "num_tokens": 382405305.0, + "step": 9740 + }, + { + "epoch": 1.239155323750159, + "grad_norm": 0.9925134778022766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8818925619125366, + "num_tokens": 382445927.0, + "step": 9741 + }, + { + "epoch": 1.2392825340287494, + "grad_norm": 0.9312637448310852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8775746822357178, + "num_tokens": 382487748.0, + "step": 9742 + }, + { + "epoch": 1.23940974430734, + "grad_norm": 1.0041098594665527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8807337284088135, + "num_tokens": 382530976.0, + "step": 9743 + }, + { + "epoch": 1.2395369545859305, + "grad_norm": 1.1041353940963745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8810250759124756, + "num_tokens": 382561661.0, + "step": 9744 + }, + { + "epoch": 1.239664164864521, + "grad_norm": 0.9710967540740967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8946192264556885, + "num_tokens": 382597026.0, + "step": 9745 + }, + { + "epoch": 1.2397913751431116, + "grad_norm": 1.0259780883789062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8842557668685913, + "num_tokens": 382634148.0, + "step": 9746 + }, + { + "epoch": 1.239918585421702, + "grad_norm": 0.9362678527832031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8916899561882019, + "num_tokens": 382675166.0, + "step": 9747 + }, + { + "epoch": 1.2400457957002926, + "grad_norm": 1.2252815961837769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8778803944587708, + "num_tokens": 382705508.0, + "step": 9748 + }, + { + "epoch": 1.2401730059788831, + "grad_norm": 0.9846554398536682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8850610256195068, + "num_tokens": 382747019.0, + "step": 9749 + }, + { + "epoch": 1.2403002162574737, + "grad_norm": 0.9971874356269836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8896216154098511, + "num_tokens": 382782528.0, + "step": 9750 + }, + { + "epoch": 1.2404274265360642, + "grad_norm": 1.013197422027588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.890632152557373, + "num_tokens": 382821260.0, + "step": 9751 + }, + { + "epoch": 1.2405546368146547, + "grad_norm": 0.9771639108657837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8845001459121704, + "num_tokens": 382856985.0, + "step": 9752 + }, + { + "epoch": 1.2406818470932452, + "grad_norm": 1.0605342388153076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8920736312866211, + "num_tokens": 382888448.0, + "step": 9753 + }, + { + "epoch": 1.2408090573718356, + "grad_norm": 0.977739691734314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8871073722839355, + "num_tokens": 382929894.0, + "step": 9754 + }, + { + "epoch": 1.240936267650426, + "grad_norm": 0.9957103729248047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8829675912857056, + "num_tokens": 382966676.0, + "step": 9755 + }, + { + "epoch": 1.2410634779290166, + "grad_norm": 1.1795662641525269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8766553401947021, + "num_tokens": 382998593.0, + "step": 9756 + }, + { + "epoch": 1.2411906882076071, + "grad_norm": 1.0022308826446533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8845318555831909, + "num_tokens": 383037331.0, + "step": 9757 + }, + { + "epoch": 1.2413178984861977, + "grad_norm": 1.0205895900726318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8790073990821838, + "num_tokens": 383076166.0, + "step": 9758 + }, + { + "epoch": 1.2414451087647882, + "grad_norm": 1.0182430744171143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8931468725204468, + "num_tokens": 383110024.0, + "step": 9759 + }, + { + "epoch": 1.2415723190433787, + "grad_norm": 1.0394258499145508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8757655024528503, + "num_tokens": 383153003.0, + "step": 9760 + }, + { + "epoch": 1.2416995293219693, + "grad_norm": 1.051684856414795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.873255729675293, + "num_tokens": 383190482.0, + "step": 9761 + }, + { + "epoch": 1.2418267396005598, + "grad_norm": 1.052708387374878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8891769051551819, + "num_tokens": 383228776.0, + "step": 9762 + }, + { + "epoch": 1.2419539498791503, + "grad_norm": 0.9742603302001953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8998392820358276, + "num_tokens": 383265875.0, + "step": 9763 + }, + { + "epoch": 1.2420811601577408, + "grad_norm": 0.9962897300720215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8894569873809814, + "num_tokens": 383300093.0, + "step": 9764 + }, + { + "epoch": 1.2422083704363311, + "grad_norm": 0.936650812625885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8857343196868896, + "num_tokens": 383341537.0, + "step": 9765 + }, + { + "epoch": 1.2423355807149217, + "grad_norm": 1.0743361711502075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8789733648300171, + "num_tokens": 383378446.0, + "step": 9766 + }, + { + "epoch": 1.2424627909935122, + "grad_norm": 0.9913995265960693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8774403929710388, + "num_tokens": 383415185.0, + "step": 9767 + }, + { + "epoch": 1.2425900012721027, + "grad_norm": 1.014258861541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8841291069984436, + "num_tokens": 383451626.0, + "step": 9768 + }, + { + "epoch": 1.2427172115506933, + "grad_norm": 1.1899429559707642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.86525559425354, + "num_tokens": 383484863.0, + "step": 9769 + }, + { + "epoch": 1.2428444218292838, + "grad_norm": 1.0608271360397339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8910384178161621, + "num_tokens": 383516988.0, + "step": 9770 + }, + { + "epoch": 1.2429716321078743, + "grad_norm": 0.9785372614860535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3861, + "mean_token_accuracy": 0.867070198059082, + "num_tokens": 383560625.0, + "step": 9771 + }, + { + "epoch": 1.2430988423864648, + "grad_norm": 0.9381279945373535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8928837180137634, + "num_tokens": 383599445.0, + "step": 9772 + }, + { + "epoch": 1.2432260526650554, + "grad_norm": 0.9609826803207397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8886048793792725, + "num_tokens": 383636890.0, + "step": 9773 + }, + { + "epoch": 1.243353262943646, + "grad_norm": 0.8993434309959412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8949912786483765, + "num_tokens": 383676851.0, + "step": 9774 + }, + { + "epoch": 1.2434804732222364, + "grad_norm": 1.0697412490844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3669, + "mean_token_accuracy": 0.8726382255554199, + "num_tokens": 383715761.0, + "step": 9775 + }, + { + "epoch": 1.243607683500827, + "grad_norm": 0.9637397527694702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8839731216430664, + "num_tokens": 383754904.0, + "step": 9776 + }, + { + "epoch": 1.2437348937794175, + "grad_norm": 1.0154415369033813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8875267505645752, + "num_tokens": 383793669.0, + "step": 9777 + }, + { + "epoch": 1.243862104058008, + "grad_norm": 1.0829957723617554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.880458414554596, + "num_tokens": 383829919.0, + "step": 9778 + }, + { + "epoch": 1.2439893143365983, + "grad_norm": 1.1028099060058594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3936, + "mean_token_accuracy": 0.8609990477561951, + "num_tokens": 383869404.0, + "step": 9779 + }, + { + "epoch": 1.2441165246151888, + "grad_norm": 0.9879053235054016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8891257047653198, + "num_tokens": 383905999.0, + "step": 9780 + }, + { + "epoch": 1.2442437348937794, + "grad_norm": 1.0631465911865234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8861962556838989, + "num_tokens": 383939052.0, + "step": 9781 + }, + { + "epoch": 1.24437094517237, + "grad_norm": 0.920573353767395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.886737048625946, + "num_tokens": 383983946.0, + "step": 9782 + }, + { + "epoch": 1.2444981554509604, + "grad_norm": 1.0426832437515259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8760080337524414, + "num_tokens": 384021368.0, + "step": 9783 + }, + { + "epoch": 1.244625365729551, + "grad_norm": 1.086982250213623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8639188408851624, + "num_tokens": 384059193.0, + "step": 9784 + }, + { + "epoch": 1.2447525760081415, + "grad_norm": 0.9201109409332275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8857887983322144, + "num_tokens": 384104325.0, + "step": 9785 + }, + { + "epoch": 1.244879786286732, + "grad_norm": 1.0516716241836548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8893836736679077, + "num_tokens": 384142584.0, + "step": 9786 + }, + { + "epoch": 1.2450069965653225, + "grad_norm": 1.0059748888015747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8916430473327637, + "num_tokens": 384177989.0, + "step": 9787 + }, + { + "epoch": 1.245134206843913, + "grad_norm": 1.0125328302383423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8872916102409363, + "num_tokens": 384217136.0, + "step": 9788 + }, + { + "epoch": 1.2452614171225034, + "grad_norm": 0.9530347585678101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8881754875183105, + "num_tokens": 384258002.0, + "step": 9789 + }, + { + "epoch": 1.245388627401094, + "grad_norm": 1.0488773584365845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8865619897842407, + "num_tokens": 384295498.0, + "step": 9790 + }, + { + "epoch": 1.2455158376796844, + "grad_norm": 1.115060806274414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.877659261226654, + "num_tokens": 384332770.0, + "step": 9791 + }, + { + "epoch": 1.245643047958275, + "grad_norm": 1.2607369422912598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3835, + "mean_token_accuracy": 0.8656330704689026, + "num_tokens": 384372124.0, + "step": 9792 + }, + { + "epoch": 1.2457702582368655, + "grad_norm": 1.0236223936080933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.9022829532623291, + "num_tokens": 384405993.0, + "step": 9793 + }, + { + "epoch": 1.245897468515456, + "grad_norm": 0.9779052734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8789039850234985, + "num_tokens": 384449946.0, + "step": 9794 + }, + { + "epoch": 1.2460246787940465, + "grad_norm": 0.9575546979904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8831720352172852, + "num_tokens": 384495072.0, + "step": 9795 + }, + { + "epoch": 1.246151889072637, + "grad_norm": 1.0944663286209106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8648319840431213, + "num_tokens": 384535875.0, + "step": 9796 + }, + { + "epoch": 1.2462790993512276, + "grad_norm": 0.9744293689727783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8849359750747681, + "num_tokens": 384573637.0, + "step": 9797 + }, + { + "epoch": 1.2464063096298181, + "grad_norm": 1.0295376777648926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8758826851844788, + "num_tokens": 384614375.0, + "step": 9798 + }, + { + "epoch": 1.2465335199084087, + "grad_norm": 0.949129045009613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.876833438873291, + "num_tokens": 384658806.0, + "step": 9799 + }, + { + "epoch": 1.2466607301869992, + "grad_norm": 0.9383525848388672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8976868391036987, + "num_tokens": 384696535.0, + "step": 9800 + }, + { + "epoch": 1.2467879404655897, + "grad_norm": 0.9998854994773865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8851091265678406, + "num_tokens": 384736892.0, + "step": 9801 + }, + { + "epoch": 1.2469151507441802, + "grad_norm": 0.9273812770843506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8970323801040649, + "num_tokens": 384778104.0, + "step": 9802 + }, + { + "epoch": 1.2470423610227706, + "grad_norm": 0.9998166561126709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8719011545181274, + "num_tokens": 384817413.0, + "step": 9803 + }, + { + "epoch": 1.247169571301361, + "grad_norm": 1.0752530097961426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8803945779800415, + "num_tokens": 384854953.0, + "step": 9804 + }, + { + "epoch": 1.2472967815799516, + "grad_norm": 0.8735206127166748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8914569616317749, + "num_tokens": 384899887.0, + "step": 9805 + }, + { + "epoch": 1.2474239918585421, + "grad_norm": 1.018755316734314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8779866695404053, + "num_tokens": 384937768.0, + "step": 9806 + }, + { + "epoch": 1.2475512021371327, + "grad_norm": 0.9950047731399536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8881195783615112, + "num_tokens": 384981826.0, + "step": 9807 + }, + { + "epoch": 1.2476784124157232, + "grad_norm": 1.0224181413650513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8827931880950928, + "num_tokens": 385020841.0, + "step": 9808 + }, + { + "epoch": 1.2478056226943137, + "grad_norm": 0.9466974139213562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8828405141830444, + "num_tokens": 385063937.0, + "step": 9809 + }, + { + "epoch": 1.2479328329729042, + "grad_norm": 0.9382325410842896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8942493200302124, + "num_tokens": 385102706.0, + "step": 9810 + }, + { + "epoch": 1.2480600432514948, + "grad_norm": 0.9600693583488464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8912709951400757, + "num_tokens": 385140914.0, + "step": 9811 + }, + { + "epoch": 1.2481872535300853, + "grad_norm": 0.9451348185539246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8966494202613831, + "num_tokens": 385176948.0, + "step": 9812 + }, + { + "epoch": 1.2483144638086758, + "grad_norm": 0.9324621558189392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8853042125701904, + "num_tokens": 385218901.0, + "step": 9813 + }, + { + "epoch": 1.2484416740872661, + "grad_norm": 0.9443674683570862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8811404705047607, + "num_tokens": 385257579.0, + "step": 9814 + }, + { + "epoch": 1.2485688843658567, + "grad_norm": 1.0261461734771729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8778731226921082, + "num_tokens": 385294358.0, + "step": 9815 + }, + { + "epoch": 1.2486960946444472, + "grad_norm": 0.9136323928833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8972377777099609, + "num_tokens": 385334266.0, + "step": 9816 + }, + { + "epoch": 1.2488233049230377, + "grad_norm": 1.0580788850784302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8825210332870483, + "num_tokens": 385373936.0, + "step": 9817 + }, + { + "epoch": 1.2489505152016283, + "grad_norm": 1.1181257963180542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8763097524642944, + "num_tokens": 385413120.0, + "step": 9818 + }, + { + "epoch": 1.2490777254802188, + "grad_norm": 1.1046258211135864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8889813423156738, + "num_tokens": 385444637.0, + "step": 9819 + }, + { + "epoch": 1.2492049357588093, + "grad_norm": 1.0576187372207642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8872131109237671, + "num_tokens": 385481757.0, + "step": 9820 + }, + { + "epoch": 1.2493321460373998, + "grad_norm": 0.9051598906517029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8856664299964905, + "num_tokens": 385524155.0, + "step": 9821 + }, + { + "epoch": 1.2494593563159904, + "grad_norm": 0.9993970990180969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8809801936149597, + "num_tokens": 385564697.0, + "step": 9822 + }, + { + "epoch": 1.249586566594581, + "grad_norm": 0.9987092018127441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8834141492843628, + "num_tokens": 385600740.0, + "step": 9823 + }, + { + "epoch": 1.2497137768731714, + "grad_norm": 1.1636513471603394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8760116100311279, + "num_tokens": 385641059.0, + "step": 9824 + }, + { + "epoch": 1.249840987151762, + "grad_norm": 0.8759783506393433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.8972446322441101, + "num_tokens": 385688906.0, + "step": 9825 + }, + { + "epoch": 1.2499681974303525, + "grad_norm": 1.0346498489379883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8778808116912842, + "num_tokens": 385728238.0, + "step": 9826 + }, + { + "epoch": 1.250095407708943, + "grad_norm": 1.1957513093948364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8730248808860779, + "num_tokens": 385764371.0, + "step": 9827 + }, + { + "epoch": 1.2502226179875333, + "grad_norm": 1.0688849687576294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8797460794448853, + "num_tokens": 385803123.0, + "step": 9828 + }, + { + "epoch": 1.2503498282661238, + "grad_norm": 1.0517370700836182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8762701749801636, + "num_tokens": 385842289.0, + "step": 9829 + }, + { + "epoch": 1.2504770385447144, + "grad_norm": 1.0066856145858765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8837583065032959, + "num_tokens": 385881775.0, + "step": 9830 + }, + { + "epoch": 1.250604248823305, + "grad_norm": 1.0250498056411743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8791441321372986, + "num_tokens": 385919500.0, + "step": 9831 + }, + { + "epoch": 1.2507314591018954, + "grad_norm": 1.1375608444213867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3852, + "mean_token_accuracy": 0.8651396036148071, + "num_tokens": 385954968.0, + "step": 9832 + }, + { + "epoch": 1.250858669380486, + "grad_norm": 0.9278860688209534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.878882646560669, + "num_tokens": 385999911.0, + "step": 9833 + }, + { + "epoch": 1.2509858796590765, + "grad_norm": 1.0667568445205688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8792085647583008, + "num_tokens": 386035639.0, + "step": 9834 + }, + { + "epoch": 1.251113089937667, + "grad_norm": 0.9642202854156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8869146108627319, + "num_tokens": 386074775.0, + "step": 9835 + }, + { + "epoch": 1.2512403002162575, + "grad_norm": 0.9920717477798462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8908284306526184, + "num_tokens": 386111365.0, + "step": 9836 + }, + { + "epoch": 1.2513675104948478, + "grad_norm": 0.9714489579200745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8890047073364258, + "num_tokens": 386151822.0, + "step": 9837 + }, + { + "epoch": 1.2514947207734384, + "grad_norm": 1.024854063987732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.888748288154602, + "num_tokens": 386187831.0, + "step": 9838 + }, + { + "epoch": 1.251621931052029, + "grad_norm": 1.058982491493225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8782215714454651, + "num_tokens": 386222659.0, + "step": 9839 + }, + { + "epoch": 1.2517491413306194, + "grad_norm": 0.9323151707649231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8966878056526184, + "num_tokens": 386261515.0, + "step": 9840 + }, + { + "epoch": 1.25187635160921, + "grad_norm": 0.9596711993217468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8773528337478638, + "num_tokens": 386302799.0, + "step": 9841 + }, + { + "epoch": 1.2520035618878005, + "grad_norm": 0.9795008301734924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8886780142784119, + "num_tokens": 386348151.0, + "step": 9842 + }, + { + "epoch": 1.252130772166391, + "grad_norm": 1.0531293153762817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.877793550491333, + "num_tokens": 386389582.0, + "step": 9843 + }, + { + "epoch": 1.2522579824449815, + "grad_norm": 1.0980067253112793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.876182496547699, + "num_tokens": 386425285.0, + "step": 9844 + }, + { + "epoch": 1.252385192723572, + "grad_norm": 1.0081652402877808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8955570459365845, + "num_tokens": 386460076.0, + "step": 9845 + }, + { + "epoch": 1.2525124030021626, + "grad_norm": 1.0487228631973267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.890770435333252, + "num_tokens": 386502749.0, + "step": 9846 + }, + { + "epoch": 1.2526396132807531, + "grad_norm": 0.9527387022972107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8967705965042114, + "num_tokens": 386544266.0, + "step": 9847 + }, + { + "epoch": 1.2527668235593437, + "grad_norm": 1.0702711343765259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8766448497772217, + "num_tokens": 386581778.0, + "step": 9848 + }, + { + "epoch": 1.2528940338379342, + "grad_norm": 1.1873130798339844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8680813908576965, + "num_tokens": 386617148.0, + "step": 9849 + }, + { + "epoch": 1.2530212441165247, + "grad_norm": 1.0118049383163452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8870068192481995, + "num_tokens": 386657200.0, + "step": 9850 + }, + { + "epoch": 1.2531484543951152, + "grad_norm": 0.9811572432518005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8784411549568176, + "num_tokens": 386701114.0, + "step": 9851 + }, + { + "epoch": 1.2532756646737058, + "grad_norm": 1.0999726057052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8856816291809082, + "num_tokens": 386739262.0, + "step": 9852 + }, + { + "epoch": 1.253402874952296, + "grad_norm": 1.1042734384536743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8762272596359253, + "num_tokens": 386775198.0, + "step": 9853 + }, + { + "epoch": 1.2535300852308866, + "grad_norm": 1.1027253866195679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.409, + "mean_token_accuracy": 0.8594861030578613, + "num_tokens": 386813173.0, + "step": 9854 + }, + { + "epoch": 1.2536572955094771, + "grad_norm": 1.0410034656524658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8732330799102783, + "num_tokens": 386855857.0, + "step": 9855 + }, + { + "epoch": 1.2537845057880677, + "grad_norm": 1.0385795831680298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8885861039161682, + "num_tokens": 386888613.0, + "step": 9856 + }, + { + "epoch": 1.2539117160666582, + "grad_norm": 1.0423974990844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8757261037826538, + "num_tokens": 386928798.0, + "step": 9857 + }, + { + "epoch": 1.2540389263452487, + "grad_norm": 1.1311761140823364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3954, + "mean_token_accuracy": 0.8617597818374634, + "num_tokens": 386966107.0, + "step": 9858 + }, + { + "epoch": 1.2541661366238392, + "grad_norm": 1.1111819744110107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8754128217697144, + "num_tokens": 387000272.0, + "step": 9859 + }, + { + "epoch": 1.2542933469024298, + "grad_norm": 0.9792296886444092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8754492998123169, + "num_tokens": 387042489.0, + "step": 9860 + }, + { + "epoch": 1.2544205571810203, + "grad_norm": 0.9629203081130981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8726016283035278, + "num_tokens": 387087066.0, + "step": 9861 + }, + { + "epoch": 1.2545477674596106, + "grad_norm": 0.8933345079421997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8862683176994324, + "num_tokens": 387131304.0, + "step": 9862 + }, + { + "epoch": 1.2546749777382011, + "grad_norm": 1.002145767211914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8871864676475525, + "num_tokens": 387169197.0, + "step": 9863 + }, + { + "epoch": 1.2548021880167917, + "grad_norm": 1.0113829374313354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8790510296821594, + "num_tokens": 387209913.0, + "step": 9864 + }, + { + "epoch": 1.2549293982953822, + "grad_norm": 0.9918497204780579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.88798987865448, + "num_tokens": 387248107.0, + "step": 9865 + }, + { + "epoch": 1.2550566085739727, + "grad_norm": 1.1138595342636108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8769088983535767, + "num_tokens": 387283845.0, + "step": 9866 + }, + { + "epoch": 1.2551838188525632, + "grad_norm": 0.9983405470848083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8847273588180542, + "num_tokens": 387325825.0, + "step": 9867 + }, + { + "epoch": 1.2553110291311538, + "grad_norm": 1.0079740285873413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8878594040870667, + "num_tokens": 387364886.0, + "step": 9868 + }, + { + "epoch": 1.2554382394097443, + "grad_norm": 0.9855558276176453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8791206479072571, + "num_tokens": 387406130.0, + "step": 9869 + }, + { + "epoch": 1.2555654496883348, + "grad_norm": 0.9302916526794434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.889739990234375, + "num_tokens": 387447604.0, + "step": 9870 + }, + { + "epoch": 1.2556926599669254, + "grad_norm": 0.9626514315605164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8883746266365051, + "num_tokens": 387485128.0, + "step": 9871 + }, + { + "epoch": 1.255819870245516, + "grad_norm": 0.9244737029075623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8992621898651123, + "num_tokens": 387523793.0, + "step": 9872 + }, + { + "epoch": 1.2559470805241064, + "grad_norm": 0.9210151433944702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8993642926216125, + "num_tokens": 387566988.0, + "step": 9873 + }, + { + "epoch": 1.256074290802697, + "grad_norm": 0.9497265815734863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8792456388473511, + "num_tokens": 387609659.0, + "step": 9874 + }, + { + "epoch": 1.2562015010812875, + "grad_norm": 0.996239423751831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8825199007987976, + "num_tokens": 387652371.0, + "step": 9875 + }, + { + "epoch": 1.256328711359878, + "grad_norm": 1.0146124362945557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8885164260864258, + "num_tokens": 387684827.0, + "step": 9876 + }, + { + "epoch": 1.2564559216384683, + "grad_norm": 0.9093049764633179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8889697790145874, + "num_tokens": 387727556.0, + "step": 9877 + }, + { + "epoch": 1.2565831319170588, + "grad_norm": 0.9568539261817932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8811447620391846, + "num_tokens": 387768386.0, + "step": 9878 + }, + { + "epoch": 1.2567103421956494, + "grad_norm": 0.9709286689758301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8935855627059937, + "num_tokens": 387809607.0, + "step": 9879 + }, + { + "epoch": 1.25683755247424, + "grad_norm": 1.0510257482528687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8749053478240967, + "num_tokens": 387845418.0, + "step": 9880 + }, + { + "epoch": 1.2569647627528304, + "grad_norm": 0.9745448231697083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8904757499694824, + "num_tokens": 387888424.0, + "step": 9881 + }, + { + "epoch": 1.257091973031421, + "grad_norm": 1.0319842100143433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8881953954696655, + "num_tokens": 387925492.0, + "step": 9882 + }, + { + "epoch": 1.2572191833100115, + "grad_norm": 0.921501874923706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8916375637054443, + "num_tokens": 387967601.0, + "step": 9883 + }, + { + "epoch": 1.257346393588602, + "grad_norm": 1.0590829849243164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8844307661056519, + "num_tokens": 388004272.0, + "step": 9884 + }, + { + "epoch": 1.2574736038671925, + "grad_norm": 1.0438928604125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8826337456703186, + "num_tokens": 388039851.0, + "step": 9885 + }, + { + "epoch": 1.2576008141457828, + "grad_norm": 0.9722777009010315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8783228397369385, + "num_tokens": 388081669.0, + "step": 9886 + }, + { + "epoch": 1.2577280244243734, + "grad_norm": 0.8961796164512634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8997120261192322, + "num_tokens": 388123074.0, + "step": 9887 + }, + { + "epoch": 1.257855234702964, + "grad_norm": 0.9355345368385315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8953273892402649, + "num_tokens": 388161920.0, + "step": 9888 + }, + { + "epoch": 1.2579824449815544, + "grad_norm": 1.0007041692733765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3659, + "mean_token_accuracy": 0.875420093536377, + "num_tokens": 388201089.0, + "step": 9889 + }, + { + "epoch": 1.258109655260145, + "grad_norm": 0.9438148736953735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.892865777015686, + "num_tokens": 388244014.0, + "step": 9890 + }, + { + "epoch": 1.2582368655387355, + "grad_norm": 1.0157102346420288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3978, + "mean_token_accuracy": 0.8606942892074585, + "num_tokens": 388289313.0, + "step": 9891 + }, + { + "epoch": 1.258364075817326, + "grad_norm": 1.0131862163543701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8811826705932617, + "num_tokens": 388326798.0, + "step": 9892 + }, + { + "epoch": 1.2584912860959165, + "grad_norm": 1.031961441040039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8734068870544434, + "num_tokens": 388369249.0, + "step": 9893 + }, + { + "epoch": 1.258618496374507, + "grad_norm": 0.9110554456710815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8965926766395569, + "num_tokens": 388406311.0, + "step": 9894 + }, + { + "epoch": 1.2587457066530976, + "grad_norm": 1.015754222869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8852872848510742, + "num_tokens": 388449731.0, + "step": 9895 + }, + { + "epoch": 1.2588729169316881, + "grad_norm": 1.0386176109313965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8979456424713135, + "num_tokens": 388483414.0, + "step": 9896 + }, + { + "epoch": 1.2590001272102787, + "grad_norm": 1.2017782926559448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8779846429824829, + "num_tokens": 388514281.0, + "step": 9897 + }, + { + "epoch": 1.2591273374888692, + "grad_norm": 1.0939836502075195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8907397985458374, + "num_tokens": 388549821.0, + "step": 9898 + }, + { + "epoch": 1.2592545477674597, + "grad_norm": 1.0229003429412842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.885612964630127, + "num_tokens": 388585876.0, + "step": 9899 + }, + { + "epoch": 1.2593817580460502, + "grad_norm": 1.0631897449493408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3811, + "mean_token_accuracy": 0.8684916496276855, + "num_tokens": 388622797.0, + "step": 9900 + }, + { + "epoch": 1.2595089683246408, + "grad_norm": 0.9956967830657959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8895580768585205, + "num_tokens": 388661688.0, + "step": 9901 + }, + { + "epoch": 1.259636178603231, + "grad_norm": 0.9924861192703247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8749228715896606, + "num_tokens": 388701645.0, + "step": 9902 + }, + { + "epoch": 1.2597633888818216, + "grad_norm": 1.0356884002685547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8730197548866272, + "num_tokens": 388747637.0, + "step": 9903 + }, + { + "epoch": 1.2598905991604121, + "grad_norm": 1.0654683113098145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3651, + "mean_token_accuracy": 0.8747841119766235, + "num_tokens": 388787179.0, + "step": 9904 + }, + { + "epoch": 1.2600178094390027, + "grad_norm": 1.0402836799621582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8843002319335938, + "num_tokens": 388828161.0, + "step": 9905 + }, + { + "epoch": 1.2601450197175932, + "grad_norm": 1.0706745386123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.381, + "mean_token_accuracy": 0.8674485683441162, + "num_tokens": 388874603.0, + "step": 9906 + }, + { + "epoch": 1.2602722299961837, + "grad_norm": 0.9836686253547668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8849544525146484, + "num_tokens": 388913171.0, + "step": 9907 + }, + { + "epoch": 1.2603994402747742, + "grad_norm": 1.0306026935577393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.873252272605896, + "num_tokens": 388950606.0, + "step": 9908 + }, + { + "epoch": 1.2605266505533648, + "grad_norm": 1.1135318279266357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8833203911781311, + "num_tokens": 388988728.0, + "step": 9909 + }, + { + "epoch": 1.2606538608319553, + "grad_norm": 0.9579677581787109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8863831162452698, + "num_tokens": 389027368.0, + "step": 9910 + }, + { + "epoch": 1.2607810711105456, + "grad_norm": 1.02095627784729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.893525242805481, + "num_tokens": 389062554.0, + "step": 9911 + }, + { + "epoch": 1.2609082813891361, + "grad_norm": 1.102447509765625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8757185339927673, + "num_tokens": 389095652.0, + "step": 9912 + }, + { + "epoch": 1.2610354916677267, + "grad_norm": 1.0568017959594727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8918552398681641, + "num_tokens": 389128907.0, + "step": 9913 + }, + { + "epoch": 1.2611627019463172, + "grad_norm": 1.0304113626480103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8855844736099243, + "num_tokens": 389166311.0, + "step": 9914 + }, + { + "epoch": 1.2612899122249077, + "grad_norm": 0.9889036417007446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8816349506378174, + "num_tokens": 389206511.0, + "step": 9915 + }, + { + "epoch": 1.2614171225034982, + "grad_norm": 0.9629465341567993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8695566654205322, + "num_tokens": 389252759.0, + "step": 9916 + }, + { + "epoch": 1.2615443327820888, + "grad_norm": 0.9979785680770874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8957124352455139, + "num_tokens": 389286145.0, + "step": 9917 + }, + { + "epoch": 1.2616715430606793, + "grad_norm": 0.9387356042861938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8913254141807556, + "num_tokens": 389324666.0, + "step": 9918 + }, + { + "epoch": 1.2617987533392698, + "grad_norm": 1.0317553281784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8863826990127563, + "num_tokens": 389362287.0, + "step": 9919 + }, + { + "epoch": 1.2619259636178604, + "grad_norm": 0.9577884674072266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8783151507377625, + "num_tokens": 389403704.0, + "step": 9920 + }, + { + "epoch": 1.2620531738964509, + "grad_norm": 0.9079555869102478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8872346878051758, + "num_tokens": 389447964.0, + "step": 9921 + }, + { + "epoch": 1.2621803841750414, + "grad_norm": 0.9683816432952881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8931942582130432, + "num_tokens": 389487377.0, + "step": 9922 + }, + { + "epoch": 1.262307594453632, + "grad_norm": 0.8884674906730652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8926842212677002, + "num_tokens": 389535850.0, + "step": 9923 + }, + { + "epoch": 1.2624348047322225, + "grad_norm": 1.0026721954345703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8791303038597107, + "num_tokens": 389574155.0, + "step": 9924 + }, + { + "epoch": 1.262562015010813, + "grad_norm": 1.1641845703125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8777693510055542, + "num_tokens": 389610862.0, + "step": 9925 + }, + { + "epoch": 1.2626892252894033, + "grad_norm": 0.9040102958679199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8801305294036865, + "num_tokens": 389660145.0, + "step": 9926 + }, + { + "epoch": 1.2628164355679938, + "grad_norm": 0.9770761728286743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8808566331863403, + "num_tokens": 389701329.0, + "step": 9927 + }, + { + "epoch": 1.2629436458465844, + "grad_norm": 0.8661783337593079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8995094299316406, + "num_tokens": 389744741.0, + "step": 9928 + }, + { + "epoch": 1.263070856125175, + "grad_norm": 0.8587799072265625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8832157850265503, + "num_tokens": 389792792.0, + "step": 9929 + }, + { + "epoch": 1.2631980664037654, + "grad_norm": 1.087186574935913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8728021383285522, + "num_tokens": 389833413.0, + "step": 9930 + }, + { + "epoch": 1.263325276682356, + "grad_norm": 0.968761146068573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8947374224662781, + "num_tokens": 389874638.0, + "step": 9931 + }, + { + "epoch": 1.2634524869609465, + "grad_norm": 1.0499577522277832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8640064001083374, + "num_tokens": 389915873.0, + "step": 9932 + }, + { + "epoch": 1.263579697239537, + "grad_norm": 0.9441487789154053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8816980719566345, + "num_tokens": 389957145.0, + "step": 9933 + }, + { + "epoch": 1.2637069075181275, + "grad_norm": 0.9835052490234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8801137804985046, + "num_tokens": 390000435.0, + "step": 9934 + }, + { + "epoch": 1.2638341177967178, + "grad_norm": 0.9330034852027893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8693013787269592, + "num_tokens": 390045540.0, + "step": 9935 + }, + { + "epoch": 1.2639613280753084, + "grad_norm": 1.0459610223770142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8797150254249573, + "num_tokens": 390088524.0, + "step": 9936 + }, + { + "epoch": 1.264088538353899, + "grad_norm": 0.982824444770813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8781369924545288, + "num_tokens": 390131869.0, + "step": 9937 + }, + { + "epoch": 1.2642157486324894, + "grad_norm": 1.0458378791809082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8819853067398071, + "num_tokens": 390171594.0, + "step": 9938 + }, + { + "epoch": 1.26434295891108, + "grad_norm": 1.0636485815048218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8819378614425659, + "num_tokens": 390206959.0, + "step": 9939 + }, + { + "epoch": 1.2644701691896705, + "grad_norm": 0.9607357978820801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8914536833763123, + "num_tokens": 390246426.0, + "step": 9940 + }, + { + "epoch": 1.264597379468261, + "grad_norm": 1.1621638536453247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8690425753593445, + "num_tokens": 390280335.0, + "step": 9941 + }, + { + "epoch": 1.2647245897468515, + "grad_norm": 1.0015119314193726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8790369629859924, + "num_tokens": 390322203.0, + "step": 9942 + }, + { + "epoch": 1.264851800025442, + "grad_norm": 0.9640606045722961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8846655488014221, + "num_tokens": 390365015.0, + "step": 9943 + }, + { + "epoch": 1.2649790103040326, + "grad_norm": 0.9983593225479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8808867931365967, + "num_tokens": 390403827.0, + "step": 9944 + }, + { + "epoch": 1.2651062205826231, + "grad_norm": 0.9507520198822021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8920828104019165, + "num_tokens": 390442920.0, + "step": 9945 + }, + { + "epoch": 1.2652334308612136, + "grad_norm": 0.986738383769989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8735944628715515, + "num_tokens": 390485352.0, + "step": 9946 + }, + { + "epoch": 1.2653606411398042, + "grad_norm": 1.1259865760803223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8653591275215149, + "num_tokens": 390522640.0, + "step": 9947 + }, + { + "epoch": 1.2654878514183947, + "grad_norm": 1.0916495323181152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8736846446990967, + "num_tokens": 390560295.0, + "step": 9948 + }, + { + "epoch": 1.2656150616969852, + "grad_norm": 1.0427733659744263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8723199367523193, + "num_tokens": 390598846.0, + "step": 9949 + }, + { + "epoch": 1.2657422719755758, + "grad_norm": 0.9372915029525757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8881686925888062, + "num_tokens": 390641655.0, + "step": 9950 + }, + { + "epoch": 1.265869482254166, + "grad_norm": 1.0655282735824585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8799117803573608, + "num_tokens": 390678617.0, + "step": 9951 + }, + { + "epoch": 1.2659966925327566, + "grad_norm": 0.8279613852500916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8927773833274841, + "num_tokens": 390730314.0, + "step": 9952 + }, + { + "epoch": 1.2661239028113471, + "grad_norm": 1.0737539529800415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8842344880104065, + "num_tokens": 390764963.0, + "step": 9953 + }, + { + "epoch": 1.2662511130899377, + "grad_norm": 0.9467934370040894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8851385116577148, + "num_tokens": 390808337.0, + "step": 9954 + }, + { + "epoch": 1.2663783233685282, + "grad_norm": 1.0048636198043823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8737215995788574, + "num_tokens": 390845773.0, + "step": 9955 + }, + { + "epoch": 1.2665055336471187, + "grad_norm": 0.9759547710418701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8874960541725159, + "num_tokens": 390883648.0, + "step": 9956 + }, + { + "epoch": 1.2666327439257092, + "grad_norm": 1.053322672843933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8797638416290283, + "num_tokens": 390921893.0, + "step": 9957 + }, + { + "epoch": 1.2667599542042998, + "grad_norm": 1.0059741735458374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.879094123840332, + "num_tokens": 390959995.0, + "step": 9958 + }, + { + "epoch": 1.2668871644828903, + "grad_norm": 1.0195116996765137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8799953460693359, + "num_tokens": 390997363.0, + "step": 9959 + }, + { + "epoch": 1.2670143747614806, + "grad_norm": 1.090750813484192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8778475522994995, + "num_tokens": 391030340.0, + "step": 9960 + }, + { + "epoch": 1.2671415850400711, + "grad_norm": 1.0656938552856445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8773950338363647, + "num_tokens": 391064757.0, + "step": 9961 + }, + { + "epoch": 1.2672687953186617, + "grad_norm": 1.0229891538619995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8676564693450928, + "num_tokens": 391105496.0, + "step": 9962 + }, + { + "epoch": 1.2673960055972522, + "grad_norm": 1.0665957927703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8836324214935303, + "num_tokens": 391143675.0, + "step": 9963 + }, + { + "epoch": 1.2675232158758427, + "grad_norm": 0.8698217868804932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8975278735160828, + "num_tokens": 391185728.0, + "step": 9964 + }, + { + "epoch": 1.2676504261544332, + "grad_norm": 0.9918569326400757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8805143237113953, + "num_tokens": 391227007.0, + "step": 9965 + }, + { + "epoch": 1.2677776364330238, + "grad_norm": 0.9263529181480408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8894306421279907, + "num_tokens": 391271383.0, + "step": 9966 + }, + { + "epoch": 1.2679048467116143, + "grad_norm": 0.9424149990081787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8910934329032898, + "num_tokens": 391309141.0, + "step": 9967 + }, + { + "epoch": 1.2680320569902048, + "grad_norm": 1.0668447017669678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8892819881439209, + "num_tokens": 391343473.0, + "step": 9968 + }, + { + "epoch": 1.2681592672687954, + "grad_norm": 1.0312700271606445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8886101245880127, + "num_tokens": 391378462.0, + "step": 9969 + }, + { + "epoch": 1.2682864775473859, + "grad_norm": 0.872173011302948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8820133209228516, + "num_tokens": 391428430.0, + "step": 9970 + }, + { + "epoch": 1.2684136878259764, + "grad_norm": 0.9888308048248291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8862965106964111, + "num_tokens": 391468720.0, + "step": 9971 + }, + { + "epoch": 1.268540898104567, + "grad_norm": 0.8967412710189819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8880820274353027, + "num_tokens": 391515663.0, + "step": 9972 + }, + { + "epoch": 1.2686681083831575, + "grad_norm": 0.969078779220581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8918138742446899, + "num_tokens": 391552355.0, + "step": 9973 + }, + { + "epoch": 1.268795318661748, + "grad_norm": 1.0181190967559814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.896021842956543, + "num_tokens": 391585142.0, + "step": 9974 + }, + { + "epoch": 1.2689225289403383, + "grad_norm": 1.0800271034240723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8762814998626709, + "num_tokens": 391624683.0, + "step": 9975 + }, + { + "epoch": 1.2690497392189288, + "grad_norm": 0.9847595691680908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8857970237731934, + "num_tokens": 391665481.0, + "step": 9976 + }, + { + "epoch": 1.2691769494975194, + "grad_norm": 0.9601463675498962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8940118551254272, + "num_tokens": 391706055.0, + "step": 9977 + }, + { + "epoch": 1.2693041597761099, + "grad_norm": 0.9967214465141296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8777729272842407, + "num_tokens": 391747683.0, + "step": 9978 + }, + { + "epoch": 1.2694313700547004, + "grad_norm": 1.071994662284851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8791719675064087, + "num_tokens": 391786199.0, + "step": 9979 + }, + { + "epoch": 1.269558580333291, + "grad_norm": 0.9911553859710693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8880856037139893, + "num_tokens": 391829456.0, + "step": 9980 + }, + { + "epoch": 1.2696857906118815, + "grad_norm": 0.9308521151542664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8949830532073975, + "num_tokens": 391871127.0, + "step": 9981 + }, + { + "epoch": 1.269813000890472, + "grad_norm": 1.0141953229904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8809162378311157, + "num_tokens": 391910873.0, + "step": 9982 + }, + { + "epoch": 1.2699402111690625, + "grad_norm": 1.0246104001998901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8621464967727661, + "num_tokens": 391954464.0, + "step": 9983 + }, + { + "epoch": 1.2700674214476528, + "grad_norm": 1.073099136352539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8885440826416016, + "num_tokens": 391988747.0, + "step": 9984 + }, + { + "epoch": 1.2701946317262434, + "grad_norm": 0.9027552604675293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8900909423828125, + "num_tokens": 392030048.0, + "step": 9985 + }, + { + "epoch": 1.270321842004834, + "grad_norm": 0.9593753218650818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8940461277961731, + "num_tokens": 392067570.0, + "step": 9986 + }, + { + "epoch": 1.2704490522834244, + "grad_norm": 0.9757859706878662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8909996747970581, + "num_tokens": 392104564.0, + "step": 9987 + }, + { + "epoch": 1.270576262562015, + "grad_norm": 1.1071395874023438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8797448873519897, + "num_tokens": 392139524.0, + "step": 9988 + }, + { + "epoch": 1.2707034728406055, + "grad_norm": 1.0527682304382324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8694136738777161, + "num_tokens": 392177388.0, + "step": 9989 + }, + { + "epoch": 1.270830683119196, + "grad_norm": 0.9388480186462402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8811912536621094, + "num_tokens": 392221844.0, + "step": 9990 + }, + { + "epoch": 1.2709578933977865, + "grad_norm": 1.0296308994293213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.893272340297699, + "num_tokens": 392254459.0, + "step": 9991 + }, + { + "epoch": 1.271085103676377, + "grad_norm": 0.8655908107757568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8929545283317566, + "num_tokens": 392298819.0, + "step": 9992 + }, + { + "epoch": 1.2712123139549676, + "grad_norm": 1.008233904838562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8851044178009033, + "num_tokens": 392338635.0, + "step": 9993 + }, + { + "epoch": 1.2713395242335581, + "grad_norm": 1.0629477500915527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8760756850242615, + "num_tokens": 392378726.0, + "step": 9994 + }, + { + "epoch": 1.2714667345121486, + "grad_norm": 0.981438398361206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8959798812866211, + "num_tokens": 392413476.0, + "step": 9995 + }, + { + "epoch": 1.2715939447907392, + "grad_norm": 1.0347295999526978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.878110408782959, + "num_tokens": 392453844.0, + "step": 9996 + }, + { + "epoch": 1.2717211550693297, + "grad_norm": 1.0293930768966675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8914569020271301, + "num_tokens": 392489994.0, + "step": 9997 + }, + { + "epoch": 1.2718483653479202, + "grad_norm": 0.9780194759368896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8886308670043945, + "num_tokens": 392529781.0, + "step": 9998 + }, + { + "epoch": 1.2719755756265108, + "grad_norm": 1.0139234066009521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8909853100776672, + "num_tokens": 392567928.0, + "step": 9999 + }, + { + "epoch": 1.272102785905101, + "grad_norm": 1.0875462293624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8697159290313721, + "num_tokens": 392605012.0, + "step": 10000 + }, + { + "epoch": 1.2722299961836916, + "grad_norm": 1.1066339015960693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8795875310897827, + "num_tokens": 392640037.0, + "step": 10001 + }, + { + "epoch": 1.2723572064622821, + "grad_norm": 0.9804254770278931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8900853395462036, + "num_tokens": 392686809.0, + "step": 10002 + }, + { + "epoch": 1.2724844167408726, + "grad_norm": 0.9777386784553528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.891243040561676, + "num_tokens": 392727522.0, + "step": 10003 + }, + { + "epoch": 1.2726116270194632, + "grad_norm": 1.1139333248138428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8820686340332031, + "num_tokens": 392761149.0, + "step": 10004 + }, + { + "epoch": 1.2727388372980537, + "grad_norm": 1.0267603397369385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8783499002456665, + "num_tokens": 392798460.0, + "step": 10005 + }, + { + "epoch": 1.2728660475766442, + "grad_norm": 0.9609513282775879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8835932612419128, + "num_tokens": 392839601.0, + "step": 10006 + }, + { + "epoch": 1.2729932578552348, + "grad_norm": 1.0849993228912354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8739110231399536, + "num_tokens": 392875764.0, + "step": 10007 + }, + { + "epoch": 1.2731204681338253, + "grad_norm": 1.175173044204712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3926, + "mean_token_accuracy": 0.8637545108795166, + "num_tokens": 392913380.0, + "step": 10008 + }, + { + "epoch": 1.2732476784124156, + "grad_norm": 1.0343596935272217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8770811557769775, + "num_tokens": 392951990.0, + "step": 10009 + }, + { + "epoch": 1.2733748886910061, + "grad_norm": 1.0345523357391357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8751235604286194, + "num_tokens": 392989894.0, + "step": 10010 + }, + { + "epoch": 1.2735020989695967, + "grad_norm": 0.9389805197715759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8881689310073853, + "num_tokens": 393029655.0, + "step": 10011 + }, + { + "epoch": 1.2736293092481872, + "grad_norm": 1.0189119577407837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8829287886619568, + "num_tokens": 393069830.0, + "step": 10012 + }, + { + "epoch": 1.2737565195267777, + "grad_norm": 0.9753255844116211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8758893013000488, + "num_tokens": 393112571.0, + "step": 10013 + }, + { + "epoch": 1.2738837298053682, + "grad_norm": 1.0910910367965698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.883759617805481, + "num_tokens": 393152195.0, + "step": 10014 + }, + { + "epoch": 1.2740109400839588, + "grad_norm": 0.9947632551193237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8825623989105225, + "num_tokens": 393193450.0, + "step": 10015 + }, + { + "epoch": 1.2741381503625493, + "grad_norm": 1.0223877429962158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8943006992340088, + "num_tokens": 393228170.0, + "step": 10016 + }, + { + "epoch": 1.2742653606411398, + "grad_norm": 1.0221940279006958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8758226633071899, + "num_tokens": 393267655.0, + "step": 10017 + }, + { + "epoch": 1.2743925709197303, + "grad_norm": 0.9632356762886047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8913730382919312, + "num_tokens": 393307974.0, + "step": 10018 + }, + { + "epoch": 1.2745197811983209, + "grad_norm": 1.002394437789917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.897100567817688, + "num_tokens": 393343426.0, + "step": 10019 + }, + { + "epoch": 1.2746469914769114, + "grad_norm": 1.0054974555969238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8836936950683594, + "num_tokens": 393382864.0, + "step": 10020 + }, + { + "epoch": 1.274774201755502, + "grad_norm": 1.033009648323059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.883467972278595, + "num_tokens": 393422298.0, + "step": 10021 + }, + { + "epoch": 1.2749014120340925, + "grad_norm": 1.0469833612442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.872717559337616, + "num_tokens": 393463404.0, + "step": 10022 + }, + { + "epoch": 1.275028622312683, + "grad_norm": 0.9835001826286316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8813713788986206, + "num_tokens": 393502191.0, + "step": 10023 + }, + { + "epoch": 1.2751558325912733, + "grad_norm": 1.0596160888671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8788401484489441, + "num_tokens": 393537474.0, + "step": 10024 + }, + { + "epoch": 1.2752830428698638, + "grad_norm": 0.9245039224624634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.888417661190033, + "num_tokens": 393578879.0, + "step": 10025 + }, + { + "epoch": 1.2754102531484544, + "grad_norm": 1.068052887916565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8798240423202515, + "num_tokens": 393615858.0, + "step": 10026 + }, + { + "epoch": 1.2755374634270449, + "grad_norm": 0.9911437630653381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8762367367744446, + "num_tokens": 393660025.0, + "step": 10027 + }, + { + "epoch": 1.2756646737056354, + "grad_norm": 0.9502461552619934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8914884328842163, + "num_tokens": 393696818.0, + "step": 10028 + }, + { + "epoch": 1.275791883984226, + "grad_norm": 0.9411036968231201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.890175461769104, + "num_tokens": 393734820.0, + "step": 10029 + }, + { + "epoch": 1.2759190942628165, + "grad_norm": 0.9984309077262878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.885190486907959, + "num_tokens": 393773203.0, + "step": 10030 + }, + { + "epoch": 1.276046304541407, + "grad_norm": 0.8721910119056702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8940817713737488, + "num_tokens": 393816016.0, + "step": 10031 + }, + { + "epoch": 1.2761735148199975, + "grad_norm": 0.961956262588501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8928656578063965, + "num_tokens": 393857458.0, + "step": 10032 + }, + { + "epoch": 1.2763007250985878, + "grad_norm": 0.9402561187744141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8894966244697571, + "num_tokens": 393895024.0, + "step": 10033 + }, + { + "epoch": 1.2764279353771784, + "grad_norm": 1.030260682106018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8690335750579834, + "num_tokens": 393935226.0, + "step": 10034 + }, + { + "epoch": 1.2765551456557689, + "grad_norm": 0.9627180695533752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8922713994979858, + "num_tokens": 393974572.0, + "step": 10035 + }, + { + "epoch": 1.2766823559343594, + "grad_norm": 0.9019483327865601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8842213153839111, + "num_tokens": 394017697.0, + "step": 10036 + }, + { + "epoch": 1.27680956621295, + "grad_norm": 0.946502149105072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.881454586982727, + "num_tokens": 394061954.0, + "step": 10037 + }, + { + "epoch": 1.2769367764915405, + "grad_norm": 0.9010113477706909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8831118941307068, + "num_tokens": 394106546.0, + "step": 10038 + }, + { + "epoch": 1.277063986770131, + "grad_norm": 0.947218120098114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.9007723927497864, + "num_tokens": 394143303.0, + "step": 10039 + }, + { + "epoch": 1.2771911970487215, + "grad_norm": 0.9438208341598511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8860201835632324, + "num_tokens": 394188276.0, + "step": 10040 + }, + { + "epoch": 1.277318407327312, + "grad_norm": 1.0937811136245728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8821550607681274, + "num_tokens": 394223737.0, + "step": 10041 + }, + { + "epoch": 1.2774456176059026, + "grad_norm": 1.0997741222381592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8760963082313538, + "num_tokens": 394259129.0, + "step": 10042 + }, + { + "epoch": 1.2775728278844931, + "grad_norm": 0.9448344111442566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8735393285751343, + "num_tokens": 394302971.0, + "step": 10043 + }, + { + "epoch": 1.2777000381630836, + "grad_norm": 0.9527102112770081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8918606042861938, + "num_tokens": 394341853.0, + "step": 10044 + }, + { + "epoch": 1.2778272484416742, + "grad_norm": 0.9429274201393127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8868343830108643, + "num_tokens": 394379752.0, + "step": 10045 + }, + { + "epoch": 1.2779544587202647, + "grad_norm": 0.8420324325561523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.261, + "mean_token_accuracy": 0.9046447277069092, + "num_tokens": 394421063.0, + "step": 10046 + }, + { + "epoch": 1.2780816689988552, + "grad_norm": 1.0383285284042358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8683323860168457, + "num_tokens": 394461724.0, + "step": 10047 + }, + { + "epoch": 1.2782088792774458, + "grad_norm": 0.9386006593704224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.889714241027832, + "num_tokens": 394500625.0, + "step": 10048 + }, + { + "epoch": 1.278336089556036, + "grad_norm": 1.0484046936035156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8750971555709839, + "num_tokens": 394542312.0, + "step": 10049 + }, + { + "epoch": 1.2784632998346266, + "grad_norm": 0.8823901414871216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.9039344191551208, + "num_tokens": 394584923.0, + "step": 10050 + }, + { + "epoch": 1.2785905101132171, + "grad_norm": 1.0026887655258179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8816536664962769, + "num_tokens": 394623254.0, + "step": 10051 + }, + { + "epoch": 1.2787177203918076, + "grad_norm": 0.9768837690353394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8839655518531799, + "num_tokens": 394662323.0, + "step": 10052 + }, + { + "epoch": 1.2788449306703982, + "grad_norm": 1.0129882097244263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8819389343261719, + "num_tokens": 394698275.0, + "step": 10053 + }, + { + "epoch": 1.2789721409489887, + "grad_norm": 1.0063958168029785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8789880275726318, + "num_tokens": 394739963.0, + "step": 10054 + }, + { + "epoch": 1.2790993512275792, + "grad_norm": 1.0059880018234253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8741007447242737, + "num_tokens": 394782732.0, + "step": 10055 + }, + { + "epoch": 1.2792265615061698, + "grad_norm": 1.0465317964553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8808245658874512, + "num_tokens": 394817905.0, + "step": 10056 + }, + { + "epoch": 1.2793537717847603, + "grad_norm": 1.0350335836410522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8841335773468018, + "num_tokens": 394853907.0, + "step": 10057 + }, + { + "epoch": 1.2794809820633506, + "grad_norm": 0.9198497533798218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8976061344146729, + "num_tokens": 394894313.0, + "step": 10058 + }, + { + "epoch": 1.2796081923419411, + "grad_norm": 0.959966778755188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8940414786338806, + "num_tokens": 394932573.0, + "step": 10059 + }, + { + "epoch": 1.2797354026205316, + "grad_norm": 1.01239013671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8857088685035706, + "num_tokens": 394972691.0, + "step": 10060 + }, + { + "epoch": 1.2798626128991222, + "grad_norm": 1.0416083335876465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8739012479782104, + "num_tokens": 395008255.0, + "step": 10061 + }, + { + "epoch": 1.2799898231777127, + "grad_norm": 1.021145224571228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8799218535423279, + "num_tokens": 395049323.0, + "step": 10062 + }, + { + "epoch": 1.2801170334563032, + "grad_norm": 1.139736294746399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8736791610717773, + "num_tokens": 395088314.0, + "step": 10063 + }, + { + "epoch": 1.2802442437348938, + "grad_norm": 1.1545226573944092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8750249147415161, + "num_tokens": 395122060.0, + "step": 10064 + }, + { + "epoch": 1.2803714540134843, + "grad_norm": 0.8870366811752319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8941876888275146, + "num_tokens": 395166161.0, + "step": 10065 + }, + { + "epoch": 1.2804986642920748, + "grad_norm": 0.9621474146842957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.890358567237854, + "num_tokens": 395204294.0, + "step": 10066 + }, + { + "epoch": 1.2806258745706653, + "grad_norm": 0.9747384190559387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8841720223426819, + "num_tokens": 395243795.0, + "step": 10067 + }, + { + "epoch": 1.2807530848492559, + "grad_norm": 1.131402850151062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8851891756057739, + "num_tokens": 395272276.0, + "step": 10068 + }, + { + "epoch": 1.2808802951278464, + "grad_norm": 0.9681567549705505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8871709108352661, + "num_tokens": 395311658.0, + "step": 10069 + }, + { + "epoch": 1.281007505406437, + "grad_norm": 0.9857132434844971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8775382041931152, + "num_tokens": 395356435.0, + "step": 10070 + }, + { + "epoch": 1.2811347156850275, + "grad_norm": 0.9898343682289124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8811224699020386, + "num_tokens": 395396715.0, + "step": 10071 + }, + { + "epoch": 1.281261925963618, + "grad_norm": 0.955416738986969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8833262920379639, + "num_tokens": 395436842.0, + "step": 10072 + }, + { + "epoch": 1.2813891362422083, + "grad_norm": 0.9996235370635986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8917519450187683, + "num_tokens": 395476384.0, + "step": 10073 + }, + { + "epoch": 1.2815163465207988, + "grad_norm": 1.0961558818817139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8812196254730225, + "num_tokens": 395514864.0, + "step": 10074 + }, + { + "epoch": 1.2816435567993893, + "grad_norm": 1.0245628356933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.88018399477005, + "num_tokens": 395550568.0, + "step": 10075 + }, + { + "epoch": 1.2817707670779799, + "grad_norm": 0.9949214458465576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.870858907699585, + "num_tokens": 395594047.0, + "step": 10076 + }, + { + "epoch": 1.2818979773565704, + "grad_norm": 0.9971418976783752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8765345215797424, + "num_tokens": 395632293.0, + "step": 10077 + }, + { + "epoch": 1.282025187635161, + "grad_norm": 0.9875506162643433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.882064700126648, + "num_tokens": 395669454.0, + "step": 10078 + }, + { + "epoch": 1.2821523979137515, + "grad_norm": 1.0956400632858276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8826247453689575, + "num_tokens": 395703550.0, + "step": 10079 + }, + { + "epoch": 1.282279608192342, + "grad_norm": 1.04017972946167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8818845152854919, + "num_tokens": 395743527.0, + "step": 10080 + }, + { + "epoch": 1.2824068184709325, + "grad_norm": 0.9947397708892822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.872452974319458, + "num_tokens": 395783890.0, + "step": 10081 + }, + { + "epoch": 1.2825340287495228, + "grad_norm": 1.042571783065796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8805990815162659, + "num_tokens": 395819958.0, + "step": 10082 + }, + { + "epoch": 1.2826612390281134, + "grad_norm": 0.971446692943573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8871718645095825, + "num_tokens": 395857102.0, + "step": 10083 + }, + { + "epoch": 1.2827884493067039, + "grad_norm": 0.9112251996994019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8972811698913574, + "num_tokens": 395896408.0, + "step": 10084 + }, + { + "epoch": 1.2829156595852944, + "grad_norm": 1.263122797012329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.875917375087738, + "num_tokens": 395930285.0, + "step": 10085 + }, + { + "epoch": 1.283042869863885, + "grad_norm": 1.0081757307052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8759773373603821, + "num_tokens": 395970108.0, + "step": 10086 + }, + { + "epoch": 1.2831700801424755, + "grad_norm": 0.8853445649147034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8876896500587463, + "num_tokens": 396014531.0, + "step": 10087 + }, + { + "epoch": 1.283297290421066, + "grad_norm": 0.9690180420875549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8801677227020264, + "num_tokens": 396055145.0, + "step": 10088 + }, + { + "epoch": 1.2834245006996565, + "grad_norm": 1.0296788215637207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.88831627368927, + "num_tokens": 396090693.0, + "step": 10089 + }, + { + "epoch": 1.283551710978247, + "grad_norm": 0.9207616448402405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8835769891738892, + "num_tokens": 396131805.0, + "step": 10090 + }, + { + "epoch": 1.2836789212568376, + "grad_norm": 1.0166774988174438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8932598829269409, + "num_tokens": 396164663.0, + "step": 10091 + }, + { + "epoch": 1.283806131535428, + "grad_norm": 0.9872421026229858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8868279457092285, + "num_tokens": 396203318.0, + "step": 10092 + }, + { + "epoch": 1.2839333418140186, + "grad_norm": 1.0071125030517578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.893509030342102, + "num_tokens": 396239933.0, + "step": 10093 + }, + { + "epoch": 1.2840605520926092, + "grad_norm": 1.1290136575698853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.867582380771637, + "num_tokens": 396278269.0, + "step": 10094 + }, + { + "epoch": 1.2841877623711997, + "grad_norm": 1.084873914718628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.874005138874054, + "num_tokens": 396317052.0, + "step": 10095 + }, + { + "epoch": 1.2843149726497902, + "grad_norm": 0.9461115598678589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8841984868049622, + "num_tokens": 396359376.0, + "step": 10096 + }, + { + "epoch": 1.2844421829283807, + "grad_norm": 0.9598125219345093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8730388283729553, + "num_tokens": 396407395.0, + "step": 10097 + }, + { + "epoch": 1.284569393206971, + "grad_norm": 1.0812859535217285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8703269958496094, + "num_tokens": 396446730.0, + "step": 10098 + }, + { + "epoch": 1.2846966034855616, + "grad_norm": 0.9943315386772156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8741952180862427, + "num_tokens": 396489011.0, + "step": 10099 + }, + { + "epoch": 1.2848238137641521, + "grad_norm": 1.049944519996643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8868705034255981, + "num_tokens": 396522904.0, + "step": 10100 + }, + { + "epoch": 1.2849510240427426, + "grad_norm": 0.9110760688781738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8897037506103516, + "num_tokens": 396565606.0, + "step": 10101 + }, + { + "epoch": 1.2850782343213332, + "grad_norm": 0.9794861078262329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8737256526947021, + "num_tokens": 396607917.0, + "step": 10102 + }, + { + "epoch": 1.2852054445999237, + "grad_norm": 0.9402143955230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8869662880897522, + "num_tokens": 396652333.0, + "step": 10103 + }, + { + "epoch": 1.2853326548785142, + "grad_norm": 1.1535362005233765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.8709460496902466, + "num_tokens": 396687070.0, + "step": 10104 + }, + { + "epoch": 1.2854598651571048, + "grad_norm": 1.085087537765503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8706929087638855, + "num_tokens": 396724570.0, + "step": 10105 + }, + { + "epoch": 1.2855870754356953, + "grad_norm": 0.927863597869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8958323001861572, + "num_tokens": 396765271.0, + "step": 10106 + }, + { + "epoch": 1.2857142857142856, + "grad_norm": 0.9587817788124084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8765281438827515, + "num_tokens": 396811567.0, + "step": 10107 + }, + { + "epoch": 1.2858414959928761, + "grad_norm": 0.9869104027748108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8826632499694824, + "num_tokens": 396850100.0, + "step": 10108 + }, + { + "epoch": 1.2859687062714666, + "grad_norm": 1.0830357074737549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8666841983795166, + "num_tokens": 396884842.0, + "step": 10109 + }, + { + "epoch": 1.2860959165500572, + "grad_norm": 0.931965708732605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8808628916740417, + "num_tokens": 396927116.0, + "step": 10110 + }, + { + "epoch": 1.2862231268286477, + "grad_norm": 1.0074130296707153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8813263177871704, + "num_tokens": 396968590.0, + "step": 10111 + }, + { + "epoch": 1.2863503371072382, + "grad_norm": 1.1847275495529175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8741269111633301, + "num_tokens": 396999482.0, + "step": 10112 + }, + { + "epoch": 1.2864775473858288, + "grad_norm": 1.06939697265625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8804771900177002, + "num_tokens": 397036247.0, + "step": 10113 + }, + { + "epoch": 1.2866047576644193, + "grad_norm": 0.9958264827728271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8921679854393005, + "num_tokens": 397073533.0, + "step": 10114 + }, + { + "epoch": 1.2867319679430098, + "grad_norm": 0.9370232224464417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8951377868652344, + "num_tokens": 397115018.0, + "step": 10115 + }, + { + "epoch": 1.2868591782216003, + "grad_norm": 1.0106730461120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8791894912719727, + "num_tokens": 397156166.0, + "step": 10116 + }, + { + "epoch": 1.2869863885001909, + "grad_norm": 0.952561616897583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8890206813812256, + "num_tokens": 397195018.0, + "step": 10117 + }, + { + "epoch": 1.2871135987787814, + "grad_norm": 0.8977653980255127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8991020321846008, + "num_tokens": 397232029.0, + "step": 10118 + }, + { + "epoch": 1.287240809057372, + "grad_norm": 1.034136176109314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.875278651714325, + "num_tokens": 397271330.0, + "step": 10119 + }, + { + "epoch": 1.2873680193359625, + "grad_norm": 0.9255148768424988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8820755481719971, + "num_tokens": 397315422.0, + "step": 10120 + }, + { + "epoch": 1.287495229614553, + "grad_norm": 1.0914357900619507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8793748617172241, + "num_tokens": 397348547.0, + "step": 10121 + }, + { + "epoch": 1.2876224398931433, + "grad_norm": 1.1509062051773071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8666237592697144, + "num_tokens": 397387292.0, + "step": 10122 + }, + { + "epoch": 1.2877496501717338, + "grad_norm": 1.0046722888946533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8858062624931335, + "num_tokens": 397425078.0, + "step": 10123 + }, + { + "epoch": 1.2878768604503243, + "grad_norm": 0.975188672542572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8835692405700684, + "num_tokens": 397461546.0, + "step": 10124 + }, + { + "epoch": 1.2880040707289149, + "grad_norm": 0.9842772483825684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8796908855438232, + "num_tokens": 397502013.0, + "step": 10125 + }, + { + "epoch": 1.2881312810075054, + "grad_norm": 0.9818174242973328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8833450078964233, + "num_tokens": 397543769.0, + "step": 10126 + }, + { + "epoch": 1.288258491286096, + "grad_norm": 0.9812209606170654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8753042817115784, + "num_tokens": 397589855.0, + "step": 10127 + }, + { + "epoch": 1.2883857015646865, + "grad_norm": 0.977261483669281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8908860087394714, + "num_tokens": 397635184.0, + "step": 10128 + }, + { + "epoch": 1.288512911843277, + "grad_norm": 1.0202776193618774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8723797798156738, + "num_tokens": 397675542.0, + "step": 10129 + }, + { + "epoch": 1.2886401221218675, + "grad_norm": 1.0761334896087646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8693746328353882, + "num_tokens": 397715712.0, + "step": 10130 + }, + { + "epoch": 1.2887673324004578, + "grad_norm": 1.1052069664001465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8818180561065674, + "num_tokens": 397750497.0, + "step": 10131 + }, + { + "epoch": 1.2888945426790483, + "grad_norm": 1.020303726196289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8820699453353882, + "num_tokens": 397791001.0, + "step": 10132 + }, + { + "epoch": 1.2890217529576389, + "grad_norm": 1.016217827796936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8824838399887085, + "num_tokens": 397831496.0, + "step": 10133 + }, + { + "epoch": 1.2891489632362294, + "grad_norm": 0.9012444615364075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.895522952079773, + "num_tokens": 397869977.0, + "step": 10134 + }, + { + "epoch": 1.28927617351482, + "grad_norm": 0.9188938140869141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8930110335350037, + "num_tokens": 397909905.0, + "step": 10135 + }, + { + "epoch": 1.2894033837934105, + "grad_norm": 1.0275092124938965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8914539217948914, + "num_tokens": 397944748.0, + "step": 10136 + }, + { + "epoch": 1.289530594072001, + "grad_norm": 0.901361882686615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8876274824142456, + "num_tokens": 397989064.0, + "step": 10137 + }, + { + "epoch": 1.2896578043505915, + "grad_norm": 1.0124022960662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8773529529571533, + "num_tokens": 398027846.0, + "step": 10138 + }, + { + "epoch": 1.289785014629182, + "grad_norm": 1.0267796516418457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8865760564804077, + "num_tokens": 398064738.0, + "step": 10139 + }, + { + "epoch": 1.2899122249077726, + "grad_norm": 0.9697378277778625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8787556290626526, + "num_tokens": 398104408.0, + "step": 10140 + }, + { + "epoch": 1.290039435186363, + "grad_norm": 1.0407313108444214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8811540603637695, + "num_tokens": 398142103.0, + "step": 10141 + }, + { + "epoch": 1.2901666454649536, + "grad_norm": 1.0533239841461182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.875206470489502, + "num_tokens": 398176276.0, + "step": 10142 + }, + { + "epoch": 1.2902938557435442, + "grad_norm": 1.1462501287460327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4152, + "mean_token_accuracy": 0.8557068705558777, + "num_tokens": 398215488.0, + "step": 10143 + }, + { + "epoch": 1.2904210660221347, + "grad_norm": 0.9906675219535828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8670814037322998, + "num_tokens": 398258107.0, + "step": 10144 + }, + { + "epoch": 1.2905482763007252, + "grad_norm": 0.9742464423179626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8781169652938843, + "num_tokens": 398301599.0, + "step": 10145 + }, + { + "epoch": 1.2906754865793157, + "grad_norm": 1.0776394605636597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8833605051040649, + "num_tokens": 398342177.0, + "step": 10146 + }, + { + "epoch": 1.290802696857906, + "grad_norm": 0.92063969373703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8889405727386475, + "num_tokens": 398382881.0, + "step": 10147 + }, + { + "epoch": 1.2909299071364966, + "grad_norm": 1.0100444555282593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8902676105499268, + "num_tokens": 398417524.0, + "step": 10148 + }, + { + "epoch": 1.291057117415087, + "grad_norm": 0.9530442953109741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8821576833724976, + "num_tokens": 398458599.0, + "step": 10149 + }, + { + "epoch": 1.2911843276936776, + "grad_norm": 1.1279066801071167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8678343296051025, + "num_tokens": 398491730.0, + "step": 10150 + }, + { + "epoch": 1.2913115379722682, + "grad_norm": 0.9614806175231934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8724040389060974, + "num_tokens": 398534618.0, + "step": 10151 + }, + { + "epoch": 1.2914387482508587, + "grad_norm": 1.0279011726379395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8789715766906738, + "num_tokens": 398576312.0, + "step": 10152 + }, + { + "epoch": 1.2915659585294492, + "grad_norm": 0.9961463809013367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.888984739780426, + "num_tokens": 398613539.0, + "step": 10153 + }, + { + "epoch": 1.2916931688080397, + "grad_norm": 1.0593632459640503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8798009157180786, + "num_tokens": 398651739.0, + "step": 10154 + }, + { + "epoch": 1.2918203790866303, + "grad_norm": 1.0237232446670532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8902431130409241, + "num_tokens": 398688355.0, + "step": 10155 + }, + { + "epoch": 1.2919475893652206, + "grad_norm": 1.0109235048294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8813121914863586, + "num_tokens": 398728118.0, + "step": 10156 + }, + { + "epoch": 1.2920747996438111, + "grad_norm": 1.0720490217208862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.881966233253479, + "num_tokens": 398761414.0, + "step": 10157 + }, + { + "epoch": 1.2922020099224016, + "grad_norm": 0.9946540594100952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8740630149841309, + "num_tokens": 398802167.0, + "step": 10158 + }, + { + "epoch": 1.2923292202009922, + "grad_norm": 1.0344206094741821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8900524377822876, + "num_tokens": 398837305.0, + "step": 10159 + }, + { + "epoch": 1.2924564304795827, + "grad_norm": 1.0076991319656372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8990429639816284, + "num_tokens": 398872535.0, + "step": 10160 + }, + { + "epoch": 1.2925836407581732, + "grad_norm": 1.013303279876709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.883238673210144, + "num_tokens": 398913968.0, + "step": 10161 + }, + { + "epoch": 1.2927108510367638, + "grad_norm": 1.0171215534210205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8919009566307068, + "num_tokens": 398952612.0, + "step": 10162 + }, + { + "epoch": 1.2928380613153543, + "grad_norm": 0.9542434215545654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8824113607406616, + "num_tokens": 398995560.0, + "step": 10163 + }, + { + "epoch": 1.2929652715939448, + "grad_norm": 1.1080306768417358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3794, + "mean_token_accuracy": 0.8701361417770386, + "num_tokens": 399036269.0, + "step": 10164 + }, + { + "epoch": 1.2930924818725353, + "grad_norm": 1.1905227899551392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8718377351760864, + "num_tokens": 399066512.0, + "step": 10165 + }, + { + "epoch": 1.2932196921511259, + "grad_norm": 0.9694593548774719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8908629417419434, + "num_tokens": 399107935.0, + "step": 10166 + }, + { + "epoch": 1.2933469024297164, + "grad_norm": 1.0376174449920654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8821077346801758, + "num_tokens": 399145934.0, + "step": 10167 + }, + { + "epoch": 1.293474112708307, + "grad_norm": 1.0165932178497314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8857688903808594, + "num_tokens": 399182443.0, + "step": 10168 + }, + { + "epoch": 1.2936013229868975, + "grad_norm": 1.0249813795089722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8782591223716736, + "num_tokens": 399222850.0, + "step": 10169 + }, + { + "epoch": 1.293728533265488, + "grad_norm": 0.961699903011322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8955232501029968, + "num_tokens": 399261383.0, + "step": 10170 + }, + { + "epoch": 1.2938557435440783, + "grad_norm": 1.0195415019989014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8815953731536865, + "num_tokens": 399301951.0, + "step": 10171 + }, + { + "epoch": 1.2939829538226688, + "grad_norm": 1.0372258424758911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8737051486968994, + "num_tokens": 399343307.0, + "step": 10172 + }, + { + "epoch": 1.2941101641012593, + "grad_norm": 1.1276990175247192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8660025596618652, + "num_tokens": 399376287.0, + "step": 10173 + }, + { + "epoch": 1.2942373743798499, + "grad_norm": 0.9845548868179321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8952097296714783, + "num_tokens": 399415144.0, + "step": 10174 + }, + { + "epoch": 1.2943645846584404, + "grad_norm": 1.0061302185058594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8791031241416931, + "num_tokens": 399455999.0, + "step": 10175 + }, + { + "epoch": 1.294491794937031, + "grad_norm": 0.9402143359184265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8924630880355835, + "num_tokens": 399496940.0, + "step": 10176 + }, + { + "epoch": 1.2946190052156215, + "grad_norm": 1.042141318321228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8812497854232788, + "num_tokens": 399536353.0, + "step": 10177 + }, + { + "epoch": 1.294746215494212, + "grad_norm": 0.8913609385490417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.9006555080413818, + "num_tokens": 399575935.0, + "step": 10178 + }, + { + "epoch": 1.2948734257728025, + "grad_norm": 0.8972482085227966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8858428001403809, + "num_tokens": 399623898.0, + "step": 10179 + }, + { + "epoch": 1.2950006360513928, + "grad_norm": 0.9475088715553284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.897480845451355, + "num_tokens": 399660343.0, + "step": 10180 + }, + { + "epoch": 1.2951278463299833, + "grad_norm": 0.9908815026283264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8855074644088745, + "num_tokens": 399697478.0, + "step": 10181 + }, + { + "epoch": 1.2952550566085739, + "grad_norm": 0.8695138692855835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8875154852867126, + "num_tokens": 399745455.0, + "step": 10182 + }, + { + "epoch": 1.2953822668871644, + "grad_norm": 0.9802312850952148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8849010467529297, + "num_tokens": 399785370.0, + "step": 10183 + }, + { + "epoch": 1.295509477165755, + "grad_norm": 0.9277903437614441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8912420868873596, + "num_tokens": 399826554.0, + "step": 10184 + }, + { + "epoch": 1.2956366874443455, + "grad_norm": 0.9657091498374939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8902037739753723, + "num_tokens": 399866798.0, + "step": 10185 + }, + { + "epoch": 1.295763897722936, + "grad_norm": 1.087418794631958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8887789249420166, + "num_tokens": 399905939.0, + "step": 10186 + }, + { + "epoch": 1.2958911080015265, + "grad_norm": 1.043046474456787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8750958442687988, + "num_tokens": 399945750.0, + "step": 10187 + }, + { + "epoch": 1.296018318280117, + "grad_norm": 1.0669442415237427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8778567910194397, + "num_tokens": 399983192.0, + "step": 10188 + }, + { + "epoch": 1.2961455285587076, + "grad_norm": 0.9933599233627319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8925690650939941, + "num_tokens": 400022183.0, + "step": 10189 + }, + { + "epoch": 1.296272738837298, + "grad_norm": 0.9971354007720947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8843449354171753, + "num_tokens": 400059832.0, + "step": 10190 + }, + { + "epoch": 1.2963999491158886, + "grad_norm": 0.8974032402038574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8895035982131958, + "num_tokens": 400105105.0, + "step": 10191 + }, + { + "epoch": 1.2965271593944792, + "grad_norm": 0.967745304107666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8940396308898926, + "num_tokens": 400141434.0, + "step": 10192 + }, + { + "epoch": 1.2966543696730697, + "grad_norm": 0.9415852427482605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.888536810874939, + "num_tokens": 400183301.0, + "step": 10193 + }, + { + "epoch": 1.2967815799516602, + "grad_norm": 1.0005496740341187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8769686818122864, + "num_tokens": 400224362.0, + "step": 10194 + }, + { + "epoch": 1.2969087902302507, + "grad_norm": 1.0150270462036133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8826432228088379, + "num_tokens": 400262380.0, + "step": 10195 + }, + { + "epoch": 1.297036000508841, + "grad_norm": 0.960646390914917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8811434507369995, + "num_tokens": 400300246.0, + "step": 10196 + }, + { + "epoch": 1.2971632107874316, + "grad_norm": 0.9894126653671265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8860607147216797, + "num_tokens": 400338569.0, + "step": 10197 + }, + { + "epoch": 1.297290421066022, + "grad_norm": 0.9466471076011658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.891980767250061, + "num_tokens": 400383122.0, + "step": 10198 + }, + { + "epoch": 1.2974176313446126, + "grad_norm": 0.9217073917388916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8943189382553101, + "num_tokens": 400420436.0, + "step": 10199 + }, + { + "epoch": 1.2975448416232032, + "grad_norm": 0.9312058091163635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8932598233222961, + "num_tokens": 400459861.0, + "step": 10200 + }, + { + "epoch": 1.2976720519017937, + "grad_norm": 0.9969571232795715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8737853765487671, + "num_tokens": 400500308.0, + "step": 10201 + }, + { + "epoch": 1.2977992621803842, + "grad_norm": 1.02974271774292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8819786310195923, + "num_tokens": 400541717.0, + "step": 10202 + }, + { + "epoch": 1.2979264724589747, + "grad_norm": 0.9857105612754822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8849810361862183, + "num_tokens": 400584176.0, + "step": 10203 + }, + { + "epoch": 1.2980536827375653, + "grad_norm": 1.0162001848220825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.892217755317688, + "num_tokens": 400616926.0, + "step": 10204 + }, + { + "epoch": 1.2981808930161556, + "grad_norm": 1.000899314880371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8944553136825562, + "num_tokens": 400653978.0, + "step": 10205 + }, + { + "epoch": 1.298308103294746, + "grad_norm": 1.0369093418121338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8783257603645325, + "num_tokens": 400689977.0, + "step": 10206 + }, + { + "epoch": 1.2984353135733366, + "grad_norm": 1.044574499130249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8751529455184937, + "num_tokens": 400728794.0, + "step": 10207 + }, + { + "epoch": 1.2985625238519272, + "grad_norm": 0.9994449019432068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8815401792526245, + "num_tokens": 400766671.0, + "step": 10208 + }, + { + "epoch": 1.2986897341305177, + "grad_norm": 0.967677891254425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8856087923049927, + "num_tokens": 400806839.0, + "step": 10209 + }, + { + "epoch": 1.2988169444091082, + "grad_norm": 0.9430431723594666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8848010301589966, + "num_tokens": 400847577.0, + "step": 10210 + }, + { + "epoch": 1.2989441546876987, + "grad_norm": 1.1992889642715454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8730038404464722, + "num_tokens": 400882025.0, + "step": 10211 + }, + { + "epoch": 1.2990713649662893, + "grad_norm": 0.9873098134994507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8868083953857422, + "num_tokens": 400920328.0, + "step": 10212 + }, + { + "epoch": 1.2991985752448798, + "grad_norm": 0.95489901304245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.886378824710846, + "num_tokens": 400960901.0, + "step": 10213 + }, + { + "epoch": 1.2993257855234703, + "grad_norm": 0.9625185132026672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8798418045043945, + "num_tokens": 401003763.0, + "step": 10214 + }, + { + "epoch": 1.2994529958020609, + "grad_norm": 1.0766959190368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8848707675933838, + "num_tokens": 401037982.0, + "step": 10215 + }, + { + "epoch": 1.2995802060806514, + "grad_norm": 0.9794467091560364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.89361572265625, + "num_tokens": 401076552.0, + "step": 10216 + }, + { + "epoch": 1.299707416359242, + "grad_norm": 1.0689830780029297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8742499351501465, + "num_tokens": 401115463.0, + "step": 10217 + }, + { + "epoch": 1.2998346266378324, + "grad_norm": 1.2509889602661133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3837, + "mean_token_accuracy": 0.8634510040283203, + "num_tokens": 401146388.0, + "step": 10218 + }, + { + "epoch": 1.299961836916423, + "grad_norm": 1.0401004552841187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8826889395713806, + "num_tokens": 401186838.0, + "step": 10219 + }, + { + "epoch": 1.3000890471950133, + "grad_norm": 1.0192581415176392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8815953731536865, + "num_tokens": 401222296.0, + "step": 10220 + }, + { + "epoch": 1.3002162574736038, + "grad_norm": 0.9653868079185486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8853403329849243, + "num_tokens": 401263946.0, + "step": 10221 + }, + { + "epoch": 1.3003434677521943, + "grad_norm": 0.9741225242614746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8731706142425537, + "num_tokens": 401306703.0, + "step": 10222 + }, + { + "epoch": 1.3004706780307849, + "grad_norm": 0.9909847378730774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8738082647323608, + "num_tokens": 401349159.0, + "step": 10223 + }, + { + "epoch": 1.3005978883093754, + "grad_norm": 1.0638644695281982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8897864818572998, + "num_tokens": 401385133.0, + "step": 10224 + }, + { + "epoch": 1.300725098587966, + "grad_norm": 0.8960427641868591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8925729990005493, + "num_tokens": 401428327.0, + "step": 10225 + }, + { + "epoch": 1.3008523088665565, + "grad_norm": 0.8981863260269165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.897037923336029, + "num_tokens": 401469484.0, + "step": 10226 + }, + { + "epoch": 1.300979519145147, + "grad_norm": 0.9390973448753357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8862188458442688, + "num_tokens": 401510545.0, + "step": 10227 + }, + { + "epoch": 1.3011067294237375, + "grad_norm": 0.9749360084533691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.884793758392334, + "num_tokens": 401550282.0, + "step": 10228 + }, + { + "epoch": 1.3012339397023278, + "grad_norm": 1.0425440073013306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.874306857585907, + "num_tokens": 401585295.0, + "step": 10229 + }, + { + "epoch": 1.3013611499809183, + "grad_norm": 1.0315546989440918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8835674524307251, + "num_tokens": 401620005.0, + "step": 10230 + }, + { + "epoch": 1.3014883602595089, + "grad_norm": 0.9667013883590698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8936354517936707, + "num_tokens": 401657624.0, + "step": 10231 + }, + { + "epoch": 1.3016155705380994, + "grad_norm": 0.993972897529602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.9003115296363831, + "num_tokens": 401695082.0, + "step": 10232 + }, + { + "epoch": 1.30174278081669, + "grad_norm": 1.010422706604004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8742351531982422, + "num_tokens": 401735475.0, + "step": 10233 + }, + { + "epoch": 1.3018699910952805, + "grad_norm": 0.9668295979499817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8811153173446655, + "num_tokens": 401783177.0, + "step": 10234 + }, + { + "epoch": 1.301997201373871, + "grad_norm": 1.0704787969589233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8717312812805176, + "num_tokens": 401819745.0, + "step": 10235 + }, + { + "epoch": 1.3021244116524615, + "grad_norm": 0.8906172513961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9033049941062927, + "num_tokens": 401859419.0, + "step": 10236 + }, + { + "epoch": 1.302251621931052, + "grad_norm": 0.9349415898323059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8717193603515625, + "num_tokens": 401909674.0, + "step": 10237 + }, + { + "epoch": 1.3023788322096426, + "grad_norm": 1.0365325212478638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8856456279754639, + "num_tokens": 401947752.0, + "step": 10238 + }, + { + "epoch": 1.302506042488233, + "grad_norm": 0.8596540689468384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8915786743164062, + "num_tokens": 401990969.0, + "step": 10239 + }, + { + "epoch": 1.3026332527668236, + "grad_norm": 0.8973113298416138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8986339569091797, + "num_tokens": 402033240.0, + "step": 10240 + }, + { + "epoch": 1.3027604630454142, + "grad_norm": 1.0959023237228394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8774270415306091, + "num_tokens": 402070204.0, + "step": 10241 + }, + { + "epoch": 1.3028876733240047, + "grad_norm": 0.991500198841095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8819243311882019, + "num_tokens": 402108164.0, + "step": 10242 + }, + { + "epoch": 1.3030148836025952, + "grad_norm": 0.8608191013336182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8941764831542969, + "num_tokens": 402150446.0, + "step": 10243 + }, + { + "epoch": 1.3031420938811857, + "grad_norm": 1.056226134300232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8695888519287109, + "num_tokens": 402186948.0, + "step": 10244 + }, + { + "epoch": 1.303269304159776, + "grad_norm": 1.0341302156448364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8765919804573059, + "num_tokens": 402227977.0, + "step": 10245 + }, + { + "epoch": 1.3033965144383666, + "grad_norm": 1.1590017080307007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8885935544967651, + "num_tokens": 402268327.0, + "step": 10246 + }, + { + "epoch": 1.303523724716957, + "grad_norm": 0.9779680967330933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8746685981750488, + "num_tokens": 402310326.0, + "step": 10247 + }, + { + "epoch": 1.3036509349955476, + "grad_norm": 1.0021711587905884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8884353637695312, + "num_tokens": 402347679.0, + "step": 10248 + }, + { + "epoch": 1.3037781452741382, + "grad_norm": 0.8950423002243042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8992890119552612, + "num_tokens": 402387740.0, + "step": 10249 + }, + { + "epoch": 1.3039053555527287, + "grad_norm": 0.8872517943382263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8926061391830444, + "num_tokens": 402430644.0, + "step": 10250 + }, + { + "epoch": 1.3040325658313192, + "grad_norm": 0.9630967378616333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8694002032279968, + "num_tokens": 402474072.0, + "step": 10251 + }, + { + "epoch": 1.3041597761099097, + "grad_norm": 1.0476373434066772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.887830376625061, + "num_tokens": 402510933.0, + "step": 10252 + }, + { + "epoch": 1.3042869863885003, + "grad_norm": 1.0826045274734497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8739875555038452, + "num_tokens": 402546411.0, + "step": 10253 + }, + { + "epoch": 1.3044141966670906, + "grad_norm": 0.9586328864097595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8830646872520447, + "num_tokens": 402589685.0, + "step": 10254 + }, + { + "epoch": 1.304541406945681, + "grad_norm": 0.9993506073951721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8860077857971191, + "num_tokens": 402628267.0, + "step": 10255 + }, + { + "epoch": 1.3046686172242716, + "grad_norm": 1.0856986045837402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8722193241119385, + "num_tokens": 402664679.0, + "step": 10256 + }, + { + "epoch": 1.3047958275028622, + "grad_norm": 1.0198670625686646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.8680060505867004, + "num_tokens": 402706241.0, + "step": 10257 + }, + { + "epoch": 1.3049230377814527, + "grad_norm": 0.9727734327316284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8852823972702026, + "num_tokens": 402747964.0, + "step": 10258 + }, + { + "epoch": 1.3050502480600432, + "grad_norm": 1.08318030834198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8872026801109314, + "num_tokens": 402784842.0, + "step": 10259 + }, + { + "epoch": 1.3051774583386337, + "grad_norm": 1.01736581325531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8771761655807495, + "num_tokens": 402824964.0, + "step": 10260 + }, + { + "epoch": 1.3053046686172243, + "grad_norm": 1.0269291400909424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8730213642120361, + "num_tokens": 402864218.0, + "step": 10261 + }, + { + "epoch": 1.3054318788958148, + "grad_norm": 1.0117117166519165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8896646499633789, + "num_tokens": 402905167.0, + "step": 10262 + }, + { + "epoch": 1.3055590891744053, + "grad_norm": 1.028745412826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.8766264319419861, + "num_tokens": 402950273.0, + "step": 10263 + }, + { + "epoch": 1.3056862994529959, + "grad_norm": 1.0650999546051025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8826605677604675, + "num_tokens": 402984872.0, + "step": 10264 + }, + { + "epoch": 1.3058135097315864, + "grad_norm": 0.9525071978569031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3574, + "mean_token_accuracy": 0.8731988668441772, + "num_tokens": 403032495.0, + "step": 10265 + }, + { + "epoch": 1.305940720010177, + "grad_norm": 0.8484506607055664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8989381790161133, + "num_tokens": 403078445.0, + "step": 10266 + }, + { + "epoch": 1.3060679302887674, + "grad_norm": 0.9622792601585388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8883635997772217, + "num_tokens": 403117372.0, + "step": 10267 + }, + { + "epoch": 1.306195140567358, + "grad_norm": 1.0204029083251953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8953087329864502, + "num_tokens": 403151733.0, + "step": 10268 + }, + { + "epoch": 1.3063223508459483, + "grad_norm": 1.0430625677108765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8741457462310791, + "num_tokens": 403189739.0, + "step": 10269 + }, + { + "epoch": 1.3064495611245388, + "grad_norm": 1.076667070388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8869098424911499, + "num_tokens": 403221172.0, + "step": 10270 + }, + { + "epoch": 1.3065767714031293, + "grad_norm": 1.0582928657531738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8846449851989746, + "num_tokens": 403259315.0, + "step": 10271 + }, + { + "epoch": 1.3067039816817199, + "grad_norm": 0.9691223502159119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8759113550186157, + "num_tokens": 403302929.0, + "step": 10272 + }, + { + "epoch": 1.3068311919603104, + "grad_norm": 1.013413906097412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8828403353691101, + "num_tokens": 403341684.0, + "step": 10273 + }, + { + "epoch": 1.306958402238901, + "grad_norm": 0.9883410930633545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8821485042572021, + "num_tokens": 403385414.0, + "step": 10274 + }, + { + "epoch": 1.3070856125174914, + "grad_norm": 0.891884982585907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.887252688407898, + "num_tokens": 403433390.0, + "step": 10275 + }, + { + "epoch": 1.307212822796082, + "grad_norm": 1.0476651191711426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8892701864242554, + "num_tokens": 403467912.0, + "step": 10276 + }, + { + "epoch": 1.3073400330746725, + "grad_norm": 1.070359468460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8786046504974365, + "num_tokens": 403503573.0, + "step": 10277 + }, + { + "epoch": 1.3074672433532628, + "grad_norm": 1.0602015256881714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8767029047012329, + "num_tokens": 403545577.0, + "step": 10278 + }, + { + "epoch": 1.3075944536318533, + "grad_norm": 0.9440855979919434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8818084597587585, + "num_tokens": 403589172.0, + "step": 10279 + }, + { + "epoch": 1.3077216639104439, + "grad_norm": 1.1038161516189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8876112103462219, + "num_tokens": 403622058.0, + "step": 10280 + }, + { + "epoch": 1.3078488741890344, + "grad_norm": 0.9917093515396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8799634575843811, + "num_tokens": 403664274.0, + "step": 10281 + }, + { + "epoch": 1.307976084467625, + "grad_norm": 0.9390693306922913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8857648372650146, + "num_tokens": 403705481.0, + "step": 10282 + }, + { + "epoch": 1.3081032947462155, + "grad_norm": 1.0461304187774658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8816453218460083, + "num_tokens": 403745320.0, + "step": 10283 + }, + { + "epoch": 1.308230505024806, + "grad_norm": 0.9863235950469971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.892375648021698, + "num_tokens": 403784163.0, + "step": 10284 + }, + { + "epoch": 1.3083577153033965, + "grad_norm": 0.9871513843536377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8816489577293396, + "num_tokens": 403823117.0, + "step": 10285 + }, + { + "epoch": 1.308484925581987, + "grad_norm": 1.057814359664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8794768452644348, + "num_tokens": 403864603.0, + "step": 10286 + }, + { + "epoch": 1.3086121358605776, + "grad_norm": 0.9680822491645813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8955825567245483, + "num_tokens": 403908272.0, + "step": 10287 + }, + { + "epoch": 1.308739346139168, + "grad_norm": 1.0137046575546265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.877737283706665, + "num_tokens": 403945423.0, + "step": 10288 + }, + { + "epoch": 1.3088665564177586, + "grad_norm": 1.05623459815979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8796187043190002, + "num_tokens": 403982158.0, + "step": 10289 + }, + { + "epoch": 1.3089937666963491, + "grad_norm": 0.9423354268074036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8851707577705383, + "num_tokens": 404023595.0, + "step": 10290 + }, + { + "epoch": 1.3091209769749397, + "grad_norm": 0.9311131238937378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8963925838470459, + "num_tokens": 404063501.0, + "step": 10291 + }, + { + "epoch": 1.3092481872535302, + "grad_norm": 0.9383469820022583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.899391770362854, + "num_tokens": 404099781.0, + "step": 10292 + }, + { + "epoch": 1.3093753975321207, + "grad_norm": 0.8602983951568604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8937290906906128, + "num_tokens": 404143993.0, + "step": 10293 + }, + { + "epoch": 1.309502607810711, + "grad_norm": 0.9854718446731567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8865152597427368, + "num_tokens": 404186553.0, + "step": 10294 + }, + { + "epoch": 1.3096298180893016, + "grad_norm": 0.9824336767196655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.893866777420044, + "num_tokens": 404224202.0, + "step": 10295 + }, + { + "epoch": 1.309757028367892, + "grad_norm": 0.9125756621360779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8974095582962036, + "num_tokens": 404266082.0, + "step": 10296 + }, + { + "epoch": 1.3098842386464826, + "grad_norm": 0.9205723404884338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8842813968658447, + "num_tokens": 404308540.0, + "step": 10297 + }, + { + "epoch": 1.3100114489250732, + "grad_norm": 1.0078848600387573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.271, + "mean_token_accuracy": 0.9018840193748474, + "num_tokens": 404341545.0, + "step": 10298 + }, + { + "epoch": 1.3101386592036637, + "grad_norm": 1.03153395652771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8849443197250366, + "num_tokens": 404378348.0, + "step": 10299 + }, + { + "epoch": 1.3102658694822542, + "grad_norm": 1.0680831670761108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.900001049041748, + "num_tokens": 404413637.0, + "step": 10300 + }, + { + "epoch": 1.3103930797608447, + "grad_norm": 0.9217597246170044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8914957046508789, + "num_tokens": 404452964.0, + "step": 10301 + }, + { + "epoch": 1.3105202900394353, + "grad_norm": 0.9989464282989502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8946660757064819, + "num_tokens": 404490476.0, + "step": 10302 + }, + { + "epoch": 1.3106475003180256, + "grad_norm": 1.0301934480667114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8901203870773315, + "num_tokens": 404531018.0, + "step": 10303 + }, + { + "epoch": 1.310774710596616, + "grad_norm": 1.0052366256713867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8940451741218567, + "num_tokens": 404573140.0, + "step": 10304 + }, + { + "epoch": 1.3109019208752066, + "grad_norm": 0.8915730118751526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8802194595336914, + "num_tokens": 404618280.0, + "step": 10305 + }, + { + "epoch": 1.3110291311537972, + "grad_norm": 0.9743353724479675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.8731604218482971, + "num_tokens": 404663227.0, + "step": 10306 + }, + { + "epoch": 1.3111563414323877, + "grad_norm": 1.0123313665390015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8865659236907959, + "num_tokens": 404702178.0, + "step": 10307 + }, + { + "epoch": 1.3112835517109782, + "grad_norm": 1.0767951011657715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8815877437591553, + "num_tokens": 404737073.0, + "step": 10308 + }, + { + "epoch": 1.3114107619895687, + "grad_norm": 1.005352258682251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4002, + "mean_token_accuracy": 0.8615881204605103, + "num_tokens": 404780104.0, + "step": 10309 + }, + { + "epoch": 1.3115379722681593, + "grad_norm": 1.0095882415771484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8776473999023438, + "num_tokens": 404822313.0, + "step": 10310 + }, + { + "epoch": 1.3116651825467498, + "grad_norm": 1.116386890411377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8739781379699707, + "num_tokens": 404857938.0, + "step": 10311 + }, + { + "epoch": 1.3117923928253403, + "grad_norm": 0.9482941627502441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8913426399230957, + "num_tokens": 404899101.0, + "step": 10312 + }, + { + "epoch": 1.3119196031039309, + "grad_norm": 0.9313646554946899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8845557570457458, + "num_tokens": 404941188.0, + "step": 10313 + }, + { + "epoch": 1.3120468133825214, + "grad_norm": 1.005742073059082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8762538433074951, + "num_tokens": 404982301.0, + "step": 10314 + }, + { + "epoch": 1.312174023661112, + "grad_norm": 0.9389156103134155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8854199647903442, + "num_tokens": 405024432.0, + "step": 10315 + }, + { + "epoch": 1.3123012339397024, + "grad_norm": 1.004330039024353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8792078495025635, + "num_tokens": 405066024.0, + "step": 10316 + }, + { + "epoch": 1.312428444218293, + "grad_norm": 1.0304640531539917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8796998262405396, + "num_tokens": 405104323.0, + "step": 10317 + }, + { + "epoch": 1.3125556544968833, + "grad_norm": 1.0500906705856323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8926004767417908, + "num_tokens": 405138373.0, + "step": 10318 + }, + { + "epoch": 1.3126828647754738, + "grad_norm": 1.0352251529693604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.882516622543335, + "num_tokens": 405173706.0, + "step": 10319 + }, + { + "epoch": 1.3128100750540643, + "grad_norm": 1.1665323972702026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8865893483161926, + "num_tokens": 405207393.0, + "step": 10320 + }, + { + "epoch": 1.3129372853326549, + "grad_norm": 0.9279171824455261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8810989260673523, + "num_tokens": 405251567.0, + "step": 10321 + }, + { + "epoch": 1.3130644956112454, + "grad_norm": 1.107884407043457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8843141794204712, + "num_tokens": 405286766.0, + "step": 10322 + }, + { + "epoch": 1.313191705889836, + "grad_norm": 0.9579957723617554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8893049955368042, + "num_tokens": 405327002.0, + "step": 10323 + }, + { + "epoch": 1.3133189161684264, + "grad_norm": 1.0176678895950317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8828345537185669, + "num_tokens": 405366850.0, + "step": 10324 + }, + { + "epoch": 1.313446126447017, + "grad_norm": 0.9251089692115784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8943516612052917, + "num_tokens": 405404164.0, + "step": 10325 + }, + { + "epoch": 1.3135733367256075, + "grad_norm": 0.9982728362083435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8799632787704468, + "num_tokens": 405450101.0, + "step": 10326 + }, + { + "epoch": 1.3137005470041978, + "grad_norm": 1.0908883810043335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3736, + "mean_token_accuracy": 0.871263861656189, + "num_tokens": 405487076.0, + "step": 10327 + }, + { + "epoch": 1.3138277572827883, + "grad_norm": 0.9543740153312683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8861566781997681, + "num_tokens": 405526817.0, + "step": 10328 + }, + { + "epoch": 1.3139549675613789, + "grad_norm": 0.9967364072799683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8778876662254333, + "num_tokens": 405569068.0, + "step": 10329 + }, + { + "epoch": 1.3140821778399694, + "grad_norm": 1.059901237487793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8797184228897095, + "num_tokens": 405607089.0, + "step": 10330 + }, + { + "epoch": 1.31420938811856, + "grad_norm": 1.0007554292678833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8955933451652527, + "num_tokens": 405644738.0, + "step": 10331 + }, + { + "epoch": 1.3143365983971504, + "grad_norm": 1.0103154182434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8871573209762573, + "num_tokens": 405678718.0, + "step": 10332 + }, + { + "epoch": 1.314463808675741, + "grad_norm": 1.0441746711730957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8744892477989197, + "num_tokens": 405724361.0, + "step": 10333 + }, + { + "epoch": 1.3145910189543315, + "grad_norm": 0.9043349623680115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8872382044792175, + "num_tokens": 405764870.0, + "step": 10334 + }, + { + "epoch": 1.314718229232922, + "grad_norm": 1.0265480279922485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8831435441970825, + "num_tokens": 405801297.0, + "step": 10335 + }, + { + "epoch": 1.3148454395115126, + "grad_norm": 0.9518947601318359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8690477609634399, + "num_tokens": 405847119.0, + "step": 10336 + }, + { + "epoch": 1.314972649790103, + "grad_norm": 0.8692590594291687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.896369993686676, + "num_tokens": 405890135.0, + "step": 10337 + }, + { + "epoch": 1.3150998600686936, + "grad_norm": 0.9831584095954895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8830523490905762, + "num_tokens": 405928238.0, + "step": 10338 + }, + { + "epoch": 1.3152270703472841, + "grad_norm": 1.104637622833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8792065978050232, + "num_tokens": 405959271.0, + "step": 10339 + }, + { + "epoch": 1.3153542806258747, + "grad_norm": 0.8352987766265869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8911018371582031, + "num_tokens": 406008465.0, + "step": 10340 + }, + { + "epoch": 1.3154814909044652, + "grad_norm": 1.0539841651916504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8871827125549316, + "num_tokens": 406042842.0, + "step": 10341 + }, + { + "epoch": 1.3156087011830557, + "grad_norm": 0.8192638158798218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9020715355873108, + "num_tokens": 406094384.0, + "step": 10342 + }, + { + "epoch": 1.315735911461646, + "grad_norm": 0.9744033813476562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8808618783950806, + "num_tokens": 406138108.0, + "step": 10343 + }, + { + "epoch": 1.3158631217402366, + "grad_norm": 1.0131597518920898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.872848391532898, + "num_tokens": 406179195.0, + "step": 10344 + }, + { + "epoch": 1.315990332018827, + "grad_norm": 1.0273665189743042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8800197243690491, + "num_tokens": 406215892.0, + "step": 10345 + }, + { + "epoch": 1.3161175422974176, + "grad_norm": 0.9803863167762756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8790820240974426, + "num_tokens": 406258901.0, + "step": 10346 + }, + { + "epoch": 1.3162447525760081, + "grad_norm": 0.9512028694152832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.890150785446167, + "num_tokens": 406298419.0, + "step": 10347 + }, + { + "epoch": 1.3163719628545987, + "grad_norm": 0.9830397963523865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8935001492500305, + "num_tokens": 406334500.0, + "step": 10348 + }, + { + "epoch": 1.3164991731331892, + "grad_norm": 1.0228487253189087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8737360835075378, + "num_tokens": 406375205.0, + "step": 10349 + }, + { + "epoch": 1.3166263834117797, + "grad_norm": 1.0486195087432861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8761359453201294, + "num_tokens": 406413702.0, + "step": 10350 + }, + { + "epoch": 1.3167535936903703, + "grad_norm": 1.0358922481536865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8870775699615479, + "num_tokens": 406449735.0, + "step": 10351 + }, + { + "epoch": 1.3168808039689606, + "grad_norm": 0.9602184295654297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.883617639541626, + "num_tokens": 406492679.0, + "step": 10352 + }, + { + "epoch": 1.317008014247551, + "grad_norm": 0.9396135807037354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8839718699455261, + "num_tokens": 406539614.0, + "step": 10353 + }, + { + "epoch": 1.3171352245261416, + "grad_norm": 0.9848000407218933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8910204768180847, + "num_tokens": 406575659.0, + "step": 10354 + }, + { + "epoch": 1.3172624348047322, + "grad_norm": 0.9807180166244507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8914611339569092, + "num_tokens": 406611540.0, + "step": 10355 + }, + { + "epoch": 1.3173896450833227, + "grad_norm": 1.0607235431671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.868322491645813, + "num_tokens": 406650132.0, + "step": 10356 + }, + { + "epoch": 1.3175168553619132, + "grad_norm": 1.072180986404419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8760029077529907, + "num_tokens": 406687261.0, + "step": 10357 + }, + { + "epoch": 1.3176440656405037, + "grad_norm": 0.9129835963249207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8928945064544678, + "num_tokens": 406730623.0, + "step": 10358 + }, + { + "epoch": 1.3177712759190943, + "grad_norm": 0.9803149700164795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8933894634246826, + "num_tokens": 406767455.0, + "step": 10359 + }, + { + "epoch": 1.3178984861976848, + "grad_norm": 0.9869937896728516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8991506099700928, + "num_tokens": 406801942.0, + "step": 10360 + }, + { + "epoch": 1.3180256964762753, + "grad_norm": 1.0085670948028564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8779549598693848, + "num_tokens": 406841441.0, + "step": 10361 + }, + { + "epoch": 1.3181529067548658, + "grad_norm": 1.095657467842102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8741729855537415, + "num_tokens": 406877822.0, + "step": 10362 + }, + { + "epoch": 1.3182801170334564, + "grad_norm": 0.9187585115432739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8799430131912231, + "num_tokens": 406922162.0, + "step": 10363 + }, + { + "epoch": 1.318407327312047, + "grad_norm": 0.968232274055481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8891662359237671, + "num_tokens": 406961475.0, + "step": 10364 + }, + { + "epoch": 1.3185345375906374, + "grad_norm": 0.9051176309585571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.900583803653717, + "num_tokens": 407000919.0, + "step": 10365 + }, + { + "epoch": 1.318661747869228, + "grad_norm": 0.984987199306488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3794, + "mean_token_accuracy": 0.8664677143096924, + "num_tokens": 407043642.0, + "step": 10366 + }, + { + "epoch": 1.3187889581478183, + "grad_norm": 0.9701985716819763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8803412914276123, + "num_tokens": 407086048.0, + "step": 10367 + }, + { + "epoch": 1.3189161684264088, + "grad_norm": 1.0147637128829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8732563853263855, + "num_tokens": 407127197.0, + "step": 10368 + }, + { + "epoch": 1.3190433787049993, + "grad_norm": 0.9621381163597107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8882060050964355, + "num_tokens": 407170146.0, + "step": 10369 + }, + { + "epoch": 1.3191705889835899, + "grad_norm": 1.0154542922973633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.866905689239502, + "num_tokens": 407210114.0, + "step": 10370 + }, + { + "epoch": 1.3192977992621804, + "grad_norm": 1.0001493692398071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8795287609100342, + "num_tokens": 407250217.0, + "step": 10371 + }, + { + "epoch": 1.319425009540771, + "grad_norm": 0.9261006712913513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8846670985221863, + "num_tokens": 407294524.0, + "step": 10372 + }, + { + "epoch": 1.3195522198193614, + "grad_norm": 0.983880341053009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8903376460075378, + "num_tokens": 407332021.0, + "step": 10373 + }, + { + "epoch": 1.319679430097952, + "grad_norm": 0.9473434686660767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8955742716789246, + "num_tokens": 407367669.0, + "step": 10374 + }, + { + "epoch": 1.3198066403765425, + "grad_norm": 1.0410070419311523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8838180303573608, + "num_tokens": 407404604.0, + "step": 10375 + }, + { + "epoch": 1.3199338506551328, + "grad_norm": 0.9141732454299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8903531432151794, + "num_tokens": 407447027.0, + "step": 10376 + }, + { + "epoch": 1.3200610609337233, + "grad_norm": 1.0736786127090454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.881322979927063, + "num_tokens": 407483206.0, + "step": 10377 + }, + { + "epoch": 1.3201882712123139, + "grad_norm": 1.0070613622665405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8757709860801697, + "num_tokens": 407527358.0, + "step": 10378 + }, + { + "epoch": 1.3203154814909044, + "grad_norm": 1.0462895631790161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8955881595611572, + "num_tokens": 407563070.0, + "step": 10379 + }, + { + "epoch": 1.320442691769495, + "grad_norm": 1.0753278732299805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8695154786109924, + "num_tokens": 407598980.0, + "step": 10380 + }, + { + "epoch": 1.3205699020480854, + "grad_norm": 0.9970778226852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8855185508728027, + "num_tokens": 407639225.0, + "step": 10381 + }, + { + "epoch": 1.320697112326676, + "grad_norm": 1.024377703666687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8840680122375488, + "num_tokens": 407676145.0, + "step": 10382 + }, + { + "epoch": 1.3208243226052665, + "grad_norm": 0.9401996731758118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8915603160858154, + "num_tokens": 407715721.0, + "step": 10383 + }, + { + "epoch": 1.320951532883857, + "grad_norm": 0.8615997433662415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2672, + "mean_token_accuracy": 0.9029094576835632, + "num_tokens": 407758740.0, + "step": 10384 + }, + { + "epoch": 1.3210787431624476, + "grad_norm": 0.8626589179039001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8959594964981079, + "num_tokens": 407801357.0, + "step": 10385 + }, + { + "epoch": 1.321205953441038, + "grad_norm": 0.9740048050880432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8973376750946045, + "num_tokens": 407839370.0, + "step": 10386 + }, + { + "epoch": 1.3213331637196286, + "grad_norm": 1.0666590929031372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8748687505722046, + "num_tokens": 407876886.0, + "step": 10387 + }, + { + "epoch": 1.3214603739982191, + "grad_norm": 0.8555985689163208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.892694890499115, + "num_tokens": 407921637.0, + "step": 10388 + }, + { + "epoch": 1.3215875842768097, + "grad_norm": 1.0288572311401367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8875534534454346, + "num_tokens": 407955696.0, + "step": 10389 + }, + { + "epoch": 1.3217147945554002, + "grad_norm": 0.9209707975387573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8932300806045532, + "num_tokens": 407994910.0, + "step": 10390 + }, + { + "epoch": 1.3218420048339907, + "grad_norm": 1.045998454093933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8663836717605591, + "num_tokens": 408035370.0, + "step": 10391 + }, + { + "epoch": 1.321969215112581, + "grad_norm": 1.0105918645858765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8957898616790771, + "num_tokens": 408071401.0, + "step": 10392 + }, + { + "epoch": 1.3220964253911716, + "grad_norm": 0.9855270385742188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8732286691665649, + "num_tokens": 408114847.0, + "step": 10393 + }, + { + "epoch": 1.322223635669762, + "grad_norm": 1.020277976989746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8781735897064209, + "num_tokens": 408154246.0, + "step": 10394 + }, + { + "epoch": 1.3223508459483526, + "grad_norm": 1.0234434604644775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8898082971572876, + "num_tokens": 408190725.0, + "step": 10395 + }, + { + "epoch": 1.3224780562269431, + "grad_norm": 0.9967655539512634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.888304591178894, + "num_tokens": 408228429.0, + "step": 10396 + }, + { + "epoch": 1.3226052665055337, + "grad_norm": 0.9925587773323059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4184, + "mean_token_accuracy": 0.8564575910568237, + "num_tokens": 408275708.0, + "step": 10397 + }, + { + "epoch": 1.3227324767841242, + "grad_norm": 1.1446824073791504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8773130178451538, + "num_tokens": 408314189.0, + "step": 10398 + }, + { + "epoch": 1.3228596870627147, + "grad_norm": 1.1321316957473755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8773403763771057, + "num_tokens": 408351206.0, + "step": 10399 + }, + { + "epoch": 1.3229868973413053, + "grad_norm": 0.9328542947769165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8837985992431641, + "num_tokens": 408392010.0, + "step": 10400 + }, + { + "epoch": 1.3231141076198956, + "grad_norm": 0.9355790019035339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8940904140472412, + "num_tokens": 408428919.0, + "step": 10401 + }, + { + "epoch": 1.323241317898486, + "grad_norm": 0.9298480153083801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8823097348213196, + "num_tokens": 408471557.0, + "step": 10402 + }, + { + "epoch": 1.3233685281770766, + "grad_norm": 0.8981847167015076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8988146781921387, + "num_tokens": 408512717.0, + "step": 10403 + }, + { + "epoch": 1.3234957384556671, + "grad_norm": 0.8942757844924927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8954544067382812, + "num_tokens": 408554457.0, + "step": 10404 + }, + { + "epoch": 1.3236229487342577, + "grad_norm": 0.9347434639930725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8894821405410767, + "num_tokens": 408595646.0, + "step": 10405 + }, + { + "epoch": 1.3237501590128482, + "grad_norm": 0.9215691089630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.877646803855896, + "num_tokens": 408642015.0, + "step": 10406 + }, + { + "epoch": 1.3238773692914387, + "grad_norm": 1.0731886625289917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8810552358627319, + "num_tokens": 408676169.0, + "step": 10407 + }, + { + "epoch": 1.3240045795700293, + "grad_norm": 0.9803109169006348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8842911720275879, + "num_tokens": 408720565.0, + "step": 10408 + }, + { + "epoch": 1.3241317898486198, + "grad_norm": 1.0335100889205933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8715778589248657, + "num_tokens": 408763145.0, + "step": 10409 + }, + { + "epoch": 1.3242590001272103, + "grad_norm": 0.9625372886657715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8803914189338684, + "num_tokens": 408806059.0, + "step": 10410 + }, + { + "epoch": 1.3243862104058008, + "grad_norm": 1.0028572082519531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8720684051513672, + "num_tokens": 408849718.0, + "step": 10411 + }, + { + "epoch": 1.3245134206843914, + "grad_norm": 0.9450299143791199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8842482566833496, + "num_tokens": 408894937.0, + "step": 10412 + }, + { + "epoch": 1.324640630962982, + "grad_norm": 1.0524019002914429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8847113847732544, + "num_tokens": 408935627.0, + "step": 10413 + }, + { + "epoch": 1.3247678412415724, + "grad_norm": 0.9719437956809998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8813393712043762, + "num_tokens": 408975616.0, + "step": 10414 + }, + { + "epoch": 1.324895051520163, + "grad_norm": 1.0988422632217407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8925739526748657, + "num_tokens": 409011526.0, + "step": 10415 + }, + { + "epoch": 1.3250222617987533, + "grad_norm": 0.942578911781311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8933719396591187, + "num_tokens": 409049838.0, + "step": 10416 + }, + { + "epoch": 1.3251494720773438, + "grad_norm": 1.120583176612854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.864387035369873, + "num_tokens": 409087913.0, + "step": 10417 + }, + { + "epoch": 1.3252766823559343, + "grad_norm": 0.9531203508377075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8758653998374939, + "num_tokens": 409131373.0, + "step": 10418 + }, + { + "epoch": 1.3254038926345248, + "grad_norm": 0.9319940209388733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8898192644119263, + "num_tokens": 409176600.0, + "step": 10419 + }, + { + "epoch": 1.3255311029131154, + "grad_norm": 0.9220304489135742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8819156885147095, + "num_tokens": 409219355.0, + "step": 10420 + }, + { + "epoch": 1.325658313191706, + "grad_norm": 1.0677350759506226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8760048747062683, + "num_tokens": 409255624.0, + "step": 10421 + }, + { + "epoch": 1.3257855234702964, + "grad_norm": 0.9525535702705383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.889245867729187, + "num_tokens": 409296704.0, + "step": 10422 + }, + { + "epoch": 1.325912733748887, + "grad_norm": 1.0184180736541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.887654185295105, + "num_tokens": 409331839.0, + "step": 10423 + }, + { + "epoch": 1.3260399440274775, + "grad_norm": 0.9534496068954468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8979215621948242, + "num_tokens": 409366490.0, + "step": 10424 + }, + { + "epoch": 1.3261671543060678, + "grad_norm": 1.062873363494873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8688023090362549, + "num_tokens": 409406194.0, + "step": 10425 + }, + { + "epoch": 1.3262943645846583, + "grad_norm": 0.9657887816429138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8957245349884033, + "num_tokens": 409440027.0, + "step": 10426 + }, + { + "epoch": 1.3264215748632489, + "grad_norm": 1.0708990097045898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8779136538505554, + "num_tokens": 409480884.0, + "step": 10427 + }, + { + "epoch": 1.3265487851418394, + "grad_norm": 1.0822373628616333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8791462779045105, + "num_tokens": 409518978.0, + "step": 10428 + }, + { + "epoch": 1.32667599542043, + "grad_norm": 0.940318763256073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9038350582122803, + "num_tokens": 409557405.0, + "step": 10429 + }, + { + "epoch": 1.3268032056990204, + "grad_norm": 1.0183112621307373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8883302807807922, + "num_tokens": 409592141.0, + "step": 10430 + }, + { + "epoch": 1.326930415977611, + "grad_norm": 0.9389635324478149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8804936408996582, + "num_tokens": 409635131.0, + "step": 10431 + }, + { + "epoch": 1.3270576262562015, + "grad_norm": 1.0778290033340454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8847575783729553, + "num_tokens": 409669789.0, + "step": 10432 + }, + { + "epoch": 1.327184836534792, + "grad_norm": 0.9361889958381653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8873969912528992, + "num_tokens": 409709523.0, + "step": 10433 + }, + { + "epoch": 1.3273120468133826, + "grad_norm": 1.0759233236312866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8819085359573364, + "num_tokens": 409743501.0, + "step": 10434 + }, + { + "epoch": 1.327439257091973, + "grad_norm": 0.9911552667617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8827890157699585, + "num_tokens": 409780886.0, + "step": 10435 + }, + { + "epoch": 1.3275664673705636, + "grad_norm": 0.9858168959617615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8724156618118286, + "num_tokens": 409823635.0, + "step": 10436 + }, + { + "epoch": 1.3276936776491541, + "grad_norm": 0.9278767108917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8908449411392212, + "num_tokens": 409862166.0, + "step": 10437 + }, + { + "epoch": 1.3278208879277447, + "grad_norm": 0.9379563331604004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9014886617660522, + "num_tokens": 409900709.0, + "step": 10438 + }, + { + "epoch": 1.3279480982063352, + "grad_norm": 0.9717379808425903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8814516067504883, + "num_tokens": 409941358.0, + "step": 10439 + }, + { + "epoch": 1.3280753084849257, + "grad_norm": 1.0712648630142212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8654091954231262, + "num_tokens": 409976347.0, + "step": 10440 + }, + { + "epoch": 1.328202518763516, + "grad_norm": 1.071636438369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8771018385887146, + "num_tokens": 410014180.0, + "step": 10441 + }, + { + "epoch": 1.3283297290421066, + "grad_norm": 1.1132763624191284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8662844896316528, + "num_tokens": 410051466.0, + "step": 10442 + }, + { + "epoch": 1.328456939320697, + "grad_norm": 1.0065802335739136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8741753101348877, + "num_tokens": 410094194.0, + "step": 10443 + }, + { + "epoch": 1.3285841495992876, + "grad_norm": 0.9541894793510437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8907912969589233, + "num_tokens": 410133723.0, + "step": 10444 + }, + { + "epoch": 1.3287113598778781, + "grad_norm": 0.9970811009407043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8838908672332764, + "num_tokens": 410174180.0, + "step": 10445 + }, + { + "epoch": 1.3288385701564687, + "grad_norm": 0.9410630464553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8833893537521362, + "num_tokens": 410214028.0, + "step": 10446 + }, + { + "epoch": 1.3289657804350592, + "grad_norm": 1.0620012283325195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3775, + "mean_token_accuracy": 0.8708384037017822, + "num_tokens": 410254456.0, + "step": 10447 + }, + { + "epoch": 1.3290929907136497, + "grad_norm": 1.0848579406738281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8764955401420593, + "num_tokens": 410290874.0, + "step": 10448 + }, + { + "epoch": 1.3292202009922403, + "grad_norm": 1.0350130796432495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8787719011306763, + "num_tokens": 410330681.0, + "step": 10449 + }, + { + "epoch": 1.3293474112708306, + "grad_norm": 1.0928829908370972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8779252171516418, + "num_tokens": 410363034.0, + "step": 10450 + }, + { + "epoch": 1.329474621549421, + "grad_norm": 0.9013552665710449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.901395857334137, + "num_tokens": 410402281.0, + "step": 10451 + }, + { + "epoch": 1.3296018318280116, + "grad_norm": 1.0422310829162598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8797857165336609, + "num_tokens": 410437589.0, + "step": 10452 + }, + { + "epoch": 1.3297290421066021, + "grad_norm": 0.9873907566070557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8897607326507568, + "num_tokens": 410476826.0, + "step": 10453 + }, + { + "epoch": 1.3298562523851927, + "grad_norm": 1.12601637840271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8913736343383789, + "num_tokens": 410509557.0, + "step": 10454 + }, + { + "epoch": 1.3299834626637832, + "grad_norm": 1.0585699081420898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8810104727745056, + "num_tokens": 410548552.0, + "step": 10455 + }, + { + "epoch": 1.3301106729423737, + "grad_norm": 1.0527801513671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.883640468120575, + "num_tokens": 410585118.0, + "step": 10456 + }, + { + "epoch": 1.3302378832209643, + "grad_norm": 1.0989772081375122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8841244578361511, + "num_tokens": 410621920.0, + "step": 10457 + }, + { + "epoch": 1.3303650934995548, + "grad_norm": 1.1377547979354858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8900087475776672, + "num_tokens": 410654416.0, + "step": 10458 + }, + { + "epoch": 1.3304923037781453, + "grad_norm": 0.9701248407363892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8840894103050232, + "num_tokens": 410693735.0, + "step": 10459 + }, + { + "epoch": 1.3306195140567358, + "grad_norm": 1.023712158203125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8790833353996277, + "num_tokens": 410735336.0, + "step": 10460 + }, + { + "epoch": 1.3307467243353264, + "grad_norm": 0.9679616689682007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8874266743659973, + "num_tokens": 410773802.0, + "step": 10461 + }, + { + "epoch": 1.330873934613917, + "grad_norm": 0.9326936602592468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8945603370666504, + "num_tokens": 410813158.0, + "step": 10462 + }, + { + "epoch": 1.3310011448925074, + "grad_norm": 0.97391277551651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8848119378089905, + "num_tokens": 410850825.0, + "step": 10463 + }, + { + "epoch": 1.331128355171098, + "grad_norm": 1.009514570236206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8742818832397461, + "num_tokens": 410888463.0, + "step": 10464 + }, + { + "epoch": 1.3312555654496883, + "grad_norm": 1.0353517532348633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8924751877784729, + "num_tokens": 410920784.0, + "step": 10465 + }, + { + "epoch": 1.3313827757282788, + "grad_norm": 0.9734258055686951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8873645067214966, + "num_tokens": 410958931.0, + "step": 10466 + }, + { + "epoch": 1.3315099860068693, + "grad_norm": 0.9324336051940918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8974258899688721, + "num_tokens": 411000608.0, + "step": 10467 + }, + { + "epoch": 1.3316371962854598, + "grad_norm": 1.0062090158462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8802105784416199, + "num_tokens": 411037027.0, + "step": 10468 + }, + { + "epoch": 1.3317644065640504, + "grad_norm": 1.0363643169403076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8829537630081177, + "num_tokens": 411076154.0, + "step": 10469 + }, + { + "epoch": 1.331891616842641, + "grad_norm": 1.1035300493240356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3904, + "mean_token_accuracy": 0.8645024299621582, + "num_tokens": 411116192.0, + "step": 10470 + }, + { + "epoch": 1.3320188271212314, + "grad_norm": 0.9780466556549072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8910601735115051, + "num_tokens": 411156088.0, + "step": 10471 + }, + { + "epoch": 1.332146037399822, + "grad_norm": 1.0152791738510132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8751845359802246, + "num_tokens": 411196176.0, + "step": 10472 + }, + { + "epoch": 1.3322732476784125, + "grad_norm": 0.9200987219810486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8943043947219849, + "num_tokens": 411238515.0, + "step": 10473 + }, + { + "epoch": 1.3324004579570028, + "grad_norm": 0.9838237166404724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8894902467727661, + "num_tokens": 411275638.0, + "step": 10474 + }, + { + "epoch": 1.3325276682355933, + "grad_norm": 1.0998115539550781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8702812194824219, + "num_tokens": 411314837.0, + "step": 10475 + }, + { + "epoch": 1.3326548785141838, + "grad_norm": 1.1477530002593994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8891837000846863, + "num_tokens": 411344503.0, + "step": 10476 + }, + { + "epoch": 1.3327820887927744, + "grad_norm": 0.9586337804794312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9022696614265442, + "num_tokens": 411382780.0, + "step": 10477 + }, + { + "epoch": 1.332909299071365, + "grad_norm": 0.9350756406784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8853822946548462, + "num_tokens": 411426342.0, + "step": 10478 + }, + { + "epoch": 1.3330365093499554, + "grad_norm": 0.9374265670776367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.894350528717041, + "num_tokens": 411465570.0, + "step": 10479 + }, + { + "epoch": 1.333163719628546, + "grad_norm": 0.8608242869377136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8955898284912109, + "num_tokens": 411509689.0, + "step": 10480 + }, + { + "epoch": 1.3332909299071365, + "grad_norm": 1.0524386167526245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.888929545879364, + "num_tokens": 411548823.0, + "step": 10481 + }, + { + "epoch": 1.333418140185727, + "grad_norm": 1.0326019525527954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8919868469238281, + "num_tokens": 411583368.0, + "step": 10482 + }, + { + "epoch": 1.3335453504643175, + "grad_norm": 1.0226175785064697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8961193561553955, + "num_tokens": 411617618.0, + "step": 10483 + }, + { + "epoch": 1.333672560742908, + "grad_norm": 0.9757116436958313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8920557498931885, + "num_tokens": 411655951.0, + "step": 10484 + }, + { + "epoch": 1.3337997710214986, + "grad_norm": 1.0601112842559814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8834012746810913, + "num_tokens": 411690573.0, + "step": 10485 + }, + { + "epoch": 1.3339269813000891, + "grad_norm": 1.0321357250213623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.885852575302124, + "num_tokens": 411727508.0, + "step": 10486 + }, + { + "epoch": 1.3340541915786797, + "grad_norm": 1.1904711723327637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.86761873960495, + "num_tokens": 411764288.0, + "step": 10487 + }, + { + "epoch": 1.3341814018572702, + "grad_norm": 1.1873000860214233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8644235134124756, + "num_tokens": 411799491.0, + "step": 10488 + }, + { + "epoch": 1.3343086121358605, + "grad_norm": 0.985482931137085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8823361396789551, + "num_tokens": 411838667.0, + "step": 10489 + }, + { + "epoch": 1.334435822414451, + "grad_norm": 1.0577741861343384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8690357804298401, + "num_tokens": 411880005.0, + "step": 10490 + }, + { + "epoch": 1.3345630326930416, + "grad_norm": 1.0009993314743042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8853706121444702, + "num_tokens": 411917597.0, + "step": 10491 + }, + { + "epoch": 1.334690242971632, + "grad_norm": 0.9263239502906799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8922489881515503, + "num_tokens": 411961426.0, + "step": 10492 + }, + { + "epoch": 1.3348174532502226, + "grad_norm": 1.0418593883514404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8691285252571106, + "num_tokens": 412001085.0, + "step": 10493 + }, + { + "epoch": 1.3349446635288131, + "grad_norm": 0.942537784576416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.896616518497467, + "num_tokens": 412039311.0, + "step": 10494 + }, + { + "epoch": 1.3350718738074037, + "grad_norm": 0.9571675658226013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8839685916900635, + "num_tokens": 412078814.0, + "step": 10495 + }, + { + "epoch": 1.3351990840859942, + "grad_norm": 0.9228630065917969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.894977867603302, + "num_tokens": 412118294.0, + "step": 10496 + }, + { + "epoch": 1.3353262943645847, + "grad_norm": 0.9578882455825806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8947391510009766, + "num_tokens": 412157622.0, + "step": 10497 + }, + { + "epoch": 1.3354535046431752, + "grad_norm": 1.0247173309326172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8718624114990234, + "num_tokens": 412195753.0, + "step": 10498 + }, + { + "epoch": 1.3355807149217656, + "grad_norm": 0.9448378682136536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.886871874332428, + "num_tokens": 412236370.0, + "step": 10499 + }, + { + "epoch": 1.335707925200356, + "grad_norm": 1.013053297996521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8792780041694641, + "num_tokens": 412277738.0, + "step": 10500 + }, + { + "epoch": 1.3358351354789466, + "grad_norm": 1.0428606271743774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.890948474407196, + "num_tokens": 412314460.0, + "step": 10501 + }, + { + "epoch": 1.3359623457575371, + "grad_norm": 1.1126095056533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8814988136291504, + "num_tokens": 412350005.0, + "step": 10502 + }, + { + "epoch": 1.3360895560361277, + "grad_norm": 1.0494683980941772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8753339052200317, + "num_tokens": 412388287.0, + "step": 10503 + }, + { + "epoch": 1.3362167663147182, + "grad_norm": 0.9650312066078186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8872637748718262, + "num_tokens": 412429118.0, + "step": 10504 + }, + { + "epoch": 1.3363439765933087, + "grad_norm": 0.9010884761810303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8878331184387207, + "num_tokens": 412477252.0, + "step": 10505 + }, + { + "epoch": 1.3364711868718993, + "grad_norm": 0.955422043800354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.890592098236084, + "num_tokens": 412517341.0, + "step": 10506 + }, + { + "epoch": 1.3365983971504898, + "grad_norm": 1.010164737701416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8888087272644043, + "num_tokens": 412553016.0, + "step": 10507 + }, + { + "epoch": 1.3367256074290803, + "grad_norm": 1.0507988929748535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8876007795333862, + "num_tokens": 412584084.0, + "step": 10508 + }, + { + "epoch": 1.3368528177076708, + "grad_norm": 0.9529507160186768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8940475583076477, + "num_tokens": 412621926.0, + "step": 10509 + }, + { + "epoch": 1.3369800279862614, + "grad_norm": 0.9366456270217896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8856441378593445, + "num_tokens": 412662521.0, + "step": 10510 + }, + { + "epoch": 1.337107238264852, + "grad_norm": 0.9651336073875427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8909627795219421, + "num_tokens": 412704674.0, + "step": 10511 + }, + { + "epoch": 1.3372344485434424, + "grad_norm": 0.911767840385437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8907079696655273, + "num_tokens": 412747398.0, + "step": 10512 + }, + { + "epoch": 1.337361658822033, + "grad_norm": 1.08982515335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4218, + "mean_token_accuracy": 0.85369473695755, + "num_tokens": 412789198.0, + "step": 10513 + }, + { + "epoch": 1.3374888691006233, + "grad_norm": 0.9825839400291443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8812891840934753, + "num_tokens": 412828186.0, + "step": 10514 + }, + { + "epoch": 1.3376160793792138, + "grad_norm": 1.0105667114257812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.891045093536377, + "num_tokens": 412866205.0, + "step": 10515 + }, + { + "epoch": 1.3377432896578043, + "grad_norm": 0.9332413077354431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8946136236190796, + "num_tokens": 412909403.0, + "step": 10516 + }, + { + "epoch": 1.3378704999363948, + "grad_norm": 0.9564509391784668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8876892924308777, + "num_tokens": 412952702.0, + "step": 10517 + }, + { + "epoch": 1.3379977102149854, + "grad_norm": 1.2774306535720825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.874241054058075, + "num_tokens": 412987269.0, + "step": 10518 + }, + { + "epoch": 1.338124920493576, + "grad_norm": 0.9833704233169556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.8701616525650024, + "num_tokens": 413034718.0, + "step": 10519 + }, + { + "epoch": 1.3382521307721664, + "grad_norm": 1.1413211822509766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3822, + "mean_token_accuracy": 0.8676624298095703, + "num_tokens": 413072205.0, + "step": 10520 + }, + { + "epoch": 1.338379341050757, + "grad_norm": 1.245705008506775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4233, + "mean_token_accuracy": 0.8583335876464844, + "num_tokens": 413107651.0, + "step": 10521 + }, + { + "epoch": 1.3385065513293475, + "grad_norm": 1.1140732765197754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8849151134490967, + "num_tokens": 413139985.0, + "step": 10522 + }, + { + "epoch": 1.3386337616079378, + "grad_norm": 0.895984947681427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8915839791297913, + "num_tokens": 413182286.0, + "step": 10523 + }, + { + "epoch": 1.3387609718865283, + "grad_norm": 0.9665775895118713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8800975680351257, + "num_tokens": 413226103.0, + "step": 10524 + }, + { + "epoch": 1.3388881821651188, + "grad_norm": 0.9813099503517151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8774120807647705, + "num_tokens": 413265885.0, + "step": 10525 + }, + { + "epoch": 1.3390153924437094, + "grad_norm": 1.0678881406784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8775091171264648, + "num_tokens": 413299635.0, + "step": 10526 + }, + { + "epoch": 1.3391426027223, + "grad_norm": 1.0018290281295776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8831296563148499, + "num_tokens": 413339525.0, + "step": 10527 + }, + { + "epoch": 1.3392698130008904, + "grad_norm": 1.1070759296417236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.875754177570343, + "num_tokens": 413379010.0, + "step": 10528 + }, + { + "epoch": 1.339397023279481, + "grad_norm": 1.0851562023162842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8738625049591064, + "num_tokens": 413415634.0, + "step": 10529 + }, + { + "epoch": 1.3395242335580715, + "grad_norm": 0.8856490254402161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2586, + "mean_token_accuracy": 0.9060060977935791, + "num_tokens": 413454153.0, + "step": 10530 + }, + { + "epoch": 1.339651443836662, + "grad_norm": 1.0530753135681152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8689340353012085, + "num_tokens": 413493539.0, + "step": 10531 + }, + { + "epoch": 1.3397786541152525, + "grad_norm": 1.023634433746338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8775540590286255, + "num_tokens": 413535387.0, + "step": 10532 + }, + { + "epoch": 1.339905864393843, + "grad_norm": 1.0772757530212402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8728939294815063, + "num_tokens": 413576650.0, + "step": 10533 + }, + { + "epoch": 1.3400330746724336, + "grad_norm": 0.9273130297660828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8822684288024902, + "num_tokens": 413622492.0, + "step": 10534 + }, + { + "epoch": 1.3401602849510241, + "grad_norm": 0.9062073826789856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8859540224075317, + "num_tokens": 413666128.0, + "step": 10535 + }, + { + "epoch": 1.3402874952296147, + "grad_norm": 1.0033053159713745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.9018330574035645, + "num_tokens": 413698683.0, + "step": 10536 + }, + { + "epoch": 1.3404147055082052, + "grad_norm": 1.109220266342163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4003, + "mean_token_accuracy": 0.8634631037712097, + "num_tokens": 413733775.0, + "step": 10537 + }, + { + "epoch": 1.3405419157867955, + "grad_norm": 0.8876273036003113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.897379994392395, + "num_tokens": 413771990.0, + "step": 10538 + }, + { + "epoch": 1.340669126065386, + "grad_norm": 0.9641323685646057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8933770656585693, + "num_tokens": 413809256.0, + "step": 10539 + }, + { + "epoch": 1.3407963363439765, + "grad_norm": 0.9768860340118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8947490453720093, + "num_tokens": 413845493.0, + "step": 10540 + }, + { + "epoch": 1.340923546622567, + "grad_norm": 1.2596697807312012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8862800598144531, + "num_tokens": 413884518.0, + "step": 10541 + }, + { + "epoch": 1.3410507569011576, + "grad_norm": 0.9688100218772888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8781824111938477, + "num_tokens": 413925257.0, + "step": 10542 + }, + { + "epoch": 1.3411779671797481, + "grad_norm": 1.0437126159667969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8736181259155273, + "num_tokens": 413964012.0, + "step": 10543 + }, + { + "epoch": 1.3413051774583387, + "grad_norm": 1.1762033700942993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.8672572374343872, + "num_tokens": 414001048.0, + "step": 10544 + }, + { + "epoch": 1.3414323877369292, + "grad_norm": 1.055335283279419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8837072253227234, + "num_tokens": 414036933.0, + "step": 10545 + }, + { + "epoch": 1.3415595980155197, + "grad_norm": 0.9273330569267273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8856018781661987, + "num_tokens": 414082043.0, + "step": 10546 + }, + { + "epoch": 1.3416868082941102, + "grad_norm": 0.9631592631340027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8952652215957642, + "num_tokens": 414120023.0, + "step": 10547 + }, + { + "epoch": 1.3418140185727006, + "grad_norm": 1.0242294073104858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.884305477142334, + "num_tokens": 414159716.0, + "step": 10548 + }, + { + "epoch": 1.341941228851291, + "grad_norm": 1.078299880027771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8867173194885254, + "num_tokens": 414195302.0, + "step": 10549 + }, + { + "epoch": 1.3420684391298816, + "grad_norm": 0.9556815028190613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8946763873100281, + "num_tokens": 414232999.0, + "step": 10550 + }, + { + "epoch": 1.3421956494084721, + "grad_norm": 1.076503038406372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8906779289245605, + "num_tokens": 414267890.0, + "step": 10551 + }, + { + "epoch": 1.3423228596870627, + "grad_norm": 0.8966551423072815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8808029294013977, + "num_tokens": 414318531.0, + "step": 10552 + }, + { + "epoch": 1.3424500699656532, + "grad_norm": 1.0145827531814575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8881291151046753, + "num_tokens": 414357227.0, + "step": 10553 + }, + { + "epoch": 1.3425772802442437, + "grad_norm": 1.0301710367202759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8801367282867432, + "num_tokens": 414393091.0, + "step": 10554 + }, + { + "epoch": 1.3427044905228342, + "grad_norm": 1.0076651573181152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8928090333938599, + "num_tokens": 414430755.0, + "step": 10555 + }, + { + "epoch": 1.3428317008014248, + "grad_norm": 0.9479773044586182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8897464871406555, + "num_tokens": 414472057.0, + "step": 10556 + }, + { + "epoch": 1.3429589110800153, + "grad_norm": 0.8800287246704102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.897743821144104, + "num_tokens": 414518231.0, + "step": 10557 + }, + { + "epoch": 1.3430861213586058, + "grad_norm": 1.0517117977142334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.8682668805122375, + "num_tokens": 414555838.0, + "step": 10558 + }, + { + "epoch": 1.3432133316371964, + "grad_norm": 0.9397658705711365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8790938258171082, + "num_tokens": 414602253.0, + "step": 10559 + }, + { + "epoch": 1.343340541915787, + "grad_norm": 0.9833430647850037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8889260292053223, + "num_tokens": 414647204.0, + "step": 10560 + }, + { + "epoch": 1.3434677521943774, + "grad_norm": 0.9384136199951172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8957454562187195, + "num_tokens": 414687628.0, + "step": 10561 + }, + { + "epoch": 1.343594962472968, + "grad_norm": 0.9764690399169922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8935327529907227, + "num_tokens": 414724704.0, + "step": 10562 + }, + { + "epoch": 1.3437221727515583, + "grad_norm": 1.0129284858703613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8866761326789856, + "num_tokens": 414763129.0, + "step": 10563 + }, + { + "epoch": 1.3438493830301488, + "grad_norm": 1.0494757890701294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8809879422187805, + "num_tokens": 414797911.0, + "step": 10564 + }, + { + "epoch": 1.3439765933087393, + "grad_norm": 1.0237276554107666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8629059791564941, + "num_tokens": 414842210.0, + "step": 10565 + }, + { + "epoch": 1.3441038035873298, + "grad_norm": 0.9345356225967407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8889098763465881, + "num_tokens": 414881119.0, + "step": 10566 + }, + { + "epoch": 1.3442310138659204, + "grad_norm": 0.9248825907707214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8928686380386353, + "num_tokens": 414921026.0, + "step": 10567 + }, + { + "epoch": 1.344358224144511, + "grad_norm": 0.9573470950126648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8899377584457397, + "num_tokens": 414960379.0, + "step": 10568 + }, + { + "epoch": 1.3444854344231014, + "grad_norm": 0.9474548101425171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8944852352142334, + "num_tokens": 414998794.0, + "step": 10569 + }, + { + "epoch": 1.344612644701692, + "grad_norm": 0.9459050297737122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8782305717468262, + "num_tokens": 415042859.0, + "step": 10570 + }, + { + "epoch": 1.3447398549802825, + "grad_norm": 0.928123950958252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8809154033660889, + "num_tokens": 415088769.0, + "step": 10571 + }, + { + "epoch": 1.3448670652588728, + "grad_norm": 1.0295711755752563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8875337839126587, + "num_tokens": 415128127.0, + "step": 10572 + }, + { + "epoch": 1.3449942755374633, + "grad_norm": 1.147899866104126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3803, + "mean_token_accuracy": 0.8657718300819397, + "num_tokens": 415165157.0, + "step": 10573 + }, + { + "epoch": 1.3451214858160538, + "grad_norm": 0.9440460205078125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.89851975440979, + "num_tokens": 415204780.0, + "step": 10574 + }, + { + "epoch": 1.3452486960946444, + "grad_norm": 1.0894930362701416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8814192414283752, + "num_tokens": 415241846.0, + "step": 10575 + }, + { + "epoch": 1.345375906373235, + "grad_norm": 1.0619438886642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8846354484558105, + "num_tokens": 415281659.0, + "step": 10576 + }, + { + "epoch": 1.3455031166518254, + "grad_norm": 0.953997790813446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8901151418685913, + "num_tokens": 415322461.0, + "step": 10577 + }, + { + "epoch": 1.345630326930416, + "grad_norm": 0.9965654611587524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8718708753585815, + "num_tokens": 415362888.0, + "step": 10578 + }, + { + "epoch": 1.3457575372090065, + "grad_norm": 1.0704424381256104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8883846998214722, + "num_tokens": 415398872.0, + "step": 10579 + }, + { + "epoch": 1.345884747487597, + "grad_norm": 0.9653863310813904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8773457407951355, + "num_tokens": 415440958.0, + "step": 10580 + }, + { + "epoch": 1.3460119577661875, + "grad_norm": 1.007327914237976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8838146328926086, + "num_tokens": 415482126.0, + "step": 10581 + }, + { + "epoch": 1.346139168044778, + "grad_norm": 0.9677559733390808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3709, + "mean_token_accuracy": 0.8700603246688843, + "num_tokens": 415527798.0, + "step": 10582 + }, + { + "epoch": 1.3462663783233686, + "grad_norm": 1.1222432851791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8758891820907593, + "num_tokens": 415560243.0, + "step": 10583 + }, + { + "epoch": 1.3463935886019591, + "grad_norm": 0.9831949472427368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8854414224624634, + "num_tokens": 415601875.0, + "step": 10584 + }, + { + "epoch": 1.3465207988805497, + "grad_norm": 0.9562984108924866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8902745246887207, + "num_tokens": 415645924.0, + "step": 10585 + }, + { + "epoch": 1.3466480091591402, + "grad_norm": 0.9645279049873352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.876835286617279, + "num_tokens": 415689457.0, + "step": 10586 + }, + { + "epoch": 1.3467752194377305, + "grad_norm": 1.008934736251831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.887215256690979, + "num_tokens": 415727792.0, + "step": 10587 + }, + { + "epoch": 1.346902429716321, + "grad_norm": 0.983747124671936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8872169256210327, + "num_tokens": 415768073.0, + "step": 10588 + }, + { + "epoch": 1.3470296399949115, + "grad_norm": 0.9322574734687805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8833959102630615, + "num_tokens": 415808647.0, + "step": 10589 + }, + { + "epoch": 1.347156850273502, + "grad_norm": 0.9676949977874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8964506983757019, + "num_tokens": 415843125.0, + "step": 10590 + }, + { + "epoch": 1.3472840605520926, + "grad_norm": 0.9496777653694153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8894997239112854, + "num_tokens": 415882681.0, + "step": 10591 + }, + { + "epoch": 1.3474112708306831, + "grad_norm": 0.9607042074203491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8918476700782776, + "num_tokens": 415924230.0, + "step": 10592 + }, + { + "epoch": 1.3475384811092737, + "grad_norm": 1.1047993898391724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4013, + "mean_token_accuracy": 0.860716700553894, + "num_tokens": 415965384.0, + "step": 10593 + }, + { + "epoch": 1.3476656913878642, + "grad_norm": 0.976986825466156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8882617950439453, + "num_tokens": 416002578.0, + "step": 10594 + }, + { + "epoch": 1.3477929016664547, + "grad_norm": 1.1383801698684692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.871942400932312, + "num_tokens": 416038826.0, + "step": 10595 + }, + { + "epoch": 1.3479201119450452, + "grad_norm": 1.0642518997192383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8677701354026794, + "num_tokens": 416076498.0, + "step": 10596 + }, + { + "epoch": 1.3480473222236355, + "grad_norm": 1.0179179906845093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8767499923706055, + "num_tokens": 416117825.0, + "step": 10597 + }, + { + "epoch": 1.348174532502226, + "grad_norm": 1.058879017829895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8738421201705933, + "num_tokens": 416163200.0, + "step": 10598 + }, + { + "epoch": 1.3483017427808166, + "grad_norm": 0.9720085263252258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8869796395301819, + "num_tokens": 416205685.0, + "step": 10599 + }, + { + "epoch": 1.3484289530594071, + "grad_norm": 1.069775938987732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8793253898620605, + "num_tokens": 416241817.0, + "step": 10600 + }, + { + "epoch": 1.3485561633379977, + "grad_norm": 0.9418368339538574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8861784934997559, + "num_tokens": 416287295.0, + "step": 10601 + }, + { + "epoch": 1.3486833736165882, + "grad_norm": 0.9530432224273682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8926597237586975, + "num_tokens": 416326150.0, + "step": 10602 + }, + { + "epoch": 1.3488105838951787, + "grad_norm": 1.1771771907806396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3748, + "mean_token_accuracy": 0.8701459169387817, + "num_tokens": 416358914.0, + "step": 10603 + }, + { + "epoch": 1.3489377941737692, + "grad_norm": 1.1415728330612183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8770866394042969, + "num_tokens": 416392027.0, + "step": 10604 + }, + { + "epoch": 1.3490650044523598, + "grad_norm": 1.0989197492599487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3958, + "mean_token_accuracy": 0.8660037517547607, + "num_tokens": 416429344.0, + "step": 10605 + }, + { + "epoch": 1.3491922147309503, + "grad_norm": 0.9946289658546448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8929893970489502, + "num_tokens": 416466200.0, + "step": 10606 + }, + { + "epoch": 1.3493194250095408, + "grad_norm": 1.0275428295135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8785936236381531, + "num_tokens": 416504637.0, + "step": 10607 + }, + { + "epoch": 1.3494466352881314, + "grad_norm": 1.0379443168640137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.885287880897522, + "num_tokens": 416541048.0, + "step": 10608 + }, + { + "epoch": 1.3495738455667219, + "grad_norm": 0.8683741688728333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8927178382873535, + "num_tokens": 416584590.0, + "step": 10609 + }, + { + "epoch": 1.3497010558453124, + "grad_norm": 1.0139153003692627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3739, + "mean_token_accuracy": 0.8735967874526978, + "num_tokens": 416624305.0, + "step": 10610 + }, + { + "epoch": 1.349828266123903, + "grad_norm": 1.0464879274368286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8813937902450562, + "num_tokens": 416659471.0, + "step": 10611 + }, + { + "epoch": 1.3499554764024932, + "grad_norm": 1.0307552814483643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8827977180480957, + "num_tokens": 416696848.0, + "step": 10612 + }, + { + "epoch": 1.3500826866810838, + "grad_norm": 0.9583505988121033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8796076774597168, + "num_tokens": 416738628.0, + "step": 10613 + }, + { + "epoch": 1.3502098969596743, + "grad_norm": 0.9499090909957886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8949383497238159, + "num_tokens": 416780694.0, + "step": 10614 + }, + { + "epoch": 1.3503371072382648, + "grad_norm": 1.0389411449432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8809988498687744, + "num_tokens": 416821537.0, + "step": 10615 + }, + { + "epoch": 1.3504643175168554, + "grad_norm": 0.975104033946991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8862091898918152, + "num_tokens": 416861882.0, + "step": 10616 + }, + { + "epoch": 1.350591527795446, + "grad_norm": 0.9320557117462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8846697807312012, + "num_tokens": 416903192.0, + "step": 10617 + }, + { + "epoch": 1.3507187380740364, + "grad_norm": 0.8882073163986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8966003656387329, + "num_tokens": 416946327.0, + "step": 10618 + }, + { + "epoch": 1.350845948352627, + "grad_norm": 1.0768314599990845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8813537955284119, + "num_tokens": 416980142.0, + "step": 10619 + }, + { + "epoch": 1.3509731586312175, + "grad_norm": 0.9526338577270508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8856296539306641, + "num_tokens": 417018144.0, + "step": 10620 + }, + { + "epoch": 1.3511003689098078, + "grad_norm": 0.9407868385314941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8852031230926514, + "num_tokens": 417060475.0, + "step": 10621 + }, + { + "epoch": 1.3512275791883983, + "grad_norm": 1.1025469303131104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8907529711723328, + "num_tokens": 417097246.0, + "step": 10622 + }, + { + "epoch": 1.3513547894669888, + "grad_norm": 1.1447713375091553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8740644454956055, + "num_tokens": 417128995.0, + "step": 10623 + }, + { + "epoch": 1.3514819997455794, + "grad_norm": 0.9556677341461182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8742029666900635, + "num_tokens": 417174621.0, + "step": 10624 + }, + { + "epoch": 1.35160921002417, + "grad_norm": 1.0590546131134033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3778, + "mean_token_accuracy": 0.8711373805999756, + "num_tokens": 417209748.0, + "step": 10625 + }, + { + "epoch": 1.3517364203027604, + "grad_norm": 0.9296895265579224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8948110342025757, + "num_tokens": 417251932.0, + "step": 10626 + }, + { + "epoch": 1.351863630581351, + "grad_norm": 1.0383504629135132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8723111152648926, + "num_tokens": 417292695.0, + "step": 10627 + }, + { + "epoch": 1.3519908408599415, + "grad_norm": 0.9582551717758179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8848243355751038, + "num_tokens": 417335689.0, + "step": 10628 + }, + { + "epoch": 1.352118051138532, + "grad_norm": 0.9505500197410583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8875515460968018, + "num_tokens": 417379536.0, + "step": 10629 + }, + { + "epoch": 1.3522452614171225, + "grad_norm": 0.9543836712837219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8872543573379517, + "num_tokens": 417420302.0, + "step": 10630 + }, + { + "epoch": 1.352372471695713, + "grad_norm": 0.9010010361671448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.888221263885498, + "num_tokens": 417463773.0, + "step": 10631 + }, + { + "epoch": 1.3524996819743036, + "grad_norm": 1.1271852254867554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8798980712890625, + "num_tokens": 417499165.0, + "step": 10632 + }, + { + "epoch": 1.3526268922528941, + "grad_norm": 0.8915623426437378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9010028839111328, + "num_tokens": 417538480.0, + "step": 10633 + }, + { + "epoch": 1.3527541025314846, + "grad_norm": 0.940869152545929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.9014228582382202, + "num_tokens": 417579380.0, + "step": 10634 + }, + { + "epoch": 1.3528813128100752, + "grad_norm": 0.9441365003585815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8954837918281555, + "num_tokens": 417617201.0, + "step": 10635 + }, + { + "epoch": 1.3530085230886655, + "grad_norm": 1.0873948335647583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8939931392669678, + "num_tokens": 417653219.0, + "step": 10636 + }, + { + "epoch": 1.353135733367256, + "grad_norm": 0.975733757019043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8946203589439392, + "num_tokens": 417694048.0, + "step": 10637 + }, + { + "epoch": 1.3532629436458465, + "grad_norm": 0.9872574806213379, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8936939239501953, + "num_tokens": 417733936.0, + "step": 10638 + }, + { + "epoch": 1.353390153924437, + "grad_norm": 0.9121794104576111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9054089784622192, + "num_tokens": 417772532.0, + "step": 10639 + }, + { + "epoch": 1.3535173642030276, + "grad_norm": 0.9416265487670898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.883093535900116, + "num_tokens": 417812742.0, + "step": 10640 + }, + { + "epoch": 1.3536445744816181, + "grad_norm": 0.9235296249389648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8905996680259705, + "num_tokens": 417853369.0, + "step": 10641 + }, + { + "epoch": 1.3537717847602087, + "grad_norm": 1.0473411083221436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3969, + "mean_token_accuracy": 0.8692514300346375, + "num_tokens": 417894796.0, + "step": 10642 + }, + { + "epoch": 1.3538989950387992, + "grad_norm": 1.1326051950454712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8728741407394409, + "num_tokens": 417929949.0, + "step": 10643 + }, + { + "epoch": 1.3540262053173897, + "grad_norm": 1.0908621549606323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8796327114105225, + "num_tokens": 417966777.0, + "step": 10644 + }, + { + "epoch": 1.3541534155959802, + "grad_norm": 0.9827836751937866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8921600580215454, + "num_tokens": 418005457.0, + "step": 10645 + }, + { + "epoch": 1.3542806258745705, + "grad_norm": 1.000700831413269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8869494199752808, + "num_tokens": 418043852.0, + "step": 10646 + }, + { + "epoch": 1.354407836153161, + "grad_norm": 1.0162746906280518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8857059478759766, + "num_tokens": 418081777.0, + "step": 10647 + }, + { + "epoch": 1.3545350464317516, + "grad_norm": 0.9270941019058228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8915137648582458, + "num_tokens": 418126004.0, + "step": 10648 + }, + { + "epoch": 1.3546622567103421, + "grad_norm": 1.0783796310424805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8854522109031677, + "num_tokens": 418164409.0, + "step": 10649 + }, + { + "epoch": 1.3547894669889327, + "grad_norm": 0.9622690677642822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8837674856185913, + "num_tokens": 418205393.0, + "step": 10650 + }, + { + "epoch": 1.3549166772675232, + "grad_norm": 0.96572345495224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8771865367889404, + "num_tokens": 418251141.0, + "step": 10651 + }, + { + "epoch": 1.3550438875461137, + "grad_norm": 1.0954021215438843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8823553323745728, + "num_tokens": 418289336.0, + "step": 10652 + }, + { + "epoch": 1.3551710978247042, + "grad_norm": 0.9668357968330383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8909229040145874, + "num_tokens": 418330789.0, + "step": 10653 + }, + { + "epoch": 1.3552983081032948, + "grad_norm": 0.8984225988388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.265, + "mean_token_accuracy": 0.9033428430557251, + "num_tokens": 418369188.0, + "step": 10654 + }, + { + "epoch": 1.3554255183818853, + "grad_norm": 0.9729741811752319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8677958250045776, + "num_tokens": 418415264.0, + "step": 10655 + }, + { + "epoch": 1.3555527286604758, + "grad_norm": 1.0447815656661987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8813250660896301, + "num_tokens": 418453961.0, + "step": 10656 + }, + { + "epoch": 1.3556799389390664, + "grad_norm": 0.9641375541687012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8994776010513306, + "num_tokens": 418489850.0, + "step": 10657 + }, + { + "epoch": 1.3558071492176569, + "grad_norm": 0.9338686466217041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8812263011932373, + "num_tokens": 418533933.0, + "step": 10658 + }, + { + "epoch": 1.3559343594962474, + "grad_norm": 1.0192205905914307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.87642502784729, + "num_tokens": 418576007.0, + "step": 10659 + }, + { + "epoch": 1.356061569774838, + "grad_norm": 1.0641697645187378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8848698139190674, + "num_tokens": 418615243.0, + "step": 10660 + }, + { + "epoch": 1.3561887800534282, + "grad_norm": 1.0162750482559204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8823161125183105, + "num_tokens": 418654617.0, + "step": 10661 + }, + { + "epoch": 1.3563159903320188, + "grad_norm": 1.034636378288269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8756406307220459, + "num_tokens": 418694743.0, + "step": 10662 + }, + { + "epoch": 1.3564432006106093, + "grad_norm": 0.9173157811164856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.901148796081543, + "num_tokens": 418732979.0, + "step": 10663 + }, + { + "epoch": 1.3565704108891998, + "grad_norm": 0.9585735201835632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8772960305213928, + "num_tokens": 418778109.0, + "step": 10664 + }, + { + "epoch": 1.3566976211677904, + "grad_norm": 0.9597121477127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8835514783859253, + "num_tokens": 418823356.0, + "step": 10665 + }, + { + "epoch": 1.3568248314463809, + "grad_norm": 1.0677210092544556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.878125786781311, + "num_tokens": 418860372.0, + "step": 10666 + }, + { + "epoch": 1.3569520417249714, + "grad_norm": 1.1262251138687134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8700559139251709, + "num_tokens": 418893685.0, + "step": 10667 + }, + { + "epoch": 1.357079252003562, + "grad_norm": 1.033969521522522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.887607753276825, + "num_tokens": 418934495.0, + "step": 10668 + }, + { + "epoch": 1.3572064622821525, + "grad_norm": 0.9374233484268188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8879228830337524, + "num_tokens": 418977698.0, + "step": 10669 + }, + { + "epoch": 1.3573336725607428, + "grad_norm": 1.0150893926620483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8904324173927307, + "num_tokens": 419012545.0, + "step": 10670 + }, + { + "epoch": 1.3574608828393333, + "grad_norm": 0.9849403500556946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8920592069625854, + "num_tokens": 419049381.0, + "step": 10671 + }, + { + "epoch": 1.3575880931179238, + "grad_norm": 0.9053817987442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8869231939315796, + "num_tokens": 419091887.0, + "step": 10672 + }, + { + "epoch": 1.3577153033965144, + "grad_norm": 0.9646965265274048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8796700239181519, + "num_tokens": 419132171.0, + "step": 10673 + }, + { + "epoch": 1.357842513675105, + "grad_norm": 1.1226155757904053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4156, + "mean_token_accuracy": 0.8556183576583862, + "num_tokens": 419173773.0, + "step": 10674 + }, + { + "epoch": 1.3579697239536954, + "grad_norm": 1.1054702997207642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8792586326599121, + "num_tokens": 419214906.0, + "step": 10675 + }, + { + "epoch": 1.358096934232286, + "grad_norm": 0.9842805862426758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.896811306476593, + "num_tokens": 419252331.0, + "step": 10676 + }, + { + "epoch": 1.3582241445108765, + "grad_norm": 1.026272177696228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8905130624771118, + "num_tokens": 419288445.0, + "step": 10677 + }, + { + "epoch": 1.358351354789467, + "grad_norm": 1.0510613918304443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8969308137893677, + "num_tokens": 419324817.0, + "step": 10678 + }, + { + "epoch": 1.3584785650680575, + "grad_norm": 1.076820969581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8783451318740845, + "num_tokens": 419356743.0, + "step": 10679 + }, + { + "epoch": 1.358605775346648, + "grad_norm": 1.010563611984253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8798716068267822, + "num_tokens": 419394686.0, + "step": 10680 + }, + { + "epoch": 1.3587329856252386, + "grad_norm": 0.9589823484420776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8781772255897522, + "num_tokens": 419442254.0, + "step": 10681 + }, + { + "epoch": 1.3588601959038291, + "grad_norm": 1.073488712310791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.892784833908081, + "num_tokens": 419476346.0, + "step": 10682 + }, + { + "epoch": 1.3589874061824196, + "grad_norm": 1.0088430643081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8802266120910645, + "num_tokens": 419514015.0, + "step": 10683 + }, + { + "epoch": 1.3591146164610102, + "grad_norm": 1.1735411882400513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3836, + "mean_token_accuracy": 0.866398811340332, + "num_tokens": 419548032.0, + "step": 10684 + }, + { + "epoch": 1.3592418267396005, + "grad_norm": 1.025567650794983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8828414082527161, + "num_tokens": 419583670.0, + "step": 10685 + }, + { + "epoch": 1.359369037018191, + "grad_norm": 0.982901394367218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8887962102890015, + "num_tokens": 419623532.0, + "step": 10686 + }, + { + "epoch": 1.3594962472967815, + "grad_norm": 1.0368340015411377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8770132660865784, + "num_tokens": 419662549.0, + "step": 10687 + }, + { + "epoch": 1.359623457575372, + "grad_norm": 1.037375807762146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8866637945175171, + "num_tokens": 419699496.0, + "step": 10688 + }, + { + "epoch": 1.3597506678539626, + "grad_norm": 1.1132097244262695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8708991408348083, + "num_tokens": 419739957.0, + "step": 10689 + }, + { + "epoch": 1.3598778781325531, + "grad_norm": 0.8978850841522217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8948531150817871, + "num_tokens": 419786044.0, + "step": 10690 + }, + { + "epoch": 1.3600050884111436, + "grad_norm": 0.914605438709259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8866143226623535, + "num_tokens": 419828935.0, + "step": 10691 + }, + { + "epoch": 1.3601322986897342, + "grad_norm": 0.9843854308128357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8907049894332886, + "num_tokens": 419867205.0, + "step": 10692 + }, + { + "epoch": 1.3602595089683247, + "grad_norm": 0.9939166903495789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8785679340362549, + "num_tokens": 419907671.0, + "step": 10693 + }, + { + "epoch": 1.3603867192469152, + "grad_norm": 1.0270497798919678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.89015793800354, + "num_tokens": 419942665.0, + "step": 10694 + }, + { + "epoch": 1.3605139295255055, + "grad_norm": 1.0229305028915405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8850347995758057, + "num_tokens": 419980691.0, + "step": 10695 + }, + { + "epoch": 1.360641139804096, + "grad_norm": 0.885069727897644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8940567970275879, + "num_tokens": 420027073.0, + "step": 10696 + }, + { + "epoch": 1.3607683500826866, + "grad_norm": 0.897961437702179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8987553119659424, + "num_tokens": 420068380.0, + "step": 10697 + }, + { + "epoch": 1.3608955603612771, + "grad_norm": 1.0956203937530518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8876045346260071, + "num_tokens": 420101210.0, + "step": 10698 + }, + { + "epoch": 1.3610227706398677, + "grad_norm": 0.9595869779586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8951413631439209, + "num_tokens": 420138610.0, + "step": 10699 + }, + { + "epoch": 1.3611499809184582, + "grad_norm": 1.058207392692566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8730896711349487, + "num_tokens": 420176413.0, + "step": 10700 + }, + { + "epoch": 1.3612771911970487, + "grad_norm": 0.9815659523010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8931447267532349, + "num_tokens": 420213528.0, + "step": 10701 + }, + { + "epoch": 1.3614044014756392, + "grad_norm": 0.9419065713882446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8916788697242737, + "num_tokens": 420258079.0, + "step": 10702 + }, + { + "epoch": 1.3615316117542298, + "grad_norm": 0.9916296601295471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8853160738945007, + "num_tokens": 420301385.0, + "step": 10703 + }, + { + "epoch": 1.3616588220328203, + "grad_norm": 1.0446100234985352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.8737629652023315, + "num_tokens": 420340446.0, + "step": 10704 + }, + { + "epoch": 1.3617860323114108, + "grad_norm": 0.9551842212677002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8791638612747192, + "num_tokens": 420381925.0, + "step": 10705 + }, + { + "epoch": 1.3619132425900013, + "grad_norm": 1.0537526607513428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8718251585960388, + "num_tokens": 420419330.0, + "step": 10706 + }, + { + "epoch": 1.3620404528685919, + "grad_norm": 0.9494577646255493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8895736932754517, + "num_tokens": 420459478.0, + "step": 10707 + }, + { + "epoch": 1.3621676631471824, + "grad_norm": 1.0409802198410034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8783478140830994, + "num_tokens": 420495976.0, + "step": 10708 + }, + { + "epoch": 1.362294873425773, + "grad_norm": 0.9588590860366821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8919858336448669, + "num_tokens": 420537409.0, + "step": 10709 + }, + { + "epoch": 1.3624220837043632, + "grad_norm": 0.9454901814460754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8910839557647705, + "num_tokens": 420576538.0, + "step": 10710 + }, + { + "epoch": 1.3625492939829538, + "grad_norm": 1.0274336338043213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8878034353256226, + "num_tokens": 420614236.0, + "step": 10711 + }, + { + "epoch": 1.3626765042615443, + "grad_norm": 1.031306266784668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8833591938018799, + "num_tokens": 420653355.0, + "step": 10712 + }, + { + "epoch": 1.3628037145401348, + "grad_norm": 0.9338216185569763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8959854245185852, + "num_tokens": 420694389.0, + "step": 10713 + }, + { + "epoch": 1.3629309248187254, + "grad_norm": 0.9865463376045227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8793858289718628, + "num_tokens": 420737143.0, + "step": 10714 + }, + { + "epoch": 1.3630581350973159, + "grad_norm": 0.9029781222343445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9016020894050598, + "num_tokens": 420780861.0, + "step": 10715 + }, + { + "epoch": 1.3631853453759064, + "grad_norm": 0.9408549666404724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8793641328811646, + "num_tokens": 420824317.0, + "step": 10716 + }, + { + "epoch": 1.363312555654497, + "grad_norm": 0.9250637292861938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8871627449989319, + "num_tokens": 420867064.0, + "step": 10717 + }, + { + "epoch": 1.3634397659330875, + "grad_norm": 0.8711509108543396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8935282230377197, + "num_tokens": 420915733.0, + "step": 10718 + }, + { + "epoch": 1.3635669762116778, + "grad_norm": 1.1394436359405518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8723965883255005, + "num_tokens": 420951512.0, + "step": 10719 + }, + { + "epoch": 1.3636941864902683, + "grad_norm": 1.0973467826843262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3913, + "mean_token_accuracy": 0.860702633857727, + "num_tokens": 420991074.0, + "step": 10720 + }, + { + "epoch": 1.3638213967688588, + "grad_norm": 1.0226329565048218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8823972940444946, + "num_tokens": 421029125.0, + "step": 10721 + }, + { + "epoch": 1.3639486070474494, + "grad_norm": 0.9680514335632324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8919441103935242, + "num_tokens": 421065983.0, + "step": 10722 + }, + { + "epoch": 1.3640758173260399, + "grad_norm": 0.9891695380210876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8723117113113403, + "num_tokens": 421106156.0, + "step": 10723 + }, + { + "epoch": 1.3642030276046304, + "grad_norm": 1.0115114450454712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8913319110870361, + "num_tokens": 421144651.0, + "step": 10724 + }, + { + "epoch": 1.364330237883221, + "grad_norm": 1.0766966342926025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8774809837341309, + "num_tokens": 421180452.0, + "step": 10725 + }, + { + "epoch": 1.3644574481618115, + "grad_norm": 0.9863142371177673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8917598128318787, + "num_tokens": 421220760.0, + "step": 10726 + }, + { + "epoch": 1.364584658440402, + "grad_norm": 1.0567395687103271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8826392292976379, + "num_tokens": 421260629.0, + "step": 10727 + }, + { + "epoch": 1.3647118687189925, + "grad_norm": 1.0820739269256592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.9008835554122925, + "num_tokens": 421291293.0, + "step": 10728 + }, + { + "epoch": 1.364839078997583, + "grad_norm": 0.9428122639656067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8852115273475647, + "num_tokens": 421335899.0, + "step": 10729 + }, + { + "epoch": 1.3649662892761736, + "grad_norm": 0.9761518836021423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8867003917694092, + "num_tokens": 421375993.0, + "step": 10730 + }, + { + "epoch": 1.3650934995547641, + "grad_norm": 1.1810534000396729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8845536112785339, + "num_tokens": 421405142.0, + "step": 10731 + }, + { + "epoch": 1.3652207098333546, + "grad_norm": 1.010857105255127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8790363669395447, + "num_tokens": 421445279.0, + "step": 10732 + }, + { + "epoch": 1.3653479201119452, + "grad_norm": 0.9241418838500977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8915506601333618, + "num_tokens": 421484677.0, + "step": 10733 + }, + { + "epoch": 1.3654751303905355, + "grad_norm": 1.0502594709396362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8841540813446045, + "num_tokens": 421522425.0, + "step": 10734 + }, + { + "epoch": 1.365602340669126, + "grad_norm": 1.0013508796691895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8838045597076416, + "num_tokens": 421561000.0, + "step": 10735 + }, + { + "epoch": 1.3657295509477165, + "grad_norm": 0.9445000886917114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8712526559829712, + "num_tokens": 421609005.0, + "step": 10736 + }, + { + "epoch": 1.365856761226307, + "grad_norm": 0.991477906703949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8820255994796753, + "num_tokens": 421647931.0, + "step": 10737 + }, + { + "epoch": 1.3659839715048976, + "grad_norm": 1.0032446384429932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8837674856185913, + "num_tokens": 421685210.0, + "step": 10738 + }, + { + "epoch": 1.3661111817834881, + "grad_norm": 1.0474600791931152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8861784934997559, + "num_tokens": 421724707.0, + "step": 10739 + }, + { + "epoch": 1.3662383920620786, + "grad_norm": 0.9743931293487549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8915804028511047, + "num_tokens": 421765997.0, + "step": 10740 + }, + { + "epoch": 1.3663656023406692, + "grad_norm": 1.1206892728805542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8899694681167603, + "num_tokens": 421800139.0, + "step": 10741 + }, + { + "epoch": 1.3664928126192597, + "grad_norm": 0.9341694116592407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8857839703559875, + "num_tokens": 421841066.0, + "step": 10742 + }, + { + "epoch": 1.3666200228978502, + "grad_norm": 0.9038709998130798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.886962354183197, + "num_tokens": 421886468.0, + "step": 10743 + }, + { + "epoch": 1.3667472331764405, + "grad_norm": 1.097923994064331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8857663869857788, + "num_tokens": 421919905.0, + "step": 10744 + }, + { + "epoch": 1.366874443455031, + "grad_norm": 0.8774547576904297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8949819803237915, + "num_tokens": 421962221.0, + "step": 10745 + }, + { + "epoch": 1.3670016537336216, + "grad_norm": 1.0428149700164795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840700387954712, + "num_tokens": 422000319.0, + "step": 10746 + }, + { + "epoch": 1.3671288640122121, + "grad_norm": 1.0345333814620972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8671779036521912, + "num_tokens": 422042289.0, + "step": 10747 + }, + { + "epoch": 1.3672560742908026, + "grad_norm": 1.0103355646133423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8850506544113159, + "num_tokens": 422083051.0, + "step": 10748 + }, + { + "epoch": 1.3673832845693932, + "grad_norm": 0.9907762408256531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8798229098320007, + "num_tokens": 422123994.0, + "step": 10749 + }, + { + "epoch": 1.3675104948479837, + "grad_norm": 0.9450299143791199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8900094032287598, + "num_tokens": 422165412.0, + "step": 10750 + }, + { + "epoch": 1.3676377051265742, + "grad_norm": 0.9887436628341675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8836897611618042, + "num_tokens": 422208731.0, + "step": 10751 + }, + { + "epoch": 1.3677649154051648, + "grad_norm": 0.912833034992218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8883959650993347, + "num_tokens": 422254423.0, + "step": 10752 + }, + { + "epoch": 1.3678921256837553, + "grad_norm": 1.0424190759658813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.8652113676071167, + "num_tokens": 422302499.0, + "step": 10753 + }, + { + "epoch": 1.3680193359623458, + "grad_norm": 1.0316193103790283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8694974780082703, + "num_tokens": 422341110.0, + "step": 10754 + }, + { + "epoch": 1.3681465462409363, + "grad_norm": 1.0975228548049927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8777332901954651, + "num_tokens": 422371891.0, + "step": 10755 + }, + { + "epoch": 1.3682737565195269, + "grad_norm": 0.9976732730865479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8915700912475586, + "num_tokens": 422409442.0, + "step": 10756 + }, + { + "epoch": 1.3684009667981174, + "grad_norm": 0.9762285947799683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8854954838752747, + "num_tokens": 422448320.0, + "step": 10757 + }, + { + "epoch": 1.368528177076708, + "grad_norm": 1.063256025314331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8755711913108826, + "num_tokens": 422484269.0, + "step": 10758 + }, + { + "epoch": 1.3686553873552982, + "grad_norm": 1.0211145877838135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3899, + "mean_token_accuracy": 0.8652870655059814, + "num_tokens": 422528321.0, + "step": 10759 + }, + { + "epoch": 1.3687825976338888, + "grad_norm": 1.0227787494659424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8825423121452332, + "num_tokens": 422566951.0, + "step": 10760 + }, + { + "epoch": 1.3689098079124793, + "grad_norm": 0.9515854120254517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8965882658958435, + "num_tokens": 422606331.0, + "step": 10761 + }, + { + "epoch": 1.3690370181910698, + "grad_norm": 0.9685797691345215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8912615776062012, + "num_tokens": 422645977.0, + "step": 10762 + }, + { + "epoch": 1.3691642284696603, + "grad_norm": 0.9651832580566406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8792358636856079, + "num_tokens": 422685359.0, + "step": 10763 + }, + { + "epoch": 1.3692914387482509, + "grad_norm": 0.9884197115898132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8880471587181091, + "num_tokens": 422725911.0, + "step": 10764 + }, + { + "epoch": 1.3694186490268414, + "grad_norm": 0.9340365529060364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8858323097229004, + "num_tokens": 422767475.0, + "step": 10765 + }, + { + "epoch": 1.369545859305432, + "grad_norm": 1.0121185779571533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.892647922039032, + "num_tokens": 422800568.0, + "step": 10766 + }, + { + "epoch": 1.3696730695840225, + "grad_norm": 1.0516303777694702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8695574998855591, + "num_tokens": 422841150.0, + "step": 10767 + }, + { + "epoch": 1.3698002798626128, + "grad_norm": 0.9838445782661438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8967636823654175, + "num_tokens": 422877056.0, + "step": 10768 + }, + { + "epoch": 1.3699274901412033, + "grad_norm": 1.0189710855484009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8792338371276855, + "num_tokens": 422913621.0, + "step": 10769 + }, + { + "epoch": 1.3700547004197938, + "grad_norm": 0.9530572891235352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8871855139732361, + "num_tokens": 422952819.0, + "step": 10770 + }, + { + "epoch": 1.3701819106983844, + "grad_norm": 1.0026658773422241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8805884122848511, + "num_tokens": 422991119.0, + "step": 10771 + }, + { + "epoch": 1.3703091209769749, + "grad_norm": 0.9724870920181274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8867594003677368, + "num_tokens": 423033060.0, + "step": 10772 + }, + { + "epoch": 1.3704363312555654, + "grad_norm": 1.1022719144821167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.8667248487472534, + "num_tokens": 423071045.0, + "step": 10773 + }, + { + "epoch": 1.370563541534156, + "grad_norm": 0.9732829928398132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8807994723320007, + "num_tokens": 423113023.0, + "step": 10774 + }, + { + "epoch": 1.3706907518127465, + "grad_norm": 1.0223292112350464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8875855207443237, + "num_tokens": 423147277.0, + "step": 10775 + }, + { + "epoch": 1.370817962091337, + "grad_norm": 0.9317611455917358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9047610759735107, + "num_tokens": 423185145.0, + "step": 10776 + }, + { + "epoch": 1.3709451723699275, + "grad_norm": 0.9555134177207947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8834342360496521, + "num_tokens": 423227156.0, + "step": 10777 + }, + { + "epoch": 1.371072382648518, + "grad_norm": 0.9306329488754272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8717508316040039, + "num_tokens": 423273068.0, + "step": 10778 + }, + { + "epoch": 1.3711995929271086, + "grad_norm": 1.0531522035598755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8830165863037109, + "num_tokens": 423308807.0, + "step": 10779 + }, + { + "epoch": 1.371326803205699, + "grad_norm": 1.0047266483306885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8895940780639648, + "num_tokens": 423348580.0, + "step": 10780 + }, + { + "epoch": 1.3714540134842896, + "grad_norm": 1.050437569618225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8836952447891235, + "num_tokens": 423388558.0, + "step": 10781 + }, + { + "epoch": 1.3715812237628802, + "grad_norm": 0.9691488742828369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8985444903373718, + "num_tokens": 423424898.0, + "step": 10782 + }, + { + "epoch": 1.3717084340414705, + "grad_norm": 0.9886101484298706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8900611400604248, + "num_tokens": 423464843.0, + "step": 10783 + }, + { + "epoch": 1.371835644320061, + "grad_norm": 0.9796757698059082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8857683539390564, + "num_tokens": 423503665.0, + "step": 10784 + }, + { + "epoch": 1.3719628545986515, + "grad_norm": 0.9422458410263062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8885811567306519, + "num_tokens": 423546579.0, + "step": 10785 + }, + { + "epoch": 1.372090064877242, + "grad_norm": 1.0737848281860352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8804047703742981, + "num_tokens": 423586167.0, + "step": 10786 + }, + { + "epoch": 1.3722172751558326, + "grad_norm": 0.9521685838699341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8966473340988159, + "num_tokens": 423622385.0, + "step": 10787 + }, + { + "epoch": 1.3723444854344231, + "grad_norm": 0.9115768671035767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8834618926048279, + "num_tokens": 423664381.0, + "step": 10788 + }, + { + "epoch": 1.3724716957130136, + "grad_norm": 1.0253987312316895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8852673768997192, + "num_tokens": 423700962.0, + "step": 10789 + }, + { + "epoch": 1.3725989059916042, + "grad_norm": 0.9800648093223572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8933197259902954, + "num_tokens": 423736013.0, + "step": 10790 + }, + { + "epoch": 1.3727261162701947, + "grad_norm": 0.9340202808380127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8850945830345154, + "num_tokens": 423776926.0, + "step": 10791 + }, + { + "epoch": 1.3728533265487852, + "grad_norm": 0.9912365078926086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8860019445419312, + "num_tokens": 423815422.0, + "step": 10792 + }, + { + "epoch": 1.3729805368273755, + "grad_norm": 1.0544503927230835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8799206018447876, + "num_tokens": 423854140.0, + "step": 10793 + }, + { + "epoch": 1.373107747105966, + "grad_norm": 1.002036452293396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8950600624084473, + "num_tokens": 423890662.0, + "step": 10794 + }, + { + "epoch": 1.3732349573845566, + "grad_norm": 0.9634526968002319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8996322154998779, + "num_tokens": 423926095.0, + "step": 10795 + }, + { + "epoch": 1.3733621676631471, + "grad_norm": 0.8967989087104797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8888261318206787, + "num_tokens": 423967567.0, + "step": 10796 + }, + { + "epoch": 1.3734893779417376, + "grad_norm": 0.870714008808136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8896828889846802, + "num_tokens": 424014525.0, + "step": 10797 + }, + { + "epoch": 1.3736165882203282, + "grad_norm": 0.9376701712608337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.887132465839386, + "num_tokens": 424057309.0, + "step": 10798 + }, + { + "epoch": 1.3737437984989187, + "grad_norm": 1.047136902809143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8730008602142334, + "num_tokens": 424097777.0, + "step": 10799 + }, + { + "epoch": 1.3738710087775092, + "grad_norm": 1.0228081941604614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8881126046180725, + "num_tokens": 424133210.0, + "step": 10800 + }, + { + "epoch": 1.3739982190560998, + "grad_norm": 1.0212434530258179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8804396390914917, + "num_tokens": 424171693.0, + "step": 10801 + }, + { + "epoch": 1.3741254293346903, + "grad_norm": 1.0307461023330688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8860630989074707, + "num_tokens": 424213258.0, + "step": 10802 + }, + { + "epoch": 1.3742526396132808, + "grad_norm": 1.0384618043899536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8842231035232544, + "num_tokens": 424253053.0, + "step": 10803 + }, + { + "epoch": 1.3743798498918713, + "grad_norm": 1.097557544708252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3856, + "mean_token_accuracy": 0.866291880607605, + "num_tokens": 424292622.0, + "step": 10804 + }, + { + "epoch": 1.3745070601704619, + "grad_norm": 0.9427725076675415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8856426477432251, + "num_tokens": 424334477.0, + "step": 10805 + }, + { + "epoch": 1.3746342704490524, + "grad_norm": 1.0260565280914307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8917182087898254, + "num_tokens": 424368753.0, + "step": 10806 + }, + { + "epoch": 1.374761480727643, + "grad_norm": 1.1219608783721924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8809370994567871, + "num_tokens": 424406182.0, + "step": 10807 + }, + { + "epoch": 1.3748886910062332, + "grad_norm": 0.9276767373085022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8925014734268188, + "num_tokens": 424448888.0, + "step": 10808 + }, + { + "epoch": 1.3750159012848238, + "grad_norm": 1.037848949432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8941983580589294, + "num_tokens": 424481360.0, + "step": 10809 + }, + { + "epoch": 1.3751431115634143, + "grad_norm": 1.0306910276412964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8859184980392456, + "num_tokens": 424515679.0, + "step": 10810 + }, + { + "epoch": 1.3752703218420048, + "grad_norm": 0.955033004283905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8812540769577026, + "num_tokens": 424561340.0, + "step": 10811 + }, + { + "epoch": 1.3753975321205953, + "grad_norm": 0.9414527416229248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8988978266716003, + "num_tokens": 424599364.0, + "step": 10812 + }, + { + "epoch": 1.3755247423991859, + "grad_norm": 0.984643280506134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8812843561172485, + "num_tokens": 424641012.0, + "step": 10813 + }, + { + "epoch": 1.3756519526777764, + "grad_norm": 0.97329181432724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.880193829536438, + "num_tokens": 424687645.0, + "step": 10814 + }, + { + "epoch": 1.375779162956367, + "grad_norm": 0.9164746999740601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2667, + "mean_token_accuracy": 0.9046191573143005, + "num_tokens": 424726116.0, + "step": 10815 + }, + { + "epoch": 1.3759063732349575, + "grad_norm": 1.0237804651260376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8903402090072632, + "num_tokens": 424762215.0, + "step": 10816 + }, + { + "epoch": 1.3760335835135478, + "grad_norm": 0.962015688419342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8857944011688232, + "num_tokens": 424800679.0, + "step": 10817 + }, + { + "epoch": 1.3761607937921383, + "grad_norm": 0.9304350018501282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.883899450302124, + "num_tokens": 424842375.0, + "step": 10818 + }, + { + "epoch": 1.3762880040707288, + "grad_norm": 1.0048294067382812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8711748719215393, + "num_tokens": 424881860.0, + "step": 10819 + }, + { + "epoch": 1.3764152143493193, + "grad_norm": 1.0479888916015625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.872707724571228, + "num_tokens": 424922567.0, + "step": 10820 + }, + { + "epoch": 1.3765424246279099, + "grad_norm": 0.9921653270721436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8767664432525635, + "num_tokens": 424962995.0, + "step": 10821 + }, + { + "epoch": 1.3766696349065004, + "grad_norm": 1.0738445520401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8792017698287964, + "num_tokens": 424998135.0, + "step": 10822 + }, + { + "epoch": 1.376796845185091, + "grad_norm": 0.9368011951446533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8814769983291626, + "num_tokens": 425046055.0, + "step": 10823 + }, + { + "epoch": 1.3769240554636815, + "grad_norm": 1.004955768585205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8875841498374939, + "num_tokens": 425085645.0, + "step": 10824 + }, + { + "epoch": 1.377051265742272, + "grad_norm": 1.0096737146377563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8808286190032959, + "num_tokens": 425127055.0, + "step": 10825 + }, + { + "epoch": 1.3771784760208625, + "grad_norm": 0.9198598861694336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8821648359298706, + "num_tokens": 425171682.0, + "step": 10826 + }, + { + "epoch": 1.377305686299453, + "grad_norm": 1.0954041481018066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.868815541267395, + "num_tokens": 425209374.0, + "step": 10827 + }, + { + "epoch": 1.3774328965780436, + "grad_norm": 1.0060709714889526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8869064450263977, + "num_tokens": 425246521.0, + "step": 10828 + }, + { + "epoch": 1.377560106856634, + "grad_norm": 0.9671531319618225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.9013140201568604, + "num_tokens": 425285202.0, + "step": 10829 + }, + { + "epoch": 1.3776873171352246, + "grad_norm": 0.9066462516784668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8841709494590759, + "num_tokens": 425329403.0, + "step": 10830 + }, + { + "epoch": 1.3778145274138152, + "grad_norm": 1.0878154039382935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8930597901344299, + "num_tokens": 425364120.0, + "step": 10831 + }, + { + "epoch": 1.3779417376924055, + "grad_norm": 1.0924906730651855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8739744424819946, + "num_tokens": 425399247.0, + "step": 10832 + }, + { + "epoch": 1.378068947970996, + "grad_norm": 0.9845937490463257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8940740823745728, + "num_tokens": 425436722.0, + "step": 10833 + }, + { + "epoch": 1.3781961582495865, + "grad_norm": 1.0912443399429321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8829618692398071, + "num_tokens": 425474014.0, + "step": 10834 + }, + { + "epoch": 1.378323368528177, + "grad_norm": 1.2345430850982666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.399, + "mean_token_accuracy": 0.8586766719818115, + "num_tokens": 425508361.0, + "step": 10835 + }, + { + "epoch": 1.3784505788067676, + "grad_norm": 1.0686596632003784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.8684421181678772, + "num_tokens": 425545677.0, + "step": 10836 + }, + { + "epoch": 1.378577789085358, + "grad_norm": 1.0282925367355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8793129920959473, + "num_tokens": 425586416.0, + "step": 10837 + }, + { + "epoch": 1.3787049993639486, + "grad_norm": 0.9344291687011719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8948401212692261, + "num_tokens": 425628423.0, + "step": 10838 + }, + { + "epoch": 1.3788322096425392, + "grad_norm": 0.9437170624732971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8939622044563293, + "num_tokens": 425670946.0, + "step": 10839 + }, + { + "epoch": 1.3789594199211297, + "grad_norm": 0.9904512763023376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8898396492004395, + "num_tokens": 425707899.0, + "step": 10840 + }, + { + "epoch": 1.3790866301997202, + "grad_norm": 0.8712512254714966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.9016136527061462, + "num_tokens": 425748902.0, + "step": 10841 + }, + { + "epoch": 1.3792138404783105, + "grad_norm": 1.0055806636810303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8900197744369507, + "num_tokens": 425784917.0, + "step": 10842 + }, + { + "epoch": 1.379341050756901, + "grad_norm": 1.0459623336791992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.892900824546814, + "num_tokens": 425818196.0, + "step": 10843 + }, + { + "epoch": 1.3794682610354916, + "grad_norm": 1.0348331928253174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8759594559669495, + "num_tokens": 425852092.0, + "step": 10844 + }, + { + "epoch": 1.3795954713140821, + "grad_norm": 1.1671384572982788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8778128623962402, + "num_tokens": 425885045.0, + "step": 10845 + }, + { + "epoch": 1.3797226815926726, + "grad_norm": 0.985146164894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8915205001831055, + "num_tokens": 425924704.0, + "step": 10846 + }, + { + "epoch": 1.3798498918712632, + "grad_norm": 1.000527262687683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8814108371734619, + "num_tokens": 425963724.0, + "step": 10847 + }, + { + "epoch": 1.3799771021498537, + "grad_norm": 1.0540348291397095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8728179931640625, + "num_tokens": 426003892.0, + "step": 10848 + }, + { + "epoch": 1.3801043124284442, + "grad_norm": 1.195501685142517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.881646990776062, + "num_tokens": 426033571.0, + "step": 10849 + }, + { + "epoch": 1.3802315227070348, + "grad_norm": 0.9080425500869751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8908653259277344, + "num_tokens": 426080094.0, + "step": 10850 + }, + { + "epoch": 1.3803587329856253, + "grad_norm": 1.0040596723556519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3728, + "mean_token_accuracy": 0.871256947517395, + "num_tokens": 426121237.0, + "step": 10851 + }, + { + "epoch": 1.3804859432642158, + "grad_norm": 1.0052891969680786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8866580724716187, + "num_tokens": 426157591.0, + "step": 10852 + }, + { + "epoch": 1.3806131535428063, + "grad_norm": 1.0730773210525513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8819517493247986, + "num_tokens": 426193705.0, + "step": 10853 + }, + { + "epoch": 1.3807403638213969, + "grad_norm": 0.9506994485855103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8821688890457153, + "num_tokens": 426230969.0, + "step": 10854 + }, + { + "epoch": 1.3808675740999874, + "grad_norm": 1.215542197227478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.416, + "mean_token_accuracy": 0.8543368577957153, + "num_tokens": 426268918.0, + "step": 10855 + }, + { + "epoch": 1.380994784378578, + "grad_norm": 0.9886480569839478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8844376802444458, + "num_tokens": 426311561.0, + "step": 10856 + }, + { + "epoch": 1.3811219946571682, + "grad_norm": 0.9046940207481384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8894485235214233, + "num_tokens": 426355216.0, + "step": 10857 + }, + { + "epoch": 1.3812492049357588, + "grad_norm": 0.8834292888641357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8923854231834412, + "num_tokens": 426400324.0, + "step": 10858 + }, + { + "epoch": 1.3813764152143493, + "grad_norm": 0.9610180854797363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8940526247024536, + "num_tokens": 426440504.0, + "step": 10859 + }, + { + "epoch": 1.3815036254929398, + "grad_norm": 1.0116472244262695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3823, + "mean_token_accuracy": 0.8688178658485413, + "num_tokens": 426481827.0, + "step": 10860 + }, + { + "epoch": 1.3816308357715303, + "grad_norm": 1.085728645324707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.421, + "mean_token_accuracy": 0.8521510362625122, + "num_tokens": 426524063.0, + "step": 10861 + }, + { + "epoch": 1.3817580460501209, + "grad_norm": 1.0275646448135376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8952789902687073, + "num_tokens": 426557043.0, + "step": 10862 + }, + { + "epoch": 1.3818852563287114, + "grad_norm": 0.9925152063369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8921108245849609, + "num_tokens": 426590035.0, + "step": 10863 + }, + { + "epoch": 1.382012466607302, + "grad_norm": 0.9807822108268738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8891084790229797, + "num_tokens": 426633430.0, + "step": 10864 + }, + { + "epoch": 1.3821396768858925, + "grad_norm": 0.926697313785553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8907918930053711, + "num_tokens": 426674764.0, + "step": 10865 + }, + { + "epoch": 1.3822668871644828, + "grad_norm": 1.0457297563552856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8845875859260559, + "num_tokens": 426710537.0, + "step": 10866 + }, + { + "epoch": 1.3823940974430733, + "grad_norm": 1.0644614696502686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8855960369110107, + "num_tokens": 426743482.0, + "step": 10867 + }, + { + "epoch": 1.3825213077216638, + "grad_norm": 0.9158467650413513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8927769064903259, + "num_tokens": 426786746.0, + "step": 10868 + }, + { + "epoch": 1.3826485180002543, + "grad_norm": 1.0386823415756226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8742150664329529, + "num_tokens": 426823973.0, + "step": 10869 + }, + { + "epoch": 1.3827757282788449, + "grad_norm": 0.9292827844619751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.895905613899231, + "num_tokens": 426865902.0, + "step": 10870 + }, + { + "epoch": 1.3829029385574354, + "grad_norm": 0.9126507639884949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8858603239059448, + "num_tokens": 426909668.0, + "step": 10871 + }, + { + "epoch": 1.383030148836026, + "grad_norm": 0.871055006980896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2586, + "mean_token_accuracy": 0.9074738621711731, + "num_tokens": 426949606.0, + "step": 10872 + }, + { + "epoch": 1.3831573591146165, + "grad_norm": 1.038625717163086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8700363636016846, + "num_tokens": 426996384.0, + "step": 10873 + }, + { + "epoch": 1.383284569393207, + "grad_norm": 1.0312358140945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8809177875518799, + "num_tokens": 427031939.0, + "step": 10874 + }, + { + "epoch": 1.3834117796717975, + "grad_norm": 0.904448926448822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8859327435493469, + "num_tokens": 427082080.0, + "step": 10875 + }, + { + "epoch": 1.383538989950388, + "grad_norm": 0.9107568860054016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8953342437744141, + "num_tokens": 427123149.0, + "step": 10876 + }, + { + "epoch": 1.3836662002289786, + "grad_norm": 0.9304150938987732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8879979252815247, + "num_tokens": 427164619.0, + "step": 10877 + }, + { + "epoch": 1.383793410507569, + "grad_norm": 1.1742150783538818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8817906379699707, + "num_tokens": 427195760.0, + "step": 10878 + }, + { + "epoch": 1.3839206207861596, + "grad_norm": 1.0146833658218384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8898226618766785, + "num_tokens": 427231850.0, + "step": 10879 + }, + { + "epoch": 1.3840478310647502, + "grad_norm": 0.9052549600601196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8893468976020813, + "num_tokens": 427275682.0, + "step": 10880 + }, + { + "epoch": 1.3841750413433405, + "grad_norm": 0.872767984867096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8899747729301453, + "num_tokens": 427318977.0, + "step": 10881 + }, + { + "epoch": 1.384302251621931, + "grad_norm": 0.9972869753837585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8946170806884766, + "num_tokens": 427357543.0, + "step": 10882 + }, + { + "epoch": 1.3844294619005215, + "grad_norm": 0.8967118263244629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8970375061035156, + "num_tokens": 427394772.0, + "step": 10883 + }, + { + "epoch": 1.384556672179112, + "grad_norm": 1.0006952285766602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8821753263473511, + "num_tokens": 427434140.0, + "step": 10884 + }, + { + "epoch": 1.3846838824577026, + "grad_norm": 0.9818554520606995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8956135511398315, + "num_tokens": 427473249.0, + "step": 10885 + }, + { + "epoch": 1.384811092736293, + "grad_norm": 0.9987115859985352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8823792934417725, + "num_tokens": 427514295.0, + "step": 10886 + }, + { + "epoch": 1.3849383030148836, + "grad_norm": 0.9941165447235107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8817003965377808, + "num_tokens": 427553537.0, + "step": 10887 + }, + { + "epoch": 1.3850655132934742, + "grad_norm": 0.9529595971107483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8893361687660217, + "num_tokens": 427594509.0, + "step": 10888 + }, + { + "epoch": 1.3851927235720647, + "grad_norm": 0.9879760146141052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8732378482818604, + "num_tokens": 427634853.0, + "step": 10889 + }, + { + "epoch": 1.385319933850655, + "grad_norm": 1.0162159204483032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8999893665313721, + "num_tokens": 427671996.0, + "step": 10890 + }, + { + "epoch": 1.3854471441292455, + "grad_norm": 1.0980255603790283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4114, + "mean_token_accuracy": 0.8561608791351318, + "num_tokens": 427711233.0, + "step": 10891 + }, + { + "epoch": 1.385574354407836, + "grad_norm": 0.9314501881599426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8892614841461182, + "num_tokens": 427754545.0, + "step": 10892 + }, + { + "epoch": 1.3857015646864266, + "grad_norm": 0.879317581653595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.9014719724655151, + "num_tokens": 427794885.0, + "step": 10893 + }, + { + "epoch": 1.385828774965017, + "grad_norm": 1.0082719326019287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8810096979141235, + "num_tokens": 427838697.0, + "step": 10894 + }, + { + "epoch": 1.3859559852436076, + "grad_norm": 0.9859686493873596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8888096809387207, + "num_tokens": 427875896.0, + "step": 10895 + }, + { + "epoch": 1.3860831955221982, + "grad_norm": 1.1437729597091675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8701425194740295, + "num_tokens": 427915630.0, + "step": 10896 + }, + { + "epoch": 1.3862104058007887, + "grad_norm": 0.9546762108802795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8934206962585449, + "num_tokens": 427958197.0, + "step": 10897 + }, + { + "epoch": 1.3863376160793792, + "grad_norm": 1.0256528854370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8907293081283569, + "num_tokens": 427995927.0, + "step": 10898 + }, + { + "epoch": 1.3864648263579697, + "grad_norm": 1.0128769874572754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8719207644462585, + "num_tokens": 428037985.0, + "step": 10899 + }, + { + "epoch": 1.3865920366365603, + "grad_norm": 1.1287599802017212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8777559995651245, + "num_tokens": 428069949.0, + "step": 10900 + }, + { + "epoch": 1.3867192469151508, + "grad_norm": 0.9866763353347778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8948156237602234, + "num_tokens": 428107194.0, + "step": 10901 + }, + { + "epoch": 1.3868464571937413, + "grad_norm": 1.0946142673492432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8812302350997925, + "num_tokens": 428140756.0, + "step": 10902 + }, + { + "epoch": 1.3869736674723319, + "grad_norm": 1.041977047920227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8744112253189087, + "num_tokens": 428177867.0, + "step": 10903 + }, + { + "epoch": 1.3871008777509224, + "grad_norm": 1.0216461420059204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8875787258148193, + "num_tokens": 428215879.0, + "step": 10904 + }, + { + "epoch": 1.387228088029513, + "grad_norm": 0.9975446462631226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8799425363540649, + "num_tokens": 428253112.0, + "step": 10905 + }, + { + "epoch": 1.3873552983081032, + "grad_norm": 1.0874488353729248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8793434500694275, + "num_tokens": 428296121.0, + "step": 10906 + }, + { + "epoch": 1.3874825085866938, + "grad_norm": 1.027053952217102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8847895264625549, + "num_tokens": 428334694.0, + "step": 10907 + }, + { + "epoch": 1.3876097188652843, + "grad_norm": 1.0346800088882446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8788780570030212, + "num_tokens": 428371634.0, + "step": 10908 + }, + { + "epoch": 1.3877369291438748, + "grad_norm": 1.004046082496643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8864250183105469, + "num_tokens": 428406936.0, + "step": 10909 + }, + { + "epoch": 1.3878641394224653, + "grad_norm": 1.138810157775879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8675825595855713, + "num_tokens": 428440571.0, + "step": 10910 + }, + { + "epoch": 1.3879913497010559, + "grad_norm": 1.0065118074417114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8712974786758423, + "num_tokens": 428481400.0, + "step": 10911 + }, + { + "epoch": 1.3881185599796464, + "grad_norm": 1.110636591911316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3813, + "mean_token_accuracy": 0.8702739477157593, + "num_tokens": 428517379.0, + "step": 10912 + }, + { + "epoch": 1.388245770258237, + "grad_norm": 1.0039514303207397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.885037899017334, + "num_tokens": 428559830.0, + "step": 10913 + }, + { + "epoch": 1.3883729805368275, + "grad_norm": 1.082551121711731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8876665234565735, + "num_tokens": 428596423.0, + "step": 10914 + }, + { + "epoch": 1.3885001908154178, + "grad_norm": 1.058195948600769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8917317390441895, + "num_tokens": 428630736.0, + "step": 10915 + }, + { + "epoch": 1.3886274010940083, + "grad_norm": 0.9953638911247253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8818159103393555, + "num_tokens": 428669213.0, + "step": 10916 + }, + { + "epoch": 1.3887546113725988, + "grad_norm": 0.999884843826294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.387, + "mean_token_accuracy": 0.863700807094574, + "num_tokens": 428711759.0, + "step": 10917 + }, + { + "epoch": 1.3888818216511893, + "grad_norm": 1.0213398933410645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.883628249168396, + "num_tokens": 428747035.0, + "step": 10918 + }, + { + "epoch": 1.3890090319297799, + "grad_norm": 1.0340607166290283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.884145200252533, + "num_tokens": 428782143.0, + "step": 10919 + }, + { + "epoch": 1.3891362422083704, + "grad_norm": 0.9285158514976501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.892854630947113, + "num_tokens": 428826137.0, + "step": 10920 + }, + { + "epoch": 1.389263452486961, + "grad_norm": 0.9945515990257263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8843833208084106, + "num_tokens": 428866173.0, + "step": 10921 + }, + { + "epoch": 1.3893906627655515, + "grad_norm": 1.1004362106323242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8804744482040405, + "num_tokens": 428903509.0, + "step": 10922 + }, + { + "epoch": 1.389517873044142, + "grad_norm": 1.0120394229888916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8930885791778564, + "num_tokens": 428939116.0, + "step": 10923 + }, + { + "epoch": 1.3896450833227325, + "grad_norm": 0.972584068775177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8945963978767395, + "num_tokens": 428976359.0, + "step": 10924 + }, + { + "epoch": 1.389772293601323, + "grad_norm": 0.9376672506332397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8878941535949707, + "num_tokens": 429018144.0, + "step": 10925 + }, + { + "epoch": 1.3898995038799136, + "grad_norm": 1.013045072555542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8935539126396179, + "num_tokens": 429052524.0, + "step": 10926 + }, + { + "epoch": 1.390026714158504, + "grad_norm": 0.9143286347389221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8867614269256592, + "num_tokens": 429096107.0, + "step": 10927 + }, + { + "epoch": 1.3901539244370946, + "grad_norm": 1.003432273864746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8957539796829224, + "num_tokens": 429133366.0, + "step": 10928 + }, + { + "epoch": 1.3902811347156852, + "grad_norm": 1.0108932256698608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8793495893478394, + "num_tokens": 429173297.0, + "step": 10929 + }, + { + "epoch": 1.3904083449942755, + "grad_norm": 1.1773267984390259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8706498742103577, + "num_tokens": 429209208.0, + "step": 10930 + }, + { + "epoch": 1.390535555272866, + "grad_norm": 0.9972335696220398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8892135620117188, + "num_tokens": 429246101.0, + "step": 10931 + }, + { + "epoch": 1.3906627655514565, + "grad_norm": 0.9861350655555725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8786355257034302, + "num_tokens": 429285646.0, + "step": 10932 + }, + { + "epoch": 1.390789975830047, + "grad_norm": 1.0008518695831299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8835288882255554, + "num_tokens": 429324443.0, + "step": 10933 + }, + { + "epoch": 1.3909171861086376, + "grad_norm": 0.9702426195144653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8821734189987183, + "num_tokens": 429363413.0, + "step": 10934 + }, + { + "epoch": 1.391044396387228, + "grad_norm": 1.117945909500122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8819282054901123, + "num_tokens": 429399610.0, + "step": 10935 + }, + { + "epoch": 1.3911716066658186, + "grad_norm": 1.0981523990631104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8613383173942566, + "num_tokens": 429436500.0, + "step": 10936 + }, + { + "epoch": 1.3912988169444092, + "grad_norm": 0.9935171008110046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8752343058586121, + "num_tokens": 429478624.0, + "step": 10937 + }, + { + "epoch": 1.3914260272229997, + "grad_norm": 0.9493058323860168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8821673393249512, + "num_tokens": 429519747.0, + "step": 10938 + }, + { + "epoch": 1.39155323750159, + "grad_norm": 0.949260950088501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8847936391830444, + "num_tokens": 429563336.0, + "step": 10939 + }, + { + "epoch": 1.3916804477801805, + "grad_norm": 1.0638256072998047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.874419093132019, + "num_tokens": 429598932.0, + "step": 10940 + }, + { + "epoch": 1.391807658058771, + "grad_norm": 1.0073161125183105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8882266283035278, + "num_tokens": 429635053.0, + "step": 10941 + }, + { + "epoch": 1.3919348683373616, + "grad_norm": 1.119367003440857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8766039609909058, + "num_tokens": 429674456.0, + "step": 10942 + }, + { + "epoch": 1.392062078615952, + "grad_norm": 1.00146484375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8712610602378845, + "num_tokens": 429717490.0, + "step": 10943 + }, + { + "epoch": 1.3921892888945426, + "grad_norm": 1.0744452476501465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8715114593505859, + "num_tokens": 429759903.0, + "step": 10944 + }, + { + "epoch": 1.3923164991731332, + "grad_norm": 0.9961308836936951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8756442070007324, + "num_tokens": 429801043.0, + "step": 10945 + }, + { + "epoch": 1.3924437094517237, + "grad_norm": 1.0194345712661743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8714454770088196, + "num_tokens": 429840631.0, + "step": 10946 + }, + { + "epoch": 1.3925709197303142, + "grad_norm": 1.0327584743499756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.887090802192688, + "num_tokens": 429876350.0, + "step": 10947 + }, + { + "epoch": 1.3926981300089047, + "grad_norm": 0.9198713302612305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8789374828338623, + "num_tokens": 429922924.0, + "step": 10948 + }, + { + "epoch": 1.3928253402874953, + "grad_norm": 1.0567821264266968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.881801187992096, + "num_tokens": 429965488.0, + "step": 10949 + }, + { + "epoch": 1.3929525505660858, + "grad_norm": 1.0789278745651245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8865511417388916, + "num_tokens": 430002779.0, + "step": 10950 + }, + { + "epoch": 1.3930797608446763, + "grad_norm": 0.9565527439117432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8821035623550415, + "num_tokens": 430047564.0, + "step": 10951 + }, + { + "epoch": 1.3932069711232669, + "grad_norm": 0.9695393443107605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.88583904504776, + "num_tokens": 430088442.0, + "step": 10952 + }, + { + "epoch": 1.3933341814018574, + "grad_norm": 0.9264888763427734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8834566473960876, + "num_tokens": 430136486.0, + "step": 10953 + }, + { + "epoch": 1.393461391680448, + "grad_norm": 0.9957988858222961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8790054321289062, + "num_tokens": 430180834.0, + "step": 10954 + }, + { + "epoch": 1.3935886019590382, + "grad_norm": 0.9373841285705566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.903209388256073, + "num_tokens": 430215813.0, + "step": 10955 + }, + { + "epoch": 1.3937158122376287, + "grad_norm": 0.9928880333900452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8880575299263, + "num_tokens": 430255037.0, + "step": 10956 + }, + { + "epoch": 1.3938430225162193, + "grad_norm": 1.0412535667419434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8902184963226318, + "num_tokens": 430290598.0, + "step": 10957 + }, + { + "epoch": 1.3939702327948098, + "grad_norm": 0.9396834969520569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8900296688079834, + "num_tokens": 430330665.0, + "step": 10958 + }, + { + "epoch": 1.3940974430734003, + "grad_norm": 0.9463364481925964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8927813768386841, + "num_tokens": 430372436.0, + "step": 10959 + }, + { + "epoch": 1.3942246533519909, + "grad_norm": 0.9476860761642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8832822442054749, + "num_tokens": 430414225.0, + "step": 10960 + }, + { + "epoch": 1.3943518636305814, + "grad_norm": 1.0155147314071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8815616965293884, + "num_tokens": 430454509.0, + "step": 10961 + }, + { + "epoch": 1.394479073909172, + "grad_norm": 0.9912642240524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8783897757530212, + "num_tokens": 430498777.0, + "step": 10962 + }, + { + "epoch": 1.3946062841877624, + "grad_norm": 1.0154379606246948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8836815357208252, + "num_tokens": 430544952.0, + "step": 10963 + }, + { + "epoch": 1.3947334944663528, + "grad_norm": 1.1093803644180298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8781532049179077, + "num_tokens": 430579155.0, + "step": 10964 + }, + { + "epoch": 1.3948607047449433, + "grad_norm": 1.014607548713684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8867441415786743, + "num_tokens": 430619177.0, + "step": 10965 + }, + { + "epoch": 1.3949879150235338, + "grad_norm": 1.041824221611023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8812031149864197, + "num_tokens": 430653701.0, + "step": 10966 + }, + { + "epoch": 1.3951151253021243, + "grad_norm": 1.1431341171264648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8826877474784851, + "num_tokens": 430683924.0, + "step": 10967 + }, + { + "epoch": 1.3952423355807149, + "grad_norm": 1.0722323656082153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.383, + "mean_token_accuracy": 0.8715616464614868, + "num_tokens": 430722821.0, + "step": 10968 + }, + { + "epoch": 1.3953695458593054, + "grad_norm": 1.0079432725906372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8886707425117493, + "num_tokens": 430760501.0, + "step": 10969 + }, + { + "epoch": 1.395496756137896, + "grad_norm": 1.0191929340362549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8775219917297363, + "num_tokens": 430800398.0, + "step": 10970 + }, + { + "epoch": 1.3956239664164865, + "grad_norm": 1.0878078937530518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8911232948303223, + "num_tokens": 430831785.0, + "step": 10971 + }, + { + "epoch": 1.395751176695077, + "grad_norm": 1.0831191539764404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3944, + "mean_token_accuracy": 0.8609741926193237, + "num_tokens": 430870494.0, + "step": 10972 + }, + { + "epoch": 1.3958783869736675, + "grad_norm": 1.0214033126831055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8968027830123901, + "num_tokens": 430906339.0, + "step": 10973 + }, + { + "epoch": 1.396005597252258, + "grad_norm": 1.009062647819519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.891198456287384, + "num_tokens": 430940567.0, + "step": 10974 + }, + { + "epoch": 1.3961328075308486, + "grad_norm": 1.2136701345443726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8703103065490723, + "num_tokens": 430974603.0, + "step": 10975 + }, + { + "epoch": 1.396260017809439, + "grad_norm": 1.1314170360565186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8765640258789062, + "num_tokens": 431007215.0, + "step": 10976 + }, + { + "epoch": 1.3963872280880296, + "grad_norm": 1.0081994533538818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8864413499832153, + "num_tokens": 431043617.0, + "step": 10977 + }, + { + "epoch": 1.3965144383666201, + "grad_norm": 1.0375009775161743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8753421902656555, + "num_tokens": 431083009.0, + "step": 10978 + }, + { + "epoch": 1.3966416486452105, + "grad_norm": 1.0330723524093628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8728150725364685, + "num_tokens": 431120423.0, + "step": 10979 + }, + { + "epoch": 1.396768858923801, + "grad_norm": 1.0559542179107666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8795288801193237, + "num_tokens": 431156969.0, + "step": 10980 + }, + { + "epoch": 1.3968960692023915, + "grad_norm": 0.9682952761650085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8863695859909058, + "num_tokens": 431197774.0, + "step": 10981 + }, + { + "epoch": 1.397023279480982, + "grad_norm": 0.9295772314071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8879815936088562, + "num_tokens": 431242645.0, + "step": 10982 + }, + { + "epoch": 1.3971504897595726, + "grad_norm": 1.062932014465332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8905259370803833, + "num_tokens": 431279191.0, + "step": 10983 + }, + { + "epoch": 1.397277700038163, + "grad_norm": 0.9252932667732239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8969285488128662, + "num_tokens": 431317864.0, + "step": 10984 + }, + { + "epoch": 1.3974049103167536, + "grad_norm": 1.077258586883545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.889339804649353, + "num_tokens": 431348608.0, + "step": 10985 + }, + { + "epoch": 1.3975321205953442, + "grad_norm": 0.9572731852531433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8974809646606445, + "num_tokens": 431387608.0, + "step": 10986 + }, + { + "epoch": 1.3976593308739347, + "grad_norm": 1.0746687650680542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8635560870170593, + "num_tokens": 431426732.0, + "step": 10987 + }, + { + "epoch": 1.397786541152525, + "grad_norm": 1.0523749589920044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8880678415298462, + "num_tokens": 431464090.0, + "step": 10988 + }, + { + "epoch": 1.3979137514311155, + "grad_norm": 0.9469645619392395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8873816728591919, + "num_tokens": 431508843.0, + "step": 10989 + }, + { + "epoch": 1.398040961709706, + "grad_norm": 1.0821589231491089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8799058794975281, + "num_tokens": 431542267.0, + "step": 10990 + }, + { + "epoch": 1.3981681719882966, + "grad_norm": 0.9404597282409668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8967987298965454, + "num_tokens": 431580373.0, + "step": 10991 + }, + { + "epoch": 1.398295382266887, + "grad_norm": 1.080661416053772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8770085573196411, + "num_tokens": 431617076.0, + "step": 10992 + }, + { + "epoch": 1.3984225925454776, + "grad_norm": 0.9398106932640076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8814114332199097, + "num_tokens": 431659827.0, + "step": 10993 + }, + { + "epoch": 1.3985498028240682, + "grad_norm": 0.9491057991981506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8922606110572815, + "num_tokens": 431702539.0, + "step": 10994 + }, + { + "epoch": 1.3986770131026587, + "grad_norm": 1.0288060903549194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8917876482009888, + "num_tokens": 431737172.0, + "step": 10995 + }, + { + "epoch": 1.3988042233812492, + "grad_norm": 1.0163682699203491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8884683847427368, + "num_tokens": 431773174.0, + "step": 10996 + }, + { + "epoch": 1.3989314336598397, + "grad_norm": 1.0129611492156982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8881887793540955, + "num_tokens": 431813913.0, + "step": 10997 + }, + { + "epoch": 1.3990586439384303, + "grad_norm": 0.9291059374809265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8933427929878235, + "num_tokens": 431854976.0, + "step": 10998 + }, + { + "epoch": 1.3991858542170208, + "grad_norm": 0.9080836772918701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8891398310661316, + "num_tokens": 431894138.0, + "step": 10999 + }, + { + "epoch": 1.3993130644956113, + "grad_norm": 1.1002026796340942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8801385760307312, + "num_tokens": 431926025.0, + "step": 11000 + }, + { + "epoch": 1.3994402747742019, + "grad_norm": 1.1291056871414185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8727506995201111, + "num_tokens": 431958045.0, + "step": 11001 + }, + { + "epoch": 1.3995674850527924, + "grad_norm": 1.040177583694458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8852627277374268, + "num_tokens": 431994652.0, + "step": 11002 + }, + { + "epoch": 1.399694695331383, + "grad_norm": 0.888147234916687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.9004991054534912, + "num_tokens": 432034368.0, + "step": 11003 + }, + { + "epoch": 1.3998219056099732, + "grad_norm": 0.8949379920959473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8963872194290161, + "num_tokens": 432074702.0, + "step": 11004 + }, + { + "epoch": 1.3999491158885637, + "grad_norm": 1.0809998512268066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8818502426147461, + "num_tokens": 432108113.0, + "step": 11005 + }, + { + "epoch": 1.4000763261671543, + "grad_norm": 1.0424623489379883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3909, + "mean_token_accuracy": 0.867731511592865, + "num_tokens": 432149044.0, + "step": 11006 + }, + { + "epoch": 1.4002035364457448, + "grad_norm": 1.1412676572799683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8711276054382324, + "num_tokens": 432187230.0, + "step": 11007 + }, + { + "epoch": 1.4003307467243353, + "grad_norm": 0.9724478125572205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8928662538528442, + "num_tokens": 432222267.0, + "step": 11008 + }, + { + "epoch": 1.4004579570029259, + "grad_norm": 1.0707809925079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8801428079605103, + "num_tokens": 432256188.0, + "step": 11009 + }, + { + "epoch": 1.4005851672815164, + "grad_norm": 0.9499602317810059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8865225315093994, + "num_tokens": 432299443.0, + "step": 11010 + }, + { + "epoch": 1.400712377560107, + "grad_norm": 0.9524728655815125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8968336582183838, + "num_tokens": 432333412.0, + "step": 11011 + }, + { + "epoch": 1.4008395878386974, + "grad_norm": 0.9455170035362244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8894048929214478, + "num_tokens": 432374705.0, + "step": 11012 + }, + { + "epoch": 1.4009667981172877, + "grad_norm": 0.9573322534561157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8923884034156799, + "num_tokens": 432411526.0, + "step": 11013 + }, + { + "epoch": 1.4010940083958783, + "grad_norm": 0.9575484395027161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8915476202964783, + "num_tokens": 432450728.0, + "step": 11014 + }, + { + "epoch": 1.4012212186744688, + "grad_norm": 0.9483609199523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8881161212921143, + "num_tokens": 432492776.0, + "step": 11015 + }, + { + "epoch": 1.4013484289530593, + "grad_norm": 0.8653349280357361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9007987976074219, + "num_tokens": 432534780.0, + "step": 11016 + }, + { + "epoch": 1.4014756392316499, + "grad_norm": 1.0100255012512207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8887906074523926, + "num_tokens": 432569237.0, + "step": 11017 + }, + { + "epoch": 1.4016028495102404, + "grad_norm": 0.9875535368919373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8664002418518066, + "num_tokens": 432611903.0, + "step": 11018 + }, + { + "epoch": 1.401730059788831, + "grad_norm": 1.0002520084381104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8943795561790466, + "num_tokens": 432648186.0, + "step": 11019 + }, + { + "epoch": 1.4018572700674214, + "grad_norm": 1.0207067728042603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.882134735584259, + "num_tokens": 432687857.0, + "step": 11020 + }, + { + "epoch": 1.401984480346012, + "grad_norm": 0.961371898651123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8873546719551086, + "num_tokens": 432728029.0, + "step": 11021 + }, + { + "epoch": 1.4021116906246025, + "grad_norm": 0.9870471358299255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8947984576225281, + "num_tokens": 432767528.0, + "step": 11022 + }, + { + "epoch": 1.402238900903193, + "grad_norm": 0.8913413286209106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.9055984616279602, + "num_tokens": 432807969.0, + "step": 11023 + }, + { + "epoch": 1.4023661111817836, + "grad_norm": 0.9554325342178345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8905150890350342, + "num_tokens": 432844676.0, + "step": 11024 + }, + { + "epoch": 1.402493321460374, + "grad_norm": 0.9509851336479187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8912160396575928, + "num_tokens": 432883447.0, + "step": 11025 + }, + { + "epoch": 1.4026205317389646, + "grad_norm": 0.9851689338684082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8822320699691772, + "num_tokens": 432924449.0, + "step": 11026 + }, + { + "epoch": 1.4027477420175551, + "grad_norm": 0.9725824594497681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8913173675537109, + "num_tokens": 432963936.0, + "step": 11027 + }, + { + "epoch": 1.4028749522961454, + "grad_norm": 0.9460996985435486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8887844085693359, + "num_tokens": 433005813.0, + "step": 11028 + }, + { + "epoch": 1.403002162574736, + "grad_norm": 1.076433777809143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8884208798408508, + "num_tokens": 433037029.0, + "step": 11029 + }, + { + "epoch": 1.4031293728533265, + "grad_norm": 1.0302537679672241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8697315454483032, + "num_tokens": 433078618.0, + "step": 11030 + }, + { + "epoch": 1.403256583131917, + "grad_norm": 0.9633877277374268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8899234533309937, + "num_tokens": 433117550.0, + "step": 11031 + }, + { + "epoch": 1.4033837934105076, + "grad_norm": 0.9776952266693115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8888249397277832, + "num_tokens": 433157704.0, + "step": 11032 + }, + { + "epoch": 1.403511003689098, + "grad_norm": 0.9761586785316467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8925613760948181, + "num_tokens": 433194605.0, + "step": 11033 + }, + { + "epoch": 1.4036382139676886, + "grad_norm": 0.9967655539512634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.884891927242279, + "num_tokens": 433232069.0, + "step": 11034 + }, + { + "epoch": 1.4037654242462791, + "grad_norm": 0.889336884021759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8931839466094971, + "num_tokens": 433276703.0, + "step": 11035 + }, + { + "epoch": 1.4038926345248697, + "grad_norm": 0.9896178841590881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8880463242530823, + "num_tokens": 433318187.0, + "step": 11036 + }, + { + "epoch": 1.40401984480346, + "grad_norm": 1.1679751873016357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8773963451385498, + "num_tokens": 433346798.0, + "step": 11037 + }, + { + "epoch": 1.4041470550820505, + "grad_norm": 0.9355119466781616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8893923759460449, + "num_tokens": 433390834.0, + "step": 11038 + }, + { + "epoch": 1.404274265360641, + "grad_norm": 0.9866985082626343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8823009133338928, + "num_tokens": 433427140.0, + "step": 11039 + }, + { + "epoch": 1.4044014756392316, + "grad_norm": 1.0193670988082886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8748928904533386, + "num_tokens": 433464869.0, + "step": 11040 + }, + { + "epoch": 1.404528685917822, + "grad_norm": 0.9799165725708008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8917474746704102, + "num_tokens": 433499633.0, + "step": 11041 + }, + { + "epoch": 1.4046558961964126, + "grad_norm": 0.9426736831665039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8767784833908081, + "num_tokens": 433541026.0, + "step": 11042 + }, + { + "epoch": 1.4047831064750032, + "grad_norm": 1.0809078216552734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.878372311592102, + "num_tokens": 433576362.0, + "step": 11043 + }, + { + "epoch": 1.4049103167535937, + "grad_norm": 1.040562391281128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8852840662002563, + "num_tokens": 433608215.0, + "step": 11044 + }, + { + "epoch": 1.4050375270321842, + "grad_norm": 1.1422473192214966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.386, + "mean_token_accuracy": 0.8647611737251282, + "num_tokens": 433646526.0, + "step": 11045 + }, + { + "epoch": 1.4051647373107747, + "grad_norm": 1.0013389587402344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8858485221862793, + "num_tokens": 433684346.0, + "step": 11046 + }, + { + "epoch": 1.4052919475893653, + "grad_norm": 1.059889793395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8832504153251648, + "num_tokens": 433720459.0, + "step": 11047 + }, + { + "epoch": 1.4054191578679558, + "grad_norm": 0.9542516469955444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8869045376777649, + "num_tokens": 433758667.0, + "step": 11048 + }, + { + "epoch": 1.4055463681465463, + "grad_norm": 0.9448639750480652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8955173492431641, + "num_tokens": 433799170.0, + "step": 11049 + }, + { + "epoch": 1.4056735784251368, + "grad_norm": 0.8957624435424805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8794025778770447, + "num_tokens": 433845389.0, + "step": 11050 + }, + { + "epoch": 1.4058007887037274, + "grad_norm": 0.900962769985199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8859837651252747, + "num_tokens": 433891260.0, + "step": 11051 + }, + { + "epoch": 1.405927998982318, + "grad_norm": 1.0926403999328613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3705, + "mean_token_accuracy": 0.8681315183639526, + "num_tokens": 433930237.0, + "step": 11052 + }, + { + "epoch": 1.4060552092609082, + "grad_norm": 1.136296272277832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8789991736412048, + "num_tokens": 433961262.0, + "step": 11053 + }, + { + "epoch": 1.4061824195394987, + "grad_norm": 0.9399352669715881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8843346238136292, + "num_tokens": 434003192.0, + "step": 11054 + }, + { + "epoch": 1.4063096298180893, + "grad_norm": 0.9187714457511902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8844863176345825, + "num_tokens": 434049718.0, + "step": 11055 + }, + { + "epoch": 1.4064368400966798, + "grad_norm": 0.9089099168777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.9022918939590454, + "num_tokens": 434088750.0, + "step": 11056 + }, + { + "epoch": 1.4065640503752703, + "grad_norm": 0.9446707367897034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8821325898170471, + "num_tokens": 434132467.0, + "step": 11057 + }, + { + "epoch": 1.4066912606538609, + "grad_norm": 1.0527580976486206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8945202827453613, + "num_tokens": 434164624.0, + "step": 11058 + }, + { + "epoch": 1.4068184709324514, + "grad_norm": 0.9864562153816223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8870912790298462, + "num_tokens": 434203068.0, + "step": 11059 + }, + { + "epoch": 1.406945681211042, + "grad_norm": 1.019070029258728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8817892670631409, + "num_tokens": 434243368.0, + "step": 11060 + }, + { + "epoch": 1.4070728914896324, + "grad_norm": 1.0587457418441772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3707, + "mean_token_accuracy": 0.8713207244873047, + "num_tokens": 434284299.0, + "step": 11061 + }, + { + "epoch": 1.4072001017682227, + "grad_norm": 1.0156447887420654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8786817789077759, + "num_tokens": 434326390.0, + "step": 11062 + }, + { + "epoch": 1.4073273120468133, + "grad_norm": 0.9920604228973389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8899354338645935, + "num_tokens": 434364749.0, + "step": 11063 + }, + { + "epoch": 1.4074545223254038, + "grad_norm": 0.9664297699928284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8866015672683716, + "num_tokens": 434401491.0, + "step": 11064 + }, + { + "epoch": 1.4075817326039943, + "grad_norm": 1.0566182136535645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8858705759048462, + "num_tokens": 434437824.0, + "step": 11065 + }, + { + "epoch": 1.4077089428825849, + "grad_norm": 1.0672615766525269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.889459490776062, + "num_tokens": 434468535.0, + "step": 11066 + }, + { + "epoch": 1.4078361531611754, + "grad_norm": 1.0653434991836548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8691591620445251, + "num_tokens": 434507876.0, + "step": 11067 + }, + { + "epoch": 1.407963363439766, + "grad_norm": 1.011208415031433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.885696530342102, + "num_tokens": 434544110.0, + "step": 11068 + }, + { + "epoch": 1.4080905737183564, + "grad_norm": 1.0848453044891357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8901738524436951, + "num_tokens": 434576500.0, + "step": 11069 + }, + { + "epoch": 1.408217783996947, + "grad_norm": 1.0187925100326538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8779966831207275, + "num_tokens": 434613436.0, + "step": 11070 + }, + { + "epoch": 1.4083449942755375, + "grad_norm": 1.070022702217102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.874620795249939, + "num_tokens": 434651455.0, + "step": 11071 + }, + { + "epoch": 1.408472204554128, + "grad_norm": 1.0134693384170532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.889304518699646, + "num_tokens": 434686220.0, + "step": 11072 + }, + { + "epoch": 1.4085994148327186, + "grad_norm": 0.9059914350509644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.892987847328186, + "num_tokens": 434728653.0, + "step": 11073 + }, + { + "epoch": 1.408726625111309, + "grad_norm": 1.0263901948928833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8783148527145386, + "num_tokens": 434774356.0, + "step": 11074 + }, + { + "epoch": 1.4088538353898996, + "grad_norm": 1.0049763917922974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8889623284339905, + "num_tokens": 434813089.0, + "step": 11075 + }, + { + "epoch": 1.4089810456684901, + "grad_norm": 0.9855561256408691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8917138576507568, + "num_tokens": 434850641.0, + "step": 11076 + }, + { + "epoch": 1.4091082559470804, + "grad_norm": 1.1484094858169556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8734540343284607, + "num_tokens": 434886546.0, + "step": 11077 + }, + { + "epoch": 1.409235466225671, + "grad_norm": 1.0088261365890503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8800313472747803, + "num_tokens": 434925261.0, + "step": 11078 + }, + { + "epoch": 1.4093626765042615, + "grad_norm": 0.9700244069099426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8891416192054749, + "num_tokens": 434964183.0, + "step": 11079 + }, + { + "epoch": 1.409489886782852, + "grad_norm": 0.9689556360244751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8833074569702148, + "num_tokens": 435005298.0, + "step": 11080 + }, + { + "epoch": 1.4096170970614426, + "grad_norm": 0.9431675672531128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8934417963027954, + "num_tokens": 435044711.0, + "step": 11081 + }, + { + "epoch": 1.409744307340033, + "grad_norm": 0.9058586359024048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8854150176048279, + "num_tokens": 435089393.0, + "step": 11082 + }, + { + "epoch": 1.4098715176186236, + "grad_norm": 0.9128267765045166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8908259868621826, + "num_tokens": 435130166.0, + "step": 11083 + }, + { + "epoch": 1.4099987278972141, + "grad_norm": 1.0257837772369385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8869062662124634, + "num_tokens": 435167338.0, + "step": 11084 + }, + { + "epoch": 1.4101259381758047, + "grad_norm": 1.1023098230361938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8792698979377747, + "num_tokens": 435202418.0, + "step": 11085 + }, + { + "epoch": 1.410253148454395, + "grad_norm": 1.0492262840270996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8847785592079163, + "num_tokens": 435241617.0, + "step": 11086 + }, + { + "epoch": 1.4103803587329855, + "grad_norm": 0.963166356086731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2629, + "mean_token_accuracy": 0.905846357345581, + "num_tokens": 435276048.0, + "step": 11087 + }, + { + "epoch": 1.410507569011576, + "grad_norm": 1.0828359127044678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8862816095352173, + "num_tokens": 435309181.0, + "step": 11088 + }, + { + "epoch": 1.4106347792901666, + "grad_norm": 1.0297378301620483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8856170773506165, + "num_tokens": 435354609.0, + "step": 11089 + }, + { + "epoch": 1.410761989568757, + "grad_norm": 1.0429842472076416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8800577521324158, + "num_tokens": 435390421.0, + "step": 11090 + }, + { + "epoch": 1.4108891998473476, + "grad_norm": 1.0209293365478516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8770707249641418, + "num_tokens": 435430565.0, + "step": 11091 + }, + { + "epoch": 1.4110164101259381, + "grad_norm": 0.9174445867538452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8926678895950317, + "num_tokens": 435475240.0, + "step": 11092 + }, + { + "epoch": 1.4111436204045287, + "grad_norm": 0.9859522581100464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8864862322807312, + "num_tokens": 435514423.0, + "step": 11093 + }, + { + "epoch": 1.4112708306831192, + "grad_norm": 0.9863740801811218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8840004205703735, + "num_tokens": 435553428.0, + "step": 11094 + }, + { + "epoch": 1.4113980409617097, + "grad_norm": 1.0341788530349731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8917537927627563, + "num_tokens": 435588728.0, + "step": 11095 + }, + { + "epoch": 1.4115252512403003, + "grad_norm": 1.0099183320999146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8722726702690125, + "num_tokens": 435629751.0, + "step": 11096 + }, + { + "epoch": 1.4116524615188908, + "grad_norm": 1.0176042318344116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9014406800270081, + "num_tokens": 435660333.0, + "step": 11097 + }, + { + "epoch": 1.4117796717974813, + "grad_norm": 1.0101157426834106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8831779360771179, + "num_tokens": 435701567.0, + "step": 11098 + }, + { + "epoch": 1.4119068820760718, + "grad_norm": 1.077719807624817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8691647052764893, + "num_tokens": 435741740.0, + "step": 11099 + }, + { + "epoch": 1.4120340923546624, + "grad_norm": 1.0336418151855469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.871120810508728, + "num_tokens": 435781089.0, + "step": 11100 + }, + { + "epoch": 1.412161302633253, + "grad_norm": 1.0773980617523193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8851411938667297, + "num_tokens": 435816489.0, + "step": 11101 + }, + { + "epoch": 1.4122885129118432, + "grad_norm": 0.8753716349601746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8867355585098267, + "num_tokens": 435865487.0, + "step": 11102 + }, + { + "epoch": 1.4124157231904337, + "grad_norm": 1.0358692407608032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8772376179695129, + "num_tokens": 435908723.0, + "step": 11103 + }, + { + "epoch": 1.4125429334690243, + "grad_norm": 1.0347883701324463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8710471987724304, + "num_tokens": 435949326.0, + "step": 11104 + }, + { + "epoch": 1.4126701437476148, + "grad_norm": 1.015385627746582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8894646167755127, + "num_tokens": 435984982.0, + "step": 11105 + }, + { + "epoch": 1.4127973540262053, + "grad_norm": 0.9655120968818665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8988021612167358, + "num_tokens": 436024434.0, + "step": 11106 + }, + { + "epoch": 1.4129245643047958, + "grad_norm": 0.9541487693786621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8957397937774658, + "num_tokens": 436064296.0, + "step": 11107 + }, + { + "epoch": 1.4130517745833864, + "grad_norm": 0.8802893757820129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8960758447647095, + "num_tokens": 436109287.0, + "step": 11108 + }, + { + "epoch": 1.413178984861977, + "grad_norm": 0.9821105599403381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8915899395942688, + "num_tokens": 436145731.0, + "step": 11109 + }, + { + "epoch": 1.4133061951405674, + "grad_norm": 1.045116662979126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8859164118766785, + "num_tokens": 436181929.0, + "step": 11110 + }, + { + "epoch": 1.4134334054191577, + "grad_norm": 0.9783887267112732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8886394500732422, + "num_tokens": 436225107.0, + "step": 11111 + }, + { + "epoch": 1.4135606156977483, + "grad_norm": 1.004233479499817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3819, + "mean_token_accuracy": 0.8653818368911743, + "num_tokens": 436263202.0, + "step": 11112 + }, + { + "epoch": 1.4136878259763388, + "grad_norm": 0.9506833553314209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8855624198913574, + "num_tokens": 436306989.0, + "step": 11113 + }, + { + "epoch": 1.4138150362549293, + "grad_norm": 1.0249454975128174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8845640420913696, + "num_tokens": 436346796.0, + "step": 11114 + }, + { + "epoch": 1.4139422465335199, + "grad_norm": 0.9579835534095764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3516, + "mean_token_accuracy": 0.8768798112869263, + "num_tokens": 436394732.0, + "step": 11115 + }, + { + "epoch": 1.4140694568121104, + "grad_norm": 0.9877049326896667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8942492008209229, + "num_tokens": 436434071.0, + "step": 11116 + }, + { + "epoch": 1.414196667090701, + "grad_norm": 0.878934383392334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8932323455810547, + "num_tokens": 436480250.0, + "step": 11117 + }, + { + "epoch": 1.4143238773692914, + "grad_norm": 0.9861178398132324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8812128901481628, + "num_tokens": 436520568.0, + "step": 11118 + }, + { + "epoch": 1.414451087647882, + "grad_norm": 0.9869115948677063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8786477446556091, + "num_tokens": 436562648.0, + "step": 11119 + }, + { + "epoch": 1.4145782979264725, + "grad_norm": 1.0085786581039429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8948712944984436, + "num_tokens": 436600623.0, + "step": 11120 + }, + { + "epoch": 1.414705508205063, + "grad_norm": 0.9511201977729797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.896569013595581, + "num_tokens": 436640818.0, + "step": 11121 + }, + { + "epoch": 1.4148327184836536, + "grad_norm": 0.941234290599823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8879486322402954, + "num_tokens": 436681040.0, + "step": 11122 + }, + { + "epoch": 1.414959928762244, + "grad_norm": 1.050903558731079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8860780000686646, + "num_tokens": 436718965.0, + "step": 11123 + }, + { + "epoch": 1.4150871390408346, + "grad_norm": 0.8822253942489624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8960818648338318, + "num_tokens": 436764699.0, + "step": 11124 + }, + { + "epoch": 1.4152143493194251, + "grad_norm": 1.057525873184204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8771975040435791, + "num_tokens": 436801071.0, + "step": 11125 + }, + { + "epoch": 1.4153415595980154, + "grad_norm": 1.1266769170761108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.384, + "mean_token_accuracy": 0.8651705384254456, + "num_tokens": 436839608.0, + "step": 11126 + }, + { + "epoch": 1.415468769876606, + "grad_norm": 0.9718142151832581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8845198154449463, + "num_tokens": 436884367.0, + "step": 11127 + }, + { + "epoch": 1.4155959801551965, + "grad_norm": 1.0577634572982788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.876772403717041, + "num_tokens": 436922151.0, + "step": 11128 + }, + { + "epoch": 1.415723190433787, + "grad_norm": 0.9385635256767273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8849525451660156, + "num_tokens": 436967106.0, + "step": 11129 + }, + { + "epoch": 1.4158504007123776, + "grad_norm": 1.0703047513961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8733826875686646, + "num_tokens": 437004082.0, + "step": 11130 + }, + { + "epoch": 1.415977610990968, + "grad_norm": 1.0512726306915283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.885779619216919, + "num_tokens": 437037855.0, + "step": 11131 + }, + { + "epoch": 1.4161048212695586, + "grad_norm": 0.9963595271110535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8834924697875977, + "num_tokens": 437074614.0, + "step": 11132 + }, + { + "epoch": 1.4162320315481491, + "grad_norm": 0.8855634927749634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8924370408058167, + "num_tokens": 437115559.0, + "step": 11133 + }, + { + "epoch": 1.4163592418267397, + "grad_norm": 1.0112415552139282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8865118622779846, + "num_tokens": 437152601.0, + "step": 11134 + }, + { + "epoch": 1.41648645210533, + "grad_norm": 1.0883500576019287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8858319520950317, + "num_tokens": 437194237.0, + "step": 11135 + }, + { + "epoch": 1.4166136623839205, + "grad_norm": 1.08632493019104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8803224563598633, + "num_tokens": 437233438.0, + "step": 11136 + }, + { + "epoch": 1.416740872662511, + "grad_norm": 0.9677479267120361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8921266794204712, + "num_tokens": 437273446.0, + "step": 11137 + }, + { + "epoch": 1.4168680829411016, + "grad_norm": 0.9185453057289124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.8995704054832458, + "num_tokens": 437311676.0, + "step": 11138 + }, + { + "epoch": 1.416995293219692, + "grad_norm": 1.1094434261322021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8786767721176147, + "num_tokens": 437347100.0, + "step": 11139 + }, + { + "epoch": 1.4171225034982826, + "grad_norm": 0.8802516460418701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.897590696811676, + "num_tokens": 437389583.0, + "step": 11140 + }, + { + "epoch": 1.4172497137768731, + "grad_norm": 1.1023685932159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8869866132736206, + "num_tokens": 437421255.0, + "step": 11141 + }, + { + "epoch": 1.4173769240554637, + "grad_norm": 0.9776573777198792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8932374715805054, + "num_tokens": 437459020.0, + "step": 11142 + }, + { + "epoch": 1.4175041343340542, + "grad_norm": 0.9045321345329285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8986583948135376, + "num_tokens": 437496623.0, + "step": 11143 + }, + { + "epoch": 1.4176313446126447, + "grad_norm": 0.9460797309875488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8859395980834961, + "num_tokens": 437540248.0, + "step": 11144 + }, + { + "epoch": 1.4177585548912353, + "grad_norm": 1.0418434143066406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8807908892631531, + "num_tokens": 437580070.0, + "step": 11145 + }, + { + "epoch": 1.4178857651698258, + "grad_norm": 1.0122138261795044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8780227303504944, + "num_tokens": 437617074.0, + "step": 11146 + }, + { + "epoch": 1.4180129754484163, + "grad_norm": 1.0168875455856323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8787339329719543, + "num_tokens": 437657430.0, + "step": 11147 + }, + { + "epoch": 1.4181401857270068, + "grad_norm": 1.0165385007858276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.884559154510498, + "num_tokens": 437695388.0, + "step": 11148 + }, + { + "epoch": 1.4182673960055974, + "grad_norm": 0.9924862384796143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8826412558555603, + "num_tokens": 437737723.0, + "step": 11149 + }, + { + "epoch": 1.418394606284188, + "grad_norm": 1.0445704460144043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8852506875991821, + "num_tokens": 437773667.0, + "step": 11150 + }, + { + "epoch": 1.4185218165627782, + "grad_norm": 0.9920246005058289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8858430981636047, + "num_tokens": 437813597.0, + "step": 11151 + }, + { + "epoch": 1.4186490268413687, + "grad_norm": 1.0021796226501465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8861600756645203, + "num_tokens": 437853999.0, + "step": 11152 + }, + { + "epoch": 1.4187762371199593, + "grad_norm": 1.1731235980987549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8883363604545593, + "num_tokens": 437882725.0, + "step": 11153 + }, + { + "epoch": 1.4189034473985498, + "grad_norm": 1.0025408267974854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8926607370376587, + "num_tokens": 437919444.0, + "step": 11154 + }, + { + "epoch": 1.4190306576771403, + "grad_norm": 1.0424965620040894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8718909621238708, + "num_tokens": 437956724.0, + "step": 11155 + }, + { + "epoch": 1.4191578679557308, + "grad_norm": 1.1124181747436523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8756283521652222, + "num_tokens": 437993730.0, + "step": 11156 + }, + { + "epoch": 1.4192850782343214, + "grad_norm": 0.9736449718475342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8930577635765076, + "num_tokens": 438034057.0, + "step": 11157 + }, + { + "epoch": 1.419412288512912, + "grad_norm": 0.9967183470726013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.895272970199585, + "num_tokens": 438072255.0, + "step": 11158 + }, + { + "epoch": 1.4195394987915024, + "grad_norm": 0.9518190622329712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8830705881118774, + "num_tokens": 438114683.0, + "step": 11159 + }, + { + "epoch": 1.4196667090700927, + "grad_norm": 0.9003915190696716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8944647312164307, + "num_tokens": 438154768.0, + "step": 11160 + }, + { + "epoch": 1.4197939193486833, + "grad_norm": 1.0000743865966797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8777945637702942, + "num_tokens": 438193383.0, + "step": 11161 + }, + { + "epoch": 1.4199211296272738, + "grad_norm": 0.9036127924919128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.892287015914917, + "num_tokens": 438234973.0, + "step": 11162 + }, + { + "epoch": 1.4200483399058643, + "grad_norm": 0.9616068601608276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8773579001426697, + "num_tokens": 438275547.0, + "step": 11163 + }, + { + "epoch": 1.4201755501844548, + "grad_norm": 1.063434362411499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.885983943939209, + "num_tokens": 438314615.0, + "step": 11164 + }, + { + "epoch": 1.4203027604630454, + "grad_norm": 1.0269418954849243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.884145975112915, + "num_tokens": 438355146.0, + "step": 11165 + }, + { + "epoch": 1.420429970741636, + "grad_norm": 0.9472853541374207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8836444616317749, + "num_tokens": 438396194.0, + "step": 11166 + }, + { + "epoch": 1.4205571810202264, + "grad_norm": 1.0446040630340576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.873119592666626, + "num_tokens": 438434537.0, + "step": 11167 + }, + { + "epoch": 1.420684391298817, + "grad_norm": 1.0178558826446533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8797430992126465, + "num_tokens": 438473615.0, + "step": 11168 + }, + { + "epoch": 1.4208116015774075, + "grad_norm": 0.9392122030258179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.879876434803009, + "num_tokens": 438517474.0, + "step": 11169 + }, + { + "epoch": 1.420938811855998, + "grad_norm": 0.9328514933586121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.878359317779541, + "num_tokens": 438565567.0, + "step": 11170 + }, + { + "epoch": 1.4210660221345885, + "grad_norm": 1.027248740196228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8746514916419983, + "num_tokens": 438605209.0, + "step": 11171 + }, + { + "epoch": 1.421193232413179, + "grad_norm": 0.9911249279975891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.9003512859344482, + "num_tokens": 438641382.0, + "step": 11172 + }, + { + "epoch": 1.4213204426917696, + "grad_norm": 1.030224323272705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.877282977104187, + "num_tokens": 438680480.0, + "step": 11173 + }, + { + "epoch": 1.4214476529703601, + "grad_norm": 0.8689606785774231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8934087157249451, + "num_tokens": 438725795.0, + "step": 11174 + }, + { + "epoch": 1.4215748632489504, + "grad_norm": 0.9342095255851746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.8965697288513184, + "num_tokens": 438764768.0, + "step": 11175 + }, + { + "epoch": 1.421702073527541, + "grad_norm": 0.9628453254699707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8811829090118408, + "num_tokens": 438807445.0, + "step": 11176 + }, + { + "epoch": 1.4218292838061315, + "grad_norm": 0.9703912138938904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8739674687385559, + "num_tokens": 438848717.0, + "step": 11177 + }, + { + "epoch": 1.421956494084722, + "grad_norm": 1.00846266746521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.88866126537323, + "num_tokens": 438884200.0, + "step": 11178 + }, + { + "epoch": 1.4220837043633126, + "grad_norm": 0.9306445121765137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8875802755355835, + "num_tokens": 438925323.0, + "step": 11179 + }, + { + "epoch": 1.422210914641903, + "grad_norm": 0.9744141101837158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8989023566246033, + "num_tokens": 438961850.0, + "step": 11180 + }, + { + "epoch": 1.4223381249204936, + "grad_norm": 0.995232343673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.893746018409729, + "num_tokens": 439002333.0, + "step": 11181 + }, + { + "epoch": 1.4224653351990841, + "grad_norm": 1.060084581375122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8736438155174255, + "num_tokens": 439041470.0, + "step": 11182 + }, + { + "epoch": 1.4225925454776747, + "grad_norm": 0.9510442018508911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8754479885101318, + "num_tokens": 439083999.0, + "step": 11183 + }, + { + "epoch": 1.422719755756265, + "grad_norm": 0.9408245086669922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8871382474899292, + "num_tokens": 439125928.0, + "step": 11184 + }, + { + "epoch": 1.4228469660348555, + "grad_norm": 0.9352822303771973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8782236576080322, + "num_tokens": 439167670.0, + "step": 11185 + }, + { + "epoch": 1.422974176313446, + "grad_norm": 1.0104942321777344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8966227769851685, + "num_tokens": 439199298.0, + "step": 11186 + }, + { + "epoch": 1.4231013865920366, + "grad_norm": 0.8784974813461304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.8995242714881897, + "num_tokens": 439240774.0, + "step": 11187 + }, + { + "epoch": 1.423228596870627, + "grad_norm": 1.0824313163757324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8797178268432617, + "num_tokens": 439276952.0, + "step": 11188 + }, + { + "epoch": 1.4233558071492176, + "grad_norm": 0.99944007396698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8954630494117737, + "num_tokens": 439314881.0, + "step": 11189 + }, + { + "epoch": 1.4234830174278081, + "grad_norm": 1.018808126449585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.87726891040802, + "num_tokens": 439350154.0, + "step": 11190 + }, + { + "epoch": 1.4236102277063987, + "grad_norm": 1.0186564922332764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8822140693664551, + "num_tokens": 439385711.0, + "step": 11191 + }, + { + "epoch": 1.4237374379849892, + "grad_norm": 1.0400457382202148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8881450891494751, + "num_tokens": 439424918.0, + "step": 11192 + }, + { + "epoch": 1.4238646482635797, + "grad_norm": 0.9369308948516846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8876968622207642, + "num_tokens": 439462391.0, + "step": 11193 + }, + { + "epoch": 1.4239918585421703, + "grad_norm": 0.9998766183853149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8784133195877075, + "num_tokens": 439500385.0, + "step": 11194 + }, + { + "epoch": 1.4241190688207608, + "grad_norm": 1.0431458950042725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8895260095596313, + "num_tokens": 439536444.0, + "step": 11195 + }, + { + "epoch": 1.4242462790993513, + "grad_norm": 1.0279523134231567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8832793235778809, + "num_tokens": 439572395.0, + "step": 11196 + }, + { + "epoch": 1.4243734893779418, + "grad_norm": 1.024720549583435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8758300542831421, + "num_tokens": 439609032.0, + "step": 11197 + }, + { + "epoch": 1.4245006996565324, + "grad_norm": 1.0278884172439575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3697, + "mean_token_accuracy": 0.8705846071243286, + "num_tokens": 439651112.0, + "step": 11198 + }, + { + "epoch": 1.424627909935123, + "grad_norm": 1.0880683660507202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8795761466026306, + "num_tokens": 439690873.0, + "step": 11199 + }, + { + "epoch": 1.4247551202137132, + "grad_norm": 0.929477870464325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8985595703125, + "num_tokens": 439733200.0, + "step": 11200 + }, + { + "epoch": 1.4248823304923037, + "grad_norm": 1.0595958232879639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3674, + "mean_token_accuracy": 0.8706933856010437, + "num_tokens": 439770641.0, + "step": 11201 + }, + { + "epoch": 1.4250095407708943, + "grad_norm": 0.9772425889968872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8850678205490112, + "num_tokens": 439809040.0, + "step": 11202 + }, + { + "epoch": 1.4251367510494848, + "grad_norm": 1.0262680053710938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8923845887184143, + "num_tokens": 439839974.0, + "step": 11203 + }, + { + "epoch": 1.4252639613280753, + "grad_norm": 0.9749963283538818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8811432719230652, + "num_tokens": 439875746.0, + "step": 11204 + }, + { + "epoch": 1.4253911716066658, + "grad_norm": 0.9484313130378723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8852841854095459, + "num_tokens": 439918753.0, + "step": 11205 + }, + { + "epoch": 1.4255183818852564, + "grad_norm": 0.9793572425842285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8756796717643738, + "num_tokens": 439962126.0, + "step": 11206 + }, + { + "epoch": 1.425645592163847, + "grad_norm": 0.9527573585510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8904224038124084, + "num_tokens": 440001863.0, + "step": 11207 + }, + { + "epoch": 1.4257728024424374, + "grad_norm": 1.0614612102508545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.884912371635437, + "num_tokens": 440043099.0, + "step": 11208 + }, + { + "epoch": 1.4259000127210277, + "grad_norm": 1.0026663541793823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.886521577835083, + "num_tokens": 440081946.0, + "step": 11209 + }, + { + "epoch": 1.4260272229996183, + "grad_norm": 1.0641100406646729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8860424757003784, + "num_tokens": 440119528.0, + "step": 11210 + }, + { + "epoch": 1.4261544332782088, + "grad_norm": 1.0672998428344727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8932818174362183, + "num_tokens": 440154142.0, + "step": 11211 + }, + { + "epoch": 1.4262816435567993, + "grad_norm": 0.9831604957580566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8755989074707031, + "num_tokens": 440197245.0, + "step": 11212 + }, + { + "epoch": 1.4264088538353898, + "grad_norm": 0.9368003606796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8954300880432129, + "num_tokens": 440237344.0, + "step": 11213 + }, + { + "epoch": 1.4265360641139804, + "grad_norm": 1.0507556200027466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8831807374954224, + "num_tokens": 440273868.0, + "step": 11214 + }, + { + "epoch": 1.426663274392571, + "grad_norm": 0.9405838847160339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8931851387023926, + "num_tokens": 440314094.0, + "step": 11215 + }, + { + "epoch": 1.4267904846711614, + "grad_norm": 0.8892082571983337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9022072553634644, + "num_tokens": 440355668.0, + "step": 11216 + }, + { + "epoch": 1.426917694949752, + "grad_norm": 0.9509366750717163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8800545930862427, + "num_tokens": 440400000.0, + "step": 11217 + }, + { + "epoch": 1.4270449052283425, + "grad_norm": 1.0021401643753052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.885483980178833, + "num_tokens": 440442048.0, + "step": 11218 + }, + { + "epoch": 1.427172115506933, + "grad_norm": 0.8711435794830322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8959997296333313, + "num_tokens": 440486917.0, + "step": 11219 + }, + { + "epoch": 1.4272993257855235, + "grad_norm": 0.9581359624862671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.87534499168396, + "num_tokens": 440531739.0, + "step": 11220 + }, + { + "epoch": 1.427426536064114, + "grad_norm": 1.0828378200531006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8829191327095032, + "num_tokens": 440569166.0, + "step": 11221 + }, + { + "epoch": 1.4275537463427046, + "grad_norm": 0.9757293462753296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8962643146514893, + "num_tokens": 440605293.0, + "step": 11222 + }, + { + "epoch": 1.4276809566212951, + "grad_norm": 1.086756706237793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8892797231674194, + "num_tokens": 440640875.0, + "step": 11223 + }, + { + "epoch": 1.4278081668998854, + "grad_norm": 0.8920112252235413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2652, + "mean_token_accuracy": 0.9041385054588318, + "num_tokens": 440681171.0, + "step": 11224 + }, + { + "epoch": 1.427935377178476, + "grad_norm": 0.9519219398498535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8975198268890381, + "num_tokens": 440717287.0, + "step": 11225 + }, + { + "epoch": 1.4280625874570665, + "grad_norm": 0.9706445932388306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8846752643585205, + "num_tokens": 440755535.0, + "step": 11226 + }, + { + "epoch": 1.428189797735657, + "grad_norm": 1.0196667909622192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3768, + "mean_token_accuracy": 0.8732720017433167, + "num_tokens": 440795047.0, + "step": 11227 + }, + { + "epoch": 1.4283170080142475, + "grad_norm": 0.9795048236846924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8898308873176575, + "num_tokens": 440830485.0, + "step": 11228 + }, + { + "epoch": 1.428444218292838, + "grad_norm": 0.9933631420135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8863680362701416, + "num_tokens": 440874534.0, + "step": 11229 + }, + { + "epoch": 1.4285714285714286, + "grad_norm": 0.9747273325920105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8802920579910278, + "num_tokens": 440916960.0, + "step": 11230 + }, + { + "epoch": 1.4286986388500191, + "grad_norm": 0.9100731015205383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8832867741584778, + "num_tokens": 440962653.0, + "step": 11231 + }, + { + "epoch": 1.4288258491286097, + "grad_norm": 1.1001551151275635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8822319507598877, + "num_tokens": 440997271.0, + "step": 11232 + }, + { + "epoch": 1.4289530594072, + "grad_norm": 1.0243192911148071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.889253556728363, + "num_tokens": 441031378.0, + "step": 11233 + }, + { + "epoch": 1.4290802696857905, + "grad_norm": 1.0137476921081543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8798624277114868, + "num_tokens": 441070232.0, + "step": 11234 + }, + { + "epoch": 1.429207479964381, + "grad_norm": 0.9816802740097046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8915235996246338, + "num_tokens": 441108556.0, + "step": 11235 + }, + { + "epoch": 1.4293346902429716, + "grad_norm": 0.8709908723831177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.9027453660964966, + "num_tokens": 441148670.0, + "step": 11236 + }, + { + "epoch": 1.429461900521562, + "grad_norm": 1.0079660415649414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8793097734451294, + "num_tokens": 441186403.0, + "step": 11237 + }, + { + "epoch": 1.4295891108001526, + "grad_norm": 0.9678667783737183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8823902606964111, + "num_tokens": 441225936.0, + "step": 11238 + }, + { + "epoch": 1.4297163210787431, + "grad_norm": 1.2022936344146729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4047, + "mean_token_accuracy": 0.8597081899642944, + "num_tokens": 441261532.0, + "step": 11239 + }, + { + "epoch": 1.4298435313573337, + "grad_norm": 1.0333515405654907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8871588706970215, + "num_tokens": 441298815.0, + "step": 11240 + }, + { + "epoch": 1.4299707416359242, + "grad_norm": 0.9048231244087219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8875460028648376, + "num_tokens": 441340309.0, + "step": 11241 + }, + { + "epoch": 1.4300979519145147, + "grad_norm": 1.0252457857131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8858656883239746, + "num_tokens": 441382316.0, + "step": 11242 + }, + { + "epoch": 1.4302251621931052, + "grad_norm": 0.9876339435577393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8844194412231445, + "num_tokens": 441421375.0, + "step": 11243 + }, + { + "epoch": 1.4303523724716958, + "grad_norm": 0.9488348364830017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8890809416770935, + "num_tokens": 441463017.0, + "step": 11244 + }, + { + "epoch": 1.4304795827502863, + "grad_norm": 1.117964506149292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8843854665756226, + "num_tokens": 441498325.0, + "step": 11245 + }, + { + "epoch": 1.4306067930288768, + "grad_norm": 0.9390535950660706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8869813680648804, + "num_tokens": 441541543.0, + "step": 11246 + }, + { + "epoch": 1.4307340033074674, + "grad_norm": 0.9266738891601562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.890296220779419, + "num_tokens": 441583225.0, + "step": 11247 + }, + { + "epoch": 1.430861213586058, + "grad_norm": 1.026532530784607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8877202272415161, + "num_tokens": 441618118.0, + "step": 11248 + }, + { + "epoch": 1.4309884238646482, + "grad_norm": 1.0256552696228027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8714267015457153, + "num_tokens": 441659013.0, + "step": 11249 + }, + { + "epoch": 1.4311156341432387, + "grad_norm": 0.9555953145027161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8842335939407349, + "num_tokens": 441701486.0, + "step": 11250 + }, + { + "epoch": 1.4312428444218293, + "grad_norm": 1.0204582214355469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8988764882087708, + "num_tokens": 441735554.0, + "step": 11251 + }, + { + "epoch": 1.4313700547004198, + "grad_norm": 1.0747907161712646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8786892294883728, + "num_tokens": 441771075.0, + "step": 11252 + }, + { + "epoch": 1.4314972649790103, + "grad_norm": 1.0371599197387695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8742462396621704, + "num_tokens": 441808407.0, + "step": 11253 + }, + { + "epoch": 1.4316244752576008, + "grad_norm": 1.0450067520141602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.87957763671875, + "num_tokens": 441846963.0, + "step": 11254 + }, + { + "epoch": 1.4317516855361914, + "grad_norm": 1.019761085510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8746154308319092, + "num_tokens": 441888475.0, + "step": 11255 + }, + { + "epoch": 1.431878895814782, + "grad_norm": 0.9866658449172974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8856694102287292, + "num_tokens": 441928909.0, + "step": 11256 + }, + { + "epoch": 1.4320061060933724, + "grad_norm": 0.9301164150238037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8849949836730957, + "num_tokens": 441970518.0, + "step": 11257 + }, + { + "epoch": 1.4321333163719627, + "grad_norm": 0.9924691319465637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8904311060905457, + "num_tokens": 442010104.0, + "step": 11258 + }, + { + "epoch": 1.4322605266505533, + "grad_norm": 1.066669225692749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8856489658355713, + "num_tokens": 442044624.0, + "step": 11259 + }, + { + "epoch": 1.4323877369291438, + "grad_norm": 1.0870120525360107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8909174203872681, + "num_tokens": 442078103.0, + "step": 11260 + }, + { + "epoch": 1.4325149472077343, + "grad_norm": 1.0286394357681274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8830838203430176, + "num_tokens": 442116522.0, + "step": 11261 + }, + { + "epoch": 1.4326421574863248, + "grad_norm": 0.9022881388664246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8955323696136475, + "num_tokens": 442159035.0, + "step": 11262 + }, + { + "epoch": 1.4327693677649154, + "grad_norm": 1.1634657382965088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8837823867797852, + "num_tokens": 442192506.0, + "step": 11263 + }, + { + "epoch": 1.432896578043506, + "grad_norm": 0.9604994058609009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8901149034500122, + "num_tokens": 442233580.0, + "step": 11264 + }, + { + "epoch": 1.4330237883220964, + "grad_norm": 1.0751800537109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.873032808303833, + "num_tokens": 442273348.0, + "step": 11265 + }, + { + "epoch": 1.433150998600687, + "grad_norm": 0.9249459505081177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8876664638519287, + "num_tokens": 442319429.0, + "step": 11266 + }, + { + "epoch": 1.4332782088792775, + "grad_norm": 1.063405156135559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8772828578948975, + "num_tokens": 442355313.0, + "step": 11267 + }, + { + "epoch": 1.433405419157868, + "grad_norm": 0.9375577569007874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8718867301940918, + "num_tokens": 442403434.0, + "step": 11268 + }, + { + "epoch": 1.4335326294364585, + "grad_norm": 1.2248811721801758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4175, + "mean_token_accuracy": 0.8613095283508301, + "num_tokens": 442436369.0, + "step": 11269 + }, + { + "epoch": 1.433659839715049, + "grad_norm": 1.0215439796447754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8908189535140991, + "num_tokens": 442470145.0, + "step": 11270 + }, + { + "epoch": 1.4337870499936396, + "grad_norm": 0.9421706199645996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8863540887832642, + "num_tokens": 442510344.0, + "step": 11271 + }, + { + "epoch": 1.4339142602722301, + "grad_norm": 1.0691413879394531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8717806935310364, + "num_tokens": 442551134.0, + "step": 11272 + }, + { + "epoch": 1.4340414705508204, + "grad_norm": 1.0468825101852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8921287655830383, + "num_tokens": 442591322.0, + "step": 11273 + }, + { + "epoch": 1.434168680829411, + "grad_norm": 1.01491117477417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8771618604660034, + "num_tokens": 442630553.0, + "step": 11274 + }, + { + "epoch": 1.4342958911080015, + "grad_norm": 1.0138707160949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8687072992324829, + "num_tokens": 442672932.0, + "step": 11275 + }, + { + "epoch": 1.434423101386592, + "grad_norm": 1.1881242990493774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8814694285392761, + "num_tokens": 442705887.0, + "step": 11276 + }, + { + "epoch": 1.4345503116651825, + "grad_norm": 1.0118253231048584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8916153907775879, + "num_tokens": 442742093.0, + "step": 11277 + }, + { + "epoch": 1.434677521943773, + "grad_norm": 0.9307298064231873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.9027153253555298, + "num_tokens": 442781694.0, + "step": 11278 + }, + { + "epoch": 1.4348047322223636, + "grad_norm": 1.0865124464035034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8816283941268921, + "num_tokens": 442813313.0, + "step": 11279 + }, + { + "epoch": 1.4349319425009541, + "grad_norm": 0.9398965239524841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8950586318969727, + "num_tokens": 442857911.0, + "step": 11280 + }, + { + "epoch": 1.4350591527795447, + "grad_norm": 0.9870848655700684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8645391464233398, + "num_tokens": 442901832.0, + "step": 11281 + }, + { + "epoch": 1.435186363058135, + "grad_norm": 1.0654125213623047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8714177012443542, + "num_tokens": 442940565.0, + "step": 11282 + }, + { + "epoch": 1.4353135733367255, + "grad_norm": 1.0025452375411987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.87909996509552, + "num_tokens": 442979544.0, + "step": 11283 + }, + { + "epoch": 1.435440783615316, + "grad_norm": 0.962427020072937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8891372680664062, + "num_tokens": 443018662.0, + "step": 11284 + }, + { + "epoch": 1.4355679938939065, + "grad_norm": 0.9636977910995483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.8987558484077454, + "num_tokens": 443053464.0, + "step": 11285 + }, + { + "epoch": 1.435695204172497, + "grad_norm": 1.125143051147461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8785178661346436, + "num_tokens": 443086670.0, + "step": 11286 + }, + { + "epoch": 1.4358224144510876, + "grad_norm": 1.1055794954299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4085, + "mean_token_accuracy": 0.8586233854293823, + "num_tokens": 443125849.0, + "step": 11287 + }, + { + "epoch": 1.4359496247296781, + "grad_norm": 1.0535268783569336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8835607171058655, + "num_tokens": 443162750.0, + "step": 11288 + }, + { + "epoch": 1.4360768350082687, + "grad_norm": 1.0024778842926025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8827475309371948, + "num_tokens": 443202478.0, + "step": 11289 + }, + { + "epoch": 1.4362040452868592, + "grad_norm": 1.054368495941162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8826841115951538, + "num_tokens": 443239879.0, + "step": 11290 + }, + { + "epoch": 1.4363312555654497, + "grad_norm": 1.0785400867462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8742203116416931, + "num_tokens": 443274348.0, + "step": 11291 + }, + { + "epoch": 1.4364584658440402, + "grad_norm": 0.9754000306129456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8915502429008484, + "num_tokens": 443310624.0, + "step": 11292 + }, + { + "epoch": 1.4365856761226308, + "grad_norm": 1.0073740482330322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8971002101898193, + "num_tokens": 443347536.0, + "step": 11293 + }, + { + "epoch": 1.4367128864012213, + "grad_norm": 1.0774295330047607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8750714063644409, + "num_tokens": 443385495.0, + "step": 11294 + }, + { + "epoch": 1.4368400966798118, + "grad_norm": 0.9651282429695129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8917337656021118, + "num_tokens": 443423409.0, + "step": 11295 + }, + { + "epoch": 1.4369673069584024, + "grad_norm": 0.9909753203392029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.8712308406829834, + "num_tokens": 443465359.0, + "step": 11296 + }, + { + "epoch": 1.4370945172369929, + "grad_norm": 1.0061613321304321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.274, + "mean_token_accuracy": 0.901037335395813, + "num_tokens": 443502806.0, + "step": 11297 + }, + { + "epoch": 1.4372217275155832, + "grad_norm": 0.9920535683631897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.879209041595459, + "num_tokens": 443542054.0, + "step": 11298 + }, + { + "epoch": 1.4373489377941737, + "grad_norm": 0.9649097323417664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8848059773445129, + "num_tokens": 443585099.0, + "step": 11299 + }, + { + "epoch": 1.4374761480727642, + "grad_norm": 0.9365657567977905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8827151656150818, + "num_tokens": 443628740.0, + "step": 11300 + }, + { + "epoch": 1.4376033583513548, + "grad_norm": 0.8811569213867188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8909733891487122, + "num_tokens": 443674695.0, + "step": 11301 + }, + { + "epoch": 1.4377305686299453, + "grad_norm": 0.9061949849128723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8884953260421753, + "num_tokens": 443716792.0, + "step": 11302 + }, + { + "epoch": 1.4378577789085358, + "grad_norm": 0.9577139019966125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8834794759750366, + "num_tokens": 443758028.0, + "step": 11303 + }, + { + "epoch": 1.4379849891871264, + "grad_norm": 0.9959719777107239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8857131004333496, + "num_tokens": 443798991.0, + "step": 11304 + }, + { + "epoch": 1.438112199465717, + "grad_norm": 1.0931923389434814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8648035526275635, + "num_tokens": 443837520.0, + "step": 11305 + }, + { + "epoch": 1.4382394097443074, + "grad_norm": 0.9960829019546509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8815892934799194, + "num_tokens": 443878497.0, + "step": 11306 + }, + { + "epoch": 1.4383666200228977, + "grad_norm": 1.0494917631149292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8828021287918091, + "num_tokens": 443916530.0, + "step": 11307 + }, + { + "epoch": 1.4384938303014883, + "grad_norm": 0.8874549269676208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2608, + "mean_token_accuracy": 0.9065121412277222, + "num_tokens": 443955399.0, + "step": 11308 + }, + { + "epoch": 1.4386210405800788, + "grad_norm": 0.9484865069389343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8924905061721802, + "num_tokens": 443998402.0, + "step": 11309 + }, + { + "epoch": 1.4387482508586693, + "grad_norm": 0.9927681088447571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.892202615737915, + "num_tokens": 444036849.0, + "step": 11310 + }, + { + "epoch": 1.4388754611372598, + "grad_norm": 1.0124597549438477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8796144723892212, + "num_tokens": 444075476.0, + "step": 11311 + }, + { + "epoch": 1.4390026714158504, + "grad_norm": 0.951211154460907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8904471397399902, + "num_tokens": 444114747.0, + "step": 11312 + }, + { + "epoch": 1.439129881694441, + "grad_norm": 0.9105163216590881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8953012824058533, + "num_tokens": 444155022.0, + "step": 11313 + }, + { + "epoch": 1.4392570919730314, + "grad_norm": 0.959330677986145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8924906253814697, + "num_tokens": 444192015.0, + "step": 11314 + }, + { + "epoch": 1.439384302251622, + "grad_norm": 1.041569709777832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8801358938217163, + "num_tokens": 444231682.0, + "step": 11315 + }, + { + "epoch": 1.4395115125302125, + "grad_norm": 1.0090035200119019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8908154964447021, + "num_tokens": 444266851.0, + "step": 11316 + }, + { + "epoch": 1.439638722808803, + "grad_norm": 1.0788849592208862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8849543333053589, + "num_tokens": 444302792.0, + "step": 11317 + }, + { + "epoch": 1.4397659330873935, + "grad_norm": 1.1332534551620483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8728361129760742, + "num_tokens": 444338827.0, + "step": 11318 + }, + { + "epoch": 1.439893143365984, + "grad_norm": 1.1098594665527344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8806771636009216, + "num_tokens": 444373100.0, + "step": 11319 + }, + { + "epoch": 1.4400203536445746, + "grad_norm": 1.0270179510116577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8882639408111572, + "num_tokens": 444407476.0, + "step": 11320 + }, + { + "epoch": 1.4401475639231651, + "grad_norm": 0.9344629645347595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8952953815460205, + "num_tokens": 444448435.0, + "step": 11321 + }, + { + "epoch": 1.4402747742017554, + "grad_norm": 1.0031862258911133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8861707448959351, + "num_tokens": 444484487.0, + "step": 11322 + }, + { + "epoch": 1.440401984480346, + "grad_norm": 0.957314133644104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8813790082931519, + "num_tokens": 444527367.0, + "step": 11323 + }, + { + "epoch": 1.4405291947589365, + "grad_norm": 1.0322961807250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8753589391708374, + "num_tokens": 444565712.0, + "step": 11324 + }, + { + "epoch": 1.440656405037527, + "grad_norm": 1.0316541194915771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8863145112991333, + "num_tokens": 444601969.0, + "step": 11325 + }, + { + "epoch": 1.4407836153161175, + "grad_norm": 1.0807548761367798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8903511166572571, + "num_tokens": 444633365.0, + "step": 11326 + }, + { + "epoch": 1.440910825594708, + "grad_norm": 1.0103131532669067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8844618797302246, + "num_tokens": 444674207.0, + "step": 11327 + }, + { + "epoch": 1.4410380358732986, + "grad_norm": 1.1207501888275146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8653741478919983, + "num_tokens": 444710135.0, + "step": 11328 + }, + { + "epoch": 1.4411652461518891, + "grad_norm": 0.972959041595459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8799706697463989, + "num_tokens": 444754255.0, + "step": 11329 + }, + { + "epoch": 1.4412924564304797, + "grad_norm": 0.9305805563926697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8939814567565918, + "num_tokens": 444795551.0, + "step": 11330 + }, + { + "epoch": 1.44141966670907, + "grad_norm": 0.9220489859580994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8905336856842041, + "num_tokens": 444836381.0, + "step": 11331 + }, + { + "epoch": 1.4415468769876605, + "grad_norm": 1.0137377977371216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.875637412071228, + "num_tokens": 444878321.0, + "step": 11332 + }, + { + "epoch": 1.441674087266251, + "grad_norm": 1.034011721611023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8802837133407593, + "num_tokens": 444915493.0, + "step": 11333 + }, + { + "epoch": 1.4418012975448415, + "grad_norm": 1.1696422100067139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8798882365226746, + "num_tokens": 444947344.0, + "step": 11334 + }, + { + "epoch": 1.441928507823432, + "grad_norm": 0.9350125193595886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8979872465133667, + "num_tokens": 444988125.0, + "step": 11335 + }, + { + "epoch": 1.4420557181020226, + "grad_norm": 0.9989282488822937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8744477033615112, + "num_tokens": 445032437.0, + "step": 11336 + }, + { + "epoch": 1.4421829283806131, + "grad_norm": 1.0829344987869263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8785173296928406, + "num_tokens": 445071211.0, + "step": 11337 + }, + { + "epoch": 1.4423101386592037, + "grad_norm": 1.0713595151901245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8865445852279663, + "num_tokens": 445107068.0, + "step": 11338 + }, + { + "epoch": 1.4424373489377942, + "grad_norm": 1.1249676942825317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3989, + "mean_token_accuracy": 0.8615914583206177, + "num_tokens": 445143478.0, + "step": 11339 + }, + { + "epoch": 1.4425645592163847, + "grad_norm": 1.0115233659744263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.885356068611145, + "num_tokens": 445180267.0, + "step": 11340 + }, + { + "epoch": 1.4426917694949752, + "grad_norm": 0.955574631690979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8897817134857178, + "num_tokens": 445221285.0, + "step": 11341 + }, + { + "epoch": 1.4428189797735658, + "grad_norm": 0.8986908197402954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8844233751296997, + "num_tokens": 445266298.0, + "step": 11342 + }, + { + "epoch": 1.4429461900521563, + "grad_norm": 1.025091290473938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8827864527702332, + "num_tokens": 445301901.0, + "step": 11343 + }, + { + "epoch": 1.4430734003307468, + "grad_norm": 1.0391147136688232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8870214223861694, + "num_tokens": 445336057.0, + "step": 11344 + }, + { + "epoch": 1.4432006106093374, + "grad_norm": 1.0101819038391113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8882874250411987, + "num_tokens": 445373554.0, + "step": 11345 + }, + { + "epoch": 1.4433278208879279, + "grad_norm": 0.9818963408470154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8816429376602173, + "num_tokens": 445414575.0, + "step": 11346 + }, + { + "epoch": 1.4434550311665182, + "grad_norm": 1.1097115278244019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.876859188079834, + "num_tokens": 445446477.0, + "step": 11347 + }, + { + "epoch": 1.4435822414451087, + "grad_norm": 1.0864818096160889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8798035383224487, + "num_tokens": 445488557.0, + "step": 11348 + }, + { + "epoch": 1.4437094517236992, + "grad_norm": 1.0543627738952637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8845451474189758, + "num_tokens": 445526113.0, + "step": 11349 + }, + { + "epoch": 1.4438366620022898, + "grad_norm": 0.8893198370933533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8817720413208008, + "num_tokens": 445574735.0, + "step": 11350 + }, + { + "epoch": 1.4439638722808803, + "grad_norm": 1.0510144233703613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8878575563430786, + "num_tokens": 445606424.0, + "step": 11351 + }, + { + "epoch": 1.4440910825594708, + "grad_norm": 1.050006628036499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8740768432617188, + "num_tokens": 445644063.0, + "step": 11352 + }, + { + "epoch": 1.4442182928380614, + "grad_norm": 1.0553767681121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8875552415847778, + "num_tokens": 445682958.0, + "step": 11353 + }, + { + "epoch": 1.4443455031166519, + "grad_norm": 1.0768159627914429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8739930391311646, + "num_tokens": 445718824.0, + "step": 11354 + }, + { + "epoch": 1.4444727133952424, + "grad_norm": 1.1979824304580688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.371, + "mean_token_accuracy": 0.8755370378494263, + "num_tokens": 445753018.0, + "step": 11355 + }, + { + "epoch": 1.4445999236738327, + "grad_norm": 0.9413930773735046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8888843059539795, + "num_tokens": 445794490.0, + "step": 11356 + }, + { + "epoch": 1.4447271339524232, + "grad_norm": 1.0247187614440918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8855748772621155, + "num_tokens": 445830241.0, + "step": 11357 + }, + { + "epoch": 1.4448543442310138, + "grad_norm": 1.001701831817627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8951894044876099, + "num_tokens": 445865263.0, + "step": 11358 + }, + { + "epoch": 1.4449815545096043, + "grad_norm": 1.0258766412734985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8992782235145569, + "num_tokens": 445895547.0, + "step": 11359 + }, + { + "epoch": 1.4451087647881948, + "grad_norm": 1.0740851163864136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8854235410690308, + "num_tokens": 445937375.0, + "step": 11360 + }, + { + "epoch": 1.4452359750667854, + "grad_norm": 1.0231865644454956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8759791254997253, + "num_tokens": 445974253.0, + "step": 11361 + }, + { + "epoch": 1.445363185345376, + "grad_norm": 0.994564950466156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8968385457992554, + "num_tokens": 446009164.0, + "step": 11362 + }, + { + "epoch": 1.4454903956239664, + "grad_norm": 0.92957603931427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8949757814407349, + "num_tokens": 446050183.0, + "step": 11363 + }, + { + "epoch": 1.445617605902557, + "grad_norm": 0.9456520676612854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8942358493804932, + "num_tokens": 446088834.0, + "step": 11364 + }, + { + "epoch": 1.4457448161811475, + "grad_norm": 0.9998995065689087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8736271262168884, + "num_tokens": 446132361.0, + "step": 11365 + }, + { + "epoch": 1.445872026459738, + "grad_norm": 1.0205212831497192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8840126395225525, + "num_tokens": 446168750.0, + "step": 11366 + }, + { + "epoch": 1.4459992367383285, + "grad_norm": 0.9649176597595215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.88138747215271, + "num_tokens": 446209128.0, + "step": 11367 + }, + { + "epoch": 1.446126447016919, + "grad_norm": 1.0746616125106812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8825376033782959, + "num_tokens": 446248416.0, + "step": 11368 + }, + { + "epoch": 1.4462536572955096, + "grad_norm": 1.0041959285736084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8801671862602234, + "num_tokens": 446288454.0, + "step": 11369 + }, + { + "epoch": 1.4463808675741001, + "grad_norm": 0.952487051486969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8879324197769165, + "num_tokens": 446327652.0, + "step": 11370 + }, + { + "epoch": 1.4465080778526904, + "grad_norm": 0.9925577640533447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8875249028205872, + "num_tokens": 446367957.0, + "step": 11371 + }, + { + "epoch": 1.446635288131281, + "grad_norm": 1.004932165145874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8785861730575562, + "num_tokens": 446407716.0, + "step": 11372 + }, + { + "epoch": 1.4467624984098715, + "grad_norm": 0.9837090969085693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8885632753372192, + "num_tokens": 446445110.0, + "step": 11373 + }, + { + "epoch": 1.446889708688462, + "grad_norm": 0.8917430639266968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9025713205337524, + "num_tokens": 446486062.0, + "step": 11374 + }, + { + "epoch": 1.4470169189670525, + "grad_norm": 0.9710987210273743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8858428001403809, + "num_tokens": 446522948.0, + "step": 11375 + }, + { + "epoch": 1.447144129245643, + "grad_norm": 0.9584580063819885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8907554149627686, + "num_tokens": 446561124.0, + "step": 11376 + }, + { + "epoch": 1.4472713395242336, + "grad_norm": 1.0178049802780151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8743307590484619, + "num_tokens": 446597595.0, + "step": 11377 + }, + { + "epoch": 1.4473985498028241, + "grad_norm": 1.0577945709228516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.393, + "mean_token_accuracy": 0.8633863925933838, + "num_tokens": 446638456.0, + "step": 11378 + }, + { + "epoch": 1.4475257600814146, + "grad_norm": 0.9922508001327515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8921834826469421, + "num_tokens": 446676749.0, + "step": 11379 + }, + { + "epoch": 1.447652970360005, + "grad_norm": 0.9212948083877563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8905925750732422, + "num_tokens": 446713934.0, + "step": 11380 + }, + { + "epoch": 1.4477801806385955, + "grad_norm": 1.015499472618103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8861886858940125, + "num_tokens": 446750532.0, + "step": 11381 + }, + { + "epoch": 1.447907390917186, + "grad_norm": 1.05144202709198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8782732486724854, + "num_tokens": 446792816.0, + "step": 11382 + }, + { + "epoch": 1.4480346011957765, + "grad_norm": 1.0087130069732666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8869580030441284, + "num_tokens": 446829290.0, + "step": 11383 + }, + { + "epoch": 1.448161811474367, + "grad_norm": 0.9877060651779175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8793545365333557, + "num_tokens": 446870552.0, + "step": 11384 + }, + { + "epoch": 1.4482890217529576, + "grad_norm": 0.9576948285102844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.885953426361084, + "num_tokens": 446911000.0, + "step": 11385 + }, + { + "epoch": 1.4484162320315481, + "grad_norm": 0.9971254467964172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8960767984390259, + "num_tokens": 446947720.0, + "step": 11386 + }, + { + "epoch": 1.4485434423101387, + "grad_norm": 0.9381063580513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.875137448310852, + "num_tokens": 446994771.0, + "step": 11387 + }, + { + "epoch": 1.4486706525887292, + "grad_norm": 0.9391880035400391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.9006714820861816, + "num_tokens": 447035182.0, + "step": 11388 + }, + { + "epoch": 1.4487978628673197, + "grad_norm": 1.0296385288238525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8874459266662598, + "num_tokens": 447073294.0, + "step": 11389 + }, + { + "epoch": 1.4489250731459102, + "grad_norm": 1.1174676418304443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8691408038139343, + "num_tokens": 447113178.0, + "step": 11390 + }, + { + "epoch": 1.4490522834245008, + "grad_norm": 0.9876071214675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8796232342720032, + "num_tokens": 447152083.0, + "step": 11391 + }, + { + "epoch": 1.4491794937030913, + "grad_norm": 0.8957943916320801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8941842317581177, + "num_tokens": 447193761.0, + "step": 11392 + }, + { + "epoch": 1.4493067039816818, + "grad_norm": 0.9413357973098755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8943413496017456, + "num_tokens": 447233448.0, + "step": 11393 + }, + { + "epoch": 1.4494339142602723, + "grad_norm": 0.9411396980285645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8951822519302368, + "num_tokens": 447279042.0, + "step": 11394 + }, + { + "epoch": 1.4495611245388629, + "grad_norm": 0.9202246069908142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8917958736419678, + "num_tokens": 447321828.0, + "step": 11395 + }, + { + "epoch": 1.4496883348174532, + "grad_norm": 0.9497444033622742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.9011073112487793, + "num_tokens": 447363109.0, + "step": 11396 + }, + { + "epoch": 1.4498155450960437, + "grad_norm": 1.0835758447647095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8947531580924988, + "num_tokens": 447394667.0, + "step": 11397 + }, + { + "epoch": 1.4499427553746342, + "grad_norm": 1.026555061340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8798481225967407, + "num_tokens": 447434556.0, + "step": 11398 + }, + { + "epoch": 1.4500699656532248, + "grad_norm": 1.0140355825424194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8936043977737427, + "num_tokens": 447473964.0, + "step": 11399 + }, + { + "epoch": 1.4501971759318153, + "grad_norm": 1.0292249917984009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8771088719367981, + "num_tokens": 447511167.0, + "step": 11400 + }, + { + "epoch": 1.4503243862104058, + "grad_norm": 1.0351802110671997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9028675556182861, + "num_tokens": 447542633.0, + "step": 11401 + }, + { + "epoch": 1.4504515964889964, + "grad_norm": 0.9868248701095581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8796207904815674, + "num_tokens": 447583904.0, + "step": 11402 + }, + { + "epoch": 1.4505788067675869, + "grad_norm": 1.0120762586593628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8834450244903564, + "num_tokens": 447624867.0, + "step": 11403 + }, + { + "epoch": 1.4507060170461774, + "grad_norm": 1.0886484384536743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8697906136512756, + "num_tokens": 447665481.0, + "step": 11404 + }, + { + "epoch": 1.4508332273247677, + "grad_norm": 1.0404571294784546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8808718919754028, + "num_tokens": 447703205.0, + "step": 11405 + }, + { + "epoch": 1.4509604376033582, + "grad_norm": 1.0096102952957153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8969380259513855, + "num_tokens": 447737948.0, + "step": 11406 + }, + { + "epoch": 1.4510876478819488, + "grad_norm": 1.041290521621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8960164785385132, + "num_tokens": 447770407.0, + "step": 11407 + }, + { + "epoch": 1.4512148581605393, + "grad_norm": 1.038627028465271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8999993801116943, + "num_tokens": 447803950.0, + "step": 11408 + }, + { + "epoch": 1.4513420684391298, + "grad_norm": 0.9262171983718872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8920113444328308, + "num_tokens": 447845426.0, + "step": 11409 + }, + { + "epoch": 1.4514692787177204, + "grad_norm": 0.91194748878479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.892086386680603, + "num_tokens": 447886799.0, + "step": 11410 + }, + { + "epoch": 1.4515964889963109, + "grad_norm": 1.091141700744629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8783310055732727, + "num_tokens": 447924230.0, + "step": 11411 + }, + { + "epoch": 1.4517236992749014, + "grad_norm": 0.9984174370765686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.884490966796875, + "num_tokens": 447964994.0, + "step": 11412 + }, + { + "epoch": 1.451850909553492, + "grad_norm": 1.0595197677612305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8843506574630737, + "num_tokens": 447998696.0, + "step": 11413 + }, + { + "epoch": 1.4519781198320825, + "grad_norm": 0.9714663028717041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8850021362304688, + "num_tokens": 448042128.0, + "step": 11414 + }, + { + "epoch": 1.452105330110673, + "grad_norm": 1.0119423866271973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8781757354736328, + "num_tokens": 448080198.0, + "step": 11415 + }, + { + "epoch": 1.4522325403892635, + "grad_norm": 1.0968044996261597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8802311420440674, + "num_tokens": 448110344.0, + "step": 11416 + }, + { + "epoch": 1.452359750667854, + "grad_norm": 1.0006300210952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8687628507614136, + "num_tokens": 448150691.0, + "step": 11417 + }, + { + "epoch": 1.4524869609464446, + "grad_norm": 0.9839494824409485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8841301202774048, + "num_tokens": 448188788.0, + "step": 11418 + }, + { + "epoch": 1.4526141712250351, + "grad_norm": 0.9121783971786499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8889034390449524, + "num_tokens": 448231985.0, + "step": 11419 + }, + { + "epoch": 1.4527413815036254, + "grad_norm": 0.977201521396637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8819339275360107, + "num_tokens": 448270131.0, + "step": 11420 + }, + { + "epoch": 1.452868591782216, + "grad_norm": 1.0908070802688599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.378, + "mean_token_accuracy": 0.8715983629226685, + "num_tokens": 448306681.0, + "step": 11421 + }, + { + "epoch": 1.4529958020608065, + "grad_norm": 0.920228898525238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8924914598464966, + "num_tokens": 448350526.0, + "step": 11422 + }, + { + "epoch": 1.453123012339397, + "grad_norm": 1.0369080305099487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8830134868621826, + "num_tokens": 448390743.0, + "step": 11423 + }, + { + "epoch": 1.4532502226179875, + "grad_norm": 1.0223747491836548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8760915398597717, + "num_tokens": 448430532.0, + "step": 11424 + }, + { + "epoch": 1.453377432896578, + "grad_norm": 0.9494584798812866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8953956961631775, + "num_tokens": 448470866.0, + "step": 11425 + }, + { + "epoch": 1.4535046431751686, + "grad_norm": 0.9818854331970215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8893449902534485, + "num_tokens": 448507250.0, + "step": 11426 + }, + { + "epoch": 1.4536318534537591, + "grad_norm": 1.046261191368103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8778609037399292, + "num_tokens": 448548767.0, + "step": 11427 + }, + { + "epoch": 1.4537590637323496, + "grad_norm": 1.1104354858398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8939104676246643, + "num_tokens": 448582178.0, + "step": 11428 + }, + { + "epoch": 1.45388627401094, + "grad_norm": 0.9347119927406311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8799378275871277, + "num_tokens": 448623985.0, + "step": 11429 + }, + { + "epoch": 1.4540134842895305, + "grad_norm": 1.0886375904083252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8707191944122314, + "num_tokens": 448664310.0, + "step": 11430 + }, + { + "epoch": 1.454140694568121, + "grad_norm": 1.182846188545227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3845, + "mean_token_accuracy": 0.8710660934448242, + "num_tokens": 448700656.0, + "step": 11431 + }, + { + "epoch": 1.4542679048467115, + "grad_norm": 0.9342330694198608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8959119915962219, + "num_tokens": 448739090.0, + "step": 11432 + }, + { + "epoch": 1.454395115125302, + "grad_norm": 0.9065645337104797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8861593008041382, + "num_tokens": 448780979.0, + "step": 11433 + }, + { + "epoch": 1.4545223254038926, + "grad_norm": 1.0259088277816772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.879035234451294, + "num_tokens": 448819078.0, + "step": 11434 + }, + { + "epoch": 1.4546495356824831, + "grad_norm": 0.9201063513755798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8849725723266602, + "num_tokens": 448865533.0, + "step": 11435 + }, + { + "epoch": 1.4547767459610736, + "grad_norm": 1.0761055946350098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8919572234153748, + "num_tokens": 448901703.0, + "step": 11436 + }, + { + "epoch": 1.4549039562396642, + "grad_norm": 0.9729040265083313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8867160081863403, + "num_tokens": 448943933.0, + "step": 11437 + }, + { + "epoch": 1.4550311665182547, + "grad_norm": 0.8667082190513611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8943010568618774, + "num_tokens": 448988849.0, + "step": 11438 + }, + { + "epoch": 1.4551583767968452, + "grad_norm": 0.9616806507110596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8792446851730347, + "num_tokens": 449030036.0, + "step": 11439 + }, + { + "epoch": 1.4552855870754358, + "grad_norm": 1.000169038772583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.893401026725769, + "num_tokens": 449067491.0, + "step": 11440 + }, + { + "epoch": 1.4554127973540263, + "grad_norm": 0.8611888289451599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8855730891227722, + "num_tokens": 449115844.0, + "step": 11441 + }, + { + "epoch": 1.4555400076326168, + "grad_norm": 1.0310614109039307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8867604732513428, + "num_tokens": 449152068.0, + "step": 11442 + }, + { + "epoch": 1.4556672179112073, + "grad_norm": 1.0104255676269531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8793418407440186, + "num_tokens": 449192765.0, + "step": 11443 + }, + { + "epoch": 1.4557944281897979, + "grad_norm": 1.0622565746307373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8734596967697144, + "num_tokens": 449228896.0, + "step": 11444 + }, + { + "epoch": 1.4559216384683882, + "grad_norm": 1.0262073278427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8966521620750427, + "num_tokens": 449261157.0, + "step": 11445 + }, + { + "epoch": 1.4560488487469787, + "grad_norm": 0.8653791546821594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8940510153770447, + "num_tokens": 449307276.0, + "step": 11446 + }, + { + "epoch": 1.4561760590255692, + "grad_norm": 0.9392093420028687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8851745128631592, + "num_tokens": 449351205.0, + "step": 11447 + }, + { + "epoch": 1.4563032693041598, + "grad_norm": 0.9894545674324036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8821618556976318, + "num_tokens": 449388947.0, + "step": 11448 + }, + { + "epoch": 1.4564304795827503, + "grad_norm": 1.0133634805679321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8947086334228516, + "num_tokens": 449426738.0, + "step": 11449 + }, + { + "epoch": 1.4565576898613408, + "grad_norm": 0.890940248966217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8925710320472717, + "num_tokens": 449468781.0, + "step": 11450 + }, + { + "epoch": 1.4566849001399313, + "grad_norm": 1.0697396993637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8775128126144409, + "num_tokens": 449502343.0, + "step": 11451 + }, + { + "epoch": 1.4568121104185219, + "grad_norm": 1.026405930519104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8792535066604614, + "num_tokens": 449541599.0, + "step": 11452 + }, + { + "epoch": 1.4569393206971124, + "grad_norm": 1.1922204494476318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8677049279212952, + "num_tokens": 449577215.0, + "step": 11453 + }, + { + "epoch": 1.4570665309757027, + "grad_norm": 0.9841752052307129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8959306478500366, + "num_tokens": 449616744.0, + "step": 11454 + }, + { + "epoch": 1.4571937412542932, + "grad_norm": 1.0565202236175537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8775321841239929, + "num_tokens": 449654918.0, + "step": 11455 + }, + { + "epoch": 1.4573209515328838, + "grad_norm": 0.9526272416114807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.897365391254425, + "num_tokens": 449693711.0, + "step": 11456 + }, + { + "epoch": 1.4574481618114743, + "grad_norm": 1.0855735540390015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8935421109199524, + "num_tokens": 449722954.0, + "step": 11457 + }, + { + "epoch": 1.4575753720900648, + "grad_norm": 1.0451186895370483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8793610334396362, + "num_tokens": 449762696.0, + "step": 11458 + }, + { + "epoch": 1.4577025823686554, + "grad_norm": 0.9807461500167847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.888839840888977, + "num_tokens": 449801665.0, + "step": 11459 + }, + { + "epoch": 1.4578297926472459, + "grad_norm": 1.0282487869262695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8951222896575928, + "num_tokens": 449841439.0, + "step": 11460 + }, + { + "epoch": 1.4579570029258364, + "grad_norm": 0.9440816044807434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.880656898021698, + "num_tokens": 449881066.0, + "step": 11461 + }, + { + "epoch": 1.458084213204427, + "grad_norm": 0.8764389157295227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8970193862915039, + "num_tokens": 449922016.0, + "step": 11462 + }, + { + "epoch": 1.4582114234830175, + "grad_norm": 1.0176893472671509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8901547193527222, + "num_tokens": 449961382.0, + "step": 11463 + }, + { + "epoch": 1.458338633761608, + "grad_norm": 1.080657958984375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8724489212036133, + "num_tokens": 450000382.0, + "step": 11464 + }, + { + "epoch": 1.4584658440401985, + "grad_norm": 1.0554388761520386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8723688125610352, + "num_tokens": 450042089.0, + "step": 11465 + }, + { + "epoch": 1.458593054318789, + "grad_norm": 1.0067228078842163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.885745644569397, + "num_tokens": 450086351.0, + "step": 11466 + }, + { + "epoch": 1.4587202645973796, + "grad_norm": 1.004260540008545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.879577100276947, + "num_tokens": 450127244.0, + "step": 11467 + }, + { + "epoch": 1.45884747487597, + "grad_norm": 1.0098869800567627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8781718611717224, + "num_tokens": 450167505.0, + "step": 11468 + }, + { + "epoch": 1.4589746851545604, + "grad_norm": 0.8991063833236694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.898587703704834, + "num_tokens": 450206017.0, + "step": 11469 + }, + { + "epoch": 1.459101895433151, + "grad_norm": 1.0794565677642822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8740195631980896, + "num_tokens": 450245172.0, + "step": 11470 + }, + { + "epoch": 1.4592291057117415, + "grad_norm": 0.9521153569221497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8913519978523254, + "num_tokens": 450287735.0, + "step": 11471 + }, + { + "epoch": 1.459356315990332, + "grad_norm": 0.9386478662490845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8860569000244141, + "num_tokens": 450330027.0, + "step": 11472 + }, + { + "epoch": 1.4594835262689225, + "grad_norm": 0.9751104116439819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3927, + "mean_token_accuracy": 0.8643592596054077, + "num_tokens": 450376093.0, + "step": 11473 + }, + { + "epoch": 1.459610736547513, + "grad_norm": 1.0790979862213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8847498297691345, + "num_tokens": 450411463.0, + "step": 11474 + }, + { + "epoch": 1.4597379468261036, + "grad_norm": 0.9795610308647156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8795853853225708, + "num_tokens": 450450154.0, + "step": 11475 + }, + { + "epoch": 1.4598651571046941, + "grad_norm": 1.0178195238113403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8785408735275269, + "num_tokens": 450489672.0, + "step": 11476 + }, + { + "epoch": 1.4599923673832846, + "grad_norm": 0.9783539772033691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8936957716941833, + "num_tokens": 450525242.0, + "step": 11477 + }, + { + "epoch": 1.460119577661875, + "grad_norm": 0.9137810468673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8888118267059326, + "num_tokens": 450569277.0, + "step": 11478 + }, + { + "epoch": 1.4602467879404655, + "grad_norm": 1.0325851440429688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8892731666564941, + "num_tokens": 450606770.0, + "step": 11479 + }, + { + "epoch": 1.460373998219056, + "grad_norm": 1.0331268310546875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8919109106063843, + "num_tokens": 450652406.0, + "step": 11480 + }, + { + "epoch": 1.4605012084976465, + "grad_norm": 0.9734001159667969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8866281509399414, + "num_tokens": 450688063.0, + "step": 11481 + }, + { + "epoch": 1.460628418776237, + "grad_norm": 1.0877327919006348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8682540059089661, + "num_tokens": 450728326.0, + "step": 11482 + }, + { + "epoch": 1.4607556290548276, + "grad_norm": 0.9643188714981079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9021856188774109, + "num_tokens": 450766896.0, + "step": 11483 + }, + { + "epoch": 1.4608828393334181, + "grad_norm": 0.9557453393936157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8933088779449463, + "num_tokens": 450806736.0, + "step": 11484 + }, + { + "epoch": 1.4610100496120086, + "grad_norm": 1.1715718507766724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8722599744796753, + "num_tokens": 450840194.0, + "step": 11485 + }, + { + "epoch": 1.4611372598905992, + "grad_norm": 0.9330514669418335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8937690854072571, + "num_tokens": 450882852.0, + "step": 11486 + }, + { + "epoch": 1.4612644701691897, + "grad_norm": 1.0385701656341553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8825119733810425, + "num_tokens": 450923960.0, + "step": 11487 + }, + { + "epoch": 1.4613916804477802, + "grad_norm": 1.021662950515747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8743430376052856, + "num_tokens": 450963204.0, + "step": 11488 + }, + { + "epoch": 1.4615188907263708, + "grad_norm": 0.9803168177604675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8880664110183716, + "num_tokens": 451001817.0, + "step": 11489 + }, + { + "epoch": 1.4616461010049613, + "grad_norm": 1.0085036754608154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8685503005981445, + "num_tokens": 451041910.0, + "step": 11490 + }, + { + "epoch": 1.4617733112835518, + "grad_norm": 0.9650213122367859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8889391422271729, + "num_tokens": 451082440.0, + "step": 11491 + }, + { + "epoch": 1.4619005215621423, + "grad_norm": 0.9101737141609192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8863305449485779, + "num_tokens": 451126162.0, + "step": 11492 + }, + { + "epoch": 1.4620277318407329, + "grad_norm": 1.0709071159362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8772464990615845, + "num_tokens": 451162130.0, + "step": 11493 + }, + { + "epoch": 1.4621549421193232, + "grad_norm": 0.9778802990913391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8867220878601074, + "num_tokens": 451204648.0, + "step": 11494 + }, + { + "epoch": 1.4622821523979137, + "grad_norm": 0.9625006914138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8743314743041992, + "num_tokens": 451247231.0, + "step": 11495 + }, + { + "epoch": 1.4624093626765042, + "grad_norm": 0.9859070181846619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8777394890785217, + "num_tokens": 451289189.0, + "step": 11496 + }, + { + "epoch": 1.4625365729550948, + "grad_norm": 1.059638261795044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8761009573936462, + "num_tokens": 451326595.0, + "step": 11497 + }, + { + "epoch": 1.4626637832336853, + "grad_norm": 0.9948999881744385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840283751487732, + "num_tokens": 451365154.0, + "step": 11498 + }, + { + "epoch": 1.4627909935122758, + "grad_norm": 1.0171611309051514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8856358528137207, + "num_tokens": 451403710.0, + "step": 11499 + }, + { + "epoch": 1.4629182037908663, + "grad_norm": 0.9687675833702087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8895242214202881, + "num_tokens": 451442248.0, + "step": 11500 + }, + { + "epoch": 1.4630454140694569, + "grad_norm": 0.956368088722229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8877712488174438, + "num_tokens": 451481610.0, + "step": 11501 + }, + { + "epoch": 1.4631726243480474, + "grad_norm": 0.9576092958450317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8808066844940186, + "num_tokens": 451523063.0, + "step": 11502 + }, + { + "epoch": 1.4632998346266377, + "grad_norm": 0.9904837608337402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8800079226493835, + "num_tokens": 451565994.0, + "step": 11503 + }, + { + "epoch": 1.4634270449052282, + "grad_norm": 1.0345536470413208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8858264684677124, + "num_tokens": 451603231.0, + "step": 11504 + }, + { + "epoch": 1.4635542551838188, + "grad_norm": 0.9473480582237244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8745603561401367, + "num_tokens": 451643588.0, + "step": 11505 + }, + { + "epoch": 1.4636814654624093, + "grad_norm": 1.0166575908660889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8953732252120972, + "num_tokens": 451677661.0, + "step": 11506 + }, + { + "epoch": 1.4638086757409998, + "grad_norm": 1.0413761138916016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8842505812644958, + "num_tokens": 451715771.0, + "step": 11507 + }, + { + "epoch": 1.4639358860195903, + "grad_norm": 1.0093291997909546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8909083604812622, + "num_tokens": 451752802.0, + "step": 11508 + }, + { + "epoch": 1.4640630962981809, + "grad_norm": 0.9826933741569519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.892783522605896, + "num_tokens": 451790027.0, + "step": 11509 + }, + { + "epoch": 1.4641903065767714, + "grad_norm": 0.8922482132911682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8885109424591064, + "num_tokens": 451834229.0, + "step": 11510 + }, + { + "epoch": 1.464317516855362, + "grad_norm": 0.9607471227645874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8884333372116089, + "num_tokens": 451871704.0, + "step": 11511 + }, + { + "epoch": 1.4644447271339525, + "grad_norm": 1.0014796257019043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8857815265655518, + "num_tokens": 451906995.0, + "step": 11512 + }, + { + "epoch": 1.464571937412543, + "grad_norm": 1.1244487762451172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.878623366355896, + "num_tokens": 451947080.0, + "step": 11513 + }, + { + "epoch": 1.4646991476911335, + "grad_norm": 0.9228203296661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8905437588691711, + "num_tokens": 451990874.0, + "step": 11514 + }, + { + "epoch": 1.464826357969724, + "grad_norm": 1.0412927865982056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.887739896774292, + "num_tokens": 452028208.0, + "step": 11515 + }, + { + "epoch": 1.4649535682483146, + "grad_norm": 1.018380045890808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8868680596351624, + "num_tokens": 452070122.0, + "step": 11516 + }, + { + "epoch": 1.465080778526905, + "grad_norm": 1.0729080438613892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8841199278831482, + "num_tokens": 452108104.0, + "step": 11517 + }, + { + "epoch": 1.4652079888054954, + "grad_norm": 0.8601862192153931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8841139078140259, + "num_tokens": 452155745.0, + "step": 11518 + }, + { + "epoch": 1.465335199084086, + "grad_norm": 1.0234827995300293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8791486024856567, + "num_tokens": 452195236.0, + "step": 11519 + }, + { + "epoch": 1.4654624093626765, + "grad_norm": 0.975176215171814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.8955869674682617, + "num_tokens": 452231471.0, + "step": 11520 + }, + { + "epoch": 1.465589619641267, + "grad_norm": 1.1164010763168335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8940644860267639, + "num_tokens": 452259922.0, + "step": 11521 + }, + { + "epoch": 1.4657168299198575, + "grad_norm": 0.947128176689148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8891240954399109, + "num_tokens": 452300225.0, + "step": 11522 + }, + { + "epoch": 1.465844040198448, + "grad_norm": 0.9931159019470215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8736518621444702, + "num_tokens": 452338941.0, + "step": 11523 + }, + { + "epoch": 1.4659712504770386, + "grad_norm": 0.9875717759132385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8823529481887817, + "num_tokens": 452376015.0, + "step": 11524 + }, + { + "epoch": 1.466098460755629, + "grad_norm": 0.9481043219566345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8912415504455566, + "num_tokens": 452413224.0, + "step": 11525 + }, + { + "epoch": 1.4662256710342196, + "grad_norm": 0.9796933531761169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8762584924697876, + "num_tokens": 452459586.0, + "step": 11526 + }, + { + "epoch": 1.46635288131281, + "grad_norm": 0.9128521680831909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8999069929122925, + "num_tokens": 452499255.0, + "step": 11527 + }, + { + "epoch": 1.4664800915914005, + "grad_norm": 1.0233030319213867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8787553310394287, + "num_tokens": 452537443.0, + "step": 11528 + }, + { + "epoch": 1.466607301869991, + "grad_norm": 1.0325371026992798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8780549764633179, + "num_tokens": 452573200.0, + "step": 11529 + }, + { + "epoch": 1.4667345121485815, + "grad_norm": 0.9609718918800354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8841766715049744, + "num_tokens": 452615117.0, + "step": 11530 + }, + { + "epoch": 1.466861722427172, + "grad_norm": 0.9727445244789124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8789318799972534, + "num_tokens": 452653845.0, + "step": 11531 + }, + { + "epoch": 1.4669889327057626, + "grad_norm": 1.0817627906799316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8845987319946289, + "num_tokens": 452689108.0, + "step": 11532 + }, + { + "epoch": 1.467116142984353, + "grad_norm": 0.979788064956665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8892782926559448, + "num_tokens": 452725024.0, + "step": 11533 + }, + { + "epoch": 1.4672433532629436, + "grad_norm": 1.0438016653060913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8799870610237122, + "num_tokens": 452767384.0, + "step": 11534 + }, + { + "epoch": 1.4673705635415342, + "grad_norm": 1.0809369087219238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8898023366928101, + "num_tokens": 452802499.0, + "step": 11535 + }, + { + "epoch": 1.4674977738201247, + "grad_norm": 1.0484886169433594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8870326280593872, + "num_tokens": 452837866.0, + "step": 11536 + }, + { + "epoch": 1.4676249840987152, + "grad_norm": 0.9755527377128601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8894724249839783, + "num_tokens": 452875995.0, + "step": 11537 + }, + { + "epoch": 1.4677521943773058, + "grad_norm": 0.929372251033783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8873475790023804, + "num_tokens": 452917990.0, + "step": 11538 + }, + { + "epoch": 1.4678794046558963, + "grad_norm": 0.95444256067276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8859408497810364, + "num_tokens": 452957009.0, + "step": 11539 + }, + { + "epoch": 1.4680066149344868, + "grad_norm": 1.100645661354065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8857318162918091, + "num_tokens": 452992954.0, + "step": 11540 + }, + { + "epoch": 1.4681338252130773, + "grad_norm": 1.1038904190063477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8732398748397827, + "num_tokens": 453028325.0, + "step": 11541 + }, + { + "epoch": 1.4682610354916679, + "grad_norm": 1.0146448612213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.88405841588974, + "num_tokens": 453067735.0, + "step": 11542 + }, + { + "epoch": 1.4683882457702582, + "grad_norm": 0.9795964956283569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8874030113220215, + "num_tokens": 453107832.0, + "step": 11543 + }, + { + "epoch": 1.4685154560488487, + "grad_norm": 0.9998579025268555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3744, + "mean_token_accuracy": 0.8701478242874146, + "num_tokens": 453148941.0, + "step": 11544 + }, + { + "epoch": 1.4686426663274392, + "grad_norm": 1.1798728704452515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8766553401947021, + "num_tokens": 453183837.0, + "step": 11545 + }, + { + "epoch": 1.4687698766060298, + "grad_norm": 0.8810023665428162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8913085460662842, + "num_tokens": 453227122.0, + "step": 11546 + }, + { + "epoch": 1.4688970868846203, + "grad_norm": 1.0169334411621094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8905776143074036, + "num_tokens": 453262912.0, + "step": 11547 + }, + { + "epoch": 1.4690242971632108, + "grad_norm": 0.9116405844688416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8974766135215759, + "num_tokens": 453302488.0, + "step": 11548 + }, + { + "epoch": 1.4691515074418013, + "grad_norm": 1.0523321628570557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8973169326782227, + "num_tokens": 453334221.0, + "step": 11549 + }, + { + "epoch": 1.4692787177203919, + "grad_norm": 0.9948594570159912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8949961066246033, + "num_tokens": 453371879.0, + "step": 11550 + }, + { + "epoch": 1.4694059279989824, + "grad_norm": 0.8784737586975098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.897602379322052, + "num_tokens": 453417629.0, + "step": 11551 + }, + { + "epoch": 1.4695331382775727, + "grad_norm": 1.0363779067993164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8926438093185425, + "num_tokens": 453456405.0, + "step": 11552 + }, + { + "epoch": 1.4696603485561632, + "grad_norm": 0.9672963619232178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.883429229259491, + "num_tokens": 453495998.0, + "step": 11553 + }, + { + "epoch": 1.4697875588347538, + "grad_norm": 1.0614537000656128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8719197511672974, + "num_tokens": 453535927.0, + "step": 11554 + }, + { + "epoch": 1.4699147691133443, + "grad_norm": 0.900304913520813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8923644423484802, + "num_tokens": 453579362.0, + "step": 11555 + }, + { + "epoch": 1.4700419793919348, + "grad_norm": 0.9565393924713135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8857468962669373, + "num_tokens": 453620489.0, + "step": 11556 + }, + { + "epoch": 1.4701691896705253, + "grad_norm": 0.9838548898696899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8855171203613281, + "num_tokens": 453658601.0, + "step": 11557 + }, + { + "epoch": 1.4702963999491159, + "grad_norm": 0.9144696593284607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8873183131217957, + "num_tokens": 453700903.0, + "step": 11558 + }, + { + "epoch": 1.4704236102277064, + "grad_norm": 1.12212336063385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8727002739906311, + "num_tokens": 453736385.0, + "step": 11559 + }, + { + "epoch": 1.470550820506297, + "grad_norm": 0.9074249267578125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8888788223266602, + "num_tokens": 453782261.0, + "step": 11560 + }, + { + "epoch": 1.4706780307848875, + "grad_norm": 1.017085313796997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8837399482727051, + "num_tokens": 453816780.0, + "step": 11561 + }, + { + "epoch": 1.470805241063478, + "grad_norm": 0.9036663770675659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8850922584533691, + "num_tokens": 453862616.0, + "step": 11562 + }, + { + "epoch": 1.4709324513420685, + "grad_norm": 1.0578774213790894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8771505355834961, + "num_tokens": 453902221.0, + "step": 11563 + }, + { + "epoch": 1.471059661620659, + "grad_norm": 0.9917110800743103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8916641473770142, + "num_tokens": 453941146.0, + "step": 11564 + }, + { + "epoch": 1.4711868718992496, + "grad_norm": 0.9033907055854797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8847885131835938, + "num_tokens": 453981655.0, + "step": 11565 + }, + { + "epoch": 1.47131408217784, + "grad_norm": 1.0137838125228882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8936059474945068, + "num_tokens": 454013865.0, + "step": 11566 + }, + { + "epoch": 1.4714412924564304, + "grad_norm": 1.0719051361083984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8843376636505127, + "num_tokens": 454048249.0, + "step": 11567 + }, + { + "epoch": 1.471568502735021, + "grad_norm": 0.9455744028091431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8908280730247498, + "num_tokens": 454089612.0, + "step": 11568 + }, + { + "epoch": 1.4716957130136115, + "grad_norm": 1.094058871269226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.869041919708252, + "num_tokens": 454125033.0, + "step": 11569 + }, + { + "epoch": 1.471822923292202, + "grad_norm": 1.0163365602493286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8749244213104248, + "num_tokens": 454165806.0, + "step": 11570 + }, + { + "epoch": 1.4719501335707925, + "grad_norm": 1.2025781869888306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.366, + "mean_token_accuracy": 0.8684113025665283, + "num_tokens": 454198955.0, + "step": 11571 + }, + { + "epoch": 1.472077343849383, + "grad_norm": 0.9924116730690002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8837631344795227, + "num_tokens": 454241439.0, + "step": 11572 + }, + { + "epoch": 1.4722045541279736, + "grad_norm": 1.0290318727493286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8772663474082947, + "num_tokens": 454281167.0, + "step": 11573 + }, + { + "epoch": 1.472331764406564, + "grad_norm": 0.8949860334396362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.89458167552948, + "num_tokens": 454321593.0, + "step": 11574 + }, + { + "epoch": 1.4724589746851546, + "grad_norm": 0.9736950993537903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.892973005771637, + "num_tokens": 454360694.0, + "step": 11575 + }, + { + "epoch": 1.472586184963745, + "grad_norm": 1.0352314710617065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8786735534667969, + "num_tokens": 454399436.0, + "step": 11576 + }, + { + "epoch": 1.4727133952423355, + "grad_norm": 0.967846691608429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.887264609336853, + "num_tokens": 454442803.0, + "step": 11577 + }, + { + "epoch": 1.472840605520926, + "grad_norm": 0.9862309694290161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8812676668167114, + "num_tokens": 454484912.0, + "step": 11578 + }, + { + "epoch": 1.4729678157995165, + "grad_norm": 0.9379590153694153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8760876655578613, + "num_tokens": 454528379.0, + "step": 11579 + }, + { + "epoch": 1.473095026078107, + "grad_norm": 1.0431625843048096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8840012550354004, + "num_tokens": 454564034.0, + "step": 11580 + }, + { + "epoch": 1.4732222363566976, + "grad_norm": 0.9266305565834045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8904591798782349, + "num_tokens": 454611272.0, + "step": 11581 + }, + { + "epoch": 1.473349446635288, + "grad_norm": 0.9051233530044556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.902618944644928, + "num_tokens": 454654041.0, + "step": 11582 + }, + { + "epoch": 1.4734766569138786, + "grad_norm": 0.9871348738670349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8818594217300415, + "num_tokens": 454694326.0, + "step": 11583 + }, + { + "epoch": 1.4736038671924692, + "grad_norm": 0.8821171522140503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8970286846160889, + "num_tokens": 454740448.0, + "step": 11584 + }, + { + "epoch": 1.4737310774710597, + "grad_norm": 0.9482747316360474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8911145329475403, + "num_tokens": 454779176.0, + "step": 11585 + }, + { + "epoch": 1.4738582877496502, + "grad_norm": 0.9554336667060852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8862026333808899, + "num_tokens": 454819967.0, + "step": 11586 + }, + { + "epoch": 1.4739854980282407, + "grad_norm": 0.9496293067932129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8991072177886963, + "num_tokens": 454860384.0, + "step": 11587 + }, + { + "epoch": 1.4741127083068313, + "grad_norm": 0.996422290802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8903967142105103, + "num_tokens": 454898144.0, + "step": 11588 + }, + { + "epoch": 1.4742399185854218, + "grad_norm": 0.9547387957572937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8941783308982849, + "num_tokens": 454935322.0, + "step": 11589 + }, + { + "epoch": 1.4743671288640123, + "grad_norm": 1.0231572389602661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8880094885826111, + "num_tokens": 454970063.0, + "step": 11590 + }, + { + "epoch": 1.4744943391426026, + "grad_norm": 1.0643975734710693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8869943618774414, + "num_tokens": 455005923.0, + "step": 11591 + }, + { + "epoch": 1.4746215494211932, + "grad_norm": 0.9991385340690613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.890441358089447, + "num_tokens": 455043042.0, + "step": 11592 + }, + { + "epoch": 1.4747487596997837, + "grad_norm": 0.9889048933982849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8917891979217529, + "num_tokens": 455079336.0, + "step": 11593 + }, + { + "epoch": 1.4748759699783742, + "grad_norm": 1.0772322416305542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8854644894599915, + "num_tokens": 455114829.0, + "step": 11594 + }, + { + "epoch": 1.4750031802569648, + "grad_norm": 0.9478144645690918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8865900039672852, + "num_tokens": 455158221.0, + "step": 11595 + }, + { + "epoch": 1.4751303905355553, + "grad_norm": 1.0039095878601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8901240825653076, + "num_tokens": 455194231.0, + "step": 11596 + }, + { + "epoch": 1.4752576008141458, + "grad_norm": 0.8942769765853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8932803869247437, + "num_tokens": 455235961.0, + "step": 11597 + }, + { + "epoch": 1.4753848110927363, + "grad_norm": 0.9182018041610718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.889971911907196, + "num_tokens": 455278970.0, + "step": 11598 + }, + { + "epoch": 1.4755120213713269, + "grad_norm": 1.0310308933258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8806853294372559, + "num_tokens": 455318764.0, + "step": 11599 + }, + { + "epoch": 1.4756392316499174, + "grad_norm": 0.8601376414299011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8912184834480286, + "num_tokens": 455363023.0, + "step": 11600 + }, + { + "epoch": 1.4757664419285077, + "grad_norm": 0.9573488235473633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8962866067886353, + "num_tokens": 455401329.0, + "step": 11601 + }, + { + "epoch": 1.4758936522070982, + "grad_norm": 1.0480846166610718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8863886594772339, + "num_tokens": 455440728.0, + "step": 11602 + }, + { + "epoch": 1.4760208624856888, + "grad_norm": 1.0991541147232056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8741375207901001, + "num_tokens": 455479560.0, + "step": 11603 + }, + { + "epoch": 1.4761480727642793, + "grad_norm": 0.9122928380966187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.894646406173706, + "num_tokens": 455520150.0, + "step": 11604 + }, + { + "epoch": 1.4762752830428698, + "grad_norm": 0.9449784755706787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8946905732154846, + "num_tokens": 455559692.0, + "step": 11605 + }, + { + "epoch": 1.4764024933214603, + "grad_norm": 0.9131782054901123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.894129753112793, + "num_tokens": 455603282.0, + "step": 11606 + }, + { + "epoch": 1.4765297036000509, + "grad_norm": 0.9306079149246216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8838157057762146, + "num_tokens": 455647344.0, + "step": 11607 + }, + { + "epoch": 1.4766569138786414, + "grad_norm": 0.946793794631958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8880512714385986, + "num_tokens": 455690274.0, + "step": 11608 + }, + { + "epoch": 1.476784124157232, + "grad_norm": 1.0110747814178467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.8975515365600586, + "num_tokens": 455723122.0, + "step": 11609 + }, + { + "epoch": 1.4769113344358225, + "grad_norm": 0.9695602655410767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8828780055046082, + "num_tokens": 455767311.0, + "step": 11610 + }, + { + "epoch": 1.477038544714413, + "grad_norm": 1.1299389600753784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8731457591056824, + "num_tokens": 455804154.0, + "step": 11611 + }, + { + "epoch": 1.4771657549930035, + "grad_norm": 0.883317232131958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8860563635826111, + "num_tokens": 455850133.0, + "step": 11612 + }, + { + "epoch": 1.477292965271594, + "grad_norm": 1.014634132385254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8763766288757324, + "num_tokens": 455890074.0, + "step": 11613 + }, + { + "epoch": 1.4774201755501846, + "grad_norm": 0.8499971032142639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2392, + "mean_token_accuracy": 0.9113457202911377, + "num_tokens": 455929594.0, + "step": 11614 + }, + { + "epoch": 1.477547385828775, + "grad_norm": 0.8802869915962219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8947949409484863, + "num_tokens": 455972472.0, + "step": 11615 + }, + { + "epoch": 1.4776745961073654, + "grad_norm": 1.0305849313735962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8826965093612671, + "num_tokens": 456007887.0, + "step": 11616 + }, + { + "epoch": 1.477801806385956, + "grad_norm": 0.9926449060440063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8809455633163452, + "num_tokens": 456053637.0, + "step": 11617 + }, + { + "epoch": 1.4779290166645465, + "grad_norm": 0.9652476906776428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.890505313873291, + "num_tokens": 456091782.0, + "step": 11618 + }, + { + "epoch": 1.478056226943137, + "grad_norm": 1.0491846799850464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8804627060890198, + "num_tokens": 456126779.0, + "step": 11619 + }, + { + "epoch": 1.4781834372217275, + "grad_norm": 0.8769057989120483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8832827210426331, + "num_tokens": 456176288.0, + "step": 11620 + }, + { + "epoch": 1.478310647500318, + "grad_norm": 0.9866195321083069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8832331895828247, + "num_tokens": 456216858.0, + "step": 11621 + }, + { + "epoch": 1.4784378577789086, + "grad_norm": 1.056457757949829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8891558051109314, + "num_tokens": 456251040.0, + "step": 11622 + }, + { + "epoch": 1.478565068057499, + "grad_norm": 1.0231431722640991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8788807392120361, + "num_tokens": 456294564.0, + "step": 11623 + }, + { + "epoch": 1.4786922783360896, + "grad_norm": 1.029615879058838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8846269249916077, + "num_tokens": 456329985.0, + "step": 11624 + }, + { + "epoch": 1.47881948861468, + "grad_norm": 1.096991777420044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8870470523834229, + "num_tokens": 456366292.0, + "step": 11625 + }, + { + "epoch": 1.4789466988932705, + "grad_norm": 0.8941990733146667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.9053863286972046, + "num_tokens": 456405702.0, + "step": 11626 + }, + { + "epoch": 1.479073909171861, + "grad_norm": 0.9955283999443054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8807365298271179, + "num_tokens": 456441006.0, + "step": 11627 + }, + { + "epoch": 1.4792011194504515, + "grad_norm": 0.9723202586174011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8795394897460938, + "num_tokens": 456480752.0, + "step": 11628 + }, + { + "epoch": 1.479328329729042, + "grad_norm": 1.0383710861206055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.414, + "mean_token_accuracy": 0.8564066290855408, + "num_tokens": 456524044.0, + "step": 11629 + }, + { + "epoch": 1.4794555400076326, + "grad_norm": 1.106114149093628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8778179883956909, + "num_tokens": 456556622.0, + "step": 11630 + }, + { + "epoch": 1.479582750286223, + "grad_norm": 1.0518039464950562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8791088461875916, + "num_tokens": 456596237.0, + "step": 11631 + }, + { + "epoch": 1.4797099605648136, + "grad_norm": 1.0225837230682373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8740537166595459, + "num_tokens": 456636328.0, + "step": 11632 + }, + { + "epoch": 1.4798371708434042, + "grad_norm": 0.9797489047050476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8833538293838501, + "num_tokens": 456674845.0, + "step": 11633 + }, + { + "epoch": 1.4799643811219947, + "grad_norm": 1.0063713788986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8851364254951477, + "num_tokens": 456712736.0, + "step": 11634 + }, + { + "epoch": 1.4800915914005852, + "grad_norm": 1.0227075815200806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8927331566810608, + "num_tokens": 456746314.0, + "step": 11635 + }, + { + "epoch": 1.4802188016791757, + "grad_norm": 1.0046864748001099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8710688352584839, + "num_tokens": 456792762.0, + "step": 11636 + }, + { + "epoch": 1.4803460119577663, + "grad_norm": 0.9701487421989441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8947162628173828, + "num_tokens": 456830564.0, + "step": 11637 + }, + { + "epoch": 1.4804732222363568, + "grad_norm": 0.9467017650604248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8915406465530396, + "num_tokens": 456871072.0, + "step": 11638 + }, + { + "epoch": 1.4806004325149473, + "grad_norm": 1.0744855403900146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8744711875915527, + "num_tokens": 456913872.0, + "step": 11639 + }, + { + "epoch": 1.4807276427935376, + "grad_norm": 0.9568048715591431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8851923942565918, + "num_tokens": 456958326.0, + "step": 11640 + }, + { + "epoch": 1.4808548530721282, + "grad_norm": 1.0038721561431885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.887311577796936, + "num_tokens": 456996356.0, + "step": 11641 + }, + { + "epoch": 1.4809820633507187, + "grad_norm": 1.0603536367416382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8814011216163635, + "num_tokens": 457033050.0, + "step": 11642 + }, + { + "epoch": 1.4811092736293092, + "grad_norm": 0.9340677261352539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8816190361976624, + "num_tokens": 457075993.0, + "step": 11643 + }, + { + "epoch": 1.4812364839078997, + "grad_norm": 1.0591239929199219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8686974048614502, + "num_tokens": 457117901.0, + "step": 11644 + }, + { + "epoch": 1.4813636941864903, + "grad_norm": 1.12538480758667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8878070116043091, + "num_tokens": 457148149.0, + "step": 11645 + }, + { + "epoch": 1.4814909044650808, + "grad_norm": 0.9002019762992859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.897858738899231, + "num_tokens": 457188411.0, + "step": 11646 + }, + { + "epoch": 1.4816181147436713, + "grad_norm": 0.9602657556533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8850481510162354, + "num_tokens": 457228251.0, + "step": 11647 + }, + { + "epoch": 1.4817453250222619, + "grad_norm": 0.994013249874115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8904564380645752, + "num_tokens": 457267528.0, + "step": 11648 + }, + { + "epoch": 1.4818725353008524, + "grad_norm": 1.0518779754638672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8787306547164917, + "num_tokens": 457306119.0, + "step": 11649 + }, + { + "epoch": 1.4819997455794427, + "grad_norm": 0.9004591107368469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8843140006065369, + "num_tokens": 457354168.0, + "step": 11650 + }, + { + "epoch": 1.4821269558580332, + "grad_norm": 0.9989950060844421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8835851550102234, + "num_tokens": 457392732.0, + "step": 11651 + }, + { + "epoch": 1.4822541661366238, + "grad_norm": 1.0626790523529053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.373, + "mean_token_accuracy": 0.8747290372848511, + "num_tokens": 457432126.0, + "step": 11652 + }, + { + "epoch": 1.4823813764152143, + "grad_norm": 0.9468542337417603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8814395070075989, + "num_tokens": 457477538.0, + "step": 11653 + }, + { + "epoch": 1.4825085866938048, + "grad_norm": 0.9452613592147827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8856345415115356, + "num_tokens": 457520129.0, + "step": 11654 + }, + { + "epoch": 1.4826357969723953, + "grad_norm": 1.0247247219085693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8862559795379639, + "num_tokens": 457554271.0, + "step": 11655 + }, + { + "epoch": 1.4827630072509859, + "grad_norm": 0.9756103157997131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8851454257965088, + "num_tokens": 457592966.0, + "step": 11656 + }, + { + "epoch": 1.4828902175295764, + "grad_norm": 1.0309479236602783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8835949301719666, + "num_tokens": 457628644.0, + "step": 11657 + }, + { + "epoch": 1.483017427808167, + "grad_norm": 1.140384316444397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.887060284614563, + "num_tokens": 457655868.0, + "step": 11658 + }, + { + "epoch": 1.4831446380867574, + "grad_norm": 0.918954610824585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8900710344314575, + "num_tokens": 457701049.0, + "step": 11659 + }, + { + "epoch": 1.483271848365348, + "grad_norm": 0.9911348223686218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8846914768218994, + "num_tokens": 457741259.0, + "step": 11660 + }, + { + "epoch": 1.4833990586439385, + "grad_norm": 0.9682178497314453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8901362419128418, + "num_tokens": 457780938.0, + "step": 11661 + }, + { + "epoch": 1.483526268922529, + "grad_norm": 0.9888672828674316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8758543729782104, + "num_tokens": 457824647.0, + "step": 11662 + }, + { + "epoch": 1.4836534792011196, + "grad_norm": 0.9159075617790222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8973968625068665, + "num_tokens": 457863473.0, + "step": 11663 + }, + { + "epoch": 1.48378068947971, + "grad_norm": 0.8847576379776001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8878099918365479, + "num_tokens": 457910480.0, + "step": 11664 + }, + { + "epoch": 1.4839078997583004, + "grad_norm": 1.0157368183135986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8922924995422363, + "num_tokens": 457947760.0, + "step": 11665 + }, + { + "epoch": 1.484035110036891, + "grad_norm": 0.9157609939575195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8961116075515747, + "num_tokens": 457989450.0, + "step": 11666 + }, + { + "epoch": 1.4841623203154815, + "grad_norm": 1.1060625314712524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8846271634101868, + "num_tokens": 458020979.0, + "step": 11667 + }, + { + "epoch": 1.484289530594072, + "grad_norm": 0.8713520169258118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8888610005378723, + "num_tokens": 458068545.0, + "step": 11668 + }, + { + "epoch": 1.4844167408726625, + "grad_norm": 0.9400123357772827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.894758403301239, + "num_tokens": 458109403.0, + "step": 11669 + }, + { + "epoch": 1.484543951151253, + "grad_norm": 0.9556564092636108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.889865517616272, + "num_tokens": 458150901.0, + "step": 11670 + }, + { + "epoch": 1.4846711614298436, + "grad_norm": 0.979985237121582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.892485499382019, + "num_tokens": 458189638.0, + "step": 11671 + }, + { + "epoch": 1.484798371708434, + "grad_norm": 1.0239696502685547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8627435564994812, + "num_tokens": 458230868.0, + "step": 11672 + }, + { + "epoch": 1.4849255819870246, + "grad_norm": 1.019676685333252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8789597153663635, + "num_tokens": 458266782.0, + "step": 11673 + }, + { + "epoch": 1.485052792265615, + "grad_norm": 0.9432518482208252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8903058171272278, + "num_tokens": 458307249.0, + "step": 11674 + }, + { + "epoch": 1.4851800025442055, + "grad_norm": 1.0124527215957642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8842644691467285, + "num_tokens": 458345367.0, + "step": 11675 + }, + { + "epoch": 1.485307212822796, + "grad_norm": 0.9231706857681274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8943171501159668, + "num_tokens": 458385649.0, + "step": 11676 + }, + { + "epoch": 1.4854344231013865, + "grad_norm": 0.9679447412490845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8968619108200073, + "num_tokens": 458422257.0, + "step": 11677 + }, + { + "epoch": 1.485561633379977, + "grad_norm": 1.006050705909729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8758827447891235, + "num_tokens": 458458252.0, + "step": 11678 + }, + { + "epoch": 1.4856888436585676, + "grad_norm": 1.0487626791000366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8765835762023926, + "num_tokens": 458493683.0, + "step": 11679 + }, + { + "epoch": 1.485816053937158, + "grad_norm": 1.023112177848816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8717056512832642, + "num_tokens": 458536055.0, + "step": 11680 + }, + { + "epoch": 1.4859432642157486, + "grad_norm": 0.9719217419624329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8839795589447021, + "num_tokens": 458576030.0, + "step": 11681 + }, + { + "epoch": 1.4860704744943392, + "grad_norm": 0.9266963601112366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8865929841995239, + "num_tokens": 458618812.0, + "step": 11682 + }, + { + "epoch": 1.4861976847729297, + "grad_norm": 0.9658457636833191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3815, + "mean_token_accuracy": 0.8690648078918457, + "num_tokens": 458662876.0, + "step": 11683 + }, + { + "epoch": 1.4863248950515202, + "grad_norm": 0.9502162933349609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8834566473960876, + "num_tokens": 458701975.0, + "step": 11684 + }, + { + "epoch": 1.4864521053301107, + "grad_norm": 0.9017018675804138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8854086399078369, + "num_tokens": 458743743.0, + "step": 11685 + }, + { + "epoch": 1.4865793156087013, + "grad_norm": 1.0098435878753662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8886149525642395, + "num_tokens": 458780330.0, + "step": 11686 + }, + { + "epoch": 1.4867065258872918, + "grad_norm": 0.9617776274681091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8954198360443115, + "num_tokens": 458815260.0, + "step": 11687 + }, + { + "epoch": 1.4868337361658823, + "grad_norm": 0.8959776163101196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8973091840744019, + "num_tokens": 458855669.0, + "step": 11688 + }, + { + "epoch": 1.4869609464444726, + "grad_norm": 0.9428683519363403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.9000222682952881, + "num_tokens": 458893255.0, + "step": 11689 + }, + { + "epoch": 1.4870881567230632, + "grad_norm": 0.9476667642593384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8945366144180298, + "num_tokens": 458934818.0, + "step": 11690 + }, + { + "epoch": 1.4872153670016537, + "grad_norm": 1.0592315196990967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8846420049667358, + "num_tokens": 458968046.0, + "step": 11691 + }, + { + "epoch": 1.4873425772802442, + "grad_norm": 0.9809151291847229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8854885101318359, + "num_tokens": 459009283.0, + "step": 11692 + }, + { + "epoch": 1.4874697875588347, + "grad_norm": 1.0500186681747437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8899686336517334, + "num_tokens": 459044148.0, + "step": 11693 + }, + { + "epoch": 1.4875969978374253, + "grad_norm": 0.9247645735740662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8790726661682129, + "num_tokens": 459090635.0, + "step": 11694 + }, + { + "epoch": 1.4877242081160158, + "grad_norm": 1.013586401939392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8839656114578247, + "num_tokens": 459128301.0, + "step": 11695 + }, + { + "epoch": 1.4878514183946063, + "grad_norm": 0.9948678612709045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8780550956726074, + "num_tokens": 459166184.0, + "step": 11696 + }, + { + "epoch": 1.4879786286731969, + "grad_norm": 1.1069159507751465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8867906928062439, + "num_tokens": 459198232.0, + "step": 11697 + }, + { + "epoch": 1.4881058389517874, + "grad_norm": 0.9485065937042236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.9017719030380249, + "num_tokens": 459234798.0, + "step": 11698 + }, + { + "epoch": 1.4882330492303777, + "grad_norm": 1.0572706460952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.874293863773346, + "num_tokens": 459274899.0, + "step": 11699 + }, + { + "epoch": 1.4883602595089682, + "grad_norm": 1.0159854888916016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8853710889816284, + "num_tokens": 459316378.0, + "step": 11700 + }, + { + "epoch": 1.4884874697875587, + "grad_norm": 0.9683853983879089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8846542239189148, + "num_tokens": 459359036.0, + "step": 11701 + }, + { + "epoch": 1.4886146800661493, + "grad_norm": 0.9385449886322021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8980540037155151, + "num_tokens": 459396688.0, + "step": 11702 + }, + { + "epoch": 1.4887418903447398, + "grad_norm": 1.0619765520095825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8871463537216187, + "num_tokens": 459429163.0, + "step": 11703 + }, + { + "epoch": 1.4888691006233303, + "grad_norm": 0.9427399039268494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8902506232261658, + "num_tokens": 459470806.0, + "step": 11704 + }, + { + "epoch": 1.4889963109019209, + "grad_norm": 1.022035837173462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8830660581588745, + "num_tokens": 459506165.0, + "step": 11705 + }, + { + "epoch": 1.4891235211805114, + "grad_norm": 0.9763807654380798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8918836116790771, + "num_tokens": 459544088.0, + "step": 11706 + }, + { + "epoch": 1.489250731459102, + "grad_norm": 0.9216617941856384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8891833424568176, + "num_tokens": 459583809.0, + "step": 11707 + }, + { + "epoch": 1.4893779417376924, + "grad_norm": 1.0040879249572754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8739653825759888, + "num_tokens": 459626472.0, + "step": 11708 + }, + { + "epoch": 1.489505152016283, + "grad_norm": 0.9408556222915649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.89827561378479, + "num_tokens": 459665181.0, + "step": 11709 + }, + { + "epoch": 1.4896323622948735, + "grad_norm": 0.9194067716598511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8895024061203003, + "num_tokens": 459707858.0, + "step": 11710 + }, + { + "epoch": 1.489759572573464, + "grad_norm": 1.0205256938934326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8993058204650879, + "num_tokens": 459741845.0, + "step": 11711 + }, + { + "epoch": 1.4898867828520546, + "grad_norm": 1.0567686557769775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8780825138092041, + "num_tokens": 459785156.0, + "step": 11712 + }, + { + "epoch": 1.490013993130645, + "grad_norm": 1.0043071508407593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8883455991744995, + "num_tokens": 459821820.0, + "step": 11713 + }, + { + "epoch": 1.4901412034092354, + "grad_norm": 0.938602864742279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.891575038433075, + "num_tokens": 459863147.0, + "step": 11714 + }, + { + "epoch": 1.490268413687826, + "grad_norm": 1.0550504922866821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8747785091400146, + "num_tokens": 459902062.0, + "step": 11715 + }, + { + "epoch": 1.4903956239664164, + "grad_norm": 0.9990027546882629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8824018239974976, + "num_tokens": 459942274.0, + "step": 11716 + }, + { + "epoch": 1.490522834245007, + "grad_norm": 0.9797036051750183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8809022903442383, + "num_tokens": 459980451.0, + "step": 11717 + }, + { + "epoch": 1.4906500445235975, + "grad_norm": 0.9294874668121338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.9015538096427917, + "num_tokens": 460021603.0, + "step": 11718 + }, + { + "epoch": 1.490777254802188, + "grad_norm": 0.9952607154846191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8927128314971924, + "num_tokens": 460056580.0, + "step": 11719 + }, + { + "epoch": 1.4909044650807786, + "grad_norm": 1.1184684038162231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8767194747924805, + "num_tokens": 460095201.0, + "step": 11720 + }, + { + "epoch": 1.491031675359369, + "grad_norm": 0.9388333559036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8992098569869995, + "num_tokens": 460130212.0, + "step": 11721 + }, + { + "epoch": 1.4911588856379596, + "grad_norm": 1.0580230951309204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8710606098175049, + "num_tokens": 460172776.0, + "step": 11722 + }, + { + "epoch": 1.49128609591655, + "grad_norm": 1.1264194250106812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3851, + "mean_token_accuracy": 0.8650306463241577, + "num_tokens": 460208503.0, + "step": 11723 + }, + { + "epoch": 1.4914133061951405, + "grad_norm": 0.9915025234222412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8762853741645813, + "num_tokens": 460251503.0, + "step": 11724 + }, + { + "epoch": 1.491540516473731, + "grad_norm": 1.0129334926605225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8810305595397949, + "num_tokens": 460289358.0, + "step": 11725 + }, + { + "epoch": 1.4916677267523215, + "grad_norm": 0.9301225543022156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8993131518363953, + "num_tokens": 460331253.0, + "step": 11726 + }, + { + "epoch": 1.491794937030912, + "grad_norm": 1.0997869968414307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8774887919425964, + "num_tokens": 460370152.0, + "step": 11727 + }, + { + "epoch": 1.4919221473095026, + "grad_norm": 0.9216005802154541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8963254690170288, + "num_tokens": 460410117.0, + "step": 11728 + }, + { + "epoch": 1.492049357588093, + "grad_norm": 0.8594489097595215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.887380063533783, + "num_tokens": 460455044.0, + "step": 11729 + }, + { + "epoch": 1.4921765678666836, + "grad_norm": 0.9206799268722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8888174891471863, + "num_tokens": 460496021.0, + "step": 11730 + }, + { + "epoch": 1.4923037781452742, + "grad_norm": 0.9642746448516846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8805735111236572, + "num_tokens": 460538147.0, + "step": 11731 + }, + { + "epoch": 1.4924309884238647, + "grad_norm": 1.0496379137039185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8801195621490479, + "num_tokens": 460572490.0, + "step": 11732 + }, + { + "epoch": 1.4925581987024552, + "grad_norm": 1.0348944664001465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8766883015632629, + "num_tokens": 460610525.0, + "step": 11733 + }, + { + "epoch": 1.4926854089810457, + "grad_norm": 0.9457768797874451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8802531957626343, + "num_tokens": 460651905.0, + "step": 11734 + }, + { + "epoch": 1.4928126192596363, + "grad_norm": 0.9278066158294678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8895295262336731, + "num_tokens": 460697364.0, + "step": 11735 + }, + { + "epoch": 1.4929398295382268, + "grad_norm": 0.9508393406867981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8860739469528198, + "num_tokens": 460735222.0, + "step": 11736 + }, + { + "epoch": 1.4930670398168173, + "grad_norm": 0.9722560048103333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8939544558525085, + "num_tokens": 460773770.0, + "step": 11737 + }, + { + "epoch": 1.4931942500954076, + "grad_norm": 1.0136891603469849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8704183101654053, + "num_tokens": 460814358.0, + "step": 11738 + }, + { + "epoch": 1.4933214603739982, + "grad_norm": 0.9555081129074097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8955508470535278, + "num_tokens": 460852399.0, + "step": 11739 + }, + { + "epoch": 1.4934486706525887, + "grad_norm": 0.9491111040115356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8902363777160645, + "num_tokens": 460891567.0, + "step": 11740 + }, + { + "epoch": 1.4935758809311792, + "grad_norm": 1.0334409475326538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8741642832756042, + "num_tokens": 460932969.0, + "step": 11741 + }, + { + "epoch": 1.4937030912097697, + "grad_norm": 1.0030218362808228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8766215443611145, + "num_tokens": 460972449.0, + "step": 11742 + }, + { + "epoch": 1.4938303014883603, + "grad_norm": 1.1970717906951904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.8694390058517456, + "num_tokens": 461004106.0, + "step": 11743 + }, + { + "epoch": 1.4939575117669508, + "grad_norm": 1.0512040853500366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8805855512619019, + "num_tokens": 461037759.0, + "step": 11744 + }, + { + "epoch": 1.4940847220455413, + "grad_norm": 0.9453845620155334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8820747137069702, + "num_tokens": 461082929.0, + "step": 11745 + }, + { + "epoch": 1.4942119323241319, + "grad_norm": 1.1241261959075928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8784093856811523, + "num_tokens": 461114334.0, + "step": 11746 + }, + { + "epoch": 1.4943391426027224, + "grad_norm": 1.0000940561294556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8748626112937927, + "num_tokens": 461158769.0, + "step": 11747 + }, + { + "epoch": 1.4944663528813127, + "grad_norm": 1.0375745296478271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8912217617034912, + "num_tokens": 461192862.0, + "step": 11748 + }, + { + "epoch": 1.4945935631599032, + "grad_norm": 1.0101090669631958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8925734162330627, + "num_tokens": 461230986.0, + "step": 11749 + }, + { + "epoch": 1.4947207734384937, + "grad_norm": 0.9576936960220337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8849986791610718, + "num_tokens": 461272903.0, + "step": 11750 + }, + { + "epoch": 1.4948479837170843, + "grad_norm": 1.0223345756530762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8865684866905212, + "num_tokens": 461308173.0, + "step": 11751 + }, + { + "epoch": 1.4949751939956748, + "grad_norm": 0.9463490843772888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8926639556884766, + "num_tokens": 461347180.0, + "step": 11752 + }, + { + "epoch": 1.4951024042742653, + "grad_norm": 0.9221357703208923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8892302513122559, + "num_tokens": 461387988.0, + "step": 11753 + }, + { + "epoch": 1.4952296145528559, + "grad_norm": 0.9422687292098999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8823837041854858, + "num_tokens": 461428734.0, + "step": 11754 + }, + { + "epoch": 1.4953568248314464, + "grad_norm": 1.0473743677139282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8912858963012695, + "num_tokens": 461462163.0, + "step": 11755 + }, + { + "epoch": 1.495484035110037, + "grad_norm": 1.0313140153884888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.89141446352005, + "num_tokens": 461497111.0, + "step": 11756 + }, + { + "epoch": 1.4956112453886274, + "grad_norm": 0.9482994079589844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.9005468487739563, + "num_tokens": 461534019.0, + "step": 11757 + }, + { + "epoch": 1.495738455667218, + "grad_norm": 0.9608826041221619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9002172946929932, + "num_tokens": 461569264.0, + "step": 11758 + }, + { + "epoch": 1.4958656659458085, + "grad_norm": 0.9290462732315063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8930672407150269, + "num_tokens": 461610358.0, + "step": 11759 + }, + { + "epoch": 1.495992876224399, + "grad_norm": 0.9576415419578552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8804045915603638, + "num_tokens": 461653752.0, + "step": 11760 + }, + { + "epoch": 1.4961200865029896, + "grad_norm": 0.9604660868644714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8855596780776978, + "num_tokens": 461695548.0, + "step": 11761 + }, + { + "epoch": 1.49624729678158, + "grad_norm": 1.0597195625305176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8734833002090454, + "num_tokens": 461738485.0, + "step": 11762 + }, + { + "epoch": 1.4963745070601704, + "grad_norm": 1.0183608531951904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8839253187179565, + "num_tokens": 461775506.0, + "step": 11763 + }, + { + "epoch": 1.496501717338761, + "grad_norm": 1.014024257659912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8735494613647461, + "num_tokens": 461817962.0, + "step": 11764 + }, + { + "epoch": 1.4966289276173514, + "grad_norm": 1.0184059143066406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8825953602790833, + "num_tokens": 461857059.0, + "step": 11765 + }, + { + "epoch": 1.496756137895942, + "grad_norm": 1.020658254623413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.8642893433570862, + "num_tokens": 461905220.0, + "step": 11766 + }, + { + "epoch": 1.4968833481745325, + "grad_norm": 0.9714275598526001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.8998407125473022, + "num_tokens": 461938652.0, + "step": 11767 + }, + { + "epoch": 1.497010558453123, + "grad_norm": 0.9605550169944763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8782284259796143, + "num_tokens": 461981442.0, + "step": 11768 + }, + { + "epoch": 1.4971377687317136, + "grad_norm": 0.9826686978340149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8933532238006592, + "num_tokens": 462016358.0, + "step": 11769 + }, + { + "epoch": 1.497264979010304, + "grad_norm": 1.0811972618103027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3877, + "mean_token_accuracy": 0.8716294765472412, + "num_tokens": 462056308.0, + "step": 11770 + }, + { + "epoch": 1.4973921892888946, + "grad_norm": 1.0639841556549072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8830071687698364, + "num_tokens": 462093624.0, + "step": 11771 + }, + { + "epoch": 1.497519399567485, + "grad_norm": 1.003129005432129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8772919178009033, + "num_tokens": 462130199.0, + "step": 11772 + }, + { + "epoch": 1.4976466098460754, + "grad_norm": 1.0116488933563232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8934746980667114, + "num_tokens": 462165196.0, + "step": 11773 + }, + { + "epoch": 1.497773820124666, + "grad_norm": 0.8974959254264832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8973591923713684, + "num_tokens": 462205595.0, + "step": 11774 + }, + { + "epoch": 1.4979010304032565, + "grad_norm": 1.0358349084854126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8794258236885071, + "num_tokens": 462241626.0, + "step": 11775 + }, + { + "epoch": 1.498028240681847, + "grad_norm": 0.9375656843185425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8879396915435791, + "num_tokens": 462283414.0, + "step": 11776 + }, + { + "epoch": 1.4981554509604376, + "grad_norm": 0.9893980622291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8827697038650513, + "num_tokens": 462323050.0, + "step": 11777 + }, + { + "epoch": 1.498282661239028, + "grad_norm": 1.0537614822387695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8892644047737122, + "num_tokens": 462359337.0, + "step": 11778 + }, + { + "epoch": 1.4984098715176186, + "grad_norm": 0.9518259167671204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9061793088912964, + "num_tokens": 462395944.0, + "step": 11779 + }, + { + "epoch": 1.4985370817962091, + "grad_norm": 1.0430103540420532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8814802765846252, + "num_tokens": 462434849.0, + "step": 11780 + }, + { + "epoch": 1.4986642920747997, + "grad_norm": 0.8907685875892639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8974045515060425, + "num_tokens": 462475029.0, + "step": 11781 + }, + { + "epoch": 1.4987915023533902, + "grad_norm": 1.065420150756836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8808242082595825, + "num_tokens": 462510228.0, + "step": 11782 + }, + { + "epoch": 1.4989187126319807, + "grad_norm": 1.0828193426132202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8838911056518555, + "num_tokens": 462548433.0, + "step": 11783 + }, + { + "epoch": 1.4990459229105713, + "grad_norm": 0.9856129288673401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8657758235931396, + "num_tokens": 462589823.0, + "step": 11784 + }, + { + "epoch": 1.4991731331891618, + "grad_norm": 0.9744930863380432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8735021352767944, + "num_tokens": 462632179.0, + "step": 11785 + }, + { + "epoch": 1.4993003434677523, + "grad_norm": 0.9680467844009399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.881181538105011, + "num_tokens": 462674195.0, + "step": 11786 + }, + { + "epoch": 1.4994275537463426, + "grad_norm": 1.0577898025512695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8796862363815308, + "num_tokens": 462716340.0, + "step": 11787 + }, + { + "epoch": 1.4995547640249332, + "grad_norm": 0.900712788105011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8860210180282593, + "num_tokens": 462760232.0, + "step": 11788 + }, + { + "epoch": 1.4996819743035237, + "grad_norm": 1.0058759450912476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8864282369613647, + "num_tokens": 462803005.0, + "step": 11789 + }, + { + "epoch": 1.4998091845821142, + "grad_norm": 1.0603548288345337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8868155479431152, + "num_tokens": 462837439.0, + "step": 11790 + }, + { + "epoch": 1.4999363948607047, + "grad_norm": 1.1003239154815674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8740918040275574, + "num_tokens": 462879514.0, + "step": 11791 + }, + { + "epoch": 1.5000636051392953, + "grad_norm": 0.8947713971138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8868694305419922, + "num_tokens": 462923113.0, + "step": 11792 + }, + { + "epoch": 1.5001908154178858, + "grad_norm": 0.9862404465675354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8859938383102417, + "num_tokens": 462965173.0, + "step": 11793 + }, + { + "epoch": 1.5003180256964763, + "grad_norm": 0.9328501224517822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8844674825668335, + "num_tokens": 463006340.0, + "step": 11794 + }, + { + "epoch": 1.5004452359750666, + "grad_norm": 1.0103025436401367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8684555888175964, + "num_tokens": 463049772.0, + "step": 11795 + }, + { + "epoch": 1.5005724462536572, + "grad_norm": 0.963973343372345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8949657678604126, + "num_tokens": 463088491.0, + "step": 11796 + }, + { + "epoch": 1.5006996565322477, + "grad_norm": 1.0445985794067383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8893412351608276, + "num_tokens": 463124315.0, + "step": 11797 + }, + { + "epoch": 1.5008268668108382, + "grad_norm": 1.117652177810669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.873986005783081, + "num_tokens": 463158953.0, + "step": 11798 + }, + { + "epoch": 1.5009540770894287, + "grad_norm": 0.9754979014396667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8906698822975159, + "num_tokens": 463196615.0, + "step": 11799 + }, + { + "epoch": 1.5010812873680193, + "grad_norm": 1.1781729459762573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8756109476089478, + "num_tokens": 463231094.0, + "step": 11800 + }, + { + "epoch": 1.5012084976466098, + "grad_norm": 0.9908681511878967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8832250833511353, + "num_tokens": 463273556.0, + "step": 11801 + }, + { + "epoch": 1.5013357079252003, + "grad_norm": 1.0342910289764404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8772439956665039, + "num_tokens": 463313852.0, + "step": 11802 + }, + { + "epoch": 1.5014629182037909, + "grad_norm": 0.9197718501091003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8845021724700928, + "num_tokens": 463358997.0, + "step": 11803 + }, + { + "epoch": 1.5015901284823814, + "grad_norm": 1.0517044067382812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3834, + "mean_token_accuracy": 0.86588054895401, + "num_tokens": 463403052.0, + "step": 11804 + }, + { + "epoch": 1.501717338760972, + "grad_norm": 0.984929084777832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8872045874595642, + "num_tokens": 463443657.0, + "step": 11805 + }, + { + "epoch": 1.5018445490395624, + "grad_norm": 1.0679558515548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3762, + "mean_token_accuracy": 0.8672164082527161, + "num_tokens": 463484231.0, + "step": 11806 + }, + { + "epoch": 1.501971759318153, + "grad_norm": 0.8700385689735413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8962611556053162, + "num_tokens": 463527974.0, + "step": 11807 + }, + { + "epoch": 1.5020989695967435, + "grad_norm": 1.1035726070404053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8886276483535767, + "num_tokens": 463558290.0, + "step": 11808 + }, + { + "epoch": 1.502226179875334, + "grad_norm": 0.9353652000427246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8867440223693848, + "num_tokens": 463600342.0, + "step": 11809 + }, + { + "epoch": 1.5023533901539246, + "grad_norm": 1.0383809804916382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8880084753036499, + "num_tokens": 463633480.0, + "step": 11810 + }, + { + "epoch": 1.502480600432515, + "grad_norm": 1.015236496925354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8770980834960938, + "num_tokens": 463672503.0, + "step": 11811 + }, + { + "epoch": 1.5026078107111056, + "grad_norm": 1.1343820095062256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8699507713317871, + "num_tokens": 463706628.0, + "step": 11812 + }, + { + "epoch": 1.502735020989696, + "grad_norm": 1.1610599756240845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8762988448143005, + "num_tokens": 463737832.0, + "step": 11813 + }, + { + "epoch": 1.5028622312682864, + "grad_norm": 1.0765604972839355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8859032392501831, + "num_tokens": 463779762.0, + "step": 11814 + }, + { + "epoch": 1.502989441546877, + "grad_norm": 0.9863101243972778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8880757093429565, + "num_tokens": 463815775.0, + "step": 11815 + }, + { + "epoch": 1.5031166518254675, + "grad_norm": 0.9227356910705566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8875328302383423, + "num_tokens": 463859217.0, + "step": 11816 + }, + { + "epoch": 1.503243862104058, + "grad_norm": 1.051135778427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8832179307937622, + "num_tokens": 463898736.0, + "step": 11817 + }, + { + "epoch": 1.5033710723826486, + "grad_norm": 0.8641366958618164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8981749415397644, + "num_tokens": 463943879.0, + "step": 11818 + }, + { + "epoch": 1.503498282661239, + "grad_norm": 1.1048051118850708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8920669555664062, + "num_tokens": 463973499.0, + "step": 11819 + }, + { + "epoch": 1.5036254929398294, + "grad_norm": 1.0117299556732178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8738977909088135, + "num_tokens": 464014936.0, + "step": 11820 + }, + { + "epoch": 1.50375270321842, + "grad_norm": 1.1244310140609741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.86553955078125, + "num_tokens": 464050884.0, + "step": 11821 + }, + { + "epoch": 1.5038799134970104, + "grad_norm": 0.962542712688446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8801088333129883, + "num_tokens": 464093681.0, + "step": 11822 + }, + { + "epoch": 1.504007123775601, + "grad_norm": 0.9144317507743835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8941764831542969, + "num_tokens": 464133503.0, + "step": 11823 + }, + { + "epoch": 1.5041343340541915, + "grad_norm": 0.9736975431442261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.878587007522583, + "num_tokens": 464170946.0, + "step": 11824 + }, + { + "epoch": 1.504261544332782, + "grad_norm": 0.955883264541626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8831482529640198, + "num_tokens": 464212717.0, + "step": 11825 + }, + { + "epoch": 1.5043887546113726, + "grad_norm": 1.0652836561203003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8718556761741638, + "num_tokens": 464252508.0, + "step": 11826 + }, + { + "epoch": 1.504515964889963, + "grad_norm": 1.0675132274627686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8806844353675842, + "num_tokens": 464293043.0, + "step": 11827 + }, + { + "epoch": 1.5046431751685536, + "grad_norm": 0.8794365525245667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.902369499206543, + "num_tokens": 464334645.0, + "step": 11828 + }, + { + "epoch": 1.5047703854471441, + "grad_norm": 0.978736400604248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8841245174407959, + "num_tokens": 464379050.0, + "step": 11829 + }, + { + "epoch": 1.5048975957257347, + "grad_norm": 1.0148135423660278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8934303522109985, + "num_tokens": 464415835.0, + "step": 11830 + }, + { + "epoch": 1.5050248060043252, + "grad_norm": 1.1426498889923096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8815937042236328, + "num_tokens": 464448841.0, + "step": 11831 + }, + { + "epoch": 1.5051520162829157, + "grad_norm": 0.9791229963302612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.896274209022522, + "num_tokens": 464485080.0, + "step": 11832 + }, + { + "epoch": 1.5052792265615063, + "grad_norm": 0.8804100751876831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9031833410263062, + "num_tokens": 464526453.0, + "step": 11833 + }, + { + "epoch": 1.5054064368400968, + "grad_norm": 1.0336116552352905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3839, + "mean_token_accuracy": 0.8682849407196045, + "num_tokens": 464566360.0, + "step": 11834 + }, + { + "epoch": 1.5055336471186873, + "grad_norm": 1.0309100151062012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.870494544506073, + "num_tokens": 464604672.0, + "step": 11835 + }, + { + "epoch": 1.5056608573972778, + "grad_norm": 1.0064126253128052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8853350877761841, + "num_tokens": 464645077.0, + "step": 11836 + }, + { + "epoch": 1.5057880676758684, + "grad_norm": 1.0236196517944336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8893084526062012, + "num_tokens": 464682310.0, + "step": 11837 + }, + { + "epoch": 1.5059152779544587, + "grad_norm": 1.1135034561157227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8822346925735474, + "num_tokens": 464716870.0, + "step": 11838 + }, + { + "epoch": 1.5060424882330492, + "grad_norm": 1.0151780843734741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8888553380966187, + "num_tokens": 464756707.0, + "step": 11839 + }, + { + "epoch": 1.5061696985116397, + "grad_norm": 1.0045006275177002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8708634376525879, + "num_tokens": 464801183.0, + "step": 11840 + }, + { + "epoch": 1.5062969087902303, + "grad_norm": 1.0305242538452148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.873462438583374, + "num_tokens": 464841006.0, + "step": 11841 + }, + { + "epoch": 1.5064241190688208, + "grad_norm": 0.934956431388855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8790081739425659, + "num_tokens": 464882608.0, + "step": 11842 + }, + { + "epoch": 1.5065513293474113, + "grad_norm": 1.0488440990447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8759803771972656, + "num_tokens": 464921790.0, + "step": 11843 + }, + { + "epoch": 1.5066785396260016, + "grad_norm": 0.8907676339149475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8994191884994507, + "num_tokens": 464962659.0, + "step": 11844 + }, + { + "epoch": 1.5068057499045922, + "grad_norm": 0.972092866897583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8830680847167969, + "num_tokens": 465003452.0, + "step": 11845 + }, + { + "epoch": 1.5069329601831827, + "grad_norm": 0.97516268491745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8862709999084473, + "num_tokens": 465046434.0, + "step": 11846 + }, + { + "epoch": 1.5070601704617732, + "grad_norm": 0.9992068409919739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8899929523468018, + "num_tokens": 465086698.0, + "step": 11847 + }, + { + "epoch": 1.5071873807403637, + "grad_norm": 0.9603530764579773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.882999062538147, + "num_tokens": 465127136.0, + "step": 11848 + }, + { + "epoch": 1.5073145910189543, + "grad_norm": 0.9949240684509277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.873155415058136, + "num_tokens": 465170121.0, + "step": 11849 + }, + { + "epoch": 1.5074418012975448, + "grad_norm": 0.9521897435188293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8869689106941223, + "num_tokens": 465210645.0, + "step": 11850 + }, + { + "epoch": 1.5075690115761353, + "grad_norm": 0.964882493019104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8746529817581177, + "num_tokens": 465252976.0, + "step": 11851 + }, + { + "epoch": 1.5076962218547258, + "grad_norm": 0.9598577618598938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8905309438705444, + "num_tokens": 465290378.0, + "step": 11852 + }, + { + "epoch": 1.5078234321333164, + "grad_norm": 0.9347944259643555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8941982984542847, + "num_tokens": 465327133.0, + "step": 11853 + }, + { + "epoch": 1.507950642411907, + "grad_norm": 0.958614706993103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.8999093770980835, + "num_tokens": 465364508.0, + "step": 11854 + }, + { + "epoch": 1.5080778526904974, + "grad_norm": 0.947529673576355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8826743364334106, + "num_tokens": 465411963.0, + "step": 11855 + }, + { + "epoch": 1.508205062969088, + "grad_norm": 0.9945548176765442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8956549167633057, + "num_tokens": 465449936.0, + "step": 11856 + }, + { + "epoch": 1.5083322732476785, + "grad_norm": 0.9563441872596741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8899858593940735, + "num_tokens": 465488426.0, + "step": 11857 + }, + { + "epoch": 1.508459483526269, + "grad_norm": 1.039764642715454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8783034086227417, + "num_tokens": 465527601.0, + "step": 11858 + }, + { + "epoch": 1.5085866938048595, + "grad_norm": 1.0671451091766357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.889703094959259, + "num_tokens": 465560538.0, + "step": 11859 + }, + { + "epoch": 1.50871390408345, + "grad_norm": 1.0167518854141235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8838220834732056, + "num_tokens": 465600070.0, + "step": 11860 + }, + { + "epoch": 1.5088411143620406, + "grad_norm": 1.008638620376587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8923537135124207, + "num_tokens": 465633815.0, + "step": 11861 + }, + { + "epoch": 1.508968324640631, + "grad_norm": 1.0031131505966187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.894647479057312, + "num_tokens": 465670843.0, + "step": 11862 + }, + { + "epoch": 1.5090955349192214, + "grad_norm": 1.024509072303772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8861615061759949, + "num_tokens": 465707565.0, + "step": 11863 + }, + { + "epoch": 1.509222745197812, + "grad_norm": 1.0197948217391968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8726204633712769, + "num_tokens": 465747439.0, + "step": 11864 + }, + { + "epoch": 1.5093499554764025, + "grad_norm": 0.958757221698761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8914698362350464, + "num_tokens": 465787974.0, + "step": 11865 + }, + { + "epoch": 1.509477165754993, + "grad_norm": 0.91982102394104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8833063244819641, + "num_tokens": 465830675.0, + "step": 11866 + }, + { + "epoch": 1.5096043760335836, + "grad_norm": 0.9830890893936157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8829079270362854, + "num_tokens": 465872900.0, + "step": 11867 + }, + { + "epoch": 1.509731586312174, + "grad_norm": 0.980326771736145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8736142516136169, + "num_tokens": 465920161.0, + "step": 11868 + }, + { + "epoch": 1.5098587965907644, + "grad_norm": 1.0116630792617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8753488063812256, + "num_tokens": 465961861.0, + "step": 11869 + }, + { + "epoch": 1.509986006869355, + "grad_norm": 0.9423167705535889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8868752717971802, + "num_tokens": 466001834.0, + "step": 11870 + }, + { + "epoch": 1.5101132171479454, + "grad_norm": 1.0440847873687744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8846098780632019, + "num_tokens": 466040187.0, + "step": 11871 + }, + { + "epoch": 1.510240427426536, + "grad_norm": 0.965975284576416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8805755972862244, + "num_tokens": 466081540.0, + "step": 11872 + }, + { + "epoch": 1.5103676377051265, + "grad_norm": 0.9599096775054932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8899523019790649, + "num_tokens": 466119630.0, + "step": 11873 + }, + { + "epoch": 1.510494847983717, + "grad_norm": 1.0758758783340454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8670524954795837, + "num_tokens": 466159326.0, + "step": 11874 + }, + { + "epoch": 1.5106220582623076, + "grad_norm": 1.1283903121948242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8919228315353394, + "num_tokens": 466194652.0, + "step": 11875 + }, + { + "epoch": 1.510749268540898, + "grad_norm": 0.9871978163719177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8819358348846436, + "num_tokens": 466237006.0, + "step": 11876 + }, + { + "epoch": 1.5108764788194886, + "grad_norm": 0.9700559377670288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8923274874687195, + "num_tokens": 466277200.0, + "step": 11877 + }, + { + "epoch": 1.5110036890980791, + "grad_norm": 1.0001661777496338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8816681504249573, + "num_tokens": 466314270.0, + "step": 11878 + }, + { + "epoch": 1.5111308993766697, + "grad_norm": 0.8921021819114685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8956266045570374, + "num_tokens": 466357509.0, + "step": 11879 + }, + { + "epoch": 1.5112581096552602, + "grad_norm": 1.0467720031738281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8736975193023682, + "num_tokens": 466394283.0, + "step": 11880 + }, + { + "epoch": 1.5113853199338507, + "grad_norm": 0.9813190698623657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8972976207733154, + "num_tokens": 466428774.0, + "step": 11881 + }, + { + "epoch": 1.5115125302124413, + "grad_norm": 0.9624177813529968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8826231956481934, + "num_tokens": 466470482.0, + "step": 11882 + }, + { + "epoch": 1.5116397404910318, + "grad_norm": 1.0289322137832642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8888822793960571, + "num_tokens": 466507974.0, + "step": 11883 + }, + { + "epoch": 1.5117669507696223, + "grad_norm": 0.9906551837921143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8712654113769531, + "num_tokens": 466548223.0, + "step": 11884 + }, + { + "epoch": 1.5118941610482128, + "grad_norm": 1.0590341091156006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8745996356010437, + "num_tokens": 466590161.0, + "step": 11885 + }, + { + "epoch": 1.5120213713268034, + "grad_norm": 0.9762060642242432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8883234858512878, + "num_tokens": 466628380.0, + "step": 11886 + }, + { + "epoch": 1.5121485816053937, + "grad_norm": 1.002190351486206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8978508114814758, + "num_tokens": 466660850.0, + "step": 11887 + }, + { + "epoch": 1.5122757918839842, + "grad_norm": 0.9154614806175232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8863244652748108, + "num_tokens": 466706715.0, + "step": 11888 + }, + { + "epoch": 1.5124030021625747, + "grad_norm": 0.9433085322380066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9017718434333801, + "num_tokens": 466744804.0, + "step": 11889 + }, + { + "epoch": 1.5125302124411653, + "grad_norm": 0.9968216419219971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8853503465652466, + "num_tokens": 466784867.0, + "step": 11890 + }, + { + "epoch": 1.5126574227197558, + "grad_norm": 1.0020902156829834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.890106201171875, + "num_tokens": 466821615.0, + "step": 11891 + }, + { + "epoch": 1.5127846329983463, + "grad_norm": 0.9936383962631226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8856337666511536, + "num_tokens": 466862772.0, + "step": 11892 + }, + { + "epoch": 1.5129118432769366, + "grad_norm": 1.0679277181625366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8905165195465088, + "num_tokens": 466896052.0, + "step": 11893 + }, + { + "epoch": 1.5130390535555271, + "grad_norm": 0.9956831932067871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.892818808555603, + "num_tokens": 466934294.0, + "step": 11894 + }, + { + "epoch": 1.5131662638341177, + "grad_norm": 1.012030839920044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8909682035446167, + "num_tokens": 466968223.0, + "step": 11895 + }, + { + "epoch": 1.5132934741127082, + "grad_norm": 0.9378101229667664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8981274962425232, + "num_tokens": 467007682.0, + "step": 11896 + }, + { + "epoch": 1.5134206843912987, + "grad_norm": 1.032646894454956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8967955112457275, + "num_tokens": 467044453.0, + "step": 11897 + }, + { + "epoch": 1.5135478946698893, + "grad_norm": 0.8841394782066345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8903772830963135, + "num_tokens": 467087896.0, + "step": 11898 + }, + { + "epoch": 1.5136751049484798, + "grad_norm": 0.8777909278869629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8887962102890015, + "num_tokens": 467135320.0, + "step": 11899 + }, + { + "epoch": 1.5138023152270703, + "grad_norm": 1.0264465808868408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8762403130531311, + "num_tokens": 467178961.0, + "step": 11900 + }, + { + "epoch": 1.5139295255056608, + "grad_norm": 1.0161641836166382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8737722635269165, + "num_tokens": 467224572.0, + "step": 11901 + }, + { + "epoch": 1.5140567357842514, + "grad_norm": 0.8876200318336487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8978250026702881, + "num_tokens": 467265324.0, + "step": 11902 + }, + { + "epoch": 1.514183946062842, + "grad_norm": 1.0719183683395386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8830782175064087, + "num_tokens": 467303848.0, + "step": 11903 + }, + { + "epoch": 1.5143111563414324, + "grad_norm": 1.0408225059509277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8744899034500122, + "num_tokens": 467341590.0, + "step": 11904 + }, + { + "epoch": 1.514438366620023, + "grad_norm": 1.0252697467803955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8930013179779053, + "num_tokens": 467380049.0, + "step": 11905 + }, + { + "epoch": 1.5145655768986135, + "grad_norm": 1.1223732233047485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8820151090621948, + "num_tokens": 467414747.0, + "step": 11906 + }, + { + "epoch": 1.514692787177204, + "grad_norm": 1.040927529335022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8901921510696411, + "num_tokens": 467453051.0, + "step": 11907 + }, + { + "epoch": 1.5148199974557945, + "grad_norm": 1.0487258434295654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8746334314346313, + "num_tokens": 467491677.0, + "step": 11908 + }, + { + "epoch": 1.514947207734385, + "grad_norm": 1.0233675241470337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8743656873703003, + "num_tokens": 467529670.0, + "step": 11909 + }, + { + "epoch": 1.5150744180129756, + "grad_norm": 0.9877811670303345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8871156573295593, + "num_tokens": 467565595.0, + "step": 11910 + }, + { + "epoch": 1.515201628291566, + "grad_norm": 1.0571547746658325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8816816806793213, + "num_tokens": 467602237.0, + "step": 11911 + }, + { + "epoch": 1.5153288385701564, + "grad_norm": 1.0048106908798218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.875386118888855, + "num_tokens": 467647641.0, + "step": 11912 + }, + { + "epoch": 1.515456048848747, + "grad_norm": 0.9135271906852722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8937550783157349, + "num_tokens": 467686980.0, + "step": 11913 + }, + { + "epoch": 1.5155832591273375, + "grad_norm": 0.9807983040809631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8969760537147522, + "num_tokens": 467722033.0, + "step": 11914 + }, + { + "epoch": 1.515710469405928, + "grad_norm": 1.0797313451766968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8771800994873047, + "num_tokens": 467754543.0, + "step": 11915 + }, + { + "epoch": 1.5158376796845185, + "grad_norm": 0.9920892715454102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8787035942077637, + "num_tokens": 467798020.0, + "step": 11916 + }, + { + "epoch": 1.515964889963109, + "grad_norm": 0.9181634783744812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8806637525558472, + "num_tokens": 467844453.0, + "step": 11917 + }, + { + "epoch": 1.5160921002416994, + "grad_norm": 0.951940655708313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8934206962585449, + "num_tokens": 467884781.0, + "step": 11918 + }, + { + "epoch": 1.51621931052029, + "grad_norm": 0.9670597910881042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8828175067901611, + "num_tokens": 467926166.0, + "step": 11919 + }, + { + "epoch": 1.5163465207988804, + "grad_norm": 1.0720840692520142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8774279356002808, + "num_tokens": 467962824.0, + "step": 11920 + }, + { + "epoch": 1.516473731077471, + "grad_norm": 0.9219366312026978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.9002535343170166, + "num_tokens": 468002925.0, + "step": 11921 + }, + { + "epoch": 1.5166009413560615, + "grad_norm": 1.0236464738845825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8790409564971924, + "num_tokens": 468041606.0, + "step": 11922 + }, + { + "epoch": 1.516728151634652, + "grad_norm": 0.9556826949119568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8899044394493103, + "num_tokens": 468077779.0, + "step": 11923 + }, + { + "epoch": 1.5168553619132426, + "grad_norm": 0.9169400930404663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8902226686477661, + "num_tokens": 468119099.0, + "step": 11924 + }, + { + "epoch": 1.516982572191833, + "grad_norm": 0.9892958402633667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8875147104263306, + "num_tokens": 468158278.0, + "step": 11925 + }, + { + "epoch": 1.5171097824704236, + "grad_norm": 0.9473266005516052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8851277828216553, + "num_tokens": 468201744.0, + "step": 11926 + }, + { + "epoch": 1.5172369927490141, + "grad_norm": 1.0467371940612793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8925588130950928, + "num_tokens": 468238749.0, + "step": 11927 + }, + { + "epoch": 1.5173642030276047, + "grad_norm": 0.9474978446960449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8887561559677124, + "num_tokens": 468280783.0, + "step": 11928 + }, + { + "epoch": 1.5174914133061952, + "grad_norm": 1.1209397315979004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8799668550491333, + "num_tokens": 468317742.0, + "step": 11929 + }, + { + "epoch": 1.5176186235847857, + "grad_norm": 0.9059673547744751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9004235863685608, + "num_tokens": 468359421.0, + "step": 11930 + }, + { + "epoch": 1.5177458338633762, + "grad_norm": 0.9983022212982178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8819864988327026, + "num_tokens": 468397913.0, + "step": 11931 + }, + { + "epoch": 1.5178730441419668, + "grad_norm": 1.0296860933303833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.888863205909729, + "num_tokens": 468436415.0, + "step": 11932 + }, + { + "epoch": 1.5180002544205573, + "grad_norm": 1.0706229209899902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8800510764122009, + "num_tokens": 468472059.0, + "step": 11933 + }, + { + "epoch": 1.5181274646991478, + "grad_norm": 1.0116463899612427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8835699558258057, + "num_tokens": 468511548.0, + "step": 11934 + }, + { + "epoch": 1.5182546749777384, + "grad_norm": 0.9436154365539551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8920961618423462, + "num_tokens": 468554225.0, + "step": 11935 + }, + { + "epoch": 1.5183818852563287, + "grad_norm": 1.0593245029449463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3806, + "mean_token_accuracy": 0.8731919527053833, + "num_tokens": 468595829.0, + "step": 11936 + }, + { + "epoch": 1.5185090955349192, + "grad_norm": 1.0750755071640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8786126375198364, + "num_tokens": 468631898.0, + "step": 11937 + }, + { + "epoch": 1.5186363058135097, + "grad_norm": 1.0907121896743774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8773921728134155, + "num_tokens": 468681414.0, + "step": 11938 + }, + { + "epoch": 1.5187635160921003, + "grad_norm": 1.0726629495620728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8859519362449646, + "num_tokens": 468717301.0, + "step": 11939 + }, + { + "epoch": 1.5188907263706908, + "grad_norm": 1.041385531425476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8825104832649231, + "num_tokens": 468752192.0, + "step": 11940 + }, + { + "epoch": 1.5190179366492813, + "grad_norm": 0.8980032801628113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8878344893455505, + "num_tokens": 468799454.0, + "step": 11941 + }, + { + "epoch": 1.5191451469278716, + "grad_norm": 1.0184019804000854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8725500106811523, + "num_tokens": 468841021.0, + "step": 11942 + }, + { + "epoch": 1.5192723572064621, + "grad_norm": 1.2700656652450562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8821088671684265, + "num_tokens": 468880710.0, + "step": 11943 + }, + { + "epoch": 1.5193995674850527, + "grad_norm": 1.0377885103225708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3924, + "mean_token_accuracy": 0.8617286682128906, + "num_tokens": 468922912.0, + "step": 11944 + }, + { + "epoch": 1.5195267777636432, + "grad_norm": 0.8888946771621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8824033141136169, + "num_tokens": 468969361.0, + "step": 11945 + }, + { + "epoch": 1.5196539880422337, + "grad_norm": 0.9513238072395325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.889901340007782, + "num_tokens": 469009587.0, + "step": 11946 + }, + { + "epoch": 1.5197811983208243, + "grad_norm": 1.141631841659546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8819959759712219, + "num_tokens": 469043763.0, + "step": 11947 + }, + { + "epoch": 1.5199084085994148, + "grad_norm": 0.9819218516349792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8802131414413452, + "num_tokens": 469084430.0, + "step": 11948 + }, + { + "epoch": 1.5200356188780053, + "grad_norm": 0.9270750284194946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8908944129943848, + "num_tokens": 469125863.0, + "step": 11949 + }, + { + "epoch": 1.5201628291565958, + "grad_norm": 1.0255452394485474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8795457482337952, + "num_tokens": 469169070.0, + "step": 11950 + }, + { + "epoch": 1.5202900394351864, + "grad_norm": 1.0158473253250122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8909724354743958, + "num_tokens": 469204942.0, + "step": 11951 + }, + { + "epoch": 1.520417249713777, + "grad_norm": 0.9550368785858154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.8996200561523438, + "num_tokens": 469242971.0, + "step": 11952 + }, + { + "epoch": 1.5205444599923674, + "grad_norm": 0.951166033744812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8881773352622986, + "num_tokens": 469286998.0, + "step": 11953 + }, + { + "epoch": 1.520671670270958, + "grad_norm": 1.2169139385223389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8686414361000061, + "num_tokens": 469318551.0, + "step": 11954 + }, + { + "epoch": 1.5207988805495485, + "grad_norm": 1.0614869594573975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8772859573364258, + "num_tokens": 469358488.0, + "step": 11955 + }, + { + "epoch": 1.520926090828139, + "grad_norm": 1.086484432220459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8803142309188843, + "num_tokens": 469399750.0, + "step": 11956 + }, + { + "epoch": 1.5210533011067295, + "grad_norm": 1.0190341472625732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8840340375900269, + "num_tokens": 469436954.0, + "step": 11957 + }, + { + "epoch": 1.52118051138532, + "grad_norm": 1.07729172706604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8857054710388184, + "num_tokens": 469469630.0, + "step": 11958 + }, + { + "epoch": 1.5213077216639106, + "grad_norm": 0.9777250289916992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8874315619468689, + "num_tokens": 469507552.0, + "step": 11959 + }, + { + "epoch": 1.521434931942501, + "grad_norm": 1.1366456747055054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8815780878067017, + "num_tokens": 469540999.0, + "step": 11960 + }, + { + "epoch": 1.5215621422210914, + "grad_norm": 1.0046871900558472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8921390175819397, + "num_tokens": 469573796.0, + "step": 11961 + }, + { + "epoch": 1.521689352499682, + "grad_norm": 1.0792911052703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8666626214981079, + "num_tokens": 469611254.0, + "step": 11962 + }, + { + "epoch": 1.5218165627782725, + "grad_norm": 0.9035034775733948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8941462635993958, + "num_tokens": 469652464.0, + "step": 11963 + }, + { + "epoch": 1.521943773056863, + "grad_norm": 0.9485672116279602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8866440653800964, + "num_tokens": 469698348.0, + "step": 11964 + }, + { + "epoch": 1.5220709833354535, + "grad_norm": 1.0480895042419434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8948014974594116, + "num_tokens": 469731734.0, + "step": 11965 + }, + { + "epoch": 1.5221981936140438, + "grad_norm": 0.9536263346672058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8752832412719727, + "num_tokens": 469776755.0, + "step": 11966 + }, + { + "epoch": 1.5223254038926344, + "grad_norm": 0.9799627065658569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8976949453353882, + "num_tokens": 469812102.0, + "step": 11967 + }, + { + "epoch": 1.522452614171225, + "grad_norm": 1.061965823173523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8949260711669922, + "num_tokens": 469844616.0, + "step": 11968 + }, + { + "epoch": 1.5225798244498154, + "grad_norm": 0.9516202807426453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8736890554428101, + "num_tokens": 469888011.0, + "step": 11969 + }, + { + "epoch": 1.522707034728406, + "grad_norm": 0.9879141449928284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.882036566734314, + "num_tokens": 469926756.0, + "step": 11970 + }, + { + "epoch": 1.5228342450069965, + "grad_norm": 1.0535383224487305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.889826774597168, + "num_tokens": 469964228.0, + "step": 11971 + }, + { + "epoch": 1.522961455285587, + "grad_norm": 0.9723607301712036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3772, + "mean_token_accuracy": 0.8670461773872375, + "num_tokens": 470010547.0, + "step": 11972 + }, + { + "epoch": 1.5230886655641775, + "grad_norm": 0.9701216816902161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8919649720191956, + "num_tokens": 470049045.0, + "step": 11973 + }, + { + "epoch": 1.523215875842768, + "grad_norm": 1.0185375213623047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8815867304801941, + "num_tokens": 470087423.0, + "step": 11974 + }, + { + "epoch": 1.5233430861213586, + "grad_norm": 0.9867274761199951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.882011890411377, + "num_tokens": 470124290.0, + "step": 11975 + }, + { + "epoch": 1.5234702963999491, + "grad_norm": 1.029799461364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.900948166847229, + "num_tokens": 470159128.0, + "step": 11976 + }, + { + "epoch": 1.5235975066785397, + "grad_norm": 0.9159286618232727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8769649863243103, + "num_tokens": 470206976.0, + "step": 11977 + }, + { + "epoch": 1.5237247169571302, + "grad_norm": 1.0362974405288696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8793541193008423, + "num_tokens": 470246339.0, + "step": 11978 + }, + { + "epoch": 1.5238519272357207, + "grad_norm": 0.9211245179176331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8897815942764282, + "num_tokens": 470288896.0, + "step": 11979 + }, + { + "epoch": 1.5239791375143112, + "grad_norm": 0.9188007116317749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8970749974250793, + "num_tokens": 470330276.0, + "step": 11980 + }, + { + "epoch": 1.5241063477929018, + "grad_norm": 1.072433590888977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8904039263725281, + "num_tokens": 470368358.0, + "step": 11981 + }, + { + "epoch": 1.5242335580714923, + "grad_norm": 0.9156386852264404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8860172629356384, + "num_tokens": 470412301.0, + "step": 11982 + }, + { + "epoch": 1.5243607683500828, + "grad_norm": 1.0382953882217407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8846440315246582, + "num_tokens": 470450329.0, + "step": 11983 + }, + { + "epoch": 1.5244879786286734, + "grad_norm": 0.943983793258667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.901417076587677, + "num_tokens": 470486466.0, + "step": 11984 + }, + { + "epoch": 1.5246151889072637, + "grad_norm": 0.8988766670227051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8982207775115967, + "num_tokens": 470527978.0, + "step": 11985 + }, + { + "epoch": 1.5247423991858542, + "grad_norm": 0.9665918350219727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8715283870697021, + "num_tokens": 470575775.0, + "step": 11986 + }, + { + "epoch": 1.5248696094644447, + "grad_norm": 0.9455224275588989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8874822854995728, + "num_tokens": 470612553.0, + "step": 11987 + }, + { + "epoch": 1.5249968197430352, + "grad_norm": 1.0693552494049072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8844533562660217, + "num_tokens": 470646766.0, + "step": 11988 + }, + { + "epoch": 1.5251240300216258, + "grad_norm": 1.0909479856491089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8788833618164062, + "num_tokens": 470687148.0, + "step": 11989 + }, + { + "epoch": 1.5252512403002163, + "grad_norm": 0.9277264475822449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8966758251190186, + "num_tokens": 470728796.0, + "step": 11990 + }, + { + "epoch": 1.5253784505788066, + "grad_norm": 1.0067459344863892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8860304951667786, + "num_tokens": 470768239.0, + "step": 11991 + }, + { + "epoch": 1.5255056608573971, + "grad_norm": 1.028325080871582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8857385516166687, + "num_tokens": 470801566.0, + "step": 11992 + }, + { + "epoch": 1.5256328711359877, + "grad_norm": 1.0171761512756348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9033274054527283, + "num_tokens": 470833385.0, + "step": 11993 + }, + { + "epoch": 1.5257600814145782, + "grad_norm": 0.9520871043205261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8893945813179016, + "num_tokens": 470872491.0, + "step": 11994 + }, + { + "epoch": 1.5258872916931687, + "grad_norm": 1.128003716468811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8860782384872437, + "num_tokens": 470905161.0, + "step": 11995 + }, + { + "epoch": 1.5260145019717593, + "grad_norm": 0.8993135690689087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.894309937953949, + "num_tokens": 470944490.0, + "step": 11996 + }, + { + "epoch": 1.5261417122503498, + "grad_norm": 1.007183313369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8873160481452942, + "num_tokens": 470980669.0, + "step": 11997 + }, + { + "epoch": 1.5262689225289403, + "grad_norm": 0.902478814125061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8907152414321899, + "num_tokens": 471022291.0, + "step": 11998 + }, + { + "epoch": 1.5263961328075308, + "grad_norm": 0.9645848870277405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8924583196640015, + "num_tokens": 471062277.0, + "step": 11999 + }, + { + "epoch": 1.5265233430861214, + "grad_norm": 0.9975742101669312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8891717195510864, + "num_tokens": 471098912.0, + "step": 12000 + }, + { + "epoch": 1.526650553364712, + "grad_norm": 0.967362105846405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8886765241622925, + "num_tokens": 471136844.0, + "step": 12001 + }, + { + "epoch": 1.5267777636433024, + "grad_norm": 0.9871035218238831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8912166357040405, + "num_tokens": 471176098.0, + "step": 12002 + }, + { + "epoch": 1.526904973921893, + "grad_norm": 0.9857155084609985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8842088580131531, + "num_tokens": 471217757.0, + "step": 12003 + }, + { + "epoch": 1.5270321842004835, + "grad_norm": 0.9069674611091614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8853573799133301, + "num_tokens": 471259255.0, + "step": 12004 + }, + { + "epoch": 1.527159394479074, + "grad_norm": 0.9437191486358643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8864806890487671, + "num_tokens": 471304610.0, + "step": 12005 + }, + { + "epoch": 1.5272866047576645, + "grad_norm": 1.0590970516204834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8768132925033569, + "num_tokens": 471344202.0, + "step": 12006 + }, + { + "epoch": 1.527413815036255, + "grad_norm": 1.0730531215667725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.880388081073761, + "num_tokens": 471379358.0, + "step": 12007 + }, + { + "epoch": 1.5275410253148456, + "grad_norm": 0.9729785323143005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8825302124023438, + "num_tokens": 471419901.0, + "step": 12008 + }, + { + "epoch": 1.527668235593436, + "grad_norm": 0.9793673157691956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8864244818687439, + "num_tokens": 471458696.0, + "step": 12009 + }, + { + "epoch": 1.5277954458720264, + "grad_norm": 1.0044807195663452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8802778720855713, + "num_tokens": 471500450.0, + "step": 12010 + }, + { + "epoch": 1.527922656150617, + "grad_norm": 1.0312285423278809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8898403644561768, + "num_tokens": 471537546.0, + "step": 12011 + }, + { + "epoch": 1.5280498664292075, + "grad_norm": 0.944206953048706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8823262453079224, + "num_tokens": 471579132.0, + "step": 12012 + }, + { + "epoch": 1.528177076707798, + "grad_norm": 0.9676573276519775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8739041686058044, + "num_tokens": 471625597.0, + "step": 12013 + }, + { + "epoch": 1.5283042869863885, + "grad_norm": 0.9935665726661682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8890056610107422, + "num_tokens": 471661103.0, + "step": 12014 + }, + { + "epoch": 1.5284314972649788, + "grad_norm": 1.0622248649597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.887237548828125, + "num_tokens": 471691495.0, + "step": 12015 + }, + { + "epoch": 1.5285587075435694, + "grad_norm": 0.9403645396232605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8837184309959412, + "num_tokens": 471732864.0, + "step": 12016 + }, + { + "epoch": 1.52868591782216, + "grad_norm": 0.9692590832710266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8846924901008606, + "num_tokens": 471773446.0, + "step": 12017 + }, + { + "epoch": 1.5288131281007504, + "grad_norm": 1.0238170623779297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8903014063835144, + "num_tokens": 471812394.0, + "step": 12018 + }, + { + "epoch": 1.528940338379341, + "grad_norm": 0.9393049478530884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8835813999176025, + "num_tokens": 471857329.0, + "step": 12019 + }, + { + "epoch": 1.5290675486579315, + "grad_norm": 0.9318547248840332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8930892944335938, + "num_tokens": 471901041.0, + "step": 12020 + }, + { + "epoch": 1.529194758936522, + "grad_norm": 1.0448517799377441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8917486667633057, + "num_tokens": 471936306.0, + "step": 12021 + }, + { + "epoch": 1.5293219692151125, + "grad_norm": 1.0630251169204712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4042, + "mean_token_accuracy": 0.8589537143707275, + "num_tokens": 471976632.0, + "step": 12022 + }, + { + "epoch": 1.529449179493703, + "grad_norm": 1.0333621501922607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8864298462867737, + "num_tokens": 472011328.0, + "step": 12023 + }, + { + "epoch": 1.5295763897722936, + "grad_norm": 0.95548415184021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8893126249313354, + "num_tokens": 472048239.0, + "step": 12024 + }, + { + "epoch": 1.5297036000508841, + "grad_norm": 0.9277201890945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.887362003326416, + "num_tokens": 472089487.0, + "step": 12025 + }, + { + "epoch": 1.5298308103294747, + "grad_norm": 0.9983931183815002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.882566511631012, + "num_tokens": 472128297.0, + "step": 12026 + }, + { + "epoch": 1.5299580206080652, + "grad_norm": 1.0678913593292236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8853868246078491, + "num_tokens": 472163067.0, + "step": 12027 + }, + { + "epoch": 1.5300852308866557, + "grad_norm": 1.0661927461624146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8778281807899475, + "num_tokens": 472198090.0, + "step": 12028 + }, + { + "epoch": 1.5302124411652462, + "grad_norm": 0.9354657530784607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.9020850658416748, + "num_tokens": 472235586.0, + "step": 12029 + }, + { + "epoch": 1.5303396514438368, + "grad_norm": 0.9165195822715759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8937976360321045, + "num_tokens": 472276966.0, + "step": 12030 + }, + { + "epoch": 1.5304668617224273, + "grad_norm": 1.030800700187683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8889946341514587, + "num_tokens": 472315185.0, + "step": 12031 + }, + { + "epoch": 1.5305940720010178, + "grad_norm": 0.9717035889625549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8797563910484314, + "num_tokens": 472356555.0, + "step": 12032 + }, + { + "epoch": 1.5307212822796084, + "grad_norm": 0.9159712791442871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.9000977873802185, + "num_tokens": 472394754.0, + "step": 12033 + }, + { + "epoch": 1.5308484925581987, + "grad_norm": 1.0645346641540527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8833853006362915, + "num_tokens": 472429759.0, + "step": 12034 + }, + { + "epoch": 1.5309757028367892, + "grad_norm": 0.9080034494400024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9033694267272949, + "num_tokens": 472467504.0, + "step": 12035 + }, + { + "epoch": 1.5311029131153797, + "grad_norm": 1.0238739252090454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.9000244140625, + "num_tokens": 472502213.0, + "step": 12036 + }, + { + "epoch": 1.5312301233939702, + "grad_norm": 0.9819857478141785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8890174031257629, + "num_tokens": 472540864.0, + "step": 12037 + }, + { + "epoch": 1.5313573336725608, + "grad_norm": 1.020094871520996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8810370564460754, + "num_tokens": 472577760.0, + "step": 12038 + }, + { + "epoch": 1.5314845439511513, + "grad_norm": 1.0034335851669312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8838368654251099, + "num_tokens": 472617922.0, + "step": 12039 + }, + { + "epoch": 1.5316117542297416, + "grad_norm": 1.0553386211395264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8797563910484314, + "num_tokens": 472661642.0, + "step": 12040 + }, + { + "epoch": 1.5317389645083321, + "grad_norm": 1.01154363155365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8945268988609314, + "num_tokens": 472697136.0, + "step": 12041 + }, + { + "epoch": 1.5318661747869227, + "grad_norm": 1.1531805992126465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3644, + "mean_token_accuracy": 0.8713662028312683, + "num_tokens": 472730427.0, + "step": 12042 + }, + { + "epoch": 1.5319933850655132, + "grad_norm": 1.0379235744476318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8858202695846558, + "num_tokens": 472767799.0, + "step": 12043 + }, + { + "epoch": 1.5321205953441037, + "grad_norm": 1.0175631046295166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8950327634811401, + "num_tokens": 472803255.0, + "step": 12044 + }, + { + "epoch": 1.5322478056226942, + "grad_norm": 0.9389615654945374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8939060568809509, + "num_tokens": 472846151.0, + "step": 12045 + }, + { + "epoch": 1.5323750159012848, + "grad_norm": 1.0693118572235107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8753836750984192, + "num_tokens": 472883351.0, + "step": 12046 + }, + { + "epoch": 1.5325022261798753, + "grad_norm": 0.9398062229156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8880296349525452, + "num_tokens": 472928389.0, + "step": 12047 + }, + { + "epoch": 1.5326294364584658, + "grad_norm": 0.9778244495391846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8766638040542603, + "num_tokens": 472971830.0, + "step": 12048 + }, + { + "epoch": 1.5327566467370564, + "grad_norm": 0.9572242498397827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8959658741950989, + "num_tokens": 473010907.0, + "step": 12049 + }, + { + "epoch": 1.532883857015647, + "grad_norm": 0.8384867310523987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8916122317314148, + "num_tokens": 473058867.0, + "step": 12050 + }, + { + "epoch": 1.5330110672942374, + "grad_norm": 0.9808440208435059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.891818106174469, + "num_tokens": 473095479.0, + "step": 12051 + }, + { + "epoch": 1.533138277572828, + "grad_norm": 1.1037575006484985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8781891465187073, + "num_tokens": 473133874.0, + "step": 12052 + }, + { + "epoch": 1.5332654878514185, + "grad_norm": 0.932439923286438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8999713659286499, + "num_tokens": 473171154.0, + "step": 12053 + }, + { + "epoch": 1.533392698130009, + "grad_norm": 0.9401509165763855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8942816853523254, + "num_tokens": 473213197.0, + "step": 12054 + }, + { + "epoch": 1.5335199084085995, + "grad_norm": 1.040464162826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8907620906829834, + "num_tokens": 473245911.0, + "step": 12055 + }, + { + "epoch": 1.53364711868719, + "grad_norm": 1.0263278484344482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.8976428508758545, + "num_tokens": 473279905.0, + "step": 12056 + }, + { + "epoch": 1.5337743289657806, + "grad_norm": 0.989773690700531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8909209966659546, + "num_tokens": 473318496.0, + "step": 12057 + }, + { + "epoch": 1.533901539244371, + "grad_norm": 0.9448032975196838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8858894109725952, + "num_tokens": 473357236.0, + "step": 12058 + }, + { + "epoch": 1.5340287495229614, + "grad_norm": 1.0309664011001587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8731743097305298, + "num_tokens": 473397819.0, + "step": 12059 + }, + { + "epoch": 1.534155959801552, + "grad_norm": 1.042680263519287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8728843927383423, + "num_tokens": 473438035.0, + "step": 12060 + }, + { + "epoch": 1.5342831700801425, + "grad_norm": 1.0448133945465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8815609216690063, + "num_tokens": 473477818.0, + "step": 12061 + }, + { + "epoch": 1.534410380358733, + "grad_norm": 0.9072951078414917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8841987252235413, + "num_tokens": 473523187.0, + "step": 12062 + }, + { + "epoch": 1.5345375906373235, + "grad_norm": 0.9771938323974609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8795174360275269, + "num_tokens": 473563792.0, + "step": 12063 + }, + { + "epoch": 1.5346648009159138, + "grad_norm": 1.0130057334899902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8929088115692139, + "num_tokens": 473598003.0, + "step": 12064 + }, + { + "epoch": 1.5347920111945044, + "grad_norm": 1.0127842426300049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8852570056915283, + "num_tokens": 473633188.0, + "step": 12065 + }, + { + "epoch": 1.534919221473095, + "grad_norm": 0.9479495882987976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8900859355926514, + "num_tokens": 473674675.0, + "step": 12066 + }, + { + "epoch": 1.5350464317516854, + "grad_norm": 0.9878219366073608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3586, + "mean_token_accuracy": 0.8773496150970459, + "num_tokens": 473717918.0, + "step": 12067 + }, + { + "epoch": 1.535173642030276, + "grad_norm": 1.0123919248580933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8894127011299133, + "num_tokens": 473760288.0, + "step": 12068 + }, + { + "epoch": 1.5353008523088665, + "grad_norm": 1.036370873451233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8912927508354187, + "num_tokens": 473794944.0, + "step": 12069 + }, + { + "epoch": 1.535428062587457, + "grad_norm": 1.0102429389953613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8815797567367554, + "num_tokens": 473835193.0, + "step": 12070 + }, + { + "epoch": 1.5355552728660475, + "grad_norm": 1.1192189455032349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.876827597618103, + "num_tokens": 473875588.0, + "step": 12071 + }, + { + "epoch": 1.535682483144638, + "grad_norm": 0.9344026446342468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8924686312675476, + "num_tokens": 473915657.0, + "step": 12072 + }, + { + "epoch": 1.5358096934232286, + "grad_norm": 0.9816346168518066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8805842399597168, + "num_tokens": 473959728.0, + "step": 12073 + }, + { + "epoch": 1.5359369037018191, + "grad_norm": 0.9997236132621765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3771, + "mean_token_accuracy": 0.8675296306610107, + "num_tokens": 474004928.0, + "step": 12074 + }, + { + "epoch": 1.5360641139804097, + "grad_norm": 0.9939857125282288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8799562454223633, + "num_tokens": 474046180.0, + "step": 12075 + }, + { + "epoch": 1.5361913242590002, + "grad_norm": 1.0225356817245483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8809365034103394, + "num_tokens": 474082132.0, + "step": 12076 + }, + { + "epoch": 1.5363185345375907, + "grad_norm": 1.0075784921646118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8770596981048584, + "num_tokens": 474121096.0, + "step": 12077 + }, + { + "epoch": 1.5364457448161812, + "grad_norm": 0.9771977066993713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8797048926353455, + "num_tokens": 474162321.0, + "step": 12078 + }, + { + "epoch": 1.5365729550947718, + "grad_norm": 1.081502079963684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3743, + "mean_token_accuracy": 0.8791040182113647, + "num_tokens": 474198736.0, + "step": 12079 + }, + { + "epoch": 1.5367001653733623, + "grad_norm": 0.9723087549209595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8893024325370789, + "num_tokens": 474235389.0, + "step": 12080 + }, + { + "epoch": 1.5368273756519528, + "grad_norm": 1.0754183530807495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8745516538619995, + "num_tokens": 474274914.0, + "step": 12081 + }, + { + "epoch": 1.5369545859305433, + "grad_norm": 1.1706796884536743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8725062608718872, + "num_tokens": 474308908.0, + "step": 12082 + }, + { + "epoch": 1.5370817962091337, + "grad_norm": 0.9925645589828491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8767688274383545, + "num_tokens": 474348639.0, + "step": 12083 + }, + { + "epoch": 1.5372090064877242, + "grad_norm": 1.0978566408157349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8727613687515259, + "num_tokens": 474390467.0, + "step": 12084 + }, + { + "epoch": 1.5373362167663147, + "grad_norm": 1.051174521446228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3829, + "mean_token_accuracy": 0.8666635751724243, + "num_tokens": 474428885.0, + "step": 12085 + }, + { + "epoch": 1.5374634270449052, + "grad_norm": 0.9760366678237915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.885283887386322, + "num_tokens": 474470148.0, + "step": 12086 + }, + { + "epoch": 1.5375906373234958, + "grad_norm": 0.9676145315170288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8783907890319824, + "num_tokens": 474513507.0, + "step": 12087 + }, + { + "epoch": 1.5377178476020863, + "grad_norm": 0.962552011013031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8953729271888733, + "num_tokens": 474552084.0, + "step": 12088 + }, + { + "epoch": 1.5378450578806766, + "grad_norm": 1.0345631837844849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8792073726654053, + "num_tokens": 474590796.0, + "step": 12089 + }, + { + "epoch": 1.5379722681592671, + "grad_norm": 0.98610520362854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8931364417076111, + "num_tokens": 474632344.0, + "step": 12090 + }, + { + "epoch": 1.5380994784378577, + "grad_norm": 1.074690341949463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8778241872787476, + "num_tokens": 474669602.0, + "step": 12091 + }, + { + "epoch": 1.5382266887164482, + "grad_norm": 1.0394784212112427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8891510963439941, + "num_tokens": 474706685.0, + "step": 12092 + }, + { + "epoch": 1.5383538989950387, + "grad_norm": 0.9161929488182068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8948935270309448, + "num_tokens": 474743485.0, + "step": 12093 + }, + { + "epoch": 1.5384811092736292, + "grad_norm": 0.960203230381012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.882112979888916, + "num_tokens": 474781238.0, + "step": 12094 + }, + { + "epoch": 1.5386083195522198, + "grad_norm": 1.0624922513961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8670085668563843, + "num_tokens": 474817061.0, + "step": 12095 + }, + { + "epoch": 1.5387355298308103, + "grad_norm": 0.98942631483078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8733464479446411, + "num_tokens": 474859281.0, + "step": 12096 + }, + { + "epoch": 1.5388627401094008, + "grad_norm": 0.9476642608642578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8846514225006104, + "num_tokens": 474901737.0, + "step": 12097 + }, + { + "epoch": 1.5389899503879914, + "grad_norm": 1.0052969455718994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8769428730010986, + "num_tokens": 474944064.0, + "step": 12098 + }, + { + "epoch": 1.5391171606665819, + "grad_norm": 1.0388842821121216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8760114312171936, + "num_tokens": 474979612.0, + "step": 12099 + }, + { + "epoch": 1.5392443709451724, + "grad_norm": 0.9998877644538879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8810760974884033, + "num_tokens": 475019655.0, + "step": 12100 + }, + { + "epoch": 1.539371581223763, + "grad_norm": 1.0026999711990356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8834408521652222, + "num_tokens": 475058736.0, + "step": 12101 + }, + { + "epoch": 1.5394987915023535, + "grad_norm": 1.0086755752563477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8822067975997925, + "num_tokens": 475100198.0, + "step": 12102 + }, + { + "epoch": 1.539626001780944, + "grad_norm": 0.9385863542556763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8939440846443176, + "num_tokens": 475138147.0, + "step": 12103 + }, + { + "epoch": 1.5397532120595345, + "grad_norm": 1.0629944801330566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.868295431137085, + "num_tokens": 475176716.0, + "step": 12104 + }, + { + "epoch": 1.539880422338125, + "grad_norm": 0.9404426217079163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8980667591094971, + "num_tokens": 475218965.0, + "step": 12105 + }, + { + "epoch": 1.5400076326167156, + "grad_norm": 1.0092402696609497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3615, + "mean_token_accuracy": 0.8744702339172363, + "num_tokens": 475262209.0, + "step": 12106 + }, + { + "epoch": 1.5401348428953059, + "grad_norm": 1.007386565208435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8907926082611084, + "num_tokens": 475299295.0, + "step": 12107 + }, + { + "epoch": 1.5402620531738964, + "grad_norm": 1.0515432357788086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8908259868621826, + "num_tokens": 475335972.0, + "step": 12108 + }, + { + "epoch": 1.540389263452487, + "grad_norm": 0.8960636258125305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8988348841667175, + "num_tokens": 475376284.0, + "step": 12109 + }, + { + "epoch": 1.5405164737310775, + "grad_norm": 1.0205092430114746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8892748951911926, + "num_tokens": 475420325.0, + "step": 12110 + }, + { + "epoch": 1.540643684009668, + "grad_norm": 1.0057343244552612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8888522386550903, + "num_tokens": 475460459.0, + "step": 12111 + }, + { + "epoch": 1.5407708942882585, + "grad_norm": 1.0222104787826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.894670844078064, + "num_tokens": 475495963.0, + "step": 12112 + }, + { + "epoch": 1.5408981045668488, + "grad_norm": 0.982119083404541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8877016305923462, + "num_tokens": 475534009.0, + "step": 12113 + }, + { + "epoch": 1.5410253148454394, + "grad_norm": 0.9104198217391968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.883804202079773, + "num_tokens": 475582213.0, + "step": 12114 + }, + { + "epoch": 1.54115252512403, + "grad_norm": 0.9684040546417236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.881596565246582, + "num_tokens": 475624095.0, + "step": 12115 + }, + { + "epoch": 1.5412797354026204, + "grad_norm": 0.9790610671043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8794631958007812, + "num_tokens": 475666332.0, + "step": 12116 + }, + { + "epoch": 1.541406945681211, + "grad_norm": 1.0462919473648071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8884168863296509, + "num_tokens": 475704442.0, + "step": 12117 + }, + { + "epoch": 1.5415341559598015, + "grad_norm": 0.9538118839263916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.882861852645874, + "num_tokens": 475749624.0, + "step": 12118 + }, + { + "epoch": 1.541661366238392, + "grad_norm": 1.0114854574203491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.878315269947052, + "num_tokens": 475787050.0, + "step": 12119 + }, + { + "epoch": 1.5417885765169825, + "grad_norm": 0.9333342909812927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8937084674835205, + "num_tokens": 475832058.0, + "step": 12120 + }, + { + "epoch": 1.541915786795573, + "grad_norm": 0.993110716342926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8847492933273315, + "num_tokens": 475872494.0, + "step": 12121 + }, + { + "epoch": 1.5420429970741636, + "grad_norm": 1.185302495956421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8801193237304688, + "num_tokens": 475903839.0, + "step": 12122 + }, + { + "epoch": 1.5421702073527541, + "grad_norm": 0.9855071306228638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.884806752204895, + "num_tokens": 475942637.0, + "step": 12123 + }, + { + "epoch": 1.5422974176313446, + "grad_norm": 0.9470037221908569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.885305643081665, + "num_tokens": 475984396.0, + "step": 12124 + }, + { + "epoch": 1.5424246279099352, + "grad_norm": 1.0616228580474854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8930909633636475, + "num_tokens": 476017381.0, + "step": 12125 + }, + { + "epoch": 1.5425518381885257, + "grad_norm": 0.9867171049118042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.885672390460968, + "num_tokens": 476058128.0, + "step": 12126 + }, + { + "epoch": 1.5426790484671162, + "grad_norm": 1.0890463590621948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8798728585243225, + "num_tokens": 476091115.0, + "step": 12127 + }, + { + "epoch": 1.5428062587457068, + "grad_norm": 1.0397517681121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8962301015853882, + "num_tokens": 476123269.0, + "step": 12128 + }, + { + "epoch": 1.5429334690242973, + "grad_norm": 0.9556136727333069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8895652294158936, + "num_tokens": 476159951.0, + "step": 12129 + }, + { + "epoch": 1.5430606793028878, + "grad_norm": 0.976816713809967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8883517980575562, + "num_tokens": 476201664.0, + "step": 12130 + }, + { + "epoch": 1.5431878895814783, + "grad_norm": 0.9450116157531738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8818327784538269, + "num_tokens": 476246812.0, + "step": 12131 + }, + { + "epoch": 1.5433150998600687, + "grad_norm": 0.9582299590110779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.886381208896637, + "num_tokens": 476285805.0, + "step": 12132 + }, + { + "epoch": 1.5434423101386592, + "grad_norm": 0.9308878779411316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8868184685707092, + "num_tokens": 476330337.0, + "step": 12133 + }, + { + "epoch": 1.5435695204172497, + "grad_norm": 0.8871489763259888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8908156156539917, + "num_tokens": 476371318.0, + "step": 12134 + }, + { + "epoch": 1.5436967306958402, + "grad_norm": 0.9552399516105652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8926592469215393, + "num_tokens": 476406519.0, + "step": 12135 + }, + { + "epoch": 1.5438239409744308, + "grad_norm": 1.1252743005752563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.877417802810669, + "num_tokens": 476442858.0, + "step": 12136 + }, + { + "epoch": 1.5439511512530213, + "grad_norm": 0.9848418831825256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8863587379455566, + "num_tokens": 476479317.0, + "step": 12137 + }, + { + "epoch": 1.5440783615316116, + "grad_norm": 0.9582157135009766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.897639274597168, + "num_tokens": 476516620.0, + "step": 12138 + }, + { + "epoch": 1.5442055718102021, + "grad_norm": 1.0360252857208252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8735880851745605, + "num_tokens": 476556052.0, + "step": 12139 + }, + { + "epoch": 1.5443327820887927, + "grad_norm": 0.9792388677597046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8893753290176392, + "num_tokens": 476595290.0, + "step": 12140 + }, + { + "epoch": 1.5444599923673832, + "grad_norm": 1.0121077299118042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8857905268669128, + "num_tokens": 476634946.0, + "step": 12141 + }, + { + "epoch": 1.5445872026459737, + "grad_norm": 1.0031300783157349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8793731927871704, + "num_tokens": 476675777.0, + "step": 12142 + }, + { + "epoch": 1.5447144129245642, + "grad_norm": 0.9882410764694214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8813268542289734, + "num_tokens": 476717493.0, + "step": 12143 + }, + { + "epoch": 1.5448416232031548, + "grad_norm": 0.9587858319282532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8921051621437073, + "num_tokens": 476755024.0, + "step": 12144 + }, + { + "epoch": 1.5449688334817453, + "grad_norm": 1.0050854682922363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8922226428985596, + "num_tokens": 476788438.0, + "step": 12145 + }, + { + "epoch": 1.5450960437603358, + "grad_norm": 1.0728026628494263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8926833868026733, + "num_tokens": 476824899.0, + "step": 12146 + }, + { + "epoch": 1.5452232540389264, + "grad_norm": 1.0303549766540527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8918490409851074, + "num_tokens": 476864723.0, + "step": 12147 + }, + { + "epoch": 1.5453504643175169, + "grad_norm": 1.069528579711914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8821907043457031, + "num_tokens": 476898093.0, + "step": 12148 + }, + { + "epoch": 1.5454776745961074, + "grad_norm": 0.9470081925392151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.881959080696106, + "num_tokens": 476943819.0, + "step": 12149 + }, + { + "epoch": 1.545604884874698, + "grad_norm": 1.0966250896453857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8827871680259705, + "num_tokens": 476978691.0, + "step": 12150 + }, + { + "epoch": 1.5457320951532885, + "grad_norm": 1.2350133657455444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8738930225372314, + "num_tokens": 477011030.0, + "step": 12151 + }, + { + "epoch": 1.545859305431879, + "grad_norm": 1.0677441358566284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8859071731567383, + "num_tokens": 477045312.0, + "step": 12152 + }, + { + "epoch": 1.5459865157104695, + "grad_norm": 0.9195752143859863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8959180116653442, + "num_tokens": 477085317.0, + "step": 12153 + }, + { + "epoch": 1.54611372598906, + "grad_norm": 1.063101053237915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8766531944274902, + "num_tokens": 477122831.0, + "step": 12154 + }, + { + "epoch": 1.5462409362676506, + "grad_norm": 1.050533652305603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8687372207641602, + "num_tokens": 477165443.0, + "step": 12155 + }, + { + "epoch": 1.5463681465462409, + "grad_norm": 1.0951818227767944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3962, + "mean_token_accuracy": 0.8656026721000671, + "num_tokens": 477203570.0, + "step": 12156 + }, + { + "epoch": 1.5464953568248314, + "grad_norm": 0.8425272703170776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8964003920555115, + "num_tokens": 477252905.0, + "step": 12157 + }, + { + "epoch": 1.546622567103422, + "grad_norm": 0.956820011138916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8859549760818481, + "num_tokens": 477296673.0, + "step": 12158 + }, + { + "epoch": 1.5467497773820125, + "grad_norm": 0.9608170390129089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8831005096435547, + "num_tokens": 477334252.0, + "step": 12159 + }, + { + "epoch": 1.546876987660603, + "grad_norm": 1.0389015674591064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8810081481933594, + "num_tokens": 477374577.0, + "step": 12160 + }, + { + "epoch": 1.5470041979391935, + "grad_norm": 0.8994096517562866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.890444815158844, + "num_tokens": 477416813.0, + "step": 12161 + }, + { + "epoch": 1.5471314082177838, + "grad_norm": 0.8400501012802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8860180377960205, + "num_tokens": 477467100.0, + "step": 12162 + }, + { + "epoch": 1.5472586184963744, + "grad_norm": 1.0454773902893066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8723105788230896, + "num_tokens": 477508694.0, + "step": 12163 + }, + { + "epoch": 1.5473858287749649, + "grad_norm": 0.9526239633560181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.88022381067276, + "num_tokens": 477554269.0, + "step": 12164 + }, + { + "epoch": 1.5475130390535554, + "grad_norm": 1.0076215267181396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.887471616268158, + "num_tokens": 477590933.0, + "step": 12165 + }, + { + "epoch": 1.547640249332146, + "grad_norm": 0.9620602130889893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.893091082572937, + "num_tokens": 477632438.0, + "step": 12166 + }, + { + "epoch": 1.5477674596107365, + "grad_norm": 1.024658441543579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8680839538574219, + "num_tokens": 477672296.0, + "step": 12167 + }, + { + "epoch": 1.547894669889327, + "grad_norm": 0.9219177961349487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8965842127799988, + "num_tokens": 477714464.0, + "step": 12168 + }, + { + "epoch": 1.5480218801679175, + "grad_norm": 1.0366605520248413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8779380321502686, + "num_tokens": 477751422.0, + "step": 12169 + }, + { + "epoch": 1.548149090446508, + "grad_norm": 0.8913875222206116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8791004419326782, + "num_tokens": 477795429.0, + "step": 12170 + }, + { + "epoch": 1.5482763007250986, + "grad_norm": 1.018908143043518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8789807558059692, + "num_tokens": 477828652.0, + "step": 12171 + }, + { + "epoch": 1.5484035110036891, + "grad_norm": 0.9694633483886719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8837740421295166, + "num_tokens": 477871522.0, + "step": 12172 + }, + { + "epoch": 1.5485307212822796, + "grad_norm": 1.157423496246338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8860430717468262, + "num_tokens": 477903816.0, + "step": 12173 + }, + { + "epoch": 1.5486579315608702, + "grad_norm": 1.0099581480026245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8765652179718018, + "num_tokens": 477950304.0, + "step": 12174 + }, + { + "epoch": 1.5487851418394607, + "grad_norm": 0.9356728196144104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8900310397148132, + "num_tokens": 477989820.0, + "step": 12175 + }, + { + "epoch": 1.5489123521180512, + "grad_norm": 1.0654970407485962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8838105201721191, + "num_tokens": 478023605.0, + "step": 12176 + }, + { + "epoch": 1.5490395623966418, + "grad_norm": 1.0416818857192993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8835173845291138, + "num_tokens": 478059104.0, + "step": 12177 + }, + { + "epoch": 1.5491667726752323, + "grad_norm": 1.0781115293502808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8847118020057678, + "num_tokens": 478090525.0, + "step": 12178 + }, + { + "epoch": 1.5492939829538228, + "grad_norm": 1.057117223739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8788145780563354, + "num_tokens": 478132731.0, + "step": 12179 + }, + { + "epoch": 1.5494211932324133, + "grad_norm": 0.9505119323730469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8855059742927551, + "num_tokens": 478174985.0, + "step": 12180 + }, + { + "epoch": 1.5495484035110036, + "grad_norm": 1.0028767585754395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8900965452194214, + "num_tokens": 478213126.0, + "step": 12181 + }, + { + "epoch": 1.5496756137895942, + "grad_norm": 1.0153292417526245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.887036919593811, + "num_tokens": 478249178.0, + "step": 12182 + }, + { + "epoch": 1.5498028240681847, + "grad_norm": 1.0674123764038086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8780043125152588, + "num_tokens": 478284846.0, + "step": 12183 + }, + { + "epoch": 1.5499300343467752, + "grad_norm": 1.0246011018753052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8743180632591248, + "num_tokens": 478323298.0, + "step": 12184 + }, + { + "epoch": 1.5500572446253658, + "grad_norm": 1.0323472023010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8918027281761169, + "num_tokens": 478362938.0, + "step": 12185 + }, + { + "epoch": 1.5501844549039563, + "grad_norm": 1.0719585418701172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8873682022094727, + "num_tokens": 478399205.0, + "step": 12186 + }, + { + "epoch": 1.5503116651825466, + "grad_norm": 0.9761800765991211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.89531409740448, + "num_tokens": 478438456.0, + "step": 12187 + }, + { + "epoch": 1.5504388754611371, + "grad_norm": 0.845901608467102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8928536772727966, + "num_tokens": 478484958.0, + "step": 12188 + }, + { + "epoch": 1.5505660857397277, + "grad_norm": 1.0698719024658203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8811347484588623, + "num_tokens": 478523093.0, + "step": 12189 + }, + { + "epoch": 1.5506932960183182, + "grad_norm": 0.9384188055992126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8923993110656738, + "num_tokens": 478565574.0, + "step": 12190 + }, + { + "epoch": 1.5508205062969087, + "grad_norm": 1.1387431621551514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4021, + "mean_token_accuracy": 0.8644490838050842, + "num_tokens": 478603576.0, + "step": 12191 + }, + { + "epoch": 1.5509477165754992, + "grad_norm": 0.9834123253822327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8915538787841797, + "num_tokens": 478644201.0, + "step": 12192 + }, + { + "epoch": 1.5510749268540898, + "grad_norm": 0.8671705722808838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8956714868545532, + "num_tokens": 478687196.0, + "step": 12193 + }, + { + "epoch": 1.5512021371326803, + "grad_norm": 0.9884952306747437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8875789642333984, + "num_tokens": 478726307.0, + "step": 12194 + }, + { + "epoch": 1.5513293474112708, + "grad_norm": 1.0518395900726318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8664690256118774, + "num_tokens": 478765519.0, + "step": 12195 + }, + { + "epoch": 1.5514565576898613, + "grad_norm": 1.0039206743240356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8806906938552856, + "num_tokens": 478804754.0, + "step": 12196 + }, + { + "epoch": 1.5515837679684519, + "grad_norm": 1.091432809829712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8811012506484985, + "num_tokens": 478842600.0, + "step": 12197 + }, + { + "epoch": 1.5517109782470424, + "grad_norm": 1.072891354560852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8919090628623962, + "num_tokens": 478876409.0, + "step": 12198 + }, + { + "epoch": 1.551838188525633, + "grad_norm": 0.9659075736999512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.888745903968811, + "num_tokens": 478919433.0, + "step": 12199 + }, + { + "epoch": 1.5519653988042235, + "grad_norm": 1.0996862649917603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8830363750457764, + "num_tokens": 478955997.0, + "step": 12200 + }, + { + "epoch": 1.552092609082814, + "grad_norm": 0.9355805516242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8986523151397705, + "num_tokens": 478994366.0, + "step": 12201 + }, + { + "epoch": 1.5522198193614045, + "grad_norm": 1.0115561485290527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8911712169647217, + "num_tokens": 479033302.0, + "step": 12202 + }, + { + "epoch": 1.552347029639995, + "grad_norm": 0.9346247911453247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8875375986099243, + "num_tokens": 479075831.0, + "step": 12203 + }, + { + "epoch": 1.5524742399185856, + "grad_norm": 1.0509651899337769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8845162391662598, + "num_tokens": 479109232.0, + "step": 12204 + }, + { + "epoch": 1.5526014501971759, + "grad_norm": 1.0651094913482666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3874, + "mean_token_accuracy": 0.8691916465759277, + "num_tokens": 479150316.0, + "step": 12205 + }, + { + "epoch": 1.5527286604757664, + "grad_norm": 1.1253001689910889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8733736276626587, + "num_tokens": 479185036.0, + "step": 12206 + }, + { + "epoch": 1.552855870754357, + "grad_norm": 0.9834761023521423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8858729600906372, + "num_tokens": 479220382.0, + "step": 12207 + }, + { + "epoch": 1.5529830810329475, + "grad_norm": 0.9902390837669373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8982017040252686, + "num_tokens": 479253373.0, + "step": 12208 + }, + { + "epoch": 1.553110291311538, + "grad_norm": 0.9129356145858765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8875203132629395, + "num_tokens": 479295312.0, + "step": 12209 + }, + { + "epoch": 1.5532375015901285, + "grad_norm": 0.9715766310691833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8952575922012329, + "num_tokens": 479331582.0, + "step": 12210 + }, + { + "epoch": 1.5533647118687188, + "grad_norm": 0.9709469079971313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8939318656921387, + "num_tokens": 479367660.0, + "step": 12211 + }, + { + "epoch": 1.5534919221473094, + "grad_norm": 1.1540522575378418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3617, + "mean_token_accuracy": 0.8777343034744263, + "num_tokens": 479404865.0, + "step": 12212 + }, + { + "epoch": 1.5536191324258999, + "grad_norm": 0.9374517202377319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8944901823997498, + "num_tokens": 479444168.0, + "step": 12213 + }, + { + "epoch": 1.5537463427044904, + "grad_norm": 1.0034871101379395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8833924531936646, + "num_tokens": 479482960.0, + "step": 12214 + }, + { + "epoch": 1.553873552983081, + "grad_norm": 1.012458086013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8897157311439514, + "num_tokens": 479518376.0, + "step": 12215 + }, + { + "epoch": 1.5540007632616715, + "grad_norm": 1.0707740783691406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3761, + "mean_token_accuracy": 0.8638703227043152, + "num_tokens": 479559685.0, + "step": 12216 + }, + { + "epoch": 1.554127973540262, + "grad_norm": 1.039707064628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8699728846549988, + "num_tokens": 479600277.0, + "step": 12217 + }, + { + "epoch": 1.5542551838188525, + "grad_norm": 0.9418013691902161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.890663743019104, + "num_tokens": 479642067.0, + "step": 12218 + }, + { + "epoch": 1.554382394097443, + "grad_norm": 1.0070559978485107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8776983022689819, + "num_tokens": 479680090.0, + "step": 12219 + }, + { + "epoch": 1.5545096043760336, + "grad_norm": 1.0198453664779663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8920551538467407, + "num_tokens": 479716718.0, + "step": 12220 + }, + { + "epoch": 1.554636814654624, + "grad_norm": 1.0107685327529907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8905338048934937, + "num_tokens": 479754119.0, + "step": 12221 + }, + { + "epoch": 1.5547640249332146, + "grad_norm": 1.259284257888794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3979, + "mean_token_accuracy": 0.8628204464912415, + "num_tokens": 479786661.0, + "step": 12222 + }, + { + "epoch": 1.5548912352118052, + "grad_norm": 0.919406533241272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.884587287902832, + "num_tokens": 479831351.0, + "step": 12223 + }, + { + "epoch": 1.5550184454903957, + "grad_norm": 0.9461245536804199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8943310379981995, + "num_tokens": 479873060.0, + "step": 12224 + }, + { + "epoch": 1.5551456557689862, + "grad_norm": 0.9640598893165588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8926631808280945, + "num_tokens": 479910628.0, + "step": 12225 + }, + { + "epoch": 1.5552728660475768, + "grad_norm": 1.0226482152938843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8729170560836792, + "num_tokens": 479952331.0, + "step": 12226 + }, + { + "epoch": 1.5554000763261673, + "grad_norm": 1.0269657373428345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8676429986953735, + "num_tokens": 479994787.0, + "step": 12227 + }, + { + "epoch": 1.5555272866047578, + "grad_norm": 1.0509527921676636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.880349338054657, + "num_tokens": 480034990.0, + "step": 12228 + }, + { + "epoch": 1.5556544968833483, + "grad_norm": 1.0122610330581665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8882083892822266, + "num_tokens": 480072822.0, + "step": 12229 + }, + { + "epoch": 1.5557817071619386, + "grad_norm": 0.9504342675209045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8794607520103455, + "num_tokens": 480117059.0, + "step": 12230 + }, + { + "epoch": 1.5559089174405292, + "grad_norm": 0.9618238806724548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8914927244186401, + "num_tokens": 480157590.0, + "step": 12231 + }, + { + "epoch": 1.5560361277191197, + "grad_norm": 1.1463513374328613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3715, + "mean_token_accuracy": 0.8703084588050842, + "num_tokens": 480193112.0, + "step": 12232 + }, + { + "epoch": 1.5561633379977102, + "grad_norm": 1.0542418956756592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8720360398292542, + "num_tokens": 480230074.0, + "step": 12233 + }, + { + "epoch": 1.5562905482763008, + "grad_norm": 1.0554025173187256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8766966462135315, + "num_tokens": 480266936.0, + "step": 12234 + }, + { + "epoch": 1.5564177585548913, + "grad_norm": 0.9296135306358337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8914170265197754, + "num_tokens": 480305206.0, + "step": 12235 + }, + { + "epoch": 1.5565449688334816, + "grad_norm": 1.0054222345352173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8839341402053833, + "num_tokens": 480343218.0, + "step": 12236 + }, + { + "epoch": 1.5566721791120721, + "grad_norm": 1.0730161666870117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8865749835968018, + "num_tokens": 480380291.0, + "step": 12237 + }, + { + "epoch": 1.5567993893906626, + "grad_norm": 0.971291184425354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.878005862236023, + "num_tokens": 480425017.0, + "step": 12238 + }, + { + "epoch": 1.5569265996692532, + "grad_norm": 0.9390117526054382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8794034719467163, + "num_tokens": 480468216.0, + "step": 12239 + }, + { + "epoch": 1.5570538099478437, + "grad_norm": 1.0178375244140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8783107399940491, + "num_tokens": 480506379.0, + "step": 12240 + }, + { + "epoch": 1.5571810202264342, + "grad_norm": 1.0360509157180786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8897302150726318, + "num_tokens": 480542674.0, + "step": 12241 + }, + { + "epoch": 1.5573082305050248, + "grad_norm": 0.9514756798744202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8832675218582153, + "num_tokens": 480584758.0, + "step": 12242 + }, + { + "epoch": 1.5574354407836153, + "grad_norm": 1.0462980270385742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8847471475601196, + "num_tokens": 480620186.0, + "step": 12243 + }, + { + "epoch": 1.5575626510622058, + "grad_norm": 0.9538357257843018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8946549892425537, + "num_tokens": 480659039.0, + "step": 12244 + }, + { + "epoch": 1.5576898613407963, + "grad_norm": 0.9474049806594849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8825171589851379, + "num_tokens": 480700088.0, + "step": 12245 + }, + { + "epoch": 1.5578170716193869, + "grad_norm": 0.9389523267745972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8907179832458496, + "num_tokens": 480742528.0, + "step": 12246 + }, + { + "epoch": 1.5579442818979774, + "grad_norm": 0.9477099776268005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8941627740859985, + "num_tokens": 480785358.0, + "step": 12247 + }, + { + "epoch": 1.558071492176568, + "grad_norm": 0.9564197063446045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8924127817153931, + "num_tokens": 480822700.0, + "step": 12248 + }, + { + "epoch": 1.5581987024551585, + "grad_norm": 0.8642160892486572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.9009005427360535, + "num_tokens": 480866799.0, + "step": 12249 + }, + { + "epoch": 1.558325912733749, + "grad_norm": 1.029514193534851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8850427865982056, + "num_tokens": 480905940.0, + "step": 12250 + }, + { + "epoch": 1.5584531230123395, + "grad_norm": 0.9081090688705444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.901700496673584, + "num_tokens": 480946352.0, + "step": 12251 + }, + { + "epoch": 1.55858033329093, + "grad_norm": 0.895309329032898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8758849501609802, + "num_tokens": 480990687.0, + "step": 12252 + }, + { + "epoch": 1.5587075435695206, + "grad_norm": 1.0266605615615845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8802411556243896, + "num_tokens": 481029909.0, + "step": 12253 + }, + { + "epoch": 1.5588347538481109, + "grad_norm": 0.9257401823997498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.252, + "mean_token_accuracy": 0.9060033559799194, + "num_tokens": 481064294.0, + "step": 12254 + }, + { + "epoch": 1.5589619641267014, + "grad_norm": 0.8932656049728394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.899137020111084, + "num_tokens": 481103596.0, + "step": 12255 + }, + { + "epoch": 1.559089174405292, + "grad_norm": 1.0151993036270142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8903219699859619, + "num_tokens": 481141520.0, + "step": 12256 + }, + { + "epoch": 1.5592163846838825, + "grad_norm": 1.020872950553894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8838984966278076, + "num_tokens": 481179997.0, + "step": 12257 + }, + { + "epoch": 1.559343594962473, + "grad_norm": 0.9861580729484558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8914285898208618, + "num_tokens": 481220916.0, + "step": 12258 + }, + { + "epoch": 1.5594708052410635, + "grad_norm": 0.9824430346488953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8773266077041626, + "num_tokens": 481261755.0, + "step": 12259 + }, + { + "epoch": 1.5595980155196538, + "grad_norm": 1.0444658994674683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8753678798675537, + "num_tokens": 481298620.0, + "step": 12260 + }, + { + "epoch": 1.5597252257982444, + "grad_norm": 1.0843303203582764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8789191246032715, + "num_tokens": 481336036.0, + "step": 12261 + }, + { + "epoch": 1.5598524360768349, + "grad_norm": 0.9623059034347534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8712515830993652, + "num_tokens": 481379786.0, + "step": 12262 + }, + { + "epoch": 1.5599796463554254, + "grad_norm": 1.1392607688903809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.381, + "mean_token_accuracy": 0.8672336339950562, + "num_tokens": 481415546.0, + "step": 12263 + }, + { + "epoch": 1.560106856634016, + "grad_norm": 0.9736671447753906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8823908567428589, + "num_tokens": 481455973.0, + "step": 12264 + }, + { + "epoch": 1.5602340669126065, + "grad_norm": 1.1173646450042725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8848601579666138, + "num_tokens": 481489552.0, + "step": 12265 + }, + { + "epoch": 1.560361277191197, + "grad_norm": 1.0337529182434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8811547756195068, + "num_tokens": 481527489.0, + "step": 12266 + }, + { + "epoch": 1.5604884874697875, + "grad_norm": 1.0221316814422607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8922708034515381, + "num_tokens": 481564413.0, + "step": 12267 + }, + { + "epoch": 1.560615697748378, + "grad_norm": 0.994412362575531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8985178470611572, + "num_tokens": 481599813.0, + "step": 12268 + }, + { + "epoch": 1.5607429080269686, + "grad_norm": 1.0060902833938599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8969825506210327, + "num_tokens": 481632746.0, + "step": 12269 + }, + { + "epoch": 1.560870118305559, + "grad_norm": 1.0595577955245972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8825175762176514, + "num_tokens": 481668796.0, + "step": 12270 + }, + { + "epoch": 1.5609973285841496, + "grad_norm": 0.9786033630371094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8831777572631836, + "num_tokens": 481710171.0, + "step": 12271 + }, + { + "epoch": 1.5611245388627402, + "grad_norm": 0.9628471732139587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8978432416915894, + "num_tokens": 481744597.0, + "step": 12272 + }, + { + "epoch": 1.5612517491413307, + "grad_norm": 1.0142524242401123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8796629309654236, + "num_tokens": 481783641.0, + "step": 12273 + }, + { + "epoch": 1.5613789594199212, + "grad_norm": 0.9354283213615417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8840897083282471, + "num_tokens": 481826777.0, + "step": 12274 + }, + { + "epoch": 1.5615061696985117, + "grad_norm": 0.9952473044395447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8821680545806885, + "num_tokens": 481865273.0, + "step": 12275 + }, + { + "epoch": 1.5616333799771023, + "grad_norm": 1.0185256004333496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8826355934143066, + "num_tokens": 481900926.0, + "step": 12276 + }, + { + "epoch": 1.5617605902556928, + "grad_norm": 0.8519124984741211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8866044282913208, + "num_tokens": 481946394.0, + "step": 12277 + }, + { + "epoch": 1.5618878005342833, + "grad_norm": 0.9699167609214783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8934420347213745, + "num_tokens": 481986484.0, + "step": 12278 + }, + { + "epoch": 1.5620150108128736, + "grad_norm": 0.965461790561676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8982741236686707, + "num_tokens": 482026872.0, + "step": 12279 + }, + { + "epoch": 1.5621422210914642, + "grad_norm": 1.0134773254394531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8725987672805786, + "num_tokens": 482063687.0, + "step": 12280 + }, + { + "epoch": 1.5622694313700547, + "grad_norm": 0.9124819040298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8842799067497253, + "num_tokens": 482106753.0, + "step": 12281 + }, + { + "epoch": 1.5623966416486452, + "grad_norm": 1.1165353059768677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8776038289070129, + "num_tokens": 482141575.0, + "step": 12282 + }, + { + "epoch": 1.5625238519272358, + "grad_norm": 1.001367211341858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8792519569396973, + "num_tokens": 482184217.0, + "step": 12283 + }, + { + "epoch": 1.5626510622058263, + "grad_norm": 1.0827332735061646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8732203245162964, + "num_tokens": 482223673.0, + "step": 12284 + }, + { + "epoch": 1.5627782724844166, + "grad_norm": 1.0470314025878906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8849561214447021, + "num_tokens": 482259359.0, + "step": 12285 + }, + { + "epoch": 1.5629054827630071, + "grad_norm": 0.9656592011451721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8806217908859253, + "num_tokens": 482299380.0, + "step": 12286 + }, + { + "epoch": 1.5630326930415976, + "grad_norm": 1.0039329528808594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8773813843727112, + "num_tokens": 482338248.0, + "step": 12287 + }, + { + "epoch": 1.5631599033201882, + "grad_norm": 1.0063318014144897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8799733519554138, + "num_tokens": 482377028.0, + "step": 12288 + }, + { + "epoch": 1.5632871135987787, + "grad_norm": 1.0503528118133545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8807573318481445, + "num_tokens": 482412587.0, + "step": 12289 + }, + { + "epoch": 1.5634143238773692, + "grad_norm": 0.9964895248413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8928961753845215, + "num_tokens": 482450361.0, + "step": 12290 + }, + { + "epoch": 1.5635415341559598, + "grad_norm": 0.9903115034103394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8965002298355103, + "num_tokens": 482488002.0, + "step": 12291 + }, + { + "epoch": 1.5636687444345503, + "grad_norm": 0.9309045672416687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8983110785484314, + "num_tokens": 482528145.0, + "step": 12292 + }, + { + "epoch": 1.5637959547131408, + "grad_norm": 1.010423183441162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8919044733047485, + "num_tokens": 482562350.0, + "step": 12293 + }, + { + "epoch": 1.5639231649917313, + "grad_norm": 1.0658708810806274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8862019777297974, + "num_tokens": 482597114.0, + "step": 12294 + }, + { + "epoch": 1.5640503752703219, + "grad_norm": 0.8903014659881592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8917220234870911, + "num_tokens": 482641231.0, + "step": 12295 + }, + { + "epoch": 1.5641775855489124, + "grad_norm": 0.9551319479942322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8905867338180542, + "num_tokens": 482682736.0, + "step": 12296 + }, + { + "epoch": 1.564304795827503, + "grad_norm": 0.9842230677604675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8847861289978027, + "num_tokens": 482721721.0, + "step": 12297 + }, + { + "epoch": 1.5644320061060935, + "grad_norm": 0.837135374546051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.261, + "mean_token_accuracy": 0.9051706790924072, + "num_tokens": 482763496.0, + "step": 12298 + }, + { + "epoch": 1.564559216384684, + "grad_norm": 1.0720632076263428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3867, + "mean_token_accuracy": 0.8657064437866211, + "num_tokens": 482807542.0, + "step": 12299 + }, + { + "epoch": 1.5646864266632745, + "grad_norm": 0.969748854637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8915433883666992, + "num_tokens": 482848368.0, + "step": 12300 + }, + { + "epoch": 1.564813636941865, + "grad_norm": 0.9462297558784485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8887884616851807, + "num_tokens": 482887883.0, + "step": 12301 + }, + { + "epoch": 1.5649408472204556, + "grad_norm": 0.9490066170692444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.9012920260429382, + "num_tokens": 482924400.0, + "step": 12302 + }, + { + "epoch": 1.5650680574990459, + "grad_norm": 1.089390754699707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8760672807693481, + "num_tokens": 482963661.0, + "step": 12303 + }, + { + "epoch": 1.5651952677776364, + "grad_norm": 1.0538805723190308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8824386596679688, + "num_tokens": 482999408.0, + "step": 12304 + }, + { + "epoch": 1.565322478056227, + "grad_norm": 1.0945930480957031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8732645511627197, + "num_tokens": 483037554.0, + "step": 12305 + }, + { + "epoch": 1.5654496883348175, + "grad_norm": 0.9956566691398621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8787357807159424, + "num_tokens": 483075998.0, + "step": 12306 + }, + { + "epoch": 1.565576898613408, + "grad_norm": 1.1095051765441895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8733177185058594, + "num_tokens": 483112318.0, + "step": 12307 + }, + { + "epoch": 1.5657041088919985, + "grad_norm": 0.9033411145210266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8836337924003601, + "num_tokens": 483158524.0, + "step": 12308 + }, + { + "epoch": 1.5658313191705888, + "grad_norm": 1.0413883924484253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8833131194114685, + "num_tokens": 483193677.0, + "step": 12309 + }, + { + "epoch": 1.5659585294491793, + "grad_norm": 0.9160630702972412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8908658027648926, + "num_tokens": 483237972.0, + "step": 12310 + }, + { + "epoch": 1.5660857397277699, + "grad_norm": 0.9067684412002563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8869191408157349, + "num_tokens": 483283187.0, + "step": 12311 + }, + { + "epoch": 1.5662129500063604, + "grad_norm": 0.9770640134811401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8755941390991211, + "num_tokens": 483325356.0, + "step": 12312 + }, + { + "epoch": 1.566340160284951, + "grad_norm": 1.0047084093093872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8848269581794739, + "num_tokens": 483362120.0, + "step": 12313 + }, + { + "epoch": 1.5664673705635415, + "grad_norm": 1.042588710784912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8837581872940063, + "num_tokens": 483396539.0, + "step": 12314 + }, + { + "epoch": 1.566594580842132, + "grad_norm": 0.9797518253326416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.878879964351654, + "num_tokens": 483439299.0, + "step": 12315 + }, + { + "epoch": 1.5667217911207225, + "grad_norm": 0.8805946111679077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8982968330383301, + "num_tokens": 483482123.0, + "step": 12316 + }, + { + "epoch": 1.566849001399313, + "grad_norm": 1.0845998525619507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8753467202186584, + "num_tokens": 483518993.0, + "step": 12317 + }, + { + "epoch": 1.5669762116779036, + "grad_norm": 0.9674540162086487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8860888481140137, + "num_tokens": 483562575.0, + "step": 12318 + }, + { + "epoch": 1.567103421956494, + "grad_norm": 1.029645562171936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8769264817237854, + "num_tokens": 483598829.0, + "step": 12319 + }, + { + "epoch": 1.5672306322350846, + "grad_norm": 0.9882842898368835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8897364139556885, + "num_tokens": 483637873.0, + "step": 12320 + }, + { + "epoch": 1.5673578425136752, + "grad_norm": 1.1301335096359253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8697476387023926, + "num_tokens": 483673617.0, + "step": 12321 + }, + { + "epoch": 1.5674850527922657, + "grad_norm": 1.1108074188232422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.879670262336731, + "num_tokens": 483707989.0, + "step": 12322 + }, + { + "epoch": 1.5676122630708562, + "grad_norm": 1.0343860387802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8848022818565369, + "num_tokens": 483742852.0, + "step": 12323 + }, + { + "epoch": 1.5677394733494467, + "grad_norm": 1.0593379735946655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8673970699310303, + "num_tokens": 483783518.0, + "step": 12324 + }, + { + "epoch": 1.5678666836280373, + "grad_norm": 1.0282243490219116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8747889399528503, + "num_tokens": 483821218.0, + "step": 12325 + }, + { + "epoch": 1.5679938939066278, + "grad_norm": 0.92684406042099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8851009607315063, + "num_tokens": 483864592.0, + "step": 12326 + }, + { + "epoch": 1.5681211041852183, + "grad_norm": 1.0446388721466064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8852527141571045, + "num_tokens": 483898994.0, + "step": 12327 + }, + { + "epoch": 1.5682483144638086, + "grad_norm": 1.0711140632629395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8838963508605957, + "num_tokens": 483934359.0, + "step": 12328 + }, + { + "epoch": 1.5683755247423992, + "grad_norm": 0.988219141960144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8930076956748962, + "num_tokens": 483971430.0, + "step": 12329 + }, + { + "epoch": 1.5685027350209897, + "grad_norm": 0.9773460030555725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8959730267524719, + "num_tokens": 484007467.0, + "step": 12330 + }, + { + "epoch": 1.5686299452995802, + "grad_norm": 0.9125896096229553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8793482780456543, + "num_tokens": 484051048.0, + "step": 12331 + }, + { + "epoch": 1.5687571555781707, + "grad_norm": 1.1303329467773438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8763313293457031, + "num_tokens": 484086698.0, + "step": 12332 + }, + { + "epoch": 1.5688843658567613, + "grad_norm": 1.1010406017303467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8901681900024414, + "num_tokens": 484119743.0, + "step": 12333 + }, + { + "epoch": 1.5690115761353516, + "grad_norm": 0.9437852501869202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8989973664283752, + "num_tokens": 484161346.0, + "step": 12334 + }, + { + "epoch": 1.569138786413942, + "grad_norm": 0.9833623170852661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8900742530822754, + "num_tokens": 484197807.0, + "step": 12335 + }, + { + "epoch": 1.5692659966925326, + "grad_norm": 1.0051161050796509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8826879262924194, + "num_tokens": 484234859.0, + "step": 12336 + }, + { + "epoch": 1.5693932069711232, + "grad_norm": 1.0101492404937744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8885149955749512, + "num_tokens": 484269216.0, + "step": 12337 + }, + { + "epoch": 1.5695204172497137, + "grad_norm": 1.0366264581680298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.882390022277832, + "num_tokens": 484306224.0, + "step": 12338 + }, + { + "epoch": 1.5696476275283042, + "grad_norm": 0.9223297238349915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8976417779922485, + "num_tokens": 484345205.0, + "step": 12339 + }, + { + "epoch": 1.5697748378068948, + "grad_norm": 0.918860912322998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8858236074447632, + "num_tokens": 484393661.0, + "step": 12340 + }, + { + "epoch": 1.5699020480854853, + "grad_norm": 1.1105891466140747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.883206307888031, + "num_tokens": 484431758.0, + "step": 12341 + }, + { + "epoch": 1.5700292583640758, + "grad_norm": 1.082321286201477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8820415139198303, + "num_tokens": 484467858.0, + "step": 12342 + }, + { + "epoch": 1.5701564686426663, + "grad_norm": 0.9292422533035278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8814774751663208, + "num_tokens": 484512215.0, + "step": 12343 + }, + { + "epoch": 1.5702836789212569, + "grad_norm": 0.932341456413269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8945226669311523, + "num_tokens": 484550765.0, + "step": 12344 + }, + { + "epoch": 1.5704108891998474, + "grad_norm": 0.9735291600227356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.891325056552887, + "num_tokens": 484588658.0, + "step": 12345 + }, + { + "epoch": 1.570538099478438, + "grad_norm": 0.9733516573905945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8880917429924011, + "num_tokens": 484628706.0, + "step": 12346 + }, + { + "epoch": 1.5706653097570284, + "grad_norm": 1.0067106485366821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8959593772888184, + "num_tokens": 484663244.0, + "step": 12347 + }, + { + "epoch": 1.570792520035619, + "grad_norm": 0.9147877097129822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8786211013793945, + "num_tokens": 484708579.0, + "step": 12348 + }, + { + "epoch": 1.5709197303142095, + "grad_norm": 1.0686736106872559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8894243240356445, + "num_tokens": 484743761.0, + "step": 12349 + }, + { + "epoch": 1.5710469405928, + "grad_norm": 0.9912824630737305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8877519369125366, + "num_tokens": 484782145.0, + "step": 12350 + }, + { + "epoch": 1.5711741508713906, + "grad_norm": 1.053084135055542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.896296501159668, + "num_tokens": 484813854.0, + "step": 12351 + }, + { + "epoch": 1.5713013611499809, + "grad_norm": 0.9345266819000244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8961247205734253, + "num_tokens": 484854390.0, + "step": 12352 + }, + { + "epoch": 1.5714285714285714, + "grad_norm": 0.9232896566390991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8919956684112549, + "num_tokens": 484893864.0, + "step": 12353 + }, + { + "epoch": 1.571555781707162, + "grad_norm": 0.9313464164733887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8887233138084412, + "num_tokens": 484935725.0, + "step": 12354 + }, + { + "epoch": 1.5716829919857525, + "grad_norm": 1.0377594232559204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8798964619636536, + "num_tokens": 484970530.0, + "step": 12355 + }, + { + "epoch": 1.571810202264343, + "grad_norm": 1.0333366394042969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8858992457389832, + "num_tokens": 485007383.0, + "step": 12356 + }, + { + "epoch": 1.5719374125429335, + "grad_norm": 0.9189743399620056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8993980884552002, + "num_tokens": 485047922.0, + "step": 12357 + }, + { + "epoch": 1.5720646228215238, + "grad_norm": 1.0834784507751465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8865670561790466, + "num_tokens": 485081795.0, + "step": 12358 + }, + { + "epoch": 1.5721918331001143, + "grad_norm": 0.9375515580177307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.894486665725708, + "num_tokens": 485121252.0, + "step": 12359 + }, + { + "epoch": 1.5723190433787049, + "grad_norm": 0.9254478812217712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8869341015815735, + "num_tokens": 485163167.0, + "step": 12360 + }, + { + "epoch": 1.5724462536572954, + "grad_norm": 0.9617912769317627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8793190121650696, + "num_tokens": 485204114.0, + "step": 12361 + }, + { + "epoch": 1.572573463935886, + "grad_norm": 1.1017353534698486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8816000819206238, + "num_tokens": 485241066.0, + "step": 12362 + }, + { + "epoch": 1.5727006742144765, + "grad_norm": 0.9989706873893738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8785597681999207, + "num_tokens": 485281002.0, + "step": 12363 + }, + { + "epoch": 1.572827884493067, + "grad_norm": 0.9668259620666504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8837997913360596, + "num_tokens": 485324274.0, + "step": 12364 + }, + { + "epoch": 1.5729550947716575, + "grad_norm": 0.956748366355896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8902746438980103, + "num_tokens": 485359179.0, + "step": 12365 + }, + { + "epoch": 1.573082305050248, + "grad_norm": 1.065523624420166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8811070919036865, + "num_tokens": 485394791.0, + "step": 12366 + }, + { + "epoch": 1.5732095153288386, + "grad_norm": 1.0882548093795776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8773190379142761, + "num_tokens": 485434914.0, + "step": 12367 + }, + { + "epoch": 1.573336725607429, + "grad_norm": 0.9732025265693665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8841999769210815, + "num_tokens": 485473638.0, + "step": 12368 + }, + { + "epoch": 1.5734639358860196, + "grad_norm": 1.035205602645874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8918138742446899, + "num_tokens": 485505433.0, + "step": 12369 + }, + { + "epoch": 1.5735911461646102, + "grad_norm": 0.9764627814292908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8823250532150269, + "num_tokens": 485545076.0, + "step": 12370 + }, + { + "epoch": 1.5737183564432007, + "grad_norm": 0.9523493051528931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8876466751098633, + "num_tokens": 485584644.0, + "step": 12371 + }, + { + "epoch": 1.5738455667217912, + "grad_norm": 1.011577844619751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8869262933731079, + "num_tokens": 485622907.0, + "step": 12372 + }, + { + "epoch": 1.5739727770003817, + "grad_norm": 0.9883112907409668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8906638026237488, + "num_tokens": 485660660.0, + "step": 12373 + }, + { + "epoch": 1.5740999872789723, + "grad_norm": 1.009328007698059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8857694268226624, + "num_tokens": 485701413.0, + "step": 12374 + }, + { + "epoch": 1.5742271975575628, + "grad_norm": 1.0081831216812134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8822880387306213, + "num_tokens": 485740391.0, + "step": 12375 + }, + { + "epoch": 1.5743544078361533, + "grad_norm": 0.9932554364204407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8921026587486267, + "num_tokens": 485778398.0, + "step": 12376 + }, + { + "epoch": 1.5744816181147436, + "grad_norm": 1.0463545322418213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8841726183891296, + "num_tokens": 485812064.0, + "step": 12377 + }, + { + "epoch": 1.5746088283933342, + "grad_norm": 0.9716024994850159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8817124366760254, + "num_tokens": 485854452.0, + "step": 12378 + }, + { + "epoch": 1.5747360386719247, + "grad_norm": 1.0639023780822754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8823421001434326, + "num_tokens": 485893923.0, + "step": 12379 + }, + { + "epoch": 1.5748632489505152, + "grad_norm": 0.9822662472724915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.874153733253479, + "num_tokens": 485934167.0, + "step": 12380 + }, + { + "epoch": 1.5749904592291057, + "grad_norm": 0.9311773777008057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8964118957519531, + "num_tokens": 485972056.0, + "step": 12381 + }, + { + "epoch": 1.5751176695076963, + "grad_norm": 0.9102247953414917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8930568099021912, + "num_tokens": 486014602.0, + "step": 12382 + }, + { + "epoch": 1.5752448797862866, + "grad_norm": 0.9174212217330933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8974053859710693, + "num_tokens": 486053263.0, + "step": 12383 + }, + { + "epoch": 1.575372090064877, + "grad_norm": 1.0025904178619385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8837878108024597, + "num_tokens": 486091377.0, + "step": 12384 + }, + { + "epoch": 1.5754993003434676, + "grad_norm": 0.9873917698860168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8871076703071594, + "num_tokens": 486131121.0, + "step": 12385 + }, + { + "epoch": 1.5756265106220582, + "grad_norm": 1.0098720788955688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8843491673469543, + "num_tokens": 486171963.0, + "step": 12386 + }, + { + "epoch": 1.5757537209006487, + "grad_norm": 1.049678921699524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.886988639831543, + "num_tokens": 486206435.0, + "step": 12387 + }, + { + "epoch": 1.5758809311792392, + "grad_norm": 1.022896409034729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8866539001464844, + "num_tokens": 486243811.0, + "step": 12388 + }, + { + "epoch": 1.5760081414578297, + "grad_norm": 0.9232167601585388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8907400369644165, + "num_tokens": 486284428.0, + "step": 12389 + }, + { + "epoch": 1.5761353517364203, + "grad_norm": 1.0365403890609741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8844619989395142, + "num_tokens": 486323885.0, + "step": 12390 + }, + { + "epoch": 1.5762625620150108, + "grad_norm": 0.9299534559249878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8844383955001831, + "num_tokens": 486366841.0, + "step": 12391 + }, + { + "epoch": 1.5763897722936013, + "grad_norm": 1.012133240699768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8916157484054565, + "num_tokens": 486404462.0, + "step": 12392 + }, + { + "epoch": 1.5765169825721919, + "grad_norm": 0.8688777685165405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.897351086139679, + "num_tokens": 486448327.0, + "step": 12393 + }, + { + "epoch": 1.5766441928507824, + "grad_norm": 0.9648919105529785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8890681266784668, + "num_tokens": 486488919.0, + "step": 12394 + }, + { + "epoch": 1.576771403129373, + "grad_norm": 1.083264946937561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8866837024688721, + "num_tokens": 486530187.0, + "step": 12395 + }, + { + "epoch": 1.5768986134079634, + "grad_norm": 0.9916474223136902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8779109120368958, + "num_tokens": 486571679.0, + "step": 12396 + }, + { + "epoch": 1.577025823686554, + "grad_norm": 0.9611700773239136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8927348256111145, + "num_tokens": 486610662.0, + "step": 12397 + }, + { + "epoch": 1.5771530339651445, + "grad_norm": 1.116080403327942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8913403749465942, + "num_tokens": 486640134.0, + "step": 12398 + }, + { + "epoch": 1.577280244243735, + "grad_norm": 1.0427738428115845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8903529644012451, + "num_tokens": 486675134.0, + "step": 12399 + }, + { + "epoch": 1.5774074545223256, + "grad_norm": 0.9166786670684814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9021751880645752, + "num_tokens": 486710653.0, + "step": 12400 + }, + { + "epoch": 1.5775346648009159, + "grad_norm": 0.9780521392822266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8772631883621216, + "num_tokens": 486751374.0, + "step": 12401 + }, + { + "epoch": 1.5776618750795064, + "grad_norm": 1.0543981790542603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8694041967391968, + "num_tokens": 486794394.0, + "step": 12402 + }, + { + "epoch": 1.577789085358097, + "grad_norm": 1.0982258319854736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8759726285934448, + "num_tokens": 486831909.0, + "step": 12403 + }, + { + "epoch": 1.5779162956366874, + "grad_norm": 1.168360710144043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.374, + "mean_token_accuracy": 0.8673722147941589, + "num_tokens": 486876579.0, + "step": 12404 + }, + { + "epoch": 1.578043505915278, + "grad_norm": 1.0521098375320435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8789036273956299, + "num_tokens": 486918689.0, + "step": 12405 + }, + { + "epoch": 1.5781707161938685, + "grad_norm": 0.9258429408073425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8936502933502197, + "num_tokens": 486960419.0, + "step": 12406 + }, + { + "epoch": 1.5782979264724588, + "grad_norm": 1.0144951343536377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8815464973449707, + "num_tokens": 486997274.0, + "step": 12407 + }, + { + "epoch": 1.5784251367510493, + "grad_norm": 1.0017070770263672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8889647722244263, + "num_tokens": 487034671.0, + "step": 12408 + }, + { + "epoch": 1.5785523470296399, + "grad_norm": 1.1248698234558105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8718843460083008, + "num_tokens": 487075966.0, + "step": 12409 + }, + { + "epoch": 1.5786795573082304, + "grad_norm": 1.0759000778198242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8925536870956421, + "num_tokens": 487110668.0, + "step": 12410 + }, + { + "epoch": 1.578806767586821, + "grad_norm": 0.9214219450950623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8784148693084717, + "num_tokens": 487157156.0, + "step": 12411 + }, + { + "epoch": 1.5789339778654115, + "grad_norm": 0.9461206793785095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.9004377126693726, + "num_tokens": 487194811.0, + "step": 12412 + }, + { + "epoch": 1.579061188144002, + "grad_norm": 1.142467737197876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8776812553405762, + "num_tokens": 487230506.0, + "step": 12413 + }, + { + "epoch": 1.5791883984225925, + "grad_norm": 0.9550862908363342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.9013899564743042, + "num_tokens": 487266477.0, + "step": 12414 + }, + { + "epoch": 1.579315608701183, + "grad_norm": 1.0737248659133911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8814644813537598, + "num_tokens": 487298931.0, + "step": 12415 + }, + { + "epoch": 1.5794428189797736, + "grad_norm": 0.953095018863678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8731513023376465, + "num_tokens": 487342102.0, + "step": 12416 + }, + { + "epoch": 1.579570029258364, + "grad_norm": 1.014237403869629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8966305255889893, + "num_tokens": 487382258.0, + "step": 12417 + }, + { + "epoch": 1.5796972395369546, + "grad_norm": 0.9731429815292358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.884250283241272, + "num_tokens": 487422413.0, + "step": 12418 + }, + { + "epoch": 1.5798244498155452, + "grad_norm": 1.0198974609375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8852648735046387, + "num_tokens": 487458413.0, + "step": 12419 + }, + { + "epoch": 1.5799516600941357, + "grad_norm": 1.0247435569763184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8884438276290894, + "num_tokens": 487492283.0, + "step": 12420 + }, + { + "epoch": 1.5800788703727262, + "grad_norm": 0.962844967842102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8819551467895508, + "num_tokens": 487534101.0, + "step": 12421 + }, + { + "epoch": 1.5802060806513167, + "grad_norm": 1.143964409828186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8955590724945068, + "num_tokens": 487564945.0, + "step": 12422 + }, + { + "epoch": 1.5803332909299073, + "grad_norm": 0.9534832239151001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8864837884902954, + "num_tokens": 487605533.0, + "step": 12423 + }, + { + "epoch": 1.5804605012084978, + "grad_norm": 1.0590335130691528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8885603547096252, + "num_tokens": 487640479.0, + "step": 12424 + }, + { + "epoch": 1.5805877114870883, + "grad_norm": 0.9410890340805054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8874390125274658, + "num_tokens": 487679235.0, + "step": 12425 + }, + { + "epoch": 1.5807149217656786, + "grad_norm": 0.9131392240524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8843865394592285, + "num_tokens": 487722207.0, + "step": 12426 + }, + { + "epoch": 1.5808421320442692, + "grad_norm": 0.96271151304245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8949142694473267, + "num_tokens": 487759637.0, + "step": 12427 + }, + { + "epoch": 1.5809693423228597, + "grad_norm": 0.9092334508895874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8913302421569824, + "num_tokens": 487803855.0, + "step": 12428 + }, + { + "epoch": 1.5810965526014502, + "grad_norm": 0.9994248747825623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8837003707885742, + "num_tokens": 487843170.0, + "step": 12429 + }, + { + "epoch": 1.5812237628800407, + "grad_norm": 1.0029356479644775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.891228199005127, + "num_tokens": 487882547.0, + "step": 12430 + }, + { + "epoch": 1.5813509731586313, + "grad_norm": 1.0458403825759888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8768200278282166, + "num_tokens": 487921943.0, + "step": 12431 + }, + { + "epoch": 1.5814781834372216, + "grad_norm": 0.9316592216491699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.892603874206543, + "num_tokens": 487961885.0, + "step": 12432 + }, + { + "epoch": 1.581605393715812, + "grad_norm": 1.0146321058273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8824692368507385, + "num_tokens": 487999528.0, + "step": 12433 + }, + { + "epoch": 1.5817326039944026, + "grad_norm": 0.9507614970207214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8898084163665771, + "num_tokens": 488045775.0, + "step": 12434 + }, + { + "epoch": 1.5818598142729932, + "grad_norm": 0.9633365869522095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8934569358825684, + "num_tokens": 488081424.0, + "step": 12435 + }, + { + "epoch": 1.5819870245515837, + "grad_norm": 1.073866367340088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8826625347137451, + "num_tokens": 488113530.0, + "step": 12436 + }, + { + "epoch": 1.5821142348301742, + "grad_norm": 1.0326255559921265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8807191848754883, + "num_tokens": 488151000.0, + "step": 12437 + }, + { + "epoch": 1.5822414451087647, + "grad_norm": 0.9746747612953186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8860108852386475, + "num_tokens": 488194133.0, + "step": 12438 + }, + { + "epoch": 1.5823686553873553, + "grad_norm": 0.9601390957832336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8907895088195801, + "num_tokens": 488235286.0, + "step": 12439 + }, + { + "epoch": 1.5824958656659458, + "grad_norm": 1.110839605331421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8771941661834717, + "num_tokens": 488271598.0, + "step": 12440 + }, + { + "epoch": 1.5826230759445363, + "grad_norm": 1.0173224210739136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.8726487159729004, + "num_tokens": 488309493.0, + "step": 12441 + }, + { + "epoch": 1.5827502862231269, + "grad_norm": 0.9939721822738647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8806934356689453, + "num_tokens": 488350197.0, + "step": 12442 + }, + { + "epoch": 1.5828774965017174, + "grad_norm": 1.024951696395874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.872188925743103, + "num_tokens": 488390296.0, + "step": 12443 + }, + { + "epoch": 1.583004706780308, + "grad_norm": 0.9430314302444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8887903690338135, + "num_tokens": 488433286.0, + "step": 12444 + }, + { + "epoch": 1.5831319170588984, + "grad_norm": 1.0040079355239868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8860511779785156, + "num_tokens": 488474221.0, + "step": 12445 + }, + { + "epoch": 1.583259127337489, + "grad_norm": 1.0321897268295288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8847477436065674, + "num_tokens": 488509559.0, + "step": 12446 + }, + { + "epoch": 1.5833863376160795, + "grad_norm": 0.969850480556488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8873224258422852, + "num_tokens": 488555202.0, + "step": 12447 + }, + { + "epoch": 1.58351354789467, + "grad_norm": 1.0378167629241943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8863732218742371, + "num_tokens": 488595355.0, + "step": 12448 + }, + { + "epoch": 1.5836407581732606, + "grad_norm": 0.8973345160484314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.889054536819458, + "num_tokens": 488641562.0, + "step": 12449 + }, + { + "epoch": 1.5837679684518509, + "grad_norm": 0.9429373741149902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8913761973381042, + "num_tokens": 488681870.0, + "step": 12450 + }, + { + "epoch": 1.5838951787304414, + "grad_norm": 1.0779314041137695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8819934129714966, + "num_tokens": 488720523.0, + "step": 12451 + }, + { + "epoch": 1.584022389009032, + "grad_norm": 1.0512644052505493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8797207474708557, + "num_tokens": 488754974.0, + "step": 12452 + }, + { + "epoch": 1.5841495992876224, + "grad_norm": 0.9466017484664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8910251259803772, + "num_tokens": 488796288.0, + "step": 12453 + }, + { + "epoch": 1.584276809566213, + "grad_norm": 0.9504152536392212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.874721884727478, + "num_tokens": 488839626.0, + "step": 12454 + }, + { + "epoch": 1.5844040198448035, + "grad_norm": 1.1013987064361572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8803040981292725, + "num_tokens": 488876573.0, + "step": 12455 + }, + { + "epoch": 1.5845312301233938, + "grad_norm": 1.031972050666809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8870596289634705, + "num_tokens": 488914219.0, + "step": 12456 + }, + { + "epoch": 1.5846584404019843, + "grad_norm": 1.0419328212738037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8875353336334229, + "num_tokens": 488954934.0, + "step": 12457 + }, + { + "epoch": 1.5847856506805749, + "grad_norm": 0.9287347197532654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8823692202568054, + "num_tokens": 488996906.0, + "step": 12458 + }, + { + "epoch": 1.5849128609591654, + "grad_norm": 1.0188496112823486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8900829553604126, + "num_tokens": 489035553.0, + "step": 12459 + }, + { + "epoch": 1.585040071237756, + "grad_norm": 0.8798747658729553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8916333913803101, + "num_tokens": 489079928.0, + "step": 12460 + }, + { + "epoch": 1.5851672815163464, + "grad_norm": 0.9450184106826782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8915585279464722, + "num_tokens": 489118608.0, + "step": 12461 + }, + { + "epoch": 1.585294491794937, + "grad_norm": 1.013736367225647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8871101140975952, + "num_tokens": 489157454.0, + "step": 12462 + }, + { + "epoch": 1.5854217020735275, + "grad_norm": 1.0059517621994019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8901252746582031, + "num_tokens": 489193691.0, + "step": 12463 + }, + { + "epoch": 1.585548912352118, + "grad_norm": 1.010448932647705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8784254789352417, + "num_tokens": 489233306.0, + "step": 12464 + }, + { + "epoch": 1.5856761226307086, + "grad_norm": 1.0972228050231934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8740055561065674, + "num_tokens": 489271361.0, + "step": 12465 + }, + { + "epoch": 1.585803332909299, + "grad_norm": 0.9647175073623657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8850434422492981, + "num_tokens": 489311765.0, + "step": 12466 + }, + { + "epoch": 1.5859305431878896, + "grad_norm": 1.0803399085998535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8839273452758789, + "num_tokens": 489346593.0, + "step": 12467 + }, + { + "epoch": 1.5860577534664801, + "grad_norm": 1.0016776323318481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8925930261611938, + "num_tokens": 489382549.0, + "step": 12468 + }, + { + "epoch": 1.5861849637450707, + "grad_norm": 0.9319099187850952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8831588625907898, + "num_tokens": 489428582.0, + "step": 12469 + }, + { + "epoch": 1.5863121740236612, + "grad_norm": 1.1033753156661987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8640553951263428, + "num_tokens": 489467643.0, + "step": 12470 + }, + { + "epoch": 1.5864393843022517, + "grad_norm": 0.9886762499809265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8822943568229675, + "num_tokens": 489503217.0, + "step": 12471 + }, + { + "epoch": 1.5865665945808423, + "grad_norm": 0.9315362572669983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.895696222782135, + "num_tokens": 489541336.0, + "step": 12472 + }, + { + "epoch": 1.5866938048594328, + "grad_norm": 1.0298649072647095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8781664371490479, + "num_tokens": 489579899.0, + "step": 12473 + }, + { + "epoch": 1.5868210151380233, + "grad_norm": 1.0752278566360474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.890459418296814, + "num_tokens": 489610722.0, + "step": 12474 + }, + { + "epoch": 1.5869482254166136, + "grad_norm": 0.9414587616920471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8925309777259827, + "num_tokens": 489653726.0, + "step": 12475 + }, + { + "epoch": 1.5870754356952042, + "grad_norm": 1.0377044677734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8845778703689575, + "num_tokens": 489689699.0, + "step": 12476 + }, + { + "epoch": 1.5872026459737947, + "grad_norm": 1.0728626251220703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.887828528881073, + "num_tokens": 489723034.0, + "step": 12477 + }, + { + "epoch": 1.5873298562523852, + "grad_norm": 1.1839277744293213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8658647537231445, + "num_tokens": 489755670.0, + "step": 12478 + }, + { + "epoch": 1.5874570665309757, + "grad_norm": 0.9831323623657227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8846676349639893, + "num_tokens": 489793156.0, + "step": 12479 + }, + { + "epoch": 1.5875842768095663, + "grad_norm": 1.0687284469604492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8816949129104614, + "num_tokens": 489832973.0, + "step": 12480 + }, + { + "epoch": 1.5877114870881566, + "grad_norm": 0.9645008444786072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8822797536849976, + "num_tokens": 489873899.0, + "step": 12481 + }, + { + "epoch": 1.587838697366747, + "grad_norm": 0.9659909605979919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8759682178497314, + "num_tokens": 489918731.0, + "step": 12482 + }, + { + "epoch": 1.5879659076453376, + "grad_norm": 0.9857420921325684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8924403786659241, + "num_tokens": 489957846.0, + "step": 12483 + }, + { + "epoch": 1.5880931179239282, + "grad_norm": 0.9291796684265137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8964680433273315, + "num_tokens": 489995598.0, + "step": 12484 + }, + { + "epoch": 1.5882203282025187, + "grad_norm": 0.9807676076889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8962732553482056, + "num_tokens": 490030207.0, + "step": 12485 + }, + { + "epoch": 1.5883475384811092, + "grad_norm": 0.9677923321723938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8839648962020874, + "num_tokens": 490074874.0, + "step": 12486 + }, + { + "epoch": 1.5884747487596997, + "grad_norm": 0.9406315684318542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8813450932502747, + "num_tokens": 490117596.0, + "step": 12487 + }, + { + "epoch": 1.5886019590382903, + "grad_norm": 0.9780035614967346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8856062889099121, + "num_tokens": 490153321.0, + "step": 12488 + }, + { + "epoch": 1.5887291693168808, + "grad_norm": 0.9862935543060303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8817276358604431, + "num_tokens": 490191287.0, + "step": 12489 + }, + { + "epoch": 1.5888563795954713, + "grad_norm": 0.9979925751686096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8826800584793091, + "num_tokens": 490229519.0, + "step": 12490 + }, + { + "epoch": 1.5889835898740619, + "grad_norm": 0.9789667129516602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8929736614227295, + "num_tokens": 490266520.0, + "step": 12491 + }, + { + "epoch": 1.5891108001526524, + "grad_norm": 0.9812180399894714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.882169246673584, + "num_tokens": 490312106.0, + "step": 12492 + }, + { + "epoch": 1.589238010431243, + "grad_norm": 0.9557381272315979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8687379956245422, + "num_tokens": 490356014.0, + "step": 12493 + }, + { + "epoch": 1.5893652207098334, + "grad_norm": 0.9904965758323669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8913357853889465, + "num_tokens": 490391860.0, + "step": 12494 + }, + { + "epoch": 1.589492430988424, + "grad_norm": 1.0151630640029907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8832172751426697, + "num_tokens": 490428227.0, + "step": 12495 + }, + { + "epoch": 1.5896196412670145, + "grad_norm": 0.9711340069770813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8942303657531738, + "num_tokens": 490464203.0, + "step": 12496 + }, + { + "epoch": 1.589746851545605, + "grad_norm": 0.9243859648704529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8846550583839417, + "num_tokens": 490505907.0, + "step": 12497 + }, + { + "epoch": 1.5898740618241956, + "grad_norm": 0.9941186904907227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8884139657020569, + "num_tokens": 490545715.0, + "step": 12498 + }, + { + "epoch": 1.5900012721027859, + "grad_norm": 1.00365149974823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8887083530426025, + "num_tokens": 490579575.0, + "step": 12499 + }, + { + "epoch": 1.5901284823813764, + "grad_norm": 1.0261985063552856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8690329790115356, + "num_tokens": 490624403.0, + "step": 12500 + }, + { + "epoch": 1.590255692659967, + "grad_norm": 0.9876991510391235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8901292085647583, + "num_tokens": 490663295.0, + "step": 12501 + }, + { + "epoch": 1.5903829029385574, + "grad_norm": 0.9540402293205261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8818455934524536, + "num_tokens": 490705532.0, + "step": 12502 + }, + { + "epoch": 1.590510113217148, + "grad_norm": 1.0328600406646729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8863657116889954, + "num_tokens": 490747097.0, + "step": 12503 + }, + { + "epoch": 1.5906373234957385, + "grad_norm": 0.9859561920166016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8922867774963379, + "num_tokens": 490784044.0, + "step": 12504 + }, + { + "epoch": 1.5907645337743288, + "grad_norm": 0.9874885082244873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8853800296783447, + "num_tokens": 490824309.0, + "step": 12505 + }, + { + "epoch": 1.5908917440529193, + "grad_norm": 0.9907333850860596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8808172941207886, + "num_tokens": 490869209.0, + "step": 12506 + }, + { + "epoch": 1.5910189543315099, + "grad_norm": 0.9596041440963745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8902483582496643, + "num_tokens": 490909476.0, + "step": 12507 + }, + { + "epoch": 1.5911461646101004, + "grad_norm": 1.0403887033462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8811034560203552, + "num_tokens": 490948397.0, + "step": 12508 + }, + { + "epoch": 1.591273374888691, + "grad_norm": 1.0038846731185913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8887945413589478, + "num_tokens": 490984803.0, + "step": 12509 + }, + { + "epoch": 1.5914005851672814, + "grad_norm": 0.9643102288246155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.892560601234436, + "num_tokens": 491026426.0, + "step": 12510 + }, + { + "epoch": 1.591527795445872, + "grad_norm": 0.9904695749282837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8905289173126221, + "num_tokens": 491064404.0, + "step": 12511 + }, + { + "epoch": 1.5916550057244625, + "grad_norm": 1.1261287927627563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8600542545318604, + "num_tokens": 491106001.0, + "step": 12512 + }, + { + "epoch": 1.591782216003053, + "grad_norm": 0.9477838277816772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8897827863693237, + "num_tokens": 491142947.0, + "step": 12513 + }, + { + "epoch": 1.5919094262816436, + "grad_norm": 0.96573406457901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8899452090263367, + "num_tokens": 491182467.0, + "step": 12514 + }, + { + "epoch": 1.592036636560234, + "grad_norm": 0.9697754979133606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8976720571517944, + "num_tokens": 491218018.0, + "step": 12515 + }, + { + "epoch": 1.5921638468388246, + "grad_norm": 0.9819074273109436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8865775465965271, + "num_tokens": 491261574.0, + "step": 12516 + }, + { + "epoch": 1.5922910571174151, + "grad_norm": 1.0595396757125854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8879168629646301, + "num_tokens": 491300731.0, + "step": 12517 + }, + { + "epoch": 1.5924182673960057, + "grad_norm": 1.0103769302368164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.876120924949646, + "num_tokens": 491339951.0, + "step": 12518 + }, + { + "epoch": 1.5925454776745962, + "grad_norm": 0.9841707348823547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8956398963928223, + "num_tokens": 491377584.0, + "step": 12519 + }, + { + "epoch": 1.5926726879531867, + "grad_norm": 1.018081784248352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8711624145507812, + "num_tokens": 491416084.0, + "step": 12520 + }, + { + "epoch": 1.5927998982317773, + "grad_norm": 1.056849479675293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8840247392654419, + "num_tokens": 491447764.0, + "step": 12521 + }, + { + "epoch": 1.5929271085103678, + "grad_norm": 0.9405480027198792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8949671387672424, + "num_tokens": 491486935.0, + "step": 12522 + }, + { + "epoch": 1.5930543187889583, + "grad_norm": 1.0717025995254517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8807644248008728, + "num_tokens": 491525883.0, + "step": 12523 + }, + { + "epoch": 1.5931815290675486, + "grad_norm": 1.0515327453613281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.8729404211044312, + "num_tokens": 491565759.0, + "step": 12524 + }, + { + "epoch": 1.5933087393461391, + "grad_norm": 1.0255321264266968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8855552673339844, + "num_tokens": 491604143.0, + "step": 12525 + }, + { + "epoch": 1.5934359496247297, + "grad_norm": 1.036120057106018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8812179565429688, + "num_tokens": 491639992.0, + "step": 12526 + }, + { + "epoch": 1.5935631599033202, + "grad_norm": 1.0567022562026978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8800960779190063, + "num_tokens": 491675620.0, + "step": 12527 + }, + { + "epoch": 1.5936903701819107, + "grad_norm": 0.9939188957214355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8770908713340759, + "num_tokens": 491713340.0, + "step": 12528 + }, + { + "epoch": 1.5938175804605013, + "grad_norm": 1.0344041585922241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8922304511070251, + "num_tokens": 491749123.0, + "step": 12529 + }, + { + "epoch": 1.5939447907390916, + "grad_norm": 1.0208159685134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8784852027893066, + "num_tokens": 491790687.0, + "step": 12530 + }, + { + "epoch": 1.594072001017682, + "grad_norm": 0.9279424548149109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8840968608856201, + "num_tokens": 491833323.0, + "step": 12531 + }, + { + "epoch": 1.5941992112962726, + "grad_norm": 0.9626400470733643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8780615329742432, + "num_tokens": 491875344.0, + "step": 12532 + }, + { + "epoch": 1.5943264215748632, + "grad_norm": 1.0299698114395142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8956199884414673, + "num_tokens": 491908242.0, + "step": 12533 + }, + { + "epoch": 1.5944536318534537, + "grad_norm": 1.063361644744873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8836206197738647, + "num_tokens": 491942307.0, + "step": 12534 + }, + { + "epoch": 1.5945808421320442, + "grad_norm": 1.0273363590240479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8852853178977966, + "num_tokens": 491984136.0, + "step": 12535 + }, + { + "epoch": 1.5947080524106347, + "grad_norm": 0.9292094111442566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.894072413444519, + "num_tokens": 492026764.0, + "step": 12536 + }, + { + "epoch": 1.5948352626892253, + "grad_norm": 0.951610803604126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.892422080039978, + "num_tokens": 492065631.0, + "step": 12537 + }, + { + "epoch": 1.5949624729678158, + "grad_norm": 0.990713357925415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8895009160041809, + "num_tokens": 492101774.0, + "step": 12538 + }, + { + "epoch": 1.5950896832464063, + "grad_norm": 1.0371532440185547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8849157094955444, + "num_tokens": 492137530.0, + "step": 12539 + }, + { + "epoch": 1.5952168935249968, + "grad_norm": 1.0743826627731323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8699739575386047, + "num_tokens": 492173873.0, + "step": 12540 + }, + { + "epoch": 1.5953441038035874, + "grad_norm": 0.9280670285224915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8902345299720764, + "num_tokens": 492218845.0, + "step": 12541 + }, + { + "epoch": 1.595471314082178, + "grad_norm": 0.9662546515464783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8811659812927246, + "num_tokens": 492259238.0, + "step": 12542 + }, + { + "epoch": 1.5955985243607684, + "grad_norm": 1.0129776000976562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8827775716781616, + "num_tokens": 492300359.0, + "step": 12543 + }, + { + "epoch": 1.595725734639359, + "grad_norm": 0.9980295896530151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8874591588973999, + "num_tokens": 492340022.0, + "step": 12544 + }, + { + "epoch": 1.5958529449179495, + "grad_norm": 1.0547113418579102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8839186429977417, + "num_tokens": 492378386.0, + "step": 12545 + }, + { + "epoch": 1.59598015519654, + "grad_norm": 0.8871428966522217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.249, + "mean_token_accuracy": 0.9106366038322449, + "num_tokens": 492413625.0, + "step": 12546 + }, + { + "epoch": 1.5961073654751305, + "grad_norm": 1.0067009925842285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.887784481048584, + "num_tokens": 492455647.0, + "step": 12547 + }, + { + "epoch": 1.5962345757537209, + "grad_norm": 0.9350229501724243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8919581174850464, + "num_tokens": 492493768.0, + "step": 12548 + }, + { + "epoch": 1.5963617860323114, + "grad_norm": 1.1140649318695068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8825209736824036, + "num_tokens": 492527151.0, + "step": 12549 + }, + { + "epoch": 1.596488996310902, + "grad_norm": 1.0007485151290894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.893616259098053, + "num_tokens": 492565546.0, + "step": 12550 + }, + { + "epoch": 1.5966162065894924, + "grad_norm": 1.002983808517456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8744633793830872, + "num_tokens": 492608386.0, + "step": 12551 + }, + { + "epoch": 1.596743416868083, + "grad_norm": 0.928527295589447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8931524753570557, + "num_tokens": 492648562.0, + "step": 12552 + }, + { + "epoch": 1.5968706271466735, + "grad_norm": 0.9565300941467285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8842970132827759, + "num_tokens": 492692190.0, + "step": 12553 + }, + { + "epoch": 1.5969978374252638, + "grad_norm": 0.9701032638549805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8799015283584595, + "num_tokens": 492734826.0, + "step": 12554 + }, + { + "epoch": 1.5971250477038543, + "grad_norm": 1.0021169185638428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8794775009155273, + "num_tokens": 492773241.0, + "step": 12555 + }, + { + "epoch": 1.5972522579824449, + "grad_norm": 0.9765840768814087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.888178288936615, + "num_tokens": 492809745.0, + "step": 12556 + }, + { + "epoch": 1.5973794682610354, + "grad_norm": 1.1365588903427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8699203133583069, + "num_tokens": 492845885.0, + "step": 12557 + }, + { + "epoch": 1.597506678539626, + "grad_norm": 0.9530276656150818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8877121210098267, + "num_tokens": 492886112.0, + "step": 12558 + }, + { + "epoch": 1.5976338888182164, + "grad_norm": 1.0933319330215454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8847570419311523, + "num_tokens": 492920893.0, + "step": 12559 + }, + { + "epoch": 1.597761099096807, + "grad_norm": 1.0660526752471924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8909986019134521, + "num_tokens": 492955104.0, + "step": 12560 + }, + { + "epoch": 1.5978883093753975, + "grad_norm": 0.889031708240509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8986551761627197, + "num_tokens": 492996402.0, + "step": 12561 + }, + { + "epoch": 1.598015519653988, + "grad_norm": 0.9437423348426819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8800939321517944, + "num_tokens": 493036728.0, + "step": 12562 + }, + { + "epoch": 1.5981427299325786, + "grad_norm": 0.995132565498352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8825075626373291, + "num_tokens": 493077022.0, + "step": 12563 + }, + { + "epoch": 1.598269940211169, + "grad_norm": 0.87474125623703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8922122716903687, + "num_tokens": 493123205.0, + "step": 12564 + }, + { + "epoch": 1.5983971504897596, + "grad_norm": 1.0207080841064453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8866022229194641, + "num_tokens": 493161023.0, + "step": 12565 + }, + { + "epoch": 1.5985243607683501, + "grad_norm": 1.055455207824707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8852719068527222, + "num_tokens": 493196289.0, + "step": 12566 + }, + { + "epoch": 1.5986515710469407, + "grad_norm": 0.8738545775413513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8961452841758728, + "num_tokens": 493239819.0, + "step": 12567 + }, + { + "epoch": 1.5987787813255312, + "grad_norm": 0.9609827399253845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8933415412902832, + "num_tokens": 493276039.0, + "step": 12568 + }, + { + "epoch": 1.5989059916041217, + "grad_norm": 0.9698762893676758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8808755874633789, + "num_tokens": 493318957.0, + "step": 12569 + }, + { + "epoch": 1.5990332018827123, + "grad_norm": 1.137773036956787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8693603277206421, + "num_tokens": 493355465.0, + "step": 12570 + }, + { + "epoch": 1.5991604121613028, + "grad_norm": 0.9576845169067383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8767793774604797, + "num_tokens": 493401734.0, + "step": 12571 + }, + { + "epoch": 1.5992876224398933, + "grad_norm": 0.9442948698997498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8843379020690918, + "num_tokens": 493442341.0, + "step": 12572 + }, + { + "epoch": 1.5994148327184836, + "grad_norm": 0.9624722003936768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8960086107254028, + "num_tokens": 493480209.0, + "step": 12573 + }, + { + "epoch": 1.5995420429970741, + "grad_norm": 0.9901955723762512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8811317682266235, + "num_tokens": 493522547.0, + "step": 12574 + }, + { + "epoch": 1.5996692532756647, + "grad_norm": 0.9843850135803223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.885906457901001, + "num_tokens": 493564513.0, + "step": 12575 + }, + { + "epoch": 1.5997964635542552, + "grad_norm": 1.0085073709487915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8820614814758301, + "num_tokens": 493604294.0, + "step": 12576 + }, + { + "epoch": 1.5999236738328457, + "grad_norm": 1.1265745162963867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3669, + "mean_token_accuracy": 0.8690518140792847, + "num_tokens": 493640972.0, + "step": 12577 + }, + { + "epoch": 1.6000508841114363, + "grad_norm": 0.9806205630302429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8962176442146301, + "num_tokens": 493677002.0, + "step": 12578 + }, + { + "epoch": 1.6001780943900266, + "grad_norm": 0.9817367792129517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.882125973701477, + "num_tokens": 493713858.0, + "step": 12579 + }, + { + "epoch": 1.600305304668617, + "grad_norm": 1.0335924625396729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8770425319671631, + "num_tokens": 493752052.0, + "step": 12580 + }, + { + "epoch": 1.6004325149472076, + "grad_norm": 1.1234793663024902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8866943717002869, + "num_tokens": 493791406.0, + "step": 12581 + }, + { + "epoch": 1.6005597252257981, + "grad_norm": 1.085128664970398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8801933526992798, + "num_tokens": 493828353.0, + "step": 12582 + }, + { + "epoch": 1.6006869355043887, + "grad_norm": 0.8786182403564453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.884035587310791, + "num_tokens": 493874689.0, + "step": 12583 + }, + { + "epoch": 1.6008141457829792, + "grad_norm": 0.9585628509521484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.888974666595459, + "num_tokens": 493914775.0, + "step": 12584 + }, + { + "epoch": 1.6009413560615697, + "grad_norm": 1.0027265548706055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8894860744476318, + "num_tokens": 493952058.0, + "step": 12585 + }, + { + "epoch": 1.6010685663401603, + "grad_norm": 1.1203958988189697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8813221454620361, + "num_tokens": 493984456.0, + "step": 12586 + }, + { + "epoch": 1.6011957766187508, + "grad_norm": 1.06998610496521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8831892609596252, + "num_tokens": 494018592.0, + "step": 12587 + }, + { + "epoch": 1.6013229868973413, + "grad_norm": 0.9635504484176636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.896608293056488, + "num_tokens": 494053759.0, + "step": 12588 + }, + { + "epoch": 1.6014501971759318, + "grad_norm": 0.9634279608726501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8964211344718933, + "num_tokens": 494089896.0, + "step": 12589 + }, + { + "epoch": 1.6015774074545224, + "grad_norm": 0.9214658141136169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9000934362411499, + "num_tokens": 494126775.0, + "step": 12590 + }, + { + "epoch": 1.601704617733113, + "grad_norm": 1.0869163274765015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8735120892524719, + "num_tokens": 494164792.0, + "step": 12591 + }, + { + "epoch": 1.6018318280117034, + "grad_norm": 1.0797040462493896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8854753375053406, + "num_tokens": 494199406.0, + "step": 12592 + }, + { + "epoch": 1.601959038290294, + "grad_norm": 0.9208698272705078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.892092227935791, + "num_tokens": 494241670.0, + "step": 12593 + }, + { + "epoch": 1.6020862485688845, + "grad_norm": 0.8937676548957825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8946213722229004, + "num_tokens": 494284989.0, + "step": 12594 + }, + { + "epoch": 1.602213458847475, + "grad_norm": 1.0699131488800049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8738539814949036, + "num_tokens": 494323047.0, + "step": 12595 + }, + { + "epoch": 1.6023406691260655, + "grad_norm": 1.0150632858276367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8744477033615112, + "num_tokens": 494362874.0, + "step": 12596 + }, + { + "epoch": 1.6024678794046558, + "grad_norm": 1.0260416269302368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8858432173728943, + "num_tokens": 494398881.0, + "step": 12597 + }, + { + "epoch": 1.6025950896832464, + "grad_norm": 1.0130449533462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8872812986373901, + "num_tokens": 494436010.0, + "step": 12598 + }, + { + "epoch": 1.602722299961837, + "grad_norm": 0.943274974822998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9013624787330627, + "num_tokens": 494471874.0, + "step": 12599 + }, + { + "epoch": 1.6028495102404274, + "grad_norm": 1.038386583328247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8890119194984436, + "num_tokens": 494508795.0, + "step": 12600 + }, + { + "epoch": 1.602976720519018, + "grad_norm": 1.085917592048645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8902994990348816, + "num_tokens": 494544357.0, + "step": 12601 + }, + { + "epoch": 1.6031039307976085, + "grad_norm": 0.9924396276473999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8851068019866943, + "num_tokens": 494585556.0, + "step": 12602 + }, + { + "epoch": 1.6032311410761988, + "grad_norm": 1.1054593324661255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8736602067947388, + "num_tokens": 494622535.0, + "step": 12603 + }, + { + "epoch": 1.6033583513547893, + "grad_norm": 1.0410385131835938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8922439217567444, + "num_tokens": 494658891.0, + "step": 12604 + }, + { + "epoch": 1.6034855616333799, + "grad_norm": 0.9327265024185181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8903944492340088, + "num_tokens": 494699539.0, + "step": 12605 + }, + { + "epoch": 1.6036127719119704, + "grad_norm": 1.0302948951721191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8993276953697205, + "num_tokens": 494733571.0, + "step": 12606 + }, + { + "epoch": 1.603739982190561, + "grad_norm": 1.0199803113937378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8787316083908081, + "num_tokens": 494771785.0, + "step": 12607 + }, + { + "epoch": 1.6038671924691514, + "grad_norm": 0.9726028442382812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8848413228988647, + "num_tokens": 494811788.0, + "step": 12608 + }, + { + "epoch": 1.603994402747742, + "grad_norm": 0.8650461435317993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.9035248160362244, + "num_tokens": 494853269.0, + "step": 12609 + }, + { + "epoch": 1.6041216130263325, + "grad_norm": 0.9691460728645325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8860783576965332, + "num_tokens": 494895483.0, + "step": 12610 + }, + { + "epoch": 1.604248823304923, + "grad_norm": 1.0854369401931763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8824325799942017, + "num_tokens": 494930904.0, + "step": 12611 + }, + { + "epoch": 1.6043760335835135, + "grad_norm": 1.0712251663208008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8653050661087036, + "num_tokens": 494970933.0, + "step": 12612 + }, + { + "epoch": 1.604503243862104, + "grad_norm": 0.9414554834365845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8913438320159912, + "num_tokens": 495007207.0, + "step": 12613 + }, + { + "epoch": 1.6046304541406946, + "grad_norm": 1.086102843284607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8701604604721069, + "num_tokens": 495043165.0, + "step": 12614 + }, + { + "epoch": 1.6047576644192851, + "grad_norm": 0.9430606365203857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8839846849441528, + "num_tokens": 495084255.0, + "step": 12615 + }, + { + "epoch": 1.6048848746978757, + "grad_norm": 1.091937780380249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.395, + "mean_token_accuracy": 0.862293004989624, + "num_tokens": 495123175.0, + "step": 12616 + }, + { + "epoch": 1.6050120849764662, + "grad_norm": 0.993022620677948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8828713893890381, + "num_tokens": 495160600.0, + "step": 12617 + }, + { + "epoch": 1.6051392952550567, + "grad_norm": 0.9345448613166809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.885759711265564, + "num_tokens": 495203416.0, + "step": 12618 + }, + { + "epoch": 1.6052665055336472, + "grad_norm": 0.941764771938324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8926780223846436, + "num_tokens": 495242754.0, + "step": 12619 + }, + { + "epoch": 1.6053937158122378, + "grad_norm": 1.04823899269104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8777281045913696, + "num_tokens": 495280048.0, + "step": 12620 + }, + { + "epoch": 1.6055209260908283, + "grad_norm": 1.0611751079559326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8877119421958923, + "num_tokens": 495313247.0, + "step": 12621 + }, + { + "epoch": 1.6056481363694186, + "grad_norm": 0.960821270942688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8869293928146362, + "num_tokens": 495352406.0, + "step": 12622 + }, + { + "epoch": 1.6057753466480091, + "grad_norm": 0.9320026636123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.89947110414505, + "num_tokens": 495389704.0, + "step": 12623 + }, + { + "epoch": 1.6059025569265997, + "grad_norm": 0.9826968908309937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8812705278396606, + "num_tokens": 495434114.0, + "step": 12624 + }, + { + "epoch": 1.6060297672051902, + "grad_norm": 0.9586362838745117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.8728740215301514, + "num_tokens": 495479844.0, + "step": 12625 + }, + { + "epoch": 1.6061569774837807, + "grad_norm": 0.9837490320205688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8965462446212769, + "num_tokens": 495518155.0, + "step": 12626 + }, + { + "epoch": 1.6062841877623713, + "grad_norm": 1.055611491203308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3977, + "mean_token_accuracy": 0.8609746694564819, + "num_tokens": 495561557.0, + "step": 12627 + }, + { + "epoch": 1.6064113980409616, + "grad_norm": 0.9516070485115051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8732004165649414, + "num_tokens": 495607932.0, + "step": 12628 + }, + { + "epoch": 1.606538608319552, + "grad_norm": 1.0659583806991577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8779909014701843, + "num_tokens": 495647770.0, + "step": 12629 + }, + { + "epoch": 1.6066658185981426, + "grad_norm": 1.027801275253296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8734257221221924, + "num_tokens": 495689276.0, + "step": 12630 + }, + { + "epoch": 1.6067930288767331, + "grad_norm": 1.0423141717910767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8888797760009766, + "num_tokens": 495724932.0, + "step": 12631 + }, + { + "epoch": 1.6069202391553237, + "grad_norm": 1.092545747756958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8858473896980286, + "num_tokens": 495757385.0, + "step": 12632 + }, + { + "epoch": 1.6070474494339142, + "grad_norm": 1.1099761724472046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.372, + "mean_token_accuracy": 0.8678551912307739, + "num_tokens": 495793874.0, + "step": 12633 + }, + { + "epoch": 1.6071746597125047, + "grad_norm": 0.9672028422355652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8959988355636597, + "num_tokens": 495828380.0, + "step": 12634 + }, + { + "epoch": 1.6073018699910953, + "grad_norm": 0.9203158617019653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8990355730056763, + "num_tokens": 495868760.0, + "step": 12635 + }, + { + "epoch": 1.6074290802696858, + "grad_norm": 0.9414162635803223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8820537328720093, + "num_tokens": 495912117.0, + "step": 12636 + }, + { + "epoch": 1.6075562905482763, + "grad_norm": 0.9087485074996948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9041990041732788, + "num_tokens": 495947133.0, + "step": 12637 + }, + { + "epoch": 1.6076835008268668, + "grad_norm": 0.9584197998046875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8876420259475708, + "num_tokens": 495985258.0, + "step": 12638 + }, + { + "epoch": 1.6078107111054574, + "grad_norm": 1.0323822498321533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8799588680267334, + "num_tokens": 496021657.0, + "step": 12639 + }, + { + "epoch": 1.607937921384048, + "grad_norm": 0.9402042031288147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8823161125183105, + "num_tokens": 496062015.0, + "step": 12640 + }, + { + "epoch": 1.6080651316626384, + "grad_norm": 1.0129426717758179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8991479277610779, + "num_tokens": 496095842.0, + "step": 12641 + }, + { + "epoch": 1.608192341941229, + "grad_norm": 0.9889899492263794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8916691541671753, + "num_tokens": 496134975.0, + "step": 12642 + }, + { + "epoch": 1.6083195522198195, + "grad_norm": 0.9981713891029358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.891267716884613, + "num_tokens": 496169920.0, + "step": 12643 + }, + { + "epoch": 1.60844676249841, + "grad_norm": 1.0200001001358032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8840017914772034, + "num_tokens": 496207754.0, + "step": 12644 + }, + { + "epoch": 1.6085739727770005, + "grad_norm": 1.0059460401535034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8731947541236877, + "num_tokens": 496249363.0, + "step": 12645 + }, + { + "epoch": 1.6087011830555908, + "grad_norm": 1.0772689580917358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8729400634765625, + "num_tokens": 496286204.0, + "step": 12646 + }, + { + "epoch": 1.6088283933341814, + "grad_norm": 1.1210683584213257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8814871311187744, + "num_tokens": 496320450.0, + "step": 12647 + }, + { + "epoch": 1.608955603612772, + "grad_norm": 0.9741618633270264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8836925029754639, + "num_tokens": 496360107.0, + "step": 12648 + }, + { + "epoch": 1.6090828138913624, + "grad_norm": 1.0276223421096802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8777292966842651, + "num_tokens": 496398763.0, + "step": 12649 + }, + { + "epoch": 1.609210024169953, + "grad_norm": 1.008870244026184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8844832181930542, + "num_tokens": 496435504.0, + "step": 12650 + }, + { + "epoch": 1.6093372344485435, + "grad_norm": 1.0176860094070435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.8713155388832092, + "num_tokens": 496476743.0, + "step": 12651 + }, + { + "epoch": 1.6094644447271338, + "grad_norm": 1.0460155010223389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8770464658737183, + "num_tokens": 496515849.0, + "step": 12652 + }, + { + "epoch": 1.6095916550057243, + "grad_norm": 1.073148488998413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8808123469352722, + "num_tokens": 496555863.0, + "step": 12653 + }, + { + "epoch": 1.6097188652843148, + "grad_norm": 0.9952137470245361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8841875195503235, + "num_tokens": 496596927.0, + "step": 12654 + }, + { + "epoch": 1.6098460755629054, + "grad_norm": 0.988209068775177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8919084072113037, + "num_tokens": 496634413.0, + "step": 12655 + }, + { + "epoch": 1.609973285841496, + "grad_norm": 0.9597752094268799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8855403661727905, + "num_tokens": 496676292.0, + "step": 12656 + }, + { + "epoch": 1.6101004961200864, + "grad_norm": 0.8955027461051941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8948785066604614, + "num_tokens": 496715357.0, + "step": 12657 + }, + { + "epoch": 1.610227706398677, + "grad_norm": 1.0175949335098267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8894208073616028, + "num_tokens": 496752322.0, + "step": 12658 + }, + { + "epoch": 1.6103549166772675, + "grad_norm": 0.9859750270843506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8754373788833618, + "num_tokens": 496796781.0, + "step": 12659 + }, + { + "epoch": 1.610482126955858, + "grad_norm": 1.0592392683029175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.892088770866394, + "num_tokens": 496832781.0, + "step": 12660 + }, + { + "epoch": 1.6106093372344485, + "grad_norm": 1.0800409317016602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8820754885673523, + "num_tokens": 496870892.0, + "step": 12661 + }, + { + "epoch": 1.610736547513039, + "grad_norm": 1.1073458194732666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8677569627761841, + "num_tokens": 496910307.0, + "step": 12662 + }, + { + "epoch": 1.6108637577916296, + "grad_norm": 1.0364874601364136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8865762948989868, + "num_tokens": 496950741.0, + "step": 12663 + }, + { + "epoch": 1.6109909680702201, + "grad_norm": 1.1668217182159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8770886659622192, + "num_tokens": 496982290.0, + "step": 12664 + }, + { + "epoch": 1.6111181783488107, + "grad_norm": 1.0107392072677612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8963664770126343, + "num_tokens": 497020129.0, + "step": 12665 + }, + { + "epoch": 1.6112453886274012, + "grad_norm": 1.0146044492721558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8892701268196106, + "num_tokens": 497059423.0, + "step": 12666 + }, + { + "epoch": 1.6113725989059917, + "grad_norm": 1.0047870874404907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8911336660385132, + "num_tokens": 497094053.0, + "step": 12667 + }, + { + "epoch": 1.6114998091845822, + "grad_norm": 0.9339585304260254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8962604403495789, + "num_tokens": 497135161.0, + "step": 12668 + }, + { + "epoch": 1.6116270194631728, + "grad_norm": 0.8743385672569275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8964495658874512, + "num_tokens": 497178670.0, + "step": 12669 + }, + { + "epoch": 1.6117542297417633, + "grad_norm": 1.0462369918823242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8883076906204224, + "num_tokens": 497210923.0, + "step": 12670 + }, + { + "epoch": 1.6118814400203536, + "grad_norm": 1.0340723991394043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8773772716522217, + "num_tokens": 497251200.0, + "step": 12671 + }, + { + "epoch": 1.6120086502989441, + "grad_norm": 1.026808738708496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.890698254108429, + "num_tokens": 497289348.0, + "step": 12672 + }, + { + "epoch": 1.6121358605775347, + "grad_norm": 0.9649054408073425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8853726387023926, + "num_tokens": 497329594.0, + "step": 12673 + }, + { + "epoch": 1.6122630708561252, + "grad_norm": 1.019397258758545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8765822052955627, + "num_tokens": 497370130.0, + "step": 12674 + }, + { + "epoch": 1.6123902811347157, + "grad_norm": 0.9253101348876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8833299875259399, + "num_tokens": 497414674.0, + "step": 12675 + }, + { + "epoch": 1.6125174914133062, + "grad_norm": 0.8851554989814758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8841984272003174, + "num_tokens": 497462071.0, + "step": 12676 + }, + { + "epoch": 1.6126447016918966, + "grad_norm": 0.9046821594238281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8873448371887207, + "num_tokens": 497506078.0, + "step": 12677 + }, + { + "epoch": 1.612771911970487, + "grad_norm": 1.0129142999649048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.888685405254364, + "num_tokens": 497541999.0, + "step": 12678 + }, + { + "epoch": 1.6128991222490776, + "grad_norm": 1.0044143199920654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8822978734970093, + "num_tokens": 497583274.0, + "step": 12679 + }, + { + "epoch": 1.6130263325276681, + "grad_norm": 0.9083427786827087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8945519328117371, + "num_tokens": 497619225.0, + "step": 12680 + }, + { + "epoch": 1.6131535428062587, + "grad_norm": 1.032345175743103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8896350860595703, + "num_tokens": 497655910.0, + "step": 12681 + }, + { + "epoch": 1.6132807530848492, + "grad_norm": 0.9437820911407471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8792247176170349, + "num_tokens": 497699374.0, + "step": 12682 + }, + { + "epoch": 1.6134079633634397, + "grad_norm": 0.8445174098014832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8918846845626831, + "num_tokens": 497749391.0, + "step": 12683 + }, + { + "epoch": 1.6135351736420303, + "grad_norm": 1.0580086708068848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8843254446983337, + "num_tokens": 497786293.0, + "step": 12684 + }, + { + "epoch": 1.6136623839206208, + "grad_norm": 0.8740006685256958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8932329416275024, + "num_tokens": 497830859.0, + "step": 12685 + }, + { + "epoch": 1.6137895941992113, + "grad_norm": 0.9312393665313721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9010673761367798, + "num_tokens": 497868909.0, + "step": 12686 + }, + { + "epoch": 1.6139168044778018, + "grad_norm": 1.1255654096603394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.878200352191925, + "num_tokens": 497905293.0, + "step": 12687 + }, + { + "epoch": 1.6140440147563924, + "grad_norm": 1.0747889280319214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8806942701339722, + "num_tokens": 497938325.0, + "step": 12688 + }, + { + "epoch": 1.614171225034983, + "grad_norm": 0.8950299620628357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8917948603630066, + "num_tokens": 497982075.0, + "step": 12689 + }, + { + "epoch": 1.6142984353135734, + "grad_norm": 0.975154459476471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.877084493637085, + "num_tokens": 498023355.0, + "step": 12690 + }, + { + "epoch": 1.614425645592164, + "grad_norm": 1.0024304389953613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.8934614062309265, + "num_tokens": 498059739.0, + "step": 12691 + }, + { + "epoch": 1.6145528558707545, + "grad_norm": 1.0479798316955566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8789027333259583, + "num_tokens": 498099331.0, + "step": 12692 + }, + { + "epoch": 1.614680066149345, + "grad_norm": 1.0372315645217896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.9011646509170532, + "num_tokens": 498129354.0, + "step": 12693 + }, + { + "epoch": 1.6148072764279355, + "grad_norm": 0.9822666049003601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8827372789382935, + "num_tokens": 498171116.0, + "step": 12694 + }, + { + "epoch": 1.6149344867065258, + "grad_norm": 0.8990731239318848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8901786208152771, + "num_tokens": 498214522.0, + "step": 12695 + }, + { + "epoch": 1.6150616969851164, + "grad_norm": 0.9112738370895386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.886594295501709, + "num_tokens": 498261550.0, + "step": 12696 + }, + { + "epoch": 1.615188907263707, + "grad_norm": 0.9237711429595947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.889876127243042, + "num_tokens": 498302304.0, + "step": 12697 + }, + { + "epoch": 1.6153161175422974, + "grad_norm": 0.9635978937149048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8846966028213501, + "num_tokens": 498342535.0, + "step": 12698 + }, + { + "epoch": 1.615443327820888, + "grad_norm": 1.096154808998108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8862113952636719, + "num_tokens": 498377957.0, + "step": 12699 + }, + { + "epoch": 1.6155705380994785, + "grad_norm": 0.9719225764274597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8901528716087341, + "num_tokens": 498423972.0, + "step": 12700 + }, + { + "epoch": 1.6156977483780688, + "grad_norm": 1.02425217628479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.885029673576355, + "num_tokens": 498458454.0, + "step": 12701 + }, + { + "epoch": 1.6158249586566593, + "grad_norm": 0.926329493522644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8921047449111938, + "num_tokens": 498504981.0, + "step": 12702 + }, + { + "epoch": 1.6159521689352498, + "grad_norm": 1.0512189865112305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8738282918930054, + "num_tokens": 498544403.0, + "step": 12703 + }, + { + "epoch": 1.6160793792138404, + "grad_norm": 0.9542315602302551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8975076675415039, + "num_tokens": 498582534.0, + "step": 12704 + }, + { + "epoch": 1.616206589492431, + "grad_norm": 0.9516875743865967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8981119990348816, + "num_tokens": 498619171.0, + "step": 12705 + }, + { + "epoch": 1.6163337997710214, + "grad_norm": 0.9529234766960144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8906983137130737, + "num_tokens": 498659218.0, + "step": 12706 + }, + { + "epoch": 1.616461010049612, + "grad_norm": 0.9065074920654297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8936747312545776, + "num_tokens": 498697039.0, + "step": 12707 + }, + { + "epoch": 1.6165882203282025, + "grad_norm": 0.9246347546577454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.897424042224884, + "num_tokens": 498736628.0, + "step": 12708 + }, + { + "epoch": 1.616715430606793, + "grad_norm": 0.9986187815666199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8840488791465759, + "num_tokens": 498775475.0, + "step": 12709 + }, + { + "epoch": 1.6168426408853835, + "grad_norm": 1.092246651649475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8865826725959778, + "num_tokens": 498810042.0, + "step": 12710 + }, + { + "epoch": 1.616969851163974, + "grad_norm": 0.9711727499961853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8943584561347961, + "num_tokens": 498848799.0, + "step": 12711 + }, + { + "epoch": 1.6170970614425646, + "grad_norm": 1.0630332231521606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8933554887771606, + "num_tokens": 498882703.0, + "step": 12712 + }, + { + "epoch": 1.6172242717211551, + "grad_norm": 1.0339164733886719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8656753301620483, + "num_tokens": 498921630.0, + "step": 12713 + }, + { + "epoch": 1.6173514819997457, + "grad_norm": 0.9415108561515808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8859081268310547, + "num_tokens": 498963567.0, + "step": 12714 + }, + { + "epoch": 1.6174786922783362, + "grad_norm": 0.886385977268219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8951601982116699, + "num_tokens": 499008381.0, + "step": 12715 + }, + { + "epoch": 1.6176059025569267, + "grad_norm": 0.9240102171897888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8833253979682922, + "num_tokens": 499048667.0, + "step": 12716 + }, + { + "epoch": 1.6177331128355172, + "grad_norm": 0.9983867406845093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8840295076370239, + "num_tokens": 499088669.0, + "step": 12717 + }, + { + "epoch": 1.6178603231141078, + "grad_norm": 0.9390298128128052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8927135467529297, + "num_tokens": 499128936.0, + "step": 12718 + }, + { + "epoch": 1.6179875333926983, + "grad_norm": 1.0363149642944336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8871599435806274, + "num_tokens": 499165717.0, + "step": 12719 + }, + { + "epoch": 1.6181147436712886, + "grad_norm": 0.9408168196678162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8927583694458008, + "num_tokens": 499205255.0, + "step": 12720 + }, + { + "epoch": 1.6182419539498791, + "grad_norm": 1.0117599964141846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8903210163116455, + "num_tokens": 499240773.0, + "step": 12721 + }, + { + "epoch": 1.6183691642284697, + "grad_norm": 1.0915777683258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8835565447807312, + "num_tokens": 499279562.0, + "step": 12722 + }, + { + "epoch": 1.6184963745070602, + "grad_norm": 0.9638522863388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8833048939704895, + "num_tokens": 499321166.0, + "step": 12723 + }, + { + "epoch": 1.6186235847856507, + "grad_norm": 1.0299679040908813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8923541903495789, + "num_tokens": 499354462.0, + "step": 12724 + }, + { + "epoch": 1.6187507950642412, + "grad_norm": 0.8418320417404175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2608, + "mean_token_accuracy": 0.9030521512031555, + "num_tokens": 499400644.0, + "step": 12725 + }, + { + "epoch": 1.6188780053428315, + "grad_norm": 1.0887740850448608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8881034851074219, + "num_tokens": 499434241.0, + "step": 12726 + }, + { + "epoch": 1.619005215621422, + "grad_norm": 1.0341551303863525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8902331590652466, + "num_tokens": 499468541.0, + "step": 12727 + }, + { + "epoch": 1.6191324259000126, + "grad_norm": 0.9389805197715759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8935180902481079, + "num_tokens": 499511458.0, + "step": 12728 + }, + { + "epoch": 1.6192596361786031, + "grad_norm": 1.103785753250122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8780802488327026, + "num_tokens": 499546093.0, + "step": 12729 + }, + { + "epoch": 1.6193868464571937, + "grad_norm": 1.0166003704071045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8839342594146729, + "num_tokens": 499584146.0, + "step": 12730 + }, + { + "epoch": 1.6195140567357842, + "grad_norm": 0.950509786605835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8865668177604675, + "num_tokens": 499623309.0, + "step": 12731 + }, + { + "epoch": 1.6196412670143747, + "grad_norm": 0.9577347040176392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9013287425041199, + "num_tokens": 499657559.0, + "step": 12732 + }, + { + "epoch": 1.6197684772929652, + "grad_norm": 1.0218031406402588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8890247344970703, + "num_tokens": 499695098.0, + "step": 12733 + }, + { + "epoch": 1.6198956875715558, + "grad_norm": 0.9387146830558777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8940544724464417, + "num_tokens": 499733599.0, + "step": 12734 + }, + { + "epoch": 1.6200228978501463, + "grad_norm": 1.0075796842575073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8975396156311035, + "num_tokens": 499772777.0, + "step": 12735 + }, + { + "epoch": 1.6201501081287368, + "grad_norm": 1.0070158243179321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8865470886230469, + "num_tokens": 499812944.0, + "step": 12736 + }, + { + "epoch": 1.6202773184073274, + "grad_norm": 1.0529688596725464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8844838738441467, + "num_tokens": 499853294.0, + "step": 12737 + }, + { + "epoch": 1.6204045286859179, + "grad_norm": 1.1348999738693237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8825555443763733, + "num_tokens": 499891177.0, + "step": 12738 + }, + { + "epoch": 1.6205317389645084, + "grad_norm": 0.992986261844635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8788152933120728, + "num_tokens": 499933348.0, + "step": 12739 + }, + { + "epoch": 1.620658949243099, + "grad_norm": 0.9598575830459595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8811641931533813, + "num_tokens": 499981321.0, + "step": 12740 + }, + { + "epoch": 1.6207861595216895, + "grad_norm": 1.093522548675537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8873457908630371, + "num_tokens": 500014927.0, + "step": 12741 + }, + { + "epoch": 1.62091336980028, + "grad_norm": 1.1308705806732178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8882930278778076, + "num_tokens": 500049658.0, + "step": 12742 + }, + { + "epoch": 1.6210405800788705, + "grad_norm": 1.0496177673339844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8738923072814941, + "num_tokens": 500087604.0, + "step": 12743 + }, + { + "epoch": 1.6211677903574608, + "grad_norm": 1.056112289428711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8780124187469482, + "num_tokens": 500125542.0, + "step": 12744 + }, + { + "epoch": 1.6212950006360514, + "grad_norm": 1.0826371908187866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8696409463882446, + "num_tokens": 500156796.0, + "step": 12745 + }, + { + "epoch": 1.621422210914642, + "grad_norm": 0.8647527694702148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.898655354976654, + "num_tokens": 500202154.0, + "step": 12746 + }, + { + "epoch": 1.6215494211932324, + "grad_norm": 0.9692521691322327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8803716897964478, + "num_tokens": 500244493.0, + "step": 12747 + }, + { + "epoch": 1.621676631471823, + "grad_norm": 0.921045184135437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8923634886741638, + "num_tokens": 500283375.0, + "step": 12748 + }, + { + "epoch": 1.6218038417504135, + "grad_norm": 1.0156000852584839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8878673911094666, + "num_tokens": 500319547.0, + "step": 12749 + }, + { + "epoch": 1.6219310520290038, + "grad_norm": 0.9535865783691406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8760165572166443, + "num_tokens": 500364222.0, + "step": 12750 + }, + { + "epoch": 1.6220582623075943, + "grad_norm": 1.0145031213760376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8788713216781616, + "num_tokens": 500400518.0, + "step": 12751 + }, + { + "epoch": 1.6221854725861848, + "grad_norm": 1.0037394762039185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8882510662078857, + "num_tokens": 500437060.0, + "step": 12752 + }, + { + "epoch": 1.6223126828647754, + "grad_norm": 0.9507705569267273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8874858617782593, + "num_tokens": 500480185.0, + "step": 12753 + }, + { + "epoch": 1.622439893143366, + "grad_norm": 0.9628593921661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8925936222076416, + "num_tokens": 500517531.0, + "step": 12754 + }, + { + "epoch": 1.6225671034219564, + "grad_norm": 1.0758572816848755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8659893274307251, + "num_tokens": 500555504.0, + "step": 12755 + }, + { + "epoch": 1.622694313700547, + "grad_norm": 1.05763578414917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.9004652500152588, + "num_tokens": 500592461.0, + "step": 12756 + }, + { + "epoch": 1.6228215239791375, + "grad_norm": 1.0825421810150146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3781, + "mean_token_accuracy": 0.8713958859443665, + "num_tokens": 500632844.0, + "step": 12757 + }, + { + "epoch": 1.622948734257728, + "grad_norm": 0.9865946769714355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8928754329681396, + "num_tokens": 500671094.0, + "step": 12758 + }, + { + "epoch": 1.6230759445363185, + "grad_norm": 1.1279356479644775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8794379234313965, + "num_tokens": 500704596.0, + "step": 12759 + }, + { + "epoch": 1.623203154814909, + "grad_norm": 1.0637961626052856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8818094730377197, + "num_tokens": 500739098.0, + "step": 12760 + }, + { + "epoch": 1.6233303650934996, + "grad_norm": 1.0906603336334229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8716810941696167, + "num_tokens": 500778875.0, + "step": 12761 + }, + { + "epoch": 1.6234575753720901, + "grad_norm": 0.8999148011207581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8943004608154297, + "num_tokens": 500821570.0, + "step": 12762 + }, + { + "epoch": 1.6235847856506807, + "grad_norm": 0.9526265263557434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8926202058792114, + "num_tokens": 500859216.0, + "step": 12763 + }, + { + "epoch": 1.6237119959292712, + "grad_norm": 0.9961424469947815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8717947602272034, + "num_tokens": 500900141.0, + "step": 12764 + }, + { + "epoch": 1.6238392062078617, + "grad_norm": 0.9217169284820557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9019059538841248, + "num_tokens": 500941626.0, + "step": 12765 + }, + { + "epoch": 1.6239664164864522, + "grad_norm": 1.133798599243164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.869725227355957, + "num_tokens": 500974334.0, + "step": 12766 + }, + { + "epoch": 1.6240936267650428, + "grad_norm": 0.966300904750824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8963119983673096, + "num_tokens": 501010779.0, + "step": 12767 + }, + { + "epoch": 1.6242208370436333, + "grad_norm": 0.9249479174613953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8853359818458557, + "num_tokens": 501054237.0, + "step": 12768 + }, + { + "epoch": 1.6243480473222236, + "grad_norm": 1.0465874671936035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8955575227737427, + "num_tokens": 501086835.0, + "step": 12769 + }, + { + "epoch": 1.6244752576008141, + "grad_norm": 0.9177306294441223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.887791633605957, + "num_tokens": 501129902.0, + "step": 12770 + }, + { + "epoch": 1.6246024678794047, + "grad_norm": 1.006510615348816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8892988562583923, + "num_tokens": 501167925.0, + "step": 12771 + }, + { + "epoch": 1.6247296781579952, + "grad_norm": 1.0250705480575562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8766800165176392, + "num_tokens": 501208045.0, + "step": 12772 + }, + { + "epoch": 1.6248568884365857, + "grad_norm": 0.9807736277580261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8768012523651123, + "num_tokens": 501252942.0, + "step": 12773 + }, + { + "epoch": 1.6249840987151762, + "grad_norm": 0.9409932494163513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8888126611709595, + "num_tokens": 501294605.0, + "step": 12774 + }, + { + "epoch": 1.6251113089937665, + "grad_norm": 1.0845483541488647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8887803554534912, + "num_tokens": 501326073.0, + "step": 12775 + }, + { + "epoch": 1.625238519272357, + "grad_norm": 1.1203612089157104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8735755681991577, + "num_tokens": 501363857.0, + "step": 12776 + }, + { + "epoch": 1.6253657295509476, + "grad_norm": 1.0134954452514648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.885984480381012, + "num_tokens": 501405078.0, + "step": 12777 + }, + { + "epoch": 1.6254929398295381, + "grad_norm": 1.010600209236145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8876135945320129, + "num_tokens": 501442451.0, + "step": 12778 + }, + { + "epoch": 1.6256201501081287, + "grad_norm": 0.9329068064689636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8955251574516296, + "num_tokens": 501484596.0, + "step": 12779 + }, + { + "epoch": 1.6257473603867192, + "grad_norm": 1.007344126701355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8879328966140747, + "num_tokens": 501517311.0, + "step": 12780 + }, + { + "epoch": 1.6258745706653097, + "grad_norm": 0.9457345604896545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8883534669876099, + "num_tokens": 501556432.0, + "step": 12781 + }, + { + "epoch": 1.6260017809439002, + "grad_norm": 0.9911013841629028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8925227522850037, + "num_tokens": 501594965.0, + "step": 12782 + }, + { + "epoch": 1.6261289912224908, + "grad_norm": 1.0274970531463623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8911124467849731, + "num_tokens": 501633057.0, + "step": 12783 + }, + { + "epoch": 1.6262562015010813, + "grad_norm": 0.9462230205535889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.884566068649292, + "num_tokens": 501679102.0, + "step": 12784 + }, + { + "epoch": 1.6263834117796718, + "grad_norm": 0.9728869199752808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8840418457984924, + "num_tokens": 501721421.0, + "step": 12785 + }, + { + "epoch": 1.6265106220582624, + "grad_norm": 1.0400961637496948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8836895823478699, + "num_tokens": 501757638.0, + "step": 12786 + }, + { + "epoch": 1.6266378323368529, + "grad_norm": 0.9929772019386292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8890319466590881, + "num_tokens": 501794608.0, + "step": 12787 + }, + { + "epoch": 1.6267650426154434, + "grad_norm": 1.112939476966858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8781155347824097, + "num_tokens": 501831176.0, + "step": 12788 + }, + { + "epoch": 1.626892252894034, + "grad_norm": 0.940647304058075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8782325387001038, + "num_tokens": 501877910.0, + "step": 12789 + }, + { + "epoch": 1.6270194631726245, + "grad_norm": 1.0167118310928345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8796245455741882, + "num_tokens": 501915094.0, + "step": 12790 + }, + { + "epoch": 1.627146673451215, + "grad_norm": 1.1340727806091309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8753972053527832, + "num_tokens": 501951474.0, + "step": 12791 + }, + { + "epoch": 1.6272738837298055, + "grad_norm": 0.9669867157936096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8879101276397705, + "num_tokens": 501992612.0, + "step": 12792 + }, + { + "epoch": 1.6274010940083958, + "grad_norm": 0.9802693724632263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8948549628257751, + "num_tokens": 502028696.0, + "step": 12793 + }, + { + "epoch": 1.6275283042869864, + "grad_norm": 0.951535701751709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8880541920661926, + "num_tokens": 502068913.0, + "step": 12794 + }, + { + "epoch": 1.6276555145655769, + "grad_norm": 0.9543659090995789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8916947841644287, + "num_tokens": 502107213.0, + "step": 12795 + }, + { + "epoch": 1.6277827248441674, + "grad_norm": 1.0318955183029175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8720194101333618, + "num_tokens": 502145769.0, + "step": 12796 + }, + { + "epoch": 1.627909935122758, + "grad_norm": 1.0065922737121582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8876886367797852, + "num_tokens": 502184044.0, + "step": 12797 + }, + { + "epoch": 1.6280371454013485, + "grad_norm": 1.0164680480957031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8696052432060242, + "num_tokens": 502225511.0, + "step": 12798 + }, + { + "epoch": 1.6281643556799388, + "grad_norm": 1.005526065826416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8920947313308716, + "num_tokens": 502261681.0, + "step": 12799 + }, + { + "epoch": 1.6282915659585293, + "grad_norm": 0.9016892910003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.887948751449585, + "num_tokens": 502304038.0, + "step": 12800 + }, + { + "epoch": 1.6284187762371198, + "grad_norm": 0.884839653968811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8910617828369141, + "num_tokens": 502348006.0, + "step": 12801 + }, + { + "epoch": 1.6285459865157104, + "grad_norm": 0.9277245402336121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8956567049026489, + "num_tokens": 502390312.0, + "step": 12802 + }, + { + "epoch": 1.628673196794301, + "grad_norm": 1.0336718559265137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8855409622192383, + "num_tokens": 502431437.0, + "step": 12803 + }, + { + "epoch": 1.6288004070728914, + "grad_norm": 0.9859926104545593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8899024724960327, + "num_tokens": 502470368.0, + "step": 12804 + }, + { + "epoch": 1.628927617351482, + "grad_norm": 1.0007390975952148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8862043619155884, + "num_tokens": 502516524.0, + "step": 12805 + }, + { + "epoch": 1.6290548276300725, + "grad_norm": 1.0235700607299805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.884182870388031, + "num_tokens": 502554752.0, + "step": 12806 + }, + { + "epoch": 1.629182037908663, + "grad_norm": 0.8634748458862305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8990633487701416, + "num_tokens": 502597082.0, + "step": 12807 + }, + { + "epoch": 1.6293092481872535, + "grad_norm": 0.9759032726287842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8893336057662964, + "num_tokens": 502635433.0, + "step": 12808 + }, + { + "epoch": 1.629436458465844, + "grad_norm": 1.0712683200836182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8917537927627563, + "num_tokens": 502665787.0, + "step": 12809 + }, + { + "epoch": 1.6295636687444346, + "grad_norm": 1.093963623046875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8860267996788025, + "num_tokens": 502703801.0, + "step": 12810 + }, + { + "epoch": 1.6296908790230251, + "grad_norm": 0.9993295669555664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8936114311218262, + "num_tokens": 502741545.0, + "step": 12811 + }, + { + "epoch": 1.6298180893016156, + "grad_norm": 1.0276658535003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8841043710708618, + "num_tokens": 502776109.0, + "step": 12812 + }, + { + "epoch": 1.6299452995802062, + "grad_norm": 1.056894063949585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8887428641319275, + "num_tokens": 502815372.0, + "step": 12813 + }, + { + "epoch": 1.6300725098587967, + "grad_norm": 0.9887338280677795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8740585446357727, + "num_tokens": 502856675.0, + "step": 12814 + }, + { + "epoch": 1.6301997201373872, + "grad_norm": 0.9882557392120361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8890889883041382, + "num_tokens": 502897061.0, + "step": 12815 + }, + { + "epoch": 1.6303269304159778, + "grad_norm": 0.9952985644340515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8810861706733704, + "num_tokens": 502935554.0, + "step": 12816 + }, + { + "epoch": 1.630454140694568, + "grad_norm": 0.9314282536506653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8949029445648193, + "num_tokens": 502973423.0, + "step": 12817 + }, + { + "epoch": 1.6305813509731586, + "grad_norm": 0.9454536437988281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3584, + "mean_token_accuracy": 0.8740451335906982, + "num_tokens": 503018466.0, + "step": 12818 + }, + { + "epoch": 1.6307085612517491, + "grad_norm": 1.0119022130966187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.878268837928772, + "num_tokens": 503062693.0, + "step": 12819 + }, + { + "epoch": 1.6308357715303397, + "grad_norm": 1.0793253183364868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8810033202171326, + "num_tokens": 503098187.0, + "step": 12820 + }, + { + "epoch": 1.6309629818089302, + "grad_norm": 0.8914361596107483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.890588641166687, + "num_tokens": 503142063.0, + "step": 12821 + }, + { + "epoch": 1.6310901920875207, + "grad_norm": 0.8740044832229614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8889110088348389, + "num_tokens": 503190249.0, + "step": 12822 + }, + { + "epoch": 1.6312174023661112, + "grad_norm": 0.8962568640708923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8961073160171509, + "num_tokens": 503231857.0, + "step": 12823 + }, + { + "epoch": 1.6313446126447015, + "grad_norm": 0.9571813941001892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8856637477874756, + "num_tokens": 503269980.0, + "step": 12824 + }, + { + "epoch": 1.631471822923292, + "grad_norm": 1.0246292352676392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8770514130592346, + "num_tokens": 503308729.0, + "step": 12825 + }, + { + "epoch": 1.6315990332018826, + "grad_norm": 1.0859562158584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8688220381736755, + "num_tokens": 503348137.0, + "step": 12826 + }, + { + "epoch": 1.6317262434804731, + "grad_norm": 0.9664498567581177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8885593414306641, + "num_tokens": 503385837.0, + "step": 12827 + }, + { + "epoch": 1.6318534537590637, + "grad_norm": 1.015120506286621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8796623945236206, + "num_tokens": 503426500.0, + "step": 12828 + }, + { + "epoch": 1.6319806640376542, + "grad_norm": 1.0724372863769531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3844, + "mean_token_accuracy": 0.8668462038040161, + "num_tokens": 503463293.0, + "step": 12829 + }, + { + "epoch": 1.6321078743162447, + "grad_norm": 0.8523464798927307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8928858041763306, + "num_tokens": 503508619.0, + "step": 12830 + }, + { + "epoch": 1.6322350845948352, + "grad_norm": 0.9454379081726074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8775053024291992, + "num_tokens": 503550425.0, + "step": 12831 + }, + { + "epoch": 1.6323622948734258, + "grad_norm": 1.0181870460510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8849083185195923, + "num_tokens": 503586321.0, + "step": 12832 + }, + { + "epoch": 1.6324895051520163, + "grad_norm": 1.0929397344589233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8842285871505737, + "num_tokens": 503623655.0, + "step": 12833 + }, + { + "epoch": 1.6326167154306068, + "grad_norm": 1.0675077438354492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.409, + "mean_token_accuracy": 0.8598331809043884, + "num_tokens": 503667869.0, + "step": 12834 + }, + { + "epoch": 1.6327439257091974, + "grad_norm": 1.0444594621658325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.884414792060852, + "num_tokens": 503706964.0, + "step": 12835 + }, + { + "epoch": 1.6328711359877879, + "grad_norm": 1.038798213005066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.880702018737793, + "num_tokens": 503742739.0, + "step": 12836 + }, + { + "epoch": 1.6329983462663784, + "grad_norm": 0.980235755443573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8949499130249023, + "num_tokens": 503783518.0, + "step": 12837 + }, + { + "epoch": 1.633125556544969, + "grad_norm": 0.9864231944084167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8893324136734009, + "num_tokens": 503823814.0, + "step": 12838 + }, + { + "epoch": 1.6332527668235595, + "grad_norm": 0.9691636562347412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8905797004699707, + "num_tokens": 503862389.0, + "step": 12839 + }, + { + "epoch": 1.63337997710215, + "grad_norm": 0.9742162823677063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8944007158279419, + "num_tokens": 503901981.0, + "step": 12840 + }, + { + "epoch": 1.6335071873807405, + "grad_norm": 1.05359947681427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.89002525806427, + "num_tokens": 503937768.0, + "step": 12841 + }, + { + "epoch": 1.6336343976593308, + "grad_norm": 0.9034863114356995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.9070467352867126, + "num_tokens": 503974479.0, + "step": 12842 + }, + { + "epoch": 1.6337616079379214, + "grad_norm": 1.0815086364746094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8888022899627686, + "num_tokens": 504012741.0, + "step": 12843 + }, + { + "epoch": 1.6338888182165119, + "grad_norm": 0.9384912848472595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8946546316146851, + "num_tokens": 504050549.0, + "step": 12844 + }, + { + "epoch": 1.6340160284951024, + "grad_norm": 0.9710771441459656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8903146386146545, + "num_tokens": 504088544.0, + "step": 12845 + }, + { + "epoch": 1.634143238773693, + "grad_norm": 0.8108952641487122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8995387554168701, + "num_tokens": 504134407.0, + "step": 12846 + }, + { + "epoch": 1.6342704490522835, + "grad_norm": 1.033548355102539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.890166699886322, + "num_tokens": 504167686.0, + "step": 12847 + }, + { + "epoch": 1.6343976593308738, + "grad_norm": 1.086412787437439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8782085180282593, + "num_tokens": 504203173.0, + "step": 12848 + }, + { + "epoch": 1.6345248696094643, + "grad_norm": 0.9623651504516602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8946305513381958, + "num_tokens": 504242481.0, + "step": 12849 + }, + { + "epoch": 1.6346520798880548, + "grad_norm": 0.9737603068351746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8843688368797302, + "num_tokens": 504283297.0, + "step": 12850 + }, + { + "epoch": 1.6347792901666454, + "grad_norm": 0.9992205500602722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8827567100524902, + "num_tokens": 504323771.0, + "step": 12851 + }, + { + "epoch": 1.6349065004452359, + "grad_norm": 0.9566020369529724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.893991231918335, + "num_tokens": 504361108.0, + "step": 12852 + }, + { + "epoch": 1.6350337107238264, + "grad_norm": 0.8952332139015198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8997175693511963, + "num_tokens": 504401702.0, + "step": 12853 + }, + { + "epoch": 1.635160921002417, + "grad_norm": 1.0441452264785767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8802487850189209, + "num_tokens": 504439482.0, + "step": 12854 + }, + { + "epoch": 1.6352881312810075, + "grad_norm": 1.0531646013259888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8879654407501221, + "num_tokens": 504473940.0, + "step": 12855 + }, + { + "epoch": 1.635415341559598, + "grad_norm": 1.0467808246612549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8747448921203613, + "num_tokens": 504512318.0, + "step": 12856 + }, + { + "epoch": 1.6355425518381885, + "grad_norm": 0.9898272156715393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8985276222229004, + "num_tokens": 504545292.0, + "step": 12857 + }, + { + "epoch": 1.635669762116779, + "grad_norm": 1.0581820011138916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8714807629585266, + "num_tokens": 504585157.0, + "step": 12858 + }, + { + "epoch": 1.6357969723953696, + "grad_norm": 1.116823673248291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.877726674079895, + "num_tokens": 504621955.0, + "step": 12859 + }, + { + "epoch": 1.6359241826739601, + "grad_norm": 0.9604151844978333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8966768383979797, + "num_tokens": 504663644.0, + "step": 12860 + }, + { + "epoch": 1.6360513929525506, + "grad_norm": 0.9960892796516418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.874458372592926, + "num_tokens": 504704929.0, + "step": 12861 + }, + { + "epoch": 1.6361786032311412, + "grad_norm": 0.9478699564933777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8904428482055664, + "num_tokens": 504743461.0, + "step": 12862 + }, + { + "epoch": 1.6363058135097317, + "grad_norm": 0.9553505182266235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8899385333061218, + "num_tokens": 504781958.0, + "step": 12863 + }, + { + "epoch": 1.6364330237883222, + "grad_norm": 0.9198232293128967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8811995983123779, + "num_tokens": 504823812.0, + "step": 12864 + }, + { + "epoch": 1.6365602340669128, + "grad_norm": 1.0538171529769897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8695942163467407, + "num_tokens": 504864671.0, + "step": 12865 + }, + { + "epoch": 1.636687444345503, + "grad_norm": 0.955440878868103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8808350563049316, + "num_tokens": 504905451.0, + "step": 12866 + }, + { + "epoch": 1.6368146546240936, + "grad_norm": 0.8985065221786499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8925703167915344, + "num_tokens": 504949153.0, + "step": 12867 + }, + { + "epoch": 1.6369418649026841, + "grad_norm": 0.920473039150238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8848346471786499, + "num_tokens": 504991968.0, + "step": 12868 + }, + { + "epoch": 1.6370690751812746, + "grad_norm": 1.0706886053085327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8826035857200623, + "num_tokens": 505024332.0, + "step": 12869 + }, + { + "epoch": 1.6371962854598652, + "grad_norm": 0.9723061919212341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8783568143844604, + "num_tokens": 505067355.0, + "step": 12870 + }, + { + "epoch": 1.6373234957384557, + "grad_norm": 1.0962605476379395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.877048909664154, + "num_tokens": 505102079.0, + "step": 12871 + }, + { + "epoch": 1.6374507060170462, + "grad_norm": 1.035430669784546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8807820081710815, + "num_tokens": 505141516.0, + "step": 12872 + }, + { + "epoch": 1.6375779162956365, + "grad_norm": 1.02656888961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8845300674438477, + "num_tokens": 505177042.0, + "step": 12873 + }, + { + "epoch": 1.637705126574227, + "grad_norm": 1.1027843952178955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.8993779420852661, + "num_tokens": 505209631.0, + "step": 12874 + }, + { + "epoch": 1.6378323368528176, + "grad_norm": 0.9435161352157593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8869237899780273, + "num_tokens": 505248892.0, + "step": 12875 + }, + { + "epoch": 1.6379595471314081, + "grad_norm": 0.9336490035057068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8854793906211853, + "num_tokens": 505290806.0, + "step": 12876 + }, + { + "epoch": 1.6380867574099987, + "grad_norm": 1.0630030632019043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8810943961143494, + "num_tokens": 505330792.0, + "step": 12877 + }, + { + "epoch": 1.6382139676885892, + "grad_norm": 0.9953849911689758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8808626532554626, + "num_tokens": 505371292.0, + "step": 12878 + }, + { + "epoch": 1.6383411779671797, + "grad_norm": 1.0438051223754883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8844025135040283, + "num_tokens": 505408272.0, + "step": 12879 + }, + { + "epoch": 1.6384683882457702, + "grad_norm": 0.949964165687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8866821527481079, + "num_tokens": 505450605.0, + "step": 12880 + }, + { + "epoch": 1.6385955985243608, + "grad_norm": 0.9606875777244568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.8987793922424316, + "num_tokens": 505487634.0, + "step": 12881 + }, + { + "epoch": 1.6387228088029513, + "grad_norm": 0.9759414196014404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8917608261108398, + "num_tokens": 505527050.0, + "step": 12882 + }, + { + "epoch": 1.6388500190815418, + "grad_norm": 1.001633882522583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8780353665351868, + "num_tokens": 505566938.0, + "step": 12883 + }, + { + "epoch": 1.6389772293601323, + "grad_norm": 0.9706277847290039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8887230157852173, + "num_tokens": 505604032.0, + "step": 12884 + }, + { + "epoch": 1.6391044396387229, + "grad_norm": 0.9199936985969543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.889310359954834, + "num_tokens": 505647216.0, + "step": 12885 + }, + { + "epoch": 1.6392316499173134, + "grad_norm": 0.9199392199516296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8860012292861938, + "num_tokens": 505688316.0, + "step": 12886 + }, + { + "epoch": 1.639358860195904, + "grad_norm": 0.8572015762329102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8810749053955078, + "num_tokens": 505735904.0, + "step": 12887 + }, + { + "epoch": 1.6394860704744945, + "grad_norm": 0.9974951148033142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8828911185264587, + "num_tokens": 505776685.0, + "step": 12888 + }, + { + "epoch": 1.639613280753085, + "grad_norm": 0.9489803910255432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8877732753753662, + "num_tokens": 505818660.0, + "step": 12889 + }, + { + "epoch": 1.6397404910316755, + "grad_norm": 0.9361765384674072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2629, + "mean_token_accuracy": 0.9060118198394775, + "num_tokens": 505857189.0, + "step": 12890 + }, + { + "epoch": 1.6398677013102658, + "grad_norm": 1.01029372215271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3504, + "mean_token_accuracy": 0.8773744702339172, + "num_tokens": 505902147.0, + "step": 12891 + }, + { + "epoch": 1.6399949115888564, + "grad_norm": 1.2303762435913086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.396, + "mean_token_accuracy": 0.864982545375824, + "num_tokens": 505937005.0, + "step": 12892 + }, + { + "epoch": 1.6401221218674469, + "grad_norm": 0.9503188133239746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8828816413879395, + "num_tokens": 505977329.0, + "step": 12893 + }, + { + "epoch": 1.6402493321460374, + "grad_norm": 1.0840212106704712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8921030759811401, + "num_tokens": 506011087.0, + "step": 12894 + }, + { + "epoch": 1.640376542424628, + "grad_norm": 1.0443801879882812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.884643018245697, + "num_tokens": 506047427.0, + "step": 12895 + }, + { + "epoch": 1.6405037527032185, + "grad_norm": 0.97127765417099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8792071342468262, + "num_tokens": 506092135.0, + "step": 12896 + }, + { + "epoch": 1.6406309629818088, + "grad_norm": 1.0154478549957275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8743269443511963, + "num_tokens": 506132810.0, + "step": 12897 + }, + { + "epoch": 1.6407581732603993, + "grad_norm": 1.0684937238693237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8810786008834839, + "num_tokens": 506167214.0, + "step": 12898 + }, + { + "epoch": 1.6408853835389898, + "grad_norm": 0.983866810798645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8853690028190613, + "num_tokens": 506209431.0, + "step": 12899 + }, + { + "epoch": 1.6410125938175804, + "grad_norm": 0.9437282681465149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8837023973464966, + "num_tokens": 506250585.0, + "step": 12900 + }, + { + "epoch": 1.6411398040961709, + "grad_norm": 1.0061345100402832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8909206390380859, + "num_tokens": 506287207.0, + "step": 12901 + }, + { + "epoch": 1.6412670143747614, + "grad_norm": 1.0208942890167236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8846052885055542, + "num_tokens": 506323552.0, + "step": 12902 + }, + { + "epoch": 1.641394224653352, + "grad_norm": 0.8898710012435913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8988863229751587, + "num_tokens": 506366355.0, + "step": 12903 + }, + { + "epoch": 1.6415214349319425, + "grad_norm": 1.0038585662841797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8753738403320312, + "num_tokens": 506407933.0, + "step": 12904 + }, + { + "epoch": 1.641648645210533, + "grad_norm": 1.0220587253570557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8877809643745422, + "num_tokens": 506440054.0, + "step": 12905 + }, + { + "epoch": 1.6417758554891235, + "grad_norm": 1.0562126636505127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8868326544761658, + "num_tokens": 506473276.0, + "step": 12906 + }, + { + "epoch": 1.641903065767714, + "grad_norm": 0.9402164220809937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8865463733673096, + "num_tokens": 506515072.0, + "step": 12907 + }, + { + "epoch": 1.6420302760463046, + "grad_norm": 1.0268924236297607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8728901147842407, + "num_tokens": 506553742.0, + "step": 12908 + }, + { + "epoch": 1.642157486324895, + "grad_norm": 1.0363842248916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8917487859725952, + "num_tokens": 506589226.0, + "step": 12909 + }, + { + "epoch": 1.6422846966034856, + "grad_norm": 1.00304114818573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.9075139760971069, + "num_tokens": 506621422.0, + "step": 12910 + }, + { + "epoch": 1.6424119068820762, + "grad_norm": 0.9213142991065979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.891746997833252, + "num_tokens": 506661367.0, + "step": 12911 + }, + { + "epoch": 1.6425391171606667, + "grad_norm": 0.9972028136253357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8906843066215515, + "num_tokens": 506696617.0, + "step": 12912 + }, + { + "epoch": 1.6426663274392572, + "grad_norm": 0.9677965044975281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8826799392700195, + "num_tokens": 506742491.0, + "step": 12913 + }, + { + "epoch": 1.6427935377178478, + "grad_norm": 0.971795380115509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8869823217391968, + "num_tokens": 506779052.0, + "step": 12914 + }, + { + "epoch": 1.642920747996438, + "grad_norm": 0.962200403213501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8913389444351196, + "num_tokens": 506821308.0, + "step": 12915 + }, + { + "epoch": 1.6430479582750286, + "grad_norm": 1.0491828918457031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8851787447929382, + "num_tokens": 506861243.0, + "step": 12916 + }, + { + "epoch": 1.6431751685536191, + "grad_norm": 1.0058424472808838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.88004469871521, + "num_tokens": 506900976.0, + "step": 12917 + }, + { + "epoch": 1.6433023788322096, + "grad_norm": 1.2454200983047485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8717799186706543, + "num_tokens": 506928646.0, + "step": 12918 + }, + { + "epoch": 1.6434295891108002, + "grad_norm": 1.0121278762817383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8916351795196533, + "num_tokens": 506962182.0, + "step": 12919 + }, + { + "epoch": 1.6435567993893907, + "grad_norm": 0.9689064621925354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8829070329666138, + "num_tokens": 507001997.0, + "step": 12920 + }, + { + "epoch": 1.6436840096679812, + "grad_norm": 0.9667899012565613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8964257836341858, + "num_tokens": 507036377.0, + "step": 12921 + }, + { + "epoch": 1.6438112199465715, + "grad_norm": 0.9900987148284912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.884688138961792, + "num_tokens": 507077399.0, + "step": 12922 + }, + { + "epoch": 1.643938430225162, + "grad_norm": 0.9005510807037354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8788506984710693, + "num_tokens": 507121844.0, + "step": 12923 + }, + { + "epoch": 1.6440656405037526, + "grad_norm": 1.0350573062896729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8786879181861877, + "num_tokens": 507156125.0, + "step": 12924 + }, + { + "epoch": 1.6441928507823431, + "grad_norm": 0.8601504564285278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9020419120788574, + "num_tokens": 507201630.0, + "step": 12925 + }, + { + "epoch": 1.6443200610609336, + "grad_norm": 0.9404646754264832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8938618898391724, + "num_tokens": 507238492.0, + "step": 12926 + }, + { + "epoch": 1.6444472713395242, + "grad_norm": 0.8993085026741028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2612, + "mean_token_accuracy": 0.9069840908050537, + "num_tokens": 507278684.0, + "step": 12927 + }, + { + "epoch": 1.6445744816181147, + "grad_norm": 0.9397911429405212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8928180932998657, + "num_tokens": 507316988.0, + "step": 12928 + }, + { + "epoch": 1.6447016918967052, + "grad_norm": 0.9940527081489563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.888005256652832, + "num_tokens": 507355184.0, + "step": 12929 + }, + { + "epoch": 1.6448289021752958, + "grad_norm": 1.0546441078186035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8705317378044128, + "num_tokens": 507395640.0, + "step": 12930 + }, + { + "epoch": 1.6449561124538863, + "grad_norm": 0.9580316543579102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.884540319442749, + "num_tokens": 507435415.0, + "step": 12931 + }, + { + "epoch": 1.6450833227324768, + "grad_norm": 0.9191103577613831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8905130624771118, + "num_tokens": 507477885.0, + "step": 12932 + }, + { + "epoch": 1.6452105330110673, + "grad_norm": 0.9613274335861206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8754550814628601, + "num_tokens": 507526564.0, + "step": 12933 + }, + { + "epoch": 1.6453377432896579, + "grad_norm": 0.9777315855026245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8938992023468018, + "num_tokens": 507562002.0, + "step": 12934 + }, + { + "epoch": 1.6454649535682484, + "grad_norm": 0.9832901358604431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8856325149536133, + "num_tokens": 507598577.0, + "step": 12935 + }, + { + "epoch": 1.645592163846839, + "grad_norm": 0.9297255277633667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8896728157997131, + "num_tokens": 507639695.0, + "step": 12936 + }, + { + "epoch": 1.6457193741254295, + "grad_norm": 1.0353050231933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.885364294052124, + "num_tokens": 507676436.0, + "step": 12937 + }, + { + "epoch": 1.64584658440402, + "grad_norm": 1.1726576089859009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4006, + "mean_token_accuracy": 0.8589588403701782, + "num_tokens": 507711767.0, + "step": 12938 + }, + { + "epoch": 1.6459737946826105, + "grad_norm": 0.9896290302276611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8897296190261841, + "num_tokens": 507747597.0, + "step": 12939 + }, + { + "epoch": 1.6461010049612008, + "grad_norm": 0.9282989501953125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.885489284992218, + "num_tokens": 507792213.0, + "step": 12940 + }, + { + "epoch": 1.6462282152397913, + "grad_norm": 0.986804187297821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8822797536849976, + "num_tokens": 507835616.0, + "step": 12941 + }, + { + "epoch": 1.6463554255183819, + "grad_norm": 0.9093220233917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8929969072341919, + "num_tokens": 507883750.0, + "step": 12942 + }, + { + "epoch": 1.6464826357969724, + "grad_norm": 0.9425292611122131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8902039527893066, + "num_tokens": 507924050.0, + "step": 12943 + }, + { + "epoch": 1.646609846075563, + "grad_norm": 1.0206772089004517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8748753666877747, + "num_tokens": 507961543.0, + "step": 12944 + }, + { + "epoch": 1.6467370563541535, + "grad_norm": 0.9294861555099487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.899465024471283, + "num_tokens": 508003333.0, + "step": 12945 + }, + { + "epoch": 1.6468642666327438, + "grad_norm": 0.9496659636497498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8868517875671387, + "num_tokens": 508044770.0, + "step": 12946 + }, + { + "epoch": 1.6469914769113343, + "grad_norm": 0.9347661733627319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8918235898017883, + "num_tokens": 508089950.0, + "step": 12947 + }, + { + "epoch": 1.6471186871899248, + "grad_norm": 0.9729089736938477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8900326490402222, + "num_tokens": 508127370.0, + "step": 12948 + }, + { + "epoch": 1.6472458974685154, + "grad_norm": 1.1239478588104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8869751691818237, + "num_tokens": 508158903.0, + "step": 12949 + }, + { + "epoch": 1.6473731077471059, + "grad_norm": 1.0652114152908325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.873759388923645, + "num_tokens": 508199620.0, + "step": 12950 + }, + { + "epoch": 1.6475003180256964, + "grad_norm": 1.1145719289779663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8868944644927979, + "num_tokens": 508232057.0, + "step": 12951 + }, + { + "epoch": 1.647627528304287, + "grad_norm": 1.0098669528961182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8852317333221436, + "num_tokens": 508271993.0, + "step": 12952 + }, + { + "epoch": 1.6477547385828775, + "grad_norm": 0.9375293850898743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8908083438873291, + "num_tokens": 508313477.0, + "step": 12953 + }, + { + "epoch": 1.647881948861468, + "grad_norm": 1.0723941326141357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8703780770301819, + "num_tokens": 508350567.0, + "step": 12954 + }, + { + "epoch": 1.6480091591400585, + "grad_norm": 1.0094549655914307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8904561400413513, + "num_tokens": 508387192.0, + "step": 12955 + }, + { + "epoch": 1.648136369418649, + "grad_norm": 1.0324922800064087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8857953548431396, + "num_tokens": 508422671.0, + "step": 12956 + }, + { + "epoch": 1.6482635796972396, + "grad_norm": 0.972756564617157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8956633806228638, + "num_tokens": 508460339.0, + "step": 12957 + }, + { + "epoch": 1.64839078997583, + "grad_norm": 0.949452817440033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8848594427108765, + "num_tokens": 508501674.0, + "step": 12958 + }, + { + "epoch": 1.6485180002544206, + "grad_norm": 0.9797645807266235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8891422152519226, + "num_tokens": 508538289.0, + "step": 12959 + }, + { + "epoch": 1.6486452105330112, + "grad_norm": 0.8994265794754028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8855316638946533, + "num_tokens": 508584652.0, + "step": 12960 + }, + { + "epoch": 1.6487724208116017, + "grad_norm": 0.9687584638595581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8776925802230835, + "num_tokens": 508631138.0, + "step": 12961 + }, + { + "epoch": 1.6488996310901922, + "grad_norm": 1.1097270250320435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8790957927703857, + "num_tokens": 508663011.0, + "step": 12962 + }, + { + "epoch": 1.6490268413687827, + "grad_norm": 1.0754172801971436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8856664299964905, + "num_tokens": 508699628.0, + "step": 12963 + }, + { + "epoch": 1.649154051647373, + "grad_norm": 0.8835456371307373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8848556280136108, + "num_tokens": 508748121.0, + "step": 12964 + }, + { + "epoch": 1.6492812619259636, + "grad_norm": 1.0325640439987183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8678333759307861, + "num_tokens": 508788602.0, + "step": 12965 + }, + { + "epoch": 1.649408472204554, + "grad_norm": 1.0127942562103271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8857320547103882, + "num_tokens": 508824407.0, + "step": 12966 + }, + { + "epoch": 1.6495356824831446, + "grad_norm": 0.9854303002357483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8897222280502319, + "num_tokens": 508866562.0, + "step": 12967 + }, + { + "epoch": 1.6496628927617352, + "grad_norm": 1.0609852075576782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8803526759147644, + "num_tokens": 508901679.0, + "step": 12968 + }, + { + "epoch": 1.6497901030403257, + "grad_norm": 0.9481601715087891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8968024253845215, + "num_tokens": 508940157.0, + "step": 12969 + }, + { + "epoch": 1.6499173133189162, + "grad_norm": 0.9636268615722656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8972092866897583, + "num_tokens": 508978536.0, + "step": 12970 + }, + { + "epoch": 1.6500445235975065, + "grad_norm": 1.0581156015396118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8764966726303101, + "num_tokens": 509016918.0, + "step": 12971 + }, + { + "epoch": 1.650171733876097, + "grad_norm": 1.0465664863586426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8786784410476685, + "num_tokens": 509051331.0, + "step": 12972 + }, + { + "epoch": 1.6502989441546876, + "grad_norm": 0.9696393609046936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8822487592697144, + "num_tokens": 509089456.0, + "step": 12973 + }, + { + "epoch": 1.6504261544332781, + "grad_norm": 0.9032993912696838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8861792087554932, + "num_tokens": 509133417.0, + "step": 12974 + }, + { + "epoch": 1.6505533647118686, + "grad_norm": 0.9878791570663452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8831377029418945, + "num_tokens": 509170885.0, + "step": 12975 + }, + { + "epoch": 1.6506805749904592, + "grad_norm": 0.9344412088394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8809503316879272, + "num_tokens": 509212118.0, + "step": 12976 + }, + { + "epoch": 1.6508077852690497, + "grad_norm": 0.9681969881057739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.886925458908081, + "num_tokens": 509252610.0, + "step": 12977 + }, + { + "epoch": 1.6509349955476402, + "grad_norm": 1.1009408235549927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8801548480987549, + "num_tokens": 509285747.0, + "step": 12978 + }, + { + "epoch": 1.6510622058262308, + "grad_norm": 1.0209423303604126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8810417056083679, + "num_tokens": 509324447.0, + "step": 12979 + }, + { + "epoch": 1.6511894161048213, + "grad_norm": 0.9526691436767578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.895822286605835, + "num_tokens": 509363148.0, + "step": 12980 + }, + { + "epoch": 1.6513166263834118, + "grad_norm": 1.070661187171936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8834469318389893, + "num_tokens": 509395299.0, + "step": 12981 + }, + { + "epoch": 1.6514438366620023, + "grad_norm": 0.9408454895019531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8904016613960266, + "num_tokens": 509437985.0, + "step": 12982 + }, + { + "epoch": 1.6515710469405929, + "grad_norm": 0.9991145133972168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8805831074714661, + "num_tokens": 509477638.0, + "step": 12983 + }, + { + "epoch": 1.6516982572191834, + "grad_norm": 0.9485458135604858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8919751644134521, + "num_tokens": 509516105.0, + "step": 12984 + }, + { + "epoch": 1.651825467497774, + "grad_norm": 0.8728864789009094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8932033777236938, + "num_tokens": 509559828.0, + "step": 12985 + }, + { + "epoch": 1.6519526777763645, + "grad_norm": 0.9810482859611511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8758942484855652, + "num_tokens": 509603869.0, + "step": 12986 + }, + { + "epoch": 1.652079888054955, + "grad_norm": 0.9744529128074646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8878598213195801, + "num_tokens": 509641924.0, + "step": 12987 + }, + { + "epoch": 1.6522070983335455, + "grad_norm": 0.9943130016326904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8879353404045105, + "num_tokens": 509681258.0, + "step": 12988 + }, + { + "epoch": 1.6523343086121358, + "grad_norm": 0.9617416262626648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8871325850486755, + "num_tokens": 509721386.0, + "step": 12989 + }, + { + "epoch": 1.6524615188907263, + "grad_norm": 1.051769733428955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8768585920333862, + "num_tokens": 509762418.0, + "step": 12990 + }, + { + "epoch": 1.6525887291693169, + "grad_norm": 0.9634314775466919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8815004825592041, + "num_tokens": 509800371.0, + "step": 12991 + }, + { + "epoch": 1.6527159394479074, + "grad_norm": 0.9513570666313171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8955296277999878, + "num_tokens": 509836193.0, + "step": 12992 + }, + { + "epoch": 1.652843149726498, + "grad_norm": 0.9751194715499878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8804194331169128, + "num_tokens": 509874640.0, + "step": 12993 + }, + { + "epoch": 1.6529703600050885, + "grad_norm": 0.960110068321228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8922522068023682, + "num_tokens": 509911159.0, + "step": 12994 + }, + { + "epoch": 1.6530975702836788, + "grad_norm": 1.1179754734039307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8715131878852844, + "num_tokens": 509947946.0, + "step": 12995 + }, + { + "epoch": 1.6532247805622693, + "grad_norm": 1.0691004991531372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8833058476448059, + "num_tokens": 509982979.0, + "step": 12996 + }, + { + "epoch": 1.6533519908408598, + "grad_norm": 0.9541177749633789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8884102702140808, + "num_tokens": 510022491.0, + "step": 12997 + }, + { + "epoch": 1.6534792011194503, + "grad_norm": 1.0021297931671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8729153275489807, + "num_tokens": 510063539.0, + "step": 12998 + }, + { + "epoch": 1.6536064113980409, + "grad_norm": 0.8590660095214844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.9029276967048645, + "num_tokens": 510108727.0, + "step": 12999 + }, + { + "epoch": 1.6537336216766314, + "grad_norm": 1.0166457891464233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8779488205909729, + "num_tokens": 510147593.0, + "step": 13000 + }, + { + "epoch": 1.653860831955222, + "grad_norm": 1.0371522903442383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8786647319793701, + "num_tokens": 510184652.0, + "step": 13001 + }, + { + "epoch": 1.6539880422338125, + "grad_norm": 0.9112890362739563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8909342885017395, + "num_tokens": 510229999.0, + "step": 13002 + }, + { + "epoch": 1.654115252512403, + "grad_norm": 1.0727355480194092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8831676244735718, + "num_tokens": 510267761.0, + "step": 13003 + }, + { + "epoch": 1.6542424627909935, + "grad_norm": 1.1405646800994873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8772033452987671, + "num_tokens": 510305446.0, + "step": 13004 + }, + { + "epoch": 1.654369673069584, + "grad_norm": 0.9541495442390442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8835831880569458, + "num_tokens": 510345076.0, + "step": 13005 + }, + { + "epoch": 1.6544968833481746, + "grad_norm": 1.0619637966156006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8798456192016602, + "num_tokens": 510381324.0, + "step": 13006 + }, + { + "epoch": 1.654624093626765, + "grad_norm": 0.9323985576629639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8903900384902954, + "num_tokens": 510423805.0, + "step": 13007 + }, + { + "epoch": 1.6547513039053556, + "grad_norm": 0.9416806697845459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8805360794067383, + "num_tokens": 510464981.0, + "step": 13008 + }, + { + "epoch": 1.6548785141839462, + "grad_norm": 1.090050220489502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8709335923194885, + "num_tokens": 510501394.0, + "step": 13009 + }, + { + "epoch": 1.6550057244625367, + "grad_norm": 0.9940877556800842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8737884759902954, + "num_tokens": 510540075.0, + "step": 13010 + }, + { + "epoch": 1.6551329347411272, + "grad_norm": 0.9812437891960144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8803298473358154, + "num_tokens": 510582365.0, + "step": 13011 + }, + { + "epoch": 1.6552601450197177, + "grad_norm": 0.9205856323242188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.895017147064209, + "num_tokens": 510622386.0, + "step": 13012 + }, + { + "epoch": 1.655387355298308, + "grad_norm": 0.9890252351760864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8838070034980774, + "num_tokens": 510659610.0, + "step": 13013 + }, + { + "epoch": 1.6555145655768986, + "grad_norm": 1.0816775560379028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8798389434814453, + "num_tokens": 510695457.0, + "step": 13014 + }, + { + "epoch": 1.655641775855489, + "grad_norm": 0.9368187189102173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.893048882484436, + "num_tokens": 510739461.0, + "step": 13015 + }, + { + "epoch": 1.6557689861340796, + "grad_norm": 1.1065547466278076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8866437077522278, + "num_tokens": 510770678.0, + "step": 13016 + }, + { + "epoch": 1.6558961964126702, + "grad_norm": 1.0739930868148804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8793661594390869, + "num_tokens": 510806135.0, + "step": 13017 + }, + { + "epoch": 1.6560234066912607, + "grad_norm": 0.9572126269340515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8849614262580872, + "num_tokens": 510850226.0, + "step": 13018 + }, + { + "epoch": 1.6561506169698512, + "grad_norm": 1.083286166191101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8955520987510681, + "num_tokens": 510879738.0, + "step": 13019 + }, + { + "epoch": 1.6562778272484415, + "grad_norm": 1.1136409044265747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3794, + "mean_token_accuracy": 0.8706202507019043, + "num_tokens": 510913532.0, + "step": 13020 + }, + { + "epoch": 1.656405037527032, + "grad_norm": 0.9269682168960571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8983957767486572, + "num_tokens": 510955418.0, + "step": 13021 + }, + { + "epoch": 1.6565322478056226, + "grad_norm": 1.1070657968521118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8818756341934204, + "num_tokens": 510986871.0, + "step": 13022 + }, + { + "epoch": 1.656659458084213, + "grad_norm": 1.0408904552459717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.884633481502533, + "num_tokens": 511025283.0, + "step": 13023 + }, + { + "epoch": 1.6567866683628036, + "grad_norm": 1.0212862491607666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8813846111297607, + "num_tokens": 511062346.0, + "step": 13024 + }, + { + "epoch": 1.6569138786413942, + "grad_norm": 1.0516767501831055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8978248834609985, + "num_tokens": 511093578.0, + "step": 13025 + }, + { + "epoch": 1.6570410889199847, + "grad_norm": 1.07904052734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8886326551437378, + "num_tokens": 511129604.0, + "step": 13026 + }, + { + "epoch": 1.6571682991985752, + "grad_norm": 1.0764927864074707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8869431018829346, + "num_tokens": 511159953.0, + "step": 13027 + }, + { + "epoch": 1.6572955094771658, + "grad_norm": 0.9191480875015259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8866168260574341, + "num_tokens": 511206295.0, + "step": 13028 + }, + { + "epoch": 1.6574227197557563, + "grad_norm": 0.9347427487373352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8963299989700317, + "num_tokens": 511243735.0, + "step": 13029 + }, + { + "epoch": 1.6575499300343468, + "grad_norm": 1.1219301223754883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8770344853401184, + "num_tokens": 511281008.0, + "step": 13030 + }, + { + "epoch": 1.6576771403129373, + "grad_norm": 0.9544747471809387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.887649655342102, + "num_tokens": 511327243.0, + "step": 13031 + }, + { + "epoch": 1.6578043505915279, + "grad_norm": 0.9780027270317078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8830457925796509, + "num_tokens": 511369273.0, + "step": 13032 + }, + { + "epoch": 1.6579315608701184, + "grad_norm": 1.006136178970337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8871363997459412, + "num_tokens": 511405167.0, + "step": 13033 + }, + { + "epoch": 1.658058771148709, + "grad_norm": 0.9110056757926941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8951377868652344, + "num_tokens": 511446122.0, + "step": 13034 + }, + { + "epoch": 1.6581859814272994, + "grad_norm": 1.1929758787155151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4037, + "mean_token_accuracy": 0.8589264750480652, + "num_tokens": 511485013.0, + "step": 13035 + }, + { + "epoch": 1.65831319170589, + "grad_norm": 0.9275526404380798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8827941417694092, + "num_tokens": 511526709.0, + "step": 13036 + }, + { + "epoch": 1.6584404019844805, + "grad_norm": 1.0320007801055908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8838029503822327, + "num_tokens": 511565298.0, + "step": 13037 + }, + { + "epoch": 1.6585676122630708, + "grad_norm": 0.9524247646331787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.9020071625709534, + "num_tokens": 511602656.0, + "step": 13038 + }, + { + "epoch": 1.6586948225416613, + "grad_norm": 0.9659282565116882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8905417919158936, + "num_tokens": 511641247.0, + "step": 13039 + }, + { + "epoch": 1.6588220328202519, + "grad_norm": 1.0134366750717163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8781794309616089, + "num_tokens": 511681457.0, + "step": 13040 + }, + { + "epoch": 1.6589492430988424, + "grad_norm": 1.0724869966506958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.881158709526062, + "num_tokens": 511717318.0, + "step": 13041 + }, + { + "epoch": 1.659076453377433, + "grad_norm": 1.101450800895691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8802469372749329, + "num_tokens": 511753620.0, + "step": 13042 + }, + { + "epoch": 1.6592036636560235, + "grad_norm": 1.0296428203582764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8864039778709412, + "num_tokens": 511794934.0, + "step": 13043 + }, + { + "epoch": 1.6593308739346138, + "grad_norm": 1.0861232280731201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8818351626396179, + "num_tokens": 511837389.0, + "step": 13044 + }, + { + "epoch": 1.6594580842132043, + "grad_norm": 0.938340961933136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8879671096801758, + "num_tokens": 511879573.0, + "step": 13045 + }, + { + "epoch": 1.6595852944917948, + "grad_norm": 1.0072637796401978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8793832063674927, + "num_tokens": 511919461.0, + "step": 13046 + }, + { + "epoch": 1.6597125047703853, + "grad_norm": 1.079764485359192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3902, + "mean_token_accuracy": 0.8640937209129333, + "num_tokens": 511961974.0, + "step": 13047 + }, + { + "epoch": 1.6598397150489759, + "grad_norm": 0.8542687892913818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8942075371742249, + "num_tokens": 512007172.0, + "step": 13048 + }, + { + "epoch": 1.6599669253275664, + "grad_norm": 1.0360279083251953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8969886302947998, + "num_tokens": 512041190.0, + "step": 13049 + }, + { + "epoch": 1.660094135606157, + "grad_norm": 1.0657906532287598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8801186680793762, + "num_tokens": 512077196.0, + "step": 13050 + }, + { + "epoch": 1.6602213458847475, + "grad_norm": 0.9884275197982788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8898543119430542, + "num_tokens": 512120979.0, + "step": 13051 + }, + { + "epoch": 1.660348556163338, + "grad_norm": 1.147646427154541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8762156963348389, + "num_tokens": 512153624.0, + "step": 13052 + }, + { + "epoch": 1.6604757664419285, + "grad_norm": 0.9682072997093201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8933511972427368, + "num_tokens": 512192604.0, + "step": 13053 + }, + { + "epoch": 1.660602976720519, + "grad_norm": 1.0373345613479614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.876633882522583, + "num_tokens": 512232845.0, + "step": 13054 + }, + { + "epoch": 1.6607301869991096, + "grad_norm": 1.0091161727905273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8880833387374878, + "num_tokens": 512266632.0, + "step": 13055 + }, + { + "epoch": 1.6608573972777, + "grad_norm": 1.0583360195159912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8839300870895386, + "num_tokens": 512305906.0, + "step": 13056 + }, + { + "epoch": 1.6609846075562906, + "grad_norm": 0.9592078924179077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8762614727020264, + "num_tokens": 512347559.0, + "step": 13057 + }, + { + "epoch": 1.6611118178348812, + "grad_norm": 1.0479445457458496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8688061833381653, + "num_tokens": 512389013.0, + "step": 13058 + }, + { + "epoch": 1.6612390281134717, + "grad_norm": 1.0030206441879272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8836091756820679, + "num_tokens": 512426254.0, + "step": 13059 + }, + { + "epoch": 1.6613662383920622, + "grad_norm": 0.957577645778656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8822731971740723, + "num_tokens": 512467713.0, + "step": 13060 + }, + { + "epoch": 1.6614934486706527, + "grad_norm": 1.0669305324554443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3808, + "mean_token_accuracy": 0.8676984310150146, + "num_tokens": 512506481.0, + "step": 13061 + }, + { + "epoch": 1.661620658949243, + "grad_norm": 1.046632170677185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8837136030197144, + "num_tokens": 512540151.0, + "step": 13062 + }, + { + "epoch": 1.6617478692278336, + "grad_norm": 0.977378249168396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.886946439743042, + "num_tokens": 512579079.0, + "step": 13063 + }, + { + "epoch": 1.661875079506424, + "grad_norm": 0.9119946360588074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8769177198410034, + "num_tokens": 512625560.0, + "step": 13064 + }, + { + "epoch": 1.6620022897850146, + "grad_norm": 0.9430010318756104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8844383955001831, + "num_tokens": 512668034.0, + "step": 13065 + }, + { + "epoch": 1.6621295000636052, + "grad_norm": 0.9967347979545593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8734286427497864, + "num_tokens": 512710621.0, + "step": 13066 + }, + { + "epoch": 1.6622567103421957, + "grad_norm": 1.0354710817337036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8767925500869751, + "num_tokens": 512749586.0, + "step": 13067 + }, + { + "epoch": 1.662383920620786, + "grad_norm": 1.0311566591262817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8861801028251648, + "num_tokens": 512782972.0, + "step": 13068 + }, + { + "epoch": 1.6625111308993765, + "grad_norm": 1.0462579727172852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8807377815246582, + "num_tokens": 512825594.0, + "step": 13069 + }, + { + "epoch": 1.662638341177967, + "grad_norm": 1.0612585544586182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8719402551651001, + "num_tokens": 512866423.0, + "step": 13070 + }, + { + "epoch": 1.6627655514565576, + "grad_norm": 0.9519721865653992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8810132741928101, + "num_tokens": 512909108.0, + "step": 13071 + }, + { + "epoch": 1.662892761735148, + "grad_norm": 0.9421638250350952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.9025084376335144, + "num_tokens": 512945754.0, + "step": 13072 + }, + { + "epoch": 1.6630199720137386, + "grad_norm": 0.946610689163208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8980914354324341, + "num_tokens": 512989483.0, + "step": 13073 + }, + { + "epoch": 1.6631471822923292, + "grad_norm": 0.9078998565673828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.884126603603363, + "num_tokens": 513034577.0, + "step": 13074 + }, + { + "epoch": 1.6632743925709197, + "grad_norm": 0.9403829574584961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8754194974899292, + "num_tokens": 513076281.0, + "step": 13075 + }, + { + "epoch": 1.6634016028495102, + "grad_norm": 0.9628996253013611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8946824073791504, + "num_tokens": 513114382.0, + "step": 13076 + }, + { + "epoch": 1.6635288131281007, + "grad_norm": 0.9416903853416443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8872465491294861, + "num_tokens": 513156724.0, + "step": 13077 + }, + { + "epoch": 1.6636560234066913, + "grad_norm": 1.0090564489364624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8874515295028687, + "num_tokens": 513194808.0, + "step": 13078 + }, + { + "epoch": 1.6637832336852818, + "grad_norm": 1.0068762302398682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8809068202972412, + "num_tokens": 513232506.0, + "step": 13079 + }, + { + "epoch": 1.6639104439638723, + "grad_norm": 1.0413650274276733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8906762599945068, + "num_tokens": 513267624.0, + "step": 13080 + }, + { + "epoch": 1.6640376542424629, + "grad_norm": 0.9796251058578491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8853542804718018, + "num_tokens": 513309568.0, + "step": 13081 + }, + { + "epoch": 1.6641648645210534, + "grad_norm": 1.017288327217102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3646, + "mean_token_accuracy": 0.8729492425918579, + "num_tokens": 513351101.0, + "step": 13082 + }, + { + "epoch": 1.664292074799644, + "grad_norm": 0.9701822996139526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8900237679481506, + "num_tokens": 513392252.0, + "step": 13083 + }, + { + "epoch": 1.6644192850782344, + "grad_norm": 0.9816609621047974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3789, + "mean_token_accuracy": 0.8687718510627747, + "num_tokens": 513436609.0, + "step": 13084 + }, + { + "epoch": 1.664546495356825, + "grad_norm": 1.0254653692245483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8782656788825989, + "num_tokens": 513475783.0, + "step": 13085 + }, + { + "epoch": 1.6646737056354155, + "grad_norm": 0.9156801700592041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8921927809715271, + "num_tokens": 513518698.0, + "step": 13086 + }, + { + "epoch": 1.6648009159140058, + "grad_norm": 0.9923431873321533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8922582864761353, + "num_tokens": 513554657.0, + "step": 13087 + }, + { + "epoch": 1.6649281261925963, + "grad_norm": 1.0278189182281494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8801154494285583, + "num_tokens": 513593780.0, + "step": 13088 + }, + { + "epoch": 1.6650553364711869, + "grad_norm": 0.9660924673080444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8964337110519409, + "num_tokens": 513630442.0, + "step": 13089 + }, + { + "epoch": 1.6651825467497774, + "grad_norm": 0.9479055404663086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8886854648590088, + "num_tokens": 513667083.0, + "step": 13090 + }, + { + "epoch": 1.665309757028368, + "grad_norm": 1.0429532527923584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8878543376922607, + "num_tokens": 513701417.0, + "step": 13091 + }, + { + "epoch": 1.6654369673069584, + "grad_norm": 1.014874815940857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8899542689323425, + "num_tokens": 513737703.0, + "step": 13092 + }, + { + "epoch": 1.6655641775855488, + "grad_norm": 1.0580726861953735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8812119960784912, + "num_tokens": 513776272.0, + "step": 13093 + }, + { + "epoch": 1.6656913878641393, + "grad_norm": 0.9441580176353455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8960974216461182, + "num_tokens": 513812669.0, + "step": 13094 + }, + { + "epoch": 1.6658185981427298, + "grad_norm": 0.9732162356376648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8952353000640869, + "num_tokens": 513845912.0, + "step": 13095 + }, + { + "epoch": 1.6659458084213203, + "grad_norm": 0.9234883189201355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8923109769821167, + "num_tokens": 513889884.0, + "step": 13096 + }, + { + "epoch": 1.6660730186999109, + "grad_norm": 0.934962809085846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8776818513870239, + "num_tokens": 513937504.0, + "step": 13097 + }, + { + "epoch": 1.6662002289785014, + "grad_norm": 1.0179232358932495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8884701132774353, + "num_tokens": 513972971.0, + "step": 13098 + }, + { + "epoch": 1.666327439257092, + "grad_norm": 1.0962210893630981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.8701313734054565, + "num_tokens": 514012940.0, + "step": 13099 + }, + { + "epoch": 1.6664546495356825, + "grad_norm": 0.9696589112281799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.886427640914917, + "num_tokens": 514051706.0, + "step": 13100 + }, + { + "epoch": 1.666581859814273, + "grad_norm": 1.1366965770721436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8685415983200073, + "num_tokens": 514090275.0, + "step": 13101 + }, + { + "epoch": 1.6667090700928635, + "grad_norm": 1.037968397140503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3827, + "mean_token_accuracy": 0.866787850856781, + "num_tokens": 514132610.0, + "step": 13102 + }, + { + "epoch": 1.666836280371454, + "grad_norm": 1.0292538404464722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8852111101150513, + "num_tokens": 514169349.0, + "step": 13103 + }, + { + "epoch": 1.6669634906500446, + "grad_norm": 1.1085965633392334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8752282857894897, + "num_tokens": 514206769.0, + "step": 13104 + }, + { + "epoch": 1.667090700928635, + "grad_norm": 1.0020270347595215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8833088874816895, + "num_tokens": 514248736.0, + "step": 13105 + }, + { + "epoch": 1.6672179112072256, + "grad_norm": 1.0721410512924194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8853449821472168, + "num_tokens": 514281643.0, + "step": 13106 + }, + { + "epoch": 1.6673451214858162, + "grad_norm": 0.8269091844558716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9021062850952148, + "num_tokens": 514325573.0, + "step": 13107 + }, + { + "epoch": 1.6674723317644067, + "grad_norm": 1.0363112688064575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8890515565872192, + "num_tokens": 514359490.0, + "step": 13108 + }, + { + "epoch": 1.6675995420429972, + "grad_norm": 1.0538815259933472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8793312311172485, + "num_tokens": 514395327.0, + "step": 13109 + }, + { + "epoch": 1.6677267523215877, + "grad_norm": 0.9607742428779602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8980255126953125, + "num_tokens": 514432014.0, + "step": 13110 + }, + { + "epoch": 1.667853962600178, + "grad_norm": 0.9994639158248901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8880189657211304, + "num_tokens": 514468996.0, + "step": 13111 + }, + { + "epoch": 1.6679811728787686, + "grad_norm": 0.9914735555648804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8789371252059937, + "num_tokens": 514509008.0, + "step": 13112 + }, + { + "epoch": 1.668108383157359, + "grad_norm": 1.0135807991027832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8829764723777771, + "num_tokens": 514549953.0, + "step": 13113 + }, + { + "epoch": 1.6682355934359496, + "grad_norm": 0.9752553105354309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8717358112335205, + "num_tokens": 514592699.0, + "step": 13114 + }, + { + "epoch": 1.6683628037145402, + "grad_norm": 0.9849914908409119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8832035064697266, + "num_tokens": 514629621.0, + "step": 13115 + }, + { + "epoch": 1.6684900139931307, + "grad_norm": 1.1098583936691284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.884590744972229, + "num_tokens": 514665109.0, + "step": 13116 + }, + { + "epoch": 1.668617224271721, + "grad_norm": 0.9989782571792603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8837675452232361, + "num_tokens": 514700865.0, + "step": 13117 + }, + { + "epoch": 1.6687444345503115, + "grad_norm": 0.980156421661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8872851729393005, + "num_tokens": 514746134.0, + "step": 13118 + }, + { + "epoch": 1.668871644828902, + "grad_norm": 0.9440965056419373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8883494734764099, + "num_tokens": 514789570.0, + "step": 13119 + }, + { + "epoch": 1.6689988551074926, + "grad_norm": 1.0407006740570068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8929572701454163, + "num_tokens": 514822617.0, + "step": 13120 + }, + { + "epoch": 1.669126065386083, + "grad_norm": 1.0253994464874268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8830257654190063, + "num_tokens": 514857631.0, + "step": 13121 + }, + { + "epoch": 1.6692532756646736, + "grad_norm": 0.9559735655784607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8932907581329346, + "num_tokens": 514895958.0, + "step": 13122 + }, + { + "epoch": 1.6693804859432642, + "grad_norm": 1.0372214317321777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3915, + "mean_token_accuracy": 0.8645784854888916, + "num_tokens": 514935374.0, + "step": 13123 + }, + { + "epoch": 1.6695076962218547, + "grad_norm": 0.8990707993507385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8963959217071533, + "num_tokens": 514978178.0, + "step": 13124 + }, + { + "epoch": 1.6696349065004452, + "grad_norm": 1.0172988176345825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8882888555526733, + "num_tokens": 515019172.0, + "step": 13125 + }, + { + "epoch": 1.6697621167790357, + "grad_norm": 1.0643908977508545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8801068067550659, + "num_tokens": 515056437.0, + "step": 13126 + }, + { + "epoch": 1.6698893270576263, + "grad_norm": 1.0590856075286865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8687227368354797, + "num_tokens": 515097178.0, + "step": 13127 + }, + { + "epoch": 1.6700165373362168, + "grad_norm": 1.0248477458953857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8814907670021057, + "num_tokens": 515136522.0, + "step": 13128 + }, + { + "epoch": 1.6701437476148073, + "grad_norm": 1.065444827079773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.8709243535995483, + "num_tokens": 515179437.0, + "step": 13129 + }, + { + "epoch": 1.6702709578933979, + "grad_norm": 0.9909422993659973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8844982385635376, + "num_tokens": 515216859.0, + "step": 13130 + }, + { + "epoch": 1.6703981681719884, + "grad_norm": 1.0371588468551636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.878818154335022, + "num_tokens": 515255256.0, + "step": 13131 + }, + { + "epoch": 1.670525378450579, + "grad_norm": 0.8627240657806396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8927626013755798, + "num_tokens": 515299160.0, + "step": 13132 + }, + { + "epoch": 1.6706525887291694, + "grad_norm": 0.9486536979675293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.878839373588562, + "num_tokens": 515343215.0, + "step": 13133 + }, + { + "epoch": 1.67077979900776, + "grad_norm": 0.9051568508148193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8877447843551636, + "num_tokens": 515383725.0, + "step": 13134 + }, + { + "epoch": 1.6709070092863505, + "grad_norm": 0.9723358154296875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8902033567428589, + "num_tokens": 515420748.0, + "step": 13135 + }, + { + "epoch": 1.6710342195649408, + "grad_norm": 0.9755956530570984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8829243183135986, + "num_tokens": 515460033.0, + "step": 13136 + }, + { + "epoch": 1.6711614298435313, + "grad_norm": 0.9861276745796204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8808014988899231, + "num_tokens": 515498733.0, + "step": 13137 + }, + { + "epoch": 1.6712886401221219, + "grad_norm": 1.034298300743103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8891430497169495, + "num_tokens": 515535491.0, + "step": 13138 + }, + { + "epoch": 1.6714158504007124, + "grad_norm": 0.9640740752220154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8833439350128174, + "num_tokens": 515577919.0, + "step": 13139 + }, + { + "epoch": 1.671543060679303, + "grad_norm": 1.0626895427703857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8796247243881226, + "num_tokens": 515614859.0, + "step": 13140 + }, + { + "epoch": 1.6716702709578934, + "grad_norm": 1.110082745552063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3732, + "mean_token_accuracy": 0.8680871725082397, + "num_tokens": 515658351.0, + "step": 13141 + }, + { + "epoch": 1.6717974812364838, + "grad_norm": 0.9774870276451111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8926414847373962, + "num_tokens": 515696176.0, + "step": 13142 + }, + { + "epoch": 1.6719246915150743, + "grad_norm": 0.995029628276825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8783272504806519, + "num_tokens": 515738363.0, + "step": 13143 + }, + { + "epoch": 1.6720519017936648, + "grad_norm": 1.016096830368042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8871515989303589, + "num_tokens": 515778441.0, + "step": 13144 + }, + { + "epoch": 1.6721791120722553, + "grad_norm": 1.0722153186798096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8757531046867371, + "num_tokens": 515817493.0, + "step": 13145 + }, + { + "epoch": 1.6723063223508459, + "grad_norm": 0.9648780226707458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.888913631439209, + "num_tokens": 515858922.0, + "step": 13146 + }, + { + "epoch": 1.6724335326294364, + "grad_norm": 0.9612048268318176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8871244192123413, + "num_tokens": 515902030.0, + "step": 13147 + }, + { + "epoch": 1.672560742908027, + "grad_norm": 0.8804873824119568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8962738513946533, + "num_tokens": 515944220.0, + "step": 13148 + }, + { + "epoch": 1.6726879531866174, + "grad_norm": 0.9866127371788025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.888928234577179, + "num_tokens": 515986348.0, + "step": 13149 + }, + { + "epoch": 1.672815163465208, + "grad_norm": 0.9698904156684875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8920372724533081, + "num_tokens": 516025689.0, + "step": 13150 + }, + { + "epoch": 1.6729423737437985, + "grad_norm": 0.9797539710998535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8789504170417786, + "num_tokens": 516070426.0, + "step": 13151 + }, + { + "epoch": 1.673069584022389, + "grad_norm": 1.0192492008209229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8827540874481201, + "num_tokens": 516106911.0, + "step": 13152 + }, + { + "epoch": 1.6731967943009796, + "grad_norm": 1.0266677141189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8853744268417358, + "num_tokens": 516147508.0, + "step": 13153 + }, + { + "epoch": 1.67332400457957, + "grad_norm": 0.9251959919929504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8782690763473511, + "num_tokens": 516191582.0, + "step": 13154 + }, + { + "epoch": 1.6734512148581606, + "grad_norm": 0.9441671371459961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8932252526283264, + "num_tokens": 516231769.0, + "step": 13155 + }, + { + "epoch": 1.6735784251367511, + "grad_norm": 0.9979527592658997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8817220330238342, + "num_tokens": 516271683.0, + "step": 13156 + }, + { + "epoch": 1.6737056354153417, + "grad_norm": 1.036781668663025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8762122988700867, + "num_tokens": 516314261.0, + "step": 13157 + }, + { + "epoch": 1.6738328456939322, + "grad_norm": 1.1328493356704712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8836570978164673, + "num_tokens": 516345722.0, + "step": 13158 + }, + { + "epoch": 1.6739600559725227, + "grad_norm": 1.0348000526428223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8805786371231079, + "num_tokens": 516381077.0, + "step": 13159 + }, + { + "epoch": 1.674087266251113, + "grad_norm": 0.9362800717353821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8742840886116028, + "num_tokens": 516429173.0, + "step": 13160 + }, + { + "epoch": 1.6742144765297036, + "grad_norm": 0.9728310108184814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3629, + "mean_token_accuracy": 0.872512936592102, + "num_tokens": 516475400.0, + "step": 13161 + }, + { + "epoch": 1.674341686808294, + "grad_norm": 1.0217880010604858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8800542950630188, + "num_tokens": 516512721.0, + "step": 13162 + }, + { + "epoch": 1.6744688970868846, + "grad_norm": 0.9555577635765076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.89037024974823, + "num_tokens": 516560106.0, + "step": 13163 + }, + { + "epoch": 1.6745961073654752, + "grad_norm": 0.9857767224311829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8832217454910278, + "num_tokens": 516600903.0, + "step": 13164 + }, + { + "epoch": 1.6747233176440657, + "grad_norm": 1.0263996124267578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8822620511054993, + "num_tokens": 516636837.0, + "step": 13165 + }, + { + "epoch": 1.674850527922656, + "grad_norm": 1.0120371580123901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3733, + "mean_token_accuracy": 0.870037853717804, + "num_tokens": 516676929.0, + "step": 13166 + }, + { + "epoch": 1.6749777382012465, + "grad_norm": 1.063819169998169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8763003349304199, + "num_tokens": 516713323.0, + "step": 13167 + }, + { + "epoch": 1.675104948479837, + "grad_norm": 1.009115219116211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8844300508499146, + "num_tokens": 516751421.0, + "step": 13168 + }, + { + "epoch": 1.6752321587584276, + "grad_norm": 0.921876072883606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8832406401634216, + "num_tokens": 516794807.0, + "step": 13169 + }, + { + "epoch": 1.675359369037018, + "grad_norm": 0.9903430938720703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8747645616531372, + "num_tokens": 516836891.0, + "step": 13170 + }, + { + "epoch": 1.6754865793156086, + "grad_norm": 0.9393466711044312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8889026641845703, + "num_tokens": 516877488.0, + "step": 13171 + }, + { + "epoch": 1.6756137895941992, + "grad_norm": 0.9089991450309753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8831391930580139, + "num_tokens": 516923137.0, + "step": 13172 + }, + { + "epoch": 1.6757409998727897, + "grad_norm": 0.9561575055122375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8821731209754944, + "num_tokens": 516964699.0, + "step": 13173 + }, + { + "epoch": 1.6758682101513802, + "grad_norm": 0.9307188391685486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.902966320514679, + "num_tokens": 517002318.0, + "step": 13174 + }, + { + "epoch": 1.6759954204299707, + "grad_norm": 0.9775848388671875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.8774656653404236, + "num_tokens": 517045599.0, + "step": 13175 + }, + { + "epoch": 1.6761226307085613, + "grad_norm": 1.0242139101028442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8801645636558533, + "num_tokens": 517083867.0, + "step": 13176 + }, + { + "epoch": 1.6762498409871518, + "grad_norm": 0.9636611342430115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8941403031349182, + "num_tokens": 517119996.0, + "step": 13177 + }, + { + "epoch": 1.6763770512657423, + "grad_norm": 1.0739216804504395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3718, + "mean_token_accuracy": 0.8690952062606812, + "num_tokens": 517161864.0, + "step": 13178 + }, + { + "epoch": 1.6765042615443329, + "grad_norm": 0.9610993266105652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8879817724227905, + "num_tokens": 517203537.0, + "step": 13179 + }, + { + "epoch": 1.6766314718229234, + "grad_norm": 0.9796461462974548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8755114674568176, + "num_tokens": 517246600.0, + "step": 13180 + }, + { + "epoch": 1.676758682101514, + "grad_norm": 1.1263573169708252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8740683794021606, + "num_tokens": 517279578.0, + "step": 13181 + }, + { + "epoch": 1.6768858923801044, + "grad_norm": 1.0615969896316528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8852602243423462, + "num_tokens": 517310739.0, + "step": 13182 + }, + { + "epoch": 1.677013102658695, + "grad_norm": 0.9529930353164673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9013903141021729, + "num_tokens": 517346565.0, + "step": 13183 + }, + { + "epoch": 1.6771403129372855, + "grad_norm": 0.8660612106323242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9003394246101379, + "num_tokens": 517390444.0, + "step": 13184 + }, + { + "epoch": 1.6772675232158758, + "grad_norm": 0.9610047340393066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.885180652141571, + "num_tokens": 517430505.0, + "step": 13185 + }, + { + "epoch": 1.6773947334944663, + "grad_norm": 1.0187071561813354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8808355927467346, + "num_tokens": 517470628.0, + "step": 13186 + }, + { + "epoch": 1.6775219437730569, + "grad_norm": 0.9780333042144775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8925187587738037, + "num_tokens": 517510947.0, + "step": 13187 + }, + { + "epoch": 1.6776491540516474, + "grad_norm": 0.9875655174255371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.880875825881958, + "num_tokens": 517560793.0, + "step": 13188 + }, + { + "epoch": 1.677776364330238, + "grad_norm": 1.0223466157913208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8932838439941406, + "num_tokens": 517596208.0, + "step": 13189 + }, + { + "epoch": 1.6779035746088284, + "grad_norm": 0.9889436960220337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3639, + "mean_token_accuracy": 0.8771405220031738, + "num_tokens": 517639658.0, + "step": 13190 + }, + { + "epoch": 1.6780307848874187, + "grad_norm": 1.0610706806182861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8753635287284851, + "num_tokens": 517676949.0, + "step": 13191 + }, + { + "epoch": 1.6781579951660093, + "grad_norm": 0.9720324873924255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8834245204925537, + "num_tokens": 517717919.0, + "step": 13192 + }, + { + "epoch": 1.6782852054445998, + "grad_norm": 0.9265623688697815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.888760507106781, + "num_tokens": 517760531.0, + "step": 13193 + }, + { + "epoch": 1.6784124157231903, + "grad_norm": 0.9677698612213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8785552978515625, + "num_tokens": 517803464.0, + "step": 13194 + }, + { + "epoch": 1.6785396260017809, + "grad_norm": 1.038098692893982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8716621398925781, + "num_tokens": 517845275.0, + "step": 13195 + }, + { + "epoch": 1.6786668362803714, + "grad_norm": 0.9950251579284668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8953238129615784, + "num_tokens": 517882500.0, + "step": 13196 + }, + { + "epoch": 1.678794046558962, + "grad_norm": 1.0749492645263672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8814748525619507, + "num_tokens": 517918617.0, + "step": 13197 + }, + { + "epoch": 1.6789212568375524, + "grad_norm": 1.1188937425613403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8832662105560303, + "num_tokens": 517951990.0, + "step": 13198 + }, + { + "epoch": 1.679048467116143, + "grad_norm": 0.9271994829177856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8826923966407776, + "num_tokens": 517991039.0, + "step": 13199 + }, + { + "epoch": 1.6791756773947335, + "grad_norm": 0.8954037427902222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8961012363433838, + "num_tokens": 518033422.0, + "step": 13200 + }, + { + "epoch": 1.679302887673324, + "grad_norm": 0.9385292530059814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8922349214553833, + "num_tokens": 518075622.0, + "step": 13201 + }, + { + "epoch": 1.6794300979519146, + "grad_norm": 0.917793333530426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8873462677001953, + "num_tokens": 518120295.0, + "step": 13202 + }, + { + "epoch": 1.679557308230505, + "grad_norm": 1.1171033382415771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8856246471405029, + "num_tokens": 518153097.0, + "step": 13203 + }, + { + "epoch": 1.6796845185090956, + "grad_norm": 1.1857234239578247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8764707446098328, + "num_tokens": 518182960.0, + "step": 13204 + }, + { + "epoch": 1.6798117287876861, + "grad_norm": 0.8447348475456238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8992709517478943, + "num_tokens": 518229076.0, + "step": 13205 + }, + { + "epoch": 1.6799389390662767, + "grad_norm": 0.9330807328224182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8863203525543213, + "num_tokens": 518271809.0, + "step": 13206 + }, + { + "epoch": 1.6800661493448672, + "grad_norm": 1.020099401473999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8915116786956787, + "num_tokens": 518307770.0, + "step": 13207 + }, + { + "epoch": 1.6801933596234577, + "grad_norm": 0.9695278406143188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8830938339233398, + "num_tokens": 518346699.0, + "step": 13208 + }, + { + "epoch": 1.680320569902048, + "grad_norm": 0.976246178150177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8811481595039368, + "num_tokens": 518386655.0, + "step": 13209 + }, + { + "epoch": 1.6804477801806386, + "grad_norm": 0.9413768649101257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.883553683757782, + "num_tokens": 518428580.0, + "step": 13210 + }, + { + "epoch": 1.680574990459229, + "grad_norm": 1.025101900100708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8833186626434326, + "num_tokens": 518467101.0, + "step": 13211 + }, + { + "epoch": 1.6807022007378196, + "grad_norm": 0.9732077121734619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8872645497322083, + "num_tokens": 518509607.0, + "step": 13212 + }, + { + "epoch": 1.6808294110164101, + "grad_norm": 1.0823484659194946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8852313756942749, + "num_tokens": 518543565.0, + "step": 13213 + }, + { + "epoch": 1.6809566212950007, + "grad_norm": 1.0192092657089233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8750684261322021, + "num_tokens": 518585810.0, + "step": 13214 + }, + { + "epoch": 1.681083831573591, + "grad_norm": 1.0545216798782349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8798956871032715, + "num_tokens": 518624113.0, + "step": 13215 + }, + { + "epoch": 1.6812110418521815, + "grad_norm": 0.9968779683113098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8716205358505249, + "num_tokens": 518665700.0, + "step": 13216 + }, + { + "epoch": 1.681338252130772, + "grad_norm": 1.1622872352600098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8854448795318604, + "num_tokens": 518704283.0, + "step": 13217 + }, + { + "epoch": 1.6814654624093626, + "grad_norm": 1.0433125495910645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8892905116081238, + "num_tokens": 518738418.0, + "step": 13218 + }, + { + "epoch": 1.681592672687953, + "grad_norm": 1.0078154802322388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8860210180282593, + "num_tokens": 518773779.0, + "step": 13219 + }, + { + "epoch": 1.6817198829665436, + "grad_norm": 0.9712294340133667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8811225295066833, + "num_tokens": 518811991.0, + "step": 13220 + }, + { + "epoch": 1.6818470932451342, + "grad_norm": 1.0346201658248901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8708961009979248, + "num_tokens": 518850252.0, + "step": 13221 + }, + { + "epoch": 1.6819743035237247, + "grad_norm": 0.9572628736495972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8848729133605957, + "num_tokens": 518892023.0, + "step": 13222 + }, + { + "epoch": 1.6821015138023152, + "grad_norm": 0.9763010740280151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2655, + "mean_token_accuracy": 0.9001489281654358, + "num_tokens": 518930413.0, + "step": 13223 + }, + { + "epoch": 1.6822287240809057, + "grad_norm": 1.01199471950531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8825347423553467, + "num_tokens": 518970799.0, + "step": 13224 + }, + { + "epoch": 1.6823559343594963, + "grad_norm": 0.9921119213104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8881498575210571, + "num_tokens": 519010164.0, + "step": 13225 + }, + { + "epoch": 1.6824831446380868, + "grad_norm": 0.9545304775238037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8786078691482544, + "num_tokens": 519057721.0, + "step": 13226 + }, + { + "epoch": 1.6826103549166773, + "grad_norm": 1.0067161321640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8821425437927246, + "num_tokens": 519096155.0, + "step": 13227 + }, + { + "epoch": 1.6827375651952678, + "grad_norm": 0.9443784952163696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8912595510482788, + "num_tokens": 519137595.0, + "step": 13228 + }, + { + "epoch": 1.6828647754738584, + "grad_norm": 0.9858655333518982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8750733733177185, + "num_tokens": 519179138.0, + "step": 13229 + }, + { + "epoch": 1.682991985752449, + "grad_norm": 0.9476209878921509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8904802799224854, + "num_tokens": 519219310.0, + "step": 13230 + }, + { + "epoch": 1.6831191960310394, + "grad_norm": 1.0026800632476807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8895948529243469, + "num_tokens": 519253931.0, + "step": 13231 + }, + { + "epoch": 1.68324640630963, + "grad_norm": 1.0581870079040527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8901900053024292, + "num_tokens": 519289117.0, + "step": 13232 + }, + { + "epoch": 1.6833736165882205, + "grad_norm": 0.9586247205734253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8880783319473267, + "num_tokens": 519329751.0, + "step": 13233 + }, + { + "epoch": 1.6835008268668108, + "grad_norm": 0.9265009164810181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8851954340934753, + "num_tokens": 519373069.0, + "step": 13234 + }, + { + "epoch": 1.6836280371454013, + "grad_norm": 0.9540477395057678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8730529546737671, + "num_tokens": 519415788.0, + "step": 13235 + }, + { + "epoch": 1.6837552474239919, + "grad_norm": 0.9929555654525757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8894193768501282, + "num_tokens": 519455851.0, + "step": 13236 + }, + { + "epoch": 1.6838824577025824, + "grad_norm": 1.1315428018569946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8776308298110962, + "num_tokens": 519489788.0, + "step": 13237 + }, + { + "epoch": 1.684009667981173, + "grad_norm": 1.1276341676712036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3919, + "mean_token_accuracy": 0.8672941327095032, + "num_tokens": 519531905.0, + "step": 13238 + }, + { + "epoch": 1.6841368782597634, + "grad_norm": 1.065969467163086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8844637870788574, + "num_tokens": 519570786.0, + "step": 13239 + }, + { + "epoch": 1.6842640885383537, + "grad_norm": 0.9876899123191833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8771780729293823, + "num_tokens": 519614375.0, + "step": 13240 + }, + { + "epoch": 1.6843912988169443, + "grad_norm": 0.923413097858429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8881425857543945, + "num_tokens": 519652922.0, + "step": 13241 + }, + { + "epoch": 1.6845185090955348, + "grad_norm": 0.9617620706558228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8795861005783081, + "num_tokens": 519694987.0, + "step": 13242 + }, + { + "epoch": 1.6846457193741253, + "grad_norm": 1.0242279767990112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8898278474807739, + "num_tokens": 519730963.0, + "step": 13243 + }, + { + "epoch": 1.6847729296527159, + "grad_norm": 0.8830808997154236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8785441517829895, + "num_tokens": 519779947.0, + "step": 13244 + }, + { + "epoch": 1.6849001399313064, + "grad_norm": 0.9241958856582642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8948023915290833, + "num_tokens": 519819260.0, + "step": 13245 + }, + { + "epoch": 1.685027350209897, + "grad_norm": 0.9636682868003845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8774725198745728, + "num_tokens": 519859864.0, + "step": 13246 + }, + { + "epoch": 1.6851545604884874, + "grad_norm": 0.9256214499473572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8827571868896484, + "num_tokens": 519902962.0, + "step": 13247 + }, + { + "epoch": 1.685281770767078, + "grad_norm": 0.8782052993774414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2682, + "mean_token_accuracy": 0.9041430950164795, + "num_tokens": 519943674.0, + "step": 13248 + }, + { + "epoch": 1.6854089810456685, + "grad_norm": 0.910068929195404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9031338095664978, + "num_tokens": 519981985.0, + "step": 13249 + }, + { + "epoch": 1.685536191324259, + "grad_norm": 0.9858338236808777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8894738554954529, + "num_tokens": 520019615.0, + "step": 13250 + }, + { + "epoch": 1.6856634016028496, + "grad_norm": 0.9923801422119141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8882796764373779, + "num_tokens": 520058365.0, + "step": 13251 + }, + { + "epoch": 1.68579061188144, + "grad_norm": 0.9695942401885986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8809711933135986, + "num_tokens": 520103041.0, + "step": 13252 + }, + { + "epoch": 1.6859178221600306, + "grad_norm": 1.053930640220642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8853630423545837, + "num_tokens": 520140710.0, + "step": 13253 + }, + { + "epoch": 1.6860450324386211, + "grad_norm": 0.963840663433075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.9039738774299622, + "num_tokens": 520177052.0, + "step": 13254 + }, + { + "epoch": 1.6861722427172117, + "grad_norm": 0.9622588157653809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8991507887840271, + "num_tokens": 520213342.0, + "step": 13255 + }, + { + "epoch": 1.6862994529958022, + "grad_norm": 1.0397858619689941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8922432661056519, + "num_tokens": 520248151.0, + "step": 13256 + }, + { + "epoch": 1.6864266632743927, + "grad_norm": 0.9948870539665222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8897971510887146, + "num_tokens": 520285976.0, + "step": 13257 + }, + { + "epoch": 1.686553873552983, + "grad_norm": 1.0381132364273071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3764, + "mean_token_accuracy": 0.8667141199111938, + "num_tokens": 520325406.0, + "step": 13258 + }, + { + "epoch": 1.6866810838315736, + "grad_norm": 1.0276737213134766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8702356815338135, + "num_tokens": 520365430.0, + "step": 13259 + }, + { + "epoch": 1.686808294110164, + "grad_norm": 1.176861047744751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4414, + "mean_token_accuracy": 0.8554744720458984, + "num_tokens": 520403639.0, + "step": 13260 + }, + { + "epoch": 1.6869355043887546, + "grad_norm": 0.9271798729896545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8931769132614136, + "num_tokens": 520442591.0, + "step": 13261 + }, + { + "epoch": 1.6870627146673451, + "grad_norm": 0.9900354743003845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3582, + "mean_token_accuracy": 0.8746671676635742, + "num_tokens": 520484043.0, + "step": 13262 + }, + { + "epoch": 1.6871899249459357, + "grad_norm": 0.9591613411903381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8885641098022461, + "num_tokens": 520523952.0, + "step": 13263 + }, + { + "epoch": 1.687317135224526, + "grad_norm": 0.9833630919456482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.890009880065918, + "num_tokens": 520561871.0, + "step": 13264 + }, + { + "epoch": 1.6874443455031165, + "grad_norm": 0.9136728644371033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8914868235588074, + "num_tokens": 520603817.0, + "step": 13265 + }, + { + "epoch": 1.687571555781707, + "grad_norm": 0.9488447904586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8921045064926147, + "num_tokens": 520648225.0, + "step": 13266 + }, + { + "epoch": 1.6876987660602976, + "grad_norm": 1.0933607816696167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8901667594909668, + "num_tokens": 520681061.0, + "step": 13267 + }, + { + "epoch": 1.687825976338888, + "grad_norm": 1.136813759803772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.877367377281189, + "num_tokens": 520715869.0, + "step": 13268 + }, + { + "epoch": 1.6879531866174786, + "grad_norm": 1.0701956748962402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8710588216781616, + "num_tokens": 520753798.0, + "step": 13269 + }, + { + "epoch": 1.6880803968960691, + "grad_norm": 1.0196894407272339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8857741951942444, + "num_tokens": 520791549.0, + "step": 13270 + }, + { + "epoch": 1.6882076071746597, + "grad_norm": 0.9181988835334778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.9009665250778198, + "num_tokens": 520830285.0, + "step": 13271 + }, + { + "epoch": 1.6883348174532502, + "grad_norm": 1.0163248777389526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8949567675590515, + "num_tokens": 520863822.0, + "step": 13272 + }, + { + "epoch": 1.6884620277318407, + "grad_norm": 1.1199781894683838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8771127462387085, + "num_tokens": 520900233.0, + "step": 13273 + }, + { + "epoch": 1.6885892380104313, + "grad_norm": 0.94135582447052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.8998682498931885, + "num_tokens": 520935692.0, + "step": 13274 + }, + { + "epoch": 1.6887164482890218, + "grad_norm": 0.9415114521980286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8979262113571167, + "num_tokens": 520974178.0, + "step": 13275 + }, + { + "epoch": 1.6888436585676123, + "grad_norm": 1.0371766090393066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8873048424720764, + "num_tokens": 521014535.0, + "step": 13276 + }, + { + "epoch": 1.6889708688462028, + "grad_norm": 1.1030751466751099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3855, + "mean_token_accuracy": 0.8640257120132446, + "num_tokens": 521050842.0, + "step": 13277 + }, + { + "epoch": 1.6890980791247934, + "grad_norm": 1.0182231664657593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8833497166633606, + "num_tokens": 521088621.0, + "step": 13278 + }, + { + "epoch": 1.689225289403384, + "grad_norm": 1.0196386575698853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8722407817840576, + "num_tokens": 521126500.0, + "step": 13279 + }, + { + "epoch": 1.6893524996819744, + "grad_norm": 1.0580112934112549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3723, + "mean_token_accuracy": 0.8681105375289917, + "num_tokens": 521165126.0, + "step": 13280 + }, + { + "epoch": 1.689479709960565, + "grad_norm": 0.9072668552398682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8927500247955322, + "num_tokens": 521204254.0, + "step": 13281 + }, + { + "epoch": 1.6896069202391555, + "grad_norm": 0.9866247177124023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8886055946350098, + "num_tokens": 521241804.0, + "step": 13282 + }, + { + "epoch": 1.6897341305177458, + "grad_norm": 0.9819149374961853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8708080649375916, + "num_tokens": 521289471.0, + "step": 13283 + }, + { + "epoch": 1.6898613407963363, + "grad_norm": 1.0124938488006592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.890896201133728, + "num_tokens": 521329070.0, + "step": 13284 + }, + { + "epoch": 1.6899885510749268, + "grad_norm": 0.9146028757095337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8855159282684326, + "num_tokens": 521373942.0, + "step": 13285 + }, + { + "epoch": 1.6901157613535174, + "grad_norm": 1.0159724950790405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8948332071304321, + "num_tokens": 521409798.0, + "step": 13286 + }, + { + "epoch": 1.690242971632108, + "grad_norm": 1.046007513999939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8907144069671631, + "num_tokens": 521444994.0, + "step": 13287 + }, + { + "epoch": 1.6903701819106984, + "grad_norm": 0.9591281414031982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8890503644943237, + "num_tokens": 521486816.0, + "step": 13288 + }, + { + "epoch": 1.6904973921892887, + "grad_norm": 0.957520067691803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8887366056442261, + "num_tokens": 521527979.0, + "step": 13289 + }, + { + "epoch": 1.6906246024678793, + "grad_norm": 0.9871956706047058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8854273557662964, + "num_tokens": 521566986.0, + "step": 13290 + }, + { + "epoch": 1.6907518127464698, + "grad_norm": 1.0206729173660278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8801488876342773, + "num_tokens": 521604108.0, + "step": 13291 + }, + { + "epoch": 1.6908790230250603, + "grad_norm": 0.9021861553192139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8904904723167419, + "num_tokens": 521647406.0, + "step": 13292 + }, + { + "epoch": 1.6910062333036509, + "grad_norm": 0.963236391544342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8988161087036133, + "num_tokens": 521684743.0, + "step": 13293 + }, + { + "epoch": 1.6911334435822414, + "grad_norm": 0.9709466695785522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8804728388786316, + "num_tokens": 521725492.0, + "step": 13294 + }, + { + "epoch": 1.691260653860832, + "grad_norm": 0.8968141674995422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8885520696640015, + "num_tokens": 521767810.0, + "step": 13295 + }, + { + "epoch": 1.6913878641394224, + "grad_norm": 1.014488935470581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8703906536102295, + "num_tokens": 521808197.0, + "step": 13296 + }, + { + "epoch": 1.691515074418013, + "grad_norm": 0.94620680809021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8806664943695068, + "num_tokens": 521854724.0, + "step": 13297 + }, + { + "epoch": 1.6916422846966035, + "grad_norm": 0.9814630746841431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8913202285766602, + "num_tokens": 521894427.0, + "step": 13298 + }, + { + "epoch": 1.691769494975194, + "grad_norm": 0.9774550199508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8844667077064514, + "num_tokens": 521934651.0, + "step": 13299 + }, + { + "epoch": 1.6918967052537845, + "grad_norm": 0.9354277849197388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8883196115493774, + "num_tokens": 521979954.0, + "step": 13300 + }, + { + "epoch": 1.692023915532375, + "grad_norm": 0.8585811257362366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8961570262908936, + "num_tokens": 522022519.0, + "step": 13301 + }, + { + "epoch": 1.6921511258109656, + "grad_norm": 0.9555309414863586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8937079906463623, + "num_tokens": 522062090.0, + "step": 13302 + }, + { + "epoch": 1.6922783360895561, + "grad_norm": 0.9410589337348938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8894792199134827, + "num_tokens": 522102930.0, + "step": 13303 + }, + { + "epoch": 1.6924055463681467, + "grad_norm": 0.8891133069992065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8901726603507996, + "num_tokens": 522145924.0, + "step": 13304 + }, + { + "epoch": 1.6925327566467372, + "grad_norm": 0.9956070780754089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8884419798851013, + "num_tokens": 522181008.0, + "step": 13305 + }, + { + "epoch": 1.6926599669253277, + "grad_norm": 0.9165692329406738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2539, + "mean_token_accuracy": 0.9061365127563477, + "num_tokens": 522219570.0, + "step": 13306 + }, + { + "epoch": 1.692787177203918, + "grad_norm": 0.9722018241882324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8899601697921753, + "num_tokens": 522256945.0, + "step": 13307 + }, + { + "epoch": 1.6929143874825086, + "grad_norm": 1.0511040687561035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.884759247303009, + "num_tokens": 522294531.0, + "step": 13308 + }, + { + "epoch": 1.693041597761099, + "grad_norm": 0.9606080055236816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8929629325866699, + "num_tokens": 522332968.0, + "step": 13309 + }, + { + "epoch": 1.6931688080396896, + "grad_norm": 1.086627721786499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8739522695541382, + "num_tokens": 522372320.0, + "step": 13310 + }, + { + "epoch": 1.6932960183182801, + "grad_norm": 0.9720342755317688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8862873315811157, + "num_tokens": 522410439.0, + "step": 13311 + }, + { + "epoch": 1.6934232285968707, + "grad_norm": 1.055112361907959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8892079591751099, + "num_tokens": 522447555.0, + "step": 13312 + }, + { + "epoch": 1.693550438875461, + "grad_norm": 1.0266199111938477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8758896589279175, + "num_tokens": 522494178.0, + "step": 13313 + }, + { + "epoch": 1.6936776491540515, + "grad_norm": 0.9844030737876892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.877996563911438, + "num_tokens": 522537629.0, + "step": 13314 + }, + { + "epoch": 1.693804859432642, + "grad_norm": 0.9726013541221619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8940087556838989, + "num_tokens": 522573457.0, + "step": 13315 + }, + { + "epoch": 1.6939320697112326, + "grad_norm": 0.8999510407447815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8814520835876465, + "num_tokens": 522617754.0, + "step": 13316 + }, + { + "epoch": 1.694059279989823, + "grad_norm": 1.0581300258636475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8824620246887207, + "num_tokens": 522654460.0, + "step": 13317 + }, + { + "epoch": 1.6941864902684136, + "grad_norm": 1.1308503150939941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8838323354721069, + "num_tokens": 522687735.0, + "step": 13318 + }, + { + "epoch": 1.6943137005470041, + "grad_norm": 0.990378201007843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8807170987129211, + "num_tokens": 522728069.0, + "step": 13319 + }, + { + "epoch": 1.6944409108255947, + "grad_norm": 0.9930264353752136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8809990286827087, + "num_tokens": 522768625.0, + "step": 13320 + }, + { + "epoch": 1.6945681211041852, + "grad_norm": 1.2370465993881226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8879451155662537, + "num_tokens": 522794706.0, + "step": 13321 + }, + { + "epoch": 1.6946953313827757, + "grad_norm": 1.0145130157470703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8766356706619263, + "num_tokens": 522835885.0, + "step": 13322 + }, + { + "epoch": 1.6948225416613663, + "grad_norm": 0.9251090288162231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.9029321670532227, + "num_tokens": 522878428.0, + "step": 13323 + }, + { + "epoch": 1.6949497519399568, + "grad_norm": 0.9786866307258606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8726259469985962, + "num_tokens": 522925052.0, + "step": 13324 + }, + { + "epoch": 1.6950769622185473, + "grad_norm": 1.0353925228118896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8810998201370239, + "num_tokens": 522961277.0, + "step": 13325 + }, + { + "epoch": 1.6952041724971378, + "grad_norm": 1.0921210050582886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3812, + "mean_token_accuracy": 0.8677710294723511, + "num_tokens": 523003082.0, + "step": 13326 + }, + { + "epoch": 1.6953313827757284, + "grad_norm": 1.0867540836334229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8882604837417603, + "num_tokens": 523038165.0, + "step": 13327 + }, + { + "epoch": 1.695458593054319, + "grad_norm": 0.8905183672904968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8893978595733643, + "num_tokens": 523083653.0, + "step": 13328 + }, + { + "epoch": 1.6955858033329094, + "grad_norm": 0.987449049949646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.879050612449646, + "num_tokens": 523124385.0, + "step": 13329 + }, + { + "epoch": 1.6957130136115, + "grad_norm": 1.0348260402679443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8819392919540405, + "num_tokens": 523158471.0, + "step": 13330 + }, + { + "epoch": 1.6958402238900905, + "grad_norm": 0.9641551971435547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8975614309310913, + "num_tokens": 523197115.0, + "step": 13331 + }, + { + "epoch": 1.6959674341686808, + "grad_norm": 0.9962514638900757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.891473650932312, + "num_tokens": 523241449.0, + "step": 13332 + }, + { + "epoch": 1.6960946444472713, + "grad_norm": 0.9700173735618591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8949226140975952, + "num_tokens": 523280893.0, + "step": 13333 + }, + { + "epoch": 1.6962218547258618, + "grad_norm": 0.9461752772331238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8911459445953369, + "num_tokens": 523321518.0, + "step": 13334 + }, + { + "epoch": 1.6963490650044524, + "grad_norm": 1.0093382596969604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8921385407447815, + "num_tokens": 523359323.0, + "step": 13335 + }, + { + "epoch": 1.696476275283043, + "grad_norm": 0.9861501455307007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8895924091339111, + "num_tokens": 523399100.0, + "step": 13336 + }, + { + "epoch": 1.6966034855616334, + "grad_norm": 1.0585042238235474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3594, + "mean_token_accuracy": 0.8773784637451172, + "num_tokens": 523432870.0, + "step": 13337 + }, + { + "epoch": 1.6967306958402237, + "grad_norm": 1.0931675434112549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8935292363166809, + "num_tokens": 523464881.0, + "step": 13338 + }, + { + "epoch": 1.6968579061188143, + "grad_norm": 1.0203713178634644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8758561611175537, + "num_tokens": 523509530.0, + "step": 13339 + }, + { + "epoch": 1.6969851163974048, + "grad_norm": 1.0727307796478271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8771653771400452, + "num_tokens": 523547845.0, + "step": 13340 + }, + { + "epoch": 1.6971123266759953, + "grad_norm": 0.98851478099823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8877073526382446, + "num_tokens": 523585543.0, + "step": 13341 + }, + { + "epoch": 1.6972395369545858, + "grad_norm": 1.0661076307296753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.882703959941864, + "num_tokens": 523620989.0, + "step": 13342 + }, + { + "epoch": 1.6973667472331764, + "grad_norm": 0.9981513619422913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8848207592964172, + "num_tokens": 523657864.0, + "step": 13343 + }, + { + "epoch": 1.697493957511767, + "grad_norm": 0.9378634095191956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8829752206802368, + "num_tokens": 523699880.0, + "step": 13344 + }, + { + "epoch": 1.6976211677903574, + "grad_norm": 1.0673854351043701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8901849985122681, + "num_tokens": 523734991.0, + "step": 13345 + }, + { + "epoch": 1.697748378068948, + "grad_norm": 1.0568211078643799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.890497088432312, + "num_tokens": 523769209.0, + "step": 13346 + }, + { + "epoch": 1.6978755883475385, + "grad_norm": 0.932579755783081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8919457197189331, + "num_tokens": 523811284.0, + "step": 13347 + }, + { + "epoch": 1.698002798626129, + "grad_norm": 0.9484958648681641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8946166038513184, + "num_tokens": 523851746.0, + "step": 13348 + }, + { + "epoch": 1.6981300089047195, + "grad_norm": 1.0028350353240967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8757755756378174, + "num_tokens": 523892182.0, + "step": 13349 + }, + { + "epoch": 1.69825721918331, + "grad_norm": 0.9761802554130554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8942459225654602, + "num_tokens": 523928605.0, + "step": 13350 + }, + { + "epoch": 1.6983844294619006, + "grad_norm": 1.0280946493148804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8848312497138977, + "num_tokens": 523963021.0, + "step": 13351 + }, + { + "epoch": 1.6985116397404911, + "grad_norm": 0.8985093235969543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9016903638839722, + "num_tokens": 523999820.0, + "step": 13352 + }, + { + "epoch": 1.6986388500190817, + "grad_norm": 1.0605549812316895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8784201145172119, + "num_tokens": 524037542.0, + "step": 13353 + }, + { + "epoch": 1.6987660602976722, + "grad_norm": 1.067201018333435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8788295388221741, + "num_tokens": 524077238.0, + "step": 13354 + }, + { + "epoch": 1.6988932705762627, + "grad_norm": 1.0566390752792358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8870021104812622, + "num_tokens": 524113555.0, + "step": 13355 + }, + { + "epoch": 1.699020480854853, + "grad_norm": 0.9311672449111938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8858224749565125, + "num_tokens": 524157423.0, + "step": 13356 + }, + { + "epoch": 1.6991476911334435, + "grad_norm": 1.0396068096160889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8791390657424927, + "num_tokens": 524203235.0, + "step": 13357 + }, + { + "epoch": 1.699274901412034, + "grad_norm": 1.1556199789047241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4001, + "mean_token_accuracy": 0.8623703718185425, + "num_tokens": 524239345.0, + "step": 13358 + }, + { + "epoch": 1.6994021116906246, + "grad_norm": 0.9687030911445618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.882165253162384, + "num_tokens": 524275824.0, + "step": 13359 + }, + { + "epoch": 1.6995293219692151, + "grad_norm": 0.9097937941551208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8808151483535767, + "num_tokens": 524317560.0, + "step": 13360 + }, + { + "epoch": 1.6996565322478057, + "grad_norm": 1.0356413125991821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.886857271194458, + "num_tokens": 524353271.0, + "step": 13361 + }, + { + "epoch": 1.699783742526396, + "grad_norm": 0.9872862100601196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8811290860176086, + "num_tokens": 524390386.0, + "step": 13362 + }, + { + "epoch": 1.6999109528049865, + "grad_norm": 1.0023483037948608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8971770405769348, + "num_tokens": 524427259.0, + "step": 13363 + }, + { + "epoch": 1.700038163083577, + "grad_norm": 1.0002878904342651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.894218921661377, + "num_tokens": 524462903.0, + "step": 13364 + }, + { + "epoch": 1.7001653733621676, + "grad_norm": 1.0192065238952637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8841082453727722, + "num_tokens": 524502325.0, + "step": 13365 + }, + { + "epoch": 1.700292583640758, + "grad_norm": 1.0180602073669434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.872382640838623, + "num_tokens": 524542742.0, + "step": 13366 + }, + { + "epoch": 1.7004197939193486, + "grad_norm": 0.9983586072921753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8893871903419495, + "num_tokens": 524580248.0, + "step": 13367 + }, + { + "epoch": 1.7005470041979391, + "grad_norm": 0.9679948091506958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8965921998023987, + "num_tokens": 524615568.0, + "step": 13368 + }, + { + "epoch": 1.7006742144765297, + "grad_norm": 0.9722499847412109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8853923082351685, + "num_tokens": 524656713.0, + "step": 13369 + }, + { + "epoch": 1.7008014247551202, + "grad_norm": 1.0074001550674438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.878515899181366, + "num_tokens": 524698126.0, + "step": 13370 + }, + { + "epoch": 1.7009286350337107, + "grad_norm": 0.9592287540435791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8847169876098633, + "num_tokens": 524736233.0, + "step": 13371 + }, + { + "epoch": 1.7010558453123013, + "grad_norm": 0.9914964437484741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8898975849151611, + "num_tokens": 524773516.0, + "step": 13372 + }, + { + "epoch": 1.7011830555908918, + "grad_norm": 0.9962948560714722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8945660591125488, + "num_tokens": 524808027.0, + "step": 13373 + }, + { + "epoch": 1.7013102658694823, + "grad_norm": 1.044499158859253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8735053539276123, + "num_tokens": 524845547.0, + "step": 13374 + }, + { + "epoch": 1.7014374761480728, + "grad_norm": 0.920731782913208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8921055793762207, + "num_tokens": 524886923.0, + "step": 13375 + }, + { + "epoch": 1.7015646864266634, + "grad_norm": 0.9965457916259766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.884605884552002, + "num_tokens": 524925550.0, + "step": 13376 + }, + { + "epoch": 1.701691896705254, + "grad_norm": 0.8779188394546509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.903903603553772, + "num_tokens": 524968595.0, + "step": 13377 + }, + { + "epoch": 1.7018191069838444, + "grad_norm": 0.9351438283920288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8903385400772095, + "num_tokens": 525012888.0, + "step": 13378 + }, + { + "epoch": 1.701946317262435, + "grad_norm": 0.8823440074920654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8997634649276733, + "num_tokens": 525054564.0, + "step": 13379 + }, + { + "epoch": 1.7020735275410255, + "grad_norm": 1.0657850503921509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3759, + "mean_token_accuracy": 0.8680796027183533, + "num_tokens": 525091772.0, + "step": 13380 + }, + { + "epoch": 1.7022007378196158, + "grad_norm": 0.935208261013031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8938837647438049, + "num_tokens": 525131866.0, + "step": 13381 + }, + { + "epoch": 1.7023279480982063, + "grad_norm": 0.9728413820266724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8896454572677612, + "num_tokens": 525173895.0, + "step": 13382 + }, + { + "epoch": 1.7024551583767968, + "grad_norm": 0.9948529601097107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8879079818725586, + "num_tokens": 525213947.0, + "step": 13383 + }, + { + "epoch": 1.7025823686553874, + "grad_norm": 0.9617783427238464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8967150449752808, + "num_tokens": 525249986.0, + "step": 13384 + }, + { + "epoch": 1.702709578933978, + "grad_norm": 1.0500359535217285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.884534478187561, + "num_tokens": 525285903.0, + "step": 13385 + }, + { + "epoch": 1.7028367892125684, + "grad_norm": 0.9370606541633606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8968152403831482, + "num_tokens": 525323576.0, + "step": 13386 + }, + { + "epoch": 1.7029639994911587, + "grad_norm": 0.8931657075881958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.88567054271698, + "num_tokens": 525370978.0, + "step": 13387 + }, + { + "epoch": 1.7030912097697493, + "grad_norm": 0.8485360741615295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9014328122138977, + "num_tokens": 525413763.0, + "step": 13388 + }, + { + "epoch": 1.7032184200483398, + "grad_norm": 0.9881777763366699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8947495222091675, + "num_tokens": 525453109.0, + "step": 13389 + }, + { + "epoch": 1.7033456303269303, + "grad_norm": 0.9932249784469604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8795647621154785, + "num_tokens": 525494747.0, + "step": 13390 + }, + { + "epoch": 1.7034728406055208, + "grad_norm": 1.0119651556015015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8822420239448547, + "num_tokens": 525536377.0, + "step": 13391 + }, + { + "epoch": 1.7036000508841114, + "grad_norm": 1.0957897901535034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8697139024734497, + "num_tokens": 525571931.0, + "step": 13392 + }, + { + "epoch": 1.703727261162702, + "grad_norm": 0.937644898891449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8954402208328247, + "num_tokens": 525609175.0, + "step": 13393 + }, + { + "epoch": 1.7038544714412924, + "grad_norm": 0.9930486679077148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8825770616531372, + "num_tokens": 525650954.0, + "step": 13394 + }, + { + "epoch": 1.703981681719883, + "grad_norm": 1.041375756263733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.883233904838562, + "num_tokens": 525688070.0, + "step": 13395 + }, + { + "epoch": 1.7041088919984735, + "grad_norm": 1.0239979028701782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8908151388168335, + "num_tokens": 525721968.0, + "step": 13396 + }, + { + "epoch": 1.704236102277064, + "grad_norm": 0.9764518737792969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8894820213317871, + "num_tokens": 525758943.0, + "step": 13397 + }, + { + "epoch": 1.7043633125556545, + "grad_norm": 1.035800814628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8870602250099182, + "num_tokens": 525792930.0, + "step": 13398 + }, + { + "epoch": 1.704490522834245, + "grad_norm": 0.9279449582099915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8902699947357178, + "num_tokens": 525834408.0, + "step": 13399 + }, + { + "epoch": 1.7046177331128356, + "grad_norm": 1.0821647644042969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8731945753097534, + "num_tokens": 525873309.0, + "step": 13400 + }, + { + "epoch": 1.7047449433914261, + "grad_norm": 1.0580635070800781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8885670900344849, + "num_tokens": 525911802.0, + "step": 13401 + }, + { + "epoch": 1.7048721536700167, + "grad_norm": 1.138599157333374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8781982660293579, + "num_tokens": 525945821.0, + "step": 13402 + }, + { + "epoch": 1.7049993639486072, + "grad_norm": 1.0552252531051636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8879736065864563, + "num_tokens": 525981877.0, + "step": 13403 + }, + { + "epoch": 1.7051265742271977, + "grad_norm": 0.9742932915687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8834332823753357, + "num_tokens": 526024473.0, + "step": 13404 + }, + { + "epoch": 1.705253784505788, + "grad_norm": 0.9674578309059143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.892210066318512, + "num_tokens": 526062691.0, + "step": 13405 + }, + { + "epoch": 1.7053809947843785, + "grad_norm": 1.025885820388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8933937549591064, + "num_tokens": 526097024.0, + "step": 13406 + }, + { + "epoch": 1.705508205062969, + "grad_norm": 0.9679120779037476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.9034302830696106, + "num_tokens": 526135870.0, + "step": 13407 + }, + { + "epoch": 1.7056354153415596, + "grad_norm": 1.0922046899795532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8902251720428467, + "num_tokens": 526169827.0, + "step": 13408 + }, + { + "epoch": 1.7057626256201501, + "grad_norm": 0.9117809534072876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8783202171325684, + "num_tokens": 526212309.0, + "step": 13409 + }, + { + "epoch": 1.7058898358987407, + "grad_norm": 1.0000640153884888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8848907947540283, + "num_tokens": 526250501.0, + "step": 13410 + }, + { + "epoch": 1.706017046177331, + "grad_norm": 0.9186939597129822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8896961212158203, + "num_tokens": 526294286.0, + "step": 13411 + }, + { + "epoch": 1.7061442564559215, + "grad_norm": 0.9658653736114502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8840084075927734, + "num_tokens": 526335688.0, + "step": 13412 + }, + { + "epoch": 1.706271466734512, + "grad_norm": 1.0533804893493652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.870820939540863, + "num_tokens": 526373107.0, + "step": 13413 + }, + { + "epoch": 1.7063986770131025, + "grad_norm": 0.994268536567688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8889490365982056, + "num_tokens": 526408297.0, + "step": 13414 + }, + { + "epoch": 1.706525887291693, + "grad_norm": 0.9873197078704834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.887161135673523, + "num_tokens": 526449057.0, + "step": 13415 + }, + { + "epoch": 1.7066530975702836, + "grad_norm": 1.1254523992538452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8787528276443481, + "num_tokens": 526483863.0, + "step": 13416 + }, + { + "epoch": 1.7067803078488741, + "grad_norm": 1.0403395891189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8953890800476074, + "num_tokens": 526518727.0, + "step": 13417 + }, + { + "epoch": 1.7069075181274647, + "grad_norm": 1.0475441217422485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.889886736869812, + "num_tokens": 526555346.0, + "step": 13418 + }, + { + "epoch": 1.7070347284060552, + "grad_norm": 1.1250544786453247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8803407549858093, + "num_tokens": 526594837.0, + "step": 13419 + }, + { + "epoch": 1.7071619386846457, + "grad_norm": 0.954062819480896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8894703388214111, + "num_tokens": 526634266.0, + "step": 13420 + }, + { + "epoch": 1.7072891489632362, + "grad_norm": 1.0591930150985718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8814476728439331, + "num_tokens": 526674261.0, + "step": 13421 + }, + { + "epoch": 1.7074163592418268, + "grad_norm": 0.965940535068512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8827685713768005, + "num_tokens": 526714993.0, + "step": 13422 + }, + { + "epoch": 1.7075435695204173, + "grad_norm": 0.995091438293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.89246666431427, + "num_tokens": 526752452.0, + "step": 13423 + }, + { + "epoch": 1.7076707797990078, + "grad_norm": 0.9325798153877258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8950824737548828, + "num_tokens": 526791652.0, + "step": 13424 + }, + { + "epoch": 1.7077979900775984, + "grad_norm": 1.0439543724060059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8872325420379639, + "num_tokens": 526828092.0, + "step": 13425 + }, + { + "epoch": 1.7079252003561889, + "grad_norm": 1.1320663690567017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8775975704193115, + "num_tokens": 526863217.0, + "step": 13426 + }, + { + "epoch": 1.7080524106347794, + "grad_norm": 1.0220015048980713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8814424276351929, + "num_tokens": 526899918.0, + "step": 13427 + }, + { + "epoch": 1.70817962091337, + "grad_norm": 1.0461608171463013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3581, + "mean_token_accuracy": 0.8755446672439575, + "num_tokens": 526938169.0, + "step": 13428 + }, + { + "epoch": 1.7083068311919605, + "grad_norm": 1.0568679571151733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8856117725372314, + "num_tokens": 526972002.0, + "step": 13429 + }, + { + "epoch": 1.7084340414705508, + "grad_norm": 1.0027925968170166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8716225028038025, + "num_tokens": 527009566.0, + "step": 13430 + }, + { + "epoch": 1.7085612517491413, + "grad_norm": 1.0585269927978516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8847118616104126, + "num_tokens": 527047647.0, + "step": 13431 + }, + { + "epoch": 1.7086884620277318, + "grad_norm": 1.0510547161102295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8961871862411499, + "num_tokens": 527084153.0, + "step": 13432 + }, + { + "epoch": 1.7088156723063224, + "grad_norm": 0.9814426302909851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.895295262336731, + "num_tokens": 527123417.0, + "step": 13433 + }, + { + "epoch": 1.708942882584913, + "grad_norm": 1.060636043548584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8836046457290649, + "num_tokens": 527155366.0, + "step": 13434 + }, + { + "epoch": 1.7090700928635034, + "grad_norm": 1.12284517288208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3955, + "mean_token_accuracy": 0.8651359677314758, + "num_tokens": 527192564.0, + "step": 13435 + }, + { + "epoch": 1.7091973031420937, + "grad_norm": 0.9986370801925659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8849633932113647, + "num_tokens": 527232237.0, + "step": 13436 + }, + { + "epoch": 1.7093245134206843, + "grad_norm": 1.0478684902191162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8830759525299072, + "num_tokens": 527270143.0, + "step": 13437 + }, + { + "epoch": 1.7094517236992748, + "grad_norm": 1.006603479385376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.883316695690155, + "num_tokens": 527308095.0, + "step": 13438 + }, + { + "epoch": 1.7095789339778653, + "grad_norm": 1.0167855024337769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8676313161849976, + "num_tokens": 527349445.0, + "step": 13439 + }, + { + "epoch": 1.7097061442564558, + "grad_norm": 1.007392406463623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8772467374801636, + "num_tokens": 527389719.0, + "step": 13440 + }, + { + "epoch": 1.7098333545350464, + "grad_norm": 1.0054049491882324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8811302781105042, + "num_tokens": 527434885.0, + "step": 13441 + }, + { + "epoch": 1.709960564813637, + "grad_norm": 0.9974491596221924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8936014175415039, + "num_tokens": 527473059.0, + "step": 13442 + }, + { + "epoch": 1.7100877750922274, + "grad_norm": 1.1550006866455078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8700384497642517, + "num_tokens": 527509118.0, + "step": 13443 + }, + { + "epoch": 1.710214985370818, + "grad_norm": 0.9562877416610718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8897242546081543, + "num_tokens": 527546263.0, + "step": 13444 + }, + { + "epoch": 1.7103421956494085, + "grad_norm": 0.9782947301864624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8871986269950867, + "num_tokens": 527588563.0, + "step": 13445 + }, + { + "epoch": 1.710469405927999, + "grad_norm": 1.0088729858398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8937650918960571, + "num_tokens": 527625846.0, + "step": 13446 + }, + { + "epoch": 1.7105966162065895, + "grad_norm": 0.9163373112678528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8911064267158508, + "num_tokens": 527666647.0, + "step": 13447 + }, + { + "epoch": 1.71072382648518, + "grad_norm": 0.9213122725486755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8892120718955994, + "num_tokens": 527708446.0, + "step": 13448 + }, + { + "epoch": 1.7108510367637706, + "grad_norm": 0.9596264958381653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8902989625930786, + "num_tokens": 527750231.0, + "step": 13449 + }, + { + "epoch": 1.7109782470423611, + "grad_norm": 0.9091368317604065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8952430486679077, + "num_tokens": 527790650.0, + "step": 13450 + }, + { + "epoch": 1.7111054573209517, + "grad_norm": 1.0228339433670044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8795583248138428, + "num_tokens": 527829562.0, + "step": 13451 + }, + { + "epoch": 1.7112326675995422, + "grad_norm": 1.0603315830230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4033, + "mean_token_accuracy": 0.8592912554740906, + "num_tokens": 527870749.0, + "step": 13452 + }, + { + "epoch": 1.7113598778781327, + "grad_norm": 0.9334163069725037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8892332911491394, + "num_tokens": 527911211.0, + "step": 13453 + }, + { + "epoch": 1.711487088156723, + "grad_norm": 0.9692972302436829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8806829452514648, + "num_tokens": 527953855.0, + "step": 13454 + }, + { + "epoch": 1.7116142984353135, + "grad_norm": 0.9835498929023743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8839924931526184, + "num_tokens": 527993856.0, + "step": 13455 + }, + { + "epoch": 1.711741508713904, + "grad_norm": 0.9432197213172913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8909762501716614, + "num_tokens": 528032969.0, + "step": 13456 + }, + { + "epoch": 1.7118687189924946, + "grad_norm": 1.2016104459762573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8775178790092468, + "num_tokens": 528063258.0, + "step": 13457 + }, + { + "epoch": 1.7119959292710851, + "grad_norm": 0.9970855712890625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8733742833137512, + "num_tokens": 528106122.0, + "step": 13458 + }, + { + "epoch": 1.7121231395496757, + "grad_norm": 1.0084103345870972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8813513517379761, + "num_tokens": 528144087.0, + "step": 13459 + }, + { + "epoch": 1.712250349828266, + "grad_norm": 1.00248384475708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8825772404670715, + "num_tokens": 528182257.0, + "step": 13460 + }, + { + "epoch": 1.7123775601068565, + "grad_norm": 1.006103754043579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8917279243469238, + "num_tokens": 528220654.0, + "step": 13461 + }, + { + "epoch": 1.712504770385447, + "grad_norm": 0.9442757964134216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8801071643829346, + "num_tokens": 528265317.0, + "step": 13462 + }, + { + "epoch": 1.7126319806640375, + "grad_norm": 1.1051859855651855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.877394437789917, + "num_tokens": 528298360.0, + "step": 13463 + }, + { + "epoch": 1.712759190942628, + "grad_norm": 0.9731740355491638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8759393692016602, + "num_tokens": 528342424.0, + "step": 13464 + }, + { + "epoch": 1.7128864012212186, + "grad_norm": 0.9420855045318604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8822979927062988, + "num_tokens": 528386406.0, + "step": 13465 + }, + { + "epoch": 1.7130136114998091, + "grad_norm": 0.972932755947113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.890597939491272, + "num_tokens": 528426803.0, + "step": 13466 + }, + { + "epoch": 1.7131408217783997, + "grad_norm": 1.0628260374069214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8783419132232666, + "num_tokens": 528466685.0, + "step": 13467 + }, + { + "epoch": 1.7132680320569902, + "grad_norm": 0.9732826352119446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.882825493812561, + "num_tokens": 528505177.0, + "step": 13468 + }, + { + "epoch": 1.7133952423355807, + "grad_norm": 0.9368387460708618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8855365514755249, + "num_tokens": 528548656.0, + "step": 13469 + }, + { + "epoch": 1.7135224526141712, + "grad_norm": 0.9810037016868591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8802847862243652, + "num_tokens": 528591178.0, + "step": 13470 + }, + { + "epoch": 1.7136496628927618, + "grad_norm": 0.9415645599365234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8830622434616089, + "num_tokens": 528635104.0, + "step": 13471 + }, + { + "epoch": 1.7137768731713523, + "grad_norm": 1.0203373432159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8756455183029175, + "num_tokens": 528674635.0, + "step": 13472 + }, + { + "epoch": 1.7139040834499428, + "grad_norm": 0.9607679843902588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8888859748840332, + "num_tokens": 528716704.0, + "step": 13473 + }, + { + "epoch": 1.7140312937285334, + "grad_norm": 1.0313650369644165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8870112299919128, + "num_tokens": 528752812.0, + "step": 13474 + }, + { + "epoch": 1.7141585040071239, + "grad_norm": 0.9899559617042542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8730536699295044, + "num_tokens": 528791302.0, + "step": 13475 + }, + { + "epoch": 1.7142857142857144, + "grad_norm": 1.0483582019805908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8755180835723877, + "num_tokens": 528826897.0, + "step": 13476 + }, + { + "epoch": 1.714412924564305, + "grad_norm": 0.9451032280921936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8813601732254028, + "num_tokens": 528870342.0, + "step": 13477 + }, + { + "epoch": 1.7145401348428955, + "grad_norm": 1.0090233087539673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8882457613945007, + "num_tokens": 528906389.0, + "step": 13478 + }, + { + "epoch": 1.7146673451214858, + "grad_norm": 1.005805253982544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8774596452713013, + "num_tokens": 528948485.0, + "step": 13479 + }, + { + "epoch": 1.7147945554000763, + "grad_norm": 1.1149029731750488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8824517726898193, + "num_tokens": 528987251.0, + "step": 13480 + }, + { + "epoch": 1.7149217656786668, + "grad_norm": 1.0024949312210083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8908576369285583, + "num_tokens": 529023458.0, + "step": 13481 + }, + { + "epoch": 1.7150489759572574, + "grad_norm": 1.050695538520813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.880103349685669, + "num_tokens": 529057711.0, + "step": 13482 + }, + { + "epoch": 1.7151761862358479, + "grad_norm": 0.9276736974716187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8888312578201294, + "num_tokens": 529099439.0, + "step": 13483 + }, + { + "epoch": 1.7153033965144384, + "grad_norm": 0.9767138957977295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8788434267044067, + "num_tokens": 529142914.0, + "step": 13484 + }, + { + "epoch": 1.7154306067930287, + "grad_norm": 1.0916070938110352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8819781541824341, + "num_tokens": 529174806.0, + "step": 13485 + }, + { + "epoch": 1.7155578170716193, + "grad_norm": 0.9719217419624329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8912098407745361, + "num_tokens": 529213891.0, + "step": 13486 + }, + { + "epoch": 1.7156850273502098, + "grad_norm": 1.0252199172973633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8698282241821289, + "num_tokens": 529257661.0, + "step": 13487 + }, + { + "epoch": 1.7158122376288003, + "grad_norm": 0.885611355304718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8935937881469727, + "num_tokens": 529301734.0, + "step": 13488 + }, + { + "epoch": 1.7159394479073908, + "grad_norm": 0.9657707810401917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8842412233352661, + "num_tokens": 529343130.0, + "step": 13489 + }, + { + "epoch": 1.7160666581859814, + "grad_norm": 1.0288735628128052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8742706775665283, + "num_tokens": 529383974.0, + "step": 13490 + }, + { + "epoch": 1.716193868464572, + "grad_norm": 0.9474866390228271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.884007453918457, + "num_tokens": 529424988.0, + "step": 13491 + }, + { + "epoch": 1.7163210787431624, + "grad_norm": 0.9958555102348328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8822610974311829, + "num_tokens": 529466241.0, + "step": 13492 + }, + { + "epoch": 1.716448289021753, + "grad_norm": 1.0235403776168823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8904535174369812, + "num_tokens": 529506738.0, + "step": 13493 + }, + { + "epoch": 1.7165754993003435, + "grad_norm": 0.9628906846046448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8887813091278076, + "num_tokens": 529548450.0, + "step": 13494 + }, + { + "epoch": 1.716702709578934, + "grad_norm": 0.9781857132911682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8914840817451477, + "num_tokens": 529586336.0, + "step": 13495 + }, + { + "epoch": 1.7168299198575245, + "grad_norm": 0.9602187871932983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8774658441543579, + "num_tokens": 529633938.0, + "step": 13496 + }, + { + "epoch": 1.716957130136115, + "grad_norm": 0.9315809011459351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8956118822097778, + "num_tokens": 529675946.0, + "step": 13497 + }, + { + "epoch": 1.7170843404147056, + "grad_norm": 0.9658252000808716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8910969495773315, + "num_tokens": 529714585.0, + "step": 13498 + }, + { + "epoch": 1.7172115506932961, + "grad_norm": 1.0991957187652588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8762710094451904, + "num_tokens": 529752485.0, + "step": 13499 + }, + { + "epoch": 1.7173387609718866, + "grad_norm": 0.9803464412689209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.8998789191246033, + "num_tokens": 529790002.0, + "step": 13500 + }, + { + "epoch": 1.7174659712504772, + "grad_norm": 1.003600835800171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8795688152313232, + "num_tokens": 529831978.0, + "step": 13501 + }, + { + "epoch": 1.7175931815290677, + "grad_norm": 1.1134625673294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8831864595413208, + "num_tokens": 529868390.0, + "step": 13502 + }, + { + "epoch": 1.717720391807658, + "grad_norm": 0.9467652440071106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8785999417304993, + "num_tokens": 529913072.0, + "step": 13503 + }, + { + "epoch": 1.7178476020862485, + "grad_norm": 1.028232216835022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8868930339813232, + "num_tokens": 529951020.0, + "step": 13504 + }, + { + "epoch": 1.717974812364839, + "grad_norm": 0.9339092373847961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8827623128890991, + "num_tokens": 529992392.0, + "step": 13505 + }, + { + "epoch": 1.7181020226434296, + "grad_norm": 1.1018396615982056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8728877902030945, + "num_tokens": 530027494.0, + "step": 13506 + }, + { + "epoch": 1.7182292329220201, + "grad_norm": 1.0163899660110474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8867062330245972, + "num_tokens": 530066066.0, + "step": 13507 + }, + { + "epoch": 1.7183564432006107, + "grad_norm": 0.937745988368988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8819626569747925, + "num_tokens": 530108855.0, + "step": 13508 + }, + { + "epoch": 1.718483653479201, + "grad_norm": 1.1409263610839844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3981, + "mean_token_accuracy": 0.8609292507171631, + "num_tokens": 530145316.0, + "step": 13509 + }, + { + "epoch": 1.7186108637577915, + "grad_norm": 0.9575884938240051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8892495632171631, + "num_tokens": 530184438.0, + "step": 13510 + }, + { + "epoch": 1.718738074036382, + "grad_norm": 1.0268478393554688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8832682967185974, + "num_tokens": 530220975.0, + "step": 13511 + }, + { + "epoch": 1.7188652843149725, + "grad_norm": 1.0411133766174316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8928884267807007, + "num_tokens": 530251581.0, + "step": 13512 + }, + { + "epoch": 1.718992494593563, + "grad_norm": 1.0612236261367798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8893381953239441, + "num_tokens": 530282184.0, + "step": 13513 + }, + { + "epoch": 1.7191197048721536, + "grad_norm": 1.0862444639205933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8821773529052734, + "num_tokens": 530316398.0, + "step": 13514 + }, + { + "epoch": 1.7192469151507441, + "grad_norm": 0.9985756278038025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8819206357002258, + "num_tokens": 530353380.0, + "step": 13515 + }, + { + "epoch": 1.7193741254293347, + "grad_norm": 0.936417281627655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2655, + "mean_token_accuracy": 0.9035071134567261, + "num_tokens": 530388523.0, + "step": 13516 + }, + { + "epoch": 1.7195013357079252, + "grad_norm": 0.9369388818740845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8855761289596558, + "num_tokens": 530429250.0, + "step": 13517 + }, + { + "epoch": 1.7196285459865157, + "grad_norm": 1.0267794132232666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8870399594306946, + "num_tokens": 530465192.0, + "step": 13518 + }, + { + "epoch": 1.7197557562651062, + "grad_norm": 0.9594622254371643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.886606752872467, + "num_tokens": 530508580.0, + "step": 13519 + }, + { + "epoch": 1.7198829665436968, + "grad_norm": 0.9816537499427795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8884685635566711, + "num_tokens": 530549975.0, + "step": 13520 + }, + { + "epoch": 1.7200101768222873, + "grad_norm": 0.840850293636322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9027847051620483, + "num_tokens": 530594167.0, + "step": 13521 + }, + { + "epoch": 1.7201373871008778, + "grad_norm": 0.9861209988594055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8795536756515503, + "num_tokens": 530636129.0, + "step": 13522 + }, + { + "epoch": 1.7202645973794684, + "grad_norm": 1.0636495351791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8812191486358643, + "num_tokens": 530674701.0, + "step": 13523 + }, + { + "epoch": 1.7203918076580589, + "grad_norm": 1.0251460075378418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.879282534122467, + "num_tokens": 530712697.0, + "step": 13524 + }, + { + "epoch": 1.7205190179366494, + "grad_norm": 1.086503267288208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8883864879608154, + "num_tokens": 530745958.0, + "step": 13525 + }, + { + "epoch": 1.72064622821524, + "grad_norm": 1.0197440385818481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8870434761047363, + "num_tokens": 530784882.0, + "step": 13526 + }, + { + "epoch": 1.7207734384938305, + "grad_norm": 1.1248449087142944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3993, + "mean_token_accuracy": 0.8608742356300354, + "num_tokens": 530825328.0, + "step": 13527 + }, + { + "epoch": 1.7209006487724208, + "grad_norm": 0.9680613875389099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8911159038543701, + "num_tokens": 530865936.0, + "step": 13528 + }, + { + "epoch": 1.7210278590510113, + "grad_norm": 0.9867537617683411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8835073709487915, + "num_tokens": 530902455.0, + "step": 13529 + }, + { + "epoch": 1.7211550693296018, + "grad_norm": 1.0108894109725952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8906815648078918, + "num_tokens": 530942970.0, + "step": 13530 + }, + { + "epoch": 1.7212822796081924, + "grad_norm": 1.0414055585861206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.876455545425415, + "num_tokens": 530978336.0, + "step": 13531 + }, + { + "epoch": 1.7214094898867829, + "grad_norm": 0.9154331088066101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9057586789131165, + "num_tokens": 531015804.0, + "step": 13532 + }, + { + "epoch": 1.7215367001653734, + "grad_norm": 1.0167232751846313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8879006505012512, + "num_tokens": 531054105.0, + "step": 13533 + }, + { + "epoch": 1.7216639104439637, + "grad_norm": 0.9345777630805969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8848299980163574, + "num_tokens": 531091910.0, + "step": 13534 + }, + { + "epoch": 1.7217911207225542, + "grad_norm": 0.9400256872177124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8889414668083191, + "num_tokens": 531134093.0, + "step": 13535 + }, + { + "epoch": 1.7219183310011448, + "grad_norm": 0.9508471488952637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.886110782623291, + "num_tokens": 531173272.0, + "step": 13536 + }, + { + "epoch": 1.7220455412797353, + "grad_norm": 1.005405306816101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8763453960418701, + "num_tokens": 531214387.0, + "step": 13537 + }, + { + "epoch": 1.7221727515583258, + "grad_norm": 0.9356906414031982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8960300087928772, + "num_tokens": 531250476.0, + "step": 13538 + }, + { + "epoch": 1.7222999618369164, + "grad_norm": 0.8937903642654419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.903103232383728, + "num_tokens": 531291180.0, + "step": 13539 + }, + { + "epoch": 1.7224271721155069, + "grad_norm": 1.0261249542236328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.87553870677948, + "num_tokens": 531332458.0, + "step": 13540 + }, + { + "epoch": 1.7225543823940974, + "grad_norm": 1.0035327672958374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8959912657737732, + "num_tokens": 531369978.0, + "step": 13541 + }, + { + "epoch": 1.722681592672688, + "grad_norm": 1.0024982690811157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8840301632881165, + "num_tokens": 531408422.0, + "step": 13542 + }, + { + "epoch": 1.7228088029512785, + "grad_norm": 1.023642897605896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8751403093338013, + "num_tokens": 531448469.0, + "step": 13543 + }, + { + "epoch": 1.722936013229869, + "grad_norm": 1.0078198909759521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8868931531906128, + "num_tokens": 531486192.0, + "step": 13544 + }, + { + "epoch": 1.7230632235084595, + "grad_norm": 0.9609206318855286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8711593151092529, + "num_tokens": 531528788.0, + "step": 13545 + }, + { + "epoch": 1.72319043378705, + "grad_norm": 1.0128505229949951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8831801414489746, + "num_tokens": 531566440.0, + "step": 13546 + }, + { + "epoch": 1.7233176440656406, + "grad_norm": 1.0472246408462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8822790384292603, + "num_tokens": 531604693.0, + "step": 13547 + }, + { + "epoch": 1.7234448543442311, + "grad_norm": 1.0605918169021606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.881930410861969, + "num_tokens": 531638733.0, + "step": 13548 + }, + { + "epoch": 1.7235720646228216, + "grad_norm": 0.9723842740058899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8838452100753784, + "num_tokens": 531679593.0, + "step": 13549 + }, + { + "epoch": 1.7236992749014122, + "grad_norm": 0.9563934803009033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8924169540405273, + "num_tokens": 531723996.0, + "step": 13550 + }, + { + "epoch": 1.7238264851800027, + "grad_norm": 0.9465250968933105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.899948000907898, + "num_tokens": 531760574.0, + "step": 13551 + }, + { + "epoch": 1.723953695458593, + "grad_norm": 0.9165598750114441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8907316327095032, + "num_tokens": 531801486.0, + "step": 13552 + }, + { + "epoch": 1.7240809057371835, + "grad_norm": 0.9622092843055725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8750292062759399, + "num_tokens": 531843128.0, + "step": 13553 + }, + { + "epoch": 1.724208116015774, + "grad_norm": 1.039389729499817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8821696639060974, + "num_tokens": 531880772.0, + "step": 13554 + }, + { + "epoch": 1.7243353262943646, + "grad_norm": 0.950391948223114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8791393041610718, + "num_tokens": 531925932.0, + "step": 13555 + }, + { + "epoch": 1.7244625365729551, + "grad_norm": 1.0308196544647217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8819265365600586, + "num_tokens": 531963012.0, + "step": 13556 + }, + { + "epoch": 1.7245897468515456, + "grad_norm": 0.9074491262435913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8888866901397705, + "num_tokens": 532007086.0, + "step": 13557 + }, + { + "epoch": 1.724716957130136, + "grad_norm": 0.8947079181671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8888012170791626, + "num_tokens": 532048280.0, + "step": 13558 + }, + { + "epoch": 1.7248441674087265, + "grad_norm": 0.8968472480773926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8911871910095215, + "num_tokens": 532089593.0, + "step": 13559 + }, + { + "epoch": 1.724971377687317, + "grad_norm": 0.9771658182144165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8813400864601135, + "num_tokens": 532131036.0, + "step": 13560 + }, + { + "epoch": 1.7250985879659075, + "grad_norm": 0.9959188103675842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8739625811576843, + "num_tokens": 532170428.0, + "step": 13561 + }, + { + "epoch": 1.725225798244498, + "grad_norm": 1.0896210670471191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3788, + "mean_token_accuracy": 0.8700942993164062, + "num_tokens": 532205845.0, + "step": 13562 + }, + { + "epoch": 1.7253530085230886, + "grad_norm": 1.010683536529541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8710079789161682, + "num_tokens": 532247630.0, + "step": 13563 + }, + { + "epoch": 1.7254802188016791, + "grad_norm": 0.9605814218521118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8893555402755737, + "num_tokens": 532289016.0, + "step": 13564 + }, + { + "epoch": 1.7256074290802697, + "grad_norm": 1.1273494958877563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8708840012550354, + "num_tokens": 532326023.0, + "step": 13565 + }, + { + "epoch": 1.7257346393588602, + "grad_norm": 0.956998884677887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3527, + "mean_token_accuracy": 0.8766286373138428, + "num_tokens": 532371633.0, + "step": 13566 + }, + { + "epoch": 1.7258618496374507, + "grad_norm": 0.985914409160614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8783764243125916, + "num_tokens": 532412572.0, + "step": 13567 + }, + { + "epoch": 1.7259890599160412, + "grad_norm": 1.0308917760849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8916915655136108, + "num_tokens": 532446584.0, + "step": 13568 + }, + { + "epoch": 1.7261162701946318, + "grad_norm": 0.9341983795166016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8751750588417053, + "num_tokens": 532491876.0, + "step": 13569 + }, + { + "epoch": 1.7262434804732223, + "grad_norm": 1.019514560699463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.876981258392334, + "num_tokens": 532532995.0, + "step": 13570 + }, + { + "epoch": 1.7263706907518128, + "grad_norm": 0.9910253286361694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8988984227180481, + "num_tokens": 532566235.0, + "step": 13571 + }, + { + "epoch": 1.7264979010304033, + "grad_norm": 1.0251590013504028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8801819086074829, + "num_tokens": 532602418.0, + "step": 13572 + }, + { + "epoch": 1.7266251113089939, + "grad_norm": 1.0071300268173218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8749002814292908, + "num_tokens": 532644935.0, + "step": 13573 + }, + { + "epoch": 1.7267523215875844, + "grad_norm": 0.9938475489616394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8885563015937805, + "num_tokens": 532686914.0, + "step": 13574 + }, + { + "epoch": 1.726879531866175, + "grad_norm": 0.9533811211585999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8865855932235718, + "num_tokens": 532729388.0, + "step": 13575 + }, + { + "epoch": 1.7270067421447655, + "grad_norm": 1.0550700426101685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8831825256347656, + "num_tokens": 532764390.0, + "step": 13576 + }, + { + "epoch": 1.7271339524233558, + "grad_norm": 1.0973193645477295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8805843591690063, + "num_tokens": 532796506.0, + "step": 13577 + }, + { + "epoch": 1.7272611627019463, + "grad_norm": 1.0013660192489624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8816825747489929, + "num_tokens": 532838469.0, + "step": 13578 + }, + { + "epoch": 1.7273883729805368, + "grad_norm": 1.041806936264038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8751669526100159, + "num_tokens": 532878358.0, + "step": 13579 + }, + { + "epoch": 1.7275155832591274, + "grad_norm": 0.9686197638511658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8938136696815491, + "num_tokens": 532916400.0, + "step": 13580 + }, + { + "epoch": 1.7276427935377179, + "grad_norm": 0.9494313597679138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.875036358833313, + "num_tokens": 532960320.0, + "step": 13581 + }, + { + "epoch": 1.7277700038163084, + "grad_norm": 1.0057106018066406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8842334747314453, + "num_tokens": 532999967.0, + "step": 13582 + }, + { + "epoch": 1.7278972140948987, + "grad_norm": 1.022159218788147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8856041431427002, + "num_tokens": 533039566.0, + "step": 13583 + }, + { + "epoch": 1.7280244243734892, + "grad_norm": 1.073337435722351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8890397548675537, + "num_tokens": 533072863.0, + "step": 13584 + }, + { + "epoch": 1.7281516346520798, + "grad_norm": 0.8594502210617065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8942762613296509, + "num_tokens": 533117899.0, + "step": 13585 + }, + { + "epoch": 1.7282788449306703, + "grad_norm": 0.9806113839149475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8902583122253418, + "num_tokens": 533158404.0, + "step": 13586 + }, + { + "epoch": 1.7284060552092608, + "grad_norm": 1.1171544790267944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8723328709602356, + "num_tokens": 533195649.0, + "step": 13587 + }, + { + "epoch": 1.7285332654878514, + "grad_norm": 1.1060054302215576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8786076307296753, + "num_tokens": 533233436.0, + "step": 13588 + }, + { + "epoch": 1.7286604757664419, + "grad_norm": 1.0384682416915894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8722348213195801, + "num_tokens": 533274766.0, + "step": 13589 + }, + { + "epoch": 1.7287876860450324, + "grad_norm": 0.9752731323242188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8954328298568726, + "num_tokens": 533313615.0, + "step": 13590 + }, + { + "epoch": 1.728914896323623, + "grad_norm": 1.0568279027938843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.883413553237915, + "num_tokens": 533346625.0, + "step": 13591 + }, + { + "epoch": 1.7290421066022135, + "grad_norm": 1.0040029287338257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8830978870391846, + "num_tokens": 533387819.0, + "step": 13592 + }, + { + "epoch": 1.729169316880804, + "grad_norm": 0.9880180954933167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8707364797592163, + "num_tokens": 533428950.0, + "step": 13593 + }, + { + "epoch": 1.7292965271593945, + "grad_norm": 1.060892105102539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8815957903862, + "num_tokens": 533468827.0, + "step": 13594 + }, + { + "epoch": 1.729423737437985, + "grad_norm": 0.9516006708145142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.896873414516449, + "num_tokens": 533510053.0, + "step": 13595 + }, + { + "epoch": 1.7295509477165756, + "grad_norm": 1.1603014469146729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3628, + "mean_token_accuracy": 0.8753021955490112, + "num_tokens": 533546891.0, + "step": 13596 + }, + { + "epoch": 1.729678157995166, + "grad_norm": 0.8984094858169556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8866185545921326, + "num_tokens": 533592507.0, + "step": 13597 + }, + { + "epoch": 1.7298053682737566, + "grad_norm": 0.8980032205581665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8952093124389648, + "num_tokens": 533636447.0, + "step": 13598 + }, + { + "epoch": 1.7299325785523472, + "grad_norm": 1.009459137916565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.890823483467102, + "num_tokens": 533673026.0, + "step": 13599 + }, + { + "epoch": 1.7300597888309377, + "grad_norm": 1.0503642559051514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.888127326965332, + "num_tokens": 533707288.0, + "step": 13600 + }, + { + "epoch": 1.730186999109528, + "grad_norm": 1.0176913738250732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8867802619934082, + "num_tokens": 533746106.0, + "step": 13601 + }, + { + "epoch": 1.7303142093881185, + "grad_norm": 1.1581395864486694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8839550018310547, + "num_tokens": 533783613.0, + "step": 13602 + }, + { + "epoch": 1.730441419666709, + "grad_norm": 0.9384477734565735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8761477470397949, + "num_tokens": 533830258.0, + "step": 13603 + }, + { + "epoch": 1.7305686299452996, + "grad_norm": 0.958435595035553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8785081505775452, + "num_tokens": 533878868.0, + "step": 13604 + }, + { + "epoch": 1.7306958402238901, + "grad_norm": 1.0415250062942505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8722847104072571, + "num_tokens": 533919576.0, + "step": 13605 + }, + { + "epoch": 1.7308230505024806, + "grad_norm": 0.9239597320556641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.888263463973999, + "num_tokens": 533961550.0, + "step": 13606 + }, + { + "epoch": 1.730950260781071, + "grad_norm": 0.9058698415756226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8832210302352905, + "num_tokens": 534009361.0, + "step": 13607 + }, + { + "epoch": 1.7310774710596615, + "grad_norm": 1.1273151636123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8808599710464478, + "num_tokens": 534041723.0, + "step": 13608 + }, + { + "epoch": 1.731204681338252, + "grad_norm": 1.077967882156372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3717, + "mean_token_accuracy": 0.8720969557762146, + "num_tokens": 534085831.0, + "step": 13609 + }, + { + "epoch": 1.7313318916168425, + "grad_norm": 0.9566847085952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8856171369552612, + "num_tokens": 534124674.0, + "step": 13610 + }, + { + "epoch": 1.731459101895433, + "grad_norm": 0.9605023860931396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8919175863265991, + "num_tokens": 534164493.0, + "step": 13611 + }, + { + "epoch": 1.7315863121740236, + "grad_norm": 1.005092740058899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8981071710586548, + "num_tokens": 534200680.0, + "step": 13612 + }, + { + "epoch": 1.7317135224526141, + "grad_norm": 0.8700399398803711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8926196694374084, + "num_tokens": 534246834.0, + "step": 13613 + }, + { + "epoch": 1.7318407327312046, + "grad_norm": 1.0149462223052979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8877059817314148, + "num_tokens": 534283931.0, + "step": 13614 + }, + { + "epoch": 1.7319679430097952, + "grad_norm": 1.0037364959716797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8834582567214966, + "num_tokens": 534322202.0, + "step": 13615 + }, + { + "epoch": 1.7320951532883857, + "grad_norm": 0.9562580585479736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8849711418151855, + "num_tokens": 534363657.0, + "step": 13616 + }, + { + "epoch": 1.7322223635669762, + "grad_norm": 1.1300303936004639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.881071150302887, + "num_tokens": 534398112.0, + "step": 13617 + }, + { + "epoch": 1.7323495738455668, + "grad_norm": 0.913185179233551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8906510472297668, + "num_tokens": 534439767.0, + "step": 13618 + }, + { + "epoch": 1.7324767841241573, + "grad_norm": 0.9599881768226624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8882125616073608, + "num_tokens": 534482464.0, + "step": 13619 + }, + { + "epoch": 1.7326039944027478, + "grad_norm": 0.9535011053085327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8828301429748535, + "num_tokens": 534529221.0, + "step": 13620 + }, + { + "epoch": 1.7327312046813383, + "grad_norm": 1.0807578563690186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8889992833137512, + "num_tokens": 534561234.0, + "step": 13621 + }, + { + "epoch": 1.7328584149599289, + "grad_norm": 0.988842785358429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3653, + "mean_token_accuracy": 0.8735707998275757, + "num_tokens": 534605325.0, + "step": 13622 + }, + { + "epoch": 1.7329856252385194, + "grad_norm": 0.9250432848930359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8842537999153137, + "num_tokens": 534647366.0, + "step": 13623 + }, + { + "epoch": 1.73311283551711, + "grad_norm": 1.0465892553329468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8837026357650757, + "num_tokens": 534687619.0, + "step": 13624 + }, + { + "epoch": 1.7332400457957005, + "grad_norm": 1.037300944328308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8860712051391602, + "num_tokens": 534722546.0, + "step": 13625 + }, + { + "epoch": 1.7333672560742908, + "grad_norm": 1.0653605461120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8626867532730103, + "num_tokens": 534764200.0, + "step": 13626 + }, + { + "epoch": 1.7334944663528813, + "grad_norm": 0.9979152679443359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8796611428260803, + "num_tokens": 534807405.0, + "step": 13627 + }, + { + "epoch": 1.7336216766314718, + "grad_norm": 1.0050179958343506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.875672459602356, + "num_tokens": 534845439.0, + "step": 13628 + }, + { + "epoch": 1.7337488869100623, + "grad_norm": 1.0389021635055542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8883930444717407, + "num_tokens": 534878918.0, + "step": 13629 + }, + { + "epoch": 1.7338760971886529, + "grad_norm": 1.0527352094650269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8807860612869263, + "num_tokens": 534913448.0, + "step": 13630 + }, + { + "epoch": 1.7340033074672434, + "grad_norm": 1.0527194738388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8811133503913879, + "num_tokens": 534952206.0, + "step": 13631 + }, + { + "epoch": 1.7341305177458337, + "grad_norm": 1.038859248161316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8845334649085999, + "num_tokens": 534995132.0, + "step": 13632 + }, + { + "epoch": 1.7342577280244242, + "grad_norm": 1.007665753364563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8936300277709961, + "num_tokens": 535035802.0, + "step": 13633 + }, + { + "epoch": 1.7343849383030148, + "grad_norm": 1.0557690858840942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8902941346168518, + "num_tokens": 535070878.0, + "step": 13634 + }, + { + "epoch": 1.7345121485816053, + "grad_norm": 0.9493083357810974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8816695213317871, + "num_tokens": 535110681.0, + "step": 13635 + }, + { + "epoch": 1.7346393588601958, + "grad_norm": 0.9630932211875916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8766530752182007, + "num_tokens": 535156576.0, + "step": 13636 + }, + { + "epoch": 1.7347665691387864, + "grad_norm": 0.9601261019706726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.8993077278137207, + "num_tokens": 535190286.0, + "step": 13637 + }, + { + "epoch": 1.7348937794173769, + "grad_norm": 1.0352133512496948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8815534710884094, + "num_tokens": 535225908.0, + "step": 13638 + }, + { + "epoch": 1.7350209896959674, + "grad_norm": 1.0579943656921387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.883263885974884, + "num_tokens": 535259150.0, + "step": 13639 + }, + { + "epoch": 1.735148199974558, + "grad_norm": 0.9460433721542358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8879714608192444, + "num_tokens": 535304222.0, + "step": 13640 + }, + { + "epoch": 1.7352754102531485, + "grad_norm": 1.0067764520645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8722132444381714, + "num_tokens": 535345401.0, + "step": 13641 + }, + { + "epoch": 1.735402620531739, + "grad_norm": 1.084419846534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8836112022399902, + "num_tokens": 535378231.0, + "step": 13642 + }, + { + "epoch": 1.7355298308103295, + "grad_norm": 0.9826248288154602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.870202898979187, + "num_tokens": 535416417.0, + "step": 13643 + }, + { + "epoch": 1.73565704108892, + "grad_norm": 1.1802451610565186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.868419885635376, + "num_tokens": 535455337.0, + "step": 13644 + }, + { + "epoch": 1.7357842513675106, + "grad_norm": 0.9811962842941284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8786073923110962, + "num_tokens": 535501655.0, + "step": 13645 + }, + { + "epoch": 1.735911461646101, + "grad_norm": 1.0941026210784912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8800067901611328, + "num_tokens": 535536820.0, + "step": 13646 + }, + { + "epoch": 1.7360386719246916, + "grad_norm": 0.8919693827629089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8819748163223267, + "num_tokens": 535579684.0, + "step": 13647 + }, + { + "epoch": 1.7361658822032822, + "grad_norm": 0.9826865196228027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8797280788421631, + "num_tokens": 535623879.0, + "step": 13648 + }, + { + "epoch": 1.7362930924818727, + "grad_norm": 1.0044351816177368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8875874280929565, + "num_tokens": 535659816.0, + "step": 13649 + }, + { + "epoch": 1.736420302760463, + "grad_norm": 0.9473665356636047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8886364698410034, + "num_tokens": 535701379.0, + "step": 13650 + }, + { + "epoch": 1.7365475130390535, + "grad_norm": 0.9785751700401306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8763492107391357, + "num_tokens": 535746018.0, + "step": 13651 + }, + { + "epoch": 1.736674723317644, + "grad_norm": 1.0424528121948242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8699996471405029, + "num_tokens": 535786035.0, + "step": 13652 + }, + { + "epoch": 1.7368019335962346, + "grad_norm": 1.0577092170715332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8753139972686768, + "num_tokens": 535821944.0, + "step": 13653 + }, + { + "epoch": 1.736929143874825, + "grad_norm": 0.9501448273658752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8939120769500732, + "num_tokens": 535859264.0, + "step": 13654 + }, + { + "epoch": 1.7370563541534156, + "grad_norm": 1.0466811656951904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8645933866500854, + "num_tokens": 535901465.0, + "step": 13655 + }, + { + "epoch": 1.737183564432006, + "grad_norm": 1.0844908952713013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8748993873596191, + "num_tokens": 535939373.0, + "step": 13656 + }, + { + "epoch": 1.7373107747105965, + "grad_norm": 1.037317156791687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8933678269386292, + "num_tokens": 535977564.0, + "step": 13657 + }, + { + "epoch": 1.737437984989187, + "grad_norm": 1.006550908088684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8867560625076294, + "num_tokens": 536019792.0, + "step": 13658 + }, + { + "epoch": 1.7375651952677775, + "grad_norm": 0.9353621006011963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8760181665420532, + "num_tokens": 536062533.0, + "step": 13659 + }, + { + "epoch": 1.737692405546368, + "grad_norm": 0.9695207476615906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8853433728218079, + "num_tokens": 536105875.0, + "step": 13660 + }, + { + "epoch": 1.7378196158249586, + "grad_norm": 1.0917625427246094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8744829297065735, + "num_tokens": 536142647.0, + "step": 13661 + }, + { + "epoch": 1.7379468261035491, + "grad_norm": 0.8908900618553162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8976370096206665, + "num_tokens": 536184870.0, + "step": 13662 + }, + { + "epoch": 1.7380740363821396, + "grad_norm": 0.9768256545066833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8817098140716553, + "num_tokens": 536225265.0, + "step": 13663 + }, + { + "epoch": 1.7382012466607302, + "grad_norm": 1.0144685506820679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8810935020446777, + "num_tokens": 536266209.0, + "step": 13664 + }, + { + "epoch": 1.7383284569393207, + "grad_norm": 0.8857743144035339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8937203884124756, + "num_tokens": 536309334.0, + "step": 13665 + }, + { + "epoch": 1.7384556672179112, + "grad_norm": 0.9049949049949646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8907626271247864, + "num_tokens": 536350887.0, + "step": 13666 + }, + { + "epoch": 1.7385828774965018, + "grad_norm": 0.9370508193969727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.274, + "mean_token_accuracy": 0.9014269113540649, + "num_tokens": 536389947.0, + "step": 13667 + }, + { + "epoch": 1.7387100877750923, + "grad_norm": 1.019879937171936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8757795095443726, + "num_tokens": 536436426.0, + "step": 13668 + }, + { + "epoch": 1.7388372980536828, + "grad_norm": 1.0231678485870361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8866307139396667, + "num_tokens": 536476987.0, + "step": 13669 + }, + { + "epoch": 1.7389645083322733, + "grad_norm": 0.9521973133087158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8951309323310852, + "num_tokens": 536514228.0, + "step": 13670 + }, + { + "epoch": 1.7390917186108639, + "grad_norm": 1.061432957649231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8757724165916443, + "num_tokens": 536555180.0, + "step": 13671 + }, + { + "epoch": 1.7392189288894544, + "grad_norm": 1.0124555826187134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8788633346557617, + "num_tokens": 536593928.0, + "step": 13672 + }, + { + "epoch": 1.739346139168045, + "grad_norm": 1.1284677982330322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8835293054580688, + "num_tokens": 536624480.0, + "step": 13673 + }, + { + "epoch": 1.7394733494466355, + "grad_norm": 0.9228397607803345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8862964510917664, + "num_tokens": 536663337.0, + "step": 13674 + }, + { + "epoch": 1.7396005597252258, + "grad_norm": 0.9492266774177551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.892998218536377, + "num_tokens": 536702249.0, + "step": 13675 + }, + { + "epoch": 1.7397277700038163, + "grad_norm": 0.985988974571228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3782, + "mean_token_accuracy": 0.869676947593689, + "num_tokens": 536742443.0, + "step": 13676 + }, + { + "epoch": 1.7398549802824068, + "grad_norm": 1.0116270780563354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8786773681640625, + "num_tokens": 536784552.0, + "step": 13677 + }, + { + "epoch": 1.7399821905609973, + "grad_norm": 1.0360667705535889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8753143548965454, + "num_tokens": 536824944.0, + "step": 13678 + }, + { + "epoch": 1.7401094008395879, + "grad_norm": 1.0027462244033813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8863353729248047, + "num_tokens": 536862023.0, + "step": 13679 + }, + { + "epoch": 1.7402366111181784, + "grad_norm": 1.0103719234466553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8775246143341064, + "num_tokens": 536905163.0, + "step": 13680 + }, + { + "epoch": 1.7403638213967687, + "grad_norm": 0.909524142742157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.9003176689147949, + "num_tokens": 536943762.0, + "step": 13681 + }, + { + "epoch": 1.7404910316753592, + "grad_norm": 0.976069986820221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8994215726852417, + "num_tokens": 536977030.0, + "step": 13682 + }, + { + "epoch": 1.7406182419539498, + "grad_norm": 0.9861468076705933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8826126456260681, + "num_tokens": 537014855.0, + "step": 13683 + }, + { + "epoch": 1.7407454522325403, + "grad_norm": 0.9173818230628967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8888695240020752, + "num_tokens": 537054430.0, + "step": 13684 + }, + { + "epoch": 1.7408726625111308, + "grad_norm": 0.9588108062744141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8946540355682373, + "num_tokens": 537091580.0, + "step": 13685 + }, + { + "epoch": 1.7409998727897213, + "grad_norm": 0.9515544772148132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8705188632011414, + "num_tokens": 537138349.0, + "step": 13686 + }, + { + "epoch": 1.7411270830683119, + "grad_norm": 1.0980325937271118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8817811012268066, + "num_tokens": 537173265.0, + "step": 13687 + }, + { + "epoch": 1.7412542933469024, + "grad_norm": 0.9558231234550476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8834304809570312, + "num_tokens": 537216485.0, + "step": 13688 + }, + { + "epoch": 1.741381503625493, + "grad_norm": 1.0104695558547974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8846794366836548, + "num_tokens": 537258730.0, + "step": 13689 + }, + { + "epoch": 1.7415087139040835, + "grad_norm": 0.9713113307952881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.274, + "mean_token_accuracy": 0.902978777885437, + "num_tokens": 537293354.0, + "step": 13690 + }, + { + "epoch": 1.741635924182674, + "grad_norm": 0.9446502327919006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.890400767326355, + "num_tokens": 537331730.0, + "step": 13691 + }, + { + "epoch": 1.7417631344612645, + "grad_norm": 1.055436611175537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8826828002929688, + "num_tokens": 537366531.0, + "step": 13692 + }, + { + "epoch": 1.741890344739855, + "grad_norm": 0.9782989025115967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8785535097122192, + "num_tokens": 537408858.0, + "step": 13693 + }, + { + "epoch": 1.7420175550184456, + "grad_norm": 0.9586646556854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8908097743988037, + "num_tokens": 537451276.0, + "step": 13694 + }, + { + "epoch": 1.742144765297036, + "grad_norm": 0.9885774850845337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8787166476249695, + "num_tokens": 537490413.0, + "step": 13695 + }, + { + "epoch": 1.7422719755756266, + "grad_norm": 0.9954923391342163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.893945574760437, + "num_tokens": 537524480.0, + "step": 13696 + }, + { + "epoch": 1.7423991858542172, + "grad_norm": 1.0103302001953125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8853883743286133, + "num_tokens": 537561003.0, + "step": 13697 + }, + { + "epoch": 1.7425263961328077, + "grad_norm": 0.8714038729667664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8959017992019653, + "num_tokens": 537607216.0, + "step": 13698 + }, + { + "epoch": 1.742653606411398, + "grad_norm": 1.1183717250823975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8691034317016602, + "num_tokens": 537644431.0, + "step": 13699 + }, + { + "epoch": 1.7427808166899885, + "grad_norm": 1.0660107135772705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8849262595176697, + "num_tokens": 537681100.0, + "step": 13700 + }, + { + "epoch": 1.742908026968579, + "grad_norm": 0.9746757745742798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8862020969390869, + "num_tokens": 537718614.0, + "step": 13701 + }, + { + "epoch": 1.7430352372471696, + "grad_norm": 0.9362822771072388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3486, + "mean_token_accuracy": 0.8746002912521362, + "num_tokens": 537762654.0, + "step": 13702 + }, + { + "epoch": 1.74316244752576, + "grad_norm": 0.8901989459991455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8918623924255371, + "num_tokens": 537805095.0, + "step": 13703 + }, + { + "epoch": 1.7432896578043506, + "grad_norm": 0.9091500639915466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8995963931083679, + "num_tokens": 537841543.0, + "step": 13704 + }, + { + "epoch": 1.743416868082941, + "grad_norm": 0.9595025181770325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8833678960800171, + "num_tokens": 537879900.0, + "step": 13705 + }, + { + "epoch": 1.7435440783615315, + "grad_norm": 0.9361262917518616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8963402509689331, + "num_tokens": 537918212.0, + "step": 13706 + }, + { + "epoch": 1.743671288640122, + "grad_norm": 1.137845754623413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8732264637947083, + "num_tokens": 537953676.0, + "step": 13707 + }, + { + "epoch": 1.7437984989187125, + "grad_norm": 1.0874820947647095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.89089035987854, + "num_tokens": 537985592.0, + "step": 13708 + }, + { + "epoch": 1.743925709197303, + "grad_norm": 0.9279659390449524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.8989917039871216, + "num_tokens": 538023500.0, + "step": 13709 + }, + { + "epoch": 1.7440529194758936, + "grad_norm": 1.0473791360855103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8706272840499878, + "num_tokens": 538065136.0, + "step": 13710 + }, + { + "epoch": 1.744180129754484, + "grad_norm": 0.9507246613502502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8905912041664124, + "num_tokens": 538109823.0, + "step": 13711 + }, + { + "epoch": 1.7443073400330746, + "grad_norm": 1.025924801826477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8861541152000427, + "num_tokens": 538145116.0, + "step": 13712 + }, + { + "epoch": 1.7444345503116652, + "grad_norm": 1.0044093132019043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8764551877975464, + "num_tokens": 538183632.0, + "step": 13713 + }, + { + "epoch": 1.7445617605902557, + "grad_norm": 0.9631177186965942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8979260921478271, + "num_tokens": 538222227.0, + "step": 13714 + }, + { + "epoch": 1.7446889708688462, + "grad_norm": 1.1921583414077759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8829932808876038, + "num_tokens": 538257518.0, + "step": 13715 + }, + { + "epoch": 1.7448161811474368, + "grad_norm": 0.8866399526596069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8975955247879028, + "num_tokens": 538300635.0, + "step": 13716 + }, + { + "epoch": 1.7449433914260273, + "grad_norm": 1.0797083377838135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8897832632064819, + "num_tokens": 538331458.0, + "step": 13717 + }, + { + "epoch": 1.7450706017046178, + "grad_norm": 0.9884938597679138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8833751678466797, + "num_tokens": 538373793.0, + "step": 13718 + }, + { + "epoch": 1.7451978119832083, + "grad_norm": 0.940585732460022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8984642028808594, + "num_tokens": 538414430.0, + "step": 13719 + }, + { + "epoch": 1.7453250222617989, + "grad_norm": 1.0676190853118896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8745490908622742, + "num_tokens": 538456115.0, + "step": 13720 + }, + { + "epoch": 1.7454522325403894, + "grad_norm": 0.9452861547470093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8904141783714294, + "num_tokens": 538499561.0, + "step": 13721 + }, + { + "epoch": 1.74557944281898, + "grad_norm": 0.8599255084991455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9061496257781982, + "num_tokens": 538541667.0, + "step": 13722 + }, + { + "epoch": 1.7457066530975704, + "grad_norm": 0.9328488707542419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8918642997741699, + "num_tokens": 538584366.0, + "step": 13723 + }, + { + "epoch": 1.7458338633761608, + "grad_norm": 1.1414109468460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8816801309585571, + "num_tokens": 538617395.0, + "step": 13724 + }, + { + "epoch": 1.7459610736547513, + "grad_norm": 0.9640956521034241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8790990114212036, + "num_tokens": 538658588.0, + "step": 13725 + }, + { + "epoch": 1.7460882839333418, + "grad_norm": 0.8273472785949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.9000749588012695, + "num_tokens": 538707344.0, + "step": 13726 + }, + { + "epoch": 1.7462154942119323, + "grad_norm": 1.0276907682418823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8860574960708618, + "num_tokens": 538745802.0, + "step": 13727 + }, + { + "epoch": 1.7463427044905229, + "grad_norm": 1.0375440120697021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8844434022903442, + "num_tokens": 538784523.0, + "step": 13728 + }, + { + "epoch": 1.7464699147691134, + "grad_norm": 0.9771265387535095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8960430026054382, + "num_tokens": 538823101.0, + "step": 13729 + }, + { + "epoch": 1.7465971250477037, + "grad_norm": 0.9535806179046631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8890452980995178, + "num_tokens": 538860889.0, + "step": 13730 + }, + { + "epoch": 1.7467243353262942, + "grad_norm": 0.971224844455719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8890694975852966, + "num_tokens": 538900823.0, + "step": 13731 + }, + { + "epoch": 1.7468515456048848, + "grad_norm": 1.020546555519104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8778419494628906, + "num_tokens": 538942383.0, + "step": 13732 + }, + { + "epoch": 1.7469787558834753, + "grad_norm": 0.9202784895896912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8927087187767029, + "num_tokens": 538984856.0, + "step": 13733 + }, + { + "epoch": 1.7471059661620658, + "grad_norm": 1.0120528936386108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8946163654327393, + "num_tokens": 539022891.0, + "step": 13734 + }, + { + "epoch": 1.7472331764406563, + "grad_norm": 1.0116208791732788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8941251635551453, + "num_tokens": 539057689.0, + "step": 13735 + }, + { + "epoch": 1.7473603867192469, + "grad_norm": 1.0006420612335205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8823579549789429, + "num_tokens": 539097123.0, + "step": 13736 + }, + { + "epoch": 1.7474875969978374, + "grad_norm": 0.9289093017578125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8856627345085144, + "num_tokens": 539139540.0, + "step": 13737 + }, + { + "epoch": 1.747614807276428, + "grad_norm": 0.9368537068367004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8904780745506287, + "num_tokens": 539176662.0, + "step": 13738 + }, + { + "epoch": 1.7477420175550185, + "grad_norm": 1.0492616891860962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8894487023353577, + "num_tokens": 539210223.0, + "step": 13739 + }, + { + "epoch": 1.747869227833609, + "grad_norm": 0.9828269481658936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8758717179298401, + "num_tokens": 539253581.0, + "step": 13740 + }, + { + "epoch": 1.7479964381121995, + "grad_norm": 0.9480206370353699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8833591938018799, + "num_tokens": 539297670.0, + "step": 13741 + }, + { + "epoch": 1.74812364839079, + "grad_norm": 1.0252825021743774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8854498863220215, + "num_tokens": 539337237.0, + "step": 13742 + }, + { + "epoch": 1.7482508586693806, + "grad_norm": 1.0729291439056396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8928338289260864, + "num_tokens": 539367630.0, + "step": 13743 + }, + { + "epoch": 1.748378068947971, + "grad_norm": 0.9745378494262695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8922600746154785, + "num_tokens": 539409742.0, + "step": 13744 + }, + { + "epoch": 1.7485052792265616, + "grad_norm": 0.969994843006134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8963948488235474, + "num_tokens": 539444641.0, + "step": 13745 + }, + { + "epoch": 1.7486324895051522, + "grad_norm": 0.9323114156723022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.8980079293251038, + "num_tokens": 539479754.0, + "step": 13746 + }, + { + "epoch": 1.7487596997837427, + "grad_norm": 1.1111304759979248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8732045888900757, + "num_tokens": 539515443.0, + "step": 13747 + }, + { + "epoch": 1.748886910062333, + "grad_norm": 0.9516313076019287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.891473650932312, + "num_tokens": 539555151.0, + "step": 13748 + }, + { + "epoch": 1.7490141203409235, + "grad_norm": 1.0393974781036377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8804326057434082, + "num_tokens": 539595783.0, + "step": 13749 + }, + { + "epoch": 1.749141330619514, + "grad_norm": 1.0159107446670532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8917559385299683, + "num_tokens": 539630089.0, + "step": 13750 + }, + { + "epoch": 1.7492685408981046, + "grad_norm": 1.0138815641403198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8787147998809814, + "num_tokens": 539671899.0, + "step": 13751 + }, + { + "epoch": 1.749395751176695, + "grad_norm": 1.0123748779296875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8919063806533813, + "num_tokens": 539703560.0, + "step": 13752 + }, + { + "epoch": 1.7495229614552856, + "grad_norm": 0.9722355604171753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8821372985839844, + "num_tokens": 539744405.0, + "step": 13753 + }, + { + "epoch": 1.749650171733876, + "grad_norm": 1.1725776195526123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8858169317245483, + "num_tokens": 539776255.0, + "step": 13754 + }, + { + "epoch": 1.7497773820124665, + "grad_norm": 0.9995933175086975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.891909122467041, + "num_tokens": 539812134.0, + "step": 13755 + }, + { + "epoch": 1.749904592291057, + "grad_norm": 1.1366145610809326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8813695907592773, + "num_tokens": 539848558.0, + "step": 13756 + }, + { + "epoch": 1.7500318025696475, + "grad_norm": 1.0184478759765625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8835972547531128, + "num_tokens": 539891486.0, + "step": 13757 + }, + { + "epoch": 1.750159012848238, + "grad_norm": 1.1027494668960571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3568, + "mean_token_accuracy": 0.8698303699493408, + "num_tokens": 539925462.0, + "step": 13758 + }, + { + "epoch": 1.7502862231268286, + "grad_norm": 1.0320618152618408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.870051920413971, + "num_tokens": 539965917.0, + "step": 13759 + }, + { + "epoch": 1.750413433405419, + "grad_norm": 0.9110249876976013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8916001915931702, + "num_tokens": 540007505.0, + "step": 13760 + }, + { + "epoch": 1.7505406436840096, + "grad_norm": 0.9944638609886169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.885202169418335, + "num_tokens": 540042055.0, + "step": 13761 + }, + { + "epoch": 1.7506678539626002, + "grad_norm": 1.0620173215866089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8857723474502563, + "num_tokens": 540077539.0, + "step": 13762 + }, + { + "epoch": 1.7507950642411907, + "grad_norm": 1.1210514307022095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8684363961219788, + "num_tokens": 540116862.0, + "step": 13763 + }, + { + "epoch": 1.7509222745197812, + "grad_norm": 0.9546845555305481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8823223114013672, + "num_tokens": 540156279.0, + "step": 13764 + }, + { + "epoch": 1.7510494847983717, + "grad_norm": 1.0746656656265259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8817980885505676, + "num_tokens": 540190514.0, + "step": 13765 + }, + { + "epoch": 1.7511766950769623, + "grad_norm": 1.075886845588684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8877182006835938, + "num_tokens": 540224363.0, + "step": 13766 + }, + { + "epoch": 1.7513039053555528, + "grad_norm": 1.0892724990844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8720982670783997, + "num_tokens": 540259638.0, + "step": 13767 + }, + { + "epoch": 1.7514311156341433, + "grad_norm": 0.988339364528656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.885952889919281, + "num_tokens": 540296960.0, + "step": 13768 + }, + { + "epoch": 1.7515583259127339, + "grad_norm": 0.9560286402702332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8916103839874268, + "num_tokens": 540337021.0, + "step": 13769 + }, + { + "epoch": 1.7516855361913244, + "grad_norm": 0.9642891883850098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8833568692207336, + "num_tokens": 540377401.0, + "step": 13770 + }, + { + "epoch": 1.751812746469915, + "grad_norm": 0.9978259205818176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8881130218505859, + "num_tokens": 540420476.0, + "step": 13771 + }, + { + "epoch": 1.7519399567485054, + "grad_norm": 0.9628807902336121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8989194631576538, + "num_tokens": 540456287.0, + "step": 13772 + }, + { + "epoch": 1.7520671670270958, + "grad_norm": 1.2096867561340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3864, + "mean_token_accuracy": 0.8673882484436035, + "num_tokens": 540491817.0, + "step": 13773 + }, + { + "epoch": 1.7521943773056863, + "grad_norm": 0.9264166951179504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8935616612434387, + "num_tokens": 540531605.0, + "step": 13774 + }, + { + "epoch": 1.7523215875842768, + "grad_norm": 0.968414843082428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8922789096832275, + "num_tokens": 540567931.0, + "step": 13775 + }, + { + "epoch": 1.7524487978628673, + "grad_norm": 1.0115020275115967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8790109753608704, + "num_tokens": 540608989.0, + "step": 13776 + }, + { + "epoch": 1.7525760081414579, + "grad_norm": 1.068479061126709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.889173686504364, + "num_tokens": 540642797.0, + "step": 13777 + }, + { + "epoch": 1.7527032184200484, + "grad_norm": 0.9763625264167786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8865839838981628, + "num_tokens": 540684264.0, + "step": 13778 + }, + { + "epoch": 1.7528304286986387, + "grad_norm": 0.9746573567390442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8975663185119629, + "num_tokens": 540721602.0, + "step": 13779 + }, + { + "epoch": 1.7529576389772292, + "grad_norm": 1.0234664678573608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8772321939468384, + "num_tokens": 540761484.0, + "step": 13780 + }, + { + "epoch": 1.7530848492558198, + "grad_norm": 0.9539309144020081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8869216442108154, + "num_tokens": 540803254.0, + "step": 13781 + }, + { + "epoch": 1.7532120595344103, + "grad_norm": 0.9350175261497498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8905728459358215, + "num_tokens": 540845430.0, + "step": 13782 + }, + { + "epoch": 1.7533392698130008, + "grad_norm": 1.0473958253860474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8848779201507568, + "num_tokens": 540881336.0, + "step": 13783 + }, + { + "epoch": 1.7534664800915913, + "grad_norm": 1.0861984491348267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8808498978614807, + "num_tokens": 540919143.0, + "step": 13784 + }, + { + "epoch": 1.7535936903701819, + "grad_norm": 1.072564721107483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8801251649856567, + "num_tokens": 540955309.0, + "step": 13785 + }, + { + "epoch": 1.7537209006487724, + "grad_norm": 0.9858875274658203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8940919637680054, + "num_tokens": 540991245.0, + "step": 13786 + }, + { + "epoch": 1.753848110927363, + "grad_norm": 1.0486732721328735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3515, + "mean_token_accuracy": 0.8757641315460205, + "num_tokens": 541026317.0, + "step": 13787 + }, + { + "epoch": 1.7539753212059535, + "grad_norm": 0.9189273118972778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8924171328544617, + "num_tokens": 541069049.0, + "step": 13788 + }, + { + "epoch": 1.754102531484544, + "grad_norm": 0.9901108741760254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8852370977401733, + "num_tokens": 541107274.0, + "step": 13789 + }, + { + "epoch": 1.7542297417631345, + "grad_norm": 0.9234317541122437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9048363566398621, + "num_tokens": 541143034.0, + "step": 13790 + }, + { + "epoch": 1.754356952041725, + "grad_norm": 0.8721027374267578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2607, + "mean_token_accuracy": 0.905393660068512, + "num_tokens": 541188994.0, + "step": 13791 + }, + { + "epoch": 1.7544841623203156, + "grad_norm": 0.9423605799674988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.898653507232666, + "num_tokens": 541229865.0, + "step": 13792 + }, + { + "epoch": 1.754611372598906, + "grad_norm": 1.036669135093689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8926417827606201, + "num_tokens": 541263787.0, + "step": 13793 + }, + { + "epoch": 1.7547385828774966, + "grad_norm": 0.9394353628158569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8880206346511841, + "num_tokens": 541305756.0, + "step": 13794 + }, + { + "epoch": 1.7548657931560872, + "grad_norm": 1.05006742477417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8765504360198975, + "num_tokens": 541341599.0, + "step": 13795 + }, + { + "epoch": 1.7549930034346777, + "grad_norm": 1.0737757682800293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.880523681640625, + "num_tokens": 541374662.0, + "step": 13796 + }, + { + "epoch": 1.755120213713268, + "grad_norm": 0.9137134552001953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8879852294921875, + "num_tokens": 541418748.0, + "step": 13797 + }, + { + "epoch": 1.7552474239918585, + "grad_norm": 0.9595161080360413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8923351764678955, + "num_tokens": 541457904.0, + "step": 13798 + }, + { + "epoch": 1.755374634270449, + "grad_norm": 0.8826647400856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8946295976638794, + "num_tokens": 541501634.0, + "step": 13799 + }, + { + "epoch": 1.7555018445490396, + "grad_norm": 0.9774636030197144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8862618803977966, + "num_tokens": 541540559.0, + "step": 13800 + }, + { + "epoch": 1.75562905482763, + "grad_norm": 1.1161197423934937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8850606679916382, + "num_tokens": 541573357.0, + "step": 13801 + }, + { + "epoch": 1.7557562651062206, + "grad_norm": 1.1381075382232666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8783618211746216, + "num_tokens": 541605803.0, + "step": 13802 + }, + { + "epoch": 1.755883475384811, + "grad_norm": 0.9948639273643494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3753, + "mean_token_accuracy": 0.8663115501403809, + "num_tokens": 541651101.0, + "step": 13803 + }, + { + "epoch": 1.7560106856634015, + "grad_norm": 1.0227744579315186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8830270767211914, + "num_tokens": 541688366.0, + "step": 13804 + }, + { + "epoch": 1.756137895941992, + "grad_norm": 1.0116209983825684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8919031620025635, + "num_tokens": 541729322.0, + "step": 13805 + }, + { + "epoch": 1.7562651062205825, + "grad_norm": 1.0826655626296997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8820748925209045, + "num_tokens": 541763890.0, + "step": 13806 + }, + { + "epoch": 1.756392316499173, + "grad_norm": 0.9915974140167236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8701034784317017, + "num_tokens": 541805295.0, + "step": 13807 + }, + { + "epoch": 1.7565195267777636, + "grad_norm": 0.956359326839447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8868274688720703, + "num_tokens": 541843749.0, + "step": 13808 + }, + { + "epoch": 1.756646737056354, + "grad_norm": 0.9543802738189697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8841844201087952, + "num_tokens": 541891393.0, + "step": 13809 + }, + { + "epoch": 1.7567739473349446, + "grad_norm": 1.0420836210250854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8800743818283081, + "num_tokens": 541930308.0, + "step": 13810 + }, + { + "epoch": 1.7569011576135352, + "grad_norm": 0.9318746328353882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.9019924402236938, + "num_tokens": 541967063.0, + "step": 13811 + }, + { + "epoch": 1.7570283678921257, + "grad_norm": 0.9144554734230042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8970597982406616, + "num_tokens": 542008288.0, + "step": 13812 + }, + { + "epoch": 1.7571555781707162, + "grad_norm": 0.9295744895935059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2688, + "mean_token_accuracy": 0.902198076248169, + "num_tokens": 542044239.0, + "step": 13813 + }, + { + "epoch": 1.7572827884493067, + "grad_norm": 0.9851956367492676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8921861052513123, + "num_tokens": 542080469.0, + "step": 13814 + }, + { + "epoch": 1.7574099987278973, + "grad_norm": 0.9309290051460266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8919190168380737, + "num_tokens": 542123162.0, + "step": 13815 + }, + { + "epoch": 1.7575372090064878, + "grad_norm": 0.8853325247764587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8956559896469116, + "num_tokens": 542167687.0, + "step": 13816 + }, + { + "epoch": 1.7576644192850783, + "grad_norm": 1.0223569869995117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8886489272117615, + "num_tokens": 542203717.0, + "step": 13817 + }, + { + "epoch": 1.7577916295636689, + "grad_norm": 0.9326776266098022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8879665732383728, + "num_tokens": 542248064.0, + "step": 13818 + }, + { + "epoch": 1.7579188398422594, + "grad_norm": 1.0311691761016846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8955603837966919, + "num_tokens": 542282697.0, + "step": 13819 + }, + { + "epoch": 1.75804605012085, + "grad_norm": 1.003164291381836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8876888155937195, + "num_tokens": 542321518.0, + "step": 13820 + }, + { + "epoch": 1.7581732603994404, + "grad_norm": 1.0594377517700195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8824572563171387, + "num_tokens": 542359339.0, + "step": 13821 + }, + { + "epoch": 1.7583004706780307, + "grad_norm": 0.9861212372779846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8815183639526367, + "num_tokens": 542399144.0, + "step": 13822 + }, + { + "epoch": 1.7584276809566213, + "grad_norm": 0.9469709992408752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8731226921081543, + "num_tokens": 542443901.0, + "step": 13823 + }, + { + "epoch": 1.7585548912352118, + "grad_norm": 1.0523678064346313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8895260691642761, + "num_tokens": 542479934.0, + "step": 13824 + }, + { + "epoch": 1.7586821015138023, + "grad_norm": 0.9775184988975525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8922069072723389, + "num_tokens": 542516278.0, + "step": 13825 + }, + { + "epoch": 1.7588093117923929, + "grad_norm": 0.9806174039840698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8987308740615845, + "num_tokens": 542550022.0, + "step": 13826 + }, + { + "epoch": 1.7589365220709834, + "grad_norm": 1.1110973358154297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8915102481842041, + "num_tokens": 542579534.0, + "step": 13827 + }, + { + "epoch": 1.7590637323495737, + "grad_norm": 0.9750100374221802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8847953081130981, + "num_tokens": 542619634.0, + "step": 13828 + }, + { + "epoch": 1.7591909426281642, + "grad_norm": 1.0322012901306152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8843015432357788, + "num_tokens": 542658744.0, + "step": 13829 + }, + { + "epoch": 1.7593181529067548, + "grad_norm": 1.0166374444961548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8886191844940186, + "num_tokens": 542700506.0, + "step": 13830 + }, + { + "epoch": 1.7594453631853453, + "grad_norm": 1.060791254043579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8786721229553223, + "num_tokens": 542735940.0, + "step": 13831 + }, + { + "epoch": 1.7595725734639358, + "grad_norm": 0.9666787981987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8755279779434204, + "num_tokens": 542780497.0, + "step": 13832 + }, + { + "epoch": 1.7596997837425263, + "grad_norm": 0.964000403881073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.875482976436615, + "num_tokens": 542822418.0, + "step": 13833 + }, + { + "epoch": 1.7598269940211169, + "grad_norm": 1.0518680810928345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.883223295211792, + "num_tokens": 542858692.0, + "step": 13834 + }, + { + "epoch": 1.7599542042997074, + "grad_norm": 0.8920273780822754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9032964110374451, + "num_tokens": 542898541.0, + "step": 13835 + }, + { + "epoch": 1.760081414578298, + "grad_norm": 1.0364458560943604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8893039226531982, + "num_tokens": 542934073.0, + "step": 13836 + }, + { + "epoch": 1.7602086248568884, + "grad_norm": 0.9962590336799622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8746864795684814, + "num_tokens": 542975019.0, + "step": 13837 + }, + { + "epoch": 1.760335835135479, + "grad_norm": 1.1444858312606812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8738646507263184, + "num_tokens": 543006796.0, + "step": 13838 + }, + { + "epoch": 1.7604630454140695, + "grad_norm": 0.9971526861190796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8895827531814575, + "num_tokens": 543045244.0, + "step": 13839 + }, + { + "epoch": 1.76059025569266, + "grad_norm": 1.0833193063735962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8851191997528076, + "num_tokens": 543078657.0, + "step": 13840 + }, + { + "epoch": 1.7607174659712506, + "grad_norm": 1.043760895729065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8793540000915527, + "num_tokens": 543120053.0, + "step": 13841 + }, + { + "epoch": 1.760844676249841, + "grad_norm": 0.9639875888824463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8950896263122559, + "num_tokens": 543164233.0, + "step": 13842 + }, + { + "epoch": 1.7609718865284316, + "grad_norm": 1.0707191228866577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3714, + "mean_token_accuracy": 0.8708324432373047, + "num_tokens": 543203186.0, + "step": 13843 + }, + { + "epoch": 1.7610990968070221, + "grad_norm": 0.9842450022697449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8856706619262695, + "num_tokens": 543242398.0, + "step": 13844 + }, + { + "epoch": 1.7612263070856127, + "grad_norm": 1.01829993724823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8796905279159546, + "num_tokens": 543281328.0, + "step": 13845 + }, + { + "epoch": 1.761353517364203, + "grad_norm": 1.065136194229126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3551, + "mean_token_accuracy": 0.8761324882507324, + "num_tokens": 543319097.0, + "step": 13846 + }, + { + "epoch": 1.7614807276427935, + "grad_norm": 0.9759106636047363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8900033831596375, + "num_tokens": 543358933.0, + "step": 13847 + }, + { + "epoch": 1.761607937921384, + "grad_norm": 1.074051856994629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8784993886947632, + "num_tokens": 543398799.0, + "step": 13848 + }, + { + "epoch": 1.7617351481999746, + "grad_norm": 0.9714378714561462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8804484009742737, + "num_tokens": 543440070.0, + "step": 13849 + }, + { + "epoch": 1.761862358478565, + "grad_norm": 0.9830113649368286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8822388052940369, + "num_tokens": 543479338.0, + "step": 13850 + }, + { + "epoch": 1.7619895687571556, + "grad_norm": 0.9565539360046387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8995168209075928, + "num_tokens": 543514820.0, + "step": 13851 + }, + { + "epoch": 1.762116779035746, + "grad_norm": 0.9535253047943115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8934212923049927, + "num_tokens": 543551623.0, + "step": 13852 + }, + { + "epoch": 1.7622439893143365, + "grad_norm": 0.9793958067893982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8959906101226807, + "num_tokens": 543588756.0, + "step": 13853 + }, + { + "epoch": 1.762371199592927, + "grad_norm": 1.04787278175354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9014482498168945, + "num_tokens": 543622097.0, + "step": 13854 + }, + { + "epoch": 1.7624984098715175, + "grad_norm": 1.0199841260910034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8850800395011902, + "num_tokens": 543657164.0, + "step": 13855 + }, + { + "epoch": 1.762625620150108, + "grad_norm": 0.9396605491638184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8876793384552002, + "num_tokens": 543700871.0, + "step": 13856 + }, + { + "epoch": 1.7627528304286986, + "grad_norm": 0.9681241512298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8976453542709351, + "num_tokens": 543738094.0, + "step": 13857 + }, + { + "epoch": 1.762880040707289, + "grad_norm": 0.9920914769172668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8789882659912109, + "num_tokens": 543781578.0, + "step": 13858 + }, + { + "epoch": 1.7630072509858796, + "grad_norm": 0.9997197389602661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8892687559127808, + "num_tokens": 543818031.0, + "step": 13859 + }, + { + "epoch": 1.7631344612644702, + "grad_norm": 0.9153456091880798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8886204957962036, + "num_tokens": 543859564.0, + "step": 13860 + }, + { + "epoch": 1.7632616715430607, + "grad_norm": 0.9719908833503723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8858274221420288, + "num_tokens": 543903557.0, + "step": 13861 + }, + { + "epoch": 1.7633888818216512, + "grad_norm": 1.1328028440475464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3602, + "mean_token_accuracy": 0.8720663189888, + "num_tokens": 543940063.0, + "step": 13862 + }, + { + "epoch": 1.7635160921002417, + "grad_norm": 0.9127458930015564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8997477293014526, + "num_tokens": 543979135.0, + "step": 13863 + }, + { + "epoch": 1.7636433023788323, + "grad_norm": 1.0499863624572754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8712051510810852, + "num_tokens": 544021523.0, + "step": 13864 + }, + { + "epoch": 1.7637705126574228, + "grad_norm": 0.9557859897613525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8994264602661133, + "num_tokens": 544057235.0, + "step": 13865 + }, + { + "epoch": 1.7638977229360133, + "grad_norm": 0.9072070717811584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.887908399105072, + "num_tokens": 544099897.0, + "step": 13866 + }, + { + "epoch": 1.7640249332146039, + "grad_norm": 1.0181788206100464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8892662525177002, + "num_tokens": 544137572.0, + "step": 13867 + }, + { + "epoch": 1.7641521434931944, + "grad_norm": 0.8791366219520569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8847181797027588, + "num_tokens": 544184295.0, + "step": 13868 + }, + { + "epoch": 1.764279353771785, + "grad_norm": 1.019954800605774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8828858137130737, + "num_tokens": 544224105.0, + "step": 13869 + }, + { + "epoch": 1.7644065640503754, + "grad_norm": 0.931492269039154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.899985134601593, + "num_tokens": 544260043.0, + "step": 13870 + }, + { + "epoch": 1.7645337743289657, + "grad_norm": 0.8752397298812866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8955264687538147, + "num_tokens": 544304952.0, + "step": 13871 + }, + { + "epoch": 1.7646609846075563, + "grad_norm": 0.8885253071784973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8946800827980042, + "num_tokens": 544349017.0, + "step": 13872 + }, + { + "epoch": 1.7647881948861468, + "grad_norm": 1.0322809219360352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8896827697753906, + "num_tokens": 544384757.0, + "step": 13873 + }, + { + "epoch": 1.7649154051647373, + "grad_norm": 0.8873658776283264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8964246511459351, + "num_tokens": 544422284.0, + "step": 13874 + }, + { + "epoch": 1.7650426154433279, + "grad_norm": 0.9489479660987854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8871760368347168, + "num_tokens": 544461595.0, + "step": 13875 + }, + { + "epoch": 1.7651698257219184, + "grad_norm": 1.0374776124954224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8835309743881226, + "num_tokens": 544499723.0, + "step": 13876 + }, + { + "epoch": 1.7652970360005087, + "grad_norm": 0.9708481431007385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8774571418762207, + "num_tokens": 544539777.0, + "step": 13877 + }, + { + "epoch": 1.7654242462790992, + "grad_norm": 1.043728232383728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8899015188217163, + "num_tokens": 544573856.0, + "step": 13878 + }, + { + "epoch": 1.7655514565576897, + "grad_norm": 0.8776653409004211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.890597939491272, + "num_tokens": 544620572.0, + "step": 13879 + }, + { + "epoch": 1.7656786668362803, + "grad_norm": 1.023351788520813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8816480040550232, + "num_tokens": 544655620.0, + "step": 13880 + }, + { + "epoch": 1.7658058771148708, + "grad_norm": 1.0438681840896606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8855957388877869, + "num_tokens": 544691570.0, + "step": 13881 + }, + { + "epoch": 1.7659330873934613, + "grad_norm": 1.0085885524749756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8928114175796509, + "num_tokens": 544726079.0, + "step": 13882 + }, + { + "epoch": 1.7660602976720519, + "grad_norm": 1.0103251934051514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8778142929077148, + "num_tokens": 544761376.0, + "step": 13883 + }, + { + "epoch": 1.7661875079506424, + "grad_norm": 0.9254942536354065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8782843947410583, + "num_tokens": 544804485.0, + "step": 13884 + }, + { + "epoch": 1.766314718229233, + "grad_norm": 0.9165629148483276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8877061605453491, + "num_tokens": 544845768.0, + "step": 13885 + }, + { + "epoch": 1.7664419285078234, + "grad_norm": 1.0561432838439941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8845245838165283, + "num_tokens": 544887152.0, + "step": 13886 + }, + { + "epoch": 1.766569138786414, + "grad_norm": 0.8882835507392883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8907251358032227, + "num_tokens": 544931492.0, + "step": 13887 + }, + { + "epoch": 1.7666963490650045, + "grad_norm": 0.893764078617096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8913615942001343, + "num_tokens": 544973480.0, + "step": 13888 + }, + { + "epoch": 1.766823559343595, + "grad_norm": 1.0366421937942505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8846775889396667, + "num_tokens": 545013684.0, + "step": 13889 + }, + { + "epoch": 1.7669507696221856, + "grad_norm": 0.964888334274292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8877701759338379, + "num_tokens": 545052630.0, + "step": 13890 + }, + { + "epoch": 1.767077979900776, + "grad_norm": 1.015783667564392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8875234127044678, + "num_tokens": 545087635.0, + "step": 13891 + }, + { + "epoch": 1.7672051901793666, + "grad_norm": 1.0611721277236938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8657337427139282, + "num_tokens": 545126127.0, + "step": 13892 + }, + { + "epoch": 1.7673324004579571, + "grad_norm": 1.0265767574310303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8889026641845703, + "num_tokens": 545159906.0, + "step": 13893 + }, + { + "epoch": 1.7674596107365477, + "grad_norm": 1.077346920967102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8866092562675476, + "num_tokens": 545196035.0, + "step": 13894 + }, + { + "epoch": 1.767586821015138, + "grad_norm": 1.012302041053772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8769885301589966, + "num_tokens": 545240561.0, + "step": 13895 + }, + { + "epoch": 1.7677140312937285, + "grad_norm": 0.9457011818885803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8845465183258057, + "num_tokens": 545284921.0, + "step": 13896 + }, + { + "epoch": 1.767841241572319, + "grad_norm": 1.1683417558670044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8707675337791443, + "num_tokens": 545322460.0, + "step": 13897 + }, + { + "epoch": 1.7679684518509096, + "grad_norm": 1.0824415683746338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8637782335281372, + "num_tokens": 545362680.0, + "step": 13898 + }, + { + "epoch": 1.7680956621295, + "grad_norm": 1.0120654106140137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3747, + "mean_token_accuracy": 0.8688786029815674, + "num_tokens": 545406056.0, + "step": 13899 + }, + { + "epoch": 1.7682228724080906, + "grad_norm": 1.097093105316162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8798686861991882, + "num_tokens": 545439147.0, + "step": 13900 + }, + { + "epoch": 1.768350082686681, + "grad_norm": 0.9656231999397278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8906384110450745, + "num_tokens": 545474623.0, + "step": 13901 + }, + { + "epoch": 1.7684772929652715, + "grad_norm": 0.9519620537757874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8777333498001099, + "num_tokens": 545515284.0, + "step": 13902 + }, + { + "epoch": 1.768604503243862, + "grad_norm": 0.9969363808631897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8794043064117432, + "num_tokens": 545556368.0, + "step": 13903 + }, + { + "epoch": 1.7687317135224525, + "grad_norm": 0.9698321223258972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8990043997764587, + "num_tokens": 545596287.0, + "step": 13904 + }, + { + "epoch": 1.768858923801043, + "grad_norm": 0.9362338781356812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8885973691940308, + "num_tokens": 545636727.0, + "step": 13905 + }, + { + "epoch": 1.7689861340796336, + "grad_norm": 0.9786830544471741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8754001259803772, + "num_tokens": 545685331.0, + "step": 13906 + }, + { + "epoch": 1.769113344358224, + "grad_norm": 1.2157886028289795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8748760223388672, + "num_tokens": 545718436.0, + "step": 13907 + }, + { + "epoch": 1.7692405546368146, + "grad_norm": 1.01873779296875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8776687383651733, + "num_tokens": 545760684.0, + "step": 13908 + }, + { + "epoch": 1.7693677649154052, + "grad_norm": 0.9070647358894348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8902292251586914, + "num_tokens": 545804268.0, + "step": 13909 + }, + { + "epoch": 1.7694949751939957, + "grad_norm": 0.9153134226799011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8737931251525879, + "num_tokens": 545848158.0, + "step": 13910 + }, + { + "epoch": 1.7696221854725862, + "grad_norm": 0.916904091835022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8863962292671204, + "num_tokens": 545888423.0, + "step": 13911 + }, + { + "epoch": 1.7697493957511767, + "grad_norm": 1.028062343597412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8811073303222656, + "num_tokens": 545927806.0, + "step": 13912 + }, + { + "epoch": 1.7698766060297673, + "grad_norm": 0.9856632947921753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8797340393066406, + "num_tokens": 545967798.0, + "step": 13913 + }, + { + "epoch": 1.7700038163083578, + "grad_norm": 1.0442389249801636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.88215571641922, + "num_tokens": 546003937.0, + "step": 13914 + }, + { + "epoch": 1.7701310265869483, + "grad_norm": 0.9476950168609619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8848404884338379, + "num_tokens": 546044034.0, + "step": 13915 + }, + { + "epoch": 1.7702582368655388, + "grad_norm": 0.9505846500396729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8918554782867432, + "num_tokens": 546083981.0, + "step": 13916 + }, + { + "epoch": 1.7703854471441294, + "grad_norm": 0.9086587429046631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8960167169570923, + "num_tokens": 546124202.0, + "step": 13917 + }, + { + "epoch": 1.77051265742272, + "grad_norm": 0.9201455116271973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.9003168940544128, + "num_tokens": 546162136.0, + "step": 13918 + }, + { + "epoch": 1.7706398677013102, + "grad_norm": 0.9587625861167908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.881909191608429, + "num_tokens": 546203176.0, + "step": 13919 + }, + { + "epoch": 1.7707670779799007, + "grad_norm": 0.8405284285545349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8843090534210205, + "num_tokens": 546251921.0, + "step": 13920 + }, + { + "epoch": 1.7708942882584913, + "grad_norm": 1.0069512128829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.878078818321228, + "num_tokens": 546291447.0, + "step": 13921 + }, + { + "epoch": 1.7710214985370818, + "grad_norm": 0.8890076279640198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9018642902374268, + "num_tokens": 546334664.0, + "step": 13922 + }, + { + "epoch": 1.7711487088156723, + "grad_norm": 1.0244126319885254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8948996067047119, + "num_tokens": 546371223.0, + "step": 13923 + }, + { + "epoch": 1.7712759190942629, + "grad_norm": 1.0631036758422852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.888386607170105, + "num_tokens": 546405834.0, + "step": 13924 + }, + { + "epoch": 1.7714031293728534, + "grad_norm": 1.071476936340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3941, + "mean_token_accuracy": 0.8614864945411682, + "num_tokens": 546447868.0, + "step": 13925 + }, + { + "epoch": 1.7715303396514437, + "grad_norm": 0.9795126914978027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8933295011520386, + "num_tokens": 546488130.0, + "step": 13926 + }, + { + "epoch": 1.7716575499300342, + "grad_norm": 1.0147795677185059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8761027455329895, + "num_tokens": 546529332.0, + "step": 13927 + }, + { + "epoch": 1.7717847602086247, + "grad_norm": 1.007983684539795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8810259699821472, + "num_tokens": 546567515.0, + "step": 13928 + }, + { + "epoch": 1.7719119704872153, + "grad_norm": 0.9271794557571411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.895760715007782, + "num_tokens": 546606344.0, + "step": 13929 + }, + { + "epoch": 1.7720391807658058, + "grad_norm": 1.024450421333313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8740893602371216, + "num_tokens": 546644856.0, + "step": 13930 + }, + { + "epoch": 1.7721663910443963, + "grad_norm": 1.0104540586471558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8773905634880066, + "num_tokens": 546685772.0, + "step": 13931 + }, + { + "epoch": 1.7722936013229869, + "grad_norm": 1.0049433708190918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8839886784553528, + "num_tokens": 546723351.0, + "step": 13932 + }, + { + "epoch": 1.7724208116015774, + "grad_norm": 0.8778031468391418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9023765325546265, + "num_tokens": 546763348.0, + "step": 13933 + }, + { + "epoch": 1.772548021880168, + "grad_norm": 0.972770631313324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8776857852935791, + "num_tokens": 546804152.0, + "step": 13934 + }, + { + "epoch": 1.7726752321587584, + "grad_norm": 0.9776405692100525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8821874260902405, + "num_tokens": 546844428.0, + "step": 13935 + }, + { + "epoch": 1.772802442437349, + "grad_norm": 0.9897522330284119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8845443725585938, + "num_tokens": 546885000.0, + "step": 13936 + }, + { + "epoch": 1.7729296527159395, + "grad_norm": 0.9834184050559998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8906940221786499, + "num_tokens": 546921917.0, + "step": 13937 + }, + { + "epoch": 1.77305686299453, + "grad_norm": 0.9574745893478394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8917135000228882, + "num_tokens": 546961797.0, + "step": 13938 + }, + { + "epoch": 1.7731840732731206, + "grad_norm": 0.8846365213394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.893226146697998, + "num_tokens": 547008782.0, + "step": 13939 + }, + { + "epoch": 1.773311283551711, + "grad_norm": 0.9564846158027649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8783197402954102, + "num_tokens": 547055161.0, + "step": 13940 + }, + { + "epoch": 1.7734384938303016, + "grad_norm": 0.9680647253990173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.896602988243103, + "num_tokens": 547095969.0, + "step": 13941 + }, + { + "epoch": 1.7735657041088921, + "grad_norm": 1.002062201499939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8884689807891846, + "num_tokens": 547133823.0, + "step": 13942 + }, + { + "epoch": 1.7736929143874827, + "grad_norm": 0.9562886357307434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8807112574577332, + "num_tokens": 547177225.0, + "step": 13943 + }, + { + "epoch": 1.773820124666073, + "grad_norm": 0.8973768949508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.9016519784927368, + "num_tokens": 547216724.0, + "step": 13944 + }, + { + "epoch": 1.7739473349446635, + "grad_norm": 0.977430522441864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8949896097183228, + "num_tokens": 547253574.0, + "step": 13945 + }, + { + "epoch": 1.774074545223254, + "grad_norm": 0.9629661440849304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8860467672348022, + "num_tokens": 547292061.0, + "step": 13946 + }, + { + "epoch": 1.7742017555018446, + "grad_norm": 0.9437099099159241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8838939666748047, + "num_tokens": 547333356.0, + "step": 13947 + }, + { + "epoch": 1.774328965780435, + "grad_norm": 1.0550538301467896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8735047578811646, + "num_tokens": 547373257.0, + "step": 13948 + }, + { + "epoch": 1.7744561760590256, + "grad_norm": 0.891494631767273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8894767761230469, + "num_tokens": 547415000.0, + "step": 13949 + }, + { + "epoch": 1.774583386337616, + "grad_norm": 1.085835576057434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8759922385215759, + "num_tokens": 547449824.0, + "step": 13950 + }, + { + "epoch": 1.7747105966162064, + "grad_norm": 1.0331565141677856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3751, + "mean_token_accuracy": 0.8696218729019165, + "num_tokens": 547487423.0, + "step": 13951 + }, + { + "epoch": 1.774837806894797, + "grad_norm": 0.936073899269104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8818901777267456, + "num_tokens": 547533386.0, + "step": 13952 + }, + { + "epoch": 1.7749650171733875, + "grad_norm": 0.991035521030426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.889686107635498, + "num_tokens": 547573972.0, + "step": 13953 + }, + { + "epoch": 1.775092227451978, + "grad_norm": 0.9775599241256714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8827853202819824, + "num_tokens": 547616523.0, + "step": 13954 + }, + { + "epoch": 1.7752194377305686, + "grad_norm": 1.08428156375885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8756188154220581, + "num_tokens": 547650755.0, + "step": 13955 + }, + { + "epoch": 1.775346648009159, + "grad_norm": 1.0875271558761597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8861017227172852, + "num_tokens": 547681883.0, + "step": 13956 + }, + { + "epoch": 1.7754738582877496, + "grad_norm": 0.9632986783981323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8905964493751526, + "num_tokens": 547720386.0, + "step": 13957 + }, + { + "epoch": 1.7756010685663401, + "grad_norm": 0.921055793762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8919503688812256, + "num_tokens": 547761168.0, + "step": 13958 + }, + { + "epoch": 1.7757282788449307, + "grad_norm": 1.101652979850769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8827548027038574, + "num_tokens": 547798599.0, + "step": 13959 + }, + { + "epoch": 1.7758554891235212, + "grad_norm": 0.9276689887046814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8972328305244446, + "num_tokens": 547838871.0, + "step": 13960 + }, + { + "epoch": 1.7759826994021117, + "grad_norm": 0.987241268157959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.887771725654602, + "num_tokens": 547877971.0, + "step": 13961 + }, + { + "epoch": 1.7761099096807023, + "grad_norm": 1.1890828609466553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8916863799095154, + "num_tokens": 547903840.0, + "step": 13962 + }, + { + "epoch": 1.7762371199592928, + "grad_norm": 0.8623583316802979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8999645709991455, + "num_tokens": 547949490.0, + "step": 13963 + }, + { + "epoch": 1.7763643302378833, + "grad_norm": 0.9957853555679321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8697034120559692, + "num_tokens": 547994468.0, + "step": 13964 + }, + { + "epoch": 1.7764915405164738, + "grad_norm": 0.9689204692840576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8965966701507568, + "num_tokens": 548033733.0, + "step": 13965 + }, + { + "epoch": 1.7766187507950644, + "grad_norm": 0.8799320459365845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8957215547561646, + "num_tokens": 548076471.0, + "step": 13966 + }, + { + "epoch": 1.776745961073655, + "grad_norm": 1.060139775276184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8798445463180542, + "num_tokens": 548113716.0, + "step": 13967 + }, + { + "epoch": 1.7768731713522452, + "grad_norm": 0.9471813440322876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8941664695739746, + "num_tokens": 548150112.0, + "step": 13968 + }, + { + "epoch": 1.7770003816308357, + "grad_norm": 0.9240451455116272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8928913474082947, + "num_tokens": 548191019.0, + "step": 13969 + }, + { + "epoch": 1.7771275919094263, + "grad_norm": 1.0330262184143066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8812737464904785, + "num_tokens": 548231959.0, + "step": 13970 + }, + { + "epoch": 1.7772548021880168, + "grad_norm": 1.0015498399734497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8776308298110962, + "num_tokens": 548268813.0, + "step": 13971 + }, + { + "epoch": 1.7773820124666073, + "grad_norm": 0.9957757592201233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8779343962669373, + "num_tokens": 548309371.0, + "step": 13972 + }, + { + "epoch": 1.7775092227451978, + "grad_norm": 1.0206822156906128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8930657505989075, + "num_tokens": 548344317.0, + "step": 13973 + }, + { + "epoch": 1.7776364330237884, + "grad_norm": 1.0245975255966187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.368, + "mean_token_accuracy": 0.8712905645370483, + "num_tokens": 548383661.0, + "step": 13974 + }, + { + "epoch": 1.7777636433023787, + "grad_norm": 1.0151691436767578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8826532363891602, + "num_tokens": 548420267.0, + "step": 13975 + }, + { + "epoch": 1.7778908535809692, + "grad_norm": 1.0143110752105713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8765882253646851, + "num_tokens": 548459350.0, + "step": 13976 + }, + { + "epoch": 1.7780180638595597, + "grad_norm": 0.975633978843689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8821523189544678, + "num_tokens": 548499676.0, + "step": 13977 + }, + { + "epoch": 1.7781452741381503, + "grad_norm": 0.9075654149055481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8976150751113892, + "num_tokens": 548540436.0, + "step": 13978 + }, + { + "epoch": 1.7782724844167408, + "grad_norm": 0.9819273948669434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8860948085784912, + "num_tokens": 548584638.0, + "step": 13979 + }, + { + "epoch": 1.7783996946953313, + "grad_norm": 0.9877692461013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.887238621711731, + "num_tokens": 548625957.0, + "step": 13980 + }, + { + "epoch": 1.7785269049739219, + "grad_norm": 0.9059966802597046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8903306722640991, + "num_tokens": 548665220.0, + "step": 13981 + }, + { + "epoch": 1.7786541152525124, + "grad_norm": 0.9365132451057434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8940222859382629, + "num_tokens": 548703388.0, + "step": 13982 + }, + { + "epoch": 1.778781325531103, + "grad_norm": 0.9917762875556946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.887837290763855, + "num_tokens": 548746001.0, + "step": 13983 + }, + { + "epoch": 1.7789085358096934, + "grad_norm": 0.9162799119949341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8769680261611938, + "num_tokens": 548791064.0, + "step": 13984 + }, + { + "epoch": 1.779035746088284, + "grad_norm": 0.9998500347137451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8857013583183289, + "num_tokens": 548830138.0, + "step": 13985 + }, + { + "epoch": 1.7791629563668745, + "grad_norm": 1.1014772653579712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8740204572677612, + "num_tokens": 548872771.0, + "step": 13986 + }, + { + "epoch": 1.779290166645465, + "grad_norm": 1.0720460414886475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8915671110153198, + "num_tokens": 548903228.0, + "step": 13987 + }, + { + "epoch": 1.7794173769240555, + "grad_norm": 1.0787220001220703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8748577237129211, + "num_tokens": 548942687.0, + "step": 13988 + }, + { + "epoch": 1.779544587202646, + "grad_norm": 1.0110701322555542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8713018298149109, + "num_tokens": 548988170.0, + "step": 13989 + }, + { + "epoch": 1.7796717974812366, + "grad_norm": 0.9713283181190491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8886041641235352, + "num_tokens": 549027476.0, + "step": 13990 + }, + { + "epoch": 1.7797990077598271, + "grad_norm": 0.9638573527336121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8862406015396118, + "num_tokens": 549067315.0, + "step": 13991 + }, + { + "epoch": 1.7799262180384177, + "grad_norm": 1.0483297109603882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8889337778091431, + "num_tokens": 549105834.0, + "step": 13992 + }, + { + "epoch": 1.780053428317008, + "grad_norm": 0.9121389389038086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8858982920646667, + "num_tokens": 549149386.0, + "step": 13993 + }, + { + "epoch": 1.7801806385955985, + "grad_norm": 0.9780287742614746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8856717348098755, + "num_tokens": 549188707.0, + "step": 13994 + }, + { + "epoch": 1.780307848874189, + "grad_norm": 1.0598640441894531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8748546838760376, + "num_tokens": 549226515.0, + "step": 13995 + }, + { + "epoch": 1.7804350591527796, + "grad_norm": 0.9407532215118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8889475464820862, + "num_tokens": 549267172.0, + "step": 13996 + }, + { + "epoch": 1.78056226943137, + "grad_norm": 1.0085328817367554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8985984921455383, + "num_tokens": 549299465.0, + "step": 13997 + }, + { + "epoch": 1.7806894797099606, + "grad_norm": 0.9968373775482178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8983083367347717, + "num_tokens": 549335777.0, + "step": 13998 + }, + { + "epoch": 1.780816689988551, + "grad_norm": 1.033639907836914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8886935710906982, + "num_tokens": 549371286.0, + "step": 13999 + }, + { + "epoch": 1.7809439002671414, + "grad_norm": 0.9862163066864014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8919718861579895, + "num_tokens": 549406770.0, + "step": 14000 + }, + { + "epoch": 1.781071110545732, + "grad_norm": 1.035868763923645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8766634464263916, + "num_tokens": 549447932.0, + "step": 14001 + }, + { + "epoch": 1.7811983208243225, + "grad_norm": 0.8363892436027527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8981068134307861, + "num_tokens": 549495479.0, + "step": 14002 + }, + { + "epoch": 1.781325531102913, + "grad_norm": 1.0305705070495605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8879313468933105, + "num_tokens": 549532526.0, + "step": 14003 + }, + { + "epoch": 1.7814527413815036, + "grad_norm": 0.9097936749458313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8907581567764282, + "num_tokens": 549575831.0, + "step": 14004 + }, + { + "epoch": 1.781579951660094, + "grad_norm": 0.9770985841751099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8842281103134155, + "num_tokens": 549618073.0, + "step": 14005 + }, + { + "epoch": 1.7817071619386846, + "grad_norm": 1.0511976480484009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8840388059616089, + "num_tokens": 549650849.0, + "step": 14006 + }, + { + "epoch": 1.7818343722172751, + "grad_norm": 0.9666247367858887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8910229206085205, + "num_tokens": 549691742.0, + "step": 14007 + }, + { + "epoch": 1.7819615824958657, + "grad_norm": 1.1009125709533691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8717902898788452, + "num_tokens": 549726764.0, + "step": 14008 + }, + { + "epoch": 1.7820887927744562, + "grad_norm": 1.0679694414138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8775683641433716, + "num_tokens": 549764490.0, + "step": 14009 + }, + { + "epoch": 1.7822160030530467, + "grad_norm": 0.9954143166542053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8834221959114075, + "num_tokens": 549803204.0, + "step": 14010 + }, + { + "epoch": 1.7823432133316373, + "grad_norm": 1.114423155784607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3712, + "mean_token_accuracy": 0.8665647506713867, + "num_tokens": 549839305.0, + "step": 14011 + }, + { + "epoch": 1.7824704236102278, + "grad_norm": 1.0679774284362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8841691017150879, + "num_tokens": 549875109.0, + "step": 14012 + }, + { + "epoch": 1.7825976338888183, + "grad_norm": 0.9506975412368774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.877473771572113, + "num_tokens": 549919865.0, + "step": 14013 + }, + { + "epoch": 1.7827248441674088, + "grad_norm": 1.0502275228500366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8811185359954834, + "num_tokens": 549956445.0, + "step": 14014 + }, + { + "epoch": 1.7828520544459994, + "grad_norm": 0.8595127463340759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8892521262168884, + "num_tokens": 550004702.0, + "step": 14015 + }, + { + "epoch": 1.78297926472459, + "grad_norm": 0.9283074140548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.888205349445343, + "num_tokens": 550047849.0, + "step": 14016 + }, + { + "epoch": 1.7831064750031802, + "grad_norm": 0.9462814927101135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8987588882446289, + "num_tokens": 550085363.0, + "step": 14017 + }, + { + "epoch": 1.7832336852817707, + "grad_norm": 1.0225656032562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8759689331054688, + "num_tokens": 550123284.0, + "step": 14018 + }, + { + "epoch": 1.7833608955603613, + "grad_norm": 1.0680042505264282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8863203525543213, + "num_tokens": 550159919.0, + "step": 14019 + }, + { + "epoch": 1.7834881058389518, + "grad_norm": 1.056978702545166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8710066080093384, + "num_tokens": 550201647.0, + "step": 14020 + }, + { + "epoch": 1.7836153161175423, + "grad_norm": 0.9707544445991516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8939501047134399, + "num_tokens": 550240591.0, + "step": 14021 + }, + { + "epoch": 1.7837425263961328, + "grad_norm": 1.055257797241211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8779829144477844, + "num_tokens": 550277277.0, + "step": 14022 + }, + { + "epoch": 1.7838697366747234, + "grad_norm": 1.0314791202545166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.88661128282547, + "num_tokens": 550313755.0, + "step": 14023 + }, + { + "epoch": 1.7839969469533137, + "grad_norm": 0.9384003281593323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8829312324523926, + "num_tokens": 550352761.0, + "step": 14024 + }, + { + "epoch": 1.7841241572319042, + "grad_norm": 1.0412545204162598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8773940205574036, + "num_tokens": 550389364.0, + "step": 14025 + }, + { + "epoch": 1.7842513675104947, + "grad_norm": 0.9941996335983276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8691121935844421, + "num_tokens": 550432464.0, + "step": 14026 + }, + { + "epoch": 1.7843785777890853, + "grad_norm": 0.9597592353820801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8909028172492981, + "num_tokens": 550472701.0, + "step": 14027 + }, + { + "epoch": 1.7845057880676758, + "grad_norm": 1.0792123079299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8810787200927734, + "num_tokens": 550509650.0, + "step": 14028 + }, + { + "epoch": 1.7846329983462663, + "grad_norm": 1.0447649955749512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8799504041671753, + "num_tokens": 550542538.0, + "step": 14029 + }, + { + "epoch": 1.7847602086248568, + "grad_norm": 0.9303657412528992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8776571154594421, + "num_tokens": 550589841.0, + "step": 14030 + }, + { + "epoch": 1.7848874189034474, + "grad_norm": 1.1626944541931152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8739413619041443, + "num_tokens": 550626995.0, + "step": 14031 + }, + { + "epoch": 1.785014629182038, + "grad_norm": 0.9982572793960571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8811837434768677, + "num_tokens": 550665853.0, + "step": 14032 + }, + { + "epoch": 1.7851418394606284, + "grad_norm": 1.0053364038467407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8899262547492981, + "num_tokens": 550707156.0, + "step": 14033 + }, + { + "epoch": 1.785269049739219, + "grad_norm": 1.1061561107635498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8823229074478149, + "num_tokens": 550741737.0, + "step": 14034 + }, + { + "epoch": 1.7853962600178095, + "grad_norm": 0.9797695279121399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8967726230621338, + "num_tokens": 550776840.0, + "step": 14035 + }, + { + "epoch": 1.7855234702964, + "grad_norm": 1.018396019935608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8841239213943481, + "num_tokens": 550813881.0, + "step": 14036 + }, + { + "epoch": 1.7856506805749905, + "grad_norm": 0.9620993733406067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8861476182937622, + "num_tokens": 550851877.0, + "step": 14037 + }, + { + "epoch": 1.785777890853581, + "grad_norm": 0.9529628157615662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8818754553794861, + "num_tokens": 550893073.0, + "step": 14038 + }, + { + "epoch": 1.7859051011321716, + "grad_norm": 1.0564460754394531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8829610347747803, + "num_tokens": 550928710.0, + "step": 14039 + }, + { + "epoch": 1.7860323114107621, + "grad_norm": 1.006952166557312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8842067122459412, + "num_tokens": 550966705.0, + "step": 14040 + }, + { + "epoch": 1.7861595216893527, + "grad_norm": 1.0077624320983887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.885611891746521, + "num_tokens": 551005426.0, + "step": 14041 + }, + { + "epoch": 1.786286731967943, + "grad_norm": 0.9977349042892456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8918418884277344, + "num_tokens": 551041248.0, + "step": 14042 + }, + { + "epoch": 1.7864139422465335, + "grad_norm": 1.112018346786499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8761852979660034, + "num_tokens": 551075703.0, + "step": 14043 + }, + { + "epoch": 1.786541152525124, + "grad_norm": 1.0637835264205933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8868929147720337, + "num_tokens": 551108815.0, + "step": 14044 + }, + { + "epoch": 1.7866683628037145, + "grad_norm": 0.9833753108978271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8917675018310547, + "num_tokens": 551149971.0, + "step": 14045 + }, + { + "epoch": 1.786795573082305, + "grad_norm": 1.0445785522460938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8821386694908142, + "num_tokens": 551188610.0, + "step": 14046 + }, + { + "epoch": 1.7869227833608956, + "grad_norm": 1.1614224910736084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8699213266372681, + "num_tokens": 551229319.0, + "step": 14047 + }, + { + "epoch": 1.787049993639486, + "grad_norm": 1.0051462650299072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8851097226142883, + "num_tokens": 551267776.0, + "step": 14048 + }, + { + "epoch": 1.7871772039180764, + "grad_norm": 0.9026641845703125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8972532749176025, + "num_tokens": 551310134.0, + "step": 14049 + }, + { + "epoch": 1.787304414196667, + "grad_norm": 0.9480522871017456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8986304998397827, + "num_tokens": 551346702.0, + "step": 14050 + }, + { + "epoch": 1.7874316244752575, + "grad_norm": 0.8903473019599915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8960317373275757, + "num_tokens": 551385429.0, + "step": 14051 + }, + { + "epoch": 1.787558834753848, + "grad_norm": 0.9800446629524231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8867677450180054, + "num_tokens": 551427000.0, + "step": 14052 + }, + { + "epoch": 1.7876860450324386, + "grad_norm": 0.9400812983512878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.9011721611022949, + "num_tokens": 551463534.0, + "step": 14053 + }, + { + "epoch": 1.787813255311029, + "grad_norm": 1.0053105354309082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8882228136062622, + "num_tokens": 551503028.0, + "step": 14054 + }, + { + "epoch": 1.7879404655896196, + "grad_norm": 0.9473596215248108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8853322267532349, + "num_tokens": 551540803.0, + "step": 14055 + }, + { + "epoch": 1.7880676758682101, + "grad_norm": 0.9634325504302979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8932883739471436, + "num_tokens": 551583353.0, + "step": 14056 + }, + { + "epoch": 1.7881948861468007, + "grad_norm": 0.9772722125053406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8928408622741699, + "num_tokens": 551622165.0, + "step": 14057 + }, + { + "epoch": 1.7883220964253912, + "grad_norm": 1.0875918865203857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.889682412147522, + "num_tokens": 551653201.0, + "step": 14058 + }, + { + "epoch": 1.7884493067039817, + "grad_norm": 0.9483414888381958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.896369457244873, + "num_tokens": 551689794.0, + "step": 14059 + }, + { + "epoch": 1.7885765169825723, + "grad_norm": 0.9680494666099548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8875160813331604, + "num_tokens": 551729537.0, + "step": 14060 + }, + { + "epoch": 1.7887037272611628, + "grad_norm": 0.9376546144485474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8993023633956909, + "num_tokens": 551769994.0, + "step": 14061 + }, + { + "epoch": 1.7888309375397533, + "grad_norm": 0.8645453453063965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.9031174182891846, + "num_tokens": 551813405.0, + "step": 14062 + }, + { + "epoch": 1.7889581478183438, + "grad_norm": 1.0185778141021729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8764568567276001, + "num_tokens": 551851639.0, + "step": 14063 + }, + { + "epoch": 1.7890853580969344, + "grad_norm": 0.8752151131629944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8933812379837036, + "num_tokens": 551896785.0, + "step": 14064 + }, + { + "epoch": 1.789212568375525, + "grad_norm": 1.1191309690475464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8817043304443359, + "num_tokens": 551929461.0, + "step": 14065 + }, + { + "epoch": 1.7893397786541152, + "grad_norm": 1.0164209604263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3542, + "mean_token_accuracy": 0.875147819519043, + "num_tokens": 551973019.0, + "step": 14066 + }, + { + "epoch": 1.7894669889327057, + "grad_norm": 0.9796521067619324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8814398050308228, + "num_tokens": 552012201.0, + "step": 14067 + }, + { + "epoch": 1.7895941992112963, + "grad_norm": 1.0555713176727295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8784111738204956, + "num_tokens": 552044803.0, + "step": 14068 + }, + { + "epoch": 1.7897214094898868, + "grad_norm": 1.0432450771331787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8770551681518555, + "num_tokens": 552082857.0, + "step": 14069 + }, + { + "epoch": 1.7898486197684773, + "grad_norm": 0.941512405872345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.894521951675415, + "num_tokens": 552120648.0, + "step": 14070 + }, + { + "epoch": 1.7899758300470678, + "grad_norm": 1.0116997957229614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8834500312805176, + "num_tokens": 552161988.0, + "step": 14071 + }, + { + "epoch": 1.7901030403256584, + "grad_norm": 0.9995885491371155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.880122184753418, + "num_tokens": 552203936.0, + "step": 14072 + }, + { + "epoch": 1.7902302506042487, + "grad_norm": 0.9183801412582397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8943512439727783, + "num_tokens": 552244546.0, + "step": 14073 + }, + { + "epoch": 1.7903574608828392, + "grad_norm": 1.0112067461013794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8845630884170532, + "num_tokens": 552281375.0, + "step": 14074 + }, + { + "epoch": 1.7904846711614297, + "grad_norm": 1.0269441604614258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8858504295349121, + "num_tokens": 552316676.0, + "step": 14075 + }, + { + "epoch": 1.7906118814400203, + "grad_norm": 0.8891662955284119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.891299307346344, + "num_tokens": 552360834.0, + "step": 14076 + }, + { + "epoch": 1.7907390917186108, + "grad_norm": 0.9829973578453064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8956984281539917, + "num_tokens": 552397361.0, + "step": 14077 + }, + { + "epoch": 1.7908663019972013, + "grad_norm": 0.9633778929710388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8907186388969421, + "num_tokens": 552437680.0, + "step": 14078 + }, + { + "epoch": 1.7909935122757918, + "grad_norm": 1.0533448457717896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8758299350738525, + "num_tokens": 552474885.0, + "step": 14079 + }, + { + "epoch": 1.7911207225543824, + "grad_norm": 0.9393983483314514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.907838761806488, + "num_tokens": 552508022.0, + "step": 14080 + }, + { + "epoch": 1.791247932832973, + "grad_norm": 0.9952263236045837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8877757787704468, + "num_tokens": 552546928.0, + "step": 14081 + }, + { + "epoch": 1.7913751431115634, + "grad_norm": 0.9449043869972229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8909701108932495, + "num_tokens": 552588647.0, + "step": 14082 + }, + { + "epoch": 1.791502353390154, + "grad_norm": 1.0564565658569336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8785969614982605, + "num_tokens": 552625747.0, + "step": 14083 + }, + { + "epoch": 1.7916295636687445, + "grad_norm": 1.0553895235061646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3883, + "mean_token_accuracy": 0.862241804599762, + "num_tokens": 552661431.0, + "step": 14084 + }, + { + "epoch": 1.791756773947335, + "grad_norm": 1.0181310176849365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8823674917221069, + "num_tokens": 552697254.0, + "step": 14085 + }, + { + "epoch": 1.7918839842259255, + "grad_norm": 0.9804938435554504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8931899070739746, + "num_tokens": 552734188.0, + "step": 14086 + }, + { + "epoch": 1.792011194504516, + "grad_norm": 1.0718379020690918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8760578036308289, + "num_tokens": 552768115.0, + "step": 14087 + }, + { + "epoch": 1.7921384047831066, + "grad_norm": 0.922775149345398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8821347951889038, + "num_tokens": 552812840.0, + "step": 14088 + }, + { + "epoch": 1.7922656150616971, + "grad_norm": 0.9287998080253601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8943745493888855, + "num_tokens": 552852385.0, + "step": 14089 + }, + { + "epoch": 1.7923928253402877, + "grad_norm": 1.0513745546340942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8861400485038757, + "num_tokens": 552886305.0, + "step": 14090 + }, + { + "epoch": 1.792520035618878, + "grad_norm": 0.9985264539718628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8945620656013489, + "num_tokens": 552919257.0, + "step": 14091 + }, + { + "epoch": 1.7926472458974685, + "grad_norm": 0.9537420272827148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8845269083976746, + "num_tokens": 552964037.0, + "step": 14092 + }, + { + "epoch": 1.792774456176059, + "grad_norm": 0.9856501817703247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8890477418899536, + "num_tokens": 552999116.0, + "step": 14093 + }, + { + "epoch": 1.7929016664546495, + "grad_norm": 1.068369746208191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8827426433563232, + "num_tokens": 553037932.0, + "step": 14094 + }, + { + "epoch": 1.79302887673324, + "grad_norm": 0.9837190508842468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8938853740692139, + "num_tokens": 553073990.0, + "step": 14095 + }, + { + "epoch": 1.7931560870118306, + "grad_norm": 1.0601459741592407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8925244808197021, + "num_tokens": 553104193.0, + "step": 14096 + }, + { + "epoch": 1.793283297290421, + "grad_norm": 1.044054627418518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8833842873573303, + "num_tokens": 553144387.0, + "step": 14097 + }, + { + "epoch": 1.7934105075690114, + "grad_norm": 1.1134535074234009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.889045774936676, + "num_tokens": 553177268.0, + "step": 14098 + }, + { + "epoch": 1.793537717847602, + "grad_norm": 0.884638786315918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8870846033096313, + "num_tokens": 553223488.0, + "step": 14099 + }, + { + "epoch": 1.7936649281261925, + "grad_norm": 0.9389330744743347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8847261667251587, + "num_tokens": 553273108.0, + "step": 14100 + }, + { + "epoch": 1.793792138404783, + "grad_norm": 0.9936378002166748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8823435306549072, + "num_tokens": 553312606.0, + "step": 14101 + }, + { + "epoch": 1.7939193486833735, + "grad_norm": 1.1405165195465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3832, + "mean_token_accuracy": 0.8678116798400879, + "num_tokens": 553351166.0, + "step": 14102 + }, + { + "epoch": 1.794046558961964, + "grad_norm": 0.9790401458740234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8836377859115601, + "num_tokens": 553393044.0, + "step": 14103 + }, + { + "epoch": 1.7941737692405546, + "grad_norm": 1.1215180158615112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3868, + "mean_token_accuracy": 0.8648709654808044, + "num_tokens": 553431044.0, + "step": 14104 + }, + { + "epoch": 1.7943009795191451, + "grad_norm": 1.0332043170928955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8830249905586243, + "num_tokens": 553465700.0, + "step": 14105 + }, + { + "epoch": 1.7944281897977357, + "grad_norm": 1.0512404441833496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8910716772079468, + "num_tokens": 553502299.0, + "step": 14106 + }, + { + "epoch": 1.7945554000763262, + "grad_norm": 1.0925707817077637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8865541219711304, + "num_tokens": 553537747.0, + "step": 14107 + }, + { + "epoch": 1.7946826103549167, + "grad_norm": 1.12118399143219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3578, + "mean_token_accuracy": 0.8739149570465088, + "num_tokens": 553577674.0, + "step": 14108 + }, + { + "epoch": 1.7948098206335072, + "grad_norm": 1.0528370141983032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8910365104675293, + "num_tokens": 553610812.0, + "step": 14109 + }, + { + "epoch": 1.7949370309120978, + "grad_norm": 0.9144787192344666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8960599899291992, + "num_tokens": 553653357.0, + "step": 14110 + }, + { + "epoch": 1.7950642411906883, + "grad_norm": 0.9281172156333923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8782132267951965, + "num_tokens": 553694976.0, + "step": 14111 + }, + { + "epoch": 1.7951914514692788, + "grad_norm": 1.0119338035583496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8837972283363342, + "num_tokens": 553736171.0, + "step": 14112 + }, + { + "epoch": 1.7953186617478694, + "grad_norm": 0.9953091144561768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8843690156936646, + "num_tokens": 553776822.0, + "step": 14113 + }, + { + "epoch": 1.7954458720264599, + "grad_norm": 1.0459924936294556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8881665468215942, + "num_tokens": 553815184.0, + "step": 14114 + }, + { + "epoch": 1.7955730823050502, + "grad_norm": 0.9088199138641357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8917902708053589, + "num_tokens": 553854727.0, + "step": 14115 + }, + { + "epoch": 1.7957002925836407, + "grad_norm": 0.9716247916221619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8841374516487122, + "num_tokens": 553895188.0, + "step": 14116 + }, + { + "epoch": 1.7958275028622313, + "grad_norm": 0.8671062588691711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8913575410842896, + "num_tokens": 553941051.0, + "step": 14117 + }, + { + "epoch": 1.7959547131408218, + "grad_norm": 1.123276710510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8683427572250366, + "num_tokens": 553977170.0, + "step": 14118 + }, + { + "epoch": 1.7960819234194123, + "grad_norm": 0.9957748651504517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8771998882293701, + "num_tokens": 554018503.0, + "step": 14119 + }, + { + "epoch": 1.7962091336980028, + "grad_norm": 0.9893150329589844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8842148780822754, + "num_tokens": 554057151.0, + "step": 14120 + }, + { + "epoch": 1.7963363439765934, + "grad_norm": 0.8464620113372803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8976247310638428, + "num_tokens": 554101326.0, + "step": 14121 + }, + { + "epoch": 1.7964635542551837, + "grad_norm": 0.9461866617202759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8863365650177002, + "num_tokens": 554140374.0, + "step": 14122 + }, + { + "epoch": 1.7965907645337742, + "grad_norm": 1.0199902057647705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8905622363090515, + "num_tokens": 554175394.0, + "step": 14123 + }, + { + "epoch": 1.7967179748123647, + "grad_norm": 0.9584025144577026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8642372488975525, + "num_tokens": 554225062.0, + "step": 14124 + }, + { + "epoch": 1.7968451850909553, + "grad_norm": 0.8899778127670288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8944326639175415, + "num_tokens": 554266665.0, + "step": 14125 + }, + { + "epoch": 1.7969723953695458, + "grad_norm": 0.9643397927284241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8843254446983337, + "num_tokens": 554305601.0, + "step": 14126 + }, + { + "epoch": 1.7970996056481363, + "grad_norm": 1.0244518518447876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8894878029823303, + "num_tokens": 554343085.0, + "step": 14127 + }, + { + "epoch": 1.7972268159267268, + "grad_norm": 0.878940999507904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8950404524803162, + "num_tokens": 554384313.0, + "step": 14128 + }, + { + "epoch": 1.7973540262053174, + "grad_norm": 0.9179727435112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8843887448310852, + "num_tokens": 554428702.0, + "step": 14129 + }, + { + "epoch": 1.797481236483908, + "grad_norm": 1.018178105354309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8846570253372192, + "num_tokens": 554467863.0, + "step": 14130 + }, + { + "epoch": 1.7976084467624984, + "grad_norm": 0.9848805665969849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8845551013946533, + "num_tokens": 554507833.0, + "step": 14131 + }, + { + "epoch": 1.797735657041089, + "grad_norm": 1.0333623886108398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8809471130371094, + "num_tokens": 554541423.0, + "step": 14132 + }, + { + "epoch": 1.7978628673196795, + "grad_norm": 0.942047119140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8961820602416992, + "num_tokens": 554575466.0, + "step": 14133 + }, + { + "epoch": 1.79799007759827, + "grad_norm": 1.080945372581482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8727834224700928, + "num_tokens": 554614306.0, + "step": 14134 + }, + { + "epoch": 1.7981172878768605, + "grad_norm": 1.0173026323318481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8809895515441895, + "num_tokens": 554656119.0, + "step": 14135 + }, + { + "epoch": 1.798244498155451, + "grad_norm": 0.965583324432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8917969465255737, + "num_tokens": 554696973.0, + "step": 14136 + }, + { + "epoch": 1.7983717084340416, + "grad_norm": 0.9415074586868286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.9004090428352356, + "num_tokens": 554735933.0, + "step": 14137 + }, + { + "epoch": 1.7984989187126321, + "grad_norm": 0.9592032432556152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8862460255622864, + "num_tokens": 554778566.0, + "step": 14138 + }, + { + "epoch": 1.7986261289912227, + "grad_norm": 1.0552555322647095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3826, + "mean_token_accuracy": 0.8660236597061157, + "num_tokens": 554816082.0, + "step": 14139 + }, + { + "epoch": 1.798753339269813, + "grad_norm": 0.9674367904663086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8872644901275635, + "num_tokens": 554853987.0, + "step": 14140 + }, + { + "epoch": 1.7988805495484035, + "grad_norm": 0.9945418834686279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.882753849029541, + "num_tokens": 554890047.0, + "step": 14141 + }, + { + "epoch": 1.799007759826994, + "grad_norm": 1.0391725301742554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8801615238189697, + "num_tokens": 554928822.0, + "step": 14142 + }, + { + "epoch": 1.7991349701055845, + "grad_norm": 1.1354525089263916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8747551441192627, + "num_tokens": 554963018.0, + "step": 14143 + }, + { + "epoch": 1.799262180384175, + "grad_norm": 0.9623147249221802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8938003182411194, + "num_tokens": 555002346.0, + "step": 14144 + }, + { + "epoch": 1.7993893906627656, + "grad_norm": 0.8617308735847473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8985297679901123, + "num_tokens": 555045112.0, + "step": 14145 + }, + { + "epoch": 1.799516600941356, + "grad_norm": 0.9561188220977783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8875116109848022, + "num_tokens": 555085977.0, + "step": 14146 + }, + { + "epoch": 1.7996438112199464, + "grad_norm": 0.9373278617858887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8896568417549133, + "num_tokens": 555124829.0, + "step": 14147 + }, + { + "epoch": 1.799771021498537, + "grad_norm": 1.0009726285934448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8816951513290405, + "num_tokens": 555162106.0, + "step": 14148 + }, + { + "epoch": 1.7998982317771275, + "grad_norm": 1.0512183904647827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8741673231124878, + "num_tokens": 555203257.0, + "step": 14149 + }, + { + "epoch": 1.800025442055718, + "grad_norm": 1.023067593574524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8713291883468628, + "num_tokens": 555246755.0, + "step": 14150 + }, + { + "epoch": 1.8001526523343085, + "grad_norm": 1.0930026769638062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8791594505310059, + "num_tokens": 555285726.0, + "step": 14151 + }, + { + "epoch": 1.800279862612899, + "grad_norm": 1.0095382928848267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8854570388793945, + "num_tokens": 555327618.0, + "step": 14152 + }, + { + "epoch": 1.8004070728914896, + "grad_norm": 0.9748857617378235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8870470523834229, + "num_tokens": 555367950.0, + "step": 14153 + }, + { + "epoch": 1.8005342831700801, + "grad_norm": 0.8946851491928101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8936907052993774, + "num_tokens": 555412364.0, + "step": 14154 + }, + { + "epoch": 1.8006614934486707, + "grad_norm": 0.9665049910545349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8834879398345947, + "num_tokens": 555451661.0, + "step": 14155 + }, + { + "epoch": 1.8007887037272612, + "grad_norm": 1.0474220514297485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8823007941246033, + "num_tokens": 555489787.0, + "step": 14156 + }, + { + "epoch": 1.8009159140058517, + "grad_norm": 0.8822545409202576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.889031708240509, + "num_tokens": 555536460.0, + "step": 14157 + }, + { + "epoch": 1.8010431242844422, + "grad_norm": 1.0312801599502563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8849387764930725, + "num_tokens": 555574317.0, + "step": 14158 + }, + { + "epoch": 1.8011703345630328, + "grad_norm": 0.9727455973625183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8856826424598694, + "num_tokens": 555612586.0, + "step": 14159 + }, + { + "epoch": 1.8012975448416233, + "grad_norm": 0.9220010638237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8852802515029907, + "num_tokens": 555654868.0, + "step": 14160 + }, + { + "epoch": 1.8014247551202138, + "grad_norm": 0.9792836308479309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8943477869033813, + "num_tokens": 555690546.0, + "step": 14161 + }, + { + "epoch": 1.8015519653988044, + "grad_norm": 1.011587142944336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8926800489425659, + "num_tokens": 555730569.0, + "step": 14162 + }, + { + "epoch": 1.8016791756773949, + "grad_norm": 1.0255711078643799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8851088285446167, + "num_tokens": 555768228.0, + "step": 14163 + }, + { + "epoch": 1.8018063859559852, + "grad_norm": 0.9153687953948975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8963388800621033, + "num_tokens": 555805505.0, + "step": 14164 + }, + { + "epoch": 1.8019335962345757, + "grad_norm": 1.0023759603500366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.889006495475769, + "num_tokens": 555843352.0, + "step": 14165 + }, + { + "epoch": 1.8020608065131662, + "grad_norm": 0.9598608613014221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8833235502243042, + "num_tokens": 555888082.0, + "step": 14166 + }, + { + "epoch": 1.8021880167917568, + "grad_norm": 1.1355648040771484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8715505599975586, + "num_tokens": 555922405.0, + "step": 14167 + }, + { + "epoch": 1.8023152270703473, + "grad_norm": 0.9206032156944275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8873604536056519, + "num_tokens": 555964541.0, + "step": 14168 + }, + { + "epoch": 1.8024424373489378, + "grad_norm": 1.0135568380355835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8868646621704102, + "num_tokens": 556003737.0, + "step": 14169 + }, + { + "epoch": 1.8025696476275284, + "grad_norm": 1.0708515644073486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8970099091529846, + "num_tokens": 556033402.0, + "step": 14170 + }, + { + "epoch": 1.8026968579061187, + "grad_norm": 0.9942651987075806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8920985460281372, + "num_tokens": 556066717.0, + "step": 14171 + }, + { + "epoch": 1.8028240681847092, + "grad_norm": 0.9965455532073975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8849143385887146, + "num_tokens": 556102701.0, + "step": 14172 + }, + { + "epoch": 1.8029512784632997, + "grad_norm": 1.0563706159591675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8776915669441223, + "num_tokens": 556139059.0, + "step": 14173 + }, + { + "epoch": 1.8030784887418903, + "grad_norm": 0.9451212882995605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8969870209693909, + "num_tokens": 556178206.0, + "step": 14174 + }, + { + "epoch": 1.8032056990204808, + "grad_norm": 0.908190906047821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8960257768630981, + "num_tokens": 556217996.0, + "step": 14175 + }, + { + "epoch": 1.8033329092990713, + "grad_norm": 1.0375032424926758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8952347040176392, + "num_tokens": 556254896.0, + "step": 14176 + }, + { + "epoch": 1.8034601195776618, + "grad_norm": 0.959412693977356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8752294778823853, + "num_tokens": 556300767.0, + "step": 14177 + }, + { + "epoch": 1.8035873298562524, + "grad_norm": 0.9190640449523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8823319673538208, + "num_tokens": 556345008.0, + "step": 14178 + }, + { + "epoch": 1.803714540134843, + "grad_norm": 0.972083330154419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8873701095581055, + "num_tokens": 556381767.0, + "step": 14179 + }, + { + "epoch": 1.8038417504134334, + "grad_norm": 1.0221757888793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8812676072120667, + "num_tokens": 556422748.0, + "step": 14180 + }, + { + "epoch": 1.803968960692024, + "grad_norm": 0.9311493039131165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8864502906799316, + "num_tokens": 556465345.0, + "step": 14181 + }, + { + "epoch": 1.8040961709706145, + "grad_norm": 0.8778222799301147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8933677077293396, + "num_tokens": 556515201.0, + "step": 14182 + }, + { + "epoch": 1.804223381249205, + "grad_norm": 1.0145004987716675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8866831660270691, + "num_tokens": 556550726.0, + "step": 14183 + }, + { + "epoch": 1.8043505915277955, + "grad_norm": 0.8973578214645386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8916823267936707, + "num_tokens": 556593659.0, + "step": 14184 + }, + { + "epoch": 1.804477801806386, + "grad_norm": 0.9955843091011047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8832613229751587, + "num_tokens": 556631905.0, + "step": 14185 + }, + { + "epoch": 1.8046050120849766, + "grad_norm": 0.9514399766921997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8921056985855103, + "num_tokens": 556672354.0, + "step": 14186 + }, + { + "epoch": 1.8047322223635671, + "grad_norm": 1.065835952758789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8773704767227173, + "num_tokens": 556711488.0, + "step": 14187 + }, + { + "epoch": 1.8048594326421576, + "grad_norm": 0.9347195029258728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8895998001098633, + "num_tokens": 556751245.0, + "step": 14188 + }, + { + "epoch": 1.804986642920748, + "grad_norm": 1.015289068222046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8765120506286621, + "num_tokens": 556790601.0, + "step": 14189 + }, + { + "epoch": 1.8051138531993385, + "grad_norm": 0.9502519369125366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8991140127182007, + "num_tokens": 556831563.0, + "step": 14190 + }, + { + "epoch": 1.805241063477929, + "grad_norm": 0.9948617815971375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9005888104438782, + "num_tokens": 556867951.0, + "step": 14191 + }, + { + "epoch": 1.8053682737565195, + "grad_norm": 0.9928054213523865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8799951076507568, + "num_tokens": 556906976.0, + "step": 14192 + }, + { + "epoch": 1.80549548403511, + "grad_norm": 1.029719352722168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8818668127059937, + "num_tokens": 556943797.0, + "step": 14193 + }, + { + "epoch": 1.8056226943137006, + "grad_norm": 0.9639915227890015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8865554928779602, + "num_tokens": 556984460.0, + "step": 14194 + }, + { + "epoch": 1.805749904592291, + "grad_norm": 1.033501148223877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.893303394317627, + "num_tokens": 557018403.0, + "step": 14195 + }, + { + "epoch": 1.8058771148708814, + "grad_norm": 1.007269263267517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8874092102050781, + "num_tokens": 557056446.0, + "step": 14196 + }, + { + "epoch": 1.806004325149472, + "grad_norm": 0.9193594455718994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.884498119354248, + "num_tokens": 557101825.0, + "step": 14197 + }, + { + "epoch": 1.8061315354280625, + "grad_norm": 0.9128334522247314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8877401351928711, + "num_tokens": 557144648.0, + "step": 14198 + }, + { + "epoch": 1.806258745706653, + "grad_norm": 1.003637671470642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.878794252872467, + "num_tokens": 557183078.0, + "step": 14199 + }, + { + "epoch": 1.8063859559852435, + "grad_norm": 0.9932572841644287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8733172416687012, + "num_tokens": 557228098.0, + "step": 14200 + }, + { + "epoch": 1.806513166263834, + "grad_norm": 0.9295951128005981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8961390256881714, + "num_tokens": 557263827.0, + "step": 14201 + }, + { + "epoch": 1.8066403765424246, + "grad_norm": 1.0954749584197998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8775036931037903, + "num_tokens": 557298521.0, + "step": 14202 + }, + { + "epoch": 1.8067675868210151, + "grad_norm": 0.9271727204322815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.893097996711731, + "num_tokens": 557340442.0, + "step": 14203 + }, + { + "epoch": 1.8068947970996057, + "grad_norm": 0.9972977638244629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8765813112258911, + "num_tokens": 557381556.0, + "step": 14204 + }, + { + "epoch": 1.8070220073781962, + "grad_norm": 0.9190857410430908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8859500885009766, + "num_tokens": 557423820.0, + "step": 14205 + }, + { + "epoch": 1.8071492176567867, + "grad_norm": 0.919203519821167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8897178173065186, + "num_tokens": 557466914.0, + "step": 14206 + }, + { + "epoch": 1.8072764279353772, + "grad_norm": 1.065061330795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8876711130142212, + "num_tokens": 557506913.0, + "step": 14207 + }, + { + "epoch": 1.8074036382139678, + "grad_norm": 0.9953769445419312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8829339146614075, + "num_tokens": 557545122.0, + "step": 14208 + }, + { + "epoch": 1.8075308484925583, + "grad_norm": 0.9409481287002563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8905458450317383, + "num_tokens": 557585655.0, + "step": 14209 + }, + { + "epoch": 1.8076580587711488, + "grad_norm": 1.033560872077942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3494, + "mean_token_accuracy": 0.8777582049369812, + "num_tokens": 557626536.0, + "step": 14210 + }, + { + "epoch": 1.8077852690497394, + "grad_norm": 0.928765058517456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8943662643432617, + "num_tokens": 557666553.0, + "step": 14211 + }, + { + "epoch": 1.8079124793283299, + "grad_norm": 0.9065278172492981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8954119682312012, + "num_tokens": 557707927.0, + "step": 14212 + }, + { + "epoch": 1.8080396896069202, + "grad_norm": 1.0292129516601562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8809381127357483, + "num_tokens": 557746339.0, + "step": 14213 + }, + { + "epoch": 1.8081668998855107, + "grad_norm": 1.0028899908065796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8874649405479431, + "num_tokens": 557784698.0, + "step": 14214 + }, + { + "epoch": 1.8082941101641012, + "grad_norm": 0.9900738596916199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8755565881729126, + "num_tokens": 557830003.0, + "step": 14215 + }, + { + "epoch": 1.8084213204426918, + "grad_norm": 1.0281490087509155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8845381140708923, + "num_tokens": 557865577.0, + "step": 14216 + }, + { + "epoch": 1.8085485307212823, + "grad_norm": 0.9758251905441284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.8716609477996826, + "num_tokens": 557908345.0, + "step": 14217 + }, + { + "epoch": 1.8086757409998728, + "grad_norm": 0.9374125003814697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8867726922035217, + "num_tokens": 557949215.0, + "step": 14218 + }, + { + "epoch": 1.8088029512784631, + "grad_norm": 0.9161171913146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8965391516685486, + "num_tokens": 557988349.0, + "step": 14219 + }, + { + "epoch": 1.8089301615570537, + "grad_norm": 1.0303386449813843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.875898540019989, + "num_tokens": 558026963.0, + "step": 14220 + }, + { + "epoch": 1.8090573718356442, + "grad_norm": 1.0093379020690918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8810127377510071, + "num_tokens": 558065116.0, + "step": 14221 + }, + { + "epoch": 1.8091845821142347, + "grad_norm": 0.9783004522323608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8927237391471863, + "num_tokens": 558103562.0, + "step": 14222 + }, + { + "epoch": 1.8093117923928252, + "grad_norm": 1.0100423097610474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8762346506118774, + "num_tokens": 558145423.0, + "step": 14223 + }, + { + "epoch": 1.8094390026714158, + "grad_norm": 0.9376251101493835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3663, + "mean_token_accuracy": 0.8746470212936401, + "num_tokens": 558191519.0, + "step": 14224 + }, + { + "epoch": 1.8095662129500063, + "grad_norm": 1.063359022140503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8880317807197571, + "num_tokens": 558228660.0, + "step": 14225 + }, + { + "epoch": 1.8096934232285968, + "grad_norm": 0.9073804020881653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8852207660675049, + "num_tokens": 558269436.0, + "step": 14226 + }, + { + "epoch": 1.8098206335071874, + "grad_norm": 0.9910916090011597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8801319599151611, + "num_tokens": 558311180.0, + "step": 14227 + }, + { + "epoch": 1.8099478437857779, + "grad_norm": 1.0233644247055054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8779047131538391, + "num_tokens": 558347758.0, + "step": 14228 + }, + { + "epoch": 1.8100750540643684, + "grad_norm": 0.9864020347595215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.888786792755127, + "num_tokens": 558387295.0, + "step": 14229 + }, + { + "epoch": 1.810202264342959, + "grad_norm": 1.1189206838607788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8846314549446106, + "num_tokens": 558418620.0, + "step": 14230 + }, + { + "epoch": 1.8103294746215495, + "grad_norm": 0.9747065901756287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8982745409011841, + "num_tokens": 558452498.0, + "step": 14231 + }, + { + "epoch": 1.81045668490014, + "grad_norm": 1.0365601778030396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.892277717590332, + "num_tokens": 558485300.0, + "step": 14232 + }, + { + "epoch": 1.8105838951787305, + "grad_norm": 0.9571114778518677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8973801732063293, + "num_tokens": 558525158.0, + "step": 14233 + }, + { + "epoch": 1.810711105457321, + "grad_norm": 1.0871341228485107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8781182765960693, + "num_tokens": 558560979.0, + "step": 14234 + }, + { + "epoch": 1.8108383157359116, + "grad_norm": 1.0017348527908325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8921197056770325, + "num_tokens": 558600128.0, + "step": 14235 + }, + { + "epoch": 1.8109655260145021, + "grad_norm": 1.1219797134399414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8791316747665405, + "num_tokens": 558636930.0, + "step": 14236 + }, + { + "epoch": 1.8110927362930926, + "grad_norm": 1.00747811794281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8818964958190918, + "num_tokens": 558677237.0, + "step": 14237 + }, + { + "epoch": 1.811219946571683, + "grad_norm": 1.0826683044433594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8640130162239075, + "num_tokens": 558718004.0, + "step": 14238 + }, + { + "epoch": 1.8113471568502735, + "grad_norm": 0.9483227133750916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8807609677314758, + "num_tokens": 558759498.0, + "step": 14239 + }, + { + "epoch": 1.811474367128864, + "grad_norm": 0.9327892065048218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8857366442680359, + "num_tokens": 558798999.0, + "step": 14240 + }, + { + "epoch": 1.8116015774074545, + "grad_norm": 0.9797691106796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.878296971321106, + "num_tokens": 558837679.0, + "step": 14241 + }, + { + "epoch": 1.811728787686045, + "grad_norm": 0.9782535433769226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8991350531578064, + "num_tokens": 558870722.0, + "step": 14242 + }, + { + "epoch": 1.8118559979646356, + "grad_norm": 0.9250808954238892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8968579769134521, + "num_tokens": 558909298.0, + "step": 14243 + }, + { + "epoch": 1.811983208243226, + "grad_norm": 1.0551226139068604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8685628175735474, + "num_tokens": 558947095.0, + "step": 14244 + }, + { + "epoch": 1.8121104185218164, + "grad_norm": 0.9907386898994446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8890216946601868, + "num_tokens": 558987094.0, + "step": 14245 + }, + { + "epoch": 1.812237628800407, + "grad_norm": 0.9038995504379272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8904005289077759, + "num_tokens": 559031824.0, + "step": 14246 + }, + { + "epoch": 1.8123648390789975, + "grad_norm": 0.9981264472007751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8855711221694946, + "num_tokens": 559068624.0, + "step": 14247 + }, + { + "epoch": 1.812492049357588, + "grad_norm": 0.9762372374534607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8984357714653015, + "num_tokens": 559106034.0, + "step": 14248 + }, + { + "epoch": 1.8126192596361785, + "grad_norm": 0.9501206278800964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8833451271057129, + "num_tokens": 559149352.0, + "step": 14249 + }, + { + "epoch": 1.812746469914769, + "grad_norm": 0.9549790024757385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8967810869216919, + "num_tokens": 559186610.0, + "step": 14250 + }, + { + "epoch": 1.8128736801933596, + "grad_norm": 1.043677568435669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8837252259254456, + "num_tokens": 559222634.0, + "step": 14251 + }, + { + "epoch": 1.8130008904719501, + "grad_norm": 1.0184946060180664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8873831033706665, + "num_tokens": 559261938.0, + "step": 14252 + }, + { + "epoch": 1.8131281007505406, + "grad_norm": 1.1506166458129883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8731597661972046, + "num_tokens": 559300741.0, + "step": 14253 + }, + { + "epoch": 1.8132553110291312, + "grad_norm": 0.8979414105415344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8887450695037842, + "num_tokens": 559343007.0, + "step": 14254 + }, + { + "epoch": 1.8133825213077217, + "grad_norm": 0.9270200729370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8903337121009827, + "num_tokens": 559381255.0, + "step": 14255 + }, + { + "epoch": 1.8135097315863122, + "grad_norm": 1.0366160869598389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8805868625640869, + "num_tokens": 559415944.0, + "step": 14256 + }, + { + "epoch": 1.8136369418649028, + "grad_norm": 1.0298610925674438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8796162605285645, + "num_tokens": 559455595.0, + "step": 14257 + }, + { + "epoch": 1.8137641521434933, + "grad_norm": 0.9859275817871094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8908178210258484, + "num_tokens": 559494446.0, + "step": 14258 + }, + { + "epoch": 1.8138913624220838, + "grad_norm": 1.0650529861450195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8856302499771118, + "num_tokens": 559528028.0, + "step": 14259 + }, + { + "epoch": 1.8140185727006743, + "grad_norm": 0.9925663471221924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.894425630569458, + "num_tokens": 559564372.0, + "step": 14260 + }, + { + "epoch": 1.8141457829792649, + "grad_norm": 1.0241785049438477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.890455424785614, + "num_tokens": 559601596.0, + "step": 14261 + }, + { + "epoch": 1.8142729932578552, + "grad_norm": 1.0997161865234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8820192813873291, + "num_tokens": 559643258.0, + "step": 14262 + }, + { + "epoch": 1.8144002035364457, + "grad_norm": 1.0094459056854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8911471366882324, + "num_tokens": 559679271.0, + "step": 14263 + }, + { + "epoch": 1.8145274138150362, + "grad_norm": 1.090802788734436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8826278448104858, + "num_tokens": 559712739.0, + "step": 14264 + }, + { + "epoch": 1.8146546240936268, + "grad_norm": 0.9378137588500977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8832632303237915, + "num_tokens": 559755428.0, + "step": 14265 + }, + { + "epoch": 1.8147818343722173, + "grad_norm": 0.970806896686554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8896975517272949, + "num_tokens": 559794924.0, + "step": 14266 + }, + { + "epoch": 1.8149090446508078, + "grad_norm": 1.004553198814392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8755167722702026, + "num_tokens": 559831161.0, + "step": 14267 + }, + { + "epoch": 1.8150362549293981, + "grad_norm": 1.0787935256958008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.881851315498352, + "num_tokens": 559869327.0, + "step": 14268 + }, + { + "epoch": 1.8151634652079887, + "grad_norm": 1.0121632814407349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8880189061164856, + "num_tokens": 559909502.0, + "step": 14269 + }, + { + "epoch": 1.8152906754865792, + "grad_norm": 0.9421353340148926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.887005627155304, + "num_tokens": 559950595.0, + "step": 14270 + }, + { + "epoch": 1.8154178857651697, + "grad_norm": 1.0615723133087158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8716516494750977, + "num_tokens": 559985781.0, + "step": 14271 + }, + { + "epoch": 1.8155450960437602, + "grad_norm": 1.0194295644760132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8759071826934814, + "num_tokens": 560025783.0, + "step": 14272 + }, + { + "epoch": 1.8156723063223508, + "grad_norm": 1.0346769094467163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8791661262512207, + "num_tokens": 560063237.0, + "step": 14273 + }, + { + "epoch": 1.8157995166009413, + "grad_norm": 1.022087812423706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8834819793701172, + "num_tokens": 560102117.0, + "step": 14274 + }, + { + "epoch": 1.8159267268795318, + "grad_norm": 0.9779638051986694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8843319416046143, + "num_tokens": 560140376.0, + "step": 14275 + }, + { + "epoch": 1.8160539371581224, + "grad_norm": 1.0467127561569214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8944742679595947, + "num_tokens": 560185760.0, + "step": 14276 + }, + { + "epoch": 1.8161811474367129, + "grad_norm": 0.893835723400116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8908103704452515, + "num_tokens": 560232395.0, + "step": 14277 + }, + { + "epoch": 1.8163083577153034, + "grad_norm": 0.8841655850410461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8848873376846313, + "num_tokens": 560278946.0, + "step": 14278 + }, + { + "epoch": 1.816435567993894, + "grad_norm": 0.9547705054283142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8908051252365112, + "num_tokens": 560317587.0, + "step": 14279 + }, + { + "epoch": 1.8165627782724845, + "grad_norm": 0.9733874201774597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8773391842842102, + "num_tokens": 560360206.0, + "step": 14280 + }, + { + "epoch": 1.816689988551075, + "grad_norm": 0.8494947552680969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9031335115432739, + "num_tokens": 560402073.0, + "step": 14281 + }, + { + "epoch": 1.8168171988296655, + "grad_norm": 0.9889262318611145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8829074501991272, + "num_tokens": 560440191.0, + "step": 14282 + }, + { + "epoch": 1.816944409108256, + "grad_norm": 0.9737429022789001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8908514380455017, + "num_tokens": 560477445.0, + "step": 14283 + }, + { + "epoch": 1.8170716193868466, + "grad_norm": 1.0001215934753418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8862859010696411, + "num_tokens": 560512734.0, + "step": 14284 + }, + { + "epoch": 1.817198829665437, + "grad_norm": 0.9913432598114014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8792766332626343, + "num_tokens": 560551966.0, + "step": 14285 + }, + { + "epoch": 1.8173260399440276, + "grad_norm": 1.0378434658050537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.874188244342804, + "num_tokens": 560591806.0, + "step": 14286 + }, + { + "epoch": 1.817453250222618, + "grad_norm": 0.9526739716529846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8898108601570129, + "num_tokens": 560631843.0, + "step": 14287 + }, + { + "epoch": 1.8175804605012085, + "grad_norm": 0.9584571123123169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8902382850646973, + "num_tokens": 560667573.0, + "step": 14288 + }, + { + "epoch": 1.817707670779799, + "grad_norm": 1.023255467414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8933711051940918, + "num_tokens": 560700670.0, + "step": 14289 + }, + { + "epoch": 1.8178348810583895, + "grad_norm": 0.9802829623222351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8782466650009155, + "num_tokens": 560743825.0, + "step": 14290 + }, + { + "epoch": 1.81796209133698, + "grad_norm": 0.9355867505073547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8946590423583984, + "num_tokens": 560782336.0, + "step": 14291 + }, + { + "epoch": 1.8180893016155706, + "grad_norm": 1.1619080305099487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.8700957298278809, + "num_tokens": 560813580.0, + "step": 14292 + }, + { + "epoch": 1.818216511894161, + "grad_norm": 0.9593651294708252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8902323246002197, + "num_tokens": 560850596.0, + "step": 14293 + }, + { + "epoch": 1.8183437221727514, + "grad_norm": 0.9334855079650879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8891513347625732, + "num_tokens": 560896240.0, + "step": 14294 + }, + { + "epoch": 1.818470932451342, + "grad_norm": 0.9939250349998474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8943174481391907, + "num_tokens": 560932392.0, + "step": 14295 + }, + { + "epoch": 1.8185981427299325, + "grad_norm": 0.9547772407531738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8906804323196411, + "num_tokens": 560970986.0, + "step": 14296 + }, + { + "epoch": 1.818725353008523, + "grad_norm": 1.010120153427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8966420888900757, + "num_tokens": 561010115.0, + "step": 14297 + }, + { + "epoch": 1.8188525632871135, + "grad_norm": 1.15164053440094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8723137378692627, + "num_tokens": 561040543.0, + "step": 14298 + }, + { + "epoch": 1.818979773565704, + "grad_norm": 1.0422546863555908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8866612315177917, + "num_tokens": 561073704.0, + "step": 14299 + }, + { + "epoch": 1.8191069838442946, + "grad_norm": 0.8723211288452148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8905683755874634, + "num_tokens": 561118399.0, + "step": 14300 + }, + { + "epoch": 1.8192341941228851, + "grad_norm": 0.92750483751297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8789287805557251, + "num_tokens": 561161224.0, + "step": 14301 + }, + { + "epoch": 1.8193614044014756, + "grad_norm": 1.0696128606796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8825786113739014, + "num_tokens": 561198346.0, + "step": 14302 + }, + { + "epoch": 1.8194886146800662, + "grad_norm": 0.9636183977127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8966889977455139, + "num_tokens": 561235765.0, + "step": 14303 + }, + { + "epoch": 1.8196158249586567, + "grad_norm": 1.010554552078247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8931089639663696, + "num_tokens": 561270841.0, + "step": 14304 + }, + { + "epoch": 1.8197430352372472, + "grad_norm": 1.0228477716445923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8726134300231934, + "num_tokens": 561308828.0, + "step": 14305 + }, + { + "epoch": 1.8198702455158378, + "grad_norm": 0.9961307048797607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.884721577167511, + "num_tokens": 561349389.0, + "step": 14306 + }, + { + "epoch": 1.8199974557944283, + "grad_norm": 1.1109849214553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8723170757293701, + "num_tokens": 561387032.0, + "step": 14307 + }, + { + "epoch": 1.8201246660730188, + "grad_norm": 0.9505085349082947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8874562978744507, + "num_tokens": 561425353.0, + "step": 14308 + }, + { + "epoch": 1.8202518763516093, + "grad_norm": 0.8686091899871826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.9024226665496826, + "num_tokens": 561469294.0, + "step": 14309 + }, + { + "epoch": 1.8203790866301999, + "grad_norm": 1.0564879179000854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8890964984893799, + "num_tokens": 561507661.0, + "step": 14310 + }, + { + "epoch": 1.8205062969087902, + "grad_norm": 0.9678510427474976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8769359588623047, + "num_tokens": 561549133.0, + "step": 14311 + }, + { + "epoch": 1.8206335071873807, + "grad_norm": 1.0541903972625732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8808445930480957, + "num_tokens": 561586728.0, + "step": 14312 + }, + { + "epoch": 1.8207607174659712, + "grad_norm": 0.9009914994239807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9003080725669861, + "num_tokens": 561624324.0, + "step": 14313 + }, + { + "epoch": 1.8208879277445618, + "grad_norm": 1.164660096168518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8744847774505615, + "num_tokens": 561657864.0, + "step": 14314 + }, + { + "epoch": 1.8210151380231523, + "grad_norm": 1.019550085067749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8745471239089966, + "num_tokens": 561701174.0, + "step": 14315 + }, + { + "epoch": 1.8211423483017428, + "grad_norm": 0.9722939133644104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3673, + "mean_token_accuracy": 0.8753918409347534, + "num_tokens": 561741744.0, + "step": 14316 + }, + { + "epoch": 1.8212695585803331, + "grad_norm": 0.9931589365005493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.891656756401062, + "num_tokens": 561780415.0, + "step": 14317 + }, + { + "epoch": 1.8213967688589237, + "grad_norm": 1.047106385231018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8841028809547424, + "num_tokens": 561818950.0, + "step": 14318 + }, + { + "epoch": 1.8215239791375142, + "grad_norm": 0.9904381632804871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8910554051399231, + "num_tokens": 561858096.0, + "step": 14319 + }, + { + "epoch": 1.8216511894161047, + "grad_norm": 0.9883573651313782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8891333341598511, + "num_tokens": 561896156.0, + "step": 14320 + }, + { + "epoch": 1.8217783996946952, + "grad_norm": 0.8899729251861572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8954454660415649, + "num_tokens": 561938863.0, + "step": 14321 + }, + { + "epoch": 1.8219056099732858, + "grad_norm": 0.990822434425354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8856300115585327, + "num_tokens": 561977386.0, + "step": 14322 + }, + { + "epoch": 1.8220328202518763, + "grad_norm": 0.9939600229263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8790957927703857, + "num_tokens": 562022919.0, + "step": 14323 + }, + { + "epoch": 1.8221600305304668, + "grad_norm": 1.0160737037658691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8819671869277954, + "num_tokens": 562065756.0, + "step": 14324 + }, + { + "epoch": 1.8222872408090574, + "grad_norm": 0.9649648666381836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8959022760391235, + "num_tokens": 562100214.0, + "step": 14325 + }, + { + "epoch": 1.8224144510876479, + "grad_norm": 0.9363282322883606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8931320905685425, + "num_tokens": 562142617.0, + "step": 14326 + }, + { + "epoch": 1.8225416613662384, + "grad_norm": 1.0545679330825806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8730597496032715, + "num_tokens": 562179898.0, + "step": 14327 + }, + { + "epoch": 1.822668871644829, + "grad_norm": 0.9631387591362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8811863660812378, + "num_tokens": 562222069.0, + "step": 14328 + }, + { + "epoch": 1.8227960819234195, + "grad_norm": 0.9721826314926147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8865329623222351, + "num_tokens": 562260838.0, + "step": 14329 + }, + { + "epoch": 1.82292329220201, + "grad_norm": 0.9378805756568909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8940212726593018, + "num_tokens": 562298892.0, + "step": 14330 + }, + { + "epoch": 1.8230505024806005, + "grad_norm": 0.9714992046356201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.888414204120636, + "num_tokens": 562336460.0, + "step": 14331 + }, + { + "epoch": 1.823177712759191, + "grad_norm": 0.9895017743110657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8721526861190796, + "num_tokens": 562380417.0, + "step": 14332 + }, + { + "epoch": 1.8233049230377816, + "grad_norm": 0.932425320148468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8912817239761353, + "num_tokens": 562421450.0, + "step": 14333 + }, + { + "epoch": 1.823432133316372, + "grad_norm": 0.9829232692718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8883129358291626, + "num_tokens": 562460269.0, + "step": 14334 + }, + { + "epoch": 1.8235593435949626, + "grad_norm": 1.2819839715957642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8806805610656738, + "num_tokens": 562491424.0, + "step": 14335 + }, + { + "epoch": 1.823686553873553, + "grad_norm": 1.0447248220443726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8899999260902405, + "num_tokens": 562526009.0, + "step": 14336 + }, + { + "epoch": 1.8238137641521435, + "grad_norm": 0.9386906623840332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8905601501464844, + "num_tokens": 562564329.0, + "step": 14337 + }, + { + "epoch": 1.823940974430734, + "grad_norm": 1.1101795434951782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8825607895851135, + "num_tokens": 562597955.0, + "step": 14338 + }, + { + "epoch": 1.8240681847093245, + "grad_norm": 1.0942068099975586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8864224553108215, + "num_tokens": 562631095.0, + "step": 14339 + }, + { + "epoch": 1.824195394987915, + "grad_norm": 0.971964955329895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8824670314788818, + "num_tokens": 562672533.0, + "step": 14340 + }, + { + "epoch": 1.8243226052665056, + "grad_norm": 0.8934476971626282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8981524705886841, + "num_tokens": 562714867.0, + "step": 14341 + }, + { + "epoch": 1.8244498155450959, + "grad_norm": 0.9180961847305298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8832709193229675, + "num_tokens": 562759306.0, + "step": 14342 + }, + { + "epoch": 1.8245770258236864, + "grad_norm": 0.9969139695167542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8766064643859863, + "num_tokens": 562797046.0, + "step": 14343 + }, + { + "epoch": 1.824704236102277, + "grad_norm": 1.0248652696609497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.884546160697937, + "num_tokens": 562835529.0, + "step": 14344 + }, + { + "epoch": 1.8248314463808675, + "grad_norm": 1.0795458555221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3789, + "mean_token_accuracy": 0.8712224960327148, + "num_tokens": 562870503.0, + "step": 14345 + }, + { + "epoch": 1.824958656659458, + "grad_norm": 1.2404544353485107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4046, + "mean_token_accuracy": 0.8592444658279419, + "num_tokens": 562908367.0, + "step": 14346 + }, + { + "epoch": 1.8250858669380485, + "grad_norm": 0.9534076452255249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.9024468660354614, + "num_tokens": 562948115.0, + "step": 14347 + }, + { + "epoch": 1.825213077216639, + "grad_norm": 1.037962794303894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8977236747741699, + "num_tokens": 562986660.0, + "step": 14348 + }, + { + "epoch": 1.8253402874952296, + "grad_norm": 0.9690194129943848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8919432759284973, + "num_tokens": 563021609.0, + "step": 14349 + }, + { + "epoch": 1.8254674977738201, + "grad_norm": 0.9166731238365173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8853431940078735, + "num_tokens": 563064943.0, + "step": 14350 + }, + { + "epoch": 1.8255947080524106, + "grad_norm": 0.9396386742591858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.884136438369751, + "num_tokens": 563104924.0, + "step": 14351 + }, + { + "epoch": 1.8257219183310012, + "grad_norm": 0.9052224159240723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8911125063896179, + "num_tokens": 563151128.0, + "step": 14352 + }, + { + "epoch": 1.8258491286095917, + "grad_norm": 0.9452438950538635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8869986534118652, + "num_tokens": 563192240.0, + "step": 14353 + }, + { + "epoch": 1.8259763388881822, + "grad_norm": 0.937527596950531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9054298996925354, + "num_tokens": 563227203.0, + "step": 14354 + }, + { + "epoch": 1.8261035491667728, + "grad_norm": 0.988146960735321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8896822929382324, + "num_tokens": 563266337.0, + "step": 14355 + }, + { + "epoch": 1.8262307594453633, + "grad_norm": 0.9609229564666748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8948277235031128, + "num_tokens": 563307329.0, + "step": 14356 + }, + { + "epoch": 1.8263579697239538, + "grad_norm": 0.9930163025856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8806406259536743, + "num_tokens": 563345707.0, + "step": 14357 + }, + { + "epoch": 1.8264851800025443, + "grad_norm": 0.9965559840202332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8916463255882263, + "num_tokens": 563382169.0, + "step": 14358 + }, + { + "epoch": 1.8266123902811349, + "grad_norm": 1.0443260669708252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8799954652786255, + "num_tokens": 563422355.0, + "step": 14359 + }, + { + "epoch": 1.8267396005597252, + "grad_norm": 0.9388694167137146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8930298686027527, + "num_tokens": 563461200.0, + "step": 14360 + }, + { + "epoch": 1.8268668108383157, + "grad_norm": 0.9763792753219604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.880520224571228, + "num_tokens": 563502539.0, + "step": 14361 + }, + { + "epoch": 1.8269940211169062, + "grad_norm": 1.0445916652679443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.886259913444519, + "num_tokens": 563537718.0, + "step": 14362 + }, + { + "epoch": 1.8271212313954968, + "grad_norm": 0.9321027398109436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8932535648345947, + "num_tokens": 563578903.0, + "step": 14363 + }, + { + "epoch": 1.8272484416740873, + "grad_norm": 1.006759524345398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8809625506401062, + "num_tokens": 563616331.0, + "step": 14364 + }, + { + "epoch": 1.8273756519526778, + "grad_norm": 0.9661569595336914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3616, + "mean_token_accuracy": 0.873103141784668, + "num_tokens": 563660366.0, + "step": 14365 + }, + { + "epoch": 1.8275028622312681, + "grad_norm": 0.9121647477149963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8971337676048279, + "num_tokens": 563701928.0, + "step": 14366 + }, + { + "epoch": 1.8276300725098586, + "grad_norm": 0.9100655317306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8828593492507935, + "num_tokens": 563746179.0, + "step": 14367 + }, + { + "epoch": 1.8277572827884492, + "grad_norm": 1.0447412729263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3642, + "mean_token_accuracy": 0.8714265823364258, + "num_tokens": 563787451.0, + "step": 14368 + }, + { + "epoch": 1.8278844930670397, + "grad_norm": 0.9927668571472168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8794040679931641, + "num_tokens": 563826511.0, + "step": 14369 + }, + { + "epoch": 1.8280117033456302, + "grad_norm": 1.0681121349334717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8951729536056519, + "num_tokens": 563860872.0, + "step": 14370 + }, + { + "epoch": 1.8281389136242208, + "grad_norm": 0.93506920337677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8975438475608826, + "num_tokens": 563897902.0, + "step": 14371 + }, + { + "epoch": 1.8282661239028113, + "grad_norm": 0.9451636672019958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8891940712928772, + "num_tokens": 563936656.0, + "step": 14372 + }, + { + "epoch": 1.8283933341814018, + "grad_norm": 0.958021879196167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8818578720092773, + "num_tokens": 563976698.0, + "step": 14373 + }, + { + "epoch": 1.8285205444599923, + "grad_norm": 1.0100460052490234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8881531357765198, + "num_tokens": 564017252.0, + "step": 14374 + }, + { + "epoch": 1.8286477547385829, + "grad_norm": 1.1210217475891113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3683, + "mean_token_accuracy": 0.8699392676353455, + "num_tokens": 564055887.0, + "step": 14375 + }, + { + "epoch": 1.8287749650171734, + "grad_norm": 1.0114428997039795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8833644390106201, + "num_tokens": 564096505.0, + "step": 14376 + }, + { + "epoch": 1.828902175295764, + "grad_norm": 0.9876880049705505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8668339848518372, + "num_tokens": 564141043.0, + "step": 14377 + }, + { + "epoch": 1.8290293855743545, + "grad_norm": 0.9768750071525574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8951358795166016, + "num_tokens": 564175471.0, + "step": 14378 + }, + { + "epoch": 1.829156595852945, + "grad_norm": 0.8988991975784302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8892548084259033, + "num_tokens": 564216779.0, + "step": 14379 + }, + { + "epoch": 1.8292838061315355, + "grad_norm": 0.9980214238166809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8769947290420532, + "num_tokens": 564254138.0, + "step": 14380 + }, + { + "epoch": 1.829411016410126, + "grad_norm": 1.1061744689941406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8764572143554688, + "num_tokens": 564285879.0, + "step": 14381 + }, + { + "epoch": 1.8295382266887166, + "grad_norm": 0.9431073069572449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8903812170028687, + "num_tokens": 564323825.0, + "step": 14382 + }, + { + "epoch": 1.829665436967307, + "grad_norm": 0.9484032988548279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8835667967796326, + "num_tokens": 564367753.0, + "step": 14383 + }, + { + "epoch": 1.8297926472458976, + "grad_norm": 0.9309452772140503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9017767906188965, + "num_tokens": 564402531.0, + "step": 14384 + }, + { + "epoch": 1.829919857524488, + "grad_norm": 1.0303901433944702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8971116542816162, + "num_tokens": 564437814.0, + "step": 14385 + }, + { + "epoch": 1.8300470678030785, + "grad_norm": 1.0705820322036743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8770315647125244, + "num_tokens": 564474510.0, + "step": 14386 + }, + { + "epoch": 1.830174278081669, + "grad_norm": 0.9863573908805847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.888803243637085, + "num_tokens": 564514703.0, + "step": 14387 + }, + { + "epoch": 1.8303014883602595, + "grad_norm": 1.0561784505844116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.890590250492096, + "num_tokens": 564552008.0, + "step": 14388 + }, + { + "epoch": 1.83042869863885, + "grad_norm": 0.9440580606460571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.8969254493713379, + "num_tokens": 564590371.0, + "step": 14389 + }, + { + "epoch": 1.8305559089174406, + "grad_norm": 0.9560038447380066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8722161650657654, + "num_tokens": 564637859.0, + "step": 14390 + }, + { + "epoch": 1.8306831191960309, + "grad_norm": 0.9398002028465271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8938219547271729, + "num_tokens": 564677174.0, + "step": 14391 + }, + { + "epoch": 1.8308103294746214, + "grad_norm": 1.0046242475509644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.878639817237854, + "num_tokens": 564717807.0, + "step": 14392 + }, + { + "epoch": 1.830937539753212, + "grad_norm": 1.0354117155075073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8747055530548096, + "num_tokens": 564755154.0, + "step": 14393 + }, + { + "epoch": 1.8310647500318025, + "grad_norm": 1.0067633390426636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8854997158050537, + "num_tokens": 564793842.0, + "step": 14394 + }, + { + "epoch": 1.831191960310393, + "grad_norm": 1.0517634153366089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8898985385894775, + "num_tokens": 564830503.0, + "step": 14395 + }, + { + "epoch": 1.8313191705889835, + "grad_norm": 1.0049612522125244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8796080350875854, + "num_tokens": 564872462.0, + "step": 14396 + }, + { + "epoch": 1.831446380867574, + "grad_norm": 0.9920668601989746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8881682753562927, + "num_tokens": 564914701.0, + "step": 14397 + }, + { + "epoch": 1.8315735911461646, + "grad_norm": 1.0182960033416748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8732494711875916, + "num_tokens": 564955287.0, + "step": 14398 + }, + { + "epoch": 1.831700801424755, + "grad_norm": 0.9957796335220337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9031547904014587, + "num_tokens": 564988574.0, + "step": 14399 + }, + { + "epoch": 1.8318280117033456, + "grad_norm": 0.9603962898254395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8721343278884888, + "num_tokens": 565035735.0, + "step": 14400 + }, + { + "epoch": 1.8319552219819362, + "grad_norm": 1.0297452211380005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8807165622711182, + "num_tokens": 565073615.0, + "step": 14401 + }, + { + "epoch": 1.8320824322605267, + "grad_norm": 0.9582850337028503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8794475793838501, + "num_tokens": 565116967.0, + "step": 14402 + }, + { + "epoch": 1.8322096425391172, + "grad_norm": 0.9861644506454468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8914304971694946, + "num_tokens": 565155098.0, + "step": 14403 + }, + { + "epoch": 1.8323368528177078, + "grad_norm": 0.9409112334251404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8951141834259033, + "num_tokens": 565198666.0, + "step": 14404 + }, + { + "epoch": 1.8324640630962983, + "grad_norm": 0.9646497964859009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8745943307876587, + "num_tokens": 565245543.0, + "step": 14405 + }, + { + "epoch": 1.8325912733748888, + "grad_norm": 0.9407863020896912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8946352601051331, + "num_tokens": 565283684.0, + "step": 14406 + }, + { + "epoch": 1.8327184836534793, + "grad_norm": 0.8570643663406372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8911818265914917, + "num_tokens": 565328103.0, + "step": 14407 + }, + { + "epoch": 1.8328456939320699, + "grad_norm": 0.9984440207481384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8858734369277954, + "num_tokens": 565367622.0, + "step": 14408 + }, + { + "epoch": 1.8329729042106602, + "grad_norm": 1.0992718935012817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8939669132232666, + "num_tokens": 565401063.0, + "step": 14409 + }, + { + "epoch": 1.8331001144892507, + "grad_norm": 1.1407886743545532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.87800133228302, + "num_tokens": 565440655.0, + "step": 14410 + }, + { + "epoch": 1.8332273247678412, + "grad_norm": 0.9964638948440552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8917398452758789, + "num_tokens": 565478632.0, + "step": 14411 + }, + { + "epoch": 1.8333545350464318, + "grad_norm": 1.0205879211425781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8772170543670654, + "num_tokens": 565518790.0, + "step": 14412 + }, + { + "epoch": 1.8334817453250223, + "grad_norm": 0.9833275675773621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8736916780471802, + "num_tokens": 565564765.0, + "step": 14413 + }, + { + "epoch": 1.8336089556036128, + "grad_norm": 1.005630373954773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8869978189468384, + "num_tokens": 565603057.0, + "step": 14414 + }, + { + "epoch": 1.8337361658822031, + "grad_norm": 0.9713427424430847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8911528587341309, + "num_tokens": 565643625.0, + "step": 14415 + }, + { + "epoch": 1.8338633761607936, + "grad_norm": 0.9573245644569397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8893537521362305, + "num_tokens": 565682657.0, + "step": 14416 + }, + { + "epoch": 1.8339905864393842, + "grad_norm": 1.0712103843688965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8835337162017822, + "num_tokens": 565718906.0, + "step": 14417 + }, + { + "epoch": 1.8341177967179747, + "grad_norm": 0.9895902276039124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9040704965591431, + "num_tokens": 565753260.0, + "step": 14418 + }, + { + "epoch": 1.8342450069965652, + "grad_norm": 0.9485572576522827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9014785289764404, + "num_tokens": 565788500.0, + "step": 14419 + }, + { + "epoch": 1.8343722172751558, + "grad_norm": 1.0558242797851562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.8788066506385803, + "num_tokens": 565829293.0, + "step": 14420 + }, + { + "epoch": 1.8344994275537463, + "grad_norm": 0.8760604858398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8944172263145447, + "num_tokens": 565872208.0, + "step": 14421 + }, + { + "epoch": 1.8346266378323368, + "grad_norm": 0.9575358033180237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8981331586837769, + "num_tokens": 565907505.0, + "step": 14422 + }, + { + "epoch": 1.8347538481109273, + "grad_norm": 0.9940022826194763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8803353309631348, + "num_tokens": 565954054.0, + "step": 14423 + }, + { + "epoch": 1.8348810583895179, + "grad_norm": 0.8855253458023071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8950263261795044, + "num_tokens": 565997236.0, + "step": 14424 + }, + { + "epoch": 1.8350082686681084, + "grad_norm": 0.9944724440574646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8728764057159424, + "num_tokens": 566039403.0, + "step": 14425 + }, + { + "epoch": 1.835135478946699, + "grad_norm": 0.9471899271011353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8943586349487305, + "num_tokens": 566077432.0, + "step": 14426 + }, + { + "epoch": 1.8352626892252895, + "grad_norm": 1.0564311742782593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8871275186538696, + "num_tokens": 566111058.0, + "step": 14427 + }, + { + "epoch": 1.83538989950388, + "grad_norm": 0.9634370803833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8914594650268555, + "num_tokens": 566147314.0, + "step": 14428 + }, + { + "epoch": 1.8355171097824705, + "grad_norm": 0.8899460434913635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8914140462875366, + "num_tokens": 566188772.0, + "step": 14429 + }, + { + "epoch": 1.835644320061061, + "grad_norm": 1.0247421264648438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.883009672164917, + "num_tokens": 566227478.0, + "step": 14430 + }, + { + "epoch": 1.8357715303396516, + "grad_norm": 0.9159077405929565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8900003433227539, + "num_tokens": 566273727.0, + "step": 14431 + }, + { + "epoch": 1.835898740618242, + "grad_norm": 0.9144695997238159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8927596807479858, + "num_tokens": 566313541.0, + "step": 14432 + }, + { + "epoch": 1.8360259508968326, + "grad_norm": 0.9306320548057556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.88927161693573, + "num_tokens": 566355993.0, + "step": 14433 + }, + { + "epoch": 1.836153161175423, + "grad_norm": 0.9954792261123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8808498382568359, + "num_tokens": 566395530.0, + "step": 14434 + }, + { + "epoch": 1.8362803714540135, + "grad_norm": 0.940987765789032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8935852646827698, + "num_tokens": 566437127.0, + "step": 14435 + }, + { + "epoch": 1.836407581732604, + "grad_norm": 1.0256348848342896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8838136792182922, + "num_tokens": 566478096.0, + "step": 14436 + }, + { + "epoch": 1.8365347920111945, + "grad_norm": 1.0277751684188843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8795788288116455, + "num_tokens": 566520343.0, + "step": 14437 + }, + { + "epoch": 1.836662002289785, + "grad_norm": 0.9855471849441528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.891027569770813, + "num_tokens": 566557707.0, + "step": 14438 + }, + { + "epoch": 1.8367892125683756, + "grad_norm": 0.9850391149520874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8819469213485718, + "num_tokens": 566595653.0, + "step": 14439 + }, + { + "epoch": 1.8369164228469659, + "grad_norm": 0.8984522223472595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8849226236343384, + "num_tokens": 566640291.0, + "step": 14440 + }, + { + "epoch": 1.8370436331255564, + "grad_norm": 1.0390782356262207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.878480076789856, + "num_tokens": 566674905.0, + "step": 14441 + }, + { + "epoch": 1.837170843404147, + "grad_norm": 0.9350095391273499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8868235349655151, + "num_tokens": 566715031.0, + "step": 14442 + }, + { + "epoch": 1.8372980536827375, + "grad_norm": 0.8934782147407532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8954187631607056, + "num_tokens": 566757097.0, + "step": 14443 + }, + { + "epoch": 1.837425263961328, + "grad_norm": 0.9438776969909668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.882584810256958, + "num_tokens": 566797922.0, + "step": 14444 + }, + { + "epoch": 1.8375524742399185, + "grad_norm": 0.9087430834770203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8928632736206055, + "num_tokens": 566836325.0, + "step": 14445 + }, + { + "epoch": 1.837679684518509, + "grad_norm": 0.9696726202964783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8911137580871582, + "num_tokens": 566874277.0, + "step": 14446 + }, + { + "epoch": 1.8378068947970996, + "grad_norm": 0.9850208163261414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8855893611907959, + "num_tokens": 566913986.0, + "step": 14447 + }, + { + "epoch": 1.83793410507569, + "grad_norm": 0.9954188466072083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.893669068813324, + "num_tokens": 566953542.0, + "step": 14448 + }, + { + "epoch": 1.8380613153542806, + "grad_norm": 0.9562445282936096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.894661545753479, + "num_tokens": 566987919.0, + "step": 14449 + }, + { + "epoch": 1.8381885256328712, + "grad_norm": 0.9267013669013977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9006152749061584, + "num_tokens": 567027417.0, + "step": 14450 + }, + { + "epoch": 1.8383157359114617, + "grad_norm": 0.9709759950637817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8852963447570801, + "num_tokens": 567070413.0, + "step": 14451 + }, + { + "epoch": 1.8384429461900522, + "grad_norm": 0.8436995148658752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8960936069488525, + "num_tokens": 567115290.0, + "step": 14452 + }, + { + "epoch": 1.8385701564686427, + "grad_norm": 0.9588702917098999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8807127475738525, + "num_tokens": 567159466.0, + "step": 14453 + }, + { + "epoch": 1.8386973667472333, + "grad_norm": 0.9299910068511963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8980313539505005, + "num_tokens": 567200545.0, + "step": 14454 + }, + { + "epoch": 1.8388245770258238, + "grad_norm": 1.0376253128051758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3757, + "mean_token_accuracy": 0.8705371618270874, + "num_tokens": 567238893.0, + "step": 14455 + }, + { + "epoch": 1.8389517873044143, + "grad_norm": 0.9563077092170715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8745163679122925, + "num_tokens": 567281607.0, + "step": 14456 + }, + { + "epoch": 1.8390789975830049, + "grad_norm": 0.8920407295227051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8906595706939697, + "num_tokens": 567326734.0, + "step": 14457 + }, + { + "epoch": 1.8392062078615952, + "grad_norm": 1.0514886379241943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8826236724853516, + "num_tokens": 567365733.0, + "step": 14458 + }, + { + "epoch": 1.8393334181401857, + "grad_norm": 1.0328611135482788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8877415060997009, + "num_tokens": 567399481.0, + "step": 14459 + }, + { + "epoch": 1.8394606284187762, + "grad_norm": 1.089341163635254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8743081092834473, + "num_tokens": 567433511.0, + "step": 14460 + }, + { + "epoch": 1.8395878386973668, + "grad_norm": 1.0834153890609741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8826369643211365, + "num_tokens": 567469295.0, + "step": 14461 + }, + { + "epoch": 1.8397150489759573, + "grad_norm": 0.960091769695282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8907337188720703, + "num_tokens": 567507024.0, + "step": 14462 + }, + { + "epoch": 1.8398422592545478, + "grad_norm": 0.9509842991828918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.893329381942749, + "num_tokens": 567549900.0, + "step": 14463 + }, + { + "epoch": 1.8399694695331381, + "grad_norm": 0.9523823261260986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8881983757019043, + "num_tokens": 567588900.0, + "step": 14464 + }, + { + "epoch": 1.8400966798117286, + "grad_norm": 1.1231356859207153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8841832876205444, + "num_tokens": 567625802.0, + "step": 14465 + }, + { + "epoch": 1.8402238900903192, + "grad_norm": 0.9264615178108215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8933187127113342, + "num_tokens": 567664937.0, + "step": 14466 + }, + { + "epoch": 1.8403511003689097, + "grad_norm": 0.9971131086349487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3884, + "mean_token_accuracy": 0.8669328689575195, + "num_tokens": 567712143.0, + "step": 14467 + }, + { + "epoch": 1.8404783106475002, + "grad_norm": 0.9991480708122253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8819330334663391, + "num_tokens": 567755202.0, + "step": 14468 + }, + { + "epoch": 1.8406055209260908, + "grad_norm": 1.0125595331192017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.87688148021698, + "num_tokens": 567795269.0, + "step": 14469 + }, + { + "epoch": 1.8407327312046813, + "grad_norm": 0.8919309973716736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8877391815185547, + "num_tokens": 567841135.0, + "step": 14470 + }, + { + "epoch": 1.8408599414832718, + "grad_norm": 0.9674645066261292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8991880416870117, + "num_tokens": 567877162.0, + "step": 14471 + }, + { + "epoch": 1.8409871517618623, + "grad_norm": 0.9255593419075012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8957593441009521, + "num_tokens": 567918765.0, + "step": 14472 + }, + { + "epoch": 1.8411143620404529, + "grad_norm": 0.9663804173469543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8848564028739929, + "num_tokens": 567956133.0, + "step": 14473 + }, + { + "epoch": 1.8412415723190434, + "grad_norm": 1.052915096282959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8728890419006348, + "num_tokens": 567991716.0, + "step": 14474 + }, + { + "epoch": 1.841368782597634, + "grad_norm": 1.1096904277801514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8813580274581909, + "num_tokens": 568027455.0, + "step": 14475 + }, + { + "epoch": 1.8414959928762245, + "grad_norm": 1.0101648569107056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8922381401062012, + "num_tokens": 568066098.0, + "step": 14476 + }, + { + "epoch": 1.841623203154815, + "grad_norm": 0.9983315467834473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8860650062561035, + "num_tokens": 568105745.0, + "step": 14477 + }, + { + "epoch": 1.8417504134334055, + "grad_norm": 0.9980415105819702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8930491805076599, + "num_tokens": 568139771.0, + "step": 14478 + }, + { + "epoch": 1.841877623711996, + "grad_norm": 0.9925785064697266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8848278522491455, + "num_tokens": 568180195.0, + "step": 14479 + }, + { + "epoch": 1.8420048339905866, + "grad_norm": 0.9726041555404663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8847107291221619, + "num_tokens": 568221728.0, + "step": 14480 + }, + { + "epoch": 1.842132044269177, + "grad_norm": 1.0018593072891235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8870272040367126, + "num_tokens": 568258550.0, + "step": 14481 + }, + { + "epoch": 1.8422592545477676, + "grad_norm": 1.0979735851287842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8821808099746704, + "num_tokens": 568291268.0, + "step": 14482 + }, + { + "epoch": 1.842386464826358, + "grad_norm": 0.8803844451904297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8980832099914551, + "num_tokens": 568331694.0, + "step": 14483 + }, + { + "epoch": 1.8425136751049485, + "grad_norm": 1.0135738849639893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8764815330505371, + "num_tokens": 568368190.0, + "step": 14484 + }, + { + "epoch": 1.842640885383539, + "grad_norm": 0.9936559796333313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8846848011016846, + "num_tokens": 568403950.0, + "step": 14485 + }, + { + "epoch": 1.8427680956621295, + "grad_norm": 0.9588920474052429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8872868418693542, + "num_tokens": 568443964.0, + "step": 14486 + }, + { + "epoch": 1.84289530594072, + "grad_norm": 1.0609104633331299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4397, + "mean_token_accuracy": 0.8542271852493286, + "num_tokens": 568488371.0, + "step": 14487 + }, + { + "epoch": 1.8430225162193106, + "grad_norm": 0.9558170437812805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8844698667526245, + "num_tokens": 568532512.0, + "step": 14488 + }, + { + "epoch": 1.8431497264979009, + "grad_norm": 0.9709261059761047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8831053376197815, + "num_tokens": 568571041.0, + "step": 14489 + }, + { + "epoch": 1.8432769367764914, + "grad_norm": 1.0611919164657593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8915698528289795, + "num_tokens": 568603495.0, + "step": 14490 + }, + { + "epoch": 1.843404147055082, + "grad_norm": 1.0125428438186646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8828543424606323, + "num_tokens": 568641072.0, + "step": 14491 + }, + { + "epoch": 1.8435313573336725, + "grad_norm": 0.984042227268219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8840211629867554, + "num_tokens": 568679468.0, + "step": 14492 + }, + { + "epoch": 1.843658567612263, + "grad_norm": 0.9392713308334351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8872283697128296, + "num_tokens": 568723362.0, + "step": 14493 + }, + { + "epoch": 1.8437857778908535, + "grad_norm": 0.8982589840888977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.9039165377616882, + "num_tokens": 568761487.0, + "step": 14494 + }, + { + "epoch": 1.843912988169444, + "grad_norm": 0.910628616809845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8722414374351501, + "num_tokens": 568805675.0, + "step": 14495 + }, + { + "epoch": 1.8440401984480346, + "grad_norm": 1.0260851383209229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8852173686027527, + "num_tokens": 568844153.0, + "step": 14496 + }, + { + "epoch": 1.844167408726625, + "grad_norm": 0.9829519987106323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8806397914886475, + "num_tokens": 568883461.0, + "step": 14497 + }, + { + "epoch": 1.8442946190052156, + "grad_norm": 1.0828412771224976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.872726559638977, + "num_tokens": 568926859.0, + "step": 14498 + }, + { + "epoch": 1.8444218292838062, + "grad_norm": 0.910216748714447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.9006661176681519, + "num_tokens": 568961009.0, + "step": 14499 + }, + { + "epoch": 1.8445490395623967, + "grad_norm": 1.0706987380981445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8866850733757019, + "num_tokens": 568994235.0, + "step": 14500 + }, + { + "epoch": 1.8446762498409872, + "grad_norm": 0.9096580147743225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8824866414070129, + "num_tokens": 569041558.0, + "step": 14501 + }, + { + "epoch": 1.8448034601195777, + "grad_norm": 1.0865479707717896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8830529451370239, + "num_tokens": 569075173.0, + "step": 14502 + }, + { + "epoch": 1.8449306703981683, + "grad_norm": 0.983578085899353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8905549049377441, + "num_tokens": 569113327.0, + "step": 14503 + }, + { + "epoch": 1.8450578806767588, + "grad_norm": 1.0203429460525513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.890831708908081, + "num_tokens": 569147994.0, + "step": 14504 + }, + { + "epoch": 1.8451850909553493, + "grad_norm": 0.9922244548797607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8790678977966309, + "num_tokens": 569192581.0, + "step": 14505 + }, + { + "epoch": 1.8453123012339399, + "grad_norm": 0.9870450496673584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8889135122299194, + "num_tokens": 569229072.0, + "step": 14506 + }, + { + "epoch": 1.8454395115125302, + "grad_norm": 1.0206242799758911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.885758638381958, + "num_tokens": 569270906.0, + "step": 14507 + }, + { + "epoch": 1.8455667217911207, + "grad_norm": 1.028395414352417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8744409084320068, + "num_tokens": 569312683.0, + "step": 14508 + }, + { + "epoch": 1.8456939320697112, + "grad_norm": 0.9117637872695923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8964192867279053, + "num_tokens": 569354685.0, + "step": 14509 + }, + { + "epoch": 1.8458211423483017, + "grad_norm": 1.0126804113388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8842263221740723, + "num_tokens": 569394714.0, + "step": 14510 + }, + { + "epoch": 1.8459483526268923, + "grad_norm": 0.981713593006134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8900873064994812, + "num_tokens": 569432153.0, + "step": 14511 + }, + { + "epoch": 1.8460755629054828, + "grad_norm": 0.9038732051849365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8926799297332764, + "num_tokens": 569475085.0, + "step": 14512 + }, + { + "epoch": 1.846202773184073, + "grad_norm": 0.9696893692016602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.8774062395095825, + "num_tokens": 569515467.0, + "step": 14513 + }, + { + "epoch": 1.8463299834626636, + "grad_norm": 1.0196272134780884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8892393112182617, + "num_tokens": 569551367.0, + "step": 14514 + }, + { + "epoch": 1.8464571937412542, + "grad_norm": 1.101222276687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.429, + "mean_token_accuracy": 0.8553651571273804, + "num_tokens": 569591833.0, + "step": 14515 + }, + { + "epoch": 1.8465844040198447, + "grad_norm": 0.9790725708007812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8847770094871521, + "num_tokens": 569633238.0, + "step": 14516 + }, + { + "epoch": 1.8467116142984352, + "grad_norm": 1.0057041645050049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8944330811500549, + "num_tokens": 569668556.0, + "step": 14517 + }, + { + "epoch": 1.8468388245770258, + "grad_norm": 1.0606815814971924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8806737065315247, + "num_tokens": 569703674.0, + "step": 14518 + }, + { + "epoch": 1.8469660348556163, + "grad_norm": 0.9673765897750854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.891654908657074, + "num_tokens": 569744806.0, + "step": 14519 + }, + { + "epoch": 1.8470932451342068, + "grad_norm": 1.0168687105178833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8934640884399414, + "num_tokens": 569777291.0, + "step": 14520 + }, + { + "epoch": 1.8472204554127973, + "grad_norm": 1.0936428308486938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8779508471488953, + "num_tokens": 569814179.0, + "step": 14521 + }, + { + "epoch": 1.8473476656913879, + "grad_norm": 0.9862798452377319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.887877345085144, + "num_tokens": 569851977.0, + "step": 14522 + }, + { + "epoch": 1.8474748759699784, + "grad_norm": 0.9578534960746765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8882084488868713, + "num_tokens": 569894217.0, + "step": 14523 + }, + { + "epoch": 1.847602086248569, + "grad_norm": 0.9734514355659485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8893135190010071, + "num_tokens": 569933880.0, + "step": 14524 + }, + { + "epoch": 1.8477292965271594, + "grad_norm": 0.9649752378463745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8861548900604248, + "num_tokens": 569971033.0, + "step": 14525 + }, + { + "epoch": 1.84785650680575, + "grad_norm": 0.9874772429466248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8955849409103394, + "num_tokens": 570007234.0, + "step": 14526 + }, + { + "epoch": 1.8479837170843405, + "grad_norm": 1.0577318668365479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8783769011497498, + "num_tokens": 570044844.0, + "step": 14527 + }, + { + "epoch": 1.848110927362931, + "grad_norm": 1.0476261377334595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8733768463134766, + "num_tokens": 570086190.0, + "step": 14528 + }, + { + "epoch": 1.8482381376415216, + "grad_norm": 0.9883663654327393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8869251012802124, + "num_tokens": 570125178.0, + "step": 14529 + }, + { + "epoch": 1.848365347920112, + "grad_norm": 1.0619691610336304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8849312663078308, + "num_tokens": 570165510.0, + "step": 14530 + }, + { + "epoch": 1.8484925581987026, + "grad_norm": 0.9979501962661743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8822084665298462, + "num_tokens": 570204702.0, + "step": 14531 + }, + { + "epoch": 1.848619768477293, + "grad_norm": 1.0190290212631226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8792663216590881, + "num_tokens": 570247099.0, + "step": 14532 + }, + { + "epoch": 1.8487469787558835, + "grad_norm": 1.0599066019058228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8887012004852295, + "num_tokens": 570285197.0, + "step": 14533 + }, + { + "epoch": 1.848874189034474, + "grad_norm": 0.9246370196342468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8897466659545898, + "num_tokens": 570328740.0, + "step": 14534 + }, + { + "epoch": 1.8490013993130645, + "grad_norm": 1.0152281522750854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8801135420799255, + "num_tokens": 570366033.0, + "step": 14535 + }, + { + "epoch": 1.849128609591655, + "grad_norm": 1.0071603059768677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8756101131439209, + "num_tokens": 570407332.0, + "step": 14536 + }, + { + "epoch": 1.8492558198702456, + "grad_norm": 1.0118461847305298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8909993767738342, + "num_tokens": 570441918.0, + "step": 14537 + }, + { + "epoch": 1.8493830301488359, + "grad_norm": 0.9468975067138672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8876086473464966, + "num_tokens": 570482932.0, + "step": 14538 + }, + { + "epoch": 1.8495102404274264, + "grad_norm": 1.0003916025161743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8785262703895569, + "num_tokens": 570525599.0, + "step": 14539 + }, + { + "epoch": 1.849637450706017, + "grad_norm": 0.9828113317489624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8811612725257874, + "num_tokens": 570567801.0, + "step": 14540 + }, + { + "epoch": 1.8497646609846075, + "grad_norm": 1.0952104330062866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8802777528762817, + "num_tokens": 570600851.0, + "step": 14541 + }, + { + "epoch": 1.849891871263198, + "grad_norm": 1.0015790462493896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8883171081542969, + "num_tokens": 570638892.0, + "step": 14542 + }, + { + "epoch": 1.8500190815417885, + "grad_norm": 0.9758884310722351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.885979950428009, + "num_tokens": 570679693.0, + "step": 14543 + }, + { + "epoch": 1.850146291820379, + "grad_norm": 1.034199833869934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.885644793510437, + "num_tokens": 570715670.0, + "step": 14544 + }, + { + "epoch": 1.8502735020989696, + "grad_norm": 0.9607671499252319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8969006538391113, + "num_tokens": 570749891.0, + "step": 14545 + }, + { + "epoch": 1.85040071237756, + "grad_norm": 0.8860293626785278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.9014974236488342, + "num_tokens": 570788663.0, + "step": 14546 + }, + { + "epoch": 1.8505279226561506, + "grad_norm": 0.9525494575500488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8900769948959351, + "num_tokens": 570828122.0, + "step": 14547 + }, + { + "epoch": 1.8506551329347412, + "grad_norm": 1.0673842430114746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8860982656478882, + "num_tokens": 570862857.0, + "step": 14548 + }, + { + "epoch": 1.8507823432133317, + "grad_norm": 0.8810890913009644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8867174386978149, + "num_tokens": 570908104.0, + "step": 14549 + }, + { + "epoch": 1.8509095534919222, + "grad_norm": 0.8714958429336548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9053255915641785, + "num_tokens": 570949424.0, + "step": 14550 + }, + { + "epoch": 1.8510367637705127, + "grad_norm": 1.1004252433776855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8654382228851318, + "num_tokens": 570983412.0, + "step": 14551 + }, + { + "epoch": 1.8511639740491033, + "grad_norm": 0.9233559370040894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8883793354034424, + "num_tokens": 571025326.0, + "step": 14552 + }, + { + "epoch": 1.8512911843276938, + "grad_norm": 1.127640962600708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8932206630706787, + "num_tokens": 571055960.0, + "step": 14553 + }, + { + "epoch": 1.8514183946062843, + "grad_norm": 1.0627340078353882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.8745061755180359, + "num_tokens": 571091787.0, + "step": 14554 + }, + { + "epoch": 1.8515456048848749, + "grad_norm": 1.1251187324523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.397, + "mean_token_accuracy": 0.8614491820335388, + "num_tokens": 571130229.0, + "step": 14555 + }, + { + "epoch": 1.8516728151634652, + "grad_norm": 0.9726322293281555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8860855102539062, + "num_tokens": 571173973.0, + "step": 14556 + }, + { + "epoch": 1.8518000254420557, + "grad_norm": 0.9184030890464783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8893676400184631, + "num_tokens": 571216355.0, + "step": 14557 + }, + { + "epoch": 1.8519272357206462, + "grad_norm": 1.1247478723526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8699996471405029, + "num_tokens": 571251705.0, + "step": 14558 + }, + { + "epoch": 1.8520544459992367, + "grad_norm": 0.9744367599487305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8808503150939941, + "num_tokens": 571293408.0, + "step": 14559 + }, + { + "epoch": 1.8521816562778273, + "grad_norm": 0.9952726364135742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8832722306251526, + "num_tokens": 571332397.0, + "step": 14560 + }, + { + "epoch": 1.8523088665564178, + "grad_norm": 0.8952286243438721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8971946239471436, + "num_tokens": 571371421.0, + "step": 14561 + }, + { + "epoch": 1.852436076835008, + "grad_norm": 0.973540723323822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.894873857498169, + "num_tokens": 571408906.0, + "step": 14562 + }, + { + "epoch": 1.8525632871135986, + "grad_norm": 0.8866027593612671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.9023128151893616, + "num_tokens": 571453173.0, + "step": 14563 + }, + { + "epoch": 1.8526904973921892, + "grad_norm": 1.0399056673049927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8764793276786804, + "num_tokens": 571492618.0, + "step": 14564 + }, + { + "epoch": 1.8528177076707797, + "grad_norm": 0.9415590763092041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8935973048210144, + "num_tokens": 571532513.0, + "step": 14565 + }, + { + "epoch": 1.8529449179493702, + "grad_norm": 0.8993399739265442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8964651823043823, + "num_tokens": 571570374.0, + "step": 14566 + }, + { + "epoch": 1.8530721282279607, + "grad_norm": 1.095909595489502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3925, + "mean_token_accuracy": 0.859036922454834, + "num_tokens": 571610021.0, + "step": 14567 + }, + { + "epoch": 1.8531993385065513, + "grad_norm": 1.0378903150558472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8921822309494019, + "num_tokens": 571648592.0, + "step": 14568 + }, + { + "epoch": 1.8533265487851418, + "grad_norm": 0.9098670482635498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8858534097671509, + "num_tokens": 571689270.0, + "step": 14569 + }, + { + "epoch": 1.8534537590637323, + "grad_norm": 1.05122971534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8901345729827881, + "num_tokens": 571724894.0, + "step": 14570 + }, + { + "epoch": 1.8535809693423229, + "grad_norm": 0.922705888748169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8777397274971008, + "num_tokens": 571772521.0, + "step": 14571 + }, + { + "epoch": 1.8537081796209134, + "grad_norm": 0.9887571930885315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8822951316833496, + "num_tokens": 571817003.0, + "step": 14572 + }, + { + "epoch": 1.853835389899504, + "grad_norm": 1.024316668510437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.890262246131897, + "num_tokens": 571851560.0, + "step": 14573 + }, + { + "epoch": 1.8539626001780944, + "grad_norm": 1.0820616483688354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8930411338806152, + "num_tokens": 571883671.0, + "step": 14574 + }, + { + "epoch": 1.854089810456685, + "grad_norm": 0.990562915802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8866992592811584, + "num_tokens": 571921597.0, + "step": 14575 + }, + { + "epoch": 1.8542170207352755, + "grad_norm": 1.0231757164001465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8888633251190186, + "num_tokens": 571956482.0, + "step": 14576 + }, + { + "epoch": 1.854344231013866, + "grad_norm": 1.0044273138046265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8794761300086975, + "num_tokens": 571993246.0, + "step": 14577 + }, + { + "epoch": 1.8544714412924566, + "grad_norm": 1.0161255598068237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8788391947746277, + "num_tokens": 572033200.0, + "step": 14578 + }, + { + "epoch": 1.854598651571047, + "grad_norm": 0.930364191532135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8806477189064026, + "num_tokens": 572079623.0, + "step": 14579 + }, + { + "epoch": 1.8547258618496376, + "grad_norm": 1.0321235656738281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.880980372428894, + "num_tokens": 572115096.0, + "step": 14580 + }, + { + "epoch": 1.854853072128228, + "grad_norm": 0.9876077771186829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8778412342071533, + "num_tokens": 572153169.0, + "step": 14581 + }, + { + "epoch": 1.8549802824068184, + "grad_norm": 0.9994490146636963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.890916109085083, + "num_tokens": 572191550.0, + "step": 14582 + }, + { + "epoch": 1.855107492685409, + "grad_norm": 0.8889405727386475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2649, + "mean_token_accuracy": 0.9047348499298096, + "num_tokens": 572228240.0, + "step": 14583 + }, + { + "epoch": 1.8552347029639995, + "grad_norm": 1.024458885192871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8926624655723572, + "num_tokens": 572263568.0, + "step": 14584 + }, + { + "epoch": 1.85536191324259, + "grad_norm": 1.0360668897628784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.88712078332901, + "num_tokens": 572301923.0, + "step": 14585 + }, + { + "epoch": 1.8554891235211806, + "grad_norm": 1.009128451347351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8726826906204224, + "num_tokens": 572341570.0, + "step": 14586 + }, + { + "epoch": 1.8556163337997709, + "grad_norm": 0.8942234516143799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8970969915390015, + "num_tokens": 572383168.0, + "step": 14587 + }, + { + "epoch": 1.8557435440783614, + "grad_norm": 1.0671343803405762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8969870805740356, + "num_tokens": 572418908.0, + "step": 14588 + }, + { + "epoch": 1.855870754356952, + "grad_norm": 1.0358377695083618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8947718143463135, + "num_tokens": 572450665.0, + "step": 14589 + }, + { + "epoch": 1.8559979646355425, + "grad_norm": 1.004201054573059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8899792432785034, + "num_tokens": 572486408.0, + "step": 14590 + }, + { + "epoch": 1.856125174914133, + "grad_norm": 0.992440938949585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8914178609848022, + "num_tokens": 572522498.0, + "step": 14591 + }, + { + "epoch": 1.8562523851927235, + "grad_norm": 0.9941422939300537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8789652585983276, + "num_tokens": 572557921.0, + "step": 14592 + }, + { + "epoch": 1.856379595471314, + "grad_norm": 0.9055193662643433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8952445983886719, + "num_tokens": 572597928.0, + "step": 14593 + }, + { + "epoch": 1.8565068057499046, + "grad_norm": 0.926146388053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8907382488250732, + "num_tokens": 572639856.0, + "step": 14594 + }, + { + "epoch": 1.856634016028495, + "grad_norm": 1.0122193098068237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8771416544914246, + "num_tokens": 572680986.0, + "step": 14595 + }, + { + "epoch": 1.8567612263070856, + "grad_norm": 0.9086874127388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8979294300079346, + "num_tokens": 572723402.0, + "step": 14596 + }, + { + "epoch": 1.8568884365856761, + "grad_norm": 1.0347808599472046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8875911235809326, + "num_tokens": 572761663.0, + "step": 14597 + }, + { + "epoch": 1.8570156468642667, + "grad_norm": 0.9427188634872437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8775575757026672, + "num_tokens": 572805815.0, + "step": 14598 + }, + { + "epoch": 1.8571428571428572, + "grad_norm": 0.9399937391281128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.889404296875, + "num_tokens": 572844615.0, + "step": 14599 + }, + { + "epoch": 1.8572700674214477, + "grad_norm": 1.019594669342041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8809465765953064, + "num_tokens": 572881471.0, + "step": 14600 + }, + { + "epoch": 1.8573972777000383, + "grad_norm": 0.9015808701515198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8915399312973022, + "num_tokens": 572922546.0, + "step": 14601 + }, + { + "epoch": 1.8575244879786288, + "grad_norm": 0.9951421022415161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8783897757530212, + "num_tokens": 572963251.0, + "step": 14602 + }, + { + "epoch": 1.8576516982572193, + "grad_norm": 1.051356315612793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8896432518959045, + "num_tokens": 572997073.0, + "step": 14603 + }, + { + "epoch": 1.8577789085358098, + "grad_norm": 1.0032758712768555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3763, + "mean_token_accuracy": 0.8716811537742615, + "num_tokens": 573040255.0, + "step": 14604 + }, + { + "epoch": 1.8579061188144002, + "grad_norm": 1.1132919788360596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8731906414031982, + "num_tokens": 573075408.0, + "step": 14605 + }, + { + "epoch": 1.8580333290929907, + "grad_norm": 0.9702087044715881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8879076838493347, + "num_tokens": 573120288.0, + "step": 14606 + }, + { + "epoch": 1.8581605393715812, + "grad_norm": 0.9592766761779785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.875400722026825, + "num_tokens": 573161803.0, + "step": 14607 + }, + { + "epoch": 1.8582877496501717, + "grad_norm": 1.0733637809753418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8756380081176758, + "num_tokens": 573197844.0, + "step": 14608 + }, + { + "epoch": 1.8584149599287623, + "grad_norm": 0.9514665007591248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8856213092803955, + "num_tokens": 573238121.0, + "step": 14609 + }, + { + "epoch": 1.8585421702073528, + "grad_norm": 1.062751293182373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8826656341552734, + "num_tokens": 573270445.0, + "step": 14610 + }, + { + "epoch": 1.858669380485943, + "grad_norm": 0.9459089040756226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8925822377204895, + "num_tokens": 573308787.0, + "step": 14611 + }, + { + "epoch": 1.8587965907645336, + "grad_norm": 0.9828280806541443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8765304088592529, + "num_tokens": 573350342.0, + "step": 14612 + }, + { + "epoch": 1.8589238010431242, + "grad_norm": 1.0567110776901245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8887940645217896, + "num_tokens": 573389299.0, + "step": 14613 + }, + { + "epoch": 1.8590510113217147, + "grad_norm": 1.0627769231796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.886328935623169, + "num_tokens": 573422952.0, + "step": 14614 + }, + { + "epoch": 1.8591782216003052, + "grad_norm": 0.9568852782249451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8926301598548889, + "num_tokens": 573459978.0, + "step": 14615 + }, + { + "epoch": 1.8593054318788957, + "grad_norm": 0.9676064848899841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.87880939245224, + "num_tokens": 573500406.0, + "step": 14616 + }, + { + "epoch": 1.8594326421574863, + "grad_norm": 0.9214595556259155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.894074559211731, + "num_tokens": 573541087.0, + "step": 14617 + }, + { + "epoch": 1.8595598524360768, + "grad_norm": 0.9234980940818787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8808847665786743, + "num_tokens": 573583452.0, + "step": 14618 + }, + { + "epoch": 1.8596870627146673, + "grad_norm": 0.9369884729385376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8891223669052124, + "num_tokens": 573620676.0, + "step": 14619 + }, + { + "epoch": 1.8598142729932579, + "grad_norm": 0.9198632836341858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.884057879447937, + "num_tokens": 573667731.0, + "step": 14620 + }, + { + "epoch": 1.8599414832718484, + "grad_norm": 0.9462372660636902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8875611424446106, + "num_tokens": 573706743.0, + "step": 14621 + }, + { + "epoch": 1.860068693550439, + "grad_norm": 1.0168001651763916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8800089359283447, + "num_tokens": 573745962.0, + "step": 14622 + }, + { + "epoch": 1.8601959038290294, + "grad_norm": 1.0092016458511353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.877241849899292, + "num_tokens": 573789979.0, + "step": 14623 + }, + { + "epoch": 1.86032311410762, + "grad_norm": 1.08615243434906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8869460821151733, + "num_tokens": 573823154.0, + "step": 14624 + }, + { + "epoch": 1.8604503243862105, + "grad_norm": 0.9519904255867004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8822813034057617, + "num_tokens": 573865938.0, + "step": 14625 + }, + { + "epoch": 1.860577534664801, + "grad_norm": 1.1827319860458374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4107, + "mean_token_accuracy": 0.8600145578384399, + "num_tokens": 573902507.0, + "step": 14626 + }, + { + "epoch": 1.8607047449433916, + "grad_norm": 0.9289995431900024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8738414645195007, + "num_tokens": 573943643.0, + "step": 14627 + }, + { + "epoch": 1.860831955221982, + "grad_norm": 1.1553844213485718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8753920197486877, + "num_tokens": 573977116.0, + "step": 14628 + }, + { + "epoch": 1.8609591655005726, + "grad_norm": 0.9086028933525085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8973857164382935, + "num_tokens": 574019305.0, + "step": 14629 + }, + { + "epoch": 1.861086375779163, + "grad_norm": 0.9608330726623535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8840293288230896, + "num_tokens": 574060850.0, + "step": 14630 + }, + { + "epoch": 1.8612135860577534, + "grad_norm": 0.9069417119026184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8856819868087769, + "num_tokens": 574104919.0, + "step": 14631 + }, + { + "epoch": 1.861340796336344, + "grad_norm": 0.9848096966743469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8867636322975159, + "num_tokens": 574144455.0, + "step": 14632 + }, + { + "epoch": 1.8614680066149345, + "grad_norm": 0.9178287982940674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8834190964698792, + "num_tokens": 574187939.0, + "step": 14633 + }, + { + "epoch": 1.861595216893525, + "grad_norm": 0.9809905886650085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.890122652053833, + "num_tokens": 574226714.0, + "step": 14634 + }, + { + "epoch": 1.8617224271721156, + "grad_norm": 1.0341378450393677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8805544376373291, + "num_tokens": 574263262.0, + "step": 14635 + }, + { + "epoch": 1.8618496374507059, + "grad_norm": 1.0381107330322266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8899432420730591, + "num_tokens": 574296672.0, + "step": 14636 + }, + { + "epoch": 1.8619768477292964, + "grad_norm": 0.9543801546096802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.901067316532135, + "num_tokens": 574334263.0, + "step": 14637 + }, + { + "epoch": 1.862104058007887, + "grad_norm": 0.9813718199729919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8934178948402405, + "num_tokens": 574371275.0, + "step": 14638 + }, + { + "epoch": 1.8622312682864774, + "grad_norm": 1.0500948429107666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8747676610946655, + "num_tokens": 574409466.0, + "step": 14639 + }, + { + "epoch": 1.862358478565068, + "grad_norm": 1.1897865533828735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8779404759407043, + "num_tokens": 574439127.0, + "step": 14640 + }, + { + "epoch": 1.8624856888436585, + "grad_norm": 0.9569625854492188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8896470069885254, + "num_tokens": 574479272.0, + "step": 14641 + }, + { + "epoch": 1.862612899122249, + "grad_norm": 1.0313937664031982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.875961184501648, + "num_tokens": 574517506.0, + "step": 14642 + }, + { + "epoch": 1.8627401094008396, + "grad_norm": 0.9698829650878906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8940811157226562, + "num_tokens": 574553128.0, + "step": 14643 + }, + { + "epoch": 1.86286731967943, + "grad_norm": 1.047707200050354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8826152086257935, + "num_tokens": 574589449.0, + "step": 14644 + }, + { + "epoch": 1.8629945299580206, + "grad_norm": 0.8701353073120117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8990904092788696, + "num_tokens": 574628810.0, + "step": 14645 + }, + { + "epoch": 1.8631217402366111, + "grad_norm": 0.9752032160758972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8778150081634521, + "num_tokens": 574668709.0, + "step": 14646 + }, + { + "epoch": 1.8632489505152017, + "grad_norm": 0.8980063796043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2687, + "mean_token_accuracy": 0.9030721783638, + "num_tokens": 574707371.0, + "step": 14647 + }, + { + "epoch": 1.8633761607937922, + "grad_norm": 0.9849889874458313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8841474056243896, + "num_tokens": 574752224.0, + "step": 14648 + }, + { + "epoch": 1.8635033710723827, + "grad_norm": 0.983271598815918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8785635232925415, + "num_tokens": 574791460.0, + "step": 14649 + }, + { + "epoch": 1.8636305813509733, + "grad_norm": 1.0254926681518555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8913924098014832, + "num_tokens": 574828048.0, + "step": 14650 + }, + { + "epoch": 1.8637577916295638, + "grad_norm": 0.9563872814178467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8946428894996643, + "num_tokens": 574869466.0, + "step": 14651 + }, + { + "epoch": 1.8638850019081543, + "grad_norm": 0.9902915954589844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8849233388900757, + "num_tokens": 574909489.0, + "step": 14652 + }, + { + "epoch": 1.8640122121867448, + "grad_norm": 0.914426326751709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8910102844238281, + "num_tokens": 574952090.0, + "step": 14653 + }, + { + "epoch": 1.8641394224653351, + "grad_norm": 1.0732977390289307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8716534376144409, + "num_tokens": 574990978.0, + "step": 14654 + }, + { + "epoch": 1.8642666327439257, + "grad_norm": 1.0541706085205078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8833240270614624, + "num_tokens": 575030452.0, + "step": 14655 + }, + { + "epoch": 1.8643938430225162, + "grad_norm": 0.9732967615127563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.895835816860199, + "num_tokens": 575069292.0, + "step": 14656 + }, + { + "epoch": 1.8645210533011067, + "grad_norm": 0.9583629369735718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8872743844985962, + "num_tokens": 575111778.0, + "step": 14657 + }, + { + "epoch": 1.8646482635796973, + "grad_norm": 0.9859681725502014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8889350295066833, + "num_tokens": 575147230.0, + "step": 14658 + }, + { + "epoch": 1.8647754738582878, + "grad_norm": 1.0044779777526855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8885005116462708, + "num_tokens": 575186608.0, + "step": 14659 + }, + { + "epoch": 1.864902684136878, + "grad_norm": 0.9198064804077148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8956995010375977, + "num_tokens": 575224727.0, + "step": 14660 + }, + { + "epoch": 1.8650298944154686, + "grad_norm": 0.9795662760734558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8831307291984558, + "num_tokens": 575262930.0, + "step": 14661 + }, + { + "epoch": 1.8651571046940592, + "grad_norm": 1.1224896907806396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8661742210388184, + "num_tokens": 575305091.0, + "step": 14662 + }, + { + "epoch": 1.8652843149726497, + "grad_norm": 0.9749835133552551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8856891989707947, + "num_tokens": 575344856.0, + "step": 14663 + }, + { + "epoch": 1.8654115252512402, + "grad_norm": 0.9835468530654907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8904996514320374, + "num_tokens": 575380458.0, + "step": 14664 + }, + { + "epoch": 1.8655387355298307, + "grad_norm": 0.908726155757904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8967011570930481, + "num_tokens": 575419895.0, + "step": 14665 + }, + { + "epoch": 1.8656659458084213, + "grad_norm": 1.0767836570739746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8775960803031921, + "num_tokens": 575454734.0, + "step": 14666 + }, + { + "epoch": 1.8657931560870118, + "grad_norm": 0.9927951693534851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8857265710830688, + "num_tokens": 575497438.0, + "step": 14667 + }, + { + "epoch": 1.8659203663656023, + "grad_norm": 0.8455246090888977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2571, + "mean_token_accuracy": 0.9070872068405151, + "num_tokens": 575536277.0, + "step": 14668 + }, + { + "epoch": 1.8660475766441929, + "grad_norm": 1.032676339149475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8950895071029663, + "num_tokens": 575570553.0, + "step": 14669 + }, + { + "epoch": 1.8661747869227834, + "grad_norm": 0.9654440879821777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8985863924026489, + "num_tokens": 575606377.0, + "step": 14670 + }, + { + "epoch": 1.866301997201374, + "grad_norm": 0.9720340371131897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.895128607749939, + "num_tokens": 575645227.0, + "step": 14671 + }, + { + "epoch": 1.8664292074799644, + "grad_norm": 0.8938212394714355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8903505206108093, + "num_tokens": 575689145.0, + "step": 14672 + }, + { + "epoch": 1.866556417758555, + "grad_norm": 0.8958936929702759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8891329765319824, + "num_tokens": 575731426.0, + "step": 14673 + }, + { + "epoch": 1.8666836280371455, + "grad_norm": 0.9818726181983948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8843748569488525, + "num_tokens": 575773354.0, + "step": 14674 + }, + { + "epoch": 1.866810838315736, + "grad_norm": 0.9916216135025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8860143423080444, + "num_tokens": 575811483.0, + "step": 14675 + }, + { + "epoch": 1.8669380485943265, + "grad_norm": 0.9264039397239685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.891308605670929, + "num_tokens": 575852314.0, + "step": 14676 + }, + { + "epoch": 1.867065258872917, + "grad_norm": 1.0109246969223022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8865554332733154, + "num_tokens": 575896073.0, + "step": 14677 + }, + { + "epoch": 1.8671924691515076, + "grad_norm": 1.010644793510437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8782631158828735, + "num_tokens": 575938317.0, + "step": 14678 + }, + { + "epoch": 1.867319679430098, + "grad_norm": 1.0238569974899292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8888061046600342, + "num_tokens": 575970203.0, + "step": 14679 + }, + { + "epoch": 1.8674468897086884, + "grad_norm": 0.9202083945274353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8849517703056335, + "num_tokens": 576015371.0, + "step": 14680 + }, + { + "epoch": 1.867574099987279, + "grad_norm": 0.9656829833984375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8837923407554626, + "num_tokens": 576058120.0, + "step": 14681 + }, + { + "epoch": 1.8677013102658695, + "grad_norm": 1.085732340812683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8719810247421265, + "num_tokens": 576091323.0, + "step": 14682 + }, + { + "epoch": 1.86782852054446, + "grad_norm": 0.96445232629776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8811859488487244, + "num_tokens": 576133941.0, + "step": 14683 + }, + { + "epoch": 1.8679557308230506, + "grad_norm": 0.9640393257141113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.899135947227478, + "num_tokens": 576171221.0, + "step": 14684 + }, + { + "epoch": 1.8680829411016409, + "grad_norm": 0.9866922497749329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8873788118362427, + "num_tokens": 576209199.0, + "step": 14685 + }, + { + "epoch": 1.8682101513802314, + "grad_norm": 0.9975717067718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8824039697647095, + "num_tokens": 576246235.0, + "step": 14686 + }, + { + "epoch": 1.868337361658822, + "grad_norm": 1.019741415977478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8842628598213196, + "num_tokens": 576284404.0, + "step": 14687 + }, + { + "epoch": 1.8684645719374124, + "grad_norm": 0.972599446773529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8898011445999146, + "num_tokens": 576323083.0, + "step": 14688 + }, + { + "epoch": 1.868591782216003, + "grad_norm": 0.958521842956543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8796181678771973, + "num_tokens": 576366237.0, + "step": 14689 + }, + { + "epoch": 1.8687189924945935, + "grad_norm": 0.9981924891471863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8890653252601624, + "num_tokens": 576406678.0, + "step": 14690 + }, + { + "epoch": 1.868846202773184, + "grad_norm": 0.9356487393379211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.889270544052124, + "num_tokens": 576445112.0, + "step": 14691 + }, + { + "epoch": 1.8689734130517746, + "grad_norm": 0.9208305478096008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8856801986694336, + "num_tokens": 576488193.0, + "step": 14692 + }, + { + "epoch": 1.869100623330365, + "grad_norm": 1.0419780015945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4142, + "mean_token_accuracy": 0.8587652444839478, + "num_tokens": 576538955.0, + "step": 14693 + }, + { + "epoch": 1.8692278336089556, + "grad_norm": 0.9255534410476685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9012808203697205, + "num_tokens": 576577229.0, + "step": 14694 + }, + { + "epoch": 1.8693550438875461, + "grad_norm": 1.0209105014801025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.887818455696106, + "num_tokens": 576611485.0, + "step": 14695 + }, + { + "epoch": 1.8694822541661367, + "grad_norm": 0.9761146903038025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8937933444976807, + "num_tokens": 576645231.0, + "step": 14696 + }, + { + "epoch": 1.8696094644447272, + "grad_norm": 0.9423274397850037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8804697394371033, + "num_tokens": 576694589.0, + "step": 14697 + }, + { + "epoch": 1.8697366747233177, + "grad_norm": 0.8556574583053589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2505, + "mean_token_accuracy": 0.9062919616699219, + "num_tokens": 576734850.0, + "step": 14698 + }, + { + "epoch": 1.8698638850019083, + "grad_norm": 0.9942866563796997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8957129716873169, + "num_tokens": 576768597.0, + "step": 14699 + }, + { + "epoch": 1.8699910952804988, + "grad_norm": 0.9848518967628479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8814950585365295, + "num_tokens": 576808138.0, + "step": 14700 + }, + { + "epoch": 1.8701183055590893, + "grad_norm": 0.9668902158737183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8816218376159668, + "num_tokens": 576851587.0, + "step": 14701 + }, + { + "epoch": 1.8702455158376798, + "grad_norm": 0.9363076686859131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8871141076087952, + "num_tokens": 576890927.0, + "step": 14702 + }, + { + "epoch": 1.8703727261162701, + "grad_norm": 0.9712196588516235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8784453272819519, + "num_tokens": 576931835.0, + "step": 14703 + }, + { + "epoch": 1.8704999363948607, + "grad_norm": 0.915362536907196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8849104642868042, + "num_tokens": 576974321.0, + "step": 14704 + }, + { + "epoch": 1.8706271466734512, + "grad_norm": 0.977954089641571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8945299386978149, + "num_tokens": 577013517.0, + "step": 14705 + }, + { + "epoch": 1.8707543569520417, + "grad_norm": 1.0181704759597778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3734, + "mean_token_accuracy": 0.8712636232376099, + "num_tokens": 577052112.0, + "step": 14706 + }, + { + "epoch": 1.8708815672306323, + "grad_norm": 0.9407113194465637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8838006258010864, + "num_tokens": 577094182.0, + "step": 14707 + }, + { + "epoch": 1.8710087775092228, + "grad_norm": 0.8687379956245422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8976663947105408, + "num_tokens": 577139882.0, + "step": 14708 + }, + { + "epoch": 1.871135987787813, + "grad_norm": 1.0636855363845825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.88349848985672, + "num_tokens": 577178621.0, + "step": 14709 + }, + { + "epoch": 1.8712631980664036, + "grad_norm": 0.9432015419006348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8852871656417847, + "num_tokens": 577222919.0, + "step": 14710 + }, + { + "epoch": 1.8713904083449941, + "grad_norm": 0.8940586447715759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8902073502540588, + "num_tokens": 577270191.0, + "step": 14711 + }, + { + "epoch": 1.8715176186235847, + "grad_norm": 0.9184040427207947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8800299763679504, + "num_tokens": 577313630.0, + "step": 14712 + }, + { + "epoch": 1.8716448289021752, + "grad_norm": 1.1519715785980225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3878, + "mean_token_accuracy": 0.8681085109710693, + "num_tokens": 577351983.0, + "step": 14713 + }, + { + "epoch": 1.8717720391807657, + "grad_norm": 1.0270670652389526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8681440353393555, + "num_tokens": 577395495.0, + "step": 14714 + }, + { + "epoch": 1.8718992494593563, + "grad_norm": 0.9251242280006409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.896292507648468, + "num_tokens": 577433628.0, + "step": 14715 + }, + { + "epoch": 1.8720264597379468, + "grad_norm": 0.9956398010253906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8913554549217224, + "num_tokens": 577471924.0, + "step": 14716 + }, + { + "epoch": 1.8721536700165373, + "grad_norm": 0.9635862708091736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8920339345932007, + "num_tokens": 577514014.0, + "step": 14717 + }, + { + "epoch": 1.8722808802951278, + "grad_norm": 1.0334092378616333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8894475102424622, + "num_tokens": 577550750.0, + "step": 14718 + }, + { + "epoch": 1.8724080905737184, + "grad_norm": 0.9997944235801697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8875297904014587, + "num_tokens": 577586430.0, + "step": 14719 + }, + { + "epoch": 1.872535300852309, + "grad_norm": 1.0237352848052979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8840882182121277, + "num_tokens": 577624302.0, + "step": 14720 + }, + { + "epoch": 1.8726625111308994, + "grad_norm": 1.0667352676391602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3876, + "mean_token_accuracy": 0.8633814454078674, + "num_tokens": 577666556.0, + "step": 14721 + }, + { + "epoch": 1.87278972140949, + "grad_norm": 1.0177505016326904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8801977634429932, + "num_tokens": 577706538.0, + "step": 14722 + }, + { + "epoch": 1.8729169316880805, + "grad_norm": 1.009515404701233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3863, + "mean_token_accuracy": 0.866390585899353, + "num_tokens": 577748577.0, + "step": 14723 + }, + { + "epoch": 1.873044141966671, + "grad_norm": 1.0504752397537231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8888078331947327, + "num_tokens": 577784591.0, + "step": 14724 + }, + { + "epoch": 1.8731713522452615, + "grad_norm": 0.8438995480537415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.896365761756897, + "num_tokens": 577831486.0, + "step": 14725 + }, + { + "epoch": 1.873298562523852, + "grad_norm": 1.011730432510376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8897241950035095, + "num_tokens": 577868129.0, + "step": 14726 + }, + { + "epoch": 1.8734257728024426, + "grad_norm": 0.9845978617668152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8897705078125, + "num_tokens": 577906372.0, + "step": 14727 + }, + { + "epoch": 1.873552983081033, + "grad_norm": 0.961852490901947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8788793087005615, + "num_tokens": 577946612.0, + "step": 14728 + }, + { + "epoch": 1.8736801933596234, + "grad_norm": 0.948756992816925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8884283900260925, + "num_tokens": 577989558.0, + "step": 14729 + }, + { + "epoch": 1.873807403638214, + "grad_norm": 0.9544665217399597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.890349268913269, + "num_tokens": 578029676.0, + "step": 14730 + }, + { + "epoch": 1.8739346139168045, + "grad_norm": 0.9273859858512878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8955960869789124, + "num_tokens": 578067068.0, + "step": 14731 + }, + { + "epoch": 1.874061824195395, + "grad_norm": 0.9010952711105347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8913828134536743, + "num_tokens": 578112373.0, + "step": 14732 + }, + { + "epoch": 1.8741890344739855, + "grad_norm": 1.1066280603408813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8740712404251099, + "num_tokens": 578148898.0, + "step": 14733 + }, + { + "epoch": 1.8743162447525759, + "grad_norm": 0.9320979714393616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8855856657028198, + "num_tokens": 578190938.0, + "step": 14734 + }, + { + "epoch": 1.8744434550311664, + "grad_norm": 0.8928232789039612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.896540641784668, + "num_tokens": 578227674.0, + "step": 14735 + }, + { + "epoch": 1.874570665309757, + "grad_norm": 0.9397453665733337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8859882354736328, + "num_tokens": 578269599.0, + "step": 14736 + }, + { + "epoch": 1.8746978755883474, + "grad_norm": 1.0715203285217285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8812490701675415, + "num_tokens": 578307670.0, + "step": 14737 + }, + { + "epoch": 1.874825085866938, + "grad_norm": 0.983079731464386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8715384602546692, + "num_tokens": 578349456.0, + "step": 14738 + }, + { + "epoch": 1.8749522961455285, + "grad_norm": 1.0625905990600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8781702518463135, + "num_tokens": 578387430.0, + "step": 14739 + }, + { + "epoch": 1.875079506424119, + "grad_norm": 0.9861916303634644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8880456686019897, + "num_tokens": 578425431.0, + "step": 14740 + }, + { + "epoch": 1.8752067167027096, + "grad_norm": 0.9587914347648621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.885948896408081, + "num_tokens": 578466800.0, + "step": 14741 + }, + { + "epoch": 1.8753339269813, + "grad_norm": 1.0253708362579346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8910987377166748, + "num_tokens": 578501815.0, + "step": 14742 + }, + { + "epoch": 1.8754611372598906, + "grad_norm": 0.9822584390640259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8834682703018188, + "num_tokens": 578544213.0, + "step": 14743 + }, + { + "epoch": 1.8755883475384811, + "grad_norm": 0.9937333464622498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8799759149551392, + "num_tokens": 578586134.0, + "step": 14744 + }, + { + "epoch": 1.8757155578170717, + "grad_norm": 1.0176808834075928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3681, + "mean_token_accuracy": 0.8710098266601562, + "num_tokens": 578630446.0, + "step": 14745 + }, + { + "epoch": 1.8758427680956622, + "grad_norm": 0.9188872575759888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8837390542030334, + "num_tokens": 578672407.0, + "step": 14746 + }, + { + "epoch": 1.8759699783742527, + "grad_norm": 1.0033677816390991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8860777616500854, + "num_tokens": 578708923.0, + "step": 14747 + }, + { + "epoch": 1.8760971886528433, + "grad_norm": 1.0081866979599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8766846060752869, + "num_tokens": 578747913.0, + "step": 14748 + }, + { + "epoch": 1.8762243989314338, + "grad_norm": 0.892741322517395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8890249729156494, + "num_tokens": 578788964.0, + "step": 14749 + }, + { + "epoch": 1.8763516092100243, + "grad_norm": 0.9807218313217163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8820832371711731, + "num_tokens": 578831199.0, + "step": 14750 + }, + { + "epoch": 1.8764788194886148, + "grad_norm": 1.0203642845153809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.887600302696228, + "num_tokens": 578864566.0, + "step": 14751 + }, + { + "epoch": 1.8766060297672051, + "grad_norm": 1.0450457334518433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8739926815032959, + "num_tokens": 578905248.0, + "step": 14752 + }, + { + "epoch": 1.8767332400457957, + "grad_norm": 0.9497933983802795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8801286816596985, + "num_tokens": 578949337.0, + "step": 14753 + }, + { + "epoch": 1.8768604503243862, + "grad_norm": 1.0844186544418335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3609, + "mean_token_accuracy": 0.8682748079299927, + "num_tokens": 578983749.0, + "step": 14754 + }, + { + "epoch": 1.8769876606029767, + "grad_norm": 0.9927630424499512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8743476867675781, + "num_tokens": 579023886.0, + "step": 14755 + }, + { + "epoch": 1.8771148708815673, + "grad_norm": 0.9965001344680786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8823168277740479, + "num_tokens": 579060514.0, + "step": 14756 + }, + { + "epoch": 1.8772420811601578, + "grad_norm": 0.9590644836425781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8849668502807617, + "num_tokens": 579103060.0, + "step": 14757 + }, + { + "epoch": 1.877369291438748, + "grad_norm": 0.9980496764183044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8790788054466248, + "num_tokens": 579139861.0, + "step": 14758 + }, + { + "epoch": 1.8774965017173386, + "grad_norm": 1.040105938911438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8820270299911499, + "num_tokens": 579176822.0, + "step": 14759 + }, + { + "epoch": 1.8776237119959291, + "grad_norm": 1.0200273990631104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.8650575876235962, + "num_tokens": 579219142.0, + "step": 14760 + }, + { + "epoch": 1.8777509222745197, + "grad_norm": 1.0232917070388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8853808045387268, + "num_tokens": 579258686.0, + "step": 14761 + }, + { + "epoch": 1.8778781325531102, + "grad_norm": 0.9875030517578125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.893161416053772, + "num_tokens": 579297869.0, + "step": 14762 + }, + { + "epoch": 1.8780053428317007, + "grad_norm": 0.8898609280586243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.9025618433952332, + "num_tokens": 579339448.0, + "step": 14763 + }, + { + "epoch": 1.8781325531102913, + "grad_norm": 0.9912993907928467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8961283564567566, + "num_tokens": 579374471.0, + "step": 14764 + }, + { + "epoch": 1.8782597633888818, + "grad_norm": 1.0407518148422241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8846098184585571, + "num_tokens": 579406474.0, + "step": 14765 + }, + { + "epoch": 1.8783869736674723, + "grad_norm": 0.9628476500511169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8823451995849609, + "num_tokens": 579446356.0, + "step": 14766 + }, + { + "epoch": 1.8785141839460628, + "grad_norm": 0.8861488699913025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8939006924629211, + "num_tokens": 579489013.0, + "step": 14767 + }, + { + "epoch": 1.8786413942246534, + "grad_norm": 0.892528772354126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2625, + "mean_token_accuracy": 0.9076377153396606, + "num_tokens": 579526164.0, + "step": 14768 + }, + { + "epoch": 1.878768604503244, + "grad_norm": 0.9758762121200562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8883798122406006, + "num_tokens": 579564560.0, + "step": 14769 + }, + { + "epoch": 1.8788958147818344, + "grad_norm": 0.8917494416236877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8960325717926025, + "num_tokens": 579610781.0, + "step": 14770 + }, + { + "epoch": 1.879023025060425, + "grad_norm": 0.9990200996398926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8886464834213257, + "num_tokens": 579647201.0, + "step": 14771 + }, + { + "epoch": 1.8791502353390155, + "grad_norm": 1.0001567602157593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8818250894546509, + "num_tokens": 579685556.0, + "step": 14772 + }, + { + "epoch": 1.879277445617606, + "grad_norm": 0.9435356259346008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8897141814231873, + "num_tokens": 579725129.0, + "step": 14773 + }, + { + "epoch": 1.8794046558961965, + "grad_norm": 0.8436252474784851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8923641443252563, + "num_tokens": 579773679.0, + "step": 14774 + }, + { + "epoch": 1.879531866174787, + "grad_norm": 0.9290205240249634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8816984295845032, + "num_tokens": 579817843.0, + "step": 14775 + }, + { + "epoch": 1.8796590764533776, + "grad_norm": 0.9793884754180908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.894534170627594, + "num_tokens": 579854130.0, + "step": 14776 + }, + { + "epoch": 1.879786286731968, + "grad_norm": 1.0561400651931763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8870720863342285, + "num_tokens": 579886046.0, + "step": 14777 + }, + { + "epoch": 1.8799134970105584, + "grad_norm": 1.0309648513793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8718076944351196, + "num_tokens": 579928095.0, + "step": 14778 + }, + { + "epoch": 1.880040707289149, + "grad_norm": 0.95429927110672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.8983805179595947, + "num_tokens": 579967110.0, + "step": 14779 + }, + { + "epoch": 1.8801679175677395, + "grad_norm": 1.0202860832214355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8761817216873169, + "num_tokens": 580008041.0, + "step": 14780 + }, + { + "epoch": 1.88029512784633, + "grad_norm": 1.1253206729888916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8885196447372437, + "num_tokens": 580046359.0, + "step": 14781 + }, + { + "epoch": 1.8804223381249205, + "grad_norm": 0.9262815713882446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8902550935745239, + "num_tokens": 580087285.0, + "step": 14782 + }, + { + "epoch": 1.8805495484035109, + "grad_norm": 0.9915216565132141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8942011594772339, + "num_tokens": 580121646.0, + "step": 14783 + }, + { + "epoch": 1.8806767586821014, + "grad_norm": 0.8636767864227295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.899571418762207, + "num_tokens": 580164791.0, + "step": 14784 + }, + { + "epoch": 1.880803968960692, + "grad_norm": 1.020246982574463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8846978545188904, + "num_tokens": 580203793.0, + "step": 14785 + }, + { + "epoch": 1.8809311792392824, + "grad_norm": 1.1007764339447021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3702, + "mean_token_accuracy": 0.8716235160827637, + "num_tokens": 580242338.0, + "step": 14786 + }, + { + "epoch": 1.881058389517873, + "grad_norm": 1.0938398838043213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8789392709732056, + "num_tokens": 580277991.0, + "step": 14787 + }, + { + "epoch": 1.8811855997964635, + "grad_norm": 0.9359539151191711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8940682411193848, + "num_tokens": 580317171.0, + "step": 14788 + }, + { + "epoch": 1.881312810075054, + "grad_norm": 0.9218617677688599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.886089026927948, + "num_tokens": 580359671.0, + "step": 14789 + }, + { + "epoch": 1.8814400203536445, + "grad_norm": 1.1180955171585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3755, + "mean_token_accuracy": 0.869468092918396, + "num_tokens": 580397971.0, + "step": 14790 + }, + { + "epoch": 1.881567230632235, + "grad_norm": 0.9861854314804077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8806139230728149, + "num_tokens": 580440186.0, + "step": 14791 + }, + { + "epoch": 1.8816944409108256, + "grad_norm": 1.0143098831176758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.879213809967041, + "num_tokens": 580479069.0, + "step": 14792 + }, + { + "epoch": 1.8818216511894161, + "grad_norm": 0.8210861086845398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.891351044178009, + "num_tokens": 580525735.0, + "step": 14793 + }, + { + "epoch": 1.8819488614680067, + "grad_norm": 0.9734376668930054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8787084817886353, + "num_tokens": 580567490.0, + "step": 14794 + }, + { + "epoch": 1.8820760717465972, + "grad_norm": 1.0784010887145996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8903294801712036, + "num_tokens": 580597797.0, + "step": 14795 + }, + { + "epoch": 1.8822032820251877, + "grad_norm": 0.9468478560447693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8883598446846008, + "num_tokens": 580637481.0, + "step": 14796 + }, + { + "epoch": 1.8823304923037782, + "grad_norm": 1.0536257028579712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3724, + "mean_token_accuracy": 0.8706945776939392, + "num_tokens": 580678653.0, + "step": 14797 + }, + { + "epoch": 1.8824577025823688, + "grad_norm": 0.8377360105514526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8917458057403564, + "num_tokens": 580729897.0, + "step": 14798 + }, + { + "epoch": 1.8825849128609593, + "grad_norm": 0.9436041712760925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8847840428352356, + "num_tokens": 580773238.0, + "step": 14799 + }, + { + "epoch": 1.8827121231395498, + "grad_norm": 1.0430552959442139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8740784525871277, + "num_tokens": 580810011.0, + "step": 14800 + }, + { + "epoch": 1.8828393334181401, + "grad_norm": 0.9159711599349976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8933314085006714, + "num_tokens": 580851482.0, + "step": 14801 + }, + { + "epoch": 1.8829665436967307, + "grad_norm": 1.0280051231384277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8771442770957947, + "num_tokens": 580892036.0, + "step": 14802 + }, + { + "epoch": 1.8830937539753212, + "grad_norm": 1.0050536394119263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8937821388244629, + "num_tokens": 580928002.0, + "step": 14803 + }, + { + "epoch": 1.8832209642539117, + "grad_norm": 1.1347898244857788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8775596618652344, + "num_tokens": 580966084.0, + "step": 14804 + }, + { + "epoch": 1.8833481745325023, + "grad_norm": 0.9989292621612549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8848513960838318, + "num_tokens": 581002550.0, + "step": 14805 + }, + { + "epoch": 1.8834753848110928, + "grad_norm": 0.9108919501304626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8790559768676758, + "num_tokens": 581048352.0, + "step": 14806 + }, + { + "epoch": 1.883602595089683, + "grad_norm": 0.9806414246559143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8900421261787415, + "num_tokens": 581083387.0, + "step": 14807 + }, + { + "epoch": 1.8837298053682736, + "grad_norm": 0.9431859254837036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8842772841453552, + "num_tokens": 581127454.0, + "step": 14808 + }, + { + "epoch": 1.8838570156468641, + "grad_norm": 1.0098826885223389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8850297331809998, + "num_tokens": 581167177.0, + "step": 14809 + }, + { + "epoch": 1.8839842259254547, + "grad_norm": 1.0360642671585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8757114410400391, + "num_tokens": 581207426.0, + "step": 14810 + }, + { + "epoch": 1.8841114362040452, + "grad_norm": 0.9607953429222107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8882890939712524, + "num_tokens": 581245733.0, + "step": 14811 + }, + { + "epoch": 1.8842386464826357, + "grad_norm": 0.9471489787101746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8825240135192871, + "num_tokens": 581286745.0, + "step": 14812 + }, + { + "epoch": 1.8843658567612263, + "grad_norm": 0.8813325762748718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8952422738075256, + "num_tokens": 581328959.0, + "step": 14813 + }, + { + "epoch": 1.8844930670398168, + "grad_norm": 0.9517002105712891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8906927704811096, + "num_tokens": 581369581.0, + "step": 14814 + }, + { + "epoch": 1.8846202773184073, + "grad_norm": 1.009129524230957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8838456869125366, + "num_tokens": 581408023.0, + "step": 14815 + }, + { + "epoch": 1.8847474875969978, + "grad_norm": 0.9979782700538635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8869382739067078, + "num_tokens": 581445465.0, + "step": 14816 + }, + { + "epoch": 1.8848746978755884, + "grad_norm": 1.0394259691238403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8781906366348267, + "num_tokens": 581481652.0, + "step": 14817 + }, + { + "epoch": 1.885001908154179, + "grad_norm": 1.0681625604629517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3669, + "mean_token_accuracy": 0.8705567121505737, + "num_tokens": 581519969.0, + "step": 14818 + }, + { + "epoch": 1.8851291184327694, + "grad_norm": 1.0260132551193237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8847252726554871, + "num_tokens": 581559719.0, + "step": 14819 + }, + { + "epoch": 1.88525632871136, + "grad_norm": 1.021484613418579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8812481164932251, + "num_tokens": 581597104.0, + "step": 14820 + }, + { + "epoch": 1.8853835389899505, + "grad_norm": 1.0780940055847168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8769614696502686, + "num_tokens": 581631757.0, + "step": 14821 + }, + { + "epoch": 1.885510749268541, + "grad_norm": 0.925230860710144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8863009810447693, + "num_tokens": 581674385.0, + "step": 14822 + }, + { + "epoch": 1.8856379595471315, + "grad_norm": 0.9401988387107849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9023555517196655, + "num_tokens": 581707845.0, + "step": 14823 + }, + { + "epoch": 1.885765169825722, + "grad_norm": 1.039504885673523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8776111006736755, + "num_tokens": 581747256.0, + "step": 14824 + }, + { + "epoch": 1.8858923801043126, + "grad_norm": 0.894533097743988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8974783420562744, + "num_tokens": 581789496.0, + "step": 14825 + }, + { + "epoch": 1.886019590382903, + "grad_norm": 1.0091358423233032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8804984092712402, + "num_tokens": 581825845.0, + "step": 14826 + }, + { + "epoch": 1.8861468006614934, + "grad_norm": 1.0240325927734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8745939135551453, + "num_tokens": 581864319.0, + "step": 14827 + }, + { + "epoch": 1.886274010940084, + "grad_norm": 0.9400314688682556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8786274194717407, + "num_tokens": 581907793.0, + "step": 14828 + }, + { + "epoch": 1.8864012212186745, + "grad_norm": 0.9279831051826477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8947232365608215, + "num_tokens": 581951020.0, + "step": 14829 + }, + { + "epoch": 1.886528431497265, + "grad_norm": 1.1082881689071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8882933855056763, + "num_tokens": 581983151.0, + "step": 14830 + }, + { + "epoch": 1.8866556417758555, + "grad_norm": 1.1732999086380005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4104, + "mean_token_accuracy": 0.8565775156021118, + "num_tokens": 582025034.0, + "step": 14831 + }, + { + "epoch": 1.8867828520544458, + "grad_norm": 0.9879620671272278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.9000198841094971, + "num_tokens": 582064202.0, + "step": 14832 + }, + { + "epoch": 1.8869100623330364, + "grad_norm": 0.9761859774589539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8909515142440796, + "num_tokens": 582108171.0, + "step": 14833 + }, + { + "epoch": 1.887037272611627, + "grad_norm": 1.0247187614440918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8923528790473938, + "num_tokens": 582142828.0, + "step": 14834 + }, + { + "epoch": 1.8871644828902174, + "grad_norm": 0.9367929100990295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8843479752540588, + "num_tokens": 582185804.0, + "step": 14835 + }, + { + "epoch": 1.887291693168808, + "grad_norm": 1.0861485004425049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8829589486122131, + "num_tokens": 582221459.0, + "step": 14836 + }, + { + "epoch": 1.8874189034473985, + "grad_norm": 1.0015228986740112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8886688947677612, + "num_tokens": 582259197.0, + "step": 14837 + }, + { + "epoch": 1.887546113725989, + "grad_norm": 0.9800863265991211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8815265893936157, + "num_tokens": 582299664.0, + "step": 14838 + }, + { + "epoch": 1.8876733240045795, + "grad_norm": 0.9549958109855652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.894024133682251, + "num_tokens": 582333050.0, + "step": 14839 + }, + { + "epoch": 1.88780053428317, + "grad_norm": 0.9448891282081604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8820477724075317, + "num_tokens": 582373282.0, + "step": 14840 + }, + { + "epoch": 1.8879277445617606, + "grad_norm": 1.0731045007705688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8882162570953369, + "num_tokens": 582406770.0, + "step": 14841 + }, + { + "epoch": 1.8880549548403511, + "grad_norm": 0.977610170841217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8807852864265442, + "num_tokens": 582448254.0, + "step": 14842 + }, + { + "epoch": 1.8881821651189417, + "grad_norm": 1.057808756828308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8826585412025452, + "num_tokens": 582479404.0, + "step": 14843 + }, + { + "epoch": 1.8883093753975322, + "grad_norm": 0.872495174407959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8989608287811279, + "num_tokens": 582520744.0, + "step": 14844 + }, + { + "epoch": 1.8884365856761227, + "grad_norm": 1.1048057079315186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8746673464775085, + "num_tokens": 582558337.0, + "step": 14845 + }, + { + "epoch": 1.8885637959547132, + "grad_norm": 0.9118838906288147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8871406316757202, + "num_tokens": 582603010.0, + "step": 14846 + }, + { + "epoch": 1.8886910062333038, + "grad_norm": 1.0189180374145508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3779, + "mean_token_accuracy": 0.8648914694786072, + "num_tokens": 582642172.0, + "step": 14847 + }, + { + "epoch": 1.8888182165118943, + "grad_norm": 1.0471738576889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.875345766544342, + "num_tokens": 582681126.0, + "step": 14848 + }, + { + "epoch": 1.8889454267904848, + "grad_norm": 0.9408438801765442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8910362720489502, + "num_tokens": 582722586.0, + "step": 14849 + }, + { + "epoch": 1.8890726370690751, + "grad_norm": 0.936072826385498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8835325241088867, + "num_tokens": 582763960.0, + "step": 14850 + }, + { + "epoch": 1.8891998473476657, + "grad_norm": 0.9693101644515991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8819490075111389, + "num_tokens": 582803247.0, + "step": 14851 + }, + { + "epoch": 1.8893270576262562, + "grad_norm": 1.0232099294662476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8905423879623413, + "num_tokens": 582835783.0, + "step": 14852 + }, + { + "epoch": 1.8894542679048467, + "grad_norm": 0.9722167253494263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8760460615158081, + "num_tokens": 582875788.0, + "step": 14853 + }, + { + "epoch": 1.8895814781834372, + "grad_norm": 1.0969899892807007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8795247077941895, + "num_tokens": 582915952.0, + "step": 14854 + }, + { + "epoch": 1.8897086884620278, + "grad_norm": 1.0407822132110596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8865954875946045, + "num_tokens": 582953892.0, + "step": 14855 + }, + { + "epoch": 1.889835898740618, + "grad_norm": 1.021620273590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.8684799671173096, + "num_tokens": 582994406.0, + "step": 14856 + }, + { + "epoch": 1.8899631090192086, + "grad_norm": 0.8484944701194763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2514, + "mean_token_accuracy": 0.9091731905937195, + "num_tokens": 583036869.0, + "step": 14857 + }, + { + "epoch": 1.8900903192977991, + "grad_norm": 1.0101945400238037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8801025748252869, + "num_tokens": 583073874.0, + "step": 14858 + }, + { + "epoch": 1.8902175295763897, + "grad_norm": 0.9277600646018982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8813912868499756, + "num_tokens": 583117868.0, + "step": 14859 + }, + { + "epoch": 1.8903447398549802, + "grad_norm": 0.9714789986610413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8956313133239746, + "num_tokens": 583159509.0, + "step": 14860 + }, + { + "epoch": 1.8904719501335707, + "grad_norm": 0.9783387184143066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8825435638427734, + "num_tokens": 583202690.0, + "step": 14861 + }, + { + "epoch": 1.8905991604121613, + "grad_norm": 1.0403298139572144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8769955635070801, + "num_tokens": 583239060.0, + "step": 14862 + }, + { + "epoch": 1.8907263706907518, + "grad_norm": 1.0748697519302368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4037, + "mean_token_accuracy": 0.8582985997200012, + "num_tokens": 583278676.0, + "step": 14863 + }, + { + "epoch": 1.8908535809693423, + "grad_norm": 0.9488613605499268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8878446817398071, + "num_tokens": 583319079.0, + "step": 14864 + }, + { + "epoch": 1.8909807912479328, + "grad_norm": 1.0706497430801392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8733224272727966, + "num_tokens": 583361832.0, + "step": 14865 + }, + { + "epoch": 1.8911080015265234, + "grad_norm": 0.9111438393592834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8973963260650635, + "num_tokens": 583402733.0, + "step": 14866 + }, + { + "epoch": 1.891235211805114, + "grad_norm": 1.0275403261184692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.88972008228302, + "num_tokens": 583436204.0, + "step": 14867 + }, + { + "epoch": 1.8913624220837044, + "grad_norm": 1.0395444631576538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.877819836139679, + "num_tokens": 583476813.0, + "step": 14868 + }, + { + "epoch": 1.891489632362295, + "grad_norm": 0.8715627193450928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9005903005599976, + "num_tokens": 583516602.0, + "step": 14869 + }, + { + "epoch": 1.8916168426408855, + "grad_norm": 0.9935710430145264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.358, + "mean_token_accuracy": 0.8735077977180481, + "num_tokens": 583563090.0, + "step": 14870 + }, + { + "epoch": 1.891744052919476, + "grad_norm": 0.9985495805740356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8858810067176819, + "num_tokens": 583598762.0, + "step": 14871 + }, + { + "epoch": 1.8918712631980665, + "grad_norm": 0.8904008865356445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8959383964538574, + "num_tokens": 583641377.0, + "step": 14872 + }, + { + "epoch": 1.891998473476657, + "grad_norm": 1.0220528841018677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8812698125839233, + "num_tokens": 583675902.0, + "step": 14873 + }, + { + "epoch": 1.8921256837552476, + "grad_norm": 1.0960749387741089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8877530694007874, + "num_tokens": 583710836.0, + "step": 14874 + }, + { + "epoch": 1.892252894033838, + "grad_norm": 1.0795866250991821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8785194158554077, + "num_tokens": 583750905.0, + "step": 14875 + }, + { + "epoch": 1.8923801043124284, + "grad_norm": 0.9688818454742432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8780515193939209, + "num_tokens": 583795496.0, + "step": 14876 + }, + { + "epoch": 1.892507314591019, + "grad_norm": 0.9147182106971741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8895400166511536, + "num_tokens": 583837700.0, + "step": 14877 + }, + { + "epoch": 1.8926345248696095, + "grad_norm": 0.9308019280433655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8982837796211243, + "num_tokens": 583876094.0, + "step": 14878 + }, + { + "epoch": 1.8927617351482, + "grad_norm": 0.9766742587089539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8814221620559692, + "num_tokens": 583916733.0, + "step": 14879 + }, + { + "epoch": 1.8928889454267905, + "grad_norm": 0.9678619503974915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8827918767929077, + "num_tokens": 583956687.0, + "step": 14880 + }, + { + "epoch": 1.8930161557053808, + "grad_norm": 1.0715606212615967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8725332617759705, + "num_tokens": 583995591.0, + "step": 14881 + }, + { + "epoch": 1.8931433659839714, + "grad_norm": 0.9225803017616272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8888930082321167, + "num_tokens": 584038334.0, + "step": 14882 + }, + { + "epoch": 1.893270576262562, + "grad_norm": 0.9687350988388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8865242004394531, + "num_tokens": 584078419.0, + "step": 14883 + }, + { + "epoch": 1.8933977865411524, + "grad_norm": 1.0795553922653198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8778620958328247, + "num_tokens": 584111413.0, + "step": 14884 + }, + { + "epoch": 1.893524996819743, + "grad_norm": 0.9541128277778625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8772867918014526, + "num_tokens": 584156349.0, + "step": 14885 + }, + { + "epoch": 1.8936522070983335, + "grad_norm": 0.9615073204040527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8832621574401855, + "num_tokens": 584197877.0, + "step": 14886 + }, + { + "epoch": 1.893779417376924, + "grad_norm": 0.9345430731773376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8803199529647827, + "num_tokens": 584242517.0, + "step": 14887 + }, + { + "epoch": 1.8939066276555145, + "grad_norm": 1.0095915794372559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8931204080581665, + "num_tokens": 584277870.0, + "step": 14888 + }, + { + "epoch": 1.894033837934105, + "grad_norm": 1.0150816440582275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.895576000213623, + "num_tokens": 584309032.0, + "step": 14889 + }, + { + "epoch": 1.8941610482126956, + "grad_norm": 0.9907780289649963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8828437328338623, + "num_tokens": 584349530.0, + "step": 14890 + }, + { + "epoch": 1.8942882584912861, + "grad_norm": 0.9311694502830505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.8998335003852844, + "num_tokens": 584386693.0, + "step": 14891 + }, + { + "epoch": 1.8944154687698767, + "grad_norm": 0.9730792045593262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8708130717277527, + "num_tokens": 584433433.0, + "step": 14892 + }, + { + "epoch": 1.8945426790484672, + "grad_norm": 0.9496021270751953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8848186731338501, + "num_tokens": 584474451.0, + "step": 14893 + }, + { + "epoch": 1.8946698893270577, + "grad_norm": 0.9432170987129211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8811639547348022, + "num_tokens": 584518580.0, + "step": 14894 + }, + { + "epoch": 1.8947970996056482, + "grad_norm": 0.935827374458313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8894079327583313, + "num_tokens": 584559137.0, + "step": 14895 + }, + { + "epoch": 1.8949243098842388, + "grad_norm": 1.054777979850769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8840099573135376, + "num_tokens": 584594384.0, + "step": 14896 + }, + { + "epoch": 1.8950515201628293, + "grad_norm": 0.9991098046302795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8790793418884277, + "num_tokens": 584633053.0, + "step": 14897 + }, + { + "epoch": 1.8951787304414198, + "grad_norm": 1.0323007106781006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8784289360046387, + "num_tokens": 584667452.0, + "step": 14898 + }, + { + "epoch": 1.8953059407200101, + "grad_norm": 0.929457426071167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8917293548583984, + "num_tokens": 584707510.0, + "step": 14899 + }, + { + "epoch": 1.8954331509986007, + "grad_norm": 0.9193816184997559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2644, + "mean_token_accuracy": 0.9033180475234985, + "num_tokens": 584742053.0, + "step": 14900 + }, + { + "epoch": 1.8955603612771912, + "grad_norm": 0.9922000765800476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8849775195121765, + "num_tokens": 584786761.0, + "step": 14901 + }, + { + "epoch": 1.8956875715557817, + "grad_norm": 1.0247153043746948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8900302052497864, + "num_tokens": 584819235.0, + "step": 14902 + }, + { + "epoch": 1.8958147818343722, + "grad_norm": 1.0489689111709595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.89145827293396, + "num_tokens": 584857166.0, + "step": 14903 + }, + { + "epoch": 1.8959419921129628, + "grad_norm": 1.0261234045028687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8801591396331787, + "num_tokens": 584895384.0, + "step": 14904 + }, + { + "epoch": 1.896069202391553, + "grad_norm": 0.9927577376365662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8849315047264099, + "num_tokens": 584935539.0, + "step": 14905 + }, + { + "epoch": 1.8961964126701436, + "grad_norm": 1.0482097864151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8860992789268494, + "num_tokens": 584971017.0, + "step": 14906 + }, + { + "epoch": 1.8963236229487341, + "grad_norm": 0.9934163093566895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.9007740616798401, + "num_tokens": 585003881.0, + "step": 14907 + }, + { + "epoch": 1.8964508332273247, + "grad_norm": 0.9723864793777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8801453113555908, + "num_tokens": 585044399.0, + "step": 14908 + }, + { + "epoch": 1.8965780435059152, + "grad_norm": 1.0702091455459595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3906, + "mean_token_accuracy": 0.8636690974235535, + "num_tokens": 585085547.0, + "step": 14909 + }, + { + "epoch": 1.8967052537845057, + "grad_norm": 0.9792183637619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9001008868217468, + "num_tokens": 585119225.0, + "step": 14910 + }, + { + "epoch": 1.8968324640630962, + "grad_norm": 1.1019707918167114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3593, + "mean_token_accuracy": 0.8716289401054382, + "num_tokens": 585153496.0, + "step": 14911 + }, + { + "epoch": 1.8969596743416868, + "grad_norm": 0.9923896789550781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8861448764801025, + "num_tokens": 585192280.0, + "step": 14912 + }, + { + "epoch": 1.8970868846202773, + "grad_norm": 0.991250216960907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8884245753288269, + "num_tokens": 585234028.0, + "step": 14913 + }, + { + "epoch": 1.8972140948988678, + "grad_norm": 0.9365072250366211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8867708444595337, + "num_tokens": 585276234.0, + "step": 14914 + }, + { + "epoch": 1.8973413051774584, + "grad_norm": 1.0018893480300903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8838790655136108, + "num_tokens": 585315045.0, + "step": 14915 + }, + { + "epoch": 1.8974685154560489, + "grad_norm": 0.9496599435806274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8808822631835938, + "num_tokens": 585360539.0, + "step": 14916 + }, + { + "epoch": 1.8975957257346394, + "grad_norm": 0.855872392654419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2582, + "mean_token_accuracy": 0.9049264192581177, + "num_tokens": 585399494.0, + "step": 14917 + }, + { + "epoch": 1.89772293601323, + "grad_norm": 0.9899609684944153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.874915599822998, + "num_tokens": 585442061.0, + "step": 14918 + }, + { + "epoch": 1.8978501462918205, + "grad_norm": 0.8932458162307739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9042993783950806, + "num_tokens": 585481205.0, + "step": 14919 + }, + { + "epoch": 1.897977356570411, + "grad_norm": 1.0087692737579346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8795148134231567, + "num_tokens": 585518901.0, + "step": 14920 + }, + { + "epoch": 1.8981045668490015, + "grad_norm": 0.9960358738899231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8815383911132812, + "num_tokens": 585558659.0, + "step": 14921 + }, + { + "epoch": 1.898231777127592, + "grad_norm": 0.9552049040794373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8830275535583496, + "num_tokens": 585596316.0, + "step": 14922 + }, + { + "epoch": 1.8983589874061826, + "grad_norm": 0.9704741835594177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8889023661613464, + "num_tokens": 585631491.0, + "step": 14923 + }, + { + "epoch": 1.898486197684773, + "grad_norm": 0.9666656851768494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8824801445007324, + "num_tokens": 585671091.0, + "step": 14924 + }, + { + "epoch": 1.8986134079633634, + "grad_norm": 1.0403237342834473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3573, + "mean_token_accuracy": 0.8742759227752686, + "num_tokens": 585709874.0, + "step": 14925 + }, + { + "epoch": 1.898740618241954, + "grad_norm": 0.9764384031295776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8793598413467407, + "num_tokens": 585754020.0, + "step": 14926 + }, + { + "epoch": 1.8988678285205445, + "grad_norm": 1.0414396524429321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8693764209747314, + "num_tokens": 585797046.0, + "step": 14927 + }, + { + "epoch": 1.898995038799135, + "grad_norm": 1.0254344940185547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.871182382106781, + "num_tokens": 585839071.0, + "step": 14928 + }, + { + "epoch": 1.8991222490777255, + "grad_norm": 0.9413715600967407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.890589714050293, + "num_tokens": 585875819.0, + "step": 14929 + }, + { + "epoch": 1.8992494593563158, + "grad_norm": 0.8949865102767944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8874627351760864, + "num_tokens": 585917955.0, + "step": 14930 + }, + { + "epoch": 1.8993766696349064, + "grad_norm": 0.9228621125221252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8883582353591919, + "num_tokens": 585958322.0, + "step": 14931 + }, + { + "epoch": 1.899503879913497, + "grad_norm": 0.9084278345108032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8936104774475098, + "num_tokens": 586005689.0, + "step": 14932 + }, + { + "epoch": 1.8996310901920874, + "grad_norm": 0.9415660500526428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.9013040661811829, + "num_tokens": 586042625.0, + "step": 14933 + }, + { + "epoch": 1.899758300470678, + "grad_norm": 1.072383165359497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.876736044883728, + "num_tokens": 586077616.0, + "step": 14934 + }, + { + "epoch": 1.8998855107492685, + "grad_norm": 0.9666398167610168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8955788612365723, + "num_tokens": 586113146.0, + "step": 14935 + }, + { + "epoch": 1.900012721027859, + "grad_norm": 1.075554370880127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3805, + "mean_token_accuracy": 0.8672164678573608, + "num_tokens": 586153213.0, + "step": 14936 + }, + { + "epoch": 1.9001399313064495, + "grad_norm": 0.9161866307258606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8966056108474731, + "num_tokens": 586195465.0, + "step": 14937 + }, + { + "epoch": 1.90026714158504, + "grad_norm": 1.0119158029556274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8935196399688721, + "num_tokens": 586228489.0, + "step": 14938 + }, + { + "epoch": 1.9003943518636306, + "grad_norm": 1.0983320474624634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8903359174728394, + "num_tokens": 586261898.0, + "step": 14939 + }, + { + "epoch": 1.9005215621422211, + "grad_norm": 0.9430193901062012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8909648060798645, + "num_tokens": 586300058.0, + "step": 14940 + }, + { + "epoch": 1.9006487724208116, + "grad_norm": 0.9929189682006836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8755090236663818, + "num_tokens": 586337290.0, + "step": 14941 + }, + { + "epoch": 1.9007759826994022, + "grad_norm": 1.0341733694076538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8830919861793518, + "num_tokens": 586378090.0, + "step": 14942 + }, + { + "epoch": 1.9009031929779927, + "grad_norm": 1.0314942598342896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8806520700454712, + "num_tokens": 586417304.0, + "step": 14943 + }, + { + "epoch": 1.9010304032565832, + "grad_norm": 1.0981215238571167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3981, + "mean_token_accuracy": 0.8605366945266724, + "num_tokens": 586459362.0, + "step": 14944 + }, + { + "epoch": 1.9011576135351738, + "grad_norm": 1.1143161058425903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8721966743469238, + "num_tokens": 586496410.0, + "step": 14945 + }, + { + "epoch": 1.9012848238137643, + "grad_norm": 1.033079743385315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3866, + "mean_token_accuracy": 0.864188015460968, + "num_tokens": 586537578.0, + "step": 14946 + }, + { + "epoch": 1.9014120340923548, + "grad_norm": 0.9596736431121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.9002517461776733, + "num_tokens": 586575838.0, + "step": 14947 + }, + { + "epoch": 1.9015392443709451, + "grad_norm": 0.9896782636642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8897470235824585, + "num_tokens": 586615244.0, + "step": 14948 + }, + { + "epoch": 1.9016664546495357, + "grad_norm": 1.0730684995651245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8817603588104248, + "num_tokens": 586651994.0, + "step": 14949 + }, + { + "epoch": 1.9017936649281262, + "grad_norm": 1.0144755840301514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8919867277145386, + "num_tokens": 586687145.0, + "step": 14950 + }, + { + "epoch": 1.9019208752067167, + "grad_norm": 0.8920238018035889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8889662027359009, + "num_tokens": 586730579.0, + "step": 14951 + }, + { + "epoch": 1.9020480854853072, + "grad_norm": 1.0182167291641235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8806093335151672, + "num_tokens": 586772517.0, + "step": 14952 + }, + { + "epoch": 1.9021752957638978, + "grad_norm": 0.9335379004478455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8865628838539124, + "num_tokens": 586812157.0, + "step": 14953 + }, + { + "epoch": 1.902302506042488, + "grad_norm": 0.9548840522766113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8985511064529419, + "num_tokens": 586846678.0, + "step": 14954 + }, + { + "epoch": 1.9024297163210786, + "grad_norm": 0.9139593243598938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8965023159980774, + "num_tokens": 586886916.0, + "step": 14955 + }, + { + "epoch": 1.9025569265996691, + "grad_norm": 0.86162269115448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.9035098552703857, + "num_tokens": 586932430.0, + "step": 14956 + }, + { + "epoch": 1.9026841368782597, + "grad_norm": 1.0083597898483276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8798856735229492, + "num_tokens": 586975356.0, + "step": 14957 + }, + { + "epoch": 1.9028113471568502, + "grad_norm": 0.9132903218269348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8949187397956848, + "num_tokens": 587016107.0, + "step": 14958 + }, + { + "epoch": 1.9029385574354407, + "grad_norm": 0.9681755304336548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.892971932888031, + "num_tokens": 587055653.0, + "step": 14959 + }, + { + "epoch": 1.9030657677140312, + "grad_norm": 0.9535571932792664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8874524235725403, + "num_tokens": 587093895.0, + "step": 14960 + }, + { + "epoch": 1.9031929779926218, + "grad_norm": 1.0971176624298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3766, + "mean_token_accuracy": 0.8675001859664917, + "num_tokens": 587128263.0, + "step": 14961 + }, + { + "epoch": 1.9033201882712123, + "grad_norm": 0.9261156320571899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8907170295715332, + "num_tokens": 587172918.0, + "step": 14962 + }, + { + "epoch": 1.9034473985498028, + "grad_norm": 1.014870524406433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8776407241821289, + "num_tokens": 587211075.0, + "step": 14963 + }, + { + "epoch": 1.9035746088283934, + "grad_norm": 1.0101815462112427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8836368322372437, + "num_tokens": 587248437.0, + "step": 14964 + }, + { + "epoch": 1.9037018191069839, + "grad_norm": 1.0074710845947266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8796409368515015, + "num_tokens": 587285136.0, + "step": 14965 + }, + { + "epoch": 1.9038290293855744, + "grad_norm": 0.9543781876564026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.898054838180542, + "num_tokens": 587322253.0, + "step": 14966 + }, + { + "epoch": 1.903956239664165, + "grad_norm": 0.9528064131736755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8806843161582947, + "num_tokens": 587370121.0, + "step": 14967 + }, + { + "epoch": 1.9040834499427555, + "grad_norm": 1.0837644338607788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8861810564994812, + "num_tokens": 587402897.0, + "step": 14968 + }, + { + "epoch": 1.904210660221346, + "grad_norm": 0.9844323396682739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3541, + "mean_token_accuracy": 0.8755663633346558, + "num_tokens": 587448644.0, + "step": 14969 + }, + { + "epoch": 1.9043378704999365, + "grad_norm": 0.9048323631286621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8936961889266968, + "num_tokens": 587495028.0, + "step": 14970 + }, + { + "epoch": 1.904465080778527, + "grad_norm": 1.0113359689712524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8881706595420837, + "num_tokens": 587532487.0, + "step": 14971 + }, + { + "epoch": 1.9045922910571176, + "grad_norm": 1.0094830989837646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8827205300331116, + "num_tokens": 587570091.0, + "step": 14972 + }, + { + "epoch": 1.9047195013357079, + "grad_norm": 1.0466722249984741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8784003257751465, + "num_tokens": 587607587.0, + "step": 14973 + }, + { + "epoch": 1.9048467116142984, + "grad_norm": 0.9462147951126099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8989848494529724, + "num_tokens": 587648207.0, + "step": 14974 + }, + { + "epoch": 1.904973921892889, + "grad_norm": 1.0011380910873413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8908743262290955, + "num_tokens": 587683895.0, + "step": 14975 + }, + { + "epoch": 1.9051011321714795, + "grad_norm": 0.9029577970504761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8833154439926147, + "num_tokens": 587729117.0, + "step": 14976 + }, + { + "epoch": 1.90522834245007, + "grad_norm": 0.9813053607940674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8851538896560669, + "num_tokens": 587768305.0, + "step": 14977 + }, + { + "epoch": 1.9053555527286605, + "grad_norm": 0.9778150320053101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8941330313682556, + "num_tokens": 587808510.0, + "step": 14978 + }, + { + "epoch": 1.9054827630072508, + "grad_norm": 1.0144805908203125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8875497579574585, + "num_tokens": 587845635.0, + "step": 14979 + }, + { + "epoch": 1.9056099732858414, + "grad_norm": 0.9010774493217468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.900327205657959, + "num_tokens": 587886005.0, + "step": 14980 + }, + { + "epoch": 1.905737183564432, + "grad_norm": 0.9649518728256226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8939569592475891, + "num_tokens": 587925709.0, + "step": 14981 + }, + { + "epoch": 1.9058643938430224, + "grad_norm": 0.9617372155189514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8822479248046875, + "num_tokens": 587967947.0, + "step": 14982 + }, + { + "epoch": 1.905991604121613, + "grad_norm": 1.2026331424713135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.382, + "mean_token_accuracy": 0.8655744791030884, + "num_tokens": 588006482.0, + "step": 14983 + }, + { + "epoch": 1.9061188144002035, + "grad_norm": 1.0292537212371826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8738613724708557, + "num_tokens": 588042323.0, + "step": 14984 + }, + { + "epoch": 1.906246024678794, + "grad_norm": 1.0114836692810059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3591, + "mean_token_accuracy": 0.8784680962562561, + "num_tokens": 588083798.0, + "step": 14985 + }, + { + "epoch": 1.9063732349573845, + "grad_norm": 0.9950966835021973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8873900175094604, + "num_tokens": 588125274.0, + "step": 14986 + }, + { + "epoch": 1.906500445235975, + "grad_norm": 0.9196265935897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8874368667602539, + "num_tokens": 588168790.0, + "step": 14987 + }, + { + "epoch": 1.9066276555145656, + "grad_norm": 1.0233824253082275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8819043040275574, + "num_tokens": 588206512.0, + "step": 14988 + }, + { + "epoch": 1.9067548657931561, + "grad_norm": 1.083347201347351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8765580654144287, + "num_tokens": 588242816.0, + "step": 14989 + }, + { + "epoch": 1.9068820760717466, + "grad_norm": 0.9923824667930603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8878475427627563, + "num_tokens": 588278945.0, + "step": 14990 + }, + { + "epoch": 1.9070092863503372, + "grad_norm": 1.0634006261825562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8925920724868774, + "num_tokens": 588310861.0, + "step": 14991 + }, + { + "epoch": 1.9071364966289277, + "grad_norm": 0.9394687414169312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8781923055648804, + "num_tokens": 588354452.0, + "step": 14992 + }, + { + "epoch": 1.9072637069075182, + "grad_norm": 1.0254147052764893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8820581436157227, + "num_tokens": 588393253.0, + "step": 14993 + }, + { + "epoch": 1.9073909171861088, + "grad_norm": 0.9348278641700745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8854156732559204, + "num_tokens": 588433815.0, + "step": 14994 + }, + { + "epoch": 1.9075181274646993, + "grad_norm": 1.1375399827957153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3951, + "mean_token_accuracy": 0.8642634153366089, + "num_tokens": 588467035.0, + "step": 14995 + }, + { + "epoch": 1.9076453377432898, + "grad_norm": 0.997344434261322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8811163902282715, + "num_tokens": 588504348.0, + "step": 14996 + }, + { + "epoch": 1.9077725480218801, + "grad_norm": 1.0353845357894897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8902088403701782, + "num_tokens": 588540446.0, + "step": 14997 + }, + { + "epoch": 1.9078997583004706, + "grad_norm": 1.0532797574996948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4012, + "mean_token_accuracy": 0.8587204217910767, + "num_tokens": 588579168.0, + "step": 14998 + }, + { + "epoch": 1.9080269685790612, + "grad_norm": 0.9578216671943665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8891224265098572, + "num_tokens": 588621357.0, + "step": 14999 + }, + { + "epoch": 1.9081541788576517, + "grad_norm": 0.8962370157241821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8943861722946167, + "num_tokens": 588662393.0, + "step": 15000 + }, + { + "epoch": 1.9082813891362422, + "grad_norm": 0.9213642477989197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2544, + "mean_token_accuracy": 0.906617283821106, + "num_tokens": 588700362.0, + "step": 15001 + }, + { + "epoch": 1.9084085994148328, + "grad_norm": 1.0231722593307495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8735150098800659, + "num_tokens": 588741448.0, + "step": 15002 + }, + { + "epoch": 1.908535809693423, + "grad_norm": 0.9478735327720642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.886899471282959, + "num_tokens": 588780690.0, + "step": 15003 + }, + { + "epoch": 1.9086630199720136, + "grad_norm": 0.9162734150886536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8859512805938721, + "num_tokens": 588822938.0, + "step": 15004 + }, + { + "epoch": 1.9087902302506041, + "grad_norm": 1.0883558988571167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8760089874267578, + "num_tokens": 588858573.0, + "step": 15005 + }, + { + "epoch": 1.9089174405291947, + "grad_norm": 1.0391286611557007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8825799822807312, + "num_tokens": 588894854.0, + "step": 15006 + }, + { + "epoch": 1.9090446508077852, + "grad_norm": 0.9636169075965881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8930723667144775, + "num_tokens": 588932665.0, + "step": 15007 + }, + { + "epoch": 1.9091718610863757, + "grad_norm": 1.0150015354156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8932178020477295, + "num_tokens": 588967011.0, + "step": 15008 + }, + { + "epoch": 1.9092990713649662, + "grad_norm": 0.9936763644218445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8708770275115967, + "num_tokens": 589008919.0, + "step": 15009 + }, + { + "epoch": 1.9094262816435568, + "grad_norm": 0.9787243604660034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8767268657684326, + "num_tokens": 589052658.0, + "step": 15010 + }, + { + "epoch": 1.9095534919221473, + "grad_norm": 1.0000633001327515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8864926099777222, + "num_tokens": 589094959.0, + "step": 15011 + }, + { + "epoch": 1.9096807022007378, + "grad_norm": 0.918056070804596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8918959498405457, + "num_tokens": 589135637.0, + "step": 15012 + }, + { + "epoch": 1.9098079124793284, + "grad_norm": 1.0037964582443237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.870805561542511, + "num_tokens": 589179634.0, + "step": 15013 + }, + { + "epoch": 1.9099351227579189, + "grad_norm": 1.0785056352615356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8875091075897217, + "num_tokens": 589214381.0, + "step": 15014 + }, + { + "epoch": 1.9100623330365094, + "grad_norm": 1.0359004735946655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.886630654335022, + "num_tokens": 589251429.0, + "step": 15015 + }, + { + "epoch": 1.9101895433151, + "grad_norm": 0.937772810459137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.879235029220581, + "num_tokens": 589293066.0, + "step": 15016 + }, + { + "epoch": 1.9103167535936905, + "grad_norm": 0.9916592836380005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8861565589904785, + "num_tokens": 589331808.0, + "step": 15017 + }, + { + "epoch": 1.910443963872281, + "grad_norm": 0.8870241045951843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8799841403961182, + "num_tokens": 589380019.0, + "step": 15018 + }, + { + "epoch": 1.9105711741508715, + "grad_norm": 0.9470571279525757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8948403596878052, + "num_tokens": 589420281.0, + "step": 15019 + }, + { + "epoch": 1.910698384429462, + "grad_norm": 1.0742526054382324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8840894103050232, + "num_tokens": 589458325.0, + "step": 15020 + }, + { + "epoch": 1.9108255947080524, + "grad_norm": 1.00620436668396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8877526521682739, + "num_tokens": 589494805.0, + "step": 15021 + }, + { + "epoch": 1.9109528049866429, + "grad_norm": 1.0185343027114868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8873263001441956, + "num_tokens": 589528106.0, + "step": 15022 + }, + { + "epoch": 1.9110800152652334, + "grad_norm": 1.0715879201889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8888963460922241, + "num_tokens": 589559694.0, + "step": 15023 + }, + { + "epoch": 1.911207225543824, + "grad_norm": 1.0086147785186768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8944517374038696, + "num_tokens": 589592130.0, + "step": 15024 + }, + { + "epoch": 1.9113344358224145, + "grad_norm": 1.0347601175308228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8874601721763611, + "num_tokens": 589629948.0, + "step": 15025 + }, + { + "epoch": 1.911461646101005, + "grad_norm": 0.9835257530212402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8825902342796326, + "num_tokens": 589670012.0, + "step": 15026 + }, + { + "epoch": 1.9115888563795955, + "grad_norm": 0.9907797574996948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8921941518783569, + "num_tokens": 589709216.0, + "step": 15027 + }, + { + "epoch": 1.9117160666581858, + "grad_norm": 1.07359778881073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8896465301513672, + "num_tokens": 589741186.0, + "step": 15028 + }, + { + "epoch": 1.9118432769367764, + "grad_norm": 0.9862868785858154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8733313083648682, + "num_tokens": 589785140.0, + "step": 15029 + }, + { + "epoch": 1.9119704872153669, + "grad_norm": 1.0102858543395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8871728777885437, + "num_tokens": 589825494.0, + "step": 15030 + }, + { + "epoch": 1.9120976974939574, + "grad_norm": 1.032895803451538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8723746538162231, + "num_tokens": 589870329.0, + "step": 15031 + }, + { + "epoch": 1.912224907772548, + "grad_norm": 0.9246184229850769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8935545682907104, + "num_tokens": 589914660.0, + "step": 15032 + }, + { + "epoch": 1.9123521180511385, + "grad_norm": 0.9781939387321472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8794814348220825, + "num_tokens": 589958695.0, + "step": 15033 + }, + { + "epoch": 1.912479328329729, + "grad_norm": 0.9929066300392151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8819032907485962, + "num_tokens": 589998491.0, + "step": 15034 + }, + { + "epoch": 1.9126065386083195, + "grad_norm": 0.9248409867286682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8779755234718323, + "num_tokens": 590041864.0, + "step": 15035 + }, + { + "epoch": 1.91273374888691, + "grad_norm": 0.9762969017028809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8903931379318237, + "num_tokens": 590082145.0, + "step": 15036 + }, + { + "epoch": 1.9128609591655006, + "grad_norm": 0.8848748207092285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8978323936462402, + "num_tokens": 590124626.0, + "step": 15037 + }, + { + "epoch": 1.9129881694440911, + "grad_norm": 0.9233010411262512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8948478698730469, + "num_tokens": 590162418.0, + "step": 15038 + }, + { + "epoch": 1.9131153797226816, + "grad_norm": 0.9635059833526611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8820657730102539, + "num_tokens": 590204133.0, + "step": 15039 + }, + { + "epoch": 1.9132425900012722, + "grad_norm": 0.9469921588897705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8896834850311279, + "num_tokens": 590241667.0, + "step": 15040 + }, + { + "epoch": 1.9133698002798627, + "grad_norm": 0.9220554232597351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8900853395462036, + "num_tokens": 590282960.0, + "step": 15041 + }, + { + "epoch": 1.9134970105584532, + "grad_norm": 1.0058444738388062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.881557285785675, + "num_tokens": 590325706.0, + "step": 15042 + }, + { + "epoch": 1.9136242208370438, + "grad_norm": 1.051232933998108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8773044943809509, + "num_tokens": 590366458.0, + "step": 15043 + }, + { + "epoch": 1.9137514311156343, + "grad_norm": 0.9266005754470825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8865789175033569, + "num_tokens": 590407171.0, + "step": 15044 + }, + { + "epoch": 1.9138786413942248, + "grad_norm": 0.9598143696784973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8960164785385132, + "num_tokens": 590441654.0, + "step": 15045 + }, + { + "epoch": 1.9140058516728151, + "grad_norm": 0.9666475653648376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8913989067077637, + "num_tokens": 590480117.0, + "step": 15046 + }, + { + "epoch": 1.9141330619514056, + "grad_norm": 0.90174800157547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.90133136510849, + "num_tokens": 590521051.0, + "step": 15047 + }, + { + "epoch": 1.9142602722299962, + "grad_norm": 0.9670907258987427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.878678023815155, + "num_tokens": 590559447.0, + "step": 15048 + }, + { + "epoch": 1.9143874825085867, + "grad_norm": 0.9840778708457947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8877754211425781, + "num_tokens": 590598629.0, + "step": 15049 + }, + { + "epoch": 1.9145146927871772, + "grad_norm": 0.9132988452911377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8858853578567505, + "num_tokens": 590642871.0, + "step": 15050 + }, + { + "epoch": 1.9146419030657678, + "grad_norm": 0.9843969345092773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8913286328315735, + "num_tokens": 590679222.0, + "step": 15051 + }, + { + "epoch": 1.914769113344358, + "grad_norm": 0.9771544337272644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8942302465438843, + "num_tokens": 590714943.0, + "step": 15052 + }, + { + "epoch": 1.9148963236229486, + "grad_norm": 0.8784868121147156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8997583389282227, + "num_tokens": 590754655.0, + "step": 15053 + }, + { + "epoch": 1.9150235339015391, + "grad_norm": 0.9961190223693848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8970286250114441, + "num_tokens": 590787341.0, + "step": 15054 + }, + { + "epoch": 1.9151507441801296, + "grad_norm": 0.9357530474662781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8980581760406494, + "num_tokens": 590827198.0, + "step": 15055 + }, + { + "epoch": 1.9152779544587202, + "grad_norm": 0.9157730937004089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8998231291770935, + "num_tokens": 590867407.0, + "step": 15056 + }, + { + "epoch": 1.9154051647373107, + "grad_norm": 1.0303115844726562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8762755990028381, + "num_tokens": 590902755.0, + "step": 15057 + }, + { + "epoch": 1.9155323750159012, + "grad_norm": 1.0154865980148315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8890092372894287, + "num_tokens": 590937206.0, + "step": 15058 + }, + { + "epoch": 1.9156595852944918, + "grad_norm": 1.0204827785491943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8922102451324463, + "num_tokens": 590970982.0, + "step": 15059 + }, + { + "epoch": 1.9157867955730823, + "grad_norm": 0.9532658457756042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8858439922332764, + "num_tokens": 591011449.0, + "step": 15060 + }, + { + "epoch": 1.9159140058516728, + "grad_norm": 1.0145666599273682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8846877813339233, + "num_tokens": 591051687.0, + "step": 15061 + }, + { + "epoch": 1.9160412161302633, + "grad_norm": 0.9102177023887634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9014774560928345, + "num_tokens": 591090920.0, + "step": 15062 + }, + { + "epoch": 1.9161684264088539, + "grad_norm": 1.0225725173950195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.359, + "mean_token_accuracy": 0.8725762367248535, + "num_tokens": 591130267.0, + "step": 15063 + }, + { + "epoch": 1.9162956366874444, + "grad_norm": 0.9659990668296814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3413, + "mean_token_accuracy": 0.8822996616363525, + "num_tokens": 591170019.0, + "step": 15064 + }, + { + "epoch": 1.916422846966035, + "grad_norm": 1.0341860055923462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8701461553573608, + "num_tokens": 591210312.0, + "step": 15065 + }, + { + "epoch": 1.9165500572446255, + "grad_norm": 1.1274605989456177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8848452568054199, + "num_tokens": 591243173.0, + "step": 15066 + }, + { + "epoch": 1.916677267523216, + "grad_norm": 1.0969443321228027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8773109316825867, + "num_tokens": 591275165.0, + "step": 15067 + }, + { + "epoch": 1.9168044778018065, + "grad_norm": 0.9906607270240784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8763464689254761, + "num_tokens": 591316523.0, + "step": 15068 + }, + { + "epoch": 1.916931688080397, + "grad_norm": 0.9516534805297852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8943157196044922, + "num_tokens": 591354681.0, + "step": 15069 + }, + { + "epoch": 1.9170588983589874, + "grad_norm": 1.0244040489196777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8869467377662659, + "num_tokens": 591391709.0, + "step": 15070 + }, + { + "epoch": 1.9171861086375779, + "grad_norm": 0.9493546485900879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8857039213180542, + "num_tokens": 591432202.0, + "step": 15071 + }, + { + "epoch": 1.9173133189161684, + "grad_norm": 0.957051157951355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8883723616600037, + "num_tokens": 591472276.0, + "step": 15072 + }, + { + "epoch": 1.917440529194759, + "grad_norm": 0.9682861566543579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.893761396408081, + "num_tokens": 591512799.0, + "step": 15073 + }, + { + "epoch": 1.9175677394733495, + "grad_norm": 1.040663719177246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8802720308303833, + "num_tokens": 591548574.0, + "step": 15074 + }, + { + "epoch": 1.91769494975194, + "grad_norm": 0.8897544145584106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.9002393484115601, + "num_tokens": 591591262.0, + "step": 15075 + }, + { + "epoch": 1.9178221600305305, + "grad_norm": 0.9126315116882324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8947920799255371, + "num_tokens": 591630588.0, + "step": 15076 + }, + { + "epoch": 1.9179493703091208, + "grad_norm": 1.0641800165176392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8836991786956787, + "num_tokens": 591670638.0, + "step": 15077 + }, + { + "epoch": 1.9180765805877114, + "grad_norm": 1.0001957416534424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8834481239318848, + "num_tokens": 591712340.0, + "step": 15078 + }, + { + "epoch": 1.9182037908663019, + "grad_norm": 1.0452739000320435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8722801804542542, + "num_tokens": 591752259.0, + "step": 15079 + }, + { + "epoch": 1.9183310011448924, + "grad_norm": 1.0519301891326904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8761088848114014, + "num_tokens": 591789225.0, + "step": 15080 + }, + { + "epoch": 1.918458211423483, + "grad_norm": 0.9821805357933044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8811421394348145, + "num_tokens": 591828157.0, + "step": 15081 + }, + { + "epoch": 1.9185854217020735, + "grad_norm": 0.931273341178894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8862980008125305, + "num_tokens": 591871045.0, + "step": 15082 + }, + { + "epoch": 1.918712631980664, + "grad_norm": 0.9986255764961243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8782099485397339, + "num_tokens": 591912794.0, + "step": 15083 + }, + { + "epoch": 1.9188398422592545, + "grad_norm": 1.0567879676818848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8900667428970337, + "num_tokens": 591946873.0, + "step": 15084 + }, + { + "epoch": 1.918967052537845, + "grad_norm": 0.9245256185531616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8798964619636536, + "num_tokens": 591991326.0, + "step": 15085 + }, + { + "epoch": 1.9190942628164356, + "grad_norm": 1.0704700946807861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8867225646972656, + "num_tokens": 592029322.0, + "step": 15086 + }, + { + "epoch": 1.919221473095026, + "grad_norm": 0.9479897618293762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8906503319740295, + "num_tokens": 592071303.0, + "step": 15087 + }, + { + "epoch": 1.9193486833736166, + "grad_norm": 1.025486707687378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8805586695671082, + "num_tokens": 592109745.0, + "step": 15088 + }, + { + "epoch": 1.9194758936522072, + "grad_norm": 1.0853557586669922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8783164024353027, + "num_tokens": 592144552.0, + "step": 15089 + }, + { + "epoch": 1.9196031039307977, + "grad_norm": 1.0484163761138916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8924508094787598, + "num_tokens": 592179955.0, + "step": 15090 + }, + { + "epoch": 1.9197303142093882, + "grad_norm": 1.1277505159378052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3783, + "mean_token_accuracy": 0.8694160580635071, + "num_tokens": 592214120.0, + "step": 15091 + }, + { + "epoch": 1.9198575244879788, + "grad_norm": 0.9900482296943665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8945701122283936, + "num_tokens": 592250011.0, + "step": 15092 + }, + { + "epoch": 1.9199847347665693, + "grad_norm": 0.925841748714447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.8751249313354492, + "num_tokens": 592298282.0, + "step": 15093 + }, + { + "epoch": 1.9201119450451598, + "grad_norm": 0.9923688173294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8885680437088013, + "num_tokens": 592338580.0, + "step": 15094 + }, + { + "epoch": 1.9202391553237501, + "grad_norm": 1.0034343004226685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.882785439491272, + "num_tokens": 592379663.0, + "step": 15095 + }, + { + "epoch": 1.9203663656023406, + "grad_norm": 1.0432146787643433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8837389945983887, + "num_tokens": 592412568.0, + "step": 15096 + }, + { + "epoch": 1.9204935758809312, + "grad_norm": 0.9453733563423157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8914164304733276, + "num_tokens": 592449921.0, + "step": 15097 + }, + { + "epoch": 1.9206207861595217, + "grad_norm": 1.0337903499603271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8806542754173279, + "num_tokens": 592488992.0, + "step": 15098 + }, + { + "epoch": 1.9207479964381122, + "grad_norm": 0.910244882106781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8941184282302856, + "num_tokens": 592529237.0, + "step": 15099 + }, + { + "epoch": 1.9208752067167028, + "grad_norm": 0.945942759513855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.888071596622467, + "num_tokens": 592569304.0, + "step": 15100 + }, + { + "epoch": 1.921002416995293, + "grad_norm": 1.0128533840179443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8753162622451782, + "num_tokens": 592611075.0, + "step": 15101 + }, + { + "epoch": 1.9211296272738836, + "grad_norm": 1.02824068069458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8867489099502563, + "num_tokens": 592651403.0, + "step": 15102 + }, + { + "epoch": 1.9212568375524741, + "grad_norm": 0.8390340209007263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2465, + "mean_token_accuracy": 0.9104028344154358, + "num_tokens": 592690719.0, + "step": 15103 + }, + { + "epoch": 1.9213840478310646, + "grad_norm": 0.991221010684967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8837703466415405, + "num_tokens": 592729258.0, + "step": 15104 + }, + { + "epoch": 1.9215112581096552, + "grad_norm": 0.9852958917617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8787827491760254, + "num_tokens": 592772472.0, + "step": 15105 + }, + { + "epoch": 1.9216384683882457, + "grad_norm": 0.8921971917152405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8800191283226013, + "num_tokens": 592819658.0, + "step": 15106 + }, + { + "epoch": 1.9217656786668362, + "grad_norm": 1.1038603782653809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8767192363739014, + "num_tokens": 592855234.0, + "step": 15107 + }, + { + "epoch": 1.9218928889454268, + "grad_norm": 1.048431634902954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8824091553688049, + "num_tokens": 592890221.0, + "step": 15108 + }, + { + "epoch": 1.9220200992240173, + "grad_norm": 0.9254769086837769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8907074928283691, + "num_tokens": 592931668.0, + "step": 15109 + }, + { + "epoch": 1.9221473095026078, + "grad_norm": 1.0493628978729248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8785732984542847, + "num_tokens": 592967043.0, + "step": 15110 + }, + { + "epoch": 1.9222745197811983, + "grad_norm": 0.9016534686088562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8821443915367126, + "num_tokens": 593014167.0, + "step": 15111 + }, + { + "epoch": 1.9224017300597889, + "grad_norm": 0.9522637128829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.897806704044342, + "num_tokens": 593050139.0, + "step": 15112 + }, + { + "epoch": 1.9225289403383794, + "grad_norm": 1.1776639223098755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8812470436096191, + "num_tokens": 593081654.0, + "step": 15113 + }, + { + "epoch": 1.92265615061697, + "grad_norm": 1.0412113666534424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8844186067581177, + "num_tokens": 593115778.0, + "step": 15114 + }, + { + "epoch": 1.9227833608955605, + "grad_norm": 1.0011292695999146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8877109289169312, + "num_tokens": 593153450.0, + "step": 15115 + }, + { + "epoch": 1.922910571174151, + "grad_norm": 0.940858781337738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8928787112236023, + "num_tokens": 593192716.0, + "step": 15116 + }, + { + "epoch": 1.9230377814527415, + "grad_norm": 1.0324910879135132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8794815540313721, + "num_tokens": 593234063.0, + "step": 15117 + }, + { + "epoch": 1.923164991731332, + "grad_norm": 1.0085971355438232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8766671419143677, + "num_tokens": 593273706.0, + "step": 15118 + }, + { + "epoch": 1.9232922020099223, + "grad_norm": 0.9857398867607117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8928703665733337, + "num_tokens": 593309748.0, + "step": 15119 + }, + { + "epoch": 1.9234194122885129, + "grad_norm": 1.0129330158233643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8804096579551697, + "num_tokens": 593349175.0, + "step": 15120 + }, + { + "epoch": 1.9235466225671034, + "grad_norm": 0.9976509213447571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8984479308128357, + "num_tokens": 593381710.0, + "step": 15121 + }, + { + "epoch": 1.923673832845694, + "grad_norm": 1.0439480543136597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8730771541595459, + "num_tokens": 593419816.0, + "step": 15122 + }, + { + "epoch": 1.9238010431242845, + "grad_norm": 0.9889070987701416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8875821828842163, + "num_tokens": 593457836.0, + "step": 15123 + }, + { + "epoch": 1.923928253402875, + "grad_norm": 0.914848268032074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8900696039199829, + "num_tokens": 593501154.0, + "step": 15124 + }, + { + "epoch": 1.9240554636814655, + "grad_norm": 1.0768574476242065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8822662830352783, + "num_tokens": 593535977.0, + "step": 15125 + }, + { + "epoch": 1.9241826739600558, + "grad_norm": 0.9925812482833862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8712726831436157, + "num_tokens": 593577845.0, + "step": 15126 + }, + { + "epoch": 1.9243098842386464, + "grad_norm": 0.8375922441482544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9007334113121033, + "num_tokens": 593625895.0, + "step": 15127 + }, + { + "epoch": 1.9244370945172369, + "grad_norm": 1.072397232055664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8683740496635437, + "num_tokens": 593662905.0, + "step": 15128 + }, + { + "epoch": 1.9245643047958274, + "grad_norm": 0.9425225853919983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8910076022148132, + "num_tokens": 593702563.0, + "step": 15129 + }, + { + "epoch": 1.924691515074418, + "grad_norm": 1.126155138015747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8736048340797424, + "num_tokens": 593734601.0, + "step": 15130 + }, + { + "epoch": 1.9248187253530085, + "grad_norm": 0.8885270953178406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9002938270568848, + "num_tokens": 593771897.0, + "step": 15131 + }, + { + "epoch": 1.924945935631599, + "grad_norm": 0.9095751047134399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8870652914047241, + "num_tokens": 593817207.0, + "step": 15132 + }, + { + "epoch": 1.9250731459101895, + "grad_norm": 0.9604742527008057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8897539377212524, + "num_tokens": 593856087.0, + "step": 15133 + }, + { + "epoch": 1.92520035618878, + "grad_norm": 0.9503402709960938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8788896799087524, + "num_tokens": 593895825.0, + "step": 15134 + }, + { + "epoch": 1.9253275664673706, + "grad_norm": 0.9868018627166748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.893013596534729, + "num_tokens": 593931357.0, + "step": 15135 + }, + { + "epoch": 1.925454776745961, + "grad_norm": 0.9794603586196899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8791393041610718, + "num_tokens": 593973394.0, + "step": 15136 + }, + { + "epoch": 1.9255819870245516, + "grad_norm": 0.9862437844276428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8876270055770874, + "num_tokens": 594013949.0, + "step": 15137 + }, + { + "epoch": 1.9257091973031422, + "grad_norm": 1.083020567893982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.887686550617218, + "num_tokens": 594047234.0, + "step": 15138 + }, + { + "epoch": 1.9258364075817327, + "grad_norm": 1.046241283416748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8895911574363708, + "num_tokens": 594082263.0, + "step": 15139 + }, + { + "epoch": 1.9259636178603232, + "grad_norm": 0.998727560043335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8806030750274658, + "num_tokens": 594119556.0, + "step": 15140 + }, + { + "epoch": 1.9260908281389137, + "grad_norm": 1.0163737535476685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3569, + "mean_token_accuracy": 0.8729690313339233, + "num_tokens": 594157030.0, + "step": 15141 + }, + { + "epoch": 1.9262180384175043, + "grad_norm": 1.0175554752349854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8932598829269409, + "num_tokens": 594196418.0, + "step": 15142 + }, + { + "epoch": 1.9263452486960948, + "grad_norm": 1.0055938959121704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8847512006759644, + "num_tokens": 594235169.0, + "step": 15143 + }, + { + "epoch": 1.926472458974685, + "grad_norm": 0.8681703209877014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8971583843231201, + "num_tokens": 594280371.0, + "step": 15144 + }, + { + "epoch": 1.9265996692532756, + "grad_norm": 0.9070836901664734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8794450759887695, + "num_tokens": 594326020.0, + "step": 15145 + }, + { + "epoch": 1.9267268795318662, + "grad_norm": 0.9408122897148132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8913397789001465, + "num_tokens": 594365162.0, + "step": 15146 + }, + { + "epoch": 1.9268540898104567, + "grad_norm": 0.9566776156425476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8844058513641357, + "num_tokens": 594409988.0, + "step": 15147 + }, + { + "epoch": 1.9269813000890472, + "grad_norm": 1.0751957893371582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.886180579662323, + "num_tokens": 594445107.0, + "step": 15148 + }, + { + "epoch": 1.9271085103676378, + "grad_norm": 0.9692342877388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8911258578300476, + "num_tokens": 594481114.0, + "step": 15149 + }, + { + "epoch": 1.927235720646228, + "grad_norm": 0.9512264132499695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8792935013771057, + "num_tokens": 594522787.0, + "step": 15150 + }, + { + "epoch": 1.9273629309248186, + "grad_norm": 0.9773921370506287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8834081888198853, + "num_tokens": 594565908.0, + "step": 15151 + }, + { + "epoch": 1.9274901412034091, + "grad_norm": 0.8659718036651611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8997946977615356, + "num_tokens": 594608113.0, + "step": 15152 + }, + { + "epoch": 1.9276173514819996, + "grad_norm": 0.9195032119750977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.886674165725708, + "num_tokens": 594648262.0, + "step": 15153 + }, + { + "epoch": 1.9277445617605902, + "grad_norm": 0.8870186805725098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8875303268432617, + "num_tokens": 594692356.0, + "step": 15154 + }, + { + "epoch": 1.9278717720391807, + "grad_norm": 0.9402225613594055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8948856592178345, + "num_tokens": 594728984.0, + "step": 15155 + }, + { + "epoch": 1.9279989823177712, + "grad_norm": 1.0822395086288452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8855223655700684, + "num_tokens": 594762632.0, + "step": 15156 + }, + { + "epoch": 1.9281261925963618, + "grad_norm": 1.0507296323776245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8766132593154907, + "num_tokens": 594797094.0, + "step": 15157 + }, + { + "epoch": 1.9282534028749523, + "grad_norm": 1.0666629076004028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8842164278030396, + "num_tokens": 594833608.0, + "step": 15158 + }, + { + "epoch": 1.9283806131535428, + "grad_norm": 1.0138733386993408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8891928195953369, + "num_tokens": 594870163.0, + "step": 15159 + }, + { + "epoch": 1.9285078234321333, + "grad_norm": 0.9757988452911377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.883987545967102, + "num_tokens": 594912168.0, + "step": 15160 + }, + { + "epoch": 1.9286350337107239, + "grad_norm": 0.9753028750419617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8899388313293457, + "num_tokens": 594954100.0, + "step": 15161 + }, + { + "epoch": 1.9287622439893144, + "grad_norm": 1.0393439531326294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3561, + "mean_token_accuracy": 0.8767441511154175, + "num_tokens": 594996217.0, + "step": 15162 + }, + { + "epoch": 1.928889454267905, + "grad_norm": 1.046995997428894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8777051568031311, + "num_tokens": 595032433.0, + "step": 15163 + }, + { + "epoch": 1.9290166645464955, + "grad_norm": 1.003385305404663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8804876208305359, + "num_tokens": 595070304.0, + "step": 15164 + }, + { + "epoch": 1.929143874825086, + "grad_norm": 1.02072012424469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8840986490249634, + "num_tokens": 595108985.0, + "step": 15165 + }, + { + "epoch": 1.9292710851036765, + "grad_norm": 1.0492830276489258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8714038133621216, + "num_tokens": 595149310.0, + "step": 15166 + }, + { + "epoch": 1.929398295382267, + "grad_norm": 1.0175033807754517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8790349364280701, + "num_tokens": 595191222.0, + "step": 15167 + }, + { + "epoch": 1.9295255056608573, + "grad_norm": 1.1710078716278076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3769, + "mean_token_accuracy": 0.8681290149688721, + "num_tokens": 595228885.0, + "step": 15168 + }, + { + "epoch": 1.9296527159394479, + "grad_norm": 0.9315542578697205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9056079387664795, + "num_tokens": 595266133.0, + "step": 15169 + }, + { + "epoch": 1.9297799262180384, + "grad_norm": 1.0219918489456177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8863272070884705, + "num_tokens": 595302197.0, + "step": 15170 + }, + { + "epoch": 1.929907136496629, + "grad_norm": 1.0218135118484497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8824074268341064, + "num_tokens": 595341694.0, + "step": 15171 + }, + { + "epoch": 1.9300343467752195, + "grad_norm": 0.9009740352630615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8967223167419434, + "num_tokens": 595385260.0, + "step": 15172 + }, + { + "epoch": 1.93016155705381, + "grad_norm": 1.0541801452636719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8903102278709412, + "num_tokens": 595420329.0, + "step": 15173 + }, + { + "epoch": 1.9302887673324005, + "grad_norm": 1.1214511394500732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3694, + "mean_token_accuracy": 0.8695574998855591, + "num_tokens": 595455438.0, + "step": 15174 + }, + { + "epoch": 1.9304159776109908, + "grad_norm": 0.9214028120040894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8887338042259216, + "num_tokens": 595497075.0, + "step": 15175 + }, + { + "epoch": 1.9305431878895813, + "grad_norm": 0.9882225394248962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.38, + "mean_token_accuracy": 0.8683452606201172, + "num_tokens": 595541558.0, + "step": 15176 + }, + { + "epoch": 1.9306703981681719, + "grad_norm": 0.9621050357818604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8788716793060303, + "num_tokens": 595584028.0, + "step": 15177 + }, + { + "epoch": 1.9307976084467624, + "grad_norm": 0.9032642841339111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8906798362731934, + "num_tokens": 595631216.0, + "step": 15178 + }, + { + "epoch": 1.930924818725353, + "grad_norm": 0.9540075063705444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.882912278175354, + "num_tokens": 595671174.0, + "step": 15179 + }, + { + "epoch": 1.9310520290039435, + "grad_norm": 1.122815489768982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4084, + "mean_token_accuracy": 0.8593793511390686, + "num_tokens": 595714325.0, + "step": 15180 + }, + { + "epoch": 1.931179239282534, + "grad_norm": 0.8866308331489563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.26, + "mean_token_accuracy": 0.9056715369224548, + "num_tokens": 595750391.0, + "step": 15181 + }, + { + "epoch": 1.9313064495611245, + "grad_norm": 0.9749895930290222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3754, + "mean_token_accuracy": 0.8667668104171753, + "num_tokens": 595793724.0, + "step": 15182 + }, + { + "epoch": 1.931433659839715, + "grad_norm": 1.0149786472320557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8862999677658081, + "num_tokens": 595832762.0, + "step": 15183 + }, + { + "epoch": 1.9315608701183056, + "grad_norm": 0.9201165437698364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8957360982894897, + "num_tokens": 595871800.0, + "step": 15184 + }, + { + "epoch": 1.931688080396896, + "grad_norm": 1.0716967582702637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8776520490646362, + "num_tokens": 595911950.0, + "step": 15185 + }, + { + "epoch": 1.9318152906754866, + "grad_norm": 1.1434091329574585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.88031405210495, + "num_tokens": 595944917.0, + "step": 15186 + }, + { + "epoch": 1.9319425009540772, + "grad_norm": 1.0107344388961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8885191082954407, + "num_tokens": 595978220.0, + "step": 15187 + }, + { + "epoch": 1.9320697112326677, + "grad_norm": 0.9781984686851501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8918900489807129, + "num_tokens": 596014424.0, + "step": 15188 + }, + { + "epoch": 1.9321969215112582, + "grad_norm": 0.9592134952545166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8944346904754639, + "num_tokens": 596054661.0, + "step": 15189 + }, + { + "epoch": 1.9323241317898487, + "grad_norm": 0.9925056099891663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.8744706511497498, + "num_tokens": 596100708.0, + "step": 15190 + }, + { + "epoch": 1.9324513420684393, + "grad_norm": 0.9667855501174927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8838600516319275, + "num_tokens": 596141824.0, + "step": 15191 + }, + { + "epoch": 1.9325785523470298, + "grad_norm": 0.9973054528236389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8863241672515869, + "num_tokens": 596180977.0, + "step": 15192 + }, + { + "epoch": 1.93270576262562, + "grad_norm": 0.9192291498184204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8873504996299744, + "num_tokens": 596219875.0, + "step": 15193 + }, + { + "epoch": 1.9328329729042106, + "grad_norm": 1.0821441411972046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8851925134658813, + "num_tokens": 596255633.0, + "step": 15194 + }, + { + "epoch": 1.9329601831828012, + "grad_norm": 0.9456209540367126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8790981769561768, + "num_tokens": 596297012.0, + "step": 15195 + }, + { + "epoch": 1.9330873934613917, + "grad_norm": 0.9136226177215576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8993769288063049, + "num_tokens": 596335470.0, + "step": 15196 + }, + { + "epoch": 1.9332146037399822, + "grad_norm": 0.9813140034675598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8985670208930969, + "num_tokens": 596369279.0, + "step": 15197 + }, + { + "epoch": 1.9333418140185727, + "grad_norm": 0.9388274550437927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8836187124252319, + "num_tokens": 596412679.0, + "step": 15198 + }, + { + "epoch": 1.933469024297163, + "grad_norm": 1.091647744178772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8697847723960876, + "num_tokens": 596450239.0, + "step": 15199 + }, + { + "epoch": 1.9335962345757536, + "grad_norm": 1.002769947052002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8789288997650146, + "num_tokens": 596490289.0, + "step": 15200 + }, + { + "epoch": 1.933723444854344, + "grad_norm": 1.0332989692687988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8760297298431396, + "num_tokens": 596532314.0, + "step": 15201 + }, + { + "epoch": 1.9338506551329346, + "grad_norm": 0.942102313041687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9038606882095337, + "num_tokens": 596566872.0, + "step": 15202 + }, + { + "epoch": 1.9339778654115252, + "grad_norm": 0.9456261992454529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8839397430419922, + "num_tokens": 596609766.0, + "step": 15203 + }, + { + "epoch": 1.9341050756901157, + "grad_norm": 0.893652081489563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8927068114280701, + "num_tokens": 596653100.0, + "step": 15204 + }, + { + "epoch": 1.9342322859687062, + "grad_norm": 0.8517289757728577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.894802987575531, + "num_tokens": 596697214.0, + "step": 15205 + }, + { + "epoch": 1.9343594962472968, + "grad_norm": 0.9741581082344055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8739287257194519, + "num_tokens": 596743397.0, + "step": 15206 + }, + { + "epoch": 1.9344867065258873, + "grad_norm": 0.9379805326461792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8916525840759277, + "num_tokens": 596784820.0, + "step": 15207 + }, + { + "epoch": 1.9346139168044778, + "grad_norm": 1.138398289680481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8735030889511108, + "num_tokens": 596820002.0, + "step": 15208 + }, + { + "epoch": 1.9347411270830683, + "grad_norm": 0.9964877963066101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8833773732185364, + "num_tokens": 596859169.0, + "step": 15209 + }, + { + "epoch": 1.9348683373616589, + "grad_norm": 0.9702453017234802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8833915591239929, + "num_tokens": 596897102.0, + "step": 15210 + }, + { + "epoch": 1.9349955476402494, + "grad_norm": 0.9225131869316101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8860153555870056, + "num_tokens": 596940331.0, + "step": 15211 + }, + { + "epoch": 1.93512275791884, + "grad_norm": 1.14878249168396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8716913461685181, + "num_tokens": 596975234.0, + "step": 15212 + }, + { + "epoch": 1.9352499681974304, + "grad_norm": 0.9938421249389648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8898748755455017, + "num_tokens": 597015400.0, + "step": 15213 + }, + { + "epoch": 1.935377178476021, + "grad_norm": 1.1467519998550415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3921, + "mean_token_accuracy": 0.8672347068786621, + "num_tokens": 597053368.0, + "step": 15214 + }, + { + "epoch": 1.9355043887546115, + "grad_norm": 1.053697943687439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8842140436172485, + "num_tokens": 597087812.0, + "step": 15215 + }, + { + "epoch": 1.935631599033202, + "grad_norm": 1.0137617588043213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8922615051269531, + "num_tokens": 597120971.0, + "step": 15216 + }, + { + "epoch": 1.9357588093117923, + "grad_norm": 0.9267242550849915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8980112671852112, + "num_tokens": 597162663.0, + "step": 15217 + }, + { + "epoch": 1.9358860195903829, + "grad_norm": 0.8961038589477539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8874863982200623, + "num_tokens": 597202615.0, + "step": 15218 + }, + { + "epoch": 1.9360132298689734, + "grad_norm": 0.980245053768158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8945531249046326, + "num_tokens": 597236801.0, + "step": 15219 + }, + { + "epoch": 1.936140440147564, + "grad_norm": 1.0349372625350952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8779400587081909, + "num_tokens": 597276192.0, + "step": 15220 + }, + { + "epoch": 1.9362676504261545, + "grad_norm": 1.0424127578735352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3706, + "mean_token_accuracy": 0.8754845261573792, + "num_tokens": 597316294.0, + "step": 15221 + }, + { + "epoch": 1.936394860704745, + "grad_norm": 1.0048918724060059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9079787731170654, + "num_tokens": 597349139.0, + "step": 15222 + }, + { + "epoch": 1.9365220709833355, + "grad_norm": 1.029699683189392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8913167715072632, + "num_tokens": 597391719.0, + "step": 15223 + }, + { + "epoch": 1.9366492812619258, + "grad_norm": 0.8637652397155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8867871761322021, + "num_tokens": 597436634.0, + "step": 15224 + }, + { + "epoch": 1.9367764915405163, + "grad_norm": 0.9468586444854736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8957757949829102, + "num_tokens": 597477634.0, + "step": 15225 + }, + { + "epoch": 1.9369037018191069, + "grad_norm": 0.9649961590766907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.890021800994873, + "num_tokens": 597519103.0, + "step": 15226 + }, + { + "epoch": 1.9370309120976974, + "grad_norm": 0.9255237579345703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8903259634971619, + "num_tokens": 597560259.0, + "step": 15227 + }, + { + "epoch": 1.937158122376288, + "grad_norm": 0.9722205996513367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8867284059524536, + "num_tokens": 597598906.0, + "step": 15228 + }, + { + "epoch": 1.9372853326548785, + "grad_norm": 0.9976200461387634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8847765922546387, + "num_tokens": 597638705.0, + "step": 15229 + }, + { + "epoch": 1.937412542933469, + "grad_norm": 1.0145014524459839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8796068429946899, + "num_tokens": 597677296.0, + "step": 15230 + }, + { + "epoch": 1.9375397532120595, + "grad_norm": 0.9376786947250366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8881028294563293, + "num_tokens": 597719935.0, + "step": 15231 + }, + { + "epoch": 1.93766696349065, + "grad_norm": 0.8505973815917969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8931010961532593, + "num_tokens": 597765795.0, + "step": 15232 + }, + { + "epoch": 1.9377941737692406, + "grad_norm": 1.0134642124176025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8851284980773926, + "num_tokens": 597804474.0, + "step": 15233 + }, + { + "epoch": 1.937921384047831, + "grad_norm": 0.9911984205245972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8957329988479614, + "num_tokens": 597839125.0, + "step": 15234 + }, + { + "epoch": 1.9380485943264216, + "grad_norm": 0.9632712006568909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8845632076263428, + "num_tokens": 597882632.0, + "step": 15235 + }, + { + "epoch": 1.9381758046050122, + "grad_norm": 1.0103235244750977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8686838746070862, + "num_tokens": 597925302.0, + "step": 15236 + }, + { + "epoch": 1.9383030148836027, + "grad_norm": 0.9542526006698608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8817794322967529, + "num_tokens": 597969644.0, + "step": 15237 + }, + { + "epoch": 1.9384302251621932, + "grad_norm": 1.0308449268341064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4039, + "mean_token_accuracy": 0.8617030382156372, + "num_tokens": 598011456.0, + "step": 15238 + }, + { + "epoch": 1.9385574354407837, + "grad_norm": 1.0342833995819092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3648, + "mean_token_accuracy": 0.8715251684188843, + "num_tokens": 598051647.0, + "step": 15239 + }, + { + "epoch": 1.9386846457193743, + "grad_norm": 0.9868187308311462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8907223343849182, + "num_tokens": 598090126.0, + "step": 15240 + }, + { + "epoch": 1.9388118559979648, + "grad_norm": 0.9110462665557861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8882381916046143, + "num_tokens": 598133946.0, + "step": 15241 + }, + { + "epoch": 1.938939066276555, + "grad_norm": 0.9431371688842773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8895886540412903, + "num_tokens": 598172987.0, + "step": 15242 + }, + { + "epoch": 1.9390662765551456, + "grad_norm": 1.1138427257537842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8939880132675171, + "num_tokens": 598206456.0, + "step": 15243 + }, + { + "epoch": 1.9391934868337362, + "grad_norm": 0.9885638356208801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8756551146507263, + "num_tokens": 598249759.0, + "step": 15244 + }, + { + "epoch": 1.9393206971123267, + "grad_norm": 0.9610122442245483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8898840546607971, + "num_tokens": 598287748.0, + "step": 15245 + }, + { + "epoch": 1.9394479073909172, + "grad_norm": 1.0320082902908325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8853884935379028, + "num_tokens": 598321463.0, + "step": 15246 + }, + { + "epoch": 1.9395751176695077, + "grad_norm": 0.9651142954826355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2633, + "mean_token_accuracy": 0.9055735468864441, + "num_tokens": 598355033.0, + "step": 15247 + }, + { + "epoch": 1.939702327948098, + "grad_norm": 0.960327684879303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8784560561180115, + "num_tokens": 598396551.0, + "step": 15248 + }, + { + "epoch": 1.9398295382266886, + "grad_norm": 0.9927529096603394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8873563408851624, + "num_tokens": 598439033.0, + "step": 15249 + }, + { + "epoch": 1.939956748505279, + "grad_norm": 1.0421392917633057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.877922773361206, + "num_tokens": 598477238.0, + "step": 15250 + }, + { + "epoch": 1.9400839587838696, + "grad_norm": 0.9072151780128479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8941167593002319, + "num_tokens": 598517421.0, + "step": 15251 + }, + { + "epoch": 1.9402111690624602, + "grad_norm": 0.9003852009773254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8957396745681763, + "num_tokens": 598557663.0, + "step": 15252 + }, + { + "epoch": 1.9403383793410507, + "grad_norm": 0.9936224818229675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8916853666305542, + "num_tokens": 598596449.0, + "step": 15253 + }, + { + "epoch": 1.9404655896196412, + "grad_norm": 0.9860547780990601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.369, + "mean_token_accuracy": 0.8686578273773193, + "num_tokens": 598637826.0, + "step": 15254 + }, + { + "epoch": 1.9405927998982317, + "grad_norm": 1.140073299407959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8925435543060303, + "num_tokens": 598668885.0, + "step": 15255 + }, + { + "epoch": 1.9407200101768223, + "grad_norm": 0.9415389895439148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8870132565498352, + "num_tokens": 598712346.0, + "step": 15256 + }, + { + "epoch": 1.9408472204554128, + "grad_norm": 0.9180089831352234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8827558755874634, + "num_tokens": 598754709.0, + "step": 15257 + }, + { + "epoch": 1.9409744307340033, + "grad_norm": 0.9745001196861267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8879083395004272, + "num_tokens": 598795406.0, + "step": 15258 + }, + { + "epoch": 1.9411016410125939, + "grad_norm": 0.870975136756897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8950139284133911, + "num_tokens": 598835955.0, + "step": 15259 + }, + { + "epoch": 1.9412288512911844, + "grad_norm": 1.0355770587921143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8850313425064087, + "num_tokens": 598873624.0, + "step": 15260 + }, + { + "epoch": 1.941356061569775, + "grad_norm": 0.9621118903160095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.889034628868103, + "num_tokens": 598913304.0, + "step": 15261 + }, + { + "epoch": 1.9414832718483654, + "grad_norm": 0.9980021119117737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8712670207023621, + "num_tokens": 598957157.0, + "step": 15262 + }, + { + "epoch": 1.941610482126956, + "grad_norm": 1.005954384803772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8716692328453064, + "num_tokens": 598997475.0, + "step": 15263 + }, + { + "epoch": 1.9417376924055465, + "grad_norm": 1.0148028135299683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8779997825622559, + "num_tokens": 599034759.0, + "step": 15264 + }, + { + "epoch": 1.941864902684137, + "grad_norm": 1.0302283763885498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8718630075454712, + "num_tokens": 599075941.0, + "step": 15265 + }, + { + "epoch": 1.9419921129627273, + "grad_norm": 1.0970836877822876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8793548345565796, + "num_tokens": 599110917.0, + "step": 15266 + }, + { + "epoch": 1.9421193232413179, + "grad_norm": 0.9040426015853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8993092775344849, + "num_tokens": 599150904.0, + "step": 15267 + }, + { + "epoch": 1.9422465335199084, + "grad_norm": 0.9753696918487549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8882817625999451, + "num_tokens": 599189191.0, + "step": 15268 + }, + { + "epoch": 1.942373743798499, + "grad_norm": 0.9307111501693726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8910066485404968, + "num_tokens": 599233048.0, + "step": 15269 + }, + { + "epoch": 1.9425009540770894, + "grad_norm": 1.0259965658187866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.869286835193634, + "num_tokens": 599274252.0, + "step": 15270 + }, + { + "epoch": 1.94262816435568, + "grad_norm": 0.9528881311416626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8952355980873108, + "num_tokens": 599311312.0, + "step": 15271 + }, + { + "epoch": 1.9427553746342705, + "grad_norm": 0.960683286190033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8882070183753967, + "num_tokens": 599347734.0, + "step": 15272 + }, + { + "epoch": 1.9428825849128608, + "grad_norm": 0.9180967807769775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8827511072158813, + "num_tokens": 599391448.0, + "step": 15273 + }, + { + "epoch": 1.9430097951914513, + "grad_norm": 0.9459656476974487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8831039071083069, + "num_tokens": 599433127.0, + "step": 15274 + }, + { + "epoch": 1.9431370054700419, + "grad_norm": 0.9031370282173157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8814852833747864, + "num_tokens": 599479550.0, + "step": 15275 + }, + { + "epoch": 1.9432642157486324, + "grad_norm": 0.9621443748474121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8890514373779297, + "num_tokens": 599520596.0, + "step": 15276 + }, + { + "epoch": 1.943391426027223, + "grad_norm": 1.004245400428772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8755804300308228, + "num_tokens": 599561475.0, + "step": 15277 + }, + { + "epoch": 1.9435186363058135, + "grad_norm": 0.9508140683174133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8905619382858276, + "num_tokens": 599603677.0, + "step": 15278 + }, + { + "epoch": 1.943645846584404, + "grad_norm": 0.9806499481201172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.888930082321167, + "num_tokens": 599641160.0, + "step": 15279 + }, + { + "epoch": 1.9437730568629945, + "grad_norm": 0.9110285043716431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.890770673751831, + "num_tokens": 599683961.0, + "step": 15280 + }, + { + "epoch": 1.943900267141585, + "grad_norm": 0.8931425213813782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8826420307159424, + "num_tokens": 599735693.0, + "step": 15281 + }, + { + "epoch": 1.9440274774201756, + "grad_norm": 0.9148949384689331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8803892731666565, + "num_tokens": 599783813.0, + "step": 15282 + }, + { + "epoch": 1.944154687698766, + "grad_norm": 0.9851308465003967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8912264704704285, + "num_tokens": 599822175.0, + "step": 15283 + }, + { + "epoch": 1.9442818979773566, + "grad_norm": 1.0850787162780762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8796502947807312, + "num_tokens": 599856688.0, + "step": 15284 + }, + { + "epoch": 1.9444091082559471, + "grad_norm": 0.9643092155456543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8845815658569336, + "num_tokens": 599899334.0, + "step": 15285 + }, + { + "epoch": 1.9445363185345377, + "grad_norm": 1.0675368309020996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8930075764656067, + "num_tokens": 599932505.0, + "step": 15286 + }, + { + "epoch": 1.9446635288131282, + "grad_norm": 1.020982265472412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8844395875930786, + "num_tokens": 599968794.0, + "step": 15287 + }, + { + "epoch": 1.9447907390917187, + "grad_norm": 0.9620438814163208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8863205909729004, + "num_tokens": 600006863.0, + "step": 15288 + }, + { + "epoch": 1.9449179493703093, + "grad_norm": 1.012463927268982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8912177085876465, + "num_tokens": 600041005.0, + "step": 15289 + }, + { + "epoch": 1.9450451596488998, + "grad_norm": 0.9851272702217102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8819093704223633, + "num_tokens": 600084499.0, + "step": 15290 + }, + { + "epoch": 1.94517236992749, + "grad_norm": 1.0359247922897339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8764429092407227, + "num_tokens": 600123493.0, + "step": 15291 + }, + { + "epoch": 1.9452995802060806, + "grad_norm": 0.9861462116241455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.884689211845398, + "num_tokens": 600162682.0, + "step": 15292 + }, + { + "epoch": 1.9454267904846712, + "grad_norm": 1.0581649541854858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8929864168167114, + "num_tokens": 600193505.0, + "step": 15293 + }, + { + "epoch": 1.9455540007632617, + "grad_norm": 0.9430516958236694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8987796306610107, + "num_tokens": 600231760.0, + "step": 15294 + }, + { + "epoch": 1.9456812110418522, + "grad_norm": 1.0679631233215332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8746015429496765, + "num_tokens": 600267234.0, + "step": 15295 + }, + { + "epoch": 1.9458084213204427, + "grad_norm": 0.9702744483947754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8829033374786377, + "num_tokens": 600307557.0, + "step": 15296 + }, + { + "epoch": 1.945935631599033, + "grad_norm": 0.9811614155769348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8750168085098267, + "num_tokens": 600352803.0, + "step": 15297 + }, + { + "epoch": 1.9460628418776236, + "grad_norm": 0.9690303206443787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8861312866210938, + "num_tokens": 600390659.0, + "step": 15298 + }, + { + "epoch": 1.946190052156214, + "grad_norm": 1.0084272623062134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8884482383728027, + "num_tokens": 600433256.0, + "step": 15299 + }, + { + "epoch": 1.9463172624348046, + "grad_norm": 0.8854421377182007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8926304578781128, + "num_tokens": 600480391.0, + "step": 15300 + }, + { + "epoch": 1.9464444727133952, + "grad_norm": 0.9210610389709473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8734744787216187, + "num_tokens": 600527295.0, + "step": 15301 + }, + { + "epoch": 1.9465716829919857, + "grad_norm": 1.062915563583374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8933436274528503, + "num_tokens": 600557777.0, + "step": 15302 + }, + { + "epoch": 1.9466988932705762, + "grad_norm": 0.975609540939331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8855718374252319, + "num_tokens": 600600576.0, + "step": 15303 + }, + { + "epoch": 1.9468261035491667, + "grad_norm": 0.97804856300354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8915329575538635, + "num_tokens": 600637656.0, + "step": 15304 + }, + { + "epoch": 1.9469533138277573, + "grad_norm": 0.9814963936805725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8913969397544861, + "num_tokens": 600673718.0, + "step": 15305 + }, + { + "epoch": 1.9470805241063478, + "grad_norm": 1.0921964645385742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8724496364593506, + "num_tokens": 600709310.0, + "step": 15306 + }, + { + "epoch": 1.9472077343849383, + "grad_norm": 1.035503625869751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8955175280570984, + "num_tokens": 600742439.0, + "step": 15307 + }, + { + "epoch": 1.9473349446635289, + "grad_norm": 1.0862981081008911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8850418925285339, + "num_tokens": 600778163.0, + "step": 15308 + }, + { + "epoch": 1.9474621549421194, + "grad_norm": 0.9817380905151367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8823280930519104, + "num_tokens": 600822607.0, + "step": 15309 + }, + { + "epoch": 1.94758936522071, + "grad_norm": 0.9147469997406006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8886780142784119, + "num_tokens": 600871889.0, + "step": 15310 + }, + { + "epoch": 1.9477165754993004, + "grad_norm": 1.0636489391326904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8883540630340576, + "num_tokens": 600903253.0, + "step": 15311 + }, + { + "epoch": 1.947843785777891, + "grad_norm": 1.064326286315918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3696, + "mean_token_accuracy": 0.871401309967041, + "num_tokens": 600945805.0, + "step": 15312 + }, + { + "epoch": 1.9479709960564815, + "grad_norm": 0.9561636447906494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8993033170700073, + "num_tokens": 600983939.0, + "step": 15313 + }, + { + "epoch": 1.948098206335072, + "grad_norm": 0.991990327835083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8792471885681152, + "num_tokens": 601025122.0, + "step": 15314 + }, + { + "epoch": 1.9482254166136623, + "grad_norm": 1.0638948678970337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8842631578445435, + "num_tokens": 601064172.0, + "step": 15315 + }, + { + "epoch": 1.9483526268922529, + "grad_norm": 0.9571821689605713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8940114974975586, + "num_tokens": 601099910.0, + "step": 15316 + }, + { + "epoch": 1.9484798371708434, + "grad_norm": 1.0540295839309692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3703, + "mean_token_accuracy": 0.8710141181945801, + "num_tokens": 601144980.0, + "step": 15317 + }, + { + "epoch": 1.948607047449434, + "grad_norm": 0.964898943901062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8883047103881836, + "num_tokens": 601183526.0, + "step": 15318 + }, + { + "epoch": 1.9487342577280244, + "grad_norm": 0.9649883508682251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8858193755149841, + "num_tokens": 601222382.0, + "step": 15319 + }, + { + "epoch": 1.948861468006615, + "grad_norm": 1.1459521055221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8838762044906616, + "num_tokens": 601253399.0, + "step": 15320 + }, + { + "epoch": 1.9489886782852053, + "grad_norm": 1.0096001625061035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8945083618164062, + "num_tokens": 601287222.0, + "step": 15321 + }, + { + "epoch": 1.9491158885637958, + "grad_norm": 1.074734091758728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8832169771194458, + "num_tokens": 601318874.0, + "step": 15322 + }, + { + "epoch": 1.9492430988423863, + "grad_norm": 0.9947964549064636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8986433744430542, + "num_tokens": 601353040.0, + "step": 15323 + }, + { + "epoch": 1.9493703091209769, + "grad_norm": 1.0734184980392456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8849081993103027, + "num_tokens": 601387301.0, + "step": 15324 + }, + { + "epoch": 1.9494975193995674, + "grad_norm": 0.917570173740387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8929542303085327, + "num_tokens": 601432305.0, + "step": 15325 + }, + { + "epoch": 1.949624729678158, + "grad_norm": 1.0720003843307495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8892112970352173, + "num_tokens": 601466858.0, + "step": 15326 + }, + { + "epoch": 1.9497519399567484, + "grad_norm": 0.8899612426757812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8913683891296387, + "num_tokens": 601511766.0, + "step": 15327 + }, + { + "epoch": 1.949879150235339, + "grad_norm": 0.9882915616035461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8774571418762207, + "num_tokens": 601554688.0, + "step": 15328 + }, + { + "epoch": 1.9500063605139295, + "grad_norm": 0.9844942688941956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.885137140750885, + "num_tokens": 601592588.0, + "step": 15329 + }, + { + "epoch": 1.95013357079252, + "grad_norm": 0.9053664803504944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8993392586708069, + "num_tokens": 601632341.0, + "step": 15330 + }, + { + "epoch": 1.9502607810711106, + "grad_norm": 0.9148270487785339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.875782310962677, + "num_tokens": 601676534.0, + "step": 15331 + }, + { + "epoch": 1.950387991349701, + "grad_norm": 0.9535903334617615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8875623345375061, + "num_tokens": 601714170.0, + "step": 15332 + }, + { + "epoch": 1.9505152016282916, + "grad_norm": 0.9819672703742981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8959802389144897, + "num_tokens": 601751303.0, + "step": 15333 + }, + { + "epoch": 1.9506424119068821, + "grad_norm": 1.0102999210357666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2781, + "mean_token_accuracy": 0.8988624811172485, + "num_tokens": 601785671.0, + "step": 15334 + }, + { + "epoch": 1.9507696221854727, + "grad_norm": 0.9445565342903137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8916283845901489, + "num_tokens": 601827122.0, + "step": 15335 + }, + { + "epoch": 1.9508968324640632, + "grad_norm": 1.1408454179763794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8878331184387207, + "num_tokens": 601858198.0, + "step": 15336 + }, + { + "epoch": 1.9510240427426537, + "grad_norm": 1.0977815389633179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8862336277961731, + "num_tokens": 601892069.0, + "step": 15337 + }, + { + "epoch": 1.9511512530212443, + "grad_norm": 1.0426758527755737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8855329155921936, + "num_tokens": 601930055.0, + "step": 15338 + }, + { + "epoch": 1.9512784632998348, + "grad_norm": 0.9301112294197083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8868869543075562, + "num_tokens": 601971413.0, + "step": 15339 + }, + { + "epoch": 1.951405673578425, + "grad_norm": 1.0778745412826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8900331258773804, + "num_tokens": 602006673.0, + "step": 15340 + }, + { + "epoch": 1.9515328838570156, + "grad_norm": 0.9667685031890869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8876650333404541, + "num_tokens": 602049350.0, + "step": 15341 + }, + { + "epoch": 1.9516600941356061, + "grad_norm": 0.9219105839729309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8967568278312683, + "num_tokens": 602089776.0, + "step": 15342 + }, + { + "epoch": 1.9517873044141967, + "grad_norm": 0.9205185770988464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8857719302177429, + "num_tokens": 602134756.0, + "step": 15343 + }, + { + "epoch": 1.9519145146927872, + "grad_norm": 0.9719780683517456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8817766308784485, + "num_tokens": 602174476.0, + "step": 15344 + }, + { + "epoch": 1.9520417249713777, + "grad_norm": 0.925220251083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8833305835723877, + "num_tokens": 602218023.0, + "step": 15345 + }, + { + "epoch": 1.952168935249968, + "grad_norm": 1.0144400596618652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.892400860786438, + "num_tokens": 602255671.0, + "step": 15346 + }, + { + "epoch": 1.9522961455285586, + "grad_norm": 0.9065021276473999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8850584030151367, + "num_tokens": 602301445.0, + "step": 15347 + }, + { + "epoch": 1.952423355807149, + "grad_norm": 1.0251059532165527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8840576410293579, + "num_tokens": 602337189.0, + "step": 15348 + }, + { + "epoch": 1.9525505660857396, + "grad_norm": 0.9661433100700378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9030357599258423, + "num_tokens": 602370854.0, + "step": 15349 + }, + { + "epoch": 1.9526777763643302, + "grad_norm": 0.9932340383529663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8877902030944824, + "num_tokens": 602407719.0, + "step": 15350 + }, + { + "epoch": 1.9528049866429207, + "grad_norm": 0.9587099552154541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8906797170639038, + "num_tokens": 602444614.0, + "step": 15351 + }, + { + "epoch": 1.9529321969215112, + "grad_norm": 1.0850684642791748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8765379786491394, + "num_tokens": 602484231.0, + "step": 15352 + }, + { + "epoch": 1.9530594072001017, + "grad_norm": 1.025864839553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8722721934318542, + "num_tokens": 602524893.0, + "step": 15353 + }, + { + "epoch": 1.9531866174786923, + "grad_norm": 1.0030683279037476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8908823132514954, + "num_tokens": 602563114.0, + "step": 15354 + }, + { + "epoch": 1.9533138277572828, + "grad_norm": 1.1155580282211304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3979, + "mean_token_accuracy": 0.8588406443595886, + "num_tokens": 602601866.0, + "step": 15355 + }, + { + "epoch": 1.9534410380358733, + "grad_norm": 1.0213160514831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8806641697883606, + "num_tokens": 602639671.0, + "step": 15356 + }, + { + "epoch": 1.9535682483144639, + "grad_norm": 0.959555447101593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8932546377182007, + "num_tokens": 602675175.0, + "step": 15357 + }, + { + "epoch": 1.9536954585930544, + "grad_norm": 1.1431132555007935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8749744892120361, + "num_tokens": 602710261.0, + "step": 15358 + }, + { + "epoch": 1.953822668871645, + "grad_norm": 1.0310914516448975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8858553767204285, + "num_tokens": 602750970.0, + "step": 15359 + }, + { + "epoch": 1.9539498791502354, + "grad_norm": 0.9514175653457642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8963989019393921, + "num_tokens": 602790116.0, + "step": 15360 + }, + { + "epoch": 1.954077089428826, + "grad_norm": 1.0217061042785645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.882204532623291, + "num_tokens": 602826678.0, + "step": 15361 + }, + { + "epoch": 1.9542042997074165, + "grad_norm": 0.8739449977874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8945578336715698, + "num_tokens": 602872183.0, + "step": 15362 + }, + { + "epoch": 1.954331509986007, + "grad_norm": 0.8656935095787048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8921394944190979, + "num_tokens": 602917296.0, + "step": 15363 + }, + { + "epoch": 1.9544587202645973, + "grad_norm": 0.964972972869873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8921639919281006, + "num_tokens": 602953882.0, + "step": 15364 + }, + { + "epoch": 1.9545859305431879, + "grad_norm": 1.0239607095718384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8779828548431396, + "num_tokens": 602991518.0, + "step": 15365 + }, + { + "epoch": 1.9547131408217784, + "grad_norm": 0.9766266942024231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8825567960739136, + "num_tokens": 603030979.0, + "step": 15366 + }, + { + "epoch": 1.954840351100369, + "grad_norm": 0.9394347071647644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8944708108901978, + "num_tokens": 603070942.0, + "step": 15367 + }, + { + "epoch": 1.9549675613789594, + "grad_norm": 1.0289682149887085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.888408899307251, + "num_tokens": 603104158.0, + "step": 15368 + }, + { + "epoch": 1.95509477165755, + "grad_norm": 1.009941577911377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8843905329704285, + "num_tokens": 603143034.0, + "step": 15369 + }, + { + "epoch": 1.9552219819361403, + "grad_norm": 0.9909047484397888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8845558166503906, + "num_tokens": 603181015.0, + "step": 15370 + }, + { + "epoch": 1.9553491922147308, + "grad_norm": 0.9632932543754578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2566, + "mean_token_accuracy": 0.9061762094497681, + "num_tokens": 603212357.0, + "step": 15371 + }, + { + "epoch": 1.9554764024933213, + "grad_norm": 0.9385906457901001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8840259313583374, + "num_tokens": 603253338.0, + "step": 15372 + }, + { + "epoch": 1.9556036127719119, + "grad_norm": 1.0068137645721436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8863002061843872, + "num_tokens": 603289675.0, + "step": 15373 + }, + { + "epoch": 1.9557308230505024, + "grad_norm": 1.0442246198654175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8745501041412354, + "num_tokens": 603326393.0, + "step": 15374 + }, + { + "epoch": 1.955858033329093, + "grad_norm": 0.9723304510116577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3786, + "mean_token_accuracy": 0.8714356422424316, + "num_tokens": 603370258.0, + "step": 15375 + }, + { + "epoch": 1.9559852436076834, + "grad_norm": 0.9738373756408691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8866435289382935, + "num_tokens": 603409895.0, + "step": 15376 + }, + { + "epoch": 1.956112453886274, + "grad_norm": 1.1780258417129517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.893604040145874, + "num_tokens": 603448738.0, + "step": 15377 + }, + { + "epoch": 1.9562396641648645, + "grad_norm": 0.8763559460639954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8906419277191162, + "num_tokens": 603489814.0, + "step": 15378 + }, + { + "epoch": 1.956366874443455, + "grad_norm": 0.9542924761772156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8985097408294678, + "num_tokens": 603527295.0, + "step": 15379 + }, + { + "epoch": 1.9564940847220456, + "grad_norm": 0.9502978920936584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8922468423843384, + "num_tokens": 603567038.0, + "step": 15380 + }, + { + "epoch": 1.956621295000636, + "grad_norm": 1.1179031133651733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8923799991607666, + "num_tokens": 603599489.0, + "step": 15381 + }, + { + "epoch": 1.9567485052792266, + "grad_norm": 0.9431970119476318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8994451761245728, + "num_tokens": 603639702.0, + "step": 15382 + }, + { + "epoch": 1.9568757155578171, + "grad_norm": 0.9603824019432068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8806005716323853, + "num_tokens": 603683848.0, + "step": 15383 + }, + { + "epoch": 1.9570029258364077, + "grad_norm": 0.8950793147087097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8953447341918945, + "num_tokens": 603725732.0, + "step": 15384 + }, + { + "epoch": 1.9571301361149982, + "grad_norm": 0.9423726201057434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8837282657623291, + "num_tokens": 603767106.0, + "step": 15385 + }, + { + "epoch": 1.9572573463935887, + "grad_norm": 1.1138653755187988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8698472380638123, + "num_tokens": 603806330.0, + "step": 15386 + }, + { + "epoch": 1.9573845566721793, + "grad_norm": 0.9586252570152283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.896469235420227, + "num_tokens": 603841674.0, + "step": 15387 + }, + { + "epoch": 1.9575117669507698, + "grad_norm": 1.1014213562011719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8767468929290771, + "num_tokens": 603877107.0, + "step": 15388 + }, + { + "epoch": 1.95763897722936, + "grad_norm": 0.9593611359596252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8958746194839478, + "num_tokens": 603915894.0, + "step": 15389 + }, + { + "epoch": 1.9577661875079506, + "grad_norm": 1.26825749874115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8802892565727234, + "num_tokens": 603945000.0, + "step": 15390 + }, + { + "epoch": 1.9578933977865411, + "grad_norm": 0.9402801394462585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2654, + "mean_token_accuracy": 0.9032251834869385, + "num_tokens": 603978861.0, + "step": 15391 + }, + { + "epoch": 1.9580206080651317, + "grad_norm": 1.044654130935669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.9003933072090149, + "num_tokens": 604009083.0, + "step": 15392 + }, + { + "epoch": 1.9581478183437222, + "grad_norm": 0.9444745779037476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8951748609542847, + "num_tokens": 604046249.0, + "step": 15393 + }, + { + "epoch": 1.9582750286223127, + "grad_norm": 0.9474719166755676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.900188684463501, + "num_tokens": 604079089.0, + "step": 15394 + }, + { + "epoch": 1.958402238900903, + "grad_norm": 1.0999799966812134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8833133578300476, + "num_tokens": 604111222.0, + "step": 15395 + }, + { + "epoch": 1.9585294491794936, + "grad_norm": 0.9928128719329834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8837295770645142, + "num_tokens": 604148295.0, + "step": 15396 + }, + { + "epoch": 1.958656659458084, + "grad_norm": 0.9814552664756775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8807584047317505, + "num_tokens": 604190767.0, + "step": 15397 + }, + { + "epoch": 1.9587838697366746, + "grad_norm": 1.0102614164352417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8917758464813232, + "num_tokens": 604229530.0, + "step": 15398 + }, + { + "epoch": 1.9589110800152651, + "grad_norm": 0.926448404788971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8922588229179382, + "num_tokens": 604270729.0, + "step": 15399 + }, + { + "epoch": 1.9590382902938557, + "grad_norm": 1.073872447013855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8935765027999878, + "num_tokens": 604307101.0, + "step": 15400 + }, + { + "epoch": 1.9591655005724462, + "grad_norm": 0.8417574167251587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8969244956970215, + "num_tokens": 604350394.0, + "step": 15401 + }, + { + "epoch": 1.9592927108510367, + "grad_norm": 0.9245076775550842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8862842321395874, + "num_tokens": 604392831.0, + "step": 15402 + }, + { + "epoch": 1.9594199211296273, + "grad_norm": 1.0334889888763428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8789976835250854, + "num_tokens": 604430133.0, + "step": 15403 + }, + { + "epoch": 1.9595471314082178, + "grad_norm": 0.9088468551635742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.878632128238678, + "num_tokens": 604471183.0, + "step": 15404 + }, + { + "epoch": 1.9596743416868083, + "grad_norm": 0.9894232153892517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3735, + "mean_token_accuracy": 0.8685132265090942, + "num_tokens": 604516698.0, + "step": 15405 + }, + { + "epoch": 1.9598015519653988, + "grad_norm": 1.001789927482605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8850026726722717, + "num_tokens": 604553782.0, + "step": 15406 + }, + { + "epoch": 1.9599287622439894, + "grad_norm": 0.9141549468040466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8914502859115601, + "num_tokens": 604596215.0, + "step": 15407 + }, + { + "epoch": 1.96005597252258, + "grad_norm": 1.0278303623199463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8818700909614563, + "num_tokens": 604630786.0, + "step": 15408 + }, + { + "epoch": 1.9601831828011704, + "grad_norm": 0.9022836685180664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8889788389205933, + "num_tokens": 604671586.0, + "step": 15409 + }, + { + "epoch": 1.960310393079761, + "grad_norm": 1.0257383584976196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8806942701339722, + "num_tokens": 604707007.0, + "step": 15410 + }, + { + "epoch": 1.9604376033583515, + "grad_norm": 0.9545750021934509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8833153247833252, + "num_tokens": 604750925.0, + "step": 15411 + }, + { + "epoch": 1.960564813636942, + "grad_norm": 0.913580060005188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8959288597106934, + "num_tokens": 604791321.0, + "step": 15412 + }, + { + "epoch": 1.9606920239155323, + "grad_norm": 1.0768043994903564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8872435092926025, + "num_tokens": 604828506.0, + "step": 15413 + }, + { + "epoch": 1.9608192341941229, + "grad_norm": 0.9085798263549805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8963196277618408, + "num_tokens": 604867621.0, + "step": 15414 + }, + { + "epoch": 1.9609464444727134, + "grad_norm": 1.0043456554412842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.891901433467865, + "num_tokens": 604906152.0, + "step": 15415 + }, + { + "epoch": 1.961073654751304, + "grad_norm": 0.9941148161888123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8878882527351379, + "num_tokens": 604943694.0, + "step": 15416 + }, + { + "epoch": 1.9612008650298944, + "grad_norm": 0.9928817749023438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8840832114219666, + "num_tokens": 604987275.0, + "step": 15417 + }, + { + "epoch": 1.961328075308485, + "grad_norm": 0.8999754786491394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8870943784713745, + "num_tokens": 605033215.0, + "step": 15418 + }, + { + "epoch": 1.9614552855870753, + "grad_norm": 1.0422544479370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8869587182998657, + "num_tokens": 605067350.0, + "step": 15419 + }, + { + "epoch": 1.9615824958656658, + "grad_norm": 0.9007619023323059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8922575116157532, + "num_tokens": 605112512.0, + "step": 15420 + }, + { + "epoch": 1.9617097061442563, + "grad_norm": 0.9874597191810608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8880230188369751, + "num_tokens": 605149026.0, + "step": 15421 + }, + { + "epoch": 1.9618369164228469, + "grad_norm": 1.056976079940796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8806935548782349, + "num_tokens": 605187221.0, + "step": 15422 + }, + { + "epoch": 1.9619641267014374, + "grad_norm": 0.988646388053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.881503701210022, + "num_tokens": 605225319.0, + "step": 15423 + }, + { + "epoch": 1.962091336980028, + "grad_norm": 0.9288629293441772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8949509859085083, + "num_tokens": 605267014.0, + "step": 15424 + }, + { + "epoch": 1.9622185472586184, + "grad_norm": 1.0923303365707397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8812825083732605, + "num_tokens": 605306787.0, + "step": 15425 + }, + { + "epoch": 1.962345757537209, + "grad_norm": 1.0122298002243042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8770081996917725, + "num_tokens": 605345237.0, + "step": 15426 + }, + { + "epoch": 1.9624729678157995, + "grad_norm": 1.0006005764007568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.893721342086792, + "num_tokens": 605387204.0, + "step": 15427 + }, + { + "epoch": 1.96260017809439, + "grad_norm": 0.9767281413078308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8923148512840271, + "num_tokens": 605425385.0, + "step": 15428 + }, + { + "epoch": 1.9627273883729806, + "grad_norm": 1.0029529333114624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8910930156707764, + "num_tokens": 605461029.0, + "step": 15429 + }, + { + "epoch": 1.962854598651571, + "grad_norm": 0.9116131663322449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8880691528320312, + "num_tokens": 605509579.0, + "step": 15430 + }, + { + "epoch": 1.9629818089301616, + "grad_norm": 1.0089987516403198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8879793882369995, + "num_tokens": 605544862.0, + "step": 15431 + }, + { + "epoch": 1.9631090192087521, + "grad_norm": 0.992073118686676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8764761686325073, + "num_tokens": 605588311.0, + "step": 15432 + }, + { + "epoch": 1.9632362294873427, + "grad_norm": 0.9465590119361877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8901301622390747, + "num_tokens": 605628705.0, + "step": 15433 + }, + { + "epoch": 1.9633634397659332, + "grad_norm": 0.9492605924606323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8849734663963318, + "num_tokens": 605670905.0, + "step": 15434 + }, + { + "epoch": 1.9634906500445237, + "grad_norm": 1.0607287883758545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8749461770057678, + "num_tokens": 605707596.0, + "step": 15435 + }, + { + "epoch": 1.9636178603231143, + "grad_norm": 1.02876877784729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8807348608970642, + "num_tokens": 605747569.0, + "step": 15436 + }, + { + "epoch": 1.9637450706017048, + "grad_norm": 1.0020793676376343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8889279365539551, + "num_tokens": 605785334.0, + "step": 15437 + }, + { + "epoch": 1.963872280880295, + "grad_norm": 1.0295594930648804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8838448524475098, + "num_tokens": 605821440.0, + "step": 15438 + }, + { + "epoch": 1.9639994911588856, + "grad_norm": 0.8795610666275024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.895916759967804, + "num_tokens": 605866232.0, + "step": 15439 + }, + { + "epoch": 1.9641267014374761, + "grad_norm": 0.9048072099685669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8911474943161011, + "num_tokens": 605905793.0, + "step": 15440 + }, + { + "epoch": 1.9642539117160667, + "grad_norm": 0.9653764367103577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8916010856628418, + "num_tokens": 605942664.0, + "step": 15441 + }, + { + "epoch": 1.9643811219946572, + "grad_norm": 0.9962958693504333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8901957869529724, + "num_tokens": 605979778.0, + "step": 15442 + }, + { + "epoch": 1.9645083322732477, + "grad_norm": 1.0384491682052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8902032375335693, + "num_tokens": 606014327.0, + "step": 15443 + }, + { + "epoch": 1.964635542551838, + "grad_norm": 0.8902177810668945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.882070779800415, + "num_tokens": 606058951.0, + "step": 15444 + }, + { + "epoch": 1.9647627528304286, + "grad_norm": 0.9842125177383423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8868279457092285, + "num_tokens": 606100404.0, + "step": 15445 + }, + { + "epoch": 1.964889963109019, + "grad_norm": 0.9770828485488892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8954075574874878, + "num_tokens": 606134148.0, + "step": 15446 + }, + { + "epoch": 1.9650171733876096, + "grad_norm": 0.9801113605499268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8875593543052673, + "num_tokens": 606173682.0, + "step": 15447 + }, + { + "epoch": 1.9651443836662001, + "grad_norm": 1.0147675275802612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8807464838027954, + "num_tokens": 606216188.0, + "step": 15448 + }, + { + "epoch": 1.9652715939447907, + "grad_norm": 1.0210105180740356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8863725066184998, + "num_tokens": 606253357.0, + "step": 15449 + }, + { + "epoch": 1.9653988042233812, + "grad_norm": 1.0202401876449585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.882570207118988, + "num_tokens": 606292670.0, + "step": 15450 + }, + { + "epoch": 1.9655260145019717, + "grad_norm": 1.06735098361969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8843432068824768, + "num_tokens": 606327222.0, + "step": 15451 + }, + { + "epoch": 1.9656532247805623, + "grad_norm": 0.9860965013504028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.883027195930481, + "num_tokens": 606369075.0, + "step": 15452 + }, + { + "epoch": 1.9657804350591528, + "grad_norm": 0.8869068622589111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8905324935913086, + "num_tokens": 606411155.0, + "step": 15453 + }, + { + "epoch": 1.9659076453377433, + "grad_norm": 1.0342389345169067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8783257007598877, + "num_tokens": 606450748.0, + "step": 15454 + }, + { + "epoch": 1.9660348556163338, + "grad_norm": 0.9699580669403076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8841123580932617, + "num_tokens": 606495103.0, + "step": 15455 + }, + { + "epoch": 1.9661620658949244, + "grad_norm": 0.9804376363754272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8839203119277954, + "num_tokens": 606539037.0, + "step": 15456 + }, + { + "epoch": 1.966289276173515, + "grad_norm": 0.9569821953773499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.892927885055542, + "num_tokens": 606574645.0, + "step": 15457 + }, + { + "epoch": 1.9664164864521054, + "grad_norm": 0.8954481482505798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.9039799571037292, + "num_tokens": 606615691.0, + "step": 15458 + }, + { + "epoch": 1.966543696730696, + "grad_norm": 0.9736319184303284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.887883722782135, + "num_tokens": 606653781.0, + "step": 15459 + }, + { + "epoch": 1.9666709070092865, + "grad_norm": 0.9038774967193604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8969964981079102, + "num_tokens": 606695247.0, + "step": 15460 + }, + { + "epoch": 1.966798117287877, + "grad_norm": 0.9625563025474548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3522, + "mean_token_accuracy": 0.8769021034240723, + "num_tokens": 606737067.0, + "step": 15461 + }, + { + "epoch": 1.9669253275664673, + "grad_norm": 0.942405641078949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8852087259292603, + "num_tokens": 606779183.0, + "step": 15462 + }, + { + "epoch": 1.9670525378450578, + "grad_norm": 1.0661120414733887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8725061416625977, + "num_tokens": 606821005.0, + "step": 15463 + }, + { + "epoch": 1.9671797481236484, + "grad_norm": 0.9160350561141968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8872846364974976, + "num_tokens": 606864955.0, + "step": 15464 + }, + { + "epoch": 1.967306958402239, + "grad_norm": 0.9892308712005615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8757628798484802, + "num_tokens": 606904295.0, + "step": 15465 + }, + { + "epoch": 1.9674341686808294, + "grad_norm": 1.0075647830963135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8739029169082642, + "num_tokens": 606946626.0, + "step": 15466 + }, + { + "epoch": 1.96756137895942, + "grad_norm": 0.9802653789520264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3745, + "mean_token_accuracy": 0.8701798319816589, + "num_tokens": 606990175.0, + "step": 15467 + }, + { + "epoch": 1.9676885892380103, + "grad_norm": 1.0508525371551514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8722903728485107, + "num_tokens": 607029589.0, + "step": 15468 + }, + { + "epoch": 1.9678157995166008, + "grad_norm": 0.8947972655296326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.881507158279419, + "num_tokens": 607075498.0, + "step": 15469 + }, + { + "epoch": 1.9679430097951913, + "grad_norm": 1.040757417678833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8852455019950867, + "num_tokens": 607110629.0, + "step": 15470 + }, + { + "epoch": 1.9680702200737819, + "grad_norm": 0.9394312500953674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8834655284881592, + "num_tokens": 607158123.0, + "step": 15471 + }, + { + "epoch": 1.9681974303523724, + "grad_norm": 0.9111406803131104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8985428810119629, + "num_tokens": 607197126.0, + "step": 15472 + }, + { + "epoch": 1.968324640630963, + "grad_norm": 0.8856440186500549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8887845277786255, + "num_tokens": 607240859.0, + "step": 15473 + }, + { + "epoch": 1.9684518509095534, + "grad_norm": 0.9107844233512878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8825517892837524, + "num_tokens": 607282324.0, + "step": 15474 + }, + { + "epoch": 1.968579061188144, + "grad_norm": 0.9522043466567993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8799574375152588, + "num_tokens": 607323506.0, + "step": 15475 + }, + { + "epoch": 1.9687062714667345, + "grad_norm": 0.9964545369148254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8847032785415649, + "num_tokens": 607359757.0, + "step": 15476 + }, + { + "epoch": 1.968833481745325, + "grad_norm": 0.9752768278121948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8847848176956177, + "num_tokens": 607400881.0, + "step": 15477 + }, + { + "epoch": 1.9689606920239155, + "grad_norm": 0.9574130773544312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8798096179962158, + "num_tokens": 607445308.0, + "step": 15478 + }, + { + "epoch": 1.969087902302506, + "grad_norm": 0.983039915561676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8821572065353394, + "num_tokens": 607486469.0, + "step": 15479 + }, + { + "epoch": 1.9692151125810966, + "grad_norm": 1.0135223865509033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8787156343460083, + "num_tokens": 607526077.0, + "step": 15480 + }, + { + "epoch": 1.9693423228596871, + "grad_norm": 1.0413939952850342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8719193935394287, + "num_tokens": 607565969.0, + "step": 15481 + }, + { + "epoch": 1.9694695331382777, + "grad_norm": 0.9140141606330872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8878973126411438, + "num_tokens": 607608857.0, + "step": 15482 + }, + { + "epoch": 1.9695967434168682, + "grad_norm": 1.0971872806549072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8921663165092468, + "num_tokens": 607640605.0, + "step": 15483 + }, + { + "epoch": 1.9697239536954587, + "grad_norm": 0.9725676774978638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8948422074317932, + "num_tokens": 607677677.0, + "step": 15484 + }, + { + "epoch": 1.9698511639740492, + "grad_norm": 0.9776771664619446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8898752927780151, + "num_tokens": 607717713.0, + "step": 15485 + }, + { + "epoch": 1.9699783742526398, + "grad_norm": 0.9180450439453125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8983335494995117, + "num_tokens": 607759054.0, + "step": 15486 + }, + { + "epoch": 1.97010558453123, + "grad_norm": 1.0898582935333252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8885499238967896, + "num_tokens": 607795965.0, + "step": 15487 + }, + { + "epoch": 1.9702327948098206, + "grad_norm": 0.9652957916259766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.875618577003479, + "num_tokens": 607839540.0, + "step": 15488 + }, + { + "epoch": 1.9703600050884111, + "grad_norm": 1.0407586097717285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.874077558517456, + "num_tokens": 607880159.0, + "step": 15489 + }, + { + "epoch": 1.9704872153670017, + "grad_norm": 1.0138094425201416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8907667398452759, + "num_tokens": 607917042.0, + "step": 15490 + }, + { + "epoch": 1.9706144256455922, + "grad_norm": 1.0389734506607056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8900306820869446, + "num_tokens": 607955187.0, + "step": 15491 + }, + { + "epoch": 1.9707416359241827, + "grad_norm": 1.0082165002822876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8889490365982056, + "num_tokens": 607992364.0, + "step": 15492 + }, + { + "epoch": 1.970868846202773, + "grad_norm": 0.956166684627533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9005635380744934, + "num_tokens": 608028335.0, + "step": 15493 + }, + { + "epoch": 1.9709960564813636, + "grad_norm": 1.085358738899231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8726471662521362, + "num_tokens": 608067531.0, + "step": 15494 + }, + { + "epoch": 1.971123266759954, + "grad_norm": 1.1097826957702637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8698079586029053, + "num_tokens": 608101501.0, + "step": 15495 + }, + { + "epoch": 1.9712504770385446, + "grad_norm": 0.9351186752319336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.886622965335846, + "num_tokens": 608143843.0, + "step": 15496 + }, + { + "epoch": 1.9713776873171351, + "grad_norm": 1.051295518875122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8763048648834229, + "num_tokens": 608178787.0, + "step": 15497 + }, + { + "epoch": 1.9715048975957257, + "grad_norm": 1.0920629501342773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8791771531105042, + "num_tokens": 608213625.0, + "step": 15498 + }, + { + "epoch": 1.9716321078743162, + "grad_norm": 0.884202778339386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.9018990397453308, + "num_tokens": 608253805.0, + "step": 15499 + }, + { + "epoch": 1.9717593181529067, + "grad_norm": 1.0440988540649414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8865549564361572, + "num_tokens": 608287550.0, + "step": 15500 + }, + { + "epoch": 1.9718865284314973, + "grad_norm": 1.102893352508545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8778406381607056, + "num_tokens": 608321634.0, + "step": 15501 + }, + { + "epoch": 1.9720137387100878, + "grad_norm": 0.9878080487251282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8850820064544678, + "num_tokens": 608362860.0, + "step": 15502 + }, + { + "epoch": 1.9721409489886783, + "grad_norm": 1.0382155179977417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8885031342506409, + "num_tokens": 608399208.0, + "step": 15503 + }, + { + "epoch": 1.9722681592672688, + "grad_norm": 0.9096465110778809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8915764093399048, + "num_tokens": 608438501.0, + "step": 15504 + }, + { + "epoch": 1.9723953695458594, + "grad_norm": 0.9640493988990784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8912904262542725, + "num_tokens": 608475914.0, + "step": 15505 + }, + { + "epoch": 1.97252257982445, + "grad_norm": 1.0488505363464355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8841353058815002, + "num_tokens": 608513416.0, + "step": 15506 + }, + { + "epoch": 1.9726497901030404, + "grad_norm": 1.007551908493042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8861433863639832, + "num_tokens": 608553499.0, + "step": 15507 + }, + { + "epoch": 1.972777000381631, + "grad_norm": 0.9732782244682312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8824570178985596, + "num_tokens": 608591525.0, + "step": 15508 + }, + { + "epoch": 1.9729042106602215, + "grad_norm": 1.0543185472488403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8816118240356445, + "num_tokens": 608628985.0, + "step": 15509 + }, + { + "epoch": 1.973031420938812, + "grad_norm": 1.0110795497894287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8853855133056641, + "num_tokens": 608667705.0, + "step": 15510 + }, + { + "epoch": 1.9731586312174023, + "grad_norm": 0.9722034931182861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8893788456916809, + "num_tokens": 608705762.0, + "step": 15511 + }, + { + "epoch": 1.9732858414959928, + "grad_norm": 0.9994969367980957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8916426301002502, + "num_tokens": 608744096.0, + "step": 15512 + }, + { + "epoch": 1.9734130517745834, + "grad_norm": 0.9873360991477966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8863721489906311, + "num_tokens": 608786161.0, + "step": 15513 + }, + { + "epoch": 1.973540262053174, + "grad_norm": 1.0330067873001099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8836429715156555, + "num_tokens": 608822999.0, + "step": 15514 + }, + { + "epoch": 1.9736674723317644, + "grad_norm": 0.9994695782661438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8812221884727478, + "num_tokens": 608861342.0, + "step": 15515 + }, + { + "epoch": 1.973794682610355, + "grad_norm": 0.9835387468338013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8946654796600342, + "num_tokens": 608896545.0, + "step": 15516 + }, + { + "epoch": 1.9739218928889453, + "grad_norm": 0.989808976650238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8877623081207275, + "num_tokens": 608938231.0, + "step": 15517 + }, + { + "epoch": 1.9740491031675358, + "grad_norm": 1.0333207845687866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8901033401489258, + "num_tokens": 608972412.0, + "step": 15518 + }, + { + "epoch": 1.9741763134461263, + "grad_norm": 1.006022572517395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8817484974861145, + "num_tokens": 609012387.0, + "step": 15519 + }, + { + "epoch": 1.9743035237247168, + "grad_norm": 0.8861739039421082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8914848566055298, + "num_tokens": 609058246.0, + "step": 15520 + }, + { + "epoch": 1.9744307340033074, + "grad_norm": 0.9313771724700928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.884291410446167, + "num_tokens": 609101403.0, + "step": 15521 + }, + { + "epoch": 1.974557944281898, + "grad_norm": 0.9590723514556885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3698, + "mean_token_accuracy": 0.8725486993789673, + "num_tokens": 609147726.0, + "step": 15522 + }, + { + "epoch": 1.9746851545604884, + "grad_norm": 0.978802502155304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8819348812103271, + "num_tokens": 609188675.0, + "step": 15523 + }, + { + "epoch": 1.974812364839079, + "grad_norm": 0.9636021256446838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8806033134460449, + "num_tokens": 609228402.0, + "step": 15524 + }, + { + "epoch": 1.9749395751176695, + "grad_norm": 1.0149281024932861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8888211250305176, + "num_tokens": 609270195.0, + "step": 15525 + }, + { + "epoch": 1.97506678539626, + "grad_norm": 1.0285577774047852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3833, + "mean_token_accuracy": 0.8643801212310791, + "num_tokens": 609313942.0, + "step": 15526 + }, + { + "epoch": 1.9751939956748505, + "grad_norm": 0.8350578546524048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2546, + "mean_token_accuracy": 0.9111631512641907, + "num_tokens": 609360648.0, + "step": 15527 + }, + { + "epoch": 1.975321205953441, + "grad_norm": 0.9565637707710266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.903160572052002, + "num_tokens": 609396320.0, + "step": 15528 + }, + { + "epoch": 1.9754484162320316, + "grad_norm": 1.0748604536056519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8877901434898376, + "num_tokens": 609429453.0, + "step": 15529 + }, + { + "epoch": 1.9755756265106221, + "grad_norm": 0.9992077946662903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8894655704498291, + "num_tokens": 609471388.0, + "step": 15530 + }, + { + "epoch": 1.9757028367892127, + "grad_norm": 0.8798180818557739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8958003520965576, + "num_tokens": 609514853.0, + "step": 15531 + }, + { + "epoch": 1.9758300470678032, + "grad_norm": 1.131700873374939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.870631992816925, + "num_tokens": 609551092.0, + "step": 15532 + }, + { + "epoch": 1.9759572573463937, + "grad_norm": 0.924080491065979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8972198963165283, + "num_tokens": 609587973.0, + "step": 15533 + }, + { + "epoch": 1.9760844676249842, + "grad_norm": 1.0426830053329468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3643, + "mean_token_accuracy": 0.8740866184234619, + "num_tokens": 609629849.0, + "step": 15534 + }, + { + "epoch": 1.9762116779035748, + "grad_norm": 0.9389763474464417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8954780101776123, + "num_tokens": 609668859.0, + "step": 15535 + }, + { + "epoch": 1.976338888182165, + "grad_norm": 0.985641360282898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8802704215049744, + "num_tokens": 609711317.0, + "step": 15536 + }, + { + "epoch": 1.9764660984607556, + "grad_norm": 1.0409764051437378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8809739351272583, + "num_tokens": 609747429.0, + "step": 15537 + }, + { + "epoch": 1.9765933087393461, + "grad_norm": 1.0509833097457886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8867459297180176, + "num_tokens": 609781760.0, + "step": 15538 + }, + { + "epoch": 1.9767205190179367, + "grad_norm": 0.9945730566978455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8949427604675293, + "num_tokens": 609816341.0, + "step": 15539 + }, + { + "epoch": 1.9768477292965272, + "grad_norm": 1.080822467803955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8904639482498169, + "num_tokens": 609854786.0, + "step": 15540 + }, + { + "epoch": 1.9769749395751177, + "grad_norm": 0.9614551663398743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.888308048248291, + "num_tokens": 609895054.0, + "step": 15541 + }, + { + "epoch": 1.977102149853708, + "grad_norm": 0.9620509147644043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8917446136474609, + "num_tokens": 609935285.0, + "step": 15542 + }, + { + "epoch": 1.9772293601322986, + "grad_norm": 0.9211254715919495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.9005404114723206, + "num_tokens": 609973574.0, + "step": 15543 + }, + { + "epoch": 1.977356570410889, + "grad_norm": 0.9942781329154968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8878723978996277, + "num_tokens": 610014854.0, + "step": 15544 + }, + { + "epoch": 1.9774837806894796, + "grad_norm": 1.04660165309906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8872488737106323, + "num_tokens": 610048293.0, + "step": 15545 + }, + { + "epoch": 1.9776109909680701, + "grad_norm": 0.9352280497550964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8848632574081421, + "num_tokens": 610090399.0, + "step": 15546 + }, + { + "epoch": 1.9777382012466607, + "grad_norm": 1.0455282926559448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3549, + "mean_token_accuracy": 0.8767754435539246, + "num_tokens": 610131159.0, + "step": 15547 + }, + { + "epoch": 1.9778654115252512, + "grad_norm": 0.9920388460159302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8770136833190918, + "num_tokens": 610177905.0, + "step": 15548 + }, + { + "epoch": 1.9779926218038417, + "grad_norm": 1.0046106576919556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.877877950668335, + "num_tokens": 610217806.0, + "step": 15549 + }, + { + "epoch": 1.9781198320824323, + "grad_norm": 0.9757944345474243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8873925805091858, + "num_tokens": 610257330.0, + "step": 15550 + }, + { + "epoch": 1.9782470423610228, + "grad_norm": 1.0447235107421875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8743598461151123, + "num_tokens": 610294414.0, + "step": 15551 + }, + { + "epoch": 1.9783742526396133, + "grad_norm": 0.9190096259117126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8905709981918335, + "num_tokens": 610337837.0, + "step": 15552 + }, + { + "epoch": 1.9785014629182038, + "grad_norm": 1.019626498222351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8852897882461548, + "num_tokens": 610376619.0, + "step": 15553 + }, + { + "epoch": 1.9786286731967944, + "grad_norm": 1.1552109718322754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3908, + "mean_token_accuracy": 0.8680621385574341, + "num_tokens": 610412411.0, + "step": 15554 + }, + { + "epoch": 1.978755883475385, + "grad_norm": 0.9583660960197449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3532, + "mean_token_accuracy": 0.8779588937759399, + "num_tokens": 610458031.0, + "step": 15555 + }, + { + "epoch": 1.9788830937539754, + "grad_norm": 1.0072342157363892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3749, + "mean_token_accuracy": 0.8707929849624634, + "num_tokens": 610503827.0, + "step": 15556 + }, + { + "epoch": 1.979010304032566, + "grad_norm": 1.0340951681137085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.887554407119751, + "num_tokens": 610538378.0, + "step": 15557 + }, + { + "epoch": 1.9791375143111565, + "grad_norm": 0.9816329479217529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8971083164215088, + "num_tokens": 610576045.0, + "step": 15558 + }, + { + "epoch": 1.979264724589747, + "grad_norm": 0.9630172252655029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8813346028327942, + "num_tokens": 610621855.0, + "step": 15559 + }, + { + "epoch": 1.9793919348683373, + "grad_norm": 1.0063269138336182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8827534317970276, + "num_tokens": 610664162.0, + "step": 15560 + }, + { + "epoch": 1.9795191451469278, + "grad_norm": 1.0798685550689697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8932321667671204, + "num_tokens": 610691840.0, + "step": 15561 + }, + { + "epoch": 1.9796463554255184, + "grad_norm": 1.0033812522888184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8844457864761353, + "num_tokens": 610726625.0, + "step": 15562 + }, + { + "epoch": 1.979773565704109, + "grad_norm": 0.9666004776954651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.884718120098114, + "num_tokens": 610766854.0, + "step": 15563 + }, + { + "epoch": 1.9799007759826994, + "grad_norm": 1.0277519226074219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8805370926856995, + "num_tokens": 610806450.0, + "step": 15564 + }, + { + "epoch": 1.98002798626129, + "grad_norm": 1.0010218620300293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8919143080711365, + "num_tokens": 610843941.0, + "step": 15565 + }, + { + "epoch": 1.9801551965398803, + "grad_norm": 0.9531493782997131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8748602867126465, + "num_tokens": 610884252.0, + "step": 15566 + }, + { + "epoch": 1.9802824068184708, + "grad_norm": 0.9687093496322632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8951684832572937, + "num_tokens": 610922226.0, + "step": 15567 + }, + { + "epoch": 1.9804096170970613, + "grad_norm": 0.9547391533851624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8896865844726562, + "num_tokens": 610962586.0, + "step": 15568 + }, + { + "epoch": 1.9805368273756518, + "grad_norm": 1.020344853401184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8744806051254272, + "num_tokens": 611001790.0, + "step": 15569 + }, + { + "epoch": 1.9806640376542424, + "grad_norm": 0.905923068523407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8905596733093262, + "num_tokens": 611044078.0, + "step": 15570 + }, + { + "epoch": 1.980791247932833, + "grad_norm": 0.951034426689148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8952004909515381, + "num_tokens": 611082013.0, + "step": 15571 + }, + { + "epoch": 1.9809184582114234, + "grad_norm": 0.9525838494300842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8883684873580933, + "num_tokens": 611125035.0, + "step": 15572 + }, + { + "epoch": 1.981045668490014, + "grad_norm": 0.9122874140739441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8979692459106445, + "num_tokens": 611162980.0, + "step": 15573 + }, + { + "epoch": 1.9811728787686045, + "grad_norm": 1.0187970399856567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8944557309150696, + "num_tokens": 611195592.0, + "step": 15574 + }, + { + "epoch": 1.981300089047195, + "grad_norm": 0.8755558729171753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8889533281326294, + "num_tokens": 611242638.0, + "step": 15575 + }, + { + "epoch": 1.9814272993257855, + "grad_norm": 1.0673449039459229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8852803707122803, + "num_tokens": 611281257.0, + "step": 15576 + }, + { + "epoch": 1.981554509604376, + "grad_norm": 1.0397483110427856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.891238808631897, + "num_tokens": 611317389.0, + "step": 15577 + }, + { + "epoch": 1.9816817198829666, + "grad_norm": 0.8811193704605103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8843816518783569, + "num_tokens": 611361576.0, + "step": 15578 + }, + { + "epoch": 1.9818089301615571, + "grad_norm": 1.0055689811706543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3828, + "mean_token_accuracy": 0.8687930107116699, + "num_tokens": 611408970.0, + "step": 15579 + }, + { + "epoch": 1.9819361404401477, + "grad_norm": 0.9327542185783386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8978816866874695, + "num_tokens": 611445314.0, + "step": 15580 + }, + { + "epoch": 1.9820633507187382, + "grad_norm": 0.9532852172851562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8933658599853516, + "num_tokens": 611484383.0, + "step": 15581 + }, + { + "epoch": 1.9821905609973287, + "grad_norm": 0.9735615253448486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8797863721847534, + "num_tokens": 611526497.0, + "step": 15582 + }, + { + "epoch": 1.9823177712759192, + "grad_norm": 1.1283529996871948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8839985132217407, + "num_tokens": 611556495.0, + "step": 15583 + }, + { + "epoch": 1.9824449815545098, + "grad_norm": 0.9015592932701111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8756387233734131, + "num_tokens": 611604359.0, + "step": 15584 + }, + { + "epoch": 1.9825721918331, + "grad_norm": 0.9209858179092407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8909531831741333, + "num_tokens": 611649478.0, + "step": 15585 + }, + { + "epoch": 1.9826994021116906, + "grad_norm": 1.0529431104660034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3917, + "mean_token_accuracy": 0.8648344278335571, + "num_tokens": 611692809.0, + "step": 15586 + }, + { + "epoch": 1.9828266123902811, + "grad_norm": 1.0259199142456055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8880993127822876, + "num_tokens": 611730947.0, + "step": 15587 + }, + { + "epoch": 1.9829538226688717, + "grad_norm": 0.9175733327865601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9022331833839417, + "num_tokens": 611768675.0, + "step": 15588 + }, + { + "epoch": 1.9830810329474622, + "grad_norm": 0.9085333347320557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8938193917274475, + "num_tokens": 611810226.0, + "step": 15589 + }, + { + "epoch": 1.9832082432260527, + "grad_norm": 1.04562509059906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.377, + "mean_token_accuracy": 0.8700003027915955, + "num_tokens": 611851820.0, + "step": 15590 + }, + { + "epoch": 1.983335453504643, + "grad_norm": 1.0179356336593628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8769962191581726, + "num_tokens": 611891765.0, + "step": 15591 + }, + { + "epoch": 1.9834626637832335, + "grad_norm": 1.0715609788894653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8800386190414429, + "num_tokens": 611926991.0, + "step": 15592 + }, + { + "epoch": 1.983589874061824, + "grad_norm": 1.009251594543457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8899490237236023, + "num_tokens": 611961952.0, + "step": 15593 + }, + { + "epoch": 1.9837170843404146, + "grad_norm": 0.8960472345352173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8991644382476807, + "num_tokens": 611999074.0, + "step": 15594 + }, + { + "epoch": 1.9838442946190051, + "grad_norm": 1.107505202293396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3597, + "mean_token_accuracy": 0.8720916509628296, + "num_tokens": 612038755.0, + "step": 15595 + }, + { + "epoch": 1.9839715048975957, + "grad_norm": 1.033678650856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8928638696670532, + "num_tokens": 612070418.0, + "step": 15596 + }, + { + "epoch": 1.9840987151761862, + "grad_norm": 0.8666737079620361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8912988901138306, + "num_tokens": 612118060.0, + "step": 15597 + }, + { + "epoch": 1.9842259254547767, + "grad_norm": 0.9885891675949097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8720552921295166, + "num_tokens": 612161349.0, + "step": 15598 + }, + { + "epoch": 1.9843531357333672, + "grad_norm": 0.982704758644104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8817055821418762, + "num_tokens": 612196259.0, + "step": 15599 + }, + { + "epoch": 1.9844803460119578, + "grad_norm": 0.9264175891876221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8943691253662109, + "num_tokens": 612235526.0, + "step": 15600 + }, + { + "epoch": 1.9846075562905483, + "grad_norm": 0.8965665698051453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8914058208465576, + "num_tokens": 612277910.0, + "step": 15601 + }, + { + "epoch": 1.9847347665691388, + "grad_norm": 0.9784497022628784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8889816999435425, + "num_tokens": 612317126.0, + "step": 15602 + }, + { + "epoch": 1.9848619768477294, + "grad_norm": 1.0282909870147705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8880150318145752, + "num_tokens": 612352158.0, + "step": 15603 + }, + { + "epoch": 1.9849891871263199, + "grad_norm": 0.9858107566833496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8865624666213989, + "num_tokens": 612386608.0, + "step": 15604 + }, + { + "epoch": 1.9851163974049104, + "grad_norm": 0.9712587594985962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.888783872127533, + "num_tokens": 612424882.0, + "step": 15605 + }, + { + "epoch": 1.985243607683501, + "grad_norm": 0.933604896068573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8924480676651001, + "num_tokens": 612465863.0, + "step": 15606 + }, + { + "epoch": 1.9853708179620915, + "grad_norm": 1.0265729427337646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8835247755050659, + "num_tokens": 612502310.0, + "step": 15607 + }, + { + "epoch": 1.985498028240682, + "grad_norm": 1.0484180450439453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3507, + "mean_token_accuracy": 0.8769595623016357, + "num_tokens": 612541349.0, + "step": 15608 + }, + { + "epoch": 1.9856252385192723, + "grad_norm": 0.9990158081054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8924622535705566, + "num_tokens": 612579632.0, + "step": 15609 + }, + { + "epoch": 1.9857524487978628, + "grad_norm": 0.9992700815200806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8965461254119873, + "num_tokens": 612615430.0, + "step": 15610 + }, + { + "epoch": 1.9858796590764534, + "grad_norm": 1.0168979167938232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8895244002342224, + "num_tokens": 612650392.0, + "step": 15611 + }, + { + "epoch": 1.986006869355044, + "grad_norm": 0.9154603481292725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8835266828536987, + "num_tokens": 612694522.0, + "step": 15612 + }, + { + "epoch": 1.9861340796336344, + "grad_norm": 0.9829626679420471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8855661153793335, + "num_tokens": 612735075.0, + "step": 15613 + }, + { + "epoch": 1.986261289912225, + "grad_norm": 0.9637184739112854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8895979523658752, + "num_tokens": 612778739.0, + "step": 15614 + }, + { + "epoch": 1.9863885001908153, + "grad_norm": 1.0999575853347778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8891321420669556, + "num_tokens": 612811243.0, + "step": 15615 + }, + { + "epoch": 1.9865157104694058, + "grad_norm": 1.0073823928833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9017555713653564, + "num_tokens": 612845671.0, + "step": 15616 + }, + { + "epoch": 1.9866429207479963, + "grad_norm": 0.9938620924949646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8928235769271851, + "num_tokens": 612880938.0, + "step": 15617 + }, + { + "epoch": 1.9867701310265868, + "grad_norm": 0.9358493685722351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8830163478851318, + "num_tokens": 612924629.0, + "step": 15618 + }, + { + "epoch": 1.9868973413051774, + "grad_norm": 0.9523763656616211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8795702457427979, + "num_tokens": 612971607.0, + "step": 15619 + }, + { + "epoch": 1.987024551583768, + "grad_norm": 1.0273678302764893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8659942746162415, + "num_tokens": 613015173.0, + "step": 15620 + }, + { + "epoch": 1.9871517618623584, + "grad_norm": 1.0304784774780273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8885599374771118, + "num_tokens": 613058896.0, + "step": 15621 + }, + { + "epoch": 1.987278972140949, + "grad_norm": 0.8816027045249939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8801273107528687, + "num_tokens": 613108457.0, + "step": 15622 + }, + { + "epoch": 1.9874061824195395, + "grad_norm": 0.9933768510818481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8810603022575378, + "num_tokens": 613145595.0, + "step": 15623 + }, + { + "epoch": 1.98753339269813, + "grad_norm": 1.0803518295288086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8723167181015015, + "num_tokens": 613183194.0, + "step": 15624 + }, + { + "epoch": 1.9876606029767205, + "grad_norm": 1.04264497756958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8795510530471802, + "num_tokens": 613221828.0, + "step": 15625 + }, + { + "epoch": 1.987787813255311, + "grad_norm": 0.9029116034507751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8909097909927368, + "num_tokens": 613262672.0, + "step": 15626 + }, + { + "epoch": 1.9879150235339016, + "grad_norm": 0.9581547975540161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8961283564567566, + "num_tokens": 613302769.0, + "step": 15627 + }, + { + "epoch": 1.9880422338124921, + "grad_norm": 0.9682992100715637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8897042274475098, + "num_tokens": 613342757.0, + "step": 15628 + }, + { + "epoch": 1.9881694440910826, + "grad_norm": 1.0204277038574219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3831, + "mean_token_accuracy": 0.8657944202423096, + "num_tokens": 613383502.0, + "step": 15629 + }, + { + "epoch": 1.9882966543696732, + "grad_norm": 0.857218861579895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8921161890029907, + "num_tokens": 613432852.0, + "step": 15630 + }, + { + "epoch": 1.9884238646482637, + "grad_norm": 0.9342105388641357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8946151733398438, + "num_tokens": 613473641.0, + "step": 15631 + }, + { + "epoch": 1.9885510749268542, + "grad_norm": 0.9281021356582642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8963887691497803, + "num_tokens": 613513134.0, + "step": 15632 + }, + { + "epoch": 1.9886782852054448, + "grad_norm": 0.9288450479507446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8882470726966858, + "num_tokens": 613554702.0, + "step": 15633 + }, + { + "epoch": 1.988805495484035, + "grad_norm": 0.9798586368560791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8893905878067017, + "num_tokens": 613593944.0, + "step": 15634 + }, + { + "epoch": 1.9889327057626256, + "grad_norm": 0.9156368970870972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8933948278427124, + "num_tokens": 613633249.0, + "step": 15635 + }, + { + "epoch": 1.9890599160412161, + "grad_norm": 1.0026510953903198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8796634674072266, + "num_tokens": 613677319.0, + "step": 15636 + }, + { + "epoch": 1.9891871263198067, + "grad_norm": 1.0633965730667114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.8707293272018433, + "num_tokens": 613714782.0, + "step": 15637 + }, + { + "epoch": 1.9893143365983972, + "grad_norm": 0.9280862212181091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8872197270393372, + "num_tokens": 613756154.0, + "step": 15638 + }, + { + "epoch": 1.9894415468769877, + "grad_norm": 1.0909548997879028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8921164274215698, + "num_tokens": 613789493.0, + "step": 15639 + }, + { + "epoch": 1.989568757155578, + "grad_norm": 1.0170613527297974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9046890735626221, + "num_tokens": 613821315.0, + "step": 15640 + }, + { + "epoch": 1.9896959674341685, + "grad_norm": 0.9273654818534851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2623, + "mean_token_accuracy": 0.9018665552139282, + "num_tokens": 613858239.0, + "step": 15641 + }, + { + "epoch": 1.989823177712759, + "grad_norm": 0.9721303582191467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8824206590652466, + "num_tokens": 613900719.0, + "step": 15642 + }, + { + "epoch": 1.9899503879913496, + "grad_norm": 1.0252407789230347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8872108459472656, + "num_tokens": 613938489.0, + "step": 15643 + }, + { + "epoch": 1.9900775982699401, + "grad_norm": 1.0463145971298218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8897310495376587, + "num_tokens": 613971455.0, + "step": 15644 + }, + { + "epoch": 1.9902048085485307, + "grad_norm": 0.953603982925415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8997165560722351, + "num_tokens": 614005599.0, + "step": 15645 + }, + { + "epoch": 1.9903320188271212, + "grad_norm": 0.972005307674408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8832895755767822, + "num_tokens": 614051384.0, + "step": 15646 + }, + { + "epoch": 1.9904592291057117, + "grad_norm": 1.0384751558303833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3564, + "mean_token_accuracy": 0.8723587393760681, + "num_tokens": 614090973.0, + "step": 15647 + }, + { + "epoch": 1.9905864393843022, + "grad_norm": 0.9767181873321533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8886377215385437, + "num_tokens": 614132243.0, + "step": 15648 + }, + { + "epoch": 1.9907136496628928, + "grad_norm": 0.9984859824180603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8958936333656311, + "num_tokens": 614174662.0, + "step": 15649 + }, + { + "epoch": 1.9908408599414833, + "grad_norm": 0.9894706010818481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8816417455673218, + "num_tokens": 614213379.0, + "step": 15650 + }, + { + "epoch": 1.9909680702200738, + "grad_norm": 1.0140591859817505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8844634294509888, + "num_tokens": 614249992.0, + "step": 15651 + }, + { + "epoch": 1.9910952804986644, + "grad_norm": 0.8802992105484009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8965385556221008, + "num_tokens": 614293708.0, + "step": 15652 + }, + { + "epoch": 1.9912224907772549, + "grad_norm": 1.017906904220581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.880529522895813, + "num_tokens": 614338890.0, + "step": 15653 + }, + { + "epoch": 1.9913497010558454, + "grad_norm": 0.9978211522102356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8904627561569214, + "num_tokens": 614375575.0, + "step": 15654 + }, + { + "epoch": 1.991476911334436, + "grad_norm": 0.9123479723930359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8967411518096924, + "num_tokens": 614412729.0, + "step": 15655 + }, + { + "epoch": 1.9916041216130265, + "grad_norm": 1.0805739164352417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8799395561218262, + "num_tokens": 614447681.0, + "step": 15656 + }, + { + "epoch": 1.991731331891617, + "grad_norm": 0.9859089851379395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8806179761886597, + "num_tokens": 614488909.0, + "step": 15657 + }, + { + "epoch": 1.9918585421702073, + "grad_norm": 0.9165505766868591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8974225521087646, + "num_tokens": 614527496.0, + "step": 15658 + }, + { + "epoch": 1.9919857524487978, + "grad_norm": 0.9672543406486511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3746, + "mean_token_accuracy": 0.8709487318992615, + "num_tokens": 614572743.0, + "step": 15659 + }, + { + "epoch": 1.9921129627273884, + "grad_norm": 1.0511493682861328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8839271068572998, + "num_tokens": 614607712.0, + "step": 15660 + }, + { + "epoch": 1.9922401730059789, + "grad_norm": 0.9603760242462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8751593828201294, + "num_tokens": 614653201.0, + "step": 15661 + }, + { + "epoch": 1.9923673832845694, + "grad_norm": 0.9935577511787415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3738, + "mean_token_accuracy": 0.8707680702209473, + "num_tokens": 614696285.0, + "step": 15662 + }, + { + "epoch": 1.99249459356316, + "grad_norm": 0.9913568496704102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8832966089248657, + "num_tokens": 614735813.0, + "step": 15663 + }, + { + "epoch": 1.9926218038417502, + "grad_norm": 1.0656418800354004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8736488819122314, + "num_tokens": 614777594.0, + "step": 15664 + }, + { + "epoch": 1.9927490141203408, + "grad_norm": 1.0203644037246704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.8980801105499268, + "num_tokens": 614813102.0, + "step": 15665 + }, + { + "epoch": 1.9928762243989313, + "grad_norm": 0.9817506670951843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8797564506530762, + "num_tokens": 614856308.0, + "step": 15666 + }, + { + "epoch": 1.9930034346775218, + "grad_norm": 0.8615562319755554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8912228345870972, + "num_tokens": 614900169.0, + "step": 15667 + }, + { + "epoch": 1.9931306449561124, + "grad_norm": 0.962077796459198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8882715106010437, + "num_tokens": 614943800.0, + "step": 15668 + }, + { + "epoch": 1.993257855234703, + "grad_norm": 1.0836683511734009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8799585700035095, + "num_tokens": 614981865.0, + "step": 15669 + }, + { + "epoch": 1.9933850655132934, + "grad_norm": 1.0615243911743164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.8733672499656677, + "num_tokens": 615021057.0, + "step": 15670 + }, + { + "epoch": 1.993512275791884, + "grad_norm": 1.0070706605911255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8880856037139893, + "num_tokens": 615055929.0, + "step": 15671 + }, + { + "epoch": 1.9936394860704745, + "grad_norm": 1.1126141548156738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8776383996009827, + "num_tokens": 615093301.0, + "step": 15672 + }, + { + "epoch": 1.993766696349065, + "grad_norm": 1.006797432899475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8883323669433594, + "num_tokens": 615132750.0, + "step": 15673 + }, + { + "epoch": 1.9938939066276555, + "grad_norm": 0.9293444156646729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8884755373001099, + "num_tokens": 615172136.0, + "step": 15674 + }, + { + "epoch": 1.994021116906246, + "grad_norm": 0.9594194293022156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.9008386731147766, + "num_tokens": 615209646.0, + "step": 15675 + }, + { + "epoch": 1.9941483271848366, + "grad_norm": 1.075586199760437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3816, + "mean_token_accuracy": 0.8661743998527527, + "num_tokens": 615249856.0, + "step": 15676 + }, + { + "epoch": 1.9942755374634271, + "grad_norm": 0.873100996017456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8847178816795349, + "num_tokens": 615294227.0, + "step": 15677 + }, + { + "epoch": 1.9944027477420176, + "grad_norm": 1.0979968309402466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3904, + "mean_token_accuracy": 0.8672901391983032, + "num_tokens": 615333951.0, + "step": 15678 + }, + { + "epoch": 1.9945299580206082, + "grad_norm": 1.0412969589233398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8811405301094055, + "num_tokens": 615372909.0, + "step": 15679 + }, + { + "epoch": 1.9946571682991987, + "grad_norm": 1.1845552921295166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3667, + "mean_token_accuracy": 0.8714335560798645, + "num_tokens": 615408235.0, + "step": 15680 + }, + { + "epoch": 1.9947843785777892, + "grad_norm": 0.8823844194412231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8853251338005066, + "num_tokens": 615451191.0, + "step": 15681 + }, + { + "epoch": 1.9949115888563798, + "grad_norm": 0.9289811253547668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8802605867385864, + "num_tokens": 615496197.0, + "step": 15682 + }, + { + "epoch": 1.99503879913497, + "grad_norm": 0.9368879795074463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8882502913475037, + "num_tokens": 615538183.0, + "step": 15683 + }, + { + "epoch": 1.9951660094135606, + "grad_norm": 0.9434185028076172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8905261754989624, + "num_tokens": 615580018.0, + "step": 15684 + }, + { + "epoch": 1.9952932196921511, + "grad_norm": 0.9946337342262268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8789597749710083, + "num_tokens": 615623188.0, + "step": 15685 + }, + { + "epoch": 1.9954204299707416, + "grad_norm": 0.9801486730575562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8816776275634766, + "num_tokens": 615666684.0, + "step": 15686 + }, + { + "epoch": 1.9955476402493322, + "grad_norm": 1.0103048086166382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8753396272659302, + "num_tokens": 615708967.0, + "step": 15687 + }, + { + "epoch": 1.9956748505279227, + "grad_norm": 0.9431062340736389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8746503591537476, + "num_tokens": 615752171.0, + "step": 15688 + }, + { + "epoch": 1.995802060806513, + "grad_norm": 0.9986016750335693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8841969966888428, + "num_tokens": 615789780.0, + "step": 15689 + }, + { + "epoch": 1.9959292710851035, + "grad_norm": 0.9889504313468933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3666, + "mean_token_accuracy": 0.8704302310943604, + "num_tokens": 615831451.0, + "step": 15690 + }, + { + "epoch": 1.996056481363694, + "grad_norm": 1.0287160873413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.353, + "mean_token_accuracy": 0.874301552772522, + "num_tokens": 615869971.0, + "step": 15691 + }, + { + "epoch": 1.9961836916422846, + "grad_norm": 1.01094388961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8844349384307861, + "num_tokens": 615906445.0, + "step": 15692 + }, + { + "epoch": 1.9963109019208751, + "grad_norm": 1.0751699209213257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3741, + "mean_token_accuracy": 0.8676402568817139, + "num_tokens": 615943870.0, + "step": 15693 + }, + { + "epoch": 1.9964381121994657, + "grad_norm": 0.9831802845001221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8856975436210632, + "num_tokens": 615985288.0, + "step": 15694 + }, + { + "epoch": 1.9965653224780562, + "grad_norm": 0.9717332720756531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.893061637878418, + "num_tokens": 616024101.0, + "step": 15695 + }, + { + "epoch": 1.9966925327566467, + "grad_norm": 1.1043955087661743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.878466010093689, + "num_tokens": 616055059.0, + "step": 15696 + }, + { + "epoch": 1.9968197430352372, + "grad_norm": 0.8887081742286682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8930048942565918, + "num_tokens": 616099010.0, + "step": 15697 + }, + { + "epoch": 1.9969469533138278, + "grad_norm": 1.109115719795227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8835462927818298, + "num_tokens": 616131993.0, + "step": 15698 + }, + { + "epoch": 1.9970741635924183, + "grad_norm": 1.1478532552719116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8754972219467163, + "num_tokens": 616166044.0, + "step": 15699 + }, + { + "epoch": 1.9972013738710088, + "grad_norm": 0.9960315823554993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8951022028923035, + "num_tokens": 616206228.0, + "step": 15700 + }, + { + "epoch": 1.9973285841495994, + "grad_norm": 0.9274359345436096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8971420526504517, + "num_tokens": 616247471.0, + "step": 15701 + }, + { + "epoch": 1.9974557944281899, + "grad_norm": 0.9387801885604858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8863549828529358, + "num_tokens": 616288806.0, + "step": 15702 + }, + { + "epoch": 1.9975830047067804, + "grad_norm": 1.003710389137268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3678, + "mean_token_accuracy": 0.8741381168365479, + "num_tokens": 616331972.0, + "step": 15703 + }, + { + "epoch": 1.997710214985371, + "grad_norm": 1.0845763683319092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8699977397918701, + "num_tokens": 616368173.0, + "step": 15704 + }, + { + "epoch": 1.9978374252639615, + "grad_norm": 0.8934192061424255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8950004577636719, + "num_tokens": 616408472.0, + "step": 15705 + }, + { + "epoch": 1.997964635542552, + "grad_norm": 0.9572986960411072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8857223987579346, + "num_tokens": 616450520.0, + "step": 15706 + }, + { + "epoch": 1.9980918458211423, + "grad_norm": 1.01200532913208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8742784857749939, + "num_tokens": 616492700.0, + "step": 15707 + }, + { + "epoch": 1.9982190560997328, + "grad_norm": 0.9855064153671265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8907220959663391, + "num_tokens": 616532165.0, + "step": 15708 + }, + { + "epoch": 1.9983462663783234, + "grad_norm": 0.9997576475143433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8832937479019165, + "num_tokens": 616567855.0, + "step": 15709 + }, + { + "epoch": 1.9984734766569139, + "grad_norm": 0.9344378113746643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8828240036964417, + "num_tokens": 616609466.0, + "step": 15710 + }, + { + "epoch": 1.9986006869355044, + "grad_norm": 0.9258559346199036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8946387767791748, + "num_tokens": 616649697.0, + "step": 15711 + }, + { + "epoch": 1.998727897214095, + "grad_norm": 1.18338942527771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3421, + "mean_token_accuracy": 0.8768096566200256, + "num_tokens": 616683359.0, + "step": 15712 + }, + { + "epoch": 1.9988551074926852, + "grad_norm": 0.966499924659729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8984956741333008, + "num_tokens": 616721500.0, + "step": 15713 + }, + { + "epoch": 1.9989823177712758, + "grad_norm": 0.9288267493247986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8928377628326416, + "num_tokens": 616764314.0, + "step": 15714 + }, + { + "epoch": 1.9991095280498663, + "grad_norm": 1.174660325050354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8847755193710327, + "num_tokens": 616798655.0, + "step": 15715 + }, + { + "epoch": 1.9992367383284568, + "grad_norm": 0.9823651909828186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8860534429550171, + "num_tokens": 616836867.0, + "step": 15716 + }, + { + "epoch": 1.9993639486070474, + "grad_norm": 0.8720887899398804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8978139162063599, + "num_tokens": 616877946.0, + "step": 15717 + }, + { + "epoch": 1.9994911588856379, + "grad_norm": 0.9880247712135315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8963087201118469, + "num_tokens": 616913623.0, + "step": 15718 + }, + { + "epoch": 1.9996183691642284, + "grad_norm": 1.0478328466415405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8719404935836792, + "num_tokens": 616953843.0, + "step": 15719 + }, + { + "epoch": 1.999745579442819, + "grad_norm": 1.0369704961776733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8854938745498657, + "num_tokens": 616991236.0, + "step": 15720 + }, + { + "epoch": 1.9998727897214095, + "grad_norm": 0.9575966000556946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8797190189361572, + "num_tokens": 617031281.0, + "step": 15721 + }, + { + "epoch": 2.0, + "grad_norm": 0.9331760406494141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8953784704208374, + "num_tokens": 617071085.0, + "step": 15722 + }, + { + "epoch": 2.0001272102785905, + "grad_norm": 0.8994394540786743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8951197862625122, + "num_tokens": 617113041.0, + "step": 15723 + }, + { + "epoch": 2.000254420557181, + "grad_norm": 0.9401572942733765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.888676643371582, + "num_tokens": 617153494.0, + "step": 15724 + }, + { + "epoch": 2.0003816308357716, + "grad_norm": 0.9301247596740723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8951887488365173, + "num_tokens": 617195098.0, + "step": 15725 + }, + { + "epoch": 2.000508841114362, + "grad_norm": 1.0156865119934082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8923052549362183, + "num_tokens": 617232454.0, + "step": 15726 + }, + { + "epoch": 2.0006360513929526, + "grad_norm": 0.9226472973823547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8881781697273254, + "num_tokens": 617271544.0, + "step": 15727 + }, + { + "epoch": 2.000763261671543, + "grad_norm": 0.8860821723937988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8966343402862549, + "num_tokens": 617313690.0, + "step": 15728 + }, + { + "epoch": 2.0008904719501337, + "grad_norm": 0.9358847737312317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8855526447296143, + "num_tokens": 617357959.0, + "step": 15729 + }, + { + "epoch": 2.0010176822287242, + "grad_norm": 0.9438178539276123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8938101530075073, + "num_tokens": 617395550.0, + "step": 15730 + }, + { + "epoch": 2.0011448925073148, + "grad_norm": 0.8562839031219482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8954534530639648, + "num_tokens": 617440045.0, + "step": 15731 + }, + { + "epoch": 2.0012721027859053, + "grad_norm": 0.9557921290397644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8886345028877258, + "num_tokens": 617482533.0, + "step": 15732 + }, + { + "epoch": 2.001399313064496, + "grad_norm": 0.9628919959068298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8946926593780518, + "num_tokens": 617521497.0, + "step": 15733 + }, + { + "epoch": 2.0015265233430863, + "grad_norm": 0.9773461222648621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.884804904460907, + "num_tokens": 617561481.0, + "step": 15734 + }, + { + "epoch": 2.0016537336216764, + "grad_norm": 1.0095062255859375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8787411451339722, + "num_tokens": 617602977.0, + "step": 15735 + }, + { + "epoch": 2.001780943900267, + "grad_norm": 0.8842833042144775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.8977134227752686, + "num_tokens": 617646673.0, + "step": 15736 + }, + { + "epoch": 2.0019081541788575, + "grad_norm": 1.0718926191329956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8889130353927612, + "num_tokens": 617685044.0, + "step": 15737 + }, + { + "epoch": 2.002035364457448, + "grad_norm": 1.003600001335144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8842545747756958, + "num_tokens": 617725070.0, + "step": 15738 + }, + { + "epoch": 2.0021625747360385, + "grad_norm": 0.985701858997345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8959288597106934, + "num_tokens": 617759747.0, + "step": 15739 + }, + { + "epoch": 2.002289785014629, + "grad_norm": 1.0751657485961914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.897612988948822, + "num_tokens": 617789740.0, + "step": 15740 + }, + { + "epoch": 2.0024169952932196, + "grad_norm": 0.9809983968734741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8930318355560303, + "num_tokens": 617828472.0, + "step": 15741 + }, + { + "epoch": 2.00254420557181, + "grad_norm": 1.053275227546692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8829461336135864, + "num_tokens": 617865259.0, + "step": 15742 + }, + { + "epoch": 2.0026714158504006, + "grad_norm": 0.9323310852050781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8920605182647705, + "num_tokens": 617908585.0, + "step": 15743 + }, + { + "epoch": 2.002798626128991, + "grad_norm": 0.944125235080719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8966121077537537, + "num_tokens": 617947603.0, + "step": 15744 + }, + { + "epoch": 2.0029258364075817, + "grad_norm": 0.898564338684082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2475, + "mean_token_accuracy": 0.9099810123443604, + "num_tokens": 617987929.0, + "step": 15745 + }, + { + "epoch": 2.0030530466861722, + "grad_norm": 1.061108112335205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8750113844871521, + "num_tokens": 618025293.0, + "step": 15746 + }, + { + "epoch": 2.0031802569647628, + "grad_norm": 0.9695908427238464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8837789297103882, + "num_tokens": 618066064.0, + "step": 15747 + }, + { + "epoch": 2.0033074672433533, + "grad_norm": 0.9149803519248962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8901684284210205, + "num_tokens": 618108151.0, + "step": 15748 + }, + { + "epoch": 2.003434677521944, + "grad_norm": 0.9855559468269348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.89069664478302, + "num_tokens": 618150111.0, + "step": 15749 + }, + { + "epoch": 2.0035618878005343, + "grad_norm": 0.8989006876945496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.9031983613967896, + "num_tokens": 618191688.0, + "step": 15750 + }, + { + "epoch": 2.003689098079125, + "grad_norm": 1.0349639654159546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8805063962936401, + "num_tokens": 618233057.0, + "step": 15751 + }, + { + "epoch": 2.0038163083577154, + "grad_norm": 0.9815574288368225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8859184980392456, + "num_tokens": 618273073.0, + "step": 15752 + }, + { + "epoch": 2.003943518636306, + "grad_norm": 0.9687875509262085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.896361231803894, + "num_tokens": 618311284.0, + "step": 15753 + }, + { + "epoch": 2.0040707289148965, + "grad_norm": 0.9737036228179932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8861342668533325, + "num_tokens": 618350442.0, + "step": 15754 + }, + { + "epoch": 2.004197939193487, + "grad_norm": 0.9743946194648743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.886563777923584, + "num_tokens": 618387185.0, + "step": 15755 + }, + { + "epoch": 2.0043251494720775, + "grad_norm": 0.9499175548553467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8902077674865723, + "num_tokens": 618429386.0, + "step": 15756 + }, + { + "epoch": 2.004452359750668, + "grad_norm": 1.020115852355957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8933771848678589, + "num_tokens": 618469109.0, + "step": 15757 + }, + { + "epoch": 2.0045795700292586, + "grad_norm": 1.0495035648345947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8895276784896851, + "num_tokens": 618505426.0, + "step": 15758 + }, + { + "epoch": 2.0047067803078487, + "grad_norm": 0.9271950721740723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8861845135688782, + "num_tokens": 618546419.0, + "step": 15759 + }, + { + "epoch": 2.004833990586439, + "grad_norm": 0.9188075661659241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8894501328468323, + "num_tokens": 618592492.0, + "step": 15760 + }, + { + "epoch": 2.0049612008650297, + "grad_norm": 0.8894661068916321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8907725811004639, + "num_tokens": 618634623.0, + "step": 15761 + }, + { + "epoch": 2.0050884111436202, + "grad_norm": 1.0753520727157593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8801090717315674, + "num_tokens": 618668761.0, + "step": 15762 + }, + { + "epoch": 2.0052156214222108, + "grad_norm": 0.9445387721061707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8974041938781738, + "num_tokens": 618709872.0, + "step": 15763 + }, + { + "epoch": 2.0053428317008013, + "grad_norm": 0.9021754264831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.901939332485199, + "num_tokens": 618749203.0, + "step": 15764 + }, + { + "epoch": 2.005470041979392, + "grad_norm": 0.8851725459098816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.900897741317749, + "num_tokens": 618789420.0, + "step": 15765 + }, + { + "epoch": 2.0055972522579824, + "grad_norm": 1.0067421197891235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8825943470001221, + "num_tokens": 618825506.0, + "step": 15766 + }, + { + "epoch": 2.005724462536573, + "grad_norm": 0.9516716599464417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8980738520622253, + "num_tokens": 618862250.0, + "step": 15767 + }, + { + "epoch": 2.0058516728151634, + "grad_norm": 0.9443368315696716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2471, + "mean_token_accuracy": 0.9078359603881836, + "num_tokens": 618898587.0, + "step": 15768 + }, + { + "epoch": 2.005978883093754, + "grad_norm": 0.9797619581222534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8795921206474304, + "num_tokens": 618941337.0, + "step": 15769 + }, + { + "epoch": 2.0061060933723445, + "grad_norm": 0.9687149524688721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8973748087882996, + "num_tokens": 618978992.0, + "step": 15770 + }, + { + "epoch": 2.006233303650935, + "grad_norm": 1.0350570678710938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8902987837791443, + "num_tokens": 619014753.0, + "step": 15771 + }, + { + "epoch": 2.0063605139295255, + "grad_norm": 0.9625920653343201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8986626863479614, + "num_tokens": 619053778.0, + "step": 15772 + }, + { + "epoch": 2.006487724208116, + "grad_norm": 0.9846814274787903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8823376297950745, + "num_tokens": 619096137.0, + "step": 15773 + }, + { + "epoch": 2.0066149344867066, + "grad_norm": 0.9059738516807556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2633, + "mean_token_accuracy": 0.9048318266868591, + "num_tokens": 619134594.0, + "step": 15774 + }, + { + "epoch": 2.006742144765297, + "grad_norm": 0.9598736763000488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8936750888824463, + "num_tokens": 619176096.0, + "step": 15775 + }, + { + "epoch": 2.0068693550438876, + "grad_norm": 1.0004111528396606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8942846059799194, + "num_tokens": 619215336.0, + "step": 15776 + }, + { + "epoch": 2.006996565322478, + "grad_norm": 0.8913009762763977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8909300565719604, + "num_tokens": 619260310.0, + "step": 15777 + }, + { + "epoch": 2.0071237756010687, + "grad_norm": 1.050575852394104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2623, + "mean_token_accuracy": 0.9051241278648376, + "num_tokens": 619294710.0, + "step": 15778 + }, + { + "epoch": 2.007250985879659, + "grad_norm": 0.9477027654647827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8918577432632446, + "num_tokens": 619336448.0, + "step": 15779 + }, + { + "epoch": 2.0073781961582498, + "grad_norm": 1.0187323093414307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8893215656280518, + "num_tokens": 619377244.0, + "step": 15780 + }, + { + "epoch": 2.0075054064368403, + "grad_norm": 1.039307713508606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8780060410499573, + "num_tokens": 619414254.0, + "step": 15781 + }, + { + "epoch": 2.007632616715431, + "grad_norm": 0.9901313781738281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8954633474349976, + "num_tokens": 619453568.0, + "step": 15782 + }, + { + "epoch": 2.0077598269940213, + "grad_norm": 1.0750038623809814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8898484706878662, + "num_tokens": 619488734.0, + "step": 15783 + }, + { + "epoch": 2.0078870372726114, + "grad_norm": 0.9436785578727722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8955838084220886, + "num_tokens": 619530432.0, + "step": 15784 + }, + { + "epoch": 2.008014247551202, + "grad_norm": 1.0089073181152344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8840893507003784, + "num_tokens": 619570678.0, + "step": 15785 + }, + { + "epoch": 2.0081414578297925, + "grad_norm": 0.9495372176170349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8911522626876831, + "num_tokens": 619609627.0, + "step": 15786 + }, + { + "epoch": 2.008268668108383, + "grad_norm": 1.0218324661254883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8905408382415771, + "num_tokens": 619643645.0, + "step": 15787 + }, + { + "epoch": 2.0083958783869735, + "grad_norm": 0.9248608946800232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8945746421813965, + "num_tokens": 619684526.0, + "step": 15788 + }, + { + "epoch": 2.008523088665564, + "grad_norm": 1.0330756902694702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8840933442115784, + "num_tokens": 619723787.0, + "step": 15789 + }, + { + "epoch": 2.0086502989441546, + "grad_norm": 0.8839862942695618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2569, + "mean_token_accuracy": 0.9058936834335327, + "num_tokens": 619767891.0, + "step": 15790 + }, + { + "epoch": 2.008777509222745, + "grad_norm": 0.9545649290084839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.9002522230148315, + "num_tokens": 619806074.0, + "step": 15791 + }, + { + "epoch": 2.0089047195013356, + "grad_norm": 0.9978126287460327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8994646072387695, + "num_tokens": 619841614.0, + "step": 15792 + }, + { + "epoch": 2.009031929779926, + "grad_norm": 0.9108325839042664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8968976140022278, + "num_tokens": 619884543.0, + "step": 15793 + }, + { + "epoch": 2.0091591400585167, + "grad_norm": 0.9422750473022461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8908308744430542, + "num_tokens": 619926895.0, + "step": 15794 + }, + { + "epoch": 2.0092863503371072, + "grad_norm": 1.000983715057373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8946411609649658, + "num_tokens": 619964025.0, + "step": 15795 + }, + { + "epoch": 2.0094135606156978, + "grad_norm": 1.0022616386413574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8841080069541931, + "num_tokens": 620000966.0, + "step": 15796 + }, + { + "epoch": 2.0095407708942883, + "grad_norm": 0.9592258334159851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.8990262150764465, + "num_tokens": 620037826.0, + "step": 15797 + }, + { + "epoch": 2.009667981172879, + "grad_norm": 0.9408468008041382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8930286169052124, + "num_tokens": 620077257.0, + "step": 15798 + }, + { + "epoch": 2.0097951914514693, + "grad_norm": 1.0847877264022827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8756358623504639, + "num_tokens": 620111517.0, + "step": 15799 + }, + { + "epoch": 2.00992240173006, + "grad_norm": 0.9266595840454102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8933826684951782, + "num_tokens": 620151363.0, + "step": 15800 + }, + { + "epoch": 2.0100496120086504, + "grad_norm": 0.9845489263534546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.884203314781189, + "num_tokens": 620194987.0, + "step": 15801 + }, + { + "epoch": 2.010176822287241, + "grad_norm": 0.9421231150627136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8944950699806213, + "num_tokens": 620232538.0, + "step": 15802 + }, + { + "epoch": 2.0103040325658315, + "grad_norm": 0.9949188828468323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8861439228057861, + "num_tokens": 620275369.0, + "step": 15803 + }, + { + "epoch": 2.010431242844422, + "grad_norm": 0.9340404868125916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8982144594192505, + "num_tokens": 620318282.0, + "step": 15804 + }, + { + "epoch": 2.0105584531230125, + "grad_norm": 1.0453171730041504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9043453931808472, + "num_tokens": 620351050.0, + "step": 15805 + }, + { + "epoch": 2.010685663401603, + "grad_norm": 0.9856047034263611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8916090726852417, + "num_tokens": 620390971.0, + "step": 15806 + }, + { + "epoch": 2.0108128736801936, + "grad_norm": 0.9888291358947754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8893198370933533, + "num_tokens": 620430125.0, + "step": 15807 + }, + { + "epoch": 2.0109400839587837, + "grad_norm": 0.9599573612213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8832847476005554, + "num_tokens": 620474729.0, + "step": 15808 + }, + { + "epoch": 2.011067294237374, + "grad_norm": 1.0522793531417847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8784018754959106, + "num_tokens": 620512174.0, + "step": 15809 + }, + { + "epoch": 2.0111945045159647, + "grad_norm": 0.9803882837295532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8912935256958008, + "num_tokens": 620549419.0, + "step": 15810 + }, + { + "epoch": 2.0113217147945552, + "grad_norm": 1.1062415838241577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8928453922271729, + "num_tokens": 620577325.0, + "step": 15811 + }, + { + "epoch": 2.0114489250731458, + "grad_norm": 1.094923973083496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3726, + "mean_token_accuracy": 0.8696265816688538, + "num_tokens": 620616887.0, + "step": 15812 + }, + { + "epoch": 2.0115761353517363, + "grad_norm": 1.0788593292236328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3604, + "mean_token_accuracy": 0.8737138509750366, + "num_tokens": 620658791.0, + "step": 15813 + }, + { + "epoch": 2.011703345630327, + "grad_norm": 1.1618613004684448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8722349405288696, + "num_tokens": 620692345.0, + "step": 15814 + }, + { + "epoch": 2.0118305559089174, + "grad_norm": 1.0608881711959839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8965455293655396, + "num_tokens": 620725541.0, + "step": 15815 + }, + { + "epoch": 2.011957766187508, + "grad_norm": 0.9585318565368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8972059488296509, + "num_tokens": 620768205.0, + "step": 15816 + }, + { + "epoch": 2.0120849764660984, + "grad_norm": 1.1950174570083618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8910019993782043, + "num_tokens": 620797074.0, + "step": 15817 + }, + { + "epoch": 2.012212186744689, + "grad_norm": 0.9911067485809326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8913429975509644, + "num_tokens": 620834368.0, + "step": 15818 + }, + { + "epoch": 2.0123393970232795, + "grad_norm": 1.0628243684768677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8888753056526184, + "num_tokens": 620870646.0, + "step": 15819 + }, + { + "epoch": 2.01246660730187, + "grad_norm": 1.0067206621170044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.897130012512207, + "num_tokens": 620905557.0, + "step": 15820 + }, + { + "epoch": 2.0125938175804605, + "grad_norm": 1.0773297548294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8749861717224121, + "num_tokens": 620944880.0, + "step": 15821 + }, + { + "epoch": 2.012721027859051, + "grad_norm": 1.044304370880127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8854044675827026, + "num_tokens": 620983523.0, + "step": 15822 + }, + { + "epoch": 2.0128482381376416, + "grad_norm": 0.9563056826591492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8989617228507996, + "num_tokens": 621021791.0, + "step": 15823 + }, + { + "epoch": 2.012975448416232, + "grad_norm": 1.0379092693328857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8792780637741089, + "num_tokens": 621064009.0, + "step": 15824 + }, + { + "epoch": 2.0131026586948226, + "grad_norm": 1.0128899812698364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8882907629013062, + "num_tokens": 621103166.0, + "step": 15825 + }, + { + "epoch": 2.013229868973413, + "grad_norm": 1.1116583347320557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8774100542068481, + "num_tokens": 621138348.0, + "step": 15826 + }, + { + "epoch": 2.0133570792520037, + "grad_norm": 0.9562695622444153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2723, + "mean_token_accuracy": 0.9008657932281494, + "num_tokens": 621178870.0, + "step": 15827 + }, + { + "epoch": 2.013484289530594, + "grad_norm": 0.9858866930007935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8857945203781128, + "num_tokens": 621218923.0, + "step": 15828 + }, + { + "epoch": 2.0136114998091847, + "grad_norm": 1.0588473081588745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8826653361320496, + "num_tokens": 621261938.0, + "step": 15829 + }, + { + "epoch": 2.0137387100877753, + "grad_norm": 0.9656000137329102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8880026340484619, + "num_tokens": 621304277.0, + "step": 15830 + }, + { + "epoch": 2.013865920366366, + "grad_norm": 1.0088179111480713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.889309823513031, + "num_tokens": 621341208.0, + "step": 15831 + }, + { + "epoch": 2.0139931306449563, + "grad_norm": 0.9284204244613647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9005767703056335, + "num_tokens": 621378346.0, + "step": 15832 + }, + { + "epoch": 2.0141203409235464, + "grad_norm": 0.8998602628707886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8879157304763794, + "num_tokens": 621424333.0, + "step": 15833 + }, + { + "epoch": 2.014247551202137, + "grad_norm": 1.1091835498809814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8787146806716919, + "num_tokens": 621459306.0, + "step": 15834 + }, + { + "epoch": 2.0143747614807275, + "grad_norm": 0.9628733396530151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8972119092941284, + "num_tokens": 621494194.0, + "step": 15835 + }, + { + "epoch": 2.014501971759318, + "grad_norm": 1.0188552141189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9009914398193359, + "num_tokens": 621529515.0, + "step": 15836 + }, + { + "epoch": 2.0146291820379085, + "grad_norm": 0.9278589487075806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.9050160050392151, + "num_tokens": 621568053.0, + "step": 15837 + }, + { + "epoch": 2.014756392316499, + "grad_norm": 0.9567683339118958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8939699530601501, + "num_tokens": 621608930.0, + "step": 15838 + }, + { + "epoch": 2.0148836025950896, + "grad_norm": 0.9362950921058655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8881031274795532, + "num_tokens": 621653300.0, + "step": 15839 + }, + { + "epoch": 2.01501081287368, + "grad_norm": 0.9641637206077576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.893812358379364, + "num_tokens": 621687134.0, + "step": 15840 + }, + { + "epoch": 2.0151380231522706, + "grad_norm": 0.938748300075531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9005818367004395, + "num_tokens": 621727718.0, + "step": 15841 + }, + { + "epoch": 2.015265233430861, + "grad_norm": 0.9121751189231873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2388, + "mean_token_accuracy": 0.9128718972206116, + "num_tokens": 621765252.0, + "step": 15842 + }, + { + "epoch": 2.0153924437094517, + "grad_norm": 0.9306125640869141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8959881067276001, + "num_tokens": 621803010.0, + "step": 15843 + }, + { + "epoch": 2.0155196539880422, + "grad_norm": 0.917312502861023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2779, + "mean_token_accuracy": 0.8992713689804077, + "num_tokens": 621843710.0, + "step": 15844 + }, + { + "epoch": 2.0156468642666328, + "grad_norm": 0.9471326470375061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2655, + "mean_token_accuracy": 0.9041738510131836, + "num_tokens": 621881312.0, + "step": 15845 + }, + { + "epoch": 2.0157740745452233, + "grad_norm": 1.014804720878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.898428738117218, + "num_tokens": 621916804.0, + "step": 15846 + }, + { + "epoch": 2.015901284823814, + "grad_norm": 1.0604075193405151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.886451244354248, + "num_tokens": 621951965.0, + "step": 15847 + }, + { + "epoch": 2.0160284951024043, + "grad_norm": 0.8861064910888672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2473, + "mean_token_accuracy": 0.9071856737136841, + "num_tokens": 621991927.0, + "step": 15848 + }, + { + "epoch": 2.016155705380995, + "grad_norm": 1.0151563882827759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2576, + "mean_token_accuracy": 0.9047521352767944, + "num_tokens": 622026988.0, + "step": 15849 + }, + { + "epoch": 2.0162829156595854, + "grad_norm": 0.9888020753860474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8859506845474243, + "num_tokens": 622064166.0, + "step": 15850 + }, + { + "epoch": 2.016410125938176, + "grad_norm": 1.1238512992858887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8757869005203247, + "num_tokens": 622100434.0, + "step": 15851 + }, + { + "epoch": 2.0165373362167665, + "grad_norm": 0.8936010003089905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2471, + "mean_token_accuracy": 0.9099966287612915, + "num_tokens": 622137441.0, + "step": 15852 + }, + { + "epoch": 2.016664546495357, + "grad_norm": 0.9607623219490051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8982399702072144, + "num_tokens": 622174577.0, + "step": 15853 + }, + { + "epoch": 2.0167917567739475, + "grad_norm": 0.9008784294128418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8924260139465332, + "num_tokens": 622218383.0, + "step": 15854 + }, + { + "epoch": 2.016918967052538, + "grad_norm": 0.9689998626708984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8874363303184509, + "num_tokens": 622260286.0, + "step": 15855 + }, + { + "epoch": 2.0170461773311286, + "grad_norm": 0.8909050822257996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9008408784866333, + "num_tokens": 622305579.0, + "step": 15856 + }, + { + "epoch": 2.0171733876097186, + "grad_norm": 0.9549289345741272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8855017423629761, + "num_tokens": 622348240.0, + "step": 15857 + }, + { + "epoch": 2.017300597888309, + "grad_norm": 0.9806206226348877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8974132537841797, + "num_tokens": 622387637.0, + "step": 15858 + }, + { + "epoch": 2.0174278081668997, + "grad_norm": 1.0288615226745605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8871591091156006, + "num_tokens": 622426122.0, + "step": 15859 + }, + { + "epoch": 2.0175550184454902, + "grad_norm": 0.9665125012397766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8795115947723389, + "num_tokens": 622471558.0, + "step": 15860 + }, + { + "epoch": 2.0176822287240808, + "grad_norm": 0.8910860419273376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8941951990127563, + "num_tokens": 622516332.0, + "step": 15861 + }, + { + "epoch": 2.0178094390026713, + "grad_norm": 1.0117957592010498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8834230899810791, + "num_tokens": 622560075.0, + "step": 15862 + }, + { + "epoch": 2.017936649281262, + "grad_norm": 1.0294321775436401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8922909498214722, + "num_tokens": 622592946.0, + "step": 15863 + }, + { + "epoch": 2.0180638595598523, + "grad_norm": 1.0790698528289795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8859149217605591, + "num_tokens": 622628981.0, + "step": 15864 + }, + { + "epoch": 2.018191069838443, + "grad_norm": 1.1416815519332886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.895688533782959, + "num_tokens": 622662922.0, + "step": 15865 + }, + { + "epoch": 2.0183182801170334, + "grad_norm": 0.9464665651321411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8933687210083008, + "num_tokens": 622704312.0, + "step": 15866 + }, + { + "epoch": 2.018445490395624, + "grad_norm": 0.9701718091964722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8862242698669434, + "num_tokens": 622746259.0, + "step": 15867 + }, + { + "epoch": 2.0185727006742145, + "grad_norm": 0.9296629428863525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.900493323802948, + "num_tokens": 622787708.0, + "step": 15868 + }, + { + "epoch": 2.018699910952805, + "grad_norm": 0.9262937307357788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8925800323486328, + "num_tokens": 622827169.0, + "step": 15869 + }, + { + "epoch": 2.0188271212313955, + "grad_norm": 1.0012516975402832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8909671306610107, + "num_tokens": 622867779.0, + "step": 15870 + }, + { + "epoch": 2.018954331509986, + "grad_norm": 1.0086702108383179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8898665308952332, + "num_tokens": 622910910.0, + "step": 15871 + }, + { + "epoch": 2.0190815417885766, + "grad_norm": 0.9659143686294556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8856945633888245, + "num_tokens": 622951549.0, + "step": 15872 + }, + { + "epoch": 2.019208752067167, + "grad_norm": 1.0184569358825684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8931674361228943, + "num_tokens": 622988197.0, + "step": 15873 + }, + { + "epoch": 2.0193359623457576, + "grad_norm": 0.9829596877098083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8941733837127686, + "num_tokens": 623027406.0, + "step": 15874 + }, + { + "epoch": 2.019463172624348, + "grad_norm": 1.0093179941177368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.897155225276947, + "num_tokens": 623061518.0, + "step": 15875 + }, + { + "epoch": 2.0195903829029387, + "grad_norm": 0.9577672481536865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.883673369884491, + "num_tokens": 623104934.0, + "step": 15876 + }, + { + "epoch": 2.019717593181529, + "grad_norm": 1.0209320783615112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8891385197639465, + "num_tokens": 623144495.0, + "step": 15877 + }, + { + "epoch": 2.0198448034601197, + "grad_norm": 0.8768628835678101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.902204155921936, + "num_tokens": 623188312.0, + "step": 15878 + }, + { + "epoch": 2.0199720137387103, + "grad_norm": 1.0846233367919922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8764181137084961, + "num_tokens": 623231569.0, + "step": 15879 + }, + { + "epoch": 2.020099224017301, + "grad_norm": 0.9807307124137878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8979589939117432, + "num_tokens": 623271218.0, + "step": 15880 + }, + { + "epoch": 2.0202264342958913, + "grad_norm": 1.0992488861083984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8745935559272766, + "num_tokens": 623307650.0, + "step": 15881 + }, + { + "epoch": 2.0203536445744814, + "grad_norm": 0.9149065017700195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8942015171051025, + "num_tokens": 623353281.0, + "step": 15882 + }, + { + "epoch": 2.020480854853072, + "grad_norm": 0.9066145420074463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2687, + "mean_token_accuracy": 0.8987371325492859, + "num_tokens": 623392150.0, + "step": 15883 + }, + { + "epoch": 2.0206080651316625, + "grad_norm": 0.9599875211715698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9056019186973572, + "num_tokens": 623428547.0, + "step": 15884 + }, + { + "epoch": 2.020735275410253, + "grad_norm": 0.9000695943832397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8969631791114807, + "num_tokens": 623469313.0, + "step": 15885 + }, + { + "epoch": 2.0208624856888435, + "grad_norm": 0.9470378756523132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8927874565124512, + "num_tokens": 623509781.0, + "step": 15886 + }, + { + "epoch": 2.020989695967434, + "grad_norm": 1.0371112823486328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8835875988006592, + "num_tokens": 623549539.0, + "step": 15887 + }, + { + "epoch": 2.0211169062460246, + "grad_norm": 0.8693577647209167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8890676498413086, + "num_tokens": 623595644.0, + "step": 15888 + }, + { + "epoch": 2.021244116524615, + "grad_norm": 0.9757575988769531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8979313373565674, + "num_tokens": 623631086.0, + "step": 15889 + }, + { + "epoch": 2.0213713268032056, + "grad_norm": 0.9498519897460938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.888671338558197, + "num_tokens": 623673441.0, + "step": 15890 + }, + { + "epoch": 2.021498537081796, + "grad_norm": 1.0608036518096924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8833718299865723, + "num_tokens": 623711228.0, + "step": 15891 + }, + { + "epoch": 2.0216257473603867, + "grad_norm": 0.9371978640556335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8938212394714355, + "num_tokens": 623752806.0, + "step": 15892 + }, + { + "epoch": 2.021752957638977, + "grad_norm": 1.1272457838058472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8869695067405701, + "num_tokens": 623785993.0, + "step": 15893 + }, + { + "epoch": 2.0218801679175677, + "grad_norm": 0.9387872219085693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8986302018165588, + "num_tokens": 623827635.0, + "step": 15894 + }, + { + "epoch": 2.0220073781961583, + "grad_norm": 1.0245252847671509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8778043985366821, + "num_tokens": 623867190.0, + "step": 15895 + }, + { + "epoch": 2.022134588474749, + "grad_norm": 1.0104219913482666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8909180164337158, + "num_tokens": 623903631.0, + "step": 15896 + }, + { + "epoch": 2.0222617987533393, + "grad_norm": 1.0387852191925049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8953186273574829, + "num_tokens": 623936748.0, + "step": 15897 + }, + { + "epoch": 2.02238900903193, + "grad_norm": 0.9295859932899475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8918072581291199, + "num_tokens": 623976614.0, + "step": 15898 + }, + { + "epoch": 2.0225162193105204, + "grad_norm": 0.9311811327934265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8915616869926453, + "num_tokens": 624017622.0, + "step": 15899 + }, + { + "epoch": 2.022643429589111, + "grad_norm": 0.9923501014709473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8883704543113708, + "num_tokens": 624056223.0, + "step": 15900 + }, + { + "epoch": 2.0227706398677014, + "grad_norm": 1.0093873739242554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8942946195602417, + "num_tokens": 624091902.0, + "step": 15901 + }, + { + "epoch": 2.022897850146292, + "grad_norm": 0.9999809265136719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8869503736495972, + "num_tokens": 624131188.0, + "step": 15902 + }, + { + "epoch": 2.0230250604248825, + "grad_norm": 0.9515445828437805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8949339389801025, + "num_tokens": 624172486.0, + "step": 15903 + }, + { + "epoch": 2.023152270703473, + "grad_norm": 0.9891754984855652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8890992403030396, + "num_tokens": 624211221.0, + "step": 15904 + }, + { + "epoch": 2.0232794809820636, + "grad_norm": 0.9457572102546692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8910197019577026, + "num_tokens": 624254118.0, + "step": 15905 + }, + { + "epoch": 2.0234066912606536, + "grad_norm": 0.9007343053817749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8914093375205994, + "num_tokens": 624301413.0, + "step": 15906 + }, + { + "epoch": 2.023533901539244, + "grad_norm": 0.9940530061721802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8847500085830688, + "num_tokens": 624343552.0, + "step": 15907 + }, + { + "epoch": 2.0236611118178347, + "grad_norm": 0.8894510269165039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8843574523925781, + "num_tokens": 624391495.0, + "step": 15908 + }, + { + "epoch": 2.0237883220964252, + "grad_norm": 1.0160959959030151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8845658302307129, + "num_tokens": 624431006.0, + "step": 15909 + }, + { + "epoch": 2.0239155323750158, + "grad_norm": 1.0536617040634155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8862730860710144, + "num_tokens": 624467766.0, + "step": 15910 + }, + { + "epoch": 2.0240427426536063, + "grad_norm": 0.9230018258094788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8911091685295105, + "num_tokens": 624514204.0, + "step": 15911 + }, + { + "epoch": 2.024169952932197, + "grad_norm": 1.0035322904586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8866333961486816, + "num_tokens": 624556014.0, + "step": 15912 + }, + { + "epoch": 2.0242971632107873, + "grad_norm": 1.036298155784607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8827899694442749, + "num_tokens": 624594697.0, + "step": 15913 + }, + { + "epoch": 2.024424373489378, + "grad_norm": 1.0147558450698853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9027374982833862, + "num_tokens": 624627053.0, + "step": 15914 + }, + { + "epoch": 2.0245515837679684, + "grad_norm": 1.02232825756073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.882823646068573, + "num_tokens": 624665028.0, + "step": 15915 + }, + { + "epoch": 2.024678794046559, + "grad_norm": 0.9397205710411072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8970839381217957, + "num_tokens": 624707417.0, + "step": 15916 + }, + { + "epoch": 2.0248060043251495, + "grad_norm": 0.9777349233627319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8890761733055115, + "num_tokens": 624747939.0, + "step": 15917 + }, + { + "epoch": 2.02493321460374, + "grad_norm": 0.8969441652297974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8864604234695435, + "num_tokens": 624794233.0, + "step": 15918 + }, + { + "epoch": 2.0250604248823305, + "grad_norm": 1.0205720663070679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.893031656742096, + "num_tokens": 624827154.0, + "step": 15919 + }, + { + "epoch": 2.025187635160921, + "grad_norm": 0.9703523516654968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8872672915458679, + "num_tokens": 624866982.0, + "step": 15920 + }, + { + "epoch": 2.0253148454395116, + "grad_norm": 0.9856863021850586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8899124264717102, + "num_tokens": 624906921.0, + "step": 15921 + }, + { + "epoch": 2.025442055718102, + "grad_norm": 0.929958164691925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2549, + "mean_token_accuracy": 0.9060359597206116, + "num_tokens": 624943519.0, + "step": 15922 + }, + { + "epoch": 2.0255692659966926, + "grad_norm": 0.9640104174613953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8885565400123596, + "num_tokens": 624985361.0, + "step": 15923 + }, + { + "epoch": 2.025696476275283, + "grad_norm": 1.0359525680541992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8781440258026123, + "num_tokens": 625020864.0, + "step": 15924 + }, + { + "epoch": 2.0258236865538737, + "grad_norm": 0.9683178067207336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8850771188735962, + "num_tokens": 625064738.0, + "step": 15925 + }, + { + "epoch": 2.025950896832464, + "grad_norm": 0.9878309965133667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8957418203353882, + "num_tokens": 625097695.0, + "step": 15926 + }, + { + "epoch": 2.0260781071110547, + "grad_norm": 1.0220844745635986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9004074335098267, + "num_tokens": 625131232.0, + "step": 15927 + }, + { + "epoch": 2.0262053173896453, + "grad_norm": 1.0164309740066528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8875791430473328, + "num_tokens": 625169184.0, + "step": 15928 + }, + { + "epoch": 2.026332527668236, + "grad_norm": 0.9647166728973389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8931165933609009, + "num_tokens": 625207304.0, + "step": 15929 + }, + { + "epoch": 2.0264597379468263, + "grad_norm": 0.8895004987716675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.9060592651367188, + "num_tokens": 625247351.0, + "step": 15930 + }, + { + "epoch": 2.0265869482254164, + "grad_norm": 1.1335629224777222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8869230151176453, + "num_tokens": 625284849.0, + "step": 15931 + }, + { + "epoch": 2.026714158504007, + "grad_norm": 0.983086884021759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8921494483947754, + "num_tokens": 625323761.0, + "step": 15932 + }, + { + "epoch": 2.0268413687825975, + "grad_norm": 1.0668467283248901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8827697038650513, + "num_tokens": 625361895.0, + "step": 15933 + }, + { + "epoch": 2.026968579061188, + "grad_norm": 1.0295345783233643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.9005377292633057, + "num_tokens": 625396675.0, + "step": 15934 + }, + { + "epoch": 2.0270957893397785, + "grad_norm": 0.8991962671279907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8936887383460999, + "num_tokens": 625439168.0, + "step": 15935 + }, + { + "epoch": 2.027222999618369, + "grad_norm": 0.9785751700401306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8924411535263062, + "num_tokens": 625477833.0, + "step": 15936 + }, + { + "epoch": 2.0273502098969596, + "grad_norm": 0.9541712999343872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8941396474838257, + "num_tokens": 625519560.0, + "step": 15937 + }, + { + "epoch": 2.02747742017555, + "grad_norm": 1.026992917060852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8848401308059692, + "num_tokens": 625555466.0, + "step": 15938 + }, + { + "epoch": 2.0276046304541406, + "grad_norm": 1.002180814743042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8889209628105164, + "num_tokens": 625594756.0, + "step": 15939 + }, + { + "epoch": 2.027731840732731, + "grad_norm": 0.9429137706756592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8895926475524902, + "num_tokens": 625636560.0, + "step": 15940 + }, + { + "epoch": 2.0278590510113217, + "grad_norm": 0.915946900844574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8882566690444946, + "num_tokens": 625679463.0, + "step": 15941 + }, + { + "epoch": 2.027986261289912, + "grad_norm": 0.9155849814414978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8909892439842224, + "num_tokens": 625722263.0, + "step": 15942 + }, + { + "epoch": 2.0281134715685027, + "grad_norm": 0.9368810057640076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8841139078140259, + "num_tokens": 625765706.0, + "step": 15943 + }, + { + "epoch": 2.0282406818470933, + "grad_norm": 0.9279265999794006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.271, + "mean_token_accuracy": 0.9004905223846436, + "num_tokens": 625804860.0, + "step": 15944 + }, + { + "epoch": 2.028367892125684, + "grad_norm": 0.8782538175582886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9025088548660278, + "num_tokens": 625845410.0, + "step": 15945 + }, + { + "epoch": 2.0284951024042743, + "grad_norm": 0.9670932292938232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8976839184761047, + "num_tokens": 625881441.0, + "step": 15946 + }, + { + "epoch": 2.028622312682865, + "grad_norm": 0.9264767169952393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8947501182556152, + "num_tokens": 625921552.0, + "step": 15947 + }, + { + "epoch": 2.0287495229614554, + "grad_norm": 1.042451024055481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8895404934883118, + "num_tokens": 625957747.0, + "step": 15948 + }, + { + "epoch": 2.028876733240046, + "grad_norm": 1.015337347984314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8824450373649597, + "num_tokens": 625998834.0, + "step": 15949 + }, + { + "epoch": 2.0290039435186364, + "grad_norm": 0.9528446793556213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8911232948303223, + "num_tokens": 626039477.0, + "step": 15950 + }, + { + "epoch": 2.029131153797227, + "grad_norm": 0.9581574201583862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.891311764717102, + "num_tokens": 626082963.0, + "step": 15951 + }, + { + "epoch": 2.0292583640758175, + "grad_norm": 0.9662254452705383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8994187116622925, + "num_tokens": 626118958.0, + "step": 15952 + }, + { + "epoch": 2.029385574354408, + "grad_norm": 0.9169033169746399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8915230631828308, + "num_tokens": 626162182.0, + "step": 15953 + }, + { + "epoch": 2.0295127846329986, + "grad_norm": 1.0488965511322021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8901336193084717, + "num_tokens": 626200838.0, + "step": 15954 + }, + { + "epoch": 2.0296399949115886, + "grad_norm": 1.0278254747390747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.884480893611908, + "num_tokens": 626238811.0, + "step": 15955 + }, + { + "epoch": 2.029767205190179, + "grad_norm": 0.938774049282074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8941819667816162, + "num_tokens": 626281741.0, + "step": 15956 + }, + { + "epoch": 2.0298944154687697, + "grad_norm": 1.0580337047576904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.888216495513916, + "num_tokens": 626317676.0, + "step": 15957 + }, + { + "epoch": 2.0300216257473602, + "grad_norm": 0.9299424886703491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.892537534236908, + "num_tokens": 626360023.0, + "step": 15958 + }, + { + "epoch": 2.0301488360259508, + "grad_norm": 1.005672812461853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8963228464126587, + "num_tokens": 626395849.0, + "step": 15959 + }, + { + "epoch": 2.0302760463045413, + "grad_norm": 1.0510203838348389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.89360111951828, + "num_tokens": 626427863.0, + "step": 15960 + }, + { + "epoch": 2.030403256583132, + "grad_norm": 1.092254400253296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8699005842208862, + "num_tokens": 626467403.0, + "step": 15961 + }, + { + "epoch": 2.0305304668617223, + "grad_norm": 1.0024563074111938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8861583471298218, + "num_tokens": 626509800.0, + "step": 15962 + }, + { + "epoch": 2.030657677140313, + "grad_norm": 1.0249934196472168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8779409527778625, + "num_tokens": 626550369.0, + "step": 15963 + }, + { + "epoch": 2.0307848874189034, + "grad_norm": 0.8825328350067139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2622, + "mean_token_accuracy": 0.9063183069229126, + "num_tokens": 626592214.0, + "step": 15964 + }, + { + "epoch": 2.030912097697494, + "grad_norm": 0.8771787285804749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9028972387313843, + "num_tokens": 626634884.0, + "step": 15965 + }, + { + "epoch": 2.0310393079760845, + "grad_norm": 0.9435724020004272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8927884101867676, + "num_tokens": 626675455.0, + "step": 15966 + }, + { + "epoch": 2.031166518254675, + "grad_norm": 0.9872750639915466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8845052719116211, + "num_tokens": 626714747.0, + "step": 15967 + }, + { + "epoch": 2.0312937285332655, + "grad_norm": 0.9145645499229431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8988761901855469, + "num_tokens": 626756147.0, + "step": 15968 + }, + { + "epoch": 2.031420938811856, + "grad_norm": 0.9091788530349731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9008665084838867, + "num_tokens": 626796641.0, + "step": 15969 + }, + { + "epoch": 2.0315481490904466, + "grad_norm": 0.924658477306366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8935169577598572, + "num_tokens": 626839115.0, + "step": 15970 + }, + { + "epoch": 2.031675359369037, + "grad_norm": 1.0112030506134033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8935480713844299, + "num_tokens": 626877379.0, + "step": 15971 + }, + { + "epoch": 2.0318025696476276, + "grad_norm": 1.0750055313110352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3477, + "mean_token_accuracy": 0.8747745752334595, + "num_tokens": 626914391.0, + "step": 15972 + }, + { + "epoch": 2.031929779926218, + "grad_norm": 0.9832487106323242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9008970260620117, + "num_tokens": 626949749.0, + "step": 15973 + }, + { + "epoch": 2.0320569902048087, + "grad_norm": 1.0218793153762817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8885703086853027, + "num_tokens": 626984974.0, + "step": 15974 + }, + { + "epoch": 2.032184200483399, + "grad_norm": 0.9466776251792908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2551, + "mean_token_accuracy": 0.907444417476654, + "num_tokens": 627023932.0, + "step": 15975 + }, + { + "epoch": 2.0323114107619897, + "grad_norm": 0.9906830787658691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8896780610084534, + "num_tokens": 627061894.0, + "step": 15976 + }, + { + "epoch": 2.0324386210405803, + "grad_norm": 1.0142748355865479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8827416896820068, + "num_tokens": 627104450.0, + "step": 15977 + }, + { + "epoch": 2.032565831319171, + "grad_norm": 1.0414981842041016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2714, + "mean_token_accuracy": 0.9022545218467712, + "num_tokens": 627137610.0, + "step": 15978 + }, + { + "epoch": 2.032693041597761, + "grad_norm": 0.9613205194473267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8871570229530334, + "num_tokens": 627178709.0, + "step": 15979 + }, + { + "epoch": 2.0328202518763514, + "grad_norm": 1.052812099456787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8798027038574219, + "num_tokens": 627216525.0, + "step": 15980 + }, + { + "epoch": 2.032947462154942, + "grad_norm": 1.0381698608398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8829344511032104, + "num_tokens": 627251694.0, + "step": 15981 + }, + { + "epoch": 2.0330746724335325, + "grad_norm": 1.004477620124817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8914921879768372, + "num_tokens": 627295979.0, + "step": 15982 + }, + { + "epoch": 2.033201882712123, + "grad_norm": 1.003187894821167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8972491025924683, + "num_tokens": 627336707.0, + "step": 15983 + }, + { + "epoch": 2.0333290929907135, + "grad_norm": 1.011400818824768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8930904865264893, + "num_tokens": 627375860.0, + "step": 15984 + }, + { + "epoch": 2.033456303269304, + "grad_norm": 0.9700449109077454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8790929317474365, + "num_tokens": 627419276.0, + "step": 15985 + }, + { + "epoch": 2.0335835135478946, + "grad_norm": 1.1229430437088013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.881110429763794, + "num_tokens": 627452246.0, + "step": 15986 + }, + { + "epoch": 2.033710723826485, + "grad_norm": 0.9077118039131165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.894366979598999, + "num_tokens": 627490965.0, + "step": 15987 + }, + { + "epoch": 2.0338379341050756, + "grad_norm": 1.0842673778533936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8934680819511414, + "num_tokens": 627523957.0, + "step": 15988 + }, + { + "epoch": 2.033965144383666, + "grad_norm": 1.0608144998550415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8818624019622803, + "num_tokens": 627559277.0, + "step": 15989 + }, + { + "epoch": 2.0340923546622567, + "grad_norm": 0.9491838812828064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8869876861572266, + "num_tokens": 627606665.0, + "step": 15990 + }, + { + "epoch": 2.034219564940847, + "grad_norm": 1.0125755071640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.882567822933197, + "num_tokens": 627649065.0, + "step": 15991 + }, + { + "epoch": 2.0343467752194377, + "grad_norm": 0.9789777398109436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8980398178100586, + "num_tokens": 627686315.0, + "step": 15992 + }, + { + "epoch": 2.0344739854980283, + "grad_norm": 0.9177247285842896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8883484601974487, + "num_tokens": 627732974.0, + "step": 15993 + }, + { + "epoch": 2.034601195776619, + "grad_norm": 0.8795378804206848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8985739350318909, + "num_tokens": 627775734.0, + "step": 15994 + }, + { + "epoch": 2.0347284060552093, + "grad_norm": 0.9214262366294861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8929531574249268, + "num_tokens": 627818148.0, + "step": 15995 + }, + { + "epoch": 2.0348556163338, + "grad_norm": 1.0100408792495728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8765802383422852, + "num_tokens": 627857894.0, + "step": 15996 + }, + { + "epoch": 2.0349828266123904, + "grad_norm": 1.025449275970459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.884576678276062, + "num_tokens": 627896182.0, + "step": 15997 + }, + { + "epoch": 2.035110036890981, + "grad_norm": 0.9760931134223938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8905146718025208, + "num_tokens": 627940661.0, + "step": 15998 + }, + { + "epoch": 2.0352372471695714, + "grad_norm": 1.0217134952545166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8894510865211487, + "num_tokens": 627975954.0, + "step": 15999 + }, + { + "epoch": 2.035364457448162, + "grad_norm": 0.9076879620552063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8897378444671631, + "num_tokens": 628022805.0, + "step": 16000 + }, + { + "epoch": 2.0354916677267525, + "grad_norm": 1.0316250324249268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8810340166091919, + "num_tokens": 628061919.0, + "step": 16001 + }, + { + "epoch": 2.035618878005343, + "grad_norm": 1.0183559656143188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8835216760635376, + "num_tokens": 628102818.0, + "step": 16002 + }, + { + "epoch": 2.0357460882839336, + "grad_norm": 1.0627036094665527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8785638213157654, + "num_tokens": 628140553.0, + "step": 16003 + }, + { + "epoch": 2.0358732985625236, + "grad_norm": 0.9454913139343262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.9027365446090698, + "num_tokens": 628175880.0, + "step": 16004 + }, + { + "epoch": 2.036000508841114, + "grad_norm": 1.0279862880706787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8780645132064819, + "num_tokens": 628215313.0, + "step": 16005 + }, + { + "epoch": 2.0361277191197047, + "grad_norm": 0.9833502173423767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8933442831039429, + "num_tokens": 628257483.0, + "step": 16006 + }, + { + "epoch": 2.036254929398295, + "grad_norm": 0.8922573924064636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.9032068252563477, + "num_tokens": 628298864.0, + "step": 16007 + }, + { + "epoch": 2.0363821396768857, + "grad_norm": 0.8931797742843628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.892532467842102, + "num_tokens": 628341680.0, + "step": 16008 + }, + { + "epoch": 2.0365093499554763, + "grad_norm": 1.1143131256103516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8890219926834106, + "num_tokens": 628373980.0, + "step": 16009 + }, + { + "epoch": 2.036636560234067, + "grad_norm": 0.9665735960006714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8806551098823547, + "num_tokens": 628415892.0, + "step": 16010 + }, + { + "epoch": 2.0367637705126573, + "grad_norm": 0.9954482913017273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8846268653869629, + "num_tokens": 628455971.0, + "step": 16011 + }, + { + "epoch": 2.036890980791248, + "grad_norm": 0.9369873404502869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8965860605239868, + "num_tokens": 628496798.0, + "step": 16012 + }, + { + "epoch": 2.0370181910698384, + "grad_norm": 1.0165300369262695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8881080746650696, + "num_tokens": 628533257.0, + "step": 16013 + }, + { + "epoch": 2.037145401348429, + "grad_norm": 0.9498530030250549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2723, + "mean_token_accuracy": 0.9032801985740662, + "num_tokens": 628570958.0, + "step": 16014 + }, + { + "epoch": 2.0372726116270194, + "grad_norm": 0.976218044757843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8843384981155396, + "num_tokens": 628610785.0, + "step": 16015 + }, + { + "epoch": 2.03739982190561, + "grad_norm": 1.040501594543457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8845920562744141, + "num_tokens": 628644641.0, + "step": 16016 + }, + { + "epoch": 2.0375270321842005, + "grad_norm": 0.9933933615684509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8897095918655396, + "num_tokens": 628685492.0, + "step": 16017 + }, + { + "epoch": 2.037654242462791, + "grad_norm": 0.9663106799125671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8943788409233093, + "num_tokens": 628722869.0, + "step": 16018 + }, + { + "epoch": 2.0377814527413816, + "grad_norm": 1.0479172468185425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8861539363861084, + "num_tokens": 628758890.0, + "step": 16019 + }, + { + "epoch": 2.037908663019972, + "grad_norm": 0.9456291198730469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8885079622268677, + "num_tokens": 628800606.0, + "step": 16020 + }, + { + "epoch": 2.0380358732985626, + "grad_norm": 0.9019610285758972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2605, + "mean_token_accuracy": 0.9056419730186462, + "num_tokens": 628844295.0, + "step": 16021 + }, + { + "epoch": 2.038163083577153, + "grad_norm": 0.9351330399513245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9004261493682861, + "num_tokens": 628883039.0, + "step": 16022 + }, + { + "epoch": 2.0382902938557437, + "grad_norm": 0.8826982378959656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.8992043733596802, + "num_tokens": 628926363.0, + "step": 16023 + }, + { + "epoch": 2.038417504134334, + "grad_norm": 0.9892163276672363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8899149298667908, + "num_tokens": 628962266.0, + "step": 16024 + }, + { + "epoch": 2.0385447144129247, + "grad_norm": 0.9748520255088806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8965389728546143, + "num_tokens": 629002242.0, + "step": 16025 + }, + { + "epoch": 2.0386719246915153, + "grad_norm": 0.9576616883277893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8978415131568909, + "num_tokens": 629044291.0, + "step": 16026 + }, + { + "epoch": 2.038799134970106, + "grad_norm": 1.0629868507385254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8828154802322388, + "num_tokens": 629082188.0, + "step": 16027 + }, + { + "epoch": 2.0389263452486963, + "grad_norm": 0.9602336287498474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8830167651176453, + "num_tokens": 629123489.0, + "step": 16028 + }, + { + "epoch": 2.0390535555272864, + "grad_norm": 1.0599193572998047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8964709639549255, + "num_tokens": 629156534.0, + "step": 16029 + }, + { + "epoch": 2.039180765805877, + "grad_norm": 1.0032155513763428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8785051107406616, + "num_tokens": 629195290.0, + "step": 16030 + }, + { + "epoch": 2.0393079760844675, + "grad_norm": 0.9485554099082947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8907372355461121, + "num_tokens": 629236498.0, + "step": 16031 + }, + { + "epoch": 2.039435186363058, + "grad_norm": 0.9541662335395813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8872476816177368, + "num_tokens": 629276268.0, + "step": 16032 + }, + { + "epoch": 2.0395623966416485, + "grad_norm": 0.9104982614517212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8963019251823425, + "num_tokens": 629318957.0, + "step": 16033 + }, + { + "epoch": 2.039689606920239, + "grad_norm": 0.9450808763504028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8926414847373962, + "num_tokens": 629361471.0, + "step": 16034 + }, + { + "epoch": 2.0398168171988296, + "grad_norm": 0.9989933371543884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8876262903213501, + "num_tokens": 629404444.0, + "step": 16035 + }, + { + "epoch": 2.03994402747742, + "grad_norm": 1.0832632780075073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8893593549728394, + "num_tokens": 629438851.0, + "step": 16036 + }, + { + "epoch": 2.0400712377560106, + "grad_norm": 0.9078513979911804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8995515704154968, + "num_tokens": 629479501.0, + "step": 16037 + }, + { + "epoch": 2.040198448034601, + "grad_norm": 1.1080482006072998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8887667655944824, + "num_tokens": 629517647.0, + "step": 16038 + }, + { + "epoch": 2.0403256583131917, + "grad_norm": 1.0359975099563599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8853423595428467, + "num_tokens": 629555024.0, + "step": 16039 + }, + { + "epoch": 2.040452868591782, + "grad_norm": 1.0249816179275513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3509, + "mean_token_accuracy": 0.8727468848228455, + "num_tokens": 629599108.0, + "step": 16040 + }, + { + "epoch": 2.0405800788703727, + "grad_norm": 1.0844645500183105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8862340450286865, + "num_tokens": 629634357.0, + "step": 16041 + }, + { + "epoch": 2.0407072891489633, + "grad_norm": 1.0226565599441528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8941977620124817, + "num_tokens": 629667535.0, + "step": 16042 + }, + { + "epoch": 2.040834499427554, + "grad_norm": 1.001549243927002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8760878443717957, + "num_tokens": 629711813.0, + "step": 16043 + }, + { + "epoch": 2.0409617097061443, + "grad_norm": 1.025024175643921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8776469826698303, + "num_tokens": 629751899.0, + "step": 16044 + }, + { + "epoch": 2.041088919984735, + "grad_norm": 0.9471762180328369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8922446966171265, + "num_tokens": 629792471.0, + "step": 16045 + }, + { + "epoch": 2.0412161302633254, + "grad_norm": 0.9962618350982666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8715059757232666, + "num_tokens": 629835797.0, + "step": 16046 + }, + { + "epoch": 2.041343340541916, + "grad_norm": 0.8894725441932678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2651, + "mean_token_accuracy": 0.9036281108856201, + "num_tokens": 629877957.0, + "step": 16047 + }, + { + "epoch": 2.0414705508205064, + "grad_norm": 0.9355729222297668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.893269956111908, + "num_tokens": 629921942.0, + "step": 16048 + }, + { + "epoch": 2.041597761099097, + "grad_norm": 0.9672334790229797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.9038418531417847, + "num_tokens": 629958090.0, + "step": 16049 + }, + { + "epoch": 2.0417249713776875, + "grad_norm": 1.053096055984497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8782558441162109, + "num_tokens": 629995924.0, + "step": 16050 + }, + { + "epoch": 2.041852181656278, + "grad_norm": 1.0440155267715454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2662, + "mean_token_accuracy": 0.903304934501648, + "num_tokens": 630031320.0, + "step": 16051 + }, + { + "epoch": 2.0419793919348685, + "grad_norm": 0.9548801183700562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8992559909820557, + "num_tokens": 630069998.0, + "step": 16052 + }, + { + "epoch": 2.0421066022134586, + "grad_norm": 0.915729284286499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.9022910594940186, + "num_tokens": 630109330.0, + "step": 16053 + }, + { + "epoch": 2.042233812492049, + "grad_norm": 0.8924350142478943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9029634594917297, + "num_tokens": 630154434.0, + "step": 16054 + }, + { + "epoch": 2.0423610227706397, + "grad_norm": 0.957573413848877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.887408971786499, + "num_tokens": 630198312.0, + "step": 16055 + }, + { + "epoch": 2.04248823304923, + "grad_norm": 1.0030826330184937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8963601589202881, + "num_tokens": 630234868.0, + "step": 16056 + }, + { + "epoch": 2.0426154433278207, + "grad_norm": 0.947837233543396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8980916738510132, + "num_tokens": 630272409.0, + "step": 16057 + }, + { + "epoch": 2.0427426536064113, + "grad_norm": 1.0283451080322266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8767964839935303, + "num_tokens": 630315842.0, + "step": 16058 + }, + { + "epoch": 2.042869863885002, + "grad_norm": 0.9782226085662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8904383182525635, + "num_tokens": 630353488.0, + "step": 16059 + }, + { + "epoch": 2.0429970741635923, + "grad_norm": 1.003440260887146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8867127895355225, + "num_tokens": 630392283.0, + "step": 16060 + }, + { + "epoch": 2.043124284442183, + "grad_norm": 0.9885768294334412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8925846815109253, + "num_tokens": 630428593.0, + "step": 16061 + }, + { + "epoch": 2.0432514947207734, + "grad_norm": 0.9604312181472778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8959037065505981, + "num_tokens": 630470816.0, + "step": 16062 + }, + { + "epoch": 2.043378704999364, + "grad_norm": 0.9424087405204773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.9042173027992249, + "num_tokens": 630507530.0, + "step": 16063 + }, + { + "epoch": 2.0435059152779544, + "grad_norm": 0.8598148822784424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.9022448658943176, + "num_tokens": 630549551.0, + "step": 16064 + }, + { + "epoch": 2.043633125556545, + "grad_norm": 0.9607998728752136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8940114378929138, + "num_tokens": 630586822.0, + "step": 16065 + }, + { + "epoch": 2.0437603358351355, + "grad_norm": 0.9949489235877991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.887237548828125, + "num_tokens": 630628903.0, + "step": 16066 + }, + { + "epoch": 2.043887546113726, + "grad_norm": 1.0621998310089111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8956536650657654, + "num_tokens": 630664526.0, + "step": 16067 + }, + { + "epoch": 2.0440147563923166, + "grad_norm": 0.948885440826416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.9009532332420349, + "num_tokens": 630701071.0, + "step": 16068 + }, + { + "epoch": 2.044141966670907, + "grad_norm": 1.001992106437683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8982142210006714, + "num_tokens": 630739516.0, + "step": 16069 + }, + { + "epoch": 2.0442691769494976, + "grad_norm": 1.0262879133224487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.891372799873352, + "num_tokens": 630776811.0, + "step": 16070 + }, + { + "epoch": 2.044396387228088, + "grad_norm": 1.0998876094818115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8925986886024475, + "num_tokens": 630809040.0, + "step": 16071 + }, + { + "epoch": 2.0445235975066787, + "grad_norm": 1.0513250827789307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8858024477958679, + "num_tokens": 630843932.0, + "step": 16072 + }, + { + "epoch": 2.044650807785269, + "grad_norm": 0.8868296146392822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.895082950592041, + "num_tokens": 630889328.0, + "step": 16073 + }, + { + "epoch": 2.0447780180638597, + "grad_norm": 0.8873398303985596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.8994273543357849, + "num_tokens": 630928526.0, + "step": 16074 + }, + { + "epoch": 2.0449052283424503, + "grad_norm": 0.8942306637763977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8990960121154785, + "num_tokens": 630970704.0, + "step": 16075 + }, + { + "epoch": 2.045032438621041, + "grad_norm": 0.9863387942314148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8949182629585266, + "num_tokens": 631005468.0, + "step": 16076 + }, + { + "epoch": 2.045159648899631, + "grad_norm": 0.9957573413848877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8935717344284058, + "num_tokens": 631044417.0, + "step": 16077 + }, + { + "epoch": 2.0452868591782214, + "grad_norm": 1.0091943740844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8835703134536743, + "num_tokens": 631082428.0, + "step": 16078 + }, + { + "epoch": 2.045414069456812, + "grad_norm": 0.9999484419822693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8857061862945557, + "num_tokens": 631126312.0, + "step": 16079 + }, + { + "epoch": 2.0455412797354025, + "grad_norm": 0.9075775742530823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8948331475257874, + "num_tokens": 631166316.0, + "step": 16080 + }, + { + "epoch": 2.045668490013993, + "grad_norm": 0.9657867550849915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8930371999740601, + "num_tokens": 631210109.0, + "step": 16081 + }, + { + "epoch": 2.0457957002925835, + "grad_norm": 0.9824681282043457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8948171138763428, + "num_tokens": 631247162.0, + "step": 16082 + }, + { + "epoch": 2.045922910571174, + "grad_norm": 0.9428989291191101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8922282457351685, + "num_tokens": 631288655.0, + "step": 16083 + }, + { + "epoch": 2.0460501208497646, + "grad_norm": 1.049394965171814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8882979154586792, + "num_tokens": 631322363.0, + "step": 16084 + }, + { + "epoch": 2.046177331128355, + "grad_norm": 1.0290595293045044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8926742672920227, + "num_tokens": 631356815.0, + "step": 16085 + }, + { + "epoch": 2.0463045414069456, + "grad_norm": 1.053992748260498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8804990649223328, + "num_tokens": 631395462.0, + "step": 16086 + }, + { + "epoch": 2.046431751685536, + "grad_norm": 0.9244840145111084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8995264768600464, + "num_tokens": 631438376.0, + "step": 16087 + }, + { + "epoch": 2.0465589619641267, + "grad_norm": 0.8733707070350647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8972492218017578, + "num_tokens": 631484809.0, + "step": 16088 + }, + { + "epoch": 2.046686172242717, + "grad_norm": 0.9053258895874023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8949183821678162, + "num_tokens": 631529283.0, + "step": 16089 + }, + { + "epoch": 2.0468133825213077, + "grad_norm": 0.9703722596168518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.899115800857544, + "num_tokens": 631569126.0, + "step": 16090 + }, + { + "epoch": 2.0469405927998983, + "grad_norm": 0.9126485586166382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.893709659576416, + "num_tokens": 631613212.0, + "step": 16091 + }, + { + "epoch": 2.047067803078489, + "grad_norm": 0.9326961636543274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8854984045028687, + "num_tokens": 631659235.0, + "step": 16092 + }, + { + "epoch": 2.0471950133570793, + "grad_norm": 0.935112476348877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8867032527923584, + "num_tokens": 631699409.0, + "step": 16093 + }, + { + "epoch": 2.04732222363567, + "grad_norm": 0.9775387048721313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8996045589447021, + "num_tokens": 631735887.0, + "step": 16094 + }, + { + "epoch": 2.0474494339142604, + "grad_norm": 0.9572299718856812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8832789063453674, + "num_tokens": 631777372.0, + "step": 16095 + }, + { + "epoch": 2.047576644192851, + "grad_norm": 0.9945173263549805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8929187059402466, + "num_tokens": 631816722.0, + "step": 16096 + }, + { + "epoch": 2.0477038544714414, + "grad_norm": 0.8680433630943298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2316, + "mean_token_accuracy": 0.915267288684845, + "num_tokens": 631855984.0, + "step": 16097 + }, + { + "epoch": 2.047831064750032, + "grad_norm": 1.0397121906280518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8958314657211304, + "num_tokens": 631892630.0, + "step": 16098 + }, + { + "epoch": 2.0479582750286225, + "grad_norm": 1.013264775276184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8851410150527954, + "num_tokens": 631931188.0, + "step": 16099 + }, + { + "epoch": 2.048085485307213, + "grad_norm": 1.0572525262832642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3916, + "mean_token_accuracy": 0.862169623374939, + "num_tokens": 631976791.0, + "step": 16100 + }, + { + "epoch": 2.0482126955858035, + "grad_norm": 1.0490241050720215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.8789588809013367, + "num_tokens": 632013209.0, + "step": 16101 + }, + { + "epoch": 2.0483399058643936, + "grad_norm": 1.005677342414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8961726427078247, + "num_tokens": 632049671.0, + "step": 16102 + }, + { + "epoch": 2.048467116142984, + "grad_norm": 0.9448333382606506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8934653997421265, + "num_tokens": 632089348.0, + "step": 16103 + }, + { + "epoch": 2.0485943264215747, + "grad_norm": 0.9686940908432007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8876985311508179, + "num_tokens": 632127523.0, + "step": 16104 + }, + { + "epoch": 2.048721536700165, + "grad_norm": 0.9137003421783447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.899850606918335, + "num_tokens": 632167958.0, + "step": 16105 + }, + { + "epoch": 2.0488487469787557, + "grad_norm": 0.9704803824424744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.8979219794273376, + "num_tokens": 632205071.0, + "step": 16106 + }, + { + "epoch": 2.0489759572573463, + "grad_norm": 1.0748646259307861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8777507543563843, + "num_tokens": 632242714.0, + "step": 16107 + }, + { + "epoch": 2.049103167535937, + "grad_norm": 0.955476701259613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.88921719789505, + "num_tokens": 632284473.0, + "step": 16108 + }, + { + "epoch": 2.0492303778145273, + "grad_norm": 0.9990214705467224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8942079544067383, + "num_tokens": 632323398.0, + "step": 16109 + }, + { + "epoch": 2.049357588093118, + "grad_norm": 0.9945942163467407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8934503793716431, + "num_tokens": 632359334.0, + "step": 16110 + }, + { + "epoch": 2.0494847983717084, + "grad_norm": 1.003399133682251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8777003288269043, + "num_tokens": 632400506.0, + "step": 16111 + }, + { + "epoch": 2.049612008650299, + "grad_norm": 1.089587688446045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.88200843334198, + "num_tokens": 632435183.0, + "step": 16112 + }, + { + "epoch": 2.0497392189288894, + "grad_norm": 0.9507082104682922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8955299854278564, + "num_tokens": 632475638.0, + "step": 16113 + }, + { + "epoch": 2.04986642920748, + "grad_norm": 1.0636379718780518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8812182545661926, + "num_tokens": 632511513.0, + "step": 16114 + }, + { + "epoch": 2.0499936394860705, + "grad_norm": 1.0361675024032593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8881853818893433, + "num_tokens": 632547438.0, + "step": 16115 + }, + { + "epoch": 2.050120849764661, + "grad_norm": 1.0307234525680542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8822295665740967, + "num_tokens": 632584953.0, + "step": 16116 + }, + { + "epoch": 2.0502480600432516, + "grad_norm": 1.026521921157837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8907454013824463, + "num_tokens": 632623387.0, + "step": 16117 + }, + { + "epoch": 2.050375270321842, + "grad_norm": 1.0042520761489868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8964810967445374, + "num_tokens": 632659223.0, + "step": 16118 + }, + { + "epoch": 2.0505024806004326, + "grad_norm": 1.03046715259552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8971291780471802, + "num_tokens": 632694563.0, + "step": 16119 + }, + { + "epoch": 2.050629690879023, + "grad_norm": 0.9384161233901978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8918040990829468, + "num_tokens": 632737221.0, + "step": 16120 + }, + { + "epoch": 2.0507569011576137, + "grad_norm": 1.0900145769119263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8814225196838379, + "num_tokens": 632774670.0, + "step": 16121 + }, + { + "epoch": 2.050884111436204, + "grad_norm": 1.0177642107009888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8812828063964844, + "num_tokens": 632813976.0, + "step": 16122 + }, + { + "epoch": 2.0510113217147947, + "grad_norm": 0.9077075719833374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.9000065326690674, + "num_tokens": 632853884.0, + "step": 16123 + }, + { + "epoch": 2.0511385319933853, + "grad_norm": 1.0794912576675415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8917019367218018, + "num_tokens": 632889514.0, + "step": 16124 + }, + { + "epoch": 2.051265742271976, + "grad_norm": 1.0225027799606323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8934208154678345, + "num_tokens": 632924384.0, + "step": 16125 + }, + { + "epoch": 2.0513929525505663, + "grad_norm": 0.9607668519020081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8970659971237183, + "num_tokens": 632962142.0, + "step": 16126 + }, + { + "epoch": 2.0515201628291564, + "grad_norm": 1.0300235748291016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8881726861000061, + "num_tokens": 632999054.0, + "step": 16127 + }, + { + "epoch": 2.051647373107747, + "grad_norm": 1.005883812904358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8924423456192017, + "num_tokens": 633034491.0, + "step": 16128 + }, + { + "epoch": 2.0517745833863374, + "grad_norm": 0.9278401732444763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.9000068306922913, + "num_tokens": 633074210.0, + "step": 16129 + }, + { + "epoch": 2.051901793664928, + "grad_norm": 1.0174931287765503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8818291425704956, + "num_tokens": 633109502.0, + "step": 16130 + }, + { + "epoch": 2.0520290039435185, + "grad_norm": 0.9330639243125916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8925948739051819, + "num_tokens": 633153320.0, + "step": 16131 + }, + { + "epoch": 2.052156214222109, + "grad_norm": 1.0655088424682617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8808188438415527, + "num_tokens": 633188256.0, + "step": 16132 + }, + { + "epoch": 2.0522834245006996, + "grad_norm": 0.9051865339279175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.9023386836051941, + "num_tokens": 633226984.0, + "step": 16133 + }, + { + "epoch": 2.05241063477929, + "grad_norm": 0.9941316843032837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8840686082839966, + "num_tokens": 633268699.0, + "step": 16134 + }, + { + "epoch": 2.0525378450578806, + "grad_norm": 0.9555573463439941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.895686149597168, + "num_tokens": 633308757.0, + "step": 16135 + }, + { + "epoch": 2.052665055336471, + "grad_norm": 1.0332849025726318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8922924995422363, + "num_tokens": 633345556.0, + "step": 16136 + }, + { + "epoch": 2.0527922656150617, + "grad_norm": 1.0299350023269653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8907933831214905, + "num_tokens": 633387941.0, + "step": 16137 + }, + { + "epoch": 2.052919475893652, + "grad_norm": 0.8725725412368774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8969073295593262, + "num_tokens": 633436436.0, + "step": 16138 + }, + { + "epoch": 2.0530466861722427, + "grad_norm": 1.0650935173034668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8844434022903442, + "num_tokens": 633471893.0, + "step": 16139 + }, + { + "epoch": 2.0531738964508333, + "grad_norm": 1.0839143991470337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8852012157440186, + "num_tokens": 633508658.0, + "step": 16140 + }, + { + "epoch": 2.053301106729424, + "grad_norm": 0.935812771320343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8959394693374634, + "num_tokens": 633548775.0, + "step": 16141 + }, + { + "epoch": 2.0534283170080143, + "grad_norm": 1.0278394222259521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8780960440635681, + "num_tokens": 633592580.0, + "step": 16142 + }, + { + "epoch": 2.053555527286605, + "grad_norm": 1.0353081226348877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8884104490280151, + "num_tokens": 633628890.0, + "step": 16143 + }, + { + "epoch": 2.0536827375651954, + "grad_norm": 0.9683616161346436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9011214971542358, + "num_tokens": 633666369.0, + "step": 16144 + }, + { + "epoch": 2.053809947843786, + "grad_norm": 0.9280385971069336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8946901559829712, + "num_tokens": 633710563.0, + "step": 16145 + }, + { + "epoch": 2.0539371581223764, + "grad_norm": 0.9784421920776367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8849072456359863, + "num_tokens": 633753283.0, + "step": 16146 + }, + { + "epoch": 2.054064368400967, + "grad_norm": 0.9813639521598816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8929702639579773, + "num_tokens": 633792247.0, + "step": 16147 + }, + { + "epoch": 2.0541915786795575, + "grad_norm": 0.932377815246582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8969796895980835, + "num_tokens": 633831181.0, + "step": 16148 + }, + { + "epoch": 2.054318788958148, + "grad_norm": 0.9148951768875122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8989699482917786, + "num_tokens": 633874523.0, + "step": 16149 + }, + { + "epoch": 2.0544459992367385, + "grad_norm": 0.9417359828948975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.883924126625061, + "num_tokens": 633922505.0, + "step": 16150 + }, + { + "epoch": 2.0545732095153286, + "grad_norm": 0.9985895156860352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8888646364212036, + "num_tokens": 633962933.0, + "step": 16151 + }, + { + "epoch": 2.054700419793919, + "grad_norm": 0.9089081287384033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.896091103553772, + "num_tokens": 634003119.0, + "step": 16152 + }, + { + "epoch": 2.0548276300725097, + "grad_norm": 1.0736507177352905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8996045589447021, + "num_tokens": 634036290.0, + "step": 16153 + }, + { + "epoch": 2.0549548403511, + "grad_norm": 1.0115379095077515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8855838179588318, + "num_tokens": 634076358.0, + "step": 16154 + }, + { + "epoch": 2.0550820506296907, + "grad_norm": 0.9211393594741821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.8998706936836243, + "num_tokens": 634113399.0, + "step": 16155 + }, + { + "epoch": 2.0552092609082813, + "grad_norm": 1.0484282970428467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8951836824417114, + "num_tokens": 634145533.0, + "step": 16156 + }, + { + "epoch": 2.055336471186872, + "grad_norm": 0.9557166695594788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.9019773602485657, + "num_tokens": 634180987.0, + "step": 16157 + }, + { + "epoch": 2.0554636814654623, + "grad_norm": 1.0189272165298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8754028677940369, + "num_tokens": 634220372.0, + "step": 16158 + }, + { + "epoch": 2.055590891744053, + "grad_norm": 1.001652717590332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8823115825653076, + "num_tokens": 634261527.0, + "step": 16159 + }, + { + "epoch": 2.0557181020226434, + "grad_norm": 1.0156422853469849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.877711296081543, + "num_tokens": 634303895.0, + "step": 16160 + }, + { + "epoch": 2.055845312301234, + "grad_norm": 0.9763036966323853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8872591853141785, + "num_tokens": 634344711.0, + "step": 16161 + }, + { + "epoch": 2.0559725225798244, + "grad_norm": 0.9757283926010132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8963148593902588, + "num_tokens": 634379714.0, + "step": 16162 + }, + { + "epoch": 2.056099732858415, + "grad_norm": 1.0378859043121338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8893965482711792, + "num_tokens": 634416790.0, + "step": 16163 + }, + { + "epoch": 2.0562269431370055, + "grad_norm": 0.98119056224823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8899438381195068, + "num_tokens": 634455224.0, + "step": 16164 + }, + { + "epoch": 2.056354153415596, + "grad_norm": 0.9694491624832153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8891869783401489, + "num_tokens": 634495425.0, + "step": 16165 + }, + { + "epoch": 2.0564813636941865, + "grad_norm": 0.9830999970436096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.887997031211853, + "num_tokens": 634538388.0, + "step": 16166 + }, + { + "epoch": 2.056608573972777, + "grad_norm": 1.0906546115875244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8939352631568909, + "num_tokens": 634570016.0, + "step": 16167 + }, + { + "epoch": 2.0567357842513676, + "grad_norm": 1.1473283767700195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3849, + "mean_token_accuracy": 0.8625838756561279, + "num_tokens": 634607319.0, + "step": 16168 + }, + { + "epoch": 2.056862994529958, + "grad_norm": 0.9632804989814758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8965873122215271, + "num_tokens": 634649448.0, + "step": 16169 + }, + { + "epoch": 2.0569902048085487, + "grad_norm": 1.0110856294631958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.881519079208374, + "num_tokens": 634693363.0, + "step": 16170 + }, + { + "epoch": 2.057117415087139, + "grad_norm": 0.9257668256759644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8954975008964539, + "num_tokens": 634736291.0, + "step": 16171 + }, + { + "epoch": 2.0572446253657297, + "grad_norm": 1.0792031288146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8860907554626465, + "num_tokens": 634769370.0, + "step": 16172 + }, + { + "epoch": 2.0573718356443202, + "grad_norm": 1.0840882062911987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8902459144592285, + "num_tokens": 634805154.0, + "step": 16173 + }, + { + "epoch": 2.0574990459229108, + "grad_norm": 0.9623886942863464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8942045569419861, + "num_tokens": 634845905.0, + "step": 16174 + }, + { + "epoch": 2.057626256201501, + "grad_norm": 1.0048571825027466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8886154890060425, + "num_tokens": 634887750.0, + "step": 16175 + }, + { + "epoch": 2.0577534664800914, + "grad_norm": 1.0112289190292358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8952957987785339, + "num_tokens": 634924046.0, + "step": 16176 + }, + { + "epoch": 2.057880676758682, + "grad_norm": 0.9859015345573425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8885045051574707, + "num_tokens": 634964013.0, + "step": 16177 + }, + { + "epoch": 2.0580078870372724, + "grad_norm": 0.973994255065918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8850834369659424, + "num_tokens": 635007577.0, + "step": 16178 + }, + { + "epoch": 2.058135097315863, + "grad_norm": 1.0037174224853516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.892669141292572, + "num_tokens": 635042355.0, + "step": 16179 + }, + { + "epoch": 2.0582623075944535, + "grad_norm": 0.9156891703605652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8952503800392151, + "num_tokens": 635085119.0, + "step": 16180 + }, + { + "epoch": 2.058389517873044, + "grad_norm": 0.9952976703643799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8982752561569214, + "num_tokens": 635123622.0, + "step": 16181 + }, + { + "epoch": 2.0585167281516346, + "grad_norm": 0.9610844254493713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3484, + "mean_token_accuracy": 0.8759987354278564, + "num_tokens": 635173947.0, + "step": 16182 + }, + { + "epoch": 2.058643938430225, + "grad_norm": 0.9996877312660217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8970434665679932, + "num_tokens": 635210331.0, + "step": 16183 + }, + { + "epoch": 2.0587711487088156, + "grad_norm": 0.9393991827964783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8840913772583008, + "num_tokens": 635253610.0, + "step": 16184 + }, + { + "epoch": 2.058898358987406, + "grad_norm": 1.0484741926193237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8976645469665527, + "num_tokens": 635290893.0, + "step": 16185 + }, + { + "epoch": 2.0590255692659967, + "grad_norm": 1.0870025157928467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8773112893104553, + "num_tokens": 635326114.0, + "step": 16186 + }, + { + "epoch": 2.059152779544587, + "grad_norm": 1.001379370689392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8829397559165955, + "num_tokens": 635365599.0, + "step": 16187 + }, + { + "epoch": 2.0592799898231777, + "grad_norm": 0.9629866480827332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8887841105461121, + "num_tokens": 635411768.0, + "step": 16188 + }, + { + "epoch": 2.0594072001017683, + "grad_norm": 1.0118842124938965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.886426568031311, + "num_tokens": 635449247.0, + "step": 16189 + }, + { + "epoch": 2.059534410380359, + "grad_norm": 1.0112124681472778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.882333517074585, + "num_tokens": 635486745.0, + "step": 16190 + }, + { + "epoch": 2.0596616206589493, + "grad_norm": 0.9371914267539978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.88370680809021, + "num_tokens": 635527779.0, + "step": 16191 + }, + { + "epoch": 2.05978883093754, + "grad_norm": 0.9862543940544128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8988972306251526, + "num_tokens": 635567585.0, + "step": 16192 + }, + { + "epoch": 2.0599160412161304, + "grad_norm": 0.9563524723052979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.89527428150177, + "num_tokens": 635607309.0, + "step": 16193 + }, + { + "epoch": 2.060043251494721, + "grad_norm": 1.0089954137802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8931813836097717, + "num_tokens": 635642080.0, + "step": 16194 + }, + { + "epoch": 2.0601704617733114, + "grad_norm": 1.0789997577667236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8871299028396606, + "num_tokens": 635678611.0, + "step": 16195 + }, + { + "epoch": 2.060297672051902, + "grad_norm": 1.028266429901123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.886326253414154, + "num_tokens": 635719452.0, + "step": 16196 + }, + { + "epoch": 2.0604248823304925, + "grad_norm": 0.9464929103851318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8880103826522827, + "num_tokens": 635763246.0, + "step": 16197 + }, + { + "epoch": 2.060552092609083, + "grad_norm": 0.8954883813858032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8934820890426636, + "num_tokens": 635809070.0, + "step": 16198 + }, + { + "epoch": 2.0606793028876735, + "grad_norm": 0.9764453172683716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.9023513793945312, + "num_tokens": 635852197.0, + "step": 16199 + }, + { + "epoch": 2.0608065131662636, + "grad_norm": 0.9637168049812317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8876397609710693, + "num_tokens": 635891717.0, + "step": 16200 + }, + { + "epoch": 2.060933723444854, + "grad_norm": 0.9676710963249207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8973374366760254, + "num_tokens": 635928936.0, + "step": 16201 + }, + { + "epoch": 2.0610609337234447, + "grad_norm": 0.926615297794342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8962063789367676, + "num_tokens": 635972323.0, + "step": 16202 + }, + { + "epoch": 2.061188144002035, + "grad_norm": 1.0789453983306885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8841127157211304, + "num_tokens": 636007777.0, + "step": 16203 + }, + { + "epoch": 2.0613153542806257, + "grad_norm": 0.9225768446922302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9062522649765015, + "num_tokens": 636045418.0, + "step": 16204 + }, + { + "epoch": 2.0614425645592163, + "grad_norm": 0.8976335525512695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9049676060676575, + "num_tokens": 636085555.0, + "step": 16205 + }, + { + "epoch": 2.061569774837807, + "grad_norm": 0.9866772890090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.267, + "mean_token_accuracy": 0.904154896736145, + "num_tokens": 636120097.0, + "step": 16206 + }, + { + "epoch": 2.0616969851163973, + "grad_norm": 1.0133426189422607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8824949860572815, + "num_tokens": 636160352.0, + "step": 16207 + }, + { + "epoch": 2.061824195394988, + "grad_norm": 0.9984931945800781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8946788311004639, + "num_tokens": 636197132.0, + "step": 16208 + }, + { + "epoch": 2.0619514056735784, + "grad_norm": 0.925689160823822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8893572092056274, + "num_tokens": 636241069.0, + "step": 16209 + }, + { + "epoch": 2.062078615952169, + "grad_norm": 1.0337976217269897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8834049701690674, + "num_tokens": 636278903.0, + "step": 16210 + }, + { + "epoch": 2.0622058262307594, + "grad_norm": 1.008195400238037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8792598843574524, + "num_tokens": 636315352.0, + "step": 16211 + }, + { + "epoch": 2.06233303650935, + "grad_norm": 0.9776937365531921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2781, + "mean_token_accuracy": 0.8994990587234497, + "num_tokens": 636352177.0, + "step": 16212 + }, + { + "epoch": 2.0624602467879405, + "grad_norm": 1.0401098728179932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8870530128479004, + "num_tokens": 636390095.0, + "step": 16213 + }, + { + "epoch": 2.062587457066531, + "grad_norm": 0.9354831576347351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8992874026298523, + "num_tokens": 636428833.0, + "step": 16214 + }, + { + "epoch": 2.0627146673451215, + "grad_norm": 1.022333025932312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8776323795318604, + "num_tokens": 636466606.0, + "step": 16215 + }, + { + "epoch": 2.062841877623712, + "grad_norm": 0.9536010026931763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.89739990234375, + "num_tokens": 636504491.0, + "step": 16216 + }, + { + "epoch": 2.0629690879023026, + "grad_norm": 1.0898833274841309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8789680600166321, + "num_tokens": 636540130.0, + "step": 16217 + }, + { + "epoch": 2.063096298180893, + "grad_norm": 0.9589666128158569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.891721785068512, + "num_tokens": 636578848.0, + "step": 16218 + }, + { + "epoch": 2.0632235084594837, + "grad_norm": 0.8794735074043274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.9004698991775513, + "num_tokens": 636621272.0, + "step": 16219 + }, + { + "epoch": 2.063350718738074, + "grad_norm": 0.9308319687843323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.893718421459198, + "num_tokens": 636663615.0, + "step": 16220 + }, + { + "epoch": 2.0634779290166647, + "grad_norm": 0.9184232950210571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8900558948516846, + "num_tokens": 636708074.0, + "step": 16221 + }, + { + "epoch": 2.0636051392952552, + "grad_norm": 0.9710006713867188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8856937885284424, + "num_tokens": 636754143.0, + "step": 16222 + }, + { + "epoch": 2.0637323495738458, + "grad_norm": 1.0364741086959839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8887420892715454, + "num_tokens": 636791176.0, + "step": 16223 + }, + { + "epoch": 2.0638595598524363, + "grad_norm": 0.921640932559967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9041193127632141, + "num_tokens": 636828014.0, + "step": 16224 + }, + { + "epoch": 2.0639867701310264, + "grad_norm": 0.9223223328590393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8941442966461182, + "num_tokens": 636871742.0, + "step": 16225 + }, + { + "epoch": 2.064113980409617, + "grad_norm": 0.8936638832092285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9037096500396729, + "num_tokens": 636914175.0, + "step": 16226 + }, + { + "epoch": 2.0642411906882074, + "grad_norm": 0.8984692096710205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2642, + "mean_token_accuracy": 0.902955174446106, + "num_tokens": 636954201.0, + "step": 16227 + }, + { + "epoch": 2.064368400966798, + "grad_norm": 1.0205363035202026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8879423141479492, + "num_tokens": 636990409.0, + "step": 16228 + }, + { + "epoch": 2.0644956112453885, + "grad_norm": 1.099724531173706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8831014633178711, + "num_tokens": 637031803.0, + "step": 16229 + }, + { + "epoch": 2.064622821523979, + "grad_norm": 1.0258979797363281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8783502578735352, + "num_tokens": 637069274.0, + "step": 16230 + }, + { + "epoch": 2.0647500318025696, + "grad_norm": 0.965034008026123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2723, + "mean_token_accuracy": 0.9006254076957703, + "num_tokens": 637105495.0, + "step": 16231 + }, + { + "epoch": 2.06487724208116, + "grad_norm": 1.049833059310913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8913758993148804, + "num_tokens": 637141131.0, + "step": 16232 + }, + { + "epoch": 2.0650044523597506, + "grad_norm": 1.0430580377578735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8734674453735352, + "num_tokens": 637182676.0, + "step": 16233 + }, + { + "epoch": 2.065131662638341, + "grad_norm": 0.8599504232406616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8934007883071899, + "num_tokens": 637233427.0, + "step": 16234 + }, + { + "epoch": 2.0652588729169317, + "grad_norm": 1.0794142484664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8913291692733765, + "num_tokens": 637273260.0, + "step": 16235 + }, + { + "epoch": 2.065386083195522, + "grad_norm": 0.9987781047821045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8997039794921875, + "num_tokens": 637312297.0, + "step": 16236 + }, + { + "epoch": 2.0655132934741127, + "grad_norm": 0.962672233581543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8938790559768677, + "num_tokens": 637348946.0, + "step": 16237 + }, + { + "epoch": 2.0656405037527032, + "grad_norm": 0.9410483241081238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8990939855575562, + "num_tokens": 637387900.0, + "step": 16238 + }, + { + "epoch": 2.065767714031294, + "grad_norm": 1.0244088172912598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8931659460067749, + "num_tokens": 637423183.0, + "step": 16239 + }, + { + "epoch": 2.0658949243098843, + "grad_norm": 0.9382368922233582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8908820748329163, + "num_tokens": 637469993.0, + "step": 16240 + }, + { + "epoch": 2.066022134588475, + "grad_norm": 0.9518084526062012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.9023036956787109, + "num_tokens": 637510412.0, + "step": 16241 + }, + { + "epoch": 2.0661493448670654, + "grad_norm": 0.9902132749557495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8948107957839966, + "num_tokens": 637548044.0, + "step": 16242 + }, + { + "epoch": 2.066276555145656, + "grad_norm": 1.130220890045166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.891634464263916, + "num_tokens": 637582011.0, + "step": 16243 + }, + { + "epoch": 2.0664037654242464, + "grad_norm": 0.950029730796814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8926378488540649, + "num_tokens": 637626967.0, + "step": 16244 + }, + { + "epoch": 2.066530975702837, + "grad_norm": 0.9581928253173828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8916015028953552, + "num_tokens": 637667002.0, + "step": 16245 + }, + { + "epoch": 2.0666581859814275, + "grad_norm": 1.0927742719650269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8785930871963501, + "num_tokens": 637704959.0, + "step": 16246 + }, + { + "epoch": 2.066785396260018, + "grad_norm": 1.046502709388733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8870528936386108, + "num_tokens": 637742829.0, + "step": 16247 + }, + { + "epoch": 2.0669126065386085, + "grad_norm": 0.9731467962265015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8924873471260071, + "num_tokens": 637784596.0, + "step": 16248 + }, + { + "epoch": 2.0670398168171986, + "grad_norm": 1.0042752027511597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8973893523216248, + "num_tokens": 637826539.0, + "step": 16249 + }, + { + "epoch": 2.067167027095789, + "grad_norm": 1.0086368322372437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.901313841342926, + "num_tokens": 637863777.0, + "step": 16250 + }, + { + "epoch": 2.0672942373743797, + "grad_norm": 0.9157440662384033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.895051121711731, + "num_tokens": 637908115.0, + "step": 16251 + }, + { + "epoch": 2.06742144765297, + "grad_norm": 0.9166277647018433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8959925174713135, + "num_tokens": 637948679.0, + "step": 16252 + }, + { + "epoch": 2.0675486579315607, + "grad_norm": 1.0420175790786743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8927702903747559, + "num_tokens": 637985473.0, + "step": 16253 + }, + { + "epoch": 2.0676758682101513, + "grad_norm": 0.9635893702507019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9021939635276794, + "num_tokens": 638021174.0, + "step": 16254 + }, + { + "epoch": 2.067803078488742, + "grad_norm": 0.9769651293754578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.891599178314209, + "num_tokens": 638062234.0, + "step": 16255 + }, + { + "epoch": 2.0679302887673323, + "grad_norm": 1.0359392166137695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8920573592185974, + "num_tokens": 638101003.0, + "step": 16256 + }, + { + "epoch": 2.068057499045923, + "grad_norm": 0.9981859922409058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8827624320983887, + "num_tokens": 638140708.0, + "step": 16257 + }, + { + "epoch": 2.0681847093245134, + "grad_norm": 1.0035635232925415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8924034833908081, + "num_tokens": 638178530.0, + "step": 16258 + }, + { + "epoch": 2.068311919603104, + "grad_norm": 1.0575007200241089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8912765383720398, + "num_tokens": 638216627.0, + "step": 16259 + }, + { + "epoch": 2.0684391298816944, + "grad_norm": 1.11934494972229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8896467089653015, + "num_tokens": 638256048.0, + "step": 16260 + }, + { + "epoch": 2.068566340160285, + "grad_norm": 0.9350175261497498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8973208665847778, + "num_tokens": 638297443.0, + "step": 16261 + }, + { + "epoch": 2.0686935504388755, + "grad_norm": 0.9038975834846497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8954570889472961, + "num_tokens": 638341300.0, + "step": 16262 + }, + { + "epoch": 2.068820760717466, + "grad_norm": 1.0093683004379272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8959625959396362, + "num_tokens": 638377035.0, + "step": 16263 + }, + { + "epoch": 2.0689479709960565, + "grad_norm": 0.976659893989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9037342071533203, + "num_tokens": 638416542.0, + "step": 16264 + }, + { + "epoch": 2.069075181274647, + "grad_norm": 1.0725113153457642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8901170492172241, + "num_tokens": 638450649.0, + "step": 16265 + }, + { + "epoch": 2.0692023915532376, + "grad_norm": 0.9296903014183044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.885358452796936, + "num_tokens": 638492239.0, + "step": 16266 + }, + { + "epoch": 2.069329601831828, + "grad_norm": 1.0894495248794556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8805253505706787, + "num_tokens": 638528310.0, + "step": 16267 + }, + { + "epoch": 2.0694568121104187, + "grad_norm": 1.0488708019256592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8948165774345398, + "num_tokens": 638562062.0, + "step": 16268 + }, + { + "epoch": 2.069584022389009, + "grad_norm": 1.1421808004379272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3632, + "mean_token_accuracy": 0.8709797859191895, + "num_tokens": 638600154.0, + "step": 16269 + }, + { + "epoch": 2.0697112326675997, + "grad_norm": 1.0744982957839966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8818670511245728, + "num_tokens": 638637240.0, + "step": 16270 + }, + { + "epoch": 2.0698384429461902, + "grad_norm": 1.0173182487487793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8803756237030029, + "num_tokens": 638675268.0, + "step": 16271 + }, + { + "epoch": 2.0699656532247808, + "grad_norm": 0.9355100393295288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.9011703729629517, + "num_tokens": 638712066.0, + "step": 16272 + }, + { + "epoch": 2.070092863503371, + "grad_norm": 0.9352120161056519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.884543240070343, + "num_tokens": 638755762.0, + "step": 16273 + }, + { + "epoch": 2.0702200737819614, + "grad_norm": 1.0623986721038818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.887305498123169, + "num_tokens": 638787936.0, + "step": 16274 + }, + { + "epoch": 2.070347284060552, + "grad_norm": 0.8952770233154297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8894957304000854, + "num_tokens": 638832749.0, + "step": 16275 + }, + { + "epoch": 2.0704744943391424, + "grad_norm": 1.0548328161239624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8840285539627075, + "num_tokens": 638865332.0, + "step": 16276 + }, + { + "epoch": 2.070601704617733, + "grad_norm": 1.0146195888519287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8902581930160522, + "num_tokens": 638906707.0, + "step": 16277 + }, + { + "epoch": 2.0707289148963235, + "grad_norm": 1.0086653232574463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8891116380691528, + "num_tokens": 638942625.0, + "step": 16278 + }, + { + "epoch": 2.070856125174914, + "grad_norm": 0.8844908475875854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.9004033207893372, + "num_tokens": 638986461.0, + "step": 16279 + }, + { + "epoch": 2.0709833354535045, + "grad_norm": 1.0448942184448242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8977525234222412, + "num_tokens": 639019449.0, + "step": 16280 + }, + { + "epoch": 2.071110545732095, + "grad_norm": 0.9876680374145508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8983768224716187, + "num_tokens": 639057242.0, + "step": 16281 + }, + { + "epoch": 2.0712377560106856, + "grad_norm": 0.9646559357643127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8950510025024414, + "num_tokens": 639095597.0, + "step": 16282 + }, + { + "epoch": 2.071364966289276, + "grad_norm": 0.9898018836975098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8940614461898804, + "num_tokens": 639131709.0, + "step": 16283 + }, + { + "epoch": 2.0714921765678667, + "grad_norm": 1.049201488494873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8986974954605103, + "num_tokens": 639169601.0, + "step": 16284 + }, + { + "epoch": 2.071619386846457, + "grad_norm": 1.1282786130905151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3671, + "mean_token_accuracy": 0.8689219951629639, + "num_tokens": 639201396.0, + "step": 16285 + }, + { + "epoch": 2.0717465971250477, + "grad_norm": 1.0337146520614624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8724068403244019, + "num_tokens": 639242064.0, + "step": 16286 + }, + { + "epoch": 2.0718738074036382, + "grad_norm": 0.9377992153167725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9003396034240723, + "num_tokens": 639279842.0, + "step": 16287 + }, + { + "epoch": 2.0720010176822288, + "grad_norm": 0.8809946775436401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.906173050403595, + "num_tokens": 639321952.0, + "step": 16288 + }, + { + "epoch": 2.0721282279608193, + "grad_norm": 0.8374217748641968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2564, + "mean_token_accuracy": 0.9062122702598572, + "num_tokens": 639366968.0, + "step": 16289 + }, + { + "epoch": 2.07225543823941, + "grad_norm": 1.038926601409912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8929948806762695, + "num_tokens": 639403668.0, + "step": 16290 + }, + { + "epoch": 2.0723826485180004, + "grad_norm": 0.9886518120765686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8963476419448853, + "num_tokens": 639439783.0, + "step": 16291 + }, + { + "epoch": 2.072509858796591, + "grad_norm": 1.0127695798873901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8882787227630615, + "num_tokens": 639481503.0, + "step": 16292 + }, + { + "epoch": 2.0726370690751814, + "grad_norm": 0.9576737284660339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8923057913780212, + "num_tokens": 639520481.0, + "step": 16293 + }, + { + "epoch": 2.072764279353772, + "grad_norm": 0.9148002862930298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9039868712425232, + "num_tokens": 639559557.0, + "step": 16294 + }, + { + "epoch": 2.0728914896323625, + "grad_norm": 0.9624655842781067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8920531272888184, + "num_tokens": 639601496.0, + "step": 16295 + }, + { + "epoch": 2.073018699910953, + "grad_norm": 0.9273728728294373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9026084542274475, + "num_tokens": 639639165.0, + "step": 16296 + }, + { + "epoch": 2.0731459101895435, + "grad_norm": 0.8907129764556885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8983001708984375, + "num_tokens": 639679881.0, + "step": 16297 + }, + { + "epoch": 2.0732731204681336, + "grad_norm": 0.9337009191513062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8979723453521729, + "num_tokens": 639720927.0, + "step": 16298 + }, + { + "epoch": 2.073400330746724, + "grad_norm": 0.9908503293991089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8890352249145508, + "num_tokens": 639761285.0, + "step": 16299 + }, + { + "epoch": 2.0735275410253147, + "grad_norm": 1.0142953395843506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8780998587608337, + "num_tokens": 639801965.0, + "step": 16300 + }, + { + "epoch": 2.073654751303905, + "grad_norm": 0.9471405744552612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8843592405319214, + "num_tokens": 639843576.0, + "step": 16301 + }, + { + "epoch": 2.0737819615824957, + "grad_norm": 0.9727959632873535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8841921091079712, + "num_tokens": 639886185.0, + "step": 16302 + }, + { + "epoch": 2.0739091718610863, + "grad_norm": 0.9085903763771057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8994300365447998, + "num_tokens": 639928924.0, + "step": 16303 + }, + { + "epoch": 2.074036382139677, + "grad_norm": 0.9800545573234558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8988334536552429, + "num_tokens": 639965171.0, + "step": 16304 + }, + { + "epoch": 2.0741635924182673, + "grad_norm": 0.9074536561965942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9034920334815979, + "num_tokens": 640005229.0, + "step": 16305 + }, + { + "epoch": 2.074290802696858, + "grad_norm": 1.0454668998718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.885009229183197, + "num_tokens": 640045713.0, + "step": 16306 + }, + { + "epoch": 2.0744180129754484, + "grad_norm": 1.1059006452560425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8834120035171509, + "num_tokens": 640079357.0, + "step": 16307 + }, + { + "epoch": 2.074545223254039, + "grad_norm": 0.9136055111885071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9018611907958984, + "num_tokens": 640120177.0, + "step": 16308 + }, + { + "epoch": 2.0746724335326294, + "grad_norm": 0.8890305757522583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.8997583389282227, + "num_tokens": 640161884.0, + "step": 16309 + }, + { + "epoch": 2.07479964381122, + "grad_norm": 0.9740641117095947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.8984998464584351, + "num_tokens": 640196638.0, + "step": 16310 + }, + { + "epoch": 2.0749268540898105, + "grad_norm": 0.9991493821144104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8885728120803833, + "num_tokens": 640239550.0, + "step": 16311 + }, + { + "epoch": 2.075054064368401, + "grad_norm": 1.0797020196914673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8894087672233582, + "num_tokens": 640273875.0, + "step": 16312 + }, + { + "epoch": 2.0751812746469915, + "grad_norm": 1.0538382530212402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8929319381713867, + "num_tokens": 640305767.0, + "step": 16313 + }, + { + "epoch": 2.075308484925582, + "grad_norm": 1.020484209060669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8928775787353516, + "num_tokens": 640339785.0, + "step": 16314 + }, + { + "epoch": 2.0754356952041726, + "grad_norm": 0.9661731719970703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8894622325897217, + "num_tokens": 640378126.0, + "step": 16315 + }, + { + "epoch": 2.075562905482763, + "grad_norm": 1.042584776878357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8823716640472412, + "num_tokens": 640421610.0, + "step": 16316 + }, + { + "epoch": 2.0756901157613536, + "grad_norm": 0.9263628721237183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2565, + "mean_token_accuracy": 0.9043784141540527, + "num_tokens": 640459254.0, + "step": 16317 + }, + { + "epoch": 2.075817326039944, + "grad_norm": 1.0196653604507446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8883605003356934, + "num_tokens": 640497742.0, + "step": 16318 + }, + { + "epoch": 2.0759445363185347, + "grad_norm": 0.9789287447929382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8867523074150085, + "num_tokens": 640538362.0, + "step": 16319 + }, + { + "epoch": 2.0760717465971252, + "grad_norm": 0.9958006143569946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8951128721237183, + "num_tokens": 640576326.0, + "step": 16320 + }, + { + "epoch": 2.0761989568757158, + "grad_norm": 0.8490810990333557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.9000949859619141, + "num_tokens": 640625424.0, + "step": 16321 + }, + { + "epoch": 2.0763261671543063, + "grad_norm": 0.8868573904037476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8998008966445923, + "num_tokens": 640667094.0, + "step": 16322 + }, + { + "epoch": 2.0764533774328964, + "grad_norm": 0.9296825528144836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8950247764587402, + "num_tokens": 640707986.0, + "step": 16323 + }, + { + "epoch": 2.076580587711487, + "grad_norm": 0.9122902154922485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8943907022476196, + "num_tokens": 640751347.0, + "step": 16324 + }, + { + "epoch": 2.0767077979900774, + "grad_norm": 1.0017218589782715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8878726959228516, + "num_tokens": 640792243.0, + "step": 16325 + }, + { + "epoch": 2.076835008268668, + "grad_norm": 1.0770572423934937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8951497077941895, + "num_tokens": 640825586.0, + "step": 16326 + }, + { + "epoch": 2.0769622185472585, + "grad_norm": 1.015487551689148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9006142616271973, + "num_tokens": 640860438.0, + "step": 16327 + }, + { + "epoch": 2.077089428825849, + "grad_norm": 0.8965164422988892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9029309153556824, + "num_tokens": 640902235.0, + "step": 16328 + }, + { + "epoch": 2.0772166391044395, + "grad_norm": 1.0497190952301025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8823244571685791, + "num_tokens": 640940698.0, + "step": 16329 + }, + { + "epoch": 2.07734384938303, + "grad_norm": 0.9437384009361267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8899943828582764, + "num_tokens": 640979531.0, + "step": 16330 + }, + { + "epoch": 2.0774710596616206, + "grad_norm": 0.9814237952232361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8888645172119141, + "num_tokens": 641019078.0, + "step": 16331 + }, + { + "epoch": 2.077598269940211, + "grad_norm": 0.9219045639038086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8942488431930542, + "num_tokens": 641061157.0, + "step": 16332 + }, + { + "epoch": 2.0777254802188017, + "grad_norm": 1.0049703121185303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8906241655349731, + "num_tokens": 641097662.0, + "step": 16333 + }, + { + "epoch": 2.077852690497392, + "grad_norm": 0.9820939302444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8928910493850708, + "num_tokens": 641136125.0, + "step": 16334 + }, + { + "epoch": 2.0779799007759827, + "grad_norm": 1.0024248361587524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8814688324928284, + "num_tokens": 641175705.0, + "step": 16335 + }, + { + "epoch": 2.0781071110545732, + "grad_norm": 1.0391514301300049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8945766687393188, + "num_tokens": 641212041.0, + "step": 16336 + }, + { + "epoch": 2.0782343213331638, + "grad_norm": 0.9820123314857483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8924533128738403, + "num_tokens": 641252257.0, + "step": 16337 + }, + { + "epoch": 2.0783615316117543, + "grad_norm": 0.9800780415534973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8756784200668335, + "num_tokens": 641294999.0, + "step": 16338 + }, + { + "epoch": 2.078488741890345, + "grad_norm": 1.0068715810775757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8944087028503418, + "num_tokens": 641332099.0, + "step": 16339 + }, + { + "epoch": 2.0786159521689354, + "grad_norm": 1.1328946352005005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.872226357460022, + "num_tokens": 641368511.0, + "step": 16340 + }, + { + "epoch": 2.078743162447526, + "grad_norm": 0.9141274094581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8961106538772583, + "num_tokens": 641408375.0, + "step": 16341 + }, + { + "epoch": 2.0788703727261164, + "grad_norm": 1.0638967752456665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8753699660301208, + "num_tokens": 641445658.0, + "step": 16342 + }, + { + "epoch": 2.078997583004707, + "grad_norm": 0.9399996995925903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8937945365905762, + "num_tokens": 641485147.0, + "step": 16343 + }, + { + "epoch": 2.0791247932832975, + "grad_norm": 0.9944721460342407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8873297572135925, + "num_tokens": 641523157.0, + "step": 16344 + }, + { + "epoch": 2.079252003561888, + "grad_norm": 0.901421308517456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2555, + "mean_token_accuracy": 0.9064769744873047, + "num_tokens": 641563092.0, + "step": 16345 + }, + { + "epoch": 2.0793792138404785, + "grad_norm": 1.0532258749008179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8884971141815186, + "num_tokens": 641599573.0, + "step": 16346 + }, + { + "epoch": 2.0795064241190686, + "grad_norm": 0.8869713544845581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2586, + "mean_token_accuracy": 0.9031418561935425, + "num_tokens": 641642764.0, + "step": 16347 + }, + { + "epoch": 2.079633634397659, + "grad_norm": 1.0178654193878174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8747186660766602, + "num_tokens": 641687388.0, + "step": 16348 + }, + { + "epoch": 2.0797608446762497, + "grad_norm": 0.9545723795890808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8932062983512878, + "num_tokens": 641727170.0, + "step": 16349 + }, + { + "epoch": 2.07988805495484, + "grad_norm": 1.011198878288269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8824051022529602, + "num_tokens": 641773199.0, + "step": 16350 + }, + { + "epoch": 2.0800152652334307, + "grad_norm": 0.9666966795921326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8902782201766968, + "num_tokens": 641814714.0, + "step": 16351 + }, + { + "epoch": 2.0801424755120212, + "grad_norm": 1.017153263092041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8875112533569336, + "num_tokens": 641851382.0, + "step": 16352 + }, + { + "epoch": 2.0802696857906118, + "grad_norm": 1.006637454032898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8939807415008545, + "num_tokens": 641892111.0, + "step": 16353 + }, + { + "epoch": 2.0803968960692023, + "grad_norm": 1.0983773469924927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8774516582489014, + "num_tokens": 641928303.0, + "step": 16354 + }, + { + "epoch": 2.080524106347793, + "grad_norm": 1.0785114765167236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.89432692527771, + "num_tokens": 641968516.0, + "step": 16355 + }, + { + "epoch": 2.0806513166263834, + "grad_norm": 1.0600274801254272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8812967538833618, + "num_tokens": 642006018.0, + "step": 16356 + }, + { + "epoch": 2.080778526904974, + "grad_norm": 1.0085561275482178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8901228904724121, + "num_tokens": 642043315.0, + "step": 16357 + }, + { + "epoch": 2.0809057371835644, + "grad_norm": 0.9222795963287354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9015339016914368, + "num_tokens": 642085318.0, + "step": 16358 + }, + { + "epoch": 2.081032947462155, + "grad_norm": 0.9414389133453369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8924195170402527, + "num_tokens": 642128584.0, + "step": 16359 + }, + { + "epoch": 2.0811601577407455, + "grad_norm": 0.9852045774459839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8889286518096924, + "num_tokens": 642166785.0, + "step": 16360 + }, + { + "epoch": 2.081287368019336, + "grad_norm": 0.992878258228302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8818783760070801, + "num_tokens": 642207682.0, + "step": 16361 + }, + { + "epoch": 2.0814145782979265, + "grad_norm": 1.0219305753707886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8843334913253784, + "num_tokens": 642244572.0, + "step": 16362 + }, + { + "epoch": 2.081541788576517, + "grad_norm": 1.0443603992462158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8949427008628845, + "num_tokens": 642277982.0, + "step": 16363 + }, + { + "epoch": 2.0816689988551076, + "grad_norm": 0.9666878581047058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8926962614059448, + "num_tokens": 642316781.0, + "step": 16364 + }, + { + "epoch": 2.081796209133698, + "grad_norm": 1.0832256078720093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8771417140960693, + "num_tokens": 642352873.0, + "step": 16365 + }, + { + "epoch": 2.0819234194122886, + "grad_norm": 0.9862228035926819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8751723766326904, + "num_tokens": 642394414.0, + "step": 16366 + }, + { + "epoch": 2.082050629690879, + "grad_norm": 0.923599123954773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9009408354759216, + "num_tokens": 642436600.0, + "step": 16367 + }, + { + "epoch": 2.0821778399694697, + "grad_norm": 1.040393590927124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.881967306137085, + "num_tokens": 642472129.0, + "step": 16368 + }, + { + "epoch": 2.0823050502480602, + "grad_norm": 0.9836366772651672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8985235691070557, + "num_tokens": 642510131.0, + "step": 16369 + }, + { + "epoch": 2.0824322605266508, + "grad_norm": 0.9975900053977966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8933801651000977, + "num_tokens": 642547190.0, + "step": 16370 + }, + { + "epoch": 2.082559470805241, + "grad_norm": 0.9234430193901062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8917838931083679, + "num_tokens": 642588872.0, + "step": 16371 + }, + { + "epoch": 2.0826866810838314, + "grad_norm": 1.0566847324371338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8973857164382935, + "num_tokens": 642623248.0, + "step": 16372 + }, + { + "epoch": 2.082813891362422, + "grad_norm": 0.93412846326828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.8752950429916382, + "num_tokens": 642672196.0, + "step": 16373 + }, + { + "epoch": 2.0829411016410124, + "grad_norm": 0.8368655443191528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.9013875722885132, + "num_tokens": 642717361.0, + "step": 16374 + }, + { + "epoch": 2.083068311919603, + "grad_norm": 1.0828098058700562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8996893167495728, + "num_tokens": 642748632.0, + "step": 16375 + }, + { + "epoch": 2.0831955221981935, + "grad_norm": 0.9047733545303345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8860433101654053, + "num_tokens": 642793353.0, + "step": 16376 + }, + { + "epoch": 2.083322732476784, + "grad_norm": 1.0140286684036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8925603628158569, + "num_tokens": 642831696.0, + "step": 16377 + }, + { + "epoch": 2.0834499427553745, + "grad_norm": 1.0253944396972656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.881040096282959, + "num_tokens": 642870738.0, + "step": 16378 + }, + { + "epoch": 2.083577153033965, + "grad_norm": 0.9685888290405273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.893463671207428, + "num_tokens": 642912151.0, + "step": 16379 + }, + { + "epoch": 2.0837043633125556, + "grad_norm": 1.0048264265060425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.89243084192276, + "num_tokens": 642947223.0, + "step": 16380 + }, + { + "epoch": 2.083831573591146, + "grad_norm": 1.0119338035583496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.88191819190979, + "num_tokens": 642986395.0, + "step": 16381 + }, + { + "epoch": 2.0839587838697367, + "grad_norm": 0.9666612148284912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.9028210043907166, + "num_tokens": 643023314.0, + "step": 16382 + }, + { + "epoch": 2.084085994148327, + "grad_norm": 0.9454315304756165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.9037919044494629, + "num_tokens": 643062258.0, + "step": 16383 + }, + { + "epoch": 2.0842132044269177, + "grad_norm": 1.1095972061157227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8831081986427307, + "num_tokens": 643101128.0, + "step": 16384 + }, + { + "epoch": 2.0843404147055082, + "grad_norm": 0.9087390303611755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.8988823890686035, + "num_tokens": 643140778.0, + "step": 16385 + }, + { + "epoch": 2.0844676249840988, + "grad_norm": 0.9798736572265625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8968127965927124, + "num_tokens": 643180174.0, + "step": 16386 + }, + { + "epoch": 2.0845948352626893, + "grad_norm": 0.9448159337043762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8974436521530151, + "num_tokens": 643218064.0, + "step": 16387 + }, + { + "epoch": 2.08472204554128, + "grad_norm": 1.0135310888290405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8953337669372559, + "num_tokens": 643253418.0, + "step": 16388 + }, + { + "epoch": 2.0848492558198704, + "grad_norm": 1.0241492986679077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8892664313316345, + "num_tokens": 643288506.0, + "step": 16389 + }, + { + "epoch": 2.084976466098461, + "grad_norm": 1.0217273235321045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.9009119272232056, + "num_tokens": 643323851.0, + "step": 16390 + }, + { + "epoch": 2.0851036763770514, + "grad_norm": 0.9300706386566162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8984004259109497, + "num_tokens": 643364263.0, + "step": 16391 + }, + { + "epoch": 2.085230886655642, + "grad_norm": 0.9406956434249878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8952382206916809, + "num_tokens": 643406366.0, + "step": 16392 + }, + { + "epoch": 2.0853580969342325, + "grad_norm": 1.027435302734375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8849247694015503, + "num_tokens": 643440607.0, + "step": 16393 + }, + { + "epoch": 2.085485307212823, + "grad_norm": 1.0702792406082153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8794507384300232, + "num_tokens": 643482840.0, + "step": 16394 + }, + { + "epoch": 2.0856125174914135, + "grad_norm": 0.9596720337867737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8939626812934875, + "num_tokens": 643519440.0, + "step": 16395 + }, + { + "epoch": 2.0857397277700036, + "grad_norm": 0.8930051326751709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2714, + "mean_token_accuracy": 0.9025912284851074, + "num_tokens": 643564457.0, + "step": 16396 + }, + { + "epoch": 2.085866938048594, + "grad_norm": 1.0380483865737915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8923838138580322, + "num_tokens": 643600579.0, + "step": 16397 + }, + { + "epoch": 2.0859941483271847, + "grad_norm": 0.906981348991394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9026675224304199, + "num_tokens": 643639340.0, + "step": 16398 + }, + { + "epoch": 2.086121358605775, + "grad_norm": 1.0118281841278076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8879553079605103, + "num_tokens": 643678206.0, + "step": 16399 + }, + { + "epoch": 2.0862485688843657, + "grad_norm": 1.0595836639404297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8766286373138428, + "num_tokens": 643717972.0, + "step": 16400 + }, + { + "epoch": 2.0863757791629562, + "grad_norm": 0.9458997249603271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8887385129928589, + "num_tokens": 643759582.0, + "step": 16401 + }, + { + "epoch": 2.0865029894415468, + "grad_norm": 0.9883521795272827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8990113139152527, + "num_tokens": 643796920.0, + "step": 16402 + }, + { + "epoch": 2.0866301997201373, + "grad_norm": 0.9228160381317139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8925523161888123, + "num_tokens": 643839197.0, + "step": 16403 + }, + { + "epoch": 2.086757409998728, + "grad_norm": 0.953989565372467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8947212100028992, + "num_tokens": 643880956.0, + "step": 16404 + }, + { + "epoch": 2.0868846202773184, + "grad_norm": 1.0361071825027466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.888712465763092, + "num_tokens": 643916735.0, + "step": 16405 + }, + { + "epoch": 2.087011830555909, + "grad_norm": 0.8832436800003052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2537, + "mean_token_accuracy": 0.9078583121299744, + "num_tokens": 643957500.0, + "step": 16406 + }, + { + "epoch": 2.0871390408344994, + "grad_norm": 1.0683107376098633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8699451684951782, + "num_tokens": 643997681.0, + "step": 16407 + }, + { + "epoch": 2.08726625111309, + "grad_norm": 1.0082674026489258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.367, + "mean_token_accuracy": 0.8740071058273315, + "num_tokens": 644038822.0, + "step": 16408 + }, + { + "epoch": 2.0873934613916805, + "grad_norm": 1.0294299125671387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8875862956047058, + "num_tokens": 644074100.0, + "step": 16409 + }, + { + "epoch": 2.087520671670271, + "grad_norm": 1.0346784591674805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8759092092514038, + "num_tokens": 644114601.0, + "step": 16410 + }, + { + "epoch": 2.0876478819488615, + "grad_norm": 1.0408458709716797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8749847412109375, + "num_tokens": 644156041.0, + "step": 16411 + }, + { + "epoch": 2.087775092227452, + "grad_norm": 0.9995321035385132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8753410577774048, + "num_tokens": 644194834.0, + "step": 16412 + }, + { + "epoch": 2.0879023025060426, + "grad_norm": 1.1864060163497925, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8773675560951233, + "num_tokens": 644226549.0, + "step": 16413 + }, + { + "epoch": 2.088029512784633, + "grad_norm": 0.9653573632240295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8909438848495483, + "num_tokens": 644266682.0, + "step": 16414 + }, + { + "epoch": 2.0881567230632236, + "grad_norm": 0.8430108428001404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.905371904373169, + "num_tokens": 644311998.0, + "step": 16415 + }, + { + "epoch": 2.088283933341814, + "grad_norm": 0.9628468751907349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.896103024482727, + "num_tokens": 644350597.0, + "step": 16416 + }, + { + "epoch": 2.0884111436204047, + "grad_norm": 1.0443476438522339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.897156298160553, + "num_tokens": 644385922.0, + "step": 16417 + }, + { + "epoch": 2.0885383538989952, + "grad_norm": 0.8776535391807556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8827673196792603, + "num_tokens": 644439098.0, + "step": 16418 + }, + { + "epoch": 2.0886655641775858, + "grad_norm": 0.9422283172607422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8874512314796448, + "num_tokens": 644484470.0, + "step": 16419 + }, + { + "epoch": 2.0887927744561763, + "grad_norm": 1.0745558738708496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3862, + "mean_token_accuracy": 0.8657954931259155, + "num_tokens": 644524732.0, + "step": 16420 + }, + { + "epoch": 2.0889199847347664, + "grad_norm": 1.0834894180297852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8839572668075562, + "num_tokens": 644563717.0, + "step": 16421 + }, + { + "epoch": 2.089047195013357, + "grad_norm": 0.9335188865661621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.9015441536903381, + "num_tokens": 644602618.0, + "step": 16422 + }, + { + "epoch": 2.0891744052919474, + "grad_norm": 1.004961371421814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8857756853103638, + "num_tokens": 644645262.0, + "step": 16423 + }, + { + "epoch": 2.089301615570538, + "grad_norm": 0.9837533235549927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8917475938796997, + "num_tokens": 644685843.0, + "step": 16424 + }, + { + "epoch": 2.0894288258491285, + "grad_norm": 0.983852207660675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8951609134674072, + "num_tokens": 644723664.0, + "step": 16425 + }, + { + "epoch": 2.089556036127719, + "grad_norm": 0.9886947274208069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3682, + "mean_token_accuracy": 0.8722933530807495, + "num_tokens": 644769637.0, + "step": 16426 + }, + { + "epoch": 2.0896832464063095, + "grad_norm": 0.8636424541473389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8837661743164062, + "num_tokens": 644816774.0, + "step": 16427 + }, + { + "epoch": 2.0898104566849, + "grad_norm": 1.0185682773590088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8961015343666077, + "num_tokens": 644850774.0, + "step": 16428 + }, + { + "epoch": 2.0899376669634906, + "grad_norm": 0.9920938611030579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8775982856750488, + "num_tokens": 644891246.0, + "step": 16429 + }, + { + "epoch": 2.090064877242081, + "grad_norm": 0.9548559188842773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8813421726226807, + "num_tokens": 644935863.0, + "step": 16430 + }, + { + "epoch": 2.0901920875206716, + "grad_norm": 1.095262050628662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.877425491809845, + "num_tokens": 644972510.0, + "step": 16431 + }, + { + "epoch": 2.090319297799262, + "grad_norm": 1.04274582862854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8892803192138672, + "num_tokens": 645011748.0, + "step": 16432 + }, + { + "epoch": 2.0904465080778527, + "grad_norm": 0.9633753895759583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8887144923210144, + "num_tokens": 645053229.0, + "step": 16433 + }, + { + "epoch": 2.0905737183564432, + "grad_norm": 0.9304797053337097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8945523500442505, + "num_tokens": 645098746.0, + "step": 16434 + }, + { + "epoch": 2.0907009286350338, + "grad_norm": 0.9585893154144287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8977431058883667, + "num_tokens": 645135003.0, + "step": 16435 + }, + { + "epoch": 2.0908281389136243, + "grad_norm": 1.0311501026153564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.892927885055542, + "num_tokens": 645170804.0, + "step": 16436 + }, + { + "epoch": 2.090955349192215, + "grad_norm": 0.9458409547805786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8950974941253662, + "num_tokens": 645210283.0, + "step": 16437 + }, + { + "epoch": 2.0910825594708053, + "grad_norm": 0.9940388202667236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8971421718597412, + "num_tokens": 645246856.0, + "step": 16438 + }, + { + "epoch": 2.091209769749396, + "grad_norm": 0.9543178081512451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8971096873283386, + "num_tokens": 645285506.0, + "step": 16439 + }, + { + "epoch": 2.0913369800279864, + "grad_norm": 0.8657554388046265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2592, + "mean_token_accuracy": 0.9058720469474792, + "num_tokens": 645323095.0, + "step": 16440 + }, + { + "epoch": 2.091464190306577, + "grad_norm": 1.036217212677002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8855414986610413, + "num_tokens": 645356715.0, + "step": 16441 + }, + { + "epoch": 2.0915914005851675, + "grad_norm": 0.9381231069564819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8850805759429932, + "num_tokens": 645402007.0, + "step": 16442 + }, + { + "epoch": 2.091718610863758, + "grad_norm": 0.9098249673843384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8935805559158325, + "num_tokens": 645445798.0, + "step": 16443 + }, + { + "epoch": 2.0918458211423485, + "grad_norm": 0.9287168979644775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9023371338844299, + "num_tokens": 645484449.0, + "step": 16444 + }, + { + "epoch": 2.0919730314209386, + "grad_norm": 0.9715028405189514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.884249210357666, + "num_tokens": 645527661.0, + "step": 16445 + }, + { + "epoch": 2.092100241699529, + "grad_norm": 0.9869336485862732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.8996900320053101, + "num_tokens": 645562155.0, + "step": 16446 + }, + { + "epoch": 2.0922274519781197, + "grad_norm": 0.9819839596748352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.893843948841095, + "num_tokens": 645601095.0, + "step": 16447 + }, + { + "epoch": 2.09235466225671, + "grad_norm": 1.0200257301330566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8936986923217773, + "num_tokens": 645637846.0, + "step": 16448 + }, + { + "epoch": 2.0924818725353007, + "grad_norm": 0.9578205347061157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8917780518531799, + "num_tokens": 645679775.0, + "step": 16449 + }, + { + "epoch": 2.0926090828138912, + "grad_norm": 0.9247679710388184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8991168737411499, + "num_tokens": 645718354.0, + "step": 16450 + }, + { + "epoch": 2.0927362930924818, + "grad_norm": 1.0944777727127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8910229206085205, + "num_tokens": 645753722.0, + "step": 16451 + }, + { + "epoch": 2.0928635033710723, + "grad_norm": 1.0240529775619507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8838226795196533, + "num_tokens": 645791467.0, + "step": 16452 + }, + { + "epoch": 2.092990713649663, + "grad_norm": 0.9975208640098572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.891610860824585, + "num_tokens": 645828475.0, + "step": 16453 + }, + { + "epoch": 2.0931179239282534, + "grad_norm": 0.9818869829177856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8828420639038086, + "num_tokens": 645869288.0, + "step": 16454 + }, + { + "epoch": 2.093245134206844, + "grad_norm": 0.9921516180038452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8951919078826904, + "num_tokens": 645906655.0, + "step": 16455 + }, + { + "epoch": 2.0933723444854344, + "grad_norm": 0.9298602938652039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9033322334289551, + "num_tokens": 645946433.0, + "step": 16456 + }, + { + "epoch": 2.093499554764025, + "grad_norm": 0.9604560732841492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8921722173690796, + "num_tokens": 645987584.0, + "step": 16457 + }, + { + "epoch": 2.0936267650426155, + "grad_norm": 1.0382022857666016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8874863386154175, + "num_tokens": 646022853.0, + "step": 16458 + }, + { + "epoch": 2.093753975321206, + "grad_norm": 1.02756667137146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.896586000919342, + "num_tokens": 646056055.0, + "step": 16459 + }, + { + "epoch": 2.0938811855997965, + "grad_norm": 1.014831304550171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8909329175949097, + "num_tokens": 646092096.0, + "step": 16460 + }, + { + "epoch": 2.094008395878387, + "grad_norm": 0.9198198318481445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.8967701196670532, + "num_tokens": 646134313.0, + "step": 16461 + }, + { + "epoch": 2.0941356061569776, + "grad_norm": 1.042377233505249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8872896432876587, + "num_tokens": 646171211.0, + "step": 16462 + }, + { + "epoch": 2.094262816435568, + "grad_norm": 0.8601273894309998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2551, + "mean_token_accuracy": 0.9067814350128174, + "num_tokens": 646210276.0, + "step": 16463 + }, + { + "epoch": 2.0943900267141586, + "grad_norm": 1.0191261768341064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8948306441307068, + "num_tokens": 646246207.0, + "step": 16464 + }, + { + "epoch": 2.094517236992749, + "grad_norm": 0.9030560255050659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.894202470779419, + "num_tokens": 646291749.0, + "step": 16465 + }, + { + "epoch": 2.0946444472713397, + "grad_norm": 1.1170170307159424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8876467347145081, + "num_tokens": 646326027.0, + "step": 16466 + }, + { + "epoch": 2.09477165754993, + "grad_norm": 0.9740908145904541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8937791585922241, + "num_tokens": 646364444.0, + "step": 16467 + }, + { + "epoch": 2.0948988678285207, + "grad_norm": 1.046432614326477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8908532857894897, + "num_tokens": 646404338.0, + "step": 16468 + }, + { + "epoch": 2.095026078107111, + "grad_norm": 1.0371919870376587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8763530254364014, + "num_tokens": 646443933.0, + "step": 16469 + }, + { + "epoch": 2.0951532883857014, + "grad_norm": 1.0521095991134644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8883190155029297, + "num_tokens": 646479990.0, + "step": 16470 + }, + { + "epoch": 2.095280498664292, + "grad_norm": 1.049440622329712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8894586563110352, + "num_tokens": 646515339.0, + "step": 16471 + }, + { + "epoch": 2.0954077089428824, + "grad_norm": 1.014607548713684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8839062452316284, + "num_tokens": 646557453.0, + "step": 16472 + }, + { + "epoch": 2.095534919221473, + "grad_norm": 0.9434032440185547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8950459957122803, + "num_tokens": 646597899.0, + "step": 16473 + }, + { + "epoch": 2.0956621295000635, + "grad_norm": 1.0346269607543945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8751646876335144, + "num_tokens": 646636268.0, + "step": 16474 + }, + { + "epoch": 2.095789339778654, + "grad_norm": 1.0140563249588013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9036139845848083, + "num_tokens": 646669914.0, + "step": 16475 + }, + { + "epoch": 2.0959165500572445, + "grad_norm": 0.9098708033561707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8972905874252319, + "num_tokens": 646708995.0, + "step": 16476 + }, + { + "epoch": 2.096043760335835, + "grad_norm": 0.9783975481987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8936384916305542, + "num_tokens": 646747335.0, + "step": 16477 + }, + { + "epoch": 2.0961709706144256, + "grad_norm": 0.9689918160438538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.255, + "mean_token_accuracy": 0.9059226512908936, + "num_tokens": 646781171.0, + "step": 16478 + }, + { + "epoch": 2.096298180893016, + "grad_norm": 0.9152439832687378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8916701674461365, + "num_tokens": 646823857.0, + "step": 16479 + }, + { + "epoch": 2.0964253911716066, + "grad_norm": 0.9971758127212524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8861010074615479, + "num_tokens": 646860630.0, + "step": 16480 + }, + { + "epoch": 2.096552601450197, + "grad_norm": 0.9275392889976501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.8999549150466919, + "num_tokens": 646895984.0, + "step": 16481 + }, + { + "epoch": 2.0966798117287877, + "grad_norm": 0.9010726809501648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2598, + "mean_token_accuracy": 0.9055852890014648, + "num_tokens": 646933251.0, + "step": 16482 + }, + { + "epoch": 2.0968070220073782, + "grad_norm": 1.0350775718688965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8905380368232727, + "num_tokens": 646971455.0, + "step": 16483 + }, + { + "epoch": 2.0969342322859688, + "grad_norm": 0.9471638798713684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9015875458717346, + "num_tokens": 647008453.0, + "step": 16484 + }, + { + "epoch": 2.0970614425645593, + "grad_norm": 0.9901744723320007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8780885934829712, + "num_tokens": 647049538.0, + "step": 16485 + }, + { + "epoch": 2.09718865284315, + "grad_norm": 0.8785417675971985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9060608148574829, + "num_tokens": 647095683.0, + "step": 16486 + }, + { + "epoch": 2.0973158631217403, + "grad_norm": 0.9885939955711365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8923757076263428, + "num_tokens": 647132383.0, + "step": 16487 + }, + { + "epoch": 2.097443073400331, + "grad_norm": 1.012021780014038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8995246887207031, + "num_tokens": 647165869.0, + "step": 16488 + }, + { + "epoch": 2.0975702836789214, + "grad_norm": 1.0358177423477173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8716487884521484, + "num_tokens": 647205243.0, + "step": 16489 + }, + { + "epoch": 2.097697493957512, + "grad_norm": 0.9557926058769226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2534, + "mean_token_accuracy": 0.9094109535217285, + "num_tokens": 647242293.0, + "step": 16490 + }, + { + "epoch": 2.0978247042361025, + "grad_norm": 0.9628652334213257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8870683908462524, + "num_tokens": 647284389.0, + "step": 16491 + }, + { + "epoch": 2.097951914514693, + "grad_norm": 1.1168445348739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8894546031951904, + "num_tokens": 647318312.0, + "step": 16492 + }, + { + "epoch": 2.0980791247932835, + "grad_norm": 0.9503263235092163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8955626487731934, + "num_tokens": 647358276.0, + "step": 16493 + }, + { + "epoch": 2.0982063350718736, + "grad_norm": 0.925265371799469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8830452561378479, + "num_tokens": 647401889.0, + "step": 16494 + }, + { + "epoch": 2.098333545350464, + "grad_norm": 1.023626685142517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8938482999801636, + "num_tokens": 647438394.0, + "step": 16495 + }, + { + "epoch": 2.0984607556290547, + "grad_norm": 1.081957221031189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8799337148666382, + "num_tokens": 647474039.0, + "step": 16496 + }, + { + "epoch": 2.098587965907645, + "grad_norm": 1.039759635925293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8860101103782654, + "num_tokens": 647512708.0, + "step": 16497 + }, + { + "epoch": 2.0987151761862357, + "grad_norm": 0.9717292189598083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9019920229911804, + "num_tokens": 647551884.0, + "step": 16498 + }, + { + "epoch": 2.0988423864648262, + "grad_norm": 0.924875795841217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8918752670288086, + "num_tokens": 647597728.0, + "step": 16499 + }, + { + "epoch": 2.0989695967434168, + "grad_norm": 0.910740077495575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8779748678207397, + "num_tokens": 647647641.0, + "step": 16500 + }, + { + "epoch": 2.0990968070220073, + "grad_norm": 0.8575700521469116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2591, + "mean_token_accuracy": 0.9062631726264954, + "num_tokens": 647691429.0, + "step": 16501 + }, + { + "epoch": 2.099224017300598, + "grad_norm": 0.9847047924995422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.893583357334137, + "num_tokens": 647733722.0, + "step": 16502 + }, + { + "epoch": 2.0993512275791884, + "grad_norm": 0.9164468050003052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9007089138031006, + "num_tokens": 647775611.0, + "step": 16503 + }, + { + "epoch": 2.099478437857779, + "grad_norm": 1.0293899774551392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8908352255821228, + "num_tokens": 647809956.0, + "step": 16504 + }, + { + "epoch": 2.0996056481363694, + "grad_norm": 0.9534878730773926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8991896510124207, + "num_tokens": 647847976.0, + "step": 16505 + }, + { + "epoch": 2.09973285841496, + "grad_norm": 0.9303737282752991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8844763040542603, + "num_tokens": 647891568.0, + "step": 16506 + }, + { + "epoch": 2.0998600686935505, + "grad_norm": 1.0054501295089722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8989735245704651, + "num_tokens": 647925260.0, + "step": 16507 + }, + { + "epoch": 2.099987278972141, + "grad_norm": 1.103271484375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8730508089065552, + "num_tokens": 647966380.0, + "step": 16508 + }, + { + "epoch": 2.1001144892507315, + "grad_norm": 0.9862873554229736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.9020124077796936, + "num_tokens": 647999680.0, + "step": 16509 + }, + { + "epoch": 2.100241699529322, + "grad_norm": 1.0779430866241455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8874728083610535, + "num_tokens": 648034605.0, + "step": 16510 + }, + { + "epoch": 2.1003689098079126, + "grad_norm": 1.0041955709457397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8950159549713135, + "num_tokens": 648073069.0, + "step": 16511 + }, + { + "epoch": 2.100496120086503, + "grad_norm": 0.9641770720481873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8900670409202576, + "num_tokens": 648111809.0, + "step": 16512 + }, + { + "epoch": 2.1006233303650936, + "grad_norm": 0.9886450171470642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9006960391998291, + "num_tokens": 648145149.0, + "step": 16513 + }, + { + "epoch": 2.100750540643684, + "grad_norm": 0.9759829044342041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.890585720539093, + "num_tokens": 648186112.0, + "step": 16514 + }, + { + "epoch": 2.1008777509222747, + "grad_norm": 1.0899591445922852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8866949081420898, + "num_tokens": 648226115.0, + "step": 16515 + }, + { + "epoch": 2.101004961200865, + "grad_norm": 0.9810130596160889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8806424140930176, + "num_tokens": 648270314.0, + "step": 16516 + }, + { + "epoch": 2.1011321714794557, + "grad_norm": 0.9979141354560852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8874863386154175, + "num_tokens": 648307365.0, + "step": 16517 + }, + { + "epoch": 2.1012593817580463, + "grad_norm": 0.8924459218978882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.892361044883728, + "num_tokens": 648353042.0, + "step": 16518 + }, + { + "epoch": 2.1013865920366364, + "grad_norm": 0.9880346655845642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8876043558120728, + "num_tokens": 648394168.0, + "step": 16519 + }, + { + "epoch": 2.101513802315227, + "grad_norm": 0.9894161820411682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8934447765350342, + "num_tokens": 648430666.0, + "step": 16520 + }, + { + "epoch": 2.1016410125938174, + "grad_norm": 1.0819308757781982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8930829763412476, + "num_tokens": 648469554.0, + "step": 16521 + }, + { + "epoch": 2.101768222872408, + "grad_norm": 0.9409745931625366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8876787424087524, + "num_tokens": 648512838.0, + "step": 16522 + }, + { + "epoch": 2.1018954331509985, + "grad_norm": 0.9700802564620972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8970565795898438, + "num_tokens": 648550584.0, + "step": 16523 + }, + { + "epoch": 2.102022643429589, + "grad_norm": 0.9433651566505432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8928986191749573, + "num_tokens": 648589827.0, + "step": 16524 + }, + { + "epoch": 2.1021498537081795, + "grad_norm": 1.1386563777923584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8799347877502441, + "num_tokens": 648626263.0, + "step": 16525 + }, + { + "epoch": 2.10227706398677, + "grad_norm": 1.0016005039215088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8820520639419556, + "num_tokens": 648667932.0, + "step": 16526 + }, + { + "epoch": 2.1024042742653606, + "grad_norm": 0.9468246102333069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8986752033233643, + "num_tokens": 648704767.0, + "step": 16527 + }, + { + "epoch": 2.102531484543951, + "grad_norm": 1.145110011100769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8838119506835938, + "num_tokens": 648738453.0, + "step": 16528 + }, + { + "epoch": 2.1026586948225416, + "grad_norm": 1.0339765548706055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.9031482934951782, + "num_tokens": 648773098.0, + "step": 16529 + }, + { + "epoch": 2.102785905101132, + "grad_norm": 0.8393102884292603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8972227573394775, + "num_tokens": 648818678.0, + "step": 16530 + }, + { + "epoch": 2.1029131153797227, + "grad_norm": 0.9442229866981506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2552, + "mean_token_accuracy": 0.9102115631103516, + "num_tokens": 648855452.0, + "step": 16531 + }, + { + "epoch": 2.1030403256583132, + "grad_norm": 0.9716739058494568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8841730356216431, + "num_tokens": 648895138.0, + "step": 16532 + }, + { + "epoch": 2.1031675359369038, + "grad_norm": 1.087226390838623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8866138458251953, + "num_tokens": 648932274.0, + "step": 16533 + }, + { + "epoch": 2.1032947462154943, + "grad_norm": 0.9479506611824036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8985230922698975, + "num_tokens": 648974476.0, + "step": 16534 + }, + { + "epoch": 2.103421956494085, + "grad_norm": 0.991618812084198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8882994651794434, + "num_tokens": 649012404.0, + "step": 16535 + }, + { + "epoch": 2.1035491667726753, + "grad_norm": 0.9263705611228943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8971809148788452, + "num_tokens": 649053569.0, + "step": 16536 + }, + { + "epoch": 2.103676377051266, + "grad_norm": 1.0754626989364624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8913630247116089, + "num_tokens": 649084906.0, + "step": 16537 + }, + { + "epoch": 2.1038035873298564, + "grad_norm": 0.9779775738716125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8873147368431091, + "num_tokens": 649123027.0, + "step": 16538 + }, + { + "epoch": 2.103930797608447, + "grad_norm": 0.8990221619606018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8914651274681091, + "num_tokens": 649167907.0, + "step": 16539 + }, + { + "epoch": 2.1040580078870375, + "grad_norm": 0.9322549700737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8923684358596802, + "num_tokens": 649206986.0, + "step": 16540 + }, + { + "epoch": 2.104185218165628, + "grad_norm": 1.0342457294464111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8940726518630981, + "num_tokens": 649241953.0, + "step": 16541 + }, + { + "epoch": 2.1043124284442185, + "grad_norm": 0.9925024509429932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8812261819839478, + "num_tokens": 649280284.0, + "step": 16542 + }, + { + "epoch": 2.1044396387228086, + "grad_norm": 1.0643866062164307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8928934335708618, + "num_tokens": 649316892.0, + "step": 16543 + }, + { + "epoch": 2.104566849001399, + "grad_norm": 0.9870031476020813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8833177089691162, + "num_tokens": 649359626.0, + "step": 16544 + }, + { + "epoch": 2.1046940592799896, + "grad_norm": 0.9942041039466858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8838648796081543, + "num_tokens": 649397687.0, + "step": 16545 + }, + { + "epoch": 2.10482126955858, + "grad_norm": 1.0021934509277344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8894525766372681, + "num_tokens": 649437913.0, + "step": 16546 + }, + { + "epoch": 2.1049484798371707, + "grad_norm": 1.0233789682388306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.89180588722229, + "num_tokens": 649473378.0, + "step": 16547 + }, + { + "epoch": 2.1050756901157612, + "grad_norm": 0.8998438715934753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.8990004062652588, + "num_tokens": 649516718.0, + "step": 16548 + }, + { + "epoch": 2.1052029003943518, + "grad_norm": 1.066096305847168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8861603736877441, + "num_tokens": 649554260.0, + "step": 16549 + }, + { + "epoch": 2.1053301106729423, + "grad_norm": 1.0536969900131226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8916115760803223, + "num_tokens": 649590834.0, + "step": 16550 + }, + { + "epoch": 2.105457320951533, + "grad_norm": 1.0801228284835815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8814757466316223, + "num_tokens": 649626661.0, + "step": 16551 + }, + { + "epoch": 2.1055845312301233, + "grad_norm": 1.0098670721054077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8895668983459473, + "num_tokens": 649664728.0, + "step": 16552 + }, + { + "epoch": 2.105711741508714, + "grad_norm": 1.0469717979431152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8971605896949768, + "num_tokens": 649697014.0, + "step": 16553 + }, + { + "epoch": 2.1058389517873044, + "grad_norm": 0.9246104955673218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8884580731391907, + "num_tokens": 649741961.0, + "step": 16554 + }, + { + "epoch": 2.105966162065895, + "grad_norm": 1.001821756362915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.887454628944397, + "num_tokens": 649780790.0, + "step": 16555 + }, + { + "epoch": 2.1060933723444855, + "grad_norm": 0.9869938492774963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8946236968040466, + "num_tokens": 649824922.0, + "step": 16556 + }, + { + "epoch": 2.106220582623076, + "grad_norm": 1.0315419435501099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9002547264099121, + "num_tokens": 649860809.0, + "step": 16557 + }, + { + "epoch": 2.1063477929016665, + "grad_norm": 0.9886943697929382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.8971595764160156, + "num_tokens": 649898507.0, + "step": 16558 + }, + { + "epoch": 2.106475003180257, + "grad_norm": 0.9334769248962402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8877078890800476, + "num_tokens": 649942204.0, + "step": 16559 + }, + { + "epoch": 2.1066022134588476, + "grad_norm": 0.9381841421127319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2601, + "mean_token_accuracy": 0.9071810245513916, + "num_tokens": 649977884.0, + "step": 16560 + }, + { + "epoch": 2.106729423737438, + "grad_norm": 1.038399338722229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8797610998153687, + "num_tokens": 650018606.0, + "step": 16561 + }, + { + "epoch": 2.1068566340160286, + "grad_norm": 1.0283626317977905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8817811608314514, + "num_tokens": 650059519.0, + "step": 16562 + }, + { + "epoch": 2.106983844294619, + "grad_norm": 0.9572331309318542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8978919982910156, + "num_tokens": 650100919.0, + "step": 16563 + }, + { + "epoch": 2.1071110545732097, + "grad_norm": 0.917970597743988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9027541279792786, + "num_tokens": 650142504.0, + "step": 16564 + }, + { + "epoch": 2.1072382648518, + "grad_norm": 1.036630630493164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8936856389045715, + "num_tokens": 650178140.0, + "step": 16565 + }, + { + "epoch": 2.1073654751303907, + "grad_norm": 0.9484882950782776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8949759602546692, + "num_tokens": 650215730.0, + "step": 16566 + }, + { + "epoch": 2.107492685408981, + "grad_norm": 0.9559692740440369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8986129760742188, + "num_tokens": 650253503.0, + "step": 16567 + }, + { + "epoch": 2.1076198956875714, + "grad_norm": 0.9228235483169556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8936525583267212, + "num_tokens": 650294843.0, + "step": 16568 + }, + { + "epoch": 2.107747105966162, + "grad_norm": 1.1382533311843872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.883048951625824, + "num_tokens": 650326534.0, + "step": 16569 + }, + { + "epoch": 2.1078743162447524, + "grad_norm": 0.9322416186332703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.9013239145278931, + "num_tokens": 650363670.0, + "step": 16570 + }, + { + "epoch": 2.108001526523343, + "grad_norm": 1.0496020317077637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.897712230682373, + "num_tokens": 650397628.0, + "step": 16571 + }, + { + "epoch": 2.1081287368019335, + "grad_norm": 0.9632657170295715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2539, + "mean_token_accuracy": 0.9083561897277832, + "num_tokens": 650434123.0, + "step": 16572 + }, + { + "epoch": 2.108255947080524, + "grad_norm": 0.9817628264427185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8869140148162842, + "num_tokens": 650476140.0, + "step": 16573 + }, + { + "epoch": 2.1083831573591145, + "grad_norm": 0.931544840335846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8986524343490601, + "num_tokens": 650514242.0, + "step": 16574 + }, + { + "epoch": 2.108510367637705, + "grad_norm": 1.0060999393463135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8901742696762085, + "num_tokens": 650552140.0, + "step": 16575 + }, + { + "epoch": 2.1086375779162956, + "grad_norm": 0.9822866320610046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.89422607421875, + "num_tokens": 650588936.0, + "step": 16576 + }, + { + "epoch": 2.108764788194886, + "grad_norm": 0.8653159737586975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8940578699111938, + "num_tokens": 650635636.0, + "step": 16577 + }, + { + "epoch": 2.1088919984734766, + "grad_norm": 0.9939237236976624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8965225219726562, + "num_tokens": 650671606.0, + "step": 16578 + }, + { + "epoch": 2.109019208752067, + "grad_norm": 1.018200397491455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8939926028251648, + "num_tokens": 650709457.0, + "step": 16579 + }, + { + "epoch": 2.1091464190306577, + "grad_norm": 1.029428243637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8786123991012573, + "num_tokens": 650748525.0, + "step": 16580 + }, + { + "epoch": 2.109273629309248, + "grad_norm": 0.9919269680976868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8930263519287109, + "num_tokens": 650783980.0, + "step": 16581 + }, + { + "epoch": 2.1094008395878387, + "grad_norm": 1.034789800643921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.9005804657936096, + "num_tokens": 650823088.0, + "step": 16582 + }, + { + "epoch": 2.1095280498664293, + "grad_norm": 0.9893227219581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8916447758674622, + "num_tokens": 650863013.0, + "step": 16583 + }, + { + "epoch": 2.10965526014502, + "grad_norm": 0.9439579248428345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.9007834196090698, + "num_tokens": 650903699.0, + "step": 16584 + }, + { + "epoch": 2.1097824704236103, + "grad_norm": 0.8827381134033203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.9002572298049927, + "num_tokens": 650948708.0, + "step": 16585 + }, + { + "epoch": 2.109909680702201, + "grad_norm": 1.0348200798034668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.9019182324409485, + "num_tokens": 650980994.0, + "step": 16586 + }, + { + "epoch": 2.1100368909807914, + "grad_norm": 1.0222277641296387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.884170413017273, + "num_tokens": 651025196.0, + "step": 16587 + }, + { + "epoch": 2.110164101259382, + "grad_norm": 1.000145673751831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.877612829208374, + "num_tokens": 651066695.0, + "step": 16588 + }, + { + "epoch": 2.1102913115379724, + "grad_norm": 1.1267629861831665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8820438981056213, + "num_tokens": 651102745.0, + "step": 16589 + }, + { + "epoch": 2.110418521816563, + "grad_norm": 1.0082663297653198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8864380121231079, + "num_tokens": 651139986.0, + "step": 16590 + }, + { + "epoch": 2.1105457320951535, + "grad_norm": 1.1043872833251953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.345, + "mean_token_accuracy": 0.8760404586791992, + "num_tokens": 651177517.0, + "step": 16591 + }, + { + "epoch": 2.1106729423737436, + "grad_norm": 0.9662702679634094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8846938610076904, + "num_tokens": 651219725.0, + "step": 16592 + }, + { + "epoch": 2.110800152652334, + "grad_norm": 1.1216342449188232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8778883814811707, + "num_tokens": 651253677.0, + "step": 16593 + }, + { + "epoch": 2.1109273629309246, + "grad_norm": 1.009300708770752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8899126648902893, + "num_tokens": 651292424.0, + "step": 16594 + }, + { + "epoch": 2.111054573209515, + "grad_norm": 0.9499831795692444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8927558660507202, + "num_tokens": 651335392.0, + "step": 16595 + }, + { + "epoch": 2.1111817834881057, + "grad_norm": 0.9891095161437988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8966819643974304, + "num_tokens": 651372048.0, + "step": 16596 + }, + { + "epoch": 2.1113089937666962, + "grad_norm": 0.9510346055030823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8862195014953613, + "num_tokens": 651419784.0, + "step": 16597 + }, + { + "epoch": 2.1114362040452868, + "grad_norm": 0.9989902973175049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8920043706893921, + "num_tokens": 651458114.0, + "step": 16598 + }, + { + "epoch": 2.1115634143238773, + "grad_norm": 1.0055934190750122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8974915742874146, + "num_tokens": 651499552.0, + "step": 16599 + }, + { + "epoch": 2.111690624602468, + "grad_norm": 1.0146538019180298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9026687145233154, + "num_tokens": 651528559.0, + "step": 16600 + }, + { + "epoch": 2.1118178348810583, + "grad_norm": 0.983523964881897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8906717300415039, + "num_tokens": 651570802.0, + "step": 16601 + }, + { + "epoch": 2.111945045159649, + "grad_norm": 1.007331371307373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.904164731502533, + "num_tokens": 651604838.0, + "step": 16602 + }, + { + "epoch": 2.1120722554382394, + "grad_norm": 0.9604707360267639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.9006561040878296, + "num_tokens": 651646696.0, + "step": 16603 + }, + { + "epoch": 2.11219946571683, + "grad_norm": 1.1234185695648193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8698456287384033, + "num_tokens": 651681011.0, + "step": 16604 + }, + { + "epoch": 2.1123266759954205, + "grad_norm": 1.0700099468231201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8851906061172485, + "num_tokens": 651716406.0, + "step": 16605 + }, + { + "epoch": 2.112453886274011, + "grad_norm": 0.9214362502098083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8926268815994263, + "num_tokens": 651760264.0, + "step": 16606 + }, + { + "epoch": 2.1125810965526015, + "grad_norm": 1.1147197484970093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8846570253372192, + "num_tokens": 651798047.0, + "step": 16607 + }, + { + "epoch": 2.112708306831192, + "grad_norm": 1.0282444953918457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8966746926307678, + "num_tokens": 651829927.0, + "step": 16608 + }, + { + "epoch": 2.1128355171097826, + "grad_norm": 1.0314654111862183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8943884372711182, + "num_tokens": 651867530.0, + "step": 16609 + }, + { + "epoch": 2.112962727388373, + "grad_norm": 1.0149664878845215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8830335736274719, + "num_tokens": 651911202.0, + "step": 16610 + }, + { + "epoch": 2.1130899376669636, + "grad_norm": 1.0017043352127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8940800428390503, + "num_tokens": 651948554.0, + "step": 16611 + }, + { + "epoch": 2.113217147945554, + "grad_norm": 1.0173629522323608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8887314796447754, + "num_tokens": 651988350.0, + "step": 16612 + }, + { + "epoch": 2.1133443582241447, + "grad_norm": 0.9560298323631287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8950743675231934, + "num_tokens": 652029906.0, + "step": 16613 + }, + { + "epoch": 2.113471568502735, + "grad_norm": 0.9600728750228882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8947887420654297, + "num_tokens": 652069974.0, + "step": 16614 + }, + { + "epoch": 2.1135987787813257, + "grad_norm": 1.0149345397949219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8976027965545654, + "num_tokens": 652104971.0, + "step": 16615 + }, + { + "epoch": 2.1137259890599163, + "grad_norm": 0.9748309254646301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8844025135040283, + "num_tokens": 652148395.0, + "step": 16616 + }, + { + "epoch": 2.1138531993385064, + "grad_norm": 1.0187512636184692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8811838030815125, + "num_tokens": 652188386.0, + "step": 16617 + }, + { + "epoch": 2.113980409617097, + "grad_norm": 0.9357202649116516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8936623930931091, + "num_tokens": 652234064.0, + "step": 16618 + }, + { + "epoch": 2.1141076198956874, + "grad_norm": 0.9927024245262146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9008484482765198, + "num_tokens": 652269708.0, + "step": 16619 + }, + { + "epoch": 2.114234830174278, + "grad_norm": 1.040864109992981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8965762257575989, + "num_tokens": 652303651.0, + "step": 16620 + }, + { + "epoch": 2.1143620404528685, + "grad_norm": 0.9211820960044861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8967865109443665, + "num_tokens": 652344547.0, + "step": 16621 + }, + { + "epoch": 2.114489250731459, + "grad_norm": 1.0072829723358154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8847963809967041, + "num_tokens": 652385866.0, + "step": 16622 + }, + { + "epoch": 2.1146164610100495, + "grad_norm": 0.9825644493103027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8859859704971313, + "num_tokens": 652426131.0, + "step": 16623 + }, + { + "epoch": 2.11474367128864, + "grad_norm": 1.0734540224075317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.878538191318512, + "num_tokens": 652465912.0, + "step": 16624 + }, + { + "epoch": 2.1148708815672306, + "grad_norm": 0.9820744395256042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8885219097137451, + "num_tokens": 652503020.0, + "step": 16625 + }, + { + "epoch": 2.114998091845821, + "grad_norm": 0.9953707456588745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8862622976303101, + "num_tokens": 652539393.0, + "step": 16626 + }, + { + "epoch": 2.1151253021244116, + "grad_norm": 1.0398967266082764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8931310176849365, + "num_tokens": 652571251.0, + "step": 16627 + }, + { + "epoch": 2.115252512403002, + "grad_norm": 1.043489694595337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.879418134689331, + "num_tokens": 652608277.0, + "step": 16628 + }, + { + "epoch": 2.1153797226815927, + "grad_norm": 0.9007670283317566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.891849160194397, + "num_tokens": 652652105.0, + "step": 16629 + }, + { + "epoch": 2.115506932960183, + "grad_norm": 0.9942981600761414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.894278347492218, + "num_tokens": 652692807.0, + "step": 16630 + }, + { + "epoch": 2.1156341432387737, + "grad_norm": 1.0755605697631836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.884480357170105, + "num_tokens": 652730939.0, + "step": 16631 + }, + { + "epoch": 2.1157613535173643, + "grad_norm": 1.0254796743392944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8858287930488586, + "num_tokens": 652767269.0, + "step": 16632 + }, + { + "epoch": 2.115888563795955, + "grad_norm": 1.0822428464889526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3672, + "mean_token_accuracy": 0.8675110936164856, + "num_tokens": 652809248.0, + "step": 16633 + }, + { + "epoch": 2.1160157740745453, + "grad_norm": 0.9062615036964417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8999277353286743, + "num_tokens": 652853372.0, + "step": 16634 + }, + { + "epoch": 2.116142984353136, + "grad_norm": 1.0023173093795776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8981205821037292, + "num_tokens": 652887138.0, + "step": 16635 + }, + { + "epoch": 2.1162701946317264, + "grad_norm": 1.0096443891525269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8865580558776855, + "num_tokens": 652924329.0, + "step": 16636 + }, + { + "epoch": 2.116397404910317, + "grad_norm": 0.9066779017448425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.8989341259002686, + "num_tokens": 652965387.0, + "step": 16637 + }, + { + "epoch": 2.1165246151889074, + "grad_norm": 1.0043532848358154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8918445110321045, + "num_tokens": 653003693.0, + "step": 16638 + }, + { + "epoch": 2.116651825467498, + "grad_norm": 1.0656160116195679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8954406976699829, + "num_tokens": 653036278.0, + "step": 16639 + }, + { + "epoch": 2.116779035746088, + "grad_norm": 1.036268949508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8901017904281616, + "num_tokens": 653069785.0, + "step": 16640 + }, + { + "epoch": 2.1169062460246786, + "grad_norm": 0.9554345607757568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8845735788345337, + "num_tokens": 653113990.0, + "step": 16641 + }, + { + "epoch": 2.117033456303269, + "grad_norm": 1.1084692478179932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8787312507629395, + "num_tokens": 653150873.0, + "step": 16642 + }, + { + "epoch": 2.1171606665818596, + "grad_norm": 1.0191346406936646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8881086707115173, + "num_tokens": 653190677.0, + "step": 16643 + }, + { + "epoch": 2.11728787686045, + "grad_norm": 0.9278311729431152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.8999009132385254, + "num_tokens": 653228975.0, + "step": 16644 + }, + { + "epoch": 2.1174150871390407, + "grad_norm": 0.9700958132743835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8904567956924438, + "num_tokens": 653269735.0, + "step": 16645 + }, + { + "epoch": 2.1175422974176312, + "grad_norm": 0.9882081151008606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.8986334204673767, + "num_tokens": 653305641.0, + "step": 16646 + }, + { + "epoch": 2.1176695076962218, + "grad_norm": 0.9274492859840393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8914422392845154, + "num_tokens": 653350104.0, + "step": 16647 + }, + { + "epoch": 2.1177967179748123, + "grad_norm": 0.9312373995780945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8959988355636597, + "num_tokens": 653389624.0, + "step": 16648 + }, + { + "epoch": 2.117923928253403, + "grad_norm": 0.8825328946113586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9043729901313782, + "num_tokens": 653430927.0, + "step": 16649 + }, + { + "epoch": 2.1180511385319933, + "grad_norm": 0.9890964031219482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8977386951446533, + "num_tokens": 653469233.0, + "step": 16650 + }, + { + "epoch": 2.118178348810584, + "grad_norm": 0.9603896737098694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8955288529396057, + "num_tokens": 653511606.0, + "step": 16651 + }, + { + "epoch": 2.1183055590891744, + "grad_norm": 1.0670504570007324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8863070011138916, + "num_tokens": 653547927.0, + "step": 16652 + }, + { + "epoch": 2.118432769367765, + "grad_norm": 0.9952347874641418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8974180221557617, + "num_tokens": 653583425.0, + "step": 16653 + }, + { + "epoch": 2.1185599796463555, + "grad_norm": 0.9970624446868896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8956579566001892, + "num_tokens": 653620633.0, + "step": 16654 + }, + { + "epoch": 2.118687189924946, + "grad_norm": 0.9504734873771667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8850300312042236, + "num_tokens": 653662556.0, + "step": 16655 + }, + { + "epoch": 2.1188144002035365, + "grad_norm": 1.0182042121887207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8977794647216797, + "num_tokens": 653697069.0, + "step": 16656 + }, + { + "epoch": 2.118941610482127, + "grad_norm": 0.9941675066947937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8895784020423889, + "num_tokens": 653731433.0, + "step": 16657 + }, + { + "epoch": 2.1190688207607176, + "grad_norm": 1.0907530784606934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3533, + "mean_token_accuracy": 0.8748382329940796, + "num_tokens": 653767184.0, + "step": 16658 + }, + { + "epoch": 2.119196031039308, + "grad_norm": 0.9792407155036926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8900843858718872, + "num_tokens": 653808561.0, + "step": 16659 + }, + { + "epoch": 2.1193232413178986, + "grad_norm": 0.97298663854599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8951066732406616, + "num_tokens": 653849512.0, + "step": 16660 + }, + { + "epoch": 2.119450451596489, + "grad_norm": 1.1413137912750244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.8790382742881775, + "num_tokens": 653884858.0, + "step": 16661 + }, + { + "epoch": 2.1195776618750797, + "grad_norm": 1.0456286668777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8828766345977783, + "num_tokens": 653920771.0, + "step": 16662 + }, + { + "epoch": 2.11970487215367, + "grad_norm": 1.0692111253738403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8844304084777832, + "num_tokens": 653959837.0, + "step": 16663 + }, + { + "epoch": 2.1198320824322607, + "grad_norm": 1.0913760662078857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8808541297912598, + "num_tokens": 653998563.0, + "step": 16664 + }, + { + "epoch": 2.119959292710851, + "grad_norm": 0.9939433336257935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8858329653739929, + "num_tokens": 654037993.0, + "step": 16665 + }, + { + "epoch": 2.1200865029894413, + "grad_norm": 0.95280522108078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8726885318756104, + "num_tokens": 654084878.0, + "step": 16666 + }, + { + "epoch": 2.120213713268032, + "grad_norm": 1.0230571031570435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.892710268497467, + "num_tokens": 654120494.0, + "step": 16667 + }, + { + "epoch": 2.1203409235466224, + "grad_norm": 0.966353178024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8923989534378052, + "num_tokens": 654158088.0, + "step": 16668 + }, + { + "epoch": 2.120468133825213, + "grad_norm": 0.9318581819534302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8807340860366821, + "num_tokens": 654203436.0, + "step": 16669 + }, + { + "epoch": 2.1205953441038035, + "grad_norm": 0.9949763417243958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8871873617172241, + "num_tokens": 654241312.0, + "step": 16670 + }, + { + "epoch": 2.120722554382394, + "grad_norm": 0.9588824510574341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8975380659103394, + "num_tokens": 654280328.0, + "step": 16671 + }, + { + "epoch": 2.1208497646609845, + "grad_norm": 0.9858261346817017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.888252854347229, + "num_tokens": 654320335.0, + "step": 16672 + }, + { + "epoch": 2.120976974939575, + "grad_norm": 0.9333575963973999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8949129581451416, + "num_tokens": 654363413.0, + "step": 16673 + }, + { + "epoch": 2.1211041852181656, + "grad_norm": 1.0979809761047363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8871866464614868, + "num_tokens": 654396845.0, + "step": 16674 + }, + { + "epoch": 2.121231395496756, + "grad_norm": 0.9626686573028564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.88375324010849, + "num_tokens": 654441137.0, + "step": 16675 + }, + { + "epoch": 2.1213586057753466, + "grad_norm": 0.87017422914505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9034358263015747, + "num_tokens": 654484703.0, + "step": 16676 + }, + { + "epoch": 2.121485816053937, + "grad_norm": 1.1106863021850586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8936295509338379, + "num_tokens": 654520447.0, + "step": 16677 + }, + { + "epoch": 2.1216130263325277, + "grad_norm": 1.033008337020874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8777540922164917, + "num_tokens": 654559663.0, + "step": 16678 + }, + { + "epoch": 2.121740236611118, + "grad_norm": 0.93746417760849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9007859826087952, + "num_tokens": 654596409.0, + "step": 16679 + }, + { + "epoch": 2.1218674468897087, + "grad_norm": 0.9761713147163391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8942858576774597, + "num_tokens": 654638028.0, + "step": 16680 + }, + { + "epoch": 2.1219946571682993, + "grad_norm": 0.96158766746521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8887958526611328, + "num_tokens": 654678193.0, + "step": 16681 + }, + { + "epoch": 2.12212186744689, + "grad_norm": 0.9923457503318787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8915289640426636, + "num_tokens": 654718425.0, + "step": 16682 + }, + { + "epoch": 2.1222490777254803, + "grad_norm": 1.0243477821350098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8784180879592896, + "num_tokens": 654761073.0, + "step": 16683 + }, + { + "epoch": 2.122376288004071, + "grad_norm": 0.908833384513855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8957198858261108, + "num_tokens": 654805944.0, + "step": 16684 + }, + { + "epoch": 2.1225034982826614, + "grad_norm": 0.9374415278434753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8838765621185303, + "num_tokens": 654850164.0, + "step": 16685 + }, + { + "epoch": 2.122630708561252, + "grad_norm": 0.926142156124115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8968113660812378, + "num_tokens": 654892110.0, + "step": 16686 + }, + { + "epoch": 2.1227579188398424, + "grad_norm": 1.0230464935302734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8911643028259277, + "num_tokens": 654927065.0, + "step": 16687 + }, + { + "epoch": 2.122885129118433, + "grad_norm": 0.9398439526557922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2611, + "mean_token_accuracy": 0.9068095684051514, + "num_tokens": 654966335.0, + "step": 16688 + }, + { + "epoch": 2.1230123393970235, + "grad_norm": 0.9386495351791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8948018550872803, + "num_tokens": 655005428.0, + "step": 16689 + }, + { + "epoch": 2.1231395496756136, + "grad_norm": 1.1653263568878174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8825826048851013, + "num_tokens": 655037453.0, + "step": 16690 + }, + { + "epoch": 2.123266759954204, + "grad_norm": 0.9773853421211243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8937733769416809, + "num_tokens": 655076213.0, + "step": 16691 + }, + { + "epoch": 2.1233939702327946, + "grad_norm": 0.9117293953895569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8992223739624023, + "num_tokens": 655121391.0, + "step": 16692 + }, + { + "epoch": 2.123521180511385, + "grad_norm": 1.0123885869979858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8959250450134277, + "num_tokens": 655159641.0, + "step": 16693 + }, + { + "epoch": 2.1236483907899757, + "grad_norm": 1.0139907598495483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9024039506912231, + "num_tokens": 655191673.0, + "step": 16694 + }, + { + "epoch": 2.123775601068566, + "grad_norm": 1.0241293907165527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8972342014312744, + "num_tokens": 655225140.0, + "step": 16695 + }, + { + "epoch": 2.1239028113471567, + "grad_norm": 1.0179144144058228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2629, + "mean_token_accuracy": 0.9021527767181396, + "num_tokens": 655257489.0, + "step": 16696 + }, + { + "epoch": 2.1240300216257473, + "grad_norm": 0.9483290314674377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8852510452270508, + "num_tokens": 655302505.0, + "step": 16697 + }, + { + "epoch": 2.124157231904338, + "grad_norm": 0.9822463989257812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.884389340877533, + "num_tokens": 655342192.0, + "step": 16698 + }, + { + "epoch": 2.1242844421829283, + "grad_norm": 0.9556309580802917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.897454559803009, + "num_tokens": 655378682.0, + "step": 16699 + }, + { + "epoch": 2.124411652461519, + "grad_norm": 0.98955899477005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.878862738609314, + "num_tokens": 655419624.0, + "step": 16700 + }, + { + "epoch": 2.1245388627401094, + "grad_norm": 1.1400176286697388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8720502853393555, + "num_tokens": 655454977.0, + "step": 16701 + }, + { + "epoch": 2.1246660730187, + "grad_norm": 0.9297096729278564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9044641256332397, + "num_tokens": 655492673.0, + "step": 16702 + }, + { + "epoch": 2.1247932832972904, + "grad_norm": 0.9607826471328735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8909251689910889, + "num_tokens": 655532417.0, + "step": 16703 + }, + { + "epoch": 2.124920493575881, + "grad_norm": 0.9847173094749451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.9010024070739746, + "num_tokens": 655568111.0, + "step": 16704 + }, + { + "epoch": 2.1250477038544715, + "grad_norm": 1.0426443815231323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8892202973365784, + "num_tokens": 655605292.0, + "step": 16705 + }, + { + "epoch": 2.125174914133062, + "grad_norm": 1.06888747215271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8906534314155579, + "num_tokens": 655642246.0, + "step": 16706 + }, + { + "epoch": 2.1253021244116526, + "grad_norm": 0.9210234880447388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.88218092918396, + "num_tokens": 655690837.0, + "step": 16707 + }, + { + "epoch": 2.125429334690243, + "grad_norm": 0.9893124103546143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8996767997741699, + "num_tokens": 655731866.0, + "step": 16708 + }, + { + "epoch": 2.1255565449688336, + "grad_norm": 0.9966045618057251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8953070044517517, + "num_tokens": 655769475.0, + "step": 16709 + }, + { + "epoch": 2.125683755247424, + "grad_norm": 1.0618464946746826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.877420961856842, + "num_tokens": 655804558.0, + "step": 16710 + }, + { + "epoch": 2.1258109655260147, + "grad_norm": 1.0347082614898682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8931268453598022, + "num_tokens": 655841685.0, + "step": 16711 + }, + { + "epoch": 2.125938175804605, + "grad_norm": 0.9444994330406189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8927608728408813, + "num_tokens": 655883692.0, + "step": 16712 + }, + { + "epoch": 2.1260653860831957, + "grad_norm": 0.9321935772895813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8974335193634033, + "num_tokens": 655925764.0, + "step": 16713 + }, + { + "epoch": 2.1261925963617863, + "grad_norm": 1.0358450412750244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8809841871261597, + "num_tokens": 655964188.0, + "step": 16714 + }, + { + "epoch": 2.1263198066403763, + "grad_norm": 1.0630459785461426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8843554258346558, + "num_tokens": 656000603.0, + "step": 16715 + }, + { + "epoch": 2.126447016918967, + "grad_norm": 1.0130844116210938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8892418146133423, + "num_tokens": 656036750.0, + "step": 16716 + }, + { + "epoch": 2.1265742271975574, + "grad_norm": 0.9248477220535278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8897228837013245, + "num_tokens": 656080438.0, + "step": 16717 + }, + { + "epoch": 2.126701437476148, + "grad_norm": 0.9786208271980286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8916113376617432, + "num_tokens": 656119339.0, + "step": 16718 + }, + { + "epoch": 2.1268286477547385, + "grad_norm": 1.1029247045516968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8938807249069214, + "num_tokens": 656147640.0, + "step": 16719 + }, + { + "epoch": 2.126955858033329, + "grad_norm": 1.0618385076522827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8938332796096802, + "num_tokens": 656182521.0, + "step": 16720 + }, + { + "epoch": 2.1270830683119195, + "grad_norm": 1.0074870586395264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8876606225967407, + "num_tokens": 656218144.0, + "step": 16721 + }, + { + "epoch": 2.12721027859051, + "grad_norm": 1.0881187915802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8930637240409851, + "num_tokens": 656256841.0, + "step": 16722 + }, + { + "epoch": 2.1273374888691006, + "grad_norm": 0.951138973236084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8949680328369141, + "num_tokens": 656297311.0, + "step": 16723 + }, + { + "epoch": 2.127464699147691, + "grad_norm": 1.0401467084884644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8790240287780762, + "num_tokens": 656336571.0, + "step": 16724 + }, + { + "epoch": 2.1275919094262816, + "grad_norm": 0.9811444878578186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8834482431411743, + "num_tokens": 656380104.0, + "step": 16725 + }, + { + "epoch": 2.127719119704872, + "grad_norm": 0.9483144879341125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2603, + "mean_token_accuracy": 0.9040225148200989, + "num_tokens": 656425558.0, + "step": 16726 + }, + { + "epoch": 2.1278463299834627, + "grad_norm": 1.0620596408843994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8811380863189697, + "num_tokens": 656464191.0, + "step": 16727 + }, + { + "epoch": 2.127973540262053, + "grad_norm": 0.9360939860343933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.888852596282959, + "num_tokens": 656505633.0, + "step": 16728 + }, + { + "epoch": 2.1281007505406437, + "grad_norm": 0.8961108326911926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.902388334274292, + "num_tokens": 656549922.0, + "step": 16729 + }, + { + "epoch": 2.1282279608192343, + "grad_norm": 0.9433474540710449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8824217319488525, + "num_tokens": 656595626.0, + "step": 16730 + }, + { + "epoch": 2.128355171097825, + "grad_norm": 0.9731773138046265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8997775316238403, + "num_tokens": 656630528.0, + "step": 16731 + }, + { + "epoch": 2.1284823813764153, + "grad_norm": 1.01632559299469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8824572563171387, + "num_tokens": 656671625.0, + "step": 16732 + }, + { + "epoch": 2.128609591655006, + "grad_norm": 0.9557181596755981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8896742463111877, + "num_tokens": 656714644.0, + "step": 16733 + }, + { + "epoch": 2.1287368019335964, + "grad_norm": 0.9590309858322144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8947029709815979, + "num_tokens": 656751552.0, + "step": 16734 + }, + { + "epoch": 2.128864012212187, + "grad_norm": 0.974693238735199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8738486766815186, + "num_tokens": 656794989.0, + "step": 16735 + }, + { + "epoch": 2.1289912224907774, + "grad_norm": 0.9875667691230774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8894330859184265, + "num_tokens": 656831724.0, + "step": 16736 + }, + { + "epoch": 2.129118432769368, + "grad_norm": 0.9843014478683472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8918559551239014, + "num_tokens": 656868356.0, + "step": 16737 + }, + { + "epoch": 2.129245643047958, + "grad_norm": 0.9431650042533875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8906441330909729, + "num_tokens": 656908834.0, + "step": 16738 + }, + { + "epoch": 2.129372853326549, + "grad_norm": 0.9364034533500671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8972706198692322, + "num_tokens": 656946817.0, + "step": 16739 + }, + { + "epoch": 2.129500063605139, + "grad_norm": 0.9587618112564087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8940463066101074, + "num_tokens": 656986059.0, + "step": 16740 + }, + { + "epoch": 2.1296272738837296, + "grad_norm": 0.9213847517967224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2576, + "mean_token_accuracy": 0.904021143913269, + "num_tokens": 657022246.0, + "step": 16741 + }, + { + "epoch": 2.12975448416232, + "grad_norm": 1.0364713668823242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8929499387741089, + "num_tokens": 657054824.0, + "step": 16742 + }, + { + "epoch": 2.1298816944409107, + "grad_norm": 1.0460209846496582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8874329328536987, + "num_tokens": 657091182.0, + "step": 16743 + }, + { + "epoch": 2.130008904719501, + "grad_norm": 0.9718508124351501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8795140385627747, + "num_tokens": 657136811.0, + "step": 16744 + }, + { + "epoch": 2.1301361149980917, + "grad_norm": 0.9677229523658752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8929873704910278, + "num_tokens": 657176860.0, + "step": 16745 + }, + { + "epoch": 2.1302633252766823, + "grad_norm": 0.9856240153312683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8868426084518433, + "num_tokens": 657218090.0, + "step": 16746 + }, + { + "epoch": 2.130390535555273, + "grad_norm": 1.0640524625778198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8747549057006836, + "num_tokens": 657255328.0, + "step": 16747 + }, + { + "epoch": 2.1305177458338633, + "grad_norm": 1.1048418283462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8807341456413269, + "num_tokens": 657290221.0, + "step": 16748 + }, + { + "epoch": 2.130644956112454, + "grad_norm": 0.9212130904197693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8915385007858276, + "num_tokens": 657331373.0, + "step": 16749 + }, + { + "epoch": 2.1307721663910444, + "grad_norm": 1.0874193906784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8811109066009521, + "num_tokens": 657368698.0, + "step": 16750 + }, + { + "epoch": 2.130899376669635, + "grad_norm": 0.983731210231781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8825116157531738, + "num_tokens": 657408660.0, + "step": 16751 + }, + { + "epoch": 2.1310265869482254, + "grad_norm": 0.9267448782920837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8982322216033936, + "num_tokens": 657448821.0, + "step": 16752 + }, + { + "epoch": 2.131153797226816, + "grad_norm": 0.9739834666252136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8888311982154846, + "num_tokens": 657487720.0, + "step": 16753 + }, + { + "epoch": 2.1312810075054065, + "grad_norm": 0.9526845216751099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2561, + "mean_token_accuracy": 0.904323935508728, + "num_tokens": 657520688.0, + "step": 16754 + }, + { + "epoch": 2.131408217783997, + "grad_norm": 1.0052509307861328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8836997747421265, + "num_tokens": 657560360.0, + "step": 16755 + }, + { + "epoch": 2.1315354280625876, + "grad_norm": 0.9100093841552734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8917124271392822, + "num_tokens": 657602127.0, + "step": 16756 + }, + { + "epoch": 2.131662638341178, + "grad_norm": 0.976921796798706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8928474187850952, + "num_tokens": 657644068.0, + "step": 16757 + }, + { + "epoch": 2.1317898486197686, + "grad_norm": 0.9775201678276062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8822186589241028, + "num_tokens": 657685643.0, + "step": 16758 + }, + { + "epoch": 2.131917058898359, + "grad_norm": 1.0523830652236938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8882615566253662, + "num_tokens": 657723841.0, + "step": 16759 + }, + { + "epoch": 2.1320442691769497, + "grad_norm": 0.891311526298523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8892661929130554, + "num_tokens": 657771263.0, + "step": 16760 + }, + { + "epoch": 2.13217147945554, + "grad_norm": 0.9566876292228699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8949191570281982, + "num_tokens": 657814585.0, + "step": 16761 + }, + { + "epoch": 2.1322986897341307, + "grad_norm": 1.0053642988204956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8767089247703552, + "num_tokens": 657854546.0, + "step": 16762 + }, + { + "epoch": 2.132425900012721, + "grad_norm": 1.0193723440170288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8900246620178223, + "num_tokens": 657890055.0, + "step": 16763 + }, + { + "epoch": 2.1325531102913113, + "grad_norm": 0.9049490690231323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.9004786610603333, + "num_tokens": 657931529.0, + "step": 16764 + }, + { + "epoch": 2.132680320569902, + "grad_norm": 0.9687202572822571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8830187320709229, + "num_tokens": 657972547.0, + "step": 16765 + }, + { + "epoch": 2.1328075308484924, + "grad_norm": 0.989241898059845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8891783952713013, + "num_tokens": 658011842.0, + "step": 16766 + }, + { + "epoch": 2.132934741127083, + "grad_norm": 0.9895497560501099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8907037973403931, + "num_tokens": 658048748.0, + "step": 16767 + }, + { + "epoch": 2.1330619514056735, + "grad_norm": 0.9543856382369995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9031339883804321, + "num_tokens": 658085100.0, + "step": 16768 + }, + { + "epoch": 2.133189161684264, + "grad_norm": 0.9838019013404846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8866575956344604, + "num_tokens": 658124169.0, + "step": 16769 + }, + { + "epoch": 2.1333163719628545, + "grad_norm": 1.0596601963043213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.890825629234314, + "num_tokens": 658157929.0, + "step": 16770 + }, + { + "epoch": 2.133443582241445, + "grad_norm": 0.9115586280822754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8924380540847778, + "num_tokens": 658202434.0, + "step": 16771 + }, + { + "epoch": 2.1335707925200356, + "grad_norm": 0.8912675380706787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.897790789604187, + "num_tokens": 658244731.0, + "step": 16772 + }, + { + "epoch": 2.133698002798626, + "grad_norm": 0.9156718850135803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.9010065793991089, + "num_tokens": 658284726.0, + "step": 16773 + }, + { + "epoch": 2.1338252130772166, + "grad_norm": 0.8645592927932739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2596, + "mean_token_accuracy": 0.901934802532196, + "num_tokens": 658325684.0, + "step": 16774 + }, + { + "epoch": 2.133952423355807, + "grad_norm": 0.9977132678031921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8823131322860718, + "num_tokens": 658365209.0, + "step": 16775 + }, + { + "epoch": 2.1340796336343977, + "grad_norm": 1.131365418434143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.362, + "mean_token_accuracy": 0.876954197883606, + "num_tokens": 658400130.0, + "step": 16776 + }, + { + "epoch": 2.134206843912988, + "grad_norm": 1.0268186330795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8816890716552734, + "num_tokens": 658440815.0, + "step": 16777 + }, + { + "epoch": 2.1343340541915787, + "grad_norm": 0.9766085147857666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8769694566726685, + "num_tokens": 658487566.0, + "step": 16778 + }, + { + "epoch": 2.1344612644701693, + "grad_norm": 1.081239104270935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8841081857681274, + "num_tokens": 658524587.0, + "step": 16779 + }, + { + "epoch": 2.13458847474876, + "grad_norm": 0.974897563457489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8893367648124695, + "num_tokens": 658567336.0, + "step": 16780 + }, + { + "epoch": 2.1347156850273503, + "grad_norm": 1.0367356538772583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8925720453262329, + "num_tokens": 658606155.0, + "step": 16781 + }, + { + "epoch": 2.134842895305941, + "grad_norm": 1.0199217796325684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.87476646900177, + "num_tokens": 658645660.0, + "step": 16782 + }, + { + "epoch": 2.1349701055845314, + "grad_norm": 0.8759494423866272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2457, + "mean_token_accuracy": 0.9124622941017151, + "num_tokens": 658688596.0, + "step": 16783 + }, + { + "epoch": 2.135097315863122, + "grad_norm": 0.9671484231948853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8869297504425049, + "num_tokens": 658727817.0, + "step": 16784 + }, + { + "epoch": 2.1352245261417124, + "grad_norm": 1.0303798913955688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8891303539276123, + "num_tokens": 658763294.0, + "step": 16785 + }, + { + "epoch": 2.135351736420303, + "grad_norm": 0.9449723362922668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9050174951553345, + "num_tokens": 658799254.0, + "step": 16786 + }, + { + "epoch": 2.1354789466988935, + "grad_norm": 0.9091891050338745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8936508297920227, + "num_tokens": 658842679.0, + "step": 16787 + }, + { + "epoch": 2.1356061569774836, + "grad_norm": 0.8908747434616089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8953849077224731, + "num_tokens": 658885018.0, + "step": 16788 + }, + { + "epoch": 2.135733367256074, + "grad_norm": 0.9561213254928589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.898652195930481, + "num_tokens": 658921578.0, + "step": 16789 + }, + { + "epoch": 2.1358605775346646, + "grad_norm": 1.0811349153518677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8838123679161072, + "num_tokens": 658959236.0, + "step": 16790 + }, + { + "epoch": 2.135987787813255, + "grad_norm": 0.8859994411468506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8925110697746277, + "num_tokens": 659006064.0, + "step": 16791 + }, + { + "epoch": 2.1361149980918457, + "grad_norm": 0.9832797646522522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.902042806148529, + "num_tokens": 659044928.0, + "step": 16792 + }, + { + "epoch": 2.136242208370436, + "grad_norm": 0.9304776191711426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8875195384025574, + "num_tokens": 659092446.0, + "step": 16793 + }, + { + "epoch": 2.1363694186490267, + "grad_norm": 0.9943830966949463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8924988508224487, + "num_tokens": 659131942.0, + "step": 16794 + }, + { + "epoch": 2.1364966289276173, + "grad_norm": 0.9725472927093506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8972395062446594, + "num_tokens": 659170481.0, + "step": 16795 + }, + { + "epoch": 2.136623839206208, + "grad_norm": 0.916314959526062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2651, + "mean_token_accuracy": 0.9022449254989624, + "num_tokens": 659212568.0, + "step": 16796 + }, + { + "epoch": 2.1367510494847983, + "grad_norm": 0.9606515169143677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8858252763748169, + "num_tokens": 659252202.0, + "step": 16797 + }, + { + "epoch": 2.136878259763389, + "grad_norm": 0.9560107588768005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8915979862213135, + "num_tokens": 659290168.0, + "step": 16798 + }, + { + "epoch": 2.1370054700419794, + "grad_norm": 0.9771762490272522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8966664671897888, + "num_tokens": 659329087.0, + "step": 16799 + }, + { + "epoch": 2.13713268032057, + "grad_norm": 0.8541290163993835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8886616230010986, + "num_tokens": 659375542.0, + "step": 16800 + }, + { + "epoch": 2.1372598905991604, + "grad_norm": 0.9681170582771301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8907613754272461, + "num_tokens": 659415002.0, + "step": 16801 + }, + { + "epoch": 2.137387100877751, + "grad_norm": 1.030658483505249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8931794166564941, + "num_tokens": 659451716.0, + "step": 16802 + }, + { + "epoch": 2.1375143111563415, + "grad_norm": 1.1367082595825195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8816297054290771, + "num_tokens": 659488242.0, + "step": 16803 + }, + { + "epoch": 2.137641521434932, + "grad_norm": 0.9507352113723755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8990211486816406, + "num_tokens": 659526406.0, + "step": 16804 + }, + { + "epoch": 2.1377687317135226, + "grad_norm": 0.9899805784225464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8834035992622375, + "num_tokens": 659565693.0, + "step": 16805 + }, + { + "epoch": 2.137895941992113, + "grad_norm": 0.9961071014404297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8854407072067261, + "num_tokens": 659601768.0, + "step": 16806 + }, + { + "epoch": 2.1380231522707036, + "grad_norm": 0.973639726638794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8924139738082886, + "num_tokens": 659643374.0, + "step": 16807 + }, + { + "epoch": 2.138150362549294, + "grad_norm": 1.0017224550247192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8934054970741272, + "num_tokens": 659681069.0, + "step": 16808 + }, + { + "epoch": 2.1382775728278847, + "grad_norm": 1.0133509635925293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3765, + "mean_token_accuracy": 0.8704317808151245, + "num_tokens": 659728544.0, + "step": 16809 + }, + { + "epoch": 2.138404783106475, + "grad_norm": 0.948415994644165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9028137922286987, + "num_tokens": 659773622.0, + "step": 16810 + }, + { + "epoch": 2.1385319933850653, + "grad_norm": 1.0022987127304077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.8999133110046387, + "num_tokens": 659808186.0, + "step": 16811 + }, + { + "epoch": 2.1386592036636562, + "grad_norm": 0.9591497778892517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8873327970504761, + "num_tokens": 659848936.0, + "step": 16812 + }, + { + "epoch": 2.1387864139422463, + "grad_norm": 0.9214816093444824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8946950435638428, + "num_tokens": 659890709.0, + "step": 16813 + }, + { + "epoch": 2.138913624220837, + "grad_norm": 1.0137604475021362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8755526542663574, + "num_tokens": 659931830.0, + "step": 16814 + }, + { + "epoch": 2.1390408344994274, + "grad_norm": 1.0578835010528564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8889672756195068, + "num_tokens": 659965976.0, + "step": 16815 + }, + { + "epoch": 2.139168044778018, + "grad_norm": 0.8807647228240967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8894559144973755, + "num_tokens": 660012604.0, + "step": 16816 + }, + { + "epoch": 2.1392952550566084, + "grad_norm": 1.0052261352539062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9002774357795715, + "num_tokens": 660049684.0, + "step": 16817 + }, + { + "epoch": 2.139422465335199, + "grad_norm": 1.028998613357544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8848462104797363, + "num_tokens": 660085073.0, + "step": 16818 + }, + { + "epoch": 2.1395496756137895, + "grad_norm": 1.1286239624023438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8903195858001709, + "num_tokens": 660116635.0, + "step": 16819 + }, + { + "epoch": 2.13967688589238, + "grad_norm": 0.9718856811523438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8797624707221985, + "num_tokens": 660162466.0, + "step": 16820 + }, + { + "epoch": 2.1398040961709706, + "grad_norm": 1.0283268690109253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8933857679367065, + "num_tokens": 660197752.0, + "step": 16821 + }, + { + "epoch": 2.139931306449561, + "grad_norm": 1.0095157623291016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8907171487808228, + "num_tokens": 660235500.0, + "step": 16822 + }, + { + "epoch": 2.1400585167281516, + "grad_norm": 1.0784341096878052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8911757469177246, + "num_tokens": 660266734.0, + "step": 16823 + }, + { + "epoch": 2.140185727006742, + "grad_norm": 0.9798442125320435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8916723728179932, + "num_tokens": 660309163.0, + "step": 16824 + }, + { + "epoch": 2.1403129372853327, + "grad_norm": 0.9443076848983765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8817554712295532, + "num_tokens": 660352954.0, + "step": 16825 + }, + { + "epoch": 2.140440147563923, + "grad_norm": 1.0132856369018555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8962633609771729, + "num_tokens": 660389516.0, + "step": 16826 + }, + { + "epoch": 2.1405673578425137, + "grad_norm": 0.9084389805793762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8935723304748535, + "num_tokens": 660433490.0, + "step": 16827 + }, + { + "epoch": 2.1406945681211043, + "grad_norm": 1.0754808187484741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8794097304344177, + "num_tokens": 660471427.0, + "step": 16828 + }, + { + "epoch": 2.140821778399695, + "grad_norm": 0.9595638513565063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8932160139083862, + "num_tokens": 660511592.0, + "step": 16829 + }, + { + "epoch": 2.1409489886782853, + "grad_norm": 1.0456563234329224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.8738690614700317, + "num_tokens": 660553990.0, + "step": 16830 + }, + { + "epoch": 2.141076198956876, + "grad_norm": 0.9688464403152466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8860281705856323, + "num_tokens": 660593929.0, + "step": 16831 + }, + { + "epoch": 2.1412034092354664, + "grad_norm": 0.9822873473167419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9017981290817261, + "num_tokens": 660627231.0, + "step": 16832 + }, + { + "epoch": 2.141330619514057, + "grad_norm": 0.9430012702941895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2453, + "mean_token_accuracy": 0.9105077981948853, + "num_tokens": 660664262.0, + "step": 16833 + }, + { + "epoch": 2.1414578297926474, + "grad_norm": 1.084004282951355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8828257322311401, + "num_tokens": 660698942.0, + "step": 16834 + }, + { + "epoch": 2.141585040071238, + "grad_norm": 0.9296711683273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8944582939147949, + "num_tokens": 660740252.0, + "step": 16835 + }, + { + "epoch": 2.141712250349828, + "grad_norm": 0.936678409576416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8886059522628784, + "num_tokens": 660782576.0, + "step": 16836 + }, + { + "epoch": 2.141839460628419, + "grad_norm": 0.9155818819999695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8951367735862732, + "num_tokens": 660827622.0, + "step": 16837 + }, + { + "epoch": 2.141966670907009, + "grad_norm": 0.8763290643692017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.9023924469947815, + "num_tokens": 660868048.0, + "step": 16838 + }, + { + "epoch": 2.1420938811855996, + "grad_norm": 1.0264902114868164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8939942717552185, + "num_tokens": 660903951.0, + "step": 16839 + }, + { + "epoch": 2.14222109146419, + "grad_norm": 1.1091407537460327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.883902907371521, + "num_tokens": 660937820.0, + "step": 16840 + }, + { + "epoch": 2.1423483017427807, + "grad_norm": 1.0144314765930176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8994606733322144, + "num_tokens": 660972934.0, + "step": 16841 + }, + { + "epoch": 2.142475512021371, + "grad_norm": 0.9352064728736877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.9000420570373535, + "num_tokens": 661012973.0, + "step": 16842 + }, + { + "epoch": 2.1426027222999617, + "grad_norm": 0.9010234475135803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9002898931503296, + "num_tokens": 661054041.0, + "step": 16843 + }, + { + "epoch": 2.1427299325785523, + "grad_norm": 1.0059003829956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8849785923957825, + "num_tokens": 661093079.0, + "step": 16844 + }, + { + "epoch": 2.142857142857143, + "grad_norm": 0.9142518639564514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8957504034042358, + "num_tokens": 661136251.0, + "step": 16845 + }, + { + "epoch": 2.1429843531357333, + "grad_norm": 1.0646449327468872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8915516138076782, + "num_tokens": 661171856.0, + "step": 16846 + }, + { + "epoch": 2.143111563414324, + "grad_norm": 0.975261390209198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8880482912063599, + "num_tokens": 661215019.0, + "step": 16847 + }, + { + "epoch": 2.1432387736929144, + "grad_norm": 1.042744517326355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8914512395858765, + "num_tokens": 661249834.0, + "step": 16848 + }, + { + "epoch": 2.143365983971505, + "grad_norm": 0.9217455387115479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9023503065109253, + "num_tokens": 661285733.0, + "step": 16849 + }, + { + "epoch": 2.1434931942500954, + "grad_norm": 1.0384882688522339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.883439302444458, + "num_tokens": 661326467.0, + "step": 16850 + }, + { + "epoch": 2.143620404528686, + "grad_norm": 1.0699259042739868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8883516788482666, + "num_tokens": 661365751.0, + "step": 16851 + }, + { + "epoch": 2.1437476148072765, + "grad_norm": 1.0408003330230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.87349534034729, + "num_tokens": 661406405.0, + "step": 16852 + }, + { + "epoch": 2.143874825085867, + "grad_norm": 0.9505219459533691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8947771787643433, + "num_tokens": 661447026.0, + "step": 16853 + }, + { + "epoch": 2.1440020353644575, + "grad_norm": 1.016803503036499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9002565145492554, + "num_tokens": 661481726.0, + "step": 16854 + }, + { + "epoch": 2.144129245643048, + "grad_norm": 0.8795151710510254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8991572856903076, + "num_tokens": 661526529.0, + "step": 16855 + }, + { + "epoch": 2.1442564559216386, + "grad_norm": 0.9564563035964966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.892525315284729, + "num_tokens": 661569763.0, + "step": 16856 + }, + { + "epoch": 2.144383666200229, + "grad_norm": 0.8821098208427429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8928580284118652, + "num_tokens": 661615754.0, + "step": 16857 + }, + { + "epoch": 2.1445108764788197, + "grad_norm": 1.0792343616485596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.876948356628418, + "num_tokens": 661655123.0, + "step": 16858 + }, + { + "epoch": 2.14463808675741, + "grad_norm": 0.9476121664047241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9024500250816345, + "num_tokens": 661697483.0, + "step": 16859 + }, + { + "epoch": 2.1447652970360007, + "grad_norm": 0.933327853679657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8987693786621094, + "num_tokens": 661737795.0, + "step": 16860 + }, + { + "epoch": 2.144892507314591, + "grad_norm": 0.8934358954429626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.9019957780838013, + "num_tokens": 661778678.0, + "step": 16861 + }, + { + "epoch": 2.1450197175931813, + "grad_norm": 0.8684688210487366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2528, + "mean_token_accuracy": 0.9078565239906311, + "num_tokens": 661818167.0, + "step": 16862 + }, + { + "epoch": 2.145146927871772, + "grad_norm": 0.983627200126648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8977317810058594, + "num_tokens": 661855875.0, + "step": 16863 + }, + { + "epoch": 2.1452741381503624, + "grad_norm": 0.9654399156570435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8897305727005005, + "num_tokens": 661895825.0, + "step": 16864 + }, + { + "epoch": 2.145401348428953, + "grad_norm": 0.9605802893638611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.889340877532959, + "num_tokens": 661939890.0, + "step": 16865 + }, + { + "epoch": 2.1455285587075434, + "grad_norm": 0.9549342393875122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8935810923576355, + "num_tokens": 661980489.0, + "step": 16866 + }, + { + "epoch": 2.145655768986134, + "grad_norm": 1.029232144355774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3382, + "mean_token_accuracy": 0.8759490251541138, + "num_tokens": 662021709.0, + "step": 16867 + }, + { + "epoch": 2.1457829792647245, + "grad_norm": 1.04747474193573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8951408863067627, + "num_tokens": 662057478.0, + "step": 16868 + }, + { + "epoch": 2.145910189543315, + "grad_norm": 1.0316462516784668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.878455400466919, + "num_tokens": 662097968.0, + "step": 16869 + }, + { + "epoch": 2.1460373998219056, + "grad_norm": 1.0075781345367432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8931784629821777, + "num_tokens": 662135329.0, + "step": 16870 + }, + { + "epoch": 2.146164610100496, + "grad_norm": 1.0139232873916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8803059458732605, + "num_tokens": 662173586.0, + "step": 16871 + }, + { + "epoch": 2.1462918203790866, + "grad_norm": 0.9828265309333801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8795220255851746, + "num_tokens": 662220733.0, + "step": 16872 + }, + { + "epoch": 2.146419030657677, + "grad_norm": 0.9567465782165527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8932160139083862, + "num_tokens": 662260906.0, + "step": 16873 + }, + { + "epoch": 2.1465462409362677, + "grad_norm": 1.0558274984359741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.8755231499671936, + "num_tokens": 662296692.0, + "step": 16874 + }, + { + "epoch": 2.146673451214858, + "grad_norm": 1.0992594957351685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3624, + "mean_token_accuracy": 0.8744754791259766, + "num_tokens": 662341986.0, + "step": 16875 + }, + { + "epoch": 2.1468006614934487, + "grad_norm": 0.9568987488746643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8851136565208435, + "num_tokens": 662388159.0, + "step": 16876 + }, + { + "epoch": 2.1469278717720393, + "grad_norm": 1.0975230932235718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3691, + "mean_token_accuracy": 0.8676891326904297, + "num_tokens": 662426948.0, + "step": 16877 + }, + { + "epoch": 2.14705508205063, + "grad_norm": 0.9066997766494751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8989331722259521, + "num_tokens": 662469842.0, + "step": 16878 + }, + { + "epoch": 2.1471822923292203, + "grad_norm": 0.9294949769973755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8906649947166443, + "num_tokens": 662512406.0, + "step": 16879 + }, + { + "epoch": 2.147309502607811, + "grad_norm": 1.0259296894073486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8874624371528625, + "num_tokens": 662547176.0, + "step": 16880 + }, + { + "epoch": 2.1474367128864014, + "grad_norm": 0.9399325847625732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.878442108631134, + "num_tokens": 662593742.0, + "step": 16881 + }, + { + "epoch": 2.147563923164992, + "grad_norm": 1.0048562288284302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9024330377578735, + "num_tokens": 662627863.0, + "step": 16882 + }, + { + "epoch": 2.1476911334435824, + "grad_norm": 0.8946218490600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8996964693069458, + "num_tokens": 662668665.0, + "step": 16883 + }, + { + "epoch": 2.147818343722173, + "grad_norm": 0.9635434746742249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8811430335044861, + "num_tokens": 662710051.0, + "step": 16884 + }, + { + "epoch": 2.1479455540007635, + "grad_norm": 0.8491796851158142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.9004715085029602, + "num_tokens": 662757203.0, + "step": 16885 + }, + { + "epoch": 2.1480727642793536, + "grad_norm": 1.0110745429992676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8914530873298645, + "num_tokens": 662793429.0, + "step": 16886 + }, + { + "epoch": 2.148199974557944, + "grad_norm": 0.8409169316291809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2546, + "mean_token_accuracy": 0.907723069190979, + "num_tokens": 662836653.0, + "step": 16887 + }, + { + "epoch": 2.1483271848365346, + "grad_norm": 0.8543967604637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9008288383483887, + "num_tokens": 662876246.0, + "step": 16888 + }, + { + "epoch": 2.148454395115125, + "grad_norm": 0.9742565751075745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8855413794517517, + "num_tokens": 662919340.0, + "step": 16889 + }, + { + "epoch": 2.1485816053937157, + "grad_norm": 0.9881319403648376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8926825523376465, + "num_tokens": 662957698.0, + "step": 16890 + }, + { + "epoch": 2.148708815672306, + "grad_norm": 1.1845325231552124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3621, + "mean_token_accuracy": 0.8709596395492554, + "num_tokens": 662992388.0, + "step": 16891 + }, + { + "epoch": 2.1488360259508967, + "grad_norm": 1.011041522026062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8923499584197998, + "num_tokens": 663029870.0, + "step": 16892 + }, + { + "epoch": 2.1489632362294873, + "grad_norm": 0.9562715888023376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8888430595397949, + "num_tokens": 663070847.0, + "step": 16893 + }, + { + "epoch": 2.149090446508078, + "grad_norm": 1.1447789669036865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8847594857215881, + "num_tokens": 663104907.0, + "step": 16894 + }, + { + "epoch": 2.1492176567866683, + "grad_norm": 0.9747071266174316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8906792998313904, + "num_tokens": 663143074.0, + "step": 16895 + }, + { + "epoch": 2.149344867065259, + "grad_norm": 1.0227004289627075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8916281461715698, + "num_tokens": 663182785.0, + "step": 16896 + }, + { + "epoch": 2.1494720773438494, + "grad_norm": 1.0222253799438477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8947532176971436, + "num_tokens": 663221592.0, + "step": 16897 + }, + { + "epoch": 2.14959928762244, + "grad_norm": 1.0043140649795532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.87613844871521, + "num_tokens": 663266988.0, + "step": 16898 + }, + { + "epoch": 2.1497264979010304, + "grad_norm": 0.9057748317718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8948047757148743, + "num_tokens": 663305748.0, + "step": 16899 + }, + { + "epoch": 2.149853708179621, + "grad_norm": 0.9320406317710876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8896749019622803, + "num_tokens": 663350727.0, + "step": 16900 + }, + { + "epoch": 2.1499809184582115, + "grad_norm": 1.030786156654358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8841668963432312, + "num_tokens": 663388367.0, + "step": 16901 + }, + { + "epoch": 2.150108128736802, + "grad_norm": 0.9270864129066467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8984590768814087, + "num_tokens": 663430877.0, + "step": 16902 + }, + { + "epoch": 2.1502353390153925, + "grad_norm": 0.9813758730888367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8903038501739502, + "num_tokens": 663471291.0, + "step": 16903 + }, + { + "epoch": 2.150362549293983, + "grad_norm": 1.032637357711792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8800321817398071, + "num_tokens": 663511162.0, + "step": 16904 + }, + { + "epoch": 2.1504897595725736, + "grad_norm": 0.960659384727478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8883106708526611, + "num_tokens": 663555955.0, + "step": 16905 + }, + { + "epoch": 2.150616969851164, + "grad_norm": 1.148767352104187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.879128634929657, + "num_tokens": 663595552.0, + "step": 16906 + }, + { + "epoch": 2.1507441801297547, + "grad_norm": 1.0459585189819336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8924773931503296, + "num_tokens": 663633341.0, + "step": 16907 + }, + { + "epoch": 2.150871390408345, + "grad_norm": 1.0457147359848022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8925694227218628, + "num_tokens": 663670332.0, + "step": 16908 + }, + { + "epoch": 2.1509986006869353, + "grad_norm": 0.9931386709213257, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8920962810516357, + "num_tokens": 663708118.0, + "step": 16909 + }, + { + "epoch": 2.1511258109655262, + "grad_norm": 0.9914221167564392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.876193106174469, + "num_tokens": 663754393.0, + "step": 16910 + }, + { + "epoch": 2.1512530212441163, + "grad_norm": 0.9987969994544983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8844212293624878, + "num_tokens": 663792797.0, + "step": 16911 + }, + { + "epoch": 2.151380231522707, + "grad_norm": 0.9856500625610352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8890384435653687, + "num_tokens": 663831246.0, + "step": 16912 + }, + { + "epoch": 2.1515074418012974, + "grad_norm": 0.9529558420181274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8972159624099731, + "num_tokens": 663867499.0, + "step": 16913 + }, + { + "epoch": 2.151634652079888, + "grad_norm": 0.9797320365905762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8847155570983887, + "num_tokens": 663907787.0, + "step": 16914 + }, + { + "epoch": 2.1517618623584784, + "grad_norm": 0.9262940287590027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2598, + "mean_token_accuracy": 0.9072905778884888, + "num_tokens": 663947175.0, + "step": 16915 + }, + { + "epoch": 2.151889072637069, + "grad_norm": 0.9688786864280701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8892669677734375, + "num_tokens": 663984431.0, + "step": 16916 + }, + { + "epoch": 2.1520162829156595, + "grad_norm": 0.8965364098548889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.904758632183075, + "num_tokens": 664027521.0, + "step": 16917 + }, + { + "epoch": 2.15214349319425, + "grad_norm": 0.9999334812164307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8723886609077454, + "num_tokens": 664067021.0, + "step": 16918 + }, + { + "epoch": 2.1522707034728406, + "grad_norm": 0.9864840507507324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8856196403503418, + "num_tokens": 664109322.0, + "step": 16919 + }, + { + "epoch": 2.152397913751431, + "grad_norm": 1.0249847173690796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3414, + "mean_token_accuracy": 0.8814041614532471, + "num_tokens": 664153520.0, + "step": 16920 + }, + { + "epoch": 2.1525251240300216, + "grad_norm": 1.012761116027832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8801625967025757, + "num_tokens": 664195472.0, + "step": 16921 + }, + { + "epoch": 2.152652334308612, + "grad_norm": 0.9624013900756836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8857010006904602, + "num_tokens": 664237624.0, + "step": 16922 + }, + { + "epoch": 2.1527795445872027, + "grad_norm": 1.0386089086532593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8831440210342407, + "num_tokens": 664275584.0, + "step": 16923 + }, + { + "epoch": 2.152906754865793, + "grad_norm": 1.024518609046936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.890967845916748, + "num_tokens": 664314630.0, + "step": 16924 + }, + { + "epoch": 2.1530339651443837, + "grad_norm": 1.0214192867279053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8980206251144409, + "num_tokens": 664348993.0, + "step": 16925 + }, + { + "epoch": 2.1531611754229742, + "grad_norm": 1.011715292930603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8875430226325989, + "num_tokens": 664389786.0, + "step": 16926 + }, + { + "epoch": 2.1532883857015648, + "grad_norm": 1.0301216840744019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8979500532150269, + "num_tokens": 664424159.0, + "step": 16927 + }, + { + "epoch": 2.1534155959801553, + "grad_norm": 0.9074739813804626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.9036076664924622, + "num_tokens": 664464068.0, + "step": 16928 + }, + { + "epoch": 2.153542806258746, + "grad_norm": 1.0974037647247314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8842980861663818, + "num_tokens": 664499343.0, + "step": 16929 + }, + { + "epoch": 2.1536700165373364, + "grad_norm": 1.0214719772338867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8862781524658203, + "num_tokens": 664540944.0, + "step": 16930 + }, + { + "epoch": 2.153797226815927, + "grad_norm": 0.8754386901855469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8982367515563965, + "num_tokens": 664587601.0, + "step": 16931 + }, + { + "epoch": 2.1539244370945174, + "grad_norm": 0.9599413275718689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8896019458770752, + "num_tokens": 664628785.0, + "step": 16932 + }, + { + "epoch": 2.154051647373108, + "grad_norm": 1.0634042024612427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8851245045661926, + "num_tokens": 664670069.0, + "step": 16933 + }, + { + "epoch": 2.154178857651698, + "grad_norm": 1.0389460325241089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8911644816398621, + "num_tokens": 664706651.0, + "step": 16934 + }, + { + "epoch": 2.1543060679302886, + "grad_norm": 1.0867919921875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8813828229904175, + "num_tokens": 664746474.0, + "step": 16935 + }, + { + "epoch": 2.154433278208879, + "grad_norm": 1.0137007236480713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3626, + "mean_token_accuracy": 0.8722145557403564, + "num_tokens": 664788442.0, + "step": 16936 + }, + { + "epoch": 2.1545604884874696, + "grad_norm": 0.9204458594322205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8903747200965881, + "num_tokens": 664834106.0, + "step": 16937 + }, + { + "epoch": 2.15468769876606, + "grad_norm": 0.925817608833313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8940080404281616, + "num_tokens": 664873232.0, + "step": 16938 + }, + { + "epoch": 2.1548149090446507, + "grad_norm": 0.9122704267501831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.9062579274177551, + "num_tokens": 664913496.0, + "step": 16939 + }, + { + "epoch": 2.154942119323241, + "grad_norm": 0.9545855522155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2393, + "mean_token_accuracy": 0.9108401536941528, + "num_tokens": 664948439.0, + "step": 16940 + }, + { + "epoch": 2.1550693296018317, + "grad_norm": 1.0836893320083618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8831403255462646, + "num_tokens": 664983932.0, + "step": 16941 + }, + { + "epoch": 2.1551965398804223, + "grad_norm": 1.028186559677124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8739522695541382, + "num_tokens": 665021272.0, + "step": 16942 + }, + { + "epoch": 2.155323750159013, + "grad_norm": 1.0817304849624634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8774669766426086, + "num_tokens": 665063310.0, + "step": 16943 + }, + { + "epoch": 2.1554509604376033, + "grad_norm": 0.9788324236869812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8865193724632263, + "num_tokens": 665103857.0, + "step": 16944 + }, + { + "epoch": 2.155578170716194, + "grad_norm": 0.8767666220664978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8989430665969849, + "num_tokens": 665146932.0, + "step": 16945 + }, + { + "epoch": 2.1557053809947844, + "grad_norm": 0.9766712784767151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.9001665115356445, + "num_tokens": 665185317.0, + "step": 16946 + }, + { + "epoch": 2.155832591273375, + "grad_norm": 0.9955042004585266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8971784114837646, + "num_tokens": 665224547.0, + "step": 16947 + }, + { + "epoch": 2.1559598015519654, + "grad_norm": 1.0828304290771484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8923753499984741, + "num_tokens": 665258787.0, + "step": 16948 + }, + { + "epoch": 2.156087011830556, + "grad_norm": 0.9459130167961121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8857377767562866, + "num_tokens": 665302130.0, + "step": 16949 + }, + { + "epoch": 2.1562142221091465, + "grad_norm": 1.022223949432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8784513473510742, + "num_tokens": 665342115.0, + "step": 16950 + }, + { + "epoch": 2.156341432387737, + "grad_norm": 0.9981697201728821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8859627842903137, + "num_tokens": 665381609.0, + "step": 16951 + }, + { + "epoch": 2.1564686426663275, + "grad_norm": 0.9908820390701294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8908430337905884, + "num_tokens": 665420416.0, + "step": 16952 + }, + { + "epoch": 2.156595852944918, + "grad_norm": 1.0427324771881104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.892699658870697, + "num_tokens": 665455518.0, + "step": 16953 + }, + { + "epoch": 2.1567230632235086, + "grad_norm": 1.0243371725082397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.88578861951828, + "num_tokens": 665492051.0, + "step": 16954 + }, + { + "epoch": 2.156850273502099, + "grad_norm": 1.0524611473083496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8928799033164978, + "num_tokens": 665527609.0, + "step": 16955 + }, + { + "epoch": 2.1569774837806897, + "grad_norm": 0.9928653836250305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8994550704956055, + "num_tokens": 665565220.0, + "step": 16956 + }, + { + "epoch": 2.15710469405928, + "grad_norm": 0.9570627212524414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.895292341709137, + "num_tokens": 665609916.0, + "step": 16957 + }, + { + "epoch": 2.1572319043378707, + "grad_norm": 0.9704373478889465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8915383815765381, + "num_tokens": 665655469.0, + "step": 16958 + }, + { + "epoch": 2.157359114616461, + "grad_norm": 0.9617907404899597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.9006092548370361, + "num_tokens": 665697856.0, + "step": 16959 + }, + { + "epoch": 2.1574863248950513, + "grad_norm": 1.0290403366088867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8967487812042236, + "num_tokens": 665731823.0, + "step": 16960 + }, + { + "epoch": 2.157613535173642, + "grad_norm": 0.9785937666893005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8839807510375977, + "num_tokens": 665772894.0, + "step": 16961 + }, + { + "epoch": 2.1577407454522324, + "grad_norm": 0.9643229246139526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8872897624969482, + "num_tokens": 665814220.0, + "step": 16962 + }, + { + "epoch": 2.157867955730823, + "grad_norm": 1.0956703424453735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8789360523223877, + "num_tokens": 665850225.0, + "step": 16963 + }, + { + "epoch": 2.1579951660094134, + "grad_norm": 0.9666978120803833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8824270963668823, + "num_tokens": 665892924.0, + "step": 16964 + }, + { + "epoch": 2.158122376288004, + "grad_norm": 0.9969325661659241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.9004915952682495, + "num_tokens": 665927678.0, + "step": 16965 + }, + { + "epoch": 2.1582495865665945, + "grad_norm": 1.0290099382400513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.879188060760498, + "num_tokens": 665969669.0, + "step": 16966 + }, + { + "epoch": 2.158376796845185, + "grad_norm": 1.0036895275115967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.883606493473053, + "num_tokens": 666007798.0, + "step": 16967 + }, + { + "epoch": 2.1585040071237755, + "grad_norm": 0.9541966915130615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8809254169464111, + "num_tokens": 666051672.0, + "step": 16968 + }, + { + "epoch": 2.158631217402366, + "grad_norm": 0.928061842918396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8939309120178223, + "num_tokens": 666094409.0, + "step": 16969 + }, + { + "epoch": 2.1587584276809566, + "grad_norm": 0.9475980401039124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8903931975364685, + "num_tokens": 666133552.0, + "step": 16970 + }, + { + "epoch": 2.158885637959547, + "grad_norm": 1.0280184745788574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8831548094749451, + "num_tokens": 666169754.0, + "step": 16971 + }, + { + "epoch": 2.1590128482381377, + "grad_norm": 0.9538238644599915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8934701085090637, + "num_tokens": 666211528.0, + "step": 16972 + }, + { + "epoch": 2.159140058516728, + "grad_norm": 0.9778944849967957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8854716420173645, + "num_tokens": 666252428.0, + "step": 16973 + }, + { + "epoch": 2.1592672687953187, + "grad_norm": 0.9687298536300659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2575, + "mean_token_accuracy": 0.9046735763549805, + "num_tokens": 666287733.0, + "step": 16974 + }, + { + "epoch": 2.1593944790739092, + "grad_norm": 0.9462792277336121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.891150176525116, + "num_tokens": 666329261.0, + "step": 16975 + }, + { + "epoch": 2.1595216893524998, + "grad_norm": 0.9301831126213074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8958307504653931, + "num_tokens": 666368157.0, + "step": 16976 + }, + { + "epoch": 2.1596488996310903, + "grad_norm": 0.9430601596832275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8776514530181885, + "num_tokens": 666415133.0, + "step": 16977 + }, + { + "epoch": 2.159776109909681, + "grad_norm": 0.9569075107574463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8855827450752258, + "num_tokens": 666457388.0, + "step": 16978 + }, + { + "epoch": 2.1599033201882714, + "grad_norm": 0.8175472617149353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2629, + "mean_token_accuracy": 0.9057150483131409, + "num_tokens": 666506200.0, + "step": 16979 + }, + { + "epoch": 2.160030530466862, + "grad_norm": 1.0296167135238647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.87497878074646, + "num_tokens": 666551630.0, + "step": 16980 + }, + { + "epoch": 2.1601577407454524, + "grad_norm": 1.0394810438156128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8847670555114746, + "num_tokens": 666590944.0, + "step": 16981 + }, + { + "epoch": 2.160284951024043, + "grad_norm": 1.0077325105667114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.879387378692627, + "num_tokens": 666630270.0, + "step": 16982 + }, + { + "epoch": 2.1604121613026335, + "grad_norm": 0.9042625427246094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8962507247924805, + "num_tokens": 666671569.0, + "step": 16983 + }, + { + "epoch": 2.1605393715812236, + "grad_norm": 1.007291555404663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8806719779968262, + "num_tokens": 666711624.0, + "step": 16984 + }, + { + "epoch": 2.160666581859814, + "grad_norm": 1.0317062139511108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8796425461769104, + "num_tokens": 666750719.0, + "step": 16985 + }, + { + "epoch": 2.1607937921384046, + "grad_norm": 0.9421722292900085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8833872675895691, + "num_tokens": 666792956.0, + "step": 16986 + }, + { + "epoch": 2.160921002416995, + "grad_norm": 0.9555242657661438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2614, + "mean_token_accuracy": 0.9031235575675964, + "num_tokens": 666829153.0, + "step": 16987 + }, + { + "epoch": 2.1610482126955857, + "grad_norm": 0.9326691627502441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8968392014503479, + "num_tokens": 666872171.0, + "step": 16988 + }, + { + "epoch": 2.161175422974176, + "grad_norm": 1.033855676651001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8878656029701233, + "num_tokens": 666908701.0, + "step": 16989 + }, + { + "epoch": 2.1613026332527667, + "grad_norm": 0.9820297956466675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8852068185806274, + "num_tokens": 666945409.0, + "step": 16990 + }, + { + "epoch": 2.1614298435313573, + "grad_norm": 1.0142182111740112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8814231157302856, + "num_tokens": 666990551.0, + "step": 16991 + }, + { + "epoch": 2.161557053809948, + "grad_norm": 0.9729712605476379, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.877339243888855, + "num_tokens": 667036621.0, + "step": 16992 + }, + { + "epoch": 2.1616842640885383, + "grad_norm": 1.0094376802444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.900637686252594, + "num_tokens": 667072532.0, + "step": 16993 + }, + { + "epoch": 2.161811474367129, + "grad_norm": 0.9707055687904358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.901763916015625, + "num_tokens": 667108984.0, + "step": 16994 + }, + { + "epoch": 2.1619386846457194, + "grad_norm": 1.021775484085083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.8999190330505371, + "num_tokens": 667143222.0, + "step": 16995 + }, + { + "epoch": 2.16206589492431, + "grad_norm": 1.0026443004608154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8774309754371643, + "num_tokens": 667180477.0, + "step": 16996 + }, + { + "epoch": 2.1621931052029004, + "grad_norm": 0.9382858276367188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2504, + "mean_token_accuracy": 0.9057157635688782, + "num_tokens": 667214385.0, + "step": 16997 + }, + { + "epoch": 2.162320315481491, + "grad_norm": 0.9505312442779541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8970558047294617, + "num_tokens": 667257019.0, + "step": 16998 + }, + { + "epoch": 2.1624475257600815, + "grad_norm": 0.8920356035232544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.9020249843597412, + "num_tokens": 667296508.0, + "step": 16999 + }, + { + "epoch": 2.162574736038672, + "grad_norm": 0.8642669916152954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.905647873878479, + "num_tokens": 667339726.0, + "step": 17000 + }, + { + "epoch": 2.1627019463172625, + "grad_norm": 0.9427322149276733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8935492038726807, + "num_tokens": 667380500.0, + "step": 17001 + }, + { + "epoch": 2.162829156595853, + "grad_norm": 0.9535129070281982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8937547206878662, + "num_tokens": 667421799.0, + "step": 17002 + }, + { + "epoch": 2.1629563668744436, + "grad_norm": 0.9670681357383728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8962929248809814, + "num_tokens": 667459409.0, + "step": 17003 + }, + { + "epoch": 2.163083577153034, + "grad_norm": 1.0053476095199585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8936339020729065, + "num_tokens": 667494717.0, + "step": 17004 + }, + { + "epoch": 2.1632107874316246, + "grad_norm": 0.9452433586120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.88994300365448, + "num_tokens": 667534530.0, + "step": 17005 + }, + { + "epoch": 2.163337997710215, + "grad_norm": 0.9927927255630493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8960913419723511, + "num_tokens": 667572835.0, + "step": 17006 + }, + { + "epoch": 2.1634652079888053, + "grad_norm": 0.9256930947303772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8853483200073242, + "num_tokens": 667616495.0, + "step": 17007 + }, + { + "epoch": 2.1635924182673962, + "grad_norm": 0.9983082413673401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8803281784057617, + "num_tokens": 667656730.0, + "step": 17008 + }, + { + "epoch": 2.1637196285459863, + "grad_norm": 0.9229423403739929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8906569480895996, + "num_tokens": 667700605.0, + "step": 17009 + }, + { + "epoch": 2.163846838824577, + "grad_norm": 0.9390330910682678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8852905035018921, + "num_tokens": 667745245.0, + "step": 17010 + }, + { + "epoch": 2.1639740491031674, + "grad_norm": 0.9828646779060364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8913393020629883, + "num_tokens": 667783102.0, + "step": 17011 + }, + { + "epoch": 2.164101259381758, + "grad_norm": 0.9932441711425781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9018017053604126, + "num_tokens": 667817790.0, + "step": 17012 + }, + { + "epoch": 2.1642284696603484, + "grad_norm": 1.0095070600509644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.9014979600906372, + "num_tokens": 667855800.0, + "step": 17013 + }, + { + "epoch": 2.164355679938939, + "grad_norm": 0.9773293733596802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.886103630065918, + "num_tokens": 667897168.0, + "step": 17014 + }, + { + "epoch": 2.1644828902175295, + "grad_norm": 1.0078668594360352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8957772254943848, + "num_tokens": 667934087.0, + "step": 17015 + }, + { + "epoch": 2.16461010049612, + "grad_norm": 1.1137540340423584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8887397050857544, + "num_tokens": 667965763.0, + "step": 17016 + }, + { + "epoch": 2.1647373107747105, + "grad_norm": 0.9269568920135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2491, + "mean_token_accuracy": 0.9057820439338684, + "num_tokens": 668002002.0, + "step": 17017 + }, + { + "epoch": 2.164864521053301, + "grad_norm": 0.934278666973114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9034559726715088, + "num_tokens": 668040086.0, + "step": 17018 + }, + { + "epoch": 2.1649917313318916, + "grad_norm": 1.0489616394042969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8828994035720825, + "num_tokens": 668077451.0, + "step": 17019 + }, + { + "epoch": 2.165118941610482, + "grad_norm": 1.0893443822860718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8887472152709961, + "num_tokens": 668108675.0, + "step": 17020 + }, + { + "epoch": 2.1652461518890727, + "grad_norm": 1.1243524551391602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8757133483886719, + "num_tokens": 668145944.0, + "step": 17021 + }, + { + "epoch": 2.165373362167663, + "grad_norm": 1.0400488376617432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.898959755897522, + "num_tokens": 668178915.0, + "step": 17022 + }, + { + "epoch": 2.1655005724462537, + "grad_norm": 1.0201847553253174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8950504660606384, + "num_tokens": 668214012.0, + "step": 17023 + }, + { + "epoch": 2.1656277827248442, + "grad_norm": 0.9982806444168091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8886867761611938, + "num_tokens": 668253100.0, + "step": 17024 + }, + { + "epoch": 2.1657549930034348, + "grad_norm": 1.094972848892212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8792752027511597, + "num_tokens": 668290851.0, + "step": 17025 + }, + { + "epoch": 2.1658822032820253, + "grad_norm": 0.9093915224075317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8921201229095459, + "num_tokens": 668332315.0, + "step": 17026 + }, + { + "epoch": 2.166009413560616, + "grad_norm": 0.880900502204895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2428, + "mean_token_accuracy": 0.9112850427627563, + "num_tokens": 668372571.0, + "step": 17027 + }, + { + "epoch": 2.1661366238392064, + "grad_norm": 0.939011812210083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2631, + "mean_token_accuracy": 0.9014571905136108, + "num_tokens": 668409363.0, + "step": 17028 + }, + { + "epoch": 2.166263834117797, + "grad_norm": 1.0794097185134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8730940818786621, + "num_tokens": 668447343.0, + "step": 17029 + }, + { + "epoch": 2.1663910443963874, + "grad_norm": 0.9539671540260315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8881851434707642, + "num_tokens": 668491780.0, + "step": 17030 + }, + { + "epoch": 2.166518254674978, + "grad_norm": 0.9356564879417419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8989393711090088, + "num_tokens": 668534161.0, + "step": 17031 + }, + { + "epoch": 2.166645464953568, + "grad_norm": 0.9986121654510498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8965278267860413, + "num_tokens": 668575290.0, + "step": 17032 + }, + { + "epoch": 2.1667726752321586, + "grad_norm": 1.009235143661499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.9022018313407898, + "num_tokens": 668608448.0, + "step": 17033 + }, + { + "epoch": 2.166899885510749, + "grad_norm": 0.9401731491088867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8872998356819153, + "num_tokens": 668649463.0, + "step": 17034 + }, + { + "epoch": 2.1670270957893396, + "grad_norm": 1.12538480758667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8811906576156616, + "num_tokens": 668682930.0, + "step": 17035 + }, + { + "epoch": 2.16715430606793, + "grad_norm": 0.9609734416007996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.89848792552948, + "num_tokens": 668723300.0, + "step": 17036 + }, + { + "epoch": 2.1672815163465207, + "grad_norm": 0.926926851272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8974734544754028, + "num_tokens": 668765693.0, + "step": 17037 + }, + { + "epoch": 2.167408726625111, + "grad_norm": 0.8862355351448059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9070317149162292, + "num_tokens": 668806484.0, + "step": 17038 + }, + { + "epoch": 2.1675359369037017, + "grad_norm": 1.0265246629714966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8999118208885193, + "num_tokens": 668841356.0, + "step": 17039 + }, + { + "epoch": 2.1676631471822922, + "grad_norm": 1.0404802560806274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8783434629440308, + "num_tokens": 668878345.0, + "step": 17040 + }, + { + "epoch": 2.1677903574608828, + "grad_norm": 0.93550705909729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.9031133651733398, + "num_tokens": 668921119.0, + "step": 17041 + }, + { + "epoch": 2.1679175677394733, + "grad_norm": 1.1176327466964722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8721359968185425, + "num_tokens": 668961138.0, + "step": 17042 + }, + { + "epoch": 2.168044778018064, + "grad_norm": 1.0616233348846436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8854032158851624, + "num_tokens": 668998050.0, + "step": 17043 + }, + { + "epoch": 2.1681719882966544, + "grad_norm": 1.0478438138961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8862975835800171, + "num_tokens": 669035790.0, + "step": 17044 + }, + { + "epoch": 2.168299198575245, + "grad_norm": 1.0588406324386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.873540997505188, + "num_tokens": 669071506.0, + "step": 17045 + }, + { + "epoch": 2.1684264088538354, + "grad_norm": 0.9947770833969116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8875018358230591, + "num_tokens": 669110727.0, + "step": 17046 + }, + { + "epoch": 2.168553619132426, + "grad_norm": 0.991086483001709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8851909041404724, + "num_tokens": 669148934.0, + "step": 17047 + }, + { + "epoch": 2.1686808294110165, + "grad_norm": 1.028247356414795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8918943405151367, + "num_tokens": 669183645.0, + "step": 17048 + }, + { + "epoch": 2.168808039689607, + "grad_norm": 0.928580105304718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8917984366416931, + "num_tokens": 669226411.0, + "step": 17049 + }, + { + "epoch": 2.1689352499681975, + "grad_norm": 0.969539225101471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8873382806777954, + "num_tokens": 669266691.0, + "step": 17050 + }, + { + "epoch": 2.169062460246788, + "grad_norm": 1.0595556497573853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8810734748840332, + "num_tokens": 669304327.0, + "step": 17051 + }, + { + "epoch": 2.1691896705253786, + "grad_norm": 0.8979162573814392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8866472244262695, + "num_tokens": 669347233.0, + "step": 17052 + }, + { + "epoch": 2.169316880803969, + "grad_norm": 1.0319068431854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8956039547920227, + "num_tokens": 669383054.0, + "step": 17053 + }, + { + "epoch": 2.1694440910825596, + "grad_norm": 1.06196928024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3449, + "mean_token_accuracy": 0.8786722421646118, + "num_tokens": 669423198.0, + "step": 17054 + }, + { + "epoch": 2.16957130136115, + "grad_norm": 1.043887972831726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8881058096885681, + "num_tokens": 669458464.0, + "step": 17055 + }, + { + "epoch": 2.1696985116397407, + "grad_norm": 0.8953372240066528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2546, + "mean_token_accuracy": 0.906469464302063, + "num_tokens": 669495812.0, + "step": 17056 + }, + { + "epoch": 2.169825721918331, + "grad_norm": 0.9382378458976746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8953104019165039, + "num_tokens": 669536910.0, + "step": 17057 + }, + { + "epoch": 2.1699529321969213, + "grad_norm": 0.9475189447402954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8931623101234436, + "num_tokens": 669581122.0, + "step": 17058 + }, + { + "epoch": 2.170080142475512, + "grad_norm": 1.0222803354263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8794146776199341, + "num_tokens": 669622044.0, + "step": 17059 + }, + { + "epoch": 2.1702073527541024, + "grad_norm": 0.9502198696136475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8985520601272583, + "num_tokens": 669661048.0, + "step": 17060 + }, + { + "epoch": 2.170334563032693, + "grad_norm": 0.9384855628013611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8983094692230225, + "num_tokens": 669701108.0, + "step": 17061 + }, + { + "epoch": 2.1704617733112834, + "grad_norm": 0.8854771256446838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8894764184951782, + "num_tokens": 669748568.0, + "step": 17062 + }, + { + "epoch": 2.170588983589874, + "grad_norm": 0.9210451245307922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.9023158550262451, + "num_tokens": 669788159.0, + "step": 17063 + }, + { + "epoch": 2.1707161938684645, + "grad_norm": 0.9147331714630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2648, + "mean_token_accuracy": 0.9031909704208374, + "num_tokens": 669828551.0, + "step": 17064 + }, + { + "epoch": 2.170843404147055, + "grad_norm": 0.9765147566795349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8879362344741821, + "num_tokens": 669868580.0, + "step": 17065 + }, + { + "epoch": 2.1709706144256455, + "grad_norm": 1.0748735666275024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8796753287315369, + "num_tokens": 669903579.0, + "step": 17066 + }, + { + "epoch": 2.171097824704236, + "grad_norm": 0.897255539894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8882101774215698, + "num_tokens": 669950211.0, + "step": 17067 + }, + { + "epoch": 2.1712250349828266, + "grad_norm": 0.9008792638778687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.893737256526947, + "num_tokens": 669994611.0, + "step": 17068 + }, + { + "epoch": 2.171352245261417, + "grad_norm": 1.1036165952682495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8821932077407837, + "num_tokens": 670030430.0, + "step": 17069 + }, + { + "epoch": 2.1714794555400077, + "grad_norm": 0.9735133051872253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8921363949775696, + "num_tokens": 670068260.0, + "step": 17070 + }, + { + "epoch": 2.171606665818598, + "grad_norm": 0.9295750260353088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.8812170028686523, + "num_tokens": 670114993.0, + "step": 17071 + }, + { + "epoch": 2.1717338760971887, + "grad_norm": 0.9977366328239441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8921469449996948, + "num_tokens": 670153089.0, + "step": 17072 + }, + { + "epoch": 2.1718610863757792, + "grad_norm": 1.100960612297058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8958663940429688, + "num_tokens": 670187679.0, + "step": 17073 + }, + { + "epoch": 2.1719882966543698, + "grad_norm": 1.0979844331741333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8955563306808472, + "num_tokens": 670217235.0, + "step": 17074 + }, + { + "epoch": 2.1721155069329603, + "grad_norm": 1.038080096244812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8766310214996338, + "num_tokens": 670256813.0, + "step": 17075 + }, + { + "epoch": 2.172242717211551, + "grad_norm": 0.9598215222358704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8850961923599243, + "num_tokens": 670298491.0, + "step": 17076 + }, + { + "epoch": 2.1723699274901414, + "grad_norm": 1.0016511678695679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8935587406158447, + "num_tokens": 670337545.0, + "step": 17077 + }, + { + "epoch": 2.172497137768732, + "grad_norm": 1.0016664266586304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8939075469970703, + "num_tokens": 670378048.0, + "step": 17078 + }, + { + "epoch": 2.1726243480473224, + "grad_norm": 0.9978067278862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8849188089370728, + "num_tokens": 670418671.0, + "step": 17079 + }, + { + "epoch": 2.172751558325913, + "grad_norm": 1.017574667930603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8926404714584351, + "num_tokens": 670456375.0, + "step": 17080 + }, + { + "epoch": 2.1728787686045035, + "grad_norm": 1.0641555786132812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.886551558971405, + "num_tokens": 670498088.0, + "step": 17081 + }, + { + "epoch": 2.1730059788830935, + "grad_norm": 1.0336062908172607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.896051287651062, + "num_tokens": 670533438.0, + "step": 17082 + }, + { + "epoch": 2.173133189161684, + "grad_norm": 0.8187005519866943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9033373594284058, + "num_tokens": 670578764.0, + "step": 17083 + }, + { + "epoch": 2.1732603994402746, + "grad_norm": 0.9370181560516357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.903028130531311, + "num_tokens": 670615460.0, + "step": 17084 + }, + { + "epoch": 2.173387609718865, + "grad_norm": 1.0024183988571167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8869614601135254, + "num_tokens": 670652614.0, + "step": 17085 + }, + { + "epoch": 2.1735148199974557, + "grad_norm": 1.0766011476516724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8844002485275269, + "num_tokens": 670689123.0, + "step": 17086 + }, + { + "epoch": 2.173642030276046, + "grad_norm": 1.0990773439407349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.892802894115448, + "num_tokens": 670721547.0, + "step": 17087 + }, + { + "epoch": 2.1737692405546367, + "grad_norm": 0.9040805697441101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8900400400161743, + "num_tokens": 670768604.0, + "step": 17088 + }, + { + "epoch": 2.1738964508332272, + "grad_norm": 1.038565993309021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8976613283157349, + "num_tokens": 670804367.0, + "step": 17089 + }, + { + "epoch": 2.1740236611118178, + "grad_norm": 1.0477830171585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8823698163032532, + "num_tokens": 670843372.0, + "step": 17090 + }, + { + "epoch": 2.1741508713904083, + "grad_norm": 1.0585434436798096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.884874701499939, + "num_tokens": 670878948.0, + "step": 17091 + }, + { + "epoch": 2.174278081668999, + "grad_norm": 1.0467240810394287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8816912174224854, + "num_tokens": 670917876.0, + "step": 17092 + }, + { + "epoch": 2.1744052919475894, + "grad_norm": 0.9180300831794739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8948769569396973, + "num_tokens": 670958582.0, + "step": 17093 + }, + { + "epoch": 2.17453250222618, + "grad_norm": 1.0713731050491333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8866060376167297, + "num_tokens": 670993377.0, + "step": 17094 + }, + { + "epoch": 2.1746597125047704, + "grad_norm": 0.9444728493690491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8954453468322754, + "num_tokens": 671032740.0, + "step": 17095 + }, + { + "epoch": 2.174786922783361, + "grad_norm": 1.0531619787216187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8901326656341553, + "num_tokens": 671066815.0, + "step": 17096 + }, + { + "epoch": 2.1749141330619515, + "grad_norm": 1.038285255432129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8887012600898743, + "num_tokens": 671108516.0, + "step": 17097 + }, + { + "epoch": 2.175041343340542, + "grad_norm": 1.028212547302246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.883064866065979, + "num_tokens": 671146671.0, + "step": 17098 + }, + { + "epoch": 2.1751685536191325, + "grad_norm": 0.9714399576187134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8990501165390015, + "num_tokens": 671185825.0, + "step": 17099 + }, + { + "epoch": 2.175295763897723, + "grad_norm": 0.9053995609283447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8882286548614502, + "num_tokens": 671235345.0, + "step": 17100 + }, + { + "epoch": 2.1754229741763136, + "grad_norm": 1.0912638902664185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8730278611183167, + "num_tokens": 671271877.0, + "step": 17101 + }, + { + "epoch": 2.175550184454904, + "grad_norm": 0.9765787124633789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8885531425476074, + "num_tokens": 671313154.0, + "step": 17102 + }, + { + "epoch": 2.1756773947334946, + "grad_norm": 0.9141786694526672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.898792028427124, + "num_tokens": 671355089.0, + "step": 17103 + }, + { + "epoch": 2.175804605012085, + "grad_norm": 0.9458886384963989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2724, + "mean_token_accuracy": 0.9011468887329102, + "num_tokens": 671391885.0, + "step": 17104 + }, + { + "epoch": 2.1759318152906753, + "grad_norm": 0.9847296476364136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.8985112905502319, + "num_tokens": 671428167.0, + "step": 17105 + }, + { + "epoch": 2.1760590255692662, + "grad_norm": 0.9702458381652832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.888943076133728, + "num_tokens": 671467967.0, + "step": 17106 + }, + { + "epoch": 2.1761862358478563, + "grad_norm": 1.0779330730438232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3942, + "mean_token_accuracy": 0.8641820549964905, + "num_tokens": 671508158.0, + "step": 17107 + }, + { + "epoch": 2.176313446126447, + "grad_norm": 1.0686070919036865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8807615041732788, + "num_tokens": 671548716.0, + "step": 17108 + }, + { + "epoch": 2.1764406564050374, + "grad_norm": 0.9692623615264893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.8992458581924438, + "num_tokens": 671587158.0, + "step": 17109 + }, + { + "epoch": 2.176567866683628, + "grad_norm": 0.9790372848510742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.883344829082489, + "num_tokens": 671629577.0, + "step": 17110 + }, + { + "epoch": 2.1766950769622184, + "grad_norm": 1.0926488637924194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8806691765785217, + "num_tokens": 671667686.0, + "step": 17111 + }, + { + "epoch": 2.176822287240809, + "grad_norm": 0.9793221354484558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.903809130191803, + "num_tokens": 671703344.0, + "step": 17112 + }, + { + "epoch": 2.1769494975193995, + "grad_norm": 1.0103682279586792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8913123607635498, + "num_tokens": 671740507.0, + "step": 17113 + }, + { + "epoch": 2.17707670779799, + "grad_norm": 0.9410375952720642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8953896760940552, + "num_tokens": 671782015.0, + "step": 17114 + }, + { + "epoch": 2.1772039180765805, + "grad_norm": 0.9654480814933777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8894176483154297, + "num_tokens": 671823270.0, + "step": 17115 + }, + { + "epoch": 2.177331128355171, + "grad_norm": 1.0042386054992676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.885647177696228, + "num_tokens": 671861655.0, + "step": 17116 + }, + { + "epoch": 2.1774583386337616, + "grad_norm": 1.0562748908996582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8859139680862427, + "num_tokens": 671897142.0, + "step": 17117 + }, + { + "epoch": 2.177585548912352, + "grad_norm": 0.8709694743156433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2688, + "mean_token_accuracy": 0.9033273458480835, + "num_tokens": 671941891.0, + "step": 17118 + }, + { + "epoch": 2.1777127591909426, + "grad_norm": 1.033667802810669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8991154432296753, + "num_tokens": 671975010.0, + "step": 17119 + }, + { + "epoch": 2.177839969469533, + "grad_norm": 0.9430034756660461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.903541624546051, + "num_tokens": 672016249.0, + "step": 17120 + }, + { + "epoch": 2.1779671797481237, + "grad_norm": 0.9742555022239685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8834264278411865, + "num_tokens": 672059268.0, + "step": 17121 + }, + { + "epoch": 2.1780943900267142, + "grad_norm": 0.8957209587097168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8966376185417175, + "num_tokens": 672104662.0, + "step": 17122 + }, + { + "epoch": 2.1782216003053048, + "grad_norm": 1.0340304374694824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8836469650268555, + "num_tokens": 672141605.0, + "step": 17123 + }, + { + "epoch": 2.1783488105838953, + "grad_norm": 0.9143089056015015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.9026716947555542, + "num_tokens": 672182465.0, + "step": 17124 + }, + { + "epoch": 2.178476020862486, + "grad_norm": 1.075026273727417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8768503069877625, + "num_tokens": 672221589.0, + "step": 17125 + }, + { + "epoch": 2.1786032311410763, + "grad_norm": 0.8287268280982971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2524, + "mean_token_accuracy": 0.9064278602600098, + "num_tokens": 672267273.0, + "step": 17126 + }, + { + "epoch": 2.178730441419667, + "grad_norm": 1.0396119356155396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8990564942359924, + "num_tokens": 672301814.0, + "step": 17127 + }, + { + "epoch": 2.1788576516982574, + "grad_norm": 0.9723638892173767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8928491473197937, + "num_tokens": 672340208.0, + "step": 17128 + }, + { + "epoch": 2.178984861976848, + "grad_norm": 0.926291286945343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8946651220321655, + "num_tokens": 672379741.0, + "step": 17129 + }, + { + "epoch": 2.179112072255438, + "grad_norm": 0.9270774126052856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.900043249130249, + "num_tokens": 672423205.0, + "step": 17130 + }, + { + "epoch": 2.1792392825340285, + "grad_norm": 0.9394679665565491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.890672504901886, + "num_tokens": 672466489.0, + "step": 17131 + }, + { + "epoch": 2.179366492812619, + "grad_norm": 0.935183584690094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8958642482757568, + "num_tokens": 672507789.0, + "step": 17132 + }, + { + "epoch": 2.1794937030912096, + "grad_norm": 0.9781913757324219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8823385238647461, + "num_tokens": 672548111.0, + "step": 17133 + }, + { + "epoch": 2.1796209133698, + "grad_norm": 0.9336167573928833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8990715742111206, + "num_tokens": 672588010.0, + "step": 17134 + }, + { + "epoch": 2.1797481236483907, + "grad_norm": 0.8935205936431885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.902580738067627, + "num_tokens": 672626848.0, + "step": 17135 + }, + { + "epoch": 2.179875333926981, + "grad_norm": 0.9773709177970886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.9009284973144531, + "num_tokens": 672664377.0, + "step": 17136 + }, + { + "epoch": 2.1800025442055717, + "grad_norm": 1.0442395210266113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8955584764480591, + "num_tokens": 672695561.0, + "step": 17137 + }, + { + "epoch": 2.1801297544841622, + "grad_norm": 1.0876686573028564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8816375136375427, + "num_tokens": 672733271.0, + "step": 17138 + }, + { + "epoch": 2.1802569647627528, + "grad_norm": 0.9568942785263062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9010137319564819, + "num_tokens": 672768232.0, + "step": 17139 + }, + { + "epoch": 2.1803841750413433, + "grad_norm": 1.03058660030365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8899303674697876, + "num_tokens": 672807619.0, + "step": 17140 + }, + { + "epoch": 2.180511385319934, + "grad_norm": 1.0445258617401123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8788115978240967, + "num_tokens": 672845241.0, + "step": 17141 + }, + { + "epoch": 2.1806385955985244, + "grad_norm": 0.9882754683494568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8883516192436218, + "num_tokens": 672887906.0, + "step": 17142 + }, + { + "epoch": 2.180765805877115, + "grad_norm": 0.963873565196991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8935471773147583, + "num_tokens": 672925523.0, + "step": 17143 + }, + { + "epoch": 2.1808930161557054, + "grad_norm": 0.9604142308235168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8952919244766235, + "num_tokens": 672967150.0, + "step": 17144 + }, + { + "epoch": 2.181020226434296, + "grad_norm": 1.0081787109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8873209953308105, + "num_tokens": 673003854.0, + "step": 17145 + }, + { + "epoch": 2.1811474367128865, + "grad_norm": 0.9124124050140381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8974828720092773, + "num_tokens": 673044684.0, + "step": 17146 + }, + { + "epoch": 2.181274646991477, + "grad_norm": 1.041945219039917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8833508491516113, + "num_tokens": 673081430.0, + "step": 17147 + }, + { + "epoch": 2.1814018572700675, + "grad_norm": 1.0393942594528198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8779502511024475, + "num_tokens": 673123193.0, + "step": 17148 + }, + { + "epoch": 2.181529067548658, + "grad_norm": 1.1099333763122559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8867586255073547, + "num_tokens": 673160300.0, + "step": 17149 + }, + { + "epoch": 2.1816562778272486, + "grad_norm": 0.9408595561981201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8958331942558289, + "num_tokens": 673201806.0, + "step": 17150 + }, + { + "epoch": 2.181783488105839, + "grad_norm": 0.9892953038215637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8966622352600098, + "num_tokens": 673239666.0, + "step": 17151 + }, + { + "epoch": 2.1819106983844296, + "grad_norm": 0.8655281662940979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9015128016471863, + "num_tokens": 673286206.0, + "step": 17152 + }, + { + "epoch": 2.18203790866302, + "grad_norm": 0.9876430630683899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.9009935259819031, + "num_tokens": 673323865.0, + "step": 17153 + }, + { + "epoch": 2.1821651189416107, + "grad_norm": 1.01015043258667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8838942050933838, + "num_tokens": 673363993.0, + "step": 17154 + }, + { + "epoch": 2.1822923292202008, + "grad_norm": 0.992121160030365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.881369411945343, + "num_tokens": 673404425.0, + "step": 17155 + }, + { + "epoch": 2.1824195394987913, + "grad_norm": 0.935772180557251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8957227468490601, + "num_tokens": 673444935.0, + "step": 17156 + }, + { + "epoch": 2.182546749777382, + "grad_norm": 0.88604336977005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.8972935676574707, + "num_tokens": 673485957.0, + "step": 17157 + }, + { + "epoch": 2.1826739600559724, + "grad_norm": 0.9305169582366943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.885932207107544, + "num_tokens": 673529960.0, + "step": 17158 + }, + { + "epoch": 2.182801170334563, + "grad_norm": 1.092292070388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.8807898163795471, + "num_tokens": 673567384.0, + "step": 17159 + }, + { + "epoch": 2.1829283806131534, + "grad_norm": 1.0594699382781982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.88934725522995, + "num_tokens": 673599515.0, + "step": 17160 + }, + { + "epoch": 2.183055590891744, + "grad_norm": 1.0107539892196655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.363, + "mean_token_accuracy": 0.8720458745956421, + "num_tokens": 673644389.0, + "step": 17161 + }, + { + "epoch": 2.1831828011703345, + "grad_norm": 1.0269126892089844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8910481333732605, + "num_tokens": 673682832.0, + "step": 17162 + }, + { + "epoch": 2.183310011448925, + "grad_norm": 0.9727650284767151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.901755154132843, + "num_tokens": 673725700.0, + "step": 17163 + }, + { + "epoch": 2.1834372217275155, + "grad_norm": 0.9183855056762695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9024753570556641, + "num_tokens": 673765980.0, + "step": 17164 + }, + { + "epoch": 2.183564432006106, + "grad_norm": 0.924257755279541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8954533934593201, + "num_tokens": 673807550.0, + "step": 17165 + }, + { + "epoch": 2.1836916422846966, + "grad_norm": 0.8858906626701355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8955004215240479, + "num_tokens": 673852731.0, + "step": 17166 + }, + { + "epoch": 2.183818852563287, + "grad_norm": 1.174770712852478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8816911578178406, + "num_tokens": 673884475.0, + "step": 17167 + }, + { + "epoch": 2.1839460628418776, + "grad_norm": 1.066025972366333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8799206018447876, + "num_tokens": 673923414.0, + "step": 17168 + }, + { + "epoch": 2.184073273120468, + "grad_norm": 1.0566929578781128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8931360244750977, + "num_tokens": 673956721.0, + "step": 17169 + }, + { + "epoch": 2.1842004833990587, + "grad_norm": 0.9938554763793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8872145414352417, + "num_tokens": 673993246.0, + "step": 17170 + }, + { + "epoch": 2.1843276936776492, + "grad_norm": 0.9590393304824829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.8983982801437378, + "num_tokens": 674031361.0, + "step": 17171 + }, + { + "epoch": 2.1844549039562398, + "grad_norm": 0.995270848274231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8903546333312988, + "num_tokens": 674068786.0, + "step": 17172 + }, + { + "epoch": 2.1845821142348303, + "grad_norm": 0.9489122629165649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8979474306106567, + "num_tokens": 674106102.0, + "step": 17173 + }, + { + "epoch": 2.184709324513421, + "grad_norm": 0.9186049699783325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8994447588920593, + "num_tokens": 674148280.0, + "step": 17174 + }, + { + "epoch": 2.1848365347920113, + "grad_norm": 0.8369412422180176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9031788110733032, + "num_tokens": 674198036.0, + "step": 17175 + }, + { + "epoch": 2.184963745070602, + "grad_norm": 1.0181257724761963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8858935832977295, + "num_tokens": 674238549.0, + "step": 17176 + }, + { + "epoch": 2.1850909553491924, + "grad_norm": 0.9526432752609253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.904106855392456, + "num_tokens": 674275901.0, + "step": 17177 + }, + { + "epoch": 2.185218165627783, + "grad_norm": 0.9533128142356873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8872729539871216, + "num_tokens": 674312688.0, + "step": 17178 + }, + { + "epoch": 2.1853453759063735, + "grad_norm": 0.8939710855484009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8964974880218506, + "num_tokens": 674356433.0, + "step": 17179 + }, + { + "epoch": 2.1854725861849635, + "grad_norm": 0.9975391626358032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8897197246551514, + "num_tokens": 674393796.0, + "step": 17180 + }, + { + "epoch": 2.185599796463554, + "grad_norm": 0.9671935439109802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8854590654373169, + "num_tokens": 674437014.0, + "step": 17181 + }, + { + "epoch": 2.1857270067421446, + "grad_norm": 0.9750939011573792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8885642290115356, + "num_tokens": 674478554.0, + "step": 17182 + }, + { + "epoch": 2.185854217020735, + "grad_norm": 1.1705518960952759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8755279779434204, + "num_tokens": 674513235.0, + "step": 17183 + }, + { + "epoch": 2.1859814272993257, + "grad_norm": 1.0049924850463867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8997316956520081, + "num_tokens": 674551971.0, + "step": 17184 + }, + { + "epoch": 2.186108637577916, + "grad_norm": 1.0913978815078735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8956397175788879, + "num_tokens": 674582242.0, + "step": 17185 + }, + { + "epoch": 2.1862358478565067, + "grad_norm": 0.989906907081604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8895670175552368, + "num_tokens": 674622047.0, + "step": 17186 + }, + { + "epoch": 2.1863630581350972, + "grad_norm": 0.9893993735313416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3493, + "mean_token_accuracy": 0.876698911190033, + "num_tokens": 674666044.0, + "step": 17187 + }, + { + "epoch": 2.1864902684136878, + "grad_norm": 0.9140898585319519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.884238064289093, + "num_tokens": 674710383.0, + "step": 17188 + }, + { + "epoch": 2.1866174786922783, + "grad_norm": 0.9601606130599976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8844029307365417, + "num_tokens": 674754193.0, + "step": 17189 + }, + { + "epoch": 2.186744688970869, + "grad_norm": 0.9556519389152527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8997234106063843, + "num_tokens": 674790180.0, + "step": 17190 + }, + { + "epoch": 2.1868718992494594, + "grad_norm": 1.0314689874649048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8897405862808228, + "num_tokens": 674828034.0, + "step": 17191 + }, + { + "epoch": 2.18699910952805, + "grad_norm": 0.9958969950675964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8957517743110657, + "num_tokens": 674865923.0, + "step": 17192 + }, + { + "epoch": 2.1871263198066404, + "grad_norm": 0.9628821015357971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8926206231117249, + "num_tokens": 674909111.0, + "step": 17193 + }, + { + "epoch": 2.187253530085231, + "grad_norm": 0.9918339848518372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.9001044631004333, + "num_tokens": 674944717.0, + "step": 17194 + }, + { + "epoch": 2.1873807403638215, + "grad_norm": 0.9862427711486816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8891324996948242, + "num_tokens": 674987923.0, + "step": 17195 + }, + { + "epoch": 2.187507950642412, + "grad_norm": 0.9186638593673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8944362998008728, + "num_tokens": 675029345.0, + "step": 17196 + }, + { + "epoch": 2.1876351609210025, + "grad_norm": 0.9484810829162598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8903713226318359, + "num_tokens": 675072739.0, + "step": 17197 + }, + { + "epoch": 2.187762371199593, + "grad_norm": 0.9325690269470215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8827632665634155, + "num_tokens": 675117199.0, + "step": 17198 + }, + { + "epoch": 2.1878895814781836, + "grad_norm": 1.067337989807129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8817712664604187, + "num_tokens": 675155150.0, + "step": 17199 + }, + { + "epoch": 2.188016791756774, + "grad_norm": 0.9202969670295715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.88646000623703, + "num_tokens": 675200174.0, + "step": 17200 + }, + { + "epoch": 2.1881440020353646, + "grad_norm": 0.980525553226471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.9001762270927429, + "num_tokens": 675235434.0, + "step": 17201 + }, + { + "epoch": 2.188271212313955, + "grad_norm": 0.8752725124359131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.9044901728630066, + "num_tokens": 675282648.0, + "step": 17202 + }, + { + "epoch": 2.1883984225925452, + "grad_norm": 0.951077938079834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2447, + "mean_token_accuracy": 0.9119556546211243, + "num_tokens": 675319163.0, + "step": 17203 + }, + { + "epoch": 2.188525632871136, + "grad_norm": 1.018227219581604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8870351910591125, + "num_tokens": 675356873.0, + "step": 17204 + }, + { + "epoch": 2.1886528431497263, + "grad_norm": 1.0982635021209717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8827013969421387, + "num_tokens": 675393361.0, + "step": 17205 + }, + { + "epoch": 2.188780053428317, + "grad_norm": 1.059310793876648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8834700584411621, + "num_tokens": 675431506.0, + "step": 17206 + }, + { + "epoch": 2.1889072637069074, + "grad_norm": 0.9758580923080444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9054828882217407, + "num_tokens": 675470357.0, + "step": 17207 + }, + { + "epoch": 2.189034473985498, + "grad_norm": 0.9849073886871338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8962539434432983, + "num_tokens": 675507605.0, + "step": 17208 + }, + { + "epoch": 2.1891616842640884, + "grad_norm": 1.053144097328186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8967640995979309, + "num_tokens": 675542220.0, + "step": 17209 + }, + { + "epoch": 2.189288894542679, + "grad_norm": 1.0815119743347168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8874329924583435, + "num_tokens": 675574667.0, + "step": 17210 + }, + { + "epoch": 2.1894161048212695, + "grad_norm": 0.917560338973999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8972355127334595, + "num_tokens": 675617916.0, + "step": 17211 + }, + { + "epoch": 2.18954331509986, + "grad_norm": 0.9816541075706482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9015635251998901, + "num_tokens": 675650826.0, + "step": 17212 + }, + { + "epoch": 2.1896705253784505, + "grad_norm": 0.9478233456611633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.880473256111145, + "num_tokens": 675694135.0, + "step": 17213 + }, + { + "epoch": 2.189797735657041, + "grad_norm": 0.9900867342948914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8877865076065063, + "num_tokens": 675736185.0, + "step": 17214 + }, + { + "epoch": 2.1899249459356316, + "grad_norm": 0.939977765083313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8892688751220703, + "num_tokens": 675777597.0, + "step": 17215 + }, + { + "epoch": 2.190052156214222, + "grad_norm": 1.0131049156188965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.8983470797538757, + "num_tokens": 675810624.0, + "step": 17216 + }, + { + "epoch": 2.1901793664928126, + "grad_norm": 0.9401783347129822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8993912935256958, + "num_tokens": 675850684.0, + "step": 17217 + }, + { + "epoch": 2.190306576771403, + "grad_norm": 0.9067531824111938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8974500894546509, + "num_tokens": 675890200.0, + "step": 17218 + }, + { + "epoch": 2.1904337870499937, + "grad_norm": 1.0014264583587646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.9034231305122375, + "num_tokens": 675927025.0, + "step": 17219 + }, + { + "epoch": 2.1905609973285842, + "grad_norm": 1.008352518081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8869739770889282, + "num_tokens": 675964869.0, + "step": 17220 + }, + { + "epoch": 2.1906882076071748, + "grad_norm": 0.9937070608139038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.8999845385551453, + "num_tokens": 676000294.0, + "step": 17221 + }, + { + "epoch": 2.1908154178857653, + "grad_norm": 0.9291801452636719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8937658071517944, + "num_tokens": 676043645.0, + "step": 17222 + }, + { + "epoch": 2.190942628164356, + "grad_norm": 0.9824714064598083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8916869163513184, + "num_tokens": 676081960.0, + "step": 17223 + }, + { + "epoch": 2.1910698384429463, + "grad_norm": 1.0119656324386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8951425552368164, + "num_tokens": 676119903.0, + "step": 17224 + }, + { + "epoch": 2.191197048721537, + "grad_norm": 1.132145881652832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8790695667266846, + "num_tokens": 676155188.0, + "step": 17225 + }, + { + "epoch": 2.1913242590001274, + "grad_norm": 0.9522501826286316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8885791301727295, + "num_tokens": 676197899.0, + "step": 17226 + }, + { + "epoch": 2.191451469278718, + "grad_norm": 1.0025005340576172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8917371034622192, + "num_tokens": 676236060.0, + "step": 17227 + }, + { + "epoch": 2.191578679557308, + "grad_norm": 0.9498528242111206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2583, + "mean_token_accuracy": 0.905028223991394, + "num_tokens": 676273264.0, + "step": 17228 + }, + { + "epoch": 2.1917058898358985, + "grad_norm": 0.950929582118988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.880502462387085, + "num_tokens": 676319710.0, + "step": 17229 + }, + { + "epoch": 2.191833100114489, + "grad_norm": 1.077117919921875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8750625848770142, + "num_tokens": 676361860.0, + "step": 17230 + }, + { + "epoch": 2.1919603103930796, + "grad_norm": 1.0288060903549194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8731783628463745, + "num_tokens": 676402685.0, + "step": 17231 + }, + { + "epoch": 2.19208752067167, + "grad_norm": 0.9739673733711243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8894670009613037, + "num_tokens": 676440258.0, + "step": 17232 + }, + { + "epoch": 2.1922147309502606, + "grad_norm": 0.841707170009613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.261, + "mean_token_accuracy": 0.9073927402496338, + "num_tokens": 676483581.0, + "step": 17233 + }, + { + "epoch": 2.192341941228851, + "grad_norm": 0.9011791348457336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8967808485031128, + "num_tokens": 676525200.0, + "step": 17234 + }, + { + "epoch": 2.1924691515074417, + "grad_norm": 0.9661257266998291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.891410768032074, + "num_tokens": 676562814.0, + "step": 17235 + }, + { + "epoch": 2.1925963617860322, + "grad_norm": 1.0226444005966187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8928388953208923, + "num_tokens": 676596542.0, + "step": 17236 + }, + { + "epoch": 2.1927235720646228, + "grad_norm": 1.0275267362594604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.888886570930481, + "num_tokens": 676631122.0, + "step": 17237 + }, + { + "epoch": 2.1928507823432133, + "grad_norm": 0.9894424080848694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8878183364868164, + "num_tokens": 676672110.0, + "step": 17238 + }, + { + "epoch": 2.192977992621804, + "grad_norm": 0.9050974249839783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8904562592506409, + "num_tokens": 676716306.0, + "step": 17239 + }, + { + "epoch": 2.1931052029003943, + "grad_norm": 0.975488007068634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8863643407821655, + "num_tokens": 676756496.0, + "step": 17240 + }, + { + "epoch": 2.193232413178985, + "grad_norm": 1.073861837387085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8880753517150879, + "num_tokens": 676790676.0, + "step": 17241 + }, + { + "epoch": 2.1933596234575754, + "grad_norm": 0.954694390296936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8864409923553467, + "num_tokens": 676833984.0, + "step": 17242 + }, + { + "epoch": 2.193486833736166, + "grad_norm": 0.8708297610282898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2466, + "mean_token_accuracy": 0.9120409488677979, + "num_tokens": 676872880.0, + "step": 17243 + }, + { + "epoch": 2.1936140440147565, + "grad_norm": 0.9994447231292725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8901318311691284, + "num_tokens": 676911033.0, + "step": 17244 + }, + { + "epoch": 2.193741254293347, + "grad_norm": 1.0498321056365967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8820294141769409, + "num_tokens": 676945913.0, + "step": 17245 + }, + { + "epoch": 2.1938684645719375, + "grad_norm": 0.9531693458557129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8912798762321472, + "num_tokens": 676985711.0, + "step": 17246 + }, + { + "epoch": 2.193995674850528, + "grad_norm": 1.0618139505386353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8796348571777344, + "num_tokens": 677020079.0, + "step": 17247 + }, + { + "epoch": 2.1941228851291186, + "grad_norm": 0.9662389159202576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8942174911499023, + "num_tokens": 677059042.0, + "step": 17248 + }, + { + "epoch": 2.194250095407709, + "grad_norm": 1.073218822479248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8921172618865967, + "num_tokens": 677091156.0, + "step": 17249 + }, + { + "epoch": 2.1943773056862996, + "grad_norm": 0.9902432560920715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8843276500701904, + "num_tokens": 677132121.0, + "step": 17250 + }, + { + "epoch": 2.19450451596489, + "grad_norm": 0.9373146295547485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8990031480789185, + "num_tokens": 677171743.0, + "step": 17251 + }, + { + "epoch": 2.1946317262434807, + "grad_norm": 0.9878713488578796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8947358727455139, + "num_tokens": 677213504.0, + "step": 17252 + }, + { + "epoch": 2.1947589365220708, + "grad_norm": 0.9595357775688171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8932350873947144, + "num_tokens": 677252104.0, + "step": 17253 + }, + { + "epoch": 2.1948861468006613, + "grad_norm": 0.9606295228004456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.881004273891449, + "num_tokens": 677294673.0, + "step": 17254 + }, + { + "epoch": 2.195013357079252, + "grad_norm": 0.9768497347831726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8959276080131531, + "num_tokens": 677334901.0, + "step": 17255 + }, + { + "epoch": 2.1951405673578424, + "grad_norm": 1.0097861289978027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8846496343612671, + "num_tokens": 677375328.0, + "step": 17256 + }, + { + "epoch": 2.195267777636433, + "grad_norm": 0.949889600276947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2674, + "mean_token_accuracy": 0.9027780294418335, + "num_tokens": 677411868.0, + "step": 17257 + }, + { + "epoch": 2.1953949879150234, + "grad_norm": 0.9561025500297546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8954856395721436, + "num_tokens": 677449552.0, + "step": 17258 + }, + { + "epoch": 2.195522198193614, + "grad_norm": 1.0354702472686768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8905729055404663, + "num_tokens": 677484265.0, + "step": 17259 + }, + { + "epoch": 2.1956494084722045, + "grad_norm": 0.9433320760726929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8908451795578003, + "num_tokens": 677527733.0, + "step": 17260 + }, + { + "epoch": 2.195776618750795, + "grad_norm": 0.9628403186798096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8890361189842224, + "num_tokens": 677571555.0, + "step": 17261 + }, + { + "epoch": 2.1959038290293855, + "grad_norm": 0.9649214148521423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8874682188034058, + "num_tokens": 677616172.0, + "step": 17262 + }, + { + "epoch": 2.196031039307976, + "grad_norm": 0.948819100856781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8989779353141785, + "num_tokens": 677655258.0, + "step": 17263 + }, + { + "epoch": 2.1961582495865666, + "grad_norm": 0.984554648399353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8939818739891052, + "num_tokens": 677688724.0, + "step": 17264 + }, + { + "epoch": 2.196285459865157, + "grad_norm": 0.9703035354614258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8899312019348145, + "num_tokens": 677729770.0, + "step": 17265 + }, + { + "epoch": 2.1964126701437476, + "grad_norm": 0.9945451021194458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8896893262863159, + "num_tokens": 677771015.0, + "step": 17266 + }, + { + "epoch": 2.196539880422338, + "grad_norm": 1.0196996927261353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8971793055534363, + "num_tokens": 677806571.0, + "step": 17267 + }, + { + "epoch": 2.1966670907009287, + "grad_norm": 1.1095850467681885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8860777020454407, + "num_tokens": 677839695.0, + "step": 17268 + }, + { + "epoch": 2.196794300979519, + "grad_norm": 0.9217541217803955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8945221900939941, + "num_tokens": 677881723.0, + "step": 17269 + }, + { + "epoch": 2.1969215112581097, + "grad_norm": 0.9430250525474548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.8990567922592163, + "num_tokens": 677920661.0, + "step": 17270 + }, + { + "epoch": 2.1970487215367003, + "grad_norm": 0.9228618741035461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8879231214523315, + "num_tokens": 677967487.0, + "step": 17271 + }, + { + "epoch": 2.197175931815291, + "grad_norm": 0.9052585959434509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.271, + "mean_token_accuracy": 0.9017988443374634, + "num_tokens": 678008562.0, + "step": 17272 + }, + { + "epoch": 2.1973031420938813, + "grad_norm": 0.949100136756897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8967933058738708, + "num_tokens": 678052826.0, + "step": 17273 + }, + { + "epoch": 2.197430352372472, + "grad_norm": 0.9933476448059082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.9000353813171387, + "num_tokens": 678086960.0, + "step": 17274 + }, + { + "epoch": 2.1975575626510624, + "grad_norm": 0.9161693453788757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8894489407539368, + "num_tokens": 678127519.0, + "step": 17275 + }, + { + "epoch": 2.197684772929653, + "grad_norm": 1.1846212148666382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8799611330032349, + "num_tokens": 678163895.0, + "step": 17276 + }, + { + "epoch": 2.1978119832082434, + "grad_norm": 1.0477409362792969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8935569524765015, + "num_tokens": 678202867.0, + "step": 17277 + }, + { + "epoch": 2.1979391934868335, + "grad_norm": 1.0408190488815308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3688, + "mean_token_accuracy": 0.8699747323989868, + "num_tokens": 678245738.0, + "step": 17278 + }, + { + "epoch": 2.198066403765424, + "grad_norm": 0.908962607383728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.899567186832428, + "num_tokens": 678288995.0, + "step": 17279 + }, + { + "epoch": 2.1981936140440146, + "grad_norm": 1.0500969886779785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8916946649551392, + "num_tokens": 678321707.0, + "step": 17280 + }, + { + "epoch": 2.198320824322605, + "grad_norm": 0.9523365497589111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8950040340423584, + "num_tokens": 678362836.0, + "step": 17281 + }, + { + "epoch": 2.1984480346011956, + "grad_norm": 1.0653141736984253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.8995466232299805, + "num_tokens": 678394626.0, + "step": 17282 + }, + { + "epoch": 2.198575244879786, + "grad_norm": 0.9824989438056946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8866459131240845, + "num_tokens": 678435155.0, + "step": 17283 + }, + { + "epoch": 2.1987024551583767, + "grad_norm": 1.0170152187347412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8813152313232422, + "num_tokens": 678470700.0, + "step": 17284 + }, + { + "epoch": 2.1988296654369672, + "grad_norm": 0.9406724572181702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8853915929794312, + "num_tokens": 678514408.0, + "step": 17285 + }, + { + "epoch": 2.1989568757155578, + "grad_norm": 0.9984334707260132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8962029814720154, + "num_tokens": 678549993.0, + "step": 17286 + }, + { + "epoch": 2.1990840859941483, + "grad_norm": 0.9975152611732483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8874605894088745, + "num_tokens": 678591461.0, + "step": 17287 + }, + { + "epoch": 2.199211296272739, + "grad_norm": 0.9583323001861572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8993306159973145, + "num_tokens": 678629083.0, + "step": 17288 + }, + { + "epoch": 2.1993385065513293, + "grad_norm": 0.9610822200775146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8911361694335938, + "num_tokens": 678668672.0, + "step": 17289 + }, + { + "epoch": 2.19946571682992, + "grad_norm": 1.0066155195236206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8906481862068176, + "num_tokens": 678703588.0, + "step": 17290 + }, + { + "epoch": 2.1995929271085104, + "grad_norm": 0.996739387512207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8888164162635803, + "num_tokens": 678745069.0, + "step": 17291 + }, + { + "epoch": 2.199720137387101, + "grad_norm": 1.028727650642395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8995376825332642, + "num_tokens": 678787407.0, + "step": 17292 + }, + { + "epoch": 2.1998473476656915, + "grad_norm": 0.9201866388320923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8908962607383728, + "num_tokens": 678830467.0, + "step": 17293 + }, + { + "epoch": 2.199974557944282, + "grad_norm": 0.9251092076301575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8926883935928345, + "num_tokens": 678876692.0, + "step": 17294 + }, + { + "epoch": 2.2001017682228725, + "grad_norm": 0.9997344613075256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8875271677970886, + "num_tokens": 678915334.0, + "step": 17295 + }, + { + "epoch": 2.200228978501463, + "grad_norm": 0.9923231601715088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8842966556549072, + "num_tokens": 678954881.0, + "step": 17296 + }, + { + "epoch": 2.2003561887800536, + "grad_norm": 0.9257813096046448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8977676033973694, + "num_tokens": 678993499.0, + "step": 17297 + }, + { + "epoch": 2.200483399058644, + "grad_norm": 1.0666788816452026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.890156090259552, + "num_tokens": 679027095.0, + "step": 17298 + }, + { + "epoch": 2.2006106093372346, + "grad_norm": 1.008291244506836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8975422382354736, + "num_tokens": 679062248.0, + "step": 17299 + }, + { + "epoch": 2.200737819615825, + "grad_norm": 1.0301352739334106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8881946206092834, + "num_tokens": 679098670.0, + "step": 17300 + }, + { + "epoch": 2.2008650298944152, + "grad_norm": 0.9899435639381409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8889913558959961, + "num_tokens": 679137315.0, + "step": 17301 + }, + { + "epoch": 2.200992240173006, + "grad_norm": 1.0132073163986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8872811198234558, + "num_tokens": 679175107.0, + "step": 17302 + }, + { + "epoch": 2.2011194504515963, + "grad_norm": 0.9631133675575256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8915425539016724, + "num_tokens": 679214484.0, + "step": 17303 + }, + { + "epoch": 2.201246660730187, + "grad_norm": 0.9857056736946106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8868789076805115, + "num_tokens": 679255878.0, + "step": 17304 + }, + { + "epoch": 2.2013738710087773, + "grad_norm": 0.9260820150375366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8880891799926758, + "num_tokens": 679302486.0, + "step": 17305 + }, + { + "epoch": 2.201501081287368, + "grad_norm": 1.1032286882400513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8902227878570557, + "num_tokens": 679338098.0, + "step": 17306 + }, + { + "epoch": 2.2016282915659584, + "grad_norm": 0.9997261762619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8924654126167297, + "num_tokens": 679375858.0, + "step": 17307 + }, + { + "epoch": 2.201755501844549, + "grad_norm": 1.1488761901855469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.885241687297821, + "num_tokens": 679409501.0, + "step": 17308 + }, + { + "epoch": 2.2018827121231395, + "grad_norm": 1.132270336151123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8696157336235046, + "num_tokens": 679443629.0, + "step": 17309 + }, + { + "epoch": 2.20200992240173, + "grad_norm": 0.9319301843643188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8930516242980957, + "num_tokens": 679486798.0, + "step": 17310 + }, + { + "epoch": 2.2021371326803205, + "grad_norm": 1.007187008857727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8910733461380005, + "num_tokens": 679520368.0, + "step": 17311 + }, + { + "epoch": 2.202264342958911, + "grad_norm": 0.9845014214515686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8893296122550964, + "num_tokens": 679561940.0, + "step": 17312 + }, + { + "epoch": 2.2023915532375016, + "grad_norm": 0.9970663785934448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8818479776382446, + "num_tokens": 679601225.0, + "step": 17313 + }, + { + "epoch": 2.202518763516092, + "grad_norm": 1.025508165359497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8884830474853516, + "num_tokens": 679641267.0, + "step": 17314 + }, + { + "epoch": 2.2026459737946826, + "grad_norm": 0.9392371773719788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9022781252861023, + "num_tokens": 679678686.0, + "step": 17315 + }, + { + "epoch": 2.202773184073273, + "grad_norm": 0.9769399166107178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.895941436290741, + "num_tokens": 679714382.0, + "step": 17316 + }, + { + "epoch": 2.2029003943518637, + "grad_norm": 1.0641621351242065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8845398426055908, + "num_tokens": 679751279.0, + "step": 17317 + }, + { + "epoch": 2.203027604630454, + "grad_norm": 0.9953325390815735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8827797174453735, + "num_tokens": 679787849.0, + "step": 17318 + }, + { + "epoch": 2.2031548149090447, + "grad_norm": 0.9789742231369019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8964030146598816, + "num_tokens": 679825323.0, + "step": 17319 + }, + { + "epoch": 2.2032820251876353, + "grad_norm": 0.9971765279769897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8919880986213684, + "num_tokens": 679861423.0, + "step": 17320 + }, + { + "epoch": 2.203409235466226, + "grad_norm": 0.9093478918075562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8973659873008728, + "num_tokens": 679901581.0, + "step": 17321 + }, + { + "epoch": 2.2035364457448163, + "grad_norm": 0.9927824139595032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8983867168426514, + "num_tokens": 679937993.0, + "step": 17322 + }, + { + "epoch": 2.203663656023407, + "grad_norm": 1.0073148012161255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8789462447166443, + "num_tokens": 679976156.0, + "step": 17323 + }, + { + "epoch": 2.2037908663019974, + "grad_norm": 0.899725615978241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2642, + "mean_token_accuracy": 0.9032905101776123, + "num_tokens": 680018486.0, + "step": 17324 + }, + { + "epoch": 2.203918076580588, + "grad_norm": 1.0077991485595703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8967569470405579, + "num_tokens": 680056930.0, + "step": 17325 + }, + { + "epoch": 2.204045286859178, + "grad_norm": 0.993104875087738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8889720439910889, + "num_tokens": 680095437.0, + "step": 17326 + }, + { + "epoch": 2.2041724971377685, + "grad_norm": 0.9923936128616333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8981913328170776, + "num_tokens": 680131942.0, + "step": 17327 + }, + { + "epoch": 2.204299707416359, + "grad_norm": 0.89107346534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2515, + "mean_token_accuracy": 0.9104502201080322, + "num_tokens": 680170439.0, + "step": 17328 + }, + { + "epoch": 2.2044269176949496, + "grad_norm": 0.9832115769386292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8819944858551025, + "num_tokens": 680211783.0, + "step": 17329 + }, + { + "epoch": 2.20455412797354, + "grad_norm": 0.9669903516769409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8923035264015198, + "num_tokens": 680251332.0, + "step": 17330 + }, + { + "epoch": 2.2046813382521306, + "grad_norm": 0.9938081502914429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8856837153434753, + "num_tokens": 680290262.0, + "step": 17331 + }, + { + "epoch": 2.204808548530721, + "grad_norm": 0.9293180704116821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2596, + "mean_token_accuracy": 0.9033952951431274, + "num_tokens": 680324764.0, + "step": 17332 + }, + { + "epoch": 2.2049357588093117, + "grad_norm": 0.9060078263282776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2674, + "mean_token_accuracy": 0.9023065567016602, + "num_tokens": 680368401.0, + "step": 17333 + }, + { + "epoch": 2.2050629690879022, + "grad_norm": 0.9659460186958313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8947268724441528, + "num_tokens": 680409746.0, + "step": 17334 + }, + { + "epoch": 2.2051901793664928, + "grad_norm": 0.9433234333992004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.896964430809021, + "num_tokens": 680452130.0, + "step": 17335 + }, + { + "epoch": 2.2053173896450833, + "grad_norm": 0.9937452077865601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8947072625160217, + "num_tokens": 680489115.0, + "step": 17336 + }, + { + "epoch": 2.205444599923674, + "grad_norm": 0.9652707576751709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8961829543113708, + "num_tokens": 680526247.0, + "step": 17337 + }, + { + "epoch": 2.2055718102022643, + "grad_norm": 0.9449443817138672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8967891931533813, + "num_tokens": 680563216.0, + "step": 17338 + }, + { + "epoch": 2.205699020480855, + "grad_norm": 0.9522051811218262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8853989839553833, + "num_tokens": 680607241.0, + "step": 17339 + }, + { + "epoch": 2.2058262307594454, + "grad_norm": 0.9674591422080994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2583, + "mean_token_accuracy": 0.9060527086257935, + "num_tokens": 680644900.0, + "step": 17340 + }, + { + "epoch": 2.205953441038036, + "grad_norm": 1.0197384357452393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.886367678642273, + "num_tokens": 680686522.0, + "step": 17341 + }, + { + "epoch": 2.2060806513166265, + "grad_norm": 1.0575493574142456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8775268793106079, + "num_tokens": 680728165.0, + "step": 17342 + }, + { + "epoch": 2.206207861595217, + "grad_norm": 0.9046528935432434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8826392889022827, + "num_tokens": 680773667.0, + "step": 17343 + }, + { + "epoch": 2.2063350718738075, + "grad_norm": 1.036295771598816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8937485218048096, + "num_tokens": 680811244.0, + "step": 17344 + }, + { + "epoch": 2.206462282152398, + "grad_norm": 1.0645036697387695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8716015815734863, + "num_tokens": 680852945.0, + "step": 17345 + }, + { + "epoch": 2.2065894924309886, + "grad_norm": 0.8783528208732605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8995405435562134, + "num_tokens": 680898425.0, + "step": 17346 + }, + { + "epoch": 2.206716702709579, + "grad_norm": 1.0259243249893188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8903878927230835, + "num_tokens": 680933895.0, + "step": 17347 + }, + { + "epoch": 2.2068439129881696, + "grad_norm": 0.9690574407577515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8839880228042603, + "num_tokens": 680974762.0, + "step": 17348 + }, + { + "epoch": 2.20697112326676, + "grad_norm": 1.1056618690490723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8821078538894653, + "num_tokens": 681006028.0, + "step": 17349 + }, + { + "epoch": 2.2070983335453507, + "grad_norm": 0.9814209342002869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.9021076560020447, + "num_tokens": 681042351.0, + "step": 17350 + }, + { + "epoch": 2.2072255438239408, + "grad_norm": 0.8924303650856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9016475081443787, + "num_tokens": 681085063.0, + "step": 17351 + }, + { + "epoch": 2.2073527541025313, + "grad_norm": 1.049842357635498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8882563710212708, + "num_tokens": 681119640.0, + "step": 17352 + }, + { + "epoch": 2.207479964381122, + "grad_norm": 0.9296445250511169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8984335660934448, + "num_tokens": 681160319.0, + "step": 17353 + }, + { + "epoch": 2.2076071746597123, + "grad_norm": 1.0324543714523315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8848370909690857, + "num_tokens": 681198099.0, + "step": 17354 + }, + { + "epoch": 2.207734384938303, + "grad_norm": 0.9231454730033875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8962832689285278, + "num_tokens": 681242818.0, + "step": 17355 + }, + { + "epoch": 2.2078615952168934, + "grad_norm": 0.9594318866729736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8935186862945557, + "num_tokens": 681282041.0, + "step": 17356 + }, + { + "epoch": 2.207988805495484, + "grad_norm": 1.0432804822921753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8836442828178406, + "num_tokens": 681315341.0, + "step": 17357 + }, + { + "epoch": 2.2081160157740745, + "grad_norm": 1.0300554037094116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8748061060905457, + "num_tokens": 681358580.0, + "step": 17358 + }, + { + "epoch": 2.208243226052665, + "grad_norm": 1.0045045614242554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8976808190345764, + "num_tokens": 681390704.0, + "step": 17359 + }, + { + "epoch": 2.2083704363312555, + "grad_norm": 0.9001253843307495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8863452076911926, + "num_tokens": 681435793.0, + "step": 17360 + }, + { + "epoch": 2.208497646609846, + "grad_norm": 0.9469795823097229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8911579847335815, + "num_tokens": 681476648.0, + "step": 17361 + }, + { + "epoch": 2.2086248568884366, + "grad_norm": 0.9674217104911804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8876965045928955, + "num_tokens": 681515217.0, + "step": 17362 + }, + { + "epoch": 2.208752067167027, + "grad_norm": 0.9741190075874329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8957405090332031, + "num_tokens": 681554038.0, + "step": 17363 + }, + { + "epoch": 2.2088792774456176, + "grad_norm": 0.9569728970527649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3611, + "mean_token_accuracy": 0.87156742811203, + "num_tokens": 681597286.0, + "step": 17364 + }, + { + "epoch": 2.209006487724208, + "grad_norm": 1.0199538469314575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8836507797241211, + "num_tokens": 681636357.0, + "step": 17365 + }, + { + "epoch": 2.2091336980027987, + "grad_norm": 0.9340342879295349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8893099427223206, + "num_tokens": 681678082.0, + "step": 17366 + }, + { + "epoch": 2.209260908281389, + "grad_norm": 1.0753014087677002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8909723162651062, + "num_tokens": 681713972.0, + "step": 17367 + }, + { + "epoch": 2.2093881185599797, + "grad_norm": 0.9910833835601807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8939642906188965, + "num_tokens": 681749929.0, + "step": 17368 + }, + { + "epoch": 2.2095153288385703, + "grad_norm": 0.9323949217796326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8901387453079224, + "num_tokens": 681794157.0, + "step": 17369 + }, + { + "epoch": 2.209642539117161, + "grad_norm": 0.8647423982620239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9009620547294617, + "num_tokens": 681840054.0, + "step": 17370 + }, + { + "epoch": 2.2097697493957513, + "grad_norm": 0.9447152614593506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8929181098937988, + "num_tokens": 681882355.0, + "step": 17371 + }, + { + "epoch": 2.209896959674342, + "grad_norm": 1.0532690286636353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8893705010414124, + "num_tokens": 681919672.0, + "step": 17372 + }, + { + "epoch": 2.2100241699529324, + "grad_norm": 1.0050407648086548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8902024030685425, + "num_tokens": 681958903.0, + "step": 17373 + }, + { + "epoch": 2.210151380231523, + "grad_norm": 1.1032838821411133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8827831745147705, + "num_tokens": 681993323.0, + "step": 17374 + }, + { + "epoch": 2.2102785905101134, + "grad_norm": 0.9876142144203186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8835315108299255, + "num_tokens": 682034575.0, + "step": 17375 + }, + { + "epoch": 2.2104058007887035, + "grad_norm": 1.0260939598083496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.885234534740448, + "num_tokens": 682074944.0, + "step": 17376 + }, + { + "epoch": 2.210533011067294, + "grad_norm": 0.9840849041938782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8921964764595032, + "num_tokens": 682114583.0, + "step": 17377 + }, + { + "epoch": 2.2106602213458846, + "grad_norm": 0.9879962801933289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3585, + "mean_token_accuracy": 0.8734183311462402, + "num_tokens": 682155582.0, + "step": 17378 + }, + { + "epoch": 2.210787431624475, + "grad_norm": 1.0288931131362915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8991103768348694, + "num_tokens": 682191721.0, + "step": 17379 + }, + { + "epoch": 2.2109146419030656, + "grad_norm": 1.1311372518539429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8793256282806396, + "num_tokens": 682226104.0, + "step": 17380 + }, + { + "epoch": 2.211041852181656, + "grad_norm": 1.0173900127410889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8845837116241455, + "num_tokens": 682263780.0, + "step": 17381 + }, + { + "epoch": 2.2111690624602467, + "grad_norm": 0.9730002880096436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8979466557502747, + "num_tokens": 682300033.0, + "step": 17382 + }, + { + "epoch": 2.211296272738837, + "grad_norm": 1.0298328399658203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8876513838768005, + "num_tokens": 682336397.0, + "step": 17383 + }, + { + "epoch": 2.2114234830174277, + "grad_norm": 0.9874234795570374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.892126202583313, + "num_tokens": 682374380.0, + "step": 17384 + }, + { + "epoch": 2.2115506932960183, + "grad_norm": 0.8507923483848572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2468, + "mean_token_accuracy": 0.9091389775276184, + "num_tokens": 682415403.0, + "step": 17385 + }, + { + "epoch": 2.211677903574609, + "grad_norm": 1.0948071479797363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.883899450302124, + "num_tokens": 682452359.0, + "step": 17386 + }, + { + "epoch": 2.2118051138531993, + "grad_norm": 0.9189957976341248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2455, + "mean_token_accuracy": 0.9090659618377686, + "num_tokens": 682489086.0, + "step": 17387 + }, + { + "epoch": 2.21193232413179, + "grad_norm": 1.0288830995559692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.895122766494751, + "num_tokens": 682523870.0, + "step": 17388 + }, + { + "epoch": 2.2120595344103804, + "grad_norm": 1.114698886871338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8841853141784668, + "num_tokens": 682554191.0, + "step": 17389 + }, + { + "epoch": 2.212186744688971, + "grad_norm": 0.8562163710594177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8932223320007324, + "num_tokens": 682604613.0, + "step": 17390 + }, + { + "epoch": 2.2123139549675614, + "grad_norm": 0.9918457269668579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8840922713279724, + "num_tokens": 682644655.0, + "step": 17391 + }, + { + "epoch": 2.212441165246152, + "grad_norm": 0.9818263053894043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8970474004745483, + "num_tokens": 682681925.0, + "step": 17392 + }, + { + "epoch": 2.2125683755247425, + "grad_norm": 1.0017948150634766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8931945562362671, + "num_tokens": 682719516.0, + "step": 17393 + }, + { + "epoch": 2.212695585803333, + "grad_norm": 1.0726758241653442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8849987387657166, + "num_tokens": 682756357.0, + "step": 17394 + }, + { + "epoch": 2.2128227960819236, + "grad_norm": 0.929098904132843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8949363231658936, + "num_tokens": 682796158.0, + "step": 17395 + }, + { + "epoch": 2.212950006360514, + "grad_norm": 0.9878429174423218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3517, + "mean_token_accuracy": 0.8749651908874512, + "num_tokens": 682840344.0, + "step": 17396 + }, + { + "epoch": 2.2130772166391046, + "grad_norm": 0.9920309782028198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8916398286819458, + "num_tokens": 682881522.0, + "step": 17397 + }, + { + "epoch": 2.213204426917695, + "grad_norm": 1.0326873064041138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8821517825126648, + "num_tokens": 682916405.0, + "step": 17398 + }, + { + "epoch": 2.2133316371962852, + "grad_norm": 0.8949292302131653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2487, + "mean_token_accuracy": 0.9088466763496399, + "num_tokens": 682956879.0, + "step": 17399 + }, + { + "epoch": 2.213458847474876, + "grad_norm": 1.0000852346420288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.886354923248291, + "num_tokens": 682999781.0, + "step": 17400 + }, + { + "epoch": 2.2135860577534663, + "grad_norm": 1.029101848602295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8782879114151001, + "num_tokens": 683040510.0, + "step": 17401 + }, + { + "epoch": 2.213713268032057, + "grad_norm": 1.1151933670043945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8915377855300903, + "num_tokens": 683073110.0, + "step": 17402 + }, + { + "epoch": 2.2138404783106473, + "grad_norm": 0.8687412142753601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8974313139915466, + "num_tokens": 683117855.0, + "step": 17403 + }, + { + "epoch": 2.213967688589238, + "grad_norm": 1.0228716135025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8787951469421387, + "num_tokens": 683158864.0, + "step": 17404 + }, + { + "epoch": 2.2140948988678284, + "grad_norm": 0.9942203760147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8833661079406738, + "num_tokens": 683200308.0, + "step": 17405 + }, + { + "epoch": 2.214222109146419, + "grad_norm": 0.9137248396873474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.897986888885498, + "num_tokens": 683240375.0, + "step": 17406 + }, + { + "epoch": 2.2143493194250095, + "grad_norm": 0.9171839356422424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8992498517036438, + "num_tokens": 683284549.0, + "step": 17407 + }, + { + "epoch": 2.2144765297036, + "grad_norm": 0.9265472888946533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8990129232406616, + "num_tokens": 683327539.0, + "step": 17408 + }, + { + "epoch": 2.2146037399821905, + "grad_norm": 1.0199944972991943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8880179524421692, + "num_tokens": 683363017.0, + "step": 17409 + }, + { + "epoch": 2.214730950260781, + "grad_norm": 0.9208390712738037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.897557258605957, + "num_tokens": 683401657.0, + "step": 17410 + }, + { + "epoch": 2.2148581605393716, + "grad_norm": 0.9564889669418335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8882449865341187, + "num_tokens": 683446947.0, + "step": 17411 + }, + { + "epoch": 2.214985370817962, + "grad_norm": 1.003237009048462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8842061758041382, + "num_tokens": 683489790.0, + "step": 17412 + }, + { + "epoch": 2.2151125810965526, + "grad_norm": 0.9910958409309387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8860197067260742, + "num_tokens": 683531965.0, + "step": 17413 + }, + { + "epoch": 2.215239791375143, + "grad_norm": 0.9471290707588196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8841514587402344, + "num_tokens": 683579200.0, + "step": 17414 + }, + { + "epoch": 2.2153670016537337, + "grad_norm": 0.9015960693359375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8910536766052246, + "num_tokens": 683622129.0, + "step": 17415 + }, + { + "epoch": 2.215494211932324, + "grad_norm": 1.0229252576828003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8947998285293579, + "num_tokens": 683659772.0, + "step": 17416 + }, + { + "epoch": 2.2156214222109147, + "grad_norm": 0.94354248046875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.888771653175354, + "num_tokens": 683699687.0, + "step": 17417 + }, + { + "epoch": 2.2157486324895053, + "grad_norm": 1.02219557762146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8834830522537231, + "num_tokens": 683742295.0, + "step": 17418 + }, + { + "epoch": 2.215875842768096, + "grad_norm": 1.0295944213867188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8843064308166504, + "num_tokens": 683786103.0, + "step": 17419 + }, + { + "epoch": 2.2160030530466863, + "grad_norm": 1.0428707599639893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8952590227127075, + "num_tokens": 683826190.0, + "step": 17420 + }, + { + "epoch": 2.216130263325277, + "grad_norm": 0.9858832359313965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8771419525146484, + "num_tokens": 683872342.0, + "step": 17421 + }, + { + "epoch": 2.2162574736038674, + "grad_norm": 0.9401028156280518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8954511284828186, + "num_tokens": 683913519.0, + "step": 17422 + }, + { + "epoch": 2.216384683882458, + "grad_norm": 1.0607620477676392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8829578161239624, + "num_tokens": 683954119.0, + "step": 17423 + }, + { + "epoch": 2.216511894161048, + "grad_norm": 1.108539342880249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8845915794372559, + "num_tokens": 683991634.0, + "step": 17424 + }, + { + "epoch": 2.2166391044396385, + "grad_norm": 0.9740732908248901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3462, + "mean_token_accuracy": 0.8779292702674866, + "num_tokens": 684033696.0, + "step": 17425 + }, + { + "epoch": 2.216766314718229, + "grad_norm": 1.0631341934204102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8800724744796753, + "num_tokens": 684069265.0, + "step": 17426 + }, + { + "epoch": 2.2168935249968196, + "grad_norm": 0.9570977687835693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8871110677719116, + "num_tokens": 684114716.0, + "step": 17427 + }, + { + "epoch": 2.21702073527541, + "grad_norm": 1.246084213256836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3905, + "mean_token_accuracy": 0.8702852725982666, + "num_tokens": 684146144.0, + "step": 17428 + }, + { + "epoch": 2.2171479455540006, + "grad_norm": 1.0501115322113037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8901050090789795, + "num_tokens": 684178478.0, + "step": 17429 + }, + { + "epoch": 2.217275155832591, + "grad_norm": 0.9579790234565735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.898476243019104, + "num_tokens": 684214535.0, + "step": 17430 + }, + { + "epoch": 2.2174023661111817, + "grad_norm": 0.9897618889808655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3339, + "mean_token_accuracy": 0.8791993856430054, + "num_tokens": 684255097.0, + "step": 17431 + }, + { + "epoch": 2.217529576389772, + "grad_norm": 0.8603471517562866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8851891756057739, + "num_tokens": 684305456.0, + "step": 17432 + }, + { + "epoch": 2.2176567866683627, + "grad_norm": 1.0862127542495728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3776, + "mean_token_accuracy": 0.8683974742889404, + "num_tokens": 684342026.0, + "step": 17433 + }, + { + "epoch": 2.2177839969469533, + "grad_norm": 1.0575177669525146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8939697742462158, + "num_tokens": 684377411.0, + "step": 17434 + }, + { + "epoch": 2.217911207225544, + "grad_norm": 0.8946451544761658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8935685157775879, + "num_tokens": 684424210.0, + "step": 17435 + }, + { + "epoch": 2.2180384175041343, + "grad_norm": 0.9966387748718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.880155622959137, + "num_tokens": 684463638.0, + "step": 17436 + }, + { + "epoch": 2.218165627782725, + "grad_norm": 0.951064944267273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2539, + "mean_token_accuracy": 0.9056126475334167, + "num_tokens": 684499216.0, + "step": 17437 + }, + { + "epoch": 2.2182928380613154, + "grad_norm": 1.1748168468475342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8854995965957642, + "num_tokens": 684527476.0, + "step": 17438 + }, + { + "epoch": 2.218420048339906, + "grad_norm": 0.9766305685043335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8921634554862976, + "num_tokens": 684568029.0, + "step": 17439 + }, + { + "epoch": 2.2185472586184964, + "grad_norm": 0.8858118653297424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8862993717193604, + "num_tokens": 684612727.0, + "step": 17440 + }, + { + "epoch": 2.218674468897087, + "grad_norm": 0.9459319114685059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8947135806083679, + "num_tokens": 684652568.0, + "step": 17441 + }, + { + "epoch": 2.2188016791756775, + "grad_norm": 0.9561913013458252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8920093178749084, + "num_tokens": 684694005.0, + "step": 17442 + }, + { + "epoch": 2.218928889454268, + "grad_norm": 1.067205786705017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8873734474182129, + "num_tokens": 684733165.0, + "step": 17443 + }, + { + "epoch": 2.2190560997328586, + "grad_norm": 1.0639424324035645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8873152732849121, + "num_tokens": 684770552.0, + "step": 17444 + }, + { + "epoch": 2.219183310011449, + "grad_norm": 1.0926039218902588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8842184543609619, + "num_tokens": 684807773.0, + "step": 17445 + }, + { + "epoch": 2.2193105202900396, + "grad_norm": 0.9811804890632629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8990211486816406, + "num_tokens": 684842309.0, + "step": 17446 + }, + { + "epoch": 2.21943773056863, + "grad_norm": 0.9268243312835693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8938758373260498, + "num_tokens": 684883738.0, + "step": 17447 + }, + { + "epoch": 2.2195649408472207, + "grad_norm": 0.8919130563735962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8958426117897034, + "num_tokens": 684929253.0, + "step": 17448 + }, + { + "epoch": 2.2196921511258108, + "grad_norm": 1.0213764905929565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.89253830909729, + "num_tokens": 684964852.0, + "step": 17449 + }, + { + "epoch": 2.2198193614044013, + "grad_norm": 0.985105037689209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8917063474655151, + "num_tokens": 685003992.0, + "step": 17450 + }, + { + "epoch": 2.219946571682992, + "grad_norm": 0.9295688271522522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.891757607460022, + "num_tokens": 685047350.0, + "step": 17451 + }, + { + "epoch": 2.2200737819615823, + "grad_norm": 0.9947062730789185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8893300890922546, + "num_tokens": 685087521.0, + "step": 17452 + }, + { + "epoch": 2.220200992240173, + "grad_norm": 0.9245674014091492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8879880905151367, + "num_tokens": 685134648.0, + "step": 17453 + }, + { + "epoch": 2.2203282025187634, + "grad_norm": 0.9484254121780396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9007046818733215, + "num_tokens": 685174655.0, + "step": 17454 + }, + { + "epoch": 2.220455412797354, + "grad_norm": 1.0814632177352905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8969525098800659, + "num_tokens": 685210423.0, + "step": 17455 + }, + { + "epoch": 2.2205826230759445, + "grad_norm": 0.944159746170044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8962799310684204, + "num_tokens": 685249339.0, + "step": 17456 + }, + { + "epoch": 2.220709833354535, + "grad_norm": 1.1165006160736084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3689, + "mean_token_accuracy": 0.8719776272773743, + "num_tokens": 685290240.0, + "step": 17457 + }, + { + "epoch": 2.2208370436331255, + "grad_norm": 0.9914818406105042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8808159828186035, + "num_tokens": 685333184.0, + "step": 17458 + }, + { + "epoch": 2.220964253911716, + "grad_norm": 1.0027159452438354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8799330592155457, + "num_tokens": 685374189.0, + "step": 17459 + }, + { + "epoch": 2.2210914641903066, + "grad_norm": 1.2030218839645386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.882719099521637, + "num_tokens": 685403585.0, + "step": 17460 + }, + { + "epoch": 2.221218674468897, + "grad_norm": 0.9302221536636353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8932161331176758, + "num_tokens": 685444555.0, + "step": 17461 + }, + { + "epoch": 2.2213458847474876, + "grad_norm": 1.0073298215866089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8820460438728333, + "num_tokens": 685486319.0, + "step": 17462 + }, + { + "epoch": 2.221473095026078, + "grad_norm": 0.8746922016143799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2671, + "mean_token_accuracy": 0.9025746583938599, + "num_tokens": 685532219.0, + "step": 17463 + }, + { + "epoch": 2.2216003053046687, + "grad_norm": 0.9532053470611572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8962231874465942, + "num_tokens": 685572604.0, + "step": 17464 + }, + { + "epoch": 2.221727515583259, + "grad_norm": 0.8892053961753845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8980446457862854, + "num_tokens": 685616606.0, + "step": 17465 + }, + { + "epoch": 2.2218547258618497, + "grad_norm": 1.0685073137283325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8926887512207031, + "num_tokens": 685650645.0, + "step": 17466 + }, + { + "epoch": 2.2219819361404403, + "grad_norm": 0.9951730966567993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8876046538352966, + "num_tokens": 685690104.0, + "step": 17467 + }, + { + "epoch": 2.222109146419031, + "grad_norm": 0.9587522745132446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2563, + "mean_token_accuracy": 0.9070212244987488, + "num_tokens": 685725252.0, + "step": 17468 + }, + { + "epoch": 2.2222363566976213, + "grad_norm": 0.9228439331054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.899014949798584, + "num_tokens": 685763493.0, + "step": 17469 + }, + { + "epoch": 2.222363566976212, + "grad_norm": 1.0527477264404297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.890831708908081, + "num_tokens": 685803224.0, + "step": 17470 + }, + { + "epoch": 2.2224907772548024, + "grad_norm": 0.9241086840629578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2672, + "mean_token_accuracy": 0.9036417007446289, + "num_tokens": 685843633.0, + "step": 17471 + }, + { + "epoch": 2.222617987533393, + "grad_norm": 1.0012754201889038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8933522701263428, + "num_tokens": 685879075.0, + "step": 17472 + }, + { + "epoch": 2.2227451978119834, + "grad_norm": 1.0815082788467407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8814390897750854, + "num_tokens": 685917434.0, + "step": 17473 + }, + { + "epoch": 2.2228724080905735, + "grad_norm": 1.0683733224868774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8887039422988892, + "num_tokens": 685956018.0, + "step": 17474 + }, + { + "epoch": 2.222999618369164, + "grad_norm": 1.082011103630066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8883148431777954, + "num_tokens": 685991464.0, + "step": 17475 + }, + { + "epoch": 2.2231268286477546, + "grad_norm": 0.9590502977371216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8967617154121399, + "num_tokens": 686031233.0, + "step": 17476 + }, + { + "epoch": 2.223254038926345, + "grad_norm": 0.9427105188369751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8955460786819458, + "num_tokens": 686074662.0, + "step": 17477 + }, + { + "epoch": 2.2233812492049356, + "grad_norm": 0.8731660842895508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9026113152503967, + "num_tokens": 686118833.0, + "step": 17478 + }, + { + "epoch": 2.223508459483526, + "grad_norm": 0.9837798476219177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8915024995803833, + "num_tokens": 686160737.0, + "step": 17479 + }, + { + "epoch": 2.2236356697621167, + "grad_norm": 0.9374417066574097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8941503763198853, + "num_tokens": 686204847.0, + "step": 17480 + }, + { + "epoch": 2.223762880040707, + "grad_norm": 0.9068165421485901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9011274576187134, + "num_tokens": 686248531.0, + "step": 17481 + }, + { + "epoch": 2.2238900903192977, + "grad_norm": 1.0483537912368774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8842157125473022, + "num_tokens": 686286005.0, + "step": 17482 + }, + { + "epoch": 2.2240173005978883, + "grad_norm": 1.0484569072723389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8786503672599792, + "num_tokens": 686324355.0, + "step": 17483 + }, + { + "epoch": 2.224144510876479, + "grad_norm": 0.9245036244392395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.898524284362793, + "num_tokens": 686361840.0, + "step": 17484 + }, + { + "epoch": 2.2242717211550693, + "grad_norm": 1.074273943901062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8864402174949646, + "num_tokens": 686393905.0, + "step": 17485 + }, + { + "epoch": 2.22439893143366, + "grad_norm": 1.0212680101394653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8931571841239929, + "num_tokens": 686429892.0, + "step": 17486 + }, + { + "epoch": 2.2245261417122504, + "grad_norm": 0.9156647324562073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8960911631584167, + "num_tokens": 686471618.0, + "step": 17487 + }, + { + "epoch": 2.224653351990841, + "grad_norm": 0.9714264869689941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8865326642990112, + "num_tokens": 686513531.0, + "step": 17488 + }, + { + "epoch": 2.2247805622694314, + "grad_norm": 0.9920327067375183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.889801561832428, + "num_tokens": 686551099.0, + "step": 17489 + }, + { + "epoch": 2.224907772548022, + "grad_norm": 1.0444267988204956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8824589848518372, + "num_tokens": 686592125.0, + "step": 17490 + }, + { + "epoch": 2.2250349828266125, + "grad_norm": 1.0141921043395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8921599388122559, + "num_tokens": 686626858.0, + "step": 17491 + }, + { + "epoch": 2.225162193105203, + "grad_norm": 1.0250847339630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8847382068634033, + "num_tokens": 686667300.0, + "step": 17492 + }, + { + "epoch": 2.2252894033837936, + "grad_norm": 0.9878687858581543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.893526017665863, + "num_tokens": 686704932.0, + "step": 17493 + }, + { + "epoch": 2.225416613662384, + "grad_norm": 1.0376865863800049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8867793679237366, + "num_tokens": 686741223.0, + "step": 17494 + }, + { + "epoch": 2.2255438239409746, + "grad_norm": 0.9736475944519043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.887982964515686, + "num_tokens": 686784991.0, + "step": 17495 + }, + { + "epoch": 2.225671034219565, + "grad_norm": 0.9411399364471436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.897249698638916, + "num_tokens": 686828619.0, + "step": 17496 + }, + { + "epoch": 2.225798244498155, + "grad_norm": 0.9730851054191589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.888198733329773, + "num_tokens": 686865507.0, + "step": 17497 + }, + { + "epoch": 2.225925454776746, + "grad_norm": 0.9846984148025513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8963618278503418, + "num_tokens": 686905760.0, + "step": 17498 + }, + { + "epoch": 2.2260526650553363, + "grad_norm": 1.006273627281189, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8875297904014587, + "num_tokens": 686942607.0, + "step": 17499 + }, + { + "epoch": 2.226179875333927, + "grad_norm": 0.9816625118255615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8824853897094727, + "num_tokens": 686985147.0, + "step": 17500 + }, + { + "epoch": 2.2263070856125173, + "grad_norm": 1.068130612373352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3692, + "mean_token_accuracy": 0.8699301481246948, + "num_tokens": 687021727.0, + "step": 17501 + }, + { + "epoch": 2.226434295891108, + "grad_norm": 1.132493019104004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8894167542457581, + "num_tokens": 687054378.0, + "step": 17502 + }, + { + "epoch": 2.2265615061696984, + "grad_norm": 1.1064609289169312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8791966438293457, + "num_tokens": 687087829.0, + "step": 17503 + }, + { + "epoch": 2.226688716448289, + "grad_norm": 0.9146175384521484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9042630195617676, + "num_tokens": 687128126.0, + "step": 17504 + }, + { + "epoch": 2.2268159267268794, + "grad_norm": 0.9918360114097595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8860846757888794, + "num_tokens": 687173179.0, + "step": 17505 + }, + { + "epoch": 2.22694313700547, + "grad_norm": 1.0068843364715576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.884783148765564, + "num_tokens": 687213206.0, + "step": 17506 + }, + { + "epoch": 2.2270703472840605, + "grad_norm": 0.8913125991821289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9013369083404541, + "num_tokens": 687254321.0, + "step": 17507 + }, + { + "epoch": 2.227197557562651, + "grad_norm": 0.9823479056358337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8843369483947754, + "num_tokens": 687294287.0, + "step": 17508 + }, + { + "epoch": 2.2273247678412416, + "grad_norm": 1.0260202884674072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8825570940971375, + "num_tokens": 687330582.0, + "step": 17509 + }, + { + "epoch": 2.227451978119832, + "grad_norm": 0.9326708316802979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8937832117080688, + "num_tokens": 687371784.0, + "step": 17510 + }, + { + "epoch": 2.2275791883984226, + "grad_norm": 0.8874757289886475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9027502536773682, + "num_tokens": 687409018.0, + "step": 17511 + }, + { + "epoch": 2.227706398677013, + "grad_norm": 0.9390944838523865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8922603130340576, + "num_tokens": 687453862.0, + "step": 17512 + }, + { + "epoch": 2.2278336089556037, + "grad_norm": 1.10862135887146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.8778440952301025, + "num_tokens": 687496398.0, + "step": 17513 + }, + { + "epoch": 2.227960819234194, + "grad_norm": 1.07290518283844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8922590017318726, + "num_tokens": 687531649.0, + "step": 17514 + }, + { + "epoch": 2.2280880295127847, + "grad_norm": 0.9890744090080261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8840927481651306, + "num_tokens": 687572639.0, + "step": 17515 + }, + { + "epoch": 2.2282152397913753, + "grad_norm": 1.033704161643982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8932629823684692, + "num_tokens": 687607284.0, + "step": 17516 + }, + { + "epoch": 2.228342450069966, + "grad_norm": 0.999817967414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8912332057952881, + "num_tokens": 687647185.0, + "step": 17517 + }, + { + "epoch": 2.2284696603485563, + "grad_norm": 0.9368925094604492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9018198251724243, + "num_tokens": 687690404.0, + "step": 17518 + }, + { + "epoch": 2.228596870627147, + "grad_norm": 0.9309693574905396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8947669863700867, + "num_tokens": 687733077.0, + "step": 17519 + }, + { + "epoch": 2.2287240809057374, + "grad_norm": 1.0263152122497559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3565, + "mean_token_accuracy": 0.8712082505226135, + "num_tokens": 687776295.0, + "step": 17520 + }, + { + "epoch": 2.228851291184328, + "grad_norm": 1.0005301237106323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8927832245826721, + "num_tokens": 687811992.0, + "step": 17521 + }, + { + "epoch": 2.228978501462918, + "grad_norm": 1.0188987255096436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8940967321395874, + "num_tokens": 687847732.0, + "step": 17522 + }, + { + "epoch": 2.2291057117415085, + "grad_norm": 0.9516460299491882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8927009105682373, + "num_tokens": 687887620.0, + "step": 17523 + }, + { + "epoch": 2.229232922020099, + "grad_norm": 0.8946077227592468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2466, + "mean_token_accuracy": 0.9098067879676819, + "num_tokens": 687924684.0, + "step": 17524 + }, + { + "epoch": 2.2293601322986896, + "grad_norm": 1.021722435951233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.886759877204895, + "num_tokens": 687964131.0, + "step": 17525 + }, + { + "epoch": 2.22948734257728, + "grad_norm": 1.0994212627410889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.889663815498352, + "num_tokens": 687995318.0, + "step": 17526 + }, + { + "epoch": 2.2296145528558706, + "grad_norm": 1.0528286695480347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8818755745887756, + "num_tokens": 688033381.0, + "step": 17527 + }, + { + "epoch": 2.229741763134461, + "grad_norm": 0.9448301196098328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.899543046951294, + "num_tokens": 688069641.0, + "step": 17528 + }, + { + "epoch": 2.2298689734130517, + "grad_norm": 1.0334539413452148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8943873643875122, + "num_tokens": 688106681.0, + "step": 17529 + }, + { + "epoch": 2.229996183691642, + "grad_norm": 1.0203088521957397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8765058517456055, + "num_tokens": 688146862.0, + "step": 17530 + }, + { + "epoch": 2.2301233939702327, + "grad_norm": 1.0417158603668213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8848257064819336, + "num_tokens": 688186501.0, + "step": 17531 + }, + { + "epoch": 2.2302506042488233, + "grad_norm": 0.9013828635215759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8994866609573364, + "num_tokens": 688225951.0, + "step": 17532 + }, + { + "epoch": 2.230377814527414, + "grad_norm": 1.0626479387283325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.896205723285675, + "num_tokens": 688256940.0, + "step": 17533 + }, + { + "epoch": 2.2305050248060043, + "grad_norm": 0.9665932059288025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8953186273574829, + "num_tokens": 688295533.0, + "step": 17534 + }, + { + "epoch": 2.230632235084595, + "grad_norm": 0.9699389934539795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.9007838368415833, + "num_tokens": 688337044.0, + "step": 17535 + }, + { + "epoch": 2.2307594453631854, + "grad_norm": 0.9651352763175964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.8992986679077148, + "num_tokens": 688371817.0, + "step": 17536 + }, + { + "epoch": 2.230886655641776, + "grad_norm": 0.9425991773605347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.8996947407722473, + "num_tokens": 688411092.0, + "step": 17537 + }, + { + "epoch": 2.2310138659203664, + "grad_norm": 1.0337557792663574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8819407224655151, + "num_tokens": 688448152.0, + "step": 17538 + }, + { + "epoch": 2.231141076198957, + "grad_norm": 0.9751818776130676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8980194330215454, + "num_tokens": 688483462.0, + "step": 17539 + }, + { + "epoch": 2.2312682864775475, + "grad_norm": 0.9344292283058167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8931006193161011, + "num_tokens": 688530565.0, + "step": 17540 + }, + { + "epoch": 2.231395496756138, + "grad_norm": 0.9619372487068176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8925298452377319, + "num_tokens": 688570532.0, + "step": 17541 + }, + { + "epoch": 2.2315227070347285, + "grad_norm": 0.969980001449585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8965185284614563, + "num_tokens": 688610233.0, + "step": 17542 + }, + { + "epoch": 2.231649917313319, + "grad_norm": 1.003385066986084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8889190554618835, + "num_tokens": 688651895.0, + "step": 17543 + }, + { + "epoch": 2.2317771275919096, + "grad_norm": 0.9893128871917725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8762379884719849, + "num_tokens": 688694036.0, + "step": 17544 + }, + { + "epoch": 2.2319043378705, + "grad_norm": 0.9394401907920837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8828480243682861, + "num_tokens": 688736109.0, + "step": 17545 + }, + { + "epoch": 2.2320315481490907, + "grad_norm": 1.0737881660461426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8830597400665283, + "num_tokens": 688770787.0, + "step": 17546 + }, + { + "epoch": 2.2321587584276807, + "grad_norm": 0.9139451384544373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2559, + "mean_token_accuracy": 0.9051599502563477, + "num_tokens": 688812169.0, + "step": 17547 + }, + { + "epoch": 2.2322859687062713, + "grad_norm": 0.9890769124031067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8973882794380188, + "num_tokens": 688851346.0, + "step": 17548 + }, + { + "epoch": 2.232413178984862, + "grad_norm": 1.130412220954895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8793962001800537, + "num_tokens": 688890342.0, + "step": 17549 + }, + { + "epoch": 2.2325403892634523, + "grad_norm": 1.007193684577942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8847838640213013, + "num_tokens": 688928784.0, + "step": 17550 + }, + { + "epoch": 2.232667599542043, + "grad_norm": 0.9476315379142761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8887041807174683, + "num_tokens": 688974264.0, + "step": 17551 + }, + { + "epoch": 2.2327948098206334, + "grad_norm": 1.0258265733718872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8850671052932739, + "num_tokens": 689013234.0, + "step": 17552 + }, + { + "epoch": 2.232922020099224, + "grad_norm": 1.1202651262283325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8865890502929688, + "num_tokens": 689044228.0, + "step": 17553 + }, + { + "epoch": 2.2330492303778144, + "grad_norm": 0.9765183925628662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8743531703948975, + "num_tokens": 689090519.0, + "step": 17554 + }, + { + "epoch": 2.233176440656405, + "grad_norm": 0.980586588382721, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.898288905620575, + "num_tokens": 689133454.0, + "step": 17555 + }, + { + "epoch": 2.2333036509349955, + "grad_norm": 0.9851625561714172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.891537070274353, + "num_tokens": 689172607.0, + "step": 17556 + }, + { + "epoch": 2.233430861213586, + "grad_norm": 0.9432999491691589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2557, + "mean_token_accuracy": 0.9081168174743652, + "num_tokens": 689207455.0, + "step": 17557 + }, + { + "epoch": 2.2335580714921766, + "grad_norm": 1.009695291519165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8842802047729492, + "num_tokens": 689245593.0, + "step": 17558 + }, + { + "epoch": 2.233685281770767, + "grad_norm": 1.0094233751296997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8859178423881531, + "num_tokens": 689290823.0, + "step": 17559 + }, + { + "epoch": 2.2338124920493576, + "grad_norm": 1.0335919857025146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8930659294128418, + "num_tokens": 689326266.0, + "step": 17560 + }, + { + "epoch": 2.233939702327948, + "grad_norm": 0.9323285222053528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8912560343742371, + "num_tokens": 689368343.0, + "step": 17561 + }, + { + "epoch": 2.2340669126065387, + "grad_norm": 1.0371760129928589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8902226686477661, + "num_tokens": 689404448.0, + "step": 17562 + }, + { + "epoch": 2.234194122885129, + "grad_norm": 1.1006884574890137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8961697816848755, + "num_tokens": 689434972.0, + "step": 17563 + }, + { + "epoch": 2.2343213331637197, + "grad_norm": 0.909905731678009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3302, + "mean_token_accuracy": 0.8833214640617371, + "num_tokens": 689480051.0, + "step": 17564 + }, + { + "epoch": 2.2344485434423103, + "grad_norm": 0.9594922065734863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8963157534599304, + "num_tokens": 689520603.0, + "step": 17565 + }, + { + "epoch": 2.234575753720901, + "grad_norm": 1.0198088884353638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.893582820892334, + "num_tokens": 689556755.0, + "step": 17566 + }, + { + "epoch": 2.2347029639994913, + "grad_norm": 1.016531229019165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8877570629119873, + "num_tokens": 689599636.0, + "step": 17567 + }, + { + "epoch": 2.234830174278082, + "grad_norm": 1.01194167137146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8829578161239624, + "num_tokens": 689642331.0, + "step": 17568 + }, + { + "epoch": 2.2349573845566724, + "grad_norm": 0.9647040963172913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8945795297622681, + "num_tokens": 689680331.0, + "step": 17569 + }, + { + "epoch": 2.235084594835263, + "grad_norm": 0.8774397373199463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8931488990783691, + "num_tokens": 689725439.0, + "step": 17570 + }, + { + "epoch": 2.2352118051138534, + "grad_norm": 1.0242581367492676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8825775980949402, + "num_tokens": 689764205.0, + "step": 17571 + }, + { + "epoch": 2.2353390153924435, + "grad_norm": 0.9154499173164368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9044057130813599, + "num_tokens": 689802648.0, + "step": 17572 + }, + { + "epoch": 2.235466225671034, + "grad_norm": 1.0421419143676758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8819025754928589, + "num_tokens": 689839041.0, + "step": 17573 + }, + { + "epoch": 2.2355934359496246, + "grad_norm": 0.9315433502197266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.900738000869751, + "num_tokens": 689876557.0, + "step": 17574 + }, + { + "epoch": 2.235720646228215, + "grad_norm": 0.9646777510643005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8892291784286499, + "num_tokens": 689918101.0, + "step": 17575 + }, + { + "epoch": 2.2358478565068056, + "grad_norm": 1.0752129554748535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8897271156311035, + "num_tokens": 689952512.0, + "step": 17576 + }, + { + "epoch": 2.235975066785396, + "grad_norm": 0.9203433990478516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8916183710098267, + "num_tokens": 689995147.0, + "step": 17577 + }, + { + "epoch": 2.2361022770639867, + "grad_norm": 0.9972871541976929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8948261141777039, + "num_tokens": 690035426.0, + "step": 17578 + }, + { + "epoch": 2.236229487342577, + "grad_norm": 0.9267014265060425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8831558227539062, + "num_tokens": 690077492.0, + "step": 17579 + }, + { + "epoch": 2.2363566976211677, + "grad_norm": 1.0265902280807495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9009910821914673, + "num_tokens": 690115534.0, + "step": 17580 + }, + { + "epoch": 2.2364839078997583, + "grad_norm": 0.9243970513343811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8936798572540283, + "num_tokens": 690155944.0, + "step": 17581 + }, + { + "epoch": 2.236611118178349, + "grad_norm": 0.9933684468269348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8915616273880005, + "num_tokens": 690198301.0, + "step": 17582 + }, + { + "epoch": 2.2367383284569393, + "grad_norm": 0.9760516285896301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.883408784866333, + "num_tokens": 690240271.0, + "step": 17583 + }, + { + "epoch": 2.23686553873553, + "grad_norm": 0.9206007122993469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.892862856388092, + "num_tokens": 690287708.0, + "step": 17584 + }, + { + "epoch": 2.2369927490141204, + "grad_norm": 0.8872038722038269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8935512900352478, + "num_tokens": 690329612.0, + "step": 17585 + }, + { + "epoch": 2.237119959292711, + "grad_norm": 0.9431647658348083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8942184448242188, + "num_tokens": 690373095.0, + "step": 17586 + }, + { + "epoch": 2.2372471695713014, + "grad_norm": 1.008516550064087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8957725167274475, + "num_tokens": 690410373.0, + "step": 17587 + }, + { + "epoch": 2.237374379849892, + "grad_norm": 1.0492171049118042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8784289956092834, + "num_tokens": 690450842.0, + "step": 17588 + }, + { + "epoch": 2.2375015901284825, + "grad_norm": 1.0067626237869263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8825342059135437, + "num_tokens": 690490064.0, + "step": 17589 + }, + { + "epoch": 2.237628800407073, + "grad_norm": 0.9284923672676086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.259, + "mean_token_accuracy": 0.9074330925941467, + "num_tokens": 690530170.0, + "step": 17590 + }, + { + "epoch": 2.2377560106856635, + "grad_norm": 0.9654349684715271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.901566743850708, + "num_tokens": 690565525.0, + "step": 17591 + }, + { + "epoch": 2.237883220964254, + "grad_norm": 1.0317858457565308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8888505697250366, + "num_tokens": 690603380.0, + "step": 17592 + }, + { + "epoch": 2.2380104312428446, + "grad_norm": 0.9689468145370483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3448, + "mean_token_accuracy": 0.8746971487998962, + "num_tokens": 690646879.0, + "step": 17593 + }, + { + "epoch": 2.238137641521435, + "grad_norm": 1.1006977558135986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8796709775924683, + "num_tokens": 690684545.0, + "step": 17594 + }, + { + "epoch": 2.238264851800025, + "grad_norm": 0.9644069671630859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8931924700737, + "num_tokens": 690723636.0, + "step": 17595 + }, + { + "epoch": 2.238392062078616, + "grad_norm": 0.9351800084114075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8939289450645447, + "num_tokens": 690762538.0, + "step": 17596 + }, + { + "epoch": 2.2385192723572063, + "grad_norm": 1.1034055948257446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3566, + "mean_token_accuracy": 0.8721701502799988, + "num_tokens": 690804459.0, + "step": 17597 + }, + { + "epoch": 2.238646482635797, + "grad_norm": 0.9219918251037598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8991310596466064, + "num_tokens": 690845616.0, + "step": 17598 + }, + { + "epoch": 2.2387736929143873, + "grad_norm": 0.9775228500366211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8887035846710205, + "num_tokens": 690886027.0, + "step": 17599 + }, + { + "epoch": 2.238900903192978, + "grad_norm": 1.0434805154800415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8915151357650757, + "num_tokens": 690923645.0, + "step": 17600 + }, + { + "epoch": 2.2390281134715684, + "grad_norm": 0.9948297739028931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.8993003368377686, + "num_tokens": 690960009.0, + "step": 17601 + }, + { + "epoch": 2.239155323750159, + "grad_norm": 0.8928696513175964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.9015264511108398, + "num_tokens": 691003643.0, + "step": 17602 + }, + { + "epoch": 2.2392825340287494, + "grad_norm": 0.9423686265945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9012032747268677, + "num_tokens": 691046057.0, + "step": 17603 + }, + { + "epoch": 2.23940974430734, + "grad_norm": 0.9841295480728149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8799324035644531, + "num_tokens": 691087639.0, + "step": 17604 + }, + { + "epoch": 2.2395369545859305, + "grad_norm": 0.9752691388130188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8902373313903809, + "num_tokens": 691127619.0, + "step": 17605 + }, + { + "epoch": 2.239664164864521, + "grad_norm": 1.0127445459365845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8878122568130493, + "num_tokens": 691167437.0, + "step": 17606 + }, + { + "epoch": 2.2397913751431116, + "grad_norm": 1.0784832239151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3756, + "mean_token_accuracy": 0.8678863048553467, + "num_tokens": 691206826.0, + "step": 17607 + }, + { + "epoch": 2.239918585421702, + "grad_norm": 1.1282100677490234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8878824710845947, + "num_tokens": 691238387.0, + "step": 17608 + }, + { + "epoch": 2.2400457957002926, + "grad_norm": 1.060549259185791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8834401965141296, + "num_tokens": 691277746.0, + "step": 17609 + }, + { + "epoch": 2.240173005978883, + "grad_norm": 0.8854986429214478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8970063924789429, + "num_tokens": 691321393.0, + "step": 17610 + }, + { + "epoch": 2.2403002162574737, + "grad_norm": 0.9943060874938965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8952144384384155, + "num_tokens": 691358171.0, + "step": 17611 + }, + { + "epoch": 2.240427426536064, + "grad_norm": 0.8678861856460571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2402, + "mean_token_accuracy": 0.9119542837142944, + "num_tokens": 691397535.0, + "step": 17612 + }, + { + "epoch": 2.2405546368146547, + "grad_norm": 1.0020933151245117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.890034556388855, + "num_tokens": 691436768.0, + "step": 17613 + }, + { + "epoch": 2.2406818470932452, + "grad_norm": 1.074485421180725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8941512107849121, + "num_tokens": 691473554.0, + "step": 17614 + }, + { + "epoch": 2.2408090573718358, + "grad_norm": 0.9394567012786865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8975781202316284, + "num_tokens": 691514057.0, + "step": 17615 + }, + { + "epoch": 2.2409362676504263, + "grad_norm": 1.03427255153656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8895336389541626, + "num_tokens": 691549853.0, + "step": 17616 + }, + { + "epoch": 2.241063477929017, + "grad_norm": 0.9571255445480347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8908610343933105, + "num_tokens": 691590675.0, + "step": 17617 + }, + { + "epoch": 2.2411906882076074, + "grad_norm": 1.039163589477539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3758, + "mean_token_accuracy": 0.8645998239517212, + "num_tokens": 691630725.0, + "step": 17618 + }, + { + "epoch": 2.241317898486198, + "grad_norm": 1.1466224193572998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.878717303276062, + "num_tokens": 691663006.0, + "step": 17619 + }, + { + "epoch": 2.241445108764788, + "grad_norm": 0.93673175573349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8995533585548401, + "num_tokens": 691700397.0, + "step": 17620 + }, + { + "epoch": 2.2415723190433785, + "grad_norm": 0.9154685139656067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.8997656106948853, + "num_tokens": 691744397.0, + "step": 17621 + }, + { + "epoch": 2.241699529321969, + "grad_norm": 0.9445605874061584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8932613134384155, + "num_tokens": 691785560.0, + "step": 17622 + }, + { + "epoch": 2.2418267396005596, + "grad_norm": 0.95270174741745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8806367516517639, + "num_tokens": 691831596.0, + "step": 17623 + }, + { + "epoch": 2.24195394987915, + "grad_norm": 0.9461169838905334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8867553472518921, + "num_tokens": 691875295.0, + "step": 17624 + }, + { + "epoch": 2.2420811601577406, + "grad_norm": 0.9657925367355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.897223711013794, + "num_tokens": 691912607.0, + "step": 17625 + }, + { + "epoch": 2.242208370436331, + "grad_norm": 0.8859289288520813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8922921419143677, + "num_tokens": 691954117.0, + "step": 17626 + }, + { + "epoch": 2.2423355807149217, + "grad_norm": 0.9501901865005493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8886916637420654, + "num_tokens": 691997526.0, + "step": 17627 + }, + { + "epoch": 2.242462790993512, + "grad_norm": 1.003106951713562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8880848288536072, + "num_tokens": 692040677.0, + "step": 17628 + }, + { + "epoch": 2.2425900012721027, + "grad_norm": 1.0544756650924683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8814459443092346, + "num_tokens": 692075785.0, + "step": 17629 + }, + { + "epoch": 2.2427172115506933, + "grad_norm": 0.9378908276557922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8936635255813599, + "num_tokens": 692116525.0, + "step": 17630 + }, + { + "epoch": 2.242844421829284, + "grad_norm": 0.9883963465690613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.878760814666748, + "num_tokens": 692156906.0, + "step": 17631 + }, + { + "epoch": 2.2429716321078743, + "grad_norm": 1.0540223121643066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.865017831325531, + "num_tokens": 692197726.0, + "step": 17632 + }, + { + "epoch": 2.243098842386465, + "grad_norm": 1.012654185295105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8883693814277649, + "num_tokens": 692234242.0, + "step": 17633 + }, + { + "epoch": 2.2432260526650554, + "grad_norm": 0.8966529965400696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.269, + "mean_token_accuracy": 0.9018131494522095, + "num_tokens": 692275391.0, + "step": 17634 + }, + { + "epoch": 2.243353262943646, + "grad_norm": 0.9293296933174133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8944036364555359, + "num_tokens": 692318729.0, + "step": 17635 + }, + { + "epoch": 2.2434804732222364, + "grad_norm": 1.0255708694458008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8883136510848999, + "num_tokens": 692355652.0, + "step": 17636 + }, + { + "epoch": 2.243607683500827, + "grad_norm": 1.019150972366333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8712162971496582, + "num_tokens": 692399654.0, + "step": 17637 + }, + { + "epoch": 2.2437348937794175, + "grad_norm": 0.9251856207847595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8996965289115906, + "num_tokens": 692439869.0, + "step": 17638 + }, + { + "epoch": 2.243862104058008, + "grad_norm": 1.0676149129867554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3613, + "mean_token_accuracy": 0.869935154914856, + "num_tokens": 692480138.0, + "step": 17639 + }, + { + "epoch": 2.2439893143365985, + "grad_norm": 0.9016155004501343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.8995883464813232, + "num_tokens": 692521435.0, + "step": 17640 + }, + { + "epoch": 2.244116524615189, + "grad_norm": 0.8688024878501892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8926661014556885, + "num_tokens": 692565988.0, + "step": 17641 + }, + { + "epoch": 2.2442437348937796, + "grad_norm": 0.9272563457489014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8984770774841309, + "num_tokens": 692609496.0, + "step": 17642 + }, + { + "epoch": 2.24437094517237, + "grad_norm": 0.8963161110877991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.897083580493927, + "num_tokens": 692650513.0, + "step": 17643 + }, + { + "epoch": 2.2444981554509607, + "grad_norm": 1.0427136421203613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8768966794013977, + "num_tokens": 692690085.0, + "step": 17644 + }, + { + "epoch": 2.2446253657295507, + "grad_norm": 1.0241214036941528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8943603038787842, + "num_tokens": 692729650.0, + "step": 17645 + }, + { + "epoch": 2.2447525760081413, + "grad_norm": 1.023383617401123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8844442367553711, + "num_tokens": 692768859.0, + "step": 17646 + }, + { + "epoch": 2.244879786286732, + "grad_norm": 0.9412394165992737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8875532150268555, + "num_tokens": 692812063.0, + "step": 17647 + }, + { + "epoch": 2.2450069965653223, + "grad_norm": 0.8780583739280701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.9002156257629395, + "num_tokens": 692854935.0, + "step": 17648 + }, + { + "epoch": 2.245134206843913, + "grad_norm": 0.9226417541503906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2548, + "mean_token_accuracy": 0.9024900794029236, + "num_tokens": 692892402.0, + "step": 17649 + }, + { + "epoch": 2.2452614171225034, + "grad_norm": 1.028516173362732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8912677764892578, + "num_tokens": 692928975.0, + "step": 17650 + }, + { + "epoch": 2.245388627401094, + "grad_norm": 0.9530891180038452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8823379278182983, + "num_tokens": 692976421.0, + "step": 17651 + }, + { + "epoch": 2.2455158376796844, + "grad_norm": 0.959331750869751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2613, + "mean_token_accuracy": 0.9041411876678467, + "num_tokens": 693011106.0, + "step": 17652 + }, + { + "epoch": 2.245643047958275, + "grad_norm": 1.0119916200637817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8885037899017334, + "num_tokens": 693050642.0, + "step": 17653 + }, + { + "epoch": 2.2457702582368655, + "grad_norm": 0.9595954418182373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8891468048095703, + "num_tokens": 693093482.0, + "step": 17654 + }, + { + "epoch": 2.245897468515456, + "grad_norm": 0.857052743434906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9015172719955444, + "num_tokens": 693136850.0, + "step": 17655 + }, + { + "epoch": 2.2460246787940465, + "grad_norm": 0.9510751366615295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8942997455596924, + "num_tokens": 693174492.0, + "step": 17656 + }, + { + "epoch": 2.246151889072637, + "grad_norm": 1.0089354515075684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8832358121871948, + "num_tokens": 693213556.0, + "step": 17657 + }, + { + "epoch": 2.2462790993512276, + "grad_norm": 1.0287330150604248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8878264427185059, + "num_tokens": 693249300.0, + "step": 17658 + }, + { + "epoch": 2.246406309629818, + "grad_norm": 0.9933310151100159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8853245377540588, + "num_tokens": 693291727.0, + "step": 17659 + }, + { + "epoch": 2.2465335199084087, + "grad_norm": 1.0024302005767822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8820233345031738, + "num_tokens": 693333870.0, + "step": 17660 + }, + { + "epoch": 2.246660730186999, + "grad_norm": 0.9505535364151001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.896477997303009, + "num_tokens": 693374787.0, + "step": 17661 + }, + { + "epoch": 2.2467879404655897, + "grad_norm": 0.9039002060890198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8938970565795898, + "num_tokens": 693419601.0, + "step": 17662 + }, + { + "epoch": 2.2469151507441802, + "grad_norm": 1.008499264717102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8931640982627869, + "num_tokens": 693455415.0, + "step": 17663 + }, + { + "epoch": 2.2470423610227708, + "grad_norm": 1.0068402290344238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8850760459899902, + "num_tokens": 693497557.0, + "step": 17664 + }, + { + "epoch": 2.2471695713013613, + "grad_norm": 0.9811679720878601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8884515166282654, + "num_tokens": 693538770.0, + "step": 17665 + }, + { + "epoch": 2.247296781579952, + "grad_norm": 0.9072534441947937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9012312889099121, + "num_tokens": 693577569.0, + "step": 17666 + }, + { + "epoch": 2.2474239918585424, + "grad_norm": 0.8996477127075195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9033827781677246, + "num_tokens": 693619338.0, + "step": 17667 + }, + { + "epoch": 2.247551202137133, + "grad_norm": 0.9806374907493591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.88330078125, + "num_tokens": 693662308.0, + "step": 17668 + }, + { + "epoch": 2.2476784124157234, + "grad_norm": 0.963858425617218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2589, + "mean_token_accuracy": 0.9063819646835327, + "num_tokens": 693696443.0, + "step": 17669 + }, + { + "epoch": 2.2478056226943135, + "grad_norm": 1.1153522729873657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8811724185943604, + "num_tokens": 693731385.0, + "step": 17670 + }, + { + "epoch": 2.247932832972904, + "grad_norm": 1.0872348546981812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8797450661659241, + "num_tokens": 693769595.0, + "step": 17671 + }, + { + "epoch": 2.2480600432514946, + "grad_norm": 0.9167492389678955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8978118896484375, + "num_tokens": 693813144.0, + "step": 17672 + }, + { + "epoch": 2.248187253530085, + "grad_norm": 1.0563709735870361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8951288461685181, + "num_tokens": 693845371.0, + "step": 17673 + }, + { + "epoch": 2.2483144638086756, + "grad_norm": 1.0169776678085327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8869350552558899, + "num_tokens": 693884286.0, + "step": 17674 + }, + { + "epoch": 2.248441674087266, + "grad_norm": 0.8947842121124268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8941924571990967, + "num_tokens": 693930634.0, + "step": 17675 + }, + { + "epoch": 2.2485688843658567, + "grad_norm": 0.9454618692398071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.892083466053009, + "num_tokens": 693972196.0, + "step": 17676 + }, + { + "epoch": 2.248696094644447, + "grad_norm": 1.0169647932052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8830143213272095, + "num_tokens": 694011724.0, + "step": 17677 + }, + { + "epoch": 2.2488233049230377, + "grad_norm": 0.935906708240509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8862676620483398, + "num_tokens": 694057711.0, + "step": 17678 + }, + { + "epoch": 2.2489505152016283, + "grad_norm": 0.9284806847572327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8945778608322144, + "num_tokens": 694100154.0, + "step": 17679 + }, + { + "epoch": 2.249077725480219, + "grad_norm": 1.0445120334625244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.887671947479248, + "num_tokens": 694137173.0, + "step": 17680 + }, + { + "epoch": 2.2492049357588093, + "grad_norm": 0.9881150722503662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8871413469314575, + "num_tokens": 694177109.0, + "step": 17681 + }, + { + "epoch": 2.2493321460374, + "grad_norm": 0.9617652297019958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8910882472991943, + "num_tokens": 694216922.0, + "step": 17682 + }, + { + "epoch": 2.2494593563159904, + "grad_norm": 0.9754281640052795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8885713815689087, + "num_tokens": 694256658.0, + "step": 17683 + }, + { + "epoch": 2.249586566594581, + "grad_norm": 1.0079611539840698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8857841491699219, + "num_tokens": 694298442.0, + "step": 17684 + }, + { + "epoch": 2.2497137768731714, + "grad_norm": 1.0425268411636353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8934729099273682, + "num_tokens": 694333045.0, + "step": 17685 + }, + { + "epoch": 2.249840987151762, + "grad_norm": 0.9327436089515686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8801325559616089, + "num_tokens": 694378973.0, + "step": 17686 + }, + { + "epoch": 2.2499681974303525, + "grad_norm": 0.897298276424408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8965592384338379, + "num_tokens": 694422253.0, + "step": 17687 + }, + { + "epoch": 2.250095407708943, + "grad_norm": 0.9696023464202881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8830922842025757, + "num_tokens": 694463289.0, + "step": 17688 + }, + { + "epoch": 2.2502226179875335, + "grad_norm": 0.9662207365036011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8923813104629517, + "num_tokens": 694502983.0, + "step": 17689 + }, + { + "epoch": 2.250349828266124, + "grad_norm": 0.9799412488937378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8855741024017334, + "num_tokens": 694542050.0, + "step": 17690 + }, + { + "epoch": 2.2504770385447146, + "grad_norm": 1.0434889793395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8919929265975952, + "num_tokens": 694574933.0, + "step": 17691 + }, + { + "epoch": 2.250604248823305, + "grad_norm": 1.0569113492965698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8838104009628296, + "num_tokens": 694614315.0, + "step": 17692 + }, + { + "epoch": 2.250731459101895, + "grad_norm": 0.9367241263389587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8953074216842651, + "num_tokens": 694656874.0, + "step": 17693 + }, + { + "epoch": 2.250858669380486, + "grad_norm": 1.1018630266189575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8865563869476318, + "num_tokens": 694691440.0, + "step": 17694 + }, + { + "epoch": 2.2509858796590763, + "grad_norm": 1.0417485237121582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.887029767036438, + "num_tokens": 694730010.0, + "step": 17695 + }, + { + "epoch": 2.251113089937667, + "grad_norm": 1.146908164024353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8843485116958618, + "num_tokens": 694761067.0, + "step": 17696 + }, + { + "epoch": 2.2512403002162573, + "grad_norm": 0.9854726791381836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8840318918228149, + "num_tokens": 694802591.0, + "step": 17697 + }, + { + "epoch": 2.251367510494848, + "grad_norm": 0.9173673391342163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8954001665115356, + "num_tokens": 694845705.0, + "step": 17698 + }, + { + "epoch": 2.2514947207734384, + "grad_norm": 0.9402838349342346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8913902044296265, + "num_tokens": 694885910.0, + "step": 17699 + }, + { + "epoch": 2.251621931052029, + "grad_norm": 0.9813798666000366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8940445184707642, + "num_tokens": 694927289.0, + "step": 17700 + }, + { + "epoch": 2.2517491413306194, + "grad_norm": 0.9562337398529053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8961516618728638, + "num_tokens": 694968947.0, + "step": 17701 + }, + { + "epoch": 2.25187635160921, + "grad_norm": 0.957956075668335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8861536979675293, + "num_tokens": 695010277.0, + "step": 17702 + }, + { + "epoch": 2.2520035618878005, + "grad_norm": 1.0108187198638916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8804529905319214, + "num_tokens": 695049813.0, + "step": 17703 + }, + { + "epoch": 2.252130772166391, + "grad_norm": 0.932555079460144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8931283950805664, + "num_tokens": 695090019.0, + "step": 17704 + }, + { + "epoch": 2.2522579824449815, + "grad_norm": 1.0050315856933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8971198797225952, + "num_tokens": 695125981.0, + "step": 17705 + }, + { + "epoch": 2.252385192723572, + "grad_norm": 0.9421035647392273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.9014059901237488, + "num_tokens": 695164100.0, + "step": 17706 + }, + { + "epoch": 2.2525124030021626, + "grad_norm": 1.0407119989395142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8864551782608032, + "num_tokens": 695207235.0, + "step": 17707 + }, + { + "epoch": 2.252639613280753, + "grad_norm": 0.8656504154205322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8964179754257202, + "num_tokens": 695255638.0, + "step": 17708 + }, + { + "epoch": 2.2527668235593437, + "grad_norm": 0.9104962944984436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8930383920669556, + "num_tokens": 695296088.0, + "step": 17709 + }, + { + "epoch": 2.252894033837934, + "grad_norm": 1.0046464204788208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8908900022506714, + "num_tokens": 695335230.0, + "step": 17710 + }, + { + "epoch": 2.2530212441165247, + "grad_norm": 0.9950738549232483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8932216167449951, + "num_tokens": 695370279.0, + "step": 17711 + }, + { + "epoch": 2.2531484543951152, + "grad_norm": 1.0152313709259033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8851708173751831, + "num_tokens": 695410990.0, + "step": 17712 + }, + { + "epoch": 2.2532756646737058, + "grad_norm": 0.9850292801856995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8826273679733276, + "num_tokens": 695451589.0, + "step": 17713 + }, + { + "epoch": 2.2534028749522963, + "grad_norm": 0.9365948438644409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8917813897132874, + "num_tokens": 695492673.0, + "step": 17714 + }, + { + "epoch": 2.253530085230887, + "grad_norm": 0.9191681742668152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8944528698921204, + "num_tokens": 695532752.0, + "step": 17715 + }, + { + "epoch": 2.2536572955094774, + "grad_norm": 1.0292617082595825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8874852657318115, + "num_tokens": 695572325.0, + "step": 17716 + }, + { + "epoch": 2.253784505788068, + "grad_norm": 0.9314446449279785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8919024467468262, + "num_tokens": 695613810.0, + "step": 17717 + }, + { + "epoch": 2.253911716066658, + "grad_norm": 0.967603862285614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9042659997940063, + "num_tokens": 695651938.0, + "step": 17718 + }, + { + "epoch": 2.254038926345249, + "grad_norm": 0.9342847466468811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8940922021865845, + "num_tokens": 695693324.0, + "step": 17719 + }, + { + "epoch": 2.254166136623839, + "grad_norm": 0.9703197479248047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8945845365524292, + "num_tokens": 695731172.0, + "step": 17720 + }, + { + "epoch": 2.2542933469024296, + "grad_norm": 1.0242559909820557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8930292129516602, + "num_tokens": 695770749.0, + "step": 17721 + }, + { + "epoch": 2.25442055718102, + "grad_norm": 1.0346068143844604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8803021907806396, + "num_tokens": 695810560.0, + "step": 17722 + }, + { + "epoch": 2.2545477674596106, + "grad_norm": 0.9602843523025513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.9012205600738525, + "num_tokens": 695845603.0, + "step": 17723 + }, + { + "epoch": 2.254674977738201, + "grad_norm": 1.0422990322113037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8804816603660583, + "num_tokens": 695885279.0, + "step": 17724 + }, + { + "epoch": 2.2548021880167917, + "grad_norm": 0.9453996419906616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8984502553939819, + "num_tokens": 695922025.0, + "step": 17725 + }, + { + "epoch": 2.254929398295382, + "grad_norm": 0.9145317673683167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8891236782073975, + "num_tokens": 695966811.0, + "step": 17726 + }, + { + "epoch": 2.2550566085739727, + "grad_norm": 1.0493749380111694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8811931610107422, + "num_tokens": 696005859.0, + "step": 17727 + }, + { + "epoch": 2.2551838188525632, + "grad_norm": 0.9900385737419128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8879655003547668, + "num_tokens": 696043555.0, + "step": 17728 + }, + { + "epoch": 2.2553110291311538, + "grad_norm": 0.9173921942710876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8963738679885864, + "num_tokens": 696086022.0, + "step": 17729 + }, + { + "epoch": 2.2554382394097443, + "grad_norm": 0.8746871948242188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9019880294799805, + "num_tokens": 696130009.0, + "step": 17730 + }, + { + "epoch": 2.255565449688335, + "grad_norm": 1.0120952129364014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8862965106964111, + "num_tokens": 696169998.0, + "step": 17731 + }, + { + "epoch": 2.2556926599669254, + "grad_norm": 0.9853354096412659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8854578137397766, + "num_tokens": 696209911.0, + "step": 17732 + }, + { + "epoch": 2.255819870245516, + "grad_norm": 0.910615086555481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8898073434829712, + "num_tokens": 696255122.0, + "step": 17733 + }, + { + "epoch": 2.2559470805241064, + "grad_norm": 0.9749190211296082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8788743615150452, + "num_tokens": 696299262.0, + "step": 17734 + }, + { + "epoch": 2.256074290802697, + "grad_norm": 0.9864258766174316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.891690731048584, + "num_tokens": 696337457.0, + "step": 17735 + }, + { + "epoch": 2.2562015010812875, + "grad_norm": 0.9591019749641418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8860372304916382, + "num_tokens": 696378962.0, + "step": 17736 + }, + { + "epoch": 2.256328711359878, + "grad_norm": 0.9298913478851318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8984139561653137, + "num_tokens": 696415380.0, + "step": 17737 + }, + { + "epoch": 2.2564559216384685, + "grad_norm": 0.807023286819458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2499, + "mean_token_accuracy": 0.909412682056427, + "num_tokens": 696461613.0, + "step": 17738 + }, + { + "epoch": 2.256583131917059, + "grad_norm": 0.9135913848876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8973628878593445, + "num_tokens": 696502542.0, + "step": 17739 + }, + { + "epoch": 2.2567103421956496, + "grad_norm": 1.0851222276687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8848193883895874, + "num_tokens": 696538611.0, + "step": 17740 + }, + { + "epoch": 2.2568375524742397, + "grad_norm": 0.9984186887741089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8904079794883728, + "num_tokens": 696577043.0, + "step": 17741 + }, + { + "epoch": 2.2569647627528306, + "grad_norm": 0.9852137565612793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8926098346710205, + "num_tokens": 696615841.0, + "step": 17742 + }, + { + "epoch": 2.2570919730314207, + "grad_norm": 1.015067219734192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8944758176803589, + "num_tokens": 696649359.0, + "step": 17743 + }, + { + "epoch": 2.2572191833100113, + "grad_norm": 0.9296704530715942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9034028053283691, + "num_tokens": 696689035.0, + "step": 17744 + }, + { + "epoch": 2.257346393588602, + "grad_norm": 0.9529306292533875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8810091018676758, + "num_tokens": 696735537.0, + "step": 17745 + }, + { + "epoch": 2.2574736038671923, + "grad_norm": 0.9505541324615479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8832067251205444, + "num_tokens": 696780077.0, + "step": 17746 + }, + { + "epoch": 2.257600814145783, + "grad_norm": 0.9471500515937805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2624, + "mean_token_accuracy": 0.9010898470878601, + "num_tokens": 696819463.0, + "step": 17747 + }, + { + "epoch": 2.2577280244243734, + "grad_norm": 0.9650866985321045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9010079503059387, + "num_tokens": 696856823.0, + "step": 17748 + }, + { + "epoch": 2.257855234702964, + "grad_norm": 1.0120235681533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8845694065093994, + "num_tokens": 696898475.0, + "step": 17749 + }, + { + "epoch": 2.2579824449815544, + "grad_norm": 1.080260157585144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8802140951156616, + "num_tokens": 696935736.0, + "step": 17750 + }, + { + "epoch": 2.258109655260145, + "grad_norm": 1.0210959911346436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8921449184417725, + "num_tokens": 696973782.0, + "step": 17751 + }, + { + "epoch": 2.2582368655387355, + "grad_norm": 1.0002329349517822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.87516188621521, + "num_tokens": 697019024.0, + "step": 17752 + }, + { + "epoch": 2.258364075817326, + "grad_norm": 1.0327792167663574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3388, + "mean_token_accuracy": 0.8804187774658203, + "num_tokens": 697055053.0, + "step": 17753 + }, + { + "epoch": 2.2584912860959165, + "grad_norm": 0.9580686688423157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8875353336334229, + "num_tokens": 697098895.0, + "step": 17754 + }, + { + "epoch": 2.258618496374507, + "grad_norm": 0.9958921670913696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.9002467393875122, + "num_tokens": 697139230.0, + "step": 17755 + }, + { + "epoch": 2.2587457066530976, + "grad_norm": 1.0128389596939087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8895867466926575, + "num_tokens": 697178996.0, + "step": 17756 + }, + { + "epoch": 2.258872916931688, + "grad_norm": 1.1675411462783813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8865576982498169, + "num_tokens": 697211758.0, + "step": 17757 + }, + { + "epoch": 2.2590001272102787, + "grad_norm": 0.8845146298408508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.897708535194397, + "num_tokens": 697253637.0, + "step": 17758 + }, + { + "epoch": 2.259127337488869, + "grad_norm": 1.007331132888794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8932127356529236, + "num_tokens": 697292098.0, + "step": 17759 + }, + { + "epoch": 2.2592545477674597, + "grad_norm": 0.9277369976043701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8882021903991699, + "num_tokens": 697334892.0, + "step": 17760 + }, + { + "epoch": 2.2593817580460502, + "grad_norm": 0.9628385901451111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8941453695297241, + "num_tokens": 697375022.0, + "step": 17761 + }, + { + "epoch": 2.2595089683246408, + "grad_norm": 0.9615079164505005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2671, + "mean_token_accuracy": 0.8990072011947632, + "num_tokens": 697412080.0, + "step": 17762 + }, + { + "epoch": 2.2596361786032313, + "grad_norm": 0.9970503449440002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3497, + "mean_token_accuracy": 0.8789600729942322, + "num_tokens": 697454173.0, + "step": 17763 + }, + { + "epoch": 2.259763388881822, + "grad_norm": 0.979348361492157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8958398103713989, + "num_tokens": 697496305.0, + "step": 17764 + }, + { + "epoch": 2.2598905991604123, + "grad_norm": 1.0207158327102661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8979251980781555, + "num_tokens": 697532303.0, + "step": 17765 + }, + { + "epoch": 2.2600178094390024, + "grad_norm": 1.0849130153656006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8910140991210938, + "num_tokens": 697564847.0, + "step": 17766 + }, + { + "epoch": 2.2601450197175934, + "grad_norm": 0.9252169132232666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8942923545837402, + "num_tokens": 697605619.0, + "step": 17767 + }, + { + "epoch": 2.2602722299961835, + "grad_norm": 1.015815019607544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8902573585510254, + "num_tokens": 697646539.0, + "step": 17768 + }, + { + "epoch": 2.260399440274774, + "grad_norm": 0.9363762736320496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8933062553405762, + "num_tokens": 697685435.0, + "step": 17769 + }, + { + "epoch": 2.2605266505533645, + "grad_norm": 0.9328514337539673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9016168713569641, + "num_tokens": 697723421.0, + "step": 17770 + }, + { + "epoch": 2.260653860831955, + "grad_norm": 1.023154854774475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8876858949661255, + "num_tokens": 697762778.0, + "step": 17771 + }, + { + "epoch": 2.2607810711105456, + "grad_norm": 0.951617956161499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8926199078559875, + "num_tokens": 697803521.0, + "step": 17772 + }, + { + "epoch": 2.260908281389136, + "grad_norm": 1.0262656211853027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.8953403234481812, + "num_tokens": 697837573.0, + "step": 17773 + }, + { + "epoch": 2.2610354916677267, + "grad_norm": 1.0014142990112305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8969794511795044, + "num_tokens": 697875145.0, + "step": 17774 + }, + { + "epoch": 2.261162701946317, + "grad_norm": 0.9313610792160034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.897167444229126, + "num_tokens": 697912012.0, + "step": 17775 + }, + { + "epoch": 2.2612899122249077, + "grad_norm": 0.8982930779457092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2724, + "mean_token_accuracy": 0.9020246863365173, + "num_tokens": 697950743.0, + "step": 17776 + }, + { + "epoch": 2.2614171225034982, + "grad_norm": 1.053339958190918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8837864398956299, + "num_tokens": 697986098.0, + "step": 17777 + }, + { + "epoch": 2.2615443327820888, + "grad_norm": 0.9501386284828186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9008177518844604, + "num_tokens": 698022660.0, + "step": 17778 + }, + { + "epoch": 2.2616715430606793, + "grad_norm": 1.027904748916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8952620029449463, + "num_tokens": 698055573.0, + "step": 17779 + }, + { + "epoch": 2.26179875333927, + "grad_norm": 0.9868888854980469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2607, + "mean_token_accuracy": 0.9036048054695129, + "num_tokens": 698096478.0, + "step": 17780 + }, + { + "epoch": 2.2619259636178604, + "grad_norm": 0.9848503470420837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8909553289413452, + "num_tokens": 698134139.0, + "step": 17781 + }, + { + "epoch": 2.262053173896451, + "grad_norm": 0.9646537899971008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8864760994911194, + "num_tokens": 698176694.0, + "step": 17782 + }, + { + "epoch": 2.2621803841750414, + "grad_norm": 1.0520626306533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.256, + "mean_token_accuracy": 0.9059998989105225, + "num_tokens": 698207643.0, + "step": 17783 + }, + { + "epoch": 2.262307594453632, + "grad_norm": 1.0281938314437866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8915442824363708, + "num_tokens": 698242997.0, + "step": 17784 + }, + { + "epoch": 2.2624348047322225, + "grad_norm": 0.8136914372444153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2503, + "mean_token_accuracy": 0.9097030758857727, + "num_tokens": 698289355.0, + "step": 17785 + }, + { + "epoch": 2.262562015010813, + "grad_norm": 0.9893644452095032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8987247943878174, + "num_tokens": 698327529.0, + "step": 17786 + }, + { + "epoch": 2.2626892252894035, + "grad_norm": 0.9643513560295105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.8988738059997559, + "num_tokens": 698364411.0, + "step": 17787 + }, + { + "epoch": 2.262816435567994, + "grad_norm": 0.9965227246284485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.881337583065033, + "num_tokens": 698408394.0, + "step": 17788 + }, + { + "epoch": 2.2629436458465846, + "grad_norm": 0.9506704807281494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8913901448249817, + "num_tokens": 698450966.0, + "step": 17789 + }, + { + "epoch": 2.263070856125175, + "grad_norm": 0.9448412656784058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8917864561080933, + "num_tokens": 698492261.0, + "step": 17790 + }, + { + "epoch": 2.263198066403765, + "grad_norm": 0.9800830483436584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.9023112058639526, + "num_tokens": 698525136.0, + "step": 17791 + }, + { + "epoch": 2.263325276682356, + "grad_norm": 1.0507276058197021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8878375887870789, + "num_tokens": 698559274.0, + "step": 17792 + }, + { + "epoch": 2.2634524869609463, + "grad_norm": 0.9900560975074768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8968979716300964, + "num_tokens": 698595144.0, + "step": 17793 + }, + { + "epoch": 2.263579697239537, + "grad_norm": 0.9216513633728027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9025920629501343, + "num_tokens": 698633684.0, + "step": 17794 + }, + { + "epoch": 2.2637069075181273, + "grad_norm": 0.9473007321357727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8792995810508728, + "num_tokens": 698679912.0, + "step": 17795 + }, + { + "epoch": 2.263834117796718, + "grad_norm": 1.01215398311615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8918396234512329, + "num_tokens": 698716582.0, + "step": 17796 + }, + { + "epoch": 2.2639613280753084, + "grad_norm": 1.1038522720336914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8925526142120361, + "num_tokens": 698749532.0, + "step": 17797 + }, + { + "epoch": 2.264088538353899, + "grad_norm": 0.9941961169242859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8801462054252625, + "num_tokens": 698794950.0, + "step": 17798 + }, + { + "epoch": 2.2642157486324894, + "grad_norm": 0.9920495748519897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8849045038223267, + "num_tokens": 698833962.0, + "step": 17799 + }, + { + "epoch": 2.26434295891108, + "grad_norm": 1.0477291345596313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8769749402999878, + "num_tokens": 698876030.0, + "step": 17800 + }, + { + "epoch": 2.2644701691896705, + "grad_norm": 0.9681877493858337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8757685422897339, + "num_tokens": 698921730.0, + "step": 17801 + }, + { + "epoch": 2.264597379468261, + "grad_norm": 0.9451098442077637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9002324342727661, + "num_tokens": 698959573.0, + "step": 17802 + }, + { + "epoch": 2.2647245897468515, + "grad_norm": 0.9846324324607849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8895810842514038, + "num_tokens": 698999257.0, + "step": 17803 + }, + { + "epoch": 2.264851800025442, + "grad_norm": 0.9063875079154968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8929053544998169, + "num_tokens": 699044026.0, + "step": 17804 + }, + { + "epoch": 2.2649790103040326, + "grad_norm": 1.0020819902420044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8822803497314453, + "num_tokens": 699087028.0, + "step": 17805 + }, + { + "epoch": 2.265106220582623, + "grad_norm": 0.8624232411384583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.9013360738754272, + "num_tokens": 699130389.0, + "step": 17806 + }, + { + "epoch": 2.2652334308612136, + "grad_norm": 0.9821299910545349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8866841793060303, + "num_tokens": 699167124.0, + "step": 17807 + }, + { + "epoch": 2.265360641139804, + "grad_norm": 0.9962385892868042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8938326835632324, + "num_tokens": 699204829.0, + "step": 17808 + }, + { + "epoch": 2.2654878514183947, + "grad_norm": 1.0362632274627686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8848496079444885, + "num_tokens": 699242609.0, + "step": 17809 + }, + { + "epoch": 2.2656150616969852, + "grad_norm": 0.9948612451553345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8940163850784302, + "num_tokens": 699279395.0, + "step": 17810 + }, + { + "epoch": 2.2657422719755758, + "grad_norm": 0.9900066256523132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2599, + "mean_token_accuracy": 0.9036828279495239, + "num_tokens": 699316210.0, + "step": 17811 + }, + { + "epoch": 2.2658694822541663, + "grad_norm": 0.9679860472679138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8925431370735168, + "num_tokens": 699354835.0, + "step": 17812 + }, + { + "epoch": 2.265996692532757, + "grad_norm": 0.9623883366584778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8907409310340881, + "num_tokens": 699399795.0, + "step": 17813 + }, + { + "epoch": 2.2661239028113473, + "grad_norm": 0.9042233228683472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.8999643325805664, + "num_tokens": 699440860.0, + "step": 17814 + }, + { + "epoch": 2.266251113089938, + "grad_norm": 1.0018898248672485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8901463150978088, + "num_tokens": 699478542.0, + "step": 17815 + }, + { + "epoch": 2.266378323368528, + "grad_norm": 0.9065958857536316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8963621854782104, + "num_tokens": 699519140.0, + "step": 17816 + }, + { + "epoch": 2.266505533647119, + "grad_norm": 0.9575672149658203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.900396466255188, + "num_tokens": 699555884.0, + "step": 17817 + }, + { + "epoch": 2.266632743925709, + "grad_norm": 1.0885050296783447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8866897821426392, + "num_tokens": 699590508.0, + "step": 17818 + }, + { + "epoch": 2.2667599542042995, + "grad_norm": 0.9248500466346741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8919137716293335, + "num_tokens": 699633083.0, + "step": 17819 + }, + { + "epoch": 2.26688716448289, + "grad_norm": 1.3462055921554565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8894873261451721, + "num_tokens": 699675901.0, + "step": 17820 + }, + { + "epoch": 2.2670143747614806, + "grad_norm": 0.9393543004989624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8951928019523621, + "num_tokens": 699714617.0, + "step": 17821 + }, + { + "epoch": 2.267141585040071, + "grad_norm": 1.0393201112747192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.897169291973114, + "num_tokens": 699748546.0, + "step": 17822 + }, + { + "epoch": 2.2672687953186617, + "grad_norm": 1.0695139169692993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8887548446655273, + "num_tokens": 699785571.0, + "step": 17823 + }, + { + "epoch": 2.267396005597252, + "grad_norm": 0.8467048406600952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.908586859703064, + "num_tokens": 699828297.0, + "step": 17824 + }, + { + "epoch": 2.2675232158758427, + "grad_norm": 0.885273277759552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2575, + "mean_token_accuracy": 0.904422402381897, + "num_tokens": 699867760.0, + "step": 17825 + }, + { + "epoch": 2.2676504261544332, + "grad_norm": 0.9334319829940796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.9036442041397095, + "num_tokens": 699904360.0, + "step": 17826 + }, + { + "epoch": 2.2677776364330238, + "grad_norm": 1.050001621246338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8837233781814575, + "num_tokens": 699939498.0, + "step": 17827 + }, + { + "epoch": 2.2679048467116143, + "grad_norm": 0.8984254002571106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8977459073066711, + "num_tokens": 699981994.0, + "step": 17828 + }, + { + "epoch": 2.268032056990205, + "grad_norm": 1.0092912912368774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8865039348602295, + "num_tokens": 700021355.0, + "step": 17829 + }, + { + "epoch": 2.2681592672687954, + "grad_norm": 0.943433403968811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.9026854038238525, + "num_tokens": 700062072.0, + "step": 17830 + }, + { + "epoch": 2.268286477547386, + "grad_norm": 0.9584192633628845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8833917379379272, + "num_tokens": 700107500.0, + "step": 17831 + }, + { + "epoch": 2.2684136878259764, + "grad_norm": 0.972793459892273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8726867437362671, + "num_tokens": 700154276.0, + "step": 17832 + }, + { + "epoch": 2.268540898104567, + "grad_norm": 0.9334982633590698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9046463370323181, + "num_tokens": 700197172.0, + "step": 17833 + }, + { + "epoch": 2.2686681083831575, + "grad_norm": 0.9301637411117554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8981449604034424, + "num_tokens": 700238098.0, + "step": 17834 + }, + { + "epoch": 2.268795318661748, + "grad_norm": 0.933066189289093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8934222459793091, + "num_tokens": 700275722.0, + "step": 17835 + }, + { + "epoch": 2.2689225289403385, + "grad_norm": 0.958150327205658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8884103298187256, + "num_tokens": 700319409.0, + "step": 17836 + }, + { + "epoch": 2.269049739218929, + "grad_norm": 0.9560579061508179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8992087244987488, + "num_tokens": 700358113.0, + "step": 17837 + }, + { + "epoch": 2.2691769494975196, + "grad_norm": 0.9762880802154541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.9043744802474976, + "num_tokens": 700392065.0, + "step": 17838 + }, + { + "epoch": 2.2693041597761097, + "grad_norm": 0.938787043094635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8935016393661499, + "num_tokens": 700437301.0, + "step": 17839 + }, + { + "epoch": 2.2694313700547006, + "grad_norm": 1.037540316581726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.890733003616333, + "num_tokens": 700477631.0, + "step": 17840 + }, + { + "epoch": 2.2695585803332907, + "grad_norm": 0.9392316937446594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8900399804115295, + "num_tokens": 700520745.0, + "step": 17841 + }, + { + "epoch": 2.2696857906118812, + "grad_norm": 0.9993874430656433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8834580183029175, + "num_tokens": 700563152.0, + "step": 17842 + }, + { + "epoch": 2.2698130008904718, + "grad_norm": 0.8812026381492615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2534, + "mean_token_accuracy": 0.9074000120162964, + "num_tokens": 700603535.0, + "step": 17843 + }, + { + "epoch": 2.2699402111690623, + "grad_norm": 1.0487418174743652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8911540508270264, + "num_tokens": 700639116.0, + "step": 17844 + }, + { + "epoch": 2.270067421447653, + "grad_norm": 1.1536520719528198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8736057877540588, + "num_tokens": 700676772.0, + "step": 17845 + }, + { + "epoch": 2.2701946317262434, + "grad_norm": 1.0321670770645142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8780409097671509, + "num_tokens": 700717663.0, + "step": 17846 + }, + { + "epoch": 2.270321842004834, + "grad_norm": 1.0431196689605713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.891914963722229, + "num_tokens": 700755591.0, + "step": 17847 + }, + { + "epoch": 2.2704490522834244, + "grad_norm": 0.9151559472084045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9010043740272522, + "num_tokens": 700793916.0, + "step": 17848 + }, + { + "epoch": 2.270576262562015, + "grad_norm": 0.9372394680976868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8831818699836731, + "num_tokens": 700837799.0, + "step": 17849 + }, + { + "epoch": 2.2707034728406055, + "grad_norm": 1.0431454181671143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.8997873067855835, + "num_tokens": 700873429.0, + "step": 17850 + }, + { + "epoch": 2.270830683119196, + "grad_norm": 1.0585857629776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8846144676208496, + "num_tokens": 700911064.0, + "step": 17851 + }, + { + "epoch": 2.2709578933977865, + "grad_norm": 0.8860891461372375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9006016850471497, + "num_tokens": 700952129.0, + "step": 17852 + }, + { + "epoch": 2.271085103676377, + "grad_norm": 1.1015903949737549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8913055658340454, + "num_tokens": 700987915.0, + "step": 17853 + }, + { + "epoch": 2.2712123139549676, + "grad_norm": 1.0537376403808594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8944270610809326, + "num_tokens": 701021191.0, + "step": 17854 + }, + { + "epoch": 2.271339524233558, + "grad_norm": 1.0322107076644897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8905287981033325, + "num_tokens": 701054165.0, + "step": 17855 + }, + { + "epoch": 2.2714667345121486, + "grad_norm": 0.9418715834617615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8917657732963562, + "num_tokens": 701096025.0, + "step": 17856 + }, + { + "epoch": 2.271593944790739, + "grad_norm": 1.0290788412094116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2607, + "mean_token_accuracy": 0.9045040607452393, + "num_tokens": 701127941.0, + "step": 17857 + }, + { + "epoch": 2.2717211550693297, + "grad_norm": 1.0085031986236572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8789934515953064, + "num_tokens": 701171473.0, + "step": 17858 + }, + { + "epoch": 2.2718483653479202, + "grad_norm": 1.0290491580963135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8865446448326111, + "num_tokens": 701213799.0, + "step": 17859 + }, + { + "epoch": 2.2719755756265108, + "grad_norm": 0.9803412556648254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8845211863517761, + "num_tokens": 701256446.0, + "step": 17860 + }, + { + "epoch": 2.2721027859051013, + "grad_norm": 0.9904346466064453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8888043165206909, + "num_tokens": 701300715.0, + "step": 17861 + }, + { + "epoch": 2.272229996183692, + "grad_norm": 1.010866641998291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8928470611572266, + "num_tokens": 701335383.0, + "step": 17862 + }, + { + "epoch": 2.2723572064622823, + "grad_norm": 1.0892386436462402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8840090036392212, + "num_tokens": 701377029.0, + "step": 17863 + }, + { + "epoch": 2.2724844167408724, + "grad_norm": 1.0123143196105957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8911348581314087, + "num_tokens": 701416027.0, + "step": 17864 + }, + { + "epoch": 2.2726116270194634, + "grad_norm": 1.0443856716156006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8789569735527039, + "num_tokens": 701461851.0, + "step": 17865 + }, + { + "epoch": 2.2727388372980535, + "grad_norm": 0.9380687475204468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.891851544380188, + "num_tokens": 701505611.0, + "step": 17866 + }, + { + "epoch": 2.272866047576644, + "grad_norm": 0.9689235687255859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8916447162628174, + "num_tokens": 701544487.0, + "step": 17867 + }, + { + "epoch": 2.2729932578552345, + "grad_norm": 1.1193381547927856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8746693134307861, + "num_tokens": 701582160.0, + "step": 17868 + }, + { + "epoch": 2.273120468133825, + "grad_norm": 0.9423860907554626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9014139175415039, + "num_tokens": 701618506.0, + "step": 17869 + }, + { + "epoch": 2.2732476784124156, + "grad_norm": 1.0084331035614014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8861682415008545, + "num_tokens": 701661150.0, + "step": 17870 + }, + { + "epoch": 2.273374888691006, + "grad_norm": 1.1239709854125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3795, + "mean_token_accuracy": 0.8699249029159546, + "num_tokens": 701696775.0, + "step": 17871 + }, + { + "epoch": 2.2735020989695967, + "grad_norm": 1.0645126104354858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8876529932022095, + "num_tokens": 701736062.0, + "step": 17872 + }, + { + "epoch": 2.273629309248187, + "grad_norm": 1.029441475868225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8877021670341492, + "num_tokens": 701772989.0, + "step": 17873 + }, + { + "epoch": 2.2737565195267777, + "grad_norm": 1.0021113157272339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2548, + "mean_token_accuracy": 0.9058971405029297, + "num_tokens": 701809382.0, + "step": 17874 + }, + { + "epoch": 2.2738837298053682, + "grad_norm": 0.8930431604385376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8941601514816284, + "num_tokens": 701850765.0, + "step": 17875 + }, + { + "epoch": 2.2740109400839588, + "grad_norm": 0.926103413105011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8989545106887817, + "num_tokens": 701889002.0, + "step": 17876 + }, + { + "epoch": 2.2741381503625493, + "grad_norm": 1.0224156379699707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8964396119117737, + "num_tokens": 701924371.0, + "step": 17877 + }, + { + "epoch": 2.27426536064114, + "grad_norm": 0.9988102912902832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.890884518623352, + "num_tokens": 701963236.0, + "step": 17878 + }, + { + "epoch": 2.2743925709197303, + "grad_norm": 0.9994869828224182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.8997150659561157, + "num_tokens": 701998171.0, + "step": 17879 + }, + { + "epoch": 2.274519781198321, + "grad_norm": 1.0045247077941895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8925485610961914, + "num_tokens": 702036211.0, + "step": 17880 + }, + { + "epoch": 2.2746469914769114, + "grad_norm": 1.0216940641403198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2671, + "mean_token_accuracy": 0.9010617733001709, + "num_tokens": 702070343.0, + "step": 17881 + }, + { + "epoch": 2.274774201755502, + "grad_norm": 0.9906765818595886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.890345573425293, + "num_tokens": 702109512.0, + "step": 17882 + }, + { + "epoch": 2.2749014120340925, + "grad_norm": 1.002379298210144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9024044871330261, + "num_tokens": 702144980.0, + "step": 17883 + }, + { + "epoch": 2.275028622312683, + "grad_norm": 0.994149386882782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8931347131729126, + "num_tokens": 702184907.0, + "step": 17884 + }, + { + "epoch": 2.2751558325912735, + "grad_norm": 1.0728330612182617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8918171525001526, + "num_tokens": 702217238.0, + "step": 17885 + }, + { + "epoch": 2.275283042869864, + "grad_norm": 0.9557628035545349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.893286943435669, + "num_tokens": 702258551.0, + "step": 17886 + }, + { + "epoch": 2.2754102531484546, + "grad_norm": 1.022403359413147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8965963125228882, + "num_tokens": 702302384.0, + "step": 17887 + }, + { + "epoch": 2.275537463427045, + "grad_norm": 0.9749193787574768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3417, + "mean_token_accuracy": 0.8772687315940857, + "num_tokens": 702346718.0, + "step": 17888 + }, + { + "epoch": 2.275664673705635, + "grad_norm": 1.0060919523239136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8886457681655884, + "num_tokens": 702387746.0, + "step": 17889 + }, + { + "epoch": 2.275791883984226, + "grad_norm": 0.9943950176239014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8902803063392639, + "num_tokens": 702426842.0, + "step": 17890 + }, + { + "epoch": 2.2759190942628162, + "grad_norm": 0.9731495380401611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8862126469612122, + "num_tokens": 702464422.0, + "step": 17891 + }, + { + "epoch": 2.2760463045414068, + "grad_norm": 0.9777204394340515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8973532319068909, + "num_tokens": 702508127.0, + "step": 17892 + }, + { + "epoch": 2.2761735148199973, + "grad_norm": 1.057131290435791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8913575410842896, + "num_tokens": 702541277.0, + "step": 17893 + }, + { + "epoch": 2.276300725098588, + "grad_norm": 0.9489731192588806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8978610038757324, + "num_tokens": 702583158.0, + "step": 17894 + }, + { + "epoch": 2.2764279353771784, + "grad_norm": 0.9255597591400146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8900338411331177, + "num_tokens": 702629366.0, + "step": 17895 + }, + { + "epoch": 2.276555145655769, + "grad_norm": 1.038417100906372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8974697589874268, + "num_tokens": 702668737.0, + "step": 17896 + }, + { + "epoch": 2.2766823559343594, + "grad_norm": 0.9962700009346008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8957475423812866, + "num_tokens": 702704062.0, + "step": 17897 + }, + { + "epoch": 2.27680956621295, + "grad_norm": 0.9263651967048645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9054653644561768, + "num_tokens": 702743086.0, + "step": 17898 + }, + { + "epoch": 2.2769367764915405, + "grad_norm": 1.0368341207504272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8898926973342896, + "num_tokens": 702779719.0, + "step": 17899 + }, + { + "epoch": 2.277063986770131, + "grad_norm": 0.9220439791679382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8937287330627441, + "num_tokens": 702821506.0, + "step": 17900 + }, + { + "epoch": 2.2771911970487215, + "grad_norm": 0.9898585081100464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8867292404174805, + "num_tokens": 702860615.0, + "step": 17901 + }, + { + "epoch": 2.277318407327312, + "grad_norm": 0.923032820224762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8988708257675171, + "num_tokens": 702900007.0, + "step": 17902 + }, + { + "epoch": 2.2774456176059026, + "grad_norm": 0.985533595085144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8817906379699707, + "num_tokens": 702938285.0, + "step": 17903 + }, + { + "epoch": 2.277572827884493, + "grad_norm": 0.9766555428504944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8765746355056763, + "num_tokens": 702982190.0, + "step": 17904 + }, + { + "epoch": 2.2777000381630836, + "grad_norm": 1.055727481842041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8750075101852417, + "num_tokens": 703022952.0, + "step": 17905 + }, + { + "epoch": 2.277827248441674, + "grad_norm": 1.0123189687728882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8927688598632812, + "num_tokens": 703060332.0, + "step": 17906 + }, + { + "epoch": 2.2779544587202647, + "grad_norm": 1.1242650747299194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8981807231903076, + "num_tokens": 703092836.0, + "step": 17907 + }, + { + "epoch": 2.2780816689988552, + "grad_norm": 0.9314523935317993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8867303133010864, + "num_tokens": 703133554.0, + "step": 17908 + }, + { + "epoch": 2.2782088792774458, + "grad_norm": 0.9909729957580566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.882621169090271, + "num_tokens": 703173903.0, + "step": 17909 + }, + { + "epoch": 2.2783360895560363, + "grad_norm": 0.9458166360855103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.887550413608551, + "num_tokens": 703216763.0, + "step": 17910 + }, + { + "epoch": 2.278463299834627, + "grad_norm": 0.9611775279045105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8923431038856506, + "num_tokens": 703256824.0, + "step": 17911 + }, + { + "epoch": 2.2785905101132173, + "grad_norm": 1.0257538557052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8933340311050415, + "num_tokens": 703296668.0, + "step": 17912 + }, + { + "epoch": 2.278717720391808, + "grad_norm": 1.1394439935684204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8781192898750305, + "num_tokens": 703331717.0, + "step": 17913 + }, + { + "epoch": 2.278844930670398, + "grad_norm": 1.0265635251998901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8864787817001343, + "num_tokens": 703375312.0, + "step": 17914 + }, + { + "epoch": 2.278972140948989, + "grad_norm": 0.9626968502998352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.888180136680603, + "num_tokens": 703417046.0, + "step": 17915 + }, + { + "epoch": 2.279099351227579, + "grad_norm": 0.9870234131813049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8851152062416077, + "num_tokens": 703457922.0, + "step": 17916 + }, + { + "epoch": 2.2792265615061695, + "grad_norm": 0.9102717041969299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9026579856872559, + "num_tokens": 703497029.0, + "step": 17917 + }, + { + "epoch": 2.27935377178476, + "grad_norm": 1.0664849281311035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8808761835098267, + "num_tokens": 703530876.0, + "step": 17918 + }, + { + "epoch": 2.2794809820633506, + "grad_norm": 1.0501391887664795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8766853213310242, + "num_tokens": 703570026.0, + "step": 17919 + }, + { + "epoch": 2.279608192341941, + "grad_norm": 0.9837719202041626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.885796308517456, + "num_tokens": 703610717.0, + "step": 17920 + }, + { + "epoch": 2.2797354026205316, + "grad_norm": 0.8849369287490845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8963630199432373, + "num_tokens": 703655512.0, + "step": 17921 + }, + { + "epoch": 2.279862612899122, + "grad_norm": 1.101923942565918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8894792199134827, + "num_tokens": 703686914.0, + "step": 17922 + }, + { + "epoch": 2.2799898231777127, + "grad_norm": 1.0384489297866821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8881307244300842, + "num_tokens": 703721450.0, + "step": 17923 + }, + { + "epoch": 2.2801170334563032, + "grad_norm": 0.9201337099075317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8808489441871643, + "num_tokens": 703767906.0, + "step": 17924 + }, + { + "epoch": 2.2802442437348938, + "grad_norm": 1.142336130142212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8844878673553467, + "num_tokens": 703800285.0, + "step": 17925 + }, + { + "epoch": 2.2803714540134843, + "grad_norm": 0.9671634435653687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8916658759117126, + "num_tokens": 703838306.0, + "step": 17926 + }, + { + "epoch": 2.280498664292075, + "grad_norm": 0.9444839358329773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.8992088437080383, + "num_tokens": 703877982.0, + "step": 17927 + }, + { + "epoch": 2.2806258745706653, + "grad_norm": 1.0437215566635132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8942296504974365, + "num_tokens": 703910374.0, + "step": 17928 + }, + { + "epoch": 2.280753084849256, + "grad_norm": 0.9613728523254395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.9001133441925049, + "num_tokens": 703949452.0, + "step": 17929 + }, + { + "epoch": 2.2808802951278464, + "grad_norm": 1.0741807222366333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3695, + "mean_token_accuracy": 0.8699744939804077, + "num_tokens": 703988957.0, + "step": 17930 + }, + { + "epoch": 2.281007505406437, + "grad_norm": 0.9198704957962036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8876384496688843, + "num_tokens": 704033253.0, + "step": 17931 + }, + { + "epoch": 2.2811347156850275, + "grad_norm": 1.1528677940368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8775452375411987, + "num_tokens": 704067844.0, + "step": 17932 + }, + { + "epoch": 2.281261925963618, + "grad_norm": 0.7921185493469238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2033, + "mean_token_accuracy": 0.9247522354125977, + "num_tokens": 704105866.0, + "step": 17933 + }, + { + "epoch": 2.2813891362422085, + "grad_norm": 1.0168795585632324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.890939474105835, + "num_tokens": 704146458.0, + "step": 17934 + }, + { + "epoch": 2.281516346520799, + "grad_norm": 0.9619107246398926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8990466594696045, + "num_tokens": 704183858.0, + "step": 17935 + }, + { + "epoch": 2.2816435567993896, + "grad_norm": 1.0250110626220703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8782809972763062, + "num_tokens": 704223193.0, + "step": 17936 + }, + { + "epoch": 2.2817707670779797, + "grad_norm": 1.0758275985717773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8840728998184204, + "num_tokens": 704256611.0, + "step": 17937 + }, + { + "epoch": 2.2818979773565706, + "grad_norm": 1.008686900138855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8786934018135071, + "num_tokens": 704298353.0, + "step": 17938 + }, + { + "epoch": 2.2820251876351607, + "grad_norm": 0.9612182974815369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8904483318328857, + "num_tokens": 704337452.0, + "step": 17939 + }, + { + "epoch": 2.2821523979137512, + "grad_norm": 0.9841215014457703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8754639029502869, + "num_tokens": 704378284.0, + "step": 17940 + }, + { + "epoch": 2.2822796081923418, + "grad_norm": 1.0440874099731445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8757609724998474, + "num_tokens": 704415953.0, + "step": 17941 + }, + { + "epoch": 2.2824068184709323, + "grad_norm": 0.9649950265884399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8938753008842468, + "num_tokens": 704456584.0, + "step": 17942 + }, + { + "epoch": 2.282534028749523, + "grad_norm": 0.943020224571228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8915679454803467, + "num_tokens": 704496570.0, + "step": 17943 + }, + { + "epoch": 2.2826612390281134, + "grad_norm": 1.0397831201553345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.8998507261276245, + "num_tokens": 704527896.0, + "step": 17944 + }, + { + "epoch": 2.282788449306704, + "grad_norm": 0.9162102341651917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.897248387336731, + "num_tokens": 704571168.0, + "step": 17945 + }, + { + "epoch": 2.2829156595852944, + "grad_norm": 1.0149786472320557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8863887786865234, + "num_tokens": 704609493.0, + "step": 17946 + }, + { + "epoch": 2.283042869863885, + "grad_norm": 0.9514552354812622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8970276117324829, + "num_tokens": 704648953.0, + "step": 17947 + }, + { + "epoch": 2.2831700801424755, + "grad_norm": 0.9404938817024231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2593, + "mean_token_accuracy": 0.9041545391082764, + "num_tokens": 704685779.0, + "step": 17948 + }, + { + "epoch": 2.283297290421066, + "grad_norm": 0.9671091437339783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8964279890060425, + "num_tokens": 704722999.0, + "step": 17949 + }, + { + "epoch": 2.2834245006996565, + "grad_norm": 0.9880815148353577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8872585892677307, + "num_tokens": 704765243.0, + "step": 17950 + }, + { + "epoch": 2.283551710978247, + "grad_norm": 1.059437870979309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8799959421157837, + "num_tokens": 704804350.0, + "step": 17951 + }, + { + "epoch": 2.2836789212568376, + "grad_norm": 1.0767028331756592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8855432271957397, + "num_tokens": 704839581.0, + "step": 17952 + }, + { + "epoch": 2.283806131535428, + "grad_norm": 1.0029526948928833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.88602614402771, + "num_tokens": 704880555.0, + "step": 17953 + }, + { + "epoch": 2.2839333418140186, + "grad_norm": 1.0050362348556519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8833250999450684, + "num_tokens": 704920372.0, + "step": 17954 + }, + { + "epoch": 2.284060552092609, + "grad_norm": 0.9272336363792419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8952478766441345, + "num_tokens": 704965206.0, + "step": 17955 + }, + { + "epoch": 2.2841877623711997, + "grad_norm": 0.9553008079528809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8952802419662476, + "num_tokens": 705004759.0, + "step": 17956 + }, + { + "epoch": 2.28431497264979, + "grad_norm": 1.0049504041671753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8940247893333435, + "num_tokens": 705044749.0, + "step": 17957 + }, + { + "epoch": 2.2844421829283807, + "grad_norm": 1.0464400053024292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.889986515045166, + "num_tokens": 705079929.0, + "step": 17958 + }, + { + "epoch": 2.2845693932069713, + "grad_norm": 0.9892837405204773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8969565629959106, + "num_tokens": 705118443.0, + "step": 17959 + }, + { + "epoch": 2.284696603485562, + "grad_norm": 1.074786901473999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8794806003570557, + "num_tokens": 705156019.0, + "step": 17960 + }, + { + "epoch": 2.2848238137641523, + "grad_norm": 1.0809894800186157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8959164619445801, + "num_tokens": 705190405.0, + "step": 17961 + }, + { + "epoch": 2.2849510240427424, + "grad_norm": 0.9945378303527832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8870173096656799, + "num_tokens": 705227419.0, + "step": 17962 + }, + { + "epoch": 2.2850782343213334, + "grad_norm": 0.9699275493621826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8859249353408813, + "num_tokens": 705268338.0, + "step": 17963 + }, + { + "epoch": 2.2852054445999235, + "grad_norm": 0.9420663714408875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8974343538284302, + "num_tokens": 705308388.0, + "step": 17964 + }, + { + "epoch": 2.285332654878514, + "grad_norm": 0.9490644335746765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.894729495048523, + "num_tokens": 705346236.0, + "step": 17965 + }, + { + "epoch": 2.2854598651571045, + "grad_norm": 0.9787682890892029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8876740336418152, + "num_tokens": 705385513.0, + "step": 17966 + }, + { + "epoch": 2.285587075435695, + "grad_norm": 0.9533711075782776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.89424729347229, + "num_tokens": 705424884.0, + "step": 17967 + }, + { + "epoch": 2.2857142857142856, + "grad_norm": 0.9753224849700928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.889714241027832, + "num_tokens": 705461347.0, + "step": 17968 + }, + { + "epoch": 2.285841495992876, + "grad_norm": 0.9925415515899658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.87952721118927, + "num_tokens": 705499890.0, + "step": 17969 + }, + { + "epoch": 2.2859687062714666, + "grad_norm": 1.0362967252731323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.872566819190979, + "num_tokens": 705539357.0, + "step": 17970 + }, + { + "epoch": 2.286095916550057, + "grad_norm": 0.904700517654419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.9069308638572693, + "num_tokens": 705577756.0, + "step": 17971 + }, + { + "epoch": 2.2862231268286477, + "grad_norm": 1.0332571268081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8919522166252136, + "num_tokens": 705611809.0, + "step": 17972 + }, + { + "epoch": 2.2863503371072382, + "grad_norm": 0.9860557913780212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8871802687644958, + "num_tokens": 705653750.0, + "step": 17973 + }, + { + "epoch": 2.2864775473858288, + "grad_norm": 0.9679661989212036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8837341070175171, + "num_tokens": 705696293.0, + "step": 17974 + }, + { + "epoch": 2.2866047576644193, + "grad_norm": 0.9655904173851013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.891362726688385, + "num_tokens": 705735553.0, + "step": 17975 + }, + { + "epoch": 2.28673196794301, + "grad_norm": 0.9967174530029297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8956305384635925, + "num_tokens": 705772896.0, + "step": 17976 + }, + { + "epoch": 2.2868591782216003, + "grad_norm": 1.0138705968856812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8918510675430298, + "num_tokens": 705809227.0, + "step": 17977 + }, + { + "epoch": 2.286986388500191, + "grad_norm": 1.0263253450393677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2609, + "mean_token_accuracy": 0.9020114541053772, + "num_tokens": 705842063.0, + "step": 17978 + }, + { + "epoch": 2.2871135987787814, + "grad_norm": 0.9916049242019653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8952295780181885, + "num_tokens": 705879532.0, + "step": 17979 + }, + { + "epoch": 2.287240809057372, + "grad_norm": 0.9625318050384521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8930847644805908, + "num_tokens": 705919939.0, + "step": 17980 + }, + { + "epoch": 2.2873680193359625, + "grad_norm": 1.0417252779006958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8811964988708496, + "num_tokens": 705955826.0, + "step": 17981 + }, + { + "epoch": 2.287495229614553, + "grad_norm": 0.9315818548202515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8884183168411255, + "num_tokens": 706000183.0, + "step": 17982 + }, + { + "epoch": 2.2876224398931435, + "grad_norm": 0.9354769587516785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8902162313461304, + "num_tokens": 706039497.0, + "step": 17983 + }, + { + "epoch": 2.287749650171734, + "grad_norm": 1.0879952907562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8946404457092285, + "num_tokens": 706073103.0, + "step": 17984 + }, + { + "epoch": 2.2878768604503246, + "grad_norm": 0.914742648601532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.896865963935852, + "num_tokens": 706115222.0, + "step": 17985 + }, + { + "epoch": 2.288004070728915, + "grad_norm": 1.0704110860824585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8917438983917236, + "num_tokens": 706152227.0, + "step": 17986 + }, + { + "epoch": 2.288131281007505, + "grad_norm": 1.0025417804718018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8875194191932678, + "num_tokens": 706190522.0, + "step": 17987 + }, + { + "epoch": 2.288258491286096, + "grad_norm": 1.0435935258865356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8826316595077515, + "num_tokens": 706227897.0, + "step": 17988 + }, + { + "epoch": 2.2883857015646862, + "grad_norm": 0.9451537132263184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8933130502700806, + "num_tokens": 706269825.0, + "step": 17989 + }, + { + "epoch": 2.2885129118432768, + "grad_norm": 0.9801294803619385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8932414650917053, + "num_tokens": 706306572.0, + "step": 17990 + }, + { + "epoch": 2.2886401221218673, + "grad_norm": 0.9859123229980469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8950483798980713, + "num_tokens": 706341439.0, + "step": 17991 + }, + { + "epoch": 2.288767332400458, + "grad_norm": 1.0325785875320435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.9007614850997925, + "num_tokens": 706377219.0, + "step": 17992 + }, + { + "epoch": 2.2888945426790483, + "grad_norm": 0.9580592513084412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.9009106159210205, + "num_tokens": 706415744.0, + "step": 17993 + }, + { + "epoch": 2.289021752957639, + "grad_norm": 1.0722357034683228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.889956533908844, + "num_tokens": 706448592.0, + "step": 17994 + }, + { + "epoch": 2.2891489632362294, + "grad_norm": 1.1119424104690552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8958483934402466, + "num_tokens": 706479689.0, + "step": 17995 + }, + { + "epoch": 2.28927617351482, + "grad_norm": 0.8992120623588562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2541, + "mean_token_accuracy": 0.9076314568519592, + "num_tokens": 706516495.0, + "step": 17996 + }, + { + "epoch": 2.2894033837934105, + "grad_norm": 0.9394172430038452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8941226005554199, + "num_tokens": 706556752.0, + "step": 17997 + }, + { + "epoch": 2.289530594072001, + "grad_norm": 1.062467336654663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3229, + "mean_token_accuracy": 0.8838056921958923, + "num_tokens": 706593962.0, + "step": 17998 + }, + { + "epoch": 2.2896578043505915, + "grad_norm": 1.033677101135254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.888157308101654, + "num_tokens": 706627708.0, + "step": 17999 + }, + { + "epoch": 2.289785014629182, + "grad_norm": 1.0543137788772583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8928247690200806, + "num_tokens": 706666943.0, + "step": 18000 + }, + { + "epoch": 2.2899122249077726, + "grad_norm": 0.9883857369422913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8942755460739136, + "num_tokens": 706701712.0, + "step": 18001 + }, + { + "epoch": 2.290039435186363, + "grad_norm": 0.9317404627799988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8851222991943359, + "num_tokens": 706743600.0, + "step": 18002 + }, + { + "epoch": 2.2901666454649536, + "grad_norm": 0.9538651704788208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.886019766330719, + "num_tokens": 706786443.0, + "step": 18003 + }, + { + "epoch": 2.290293855743544, + "grad_norm": 0.9707383513450623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8987648487091064, + "num_tokens": 706824926.0, + "step": 18004 + }, + { + "epoch": 2.2904210660221347, + "grad_norm": 0.9770208597183228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.895887553691864, + "num_tokens": 706860906.0, + "step": 18005 + }, + { + "epoch": 2.290548276300725, + "grad_norm": 1.053287386894226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8807476162910461, + "num_tokens": 706899291.0, + "step": 18006 + }, + { + "epoch": 2.2906754865793157, + "grad_norm": 1.0148472785949707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8817706108093262, + "num_tokens": 706943886.0, + "step": 18007 + }, + { + "epoch": 2.2908026968579063, + "grad_norm": 1.019080638885498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8869143724441528, + "num_tokens": 706984693.0, + "step": 18008 + }, + { + "epoch": 2.290929907136497, + "grad_norm": 0.9531859159469604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8936889171600342, + "num_tokens": 707028976.0, + "step": 18009 + }, + { + "epoch": 2.2910571174150873, + "grad_norm": 1.0419986248016357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8850533962249756, + "num_tokens": 707067969.0, + "step": 18010 + }, + { + "epoch": 2.291184327693678, + "grad_norm": 0.9191933274269104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.896498441696167, + "num_tokens": 707112372.0, + "step": 18011 + }, + { + "epoch": 2.291311537972268, + "grad_norm": 0.9843496680259705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8908132910728455, + "num_tokens": 707152363.0, + "step": 18012 + }, + { + "epoch": 2.291438748250859, + "grad_norm": 0.9151858687400818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8947676420211792, + "num_tokens": 707194375.0, + "step": 18013 + }, + { + "epoch": 2.291565958529449, + "grad_norm": 0.9530215263366699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8856514096260071, + "num_tokens": 707240383.0, + "step": 18014 + }, + { + "epoch": 2.2916931688080395, + "grad_norm": 0.9877086281776428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.879857063293457, + "num_tokens": 707280813.0, + "step": 18015 + }, + { + "epoch": 2.29182037908663, + "grad_norm": 1.0153651237487793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8940334916114807, + "num_tokens": 707314453.0, + "step": 18016 + }, + { + "epoch": 2.2919475893652206, + "grad_norm": 0.9702882170677185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.890651524066925, + "num_tokens": 707352608.0, + "step": 18017 + }, + { + "epoch": 2.292074799643811, + "grad_norm": 0.9382218718528748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.8995561003684998, + "num_tokens": 707390666.0, + "step": 18018 + }, + { + "epoch": 2.2922020099224016, + "grad_norm": 1.0298508405685425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8915889859199524, + "num_tokens": 707425245.0, + "step": 18019 + }, + { + "epoch": 2.292329220200992, + "grad_norm": 1.0330641269683838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8832312822341919, + "num_tokens": 707465622.0, + "step": 18020 + }, + { + "epoch": 2.2924564304795827, + "grad_norm": 1.0071264505386353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.890403151512146, + "num_tokens": 707505845.0, + "step": 18021 + }, + { + "epoch": 2.2925836407581732, + "grad_norm": 1.051670789718628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8795652985572815, + "num_tokens": 707541441.0, + "step": 18022 + }, + { + "epoch": 2.2927108510367638, + "grad_norm": 1.1403440237045288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8720806837081909, + "num_tokens": 707574813.0, + "step": 18023 + }, + { + "epoch": 2.2928380613153543, + "grad_norm": 0.9487867951393127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8898096680641174, + "num_tokens": 707616280.0, + "step": 18024 + }, + { + "epoch": 2.292965271593945, + "grad_norm": 0.9240782856941223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8868945837020874, + "num_tokens": 707663693.0, + "step": 18025 + }, + { + "epoch": 2.2930924818725353, + "grad_norm": 0.9602706432342529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8864016532897949, + "num_tokens": 707706882.0, + "step": 18026 + }, + { + "epoch": 2.293219692151126, + "grad_norm": 1.030828595161438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8792105913162231, + "num_tokens": 707745930.0, + "step": 18027 + }, + { + "epoch": 2.2933469024297164, + "grad_norm": 0.946953296661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8971226215362549, + "num_tokens": 707785439.0, + "step": 18028 + }, + { + "epoch": 2.293474112708307, + "grad_norm": 1.0432755947113037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8803792595863342, + "num_tokens": 707822859.0, + "step": 18029 + }, + { + "epoch": 2.2936013229868975, + "grad_norm": 0.9484723806381226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8970362544059753, + "num_tokens": 707863130.0, + "step": 18030 + }, + { + "epoch": 2.293728533265488, + "grad_norm": 0.9705097079277039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8903049826622009, + "num_tokens": 707902887.0, + "step": 18031 + }, + { + "epoch": 2.2938557435440785, + "grad_norm": 1.021581768989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8874859809875488, + "num_tokens": 707942565.0, + "step": 18032 + }, + { + "epoch": 2.293982953822669, + "grad_norm": 0.9081954956054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8979151248931885, + "num_tokens": 707982784.0, + "step": 18033 + }, + { + "epoch": 2.2941101641012596, + "grad_norm": 0.9389365315437317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8890182971954346, + "num_tokens": 708023763.0, + "step": 18034 + }, + { + "epoch": 2.2942373743798496, + "grad_norm": 0.9285075068473816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8899571895599365, + "num_tokens": 708065180.0, + "step": 18035 + }, + { + "epoch": 2.2943645846584406, + "grad_norm": 0.921493649482727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8930266499519348, + "num_tokens": 708106328.0, + "step": 18036 + }, + { + "epoch": 2.2944917949370307, + "grad_norm": 0.9808669686317444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8907091617584229, + "num_tokens": 708145476.0, + "step": 18037 + }, + { + "epoch": 2.2946190052156212, + "grad_norm": 1.02969229221344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8672953844070435, + "num_tokens": 708187581.0, + "step": 18038 + }, + { + "epoch": 2.2947462154942118, + "grad_norm": 1.0193440914154053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.892177164554596, + "num_tokens": 708224380.0, + "step": 18039 + }, + { + "epoch": 2.2948734257728023, + "grad_norm": 0.9756775498390198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8946226239204407, + "num_tokens": 708261552.0, + "step": 18040 + }, + { + "epoch": 2.295000636051393, + "grad_norm": 0.9529275298118591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.891372561454773, + "num_tokens": 708303259.0, + "step": 18041 + }, + { + "epoch": 2.2951278463299833, + "grad_norm": 1.1603740453720093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4037, + "mean_token_accuracy": 0.8615256547927856, + "num_tokens": 708339905.0, + "step": 18042 + }, + { + "epoch": 2.295255056608574, + "grad_norm": 0.963355302810669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8906627893447876, + "num_tokens": 708381781.0, + "step": 18043 + }, + { + "epoch": 2.2953822668871644, + "grad_norm": 1.0188539028167725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8777738809585571, + "num_tokens": 708424094.0, + "step": 18044 + }, + { + "epoch": 2.295509477165755, + "grad_norm": 0.9688662886619568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8865411281585693, + "num_tokens": 708464743.0, + "step": 18045 + }, + { + "epoch": 2.2956366874443455, + "grad_norm": 0.9210156202316284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3343, + "mean_token_accuracy": 0.881918728351593, + "num_tokens": 708510743.0, + "step": 18046 + }, + { + "epoch": 2.295763897722936, + "grad_norm": 0.9333792328834534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8986467123031616, + "num_tokens": 708548611.0, + "step": 18047 + }, + { + "epoch": 2.2958911080015265, + "grad_norm": 0.9565349817276001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.892091691493988, + "num_tokens": 708588876.0, + "step": 18048 + }, + { + "epoch": 2.296018318280117, + "grad_norm": 0.9381374716758728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8972164988517761, + "num_tokens": 708629293.0, + "step": 18049 + }, + { + "epoch": 2.2961455285587076, + "grad_norm": 0.9507164359092712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8852676749229431, + "num_tokens": 708672680.0, + "step": 18050 + }, + { + "epoch": 2.296272738837298, + "grad_norm": 0.9685282111167908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8951882123947144, + "num_tokens": 708711787.0, + "step": 18051 + }, + { + "epoch": 2.2963999491158886, + "grad_norm": 1.0268608331680298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8947194814682007, + "num_tokens": 708745859.0, + "step": 18052 + }, + { + "epoch": 2.296527159394479, + "grad_norm": 0.9885792136192322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.88323974609375, + "num_tokens": 708783312.0, + "step": 18053 + }, + { + "epoch": 2.2966543696730697, + "grad_norm": 1.0330818891525269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8877149820327759, + "num_tokens": 708823110.0, + "step": 18054 + }, + { + "epoch": 2.29678157995166, + "grad_norm": 1.076399564743042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8952910304069519, + "num_tokens": 708858614.0, + "step": 18055 + }, + { + "epoch": 2.2969087902302507, + "grad_norm": 1.04860258102417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8884961009025574, + "num_tokens": 708892806.0, + "step": 18056 + }, + { + "epoch": 2.2970360005088413, + "grad_norm": 1.0731912851333618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8855065107345581, + "num_tokens": 708927704.0, + "step": 18057 + }, + { + "epoch": 2.297163210787432, + "grad_norm": 1.0787185430526733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8760427832603455, + "num_tokens": 708968124.0, + "step": 18058 + }, + { + "epoch": 2.2972904210660223, + "grad_norm": 1.057705044746399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8729009628295898, + "num_tokens": 709006967.0, + "step": 18059 + }, + { + "epoch": 2.2974176313446124, + "grad_norm": 0.9331071376800537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.89580237865448, + "num_tokens": 709046921.0, + "step": 18060 + }, + { + "epoch": 2.2975448416232034, + "grad_norm": 1.113611102104187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.871475100517273, + "num_tokens": 709079353.0, + "step": 18061 + }, + { + "epoch": 2.2976720519017935, + "grad_norm": 0.9342426061630249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.8997936844825745, + "num_tokens": 709119790.0, + "step": 18062 + }, + { + "epoch": 2.297799262180384, + "grad_norm": 1.0638946294784546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.884125828742981, + "num_tokens": 709158060.0, + "step": 18063 + }, + { + "epoch": 2.2979264724589745, + "grad_norm": 1.0191521644592285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8955276608467102, + "num_tokens": 709197199.0, + "step": 18064 + }, + { + "epoch": 2.298053682737565, + "grad_norm": 0.959898829460144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2567, + "mean_token_accuracy": 0.9066462516784668, + "num_tokens": 709230061.0, + "step": 18065 + }, + { + "epoch": 2.2981808930161556, + "grad_norm": 0.967596173286438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8990635871887207, + "num_tokens": 709265159.0, + "step": 18066 + }, + { + "epoch": 2.298308103294746, + "grad_norm": 0.9791027307510376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8783887624740601, + "num_tokens": 709306660.0, + "step": 18067 + }, + { + "epoch": 2.2984353135733366, + "grad_norm": 1.048157811164856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8810170888900757, + "num_tokens": 709343317.0, + "step": 18068 + }, + { + "epoch": 2.298562523851927, + "grad_norm": 1.00703763961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8925151824951172, + "num_tokens": 709378826.0, + "step": 18069 + }, + { + "epoch": 2.2986897341305177, + "grad_norm": 0.9296196699142456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8855280876159668, + "num_tokens": 709421246.0, + "step": 18070 + }, + { + "epoch": 2.298816944409108, + "grad_norm": 1.123270034790039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8688235282897949, + "num_tokens": 709459603.0, + "step": 18071 + }, + { + "epoch": 2.2989441546876987, + "grad_norm": 0.9959501624107361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.889997124671936, + "num_tokens": 709499128.0, + "step": 18072 + }, + { + "epoch": 2.2990713649662893, + "grad_norm": 0.9850161671638489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.267, + "mean_token_accuracy": 0.9009256362915039, + "num_tokens": 709534827.0, + "step": 18073 + }, + { + "epoch": 2.29919857524488, + "grad_norm": 0.8814302086830139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9022417068481445, + "num_tokens": 709575935.0, + "step": 18074 + }, + { + "epoch": 2.2993257855234703, + "grad_norm": 0.9583173990249634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.882368803024292, + "num_tokens": 709624250.0, + "step": 18075 + }, + { + "epoch": 2.299452995802061, + "grad_norm": 1.0048617124557495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8836602568626404, + "num_tokens": 709666871.0, + "step": 18076 + }, + { + "epoch": 2.2995802060806514, + "grad_norm": 0.920394778251648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.8985397815704346, + "num_tokens": 709709005.0, + "step": 18077 + }, + { + "epoch": 2.299707416359242, + "grad_norm": 0.9559819102287292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.902626633644104, + "num_tokens": 709744569.0, + "step": 18078 + }, + { + "epoch": 2.2998346266378324, + "grad_norm": 1.0996809005737305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8878876566886902, + "num_tokens": 709777995.0, + "step": 18079 + }, + { + "epoch": 2.299961836916423, + "grad_norm": 0.975196361541748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8927637338638306, + "num_tokens": 709818899.0, + "step": 18080 + }, + { + "epoch": 2.3000890471950135, + "grad_norm": 0.960808277130127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.886764645576477, + "num_tokens": 709858129.0, + "step": 18081 + }, + { + "epoch": 2.300216257473604, + "grad_norm": 0.9775352478027344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8946360349655151, + "num_tokens": 709898572.0, + "step": 18082 + }, + { + "epoch": 2.3003434677521946, + "grad_norm": 0.9830067753791809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9005159139633179, + "num_tokens": 709933144.0, + "step": 18083 + }, + { + "epoch": 2.300470678030785, + "grad_norm": 0.9006462693214417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8939639329910278, + "num_tokens": 709976763.0, + "step": 18084 + }, + { + "epoch": 2.300597888309375, + "grad_norm": 0.9353665113449097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8848366737365723, + "num_tokens": 710022550.0, + "step": 18085 + }, + { + "epoch": 2.300725098587966, + "grad_norm": 0.9824750423431396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.9006768465042114, + "num_tokens": 710057189.0, + "step": 18086 + }, + { + "epoch": 2.3008523088665562, + "grad_norm": 0.9197181463241577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.89051353931427, + "num_tokens": 710101098.0, + "step": 18087 + }, + { + "epoch": 2.3009795191451468, + "grad_norm": 0.916856050491333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8913989067077637, + "num_tokens": 710146827.0, + "step": 18088 + }, + { + "epoch": 2.3011067294237373, + "grad_norm": 0.9941513538360596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8956080675125122, + "num_tokens": 710182704.0, + "step": 18089 + }, + { + "epoch": 2.301233939702328, + "grad_norm": 0.9354516863822937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8892377614974976, + "num_tokens": 710229838.0, + "step": 18090 + }, + { + "epoch": 2.3013611499809183, + "grad_norm": 0.9953466057777405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8905080556869507, + "num_tokens": 710265358.0, + "step": 18091 + }, + { + "epoch": 2.301488360259509, + "grad_norm": 0.9106712937355042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8915432095527649, + "num_tokens": 710309007.0, + "step": 18092 + }, + { + "epoch": 2.3016155705380994, + "grad_norm": 0.9222031831741333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8938227891921997, + "num_tokens": 710355347.0, + "step": 18093 + }, + { + "epoch": 2.30174278081669, + "grad_norm": 1.0165555477142334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8890047073364258, + "num_tokens": 710396612.0, + "step": 18094 + }, + { + "epoch": 2.3018699910952805, + "grad_norm": 1.0631417036056519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8875832557678223, + "num_tokens": 710433397.0, + "step": 18095 + }, + { + "epoch": 2.301997201373871, + "grad_norm": 0.938073992729187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.887015700340271, + "num_tokens": 710477508.0, + "step": 18096 + }, + { + "epoch": 2.3021244116524615, + "grad_norm": 0.924310028553009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8992743492126465, + "num_tokens": 710515911.0, + "step": 18097 + }, + { + "epoch": 2.302251621931052, + "grad_norm": 1.0297040939331055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8944246172904968, + "num_tokens": 710550861.0, + "step": 18098 + }, + { + "epoch": 2.3023788322096426, + "grad_norm": 0.8804112672805786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8984816670417786, + "num_tokens": 710593104.0, + "step": 18099 + }, + { + "epoch": 2.302506042488233, + "grad_norm": 0.9872402548789978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8901958465576172, + "num_tokens": 710632516.0, + "step": 18100 + }, + { + "epoch": 2.3026332527668236, + "grad_norm": 1.0850579738616943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3589, + "mean_token_accuracy": 0.8702104091644287, + "num_tokens": 710668802.0, + "step": 18101 + }, + { + "epoch": 2.302760463045414, + "grad_norm": 0.9654980301856995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8966785073280334, + "num_tokens": 710710003.0, + "step": 18102 + }, + { + "epoch": 2.3028876733240047, + "grad_norm": 0.9703614115715027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8921955227851868, + "num_tokens": 710752725.0, + "step": 18103 + }, + { + "epoch": 2.303014883602595, + "grad_norm": 1.0662554502487183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8858699202537537, + "num_tokens": 710785833.0, + "step": 18104 + }, + { + "epoch": 2.3031420938811857, + "grad_norm": 1.000274896621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.884788990020752, + "num_tokens": 710824839.0, + "step": 18105 + }, + { + "epoch": 2.3032693041597763, + "grad_norm": 0.9500169157981873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2714, + "mean_token_accuracy": 0.9004204869270325, + "num_tokens": 710859287.0, + "step": 18106 + }, + { + "epoch": 2.303396514438367, + "grad_norm": 0.9908124804496765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8875645399093628, + "num_tokens": 710898147.0, + "step": 18107 + }, + { + "epoch": 2.3035237247169573, + "grad_norm": 0.9843145608901978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.892067551612854, + "num_tokens": 710937175.0, + "step": 18108 + }, + { + "epoch": 2.303650934995548, + "grad_norm": 0.92191082239151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.898330569267273, + "num_tokens": 710979619.0, + "step": 18109 + }, + { + "epoch": 2.303778145274138, + "grad_norm": 1.044547200202942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8911418914794922, + "num_tokens": 711015383.0, + "step": 18110 + }, + { + "epoch": 2.303905355552729, + "grad_norm": 0.967811644077301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.9024649858474731, + "num_tokens": 711053036.0, + "step": 18111 + }, + { + "epoch": 2.304032565831319, + "grad_norm": 1.1029548645019531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8771461248397827, + "num_tokens": 711091821.0, + "step": 18112 + }, + { + "epoch": 2.3041597761099095, + "grad_norm": 1.1811884641647339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.8707675933837891, + "num_tokens": 711121667.0, + "step": 18113 + }, + { + "epoch": 2.3042869863885, + "grad_norm": 1.1117907762527466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8956444263458252, + "num_tokens": 711153840.0, + "step": 18114 + }, + { + "epoch": 2.3044141966670906, + "grad_norm": 1.003591775894165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8836202621459961, + "num_tokens": 711193011.0, + "step": 18115 + }, + { + "epoch": 2.304541406945681, + "grad_norm": 0.9633059501647949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.890234112739563, + "num_tokens": 711232872.0, + "step": 18116 + }, + { + "epoch": 2.3046686172242716, + "grad_norm": 0.9570943713188171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8905615210533142, + "num_tokens": 711276594.0, + "step": 18117 + }, + { + "epoch": 2.304795827502862, + "grad_norm": 0.9404639005661011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8927991986274719, + "num_tokens": 711318781.0, + "step": 18118 + }, + { + "epoch": 2.3049230377814527, + "grad_norm": 0.9820453524589539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8953758478164673, + "num_tokens": 711361485.0, + "step": 18119 + }, + { + "epoch": 2.305050248060043, + "grad_norm": 1.0159059762954712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8851544260978699, + "num_tokens": 711402120.0, + "step": 18120 + }, + { + "epoch": 2.3051774583386337, + "grad_norm": 1.0540757179260254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3434, + "mean_token_accuracy": 0.8812754154205322, + "num_tokens": 711441151.0, + "step": 18121 + }, + { + "epoch": 2.3053046686172243, + "grad_norm": 0.9919909238815308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8882976770401001, + "num_tokens": 711482619.0, + "step": 18122 + }, + { + "epoch": 2.305431878895815, + "grad_norm": 0.9976698160171509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8904110193252563, + "num_tokens": 711519584.0, + "step": 18123 + }, + { + "epoch": 2.3055590891744053, + "grad_norm": 0.9577063918113708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8883780837059021, + "num_tokens": 711559415.0, + "step": 18124 + }, + { + "epoch": 2.305686299452996, + "grad_norm": 1.0172334909439087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8882169127464294, + "num_tokens": 711597115.0, + "step": 18125 + }, + { + "epoch": 2.3058135097315864, + "grad_norm": 1.0115776062011719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8928872346878052, + "num_tokens": 711633835.0, + "step": 18126 + }, + { + "epoch": 2.305940720010177, + "grad_norm": 0.9057546257972717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8974679708480835, + "num_tokens": 711673752.0, + "step": 18127 + }, + { + "epoch": 2.3060679302887674, + "grad_norm": 0.9320272207260132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8876253366470337, + "num_tokens": 711716610.0, + "step": 18128 + }, + { + "epoch": 2.306195140567358, + "grad_norm": 0.909699559211731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8985122442245483, + "num_tokens": 711756792.0, + "step": 18129 + }, + { + "epoch": 2.3063223508459485, + "grad_norm": 0.9971457123756409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8921208381652832, + "num_tokens": 711792229.0, + "step": 18130 + }, + { + "epoch": 2.306449561124539, + "grad_norm": 1.053652286529541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8811591863632202, + "num_tokens": 711828892.0, + "step": 18131 + }, + { + "epoch": 2.3065767714031296, + "grad_norm": 1.0289268493652344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.875420331954956, + "num_tokens": 711867364.0, + "step": 18132 + }, + { + "epoch": 2.3067039816817196, + "grad_norm": 1.0333356857299805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8882473707199097, + "num_tokens": 711902886.0, + "step": 18133 + }, + { + "epoch": 2.3068311919603106, + "grad_norm": 1.0188556909561157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8882152438163757, + "num_tokens": 711939241.0, + "step": 18134 + }, + { + "epoch": 2.3069584022389007, + "grad_norm": 0.9058658480644226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8922523856163025, + "num_tokens": 711985254.0, + "step": 18135 + }, + { + "epoch": 2.3070856125174912, + "grad_norm": 1.0241316556930542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8932783007621765, + "num_tokens": 712019802.0, + "step": 18136 + }, + { + "epoch": 2.3072128227960818, + "grad_norm": 0.9895114302635193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.891548216342926, + "num_tokens": 712058265.0, + "step": 18137 + }, + { + "epoch": 2.3073400330746723, + "grad_norm": 1.0280442237854004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8979740738868713, + "num_tokens": 712093886.0, + "step": 18138 + }, + { + "epoch": 2.307467243353263, + "grad_norm": 0.9534832239151001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8950340747833252, + "num_tokens": 712136211.0, + "step": 18139 + }, + { + "epoch": 2.3075944536318533, + "grad_norm": 0.9928544163703918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8832993507385254, + "num_tokens": 712176686.0, + "step": 18140 + }, + { + "epoch": 2.307721663910444, + "grad_norm": 0.8748794794082642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2567, + "mean_token_accuracy": 0.9074259996414185, + "num_tokens": 712221894.0, + "step": 18141 + }, + { + "epoch": 2.3078488741890344, + "grad_norm": 1.036117434501648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8826109170913696, + "num_tokens": 712259035.0, + "step": 18142 + }, + { + "epoch": 2.307976084467625, + "grad_norm": 1.0438284873962402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.873260498046875, + "num_tokens": 712300716.0, + "step": 18143 + }, + { + "epoch": 2.3081032947462155, + "grad_norm": 1.083664059638977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.8703902363777161, + "num_tokens": 712341788.0, + "step": 18144 + }, + { + "epoch": 2.308230505024806, + "grad_norm": 1.206908941268921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8764995336532593, + "num_tokens": 712373391.0, + "step": 18145 + }, + { + "epoch": 2.3083577153033965, + "grad_norm": 1.0614979267120361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8909081220626831, + "num_tokens": 712406310.0, + "step": 18146 + }, + { + "epoch": 2.308484925581987, + "grad_norm": 0.996479868888855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3478, + "mean_token_accuracy": 0.87781822681427, + "num_tokens": 712447720.0, + "step": 18147 + }, + { + "epoch": 2.3086121358605776, + "grad_norm": 0.9617733955383301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8884357810020447, + "num_tokens": 712490553.0, + "step": 18148 + }, + { + "epoch": 2.308739346139168, + "grad_norm": 1.0391336679458618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8899480104446411, + "num_tokens": 712525445.0, + "step": 18149 + }, + { + "epoch": 2.3088665564177586, + "grad_norm": 1.0864659547805786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8859471082687378, + "num_tokens": 712560628.0, + "step": 18150 + }, + { + "epoch": 2.308993766696349, + "grad_norm": 0.9310846328735352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8855751156806946, + "num_tokens": 712608709.0, + "step": 18151 + }, + { + "epoch": 2.3091209769749397, + "grad_norm": 1.051243543624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.8984469771385193, + "num_tokens": 712641264.0, + "step": 18152 + }, + { + "epoch": 2.30924818725353, + "grad_norm": 0.9747846126556396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8887985944747925, + "num_tokens": 712681102.0, + "step": 18153 + }, + { + "epoch": 2.3093753975321207, + "grad_norm": 1.0567047595977783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3488, + "mean_token_accuracy": 0.8767732977867126, + "num_tokens": 712715804.0, + "step": 18154 + }, + { + "epoch": 2.3095026078107113, + "grad_norm": 0.9499826431274414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8897859454154968, + "num_tokens": 712754831.0, + "step": 18155 + }, + { + "epoch": 2.309629818089302, + "grad_norm": 0.9781658053398132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8950851559638977, + "num_tokens": 712792444.0, + "step": 18156 + }, + { + "epoch": 2.3097570283678923, + "grad_norm": 0.9511352181434631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8861919641494751, + "num_tokens": 712833195.0, + "step": 18157 + }, + { + "epoch": 2.3098842386464824, + "grad_norm": 1.0514237880706787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.875382661819458, + "num_tokens": 712869452.0, + "step": 18158 + }, + { + "epoch": 2.3100114489250734, + "grad_norm": 1.0210576057434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8876516222953796, + "num_tokens": 712908457.0, + "step": 18159 + }, + { + "epoch": 2.3101386592036635, + "grad_norm": 1.0082193613052368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8848435878753662, + "num_tokens": 712947480.0, + "step": 18160 + }, + { + "epoch": 2.310265869482254, + "grad_norm": 1.0096436738967896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8955193758010864, + "num_tokens": 712983293.0, + "step": 18161 + }, + { + "epoch": 2.3103930797608445, + "grad_norm": 0.9801679253578186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8879255652427673, + "num_tokens": 713027513.0, + "step": 18162 + }, + { + "epoch": 2.310520290039435, + "grad_norm": 1.0439139604568481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.9003803730010986, + "num_tokens": 713064608.0, + "step": 18163 + }, + { + "epoch": 2.3106475003180256, + "grad_norm": 0.9218924045562744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8940704464912415, + "num_tokens": 713107243.0, + "step": 18164 + }, + { + "epoch": 2.310774710596616, + "grad_norm": 0.9635787606239319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.9015660285949707, + "num_tokens": 713144142.0, + "step": 18165 + }, + { + "epoch": 2.3109019208752066, + "grad_norm": 0.9634062647819519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8884210586547852, + "num_tokens": 713186724.0, + "step": 18166 + }, + { + "epoch": 2.311029131153797, + "grad_norm": 1.011504054069519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8921577334403992, + "num_tokens": 713222199.0, + "step": 18167 + }, + { + "epoch": 2.3111563414323877, + "grad_norm": 0.998367965221405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8879580497741699, + "num_tokens": 713260742.0, + "step": 18168 + }, + { + "epoch": 2.311283551710978, + "grad_norm": 1.0263334512710571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8804864287376404, + "num_tokens": 713303912.0, + "step": 18169 + }, + { + "epoch": 2.3114107619895687, + "grad_norm": 0.9244711995124817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8949611186981201, + "num_tokens": 713349811.0, + "step": 18170 + }, + { + "epoch": 2.3115379722681593, + "grad_norm": 0.8980042934417725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8967843651771545, + "num_tokens": 713395489.0, + "step": 18171 + }, + { + "epoch": 2.31166518254675, + "grad_norm": 1.0353829860687256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8831239938735962, + "num_tokens": 713435197.0, + "step": 18172 + }, + { + "epoch": 2.3117923928253403, + "grad_norm": 1.0230175256729126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8861794471740723, + "num_tokens": 713472599.0, + "step": 18173 + }, + { + "epoch": 2.311919603103931, + "grad_norm": 1.0522717237472534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8842306137084961, + "num_tokens": 713514470.0, + "step": 18174 + }, + { + "epoch": 2.3120468133825214, + "grad_norm": 0.999912679195404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8917638063430786, + "num_tokens": 713551042.0, + "step": 18175 + }, + { + "epoch": 2.312174023661112, + "grad_norm": 1.0008888244628906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8853765726089478, + "num_tokens": 713592731.0, + "step": 18176 + }, + { + "epoch": 2.3123012339397024, + "grad_norm": 1.0573585033416748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8889477252960205, + "num_tokens": 713627626.0, + "step": 18177 + }, + { + "epoch": 2.312428444218293, + "grad_norm": 0.88200843334198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2435, + "mean_token_accuracy": 0.9124590158462524, + "num_tokens": 713667346.0, + "step": 18178 + }, + { + "epoch": 2.3125556544968835, + "grad_norm": 0.8836164474487305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8905447721481323, + "num_tokens": 713711028.0, + "step": 18179 + }, + { + "epoch": 2.312682864775474, + "grad_norm": 0.9816778302192688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8953381180763245, + "num_tokens": 713751586.0, + "step": 18180 + }, + { + "epoch": 2.3128100750540646, + "grad_norm": 0.92520672082901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8920006155967712, + "num_tokens": 713796960.0, + "step": 18181 + }, + { + "epoch": 2.312937285332655, + "grad_norm": 0.9598982930183411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8913816809654236, + "num_tokens": 713840535.0, + "step": 18182 + }, + { + "epoch": 2.313064495611245, + "grad_norm": 0.9854287505149841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8914689421653748, + "num_tokens": 713876626.0, + "step": 18183 + }, + { + "epoch": 2.313191705889836, + "grad_norm": 1.020544171333313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8901346921920776, + "num_tokens": 713915802.0, + "step": 18184 + }, + { + "epoch": 2.313318916168426, + "grad_norm": 1.0172343254089355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8906784057617188, + "num_tokens": 713949914.0, + "step": 18185 + }, + { + "epoch": 2.3134461264470167, + "grad_norm": 1.0499852895736694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8916946649551392, + "num_tokens": 713983161.0, + "step": 18186 + }, + { + "epoch": 2.3135733367256073, + "grad_norm": 0.9656270146369934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8872002959251404, + "num_tokens": 714028699.0, + "step": 18187 + }, + { + "epoch": 2.313700547004198, + "grad_norm": 1.1088953018188477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8799399137496948, + "num_tokens": 714067369.0, + "step": 18188 + }, + { + "epoch": 2.3138277572827883, + "grad_norm": 0.9843093752861023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8987250328063965, + "num_tokens": 714103183.0, + "step": 18189 + }, + { + "epoch": 2.313954967561379, + "grad_norm": 0.9960974454879761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.886197566986084, + "num_tokens": 714145469.0, + "step": 18190 + }, + { + "epoch": 2.3140821778399694, + "grad_norm": 0.9581168293952942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8932368755340576, + "num_tokens": 714189284.0, + "step": 18191 + }, + { + "epoch": 2.31420938811856, + "grad_norm": 1.0099481344223022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8760809898376465, + "num_tokens": 714234942.0, + "step": 18192 + }, + { + "epoch": 2.3143365983971504, + "grad_norm": 0.9199455380439758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.8993062973022461, + "num_tokens": 714274943.0, + "step": 18193 + }, + { + "epoch": 2.314463808675741, + "grad_norm": 0.9423554539680481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8915370106697083, + "num_tokens": 714319554.0, + "step": 18194 + }, + { + "epoch": 2.3145910189543315, + "grad_norm": 1.007157802581787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8940143585205078, + "num_tokens": 714359244.0, + "step": 18195 + }, + { + "epoch": 2.314718229232922, + "grad_norm": 0.9834405779838562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8929112553596497, + "num_tokens": 714397191.0, + "step": 18196 + }, + { + "epoch": 2.3148454395115126, + "grad_norm": 1.0166586637496948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8886727094650269, + "num_tokens": 714433367.0, + "step": 18197 + }, + { + "epoch": 2.314972649790103, + "grad_norm": 0.8853119015693665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.888064980506897, + "num_tokens": 714483374.0, + "step": 18198 + }, + { + "epoch": 2.3150998600686936, + "grad_norm": 0.9332681894302368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8929771184921265, + "num_tokens": 714530120.0, + "step": 18199 + }, + { + "epoch": 2.315227070347284, + "grad_norm": 0.975864827632904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8957731127738953, + "num_tokens": 714573525.0, + "step": 18200 + }, + { + "epoch": 2.3153542806258747, + "grad_norm": 0.98390793800354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8901687264442444, + "num_tokens": 714614376.0, + "step": 18201 + }, + { + "epoch": 2.315481490904465, + "grad_norm": 0.9843634366989136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8915953040122986, + "num_tokens": 714652964.0, + "step": 18202 + }, + { + "epoch": 2.3156087011830557, + "grad_norm": 1.0040252208709717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8865261077880859, + "num_tokens": 714692849.0, + "step": 18203 + }, + { + "epoch": 2.3157359114616463, + "grad_norm": 0.9237021207809448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8968034982681274, + "num_tokens": 714735370.0, + "step": 18204 + }, + { + "epoch": 2.315863121740237, + "grad_norm": 1.0231187343597412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.899316132068634, + "num_tokens": 714772427.0, + "step": 18205 + }, + { + "epoch": 2.3159903320188273, + "grad_norm": 0.9918772578239441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8862659931182861, + "num_tokens": 714813685.0, + "step": 18206 + }, + { + "epoch": 2.316117542297418, + "grad_norm": 1.0692293643951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.897549569606781, + "num_tokens": 714845736.0, + "step": 18207 + }, + { + "epoch": 2.316244752576008, + "grad_norm": 1.0082831382751465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.88959139585495, + "num_tokens": 714889118.0, + "step": 18208 + }, + { + "epoch": 2.316371962854599, + "grad_norm": 0.9994092583656311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8855628967285156, + "num_tokens": 714930817.0, + "step": 18209 + }, + { + "epoch": 2.316499173133189, + "grad_norm": 1.065251350402832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8778297305107117, + "num_tokens": 714968372.0, + "step": 18210 + }, + { + "epoch": 2.3166263834117795, + "grad_norm": 1.0597411394119263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8817470073699951, + "num_tokens": 715001966.0, + "step": 18211 + }, + { + "epoch": 2.31675359369037, + "grad_norm": 1.0046840906143188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.888314962387085, + "num_tokens": 715044426.0, + "step": 18212 + }, + { + "epoch": 2.3168808039689606, + "grad_norm": 1.0097379684448242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8865639567375183, + "num_tokens": 715081059.0, + "step": 18213 + }, + { + "epoch": 2.317008014247551, + "grad_norm": 1.0291478633880615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8860714435577393, + "num_tokens": 715119592.0, + "step": 18214 + }, + { + "epoch": 2.3171352245261416, + "grad_norm": 1.0499681234359741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8787280321121216, + "num_tokens": 715156946.0, + "step": 18215 + }, + { + "epoch": 2.317262434804732, + "grad_norm": 1.0097081661224365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8908485770225525, + "num_tokens": 715197363.0, + "step": 18216 + }, + { + "epoch": 2.3173896450833227, + "grad_norm": 1.0237021446228027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8863839507102966, + "num_tokens": 715235388.0, + "step": 18217 + }, + { + "epoch": 2.317516855361913, + "grad_norm": 0.9302302598953247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2526, + "mean_token_accuracy": 0.9082857370376587, + "num_tokens": 715272972.0, + "step": 18218 + }, + { + "epoch": 2.3176440656405037, + "grad_norm": 0.9366689920425415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8941828012466431, + "num_tokens": 715314044.0, + "step": 18219 + }, + { + "epoch": 2.3177712759190943, + "grad_norm": 1.0132811069488525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8900222182273865, + "num_tokens": 715350274.0, + "step": 18220 + }, + { + "epoch": 2.317898486197685, + "grad_norm": 1.0215744972229004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.9007281064987183, + "num_tokens": 715385895.0, + "step": 18221 + }, + { + "epoch": 2.3180256964762753, + "grad_norm": 1.0321028232574463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8818588852882385, + "num_tokens": 715423704.0, + "step": 18222 + }, + { + "epoch": 2.318152906754866, + "grad_norm": 0.9879888296127319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.889735221862793, + "num_tokens": 715462628.0, + "step": 18223 + }, + { + "epoch": 2.3182801170334564, + "grad_norm": 0.9841205477714539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8890641927719116, + "num_tokens": 715502739.0, + "step": 18224 + }, + { + "epoch": 2.318407327312047, + "grad_norm": 1.0083386898040771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8933056592941284, + "num_tokens": 715538228.0, + "step": 18225 + }, + { + "epoch": 2.3185345375906374, + "grad_norm": 1.1010736227035522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.887472927570343, + "num_tokens": 715570726.0, + "step": 18226 + }, + { + "epoch": 2.318661747869228, + "grad_norm": 0.9846423864364624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.87587571144104, + "num_tokens": 715614893.0, + "step": 18227 + }, + { + "epoch": 2.3187889581478185, + "grad_norm": 0.9828978776931763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8833233714103699, + "num_tokens": 715659802.0, + "step": 18228 + }, + { + "epoch": 2.318916168426409, + "grad_norm": 1.0389691591262817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8831993341445923, + "num_tokens": 715697770.0, + "step": 18229 + }, + { + "epoch": 2.3190433787049995, + "grad_norm": 0.9734213352203369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8895742893218994, + "num_tokens": 715737823.0, + "step": 18230 + }, + { + "epoch": 2.3191705889835896, + "grad_norm": 0.9225907921791077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8979724049568176, + "num_tokens": 715779236.0, + "step": 18231 + }, + { + "epoch": 2.3192977992621806, + "grad_norm": 0.9572316408157349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8893359899520874, + "num_tokens": 715818268.0, + "step": 18232 + }, + { + "epoch": 2.3194250095407707, + "grad_norm": 0.9386769533157349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9027777314186096, + "num_tokens": 715855835.0, + "step": 18233 + }, + { + "epoch": 2.319552219819361, + "grad_norm": 0.930524468421936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8899133205413818, + "num_tokens": 715901603.0, + "step": 18234 + }, + { + "epoch": 2.3196794300979517, + "grad_norm": 0.9564005732536316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2594, + "mean_token_accuracy": 0.9045535326004028, + "num_tokens": 715938037.0, + "step": 18235 + }, + { + "epoch": 2.3198066403765423, + "grad_norm": 0.9248418211936951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9021527767181396, + "num_tokens": 715978955.0, + "step": 18236 + }, + { + "epoch": 2.319933850655133, + "grad_norm": 0.9444387555122375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.895836591720581, + "num_tokens": 716020929.0, + "step": 18237 + }, + { + "epoch": 2.3200610609337233, + "grad_norm": 1.1098028421401978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8770126104354858, + "num_tokens": 716059960.0, + "step": 18238 + }, + { + "epoch": 2.320188271212314, + "grad_norm": 1.008879542350769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.88376784324646, + "num_tokens": 716099533.0, + "step": 18239 + }, + { + "epoch": 2.3203154814909044, + "grad_norm": 1.0795390605926514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8947158455848694, + "num_tokens": 716130059.0, + "step": 18240 + }, + { + "epoch": 2.320442691769495, + "grad_norm": 0.9385825395584106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8884419202804565, + "num_tokens": 716168383.0, + "step": 18241 + }, + { + "epoch": 2.3205699020480854, + "grad_norm": 0.9334278702735901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8921594619750977, + "num_tokens": 716213155.0, + "step": 18242 + }, + { + "epoch": 2.320697112326676, + "grad_norm": 1.0228028297424316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8855640888214111, + "num_tokens": 716249370.0, + "step": 18243 + }, + { + "epoch": 2.3208243226052665, + "grad_norm": 0.9017584919929504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.9050385355949402, + "num_tokens": 716289425.0, + "step": 18244 + }, + { + "epoch": 2.320951532883857, + "grad_norm": 0.9893364310264587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.879252016544342, + "num_tokens": 716332475.0, + "step": 18245 + }, + { + "epoch": 2.3210787431624476, + "grad_norm": 0.9829888939857483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8882625699043274, + "num_tokens": 716370232.0, + "step": 18246 + }, + { + "epoch": 2.321205953441038, + "grad_norm": 0.972439706325531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8930174112319946, + "num_tokens": 716406846.0, + "step": 18247 + }, + { + "epoch": 2.3213331637196286, + "grad_norm": 1.0336260795593262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8790429830551147, + "num_tokens": 716447455.0, + "step": 18248 + }, + { + "epoch": 2.321460373998219, + "grad_norm": 0.9625821113586426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9059215784072876, + "num_tokens": 716483633.0, + "step": 18249 + }, + { + "epoch": 2.3215875842768097, + "grad_norm": 1.0407190322875977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8806376457214355, + "num_tokens": 716521657.0, + "step": 18250 + }, + { + "epoch": 2.3217147945554, + "grad_norm": 1.0040831565856934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8921867609024048, + "num_tokens": 716559744.0, + "step": 18251 + }, + { + "epoch": 2.3218420048339907, + "grad_norm": 1.093453049659729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8711150884628296, + "num_tokens": 716595661.0, + "step": 18252 + }, + { + "epoch": 2.3219692151125813, + "grad_norm": 1.0189629793167114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8891751766204834, + "num_tokens": 716634279.0, + "step": 18253 + }, + { + "epoch": 2.322096425391172, + "grad_norm": 0.9042409062385559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.9008275270462036, + "num_tokens": 716678685.0, + "step": 18254 + }, + { + "epoch": 2.3222236356697623, + "grad_norm": 0.8705739378929138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9028462171554565, + "num_tokens": 716722820.0, + "step": 18255 + }, + { + "epoch": 2.3223508459483524, + "grad_norm": 1.0369662046432495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8788743019104004, + "num_tokens": 716757631.0, + "step": 18256 + }, + { + "epoch": 2.3224780562269434, + "grad_norm": 0.9355878233909607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8949404358863831, + "num_tokens": 716800847.0, + "step": 18257 + }, + { + "epoch": 2.3226052665055335, + "grad_norm": 1.015745759010315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8829166889190674, + "num_tokens": 716842896.0, + "step": 18258 + }, + { + "epoch": 2.322732476784124, + "grad_norm": 1.0267482995986938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8785027265548706, + "num_tokens": 716883886.0, + "step": 18259 + }, + { + "epoch": 2.3228596870627145, + "grad_norm": 0.8937444686889648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.9010576009750366, + "num_tokens": 716923472.0, + "step": 18260 + }, + { + "epoch": 2.322986897341305, + "grad_norm": 0.9619894623756409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8908555507659912, + "num_tokens": 716963033.0, + "step": 18261 + }, + { + "epoch": 2.3231141076198956, + "grad_norm": 0.9252161979675293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8954107761383057, + "num_tokens": 717007153.0, + "step": 18262 + }, + { + "epoch": 2.323241317898486, + "grad_norm": 1.0287224054336548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8771336078643799, + "num_tokens": 717044833.0, + "step": 18263 + }, + { + "epoch": 2.3233685281770766, + "grad_norm": 0.9787716865539551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8782727122306824, + "num_tokens": 717087948.0, + "step": 18264 + }, + { + "epoch": 2.323495738455667, + "grad_norm": 0.9620451927185059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8958483934402466, + "num_tokens": 717124346.0, + "step": 18265 + }, + { + "epoch": 2.3236229487342577, + "grad_norm": 0.9374153017997742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9045902490615845, + "num_tokens": 717165908.0, + "step": 18266 + }, + { + "epoch": 2.323750159012848, + "grad_norm": 0.9823494553565979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8871331214904785, + "num_tokens": 717205921.0, + "step": 18267 + }, + { + "epoch": 2.3238773692914387, + "grad_norm": 0.9288652539253235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.887294352054596, + "num_tokens": 717250821.0, + "step": 18268 + }, + { + "epoch": 2.3240045795700293, + "grad_norm": 1.1599230766296387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3854, + "mean_token_accuracy": 0.867464005947113, + "num_tokens": 717290556.0, + "step": 18269 + }, + { + "epoch": 2.32413178984862, + "grad_norm": 0.9850224852561951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8959105610847473, + "num_tokens": 717329527.0, + "step": 18270 + }, + { + "epoch": 2.3242590001272103, + "grad_norm": 0.9510760307312012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.896065354347229, + "num_tokens": 717371318.0, + "step": 18271 + }, + { + "epoch": 2.324386210405801, + "grad_norm": 0.9418984651565552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.89892578125, + "num_tokens": 717411400.0, + "step": 18272 + }, + { + "epoch": 2.3245134206843914, + "grad_norm": 0.9107028841972351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2477, + "mean_token_accuracy": 0.9090942144393921, + "num_tokens": 717446711.0, + "step": 18273 + }, + { + "epoch": 2.324640630962982, + "grad_norm": 0.9106077551841736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8774222135543823, + "num_tokens": 717494007.0, + "step": 18274 + }, + { + "epoch": 2.3247678412415724, + "grad_norm": 0.9253662824630737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8904988169670105, + "num_tokens": 717539202.0, + "step": 18275 + }, + { + "epoch": 2.324895051520163, + "grad_norm": 0.9855617880821228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8890701532363892, + "num_tokens": 717579326.0, + "step": 18276 + }, + { + "epoch": 2.3250222617987535, + "grad_norm": 1.0558311939239502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8744039535522461, + "num_tokens": 717617173.0, + "step": 18277 + }, + { + "epoch": 2.325149472077344, + "grad_norm": 1.0318641662597656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8829727172851562, + "num_tokens": 717655901.0, + "step": 18278 + }, + { + "epoch": 2.3252766823559345, + "grad_norm": 0.9991257786750793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.892839789390564, + "num_tokens": 717690817.0, + "step": 18279 + }, + { + "epoch": 2.325403892634525, + "grad_norm": 1.0665364265441895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8960424065589905, + "num_tokens": 717725570.0, + "step": 18280 + }, + { + "epoch": 2.325531102913115, + "grad_norm": 0.9000160098075867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.9014713168144226, + "num_tokens": 717766172.0, + "step": 18281 + }, + { + "epoch": 2.325658313191706, + "grad_norm": 1.0851234197616577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8809546828269958, + "num_tokens": 717802041.0, + "step": 18282 + }, + { + "epoch": 2.325785523470296, + "grad_norm": 1.017667531967163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8775778412818909, + "num_tokens": 717845284.0, + "step": 18283 + }, + { + "epoch": 2.3259127337488867, + "grad_norm": 0.8981502056121826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9014837741851807, + "num_tokens": 717886871.0, + "step": 18284 + }, + { + "epoch": 2.3260399440274773, + "grad_norm": 1.0926649570465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8800268173217773, + "num_tokens": 717922393.0, + "step": 18285 + }, + { + "epoch": 2.326167154306068, + "grad_norm": 1.0550481081008911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8776301145553589, + "num_tokens": 717962394.0, + "step": 18286 + }, + { + "epoch": 2.3262943645846583, + "grad_norm": 0.9843317866325378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8843854665756226, + "num_tokens": 718004629.0, + "step": 18287 + }, + { + "epoch": 2.326421574863249, + "grad_norm": 0.9445478916168213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.899495005607605, + "num_tokens": 718050422.0, + "step": 18288 + }, + { + "epoch": 2.3265487851418394, + "grad_norm": 0.963799238204956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8910698890686035, + "num_tokens": 718089397.0, + "step": 18289 + }, + { + "epoch": 2.32667599542043, + "grad_norm": 1.0043206214904785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3797, + "mean_token_accuracy": 0.8702815771102905, + "num_tokens": 718135936.0, + "step": 18290 + }, + { + "epoch": 2.3268032056990204, + "grad_norm": 0.9665117263793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2652, + "mean_token_accuracy": 0.902383029460907, + "num_tokens": 718171067.0, + "step": 18291 + }, + { + "epoch": 2.326930415977611, + "grad_norm": 0.9380895495414734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.9009086489677429, + "num_tokens": 718208229.0, + "step": 18292 + }, + { + "epoch": 2.3270576262562015, + "grad_norm": 1.013426661491394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8831747770309448, + "num_tokens": 718246516.0, + "step": 18293 + }, + { + "epoch": 2.327184836534792, + "grad_norm": 1.0558240413665771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8872968554496765, + "num_tokens": 718279395.0, + "step": 18294 + }, + { + "epoch": 2.3273120468133826, + "grad_norm": 1.001051425933838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.898296594619751, + "num_tokens": 718315181.0, + "step": 18295 + }, + { + "epoch": 2.327439257091973, + "grad_norm": 1.1098308563232422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8933114409446716, + "num_tokens": 718351832.0, + "step": 18296 + }, + { + "epoch": 2.3275664673705636, + "grad_norm": 1.0666974782943726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8832653164863586, + "num_tokens": 718389625.0, + "step": 18297 + }, + { + "epoch": 2.327693677649154, + "grad_norm": 0.9709731936454773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8848247528076172, + "num_tokens": 718431079.0, + "step": 18298 + }, + { + "epoch": 2.3278208879277447, + "grad_norm": 1.0059298276901245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8877512812614441, + "num_tokens": 718468387.0, + "step": 18299 + }, + { + "epoch": 2.327948098206335, + "grad_norm": 0.9857925772666931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8860377073287964, + "num_tokens": 718511835.0, + "step": 18300 + }, + { + "epoch": 2.3280753084849257, + "grad_norm": 0.9125739932060242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9047290086746216, + "num_tokens": 718551160.0, + "step": 18301 + }, + { + "epoch": 2.3282025187635162, + "grad_norm": 1.1632416248321533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8887221813201904, + "num_tokens": 718581100.0, + "step": 18302 + }, + { + "epoch": 2.3283297290421068, + "grad_norm": 0.9238309860229492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8866593241691589, + "num_tokens": 718627475.0, + "step": 18303 + }, + { + "epoch": 2.3284569393206973, + "grad_norm": 1.0024430751800537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8786659240722656, + "num_tokens": 718669386.0, + "step": 18304 + }, + { + "epoch": 2.328584149599288, + "grad_norm": 1.0127462148666382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8894962072372437, + "num_tokens": 718709125.0, + "step": 18305 + }, + { + "epoch": 2.328711359877878, + "grad_norm": 0.9022018909454346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.9078827500343323, + "num_tokens": 718747359.0, + "step": 18306 + }, + { + "epoch": 2.328838570156469, + "grad_norm": 1.0858367681503296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8889157772064209, + "num_tokens": 718784803.0, + "step": 18307 + }, + { + "epoch": 2.328965780435059, + "grad_norm": 1.1055419445037842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8905150890350342, + "num_tokens": 718818981.0, + "step": 18308 + }, + { + "epoch": 2.3290929907136495, + "grad_norm": 0.8971149921417236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8953258991241455, + "num_tokens": 718862023.0, + "step": 18309 + }, + { + "epoch": 2.32922020099224, + "grad_norm": 1.0112961530685425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8890664577484131, + "num_tokens": 718898789.0, + "step": 18310 + }, + { + "epoch": 2.3293474112708306, + "grad_norm": 1.0014351606369019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8742067217826843, + "num_tokens": 718943329.0, + "step": 18311 + }, + { + "epoch": 2.329474621549421, + "grad_norm": 1.0342836380004883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8753544092178345, + "num_tokens": 718982030.0, + "step": 18312 + }, + { + "epoch": 2.3296018318280116, + "grad_norm": 1.0103284120559692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8971077799797058, + "num_tokens": 719013900.0, + "step": 18313 + }, + { + "epoch": 2.329729042106602, + "grad_norm": 0.9286956191062927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8973000049591064, + "num_tokens": 719055896.0, + "step": 18314 + }, + { + "epoch": 2.3298562523851927, + "grad_norm": 0.9665062427520752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8908234238624573, + "num_tokens": 719095692.0, + "step": 18315 + }, + { + "epoch": 2.329983462663783, + "grad_norm": 1.0321681499481201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8875555396080017, + "num_tokens": 719133235.0, + "step": 18316 + }, + { + "epoch": 2.3301106729423737, + "grad_norm": 0.9888532161712646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8863258361816406, + "num_tokens": 719171333.0, + "step": 18317 + }, + { + "epoch": 2.3302378832209643, + "grad_norm": 1.0453343391418457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.890949010848999, + "num_tokens": 719206433.0, + "step": 18318 + }, + { + "epoch": 2.330365093499555, + "grad_norm": 1.1079185009002686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8720272779464722, + "num_tokens": 719245667.0, + "step": 18319 + }, + { + "epoch": 2.3304923037781453, + "grad_norm": 0.9671881198883057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8966882228851318, + "num_tokens": 719285740.0, + "step": 18320 + }, + { + "epoch": 2.330619514056736, + "grad_norm": 1.151941180229187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8807703852653503, + "num_tokens": 719319130.0, + "step": 18321 + }, + { + "epoch": 2.3307467243353264, + "grad_norm": 1.0089861154556274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8827494978904724, + "num_tokens": 719356763.0, + "step": 18322 + }, + { + "epoch": 2.330873934613917, + "grad_norm": 1.0992271900177002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.9057562351226807, + "num_tokens": 719386768.0, + "step": 18323 + }, + { + "epoch": 2.3310011448925074, + "grad_norm": 0.9696558713912964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9041967391967773, + "num_tokens": 719425339.0, + "step": 18324 + }, + { + "epoch": 2.331128355171098, + "grad_norm": 1.048153281211853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3475, + "mean_token_accuracy": 0.877066969871521, + "num_tokens": 719464426.0, + "step": 18325 + }, + { + "epoch": 2.3312555654496885, + "grad_norm": 0.891440212726593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8979783058166504, + "num_tokens": 719505238.0, + "step": 18326 + }, + { + "epoch": 2.331382775728279, + "grad_norm": 1.0141574144363403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.8993390798568726, + "num_tokens": 719540332.0, + "step": 18327 + }, + { + "epoch": 2.3315099860068695, + "grad_norm": 0.9677044749259949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8927336931228638, + "num_tokens": 719580846.0, + "step": 18328 + }, + { + "epoch": 2.3316371962854596, + "grad_norm": 1.0255153179168701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8776041269302368, + "num_tokens": 719619310.0, + "step": 18329 + }, + { + "epoch": 2.3317644065640506, + "grad_norm": 0.9587301015853882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.89494788646698, + "num_tokens": 719660105.0, + "step": 18330 + }, + { + "epoch": 2.3318916168426407, + "grad_norm": 1.015954852104187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.88181072473526, + "num_tokens": 719696503.0, + "step": 18331 + }, + { + "epoch": 2.332018827121231, + "grad_norm": 0.9106396436691284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8889486193656921, + "num_tokens": 719741490.0, + "step": 18332 + }, + { + "epoch": 2.3321460373998217, + "grad_norm": 1.0287364721298218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8882346749305725, + "num_tokens": 719777783.0, + "step": 18333 + }, + { + "epoch": 2.3322732476784123, + "grad_norm": 0.9375001788139343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2582, + "mean_token_accuracy": 0.9056777954101562, + "num_tokens": 719813941.0, + "step": 18334 + }, + { + "epoch": 2.332400457957003, + "grad_norm": 0.9616820812225342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8886862397193909, + "num_tokens": 719854064.0, + "step": 18335 + }, + { + "epoch": 2.3325276682355933, + "grad_norm": 0.9907282590866089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3752, + "mean_token_accuracy": 0.8664680123329163, + "num_tokens": 719901407.0, + "step": 18336 + }, + { + "epoch": 2.332654878514184, + "grad_norm": 1.0355820655822754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8932344913482666, + "num_tokens": 719936967.0, + "step": 18337 + }, + { + "epoch": 2.3327820887927744, + "grad_norm": 1.0197515487670898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8848910927772522, + "num_tokens": 719972116.0, + "step": 18338 + }, + { + "epoch": 2.332909299071365, + "grad_norm": 0.9644829034805298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8868889212608337, + "num_tokens": 720010284.0, + "step": 18339 + }, + { + "epoch": 2.3330365093499554, + "grad_norm": 0.9007425308227539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8904424905776978, + "num_tokens": 720053687.0, + "step": 18340 + }, + { + "epoch": 2.333163719628546, + "grad_norm": 0.9546082615852356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.902646005153656, + "num_tokens": 720091633.0, + "step": 18341 + }, + { + "epoch": 2.3332909299071365, + "grad_norm": 1.051241159439087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3473, + "mean_token_accuracy": 0.8735389709472656, + "num_tokens": 720131709.0, + "step": 18342 + }, + { + "epoch": 2.333418140185727, + "grad_norm": 1.0899543762207031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3894, + "mean_token_accuracy": 0.8636964559555054, + "num_tokens": 720174335.0, + "step": 18343 + }, + { + "epoch": 2.3335453504643175, + "grad_norm": 1.0978152751922607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8844993114471436, + "num_tokens": 720206565.0, + "step": 18344 + }, + { + "epoch": 2.333672560742908, + "grad_norm": 0.9480672478675842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8954172730445862, + "num_tokens": 720245614.0, + "step": 18345 + }, + { + "epoch": 2.3337997710214986, + "grad_norm": 1.0238094329833984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8859784603118896, + "num_tokens": 720285224.0, + "step": 18346 + }, + { + "epoch": 2.333926981300089, + "grad_norm": 0.8916801810264587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8952389359474182, + "num_tokens": 720326608.0, + "step": 18347 + }, + { + "epoch": 2.3340541915786797, + "grad_norm": 1.084629774093628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8726100921630859, + "num_tokens": 720364225.0, + "step": 18348 + }, + { + "epoch": 2.33418140185727, + "grad_norm": 0.911034345626831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8973943591117859, + "num_tokens": 720404376.0, + "step": 18349 + }, + { + "epoch": 2.3343086121358607, + "grad_norm": 1.0629953145980835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8908538818359375, + "num_tokens": 720439130.0, + "step": 18350 + }, + { + "epoch": 2.3344358224144512, + "grad_norm": 0.9263807535171509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.239, + "mean_token_accuracy": 0.9117200374603271, + "num_tokens": 720476115.0, + "step": 18351 + }, + { + "epoch": 2.3345630326930418, + "grad_norm": 1.0618325471878052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8868203163146973, + "num_tokens": 720510635.0, + "step": 18352 + }, + { + "epoch": 2.3346902429716323, + "grad_norm": 0.9924702644348145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8937941193580627, + "num_tokens": 720546120.0, + "step": 18353 + }, + { + "epoch": 2.3348174532502224, + "grad_norm": 1.0155763626098633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8820427656173706, + "num_tokens": 720583694.0, + "step": 18354 + }, + { + "epoch": 2.3349446635288134, + "grad_norm": 0.9337983727455139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.9013505578041077, + "num_tokens": 720624359.0, + "step": 18355 + }, + { + "epoch": 2.3350718738074034, + "grad_norm": 0.9799252152442932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.900164783000946, + "num_tokens": 720660616.0, + "step": 18356 + }, + { + "epoch": 2.335199084085994, + "grad_norm": 0.995071291923523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8945291042327881, + "num_tokens": 720697653.0, + "step": 18357 + }, + { + "epoch": 2.3353262943645845, + "grad_norm": 1.066952109336853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8943799138069153, + "num_tokens": 720737987.0, + "step": 18358 + }, + { + "epoch": 2.335453504643175, + "grad_norm": 1.0789129734039307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.895316481590271, + "num_tokens": 720772932.0, + "step": 18359 + }, + { + "epoch": 2.3355807149217656, + "grad_norm": 0.8628333210945129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8942025899887085, + "num_tokens": 720820018.0, + "step": 18360 + }, + { + "epoch": 2.335707925200356, + "grad_norm": 0.9392898678779602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8974844813346863, + "num_tokens": 720859773.0, + "step": 18361 + }, + { + "epoch": 2.3358351354789466, + "grad_norm": 1.0158700942993164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8956466913223267, + "num_tokens": 720900855.0, + "step": 18362 + }, + { + "epoch": 2.335962345757537, + "grad_norm": 0.9049996733665466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8960925340652466, + "num_tokens": 720944179.0, + "step": 18363 + }, + { + "epoch": 2.3360895560361277, + "grad_norm": 0.9683579802513123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.891176164150238, + "num_tokens": 720983122.0, + "step": 18364 + }, + { + "epoch": 2.336216766314718, + "grad_norm": 0.9137588143348694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8884075880050659, + "num_tokens": 721027316.0, + "step": 18365 + }, + { + "epoch": 2.3363439765933087, + "grad_norm": 1.0306576490402222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8841310143470764, + "num_tokens": 721065953.0, + "step": 18366 + }, + { + "epoch": 2.3364711868718993, + "grad_norm": 1.0745347738265991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8887165784835815, + "num_tokens": 721101982.0, + "step": 18367 + }, + { + "epoch": 2.33659839715049, + "grad_norm": 0.9330211281776428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8955309391021729, + "num_tokens": 721143177.0, + "step": 18368 + }, + { + "epoch": 2.3367256074290803, + "grad_norm": 0.9894012212753296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8907648324966431, + "num_tokens": 721181321.0, + "step": 18369 + }, + { + "epoch": 2.336852817707671, + "grad_norm": 1.0662100315093994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8879091739654541, + "num_tokens": 721217855.0, + "step": 18370 + }, + { + "epoch": 2.3369800279862614, + "grad_norm": 1.0025182962417603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8912297487258911, + "num_tokens": 721256811.0, + "step": 18371 + }, + { + "epoch": 2.337107238264852, + "grad_norm": 0.995007336139679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8866246938705444, + "num_tokens": 721296513.0, + "step": 18372 + }, + { + "epoch": 2.3372344485434424, + "grad_norm": 1.0419886112213135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8854984641075134, + "num_tokens": 721332536.0, + "step": 18373 + }, + { + "epoch": 2.337361658822033, + "grad_norm": 0.9949434399604797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8935230374336243, + "num_tokens": 721371319.0, + "step": 18374 + }, + { + "epoch": 2.3374888691006235, + "grad_norm": 0.9637813568115234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8971567749977112, + "num_tokens": 721412094.0, + "step": 18375 + }, + { + "epoch": 2.337616079379214, + "grad_norm": 1.091626524925232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.88200843334198, + "num_tokens": 721448052.0, + "step": 18376 + }, + { + "epoch": 2.3377432896578045, + "grad_norm": 1.0480949878692627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3598, + "mean_token_accuracy": 0.8729791641235352, + "num_tokens": 721490237.0, + "step": 18377 + }, + { + "epoch": 2.337870499936395, + "grad_norm": 1.003176212310791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8842846155166626, + "num_tokens": 721531904.0, + "step": 18378 + }, + { + "epoch": 2.337997710214985, + "grad_norm": 1.0147291421890259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8942686915397644, + "num_tokens": 721567215.0, + "step": 18379 + }, + { + "epoch": 2.338124920493576, + "grad_norm": 1.0271040201187134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3699, + "mean_token_accuracy": 0.8701825141906738, + "num_tokens": 721609968.0, + "step": 18380 + }, + { + "epoch": 2.338252130772166, + "grad_norm": 0.9556824564933777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8884232044219971, + "num_tokens": 721649269.0, + "step": 18381 + }, + { + "epoch": 2.3383793410507567, + "grad_norm": 1.0936808586120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.888102650642395, + "num_tokens": 721683132.0, + "step": 18382 + }, + { + "epoch": 2.3385065513293473, + "grad_norm": 1.0035192966461182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8956664800643921, + "num_tokens": 721725252.0, + "step": 18383 + }, + { + "epoch": 2.338633761607938, + "grad_norm": 0.875626802444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.9026305675506592, + "num_tokens": 721770545.0, + "step": 18384 + }, + { + "epoch": 2.3387609718865283, + "grad_norm": 0.9803523421287537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8854528069496155, + "num_tokens": 721812655.0, + "step": 18385 + }, + { + "epoch": 2.338888182165119, + "grad_norm": 1.1271593570709229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.885182797908783, + "num_tokens": 721845933.0, + "step": 18386 + }, + { + "epoch": 2.3390153924437094, + "grad_norm": 0.9884633421897888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8852324485778809, + "num_tokens": 721889642.0, + "step": 18387 + }, + { + "epoch": 2.3391426027223, + "grad_norm": 1.03837251663208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8880296945571899, + "num_tokens": 721925948.0, + "step": 18388 + }, + { + "epoch": 2.3392698130008904, + "grad_norm": 1.0191426277160645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8917899131774902, + "num_tokens": 721961169.0, + "step": 18389 + }, + { + "epoch": 2.339397023279481, + "grad_norm": 0.9704031348228455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8892630934715271, + "num_tokens": 722003427.0, + "step": 18390 + }, + { + "epoch": 2.3395242335580715, + "grad_norm": 1.1809486150741577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3911, + "mean_token_accuracy": 0.8573934435844421, + "num_tokens": 722043248.0, + "step": 18391 + }, + { + "epoch": 2.339651443836662, + "grad_norm": 0.9667747616767883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8832564353942871, + "num_tokens": 722085511.0, + "step": 18392 + }, + { + "epoch": 2.3397786541152525, + "grad_norm": 0.9526792168617249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8974342942237854, + "num_tokens": 722127565.0, + "step": 18393 + }, + { + "epoch": 2.339905864393843, + "grad_norm": 1.070815086364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8880860805511475, + "num_tokens": 722167378.0, + "step": 18394 + }, + { + "epoch": 2.3400330746724336, + "grad_norm": 1.0400440692901611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8809146881103516, + "num_tokens": 722206330.0, + "step": 18395 + }, + { + "epoch": 2.340160284951024, + "grad_norm": 0.965087890625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8950658440589905, + "num_tokens": 722245986.0, + "step": 18396 + }, + { + "epoch": 2.3402874952296147, + "grad_norm": 0.9693761467933655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.899625301361084, + "num_tokens": 722281026.0, + "step": 18397 + }, + { + "epoch": 2.340414705508205, + "grad_norm": 0.9302792549133301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.898573637008667, + "num_tokens": 722323753.0, + "step": 18398 + }, + { + "epoch": 2.3405419157867957, + "grad_norm": 0.9117839336395264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8867990374565125, + "num_tokens": 722369277.0, + "step": 18399 + }, + { + "epoch": 2.3406691260653862, + "grad_norm": 1.115381121635437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.8820970058441162, + "num_tokens": 722403973.0, + "step": 18400 + }, + { + "epoch": 2.3407963363439768, + "grad_norm": 0.9017269611358643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.9000910520553589, + "num_tokens": 722448716.0, + "step": 18401 + }, + { + "epoch": 2.3409235466225673, + "grad_norm": 0.944636344909668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.8975579142570496, + "num_tokens": 722489395.0, + "step": 18402 + }, + { + "epoch": 2.341050756901158, + "grad_norm": 1.1948210000991821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8819618821144104, + "num_tokens": 722519871.0, + "step": 18403 + }, + { + "epoch": 2.341177967179748, + "grad_norm": 1.034487247467041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.8969429731369019, + "num_tokens": 722551954.0, + "step": 18404 + }, + { + "epoch": 2.341305177458339, + "grad_norm": 1.0151417255401611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8956067562103271, + "num_tokens": 722588392.0, + "step": 18405 + }, + { + "epoch": 2.341432387736929, + "grad_norm": 0.9344362020492554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9052425622940063, + "num_tokens": 722625877.0, + "step": 18406 + }, + { + "epoch": 2.3415595980155195, + "grad_norm": 1.0709320306777954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.879967451095581, + "num_tokens": 722663967.0, + "step": 18407 + }, + { + "epoch": 2.34168680829411, + "grad_norm": 0.944952130317688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8957982063293457, + "num_tokens": 722703021.0, + "step": 18408 + }, + { + "epoch": 2.3418140185727006, + "grad_norm": 1.0926754474639893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8848373889923096, + "num_tokens": 722735509.0, + "step": 18409 + }, + { + "epoch": 2.341941228851291, + "grad_norm": 0.9815016388893127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8954346776008606, + "num_tokens": 722774062.0, + "step": 18410 + }, + { + "epoch": 2.3420684391298816, + "grad_norm": 0.9589685201644897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8954248428344727, + "num_tokens": 722810535.0, + "step": 18411 + }, + { + "epoch": 2.342195649408472, + "grad_norm": 1.000308632850647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8857559561729431, + "num_tokens": 722854613.0, + "step": 18412 + }, + { + "epoch": 2.3423228596870627, + "grad_norm": 1.0142383575439453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8829450607299805, + "num_tokens": 722895271.0, + "step": 18413 + }, + { + "epoch": 2.342450069965653, + "grad_norm": 0.9892792105674744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8922633528709412, + "num_tokens": 722935249.0, + "step": 18414 + }, + { + "epoch": 2.3425772802442437, + "grad_norm": 0.9315457344055176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.884851336479187, + "num_tokens": 722979728.0, + "step": 18415 + }, + { + "epoch": 2.3427044905228342, + "grad_norm": 0.8502058982849121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9010939598083496, + "num_tokens": 723023289.0, + "step": 18416 + }, + { + "epoch": 2.3428317008014248, + "grad_norm": 0.9567660689353943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8991150856018066, + "num_tokens": 723062898.0, + "step": 18417 + }, + { + "epoch": 2.3429589110800153, + "grad_norm": 0.9144383072853088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8965386748313904, + "num_tokens": 723100858.0, + "step": 18418 + }, + { + "epoch": 2.343086121358606, + "grad_norm": 0.9243826270103455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8908138871192932, + "num_tokens": 723143816.0, + "step": 18419 + }, + { + "epoch": 2.3432133316371964, + "grad_norm": 0.9631212949752808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8977483510971069, + "num_tokens": 723182961.0, + "step": 18420 + }, + { + "epoch": 2.343340541915787, + "grad_norm": 0.971990704536438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8852324485778809, + "num_tokens": 723225539.0, + "step": 18421 + }, + { + "epoch": 2.3434677521943774, + "grad_norm": 0.9923429489135742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8853352665901184, + "num_tokens": 723266490.0, + "step": 18422 + }, + { + "epoch": 2.343594962472968, + "grad_norm": 0.975429356098175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8819594979286194, + "num_tokens": 723311127.0, + "step": 18423 + }, + { + "epoch": 2.3437221727515585, + "grad_norm": 0.9511089324951172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8836178779602051, + "num_tokens": 723353639.0, + "step": 18424 + }, + { + "epoch": 2.343849383030149, + "grad_norm": 1.088635802268982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8876792192459106, + "num_tokens": 723388114.0, + "step": 18425 + }, + { + "epoch": 2.3439765933087395, + "grad_norm": 1.0316497087478638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8903367519378662, + "num_tokens": 723425602.0, + "step": 18426 + }, + { + "epoch": 2.3441038035873296, + "grad_norm": 1.1202442646026611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3636, + "mean_token_accuracy": 0.8735251426696777, + "num_tokens": 723461004.0, + "step": 18427 + }, + { + "epoch": 2.3442310138659206, + "grad_norm": 1.0161365270614624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.891905665397644, + "num_tokens": 723496679.0, + "step": 18428 + }, + { + "epoch": 2.3443582241445107, + "grad_norm": 0.9357597827911377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.264, + "mean_token_accuracy": 0.9046734571456909, + "num_tokens": 723534215.0, + "step": 18429 + }, + { + "epoch": 2.344485434423101, + "grad_norm": 0.9685759544372559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8884174823760986, + "num_tokens": 723571403.0, + "step": 18430 + }, + { + "epoch": 2.3446126447016917, + "grad_norm": 0.963969886302948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8879861831665039, + "num_tokens": 723614074.0, + "step": 18431 + }, + { + "epoch": 2.3447398549802823, + "grad_norm": 0.978298544883728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2612, + "mean_token_accuracy": 0.9002597332000732, + "num_tokens": 723648585.0, + "step": 18432 + }, + { + "epoch": 2.344867065258873, + "grad_norm": 0.9587629437446594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.8994213342666626, + "num_tokens": 723687210.0, + "step": 18433 + }, + { + "epoch": 2.3449942755374633, + "grad_norm": 0.930350124835968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.897813618183136, + "num_tokens": 723725376.0, + "step": 18434 + }, + { + "epoch": 2.345121485816054, + "grad_norm": 0.9695598483085632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8941670656204224, + "num_tokens": 723763447.0, + "step": 18435 + }, + { + "epoch": 2.3452486960946444, + "grad_norm": 0.9220443367958069, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8934022188186646, + "num_tokens": 723805886.0, + "step": 18436 + }, + { + "epoch": 2.345375906373235, + "grad_norm": 0.9332746267318726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9010814428329468, + "num_tokens": 723844915.0, + "step": 18437 + }, + { + "epoch": 2.3455031166518254, + "grad_norm": 0.9543352723121643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8999326229095459, + "num_tokens": 723887833.0, + "step": 18438 + }, + { + "epoch": 2.345630326930416, + "grad_norm": 0.8918318152427673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.899493932723999, + "num_tokens": 723930527.0, + "step": 18439 + }, + { + "epoch": 2.3457575372090065, + "grad_norm": 1.0597563982009888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8855017423629761, + "num_tokens": 723968184.0, + "step": 18440 + }, + { + "epoch": 2.345884747487597, + "grad_norm": 1.0327743291854858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2653, + "mean_token_accuracy": 0.9051926136016846, + "num_tokens": 724000230.0, + "step": 18441 + }, + { + "epoch": 2.3460119577661875, + "grad_norm": 0.8953300714492798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8948701620101929, + "num_tokens": 724042130.0, + "step": 18442 + }, + { + "epoch": 2.346139168044778, + "grad_norm": 1.042084813117981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8884853720664978, + "num_tokens": 724076835.0, + "step": 18443 + }, + { + "epoch": 2.3462663783233686, + "grad_norm": 0.934302806854248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8902771472930908, + "num_tokens": 724118364.0, + "step": 18444 + }, + { + "epoch": 2.346393588601959, + "grad_norm": 0.8623273968696594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9046856164932251, + "num_tokens": 724160451.0, + "step": 18445 + }, + { + "epoch": 2.3465207988805497, + "grad_norm": 1.0477850437164307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8934219479560852, + "num_tokens": 724195695.0, + "step": 18446 + }, + { + "epoch": 2.34664800915914, + "grad_norm": 0.9591593146324158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8940362930297852, + "num_tokens": 724234777.0, + "step": 18447 + }, + { + "epoch": 2.3467752194377307, + "grad_norm": 1.0696245431900024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.887402355670929, + "num_tokens": 724274442.0, + "step": 18448 + }, + { + "epoch": 2.3469024297163212, + "grad_norm": 0.9740297198295593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8931189775466919, + "num_tokens": 724314788.0, + "step": 18449 + }, + { + "epoch": 2.3470296399949118, + "grad_norm": 0.9579645991325378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.258, + "mean_token_accuracy": 0.9061886668205261, + "num_tokens": 724348831.0, + "step": 18450 + }, + { + "epoch": 2.3471568502735023, + "grad_norm": 1.1019889116287231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8805062174797058, + "num_tokens": 724384183.0, + "step": 18451 + }, + { + "epoch": 2.3472840605520924, + "grad_norm": 0.9028956294059753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8970696330070496, + "num_tokens": 724425585.0, + "step": 18452 + }, + { + "epoch": 2.3474112708306833, + "grad_norm": 1.0284290313720703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8942939043045044, + "num_tokens": 724460638.0, + "step": 18453 + }, + { + "epoch": 2.3475384811092734, + "grad_norm": 0.9589763283729553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2605, + "mean_token_accuracy": 0.9062187671661377, + "num_tokens": 724496787.0, + "step": 18454 + }, + { + "epoch": 2.347665691387864, + "grad_norm": 0.9898855686187744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8885957598686218, + "num_tokens": 724533971.0, + "step": 18455 + }, + { + "epoch": 2.3477929016664545, + "grad_norm": 1.0397465229034424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8856642246246338, + "num_tokens": 724571147.0, + "step": 18456 + }, + { + "epoch": 2.347920111945045, + "grad_norm": 0.9885674118995667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8980103731155396, + "num_tokens": 724609726.0, + "step": 18457 + }, + { + "epoch": 2.3480473222236355, + "grad_norm": 0.999879777431488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8754955530166626, + "num_tokens": 724653599.0, + "step": 18458 + }, + { + "epoch": 2.348174532502226, + "grad_norm": 0.9616187810897827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.9033266305923462, + "num_tokens": 724687003.0, + "step": 18459 + }, + { + "epoch": 2.3483017427808166, + "grad_norm": 0.9806084036827087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8992458581924438, + "num_tokens": 724722193.0, + "step": 18460 + }, + { + "epoch": 2.348428953059407, + "grad_norm": 0.9604074954986572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2714, + "mean_token_accuracy": 0.8993018865585327, + "num_tokens": 724758631.0, + "step": 18461 + }, + { + "epoch": 2.3485561633379977, + "grad_norm": 0.9344398379325867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8909316062927246, + "num_tokens": 724803443.0, + "step": 18462 + }, + { + "epoch": 2.348683373616588, + "grad_norm": 0.9596392512321472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.8960568904876709, + "num_tokens": 724841955.0, + "step": 18463 + }, + { + "epoch": 2.3488105838951787, + "grad_norm": 0.9788481593132019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8906214833259583, + "num_tokens": 724883207.0, + "step": 18464 + }, + { + "epoch": 2.3489377941737692, + "grad_norm": 0.8776375651359558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2662, + "mean_token_accuracy": 0.9035104513168335, + "num_tokens": 724924938.0, + "step": 18465 + }, + { + "epoch": 2.3490650044523598, + "grad_norm": 1.0158370733261108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9022386074066162, + "num_tokens": 724960271.0, + "step": 18466 + }, + { + "epoch": 2.3491922147309503, + "grad_norm": 1.008833408355713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8919422626495361, + "num_tokens": 724998857.0, + "step": 18467 + }, + { + "epoch": 2.349319425009541, + "grad_norm": 0.917517900466919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.898679256439209, + "num_tokens": 725040727.0, + "step": 18468 + }, + { + "epoch": 2.3494466352881314, + "grad_norm": 1.12588369846344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.883774995803833, + "num_tokens": 725073691.0, + "step": 18469 + }, + { + "epoch": 2.349573845566722, + "grad_norm": 0.9554536938667297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8922920227050781, + "num_tokens": 725114571.0, + "step": 18470 + }, + { + "epoch": 2.3497010558453124, + "grad_norm": 0.8319679498672485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2371, + "mean_token_accuracy": 0.9122537970542908, + "num_tokens": 725159229.0, + "step": 18471 + }, + { + "epoch": 2.349828266123903, + "grad_norm": 1.0399556159973145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8717741966247559, + "num_tokens": 725203040.0, + "step": 18472 + }, + { + "epoch": 2.3499554764024935, + "grad_norm": 0.9979072213172913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8861223459243774, + "num_tokens": 725242520.0, + "step": 18473 + }, + { + "epoch": 2.350082686681084, + "grad_norm": 0.9297686219215393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8916440606117249, + "num_tokens": 725283387.0, + "step": 18474 + }, + { + "epoch": 2.3502098969596745, + "grad_norm": 1.0191932916641235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8790741562843323, + "num_tokens": 725322614.0, + "step": 18475 + }, + { + "epoch": 2.350337107238265, + "grad_norm": 1.1358975172042847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8789241313934326, + "num_tokens": 725361486.0, + "step": 18476 + }, + { + "epoch": 2.350464317516855, + "grad_norm": 0.8795795440673828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2502, + "mean_token_accuracy": 0.9077668190002441, + "num_tokens": 725400705.0, + "step": 18477 + }, + { + "epoch": 2.350591527795446, + "grad_norm": 1.011660099029541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8973520398139954, + "num_tokens": 725434653.0, + "step": 18478 + }, + { + "epoch": 2.350718738074036, + "grad_norm": 0.936711311340332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8896870613098145, + "num_tokens": 725478247.0, + "step": 18479 + }, + { + "epoch": 2.3508459483526267, + "grad_norm": 0.9095402359962463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2508, + "mean_token_accuracy": 0.9095911383628845, + "num_tokens": 725516374.0, + "step": 18480 + }, + { + "epoch": 2.3509731586312173, + "grad_norm": 1.065344214439392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3603, + "mean_token_accuracy": 0.8755571842193604, + "num_tokens": 725551457.0, + "step": 18481 + }, + { + "epoch": 2.351100368909808, + "grad_norm": 0.951364278793335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8954601883888245, + "num_tokens": 725591357.0, + "step": 18482 + }, + { + "epoch": 2.3512275791883983, + "grad_norm": 0.9771767258644104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.8994210362434387, + "num_tokens": 725627221.0, + "step": 18483 + }, + { + "epoch": 2.351354789466989, + "grad_norm": 0.9722828269004822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8902550339698792, + "num_tokens": 725666751.0, + "step": 18484 + }, + { + "epoch": 2.3514819997455794, + "grad_norm": 1.0843743085861206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8760577440261841, + "num_tokens": 725702136.0, + "step": 18485 + }, + { + "epoch": 2.35160921002417, + "grad_norm": 1.0057331323623657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8910074234008789, + "num_tokens": 725741536.0, + "step": 18486 + }, + { + "epoch": 2.3517364203027604, + "grad_norm": 1.0585345029830933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8847464919090271, + "num_tokens": 725775648.0, + "step": 18487 + }, + { + "epoch": 2.351863630581351, + "grad_norm": 1.0557550191879272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8849760293960571, + "num_tokens": 725813336.0, + "step": 18488 + }, + { + "epoch": 2.3519908408599415, + "grad_norm": 0.956398069858551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.893010139465332, + "num_tokens": 725855721.0, + "step": 18489 + }, + { + "epoch": 2.352118051138532, + "grad_norm": 0.9054779410362244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.88623046875, + "num_tokens": 725900526.0, + "step": 18490 + }, + { + "epoch": 2.3522452614171225, + "grad_norm": 1.0379469394683838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8849025964736938, + "num_tokens": 725939484.0, + "step": 18491 + }, + { + "epoch": 2.352372471695713, + "grad_norm": 0.9832668900489807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8904076814651489, + "num_tokens": 725979003.0, + "step": 18492 + }, + { + "epoch": 2.3524996819743036, + "grad_norm": 1.0539157390594482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8888671398162842, + "num_tokens": 726013795.0, + "step": 18493 + }, + { + "epoch": 2.352626892252894, + "grad_norm": 0.9809427857398987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8890997767448425, + "num_tokens": 726055062.0, + "step": 18494 + }, + { + "epoch": 2.3527541025314846, + "grad_norm": 0.9086490869522095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8970861434936523, + "num_tokens": 726096511.0, + "step": 18495 + }, + { + "epoch": 2.352881312810075, + "grad_norm": 0.905015766620636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8971027135848999, + "num_tokens": 726140612.0, + "step": 18496 + }, + { + "epoch": 2.3530085230886657, + "grad_norm": 1.0047539472579956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8914725184440613, + "num_tokens": 726178333.0, + "step": 18497 + }, + { + "epoch": 2.3531357333672562, + "grad_norm": 0.9770395159721375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8923044204711914, + "num_tokens": 726218631.0, + "step": 18498 + }, + { + "epoch": 2.3532629436458468, + "grad_norm": 0.9415063261985779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8885534405708313, + "num_tokens": 726261338.0, + "step": 18499 + }, + { + "epoch": 2.353390153924437, + "grad_norm": 0.9149554371833801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8874951601028442, + "num_tokens": 726308746.0, + "step": 18500 + }, + { + "epoch": 2.353517364203028, + "grad_norm": 0.8805539011955261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8923825025558472, + "num_tokens": 726356460.0, + "step": 18501 + }, + { + "epoch": 2.353644574481618, + "grad_norm": 1.0782873630523682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8816239237785339, + "num_tokens": 726392046.0, + "step": 18502 + }, + { + "epoch": 2.353771784760209, + "grad_norm": 1.0624704360961914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8848217725753784, + "num_tokens": 726427082.0, + "step": 18503 + }, + { + "epoch": 2.353898995038799, + "grad_norm": 0.879285454750061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2545, + "mean_token_accuracy": 0.9051949977874756, + "num_tokens": 726467507.0, + "step": 18504 + }, + { + "epoch": 2.3540262053173895, + "grad_norm": 1.0051826238632202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8785693049430847, + "num_tokens": 726510702.0, + "step": 18505 + }, + { + "epoch": 2.35415341559598, + "grad_norm": 0.9405124187469482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8926331996917725, + "num_tokens": 726551401.0, + "step": 18506 + }, + { + "epoch": 2.3542806258745705, + "grad_norm": 0.9419560432434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8986046314239502, + "num_tokens": 726592181.0, + "step": 18507 + }, + { + "epoch": 2.354407836153161, + "grad_norm": 1.0548851490020752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8805075883865356, + "num_tokens": 726627054.0, + "step": 18508 + }, + { + "epoch": 2.3545350464317516, + "grad_norm": 0.8723675012588501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.9012260437011719, + "num_tokens": 726671758.0, + "step": 18509 + }, + { + "epoch": 2.354662256710342, + "grad_norm": 1.045084834098816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8876041173934937, + "num_tokens": 726707278.0, + "step": 18510 + }, + { + "epoch": 2.3547894669889327, + "grad_norm": 1.0160839557647705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8968532085418701, + "num_tokens": 726744447.0, + "step": 18511 + }, + { + "epoch": 2.354916677267523, + "grad_norm": 0.9790924191474915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.904437243938446, + "num_tokens": 726785748.0, + "step": 18512 + }, + { + "epoch": 2.3550438875461137, + "grad_norm": 0.9925969243049622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8881864547729492, + "num_tokens": 726826949.0, + "step": 18513 + }, + { + "epoch": 2.3551710978247042, + "grad_norm": 0.9873654842376709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8891588449478149, + "num_tokens": 726868600.0, + "step": 18514 + }, + { + "epoch": 2.3552983081032948, + "grad_norm": 0.9936153888702393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8943318128585815, + "num_tokens": 726907678.0, + "step": 18515 + }, + { + "epoch": 2.3554255183818853, + "grad_norm": 1.0328800678253174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8824156522750854, + "num_tokens": 726947644.0, + "step": 18516 + }, + { + "epoch": 2.355552728660476, + "grad_norm": 1.0418643951416016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8850365877151489, + "num_tokens": 726983396.0, + "step": 18517 + }, + { + "epoch": 2.3556799389390664, + "grad_norm": 1.0324268341064453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8854444026947021, + "num_tokens": 727018945.0, + "step": 18518 + }, + { + "epoch": 2.355807149217657, + "grad_norm": 0.993107795715332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8967163562774658, + "num_tokens": 727058453.0, + "step": 18519 + }, + { + "epoch": 2.3559343594962474, + "grad_norm": 0.8401032090187073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2365, + "mean_token_accuracy": 0.9123097658157349, + "num_tokens": 727098734.0, + "step": 18520 + }, + { + "epoch": 2.356061569774838, + "grad_norm": 1.0804184675216675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8806229829788208, + "num_tokens": 727135911.0, + "step": 18521 + }, + { + "epoch": 2.3561887800534285, + "grad_norm": 0.9582759737968445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8900949358940125, + "num_tokens": 727179804.0, + "step": 18522 + }, + { + "epoch": 2.356315990332019, + "grad_norm": 0.9029548764228821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8903926610946655, + "num_tokens": 727226615.0, + "step": 18523 + }, + { + "epoch": 2.3564432006106095, + "grad_norm": 0.9068113565444946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8877804279327393, + "num_tokens": 727270099.0, + "step": 18524 + }, + { + "epoch": 2.3565704108891996, + "grad_norm": 0.9914885759353638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.888840913772583, + "num_tokens": 727307691.0, + "step": 18525 + }, + { + "epoch": 2.3566976211677906, + "grad_norm": 0.9171258211135864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8921327590942383, + "num_tokens": 727350605.0, + "step": 18526 + }, + { + "epoch": 2.3568248314463807, + "grad_norm": 0.937765896320343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8947815895080566, + "num_tokens": 727394890.0, + "step": 18527 + }, + { + "epoch": 2.356952041724971, + "grad_norm": 0.9174845814704895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8968020081520081, + "num_tokens": 727435743.0, + "step": 18528 + }, + { + "epoch": 2.3570792520035617, + "grad_norm": 0.9194438457489014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.8997330665588379, + "num_tokens": 727473350.0, + "step": 18529 + }, + { + "epoch": 2.3572064622821522, + "grad_norm": 1.039991855621338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8876053690910339, + "num_tokens": 727508108.0, + "step": 18530 + }, + { + "epoch": 2.3573336725607428, + "grad_norm": 0.9414718151092529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.9009684920310974, + "num_tokens": 727546053.0, + "step": 18531 + }, + { + "epoch": 2.3574608828393333, + "grad_norm": 1.0044145584106445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8991155624389648, + "num_tokens": 727586468.0, + "step": 18532 + }, + { + "epoch": 2.357588093117924, + "grad_norm": 1.034814476966858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.896101713180542, + "num_tokens": 727620833.0, + "step": 18533 + }, + { + "epoch": 2.3577153033965144, + "grad_norm": 1.0432164669036865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8960017561912537, + "num_tokens": 727655086.0, + "step": 18534 + }, + { + "epoch": 2.357842513675105, + "grad_norm": 1.0341010093688965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8761965036392212, + "num_tokens": 727690213.0, + "step": 18535 + }, + { + "epoch": 2.3579697239536954, + "grad_norm": 0.9716676473617554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8910323977470398, + "num_tokens": 727732336.0, + "step": 18536 + }, + { + "epoch": 2.358096934232286, + "grad_norm": 0.9576394557952881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8964258432388306, + "num_tokens": 727776457.0, + "step": 18537 + }, + { + "epoch": 2.3582241445108765, + "grad_norm": 0.9565389752388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8883057832717896, + "num_tokens": 727819655.0, + "step": 18538 + }, + { + "epoch": 2.358351354789467, + "grad_norm": 1.0216087102890015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8792184591293335, + "num_tokens": 727859116.0, + "step": 18539 + }, + { + "epoch": 2.3584785650680575, + "grad_norm": 0.9713423848152161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.88824862241745, + "num_tokens": 727894973.0, + "step": 18540 + }, + { + "epoch": 2.358605775346648, + "grad_norm": 0.9279631972312927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8894915580749512, + "num_tokens": 727937132.0, + "step": 18541 + }, + { + "epoch": 2.3587329856252386, + "grad_norm": 1.1584504842758179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3641, + "mean_token_accuracy": 0.8699852824211121, + "num_tokens": 727970554.0, + "step": 18542 + }, + { + "epoch": 2.358860195903829, + "grad_norm": 1.09079110622406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8987261056900024, + "num_tokens": 728001669.0, + "step": 18543 + }, + { + "epoch": 2.3589874061824196, + "grad_norm": 0.9695292711257935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8941181302070618, + "num_tokens": 728040905.0, + "step": 18544 + }, + { + "epoch": 2.35911461646101, + "grad_norm": 0.9768101572990417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8912829160690308, + "num_tokens": 728085175.0, + "step": 18545 + }, + { + "epoch": 2.3592418267396007, + "grad_norm": 1.0184253454208374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8987831473350525, + "num_tokens": 728119735.0, + "step": 18546 + }, + { + "epoch": 2.3593690370181912, + "grad_norm": 0.9535460472106934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8984453082084656, + "num_tokens": 728159784.0, + "step": 18547 + }, + { + "epoch": 2.3594962472967818, + "grad_norm": 0.9996454119682312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8785424828529358, + "num_tokens": 728202613.0, + "step": 18548 + }, + { + "epoch": 2.3596234575753723, + "grad_norm": 1.0128173828125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8854922652244568, + "num_tokens": 728239831.0, + "step": 18549 + }, + { + "epoch": 2.3597506678539624, + "grad_norm": 0.9624918699264526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8912529945373535, + "num_tokens": 728278371.0, + "step": 18550 + }, + { + "epoch": 2.3598778781325533, + "grad_norm": 0.9387812614440918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8970476388931274, + "num_tokens": 728315723.0, + "step": 18551 + }, + { + "epoch": 2.3600050884111434, + "grad_norm": 0.996107816696167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.9004189968109131, + "num_tokens": 728353359.0, + "step": 18552 + }, + { + "epoch": 2.360132298689734, + "grad_norm": 0.904318630695343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.894536554813385, + "num_tokens": 728395299.0, + "step": 18553 + }, + { + "epoch": 2.3602595089683245, + "grad_norm": 0.9929439425468445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8819323778152466, + "num_tokens": 728435402.0, + "step": 18554 + }, + { + "epoch": 2.360386719246915, + "grad_norm": 1.005685806274414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8884281516075134, + "num_tokens": 728470072.0, + "step": 18555 + }, + { + "epoch": 2.3605139295255055, + "grad_norm": 0.9927573204040527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8929469585418701, + "num_tokens": 728504337.0, + "step": 18556 + }, + { + "epoch": 2.360641139804096, + "grad_norm": 0.9452313184738159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8891437649726868, + "num_tokens": 728548945.0, + "step": 18557 + }, + { + "epoch": 2.3607683500826866, + "grad_norm": 0.9864129424095154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8991804718971252, + "num_tokens": 728585441.0, + "step": 18558 + }, + { + "epoch": 2.360895560361277, + "grad_norm": 0.9946893453598022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8951915502548218, + "num_tokens": 728622045.0, + "step": 18559 + }, + { + "epoch": 2.3610227706398677, + "grad_norm": 0.990034282207489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8943068385124207, + "num_tokens": 728659853.0, + "step": 18560 + }, + { + "epoch": 2.361149980918458, + "grad_norm": 1.103410243988037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8990806341171265, + "num_tokens": 728690872.0, + "step": 18561 + }, + { + "epoch": 2.3612771911970487, + "grad_norm": 1.029805302619934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.888225793838501, + "num_tokens": 728727635.0, + "step": 18562 + }, + { + "epoch": 2.3614044014756392, + "grad_norm": 1.017187237739563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.879693865776062, + "num_tokens": 728767474.0, + "step": 18563 + }, + { + "epoch": 2.3615316117542298, + "grad_norm": 0.9011209607124329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8931424617767334, + "num_tokens": 728813162.0, + "step": 18564 + }, + { + "epoch": 2.3616588220328203, + "grad_norm": 1.1609652042388916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3668, + "mean_token_accuracy": 0.8722107410430908, + "num_tokens": 728849954.0, + "step": 18565 + }, + { + "epoch": 2.361786032311411, + "grad_norm": 1.0348294973373413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8966492414474487, + "num_tokens": 728886441.0, + "step": 18566 + }, + { + "epoch": 2.3619132425900013, + "grad_norm": 0.9740872979164124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8938534259796143, + "num_tokens": 728926092.0, + "step": 18567 + }, + { + "epoch": 2.362040452868592, + "grad_norm": 0.9422010779380798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2524, + "mean_token_accuracy": 0.9060506820678711, + "num_tokens": 728962201.0, + "step": 18568 + }, + { + "epoch": 2.3621676631471824, + "grad_norm": 0.9468429684638977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8929149508476257, + "num_tokens": 729002833.0, + "step": 18569 + }, + { + "epoch": 2.362294873425773, + "grad_norm": 1.1135942935943604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8821679353713989, + "num_tokens": 729035871.0, + "step": 18570 + }, + { + "epoch": 2.3624220837043635, + "grad_norm": 0.9058339595794678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9030674695968628, + "num_tokens": 729076009.0, + "step": 18571 + }, + { + "epoch": 2.362549293982954, + "grad_norm": 0.9584512710571289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8870725631713867, + "num_tokens": 729115943.0, + "step": 18572 + }, + { + "epoch": 2.3626765042615445, + "grad_norm": 0.9960535764694214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8840980529785156, + "num_tokens": 729154524.0, + "step": 18573 + }, + { + "epoch": 2.362803714540135, + "grad_norm": 0.9563977122306824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.896759033203125, + "num_tokens": 729189419.0, + "step": 18574 + }, + { + "epoch": 2.362930924818725, + "grad_norm": 0.9829685688018799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.8986300230026245, + "num_tokens": 729228174.0, + "step": 18575 + }, + { + "epoch": 2.363058135097316, + "grad_norm": 1.0159798860549927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.896369993686676, + "num_tokens": 729259507.0, + "step": 18576 + }, + { + "epoch": 2.363185345375906, + "grad_norm": 0.9852433204650879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8829987645149231, + "num_tokens": 729299806.0, + "step": 18577 + }, + { + "epoch": 2.3633125556544967, + "grad_norm": 0.9728337526321411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8885629177093506, + "num_tokens": 729341870.0, + "step": 18578 + }, + { + "epoch": 2.3634397659330872, + "grad_norm": 0.9765303730964661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8892745971679688, + "num_tokens": 729379583.0, + "step": 18579 + }, + { + "epoch": 2.3635669762116778, + "grad_norm": 1.025107502937317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8752841949462891, + "num_tokens": 729420674.0, + "step": 18580 + }, + { + "epoch": 2.3636941864902683, + "grad_norm": 0.9951816201210022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8906428813934326, + "num_tokens": 729456997.0, + "step": 18581 + }, + { + "epoch": 2.363821396768859, + "grad_norm": 0.9311837553977966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.896388053894043, + "num_tokens": 729497218.0, + "step": 18582 + }, + { + "epoch": 2.3639486070474494, + "grad_norm": 0.9244424104690552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9020406603813171, + "num_tokens": 729534289.0, + "step": 18583 + }, + { + "epoch": 2.36407581732604, + "grad_norm": 1.0923240184783936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.887394905090332, + "num_tokens": 729570681.0, + "step": 18584 + }, + { + "epoch": 2.3642030276046304, + "grad_norm": 1.0127509832382202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8878663778305054, + "num_tokens": 729607951.0, + "step": 18585 + }, + { + "epoch": 2.364330237883221, + "grad_norm": 1.0823533535003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8875787854194641, + "num_tokens": 729641648.0, + "step": 18586 + }, + { + "epoch": 2.3644574481618115, + "grad_norm": 0.9469698071479797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8855730891227722, + "num_tokens": 729683068.0, + "step": 18587 + }, + { + "epoch": 2.364584658440402, + "grad_norm": 0.9992063045501709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.882938027381897, + "num_tokens": 729723021.0, + "step": 18588 + }, + { + "epoch": 2.3647118687189925, + "grad_norm": 0.9371761083602905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.899817943572998, + "num_tokens": 729761490.0, + "step": 18589 + }, + { + "epoch": 2.364839078997583, + "grad_norm": 0.9736150503158569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2594, + "mean_token_accuracy": 0.9037990570068359, + "num_tokens": 729795258.0, + "step": 18590 + }, + { + "epoch": 2.3649662892761736, + "grad_norm": 0.9810822010040283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8885284066200256, + "num_tokens": 729834991.0, + "step": 18591 + }, + { + "epoch": 2.365093499554764, + "grad_norm": 0.8756817579269409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.238, + "mean_token_accuracy": 0.9129741787910461, + "num_tokens": 729874899.0, + "step": 18592 + }, + { + "epoch": 2.3652207098333546, + "grad_norm": 0.9520189762115479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8815792798995972, + "num_tokens": 729919742.0, + "step": 18593 + }, + { + "epoch": 2.365347920111945, + "grad_norm": 0.9619127511978149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.891677975654602, + "num_tokens": 729957799.0, + "step": 18594 + }, + { + "epoch": 2.3654751303905357, + "grad_norm": 1.0590920448303223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8854477405548096, + "num_tokens": 729994005.0, + "step": 18595 + }, + { + "epoch": 2.3656023406691262, + "grad_norm": 1.0026789903640747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8918521404266357, + "num_tokens": 730036561.0, + "step": 18596 + }, + { + "epoch": 2.3657295509477168, + "grad_norm": 1.0084766149520874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8904433846473694, + "num_tokens": 730073298.0, + "step": 18597 + }, + { + "epoch": 2.365856761226307, + "grad_norm": 0.977713942527771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.891556978225708, + "num_tokens": 730113160.0, + "step": 18598 + }, + { + "epoch": 2.365983971504898, + "grad_norm": 0.9028688669204712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2553, + "mean_token_accuracy": 0.9050669074058533, + "num_tokens": 730154730.0, + "step": 18599 + }, + { + "epoch": 2.366111181783488, + "grad_norm": 0.9104971289634705, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.9036457538604736, + "num_tokens": 730195289.0, + "step": 18600 + }, + { + "epoch": 2.3662383920620784, + "grad_norm": 0.9344800114631653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8887593746185303, + "num_tokens": 730240394.0, + "step": 18601 + }, + { + "epoch": 2.366365602340669, + "grad_norm": 0.9523136615753174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8861222267150879, + "num_tokens": 730282228.0, + "step": 18602 + }, + { + "epoch": 2.3664928126192595, + "grad_norm": 0.9230793118476868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.894660234451294, + "num_tokens": 730327658.0, + "step": 18603 + }, + { + "epoch": 2.36662002289785, + "grad_norm": 0.9168885946273804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8901265859603882, + "num_tokens": 730370145.0, + "step": 18604 + }, + { + "epoch": 2.3667472331764405, + "grad_norm": 0.8891969323158264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2427, + "mean_token_accuracy": 0.9114195108413696, + "num_tokens": 730406027.0, + "step": 18605 + }, + { + "epoch": 2.366874443455031, + "grad_norm": 0.960567831993103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9050983786582947, + "num_tokens": 730440995.0, + "step": 18606 + }, + { + "epoch": 2.3670016537336216, + "grad_norm": 0.8973568081855774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.9053676128387451, + "num_tokens": 730481483.0, + "step": 18607 + }, + { + "epoch": 2.367128864012212, + "grad_norm": 0.9585342407226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.9044783115386963, + "num_tokens": 730518067.0, + "step": 18608 + }, + { + "epoch": 2.3672560742908026, + "grad_norm": 1.0475828647613525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8784676790237427, + "num_tokens": 730558311.0, + "step": 18609 + }, + { + "epoch": 2.367383284569393, + "grad_norm": 0.9537093043327332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8938673734664917, + "num_tokens": 730602762.0, + "step": 18610 + }, + { + "epoch": 2.3675104948479837, + "grad_norm": 1.0883580446243286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8787949085235596, + "num_tokens": 730638290.0, + "step": 18611 + }, + { + "epoch": 2.3676377051265742, + "grad_norm": 1.0111428499221802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8862994909286499, + "num_tokens": 730677165.0, + "step": 18612 + }, + { + "epoch": 2.3677649154051648, + "grad_norm": 0.9639587998390198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8965165615081787, + "num_tokens": 730714665.0, + "step": 18613 + }, + { + "epoch": 2.3678921256837553, + "grad_norm": 1.0403438806533813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8979760408401489, + "num_tokens": 730749844.0, + "step": 18614 + }, + { + "epoch": 2.368019335962346, + "grad_norm": 0.9826242923736572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8955130577087402, + "num_tokens": 730788309.0, + "step": 18615 + }, + { + "epoch": 2.3681465462409363, + "grad_norm": 0.9023179411888123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2585, + "mean_token_accuracy": 0.9048875570297241, + "num_tokens": 730829424.0, + "step": 18616 + }, + { + "epoch": 2.368273756519527, + "grad_norm": 1.032467007637024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.889194130897522, + "num_tokens": 730866381.0, + "step": 18617 + }, + { + "epoch": 2.3684009667981174, + "grad_norm": 0.9105256795883179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8880034685134888, + "num_tokens": 730915644.0, + "step": 18618 + }, + { + "epoch": 2.368528177076708, + "grad_norm": 1.0323095321655273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8961957693099976, + "num_tokens": 730949069.0, + "step": 18619 + }, + { + "epoch": 2.3686553873552985, + "grad_norm": 0.968896210193634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.8978832960128784, + "num_tokens": 730984303.0, + "step": 18620 + }, + { + "epoch": 2.368782597633889, + "grad_norm": 1.0471742153167725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8865946531295776, + "num_tokens": 731022201.0, + "step": 18621 + }, + { + "epoch": 2.3689098079124795, + "grad_norm": 0.99341881275177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8817324638366699, + "num_tokens": 731066453.0, + "step": 18622 + }, + { + "epoch": 2.3690370181910696, + "grad_norm": 0.9576243758201599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8966136574745178, + "num_tokens": 731106930.0, + "step": 18623 + }, + { + "epoch": 2.3691642284696606, + "grad_norm": 1.0083221197128296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8918566107749939, + "num_tokens": 731143580.0, + "step": 18624 + }, + { + "epoch": 2.3692914387482507, + "grad_norm": 0.9130538702011108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8976922035217285, + "num_tokens": 731184646.0, + "step": 18625 + }, + { + "epoch": 2.369418649026841, + "grad_norm": 1.0079457759857178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8927200436592102, + "num_tokens": 731221392.0, + "step": 18626 + }, + { + "epoch": 2.3695458593054317, + "grad_norm": 1.035233736038208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3425, + "mean_token_accuracy": 0.8821504712104797, + "num_tokens": 731260424.0, + "step": 18627 + }, + { + "epoch": 2.3696730695840222, + "grad_norm": 1.0659615993499756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8859083652496338, + "num_tokens": 731298668.0, + "step": 18628 + }, + { + "epoch": 2.3698002798626128, + "grad_norm": 0.9526524543762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.887291431427002, + "num_tokens": 731338900.0, + "step": 18629 + }, + { + "epoch": 2.3699274901412033, + "grad_norm": 0.9364579916000366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.890653133392334, + "num_tokens": 731379321.0, + "step": 18630 + }, + { + "epoch": 2.370054700419794, + "grad_norm": 0.9997685551643372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8793520927429199, + "num_tokens": 731422047.0, + "step": 18631 + }, + { + "epoch": 2.3701819106983844, + "grad_norm": 0.9959526658058167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8909507989883423, + "num_tokens": 731459762.0, + "step": 18632 + }, + { + "epoch": 2.370309120976975, + "grad_norm": 0.9749634861946106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8963775634765625, + "num_tokens": 731496043.0, + "step": 18633 + }, + { + "epoch": 2.3704363312555654, + "grad_norm": 1.02718186378479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8887214064598083, + "num_tokens": 731532482.0, + "step": 18634 + }, + { + "epoch": 2.370563541534156, + "grad_norm": 1.1085680723190308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8801915645599365, + "num_tokens": 731567747.0, + "step": 18635 + }, + { + "epoch": 2.3706907518127465, + "grad_norm": 0.9829964637756348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8840377926826477, + "num_tokens": 731606038.0, + "step": 18636 + }, + { + "epoch": 2.370817962091337, + "grad_norm": 0.9928937554359436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.892288327217102, + "num_tokens": 731643048.0, + "step": 18637 + }, + { + "epoch": 2.3709451723699275, + "grad_norm": 1.0035960674285889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8862291574478149, + "num_tokens": 731682838.0, + "step": 18638 + }, + { + "epoch": 2.371072382648518, + "grad_norm": 0.9738982915878296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8931773900985718, + "num_tokens": 731722143.0, + "step": 18639 + }, + { + "epoch": 2.3711995929271086, + "grad_norm": 0.9373917579650879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.8797740936279297, + "num_tokens": 731769825.0, + "step": 18640 + }, + { + "epoch": 2.371326803205699, + "grad_norm": 0.9594652652740479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8929750919342041, + "num_tokens": 731810299.0, + "step": 18641 + }, + { + "epoch": 2.3714540134842896, + "grad_norm": 0.9252334237098694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8925223350524902, + "num_tokens": 731855059.0, + "step": 18642 + }, + { + "epoch": 2.37158122376288, + "grad_norm": 0.9442113637924194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.8995318412780762, + "num_tokens": 731892480.0, + "step": 18643 + }, + { + "epoch": 2.3717084340414707, + "grad_norm": 1.0157827138900757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8716093301773071, + "num_tokens": 731934014.0, + "step": 18644 + }, + { + "epoch": 2.371835644320061, + "grad_norm": 0.985387921333313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8941885828971863, + "num_tokens": 731972336.0, + "step": 18645 + }, + { + "epoch": 2.3719628545986517, + "grad_norm": 1.0470969676971436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8857898712158203, + "num_tokens": 732010266.0, + "step": 18646 + }, + { + "epoch": 2.3720900648772423, + "grad_norm": 0.9231297373771667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9035327434539795, + "num_tokens": 732048726.0, + "step": 18647 + }, + { + "epoch": 2.3722172751558324, + "grad_norm": 0.9268001914024353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8803828358650208, + "num_tokens": 732093957.0, + "step": 18648 + }, + { + "epoch": 2.3723444854344233, + "grad_norm": 0.8936589360237122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9008548855781555, + "num_tokens": 732135366.0, + "step": 18649 + }, + { + "epoch": 2.3724716957130134, + "grad_norm": 0.9785221219062805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.8783981800079346, + "num_tokens": 732178898.0, + "step": 18650 + }, + { + "epoch": 2.372598905991604, + "grad_norm": 1.0295883417129517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.892579972743988, + "num_tokens": 732215174.0, + "step": 18651 + }, + { + "epoch": 2.3727261162701945, + "grad_norm": 0.9692903757095337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2669, + "mean_token_accuracy": 0.9058479070663452, + "num_tokens": 732250982.0, + "step": 18652 + }, + { + "epoch": 2.372853326548785, + "grad_norm": 1.0322667360305786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8788629174232483, + "num_tokens": 732291491.0, + "step": 18653 + }, + { + "epoch": 2.3729805368273755, + "grad_norm": 1.002869963645935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8946008682250977, + "num_tokens": 732329235.0, + "step": 18654 + }, + { + "epoch": 2.373107747105966, + "grad_norm": 1.0386223793029785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8825170993804932, + "num_tokens": 732367521.0, + "step": 18655 + }, + { + "epoch": 2.3732349573845566, + "grad_norm": 0.9818478226661682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.899514377117157, + "num_tokens": 732402693.0, + "step": 18656 + }, + { + "epoch": 2.373362167663147, + "grad_norm": 0.9572548270225525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8921176195144653, + "num_tokens": 732444442.0, + "step": 18657 + }, + { + "epoch": 2.3734893779417376, + "grad_norm": 0.9280985593795776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8851951360702515, + "num_tokens": 732488673.0, + "step": 18658 + }, + { + "epoch": 2.373616588220328, + "grad_norm": 0.8940470814704895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.8969101905822754, + "num_tokens": 732536891.0, + "step": 18659 + }, + { + "epoch": 2.3737437984989187, + "grad_norm": 0.9233433604240417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8866373300552368, + "num_tokens": 732579338.0, + "step": 18660 + }, + { + "epoch": 2.3738710087775092, + "grad_norm": 0.9910575747489929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8920188546180725, + "num_tokens": 732617600.0, + "step": 18661 + }, + { + "epoch": 2.3739982190560998, + "grad_norm": 0.944924533367157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.257, + "mean_token_accuracy": 0.9091336131095886, + "num_tokens": 732653110.0, + "step": 18662 + }, + { + "epoch": 2.3741254293346903, + "grad_norm": 0.9651349782943726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9043577909469604, + "num_tokens": 732691361.0, + "step": 18663 + }, + { + "epoch": 2.374252639613281, + "grad_norm": 0.986312210559845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8834283947944641, + "num_tokens": 732731054.0, + "step": 18664 + }, + { + "epoch": 2.3743798498918713, + "grad_norm": 0.9840805530548096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8923215866088867, + "num_tokens": 732768362.0, + "step": 18665 + }, + { + "epoch": 2.374507060170462, + "grad_norm": 1.0839308500289917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8785148859024048, + "num_tokens": 732803173.0, + "step": 18666 + }, + { + "epoch": 2.3746342704490524, + "grad_norm": 1.084749460220337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8878082633018494, + "num_tokens": 732838146.0, + "step": 18667 + }, + { + "epoch": 2.374761480727643, + "grad_norm": 0.9532909393310547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8921899795532227, + "num_tokens": 732877885.0, + "step": 18668 + }, + { + "epoch": 2.3748886910062335, + "grad_norm": 0.9510434865951538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8984084129333496, + "num_tokens": 732916993.0, + "step": 18669 + }, + { + "epoch": 2.375015901284824, + "grad_norm": 1.0325946807861328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8836437463760376, + "num_tokens": 732956446.0, + "step": 18670 + }, + { + "epoch": 2.3751431115634145, + "grad_norm": 1.071592926979065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8863482475280762, + "num_tokens": 732995028.0, + "step": 18671 + }, + { + "epoch": 2.375270321842005, + "grad_norm": 0.9944067597389221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3737, + "mean_token_accuracy": 0.8687018752098083, + "num_tokens": 733040850.0, + "step": 18672 + }, + { + "epoch": 2.375397532120595, + "grad_norm": 0.9692459106445312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8907175064086914, + "num_tokens": 733080420.0, + "step": 18673 + }, + { + "epoch": 2.375524742399186, + "grad_norm": 0.9732921719551086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.899357795715332, + "num_tokens": 733114277.0, + "step": 18674 + }, + { + "epoch": 2.375651952677776, + "grad_norm": 0.992067277431488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8865272998809814, + "num_tokens": 733153812.0, + "step": 18675 + }, + { + "epoch": 2.3757791629563667, + "grad_norm": 1.0555094480514526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.894641101360321, + "num_tokens": 733189523.0, + "step": 18676 + }, + { + "epoch": 2.3759063732349572, + "grad_norm": 0.9339594841003418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8977462649345398, + "num_tokens": 733230110.0, + "step": 18677 + }, + { + "epoch": 2.3760335835135478, + "grad_norm": 1.1514161825180054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.385, + "mean_token_accuracy": 0.865380585193634, + "num_tokens": 733267180.0, + "step": 18678 + }, + { + "epoch": 2.3761607937921383, + "grad_norm": 0.8946329355239868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2589, + "mean_token_accuracy": 0.9029803276062012, + "num_tokens": 733306641.0, + "step": 18679 + }, + { + "epoch": 2.376288004070729, + "grad_norm": 0.922097384929657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8898207545280457, + "num_tokens": 733348763.0, + "step": 18680 + }, + { + "epoch": 2.3764152143493193, + "grad_norm": 0.9116770029067993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.9021788835525513, + "num_tokens": 733390396.0, + "step": 18681 + }, + { + "epoch": 2.37654242462791, + "grad_norm": 0.9778663516044617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8894472122192383, + "num_tokens": 733434621.0, + "step": 18682 + }, + { + "epoch": 2.3766696349065004, + "grad_norm": 1.0514122247695923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8897949457168579, + "num_tokens": 733471996.0, + "step": 18683 + }, + { + "epoch": 2.376796845185091, + "grad_norm": 1.04281485080719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3634, + "mean_token_accuracy": 0.8677288293838501, + "num_tokens": 733512605.0, + "step": 18684 + }, + { + "epoch": 2.3769240554636815, + "grad_norm": 0.9123345017433167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8995242714881897, + "num_tokens": 733555628.0, + "step": 18685 + }, + { + "epoch": 2.377051265742272, + "grad_norm": 0.9868359565734863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.897546648979187, + "num_tokens": 733593853.0, + "step": 18686 + }, + { + "epoch": 2.3771784760208625, + "grad_norm": 0.9532296657562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8944038152694702, + "num_tokens": 733637977.0, + "step": 18687 + }, + { + "epoch": 2.377305686299453, + "grad_norm": 0.8735369443893433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8847607374191284, + "num_tokens": 733686008.0, + "step": 18688 + }, + { + "epoch": 2.3774328965780436, + "grad_norm": 0.92816561460495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8955017328262329, + "num_tokens": 733725990.0, + "step": 18689 + }, + { + "epoch": 2.377560106856634, + "grad_norm": 0.9223434925079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8920429944992065, + "num_tokens": 733768672.0, + "step": 18690 + }, + { + "epoch": 2.3776873171352246, + "grad_norm": 0.9745669364929199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.88426673412323, + "num_tokens": 733809966.0, + "step": 18691 + }, + { + "epoch": 2.377814527413815, + "grad_norm": 1.0093021392822266, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8826826810836792, + "num_tokens": 733852102.0, + "step": 18692 + }, + { + "epoch": 2.3779417376924057, + "grad_norm": 0.9085591435432434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8922041058540344, + "num_tokens": 733896412.0, + "step": 18693 + }, + { + "epoch": 2.378068947970996, + "grad_norm": 0.9769547581672668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8867467641830444, + "num_tokens": 733936054.0, + "step": 18694 + }, + { + "epoch": 2.3781961582495867, + "grad_norm": 0.9232413172721863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8922387361526489, + "num_tokens": 733979539.0, + "step": 18695 + }, + { + "epoch": 2.378323368528177, + "grad_norm": 1.0547020435333252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.887714684009552, + "num_tokens": 734018311.0, + "step": 18696 + }, + { + "epoch": 2.378450578806768, + "grad_norm": 0.9396368265151978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8877357840538025, + "num_tokens": 734063258.0, + "step": 18697 + }, + { + "epoch": 2.378577789085358, + "grad_norm": 0.9890088438987732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.892902135848999, + "num_tokens": 734096392.0, + "step": 18698 + }, + { + "epoch": 2.3787049993639484, + "grad_norm": 0.9404905438423157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8894201517105103, + "num_tokens": 734140437.0, + "step": 18699 + }, + { + "epoch": 2.378832209642539, + "grad_norm": 1.1443991661071777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8838226795196533, + "num_tokens": 734173143.0, + "step": 18700 + }, + { + "epoch": 2.3789594199211295, + "grad_norm": 1.1043603420257568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8890752196311951, + "num_tokens": 734205831.0, + "step": 18701 + }, + { + "epoch": 2.37908663019972, + "grad_norm": 0.9761845469474792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8885717391967773, + "num_tokens": 734245490.0, + "step": 18702 + }, + { + "epoch": 2.3792138404783105, + "grad_norm": 0.9987673163414001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3647, + "mean_token_accuracy": 0.8746309876441956, + "num_tokens": 734290121.0, + "step": 18703 + }, + { + "epoch": 2.379341050756901, + "grad_norm": 0.9415599703788757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8960477113723755, + "num_tokens": 734333241.0, + "step": 18704 + }, + { + "epoch": 2.3794682610354916, + "grad_norm": 0.9624080657958984, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8877807855606079, + "num_tokens": 734380844.0, + "step": 18705 + }, + { + "epoch": 2.379595471314082, + "grad_norm": 0.968595564365387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8948974013328552, + "num_tokens": 734419286.0, + "step": 18706 + }, + { + "epoch": 2.3797226815926726, + "grad_norm": 0.9984554648399353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8881877660751343, + "num_tokens": 734460754.0, + "step": 18707 + }, + { + "epoch": 2.379849891871263, + "grad_norm": 0.930536687374115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8935754299163818, + "num_tokens": 734504135.0, + "step": 18708 + }, + { + "epoch": 2.3799771021498537, + "grad_norm": 0.9032859206199646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2582, + "mean_token_accuracy": 0.9077098369598389, + "num_tokens": 734546614.0, + "step": 18709 + }, + { + "epoch": 2.3801043124284442, + "grad_norm": 0.9944707751274109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8890398740768433, + "num_tokens": 734582934.0, + "step": 18710 + }, + { + "epoch": 2.3802315227070348, + "grad_norm": 0.9347946643829346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9003905057907104, + "num_tokens": 734625212.0, + "step": 18711 + }, + { + "epoch": 2.3803587329856253, + "grad_norm": 0.9625230431556702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8935891389846802, + "num_tokens": 734668009.0, + "step": 18712 + }, + { + "epoch": 2.380485943264216, + "grad_norm": 1.006334900856018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8881305456161499, + "num_tokens": 734706451.0, + "step": 18713 + }, + { + "epoch": 2.3806131535428063, + "grad_norm": 1.040015697479248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8916245698928833, + "num_tokens": 734744287.0, + "step": 18714 + }, + { + "epoch": 2.380740363821397, + "grad_norm": 0.9845248460769653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.9008912444114685, + "num_tokens": 734781814.0, + "step": 18715 + }, + { + "epoch": 2.3808675740999874, + "grad_norm": 0.9904913306236267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3456, + "mean_token_accuracy": 0.8785845041275024, + "num_tokens": 734823767.0, + "step": 18716 + }, + { + "epoch": 2.380994784378578, + "grad_norm": 1.009155511856079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2624, + "mean_token_accuracy": 0.9026209115982056, + "num_tokens": 734858418.0, + "step": 18717 + }, + { + "epoch": 2.3811219946571685, + "grad_norm": 0.9397421479225159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8949460983276367, + "num_tokens": 734901028.0, + "step": 18718 + }, + { + "epoch": 2.381249204935759, + "grad_norm": 0.9593084454536438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8849272727966309, + "num_tokens": 734941475.0, + "step": 18719 + }, + { + "epoch": 2.3813764152143495, + "grad_norm": 0.9352808594703674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.8971327543258667, + "num_tokens": 734981281.0, + "step": 18720 + }, + { + "epoch": 2.3815036254929396, + "grad_norm": 0.9647010564804077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8896961212158203, + "num_tokens": 735021165.0, + "step": 18721 + }, + { + "epoch": 2.3816308357715306, + "grad_norm": 0.9793186187744141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8868570327758789, + "num_tokens": 735063701.0, + "step": 18722 + }, + { + "epoch": 2.3817580460501206, + "grad_norm": 0.930474042892456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.9057414531707764, + "num_tokens": 735103432.0, + "step": 18723 + }, + { + "epoch": 2.381885256328711, + "grad_norm": 0.9999281167984009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8841152191162109, + "num_tokens": 735145454.0, + "step": 18724 + }, + { + "epoch": 2.3820124666073017, + "grad_norm": 1.0512378215789795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8857400417327881, + "num_tokens": 735184513.0, + "step": 18725 + }, + { + "epoch": 2.3821396768858922, + "grad_norm": 0.9137287735939026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.261, + "mean_token_accuracy": 0.9029160141944885, + "num_tokens": 735225113.0, + "step": 18726 + }, + { + "epoch": 2.3822668871644828, + "grad_norm": 0.9410265684127808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8930944204330444, + "num_tokens": 735267571.0, + "step": 18727 + }, + { + "epoch": 2.3823940974430733, + "grad_norm": 0.9654316306114197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8845672607421875, + "num_tokens": 735307946.0, + "step": 18728 + }, + { + "epoch": 2.382521307721664, + "grad_norm": 0.9795502424240112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8860818147659302, + "num_tokens": 735349853.0, + "step": 18729 + }, + { + "epoch": 2.3826485180002543, + "grad_norm": 1.0401972532272339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8853223919868469, + "num_tokens": 735391721.0, + "step": 18730 + }, + { + "epoch": 2.382775728278845, + "grad_norm": 0.8863880038261414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8944067358970642, + "num_tokens": 735437438.0, + "step": 18731 + }, + { + "epoch": 2.3829029385574354, + "grad_norm": 1.0019416809082031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8987816572189331, + "num_tokens": 735473326.0, + "step": 18732 + }, + { + "epoch": 2.383030148836026, + "grad_norm": 1.0075689554214478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8843933939933777, + "num_tokens": 735510357.0, + "step": 18733 + }, + { + "epoch": 2.3831573591146165, + "grad_norm": 0.9843345284461975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.892634391784668, + "num_tokens": 735546651.0, + "step": 18734 + }, + { + "epoch": 2.383284569393207, + "grad_norm": 1.0579148530960083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8919001817703247, + "num_tokens": 735577592.0, + "step": 18735 + }, + { + "epoch": 2.3834117796717975, + "grad_norm": 0.9964761734008789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9028274416923523, + "num_tokens": 735612642.0, + "step": 18736 + }, + { + "epoch": 2.383538989950388, + "grad_norm": 0.965740442276001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8955395221710205, + "num_tokens": 735653839.0, + "step": 18737 + }, + { + "epoch": 2.3836662002289786, + "grad_norm": 1.0697170495986938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3496, + "mean_token_accuracy": 0.8759718537330627, + "num_tokens": 735692319.0, + "step": 18738 + }, + { + "epoch": 2.383793410507569, + "grad_norm": 0.9484680891036987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8906459212303162, + "num_tokens": 735733391.0, + "step": 18739 + }, + { + "epoch": 2.3839206207861596, + "grad_norm": 1.0419176816940308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8838584423065186, + "num_tokens": 735770681.0, + "step": 18740 + }, + { + "epoch": 2.38404783106475, + "grad_norm": 0.9935550093650818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9001030921936035, + "num_tokens": 735809432.0, + "step": 18741 + }, + { + "epoch": 2.3841750413433407, + "grad_norm": 0.997709333896637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8925892114639282, + "num_tokens": 735850862.0, + "step": 18742 + }, + { + "epoch": 2.384302251621931, + "grad_norm": 0.9513571262359619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8914008140563965, + "num_tokens": 735892979.0, + "step": 18743 + }, + { + "epoch": 2.3844294619005217, + "grad_norm": 0.9282605648040771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.265, + "mean_token_accuracy": 0.9011185169219971, + "num_tokens": 735930689.0, + "step": 18744 + }, + { + "epoch": 2.3845566721791123, + "grad_norm": 0.8449925184249878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9058660268783569, + "num_tokens": 735977159.0, + "step": 18745 + }, + { + "epoch": 2.3846838824577024, + "grad_norm": 0.951653003692627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8953264951705933, + "num_tokens": 736016173.0, + "step": 18746 + }, + { + "epoch": 2.3848110927362933, + "grad_norm": 1.0629605054855347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8986988067626953, + "num_tokens": 736050999.0, + "step": 18747 + }, + { + "epoch": 2.3849383030148834, + "grad_norm": 1.0059620141983032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8814237117767334, + "num_tokens": 736092304.0, + "step": 18748 + }, + { + "epoch": 2.385065513293474, + "grad_norm": 0.967111349105835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9047752618789673, + "num_tokens": 736129552.0, + "step": 18749 + }, + { + "epoch": 2.3851927235720645, + "grad_norm": 0.9590689539909363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8994748592376709, + "num_tokens": 736168164.0, + "step": 18750 + }, + { + "epoch": 2.385319933850655, + "grad_norm": 0.9397642016410828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9015936851501465, + "num_tokens": 736211140.0, + "step": 18751 + }, + { + "epoch": 2.3854471441292455, + "grad_norm": 1.0379633903503418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8964283466339111, + "num_tokens": 736246537.0, + "step": 18752 + }, + { + "epoch": 2.385574354407836, + "grad_norm": 1.0239876508712769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8875048160552979, + "num_tokens": 736286642.0, + "step": 18753 + }, + { + "epoch": 2.3857015646864266, + "grad_norm": 1.0858668088912964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8933790922164917, + "num_tokens": 736322446.0, + "step": 18754 + }, + { + "epoch": 2.385828774965017, + "grad_norm": 1.0779170989990234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.884521484375, + "num_tokens": 736359536.0, + "step": 18755 + }, + { + "epoch": 2.3859559852436076, + "grad_norm": 1.120040774345398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3546, + "mean_token_accuracy": 0.8722797632217407, + "num_tokens": 736400212.0, + "step": 18756 + }, + { + "epoch": 2.386083195522198, + "grad_norm": 1.021946907043457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8776739239692688, + "num_tokens": 736441436.0, + "step": 18757 + }, + { + "epoch": 2.3862104058007887, + "grad_norm": 1.0190366506576538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.887761116027832, + "num_tokens": 736482451.0, + "step": 18758 + }, + { + "epoch": 2.386337616079379, + "grad_norm": 1.0613917112350464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.875117838382721, + "num_tokens": 736523235.0, + "step": 18759 + }, + { + "epoch": 2.3864648263579697, + "grad_norm": 1.043956995010376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3483, + "mean_token_accuracy": 0.8782419562339783, + "num_tokens": 736561235.0, + "step": 18760 + }, + { + "epoch": 2.3865920366365603, + "grad_norm": 1.0731103420257568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.892076849937439, + "num_tokens": 736593915.0, + "step": 18761 + }, + { + "epoch": 2.386719246915151, + "grad_norm": 0.9426866173744202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8937194347381592, + "num_tokens": 736635537.0, + "step": 18762 + }, + { + "epoch": 2.3868464571937413, + "grad_norm": 0.9269592761993408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8983951807022095, + "num_tokens": 736677641.0, + "step": 18763 + }, + { + "epoch": 2.386973667472332, + "grad_norm": 0.9653741717338562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.24, + "mean_token_accuracy": 0.9117940664291382, + "num_tokens": 736709830.0, + "step": 18764 + }, + { + "epoch": 2.3871008777509224, + "grad_norm": 1.0123019218444824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.881751298904419, + "num_tokens": 736750811.0, + "step": 18765 + }, + { + "epoch": 2.387228088029513, + "grad_norm": 1.0307726860046387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8839354515075684, + "num_tokens": 736793928.0, + "step": 18766 + }, + { + "epoch": 2.3873552983081034, + "grad_norm": 0.9875189661979675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.888624906539917, + "num_tokens": 736834549.0, + "step": 18767 + }, + { + "epoch": 2.387482508586694, + "grad_norm": 0.942694902420044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8962783813476562, + "num_tokens": 736873139.0, + "step": 18768 + }, + { + "epoch": 2.3876097188652845, + "grad_norm": 0.9958584308624268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8846650719642639, + "num_tokens": 736916846.0, + "step": 18769 + }, + { + "epoch": 2.387736929143875, + "grad_norm": 1.058776617050171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8937816619873047, + "num_tokens": 736952502.0, + "step": 18770 + }, + { + "epoch": 2.387864139422465, + "grad_norm": 1.0044797658920288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8977868556976318, + "num_tokens": 736986367.0, + "step": 18771 + }, + { + "epoch": 2.387991349701056, + "grad_norm": 0.9641750454902649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8911918997764587, + "num_tokens": 737023583.0, + "step": 18772 + }, + { + "epoch": 2.388118559979646, + "grad_norm": 1.0108424425125122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8817312717437744, + "num_tokens": 737061854.0, + "step": 18773 + }, + { + "epoch": 2.3882457702582367, + "grad_norm": 0.8964197039604187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2595, + "mean_token_accuracy": 0.9074466228485107, + "num_tokens": 737103282.0, + "step": 18774 + }, + { + "epoch": 2.3883729805368272, + "grad_norm": 0.9781315326690674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8832539916038513, + "num_tokens": 737142115.0, + "step": 18775 + }, + { + "epoch": 2.3885001908154178, + "grad_norm": 0.9651992917060852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8919930458068848, + "num_tokens": 737181677.0, + "step": 18776 + }, + { + "epoch": 2.3886274010940083, + "grad_norm": 1.043508768081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8920979499816895, + "num_tokens": 737215598.0, + "step": 18777 + }, + { + "epoch": 2.388754611372599, + "grad_norm": 1.0391688346862793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8925291299819946, + "num_tokens": 737252775.0, + "step": 18778 + }, + { + "epoch": 2.3888818216511893, + "grad_norm": 1.00686514377594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8837816119194031, + "num_tokens": 737289613.0, + "step": 18779 + }, + { + "epoch": 2.38900903192978, + "grad_norm": 1.0165976285934448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8866764307022095, + "num_tokens": 737332501.0, + "step": 18780 + }, + { + "epoch": 2.3891362422083704, + "grad_norm": 1.0341408252716064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8912783265113831, + "num_tokens": 737369432.0, + "step": 18781 + }, + { + "epoch": 2.389263452486961, + "grad_norm": 0.9897842407226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8831634521484375, + "num_tokens": 737412178.0, + "step": 18782 + }, + { + "epoch": 2.3893906627655515, + "grad_norm": 0.9426866769790649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8984858989715576, + "num_tokens": 737455661.0, + "step": 18783 + }, + { + "epoch": 2.389517873044142, + "grad_norm": 0.9719876646995544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8945298194885254, + "num_tokens": 737498658.0, + "step": 18784 + }, + { + "epoch": 2.3896450833227325, + "grad_norm": 1.089691162109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8675664067268372, + "num_tokens": 737539482.0, + "step": 18785 + }, + { + "epoch": 2.389772293601323, + "grad_norm": 0.9941548705101013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8960832953453064, + "num_tokens": 737574200.0, + "step": 18786 + }, + { + "epoch": 2.3898995038799136, + "grad_norm": 1.0295896530151367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8906534910202026, + "num_tokens": 737612093.0, + "step": 18787 + }, + { + "epoch": 2.390026714158504, + "grad_norm": 1.0598630905151367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8933956027030945, + "num_tokens": 737645376.0, + "step": 18788 + }, + { + "epoch": 2.3901539244370946, + "grad_norm": 1.0204850435256958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8911292552947998, + "num_tokens": 737684467.0, + "step": 18789 + }, + { + "epoch": 2.390281134715685, + "grad_norm": 0.9366304278373718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8911527395248413, + "num_tokens": 737724623.0, + "step": 18790 + }, + { + "epoch": 2.3904083449942757, + "grad_norm": 1.0432208776474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8791335821151733, + "num_tokens": 737764483.0, + "step": 18791 + }, + { + "epoch": 2.390535555272866, + "grad_norm": 0.9589546918869019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8928823471069336, + "num_tokens": 737804850.0, + "step": 18792 + }, + { + "epoch": 2.3906627655514567, + "grad_norm": 1.0573607683181763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8687706589698792, + "num_tokens": 737847447.0, + "step": 18793 + }, + { + "epoch": 2.390789975830047, + "grad_norm": 0.9843266606330872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8953668475151062, + "num_tokens": 737884811.0, + "step": 18794 + }, + { + "epoch": 2.390917186108638, + "grad_norm": 1.0120677947998047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8888228535652161, + "num_tokens": 737924714.0, + "step": 18795 + }, + { + "epoch": 2.391044396387228, + "grad_norm": 1.0333006381988525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8764746189117432, + "num_tokens": 737965056.0, + "step": 18796 + }, + { + "epoch": 2.3911716066658184, + "grad_norm": 0.9731847047805786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.9063997864723206, + "num_tokens": 738000121.0, + "step": 18797 + }, + { + "epoch": 2.391298816944409, + "grad_norm": 0.9772416353225708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8843591213226318, + "num_tokens": 738040885.0, + "step": 18798 + }, + { + "epoch": 2.3914260272229995, + "grad_norm": 0.9911092519760132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8816959857940674, + "num_tokens": 738084376.0, + "step": 18799 + }, + { + "epoch": 2.39155323750159, + "grad_norm": 0.9666103720664978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.883465051651001, + "num_tokens": 738126934.0, + "step": 18800 + }, + { + "epoch": 2.3916804477801805, + "grad_norm": 0.8982746601104736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2585, + "mean_token_accuracy": 0.9058132171630859, + "num_tokens": 738166757.0, + "step": 18801 + }, + { + "epoch": 2.391807658058771, + "grad_norm": 1.1043354272842407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8775008320808411, + "num_tokens": 738203478.0, + "step": 18802 + }, + { + "epoch": 2.3919348683373616, + "grad_norm": 1.015985131263733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8845115900039673, + "num_tokens": 738240136.0, + "step": 18803 + }, + { + "epoch": 2.392062078615952, + "grad_norm": 0.9207147359848022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2553, + "mean_token_accuracy": 0.9064448475837708, + "num_tokens": 738278259.0, + "step": 18804 + }, + { + "epoch": 2.3921892888945426, + "grad_norm": 1.0062965154647827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8875331878662109, + "num_tokens": 738316411.0, + "step": 18805 + }, + { + "epoch": 2.392316499173133, + "grad_norm": 1.0116291046142578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9009252786636353, + "num_tokens": 738352306.0, + "step": 18806 + }, + { + "epoch": 2.3924437094517237, + "grad_norm": 0.9912564158439636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.890480637550354, + "num_tokens": 738387188.0, + "step": 18807 + }, + { + "epoch": 2.392570919730314, + "grad_norm": 0.9951457381248474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.886645495891571, + "num_tokens": 738428177.0, + "step": 18808 + }, + { + "epoch": 2.3926981300089047, + "grad_norm": 0.9144874215126038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.90279620885849, + "num_tokens": 738468143.0, + "step": 18809 + }, + { + "epoch": 2.3928253402874953, + "grad_norm": 1.0235201120376587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8916648626327515, + "num_tokens": 738503458.0, + "step": 18810 + }, + { + "epoch": 2.392952550566086, + "grad_norm": 0.9167311787605286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2542, + "mean_token_accuracy": 0.9077326059341431, + "num_tokens": 738539921.0, + "step": 18811 + }, + { + "epoch": 2.3930797608446763, + "grad_norm": 1.0048344135284424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8886969089508057, + "num_tokens": 738577516.0, + "step": 18812 + }, + { + "epoch": 2.393206971123267, + "grad_norm": 1.0425927639007568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8749383091926575, + "num_tokens": 738617320.0, + "step": 18813 + }, + { + "epoch": 2.3933341814018574, + "grad_norm": 0.9396877884864807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.9074318408966064, + "num_tokens": 738659208.0, + "step": 18814 + }, + { + "epoch": 2.393461391680448, + "grad_norm": 1.0454838275909424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8886985778808594, + "num_tokens": 738695847.0, + "step": 18815 + }, + { + "epoch": 2.3935886019590384, + "grad_norm": 1.0401811599731445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8829983472824097, + "num_tokens": 738732798.0, + "step": 18816 + }, + { + "epoch": 2.393715812237629, + "grad_norm": 0.9369994401931763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8908551931381226, + "num_tokens": 738773515.0, + "step": 18817 + }, + { + "epoch": 2.3938430225162195, + "grad_norm": 0.9584284424781799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8906757235527039, + "num_tokens": 738816344.0, + "step": 18818 + }, + { + "epoch": 2.3939702327948096, + "grad_norm": 0.915240466594696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8893473148345947, + "num_tokens": 738861596.0, + "step": 18819 + }, + { + "epoch": 2.3940974430734006, + "grad_norm": 1.0209054946899414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.894748330116272, + "num_tokens": 738896390.0, + "step": 18820 + }, + { + "epoch": 2.3942246533519906, + "grad_norm": 1.0208677053451538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.88309246301651, + "num_tokens": 738938517.0, + "step": 18821 + }, + { + "epoch": 2.394351863630581, + "grad_norm": 1.0158878564834595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8936593532562256, + "num_tokens": 738972965.0, + "step": 18822 + }, + { + "epoch": 2.3944790739091717, + "grad_norm": 0.9545701146125793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8837723731994629, + "num_tokens": 739013254.0, + "step": 18823 + }, + { + "epoch": 2.3946062841877622, + "grad_norm": 0.9305309057235718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8924883604049683, + "num_tokens": 739054909.0, + "step": 18824 + }, + { + "epoch": 2.3947334944663528, + "grad_norm": 0.9362112879753113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8958247900009155, + "num_tokens": 739098567.0, + "step": 18825 + }, + { + "epoch": 2.3948607047449433, + "grad_norm": 0.9680812358856201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8939054012298584, + "num_tokens": 739139762.0, + "step": 18826 + }, + { + "epoch": 2.394987915023534, + "grad_norm": 0.8778517842292786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9037302732467651, + "num_tokens": 739185563.0, + "step": 18827 + }, + { + "epoch": 2.3951151253021243, + "grad_norm": 0.9650481343269348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8944542407989502, + "num_tokens": 739225095.0, + "step": 18828 + }, + { + "epoch": 2.395242335580715, + "grad_norm": 1.0588769912719727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3571, + "mean_token_accuracy": 0.8747042417526245, + "num_tokens": 739266030.0, + "step": 18829 + }, + { + "epoch": 2.3953695458593054, + "grad_norm": 0.975956380367279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.9003074169158936, + "num_tokens": 739303603.0, + "step": 18830 + }, + { + "epoch": 2.395496756137896, + "grad_norm": 1.0493162870407104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8895136713981628, + "num_tokens": 739339143.0, + "step": 18831 + }, + { + "epoch": 2.3956239664164865, + "grad_norm": 0.8847817778587341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.885603666305542, + "num_tokens": 739385514.0, + "step": 18832 + }, + { + "epoch": 2.395751176695077, + "grad_norm": 1.0291240215301514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8854771852493286, + "num_tokens": 739426796.0, + "step": 18833 + }, + { + "epoch": 2.3958783869736675, + "grad_norm": 0.9098253846168518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8947412967681885, + "num_tokens": 739468284.0, + "step": 18834 + }, + { + "epoch": 2.396005597252258, + "grad_norm": 1.1503323316574097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.882493257522583, + "num_tokens": 739500514.0, + "step": 18835 + }, + { + "epoch": 2.3961328075308486, + "grad_norm": 0.9975979924201965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8905819654464722, + "num_tokens": 739536757.0, + "step": 18836 + }, + { + "epoch": 2.396260017809439, + "grad_norm": 1.1911839246749878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8854842185974121, + "num_tokens": 739569791.0, + "step": 18837 + }, + { + "epoch": 2.3963872280880296, + "grad_norm": 0.994162917137146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8982083201408386, + "num_tokens": 739605094.0, + "step": 18838 + }, + { + "epoch": 2.39651443836662, + "grad_norm": 1.0428879261016846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8955912590026855, + "num_tokens": 739642362.0, + "step": 18839 + }, + { + "epoch": 2.3966416486452107, + "grad_norm": 0.9384937286376953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2354, + "mean_token_accuracy": 0.9148054122924805, + "num_tokens": 739675212.0, + "step": 18840 + }, + { + "epoch": 2.396768858923801, + "grad_norm": 0.927573025226593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.9002421498298645, + "num_tokens": 739714682.0, + "step": 18841 + }, + { + "epoch": 2.3968960692023917, + "grad_norm": 0.9905081391334534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.879740297794342, + "num_tokens": 739757697.0, + "step": 18842 + }, + { + "epoch": 2.3970232794809823, + "grad_norm": 0.8769693374633789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2499, + "mean_token_accuracy": 0.9050402641296387, + "num_tokens": 739796276.0, + "step": 18843 + }, + { + "epoch": 2.3971504897595723, + "grad_norm": 1.0525885820388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8888664245605469, + "num_tokens": 739831071.0, + "step": 18844 + }, + { + "epoch": 2.3972777000381633, + "grad_norm": 0.9158143997192383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8898162245750427, + "num_tokens": 739873966.0, + "step": 18845 + }, + { + "epoch": 2.3974049103167534, + "grad_norm": 0.9581182599067688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8882015943527222, + "num_tokens": 739917322.0, + "step": 18846 + }, + { + "epoch": 2.397532120595344, + "grad_norm": 0.9650180339813232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8857490420341492, + "num_tokens": 739958892.0, + "step": 18847 + }, + { + "epoch": 2.3976593308739345, + "grad_norm": 1.1028603315353394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8862192630767822, + "num_tokens": 739993544.0, + "step": 18848 + }, + { + "epoch": 2.397786541152525, + "grad_norm": 0.916386067867279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2443, + "mean_token_accuracy": 0.9084506034851074, + "num_tokens": 740030470.0, + "step": 18849 + }, + { + "epoch": 2.3979137514311155, + "grad_norm": 0.9121114611625671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8970826864242554, + "num_tokens": 740075482.0, + "step": 18850 + }, + { + "epoch": 2.398040961709706, + "grad_norm": 0.9714912176132202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8941026926040649, + "num_tokens": 740116937.0, + "step": 18851 + }, + { + "epoch": 2.3981681719882966, + "grad_norm": 0.9650740027427673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2419, + "mean_token_accuracy": 0.9106535315513611, + "num_tokens": 740149465.0, + "step": 18852 + }, + { + "epoch": 2.398295382266887, + "grad_norm": 0.9985677003860474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8826223015785217, + "num_tokens": 740194587.0, + "step": 18853 + }, + { + "epoch": 2.3984225925454776, + "grad_norm": 1.0611323118209839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8888272643089294, + "num_tokens": 740229298.0, + "step": 18854 + }, + { + "epoch": 2.398549802824068, + "grad_norm": 0.875516951084137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.9025861620903015, + "num_tokens": 740274326.0, + "step": 18855 + }, + { + "epoch": 2.3986770131026587, + "grad_norm": 1.0749443769454956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8792353868484497, + "num_tokens": 740313894.0, + "step": 18856 + }, + { + "epoch": 2.398804223381249, + "grad_norm": 1.0222105979919434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8836381435394287, + "num_tokens": 740351633.0, + "step": 18857 + }, + { + "epoch": 2.3989314336598397, + "grad_norm": 1.050997018814087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9013310670852661, + "num_tokens": 740387823.0, + "step": 18858 + }, + { + "epoch": 2.3990586439384303, + "grad_norm": 0.9924696087837219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8879947662353516, + "num_tokens": 740426947.0, + "step": 18859 + }, + { + "epoch": 2.399185854217021, + "grad_norm": 0.9127253293991089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2614, + "mean_token_accuracy": 0.9032073020935059, + "num_tokens": 740467334.0, + "step": 18860 + }, + { + "epoch": 2.3993130644956113, + "grad_norm": 0.9073671698570251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.9066935777664185, + "num_tokens": 740509531.0, + "step": 18861 + }, + { + "epoch": 2.399440274774202, + "grad_norm": 1.0207518339157104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8908501267433167, + "num_tokens": 740546270.0, + "step": 18862 + }, + { + "epoch": 2.3995674850527924, + "grad_norm": 1.0129226446151733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8846248388290405, + "num_tokens": 740585575.0, + "step": 18863 + }, + { + "epoch": 2.399694695331383, + "grad_norm": 0.9147191643714905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8930230140686035, + "num_tokens": 740627615.0, + "step": 18864 + }, + { + "epoch": 2.3998219056099734, + "grad_norm": 1.0146206617355347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8859562873840332, + "num_tokens": 740664820.0, + "step": 18865 + }, + { + "epoch": 2.399949115888564, + "grad_norm": 0.9729979038238525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3441, + "mean_token_accuracy": 0.8773226737976074, + "num_tokens": 740710186.0, + "step": 18866 + }, + { + "epoch": 2.4000763261671545, + "grad_norm": 0.9713236689567566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8885980248451233, + "num_tokens": 740748342.0, + "step": 18867 + }, + { + "epoch": 2.400203536445745, + "grad_norm": 0.9214893579483032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8889919519424438, + "num_tokens": 740795013.0, + "step": 18868 + }, + { + "epoch": 2.400330746724335, + "grad_norm": 1.0837161540985107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8762831687927246, + "num_tokens": 740831876.0, + "step": 18869 + }, + { + "epoch": 2.400457957002926, + "grad_norm": 0.9190564751625061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8956038355827332, + "num_tokens": 740874222.0, + "step": 18870 + }, + { + "epoch": 2.400585167281516, + "grad_norm": 1.0248501300811768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8902726173400879, + "num_tokens": 740908300.0, + "step": 18871 + }, + { + "epoch": 2.4007123775601067, + "grad_norm": 1.0255005359649658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8833455443382263, + "num_tokens": 740944762.0, + "step": 18872 + }, + { + "epoch": 2.400839587838697, + "grad_norm": 1.0756622552871704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8858219385147095, + "num_tokens": 740981340.0, + "step": 18873 + }, + { + "epoch": 2.4009667981172877, + "grad_norm": 1.002282977104187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8900798559188843, + "num_tokens": 741016856.0, + "step": 18874 + }, + { + "epoch": 2.4010940083958783, + "grad_norm": 0.9190013408660889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8906733393669128, + "num_tokens": 741060367.0, + "step": 18875 + }, + { + "epoch": 2.401221218674469, + "grad_norm": 0.9036350250244141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8888999223709106, + "num_tokens": 741107082.0, + "step": 18876 + }, + { + "epoch": 2.4013484289530593, + "grad_norm": 1.1081207990646362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8872949481010437, + "num_tokens": 741142271.0, + "step": 18877 + }, + { + "epoch": 2.40147563923165, + "grad_norm": 0.9691068530082703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8928312063217163, + "num_tokens": 741178813.0, + "step": 18878 + }, + { + "epoch": 2.4016028495102404, + "grad_norm": 0.9669094681739807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8865820169448853, + "num_tokens": 741219327.0, + "step": 18879 + }, + { + "epoch": 2.401730059788831, + "grad_norm": 0.9222226142883301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8909008502960205, + "num_tokens": 741261390.0, + "step": 18880 + }, + { + "epoch": 2.4018572700674214, + "grad_norm": 0.9943342804908752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8911820650100708, + "num_tokens": 741300581.0, + "step": 18881 + }, + { + "epoch": 2.401984480346012, + "grad_norm": 1.008835792541504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8925992250442505, + "num_tokens": 741338051.0, + "step": 18882 + }, + { + "epoch": 2.4021116906246025, + "grad_norm": 0.9624620079994202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8966833353042603, + "num_tokens": 741377976.0, + "step": 18883 + }, + { + "epoch": 2.402238900903193, + "grad_norm": 0.9988979697227478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8856751322746277, + "num_tokens": 741416987.0, + "step": 18884 + }, + { + "epoch": 2.4023661111817836, + "grad_norm": 1.0128260850906372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8874030709266663, + "num_tokens": 741454468.0, + "step": 18885 + }, + { + "epoch": 2.402493321460374, + "grad_norm": 0.9063467979431152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8968442678451538, + "num_tokens": 741495161.0, + "step": 18886 + }, + { + "epoch": 2.4026205317389646, + "grad_norm": 0.9744266271591187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8932521343231201, + "num_tokens": 741535674.0, + "step": 18887 + }, + { + "epoch": 2.402747742017555, + "grad_norm": 1.120745062828064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8927536606788635, + "num_tokens": 741567880.0, + "step": 18888 + }, + { + "epoch": 2.4028749522961457, + "grad_norm": 1.089158296585083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8876068592071533, + "num_tokens": 741599845.0, + "step": 18889 + }, + { + "epoch": 2.403002162574736, + "grad_norm": 0.9729615449905396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8894109725952148, + "num_tokens": 741642353.0, + "step": 18890 + }, + { + "epoch": 2.4031293728533267, + "grad_norm": 1.0030522346496582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8881050944328308, + "num_tokens": 741681444.0, + "step": 18891 + }, + { + "epoch": 2.403256583131917, + "grad_norm": 0.9544670581817627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8869526386260986, + "num_tokens": 741724023.0, + "step": 18892 + }, + { + "epoch": 2.403383793410508, + "grad_norm": 0.9528529644012451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8953007459640503, + "num_tokens": 741766202.0, + "step": 18893 + }, + { + "epoch": 2.403511003689098, + "grad_norm": 0.9849887490272522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8931674957275391, + "num_tokens": 741805548.0, + "step": 18894 + }, + { + "epoch": 2.4036382139676884, + "grad_norm": 0.8988707661628723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.9013285636901855, + "num_tokens": 741847998.0, + "step": 18895 + }, + { + "epoch": 2.403765424246279, + "grad_norm": 0.9655526280403137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8912258148193359, + "num_tokens": 741889905.0, + "step": 18896 + }, + { + "epoch": 2.4038926345248695, + "grad_norm": 0.9606731534004211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2631, + "mean_token_accuracy": 0.9031381011009216, + "num_tokens": 741927695.0, + "step": 18897 + }, + { + "epoch": 2.40401984480346, + "grad_norm": 1.2135238647460938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3857, + "mean_token_accuracy": 0.8645341396331787, + "num_tokens": 741960464.0, + "step": 18898 + }, + { + "epoch": 2.4041470550820505, + "grad_norm": 1.0465376377105713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8831127882003784, + "num_tokens": 741999062.0, + "step": 18899 + }, + { + "epoch": 2.404274265360641, + "grad_norm": 1.0189566612243652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.887174665927887, + "num_tokens": 742037481.0, + "step": 18900 + }, + { + "epoch": 2.4044014756392316, + "grad_norm": 0.9810833930969238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8844915628433228, + "num_tokens": 742077513.0, + "step": 18901 + }, + { + "epoch": 2.404528685917822, + "grad_norm": 1.0012212991714478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8883965611457825, + "num_tokens": 742114598.0, + "step": 18902 + }, + { + "epoch": 2.4046558961964126, + "grad_norm": 0.969299852848053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8990813493728638, + "num_tokens": 742151794.0, + "step": 18903 + }, + { + "epoch": 2.404783106475003, + "grad_norm": 0.9732818603515625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9041605591773987, + "num_tokens": 742187915.0, + "step": 18904 + }, + { + "epoch": 2.4049103167535937, + "grad_norm": 1.1409893035888672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8971339464187622, + "num_tokens": 742215251.0, + "step": 18905 + }, + { + "epoch": 2.405037527032184, + "grad_norm": 0.9486613869667053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.901299774646759, + "num_tokens": 742253593.0, + "step": 18906 + }, + { + "epoch": 2.4051647373107747, + "grad_norm": 0.9302508234977722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.883425235748291, + "num_tokens": 742301538.0, + "step": 18907 + }, + { + "epoch": 2.4052919475893653, + "grad_norm": 0.9158691167831421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8928045630455017, + "num_tokens": 742341455.0, + "step": 18908 + }, + { + "epoch": 2.405419157867956, + "grad_norm": 0.9241572618484497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8889403343200684, + "num_tokens": 742386178.0, + "step": 18909 + }, + { + "epoch": 2.4055463681465463, + "grad_norm": 1.0050451755523682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8961900472640991, + "num_tokens": 742420788.0, + "step": 18910 + }, + { + "epoch": 2.405673578425137, + "grad_norm": 0.9829964637756348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8897836208343506, + "num_tokens": 742458367.0, + "step": 18911 + }, + { + "epoch": 2.4058007887037274, + "grad_norm": 0.9874915480613708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.888037919998169, + "num_tokens": 742497236.0, + "step": 18912 + }, + { + "epoch": 2.405927998982318, + "grad_norm": 0.9454907774925232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9020930528640747, + "num_tokens": 742538242.0, + "step": 18913 + }, + { + "epoch": 2.4060552092609084, + "grad_norm": 0.9531317949295044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9018560647964478, + "num_tokens": 742577009.0, + "step": 18914 + }, + { + "epoch": 2.406182419539499, + "grad_norm": 0.9833977818489075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8908584117889404, + "num_tokens": 742614921.0, + "step": 18915 + }, + { + "epoch": 2.4063096298180895, + "grad_norm": 0.9972536563873291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8892793655395508, + "num_tokens": 742654896.0, + "step": 18916 + }, + { + "epoch": 2.4064368400966796, + "grad_norm": 0.9678779244422913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8796707391738892, + "num_tokens": 742698157.0, + "step": 18917 + }, + { + "epoch": 2.4065640503752705, + "grad_norm": 0.9269198775291443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.906667172908783, + "num_tokens": 742735431.0, + "step": 18918 + }, + { + "epoch": 2.4066912606538606, + "grad_norm": 1.036097526550293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3499, + "mean_token_accuracy": 0.8744370937347412, + "num_tokens": 742774139.0, + "step": 18919 + }, + { + "epoch": 2.406818470932451, + "grad_norm": 1.0265098810195923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8925873041152954, + "num_tokens": 742809899.0, + "step": 18920 + }, + { + "epoch": 2.4069456812110417, + "grad_norm": 1.0220046043395996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8932761549949646, + "num_tokens": 742846592.0, + "step": 18921 + }, + { + "epoch": 2.407072891489632, + "grad_norm": 0.901682436466217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8948642015457153, + "num_tokens": 742887140.0, + "step": 18922 + }, + { + "epoch": 2.4072001017682227, + "grad_norm": 1.0031378269195557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.888766884803772, + "num_tokens": 742930767.0, + "step": 18923 + }, + { + "epoch": 2.4073273120468133, + "grad_norm": 0.990299642086029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8903149366378784, + "num_tokens": 742969906.0, + "step": 18924 + }, + { + "epoch": 2.407454522325404, + "grad_norm": 1.0361300706863403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8870075941085815, + "num_tokens": 743003300.0, + "step": 18925 + }, + { + "epoch": 2.4075817326039943, + "grad_norm": 0.9405843615531921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.8990682363510132, + "num_tokens": 743038352.0, + "step": 18926 + }, + { + "epoch": 2.407708942882585, + "grad_norm": 1.0470565557479858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8820698261260986, + "num_tokens": 743077143.0, + "step": 18927 + }, + { + "epoch": 2.4078361531611754, + "grad_norm": 1.010127305984497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8829171061515808, + "num_tokens": 743116252.0, + "step": 18928 + }, + { + "epoch": 2.407963363439766, + "grad_norm": 0.9480916261672974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8862378001213074, + "num_tokens": 743159643.0, + "step": 18929 + }, + { + "epoch": 2.4080905737183564, + "grad_norm": 1.0256637334823608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8852947354316711, + "num_tokens": 743197342.0, + "step": 18930 + }, + { + "epoch": 2.408217783996947, + "grad_norm": 0.9284819960594177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8873257637023926, + "num_tokens": 743238947.0, + "step": 18931 + }, + { + "epoch": 2.4083449942755375, + "grad_norm": 0.9872667193412781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8826500177383423, + "num_tokens": 743280422.0, + "step": 18932 + }, + { + "epoch": 2.408472204554128, + "grad_norm": 1.067883849143982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8821898698806763, + "num_tokens": 743319996.0, + "step": 18933 + }, + { + "epoch": 2.4085994148327186, + "grad_norm": 1.0738584995269775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8845454454421997, + "num_tokens": 743355444.0, + "step": 18934 + }, + { + "epoch": 2.408726625111309, + "grad_norm": 0.9855984449386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8941489458084106, + "num_tokens": 743391084.0, + "step": 18935 + }, + { + "epoch": 2.4088538353898996, + "grad_norm": 1.0004932880401611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8958923816680908, + "num_tokens": 743428440.0, + "step": 18936 + }, + { + "epoch": 2.40898104566849, + "grad_norm": 1.117807149887085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8880504369735718, + "num_tokens": 743460963.0, + "step": 18937 + }, + { + "epoch": 2.4091082559470807, + "grad_norm": 0.9147942662239075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8902045488357544, + "num_tokens": 743504610.0, + "step": 18938 + }, + { + "epoch": 2.409235466225671, + "grad_norm": 1.0087343454360962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8800771236419678, + "num_tokens": 743544932.0, + "step": 18939 + }, + { + "epoch": 2.4093626765042617, + "grad_norm": 0.9271803498268127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2519, + "mean_token_accuracy": 0.9098993539810181, + "num_tokens": 743582691.0, + "step": 18940 + }, + { + "epoch": 2.4094898867828523, + "grad_norm": 0.9637934565544128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8749005794525146, + "num_tokens": 743628693.0, + "step": 18941 + }, + { + "epoch": 2.4096170970614423, + "grad_norm": 1.0423665046691895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8870425224304199, + "num_tokens": 743661944.0, + "step": 18942 + }, + { + "epoch": 2.4097443073400333, + "grad_norm": 0.9932771921157837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.884061336517334, + "num_tokens": 743700847.0, + "step": 18943 + }, + { + "epoch": 2.4098715176186234, + "grad_norm": 0.8700320720672607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8986425399780273, + "num_tokens": 743746120.0, + "step": 18944 + }, + { + "epoch": 2.409998727897214, + "grad_norm": 0.8413729071617126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8930322527885437, + "num_tokens": 743792387.0, + "step": 18945 + }, + { + "epoch": 2.4101259381758044, + "grad_norm": 0.9266260266304016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.900437593460083, + "num_tokens": 743832084.0, + "step": 18946 + }, + { + "epoch": 2.410253148454395, + "grad_norm": 1.0029151439666748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8893465399742126, + "num_tokens": 743873552.0, + "step": 18947 + }, + { + "epoch": 2.4103803587329855, + "grad_norm": 0.9395684003829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8940463066101074, + "num_tokens": 743919251.0, + "step": 18948 + }, + { + "epoch": 2.410507569011576, + "grad_norm": 0.9421894550323486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8886116743087769, + "num_tokens": 743961269.0, + "step": 18949 + }, + { + "epoch": 2.4106347792901666, + "grad_norm": 1.0448253154754639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9002841711044312, + "num_tokens": 743992518.0, + "step": 18950 + }, + { + "epoch": 2.410761989568757, + "grad_norm": 0.9608494639396667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8847506642341614, + "num_tokens": 744033946.0, + "step": 18951 + }, + { + "epoch": 2.4108891998473476, + "grad_norm": 1.0009726285934448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.887895405292511, + "num_tokens": 744072932.0, + "step": 18952 + }, + { + "epoch": 2.411016410125938, + "grad_norm": 1.000076413154602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8938053250312805, + "num_tokens": 744108645.0, + "step": 18953 + }, + { + "epoch": 2.4111436204045287, + "grad_norm": 1.0854387283325195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.892411470413208, + "num_tokens": 744140352.0, + "step": 18954 + }, + { + "epoch": 2.411270830683119, + "grad_norm": 0.9111022353172302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8962821960449219, + "num_tokens": 744178477.0, + "step": 18955 + }, + { + "epoch": 2.4113980409617097, + "grad_norm": 1.0113893747329712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8917720317840576, + "num_tokens": 744217372.0, + "step": 18956 + }, + { + "epoch": 2.4115252512403003, + "grad_norm": 0.9872180819511414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8955061435699463, + "num_tokens": 744255648.0, + "step": 18957 + }, + { + "epoch": 2.411652461518891, + "grad_norm": 0.9903324246406555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8986535668373108, + "num_tokens": 744290060.0, + "step": 18958 + }, + { + "epoch": 2.4117796717974813, + "grad_norm": 0.9780153036117554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.9042373895645142, + "num_tokens": 744331863.0, + "step": 18959 + }, + { + "epoch": 2.411906882076072, + "grad_norm": 1.0177481174468994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8951840400695801, + "num_tokens": 744367223.0, + "step": 18960 + }, + { + "epoch": 2.4120340923546624, + "grad_norm": 0.9958133101463318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8973848223686218, + "num_tokens": 744403434.0, + "step": 18961 + }, + { + "epoch": 2.412161302633253, + "grad_norm": 1.0259552001953125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8795942664146423, + "num_tokens": 744444779.0, + "step": 18962 + }, + { + "epoch": 2.4122885129118434, + "grad_norm": 1.0075209140777588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8890644907951355, + "num_tokens": 744481539.0, + "step": 18963 + }, + { + "epoch": 2.412415723190434, + "grad_norm": 0.8622269034385681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2416, + "mean_token_accuracy": 0.9103853702545166, + "num_tokens": 744522752.0, + "step": 18964 + }, + { + "epoch": 2.4125429334690245, + "grad_norm": 0.9623713493347168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8913190364837646, + "num_tokens": 744562514.0, + "step": 18965 + }, + { + "epoch": 2.412670143747615, + "grad_norm": 0.927375853061676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8990625143051147, + "num_tokens": 744600429.0, + "step": 18966 + }, + { + "epoch": 2.412797354026205, + "grad_norm": 1.060498833656311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.896050214767456, + "num_tokens": 744634001.0, + "step": 18967 + }, + { + "epoch": 2.412924564304796, + "grad_norm": 0.9703963398933411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8929941654205322, + "num_tokens": 744673464.0, + "step": 18968 + }, + { + "epoch": 2.413051774583386, + "grad_norm": 1.1125484704971313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8845491409301758, + "num_tokens": 744707371.0, + "step": 18969 + }, + { + "epoch": 2.4131789848619767, + "grad_norm": 0.9454085230827332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8896862268447876, + "num_tokens": 744749891.0, + "step": 18970 + }, + { + "epoch": 2.413306195140567, + "grad_norm": 0.9915268421173096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8890575170516968, + "num_tokens": 744789102.0, + "step": 18971 + }, + { + "epoch": 2.4134334054191577, + "grad_norm": 1.0409178733825684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8893587589263916, + "num_tokens": 744824244.0, + "step": 18972 + }, + { + "epoch": 2.4135606156977483, + "grad_norm": 1.0562077760696411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8840435743331909, + "num_tokens": 744860836.0, + "step": 18973 + }, + { + "epoch": 2.413687825976339, + "grad_norm": 1.0049526691436768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8864789605140686, + "num_tokens": 744898332.0, + "step": 18974 + }, + { + "epoch": 2.4138150362549293, + "grad_norm": 1.011145830154419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8965609073638916, + "num_tokens": 744936923.0, + "step": 18975 + }, + { + "epoch": 2.41394224653352, + "grad_norm": 0.9635075330734253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8947122097015381, + "num_tokens": 744976421.0, + "step": 18976 + }, + { + "epoch": 2.4140694568121104, + "grad_norm": 0.9734595417976379, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8908947706222534, + "num_tokens": 745014254.0, + "step": 18977 + }, + { + "epoch": 2.414196667090701, + "grad_norm": 0.9901521801948547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8822871446609497, + "num_tokens": 745058317.0, + "step": 18978 + }, + { + "epoch": 2.4143238773692914, + "grad_norm": 0.9120232462882996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8908047080039978, + "num_tokens": 745102856.0, + "step": 18979 + }, + { + "epoch": 2.414451087647882, + "grad_norm": 0.9303592443466187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.8992823958396912, + "num_tokens": 745141323.0, + "step": 18980 + }, + { + "epoch": 2.4145782979264725, + "grad_norm": 0.9997339248657227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.883780837059021, + "num_tokens": 745176308.0, + "step": 18981 + }, + { + "epoch": 2.414705508205063, + "grad_norm": 1.121523141860962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8809655904769897, + "num_tokens": 745209551.0, + "step": 18982 + }, + { + "epoch": 2.4148327184836536, + "grad_norm": 1.0001068115234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8954439163208008, + "num_tokens": 745246293.0, + "step": 18983 + }, + { + "epoch": 2.414959928762244, + "grad_norm": 0.8630481362342834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.9000734686851501, + "num_tokens": 745291587.0, + "step": 18984 + }, + { + "epoch": 2.4150871390408346, + "grad_norm": 1.066061019897461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.888086199760437, + "num_tokens": 745325049.0, + "step": 18985 + }, + { + "epoch": 2.415214349319425, + "grad_norm": 0.9650654196739197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8908736109733582, + "num_tokens": 745366082.0, + "step": 18986 + }, + { + "epoch": 2.4153415595980157, + "grad_norm": 0.880704939365387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.8989307880401611, + "num_tokens": 745409676.0, + "step": 18987 + }, + { + "epoch": 2.415468769876606, + "grad_norm": 1.0510578155517578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8814588785171509, + "num_tokens": 745449999.0, + "step": 18988 + }, + { + "epoch": 2.4155959801551967, + "grad_norm": 0.9509167671203613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8950322270393372, + "num_tokens": 745490182.0, + "step": 18989 + }, + { + "epoch": 2.415723190433787, + "grad_norm": 0.9795851707458496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2465, + "mean_token_accuracy": 0.9103016257286072, + "num_tokens": 745524592.0, + "step": 18990 + }, + { + "epoch": 2.4158504007123778, + "grad_norm": 0.9217329025268555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2674, + "mean_token_accuracy": 0.905362069606781, + "num_tokens": 745562729.0, + "step": 18991 + }, + { + "epoch": 2.415977610990968, + "grad_norm": 0.974335789680481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8968778848648071, + "num_tokens": 745601012.0, + "step": 18992 + }, + { + "epoch": 2.4161048212695584, + "grad_norm": 0.933146059513092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8893168568611145, + "num_tokens": 745643385.0, + "step": 18993 + }, + { + "epoch": 2.416232031548149, + "grad_norm": 0.9872727990150452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8802587985992432, + "num_tokens": 745682319.0, + "step": 18994 + }, + { + "epoch": 2.4163592418267394, + "grad_norm": 1.0327876806259155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.888005793094635, + "num_tokens": 745717589.0, + "step": 18995 + }, + { + "epoch": 2.41648645210533, + "grad_norm": 0.9737472534179688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8727958798408508, + "num_tokens": 745763075.0, + "step": 18996 + }, + { + "epoch": 2.4166136623839205, + "grad_norm": 0.927484929561615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8864665031433105, + "num_tokens": 745806033.0, + "step": 18997 + }, + { + "epoch": 2.416740872662511, + "grad_norm": 1.0077743530273438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8959352374076843, + "num_tokens": 745840818.0, + "step": 18998 + }, + { + "epoch": 2.4168680829411016, + "grad_norm": 0.900127649307251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.254, + "mean_token_accuracy": 0.9078105688095093, + "num_tokens": 745878412.0, + "step": 18999 + }, + { + "epoch": 2.416995293219692, + "grad_norm": 0.8427042961120605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2551, + "mean_token_accuracy": 0.9082872867584229, + "num_tokens": 745921139.0, + "step": 19000 + }, + { + "epoch": 2.4171225034982826, + "grad_norm": 1.0793302059173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8851115703582764, + "num_tokens": 745961039.0, + "step": 19001 + }, + { + "epoch": 2.417249713776873, + "grad_norm": 0.9336363077163696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8968584537506104, + "num_tokens": 746002220.0, + "step": 19002 + }, + { + "epoch": 2.4173769240554637, + "grad_norm": 0.9736982583999634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8889384865760803, + "num_tokens": 746047520.0, + "step": 19003 + }, + { + "epoch": 2.417504134334054, + "grad_norm": 0.9867963194847107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8910637497901917, + "num_tokens": 746086947.0, + "step": 19004 + }, + { + "epoch": 2.4176313446126447, + "grad_norm": 0.9603407382965088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.899718165397644, + "num_tokens": 746126903.0, + "step": 19005 + }, + { + "epoch": 2.4177585548912353, + "grad_norm": 0.9625303149223328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8917009830474854, + "num_tokens": 746166698.0, + "step": 19006 + }, + { + "epoch": 2.417885765169826, + "grad_norm": 0.9753633141517639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8933905363082886, + "num_tokens": 746205216.0, + "step": 19007 + }, + { + "epoch": 2.4180129754484163, + "grad_norm": 1.1221050024032593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8800890445709229, + "num_tokens": 746238883.0, + "step": 19008 + }, + { + "epoch": 2.418140185727007, + "grad_norm": 1.0345467329025269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8886313438415527, + "num_tokens": 746274647.0, + "step": 19009 + }, + { + "epoch": 2.4182673960055974, + "grad_norm": 0.9283631443977356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8953628540039062, + "num_tokens": 746316368.0, + "step": 19010 + }, + { + "epoch": 2.418394606284188, + "grad_norm": 0.9445642232894897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8950399160385132, + "num_tokens": 746355492.0, + "step": 19011 + }, + { + "epoch": 2.4185218165627784, + "grad_norm": 1.006891131401062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8867160081863403, + "num_tokens": 746395387.0, + "step": 19012 + }, + { + "epoch": 2.418649026841369, + "grad_norm": 0.9904130101203918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8870477676391602, + "num_tokens": 746437040.0, + "step": 19013 + }, + { + "epoch": 2.4187762371199595, + "grad_norm": 1.0234359502792358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8888547420501709, + "num_tokens": 746473460.0, + "step": 19014 + }, + { + "epoch": 2.4189034473985496, + "grad_norm": 0.9190598726272583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8894392251968384, + "num_tokens": 746518100.0, + "step": 19015 + }, + { + "epoch": 2.4190306576771405, + "grad_norm": 0.9754499197006226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8948180675506592, + "num_tokens": 746555594.0, + "step": 19016 + }, + { + "epoch": 2.4191578679557306, + "grad_norm": 1.0173659324645996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8931706547737122, + "num_tokens": 746589657.0, + "step": 19017 + }, + { + "epoch": 2.419285078234321, + "grad_norm": 0.9915460348129272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8886063098907471, + "num_tokens": 746630269.0, + "step": 19018 + }, + { + "epoch": 2.4194122885129117, + "grad_norm": 0.9927923083305359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8939995765686035, + "num_tokens": 746665871.0, + "step": 19019 + }, + { + "epoch": 2.419539498791502, + "grad_norm": 1.0474820137023926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8855643272399902, + "num_tokens": 746704536.0, + "step": 19020 + }, + { + "epoch": 2.4196667090700927, + "grad_norm": 0.9777017831802368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8891569375991821, + "num_tokens": 746741750.0, + "step": 19021 + }, + { + "epoch": 2.4197939193486833, + "grad_norm": 0.9855678677558899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2831, + "mean_token_accuracy": 0.8964666128158569, + "num_tokens": 746780094.0, + "step": 19022 + }, + { + "epoch": 2.419921129627274, + "grad_norm": 0.9772405624389648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8905069231987, + "num_tokens": 746820017.0, + "step": 19023 + }, + { + "epoch": 2.4200483399058643, + "grad_norm": 0.9904969334602356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8816341161727905, + "num_tokens": 746859107.0, + "step": 19024 + }, + { + "epoch": 2.420175550184455, + "grad_norm": 1.0431604385375977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8826425075531006, + "num_tokens": 746901239.0, + "step": 19025 + }, + { + "epoch": 2.4203027604630454, + "grad_norm": 0.9362272620201111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8937388062477112, + "num_tokens": 746942072.0, + "step": 19026 + }, + { + "epoch": 2.420429970741636, + "grad_norm": 1.0101497173309326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8838174343109131, + "num_tokens": 746982062.0, + "step": 19027 + }, + { + "epoch": 2.4205571810202264, + "grad_norm": 0.9870120286941528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8882356882095337, + "num_tokens": 747024464.0, + "step": 19028 + }, + { + "epoch": 2.420684391298817, + "grad_norm": 0.9571231007575989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8835844993591309, + "num_tokens": 747067710.0, + "step": 19029 + }, + { + "epoch": 2.4208116015774075, + "grad_norm": 0.9818848967552185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2564, + "mean_token_accuracy": 0.9073219895362854, + "num_tokens": 747101873.0, + "step": 19030 + }, + { + "epoch": 2.420938811855998, + "grad_norm": 1.009427547454834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8895494937896729, + "num_tokens": 747138273.0, + "step": 19031 + }, + { + "epoch": 2.4210660221345885, + "grad_norm": 1.0511445999145508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8866785764694214, + "num_tokens": 747176506.0, + "step": 19032 + }, + { + "epoch": 2.421193232413179, + "grad_norm": 0.9215184450149536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8991623520851135, + "num_tokens": 747220174.0, + "step": 19033 + }, + { + "epoch": 2.4213204426917696, + "grad_norm": 0.861983597278595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8942781090736389, + "num_tokens": 747265205.0, + "step": 19034 + }, + { + "epoch": 2.42144765297036, + "grad_norm": 0.9381935000419617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8958173990249634, + "num_tokens": 747305154.0, + "step": 19035 + }, + { + "epoch": 2.4215748632489507, + "grad_norm": 0.9704921245574951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8925958871841431, + "num_tokens": 747343355.0, + "step": 19036 + }, + { + "epoch": 2.421702073527541, + "grad_norm": 0.9193970561027527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8936618566513062, + "num_tokens": 747385458.0, + "step": 19037 + }, + { + "epoch": 2.4218292838061317, + "grad_norm": 0.9986259341239929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8834715485572815, + "num_tokens": 747425068.0, + "step": 19038 + }, + { + "epoch": 2.4219564940847222, + "grad_norm": 0.9437432289123535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9016647934913635, + "num_tokens": 747461573.0, + "step": 19039 + }, + { + "epoch": 2.4220837043633123, + "grad_norm": 0.9548959732055664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8833036422729492, + "num_tokens": 747503437.0, + "step": 19040 + }, + { + "epoch": 2.4222109146419033, + "grad_norm": 0.9747100472450256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8850995898246765, + "num_tokens": 747545467.0, + "step": 19041 + }, + { + "epoch": 2.4223381249204934, + "grad_norm": 1.1164366006851196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8868500590324402, + "num_tokens": 747579343.0, + "step": 19042 + }, + { + "epoch": 2.422465335199084, + "grad_norm": 1.0295209884643555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8806921243667603, + "num_tokens": 747619907.0, + "step": 19043 + }, + { + "epoch": 2.4225925454776744, + "grad_norm": 1.0443007946014404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.886269211769104, + "num_tokens": 747659388.0, + "step": 19044 + }, + { + "epoch": 2.422719755756265, + "grad_norm": 0.920035183429718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8816331624984741, + "num_tokens": 747703424.0, + "step": 19045 + }, + { + "epoch": 2.4228469660348555, + "grad_norm": 1.091146469116211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8725101947784424, + "num_tokens": 747739122.0, + "step": 19046 + }, + { + "epoch": 2.422974176313446, + "grad_norm": 0.9486861228942871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9000511169433594, + "num_tokens": 747777032.0, + "step": 19047 + }, + { + "epoch": 2.4231013865920366, + "grad_norm": 0.9380587935447693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8864282369613647, + "num_tokens": 747817677.0, + "step": 19048 + }, + { + "epoch": 2.423228596870627, + "grad_norm": 0.9720627665519714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9001032710075378, + "num_tokens": 747853514.0, + "step": 19049 + }, + { + "epoch": 2.4233558071492176, + "grad_norm": 1.0288851261138916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8957822918891907, + "num_tokens": 747886591.0, + "step": 19050 + }, + { + "epoch": 2.423483017427808, + "grad_norm": 0.9395272731781006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8999361991882324, + "num_tokens": 747924838.0, + "step": 19051 + }, + { + "epoch": 2.4236102277063987, + "grad_norm": 0.8596200346946716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8927502632141113, + "num_tokens": 747970894.0, + "step": 19052 + }, + { + "epoch": 2.423737437984989, + "grad_norm": 0.967329204082489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2635, + "mean_token_accuracy": 0.9036875367164612, + "num_tokens": 748005051.0, + "step": 19053 + }, + { + "epoch": 2.4238646482635797, + "grad_norm": 0.9381297826766968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8929566144943237, + "num_tokens": 748047115.0, + "step": 19054 + }, + { + "epoch": 2.4239918585421703, + "grad_norm": 1.0341212749481201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8881704807281494, + "num_tokens": 748082553.0, + "step": 19055 + }, + { + "epoch": 2.424119068820761, + "grad_norm": 1.0194653272628784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.9004606008529663, + "num_tokens": 748116693.0, + "step": 19056 + }, + { + "epoch": 2.4242462790993513, + "grad_norm": 0.9509221911430359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8982982039451599, + "num_tokens": 748153089.0, + "step": 19057 + }, + { + "epoch": 2.424373489377942, + "grad_norm": 1.0099031925201416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.893835723400116, + "num_tokens": 748191442.0, + "step": 19058 + }, + { + "epoch": 2.4245006996565324, + "grad_norm": 0.9143368601799011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8933826684951782, + "num_tokens": 748232614.0, + "step": 19059 + }, + { + "epoch": 2.424627909935123, + "grad_norm": 1.0298837423324585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.882466197013855, + "num_tokens": 748267985.0, + "step": 19060 + }, + { + "epoch": 2.4247551202137134, + "grad_norm": 0.9139998555183411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.894810676574707, + "num_tokens": 748313484.0, + "step": 19061 + }, + { + "epoch": 2.424882330492304, + "grad_norm": 0.9578911066055298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8843967914581299, + "num_tokens": 748358652.0, + "step": 19062 + }, + { + "epoch": 2.4250095407708945, + "grad_norm": 0.9860015511512756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8966639041900635, + "num_tokens": 748395811.0, + "step": 19063 + }, + { + "epoch": 2.425136751049485, + "grad_norm": 0.9309559464454651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8974510431289673, + "num_tokens": 748439546.0, + "step": 19064 + }, + { + "epoch": 2.425263961328075, + "grad_norm": 0.8979241847991943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8984607458114624, + "num_tokens": 748481744.0, + "step": 19065 + }, + { + "epoch": 2.425391171606666, + "grad_norm": 0.9638336896896362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8889257907867432, + "num_tokens": 748525967.0, + "step": 19066 + }, + { + "epoch": 2.425518381885256, + "grad_norm": 0.9844086766242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8956174850463867, + "num_tokens": 748564062.0, + "step": 19067 + }, + { + "epoch": 2.4256455921638467, + "grad_norm": 1.0954015254974365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.9011647701263428, + "num_tokens": 748596516.0, + "step": 19068 + }, + { + "epoch": 2.425772802442437, + "grad_norm": 0.9917698502540588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.9032619595527649, + "num_tokens": 748629478.0, + "step": 19069 + }, + { + "epoch": 2.4259000127210277, + "grad_norm": 0.9916893839836121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8821123242378235, + "num_tokens": 748667513.0, + "step": 19070 + }, + { + "epoch": 2.4260272229996183, + "grad_norm": 0.9978675842285156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8878600597381592, + "num_tokens": 748704966.0, + "step": 19071 + }, + { + "epoch": 2.426154433278209, + "grad_norm": 0.8613913655281067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.9062927961349487, + "num_tokens": 748746428.0, + "step": 19072 + }, + { + "epoch": 2.4262816435567993, + "grad_norm": 0.991335391998291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.890528678894043, + "num_tokens": 748783455.0, + "step": 19073 + }, + { + "epoch": 2.42640885383539, + "grad_norm": 0.8938632011413574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.9003841876983643, + "num_tokens": 748826038.0, + "step": 19074 + }, + { + "epoch": 2.4265360641139804, + "grad_norm": 0.9730294346809387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8918154239654541, + "num_tokens": 748864393.0, + "step": 19075 + }, + { + "epoch": 2.426663274392571, + "grad_norm": 0.9242957234382629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.9004255533218384, + "num_tokens": 748904378.0, + "step": 19076 + }, + { + "epoch": 2.4267904846711614, + "grad_norm": 0.9896818399429321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.883124828338623, + "num_tokens": 748942502.0, + "step": 19077 + }, + { + "epoch": 2.426917694949752, + "grad_norm": 1.0698184967041016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8918110132217407, + "num_tokens": 748977877.0, + "step": 19078 + }, + { + "epoch": 2.4270449052283425, + "grad_norm": 1.0245252847671509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8831291198730469, + "num_tokens": 749016160.0, + "step": 19079 + }, + { + "epoch": 2.427172115506933, + "grad_norm": 0.9238560795783997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9008421301841736, + "num_tokens": 749055022.0, + "step": 19080 + }, + { + "epoch": 2.4272993257855235, + "grad_norm": 0.9904018640518188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8918692469596863, + "num_tokens": 749094603.0, + "step": 19081 + }, + { + "epoch": 2.427426536064114, + "grad_norm": 0.9202977418899536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2501, + "mean_token_accuracy": 0.905768096446991, + "num_tokens": 749132824.0, + "step": 19082 + }, + { + "epoch": 2.4275537463427046, + "grad_norm": 1.0113580226898193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8812107443809509, + "num_tokens": 749171911.0, + "step": 19083 + }, + { + "epoch": 2.427680956621295, + "grad_norm": 1.1651570796966553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.352, + "mean_token_accuracy": 0.8781754970550537, + "num_tokens": 749205560.0, + "step": 19084 + }, + { + "epoch": 2.4278081668998857, + "grad_norm": 0.9150571227073669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.8999350070953369, + "num_tokens": 749248277.0, + "step": 19085 + }, + { + "epoch": 2.427935377178476, + "grad_norm": 1.0256880521774292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8851158618927002, + "num_tokens": 749288655.0, + "step": 19086 + }, + { + "epoch": 2.4280625874570667, + "grad_norm": 1.0375399589538574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.90498948097229, + "num_tokens": 749317916.0, + "step": 19087 + }, + { + "epoch": 2.428189797735657, + "grad_norm": 1.002719759941101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8827759027481079, + "num_tokens": 749357475.0, + "step": 19088 + }, + { + "epoch": 2.4283170080142478, + "grad_norm": 0.961593747138977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8976224064826965, + "num_tokens": 749394230.0, + "step": 19089 + }, + { + "epoch": 2.428444218292838, + "grad_norm": 0.9871651530265808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8926011323928833, + "num_tokens": 749430400.0, + "step": 19090 + }, + { + "epoch": 2.4285714285714284, + "grad_norm": 0.8694174885749817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.897701621055603, + "num_tokens": 749476497.0, + "step": 19091 + }, + { + "epoch": 2.428698638850019, + "grad_norm": 1.0490069389343262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.880950927734375, + "num_tokens": 749515138.0, + "step": 19092 + }, + { + "epoch": 2.4288258491286094, + "grad_norm": 0.9901147484779358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8952566385269165, + "num_tokens": 749554726.0, + "step": 19093 + }, + { + "epoch": 2.4289530594072, + "grad_norm": 0.9540061354637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3725, + "mean_token_accuracy": 0.867359459400177, + "num_tokens": 749599537.0, + "step": 19094 + }, + { + "epoch": 2.4290802696857905, + "grad_norm": 0.979054868221283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8942170739173889, + "num_tokens": 749637163.0, + "step": 19095 + }, + { + "epoch": 2.429207479964381, + "grad_norm": 0.89052414894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8977780938148499, + "num_tokens": 749682675.0, + "step": 19096 + }, + { + "epoch": 2.4293346902429716, + "grad_norm": 0.9949778318405151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8973863124847412, + "num_tokens": 749720154.0, + "step": 19097 + }, + { + "epoch": 2.429461900521562, + "grad_norm": 1.0031875371932983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8968585133552551, + "num_tokens": 749757032.0, + "step": 19098 + }, + { + "epoch": 2.4295891108001526, + "grad_norm": 1.072616696357727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8838690519332886, + "num_tokens": 749794938.0, + "step": 19099 + }, + { + "epoch": 2.429716321078743, + "grad_norm": 0.9944998621940613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8801513910293579, + "num_tokens": 749835624.0, + "step": 19100 + }, + { + "epoch": 2.4298435313573337, + "grad_norm": 0.9661185145378113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8973487019538879, + "num_tokens": 749871101.0, + "step": 19101 + }, + { + "epoch": 2.429970741635924, + "grad_norm": 0.8911329507827759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8954489827156067, + "num_tokens": 749914393.0, + "step": 19102 + }, + { + "epoch": 2.4300979519145147, + "grad_norm": 0.945210337638855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.8979586362838745, + "num_tokens": 749953287.0, + "step": 19103 + }, + { + "epoch": 2.4302251621931052, + "grad_norm": 1.0134652853012085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8787115812301636, + "num_tokens": 749994934.0, + "step": 19104 + }, + { + "epoch": 2.4303523724716958, + "grad_norm": 0.9751471877098083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8978435397148132, + "num_tokens": 750034062.0, + "step": 19105 + }, + { + "epoch": 2.4304795827502863, + "grad_norm": 1.002537488937378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8859752416610718, + "num_tokens": 750074026.0, + "step": 19106 + }, + { + "epoch": 2.430606793028877, + "grad_norm": 0.9725358486175537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8996679186820984, + "num_tokens": 750112132.0, + "step": 19107 + }, + { + "epoch": 2.4307340033074674, + "grad_norm": 1.0202144384384155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.9014482498168945, + "num_tokens": 750144379.0, + "step": 19108 + }, + { + "epoch": 2.430861213586058, + "grad_norm": 0.9709160327911377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8950767517089844, + "num_tokens": 750181370.0, + "step": 19109 + }, + { + "epoch": 2.4309884238646484, + "grad_norm": 0.9275104403495789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8906089663505554, + "num_tokens": 750224845.0, + "step": 19110 + }, + { + "epoch": 2.431115634143239, + "grad_norm": 1.009966492652893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3352, + "mean_token_accuracy": 0.881232500076294, + "num_tokens": 750268199.0, + "step": 19111 + }, + { + "epoch": 2.4312428444218295, + "grad_norm": 0.9714269638061523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8963469862937927, + "num_tokens": 750308732.0, + "step": 19112 + }, + { + "epoch": 2.4313700547004196, + "grad_norm": 1.023293375968933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8788550496101379, + "num_tokens": 750348172.0, + "step": 19113 + }, + { + "epoch": 2.4314972649790105, + "grad_norm": 0.9423880577087402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.893554151058197, + "num_tokens": 750391213.0, + "step": 19114 + }, + { + "epoch": 2.4316244752576006, + "grad_norm": 0.9686765670776367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8937831521034241, + "num_tokens": 750431024.0, + "step": 19115 + }, + { + "epoch": 2.431751685536191, + "grad_norm": 0.903425395488739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8922896981239319, + "num_tokens": 750475410.0, + "step": 19116 + }, + { + "epoch": 2.4318788958147817, + "grad_norm": 0.9737377762794495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.9062974452972412, + "num_tokens": 750509921.0, + "step": 19117 + }, + { + "epoch": 2.432006106093372, + "grad_norm": 1.0344727039337158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8867239356040955, + "num_tokens": 750547685.0, + "step": 19118 + }, + { + "epoch": 2.4321333163719627, + "grad_norm": 0.9245734214782715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8977306485176086, + "num_tokens": 750591702.0, + "step": 19119 + }, + { + "epoch": 2.4322605266505533, + "grad_norm": 0.9781379699707031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8898354172706604, + "num_tokens": 750630789.0, + "step": 19120 + }, + { + "epoch": 2.432387736929144, + "grad_norm": 0.9473061561584473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.887505292892456, + "num_tokens": 750672365.0, + "step": 19121 + }, + { + "epoch": 2.4325149472077343, + "grad_norm": 0.9454095363616943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8944276571273804, + "num_tokens": 750712393.0, + "step": 19122 + }, + { + "epoch": 2.432642157486325, + "grad_norm": 0.9802284240722656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8919177055358887, + "num_tokens": 750750492.0, + "step": 19123 + }, + { + "epoch": 2.4327693677649154, + "grad_norm": 0.8983325362205505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8970187902450562, + "num_tokens": 750796907.0, + "step": 19124 + }, + { + "epoch": 2.432896578043506, + "grad_norm": 1.0046913623809814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8857970237731934, + "num_tokens": 750832672.0, + "step": 19125 + }, + { + "epoch": 2.4330237883220964, + "grad_norm": 0.9455479979515076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8925565481185913, + "num_tokens": 750873155.0, + "step": 19126 + }, + { + "epoch": 2.433150998600687, + "grad_norm": 0.8988197445869446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8962819576263428, + "num_tokens": 750915069.0, + "step": 19127 + }, + { + "epoch": 2.4332782088792775, + "grad_norm": 1.0478394031524658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8854499459266663, + "num_tokens": 750950488.0, + "step": 19128 + }, + { + "epoch": 2.433405419157868, + "grad_norm": 0.9169445633888245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2653, + "mean_token_accuracy": 0.903419554233551, + "num_tokens": 750991604.0, + "step": 19129 + }, + { + "epoch": 2.4335326294364585, + "grad_norm": 0.9571132063865662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2633, + "mean_token_accuracy": 0.9069162607192993, + "num_tokens": 751028530.0, + "step": 19130 + }, + { + "epoch": 2.433659839715049, + "grad_norm": 1.0480241775512695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8890254497528076, + "num_tokens": 751069246.0, + "step": 19131 + }, + { + "epoch": 2.4337870499936396, + "grad_norm": 0.9445106983184814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8893742561340332, + "num_tokens": 751114701.0, + "step": 19132 + }, + { + "epoch": 2.43391426027223, + "grad_norm": 0.9550741910934448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8818343877792358, + "num_tokens": 751154741.0, + "step": 19133 + }, + { + "epoch": 2.4340414705508207, + "grad_norm": 0.9799436926841736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8871050477027893, + "num_tokens": 751192159.0, + "step": 19134 + }, + { + "epoch": 2.434168680829411, + "grad_norm": 0.8958442807197571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8908352255821228, + "num_tokens": 751236735.0, + "step": 19135 + }, + { + "epoch": 2.4342958911080017, + "grad_norm": 1.013254165649414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8915689587593079, + "num_tokens": 751274861.0, + "step": 19136 + }, + { + "epoch": 2.4344231013865922, + "grad_norm": 0.9347250461578369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8832994699478149, + "num_tokens": 751322155.0, + "step": 19137 + }, + { + "epoch": 2.4345503116651823, + "grad_norm": 0.8874803781509399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.9015547037124634, + "num_tokens": 751366341.0, + "step": 19138 + }, + { + "epoch": 2.4346775219437733, + "grad_norm": 0.8810444474220276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8921135663986206, + "num_tokens": 751410203.0, + "step": 19139 + }, + { + "epoch": 2.4348047322223634, + "grad_norm": 0.922893226146698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8917925357818604, + "num_tokens": 751449623.0, + "step": 19140 + }, + { + "epoch": 2.434931942500954, + "grad_norm": 0.962666392326355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8791932463645935, + "num_tokens": 751493621.0, + "step": 19141 + }, + { + "epoch": 2.4350591527795444, + "grad_norm": 0.9246480464935303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2781, + "mean_token_accuracy": 0.9023898839950562, + "num_tokens": 751537617.0, + "step": 19142 + }, + { + "epoch": 2.435186363058135, + "grad_norm": 1.0294362306594849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8886730670928955, + "num_tokens": 751573876.0, + "step": 19143 + }, + { + "epoch": 2.4353135733367255, + "grad_norm": 1.0206935405731201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8930274844169617, + "num_tokens": 751609863.0, + "step": 19144 + }, + { + "epoch": 2.435440783615316, + "grad_norm": 1.1344150304794312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8943114876747131, + "num_tokens": 751639244.0, + "step": 19145 + }, + { + "epoch": 2.4355679938939065, + "grad_norm": 0.9266753792762756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8936036825180054, + "num_tokens": 751680426.0, + "step": 19146 + }, + { + "epoch": 2.435695204172497, + "grad_norm": 0.9270722270011902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.8987721800804138, + "num_tokens": 751719404.0, + "step": 19147 + }, + { + "epoch": 2.4358224144510876, + "grad_norm": 1.0662425756454468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8763318061828613, + "num_tokens": 751758900.0, + "step": 19148 + }, + { + "epoch": 2.435949624729678, + "grad_norm": 0.981593668460846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8844972848892212, + "num_tokens": 751799697.0, + "step": 19149 + }, + { + "epoch": 2.4360768350082687, + "grad_norm": 0.9255561828613281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8910591006278992, + "num_tokens": 751843039.0, + "step": 19150 + }, + { + "epoch": 2.436204045286859, + "grad_norm": 1.0861589908599854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8912766575813293, + "num_tokens": 751880155.0, + "step": 19151 + }, + { + "epoch": 2.4363312555654497, + "grad_norm": 0.9328036904335022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8975822329521179, + "num_tokens": 751917288.0, + "step": 19152 + }, + { + "epoch": 2.4364584658440402, + "grad_norm": 0.9407219886779785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8902665376663208, + "num_tokens": 751958000.0, + "step": 19153 + }, + { + "epoch": 2.4365856761226308, + "grad_norm": 1.1138310432434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8775949478149414, + "num_tokens": 751994489.0, + "step": 19154 + }, + { + "epoch": 2.4367128864012213, + "grad_norm": 0.9617950916290283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.883770227432251, + "num_tokens": 752037693.0, + "step": 19155 + }, + { + "epoch": 2.436840096679812, + "grad_norm": 1.0675407648086548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.89426189661026, + "num_tokens": 752067720.0, + "step": 19156 + }, + { + "epoch": 2.4369673069584024, + "grad_norm": 0.9676281809806824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8891766667366028, + "num_tokens": 752107586.0, + "step": 19157 + }, + { + "epoch": 2.437094517236993, + "grad_norm": 0.9268342852592468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2489, + "mean_token_accuracy": 0.9068748354911804, + "num_tokens": 752143916.0, + "step": 19158 + }, + { + "epoch": 2.4372217275155834, + "grad_norm": 1.0588043928146362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3809, + "mean_token_accuracy": 0.860787570476532, + "num_tokens": 752183043.0, + "step": 19159 + }, + { + "epoch": 2.437348937794174, + "grad_norm": 0.8928003907203674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2603, + "mean_token_accuracy": 0.9074356555938721, + "num_tokens": 752227775.0, + "step": 19160 + }, + { + "epoch": 2.4374761480727645, + "grad_norm": 0.9991964101791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8811568021774292, + "num_tokens": 752271733.0, + "step": 19161 + }, + { + "epoch": 2.437603358351355, + "grad_norm": 0.9179421663284302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8940246105194092, + "num_tokens": 752314555.0, + "step": 19162 + }, + { + "epoch": 2.437730568629945, + "grad_norm": 0.9874091744422913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8837206363677979, + "num_tokens": 752358168.0, + "step": 19163 + }, + { + "epoch": 2.437857778908536, + "grad_norm": 0.9166514873504639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8969091176986694, + "num_tokens": 752402494.0, + "step": 19164 + }, + { + "epoch": 2.437984989187126, + "grad_norm": 0.8461499810218811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.9003303050994873, + "num_tokens": 752449783.0, + "step": 19165 + }, + { + "epoch": 2.4381121994657167, + "grad_norm": 0.9636971354484558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8928502202033997, + "num_tokens": 752486577.0, + "step": 19166 + }, + { + "epoch": 2.438239409744307, + "grad_norm": 0.9954817891120911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8929730653762817, + "num_tokens": 752524664.0, + "step": 19167 + }, + { + "epoch": 2.4383666200228977, + "grad_norm": 1.0084415674209595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8876599073410034, + "num_tokens": 752560719.0, + "step": 19168 + }, + { + "epoch": 2.4384938303014883, + "grad_norm": 1.0515536069869995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.271, + "mean_token_accuracy": 0.8992156982421875, + "num_tokens": 752589404.0, + "step": 19169 + }, + { + "epoch": 2.438621040580079, + "grad_norm": 0.9526947140693665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.9024227261543274, + "num_tokens": 752626872.0, + "step": 19170 + }, + { + "epoch": 2.4387482508586693, + "grad_norm": 0.9571698307991028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8991043567657471, + "num_tokens": 752663748.0, + "step": 19171 + }, + { + "epoch": 2.43887546113726, + "grad_norm": 0.996734082698822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8853167295455933, + "num_tokens": 752705540.0, + "step": 19172 + }, + { + "epoch": 2.4390026714158504, + "grad_norm": 1.02036714553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8950705528259277, + "num_tokens": 752740844.0, + "step": 19173 + }, + { + "epoch": 2.439129881694441, + "grad_norm": 0.9825407266616821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8894151449203491, + "num_tokens": 752780594.0, + "step": 19174 + }, + { + "epoch": 2.4392570919730314, + "grad_norm": 1.0314946174621582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8908200263977051, + "num_tokens": 752818362.0, + "step": 19175 + }, + { + "epoch": 2.439384302251622, + "grad_norm": 0.9939318299293518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8803322911262512, + "num_tokens": 752860508.0, + "step": 19176 + }, + { + "epoch": 2.4395115125302125, + "grad_norm": 1.0180937051773071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8893076181411743, + "num_tokens": 752899132.0, + "step": 19177 + }, + { + "epoch": 2.439638722808803, + "grad_norm": 1.030141830444336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8903082609176636, + "num_tokens": 752936093.0, + "step": 19178 + }, + { + "epoch": 2.4397659330873935, + "grad_norm": 0.9891055226325989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8928959965705872, + "num_tokens": 752973683.0, + "step": 19179 + }, + { + "epoch": 2.439893143365984, + "grad_norm": 0.9103049039840698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8973737359046936, + "num_tokens": 753018772.0, + "step": 19180 + }, + { + "epoch": 2.4400203536445746, + "grad_norm": 0.9788253307342529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8913280963897705, + "num_tokens": 753057625.0, + "step": 19181 + }, + { + "epoch": 2.440147563923165, + "grad_norm": 0.9471629858016968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8943572044372559, + "num_tokens": 753096241.0, + "step": 19182 + }, + { + "epoch": 2.4402747742017556, + "grad_norm": 0.9331973195075989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8840395212173462, + "num_tokens": 753141829.0, + "step": 19183 + }, + { + "epoch": 2.440401984480346, + "grad_norm": 1.1066099405288696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8889895677566528, + "num_tokens": 753175643.0, + "step": 19184 + }, + { + "epoch": 2.4405291947589367, + "grad_norm": 0.9752554297447205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8855615854263306, + "num_tokens": 753215457.0, + "step": 19185 + }, + { + "epoch": 2.440656405037527, + "grad_norm": 0.9230498671531677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8934352993965149, + "num_tokens": 753256717.0, + "step": 19186 + }, + { + "epoch": 2.4407836153161178, + "grad_norm": 0.9168602824211121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8908874988555908, + "num_tokens": 753298334.0, + "step": 19187 + }, + { + "epoch": 2.440910825594708, + "grad_norm": 1.1390526294708252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.899742066860199, + "num_tokens": 753337509.0, + "step": 19188 + }, + { + "epoch": 2.4410380358732984, + "grad_norm": 0.974473774433136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8788086175918579, + "num_tokens": 753380078.0, + "step": 19189 + }, + { + "epoch": 2.441165246151889, + "grad_norm": 0.9862011075019836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8843005299568176, + "num_tokens": 753419947.0, + "step": 19190 + }, + { + "epoch": 2.4412924564304794, + "grad_norm": 0.9203987717628479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8801162838935852, + "num_tokens": 753469936.0, + "step": 19191 + }, + { + "epoch": 2.44141966670907, + "grad_norm": 1.0276955366134644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3457, + "mean_token_accuracy": 0.8790953159332275, + "num_tokens": 753514068.0, + "step": 19192 + }, + { + "epoch": 2.4415468769876605, + "grad_norm": 0.9116457104682922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9034050703048706, + "num_tokens": 753551540.0, + "step": 19193 + }, + { + "epoch": 2.441674087266251, + "grad_norm": 1.0823394060134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8682868480682373, + "num_tokens": 753594417.0, + "step": 19194 + }, + { + "epoch": 2.4418012975448415, + "grad_norm": 0.9505034685134888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8839884996414185, + "num_tokens": 753638763.0, + "step": 19195 + }, + { + "epoch": 2.441928507823432, + "grad_norm": 0.9159942865371704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.898838996887207, + "num_tokens": 753680114.0, + "step": 19196 + }, + { + "epoch": 2.4420557181020226, + "grad_norm": 1.0705066919326782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8898289203643799, + "num_tokens": 753718363.0, + "step": 19197 + }, + { + "epoch": 2.442182928380613, + "grad_norm": 1.0048240423202515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8814201951026917, + "num_tokens": 753759694.0, + "step": 19198 + }, + { + "epoch": 2.4423101386592037, + "grad_norm": 0.9440131783485413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8887020945549011, + "num_tokens": 753803961.0, + "step": 19199 + }, + { + "epoch": 2.442437348937794, + "grad_norm": 0.966313362121582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8760326504707336, + "num_tokens": 753847874.0, + "step": 19200 + }, + { + "epoch": 2.4425645592163847, + "grad_norm": 0.9559851288795471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8765968680381775, + "num_tokens": 753892712.0, + "step": 19201 + }, + { + "epoch": 2.4426917694949752, + "grad_norm": 0.9608120322227478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.893113374710083, + "num_tokens": 753930789.0, + "step": 19202 + }, + { + "epoch": 2.4428189797735658, + "grad_norm": 1.0650675296783447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8887594938278198, + "num_tokens": 753967766.0, + "step": 19203 + }, + { + "epoch": 2.4429461900521563, + "grad_norm": 1.0420103073120117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8783237338066101, + "num_tokens": 754003988.0, + "step": 19204 + }, + { + "epoch": 2.443073400330747, + "grad_norm": 0.9692099094390869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8967379331588745, + "num_tokens": 754043835.0, + "step": 19205 + }, + { + "epoch": 2.4432006106093374, + "grad_norm": 1.043448567390442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8904033899307251, + "num_tokens": 754080921.0, + "step": 19206 + }, + { + "epoch": 2.443327820887928, + "grad_norm": 0.9928062558174133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.887867271900177, + "num_tokens": 754120492.0, + "step": 19207 + }, + { + "epoch": 2.4434550311665184, + "grad_norm": 0.9358689785003662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.242, + "mean_token_accuracy": 0.9109401106834412, + "num_tokens": 754154126.0, + "step": 19208 + }, + { + "epoch": 2.443582241445109, + "grad_norm": 1.0597796440124512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8839561939239502, + "num_tokens": 754189895.0, + "step": 19209 + }, + { + "epoch": 2.4437094517236995, + "grad_norm": 1.0459537506103516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8969804644584656, + "num_tokens": 754225475.0, + "step": 19210 + }, + { + "epoch": 2.4438366620022896, + "grad_norm": 0.9767921566963196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8874603509902954, + "num_tokens": 754266235.0, + "step": 19211 + }, + { + "epoch": 2.4439638722808805, + "grad_norm": 1.0004242658615112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8830143213272095, + "num_tokens": 754306524.0, + "step": 19212 + }, + { + "epoch": 2.4440910825594706, + "grad_norm": 0.9619075059890747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2623, + "mean_token_accuracy": 0.9055083990097046, + "num_tokens": 754339414.0, + "step": 19213 + }, + { + "epoch": 2.444218292838061, + "grad_norm": 0.9806091785430908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8923936486244202, + "num_tokens": 754378975.0, + "step": 19214 + }, + { + "epoch": 2.4443455031166517, + "grad_norm": 1.079032301902771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8803989291191101, + "num_tokens": 754415745.0, + "step": 19215 + }, + { + "epoch": 2.444472713395242, + "grad_norm": 0.9700336456298828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8981192708015442, + "num_tokens": 754454339.0, + "step": 19216 + }, + { + "epoch": 2.4445999236738327, + "grad_norm": 0.9814572930335999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8922268748283386, + "num_tokens": 754495767.0, + "step": 19217 + }, + { + "epoch": 2.4447271339524232, + "grad_norm": 1.0608352422714233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8780590891838074, + "num_tokens": 754537627.0, + "step": 19218 + }, + { + "epoch": 2.4448543442310138, + "grad_norm": 0.953726053237915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8933117389678955, + "num_tokens": 754580552.0, + "step": 19219 + }, + { + "epoch": 2.4449815545096043, + "grad_norm": 1.0083072185516357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8875924348831177, + "num_tokens": 754618442.0, + "step": 19220 + }, + { + "epoch": 2.445108764788195, + "grad_norm": 1.0673658847808838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8747767210006714, + "num_tokens": 754657382.0, + "step": 19221 + }, + { + "epoch": 2.4452359750667854, + "grad_norm": 0.9826262593269348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.9010821580886841, + "num_tokens": 754698264.0, + "step": 19222 + }, + { + "epoch": 2.445363185345376, + "grad_norm": 0.8911074995994568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8857961893081665, + "num_tokens": 754743201.0, + "step": 19223 + }, + { + "epoch": 2.4454903956239664, + "grad_norm": 0.9598453044891357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8875860571861267, + "num_tokens": 754783753.0, + "step": 19224 + }, + { + "epoch": 2.445617605902557, + "grad_norm": 0.964350700378418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8901392221450806, + "num_tokens": 754825566.0, + "step": 19225 + }, + { + "epoch": 2.4457448161811475, + "grad_norm": 0.9707649946212769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9038795828819275, + "num_tokens": 754860133.0, + "step": 19226 + }, + { + "epoch": 2.445872026459738, + "grad_norm": 1.028017520904541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8900161981582642, + "num_tokens": 754896288.0, + "step": 19227 + }, + { + "epoch": 2.4459992367383285, + "grad_norm": 0.9845173358917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8973155617713928, + "num_tokens": 754935601.0, + "step": 19228 + }, + { + "epoch": 2.446126447016919, + "grad_norm": 0.8958607316017151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.252, + "mean_token_accuracy": 0.9091660976409912, + "num_tokens": 754975942.0, + "step": 19229 + }, + { + "epoch": 2.4462536572955096, + "grad_norm": 0.9690989851951599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8830106854438782, + "num_tokens": 755018556.0, + "step": 19230 + }, + { + "epoch": 2.4463808675741, + "grad_norm": 1.0325053930282593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8915287256240845, + "num_tokens": 755052022.0, + "step": 19231 + }, + { + "epoch": 2.4465080778526906, + "grad_norm": 0.9897637963294983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8937838077545166, + "num_tokens": 755091757.0, + "step": 19232 + }, + { + "epoch": 2.446635288131281, + "grad_norm": 0.935880184173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.9039726853370667, + "num_tokens": 755130746.0, + "step": 19233 + }, + { + "epoch": 2.4467624984098717, + "grad_norm": 0.918833315372467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8923022747039795, + "num_tokens": 755172715.0, + "step": 19234 + }, + { + "epoch": 2.4468897086884622, + "grad_norm": 1.0679036378860474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8864825963973999, + "num_tokens": 755211391.0, + "step": 19235 + }, + { + "epoch": 2.4470169189670523, + "grad_norm": 0.9114416837692261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.9079254865646362, + "num_tokens": 755249969.0, + "step": 19236 + }, + { + "epoch": 2.4471441292456433, + "grad_norm": 1.0274921655654907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2429, + "mean_token_accuracy": 0.9094555377960205, + "num_tokens": 755286804.0, + "step": 19237 + }, + { + "epoch": 2.4472713395242334, + "grad_norm": 0.910447359085083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2583, + "mean_token_accuracy": 0.9048930406570435, + "num_tokens": 755327007.0, + "step": 19238 + }, + { + "epoch": 2.447398549802824, + "grad_norm": 1.0578898191452026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3544, + "mean_token_accuracy": 0.8767255544662476, + "num_tokens": 755363623.0, + "step": 19239 + }, + { + "epoch": 2.4475257600814144, + "grad_norm": 0.9332101345062256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8936802744865417, + "num_tokens": 755407834.0, + "step": 19240 + }, + { + "epoch": 2.447652970360005, + "grad_norm": 1.1274876594543457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8903670310974121, + "num_tokens": 755439137.0, + "step": 19241 + }, + { + "epoch": 2.4477801806385955, + "grad_norm": 0.958854079246521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8952165246009827, + "num_tokens": 755476739.0, + "step": 19242 + }, + { + "epoch": 2.447907390917186, + "grad_norm": 0.9168670177459717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8950860500335693, + "num_tokens": 755520701.0, + "step": 19243 + }, + { + "epoch": 2.4480346011957765, + "grad_norm": 0.9629009962081909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8969936966896057, + "num_tokens": 755559700.0, + "step": 19244 + }, + { + "epoch": 2.448161811474367, + "grad_norm": 0.8545980453491211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2497, + "mean_token_accuracy": 0.9090518355369568, + "num_tokens": 755597625.0, + "step": 19245 + }, + { + "epoch": 2.4482890217529576, + "grad_norm": 0.9574574828147888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8892218470573425, + "num_tokens": 755641901.0, + "step": 19246 + }, + { + "epoch": 2.448416232031548, + "grad_norm": 1.0553284883499146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8748651146888733, + "num_tokens": 755679910.0, + "step": 19247 + }, + { + "epoch": 2.4485434423101387, + "grad_norm": 1.0034009218215942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8795353174209595, + "num_tokens": 755722299.0, + "step": 19248 + }, + { + "epoch": 2.448670652588729, + "grad_norm": 0.9074988961219788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2682, + "mean_token_accuracy": 0.9028806686401367, + "num_tokens": 755763090.0, + "step": 19249 + }, + { + "epoch": 2.4487978628673197, + "grad_norm": 1.0046226978302002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8888819813728333, + "num_tokens": 755800158.0, + "step": 19250 + }, + { + "epoch": 2.4489250731459102, + "grad_norm": 0.9084510207176208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8962728381156921, + "num_tokens": 755842623.0, + "step": 19251 + }, + { + "epoch": 2.4490522834245008, + "grad_norm": 1.022942066192627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8854563236236572, + "num_tokens": 755882376.0, + "step": 19252 + }, + { + "epoch": 2.4491794937030913, + "grad_norm": 0.9509599804878235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8950774669647217, + "num_tokens": 755923700.0, + "step": 19253 + }, + { + "epoch": 2.449306703981682, + "grad_norm": 0.9443104863166809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8935075998306274, + "num_tokens": 755963490.0, + "step": 19254 + }, + { + "epoch": 2.4494339142602723, + "grad_norm": 0.9669597744941711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.889731764793396, + "num_tokens": 756003747.0, + "step": 19255 + }, + { + "epoch": 2.449561124538863, + "grad_norm": 1.026483416557312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.881784200668335, + "num_tokens": 756045369.0, + "step": 19256 + }, + { + "epoch": 2.4496883348174534, + "grad_norm": 1.0481120347976685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8821238279342651, + "num_tokens": 756082761.0, + "step": 19257 + }, + { + "epoch": 2.449815545096044, + "grad_norm": 0.9278794527053833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2616, + "mean_token_accuracy": 0.9051777124404907, + "num_tokens": 756123299.0, + "step": 19258 + }, + { + "epoch": 2.4499427553746345, + "grad_norm": 1.0029973983764648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8889797329902649, + "num_tokens": 756164012.0, + "step": 19259 + }, + { + "epoch": 2.450069965653225, + "grad_norm": 0.9412582516670227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8859837651252747, + "num_tokens": 756205316.0, + "step": 19260 + }, + { + "epoch": 2.450197175931815, + "grad_norm": 0.9837986826896667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8883752226829529, + "num_tokens": 756246780.0, + "step": 19261 + }, + { + "epoch": 2.450324386210406, + "grad_norm": 0.8814567923545837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9023830890655518, + "num_tokens": 756290501.0, + "step": 19262 + }, + { + "epoch": 2.450451596488996, + "grad_norm": 1.0165666341781616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8961120247840881, + "num_tokens": 756321685.0, + "step": 19263 + }, + { + "epoch": 2.4505788067675867, + "grad_norm": 0.9616194367408752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.888713002204895, + "num_tokens": 756365449.0, + "step": 19264 + }, + { + "epoch": 2.450706017046177, + "grad_norm": 1.0220822095870972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8817991614341736, + "num_tokens": 756406643.0, + "step": 19265 + }, + { + "epoch": 2.4508332273247677, + "grad_norm": 0.8522109389305115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9030572175979614, + "num_tokens": 756449793.0, + "step": 19266 + }, + { + "epoch": 2.4509604376033582, + "grad_norm": 1.0185520648956299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8943142890930176, + "num_tokens": 756486928.0, + "step": 19267 + }, + { + "epoch": 2.4510876478819488, + "grad_norm": 1.0228931903839111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8865130543708801, + "num_tokens": 756526992.0, + "step": 19268 + }, + { + "epoch": 2.4512148581605393, + "grad_norm": 0.9980530142784119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8972101211547852, + "num_tokens": 756560295.0, + "step": 19269 + }, + { + "epoch": 2.45134206843913, + "grad_norm": 0.9280976057052612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2534, + "mean_token_accuracy": 0.9066156148910522, + "num_tokens": 756597708.0, + "step": 19270 + }, + { + "epoch": 2.4514692787177204, + "grad_norm": 0.961796760559082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8972339630126953, + "num_tokens": 756635020.0, + "step": 19271 + }, + { + "epoch": 2.451596488996311, + "grad_norm": 0.8919115662574768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8982603549957275, + "num_tokens": 756678921.0, + "step": 19272 + }, + { + "epoch": 2.4517236992749014, + "grad_norm": 0.9927592277526855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8910804390907288, + "num_tokens": 756717402.0, + "step": 19273 + }, + { + "epoch": 2.451850909553492, + "grad_norm": 0.9268811345100403, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.9001801609992981, + "num_tokens": 756757938.0, + "step": 19274 + }, + { + "epoch": 2.4519781198320825, + "grad_norm": 0.9529250860214233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8877317905426025, + "num_tokens": 756798503.0, + "step": 19275 + }, + { + "epoch": 2.452105330110673, + "grad_norm": 1.0014417171478271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8933641910552979, + "num_tokens": 756837773.0, + "step": 19276 + }, + { + "epoch": 2.4522325403892635, + "grad_norm": 1.1567714214324951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8698576092720032, + "num_tokens": 756876677.0, + "step": 19277 + }, + { + "epoch": 2.452359750667854, + "grad_norm": 1.0369491577148438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.8985624313354492, + "num_tokens": 756908603.0, + "step": 19278 + }, + { + "epoch": 2.4524869609464446, + "grad_norm": 0.876692533493042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8945149183273315, + "num_tokens": 756955859.0, + "step": 19279 + }, + { + "epoch": 2.452614171225035, + "grad_norm": 1.0195279121398926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.882082462310791, + "num_tokens": 756991263.0, + "step": 19280 + }, + { + "epoch": 2.4527413815036256, + "grad_norm": 0.9796539545059204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8878812789916992, + "num_tokens": 757031471.0, + "step": 19281 + }, + { + "epoch": 2.452868591782216, + "grad_norm": 1.033922553062439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.8724449276924133, + "num_tokens": 757075040.0, + "step": 19282 + }, + { + "epoch": 2.4529958020608067, + "grad_norm": 0.9769973754882812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8830252289772034, + "num_tokens": 757116185.0, + "step": 19283 + }, + { + "epoch": 2.453123012339397, + "grad_norm": 0.8928142786026001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2261, + "mean_token_accuracy": 0.9194478988647461, + "num_tokens": 757151068.0, + "step": 19284 + }, + { + "epoch": 2.4532502226179878, + "grad_norm": 0.9078210592269897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8983702659606934, + "num_tokens": 757190924.0, + "step": 19285 + }, + { + "epoch": 2.453377432896578, + "grad_norm": 0.8654538989067078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8873383402824402, + "num_tokens": 757239873.0, + "step": 19286 + }, + { + "epoch": 2.4535046431751684, + "grad_norm": 0.9534395337104797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8921524286270142, + "num_tokens": 757282013.0, + "step": 19287 + }, + { + "epoch": 2.453631853453759, + "grad_norm": 0.9454542398452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8871480822563171, + "num_tokens": 757327939.0, + "step": 19288 + }, + { + "epoch": 2.4537590637323494, + "grad_norm": 0.9428913593292236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2532, + "mean_token_accuracy": 0.9088232517242432, + "num_tokens": 757363934.0, + "step": 19289 + }, + { + "epoch": 2.45388627401094, + "grad_norm": 0.8883474469184875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2669, + "mean_token_accuracy": 0.9038676023483276, + "num_tokens": 757405668.0, + "step": 19290 + }, + { + "epoch": 2.4540134842895305, + "grad_norm": 0.8808259963989258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8987463712692261, + "num_tokens": 757446991.0, + "step": 19291 + }, + { + "epoch": 2.454140694568121, + "grad_norm": 0.9972047209739685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8928022980690002, + "num_tokens": 757487080.0, + "step": 19292 + }, + { + "epoch": 2.4542679048467115, + "grad_norm": 1.0496141910552979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8902596235275269, + "num_tokens": 757522957.0, + "step": 19293 + }, + { + "epoch": 2.454395115125302, + "grad_norm": 1.0677939653396606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8802498579025269, + "num_tokens": 757556179.0, + "step": 19294 + }, + { + "epoch": 2.4545223254038926, + "grad_norm": 0.9845032095909119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8871131539344788, + "num_tokens": 757597910.0, + "step": 19295 + }, + { + "epoch": 2.454649535682483, + "grad_norm": 1.0333424806594849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.891818642616272, + "num_tokens": 757631715.0, + "step": 19296 + }, + { + "epoch": 2.4547767459610736, + "grad_norm": 0.9835044741630554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8748114109039307, + "num_tokens": 757675202.0, + "step": 19297 + }, + { + "epoch": 2.454903956239664, + "grad_norm": 1.1095670461654663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8966742753982544, + "num_tokens": 757706425.0, + "step": 19298 + }, + { + "epoch": 2.4550311665182547, + "grad_norm": 1.0192257165908813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8923332691192627, + "num_tokens": 757741270.0, + "step": 19299 + }, + { + "epoch": 2.4551583767968452, + "grad_norm": 1.0024052858352661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8986469507217407, + "num_tokens": 757776948.0, + "step": 19300 + }, + { + "epoch": 2.4552855870754358, + "grad_norm": 1.021285057067871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8897019624710083, + "num_tokens": 757813705.0, + "step": 19301 + }, + { + "epoch": 2.4554127973540263, + "grad_norm": 1.0199991464614868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8872004747390747, + "num_tokens": 757854122.0, + "step": 19302 + }, + { + "epoch": 2.455540007632617, + "grad_norm": 1.0326528549194336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8764458298683167, + "num_tokens": 757894916.0, + "step": 19303 + }, + { + "epoch": 2.4556672179112073, + "grad_norm": 0.9224284291267395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.901233971118927, + "num_tokens": 757933401.0, + "step": 19304 + }, + { + "epoch": 2.455794428189798, + "grad_norm": 1.0693398714065552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8888347148895264, + "num_tokens": 757969384.0, + "step": 19305 + }, + { + "epoch": 2.4559216384683884, + "grad_norm": 1.0080586671829224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8850365877151489, + "num_tokens": 758011777.0, + "step": 19306 + }, + { + "epoch": 2.456048848746979, + "grad_norm": 0.9742197394371033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8800790309906006, + "num_tokens": 758052957.0, + "step": 19307 + }, + { + "epoch": 2.4561760590255695, + "grad_norm": 1.0053541660308838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8898044228553772, + "num_tokens": 758089098.0, + "step": 19308 + }, + { + "epoch": 2.4563032693041595, + "grad_norm": 0.9707921743392944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8917098045349121, + "num_tokens": 758125150.0, + "step": 19309 + }, + { + "epoch": 2.4564304795827505, + "grad_norm": 0.9335063695907593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2467, + "mean_token_accuracy": 0.9078620076179504, + "num_tokens": 758158932.0, + "step": 19310 + }, + { + "epoch": 2.4565576898613406, + "grad_norm": 0.9416556358337402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9027913808822632, + "num_tokens": 758198407.0, + "step": 19311 + }, + { + "epoch": 2.456684900139931, + "grad_norm": 0.9165554642677307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9012672901153564, + "num_tokens": 758241192.0, + "step": 19312 + }, + { + "epoch": 2.4568121104185217, + "grad_norm": 1.0957647562026978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.896475076675415, + "num_tokens": 758274064.0, + "step": 19313 + }, + { + "epoch": 2.456939320697112, + "grad_norm": 1.022168755531311, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8900578022003174, + "num_tokens": 758313104.0, + "step": 19314 + }, + { + "epoch": 2.4570665309757027, + "grad_norm": 1.146252989768982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8818062543869019, + "num_tokens": 758346197.0, + "step": 19315 + }, + { + "epoch": 2.4571937412542932, + "grad_norm": 0.9778282046318054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8973855972290039, + "num_tokens": 758379842.0, + "step": 19316 + }, + { + "epoch": 2.4573209515328838, + "grad_norm": 1.0052789449691772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8999337553977966, + "num_tokens": 758416609.0, + "step": 19317 + }, + { + "epoch": 2.4574481618114743, + "grad_norm": 1.0527598857879639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8865492343902588, + "num_tokens": 758450918.0, + "step": 19318 + }, + { + "epoch": 2.457575372090065, + "grad_norm": 1.0252423286437988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8832857012748718, + "num_tokens": 758493039.0, + "step": 19319 + }, + { + "epoch": 2.4577025823686554, + "grad_norm": 1.001436710357666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8847905397415161, + "num_tokens": 758536221.0, + "step": 19320 + }, + { + "epoch": 2.457829792647246, + "grad_norm": 1.004057765007019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8850520849227905, + "num_tokens": 758578446.0, + "step": 19321 + }, + { + "epoch": 2.4579570029258364, + "grad_norm": 1.0058516263961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8914293050765991, + "num_tokens": 758614105.0, + "step": 19322 + }, + { + "epoch": 2.458084213204427, + "grad_norm": 0.9659284353256226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8906095027923584, + "num_tokens": 758657056.0, + "step": 19323 + }, + { + "epoch": 2.4582114234830175, + "grad_norm": 0.9458393454551697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8829050660133362, + "num_tokens": 758700187.0, + "step": 19324 + }, + { + "epoch": 2.458338633761608, + "grad_norm": 0.9965317249298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8870888948440552, + "num_tokens": 758737432.0, + "step": 19325 + }, + { + "epoch": 2.4584658440401985, + "grad_norm": 0.8955346941947937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2616, + "mean_token_accuracy": 0.9058377742767334, + "num_tokens": 758781474.0, + "step": 19326 + }, + { + "epoch": 2.458593054318789, + "grad_norm": 0.9008347988128662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.9004499912261963, + "num_tokens": 758825147.0, + "step": 19327 + }, + { + "epoch": 2.4587202645973796, + "grad_norm": 0.9877122044563293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8892499208450317, + "num_tokens": 758865987.0, + "step": 19328 + }, + { + "epoch": 2.45884747487597, + "grad_norm": 0.9772790670394897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.884681761264801, + "num_tokens": 758907531.0, + "step": 19329 + }, + { + "epoch": 2.4589746851545606, + "grad_norm": 0.9683524966239929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8948002457618713, + "num_tokens": 758947275.0, + "step": 19330 + }, + { + "epoch": 2.459101895433151, + "grad_norm": 0.9767781496047974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8944841623306274, + "num_tokens": 758980942.0, + "step": 19331 + }, + { + "epoch": 2.4592291057117417, + "grad_norm": 0.8748148083686829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8940407633781433, + "num_tokens": 759023069.0, + "step": 19332 + }, + { + "epoch": 2.459356315990332, + "grad_norm": 1.1041125059127808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8852817416191101, + "num_tokens": 759056997.0, + "step": 19333 + }, + { + "epoch": 2.4594835262689223, + "grad_norm": 0.9243561625480652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8950527310371399, + "num_tokens": 759098703.0, + "step": 19334 + }, + { + "epoch": 2.4596107365475133, + "grad_norm": 0.8575063943862915, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2687, + "mean_token_accuracy": 0.9025474786758423, + "num_tokens": 759141575.0, + "step": 19335 + }, + { + "epoch": 2.4597379468261034, + "grad_norm": 1.1290720701217651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8747732639312744, + "num_tokens": 759178385.0, + "step": 19336 + }, + { + "epoch": 2.459865157104694, + "grad_norm": 0.9604465961456299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8848514556884766, + "num_tokens": 759220739.0, + "step": 19337 + }, + { + "epoch": 2.4599923673832844, + "grad_norm": 1.0747427940368652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8923304080963135, + "num_tokens": 759254860.0, + "step": 19338 + }, + { + "epoch": 2.460119577661875, + "grad_norm": 0.9021624326705933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8938139081001282, + "num_tokens": 759299410.0, + "step": 19339 + }, + { + "epoch": 2.4602467879404655, + "grad_norm": 1.0068858861923218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8829851150512695, + "num_tokens": 759340595.0, + "step": 19340 + }, + { + "epoch": 2.460373998219056, + "grad_norm": 1.004597783088684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8894647359848022, + "num_tokens": 759380389.0, + "step": 19341 + }, + { + "epoch": 2.4605012084976465, + "grad_norm": 0.9387012720108032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8953927755355835, + "num_tokens": 759417421.0, + "step": 19342 + }, + { + "epoch": 2.460628418776237, + "grad_norm": 0.8686299920082092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.236, + "mean_token_accuracy": 0.9106342792510986, + "num_tokens": 759456610.0, + "step": 19343 + }, + { + "epoch": 2.4607556290548276, + "grad_norm": 1.0664137601852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8984126448631287, + "num_tokens": 759488975.0, + "step": 19344 + }, + { + "epoch": 2.460882839333418, + "grad_norm": 1.0305207967758179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8951287269592285, + "num_tokens": 759520854.0, + "step": 19345 + }, + { + "epoch": 2.4610100496120086, + "grad_norm": 0.9528596997261047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9037172198295593, + "num_tokens": 759558653.0, + "step": 19346 + }, + { + "epoch": 2.461137259890599, + "grad_norm": 1.0324829816818237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8870313763618469, + "num_tokens": 759597020.0, + "step": 19347 + }, + { + "epoch": 2.4612644701691897, + "grad_norm": 0.8888267874717712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.9028060436248779, + "num_tokens": 759639215.0, + "step": 19348 + }, + { + "epoch": 2.4613916804477802, + "grad_norm": 0.9217470288276672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.9015934467315674, + "num_tokens": 759682744.0, + "step": 19349 + }, + { + "epoch": 2.4615188907263708, + "grad_norm": 1.0300549268722534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8829674124717712, + "num_tokens": 759721898.0, + "step": 19350 + }, + { + "epoch": 2.4616461010049613, + "grad_norm": 1.0625628232955933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8854682445526123, + "num_tokens": 759759051.0, + "step": 19351 + }, + { + "epoch": 2.461773311283552, + "grad_norm": 1.1354758739471436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3679, + "mean_token_accuracy": 0.875899076461792, + "num_tokens": 759793473.0, + "step": 19352 + }, + { + "epoch": 2.4619005215621423, + "grad_norm": 1.0296871662139893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8750542402267456, + "num_tokens": 759838215.0, + "step": 19353 + }, + { + "epoch": 2.462027731840733, + "grad_norm": 0.9721342921257019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8792309165000916, + "num_tokens": 759881565.0, + "step": 19354 + }, + { + "epoch": 2.4621549421193234, + "grad_norm": 1.0227771997451782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.887078046798706, + "num_tokens": 759921626.0, + "step": 19355 + }, + { + "epoch": 2.462282152397914, + "grad_norm": 0.9181758165359497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9059997200965881, + "num_tokens": 759960185.0, + "step": 19356 + }, + { + "epoch": 2.4624093626765045, + "grad_norm": 1.0005544424057007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3649, + "mean_token_accuracy": 0.8718960285186768, + "num_tokens": 760002042.0, + "step": 19357 + }, + { + "epoch": 2.462536572955095, + "grad_norm": 0.9693093299865723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8823381662368774, + "num_tokens": 760046335.0, + "step": 19358 + }, + { + "epoch": 2.462663783233685, + "grad_norm": 1.140220046043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3729, + "mean_token_accuracy": 0.8671853542327881, + "num_tokens": 760079227.0, + "step": 19359 + }, + { + "epoch": 2.462790993512276, + "grad_norm": 0.9766136407852173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.8991782665252686, + "num_tokens": 760114981.0, + "step": 19360 + }, + { + "epoch": 2.462918203790866, + "grad_norm": 1.0499051809310913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8851650357246399, + "num_tokens": 760151442.0, + "step": 19361 + }, + { + "epoch": 2.4630454140694567, + "grad_norm": 1.0366747379302979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8769205808639526, + "num_tokens": 760191899.0, + "step": 19362 + }, + { + "epoch": 2.463172624348047, + "grad_norm": 1.0006746053695679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8967936038970947, + "num_tokens": 760230712.0, + "step": 19363 + }, + { + "epoch": 2.4632998346266377, + "grad_norm": 0.9782006740570068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8833211660385132, + "num_tokens": 760274461.0, + "step": 19364 + }, + { + "epoch": 2.4634270449052282, + "grad_norm": 0.9077772498130798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.274, + "mean_token_accuracy": 0.9023097157478333, + "num_tokens": 760314156.0, + "step": 19365 + }, + { + "epoch": 2.4635542551838188, + "grad_norm": 1.010260820388794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.903576135635376, + "num_tokens": 760346332.0, + "step": 19366 + }, + { + "epoch": 2.4636814654624093, + "grad_norm": 0.8976496458053589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8965991735458374, + "num_tokens": 760389403.0, + "step": 19367 + }, + { + "epoch": 2.463808675741, + "grad_norm": 0.9268888831138611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8842893242835999, + "num_tokens": 760433689.0, + "step": 19368 + }, + { + "epoch": 2.4639358860195903, + "grad_norm": 0.9946611523628235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3547, + "mean_token_accuracy": 0.8751119375228882, + "num_tokens": 760480494.0, + "step": 19369 + }, + { + "epoch": 2.464063096298181, + "grad_norm": 0.9746068120002747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8879752159118652, + "num_tokens": 760521796.0, + "step": 19370 + }, + { + "epoch": 2.4641903065767714, + "grad_norm": 0.8801781535148621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2472, + "mean_token_accuracy": 0.9102062582969666, + "num_tokens": 760561703.0, + "step": 19371 + }, + { + "epoch": 2.464317516855362, + "grad_norm": 0.9893395304679871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8894398212432861, + "num_tokens": 760600055.0, + "step": 19372 + }, + { + "epoch": 2.4644447271339525, + "grad_norm": 0.9632297158241272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8934534192085266, + "num_tokens": 760638623.0, + "step": 19373 + }, + { + "epoch": 2.464571937412543, + "grad_norm": 1.039254903793335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8834700584411621, + "num_tokens": 760677501.0, + "step": 19374 + }, + { + "epoch": 2.4646991476911335, + "grad_norm": 0.9904907941818237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8889983892440796, + "num_tokens": 760719490.0, + "step": 19375 + }, + { + "epoch": 2.464826357969724, + "grad_norm": 0.8775646686553955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9071645140647888, + "num_tokens": 760759987.0, + "step": 19376 + }, + { + "epoch": 2.4649535682483146, + "grad_norm": 0.9513904452323914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9012103080749512, + "num_tokens": 760795006.0, + "step": 19377 + }, + { + "epoch": 2.465080778526905, + "grad_norm": 0.9458149075508118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8938971757888794, + "num_tokens": 760835439.0, + "step": 19378 + }, + { + "epoch": 2.4652079888054956, + "grad_norm": 0.9045482873916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8871933221817017, + "num_tokens": 760882855.0, + "step": 19379 + }, + { + "epoch": 2.465335199084086, + "grad_norm": 1.0070172548294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.903807520866394, + "num_tokens": 760918952.0, + "step": 19380 + }, + { + "epoch": 2.4654624093626767, + "grad_norm": 0.9966695308685303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8961858749389648, + "num_tokens": 760957295.0, + "step": 19381 + }, + { + "epoch": 2.4655896196412668, + "grad_norm": 0.9592442512512207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8825105428695679, + "num_tokens": 761000863.0, + "step": 19382 + }, + { + "epoch": 2.4657168299198577, + "grad_norm": 0.958931565284729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8992583751678467, + "num_tokens": 761038084.0, + "step": 19383 + }, + { + "epoch": 2.465844040198448, + "grad_norm": 0.9687945246696472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.885878324508667, + "num_tokens": 761078489.0, + "step": 19384 + }, + { + "epoch": 2.4659712504770384, + "grad_norm": 1.0099270343780518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8908073902130127, + "num_tokens": 761116775.0, + "step": 19385 + }, + { + "epoch": 2.466098460755629, + "grad_norm": 1.0946553945541382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.879920244216919, + "num_tokens": 761153277.0, + "step": 19386 + }, + { + "epoch": 2.4662256710342194, + "grad_norm": 1.0211143493652344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.902033805847168, + "num_tokens": 761184567.0, + "step": 19387 + }, + { + "epoch": 2.46635288131281, + "grad_norm": 0.9689530730247498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8909944295883179, + "num_tokens": 761227162.0, + "step": 19388 + }, + { + "epoch": 2.4664800915914005, + "grad_norm": 0.9515303373336792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8970581293106079, + "num_tokens": 761267810.0, + "step": 19389 + }, + { + "epoch": 2.466607301869991, + "grad_norm": 0.9194744229316711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8976631164550781, + "num_tokens": 761309864.0, + "step": 19390 + }, + { + "epoch": 2.4667345121485815, + "grad_norm": 0.9215487241744995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8958297967910767, + "num_tokens": 761354039.0, + "step": 19391 + }, + { + "epoch": 2.466861722427172, + "grad_norm": 0.8832913637161255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2611, + "mean_token_accuracy": 0.9070208072662354, + "num_tokens": 761397862.0, + "step": 19392 + }, + { + "epoch": 2.4669889327057626, + "grad_norm": 1.0186553001403809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8879920244216919, + "num_tokens": 761437160.0, + "step": 19393 + }, + { + "epoch": 2.467116142984353, + "grad_norm": 0.8755170702934265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9013561010360718, + "num_tokens": 761484087.0, + "step": 19394 + }, + { + "epoch": 2.4672433532629436, + "grad_norm": 1.0648212432861328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8788331747055054, + "num_tokens": 761524102.0, + "step": 19395 + }, + { + "epoch": 2.467370563541534, + "grad_norm": 1.076738715171814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8833160996437073, + "num_tokens": 761562834.0, + "step": 19396 + }, + { + "epoch": 2.4674977738201247, + "grad_norm": 1.057429552078247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8720212578773499, + "num_tokens": 761603617.0, + "step": 19397 + }, + { + "epoch": 2.4676249840987152, + "grad_norm": 1.040551781654358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8916867971420288, + "num_tokens": 761643176.0, + "step": 19398 + }, + { + "epoch": 2.4677521943773058, + "grad_norm": 1.1063365936279297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.364, + "mean_token_accuracy": 0.8675971627235413, + "num_tokens": 761678410.0, + "step": 19399 + }, + { + "epoch": 2.4678794046558963, + "grad_norm": 1.0272105932235718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8908989429473877, + "num_tokens": 761713736.0, + "step": 19400 + }, + { + "epoch": 2.468006614934487, + "grad_norm": 0.9375386238098145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.889752984046936, + "num_tokens": 761755159.0, + "step": 19401 + }, + { + "epoch": 2.4681338252130773, + "grad_norm": 0.8256465792655945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2555, + "mean_token_accuracy": 0.9077321887016296, + "num_tokens": 761798051.0, + "step": 19402 + }, + { + "epoch": 2.468261035491668, + "grad_norm": 0.942021906375885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8866590261459351, + "num_tokens": 761839665.0, + "step": 19403 + }, + { + "epoch": 2.4683882457702584, + "grad_norm": 0.9108085036277771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.8982340097427368, + "num_tokens": 761879061.0, + "step": 19404 + }, + { + "epoch": 2.468515456048849, + "grad_norm": 1.0563286542892456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8990486860275269, + "num_tokens": 761917299.0, + "step": 19405 + }, + { + "epoch": 2.4686426663274394, + "grad_norm": 0.9816864132881165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8756512403488159, + "num_tokens": 761959599.0, + "step": 19406 + }, + { + "epoch": 2.4687698766060295, + "grad_norm": 0.9479907751083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8983447551727295, + "num_tokens": 762001464.0, + "step": 19407 + }, + { + "epoch": 2.4688970868846205, + "grad_norm": 0.9526045322418213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.897792398929596, + "num_tokens": 762041802.0, + "step": 19408 + }, + { + "epoch": 2.4690242971632106, + "grad_norm": 1.0415383577346802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8846405744552612, + "num_tokens": 762078732.0, + "step": 19409 + }, + { + "epoch": 2.469151507441801, + "grad_norm": 1.0443617105484009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8804448843002319, + "num_tokens": 762114122.0, + "step": 19410 + }, + { + "epoch": 2.4692787177203916, + "grad_norm": 0.9408000111579895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8938941955566406, + "num_tokens": 762155768.0, + "step": 19411 + }, + { + "epoch": 2.469405927998982, + "grad_norm": 1.1707960367202759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8831650614738464, + "num_tokens": 762187277.0, + "step": 19412 + }, + { + "epoch": 2.4695331382775727, + "grad_norm": 0.9407278299331665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2479, + "mean_token_accuracy": 0.9085850119590759, + "num_tokens": 762226227.0, + "step": 19413 + }, + { + "epoch": 2.4696603485561632, + "grad_norm": 1.0799862146377563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8796883821487427, + "num_tokens": 762265076.0, + "step": 19414 + }, + { + "epoch": 2.4697875588347538, + "grad_norm": 0.9976387619972229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8957728147506714, + "num_tokens": 762301491.0, + "step": 19415 + }, + { + "epoch": 2.4699147691133443, + "grad_norm": 0.8952862620353699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8951356410980225, + "num_tokens": 762349797.0, + "step": 19416 + }, + { + "epoch": 2.470041979391935, + "grad_norm": 0.9144477844238281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.897857666015625, + "num_tokens": 762393160.0, + "step": 19417 + }, + { + "epoch": 2.4701691896705253, + "grad_norm": 0.96454918384552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8956944346427917, + "num_tokens": 762427605.0, + "step": 19418 + }, + { + "epoch": 2.470296399949116, + "grad_norm": 0.9527023434638977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9001765251159668, + "num_tokens": 762463195.0, + "step": 19419 + }, + { + "epoch": 2.4704236102277064, + "grad_norm": 0.9400589466094971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.9001367092132568, + "num_tokens": 762502959.0, + "step": 19420 + }, + { + "epoch": 2.470550820506297, + "grad_norm": 1.0449258089065552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8791548013687134, + "num_tokens": 762545531.0, + "step": 19421 + }, + { + "epoch": 2.4706780307848875, + "grad_norm": 1.040446400642395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3395, + "mean_token_accuracy": 0.8778939247131348, + "num_tokens": 762584764.0, + "step": 19422 + }, + { + "epoch": 2.470805241063478, + "grad_norm": 0.9236664772033691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2532, + "mean_token_accuracy": 0.9073197841644287, + "num_tokens": 762623309.0, + "step": 19423 + }, + { + "epoch": 2.4709324513420685, + "grad_norm": 0.9533475637435913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8939357399940491, + "num_tokens": 762663483.0, + "step": 19424 + }, + { + "epoch": 2.471059661620659, + "grad_norm": 0.9642208218574524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8903472423553467, + "num_tokens": 762708345.0, + "step": 19425 + }, + { + "epoch": 2.4711868718992496, + "grad_norm": 0.9244144558906555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.893115222454071, + "num_tokens": 762750019.0, + "step": 19426 + }, + { + "epoch": 2.47131408217784, + "grad_norm": 1.0630054473876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.883384108543396, + "num_tokens": 762784585.0, + "step": 19427 + }, + { + "epoch": 2.4714412924564306, + "grad_norm": 1.011391282081604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.898434042930603, + "num_tokens": 762819440.0, + "step": 19428 + }, + { + "epoch": 2.471568502735021, + "grad_norm": 0.9917084574699402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.889243483543396, + "num_tokens": 762858162.0, + "step": 19429 + }, + { + "epoch": 2.4716957130136117, + "grad_norm": 0.9807929396629333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8978847861289978, + "num_tokens": 762894049.0, + "step": 19430 + }, + { + "epoch": 2.471822923292202, + "grad_norm": 0.9781093597412109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8987987637519836, + "num_tokens": 762929131.0, + "step": 19431 + }, + { + "epoch": 2.4719501335707923, + "grad_norm": 0.9023864269256592, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8913403153419495, + "num_tokens": 762974256.0, + "step": 19432 + }, + { + "epoch": 2.4720773438493833, + "grad_norm": 1.0297242403030396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8973605036735535, + "num_tokens": 763013081.0, + "step": 19433 + }, + { + "epoch": 2.4722045541279734, + "grad_norm": 1.0134344100952148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8886959552764893, + "num_tokens": 763049170.0, + "step": 19434 + }, + { + "epoch": 2.472331764406564, + "grad_norm": 0.9647912979125977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8839446306228638, + "num_tokens": 763093572.0, + "step": 19435 + }, + { + "epoch": 2.4724589746851544, + "grad_norm": 0.9997460842132568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8904756903648376, + "num_tokens": 763131822.0, + "step": 19436 + }, + { + "epoch": 2.472586184963745, + "grad_norm": 1.0822538137435913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8843207955360413, + "num_tokens": 763166133.0, + "step": 19437 + }, + { + "epoch": 2.4727133952423355, + "grad_norm": 0.9989761710166931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8905383944511414, + "num_tokens": 763202559.0, + "step": 19438 + }, + { + "epoch": 2.472840605520926, + "grad_norm": 0.9199000597000122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.9001305103302002, + "num_tokens": 763245236.0, + "step": 19439 + }, + { + "epoch": 2.4729678157995165, + "grad_norm": 0.8983752131462097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2571, + "mean_token_accuracy": 0.9049179553985596, + "num_tokens": 763286537.0, + "step": 19440 + }, + { + "epoch": 2.473095026078107, + "grad_norm": 1.0475716590881348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8846712708473206, + "num_tokens": 763326072.0, + "step": 19441 + }, + { + "epoch": 2.4732222363566976, + "grad_norm": 1.1101502180099487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8738458156585693, + "num_tokens": 763363852.0, + "step": 19442 + }, + { + "epoch": 2.473349446635288, + "grad_norm": 1.0817131996154785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8876411318778992, + "num_tokens": 763399874.0, + "step": 19443 + }, + { + "epoch": 2.4734766569138786, + "grad_norm": 1.0279375314712524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8869070410728455, + "num_tokens": 763442166.0, + "step": 19444 + }, + { + "epoch": 2.473603867192469, + "grad_norm": 1.048221468925476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8822692632675171, + "num_tokens": 763478794.0, + "step": 19445 + }, + { + "epoch": 2.4737310774710597, + "grad_norm": 0.8519922494888306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8998667001724243, + "num_tokens": 763527411.0, + "step": 19446 + }, + { + "epoch": 2.47385828774965, + "grad_norm": 0.9927666187286377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8981119394302368, + "num_tokens": 763563008.0, + "step": 19447 + }, + { + "epoch": 2.4739854980282407, + "grad_norm": 0.9491950273513794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8936488628387451, + "num_tokens": 763605743.0, + "step": 19448 + }, + { + "epoch": 2.4741127083068313, + "grad_norm": 1.056581974029541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8907479047775269, + "num_tokens": 763640849.0, + "step": 19449 + }, + { + "epoch": 2.474239918585422, + "grad_norm": 0.9849322438240051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8848000168800354, + "num_tokens": 763681427.0, + "step": 19450 + }, + { + "epoch": 2.4743671288640123, + "grad_norm": 1.0377599000930786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8869247436523438, + "num_tokens": 763719909.0, + "step": 19451 + }, + { + "epoch": 2.474494339142603, + "grad_norm": 1.0040417909622192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8965280055999756, + "num_tokens": 763753801.0, + "step": 19452 + }, + { + "epoch": 2.4746215494211934, + "grad_norm": 0.9011418223381042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.896852433681488, + "num_tokens": 763797828.0, + "step": 19453 + }, + { + "epoch": 2.474748759699784, + "grad_norm": 0.9655376076698303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8889607191085815, + "num_tokens": 763842997.0, + "step": 19454 + }, + { + "epoch": 2.4748759699783744, + "grad_norm": 1.1091891527175903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.87578284740448, + "num_tokens": 763881594.0, + "step": 19455 + }, + { + "epoch": 2.475003180256965, + "grad_norm": 1.051851749420166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8850512504577637, + "num_tokens": 763916467.0, + "step": 19456 + }, + { + "epoch": 2.475130390535555, + "grad_norm": 1.010328769683838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8940000534057617, + "num_tokens": 763953842.0, + "step": 19457 + }, + { + "epoch": 2.475257600814146, + "grad_norm": 0.9982568025588989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.9034527540206909, + "num_tokens": 763985652.0, + "step": 19458 + }, + { + "epoch": 2.475384811092736, + "grad_norm": 0.9272335767745972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.9019361138343811, + "num_tokens": 764027921.0, + "step": 19459 + }, + { + "epoch": 2.4755120213713266, + "grad_norm": 0.9611868262290955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8876782059669495, + "num_tokens": 764066869.0, + "step": 19460 + }, + { + "epoch": 2.475639231649917, + "grad_norm": 1.0373084545135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8913232088088989, + "num_tokens": 764104761.0, + "step": 19461 + }, + { + "epoch": 2.4757664419285077, + "grad_norm": 1.0147894620895386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8849340677261353, + "num_tokens": 764143185.0, + "step": 19462 + }, + { + "epoch": 2.4758936522070982, + "grad_norm": 0.9727475643157959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3463, + "mean_token_accuracy": 0.8757033944129944, + "num_tokens": 764188591.0, + "step": 19463 + }, + { + "epoch": 2.4760208624856888, + "grad_norm": 1.0041176080703735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8875681161880493, + "num_tokens": 764227273.0, + "step": 19464 + }, + { + "epoch": 2.4761480727642793, + "grad_norm": 0.9459559917449951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8910373449325562, + "num_tokens": 764266632.0, + "step": 19465 + }, + { + "epoch": 2.47627528304287, + "grad_norm": 0.9713543057441711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8886607885360718, + "num_tokens": 764307851.0, + "step": 19466 + }, + { + "epoch": 2.4764024933214603, + "grad_norm": 0.91745525598526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9020564556121826, + "num_tokens": 764347289.0, + "step": 19467 + }, + { + "epoch": 2.476529703600051, + "grad_norm": 0.8920459747314453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.9016025066375732, + "num_tokens": 764388245.0, + "step": 19468 + }, + { + "epoch": 2.4766569138786414, + "grad_norm": 0.9414507746696472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.9014907479286194, + "num_tokens": 764422809.0, + "step": 19469 + }, + { + "epoch": 2.476784124157232, + "grad_norm": 0.9113906025886536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8850250244140625, + "num_tokens": 764470930.0, + "step": 19470 + }, + { + "epoch": 2.4769113344358225, + "grad_norm": 0.9904711842536926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8847004175186157, + "num_tokens": 764511168.0, + "step": 19471 + }, + { + "epoch": 2.477038544714413, + "grad_norm": 0.9034304022789001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8926076889038086, + "num_tokens": 764556233.0, + "step": 19472 + }, + { + "epoch": 2.4771657549930035, + "grad_norm": 0.9531996846199036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9030381441116333, + "num_tokens": 764590121.0, + "step": 19473 + }, + { + "epoch": 2.477292965271594, + "grad_norm": 1.0954915285110474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8964359760284424, + "num_tokens": 764623040.0, + "step": 19474 + }, + { + "epoch": 2.4774201755501846, + "grad_norm": 0.9463917016983032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8941600918769836, + "num_tokens": 764665918.0, + "step": 19475 + }, + { + "epoch": 2.477547385828775, + "grad_norm": 1.0082628726959229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8962398767471313, + "num_tokens": 764705426.0, + "step": 19476 + }, + { + "epoch": 2.4776745961073656, + "grad_norm": 0.9610815048217773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8890149593353271, + "num_tokens": 764743851.0, + "step": 19477 + }, + { + "epoch": 2.477801806385956, + "grad_norm": 0.9204248189926147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2542, + "mean_token_accuracy": 0.9073421955108643, + "num_tokens": 764783575.0, + "step": 19478 + }, + { + "epoch": 2.4779290166645467, + "grad_norm": 0.9590093493461609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8922575116157532, + "num_tokens": 764822380.0, + "step": 19479 + }, + { + "epoch": 2.4780562269431368, + "grad_norm": 1.0234448909759521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8861672878265381, + "num_tokens": 764859414.0, + "step": 19480 + }, + { + "epoch": 2.4781834372217277, + "grad_norm": 0.9473350644111633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.890334963798523, + "num_tokens": 764901070.0, + "step": 19481 + }, + { + "epoch": 2.478310647500318, + "grad_norm": 0.9239287376403809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8963643908500671, + "num_tokens": 764941700.0, + "step": 19482 + }, + { + "epoch": 2.4784378577789083, + "grad_norm": 0.9651370048522949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8899204730987549, + "num_tokens": 764980416.0, + "step": 19483 + }, + { + "epoch": 2.478565068057499, + "grad_norm": 1.1498700380325317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8914541602134705, + "num_tokens": 765011038.0, + "step": 19484 + }, + { + "epoch": 2.4786922783360894, + "grad_norm": 1.0268678665161133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.8766884803771973, + "num_tokens": 765052796.0, + "step": 19485 + }, + { + "epoch": 2.47881948861468, + "grad_norm": 1.0227715969085693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8979177474975586, + "num_tokens": 765087784.0, + "step": 19486 + }, + { + "epoch": 2.4789466988932705, + "grad_norm": 1.0259830951690674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8845641613006592, + "num_tokens": 765125266.0, + "step": 19487 + }, + { + "epoch": 2.479073909171861, + "grad_norm": 0.935140073299408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2701, + "mean_token_accuracy": 0.9031331539154053, + "num_tokens": 765162735.0, + "step": 19488 + }, + { + "epoch": 2.4792011194504515, + "grad_norm": 1.1176759004592896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.890285849571228, + "num_tokens": 765202315.0, + "step": 19489 + }, + { + "epoch": 2.479328329729042, + "grad_norm": 0.9891698360443115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8948178291320801, + "num_tokens": 765238240.0, + "step": 19490 + }, + { + "epoch": 2.4794555400076326, + "grad_norm": 1.0042476654052734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8931161165237427, + "num_tokens": 765276449.0, + "step": 19491 + }, + { + "epoch": 2.479582750286223, + "grad_norm": 1.0352425575256348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8831241130828857, + "num_tokens": 765316479.0, + "step": 19492 + }, + { + "epoch": 2.4797099605648136, + "grad_norm": 1.0438255071640015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8886322975158691, + "num_tokens": 765351655.0, + "step": 19493 + }, + { + "epoch": 2.479837170843404, + "grad_norm": 0.898945152759552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8931299448013306, + "num_tokens": 765399871.0, + "step": 19494 + }, + { + "epoch": 2.4799643811219947, + "grad_norm": 0.9260967373847961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.9039680361747742, + "num_tokens": 765441494.0, + "step": 19495 + }, + { + "epoch": 2.480091591400585, + "grad_norm": 1.020492434501648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9015142917633057, + "num_tokens": 765475819.0, + "step": 19496 + }, + { + "epoch": 2.4802188016791757, + "grad_norm": 0.9397785067558289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8808909058570862, + "num_tokens": 765522328.0, + "step": 19497 + }, + { + "epoch": 2.4803460119577663, + "grad_norm": 1.0212987661361694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8776575326919556, + "num_tokens": 765562604.0, + "step": 19498 + }, + { + "epoch": 2.480473222236357, + "grad_norm": 0.966822624206543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3588, + "mean_token_accuracy": 0.8772614002227783, + "num_tokens": 765610895.0, + "step": 19499 + }, + { + "epoch": 2.4806004325149473, + "grad_norm": 1.0191596746444702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8843051791191101, + "num_tokens": 765654467.0, + "step": 19500 + }, + { + "epoch": 2.480727642793538, + "grad_norm": 0.9670355319976807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8910213708877563, + "num_tokens": 765691601.0, + "step": 19501 + }, + { + "epoch": 2.4808548530721284, + "grad_norm": 0.9233761429786682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8779633045196533, + "num_tokens": 765737001.0, + "step": 19502 + }, + { + "epoch": 2.480982063350719, + "grad_norm": 0.9683796167373657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8964357972145081, + "num_tokens": 765773565.0, + "step": 19503 + }, + { + "epoch": 2.4811092736293094, + "grad_norm": 0.9719850420951843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8964172005653381, + "num_tokens": 765809718.0, + "step": 19504 + }, + { + "epoch": 2.4812364839078995, + "grad_norm": 1.046749472618103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.344, + "mean_token_accuracy": 0.876257598400116, + "num_tokens": 765846710.0, + "step": 19505 + }, + { + "epoch": 2.4813636941864905, + "grad_norm": 1.040756106376648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8957020044326782, + "num_tokens": 765887673.0, + "step": 19506 + }, + { + "epoch": 2.4814909044650806, + "grad_norm": 1.0002801418304443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8915619850158691, + "num_tokens": 765926021.0, + "step": 19507 + }, + { + "epoch": 2.481618114743671, + "grad_norm": 1.0439139604568481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8889304399490356, + "num_tokens": 765964915.0, + "step": 19508 + }, + { + "epoch": 2.4817453250222616, + "grad_norm": 1.0155045986175537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8973907232284546, + "num_tokens": 766000792.0, + "step": 19509 + }, + { + "epoch": 2.481872535300852, + "grad_norm": 1.0784622430801392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8884963989257812, + "num_tokens": 766034852.0, + "step": 19510 + }, + { + "epoch": 2.4819997455794427, + "grad_norm": 0.994566023349762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8891588449478149, + "num_tokens": 766073867.0, + "step": 19511 + }, + { + "epoch": 2.4821269558580332, + "grad_norm": 0.9521746635437012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9057412147521973, + "num_tokens": 766107976.0, + "step": 19512 + }, + { + "epoch": 2.4822541661366238, + "grad_norm": 1.0220168828964233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8885133266448975, + "num_tokens": 766144623.0, + "step": 19513 + }, + { + "epoch": 2.4823813764152143, + "grad_norm": 1.0188182592391968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8936730623245239, + "num_tokens": 766181096.0, + "step": 19514 + }, + { + "epoch": 2.482508586693805, + "grad_norm": 1.0443490743637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8897584676742554, + "num_tokens": 766217261.0, + "step": 19515 + }, + { + "epoch": 2.4826357969723953, + "grad_norm": 1.035772442817688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8916176557540894, + "num_tokens": 766251409.0, + "step": 19516 + }, + { + "epoch": 2.482763007250986, + "grad_norm": 0.9445662498474121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.9032649397850037, + "num_tokens": 766288890.0, + "step": 19517 + }, + { + "epoch": 2.4828902175295764, + "grad_norm": 1.0447450876235962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8921386003494263, + "num_tokens": 766324897.0, + "step": 19518 + }, + { + "epoch": 2.483017427808167, + "grad_norm": 1.0322465896606445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8871809244155884, + "num_tokens": 766358398.0, + "step": 19519 + }, + { + "epoch": 2.4831446380867574, + "grad_norm": 0.9141075611114502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.264, + "mean_token_accuracy": 0.9041332006454468, + "num_tokens": 766398476.0, + "step": 19520 + }, + { + "epoch": 2.483271848365348, + "grad_norm": 0.9264455437660217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9000234603881836, + "num_tokens": 766438099.0, + "step": 19521 + }, + { + "epoch": 2.4833990586439385, + "grad_norm": 1.0100038051605225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8835005164146423, + "num_tokens": 766475916.0, + "step": 19522 + }, + { + "epoch": 2.483526268922529, + "grad_norm": 1.034680724143982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8848179578781128, + "num_tokens": 766512963.0, + "step": 19523 + }, + { + "epoch": 2.4836534792011196, + "grad_norm": 1.0364078283309937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.883287787437439, + "num_tokens": 766549836.0, + "step": 19524 + }, + { + "epoch": 2.48378068947971, + "grad_norm": 0.9741222858428955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8900274634361267, + "num_tokens": 766585578.0, + "step": 19525 + }, + { + "epoch": 2.4839078997583006, + "grad_norm": 0.884955108165741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8989977240562439, + "num_tokens": 766632173.0, + "step": 19526 + }, + { + "epoch": 2.484035110036891, + "grad_norm": 0.8310499787330627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.907321572303772, + "num_tokens": 766677841.0, + "step": 19527 + }, + { + "epoch": 2.4841623203154817, + "grad_norm": 0.8879246115684509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.9024204015731812, + "num_tokens": 766721440.0, + "step": 19528 + }, + { + "epoch": 2.484289530594072, + "grad_norm": 0.9916794300079346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8933385610580444, + "num_tokens": 766760088.0, + "step": 19529 + }, + { + "epoch": 2.4844167408726623, + "grad_norm": 0.9978094696998596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8934168815612793, + "num_tokens": 766796672.0, + "step": 19530 + }, + { + "epoch": 2.4845439511512533, + "grad_norm": 0.9658050537109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8915849328041077, + "num_tokens": 766839210.0, + "step": 19531 + }, + { + "epoch": 2.4846711614298433, + "grad_norm": 1.0083903074264526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3294, + "mean_token_accuracy": 0.8833025693893433, + "num_tokens": 766882610.0, + "step": 19532 + }, + { + "epoch": 2.484798371708434, + "grad_norm": 1.0129085779190063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8879759311676025, + "num_tokens": 766922597.0, + "step": 19533 + }, + { + "epoch": 2.4849255819870244, + "grad_norm": 1.0897103548049927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3605, + "mean_token_accuracy": 0.8752102255821228, + "num_tokens": 766964802.0, + "step": 19534 + }, + { + "epoch": 2.485052792265615, + "grad_norm": 1.0789929628372192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.881571888923645, + "num_tokens": 767002378.0, + "step": 19535 + }, + { + "epoch": 2.4851800025442055, + "grad_norm": 1.0294822454452515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8773778676986694, + "num_tokens": 767039617.0, + "step": 19536 + }, + { + "epoch": 2.485307212822796, + "grad_norm": 1.0425598621368408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3437, + "mean_token_accuracy": 0.8774455189704895, + "num_tokens": 767077077.0, + "step": 19537 + }, + { + "epoch": 2.4854344231013865, + "grad_norm": 1.091256022453308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8895255327224731, + "num_tokens": 767111021.0, + "step": 19538 + }, + { + "epoch": 2.485561633379977, + "grad_norm": 1.0061545372009277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8938425779342651, + "num_tokens": 767149814.0, + "step": 19539 + }, + { + "epoch": 2.4856888436585676, + "grad_norm": 1.1033238172531128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8796035051345825, + "num_tokens": 767185065.0, + "step": 19540 + }, + { + "epoch": 2.485816053937158, + "grad_norm": 0.984763503074646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8935613632202148, + "num_tokens": 767223658.0, + "step": 19541 + }, + { + "epoch": 2.4859432642157486, + "grad_norm": 1.0710859298706055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8879285454750061, + "num_tokens": 767258999.0, + "step": 19542 + }, + { + "epoch": 2.486070474494339, + "grad_norm": 0.8436368107795715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9025620222091675, + "num_tokens": 767306165.0, + "step": 19543 + }, + { + "epoch": 2.4861976847729297, + "grad_norm": 0.8399324417114258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9055280685424805, + "num_tokens": 767352360.0, + "step": 19544 + }, + { + "epoch": 2.48632489505152, + "grad_norm": 1.0200488567352295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8958606123924255, + "num_tokens": 767387506.0, + "step": 19545 + }, + { + "epoch": 2.4864521053301107, + "grad_norm": 0.9071699976921082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.9049702882766724, + "num_tokens": 767429309.0, + "step": 19546 + }, + { + "epoch": 2.4865793156087013, + "grad_norm": 0.9083908796310425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8928756713867188, + "num_tokens": 767473037.0, + "step": 19547 + }, + { + "epoch": 2.486706525887292, + "grad_norm": 1.025193214416504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8779559135437012, + "num_tokens": 767515510.0, + "step": 19548 + }, + { + "epoch": 2.4868337361658823, + "grad_norm": 1.0243672132492065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8830136060714722, + "num_tokens": 767553225.0, + "step": 19549 + }, + { + "epoch": 2.486960946444473, + "grad_norm": 0.9608009457588196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8995834589004517, + "num_tokens": 767592589.0, + "step": 19550 + }, + { + "epoch": 2.4870881567230634, + "grad_norm": 0.8703367710113525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8973432779312134, + "num_tokens": 767638276.0, + "step": 19551 + }, + { + "epoch": 2.487215367001654, + "grad_norm": 1.0563673973083496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8837101459503174, + "num_tokens": 767673502.0, + "step": 19552 + }, + { + "epoch": 2.4873425772802444, + "grad_norm": 1.0280648469924927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8907849788665771, + "num_tokens": 767708492.0, + "step": 19553 + }, + { + "epoch": 2.487469787558835, + "grad_norm": 0.9514315724372864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8966586589813232, + "num_tokens": 767747151.0, + "step": 19554 + }, + { + "epoch": 2.487596997837425, + "grad_norm": 0.9290447235107422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.888811469078064, + "num_tokens": 767789713.0, + "step": 19555 + }, + { + "epoch": 2.487724208116016, + "grad_norm": 0.9122436046600342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.896285891532898, + "num_tokens": 767830895.0, + "step": 19556 + }, + { + "epoch": 2.487851418394606, + "grad_norm": 1.0989104509353638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.882695734500885, + "num_tokens": 767865132.0, + "step": 19557 + }, + { + "epoch": 2.4879786286731966, + "grad_norm": 1.0109187364578247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8852939605712891, + "num_tokens": 767903093.0, + "step": 19558 + }, + { + "epoch": 2.488105838951787, + "grad_norm": 0.9530160427093506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8962298631668091, + "num_tokens": 767943397.0, + "step": 19559 + }, + { + "epoch": 2.4882330492303777, + "grad_norm": 0.9805595278739929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8906875848770142, + "num_tokens": 767981667.0, + "step": 19560 + }, + { + "epoch": 2.488360259508968, + "grad_norm": 0.8805451393127441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.900538444519043, + "num_tokens": 768025063.0, + "step": 19561 + }, + { + "epoch": 2.4884874697875587, + "grad_norm": 1.0345149040222168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8887630701065063, + "num_tokens": 768063928.0, + "step": 19562 + }, + { + "epoch": 2.4886146800661493, + "grad_norm": 1.0186209678649902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3453, + "mean_token_accuracy": 0.8796298503875732, + "num_tokens": 768105078.0, + "step": 19563 + }, + { + "epoch": 2.48874189034474, + "grad_norm": 1.055156946182251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8998533487319946, + "num_tokens": 768137799.0, + "step": 19564 + }, + { + "epoch": 2.4888691006233303, + "grad_norm": 1.0237480401992798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8875668048858643, + "num_tokens": 768174574.0, + "step": 19565 + }, + { + "epoch": 2.488996310901921, + "grad_norm": 1.0474202632904053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8865024447441101, + "num_tokens": 768211502.0, + "step": 19566 + }, + { + "epoch": 2.4891235211805114, + "grad_norm": 0.9096656441688538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8810808658599854, + "num_tokens": 768256519.0, + "step": 19567 + }, + { + "epoch": 2.489250731459102, + "grad_norm": 0.897294282913208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9030215740203857, + "num_tokens": 768300414.0, + "step": 19568 + }, + { + "epoch": 2.4893779417376924, + "grad_norm": 0.9926846027374268, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8916703462600708, + "num_tokens": 768337846.0, + "step": 19569 + }, + { + "epoch": 2.489505152016283, + "grad_norm": 0.974074125289917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8977899551391602, + "num_tokens": 768372474.0, + "step": 19570 + }, + { + "epoch": 2.4896323622948735, + "grad_norm": 1.028662919998169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8954437971115112, + "num_tokens": 768410062.0, + "step": 19571 + }, + { + "epoch": 2.489759572573464, + "grad_norm": 1.002482533454895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.883905827999115, + "num_tokens": 768452592.0, + "step": 19572 + }, + { + "epoch": 2.4898867828520546, + "grad_norm": 1.075535535812378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8889638781547546, + "num_tokens": 768494175.0, + "step": 19573 + }, + { + "epoch": 2.490013993130645, + "grad_norm": 0.9135904908180237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.8987935781478882, + "num_tokens": 768534329.0, + "step": 19574 + }, + { + "epoch": 2.4901412034092356, + "grad_norm": 0.99904865026474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.8888238072395325, + "num_tokens": 768571632.0, + "step": 19575 + }, + { + "epoch": 2.490268413687826, + "grad_norm": 1.0049495697021484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8889328241348267, + "num_tokens": 768608022.0, + "step": 19576 + }, + { + "epoch": 2.4903956239664167, + "grad_norm": 1.0886204242706299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8758437633514404, + "num_tokens": 768646191.0, + "step": 19577 + }, + { + "epoch": 2.4905228342450068, + "grad_norm": 0.9800350069999695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8986541032791138, + "num_tokens": 768680827.0, + "step": 19578 + }, + { + "epoch": 2.4906500445235977, + "grad_norm": 1.0115725994110107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8879657983779907, + "num_tokens": 768715488.0, + "step": 19579 + }, + { + "epoch": 2.490777254802188, + "grad_norm": 1.0460118055343628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3677, + "mean_token_accuracy": 0.8672754168510437, + "num_tokens": 768758009.0, + "step": 19580 + }, + { + "epoch": 2.4909044650807783, + "grad_norm": 0.9314385056495667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.894548773765564, + "num_tokens": 768800393.0, + "step": 19581 + }, + { + "epoch": 2.491031675359369, + "grad_norm": 0.9658936262130737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8894408941268921, + "num_tokens": 768844796.0, + "step": 19582 + }, + { + "epoch": 2.4911588856379594, + "grad_norm": 1.019365668296814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9046990871429443, + "num_tokens": 768880856.0, + "step": 19583 + }, + { + "epoch": 2.49128609591655, + "grad_norm": 0.9089038968086243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8986934423446655, + "num_tokens": 768922208.0, + "step": 19584 + }, + { + "epoch": 2.4914133061951405, + "grad_norm": 0.9726119637489319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8791031837463379, + "num_tokens": 768967972.0, + "step": 19585 + }, + { + "epoch": 2.491540516473731, + "grad_norm": 0.9423631429672241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8941904902458191, + "num_tokens": 769006371.0, + "step": 19586 + }, + { + "epoch": 2.4916677267523215, + "grad_norm": 0.8820456266403198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8915550708770752, + "num_tokens": 769050588.0, + "step": 19587 + }, + { + "epoch": 2.491794937030912, + "grad_norm": 0.9672219157218933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8901859521865845, + "num_tokens": 769093058.0, + "step": 19588 + }, + { + "epoch": 2.4919221473095026, + "grad_norm": 1.041979432106018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8772381544113159, + "num_tokens": 769133126.0, + "step": 19589 + }, + { + "epoch": 2.492049357588093, + "grad_norm": 1.0168136358261108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8875802755355835, + "num_tokens": 769169733.0, + "step": 19590 + }, + { + "epoch": 2.4921765678666836, + "grad_norm": 0.9206715226173401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8901767134666443, + "num_tokens": 769214106.0, + "step": 19591 + }, + { + "epoch": 2.492303778145274, + "grad_norm": 1.01142156124115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8783522844314575, + "num_tokens": 769257291.0, + "step": 19592 + }, + { + "epoch": 2.4924309884238647, + "grad_norm": 1.0585753917694092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8945929408073425, + "num_tokens": 769290381.0, + "step": 19593 + }, + { + "epoch": 2.492558198702455, + "grad_norm": 1.112018346786499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3801, + "mean_token_accuracy": 0.8686805367469788, + "num_tokens": 769330226.0, + "step": 19594 + }, + { + "epoch": 2.4926854089810457, + "grad_norm": 0.9709722995758057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8931643962860107, + "num_tokens": 769366006.0, + "step": 19595 + }, + { + "epoch": 2.4928126192596363, + "grad_norm": 1.0258710384368896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8848199844360352, + "num_tokens": 769406116.0, + "step": 19596 + }, + { + "epoch": 2.492939829538227, + "grad_norm": 1.0059857368469238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8866681456565857, + "num_tokens": 769447424.0, + "step": 19597 + }, + { + "epoch": 2.4930670398168173, + "grad_norm": 0.9627452492713928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.895216166973114, + "num_tokens": 769490635.0, + "step": 19598 + }, + { + "epoch": 2.493194250095408, + "grad_norm": 1.137152910232544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.884016752243042, + "num_tokens": 769524078.0, + "step": 19599 + }, + { + "epoch": 2.4933214603739984, + "grad_norm": 0.9721202850341797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8858758211135864, + "num_tokens": 769561126.0, + "step": 19600 + }, + { + "epoch": 2.493448670652589, + "grad_norm": 0.9801797866821289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8899886012077332, + "num_tokens": 769597759.0, + "step": 19601 + }, + { + "epoch": 2.4935758809311794, + "grad_norm": 1.1342960596084595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.887424886226654, + "num_tokens": 769629387.0, + "step": 19602 + }, + { + "epoch": 2.4937030912097695, + "grad_norm": 0.9831416606903076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8983803391456604, + "num_tokens": 769665108.0, + "step": 19603 + }, + { + "epoch": 2.4938303014883605, + "grad_norm": 0.9691343307495117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8940510749816895, + "num_tokens": 769706577.0, + "step": 19604 + }, + { + "epoch": 2.4939575117669506, + "grad_norm": 1.09455144405365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8829927444458008, + "num_tokens": 769742552.0, + "step": 19605 + }, + { + "epoch": 2.494084722045541, + "grad_norm": 1.0728532075881958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8869352340698242, + "num_tokens": 769779053.0, + "step": 19606 + }, + { + "epoch": 2.4942119323241316, + "grad_norm": 0.9801517724990845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8839851021766663, + "num_tokens": 769821604.0, + "step": 19607 + }, + { + "epoch": 2.494339142602722, + "grad_norm": 0.969521164894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.900007963180542, + "num_tokens": 769859849.0, + "step": 19608 + }, + { + "epoch": 2.4944663528813127, + "grad_norm": 0.9592574834823608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8949661254882812, + "num_tokens": 769899589.0, + "step": 19609 + }, + { + "epoch": 2.494593563159903, + "grad_norm": 0.973540723323822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8909918069839478, + "num_tokens": 769937172.0, + "step": 19610 + }, + { + "epoch": 2.4947207734384937, + "grad_norm": 0.9873232245445251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8938895463943481, + "num_tokens": 769976908.0, + "step": 19611 + }, + { + "epoch": 2.4948479837170843, + "grad_norm": 0.9720314145088196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2423, + "mean_token_accuracy": 0.9099735617637634, + "num_tokens": 770009624.0, + "step": 19612 + }, + { + "epoch": 2.494975193995675, + "grad_norm": 0.8722472190856934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8934333324432373, + "num_tokens": 770054851.0, + "step": 19613 + }, + { + "epoch": 2.4951024042742653, + "grad_norm": 1.08375883102417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8708001971244812, + "num_tokens": 770095672.0, + "step": 19614 + }, + { + "epoch": 2.495229614552856, + "grad_norm": 1.0871151685714722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8879930973052979, + "num_tokens": 770129102.0, + "step": 19615 + }, + { + "epoch": 2.4953568248314464, + "grad_norm": 1.010769248008728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8827186822891235, + "num_tokens": 770169141.0, + "step": 19616 + }, + { + "epoch": 2.495484035110037, + "grad_norm": 0.9725459218025208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8815005421638489, + "num_tokens": 770210015.0, + "step": 19617 + }, + { + "epoch": 2.4956112453886274, + "grad_norm": 0.9710400700569153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8884648680686951, + "num_tokens": 770250681.0, + "step": 19618 + }, + { + "epoch": 2.495738455667218, + "grad_norm": 0.9461530447006226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8821083307266235, + "num_tokens": 770294421.0, + "step": 19619 + }, + { + "epoch": 2.4958656659458085, + "grad_norm": 0.9965749979019165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8896885514259338, + "num_tokens": 770336663.0, + "step": 19620 + }, + { + "epoch": 2.495992876224399, + "grad_norm": 1.0665638446807861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8858816027641296, + "num_tokens": 770373751.0, + "step": 19621 + }, + { + "epoch": 2.4961200865029896, + "grad_norm": 1.1017847061157227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8828065395355225, + "num_tokens": 770408248.0, + "step": 19622 + }, + { + "epoch": 2.49624729678158, + "grad_norm": 0.9305725693702698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8879492282867432, + "num_tokens": 770449674.0, + "step": 19623 + }, + { + "epoch": 2.4963745070601706, + "grad_norm": 0.966235876083374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.891312837600708, + "num_tokens": 770489218.0, + "step": 19624 + }, + { + "epoch": 2.496501717338761, + "grad_norm": 0.9846179485321045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8859756588935852, + "num_tokens": 770528652.0, + "step": 19625 + }, + { + "epoch": 2.4966289276173517, + "grad_norm": 1.083726167678833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3818, + "mean_token_accuracy": 0.8682277202606201, + "num_tokens": 770568347.0, + "step": 19626 + }, + { + "epoch": 2.496756137895942, + "grad_norm": 0.9564661979675293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8934100270271301, + "num_tokens": 770608150.0, + "step": 19627 + }, + { + "epoch": 2.4968833481745323, + "grad_norm": 1.0360687971115112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8893100619316101, + "num_tokens": 770642007.0, + "step": 19628 + }, + { + "epoch": 2.4970105584531233, + "grad_norm": 1.1332703828811646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8931659460067749, + "num_tokens": 770673549.0, + "step": 19629 + }, + { + "epoch": 2.4971377687317133, + "grad_norm": 1.0256783962249756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8730238080024719, + "num_tokens": 770712388.0, + "step": 19630 + }, + { + "epoch": 2.497264979010304, + "grad_norm": 0.9417134523391724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8868892192840576, + "num_tokens": 770753963.0, + "step": 19631 + }, + { + "epoch": 2.4973921892888944, + "grad_norm": 1.0543787479400635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8899487257003784, + "num_tokens": 770789195.0, + "step": 19632 + }, + { + "epoch": 2.497519399567485, + "grad_norm": 0.948448657989502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8865262866020203, + "num_tokens": 770832669.0, + "step": 19633 + }, + { + "epoch": 2.4976466098460754, + "grad_norm": 1.0108609199523926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8794872164726257, + "num_tokens": 770876853.0, + "step": 19634 + }, + { + "epoch": 2.497773820124666, + "grad_norm": 1.1027536392211914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8859925270080566, + "num_tokens": 770914503.0, + "step": 19635 + }, + { + "epoch": 2.4979010304032565, + "grad_norm": 1.0888469219207764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8744313716888428, + "num_tokens": 770950368.0, + "step": 19636 + }, + { + "epoch": 2.498028240681847, + "grad_norm": 1.0291365385055542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8959509134292603, + "num_tokens": 770987651.0, + "step": 19637 + }, + { + "epoch": 2.4981554509604376, + "grad_norm": 0.9742047190666199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9032847881317139, + "num_tokens": 771022031.0, + "step": 19638 + }, + { + "epoch": 2.498282661239028, + "grad_norm": 1.0267056226730347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8905432224273682, + "num_tokens": 771059804.0, + "step": 19639 + }, + { + "epoch": 2.4984098715176186, + "grad_norm": 1.0446668863296509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8844515085220337, + "num_tokens": 771097001.0, + "step": 19640 + }, + { + "epoch": 2.498537081796209, + "grad_norm": 0.9097217917442322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.892793595790863, + "num_tokens": 771141425.0, + "step": 19641 + }, + { + "epoch": 2.4986642920747997, + "grad_norm": 0.9943355917930603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9011067748069763, + "num_tokens": 771176079.0, + "step": 19642 + }, + { + "epoch": 2.49879150235339, + "grad_norm": 0.9929814338684082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8890137672424316, + "num_tokens": 771216629.0, + "step": 19643 + }, + { + "epoch": 2.4989187126319807, + "grad_norm": 1.0511945486068726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8874799609184265, + "num_tokens": 771250805.0, + "step": 19644 + }, + { + "epoch": 2.4990459229105713, + "grad_norm": 1.004356861114502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8960782289505005, + "num_tokens": 771286006.0, + "step": 19645 + }, + { + "epoch": 2.499173133189162, + "grad_norm": 0.9701882600784302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.890601634979248, + "num_tokens": 771324866.0, + "step": 19646 + }, + { + "epoch": 2.4993003434677523, + "grad_norm": 1.0186635255813599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8925401568412781, + "num_tokens": 771364324.0, + "step": 19647 + }, + { + "epoch": 2.499427553746343, + "grad_norm": 1.041431188583374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8938271999359131, + "num_tokens": 771401791.0, + "step": 19648 + }, + { + "epoch": 2.4995547640249334, + "grad_norm": 0.9605803489685059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8897121548652649, + "num_tokens": 771444947.0, + "step": 19649 + }, + { + "epoch": 2.499681974303524, + "grad_norm": 1.0949013233184814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8883832097053528, + "num_tokens": 771476967.0, + "step": 19650 + }, + { + "epoch": 2.499809184582114, + "grad_norm": 0.9862537980079651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8964282274246216, + "num_tokens": 771512696.0, + "step": 19651 + }, + { + "epoch": 2.499936394860705, + "grad_norm": 0.9435405731201172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8894917964935303, + "num_tokens": 771556155.0, + "step": 19652 + }, + { + "epoch": 2.500063605139295, + "grad_norm": 0.8707186579704285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9004942178726196, + "num_tokens": 771602325.0, + "step": 19653 + }, + { + "epoch": 2.500190815417886, + "grad_norm": 1.0164544582366943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8870007991790771, + "num_tokens": 771642465.0, + "step": 19654 + }, + { + "epoch": 2.500318025696476, + "grad_norm": 0.8803532719612122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8951845169067383, + "num_tokens": 771687483.0, + "step": 19655 + }, + { + "epoch": 2.5004452359750666, + "grad_norm": 1.0484886169433594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.882554292678833, + "num_tokens": 771729676.0, + "step": 19656 + }, + { + "epoch": 2.500572446253657, + "grad_norm": 0.9107909202575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.274, + "mean_token_accuracy": 0.8980766534805298, + "num_tokens": 771771581.0, + "step": 19657 + }, + { + "epoch": 2.5006996565322477, + "grad_norm": 1.0823605060577393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8783489465713501, + "num_tokens": 771811987.0, + "step": 19658 + }, + { + "epoch": 2.500826866810838, + "grad_norm": 0.932721734046936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9044191837310791, + "num_tokens": 771848098.0, + "step": 19659 + }, + { + "epoch": 2.5009540770894287, + "grad_norm": 1.046378254890442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3918, + "mean_token_accuracy": 0.8654422760009766, + "num_tokens": 771894140.0, + "step": 19660 + }, + { + "epoch": 2.5010812873680193, + "grad_norm": 0.9421887397766113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8951342105865479, + "num_tokens": 771938269.0, + "step": 19661 + }, + { + "epoch": 2.50120849764661, + "grad_norm": 1.022595763206482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8945420980453491, + "num_tokens": 771973265.0, + "step": 19662 + }, + { + "epoch": 2.5013357079252003, + "grad_norm": 0.9806085824966431, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8953882455825806, + "num_tokens": 772014128.0, + "step": 19663 + }, + { + "epoch": 2.501462918203791, + "grad_norm": 1.0081140995025635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8799529075622559, + "num_tokens": 772056736.0, + "step": 19664 + }, + { + "epoch": 2.5015901284823814, + "grad_norm": 0.9864246249198914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8835456371307373, + "num_tokens": 772095973.0, + "step": 19665 + }, + { + "epoch": 2.501717338760972, + "grad_norm": 0.9842771291732788, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8941335678100586, + "num_tokens": 772131490.0, + "step": 19666 + }, + { + "epoch": 2.5018445490395624, + "grad_norm": 0.9935500621795654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8744791150093079, + "num_tokens": 772172590.0, + "step": 19667 + }, + { + "epoch": 2.501971759318153, + "grad_norm": 0.9327874183654785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8927626609802246, + "num_tokens": 772211878.0, + "step": 19668 + }, + { + "epoch": 2.5020989695967435, + "grad_norm": 0.8433724045753479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.893552303314209, + "num_tokens": 772257177.0, + "step": 19669 + }, + { + "epoch": 2.502226179875334, + "grad_norm": 0.8601701855659485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2692, + "mean_token_accuracy": 0.9014314413070679, + "num_tokens": 772300530.0, + "step": 19670 + }, + { + "epoch": 2.5023533901539246, + "grad_norm": 1.017333984375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.9018362164497375, + "num_tokens": 772337416.0, + "step": 19671 + }, + { + "epoch": 2.502480600432515, + "grad_norm": 1.0032793283462524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.886878490447998, + "num_tokens": 772375333.0, + "step": 19672 + }, + { + "epoch": 2.5026078107111056, + "grad_norm": 1.0118328332901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.8983883857727051, + "num_tokens": 772408736.0, + "step": 19673 + }, + { + "epoch": 2.5027350209896957, + "grad_norm": 1.0558362007141113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8792091608047485, + "num_tokens": 772444407.0, + "step": 19674 + }, + { + "epoch": 2.5028622312682867, + "grad_norm": 1.102344036102295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8859026432037354, + "num_tokens": 772479622.0, + "step": 19675 + }, + { + "epoch": 2.5029894415468767, + "grad_norm": 0.9848389029502869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8963046669960022, + "num_tokens": 772517457.0, + "step": 19676 + }, + { + "epoch": 2.5031166518254677, + "grad_norm": 1.0271095037460327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8906413316726685, + "num_tokens": 772557780.0, + "step": 19677 + }, + { + "epoch": 2.503243862104058, + "grad_norm": 0.993850588798523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8896365761756897, + "num_tokens": 772599056.0, + "step": 19678 + }, + { + "epoch": 2.5033710723826488, + "grad_norm": 0.9263933300971985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8895746469497681, + "num_tokens": 772646475.0, + "step": 19679 + }, + { + "epoch": 2.503498282661239, + "grad_norm": 0.9629698395729065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8965401649475098, + "num_tokens": 772685593.0, + "step": 19680 + }, + { + "epoch": 2.5036254929398294, + "grad_norm": 1.0338358879089355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8856305480003357, + "num_tokens": 772725885.0, + "step": 19681 + }, + { + "epoch": 2.50375270321842, + "grad_norm": 0.9677888751029968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8950695395469666, + "num_tokens": 772765102.0, + "step": 19682 + }, + { + "epoch": 2.5038799134970104, + "grad_norm": 1.0120110511779785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8891130685806274, + "num_tokens": 772801710.0, + "step": 19683 + }, + { + "epoch": 2.504007123775601, + "grad_norm": 0.9077486991882324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9051657319068909, + "num_tokens": 772842002.0, + "step": 19684 + }, + { + "epoch": 2.5041343340541915, + "grad_norm": 0.9529670476913452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8854576349258423, + "num_tokens": 772884280.0, + "step": 19685 + }, + { + "epoch": 2.504261544332782, + "grad_norm": 0.8836984038352966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2821, + "mean_token_accuracy": 0.8960553407669067, + "num_tokens": 772926388.0, + "step": 19686 + }, + { + "epoch": 2.5043887546113726, + "grad_norm": 1.0069184303283691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8817834258079529, + "num_tokens": 772967418.0, + "step": 19687 + }, + { + "epoch": 2.504515964889963, + "grad_norm": 0.9687730669975281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8877195119857788, + "num_tokens": 773010633.0, + "step": 19688 + }, + { + "epoch": 2.5046431751685536, + "grad_norm": 1.0422178506851196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8956447839736938, + "num_tokens": 773049024.0, + "step": 19689 + }, + { + "epoch": 2.504770385447144, + "grad_norm": 1.1117572784423828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8812156915664673, + "num_tokens": 773086685.0, + "step": 19690 + }, + { + "epoch": 2.5048975957257347, + "grad_norm": 1.095650315284729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8905501365661621, + "num_tokens": 773122398.0, + "step": 19691 + }, + { + "epoch": 2.505024806004325, + "grad_norm": 0.9000740647315979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8993430733680725, + "num_tokens": 773162733.0, + "step": 19692 + }, + { + "epoch": 2.5051520162829157, + "grad_norm": 0.9502387046813965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8906179666519165, + "num_tokens": 773204338.0, + "step": 19693 + }, + { + "epoch": 2.5052792265615063, + "grad_norm": 1.0304582118988037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8890706896781921, + "num_tokens": 773240033.0, + "step": 19694 + }, + { + "epoch": 2.505406436840097, + "grad_norm": 1.0396579504013062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8878586292266846, + "num_tokens": 773275118.0, + "step": 19695 + }, + { + "epoch": 2.5055336471186873, + "grad_norm": 1.1096179485321045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.876029372215271, + "num_tokens": 773311335.0, + "step": 19696 + }, + { + "epoch": 2.505660857397278, + "grad_norm": 0.9796251654624939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8966211676597595, + "num_tokens": 773349883.0, + "step": 19697 + }, + { + "epoch": 2.5057880676758684, + "grad_norm": 1.07862389087677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.885218620300293, + "num_tokens": 773381655.0, + "step": 19698 + }, + { + "epoch": 2.5059152779544585, + "grad_norm": 0.96412193775177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.897307276725769, + "num_tokens": 773419461.0, + "step": 19699 + }, + { + "epoch": 2.5060424882330494, + "grad_norm": 0.9890081882476807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8730379939079285, + "num_tokens": 773461364.0, + "step": 19700 + }, + { + "epoch": 2.5061696985116395, + "grad_norm": 0.9381564855575562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.8985578417778015, + "num_tokens": 773497566.0, + "step": 19701 + }, + { + "epoch": 2.5062969087902305, + "grad_norm": 0.9670212864875793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8995758891105652, + "num_tokens": 773536639.0, + "step": 19702 + }, + { + "epoch": 2.5064241190688206, + "grad_norm": 1.0239622592926025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8929529190063477, + "num_tokens": 773569968.0, + "step": 19703 + }, + { + "epoch": 2.5065513293474115, + "grad_norm": 0.9720457196235657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8821331262588501, + "num_tokens": 773612404.0, + "step": 19704 + }, + { + "epoch": 2.5066785396260016, + "grad_norm": 0.9563369750976562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8866279721260071, + "num_tokens": 773651712.0, + "step": 19705 + }, + { + "epoch": 2.506805749904592, + "grad_norm": 0.8985470533370972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8925056457519531, + "num_tokens": 773696526.0, + "step": 19706 + }, + { + "epoch": 2.5069329601831827, + "grad_norm": 0.9511303305625916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8883373141288757, + "num_tokens": 773738237.0, + "step": 19707 + }, + { + "epoch": 2.507060170461773, + "grad_norm": 0.9341834187507629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8974079489707947, + "num_tokens": 773780802.0, + "step": 19708 + }, + { + "epoch": 2.5071873807403637, + "grad_norm": 1.0119184255599976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8756712079048157, + "num_tokens": 773826503.0, + "step": 19709 + }, + { + "epoch": 2.5073145910189543, + "grad_norm": 0.9220166206359863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8931780457496643, + "num_tokens": 773868845.0, + "step": 19710 + }, + { + "epoch": 2.507441801297545, + "grad_norm": 0.9913875460624695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8919048309326172, + "num_tokens": 773908077.0, + "step": 19711 + }, + { + "epoch": 2.5075690115761353, + "grad_norm": 0.9597129821777344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8913846015930176, + "num_tokens": 773949927.0, + "step": 19712 + }, + { + "epoch": 2.507696221854726, + "grad_norm": 1.0805160999298096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8749362230300903, + "num_tokens": 773986399.0, + "step": 19713 + }, + { + "epoch": 2.5078234321333164, + "grad_norm": 1.0583817958831787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8806827664375305, + "num_tokens": 774022919.0, + "step": 19714 + }, + { + "epoch": 2.507950642411907, + "grad_norm": 0.9572448134422302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8968795537948608, + "num_tokens": 774061337.0, + "step": 19715 + }, + { + "epoch": 2.5080778526904974, + "grad_norm": 0.9846470355987549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8816196918487549, + "num_tokens": 774102251.0, + "step": 19716 + }, + { + "epoch": 2.508205062969088, + "grad_norm": 0.9119584560394287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8881088495254517, + "num_tokens": 774144685.0, + "step": 19717 + }, + { + "epoch": 2.5083322732476785, + "grad_norm": 0.9793402552604675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8884772658348083, + "num_tokens": 774185459.0, + "step": 19718 + }, + { + "epoch": 2.508459483526269, + "grad_norm": 1.1002334356307983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8799130916595459, + "num_tokens": 774222660.0, + "step": 19719 + }, + { + "epoch": 2.5085866938048595, + "grad_norm": 0.9702048897743225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8872084021568298, + "num_tokens": 774261733.0, + "step": 19720 + }, + { + "epoch": 2.50871390408345, + "grad_norm": 1.0957177877426147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8767540454864502, + "num_tokens": 774297624.0, + "step": 19721 + }, + { + "epoch": 2.5088411143620406, + "grad_norm": 0.9855079054832458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8991142511367798, + "num_tokens": 774332331.0, + "step": 19722 + }, + { + "epoch": 2.508968324640631, + "grad_norm": 1.0526915788650513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8922674655914307, + "num_tokens": 774365178.0, + "step": 19723 + }, + { + "epoch": 2.509095534919221, + "grad_norm": 0.9605479836463928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8973218202590942, + "num_tokens": 774404296.0, + "step": 19724 + }, + { + "epoch": 2.509222745197812, + "grad_norm": 1.0710980892181396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8846670985221863, + "num_tokens": 774444910.0, + "step": 19725 + }, + { + "epoch": 2.5093499554764023, + "grad_norm": 0.9829574823379517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2644, + "mean_token_accuracy": 0.9027084708213806, + "num_tokens": 774479608.0, + "step": 19726 + }, + { + "epoch": 2.5094771657549932, + "grad_norm": 0.9289922118186951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8975363969802856, + "num_tokens": 774520203.0, + "step": 19727 + }, + { + "epoch": 2.5096043760335833, + "grad_norm": 0.9323433637619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2677, + "mean_token_accuracy": 0.902694821357727, + "num_tokens": 774558362.0, + "step": 19728 + }, + { + "epoch": 2.5097315863121743, + "grad_norm": 0.9679355025291443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8793907761573792, + "num_tokens": 774599908.0, + "step": 19729 + }, + { + "epoch": 2.5098587965907644, + "grad_norm": 0.9482590556144714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.9023644328117371, + "num_tokens": 774637063.0, + "step": 19730 + }, + { + "epoch": 2.509986006869355, + "grad_norm": 1.0744657516479492, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8920222520828247, + "num_tokens": 774666413.0, + "step": 19731 + }, + { + "epoch": 2.5101132171479454, + "grad_norm": 0.9839957356452942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8788827657699585, + "num_tokens": 774707614.0, + "step": 19732 + }, + { + "epoch": 2.510240427426536, + "grad_norm": 0.9837191700935364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8881683349609375, + "num_tokens": 774752407.0, + "step": 19733 + }, + { + "epoch": 2.5103676377051265, + "grad_norm": 1.214572548866272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3804, + "mean_token_accuracy": 0.867435872554779, + "num_tokens": 774788650.0, + "step": 19734 + }, + { + "epoch": 2.510494847983717, + "grad_norm": 0.9777948260307312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8946484923362732, + "num_tokens": 774829943.0, + "step": 19735 + }, + { + "epoch": 2.5106220582623076, + "grad_norm": 0.9829217195510864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8958191275596619, + "num_tokens": 774865474.0, + "step": 19736 + }, + { + "epoch": 2.510749268540898, + "grad_norm": 0.9846937656402588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8934689164161682, + "num_tokens": 774901985.0, + "step": 19737 + }, + { + "epoch": 2.5108764788194886, + "grad_norm": 0.9224067330360413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.8997379541397095, + "num_tokens": 774940494.0, + "step": 19738 + }, + { + "epoch": 2.511003689098079, + "grad_norm": 0.9641557335853577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8947571516036987, + "num_tokens": 774979976.0, + "step": 19739 + }, + { + "epoch": 2.5111308993766697, + "grad_norm": 0.9374827742576599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.9017621278762817, + "num_tokens": 775018399.0, + "step": 19740 + }, + { + "epoch": 2.51125810965526, + "grad_norm": 0.9834666848182678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8818917274475098, + "num_tokens": 775059635.0, + "step": 19741 + }, + { + "epoch": 2.5113853199338507, + "grad_norm": 1.1052613258361816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8793474435806274, + "num_tokens": 775094811.0, + "step": 19742 + }, + { + "epoch": 2.5115125302124413, + "grad_norm": 0.9200167655944824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2532, + "mean_token_accuracy": 0.9080585241317749, + "num_tokens": 775131916.0, + "step": 19743 + }, + { + "epoch": 2.511639740491032, + "grad_norm": 0.8788028955459595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8984670042991638, + "num_tokens": 775174579.0, + "step": 19744 + }, + { + "epoch": 2.5117669507696223, + "grad_norm": 0.9975206255912781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8812475204467773, + "num_tokens": 775219349.0, + "step": 19745 + }, + { + "epoch": 2.511894161048213, + "grad_norm": 0.9466016888618469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8863314986228943, + "num_tokens": 775262664.0, + "step": 19746 + }, + { + "epoch": 2.5120213713268034, + "grad_norm": 0.8784918189048767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8989124298095703, + "num_tokens": 775305121.0, + "step": 19747 + }, + { + "epoch": 2.512148581605394, + "grad_norm": 0.9664148688316345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8938804268836975, + "num_tokens": 775341656.0, + "step": 19748 + }, + { + "epoch": 2.512275791883984, + "grad_norm": 0.9588456153869629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8771572113037109, + "num_tokens": 775384919.0, + "step": 19749 + }, + { + "epoch": 2.512403002162575, + "grad_norm": 1.002402663230896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8953820466995239, + "num_tokens": 775424037.0, + "step": 19750 + }, + { + "epoch": 2.512530212441165, + "grad_norm": 1.0054069757461548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3596, + "mean_token_accuracy": 0.8740670084953308, + "num_tokens": 775464911.0, + "step": 19751 + }, + { + "epoch": 2.512657422719756, + "grad_norm": 0.952364444732666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.8753933906555176, + "num_tokens": 775510354.0, + "step": 19752 + }, + { + "epoch": 2.512784632998346, + "grad_norm": 1.0128766298294067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.877282977104187, + "num_tokens": 775553338.0, + "step": 19753 + }, + { + "epoch": 2.5129118432769366, + "grad_norm": 1.0735191106796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8888421654701233, + "num_tokens": 775587105.0, + "step": 19754 + }, + { + "epoch": 2.513039053555527, + "grad_norm": 1.005440592765808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2612, + "mean_token_accuracy": 0.9054802656173706, + "num_tokens": 775621270.0, + "step": 19755 + }, + { + "epoch": 2.5131662638341177, + "grad_norm": 0.9324933886528015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8882145881652832, + "num_tokens": 775667148.0, + "step": 19756 + }, + { + "epoch": 2.513293474112708, + "grad_norm": 0.9639512896537781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.886988639831543, + "num_tokens": 775709866.0, + "step": 19757 + }, + { + "epoch": 2.5134206843912987, + "grad_norm": 1.068576693534851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8835306167602539, + "num_tokens": 775745959.0, + "step": 19758 + }, + { + "epoch": 2.5135478946698893, + "grad_norm": 0.9995383024215698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8953040838241577, + "num_tokens": 775785653.0, + "step": 19759 + }, + { + "epoch": 2.51367510494848, + "grad_norm": 0.9356284737586975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.895643949508667, + "num_tokens": 775823823.0, + "step": 19760 + }, + { + "epoch": 2.5138023152270703, + "grad_norm": 1.0592210292816162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8728278875350952, + "num_tokens": 775864763.0, + "step": 19761 + }, + { + "epoch": 2.513929525505661, + "grad_norm": 0.9690700173377991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8921710252761841, + "num_tokens": 775904235.0, + "step": 19762 + }, + { + "epoch": 2.5140567357842514, + "grad_norm": 0.8788511157035828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9032485485076904, + "num_tokens": 775945750.0, + "step": 19763 + }, + { + "epoch": 2.514183946062842, + "grad_norm": 1.0123227834701538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8916786909103394, + "num_tokens": 775984019.0, + "step": 19764 + }, + { + "epoch": 2.5143111563414324, + "grad_norm": 0.9437065124511719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8877297639846802, + "num_tokens": 776024822.0, + "step": 19765 + }, + { + "epoch": 2.514438366620023, + "grad_norm": 0.9028806090354919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8941474556922913, + "num_tokens": 776066824.0, + "step": 19766 + }, + { + "epoch": 2.5145655768986135, + "grad_norm": 0.9036076068878174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8887978792190552, + "num_tokens": 776109772.0, + "step": 19767 + }, + { + "epoch": 2.514692787177204, + "grad_norm": 0.9963504672050476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.890491247177124, + "num_tokens": 776149473.0, + "step": 19768 + }, + { + "epoch": 2.5148199974557945, + "grad_norm": 0.967999279499054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.261, + "mean_token_accuracy": 0.9047350883483887, + "num_tokens": 776185030.0, + "step": 19769 + }, + { + "epoch": 2.514947207734385, + "grad_norm": 1.0008163452148438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8807402849197388, + "num_tokens": 776228579.0, + "step": 19770 + }, + { + "epoch": 2.5150744180129756, + "grad_norm": 0.9593079686164856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3555, + "mean_token_accuracy": 0.8733759522438049, + "num_tokens": 776271837.0, + "step": 19771 + }, + { + "epoch": 2.5152016282915657, + "grad_norm": 1.1143157482147217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8821055293083191, + "num_tokens": 776309986.0, + "step": 19772 + }, + { + "epoch": 2.5153288385701567, + "grad_norm": 0.9795637726783752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8915290236473083, + "num_tokens": 776349619.0, + "step": 19773 + }, + { + "epoch": 2.5154560488487467, + "grad_norm": 0.951694905757904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.9011098742485046, + "num_tokens": 776388592.0, + "step": 19774 + }, + { + "epoch": 2.5155832591273377, + "grad_norm": 1.0984621047973633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8895089626312256, + "num_tokens": 776428411.0, + "step": 19775 + }, + { + "epoch": 2.515710469405928, + "grad_norm": 0.9717375040054321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.890643835067749, + "num_tokens": 776471873.0, + "step": 19776 + }, + { + "epoch": 2.5158376796845188, + "grad_norm": 1.0305531024932861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8793562054634094, + "num_tokens": 776509785.0, + "step": 19777 + }, + { + "epoch": 2.515964889963109, + "grad_norm": 0.961327075958252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8992366194725037, + "num_tokens": 776548056.0, + "step": 19778 + }, + { + "epoch": 2.5160921002416994, + "grad_norm": 0.9027827978134155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9028676748275757, + "num_tokens": 776591134.0, + "step": 19779 + }, + { + "epoch": 2.51621931052029, + "grad_norm": 0.9855614304542542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8950892686843872, + "num_tokens": 776630501.0, + "step": 19780 + }, + { + "epoch": 2.5163465207988804, + "grad_norm": 0.932683527469635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8900973796844482, + "num_tokens": 776674481.0, + "step": 19781 + }, + { + "epoch": 2.516473731077471, + "grad_norm": 0.9414545893669128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8917613625526428, + "num_tokens": 776716641.0, + "step": 19782 + }, + { + "epoch": 2.5166009413560615, + "grad_norm": 1.0613218545913696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.8979915380477905, + "num_tokens": 776747177.0, + "step": 19783 + }, + { + "epoch": 2.516728151634652, + "grad_norm": 0.9683402180671692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8927813172340393, + "num_tokens": 776787579.0, + "step": 19784 + }, + { + "epoch": 2.5168553619132426, + "grad_norm": 0.9105931520462036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8951950669288635, + "num_tokens": 776831850.0, + "step": 19785 + }, + { + "epoch": 2.516982572191833, + "grad_norm": 1.1153934001922607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8858651518821716, + "num_tokens": 776862012.0, + "step": 19786 + }, + { + "epoch": 2.5171097824704236, + "grad_norm": 0.9395386576652527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8743435740470886, + "num_tokens": 776910697.0, + "step": 19787 + }, + { + "epoch": 2.517236992749014, + "grad_norm": 0.9119764566421509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8902456760406494, + "num_tokens": 776956859.0, + "step": 19788 + }, + { + "epoch": 2.5173642030276047, + "grad_norm": 0.9703928232192993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8910309076309204, + "num_tokens": 776995869.0, + "step": 19789 + }, + { + "epoch": 2.517491413306195, + "grad_norm": 0.9829273223876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2682, + "mean_token_accuracy": 0.9036847352981567, + "num_tokens": 777031257.0, + "step": 19790 + }, + { + "epoch": 2.5176186235847857, + "grad_norm": 0.9894536137580872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8915277719497681, + "num_tokens": 777070146.0, + "step": 19791 + }, + { + "epoch": 2.5177458338633762, + "grad_norm": 0.9348326921463013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.8972665667533875, + "num_tokens": 777106199.0, + "step": 19792 + }, + { + "epoch": 2.5178730441419668, + "grad_norm": 0.9166823029518127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8971586227416992, + "num_tokens": 777147731.0, + "step": 19793 + }, + { + "epoch": 2.5180002544205573, + "grad_norm": 0.9536623954772949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2603, + "mean_token_accuracy": 0.9074954390525818, + "num_tokens": 777181459.0, + "step": 19794 + }, + { + "epoch": 2.518127464699148, + "grad_norm": 0.9512553215026855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.890446126461029, + "num_tokens": 777224330.0, + "step": 19795 + }, + { + "epoch": 2.5182546749777384, + "grad_norm": 0.8934512734413147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8929867744445801, + "num_tokens": 777267623.0, + "step": 19796 + }, + { + "epoch": 2.5183818852563284, + "grad_norm": 0.9395004510879517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8914874792098999, + "num_tokens": 777309816.0, + "step": 19797 + }, + { + "epoch": 2.5185090955349194, + "grad_norm": 1.0013386011123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3675, + "mean_token_accuracy": 0.8693038821220398, + "num_tokens": 777351760.0, + "step": 19798 + }, + { + "epoch": 2.5186363058135095, + "grad_norm": 1.0874812602996826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8766061663627625, + "num_tokens": 777383832.0, + "step": 19799 + }, + { + "epoch": 2.5187635160921005, + "grad_norm": 0.8505420684814453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8998247385025024, + "num_tokens": 777429667.0, + "step": 19800 + }, + { + "epoch": 2.5188907263706906, + "grad_norm": 1.0694795846939087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8874180912971497, + "num_tokens": 777467655.0, + "step": 19801 + }, + { + "epoch": 2.5190179366492815, + "grad_norm": 0.9919986128807068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8796402215957642, + "num_tokens": 777507021.0, + "step": 19802 + }, + { + "epoch": 2.5191451469278716, + "grad_norm": 0.9155063629150391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9019290804862976, + "num_tokens": 777543586.0, + "step": 19803 + }, + { + "epoch": 2.519272357206462, + "grad_norm": 0.9329234957695007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8980797529220581, + "num_tokens": 777581083.0, + "step": 19804 + }, + { + "epoch": 2.5193995674850527, + "grad_norm": 1.0202990770339966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.897312343120575, + "num_tokens": 777613925.0, + "step": 19805 + }, + { + "epoch": 2.519526777763643, + "grad_norm": 1.0331367254257202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8802307844161987, + "num_tokens": 777649724.0, + "step": 19806 + }, + { + "epoch": 2.5196539880422337, + "grad_norm": 1.0097712278366089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8896994590759277, + "num_tokens": 777687998.0, + "step": 19807 + }, + { + "epoch": 2.5197811983208243, + "grad_norm": 0.940602719783783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8999987840652466, + "num_tokens": 777728616.0, + "step": 19808 + }, + { + "epoch": 2.519908408599415, + "grad_norm": 0.980790376663208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8981497287750244, + "num_tokens": 777769970.0, + "step": 19809 + }, + { + "epoch": 2.5200356188780053, + "grad_norm": 0.9194012880325317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8796197772026062, + "num_tokens": 777814989.0, + "step": 19810 + }, + { + "epoch": 2.520162829156596, + "grad_norm": 0.9296970367431641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9032896757125854, + "num_tokens": 777851729.0, + "step": 19811 + }, + { + "epoch": 2.5202900394351864, + "grad_norm": 1.0269557237625122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8885589838027954, + "num_tokens": 777888072.0, + "step": 19812 + }, + { + "epoch": 2.520417249713777, + "grad_norm": 0.9798718690872192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8814048767089844, + "num_tokens": 777931986.0, + "step": 19813 + }, + { + "epoch": 2.5205444599923674, + "grad_norm": 1.1509140729904175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3512, + "mean_token_accuracy": 0.8764235973358154, + "num_tokens": 777967890.0, + "step": 19814 + }, + { + "epoch": 2.520671670270958, + "grad_norm": 0.9616200923919678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8846942186355591, + "num_tokens": 778012592.0, + "step": 19815 + }, + { + "epoch": 2.5207988805495485, + "grad_norm": 0.9067781567573547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8983534574508667, + "num_tokens": 778055810.0, + "step": 19816 + }, + { + "epoch": 2.520926090828139, + "grad_norm": 0.9142799973487854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8953807950019836, + "num_tokens": 778097487.0, + "step": 19817 + }, + { + "epoch": 2.5210533011067295, + "grad_norm": 1.049437165260315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8750651478767395, + "num_tokens": 778138702.0, + "step": 19818 + }, + { + "epoch": 2.52118051138532, + "grad_norm": 0.9588974118232727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8846655488014221, + "num_tokens": 778182305.0, + "step": 19819 + }, + { + "epoch": 2.5213077216639106, + "grad_norm": 1.0793120861053467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8855199217796326, + "num_tokens": 778214718.0, + "step": 19820 + }, + { + "epoch": 2.521434931942501, + "grad_norm": 0.9681892991065979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8978927135467529, + "num_tokens": 778253542.0, + "step": 19821 + }, + { + "epoch": 2.521562142221091, + "grad_norm": 1.0052839517593384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8882076740264893, + "num_tokens": 778292644.0, + "step": 19822 + }, + { + "epoch": 2.521689352499682, + "grad_norm": 0.9711182713508606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.9046595692634583, + "num_tokens": 778326266.0, + "step": 19823 + }, + { + "epoch": 2.5218165627782723, + "grad_norm": 1.0233861207962036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8961376547813416, + "num_tokens": 778365782.0, + "step": 19824 + }, + { + "epoch": 2.5219437730568632, + "grad_norm": 0.895260751247406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9010335206985474, + "num_tokens": 778406743.0, + "step": 19825 + }, + { + "epoch": 2.5220709833354533, + "grad_norm": 0.9457400441169739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8975711464881897, + "num_tokens": 778442802.0, + "step": 19826 + }, + { + "epoch": 2.522198193614044, + "grad_norm": 0.9770649075508118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8738060593605042, + "num_tokens": 778489572.0, + "step": 19827 + }, + { + "epoch": 2.5223254038926344, + "grad_norm": 0.9643417596817017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8828330039978027, + "num_tokens": 778532609.0, + "step": 19828 + }, + { + "epoch": 2.522452614171225, + "grad_norm": 0.9869765639305115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8852032423019409, + "num_tokens": 778573280.0, + "step": 19829 + }, + { + "epoch": 2.5225798244498154, + "grad_norm": 1.0466618537902832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8927958607673645, + "num_tokens": 778607055.0, + "step": 19830 + }, + { + "epoch": 2.522707034728406, + "grad_norm": 1.0242809057235718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8861331939697266, + "num_tokens": 778641739.0, + "step": 19831 + }, + { + "epoch": 2.5228342450069965, + "grad_norm": 0.9483148455619812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.891049325466156, + "num_tokens": 778681039.0, + "step": 19832 + }, + { + "epoch": 2.522961455285587, + "grad_norm": 0.968788743019104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8817815780639648, + "num_tokens": 778726287.0, + "step": 19833 + }, + { + "epoch": 2.5230886655641775, + "grad_norm": 0.926688015460968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8952349424362183, + "num_tokens": 778766252.0, + "step": 19834 + }, + { + "epoch": 2.523215875842768, + "grad_norm": 1.0940195322036743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8855493664741516, + "num_tokens": 778800078.0, + "step": 19835 + }, + { + "epoch": 2.5233430861213586, + "grad_norm": 1.0767606496810913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8808877468109131, + "num_tokens": 778839782.0, + "step": 19836 + }, + { + "epoch": 2.523470296399949, + "grad_norm": 0.9707177877426147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8969170451164246, + "num_tokens": 778881151.0, + "step": 19837 + }, + { + "epoch": 2.5235975066785397, + "grad_norm": 1.1520432233810425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3713, + "mean_token_accuracy": 0.8688233494758606, + "num_tokens": 778915653.0, + "step": 19838 + }, + { + "epoch": 2.52372471695713, + "grad_norm": 1.0800608396530151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8862797617912292, + "num_tokens": 778951025.0, + "step": 19839 + }, + { + "epoch": 2.5238519272357207, + "grad_norm": 1.0260319709777832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8906497359275818, + "num_tokens": 778987297.0, + "step": 19840 + }, + { + "epoch": 2.5239791375143112, + "grad_norm": 0.9532743096351624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8919543027877808, + "num_tokens": 779028554.0, + "step": 19841 + }, + { + "epoch": 2.5241063477929018, + "grad_norm": 1.0068219900131226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3802, + "mean_token_accuracy": 0.8661454916000366, + "num_tokens": 779075558.0, + "step": 19842 + }, + { + "epoch": 2.5242335580714923, + "grad_norm": 0.9350189566612244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.8996630907058716, + "num_tokens": 779114633.0, + "step": 19843 + }, + { + "epoch": 2.524360768350083, + "grad_norm": 0.9625657200813293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8813730478286743, + "num_tokens": 779154935.0, + "step": 19844 + }, + { + "epoch": 2.5244879786286734, + "grad_norm": 1.0055779218673706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8928564786911011, + "num_tokens": 779192257.0, + "step": 19845 + }, + { + "epoch": 2.524615188907264, + "grad_norm": 0.935792863368988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8825861215591431, + "num_tokens": 779237943.0, + "step": 19846 + }, + { + "epoch": 2.524742399185854, + "grad_norm": 1.0763670206069946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3474, + "mean_token_accuracy": 0.8791252970695496, + "num_tokens": 779276820.0, + "step": 19847 + }, + { + "epoch": 2.524869609464445, + "grad_norm": 0.9001444578170776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8977211713790894, + "num_tokens": 779321189.0, + "step": 19848 + }, + { + "epoch": 2.524996819743035, + "grad_norm": 1.1241681575775146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8887737393379211, + "num_tokens": 779353764.0, + "step": 19849 + }, + { + "epoch": 2.525124030021626, + "grad_norm": 0.9771004915237427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8926875591278076, + "num_tokens": 779396094.0, + "step": 19850 + }, + { + "epoch": 2.525251240300216, + "grad_norm": 0.9599406123161316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9059429168701172, + "num_tokens": 779434359.0, + "step": 19851 + }, + { + "epoch": 2.5253784505788066, + "grad_norm": 1.0237699747085571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.885083794593811, + "num_tokens": 779472644.0, + "step": 19852 + }, + { + "epoch": 2.525505660857397, + "grad_norm": 0.9374114871025085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.8987536430358887, + "num_tokens": 779510657.0, + "step": 19853 + }, + { + "epoch": 2.5256328711359877, + "grad_norm": 1.0254820585250854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8942587971687317, + "num_tokens": 779544731.0, + "step": 19854 + }, + { + "epoch": 2.525760081414578, + "grad_norm": 0.9977591633796692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3704, + "mean_token_accuracy": 0.8732444047927856, + "num_tokens": 779588699.0, + "step": 19855 + }, + { + "epoch": 2.5258872916931687, + "grad_norm": 0.9298370480537415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9029884934425354, + "num_tokens": 779629371.0, + "step": 19856 + }, + { + "epoch": 2.5260145019717593, + "grad_norm": 1.0484366416931152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8885390758514404, + "num_tokens": 779665257.0, + "step": 19857 + }, + { + "epoch": 2.52614171225035, + "grad_norm": 0.9482614398002625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8907099962234497, + "num_tokens": 779706031.0, + "step": 19858 + }, + { + "epoch": 2.5262689225289403, + "grad_norm": 1.0416247844696045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8809880018234253, + "num_tokens": 779744864.0, + "step": 19859 + }, + { + "epoch": 2.526396132807531, + "grad_norm": 1.0407030582427979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8871462941169739, + "num_tokens": 779784587.0, + "step": 19860 + }, + { + "epoch": 2.5265233430861214, + "grad_norm": 0.9196838736534119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8965286612510681, + "num_tokens": 779827001.0, + "step": 19861 + }, + { + "epoch": 2.526650553364712, + "grad_norm": 0.9875777363777161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8872823119163513, + "num_tokens": 779866305.0, + "step": 19862 + }, + { + "epoch": 2.5267777636433024, + "grad_norm": 0.9949024319648743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8820528984069824, + "num_tokens": 779907453.0, + "step": 19863 + }, + { + "epoch": 2.526904973921893, + "grad_norm": 1.006327748298645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.890758752822876, + "num_tokens": 779944437.0, + "step": 19864 + }, + { + "epoch": 2.5270321842004835, + "grad_norm": 0.8991076946258545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.894567608833313, + "num_tokens": 779985398.0, + "step": 19865 + }, + { + "epoch": 2.527159394479074, + "grad_norm": 1.0636836290359497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8772622346878052, + "num_tokens": 780020413.0, + "step": 19866 + }, + { + "epoch": 2.5272866047576645, + "grad_norm": 0.8893728256225586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8972393274307251, + "num_tokens": 780062803.0, + "step": 19867 + }, + { + "epoch": 2.527413815036255, + "grad_norm": 0.9577460885047913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.890650749206543, + "num_tokens": 780104533.0, + "step": 19868 + }, + { + "epoch": 2.5275410253148456, + "grad_norm": 0.9638303518295288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.893807053565979, + "num_tokens": 780142160.0, + "step": 19869 + }, + { + "epoch": 2.5276682355934357, + "grad_norm": 0.9399893283843994, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8976523876190186, + "num_tokens": 780183965.0, + "step": 19870 + }, + { + "epoch": 2.5277954458720266, + "grad_norm": 0.9994083642959595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8934545516967773, + "num_tokens": 780221674.0, + "step": 19871 + }, + { + "epoch": 2.5279226561506167, + "grad_norm": 1.1114869117736816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8883753418922424, + "num_tokens": 780256085.0, + "step": 19872 + }, + { + "epoch": 2.5280498664292077, + "grad_norm": 0.9833900332450867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8754242658615112, + "num_tokens": 780301570.0, + "step": 19873 + }, + { + "epoch": 2.528177076707798, + "grad_norm": 0.9698435068130493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.887336015701294, + "num_tokens": 780339603.0, + "step": 19874 + }, + { + "epoch": 2.5283042869863888, + "grad_norm": 0.958722710609436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8925384283065796, + "num_tokens": 780381921.0, + "step": 19875 + }, + { + "epoch": 2.528431497264979, + "grad_norm": 0.9451057314872742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2674, + "mean_token_accuracy": 0.9015403985977173, + "num_tokens": 780420510.0, + "step": 19876 + }, + { + "epoch": 2.5285587075435694, + "grad_norm": 0.9956361651420593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8888208866119385, + "num_tokens": 780457541.0, + "step": 19877 + }, + { + "epoch": 2.52868591782216, + "grad_norm": 0.9928338527679443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8917858600616455, + "num_tokens": 780498369.0, + "step": 19878 + }, + { + "epoch": 2.5288131281007504, + "grad_norm": 0.8941918611526489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8991302847862244, + "num_tokens": 780536489.0, + "step": 19879 + }, + { + "epoch": 2.528940338379341, + "grad_norm": 0.9100511074066162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2607, + "mean_token_accuracy": 0.903838574886322, + "num_tokens": 780577939.0, + "step": 19880 + }, + { + "epoch": 2.5290675486579315, + "grad_norm": 1.0610967874526978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8908641338348389, + "num_tokens": 780611352.0, + "step": 19881 + }, + { + "epoch": 2.529194758936522, + "grad_norm": 0.9801197648048401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8923079967498779, + "num_tokens": 780650731.0, + "step": 19882 + }, + { + "epoch": 2.5293219692151125, + "grad_norm": 1.1212698221206665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.361, + "mean_token_accuracy": 0.871190071105957, + "num_tokens": 780686223.0, + "step": 19883 + }, + { + "epoch": 2.529449179493703, + "grad_norm": 1.0752291679382324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8826329708099365, + "num_tokens": 780720078.0, + "step": 19884 + }, + { + "epoch": 2.5295763897722936, + "grad_norm": 0.9624916911125183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.9017580151557922, + "num_tokens": 780756816.0, + "step": 19885 + }, + { + "epoch": 2.529703600050884, + "grad_norm": 0.9671640396118164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8895607590675354, + "num_tokens": 780797678.0, + "step": 19886 + }, + { + "epoch": 2.5298308103294747, + "grad_norm": 0.9465393424034119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8889155387878418, + "num_tokens": 780840813.0, + "step": 19887 + }, + { + "epoch": 2.529958020608065, + "grad_norm": 0.9449667930603027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.89973384141922, + "num_tokens": 780883340.0, + "step": 19888 + }, + { + "epoch": 2.5300852308866557, + "grad_norm": 0.9630674719810486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8786600828170776, + "num_tokens": 780925025.0, + "step": 19889 + }, + { + "epoch": 2.5302124411652462, + "grad_norm": 0.9556933641433716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8942409157752991, + "num_tokens": 780963260.0, + "step": 19890 + }, + { + "epoch": 2.5303396514438368, + "grad_norm": 1.0489226579666138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3526, + "mean_token_accuracy": 0.8746122121810913, + "num_tokens": 781004249.0, + "step": 19891 + }, + { + "epoch": 2.5304668617224273, + "grad_norm": 0.9945194721221924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9013762474060059, + "num_tokens": 781043361.0, + "step": 19892 + }, + { + "epoch": 2.530594072001018, + "grad_norm": 1.0425968170166016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8936143517494202, + "num_tokens": 781079074.0, + "step": 19893 + }, + { + "epoch": 2.5307212822796084, + "grad_norm": 0.9858436584472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8983657956123352, + "num_tokens": 781114587.0, + "step": 19894 + }, + { + "epoch": 2.5308484925581984, + "grad_norm": 1.1093075275421143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8872514367103577, + "num_tokens": 781146254.0, + "step": 19895 + }, + { + "epoch": 2.5309757028367894, + "grad_norm": 0.9376735687255859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.899677038192749, + "num_tokens": 781187536.0, + "step": 19896 + }, + { + "epoch": 2.5311029131153795, + "grad_norm": 1.0222513675689697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8842761516571045, + "num_tokens": 781228980.0, + "step": 19897 + }, + { + "epoch": 2.5312301233939705, + "grad_norm": 1.0272414684295654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.903251051902771, + "num_tokens": 781263528.0, + "step": 19898 + }, + { + "epoch": 2.5313573336725606, + "grad_norm": 1.1187151670455933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8829313516616821, + "num_tokens": 781297147.0, + "step": 19899 + }, + { + "epoch": 2.5314845439511515, + "grad_norm": 1.000618815422058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8963860869407654, + "num_tokens": 781333486.0, + "step": 19900 + }, + { + "epoch": 2.5316117542297416, + "grad_norm": 0.9337342977523804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8842739462852478, + "num_tokens": 781378482.0, + "step": 19901 + }, + { + "epoch": 2.531738964508332, + "grad_norm": 0.974002480506897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8856786489486694, + "num_tokens": 781417529.0, + "step": 19902 + }, + { + "epoch": 2.5318661747869227, + "grad_norm": 0.9912911057472229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3464, + "mean_token_accuracy": 0.8778641223907471, + "num_tokens": 781458544.0, + "step": 19903 + }, + { + "epoch": 2.531993385065513, + "grad_norm": 1.0015320777893066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8888407945632935, + "num_tokens": 781497764.0, + "step": 19904 + }, + { + "epoch": 2.5321205953441037, + "grad_norm": 0.9220733642578125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8969312310218811, + "num_tokens": 781535833.0, + "step": 19905 + }, + { + "epoch": 2.5322478056226942, + "grad_norm": 1.0183249711990356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8979066610336304, + "num_tokens": 781567730.0, + "step": 19906 + }, + { + "epoch": 2.5323750159012848, + "grad_norm": 0.9739583730697632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8872089385986328, + "num_tokens": 781608733.0, + "step": 19907 + }, + { + "epoch": 2.5325022261798753, + "grad_norm": 0.9321499466896057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9000393152236938, + "num_tokens": 781645224.0, + "step": 19908 + }, + { + "epoch": 2.532629436458466, + "grad_norm": 1.0104442834854126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.880852222442627, + "num_tokens": 781686434.0, + "step": 19909 + }, + { + "epoch": 2.5327566467370564, + "grad_norm": 0.9446292519569397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8935670852661133, + "num_tokens": 781729430.0, + "step": 19910 + }, + { + "epoch": 2.532883857015647, + "grad_norm": 0.9220423102378845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.892890214920044, + "num_tokens": 781772139.0, + "step": 19911 + }, + { + "epoch": 2.5330110672942374, + "grad_norm": 1.0449563264846802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8912632465362549, + "num_tokens": 781807233.0, + "step": 19912 + }, + { + "epoch": 2.533138277572828, + "grad_norm": 0.8619744181632996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9018766283988953, + "num_tokens": 781850115.0, + "step": 19913 + }, + { + "epoch": 2.5332654878514185, + "grad_norm": 1.020482063293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8969203233718872, + "num_tokens": 781880424.0, + "step": 19914 + }, + { + "epoch": 2.533392698130009, + "grad_norm": 1.0325534343719482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8895189166069031, + "num_tokens": 781916557.0, + "step": 19915 + }, + { + "epoch": 2.5335199084085995, + "grad_norm": 1.0309070348739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8750300407409668, + "num_tokens": 781953362.0, + "step": 19916 + }, + { + "epoch": 2.53364711868719, + "grad_norm": 0.9731216430664062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8915555477142334, + "num_tokens": 781998328.0, + "step": 19917 + }, + { + "epoch": 2.5337743289657806, + "grad_norm": 1.0288567543029785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8826708793640137, + "num_tokens": 782041368.0, + "step": 19918 + }, + { + "epoch": 2.533901539244371, + "grad_norm": 1.0325555801391602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8893793225288391, + "num_tokens": 782079097.0, + "step": 19919 + }, + { + "epoch": 2.534028749522961, + "grad_norm": 1.0434294939041138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3559, + "mean_token_accuracy": 0.8728232979774475, + "num_tokens": 782122576.0, + "step": 19920 + }, + { + "epoch": 2.534155959801552, + "grad_norm": 0.8725401759147644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.267, + "mean_token_accuracy": 0.9056832790374756, + "num_tokens": 782166960.0, + "step": 19921 + }, + { + "epoch": 2.5342831700801423, + "grad_norm": 1.0467414855957031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3371, + "mean_token_accuracy": 0.8793599605560303, + "num_tokens": 782204659.0, + "step": 19922 + }, + { + "epoch": 2.5344103803587332, + "grad_norm": 1.079221487045288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8824484348297119, + "num_tokens": 782242475.0, + "step": 19923 + }, + { + "epoch": 2.5345375906373233, + "grad_norm": 0.9123213887214661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2576, + "mean_token_accuracy": 0.9059062004089355, + "num_tokens": 782279826.0, + "step": 19924 + }, + { + "epoch": 2.534664800915914, + "grad_norm": 1.0425094366073608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9017666578292847, + "num_tokens": 782313458.0, + "step": 19925 + }, + { + "epoch": 2.5347920111945044, + "grad_norm": 1.0745091438293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8790332078933716, + "num_tokens": 782350500.0, + "step": 19926 + }, + { + "epoch": 2.534919221473095, + "grad_norm": 0.8969091773033142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8904337882995605, + "num_tokens": 782395537.0, + "step": 19927 + }, + { + "epoch": 2.5350464317516854, + "grad_norm": 0.9996012449264526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8841680884361267, + "num_tokens": 782437377.0, + "step": 19928 + }, + { + "epoch": 2.535173642030276, + "grad_norm": 1.0266120433807373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8915585279464722, + "num_tokens": 782473361.0, + "step": 19929 + }, + { + "epoch": 2.5353008523088665, + "grad_norm": 0.9600077271461487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.9026240110397339, + "num_tokens": 782513216.0, + "step": 19930 + }, + { + "epoch": 2.535428062587457, + "grad_norm": 0.9730618596076965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2648, + "mean_token_accuracy": 0.9084694385528564, + "num_tokens": 782554535.0, + "step": 19931 + }, + { + "epoch": 2.5355552728660475, + "grad_norm": 1.0450797080993652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8928086161613464, + "num_tokens": 782590253.0, + "step": 19932 + }, + { + "epoch": 2.535682483144638, + "grad_norm": 1.0108401775360107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8975260257720947, + "num_tokens": 782624729.0, + "step": 19933 + }, + { + "epoch": 2.5358096934232286, + "grad_norm": 0.9410294890403748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2564, + "mean_token_accuracy": 0.9041455984115601, + "num_tokens": 782658520.0, + "step": 19934 + }, + { + "epoch": 2.535936903701819, + "grad_norm": 0.9922184348106384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8895035982131958, + "num_tokens": 782696876.0, + "step": 19935 + }, + { + "epoch": 2.5360641139804097, + "grad_norm": 0.9293988943099976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8941561579704285, + "num_tokens": 782737011.0, + "step": 19936 + }, + { + "epoch": 2.536191324259, + "grad_norm": 0.9683904051780701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8991822004318237, + "num_tokens": 782773564.0, + "step": 19937 + }, + { + "epoch": 2.5363185345375907, + "grad_norm": 0.9939125180244446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8857849836349487, + "num_tokens": 782814800.0, + "step": 19938 + }, + { + "epoch": 2.5364457448161812, + "grad_norm": 1.0847598314285278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8877867460250854, + "num_tokens": 782850958.0, + "step": 19939 + }, + { + "epoch": 2.5365729550947718, + "grad_norm": 1.0013545751571655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3572, + "mean_token_accuracy": 0.8736443519592285, + "num_tokens": 782893326.0, + "step": 19940 + }, + { + "epoch": 2.5367001653733623, + "grad_norm": 1.033179759979248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8850758075714111, + "num_tokens": 782930586.0, + "step": 19941 + }, + { + "epoch": 2.536827375651953, + "grad_norm": 1.0330034494400024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8887733221054077, + "num_tokens": 782967212.0, + "step": 19942 + }, + { + "epoch": 2.5369545859305433, + "grad_norm": 0.9458703398704529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8881849050521851, + "num_tokens": 783010431.0, + "step": 19943 + }, + { + "epoch": 2.537081796209134, + "grad_norm": 1.0447330474853516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.880652904510498, + "num_tokens": 783048022.0, + "step": 19944 + }, + { + "epoch": 2.537209006487724, + "grad_norm": 0.9144720435142517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2588, + "mean_token_accuracy": 0.9061920642852783, + "num_tokens": 783084337.0, + "step": 19945 + }, + { + "epoch": 2.537336216766315, + "grad_norm": 1.1382999420166016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8795156478881836, + "num_tokens": 783118780.0, + "step": 19946 + }, + { + "epoch": 2.537463427044905, + "grad_norm": 0.8793613314628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.9002758860588074, + "num_tokens": 783159818.0, + "step": 19947 + }, + { + "epoch": 2.537590637323496, + "grad_norm": 0.9535894393920898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8884115219116211, + "num_tokens": 783201483.0, + "step": 19948 + }, + { + "epoch": 2.537717847602086, + "grad_norm": 0.8896771669387817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8960526585578918, + "num_tokens": 783245651.0, + "step": 19949 + }, + { + "epoch": 2.5378450578806766, + "grad_norm": 1.0442004203796387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8792985677719116, + "num_tokens": 783281660.0, + "step": 19950 + }, + { + "epoch": 2.537972268159267, + "grad_norm": 0.9736303091049194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8890123963356018, + "num_tokens": 783320997.0, + "step": 19951 + }, + { + "epoch": 2.5380994784378577, + "grad_norm": 0.9932369589805603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8954535126686096, + "num_tokens": 783358952.0, + "step": 19952 + }, + { + "epoch": 2.538226688716448, + "grad_norm": 0.9727603197097778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8815221786499023, + "num_tokens": 783399640.0, + "step": 19953 + }, + { + "epoch": 2.5383538989950387, + "grad_norm": 0.9468646049499512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8929649591445923, + "num_tokens": 783440079.0, + "step": 19954 + }, + { + "epoch": 2.5384811092736292, + "grad_norm": 1.0883342027664185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3385, + "mean_token_accuracy": 0.877375602722168, + "num_tokens": 783471690.0, + "step": 19955 + }, + { + "epoch": 2.5386083195522198, + "grad_norm": 1.0018595457077026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8845858573913574, + "num_tokens": 783509224.0, + "step": 19956 + }, + { + "epoch": 2.5387355298308103, + "grad_norm": 0.8852483630180359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8943923711776733, + "num_tokens": 783557307.0, + "step": 19957 + }, + { + "epoch": 2.538862740109401, + "grad_norm": 1.018766164779663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8924906849861145, + "num_tokens": 783594145.0, + "step": 19958 + }, + { + "epoch": 2.5389899503879914, + "grad_norm": 1.1492822170257568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8821230530738831, + "num_tokens": 783629488.0, + "step": 19959 + }, + { + "epoch": 2.539117160666582, + "grad_norm": 1.059747576713562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.9014114737510681, + "num_tokens": 783667030.0, + "step": 19960 + }, + { + "epoch": 2.5392443709451724, + "grad_norm": 0.9849201440811157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9032244682312012, + "num_tokens": 783702687.0, + "step": 19961 + }, + { + "epoch": 2.539371581223763, + "grad_norm": 0.9509578943252563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8965238332748413, + "num_tokens": 783740418.0, + "step": 19962 + }, + { + "epoch": 2.5394987915023535, + "grad_norm": 1.0324592590332031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8897271156311035, + "num_tokens": 783777574.0, + "step": 19963 + }, + { + "epoch": 2.539626001780944, + "grad_norm": 0.8937339186668396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9019857048988342, + "num_tokens": 783817932.0, + "step": 19964 + }, + { + "epoch": 2.5397532120595345, + "grad_norm": 0.9485573172569275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8850945234298706, + "num_tokens": 783865283.0, + "step": 19965 + }, + { + "epoch": 2.539880422338125, + "grad_norm": 0.9750568270683289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8868557810783386, + "num_tokens": 783908335.0, + "step": 19966 + }, + { + "epoch": 2.5400076326167156, + "grad_norm": 0.9218448400497437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2513, + "mean_token_accuracy": 0.9074918031692505, + "num_tokens": 783946886.0, + "step": 19967 + }, + { + "epoch": 2.5401348428953057, + "grad_norm": 1.1636357307434082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8807047605514526, + "num_tokens": 783978604.0, + "step": 19968 + }, + { + "epoch": 2.5402620531738966, + "grad_norm": 1.039473295211792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8866794109344482, + "num_tokens": 784012992.0, + "step": 19969 + }, + { + "epoch": 2.5403892634524867, + "grad_norm": 1.0240939855575562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8948997259140015, + "num_tokens": 784046911.0, + "step": 19970 + }, + { + "epoch": 2.5405164737310777, + "grad_norm": 0.9532392024993896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8914552927017212, + "num_tokens": 784090222.0, + "step": 19971 + }, + { + "epoch": 2.540643684009668, + "grad_norm": 1.0365362167358398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8912376165390015, + "num_tokens": 784126629.0, + "step": 19972 + }, + { + "epoch": 2.5407708942882588, + "grad_norm": 0.9156405329704285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8919685482978821, + "num_tokens": 784169952.0, + "step": 19973 + }, + { + "epoch": 2.540898104566849, + "grad_norm": 0.9982523322105408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.8964236974716187, + "num_tokens": 784210741.0, + "step": 19974 + }, + { + "epoch": 2.5410253148454394, + "grad_norm": 1.0739339590072632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8882185220718384, + "num_tokens": 784246596.0, + "step": 19975 + }, + { + "epoch": 2.54115252512403, + "grad_norm": 1.120542287826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8844754695892334, + "num_tokens": 784277920.0, + "step": 19976 + }, + { + "epoch": 2.5412797354026204, + "grad_norm": 1.018810510635376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8926655054092407, + "num_tokens": 784314838.0, + "step": 19977 + }, + { + "epoch": 2.541406945681211, + "grad_norm": 1.038498044013977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8870714902877808, + "num_tokens": 784352529.0, + "step": 19978 + }, + { + "epoch": 2.5415341559598015, + "grad_norm": 1.0017848014831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8916839361190796, + "num_tokens": 784388350.0, + "step": 19979 + }, + { + "epoch": 2.541661366238392, + "grad_norm": 1.0844354629516602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8944330811500549, + "num_tokens": 784421140.0, + "step": 19980 + }, + { + "epoch": 2.5417885765169825, + "grad_norm": 0.962859034538269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.896499514579773, + "num_tokens": 784459361.0, + "step": 19981 + }, + { + "epoch": 2.541915786795573, + "grad_norm": 0.9419028759002686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8911063075065613, + "num_tokens": 784504946.0, + "step": 19982 + }, + { + "epoch": 2.5420429970741636, + "grad_norm": 1.0610710382461548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8850550651550293, + "num_tokens": 784539748.0, + "step": 19983 + }, + { + "epoch": 2.542170207352754, + "grad_norm": 0.9583390355110168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8895610570907593, + "num_tokens": 784581766.0, + "step": 19984 + }, + { + "epoch": 2.5422974176313446, + "grad_norm": 0.9589192271232605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.889843761920929, + "num_tokens": 784622181.0, + "step": 19985 + }, + { + "epoch": 2.542424627909935, + "grad_norm": 0.9586982131004333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9013286828994751, + "num_tokens": 784661284.0, + "step": 19986 + }, + { + "epoch": 2.5425518381885257, + "grad_norm": 0.9346083998680115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8967999219894409, + "num_tokens": 784700682.0, + "step": 19987 + }, + { + "epoch": 2.5426790484671162, + "grad_norm": 0.9861922860145569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8920233249664307, + "num_tokens": 784740810.0, + "step": 19988 + }, + { + "epoch": 2.5428062587457068, + "grad_norm": 0.9816692471504211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8972941637039185, + "num_tokens": 784776506.0, + "step": 19989 + }, + { + "epoch": 2.5429334690242973, + "grad_norm": 1.0118820667266846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.882982075214386, + "num_tokens": 784815449.0, + "step": 19990 + }, + { + "epoch": 2.543060679302888, + "grad_norm": 1.0576833486557007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8805528879165649, + "num_tokens": 784854699.0, + "step": 19991 + }, + { + "epoch": 2.5431878895814783, + "grad_norm": 1.0095280408859253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.9002730846405029, + "num_tokens": 784889127.0, + "step": 19992 + }, + { + "epoch": 2.5433150998600684, + "grad_norm": 1.0473320484161377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.9029332399368286, + "num_tokens": 784920464.0, + "step": 19993 + }, + { + "epoch": 2.5434423101386594, + "grad_norm": 0.9488822817802429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8959589004516602, + "num_tokens": 784960634.0, + "step": 19994 + }, + { + "epoch": 2.5435695204172495, + "grad_norm": 1.0308022499084473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8880540132522583, + "num_tokens": 784998444.0, + "step": 19995 + }, + { + "epoch": 2.5436967306958405, + "grad_norm": 1.1106650829315186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.888818621635437, + "num_tokens": 785029617.0, + "step": 19996 + }, + { + "epoch": 2.5438239409744305, + "grad_norm": 0.9649619460105896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8881009817123413, + "num_tokens": 785071543.0, + "step": 19997 + }, + { + "epoch": 2.5439511512530215, + "grad_norm": 0.9843233227729797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8864264488220215, + "num_tokens": 785114889.0, + "step": 19998 + }, + { + "epoch": 2.5440783615316116, + "grad_norm": 0.9617487788200378, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8913681507110596, + "num_tokens": 785158933.0, + "step": 19999 + }, + { + "epoch": 2.544205571810202, + "grad_norm": 0.9854323863983154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8900117874145508, + "num_tokens": 785200888.0, + "step": 20000 + }, + { + "epoch": 2.5443327820887927, + "grad_norm": 1.011759638786316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8878378868103027, + "num_tokens": 785240642.0, + "step": 20001 + }, + { + "epoch": 2.544459992367383, + "grad_norm": 1.0533232688903809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8824131488800049, + "num_tokens": 785280168.0, + "step": 20002 + }, + { + "epoch": 2.5445872026459737, + "grad_norm": 1.0256413221359253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3468, + "mean_token_accuracy": 0.875828742980957, + "num_tokens": 785322703.0, + "step": 20003 + }, + { + "epoch": 2.5447144129245642, + "grad_norm": 1.105278491973877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8709535598754883, + "num_tokens": 785357667.0, + "step": 20004 + }, + { + "epoch": 2.5448416232031548, + "grad_norm": 0.9721837639808655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8799577355384827, + "num_tokens": 785403317.0, + "step": 20005 + }, + { + "epoch": 2.5449688334817453, + "grad_norm": 1.0064722299575806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8944440484046936, + "num_tokens": 785438204.0, + "step": 20006 + }, + { + "epoch": 2.545096043760336, + "grad_norm": 1.0231437683105469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8927176594734192, + "num_tokens": 785473071.0, + "step": 20007 + }, + { + "epoch": 2.5452232540389264, + "grad_norm": 1.0359832048416138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8993443250656128, + "num_tokens": 785505573.0, + "step": 20008 + }, + { + "epoch": 2.545350464317517, + "grad_norm": 0.9338873028755188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.9053446054458618, + "num_tokens": 785545306.0, + "step": 20009 + }, + { + "epoch": 2.5454776745961074, + "grad_norm": 1.0748708248138428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.885586142539978, + "num_tokens": 785582322.0, + "step": 20010 + }, + { + "epoch": 2.545604884874698, + "grad_norm": 0.9324873089790344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8973912000656128, + "num_tokens": 785624084.0, + "step": 20011 + }, + { + "epoch": 2.5457320951532885, + "grad_norm": 1.0637191534042358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8792468309402466, + "num_tokens": 785662320.0, + "step": 20012 + }, + { + "epoch": 2.545859305431879, + "grad_norm": 1.0468494892120361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8905519843101501, + "num_tokens": 785697746.0, + "step": 20013 + }, + { + "epoch": 2.5459865157104695, + "grad_norm": 0.9754372239112854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8877301812171936, + "num_tokens": 785737432.0, + "step": 20014 + }, + { + "epoch": 2.54611372598906, + "grad_norm": 0.9326027631759644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2623, + "mean_token_accuracy": 0.903339147567749, + "num_tokens": 785771850.0, + "step": 20015 + }, + { + "epoch": 2.5462409362676506, + "grad_norm": 1.133112907409668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3424, + "mean_token_accuracy": 0.8775299787521362, + "num_tokens": 785806278.0, + "step": 20016 + }, + { + "epoch": 2.546368146546241, + "grad_norm": 1.030443787574768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3428, + "mean_token_accuracy": 0.8799173831939697, + "num_tokens": 785846539.0, + "step": 20017 + }, + { + "epoch": 2.546495356824831, + "grad_norm": 1.0293912887573242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.894361138343811, + "num_tokens": 785883969.0, + "step": 20018 + }, + { + "epoch": 2.546622567103422, + "grad_norm": 1.0588308572769165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8852415084838867, + "num_tokens": 785920374.0, + "step": 20019 + }, + { + "epoch": 2.5467497773820122, + "grad_norm": 1.0273959636688232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8843411803245544, + "num_tokens": 785958846.0, + "step": 20020 + }, + { + "epoch": 2.546876987660603, + "grad_norm": 1.000570297241211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8883933424949646, + "num_tokens": 785995598.0, + "step": 20021 + }, + { + "epoch": 2.5470041979391933, + "grad_norm": 0.9233194589614868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8899998664855957, + "num_tokens": 786038981.0, + "step": 20022 + }, + { + "epoch": 2.547131408217784, + "grad_norm": 0.9716881513595581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8919519186019897, + "num_tokens": 786075537.0, + "step": 20023 + }, + { + "epoch": 2.5472586184963744, + "grad_norm": 0.9670860171318054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8953493237495422, + "num_tokens": 786113711.0, + "step": 20024 + }, + { + "epoch": 2.547385828774965, + "grad_norm": 0.9560210704803467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.8995598554611206, + "num_tokens": 786152506.0, + "step": 20025 + }, + { + "epoch": 2.5475130390535554, + "grad_norm": 1.1049351692199707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8875832557678223, + "num_tokens": 786185224.0, + "step": 20026 + }, + { + "epoch": 2.547640249332146, + "grad_norm": 1.0022279024124146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8929448127746582, + "num_tokens": 786222041.0, + "step": 20027 + }, + { + "epoch": 2.5477674596107365, + "grad_norm": 0.9992861747741699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.886650800704956, + "num_tokens": 786262044.0, + "step": 20028 + }, + { + "epoch": 2.547894669889327, + "grad_norm": 0.9541561603546143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8848219513893127, + "num_tokens": 786303580.0, + "step": 20029 + }, + { + "epoch": 2.5480218801679175, + "grad_norm": 1.0453917980194092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8834378123283386, + "num_tokens": 786340316.0, + "step": 20030 + }, + { + "epoch": 2.548149090446508, + "grad_norm": 0.9648239016532898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8955527544021606, + "num_tokens": 786379423.0, + "step": 20031 + }, + { + "epoch": 2.5482763007250986, + "grad_norm": 0.8228291869163513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2483, + "mean_token_accuracy": 0.9092499017715454, + "num_tokens": 786426574.0, + "step": 20032 + }, + { + "epoch": 2.548403511003689, + "grad_norm": 1.024872899055481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8913564682006836, + "num_tokens": 786466506.0, + "step": 20033 + }, + { + "epoch": 2.5485307212822796, + "grad_norm": 0.9780170321464539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8824425339698792, + "num_tokens": 786506871.0, + "step": 20034 + }, + { + "epoch": 2.54865793156087, + "grad_norm": 0.9453409314155579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8950834274291992, + "num_tokens": 786548012.0, + "step": 20035 + }, + { + "epoch": 2.5487851418394607, + "grad_norm": 1.000746250152588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8860576152801514, + "num_tokens": 786587540.0, + "step": 20036 + }, + { + "epoch": 2.5489123521180512, + "grad_norm": 1.1162605285644531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8772565126419067, + "num_tokens": 786623894.0, + "step": 20037 + }, + { + "epoch": 2.5490395623966418, + "grad_norm": 1.017510175704956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.889028787612915, + "num_tokens": 786663004.0, + "step": 20038 + }, + { + "epoch": 2.5491667726752323, + "grad_norm": 0.9647685885429382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2709, + "mean_token_accuracy": 0.9006822109222412, + "num_tokens": 786698759.0, + "step": 20039 + }, + { + "epoch": 2.549293982953823, + "grad_norm": 0.8884701728820801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8943681716918945, + "num_tokens": 786745900.0, + "step": 20040 + }, + { + "epoch": 2.5494211932324133, + "grad_norm": 0.906536877155304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8946025371551514, + "num_tokens": 786789172.0, + "step": 20041 + }, + { + "epoch": 2.549548403511004, + "grad_norm": 0.9406219720840454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8843590021133423, + "num_tokens": 786833039.0, + "step": 20042 + }, + { + "epoch": 2.549675613789594, + "grad_norm": 1.0646445751190186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.887298047542572, + "num_tokens": 786869632.0, + "step": 20043 + }, + { + "epoch": 2.549802824068185, + "grad_norm": 0.943317174911499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8881267309188843, + "num_tokens": 786911948.0, + "step": 20044 + }, + { + "epoch": 2.549930034346775, + "grad_norm": 1.0162110328674316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8882272243499756, + "num_tokens": 786951152.0, + "step": 20045 + }, + { + "epoch": 2.550057244625366, + "grad_norm": 0.936841607093811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8923181891441345, + "num_tokens": 786994153.0, + "step": 20046 + }, + { + "epoch": 2.550184454903956, + "grad_norm": 1.0827405452728271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3961, + "mean_token_accuracy": 0.8607171177864075, + "num_tokens": 787035383.0, + "step": 20047 + }, + { + "epoch": 2.5503116651825466, + "grad_norm": 0.9912015795707703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8879848718643188, + "num_tokens": 787078788.0, + "step": 20048 + }, + { + "epoch": 2.550438875461137, + "grad_norm": 1.0311640501022339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8927515149116516, + "num_tokens": 787112071.0, + "step": 20049 + }, + { + "epoch": 2.5505660857397277, + "grad_norm": 1.0296217203140259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8765130639076233, + "num_tokens": 787154869.0, + "step": 20050 + }, + { + "epoch": 2.550693296018318, + "grad_norm": 1.077572226524353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8955467939376831, + "num_tokens": 787185741.0, + "step": 20051 + }, + { + "epoch": 2.5508205062969087, + "grad_norm": 1.0800707340240479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8903650641441345, + "num_tokens": 787216871.0, + "step": 20052 + }, + { + "epoch": 2.5509477165754992, + "grad_norm": 0.9507623910903931, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8911466598510742, + "num_tokens": 787256876.0, + "step": 20053 + }, + { + "epoch": 2.5510749268540898, + "grad_norm": 0.9276846051216125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.890616774559021, + "num_tokens": 787296958.0, + "step": 20054 + }, + { + "epoch": 2.5512021371326803, + "grad_norm": 0.9420870542526245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8960774540901184, + "num_tokens": 787340455.0, + "step": 20055 + }, + { + "epoch": 2.551329347411271, + "grad_norm": 0.9454638957977295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8960039019584656, + "num_tokens": 787379809.0, + "step": 20056 + }, + { + "epoch": 2.5514565576898613, + "grad_norm": 0.9930182099342346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8879031538963318, + "num_tokens": 787418044.0, + "step": 20057 + }, + { + "epoch": 2.551583767968452, + "grad_norm": 0.8769420981407166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9017179012298584, + "num_tokens": 787459979.0, + "step": 20058 + }, + { + "epoch": 2.5517109782470424, + "grad_norm": 1.0920419692993164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.891646146774292, + "num_tokens": 787493094.0, + "step": 20059 + }, + { + "epoch": 2.551838188525633, + "grad_norm": 1.083591103553772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8940211534500122, + "num_tokens": 787524286.0, + "step": 20060 + }, + { + "epoch": 2.5519653988042235, + "grad_norm": 0.9393688440322876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8960489630699158, + "num_tokens": 787563860.0, + "step": 20061 + }, + { + "epoch": 2.552092609082814, + "grad_norm": 0.9824026823043823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.893462061882019, + "num_tokens": 787603309.0, + "step": 20062 + }, + { + "epoch": 2.5522198193614045, + "grad_norm": 0.9857407808303833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8877236247062683, + "num_tokens": 787648266.0, + "step": 20063 + }, + { + "epoch": 2.552347029639995, + "grad_norm": 1.022678017616272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8881336450576782, + "num_tokens": 787686684.0, + "step": 20064 + }, + { + "epoch": 2.5524742399185856, + "grad_norm": 0.9067825078964233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8985277414321899, + "num_tokens": 787729839.0, + "step": 20065 + }, + { + "epoch": 2.5526014501971757, + "grad_norm": 1.0209450721740723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8908776044845581, + "num_tokens": 787772322.0, + "step": 20066 + }, + { + "epoch": 2.5527286604757666, + "grad_norm": 1.0738424062728882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8781357407569885, + "num_tokens": 787809598.0, + "step": 20067 + }, + { + "epoch": 2.5528558707543567, + "grad_norm": 0.9328179359436035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8890595436096191, + "num_tokens": 787855943.0, + "step": 20068 + }, + { + "epoch": 2.5529830810329477, + "grad_norm": 0.9052841663360596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2605, + "mean_token_accuracy": 0.9062365293502808, + "num_tokens": 787897771.0, + "step": 20069 + }, + { + "epoch": 2.5531102913115378, + "grad_norm": 0.9755246043205261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8945622444152832, + "num_tokens": 787936981.0, + "step": 20070 + }, + { + "epoch": 2.5532375015901287, + "grad_norm": 1.0332127809524536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8926122188568115, + "num_tokens": 787972157.0, + "step": 20071 + }, + { + "epoch": 2.553364711868719, + "grad_norm": 0.9191003441810608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8960644006729126, + "num_tokens": 788011591.0, + "step": 20072 + }, + { + "epoch": 2.5534919221473094, + "grad_norm": 0.9253203272819519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9029515981674194, + "num_tokens": 788050090.0, + "step": 20073 + }, + { + "epoch": 2.5536191324259, + "grad_norm": 0.9071027040481567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2687, + "mean_token_accuracy": 0.9021896123886108, + "num_tokens": 788091804.0, + "step": 20074 + }, + { + "epoch": 2.5537463427044904, + "grad_norm": 1.0079387426376343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8899927139282227, + "num_tokens": 788128003.0, + "step": 20075 + }, + { + "epoch": 2.553873552983081, + "grad_norm": 0.9528965353965759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8884162902832031, + "num_tokens": 788172372.0, + "step": 20076 + }, + { + "epoch": 2.5540007632616715, + "grad_norm": 1.024641752243042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8880170583724976, + "num_tokens": 788208487.0, + "step": 20077 + }, + { + "epoch": 2.554127973540262, + "grad_norm": 1.0059611797332764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8816787600517273, + "num_tokens": 788245732.0, + "step": 20078 + }, + { + "epoch": 2.5542551838188525, + "grad_norm": 0.9764144420623779, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.882793664932251, + "num_tokens": 788284632.0, + "step": 20079 + }, + { + "epoch": 2.554382394097443, + "grad_norm": 0.9085527062416077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9061518907546997, + "num_tokens": 788321233.0, + "step": 20080 + }, + { + "epoch": 2.5545096043760336, + "grad_norm": 1.175207257270813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8718629479408264, + "num_tokens": 788355803.0, + "step": 20081 + }, + { + "epoch": 2.554636814654624, + "grad_norm": 0.9755539894104004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8891440629959106, + "num_tokens": 788393792.0, + "step": 20082 + }, + { + "epoch": 2.5547640249332146, + "grad_norm": 0.9723666906356812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8824791312217712, + "num_tokens": 788438019.0, + "step": 20083 + }, + { + "epoch": 2.554891235211805, + "grad_norm": 0.9400394558906555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8949735164642334, + "num_tokens": 788476820.0, + "step": 20084 + }, + { + "epoch": 2.5550184454903957, + "grad_norm": 0.9189870357513428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8840286731719971, + "num_tokens": 788521083.0, + "step": 20085 + }, + { + "epoch": 2.5551456557689862, + "grad_norm": 0.924403727054596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2646, + "mean_token_accuracy": 0.903268039226532, + "num_tokens": 788560079.0, + "step": 20086 + }, + { + "epoch": 2.5552728660475768, + "grad_norm": 0.9792353510856628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8895406126976013, + "num_tokens": 788602233.0, + "step": 20087 + }, + { + "epoch": 2.5554000763261673, + "grad_norm": 0.9135541319847107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.8996816873550415, + "num_tokens": 788645122.0, + "step": 20088 + }, + { + "epoch": 2.555527286604758, + "grad_norm": 1.0651546716690063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.892635703086853, + "num_tokens": 788677498.0, + "step": 20089 + }, + { + "epoch": 2.5556544968833483, + "grad_norm": 0.927132248878479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8913767337799072, + "num_tokens": 788718709.0, + "step": 20090 + }, + { + "epoch": 2.5557817071619384, + "grad_norm": 0.9484004974365234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8978598117828369, + "num_tokens": 788760511.0, + "step": 20091 + }, + { + "epoch": 2.5559089174405294, + "grad_norm": 1.0535246133804321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8848247528076172, + "num_tokens": 788799066.0, + "step": 20092 + }, + { + "epoch": 2.5560361277191195, + "grad_norm": 0.9621326923370361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8929834365844727, + "num_tokens": 788837215.0, + "step": 20093 + }, + { + "epoch": 2.5561633379977104, + "grad_norm": 1.0811387300491333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8878909945487976, + "num_tokens": 788873382.0, + "step": 20094 + }, + { + "epoch": 2.5562905482763005, + "grad_norm": 1.0488429069519043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8959289193153381, + "num_tokens": 788906512.0, + "step": 20095 + }, + { + "epoch": 2.5564177585548915, + "grad_norm": 0.9306918382644653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9024254083633423, + "num_tokens": 788944261.0, + "step": 20096 + }, + { + "epoch": 2.5565449688334816, + "grad_norm": 0.8895797729492188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.9010465741157532, + "num_tokens": 788987498.0, + "step": 20097 + }, + { + "epoch": 2.556672179112072, + "grad_norm": 1.0471525192260742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8809996843338013, + "num_tokens": 789027505.0, + "step": 20098 + }, + { + "epoch": 2.5567993893906626, + "grad_norm": 0.9753854274749756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9017072916030884, + "num_tokens": 789063006.0, + "step": 20099 + }, + { + "epoch": 2.556926599669253, + "grad_norm": 1.1154966354370117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3618, + "mean_token_accuracy": 0.8764739036560059, + "num_tokens": 789099967.0, + "step": 20100 + }, + { + "epoch": 2.5570538099478437, + "grad_norm": 1.0909892320632935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8866541385650635, + "num_tokens": 789133977.0, + "step": 20101 + }, + { + "epoch": 2.5571810202264342, + "grad_norm": 1.0095939636230469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8888371586799622, + "num_tokens": 789171342.0, + "step": 20102 + }, + { + "epoch": 2.5573082305050248, + "grad_norm": 0.9216434955596924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8872962594032288, + "num_tokens": 789214529.0, + "step": 20103 + }, + { + "epoch": 2.5574354407836153, + "grad_norm": 1.0385305881500244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8771271109580994, + "num_tokens": 789257451.0, + "step": 20104 + }, + { + "epoch": 2.557562651062206, + "grad_norm": 1.0518351793289185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8829304575920105, + "num_tokens": 789292734.0, + "step": 20105 + }, + { + "epoch": 2.5576898613407963, + "grad_norm": 1.0155489444732666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8889073133468628, + "num_tokens": 789328804.0, + "step": 20106 + }, + { + "epoch": 2.557817071619387, + "grad_norm": 1.0561864376068115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8882036805152893, + "num_tokens": 789365652.0, + "step": 20107 + }, + { + "epoch": 2.5579442818979774, + "grad_norm": 1.0203514099121094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.9002307057380676, + "num_tokens": 789400444.0, + "step": 20108 + }, + { + "epoch": 2.558071492176568, + "grad_norm": 1.0731675624847412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8809497356414795, + "num_tokens": 789438077.0, + "step": 20109 + }, + { + "epoch": 2.5581987024551585, + "grad_norm": 0.9122297763824463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.9038895964622498, + "num_tokens": 789480297.0, + "step": 20110 + }, + { + "epoch": 2.558325912733749, + "grad_norm": 0.9331199526786804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8873183727264404, + "num_tokens": 789521912.0, + "step": 20111 + }, + { + "epoch": 2.5584531230123395, + "grad_norm": 1.1745357513427734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8757121562957764, + "num_tokens": 789553506.0, + "step": 20112 + }, + { + "epoch": 2.55858033329093, + "grad_norm": 0.9417080283164978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8945377469062805, + "num_tokens": 789593776.0, + "step": 20113 + }, + { + "epoch": 2.5587075435695206, + "grad_norm": 0.9854423999786377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8806861639022827, + "num_tokens": 789632970.0, + "step": 20114 + }, + { + "epoch": 2.558834753848111, + "grad_norm": 0.9343123435974121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8835020065307617, + "num_tokens": 789675261.0, + "step": 20115 + }, + { + "epoch": 2.558961964126701, + "grad_norm": 1.0286946296691895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8896210193634033, + "num_tokens": 789711275.0, + "step": 20116 + }, + { + "epoch": 2.559089174405292, + "grad_norm": 1.0458563566207886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.886591374874115, + "num_tokens": 789748687.0, + "step": 20117 + }, + { + "epoch": 2.5592163846838822, + "grad_norm": 0.9973682761192322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8928306102752686, + "num_tokens": 789789563.0, + "step": 20118 + }, + { + "epoch": 2.559343594962473, + "grad_norm": 0.9852907657623291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8904086351394653, + "num_tokens": 789827644.0, + "step": 20119 + }, + { + "epoch": 2.5594708052410633, + "grad_norm": 1.0363366603851318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8895059823989868, + "num_tokens": 789867414.0, + "step": 20120 + }, + { + "epoch": 2.559598015519654, + "grad_norm": 1.0665024518966675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8908296227455139, + "num_tokens": 789904563.0, + "step": 20121 + }, + { + "epoch": 2.5597252257982444, + "grad_norm": 0.9703564047813416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.895385205745697, + "num_tokens": 789944676.0, + "step": 20122 + }, + { + "epoch": 2.559852436076835, + "grad_norm": 0.9497791528701782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.9007280468940735, + "num_tokens": 789985455.0, + "step": 20123 + }, + { + "epoch": 2.5599796463554254, + "grad_norm": 0.9033406376838684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9026161432266235, + "num_tokens": 790021424.0, + "step": 20124 + }, + { + "epoch": 2.560106856634016, + "grad_norm": 0.9629705548286438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3355, + "mean_token_accuracy": 0.8801792860031128, + "num_tokens": 790065147.0, + "step": 20125 + }, + { + "epoch": 2.5602340669126065, + "grad_norm": 0.9703938961029053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8882037401199341, + "num_tokens": 790105010.0, + "step": 20126 + }, + { + "epoch": 2.560361277191197, + "grad_norm": 0.952928900718689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8943833112716675, + "num_tokens": 790146623.0, + "step": 20127 + }, + { + "epoch": 2.5604884874697875, + "grad_norm": 1.0426448583602905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9004595279693604, + "num_tokens": 790181407.0, + "step": 20128 + }, + { + "epoch": 2.560615697748378, + "grad_norm": 1.0360453128814697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8977903723716736, + "num_tokens": 790214546.0, + "step": 20129 + }, + { + "epoch": 2.5607429080269686, + "grad_norm": 1.0486223697662354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8839268684387207, + "num_tokens": 790249534.0, + "step": 20130 + }, + { + "epoch": 2.560870118305559, + "grad_norm": 0.9613592624664307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8829751014709473, + "num_tokens": 790292768.0, + "step": 20131 + }, + { + "epoch": 2.5609973285841496, + "grad_norm": 0.9266146421432495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8984280824661255, + "num_tokens": 790328090.0, + "step": 20132 + }, + { + "epoch": 2.56112453886274, + "grad_norm": 0.9173241853713989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2741, + "mean_token_accuracy": 0.900534987449646, + "num_tokens": 790367499.0, + "step": 20133 + }, + { + "epoch": 2.5612517491413307, + "grad_norm": 0.8876539468765259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9043909907341003, + "num_tokens": 790409866.0, + "step": 20134 + }, + { + "epoch": 2.561378959419921, + "grad_norm": 0.9837967753410339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8858139514923096, + "num_tokens": 790452711.0, + "step": 20135 + }, + { + "epoch": 2.5615061696985117, + "grad_norm": 1.029114842414856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8952231407165527, + "num_tokens": 790487795.0, + "step": 20136 + }, + { + "epoch": 2.5616333799771023, + "grad_norm": 1.0758349895477295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8888583779335022, + "num_tokens": 790522806.0, + "step": 20137 + }, + { + "epoch": 2.561760590255693, + "grad_norm": 1.0455070734024048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8884602785110474, + "num_tokens": 790557782.0, + "step": 20138 + }, + { + "epoch": 2.5618878005342833, + "grad_norm": 0.8850130438804626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2578, + "mean_token_accuracy": 0.9055430889129639, + "num_tokens": 790599412.0, + "step": 20139 + }, + { + "epoch": 2.562015010812874, + "grad_norm": 0.987903892993927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9043055772781372, + "num_tokens": 790632028.0, + "step": 20140 + }, + { + "epoch": 2.562142221091464, + "grad_norm": 0.9710266590118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.252, + "mean_token_accuracy": 0.9052218198776245, + "num_tokens": 790666611.0, + "step": 20141 + }, + { + "epoch": 2.562269431370055, + "grad_norm": 1.0491117238998413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8933219909667969, + "num_tokens": 790702657.0, + "step": 20142 + }, + { + "epoch": 2.562396641648645, + "grad_norm": 1.026959776878357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8923524618148804, + "num_tokens": 790735642.0, + "step": 20143 + }, + { + "epoch": 2.562523851927236, + "grad_norm": 0.8802164793014526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9024128913879395, + "num_tokens": 790779213.0, + "step": 20144 + }, + { + "epoch": 2.562651062205826, + "grad_norm": 0.9874196648597717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8900494575500488, + "num_tokens": 790816787.0, + "step": 20145 + }, + { + "epoch": 2.5627782724844166, + "grad_norm": 0.9951207041740417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3167, + "mean_token_accuracy": 0.8884356021881104, + "num_tokens": 790859738.0, + "step": 20146 + }, + { + "epoch": 2.562905482763007, + "grad_norm": 0.982711136341095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8940578103065491, + "num_tokens": 790901313.0, + "step": 20147 + }, + { + "epoch": 2.5630326930415976, + "grad_norm": 1.0792157649993896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8856192827224731, + "num_tokens": 790934630.0, + "step": 20148 + }, + { + "epoch": 2.563159903320188, + "grad_norm": 1.0012892484664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8829395771026611, + "num_tokens": 790974316.0, + "step": 20149 + }, + { + "epoch": 2.5632871135987787, + "grad_norm": 1.0834935903549194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8822809457778931, + "num_tokens": 791009185.0, + "step": 20150 + }, + { + "epoch": 2.5634143238773692, + "grad_norm": 1.0211111307144165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8917125463485718, + "num_tokens": 791049975.0, + "step": 20151 + }, + { + "epoch": 2.5635415341559598, + "grad_norm": 0.9652456641197205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8929476737976074, + "num_tokens": 791089217.0, + "step": 20152 + }, + { + "epoch": 2.5636687444345503, + "grad_norm": 0.8777239918708801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.894222617149353, + "num_tokens": 791133492.0, + "step": 20153 + }, + { + "epoch": 2.563795954713141, + "grad_norm": 0.8663496375083923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2523, + "mean_token_accuracy": 0.9056651592254639, + "num_tokens": 791175682.0, + "step": 20154 + }, + { + "epoch": 2.5639231649917313, + "grad_norm": 0.8884016275405884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8977339267730713, + "num_tokens": 791220419.0, + "step": 20155 + }, + { + "epoch": 2.564050375270322, + "grad_norm": 0.9601543545722961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2687, + "mean_token_accuracy": 0.9032813310623169, + "num_tokens": 791260958.0, + "step": 20156 + }, + { + "epoch": 2.5641775855489124, + "grad_norm": 1.0009344816207886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8885350823402405, + "num_tokens": 791299674.0, + "step": 20157 + }, + { + "epoch": 2.564304795827503, + "grad_norm": 0.9508018493652344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8898952603340149, + "num_tokens": 791345747.0, + "step": 20158 + }, + { + "epoch": 2.5644320061060935, + "grad_norm": 0.9796356558799744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8921197652816772, + "num_tokens": 791386207.0, + "step": 20159 + }, + { + "epoch": 2.564559216384684, + "grad_norm": 1.1285756826400757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3656, + "mean_token_accuracy": 0.8716980814933777, + "num_tokens": 791424652.0, + "step": 20160 + }, + { + "epoch": 2.5646864266632745, + "grad_norm": 0.9576652646064758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9025012254714966, + "num_tokens": 791465589.0, + "step": 20161 + }, + { + "epoch": 2.564813636941865, + "grad_norm": 1.0710222721099854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3592, + "mean_token_accuracy": 0.8724784255027771, + "num_tokens": 791506495.0, + "step": 20162 + }, + { + "epoch": 2.5649408472204556, + "grad_norm": 0.9256044626235962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8895166516304016, + "num_tokens": 791549755.0, + "step": 20163 + }, + { + "epoch": 2.5650680574990457, + "grad_norm": 0.9606332778930664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9019126892089844, + "num_tokens": 791585558.0, + "step": 20164 + }, + { + "epoch": 2.5651952677776366, + "grad_norm": 0.8863592147827148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.9009905457496643, + "num_tokens": 791627633.0, + "step": 20165 + }, + { + "epoch": 2.5653224780562267, + "grad_norm": 0.9950361847877502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8799741864204407, + "num_tokens": 791666716.0, + "step": 20166 + }, + { + "epoch": 2.5654496883348177, + "grad_norm": 1.0079302787780762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.8999189734458923, + "num_tokens": 791698666.0, + "step": 20167 + }, + { + "epoch": 2.5655768986134078, + "grad_norm": 1.0227006673812866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8861159086227417, + "num_tokens": 791736455.0, + "step": 20168 + }, + { + "epoch": 2.5657041088919987, + "grad_norm": 0.9192481637001038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8853837251663208, + "num_tokens": 791782936.0, + "step": 20169 + }, + { + "epoch": 2.565831319170589, + "grad_norm": 0.9014468193054199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.904050886631012, + "num_tokens": 791824948.0, + "step": 20170 + }, + { + "epoch": 2.5659585294491793, + "grad_norm": 0.979688823223114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8925439715385437, + "num_tokens": 791862515.0, + "step": 20171 + }, + { + "epoch": 2.56608573972777, + "grad_norm": 1.0509859323501587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8859587907791138, + "num_tokens": 791899561.0, + "step": 20172 + }, + { + "epoch": 2.5662129500063604, + "grad_norm": 0.8850536346435547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8974652290344238, + "num_tokens": 791940681.0, + "step": 20173 + }, + { + "epoch": 2.566340160284951, + "grad_norm": 0.9704915285110474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8968003392219543, + "num_tokens": 791977222.0, + "step": 20174 + }, + { + "epoch": 2.5664673705635415, + "grad_norm": 0.9844969511032104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8898059725761414, + "num_tokens": 792017597.0, + "step": 20175 + }, + { + "epoch": 2.566594580842132, + "grad_norm": 0.9585359692573547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2691, + "mean_token_accuracy": 0.9001485109329224, + "num_tokens": 792054458.0, + "step": 20176 + }, + { + "epoch": 2.5667217911207225, + "grad_norm": 0.9069591760635376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8896574974060059, + "num_tokens": 792098014.0, + "step": 20177 + }, + { + "epoch": 2.566849001399313, + "grad_norm": 1.0609462261199951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8853068351745605, + "num_tokens": 792136171.0, + "step": 20178 + }, + { + "epoch": 2.5669762116779036, + "grad_norm": 0.9798393249511719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8900401592254639, + "num_tokens": 792177358.0, + "step": 20179 + }, + { + "epoch": 2.567103421956494, + "grad_norm": 1.0108532905578613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8920164108276367, + "num_tokens": 792213650.0, + "step": 20180 + }, + { + "epoch": 2.5672306322350846, + "grad_norm": 1.0684164762496948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8966130614280701, + "num_tokens": 792247371.0, + "step": 20181 + }, + { + "epoch": 2.567357842513675, + "grad_norm": 0.891528844833374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8978670239448547, + "num_tokens": 792289367.0, + "step": 20182 + }, + { + "epoch": 2.5674850527922657, + "grad_norm": 0.965712308883667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.884312093257904, + "num_tokens": 792329846.0, + "step": 20183 + }, + { + "epoch": 2.567612263070856, + "grad_norm": 1.1277300119400024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8872530460357666, + "num_tokens": 792363136.0, + "step": 20184 + }, + { + "epoch": 2.5677394733494467, + "grad_norm": 0.9585477709770203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8893202543258667, + "num_tokens": 792407216.0, + "step": 20185 + }, + { + "epoch": 2.5678666836280373, + "grad_norm": 0.8688549995422363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9034844040870667, + "num_tokens": 792449938.0, + "step": 20186 + }, + { + "epoch": 2.567993893906628, + "grad_norm": 1.0377750396728516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8806513547897339, + "num_tokens": 792488913.0, + "step": 20187 + }, + { + "epoch": 2.5681211041852183, + "grad_norm": 1.035178303718567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8819701671600342, + "num_tokens": 792527737.0, + "step": 20188 + }, + { + "epoch": 2.5682483144638084, + "grad_norm": 1.0684393644332886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8842868804931641, + "num_tokens": 792562405.0, + "step": 20189 + }, + { + "epoch": 2.5683755247423994, + "grad_norm": 0.9291921854019165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8952887058258057, + "num_tokens": 792605286.0, + "step": 20190 + }, + { + "epoch": 2.5685027350209895, + "grad_norm": 0.9342781901359558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8977620601654053, + "num_tokens": 792647905.0, + "step": 20191 + }, + { + "epoch": 2.5686299452995804, + "grad_norm": 0.970718264579773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8899640440940857, + "num_tokens": 792689323.0, + "step": 20192 + }, + { + "epoch": 2.5687571555781705, + "grad_norm": 1.085715413093567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8934286832809448, + "num_tokens": 792720742.0, + "step": 20193 + }, + { + "epoch": 2.5688843658567615, + "grad_norm": 0.9930599331855774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8858668208122253, + "num_tokens": 792762436.0, + "step": 20194 + }, + { + "epoch": 2.5690115761353516, + "grad_norm": 0.9968106746673584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8797634243965149, + "num_tokens": 792809030.0, + "step": 20195 + }, + { + "epoch": 2.569138786413942, + "grad_norm": 0.9134129881858826, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8950663805007935, + "num_tokens": 792851014.0, + "step": 20196 + }, + { + "epoch": 2.5692659966925326, + "grad_norm": 0.9742612838745117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8842325210571289, + "num_tokens": 792890739.0, + "step": 20197 + }, + { + "epoch": 2.569393206971123, + "grad_norm": 0.8985872268676758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2651, + "mean_token_accuracy": 0.9036945700645447, + "num_tokens": 792932387.0, + "step": 20198 + }, + { + "epoch": 2.5695204172497137, + "grad_norm": 1.0531874895095825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8901257514953613, + "num_tokens": 792968402.0, + "step": 20199 + }, + { + "epoch": 2.5696476275283042, + "grad_norm": 1.0149199962615967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8877545595169067, + "num_tokens": 793008410.0, + "step": 20200 + }, + { + "epoch": 2.5697748378068948, + "grad_norm": 1.0604649782180786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3846, + "mean_token_accuracy": 0.8661448955535889, + "num_tokens": 793050103.0, + "step": 20201 + }, + { + "epoch": 2.5699020480854853, + "grad_norm": 1.0503944158554077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.883795976638794, + "num_tokens": 793088452.0, + "step": 20202 + }, + { + "epoch": 2.570029258364076, + "grad_norm": 1.0581802129745483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3727, + "mean_token_accuracy": 0.870871365070343, + "num_tokens": 793127224.0, + "step": 20203 + }, + { + "epoch": 2.5701564686426663, + "grad_norm": 1.1143747568130493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.8769645690917969, + "num_tokens": 793162729.0, + "step": 20204 + }, + { + "epoch": 2.570283678921257, + "grad_norm": 0.8954442143440247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2566, + "mean_token_accuracy": 0.9056107401847839, + "num_tokens": 793201076.0, + "step": 20205 + }, + { + "epoch": 2.5704108891998474, + "grad_norm": 1.1283246278762817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8781509399414062, + "num_tokens": 793240272.0, + "step": 20206 + }, + { + "epoch": 2.570538099478438, + "grad_norm": 0.9574826955795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8982625603675842, + "num_tokens": 793277752.0, + "step": 20207 + }, + { + "epoch": 2.5706653097570284, + "grad_norm": 1.0754345655441284, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8960450291633606, + "num_tokens": 793308490.0, + "step": 20208 + }, + { + "epoch": 2.570792520035619, + "grad_norm": 0.8968669772148132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8921365737915039, + "num_tokens": 793352184.0, + "step": 20209 + }, + { + "epoch": 2.5709197303142095, + "grad_norm": 0.9844589233398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8942195177078247, + "num_tokens": 793391974.0, + "step": 20210 + }, + { + "epoch": 2.5710469405928, + "grad_norm": 0.9801331758499146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8931726813316345, + "num_tokens": 793430839.0, + "step": 20211 + }, + { + "epoch": 2.5711741508713906, + "grad_norm": 0.9888905882835388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8840861320495605, + "num_tokens": 793471850.0, + "step": 20212 + }, + { + "epoch": 2.571301361149981, + "grad_norm": 1.046364188194275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8935879468917847, + "num_tokens": 793503566.0, + "step": 20213 + }, + { + "epoch": 2.571428571428571, + "grad_norm": 0.9953300356864929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8923704624176025, + "num_tokens": 793540551.0, + "step": 20214 + }, + { + "epoch": 2.571555781707162, + "grad_norm": 1.012266993522644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8876101970672607, + "num_tokens": 793576054.0, + "step": 20215 + }, + { + "epoch": 2.5716829919857522, + "grad_norm": 1.049151062965393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.884242057800293, + "num_tokens": 793610370.0, + "step": 20216 + }, + { + "epoch": 2.571810202264343, + "grad_norm": 0.9265192747116089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8970640301704407, + "num_tokens": 793650666.0, + "step": 20217 + }, + { + "epoch": 2.5719374125429333, + "grad_norm": 1.0522418022155762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8831627368927002, + "num_tokens": 793687487.0, + "step": 20218 + }, + { + "epoch": 2.572064622821524, + "grad_norm": 0.9573620557785034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8891046643257141, + "num_tokens": 793729906.0, + "step": 20219 + }, + { + "epoch": 2.5721918331001143, + "grad_norm": 0.935723066329956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2507, + "mean_token_accuracy": 0.9076648950576782, + "num_tokens": 793765283.0, + "step": 20220 + }, + { + "epoch": 2.572319043378705, + "grad_norm": 0.9593453407287598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.887993335723877, + "num_tokens": 793805992.0, + "step": 20221 + }, + { + "epoch": 2.5724462536572954, + "grad_norm": 0.9331902265548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8966081142425537, + "num_tokens": 793846859.0, + "step": 20222 + }, + { + "epoch": 2.572573463935886, + "grad_norm": 0.9899761080741882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.896135687828064, + "num_tokens": 793884869.0, + "step": 20223 + }, + { + "epoch": 2.5727006742144765, + "grad_norm": 0.9996764063835144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8883079290390015, + "num_tokens": 793922251.0, + "step": 20224 + }, + { + "epoch": 2.572827884493067, + "grad_norm": 1.0599526166915894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8878087401390076, + "num_tokens": 793964380.0, + "step": 20225 + }, + { + "epoch": 2.5729550947716575, + "grad_norm": 1.1507126092910767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3405, + "mean_token_accuracy": 0.8751943707466125, + "num_tokens": 793997867.0, + "step": 20226 + }, + { + "epoch": 2.573082305050248, + "grad_norm": 0.894902765750885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8890900015830994, + "num_tokens": 794042858.0, + "step": 20227 + }, + { + "epoch": 2.5732095153288386, + "grad_norm": 1.0445001125335693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8828427791595459, + "num_tokens": 794080617.0, + "step": 20228 + }, + { + "epoch": 2.573336725607429, + "grad_norm": 1.0405726432800293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8930608034133911, + "num_tokens": 794116930.0, + "step": 20229 + }, + { + "epoch": 2.5734639358860196, + "grad_norm": 1.0294225215911865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.895862340927124, + "num_tokens": 794153297.0, + "step": 20230 + }, + { + "epoch": 2.57359114616461, + "grad_norm": 1.0938116312026978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8920170664787292, + "num_tokens": 794185632.0, + "step": 20231 + }, + { + "epoch": 2.5737183564432007, + "grad_norm": 0.9791920781135559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8862382173538208, + "num_tokens": 794221962.0, + "step": 20232 + }, + { + "epoch": 2.573845566721791, + "grad_norm": 0.9498826265335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2642, + "mean_token_accuracy": 0.9027023315429688, + "num_tokens": 794263862.0, + "step": 20233 + }, + { + "epoch": 2.5739727770003817, + "grad_norm": 1.0242141485214233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8948040008544922, + "num_tokens": 794300301.0, + "step": 20234 + }, + { + "epoch": 2.5740999872789723, + "grad_norm": 1.0200821161270142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8830567598342896, + "num_tokens": 794339385.0, + "step": 20235 + }, + { + "epoch": 2.574227197557563, + "grad_norm": 0.8689207434654236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8922035098075867, + "num_tokens": 794388480.0, + "step": 20236 + }, + { + "epoch": 2.5743544078361533, + "grad_norm": 0.9387311935424805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8861839771270752, + "num_tokens": 794433088.0, + "step": 20237 + }, + { + "epoch": 2.574481618114744, + "grad_norm": 1.0517265796661377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8925012350082397, + "num_tokens": 794467705.0, + "step": 20238 + }, + { + "epoch": 2.574608828393334, + "grad_norm": 0.9579416513442993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.8992269039154053, + "num_tokens": 794506596.0, + "step": 20239 + }, + { + "epoch": 2.574736038671925, + "grad_norm": 0.9421448111534119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.896376371383667, + "num_tokens": 794546279.0, + "step": 20240 + }, + { + "epoch": 2.574863248950515, + "grad_norm": 0.9171644449234009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.9018914699554443, + "num_tokens": 794587850.0, + "step": 20241 + }, + { + "epoch": 2.574990459229106, + "grad_norm": 1.0030508041381836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8928737044334412, + "num_tokens": 794629903.0, + "step": 20242 + }, + { + "epoch": 2.575117669507696, + "grad_norm": 1.0034220218658447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8873958587646484, + "num_tokens": 794666718.0, + "step": 20243 + }, + { + "epoch": 2.5752448797862866, + "grad_norm": 0.8767883777618408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2701, + "mean_token_accuracy": 0.9046582579612732, + "num_tokens": 794711875.0, + "step": 20244 + }, + { + "epoch": 2.575372090064877, + "grad_norm": 0.9993120431900024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8820616006851196, + "num_tokens": 794753765.0, + "step": 20245 + }, + { + "epoch": 2.5754993003434676, + "grad_norm": 0.9034690856933594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2489, + "mean_token_accuracy": 0.905866265296936, + "num_tokens": 794788996.0, + "step": 20246 + }, + { + "epoch": 2.575626510622058, + "grad_norm": 0.9464603066444397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.890635073184967, + "num_tokens": 794830357.0, + "step": 20247 + }, + { + "epoch": 2.5757537209006487, + "grad_norm": 0.9791991114616394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8925397992134094, + "num_tokens": 794871471.0, + "step": 20248 + }, + { + "epoch": 2.575880931179239, + "grad_norm": 0.9562557339668274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2682, + "mean_token_accuracy": 0.901070237159729, + "num_tokens": 794907690.0, + "step": 20249 + }, + { + "epoch": 2.5760081414578297, + "grad_norm": 0.8904389142990112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9004045724868774, + "num_tokens": 794948718.0, + "step": 20250 + }, + { + "epoch": 2.5761353517364203, + "grad_norm": 1.0131454467773438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8963682651519775, + "num_tokens": 794984718.0, + "step": 20251 + }, + { + "epoch": 2.576262562015011, + "grad_norm": 0.9805594682693481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8814383149147034, + "num_tokens": 795025953.0, + "step": 20252 + }, + { + "epoch": 2.5763897722936013, + "grad_norm": 1.0142066478729248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8946237564086914, + "num_tokens": 795061880.0, + "step": 20253 + }, + { + "epoch": 2.576516982572192, + "grad_norm": 0.942963182926178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8944617509841919, + "num_tokens": 795099003.0, + "step": 20254 + }, + { + "epoch": 2.5766441928507824, + "grad_norm": 0.8820001482963562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2624, + "mean_token_accuracy": 0.9038373231887817, + "num_tokens": 795140294.0, + "step": 20255 + }, + { + "epoch": 2.576771403129373, + "grad_norm": 0.9638931751251221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8939875960350037, + "num_tokens": 795178496.0, + "step": 20256 + }, + { + "epoch": 2.5768986134079634, + "grad_norm": 1.0515458583831787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8845877647399902, + "num_tokens": 795213181.0, + "step": 20257 + }, + { + "epoch": 2.577025823686554, + "grad_norm": 0.9607971906661987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8949770927429199, + "num_tokens": 795251924.0, + "step": 20258 + }, + { + "epoch": 2.5771530339651445, + "grad_norm": 0.8677235841751099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2339, + "mean_token_accuracy": 0.9162869453430176, + "num_tokens": 795290331.0, + "step": 20259 + }, + { + "epoch": 2.577280244243735, + "grad_norm": 1.010029673576355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8962715864181519, + "num_tokens": 795325790.0, + "step": 20260 + }, + { + "epoch": 2.5774074545223256, + "grad_norm": 0.9893344640731812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8890939950942993, + "num_tokens": 795366031.0, + "step": 20261 + }, + { + "epoch": 2.5775346648009156, + "grad_norm": 0.9898455739021301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8935163617134094, + "num_tokens": 795401485.0, + "step": 20262 + }, + { + "epoch": 2.5776618750795066, + "grad_norm": 0.9806750416755676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8899244070053101, + "num_tokens": 795443699.0, + "step": 20263 + }, + { + "epoch": 2.5777890853580967, + "grad_norm": 0.9900625348091125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8867982625961304, + "num_tokens": 795483289.0, + "step": 20264 + }, + { + "epoch": 2.5779162956366877, + "grad_norm": 0.9723675847053528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8959000110626221, + "num_tokens": 795524419.0, + "step": 20265 + }, + { + "epoch": 2.5780435059152778, + "grad_norm": 1.1038029193878174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8855953812599182, + "num_tokens": 795556141.0, + "step": 20266 + }, + { + "epoch": 2.5781707161938687, + "grad_norm": 0.9233003854751587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9020504355430603, + "num_tokens": 795599334.0, + "step": 20267 + }, + { + "epoch": 2.578297926472459, + "grad_norm": 0.9596718549728394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8891885876655579, + "num_tokens": 795637879.0, + "step": 20268 + }, + { + "epoch": 2.5784251367510493, + "grad_norm": 0.9966672658920288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8889524936676025, + "num_tokens": 795676434.0, + "step": 20269 + }, + { + "epoch": 2.57855234702964, + "grad_norm": 0.9494873881340027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8944531679153442, + "num_tokens": 795716678.0, + "step": 20270 + }, + { + "epoch": 2.5786795573082304, + "grad_norm": 1.010607361793518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2629, + "mean_token_accuracy": 0.9066206216812134, + "num_tokens": 795755665.0, + "step": 20271 + }, + { + "epoch": 2.578806767586821, + "grad_norm": 0.964375913143158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.9016117453575134, + "num_tokens": 795788863.0, + "step": 20272 + }, + { + "epoch": 2.5789339778654115, + "grad_norm": 1.0536531209945679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8829638361930847, + "num_tokens": 795827413.0, + "step": 20273 + }, + { + "epoch": 2.579061188144002, + "grad_norm": 0.8634611368179321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2586, + "mean_token_accuracy": 0.9049217700958252, + "num_tokens": 795869957.0, + "step": 20274 + }, + { + "epoch": 2.5791883984225925, + "grad_norm": 0.9288426041603088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8932622075080872, + "num_tokens": 795911431.0, + "step": 20275 + }, + { + "epoch": 2.579315608701183, + "grad_norm": 0.91752028465271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8936763405799866, + "num_tokens": 795955003.0, + "step": 20276 + }, + { + "epoch": 2.5794428189797736, + "grad_norm": 1.0019110441207886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.892249584197998, + "num_tokens": 795994050.0, + "step": 20277 + }, + { + "epoch": 2.579570029258364, + "grad_norm": 1.0344773530960083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8860872387886047, + "num_tokens": 796030424.0, + "step": 20278 + }, + { + "epoch": 2.5796972395369546, + "grad_norm": 1.0407487154006958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3511, + "mean_token_accuracy": 0.8771883249282837, + "num_tokens": 796072723.0, + "step": 20279 + }, + { + "epoch": 2.579824449815545, + "grad_norm": 0.9739634394645691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8960019946098328, + "num_tokens": 796110200.0, + "step": 20280 + }, + { + "epoch": 2.5799516600941357, + "grad_norm": 1.0214852094650269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8791806101799011, + "num_tokens": 796153320.0, + "step": 20281 + }, + { + "epoch": 2.580078870372726, + "grad_norm": 0.9648975729942322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8969082832336426, + "num_tokens": 796192532.0, + "step": 20282 + }, + { + "epoch": 2.5802060806513167, + "grad_norm": 0.9248542785644531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8962426781654358, + "num_tokens": 796234170.0, + "step": 20283 + }, + { + "epoch": 2.5803332909299073, + "grad_norm": 0.9544656872749329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8988233208656311, + "num_tokens": 796274682.0, + "step": 20284 + }, + { + "epoch": 2.580460501208498, + "grad_norm": 0.9880765080451965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8932179808616638, + "num_tokens": 796310046.0, + "step": 20285 + }, + { + "epoch": 2.5805877114870883, + "grad_norm": 1.0402333736419678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8858848214149475, + "num_tokens": 796351197.0, + "step": 20286 + }, + { + "epoch": 2.5807149217656784, + "grad_norm": 0.9054065942764282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8868429064750671, + "num_tokens": 796395029.0, + "step": 20287 + }, + { + "epoch": 2.5808421320442694, + "grad_norm": 1.0132856369018555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8851239681243896, + "num_tokens": 796432199.0, + "step": 20288 + }, + { + "epoch": 2.5809693423228595, + "grad_norm": 1.0049601793289185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3328, + "mean_token_accuracy": 0.8831151127815247, + "num_tokens": 796472367.0, + "step": 20289 + }, + { + "epoch": 2.5810965526014504, + "grad_norm": 0.8662223815917969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9048402905464172, + "num_tokens": 796515774.0, + "step": 20290 + }, + { + "epoch": 2.5812237628800405, + "grad_norm": 1.0395399332046509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8858003616333008, + "num_tokens": 796553406.0, + "step": 20291 + }, + { + "epoch": 2.5813509731586315, + "grad_norm": 0.885239839553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8849204778671265, + "num_tokens": 796600955.0, + "step": 20292 + }, + { + "epoch": 2.5814781834372216, + "grad_norm": 0.9641688466072083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8953147530555725, + "num_tokens": 796639488.0, + "step": 20293 + }, + { + "epoch": 2.581605393715812, + "grad_norm": 0.9216804504394531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2662, + "mean_token_accuracy": 0.9026678800582886, + "num_tokens": 796680060.0, + "step": 20294 + }, + { + "epoch": 2.5817326039944026, + "grad_norm": 1.0132439136505127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8781375885009766, + "num_tokens": 796721415.0, + "step": 20295 + }, + { + "epoch": 2.581859814272993, + "grad_norm": 0.8848461508750916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8989162445068359, + "num_tokens": 796767341.0, + "step": 20296 + }, + { + "epoch": 2.5819870245515837, + "grad_norm": 0.906602680683136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8978911638259888, + "num_tokens": 796807801.0, + "step": 20297 + }, + { + "epoch": 2.582114234830174, + "grad_norm": 1.024611234664917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8861562013626099, + "num_tokens": 796845446.0, + "step": 20298 + }, + { + "epoch": 2.5822414451087647, + "grad_norm": 1.014319658279419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8819466233253479, + "num_tokens": 796886651.0, + "step": 20299 + }, + { + "epoch": 2.5823686553873553, + "grad_norm": 1.0052016973495483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8872020244598389, + "num_tokens": 796926068.0, + "step": 20300 + }, + { + "epoch": 2.582495865665946, + "grad_norm": 0.8488179445266724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2452, + "mean_token_accuracy": 0.9103209972381592, + "num_tokens": 796969128.0, + "step": 20301 + }, + { + "epoch": 2.5826230759445363, + "grad_norm": 1.152559757232666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3701, + "mean_token_accuracy": 0.8681097626686096, + "num_tokens": 797006591.0, + "step": 20302 + }, + { + "epoch": 2.582750286223127, + "grad_norm": 0.8780528903007507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2491, + "mean_token_accuracy": 0.9082378149032593, + "num_tokens": 797044608.0, + "step": 20303 + }, + { + "epoch": 2.5828774965017174, + "grad_norm": 1.068421483039856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8847599625587463, + "num_tokens": 797080595.0, + "step": 20304 + }, + { + "epoch": 2.583004706780308, + "grad_norm": 1.0351405143737793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8855983018875122, + "num_tokens": 797116080.0, + "step": 20305 + }, + { + "epoch": 2.5831319170588984, + "grad_norm": 0.9389116764068604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8957040309906006, + "num_tokens": 797155520.0, + "step": 20306 + }, + { + "epoch": 2.583259127337489, + "grad_norm": 1.0189374685287476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8833574056625366, + "num_tokens": 797196929.0, + "step": 20307 + }, + { + "epoch": 2.5833863376160795, + "grad_norm": 0.9850341081619263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8922590017318726, + "num_tokens": 797233824.0, + "step": 20308 + }, + { + "epoch": 2.58351354789467, + "grad_norm": 1.0455673933029175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8934640288352966, + "num_tokens": 797267463.0, + "step": 20309 + }, + { + "epoch": 2.5836407581732606, + "grad_norm": 0.9728603363037109, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8841253519058228, + "num_tokens": 797307948.0, + "step": 20310 + }, + { + "epoch": 2.583767968451851, + "grad_norm": 1.043986439704895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8843761682510376, + "num_tokens": 797344052.0, + "step": 20311 + }, + { + "epoch": 2.583895178730441, + "grad_norm": 0.9851732850074768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8944838047027588, + "num_tokens": 797378549.0, + "step": 20312 + }, + { + "epoch": 2.584022389009032, + "grad_norm": 0.9398003220558167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8971882462501526, + "num_tokens": 797418951.0, + "step": 20313 + }, + { + "epoch": 2.5841495992876222, + "grad_norm": 0.9331689476966858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8968353867530823, + "num_tokens": 797456777.0, + "step": 20314 + }, + { + "epoch": 2.584276809566213, + "grad_norm": 0.9802160859107971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8813617825508118, + "num_tokens": 797497622.0, + "step": 20315 + }, + { + "epoch": 2.5844040198448033, + "grad_norm": 0.9430876970291138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.9017480611801147, + "num_tokens": 797533087.0, + "step": 20316 + }, + { + "epoch": 2.584531230123394, + "grad_norm": 0.9354798793792725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8803063631057739, + "num_tokens": 797580775.0, + "step": 20317 + }, + { + "epoch": 2.5846584404019843, + "grad_norm": 0.9258331060409546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.901138424873352, + "num_tokens": 797619686.0, + "step": 20318 + }, + { + "epoch": 2.584785650680575, + "grad_norm": 1.101335883140564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8818265795707703, + "num_tokens": 797658222.0, + "step": 20319 + }, + { + "epoch": 2.5849128609591654, + "grad_norm": 0.9759699702262878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.8992879390716553, + "num_tokens": 797696487.0, + "step": 20320 + }, + { + "epoch": 2.585040071237756, + "grad_norm": 0.918498694896698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9024089574813843, + "num_tokens": 797733563.0, + "step": 20321 + }, + { + "epoch": 2.5851672815163464, + "grad_norm": 0.9865612387657166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8945696949958801, + "num_tokens": 797771745.0, + "step": 20322 + }, + { + "epoch": 2.585294491794937, + "grad_norm": 0.9318905472755432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9016613364219666, + "num_tokens": 797812074.0, + "step": 20323 + }, + { + "epoch": 2.5854217020735275, + "grad_norm": 1.0359621047973633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8834918737411499, + "num_tokens": 797848869.0, + "step": 20324 + }, + { + "epoch": 2.585548912352118, + "grad_norm": 0.9535062909126282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.8979831337928772, + "num_tokens": 797887988.0, + "step": 20325 + }, + { + "epoch": 2.5856761226307086, + "grad_norm": 1.1029853820800781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8907132148742676, + "num_tokens": 797927121.0, + "step": 20326 + }, + { + "epoch": 2.585803332909299, + "grad_norm": 1.0057893991470337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8900271058082581, + "num_tokens": 797967743.0, + "step": 20327 + }, + { + "epoch": 2.5859305431878896, + "grad_norm": 0.9459221959114075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.887534499168396, + "num_tokens": 798008650.0, + "step": 20328 + }, + { + "epoch": 2.58605775346648, + "grad_norm": 0.976568341255188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.880523681640625, + "num_tokens": 798054050.0, + "step": 20329 + }, + { + "epoch": 2.5861849637450707, + "grad_norm": 1.1449097394943237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3577, + "mean_token_accuracy": 0.8698568940162659, + "num_tokens": 798087756.0, + "step": 20330 + }, + { + "epoch": 2.586312174023661, + "grad_norm": 0.8807318806648254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8945984840393066, + "num_tokens": 798135477.0, + "step": 20331 + }, + { + "epoch": 2.5864393843022517, + "grad_norm": 1.0271586179733276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8887382745742798, + "num_tokens": 798170974.0, + "step": 20332 + }, + { + "epoch": 2.5865665945808423, + "grad_norm": 0.9614033102989197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8992789387702942, + "num_tokens": 798207226.0, + "step": 20333 + }, + { + "epoch": 2.586693804859433, + "grad_norm": 1.029163122177124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8814483284950256, + "num_tokens": 798248843.0, + "step": 20334 + }, + { + "epoch": 2.5868210151380233, + "grad_norm": 0.9212515354156494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8949542045593262, + "num_tokens": 798290892.0, + "step": 20335 + }, + { + "epoch": 2.586948225416614, + "grad_norm": 0.8991524577140808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8868690729141235, + "num_tokens": 798337222.0, + "step": 20336 + }, + { + "epoch": 2.587075435695204, + "grad_norm": 1.0130817890167236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8912229537963867, + "num_tokens": 798375408.0, + "step": 20337 + }, + { + "epoch": 2.587202645973795, + "grad_norm": 1.1020050048828125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8914226293563843, + "num_tokens": 798410714.0, + "step": 20338 + }, + { + "epoch": 2.587329856252385, + "grad_norm": 0.8454465270042419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.9031708240509033, + "num_tokens": 798456228.0, + "step": 20339 + }, + { + "epoch": 2.587457066530976, + "grad_norm": 0.8884888887405396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8922779560089111, + "num_tokens": 798502095.0, + "step": 20340 + }, + { + "epoch": 2.587584276809566, + "grad_norm": 0.9867309331893921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2598, + "mean_token_accuracy": 0.906646728515625, + "num_tokens": 798534335.0, + "step": 20341 + }, + { + "epoch": 2.5877114870881566, + "grad_norm": 1.0250104665756226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8904755115509033, + "num_tokens": 798568741.0, + "step": 20342 + }, + { + "epoch": 2.587838697366747, + "grad_norm": 1.057803988456726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3378, + "mean_token_accuracy": 0.8841385841369629, + "num_tokens": 798609877.0, + "step": 20343 + }, + { + "epoch": 2.5879659076453376, + "grad_norm": 0.9936841130256653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8960366249084473, + "num_tokens": 798649633.0, + "step": 20344 + }, + { + "epoch": 2.588093117923928, + "grad_norm": 0.9173194766044617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8980119228363037, + "num_tokens": 798690343.0, + "step": 20345 + }, + { + "epoch": 2.5882203282025187, + "grad_norm": 0.9769471883773804, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.884025514125824, + "num_tokens": 798734415.0, + "step": 20346 + }, + { + "epoch": 2.588347538481109, + "grad_norm": 0.9961966872215271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3489, + "mean_token_accuracy": 0.8775253295898438, + "num_tokens": 798776556.0, + "step": 20347 + }, + { + "epoch": 2.5884747487596997, + "grad_norm": 1.0387206077575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8820289969444275, + "num_tokens": 798819273.0, + "step": 20348 + }, + { + "epoch": 2.5886019590382903, + "grad_norm": 0.9020861387252808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2452, + "mean_token_accuracy": 0.9142131209373474, + "num_tokens": 798856282.0, + "step": 20349 + }, + { + "epoch": 2.588729169316881, + "grad_norm": 0.9552764892578125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8955349922180176, + "num_tokens": 798897337.0, + "step": 20350 + }, + { + "epoch": 2.5888563795954713, + "grad_norm": 1.0927156209945679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3461, + "mean_token_accuracy": 0.8760021924972534, + "num_tokens": 798943057.0, + "step": 20351 + }, + { + "epoch": 2.588983589874062, + "grad_norm": 1.014532208442688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.886146068572998, + "num_tokens": 798979747.0, + "step": 20352 + }, + { + "epoch": 2.5891108001526524, + "grad_norm": 0.8225634694099426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2669, + "mean_token_accuracy": 0.9023102521896362, + "num_tokens": 799025740.0, + "step": 20353 + }, + { + "epoch": 2.589238010431243, + "grad_norm": 0.9587574601173401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8971079587936401, + "num_tokens": 799063484.0, + "step": 20354 + }, + { + "epoch": 2.5893652207098334, + "grad_norm": 1.0152955055236816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8841814994812012, + "num_tokens": 799102699.0, + "step": 20355 + }, + { + "epoch": 2.589492430988424, + "grad_norm": 0.9736236929893494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8940368890762329, + "num_tokens": 799142581.0, + "step": 20356 + }, + { + "epoch": 2.5896196412670145, + "grad_norm": 0.9066701531410217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8955000042915344, + "num_tokens": 799185918.0, + "step": 20357 + }, + { + "epoch": 2.589746851545605, + "grad_norm": 0.950748860836029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8826884031295776, + "num_tokens": 799228759.0, + "step": 20358 + }, + { + "epoch": 2.5898740618241956, + "grad_norm": 1.0136878490447998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8945643305778503, + "num_tokens": 799265680.0, + "step": 20359 + }, + { + "epoch": 2.5900012721027856, + "grad_norm": 0.9221338033676147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8975863456726074, + "num_tokens": 799307255.0, + "step": 20360 + }, + { + "epoch": 2.5901284823813766, + "grad_norm": 0.9257797002792358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8983315229415894, + "num_tokens": 799347003.0, + "step": 20361 + }, + { + "epoch": 2.5902556926599667, + "grad_norm": 1.0386868715286255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8739164471626282, + "num_tokens": 799387278.0, + "step": 20362 + }, + { + "epoch": 2.5903829029385577, + "grad_norm": 0.9533262252807617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2517, + "mean_token_accuracy": 0.9077212810516357, + "num_tokens": 799424109.0, + "step": 20363 + }, + { + "epoch": 2.5905101132171477, + "grad_norm": 0.8980146646499634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8943929672241211, + "num_tokens": 799468614.0, + "step": 20364 + }, + { + "epoch": 2.5906373234957387, + "grad_norm": 1.0672396421432495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3607, + "mean_token_accuracy": 0.8733939528465271, + "num_tokens": 799509482.0, + "step": 20365 + }, + { + "epoch": 2.590764533774329, + "grad_norm": 0.9146246910095215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8978009819984436, + "num_tokens": 799554175.0, + "step": 20366 + }, + { + "epoch": 2.5908917440529193, + "grad_norm": 1.093796968460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8783900737762451, + "num_tokens": 799590035.0, + "step": 20367 + }, + { + "epoch": 2.59101895433151, + "grad_norm": 0.9650583267211914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8907361626625061, + "num_tokens": 799630763.0, + "step": 20368 + }, + { + "epoch": 2.5911461646101004, + "grad_norm": 0.9934646487236023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8966094851493835, + "num_tokens": 799669721.0, + "step": 20369 + }, + { + "epoch": 2.591273374888691, + "grad_norm": 1.004645824432373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.894390344619751, + "num_tokens": 799710396.0, + "step": 20370 + }, + { + "epoch": 2.5914005851672814, + "grad_norm": 0.9608732461929321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.888974130153656, + "num_tokens": 799750656.0, + "step": 20371 + }, + { + "epoch": 2.591527795445872, + "grad_norm": 0.9390528798103333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9029545783996582, + "num_tokens": 799789047.0, + "step": 20372 + }, + { + "epoch": 2.5916550057244625, + "grad_norm": 0.8514132499694824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9005997180938721, + "num_tokens": 799835732.0, + "step": 20373 + }, + { + "epoch": 2.591782216003053, + "grad_norm": 0.9417397975921631, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8953830003738403, + "num_tokens": 799876288.0, + "step": 20374 + }, + { + "epoch": 2.5919094262816436, + "grad_norm": 1.0209591388702393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8673575520515442, + "num_tokens": 799912972.0, + "step": 20375 + }, + { + "epoch": 2.592036636560234, + "grad_norm": 1.0676007270812988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8819031715393066, + "num_tokens": 799945576.0, + "step": 20376 + }, + { + "epoch": 2.5921638468388246, + "grad_norm": 0.9337528944015503, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.903994083404541, + "num_tokens": 799985017.0, + "step": 20377 + }, + { + "epoch": 2.592291057117415, + "grad_norm": 0.8880375623703003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8960681557655334, + "num_tokens": 800027260.0, + "step": 20378 + }, + { + "epoch": 2.5924182673960057, + "grad_norm": 0.9686123132705688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8947013020515442, + "num_tokens": 800066635.0, + "step": 20379 + }, + { + "epoch": 2.592545477674596, + "grad_norm": 0.9422502517700195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8831018805503845, + "num_tokens": 800110563.0, + "step": 20380 + }, + { + "epoch": 2.5926726879531867, + "grad_norm": 1.0402711629867554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.875170111656189, + "num_tokens": 800149520.0, + "step": 20381 + }, + { + "epoch": 2.5927998982317773, + "grad_norm": 1.0462453365325928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8788877725601196, + "num_tokens": 800187413.0, + "step": 20382 + }, + { + "epoch": 2.592927108510368, + "grad_norm": 0.9806663393974304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8888087868690491, + "num_tokens": 800225870.0, + "step": 20383 + }, + { + "epoch": 2.5930543187889583, + "grad_norm": 1.1329874992370605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8890435695648193, + "num_tokens": 800261249.0, + "step": 20384 + }, + { + "epoch": 2.5931815290675484, + "grad_norm": 0.8809170126914978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8902057409286499, + "num_tokens": 800305546.0, + "step": 20385 + }, + { + "epoch": 2.5933087393461394, + "grad_norm": 1.0254631042480469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.891340970993042, + "num_tokens": 800344175.0, + "step": 20386 + }, + { + "epoch": 2.5934359496247295, + "grad_norm": 0.8565240502357483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2505, + "mean_token_accuracy": 0.9095293879508972, + "num_tokens": 800386530.0, + "step": 20387 + }, + { + "epoch": 2.5935631599033204, + "grad_norm": 0.9509211182594299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8884176015853882, + "num_tokens": 800432743.0, + "step": 20388 + }, + { + "epoch": 2.5936903701819105, + "grad_norm": 0.9421215057373047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.893656849861145, + "num_tokens": 800475972.0, + "step": 20389 + }, + { + "epoch": 2.5938175804605015, + "grad_norm": 0.9926764965057373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8964135646820068, + "num_tokens": 800516480.0, + "step": 20390 + }, + { + "epoch": 2.5939447907390916, + "grad_norm": 0.9397744536399841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8941991329193115, + "num_tokens": 800557431.0, + "step": 20391 + }, + { + "epoch": 2.594072001017682, + "grad_norm": 0.9618877172470093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.272, + "mean_token_accuracy": 0.9016719460487366, + "num_tokens": 800594409.0, + "step": 20392 + }, + { + "epoch": 2.5941992112962726, + "grad_norm": 1.012760043144226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8890044689178467, + "num_tokens": 800635839.0, + "step": 20393 + }, + { + "epoch": 2.594326421574863, + "grad_norm": 1.1052755117416382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.882657527923584, + "num_tokens": 800673684.0, + "step": 20394 + }, + { + "epoch": 2.5944536318534537, + "grad_norm": 1.0964252948760986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8814324140548706, + "num_tokens": 800709633.0, + "step": 20395 + }, + { + "epoch": 2.594580842132044, + "grad_norm": 0.9629675149917603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8981830477714539, + "num_tokens": 800752531.0, + "step": 20396 + }, + { + "epoch": 2.5947080524106347, + "grad_norm": 0.9955540299415588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.893267035484314, + "num_tokens": 800790312.0, + "step": 20397 + }, + { + "epoch": 2.5948352626892253, + "grad_norm": 1.0076652765274048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8957450985908508, + "num_tokens": 800828636.0, + "step": 20398 + }, + { + "epoch": 2.594962472967816, + "grad_norm": 1.146450400352478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8810889720916748, + "num_tokens": 800861089.0, + "step": 20399 + }, + { + "epoch": 2.5950896832464063, + "grad_norm": 0.9804099202156067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.8801181316375732, + "num_tokens": 800902700.0, + "step": 20400 + }, + { + "epoch": 2.595216893524997, + "grad_norm": 0.9814340472221375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8847630023956299, + "num_tokens": 800947452.0, + "step": 20401 + }, + { + "epoch": 2.5953441038035874, + "grad_norm": 1.0014840364456177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8951772451400757, + "num_tokens": 800984019.0, + "step": 20402 + }, + { + "epoch": 2.595471314082178, + "grad_norm": 0.8861722946166992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2585, + "mean_token_accuracy": 0.9054926633834839, + "num_tokens": 801025589.0, + "step": 20403 + }, + { + "epoch": 2.5955985243607684, + "grad_norm": 0.9923084378242493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8867185115814209, + "num_tokens": 801064629.0, + "step": 20404 + }, + { + "epoch": 2.595725734639359, + "grad_norm": 1.0332924127578735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8824483156204224, + "num_tokens": 801101491.0, + "step": 20405 + }, + { + "epoch": 2.5958529449179495, + "grad_norm": 1.0911513566970825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.890002965927124, + "num_tokens": 801132203.0, + "step": 20406 + }, + { + "epoch": 2.59598015519654, + "grad_norm": 0.9796628952026367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2635, + "mean_token_accuracy": 0.9042569398880005, + "num_tokens": 801168186.0, + "step": 20407 + }, + { + "epoch": 2.5961073654751305, + "grad_norm": 0.9130833745002747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8949172496795654, + "num_tokens": 801212950.0, + "step": 20408 + }, + { + "epoch": 2.596234575753721, + "grad_norm": 1.2152955532073975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4061, + "mean_token_accuracy": 0.8562480211257935, + "num_tokens": 801245276.0, + "step": 20409 + }, + { + "epoch": 2.596361786032311, + "grad_norm": 1.0223124027252197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8896706104278564, + "num_tokens": 801287209.0, + "step": 20410 + }, + { + "epoch": 2.596488996310902, + "grad_norm": 0.9584557414054871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.884809136390686, + "num_tokens": 801329295.0, + "step": 20411 + }, + { + "epoch": 2.596616206589492, + "grad_norm": 0.9310122728347778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9011482000350952, + "num_tokens": 801371100.0, + "step": 20412 + }, + { + "epoch": 2.596743416868083, + "grad_norm": 1.03775155544281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8930925726890564, + "num_tokens": 801404677.0, + "step": 20413 + }, + { + "epoch": 2.5968706271466733, + "grad_norm": 0.968052327632904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8825876712799072, + "num_tokens": 801445815.0, + "step": 20414 + }, + { + "epoch": 2.596997837425264, + "grad_norm": 0.9159941673278809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9016185998916626, + "num_tokens": 801488328.0, + "step": 20415 + }, + { + "epoch": 2.5971250477038543, + "grad_norm": 1.0012292861938477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8835188150405884, + "num_tokens": 801529699.0, + "step": 20416 + }, + { + "epoch": 2.597252257982445, + "grad_norm": 1.0478285551071167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8893169164657593, + "num_tokens": 801563647.0, + "step": 20417 + }, + { + "epoch": 2.5973794682610354, + "grad_norm": 1.0017625093460083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8941197395324707, + "num_tokens": 801599048.0, + "step": 20418 + }, + { + "epoch": 2.597506678539626, + "grad_norm": 1.048997402191162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8899816274642944, + "num_tokens": 801634089.0, + "step": 20419 + }, + { + "epoch": 2.5976338888182164, + "grad_norm": 0.9437289834022522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8825117945671082, + "num_tokens": 801679032.0, + "step": 20420 + }, + { + "epoch": 2.597761099096807, + "grad_norm": 0.9934499263763428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8983379602432251, + "num_tokens": 801716784.0, + "step": 20421 + }, + { + "epoch": 2.5978883093753975, + "grad_norm": 1.017501711845398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8970870971679688, + "num_tokens": 801756088.0, + "step": 20422 + }, + { + "epoch": 2.598015519653988, + "grad_norm": 0.9966334700584412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8943699598312378, + "num_tokens": 801794853.0, + "step": 20423 + }, + { + "epoch": 2.5981427299325786, + "grad_norm": 0.9849834442138672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8903199434280396, + "num_tokens": 801833421.0, + "step": 20424 + }, + { + "epoch": 2.598269940211169, + "grad_norm": 0.9692592620849609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.89635169506073, + "num_tokens": 801872682.0, + "step": 20425 + }, + { + "epoch": 2.5983971504897596, + "grad_norm": 0.9995688199996948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8875108957290649, + "num_tokens": 801913066.0, + "step": 20426 + }, + { + "epoch": 2.59852436076835, + "grad_norm": 1.0519191026687622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8812478184700012, + "num_tokens": 801949775.0, + "step": 20427 + }, + { + "epoch": 2.5986515710469407, + "grad_norm": 0.926906406879425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8887163400650024, + "num_tokens": 801991999.0, + "step": 20428 + }, + { + "epoch": 2.598778781325531, + "grad_norm": 0.9359109401702881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.8982623219490051, + "num_tokens": 802032737.0, + "step": 20429 + }, + { + "epoch": 2.5989059916041217, + "grad_norm": 1.0181549787521362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8860447406768799, + "num_tokens": 802071403.0, + "step": 20430 + }, + { + "epoch": 2.5990332018827123, + "grad_norm": 0.9856857061386108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8910547494888306, + "num_tokens": 802111642.0, + "step": 20431 + }, + { + "epoch": 2.599160412161303, + "grad_norm": 0.9427465796470642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8882248997688293, + "num_tokens": 802154415.0, + "step": 20432 + }, + { + "epoch": 2.5992876224398933, + "grad_norm": 0.9689174294471741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9022352695465088, + "num_tokens": 802193545.0, + "step": 20433 + }, + { + "epoch": 2.599414832718484, + "grad_norm": 1.036003828048706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8881081938743591, + "num_tokens": 802229196.0, + "step": 20434 + }, + { + "epoch": 2.599542042997074, + "grad_norm": 1.019134283065796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3386, + "mean_token_accuracy": 0.8795144557952881, + "num_tokens": 802272672.0, + "step": 20435 + }, + { + "epoch": 2.599669253275665, + "grad_norm": 0.9429313540458679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8803551197052002, + "num_tokens": 802319340.0, + "step": 20436 + }, + { + "epoch": 2.599796463554255, + "grad_norm": 0.9469925761222839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8830586075782776, + "num_tokens": 802362459.0, + "step": 20437 + }, + { + "epoch": 2.599923673832846, + "grad_norm": 0.9589489698410034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.894943118095398, + "num_tokens": 802396944.0, + "step": 20438 + }, + { + "epoch": 2.600050884111436, + "grad_norm": 0.8913862705230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8955079317092896, + "num_tokens": 802439924.0, + "step": 20439 + }, + { + "epoch": 2.6001780943900266, + "grad_norm": 1.0922844409942627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8912594318389893, + "num_tokens": 802474570.0, + "step": 20440 + }, + { + "epoch": 2.600305304668617, + "grad_norm": 1.079322338104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8830854892730713, + "num_tokens": 802507069.0, + "step": 20441 + }, + { + "epoch": 2.6004325149472076, + "grad_norm": 0.9367029070854187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8926746845245361, + "num_tokens": 802547810.0, + "step": 20442 + }, + { + "epoch": 2.600559725225798, + "grad_norm": 0.926978588104248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.9056771993637085, + "num_tokens": 802589811.0, + "step": 20443 + }, + { + "epoch": 2.6006869355043887, + "grad_norm": 0.9449042677879333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8915119171142578, + "num_tokens": 802633510.0, + "step": 20444 + }, + { + "epoch": 2.600814145782979, + "grad_norm": 0.9692263603210449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8897923231124878, + "num_tokens": 802674988.0, + "step": 20445 + }, + { + "epoch": 2.6009413560615697, + "grad_norm": 1.0454506874084473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8836212754249573, + "num_tokens": 802708607.0, + "step": 20446 + }, + { + "epoch": 2.6010685663401603, + "grad_norm": 0.9698875546455383, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8890894651412964, + "num_tokens": 802749940.0, + "step": 20447 + }, + { + "epoch": 2.601195776618751, + "grad_norm": 0.9433078169822693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9019384980201721, + "num_tokens": 802787706.0, + "step": 20448 + }, + { + "epoch": 2.6013229868973413, + "grad_norm": 1.0304853916168213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8860331773757935, + "num_tokens": 802826214.0, + "step": 20449 + }, + { + "epoch": 2.601450197175932, + "grad_norm": 0.999039888381958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8840041756629944, + "num_tokens": 802864078.0, + "step": 20450 + }, + { + "epoch": 2.6015774074545224, + "grad_norm": 1.0492832660675049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8885229825973511, + "num_tokens": 802906309.0, + "step": 20451 + }, + { + "epoch": 2.601704617733113, + "grad_norm": 0.923417329788208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8913558721542358, + "num_tokens": 802948222.0, + "step": 20452 + }, + { + "epoch": 2.6018318280117034, + "grad_norm": 0.9985179901123047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8855752944946289, + "num_tokens": 802988867.0, + "step": 20453 + }, + { + "epoch": 2.601959038290294, + "grad_norm": 0.9790582060813904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8885724544525146, + "num_tokens": 803026453.0, + "step": 20454 + }, + { + "epoch": 2.6020862485688845, + "grad_norm": 1.0015250444412231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8793075680732727, + "num_tokens": 803067794.0, + "step": 20455 + }, + { + "epoch": 2.602213458847475, + "grad_norm": 0.9081140160560608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8972997069358826, + "num_tokens": 803108291.0, + "step": 20456 + }, + { + "epoch": 2.6023406691260655, + "grad_norm": 0.9948990941047668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8911571502685547, + "num_tokens": 803145555.0, + "step": 20457 + }, + { + "epoch": 2.6024678794046556, + "grad_norm": 1.0289689302444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8919561505317688, + "num_tokens": 803182202.0, + "step": 20458 + }, + { + "epoch": 2.6025950896832466, + "grad_norm": 1.0959923267364502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8865054845809937, + "num_tokens": 803217353.0, + "step": 20459 + }, + { + "epoch": 2.6027222999618367, + "grad_norm": 0.8722224831581116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2432, + "mean_token_accuracy": 0.9093414545059204, + "num_tokens": 803258790.0, + "step": 20460 + }, + { + "epoch": 2.6028495102404277, + "grad_norm": 1.0157361030578613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8940333724021912, + "num_tokens": 803297104.0, + "step": 20461 + }, + { + "epoch": 2.6029767205190177, + "grad_norm": 1.0489088296890259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.869773268699646, + "num_tokens": 803335826.0, + "step": 20462 + }, + { + "epoch": 2.6031039307976087, + "grad_norm": 0.9917434453964233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8929675817489624, + "num_tokens": 803373407.0, + "step": 20463 + }, + { + "epoch": 2.603231141076199, + "grad_norm": 0.8951835632324219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.8982075452804565, + "num_tokens": 803415430.0, + "step": 20464 + }, + { + "epoch": 2.6033583513547893, + "grad_norm": 0.9348424673080444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8816440105438232, + "num_tokens": 803463104.0, + "step": 20465 + }, + { + "epoch": 2.60348556163338, + "grad_norm": 0.9870195388793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8917754888534546, + "num_tokens": 803499811.0, + "step": 20466 + }, + { + "epoch": 2.6036127719119704, + "grad_norm": 1.056401252746582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3742, + "mean_token_accuracy": 0.872984766960144, + "num_tokens": 803539433.0, + "step": 20467 + }, + { + "epoch": 2.603739982190561, + "grad_norm": 1.0702879428863525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3608, + "mean_token_accuracy": 0.8728040456771851, + "num_tokens": 803581255.0, + "step": 20468 + }, + { + "epoch": 2.6038671924691514, + "grad_norm": 0.9683864116668701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8865060210227966, + "num_tokens": 803623524.0, + "step": 20469 + }, + { + "epoch": 2.603994402747742, + "grad_norm": 0.9787631630897522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8871626853942871, + "num_tokens": 803668549.0, + "step": 20470 + }, + { + "epoch": 2.6041216130263325, + "grad_norm": 1.0510423183441162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8818877935409546, + "num_tokens": 803702666.0, + "step": 20471 + }, + { + "epoch": 2.604248823304923, + "grad_norm": 1.0020649433135986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8953456282615662, + "num_tokens": 803739786.0, + "step": 20472 + }, + { + "epoch": 2.6043760335835135, + "grad_norm": 1.0141555070877075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8928989171981812, + "num_tokens": 803775219.0, + "step": 20473 + }, + { + "epoch": 2.604503243862104, + "grad_norm": 1.016825556755066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2688, + "mean_token_accuracy": 0.8991391658782959, + "num_tokens": 803807234.0, + "step": 20474 + }, + { + "epoch": 2.6046304541406946, + "grad_norm": 0.9418783187866211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8908884525299072, + "num_tokens": 803846160.0, + "step": 20475 + }, + { + "epoch": 2.604757664419285, + "grad_norm": 0.9611120820045471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8941941261291504, + "num_tokens": 803883925.0, + "step": 20476 + }, + { + "epoch": 2.6048848746978757, + "grad_norm": 0.9369519352912903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.9005408883094788, + "num_tokens": 803925188.0, + "step": 20477 + }, + { + "epoch": 2.605012084976466, + "grad_norm": 0.9781731963157654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8904279470443726, + "num_tokens": 803964525.0, + "step": 20478 + }, + { + "epoch": 2.6051392952550567, + "grad_norm": 0.9231090545654297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3276, + "mean_token_accuracy": 0.8823087811470032, + "num_tokens": 804009493.0, + "step": 20479 + }, + { + "epoch": 2.6052665055336472, + "grad_norm": 1.0121113061904907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8862457871437073, + "num_tokens": 804050217.0, + "step": 20480 + }, + { + "epoch": 2.6053937158122378, + "grad_norm": 0.9244253635406494, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8897589445114136, + "num_tokens": 804093218.0, + "step": 20481 + }, + { + "epoch": 2.6055209260908283, + "grad_norm": 0.9784718751907349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8960798978805542, + "num_tokens": 804131647.0, + "step": 20482 + }, + { + "epoch": 2.6056481363694184, + "grad_norm": 0.9894548058509827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8926625847816467, + "num_tokens": 804167545.0, + "step": 20483 + }, + { + "epoch": 2.6057753466480094, + "grad_norm": 0.9523762464523315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8956241607666016, + "num_tokens": 804205823.0, + "step": 20484 + }, + { + "epoch": 2.6059025569265994, + "grad_norm": 1.0488405227661133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8797857761383057, + "num_tokens": 804243436.0, + "step": 20485 + }, + { + "epoch": 2.6060297672051904, + "grad_norm": 0.8763417601585388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8909801244735718, + "num_tokens": 804287919.0, + "step": 20486 + }, + { + "epoch": 2.6061569774837805, + "grad_norm": 0.9772327542304993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9027043581008911, + "num_tokens": 804323076.0, + "step": 20487 + }, + { + "epoch": 2.6062841877623715, + "grad_norm": 0.9954926371574402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3341, + "mean_token_accuracy": 0.8805699348449707, + "num_tokens": 804367686.0, + "step": 20488 + }, + { + "epoch": 2.6064113980409616, + "grad_norm": 0.9540601372718811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8922958374023438, + "num_tokens": 804410022.0, + "step": 20489 + }, + { + "epoch": 2.606538608319552, + "grad_norm": 0.9849746823310852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8955026865005493, + "num_tokens": 804449054.0, + "step": 20490 + }, + { + "epoch": 2.6066658185981426, + "grad_norm": 1.0522031784057617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.890161395072937, + "num_tokens": 804486241.0, + "step": 20491 + }, + { + "epoch": 2.606793028876733, + "grad_norm": 1.136423945426941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8938570022583008, + "num_tokens": 804520409.0, + "step": 20492 + }, + { + "epoch": 2.6069202391553237, + "grad_norm": 0.9590866565704346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8930391073226929, + "num_tokens": 804565980.0, + "step": 20493 + }, + { + "epoch": 2.607047449433914, + "grad_norm": 0.871743381023407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2491, + "mean_token_accuracy": 0.9088767766952515, + "num_tokens": 804605260.0, + "step": 20494 + }, + { + "epoch": 2.6071746597125047, + "grad_norm": 1.0249497890472412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8888577222824097, + "num_tokens": 804644413.0, + "step": 20495 + }, + { + "epoch": 2.6073018699910953, + "grad_norm": 1.036865234375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8837466239929199, + "num_tokens": 804683479.0, + "step": 20496 + }, + { + "epoch": 2.607429080269686, + "grad_norm": 0.9430029988288879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8873845934867859, + "num_tokens": 804727723.0, + "step": 20497 + }, + { + "epoch": 2.6075562905482763, + "grad_norm": 0.9370010495185852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8950397968292236, + "num_tokens": 804767110.0, + "step": 20498 + }, + { + "epoch": 2.607683500826867, + "grad_norm": 0.990173876285553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2722, + "mean_token_accuracy": 0.9029577970504761, + "num_tokens": 804806842.0, + "step": 20499 + }, + { + "epoch": 2.6078107111054574, + "grad_norm": 1.071254849433899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8810541033744812, + "num_tokens": 804841170.0, + "step": 20500 + }, + { + "epoch": 2.607937921384048, + "grad_norm": 1.057828664779663, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8926212787628174, + "num_tokens": 804878055.0, + "step": 20501 + }, + { + "epoch": 2.6080651316626384, + "grad_norm": 0.9958856105804443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8837410807609558, + "num_tokens": 804922484.0, + "step": 20502 + }, + { + "epoch": 2.608192341941229, + "grad_norm": 0.9164139032363892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8979315161705017, + "num_tokens": 804969750.0, + "step": 20503 + }, + { + "epoch": 2.6083195522198195, + "grad_norm": 0.9187577962875366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8966290950775146, + "num_tokens": 805010975.0, + "step": 20504 + }, + { + "epoch": 2.60844676249841, + "grad_norm": 0.9795036911964417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8918352127075195, + "num_tokens": 805048951.0, + "step": 20505 + }, + { + "epoch": 2.6085739727770005, + "grad_norm": 1.0381126403808594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3263, + "mean_token_accuracy": 0.8844196796417236, + "num_tokens": 805089598.0, + "step": 20506 + }, + { + "epoch": 2.608701183055591, + "grad_norm": 1.0155504941940308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8926798701286316, + "num_tokens": 805126649.0, + "step": 20507 + }, + { + "epoch": 2.608828393334181, + "grad_norm": 0.9888511896133423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8898816108703613, + "num_tokens": 805161415.0, + "step": 20508 + }, + { + "epoch": 2.608955603612772, + "grad_norm": 1.0099308490753174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8938542008399963, + "num_tokens": 805200589.0, + "step": 20509 + }, + { + "epoch": 2.609082813891362, + "grad_norm": 1.0637203454971313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8959108591079712, + "num_tokens": 805237181.0, + "step": 20510 + }, + { + "epoch": 2.609210024169953, + "grad_norm": 1.0540344715118408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8905781507492065, + "num_tokens": 805270660.0, + "step": 20511 + }, + { + "epoch": 2.6093372344485433, + "grad_norm": 0.950514018535614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.893963098526001, + "num_tokens": 805309685.0, + "step": 20512 + }, + { + "epoch": 2.609464444727134, + "grad_norm": 1.0063401460647583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8852927684783936, + "num_tokens": 805349099.0, + "step": 20513 + }, + { + "epoch": 2.6095916550057243, + "grad_norm": 1.041517972946167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.880570650100708, + "num_tokens": 805386580.0, + "step": 20514 + }, + { + "epoch": 2.609718865284315, + "grad_norm": 0.944701075553894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.899124801158905, + "num_tokens": 805428179.0, + "step": 20515 + }, + { + "epoch": 2.6098460755629054, + "grad_norm": 0.9571112990379333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2757, + "mean_token_accuracy": 0.9007828831672668, + "num_tokens": 805464183.0, + "step": 20516 + }, + { + "epoch": 2.609973285841496, + "grad_norm": 0.9797024130821228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2625, + "mean_token_accuracy": 0.9067203402519226, + "num_tokens": 805499173.0, + "step": 20517 + }, + { + "epoch": 2.6101004961200864, + "grad_norm": 1.0152599811553955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8933072090148926, + "num_tokens": 805536168.0, + "step": 20518 + }, + { + "epoch": 2.610227706398677, + "grad_norm": 0.9244025349617004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.9033255577087402, + "num_tokens": 805571769.0, + "step": 20519 + }, + { + "epoch": 2.6103549166772675, + "grad_norm": 1.0092977285385132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8974156975746155, + "num_tokens": 805607768.0, + "step": 20520 + }, + { + "epoch": 2.610482126955858, + "grad_norm": 0.9341078400611877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.8998986482620239, + "num_tokens": 805648704.0, + "step": 20521 + }, + { + "epoch": 2.6106093372344485, + "grad_norm": 0.9256606698036194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2779, + "mean_token_accuracy": 0.9010024070739746, + "num_tokens": 805691286.0, + "step": 20522 + }, + { + "epoch": 2.610736547513039, + "grad_norm": 1.0245239734649658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8810495138168335, + "num_tokens": 805730886.0, + "step": 20523 + }, + { + "epoch": 2.6108637577916296, + "grad_norm": 0.9205913543701172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8944778442382812, + "num_tokens": 805770181.0, + "step": 20524 + }, + { + "epoch": 2.61099096807022, + "grad_norm": 1.0789248943328857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8769710659980774, + "num_tokens": 805810675.0, + "step": 20525 + }, + { + "epoch": 2.6111181783488107, + "grad_norm": 1.0837335586547852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8848339319229126, + "num_tokens": 805847054.0, + "step": 20526 + }, + { + "epoch": 2.611245388627401, + "grad_norm": 0.9108070135116577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8823320865631104, + "num_tokens": 805892630.0, + "step": 20527 + }, + { + "epoch": 2.6113725989059917, + "grad_norm": 0.9221552014350891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8888199925422668, + "num_tokens": 805938240.0, + "step": 20528 + }, + { + "epoch": 2.6114998091845822, + "grad_norm": 0.9233269691467285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8995018005371094, + "num_tokens": 805976631.0, + "step": 20529 + }, + { + "epoch": 2.6116270194631728, + "grad_norm": 0.9408976435661316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8845669031143188, + "num_tokens": 806021083.0, + "step": 20530 + }, + { + "epoch": 2.6117542297417633, + "grad_norm": 1.0592851638793945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8896180391311646, + "num_tokens": 806058761.0, + "step": 20531 + }, + { + "epoch": 2.611881440020354, + "grad_norm": 0.9721593856811523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8932226896286011, + "num_tokens": 806095770.0, + "step": 20532 + }, + { + "epoch": 2.612008650298944, + "grad_norm": 0.9620861411094666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8994463682174683, + "num_tokens": 806132146.0, + "step": 20533 + }, + { + "epoch": 2.612135860577535, + "grad_norm": 0.9146748781204224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8921898007392883, + "num_tokens": 806176493.0, + "step": 20534 + }, + { + "epoch": 2.612263070856125, + "grad_norm": 1.0250190496444702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8952935338020325, + "num_tokens": 806210708.0, + "step": 20535 + }, + { + "epoch": 2.612390281134716, + "grad_norm": 1.0770455598831177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.883962869644165, + "num_tokens": 806249488.0, + "step": 20536 + }, + { + "epoch": 2.612517491413306, + "grad_norm": 0.9113002419471741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8923912644386292, + "num_tokens": 806294912.0, + "step": 20537 + }, + { + "epoch": 2.6126447016918966, + "grad_norm": 0.944383442401886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8991494178771973, + "num_tokens": 806337762.0, + "step": 20538 + }, + { + "epoch": 2.612771911970487, + "grad_norm": 0.9494287967681885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2667, + "mean_token_accuracy": 0.9029738903045654, + "num_tokens": 806371579.0, + "step": 20539 + }, + { + "epoch": 2.6128991222490776, + "grad_norm": 0.9443489909172058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8945109248161316, + "num_tokens": 806410578.0, + "step": 20540 + }, + { + "epoch": 2.613026332527668, + "grad_norm": 1.0069677829742432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8895442485809326, + "num_tokens": 806451470.0, + "step": 20541 + }, + { + "epoch": 2.6131535428062587, + "grad_norm": 0.9620450735092163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8947041034698486, + "num_tokens": 806487853.0, + "step": 20542 + }, + { + "epoch": 2.613280753084849, + "grad_norm": 0.9526337385177612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8862485885620117, + "num_tokens": 806529741.0, + "step": 20543 + }, + { + "epoch": 2.6134079633634397, + "grad_norm": 0.9851305484771729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.884640634059906, + "num_tokens": 806571616.0, + "step": 20544 + }, + { + "epoch": 2.6135351736420303, + "grad_norm": 0.9218987226486206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2567, + "mean_token_accuracy": 0.9061976671218872, + "num_tokens": 806610839.0, + "step": 20545 + }, + { + "epoch": 2.613662383920621, + "grad_norm": 1.0668635368347168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8753280639648438, + "num_tokens": 806648685.0, + "step": 20546 + }, + { + "epoch": 2.6137895941992113, + "grad_norm": 0.9266058802604675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2614, + "mean_token_accuracy": 0.9050123691558838, + "num_tokens": 806685994.0, + "step": 20547 + }, + { + "epoch": 2.613916804477802, + "grad_norm": 0.948361873626709, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.895215630531311, + "num_tokens": 806732031.0, + "step": 20548 + }, + { + "epoch": 2.6140440147563924, + "grad_norm": 0.9459366798400879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8855001926422119, + "num_tokens": 806771547.0, + "step": 20549 + }, + { + "epoch": 2.614171225034983, + "grad_norm": 1.0167534351348877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8879866600036621, + "num_tokens": 806806412.0, + "step": 20550 + }, + { + "epoch": 2.6142984353135734, + "grad_norm": 0.9259443879127502, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.272, + "mean_token_accuracy": 0.9012314081192017, + "num_tokens": 806842421.0, + "step": 20551 + }, + { + "epoch": 2.614425645592164, + "grad_norm": 0.8982348442077637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8955199122428894, + "num_tokens": 806889011.0, + "step": 20552 + }, + { + "epoch": 2.6145528558707545, + "grad_norm": 1.0032007694244385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8944259881973267, + "num_tokens": 806927372.0, + "step": 20553 + }, + { + "epoch": 2.614680066149345, + "grad_norm": 0.8872284889221191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8941394090652466, + "num_tokens": 806972385.0, + "step": 20554 + }, + { + "epoch": 2.6148072764279355, + "grad_norm": 0.9379587769508362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2635, + "mean_token_accuracy": 0.9027865529060364, + "num_tokens": 807008603.0, + "step": 20555 + }, + { + "epoch": 2.6149344867065256, + "grad_norm": 0.9649737477302551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8914275169372559, + "num_tokens": 807049541.0, + "step": 20556 + }, + { + "epoch": 2.6150616969851166, + "grad_norm": 0.9313377141952515, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8836830258369446, + "num_tokens": 807095542.0, + "step": 20557 + }, + { + "epoch": 2.6151889072637067, + "grad_norm": 0.9110231399536133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2611, + "mean_token_accuracy": 0.9044302701950073, + "num_tokens": 807133661.0, + "step": 20558 + }, + { + "epoch": 2.6153161175422976, + "grad_norm": 0.9017632007598877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.898758053779602, + "num_tokens": 807175264.0, + "step": 20559 + }, + { + "epoch": 2.6154433278208877, + "grad_norm": 1.0017673969268799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8706926107406616, + "num_tokens": 807218646.0, + "step": 20560 + }, + { + "epoch": 2.6155705380994787, + "grad_norm": 0.9761664867401123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8969349265098572, + "num_tokens": 807257462.0, + "step": 20561 + }, + { + "epoch": 2.615697748378069, + "grad_norm": 0.984099805355072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8930114507675171, + "num_tokens": 807298952.0, + "step": 20562 + }, + { + "epoch": 2.6158249586566593, + "grad_norm": 0.9711329936981201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8951073884963989, + "num_tokens": 807336562.0, + "step": 20563 + }, + { + "epoch": 2.61595216893525, + "grad_norm": 0.9313594698905945, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8910070657730103, + "num_tokens": 807378655.0, + "step": 20564 + }, + { + "epoch": 2.6160793792138404, + "grad_norm": 0.9785152673721313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8865734934806824, + "num_tokens": 807420904.0, + "step": 20565 + }, + { + "epoch": 2.616206589492431, + "grad_norm": 1.0265201330184937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8805479407310486, + "num_tokens": 807460867.0, + "step": 20566 + }, + { + "epoch": 2.6163337997710214, + "grad_norm": 0.9534637928009033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8933218717575073, + "num_tokens": 807501348.0, + "step": 20567 + }, + { + "epoch": 2.616461010049612, + "grad_norm": 0.9781363606452942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.8964836597442627, + "num_tokens": 807538082.0, + "step": 20568 + }, + { + "epoch": 2.6165882203282025, + "grad_norm": 0.9928708672523499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8853996992111206, + "num_tokens": 807577589.0, + "step": 20569 + }, + { + "epoch": 2.616715430606793, + "grad_norm": 1.046318531036377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8960254192352295, + "num_tokens": 807611259.0, + "step": 20570 + }, + { + "epoch": 2.6168426408853835, + "grad_norm": 1.0715066194534302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3657, + "mean_token_accuracy": 0.8704372644424438, + "num_tokens": 807653229.0, + "step": 20571 + }, + { + "epoch": 2.616969851163974, + "grad_norm": 1.014672875404358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8815279603004456, + "num_tokens": 807691098.0, + "step": 20572 + }, + { + "epoch": 2.6170970614425646, + "grad_norm": 1.058199405670166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8870106935501099, + "num_tokens": 807731102.0, + "step": 20573 + }, + { + "epoch": 2.617224271721155, + "grad_norm": 0.9327036738395691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.905590295791626, + "num_tokens": 807766948.0, + "step": 20574 + }, + { + "epoch": 2.6173514819997457, + "grad_norm": 0.9176831841468811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2398, + "mean_token_accuracy": 0.914681613445282, + "num_tokens": 807802157.0, + "step": 20575 + }, + { + "epoch": 2.617478692278336, + "grad_norm": 0.9413605332374573, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8930915594100952, + "num_tokens": 807844951.0, + "step": 20576 + }, + { + "epoch": 2.6176059025569267, + "grad_norm": 1.001081943511963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8796688318252563, + "num_tokens": 807883742.0, + "step": 20577 + }, + { + "epoch": 2.6177331128355172, + "grad_norm": 0.9880978465080261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8844608664512634, + "num_tokens": 807923602.0, + "step": 20578 + }, + { + "epoch": 2.6178603231141078, + "grad_norm": 1.0256850719451904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.34, + "mean_token_accuracy": 0.8808477520942688, + "num_tokens": 807966449.0, + "step": 20579 + }, + { + "epoch": 2.6179875333926983, + "grad_norm": 1.0751241445541382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8768026828765869, + "num_tokens": 808003379.0, + "step": 20580 + }, + { + "epoch": 2.6181147436712884, + "grad_norm": 0.8991552591323853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8860303163528442, + "num_tokens": 808050648.0, + "step": 20581 + }, + { + "epoch": 2.6182419539498794, + "grad_norm": 0.9555234313011169, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.890440821647644, + "num_tokens": 808091534.0, + "step": 20582 + }, + { + "epoch": 2.6183691642284694, + "grad_norm": 0.993766725063324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8851915597915649, + "num_tokens": 808132297.0, + "step": 20583 + }, + { + "epoch": 2.6184963745070604, + "grad_norm": 0.9962455034255981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2596, + "mean_token_accuracy": 0.9036446809768677, + "num_tokens": 808164158.0, + "step": 20584 + }, + { + "epoch": 2.6186235847856505, + "grad_norm": 1.1072560548782349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8756498098373413, + "num_tokens": 808197209.0, + "step": 20585 + }, + { + "epoch": 2.6187507950642415, + "grad_norm": 0.9237184524536133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8953310251235962, + "num_tokens": 808240792.0, + "step": 20586 + }, + { + "epoch": 2.6188780053428315, + "grad_norm": 0.9421369433403015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8850961327552795, + "num_tokens": 808283475.0, + "step": 20587 + }, + { + "epoch": 2.619005215621422, + "grad_norm": 0.9320740699768066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8927502632141113, + "num_tokens": 808328302.0, + "step": 20588 + }, + { + "epoch": 2.6191324259000126, + "grad_norm": 0.9922128915786743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8962231874465942, + "num_tokens": 808365175.0, + "step": 20589 + }, + { + "epoch": 2.619259636178603, + "grad_norm": 0.9306217432022095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.9034223556518555, + "num_tokens": 808403721.0, + "step": 20590 + }, + { + "epoch": 2.6193868464571937, + "grad_norm": 0.9795174598693848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8901928067207336, + "num_tokens": 808441947.0, + "step": 20591 + }, + { + "epoch": 2.619514056735784, + "grad_norm": 0.9541847109794617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.8961149454116821, + "num_tokens": 808477745.0, + "step": 20592 + }, + { + "epoch": 2.6196412670143747, + "grad_norm": 0.8752561807632446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2313, + "mean_token_accuracy": 0.9143409132957458, + "num_tokens": 808515362.0, + "step": 20593 + }, + { + "epoch": 2.6197684772929652, + "grad_norm": 1.0141669511795044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.887125551700592, + "num_tokens": 808554291.0, + "step": 20594 + }, + { + "epoch": 2.6198956875715558, + "grad_norm": 0.9782394170761108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8877875208854675, + "num_tokens": 808595369.0, + "step": 20595 + }, + { + "epoch": 2.6200228978501463, + "grad_norm": 1.0484938621520996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8840647339820862, + "num_tokens": 808634146.0, + "step": 20596 + }, + { + "epoch": 2.620150108128737, + "grad_norm": 0.969637930393219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.897390604019165, + "num_tokens": 808674384.0, + "step": 20597 + }, + { + "epoch": 2.6202773184073274, + "grad_norm": 1.0351766347885132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8859752416610718, + "num_tokens": 808710118.0, + "step": 20598 + }, + { + "epoch": 2.620404528685918, + "grad_norm": 0.996245801448822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.885835587978363, + "num_tokens": 808748815.0, + "step": 20599 + }, + { + "epoch": 2.6205317389645084, + "grad_norm": 1.1203536987304688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3858, + "mean_token_accuracy": 0.8695213198661804, + "num_tokens": 808784612.0, + "step": 20600 + }, + { + "epoch": 2.620658949243099, + "grad_norm": 0.9594014286994934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.902201771736145, + "num_tokens": 808821368.0, + "step": 20601 + }, + { + "epoch": 2.6207861595216895, + "grad_norm": 0.9202693104743958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8764047622680664, + "num_tokens": 808869286.0, + "step": 20602 + }, + { + "epoch": 2.62091336980028, + "grad_norm": 0.9723097681999207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.9017764329910278, + "num_tokens": 808905210.0, + "step": 20603 + }, + { + "epoch": 2.6210405800788705, + "grad_norm": 1.0001064538955688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8939788341522217, + "num_tokens": 808942451.0, + "step": 20604 + }, + { + "epoch": 2.621167790357461, + "grad_norm": 1.0341527462005615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8911771774291992, + "num_tokens": 808978379.0, + "step": 20605 + }, + { + "epoch": 2.621295000636051, + "grad_norm": 0.990756630897522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8976104259490967, + "num_tokens": 809013083.0, + "step": 20606 + }, + { + "epoch": 2.621422210914642, + "grad_norm": 0.9215048551559448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8909039497375488, + "num_tokens": 809053531.0, + "step": 20607 + }, + { + "epoch": 2.621549421193232, + "grad_norm": 0.9104664921760559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8937789797782898, + "num_tokens": 809095300.0, + "step": 20608 + }, + { + "epoch": 2.621676631471823, + "grad_norm": 1.0189001560211182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8835603594779968, + "num_tokens": 809134384.0, + "step": 20609 + }, + { + "epoch": 2.6218038417504133, + "grad_norm": 1.0062347650527954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8808118104934692, + "num_tokens": 809173140.0, + "step": 20610 + }, + { + "epoch": 2.621931052029004, + "grad_norm": 0.9457748532295227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8922208547592163, + "num_tokens": 809215304.0, + "step": 20611 + }, + { + "epoch": 2.6220582623075943, + "grad_norm": 0.9425457119941711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8897092342376709, + "num_tokens": 809257780.0, + "step": 20612 + }, + { + "epoch": 2.622185472586185, + "grad_norm": 0.9471361041069031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8882497549057007, + "num_tokens": 809302253.0, + "step": 20613 + }, + { + "epoch": 2.6223126828647754, + "grad_norm": 0.9585552215576172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.895487904548645, + "num_tokens": 809338243.0, + "step": 20614 + }, + { + "epoch": 2.622439893143366, + "grad_norm": 1.02383553981781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8813488483428955, + "num_tokens": 809375402.0, + "step": 20615 + }, + { + "epoch": 2.6225671034219564, + "grad_norm": 0.98189377784729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2672, + "mean_token_accuracy": 0.903501033782959, + "num_tokens": 809412886.0, + "step": 20616 + }, + { + "epoch": 2.622694313700547, + "grad_norm": 1.0229392051696777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8957608342170715, + "num_tokens": 809451928.0, + "step": 20617 + }, + { + "epoch": 2.6228215239791375, + "grad_norm": 1.0457983016967773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8899378776550293, + "num_tokens": 809487588.0, + "step": 20618 + }, + { + "epoch": 2.622948734257728, + "grad_norm": 0.8464913368225098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8944116830825806, + "num_tokens": 809534337.0, + "step": 20619 + }, + { + "epoch": 2.6230759445363185, + "grad_norm": 1.0096933841705322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.8990765810012817, + "num_tokens": 809570096.0, + "step": 20620 + }, + { + "epoch": 2.623203154814909, + "grad_norm": 1.0588209629058838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8950470685958862, + "num_tokens": 809605611.0, + "step": 20621 + }, + { + "epoch": 2.6233303650934996, + "grad_norm": 1.0224086046218872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8936209082603455, + "num_tokens": 809642143.0, + "step": 20622 + }, + { + "epoch": 2.62345757537209, + "grad_norm": 1.0166112184524536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8822780847549438, + "num_tokens": 809683103.0, + "step": 20623 + }, + { + "epoch": 2.6235847856506807, + "grad_norm": 0.9766278862953186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8861914277076721, + "num_tokens": 809728029.0, + "step": 20624 + }, + { + "epoch": 2.623711995929271, + "grad_norm": 0.9708760976791382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.887195885181427, + "num_tokens": 809767086.0, + "step": 20625 + }, + { + "epoch": 2.6238392062078617, + "grad_norm": 1.051051139831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8869345784187317, + "num_tokens": 809802860.0, + "step": 20626 + }, + { + "epoch": 2.6239664164864522, + "grad_norm": 0.9662042260169983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8934381008148193, + "num_tokens": 809840272.0, + "step": 20627 + }, + { + "epoch": 2.6240936267650428, + "grad_norm": 0.9050215482711792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9016807079315186, + "num_tokens": 809881738.0, + "step": 20628 + }, + { + "epoch": 2.6242208370436333, + "grad_norm": 0.9030618071556091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2654, + "mean_token_accuracy": 0.9037915468215942, + "num_tokens": 809923124.0, + "step": 20629 + }, + { + "epoch": 2.624348047322224, + "grad_norm": 0.9872350096702576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2667, + "mean_token_accuracy": 0.9027332067489624, + "num_tokens": 809957643.0, + "step": 20630 + }, + { + "epoch": 2.624475257600814, + "grad_norm": 1.0037782192230225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2549, + "mean_token_accuracy": 0.9045527577400208, + "num_tokens": 809988345.0, + "step": 20631 + }, + { + "epoch": 2.624602467879405, + "grad_norm": 0.9310281872749329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8886812925338745, + "num_tokens": 810030149.0, + "step": 20632 + }, + { + "epoch": 2.624729678157995, + "grad_norm": 1.0386592149734497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.332, + "mean_token_accuracy": 0.8819602727890015, + "num_tokens": 810071907.0, + "step": 20633 + }, + { + "epoch": 2.624856888436586, + "grad_norm": 0.9637879729270935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8975014686584473, + "num_tokens": 810109806.0, + "step": 20634 + }, + { + "epoch": 2.624984098715176, + "grad_norm": 0.9604756832122803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8933990001678467, + "num_tokens": 810147403.0, + "step": 20635 + }, + { + "epoch": 2.6251113089937665, + "grad_norm": 0.8712771534919739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.901174783706665, + "num_tokens": 810189460.0, + "step": 20636 + }, + { + "epoch": 2.625238519272357, + "grad_norm": 0.9383372068405151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8927940130233765, + "num_tokens": 810230567.0, + "step": 20637 + }, + { + "epoch": 2.6253657295509476, + "grad_norm": 0.9542098045349121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9016958475112915, + "num_tokens": 810270295.0, + "step": 20638 + }, + { + "epoch": 2.625492939829538, + "grad_norm": 1.0577106475830078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8842090368270874, + "num_tokens": 810304366.0, + "step": 20639 + }, + { + "epoch": 2.6256201501081287, + "grad_norm": 0.9611555933952332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8926672339439392, + "num_tokens": 810349645.0, + "step": 20640 + }, + { + "epoch": 2.625747360386719, + "grad_norm": 0.9910381436347961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.883232593536377, + "num_tokens": 810388832.0, + "step": 20641 + }, + { + "epoch": 2.6258745706653097, + "grad_norm": 1.0841553211212158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8816032409667969, + "num_tokens": 810425692.0, + "step": 20642 + }, + { + "epoch": 2.6260017809439002, + "grad_norm": 0.8837729692459106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9040183424949646, + "num_tokens": 810469670.0, + "step": 20643 + }, + { + "epoch": 2.6261289912224908, + "grad_norm": 0.9522215127944946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8839919567108154, + "num_tokens": 810513229.0, + "step": 20644 + }, + { + "epoch": 2.6262562015010813, + "grad_norm": 1.017449140548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8843837380409241, + "num_tokens": 810551465.0, + "step": 20645 + }, + { + "epoch": 2.626383411779672, + "grad_norm": 1.0179113149642944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8820899724960327, + "num_tokens": 810589047.0, + "step": 20646 + }, + { + "epoch": 2.6265106220582624, + "grad_norm": 0.9575338363647461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8868038654327393, + "num_tokens": 810630826.0, + "step": 20647 + }, + { + "epoch": 2.626637832336853, + "grad_norm": 1.0207759141921997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.895022988319397, + "num_tokens": 810669120.0, + "step": 20648 + }, + { + "epoch": 2.6267650426154434, + "grad_norm": 1.001450777053833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8848243951797485, + "num_tokens": 810710542.0, + "step": 20649 + }, + { + "epoch": 2.626892252894034, + "grad_norm": 0.9444913268089294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8912680745124817, + "num_tokens": 810751821.0, + "step": 20650 + }, + { + "epoch": 2.6270194631726245, + "grad_norm": 1.0254310369491577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2672, + "mean_token_accuracy": 0.9017239212989807, + "num_tokens": 810788222.0, + "step": 20651 + }, + { + "epoch": 2.627146673451215, + "grad_norm": 1.0498579740524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3799, + "mean_token_accuracy": 0.8663688898086548, + "num_tokens": 810830189.0, + "step": 20652 + }, + { + "epoch": 2.6272738837298055, + "grad_norm": 0.9105854034423828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8872768878936768, + "num_tokens": 810877304.0, + "step": 20653 + }, + { + "epoch": 2.6274010940083956, + "grad_norm": 1.0542469024658203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2652, + "mean_token_accuracy": 0.9017674922943115, + "num_tokens": 810905649.0, + "step": 20654 + }, + { + "epoch": 2.6275283042869866, + "grad_norm": 0.9632581472396851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8918379545211792, + "num_tokens": 810944229.0, + "step": 20655 + }, + { + "epoch": 2.6276555145655767, + "grad_norm": 0.9294652342796326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9004721641540527, + "num_tokens": 810980480.0, + "step": 20656 + }, + { + "epoch": 2.6277827248441676, + "grad_norm": 0.9442930817604065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8846306800842285, + "num_tokens": 811021604.0, + "step": 20657 + }, + { + "epoch": 2.6279099351227577, + "grad_norm": 0.9964902400970459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8960003852844238, + "num_tokens": 811057430.0, + "step": 20658 + }, + { + "epoch": 2.6280371454013487, + "grad_norm": 0.9901933073997498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8855717778205872, + "num_tokens": 811093786.0, + "step": 20659 + }, + { + "epoch": 2.628164355679939, + "grad_norm": 1.2885626554489136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.37, + "mean_token_accuracy": 0.8746277689933777, + "num_tokens": 811123003.0, + "step": 20660 + }, + { + "epoch": 2.6282915659585293, + "grad_norm": 1.0095351934432983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8920769691467285, + "num_tokens": 811158885.0, + "step": 20661 + }, + { + "epoch": 2.62841877623712, + "grad_norm": 0.9813157916069031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2918, + "mean_token_accuracy": 0.8947428464889526, + "num_tokens": 811197950.0, + "step": 20662 + }, + { + "epoch": 2.6285459865157104, + "grad_norm": 1.0182439088821411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8862699866294861, + "num_tokens": 811237572.0, + "step": 20663 + }, + { + "epoch": 2.628673196794301, + "grad_norm": 0.9560977816581726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8908155560493469, + "num_tokens": 811277332.0, + "step": 20664 + }, + { + "epoch": 2.6288004070728914, + "grad_norm": 0.9792885780334473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8969976305961609, + "num_tokens": 811311910.0, + "step": 20665 + }, + { + "epoch": 2.628927617351482, + "grad_norm": 1.0610151290893555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8904844522476196, + "num_tokens": 811343596.0, + "step": 20666 + }, + { + "epoch": 2.6290548276300725, + "grad_norm": 0.9799665808677673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8960800170898438, + "num_tokens": 811381834.0, + "step": 20667 + }, + { + "epoch": 2.629182037908663, + "grad_norm": 0.9329125285148621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9020382165908813, + "num_tokens": 811421005.0, + "step": 20668 + }, + { + "epoch": 2.6293092481872535, + "grad_norm": 0.951417863368988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8933348059654236, + "num_tokens": 811462891.0, + "step": 20669 + }, + { + "epoch": 2.629436458465844, + "grad_norm": 1.02485191822052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8885464072227478, + "num_tokens": 811498700.0, + "step": 20670 + }, + { + "epoch": 2.6295636687444346, + "grad_norm": 1.04208242893219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8908753395080566, + "num_tokens": 811534694.0, + "step": 20671 + }, + { + "epoch": 2.629690879023025, + "grad_norm": 0.9988008737564087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3431, + "mean_token_accuracy": 0.8765010237693787, + "num_tokens": 811577445.0, + "step": 20672 + }, + { + "epoch": 2.6298180893016156, + "grad_norm": 0.9760167002677917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8937190175056458, + "num_tokens": 811616627.0, + "step": 20673 + }, + { + "epoch": 2.629945299580206, + "grad_norm": 0.9757354855537415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8994308710098267, + "num_tokens": 811653458.0, + "step": 20674 + }, + { + "epoch": 2.6300725098587967, + "grad_norm": 1.0389145612716675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8946483731269836, + "num_tokens": 811691238.0, + "step": 20675 + }, + { + "epoch": 2.6301997201373872, + "grad_norm": 0.9517276287078857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.898810863494873, + "num_tokens": 811731169.0, + "step": 20676 + }, + { + "epoch": 2.6303269304159778, + "grad_norm": 0.888270914554596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.895919680595398, + "num_tokens": 811773892.0, + "step": 20677 + }, + { + "epoch": 2.6304541406945683, + "grad_norm": 0.9795528650283813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8920049667358398, + "num_tokens": 811815265.0, + "step": 20678 + }, + { + "epoch": 2.6305813509731584, + "grad_norm": 0.9751610159873962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8939261436462402, + "num_tokens": 811855622.0, + "step": 20679 + }, + { + "epoch": 2.6307085612517493, + "grad_norm": 0.9295328855514526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2609, + "mean_token_accuracy": 0.9043126106262207, + "num_tokens": 811892802.0, + "step": 20680 + }, + { + "epoch": 2.6308357715303394, + "grad_norm": 0.9459012150764465, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2683, + "mean_token_accuracy": 0.9021034240722656, + "num_tokens": 811931688.0, + "step": 20681 + }, + { + "epoch": 2.6309629818089304, + "grad_norm": 1.0596261024475098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8824853301048279, + "num_tokens": 811969144.0, + "step": 20682 + }, + { + "epoch": 2.6310901920875205, + "grad_norm": 0.8927600979804993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8858276605606079, + "num_tokens": 812023602.0, + "step": 20683 + }, + { + "epoch": 2.6312174023661115, + "grad_norm": 0.9312341213226318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8867031335830688, + "num_tokens": 812064288.0, + "step": 20684 + }, + { + "epoch": 2.6313446126447015, + "grad_norm": 0.8788570761680603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2933, + "mean_token_accuracy": 0.8937802314758301, + "num_tokens": 812110945.0, + "step": 20685 + }, + { + "epoch": 2.631471822923292, + "grad_norm": 0.9858630299568176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8875336647033691, + "num_tokens": 812148390.0, + "step": 20686 + }, + { + "epoch": 2.6315990332018826, + "grad_norm": 0.9858466386795044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8880397081375122, + "num_tokens": 812193381.0, + "step": 20687 + }, + { + "epoch": 2.631726243480473, + "grad_norm": 0.9935879707336426, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8899585604667664, + "num_tokens": 812231531.0, + "step": 20688 + }, + { + "epoch": 2.6318534537590637, + "grad_norm": 1.0090433359146118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8880410194396973, + "num_tokens": 812268652.0, + "step": 20689 + }, + { + "epoch": 2.631980664037654, + "grad_norm": 0.9796873927116394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.8862850666046143, + "num_tokens": 812308984.0, + "step": 20690 + }, + { + "epoch": 2.6321078743162447, + "grad_norm": 0.9338430762290955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8865320682525635, + "num_tokens": 812350888.0, + "step": 20691 + }, + { + "epoch": 2.6322350845948352, + "grad_norm": 0.9355025887489319, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.890073299407959, + "num_tokens": 812390755.0, + "step": 20692 + }, + { + "epoch": 2.6323622948734258, + "grad_norm": 0.9896495938301086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8815528154373169, + "num_tokens": 812435278.0, + "step": 20693 + }, + { + "epoch": 2.6324895051520163, + "grad_norm": 0.9255402088165283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8956621885299683, + "num_tokens": 812476654.0, + "step": 20694 + }, + { + "epoch": 2.632616715430607, + "grad_norm": 0.9212184548377991, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9016859531402588, + "num_tokens": 812514753.0, + "step": 20695 + }, + { + "epoch": 2.6327439257091974, + "grad_norm": 1.0007140636444092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8792904615402222, + "num_tokens": 812554871.0, + "step": 20696 + }, + { + "epoch": 2.632871135987788, + "grad_norm": 1.07633638381958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8793962001800537, + "num_tokens": 812590353.0, + "step": 20697 + }, + { + "epoch": 2.6329983462663784, + "grad_norm": 0.9157994985580444, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8890938758850098, + "num_tokens": 812633071.0, + "step": 20698 + }, + { + "epoch": 2.633125556544969, + "grad_norm": 1.0449979305267334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8940475583076477, + "num_tokens": 812667663.0, + "step": 20699 + }, + { + "epoch": 2.6332527668235595, + "grad_norm": 0.8990117311477661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8898744583129883, + "num_tokens": 812708904.0, + "step": 20700 + }, + { + "epoch": 2.63337997710215, + "grad_norm": 0.9586281776428223, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8916193246841431, + "num_tokens": 812755003.0, + "step": 20701 + }, + { + "epoch": 2.6335071873807405, + "grad_norm": 1.0770597457885742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8876609206199646, + "num_tokens": 812790765.0, + "step": 20702 + }, + { + "epoch": 2.633634397659331, + "grad_norm": 0.9645224809646606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3518, + "mean_token_accuracy": 0.8770232200622559, + "num_tokens": 812832442.0, + "step": 20703 + }, + { + "epoch": 2.633761607937921, + "grad_norm": 0.9855738878250122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8952736258506775, + "num_tokens": 812869015.0, + "step": 20704 + }, + { + "epoch": 2.633888818216512, + "grad_norm": 0.9812443852424622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8901355862617493, + "num_tokens": 812911193.0, + "step": 20705 + }, + { + "epoch": 2.634016028495102, + "grad_norm": 1.0243947505950928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.896998405456543, + "num_tokens": 812946581.0, + "step": 20706 + }, + { + "epoch": 2.634143238773693, + "grad_norm": 0.9338716268539429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.888763427734375, + "num_tokens": 812989548.0, + "step": 20707 + }, + { + "epoch": 2.6342704490522832, + "grad_norm": 0.9494230151176453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8982409238815308, + "num_tokens": 813029238.0, + "step": 20708 + }, + { + "epoch": 2.6343976593308738, + "grad_norm": 0.9828068614006042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8891251087188721, + "num_tokens": 813071573.0, + "step": 20709 + }, + { + "epoch": 2.6345248696094643, + "grad_norm": 0.9937763810157776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8917584419250488, + "num_tokens": 813111376.0, + "step": 20710 + }, + { + "epoch": 2.634652079888055, + "grad_norm": 1.025781273841858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8910272717475891, + "num_tokens": 813147450.0, + "step": 20711 + }, + { + "epoch": 2.6347792901666454, + "grad_norm": 0.977441132068634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9001156687736511, + "num_tokens": 813184287.0, + "step": 20712 + }, + { + "epoch": 2.634906500445236, + "grad_norm": 1.01431143283844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8917216062545776, + "num_tokens": 813222201.0, + "step": 20713 + }, + { + "epoch": 2.6350337107238264, + "grad_norm": 0.9922972321510315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.890931248664856, + "num_tokens": 813263423.0, + "step": 20714 + }, + { + "epoch": 2.635160921002417, + "grad_norm": 1.0240973234176636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8875364065170288, + "num_tokens": 813303840.0, + "step": 20715 + }, + { + "epoch": 2.6352881312810075, + "grad_norm": 0.9756359457969666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8859575390815735, + "num_tokens": 813341394.0, + "step": 20716 + }, + { + "epoch": 2.635415341559598, + "grad_norm": 1.032928466796875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8874154090881348, + "num_tokens": 813383233.0, + "step": 20717 + }, + { + "epoch": 2.6355425518381885, + "grad_norm": 0.9934808611869812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8954480886459351, + "num_tokens": 813416764.0, + "step": 20718 + }, + { + "epoch": 2.635669762116779, + "grad_norm": 1.064226746559143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3418, + "mean_token_accuracy": 0.8784118294715881, + "num_tokens": 813454722.0, + "step": 20719 + }, + { + "epoch": 2.6357969723953696, + "grad_norm": 1.0649782419204712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8834887146949768, + "num_tokens": 813492647.0, + "step": 20720 + }, + { + "epoch": 2.63592418267396, + "grad_norm": 1.0099475383758545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.89319908618927, + "num_tokens": 813530062.0, + "step": 20721 + }, + { + "epoch": 2.6360513929525506, + "grad_norm": 1.0453813076019287, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8928565979003906, + "num_tokens": 813566869.0, + "step": 20722 + }, + { + "epoch": 2.636178603231141, + "grad_norm": 1.0498160123825073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8802534341812134, + "num_tokens": 813602671.0, + "step": 20723 + }, + { + "epoch": 2.6363058135097317, + "grad_norm": 1.0663049221038818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8896230459213257, + "num_tokens": 813642156.0, + "step": 20724 + }, + { + "epoch": 2.6364330237883222, + "grad_norm": 1.0184773206710815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.905532717704773, + "num_tokens": 813674354.0, + "step": 20725 + }, + { + "epoch": 2.6365602340669128, + "grad_norm": 1.1138653755187988, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8917754888534546, + "num_tokens": 813705376.0, + "step": 20726 + }, + { + "epoch": 2.636687444345503, + "grad_norm": 1.017812728881836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8901522159576416, + "num_tokens": 813746800.0, + "step": 20727 + }, + { + "epoch": 2.636814654624094, + "grad_norm": 0.9338293671607971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9023014307022095, + "num_tokens": 813786884.0, + "step": 20728 + }, + { + "epoch": 2.636941864902684, + "grad_norm": 0.9915798306465149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8975536823272705, + "num_tokens": 813826137.0, + "step": 20729 + }, + { + "epoch": 2.637069075181275, + "grad_norm": 0.9878097772598267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8909207582473755, + "num_tokens": 813863236.0, + "step": 20730 + }, + { + "epoch": 2.637196285459865, + "grad_norm": 1.001172423362732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3558, + "mean_token_accuracy": 0.8756023049354553, + "num_tokens": 813909226.0, + "step": 20731 + }, + { + "epoch": 2.637323495738456, + "grad_norm": 0.9522897601127625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9035789370536804, + "num_tokens": 813949052.0, + "step": 20732 + }, + { + "epoch": 2.637450706017046, + "grad_norm": 1.0144063234329224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8936058282852173, + "num_tokens": 813986913.0, + "step": 20733 + }, + { + "epoch": 2.6375779162956365, + "grad_norm": 0.9622635841369629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8897126913070679, + "num_tokens": 814029203.0, + "step": 20734 + }, + { + "epoch": 2.637705126574227, + "grad_norm": 0.9685852527618408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8893124461174011, + "num_tokens": 814070930.0, + "step": 20735 + }, + { + "epoch": 2.6378323368528176, + "grad_norm": 1.056235432624817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8815222978591919, + "num_tokens": 814107176.0, + "step": 20736 + }, + { + "epoch": 2.637959547131408, + "grad_norm": 0.8724831342697144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2603, + "mean_token_accuracy": 0.9055002331733704, + "num_tokens": 814146833.0, + "step": 20737 + }, + { + "epoch": 2.6380867574099987, + "grad_norm": 1.1083284616470337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8986461162567139, + "num_tokens": 814176294.0, + "step": 20738 + }, + { + "epoch": 2.638213967688589, + "grad_norm": 0.9345636367797852, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8967725038528442, + "num_tokens": 814215452.0, + "step": 20739 + }, + { + "epoch": 2.6383411779671797, + "grad_norm": 1.0236390829086304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8854720592498779, + "num_tokens": 814254983.0, + "step": 20740 + }, + { + "epoch": 2.6384683882457702, + "grad_norm": 1.0825023651123047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8883002996444702, + "num_tokens": 814288025.0, + "step": 20741 + }, + { + "epoch": 2.6385955985243608, + "grad_norm": 0.9558907151222229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.885682225227356, + "num_tokens": 814329803.0, + "step": 20742 + }, + { + "epoch": 2.6387228088029513, + "grad_norm": 0.9610095620155334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8913899660110474, + "num_tokens": 814369801.0, + "step": 20743 + }, + { + "epoch": 2.638850019081542, + "grad_norm": 0.9476009011268616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2533, + "mean_token_accuracy": 0.9078179597854614, + "num_tokens": 814408716.0, + "step": 20744 + }, + { + "epoch": 2.6389772293601323, + "grad_norm": 1.0186256170272827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8986866474151611, + "num_tokens": 814443270.0, + "step": 20745 + }, + { + "epoch": 2.639104439638723, + "grad_norm": 0.9371374845504761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8783589601516724, + "num_tokens": 814486436.0, + "step": 20746 + }, + { + "epoch": 2.6392316499173134, + "grad_norm": 0.9326780438423157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.891999363899231, + "num_tokens": 814533018.0, + "step": 20747 + }, + { + "epoch": 2.639358860195904, + "grad_norm": 1.0106182098388672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8811362385749817, + "num_tokens": 814569785.0, + "step": 20748 + }, + { + "epoch": 2.6394860704744945, + "grad_norm": 1.0575050115585327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8813588619232178, + "num_tokens": 814606126.0, + "step": 20749 + }, + { + "epoch": 2.639613280753085, + "grad_norm": 0.9581250548362732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8979412913322449, + "num_tokens": 814644743.0, + "step": 20750 + }, + { + "epoch": 2.6397404910316755, + "grad_norm": 0.9481848478317261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.9011754393577576, + "num_tokens": 814681772.0, + "step": 20751 + }, + { + "epoch": 2.6398677013102656, + "grad_norm": 1.0439683198928833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8954541683197021, + "num_tokens": 814713585.0, + "step": 20752 + }, + { + "epoch": 2.6399949115888566, + "grad_norm": 0.8887851238250732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.9023748636245728, + "num_tokens": 814755844.0, + "step": 20753 + }, + { + "epoch": 2.6401221218674467, + "grad_norm": 0.8660678267478943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8867148756980896, + "num_tokens": 814805077.0, + "step": 20754 + }, + { + "epoch": 2.6402493321460376, + "grad_norm": 0.9621511101722717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8948442935943604, + "num_tokens": 814844533.0, + "step": 20755 + }, + { + "epoch": 2.6403765424246277, + "grad_norm": 0.9814087152481079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8983261585235596, + "num_tokens": 814880549.0, + "step": 20756 + }, + { + "epoch": 2.6405037527032187, + "grad_norm": 0.8617673516273499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.891045093536377, + "num_tokens": 814925390.0, + "step": 20757 + }, + { + "epoch": 2.6406309629818088, + "grad_norm": 0.9468648433685303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.267, + "mean_token_accuracy": 0.9022700786590576, + "num_tokens": 814967868.0, + "step": 20758 + }, + { + "epoch": 2.6407581732603993, + "grad_norm": 1.0066144466400146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2709, + "mean_token_accuracy": 0.9005236029624939, + "num_tokens": 815001180.0, + "step": 20759 + }, + { + "epoch": 2.64088538353899, + "grad_norm": 0.9190318584442139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2522, + "mean_token_accuracy": 0.9095014333724976, + "num_tokens": 815043957.0, + "step": 20760 + }, + { + "epoch": 2.6410125938175804, + "grad_norm": 0.9575722813606262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8934581279754639, + "num_tokens": 815088230.0, + "step": 20761 + }, + { + "epoch": 2.641139804096171, + "grad_norm": 1.1516743898391724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3556, + "mean_token_accuracy": 0.874582052230835, + "num_tokens": 815121795.0, + "step": 20762 + }, + { + "epoch": 2.6412670143747614, + "grad_norm": 0.9538452625274658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8969881534576416, + "num_tokens": 815155912.0, + "step": 20763 + }, + { + "epoch": 2.641394224653352, + "grad_norm": 1.060164213180542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8870141506195068, + "num_tokens": 815192597.0, + "step": 20764 + }, + { + "epoch": 2.6415214349319425, + "grad_norm": 0.9482197761535645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8919395804405212, + "num_tokens": 815233306.0, + "step": 20765 + }, + { + "epoch": 2.641648645210533, + "grad_norm": 0.9747568964958191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8926523923873901, + "num_tokens": 815271732.0, + "step": 20766 + }, + { + "epoch": 2.6417758554891235, + "grad_norm": 1.0049245357513428, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8928444981575012, + "num_tokens": 815308057.0, + "step": 20767 + }, + { + "epoch": 2.641903065767714, + "grad_norm": 0.8261570930480957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8974652290344238, + "num_tokens": 815356802.0, + "step": 20768 + }, + { + "epoch": 2.6420302760463046, + "grad_norm": 0.9458116292953491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9002073407173157, + "num_tokens": 815393366.0, + "step": 20769 + }, + { + "epoch": 2.642157486324895, + "grad_norm": 0.9523462057113647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8986558318138123, + "num_tokens": 815432543.0, + "step": 20770 + }, + { + "epoch": 2.6422846966034856, + "grad_norm": 0.945057213306427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8900566101074219, + "num_tokens": 815472681.0, + "step": 20771 + }, + { + "epoch": 2.642411906882076, + "grad_norm": 1.0316007137298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8941949009895325, + "num_tokens": 815507120.0, + "step": 20772 + }, + { + "epoch": 2.6425391171606667, + "grad_norm": 0.9869967699050903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8907511234283447, + "num_tokens": 815547110.0, + "step": 20773 + }, + { + "epoch": 2.6426663274392572, + "grad_norm": 1.0229357481002808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8740204572677612, + "num_tokens": 815590309.0, + "step": 20774 + }, + { + "epoch": 2.6427935377178478, + "grad_norm": 1.0086145401000977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8865988254547119, + "num_tokens": 815635236.0, + "step": 20775 + }, + { + "epoch": 2.6429207479964383, + "grad_norm": 1.0131683349609375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3252, + "mean_token_accuracy": 0.8840780854225159, + "num_tokens": 815676055.0, + "step": 20776 + }, + { + "epoch": 2.6430479582750284, + "grad_norm": 0.9623565673828125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8918898701667786, + "num_tokens": 815714903.0, + "step": 20777 + }, + { + "epoch": 2.6431751685536193, + "grad_norm": 0.9132562875747681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8932132720947266, + "num_tokens": 815755371.0, + "step": 20778 + }, + { + "epoch": 2.6433023788322094, + "grad_norm": 0.9454220533370972, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2853, + "mean_token_accuracy": 0.8955665826797485, + "num_tokens": 815798294.0, + "step": 20779 + }, + { + "epoch": 2.6434295891108004, + "grad_norm": 0.9950494766235352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.895087480545044, + "num_tokens": 815835280.0, + "step": 20780 + }, + { + "epoch": 2.6435567993893905, + "grad_norm": 0.9309970736503601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.896172046661377, + "num_tokens": 815877945.0, + "step": 20781 + }, + { + "epoch": 2.6436840096679814, + "grad_norm": 0.9530855417251587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.9066972136497498, + "num_tokens": 815918161.0, + "step": 20782 + }, + { + "epoch": 2.6438112199465715, + "grad_norm": 0.9381582140922546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8961706161499023, + "num_tokens": 815957953.0, + "step": 20783 + }, + { + "epoch": 2.643938430225162, + "grad_norm": 0.9396495223045349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8948644995689392, + "num_tokens": 815997608.0, + "step": 20784 + }, + { + "epoch": 2.6440656405037526, + "grad_norm": 1.0664533376693726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3645, + "mean_token_accuracy": 0.873023509979248, + "num_tokens": 816039067.0, + "step": 20785 + }, + { + "epoch": 2.644192850782343, + "grad_norm": 1.1141889095306396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3687, + "mean_token_accuracy": 0.869371235370636, + "num_tokens": 816074943.0, + "step": 20786 + }, + { + "epoch": 2.6443200610609336, + "grad_norm": 0.8779038786888123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8964307308197021, + "num_tokens": 816120426.0, + "step": 20787 + }, + { + "epoch": 2.644447271339524, + "grad_norm": 0.9133086204528809, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9028470516204834, + "num_tokens": 816160198.0, + "step": 20788 + }, + { + "epoch": 2.6445744816181147, + "grad_norm": 0.9471073150634766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8969494104385376, + "num_tokens": 816197901.0, + "step": 20789 + }, + { + "epoch": 2.6447016918967052, + "grad_norm": 1.0018446445465088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8845961093902588, + "num_tokens": 816239345.0, + "step": 20790 + }, + { + "epoch": 2.6448289021752958, + "grad_norm": 0.8913535475730896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8909261226654053, + "num_tokens": 816284434.0, + "step": 20791 + }, + { + "epoch": 2.6449561124538863, + "grad_norm": 1.1024093627929688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8803102970123291, + "num_tokens": 816317557.0, + "step": 20792 + }, + { + "epoch": 2.645083322732477, + "grad_norm": 0.9299986362457275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.8978748321533203, + "num_tokens": 816355441.0, + "step": 20793 + }, + { + "epoch": 2.6452105330110673, + "grad_norm": 1.0787285566329956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8862535953521729, + "num_tokens": 816389429.0, + "step": 20794 + }, + { + "epoch": 2.645337743289658, + "grad_norm": 0.980851411819458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8916217088699341, + "num_tokens": 816427303.0, + "step": 20795 + }, + { + "epoch": 2.6454649535682484, + "grad_norm": 0.9064129590988159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9010698199272156, + "num_tokens": 816465967.0, + "step": 20796 + }, + { + "epoch": 2.645592163846839, + "grad_norm": 0.9449977874755859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9046117663383484, + "num_tokens": 816500411.0, + "step": 20797 + }, + { + "epoch": 2.6457193741254295, + "grad_norm": 0.9633168578147888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.890500545501709, + "num_tokens": 816540532.0, + "step": 20798 + }, + { + "epoch": 2.64584658440402, + "grad_norm": 0.9029915928840637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2603, + "mean_token_accuracy": 0.9032950401306152, + "num_tokens": 816578463.0, + "step": 20799 + }, + { + "epoch": 2.6459737946826105, + "grad_norm": 0.9185391664505005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.9012114405632019, + "num_tokens": 816619491.0, + "step": 20800 + }, + { + "epoch": 2.646101004961201, + "grad_norm": 0.9657295942306519, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9005230665206909, + "num_tokens": 816656466.0, + "step": 20801 + }, + { + "epoch": 2.646228215239791, + "grad_norm": 1.056278109550476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8861026763916016, + "num_tokens": 816695117.0, + "step": 20802 + }, + { + "epoch": 2.646355425518382, + "grad_norm": 1.033646583557129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8871361017227173, + "num_tokens": 816731889.0, + "step": 20803 + }, + { + "epoch": 2.646482635796972, + "grad_norm": 0.9729804396629333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8919435739517212, + "num_tokens": 816774697.0, + "step": 20804 + }, + { + "epoch": 2.646609846075563, + "grad_norm": 0.982864260673523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8937753438949585, + "num_tokens": 816814351.0, + "step": 20805 + }, + { + "epoch": 2.6467370563541532, + "grad_norm": 0.9616361260414124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8900169730186462, + "num_tokens": 816857144.0, + "step": 20806 + }, + { + "epoch": 2.6468642666327438, + "grad_norm": 0.9041721224784851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8975123167037964, + "num_tokens": 816897783.0, + "step": 20807 + }, + { + "epoch": 2.6469914769113343, + "grad_norm": 0.9675390720367432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9002599120140076, + "num_tokens": 816934931.0, + "step": 20808 + }, + { + "epoch": 2.647118687189925, + "grad_norm": 0.9109630584716797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8949996829032898, + "num_tokens": 816974966.0, + "step": 20809 + }, + { + "epoch": 2.6472458974685154, + "grad_norm": 1.1137086153030396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3619, + "mean_token_accuracy": 0.8685929775238037, + "num_tokens": 817012069.0, + "step": 20810 + }, + { + "epoch": 2.647373107747106, + "grad_norm": 1.0144293308258057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8857523202896118, + "num_tokens": 817053027.0, + "step": 20811 + }, + { + "epoch": 2.6475003180256964, + "grad_norm": 0.984171986579895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.892396092414856, + "num_tokens": 817090906.0, + "step": 20812 + }, + { + "epoch": 2.647627528304287, + "grad_norm": 0.9536735415458679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8960866332054138, + "num_tokens": 817131844.0, + "step": 20813 + }, + { + "epoch": 2.6477547385828775, + "grad_norm": 1.0178664922714233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8937783241271973, + "num_tokens": 817164737.0, + "step": 20814 + }, + { + "epoch": 2.647881948861468, + "grad_norm": 0.9942936897277832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3563, + "mean_token_accuracy": 0.8693152666091919, + "num_tokens": 817210948.0, + "step": 20815 + }, + { + "epoch": 2.6480091591400585, + "grad_norm": 1.0278843641281128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8875480890274048, + "num_tokens": 817251031.0, + "step": 20816 + }, + { + "epoch": 2.648136369418649, + "grad_norm": 0.9247015118598938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9033763408660889, + "num_tokens": 817288886.0, + "step": 20817 + }, + { + "epoch": 2.6482635796972396, + "grad_norm": 0.8951514363288879, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8957303762435913, + "num_tokens": 817332093.0, + "step": 20818 + }, + { + "epoch": 2.64839078997583, + "grad_norm": 0.8734968304634094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8900262713432312, + "num_tokens": 817380200.0, + "step": 20819 + }, + { + "epoch": 2.6485180002544206, + "grad_norm": 1.0577945709228516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3334, + "mean_token_accuracy": 0.8833060264587402, + "num_tokens": 817416272.0, + "step": 20820 + }, + { + "epoch": 2.648645210533011, + "grad_norm": 0.9331212639808655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.8988012671470642, + "num_tokens": 817457062.0, + "step": 20821 + }, + { + "epoch": 2.6487724208116017, + "grad_norm": 0.994195282459259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8881144523620605, + "num_tokens": 817493324.0, + "step": 20822 + }, + { + "epoch": 2.648899631090192, + "grad_norm": 1.0331867933273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3353, + "mean_token_accuracy": 0.8809141516685486, + "num_tokens": 817531615.0, + "step": 20823 + }, + { + "epoch": 2.6490268413687827, + "grad_norm": 0.8920086622238159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.8980349898338318, + "num_tokens": 817572126.0, + "step": 20824 + }, + { + "epoch": 2.649154051647373, + "grad_norm": 0.9942582249641418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9023644924163818, + "num_tokens": 817607593.0, + "step": 20825 + }, + { + "epoch": 2.649281261925964, + "grad_norm": 1.1447557210922241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.88117915391922, + "num_tokens": 817646042.0, + "step": 20826 + }, + { + "epoch": 2.649408472204554, + "grad_norm": 0.9264146089553833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8949077129364014, + "num_tokens": 817685714.0, + "step": 20827 + }, + { + "epoch": 2.649535682483145, + "grad_norm": 0.9154035449028015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.890796959400177, + "num_tokens": 817728870.0, + "step": 20828 + }, + { + "epoch": 2.649662892761735, + "grad_norm": 1.0109180212020874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8911363482475281, + "num_tokens": 817771054.0, + "step": 20829 + }, + { + "epoch": 2.649790103040326, + "grad_norm": 1.0472177267074585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8934844136238098, + "num_tokens": 817808744.0, + "step": 20830 + }, + { + "epoch": 2.649917313318916, + "grad_norm": 0.846210777759552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8962303400039673, + "num_tokens": 817855611.0, + "step": 20831 + }, + { + "epoch": 2.6500445235975065, + "grad_norm": 0.9780656695365906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9022771120071411, + "num_tokens": 817891842.0, + "step": 20832 + }, + { + "epoch": 2.650171733876097, + "grad_norm": 0.9883517026901245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.897708535194397, + "num_tokens": 817929189.0, + "step": 20833 + }, + { + "epoch": 2.6502989441546876, + "grad_norm": 0.8758817315101624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2555, + "mean_token_accuracy": 0.9053007364273071, + "num_tokens": 817968569.0, + "step": 20834 + }, + { + "epoch": 2.650426154433278, + "grad_norm": 0.9684619307518005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9016010761260986, + "num_tokens": 818004987.0, + "step": 20835 + }, + { + "epoch": 2.6505533647118686, + "grad_norm": 1.0086313486099243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.87331622838974, + "num_tokens": 818046120.0, + "step": 20836 + }, + { + "epoch": 2.650680574990459, + "grad_norm": 0.997686505317688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8836380839347839, + "num_tokens": 818085421.0, + "step": 20837 + }, + { + "epoch": 2.6508077852690497, + "grad_norm": 0.9392676949501038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.890290379524231, + "num_tokens": 818130154.0, + "step": 20838 + }, + { + "epoch": 2.6509349955476402, + "grad_norm": 1.0505871772766113, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2553, + "mean_token_accuracy": 0.9052377343177795, + "num_tokens": 818160265.0, + "step": 20839 + }, + { + "epoch": 2.6510622058262308, + "grad_norm": 1.0830186605453491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8871523141860962, + "num_tokens": 818198343.0, + "step": 20840 + }, + { + "epoch": 2.6511894161048213, + "grad_norm": 0.991094172000885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8900947570800781, + "num_tokens": 818236489.0, + "step": 20841 + }, + { + "epoch": 2.651316626383412, + "grad_norm": 0.8446958661079407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2457, + "mean_token_accuracy": 0.9091136455535889, + "num_tokens": 818278412.0, + "step": 20842 + }, + { + "epoch": 2.6514438366620023, + "grad_norm": 0.9952594041824341, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8894199728965759, + "num_tokens": 818315487.0, + "step": 20843 + }, + { + "epoch": 2.651571046940593, + "grad_norm": 0.9256704449653625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8953139185905457, + "num_tokens": 818356108.0, + "step": 20844 + }, + { + "epoch": 2.6516982572191834, + "grad_norm": 0.8524044156074524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2578, + "mean_token_accuracy": 0.9036663174629211, + "num_tokens": 818398317.0, + "step": 20845 + }, + { + "epoch": 2.651825467497774, + "grad_norm": 0.9720350503921509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8868354558944702, + "num_tokens": 818441219.0, + "step": 20846 + }, + { + "epoch": 2.6519526777763645, + "grad_norm": 1.00688636302948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8878310918807983, + "num_tokens": 818480136.0, + "step": 20847 + }, + { + "epoch": 2.652079888054955, + "grad_norm": 0.9454057812690735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.9010044932365417, + "num_tokens": 818521274.0, + "step": 20848 + }, + { + "epoch": 2.6522070983335455, + "grad_norm": 1.0294485092163086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.887173593044281, + "num_tokens": 818559605.0, + "step": 20849 + }, + { + "epoch": 2.6523343086121356, + "grad_norm": 0.9726678133010864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.9003503322601318, + "num_tokens": 818596715.0, + "step": 20850 + }, + { + "epoch": 2.6524615188907266, + "grad_norm": 0.8965584635734558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2438, + "mean_token_accuracy": 0.9114208221435547, + "num_tokens": 818635566.0, + "step": 20851 + }, + { + "epoch": 2.6525887291693167, + "grad_norm": 0.9980418682098389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.889714777469635, + "num_tokens": 818673544.0, + "step": 20852 + }, + { + "epoch": 2.6527159394479076, + "grad_norm": 1.0110293626785278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8871927261352539, + "num_tokens": 818712363.0, + "step": 20853 + }, + { + "epoch": 2.6528431497264977, + "grad_norm": 1.0722147226333618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3664, + "mean_token_accuracy": 0.8711615800857544, + "num_tokens": 818749924.0, + "step": 20854 + }, + { + "epoch": 2.6529703600050887, + "grad_norm": 0.9428295493125916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8932061791419983, + "num_tokens": 818789555.0, + "step": 20855 + }, + { + "epoch": 2.6530975702836788, + "grad_norm": 0.9664711952209473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8894052505493164, + "num_tokens": 818829989.0, + "step": 20856 + }, + { + "epoch": 2.6532247805622693, + "grad_norm": 1.010936975479126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3446, + "mean_token_accuracy": 0.8809487223625183, + "num_tokens": 818867290.0, + "step": 20857 + }, + { + "epoch": 2.65335199084086, + "grad_norm": 1.0156086683273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8799417614936829, + "num_tokens": 818906936.0, + "step": 20858 + }, + { + "epoch": 2.6534792011194503, + "grad_norm": 0.9492154717445374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8867384195327759, + "num_tokens": 818949081.0, + "step": 20859 + }, + { + "epoch": 2.653606411398041, + "grad_norm": 1.041068196296692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8772939443588257, + "num_tokens": 818988356.0, + "step": 20860 + }, + { + "epoch": 2.6537336216766314, + "grad_norm": 1.0280917882919312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8899698853492737, + "num_tokens": 819023830.0, + "step": 20861 + }, + { + "epoch": 2.653860831955222, + "grad_norm": 0.9894031882286072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8903449773788452, + "num_tokens": 819061417.0, + "step": 20862 + }, + { + "epoch": 2.6539880422338125, + "grad_norm": 0.9766794443130493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8959667682647705, + "num_tokens": 819100218.0, + "step": 20863 + }, + { + "epoch": 2.654115252512403, + "grad_norm": 0.8992552161216736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8915833234786987, + "num_tokens": 819140555.0, + "step": 20864 + }, + { + "epoch": 2.6542424627909935, + "grad_norm": 0.9735771417617798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.886829137802124, + "num_tokens": 819185045.0, + "step": 20865 + }, + { + "epoch": 2.654369673069584, + "grad_norm": 0.9826346635818481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8961379528045654, + "num_tokens": 819219339.0, + "step": 20866 + }, + { + "epoch": 2.6544968833481746, + "grad_norm": 1.026257872581482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8874624371528625, + "num_tokens": 819255228.0, + "step": 20867 + }, + { + "epoch": 2.654624093626765, + "grad_norm": 0.9148753881454468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8820538520812988, + "num_tokens": 819303259.0, + "step": 20868 + }, + { + "epoch": 2.6547513039053556, + "grad_norm": 0.9922210574150085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8835821151733398, + "num_tokens": 819344884.0, + "step": 20869 + }, + { + "epoch": 2.654878514183946, + "grad_norm": 1.059428095817566, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8802511692047119, + "num_tokens": 819384624.0, + "step": 20870 + }, + { + "epoch": 2.6550057244625367, + "grad_norm": 1.0826634168624878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8783366680145264, + "num_tokens": 819418123.0, + "step": 20871 + }, + { + "epoch": 2.655132934741127, + "grad_norm": 1.0429936647415161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8909557461738586, + "num_tokens": 819456638.0, + "step": 20872 + }, + { + "epoch": 2.6552601450197177, + "grad_norm": 0.930095911026001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.8967152237892151, + "num_tokens": 819496913.0, + "step": 20873 + }, + { + "epoch": 2.6553873552983083, + "grad_norm": 0.9962329864501953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.8982598781585693, + "num_tokens": 819528156.0, + "step": 20874 + }, + { + "epoch": 2.6555145655768984, + "grad_norm": 0.8975366353988647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8951337337493896, + "num_tokens": 819570553.0, + "step": 20875 + }, + { + "epoch": 2.6556417758554893, + "grad_norm": 1.038453459739685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.887381911277771, + "num_tokens": 819609841.0, + "step": 20876 + }, + { + "epoch": 2.6557689861340794, + "grad_norm": 0.9420461058616638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8910180330276489, + "num_tokens": 819651986.0, + "step": 20877 + }, + { + "epoch": 2.6558961964126704, + "grad_norm": 1.0161097049713135, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8801875114440918, + "num_tokens": 819695291.0, + "step": 20878 + }, + { + "epoch": 2.6560234066912605, + "grad_norm": 0.9439990520477295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8912949562072754, + "num_tokens": 819737226.0, + "step": 20879 + }, + { + "epoch": 2.6561506169698514, + "grad_norm": 0.946923553943634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2653, + "mean_token_accuracy": 0.9040607213973999, + "num_tokens": 819773816.0, + "step": 20880 + }, + { + "epoch": 2.6562778272484415, + "grad_norm": 0.9937632083892822, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8959745168685913, + "num_tokens": 819812646.0, + "step": 20881 + }, + { + "epoch": 2.656405037527032, + "grad_norm": 1.1424932479858398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8840409517288208, + "num_tokens": 819846424.0, + "step": 20882 + }, + { + "epoch": 2.6565322478056226, + "grad_norm": 0.9596536755561829, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.899228572845459, + "num_tokens": 819888147.0, + "step": 20883 + }, + { + "epoch": 2.656659458084213, + "grad_norm": 0.9936832189559937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8819639682769775, + "num_tokens": 819928829.0, + "step": 20884 + }, + { + "epoch": 2.6567866683628036, + "grad_norm": 0.9504225850105286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.882993757724762, + "num_tokens": 819974088.0, + "step": 20885 + }, + { + "epoch": 2.656913878641394, + "grad_norm": 1.0268676280975342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8899673819541931, + "num_tokens": 820010428.0, + "step": 20886 + }, + { + "epoch": 2.6570410889199847, + "grad_norm": 1.0555658340454102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3432, + "mean_token_accuracy": 0.8743293881416321, + "num_tokens": 820047795.0, + "step": 20887 + }, + { + "epoch": 2.6571682991985752, + "grad_norm": 0.8992869257926941, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8987810015678406, + "num_tokens": 820088047.0, + "step": 20888 + }, + { + "epoch": 2.6572955094771658, + "grad_norm": 1.0597364902496338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8905216455459595, + "num_tokens": 820122602.0, + "step": 20889 + }, + { + "epoch": 2.6574227197557563, + "grad_norm": 0.9788274765014648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8930736780166626, + "num_tokens": 820162609.0, + "step": 20890 + }, + { + "epoch": 2.657549930034347, + "grad_norm": 1.178694725036621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.8863038420677185, + "num_tokens": 820192454.0, + "step": 20891 + }, + { + "epoch": 2.6576771403129373, + "grad_norm": 0.9905986785888672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2534, + "mean_token_accuracy": 0.9064317941665649, + "num_tokens": 820226290.0, + "step": 20892 + }, + { + "epoch": 2.657804350591528, + "grad_norm": 0.9240458011627197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.9022667407989502, + "num_tokens": 820267742.0, + "step": 20893 + }, + { + "epoch": 2.6579315608701184, + "grad_norm": 0.9675964117050171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8805078268051147, + "num_tokens": 820310512.0, + "step": 20894 + }, + { + "epoch": 2.658058771148709, + "grad_norm": 0.9930479526519775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8906510472297668, + "num_tokens": 820350593.0, + "step": 20895 + }, + { + "epoch": 2.6581859814272994, + "grad_norm": 0.878102719783783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8909337520599365, + "num_tokens": 820394481.0, + "step": 20896 + }, + { + "epoch": 2.65831319170589, + "grad_norm": 1.0061655044555664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8960796594619751, + "num_tokens": 820431980.0, + "step": 20897 + }, + { + "epoch": 2.6584404019844805, + "grad_norm": 1.077957034111023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8743873834609985, + "num_tokens": 820469146.0, + "step": 20898 + }, + { + "epoch": 2.658567612263071, + "grad_norm": 1.0024073123931885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8912966847419739, + "num_tokens": 820509930.0, + "step": 20899 + }, + { + "epoch": 2.658694822541661, + "grad_norm": 0.9274902939796448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8938989639282227, + "num_tokens": 820551668.0, + "step": 20900 + }, + { + "epoch": 2.658822032820252, + "grad_norm": 0.9390892386436462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8978330492973328, + "num_tokens": 820592848.0, + "step": 20901 + }, + { + "epoch": 2.658949243098842, + "grad_norm": 0.9496724009513855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8802075982093811, + "num_tokens": 820636253.0, + "step": 20902 + }, + { + "epoch": 2.659076453377433, + "grad_norm": 0.9420871138572693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.890878438949585, + "num_tokens": 820677326.0, + "step": 20903 + }, + { + "epoch": 2.6592036636560232, + "grad_norm": 0.9927372336387634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3498, + "mean_token_accuracy": 0.877591609954834, + "num_tokens": 820719983.0, + "step": 20904 + }, + { + "epoch": 2.6593308739346138, + "grad_norm": 0.9960511922836304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8905067443847656, + "num_tokens": 820759419.0, + "step": 20905 + }, + { + "epoch": 2.6594580842132043, + "grad_norm": 1.1181875467300415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8890806436538696, + "num_tokens": 820793794.0, + "step": 20906 + }, + { + "epoch": 2.659585294491795, + "grad_norm": 0.9865309596061707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8908894062042236, + "num_tokens": 820831307.0, + "step": 20907 + }, + { + "epoch": 2.6597125047703853, + "grad_norm": 1.032268762588501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3409, + "mean_token_accuracy": 0.8775786757469177, + "num_tokens": 820870163.0, + "step": 20908 + }, + { + "epoch": 2.659839715048976, + "grad_norm": 1.027079701423645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.348, + "mean_token_accuracy": 0.8781881332397461, + "num_tokens": 820909140.0, + "step": 20909 + }, + { + "epoch": 2.6599669253275664, + "grad_norm": 0.9877286553382874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8924822807312012, + "num_tokens": 820945947.0, + "step": 20910 + }, + { + "epoch": 2.660094135606157, + "grad_norm": 1.0562785863876343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8787477612495422, + "num_tokens": 820983178.0, + "step": 20911 + }, + { + "epoch": 2.6602213458847475, + "grad_norm": 0.9874657988548279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8763408660888672, + "num_tokens": 821029907.0, + "step": 20912 + }, + { + "epoch": 2.660348556163338, + "grad_norm": 1.0097787380218506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.264, + "mean_token_accuracy": 0.9008289575576782, + "num_tokens": 821064397.0, + "step": 20913 + }, + { + "epoch": 2.6604757664419285, + "grad_norm": 0.9044354557991028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9038280248641968, + "num_tokens": 821103081.0, + "step": 20914 + }, + { + "epoch": 2.660602976720519, + "grad_norm": 0.8563793897628784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8994908332824707, + "num_tokens": 821150305.0, + "step": 20915 + }, + { + "epoch": 2.6607301869991096, + "grad_norm": 0.8736335039138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9056330919265747, + "num_tokens": 821191268.0, + "step": 20916 + }, + { + "epoch": 2.6608573972777, + "grad_norm": 1.0210542678833008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8880358934402466, + "num_tokens": 821228507.0, + "step": 20917 + }, + { + "epoch": 2.6609846075562906, + "grad_norm": 0.9120803475379944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8988949060440063, + "num_tokens": 821271190.0, + "step": 20918 + }, + { + "epoch": 2.661111817834881, + "grad_norm": 1.0639413595199585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.892472505569458, + "num_tokens": 821304086.0, + "step": 20919 + }, + { + "epoch": 2.6612390281134717, + "grad_norm": 0.9067532420158386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.252, + "mean_token_accuracy": 0.907378613948822, + "num_tokens": 821340162.0, + "step": 20920 + }, + { + "epoch": 2.661366238392062, + "grad_norm": 1.0838037729263306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3228, + "mean_token_accuracy": 0.8857129812240601, + "num_tokens": 821377690.0, + "step": 20921 + }, + { + "epoch": 2.6614934486706527, + "grad_norm": 0.9146501421928406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2452, + "mean_token_accuracy": 0.9088238477706909, + "num_tokens": 821411958.0, + "step": 20922 + }, + { + "epoch": 2.661620658949243, + "grad_norm": 0.9041467308998108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8892412185668945, + "num_tokens": 821454905.0, + "step": 20923 + }, + { + "epoch": 2.661747869227834, + "grad_norm": 0.9781392216682434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8967058658599854, + "num_tokens": 821492895.0, + "step": 20924 + }, + { + "epoch": 2.661875079506424, + "grad_norm": 1.0743839740753174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8924335241317749, + "num_tokens": 821530036.0, + "step": 20925 + }, + { + "epoch": 2.662002289785015, + "grad_norm": 0.9819086790084839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8892607688903809, + "num_tokens": 821567996.0, + "step": 20926 + }, + { + "epoch": 2.662129500063605, + "grad_norm": 1.0127615928649902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8826978802680969, + "num_tokens": 821609218.0, + "step": 20927 + }, + { + "epoch": 2.662256710342196, + "grad_norm": 0.9042487144470215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.8973629474639893, + "num_tokens": 821650490.0, + "step": 20928 + }, + { + "epoch": 2.662383920620786, + "grad_norm": 0.9678093194961548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8792985677719116, + "num_tokens": 821694922.0, + "step": 20929 + }, + { + "epoch": 2.6625111308993765, + "grad_norm": 1.0007925033569336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.8910637497901917, + "num_tokens": 821738861.0, + "step": 20930 + }, + { + "epoch": 2.662638341177967, + "grad_norm": 0.9557608962059021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.8984701633453369, + "num_tokens": 821776828.0, + "step": 20931 + }, + { + "epoch": 2.6627655514565576, + "grad_norm": 1.0288604497909546, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8861253261566162, + "num_tokens": 821812990.0, + "step": 20932 + }, + { + "epoch": 2.662892761735148, + "grad_norm": 0.9570770859718323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8917279243469238, + "num_tokens": 821851075.0, + "step": 20933 + }, + { + "epoch": 2.6630199720137386, + "grad_norm": 0.9538266658782959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8868951797485352, + "num_tokens": 821892790.0, + "step": 20934 + }, + { + "epoch": 2.663147182292329, + "grad_norm": 0.9507865905761719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8907684087753296, + "num_tokens": 821935007.0, + "step": 20935 + }, + { + "epoch": 2.6632743925709197, + "grad_norm": 1.0877083539962769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.87890625, + "num_tokens": 821972687.0, + "step": 20936 + }, + { + "epoch": 2.66340160284951, + "grad_norm": 1.017598271369934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8941841125488281, + "num_tokens": 822007882.0, + "step": 20937 + }, + { + "epoch": 2.6635288131281007, + "grad_norm": 0.883634626865387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.898841381072998, + "num_tokens": 822052418.0, + "step": 20938 + }, + { + "epoch": 2.6636560234066913, + "grad_norm": 0.9435650706291199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8944230079650879, + "num_tokens": 822091969.0, + "step": 20939 + }, + { + "epoch": 2.663783233685282, + "grad_norm": 0.9806329607963562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.8999930620193481, + "num_tokens": 822130866.0, + "step": 20940 + }, + { + "epoch": 2.6639104439638723, + "grad_norm": 0.9618832468986511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8888859748840332, + "num_tokens": 822171952.0, + "step": 20941 + }, + { + "epoch": 2.664037654242463, + "grad_norm": 0.9909508228302002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8892902135848999, + "num_tokens": 822214636.0, + "step": 20942 + }, + { + "epoch": 2.6641648645210534, + "grad_norm": 1.070607304573059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8885486721992493, + "num_tokens": 822251121.0, + "step": 20943 + }, + { + "epoch": 2.664292074799644, + "grad_norm": 0.9969450235366821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.8797038197517395, + "num_tokens": 822297144.0, + "step": 20944 + }, + { + "epoch": 2.6644192850782344, + "grad_norm": 0.9235929846763611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8971577286720276, + "num_tokens": 822343943.0, + "step": 20945 + }, + { + "epoch": 2.664546495356825, + "grad_norm": 1.0963242053985596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.894779622554779, + "num_tokens": 822377746.0, + "step": 20946 + }, + { + "epoch": 2.6646737056354155, + "grad_norm": 1.0212178230285645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8874319791793823, + "num_tokens": 822421290.0, + "step": 20947 + }, + { + "epoch": 2.6648009159140056, + "grad_norm": 0.9778430461883545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8897460103034973, + "num_tokens": 822463527.0, + "step": 20948 + }, + { + "epoch": 2.6649281261925966, + "grad_norm": 1.0833224058151245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.8882815837860107, + "num_tokens": 822497446.0, + "step": 20949 + }, + { + "epoch": 2.6650553364711866, + "grad_norm": 1.066694736480713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8839887380599976, + "num_tokens": 822534063.0, + "step": 20950 + }, + { + "epoch": 2.6651825467497776, + "grad_norm": 1.043683409690857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.8810639381408691, + "num_tokens": 822574044.0, + "step": 20951 + }, + { + "epoch": 2.6653097570283677, + "grad_norm": 1.0451687574386597, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8931887745857239, + "num_tokens": 822610946.0, + "step": 20952 + }, + { + "epoch": 2.6654369673069587, + "grad_norm": 0.9620197415351868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8857033252716064, + "num_tokens": 822653856.0, + "step": 20953 + }, + { + "epoch": 2.6655641775855488, + "grad_norm": 0.9724594950675964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8786667585372925, + "num_tokens": 822697581.0, + "step": 20954 + }, + { + "epoch": 2.6656913878641393, + "grad_norm": 0.9278687834739685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.8998578786849976, + "num_tokens": 822741324.0, + "step": 20955 + }, + { + "epoch": 2.66581859814273, + "grad_norm": 1.0083757638931274, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3543, + "mean_token_accuracy": 0.8741666078567505, + "num_tokens": 822781103.0, + "step": 20956 + }, + { + "epoch": 2.6659458084213203, + "grad_norm": 0.984254777431488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8837162852287292, + "num_tokens": 822822319.0, + "step": 20957 + }, + { + "epoch": 2.666073018699911, + "grad_norm": 0.9723845720291138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8892984390258789, + "num_tokens": 822862995.0, + "step": 20958 + }, + { + "epoch": 2.6662002289785014, + "grad_norm": 0.968850314617157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8980278968811035, + "num_tokens": 822901188.0, + "step": 20959 + }, + { + "epoch": 2.666327439257092, + "grad_norm": 1.0788891315460205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3459, + "mean_token_accuracy": 0.8720748424530029, + "num_tokens": 822937704.0, + "step": 20960 + }, + { + "epoch": 2.6664546495356825, + "grad_norm": 0.9891403317451477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.316, + "mean_token_accuracy": 0.8875353336334229, + "num_tokens": 822980621.0, + "step": 20961 + }, + { + "epoch": 2.666581859814273, + "grad_norm": 0.9593633413314819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8880883455276489, + "num_tokens": 823023502.0, + "step": 20962 + }, + { + "epoch": 2.6667090700928635, + "grad_norm": 0.9109418988227844, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9037562608718872, + "num_tokens": 823064770.0, + "step": 20963 + }, + { + "epoch": 2.666836280371454, + "grad_norm": 1.025973916053772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8989874124526978, + "num_tokens": 823099442.0, + "step": 20964 + }, + { + "epoch": 2.6669634906500446, + "grad_norm": 0.9249112606048584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8950890302658081, + "num_tokens": 823143390.0, + "step": 20965 + }, + { + "epoch": 2.667090700928635, + "grad_norm": 1.0464173555374146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8772607445716858, + "num_tokens": 823178897.0, + "step": 20966 + }, + { + "epoch": 2.6672179112072256, + "grad_norm": 1.0282139778137207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.893069863319397, + "num_tokens": 823213772.0, + "step": 20967 + }, + { + "epoch": 2.667345121485816, + "grad_norm": 0.8547095656394958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2609, + "mean_token_accuracy": 0.9060887694358826, + "num_tokens": 823257043.0, + "step": 20968 + }, + { + "epoch": 2.6674723317644067, + "grad_norm": 1.0812327861785889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.9011971950531006, + "num_tokens": 823286877.0, + "step": 20969 + }, + { + "epoch": 2.667599542042997, + "grad_norm": 1.0193628072738647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8908233642578125, + "num_tokens": 823323646.0, + "step": 20970 + }, + { + "epoch": 2.6677267523215877, + "grad_norm": 0.9432885050773621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8981601595878601, + "num_tokens": 823362069.0, + "step": 20971 + }, + { + "epoch": 2.6678539626001783, + "grad_norm": 0.9244320392608643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8992351293563843, + "num_tokens": 823402706.0, + "step": 20972 + }, + { + "epoch": 2.6679811728787683, + "grad_norm": 0.9597498178482056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8905298113822937, + "num_tokens": 823442649.0, + "step": 20973 + }, + { + "epoch": 2.6681083831573593, + "grad_norm": 0.9548231363296509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.9002691507339478, + "num_tokens": 823481080.0, + "step": 20974 + }, + { + "epoch": 2.6682355934359494, + "grad_norm": 0.8667181730270386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8910713195800781, + "num_tokens": 823529312.0, + "step": 20975 + }, + { + "epoch": 2.6683628037145404, + "grad_norm": 1.0977336168289185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.36, + "mean_token_accuracy": 0.8741898536682129, + "num_tokens": 823566628.0, + "step": 20976 + }, + { + "epoch": 2.6684900139931305, + "grad_norm": 0.9289237856864929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.9000837802886963, + "num_tokens": 823604881.0, + "step": 20977 + }, + { + "epoch": 2.668617224271721, + "grad_norm": 1.0417768955230713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8895956873893738, + "num_tokens": 823644214.0, + "step": 20978 + }, + { + "epoch": 2.6687444345503115, + "grad_norm": 0.9497932195663452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2672, + "mean_token_accuracy": 0.9002889394760132, + "num_tokens": 823682119.0, + "step": 20979 + }, + { + "epoch": 2.668871644828902, + "grad_norm": 0.939702570438385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8857812881469727, + "num_tokens": 823726830.0, + "step": 20980 + }, + { + "epoch": 2.6689988551074926, + "grad_norm": 0.9250448942184448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8970519304275513, + "num_tokens": 823766826.0, + "step": 20981 + }, + { + "epoch": 2.669126065386083, + "grad_norm": 1.0684665441513062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8890957832336426, + "num_tokens": 823800930.0, + "step": 20982 + }, + { + "epoch": 2.6692532756646736, + "grad_norm": 0.9637531638145447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8848816752433777, + "num_tokens": 823841435.0, + "step": 20983 + }, + { + "epoch": 2.669380485943264, + "grad_norm": 1.013891577720642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8880921602249146, + "num_tokens": 823876734.0, + "step": 20984 + }, + { + "epoch": 2.6695076962218547, + "grad_norm": 0.9374838471412659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8855378031730652, + "num_tokens": 823918340.0, + "step": 20985 + }, + { + "epoch": 2.669634906500445, + "grad_norm": 0.9583261609077454, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8997318744659424, + "num_tokens": 823958290.0, + "step": 20986 + }, + { + "epoch": 2.6697621167790357, + "grad_norm": 1.001443862915039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3606, + "mean_token_accuracy": 0.8703066110610962, + "num_tokens": 824003834.0, + "step": 20987 + }, + { + "epoch": 2.6698893270576263, + "grad_norm": 0.9698778390884399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8885748982429504, + "num_tokens": 824046429.0, + "step": 20988 + }, + { + "epoch": 2.670016537336217, + "grad_norm": 0.932439923286438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8977115154266357, + "num_tokens": 824084948.0, + "step": 20989 + }, + { + "epoch": 2.6701437476148073, + "grad_norm": 0.9969185590744019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8955880403518677, + "num_tokens": 824122820.0, + "step": 20990 + }, + { + "epoch": 2.670270957893398, + "grad_norm": 1.0340232849121094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3313, + "mean_token_accuracy": 0.8816514611244202, + "num_tokens": 824158581.0, + "step": 20991 + }, + { + "epoch": 2.6703981681719884, + "grad_norm": 1.1155692338943481, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8715780973434448, + "num_tokens": 824195221.0, + "step": 20992 + }, + { + "epoch": 2.670525378450579, + "grad_norm": 1.046419382095337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8942453861236572, + "num_tokens": 824230607.0, + "step": 20993 + }, + { + "epoch": 2.6706525887291694, + "grad_norm": 0.927327573299408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.892040491104126, + "num_tokens": 824269885.0, + "step": 20994 + }, + { + "epoch": 2.67077979900776, + "grad_norm": 0.9684150218963623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8940570950508118, + "num_tokens": 824309384.0, + "step": 20995 + }, + { + "epoch": 2.6709070092863505, + "grad_norm": 0.9833428263664246, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.244, + "mean_token_accuracy": 0.9108392000198364, + "num_tokens": 824342006.0, + "step": 20996 + }, + { + "epoch": 2.671034219564941, + "grad_norm": 1.0635632276535034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8872936964035034, + "num_tokens": 824378361.0, + "step": 20997 + }, + { + "epoch": 2.671161429843531, + "grad_norm": 0.9478674530982971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8997005224227905, + "num_tokens": 824417919.0, + "step": 20998 + }, + { + "epoch": 2.671288640122122, + "grad_norm": 0.8775280117988586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8973202109336853, + "num_tokens": 824463014.0, + "step": 20999 + }, + { + "epoch": 2.671415850400712, + "grad_norm": 0.8848288655281067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2537, + "mean_token_accuracy": 0.9065686464309692, + "num_tokens": 824500746.0, + "step": 21000 + }, + { + "epoch": 2.671543060679303, + "grad_norm": 1.1205090284347534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8812909722328186, + "num_tokens": 824533357.0, + "step": 21001 + }, + { + "epoch": 2.6716702709578932, + "grad_norm": 0.9737688899040222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8868022561073303, + "num_tokens": 824573582.0, + "step": 21002 + }, + { + "epoch": 2.6717974812364838, + "grad_norm": 0.9151591658592224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9017370939254761, + "num_tokens": 824613991.0, + "step": 21003 + }, + { + "epoch": 2.6719246915150743, + "grad_norm": 0.9847937226295471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8973079919815063, + "num_tokens": 824649393.0, + "step": 21004 + }, + { + "epoch": 2.672051901793665, + "grad_norm": 0.9281347393989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8923264145851135, + "num_tokens": 824691904.0, + "step": 21005 + }, + { + "epoch": 2.6721791120722553, + "grad_norm": 0.9139024019241333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8941377401351929, + "num_tokens": 824733943.0, + "step": 21006 + }, + { + "epoch": 2.672306322350846, + "grad_norm": 0.9206734895706177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8878086805343628, + "num_tokens": 824779348.0, + "step": 21007 + }, + { + "epoch": 2.6724335326294364, + "grad_norm": 0.9403758645057678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8873800039291382, + "num_tokens": 824820988.0, + "step": 21008 + }, + { + "epoch": 2.672560742908027, + "grad_norm": 0.987978458404541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8814888596534729, + "num_tokens": 824860782.0, + "step": 21009 + }, + { + "epoch": 2.6726879531866174, + "grad_norm": 1.0185469388961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8862429261207581, + "num_tokens": 824899496.0, + "step": 21010 + }, + { + "epoch": 2.672815163465208, + "grad_norm": 0.9876785278320312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.886719286441803, + "num_tokens": 824942376.0, + "step": 21011 + }, + { + "epoch": 2.6729423737437985, + "grad_norm": 1.1380304098129272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3612, + "mean_token_accuracy": 0.8724561929702759, + "num_tokens": 824980034.0, + "step": 21012 + }, + { + "epoch": 2.673069584022389, + "grad_norm": 1.0287688970565796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8833945989608765, + "num_tokens": 825020517.0, + "step": 21013 + }, + { + "epoch": 2.6731967943009796, + "grad_norm": 1.0110746622085571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2712, + "mean_token_accuracy": 0.9016100168228149, + "num_tokens": 825056618.0, + "step": 21014 + }, + { + "epoch": 2.67332400457957, + "grad_norm": 0.9764077067375183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8929910063743591, + "num_tokens": 825093156.0, + "step": 21015 + }, + { + "epoch": 2.6734512148581606, + "grad_norm": 0.9958078265190125, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.892625629901886, + "num_tokens": 825126930.0, + "step": 21016 + }, + { + "epoch": 2.673578425136751, + "grad_norm": 1.0210886001586914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.892730712890625, + "num_tokens": 825161709.0, + "step": 21017 + }, + { + "epoch": 2.6737056354153417, + "grad_norm": 0.9451694488525391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8924158811569214, + "num_tokens": 825203562.0, + "step": 21018 + }, + { + "epoch": 2.673832845693932, + "grad_norm": 0.9231780171394348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8927775025367737, + "num_tokens": 825246402.0, + "step": 21019 + }, + { + "epoch": 2.6739600559725227, + "grad_norm": 0.9161013960838318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8950790166854858, + "num_tokens": 825288676.0, + "step": 21020 + }, + { + "epoch": 2.674087266251113, + "grad_norm": 1.017675518989563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8913534283638, + "num_tokens": 825327169.0, + "step": 21021 + }, + { + "epoch": 2.674214476529704, + "grad_norm": 0.971420407295227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.900216817855835, + "num_tokens": 825365255.0, + "step": 21022 + }, + { + "epoch": 2.674341686808294, + "grad_norm": 1.0495675802230835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3638, + "mean_token_accuracy": 0.8717260360717773, + "num_tokens": 825405962.0, + "step": 21023 + }, + { + "epoch": 2.674468897086885, + "grad_norm": 0.8994322419166565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.9005370736122131, + "num_tokens": 825446031.0, + "step": 21024 + }, + { + "epoch": 2.674596107365475, + "grad_norm": 0.9005027413368225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8845292329788208, + "num_tokens": 825492816.0, + "step": 21025 + }, + { + "epoch": 2.674723317644066, + "grad_norm": 0.8757504820823669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9003282189369202, + "num_tokens": 825538620.0, + "step": 21026 + }, + { + "epoch": 2.674850527922656, + "grad_norm": 0.9153014421463013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8945205807685852, + "num_tokens": 825581016.0, + "step": 21027 + }, + { + "epoch": 2.6749777382012465, + "grad_norm": 0.94781893491745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.89686119556427, + "num_tokens": 825620679.0, + "step": 21028 + }, + { + "epoch": 2.675104948479837, + "grad_norm": 1.0387623310089111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8855032324790955, + "num_tokens": 825657509.0, + "step": 21029 + }, + { + "epoch": 2.6752321587584276, + "grad_norm": 0.8765040636062622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8977423310279846, + "num_tokens": 825701569.0, + "step": 21030 + }, + { + "epoch": 2.675359369037018, + "grad_norm": 0.8695033192634583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8942300081253052, + "num_tokens": 825744288.0, + "step": 21031 + }, + { + "epoch": 2.6754865793156086, + "grad_norm": 0.983468234539032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8940684795379639, + "num_tokens": 825780419.0, + "step": 21032 + }, + { + "epoch": 2.675613789594199, + "grad_norm": 0.9232772588729858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8893846869468689, + "num_tokens": 825822788.0, + "step": 21033 + }, + { + "epoch": 2.6757409998727897, + "grad_norm": 0.9771694540977478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8969497680664062, + "num_tokens": 825862857.0, + "step": 21034 + }, + { + "epoch": 2.67586821015138, + "grad_norm": 0.9332640767097473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2594, + "mean_token_accuracy": 0.9082562923431396, + "num_tokens": 825901592.0, + "step": 21035 + }, + { + "epoch": 2.6759954204299707, + "grad_norm": 0.9156872034072876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2644, + "mean_token_accuracy": 0.9054906368255615, + "num_tokens": 825936562.0, + "step": 21036 + }, + { + "epoch": 2.6761226307085613, + "grad_norm": 0.93034428358078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8913167715072632, + "num_tokens": 825974425.0, + "step": 21037 + }, + { + "epoch": 2.676249840987152, + "grad_norm": 1.0954235792160034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8873254060745239, + "num_tokens": 826013423.0, + "step": 21038 + }, + { + "epoch": 2.6763770512657423, + "grad_norm": 0.9439929723739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8957399129867554, + "num_tokens": 826053445.0, + "step": 21039 + }, + { + "epoch": 2.676504261544333, + "grad_norm": 0.8363031148910522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.903422474861145, + "num_tokens": 826099053.0, + "step": 21040 + }, + { + "epoch": 2.6766314718229234, + "grad_norm": 0.9085382223129272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8984148502349854, + "num_tokens": 826142928.0, + "step": 21041 + }, + { + "epoch": 2.676758682101514, + "grad_norm": 0.9649394750595093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2667, + "mean_token_accuracy": 0.902267575263977, + "num_tokens": 826182191.0, + "step": 21042 + }, + { + "epoch": 2.6768858923801044, + "grad_norm": 0.9774652719497681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.889167308807373, + "num_tokens": 826221659.0, + "step": 21043 + }, + { + "epoch": 2.677013102658695, + "grad_norm": 0.9838989973068237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8921332359313965, + "num_tokens": 826260780.0, + "step": 21044 + }, + { + "epoch": 2.6771403129372855, + "grad_norm": 0.9209418296813965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8981437683105469, + "num_tokens": 826301547.0, + "step": 21045 + }, + { + "epoch": 2.6772675232158756, + "grad_norm": 0.9779158234596252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2648, + "mean_token_accuracy": 0.9017937183380127, + "num_tokens": 826338661.0, + "step": 21046 + }, + { + "epoch": 2.6773947334944665, + "grad_norm": 1.0064693689346313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8840198516845703, + "num_tokens": 826378574.0, + "step": 21047 + }, + { + "epoch": 2.6775219437730566, + "grad_norm": 1.1735206842422485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3295, + "mean_token_accuracy": 0.877643883228302, + "num_tokens": 826409728.0, + "step": 21048 + }, + { + "epoch": 2.6776491540516476, + "grad_norm": 1.0371862649917603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8916177749633789, + "num_tokens": 826444328.0, + "step": 21049 + }, + { + "epoch": 2.6777763643302377, + "grad_norm": 0.871872067451477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2826, + "mean_token_accuracy": 0.896845817565918, + "num_tokens": 826485460.0, + "step": 21050 + }, + { + "epoch": 2.6779035746088287, + "grad_norm": 0.9560379981994629, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8975598216056824, + "num_tokens": 826520011.0, + "step": 21051 + }, + { + "epoch": 2.6780307848874187, + "grad_norm": 0.9798770546913147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3469, + "mean_token_accuracy": 0.8756363987922668, + "num_tokens": 826561800.0, + "step": 21052 + }, + { + "epoch": 2.6781579951660093, + "grad_norm": 1.0030993223190308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8945372104644775, + "num_tokens": 826604059.0, + "step": 21053 + }, + { + "epoch": 2.6782852054446, + "grad_norm": 1.035994529724121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8974692225456238, + "num_tokens": 826636865.0, + "step": 21054 + }, + { + "epoch": 2.6784124157231903, + "grad_norm": 0.9582582116127014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8968991637229919, + "num_tokens": 826674334.0, + "step": 21055 + }, + { + "epoch": 2.678539626001781, + "grad_norm": 0.9111398458480835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2582, + "mean_token_accuracy": 0.9062619209289551, + "num_tokens": 826712909.0, + "step": 21056 + }, + { + "epoch": 2.6786668362803714, + "grad_norm": 0.8719052076339722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2994, + "mean_token_accuracy": 0.8930907845497131, + "num_tokens": 826759983.0, + "step": 21057 + }, + { + "epoch": 2.678794046558962, + "grad_norm": 0.9657687544822693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8962888717651367, + "num_tokens": 826800072.0, + "step": 21058 + }, + { + "epoch": 2.6789212568375524, + "grad_norm": 1.043272614479065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3345, + "mean_token_accuracy": 0.8816746473312378, + "num_tokens": 826837253.0, + "step": 21059 + }, + { + "epoch": 2.679048467116143, + "grad_norm": 0.9554738998413086, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.899856686592102, + "num_tokens": 826876005.0, + "step": 21060 + }, + { + "epoch": 2.6791756773947335, + "grad_norm": 0.9630637764930725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.8990659713745117, + "num_tokens": 826917711.0, + "step": 21061 + }, + { + "epoch": 2.679302887673324, + "grad_norm": 1.0905907154083252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8803460597991943, + "num_tokens": 826953263.0, + "step": 21062 + }, + { + "epoch": 2.6794300979519146, + "grad_norm": 1.0201640129089355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8841335773468018, + "num_tokens": 826990578.0, + "step": 21063 + }, + { + "epoch": 2.679557308230505, + "grad_norm": 0.9404178857803345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8891596794128418, + "num_tokens": 827033667.0, + "step": 21064 + }, + { + "epoch": 2.6796845185090956, + "grad_norm": 0.9876469373703003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8888840079307556, + "num_tokens": 827072434.0, + "step": 21065 + }, + { + "epoch": 2.679811728787686, + "grad_norm": 0.9298896193504333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2466, + "mean_token_accuracy": 0.9094196557998657, + "num_tokens": 827106863.0, + "step": 21066 + }, + { + "epoch": 2.6799389390662767, + "grad_norm": 1.0123258829116821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8932714462280273, + "num_tokens": 827143044.0, + "step": 21067 + }, + { + "epoch": 2.680066149344867, + "grad_norm": 0.9384759664535522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.888669490814209, + "num_tokens": 827184489.0, + "step": 21068 + }, + { + "epoch": 2.6801933596234577, + "grad_norm": 0.9258987903594971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8920727968215942, + "num_tokens": 827227285.0, + "step": 21069 + }, + { + "epoch": 2.6803205699020483, + "grad_norm": 1.0080567598342896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8847935795783997, + "num_tokens": 827266980.0, + "step": 21070 + }, + { + "epoch": 2.6804477801806383, + "grad_norm": 0.955003559589386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8956100344657898, + "num_tokens": 827309616.0, + "step": 21071 + }, + { + "epoch": 2.6805749904592293, + "grad_norm": 0.9409547448158264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8937103152275085, + "num_tokens": 827351258.0, + "step": 21072 + }, + { + "epoch": 2.6807022007378194, + "grad_norm": 0.9920703172683716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.889307975769043, + "num_tokens": 827388681.0, + "step": 21073 + }, + { + "epoch": 2.6808294110164104, + "grad_norm": 0.9478908181190491, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8851636648178101, + "num_tokens": 827429921.0, + "step": 21074 + }, + { + "epoch": 2.6809566212950005, + "grad_norm": 1.1041579246520996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3538, + "mean_token_accuracy": 0.8723306655883789, + "num_tokens": 827463537.0, + "step": 21075 + }, + { + "epoch": 2.681083831573591, + "grad_norm": 0.9919343590736389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.892806887626648, + "num_tokens": 827503073.0, + "step": 21076 + }, + { + "epoch": 2.6812110418521815, + "grad_norm": 1.1142719984054565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8900665044784546, + "num_tokens": 827540773.0, + "step": 21077 + }, + { + "epoch": 2.681338252130772, + "grad_norm": 1.0063368082046509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.89630126953125, + "num_tokens": 827576680.0, + "step": 21078 + }, + { + "epoch": 2.6814654624093626, + "grad_norm": 0.8866870403289795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8938523530960083, + "num_tokens": 827624796.0, + "step": 21079 + }, + { + "epoch": 2.681592672687953, + "grad_norm": 1.001111626625061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8959412574768066, + "num_tokens": 827658765.0, + "step": 21080 + }, + { + "epoch": 2.6817198829665436, + "grad_norm": 1.04977548122406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3662, + "mean_token_accuracy": 0.8742759227752686, + "num_tokens": 827700213.0, + "step": 21081 + }, + { + "epoch": 2.681847093245134, + "grad_norm": 1.082834005355835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8715345859527588, + "num_tokens": 827738211.0, + "step": 21082 + }, + { + "epoch": 2.6819743035237247, + "grad_norm": 0.9446356296539307, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8955769538879395, + "num_tokens": 827780469.0, + "step": 21083 + }, + { + "epoch": 2.682101513802315, + "grad_norm": 0.9922384023666382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.890480637550354, + "num_tokens": 827818568.0, + "step": 21084 + }, + { + "epoch": 2.6822287240809057, + "grad_norm": 0.9860769510269165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.892035961151123, + "num_tokens": 827854241.0, + "step": 21085 + }, + { + "epoch": 2.6823559343594963, + "grad_norm": 0.9439412355422974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8993213176727295, + "num_tokens": 827894143.0, + "step": 21086 + }, + { + "epoch": 2.682483144638087, + "grad_norm": 1.0280985832214355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8942907452583313, + "num_tokens": 827934503.0, + "step": 21087 + }, + { + "epoch": 2.6826103549166773, + "grad_norm": 0.9360827803611755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9000424742698669, + "num_tokens": 827972061.0, + "step": 21088 + }, + { + "epoch": 2.682737565195268, + "grad_norm": 0.949490487575531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8879878520965576, + "num_tokens": 828017005.0, + "step": 21089 + }, + { + "epoch": 2.6828647754738584, + "grad_norm": 1.0998361110687256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.891880214214325, + "num_tokens": 828050791.0, + "step": 21090 + }, + { + "epoch": 2.682991985752449, + "grad_norm": 1.014204740524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8784831762313843, + "num_tokens": 828092487.0, + "step": 21091 + }, + { + "epoch": 2.6831191960310394, + "grad_norm": 1.1344830989837646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8866007328033447, + "num_tokens": 828122813.0, + "step": 21092 + }, + { + "epoch": 2.68324640630963, + "grad_norm": 1.0876659154891968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3205, + "mean_token_accuracy": 0.8861613273620605, + "num_tokens": 828159596.0, + "step": 21093 + }, + { + "epoch": 2.6833736165882205, + "grad_norm": 1.0434963703155518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8900151252746582, + "num_tokens": 828196744.0, + "step": 21094 + }, + { + "epoch": 2.683500826866811, + "grad_norm": 1.0198825597763062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8875769376754761, + "num_tokens": 828233506.0, + "step": 21095 + }, + { + "epoch": 2.683628037145401, + "grad_norm": 0.9191203117370605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2469, + "mean_token_accuracy": 0.9088964462280273, + "num_tokens": 828270185.0, + "step": 21096 + }, + { + "epoch": 2.683755247423992, + "grad_norm": 0.9578710198402405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8955488204956055, + "num_tokens": 828308965.0, + "step": 21097 + }, + { + "epoch": 2.683882457702582, + "grad_norm": 1.1343077421188354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3404, + "mean_token_accuracy": 0.8777298927307129, + "num_tokens": 828340660.0, + "step": 21098 + }, + { + "epoch": 2.684009667981173, + "grad_norm": 1.0101492404937744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8891254663467407, + "num_tokens": 828381335.0, + "step": 21099 + }, + { + "epoch": 2.684136878259763, + "grad_norm": 1.0531367063522339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8949862718582153, + "num_tokens": 828414746.0, + "step": 21100 + }, + { + "epoch": 2.6842640885383537, + "grad_norm": 0.9726271033287048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8846912384033203, + "num_tokens": 828454751.0, + "step": 21101 + }, + { + "epoch": 2.6843912988169443, + "grad_norm": 0.9998069405555725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8910845518112183, + "num_tokens": 828495558.0, + "step": 21102 + }, + { + "epoch": 2.684518509095535, + "grad_norm": 1.0298408269882202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8872302174568176, + "num_tokens": 828536439.0, + "step": 21103 + }, + { + "epoch": 2.6846457193741253, + "grad_norm": 0.9854512810707092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8893052935600281, + "num_tokens": 828573443.0, + "step": 21104 + }, + { + "epoch": 2.684772929652716, + "grad_norm": 0.9118754863739014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9030535221099854, + "num_tokens": 828613261.0, + "step": 21105 + }, + { + "epoch": 2.6849001399313064, + "grad_norm": 0.9716885685920715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8947208523750305, + "num_tokens": 828650015.0, + "step": 21106 + }, + { + "epoch": 2.685027350209897, + "grad_norm": 0.8898167610168457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8954935669898987, + "num_tokens": 828693477.0, + "step": 21107 + }, + { + "epoch": 2.6851545604884874, + "grad_norm": 0.9803600311279297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.9000943303108215, + "num_tokens": 828727890.0, + "step": 21108 + }, + { + "epoch": 2.685281770767078, + "grad_norm": 1.008123755455017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8813338279724121, + "num_tokens": 828764759.0, + "step": 21109 + }, + { + "epoch": 2.6854089810456685, + "grad_norm": 1.0600554943084717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8897563219070435, + "num_tokens": 828799021.0, + "step": 21110 + }, + { + "epoch": 2.685536191324259, + "grad_norm": 0.9147706627845764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8901394009590149, + "num_tokens": 828841891.0, + "step": 21111 + }, + { + "epoch": 2.6856634016028496, + "grad_norm": 1.0806121826171875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8858628273010254, + "num_tokens": 828879532.0, + "step": 21112 + }, + { + "epoch": 2.68579061188144, + "grad_norm": 0.9832507967948914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8932335376739502, + "num_tokens": 828915623.0, + "step": 21113 + }, + { + "epoch": 2.6859178221600306, + "grad_norm": 0.9287067651748657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.9036383032798767, + "num_tokens": 828952171.0, + "step": 21114 + }, + { + "epoch": 2.686045032438621, + "grad_norm": 0.9741197228431702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8854250311851501, + "num_tokens": 828991606.0, + "step": 21115 + }, + { + "epoch": 2.6861722427172117, + "grad_norm": 0.957599401473999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.9004799723625183, + "num_tokens": 829030374.0, + "step": 21116 + }, + { + "epoch": 2.686299452995802, + "grad_norm": 0.9782999157905579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8948621153831482, + "num_tokens": 829067117.0, + "step": 21117 + }, + { + "epoch": 2.6864266632743927, + "grad_norm": 1.0057024955749512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8911539316177368, + "num_tokens": 829105138.0, + "step": 21118 + }, + { + "epoch": 2.686553873552983, + "grad_norm": 0.9471600651741028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8906654119491577, + "num_tokens": 829146820.0, + "step": 21119 + }, + { + "epoch": 2.686681083831574, + "grad_norm": 1.1101670265197754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3913, + "mean_token_accuracy": 0.8599589467048645, + "num_tokens": 829188157.0, + "step": 21120 + }, + { + "epoch": 2.686808294110164, + "grad_norm": 1.0178111791610718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.9009538888931274, + "num_tokens": 829221854.0, + "step": 21121 + }, + { + "epoch": 2.686935504388755, + "grad_norm": 0.9347208738327026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8890354037284851, + "num_tokens": 829264019.0, + "step": 21122 + }, + { + "epoch": 2.687062714667345, + "grad_norm": 0.9790509343147278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.9042584896087646, + "num_tokens": 829299179.0, + "step": 21123 + }, + { + "epoch": 2.687189924945936, + "grad_norm": 1.0017911195755005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8863345980644226, + "num_tokens": 829340842.0, + "step": 21124 + }, + { + "epoch": 2.687317135224526, + "grad_norm": 0.9623863697052002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8845931887626648, + "num_tokens": 829381996.0, + "step": 21125 + }, + { + "epoch": 2.6874443455031165, + "grad_norm": 0.9516437649726868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8915081024169922, + "num_tokens": 829423805.0, + "step": 21126 + }, + { + "epoch": 2.687571555781707, + "grad_norm": 1.0045496225357056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8892400860786438, + "num_tokens": 829457317.0, + "step": 21127 + }, + { + "epoch": 2.6876987660602976, + "grad_norm": 0.9600426554679871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8891336917877197, + "num_tokens": 829498223.0, + "step": 21128 + }, + { + "epoch": 2.687825976338888, + "grad_norm": 0.9875385761260986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8936830759048462, + "num_tokens": 829535027.0, + "step": 21129 + }, + { + "epoch": 2.6879531866174786, + "grad_norm": 1.0430651903152466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3396, + "mean_token_accuracy": 0.8771644234657288, + "num_tokens": 829570593.0, + "step": 21130 + }, + { + "epoch": 2.688080396896069, + "grad_norm": 0.9290472865104675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8945266604423523, + "num_tokens": 829610920.0, + "step": 21131 + }, + { + "epoch": 2.6882076071746597, + "grad_norm": 1.0653891563415527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.890605628490448, + "num_tokens": 829643555.0, + "step": 21132 + }, + { + "epoch": 2.68833481745325, + "grad_norm": 1.0251295566558838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8868300914764404, + "num_tokens": 829682376.0, + "step": 21133 + }, + { + "epoch": 2.6884620277318407, + "grad_norm": 0.9793559908866882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8896672129631042, + "num_tokens": 829724486.0, + "step": 21134 + }, + { + "epoch": 2.6885892380104313, + "grad_norm": 0.972813606262207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8859806060791016, + "num_tokens": 829764077.0, + "step": 21135 + }, + { + "epoch": 2.688716448289022, + "grad_norm": 0.9682576656341553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8920888900756836, + "num_tokens": 829802751.0, + "step": 21136 + }, + { + "epoch": 2.6888436585676123, + "grad_norm": 0.906507670879364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2483, + "mean_token_accuracy": 0.9090831279754639, + "num_tokens": 829837454.0, + "step": 21137 + }, + { + "epoch": 2.688970868846203, + "grad_norm": 0.9463258981704712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9008073210716248, + "num_tokens": 829874724.0, + "step": 21138 + }, + { + "epoch": 2.6890980791247934, + "grad_norm": 0.9457404613494873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.9001622796058655, + "num_tokens": 829913956.0, + "step": 21139 + }, + { + "epoch": 2.689225289403384, + "grad_norm": 0.9560712575912476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8929805755615234, + "num_tokens": 829951923.0, + "step": 21140 + }, + { + "epoch": 2.6893524996819744, + "grad_norm": 0.9418346881866455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8948146104812622, + "num_tokens": 829993806.0, + "step": 21141 + }, + { + "epoch": 2.689479709960565, + "grad_norm": 1.0754687786102295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8905715942382812, + "num_tokens": 830029019.0, + "step": 21142 + }, + { + "epoch": 2.6896069202391555, + "grad_norm": 0.9297157526016235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8931820392608643, + "num_tokens": 830069151.0, + "step": 21143 + }, + { + "epoch": 2.6897341305177456, + "grad_norm": 0.9326128363609314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8890330791473389, + "num_tokens": 830113539.0, + "step": 21144 + }, + { + "epoch": 2.6898613407963365, + "grad_norm": 0.9628642201423645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.9010729193687439, + "num_tokens": 830146917.0, + "step": 21145 + }, + { + "epoch": 2.6899885510749266, + "grad_norm": 0.9878032803535461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8978337049484253, + "num_tokens": 830187417.0, + "step": 21146 + }, + { + "epoch": 2.6901157613535176, + "grad_norm": 0.9647194743156433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8947880268096924, + "num_tokens": 830227737.0, + "step": 21147 + }, + { + "epoch": 2.6902429716321077, + "grad_norm": 1.0307868719100952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.886853814125061, + "num_tokens": 830263631.0, + "step": 21148 + }, + { + "epoch": 2.6903701819106987, + "grad_norm": 0.9539624452590942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8936574459075928, + "num_tokens": 830305650.0, + "step": 21149 + }, + { + "epoch": 2.6904973921892887, + "grad_norm": 1.1546045541763306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8767461776733398, + "num_tokens": 830340774.0, + "step": 21150 + }, + { + "epoch": 2.6906246024678793, + "grad_norm": 0.9622427821159363, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8887320160865784, + "num_tokens": 830382707.0, + "step": 21151 + }, + { + "epoch": 2.69075181274647, + "grad_norm": 1.1000279188156128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3633, + "mean_token_accuracy": 0.8729740381240845, + "num_tokens": 830421304.0, + "step": 21152 + }, + { + "epoch": 2.6908790230250603, + "grad_norm": 1.1432005167007446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8872448801994324, + "num_tokens": 830451476.0, + "step": 21153 + }, + { + "epoch": 2.691006233303651, + "grad_norm": 1.0124493837356567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8919009566307068, + "num_tokens": 830486339.0, + "step": 21154 + }, + { + "epoch": 2.6911334435822414, + "grad_norm": 1.070920705795288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8740231394767761, + "num_tokens": 830521408.0, + "step": 21155 + }, + { + "epoch": 2.691260653860832, + "grad_norm": 0.9355573058128357, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2615, + "mean_token_accuracy": 0.9039419889450073, + "num_tokens": 830557590.0, + "step": 21156 + }, + { + "epoch": 2.6913878641394224, + "grad_norm": 0.9180008769035339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.901069164276123, + "num_tokens": 830598713.0, + "step": 21157 + }, + { + "epoch": 2.691515074418013, + "grad_norm": 0.9623345732688904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.8828016519546509, + "num_tokens": 830642777.0, + "step": 21158 + }, + { + "epoch": 2.6916422846966035, + "grad_norm": 0.8973675966262817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8888154029846191, + "num_tokens": 830688288.0, + "step": 21159 + }, + { + "epoch": 2.691769494975194, + "grad_norm": 0.939141035079956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8926966190338135, + "num_tokens": 830728769.0, + "step": 21160 + }, + { + "epoch": 2.6918967052537845, + "grad_norm": 0.9645528793334961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.9000498056411743, + "num_tokens": 830765808.0, + "step": 21161 + }, + { + "epoch": 2.692023915532375, + "grad_norm": 0.8764979839324951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8986402750015259, + "num_tokens": 830812476.0, + "step": 21162 + }, + { + "epoch": 2.6921511258109656, + "grad_norm": 0.8787515759468079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8991335034370422, + "num_tokens": 830853458.0, + "step": 21163 + }, + { + "epoch": 2.692278336089556, + "grad_norm": 0.9507514238357544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8923771381378174, + "num_tokens": 830897738.0, + "step": 21164 + }, + { + "epoch": 2.6924055463681467, + "grad_norm": 1.0617992877960205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8942244648933411, + "num_tokens": 830931306.0, + "step": 21165 + }, + { + "epoch": 2.692532756646737, + "grad_norm": 0.9851379990577698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.884747326374054, + "num_tokens": 830972052.0, + "step": 21166 + }, + { + "epoch": 2.6926599669253277, + "grad_norm": 1.1086595058441162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8932861089706421, + "num_tokens": 831003377.0, + "step": 21167 + }, + { + "epoch": 2.6927871772039182, + "grad_norm": 1.1174088716506958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8837469816207886, + "num_tokens": 831034892.0, + "step": 21168 + }, + { + "epoch": 2.6929143874825083, + "grad_norm": 1.0057467222213745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8812099695205688, + "num_tokens": 831072339.0, + "step": 21169 + }, + { + "epoch": 2.6930415977610993, + "grad_norm": 0.9377695322036743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8952445983886719, + "num_tokens": 831112694.0, + "step": 21170 + }, + { + "epoch": 2.6931688080396894, + "grad_norm": 1.0136116743087769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8800152540206909, + "num_tokens": 831152869.0, + "step": 21171 + }, + { + "epoch": 2.6932960183182804, + "grad_norm": 0.9472211599349976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8944608569145203, + "num_tokens": 831197151.0, + "step": 21172 + }, + { + "epoch": 2.6934232285968704, + "grad_norm": 0.9308618903160095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8937679529190063, + "num_tokens": 831242022.0, + "step": 21173 + }, + { + "epoch": 2.693550438875461, + "grad_norm": 0.9384260177612305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2514, + "mean_token_accuracy": 0.9077126979827881, + "num_tokens": 831278747.0, + "step": 21174 + }, + { + "epoch": 2.6936776491540515, + "grad_norm": 0.914078414440155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2709, + "mean_token_accuracy": 0.9014226198196411, + "num_tokens": 831321200.0, + "step": 21175 + }, + { + "epoch": 2.693804859432642, + "grad_norm": 0.989277184009552, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9008417129516602, + "num_tokens": 831356552.0, + "step": 21176 + }, + { + "epoch": 2.6939320697112326, + "grad_norm": 0.9043404459953308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8849685192108154, + "num_tokens": 831400359.0, + "step": 21177 + }, + { + "epoch": 2.694059279989823, + "grad_norm": 1.0129984617233276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8908424377441406, + "num_tokens": 831438591.0, + "step": 21178 + }, + { + "epoch": 2.6941864902684136, + "grad_norm": 0.9650148153305054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8933934569358826, + "num_tokens": 831477497.0, + "step": 21179 + }, + { + "epoch": 2.694313700547004, + "grad_norm": 1.1367894411087036, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8801509141921997, + "num_tokens": 831511439.0, + "step": 21180 + }, + { + "epoch": 2.6944409108255947, + "grad_norm": 0.9299450516700745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8905504941940308, + "num_tokens": 831551890.0, + "step": 21181 + }, + { + "epoch": 2.694568121104185, + "grad_norm": 0.9453505277633667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8864650130271912, + "num_tokens": 831594182.0, + "step": 21182 + }, + { + "epoch": 2.6946953313827757, + "grad_norm": 0.9493342638015747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8994387984275818, + "num_tokens": 831630912.0, + "step": 21183 + }, + { + "epoch": 2.6948225416613663, + "grad_norm": 1.0184686183929443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8870351314544678, + "num_tokens": 831674466.0, + "step": 21184 + }, + { + "epoch": 2.694949751939957, + "grad_norm": 1.163598656654358, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4019, + "mean_token_accuracy": 0.8626343607902527, + "num_tokens": 831713243.0, + "step": 21185 + }, + { + "epoch": 2.6950769622185473, + "grad_norm": 0.9389094710350037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8977571725845337, + "num_tokens": 831751512.0, + "step": 21186 + }, + { + "epoch": 2.695204172497138, + "grad_norm": 1.032028079032898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8978701233863831, + "num_tokens": 831787994.0, + "step": 21187 + }, + { + "epoch": 2.6953313827757284, + "grad_norm": 0.9446390867233276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2565, + "mean_token_accuracy": 0.9074194431304932, + "num_tokens": 831822499.0, + "step": 21188 + }, + { + "epoch": 2.695458593054319, + "grad_norm": 1.0209704637527466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9009196758270264, + "num_tokens": 831855754.0, + "step": 21189 + }, + { + "epoch": 2.6955858033329094, + "grad_norm": 0.9694707989692688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9042197465896606, + "num_tokens": 831891098.0, + "step": 21190 + }, + { + "epoch": 2.6957130136115, + "grad_norm": 0.9727262854576111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2677, + "mean_token_accuracy": 0.9011645913124084, + "num_tokens": 831924541.0, + "step": 21191 + }, + { + "epoch": 2.6958402238900905, + "grad_norm": 1.0938513278961182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3658, + "mean_token_accuracy": 0.8695400357246399, + "num_tokens": 831963586.0, + "step": 21192 + }, + { + "epoch": 2.695967434168681, + "grad_norm": 0.9618860483169556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8861867189407349, + "num_tokens": 832005006.0, + "step": 21193 + }, + { + "epoch": 2.696094644447271, + "grad_norm": 0.9403612613677979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8975825905799866, + "num_tokens": 832045930.0, + "step": 21194 + }, + { + "epoch": 2.696221854725862, + "grad_norm": 1.1690623760223389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8823655843734741, + "num_tokens": 832083136.0, + "step": 21195 + }, + { + "epoch": 2.696349065004452, + "grad_norm": 0.9871989488601685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8782830238342285, + "num_tokens": 832126891.0, + "step": 21196 + }, + { + "epoch": 2.696476275283043, + "grad_norm": 1.085313081741333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.8825424909591675, + "num_tokens": 832162768.0, + "step": 21197 + }, + { + "epoch": 2.696603485561633, + "grad_norm": 0.9833462238311768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8931407928466797, + "num_tokens": 832202334.0, + "step": 21198 + }, + { + "epoch": 2.6967306958402237, + "grad_norm": 0.9823542833328247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.8992137312889099, + "num_tokens": 832241538.0, + "step": 21199 + }, + { + "epoch": 2.6968579061188143, + "grad_norm": 0.9780012369155884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8963325023651123, + "num_tokens": 832281655.0, + "step": 21200 + }, + { + "epoch": 2.696985116397405, + "grad_norm": 0.8802577257156372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8972992897033691, + "num_tokens": 832326594.0, + "step": 21201 + }, + { + "epoch": 2.6971123266759953, + "grad_norm": 0.9290133118629456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8910718560218811, + "num_tokens": 832369013.0, + "step": 21202 + }, + { + "epoch": 2.697239536954586, + "grad_norm": 0.9654831290245056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8951557874679565, + "num_tokens": 832406757.0, + "step": 21203 + }, + { + "epoch": 2.6973667472331764, + "grad_norm": 0.8835261464118958, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8896209001541138, + "num_tokens": 832452370.0, + "step": 21204 + }, + { + "epoch": 2.697493957511767, + "grad_norm": 0.9949901700019836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.8997251391410828, + "num_tokens": 832486795.0, + "step": 21205 + }, + { + "epoch": 2.6976211677903574, + "grad_norm": 1.0247254371643066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8898634910583496, + "num_tokens": 832526633.0, + "step": 21206 + }, + { + "epoch": 2.697748378068948, + "grad_norm": 0.9337272047996521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8928307294845581, + "num_tokens": 832565646.0, + "step": 21207 + }, + { + "epoch": 2.6978755883475385, + "grad_norm": 1.091617465019226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.889954686164856, + "num_tokens": 832603807.0, + "step": 21208 + }, + { + "epoch": 2.698002798626129, + "grad_norm": 1.02051842212677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8940982818603516, + "num_tokens": 832637350.0, + "step": 21209 + }, + { + "epoch": 2.6981300089047195, + "grad_norm": 0.9750990271568298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8952770233154297, + "num_tokens": 832678009.0, + "step": 21210 + }, + { + "epoch": 2.69825721918331, + "grad_norm": 0.9831740260124207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3397, + "mean_token_accuracy": 0.8788806796073914, + "num_tokens": 832718559.0, + "step": 21211 + }, + { + "epoch": 2.6983844294619006, + "grad_norm": 0.8783582448959351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.237, + "mean_token_accuracy": 0.9111185669898987, + "num_tokens": 832759013.0, + "step": 21212 + }, + { + "epoch": 2.698511639740491, + "grad_norm": 1.0427576303482056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9024091958999634, + "num_tokens": 832793798.0, + "step": 21213 + }, + { + "epoch": 2.6986388500190817, + "grad_norm": 0.9799453020095825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8967112898826599, + "num_tokens": 832830702.0, + "step": 21214 + }, + { + "epoch": 2.698766060297672, + "grad_norm": 0.9760416150093079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8933042287826538, + "num_tokens": 832868069.0, + "step": 21215 + }, + { + "epoch": 2.6988932705762627, + "grad_norm": 0.9744915962219238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8895493745803833, + "num_tokens": 832910046.0, + "step": 21216 + }, + { + "epoch": 2.699020480854853, + "grad_norm": 1.095863699913025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8840436935424805, + "num_tokens": 832945455.0, + "step": 21217 + }, + { + "epoch": 2.6991476911334438, + "grad_norm": 0.9455044269561768, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8950250744819641, + "num_tokens": 832986876.0, + "step": 21218 + }, + { + "epoch": 2.699274901412034, + "grad_norm": 1.0254548788070679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8809743523597717, + "num_tokens": 833025758.0, + "step": 21219 + }, + { + "epoch": 2.699402111690625, + "grad_norm": 0.8374249339103699, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2589, + "mean_token_accuracy": 0.9076339602470398, + "num_tokens": 833069249.0, + "step": 21220 + }, + { + "epoch": 2.699529321969215, + "grad_norm": 0.9782207012176514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.9000729918479919, + "num_tokens": 833110321.0, + "step": 21221 + }, + { + "epoch": 2.699656532247806, + "grad_norm": 1.0409259796142578, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.889640748500824, + "num_tokens": 833149400.0, + "step": 21222 + }, + { + "epoch": 2.699783742526396, + "grad_norm": 0.8816260695457458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8987635374069214, + "num_tokens": 833192626.0, + "step": 21223 + }, + { + "epoch": 2.6999109528049865, + "grad_norm": 1.0350955724716187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8884432315826416, + "num_tokens": 833230908.0, + "step": 21224 + }, + { + "epoch": 2.700038163083577, + "grad_norm": 0.9547851085662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8923484086990356, + "num_tokens": 833271512.0, + "step": 21225 + }, + { + "epoch": 2.7001653733621676, + "grad_norm": 1.0322052240371704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8965507745742798, + "num_tokens": 833307555.0, + "step": 21226 + }, + { + "epoch": 2.700292583640758, + "grad_norm": 1.0541980266571045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8848303556442261, + "num_tokens": 833348566.0, + "step": 21227 + }, + { + "epoch": 2.7004197939193486, + "grad_norm": 0.9784711003303528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8875030875205994, + "num_tokens": 833389323.0, + "step": 21228 + }, + { + "epoch": 2.700547004197939, + "grad_norm": 1.021418571472168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8917677998542786, + "num_tokens": 833426383.0, + "step": 21229 + }, + { + "epoch": 2.7006742144765297, + "grad_norm": 0.9722955226898193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2768, + "mean_token_accuracy": 0.8952038288116455, + "num_tokens": 833461362.0, + "step": 21230 + }, + { + "epoch": 2.70080142475512, + "grad_norm": 1.024964451789856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.335, + "mean_token_accuracy": 0.8820550441741943, + "num_tokens": 833500515.0, + "step": 21231 + }, + { + "epoch": 2.7009286350337107, + "grad_norm": 1.0047944784164429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8929862380027771, + "num_tokens": 833536105.0, + "step": 21232 + }, + { + "epoch": 2.7010558453123013, + "grad_norm": 1.0298932790756226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8842359185218811, + "num_tokens": 833572860.0, + "step": 21233 + }, + { + "epoch": 2.701183055590892, + "grad_norm": 0.9715867638587952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8890435695648193, + "num_tokens": 833611414.0, + "step": 21234 + }, + { + "epoch": 2.7013102658694823, + "grad_norm": 0.9556481242179871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.329, + "mean_token_accuracy": 0.884282112121582, + "num_tokens": 833656409.0, + "step": 21235 + }, + { + "epoch": 2.701437476148073, + "grad_norm": 0.8676297664642334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8959252834320068, + "num_tokens": 833702759.0, + "step": 21236 + }, + { + "epoch": 2.7015646864266634, + "grad_norm": 0.9335243105888367, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8986361622810364, + "num_tokens": 833741698.0, + "step": 21237 + }, + { + "epoch": 2.701691896705254, + "grad_norm": 0.9703927636146545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.888512372970581, + "num_tokens": 833783743.0, + "step": 21238 + }, + { + "epoch": 2.7018191069838444, + "grad_norm": 0.9881111979484558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.885827362537384, + "num_tokens": 833824714.0, + "step": 21239 + }, + { + "epoch": 2.701946317262435, + "grad_norm": 0.9533957242965698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8845990896224976, + "num_tokens": 833869612.0, + "step": 21240 + }, + { + "epoch": 2.7020735275410255, + "grad_norm": 1.0273381471633911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8992059826850891, + "num_tokens": 833902267.0, + "step": 21241 + }, + { + "epoch": 2.7022007378196156, + "grad_norm": 0.9616941809654236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.898094892501831, + "num_tokens": 833938639.0, + "step": 21242 + }, + { + "epoch": 2.7023279480982065, + "grad_norm": 0.952720046043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.900275707244873, + "num_tokens": 833977226.0, + "step": 21243 + }, + { + "epoch": 2.7024551583767966, + "grad_norm": 0.9244443774223328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2522, + "mean_token_accuracy": 0.9087399244308472, + "num_tokens": 834019019.0, + "step": 21244 + }, + { + "epoch": 2.7025823686553876, + "grad_norm": 0.9352221488952637, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8896399140357971, + "num_tokens": 834061787.0, + "step": 21245 + }, + { + "epoch": 2.7027095789339777, + "grad_norm": 0.9503111243247986, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9012065529823303, + "num_tokens": 834098928.0, + "step": 21246 + }, + { + "epoch": 2.7028367892125686, + "grad_norm": 1.0633734464645386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8844573497772217, + "num_tokens": 834133427.0, + "step": 21247 + }, + { + "epoch": 2.7029639994911587, + "grad_norm": 1.0598942041397095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8838692903518677, + "num_tokens": 834174171.0, + "step": 21248 + }, + { + "epoch": 2.7030912097697493, + "grad_norm": 0.9259649515151978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8952897787094116, + "num_tokens": 834214936.0, + "step": 21249 + }, + { + "epoch": 2.70321842004834, + "grad_norm": 0.9018848538398743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9049126505851746, + "num_tokens": 834253978.0, + "step": 21250 + }, + { + "epoch": 2.7033456303269303, + "grad_norm": 0.9977593421936035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8860991597175598, + "num_tokens": 834291796.0, + "step": 21251 + }, + { + "epoch": 2.703472840605521, + "grad_norm": 1.004479169845581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8946277499198914, + "num_tokens": 834329740.0, + "step": 21252 + }, + { + "epoch": 2.7036000508841114, + "grad_norm": 0.9124656915664673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.890439510345459, + "num_tokens": 834372795.0, + "step": 21253 + }, + { + "epoch": 2.703727261162702, + "grad_norm": 0.910258948802948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8949679136276245, + "num_tokens": 834412478.0, + "step": 21254 + }, + { + "epoch": 2.7038544714412924, + "grad_norm": 0.9718271493911743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8979219794273376, + "num_tokens": 834450003.0, + "step": 21255 + }, + { + "epoch": 2.703981681719883, + "grad_norm": 1.1358668804168701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8823153376579285, + "num_tokens": 834486322.0, + "step": 21256 + }, + { + "epoch": 2.7041088919984735, + "grad_norm": 0.8738183379173279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2682, + "mean_token_accuracy": 0.9020164012908936, + "num_tokens": 834530731.0, + "step": 21257 + }, + { + "epoch": 2.704236102277064, + "grad_norm": 1.0456479787826538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8882967233657837, + "num_tokens": 834567699.0, + "step": 21258 + }, + { + "epoch": 2.7043633125556545, + "grad_norm": 0.9891155362129211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8943093419075012, + "num_tokens": 834603222.0, + "step": 21259 + }, + { + "epoch": 2.704490522834245, + "grad_norm": 0.9471296668052673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8972892761230469, + "num_tokens": 834645502.0, + "step": 21260 + }, + { + "epoch": 2.7046177331128356, + "grad_norm": 0.9406624436378479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8976214528083801, + "num_tokens": 834684683.0, + "step": 21261 + }, + { + "epoch": 2.704744943391426, + "grad_norm": 1.0709731578826904, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8847805857658386, + "num_tokens": 834719712.0, + "step": 21262 + }, + { + "epoch": 2.7048721536700167, + "grad_norm": 0.9755716323852539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2569, + "mean_token_accuracy": 0.9042648077011108, + "num_tokens": 834755586.0, + "step": 21263 + }, + { + "epoch": 2.704999363948607, + "grad_norm": 1.0813578367233276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8821942806243896, + "num_tokens": 834790034.0, + "step": 21264 + }, + { + "epoch": 2.7051265742271977, + "grad_norm": 0.9301279783248901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8995688557624817, + "num_tokens": 834829125.0, + "step": 21265 + }, + { + "epoch": 2.7052537845057882, + "grad_norm": 0.9708225727081299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8815256357192993, + "num_tokens": 834870583.0, + "step": 21266 + }, + { + "epoch": 2.7053809947843783, + "grad_norm": 0.9156603217124939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2694, + "mean_token_accuracy": 0.9030426144599915, + "num_tokens": 834911320.0, + "step": 21267 + }, + { + "epoch": 2.7055082050629693, + "grad_norm": 0.9504430294036865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8851741552352905, + "num_tokens": 834954333.0, + "step": 21268 + }, + { + "epoch": 2.7056354153415594, + "grad_norm": 0.9548771381378174, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.884527325630188, + "num_tokens": 834997197.0, + "step": 21269 + }, + { + "epoch": 2.7057626256201504, + "grad_norm": 1.1735502481460571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3652, + "mean_token_accuracy": 0.8662886619567871, + "num_tokens": 835030285.0, + "step": 21270 + }, + { + "epoch": 2.7058898358987404, + "grad_norm": 1.0596891641616821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8941031694412231, + "num_tokens": 835066530.0, + "step": 21271 + }, + { + "epoch": 2.706017046177331, + "grad_norm": 1.0364512205123901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.884468674659729, + "num_tokens": 835103169.0, + "step": 21272 + }, + { + "epoch": 2.7061442564559215, + "grad_norm": 1.027657151222229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8938173651695251, + "num_tokens": 835139045.0, + "step": 21273 + }, + { + "epoch": 2.706271466734512, + "grad_norm": 0.9953938126564026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8835158348083496, + "num_tokens": 835179747.0, + "step": 21274 + }, + { + "epoch": 2.7063986770131025, + "grad_norm": 0.942197322845459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.8999412059783936, + "num_tokens": 835216644.0, + "step": 21275 + }, + { + "epoch": 2.706525887291693, + "grad_norm": 1.0376074314117432, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.9003642797470093, + "num_tokens": 835251131.0, + "step": 21276 + }, + { + "epoch": 2.7066530975702836, + "grad_norm": 1.0066401958465576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2569, + "mean_token_accuracy": 0.9069958925247192, + "num_tokens": 835283203.0, + "step": 21277 + }, + { + "epoch": 2.706780307848874, + "grad_norm": 1.059297800064087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3002, + "mean_token_accuracy": 0.8917616605758667, + "num_tokens": 835320112.0, + "step": 21278 + }, + { + "epoch": 2.7069075181274647, + "grad_norm": 1.0567632913589478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8788691759109497, + "num_tokens": 835357610.0, + "step": 21279 + }, + { + "epoch": 2.707034728406055, + "grad_norm": 1.1674474477767944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8885452151298523, + "num_tokens": 835388058.0, + "step": 21280 + }, + { + "epoch": 2.7071619386846457, + "grad_norm": 0.9696640372276306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.887546181678772, + "num_tokens": 835428597.0, + "step": 21281 + }, + { + "epoch": 2.7072891489632362, + "grad_norm": 0.9382455348968506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8907163739204407, + "num_tokens": 835469991.0, + "step": 21282 + }, + { + "epoch": 2.7074163592418268, + "grad_norm": 1.0050513744354248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.893332302570343, + "num_tokens": 835506694.0, + "step": 21283 + }, + { + "epoch": 2.7075435695204173, + "grad_norm": 0.9697868824005127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2832, + "mean_token_accuracy": 0.897040069103241, + "num_tokens": 835543137.0, + "step": 21284 + }, + { + "epoch": 2.707670779799008, + "grad_norm": 1.0750024318695068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8884413838386536, + "num_tokens": 835579896.0, + "step": 21285 + }, + { + "epoch": 2.7077979900775984, + "grad_norm": 0.9983432292938232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8920848369598389, + "num_tokens": 835618997.0, + "step": 21286 + }, + { + "epoch": 2.707925200356189, + "grad_norm": 0.9515340924263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2677, + "mean_token_accuracy": 0.9003816843032837, + "num_tokens": 835655054.0, + "step": 21287 + }, + { + "epoch": 2.7080524106347794, + "grad_norm": 0.9867873191833496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8885854482650757, + "num_tokens": 835697093.0, + "step": 21288 + }, + { + "epoch": 2.70817962091337, + "grad_norm": 0.8964323401451111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8979549407958984, + "num_tokens": 835737860.0, + "step": 21289 + }, + { + "epoch": 2.7083068311919605, + "grad_norm": 0.8803046941757202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.9017214179039001, + "num_tokens": 835778339.0, + "step": 21290 + }, + { + "epoch": 2.708434041470551, + "grad_norm": 1.1132904291152954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8896814584732056, + "num_tokens": 835809181.0, + "step": 21291 + }, + { + "epoch": 2.708561251749141, + "grad_norm": 1.0704001188278198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2622, + "mean_token_accuracy": 0.9037292003631592, + "num_tokens": 835841451.0, + "step": 21292 + }, + { + "epoch": 2.708688462027732, + "grad_norm": 0.9489328861236572, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8950062990188599, + "num_tokens": 835886625.0, + "step": 21293 + }, + { + "epoch": 2.708815672306322, + "grad_norm": 0.9879000782966614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8915733098983765, + "num_tokens": 835925081.0, + "step": 21294 + }, + { + "epoch": 2.708942882584913, + "grad_norm": 0.9651303291320801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8919570446014404, + "num_tokens": 835966934.0, + "step": 21295 + }, + { + "epoch": 2.709070092863503, + "grad_norm": 0.9072882533073425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2677, + "mean_token_accuracy": 0.903153657913208, + "num_tokens": 836006331.0, + "step": 21296 + }, + { + "epoch": 2.7091973031420937, + "grad_norm": 0.9332396984100342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8824896812438965, + "num_tokens": 836050412.0, + "step": 21297 + }, + { + "epoch": 2.7093245134206843, + "grad_norm": 1.0256677865982056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8895882368087769, + "num_tokens": 836088358.0, + "step": 21298 + }, + { + "epoch": 2.709451723699275, + "grad_norm": 0.934707522392273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8918876051902771, + "num_tokens": 836132223.0, + "step": 21299 + }, + { + "epoch": 2.7095789339778653, + "grad_norm": 0.9928624629974365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8991421461105347, + "num_tokens": 836169816.0, + "step": 21300 + }, + { + "epoch": 2.709706144256456, + "grad_norm": 0.9756682515144348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8866276741027832, + "num_tokens": 836210492.0, + "step": 21301 + }, + { + "epoch": 2.7098333545350464, + "grad_norm": 0.9370964169502258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8919402360916138, + "num_tokens": 836250951.0, + "step": 21302 + }, + { + "epoch": 2.709960564813637, + "grad_norm": 1.003796935081482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8828446865081787, + "num_tokens": 836290893.0, + "step": 21303 + }, + { + "epoch": 2.7100877750922274, + "grad_norm": 0.9239218831062317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8930562734603882, + "num_tokens": 836333983.0, + "step": 21304 + }, + { + "epoch": 2.710214985370818, + "grad_norm": 1.0549012422561646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8818865418434143, + "num_tokens": 836370317.0, + "step": 21305 + }, + { + "epoch": 2.7103421956494085, + "grad_norm": 1.01227605342865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2466, + "mean_token_accuracy": 0.9092658758163452, + "num_tokens": 836401249.0, + "step": 21306 + }, + { + "epoch": 2.710469405927999, + "grad_norm": 1.0335817337036133, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8881674408912659, + "num_tokens": 836437841.0, + "step": 21307 + }, + { + "epoch": 2.7105966162065895, + "grad_norm": 0.9334900975227356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8970601558685303, + "num_tokens": 836480011.0, + "step": 21308 + }, + { + "epoch": 2.71072382648518, + "grad_norm": 0.8763889074325562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2482, + "mean_token_accuracy": 0.9104877710342407, + "num_tokens": 836515604.0, + "step": 21309 + }, + { + "epoch": 2.7108510367637706, + "grad_norm": 0.914833664894104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8973780274391174, + "num_tokens": 836558027.0, + "step": 21310 + }, + { + "epoch": 2.710978247042361, + "grad_norm": 0.9115666747093201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8944342732429504, + "num_tokens": 836607485.0, + "step": 21311 + }, + { + "epoch": 2.7111054573209517, + "grad_norm": 0.9322627782821655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8991346955299377, + "num_tokens": 836647474.0, + "step": 21312 + }, + { + "epoch": 2.711232667599542, + "grad_norm": 1.0627191066741943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8806046843528748, + "num_tokens": 836685760.0, + "step": 21313 + }, + { + "epoch": 2.7113598778781327, + "grad_norm": 0.8516722917556763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9049732089042664, + "num_tokens": 836726377.0, + "step": 21314 + }, + { + "epoch": 2.711487088156723, + "grad_norm": 1.01595139503479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8974125981330872, + "num_tokens": 836762078.0, + "step": 21315 + }, + { + "epoch": 2.7116142984353138, + "grad_norm": 0.9328663349151611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8915169835090637, + "num_tokens": 836803695.0, + "step": 21316 + }, + { + "epoch": 2.711741508713904, + "grad_norm": 0.9794496297836304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.898059606552124, + "num_tokens": 836840311.0, + "step": 21317 + }, + { + "epoch": 2.711868718992495, + "grad_norm": 0.9792906045913696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.892247200012207, + "num_tokens": 836880772.0, + "step": 21318 + }, + { + "epoch": 2.711995929271085, + "grad_norm": 0.9951896667480469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8865641355514526, + "num_tokens": 836918857.0, + "step": 21319 + }, + { + "epoch": 2.712123139549676, + "grad_norm": 1.008889079093933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.87701416015625, + "num_tokens": 836964142.0, + "step": 21320 + }, + { + "epoch": 2.712250349828266, + "grad_norm": 0.8894525766372681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8954105377197266, + "num_tokens": 837010257.0, + "step": 21321 + }, + { + "epoch": 2.7123775601068565, + "grad_norm": 1.0436419248580933, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8870007991790771, + "num_tokens": 837047679.0, + "step": 21322 + }, + { + "epoch": 2.712504770385447, + "grad_norm": 1.0334784984588623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8782857060432434, + "num_tokens": 837088566.0, + "step": 21323 + }, + { + "epoch": 2.7126319806640375, + "grad_norm": 0.9515777230262756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8880428671836853, + "num_tokens": 837134079.0, + "step": 21324 + }, + { + "epoch": 2.712759190942628, + "grad_norm": 0.9940252304077148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8954958319664001, + "num_tokens": 837167113.0, + "step": 21325 + }, + { + "epoch": 2.7128864012212186, + "grad_norm": 0.9346855878829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8977516293525696, + "num_tokens": 837203208.0, + "step": 21326 + }, + { + "epoch": 2.713013611499809, + "grad_norm": 1.0576999187469482, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3347, + "mean_token_accuracy": 0.8791958093643188, + "num_tokens": 837241707.0, + "step": 21327 + }, + { + "epoch": 2.7131408217783997, + "grad_norm": 1.008475661277771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2907, + "mean_token_accuracy": 0.8965243101119995, + "num_tokens": 837277850.0, + "step": 21328 + }, + { + "epoch": 2.71326803205699, + "grad_norm": 0.9645485281944275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8943911194801331, + "num_tokens": 837314321.0, + "step": 21329 + }, + { + "epoch": 2.7133952423355807, + "grad_norm": 0.9562932848930359, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8899379968643188, + "num_tokens": 837356328.0, + "step": 21330 + }, + { + "epoch": 2.7135224526141712, + "grad_norm": 0.9450617432594299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8876453042030334, + "num_tokens": 837397163.0, + "step": 21331 + }, + { + "epoch": 2.7136496628927618, + "grad_norm": 0.9663761854171753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2943, + "mean_token_accuracy": 0.8956767320632935, + "num_tokens": 837437402.0, + "step": 21332 + }, + { + "epoch": 2.7137768731713523, + "grad_norm": 0.9308998584747314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2567, + "mean_token_accuracy": 0.9051151871681213, + "num_tokens": 837475803.0, + "step": 21333 + }, + { + "epoch": 2.713904083449943, + "grad_norm": 0.9775079488754272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8835419416427612, + "num_tokens": 837517153.0, + "step": 21334 + }, + { + "epoch": 2.7140312937285334, + "grad_norm": 0.9691479206085205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2639, + "mean_token_accuracy": 0.9054571986198425, + "num_tokens": 837553805.0, + "step": 21335 + }, + { + "epoch": 2.714158504007124, + "grad_norm": 1.0489187240600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8926154375076294, + "num_tokens": 837589529.0, + "step": 21336 + }, + { + "epoch": 2.7142857142857144, + "grad_norm": 0.9918266534805298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8859415054321289, + "num_tokens": 837627684.0, + "step": 21337 + }, + { + "epoch": 2.714412924564305, + "grad_norm": 1.0501611232757568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8963942527770996, + "num_tokens": 837663439.0, + "step": 21338 + }, + { + "epoch": 2.7145401348428955, + "grad_norm": 0.9385294914245605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8985480666160583, + "num_tokens": 837701139.0, + "step": 21339 + }, + { + "epoch": 2.7146673451214856, + "grad_norm": 0.9534030556678772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2759, + "mean_token_accuracy": 0.8978679180145264, + "num_tokens": 837738861.0, + "step": 21340 + }, + { + "epoch": 2.7147945554000765, + "grad_norm": 0.9644040465354919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8961751461029053, + "num_tokens": 837776807.0, + "step": 21341 + }, + { + "epoch": 2.7149217656786666, + "grad_norm": 0.9842795729637146, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8752689957618713, + "num_tokens": 837822685.0, + "step": 21342 + }, + { + "epoch": 2.7150489759572576, + "grad_norm": 0.9543437361717224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8875098824501038, + "num_tokens": 837863930.0, + "step": 21343 + }, + { + "epoch": 2.7151761862358477, + "grad_norm": 0.9531930088996887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8877648115158081, + "num_tokens": 837903631.0, + "step": 21344 + }, + { + "epoch": 2.7153033965144386, + "grad_norm": 0.9461725354194641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8917844891548157, + "num_tokens": 837946502.0, + "step": 21345 + }, + { + "epoch": 2.7154306067930287, + "grad_norm": 0.9964593648910522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8876950144767761, + "num_tokens": 837988539.0, + "step": 21346 + }, + { + "epoch": 2.7155578170716193, + "grad_norm": 0.9806404113769531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8962225317955017, + "num_tokens": 838024237.0, + "step": 21347 + }, + { + "epoch": 2.71568502735021, + "grad_norm": 1.0470778942108154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8951132893562317, + "num_tokens": 838059212.0, + "step": 21348 + }, + { + "epoch": 2.7158122376288003, + "grad_norm": 0.9305689334869385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8922567367553711, + "num_tokens": 838099216.0, + "step": 21349 + }, + { + "epoch": 2.715939447907391, + "grad_norm": 0.9463648796081543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9019989967346191, + "num_tokens": 838135893.0, + "step": 21350 + }, + { + "epoch": 2.7160666581859814, + "grad_norm": 0.9814792275428772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.897804856300354, + "num_tokens": 838169667.0, + "step": 21351 + }, + { + "epoch": 2.716193868464572, + "grad_norm": 1.1002310514450073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.8918728828430176, + "num_tokens": 838201085.0, + "step": 21352 + }, + { + "epoch": 2.7163210787431624, + "grad_norm": 0.9843310117721558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3519, + "mean_token_accuracy": 0.873479962348938, + "num_tokens": 838242362.0, + "step": 21353 + }, + { + "epoch": 2.716448289021753, + "grad_norm": 1.0048048496246338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8981977105140686, + "num_tokens": 838284156.0, + "step": 21354 + }, + { + "epoch": 2.7165754993003435, + "grad_norm": 1.0254894495010376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3268, + "mean_token_accuracy": 0.8834118843078613, + "num_tokens": 838321603.0, + "step": 21355 + }, + { + "epoch": 2.716702709578934, + "grad_norm": 0.9303351044654846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.894509494304657, + "num_tokens": 838363383.0, + "step": 21356 + }, + { + "epoch": 2.7168299198575245, + "grad_norm": 1.0844274759292603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8909174203872681, + "num_tokens": 838395939.0, + "step": 21357 + }, + { + "epoch": 2.716957130136115, + "grad_norm": 0.9358161687850952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.899584949016571, + "num_tokens": 838434736.0, + "step": 21358 + }, + { + "epoch": 2.7170843404147056, + "grad_norm": 0.9688355922698975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8890553712844849, + "num_tokens": 838474763.0, + "step": 21359 + }, + { + "epoch": 2.717211550693296, + "grad_norm": 0.9111129641532898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8984931707382202, + "num_tokens": 838515167.0, + "step": 21360 + }, + { + "epoch": 2.7173387609718866, + "grad_norm": 1.0460439920425415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8808822631835938, + "num_tokens": 838555450.0, + "step": 21361 + }, + { + "epoch": 2.717465971250477, + "grad_norm": 1.0015565156936646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.890444815158844, + "num_tokens": 838591611.0, + "step": 21362 + }, + { + "epoch": 2.7175931815290677, + "grad_norm": 0.9467747807502747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2491, + "mean_token_accuracy": 0.9105783700942993, + "num_tokens": 838627398.0, + "step": 21363 + }, + { + "epoch": 2.7177203918076582, + "grad_norm": 0.9496543407440186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8939982652664185, + "num_tokens": 838666292.0, + "step": 21364 + }, + { + "epoch": 2.7178476020862483, + "grad_norm": 0.9747820496559143, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8911149501800537, + "num_tokens": 838707769.0, + "step": 21365 + }, + { + "epoch": 2.7179748123648393, + "grad_norm": 1.0619499683380127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8949142694473267, + "num_tokens": 838741289.0, + "step": 21366 + }, + { + "epoch": 2.7181020226434294, + "grad_norm": 0.9616557359695435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2473, + "mean_token_accuracy": 0.9103564023971558, + "num_tokens": 838773909.0, + "step": 21367 + }, + { + "epoch": 2.7182292329220203, + "grad_norm": 0.9249401688575745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8949245810508728, + "num_tokens": 838813044.0, + "step": 21368 + }, + { + "epoch": 2.7183564432006104, + "grad_norm": 1.0097116231918335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8932989835739136, + "num_tokens": 838853882.0, + "step": 21369 + }, + { + "epoch": 2.718483653479201, + "grad_norm": 1.1395686864852905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3625, + "mean_token_accuracy": 0.8693596720695496, + "num_tokens": 838892811.0, + "step": 21370 + }, + { + "epoch": 2.7186108637577915, + "grad_norm": 1.041434407234192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3338, + "mean_token_accuracy": 0.8804014325141907, + "num_tokens": 838930470.0, + "step": 21371 + }, + { + "epoch": 2.718738074036382, + "grad_norm": 0.9821829795837402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8927992582321167, + "num_tokens": 838969520.0, + "step": 21372 + }, + { + "epoch": 2.7188652843149725, + "grad_norm": 1.0184444189071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8933967351913452, + "num_tokens": 839006598.0, + "step": 21373 + }, + { + "epoch": 2.718992494593563, + "grad_norm": 1.1485581398010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8762812614440918, + "num_tokens": 839046112.0, + "step": 21374 + }, + { + "epoch": 2.7191197048721536, + "grad_norm": 1.055310845375061, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.8735477924346924, + "num_tokens": 839085122.0, + "step": 21375 + }, + { + "epoch": 2.719246915150744, + "grad_norm": 0.9683008193969727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8796834945678711, + "num_tokens": 839129987.0, + "step": 21376 + }, + { + "epoch": 2.7193741254293347, + "grad_norm": 1.097656488418579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8857388496398926, + "num_tokens": 839163828.0, + "step": 21377 + }, + { + "epoch": 2.719501335707925, + "grad_norm": 0.9585228562355042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.9047890901565552, + "num_tokens": 839200178.0, + "step": 21378 + }, + { + "epoch": 2.7196285459865157, + "grad_norm": 0.9974235892295837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8819829225540161, + "num_tokens": 839244367.0, + "step": 21379 + }, + { + "epoch": 2.7197557562651062, + "grad_norm": 1.022074818611145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8969453573226929, + "num_tokens": 839277366.0, + "step": 21380 + }, + { + "epoch": 2.7198829665436968, + "grad_norm": 0.8989718556404114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8934735059738159, + "num_tokens": 839324302.0, + "step": 21381 + }, + { + "epoch": 2.7200101768222873, + "grad_norm": 0.9499720931053162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8937081098556519, + "num_tokens": 839361933.0, + "step": 21382 + }, + { + "epoch": 2.720137387100878, + "grad_norm": 0.9095280766487122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8976458311080933, + "num_tokens": 839407045.0, + "step": 21383 + }, + { + "epoch": 2.7202645973794684, + "grad_norm": 0.9900994896888733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8889743089675903, + "num_tokens": 839445829.0, + "step": 21384 + }, + { + "epoch": 2.720391807658059, + "grad_norm": 1.031022071838379, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3506, + "mean_token_accuracy": 0.8765841126441956, + "num_tokens": 839483360.0, + "step": 21385 + }, + { + "epoch": 2.7205190179366494, + "grad_norm": 0.9610884189605713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9016906023025513, + "num_tokens": 839518761.0, + "step": 21386 + }, + { + "epoch": 2.72064622821524, + "grad_norm": 0.9925289154052734, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8963881134986877, + "num_tokens": 839553797.0, + "step": 21387 + }, + { + "epoch": 2.7207734384938305, + "grad_norm": 0.9936636090278625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8885637521743774, + "num_tokens": 839592235.0, + "step": 21388 + }, + { + "epoch": 2.720900648772421, + "grad_norm": 1.0247219800949097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.9004217386245728, + "num_tokens": 839625059.0, + "step": 21389 + }, + { + "epoch": 2.721027859051011, + "grad_norm": 1.3270069360733032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8761746883392334, + "num_tokens": 839653821.0, + "step": 21390 + }, + { + "epoch": 2.721155069329602, + "grad_norm": 0.8795657157897949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9021948575973511, + "num_tokens": 839697276.0, + "step": 21391 + }, + { + "epoch": 2.721282279608192, + "grad_norm": 1.0379960536956787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3085, + "mean_token_accuracy": 0.8891772627830505, + "num_tokens": 839732906.0, + "step": 21392 + }, + { + "epoch": 2.721409489886783, + "grad_norm": 0.9542098045349121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9043894410133362, + "num_tokens": 839770173.0, + "step": 21393 + }, + { + "epoch": 2.721536700165373, + "grad_norm": 0.9357882142066956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8953932523727417, + "num_tokens": 839809302.0, + "step": 21394 + }, + { + "epoch": 2.7216639104439637, + "grad_norm": 1.0220056772232056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.889866292476654, + "num_tokens": 839846421.0, + "step": 21395 + }, + { + "epoch": 2.7217911207225542, + "grad_norm": 1.013687014579773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8947619199752808, + "num_tokens": 839879157.0, + "step": 21396 + }, + { + "epoch": 2.7219183310011448, + "grad_norm": 0.9260172843933105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2486, + "mean_token_accuracy": 0.908397912979126, + "num_tokens": 839914863.0, + "step": 21397 + }, + { + "epoch": 2.7220455412797353, + "grad_norm": 1.0415931940078735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8805109858512878, + "num_tokens": 839956485.0, + "step": 21398 + }, + { + "epoch": 2.722172751558326, + "grad_norm": 0.9364080429077148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.8968709111213684, + "num_tokens": 839995070.0, + "step": 21399 + }, + { + "epoch": 2.7222999618369164, + "grad_norm": 0.9905663728713989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8994344472885132, + "num_tokens": 840032723.0, + "step": 21400 + }, + { + "epoch": 2.722427172115507, + "grad_norm": 0.9362269639968872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8932623863220215, + "num_tokens": 840073614.0, + "step": 21401 + }, + { + "epoch": 2.7225543823940974, + "grad_norm": 1.0068002939224243, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.9002530574798584, + "num_tokens": 840107240.0, + "step": 21402 + }, + { + "epoch": 2.722681592672688, + "grad_norm": 0.8995012044906616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.8979204893112183, + "num_tokens": 840147976.0, + "step": 21403 + }, + { + "epoch": 2.7228088029512785, + "grad_norm": 0.9522161483764648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8919795751571655, + "num_tokens": 840186801.0, + "step": 21404 + }, + { + "epoch": 2.722936013229869, + "grad_norm": 0.8428686857223511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2664, + "mean_token_accuracy": 0.9048634171485901, + "num_tokens": 840230100.0, + "step": 21405 + }, + { + "epoch": 2.7230632235084595, + "grad_norm": 0.9548382759094238, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.886864185333252, + "num_tokens": 840272871.0, + "step": 21406 + }, + { + "epoch": 2.72319043378705, + "grad_norm": 0.9545079469680786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3218, + "mean_token_accuracy": 0.8840914964675903, + "num_tokens": 840319105.0, + "step": 21407 + }, + { + "epoch": 2.7233176440656406, + "grad_norm": 1.0717960596084595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2792, + "mean_token_accuracy": 0.8961296081542969, + "num_tokens": 840349971.0, + "step": 21408 + }, + { + "epoch": 2.723444854344231, + "grad_norm": 0.9927279949188232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8829934597015381, + "num_tokens": 840390796.0, + "step": 21409 + }, + { + "epoch": 2.7235720646228216, + "grad_norm": 1.0024670362472534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8839495182037354, + "num_tokens": 840433063.0, + "step": 21410 + }, + { + "epoch": 2.723699274901412, + "grad_norm": 0.9139546751976013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8766025900840759, + "num_tokens": 840481532.0, + "step": 21411 + }, + { + "epoch": 2.7238264851800027, + "grad_norm": 0.9661455750465393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.8909751176834106, + "num_tokens": 840519597.0, + "step": 21412 + }, + { + "epoch": 2.723953695458593, + "grad_norm": 1.0419137477874756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8828858733177185, + "num_tokens": 840553850.0, + "step": 21413 + }, + { + "epoch": 2.7240809057371838, + "grad_norm": 0.9575031399726868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8802739381790161, + "num_tokens": 840595219.0, + "step": 21414 + }, + { + "epoch": 2.724208116015774, + "grad_norm": 0.9334052205085754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.894041121006012, + "num_tokens": 840637314.0, + "step": 21415 + }, + { + "epoch": 2.724335326294365, + "grad_norm": 1.0423610210418701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.8834747672080994, + "num_tokens": 840671063.0, + "step": 21416 + }, + { + "epoch": 2.724462536572955, + "grad_norm": 0.9752460718154907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3359, + "mean_token_accuracy": 0.8818089962005615, + "num_tokens": 840711757.0, + "step": 21417 + }, + { + "epoch": 2.724589746851546, + "grad_norm": 0.8682061433792114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2351, + "mean_token_accuracy": 0.9128891825675964, + "num_tokens": 840752583.0, + "step": 21418 + }, + { + "epoch": 2.724716957130136, + "grad_norm": 1.0950088500976562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8873482942581177, + "num_tokens": 840784334.0, + "step": 21419 + }, + { + "epoch": 2.7248441674087265, + "grad_norm": 0.9678153395652771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3267, + "mean_token_accuracy": 0.8852964639663696, + "num_tokens": 840828611.0, + "step": 21420 + }, + { + "epoch": 2.724971377687317, + "grad_norm": 0.9862925410270691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8914443254470825, + "num_tokens": 840865074.0, + "step": 21421 + }, + { + "epoch": 2.7250985879659075, + "grad_norm": 0.9358490109443665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8897233009338379, + "num_tokens": 840906803.0, + "step": 21422 + }, + { + "epoch": 2.725225798244498, + "grad_norm": 1.0126070976257324, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8963539004325867, + "num_tokens": 840942281.0, + "step": 21423 + }, + { + "epoch": 2.7253530085230886, + "grad_norm": 0.8202584981918335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2469, + "mean_token_accuracy": 0.9114832878112793, + "num_tokens": 840984027.0, + "step": 21424 + }, + { + "epoch": 2.725480218801679, + "grad_norm": 1.0522403717041016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2748, + "mean_token_accuracy": 0.8992129564285278, + "num_tokens": 841017642.0, + "step": 21425 + }, + { + "epoch": 2.7256074290802697, + "grad_norm": 0.9278970956802368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8967229127883911, + "num_tokens": 841060100.0, + "step": 21426 + }, + { + "epoch": 2.72573463935886, + "grad_norm": 0.9028470516204834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8990554809570312, + "num_tokens": 841098990.0, + "step": 21427 + }, + { + "epoch": 2.7258618496374507, + "grad_norm": 1.132887601852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8832916021347046, + "num_tokens": 841133045.0, + "step": 21428 + }, + { + "epoch": 2.7259890599160412, + "grad_norm": 1.0914584398269653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3503, + "mean_token_accuracy": 0.8754011392593384, + "num_tokens": 841168701.0, + "step": 21429 + }, + { + "epoch": 2.7261162701946318, + "grad_norm": 0.8805158734321594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9031425714492798, + "num_tokens": 841209628.0, + "step": 21430 + }, + { + "epoch": 2.7262434804732223, + "grad_norm": 0.973687469959259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8840587735176086, + "num_tokens": 841252739.0, + "step": 21431 + }, + { + "epoch": 2.726370690751813, + "grad_norm": 0.9546887278556824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8960983753204346, + "num_tokens": 841290673.0, + "step": 21432 + }, + { + "epoch": 2.7264979010304033, + "grad_norm": 0.9049014449119568, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8915834426879883, + "num_tokens": 841333997.0, + "step": 21433 + }, + { + "epoch": 2.726625111308994, + "grad_norm": 1.016187310218811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8930134177207947, + "num_tokens": 841368321.0, + "step": 21434 + }, + { + "epoch": 2.7267523215875844, + "grad_norm": 0.9461126327514648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8975129723548889, + "num_tokens": 841410465.0, + "step": 21435 + }, + { + "epoch": 2.726879531866175, + "grad_norm": 0.8974726796150208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.265, + "mean_token_accuracy": 0.9051977396011353, + "num_tokens": 841449029.0, + "step": 21436 + }, + { + "epoch": 2.7270067421447655, + "grad_norm": 0.9563582539558411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2701, + "mean_token_accuracy": 0.9005259275436401, + "num_tokens": 841484836.0, + "step": 21437 + }, + { + "epoch": 2.7271339524233555, + "grad_norm": 0.9431278109550476, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8953574895858765, + "num_tokens": 841524119.0, + "step": 21438 + }, + { + "epoch": 2.7272611627019465, + "grad_norm": 1.063028335571289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8942893743515015, + "num_tokens": 841556612.0, + "step": 21439 + }, + { + "epoch": 2.7273883729805366, + "grad_norm": 0.9301327466964722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8943172693252563, + "num_tokens": 841598966.0, + "step": 21440 + }, + { + "epoch": 2.7275155832591276, + "grad_norm": 0.8907849788665771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8968956470489502, + "num_tokens": 841644824.0, + "step": 21441 + }, + { + "epoch": 2.7276427935377177, + "grad_norm": 1.024466872215271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3215, + "mean_token_accuracy": 0.8887035846710205, + "num_tokens": 841680550.0, + "step": 21442 + }, + { + "epoch": 2.7277700038163086, + "grad_norm": 1.0002448558807373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8970987796783447, + "num_tokens": 841717524.0, + "step": 21443 + }, + { + "epoch": 2.7278972140948987, + "grad_norm": 0.9163692593574524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8926965594291687, + "num_tokens": 841762934.0, + "step": 21444 + }, + { + "epoch": 2.7280244243734892, + "grad_norm": 1.0177668333053589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.893056333065033, + "num_tokens": 841797108.0, + "step": 21445 + }, + { + "epoch": 2.7281516346520798, + "grad_norm": 0.9375485777854919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8969038128852844, + "num_tokens": 841837595.0, + "step": 21446 + }, + { + "epoch": 2.7282788449306703, + "grad_norm": 1.0066570043563843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8938177824020386, + "num_tokens": 841873463.0, + "step": 21447 + }, + { + "epoch": 2.728406055209261, + "grad_norm": 0.9944425225257874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8787029981613159, + "num_tokens": 841914658.0, + "step": 21448 + }, + { + "epoch": 2.7285332654878514, + "grad_norm": 0.9785388112068176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.893548846244812, + "num_tokens": 841949898.0, + "step": 21449 + }, + { + "epoch": 2.728660475766442, + "grad_norm": 1.0414025783538818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2898, + "mean_token_accuracy": 0.8954586982727051, + "num_tokens": 841988255.0, + "step": 21450 + }, + { + "epoch": 2.7287876860450324, + "grad_norm": 0.9560242891311646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8888810873031616, + "num_tokens": 842030687.0, + "step": 21451 + }, + { + "epoch": 2.728914896323623, + "grad_norm": 0.9881952404975891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.9001117944717407, + "num_tokens": 842064978.0, + "step": 21452 + }, + { + "epoch": 2.7290421066022135, + "grad_norm": 0.9432960748672485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3153, + "mean_token_accuracy": 0.8882952928543091, + "num_tokens": 842111116.0, + "step": 21453 + }, + { + "epoch": 2.729169316880804, + "grad_norm": 0.8609030842781067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8991840481758118, + "num_tokens": 842153946.0, + "step": 21454 + }, + { + "epoch": 2.7292965271593945, + "grad_norm": 1.005737066268921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.888109564781189, + "num_tokens": 842191461.0, + "step": 21455 + }, + { + "epoch": 2.729423737437985, + "grad_norm": 1.0504058599472046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8884110450744629, + "num_tokens": 842225481.0, + "step": 21456 + }, + { + "epoch": 2.7295509477165756, + "grad_norm": 0.9326015114784241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.899756669998169, + "num_tokens": 842264605.0, + "step": 21457 + }, + { + "epoch": 2.729678157995166, + "grad_norm": 0.9247627854347229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2801, + "mean_token_accuracy": 0.8975926637649536, + "num_tokens": 842306073.0, + "step": 21458 + }, + { + "epoch": 2.7298053682737566, + "grad_norm": 0.943348228931427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8942539691925049, + "num_tokens": 842347903.0, + "step": 21459 + }, + { + "epoch": 2.729932578552347, + "grad_norm": 1.0394651889801025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8914004564285278, + "num_tokens": 842387169.0, + "step": 21460 + }, + { + "epoch": 2.7300597888309377, + "grad_norm": 1.0060291290283203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8909393548965454, + "num_tokens": 842422793.0, + "step": 21461 + }, + { + "epoch": 2.7301869991095282, + "grad_norm": 0.8940603137016296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9002999663352966, + "num_tokens": 842463541.0, + "step": 21462 + }, + { + "epoch": 2.7303142093881183, + "grad_norm": 0.9059427976608276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2746, + "mean_token_accuracy": 0.8989004492759705, + "num_tokens": 842504611.0, + "step": 21463 + }, + { + "epoch": 2.7304414196667093, + "grad_norm": 0.9738382697105408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8963065147399902, + "num_tokens": 842543240.0, + "step": 21464 + }, + { + "epoch": 2.7305686299452994, + "grad_norm": 0.9180176258087158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.8977700471878052, + "num_tokens": 842582685.0, + "step": 21465 + }, + { + "epoch": 2.7306958402238903, + "grad_norm": 0.9580156803131104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.892585277557373, + "num_tokens": 842625318.0, + "step": 21466 + }, + { + "epoch": 2.7308230505024804, + "grad_norm": 0.8787978887557983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8852382302284241, + "num_tokens": 842669765.0, + "step": 21467 + }, + { + "epoch": 2.730950260781071, + "grad_norm": 0.9798805713653564, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8919642567634583, + "num_tokens": 842709329.0, + "step": 21468 + }, + { + "epoch": 2.7310774710596615, + "grad_norm": 0.9091633558273315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.9014986753463745, + "num_tokens": 842750682.0, + "step": 21469 + }, + { + "epoch": 2.731204681338252, + "grad_norm": 0.9872603416442871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.891686201095581, + "num_tokens": 842791074.0, + "step": 21470 + }, + { + "epoch": 2.7313318916168425, + "grad_norm": 0.9646943807601929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8880722522735596, + "num_tokens": 842834723.0, + "step": 21471 + }, + { + "epoch": 2.731459101895433, + "grad_norm": 1.026186466217041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8888190984725952, + "num_tokens": 842873834.0, + "step": 21472 + }, + { + "epoch": 2.7315863121740236, + "grad_norm": 0.9725217819213867, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8917732238769531, + "num_tokens": 842915296.0, + "step": 21473 + }, + { + "epoch": 2.731713522452614, + "grad_norm": 1.0359584093093872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8999994993209839, + "num_tokens": 842950101.0, + "step": 21474 + }, + { + "epoch": 2.7318407327312046, + "grad_norm": 0.9228954315185547, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8908901214599609, + "num_tokens": 842991953.0, + "step": 21475 + }, + { + "epoch": 2.731967943009795, + "grad_norm": 0.9347796440124512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.9005857706069946, + "num_tokens": 843027774.0, + "step": 21476 + }, + { + "epoch": 2.7320951532883857, + "grad_norm": 0.9704671502113342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8854095935821533, + "num_tokens": 843068709.0, + "step": 21477 + }, + { + "epoch": 2.7322223635669762, + "grad_norm": 0.9720031023025513, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8996102213859558, + "num_tokens": 843105600.0, + "step": 21478 + }, + { + "epoch": 2.7323495738455668, + "grad_norm": 1.0058138370513916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8860882520675659, + "num_tokens": 843149971.0, + "step": 21479 + }, + { + "epoch": 2.7324767841241573, + "grad_norm": 1.0743966102600098, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8877395391464233, + "num_tokens": 843190501.0, + "step": 21480 + }, + { + "epoch": 2.732603994402748, + "grad_norm": 0.9829874634742737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8848851919174194, + "num_tokens": 843229510.0, + "step": 21481 + }, + { + "epoch": 2.7327312046813383, + "grad_norm": 0.9616274237632751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8875290155410767, + "num_tokens": 843273611.0, + "step": 21482 + }, + { + "epoch": 2.732858414959929, + "grad_norm": 1.0603867769241333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8837693929672241, + "num_tokens": 843309326.0, + "step": 21483 + }, + { + "epoch": 2.7329856252385194, + "grad_norm": 0.9513643980026245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8905282616615295, + "num_tokens": 843352238.0, + "step": 21484 + }, + { + "epoch": 2.73311283551711, + "grad_norm": 1.0014690160751343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.8879981637001038, + "num_tokens": 843389349.0, + "step": 21485 + }, + { + "epoch": 2.7332400457957005, + "grad_norm": 0.9745517373085022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.898131251335144, + "num_tokens": 843423381.0, + "step": 21486 + }, + { + "epoch": 2.733367256074291, + "grad_norm": 0.9124032258987427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.8999557495117188, + "num_tokens": 843461539.0, + "step": 21487 + }, + { + "epoch": 2.733494466352881, + "grad_norm": 1.0124976634979248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8851662874221802, + "num_tokens": 843502541.0, + "step": 21488 + }, + { + "epoch": 2.733621676631472, + "grad_norm": 0.9766272902488708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8948032855987549, + "num_tokens": 843539145.0, + "step": 21489 + }, + { + "epoch": 2.733748886910062, + "grad_norm": 1.0624384880065918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8771482706069946, + "num_tokens": 843581632.0, + "step": 21490 + }, + { + "epoch": 2.733876097188653, + "grad_norm": 0.9649167656898499, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.8992615342140198, + "num_tokens": 843619793.0, + "step": 21491 + }, + { + "epoch": 2.734003307467243, + "grad_norm": 0.942891001701355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8895670175552368, + "num_tokens": 843661373.0, + "step": 21492 + }, + { + "epoch": 2.7341305177458337, + "grad_norm": 1.105262041091919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3665, + "mean_token_accuracy": 0.8696732521057129, + "num_tokens": 843698116.0, + "step": 21493 + }, + { + "epoch": 2.7342577280244242, + "grad_norm": 1.0680224895477295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3287, + "mean_token_accuracy": 0.8837305307388306, + "num_tokens": 843734690.0, + "step": 21494 + }, + { + "epoch": 2.7343849383030148, + "grad_norm": 0.9952153563499451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3253, + "mean_token_accuracy": 0.8858841061592102, + "num_tokens": 843775381.0, + "step": 21495 + }, + { + "epoch": 2.7345121485816053, + "grad_norm": 0.9385626316070557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2851, + "mean_token_accuracy": 0.8980527520179749, + "num_tokens": 843813599.0, + "step": 21496 + }, + { + "epoch": 2.734639358860196, + "grad_norm": 0.9374087452888489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8909725546836853, + "num_tokens": 843857675.0, + "step": 21497 + }, + { + "epoch": 2.7347665691387864, + "grad_norm": 1.0463080406188965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8905868530273438, + "num_tokens": 843895140.0, + "step": 21498 + }, + { + "epoch": 2.734893779417377, + "grad_norm": 0.9062026739120483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2499, + "mean_token_accuracy": 0.9073362946510315, + "num_tokens": 843931000.0, + "step": 21499 + }, + { + "epoch": 2.7350209896959674, + "grad_norm": 0.9232296347618103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8890841007232666, + "num_tokens": 843977841.0, + "step": 21500 + }, + { + "epoch": 2.735148199974558, + "grad_norm": 1.0847034454345703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8794670104980469, + "num_tokens": 844014939.0, + "step": 21501 + }, + { + "epoch": 2.7352754102531485, + "grad_norm": 1.0173406600952148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8891888856887817, + "num_tokens": 844051789.0, + "step": 21502 + }, + { + "epoch": 2.735402620531739, + "grad_norm": 1.1388999223709106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8857235908508301, + "num_tokens": 844085719.0, + "step": 21503 + }, + { + "epoch": 2.7355298308103295, + "grad_norm": 0.9880083799362183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8870148658752441, + "num_tokens": 844124501.0, + "step": 21504 + }, + { + "epoch": 2.73565704108892, + "grad_norm": 0.9860259294509888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8993192911148071, + "num_tokens": 844161431.0, + "step": 21505 + }, + { + "epoch": 2.7357842513675106, + "grad_norm": 1.0738112926483154, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8852976560592651, + "num_tokens": 844197504.0, + "step": 21506 + }, + { + "epoch": 2.735911461646101, + "grad_norm": 0.9865461587905884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8948045969009399, + "num_tokens": 844236682.0, + "step": 21507 + }, + { + "epoch": 2.7360386719246916, + "grad_norm": 0.9857913255691528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8814752101898193, + "num_tokens": 844275806.0, + "step": 21508 + }, + { + "epoch": 2.736165882203282, + "grad_norm": 0.9377279877662659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.9049045443534851, + "num_tokens": 844314036.0, + "step": 21509 + }, + { + "epoch": 2.7362930924818727, + "grad_norm": 0.9347963333129883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8985365629196167, + "num_tokens": 844355165.0, + "step": 21510 + }, + { + "epoch": 2.7364203027604628, + "grad_norm": 0.9493655562400818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.9019017815589905, + "num_tokens": 844394209.0, + "step": 21511 + }, + { + "epoch": 2.7365475130390537, + "grad_norm": 0.9849038124084473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.897847592830658, + "num_tokens": 844432185.0, + "step": 21512 + }, + { + "epoch": 2.736674723317644, + "grad_norm": 1.0487346649169922, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3403, + "mean_token_accuracy": 0.8782792091369629, + "num_tokens": 844471936.0, + "step": 21513 + }, + { + "epoch": 2.736801933596235, + "grad_norm": 0.972078263759613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8898481726646423, + "num_tokens": 844513015.0, + "step": 21514 + }, + { + "epoch": 2.736929143874825, + "grad_norm": 0.9703490138053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.8996831774711609, + "num_tokens": 844554509.0, + "step": 21515 + }, + { + "epoch": 2.737056354153416, + "grad_norm": 0.9434777498245239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8949853181838989, + "num_tokens": 844591536.0, + "step": 21516 + }, + { + "epoch": 2.737183564432006, + "grad_norm": 1.0039632320404053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8897913694381714, + "num_tokens": 844625395.0, + "step": 21517 + }, + { + "epoch": 2.7373107747105965, + "grad_norm": 0.9592611789703369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8950315713882446, + "num_tokens": 844663206.0, + "step": 21518 + }, + { + "epoch": 2.737437984989187, + "grad_norm": 0.9829814434051514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8865940570831299, + "num_tokens": 844703224.0, + "step": 21519 + }, + { + "epoch": 2.7375651952677775, + "grad_norm": 0.9877254366874695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8863644599914551, + "num_tokens": 844745788.0, + "step": 21520 + }, + { + "epoch": 2.737692405546368, + "grad_norm": 0.9890215992927551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8974669575691223, + "num_tokens": 844790893.0, + "step": 21521 + }, + { + "epoch": 2.7378196158249586, + "grad_norm": 0.9524862170219421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8991889953613281, + "num_tokens": 844831850.0, + "step": 21522 + }, + { + "epoch": 2.737946826103549, + "grad_norm": 0.9776297211647034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.8982070088386536, + "num_tokens": 844867052.0, + "step": 21523 + }, + { + "epoch": 2.7380740363821396, + "grad_norm": 0.979035496711731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.893797755241394, + "num_tokens": 844906693.0, + "step": 21524 + }, + { + "epoch": 2.73820124666073, + "grad_norm": 0.9419639110565186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8961267471313477, + "num_tokens": 844946852.0, + "step": 21525 + }, + { + "epoch": 2.7383284569393207, + "grad_norm": 0.9598425626754761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8814571499824524, + "num_tokens": 844988113.0, + "step": 21526 + }, + { + "epoch": 2.7384556672179112, + "grad_norm": 1.0151524543762207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8894076347351074, + "num_tokens": 845024310.0, + "step": 21527 + }, + { + "epoch": 2.7385828774965018, + "grad_norm": 0.9365220069885254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8920621275901794, + "num_tokens": 845063650.0, + "step": 21528 + }, + { + "epoch": 2.7387100877750923, + "grad_norm": 0.888941764831543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.900214672088623, + "num_tokens": 845104024.0, + "step": 21529 + }, + { + "epoch": 2.738837298053683, + "grad_norm": 0.8951223492622375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8881605863571167, + "num_tokens": 845151997.0, + "step": 21530 + }, + { + "epoch": 2.7389645083322733, + "grad_norm": 0.8857356905937195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8872554898262024, + "num_tokens": 845198591.0, + "step": 21531 + }, + { + "epoch": 2.739091718610864, + "grad_norm": 0.8922937512397766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3288, + "mean_token_accuracy": 0.8844236731529236, + "num_tokens": 845248325.0, + "step": 21532 + }, + { + "epoch": 2.7392189288894544, + "grad_norm": 0.9777622818946838, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8853069543838501, + "num_tokens": 845289304.0, + "step": 21533 + }, + { + "epoch": 2.739346139168045, + "grad_norm": 0.9227478504180908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2691, + "mean_token_accuracy": 0.9040104746818542, + "num_tokens": 845330597.0, + "step": 21534 + }, + { + "epoch": 2.7394733494466355, + "grad_norm": 0.9446170330047607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.354, + "mean_token_accuracy": 0.8754500150680542, + "num_tokens": 845378122.0, + "step": 21535 + }, + { + "epoch": 2.7396005597252255, + "grad_norm": 1.0922982692718506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8947376012802124, + "num_tokens": 845409184.0, + "step": 21536 + }, + { + "epoch": 2.7397277700038165, + "grad_norm": 0.9849716424942017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8830126523971558, + "num_tokens": 845449860.0, + "step": 21537 + }, + { + "epoch": 2.7398549802824066, + "grad_norm": 1.0295686721801758, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.8978750109672546, + "num_tokens": 845484380.0, + "step": 21538 + }, + { + "epoch": 2.7399821905609976, + "grad_norm": 0.9846159815788269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8918396234512329, + "num_tokens": 845523118.0, + "step": 21539 + }, + { + "epoch": 2.7401094008395877, + "grad_norm": 1.0021942853927612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8846080303192139, + "num_tokens": 845563728.0, + "step": 21540 + }, + { + "epoch": 2.7402366111181786, + "grad_norm": 0.9600622653961182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8977472186088562, + "num_tokens": 845604075.0, + "step": 21541 + }, + { + "epoch": 2.7403638213967687, + "grad_norm": 1.0639904737472534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8836911916732788, + "num_tokens": 845643978.0, + "step": 21542 + }, + { + "epoch": 2.7404910316753592, + "grad_norm": 0.9318028688430786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2814, + "mean_token_accuracy": 0.8991361260414124, + "num_tokens": 845689956.0, + "step": 21543 + }, + { + "epoch": 2.7406182419539498, + "grad_norm": 1.0048484802246094, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8934270143508911, + "num_tokens": 845727054.0, + "step": 21544 + }, + { + "epoch": 2.7407454522325403, + "grad_norm": 0.9783774614334106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.878915011882782, + "num_tokens": 845770412.0, + "step": 21545 + }, + { + "epoch": 2.740872662511131, + "grad_norm": 1.0181539058685303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3273, + "mean_token_accuracy": 0.8856709599494934, + "num_tokens": 845806802.0, + "step": 21546 + }, + { + "epoch": 2.7409998727897213, + "grad_norm": 0.9609984159469604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8851207494735718, + "num_tokens": 845847882.0, + "step": 21547 + }, + { + "epoch": 2.741127083068312, + "grad_norm": 1.0180809497833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.888427734375, + "num_tokens": 845886710.0, + "step": 21548 + }, + { + "epoch": 2.7412542933469024, + "grad_norm": 0.9699683785438538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2789, + "mean_token_accuracy": 0.8992091417312622, + "num_tokens": 845922338.0, + "step": 21549 + }, + { + "epoch": 2.741381503625493, + "grad_norm": 0.9939156770706177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8841046094894409, + "num_tokens": 845967082.0, + "step": 21550 + }, + { + "epoch": 2.7415087139040835, + "grad_norm": 1.0129411220550537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8871827721595764, + "num_tokens": 846003967.0, + "step": 21551 + }, + { + "epoch": 2.741635924182674, + "grad_norm": 0.9236997365951538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8968259692192078, + "num_tokens": 846045756.0, + "step": 21552 + }, + { + "epoch": 2.7417631344612645, + "grad_norm": 0.9143726229667664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8985824584960938, + "num_tokens": 846087506.0, + "step": 21553 + }, + { + "epoch": 2.741890344739855, + "grad_norm": 0.8809321522712708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8909914493560791, + "num_tokens": 846132411.0, + "step": 21554 + }, + { + "epoch": 2.7420175550184456, + "grad_norm": 1.0078312158584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.889251172542572, + "num_tokens": 846169692.0, + "step": 21555 + }, + { + "epoch": 2.742144765297036, + "grad_norm": 0.9634955525398254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2659, + "mean_token_accuracy": 0.9019345045089722, + "num_tokens": 846206543.0, + "step": 21556 + }, + { + "epoch": 2.7422719755756266, + "grad_norm": 1.0274895429611206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8732650279998779, + "num_tokens": 846249690.0, + "step": 21557 + }, + { + "epoch": 2.742399185854217, + "grad_norm": 0.9683992266654968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8993301391601562, + "num_tokens": 846284256.0, + "step": 21558 + }, + { + "epoch": 2.7425263961328077, + "grad_norm": 0.9074501395225525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8986996412277222, + "num_tokens": 846325510.0, + "step": 21559 + }, + { + "epoch": 2.742653606411398, + "grad_norm": 0.9542189240455627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8909910917282104, + "num_tokens": 846365831.0, + "step": 21560 + }, + { + "epoch": 2.7427808166899883, + "grad_norm": 0.987605631351471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8854718804359436, + "num_tokens": 846404370.0, + "step": 21561 + }, + { + "epoch": 2.7429080269685793, + "grad_norm": 1.017270803451538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2877, + "mean_token_accuracy": 0.8946101069450378, + "num_tokens": 846438730.0, + "step": 21562 + }, + { + "epoch": 2.7430352372471694, + "grad_norm": 0.966465175151825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.881284773349762, + "num_tokens": 846479756.0, + "step": 21563 + }, + { + "epoch": 2.7431624475257603, + "grad_norm": 0.9477905631065369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.898101806640625, + "num_tokens": 846520632.0, + "step": 21564 + }, + { + "epoch": 2.7432896578043504, + "grad_norm": 0.966098964214325, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8940004706382751, + "num_tokens": 846562032.0, + "step": 21565 + }, + { + "epoch": 2.743416868082941, + "grad_norm": 0.9841238856315613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8915669918060303, + "num_tokens": 846597778.0, + "step": 21566 + }, + { + "epoch": 2.7435440783615315, + "grad_norm": 1.0933253765106201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.8886823654174805, + "num_tokens": 846629850.0, + "step": 21567 + }, + { + "epoch": 2.743671288640122, + "grad_norm": 1.0262658596038818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8892921209335327, + "num_tokens": 846667388.0, + "step": 21568 + }, + { + "epoch": 2.7437984989187125, + "grad_norm": 0.9851782321929932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8872199058532715, + "num_tokens": 846710214.0, + "step": 21569 + }, + { + "epoch": 2.743925709197303, + "grad_norm": 0.9640095233917236, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8871604800224304, + "num_tokens": 846751239.0, + "step": 21570 + }, + { + "epoch": 2.7440529194758936, + "grad_norm": 0.9396980404853821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8908628225326538, + "num_tokens": 846793146.0, + "step": 21571 + }, + { + "epoch": 2.744180129754484, + "grad_norm": 0.902191162109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8923107385635376, + "num_tokens": 846838929.0, + "step": 21572 + }, + { + "epoch": 2.7443073400330746, + "grad_norm": 0.9855278730392456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3583, + "mean_token_accuracy": 0.8737185001373291, + "num_tokens": 846881817.0, + "step": 21573 + }, + { + "epoch": 2.744434550311665, + "grad_norm": 0.9757087230682373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2565, + "mean_token_accuracy": 0.9067850112915039, + "num_tokens": 846917979.0, + "step": 21574 + }, + { + "epoch": 2.7445617605902557, + "grad_norm": 0.8565095067024231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8950979709625244, + "num_tokens": 846964858.0, + "step": 21575 + }, + { + "epoch": 2.7446889708688462, + "grad_norm": 0.9820648431777954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8883730173110962, + "num_tokens": 847007281.0, + "step": 21576 + }, + { + "epoch": 2.7448161811474368, + "grad_norm": 0.8877313137054443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.9011378884315491, + "num_tokens": 847049520.0, + "step": 21577 + }, + { + "epoch": 2.7449433914260273, + "grad_norm": 0.982882022857666, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.8890171051025391, + "num_tokens": 847086705.0, + "step": 21578 + }, + { + "epoch": 2.745070601704618, + "grad_norm": 1.079842209815979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3391, + "mean_token_accuracy": 0.8835422992706299, + "num_tokens": 847120385.0, + "step": 21579 + }, + { + "epoch": 2.7451978119832083, + "grad_norm": 0.9539862275123596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8831535577774048, + "num_tokens": 847166206.0, + "step": 21580 + }, + { + "epoch": 2.745325022261799, + "grad_norm": 1.0363624095916748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3372, + "mean_token_accuracy": 0.8805512189865112, + "num_tokens": 847205266.0, + "step": 21581 + }, + { + "epoch": 2.7454522325403894, + "grad_norm": 0.9960280656814575, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8950886726379395, + "num_tokens": 847245440.0, + "step": 21582 + }, + { + "epoch": 2.74557944281898, + "grad_norm": 0.9751670956611633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3077, + "mean_token_accuracy": 0.8892405033111572, + "num_tokens": 847284295.0, + "step": 21583 + }, + { + "epoch": 2.7457066530975704, + "grad_norm": 0.9602987170219421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2642, + "mean_token_accuracy": 0.9005542397499084, + "num_tokens": 847319725.0, + "step": 21584 + }, + { + "epoch": 2.745833863376161, + "grad_norm": 0.9685927033424377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8976884484291077, + "num_tokens": 847358848.0, + "step": 21585 + }, + { + "epoch": 2.745961073654751, + "grad_norm": 1.0281418561935425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8945313692092896, + "num_tokens": 847393725.0, + "step": 21586 + }, + { + "epoch": 2.746088283933342, + "grad_norm": 0.9461474418640137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2936, + "mean_token_accuracy": 0.8950422406196594, + "num_tokens": 847432732.0, + "step": 21587 + }, + { + "epoch": 2.746215494211932, + "grad_norm": 0.9417446255683899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8968874216079712, + "num_tokens": 847474092.0, + "step": 21588 + }, + { + "epoch": 2.746342704490523, + "grad_norm": 0.9783067107200623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.8875271081924438, + "num_tokens": 847513470.0, + "step": 21589 + }, + { + "epoch": 2.746469914769113, + "grad_norm": 1.0385690927505493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3513, + "mean_token_accuracy": 0.8798107504844666, + "num_tokens": 847554060.0, + "step": 21590 + }, + { + "epoch": 2.7465971250477037, + "grad_norm": 0.8683342337608337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.9041504859924316, + "num_tokens": 847598628.0, + "step": 21591 + }, + { + "epoch": 2.7467243353262942, + "grad_norm": 0.9914010167121887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8837960958480835, + "num_tokens": 847636369.0, + "step": 21592 + }, + { + "epoch": 2.7468515456048848, + "grad_norm": 0.9111642837524414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8922190070152283, + "num_tokens": 847681210.0, + "step": 21593 + }, + { + "epoch": 2.7469787558834753, + "grad_norm": 1.049161434173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8904306888580322, + "num_tokens": 847715711.0, + "step": 21594 + }, + { + "epoch": 2.747105966162066, + "grad_norm": 0.9864393472671509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3171, + "mean_token_accuracy": 0.8852561712265015, + "num_tokens": 847758169.0, + "step": 21595 + }, + { + "epoch": 2.7472331764406563, + "grad_norm": 0.9322040677070618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8994580507278442, + "num_tokens": 847796224.0, + "step": 21596 + }, + { + "epoch": 2.747360386719247, + "grad_norm": 1.027809500694275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.8998346328735352, + "num_tokens": 847827732.0, + "step": 21597 + }, + { + "epoch": 2.7474875969978374, + "grad_norm": 0.9206598401069641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8870754837989807, + "num_tokens": 847872588.0, + "step": 21598 + }, + { + "epoch": 2.747614807276428, + "grad_norm": 0.9562944769859314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.901993453502655, + "num_tokens": 847910533.0, + "step": 21599 + }, + { + "epoch": 2.7477420175550185, + "grad_norm": 1.017683982849121, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3165, + "mean_token_accuracy": 0.8894413113594055, + "num_tokens": 847949036.0, + "step": 21600 + }, + { + "epoch": 2.747869227833609, + "grad_norm": 0.9843084216117859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.887330174446106, + "num_tokens": 847987372.0, + "step": 21601 + }, + { + "epoch": 2.7479964381121995, + "grad_norm": 0.986518919467926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3119, + "mean_token_accuracy": 0.8905267715454102, + "num_tokens": 848029557.0, + "step": 21602 + }, + { + "epoch": 2.74812364839079, + "grad_norm": 0.9718499779701233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8946082592010498, + "num_tokens": 848068027.0, + "step": 21603 + }, + { + "epoch": 2.7482508586693806, + "grad_norm": 0.8826470375061035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8955841064453125, + "num_tokens": 848112215.0, + "step": 21604 + }, + { + "epoch": 2.748378068947971, + "grad_norm": 0.9368726015090942, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.895843505859375, + "num_tokens": 848154536.0, + "step": 21605 + }, + { + "epoch": 2.7485052792265616, + "grad_norm": 0.838255763053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2281, + "mean_token_accuracy": 0.9150015115737915, + "num_tokens": 848195232.0, + "step": 21606 + }, + { + "epoch": 2.748632489505152, + "grad_norm": 0.8197197318077087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2553, + "mean_token_accuracy": 0.9070477485656738, + "num_tokens": 848240168.0, + "step": 21607 + }, + { + "epoch": 2.7487596997837427, + "grad_norm": 0.8929951190948486, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8974747061729431, + "num_tokens": 848284705.0, + "step": 21608 + }, + { + "epoch": 2.7488869100623328, + "grad_norm": 0.8852205872535706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.9028156995773315, + "num_tokens": 848328930.0, + "step": 21609 + }, + { + "epoch": 2.7490141203409237, + "grad_norm": 0.9548958539962769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.8865110874176025, + "num_tokens": 848371363.0, + "step": 21610 + }, + { + "epoch": 2.749141330619514, + "grad_norm": 1.0292049646377563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8828369379043579, + "num_tokens": 848410639.0, + "step": 21611 + }, + { + "epoch": 2.749268540898105, + "grad_norm": 0.8935956954956055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8975816369056702, + "num_tokens": 848451953.0, + "step": 21612 + }, + { + "epoch": 2.749395751176695, + "grad_norm": 0.9944175481796265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8823410272598267, + "num_tokens": 848491701.0, + "step": 21613 + }, + { + "epoch": 2.749522961455286, + "grad_norm": 0.9047280550003052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9020859599113464, + "num_tokens": 848534467.0, + "step": 21614 + }, + { + "epoch": 2.749650171733876, + "grad_norm": 0.9902320504188538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3535, + "mean_token_accuracy": 0.8725799918174744, + "num_tokens": 848577123.0, + "step": 21615 + }, + { + "epoch": 2.7497773820124665, + "grad_norm": 1.0147091150283813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8864820003509521, + "num_tokens": 848613901.0, + "step": 21616 + }, + { + "epoch": 2.749904592291057, + "grad_norm": 1.0042777061462402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8842452764511108, + "num_tokens": 848654868.0, + "step": 21617 + }, + { + "epoch": 2.7500318025696475, + "grad_norm": 0.9098474383354187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9021767973899841, + "num_tokens": 848697262.0, + "step": 21618 + }, + { + "epoch": 2.750159012848238, + "grad_norm": 1.0065608024597168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3562, + "mean_token_accuracy": 0.8757766485214233, + "num_tokens": 848742222.0, + "step": 21619 + }, + { + "epoch": 2.7502862231268286, + "grad_norm": 0.9455831050872803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.898374617099762, + "num_tokens": 848779511.0, + "step": 21620 + }, + { + "epoch": 2.750413433405419, + "grad_norm": 0.9956943392753601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.9010716676712036, + "num_tokens": 848813061.0, + "step": 21621 + }, + { + "epoch": 2.7505406436840096, + "grad_norm": 1.0428435802459717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8870924115180969, + "num_tokens": 848849557.0, + "step": 21622 + }, + { + "epoch": 2.7506678539626, + "grad_norm": 1.0712438821792603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8819025754928589, + "num_tokens": 848885878.0, + "step": 21623 + }, + { + "epoch": 2.7507950642411907, + "grad_norm": 1.150530457496643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8883407115936279, + "num_tokens": 848914439.0, + "step": 21624 + }, + { + "epoch": 2.750922274519781, + "grad_norm": 0.9080939292907715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3324, + "mean_token_accuracy": 0.8820528388023376, + "num_tokens": 848961196.0, + "step": 21625 + }, + { + "epoch": 2.7510494847983717, + "grad_norm": 0.9356153011322021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8921146392822266, + "num_tokens": 849005982.0, + "step": 21626 + }, + { + "epoch": 2.7511766950769623, + "grad_norm": 1.0506455898284912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.295, + "mean_token_accuracy": 0.8971107602119446, + "num_tokens": 849040538.0, + "step": 21627 + }, + { + "epoch": 2.751303905355553, + "grad_norm": 0.9872460961341858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8920620679855347, + "num_tokens": 849077451.0, + "step": 21628 + }, + { + "epoch": 2.7514311156341433, + "grad_norm": 1.0055345296859741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8910158276557922, + "num_tokens": 849114267.0, + "step": 21629 + }, + { + "epoch": 2.751558325912734, + "grad_norm": 0.9924187064170837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8929322957992554, + "num_tokens": 849154473.0, + "step": 21630 + }, + { + "epoch": 2.7516855361913244, + "grad_norm": 0.9692380428314209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2691, + "mean_token_accuracy": 0.9043301343917847, + "num_tokens": 849191376.0, + "step": 21631 + }, + { + "epoch": 2.751812746469915, + "grad_norm": 0.9642747044563293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8988252878189087, + "num_tokens": 849230471.0, + "step": 21632 + }, + { + "epoch": 2.7519399567485054, + "grad_norm": 0.9161593914031982, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8923892974853516, + "num_tokens": 849275359.0, + "step": 21633 + }, + { + "epoch": 2.7520671670270955, + "grad_norm": 1.0048882961273193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8974590301513672, + "num_tokens": 849310114.0, + "step": 21634 + }, + { + "epoch": 2.7521943773056865, + "grad_norm": 0.97881019115448, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8794715404510498, + "num_tokens": 849349308.0, + "step": 21635 + }, + { + "epoch": 2.7523215875842766, + "grad_norm": 0.9690186977386475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8971775770187378, + "num_tokens": 849388410.0, + "step": 21636 + }, + { + "epoch": 2.7524487978628676, + "grad_norm": 0.8904833197593689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2344, + "mean_token_accuracy": 0.9139472842216492, + "num_tokens": 849427488.0, + "step": 21637 + }, + { + "epoch": 2.7525760081414576, + "grad_norm": 0.938633143901825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8876842260360718, + "num_tokens": 849471905.0, + "step": 21638 + }, + { + "epoch": 2.7527032184200486, + "grad_norm": 1.0145186185836792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.8771666288375854, + "num_tokens": 849515261.0, + "step": 21639 + }, + { + "epoch": 2.7528304286986387, + "grad_norm": 0.9881932139396667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8929563760757446, + "num_tokens": 849553733.0, + "step": 21640 + }, + { + "epoch": 2.7529576389772292, + "grad_norm": 0.9992122650146484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8969787359237671, + "num_tokens": 849591971.0, + "step": 21641 + }, + { + "epoch": 2.7530848492558198, + "grad_norm": 1.054811954498291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8909891247749329, + "num_tokens": 849624090.0, + "step": 21642 + }, + { + "epoch": 2.7532120595344103, + "grad_norm": 1.0112686157226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8885596990585327, + "num_tokens": 849663236.0, + "step": 21643 + }, + { + "epoch": 2.753339269813001, + "grad_norm": 1.00051748752594, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.9014376997947693, + "num_tokens": 849700768.0, + "step": 21644 + }, + { + "epoch": 2.7534664800915913, + "grad_norm": 1.046419382095337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.35, + "mean_token_accuracy": 0.871658444404602, + "num_tokens": 849742412.0, + "step": 21645 + }, + { + "epoch": 2.753593690370182, + "grad_norm": 0.9269413352012634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8927098512649536, + "num_tokens": 849786025.0, + "step": 21646 + }, + { + "epoch": 2.7537209006487724, + "grad_norm": 0.9645534753799438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8931307792663574, + "num_tokens": 849824368.0, + "step": 21647 + }, + { + "epoch": 2.753848110927363, + "grad_norm": 0.9403232336044312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.892113208770752, + "num_tokens": 849863853.0, + "step": 21648 + }, + { + "epoch": 2.7539753212059535, + "grad_norm": 0.9858779311180115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8877249956130981, + "num_tokens": 849904017.0, + "step": 21649 + }, + { + "epoch": 2.754102531484544, + "grad_norm": 1.0233677625656128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8873842358589172, + "num_tokens": 849941500.0, + "step": 21650 + }, + { + "epoch": 2.7542297417631345, + "grad_norm": 0.9725788831710815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.89235520362854, + "num_tokens": 849982011.0, + "step": 21651 + }, + { + "epoch": 2.754356952041725, + "grad_norm": 0.9987782835960388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8907033205032349, + "num_tokens": 850021605.0, + "step": 21652 + }, + { + "epoch": 2.7544841623203156, + "grad_norm": 0.9611198902130127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.88831627368927, + "num_tokens": 850062076.0, + "step": 21653 + }, + { + "epoch": 2.754611372598906, + "grad_norm": 0.9407282471656799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.898395299911499, + "num_tokens": 850100013.0, + "step": 21654 + }, + { + "epoch": 2.7547385828774966, + "grad_norm": 1.0394912958145142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8980356454849243, + "num_tokens": 850134973.0, + "step": 21655 + }, + { + "epoch": 2.754865793156087, + "grad_norm": 1.0199103355407715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8923985362052917, + "num_tokens": 850175857.0, + "step": 21656 + }, + { + "epoch": 2.7549930034346777, + "grad_norm": 0.9324469566345215, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8892504572868347, + "num_tokens": 850218934.0, + "step": 21657 + }, + { + "epoch": 2.755120213713268, + "grad_norm": 0.957797110080719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3296, + "mean_token_accuracy": 0.8854838609695435, + "num_tokens": 850262548.0, + "step": 21658 + }, + { + "epoch": 2.7552474239918583, + "grad_norm": 1.0666248798370361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.887362003326416, + "num_tokens": 850302257.0, + "step": 21659 + }, + { + "epoch": 2.7553746342704493, + "grad_norm": 0.9486916661262512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8981721997261047, + "num_tokens": 850340890.0, + "step": 21660 + }, + { + "epoch": 2.7555018445490393, + "grad_norm": 0.9293782711029053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8916833400726318, + "num_tokens": 850381817.0, + "step": 21661 + }, + { + "epoch": 2.7556290548276303, + "grad_norm": 0.894633948802948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8959892392158508, + "num_tokens": 850421447.0, + "step": 21662 + }, + { + "epoch": 2.7557562651062204, + "grad_norm": 0.8807222843170166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8925316333770752, + "num_tokens": 850464746.0, + "step": 21663 + }, + { + "epoch": 2.755883475384811, + "grad_norm": 0.9605957269668579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9018523693084717, + "num_tokens": 850501234.0, + "step": 21664 + }, + { + "epoch": 2.7560106856634015, + "grad_norm": 0.9974438548088074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3443, + "mean_token_accuracy": 0.8780125379562378, + "num_tokens": 850544873.0, + "step": 21665 + }, + { + "epoch": 2.756137895941992, + "grad_norm": 0.9765645861625671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8870444297790527, + "num_tokens": 850584923.0, + "step": 21666 + }, + { + "epoch": 2.7562651062205825, + "grad_norm": 1.050188422203064, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3465, + "mean_token_accuracy": 0.8785977363586426, + "num_tokens": 850626814.0, + "step": 21667 + }, + { + "epoch": 2.756392316499173, + "grad_norm": 0.9608885645866394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8854817152023315, + "num_tokens": 850669601.0, + "step": 21668 + }, + { + "epoch": 2.7565195267777636, + "grad_norm": 1.0353779792785645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8765553832054138, + "num_tokens": 850709294.0, + "step": 21669 + }, + { + "epoch": 2.756646737056354, + "grad_norm": 0.9635421633720398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8923964500427246, + "num_tokens": 850751208.0, + "step": 21670 + }, + { + "epoch": 2.7567739473349446, + "grad_norm": 0.932530403137207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8929493427276611, + "num_tokens": 850789486.0, + "step": 21671 + }, + { + "epoch": 2.756901157613535, + "grad_norm": 1.0219608545303345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8951042294502258, + "num_tokens": 850829670.0, + "step": 21672 + }, + { + "epoch": 2.7570283678921257, + "grad_norm": 1.0346752405166626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8877265453338623, + "num_tokens": 850867179.0, + "step": 21673 + }, + { + "epoch": 2.757155578170716, + "grad_norm": 1.0683467388153076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8776137828826904, + "num_tokens": 850904721.0, + "step": 21674 + }, + { + "epoch": 2.7572827884493067, + "grad_norm": 0.989986002445221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8873447179794312, + "num_tokens": 850946074.0, + "step": 21675 + }, + { + "epoch": 2.7574099987278973, + "grad_norm": 1.1072725057601929, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8834160566329956, + "num_tokens": 850977966.0, + "step": 21676 + }, + { + "epoch": 2.757537209006488, + "grad_norm": 1.0016311407089233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8898856043815613, + "num_tokens": 851015711.0, + "step": 21677 + }, + { + "epoch": 2.7576644192850783, + "grad_norm": 0.9755868911743164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2806, + "mean_token_accuracy": 0.8939948081970215, + "num_tokens": 851053833.0, + "step": 21678 + }, + { + "epoch": 2.757791629563669, + "grad_norm": 1.0040470361709595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8865293860435486, + "num_tokens": 851089943.0, + "step": 21679 + }, + { + "epoch": 2.7579188398422594, + "grad_norm": 0.9318893551826477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8921751976013184, + "num_tokens": 851130743.0, + "step": 21680 + }, + { + "epoch": 2.75804605012085, + "grad_norm": 0.9982771277427673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.26, + "mean_token_accuracy": 0.9031490683555603, + "num_tokens": 851163492.0, + "step": 21681 + }, + { + "epoch": 2.7581732603994404, + "grad_norm": 0.936024010181427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.888084888458252, + "num_tokens": 851205500.0, + "step": 21682 + }, + { + "epoch": 2.758300470678031, + "grad_norm": 0.9341297745704651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2608, + "mean_token_accuracy": 0.9054164886474609, + "num_tokens": 851243129.0, + "step": 21683 + }, + { + "epoch": 2.758427680956621, + "grad_norm": 0.8694521188735962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2639, + "mean_token_accuracy": 0.9049340486526489, + "num_tokens": 851285872.0, + "step": 21684 + }, + { + "epoch": 2.758554891235212, + "grad_norm": 0.8780879378318787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.9007120132446289, + "num_tokens": 851329173.0, + "step": 21685 + }, + { + "epoch": 2.758682101513802, + "grad_norm": 0.9491482973098755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8960267901420593, + "num_tokens": 851368797.0, + "step": 21686 + }, + { + "epoch": 2.758809311792393, + "grad_norm": 1.024442195892334, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8992026448249817, + "num_tokens": 851402185.0, + "step": 21687 + }, + { + "epoch": 2.758936522070983, + "grad_norm": 0.9711155891418457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2468, + "mean_token_accuracy": 0.9066635370254517, + "num_tokens": 851437850.0, + "step": 21688 + }, + { + "epoch": 2.7590637323495737, + "grad_norm": 0.9407454133033752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8869309425354004, + "num_tokens": 851480472.0, + "step": 21689 + }, + { + "epoch": 2.7591909426281642, + "grad_norm": 0.9609137773513794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8898813128471375, + "num_tokens": 851518689.0, + "step": 21690 + }, + { + "epoch": 2.7593181529067548, + "grad_norm": 0.9933627843856812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8839112520217896, + "num_tokens": 851561341.0, + "step": 21691 + }, + { + "epoch": 2.7594453631853453, + "grad_norm": 1.0178431272506714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8868396282196045, + "num_tokens": 851600426.0, + "step": 21692 + }, + { + "epoch": 2.759572573463936, + "grad_norm": 1.1006507873535156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3481, + "mean_token_accuracy": 0.8763990998268127, + "num_tokens": 851638261.0, + "step": 21693 + }, + { + "epoch": 2.7596997837425263, + "grad_norm": 0.9775884747505188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8929502964019775, + "num_tokens": 851683074.0, + "step": 21694 + }, + { + "epoch": 2.759826994021117, + "grad_norm": 0.9087007641792297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8910764455795288, + "num_tokens": 851725010.0, + "step": 21695 + }, + { + "epoch": 2.7599542042997074, + "grad_norm": 0.9672074317932129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8867557644844055, + "num_tokens": 851763034.0, + "step": 21696 + }, + { + "epoch": 2.760081414578298, + "grad_norm": 0.9119208455085754, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9033600091934204, + "num_tokens": 851801874.0, + "step": 21697 + }, + { + "epoch": 2.7602086248568884, + "grad_norm": 0.8233871459960938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2662, + "mean_token_accuracy": 0.9032992124557495, + "num_tokens": 851852351.0, + "step": 21698 + }, + { + "epoch": 2.760335835135479, + "grad_norm": 0.9815599918365479, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8857505321502686, + "num_tokens": 851893396.0, + "step": 21699 + }, + { + "epoch": 2.7604630454140695, + "grad_norm": 0.9782187342643738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.885084331035614, + "num_tokens": 851934274.0, + "step": 21700 + }, + { + "epoch": 2.76059025569266, + "grad_norm": 0.9979879856109619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3439, + "mean_token_accuracy": 0.8767712116241455, + "num_tokens": 851978287.0, + "step": 21701 + }, + { + "epoch": 2.7607174659712506, + "grad_norm": 0.98995041847229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3238, + "mean_token_accuracy": 0.8880953788757324, + "num_tokens": 852018142.0, + "step": 21702 + }, + { + "epoch": 2.760844676249841, + "grad_norm": 0.8990950584411621, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.304, + "mean_token_accuracy": 0.890711784362793, + "num_tokens": 852066830.0, + "step": 21703 + }, + { + "epoch": 2.7609718865284316, + "grad_norm": 0.9512656331062317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8917964696884155, + "num_tokens": 852108675.0, + "step": 21704 + }, + { + "epoch": 2.761099096807022, + "grad_norm": 0.9340700507164001, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.88895583152771, + "num_tokens": 852152554.0, + "step": 21705 + }, + { + "epoch": 2.7612263070856127, + "grad_norm": 0.9925357103347778, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8861221671104431, + "num_tokens": 852191335.0, + "step": 21706 + }, + { + "epoch": 2.7613535173642028, + "grad_norm": 0.9862409234046936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8912292718887329, + "num_tokens": 852225600.0, + "step": 21707 + }, + { + "epoch": 2.7614807276427937, + "grad_norm": 1.1510355472564697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8812535405158997, + "num_tokens": 852259453.0, + "step": 21708 + }, + { + "epoch": 2.761607937921384, + "grad_norm": 1.0747668743133545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8878809213638306, + "num_tokens": 852296039.0, + "step": 21709 + }, + { + "epoch": 2.761735148199975, + "grad_norm": 0.9419034719467163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8931653499603271, + "num_tokens": 852336148.0, + "step": 21710 + }, + { + "epoch": 2.761862358478565, + "grad_norm": 0.8875099420547485, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9031982421875, + "num_tokens": 852378510.0, + "step": 21711 + }, + { + "epoch": 2.761989568757156, + "grad_norm": 1.1183019876480103, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.896553635597229, + "num_tokens": 852411246.0, + "step": 21712 + }, + { + "epoch": 2.762116779035746, + "grad_norm": 0.9664090871810913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.8913992643356323, + "num_tokens": 852449092.0, + "step": 21713 + }, + { + "epoch": 2.7622439893143365, + "grad_norm": 0.9677066802978516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2533, + "mean_token_accuracy": 0.9079595804214478, + "num_tokens": 852479000.0, + "step": 21714 + }, + { + "epoch": 2.762371199592927, + "grad_norm": 1.0183414220809937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8829880356788635, + "num_tokens": 852517480.0, + "step": 21715 + }, + { + "epoch": 2.7624984098715175, + "grad_norm": 0.8823089003562927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.9001100659370422, + "num_tokens": 852561240.0, + "step": 21716 + }, + { + "epoch": 2.762625620150108, + "grad_norm": 1.0414410829544067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3514, + "mean_token_accuracy": 0.8744559288024902, + "num_tokens": 852599710.0, + "step": 21717 + }, + { + "epoch": 2.7627528304286986, + "grad_norm": 0.9198361039161682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.898252546787262, + "num_tokens": 852643278.0, + "step": 21718 + }, + { + "epoch": 2.762880040707289, + "grad_norm": 0.951793372631073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8820697069168091, + "num_tokens": 852684441.0, + "step": 21719 + }, + { + "epoch": 2.7630072509858796, + "grad_norm": 1.0738250017166138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8878241777420044, + "num_tokens": 852717072.0, + "step": 21720 + }, + { + "epoch": 2.76313446126447, + "grad_norm": 1.039888620376587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.887013852596283, + "num_tokens": 852752750.0, + "step": 21721 + }, + { + "epoch": 2.7632616715430607, + "grad_norm": 0.8799237608909607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9057011604309082, + "num_tokens": 852796656.0, + "step": 21722 + }, + { + "epoch": 2.763388881821651, + "grad_norm": 1.107671856880188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.893871009349823, + "num_tokens": 852831799.0, + "step": 21723 + }, + { + "epoch": 2.7635160921002417, + "grad_norm": 0.923482358455658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2622, + "mean_token_accuracy": 0.9052234888076782, + "num_tokens": 852867929.0, + "step": 21724 + }, + { + "epoch": 2.7636433023788323, + "grad_norm": 1.0772368907928467, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3576, + "mean_token_accuracy": 0.8766552209854126, + "num_tokens": 852905441.0, + "step": 21725 + }, + { + "epoch": 2.763770512657423, + "grad_norm": 1.0178463459014893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8790889978408813, + "num_tokens": 852945922.0, + "step": 21726 + }, + { + "epoch": 2.7638977229360133, + "grad_norm": 0.912577211856842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.9062476754188538, + "num_tokens": 852986404.0, + "step": 21727 + }, + { + "epoch": 2.764024933214604, + "grad_norm": 1.1321876049041748, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3575, + "mean_token_accuracy": 0.8755146265029907, + "num_tokens": 853023894.0, + "step": 21728 + }, + { + "epoch": 2.7641521434931944, + "grad_norm": 0.950554370880127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.8984789848327637, + "num_tokens": 853064046.0, + "step": 21729 + }, + { + "epoch": 2.764279353771785, + "grad_norm": 0.9684696197509766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8795318007469177, + "num_tokens": 853110593.0, + "step": 21730 + }, + { + "epoch": 2.7644065640503754, + "grad_norm": 0.9528238773345947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.8987414836883545, + "num_tokens": 853147096.0, + "step": 21731 + }, + { + "epoch": 2.7645337743289655, + "grad_norm": 0.9154090285301208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2615, + "mean_token_accuracy": 0.9050305485725403, + "num_tokens": 853184698.0, + "step": 21732 + }, + { + "epoch": 2.7646609846075565, + "grad_norm": 0.9880068302154541, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8887361288070679, + "num_tokens": 853227408.0, + "step": 21733 + }, + { + "epoch": 2.7647881948861466, + "grad_norm": 0.911602258682251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9026092290878296, + "num_tokens": 853266251.0, + "step": 21734 + }, + { + "epoch": 2.7649154051647375, + "grad_norm": 0.9689421653747559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8909897804260254, + "num_tokens": 853308611.0, + "step": 21735 + }, + { + "epoch": 2.7650426154433276, + "grad_norm": 1.0540237426757812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3325, + "mean_token_accuracy": 0.8820750117301941, + "num_tokens": 853350521.0, + "step": 21736 + }, + { + "epoch": 2.7651698257219186, + "grad_norm": 1.026593804359436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3375, + "mean_token_accuracy": 0.880281388759613, + "num_tokens": 853390134.0, + "step": 21737 + }, + { + "epoch": 2.7652970360005087, + "grad_norm": 1.004321575164795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8964335918426514, + "num_tokens": 853427947.0, + "step": 21738 + }, + { + "epoch": 2.765424246279099, + "grad_norm": 0.8929910063743591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8905541300773621, + "num_tokens": 853472589.0, + "step": 21739 + }, + { + "epoch": 2.7655514565576897, + "grad_norm": 0.9071962237358093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8923306465148926, + "num_tokens": 853515594.0, + "step": 21740 + }, + { + "epoch": 2.7656786668362803, + "grad_norm": 0.9894090294837952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8960902690887451, + "num_tokens": 853551490.0, + "step": 21741 + }, + { + "epoch": 2.765805877114871, + "grad_norm": 0.988512396812439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3039, + "mean_token_accuracy": 0.889167845249176, + "num_tokens": 853588986.0, + "step": 21742 + }, + { + "epoch": 2.7659330873934613, + "grad_norm": 0.8913145661354065, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8913885951042175, + "num_tokens": 853629965.0, + "step": 21743 + }, + { + "epoch": 2.766060297672052, + "grad_norm": 0.8702012896537781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8973966240882874, + "num_tokens": 853675219.0, + "step": 21744 + }, + { + "epoch": 2.7661875079506424, + "grad_norm": 0.935954749584198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8910552263259888, + "num_tokens": 853717617.0, + "step": 21745 + }, + { + "epoch": 2.766314718229233, + "grad_norm": 1.0105549097061157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8904657959938049, + "num_tokens": 853757056.0, + "step": 21746 + }, + { + "epoch": 2.7664419285078234, + "grad_norm": 0.9721837639808655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8904725313186646, + "num_tokens": 853795138.0, + "step": 21747 + }, + { + "epoch": 2.766569138786414, + "grad_norm": 1.00835120677948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8866754770278931, + "num_tokens": 853833117.0, + "step": 21748 + }, + { + "epoch": 2.7666963490650045, + "grad_norm": 0.9538887143135071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.881630539894104, + "num_tokens": 853874372.0, + "step": 21749 + }, + { + "epoch": 2.766823559343595, + "grad_norm": 0.928573489189148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8915165662765503, + "num_tokens": 853921191.0, + "step": 21750 + }, + { + "epoch": 2.7669507696221856, + "grad_norm": 0.91111820936203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.8980728387832642, + "num_tokens": 853963229.0, + "step": 21751 + }, + { + "epoch": 2.767077979900776, + "grad_norm": 0.9204639196395874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.894296407699585, + "num_tokens": 854004580.0, + "step": 21752 + }, + { + "epoch": 2.7672051901793666, + "grad_norm": 0.9610428214073181, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8885442018508911, + "num_tokens": 854044482.0, + "step": 21753 + }, + { + "epoch": 2.767332400457957, + "grad_norm": 1.0732499361038208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8853089213371277, + "num_tokens": 854085099.0, + "step": 21754 + }, + { + "epoch": 2.7674596107365477, + "grad_norm": 0.9945026636123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3322, + "mean_token_accuracy": 0.8838063478469849, + "num_tokens": 854126993.0, + "step": 21755 + }, + { + "epoch": 2.767586821015138, + "grad_norm": 0.9766665101051331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8931193351745605, + "num_tokens": 854163894.0, + "step": 21756 + }, + { + "epoch": 2.7677140312937283, + "grad_norm": 1.0128144025802612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.898644208908081, + "num_tokens": 854200026.0, + "step": 21757 + }, + { + "epoch": 2.7678412415723193, + "grad_norm": 0.9127001762390137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8978184461593628, + "num_tokens": 854245755.0, + "step": 21758 + }, + { + "epoch": 2.7679684518509093, + "grad_norm": 1.043155312538147, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8916875123977661, + "num_tokens": 854280678.0, + "step": 21759 + }, + { + "epoch": 2.7680956621295003, + "grad_norm": 0.9641160368919373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3062, + "mean_token_accuracy": 0.8932328224182129, + "num_tokens": 854322233.0, + "step": 21760 + }, + { + "epoch": 2.7682228724080904, + "grad_norm": 1.0771348476409912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8714766502380371, + "num_tokens": 854357450.0, + "step": 21761 + }, + { + "epoch": 2.768350082686681, + "grad_norm": 0.9183622002601624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.891040563583374, + "num_tokens": 854400494.0, + "step": 21762 + }, + { + "epoch": 2.7684772929652715, + "grad_norm": 0.9606491327285767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8883426189422607, + "num_tokens": 854439413.0, + "step": 21763 + }, + { + "epoch": 2.768604503243862, + "grad_norm": 1.05326509475708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8869327902793884, + "num_tokens": 854479669.0, + "step": 21764 + }, + { + "epoch": 2.7687317135224525, + "grad_norm": 1.01835036277771, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8906224370002747, + "num_tokens": 854516650.0, + "step": 21765 + }, + { + "epoch": 2.768858923801043, + "grad_norm": 1.084628939628601, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3595, + "mean_token_accuracy": 0.8726637959480286, + "num_tokens": 854558857.0, + "step": 21766 + }, + { + "epoch": 2.7689861340796336, + "grad_norm": 1.065303921699524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8891271352767944, + "num_tokens": 854595681.0, + "step": 21767 + }, + { + "epoch": 2.769113344358224, + "grad_norm": 1.0489379167556763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8945560455322266, + "num_tokens": 854630606.0, + "step": 21768 + }, + { + "epoch": 2.7692405546368146, + "grad_norm": 1.147499918937683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8877980709075928, + "num_tokens": 854663231.0, + "step": 21769 + }, + { + "epoch": 2.769367764915405, + "grad_norm": 1.0681222677230835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8834165930747986, + "num_tokens": 854698872.0, + "step": 21770 + }, + { + "epoch": 2.7694949751939957, + "grad_norm": 0.875952422618866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8982620239257812, + "num_tokens": 854742650.0, + "step": 21771 + }, + { + "epoch": 2.769622185472586, + "grad_norm": 0.9810771346092224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.88731849193573, + "num_tokens": 854781256.0, + "step": 21772 + }, + { + "epoch": 2.7697493957511767, + "grad_norm": 0.9831035733222961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8941389322280884, + "num_tokens": 854823606.0, + "step": 21773 + }, + { + "epoch": 2.7698766060297673, + "grad_norm": 0.9579915404319763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8909218907356262, + "num_tokens": 854868646.0, + "step": 21774 + }, + { + "epoch": 2.770003816308358, + "grad_norm": 1.017470121383667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8935765027999878, + "num_tokens": 854906210.0, + "step": 21775 + }, + { + "epoch": 2.7701310265869483, + "grad_norm": 0.9267973303794861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8969693183898926, + "num_tokens": 854947214.0, + "step": 21776 + }, + { + "epoch": 2.770258236865539, + "grad_norm": 1.052443504333496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8842434883117676, + "num_tokens": 854984040.0, + "step": 21777 + }, + { + "epoch": 2.7703854471441294, + "grad_norm": 0.9744651317596436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8938528299331665, + "num_tokens": 855021830.0, + "step": 21778 + }, + { + "epoch": 2.77051265742272, + "grad_norm": 0.9704931378364563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8926849365234375, + "num_tokens": 855062877.0, + "step": 21779 + }, + { + "epoch": 2.77063986770131, + "grad_norm": 0.9780253767967224, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8994187116622925, + "num_tokens": 855095438.0, + "step": 21780 + }, + { + "epoch": 2.770767077979901, + "grad_norm": 1.0688971281051636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3374, + "mean_token_accuracy": 0.8790343403816223, + "num_tokens": 855132297.0, + "step": 21781 + }, + { + "epoch": 2.770894288258491, + "grad_norm": 0.9365389347076416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8839478492736816, + "num_tokens": 855176543.0, + "step": 21782 + }, + { + "epoch": 2.771021498537082, + "grad_norm": 1.0365489721298218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8838629126548767, + "num_tokens": 855215624.0, + "step": 21783 + }, + { + "epoch": 2.771148708815672, + "grad_norm": 0.9336147308349609, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8987277746200562, + "num_tokens": 855252112.0, + "step": 21784 + }, + { + "epoch": 2.771275919094263, + "grad_norm": 1.0556222200393677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8931391835212708, + "num_tokens": 855287851.0, + "step": 21785 + }, + { + "epoch": 2.771403129372853, + "grad_norm": 1.0213950872421265, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8862754106521606, + "num_tokens": 855328372.0, + "step": 21786 + }, + { + "epoch": 2.7715303396514437, + "grad_norm": 1.0781828165054321, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8735136389732361, + "num_tokens": 855364672.0, + "step": 21787 + }, + { + "epoch": 2.771657549930034, + "grad_norm": 0.9964299201965332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8856238722801208, + "num_tokens": 855404435.0, + "step": 21788 + }, + { + "epoch": 2.7717847602086247, + "grad_norm": 0.889126718044281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8977834582328796, + "num_tokens": 855446653.0, + "step": 21789 + }, + { + "epoch": 2.7719119704872153, + "grad_norm": 0.9967973828315735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8921253085136414, + "num_tokens": 855481989.0, + "step": 21790 + }, + { + "epoch": 2.772039180765806, + "grad_norm": 0.9581674337387085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8881685137748718, + "num_tokens": 855524549.0, + "step": 21791 + }, + { + "epoch": 2.7721663910443963, + "grad_norm": 1.0516852140426636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3491, + "mean_token_accuracy": 0.8758864402770996, + "num_tokens": 855571342.0, + "step": 21792 + }, + { + "epoch": 2.772293601322987, + "grad_norm": 0.9497517943382263, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2442, + "mean_token_accuracy": 0.9074203968048096, + "num_tokens": 855604397.0, + "step": 21793 + }, + { + "epoch": 2.7724208116015774, + "grad_norm": 0.963909924030304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8959579467773438, + "num_tokens": 855642236.0, + "step": 21794 + }, + { + "epoch": 2.772548021880168, + "grad_norm": 0.8736151456832886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8961694240570068, + "num_tokens": 855686928.0, + "step": 21795 + }, + { + "epoch": 2.7726752321587584, + "grad_norm": 0.9880483746528625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8941611051559448, + "num_tokens": 855724197.0, + "step": 21796 + }, + { + "epoch": 2.772802442437349, + "grad_norm": 0.9791433215141296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8839228749275208, + "num_tokens": 855768315.0, + "step": 21797 + }, + { + "epoch": 2.7729296527159395, + "grad_norm": 1.0216307640075684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8974409103393555, + "num_tokens": 855806507.0, + "step": 21798 + }, + { + "epoch": 2.77305686299453, + "grad_norm": 1.0378222465515137, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.892155647277832, + "num_tokens": 855842309.0, + "step": 21799 + }, + { + "epoch": 2.7731840732731206, + "grad_norm": 0.9147221446037292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8957400918006897, + "num_tokens": 855883456.0, + "step": 21800 + }, + { + "epoch": 2.773311283551711, + "grad_norm": 0.9046511650085449, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2425, + "mean_token_accuracy": 0.9103429317474365, + "num_tokens": 855920121.0, + "step": 21801 + }, + { + "epoch": 2.7734384938303016, + "grad_norm": 1.0909620523452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.365, + "mean_token_accuracy": 0.8664606213569641, + "num_tokens": 855959597.0, + "step": 21802 + }, + { + "epoch": 2.773565704108892, + "grad_norm": 1.0018125772476196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8798875212669373, + "num_tokens": 856001646.0, + "step": 21803 + }, + { + "epoch": 2.7736929143874827, + "grad_norm": 1.087056279182434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8962116241455078, + "num_tokens": 856033714.0, + "step": 21804 + }, + { + "epoch": 2.7738201246660728, + "grad_norm": 1.048888087272644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8984320163726807, + "num_tokens": 856069656.0, + "step": 21805 + }, + { + "epoch": 2.7739473349446637, + "grad_norm": 1.0287134647369385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.8990115523338318, + "num_tokens": 856107119.0, + "step": 21806 + }, + { + "epoch": 2.774074545223254, + "grad_norm": 1.0075174570083618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.89216148853302, + "num_tokens": 856143178.0, + "step": 21807 + }, + { + "epoch": 2.774201755501845, + "grad_norm": 0.8947790265083313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2591, + "mean_token_accuracy": 0.9062444567680359, + "num_tokens": 856184753.0, + "step": 21808 + }, + { + "epoch": 2.774328965780435, + "grad_norm": 1.0243300199508667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8959401845932007, + "num_tokens": 856221613.0, + "step": 21809 + }, + { + "epoch": 2.774456176059026, + "grad_norm": 1.03999924659729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8874461054801941, + "num_tokens": 856259101.0, + "step": 21810 + }, + { + "epoch": 2.774583386337616, + "grad_norm": 0.9889518618583679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8908010125160217, + "num_tokens": 856297451.0, + "step": 21811 + }, + { + "epoch": 2.7747105966162064, + "grad_norm": 1.0680882930755615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8910768032073975, + "num_tokens": 856330764.0, + "step": 21812 + }, + { + "epoch": 2.774837806894797, + "grad_norm": 1.015700101852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.897537887096405, + "num_tokens": 856363427.0, + "step": 21813 + }, + { + "epoch": 2.7749650171733875, + "grad_norm": 0.9317941069602966, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8977648615837097, + "num_tokens": 856405720.0, + "step": 21814 + }, + { + "epoch": 2.775092227451978, + "grad_norm": 0.9519040584564209, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8938906192779541, + "num_tokens": 856449404.0, + "step": 21815 + }, + { + "epoch": 2.7752194377305686, + "grad_norm": 0.9749841094017029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8824909329414368, + "num_tokens": 856494608.0, + "step": 21816 + }, + { + "epoch": 2.775346648009159, + "grad_norm": 0.9984079599380493, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2908, + "mean_token_accuracy": 0.8950732946395874, + "num_tokens": 856529603.0, + "step": 21817 + }, + { + "epoch": 2.7754738582877496, + "grad_norm": 1.0741297006607056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.885917067527771, + "num_tokens": 856566491.0, + "step": 21818 + }, + { + "epoch": 2.77560106856634, + "grad_norm": 1.005778431892395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8785748481750488, + "num_tokens": 856610851.0, + "step": 21819 + }, + { + "epoch": 2.7757282788449307, + "grad_norm": 1.0849062204360962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8898846507072449, + "num_tokens": 856647039.0, + "step": 21820 + }, + { + "epoch": 2.775855489123521, + "grad_norm": 0.9379159212112427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2697, + "mean_token_accuracy": 0.9020297527313232, + "num_tokens": 856689907.0, + "step": 21821 + }, + { + "epoch": 2.7759826994021117, + "grad_norm": 0.9668270945549011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8897293210029602, + "num_tokens": 856728072.0, + "step": 21822 + }, + { + "epoch": 2.7761099096807023, + "grad_norm": 0.9478850364685059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3249, + "mean_token_accuracy": 0.8826016187667847, + "num_tokens": 856769264.0, + "step": 21823 + }, + { + "epoch": 2.776237119959293, + "grad_norm": 0.9727000594139099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8890781402587891, + "num_tokens": 856814070.0, + "step": 21824 + }, + { + "epoch": 2.7763643302378833, + "grad_norm": 0.9657934308052063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8859127759933472, + "num_tokens": 856853681.0, + "step": 21825 + }, + { + "epoch": 2.776491540516474, + "grad_norm": 0.9042047262191772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8927302956581116, + "num_tokens": 856897252.0, + "step": 21826 + }, + { + "epoch": 2.7766187507950644, + "grad_norm": 1.0352129936218262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8831501603126526, + "num_tokens": 856933809.0, + "step": 21827 + }, + { + "epoch": 2.776745961073655, + "grad_norm": 0.9761753082275391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8865851163864136, + "num_tokens": 856976616.0, + "step": 21828 + }, + { + "epoch": 2.7768731713522454, + "grad_norm": 0.9172149896621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8970234394073486, + "num_tokens": 857020530.0, + "step": 21829 + }, + { + "epoch": 2.7770003816308355, + "grad_norm": 1.0659745931625366, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3685, + "mean_token_accuracy": 0.8655614852905273, + "num_tokens": 857061153.0, + "step": 21830 + }, + { + "epoch": 2.7771275919094265, + "grad_norm": 1.0056339502334595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8918877840042114, + "num_tokens": 857097793.0, + "step": 21831 + }, + { + "epoch": 2.7772548021880166, + "grad_norm": 1.0212079286575317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3315, + "mean_token_accuracy": 0.8817349672317505, + "num_tokens": 857138368.0, + "step": 21832 + }, + { + "epoch": 2.7773820124666075, + "grad_norm": 1.006584644317627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8869009017944336, + "num_tokens": 857175872.0, + "step": 21833 + }, + { + "epoch": 2.7775092227451976, + "grad_norm": 1.0554903745651245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8853673934936523, + "num_tokens": 857214781.0, + "step": 21834 + }, + { + "epoch": 2.7776364330237886, + "grad_norm": 1.0143153667449951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.898956835269928, + "num_tokens": 857249755.0, + "step": 21835 + }, + { + "epoch": 2.7777636433023787, + "grad_norm": 0.9034940004348755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2724, + "mean_token_accuracy": 0.9023102521896362, + "num_tokens": 857290852.0, + "step": 21836 + }, + { + "epoch": 2.777890853580969, + "grad_norm": 0.9955515265464783, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8996430039405823, + "num_tokens": 857327648.0, + "step": 21837 + }, + { + "epoch": 2.7780180638595597, + "grad_norm": 1.0799776315689087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8897154331207275, + "num_tokens": 857364095.0, + "step": 21838 + }, + { + "epoch": 2.7781452741381503, + "grad_norm": 1.0114002227783203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3163, + "mean_token_accuracy": 0.8860346078872681, + "num_tokens": 857404634.0, + "step": 21839 + }, + { + "epoch": 2.778272484416741, + "grad_norm": 0.9493184685707092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9040203094482422, + "num_tokens": 857442244.0, + "step": 21840 + }, + { + "epoch": 2.7783996946953313, + "grad_norm": 1.0426937341690063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8864014744758606, + "num_tokens": 857479481.0, + "step": 21841 + }, + { + "epoch": 2.778526904973922, + "grad_norm": 0.9751973748207092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8899234533309937, + "num_tokens": 857518464.0, + "step": 21842 + }, + { + "epoch": 2.7786541152525124, + "grad_norm": 1.0785975456237793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8877156972885132, + "num_tokens": 857552143.0, + "step": 21843 + }, + { + "epoch": 2.778781325531103, + "grad_norm": 0.9700531363487244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8976871371269226, + "num_tokens": 857588008.0, + "step": 21844 + }, + { + "epoch": 2.7789085358096934, + "grad_norm": 0.9579107761383057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2692, + "mean_token_accuracy": 0.9012771844863892, + "num_tokens": 857627266.0, + "step": 21845 + }, + { + "epoch": 2.779035746088284, + "grad_norm": 1.0097399950027466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8827136754989624, + "num_tokens": 857663243.0, + "step": 21846 + }, + { + "epoch": 2.7791629563668745, + "grad_norm": 1.085039734840393, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8817956447601318, + "num_tokens": 857701026.0, + "step": 21847 + }, + { + "epoch": 2.779290166645465, + "grad_norm": 1.0558873414993286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8855700492858887, + "num_tokens": 857739754.0, + "step": 21848 + }, + { + "epoch": 2.7794173769240555, + "grad_norm": 1.0651732683181763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8887007832527161, + "num_tokens": 857778839.0, + "step": 21849 + }, + { + "epoch": 2.779544587202646, + "grad_norm": 0.9569692611694336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2616, + "mean_token_accuracy": 0.9055821299552917, + "num_tokens": 857814430.0, + "step": 21850 + }, + { + "epoch": 2.7796717974812366, + "grad_norm": 0.9916061758995056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.8913365602493286, + "num_tokens": 857853006.0, + "step": 21851 + }, + { + "epoch": 2.779799007759827, + "grad_norm": 0.8895895481109619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8938649892807007, + "num_tokens": 857895234.0, + "step": 21852 + }, + { + "epoch": 2.7799262180384177, + "grad_norm": 1.008807897567749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8970437049865723, + "num_tokens": 857933371.0, + "step": 21853 + }, + { + "epoch": 2.780053428317008, + "grad_norm": 0.989102840423584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8927875757217407, + "num_tokens": 857972035.0, + "step": 21854 + }, + { + "epoch": 2.7801806385955983, + "grad_norm": 1.049125075340271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3316, + "mean_token_accuracy": 0.8822962045669556, + "num_tokens": 858010726.0, + "step": 21855 + }, + { + "epoch": 2.7803078488741892, + "grad_norm": 1.1448698043823242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3623, + "mean_token_accuracy": 0.8723142147064209, + "num_tokens": 858044271.0, + "step": 21856 + }, + { + "epoch": 2.7804350591527793, + "grad_norm": 0.9214890003204346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8891577124595642, + "num_tokens": 858090185.0, + "step": 21857 + }, + { + "epoch": 2.7805622694313703, + "grad_norm": 1.099541187286377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8888091444969177, + "num_tokens": 858124705.0, + "step": 21858 + }, + { + "epoch": 2.7806894797099604, + "grad_norm": 0.9250044822692871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8935483694076538, + "num_tokens": 858162734.0, + "step": 21859 + }, + { + "epoch": 2.780816689988551, + "grad_norm": 1.1218011379241943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8792417049407959, + "num_tokens": 858201366.0, + "step": 21860 + }, + { + "epoch": 2.7809439002671414, + "grad_norm": 0.9496258497238159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8851528763771057, + "num_tokens": 858244230.0, + "step": 21861 + }, + { + "epoch": 2.781071110545732, + "grad_norm": 0.9485638737678528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2676, + "mean_token_accuracy": 0.901486337184906, + "num_tokens": 858285915.0, + "step": 21862 + }, + { + "epoch": 2.7811983208243225, + "grad_norm": 0.8802869915962219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2651, + "mean_token_accuracy": 0.9025359153747559, + "num_tokens": 858325577.0, + "step": 21863 + }, + { + "epoch": 2.781325531102913, + "grad_norm": 0.9563763737678528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8824193477630615, + "num_tokens": 858368351.0, + "step": 21864 + }, + { + "epoch": 2.7814527413815036, + "grad_norm": 0.9311529397964478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.900887131690979, + "num_tokens": 858407331.0, + "step": 21865 + }, + { + "epoch": 2.781579951660094, + "grad_norm": 0.9340081214904785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.899348258972168, + "num_tokens": 858446762.0, + "step": 21866 + }, + { + "epoch": 2.7817071619386846, + "grad_norm": 1.0531305074691772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8882275223731995, + "num_tokens": 858487374.0, + "step": 21867 + }, + { + "epoch": 2.781834372217275, + "grad_norm": 0.9505780339241028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8967645168304443, + "num_tokens": 858528054.0, + "step": 21868 + }, + { + "epoch": 2.7819615824958657, + "grad_norm": 1.1216387748718262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.868857204914093, + "num_tokens": 858566760.0, + "step": 21869 + }, + { + "epoch": 2.782088792774456, + "grad_norm": 0.989354133605957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.8922913074493408, + "num_tokens": 858604871.0, + "step": 21870 + }, + { + "epoch": 2.7822160030530467, + "grad_norm": 0.9570333957672119, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.881614089012146, + "num_tokens": 858650091.0, + "step": 21871 + }, + { + "epoch": 2.7823432133316373, + "grad_norm": 1.015711784362793, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8879439830780029, + "num_tokens": 858687988.0, + "step": 21872 + }, + { + "epoch": 2.782470423610228, + "grad_norm": 0.9903503060340881, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8837065100669861, + "num_tokens": 858726808.0, + "step": 21873 + }, + { + "epoch": 2.7825976338888183, + "grad_norm": 0.931366503238678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2539, + "mean_token_accuracy": 0.9033443331718445, + "num_tokens": 858764194.0, + "step": 21874 + }, + { + "epoch": 2.782724844167409, + "grad_norm": 0.9456552863121033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8904492855072021, + "num_tokens": 858807826.0, + "step": 21875 + }, + { + "epoch": 2.7828520544459994, + "grad_norm": 0.915308952331543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9024087190628052, + "num_tokens": 858848411.0, + "step": 21876 + }, + { + "epoch": 2.78297926472459, + "grad_norm": 0.9569439888000488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8856533169746399, + "num_tokens": 858889973.0, + "step": 21877 + }, + { + "epoch": 2.78310647500318, + "grad_norm": 0.9641860723495483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.889081597328186, + "num_tokens": 858932470.0, + "step": 21878 + }, + { + "epoch": 2.783233685281771, + "grad_norm": 0.9284749031066895, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9048343300819397, + "num_tokens": 858973056.0, + "step": 21879 + }, + { + "epoch": 2.783360895560361, + "grad_norm": 1.1051678657531738, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8935843706130981, + "num_tokens": 859006141.0, + "step": 21880 + }, + { + "epoch": 2.783488105838952, + "grad_norm": 0.9788873195648193, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8886004090309143, + "num_tokens": 859046301.0, + "step": 21881 + }, + { + "epoch": 2.783615316117542, + "grad_norm": 0.9923773407936096, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8947582244873047, + "num_tokens": 859085268.0, + "step": 21882 + }, + { + "epoch": 2.783742526396133, + "grad_norm": 0.9227889180183411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.901699423789978, + "num_tokens": 859124212.0, + "step": 21883 + }, + { + "epoch": 2.783869736674723, + "grad_norm": 0.9780649542808533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8938320279121399, + "num_tokens": 859159004.0, + "step": 21884 + }, + { + "epoch": 2.7839969469533137, + "grad_norm": 1.0523747205734253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8807210922241211, + "num_tokens": 859198287.0, + "step": 21885 + }, + { + "epoch": 2.784124157231904, + "grad_norm": 0.9808613061904907, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8911365270614624, + "num_tokens": 859237084.0, + "step": 21886 + }, + { + "epoch": 2.7842513675104947, + "grad_norm": 1.097015380859375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8907049298286438, + "num_tokens": 859271748.0, + "step": 21887 + }, + { + "epoch": 2.7843785777890853, + "grad_norm": 0.9523568153381348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8876055479049683, + "num_tokens": 859311404.0, + "step": 21888 + }, + { + "epoch": 2.784505788067676, + "grad_norm": 1.0077695846557617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8822786808013916, + "num_tokens": 859352977.0, + "step": 21889 + }, + { + "epoch": 2.7846329983462663, + "grad_norm": 0.8718686699867249, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2701, + "mean_token_accuracy": 0.900605320930481, + "num_tokens": 859394601.0, + "step": 21890 + }, + { + "epoch": 2.784760208624857, + "grad_norm": 0.9163849353790283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.9034230709075928, + "num_tokens": 859434202.0, + "step": 21891 + }, + { + "epoch": 2.7848874189034474, + "grad_norm": 1.0289251804351807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8883957862854004, + "num_tokens": 859474745.0, + "step": 21892 + }, + { + "epoch": 2.785014629182038, + "grad_norm": 0.9468588829040527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8861083388328552, + "num_tokens": 859517337.0, + "step": 21893 + }, + { + "epoch": 2.7851418394606284, + "grad_norm": 1.031743049621582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3719, + "mean_token_accuracy": 0.8683133125305176, + "num_tokens": 859559753.0, + "step": 21894 + }, + { + "epoch": 2.785269049739219, + "grad_norm": 0.9874842762947083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2424, + "mean_token_accuracy": 0.9118366241455078, + "num_tokens": 859592223.0, + "step": 21895 + }, + { + "epoch": 2.7853962600178095, + "grad_norm": 0.9611983299255371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.347, + "mean_token_accuracy": 0.8761230111122131, + "num_tokens": 859638922.0, + "step": 21896 + }, + { + "epoch": 2.7855234702964, + "grad_norm": 0.9987339973449707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8939642906188965, + "num_tokens": 859682544.0, + "step": 21897 + }, + { + "epoch": 2.7856506805749905, + "grad_norm": 0.9175474643707275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8834329843521118, + "num_tokens": 859727382.0, + "step": 21898 + }, + { + "epoch": 2.785777890853581, + "grad_norm": 1.040274977684021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8926999568939209, + "num_tokens": 859760446.0, + "step": 21899 + }, + { + "epoch": 2.7859051011321716, + "grad_norm": 1.0416697263717651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2793, + "mean_token_accuracy": 0.8969587087631226, + "num_tokens": 859795443.0, + "step": 21900 + }, + { + "epoch": 2.786032311410762, + "grad_norm": 1.006058931350708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8871790170669556, + "num_tokens": 859834354.0, + "step": 21901 + }, + { + "epoch": 2.7861595216893527, + "grad_norm": 0.9210687875747681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8983097076416016, + "num_tokens": 859875949.0, + "step": 21902 + }, + { + "epoch": 2.7862867319679427, + "grad_norm": 1.0091464519500732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3505, + "mean_token_accuracy": 0.8799870610237122, + "num_tokens": 859916258.0, + "step": 21903 + }, + { + "epoch": 2.7864139422465337, + "grad_norm": 1.0440177917480469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8952619433403015, + "num_tokens": 859949852.0, + "step": 21904 + }, + { + "epoch": 2.786541152525124, + "grad_norm": 1.1452250480651855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3216, + "mean_token_accuracy": 0.8866872191429138, + "num_tokens": 859986028.0, + "step": 21905 + }, + { + "epoch": 2.7866683628037148, + "grad_norm": 0.9559857249259949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8778690099716187, + "num_tokens": 860031437.0, + "step": 21906 + }, + { + "epoch": 2.786795573082305, + "grad_norm": 1.0957103967666626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3182, + "mean_token_accuracy": 0.8827489614486694, + "num_tokens": 860063844.0, + "step": 21907 + }, + { + "epoch": 2.786922783360896, + "grad_norm": 1.0386533737182617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8927134275436401, + "num_tokens": 860097214.0, + "step": 21908 + }, + { + "epoch": 2.787049993639486, + "grad_norm": 0.958250880241394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8891369104385376, + "num_tokens": 860138076.0, + "step": 21909 + }, + { + "epoch": 2.7871772039180764, + "grad_norm": 0.9560801982879639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2678, + "mean_token_accuracy": 0.9020438194274902, + "num_tokens": 860178097.0, + "step": 21910 + }, + { + "epoch": 2.787304414196667, + "grad_norm": 0.9455641508102417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8878868222236633, + "num_tokens": 860215857.0, + "step": 21911 + }, + { + "epoch": 2.7874316244752575, + "grad_norm": 0.9889657497406006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3164, + "mean_token_accuracy": 0.884558916091919, + "num_tokens": 860254040.0, + "step": 21912 + }, + { + "epoch": 2.787558834753848, + "grad_norm": 0.9442229866981506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.272, + "mean_token_accuracy": 0.9028211236000061, + "num_tokens": 860290758.0, + "step": 21913 + }, + { + "epoch": 2.7876860450324386, + "grad_norm": 1.0644179582595825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8921464681625366, + "num_tokens": 860321822.0, + "step": 21914 + }, + { + "epoch": 2.787813255311029, + "grad_norm": 0.9877591729164124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8942090272903442, + "num_tokens": 860359210.0, + "step": 21915 + }, + { + "epoch": 2.7879404655896196, + "grad_norm": 1.0006588697433472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8826643824577332, + "num_tokens": 860398080.0, + "step": 21916 + }, + { + "epoch": 2.78806767586821, + "grad_norm": 1.014451026916504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8898799419403076, + "num_tokens": 860437820.0, + "step": 21917 + }, + { + "epoch": 2.7881948861468007, + "grad_norm": 0.9799135327339172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.8952585458755493, + "num_tokens": 860476097.0, + "step": 21918 + }, + { + "epoch": 2.788322096425391, + "grad_norm": 1.0201078653335571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8837842345237732, + "num_tokens": 860518199.0, + "step": 21919 + }, + { + "epoch": 2.7884493067039817, + "grad_norm": 0.9438111186027527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8953990936279297, + "num_tokens": 860556884.0, + "step": 21920 + }, + { + "epoch": 2.7885765169825723, + "grad_norm": 1.0247761011123657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3416, + "mean_token_accuracy": 0.8838420510292053, + "num_tokens": 860600205.0, + "step": 21921 + }, + { + "epoch": 2.788703727261163, + "grad_norm": 0.8814286589622498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8972451686859131, + "num_tokens": 860641874.0, + "step": 21922 + }, + { + "epoch": 2.7888309375397533, + "grad_norm": 0.9391500353813171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8902893662452698, + "num_tokens": 860681645.0, + "step": 21923 + }, + { + "epoch": 2.788958147818344, + "grad_norm": 0.8649110198020935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9011158347129822, + "num_tokens": 860724047.0, + "step": 21924 + }, + { + "epoch": 2.7890853580969344, + "grad_norm": 1.00367271900177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3308, + "mean_token_accuracy": 0.8793272972106934, + "num_tokens": 860764451.0, + "step": 21925 + }, + { + "epoch": 2.789212568375525, + "grad_norm": 0.9002581238746643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.257, + "mean_token_accuracy": 0.9052513241767883, + "num_tokens": 860805740.0, + "step": 21926 + }, + { + "epoch": 2.7893397786541154, + "grad_norm": 0.9292516112327576, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8946160078048706, + "num_tokens": 860846915.0, + "step": 21927 + }, + { + "epoch": 2.7894669889327055, + "grad_norm": 0.9749297499656677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.897128164768219, + "num_tokens": 860882814.0, + "step": 21928 + }, + { + "epoch": 2.7895941992112965, + "grad_norm": 0.9161222577095032, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8886116743087769, + "num_tokens": 860927259.0, + "step": 21929 + }, + { + "epoch": 2.7897214094898866, + "grad_norm": 0.9480564594268799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2579, + "mean_token_accuracy": 0.9037669897079468, + "num_tokens": 860962688.0, + "step": 21930 + }, + { + "epoch": 2.7898486197684775, + "grad_norm": 1.0466902256011963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3482, + "mean_token_accuracy": 0.8778210878372192, + "num_tokens": 860998431.0, + "step": 21931 + }, + { + "epoch": 2.7899758300470676, + "grad_norm": 1.050821304321289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8986327648162842, + "num_tokens": 861029428.0, + "step": 21932 + }, + { + "epoch": 2.7901030403256586, + "grad_norm": 0.8852834105491638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8909790515899658, + "num_tokens": 861078016.0, + "step": 21933 + }, + { + "epoch": 2.7902302506042487, + "grad_norm": 0.8805086016654968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2589, + "mean_token_accuracy": 0.9037436246871948, + "num_tokens": 861116817.0, + "step": 21934 + }, + { + "epoch": 2.790357460882839, + "grad_norm": 1.0436136722564697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8938661813735962, + "num_tokens": 861152309.0, + "step": 21935 + }, + { + "epoch": 2.7904846711614297, + "grad_norm": 0.9275419116020203, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2767, + "mean_token_accuracy": 0.8984708786010742, + "num_tokens": 861190716.0, + "step": 21936 + }, + { + "epoch": 2.7906118814400203, + "grad_norm": 1.0908273458480835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3257, + "mean_token_accuracy": 0.8842519521713257, + "num_tokens": 861221923.0, + "step": 21937 + }, + { + "epoch": 2.790739091718611, + "grad_norm": 0.8954199552536011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2777, + "mean_token_accuracy": 0.9009062051773071, + "num_tokens": 861265673.0, + "step": 21938 + }, + { + "epoch": 2.7908663019972013, + "grad_norm": 0.9289098381996155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2765, + "mean_token_accuracy": 0.8996607661247253, + "num_tokens": 861303331.0, + "step": 21939 + }, + { + "epoch": 2.790993512275792, + "grad_norm": 0.9019320011138916, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8932410478591919, + "num_tokens": 861347408.0, + "step": 21940 + }, + { + "epoch": 2.7911207225543824, + "grad_norm": 0.9874492287635803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3367, + "mean_token_accuracy": 0.8796370029449463, + "num_tokens": 861386275.0, + "step": 21941 + }, + { + "epoch": 2.791247932832973, + "grad_norm": 1.0238929986953735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3135, + "mean_token_accuracy": 0.8851351737976074, + "num_tokens": 861424072.0, + "step": 21942 + }, + { + "epoch": 2.7913751431115634, + "grad_norm": 0.9356074333190918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8933485746383667, + "num_tokens": 861466073.0, + "step": 21943 + }, + { + "epoch": 2.791502353390154, + "grad_norm": 0.8960715532302856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.895088255405426, + "num_tokens": 861507611.0, + "step": 21944 + }, + { + "epoch": 2.7916295636687445, + "grad_norm": 0.8447601795196533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2701, + "mean_token_accuracy": 0.8993346691131592, + "num_tokens": 861552883.0, + "step": 21945 + }, + { + "epoch": 2.791756773947335, + "grad_norm": 1.0372936725616455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8877485990524292, + "num_tokens": 861592333.0, + "step": 21946 + }, + { + "epoch": 2.7918839842259255, + "grad_norm": 0.9553083181381226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.9024562835693359, + "num_tokens": 861628220.0, + "step": 21947 + }, + { + "epoch": 2.792011194504516, + "grad_norm": 1.0691298246383667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.882297158241272, + "num_tokens": 861668165.0, + "step": 21948 + }, + { + "epoch": 2.7921384047831066, + "grad_norm": 0.9527386426925659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8919702172279358, + "num_tokens": 861706491.0, + "step": 21949 + }, + { + "epoch": 2.792265615061697, + "grad_norm": 0.9487476348876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8987409472465515, + "num_tokens": 861744601.0, + "step": 21950 + }, + { + "epoch": 2.7923928253402877, + "grad_norm": 0.8641853332519531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9067695140838623, + "num_tokens": 861786990.0, + "step": 21951 + }, + { + "epoch": 2.792520035618878, + "grad_norm": 0.9751815795898438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8984401822090149, + "num_tokens": 861824635.0, + "step": 21952 + }, + { + "epoch": 2.7926472458974683, + "grad_norm": 0.9889852404594421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.894956111907959, + "num_tokens": 861861607.0, + "step": 21953 + }, + { + "epoch": 2.7927744561760592, + "grad_norm": 0.9531360864639282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3327, + "mean_token_accuracy": 0.8844717144966125, + "num_tokens": 861910392.0, + "step": 21954 + }, + { + "epoch": 2.7929016664546493, + "grad_norm": 0.897134006023407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.889114499092102, + "num_tokens": 861952455.0, + "step": 21955 + }, + { + "epoch": 2.7930288767332403, + "grad_norm": 1.1376426219940186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.896799623966217, + "num_tokens": 861980085.0, + "step": 21956 + }, + { + "epoch": 2.7931560870118304, + "grad_norm": 0.9689812064170837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8975381255149841, + "num_tokens": 862021842.0, + "step": 21957 + }, + { + "epoch": 2.793283297290421, + "grad_norm": 0.9161947965621948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8871923685073853, + "num_tokens": 862067142.0, + "step": 21958 + }, + { + "epoch": 2.7934105075690114, + "grad_norm": 0.9755766987800598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8929561972618103, + "num_tokens": 862105377.0, + "step": 21959 + }, + { + "epoch": 2.793537717847602, + "grad_norm": 0.9640313386917114, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8980457782745361, + "num_tokens": 862143331.0, + "step": 21960 + }, + { + "epoch": 2.7936649281261925, + "grad_norm": 0.8771786093711853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2684, + "mean_token_accuracy": 0.9015344381332397, + "num_tokens": 862184468.0, + "step": 21961 + }, + { + "epoch": 2.793792138404783, + "grad_norm": 0.9884093999862671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2677, + "mean_token_accuracy": 0.9030088782310486, + "num_tokens": 862218311.0, + "step": 21962 + }, + { + "epoch": 2.7939193486833735, + "grad_norm": 0.9904622435569763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8986886739730835, + "num_tokens": 862253262.0, + "step": 21963 + }, + { + "epoch": 2.794046558961964, + "grad_norm": 1.0160598754882812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8897271156311035, + "num_tokens": 862291686.0, + "step": 21964 + }, + { + "epoch": 2.7941737692405546, + "grad_norm": 0.9287446141242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.889511227607727, + "num_tokens": 862337352.0, + "step": 21965 + }, + { + "epoch": 2.794300979519145, + "grad_norm": 1.0327889919281006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8972086906433105, + "num_tokens": 862376027.0, + "step": 21966 + }, + { + "epoch": 2.7944281897977357, + "grad_norm": 0.9767412543296814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2865, + "mean_token_accuracy": 0.8981862664222717, + "num_tokens": 862413699.0, + "step": 21967 + }, + { + "epoch": 2.794555400076326, + "grad_norm": 0.9937363266944885, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.9002512693405151, + "num_tokens": 862449789.0, + "step": 21968 + }, + { + "epoch": 2.7946826103549167, + "grad_norm": 0.9885774850845337, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8920745849609375, + "num_tokens": 862485031.0, + "step": 21969 + }, + { + "epoch": 2.7948098206335072, + "grad_norm": 0.9022238850593567, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2924, + "mean_token_accuracy": 0.8947448134422302, + "num_tokens": 862528266.0, + "step": 21970 + }, + { + "epoch": 2.7949370309120978, + "grad_norm": 0.8838462233543396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.900890588760376, + "num_tokens": 862571352.0, + "step": 21971 + }, + { + "epoch": 2.7950642411906883, + "grad_norm": 0.9594671726226807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.891863226890564, + "num_tokens": 862614414.0, + "step": 21972 + }, + { + "epoch": 2.795191451469279, + "grad_norm": 1.062022089958191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.8970885276794434, + "num_tokens": 862645118.0, + "step": 21973 + }, + { + "epoch": 2.7953186617478694, + "grad_norm": 0.9494077563285828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8907939791679382, + "num_tokens": 862693779.0, + "step": 21974 + }, + { + "epoch": 2.79544587202646, + "grad_norm": 0.891435444355011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.9013559222221375, + "num_tokens": 862735949.0, + "step": 21975 + }, + { + "epoch": 2.79557308230505, + "grad_norm": 0.9960321187973022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8913400173187256, + "num_tokens": 862772455.0, + "step": 21976 + }, + { + "epoch": 2.795700292583641, + "grad_norm": 0.9221266508102417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8925088047981262, + "num_tokens": 862815343.0, + "step": 21977 + }, + { + "epoch": 2.795827502862231, + "grad_norm": 0.9310776591300964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8843519687652588, + "num_tokens": 862864379.0, + "step": 21978 + }, + { + "epoch": 2.795954713140822, + "grad_norm": 0.9981826543807983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8903460502624512, + "num_tokens": 862904809.0, + "step": 21979 + }, + { + "epoch": 2.796081923419412, + "grad_norm": 1.0821142196655273, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.338, + "mean_token_accuracy": 0.8827122449874878, + "num_tokens": 862939720.0, + "step": 21980 + }, + { + "epoch": 2.796209133698003, + "grad_norm": 1.0364038944244385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3539, + "mean_token_accuracy": 0.8724122643470764, + "num_tokens": 862985703.0, + "step": 21981 + }, + { + "epoch": 2.796336343976593, + "grad_norm": 1.0404163599014282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8853692412376404, + "num_tokens": 863021106.0, + "step": 21982 + }, + { + "epoch": 2.7964635542551837, + "grad_norm": 0.9726506471633911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8845394253730774, + "num_tokens": 863065951.0, + "step": 21983 + }, + { + "epoch": 2.796590764533774, + "grad_norm": 0.9805464148521423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.9020308256149292, + "num_tokens": 863098990.0, + "step": 21984 + }, + { + "epoch": 2.7967179748123647, + "grad_norm": 0.9083648324012756, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8902711272239685, + "num_tokens": 863143865.0, + "step": 21985 + }, + { + "epoch": 2.7968451850909553, + "grad_norm": 0.9628953337669373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8903989791870117, + "num_tokens": 863182718.0, + "step": 21986 + }, + { + "epoch": 2.796972395369546, + "grad_norm": 1.0029739141464233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8869017362594604, + "num_tokens": 863224129.0, + "step": 21987 + }, + { + "epoch": 2.7970996056481363, + "grad_norm": 0.8756604790687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8969485759735107, + "num_tokens": 863267274.0, + "step": 21988 + }, + { + "epoch": 2.797226815926727, + "grad_norm": 0.9491498470306396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8972305059432983, + "num_tokens": 863309287.0, + "step": 21989 + }, + { + "epoch": 2.7973540262053174, + "grad_norm": 1.0567892789840698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.9000951051712036, + "num_tokens": 863342547.0, + "step": 21990 + }, + { + "epoch": 2.797481236483908, + "grad_norm": 1.0411956310272217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.8818261027336121, + "num_tokens": 863382645.0, + "step": 21991 + }, + { + "epoch": 2.7976084467624984, + "grad_norm": 1.0600804090499878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8804584741592407, + "num_tokens": 863420231.0, + "step": 21992 + }, + { + "epoch": 2.797735657041089, + "grad_norm": 0.9366271495819092, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8915113806724548, + "num_tokens": 863464657.0, + "step": 21993 + }, + { + "epoch": 2.7978628673196795, + "grad_norm": 0.9393966197967529, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8970590829849243, + "num_tokens": 863499845.0, + "step": 21994 + }, + { + "epoch": 2.79799007759827, + "grad_norm": 1.0333385467529297, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8922460079193115, + "num_tokens": 863534081.0, + "step": 21995 + }, + { + "epoch": 2.7981172878768605, + "grad_norm": 1.1779307126998901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8891401290893555, + "num_tokens": 863563880.0, + "step": 21996 + }, + { + "epoch": 2.798244498155451, + "grad_norm": 0.9108256697654724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.899581253528595, + "num_tokens": 863606585.0, + "step": 21997 + }, + { + "epoch": 2.7983717084340416, + "grad_norm": 0.9831398129463196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8938824534416199, + "num_tokens": 863643764.0, + "step": 21998 + }, + { + "epoch": 2.798498918712632, + "grad_norm": 1.093135952949524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2685, + "mean_token_accuracy": 0.9023858904838562, + "num_tokens": 863678227.0, + "step": 21999 + }, + { + "epoch": 2.7986261289912227, + "grad_norm": 0.9436089396476746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8948995471000671, + "num_tokens": 863719837.0, + "step": 22000 + }, + { + "epoch": 2.7987533392698127, + "grad_norm": 1.0364980697631836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8823444843292236, + "num_tokens": 863759318.0, + "step": 22001 + }, + { + "epoch": 2.7988805495484037, + "grad_norm": 1.0035912990570068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3392, + "mean_token_accuracy": 0.8833554983139038, + "num_tokens": 863799027.0, + "step": 22002 + }, + { + "epoch": 2.799007759826994, + "grad_norm": 0.9363505840301514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2675, + "mean_token_accuracy": 0.9047822952270508, + "num_tokens": 863837685.0, + "step": 22003 + }, + { + "epoch": 2.7991349701055848, + "grad_norm": 0.9847668409347534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8902832269668579, + "num_tokens": 863876180.0, + "step": 22004 + }, + { + "epoch": 2.799262180384175, + "grad_norm": 1.0248583555221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.356, + "mean_token_accuracy": 0.8730526566505432, + "num_tokens": 863919741.0, + "step": 22005 + }, + { + "epoch": 2.799389390662766, + "grad_norm": 0.9614263772964478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8972331881523132, + "num_tokens": 863955778.0, + "step": 22006 + }, + { + "epoch": 2.799516600941356, + "grad_norm": 0.858652651309967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.9049039483070374, + "num_tokens": 863997505.0, + "step": 22007 + }, + { + "epoch": 2.7996438112199464, + "grad_norm": 0.9778430461883545, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8815500140190125, + "num_tokens": 864039546.0, + "step": 22008 + }, + { + "epoch": 2.799771021498537, + "grad_norm": 1.0091615915298462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.311, + "mean_token_accuracy": 0.8874509334564209, + "num_tokens": 864080029.0, + "step": 22009 + }, + { + "epoch": 2.7998982317771275, + "grad_norm": 1.09855055809021, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3492, + "mean_token_accuracy": 0.874415934085846, + "num_tokens": 864116187.0, + "step": 22010 + }, + { + "epoch": 2.800025442055718, + "grad_norm": 1.1108840703964233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8943402767181396, + "num_tokens": 864148423.0, + "step": 22011 + }, + { + "epoch": 2.8001526523343085, + "grad_norm": 0.8769533038139343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2521, + "mean_token_accuracy": 0.9085756540298462, + "num_tokens": 864185599.0, + "step": 22012 + }, + { + "epoch": 2.800279862612899, + "grad_norm": 0.9654325842857361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3222, + "mean_token_accuracy": 0.8876325488090515, + "num_tokens": 864227916.0, + "step": 22013 + }, + { + "epoch": 2.8004070728914896, + "grad_norm": 1.02594792842865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3137, + "mean_token_accuracy": 0.888123631477356, + "num_tokens": 864268327.0, + "step": 22014 + }, + { + "epoch": 2.80053428317008, + "grad_norm": 0.8753411173820496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.9009029269218445, + "num_tokens": 864311792.0, + "step": 22015 + }, + { + "epoch": 2.8006614934486707, + "grad_norm": 0.9373094439506531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8872641324996948, + "num_tokens": 864353728.0, + "step": 22016 + }, + { + "epoch": 2.800788703727261, + "grad_norm": 0.8849112391471863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8975050449371338, + "num_tokens": 864393359.0, + "step": 22017 + }, + { + "epoch": 2.8009159140058517, + "grad_norm": 1.1339212656021118, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8915855288505554, + "num_tokens": 864426324.0, + "step": 22018 + }, + { + "epoch": 2.8010431242844422, + "grad_norm": 1.0430647134780884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2445, + "mean_token_accuracy": 0.9107736349105835, + "num_tokens": 864457951.0, + "step": 22019 + }, + { + "epoch": 2.8011703345630328, + "grad_norm": 0.9425858855247498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8929728269577026, + "num_tokens": 864501917.0, + "step": 22020 + }, + { + "epoch": 2.8012975448416233, + "grad_norm": 1.0521209239959717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8854820132255554, + "num_tokens": 864538175.0, + "step": 22021 + }, + { + "epoch": 2.801424755120214, + "grad_norm": 0.9660484194755554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8913828134536743, + "num_tokens": 864580394.0, + "step": 22022 + }, + { + "epoch": 2.8015519653988044, + "grad_norm": 0.9618596434593201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8932214975357056, + "num_tokens": 864620522.0, + "step": 22023 + }, + { + "epoch": 2.801679175677395, + "grad_norm": 0.9560378789901733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8835256099700928, + "num_tokens": 864663662.0, + "step": 22024 + }, + { + "epoch": 2.8018063859559854, + "grad_norm": 1.034279465675354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8844615817070007, + "num_tokens": 864698397.0, + "step": 22025 + }, + { + "epoch": 2.8019335962345755, + "grad_norm": 0.9445661306381226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8949931859970093, + "num_tokens": 864738546.0, + "step": 22026 + }, + { + "epoch": 2.8020608065131665, + "grad_norm": 1.005362629890442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8985568284988403, + "num_tokens": 864778550.0, + "step": 22027 + }, + { + "epoch": 2.8021880167917566, + "grad_norm": 1.144684910774231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8786936402320862, + "num_tokens": 864813094.0, + "step": 22028 + }, + { + "epoch": 2.8023152270703475, + "grad_norm": 1.0072319507598877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8886957168579102, + "num_tokens": 864850125.0, + "step": 22029 + }, + { + "epoch": 2.8024424373489376, + "grad_norm": 0.9617371559143066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3466, + "mean_token_accuracy": 0.87627112865448, + "num_tokens": 864894147.0, + "step": 22030 + }, + { + "epoch": 2.8025696476275286, + "grad_norm": 0.9937921166419983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8854745030403137, + "num_tokens": 864931825.0, + "step": 22031 + }, + { + "epoch": 2.8026968579061187, + "grad_norm": 1.130028247833252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8801144957542419, + "num_tokens": 864970125.0, + "step": 22032 + }, + { + "epoch": 2.802824068184709, + "grad_norm": 0.9428399205207825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.264, + "mean_token_accuracy": 0.9025042057037354, + "num_tokens": 865011701.0, + "step": 22033 + }, + { + "epoch": 2.8029512784632997, + "grad_norm": 1.0406769514083862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8805829286575317, + "num_tokens": 865049698.0, + "step": 22034 + }, + { + "epoch": 2.8030784887418903, + "grad_norm": 0.9598281383514404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8931235074996948, + "num_tokens": 865088976.0, + "step": 22035 + }, + { + "epoch": 2.803205699020481, + "grad_norm": 0.9854531288146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.887973427772522, + "num_tokens": 865127178.0, + "step": 22036 + }, + { + "epoch": 2.8033329092990713, + "grad_norm": 1.0145630836486816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8852290511131287, + "num_tokens": 865169737.0, + "step": 22037 + }, + { + "epoch": 2.803460119577662, + "grad_norm": 0.9422001242637634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.8981571793556213, + "num_tokens": 865210583.0, + "step": 22038 + }, + { + "epoch": 2.8035873298562524, + "grad_norm": 0.9847502112388611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.891508936882019, + "num_tokens": 865252726.0, + "step": 22039 + }, + { + "epoch": 2.803714540134843, + "grad_norm": 1.012619137763977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8840677738189697, + "num_tokens": 865289443.0, + "step": 22040 + }, + { + "epoch": 2.8038417504134334, + "grad_norm": 1.0682905912399292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8926036357879639, + "num_tokens": 865323562.0, + "step": 22041 + }, + { + "epoch": 2.803968960692024, + "grad_norm": 0.968718409538269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8858388066291809, + "num_tokens": 865363229.0, + "step": 22042 + }, + { + "epoch": 2.8040961709706145, + "grad_norm": 1.0101388692855835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.8993523716926575, + "num_tokens": 865399231.0, + "step": 22043 + }, + { + "epoch": 2.804223381249205, + "grad_norm": 1.0096451044082642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2598, + "mean_token_accuracy": 0.904996395111084, + "num_tokens": 865432057.0, + "step": 22044 + }, + { + "epoch": 2.8043505915277955, + "grad_norm": 0.9373222589492798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.9032731056213379, + "num_tokens": 865476152.0, + "step": 22045 + }, + { + "epoch": 2.804477801806386, + "grad_norm": 0.9530825018882751, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.893633246421814, + "num_tokens": 865517622.0, + "step": 22046 + }, + { + "epoch": 2.8046050120849766, + "grad_norm": 1.061394214630127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8938839435577393, + "num_tokens": 865551346.0, + "step": 22047 + }, + { + "epoch": 2.804732222363567, + "grad_norm": 1.0096858739852905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8854690790176392, + "num_tokens": 865591331.0, + "step": 22048 + }, + { + "epoch": 2.8048594326421576, + "grad_norm": 0.8845375776290894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2558, + "mean_token_accuracy": 0.9069049954414368, + "num_tokens": 865631937.0, + "step": 22049 + }, + { + "epoch": 2.804986642920748, + "grad_norm": 1.0249046087265015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8993290662765503, + "num_tokens": 865664363.0, + "step": 22050 + }, + { + "epoch": 2.8051138531993383, + "grad_norm": 0.9927440881729126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8895668983459473, + "num_tokens": 865702743.0, + "step": 22051 + }, + { + "epoch": 2.8052410634779292, + "grad_norm": 0.9554211497306824, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3107, + "mean_token_accuracy": 0.8883093595504761, + "num_tokens": 865741479.0, + "step": 22052 + }, + { + "epoch": 2.8053682737565193, + "grad_norm": 0.982595682144165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8926681876182556, + "num_tokens": 865781164.0, + "step": 22053 + }, + { + "epoch": 2.8054954840351103, + "grad_norm": 1.1272975206375122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8873942494392395, + "num_tokens": 865812809.0, + "step": 22054 + }, + { + "epoch": 2.8056226943137004, + "grad_norm": 0.9765341281890869, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8979537487030029, + "num_tokens": 865853739.0, + "step": 22055 + }, + { + "epoch": 2.805749904592291, + "grad_norm": 0.9310452342033386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8886626362800598, + "num_tokens": 865896457.0, + "step": 22056 + }, + { + "epoch": 2.8058771148708814, + "grad_norm": 0.9058805704116821, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.8990384340286255, + "num_tokens": 865935343.0, + "step": 22057 + }, + { + "epoch": 2.806004325149472, + "grad_norm": 0.9152237176895142, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8921059966087341, + "num_tokens": 865980734.0, + "step": 22058 + }, + { + "epoch": 2.8061315354280625, + "grad_norm": 0.9173175096511841, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.890776515007019, + "num_tokens": 866026037.0, + "step": 22059 + }, + { + "epoch": 2.806258745706653, + "grad_norm": 0.872701108455658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2499, + "mean_token_accuracy": 0.9095014333724976, + "num_tokens": 866066166.0, + "step": 22060 + }, + { + "epoch": 2.8063859559852435, + "grad_norm": 0.9733391404151917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8926742672920227, + "num_tokens": 866103713.0, + "step": 22061 + }, + { + "epoch": 2.806513166263834, + "grad_norm": 1.0320069789886475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.8989886045455933, + "num_tokens": 866137516.0, + "step": 22062 + }, + { + "epoch": 2.8066403765424246, + "grad_norm": 0.9863947629928589, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8795957565307617, + "num_tokens": 866180700.0, + "step": 22063 + }, + { + "epoch": 2.806767586821015, + "grad_norm": 0.9776349663734436, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8932965993881226, + "num_tokens": 866218161.0, + "step": 22064 + }, + { + "epoch": 2.8068947970996057, + "grad_norm": 0.9853499531745911, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3451, + "mean_token_accuracy": 0.8786756992340088, + "num_tokens": 866261765.0, + "step": 22065 + }, + { + "epoch": 2.807022007378196, + "grad_norm": 1.028029441833496, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2975, + "mean_token_accuracy": 0.8932799100875854, + "num_tokens": 866297044.0, + "step": 22066 + }, + { + "epoch": 2.8071492176567867, + "grad_norm": 0.8522495627403259, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.233, + "mean_token_accuracy": 0.9145967960357666, + "num_tokens": 866338790.0, + "step": 22067 + }, + { + "epoch": 2.8072764279353772, + "grad_norm": 1.0159385204315186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8913703560829163, + "num_tokens": 866376382.0, + "step": 22068 + }, + { + "epoch": 2.8074036382139678, + "grad_norm": 0.956253170967102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8925614356994629, + "num_tokens": 866418140.0, + "step": 22069 + }, + { + "epoch": 2.8075308484925583, + "grad_norm": 1.016059160232544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3587, + "mean_token_accuracy": 0.8745439052581787, + "num_tokens": 866462310.0, + "step": 22070 + }, + { + "epoch": 2.807658058771149, + "grad_norm": 0.9660784006118774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3333, + "mean_token_accuracy": 0.8822108507156372, + "num_tokens": 866504418.0, + "step": 22071 + }, + { + "epoch": 2.8077852690497394, + "grad_norm": 0.9253705739974976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8891028165817261, + "num_tokens": 866547842.0, + "step": 22072 + }, + { + "epoch": 2.80791247932833, + "grad_norm": 1.0069360733032227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8903721570968628, + "num_tokens": 866584185.0, + "step": 22073 + }, + { + "epoch": 2.80803968960692, + "grad_norm": 0.9983829259872437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8870307207107544, + "num_tokens": 866625552.0, + "step": 22074 + }, + { + "epoch": 2.808166899885511, + "grad_norm": 1.0625876188278198, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8946434259414673, + "num_tokens": 866657402.0, + "step": 22075 + }, + { + "epoch": 2.808294110164101, + "grad_norm": 1.021986961364746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3381, + "mean_token_accuracy": 0.8803533911705017, + "num_tokens": 866698693.0, + "step": 22076 + }, + { + "epoch": 2.808421320442692, + "grad_norm": 1.011134147644043, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8904431462287903, + "num_tokens": 866737491.0, + "step": 22077 + }, + { + "epoch": 2.808548530721282, + "grad_norm": 1.0264878273010254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3398, + "mean_token_accuracy": 0.8800024390220642, + "num_tokens": 866777251.0, + "step": 22078 + }, + { + "epoch": 2.808675740999873, + "grad_norm": 1.0313574075698853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3454, + "mean_token_accuracy": 0.8779788613319397, + "num_tokens": 866815728.0, + "step": 22079 + }, + { + "epoch": 2.808802951278463, + "grad_norm": 0.9546738862991333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3131, + "mean_token_accuracy": 0.8896396160125732, + "num_tokens": 866858800.0, + "step": 22080 + }, + { + "epoch": 2.8089301615570537, + "grad_norm": 0.9518100023269653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3271, + "mean_token_accuracy": 0.8822742700576782, + "num_tokens": 866898532.0, + "step": 22081 + }, + { + "epoch": 2.809057371835644, + "grad_norm": 0.9323402047157288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8866152763366699, + "num_tokens": 866938477.0, + "step": 22082 + }, + { + "epoch": 2.8091845821142347, + "grad_norm": 0.9387540221214294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8928622603416443, + "num_tokens": 866979714.0, + "step": 22083 + }, + { + "epoch": 2.8093117923928252, + "grad_norm": 0.9354415535926819, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8861057758331299, + "num_tokens": 867020143.0, + "step": 22084 + }, + { + "epoch": 2.8094390026714158, + "grad_norm": 0.9908760190010071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8879796266555786, + "num_tokens": 867057896.0, + "step": 22085 + }, + { + "epoch": 2.8095662129500063, + "grad_norm": 1.025046706199646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8849312663078308, + "num_tokens": 867094928.0, + "step": 22086 + }, + { + "epoch": 2.809693423228597, + "grad_norm": 0.940690815448761, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8926770091056824, + "num_tokens": 867135263.0, + "step": 22087 + }, + { + "epoch": 2.8098206335071874, + "grad_norm": 0.9918947815895081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.308, + "mean_token_accuracy": 0.8888418078422546, + "num_tokens": 867170724.0, + "step": 22088 + }, + { + "epoch": 2.809947843785778, + "grad_norm": 0.865409791469574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2513, + "mean_token_accuracy": 0.9088497161865234, + "num_tokens": 867208587.0, + "step": 22089 + }, + { + "epoch": 2.8100750540643684, + "grad_norm": 0.8647478222846985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2365, + "mean_token_accuracy": 0.9136639833450317, + "num_tokens": 867247316.0, + "step": 22090 + }, + { + "epoch": 2.810202264342959, + "grad_norm": 1.1134819984436035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8927732706069946, + "num_tokens": 867281363.0, + "step": 22091 + }, + { + "epoch": 2.8103294746215495, + "grad_norm": 1.1027323007583618, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8856773376464844, + "num_tokens": 867317815.0, + "step": 22092 + }, + { + "epoch": 2.81045668490014, + "grad_norm": 0.8939030170440674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.895161509513855, + "num_tokens": 867359120.0, + "step": 22093 + }, + { + "epoch": 2.8105838951787305, + "grad_norm": 1.0285511016845703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2987, + "mean_token_accuracy": 0.8889644742012024, + "num_tokens": 867394326.0, + "step": 22094 + }, + { + "epoch": 2.810711105457321, + "grad_norm": 0.9910143613815308, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8920943140983582, + "num_tokens": 867433765.0, + "step": 22095 + }, + { + "epoch": 2.8108383157359116, + "grad_norm": 0.9814353585243225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8973017930984497, + "num_tokens": 867471867.0, + "step": 22096 + }, + { + "epoch": 2.810965526014502, + "grad_norm": 0.985734760761261, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8906395435333252, + "num_tokens": 867509687.0, + "step": 22097 + }, + { + "epoch": 2.8110927362930926, + "grad_norm": 1.0037297010421753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8862648010253906, + "num_tokens": 867548731.0, + "step": 22098 + }, + { + "epoch": 2.8112199465716827, + "grad_norm": 1.127455234527588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8816115260124207, + "num_tokens": 867582312.0, + "step": 22099 + }, + { + "epoch": 2.8113471568502737, + "grad_norm": 0.9278141260147095, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8885952234268188, + "num_tokens": 867626153.0, + "step": 22100 + }, + { + "epoch": 2.811474367128864, + "grad_norm": 0.9516821503639221, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2617, + "mean_token_accuracy": 0.9044452905654907, + "num_tokens": 867661928.0, + "step": 22101 + }, + { + "epoch": 2.8116015774074548, + "grad_norm": 0.9032835960388184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9039290547370911, + "num_tokens": 867703863.0, + "step": 22102 + }, + { + "epoch": 2.811728787686045, + "grad_norm": 1.0339725017547607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8856644630432129, + "num_tokens": 867739947.0, + "step": 22103 + }, + { + "epoch": 2.811855997964636, + "grad_norm": 0.8701348900794983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2582, + "mean_token_accuracy": 0.9075676202774048, + "num_tokens": 867781777.0, + "step": 22104 + }, + { + "epoch": 2.811983208243226, + "grad_norm": 0.9217237830162048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8937970399856567, + "num_tokens": 867827438.0, + "step": 22105 + }, + { + "epoch": 2.8121104185218164, + "grad_norm": 1.0610746145248413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8837971687316895, + "num_tokens": 867869489.0, + "step": 22106 + }, + { + "epoch": 2.812237628800407, + "grad_norm": 0.9840565323829651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8950598239898682, + "num_tokens": 867904773.0, + "step": 22107 + }, + { + "epoch": 2.8123648390789975, + "grad_norm": 0.9982925057411194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3362, + "mean_token_accuracy": 0.8791619539260864, + "num_tokens": 867943410.0, + "step": 22108 + }, + { + "epoch": 2.812492049357588, + "grad_norm": 0.9891107082366943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2773, + "mean_token_accuracy": 0.8986772298812866, + "num_tokens": 867977578.0, + "step": 22109 + }, + { + "epoch": 2.8126192596361785, + "grad_norm": 0.9633099436759949, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8937664031982422, + "num_tokens": 868018002.0, + "step": 22110 + }, + { + "epoch": 2.812746469914769, + "grad_norm": 0.99158775806427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3357, + "mean_token_accuracy": 0.8821930289268494, + "num_tokens": 868058496.0, + "step": 22111 + }, + { + "epoch": 2.8128736801933596, + "grad_norm": 0.9155340194702148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8950804471969604, + "num_tokens": 868101760.0, + "step": 22112 + }, + { + "epoch": 2.81300089047195, + "grad_norm": 0.9782550930976868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8829118013381958, + "num_tokens": 868144887.0, + "step": 22113 + }, + { + "epoch": 2.8131281007505406, + "grad_norm": 0.8677119016647339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8934476375579834, + "num_tokens": 868190730.0, + "step": 22114 + }, + { + "epoch": 2.813255311029131, + "grad_norm": 1.0089067220687866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8883496522903442, + "num_tokens": 868228856.0, + "step": 22115 + }, + { + "epoch": 2.8133825213077217, + "grad_norm": 0.9529256820678711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2726, + "mean_token_accuracy": 0.8992219567298889, + "num_tokens": 868263574.0, + "step": 22116 + }, + { + "epoch": 2.8135097315863122, + "grad_norm": 0.9624274373054504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3112, + "mean_token_accuracy": 0.8874973654747009, + "num_tokens": 868303242.0, + "step": 22117 + }, + { + "epoch": 2.8136369418649028, + "grad_norm": 0.9243089556694031, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8907499313354492, + "num_tokens": 868350608.0, + "step": 22118 + }, + { + "epoch": 2.8137641521434933, + "grad_norm": 1.0948418378829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2628, + "mean_token_accuracy": 0.9013176560401917, + "num_tokens": 868379364.0, + "step": 22119 + }, + { + "epoch": 2.813891362422084, + "grad_norm": 0.9832893013954163, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8889456987380981, + "num_tokens": 868417493.0, + "step": 22120 + }, + { + "epoch": 2.8140185727006743, + "grad_norm": 0.9677219986915588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8880198001861572, + "num_tokens": 868460403.0, + "step": 22121 + }, + { + "epoch": 2.814145782979265, + "grad_norm": 0.9267313480377197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8937855958938599, + "num_tokens": 868501668.0, + "step": 22122 + }, + { + "epoch": 2.8142729932578554, + "grad_norm": 1.0143183469772339, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2574, + "mean_token_accuracy": 0.9060970544815063, + "num_tokens": 868533719.0, + "step": 22123 + }, + { + "epoch": 2.8144002035364455, + "grad_norm": 1.0195846557617188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8811144828796387, + "num_tokens": 868570670.0, + "step": 22124 + }, + { + "epoch": 2.8145274138150365, + "grad_norm": 1.0079556703567505, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8942095041275024, + "num_tokens": 868606087.0, + "step": 22125 + }, + { + "epoch": 2.8146546240936265, + "grad_norm": 1.064922571182251, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.8877609372138977, + "num_tokens": 868644671.0, + "step": 22126 + }, + { + "epoch": 2.8147818343722175, + "grad_norm": 1.1443904638290405, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3693, + "mean_token_accuracy": 0.8693252205848694, + "num_tokens": 868684272.0, + "step": 22127 + }, + { + "epoch": 2.8149090446508076, + "grad_norm": 0.8860582709312439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8974064588546753, + "num_tokens": 868729421.0, + "step": 22128 + }, + { + "epoch": 2.815036254929398, + "grad_norm": 1.0041028261184692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8917883634567261, + "num_tokens": 868770441.0, + "step": 22129 + }, + { + "epoch": 2.8151634652079887, + "grad_norm": 0.8891639709472656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8960033655166626, + "num_tokens": 868811936.0, + "step": 22130 + }, + { + "epoch": 2.815290675486579, + "grad_norm": 0.9284016489982605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8988288640975952, + "num_tokens": 868853763.0, + "step": 22131 + }, + { + "epoch": 2.8154178857651697, + "grad_norm": 1.0253127813339233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3004, + "mean_token_accuracy": 0.8919194936752319, + "num_tokens": 868892084.0, + "step": 22132 + }, + { + "epoch": 2.8155450960437602, + "grad_norm": 0.9932282567024231, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8896912336349487, + "num_tokens": 868931078.0, + "step": 22133 + }, + { + "epoch": 2.8156723063223508, + "grad_norm": 0.9102815389633179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8965640664100647, + "num_tokens": 868976650.0, + "step": 22134 + }, + { + "epoch": 2.8157995166009413, + "grad_norm": 0.9842268824577332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.890874445438385, + "num_tokens": 869013321.0, + "step": 22135 + }, + { + "epoch": 2.815926726879532, + "grad_norm": 0.962165355682373, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8949026465415955, + "num_tokens": 869053297.0, + "step": 22136 + }, + { + "epoch": 2.8160539371581224, + "grad_norm": 1.031198501586914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8928420543670654, + "num_tokens": 869089761.0, + "step": 22137 + }, + { + "epoch": 2.816181147436713, + "grad_norm": 0.9890992641448975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8957819938659668, + "num_tokens": 869127683.0, + "step": 22138 + }, + { + "epoch": 2.8163083577153034, + "grad_norm": 0.9652719497680664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8944113254547119, + "num_tokens": 869166764.0, + "step": 22139 + }, + { + "epoch": 2.816435567993894, + "grad_norm": 1.0730942487716675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8839789032936096, + "num_tokens": 869201777.0, + "step": 22140 + }, + { + "epoch": 2.8165627782724845, + "grad_norm": 0.9444136619567871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8922680616378784, + "num_tokens": 869242287.0, + "step": 22141 + }, + { + "epoch": 2.816689988551075, + "grad_norm": 0.9902283549308777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8836277723312378, + "num_tokens": 869283313.0, + "step": 22142 + }, + { + "epoch": 2.8168171988296655, + "grad_norm": 1.0498970746994019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8842613697052002, + "num_tokens": 869320966.0, + "step": 22143 + }, + { + "epoch": 2.816944409108256, + "grad_norm": 0.9420952200889587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.9061833620071411, + "num_tokens": 869357492.0, + "step": 22144 + }, + { + "epoch": 2.8170716193868466, + "grad_norm": 0.9613430500030518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8954513669013977, + "num_tokens": 869395698.0, + "step": 22145 + }, + { + "epoch": 2.817198829665437, + "grad_norm": 1.0870373249053955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3366, + "mean_token_accuracy": 0.8792136311531067, + "num_tokens": 869432309.0, + "step": 22146 + }, + { + "epoch": 2.8173260399440276, + "grad_norm": 1.0538973808288574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8789233565330505, + "num_tokens": 869473437.0, + "step": 22147 + }, + { + "epoch": 2.817453250222618, + "grad_norm": 0.94378662109375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2635, + "mean_token_accuracy": 0.9043180346488953, + "num_tokens": 869512644.0, + "step": 22148 + }, + { + "epoch": 2.8175804605012083, + "grad_norm": 0.9629595875740051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.897600531578064, + "num_tokens": 869550404.0, + "step": 22149 + }, + { + "epoch": 2.8177076707797992, + "grad_norm": 0.9996839165687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8923008441925049, + "num_tokens": 869589590.0, + "step": 22150 + }, + { + "epoch": 2.8178348810583893, + "grad_norm": 0.9120606184005737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8955501317977905, + "num_tokens": 869632672.0, + "step": 22151 + }, + { + "epoch": 2.8179620913369803, + "grad_norm": 0.9414518475532532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8970255851745605, + "num_tokens": 869671916.0, + "step": 22152 + }, + { + "epoch": 2.8180893016155704, + "grad_norm": 0.9062613248825073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.9028843641281128, + "num_tokens": 869711017.0, + "step": 22153 + }, + { + "epoch": 2.818216511894161, + "grad_norm": 0.9435396194458008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2779, + "mean_token_accuracy": 0.901118814945221, + "num_tokens": 869753384.0, + "step": 22154 + }, + { + "epoch": 2.8183437221727514, + "grad_norm": 1.1179298162460327, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3479, + "mean_token_accuracy": 0.879065752029419, + "num_tokens": 869787621.0, + "step": 22155 + }, + { + "epoch": 2.818470932451342, + "grad_norm": 1.0781728029251099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3121, + "mean_token_accuracy": 0.8869677782058716, + "num_tokens": 869823816.0, + "step": 22156 + }, + { + "epoch": 2.8185981427299325, + "grad_norm": 0.9629963040351868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8960553407669067, + "num_tokens": 869865026.0, + "step": 22157 + }, + { + "epoch": 2.818725353008523, + "grad_norm": 1.0128881931304932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8858915567398071, + "num_tokens": 869906333.0, + "step": 22158 + }, + { + "epoch": 2.8188525632871135, + "grad_norm": 0.9303038120269775, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2528, + "mean_token_accuracy": 0.9069784879684448, + "num_tokens": 869942881.0, + "step": 22159 + }, + { + "epoch": 2.818979773565704, + "grad_norm": 0.9280014038085938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8996891975402832, + "num_tokens": 869983827.0, + "step": 22160 + }, + { + "epoch": 2.8191069838442946, + "grad_norm": 0.9945290684700012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.287, + "mean_token_accuracy": 0.895487904548645, + "num_tokens": 870021864.0, + "step": 22161 + }, + { + "epoch": 2.819234194122885, + "grad_norm": 1.0560857057571411, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8881884217262268, + "num_tokens": 870058478.0, + "step": 22162 + }, + { + "epoch": 2.8193614044014756, + "grad_norm": 1.0358808040618896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8851720094680786, + "num_tokens": 870096483.0, + "step": 22163 + }, + { + "epoch": 2.819488614680066, + "grad_norm": 0.9486337304115295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8928312063217163, + "num_tokens": 870139580.0, + "step": 22164 + }, + { + "epoch": 2.8196158249586567, + "grad_norm": 1.050294280052185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.8907181024551392, + "num_tokens": 870174504.0, + "step": 22165 + }, + { + "epoch": 2.8197430352372472, + "grad_norm": 1.0881874561309814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8807827830314636, + "num_tokens": 870215747.0, + "step": 22166 + }, + { + "epoch": 2.8198702455158378, + "grad_norm": 0.9233881235122681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8940264582633972, + "num_tokens": 870252562.0, + "step": 22167 + }, + { + "epoch": 2.8199974557944283, + "grad_norm": 0.8830485343933105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2766, + "mean_token_accuracy": 0.9009221196174622, + "num_tokens": 870294352.0, + "step": 22168 + }, + { + "epoch": 2.820124666073019, + "grad_norm": 1.0208452939987183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8828836679458618, + "num_tokens": 870331425.0, + "step": 22169 + }, + { + "epoch": 2.8202518763516093, + "grad_norm": 1.0686765909194946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8904696106910706, + "num_tokens": 870366952.0, + "step": 22170 + }, + { + "epoch": 2.8203790866302, + "grad_norm": 0.9553942084312439, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2607, + "mean_token_accuracy": 0.9051865935325623, + "num_tokens": 870403715.0, + "step": 22171 + }, + { + "epoch": 2.82050629690879, + "grad_norm": 0.9194007515907288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.889549732208252, + "num_tokens": 870443855.0, + "step": 22172 + }, + { + "epoch": 2.820633507187381, + "grad_norm": 0.9998791217803955, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3501, + "mean_token_accuracy": 0.8790144324302673, + "num_tokens": 870484927.0, + "step": 22173 + }, + { + "epoch": 2.820760717465971, + "grad_norm": 1.0647830963134766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8926958441734314, + "num_tokens": 870520351.0, + "step": 22174 + }, + { + "epoch": 2.820887927744562, + "grad_norm": 0.9775151610374451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.298, + "mean_token_accuracy": 0.894055962562561, + "num_tokens": 870558873.0, + "step": 22175 + }, + { + "epoch": 2.821015138023152, + "grad_norm": 0.9172928333282471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.247, + "mean_token_accuracy": 0.9081827402114868, + "num_tokens": 870601032.0, + "step": 22176 + }, + { + "epoch": 2.821142348301743, + "grad_norm": 0.8917994499206543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2641, + "mean_token_accuracy": 0.9044745564460754, + "num_tokens": 870640873.0, + "step": 22177 + }, + { + "epoch": 2.821269558580333, + "grad_norm": 0.9738252758979797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3022, + "mean_token_accuracy": 0.8907937407493591, + "num_tokens": 870678469.0, + "step": 22178 + }, + { + "epoch": 2.8213967688589237, + "grad_norm": 0.9459537863731384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3031, + "mean_token_accuracy": 0.8913602828979492, + "num_tokens": 870718492.0, + "step": 22179 + }, + { + "epoch": 2.821523979137514, + "grad_norm": 1.1269255876541138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3335, + "mean_token_accuracy": 0.8789912462234497, + "num_tokens": 870750774.0, + "step": 22180 + }, + { + "epoch": 2.8216511894161047, + "grad_norm": 0.9473687410354614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8817591071128845, + "num_tokens": 870797366.0, + "step": 22181 + }, + { + "epoch": 2.8217783996946952, + "grad_norm": 1.0245006084442139, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8774810433387756, + "num_tokens": 870839532.0, + "step": 22182 + }, + { + "epoch": 2.8219056099732858, + "grad_norm": 1.0017263889312744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8815046548843384, + "num_tokens": 870880206.0, + "step": 22183 + }, + { + "epoch": 2.8220328202518763, + "grad_norm": 1.081939458847046, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8836727142333984, + "num_tokens": 870915846.0, + "step": 22184 + }, + { + "epoch": 2.822160030530467, + "grad_norm": 0.9615157842636108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8901001214981079, + "num_tokens": 870952175.0, + "step": 22185 + }, + { + "epoch": 2.8222872408090574, + "grad_norm": 0.9863004684448242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8909547924995422, + "num_tokens": 870990464.0, + "step": 22186 + }, + { + "epoch": 2.822414451087648, + "grad_norm": 0.9211288094520569, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8947901725769043, + "num_tokens": 871033183.0, + "step": 22187 + }, + { + "epoch": 2.8225416613662384, + "grad_norm": 0.9187690019607544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2568, + "mean_token_accuracy": 0.9078854322433472, + "num_tokens": 871070585.0, + "step": 22188 + }, + { + "epoch": 2.822668871644829, + "grad_norm": 0.9653934836387634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3259, + "mean_token_accuracy": 0.882422924041748, + "num_tokens": 871112699.0, + "step": 22189 + }, + { + "epoch": 2.8227960819234195, + "grad_norm": 1.105249285697937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.874550461769104, + "num_tokens": 871151545.0, + "step": 22190 + }, + { + "epoch": 2.82292329220201, + "grad_norm": 0.9836933016777039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8797361850738525, + "num_tokens": 871196747.0, + "step": 22191 + }, + { + "epoch": 2.8230505024806005, + "grad_norm": 0.9002527594566345, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2522, + "mean_token_accuracy": 0.9075994491577148, + "num_tokens": 871234712.0, + "step": 22192 + }, + { + "epoch": 2.823177712759191, + "grad_norm": 1.048631191253662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3207, + "mean_token_accuracy": 0.8840281367301941, + "num_tokens": 871274199.0, + "step": 22193 + }, + { + "epoch": 2.8233049230377816, + "grad_norm": 1.0599700212478638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.885408878326416, + "num_tokens": 871313183.0, + "step": 22194 + }, + { + "epoch": 2.823432133316372, + "grad_norm": 0.927962601184845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8963745832443237, + "num_tokens": 871355698.0, + "step": 22195 + }, + { + "epoch": 2.8235593435949626, + "grad_norm": 1.0161049365997314, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.349, + "mean_token_accuracy": 0.8790565729141235, + "num_tokens": 871398022.0, + "step": 22196 + }, + { + "epoch": 2.8236865538735527, + "grad_norm": 0.9864293336868286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8933734893798828, + "num_tokens": 871434978.0, + "step": 22197 + }, + { + "epoch": 2.8238137641521437, + "grad_norm": 1.031175136566162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.879800021648407, + "num_tokens": 871474768.0, + "step": 22198 + }, + { + "epoch": 2.8239409744307338, + "grad_norm": 0.9323538541793823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8864911794662476, + "num_tokens": 871516963.0, + "step": 22199 + }, + { + "epoch": 2.8240681847093247, + "grad_norm": 1.0287595987319946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3601, + "mean_token_accuracy": 0.872950553894043, + "num_tokens": 871559084.0, + "step": 22200 + }, + { + "epoch": 2.824195394987915, + "grad_norm": 0.9736599922180176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.888830304145813, + "num_tokens": 871600187.0, + "step": 22201 + }, + { + "epoch": 2.824322605266506, + "grad_norm": 0.9906479120254517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8905454277992249, + "num_tokens": 871639862.0, + "step": 22202 + }, + { + "epoch": 2.824449815545096, + "grad_norm": 0.9994678497314453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3318, + "mean_token_accuracy": 0.8823157548904419, + "num_tokens": 871679493.0, + "step": 22203 + }, + { + "epoch": 2.8245770258236864, + "grad_norm": 0.9900099039077759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8890156745910645, + "num_tokens": 871717144.0, + "step": 22204 + }, + { + "epoch": 2.824704236102277, + "grad_norm": 0.9905456900596619, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8935714364051819, + "num_tokens": 871759490.0, + "step": 22205 + }, + { + "epoch": 2.8248314463808675, + "grad_norm": 1.022747278213501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8936840295791626, + "num_tokens": 871794392.0, + "step": 22206 + }, + { + "epoch": 2.824958656659458, + "grad_norm": 0.9288724660873413, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.283, + "mean_token_accuracy": 0.8958752155303955, + "num_tokens": 871833627.0, + "step": 22207 + }, + { + "epoch": 2.8250858669380485, + "grad_norm": 0.874147891998291, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.9028587341308594, + "num_tokens": 871881560.0, + "step": 22208 + }, + { + "epoch": 2.825213077216639, + "grad_norm": 1.0528234243392944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8835350275039673, + "num_tokens": 871917840.0, + "step": 22209 + }, + { + "epoch": 2.8253402874952296, + "grad_norm": 0.9992165565490723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8875206708908081, + "num_tokens": 871957041.0, + "step": 22210 + }, + { + "epoch": 2.82546749777382, + "grad_norm": 0.9739680290222168, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8922153115272522, + "num_tokens": 871995880.0, + "step": 22211 + }, + { + "epoch": 2.8255947080524106, + "grad_norm": 1.0413799285888672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.357, + "mean_token_accuracy": 0.8791481852531433, + "num_tokens": 872035048.0, + "step": 22212 + }, + { + "epoch": 2.825721918331001, + "grad_norm": 0.9338179230690002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.883232831954956, + "num_tokens": 872078398.0, + "step": 22213 + }, + { + "epoch": 2.8258491286095917, + "grad_norm": 0.9193307161331177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2614, + "mean_token_accuracy": 0.9048887491226196, + "num_tokens": 872115301.0, + "step": 22214 + }, + { + "epoch": 2.8259763388881822, + "grad_norm": 0.9789415001869202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8900493383407593, + "num_tokens": 872150594.0, + "step": 22215 + }, + { + "epoch": 2.8261035491667728, + "grad_norm": 0.8986905217170715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2631, + "mean_token_accuracy": 0.9020178318023682, + "num_tokens": 872194229.0, + "step": 22216 + }, + { + "epoch": 2.8262307594453633, + "grad_norm": 0.9923118948936462, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8921680450439453, + "num_tokens": 872232647.0, + "step": 22217 + }, + { + "epoch": 2.826357969723954, + "grad_norm": 0.9392586350440979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.9039137363433838, + "num_tokens": 872266881.0, + "step": 22218 + }, + { + "epoch": 2.8264851800025443, + "grad_norm": 0.9748898148536682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8874706029891968, + "num_tokens": 872308813.0, + "step": 22219 + }, + { + "epoch": 2.826612390281135, + "grad_norm": 1.064840316772461, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2986, + "mean_token_accuracy": 0.8915606141090393, + "num_tokens": 872342906.0, + "step": 22220 + }, + { + "epoch": 2.8267396005597254, + "grad_norm": 0.9113795757293701, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8888636827468872, + "num_tokens": 872381570.0, + "step": 22221 + }, + { + "epoch": 2.8268668108383155, + "grad_norm": 0.9029114246368408, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8966319561004639, + "num_tokens": 872423891.0, + "step": 22222 + }, + { + "epoch": 2.8269940211169065, + "grad_norm": 0.9218542575836182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.8873717188835144, + "num_tokens": 872467655.0, + "step": 22223 + }, + { + "epoch": 2.8271212313954965, + "grad_norm": 0.8559252619743347, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2822, + "mean_token_accuracy": 0.9012390375137329, + "num_tokens": 872511401.0, + "step": 22224 + }, + { + "epoch": 2.8272484416740875, + "grad_norm": 0.9439345002174377, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8832741379737854, + "num_tokens": 872556454.0, + "step": 22225 + }, + { + "epoch": 2.8273756519526776, + "grad_norm": 1.1725231409072876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8828070163726807, + "num_tokens": 872589650.0, + "step": 22226 + }, + { + "epoch": 2.827502862231268, + "grad_norm": 0.9276279807090759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.886627197265625, + "num_tokens": 872633033.0, + "step": 22227 + }, + { + "epoch": 2.8276300725098586, + "grad_norm": 0.9089942574501038, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2653, + "mean_token_accuracy": 0.9042215347290039, + "num_tokens": 872669825.0, + "step": 22228 + }, + { + "epoch": 2.827757282788449, + "grad_norm": 0.9507217407226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.887004017829895, + "num_tokens": 872713748.0, + "step": 22229 + }, + { + "epoch": 2.8278844930670397, + "grad_norm": 0.9271837472915649, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8923112750053406, + "num_tokens": 872764096.0, + "step": 22230 + }, + { + "epoch": 2.8280117033456302, + "grad_norm": 1.031969666481018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8920407295227051, + "num_tokens": 872802226.0, + "step": 22231 + }, + { + "epoch": 2.8281389136242208, + "grad_norm": 0.9394601583480835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2888, + "mean_token_accuracy": 0.8954585790634155, + "num_tokens": 872844855.0, + "step": 22232 + }, + { + "epoch": 2.8282661239028113, + "grad_norm": 0.913551390171051, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8934386968612671, + "num_tokens": 872888362.0, + "step": 22233 + }, + { + "epoch": 2.828393334181402, + "grad_norm": 1.047519326210022, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8934256434440613, + "num_tokens": 872921972.0, + "step": 22234 + }, + { + "epoch": 2.8285205444599923, + "grad_norm": 1.088475227355957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8859136700630188, + "num_tokens": 872955945.0, + "step": 22235 + }, + { + "epoch": 2.828647754738583, + "grad_norm": 1.0875921249389648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8910775184631348, + "num_tokens": 872990567.0, + "step": 22236 + }, + { + "epoch": 2.8287749650171734, + "grad_norm": 1.0375776290893555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8930808305740356, + "num_tokens": 873028061.0, + "step": 22237 + }, + { + "epoch": 2.828902175295764, + "grad_norm": 0.9790006279945374, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8797054290771484, + "num_tokens": 873070260.0, + "step": 22238 + }, + { + "epoch": 2.8290293855743545, + "grad_norm": 0.9102177619934082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.891800582408905, + "num_tokens": 873111610.0, + "step": 22239 + }, + { + "epoch": 2.829156595852945, + "grad_norm": 0.9447802901268005, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8910506963729858, + "num_tokens": 873154676.0, + "step": 22240 + }, + { + "epoch": 2.8292838061315355, + "grad_norm": 1.003507137298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8944879770278931, + "num_tokens": 873188990.0, + "step": 22241 + }, + { + "epoch": 2.829411016410126, + "grad_norm": 1.0897009372711182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3419, + "mean_token_accuracy": 0.8802530169487, + "num_tokens": 873226692.0, + "step": 22242 + }, + { + "epoch": 2.8295382266887166, + "grad_norm": 0.9917553663253784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8858945369720459, + "num_tokens": 873264526.0, + "step": 22243 + }, + { + "epoch": 2.829665436967307, + "grad_norm": 0.9523959755897522, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8929592370986938, + "num_tokens": 873305011.0, + "step": 22244 + }, + { + "epoch": 2.8297926472458976, + "grad_norm": 0.9064653515815735, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8925980925559998, + "num_tokens": 873352055.0, + "step": 22245 + }, + { + "epoch": 2.829919857524488, + "grad_norm": 0.8447689414024353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2483, + "mean_token_accuracy": 0.9075010418891907, + "num_tokens": 873394125.0, + "step": 22246 + }, + { + "epoch": 2.8300470678030782, + "grad_norm": 0.9121772646903992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8859213590621948, + "num_tokens": 873440515.0, + "step": 22247 + }, + { + "epoch": 2.830174278081669, + "grad_norm": 1.1287872791290283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8818349838256836, + "num_tokens": 873474611.0, + "step": 22248 + }, + { + "epoch": 2.8303014883602593, + "grad_norm": 1.0305241346359253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8791858553886414, + "num_tokens": 873514352.0, + "step": 22249 + }, + { + "epoch": 2.8304286986388503, + "grad_norm": 1.0539366006851196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.257, + "mean_token_accuracy": 0.9060120582580566, + "num_tokens": 873543289.0, + "step": 22250 + }, + { + "epoch": 2.8305559089174404, + "grad_norm": 1.0401660203933716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3161, + "mean_token_accuracy": 0.8869444727897644, + "num_tokens": 873578746.0, + "step": 22251 + }, + { + "epoch": 2.830683119196031, + "grad_norm": 1.0203907489776611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2902, + "mean_token_accuracy": 0.8962962031364441, + "num_tokens": 873613918.0, + "step": 22252 + }, + { + "epoch": 2.8308103294746214, + "grad_norm": 1.031252384185791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8786458373069763, + "num_tokens": 873652316.0, + "step": 22253 + }, + { + "epoch": 2.830937539753212, + "grad_norm": 1.0159560441970825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8957439064979553, + "num_tokens": 873689745.0, + "step": 22254 + }, + { + "epoch": 2.8310647500318025, + "grad_norm": 0.9207841753959656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8921323418617249, + "num_tokens": 873729360.0, + "step": 22255 + }, + { + "epoch": 2.831191960310393, + "grad_norm": 0.966871976852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2839, + "mean_token_accuracy": 0.8956396579742432, + "num_tokens": 873767933.0, + "step": 22256 + }, + { + "epoch": 2.8313191705889835, + "grad_norm": 0.9825226664543152, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8909751772880554, + "num_tokens": 873805759.0, + "step": 22257 + }, + { + "epoch": 2.831446380867574, + "grad_norm": 0.9733191132545471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2553, + "mean_token_accuracy": 0.9074811339378357, + "num_tokens": 873841709.0, + "step": 22258 + }, + { + "epoch": 2.8315735911461646, + "grad_norm": 0.9773076176643372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8986803293228149, + "num_tokens": 873884453.0, + "step": 22259 + }, + { + "epoch": 2.831700801424755, + "grad_norm": 0.931995153427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8963103294372559, + "num_tokens": 873926108.0, + "step": 22260 + }, + { + "epoch": 2.8318280117033456, + "grad_norm": 1.0048073530197144, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8955888748168945, + "num_tokens": 873965293.0, + "step": 22261 + }, + { + "epoch": 2.831955221981936, + "grad_norm": 1.0710152387619019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.892806887626648, + "num_tokens": 873997438.0, + "step": 22262 + }, + { + "epoch": 2.8320824322605267, + "grad_norm": 0.970642626285553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2929, + "mean_token_accuracy": 0.8946279883384705, + "num_tokens": 874037546.0, + "step": 22263 + }, + { + "epoch": 2.8322096425391172, + "grad_norm": 0.9725937247276306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.9004905223846436, + "num_tokens": 874075689.0, + "step": 22264 + }, + { + "epoch": 2.8323368528177078, + "grad_norm": 0.9496709108352661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.902961015701294, + "num_tokens": 874112025.0, + "step": 22265 + }, + { + "epoch": 2.8324640630962983, + "grad_norm": 1.0090731382369995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.883042573928833, + "num_tokens": 874151274.0, + "step": 22266 + }, + { + "epoch": 2.832591273374889, + "grad_norm": 0.9161890149116516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9031823873519897, + "num_tokens": 874190517.0, + "step": 22267 + }, + { + "epoch": 2.8327184836534793, + "grad_norm": 0.9703671932220459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.895145833492279, + "num_tokens": 874231387.0, + "step": 22268 + }, + { + "epoch": 2.83284569393207, + "grad_norm": 0.9096271395683289, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8990435600280762, + "num_tokens": 874271244.0, + "step": 22269 + }, + { + "epoch": 2.83297290421066, + "grad_norm": 1.043025255203247, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.897817850112915, + "num_tokens": 874304437.0, + "step": 22270 + }, + { + "epoch": 2.833100114489251, + "grad_norm": 1.0310425758361816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8929256200790405, + "num_tokens": 874342009.0, + "step": 22271 + }, + { + "epoch": 2.833227324767841, + "grad_norm": 1.0393952131271362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2663, + "mean_token_accuracy": 0.9023247957229614, + "num_tokens": 874375078.0, + "step": 22272 + }, + { + "epoch": 2.833354535046432, + "grad_norm": 0.8462636470794678, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2572, + "mean_token_accuracy": 0.9063925743103027, + "num_tokens": 874416313.0, + "step": 22273 + }, + { + "epoch": 2.833481745325022, + "grad_norm": 1.0307104587554932, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3523, + "mean_token_accuracy": 0.8718138933181763, + "num_tokens": 874460783.0, + "step": 22274 + }, + { + "epoch": 2.833608955603613, + "grad_norm": 0.9866604208946228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8859049081802368, + "num_tokens": 874501410.0, + "step": 22275 + }, + { + "epoch": 2.833736165882203, + "grad_norm": 0.9512147307395935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8908582925796509, + "num_tokens": 874541682.0, + "step": 22276 + }, + { + "epoch": 2.8338633761607936, + "grad_norm": 1.085434079170227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3553, + "mean_token_accuracy": 0.8742280006408691, + "num_tokens": 874581680.0, + "step": 22277 + }, + { + "epoch": 2.833990586439384, + "grad_norm": 1.0031189918518066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8931288123130798, + "num_tokens": 874618948.0, + "step": 22278 + }, + { + "epoch": 2.8341177967179747, + "grad_norm": 0.9722893834114075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8883259296417236, + "num_tokens": 874659414.0, + "step": 22279 + }, + { + "epoch": 2.8342450069965652, + "grad_norm": 1.0201226472854614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3346, + "mean_token_accuracy": 0.8819394111633301, + "num_tokens": 874699151.0, + "step": 22280 + }, + { + "epoch": 2.8343722172751558, + "grad_norm": 0.9605391025543213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8933123350143433, + "num_tokens": 874736741.0, + "step": 22281 + }, + { + "epoch": 2.8344994275537463, + "grad_norm": 0.9347878694534302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.887250542640686, + "num_tokens": 874779160.0, + "step": 22282 + }, + { + "epoch": 2.834626637832337, + "grad_norm": 0.9519510865211487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3168, + "mean_token_accuracy": 0.8852542638778687, + "num_tokens": 874821156.0, + "step": 22283 + }, + { + "epoch": 2.8347538481109273, + "grad_norm": 0.9879393577575684, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.8963741660118103, + "num_tokens": 874858543.0, + "step": 22284 + }, + { + "epoch": 2.834881058389518, + "grad_norm": 0.9167296290397644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2665, + "mean_token_accuracy": 0.9035866260528564, + "num_tokens": 874900059.0, + "step": 22285 + }, + { + "epoch": 2.8350082686681084, + "grad_norm": 0.9938071370124817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.8964715003967285, + "num_tokens": 874934147.0, + "step": 22286 + }, + { + "epoch": 2.835135478946699, + "grad_norm": 1.0721566677093506, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.334, + "mean_token_accuracy": 0.8842535614967346, + "num_tokens": 874969917.0, + "step": 22287 + }, + { + "epoch": 2.8352626892252895, + "grad_norm": 1.0318790674209595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8908001780509949, + "num_tokens": 875005035.0, + "step": 22288 + }, + { + "epoch": 2.83538989950388, + "grad_norm": 1.0155138969421387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8883090019226074, + "num_tokens": 875042245.0, + "step": 22289 + }, + { + "epoch": 2.8355171097824705, + "grad_norm": 0.9764539003372192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8790876865386963, + "num_tokens": 875087196.0, + "step": 22290 + }, + { + "epoch": 2.835644320061061, + "grad_norm": 0.9645274877548218, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8990681171417236, + "num_tokens": 875123063.0, + "step": 22291 + }, + { + "epoch": 2.8357715303396516, + "grad_norm": 0.9362992644309998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.8971736431121826, + "num_tokens": 875164882.0, + "step": 22292 + }, + { + "epoch": 2.835898740618242, + "grad_norm": 0.9165563583374023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2606, + "mean_token_accuracy": 0.9031833410263062, + "num_tokens": 875204590.0, + "step": 22293 + }, + { + "epoch": 2.8360259508968326, + "grad_norm": 0.9189838767051697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8967894315719604, + "num_tokens": 875246742.0, + "step": 22294 + }, + { + "epoch": 2.8361531611754227, + "grad_norm": 0.9700099229812622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8861364126205444, + "num_tokens": 875288232.0, + "step": 22295 + }, + { + "epoch": 2.8362803714540137, + "grad_norm": 0.9743804931640625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2796, + "mean_token_accuracy": 0.8982503414154053, + "num_tokens": 875328227.0, + "step": 22296 + }, + { + "epoch": 2.8364075817326038, + "grad_norm": 1.0000622272491455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8965749144554138, + "num_tokens": 875363411.0, + "step": 22297 + }, + { + "epoch": 2.8365347920111947, + "grad_norm": 0.9884739518165588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8864666223526001, + "num_tokens": 875403140.0, + "step": 22298 + }, + { + "epoch": 2.836662002289785, + "grad_norm": 0.9932274222373962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8891693353652954, + "num_tokens": 875442463.0, + "step": 22299 + }, + { + "epoch": 2.836789212568376, + "grad_norm": 1.0184189081192017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8940309882164001, + "num_tokens": 875479700.0, + "step": 22300 + }, + { + "epoch": 2.836916422846966, + "grad_norm": 1.0040241479873657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8855653405189514, + "num_tokens": 875518737.0, + "step": 22301 + }, + { + "epoch": 2.8370436331255564, + "grad_norm": 0.9047210216522217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8950968384742737, + "num_tokens": 875558840.0, + "step": 22302 + }, + { + "epoch": 2.837170843404147, + "grad_norm": 0.9978326559066772, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.893772542476654, + "num_tokens": 875595792.0, + "step": 22303 + }, + { + "epoch": 2.8372980536827375, + "grad_norm": 0.9654667377471924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8998180627822876, + "num_tokens": 875632771.0, + "step": 22304 + }, + { + "epoch": 2.837425263961328, + "grad_norm": 0.9039663076400757, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2858, + "mean_token_accuracy": 0.8947529196739197, + "num_tokens": 875678772.0, + "step": 22305 + }, + { + "epoch": 2.8375524742399185, + "grad_norm": 0.9334249496459961, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2709, + "mean_token_accuracy": 0.9002285599708557, + "num_tokens": 875718523.0, + "step": 22306 + }, + { + "epoch": 2.837679684518509, + "grad_norm": 0.9285433888435364, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.8987153172492981, + "num_tokens": 875758805.0, + "step": 22307 + }, + { + "epoch": 2.8378068947970996, + "grad_norm": 0.955003559589386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8928924202919006, + "num_tokens": 875799115.0, + "step": 22308 + }, + { + "epoch": 2.83793410507569, + "grad_norm": 0.997025728225708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.8859566450119019, + "num_tokens": 875837224.0, + "step": 22309 + }, + { + "epoch": 2.8380613153542806, + "grad_norm": 1.034484624862671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8942739963531494, + "num_tokens": 875873598.0, + "step": 22310 + }, + { + "epoch": 2.838188525632871, + "grad_norm": 0.9714430570602417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8900297284126282, + "num_tokens": 875916754.0, + "step": 22311 + }, + { + "epoch": 2.8383157359114617, + "grad_norm": 0.9955003261566162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8813444375991821, + "num_tokens": 875957419.0, + "step": 22312 + }, + { + "epoch": 2.838442946190052, + "grad_norm": 1.0407134294509888, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8887757062911987, + "num_tokens": 875993957.0, + "step": 22313 + }, + { + "epoch": 2.8385701564686427, + "grad_norm": 1.0107157230377197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8837755918502808, + "num_tokens": 876037626.0, + "step": 22314 + }, + { + "epoch": 2.8386973667472333, + "grad_norm": 0.904990017414093, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2621, + "mean_token_accuracy": 0.905616283416748, + "num_tokens": 876074980.0, + "step": 22315 + }, + { + "epoch": 2.838824577025824, + "grad_norm": 0.9441735744476318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8934264779090881, + "num_tokens": 876112489.0, + "step": 22316 + }, + { + "epoch": 2.8389517873044143, + "grad_norm": 0.9143484830856323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8949823975563049, + "num_tokens": 876154531.0, + "step": 22317 + }, + { + "epoch": 2.839078997583005, + "grad_norm": 0.8926655054092407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8985633850097656, + "num_tokens": 876198213.0, + "step": 22318 + }, + { + "epoch": 2.8392062078615954, + "grad_norm": 0.975814700126648, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8783503770828247, + "num_tokens": 876242742.0, + "step": 22319 + }, + { + "epoch": 2.8393334181401855, + "grad_norm": 0.9850342869758606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8854032754898071, + "num_tokens": 876281263.0, + "step": 22320 + }, + { + "epoch": 2.8394606284187764, + "grad_norm": 1.026363730430603, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8850553631782532, + "num_tokens": 876321124.0, + "step": 22321 + }, + { + "epoch": 2.8395878386973665, + "grad_norm": 0.9767622351646423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8960765600204468, + "num_tokens": 876360442.0, + "step": 22322 + }, + { + "epoch": 2.8397150489759575, + "grad_norm": 0.9699563384056091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.305, + "mean_token_accuracy": 0.8891881704330444, + "num_tokens": 876399649.0, + "step": 22323 + }, + { + "epoch": 2.8398422592545476, + "grad_norm": 0.8976172208786011, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9004420638084412, + "num_tokens": 876440550.0, + "step": 22324 + }, + { + "epoch": 2.839969469533138, + "grad_norm": 0.9131091237068176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.886451244354248, + "num_tokens": 876485713.0, + "step": 22325 + }, + { + "epoch": 2.8400966798117286, + "grad_norm": 1.0113176107406616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8926230669021606, + "num_tokens": 876525730.0, + "step": 22326 + }, + { + "epoch": 2.840223890090319, + "grad_norm": 0.9423472285270691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8828719854354858, + "num_tokens": 876572485.0, + "step": 22327 + }, + { + "epoch": 2.8403511003689097, + "grad_norm": 1.0213178396224976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8918150663375854, + "num_tokens": 876611616.0, + "step": 22328 + }, + { + "epoch": 2.8404783106475002, + "grad_norm": 1.000602126121521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2823, + "mean_token_accuracy": 0.8961691856384277, + "num_tokens": 876644869.0, + "step": 22329 + }, + { + "epoch": 2.8406055209260908, + "grad_norm": 1.0145418643951416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8902143836021423, + "num_tokens": 876685066.0, + "step": 22330 + }, + { + "epoch": 2.8407327312046813, + "grad_norm": 1.0092189311981201, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8921043872833252, + "num_tokens": 876725497.0, + "step": 22331 + }, + { + "epoch": 2.840859941483272, + "grad_norm": 0.9687655568122864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8909345865249634, + "num_tokens": 876762209.0, + "step": 22332 + }, + { + "epoch": 2.8409871517618623, + "grad_norm": 1.061631679534912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8812719583511353, + "num_tokens": 876797810.0, + "step": 22333 + }, + { + "epoch": 2.841114362040453, + "grad_norm": 0.9870355725288391, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8959566354751587, + "num_tokens": 876835798.0, + "step": 22334 + }, + { + "epoch": 2.8412415723190434, + "grad_norm": 0.9740267992019653, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8913322687149048, + "num_tokens": 876874961.0, + "step": 22335 + }, + { + "epoch": 2.841368782597634, + "grad_norm": 0.945736289024353, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8990961909294128, + "num_tokens": 876913492.0, + "step": 22336 + }, + { + "epoch": 2.8414959928762245, + "grad_norm": 0.9681822061538696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8954083919525146, + "num_tokens": 876952194.0, + "step": 22337 + }, + { + "epoch": 2.841623203154815, + "grad_norm": 0.9786409139633179, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8902187347412109, + "num_tokens": 876991941.0, + "step": 22338 + }, + { + "epoch": 2.8417504134334055, + "grad_norm": 1.065870761871338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8910917043685913, + "num_tokens": 877025114.0, + "step": 22339 + }, + { + "epoch": 2.841877623711996, + "grad_norm": 0.9751795530319214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2716, + "mean_token_accuracy": 0.9037668704986572, + "num_tokens": 877061244.0, + "step": 22340 + }, + { + "epoch": 2.8420048339905866, + "grad_norm": 0.99319988489151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8879484534263611, + "num_tokens": 877100189.0, + "step": 22341 + }, + { + "epoch": 2.842132044269177, + "grad_norm": 0.9484667181968689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8958055377006531, + "num_tokens": 877138832.0, + "step": 22342 + }, + { + "epoch": 2.8422592545477676, + "grad_norm": 1.003506064414978, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3274, + "mean_token_accuracy": 0.8828574419021606, + "num_tokens": 877177958.0, + "step": 22343 + }, + { + "epoch": 2.842386464826358, + "grad_norm": 0.8751531839370728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2665, + "mean_token_accuracy": 0.9028053283691406, + "num_tokens": 877219258.0, + "step": 22344 + }, + { + "epoch": 2.8425136751049482, + "grad_norm": 1.019985556602478, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8943696022033691, + "num_tokens": 877254403.0, + "step": 22345 + }, + { + "epoch": 2.842640885383539, + "grad_norm": 1.050091028213501, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.883062481880188, + "num_tokens": 877291730.0, + "step": 22346 + }, + { + "epoch": 2.8427680956621293, + "grad_norm": 0.9412099123001099, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8937285542488098, + "num_tokens": 877334004.0, + "step": 22347 + }, + { + "epoch": 2.8428953059407203, + "grad_norm": 1.0184643268585205, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8885886669158936, + "num_tokens": 877371652.0, + "step": 22348 + }, + { + "epoch": 2.8430225162193103, + "grad_norm": 1.0344116687774658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3898, + "mean_token_accuracy": 0.8640933632850647, + "num_tokens": 877415519.0, + "step": 22349 + }, + { + "epoch": 2.843149726497901, + "grad_norm": 0.9723719954490662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9025368094444275, + "num_tokens": 877449185.0, + "step": 22350 + }, + { + "epoch": 2.8432769367764914, + "grad_norm": 1.0753268003463745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3053, + "mean_token_accuracy": 0.8881081342697144, + "num_tokens": 877483333.0, + "step": 22351 + }, + { + "epoch": 2.843404147055082, + "grad_norm": 0.8488923907279968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.9009113311767578, + "num_tokens": 877529938.0, + "step": 22352 + }, + { + "epoch": 2.8435313573336725, + "grad_norm": 0.8994622826576233, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2572, + "mean_token_accuracy": 0.9055336713790894, + "num_tokens": 877569249.0, + "step": 22353 + }, + { + "epoch": 2.843658567612263, + "grad_norm": 0.9908050894737244, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8978396654129028, + "num_tokens": 877603223.0, + "step": 22354 + }, + { + "epoch": 2.8437857778908535, + "grad_norm": 0.9063244462013245, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.893926739692688, + "num_tokens": 877647647.0, + "step": 22355 + }, + { + "epoch": 2.843912988169444, + "grad_norm": 1.0403040647506714, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8895180225372314, + "num_tokens": 877682251.0, + "step": 22356 + }, + { + "epoch": 2.8440401984480346, + "grad_norm": 1.0218137502670288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3188, + "mean_token_accuracy": 0.8873044848442078, + "num_tokens": 877717801.0, + "step": 22357 + }, + { + "epoch": 2.844167408726625, + "grad_norm": 0.8565855622291565, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3042, + "mean_token_accuracy": 0.8888697624206543, + "num_tokens": 877766298.0, + "step": 22358 + }, + { + "epoch": 2.8442946190052156, + "grad_norm": 1.0110375881195068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8895717263221741, + "num_tokens": 877808717.0, + "step": 22359 + }, + { + "epoch": 2.844421829283806, + "grad_norm": 0.9825077652931213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3195, + "mean_token_accuracy": 0.8862061500549316, + "num_tokens": 877852173.0, + "step": 22360 + }, + { + "epoch": 2.8445490395623967, + "grad_norm": 0.9904242753982544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8861358165740967, + "num_tokens": 877890667.0, + "step": 22361 + }, + { + "epoch": 2.844676249840987, + "grad_norm": 0.9797725081443787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8915727138519287, + "num_tokens": 877930275.0, + "step": 22362 + }, + { + "epoch": 2.8448034601195777, + "grad_norm": 0.9173992872238159, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8945302963256836, + "num_tokens": 877970121.0, + "step": 22363 + }, + { + "epoch": 2.8449306703981683, + "grad_norm": 0.9914706349372864, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8953332901000977, + "num_tokens": 878008772.0, + "step": 22364 + }, + { + "epoch": 2.845057880676759, + "grad_norm": 0.9090973734855652, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.8977928757667542, + "num_tokens": 878047539.0, + "step": 22365 + }, + { + "epoch": 2.8451850909553493, + "grad_norm": 0.9818931818008423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8964759111404419, + "num_tokens": 878086279.0, + "step": 22366 + }, + { + "epoch": 2.84531230123394, + "grad_norm": 0.9452458024024963, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8913577795028687, + "num_tokens": 878129806.0, + "step": 22367 + }, + { + "epoch": 2.84543951151253, + "grad_norm": 0.927182674407959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8950254321098328, + "num_tokens": 878176330.0, + "step": 22368 + }, + { + "epoch": 2.845566721791121, + "grad_norm": 1.0044338703155518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8850441575050354, + "num_tokens": 878215813.0, + "step": 22369 + }, + { + "epoch": 2.845693932069711, + "grad_norm": 0.974539041519165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8898646831512451, + "num_tokens": 878257582.0, + "step": 22370 + }, + { + "epoch": 2.845821142348302, + "grad_norm": 1.0432146787643433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8908683657646179, + "num_tokens": 878289871.0, + "step": 22371 + }, + { + "epoch": 2.845948352626892, + "grad_norm": 0.9137804508209229, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.89122474193573, + "num_tokens": 878334099.0, + "step": 22372 + }, + { + "epoch": 2.846075562905483, + "grad_norm": 1.0112006664276123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3471, + "mean_token_accuracy": 0.8794586658477783, + "num_tokens": 878373514.0, + "step": 22373 + }, + { + "epoch": 2.846202773184073, + "grad_norm": 1.0456591844558716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8952226042747498, + "num_tokens": 878413039.0, + "step": 22374 + }, + { + "epoch": 2.8463299834626636, + "grad_norm": 1.0624189376831055, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3722, + "mean_token_accuracy": 0.8691641092300415, + "num_tokens": 878455039.0, + "step": 22375 + }, + { + "epoch": 2.846457193741254, + "grad_norm": 0.9893600344657898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3321, + "mean_token_accuracy": 0.8786529302597046, + "num_tokens": 878495599.0, + "step": 22376 + }, + { + "epoch": 2.8465844040198447, + "grad_norm": 0.9376725554466248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2446, + "mean_token_accuracy": 0.910483717918396, + "num_tokens": 878530187.0, + "step": 22377 + }, + { + "epoch": 2.8467116142984352, + "grad_norm": 1.0924553871154785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3423, + "mean_token_accuracy": 0.880861759185791, + "num_tokens": 878564201.0, + "step": 22378 + }, + { + "epoch": 2.8468388245770258, + "grad_norm": 0.9509628415107727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.8992670774459839, + "num_tokens": 878602794.0, + "step": 22379 + }, + { + "epoch": 2.8469660348556163, + "grad_norm": 0.931928813457489, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3408, + "mean_token_accuracy": 0.8769031763076782, + "num_tokens": 878645625.0, + "step": 22380 + }, + { + "epoch": 2.847093245134207, + "grad_norm": 0.9856927394866943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8823151588439941, + "num_tokens": 878686760.0, + "step": 22381 + }, + { + "epoch": 2.8472204554127973, + "grad_norm": 0.8940409421920776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2749, + "mean_token_accuracy": 0.8990795612335205, + "num_tokens": 878730248.0, + "step": 22382 + }, + { + "epoch": 2.847347665691388, + "grad_norm": 0.9333739876747131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9039031267166138, + "num_tokens": 878768601.0, + "step": 22383 + }, + { + "epoch": 2.8474748759699784, + "grad_norm": 1.0537461042404175, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8847074508666992, + "num_tokens": 878803830.0, + "step": 22384 + }, + { + "epoch": 2.847602086248569, + "grad_norm": 0.950618326663971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8857191801071167, + "num_tokens": 878844975.0, + "step": 22385 + }, + { + "epoch": 2.8477292965271594, + "grad_norm": 0.9298461675643921, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.892433762550354, + "num_tokens": 878885054.0, + "step": 22386 + }, + { + "epoch": 2.84785650680575, + "grad_norm": 0.9010174870491028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2613, + "mean_token_accuracy": 0.9046142101287842, + "num_tokens": 878922394.0, + "step": 22387 + }, + { + "epoch": 2.8479837170843405, + "grad_norm": 0.9946290254592896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.301, + "mean_token_accuracy": 0.8904662132263184, + "num_tokens": 878958911.0, + "step": 22388 + }, + { + "epoch": 2.848110927362931, + "grad_norm": 1.0851917266845703, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8917497992515564, + "num_tokens": 878994961.0, + "step": 22389 + }, + { + "epoch": 2.8482381376415216, + "grad_norm": 0.908440887928009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2794, + "mean_token_accuracy": 0.8970389366149902, + "num_tokens": 879032888.0, + "step": 22390 + }, + { + "epoch": 2.848365347920112, + "grad_norm": 1.0688247680664062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8836153745651245, + "num_tokens": 879066707.0, + "step": 22391 + }, + { + "epoch": 2.8484925581987026, + "grad_norm": 1.0044023990631104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8953483700752258, + "num_tokens": 879101248.0, + "step": 22392 + }, + { + "epoch": 2.8486197684772927, + "grad_norm": 1.0140771865844727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.8887919187545776, + "num_tokens": 879137230.0, + "step": 22393 + }, + { + "epoch": 2.8487469787558837, + "grad_norm": 1.0054906606674194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3508, + "mean_token_accuracy": 0.8775418996810913, + "num_tokens": 879179930.0, + "step": 22394 + }, + { + "epoch": 2.8488741890344738, + "grad_norm": 1.0403501987457275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8920501470565796, + "num_tokens": 879216988.0, + "step": 22395 + }, + { + "epoch": 2.8490013993130647, + "grad_norm": 0.912880003452301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.282, + "mean_token_accuracy": 0.8953925967216492, + "num_tokens": 879260055.0, + "step": 22396 + }, + { + "epoch": 2.849128609591655, + "grad_norm": 0.9336953163146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8943365216255188, + "num_tokens": 879299725.0, + "step": 22397 + }, + { + "epoch": 2.849255819870246, + "grad_norm": 0.9638791680335999, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.898334264755249, + "num_tokens": 879340920.0, + "step": 22398 + }, + { + "epoch": 2.849383030148836, + "grad_norm": 0.9564086198806763, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9004332423210144, + "num_tokens": 879379478.0, + "step": 22399 + }, + { + "epoch": 2.8495102404274264, + "grad_norm": 1.0400973558425903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3226, + "mean_token_accuracy": 0.8889791965484619, + "num_tokens": 879417201.0, + "step": 22400 + }, + { + "epoch": 2.849637450706017, + "grad_norm": 0.9159123301506042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3007, + "mean_token_accuracy": 0.8931864500045776, + "num_tokens": 879459985.0, + "step": 22401 + }, + { + "epoch": 2.8497646609846075, + "grad_norm": 0.9573317170143127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8904455900192261, + "num_tokens": 879500581.0, + "step": 22402 + }, + { + "epoch": 2.849891871263198, + "grad_norm": 1.0520341396331787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3213, + "mean_token_accuracy": 0.8855577707290649, + "num_tokens": 879534797.0, + "step": 22403 + }, + { + "epoch": 2.8500190815417885, + "grad_norm": 0.9734117984771729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8871899843215942, + "num_tokens": 879574575.0, + "step": 22404 + }, + { + "epoch": 2.850146291820379, + "grad_norm": 1.1197266578674316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.880842924118042, + "num_tokens": 879609687.0, + "step": 22405 + }, + { + "epoch": 2.8502735020989696, + "grad_norm": 1.0308153629302979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8820275664329529, + "num_tokens": 879653308.0, + "step": 22406 + }, + { + "epoch": 2.85040071237756, + "grad_norm": 1.045459270477295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.891953706741333, + "num_tokens": 879689820.0, + "step": 22407 + }, + { + "epoch": 2.8505279226561506, + "grad_norm": 0.9786138534545898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8904049396514893, + "num_tokens": 879728524.0, + "step": 22408 + }, + { + "epoch": 2.850655132934741, + "grad_norm": 0.9556370377540588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.896561861038208, + "num_tokens": 879769082.0, + "step": 22409 + }, + { + "epoch": 2.8507823432133317, + "grad_norm": 1.0322504043579102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8915495276451111, + "num_tokens": 879804246.0, + "step": 22410 + }, + { + "epoch": 2.850909553491922, + "grad_norm": 0.9654375314712524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8921432495117188, + "num_tokens": 879843393.0, + "step": 22411 + }, + { + "epoch": 2.8510367637705127, + "grad_norm": 0.9880610108375549, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8956658840179443, + "num_tokens": 879877291.0, + "step": 22412 + }, + { + "epoch": 2.8511639740491033, + "grad_norm": 1.039285659790039, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8927744626998901, + "num_tokens": 879911273.0, + "step": 22413 + }, + { + "epoch": 2.851291184327694, + "grad_norm": 0.9707704186439514, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8924521803855896, + "num_tokens": 879951099.0, + "step": 22414 + }, + { + "epoch": 2.8514183946062843, + "grad_norm": 1.0354044437408447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8824031352996826, + "num_tokens": 879987474.0, + "step": 22415 + }, + { + "epoch": 2.851545604884875, + "grad_norm": 1.004323959350586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2691, + "mean_token_accuracy": 0.9007581472396851, + "num_tokens": 880024783.0, + "step": 22416 + }, + { + "epoch": 2.8516728151634654, + "grad_norm": 1.0693283081054688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8757745623588562, + "num_tokens": 880065527.0, + "step": 22417 + }, + { + "epoch": 2.8518000254420555, + "grad_norm": 0.9539846181869507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3389, + "mean_token_accuracy": 0.8842312097549438, + "num_tokens": 880109355.0, + "step": 22418 + }, + { + "epoch": 2.8519272357206464, + "grad_norm": 0.9854317903518677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3124, + "mean_token_accuracy": 0.889699399471283, + "num_tokens": 880149049.0, + "step": 22419 + }, + { + "epoch": 2.8520544459992365, + "grad_norm": 1.0006800889968872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3351, + "mean_token_accuracy": 0.8769718408584595, + "num_tokens": 880188206.0, + "step": 22420 + }, + { + "epoch": 2.8521816562778275, + "grad_norm": 1.011925458908081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8872560262680054, + "num_tokens": 880225595.0, + "step": 22421 + }, + { + "epoch": 2.8523088665564176, + "grad_norm": 1.0132486820220947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8865268230438232, + "num_tokens": 880260425.0, + "step": 22422 + }, + { + "epoch": 2.852436076835008, + "grad_norm": 0.9475851655006409, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3262, + "mean_token_accuracy": 0.8839330077171326, + "num_tokens": 880302635.0, + "step": 22423 + }, + { + "epoch": 2.8525632871135986, + "grad_norm": 0.9366176128387451, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8934022188186646, + "num_tokens": 880343166.0, + "step": 22424 + }, + { + "epoch": 2.852690497392189, + "grad_norm": 1.0837401151657104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8883236646652222, + "num_tokens": 880377367.0, + "step": 22425 + }, + { + "epoch": 2.8528177076707797, + "grad_norm": 0.949045717716217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8791634440422058, + "num_tokens": 880419467.0, + "step": 22426 + }, + { + "epoch": 2.85294491794937, + "grad_norm": 1.000944972038269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.8997076749801636, + "num_tokens": 880456512.0, + "step": 22427 + }, + { + "epoch": 2.8530721282279607, + "grad_norm": 1.015055537223816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3059, + "mean_token_accuracy": 0.8904930353164673, + "num_tokens": 880493299.0, + "step": 22428 + }, + { + "epoch": 2.8531993385065513, + "grad_norm": 0.9412897825241089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.9043938517570496, + "num_tokens": 880527069.0, + "step": 22429 + }, + { + "epoch": 2.853326548785142, + "grad_norm": 0.9665437936782837, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2849, + "mean_token_accuracy": 0.8988707065582275, + "num_tokens": 880566037.0, + "step": 22430 + }, + { + "epoch": 2.8534537590637323, + "grad_norm": 0.9446866512298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8881514668464661, + "num_tokens": 880607313.0, + "step": 22431 + }, + { + "epoch": 2.853580969342323, + "grad_norm": 1.0669505596160889, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8835660815238953, + "num_tokens": 880646040.0, + "step": 22432 + }, + { + "epoch": 2.8537081796209134, + "grad_norm": 1.0054281949996948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8908905386924744, + "num_tokens": 880685113.0, + "step": 22433 + }, + { + "epoch": 2.853835389899504, + "grad_norm": 0.9717949628829956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.892134428024292, + "num_tokens": 880727917.0, + "step": 22434 + }, + { + "epoch": 2.8539626001780944, + "grad_norm": 1.116184115409851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3189, + "mean_token_accuracy": 0.8853410482406616, + "num_tokens": 880764817.0, + "step": 22435 + }, + { + "epoch": 2.854089810456685, + "grad_norm": 0.971243143081665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.882928729057312, + "num_tokens": 880806263.0, + "step": 22436 + }, + { + "epoch": 2.8542170207352755, + "grad_norm": 0.9601101875305176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2829, + "mean_token_accuracy": 0.8995857238769531, + "num_tokens": 880843976.0, + "step": 22437 + }, + { + "epoch": 2.854344231013866, + "grad_norm": 1.0285848379135132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8931400179862976, + "num_tokens": 880876411.0, + "step": 22438 + }, + { + "epoch": 2.8544714412924566, + "grad_norm": 1.0029475688934326, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3452, + "mean_token_accuracy": 0.8785654902458191, + "num_tokens": 880916371.0, + "step": 22439 + }, + { + "epoch": 2.854598651571047, + "grad_norm": 0.927130937576294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8997119665145874, + "num_tokens": 880955996.0, + "step": 22440 + }, + { + "epoch": 2.8547258618496376, + "grad_norm": 1.1049213409423828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3433, + "mean_token_accuracy": 0.875411868095398, + "num_tokens": 880997924.0, + "step": 22441 + }, + { + "epoch": 2.854853072128228, + "grad_norm": 0.9967050552368164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8903508186340332, + "num_tokens": 881035091.0, + "step": 22442 + }, + { + "epoch": 2.8549802824068182, + "grad_norm": 0.913269579410553, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8935830593109131, + "num_tokens": 881079332.0, + "step": 22443 + }, + { + "epoch": 2.855107492685409, + "grad_norm": 0.9436713457107544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2484, + "mean_token_accuracy": 0.9072993993759155, + "num_tokens": 881113691.0, + "step": 22444 + }, + { + "epoch": 2.8552347029639993, + "grad_norm": 0.9848582744598389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8828046321868896, + "num_tokens": 881155792.0, + "step": 22445 + }, + { + "epoch": 2.8553619132425903, + "grad_norm": 1.0538355112075806, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2808, + "mean_token_accuracy": 0.8961616158485413, + "num_tokens": 881188822.0, + "step": 22446 + }, + { + "epoch": 2.8554891235211803, + "grad_norm": 1.0283730030059814, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.8836642503738403, + "num_tokens": 881227993.0, + "step": 22447 + }, + { + "epoch": 2.855616333799771, + "grad_norm": 0.9473947882652283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8901501893997192, + "num_tokens": 881273589.0, + "step": 22448 + }, + { + "epoch": 2.8557435440783614, + "grad_norm": 0.9499674439430237, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8914974927902222, + "num_tokens": 881313666.0, + "step": 22449 + }, + { + "epoch": 2.855870754356952, + "grad_norm": 0.9807711243629456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8956283330917358, + "num_tokens": 881351156.0, + "step": 22450 + }, + { + "epoch": 2.8559979646355425, + "grad_norm": 0.9181710481643677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.895899772644043, + "num_tokens": 881392150.0, + "step": 22451 + }, + { + "epoch": 2.856125174914133, + "grad_norm": 0.9513676762580872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8807302117347717, + "num_tokens": 881434341.0, + "step": 22452 + }, + { + "epoch": 2.8562523851927235, + "grad_norm": 1.0053119659423828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.897659957408905, + "num_tokens": 881471986.0, + "step": 22453 + }, + { + "epoch": 2.856379595471314, + "grad_norm": 0.949590802192688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8874526619911194, + "num_tokens": 881512234.0, + "step": 22454 + }, + { + "epoch": 2.8565068057499046, + "grad_norm": 1.0153971910476685, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8907592296600342, + "num_tokens": 881547315.0, + "step": 22455 + }, + { + "epoch": 2.856634016028495, + "grad_norm": 1.0794427394866943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8863348960876465, + "num_tokens": 881584345.0, + "step": 22456 + }, + { + "epoch": 2.8567612263070856, + "grad_norm": 1.044672966003418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3307, + "mean_token_accuracy": 0.8850606679916382, + "num_tokens": 881624622.0, + "step": 22457 + }, + { + "epoch": 2.856888436585676, + "grad_norm": 1.1154338121414185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.376, + "mean_token_accuracy": 0.8679314851760864, + "num_tokens": 881662184.0, + "step": 22458 + }, + { + "epoch": 2.8570156468642667, + "grad_norm": 1.0634130239486694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3225, + "mean_token_accuracy": 0.8814858198165894, + "num_tokens": 881697780.0, + "step": 22459 + }, + { + "epoch": 2.857142857142857, + "grad_norm": 1.0434702634811401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8918921947479248, + "num_tokens": 881733310.0, + "step": 22460 + }, + { + "epoch": 2.8572700674214477, + "grad_norm": 1.0459020137786865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8850359320640564, + "num_tokens": 881775060.0, + "step": 22461 + }, + { + "epoch": 2.8573972777000383, + "grad_norm": 0.9346990585327148, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8955870270729065, + "num_tokens": 881817263.0, + "step": 22462 + }, + { + "epoch": 2.857524487978629, + "grad_norm": 0.948083758354187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8906186819076538, + "num_tokens": 881857352.0, + "step": 22463 + }, + { + "epoch": 2.8576516982572193, + "grad_norm": 1.045474886894226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8840463161468506, + "num_tokens": 881892561.0, + "step": 22464 + }, + { + "epoch": 2.85777890853581, + "grad_norm": 1.0634868144989014, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.346, + "mean_token_accuracy": 0.8747261166572571, + "num_tokens": 881933565.0, + "step": 22465 + }, + { + "epoch": 2.8579061188144, + "grad_norm": 0.93567955493927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3567, + "mean_token_accuracy": 0.874173641204834, + "num_tokens": 881981739.0, + "step": 22466 + }, + { + "epoch": 2.858033329092991, + "grad_norm": 0.9293265342712402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8889904022216797, + "num_tokens": 882025926.0, + "step": 22467 + }, + { + "epoch": 2.858160539371581, + "grad_norm": 0.959879994392395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8908017873764038, + "num_tokens": 882065766.0, + "step": 22468 + }, + { + "epoch": 2.858287749650172, + "grad_norm": 0.9421297907829285, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8992269039154053, + "num_tokens": 882108621.0, + "step": 22469 + }, + { + "epoch": 2.858414959928762, + "grad_norm": 1.000732183456421, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8955162763595581, + "num_tokens": 882144183.0, + "step": 22470 + }, + { + "epoch": 2.858542170207353, + "grad_norm": 1.1528940200805664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3209, + "mean_token_accuracy": 0.8876593708992004, + "num_tokens": 882178546.0, + "step": 22471 + }, + { + "epoch": 2.858669380485943, + "grad_norm": 1.0391860008239746, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.892958402633667, + "num_tokens": 882216202.0, + "step": 22472 + }, + { + "epoch": 2.8587965907645336, + "grad_norm": 0.9302636981010437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3015, + "mean_token_accuracy": 0.8933874368667603, + "num_tokens": 882259103.0, + "step": 22473 + }, + { + "epoch": 2.858923801043124, + "grad_norm": 0.865504801273346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2549, + "mean_token_accuracy": 0.9088806509971619, + "num_tokens": 882299844.0, + "step": 22474 + }, + { + "epoch": 2.8590510113217147, + "grad_norm": 0.9311485886573792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8940817713737488, + "num_tokens": 882340457.0, + "step": 22475 + }, + { + "epoch": 2.859178221600305, + "grad_norm": 0.9861745238304138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.8935385942459106, + "num_tokens": 882376681.0, + "step": 22476 + }, + { + "epoch": 2.8593054318788957, + "grad_norm": 1.0014070272445679, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2575, + "mean_token_accuracy": 0.9076753854751587, + "num_tokens": 882413475.0, + "step": 22477 + }, + { + "epoch": 2.8594326421574863, + "grad_norm": 1.0016590356826782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.902361273765564, + "num_tokens": 882447594.0, + "step": 22478 + }, + { + "epoch": 2.859559852436077, + "grad_norm": 0.9700471758842468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8806602954864502, + "num_tokens": 882486655.0, + "step": 22479 + }, + { + "epoch": 2.8596870627146673, + "grad_norm": 0.9562557935714722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8860677480697632, + "num_tokens": 882527420.0, + "step": 22480 + }, + { + "epoch": 2.859814272993258, + "grad_norm": 0.8888404965400696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8990333676338196, + "num_tokens": 882567384.0, + "step": 22481 + }, + { + "epoch": 2.8599414832718484, + "grad_norm": 0.9276293516159058, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9003748297691345, + "num_tokens": 882605077.0, + "step": 22482 + }, + { + "epoch": 2.860068693550439, + "grad_norm": 1.0103880167007446, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.885810136795044, + "num_tokens": 882648706.0, + "step": 22483 + }, + { + "epoch": 2.8601959038290294, + "grad_norm": 0.9516031742095947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9012309312820435, + "num_tokens": 882683579.0, + "step": 22484 + }, + { + "epoch": 2.86032311410762, + "grad_norm": 1.1529453992843628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.87861168384552, + "num_tokens": 882714967.0, + "step": 22485 + }, + { + "epoch": 2.8604503243862105, + "grad_norm": 0.975567638874054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8944202065467834, + "num_tokens": 882754032.0, + "step": 22486 + }, + { + "epoch": 2.860577534664801, + "grad_norm": 0.975656270980835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3323, + "mean_token_accuracy": 0.8849014639854431, + "num_tokens": 882800352.0, + "step": 22487 + }, + { + "epoch": 2.8607047449433916, + "grad_norm": 0.9075890779495239, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2521, + "mean_token_accuracy": 0.9087470769882202, + "num_tokens": 882841855.0, + "step": 22488 + }, + { + "epoch": 2.860831955221982, + "grad_norm": 1.0570054054260254, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8981168270111084, + "num_tokens": 882876859.0, + "step": 22489 + }, + { + "epoch": 2.8609591655005726, + "grad_norm": 0.9249658584594727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8955577611923218, + "num_tokens": 882917984.0, + "step": 22490 + }, + { + "epoch": 2.8610863757791627, + "grad_norm": 0.9259172677993774, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2471, + "mean_token_accuracy": 0.9096949696540833, + "num_tokens": 882954778.0, + "step": 22491 + }, + { + "epoch": 2.8612135860577537, + "grad_norm": 0.9587417840957642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8877027034759521, + "num_tokens": 882996049.0, + "step": 22492 + }, + { + "epoch": 2.8613407963363438, + "grad_norm": 0.9173382520675659, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.277, + "mean_token_accuracy": 0.8996027708053589, + "num_tokens": 883038141.0, + "step": 22493 + }, + { + "epoch": 2.8614680066149347, + "grad_norm": 0.9859093427658081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2778, + "mean_token_accuracy": 0.8995240926742554, + "num_tokens": 883072222.0, + "step": 22494 + }, + { + "epoch": 2.861595216893525, + "grad_norm": 0.9375869035720825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8934926390647888, + "num_tokens": 883114049.0, + "step": 22495 + }, + { + "epoch": 2.861722427172116, + "grad_norm": 0.9368992447853088, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.897634744644165, + "num_tokens": 883153849.0, + "step": 22496 + }, + { + "epoch": 2.861849637450706, + "grad_norm": 0.9671332836151123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8913203477859497, + "num_tokens": 883193477.0, + "step": 22497 + }, + { + "epoch": 2.8619768477292964, + "grad_norm": 0.9608797430992126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8902679681777954, + "num_tokens": 883237724.0, + "step": 22498 + }, + { + "epoch": 2.862104058007887, + "grad_norm": 0.9174574017524719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9026498198509216, + "num_tokens": 883278183.0, + "step": 22499 + }, + { + "epoch": 2.8622312682864774, + "grad_norm": 0.9476080536842346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8908828496932983, + "num_tokens": 883322155.0, + "step": 22500 + }, + { + "epoch": 2.862358478565068, + "grad_norm": 0.9145142436027527, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2781, + "mean_token_accuracy": 0.8993508815765381, + "num_tokens": 883362905.0, + "step": 22501 + }, + { + "epoch": 2.8624856888436585, + "grad_norm": 1.0025949478149414, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8786834478378296, + "num_tokens": 883404082.0, + "step": 22502 + }, + { + "epoch": 2.862612899122249, + "grad_norm": 0.9321212768554688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2538, + "mean_token_accuracy": 0.9062932133674622, + "num_tokens": 883440019.0, + "step": 22503 + }, + { + "epoch": 2.8627401094008396, + "grad_norm": 0.9787827134132385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8985402584075928, + "num_tokens": 883479018.0, + "step": 22504 + }, + { + "epoch": 2.86286731967943, + "grad_norm": 1.1262789964675903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2637, + "mean_token_accuracy": 0.9030886292457581, + "num_tokens": 883508321.0, + "step": 22505 + }, + { + "epoch": 2.8629945299580206, + "grad_norm": 0.9990783333778381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8733265399932861, + "num_tokens": 883550676.0, + "step": 22506 + }, + { + "epoch": 2.863121740236611, + "grad_norm": 0.8982553482055664, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8860676288604736, + "num_tokens": 883596939.0, + "step": 22507 + }, + { + "epoch": 2.8632489505152017, + "grad_norm": 1.0022350549697876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2774, + "mean_token_accuracy": 0.8973914384841919, + "num_tokens": 883632937.0, + "step": 22508 + }, + { + "epoch": 2.863376160793792, + "grad_norm": 0.9272575378417969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8953390121459961, + "num_tokens": 883677109.0, + "step": 22509 + }, + { + "epoch": 2.8635033710723827, + "grad_norm": 1.0124766826629639, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3084, + "mean_token_accuracy": 0.8879879713058472, + "num_tokens": 883714438.0, + "step": 22510 + }, + { + "epoch": 2.8636305813509733, + "grad_norm": 1.0800906419754028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8937959671020508, + "num_tokens": 883748079.0, + "step": 22511 + }, + { + "epoch": 2.863757791629564, + "grad_norm": 0.9347120523452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3054, + "mean_token_accuracy": 0.8900830745697021, + "num_tokens": 883789605.0, + "step": 22512 + }, + { + "epoch": 2.8638850019081543, + "grad_norm": 1.0241366624832153, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.887039840221405, + "num_tokens": 883826448.0, + "step": 22513 + }, + { + "epoch": 2.864012212186745, + "grad_norm": 0.920457124710083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2755, + "mean_token_accuracy": 0.9011746644973755, + "num_tokens": 883867082.0, + "step": 22514 + }, + { + "epoch": 2.8641394224653354, + "grad_norm": 0.8959602117538452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.276, + "mean_token_accuracy": 0.8989628553390503, + "num_tokens": 883909116.0, + "step": 22515 + }, + { + "epoch": 2.8642666327439255, + "grad_norm": 0.9333605170249939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8952035903930664, + "num_tokens": 883946432.0, + "step": 22516 + }, + { + "epoch": 2.8643938430225164, + "grad_norm": 0.9393168687820435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8898848295211792, + "num_tokens": 883989084.0, + "step": 22517 + }, + { + "epoch": 2.8645210533011065, + "grad_norm": 1.0121102333068848, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8968279361724854, + "num_tokens": 884026210.0, + "step": 22518 + }, + { + "epoch": 2.8646482635796975, + "grad_norm": 1.0550719499588013, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8824475407600403, + "num_tokens": 884061511.0, + "step": 22519 + }, + { + "epoch": 2.8647754738582876, + "grad_norm": 1.0446313619613647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3349, + "mean_token_accuracy": 0.8801812529563904, + "num_tokens": 884102221.0, + "step": 22520 + }, + { + "epoch": 2.864902684136878, + "grad_norm": 1.033722162246704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8887054920196533, + "num_tokens": 884138415.0, + "step": 22521 + }, + { + "epoch": 2.8650298944154686, + "grad_norm": 0.9544611573219299, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.8985805511474609, + "num_tokens": 884177143.0, + "step": 22522 + }, + { + "epoch": 2.865157104694059, + "grad_norm": 1.0577279329299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8894954323768616, + "num_tokens": 884213023.0, + "step": 22523 + }, + { + "epoch": 2.8652843149726497, + "grad_norm": 0.8663786053657532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8915623426437378, + "num_tokens": 884260351.0, + "step": 22524 + }, + { + "epoch": 2.86541152525124, + "grad_norm": 1.0519049167633057, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8947802186012268, + "num_tokens": 884293796.0, + "step": 22525 + }, + { + "epoch": 2.8655387355298307, + "grad_norm": 0.9839463829994202, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.9002497792243958, + "num_tokens": 884329341.0, + "step": 22526 + }, + { + "epoch": 2.8656659458084213, + "grad_norm": 0.9355667233467102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9030650854110718, + "num_tokens": 884365767.0, + "step": 22527 + }, + { + "epoch": 2.865793156087012, + "grad_norm": 1.0595741271972656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8889754414558411, + "num_tokens": 884400870.0, + "step": 22528 + }, + { + "epoch": 2.8659203663656023, + "grad_norm": 1.031548261642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8825535774230957, + "num_tokens": 884437363.0, + "step": 22529 + }, + { + "epoch": 2.866047576644193, + "grad_norm": 0.8848606944084167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9034774303436279, + "num_tokens": 884481430.0, + "step": 22530 + }, + { + "epoch": 2.8661747869227834, + "grad_norm": 1.0244958400726318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8835537433624268, + "num_tokens": 884518351.0, + "step": 22531 + }, + { + "epoch": 2.866301997201374, + "grad_norm": 1.1005648374557495, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.890184760093689, + "num_tokens": 884551063.0, + "step": 22532 + }, + { + "epoch": 2.8664292074799644, + "grad_norm": 1.0384459495544434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9034217596054077, + "num_tokens": 884583573.0, + "step": 22533 + }, + { + "epoch": 2.866556417758555, + "grad_norm": 0.937820315361023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8879956007003784, + "num_tokens": 884628623.0, + "step": 22534 + }, + { + "epoch": 2.8666836280371455, + "grad_norm": 0.9339540600776672, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8893405795097351, + "num_tokens": 884672202.0, + "step": 22535 + }, + { + "epoch": 2.866810838315736, + "grad_norm": 0.9478231072425842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3256, + "mean_token_accuracy": 0.8814760446548462, + "num_tokens": 884714898.0, + "step": 22536 + }, + { + "epoch": 2.8669380485943265, + "grad_norm": 0.8249385952949524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2562, + "mean_token_accuracy": 0.9059485197067261, + "num_tokens": 884758745.0, + "step": 22537 + }, + { + "epoch": 2.867065258872917, + "grad_norm": 1.0648767948150635, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8930405378341675, + "num_tokens": 884790779.0, + "step": 22538 + }, + { + "epoch": 2.8671924691515076, + "grad_norm": 1.0664968490600586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8886412382125854, + "num_tokens": 884823685.0, + "step": 22539 + }, + { + "epoch": 2.867319679430098, + "grad_norm": 0.8718339204788208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2769, + "mean_token_accuracy": 0.8989827632904053, + "num_tokens": 884864997.0, + "step": 22540 + }, + { + "epoch": 2.867446889708688, + "grad_norm": 1.1548100709915161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3467, + "mean_token_accuracy": 0.8746565580368042, + "num_tokens": 884899652.0, + "step": 22541 + }, + { + "epoch": 2.867574099987279, + "grad_norm": 1.064337134361267, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.8884230852127075, + "num_tokens": 884933627.0, + "step": 22542 + }, + { + "epoch": 2.8677013102658693, + "grad_norm": 0.9238479733467102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2655, + "mean_token_accuracy": 0.9021861553192139, + "num_tokens": 884973317.0, + "step": 22543 + }, + { + "epoch": 2.8678285205444602, + "grad_norm": 0.9969949126243591, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.88210129737854, + "num_tokens": 885010780.0, + "step": 22544 + }, + { + "epoch": 2.8679557308230503, + "grad_norm": 0.9969040155410767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8907593488693237, + "num_tokens": 885046991.0, + "step": 22545 + }, + { + "epoch": 2.868082941101641, + "grad_norm": 0.8887367248535156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2539, + "mean_token_accuracy": 0.9065051078796387, + "num_tokens": 885088895.0, + "step": 22546 + }, + { + "epoch": 2.8682101513802314, + "grad_norm": 0.8988551497459412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8940945863723755, + "num_tokens": 885131203.0, + "step": 22547 + }, + { + "epoch": 2.868337361658822, + "grad_norm": 1.0560208559036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8797606229782104, + "num_tokens": 885172228.0, + "step": 22548 + }, + { + "epoch": 2.8684645719374124, + "grad_norm": 1.0302928686141968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8856109976768494, + "num_tokens": 885206065.0, + "step": 22549 + }, + { + "epoch": 2.868591782216003, + "grad_norm": 0.9715689420700073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.889173150062561, + "num_tokens": 885247194.0, + "step": 22550 + }, + { + "epoch": 2.8687189924945935, + "grad_norm": 0.8880442380905151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2732, + "mean_token_accuracy": 0.8994286060333252, + "num_tokens": 885288751.0, + "step": 22551 + }, + { + "epoch": 2.868846202773184, + "grad_norm": 0.9476563930511475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8849207162857056, + "num_tokens": 885331141.0, + "step": 22552 + }, + { + "epoch": 2.8689734130517746, + "grad_norm": 1.1864676475524902, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8843795657157898, + "num_tokens": 885359633.0, + "step": 22553 + }, + { + "epoch": 2.869100623330365, + "grad_norm": 0.8153190016746521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9044580459594727, + "num_tokens": 885404483.0, + "step": 22554 + }, + { + "epoch": 2.8692278336089556, + "grad_norm": 1.0083245038986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2715, + "mean_token_accuracy": 0.9008278846740723, + "num_tokens": 885437427.0, + "step": 22555 + }, + { + "epoch": 2.869355043887546, + "grad_norm": 0.9565388560295105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8872708082199097, + "num_tokens": 885478980.0, + "step": 22556 + }, + { + "epoch": 2.8694822541661367, + "grad_norm": 0.9479880928993225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3402, + "mean_token_accuracy": 0.8783047795295715, + "num_tokens": 885528006.0, + "step": 22557 + }, + { + "epoch": 2.869609464444727, + "grad_norm": 1.0097887516021729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8912888765335083, + "num_tokens": 885565404.0, + "step": 22558 + }, + { + "epoch": 2.8697366747233177, + "grad_norm": 0.9260185956954956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8959704637527466, + "num_tokens": 885609436.0, + "step": 22559 + }, + { + "epoch": 2.8698638850019083, + "grad_norm": 1.0671281814575195, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.32, + "mean_token_accuracy": 0.8841216564178467, + "num_tokens": 885645144.0, + "step": 22560 + }, + { + "epoch": 2.869991095280499, + "grad_norm": 1.058667778968811, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8851525187492371, + "num_tokens": 885680870.0, + "step": 22561 + }, + { + "epoch": 2.8701183055590893, + "grad_norm": 0.8874822854995728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.9020216464996338, + "num_tokens": 885721893.0, + "step": 22562 + }, + { + "epoch": 2.87024551583768, + "grad_norm": 0.9742194414138794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8876993060112, + "num_tokens": 885762536.0, + "step": 22563 + }, + { + "epoch": 2.87037272611627, + "grad_norm": 0.938242495059967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2912, + "mean_token_accuracy": 0.8955408334732056, + "num_tokens": 885802243.0, + "step": 22564 + }, + { + "epoch": 2.870499936394861, + "grad_norm": 0.9627532958984375, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.885388970375061, + "num_tokens": 885842257.0, + "step": 22565 + }, + { + "epoch": 2.870627146673451, + "grad_norm": 0.8808245658874512, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8944449424743652, + "num_tokens": 885886676.0, + "step": 22566 + }, + { + "epoch": 2.870754356952042, + "grad_norm": 0.9469084739685059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8954724073410034, + "num_tokens": 885925275.0, + "step": 22567 + }, + { + "epoch": 2.870881567230632, + "grad_norm": 1.0146889686584473, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3552, + "mean_token_accuracy": 0.8742772340774536, + "num_tokens": 885967477.0, + "step": 22568 + }, + { + "epoch": 2.871008777509223, + "grad_norm": 1.114538550376892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.275, + "mean_token_accuracy": 0.8995301723480225, + "num_tokens": 885996086.0, + "step": 22569 + }, + { + "epoch": 2.871135987787813, + "grad_norm": 0.9664875268936157, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9008535146713257, + "num_tokens": 886030152.0, + "step": 22570 + }, + { + "epoch": 2.8712631980664036, + "grad_norm": 0.9798566699028015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8875517249107361, + "num_tokens": 886068856.0, + "step": 22571 + }, + { + "epoch": 2.871390408344994, + "grad_norm": 1.0416761636734009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3105, + "mean_token_accuracy": 0.8879961967468262, + "num_tokens": 886110320.0, + "step": 22572 + }, + { + "epoch": 2.8715176186235847, + "grad_norm": 0.9103118777275085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8920863270759583, + "num_tokens": 886151493.0, + "step": 22573 + }, + { + "epoch": 2.871644828902175, + "grad_norm": 0.9447467923164368, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8937137722969055, + "num_tokens": 886193631.0, + "step": 22574 + }, + { + "epoch": 2.8717720391807657, + "grad_norm": 0.9641520977020264, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.8978376984596252, + "num_tokens": 886234789.0, + "step": 22575 + }, + { + "epoch": 2.8718992494593563, + "grad_norm": 0.989692747592926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2903, + "mean_token_accuracy": 0.8929225206375122, + "num_tokens": 886271283.0, + "step": 22576 + }, + { + "epoch": 2.872026459737947, + "grad_norm": 0.9232723116874695, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2601, + "mean_token_accuracy": 0.9060518145561218, + "num_tokens": 886307268.0, + "step": 22577 + }, + { + "epoch": 2.8721536700165373, + "grad_norm": 0.9864674806594849, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.8808420300483704, + "num_tokens": 886347870.0, + "step": 22578 + }, + { + "epoch": 2.872280880295128, + "grad_norm": 1.0197521448135376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8803224563598633, + "num_tokens": 886386130.0, + "step": 22579 + }, + { + "epoch": 2.8724080905737184, + "grad_norm": 0.9829803109169006, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2938, + "mean_token_accuracy": 0.8947749733924866, + "num_tokens": 886426321.0, + "step": 22580 + }, + { + "epoch": 2.872535300852309, + "grad_norm": 0.9892243146896362, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8895153999328613, + "num_tokens": 886468851.0, + "step": 22581 + }, + { + "epoch": 2.8726625111308994, + "grad_norm": 0.9032356142997742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8938595652580261, + "num_tokens": 886510669.0, + "step": 22582 + }, + { + "epoch": 2.87278972140949, + "grad_norm": 0.9567450284957886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8922315239906311, + "num_tokens": 886550758.0, + "step": 22583 + }, + { + "epoch": 2.8729169316880805, + "grad_norm": 0.9537339806556702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.252, + "mean_token_accuracy": 0.9075249433517456, + "num_tokens": 886587743.0, + "step": 22584 + }, + { + "epoch": 2.873044141966671, + "grad_norm": 0.9727638959884644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8885536193847656, + "num_tokens": 886632455.0, + "step": 22585 + }, + { + "epoch": 2.8731713522452615, + "grad_norm": 0.9843351244926453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8925994038581848, + "num_tokens": 886669862.0, + "step": 22586 + }, + { + "epoch": 2.873298562523852, + "grad_norm": 1.092689871788025, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.875921368598938, + "num_tokens": 886704950.0, + "step": 22587 + }, + { + "epoch": 2.8734257728024426, + "grad_norm": 0.9595251679420471, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3184, + "mean_token_accuracy": 0.8892872333526611, + "num_tokens": 886746330.0, + "step": 22588 + }, + { + "epoch": 2.8735529830810327, + "grad_norm": 1.0101157426834106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3342, + "mean_token_accuracy": 0.8813926577568054, + "num_tokens": 886784183.0, + "step": 22589 + }, + { + "epoch": 2.8736801933596237, + "grad_norm": 0.992814302444458, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.885724663734436, + "num_tokens": 886821705.0, + "step": 22590 + }, + { + "epoch": 2.8738074036382137, + "grad_norm": 1.0101052522659302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8810209035873413, + "num_tokens": 886861771.0, + "step": 22591 + }, + { + "epoch": 2.8739346139168047, + "grad_norm": 0.8728368282318115, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8963834643363953, + "num_tokens": 886907015.0, + "step": 22592 + }, + { + "epoch": 2.874061824195395, + "grad_norm": 0.9039418697357178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8954886198043823, + "num_tokens": 886951480.0, + "step": 22593 + }, + { + "epoch": 2.8741890344739858, + "grad_norm": 0.9438531994819641, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8950108289718628, + "num_tokens": 886987455.0, + "step": 22594 + }, + { + "epoch": 2.874316244752576, + "grad_norm": 1.0863817930221558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3237, + "mean_token_accuracy": 0.8834765553474426, + "num_tokens": 887023067.0, + "step": 22595 + }, + { + "epoch": 2.8744434550311664, + "grad_norm": 0.9536226987838745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2931, + "mean_token_accuracy": 0.8964321613311768, + "num_tokens": 887061014.0, + "step": 22596 + }, + { + "epoch": 2.874570665309757, + "grad_norm": 1.0123307704925537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3476, + "mean_token_accuracy": 0.8804114460945129, + "num_tokens": 887098782.0, + "step": 22597 + }, + { + "epoch": 2.8746978755883474, + "grad_norm": 0.9272288084030151, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2634, + "mean_token_accuracy": 0.9044733643531799, + "num_tokens": 887137512.0, + "step": 22598 + }, + { + "epoch": 2.874825085866938, + "grad_norm": 0.9549639821052551, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3102, + "mean_token_accuracy": 0.8902517557144165, + "num_tokens": 887180381.0, + "step": 22599 + }, + { + "epoch": 2.8749522961455285, + "grad_norm": 0.9467888474464417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8882966041564941, + "num_tokens": 887223469.0, + "step": 22600 + }, + { + "epoch": 2.875079506424119, + "grad_norm": 0.9499151706695557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3214, + "mean_token_accuracy": 0.8853859901428223, + "num_tokens": 887265288.0, + "step": 22601 + }, + { + "epoch": 2.8752067167027096, + "grad_norm": 1.0438392162322998, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8903511762619019, + "num_tokens": 887299933.0, + "step": 22602 + }, + { + "epoch": 2.8753339269813, + "grad_norm": 0.9323060512542725, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.8912429809570312, + "num_tokens": 887343066.0, + "step": 22603 + }, + { + "epoch": 2.8754611372598906, + "grad_norm": 0.9865857362747192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.9016812443733215, + "num_tokens": 887378722.0, + "step": 22604 + }, + { + "epoch": 2.875588347538481, + "grad_norm": 0.9581752419471741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3275, + "mean_token_accuracy": 0.8864818811416626, + "num_tokens": 887422511.0, + "step": 22605 + }, + { + "epoch": 2.8757155578170717, + "grad_norm": 0.9926621913909912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.9010194540023804, + "num_tokens": 887460465.0, + "step": 22606 + }, + { + "epoch": 2.875842768095662, + "grad_norm": 1.0787465572357178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3096, + "mean_token_accuracy": 0.8874067068099976, + "num_tokens": 887494791.0, + "step": 22607 + }, + { + "epoch": 2.8759699783742527, + "grad_norm": 0.9247164130210876, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8905534744262695, + "num_tokens": 887538219.0, + "step": 22608 + }, + { + "epoch": 2.8760971886528433, + "grad_norm": 0.9759435057640076, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8952059149742126, + "num_tokens": 887576384.0, + "step": 22609 + }, + { + "epoch": 2.876224398931434, + "grad_norm": 0.8986967206001282, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2718, + "mean_token_accuracy": 0.9022350311279297, + "num_tokens": 887617994.0, + "step": 22610 + }, + { + "epoch": 2.8763516092100243, + "grad_norm": 0.9330152273178101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2713, + "mean_token_accuracy": 0.9031239748001099, + "num_tokens": 887656181.0, + "step": 22611 + }, + { + "epoch": 2.876478819488615, + "grad_norm": 0.9841956496238708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8853591680526733, + "num_tokens": 887696172.0, + "step": 22612 + }, + { + "epoch": 2.8766060297672054, + "grad_norm": 1.0297634601593018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3003, + "mean_token_accuracy": 0.8922034502029419, + "num_tokens": 887732277.0, + "step": 22613 + }, + { + "epoch": 2.8767332400457954, + "grad_norm": 1.0256603956222534, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2847, + "mean_token_accuracy": 0.8957136869430542, + "num_tokens": 887767215.0, + "step": 22614 + }, + { + "epoch": 2.8768604503243864, + "grad_norm": 0.9287905693054199, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.8987981081008911, + "num_tokens": 887805395.0, + "step": 22615 + }, + { + "epoch": 2.8769876606029765, + "grad_norm": 0.9523499608039856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2776, + "mean_token_accuracy": 0.8996687531471252, + "num_tokens": 887845395.0, + "step": 22616 + }, + { + "epoch": 2.8771148708815675, + "grad_norm": 0.9496496319770813, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2837, + "mean_token_accuracy": 0.900155782699585, + "num_tokens": 887884064.0, + "step": 22617 + }, + { + "epoch": 2.8772420811601576, + "grad_norm": 0.9123191237449646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8905844688415527, + "num_tokens": 887926056.0, + "step": 22618 + }, + { + "epoch": 2.877369291438748, + "grad_norm": 0.9778828620910645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8954155445098877, + "num_tokens": 887965318.0, + "step": 22619 + }, + { + "epoch": 2.8774965017173386, + "grad_norm": 0.9894904494285583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3111, + "mean_token_accuracy": 0.8888111114501953, + "num_tokens": 888005395.0, + "step": 22620 + }, + { + "epoch": 2.877623711995929, + "grad_norm": 0.95978844165802, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2745, + "mean_token_accuracy": 0.899904727935791, + "num_tokens": 888044232.0, + "step": 22621 + }, + { + "epoch": 2.8777509222745197, + "grad_norm": 0.8879615068435669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9019119739532471, + "num_tokens": 888086119.0, + "step": 22622 + }, + { + "epoch": 2.87787813255311, + "grad_norm": 1.0064302682876587, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8890847563743591, + "num_tokens": 888123066.0, + "step": 22623 + }, + { + "epoch": 2.8780053428317007, + "grad_norm": 1.0191842317581177, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8883892297744751, + "num_tokens": 888158598.0, + "step": 22624 + }, + { + "epoch": 2.8781325531102913, + "grad_norm": 1.0715404748916626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3192, + "mean_token_accuracy": 0.8831667900085449, + "num_tokens": 888194361.0, + "step": 22625 + }, + { + "epoch": 2.878259763388882, + "grad_norm": 0.9255521297454834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.266, + "mean_token_accuracy": 0.9028619527816772, + "num_tokens": 888234950.0, + "step": 22626 + }, + { + "epoch": 2.8783869736674723, + "grad_norm": 1.0168243646621704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.323, + "mean_token_accuracy": 0.8889070153236389, + "num_tokens": 888272113.0, + "step": 22627 + }, + { + "epoch": 2.878514183946063, + "grad_norm": 1.004899501800537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3087, + "mean_token_accuracy": 0.8896183967590332, + "num_tokens": 888311316.0, + "step": 22628 + }, + { + "epoch": 2.8786413942246534, + "grad_norm": 0.9723111987113953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.278, + "mean_token_accuracy": 0.9004493951797485, + "num_tokens": 888347124.0, + "step": 22629 + }, + { + "epoch": 2.878768604503244, + "grad_norm": 0.9623008966445923, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.905307412147522, + "num_tokens": 888385840.0, + "step": 22630 + }, + { + "epoch": 2.8788958147818344, + "grad_norm": 0.9194682240486145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8913233876228333, + "num_tokens": 888431033.0, + "step": 22631 + }, + { + "epoch": 2.879023025060425, + "grad_norm": 1.056036114692688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3521, + "mean_token_accuracy": 0.8737836480140686, + "num_tokens": 888472174.0, + "step": 22632 + }, + { + "epoch": 2.8791502353390155, + "grad_norm": 1.0788955688476562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3377, + "mean_token_accuracy": 0.8797786831855774, + "num_tokens": 888506896.0, + "step": 22633 + }, + { + "epoch": 2.879277445617606, + "grad_norm": 1.0295466184616089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8943356275558472, + "num_tokens": 888539190.0, + "step": 22634 + }, + { + "epoch": 2.8794046558961965, + "grad_norm": 0.9688599109649658, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8860907554626465, + "num_tokens": 888582643.0, + "step": 22635 + }, + { + "epoch": 2.879531866174787, + "grad_norm": 0.9607324004173279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2971, + "mean_token_accuracy": 0.89417964220047, + "num_tokens": 888622045.0, + "step": 22636 + }, + { + "epoch": 2.8796590764533776, + "grad_norm": 1.0547987222671509, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8827265501022339, + "num_tokens": 888658142.0, + "step": 22637 + }, + { + "epoch": 2.879786286731968, + "grad_norm": 0.8658145070075989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2526, + "mean_token_accuracy": 0.9066472053527832, + "num_tokens": 888700406.0, + "step": 22638 + }, + { + "epoch": 2.879913497010558, + "grad_norm": 0.9767288565635681, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.8906683921813965, + "num_tokens": 888740068.0, + "step": 22639 + }, + { + "epoch": 2.880040707289149, + "grad_norm": 1.0041871070861816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2782, + "mean_token_accuracy": 0.8968690037727356, + "num_tokens": 888778069.0, + "step": 22640 + }, + { + "epoch": 2.8801679175677393, + "grad_norm": 0.9405526518821716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2884, + "mean_token_accuracy": 0.8970991373062134, + "num_tokens": 888816403.0, + "step": 22641 + }, + { + "epoch": 2.8802951278463302, + "grad_norm": 0.9207208752632141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2922, + "mean_token_accuracy": 0.8963457942008972, + "num_tokens": 888860767.0, + "step": 22642 + }, + { + "epoch": 2.8804223381249203, + "grad_norm": 0.9505388140678406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2915, + "mean_token_accuracy": 0.8967065811157227, + "num_tokens": 888899641.0, + "step": 22643 + }, + { + "epoch": 2.880549548403511, + "grad_norm": 1.0848582983016968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3415, + "mean_token_accuracy": 0.8785674571990967, + "num_tokens": 888936313.0, + "step": 22644 + }, + { + "epoch": 2.8806767586821014, + "grad_norm": 0.9928051829338074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3179, + "mean_token_accuracy": 0.8841810822486877, + "num_tokens": 888975837.0, + "step": 22645 + }, + { + "epoch": 2.880803968960692, + "grad_norm": 0.9228472709655762, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8940446376800537, + "num_tokens": 889017042.0, + "step": 22646 + }, + { + "epoch": 2.8809311792392824, + "grad_norm": 0.9713931679725647, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2656, + "mean_token_accuracy": 0.9034723043441772, + "num_tokens": 889054581.0, + "step": 22647 + }, + { + "epoch": 2.881058389517873, + "grad_norm": 1.0425244569778442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8945482969284058, + "num_tokens": 889088361.0, + "step": 22648 + }, + { + "epoch": 2.8811855997964635, + "grad_norm": 0.891706645488739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8917766213417053, + "num_tokens": 889133470.0, + "step": 22649 + }, + { + "epoch": 2.881312810075054, + "grad_norm": 1.009070634841919, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.896207869052887, + "num_tokens": 889166384.0, + "step": 22650 + }, + { + "epoch": 2.8814400203536445, + "grad_norm": 0.9820677638053894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.8781532645225525, + "num_tokens": 889208992.0, + "step": 22651 + }, + { + "epoch": 2.881567230632235, + "grad_norm": 1.0687991380691528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3311, + "mean_token_accuracy": 0.8805931806564331, + "num_tokens": 889245070.0, + "step": 22652 + }, + { + "epoch": 2.8816944409108256, + "grad_norm": 0.99676913022995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8967874050140381, + "num_tokens": 889283207.0, + "step": 22653 + }, + { + "epoch": 2.881821651189416, + "grad_norm": 1.0046555995941162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3279, + "mean_token_accuracy": 0.8806958794593811, + "num_tokens": 889321551.0, + "step": 22654 + }, + { + "epoch": 2.8819488614680067, + "grad_norm": 1.0071167945861816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8896466493606567, + "num_tokens": 889359844.0, + "step": 22655 + }, + { + "epoch": 2.882076071746597, + "grad_norm": 1.064955472946167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3244, + "mean_token_accuracy": 0.8840369582176208, + "num_tokens": 889396765.0, + "step": 22656 + }, + { + "epoch": 2.8822032820251877, + "grad_norm": 0.9336796998977661, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2972, + "mean_token_accuracy": 0.8940153121948242, + "num_tokens": 889436215.0, + "step": 22657 + }, + { + "epoch": 2.8823304923037782, + "grad_norm": 0.9603922367095947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8880169987678528, + "num_tokens": 889477718.0, + "step": 22658 + }, + { + "epoch": 2.8824577025823688, + "grad_norm": 0.9151126742362976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8883534669876099, + "num_tokens": 889522886.0, + "step": 22659 + }, + { + "epoch": 2.8825849128609593, + "grad_norm": 1.140798807144165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8811908960342407, + "num_tokens": 889557555.0, + "step": 22660 + }, + { + "epoch": 2.88271212313955, + "grad_norm": 0.9728677868843079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9002647399902344, + "num_tokens": 889597602.0, + "step": 22661 + }, + { + "epoch": 2.88283933341814, + "grad_norm": 1.1024706363677979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8904560804367065, + "num_tokens": 889631256.0, + "step": 22662 + }, + { + "epoch": 2.882966543696731, + "grad_norm": 0.9249880909919739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.9014056921005249, + "num_tokens": 889668105.0, + "step": 22663 + }, + { + "epoch": 2.883093753975321, + "grad_norm": 0.9138087034225464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8886343240737915, + "num_tokens": 889714384.0, + "step": 22664 + }, + { + "epoch": 2.883220964253912, + "grad_norm": 1.0453863143920898, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.8783562183380127, + "num_tokens": 889756250.0, + "step": 22665 + }, + { + "epoch": 2.883348174532502, + "grad_norm": 0.9676249623298645, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.8997466564178467, + "num_tokens": 889794502.0, + "step": 22666 + }, + { + "epoch": 2.883475384811093, + "grad_norm": 1.0016601085662842, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8943736553192139, + "num_tokens": 889833413.0, + "step": 22667 + }, + { + "epoch": 2.883602595089683, + "grad_norm": 0.9763573408126831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3061, + "mean_token_accuracy": 0.8873290419578552, + "num_tokens": 889875427.0, + "step": 22668 + }, + { + "epoch": 2.8837298053682736, + "grad_norm": 0.9224432706832886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.9016582369804382, + "num_tokens": 889915638.0, + "step": 22669 + }, + { + "epoch": 2.883857015646864, + "grad_norm": 1.1230484247207642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.8746162056922913, + "num_tokens": 889953158.0, + "step": 22670 + }, + { + "epoch": 2.8839842259254547, + "grad_norm": 0.9693679213523865, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8854733109474182, + "num_tokens": 889991293.0, + "step": 22671 + }, + { + "epoch": 2.884111436204045, + "grad_norm": 1.0267621278762817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8901224136352539, + "num_tokens": 890028183.0, + "step": 22672 + }, + { + "epoch": 2.8842386464826357, + "grad_norm": 0.9067896604537964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8918179869651794, + "num_tokens": 890071290.0, + "step": 22673 + }, + { + "epoch": 2.8843658567612263, + "grad_norm": 0.9362627267837524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2658, + "mean_token_accuracy": 0.9033612012863159, + "num_tokens": 890110960.0, + "step": 22674 + }, + { + "epoch": 2.884493067039817, + "grad_norm": 0.958867073059082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8881751298904419, + "num_tokens": 890150816.0, + "step": 22675 + }, + { + "epoch": 2.8846202773184073, + "grad_norm": 1.0282100439071655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8872788548469543, + "num_tokens": 890187309.0, + "step": 22676 + }, + { + "epoch": 2.884747487596998, + "grad_norm": 0.9836180210113525, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8926583528518677, + "num_tokens": 890228392.0, + "step": 22677 + }, + { + "epoch": 2.8848746978755884, + "grad_norm": 0.9502321481704712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.8981841206550598, + "num_tokens": 890265214.0, + "step": 22678 + }, + { + "epoch": 2.885001908154179, + "grad_norm": 0.8929196000099182, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8991615772247314, + "num_tokens": 890307088.0, + "step": 22679 + }, + { + "epoch": 2.8851291184327694, + "grad_norm": 0.9502432942390442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8917849063873291, + "num_tokens": 890347041.0, + "step": 22680 + }, + { + "epoch": 2.88525632871136, + "grad_norm": 0.9551088809967041, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8902990818023682, + "num_tokens": 890386357.0, + "step": 22681 + }, + { + "epoch": 2.8853835389899505, + "grad_norm": 1.0072695016860962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8914575576782227, + "num_tokens": 890425605.0, + "step": 22682 + }, + { + "epoch": 2.885510749268541, + "grad_norm": 0.9559943675994873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8974964022636414, + "num_tokens": 890463378.0, + "step": 22683 + }, + { + "epoch": 2.8856379595471315, + "grad_norm": 1.0135306119918823, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8820074796676636, + "num_tokens": 890500414.0, + "step": 22684 + }, + { + "epoch": 2.885765169825722, + "grad_norm": 0.9766321182250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2597, + "mean_token_accuracy": 0.9059244394302368, + "num_tokens": 890533540.0, + "step": 22685 + }, + { + "epoch": 2.8858923801043126, + "grad_norm": 0.9856998324394226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8922214508056641, + "num_tokens": 890571299.0, + "step": 22686 + }, + { + "epoch": 2.8860195903829027, + "grad_norm": 1.0397039651870728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3379, + "mean_token_accuracy": 0.8814992904663086, + "num_tokens": 890610471.0, + "step": 22687 + }, + { + "epoch": 2.8861468006614936, + "grad_norm": 1.031640648841858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3012, + "mean_token_accuracy": 0.8873752355575562, + "num_tokens": 890644411.0, + "step": 22688 + }, + { + "epoch": 2.8862740109400837, + "grad_norm": 1.0252331495285034, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.8898084759712219, + "num_tokens": 890679316.0, + "step": 22689 + }, + { + "epoch": 2.8864012212186747, + "grad_norm": 1.0021612644195557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8875629305839539, + "num_tokens": 890721155.0, + "step": 22690 + }, + { + "epoch": 2.886528431497265, + "grad_norm": 0.9530231356620789, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2844, + "mean_token_accuracy": 0.8977156281471252, + "num_tokens": 890756195.0, + "step": 22691 + }, + { + "epoch": 2.8866556417758558, + "grad_norm": 1.0469061136245728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8923556804656982, + "num_tokens": 890793080.0, + "step": 22692 + }, + { + "epoch": 2.886782852054446, + "grad_norm": 0.8829064965248108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8979393243789673, + "num_tokens": 890838535.0, + "step": 22693 + }, + { + "epoch": 2.8869100623330364, + "grad_norm": 1.0427337884902954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8809988498687744, + "num_tokens": 890877243.0, + "step": 22694 + }, + { + "epoch": 2.887037272611627, + "grad_norm": 0.9374922513961792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.902117908000946, + "num_tokens": 890917511.0, + "step": 22695 + }, + { + "epoch": 2.8871644828902174, + "grad_norm": 1.055665373802185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3537, + "mean_token_accuracy": 0.8766003847122192, + "num_tokens": 890956997.0, + "step": 22696 + }, + { + "epoch": 2.887291693168808, + "grad_norm": 0.9819110631942749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8891570568084717, + "num_tokens": 890997274.0, + "step": 22697 + }, + { + "epoch": 2.8874189034473985, + "grad_norm": 0.9946783781051636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8893620371818542, + "num_tokens": 891036196.0, + "step": 22698 + }, + { + "epoch": 2.887546113725989, + "grad_norm": 0.9536681771278381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2704, + "mean_token_accuracy": 0.8998686671257019, + "num_tokens": 891076082.0, + "step": 22699 + }, + { + "epoch": 2.8876733240045795, + "grad_norm": 1.080907940864563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3293, + "mean_token_accuracy": 0.8795427680015564, + "num_tokens": 891110539.0, + "step": 22700 + }, + { + "epoch": 2.88780053428317, + "grad_norm": 0.9845095872879028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3301, + "mean_token_accuracy": 0.8843697905540466, + "num_tokens": 891150360.0, + "step": 22701 + }, + { + "epoch": 2.8879277445617606, + "grad_norm": 0.9835094809532166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3387, + "mean_token_accuracy": 0.8811401128768921, + "num_tokens": 891189795.0, + "step": 22702 + }, + { + "epoch": 2.888054954840351, + "grad_norm": 1.1091699600219727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8914343118667603, + "num_tokens": 891219678.0, + "step": 22703 + }, + { + "epoch": 2.8881821651189417, + "grad_norm": 0.9086799025535583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3383, + "mean_token_accuracy": 0.8764867186546326, + "num_tokens": 891269615.0, + "step": 22704 + }, + { + "epoch": 2.888309375397532, + "grad_norm": 0.9842203259468079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.33, + "mean_token_accuracy": 0.8838847875595093, + "num_tokens": 891311897.0, + "step": 22705 + }, + { + "epoch": 2.8884365856761227, + "grad_norm": 0.9517909288406372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8915622234344482, + "num_tokens": 891353598.0, + "step": 22706 + }, + { + "epoch": 2.8885637959547132, + "grad_norm": 0.9263951182365417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8955109119415283, + "num_tokens": 891394204.0, + "step": 22707 + }, + { + "epoch": 2.8886910062333038, + "grad_norm": 1.011694312095642, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.891035795211792, + "num_tokens": 891430703.0, + "step": 22708 + }, + { + "epoch": 2.8888182165118943, + "grad_norm": 0.970983624458313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8814369440078735, + "num_tokens": 891476109.0, + "step": 22709 + }, + { + "epoch": 2.888945426790485, + "grad_norm": 0.9487627148628235, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8859755992889404, + "num_tokens": 891520338.0, + "step": 22710 + }, + { + "epoch": 2.8890726370690754, + "grad_norm": 1.0080394744873047, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.894929051399231, + "num_tokens": 891559256.0, + "step": 22711 + }, + { + "epoch": 2.8891998473476654, + "grad_norm": 1.031812071800232, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.8868406414985657, + "num_tokens": 891598872.0, + "step": 22712 + }, + { + "epoch": 2.8893270576262564, + "grad_norm": 0.9422569870948792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8948836326599121, + "num_tokens": 891641990.0, + "step": 22713 + }, + { + "epoch": 2.8894542679048465, + "grad_norm": 1.007155179977417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.885198712348938, + "num_tokens": 891679043.0, + "step": 22714 + }, + { + "epoch": 2.8895814781834375, + "grad_norm": 1.0441374778747559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8817848563194275, + "num_tokens": 891715102.0, + "step": 22715 + }, + { + "epoch": 2.8897086884620276, + "grad_norm": 1.0055665969848633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3035, + "mean_token_accuracy": 0.8900300860404968, + "num_tokens": 891754234.0, + "step": 22716 + }, + { + "epoch": 2.889835898740618, + "grad_norm": 1.0568816661834717, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3406, + "mean_token_accuracy": 0.8759101629257202, + "num_tokens": 891789769.0, + "step": 22717 + }, + { + "epoch": 2.8899631090192086, + "grad_norm": 0.9619827270507812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9015251398086548, + "num_tokens": 891826930.0, + "step": 22718 + }, + { + "epoch": 2.890090319297799, + "grad_norm": 0.9434364438056946, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8848161101341248, + "num_tokens": 891869737.0, + "step": 22719 + }, + { + "epoch": 2.8902175295763897, + "grad_norm": 0.9183948636054993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3314, + "mean_token_accuracy": 0.8809714913368225, + "num_tokens": 891915736.0, + "step": 22720 + }, + { + "epoch": 2.89034473985498, + "grad_norm": 0.9379259943962097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8949807286262512, + "num_tokens": 891957022.0, + "step": 22721 + }, + { + "epoch": 2.8904719501335707, + "grad_norm": 1.0484689474105835, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3796, + "mean_token_accuracy": 0.8625535368919373, + "num_tokens": 891999343.0, + "step": 22722 + }, + { + "epoch": 2.8905991604121613, + "grad_norm": 1.0944174528121948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.8788861632347107, + "num_tokens": 892034906.0, + "step": 22723 + }, + { + "epoch": 2.890726370690752, + "grad_norm": 1.0606763362884521, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3411, + "mean_token_accuracy": 0.8769044280052185, + "num_tokens": 892079104.0, + "step": 22724 + }, + { + "epoch": 2.8908535809693423, + "grad_norm": 0.9955209493637085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.8973789215087891, + "num_tokens": 892111895.0, + "step": 22725 + }, + { + "epoch": 2.890980791247933, + "grad_norm": 1.0157185792922974, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2727, + "mean_token_accuracy": 0.8948867321014404, + "num_tokens": 892144876.0, + "step": 22726 + }, + { + "epoch": 2.8911080015265234, + "grad_norm": 0.9338603019714355, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8882197141647339, + "num_tokens": 892186963.0, + "step": 22727 + }, + { + "epoch": 2.891235211805114, + "grad_norm": 1.0074161291122437, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8899933695793152, + "num_tokens": 892222545.0, + "step": 22728 + }, + { + "epoch": 2.8913624220837044, + "grad_norm": 0.9278258681297302, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2649, + "mean_token_accuracy": 0.9049215912818909, + "num_tokens": 892263399.0, + "step": 22729 + }, + { + "epoch": 2.891489632362295, + "grad_norm": 1.0076673030853271, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.887201189994812, + "num_tokens": 892300391.0, + "step": 22730 + }, + { + "epoch": 2.8916168426408855, + "grad_norm": 1.0184738636016846, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8957750797271729, + "num_tokens": 892336906.0, + "step": 22731 + }, + { + "epoch": 2.891744052919476, + "grad_norm": 1.0740936994552612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8824160099029541, + "num_tokens": 892371680.0, + "step": 22732 + }, + { + "epoch": 2.8918712631980665, + "grad_norm": 0.9211880564689636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2613, + "mean_token_accuracy": 0.9045991897583008, + "num_tokens": 892409697.0, + "step": 22733 + }, + { + "epoch": 2.891998473476657, + "grad_norm": 0.9741406440734863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.8991076946258545, + "num_tokens": 892450248.0, + "step": 22734 + }, + { + "epoch": 2.8921256837552476, + "grad_norm": 1.0668760538101196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3239, + "mean_token_accuracy": 0.8854806423187256, + "num_tokens": 892485930.0, + "step": 22735 + }, + { + "epoch": 2.892252894033838, + "grad_norm": 0.9961716532707214, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8914287686347961, + "num_tokens": 892525235.0, + "step": 22736 + }, + { + "epoch": 2.892380104312428, + "grad_norm": 1.087873935699463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3247, + "mean_token_accuracy": 0.8890088796615601, + "num_tokens": 892560875.0, + "step": 22737 + }, + { + "epoch": 2.892507314591019, + "grad_norm": 0.9643639326095581, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8856463432312012, + "num_tokens": 892602346.0, + "step": 22738 + }, + { + "epoch": 2.8926345248696093, + "grad_norm": 1.0376968383789062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8930312991142273, + "num_tokens": 892638783.0, + "step": 22739 + }, + { + "epoch": 2.8927617351482002, + "grad_norm": 1.018884301185608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2693, + "mean_token_accuracy": 0.900641679763794, + "num_tokens": 892675222.0, + "step": 22740 + }, + { + "epoch": 2.8928889454267903, + "grad_norm": 0.9857468008995056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8845847249031067, + "num_tokens": 892714440.0, + "step": 22741 + }, + { + "epoch": 2.893016155705381, + "grad_norm": 0.9324457049369812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8935914039611816, + "num_tokens": 892755001.0, + "step": 22742 + }, + { + "epoch": 2.8931433659839714, + "grad_norm": 1.0840524435043335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3309, + "mean_token_accuracy": 0.8823585510253906, + "num_tokens": 892788831.0, + "step": 22743 + }, + { + "epoch": 2.893270576262562, + "grad_norm": 0.965255856513977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3285, + "mean_token_accuracy": 0.8825497031211853, + "num_tokens": 892831958.0, + "step": 22744 + }, + { + "epoch": 2.8933977865411524, + "grad_norm": 1.0044816732406616, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8825226426124573, + "num_tokens": 892875883.0, + "step": 22745 + }, + { + "epoch": 2.893524996819743, + "grad_norm": 0.9429481029510498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8895442485809326, + "num_tokens": 892917848.0, + "step": 22746 + }, + { + "epoch": 2.8936522070983335, + "grad_norm": 1.008705735206604, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2818, + "mean_token_accuracy": 0.8977035880088806, + "num_tokens": 892953930.0, + "step": 22747 + }, + { + "epoch": 2.893779417376924, + "grad_norm": 0.9509007930755615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2738, + "mean_token_accuracy": 0.8998680114746094, + "num_tokens": 892992200.0, + "step": 22748 + }, + { + "epoch": 2.8939066276555145, + "grad_norm": 0.9262086153030396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8974911570549011, + "num_tokens": 893030366.0, + "step": 22749 + }, + { + "epoch": 2.894033837934105, + "grad_norm": 1.0573807954788208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2869, + "mean_token_accuracy": 0.8930845260620117, + "num_tokens": 893064912.0, + "step": 22750 + }, + { + "epoch": 2.8941610482126956, + "grad_norm": 0.8900169134140015, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2911, + "mean_token_accuracy": 0.8957324028015137, + "num_tokens": 893107160.0, + "step": 22751 + }, + { + "epoch": 2.894288258491286, + "grad_norm": 0.9609918594360352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8972690105438232, + "num_tokens": 893143660.0, + "step": 22752 + }, + { + "epoch": 2.8944154687698767, + "grad_norm": 1.0511945486068726, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3534, + "mean_token_accuracy": 0.8764417767524719, + "num_tokens": 893185825.0, + "step": 22753 + }, + { + "epoch": 2.894542679048467, + "grad_norm": 1.0170681476593018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3277, + "mean_token_accuracy": 0.8816440105438232, + "num_tokens": 893226106.0, + "step": 22754 + }, + { + "epoch": 2.8946698893270577, + "grad_norm": 1.0246025323867798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3109, + "mean_token_accuracy": 0.8889255523681641, + "num_tokens": 893267465.0, + "step": 22755 + }, + { + "epoch": 2.8947970996056482, + "grad_norm": 1.1967411041259766, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.333, + "mean_token_accuracy": 0.8823127746582031, + "num_tokens": 893303392.0, + "step": 22756 + }, + { + "epoch": 2.8949243098842388, + "grad_norm": 1.0438752174377441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.8948566317558289, + "num_tokens": 893338917.0, + "step": 22757 + }, + { + "epoch": 2.8950515201628293, + "grad_norm": 1.0516310930252075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.9036508798599243, + "num_tokens": 893370471.0, + "step": 22758 + }, + { + "epoch": 2.89517873044142, + "grad_norm": 1.0177669525146484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8910038471221924, + "num_tokens": 893407977.0, + "step": 22759 + }, + { + "epoch": 2.89530594072001, + "grad_norm": 1.0158584117889404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3455, + "mean_token_accuracy": 0.8771712779998779, + "num_tokens": 893447614.0, + "step": 22760 + }, + { + "epoch": 2.895433150998601, + "grad_norm": 0.9475142359733582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8886696696281433, + "num_tokens": 893490583.0, + "step": 22761 + }, + { + "epoch": 2.895560361277191, + "grad_norm": 1.031794548034668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8896536827087402, + "num_tokens": 893524774.0, + "step": 22762 + }, + { + "epoch": 2.895687571555782, + "grad_norm": 0.9209481477737427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8924927115440369, + "num_tokens": 893568551.0, + "step": 22763 + }, + { + "epoch": 2.895814781834372, + "grad_norm": 0.9685570001602173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3251, + "mean_token_accuracy": 0.8855071663856506, + "num_tokens": 893612579.0, + "step": 22764 + }, + { + "epoch": 2.895941992112963, + "grad_norm": 0.8854261040687561, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2739, + "mean_token_accuracy": 0.9012961387634277, + "num_tokens": 893655430.0, + "step": 22765 + }, + { + "epoch": 2.896069202391553, + "grad_norm": 0.9493387937545776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.8993955850601196, + "num_tokens": 893695099.0, + "step": 22766 + }, + { + "epoch": 2.8961964126701436, + "grad_norm": 1.0001716613769531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8758723735809326, + "num_tokens": 893739351.0, + "step": 22767 + }, + { + "epoch": 2.896323622948734, + "grad_norm": 0.9666478633880615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2797, + "mean_token_accuracy": 0.8991583585739136, + "num_tokens": 893777687.0, + "step": 22768 + }, + { + "epoch": 2.8964508332273247, + "grad_norm": 0.8969327807426453, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2505, + "mean_token_accuracy": 0.9079735279083252, + "num_tokens": 893815728.0, + "step": 22769 + }, + { + "epoch": 2.896578043505915, + "grad_norm": 1.0764607191085815, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3529, + "mean_token_accuracy": 0.8762384653091431, + "num_tokens": 893854392.0, + "step": 22770 + }, + { + "epoch": 2.8967052537845057, + "grad_norm": 0.8215360045433044, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.281, + "mean_token_accuracy": 0.8988357782363892, + "num_tokens": 893901235.0, + "step": 22771 + }, + { + "epoch": 2.8968324640630962, + "grad_norm": 1.0874918699264526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3304, + "mean_token_accuracy": 0.8833677768707275, + "num_tokens": 893936226.0, + "step": 22772 + }, + { + "epoch": 2.8969596743416868, + "grad_norm": 1.009024739265442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8945901989936829, + "num_tokens": 893974495.0, + "step": 22773 + }, + { + "epoch": 2.8970868846202773, + "grad_norm": 0.952894926071167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8945699334144592, + "num_tokens": 894013147.0, + "step": 22774 + }, + { + "epoch": 2.897214094898868, + "grad_norm": 0.996326744556427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3151, + "mean_token_accuracy": 0.8875972628593445, + "num_tokens": 894050902.0, + "step": 22775 + }, + { + "epoch": 2.8973413051774584, + "grad_norm": 0.9194745421409607, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.900120735168457, + "num_tokens": 894094413.0, + "step": 22776 + }, + { + "epoch": 2.897468515456049, + "grad_norm": 1.071291446685791, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3361, + "mean_token_accuracy": 0.8790798783302307, + "num_tokens": 894132401.0, + "step": 22777 + }, + { + "epoch": 2.8975957257346394, + "grad_norm": 0.9215192794799805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8961105346679688, + "num_tokens": 894176557.0, + "step": 22778 + }, + { + "epoch": 2.89772293601323, + "grad_norm": 1.0259371995925903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.9006469249725342, + "num_tokens": 894211120.0, + "step": 22779 + }, + { + "epoch": 2.8978501462918205, + "grad_norm": 0.9669613838195801, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3211, + "mean_token_accuracy": 0.884751558303833, + "num_tokens": 894251561.0, + "step": 22780 + }, + { + "epoch": 2.897977356570411, + "grad_norm": 1.0002527236938477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2735, + "mean_token_accuracy": 0.8983018398284912, + "num_tokens": 894288189.0, + "step": 22781 + }, + { + "epoch": 2.8981045668490015, + "grad_norm": 0.9145271182060242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2472, + "mean_token_accuracy": 0.9099493622779846, + "num_tokens": 894329595.0, + "step": 22782 + }, + { + "epoch": 2.898231777127592, + "grad_norm": 0.950056791305542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3212, + "mean_token_accuracy": 0.884748101234436, + "num_tokens": 894371417.0, + "step": 22783 + }, + { + "epoch": 2.8983589874061826, + "grad_norm": 0.9526463747024536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2901, + "mean_token_accuracy": 0.8966121673583984, + "num_tokens": 894408316.0, + "step": 22784 + }, + { + "epoch": 2.8984861976847727, + "grad_norm": 0.9317539930343628, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.318, + "mean_token_accuracy": 0.8847731947898865, + "num_tokens": 894451458.0, + "step": 22785 + }, + { + "epoch": 2.8986134079633636, + "grad_norm": 1.0050638914108276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8981659412384033, + "num_tokens": 894489207.0, + "step": 22786 + }, + { + "epoch": 2.8987406182419537, + "grad_norm": 0.9562402367591858, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8942205309867859, + "num_tokens": 894525835.0, + "step": 22787 + }, + { + "epoch": 2.8988678285205447, + "grad_norm": 0.9348356127738953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8897116780281067, + "num_tokens": 894565988.0, + "step": 22788 + }, + { + "epoch": 2.898995038799135, + "grad_norm": 1.046818733215332, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9000451564788818, + "num_tokens": 894597936.0, + "step": 22789 + }, + { + "epoch": 2.8991222490777258, + "grad_norm": 0.9803184270858765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8844258189201355, + "num_tokens": 894636947.0, + "step": 22790 + }, + { + "epoch": 2.899249459356316, + "grad_norm": 0.9527276158332825, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3032, + "mean_token_accuracy": 0.8887829780578613, + "num_tokens": 894675135.0, + "step": 22791 + }, + { + "epoch": 2.8993766696349064, + "grad_norm": 1.0101715326309204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8922023773193359, + "num_tokens": 894712646.0, + "step": 22792 + }, + { + "epoch": 2.899503879913497, + "grad_norm": 0.9194657802581787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3139, + "mean_token_accuracy": 0.8871595859527588, + "num_tokens": 894757543.0, + "step": 22793 + }, + { + "epoch": 2.8996310901920874, + "grad_norm": 0.9618504047393799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3099, + "mean_token_accuracy": 0.8940207362174988, + "num_tokens": 894798145.0, + "step": 22794 + }, + { + "epoch": 2.899758300470678, + "grad_norm": 0.9955331087112427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8961492776870728, + "num_tokens": 894835085.0, + "step": 22795 + }, + { + "epoch": 2.8998855107492685, + "grad_norm": 1.0333542823791504, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3027, + "mean_token_accuracy": 0.888279914855957, + "num_tokens": 894873956.0, + "step": 22796 + }, + { + "epoch": 2.900012721027859, + "grad_norm": 0.9442360997200012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2488, + "mean_token_accuracy": 0.9126157760620117, + "num_tokens": 894910271.0, + "step": 22797 + }, + { + "epoch": 2.9001399313064495, + "grad_norm": 1.1661136150360107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8853811621665955, + "num_tokens": 894942713.0, + "step": 22798 + }, + { + "epoch": 2.90026714158504, + "grad_norm": 0.9136297106742859, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2973, + "mean_token_accuracy": 0.8921664953231812, + "num_tokens": 894983078.0, + "step": 22799 + }, + { + "epoch": 2.9003943518636306, + "grad_norm": 0.9663504362106323, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3292, + "mean_token_accuracy": 0.8807295560836792, + "num_tokens": 895025764.0, + "step": 22800 + }, + { + "epoch": 2.900521562142221, + "grad_norm": 1.0448899269104004, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3363, + "mean_token_accuracy": 0.881618857383728, + "num_tokens": 895063860.0, + "step": 22801 + }, + { + "epoch": 2.9006487724208116, + "grad_norm": 0.9329269528388977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.895517110824585, + "num_tokens": 895101857.0, + "step": 22802 + }, + { + "epoch": 2.900775982699402, + "grad_norm": 0.9107738137245178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2665, + "mean_token_accuracy": 0.9012840986251831, + "num_tokens": 895138666.0, + "step": 22803 + }, + { + "epoch": 2.9009031929779927, + "grad_norm": 0.992897629737854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8982871174812317, + "num_tokens": 895178831.0, + "step": 22804 + }, + { + "epoch": 2.9010304032565832, + "grad_norm": 0.9336949586868286, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8899383544921875, + "num_tokens": 895221563.0, + "step": 22805 + }, + { + "epoch": 2.9011576135351738, + "grad_norm": 0.9960339069366455, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.293, + "mean_token_accuracy": 0.892905592918396, + "num_tokens": 895255224.0, + "step": 22806 + }, + { + "epoch": 2.9012848238137643, + "grad_norm": 0.9393620491027832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.9003630876541138, + "num_tokens": 895293666.0, + "step": 22807 + }, + { + "epoch": 2.901412034092355, + "grad_norm": 0.9431357383728027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2873, + "mean_token_accuracy": 0.8983662724494934, + "num_tokens": 895333415.0, + "step": 22808 + }, + { + "epoch": 2.9015392443709453, + "grad_norm": 0.9923993349075317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3283, + "mean_token_accuracy": 0.8805088996887207, + "num_tokens": 895373954.0, + "step": 22809 + }, + { + "epoch": 2.9016664546495354, + "grad_norm": 0.9205013513565063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.88660728931427, + "num_tokens": 895413895.0, + "step": 22810 + }, + { + "epoch": 2.9017936649281264, + "grad_norm": 0.9554414749145508, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2845, + "mean_token_accuracy": 0.8983110189437866, + "num_tokens": 895449829.0, + "step": 22811 + }, + { + "epoch": 2.9019208752067165, + "grad_norm": 0.9535598158836365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2802, + "mean_token_accuracy": 0.8964555263519287, + "num_tokens": 895485450.0, + "step": 22812 + }, + { + "epoch": 2.9020480854853075, + "grad_norm": 0.9059167504310608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8977186679840088, + "num_tokens": 895527749.0, + "step": 22813 + }, + { + "epoch": 2.9021752957638975, + "grad_norm": 0.92904132604599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.269, + "mean_token_accuracy": 0.9023762941360474, + "num_tokens": 895568480.0, + "step": 22814 + }, + { + "epoch": 2.902302506042488, + "grad_norm": 0.9536704421043396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3052, + "mean_token_accuracy": 0.8900319933891296, + "num_tokens": 895610911.0, + "step": 22815 + }, + { + "epoch": 2.9024297163210786, + "grad_norm": 0.9887465834617615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.885229229927063, + "num_tokens": 895646752.0, + "step": 22816 + }, + { + "epoch": 2.902556926599669, + "grad_norm": 0.9064642190933228, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2495, + "mean_token_accuracy": 0.910162091255188, + "num_tokens": 895683196.0, + "step": 22817 + }, + { + "epoch": 2.9026841368782597, + "grad_norm": 0.9255778193473816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2779, + "mean_token_accuracy": 0.8982549905776978, + "num_tokens": 895726473.0, + "step": 22818 + }, + { + "epoch": 2.90281134715685, + "grad_norm": 0.9363948106765747, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2556, + "mean_token_accuracy": 0.906429648399353, + "num_tokens": 895765391.0, + "step": 22819 + }, + { + "epoch": 2.9029385574354407, + "grad_norm": 0.9998407959938049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3186, + "mean_token_accuracy": 0.8875734210014343, + "num_tokens": 895803286.0, + "step": 22820 + }, + { + "epoch": 2.9030657677140312, + "grad_norm": 0.9224584698677063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9037168025970459, + "num_tokens": 895843081.0, + "step": 22821 + }, + { + "epoch": 2.9031929779926218, + "grad_norm": 0.9726184010505676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3041, + "mean_token_accuracy": 0.8903161287307739, + "num_tokens": 895881952.0, + "step": 22822 + }, + { + "epoch": 2.9033201882712123, + "grad_norm": 0.8783730268478394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2595, + "mean_token_accuracy": 0.9043782949447632, + "num_tokens": 895922008.0, + "step": 22823 + }, + { + "epoch": 2.903447398549803, + "grad_norm": 1.0549778938293457, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8887254595756531, + "num_tokens": 895958203.0, + "step": 22824 + }, + { + "epoch": 2.9035746088283934, + "grad_norm": 1.0450265407562256, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3008, + "mean_token_accuracy": 0.8916528224945068, + "num_tokens": 895995020.0, + "step": 22825 + }, + { + "epoch": 2.903701819106984, + "grad_norm": 0.9535686373710632, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8936618566513062, + "num_tokens": 896034648.0, + "step": 22826 + }, + { + "epoch": 2.9038290293855744, + "grad_norm": 1.0977801084518433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8906975388526917, + "num_tokens": 896069970.0, + "step": 22827 + }, + { + "epoch": 2.903956239664165, + "grad_norm": 1.0032439231872559, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8824542760848999, + "num_tokens": 896110248.0, + "step": 22828 + }, + { + "epoch": 2.9040834499427555, + "grad_norm": 0.9874983429908752, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8956636190414429, + "num_tokens": 896147605.0, + "step": 22829 + }, + { + "epoch": 2.904210660221346, + "grad_norm": 0.9567104578018188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3254, + "mean_token_accuracy": 0.8819804787635803, + "num_tokens": 896192608.0, + "step": 22830 + }, + { + "epoch": 2.9043378704999365, + "grad_norm": 1.1217620372772217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8885943293571472, + "num_tokens": 896226740.0, + "step": 22831 + }, + { + "epoch": 2.904465080778527, + "grad_norm": 1.024619221687317, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8876591324806213, + "num_tokens": 896263057.0, + "step": 22832 + }, + { + "epoch": 2.9045922910571176, + "grad_norm": 1.0448840856552124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8948850631713867, + "num_tokens": 896295255.0, + "step": 22833 + }, + { + "epoch": 2.904719501335708, + "grad_norm": 1.0066001415252686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8912662267684937, + "num_tokens": 896334273.0, + "step": 22834 + }, + { + "epoch": 2.904846711614298, + "grad_norm": 0.9534244537353516, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3072, + "mean_token_accuracy": 0.8882611989974976, + "num_tokens": 896375352.0, + "step": 22835 + }, + { + "epoch": 2.904973921892889, + "grad_norm": 0.842995822429657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2505, + "mean_token_accuracy": 0.9067847728729248, + "num_tokens": 896420778.0, + "step": 22836 + }, + { + "epoch": 2.9051011321714793, + "grad_norm": 1.1104822158813477, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3444, + "mean_token_accuracy": 0.877082109451294, + "num_tokens": 896456653.0, + "step": 22837 + }, + { + "epoch": 2.9052283424500702, + "grad_norm": 0.9835548400878906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3627, + "mean_token_accuracy": 0.8695757389068604, + "num_tokens": 896499752.0, + "step": 22838 + }, + { + "epoch": 2.9053555527286603, + "grad_norm": 0.9808050990104675, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8864243030548096, + "num_tokens": 896542405.0, + "step": 22839 + }, + { + "epoch": 2.905482763007251, + "grad_norm": 0.9065202474594116, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8951223492622375, + "num_tokens": 896584410.0, + "step": 22840 + }, + { + "epoch": 2.9056099732858414, + "grad_norm": 0.939706027507782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.8918309211730957, + "num_tokens": 896626541.0, + "step": 22841 + }, + { + "epoch": 2.905737183564432, + "grad_norm": 0.9286357760429382, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8965164422988892, + "num_tokens": 896667904.0, + "step": 22842 + }, + { + "epoch": 2.9058643938430224, + "grad_norm": 0.9965512752532959, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8951780200004578, + "num_tokens": 896704374.0, + "step": 22843 + }, + { + "epoch": 2.905991604121613, + "grad_norm": 0.9010207056999207, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.8968079686164856, + "num_tokens": 896746938.0, + "step": 22844 + }, + { + "epoch": 2.9061188144002035, + "grad_norm": 1.0146173238754272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3245, + "mean_token_accuracy": 0.8817520141601562, + "num_tokens": 896787190.0, + "step": 22845 + }, + { + "epoch": 2.906246024678794, + "grad_norm": 0.9633301496505737, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.312, + "mean_token_accuracy": 0.8884665966033936, + "num_tokens": 896828543.0, + "step": 22846 + }, + { + "epoch": 2.9063732349573845, + "grad_norm": 0.9771682620048523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2805, + "mean_token_accuracy": 0.8969296216964722, + "num_tokens": 896865480.0, + "step": 22847 + }, + { + "epoch": 2.906500445235975, + "grad_norm": 0.9965831637382507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8912503719329834, + "num_tokens": 896909421.0, + "step": 22848 + }, + { + "epoch": 2.9066276555145656, + "grad_norm": 1.0455001592636108, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8957321643829346, + "num_tokens": 896944185.0, + "step": 22849 + }, + { + "epoch": 2.906754865793156, + "grad_norm": 0.9784064292907715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8863911628723145, + "num_tokens": 896984112.0, + "step": 22850 + }, + { + "epoch": 2.9068820760717466, + "grad_norm": 0.9296945929527283, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2934, + "mean_token_accuracy": 0.8952724933624268, + "num_tokens": 897024129.0, + "step": 22851 + }, + { + "epoch": 2.907009286350337, + "grad_norm": 0.9603601098060608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3101, + "mean_token_accuracy": 0.8890928626060486, + "num_tokens": 897062044.0, + "step": 22852 + }, + { + "epoch": 2.9071364966289277, + "grad_norm": 1.0051158666610718, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3116, + "mean_token_accuracy": 0.8873846530914307, + "num_tokens": 897101285.0, + "step": 22853 + }, + { + "epoch": 2.9072637069075182, + "grad_norm": 0.9520063996315002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.286, + "mean_token_accuracy": 0.8958442211151123, + "num_tokens": 897139234.0, + "step": 22854 + }, + { + "epoch": 2.9073909171861088, + "grad_norm": 1.0442324876785278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8944399356842041, + "num_tokens": 897172849.0, + "step": 22855 + }, + { + "epoch": 2.9075181274646993, + "grad_norm": 0.9398091435432434, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2846, + "mean_token_accuracy": 0.896962583065033, + "num_tokens": 897212400.0, + "step": 22856 + }, + { + "epoch": 2.90764533774329, + "grad_norm": 0.973892331123352, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3175, + "mean_token_accuracy": 0.8860723972320557, + "num_tokens": 897251248.0, + "step": 22857 + }, + { + "epoch": 2.90777254802188, + "grad_norm": 1.0848195552825928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3354, + "mean_token_accuracy": 0.8793922662734985, + "num_tokens": 897284844.0, + "step": 22858 + }, + { + "epoch": 2.907899758300471, + "grad_norm": 0.9867866039276123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2771, + "mean_token_accuracy": 0.8980348110198975, + "num_tokens": 897318393.0, + "step": 22859 + }, + { + "epoch": 2.908026968579061, + "grad_norm": 1.0930345058441162, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3708, + "mean_token_accuracy": 0.8702685832977295, + "num_tokens": 897356172.0, + "step": 22860 + }, + { + "epoch": 2.908154178857652, + "grad_norm": 0.9329274892807007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8922691941261292, + "num_tokens": 897397728.0, + "step": 22861 + }, + { + "epoch": 2.908281389136242, + "grad_norm": 1.0314655303955078, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3034, + "mean_token_accuracy": 0.8913617134094238, + "num_tokens": 897429950.0, + "step": 22862 + }, + { + "epoch": 2.908408599414833, + "grad_norm": 0.9196808934211731, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8932954668998718, + "num_tokens": 897469571.0, + "step": 22863 + }, + { + "epoch": 2.908535809693423, + "grad_norm": 0.948025107383728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2923, + "mean_token_accuracy": 0.8948001265525818, + "num_tokens": 897512466.0, + "step": 22864 + }, + { + "epoch": 2.9086630199720136, + "grad_norm": 0.9346657395362854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8841801285743713, + "num_tokens": 897559276.0, + "step": 22865 + }, + { + "epoch": 2.908790230250604, + "grad_norm": 0.992504358291626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9006611704826355, + "num_tokens": 897591964.0, + "step": 22866 + }, + { + "epoch": 2.9089174405291947, + "grad_norm": 0.9984570741653442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3068, + "mean_token_accuracy": 0.8897300362586975, + "num_tokens": 897629808.0, + "step": 22867 + }, + { + "epoch": 2.909044650807785, + "grad_norm": 0.9977487325668335, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8799073100090027, + "num_tokens": 897667529.0, + "step": 22868 + }, + { + "epoch": 2.9091718610863757, + "grad_norm": 0.9031625390052795, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2905, + "mean_token_accuracy": 0.8940622210502625, + "num_tokens": 897711658.0, + "step": 22869 + }, + { + "epoch": 2.9092990713649662, + "grad_norm": 1.0520418882369995, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8881340026855469, + "num_tokens": 897751758.0, + "step": 22870 + }, + { + "epoch": 2.9094262816435568, + "grad_norm": 1.0031152963638306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3255, + "mean_token_accuracy": 0.8838226795196533, + "num_tokens": 897789540.0, + "step": 22871 + }, + { + "epoch": 2.9095534919221473, + "grad_norm": 0.9206898212432861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2813, + "mean_token_accuracy": 0.8966267108917236, + "num_tokens": 897829092.0, + "step": 22872 + }, + { + "epoch": 2.909680702200738, + "grad_norm": 0.9324020743370056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.317, + "mean_token_accuracy": 0.8876151442527771, + "num_tokens": 897875802.0, + "step": 22873 + }, + { + "epoch": 2.9098079124793284, + "grad_norm": 1.0134471654891968, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3113, + "mean_token_accuracy": 0.8922019004821777, + "num_tokens": 897911454.0, + "step": 22874 + }, + { + "epoch": 2.909935122757919, + "grad_norm": 1.034964680671692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3579, + "mean_token_accuracy": 0.8739606142044067, + "num_tokens": 897953201.0, + "step": 22875 + }, + { + "epoch": 2.9100623330365094, + "grad_norm": 0.9122945666313171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2791, + "mean_token_accuracy": 0.8995342254638672, + "num_tokens": 897997713.0, + "step": 22876 + }, + { + "epoch": 2.9101895433151, + "grad_norm": 1.0030382871627808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.29, + "mean_token_accuracy": 0.8990155458450317, + "num_tokens": 898031622.0, + "step": 22877 + }, + { + "epoch": 2.9103167535936905, + "grad_norm": 1.0097047090530396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8871303796768188, + "num_tokens": 898069822.0, + "step": 22878 + }, + { + "epoch": 2.910443963872281, + "grad_norm": 0.8879908919334412, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2564, + "mean_token_accuracy": 0.9065895080566406, + "num_tokens": 898108117.0, + "step": 22879 + }, + { + "epoch": 2.9105711741508715, + "grad_norm": 1.013453483581543, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8867842555046082, + "num_tokens": 898148982.0, + "step": 22880 + }, + { + "epoch": 2.910698384429462, + "grad_norm": 0.8909135460853577, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.9032295942306519, + "num_tokens": 898189953.0, + "step": 22881 + }, + { + "epoch": 2.9108255947080526, + "grad_norm": 0.8807175159454346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8914276361465454, + "num_tokens": 898237794.0, + "step": 22882 + }, + { + "epoch": 2.9109528049866427, + "grad_norm": 1.0332266092300415, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8846126198768616, + "num_tokens": 898277160.0, + "step": 22883 + }, + { + "epoch": 2.9110800152652336, + "grad_norm": 1.0939009189605713, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8834689259529114, + "num_tokens": 898314308.0, + "step": 22884 + }, + { + "epoch": 2.9112072255438237, + "grad_norm": 0.9801272749900818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3217, + "mean_token_accuracy": 0.8870706558227539, + "num_tokens": 898354673.0, + "step": 22885 + }, + { + "epoch": 2.9113344358224147, + "grad_norm": 0.9483798742294312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8928219079971313, + "num_tokens": 898395409.0, + "step": 22886 + }, + { + "epoch": 2.9114616461010048, + "grad_norm": 0.9625529646873474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3005, + "mean_token_accuracy": 0.8917508721351624, + "num_tokens": 898435495.0, + "step": 22887 + }, + { + "epoch": 2.9115888563795957, + "grad_norm": 1.0815057754516602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3319, + "mean_token_accuracy": 0.8819414973258972, + "num_tokens": 898471620.0, + "step": 22888 + }, + { + "epoch": 2.911716066658186, + "grad_norm": 1.074522852897644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2968, + "mean_token_accuracy": 0.8943819403648376, + "num_tokens": 898507262.0, + "step": 22889 + }, + { + "epoch": 2.9118432769367764, + "grad_norm": 0.996327817440033, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8952566385269165, + "num_tokens": 898542468.0, + "step": 22890 + }, + { + "epoch": 2.911970487215367, + "grad_norm": 1.0235645771026611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8887802362442017, + "num_tokens": 898575992.0, + "step": 22891 + }, + { + "epoch": 2.9120976974939574, + "grad_norm": 0.8860989809036255, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9071428775787354, + "num_tokens": 898618094.0, + "step": 22892 + }, + { + "epoch": 2.912224907772548, + "grad_norm": 0.9581729173660278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8898751735687256, + "num_tokens": 898657104.0, + "step": 22893 + }, + { + "epoch": 2.9123521180511385, + "grad_norm": 0.8331307768821716, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2625, + "mean_token_accuracy": 0.9035017490386963, + "num_tokens": 898702471.0, + "step": 22894 + }, + { + "epoch": 2.912479328329729, + "grad_norm": 1.0782893896102905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3435, + "mean_token_accuracy": 0.8780278563499451, + "num_tokens": 898739127.0, + "step": 22895 + }, + { + "epoch": 2.9126065386083195, + "grad_norm": 0.9099510908126831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8811689019203186, + "num_tokens": 898786063.0, + "step": 22896 + }, + { + "epoch": 2.91273374888691, + "grad_norm": 0.9948520064353943, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2967, + "mean_token_accuracy": 0.8926125764846802, + "num_tokens": 898825632.0, + "step": 22897 + }, + { + "epoch": 2.9128609591655006, + "grad_norm": 0.9984575510025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3066, + "mean_token_accuracy": 0.8906729221343994, + "num_tokens": 898864876.0, + "step": 22898 + }, + { + "epoch": 2.912988169444091, + "grad_norm": 0.9465760588645935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8966608047485352, + "num_tokens": 898903586.0, + "step": 22899 + }, + { + "epoch": 2.9131153797226816, + "grad_norm": 0.9322139024734497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3221, + "mean_token_accuracy": 0.8866369128227234, + "num_tokens": 898948219.0, + "step": 22900 + }, + { + "epoch": 2.913242590001272, + "grad_norm": 1.010230302810669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.326, + "mean_token_accuracy": 0.8848646283149719, + "num_tokens": 898988173.0, + "step": 22901 + }, + { + "epoch": 2.9133698002798627, + "grad_norm": 0.9842638373374939, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8993237018585205, + "num_tokens": 899028624.0, + "step": 22902 + }, + { + "epoch": 2.9134970105584532, + "grad_norm": 0.9965696930885315, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8865783214569092, + "num_tokens": 899068153.0, + "step": 22903 + }, + { + "epoch": 2.9136242208370438, + "grad_norm": 0.9319515228271484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8851810693740845, + "num_tokens": 899110543.0, + "step": 22904 + }, + { + "epoch": 2.9137514311156343, + "grad_norm": 0.9230908751487732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.268, + "mean_token_accuracy": 0.901892900466919, + "num_tokens": 899153130.0, + "step": 22905 + }, + { + "epoch": 2.913878641394225, + "grad_norm": 0.9580846428871155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8758876919746399, + "num_tokens": 899196500.0, + "step": 22906 + }, + { + "epoch": 2.9140058516728153, + "grad_norm": 0.9307002425193787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2643, + "mean_token_accuracy": 0.9036458730697632, + "num_tokens": 899234582.0, + "step": 22907 + }, + { + "epoch": 2.9141330619514054, + "grad_norm": 0.9492912888526917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.897775411605835, + "num_tokens": 899274247.0, + "step": 22908 + }, + { + "epoch": 2.9142602722299964, + "grad_norm": 0.9892218112945557, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3017, + "mean_token_accuracy": 0.89139324426651, + "num_tokens": 899313528.0, + "step": 22909 + }, + { + "epoch": 2.9143874825085865, + "grad_norm": 0.9878730177879333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3036, + "mean_token_accuracy": 0.8918842673301697, + "num_tokens": 899351047.0, + "step": 22910 + }, + { + "epoch": 2.9145146927871775, + "grad_norm": 0.8795471787452698, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8930768966674805, + "num_tokens": 899396175.0, + "step": 22911 + }, + { + "epoch": 2.9146419030657675, + "grad_norm": 0.9648573994636536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3001, + "mean_token_accuracy": 0.8904871940612793, + "num_tokens": 899436034.0, + "step": 22912 + }, + { + "epoch": 2.914769113344358, + "grad_norm": 0.9714965224266052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3145, + "mean_token_accuracy": 0.8882448673248291, + "num_tokens": 899478787.0, + "step": 22913 + }, + { + "epoch": 2.9148963236229486, + "grad_norm": 0.9296337366104126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8994150161743164, + "num_tokens": 899520385.0, + "step": 22914 + }, + { + "epoch": 2.915023533901539, + "grad_norm": 0.9493018984794617, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.294, + "mean_token_accuracy": 0.8937419652938843, + "num_tokens": 899560602.0, + "step": 22915 + }, + { + "epoch": 2.9151507441801296, + "grad_norm": 0.9632019996643066, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2982, + "mean_token_accuracy": 0.8938868641853333, + "num_tokens": 899598701.0, + "step": 22916 + }, + { + "epoch": 2.91527795445872, + "grad_norm": 0.9774079918861389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3073, + "mean_token_accuracy": 0.8906784057617188, + "num_tokens": 899636807.0, + "step": 22917 + }, + { + "epoch": 2.9154051647373107, + "grad_norm": 0.9088487029075623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.8881685733795166, + "num_tokens": 899684732.0, + "step": 22918 + }, + { + "epoch": 2.9155323750159012, + "grad_norm": 0.9616685509681702, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8911985158920288, + "num_tokens": 899725100.0, + "step": 22919 + }, + { + "epoch": 2.9156595852944918, + "grad_norm": 0.9141788482666016, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3196, + "mean_token_accuracy": 0.8857260942459106, + "num_tokens": 899770197.0, + "step": 22920 + }, + { + "epoch": 2.9157867955730823, + "grad_norm": 0.8996942043304443, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8928617238998413, + "num_tokens": 899815667.0, + "step": 22921 + }, + { + "epoch": 2.915914005851673, + "grad_norm": 0.9215046167373657, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8971641063690186, + "num_tokens": 899854891.0, + "step": 22922 + }, + { + "epoch": 2.9160412161302633, + "grad_norm": 0.9563075304031372, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8989993333816528, + "num_tokens": 899893586.0, + "step": 22923 + }, + { + "epoch": 2.916168426408854, + "grad_norm": 1.0015761852264404, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8911405801773071, + "num_tokens": 899932914.0, + "step": 22924 + }, + { + "epoch": 2.9162956366874444, + "grad_norm": 0.9930492043495178, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2979, + "mean_token_accuracy": 0.8941760659217834, + "num_tokens": 899970103.0, + "step": 22925 + }, + { + "epoch": 2.916422846966035, + "grad_norm": 0.8974955081939697, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2833, + "mean_token_accuracy": 0.8966764211654663, + "num_tokens": 900011261.0, + "step": 22926 + }, + { + "epoch": 2.9165500572446255, + "grad_norm": 1.0701661109924316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8934589624404907, + "num_tokens": 900045693.0, + "step": 22927 + }, + { + "epoch": 2.916677267523216, + "grad_norm": 0.9867168068885803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2988, + "mean_token_accuracy": 0.8935844898223877, + "num_tokens": 900084675.0, + "step": 22928 + }, + { + "epoch": 2.9168044778018065, + "grad_norm": 1.1244584321975708, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.341, + "mean_token_accuracy": 0.8755768537521362, + "num_tokens": 900117543.0, + "step": 22929 + }, + { + "epoch": 2.916931688080397, + "grad_norm": 1.0192347764968872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3194, + "mean_token_accuracy": 0.8880643248558044, + "num_tokens": 900153103.0, + "step": 22930 + }, + { + "epoch": 2.917058898358987, + "grad_norm": 0.990607738494873, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8872058987617493, + "num_tokens": 900192822.0, + "step": 22931 + }, + { + "epoch": 2.917186108637578, + "grad_norm": 1.0136793851852417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2681, + "mean_token_accuracy": 0.9030697345733643, + "num_tokens": 900232087.0, + "step": 22932 + }, + { + "epoch": 2.917313318916168, + "grad_norm": 0.9893224239349365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.9037924408912659, + "num_tokens": 900266649.0, + "step": 22933 + }, + { + "epoch": 2.917440529194759, + "grad_norm": 1.1231069564819336, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3201, + "mean_token_accuracy": 0.8855037689208984, + "num_tokens": 900298805.0, + "step": 22934 + }, + { + "epoch": 2.9175677394733492, + "grad_norm": 1.032204508781433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8883418440818787, + "num_tokens": 900336032.0, + "step": 22935 + }, + { + "epoch": 2.91769494975194, + "grad_norm": 0.8426943421363831, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2761, + "mean_token_accuracy": 0.8986887335777283, + "num_tokens": 900384217.0, + "step": 22936 + }, + { + "epoch": 2.9178221600305303, + "grad_norm": 1.026199221611023, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8967716693878174, + "num_tokens": 900420404.0, + "step": 22937 + }, + { + "epoch": 2.917949370309121, + "grad_norm": 1.0085192918777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8989859223365784, + "num_tokens": 900453634.0, + "step": 22938 + }, + { + "epoch": 2.9180765805877114, + "grad_norm": 0.9737634062767029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8941639065742493, + "num_tokens": 900492518.0, + "step": 22939 + }, + { + "epoch": 2.918203790866302, + "grad_norm": 0.9692517518997192, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8903736472129822, + "num_tokens": 900532327.0, + "step": 22940 + }, + { + "epoch": 2.9183310011448924, + "grad_norm": 0.9766429662704468, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3127, + "mean_token_accuracy": 0.8892863392829895, + "num_tokens": 900571909.0, + "step": 22941 + }, + { + "epoch": 2.918458211423483, + "grad_norm": 0.9485254287719727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8825408816337585, + "num_tokens": 900614854.0, + "step": 22942 + }, + { + "epoch": 2.9185854217020735, + "grad_norm": 1.0147212743759155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3282, + "mean_token_accuracy": 0.8857207298278809, + "num_tokens": 900657855.0, + "step": 22943 + }, + { + "epoch": 2.918712631980664, + "grad_norm": 0.9242838025093079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3122, + "mean_token_accuracy": 0.8897496461868286, + "num_tokens": 900701652.0, + "step": 22944 + }, + { + "epoch": 2.9188398422592545, + "grad_norm": 1.0537623167037964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8955833911895752, + "num_tokens": 900739131.0, + "step": 22945 + }, + { + "epoch": 2.918967052537845, + "grad_norm": 0.9498869776725769, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3236, + "mean_token_accuracy": 0.8880585432052612, + "num_tokens": 900782272.0, + "step": 22946 + }, + { + "epoch": 2.9190942628164356, + "grad_norm": 0.9472746253013611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.9027717113494873, + "num_tokens": 900818993.0, + "step": 22947 + }, + { + "epoch": 2.919221473095026, + "grad_norm": 0.9882970452308655, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.292, + "mean_token_accuracy": 0.8919476866722107, + "num_tokens": 900854856.0, + "step": 22948 + }, + { + "epoch": 2.9193486833736166, + "grad_norm": 0.9431265592575073, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2661, + "mean_token_accuracy": 0.9026445746421814, + "num_tokens": 900891998.0, + "step": 22949 + }, + { + "epoch": 2.919475893652207, + "grad_norm": 1.0340585708618164, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3091, + "mean_token_accuracy": 0.885884702205658, + "num_tokens": 900929944.0, + "step": 22950 + }, + { + "epoch": 2.9196031039307977, + "grad_norm": 0.9967443943023682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2981, + "mean_token_accuracy": 0.8932043313980103, + "num_tokens": 900965126.0, + "step": 22951 + }, + { + "epoch": 2.9197303142093882, + "grad_norm": 0.870327889919281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8984798192977905, + "num_tokens": 901009748.0, + "step": 22952 + }, + { + "epoch": 2.9198575244879788, + "grad_norm": 1.022022008895874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2906, + "mean_token_accuracy": 0.8973017930984497, + "num_tokens": 901045206.0, + "step": 22953 + }, + { + "epoch": 2.9199847347665693, + "grad_norm": 0.9497852921485901, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.891339123249054, + "num_tokens": 901084313.0, + "step": 22954 + }, + { + "epoch": 2.92011194504516, + "grad_norm": 1.0544203519821167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.895558774471283, + "num_tokens": 901117798.0, + "step": 22955 + }, + { + "epoch": 2.92023915532375, + "grad_norm": 1.011012315750122, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3, + "mean_token_accuracy": 0.8893627524375916, + "num_tokens": 901153625.0, + "step": 22956 + }, + { + "epoch": 2.920366365602341, + "grad_norm": 1.003454566001892, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3223, + "mean_token_accuracy": 0.8867611289024353, + "num_tokens": 901192413.0, + "step": 22957 + }, + { + "epoch": 2.920493575880931, + "grad_norm": 0.9518697261810303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8985844850540161, + "num_tokens": 901239534.0, + "step": 22958 + }, + { + "epoch": 2.920620786159522, + "grad_norm": 1.1093494892120361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3246, + "mean_token_accuracy": 0.8856456875801086, + "num_tokens": 901279325.0, + "step": 22959 + }, + { + "epoch": 2.920747996438112, + "grad_norm": 1.0277870893478394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3635, + "mean_token_accuracy": 0.8743529319763184, + "num_tokens": 901318746.0, + "step": 22960 + }, + { + "epoch": 2.920875206716703, + "grad_norm": 1.069765329360962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8784492015838623, + "num_tokens": 901358815.0, + "step": 22961 + }, + { + "epoch": 2.921002416995293, + "grad_norm": 1.0646337270736694, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3329, + "mean_token_accuracy": 0.8795244097709656, + "num_tokens": 901397121.0, + "step": 22962 + }, + { + "epoch": 2.9211296272738836, + "grad_norm": 0.9493110179901123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.899080753326416, + "num_tokens": 901437259.0, + "step": 22963 + }, + { + "epoch": 2.921256837552474, + "grad_norm": 0.994005024433136, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.895370602607727, + "num_tokens": 901475572.0, + "step": 22964 + }, + { + "epoch": 2.9213840478310646, + "grad_norm": 0.9109979271888733, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8939439058303833, + "num_tokens": 901517961.0, + "step": 22965 + }, + { + "epoch": 2.921511258109655, + "grad_norm": 0.9412252306938171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2892, + "mean_token_accuracy": 0.8938159346580505, + "num_tokens": 901556404.0, + "step": 22966 + }, + { + "epoch": 2.9216384683882457, + "grad_norm": 1.0108617544174194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8945306539535522, + "num_tokens": 901590757.0, + "step": 22967 + }, + { + "epoch": 2.9217656786668362, + "grad_norm": 0.9278745055198669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8921197652816772, + "num_tokens": 901631831.0, + "step": 22968 + }, + { + "epoch": 2.9218928889454268, + "grad_norm": 1.0273252725601196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8829671144485474, + "num_tokens": 901670348.0, + "step": 22969 + }, + { + "epoch": 2.9220200992240173, + "grad_norm": 1.1337924003601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3169, + "mean_token_accuracy": 0.8858916163444519, + "num_tokens": 901700510.0, + "step": 22970 + }, + { + "epoch": 2.922147309502608, + "grad_norm": 0.9755253195762634, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8938392400741577, + "num_tokens": 901737258.0, + "step": 22971 + }, + { + "epoch": 2.9222745197811983, + "grad_norm": 1.0098673105239868, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2734, + "mean_token_accuracy": 0.8998855352401733, + "num_tokens": 901770293.0, + "step": 22972 + }, + { + "epoch": 2.922401730059789, + "grad_norm": 0.9235108494758606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2731, + "mean_token_accuracy": 0.9029172658920288, + "num_tokens": 901810874.0, + "step": 22973 + }, + { + "epoch": 2.9225289403383794, + "grad_norm": 0.9679630994796753, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3183, + "mean_token_accuracy": 0.8885932564735413, + "num_tokens": 901850131.0, + "step": 22974 + }, + { + "epoch": 2.92265615061697, + "grad_norm": 0.9420861005783081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8880224227905273, + "num_tokens": 901894789.0, + "step": 22975 + }, + { + "epoch": 2.9227833608955605, + "grad_norm": 0.9495943784713745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3198, + "mean_token_accuracy": 0.8865494132041931, + "num_tokens": 901938723.0, + "step": 22976 + }, + { + "epoch": 2.922910571174151, + "grad_norm": 0.9435719847679138, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8997626900672913, + "num_tokens": 901978541.0, + "step": 22977 + }, + { + "epoch": 2.9230377814527415, + "grad_norm": 1.0521100759506226, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.309, + "mean_token_accuracy": 0.8904097676277161, + "num_tokens": 902012869.0, + "step": 22978 + }, + { + "epoch": 2.923164991731332, + "grad_norm": 1.1171268224716187, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8925418853759766, + "num_tokens": 902047088.0, + "step": 22979 + }, + { + "epoch": 2.9232922020099226, + "grad_norm": 1.0864906311035156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.8928529024124146, + "num_tokens": 902082263.0, + "step": 22980 + }, + { + "epoch": 2.9234194122885127, + "grad_norm": 0.9605531096458435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8982930183410645, + "num_tokens": 902120512.0, + "step": 22981 + }, + { + "epoch": 2.9235466225671036, + "grad_norm": 1.0691697597503662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8908207416534424, + "num_tokens": 902152658.0, + "step": 22982 + }, + { + "epoch": 2.9236738328456937, + "grad_norm": 1.1167829036712646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3317, + "mean_token_accuracy": 0.8807460069656372, + "num_tokens": 902185982.0, + "step": 22983 + }, + { + "epoch": 2.9238010431242847, + "grad_norm": 0.97563236951828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.8890866041183472, + "num_tokens": 902224538.0, + "step": 22984 + }, + { + "epoch": 2.9239282534028748, + "grad_norm": 0.9686809182167053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8892776966094971, + "num_tokens": 902264511.0, + "step": 22985 + }, + { + "epoch": 2.9240554636814657, + "grad_norm": 1.0321319103240967, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8972709774971008, + "num_tokens": 902297113.0, + "step": 22986 + }, + { + "epoch": 2.924182673960056, + "grad_norm": 1.0075416564941406, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8837531805038452, + "num_tokens": 902338946.0, + "step": 22987 + }, + { + "epoch": 2.9243098842386464, + "grad_norm": 1.0469857454299927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.342, + "mean_token_accuracy": 0.8825793266296387, + "num_tokens": 902381351.0, + "step": 22988 + }, + { + "epoch": 2.924437094517237, + "grad_norm": 0.9286381602287292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8915789127349854, + "num_tokens": 902423744.0, + "step": 22989 + }, + { + "epoch": 2.9245643047958274, + "grad_norm": 1.007138729095459, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8942815065383911, + "num_tokens": 902461622.0, + "step": 22990 + }, + { + "epoch": 2.924691515074418, + "grad_norm": 1.1141510009765625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2995, + "mean_token_accuracy": 0.893122136592865, + "num_tokens": 902493436.0, + "step": 22991 + }, + { + "epoch": 2.9248187253530085, + "grad_norm": 1.0840812921524048, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.327, + "mean_token_accuracy": 0.8847694396972656, + "num_tokens": 902528426.0, + "step": 22992 + }, + { + "epoch": 2.924945935631599, + "grad_norm": 0.9641245007514954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3331, + "mean_token_accuracy": 0.8822371959686279, + "num_tokens": 902570348.0, + "step": 22993 + }, + { + "epoch": 2.9250731459101895, + "grad_norm": 0.9956403970718384, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8849406838417053, + "num_tokens": 902608218.0, + "step": 22994 + }, + { + "epoch": 2.92520035618878, + "grad_norm": 0.9860655665397644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.9010032415390015, + "num_tokens": 902646054.0, + "step": 22995 + }, + { + "epoch": 2.9253275664673706, + "grad_norm": 1.0728933811187744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3429, + "mean_token_accuracy": 0.8781247138977051, + "num_tokens": 902686571.0, + "step": 22996 + }, + { + "epoch": 2.925454776745961, + "grad_norm": 0.9562205076217651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8918060064315796, + "num_tokens": 902725948.0, + "step": 22997 + }, + { + "epoch": 2.9255819870245516, + "grad_norm": 0.9608091115951538, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2742, + "mean_token_accuracy": 0.8960784673690796, + "num_tokens": 902761255.0, + "step": 22998 + }, + { + "epoch": 2.925709197303142, + "grad_norm": 0.920002818107605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2783, + "mean_token_accuracy": 0.897624135017395, + "num_tokens": 902800249.0, + "step": 22999 + }, + { + "epoch": 2.9258364075817327, + "grad_norm": 1.0634546279907227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2744, + "mean_token_accuracy": 0.8994792699813843, + "num_tokens": 902833593.0, + "step": 23000 + }, + { + "epoch": 2.925963617860323, + "grad_norm": 1.033501386642456, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3676, + "mean_token_accuracy": 0.8686511516571045, + "num_tokens": 902873203.0, + "step": 23001 + }, + { + "epoch": 2.9260908281389137, + "grad_norm": 1.0543934106826782, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8917378187179565, + "num_tokens": 902907522.0, + "step": 23002 + }, + { + "epoch": 2.9262180384175043, + "grad_norm": 0.968722939491272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2652, + "mean_token_accuracy": 0.9031585454940796, + "num_tokens": 902941944.0, + "step": 23003 + }, + { + "epoch": 2.926345248696095, + "grad_norm": 0.9734905362129211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8915480375289917, + "num_tokens": 902979953.0, + "step": 23004 + }, + { + "epoch": 2.9264724589746853, + "grad_norm": 0.8837337493896484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.9014459252357483, + "num_tokens": 903022356.0, + "step": 23005 + }, + { + "epoch": 2.9265996692532754, + "grad_norm": 1.1274689435958862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8910607099533081, + "num_tokens": 903054141.0, + "step": 23006 + }, + { + "epoch": 2.9267268795318664, + "grad_norm": 0.9367238283157349, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.8999443054199219, + "num_tokens": 903092892.0, + "step": 23007 + }, + { + "epoch": 2.9268540898104565, + "grad_norm": 0.9388519525527954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8914870619773865, + "num_tokens": 903137674.0, + "step": 23008 + }, + { + "epoch": 2.9269813000890474, + "grad_norm": 1.0157854557037354, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3531, + "mean_token_accuracy": 0.8751801252365112, + "num_tokens": 903178068.0, + "step": 23009 + }, + { + "epoch": 2.9271085103676375, + "grad_norm": 0.9687403440475464, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3234, + "mean_token_accuracy": 0.8863247632980347, + "num_tokens": 903222694.0, + "step": 23010 + }, + { + "epoch": 2.927235720646228, + "grad_norm": 0.9276286959648132, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8917689323425293, + "num_tokens": 903263574.0, + "step": 23011 + }, + { + "epoch": 2.9273629309248186, + "grad_norm": 1.001495599746704, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8737406730651855, + "num_tokens": 903305913.0, + "step": 23012 + }, + { + "epoch": 2.927490141203409, + "grad_norm": 0.9026713967323303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.896398663520813, + "num_tokens": 903347910.0, + "step": 23013 + }, + { + "epoch": 2.9276173514819996, + "grad_norm": 0.9712803959846497, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3174, + "mean_token_accuracy": 0.8870130181312561, + "num_tokens": 903391152.0, + "step": 23014 + }, + { + "epoch": 2.92774456176059, + "grad_norm": 1.0799601078033447, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3138, + "mean_token_accuracy": 0.8870394229888916, + "num_tokens": 903428433.0, + "step": 23015 + }, + { + "epoch": 2.9278717720391807, + "grad_norm": 1.0888439416885376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2921, + "mean_token_accuracy": 0.8958158493041992, + "num_tokens": 903461218.0, + "step": 23016 + }, + { + "epoch": 2.9279989823177712, + "grad_norm": 0.9885444045066833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8761047124862671, + "num_tokens": 903507202.0, + "step": 23017 + }, + { + "epoch": 2.9281261925963618, + "grad_norm": 0.9797406792640686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3326, + "mean_token_accuracy": 0.8840857744216919, + "num_tokens": 903549150.0, + "step": 23018 + }, + { + "epoch": 2.9282534028749523, + "grad_norm": 1.0700676441192627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3074, + "mean_token_accuracy": 0.8887950778007507, + "num_tokens": 903582748.0, + "step": 23019 + }, + { + "epoch": 2.928380613153543, + "grad_norm": 0.9262104630470276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8975292444229126, + "num_tokens": 903624651.0, + "step": 23020 + }, + { + "epoch": 2.9285078234321333, + "grad_norm": 0.9767911434173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2655, + "mean_token_accuracy": 0.9034781455993652, + "num_tokens": 903656456.0, + "step": 23021 + }, + { + "epoch": 2.928635033710724, + "grad_norm": 0.8818506598472595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2828, + "mean_token_accuracy": 0.8970615267753601, + "num_tokens": 903700460.0, + "step": 23022 + }, + { + "epoch": 2.9287622439893144, + "grad_norm": 0.8752893805503845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8989477157592773, + "num_tokens": 903745649.0, + "step": 23023 + }, + { + "epoch": 2.928889454267905, + "grad_norm": 0.8954270482063293, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8966259360313416, + "num_tokens": 903788302.0, + "step": 23024 + }, + { + "epoch": 2.9290166645464955, + "grad_norm": 1.0264687538146973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8933007121086121, + "num_tokens": 903822414.0, + "step": 23025 + }, + { + "epoch": 2.929143874825086, + "grad_norm": 1.0175080299377441, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3269, + "mean_token_accuracy": 0.8854354619979858, + "num_tokens": 903864466.0, + "step": 23026 + }, + { + "epoch": 2.9292710851036765, + "grad_norm": 1.1162961721420288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3312, + "mean_token_accuracy": 0.8826881647109985, + "num_tokens": 903901509.0, + "step": 23027 + }, + { + "epoch": 2.929398295382267, + "grad_norm": 0.9633023142814636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8956544399261475, + "num_tokens": 903944802.0, + "step": 23028 + }, + { + "epoch": 2.929525505660857, + "grad_norm": 0.9087295532226562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8945865631103516, + "num_tokens": 903987544.0, + "step": 23029 + }, + { + "epoch": 2.929652715939448, + "grad_norm": 1.1201244592666626, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3622, + "mean_token_accuracy": 0.8751310110092163, + "num_tokens": 904025380.0, + "step": 23030 + }, + { + "epoch": 2.929779926218038, + "grad_norm": 0.9949707984924316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2897, + "mean_token_accuracy": 0.8965193033218384, + "num_tokens": 904064969.0, + "step": 23031 + }, + { + "epoch": 2.929907136496629, + "grad_norm": 0.9953791499137878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.897335946559906, + "num_tokens": 904103701.0, + "step": 23032 + }, + { + "epoch": 2.9300343467752192, + "grad_norm": 0.9419257640838623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3235, + "mean_token_accuracy": 0.8853814005851746, + "num_tokens": 904148361.0, + "step": 23033 + }, + { + "epoch": 2.93016155705381, + "grad_norm": 0.9972606897354126, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3206, + "mean_token_accuracy": 0.8867777585983276, + "num_tokens": 904186816.0, + "step": 23034 + }, + { + "epoch": 2.9302887673324003, + "grad_norm": 1.071852684020996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8839135766029358, + "num_tokens": 904224248.0, + "step": 23035 + }, + { + "epoch": 2.930415977610991, + "grad_norm": 0.9769668579101562, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3224, + "mean_token_accuracy": 0.8872998952865601, + "num_tokens": 904264293.0, + "step": 23036 + }, + { + "epoch": 2.9305431878895813, + "grad_norm": 0.990789532661438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3286, + "mean_token_accuracy": 0.8818293213844299, + "num_tokens": 904303329.0, + "step": 23037 + }, + { + "epoch": 2.930670398168172, + "grad_norm": 0.9850845336914062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2804, + "mean_token_accuracy": 0.9013416767120361, + "num_tokens": 904342795.0, + "step": 23038 + }, + { + "epoch": 2.9307976084467624, + "grad_norm": 1.0365073680877686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8967714309692383, + "num_tokens": 904374587.0, + "step": 23039 + }, + { + "epoch": 2.930924818725353, + "grad_norm": 1.0650231838226318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2997, + "mean_token_accuracy": 0.8908188343048096, + "num_tokens": 904412883.0, + "step": 23040 + }, + { + "epoch": 2.9310520290039435, + "grad_norm": 0.9866738319396973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3173, + "mean_token_accuracy": 0.8850484490394592, + "num_tokens": 904449751.0, + "step": 23041 + }, + { + "epoch": 2.931179239282534, + "grad_norm": 1.031955361366272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8837270736694336, + "num_tokens": 904487085.0, + "step": 23042 + }, + { + "epoch": 2.9313064495611245, + "grad_norm": 0.9562241435050964, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2937, + "mean_token_accuracy": 0.8919579386711121, + "num_tokens": 904525640.0, + "step": 23043 + }, + { + "epoch": 2.931433659839715, + "grad_norm": 1.0979719161987305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8890198469161987, + "num_tokens": 904557530.0, + "step": 23044 + }, + { + "epoch": 2.9315608701183056, + "grad_norm": 0.9041422009468079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2631, + "mean_token_accuracy": 0.9018290042877197, + "num_tokens": 904595475.0, + "step": 23045 + }, + { + "epoch": 2.931688080396896, + "grad_norm": 0.9728190302848816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8884261846542358, + "num_tokens": 904635473.0, + "step": 23046 + }, + { + "epoch": 2.9318152906754866, + "grad_norm": 0.9286890625953674, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3075, + "mean_token_accuracy": 0.8905702829360962, + "num_tokens": 904676922.0, + "step": 23047 + }, + { + "epoch": 2.931942500954077, + "grad_norm": 0.9494696259498596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8921611905097961, + "num_tokens": 904718367.0, + "step": 23048 + }, + { + "epoch": 2.9320697112326677, + "grad_norm": 1.0453081130981445, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8797441720962524, + "num_tokens": 904761606.0, + "step": 23049 + }, + { + "epoch": 2.932196921511258, + "grad_norm": 0.8804041147232056, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2809, + "mean_token_accuracy": 0.8988125324249268, + "num_tokens": 904803257.0, + "step": 23050 + }, + { + "epoch": 2.9323241317898487, + "grad_norm": 0.9666627645492554, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2947, + "mean_token_accuracy": 0.8919869661331177, + "num_tokens": 904840093.0, + "step": 23051 + }, + { + "epoch": 2.9324513420684393, + "grad_norm": 1.028781771659851, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8834147453308105, + "num_tokens": 904878203.0, + "step": 23052 + }, + { + "epoch": 2.93257855234703, + "grad_norm": 0.9605175852775574, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2863, + "mean_token_accuracy": 0.8959110379219055, + "num_tokens": 904919930.0, + "step": 23053 + }, + { + "epoch": 2.93270576262562, + "grad_norm": 1.1027463674545288, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.319, + "mean_token_accuracy": 0.8834165334701538, + "num_tokens": 904954732.0, + "step": 23054 + }, + { + "epoch": 2.932832972904211, + "grad_norm": 0.9711276888847351, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2721, + "mean_token_accuracy": 0.8982012271881104, + "num_tokens": 904991695.0, + "step": 23055 + }, + { + "epoch": 2.932960183182801, + "grad_norm": 0.8839780688285828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2836, + "mean_token_accuracy": 0.8960829377174377, + "num_tokens": 905036328.0, + "step": 23056 + }, + { + "epoch": 2.933087393461392, + "grad_norm": 1.0672204494476318, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2914, + "mean_token_accuracy": 0.8943915367126465, + "num_tokens": 905068823.0, + "step": 23057 + }, + { + "epoch": 2.933214603739982, + "grad_norm": 0.9225393533706665, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2812, + "mean_token_accuracy": 0.8975970149040222, + "num_tokens": 905107886.0, + "step": 23058 + }, + { + "epoch": 2.933341814018573, + "grad_norm": 0.984803318977356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3024, + "mean_token_accuracy": 0.8917500376701355, + "num_tokens": 905147780.0, + "step": 23059 + }, + { + "epoch": 2.933469024297163, + "grad_norm": 1.085105299949646, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3088, + "mean_token_accuracy": 0.887914776802063, + "num_tokens": 905182542.0, + "step": 23060 + }, + { + "epoch": 2.9335962345757536, + "grad_norm": 0.9499923586845398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3071, + "mean_token_accuracy": 0.8894379138946533, + "num_tokens": 905223382.0, + "step": 23061 + }, + { + "epoch": 2.933723444854344, + "grad_norm": 0.9712382555007935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.90104079246521, + "num_tokens": 905257693.0, + "step": 23062 + }, + { + "epoch": 2.9338506551329346, + "grad_norm": 0.9699296355247498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8839997053146362, + "num_tokens": 905299262.0, + "step": 23063 + }, + { + "epoch": 2.933977865411525, + "grad_norm": 1.0938196182250977, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3447, + "mean_token_accuracy": 0.875075101852417, + "num_tokens": 905334294.0, + "step": 23064 + }, + { + "epoch": 2.9341050756901157, + "grad_norm": 1.0150465965270996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.324, + "mean_token_accuracy": 0.882704496383667, + "num_tokens": 905374573.0, + "step": 23065 + }, + { + "epoch": 2.934232285968706, + "grad_norm": 1.0112534761428833, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.896009624004364, + "num_tokens": 905412538.0, + "step": 23066 + }, + { + "epoch": 2.9343594962472968, + "grad_norm": 1.2551817893981934, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3654, + "mean_token_accuracy": 0.8692682981491089, + "num_tokens": 905441912.0, + "step": 23067 + }, + { + "epoch": 2.9344867065258873, + "grad_norm": 1.0658812522888184, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.8921627998352051, + "num_tokens": 905476273.0, + "step": 23068 + }, + { + "epoch": 2.934613916804478, + "grad_norm": 0.983984112739563, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8958882093429565, + "num_tokens": 905512338.0, + "step": 23069 + }, + { + "epoch": 2.9347411270830683, + "grad_norm": 0.967776894569397, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2893, + "mean_token_accuracy": 0.8991732001304626, + "num_tokens": 905550904.0, + "step": 23070 + }, + { + "epoch": 2.934868337361659, + "grad_norm": 1.0086885690689087, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3191, + "mean_token_accuracy": 0.8865443468093872, + "num_tokens": 905590426.0, + "step": 23071 + }, + { + "epoch": 2.9349955476402494, + "grad_norm": 0.9165894985198975, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8926644325256348, + "num_tokens": 905630126.0, + "step": 23072 + }, + { + "epoch": 2.93512275791884, + "grad_norm": 0.9762494564056396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3337, + "mean_token_accuracy": 0.8806795477867126, + "num_tokens": 905668823.0, + "step": 23073 + }, + { + "epoch": 2.9352499681974304, + "grad_norm": 1.0159084796905518, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2811, + "mean_token_accuracy": 0.8994209170341492, + "num_tokens": 905704278.0, + "step": 23074 + }, + { + "epoch": 2.935377178476021, + "grad_norm": 0.9164665341377258, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8937548398971558, + "num_tokens": 905747658.0, + "step": 23075 + }, + { + "epoch": 2.9355043887546115, + "grad_norm": 0.9651810526847839, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2632, + "mean_token_accuracy": 0.9046288132667542, + "num_tokens": 905782340.0, + "step": 23076 + }, + { + "epoch": 2.935631599033202, + "grad_norm": 0.913053035736084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2758, + "mean_token_accuracy": 0.9008877873420715, + "num_tokens": 905821594.0, + "step": 23077 + }, + { + "epoch": 2.9357588093117926, + "grad_norm": 1.0495859384536743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.314, + "mean_token_accuracy": 0.8875563144683838, + "num_tokens": 905858728.0, + "step": 23078 + }, + { + "epoch": 2.9358860195903826, + "grad_norm": 1.0689653158187866, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3422, + "mean_token_accuracy": 0.878131628036499, + "num_tokens": 905897589.0, + "step": 23079 + }, + { + "epoch": 2.9360132298689736, + "grad_norm": 0.9813196063041687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8874265551567078, + "num_tokens": 905937514.0, + "step": 23080 + }, + { + "epoch": 2.9361404401475637, + "grad_norm": 0.9860294461250305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3203, + "mean_token_accuracy": 0.883598268032074, + "num_tokens": 905976528.0, + "step": 23081 + }, + { + "epoch": 2.9362676504261547, + "grad_norm": 1.0359830856323242, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2949, + "mean_token_accuracy": 0.8939412832260132, + "num_tokens": 906012029.0, + "step": 23082 + }, + { + "epoch": 2.9363948607047448, + "grad_norm": 0.9428694248199463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8964245319366455, + "num_tokens": 906055297.0, + "step": 23083 + }, + { + "epoch": 2.9365220709833357, + "grad_norm": 0.8871557116508484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2583, + "mean_token_accuracy": 0.9044194221496582, + "num_tokens": 906093472.0, + "step": 23084 + }, + { + "epoch": 2.936649281261926, + "grad_norm": 1.071012020111084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3298, + "mean_token_accuracy": 0.8809451460838318, + "num_tokens": 906129953.0, + "step": 23085 + }, + { + "epoch": 2.9367764915405163, + "grad_norm": 0.9605113863945007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2788, + "mean_token_accuracy": 0.9005178213119507, + "num_tokens": 906169497.0, + "step": 23086 + }, + { + "epoch": 2.936903701819107, + "grad_norm": 0.9187906384468079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3149, + "mean_token_accuracy": 0.8882915377616882, + "num_tokens": 906215533.0, + "step": 23087 + }, + { + "epoch": 2.9370309120976974, + "grad_norm": 1.0055993795394897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3058, + "mean_token_accuracy": 0.888027548789978, + "num_tokens": 906253273.0, + "step": 23088 + }, + { + "epoch": 2.937158122376288, + "grad_norm": 0.9337647557258606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2763, + "mean_token_accuracy": 0.8980419039726257, + "num_tokens": 906293624.0, + "step": 23089 + }, + { + "epoch": 2.9372853326548785, + "grad_norm": 0.8980358242988586, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9009345769882202, + "num_tokens": 906337013.0, + "step": 23090 + }, + { + "epoch": 2.937412542933469, + "grad_norm": 1.0750854015350342, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8923976421356201, + "num_tokens": 906370783.0, + "step": 23091 + }, + { + "epoch": 2.9375397532120595, + "grad_norm": 0.9979177713394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3393, + "mean_token_accuracy": 0.878013014793396, + "num_tokens": 906410747.0, + "step": 23092 + }, + { + "epoch": 2.93766696349065, + "grad_norm": 0.9763559103012085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8956482410430908, + "num_tokens": 906449641.0, + "step": 23093 + }, + { + "epoch": 2.9377941737692406, + "grad_norm": 0.9100819230079651, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2626, + "mean_token_accuracy": 0.902877688407898, + "num_tokens": 906488897.0, + "step": 23094 + }, + { + "epoch": 2.937921384047831, + "grad_norm": 0.9589992761611938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3028, + "mean_token_accuracy": 0.8933404088020325, + "num_tokens": 906527010.0, + "step": 23095 + }, + { + "epoch": 2.9380485943264216, + "grad_norm": 0.9910949468612671, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2856, + "mean_token_accuracy": 0.895435631275177, + "num_tokens": 906565299.0, + "step": 23096 + }, + { + "epoch": 2.938175804605012, + "grad_norm": 0.9920178651809692, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8877543210983276, + "num_tokens": 906605127.0, + "step": 23097 + }, + { + "epoch": 2.9383030148836027, + "grad_norm": 1.032320499420166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2964, + "mean_token_accuracy": 0.8918225169181824, + "num_tokens": 906640014.0, + "step": 23098 + }, + { + "epoch": 2.938430225162193, + "grad_norm": 0.9858925938606262, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.343, + "mean_token_accuracy": 0.8765700459480286, + "num_tokens": 906683188.0, + "step": 23099 + }, + { + "epoch": 2.9385574354407837, + "grad_norm": 0.9651830792427063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3146, + "mean_token_accuracy": 0.8868638277053833, + "num_tokens": 906724506.0, + "step": 23100 + }, + { + "epoch": 2.9386846457193743, + "grad_norm": 1.058538556098938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3356, + "mean_token_accuracy": 0.8813245296478271, + "num_tokens": 906761826.0, + "step": 23101 + }, + { + "epoch": 2.938811855997965, + "grad_norm": 1.027235746383667, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3187, + "mean_token_accuracy": 0.8906821012496948, + "num_tokens": 906796148.0, + "step": 23102 + }, + { + "epoch": 2.9389390662765553, + "grad_norm": 0.9977550506591797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8869694471359253, + "num_tokens": 906836091.0, + "step": 23103 + }, + { + "epoch": 2.9390662765551454, + "grad_norm": 0.9684459567070007, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8882864713668823, + "num_tokens": 906877998.0, + "step": 23104 + }, + { + "epoch": 2.9391934868337364, + "grad_norm": 0.9730204343795776, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8912291526794434, + "num_tokens": 906915229.0, + "step": 23105 + }, + { + "epoch": 2.9393206971123265, + "grad_norm": 0.9610828757286072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3108, + "mean_token_accuracy": 0.8932503461837769, + "num_tokens": 906955408.0, + "step": 23106 + }, + { + "epoch": 2.9394479073909174, + "grad_norm": 0.9298430681228638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2636, + "mean_token_accuracy": 0.9031744599342346, + "num_tokens": 906993085.0, + "step": 23107 + }, + { + "epoch": 2.9395751176695075, + "grad_norm": 1.01710844039917, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3495, + "mean_token_accuracy": 0.8830602169036865, + "num_tokens": 907033127.0, + "step": 23108 + }, + { + "epoch": 2.939702327948098, + "grad_norm": 0.9855579137802124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3038, + "mean_token_accuracy": 0.8895729780197144, + "num_tokens": 907072439.0, + "step": 23109 + }, + { + "epoch": 2.9398295382266886, + "grad_norm": 1.0525298118591309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3045, + "mean_token_accuracy": 0.8920518159866333, + "num_tokens": 907111186.0, + "step": 23110 + }, + { + "epoch": 2.939956748505279, + "grad_norm": 1.153157114982605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3438, + "mean_token_accuracy": 0.876800000667572, + "num_tokens": 907146295.0, + "step": 23111 + }, + { + "epoch": 2.9400839587838696, + "grad_norm": 0.9611127376556396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2665, + "mean_token_accuracy": 0.9016523361206055, + "num_tokens": 907180352.0, + "step": 23112 + }, + { + "epoch": 2.94021116906246, + "grad_norm": 0.9836089015007019, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3157, + "mean_token_accuracy": 0.8871330618858337, + "num_tokens": 907219718.0, + "step": 23113 + }, + { + "epoch": 2.9403383793410507, + "grad_norm": 0.9295541048049927, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8879964351654053, + "num_tokens": 907260159.0, + "step": 23114 + }, + { + "epoch": 2.940465589619641, + "grad_norm": 1.0751303434371948, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3261, + "mean_token_accuracy": 0.8848008513450623, + "num_tokens": 907297529.0, + "step": 23115 + }, + { + "epoch": 2.9405927998982317, + "grad_norm": 1.0212656259536743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3082, + "mean_token_accuracy": 0.8945742249488831, + "num_tokens": 907338730.0, + "step": 23116 + }, + { + "epoch": 2.9407200101768223, + "grad_norm": 0.9604490995407104, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2616, + "mean_token_accuracy": 0.9051172733306885, + "num_tokens": 907372451.0, + "step": 23117 + }, + { + "epoch": 2.940847220455413, + "grad_norm": 0.9561440348625183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.279, + "mean_token_accuracy": 0.8996676206588745, + "num_tokens": 907410968.0, + "step": 23118 + }, + { + "epoch": 2.9409744307340033, + "grad_norm": 0.9214138388633728, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2926, + "mean_token_accuracy": 0.8954900503158569, + "num_tokens": 907458142.0, + "step": 23119 + }, + { + "epoch": 2.941101641012594, + "grad_norm": 1.0551965236663818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2956, + "mean_token_accuracy": 0.8934139013290405, + "num_tokens": 907491910.0, + "step": 23120 + }, + { + "epoch": 2.9412288512911844, + "grad_norm": 0.9273766875267029, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.897480309009552, + "num_tokens": 907529145.0, + "step": 23121 + }, + { + "epoch": 2.941356061569775, + "grad_norm": 1.0683445930480957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8828981518745422, + "num_tokens": 907566681.0, + "step": 23122 + }, + { + "epoch": 2.9414832718483654, + "grad_norm": 0.9396071434020996, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8935371041297913, + "num_tokens": 907604687.0, + "step": 23123 + }, + { + "epoch": 2.941610482126956, + "grad_norm": 1.0220061540603638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3637, + "mean_token_accuracy": 0.8817864656448364, + "num_tokens": 907647264.0, + "step": 23124 + }, + { + "epoch": 2.9417376924055465, + "grad_norm": 1.0718421936035156, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3401, + "mean_token_accuracy": 0.874885082244873, + "num_tokens": 907683115.0, + "step": 23125 + }, + { + "epoch": 2.941864902684137, + "grad_norm": 0.9430393576622009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3097, + "mean_token_accuracy": 0.8895488977432251, + "num_tokens": 907725197.0, + "step": 23126 + }, + { + "epoch": 2.941992112962727, + "grad_norm": 0.8550955653190613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2492, + "mean_token_accuracy": 0.9091013669967651, + "num_tokens": 907769809.0, + "step": 23127 + }, + { + "epoch": 2.942119323241318, + "grad_norm": 0.9328492283821106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.8988629579544067, + "num_tokens": 907809999.0, + "step": 23128 + }, + { + "epoch": 2.942246533519908, + "grad_norm": 1.0020312070846558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3525, + "mean_token_accuracy": 0.8737905621528625, + "num_tokens": 907854808.0, + "step": 23129 + }, + { + "epoch": 2.942373743798499, + "grad_norm": 0.9744014739990234, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2925, + "mean_token_accuracy": 0.8974685668945312, + "num_tokens": 907895181.0, + "step": 23130 + }, + { + "epoch": 2.9425009540770892, + "grad_norm": 1.0183210372924805, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3472, + "mean_token_accuracy": 0.876727819442749, + "num_tokens": 907932984.0, + "step": 23131 + }, + { + "epoch": 2.94262816435568, + "grad_norm": 0.9943826794624329, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8924976587295532, + "num_tokens": 907972273.0, + "step": 23132 + }, + { + "epoch": 2.9427553746342703, + "grad_norm": 1.0011786222457886, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8834458589553833, + "num_tokens": 908011613.0, + "step": 23133 + }, + { + "epoch": 2.942882584912861, + "grad_norm": 1.0164588689804077, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8882484436035156, + "num_tokens": 908049603.0, + "step": 23134 + }, + { + "epoch": 2.9430097951914513, + "grad_norm": 0.9736917018890381, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2885, + "mean_token_accuracy": 0.8967236876487732, + "num_tokens": 908087617.0, + "step": 23135 + }, + { + "epoch": 2.943137005470042, + "grad_norm": 0.9157317280769348, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2916, + "mean_token_accuracy": 0.8982574939727783, + "num_tokens": 908128548.0, + "step": 23136 + }, + { + "epoch": 2.9432642157486324, + "grad_norm": 1.0140506029129028, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8838587403297424, + "num_tokens": 908164723.0, + "step": 23137 + }, + { + "epoch": 2.943391426027223, + "grad_norm": 0.9934777021408081, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2698, + "mean_token_accuracy": 0.9027875661849976, + "num_tokens": 908198257.0, + "step": 23138 + }, + { + "epoch": 2.9435186363058135, + "grad_norm": 1.0856002569198608, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.351, + "mean_token_accuracy": 0.8748993873596191, + "num_tokens": 908236314.0, + "step": 23139 + }, + { + "epoch": 2.943645846584404, + "grad_norm": 1.0665605068206787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3242, + "mean_token_accuracy": 0.8819061517715454, + "num_tokens": 908278317.0, + "step": 23140 + }, + { + "epoch": 2.9437730568629945, + "grad_norm": 0.8821657299995422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2737, + "mean_token_accuracy": 0.9003450274467468, + "num_tokens": 908320243.0, + "step": 23141 + }, + { + "epoch": 2.943900267141585, + "grad_norm": 0.937382161617279, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2725, + "mean_token_accuracy": 0.9022741317749023, + "num_tokens": 908360876.0, + "step": 23142 + }, + { + "epoch": 2.9440274774201756, + "grad_norm": 0.9530557990074158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9012870788574219, + "num_tokens": 908398489.0, + "step": 23143 + }, + { + "epoch": 2.944154687698766, + "grad_norm": 0.8160991072654724, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2551, + "mean_token_accuracy": 0.9065595269203186, + "num_tokens": 908444146.0, + "step": 23144 + }, + { + "epoch": 2.9442818979773566, + "grad_norm": 0.9685649871826172, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2754, + "mean_token_accuracy": 0.8998962640762329, + "num_tokens": 908483344.0, + "step": 23145 + }, + { + "epoch": 2.944409108255947, + "grad_norm": 0.9939895868301392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3021, + "mean_token_accuracy": 0.8909158706665039, + "num_tokens": 908515943.0, + "step": 23146 + }, + { + "epoch": 2.9445363185345377, + "grad_norm": 1.1081221103668213, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3557, + "mean_token_accuracy": 0.8745787143707275, + "num_tokens": 908551469.0, + "step": 23147 + }, + { + "epoch": 2.944663528813128, + "grad_norm": 1.014621376991272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8843997120857239, + "num_tokens": 908592350.0, + "step": 23148 + }, + { + "epoch": 2.9447907390917187, + "grad_norm": 0.906156063079834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8948157429695129, + "num_tokens": 908634015.0, + "step": 23149 + }, + { + "epoch": 2.9449179493703093, + "grad_norm": 0.9510946273803711, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3057, + "mean_token_accuracy": 0.8903433084487915, + "num_tokens": 908673604.0, + "step": 23150 + }, + { + "epoch": 2.9450451596489, + "grad_norm": 0.9787511825561523, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8948137760162354, + "num_tokens": 908712799.0, + "step": 23151 + }, + { + "epoch": 2.94517236992749, + "grad_norm": 0.9056797027587891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3125, + "mean_token_accuracy": 0.8873078227043152, + "num_tokens": 908758804.0, + "step": 23152 + }, + { + "epoch": 2.945299580206081, + "grad_norm": 0.9881553649902344, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8932093381881714, + "num_tokens": 908794724.0, + "step": 23153 + }, + { + "epoch": 2.945426790484671, + "grad_norm": 0.9676993489265442, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8962076306343079, + "num_tokens": 908831444.0, + "step": 23154 + }, + { + "epoch": 2.945554000763262, + "grad_norm": 0.9030686616897583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8980998396873474, + "num_tokens": 908871064.0, + "step": 23155 + }, + { + "epoch": 2.945681211041852, + "grad_norm": 1.0640254020690918, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.8802683353424072, + "num_tokens": 908906701.0, + "step": 23156 + }, + { + "epoch": 2.945808421320443, + "grad_norm": 0.9740929007530212, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3141, + "mean_token_accuracy": 0.8861854076385498, + "num_tokens": 908946589.0, + "step": 23157 + }, + { + "epoch": 2.945935631599033, + "grad_norm": 0.9628309607505798, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2838, + "mean_token_accuracy": 0.8976926207542419, + "num_tokens": 908984264.0, + "step": 23158 + }, + { + "epoch": 2.9460628418776236, + "grad_norm": 0.8998454809188843, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2599, + "mean_token_accuracy": 0.9047311544418335, + "num_tokens": 909022179.0, + "step": 23159 + }, + { + "epoch": 2.946190052156214, + "grad_norm": 0.9450604915618896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8920672535896301, + "num_tokens": 909061881.0, + "step": 23160 + }, + { + "epoch": 2.9463172624348046, + "grad_norm": 0.9242938756942749, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3176, + "mean_token_accuracy": 0.8847686052322388, + "num_tokens": 909107923.0, + "step": 23161 + }, + { + "epoch": 2.946444472713395, + "grad_norm": 1.1543065309524536, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3655, + "mean_token_accuracy": 0.8747736215591431, + "num_tokens": 909140667.0, + "step": 23162 + }, + { + "epoch": 2.9465716829919857, + "grad_norm": 0.9514444470405579, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8913355469703674, + "num_tokens": 909180956.0, + "step": 23163 + }, + { + "epoch": 2.946698893270576, + "grad_norm": 0.9669086337089539, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3445, + "mean_token_accuracy": 0.8781135082244873, + "num_tokens": 909224262.0, + "step": 23164 + }, + { + "epoch": 2.9468261035491667, + "grad_norm": 1.0448273420333862, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3044, + "mean_token_accuracy": 0.889107882976532, + "num_tokens": 909264092.0, + "step": 23165 + }, + { + "epoch": 2.9469533138277573, + "grad_norm": 1.0189388990402222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3358, + "mean_token_accuracy": 0.8794525861740112, + "num_tokens": 909302751.0, + "step": 23166 + }, + { + "epoch": 2.947080524106348, + "grad_norm": 0.9318583011627197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2666, + "mean_token_accuracy": 0.9037706851959229, + "num_tokens": 909338723.0, + "step": 23167 + }, + { + "epoch": 2.9472077343849383, + "grad_norm": 0.9999105930328369, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2711, + "mean_token_accuracy": 0.9034562110900879, + "num_tokens": 909374775.0, + "step": 23168 + }, + { + "epoch": 2.947334944663529, + "grad_norm": 0.919693648815155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3232, + "mean_token_accuracy": 0.8850343823432922, + "num_tokens": 909422842.0, + "step": 23169 + }, + { + "epoch": 2.9474621549421194, + "grad_norm": 0.9414919018745422, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.9010889530181885, + "num_tokens": 909462924.0, + "step": 23170 + }, + { + "epoch": 2.94758936522071, + "grad_norm": 0.9755717515945435, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8829775452613831, + "num_tokens": 909504796.0, + "step": 23171 + }, + { + "epoch": 2.9477165754993004, + "grad_norm": 0.969876766204834, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3156, + "mean_token_accuracy": 0.8914517164230347, + "num_tokens": 909543673.0, + "step": 23172 + }, + { + "epoch": 2.947843785777891, + "grad_norm": 1.009910225868225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8949419260025024, + "num_tokens": 909578257.0, + "step": 23173 + }, + { + "epoch": 2.9479709960564815, + "grad_norm": 0.9721919298171997, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8894469141960144, + "num_tokens": 909618017.0, + "step": 23174 + }, + { + "epoch": 2.948098206335072, + "grad_norm": 1.019864559173584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8936867713928223, + "num_tokens": 909651910.0, + "step": 23175 + }, + { + "epoch": 2.9482254166136626, + "grad_norm": 1.0253101587295532, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2615, + "mean_token_accuracy": 0.9072264432907104, + "num_tokens": 909684478.0, + "step": 23176 + }, + { + "epoch": 2.9483526268922526, + "grad_norm": 0.9595289826393127, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8898702263832092, + "num_tokens": 909728108.0, + "step": 23177 + }, + { + "epoch": 2.9484798371708436, + "grad_norm": 0.9327597618103027, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2775, + "mean_token_accuracy": 0.8989123702049255, + "num_tokens": 909770679.0, + "step": 23178 + }, + { + "epoch": 2.9486070474494337, + "grad_norm": 1.0247882604599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.8806745409965515, + "num_tokens": 909808505.0, + "step": 23179 + }, + { + "epoch": 2.9487342577280247, + "grad_norm": 1.0329915285110474, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8942403793334961, + "num_tokens": 909841288.0, + "step": 23180 + }, + { + "epoch": 2.9488614680066147, + "grad_norm": 0.954334020614624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2536, + "mean_token_accuracy": 0.9076399803161621, + "num_tokens": 909881142.0, + "step": 23181 + }, + { + "epoch": 2.9489886782852053, + "grad_norm": 0.9420269727706909, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3144, + "mean_token_accuracy": 0.8861854076385498, + "num_tokens": 909923266.0, + "step": 23182 + }, + { + "epoch": 2.949115888563796, + "grad_norm": 1.0258506536483765, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3051, + "mean_token_accuracy": 0.8931020498275757, + "num_tokens": 909958229.0, + "step": 23183 + }, + { + "epoch": 2.9492430988423863, + "grad_norm": 0.9405632615089417, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2963, + "mean_token_accuracy": 0.8931969404220581, + "num_tokens": 909998239.0, + "step": 23184 + }, + { + "epoch": 2.949370309120977, + "grad_norm": 1.045716404914856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8898890614509583, + "num_tokens": 910032288.0, + "step": 23185 + }, + { + "epoch": 2.9494975193995674, + "grad_norm": 0.9747167825698853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3231, + "mean_token_accuracy": 0.8848439455032349, + "num_tokens": 910075104.0, + "step": 23186 + }, + { + "epoch": 2.949624729678158, + "grad_norm": 1.070034146308899, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.8849353194236755, + "num_tokens": 910111309.0, + "step": 23187 + }, + { + "epoch": 2.9497519399567484, + "grad_norm": 0.9893810153007507, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3154, + "mean_token_accuracy": 0.8873345851898193, + "num_tokens": 910149747.0, + "step": 23188 + }, + { + "epoch": 2.949879150235339, + "grad_norm": 0.9691029787063599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8925642371177673, + "num_tokens": 910189826.0, + "step": 23189 + }, + { + "epoch": 2.9500063605139295, + "grad_norm": 1.0323398113250732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2913, + "mean_token_accuracy": 0.8960903882980347, + "num_tokens": 910227049.0, + "step": 23190 + }, + { + "epoch": 2.95013357079252, + "grad_norm": 0.9584047198295593, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3033, + "mean_token_accuracy": 0.8906481266021729, + "num_tokens": 910267600.0, + "step": 23191 + }, + { + "epoch": 2.9502607810711106, + "grad_norm": 0.9485542178153992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2572, + "mean_token_accuracy": 0.9046312570571899, + "num_tokens": 910302629.0, + "step": 23192 + }, + { + "epoch": 2.950387991349701, + "grad_norm": 1.0153553485870361, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3297, + "mean_token_accuracy": 0.8831690549850464, + "num_tokens": 910341004.0, + "step": 23193 + }, + { + "epoch": 2.9505152016282916, + "grad_norm": 1.0163373947143555, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2736, + "mean_token_accuracy": 0.9003700017929077, + "num_tokens": 910374692.0, + "step": 23194 + }, + { + "epoch": 2.950642411906882, + "grad_norm": 0.9541365504264832, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8937207460403442, + "num_tokens": 910416961.0, + "step": 23195 + }, + { + "epoch": 2.9507696221854727, + "grad_norm": 0.9561018347740173, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.8935950994491577, + "num_tokens": 910460347.0, + "step": 23196 + }, + { + "epoch": 2.950896832464063, + "grad_norm": 0.9863397479057312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3158, + "mean_token_accuracy": 0.8875951766967773, + "num_tokens": 910501797.0, + "step": 23197 + }, + { + "epoch": 2.9510240427426537, + "grad_norm": 0.9195086359977722, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2509, + "mean_token_accuracy": 0.9077762961387634, + "num_tokens": 910540605.0, + "step": 23198 + }, + { + "epoch": 2.9511512530212443, + "grad_norm": 1.1062860488891602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.336, + "mean_token_accuracy": 0.8803107738494873, + "num_tokens": 910574857.0, + "step": 23199 + }, + { + "epoch": 2.951278463299835, + "grad_norm": 1.012182354927063, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3181, + "mean_token_accuracy": 0.8860581517219543, + "num_tokens": 910611293.0, + "step": 23200 + }, + { + "epoch": 2.9514056735784253, + "grad_norm": 0.9734085202217102, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8905244469642639, + "num_tokens": 910653353.0, + "step": 23201 + }, + { + "epoch": 2.9515328838570154, + "grad_norm": 0.8827880024909973, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8973265886306763, + "num_tokens": 910698502.0, + "step": 23202 + }, + { + "epoch": 2.9516600941356064, + "grad_norm": 0.8904994130134583, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2622, + "mean_token_accuracy": 0.9033811092376709, + "num_tokens": 910739838.0, + "step": 23203 + }, + { + "epoch": 2.9517873044141965, + "grad_norm": 1.0098193883895874, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2883, + "mean_token_accuracy": 0.8983792066574097, + "num_tokens": 910774876.0, + "step": 23204 + }, + { + "epoch": 2.9519145146927874, + "grad_norm": 0.8343359231948853, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2599, + "mean_token_accuracy": 0.9059073328971863, + "num_tokens": 910817934.0, + "step": 23205 + }, + { + "epoch": 2.9520417249713775, + "grad_norm": 0.9288882613182068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.262, + "mean_token_accuracy": 0.9040020704269409, + "num_tokens": 910857629.0, + "step": 23206 + }, + { + "epoch": 2.952168935249968, + "grad_norm": 0.9721394181251526, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2803, + "mean_token_accuracy": 0.8973994851112366, + "num_tokens": 910894261.0, + "step": 23207 + }, + { + "epoch": 2.9522961455285586, + "grad_norm": 1.1059232950210571, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3545, + "mean_token_accuracy": 0.871006965637207, + "num_tokens": 910927606.0, + "step": 23208 + }, + { + "epoch": 2.952423355807149, + "grad_norm": 0.9106807112693787, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2657, + "mean_token_accuracy": 0.9028728604316711, + "num_tokens": 910968039.0, + "step": 23209 + }, + { + "epoch": 2.9525505660857396, + "grad_norm": 1.142572283744812, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2894, + "mean_token_accuracy": 0.893646776676178, + "num_tokens": 910999057.0, + "step": 23210 + }, + { + "epoch": 2.95267777636433, + "grad_norm": 0.9239698648452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8876226544380188, + "num_tokens": 911046788.0, + "step": 23211 + }, + { + "epoch": 2.9528049866429207, + "grad_norm": 0.9278185963630676, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2904, + "mean_token_accuracy": 0.8946847915649414, + "num_tokens": 911091034.0, + "step": 23212 + }, + { + "epoch": 2.952932196921511, + "grad_norm": 0.9912534952163696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.8947069644927979, + "num_tokens": 911131443.0, + "step": 23213 + }, + { + "epoch": 2.9530594072001017, + "grad_norm": 1.0502995252609253, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3394, + "mean_token_accuracy": 0.8791811466217041, + "num_tokens": 911169503.0, + "step": 23214 + }, + { + "epoch": 2.9531866174786923, + "grad_norm": 0.922411322593689, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2944, + "mean_token_accuracy": 0.8946543335914612, + "num_tokens": 911210943.0, + "step": 23215 + }, + { + "epoch": 2.953313827757283, + "grad_norm": 0.9259436130523682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8930710554122925, + "num_tokens": 911252405.0, + "step": 23216 + }, + { + "epoch": 2.9534410380358733, + "grad_norm": 0.8898636102676392, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2868, + "mean_token_accuracy": 0.897571861743927, + "num_tokens": 911300048.0, + "step": 23217 + }, + { + "epoch": 2.953568248314464, + "grad_norm": 0.9521137475967407, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8869534730911255, + "num_tokens": 911341414.0, + "step": 23218 + }, + { + "epoch": 2.9536954585930544, + "grad_norm": 0.9369515776634216, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2989, + "mean_token_accuracy": 0.8907555341720581, + "num_tokens": 911384693.0, + "step": 23219 + }, + { + "epoch": 2.953822668871645, + "grad_norm": 0.9614208340644836, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8948032855987549, + "num_tokens": 911421226.0, + "step": 23220 + }, + { + "epoch": 2.9539498791502354, + "grad_norm": 0.9564225077629089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8923463821411133, + "num_tokens": 911463836.0, + "step": 23221 + }, + { + "epoch": 2.954077089428826, + "grad_norm": 1.0554100275039673, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9017914533615112, + "num_tokens": 911494123.0, + "step": 23222 + }, + { + "epoch": 2.9542042997074165, + "grad_norm": 1.026061773300171, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3143, + "mean_token_accuracy": 0.892138659954071, + "num_tokens": 911531980.0, + "step": 23223 + }, + { + "epoch": 2.954331509986007, + "grad_norm": 0.9352067112922668, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2647, + "mean_token_accuracy": 0.9055184125900269, + "num_tokens": 911569819.0, + "step": 23224 + }, + { + "epoch": 2.954458720264597, + "grad_norm": 1.0091938972473145, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.896019697189331, + "num_tokens": 911603860.0, + "step": 23225 + }, + { + "epoch": 2.954585930543188, + "grad_norm": 1.028464913368225, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.307, + "mean_token_accuracy": 0.8884785175323486, + "num_tokens": 911637683.0, + "step": 23226 + }, + { + "epoch": 2.954713140821778, + "grad_norm": 0.9316416382789612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8831290006637573, + "num_tokens": 911681834.0, + "step": 23227 + }, + { + "epoch": 2.954840351100369, + "grad_norm": 0.9116405844688416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2891, + "mean_token_accuracy": 0.8999255299568176, + "num_tokens": 911721084.0, + "step": 23228 + }, + { + "epoch": 2.954967561378959, + "grad_norm": 0.9235230684280396, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2978, + "mean_token_accuracy": 0.8928381204605103, + "num_tokens": 911763678.0, + "step": 23229 + }, + { + "epoch": 2.95509477165755, + "grad_norm": 0.9497207403182983, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2798, + "mean_token_accuracy": 0.9008802175521851, + "num_tokens": 911801660.0, + "step": 23230 + }, + { + "epoch": 2.9552219819361403, + "grad_norm": 0.9763456583023071, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8884305953979492, + "num_tokens": 911840580.0, + "step": 23231 + }, + { + "epoch": 2.955349192214731, + "grad_norm": 0.9514349699020386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8945097923278809, + "num_tokens": 911879813.0, + "step": 23232 + }, + { + "epoch": 2.9554764024933213, + "grad_norm": 0.9929624795913696, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8966202139854431, + "num_tokens": 911917898.0, + "step": 23233 + }, + { + "epoch": 2.955603612771912, + "grad_norm": 0.9512926340103149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2432, + "mean_token_accuracy": 0.9098517298698425, + "num_tokens": 911950435.0, + "step": 23234 + }, + { + "epoch": 2.9557308230505024, + "grad_norm": 1.0836291313171387, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2974, + "mean_token_accuracy": 0.8922852277755737, + "num_tokens": 911984146.0, + "step": 23235 + }, + { + "epoch": 2.955858033329093, + "grad_norm": 1.0015679597854614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2991, + "mean_token_accuracy": 0.8921332359313965, + "num_tokens": 912020378.0, + "step": 23236 + }, + { + "epoch": 2.9559852436076834, + "grad_norm": 0.9741547703742981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2992, + "mean_token_accuracy": 0.8927434682846069, + "num_tokens": 912060465.0, + "step": 23237 + }, + { + "epoch": 2.956112453886274, + "grad_norm": 1.0287787914276123, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3407, + "mean_token_accuracy": 0.8723956346511841, + "num_tokens": 912100163.0, + "step": 23238 + }, + { + "epoch": 2.9562396641648645, + "grad_norm": 1.075156569480896, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8935492038726807, + "num_tokens": 912132634.0, + "step": 23239 + }, + { + "epoch": 2.956366874443455, + "grad_norm": 1.0431969165802002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8954746127128601, + "num_tokens": 912166492.0, + "step": 23240 + }, + { + "epoch": 2.9564940847220456, + "grad_norm": 1.0537679195404053, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8940344452857971, + "num_tokens": 912202226.0, + "step": 23241 + }, + { + "epoch": 2.956621295000636, + "grad_norm": 0.9068977236747742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2575, + "mean_token_accuracy": 0.9053138494491577, + "num_tokens": 912236979.0, + "step": 23242 + }, + { + "epoch": 2.9567485052792266, + "grad_norm": 0.9460180997848511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8932635188102722, + "num_tokens": 912275509.0, + "step": 23243 + }, + { + "epoch": 2.956875715557817, + "grad_norm": 0.9061760902404785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8901150226593018, + "num_tokens": 912317820.0, + "step": 23244 + }, + { + "epoch": 2.9570029258364077, + "grad_norm": 0.9897230267524719, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2878, + "mean_token_accuracy": 0.8951557874679565, + "num_tokens": 912353607.0, + "step": 23245 + }, + { + "epoch": 2.957130136114998, + "grad_norm": 1.0379260778427124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3336, + "mean_token_accuracy": 0.8838661909103394, + "num_tokens": 912389927.0, + "step": 23246 + }, + { + "epoch": 2.9572573463935887, + "grad_norm": 0.9685738682746887, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2864, + "mean_token_accuracy": 0.896626353263855, + "num_tokens": 912426520.0, + "step": 23247 + }, + { + "epoch": 2.9573845566721793, + "grad_norm": 1.0368847846984863, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8764868974685669, + "num_tokens": 912465561.0, + "step": 23248 + }, + { + "epoch": 2.95751176695077, + "grad_norm": 0.9319722652435303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3373, + "mean_token_accuracy": 0.878365159034729, + "num_tokens": 912509983.0, + "step": 23249 + }, + { + "epoch": 2.95763897722936, + "grad_norm": 0.9543254375457764, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.887343168258667, + "num_tokens": 912551677.0, + "step": 23250 + }, + { + "epoch": 2.957766187507951, + "grad_norm": 1.0029878616333008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.899715781211853, + "num_tokens": 912585937.0, + "step": 23251 + }, + { + "epoch": 2.957893397786541, + "grad_norm": 1.0903210639953613, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3094, + "mean_token_accuracy": 0.8880590200424194, + "num_tokens": 912617391.0, + "step": 23252 + }, + { + "epoch": 2.958020608065132, + "grad_norm": 0.8744158744812012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3014, + "mean_token_accuracy": 0.8912914395332336, + "num_tokens": 912662851.0, + "step": 23253 + }, + { + "epoch": 2.958147818343722, + "grad_norm": 0.9235636591911316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2434, + "mean_token_accuracy": 0.9096882343292236, + "num_tokens": 912698458.0, + "step": 23254 + }, + { + "epoch": 2.958275028622313, + "grad_norm": 1.0027631521224976, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.289, + "mean_token_accuracy": 0.8963138461112976, + "num_tokens": 912733724.0, + "step": 23255 + }, + { + "epoch": 2.958402238900903, + "grad_norm": 0.9202125072479248, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8893710374832153, + "num_tokens": 912777117.0, + "step": 23256 + }, + { + "epoch": 2.9585294491794936, + "grad_norm": 0.9353804588317871, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2747, + "mean_token_accuracy": 0.9027615189552307, + "num_tokens": 912814956.0, + "step": 23257 + }, + { + "epoch": 2.958656659458084, + "grad_norm": 1.0602058172225952, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2644, + "mean_token_accuracy": 0.9044508934020996, + "num_tokens": 912846172.0, + "step": 23258 + }, + { + "epoch": 2.9587838697366746, + "grad_norm": 0.9202375411987305, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3265, + "mean_token_accuracy": 0.8858540654182434, + "num_tokens": 912890013.0, + "step": 23259 + }, + { + "epoch": 2.958911080015265, + "grad_norm": 0.996730625629425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2999, + "mean_token_accuracy": 0.8922957181930542, + "num_tokens": 912928082.0, + "step": 23260 + }, + { + "epoch": 2.9590382902938557, + "grad_norm": 1.1174118518829346, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2816, + "mean_token_accuracy": 0.8955150842666626, + "num_tokens": 912961723.0, + "step": 23261 + }, + { + "epoch": 2.959165500572446, + "grad_norm": 0.9423117637634277, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8926974534988403, + "num_tokens": 913003795.0, + "step": 23262 + }, + { + "epoch": 2.9592927108510367, + "grad_norm": 1.003051996231079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3114, + "mean_token_accuracy": 0.8892515301704407, + "num_tokens": 913040455.0, + "step": 23263 + }, + { + "epoch": 2.9594199211296273, + "grad_norm": 0.9572533369064331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.302, + "mean_token_accuracy": 0.8905384540557861, + "num_tokens": 913080518.0, + "step": 23264 + }, + { + "epoch": 2.959547131408218, + "grad_norm": 0.980792224407196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2824, + "mean_token_accuracy": 0.8995921015739441, + "num_tokens": 913114632.0, + "step": 23265 + }, + { + "epoch": 2.9596743416868083, + "grad_norm": 1.151173710823059, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3098, + "mean_token_accuracy": 0.8931988477706909, + "num_tokens": 913147828.0, + "step": 23266 + }, + { + "epoch": 2.959801551965399, + "grad_norm": 1.0923007726669312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3046, + "mean_token_accuracy": 0.8892511129379272, + "num_tokens": 913182479.0, + "step": 23267 + }, + { + "epoch": 2.9599287622439894, + "grad_norm": 0.9648939371109009, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3078, + "mean_token_accuracy": 0.8880219459533691, + "num_tokens": 913225369.0, + "step": 23268 + }, + { + "epoch": 2.96005597252258, + "grad_norm": 0.9351710677146912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2909, + "mean_token_accuracy": 0.8963448405265808, + "num_tokens": 913265168.0, + "step": 23269 + }, + { + "epoch": 2.9601831828011704, + "grad_norm": 0.9078184962272644, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.8980891704559326, + "num_tokens": 913304273.0, + "step": 23270 + }, + { + "epoch": 2.960310393079761, + "grad_norm": 0.9580450057983398, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.355, + "mean_token_accuracy": 0.8763002157211304, + "num_tokens": 913353068.0, + "step": 23271 + }, + { + "epoch": 2.9604376033583515, + "grad_norm": 0.979981005191803, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3384, + "mean_token_accuracy": 0.8764774799346924, + "num_tokens": 913396891.0, + "step": 23272 + }, + { + "epoch": 2.960564813636942, + "grad_norm": 0.9690479636192322, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8907959461212158, + "num_tokens": 913437035.0, + "step": 23273 + }, + { + "epoch": 2.9606920239155325, + "grad_norm": 0.8984037041664124, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3048, + "mean_token_accuracy": 0.8883417248725891, + "num_tokens": 913482712.0, + "step": 23274 + }, + { + "epoch": 2.9608192341941226, + "grad_norm": 1.0478415489196777, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.88907390832901, + "num_tokens": 913518342.0, + "step": 23275 + }, + { + "epoch": 2.9609464444727136, + "grad_norm": 0.9842783808708191, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8992565870285034, + "num_tokens": 913556639.0, + "step": 23276 + }, + { + "epoch": 2.9610736547513037, + "grad_norm": 0.9503305554389954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.890467643737793, + "num_tokens": 913600209.0, + "step": 23277 + }, + { + "epoch": 2.9612008650298947, + "grad_norm": 0.9825636148452759, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8927657604217529, + "num_tokens": 913636298.0, + "step": 23278 + }, + { + "epoch": 2.9613280753084847, + "grad_norm": 0.9077135324478149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2714, + "mean_token_accuracy": 0.9001603126525879, + "num_tokens": 913676787.0, + "step": 23279 + }, + { + "epoch": 2.9614552855870753, + "grad_norm": 1.003847360610962, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2707, + "mean_token_accuracy": 0.8998763561248779, + "num_tokens": 913709758.0, + "step": 23280 + }, + { + "epoch": 2.961582495865666, + "grad_norm": 0.974851667881012, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8953044414520264, + "num_tokens": 913750883.0, + "step": 23281 + }, + { + "epoch": 2.9617097061442563, + "grad_norm": 1.052910566329956, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3305, + "mean_token_accuracy": 0.8785053491592407, + "num_tokens": 913790919.0, + "step": 23282 + }, + { + "epoch": 2.961836916422847, + "grad_norm": 1.0833263397216797, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.331, + "mean_token_accuracy": 0.8798547983169556, + "num_tokens": 913826449.0, + "step": 23283 + }, + { + "epoch": 2.9619641267014374, + "grad_norm": 1.0545828342437744, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8910176753997803, + "num_tokens": 913859409.0, + "step": 23284 + }, + { + "epoch": 2.962091336980028, + "grad_norm": 0.9064931273460388, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8888645172119141, + "num_tokens": 913905649.0, + "step": 23285 + }, + { + "epoch": 2.9622185472586184, + "grad_norm": 0.9214150905609131, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.887414813041687, + "num_tokens": 913947472.0, + "step": 23286 + }, + { + "epoch": 2.962345757537209, + "grad_norm": 0.9599382877349854, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3172, + "mean_token_accuracy": 0.8849414587020874, + "num_tokens": 913989714.0, + "step": 23287 + }, + { + "epoch": 2.9624729678157995, + "grad_norm": 1.0088249444961548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8903091549873352, + "num_tokens": 914028060.0, + "step": 23288 + }, + { + "epoch": 2.96260017809439, + "grad_norm": 0.8874064683914185, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2886, + "mean_token_accuracy": 0.8975351452827454, + "num_tokens": 914072830.0, + "step": 23289 + }, + { + "epoch": 2.9627273883729806, + "grad_norm": 1.0019097328186035, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2584, + "mean_token_accuracy": 0.9059587121009827, + "num_tokens": 914109233.0, + "step": 23290 + }, + { + "epoch": 2.962854598651571, + "grad_norm": 1.0131747722625732, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8944852352142334, + "num_tokens": 914146437.0, + "step": 23291 + }, + { + "epoch": 2.9629818089301616, + "grad_norm": 0.9341359734535217, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2756, + "mean_token_accuracy": 0.8993310928344727, + "num_tokens": 914186515.0, + "step": 23292 + }, + { + "epoch": 2.963109019208752, + "grad_norm": 0.9158803224563599, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.284, + "mean_token_accuracy": 0.8988333940505981, + "num_tokens": 914229072.0, + "step": 23293 + }, + { + "epoch": 2.9632362294873427, + "grad_norm": 0.9042040109634399, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8924527168273926, + "num_tokens": 914272024.0, + "step": 23294 + }, + { + "epoch": 2.963363439765933, + "grad_norm": 0.9781126379966736, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3162, + "mean_token_accuracy": 0.891072690486908, + "num_tokens": 914308078.0, + "step": 23295 + }, + { + "epoch": 2.9634906500445237, + "grad_norm": 0.9037052989006042, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8946707844734192, + "num_tokens": 914351777.0, + "step": 23296 + }, + { + "epoch": 2.9636178603231143, + "grad_norm": 0.9228549003601074, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2899, + "mean_token_accuracy": 0.8959564566612244, + "num_tokens": 914394360.0, + "step": 23297 + }, + { + "epoch": 2.963745070601705, + "grad_norm": 0.9868801832199097, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3554, + "mean_token_accuracy": 0.8728614449501038, + "num_tokens": 914440947.0, + "step": 23298 + }, + { + "epoch": 2.9638722808802953, + "grad_norm": 0.9624778032302856, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8947646021842957, + "num_tokens": 914480239.0, + "step": 23299 + }, + { + "epoch": 2.9639994911588854, + "grad_norm": 1.018014907836914, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2827, + "mean_token_accuracy": 0.8964656591415405, + "num_tokens": 914513529.0, + "step": 23300 + }, + { + "epoch": 2.9641267014374764, + "grad_norm": 1.0059365034103394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2977, + "mean_token_accuracy": 0.8937568068504333, + "num_tokens": 914550745.0, + "step": 23301 + }, + { + "epoch": 2.9642539117160664, + "grad_norm": 0.9989801049232483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8942863345146179, + "num_tokens": 914588019.0, + "step": 23302 + }, + { + "epoch": 2.9643811219946574, + "grad_norm": 1.0343132019042969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2633, + "mean_token_accuracy": 0.9055009484291077, + "num_tokens": 914625429.0, + "step": 23303 + }, + { + "epoch": 2.9645083322732475, + "grad_norm": 0.9649245142936707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2669, + "mean_token_accuracy": 0.9055923819541931, + "num_tokens": 914658443.0, + "step": 23304 + }, + { + "epoch": 2.964635542551838, + "grad_norm": 1.0250442028045654, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8843724131584167, + "num_tokens": 914700232.0, + "step": 23305 + }, + { + "epoch": 2.9647627528304286, + "grad_norm": 0.9014573693275452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2728, + "mean_token_accuracy": 0.9001424312591553, + "num_tokens": 914738922.0, + "step": 23306 + }, + { + "epoch": 2.964889963109019, + "grad_norm": 0.9886786937713623, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8909662961959839, + "num_tokens": 914778281.0, + "step": 23307 + }, + { + "epoch": 2.9650171733876096, + "grad_norm": 1.0840927362442017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3614, + "mean_token_accuracy": 0.8717800378799438, + "num_tokens": 914815563.0, + "step": 23308 + }, + { + "epoch": 2.9651443836662, + "grad_norm": 0.9797558188438416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3115, + "mean_token_accuracy": 0.8910025358200073, + "num_tokens": 914858047.0, + "step": 23309 + }, + { + "epoch": 2.9652715939447907, + "grad_norm": 0.8720257878303528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9017223119735718, + "num_tokens": 914899125.0, + "step": 23310 + }, + { + "epoch": 2.965398804223381, + "grad_norm": 1.0052335262298584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.325, + "mean_token_accuracy": 0.8852837681770325, + "num_tokens": 914942093.0, + "step": 23311 + }, + { + "epoch": 2.9655260145019717, + "grad_norm": 1.0380676984786987, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3193, + "mean_token_accuracy": 0.8843332529067993, + "num_tokens": 914981278.0, + "step": 23312 + }, + { + "epoch": 2.9656532247805623, + "grad_norm": 0.9466404914855957, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.9013012647628784, + "num_tokens": 915020597.0, + "step": 23313 + }, + { + "epoch": 2.965780435059153, + "grad_norm": 0.9732292890548706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2795, + "mean_token_accuracy": 0.8970297574996948, + "num_tokens": 915059781.0, + "step": 23314 + }, + { + "epoch": 2.9659076453377433, + "grad_norm": 0.946526288986206, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8938155770301819, + "num_tokens": 915098947.0, + "step": 23315 + }, + { + "epoch": 2.966034855616334, + "grad_norm": 1.0953770875930786, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3536, + "mean_token_accuracy": 0.8754222989082336, + "num_tokens": 915135025.0, + "step": 23316 + }, + { + "epoch": 2.9661620658949244, + "grad_norm": 1.0263434648513794, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3202, + "mean_token_accuracy": 0.8814846277236938, + "num_tokens": 915172101.0, + "step": 23317 + }, + { + "epoch": 2.966289276173515, + "grad_norm": 1.036597490310669, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3399, + "mean_token_accuracy": 0.8759409189224243, + "num_tokens": 915210212.0, + "step": 23318 + }, + { + "epoch": 2.9664164864521054, + "grad_norm": 1.0459165573120117, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.8917932510375977, + "num_tokens": 915242480.0, + "step": 23319 + }, + { + "epoch": 2.966543696730696, + "grad_norm": 0.9223804473876953, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2686, + "mean_token_accuracy": 0.9025205969810486, + "num_tokens": 915282089.0, + "step": 23320 + }, + { + "epoch": 2.9666709070092865, + "grad_norm": 0.9412789940834045, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8962743878364563, + "num_tokens": 915322113.0, + "step": 23321 + }, + { + "epoch": 2.966798117287877, + "grad_norm": 1.0213842391967773, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.8904043436050415, + "num_tokens": 915359402.0, + "step": 23322 + }, + { + "epoch": 2.966925327566467, + "grad_norm": 1.0314611196517944, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8906087875366211, + "num_tokens": 915393341.0, + "step": 23323 + }, + { + "epoch": 2.967052537845058, + "grad_norm": 1.0653283596038818, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2969, + "mean_token_accuracy": 0.8956128358840942, + "num_tokens": 915427472.0, + "step": 23324 + }, + { + "epoch": 2.967179748123648, + "grad_norm": 0.9396522045135498, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9042291641235352, + "num_tokens": 915462944.0, + "step": 23325 + }, + { + "epoch": 2.967306958402239, + "grad_norm": 0.9249763488769531, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3104, + "mean_token_accuracy": 0.8924286365509033, + "num_tokens": 915506011.0, + "step": 23326 + }, + { + "epoch": 2.967434168680829, + "grad_norm": 0.8855677247047424, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2487, + "mean_token_accuracy": 0.9100432395935059, + "num_tokens": 915548270.0, + "step": 23327 + }, + { + "epoch": 2.96756137895942, + "grad_norm": 1.0394784212112427, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3037, + "mean_token_accuracy": 0.8901817798614502, + "num_tokens": 915584187.0, + "step": 23328 + }, + { + "epoch": 2.9676885892380103, + "grad_norm": 1.1408131122589111, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3299, + "mean_token_accuracy": 0.8814984560012817, + "num_tokens": 915621995.0, + "step": 23329 + }, + { + "epoch": 2.967815799516601, + "grad_norm": 0.975271463394165, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.899211049079895, + "num_tokens": 915660136.0, + "step": 23330 + }, + { + "epoch": 2.9679430097951913, + "grad_norm": 0.900162398815155, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2645, + "mean_token_accuracy": 0.9021130800247192, + "num_tokens": 915701440.0, + "step": 23331 + }, + { + "epoch": 2.968070220073782, + "grad_norm": 0.9597282409667969, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2876, + "mean_token_accuracy": 0.8964446783065796, + "num_tokens": 915739529.0, + "step": 23332 + }, + { + "epoch": 2.9681974303523724, + "grad_norm": 1.0256863832473755, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.9017056226730347, + "num_tokens": 915772127.0, + "step": 23333 + }, + { + "epoch": 2.968324640630963, + "grad_norm": 1.0222752094268799, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2855, + "mean_token_accuracy": 0.8998210430145264, + "num_tokens": 915806296.0, + "step": 23334 + }, + { + "epoch": 2.9684518509095534, + "grad_norm": 1.0809376239776611, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2953, + "mean_token_accuracy": 0.892730712890625, + "num_tokens": 915841557.0, + "step": 23335 + }, + { + "epoch": 2.968579061188144, + "grad_norm": 1.055793046951294, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3079, + "mean_token_accuracy": 0.8874475955963135, + "num_tokens": 915878081.0, + "step": 23336 + }, + { + "epoch": 2.9687062714667345, + "grad_norm": 0.9033656716346741, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2724, + "mean_token_accuracy": 0.8999138474464417, + "num_tokens": 915920024.0, + "step": 23337 + }, + { + "epoch": 2.968833481745325, + "grad_norm": 1.0569722652435303, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3129, + "mean_token_accuracy": 0.8869502544403076, + "num_tokens": 915957877.0, + "step": 23338 + }, + { + "epoch": 2.9689606920239155, + "grad_norm": 0.97818523645401, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2935, + "mean_token_accuracy": 0.8956782221794128, + "num_tokens": 915997989.0, + "step": 23339 + }, + { + "epoch": 2.969087902302506, + "grad_norm": 0.9706255793571472, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2958, + "mean_token_accuracy": 0.8922837376594543, + "num_tokens": 916035166.0, + "step": 23340 + }, + { + "epoch": 2.9692151125810966, + "grad_norm": 1.1284830570220947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3485, + "mean_token_accuracy": 0.8768863081932068, + "num_tokens": 916069203.0, + "step": 23341 + }, + { + "epoch": 2.969342322859687, + "grad_norm": 0.954468846321106, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2889, + "mean_token_accuracy": 0.8962490558624268, + "num_tokens": 916107510.0, + "step": 23342 + }, + { + "epoch": 2.9694695331382777, + "grad_norm": 0.9654145240783691, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3056, + "mean_token_accuracy": 0.893629789352417, + "num_tokens": 916146406.0, + "step": 23343 + }, + { + "epoch": 2.969596743416868, + "grad_norm": 0.9427630305290222, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2919, + "mean_token_accuracy": 0.8937247395515442, + "num_tokens": 916187512.0, + "step": 23344 + }, + { + "epoch": 2.9697239536954587, + "grad_norm": 0.966537594795227, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2825, + "mean_token_accuracy": 0.8941517472267151, + "num_tokens": 916227867.0, + "step": 23345 + }, + { + "epoch": 2.9698511639740492, + "grad_norm": 0.9525591135025024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3011, + "mean_token_accuracy": 0.8938596248626709, + "num_tokens": 916269344.0, + "step": 23346 + }, + { + "epoch": 2.9699783742526398, + "grad_norm": 0.9774691462516785, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8832017183303833, + "num_tokens": 916308998.0, + "step": 23347 + }, + { + "epoch": 2.97010558453123, + "grad_norm": 1.0789514780044556, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8893486261367798, + "num_tokens": 916344458.0, + "step": 23348 + }, + { + "epoch": 2.970232794809821, + "grad_norm": 0.9008243083953857, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2983, + "mean_token_accuracy": 0.8901211023330688, + "num_tokens": 916387454.0, + "step": 23349 + }, + { + "epoch": 2.970360005088411, + "grad_norm": 1.0785915851593018, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3599, + "mean_token_accuracy": 0.8753454685211182, + "num_tokens": 916429849.0, + "step": 23350 + }, + { + "epoch": 2.970487215367002, + "grad_norm": 0.9235674142837524, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2604, + "mean_token_accuracy": 0.9043350219726562, + "num_tokens": 916464759.0, + "step": 23351 + }, + { + "epoch": 2.970614425645592, + "grad_norm": 0.9730221033096313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8834318518638611, + "num_tokens": 916511323.0, + "step": 23352 + }, + { + "epoch": 2.970741635924183, + "grad_norm": 1.07540762424469, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3332, + "mean_token_accuracy": 0.8838933110237122, + "num_tokens": 916549107.0, + "step": 23353 + }, + { + "epoch": 2.970868846202773, + "grad_norm": 0.9497426152229309, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2842, + "mean_token_accuracy": 0.8948125243186951, + "num_tokens": 916587791.0, + "step": 23354 + }, + { + "epoch": 2.9709960564813636, + "grad_norm": 0.903695821762085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2689, + "mean_token_accuracy": 0.9006368517875671, + "num_tokens": 916625072.0, + "step": 23355 + }, + { + "epoch": 2.971123266759954, + "grad_norm": 0.8991777300834656, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2668, + "mean_token_accuracy": 0.9018180966377258, + "num_tokens": 916666412.0, + "step": 23356 + }, + { + "epoch": 2.9712504770385446, + "grad_norm": 1.169674038887024, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.4034, + "mean_token_accuracy": 0.8667161464691162, + "num_tokens": 916700935.0, + "step": 23357 + }, + { + "epoch": 2.971377687317135, + "grad_norm": 0.967035710811615, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.896653413772583, + "num_tokens": 916736594.0, + "step": 23358 + }, + { + "epoch": 2.9715048975957257, + "grad_norm": 0.8835394382476807, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2688, + "mean_token_accuracy": 0.9006608724594116, + "num_tokens": 916778798.0, + "step": 23359 + }, + { + "epoch": 2.971632107874316, + "grad_norm": 0.979048490524292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3128, + "mean_token_accuracy": 0.8881668448448181, + "num_tokens": 916819587.0, + "step": 23360 + }, + { + "epoch": 2.9717593181529067, + "grad_norm": 1.0243535041809082, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3303, + "mean_token_accuracy": 0.8808965682983398, + "num_tokens": 916860292.0, + "step": 23361 + }, + { + "epoch": 2.9718865284314973, + "grad_norm": 1.0511032342910767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3278, + "mean_token_accuracy": 0.8801637887954712, + "num_tokens": 916894330.0, + "step": 23362 + }, + { + "epoch": 2.972013738710088, + "grad_norm": 1.0586081743240356, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.299, + "mean_token_accuracy": 0.8935308456420898, + "num_tokens": 916928348.0, + "step": 23363 + }, + { + "epoch": 2.9721409489886783, + "grad_norm": 1.1132854223251343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3365, + "mean_token_accuracy": 0.8821893930435181, + "num_tokens": 916960201.0, + "step": 23364 + }, + { + "epoch": 2.972268159267269, + "grad_norm": 1.0274841785430908, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3344, + "mean_token_accuracy": 0.8800481557846069, + "num_tokens": 917003445.0, + "step": 23365 + }, + { + "epoch": 2.9723953695458594, + "grad_norm": 0.9561129808425903, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3412, + "mean_token_accuracy": 0.877520740032196, + "num_tokens": 917047963.0, + "step": 23366 + }, + { + "epoch": 2.97252257982445, + "grad_norm": 0.8918232321739197, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2719, + "mean_token_accuracy": 0.9021497368812561, + "num_tokens": 917088229.0, + "step": 23367 + }, + { + "epoch": 2.9726497901030404, + "grad_norm": 0.9106224775314331, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2753, + "mean_token_accuracy": 0.9009096026420593, + "num_tokens": 917126317.0, + "step": 23368 + }, + { + "epoch": 2.972777000381631, + "grad_norm": 0.8447248935699463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2522, + "mean_token_accuracy": 0.9051053524017334, + "num_tokens": 917168368.0, + "step": 23369 + }, + { + "epoch": 2.9729042106602215, + "grad_norm": 0.9521851539611816, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.9000098705291748, + "num_tokens": 917203787.0, + "step": 23370 + }, + { + "epoch": 2.973031420938812, + "grad_norm": 1.0027350187301636, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2743, + "mean_token_accuracy": 0.9017669558525085, + "num_tokens": 917235562.0, + "step": 23371 + }, + { + "epoch": 2.9731586312174025, + "grad_norm": 0.9069513082504272, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9006639122962952, + "num_tokens": 917275019.0, + "step": 23372 + }, + { + "epoch": 2.9732858414959926, + "grad_norm": 1.0074893236160278, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2887, + "mean_token_accuracy": 0.8952420353889465, + "num_tokens": 917311113.0, + "step": 23373 + }, + { + "epoch": 2.9734130517745836, + "grad_norm": 1.0503894090652466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.337, + "mean_token_accuracy": 0.886815071105957, + "num_tokens": 917348865.0, + "step": 23374 + }, + { + "epoch": 2.9735402620531737, + "grad_norm": 0.9303812980651855, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2695, + "mean_token_accuracy": 0.9039572477340698, + "num_tokens": 917384085.0, + "step": 23375 + }, + { + "epoch": 2.9736674723317646, + "grad_norm": 1.0161645412445068, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2998, + "mean_token_accuracy": 0.8932495713233948, + "num_tokens": 917419630.0, + "step": 23376 + }, + { + "epoch": 2.9737946826103547, + "grad_norm": 1.0117263793945312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3118, + "mean_token_accuracy": 0.889243483543396, + "num_tokens": 917458774.0, + "step": 23377 + }, + { + "epoch": 2.9739218928889453, + "grad_norm": 1.0579605102539062, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8953627347946167, + "num_tokens": 917491778.0, + "step": 23378 + }, + { + "epoch": 2.974049103167536, + "grad_norm": 1.0343304872512817, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2859, + "mean_token_accuracy": 0.8950889110565186, + "num_tokens": 917525716.0, + "step": 23379 + }, + { + "epoch": 2.9741763134461263, + "grad_norm": 1.0274851322174072, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.315, + "mean_token_accuracy": 0.8872931003570557, + "num_tokens": 917564005.0, + "step": 23380 + }, + { + "epoch": 2.974303523724717, + "grad_norm": 0.9409103393554688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3013, + "mean_token_accuracy": 0.8937106132507324, + "num_tokens": 917608603.0, + "step": 23381 + }, + { + "epoch": 2.9744307340033074, + "grad_norm": 0.9462548494338989, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2573, + "mean_token_accuracy": 0.9059117436408997, + "num_tokens": 917645235.0, + "step": 23382 + }, + { + "epoch": 2.974557944281898, + "grad_norm": 1.040694236755371, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2752, + "mean_token_accuracy": 0.9001777172088623, + "num_tokens": 917678320.0, + "step": 23383 + }, + { + "epoch": 2.9746851545604884, + "grad_norm": 1.0033414363861084, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3684, + "mean_token_accuracy": 0.8691592216491699, + "num_tokens": 917720400.0, + "step": 23384 + }, + { + "epoch": 2.974812364839079, + "grad_norm": 0.9698691964149475, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3123, + "mean_token_accuracy": 0.8900246620178223, + "num_tokens": 917763551.0, + "step": 23385 + }, + { + "epoch": 2.9749395751176695, + "grad_norm": 1.0052331686019897, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3243, + "mean_token_accuracy": 0.8850719332695007, + "num_tokens": 917807320.0, + "step": 23386 + }, + { + "epoch": 2.97506678539626, + "grad_norm": 0.9420273303985596, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3376, + "mean_token_accuracy": 0.8785462379455566, + "num_tokens": 917850325.0, + "step": 23387 + }, + { + "epoch": 2.9751939956748505, + "grad_norm": 0.9787615537643433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3106, + "mean_token_accuracy": 0.8841245174407959, + "num_tokens": 917889630.0, + "step": 23388 + }, + { + "epoch": 2.975321205953441, + "grad_norm": 0.9487321376800537, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2985, + "mean_token_accuracy": 0.8949604630470276, + "num_tokens": 917927703.0, + "step": 23389 + }, + { + "epoch": 2.9754484162320316, + "grad_norm": 1.0598536729812622, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3272, + "mean_token_accuracy": 0.8845020532608032, + "num_tokens": 917961758.0, + "step": 23390 + }, + { + "epoch": 2.975575626510622, + "grad_norm": 1.024204134941101, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.339, + "mean_token_accuracy": 0.8818793892860413, + "num_tokens": 917999852.0, + "step": 23391 + }, + { + "epoch": 2.9757028367892127, + "grad_norm": 1.0230858325958252, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3368, + "mean_token_accuracy": 0.879947304725647, + "num_tokens": 918035602.0, + "step": 23392 + }, + { + "epoch": 2.975830047067803, + "grad_norm": 0.9513380527496338, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2819, + "mean_token_accuracy": 0.8949586153030396, + "num_tokens": 918072748.0, + "step": 23393 + }, + { + "epoch": 2.9759572573463937, + "grad_norm": 0.9088716506958008, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.895534336566925, + "num_tokens": 918111809.0, + "step": 23394 + }, + { + "epoch": 2.9760844676249842, + "grad_norm": 0.9209200739860535, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3019, + "mean_token_accuracy": 0.8936086297035217, + "num_tokens": 918153719.0, + "step": 23395 + }, + { + "epoch": 2.9762116779035748, + "grad_norm": 1.0115705728530884, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2882, + "mean_token_accuracy": 0.8977162837982178, + "num_tokens": 918190880.0, + "step": 23396 + }, + { + "epoch": 2.9763388881821653, + "grad_norm": 1.0381698608398438, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2866, + "mean_token_accuracy": 0.8943972587585449, + "num_tokens": 918227536.0, + "step": 23397 + }, + { + "epoch": 2.9764660984607554, + "grad_norm": 1.0596091747283936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3204, + "mean_token_accuracy": 0.8825870752334595, + "num_tokens": 918263308.0, + "step": 23398 + }, + { + "epoch": 2.9765933087393464, + "grad_norm": 0.9327763915061951, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2834, + "mean_token_accuracy": 0.894893229007721, + "num_tokens": 918305027.0, + "step": 23399 + }, + { + "epoch": 2.9767205190179364, + "grad_norm": 0.9583776593208313, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2879, + "mean_token_accuracy": 0.8944854736328125, + "num_tokens": 918343479.0, + "step": 23400 + }, + { + "epoch": 2.9768477292965274, + "grad_norm": 1.0848008394241333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3064, + "mean_token_accuracy": 0.8921523094177246, + "num_tokens": 918378564.0, + "step": 23401 + }, + { + "epoch": 2.9769749395751175, + "grad_norm": 1.0673469305038452, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.328, + "mean_token_accuracy": 0.8840440511703491, + "num_tokens": 918414418.0, + "step": 23402 + }, + { + "epoch": 2.977102149853708, + "grad_norm": 0.9952059388160706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2786, + "mean_token_accuracy": 0.9012402296066284, + "num_tokens": 918450402.0, + "step": 23403 + }, + { + "epoch": 2.9772293601322986, + "grad_norm": 0.9852985739707947, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3142, + "mean_token_accuracy": 0.8870625495910645, + "num_tokens": 918492940.0, + "step": 23404 + }, + { + "epoch": 2.977356570410889, + "grad_norm": 0.9726376533508301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3065, + "mean_token_accuracy": 0.8917271494865417, + "num_tokens": 918531474.0, + "step": 23405 + }, + { + "epoch": 2.9774837806894796, + "grad_norm": 0.9766215085983276, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3458, + "mean_token_accuracy": 0.8784860968589783, + "num_tokens": 918574859.0, + "step": 23406 + }, + { + "epoch": 2.97761099096807, + "grad_norm": 0.8666749000549316, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2487, + "mean_token_accuracy": 0.909225583076477, + "num_tokens": 918613070.0, + "step": 23407 + }, + { + "epoch": 2.9777382012466607, + "grad_norm": 0.944223165512085, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3043, + "mean_token_accuracy": 0.8912431001663208, + "num_tokens": 918655941.0, + "step": 23408 + }, + { + "epoch": 2.977865411525251, + "grad_norm": 0.9195184707641602, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2852, + "mean_token_accuracy": 0.8982585668563843, + "num_tokens": 918698148.0, + "step": 23409 + }, + { + "epoch": 2.9779926218038417, + "grad_norm": 1.0739668607711792, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3264, + "mean_token_accuracy": 0.8867336511611938, + "num_tokens": 918732992.0, + "step": 23410 + }, + { + "epoch": 2.9781198320824323, + "grad_norm": 0.988149106502533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3233, + "mean_token_accuracy": 0.882288932800293, + "num_tokens": 918779545.0, + "step": 23411 + }, + { + "epoch": 2.978247042361023, + "grad_norm": 1.0182679891586304, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2602, + "mean_token_accuracy": 0.9039478898048401, + "num_tokens": 918817101.0, + "step": 23412 + }, + { + "epoch": 2.9783742526396133, + "grad_norm": 0.8841911554336548, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.9019672870635986, + "num_tokens": 918859576.0, + "step": 23413 + }, + { + "epoch": 2.978501462918204, + "grad_norm": 0.9322750568389893, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8958848118782043, + "num_tokens": 918902966.0, + "step": 23414 + }, + { + "epoch": 2.9786286731967944, + "grad_norm": 0.9614949226379395, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2871, + "mean_token_accuracy": 0.8955614566802979, + "num_tokens": 918943044.0, + "step": 23415 + }, + { + "epoch": 2.978755883475385, + "grad_norm": 0.953461766242981, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8926596641540527, + "num_tokens": 918987133.0, + "step": 23416 + }, + { + "epoch": 2.9788830937539754, + "grad_norm": 0.9013964533805847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2939, + "mean_token_accuracy": 0.8933718204498291, + "num_tokens": 919029423.0, + "step": 23417 + }, + { + "epoch": 2.979010304032566, + "grad_norm": 0.9662923812866211, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3442, + "mean_token_accuracy": 0.8784322738647461, + "num_tokens": 919074989.0, + "step": 23418 + }, + { + "epoch": 2.9791375143111565, + "grad_norm": 1.0170387029647827, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3284, + "mean_token_accuracy": 0.8831518888473511, + "num_tokens": 919113878.0, + "step": 23419 + }, + { + "epoch": 2.979264724589747, + "grad_norm": 1.0797160863876343, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3055, + "mean_token_accuracy": 0.8906891942024231, + "num_tokens": 919148337.0, + "step": 23420 + }, + { + "epoch": 2.979391934868337, + "grad_norm": 0.9505910277366638, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3095, + "mean_token_accuracy": 0.8902895450592041, + "num_tokens": 919187960.0, + "step": 23421 + }, + { + "epoch": 2.979519145146928, + "grad_norm": 1.0408754348754883, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3219, + "mean_token_accuracy": 0.8857393264770508, + "num_tokens": 919224607.0, + "step": 23422 + }, + { + "epoch": 2.979646355425518, + "grad_norm": 0.9411811828613281, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3076, + "mean_token_accuracy": 0.892633318901062, + "num_tokens": 919267911.0, + "step": 23423 + }, + { + "epoch": 2.979773565704109, + "grad_norm": 1.097046136856079, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3427, + "mean_token_accuracy": 0.8804148435592651, + "num_tokens": 919304504.0, + "step": 23424 + }, + { + "epoch": 2.979900775982699, + "grad_norm": 0.9461390376091003, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3241, + "mean_token_accuracy": 0.8839808106422424, + "num_tokens": 919348484.0, + "step": 23425 + }, + { + "epoch": 2.98002798626129, + "grad_norm": 1.0005279779434204, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3369, + "mean_token_accuracy": 0.8824334144592285, + "num_tokens": 919390603.0, + "step": 23426 + }, + { + "epoch": 2.9801551965398803, + "grad_norm": 0.9824953079223633, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3086, + "mean_token_accuracy": 0.8912909030914307, + "num_tokens": 919427316.0, + "step": 23427 + }, + { + "epoch": 2.980282406818471, + "grad_norm": 0.8590216636657715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2708, + "mean_token_accuracy": 0.9020407795906067, + "num_tokens": 919473396.0, + "step": 23428 + }, + { + "epoch": 2.9804096170970613, + "grad_norm": 0.987836480140686, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3166, + "mean_token_accuracy": 0.8862698674201965, + "num_tokens": 919514526.0, + "step": 23429 + }, + { + "epoch": 2.980536827375652, + "grad_norm": 0.9734247326850891, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2941, + "mean_token_accuracy": 0.8970950841903687, + "num_tokens": 919555156.0, + "step": 23430 + }, + { + "epoch": 2.9806640376542424, + "grad_norm": 0.82466721534729, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2512, + "mean_token_accuracy": 0.9063172340393066, + "num_tokens": 919596902.0, + "step": 23431 + }, + { + "epoch": 2.980791247932833, + "grad_norm": 0.862339973449707, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2928, + "mean_token_accuracy": 0.8971022367477417, + "num_tokens": 919646266.0, + "step": 23432 + }, + { + "epoch": 2.9809184582114234, + "grad_norm": 0.9629932045936584, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3047, + "mean_token_accuracy": 0.8912327289581299, + "num_tokens": 919688295.0, + "step": 23433 + }, + { + "epoch": 2.981045668490014, + "grad_norm": 0.9774020314216614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8879083395004272, + "num_tokens": 919727116.0, + "step": 23434 + }, + { + "epoch": 2.9811728787686045, + "grad_norm": 1.0282371044158936, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2717, + "mean_token_accuracy": 0.8990660905838013, + "num_tokens": 919762750.0, + "step": 23435 + }, + { + "epoch": 2.981300089047195, + "grad_norm": 0.9537842273712158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8909511566162109, + "num_tokens": 919804153.0, + "step": 23436 + }, + { + "epoch": 2.9814272993257855, + "grad_norm": 0.9375497698783875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2703, + "mean_token_accuracy": 0.9004769921302795, + "num_tokens": 919841880.0, + "step": 23437 + }, + { + "epoch": 2.981554509604376, + "grad_norm": 0.905769407749176, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2927, + "mean_token_accuracy": 0.8944240808486938, + "num_tokens": 919883884.0, + "step": 23438 + }, + { + "epoch": 2.9816817198829666, + "grad_norm": 1.1061795949935913, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3631, + "mean_token_accuracy": 0.8749610781669617, + "num_tokens": 919919016.0, + "step": 23439 + }, + { + "epoch": 2.981808930161557, + "grad_norm": 1.0667691230773926, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3364, + "mean_token_accuracy": 0.8808082342147827, + "num_tokens": 919954411.0, + "step": 23440 + }, + { + "epoch": 2.9819361404401477, + "grad_norm": 1.0212355852127075, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3023, + "mean_token_accuracy": 0.8878190517425537, + "num_tokens": 919990885.0, + "step": 23441 + }, + { + "epoch": 2.982063350718738, + "grad_norm": 0.9212209582328796, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3081, + "mean_token_accuracy": 0.8918246030807495, + "num_tokens": 920035474.0, + "step": 23442 + }, + { + "epoch": 2.9821905609973287, + "grad_norm": 0.9307920336723328, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2497, + "mean_token_accuracy": 0.9064350128173828, + "num_tokens": 920071788.0, + "step": 23443 + }, + { + "epoch": 2.9823177712759192, + "grad_norm": 0.9518150687217712, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2881, + "mean_token_accuracy": 0.8940603137016296, + "num_tokens": 920110816.0, + "step": 23444 + }, + { + "epoch": 2.9824449815545098, + "grad_norm": 1.0008598566055298, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2835, + "mean_token_accuracy": 0.8955485820770264, + "num_tokens": 920144917.0, + "step": 23445 + }, + { + "epoch": 2.9825721918331, + "grad_norm": 0.9772131443023682, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8942546844482422, + "num_tokens": 920183511.0, + "step": 23446 + }, + { + "epoch": 2.982699402111691, + "grad_norm": 0.9859477877616882, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.8865117430686951, + "num_tokens": 920225736.0, + "step": 23447 + }, + { + "epoch": 2.982826612390281, + "grad_norm": 0.8447827100753784, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2945, + "mean_token_accuracy": 0.8937186002731323, + "num_tokens": 920274703.0, + "step": 23448 + }, + { + "epoch": 2.982953822668872, + "grad_norm": 1.0544383525848389, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3103, + "mean_token_accuracy": 0.889317512512207, + "num_tokens": 920311834.0, + "step": 23449 + }, + { + "epoch": 2.983081032947462, + "grad_norm": 0.9085589647293091, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3148, + "mean_token_accuracy": 0.8883745074272156, + "num_tokens": 920358235.0, + "step": 23450 + }, + { + "epoch": 2.983208243226053, + "grad_norm": 0.9276682138442993, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3069, + "mean_token_accuracy": 0.8899046182632446, + "num_tokens": 920401760.0, + "step": 23451 + }, + { + "epoch": 2.983335453504643, + "grad_norm": 0.9152836799621582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2785, + "mean_token_accuracy": 0.8984862565994263, + "num_tokens": 920444086.0, + "step": 23452 + }, + { + "epoch": 2.9834626637832335, + "grad_norm": 0.9637274146080017, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3049, + "mean_token_accuracy": 0.8915427923202515, + "num_tokens": 920486494.0, + "step": 23453 + }, + { + "epoch": 2.983589874061824, + "grad_norm": 0.8555935025215149, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2702, + "mean_token_accuracy": 0.9047732949256897, + "num_tokens": 920524333.0, + "step": 23454 + }, + { + "epoch": 2.9837170843404146, + "grad_norm": 0.9206992387771606, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.9001013040542603, + "num_tokens": 920561443.0, + "step": 23455 + }, + { + "epoch": 2.983844294619005, + "grad_norm": 0.9210119843482971, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.285, + "mean_token_accuracy": 0.8968024849891663, + "num_tokens": 920603064.0, + "step": 23456 + }, + { + "epoch": 2.9839715048975957, + "grad_norm": 0.9718506336212158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3152, + "mean_token_accuracy": 0.8889650106430054, + "num_tokens": 920640492.0, + "step": 23457 + }, + { + "epoch": 2.984098715176186, + "grad_norm": 0.9922541975975037, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3524, + "mean_token_accuracy": 0.8723276853561401, + "num_tokens": 920681141.0, + "step": 23458 + }, + { + "epoch": 2.9842259254547767, + "grad_norm": 0.8781830668449402, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2867, + "mean_token_accuracy": 0.8971465229988098, + "num_tokens": 920726760.0, + "step": 23459 + }, + { + "epoch": 2.9843531357333672, + "grad_norm": 0.9094255566596985, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.297, + "mean_token_accuracy": 0.8937407732009888, + "num_tokens": 920768473.0, + "step": 23460 + }, + { + "epoch": 2.9844803460119578, + "grad_norm": 0.9134655594825745, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2966, + "mean_token_accuracy": 0.894396185874939, + "num_tokens": 920811074.0, + "step": 23461 + }, + { + "epoch": 2.9846075562905483, + "grad_norm": 1.0128666162490845, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2705, + "mean_token_accuracy": 0.898655891418457, + "num_tokens": 920843668.0, + "step": 23462 + }, + { + "epoch": 2.984734766569139, + "grad_norm": 1.0000665187835693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3026, + "mean_token_accuracy": 0.8935321569442749, + "num_tokens": 920882655.0, + "step": 23463 + }, + { + "epoch": 2.9848619768477294, + "grad_norm": 0.9546053409576416, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.306, + "mean_token_accuracy": 0.8895550966262817, + "num_tokens": 920924349.0, + "step": 23464 + }, + { + "epoch": 2.98498918712632, + "grad_norm": 1.0131988525390625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3134, + "mean_token_accuracy": 0.8873356580734253, + "num_tokens": 920962971.0, + "step": 23465 + }, + { + "epoch": 2.9851163974049104, + "grad_norm": 0.8745406270027161, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2843, + "mean_token_accuracy": 0.8957812786102295, + "num_tokens": 921006755.0, + "step": 23466 + }, + { + "epoch": 2.985243607683501, + "grad_norm": 0.9690893888473511, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.28, + "mean_token_accuracy": 0.8988288640975952, + "num_tokens": 921041303.0, + "step": 23467 + }, + { + "epoch": 2.9853708179620915, + "grad_norm": 0.9224395155906677, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2861, + "mean_token_accuracy": 0.8972936272621155, + "num_tokens": 921083630.0, + "step": 23468 + }, + { + "epoch": 2.985498028240682, + "grad_norm": 0.9214121103286743, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2605, + "mean_token_accuracy": 0.9068556427955627, + "num_tokens": 921120187.0, + "step": 23469 + }, + { + "epoch": 2.9856252385192725, + "grad_norm": 0.928227961063385, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2772, + "mean_token_accuracy": 0.8994851112365723, + "num_tokens": 921159531.0, + "step": 23470 + }, + { + "epoch": 2.9857524487978626, + "grad_norm": 0.9274017810821533, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.27, + "mean_token_accuracy": 0.9043917655944824, + "num_tokens": 921197693.0, + "step": 23471 + }, + { + "epoch": 2.9858796590764536, + "grad_norm": 1.0211514234542847, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3291, + "mean_token_accuracy": 0.8843110799789429, + "num_tokens": 921239350.0, + "step": 23472 + }, + { + "epoch": 2.9860068693550437, + "grad_norm": 0.9590681791305542, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8909069299697876, + "num_tokens": 921276920.0, + "step": 23473 + }, + { + "epoch": 2.9861340796336346, + "grad_norm": 1.1079570055007935, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3436, + "mean_token_accuracy": 0.879008412361145, + "num_tokens": 921313884.0, + "step": 23474 + }, + { + "epoch": 2.9862612899122247, + "grad_norm": 0.9475092887878418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3197, + "mean_token_accuracy": 0.885572075843811, + "num_tokens": 921355456.0, + "step": 23475 + }, + { + "epoch": 2.9863885001908153, + "grad_norm": 0.9450450539588928, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.894381046295166, + "num_tokens": 921394490.0, + "step": 23476 + }, + { + "epoch": 2.986515710469406, + "grad_norm": 0.9670708179473877, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8867402076721191, + "num_tokens": 921435043.0, + "step": 23477 + }, + { + "epoch": 2.9866429207479963, + "grad_norm": 0.8431360125541687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2509, + "mean_token_accuracy": 0.9075080156326294, + "num_tokens": 921477863.0, + "step": 23478 + }, + { + "epoch": 2.986770131026587, + "grad_norm": 0.9650344252586365, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3092, + "mean_token_accuracy": 0.8897234201431274, + "num_tokens": 921518711.0, + "step": 23479 + }, + { + "epoch": 2.9868973413051774, + "grad_norm": 0.9467015862464905, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8958086371421814, + "num_tokens": 921558963.0, + "step": 23480 + }, + { + "epoch": 2.987024551583768, + "grad_norm": 1.028679609298706, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2857, + "mean_token_accuracy": 0.8949239253997803, + "num_tokens": 921594035.0, + "step": 23481 + }, + { + "epoch": 2.9871517618623584, + "grad_norm": 1.0186811685562134, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3502, + "mean_token_accuracy": 0.8744922876358032, + "num_tokens": 921632145.0, + "step": 23482 + }, + { + "epoch": 2.987278972140949, + "grad_norm": 0.980183482170105, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2896, + "mean_token_accuracy": 0.8948623538017273, + "num_tokens": 921669464.0, + "step": 23483 + }, + { + "epoch": 2.9874061824195395, + "grad_norm": 0.9962305426597595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3258, + "mean_token_accuracy": 0.8834471702575684, + "num_tokens": 921710119.0, + "step": 23484 + }, + { + "epoch": 2.98753339269813, + "grad_norm": 0.9755852222442627, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2762, + "mean_token_accuracy": 0.9022725820541382, + "num_tokens": 921745201.0, + "step": 23485 + }, + { + "epoch": 2.9876606029767205, + "grad_norm": 0.9858306050300598, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2787, + "mean_token_accuracy": 0.8992871642112732, + "num_tokens": 921782476.0, + "step": 23486 + }, + { + "epoch": 2.987787813255311, + "grad_norm": 0.9371455311775208, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2932, + "mean_token_accuracy": 0.8951033353805542, + "num_tokens": 921822632.0, + "step": 23487 + }, + { + "epoch": 2.9879150235339016, + "grad_norm": 1.0039405822753906, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3289, + "mean_token_accuracy": 0.8828590512275696, + "num_tokens": 921860557.0, + "step": 23488 + }, + { + "epoch": 2.988042233812492, + "grad_norm": 0.9734330177307129, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2729, + "mean_token_accuracy": 0.9006397128105164, + "num_tokens": 921897826.0, + "step": 23489 + }, + { + "epoch": 2.9881694440910826, + "grad_norm": 1.0514880418777466, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3126, + "mean_token_accuracy": 0.8871931433677673, + "num_tokens": 921936434.0, + "step": 23490 + }, + { + "epoch": 2.988296654369673, + "grad_norm": 0.9956512451171875, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2673, + "mean_token_accuracy": 0.9041367769241333, + "num_tokens": 921970023.0, + "step": 23491 + }, + { + "epoch": 2.9884238646482637, + "grad_norm": 0.9651007652282715, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2848, + "mean_token_accuracy": 0.8990830779075623, + "num_tokens": 922009423.0, + "step": 23492 + }, + { + "epoch": 2.9885510749268542, + "grad_norm": 0.8927498459815979, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.296, + "mean_token_accuracy": 0.89304518699646, + "num_tokens": 922053457.0, + "step": 23493 + }, + { + "epoch": 2.9886782852054448, + "grad_norm": 0.9732516407966614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2993, + "mean_token_accuracy": 0.8925245404243469, + "num_tokens": 922096006.0, + "step": 23494 + }, + { + "epoch": 2.9888054954840353, + "grad_norm": 0.8642421364784241, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2895, + "mean_token_accuracy": 0.8958033323287964, + "num_tokens": 922140540.0, + "step": 23495 + }, + { + "epoch": 2.9889327057626254, + "grad_norm": 1.0016508102416992, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3227, + "mean_token_accuracy": 0.8845521807670593, + "num_tokens": 922182239.0, + "step": 23496 + }, + { + "epoch": 2.9890599160412163, + "grad_norm": 0.9553087949752808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8842372894287109, + "num_tokens": 922223889.0, + "step": 23497 + }, + { + "epoch": 2.9891871263198064, + "grad_norm": 1.0634952783584595, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3117, + "mean_token_accuracy": 0.886709451675415, + "num_tokens": 922260730.0, + "step": 23498 + }, + { + "epoch": 2.9893143365983974, + "grad_norm": 1.038718342781067, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2807, + "mean_token_accuracy": 0.9017375707626343, + "num_tokens": 922293071.0, + "step": 23499 + }, + { + "epoch": 2.9894415468769875, + "grad_norm": 1.0253465175628662, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.8944453001022339, + "num_tokens": 922329416.0, + "step": 23500 + }, + { + "epoch": 2.989568757155578, + "grad_norm": 0.9498886466026306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3018, + "mean_token_accuracy": 0.8915442228317261, + "num_tokens": 922373031.0, + "step": 23501 + }, + { + "epoch": 2.9896959674341685, + "grad_norm": 0.9156827926635742, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2799, + "mean_token_accuracy": 0.8984410762786865, + "num_tokens": 922413959.0, + "step": 23502 + }, + { + "epoch": 2.989823177712759, + "grad_norm": 0.9128413200378418, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3248, + "mean_token_accuracy": 0.8848897218704224, + "num_tokens": 922458659.0, + "step": 23503 + }, + { + "epoch": 2.9899503879913496, + "grad_norm": 0.8648617267608643, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2627, + "mean_token_accuracy": 0.9040372967720032, + "num_tokens": 922501792.0, + "step": 23504 + }, + { + "epoch": 2.99007759826994, + "grad_norm": 0.9391442537307739, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2751, + "mean_token_accuracy": 0.8980567455291748, + "num_tokens": 922535591.0, + "step": 23505 + }, + { + "epoch": 2.9902048085485307, + "grad_norm": 0.9798424243927002, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3132, + "mean_token_accuracy": 0.8908180594444275, + "num_tokens": 922580299.0, + "step": 23506 + }, + { + "epoch": 2.990332018827121, + "grad_norm": 0.9867823719978333, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3177, + "mean_token_accuracy": 0.8869935870170593, + "num_tokens": 922620761.0, + "step": 23507 + }, + { + "epoch": 2.9904592291057117, + "grad_norm": 0.8756426572799683, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2962, + "mean_token_accuracy": 0.8926920294761658, + "num_tokens": 922663993.0, + "step": 23508 + }, + { + "epoch": 2.9905864393843022, + "grad_norm": 1.0511339902877808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.322, + "mean_token_accuracy": 0.8868924379348755, + "num_tokens": 922701985.0, + "step": 23509 + }, + { + "epoch": 2.9907136496628928, + "grad_norm": 1.039270281791687, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2946, + "mean_token_accuracy": 0.8924963474273682, + "num_tokens": 922734369.0, + "step": 23510 + }, + { + "epoch": 2.9908408599414833, + "grad_norm": 0.9198708534240723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3063, + "mean_token_accuracy": 0.8919156789779663, + "num_tokens": 922777267.0, + "step": 23511 + }, + { + "epoch": 2.990968070220074, + "grad_norm": 0.8668257594108582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2572, + "mean_token_accuracy": 0.9053276181221008, + "num_tokens": 922818814.0, + "step": 23512 + }, + { + "epoch": 2.9910952804986644, + "grad_norm": 0.9411638975143433, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3067, + "mean_token_accuracy": 0.8901068568229675, + "num_tokens": 922863937.0, + "step": 23513 + }, + { + "epoch": 2.991222490777255, + "grad_norm": 0.9308856129646301, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3199, + "mean_token_accuracy": 0.8850417137145996, + "num_tokens": 922907548.0, + "step": 23514 + }, + { + "epoch": 2.9913497010558454, + "grad_norm": 0.9907479882240295, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.303, + "mean_token_accuracy": 0.8916547298431396, + "num_tokens": 922947258.0, + "step": 23515 + }, + { + "epoch": 2.991476911334436, + "grad_norm": 0.9794355034828186, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3083, + "mean_token_accuracy": 0.8910626173019409, + "num_tokens": 922988734.0, + "step": 23516 + }, + { + "epoch": 2.9916041216130265, + "grad_norm": 0.9647272825241089, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3155, + "mean_token_accuracy": 0.8852460384368896, + "num_tokens": 923030100.0, + "step": 23517 + }, + { + "epoch": 2.991731331891617, + "grad_norm": 0.8951281309127808, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3093, + "mean_token_accuracy": 0.888378381729126, + "num_tokens": 923073097.0, + "step": 23518 + }, + { + "epoch": 2.991858542170207, + "grad_norm": 0.9260406494140625, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2679, + "mean_token_accuracy": 0.8995155096054077, + "num_tokens": 923108993.0, + "step": 23519 + }, + { + "epoch": 2.991985752448798, + "grad_norm": 1.0593072175979614, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.891447901725769, + "num_tokens": 923146208.0, + "step": 23520 + }, + { + "epoch": 2.992112962727388, + "grad_norm": 0.9870620369911194, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2957, + "mean_token_accuracy": 0.8937021493911743, + "num_tokens": 923186450.0, + "step": 23521 + }, + { + "epoch": 2.992240173005979, + "grad_norm": 0.9827280640602112, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2875, + "mean_token_accuracy": 0.8956880569458008, + "num_tokens": 923224635.0, + "step": 23522 + }, + { + "epoch": 2.992367383284569, + "grad_norm": 0.8905766606330872, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8895523548126221, + "num_tokens": 923273941.0, + "step": 23523 + }, + { + "epoch": 2.99249459356316, + "grad_norm": 0.9985020160675049, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3208, + "mean_token_accuracy": 0.8852236866950989, + "num_tokens": 923312431.0, + "step": 23524 + }, + { + "epoch": 2.9926218038417502, + "grad_norm": 1.1657698154449463, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3426, + "mean_token_accuracy": 0.8808950185775757, + "num_tokens": 923342131.0, + "step": 23525 + }, + { + "epoch": 2.992749014120341, + "grad_norm": 0.9019650816917419, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2817, + "mean_token_accuracy": 0.8982529044151306, + "num_tokens": 923384209.0, + "step": 23526 + }, + { + "epoch": 2.9928762243989313, + "grad_norm": 1.011448621749878, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3147, + "mean_token_accuracy": 0.8881644010543823, + "num_tokens": 923419392.0, + "step": 23527 + }, + { + "epoch": 2.993003434677522, + "grad_norm": 0.9114749431610107, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2961, + "mean_token_accuracy": 0.8940044045448303, + "num_tokens": 923461725.0, + "step": 23528 + }, + { + "epoch": 2.9931306449561124, + "grad_norm": 1.0685304403305054, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8839507102966309, + "num_tokens": 923494778.0, + "step": 23529 + }, + { + "epoch": 2.993257855234703, + "grad_norm": 1.0305302143096924, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3661, + "mean_token_accuracy": 0.8709213733673096, + "num_tokens": 923536440.0, + "step": 23530 + }, + { + "epoch": 2.9933850655132934, + "grad_norm": 0.8726251125335693, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2854, + "mean_token_accuracy": 0.8935501575469971, + "num_tokens": 923577089.0, + "step": 23531 + }, + { + "epoch": 2.993512275791884, + "grad_norm": 0.9420876502990723, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2764, + "mean_token_accuracy": 0.9003880023956299, + "num_tokens": 923611798.0, + "step": 23532 + }, + { + "epoch": 2.9936394860704745, + "grad_norm": 1.068170189857483, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2611, + "mean_token_accuracy": 0.9053455591201782, + "num_tokens": 923640826.0, + "step": 23533 + }, + { + "epoch": 2.993766696349065, + "grad_norm": 0.8883549571037292, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2954, + "mean_token_accuracy": 0.8907827138900757, + "num_tokens": 923684537.0, + "step": 23534 + }, + { + "epoch": 2.9938939066276555, + "grad_norm": 0.9186325073242188, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2874, + "mean_token_accuracy": 0.8947595357894897, + "num_tokens": 923729327.0, + "step": 23535 + }, + { + "epoch": 2.994021116906246, + "grad_norm": 0.9535260200500488, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8917060494422913, + "num_tokens": 923774930.0, + "step": 23536 + }, + { + "epoch": 2.9941483271848366, + "grad_norm": 0.9963567852973938, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3006, + "mean_token_accuracy": 0.8910233974456787, + "num_tokens": 923811854.0, + "step": 23537 + }, + { + "epoch": 2.994275537463427, + "grad_norm": 0.9801560640335083, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2841, + "mean_token_accuracy": 0.8969889879226685, + "num_tokens": 923850033.0, + "step": 23538 + }, + { + "epoch": 2.9944027477420176, + "grad_norm": 1.0225595235824585, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3159, + "mean_token_accuracy": 0.8892648220062256, + "num_tokens": 923889608.0, + "step": 23539 + }, + { + "epoch": 2.994529958020608, + "grad_norm": 0.9608749747276306, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.273, + "mean_token_accuracy": 0.8999664783477783, + "num_tokens": 923927899.0, + "step": 23540 + }, + { + "epoch": 2.9946571682991987, + "grad_norm": 1.0182117223739624, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.890830397605896, + "num_tokens": 923965967.0, + "step": 23541 + }, + { + "epoch": 2.9947843785777892, + "grad_norm": 0.9387491941452026, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2815, + "mean_token_accuracy": 0.8971318006515503, + "num_tokens": 924004829.0, + "step": 23542 + }, + { + "epoch": 2.9949115888563798, + "grad_norm": 0.8981391191482544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2429, + "mean_token_accuracy": 0.9108242392539978, + "num_tokens": 924045706.0, + "step": 23543 + }, + { + "epoch": 2.99503879913497, + "grad_norm": 1.007348895072937, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2872, + "mean_token_accuracy": 0.8957620859146118, + "num_tokens": 924081468.0, + "step": 23544 + }, + { + "epoch": 2.995166009413561, + "grad_norm": 0.9778537750244141, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2948, + "mean_token_accuracy": 0.893041729927063, + "num_tokens": 924122015.0, + "step": 23545 + }, + { + "epoch": 2.995293219692151, + "grad_norm": 0.9723567962646484, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3281, + "mean_token_accuracy": 0.8810054063796997, + "num_tokens": 924163843.0, + "step": 23546 + }, + { + "epoch": 2.995420429970742, + "grad_norm": 1.0499428510665894, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3348, + "mean_token_accuracy": 0.8865216374397278, + "num_tokens": 924197901.0, + "step": 23547 + }, + { + "epoch": 2.995547640249332, + "grad_norm": 1.010116696357727, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2951, + "mean_token_accuracy": 0.894650936126709, + "num_tokens": 924234735.0, + "step": 23548 + }, + { + "epoch": 2.995674850527923, + "grad_norm": 0.8651279211044312, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2996, + "mean_token_accuracy": 0.893609881401062, + "num_tokens": 924284733.0, + "step": 23549 + }, + { + "epoch": 2.995802060806513, + "grad_norm": 1.0378845930099487, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2644, + "mean_token_accuracy": 0.9032679796218872, + "num_tokens": 924315808.0, + "step": 23550 + }, + { + "epoch": 2.9959292710851035, + "grad_norm": 0.9543361067771912, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2942, + "mean_token_accuracy": 0.8962300419807434, + "num_tokens": 924358782.0, + "step": 23551 + }, + { + "epoch": 2.996056481363694, + "grad_norm": 0.975597620010376, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3133, + "mean_token_accuracy": 0.887698769569397, + "num_tokens": 924400139.0, + "step": 23552 + }, + { + "epoch": 2.9961836916422846, + "grad_norm": 0.9889389276504517, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.321, + "mean_token_accuracy": 0.8854752779006958, + "num_tokens": 924442569.0, + "step": 23553 + }, + { + "epoch": 2.996310901920875, + "grad_norm": 0.9979252815246582, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2976, + "mean_token_accuracy": 0.8921554684638977, + "num_tokens": 924478500.0, + "step": 23554 + }, + { + "epoch": 2.9964381121994657, + "grad_norm": 0.9693983197212219, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2733, + "mean_token_accuracy": 0.902247428894043, + "num_tokens": 924516038.0, + "step": 23555 + }, + { + "epoch": 2.996565322478056, + "grad_norm": 0.9664936065673828, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3306, + "mean_token_accuracy": 0.8820990324020386, + "num_tokens": 924560249.0, + "step": 23556 + }, + { + "epoch": 2.9966925327566467, + "grad_norm": 1.0101996660232544, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2965, + "mean_token_accuracy": 0.8930008411407471, + "num_tokens": 924600776.0, + "step": 23557 + }, + { + "epoch": 2.9968197430352372, + "grad_norm": 0.9367565512657166, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3089, + "mean_token_accuracy": 0.8888498544692993, + "num_tokens": 924644453.0, + "step": 23558 + }, + { + "epoch": 2.9969469533138278, + "grad_norm": 0.9848930239677429, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2696, + "mean_token_accuracy": 0.9017232656478882, + "num_tokens": 924679878.0, + "step": 23559 + }, + { + "epoch": 2.9970741635924183, + "grad_norm": 1.0179656744003296, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3185, + "mean_token_accuracy": 0.8849179148674011, + "num_tokens": 924721013.0, + "step": 23560 + }, + { + "epoch": 2.997201373871009, + "grad_norm": 0.9532240629196167, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2784, + "mean_token_accuracy": 0.8978902697563171, + "num_tokens": 924758083.0, + "step": 23561 + }, + { + "epoch": 2.9973285841495994, + "grad_norm": 0.9954096674919128, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3266, + "mean_token_accuracy": 0.8878399133682251, + "num_tokens": 924797461.0, + "step": 23562 + }, + { + "epoch": 2.99745579442819, + "grad_norm": 0.9785931706428528, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2862, + "mean_token_accuracy": 0.8968308568000793, + "num_tokens": 924832009.0, + "step": 23563 + }, + { + "epoch": 2.9975830047067804, + "grad_norm": 0.988057553768158, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.31, + "mean_token_accuracy": 0.8895639181137085, + "num_tokens": 924871488.0, + "step": 23564 + }, + { + "epoch": 2.997710214985371, + "grad_norm": 0.9067095518112183, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2699, + "mean_token_accuracy": 0.903681755065918, + "num_tokens": 924912868.0, + "step": 23565 + }, + { + "epoch": 2.9978374252639615, + "grad_norm": 0.988118052482605, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2959, + "mean_token_accuracy": 0.8920099139213562, + "num_tokens": 924954320.0, + "step": 23566 + }, + { + "epoch": 2.997964635542552, + "grad_norm": 1.002211093902588, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2917, + "mean_token_accuracy": 0.8942990303039551, + "num_tokens": 924990455.0, + "step": 23567 + }, + { + "epoch": 2.9980918458211425, + "grad_norm": 0.9673561453819275, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.291, + "mean_token_accuracy": 0.8959439992904663, + "num_tokens": 925029300.0, + "step": 23568 + }, + { + "epoch": 2.9982190560997326, + "grad_norm": 1.0326699018478394, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.313, + "mean_token_accuracy": 0.8889871835708618, + "num_tokens": 925071350.0, + "step": 23569 + }, + { + "epoch": 2.9983462663783236, + "grad_norm": 1.141363501548767, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3016, + "mean_token_accuracy": 0.891137957572937, + "num_tokens": 925105781.0, + "step": 23570 + }, + { + "epoch": 2.9984734766569137, + "grad_norm": 1.0353819131851196, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2706, + "mean_token_accuracy": 0.9017648696899414, + "num_tokens": 925139443.0, + "step": 23571 + }, + { + "epoch": 2.9986006869355046, + "grad_norm": 1.013640284538269, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2984, + "mean_token_accuracy": 0.8922295570373535, + "num_tokens": 925175944.0, + "step": 23572 + }, + { + "epoch": 2.9987278972140947, + "grad_norm": 1.0366867780685425, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3178, + "mean_token_accuracy": 0.8878110647201538, + "num_tokens": 925212912.0, + "step": 23573 + }, + { + "epoch": 2.9988551074926852, + "grad_norm": 1.0970039367675781, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2955, + "mean_token_accuracy": 0.8932610750198364, + "num_tokens": 925245150.0, + "step": 23574 + }, + { + "epoch": 2.9989823177712758, + "grad_norm": 1.0521595478057861, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3487, + "mean_token_accuracy": 0.8818140029907227, + "num_tokens": 925282374.0, + "step": 23575 + }, + { + "epoch": 2.9991095280498663, + "grad_norm": 0.9886030554771423, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.263, + "mean_token_accuracy": 0.9039241075515747, + "num_tokens": 925318885.0, + "step": 23576 + }, + { + "epoch": 2.999236738328457, + "grad_norm": 1.002044916152954, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2952, + "mean_token_accuracy": 0.8904081583023071, + "num_tokens": 925356275.0, + "step": 23577 + }, + { + "epoch": 2.9993639486070474, + "grad_norm": 0.9506224989891052, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3029, + "mean_token_accuracy": 0.8940783143043518, + "num_tokens": 925398363.0, + "step": 23578 + }, + { + "epoch": 2.999491158885638, + "grad_norm": 0.9595467448234558, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3009, + "mean_token_accuracy": 0.891999363899231, + "num_tokens": 925439406.0, + "step": 23579 + }, + { + "epoch": 2.9996183691642284, + "grad_norm": 0.8911142945289612, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.2578, + "mean_token_accuracy": 0.9061944484710693, + "num_tokens": 925481342.0, + "step": 23580 + }, + { + "epoch": 2.999745579442819, + "grad_norm": 0.9189296960830688, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3136, + "mean_token_accuracy": 0.8866576552391052, + "num_tokens": 925526422.0, + "step": 23581 + }, + { + "epoch": 2.9998727897214095, + "grad_norm": 0.9256985783576965, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.3025, + "mean_token_accuracy": 0.8907637596130371, + "num_tokens": 925570105.0, + "step": 23582 + }, + { + "epoch": 3.0, + "grad_norm": 0.8729437589645386, + "learning_rate": 1e-06, + "loss": 0.288, + "mean_token_accuracy": 0.8955366611480713, + "num_tokens": 925611434.0, + "step": 23583 + }, + { + "epoch": 3.0, + "step": 23583, + "total_flos": 5.478050327614928e+19, + "train_loss": 0.0, + "train_runtime": 2.2344, + "train_samples_per_second": 168863.491, + "train_steps_per_second": 10554.472 + } + ], + "logging_steps": 1, + "max_steps": 23583, + "num_input_tokens_seen": 0, + "num_train_epochs": 3, + "save_steps": 11792, + "stateful_callbacks": { + "TrainerControl": { + "args": { + "should_epoch_stop": false, + "should_evaluate": false, + "should_log": false, + "should_save": true, + "should_training_stop": true + }, + "attributes": {} + } + }, + "total_flos": 5.478050327614928e+19, + "train_batch_size": 4, + "trial_name": null, + "trial_params": null +} diff --git a/training_args.bin b/training_args.bin new file mode 100644 index 0000000..1af76a7 --- /dev/null +++ b/training_args.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:d2614124389c16ea1289044ff3b7aa07aa5617b848d5b7cdd11c718b3dace7ba +size 11473 diff --git a/vocab.json b/vocab.json new file mode 100644 index 0000000..4783fe1 --- /dev/null +++ b/vocab.json @@ -0,0 +1 @@ +{"!":0,"\"":1,"#":2,"$":3,"%":4,"&":5,"'":6,"(":7,")":8,"*":9,"+":10,",":11,"-":12,".":13,"/":14,"0":15,"1":16,"2":17,"3":18,"4":19,"5":20,"6":21,"7":22,"8":23,"9":24,":":25,";":26,"<":27,"=":28,">":29,"?":30,"@":31,"A":32,"B":33,"C":34,"D":35,"E":36,"F":37,"G":38,"H":39,"I":40,"J":41,"K":42,"L":43,"M":44,"N":45,"O":46,"P":47,"Q":48,"R":49,"S":50,"T":51,"U":52,"V":53,"W":54,"X":55,"Y":56,"Z":57,"[":58,"\\":59,"]":60,"^":61,"_":62,"`":63,"a":64,"b":65,"c":66,"d":67,"e":68,"f":69,"g":70,"h":71,"i":72,"j":73,"k":74,"l":75,"m":76,"n":77,"o":78,"p":79,"q":80,"r":81,"s":82,"t":83,"u":84,"v":85,"w":86,"x":87,"y":88,"z":89,"{":90,"|":91,"}":92,"~":93,"¡":94,"¢":95,"£":96,"¤":97,"¥":98,"¦":99,"§":100,"¨":101,"©":102,"ª":103,"«":104,"¬":105,"®":106,"¯":107,"°":108,"±":109,"²":110,"³":111,"´":112,"µ":113,"¶":114,"·":115,"¸":116,"¹":117,"º":118,"»":119,"¼":120,"½":121,"¾":122,"¿":123,"À":124,"Á":125,"Â":126,"Ã":127,"Ä":128,"Å":129,"Æ":130,"Ç":131,"È":132,"É":133,"Ê":134,"Ë":135,"Ì":136,"Í":137,"Î":138,"Ï":139,"Ð":140,"Ñ":141,"Ò":142,"Ó":143,"Ô":144,"Õ":145,"Ö":146,"×":147,"Ø":148,"Ù":149,"Ú":150,"Û":151,"Ü":152,"Ý":153,"Þ":154,"ß":155,"à":156,"á":157,"â":158,"ã":159,"ä":160,"å":161,"æ":162,"ç":163,"è":164,"é":165,"ê":166,"ë":167,"ì":168,"í":169,"î":170,"ï":171,"ð":172,"ñ":173,"ò":174,"ó":175,"ô":176,"õ":177,"ö":178,"÷":179,"ø":180,"ù":181,"ú":182,"û":183,"ü":184,"ý":185,"þ":186,"ÿ":187,"Ā":188,"ā":189,"Ă":190,"ă":191,"Ą":192,"ą":193,"Ć":194,"ć":195,"Ĉ":196,"ĉ":197,"Ċ":198,"ċ":199,"Č":200,"č":201,"Ď":202,"ď":203,"Đ":204,"đ":205,"Ē":206,"ē":207,"Ĕ":208,"ĕ":209,"Ė":210,"ė":211,"Ę":212,"ę":213,"Ě":214,"ě":215,"Ĝ":216,"ĝ":217,"Ğ":218,"ğ":219,"Ġ":220,"ġ":221,"Ģ":222,"ģ":223,"Ĥ":224,"ĥ":225,"Ħ":226,"ħ":227,"Ĩ":228,"ĩ":229,"Ī":230,"ī":231,"Ĭ":232,"ĭ":233,"Į":234,"į":235,"İ":236,"ı":237,"IJ":238,"ij":239,"Ĵ":240,"ĵ":241,"Ķ":242,"ķ":243,"ĸ":244,"Ĺ":245,"ĺ":246,"Ļ":247,"ļ":248,"Ľ":249,"ľ":250,"Ŀ":251,"ŀ":252,"Ł":253,"ł":254,"Ń":255,"ĠĠ":256,"ĠĠĠĠ":257,"in":258,"Ġt":259,"ĠĠĠĠĠĠĠĠ":260,"er":261,"ĠĠĠ":262,"on":263,"Ġa":264,"re":265,"at":266,"st":267,"en":268,"or":269,"Ġth":270,"ĊĊ":271,"Ġc":272,"le":273,"Ġs":274,"it":275,"an":276,"ar":277,"al":278,"Ġthe":279,";Ċ":280,"Ġp":281,"Ġf":282,"ou":283,"Ġ=":284,"is":285,"ĠĠĠĠĠĠĠ":286,"ing":287,"es":288,"Ġw":289,"ion":290,"ed":291,"ic":292,"Ġb":293,"Ġd":294,"et":295,"Ġm":296,"Ġo":297,"ĉĉ":298,"ro":299,"as":300,"el":301,"ct":302,"nd":303,"Ġin":304,"Ġh":305,"ent":306,"id":307,"Ġn":308,"am":309,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":310,"Ġto":311,"Ġre":312,"--":313,"Ġ{":314,"Ġof":315,"om":316,");Ċ":317,"im":318,"čĊ":319,"Ġ(":320,"il":321,"//":322,"Ġand":323,"ur":324,"se":325,"Ġl":326,"ex":327,"ĠS":328,"ad":329,"Ġ\"":330,"ch":331,"ut":332,"if":333,"**":334,"Ġ}":335,"em":336,"ol":337,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":338,"th":339,")Ċ":340,"Ġ{Ċ":341,"Ġg":342,"ig":343,"iv":344,",Ċ":345,"ce":346,"od":347,"Ġv":348,"ate":349,"ĠT":350,"ag":351,"ay":352,"Ġ*":353,"ot":354,"us":355,"ĠC":356,"Ġst":357,"ĠI":358,"un":359,"ul":360,"ue":361,"ĠA":362,"ow":363,"Ġ'":364,"ew":365,"Ġ<":366,"ation":367,"()":368,"Ġfor":369,"ab":370,"ort":371,"um":372,"ame":373,"Ġis":374,"pe":375,"tr":376,"ck":377,"âĢ":378,"Ġy":379,"ist":380,"----":381,".ĊĊ":382,"he":383,"Ġe":384,"lo":385,"ĠM":386,"Ġbe":387,"ers":388,"Ġon":389,"Ġcon":390,"ap":391,"ub":392,"ĠP":393,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":394,"ass":395,"int":396,">Ċ":397,"ly":398,"urn":399,"Ġ$":400,";ĊĊ":401,"av":402,"port":403,"ir":404,"->":405,"nt":406,"ction":407,"end":408,"Ġde":409,"ith":410,"out":411,"turn":412,"our":413,"ĠĠĠĠĠ":414,"lic":415,"res":416,"pt":417,"==":418,"Ġthis":419,"Ġwh":420,"Ġif":421,"ĠD":422,"ver":423,"age":424,"ĠB":425,"ht":426,"ext":427,"=\"":428,"Ġthat":429,"****":430,"ĠR":431,"Ġit":432,"ess":433,"ĠF":434,"Ġr":435,"os":436,"and":437,"Ġas":438,"ect":439,"ke":440,"rom":441,"Ġ//":442,"con":443,"ĠL":444,"(\"":445,"qu":446,"lass":447,"Ġwith":448,"iz":449,"de":450,"ĠN":451,"Ġal":452,"op":453,"up":454,"get":455,"Ġ}Ċ":456,"ile":457,"Ġan":458,"ata":459,"ore":460,"ri":461,"Ġpro":462,";čĊ":463,"ĉĉĉĉ":464,"ter":465,"ain":466,"ĠW":467,"ĠE":468,"Ġcom":469,"Ġreturn":470,"art":471,"ĠH":472,"ack":473,"import":474,"ublic":475,"Ġor":476,"est":477,"ment":478,"ĠG":479,"able":480,"Ġ-":481,"ine":482,"ill":483,"ind":484,"ere":485,"::":486,"ity":487,"Ġ+":488,"Ġtr":489,"elf":490,"ight":491,"('":492,"orm":493,"ult":494,"str":495,"..":496,"\",":497,"Ġyou":498,"ype":499,"pl":500,"Ġnew":501,"Ġj":502,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":503,"Ġfrom":504,"Ġex":505,"ĠO":506,"ld":507,"Ġ[":508,"oc":509,":Ċ":510,"Ġse":511,"Ġle":512,"--------":513,".s":514,"{Ċ":515,"',":516,"ant":517,"Ġat":518,"ase":519,".c":520,"Ġch":521,"":589,"ust":590,"que":591,"Ġres":592,"))":593,"'s":594,"Ġk":595,"ans":596,"yst":597,"unction":598,"********":599,"Ġi":600,"Ġus":601,"pp":602,"one":603,"ail":604,"====":605,"name":606,"Ġstr":607,"Ġ/":608,"Ġ&":609,"ach":610,"div":611,"ystem":612,"ell":613,"Ġhave":614,"err":615,"ould":616,"ull":617,"pon":618,"ĠJ":619,"_p":620,"Ġ==":621,"ign":622,"St":623,".Ċ":624,"Ġpl":625,");ĊĊ":626,"form":627,"put":628,"ount":629,"}ĊĊ":630,"dd":631,"ite":632,"Ġget":633,"rr":634,"ome":635,"ĠâĢ":636,"aram":637,"cc":638,"Ġ*/":639,"ER":640,"In":641,"les":642,"_s":643,"ong":644,"ie":645,"Ġcan":646,"ĠV":647,"erv":648,"pr":649,"Ġun":650,"row":651,"ber":652,"Ġdo":653,"ll":654,"Ġel":655,"Ġself":656,"ated":657,"ary":658,"Ġ.":659,"']":660,"ud":661,"Ġen":662,"ĠTh":663,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":664,"te":665,"_c":666,"uct":667,"Ġab":668,"ork":669,".get":670,"Ġ#":671,"aw":672,"ress":673,"ob":674,"Name":675,"app":676,"['":677,"Ġall":678,"ory":679,"ition":680,"ance":681,"ear":682,"Ġcont":683,"vent":684,"ia":685,"Ġwill":686,"IN":687,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":688,"return":689,"Ġ":755,"\",Ċ":756,"ec":757,"ĠIn":758,"ph":759,"Ġ|":760,"_f":761,"Ġvar":762,"ence":763,"Id":764,"ree":765,"ink":766,"lect":767,"ug":768,"eth":769,"Ġelse":770,"----------------":771,"cont":772,"Ġso":773,"atic":774,"Ġlo":775,"pro":776,"ton":777,"ss":778,"own":779,"abel":780,"oint":781,"ous":782,"eld":783,"ST":784,"The":785,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":786,"RE":787,"\":":788,"olor":789,"tp":790,"eg":791,"key":792,"ude":793,"ĠSt":794,"ound":795,"Ġar":796,"\");Ċ":797,"ener":798,"ser":799,"bject":800,"essage":801,"fer":802,"Ġmore":803,"ations":804,"ents":805,"Ġhis":806,"Ġthey":807,".S":808,"ĠY":809,"use":810,"ne":811,"ish":812,"old":813,"_d":814,"io":815,"ield":816,"Ġper":817,"Cont":818,"ings":819,"####":820,"Ġdata":821,"Ġsa":822,"ef":823,"fo":824,"Ġone":825,"eng":826,"Ġdis":827,"AT":828,"Ġname":829,"Ġtrue":830,"val":831,"led":832,".f":833,"Ġne":834,"Ġend":835,".T":836,"cre":837,"ark":838,"log":839,"Ex":840,"error":841,"_id":842,"urre":843,"ange":844,"Ġnull":845,"rray":846,"Ġmy":847,"pan":848,"ict":849,"ator":850,"View":851,"List":852,"ĉreturn":853,"âĢĿ":854,"Ġpre":855,"Ġx":856,"clude":857,"arg":858,"ov":859,".h":860,"Ġ>":861,"Ġtheir":862,"')":863,"irst":864,"ick":865,"gh":866,"LE":867,"OR":868,"Ġprivate":869,"tem":870,"čĊčĊ":871,"user":872,"Ġ)":873,"com":874,".A":875,"\";Ċ":876,"Ġid":877,"read":878,"Ġwho":879,"_b":880,"\">Ċ":881,"Ġtime":882,"Ġman":883,"ry":884,"========":885,"roup":886,"rop":887,"public":888,"vel":889,"umber":890,"ble":891,"Ġwhich":892,"****************":893,"Ġany":894,"Ġfalse":895,"we":896,"Ġvalue":897,"Ġli":898,"\")":899,"nder":900,"gr":901,"Ġno":902,"param":903,"fig":904,".com":905,"Ġapp":906,"_l":907,"ions":908,".D":909,"ĠCh":910,"Ġabout":911,"Ġadd":912,"Ġsu":913,"Ġstring":914,"ID":915,"Ġover":916,"string":917,".l":918,"ource":919,"_C":920,"]Ċ":921,"Ġqu":922,"ĠString":923,"ca":924,"SE":925,"Ġro":926,"sh":927,"ual":928,"Type":929,"son":930,"new":931,"ern":932,"Ġag":933,"AR":934,"];Ċ":935,"].":936,"Ġ?":937,"ical":938,"Ġdes":939,"uth":940,"ix":941,"ays":942,"Ġtype":943,"'t":944,"ault":945,"Ġinter":946,"var":947,".b":948,"Ġpart":949,".d":950,"urrent":951,"IT":952,"EN":953,"enc":954,"(f":955,"ra":956,"value":957,"cho":958,"utton":959,"ose":960,"Ġ!=":961,"ater":962,"é":963,"reate":964,"oll":965,"pos":966,"yle":967,"ng":968,"AL":969,"using":970,"ames":971,"Ġ{čĊ":972,"ates":973,"ely":974,"Ġwork":975,"Ġem":976,"inal":977,"Ġsp":978,"Ġwhen":979,".set":980,"ĠĠĠĠĠĠ":981,"):Ċ":982,"to":983,"quire":984,"indow":985,"lement":986,"pect":987,"ash":988,"[i":989,"Ġuse":990,".F":991,"pec":992,"Ġad":993,"ove":994,"ception":995,"ength":996,"include":997,"ader":998,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":999,"atus":1000,"Th":1001,"itle":1002,"rit":1003,"void":1004,"().":1005,"(Ċ":1006,"Ġoff":1007,"Ġother":1008,"Ġ&&":1009,"';Ċ":1010,"ms":1011,"Ġbeen":1012,"Ġte":1013,"ml":1014,"co":1015,"nc":1016,"ervice":1017,"Ġ%":1018,"**Ċ":1019,"ann":1020,"ade":1021,"ĊĊĊĊ":1022,"lock":1023,"const":1024,"ponse":1025,"Ġsup":1026,"++":1027,"date":1028,"Ġacc":1029,"Ġhad":1030,"Ġbu":1031,"ĠRe":1032,"Ġwere":1033,"Ġfile":1034,"Ġwould":1035,"ĠâĢľ":1036,"ven":1037,"iss":1038,"Ġour":1039,"class":1040,"raw":1041,"Ġyear":1042,"Data":1043,"Ġval":1044,"Ġsome":1045,"fter":1046,"ys":1047,"Ġ///":1048,"round":1049,"view":1050,"Ġpe":1051,"Ġthere":1052,"Ġsaid":1053,"du":1054,"of":1055,"line":1056,"/*":1057,"duct":1058,"Ġher":1059,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":1060,"Res":1061,"Ġco":1062,"Ġcomm":1063,"ise":1064,"min":1065,"ĠĠĠĠĊ":1066,"#include":1067,"ethod":1068,".P":1069,"ute":1070,"Ġass":1071,"Int":1072,"ask":1073,"loc":1074,"Ġlike":1075,"ody":1076,"Ġlet":1077,"load":1078,"Ġam":1079,"rol":1080,"Ġgr":1081,"yp":1082,"Ġalso":1083,"ĠIt":1084,"url":1085,"ific":1086,"ors":1087,"_P":1088,"_n":1089,"igh":1090,"Ġthan":1091,"Com":1092,"AN":1093,"UL":1094,"ating":1095,"ĠThis":1096,"ref":1097,"_S":1098,"Ġstatic":1099,"roll":1100,"Ġjust":1101,"Ġresult":1102,"ian":1103,"idth":1104,"Ġthem":1105,"));Ċ":1106,"der":1107,"reak":1108,"Con":1109,"://":1110,"ule":1111,"...":1112,"arch":1113,"ement":1114,"Ġ<<":1115,"ush":1116,"ense":1117,"arr":1118,"Ġinto":1119,"cess":1120,"amp":1121,"ied":1122,"ument":1123,"Ġ\\":1124,"],":1125,"wo":1126,"als":1127,"Ġwhat":1128,"anc":1129,"Value":1130,"='":1131,"olum":1132,"Ġpos":1133,"ages":1134,"ayer":1135,"Ġsc":1136,"ues":1137,"\")Ċ":1138,"_T":1139,"Ġlist":1140,"(s":1141,"Ġcase":1142,"Ch":1143,"ĉĉĉĉĉ":1144,"////////":1145,"ponent":1146,"Ġz":1147,"Ġkn":1148,"let":1149,"DE":1150,"red":1151,"Ġfe":1152,"Ġ},Ċ":1153,"Ġ,":1154,"(t":1155,"Ġfirst":1156,"');Ċ":1157,"word":1158,"Ġimport":1159,"Ġact":1160,"Ġchar":1161,"CT":1162,"ĠTr":1163,"ople":1164,"={":1165,"ĉf":1166,"ient":1167,"cent":1168,".j":1169,"lection":1170,"))Ċ":1171,"Ġonly":1172,"Ġprint":1173,"mer":1174,".W":1175,"ock":1176,"Ġ--":1177,"Text":1178,"Ġop":1179,"ank":1180,"Ġits":1181,"Ġback":1182,"[\"":1183,"Ġneed":1184,"Ġcl":1185,"Ġsub":1186,"Ġla":1187,"((":1188,".\"":1189,"Object":1190,"Ġstart":1191,"file":1192,"(self":1193,"ner":1194,"ey":1195,"Ġuser":1196,"Ġent":1197,"ĠCom":1198,"its":1199,"ĠCon":1200,"ouble":1201,"ower":1202,"item":1203,"very":1204,"ĠWe":1205,"lick":1206,"ĠQ":1207,"php":1208,"ttp":1209,"':":1210,"ics":1211,"Ġunder":1212,"Ġ*Ċ":1213,".L":1214,");":1215,"ices":1216,"Ġreg":1217,")čĊ":1218,"ĉpublic":1219,"SS":1220,"Ġthen":1221,"reat":1222,"ious":1223,".G":1224,"ek":1225,"irect":1226,"heck":1227,"cript":1228,"ning":1229,"ĠUn":1230,"Ġmay":1231,"ĠWh":1232,"Bo":1233,"Item":1234,"struct":1235,".st":1236,"ream":1237,"ible":1238,"loat":1239,"Ġorg":1240,"und":1241,"sum":1242,"_in":1243,"../":1244,"_M":1245,"Ġhow":1246,"rite":1247,"'Ċ":1248,"To":1249,"ww":1250,"Ġpeople":1251,"index":1252,".n":1253,"http":1254,"(m":1255,"ector":1256,"Ġind":1257,"Ġjav":1258,"],Ċ":1259,"ĠHe":1260,"_st":1261,"ful":1262,"ole":1263,"){Ċ":1264,"Ġshould":1265,"opy":1266,"elp":1267,"ier":1268,"_name":1269,"erson":1270,"ION":1271,"ote":1272,"Ġtest":1273,"Ġbet":1274,"rror":1275,"ular":1276,"ãĢ":1277,"ĠÐ":1278,"bs":1279,"ting":1280,"Ġmake":1281,"Tr":1282,"Ġafter":1283,"arget":1284,"RO":1285,"olumn":1286,"rc":1287,"_re":1288,"define":1289,"Ġright":1290,"right":1291,"day":1292,"Ġlong":1293,"[]":1294,"(p":1295,"td":1296,"cond":1297,"ĠPro":1298,"Ġrem":1299,"ptions":1300,"vid":1301,".g":1302,"Ġext":1303,"Ġ__":1304,"')Ċ":1305,"pace":1306,"mp":1307,"Ġmin":1308,"stance":1309,"air":1310,"action":1311,"wh":1312,"type":1313,"util":1314,"ait":1315,"ĊĊ":1339,"Ġshe":1340,"\"]":1341,"aph":1342,"Ġexp":1343,"erty":1344,"ĠSe":1345,"Ġpar":1346,"unc":1347,"ET":1348,"Ġread":1349,"print":1350,"Ġrel":1351,"Ġform":1352,"Ġdr":1353,"Exception":1354,"input":1355,"Ġtrans":1356,"########":1357,"order":1358,"By":1359,"Ġaw":1360,"ities":1361,"uff":1362,"play":1363,".add":1364,"ĠâĢĵ":1365,"Ġwant":1366,"Ġcomp":1367,"ments":1368,"Ġ||":1369,"az":1370,"be":1371,"Ġnumber":1372,"Ġrequire":1373,"ĠEx":1374,"Ġcol":1375,"Ġkey":1376,"ember":1377,"Ġtwo":1378,"Ġsize":1379,"Ġwhere":1380,"UT":1381,"result":1382,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":1383,"ough":1384,"orld":1385,"ood":1386,"uch":1387,"ative":1388,"ger":1389,"arent":1390,"Ġ/*":1391,"Ġarg":1392,"Ġwhile":1393,"(this":1394,"Ġrec":1395,"Ġdif":1396,"State":1397,"Ġspec":1398,"ride":1399,"_F":1400,"Ġlook":1401,"AM":1402,"ility":1403,"eter":1404,"âĢĻt":1405,"ĊĊĊ":1406,"ayout":1407,"--------------------------------":1408,"ager":1409,"Ġcould":1410,"Ġbr":1411,"ends":1412,"ures":1413,"Ġknow":1414,"ets":1415,"ĠIf":1416,"ĠSh":1417,".w":1418,"back":1419,"Ġser":1420,"Ġ+=":1421,"Ġfr":1422,"());Ċ":1423,"Ġhand":1424,"Ind":1425,"ULL":1426,"Im":1427,"();ĊĊ":1428,"Ġmost":1429,"Ġtry":1430,"Ġnow":1431,"rough":1432,">čĊ":1433,"ackage":1434,"Ġhim":1435,"._":1436,"ify":1437,"Ġbreak":1438,"Ġ);Ċ":1439,"ren":1440,"#define":1441,"itt":1442,"Ġap":1443,"ĉc":1444,"(n":1445,"ĠYou":1446,":ĊĊ":1447,"-m":1448,"Ġevery":1449,"ustom":1450,"lient":1451,"ocument":1452,"cription":1453,"Error":1454,"-b":1455,"о":1456,"][":1457,"trans":1458,"Ġpoint":1459,"Ġstd":1460,"Ġfil":1461,"Time":1462,"Ġmod":1463,"Ġ->":1464,"Ġerror":1465,"ah":1466,"Ġtext":1467,"roller":1468,"lose":1469,"ql":1470,"Ġpol":1471,"><":1784,".B":1785,"-c":1786,"Ġopen":1787,"Ġest":1788,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":1789,"Ġnext":1790,"IM":1791,"ÑĤ":1792,"OT":1793,"ó":1794,"Ġfollow":1795,"content":1796,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":1797,"Ġinclud":1798,"HE":1799,"ĠRes":1800,"Ġhref":1801,"и":1802,"Ġcar":1803,"ypes":1804,"image":1805,"Un":1806,"Ġbool":1807,"AD":1808,"Ġgame":1809,".Form":1810,"rows":1811,"*/":1812,"velop":1813,".Drawing":1814,"Ġpath":1815,"ision":1816,"Ġeach":1817,"ĠPl":1818,"_type":1819,"Path":1820,"nection":1821,"Ġav":1822,"').":1823,"Ġsupport":1824,"ENT":1825,"rem":1826,"\").":1827,"Ġown":1828,"Ġcor":1829,"count":1830,"miss":1831,"ually":1832,"Ġmem":1833,"std":1834,"ience":1835,"search":1836,"\"ĊĊ":1837,"Form":1838,"Ġsex":1839,"ename":1840,"Ġsign":1841,"Ġet":1842,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":1843,"','":1844,"ĠApp":1845,"Ġthose":1846,"off":1847,"Ġerr":1848,"Ġsystem":1849,"Ġbest":1850,"code":1851,"Ġsame":1852,"Ġdi":1853,"uss":1854,"Ġcreate":1855,"ather":1856,"Array":1857,".in":1858,"fe":1859,"Service":1860,"UN":1861,"ats":1862,"ĠZ":1863,"alth":1864,"Ġmade":1865,"true":1866,"AB":1867,"Ġmark":1868,"rid":1869,"ified":1870,",čĊ":1871,"yn":1872,"press":1873,"Ġgroup":1874,"Ġfin":1875,"ĠLicense":1876,"Field":1877,"eger":1878,"Ġworld":1879,"iness":1880,"ty":1881,"Ġprocess":1882,"(b":1883,"Ġcre":1884,"arn":1885,"ives":1886,"Ġmain":1887,"ideo":1888,"_g":1889,"AG":1890,"valid":1891,"img":1892,"PI":1893,"Ġcolor":1894,"Ġreport":1895,"Ġtake":1896,"rib":1897,"OM":1898,"Ġday":1899,"Request":1900,"Ġsk":1901,"bers":1902,"ĉs":1903,".Add":1904,"oot":1905,"Image":1906,"Ġcomple":1907,"ollection":1908,"Ġtop":1909,"Ġfree":1910,"AS":1911,"De":1912,"ĠOn":1913,"IG":1914,"eta":1915,"Date":1916,"Ġaction":1917,"Over":1918,"itor":1919,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":1920,"not":1921,"Ġindex":1922,"her":1923,"icon":1924,"On":1925,";čĊčĊ":1926,"ivity":1927,"mand":1928,".Windows":1929,"OL":1930,"Ġreal":1931,"Ġmax":1932,"land":1933,"....":1934,"raph":1935,"Ġbuild":1936,"leg":1937,"assword":1938,"?ĊĊ":1939,"â̦":1940,"ook":1941,"uck":1942,"Ġmessage":1943,"test":1944,"ivers":1945,"Ġinput":1946,"Ġart":1947,"Ġbetween":1948,"Get":1949,"enter":1950,"ground":1951,"ene":1952,"á":1953,".length":1954,"Node":1955,"(i":1956,"Class":1957,"for":1958,"ĠâĢĶ":1959,"ten":1960,"oin":1961,"Ġke":1962,"ui":1963,"ĠIN":1964,"Ġtable":1965,"sub":1966,"ĠLe":1967,"Ġhead":1968,"Ġmust":1969,"////////////////":1970,".util":1971,"Context":1972,"Ġorder":1973,"Ġmov":1974,"over":1975,"Ġcontin":1976,"Ġsay":1977,"static":1978,".Text":1979,"ĠclassName":1980,"pany":1981,"Ġter":1982,"head":1983,"rg":1984,"Ġproduct":1985,"This":1986,".âĢĿ":1987,"ĠBut":1988,"loy":1989,"Ġdouble":1990,"sg":1991,"Ġplace":1992,".x":1993,"message":1994,"Ġinformation":1995,"private":1996,"Ġoper":1997,"ced":1998,"db":1999,"\">":2179,"aterial":2180,"iled":2181,"Ġput":2182,"Qu":2183,"ÑĢ":2184,"ung":2185,"map":2186,"ĉĉĉĉĉĉĉĉ":2187,"Ġlevel":2188,"Component":2189,"book":2190,"creen":2191,"_RE":2192,"Ġconfig":2193,"ãģ":2194,"Or":2195,".data":2196,"Ġdocument":2197,"\",\"":2198,"tribute":2199,"ux":2200,"Log":2201,"ference":2202,"post":2203,"_e":2204,"Ġlocal":2205,"andom":2206,"assert":2207,"Val":2208,"lected":2209,"ina":2210,"atabase":2211,"Add":2212,"Ġcontent":2213,".print":2214,"signed":2215,"ric":2216,".\"ĊĊ":2217,"Ġfa":2218,"!ĊĊ":2219,"-f":2220,"ived":2221,"Ġquest":2222,".ex":2223,"Ġfloat":2224,"Ġdevelop":2225,"оÐ":2226,"Map":2227,"ading":2228,"Ġposs":2229,"UE":2230,"namespace":2231,"_O":2232,"ĉb":2233,".Get":2234,">(":2235,"json":2236,"etails":2237,"Ġtoo":2238,"Ġextends":2239,"ĠNone":2240,"Ġfore":2241,"(String":2242,"format":2243,"Ġgreat":2244,"inter":2245,"cale":2246,"Ñģ":2247,"ron":2248,"iving":2249,"Ent":2250,"ency":2251,"xt":2252,"oy":2253,"Ġmonth":2254,"Ġhapp":2255,"Ġsuper":2256,"bar":2257,"default":2258,"_de":2259,"ords":2260,"ln":2261,"({Ċ":2262,"ĠInd":2263,"ases":2264,"Ġtitle":2265,"Ġcontext":2266,"oh":2267,"-p":2268,"Em":2269,"Ġmet":2270,"Test":2271,"Ġlife":2272,"_v":2273,"ĠUS":2274,"UI":2275,"ocation":2276,"md":2277,"Ġ[Ċ":2278,"Ġ]":2279,"sw":2280,"Ġincre":2281,"script":2282,"ential":2283,"ways":2284,".de":2285,"Ġsrc":2286,"Ġcatch":2287,"ĠAmeric":2288,"//Ċ":2289,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":2290,"Ġpay":2291,"plit":2292,"âĢĶ":2293,"Ġcoun":2294,"obj":2295,".php":2296,"Ġchange":2297,"ething":2298,"'re":2299,"aster":2300,"los":2301,"lation":2302,"ĠĠĊ":2303,"Le":2304,"ä":2305,"({":2306,"ready":2307,"ĠNo":2308,"Ġposition":2309,"Ġold":2310,"Ġbook":2311,"abled":2312,"bug":2313,"Hand":2314,"};ĊĊ":2315,"isplay":2316,"aving":2317,"Ġgover":2318,"Ġversion":2319,"System":2320,"nect":2321,"response":2322,"Style":2323,"Up":2324,"angu":2325,"Ġthree":2326,"init":2327,"ero":2328,"Ġlaw":2329,"endif":2330,"Ġbase":2331,"email":2332,"(l":2333,"_V":2334,"Ġconf":2335,"ATE":2336,"Ġduring":2337,"tes":2338,"Ġconsole":2339,"ĠPr":2340,"Ġspe":2341,"ves":2342,"path":2343,"ialog":2344,"dition":2345,"_to":2346,"ards":2347,"Ġagainst":2348,"etwork":2349,"ĠPh":2350,"_L":2351,"cur":2352,"imit":2353,"With":2354,"Ġpower":2355,"ium":2356,"';ĊĊ":2357,"Ġwom":2358,"left":2359,"ources":2360,"atri":2361,"ĠIm":2362,"ĠMan":2363,"orth":2364,"${":2365,"quals":2366,"ese":2367,"_size":2368,"Ġiss":2369,"otal":2370,"-g":2371,"ique":2372,"rame":2373,"Ġwidth":2374,"erg":2375,")(":2376,"ittle":2377,"TR":2378,"ĠThey":2379,"ences":2380,"rl":2381,"ons":2382,"Ġlabel":2383,".y":2384,"-t":2385,"update":2386,"anel":2387,"sc":2388,".to":2389,"Ġproject":2390,"ü":2391,"Ġelement":2392,"Ġsuccess":2393,"ĉĉĊ":2394,".sh":2395,"ram":2396,"ched":2397,"())Ċ":2398,"Ġ(Ċ":2399,"Ġdate":2400,"Ġtot":2401,"_ST":2402,"All":2403,"ification":2404,"ĉvar":2405,"Ġtri":2406,"chem":2407,"my":2408,"Ġbig":2409,"ĠAd":2410,"ĠAt":2411,"ots":2412,"num":2413,"Act":2414,"Ġmap":2415,"era":2416,"cope":2417,".$":2418,",âĢĿ":2419,"Ġpop":2420,"Ġfew":2421,"Ġlen":2422,"uid":2423,"eters":2424,"ules":2425,"ÃŃ":2426,"source":2427,"https":2428,"Ġdem":2429,"Ġear":2430,"################":2431,"Ġmatch":2432,"ories":2433,"aces":2434,"ĠCl":2435,"Ġnode":2436,"irc":2437,"local":2438,"unity":2439,"};Ċ":2440,"Ġanother":2441,"<<":2442,"ogle":2443,"Ġsit":2444,"ework":2445,"TE":2446,".I":2447,"NS":2448,"ology":2449,"ought":2450,".Cont":2451,">>":2452,"Ġcare":2453,"state":2454,"ĉprivate":2455,"Ġeffect":2456,"++)":2457,"_file":2458,"ending":2459,"Line":2460,"For":2461,"ior":2462,"ĠSc":2463,"Ġfun":2464,".Size":2465,"ĉelse":2466,"])":2467,"start":2468,"vious":2469,"Ġ},":2470,"ours":2471,"Ġleg":2472,"Ġservice":2473,"Ġsince":2474,"iron":2475,"Label":2476,"Ġnon":2477,"Ġlos":2478,"iction":2479,"Ġfull":2480,"acter":2481,"board":2482,"gress":2483,"Ġturn":2484,"ither":2485,".size":2486,"Ġbody":2487,"resh":2488,"eturn":2489,"(_":2490,"yles":2491,"ormal":2492,"pi":2493,"Ġsomething":2494,"!--":2495,"uint":2496,"Ġprodu":2497,"Ġstand":2498,"Ġproble":2499,"Ġavailable":2500,"mt":2501,"ĠBl":2502,"Ġ...":2503,"Ġblock":2504,"Input":2505,"Ġkeep":2506,"Count":2507,"open":2508,"Ġ['":2509,"Ġthrow":2510,"uilder":2511,"Action":2512,"Ġthings":2513,"True":2514,"Ġurl":2515,"ĠBo":2516,"printf":2517,"Ġred":2518,"js":2519,".create":2520,"ĠOr":2521,"Status":2522,"Instance":2523,"Ġcontrol":2524,"Ġcome":2525,"Ġcustom":2526,"location":2527,"model":2528,"ĠčĊ":2529,"Ġsource":2530,"Ġeas":2531,".out":2532,"]ĊĊ":2533,"oney":2534,"Ġawait":2535,"Ġpartic":2536,"AP":2537,"ublish":2538,"odes":2539,"_pro":2540,"ply":2541,"riter":2542,"Ġprov":2543,"Ġmill":2544,"HT":2545,"])Ċ":2546,"Ġchang":2547,"Ġask":2548,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":2549,"Ġoutput":2550,"Ġemail":2551,".push":2552,"Ġ}čĊčĊ":2553,"ination":2554,"atrix":2555,"Table":2556,"uccess":2557,"]);Ċ":2558,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":2559,"Ġdisc":2560,"([":2561,"Ġbusiness":2562,"height":2563,".html":2564,"ta":2565,"field":2566,"Ġrequired":2567,"_R":2568,"Ġgovern":2569,"}čĊčĊ":2570,"lex":2571,".,":2572,"ĠSet":2573,"urch":2574,"///":2575,"ts":2576,"af":2577,"Ġmight":2578,"istory":2579,"Str":2580,"Ġnever":2581,"Response":2582,"arse":2583,"ada":2584,"ĠHow":2585,"Ġ*)":2586,"Ġ;":2587,"Ġhard":2588,"Ad":2589,"Ġintern":2590,"used":2591,"(data":2592,"mod":2593,"annel":2594,"Ġnp":2595,"ugg":2596,"Ġ/>Ċ":2597,"Ġcalled":2598,"body":2599,"Ġcho":2600,"(r":2601,"_set":2602,"ird":2603,"Ġ>=":2604,"Ġ};Ċ":2605,"Ġoptions":2606,"ĠGener":2607,"Ġheight":2608,"Point":2609,"You":2610,"ety":2611,"Click":2612,"Ġsmall":2613,"Ġide":2614,"Ġaccess":2615,"anguage":2616,"Ġprotected":2617,"Ġjob":2618,"ĠThere":2619,"Def":2620,"Ġaddress":2621,"Ġuint":2622,"Not":2623,"oo":2624,"aps":2625,"":2759,"ĉĠĠĠ":2760,"\"))":2761,"Content":2762,"_W":2763,"plement":2764,"Ġwon":2765,"Ġvideo":2766,"adi":2767,"point":2768,"%%":2769,"Ġgl":2770,"erved":2771,"viron":2772,"IF":2773,"uted":2774,"ãĥ":2775,"'m":2776,"Ġcert":2777,"Ġprof":2778,"Ġcell":2779,"ari":2780,"Ġplayer":2781,"ais":2782,"Ġcost":2783,"Ġhum":2784,"(R":2785,"Ġoffic":2786,"ks":2787,".text":2788,"atures":2789,"Ġtotal":2790,"Ġ*/ĊĊ":2791,"ope":2792,"Ġstat":2793,"UM":2794,"Ġload":2795,"ights":2796,"Ġclear":2797,"uro":2798,"Ġtechn":2799,"upport":2800,"IR":2801,"Ġrow":2802,"Ġseem":2803,"Ġq":2804,"Ġshort":2805,"ĠNot":2806,"ipp":2807,"Group":2808,"section":2809,"max":2810,"irl":2811,"Ġoverride":2812,"Ġcompany":2813,"Ġdone":2814,"\");čĊ":2815,"Ġgre":2816,".Re":2817,"Ġbelie":2818,"rist":2819,"Ġhealth":2820,"ANT":2821,"()ĊĊ":2822,"ĠBe":2823,".value":2824,"ĠGr":2825,"ottom":2826,"Ġargs":2827,"PT":2828,"status":2829,"func":2830,"uments":2831,"-h":2832,"Number":2833,":čĊ":2834,"ĠLog":2835,"erver":2836,"Ġ),Ċ":2837,"ament":2838,"Ġobj":2839,"inc":2840,"Ġchildren":2841,"icy":2842,"IZ":2843,"ands":2844,"ably":2845,"Ġdistrib":2846,"Ġcur":2847,"erial":2848,"Ġdays":2849,"reated":2850,"rect":2851,"-l":2852,"irm":2853,"idden":2854,"omb":2855,"Ġinitial":2856,".js":2857,"Ġâ":2858,"Query":2859,"Ġonline":2860,"imal":2861,".con":2862,"au":2863,"Url":2864,"control":2865,"irection":2866,"Ġinstance":2867,"ORT":2868,"ĠFr":2869,"where":2870,"Ġjavax":2871,"Ġorgan":2872,"apter":2873,"Ġreason":2874,"options":2875,"ĠMar":2876,"(a":2877,"Ġwithin":2878,".âĢĿĊĊ":2879,"ODE":2880,"_DE":2881,"admin":2882,"ended":2883,"Ġdesign":2884,"ĠData":2885,"une":2886,"ĠFile":2887,"root":2888,"Ġcent":2889,"Ġarr":2890,"_add":2891,"len":2892,"page":2893,",'":2894,"_str":2895,"Ġbro":2896,"ability":2897,"outh":2898,"/c":2899,"pose":2900,"irtual":2901,"earch":2902,"_url":2903,"argin":2904,"Http":2905,"Ġschool":2906,"ava":2907,"Ġconsider":2908,".label":2909,"ĠArray":2910,"web":2911,"opt":2912,".println":2913,"ulation":2914,"Ġfunc":2915,"PL":2916,"Ġ\"\\":2917,"ĠText":2918,"actory":2919,"(function":2920,"null":2921,"Ġeng":2922,"down":2923,"Ġinclude":2924,"ĠEn":2925,"ĠDr":2926,"Ġdb":2927,"!!":2928,"side":2929,"Ġinit":2930,"quired":2931,"ĠShe":2932,"Column":2933,"react":2934,"Ġann":2935,"Ġstop":2936,"Ġlater":2937,"ĠThat":2938,"ention":2939,"df":2940,"UG":2941,"ILE":2942,"Ġclient":2943,"raft":2944,"ffer":2945,"POST":2946,"elper":2947,"Ġlove":2948,"quote":2949,"oud":2950,"Ġjson":2951,"Ġable":2952,"Ġmen":2953,"AX":2954,"ĠCopyright":2955,"ö":2956,"avig":2957,"req":2958,"Client":2959,"});Ċ":2960,".Com":2961,"erc":2962,"ilt":2963,"pecial":2964,"_com":2965,"room":2966,".Name":2967,"Ġgive":2968,"amb":2969,"ike":2970,"Ġcondition":2971,"client":2972,"ators":2973,":\"":2974,"Ġcopy":2975,"uture":2976,"iversity":2977,"ernal":2978,"{{":2979,"ĠCan":2980,"ounc":2981,"do":2982,"Ġocc":2983,"Ġappro":2984,"thers":2985,"ze":2986,"Ġeither":2987,"ĠFl":2988,"Ġimportant":2989,"Ġlead":2990,"attr":2991,"ART":2992,"Equal":2993,"Ġda":2994,"etch":2995,"entity":2996,"Ġfamily":2997,"adding":2998,"Ġoption":2999,"Ġexist":3000,"ica":3001,"ĠObject":3002,"'ve":3003,"vers":3004,"itional":3005,"output":3006,"ĠTrue":3007,"ĠOF":3008,"_time":3009,"Ġoffer":3010,"Ġ});ĊĊ":3011,"HER":3012,"egin":3013,"\"\"":3014,"Ġwater":3015,"Ġche":3016,"ĠMy":3017,"ored":3018,"Ġstep":3019,"ances":3020,"CK":3021,"AY":3022,"à¸":3023,"struction":3024,"(C":3025,"ouch":3026,"Stream":3027,"active":3028,"ama":3029,"Entity":3030,"product":3031,"(){Ċ":3032,"Ġgovernment":3033,"ĠID":3034,"ajor":3035,"And":3036,"Ġdisplay":3037,"л":3038,"Ġtimes":3039,"Ġfour":3040,"Ġfar":3041,"Ġpresent":3042,"ĠNS":3043,"Ġ\\Ċ":3044,"uest":3045,"Ġbas":3046,"echo":3047,"child":3048,"ifier":3049,"Handler":3050,"Ġlib":3051,"Property":3052,"translation":3053,"Ġroom":3054,"Ġonce":3055,"Ġ[]":3056,"center":3057,"================================":3058,"Ġresults":3059,"Ġcontinue":3060,"Ġtalk":3061,"_get":3062,"Ġgrow":3063,".sw":3064,"eb":3065,"ĠPublic":3066,"OP":3067,"ecute":3068,"ols":3069,"Ġ**":3070,"\");ĊĊ":3071,"Ġmass":3072,"ured":3073,".class":3074,"omic":3075,"Ġmean":3076,"ips":3077,"Ġaut":3078,");čĊčĊ":3079,"Ġuntil":3080,"Ġmarket":3081,"Ġarea":3082,"uit":3083,"Ġlength":3084,"ĠWith":3085,"structor":3086,"event":3087,"\"><":3088,"ĠSp":3089,"IV":3090,"Ġmus":3091,"iff":3092,"Ġkind":3093,"author":3094,"ounds":3095,"mb":3096,"_key":3097,"width":3098,"pository":3099,"Ġlight":3100,"uk":3101,"Row":3102,"ohn":3103,"alf":3104,"vironment":3105,"apper":3106,"ollections":3107,"Ġside":3108,"_info":3109,"Ġexample":3110,"imary":3111,"Ġwr":3112,"Ġcamp":3113,"cribe":3114,"\"/":3115,"Ġmiss":3116,"way":3117,"Ġbased":3118,"Ġplan":3119,"Vis":3120,"omain":3121,"unk":3122,"Ġaway":3123,"UP":3124,"":3370,"Ġden":3371,"obile":3372,"change":3373,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":3374,"ici":3375,"na":3376,"ĠForm":3377,"Ġsort":3378,"Select":3379,"pare":3380,"Ġthought":3381,"_con":3382,"Ġtask":3383,"ocus":3384,"ĠDE":3385,"ĠMin":3386,"Ġopt":3387,"ĉbreak":3388,"umer":3389,"KE":3390,"then":3391,"Ġdet":3392,"ĠTest":3393,"ports":3394,"Ġreview":3395,"('/":3396,"move":3397,"Ġswitch":3398,"ERT":3399,"patch":3400,"annot":3401,"ãĤ":3402,"Ġabove":3403,"itive":3404,"Ġquestion":3405,"ĠQu":3406,"ãĢĤĊĊ":3407,"gle":3408,"Ġword":3409,"Ġprovide":3410,"ĠReturn":3411,"Ġresearch":3412,"ão":3413,"ustr":3414,"Ġpublish":3415,"chema":3416,"}}":3417,"ĠCON":3418,"-in":3419,"allback":3420,"Ġcover":3421,"\\\\":3422,"color":3423,"ĠIS":3424,"Ġwhether":3425,"imate":3426,"isc":3427,"Bar":3428,"Ġdiv":3429,"Be":3430,"ourn":3431,"Ġhaving":3432,"lem":3433,"player":3434,"abs":3435,"amera":3436,"ney":3437,"Ġexc":3438,"gether":3439,"plied":3440,"ao":3441,"[$":3442,"Ġ++":3443,"ipe":3444,"show":3445,"/d":3446,"[:":3447,"agement":3448,"lev":3449,"_ID":3450,"rary":3451,"ades":3452,"_se":3453,"ause":3454,"Ġemploy":3455,"Ġ*/čĊ":3456,"Ġfre":3457,"Ġ'@":3458,"Ġcomplet":3459,"Ġlarge":3460,"ral":3461,"\\x":3462,"Ġfac":3463,">":3578,"Ġface":3579,"CTION":3580,"Ġsave":3581,"Ġtyp":3582,"dev":3583,"(\"#":3584,"AGE":3585,"container":3586,"edit":3587,"QL":3588,"Ġitems":3589,"Ġsocial":3590,"ien":3591,"ĠReact":3592,").ĊĊ":3593,"Ġmar":3594,"Ġredu":3595,"ĠRE":3596,".put":3597,"Ġmajor":3598,"Cell":3599,"next":3600,"Ġexpected":3601,"Ġyet":3602,"Ġindiv":3603,"tributes":3604,"atis":3605,"amed":3606,"Ġfood":3607,"Source":3608,"(string":3609,"Ġ+Ċ":3610,"ites":3611,"dr":3612,"Ġmembers":3613,"Ġcomb":3614,"items":3615,"ĠPer":3616,"TH":3617,"=True":3618,"Ġbar":3619,"_SE":3620,"comm":3621,"(w":3622,")ĊĊĊ":3623,"Ġsend":3624,"Ġinc":3625,"unsigned":3626,"FA":3627,"Ġparams":3628,"apping":3629,"ros":3630,"ugin":3631,"fa":3632,"Ġconnection":3633,"Ġ};ĊĊ":3634,"Ġbecome":3635,"Mode":3636,"Ġev":3637,"Ġdiff":3638,"ĠUnited":3639,"Height":3640,"fully":3641,"images":3642,"Ġmakes":3643,"Ġglobal":3644,"Ġcontact":3645,"':Ċ":3646,"Ġabs":3647,"аÐ":3648,"float":3649,"Ġexcept":3650,"ĠPol":3651,"Child":3652,"typ":3653,"Ġcertain":3654,"ión":3655,"OUT":3656,"Ġimpro":3657,"iles":3658,"Ġ-->Ċ":3659,"ĠPart":3660,"values":3661,"oss":3662,"/**":3663,"ilit":3664,"ĠEvent":3665,"curity":3666,"ster":3667,"Ġcharacter":3668,"Ġnews":3669,"Ġ\",":3670,"Ġdevice":3671,"cel":3672,"login":3673,"heet":3674,"Default":3675,"@\"":3676,"ĉĠ":3677,"click":3678,"(value":3679,"ĠAb":3680,"Ġprevious":3681,"ERROR":3682,"ocal":3683,"Ġmaterial":3684,"Ġbelow":3685,"ĠChrist":3686,"Ġmedia":3687,"cover":3688,"ĠUI":3689,"Ġfail":3690,"Ġblack":3691,"Ġcomponent":3692,"ĠAmerican":3693,"Ġadded":3694,"Ġbuy":3695,"stit":3696,"Ġcame":3697,"Ġdelete":3698,"property":3699,"oding":3700,"Ġcard":3701,"rops":3702,"Ġhttps":3703,"Ġroot":3704,"Ġhandle":3705,"CC":3706,"Back":3707,"emplate":3708,"Ġgetting":3709,"_by":3710,"mail":3711,"_sh":3712,".assert":3713,"ĠDec":3714,"(true":3715,"Ġcomput":3716,"Ġclaim":3717,"'=>":3718,"ĠSub":3719,"Ġair":3720,"ops":3721,"nav":3722,"ements":3723,"(id":3724,"Ġenter":3725,"anged":3726,"End":3727,"Ġlocation":3728,"Ġnight":3729,"Ġdoing":3730,"ĠRed":3731,"lin":3732,"}ĊĊĊ":3733,"vider":3734,"Ġpick":3735,"Ġwatch":3736,"essages":3737,"Ġhuman":3738,"Ġdam":3739,"pend":3740,"dir":3741,"Ġtax":3742,"Ġgirl":3743,"reet":3744,"Ġbox":3745,"Ġstrong":3746,"(v":3747,"rel":3748,"Ġinterface":3749,"Ġmsg":3750,"fect":3751,"_at":3752,"Ġhouse":3753,"Ġtrack":3754,"');ĊĊ":3755,"je":3756,"ĠJohn":3757,"istr":3758,"(S":3759,"ube":3760,"Ġce":3761,"itted":3762,"VER":3763,"*)":3764,"parent":3765,"Ġapplication":3766,"any":3767,".swing":3768,"Ġpack":3769,"\\u":3770,"Ġpract":3771,"Ġsection":3772,"ctx":3773,"Ġunsigned":3774,".Point":3775,"ĠOne":3776,"ı":3777,"iple":3778,"aid":3779,"Ñĥ":3780,"Vector":3781,"byte":3782,"Ġwait":3783,"ĠÃł":3784,"Ã¥":3785,"Ġtogether":3786,"Ġthrows":3787,"FO":3788,"'))":3789,"host":3790,"ising":3791,".view":3792,"Ġterms":3793,"framework":3794,"-r":3795,"Ġapply":3796,"Ġsession":3797,"Options":3798,"uggest":3799,"Ġothers":3800,"witter":3801,"Ġfund":3802,"Init":3803,"__(":3804,"ensor":3805,"GET":3806,"Ġseveral":3807,"ii":3808,"[j":3809,"IO":3810,"Ġtemplate":3811,"Position":3812,"Ġecon":3813,"achine":3814,"Ġil":3815,".spring":3816,"main":3817,"elt":3818,"iment":3819,"Rec":3820,"mm":3821,"ĠUniversity":3822,"ursor":3823,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":3824,"GL":3825,"icture":3826,"ithub":3827,"cer":3828,"cast":3829,"From":3830,"ales":3831,"Ġsubject":3832,"password":3833,"ny":3834,"Ġesc":3835,".write":3836,"ï¼Į":3837,"What":3838,".H":3839,"Ġhistory":3840,"ĠFe":3841,"Ġindividual":3842,"unit":3843,"Ġ-->":3844,"Ġdu":3845,"IST":3846,"Ġusers":3847,"fs":3848,"false":3849,"unt":3850,"Title":3851,"Ġmot":3852,"Ġfuture":3853,"ached":3854,"Ġstarted":3855,"Ġmode":3856,"Ġ'<":3857,"_array":3858,"Ġax":3859,"'];Ċ":3860,"ires":3861,"There":3862,"ught":3863,"tml":3864,"posed":3865,"icult":3866,"Ġtook":3867,"Ġgames":3868,"Ġ}}":3869,"Ġ?>Ċ":3870,"Ġproducts":3871,"Is":3872,"Ġbad":3873,"ĠDes":3874,".path":3875,"'ĊĊ":3876,"ĠPost":3877,"avel":3878,"(:":3879,"Ġneeds":3880,"Ġknown":3881,"Fl":3882,"Ġexec":3883,"Ġseen":3884,"ume":3885,"Ġborder":3886,"Ġlive":3887,"temp":3888,"Per":3889,"Ġvariable":3890,"iet":3891,"ĠDef":3892,"Ġge":3893,"eme":3894,"_back":3895,"first":3896,"Ġprovided":3897,"////////////////////////////////":3898,"Ġfilename":3899,"Ġhope":3900,"uly":3901,"auto":3902,"find":3903,"_string":3904,"btn":3905,"itude":3906,"Attribute":3907,"Ġyoung":3908,".txt":3909,"Ġwebsite":3910,"ĠProp":3911,"Ġey":3912,">();Ċ":3913,"ional":3914,"ARR":3915,"ictionary":3916,"urther":3917,".":3997,"tx":3998,"Ġpur":3999,"uel":4000,"ymbol":4001,"uation":4002,"anger":4003,"Ġbackground":4004,"ecess":4005,"efined":4006,"........":4007,"Ġdescription":4008,"Ġrepresent":4009,"\"));Ċ":4010,"pression":4011,"rowser":4012,"Ġseries":4013,"wards":4014,"($_":4015,"aise":4016,"Ġhot":4017,"acity":4018,"ries":4019,"actions":4020,"Create":4021,"adio":4022,"amples":4023,"Ġoriginal":4024,"ensive":4025,"font":4026,"stream":4027,"using":4028,".springframework":4029,"server":4030,"Ġbill":4031,"ACK":4032,"ilename":4033,"Ġframe":4034,"Ġ=Ċ":4035,"Edit":4036,"adius":4037,"Ġdraw":4038,"anks":4039,"Ġdeter":4040,"Ġcomes":4041,"_int":4042,"Ġforeach":4043,"angle":4044,"Ġelect":4045,"pected":4046,"Header":4047,"istration":4048,"False":4049,"ĠGame":4050,"Ġfilter":4051,"Activity":4052,"Ġlarg":4053,"inition":4054,"Ġ\"<":4055,"ised":4056,"Ġremove":4057,"ĠTrans":4058,"met":4059,"see":4060,"Format":4061,"Command":4062,"ĠEX":4063,"None":4064,"Ġfront":4065,"ASE":4066,"ĠRec":4067,"oundation":4068,"Ġvo":4069,"=\\\"":4070,"(*":4071,"Change":4072,".Write":4073,"group":4074,"ients":4075,"uy":4076,"****************************************************************":4077,"Ġdig":4078,"hr":4079,"(-":4080,"Ġgen":4081,"number":4082,"vec":4083,"urope":4084,"entry":4085,"LL":4086,"Ġste":4087,"Valid":4088,"'],":4089,"_param":4090,"Ġselected":4091,"Ġaccording":4092,"ĠDis":4093,"Ġutil":4094,"Buffer":4095,"_error":4096,"Ġassoci":4097,"_SIZE":4098,"Ġwor":4099,"Ġprintf":4100,"rag":4101,"Âł":4102,"DD":4103,"ĠVal":4104,"Ġactiv":4105,"Eng":4106,"etime":4107,"Ġvirtual":4108,"aign":4109,"aur":4110,"ĠPres":4111,"ĠException":4112,"Ġanything":4113,"ĠOff":4114,"Ġhours":4115,"Ġwar":4116,"Args":4117,"aging":4118,"Ġmodels":4119,"ĠTime":4120,"Ob":4121,"ams":4122,"joy":4123,"Ġearly":4124,".read":4125,"Ġcenter":4126,"ĠInitial":4127,"Ġlanguage":4128,"length":4129,"xy":4130,"Ġsn":4131,"Ġinf":4132,"Post":4133,"Ġago":4134,"Ġeasy":4135,"_code":4136,"ĠANY":4137,"_ch":4138,"Ġdownload":4139,"(T":4140,"aved":4141,"âĢĵ":4142,"Ġstudents":4143,"Ġfig":4144,"light":4145,"xx":4146,"Ġbuffer":4147,"ĠDep":4148,"ĠMath":4149,"ITH":4150,"Ġvari":4151,"Ġdue":4152,"Factory":4153,"Ġpor":4154,"Ġep":4155,"otype":4156,"Ġcannot":4157,"Ġwhite":4158,"čĊ":4424,".annot":4425,"Ġcollection":4426,"'.":4427,"Ġsimilar":4428,"Ġtaken":4429,"(\"%":4430,"Order":4431,"']Ċ":4432,"-md":4433,"ĠTH":4434,"aced":4435,"Ġisn":4436,"/j":4437,"Ġson":4438,"graph":4439,"ĠInteger":4440,"Ġnecess":4441,"reen":4442,"Ġum":4443,"Ġ\\<":4444,"Ġmoment":4445,"Ġbring":4446,"Ġindic":4447,"ysis":4448,"Level":4449,"verse":4450,"urrenc":4451,"_test":4452,"Ġentire":4453,"Down":4454,"Ġ}ĊĊĊ":4455,"(result":4456,"ĠRead":4457,"è":4458,"Mod":4459,"Ġtrying":4460,"\"),Ċ":4461,"Ġmember":4462,"ĠCor":4463,"ODO":4464,"-control":4465,"untime":4466,"ĠSim":4467,"Dialog":4468,"plot":4469,"_on":4470,"Ġphys":4471,"}/":4472,"Ġnamespace":4473,"ĉčĊ":4474,"acc":4475,"Player":4476,"ARE":4477,"Ġfoot":4478,"Ġboard":4479,"part":4480,"Ġsus":4481,"wise":4482,"ĠMc":4483,"Ġpush":4484,"ATA":4485,"Ġplease":4486,"ried":4487,"weet":4488,"bit":4489,"ided":4490,"VE":4491,"ĠSw":4492,"UB":4493,"Ġtypes":4494,"edia":4495,"Ġclos":4496,"acebook":4497,"When":4498,"Ġedit":4499,"igger":4500,"Ġenerg":4501,"Container":4502,"Ġphot":4503,"ĠCount":4504,"ĠEurope":4505,".Is":4506,"ĠRuss":4507,"peed":4508,"ĠStr":4509,"Ġpy":4510,"Ġcult":4511,"Ġdefined":4512,"ccount":4513,"Ġobt":4514,".Location":4515,"Ġthread":4516,"ille":4517,"Ġinstead":4518,"strong":4519,"ĠSec":4520,"URE":4521,"Ġidea":4522,".se":4523,"emy":4524,"selected":4525,"Connection":4526,"acing":4527,"thread":4528,".next":4529,"Ġcoll":4530,"Ġfilm":4531,"istic":4532,"Ġcompet":4533,"Ġconn":4534,"though":4535,"Ġcompan":4536,"ocket":4537,"Ġteach":4538,"=(":4539,"Ġphone":4540,"Ġactive":4541,"delete":4542,"tries":4543,"Ġmo":4544,"Ġdeath":4545,"});ĊĊ":4546,"ocol":4547,"Widget":4548,"Ġarticle":4549,"rodu":4550,"andid":4551,"Ñĭ":4552,"ĠCr":4553,"ka":4554,"():":4555,"lood":4556,"ĉĉĉĊ":4557,"Ġalmost":4558,"Ġsell":4559,"ervlet":4560,"rip":4561,"Unit":4562,"Ġapplic":4563,"Ġconnect":4564,"Ġfeature":4565,"Ġvia":4566,"'),":4567,"Ġlim":4568,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":4569,"ĠGu":4570,"Engine":4571,"Ġens":4572,"Ġenvironment":4573,"block":4574,"HERE":4575,"NULL":4576,"gy":4577,"tag":4578,")).":4579,"exp":4580,"Ġcompl":4581,"Ġinstall":4582,"Ġcomplete":4583,"queue":4584,"atural":4585,"Ġgeneral":4586,"thon":4587,"Ġasked":4588,"ores":4589,"(res":4590,"Ġreserved":4591,"SP":4592,"Ġâ̦":4593,"ÅĤ":4594,"Ġsignific":4595,"Off":4596,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":4597,"ĠAg":4598,"ĠJust":4599,"ĠError":4600,"Ġinfl":4601,"adata":4602,"Ġicon":4603,"asks":4604,"''":4605,"_LO":4606,"?.":4607,"account":4608,"Ġ(*":4609,"')ĊĊ":4610,"rap":4611,"_var":4612,"ĠFOR":4613,"Ġparty":4614,"ĠYour":4615,"cat":4616,"stry":4617,".new":4618,"boot":4619,"ĠNov":4620,"Ġvector":4621,"Ġnormal":4622,"Ġfurther":4623,"Repository":4624,"Ġdatabase":4625,"attle":4626,"Ġmusic":4627,"Ġspeed":4628,"Ġdoc":4629,"process":4630,"IGHT":4631,".parse":4632,"Ġtaking":4633,"Ġviol":4634,"ceed":4635,"ĠAfter":4636,"Ġforward":4637,"Ġcrit":4638,"\"/>Ċ":4639,"rot":4640,"Ġfailed":4641,"efore":4642,"Ġconcern":4643,"oe":4644,"ba":4645,"Ġsender":4646,"Ġterm":4647,"has":4648,"=\"#":4649,"Ġpotential":4650,"Num":4651,"Ġpublished":4652,".close":4653,"ĠImage":4654,"straint":4655,"UD":4656,"ĠOb":4657,"Ġprobably":4658,"lim":4659,"\":Ċ":4660,"olume":4661,"Ġconsum":4662,"ague":4663,"ensions":4664,"Ġinvestig":4665,"-year":4666,"');":4667,"-sm":4668,"Ġenjoy":4669,"orig":4670,"ering":4671,"cp":4672,"leased":4673,"plements":4674,"Ġreturns":4675,"pat":4676,"BO":4677,"ĠHouse":4678,".Label":4679,"Ġweight":4680,"ighb":4681,"Ġconditions":4682,"Ġexception":4683,"description":4684,"Ġtrad":4685,"-to":4686,"Ġ{}":4687,"Ġmodule":4688,"END":4689,".ap":4690,".props":4691,"Ġconstructor":4692,"aves":4693,"Ġfavor":4694,"ĠNow":4695,";i":4696,"ĠMain":4697,"_k":4698,"eries":4699,"âĢĻll":4700,"transform":4701,"imestamp":4702,"Pre":4703,"Ġmer":4704,".res":4705,"stant":4706,"Location":4707,"_NAME":4708,"Ġloss":4709,"ĠĊĊ":4710,"net":4711,"Ġengine":4712,"Block":4713,"Ġissues":4714,"Ġparse":4715,"ĠBar":4716,"Ġstay":4717,"ĠJSON":4718,"Ġdom":4719,"airs":4720,"wner":4721,"Ġlower":4722,"\",čĊ":4723,"ĠDem":4724,"ufact":4725,"Ġps":4726,"Ġperfect":4727,"RL":4728,"Ġeduc":4729,"ls":4730,"emory":4731,"ARRANT":4732,"uge":4733,"Ġexact":4734,".key":4735,"alled":4736,"ech":4737,"ief":4738,"\\/":4739,"oke":4740,"Ġformer":4741,"alloc":4742,"Ġsix":4743,"ida":4744,"Ġmargin":4745,"Ġheart":4746,"ald":4747,"pack":4748,".getElementById":4749,"ĠWARRANT":4750,"Ġrather":4751,"Ġbuilding":4752,"erman":4753,"lice":4754,"Ġquestions":4755,"izes":4756,"lege":4757,"irectory":4758,"Ġje":4759,"Ġcas":4760,"props":4761,"utf":4762,"Ġsecurity":4763,"Ġhowever":4764,"weight":4765,"Ġinside":4766,"Ġpresident":4767,"Char":4768,"ĠWITH":4769,".map":4770,"Ġgraph":4771,"Ġtag":4772,"_status":4773,"Ġattempt":4774,"opp":4775,"uses":4776,"ĉconst":4777,"Ġround":4778,",$":4779,"Ġfriends":4780,"Email":4781,"?>":4782,"Resource":4783,"KEY":4784,"osp":4785,".query":4786,"ĠNorth":4787,"ables":4788,"istrib":4789,"_class":4790,"ello":4791,"That":4792,"к":4793,"pecially":4794,"ĠPresident":4795,"Ġcampaign":4796,"Ġalt":4797,"area":4798,"Ġchall":4799,"Ġopport":4800,".Con":4801,"Ġenergy":4802,"like":4803,".string":4804,"ington":4805,")*":4806,"yy":4807,"Ġprofession":4808,"irth":4809,"Ġseg":4810,"æľ":4811,"Ġhor":4812,"iers":4813,"can":4814,"Ġbehind":4815,"Product":4816,"fg":4817,"ĠSk":4818,".jpg":4819,"?:":4820,"];ĊĊ":4821,"Ġcallback":4822,"ĠHttp":4823,"ÑĮ":4824,"long":4825,"MS":4826,"ATH":4827,"Ġraise":4828,"Ġwanted":4829,"rown":4830,"utor":4831,"lt":4832,"]=":4833,"eline":4834,"MA":4835,"Ġsepar":4836,"cs":4837,"semb":4838,"Dis":4839,"bserv":4840,"ĠWill":4841,"Ġpolicy":4842,"Ġthird":4843,"phone":4844,"Ġbed":4845,"/g":4846,".__":4847,"ĠInc":4848,"izing":4849,".remove":4850,"instance":4851,".type":4852,"Ġserv":4853,"Each":4854,"Ġhar":4855,"ĠMessage":4856,"(key":4857,"SELECT":4858,"Pos":4859,"));čĊ":4860,"Ġrecomm":4861,"Ġtraining":4862,"ĠEnt":4863,"ĠChar":4864,"icht":4865,"(file":4866,"Ġprior":4867,"Game":4868,"Ġexit":4869,"Params":4870,".core":4871,"PC":4872,"nes":4873,"anced":4874,"(request":4875,"Password":4876,"}>Ċ":4877,"Ġmag":4878,"Ġrelease":4879,"Ġshall":4880,"udent":4881,"ĠSouth":4882,"ando":4883,":'":4884,".TabIndex":4885,"sk":4886,"anner":4887,"isset":4888,"Ġoutside":4889,"ledge":4890,"Ġå":4891,"ĠRob":4892,"Ġimm":4893,"!Ċ":4894,"ĠWeb":4895,"Des":4896,"BC":4897,"ancial":4898,"Route":4899,"Dec":4900,"ferences":4901,"Ġpurch":4902,"ĠModel":4903,"ctor":4904,"gn":4905,"_start":4906,"_un":4907,".*":4908,"ises":4909,"Ġground":4910,"Ġunique":4911,"Ġbeaut":4912,"{\"":4913,"Ġpour":4914,"ĠOct":4915,"Ġtree":4916,"sets":4917,"_res":4918,"')->":4919,"_reg":4920,"(\"\\":4921,"Ġbyte":4922,"Bl":4923,"Ġdating":4924,"Ġmatter":4925,"ĠRem":4926,"Ġ'../":4927,"ĠAug":4928,"ĠLa":4929,"Ġ$(":4930,"ournal":4931,"iam":4932,"Ġshows":4933,"write":4934,"Ġball":4935,"Ġsimply":4936,"Ġfast":4937,"Ġmemory":4938,"ASS":4939,"ĠOf":4940,"oved":4941,"ante":4942,"aul":4943,"istry":4944,")));Ċ":4945,"Ġfit":4946,"_":5129,"\")ĊĊ":5130,"ox":5131,"application":5132,"Ġ]Ċ":5133,"ĊĊĊĊĊĊ":5134,"Ġsoon":5135,"ctions":5136,"inger":5137,"Ġjoin":5138,"ĠPe":5139,"Ġë":5140,"Ġlas":5141,".E":5142,"css":5143,"/or":5144,"ĠStart":5145,"ĠTO":5146,"Ġsubs":5147,"conn":5148,"components":5149,"DEBUG":5150,"quare":5151,"Function":5152,"endar":5153,".index":5154,"Ġfill":5155,"ÄĻ":5156,"Ġchoose":5157,"how":5158,"ĠAmerica":5159,"assets":5160,"------------":5161,"ĠValue":5162,"Ġoffice":5163,"Ġveh":5164,"Ġtransform":5165,"ĠArt":5166,"Ġinde":5167,"Ġfn":5168,"Ġimplements":5169,"ango":5170,"plete":5171,"+\"":5172,"tmp":5173,"amily":5174,"Ġhash":5175,"missions":5176,"EST":5177,"gt":5178,"Provider":5179,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":5180,"Ġflag":5181,"Ġparticip":5182,"den":5183,"ĠReturns":5184,"Ġnote":5185,"ür":5186,"pm":5187,"ideos":5188,"Ġspecified":5189,"ĠEN":5190,"ester":5191,"olid":5192,"Ġupon":5193,"(std":5194,"ĉv":5195,"Ġ'\\":5196,"uz":5197,"Ġvert":5198,"Ġvict":5199,"ĉself":5200,"Ġ\"$":5201,".k":5202,"Ġgroups":5203,"github":5204,"lang":5205,"Ġmut":5206,"TO":5207,"Ġve":5208,"ĠPlease":5209,";ĊĊĊ":5210,"access":5211,"Ġ{\"":5212,"rea":5213,"Ġrisk":5214,"icker":5215,"oggle":5216,"ĉwhile":5217,"ANG":5218,".send":5219,"Ġwoman":5220,"Ġgets":5221,"Ġign":5222,"ĠId":5223,"_log":5224,"ONE":5225,"Ġevid":5226,"ĠHar":5227,"_sub":5228,"Ġendl":5229,"Ġincluded":5230,"());ĊĊ":5231,"ĠAp":5232,"igr":5233,"Ġsem":5234,"ĠBlack":5235,"doc":5236,"_table":5237,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":5238,"-up":5239,"Ġcause":5240,"Ġ..":5241,"Ġvan":5242,"_dict":5243,"Ġfocus":5244,"IND":5245,"CESS":5246,".Log":5247,"Ġmultiple":5248,"ido":5249,"Ġregard":5250,"-M":5251,"andler":5252,"ourse":5253,"Ġdeg":5254,".U":5255,"Ġaddition":5256,"Ġvarious":5257,"Ġreceive":5258,"ен":5259,"ĠHT":5260,"Obj":5261,"DF":5262,"Ġincrease":5263,"ĠOpen":5264,"];":5265,"Ġcommit":5266,"?Ċ":5267,"ategories":5268,"atory":5269,"ship":5270,"ĠMich":5271,"Ġhtml":5272,"romise":5273,"Ġleave":5274,"Ġstrateg":5275,"aven":5276,"ĠConsole":5277,"known":5278,"-n":5279,"_LE":5280,".component":5281,"Ġbre":5282,"Session":5283,"iance":5284,"Ġalign":5285,"typedef":5286,"_result":5287,"ĠWHERE":5288,".split":5289,"Ġreading":5290,"FAULT":5291,"Ġclo":5292,"Ġnotice":5293,"_pr":5294,"arter":5295,"Ġlock":5296,"Ġstandard":5297,"etic":5298,"ellow":5299,"Ġpadding":5300,"ĠHis":5301,"Ġstates":5302,"_cast":5303,"(P":5304,"aa":5305,"Ġinternal":5306,"ean":5307,"ĠPRO":5308,"ĠKey":5309,"Ġespecially":5310,"ming":5311,"Ġcross":5312,"Ġnational":5313,"_object":5314,"filter":5315,"Ġscript":5316,".update":5317,"_i":5318,"ĠAssert":5319,"/core":5320,"%%%%":5321,"Ġproblems":5322,"istor":5323,"Ġ.=":5324,"Ġarch":5325,"Ġwritten":5326,"Ġmilit":5327,"MENT":5328,".ch":5329,"cape":5330,"ĠMus":5331,"_config":5332,"ĠAPI":5333,"foot":5334,"Ġimages":5335,"endl":5336,".In":5337,"First":5338,"Ġplatform":5339,".prot":5340,"Option":5341,"ste":5342,"ĠTODO":5343,"Ġforce":5344,".cont":5345,"ĉecho":5346,"ĠDav":5347,"Ptr":5348,"(B":5349,"RT":5350,"ĠBase":5351,"]['":5352,"Ġannounc":5353,"console":5354,"ĠPy":5355,"ds":5356,".as":5357,"Ġprevent":5358,"apan":5359,"Ġ{'":5360,"}'":5592,"Ġdead":5593,"VAL":5594,"QUE":5595,"************************************************************************":5596,"Ġcharg":5597,"Return":5598,"Ġful":5599,"dom":5600,"Ġrules":5601,"Ġmodify":5602,"Ġeval":5603,"ham":5604,"atement":5605,"\\<":5606,"ula":5607,"=False":5608,"RA":5609,"Ġcontains":5610,"Ġstack":5611,"mar":5612,"Ġ{}Ċ":5613,"Ġundefined":5614,"Ass":5615,"ĠChina":5616,"vey":5617,"*Ċ":5618,"Ġplaying":5619,")/":5620,"actor":5621,"Ġbottom":5622,"lier":5623,"ĠNumber":5624,"Ġcouple":5625,"DC":5626,"ĠSO":5627,"gor":5628,".setText":5629,"success":5630,"command":5631,"Filter":5632,"ĠOur":5633,"_item":5634,"Ġctx":5635,"Ġroad":5636,"Version":5637,"case":5638,"urt":5639,"avior":5640,"ych":5641,"sembly":5642,"ĠProduct":5643,"Ġheld":5644,"afe":5645,"Ġincludes":5646,"&":5789,"CON":5790,"Ġrepl":5791,"Ġregular":5792,"Storage":5793,"ramework":5794,"Ġgoal":5795,"Ġtouch":5796,".widget":5797,"Ġbuilt":5798,"des":5799,"Part":5800,"(re":5801,"Ġworth":5802,"hib":5803,"game":5804,"Ġв":5805,"acion":5806,"ĠWhite":5807,"(type":5808,"(`":5809,"Ġnatural":5810,"Ġinj":5811,"Ġcalcul":5812,"ĠApril":5813,".List":5814,"Ġassociated":5815,"ĉSystem":5816,"~~":5817,"=[":5818,"Ġstorage":5819,"Ġbytes":5820,"Ġtravel":5821,"Ġsou":5822,"Ġpassed":5823,"!=":5824,"ascript":5825,".open":5826,"Ġgrid":5827,"Ġbus":5828,"Ġrecogn":5829,"Ab":5830,"Ġhon":5831,"ĠCenter":5832,"Ġprec":5833,"build":5834,"HTML":5835,"ĠSan":5836,"Ġcountries":5837,"aled":5838,"token":5839,"kt":5840,"Ġqual":5841,"Last":5842,"adow":5843,"Ġmanufact":5844,"idad":5845,"jango":5846,"Next":5847,"xf":5848,".a":5849,"Ġporno":5850,"ĠPM":5851,"erve":5852,"iting":5853,"_th":5854,"ci":5855,"=None":5856,"gs":5857,"Ġlogin":5858,"atives":5859,"']);Ċ":5860,"Äħ":5861,"Ġill":5862,"IA":5863,"children":5864,"DO":5865,"Ġlevels":5866,"Ġ{{":5867,"Ġlooks":5868,"Ġ\"#":5869,"ToString":5870,"Ġnecessary":5871,"ĠĠĠĊ":5872,"cell":5873,"Entry":5874,"Ġ'#":5875,"Ġextrem":5876,"Selector":5877,"Ġplaceholder":5878,"Load":5879,"Ġreleased":5880,"ORE":5881,"Enumer":5882,"ĠTV":5883,"SET":5884,"inq":5885,"Press":5886,"ĠDepartment":5887,"Ġproperties":5888,"Ġrespond":5889,"Search":5890,"ael":5891,"Ġrequ":5892,"ĠBook":5893,"/Ċ":5894,"(st":5895,"Ġfinancial":5896,"icket":5897,"_input":5898,"Ġthreat":5899,"(in":5900,"Strip":5901,"ìĿ":5902,"ção":5903,"Ġevidence":5904,"));":5905,"ĠBro":5906,"Ġ[];Ċ":5907,"Ġou":5908,"buf":5909,"Script":5910,"dat":5911,"Ġrule":5912,"#import":5913,"=\"/":5914,"Serial":5915,"Ġstarting":5916,"[index":5917,"ae":5918,"Ġcontrib":5919,"session":5920,"_new":5921,"utable":5922,"ober":5923,"Ġ\"./":5924,"Ġlogger":5925,"Ġrecently":5926,"Ġreturned":5927,"ččĊ":5928,")))Ċ":5929,"itions":5930,"Ġseek":5931,"Ġcommunic":5932,"Ġ\".":5933,"Ġusername":5934,"ECT":5935,"DS":5936,"Ġotherwise":5937,"ĠGerman":5938,".aw":5939,"Adapter":5940,"ixel":5941,"Ġsystems":5942,"Ġdrop":5943,"Ġstructure":5944,"Ġ$(\"#":5945,"encies":5946,"anning":5947,"ĠLink":5948,"ĠResponse":5949,"Ġstri":5950,"ż":5951,"ĠDB":5952,"æĹ":5953,"android":5954,"submit":5955,"otion":5956,"(@":5957,".test":5958,"ĊĊĊĊĊĊĊĊ":5959,"];čĊ":5960,"Ġdirectly":5961,"Ġ\"%":5962,"ris":5963,"elta":5964,"AIL":5965,"){čĊ":5966,"mine":5967,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":5968,"(k":5969,"bon":5970,"asic":5971,"pite":5972,"___":5973,"Max":5974,"Ġerrors":5975,"ĠWhile":5976,"Ġarguments":5977,"Ġensure":5978,"Right":5979,"-based":5980,"Web":5981,"Ġ-=":5982,"Ġintrodu":5983,"ĠInst":5984,"ĠWash":5985,"ordin":5986,"join":5987,"Database":5988,"Ġgrad":5989,"Ġusually":5990,"ITE":5991,"Props":5992,"?>Ċ":5993,"ĠGo":5994,"@Override":5995,"REF":5996,"Ġip":5997,"ĠAustral":5998,"Ġist":5999,"ViewById":6000,"Ġserious":6001,"Ġcustomer":6002,".prototype":6003,"odo":6004,"cor":6005,"Ġdoor":6006,"ĠWITHOUT":6007,"Ġplant":6008,"Ġbegan":6009,"Ġdistance":6010,"()).":6011,"Ġchance":6012,"Ġord":6013,"came":6014,"pragma":6015,"Ġprotect":6016,"ragment":6017,"ĠNode":6018,"ening":6019,"Ñĩ":6020,"Ġroute":6021,"ĠSchool":6022,"hi":6023,"Ġneighb":6024,"After":6025,"licit":6026,"Ġcontr":6027,"Ġprimary":6028,"AA":6029,".WriteLine":6030,"utils":6031,"Ġbi":6032,"Red":6033,".Linq":6034,".object":6035,"Ġleaders":6036,"unities":6037,"Ġgun":6038,"onth":6039,"ĠDev":6040,"FILE":6041,"Ġcomments":6042,"_len":6043,"arrow":6044,"amount":6045,"Range":6046,"sert":6047,"GridView":6048,"Ġupdated":6049,"ĠMo":6050,"Ġinform":6051,"ociety":6052,"ala":6053,"Access":6054,"Ġhab":6055,"Ġcreat":6056,"_arg":6057,"ĠJanuary":6058,"ĠDay":6059,"\")čĊ":6060,"uple":6061,"document":6062,"gorith":6063,"menu":6064,"ĠOver":6065,"bb":6066,".title":6067,"_out":6068,"Ġled":6069,"uri":6070,"Ġ?>Ċ":6107,"run":6108,"Ġscene":6109,"(array":6110,"device":6111,"_title":6112,"agon":6113,"]čĊ":6114,"aby":6115,"Ġbecame":6116,"boolean":6117,"Ġpark":6118,"ĠCode":6119,"upload":6120,"riday":6121,"ĠSeptember":6122,"Fe":6123,"Ġsen":6124,"cing":6125,"FL":6126,"Col":6127,"uts":6128,"_page":6129,"inn":6130,"Ġimplied":6131,"aling":6132,"Ġyourself":6133,".Count":6134,"conf":6135,"Ġaud":6136,"_init":6137,".)":6138,"Ġwrote":6139,"NG":6140,".Error":6141,"ä»":6142,".for":6143,"Ġequal":6144,"ĠRequest":6145,"Ġserial":6146,"Ġallows":6147,"XX":6148,"Ġmiddle":6149,"chor":6150,"ø":6151,"erval":6152,".Column":6153,"reading":6154,"Ġescort":6155,"ĠAugust":6156,"Ġquickly":6157,"Ġweap":6158,"ĠCG":6159,"ropri":6160,"ho":6161,"Ġcop":6162,"(struct":6163,"ĠBig":6164,"Ġvs":6165,"Ġfrequ":6166,".Value":6167,"Ġactions":6168,"Ġproper":6169,"Ġinn":6170,"Ġobjects":6171,"Ġmatrix":6172,"avascript":6173,"Ġones":6174,".group":6175,"Ġgreen":6176,"Ġpaint":6177,"ools":6178,"ycl":6179,"encode":6180,"olt":6181,"comment":6182,".api":6183,"Dir":6184,"Ġune":6185,"izont":6186,".position":6187,"Ġdesigned":6188,"_val":6189,"avi":6190,"iring":6191,"tab":6192,"Ġlayer":6193,"Ġviews":6194,"Ġreve":6195,"rael":6196,"ĠON":6197,"rics":6198,"np":6199,"Ġcore":6200,"());čĊ":6201,"Main":6202,"Ġexpert":6203,"ĉĉčĊ":6204,"_en":6205,"Ġ/>":6206,"utter":6207,"IAL":6208,"ails":6209,"ĠKing":6210,"*/ĊĊ":6211,"ĠMet":6212,"_end":6213,"addr":6214,"ora":6215,"Ġir":6216,"Min":6217,"Ġsurpr":6218,"Ġrepe":6219,"Ġdirectory":6220,"PUT":6221,"-S":6222,"Ġelection":6223,"haps":6224,".pre":6225,"cm":6226,"Values":6227,"Ġ\"Ċ":6228,"column":6229,"ivil":6230,"Login":6231,"inue":6232,"Ġbeautiful":6233,"Ġsecret":6234,"(event":6235,"Ġchat":6236,"ums":6237,"Ġorigin":6238,"Ġeffects":6239,"Ġmanagement":6240,"illa":6241,"tk":6242,"Ġsetting":6243,"ĠCour":6244,"Ġmassage":6245,"ĉend":6246,"Ġhappy":6247,"Ġfinish":6248,"Ġcamera":6249,"ĠVer":6250,"ĠDemocr":6251,"ĠHer":6252,"(Q":6253,"cons":6254,"ita":6255,"Ġ'.":6256,"{}":6257,"ĉC":6258,"Ġstuff":6259,"Ġ:Ċ":6260,"ĠAR":6261,"Task":6262,"hidden":6263,"eros":6264,"IGN":6265,"atio":6266,"ĠHealth":6267,"olute":6268,"Enter":6269,"'>":6270,"ĠTwitter":6271,"ĠCounty":6272,"scribe":6273,"Ġ=>Ċ":6274,"Ġhy":6275,"fit":6276,"Ġmilitary":6277,"Ġsale":6278,"required":6279,"non":6280,"bootstrap":6281,"hold":6282,"rim":6283,"-old":6284,"ĠDown":6285,"Ġmention":6286,"contact":6287,"_group":6288,"oday":6289,"Ġtown":6290,"Ġsolution":6291,"uate":6292,"elling":6293,"]->":6294,"otes":6295,"ental":6296,"omen":6297,"ospital":6298,"ĠSup":6299,"_EN":6300,"Ġslow":6301,"SESSION":6302,"Ġblue":6303,"ago":6304,"Ġlives":6305,"Ġ^":6306,".un":6307,"inst":6308,"enge":6309,"Ġcustomers":6310,"Ġcast":6311,"udget":6312,"ï¼ģ":6313,"icens":6314,"Ġdetermin":6315,"Selected":6316,"_pl":6317,"ueue":6318,"Ġdark":6319,"//ĊĊ":6320,"si":6321,"thern":6322,"ĠJapan":6323,"/w":6324,"PU":6325,"ĠEast":6326,"ovie":6327,"Ġpackage":6328,"Ġnor":6329,"Ġapi":6330,"bot":6331,"\"];Ċ":6332,"_post":6333,"ulate":6334,"Ġclub":6335,"'));Ċ":6336,"Ġloop":6337,"PIO":6338,"ione":6339,"shot":6340,"Initial":6341,"Ġplayed":6342,"register":6343,"rought":6344,"_max":6345,"acement":6346,"match":6347,"raphics":6348,"AST":6349,"Ġexisting":6350,"Ġcomplex":6351,"DA":6352,".Ch":6353,".common":6354,"mo":6355,"Ġ'../../":6356,"ito":6357,"Ġanalysis":6358,"Ġdeliver":6359,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":6360,"idx":6361,"Ãł":6362,"ongo":6363,"ĠEnglish":6364,"Ċ":9992,"_default":9993,"ĠDatabase":9994,"rep":9995,"ESS":9996,"nergy":9997,".Find":9998,"_mask":9999,"Ġrise":10000,"Ġkernel":10001,"::$":10002,".Q":10003,"Ġoffering":10004,"decl":10005,"ĠCS":10006,"Ġlisted":10007,"Ġmostly":10008,"enger":10009,"Ġblocks":10010,"olo":10011,"Ġgoverning":10012,"\\F":10013,"Ġconcent":10014,".getText":10015,"Ġmb":10016,"Ġoccurred":10017,"Ġchanging":10018,"Scene":10019,"_CODE":10020,"Beh":10021,"\"The":10022,"Ġtile":10023,"ĠAssociation":10024,"ĉP":10025,"alty":10026,"_ad":10027,"odies":10028,"iated":10029,"Ġprepared":10030,"possible":10031,"Ġmort":10032,"TEST":10033,"Ġignore":10034,"Ġcalc":10035,"Ġrs":10036,"ĠassertEquals":10037,"Ġsz":10038,"ĠTHIS":10039,".\"Ċ":10040,"Ġcanvas":10041,"java":10042,"Ġdut":10043,"VALID":10044,".sql":10045,".input":10046,"Ġaux":10047,"Sup":10048,"Ġartist":10049,"Vec":10050,"_TIME":10051,".stringify":10052,"etween":10053,"ĠCategory":10054,"Ġ[-":10055,"ĠDevExpress":10056,"ĠJul":10057,"Ġring":10058,".ed":10059,"YY":10060,"Let":10061,"TextField":10062,"Ġflat":10063,"_print":10064,"ĠOTHER":10065,"adian":10066,"Ġchecked":10067,"ele":10068,"Align":10069,"standing":10070,"Ġ[],":10071,"Ġlab":10072,"ucky":10073,"ĠChristmas":10074,"(image":10075,".module":10076,"Ġlots":10077,"Ġslightly":10078,"(final":10079,"erge":10080,"è¿":10081,"ĠPolice":10082,"ĠRight":10083,"Ġaward":10084,"ĠOS":10085,"Ġ{}ĊĊ":10086,"Ġptr":10087,"oves":10088,"icated":10089,"ем":10090,"Ġmanage":10091,"oliday":10092,"Amount":10093,"oolStrip":10094,"tbody":10095,"Nav":10096,"wrap":10097,"BB":10098,"Ġwatching":10099,"arios":10100,"Ġoptional":10101,"_K":10102,"ĠLicensed":10103,".Map":10104,"Timer":10105,"ĠAP":10106,"ĠRev":10107,"(o":10108,",c":10109,"umin":10110,"etailed":10111,"ĠHy":10112,"Ġblank":10113,"agger":10114,"ĠSelf":10115,"()[":10116,".make":10117,"earn":10118,"channel":10119,";Ċ":10133,"World":10134,"Ġpython":10135,"Ġlif":10136,"Ġtrav":10137,"Ġconven":10138,"company":10139,"ĠClub":10140,"Ver":10141,"Btn":10142,"Ġzone":10143,"products":10144,"ĠEduc":10145,"Ġverify":10146,"ĠMil":10147,"ono":10148,"]);ĊĊ":10149,"ENCE":10150,"Ġpacket":10151,"Ġcer":10152,"Ġenumer":10153,"Ġpars":10154,"formed":10155,"Ġoccup":10156,"tre":10157,"Ġexercise":10158,"Day":10159,"_sum":10160,"Ġasking":10161,"aption":10162,"Ġorders":10163,"Ġspending":10164,"ĠERR":10165,".Dis":10166,"ĠUtil":10167,"âĢľI":10168,"\\'":10169,"?)":10170,"/>Ċ":10171,"Ġemot":10172,"Ġinfluence":10173,"ĠAfrica":10174,"atters":10175,"Ùħ":10176,".session":10177,"Ġchief":10178,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ":10179,"Ġtom":10180,"cluded":10181,"serial":10182,"_handler":10183,".Type":10184,"aped":10185,"Ġpolicies":10186,"-ex":10187,"-tr":10188,"blank":10189,"merce":10190,"Ġcoverage":10191,"Ġrc":10192,"_matrix":10193,"_box":10194,"Ġcharges":10195,"ĠBoston":10196,"Pe":10197,"Ġcircum":10198,"Ġfilled":10199,"Ġnorth":10200,"ictureBox":10201,"ĉres":10202,"è®":10203,"Ġtermin":10204,"Ġ[â̦":10205,"IRECT":10206,"Ġber":10207,"Ġ\"../../":10208,"retch":10209,".code":10210,"_col":10211,"ĠGovernment":10212,"Ġargv":10213,"ĠLord":10214,"asi":10215,"Exec":10216,"ĉlet":10217,"vertis":10218,"Ġdiscussion":10219,"enance":10220,"outube":10221,"typeof":10222,"Ġserved":10223,"ĠPut":10224,"ĉx":10225,"Ġsweet":10226,"Before":10227,"ategy":10228,".of":10229,"ĠMaterial":10230,"Sort":10231,"ONT":10232,"igital":10233,"Why":10234,"Ġsust":10235,"Ġç":10236,"abet":10237,"Ġsegment":10238,"Ġ[],Ċ":10239,"ĠMuslim":10240,"ĠfindViewById":10241,"cut":10242,"_TEXT":10243,"ĠMary":10244,"Ġloved":10245,"Ġlie":10246,"ĠJO":10247,"Ġisset":10248,"month":10249,"Ġprime":10250,"ti":10251,"ĠCarol":10252,"Use":10253,"ĠPop":10254,"ĠSave":10255,"Interval":10256,"execute":10257,"dy":10258,"ĠIran":10259,"_cont":10260,"ĉT":10261,"Ġphase":10262,"checkbox":10263,"week":10264,"Ġhide":10265,"Ġtil":10266,"Ġju":10267,"Custom":10268,"burg":10269,"/M":10270,"TON":10271,"Ġquant":10272,"Ġrub":10273,"ixels":10274,"Ġinstalled":10275,"Ġdump":10276,"Ġproperly":10277,"(List":10278,"Ġdecide":10279,"apply":10280,"Has":10281,"Ġkeeping":10282,"Ġcitizens":10283,"Ġjoint":10284,"pool":10285,"Socket":10286,"_op":10287,"Ġweapon":10288,"gnore":10289,"ĠExec":10290,"otten":10291,"ĠMS":10292,"Ġ(-":10293,"ĠReview":10294,"Ġexamples":10295,"Ġtight":10296,"!(":10297,"DP":10298,"ĠMessageBox":10299,"Ġphotograph":10300,"URI":10301,"ét":10302,"low":10303,"ĠGrand":10304,".persistence":10305,"Ġmaintain":10306,"Ġnums":10307,"Ġzip":10308,"ials":10309,"ĠGets":10310,"peg":10311,"ĠBuffer":10312,"~~~~":10313,"rastructure":10314,"ĠPL":10315,"uen":10316,"obby":10317,"sizeof":10318,"Ġpic":10319,"Ġseed":10320,"Ġexperienced":10321,"Ġodd":10322,"Ġkick":10323,"Ġprocedure":10324,"avigator":10325,"-on":10326,",j":10327,"ĠAlthough":10328,"ĠuserId":10329,"accept":10330,"Blue":10331,"IColor":10332,"layer":10333,"available":10334,"Ġends":10335,".table":10336,"Ġdataset":10337,"bus":10338,"Ġexplain":10339,"(pro":10340,"ĠCommittee":10341,"Ġnoted":10342,"]:Ċ":10343,"Dim":10344,"stdio":10345,".\",Ċ":10346,"_source":10347,"ĠWeek":10348,"ĠEdge":10349,"Ġoperating":10350,"Ġeste":10351,"ipl":10352,"agination":10353,"Ġproceed":10354,"Ġanimation":10355,".Models":10356,"ĠWatch":10357,"iat":10358,"Ġoppon":10359,"/A":10360,"Report":10361,"Ġsounds":10362,"_buf":10363,"IELD":10364,"Ġbund":10365,"ĉget":10366,".pr":10367,"(tmp":10368,"Ġkid":10369,">ĊĊĊ":10370,"Ġyang":10371,"NotFound":10372,"ÑĨ":10373,"math":10374,"@gmail":10375,"ĠLIMIT":10376,"redients":10377,"Ġvent":10378,"avigate":10379,"Look":10380,"Ġreligious":10381,"Ġrand":10382,"rio":10383,"(GL":10384,"_ip":10385,"uan":10386,"iciency":10387,"ĠChange":10388,">čĊčĊ":10389,"ĠEntity":10390,"Ġrencontre":10391,"ĠRet":10392,"plan":10393,"én":10394,"BOOL":10395,"uries":10396,"train":10397,"Definition":10398,"============":10399,"zz":10400,"Animation":10401,"ĠOK":10402,"_menu":10403,".bl":10404,"_score":10405,"Ġacad":10406,"(System":10407,"Ġrefresh":10408,"'=>$":10409,".Graphics":10410,"amento":10411,"pid":10412,"tc":10413,"Ġtips":10414,"Ġhomes":10415,"Ġfuel":10416,"âĸ":10417,"_helper":10418,"ĠĠčĊ":10419,"ĠRoom":10420,".Close":10421,"_attr":10422,"ĠMount":10423,"ĠEv":10424,"arser":10425,"_top":10426,"eah":10427,"ĠDelete":10428,"ãĢį":10429,"uke":10430,"Ġusage":10431,"aria":10432,"_dev":10433,"Ġtexture":10434,"Ġconversation":10435,"eper":10436,"Bean":10437,"done":10438,"nonatomic":10439,"ĠSecond":10440,"Ġshooting":10441,"_pre":10442,"Components":10443,"Ġ]ĊĊ":10444,"__,":10445,"stitution":10446,".Char":10447,">();ĊĊ":10448,"Ġpresented":10449,"Ġwa":10450,"oker":10451,"-ĊĊ":10452,"iner":10453,"Ġbecoming":10454,"Ġincident":10455,"Att":10456,"Ġrevealed":10457,"forc":10458,"Ġboot":10459,".page":10460,"Enumerator":10461,"_->":10462,"Photo":10463,"Ġspring":10464,".\",":10465,"ĠDictionary":10466,"BJECT":10467,"Ġlocations":10468,"Ġsamples":10469,"InputStream":10470,"ĠBrown":10471,"Ġstats":10472,"quality":10473,"Ñħ":10474,"-dis":10475,"Ġhelping":10476,"Ġped":10477,"(se":10478,"ĠWho":10479,"alian":10480,"internal":10481,"Ġft":10482,">().":10483,"->{":10484,"Ġmine":10485,"Ġsector":10486,"Ġgro":10487,"Ġopportunities":10488,"Ġü":10489,"Ġmp":10490,"Ġalleged":10491,"Ġdoubt":10492,"Mouse":10493,"About":10494,"_part":10495,"Ġchair":10496,"Ġstopped":10497,"loop":10498,"entities":10499,"Ġapps":10500,"ansion":10501,"Ġmental":10502,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":10503,"FR":10504,"Ġdefend":10505,"care":10506,"Ġideal":10507,"/api":10508,"urface":10509,"Ġele":10510,"ulator":10511,"ĠRights":10512,"anguages":10513,"Ġfunds":10514,"Ġadapt":10515,"Attributes":10516,"Ġdeploy":10517,"opts":10518,"Ġvalidation":10519,"Ġconcerns":10520,"uce":10521,".num":10522,"ulture":10523,"ila":10524,"Ġcup":10525,"Ġpure":10526,".Fore":10527,"ĠHashMap":10528,".valueOf":10529,"asm":10530,"MO":10531,"Ġcs":10532,"Ġstores":10533,"Ġ************************************************************************":10534,"Ġcommunication":10535,"mem":10536,".EventHandler":10537,".Status":10538,"_right":10539,".setOn":10540,"Sheet":10541,"Ġidentify":10542,"enerated":10543,"ordered":10544,"Ġ\"[":10545,"Ġswe":10546,"Condition":10547,"ĠAccording":10548,"Ġprepare":10549,"Ġrob":10550,"Pool":10551,"Ġsport":10552,"rv":10553,"ĠRouter":10554,"Ġalternative":10555,"([]":10556,"ĠChicago":10557,"ipher":10558,"ische":10559,"ĠDirector":10560,"kl":10561,"ĠWil":10562,"keys":10563,"Ġmysql":10564,"Ġwelcome":10565,"king":10566,"ĠManager":10567,"Ġcaught":10568,")}Ċ":10569,"Score":10570,"_PR":10571,"Ġsurvey":10572,"hab":10573,"Headers":10574,"ADER":10575,"Ġdecor":10576,"Ġturns":10577,"Ġradius":10578,"errupt":10579,"Cor":10580,"Ġmel":10581,"Ġintr":10582,"(q":10583,"ĠAC":10584,"amos":10585,"MAX":10586,"ĠGrid":10587,"ĠJesus":10588,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":10589,".DE":10590,"Ġts":10591,"Ġlinked":10592,"free":10593,"ĠQt":10594,"Ġ/**čĊ":10595,"Ġfaster":10596,"ctr":10597,"_J":10598,"DT":10599,".Check":10600,"Ġcombination":10601,"Ġintended":10602,"-the":10603,"-type":10604,"ectors":10605,"ami":10606,"uting":10607,"Ġuma":10608,"XML":10609,"UCT":10610,"Ap":10611,"ĠRandom":10612,"Ġran":10613,".sort":10614,"Ġsorted":10615,".Un":10616,"_PER":10617,"itory":10618,"Ġpriority":10619,"ĠGal":10620,"ĠOld":10621,"hot":10622,"ĠDisplay":10623,"(sub":10624,"_TH":10625,"_Y":10626,"ĠCare":10627,"loading":10628,"Kind":10629,"_handle":10630,",,":10631,"rase":10632,"_replace":10633,".addEventListener":10634,"ĠRT":10635,"Ġentered":10636,"gers":10637,"Ġich":10638,"(start":10639,"/app":10640,"Ġbrother":10641,"Memory":10642,"Outlet":10643,"Ġutf":10644,"prec":10645,"Ġnavigation":10646,"ORK":10647,"Ġdst":10648,"Detail":10649,"Ġaudience":10650,"Ġdur":10651,"Ġcluster":10652,"unched":10653,"Ġ],":10654,"Ġcomfortable":10655,".values":10656,"ĠTotal":10657,"Ġsnap":10658,"Ġstandards":10659,"Ġperformed":10660,"hand":10661,"(\"@":10662,"åŃ":10663,"Ġphil":10664,"ibr":10665,"trim":10666,"Ġforget":10667,"Ġdoctor":10668,".TextBox":10669,"icons":10670,",s":10671,"ĠOp":10672,"Sm":10673,"Stop":10674,"ĉList":10675,"ĉu":10676,"Comment":10677,"_VERSION":10678,".Xtra":10679,"Person":10680,"rb":10681,"LOB":10682,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":10683,"ĠCentral":10684,"ICK":10685,"raq":10686,"Ġputting":10687,"Ġmd":10688,"ĠLove":10689,"Program":10690,"Border":10691,"oor":10692,"Ġallowing":10693,"after":10694,"Ġentries":10695,"ĠMaybe":10696,"]).":10697,"ĠShort":10698,")\\":10699,".now":10700,"friend":10701,"Ġprefer":10702,"ĠGPIO":10703,"osis":10704,"ĠGameObject":10705,"Ġskip":10706,"Ġcompetition":10707,"_match":10708,"lications":10709,"_CONT":10710,".groupBox":10711,"Ġals":10712,"\"We":10713,"_eq":10714,"lan":10715,"_search":10716,"ĠMusic":10717,"asis":10718,"Ġbind":10719,"ĠIsland":10720,"rum":10721,"(E":10722,"Ġseat":10723,"Video":10724,"Ġack":10725,"reek":10726,"={()":10727,"Ġrating":10728,"Ġrestaurant":10729,"DEX":10730,"(buf":10731,"pping":10732,"uality":10733,"Ġleague":10734,"Ġfocused":10735,"apon":10736,"$data":10737,"CLUD":10738,"CLUDING":10739,"Ġabsolute":10740,"(query":10741,"Ġtells":10742,"Ang":10743,"Ġcommunities":10744,"Ġhonest":10745,"oking":10746,"Ġapart":10747,"arity":10748,"/$":10749,"_module":10750,"ĠEnc":10751,".an":10752,".Config":10753,"Cre":10754,"Ġshock":10755,"ĠArab":10756,"IENT":10757,"/re":10758,"Ġretrie":10759,"ycler":10760,"isa":10761,"ĠOrgan":10762,".graph":10763,"Ġí":10764,"ĠBAS":10765,"Enum":10766,"Ġpossibly":10767,"ÑĢаÐ":10768,"ĠJapanese":10769,"Ġcraft":10770,"ĠPlace":10771,"Ġtalent":10772,"Ġfunding":10773,"Ġconfirmed":10774,"Ġcycle":10775,"/x":10776,"GE":10777,"Ġhearing":10778,"Ġplants":10779,"Ġmouth":10780,"pages":10781,"oria":10782,"ĠRemove":10783,"_total":10784,"Ġod":10785,"ollapse":10786,"door":10787,"Ġbought":10788,"Ġaddr":10789,"ARCH":10790,"_dim":10791,"dden":10792,"Ġdecades":10793,"REQUEST":10794,"Ġversions":10795,"fire":10796,"Ġmoves":10797,"fb":10798,"Ġcoffee":10799,".connect":10800,"ĠRow":10801,"Ġschema":10802,"Scope":10803,"-Type":10804,"Ġfighting":10805,"Ġretail":10806,"Ġmodified":10807,"TF":10808,"Files":10809,"nie":10810,"_command":10811,"stone":10812,"ĠÑĤ":10813,"_thread":10814,"Ġbond":10815,"ĠDevelopment":10816,"Ġpt":10817,"FORM":10818,"plet":10819,"Ġidentified":10820,"cpp":10821,"Ġcoding":10822,"oked":10823,"ĠMaster":10824,"IDTH":10825,"Ġresidents":10826,"redit":10827,"ĠPhoto":10828,"=-":10829,"unte":10830,"ateur":10831,"_STATE":10832,"ĠSing":10833,"Ġsheet":10834,".val":10835,"orse":10836,"Ġhers":10837,"Ġdetermined":10838,"Common":10839,"Ġwed":10840,"_queue":10841,"PH":10842,"ĠAtl":10843,"cred":10844,"/LICENSE":10845,"Ġmes":10846,"Ġadvanced":10847,".java":10848,".Sh":10849,"Go":10850,"kill":10851,"fp":10852,"_settings":10853,"Ġpal":10854,"Ġtruck":10855,"Ġcombined":10856,"Ġ\"${":10857,"ĠCorpor":10858,"Ġjoined":10859,"ĠJose":10860,"ĠCup":10861,"uns":10862,"estival":10863,"levision":10864,"Ġbroken":10865,"Ġmarriage":10866,"ĠWestern":10867,"Ġrepresents":10868,"ĠTitle":10869,"Ġss":10870,".Ass":10871,"ongoose":10872,"iento":10873,"<>();Ċ":10874,"Ġabsolutely":10875,"Ġsmooth":10876,"TERN":10877,"ĠUnless":10878,"Word":10879,"Ġmerge":10880,"igan":10881,"ĠVol":10882,"Ġnn":10883,".getId":10884,"Ġз":10885,"Ġsexy":10886,"Ġseeking":10887,"Single":10888,".this":10889,"Ġkom":10890,"bound":10891,";\"":10892,"ĠfontSize":10893,"_df":10894,"Ġinjury":10895,"(H":10896,"Ġissued":10897,"_END":10898,":self":10899,"Ġpatch":10900,"Ġleaves":10901,"Ġadopt":10902,"FileName":10903,"ãĢIJ":10904,"Ġexecutive":10905,"ĠByte":10906,"]))Ċ":10907,"Ġnu":10908,"outing":10909,"cluding":10910,"-R":10911,".options":10912,"Ġsubstant":10913,"avax":10914,"ĠBUT":10915,"Ġtechnical":10916,"Ġtwice":10917,"Ġmás":10918,"Ġunivers":10919,"yr":10920,"Ġdrag":10921,"ĠDC":10922,"Ġsed":10923,"Ġbot":10924,"ĠPal":10925,"ĠHall":10926,"forcement":10927,"Ġauch":10928,".mod":10929,"notation":10930,"_files":10931,".line":10932,"_flag":10933,"[name":10934,"Ġresolution":10935,"Ġbott":10936,"(\"[":10937,"ende":10938,"(arr":10939,"Free":10940,"(@\"":10941,"ĠDistrict":10942,"PEC":10943,":-":10944,"Picker":10945,"ĠJo":10946,"ĠĠĠĠĠĊ":10947,"ĠRiver":10948,"_rows":10949,"Ġhelpful":10950,"Ġmassive":10951,"---Ċ":10952,"Ġmeasures":10953,"ĠRuntime":10954,"Ġworry":10955,"ĠSpec":10956,"ĉD":10957,"ãĢij":10958,"Ġ){Ċ":10959,"Ġworse":10960,"(filename":10961,"Ġlay":10962,"Ġmagic":10963,"ĠTheir":10964,"oul":10965,"stroy":10966,"ĠWhere":10967,"Ġsudden":10968,"Ġdefe":10969,"Ġbinding":10970,"Ġflight":10971,"ĠOnInit":10972,"ĠWomen":10973,"ĠPolicy":10974,"Ġdrugs":10975,"ishing":10976,"('../":10977,"ĠMel":10978,"peat":10979,"tor":10980,"Ġproposed":10981,"Ġstated":10982,"_RES":10983,"Ġeast":10984,"ĠCONDITION":10985,"_desc":10986,"Ġwinning":10987,"folio":10988,"Mapper":10989,"ĠPan":10990,"ĠAnge":10991,".servlet":10992,"Ġcopies":10993,"LM":10994,"Ġvm":10995,"åį":10996,"Ġdictionary":10997,"Seg":10998,"elines":10999,"ĠSend":11000,"Ġiron":11001,"ĠFort":11002,".domain":11003,"Ġdebate":11004,"NotNull":11005,"eq":11006,"acher":11007,"lf":11008,"ĉfmt":11009,"Ġlawy":11010,"ÄŁ":11011,"ĠMen":11012,"Ġtrim":11013,"(NULL":11014,"Ġ!!":11015,"Ġpad":11016,"Ġfollows":11017,"\"][\"":11018,"requ":11019,"ĠEp":11020,".github":11021,"(img":11022,"eto":11023,"('\\":11024,"Services":11025,"umbnail":11026,"_main":11027,"pleted":11028,"fortunately":11029,"Ġwindows":11030,"Ġplane":11031,"ĠConnection":11032,".local":11033,"uard":11034,"}\\":11035,"==\"":11036,"andon":11037,"ĠRoy":11038,"west":11039,"iginal":11040,"emies":11041,"itz":11042,"'):Ċ":11043,"ĠPeter":11044,"Ġtough":11045,"Ġreduced":11046,"Ġcalculate":11047,"Ġrapid":11048,"customer":11049,"Ġefficient":11050,"Ġmedium":11051,"Ġfell":11052,".ref":11053,"ĠCas":11054,"Ġfeedback":11055,"Speed":11056,"(output":11057,"aje":11058,"Ġcategories":11059,"Ġfee":11060,"};":11061,"Ġdeleted":11062,"reh":11063,"Ġproof":11064,"Desc":11065,"Build":11066,"Ġsides":11067,".ArrayList":11068,"-%":11069,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":11070,"ر":11071,".match":11072,"ли":11073,"Ġfeels":11074,"Ġachieve":11075,"Ġclim":11076,"_ON":11077,"ĠCD":11078,"Ġteacher":11079,"_current":11080,"bn":11081,"_PL":11082,"isting":11083,"Enable":11084,"GEN":11085,"Ġtv":11086,"Ġsock":11087,"Ġplays":11088,"Ġdiscount":11089,"ĠKE":11090,"ĠDebug":11091,"Fore":11092,"ĠIraq":11093,"Ġappearance":11094,"Mon":11095,"Ġstyled":11096,"ĠHuman":11097,"iot":11098,"ĠHistory":11099,"Ġsac":11100,"ĠCollection":11101,"Ġrecommended":11102,".Selected":11103,"Ġorganizations":11104,"Ġdiscovered":11105,"cohol":11106,"adas":11107,"ĠThomas":11108,"May":11109,"Ġconserv":11110,"Ġdomin":11111,"ĠFollow":11112,"ĠSection":11113,"ĠThanks":11114,"Username":11115,"Ġrecipe":11116,"Ġwonderful":11117,".sleep":11118,"_if":11119,"ĉĊĉĊ":11120,"orno":11121,"Ġru":11122,"_target":11123,".\"\"":11124,"à¦":11125,"EventArgs":11126,"Ġinputs":11127,"Ġfif":11128,"Ġvision":11129,"cy":11130,"ĠSeries":11131,")(((":11132,"Ġtrading":11133,"Ġmarker":11134,"Begin":11135,"Ġtypically":11136,"Ġcauses":11137,"dropdown":11138,"_DEBUG":11139,"Ġdetect":11140,"country":11141,"!\");Ċ":11142,"ĉR":11143,"appy":11144,"Ġcref":11145,"('<":11146,"\"=>":11147,"ĠLE":11148,"reader":11149,"Ġadministr":11150,"õ":11151,"ucket":11152,"Ġfashion":11153,".char":11154,"izar":11155,"Ġdisable":11156,"Ġsuc":11157,"ĠLive":11158,"issue":11159,"Ġmetadata":11160,"flags":11161,"ĠðŁ":11162,"Ġcommitted":11163,"Ġva":11164,"Ġrough":11165,"Ġ'''Ċ":11166,"Ġhighlight":11167,"_vars":11168,"VO":11169,"Ġencoding":11170,"-Z":11171,"_sign":11172,"$(\"#":11173,"Ġrain":11174,"reatest":11175,"ĠEND":11176,"Selection":11177,"Ġcandidates":11178,"Ġsav":11179,".Empty":11180,"Ġdecisions":11181,"Ġcollabor":11182,"ridge":11183,"feed":11184,"ression":11185,"Ġpersons":11186,"VM":11187,"ega":11188,"_BIT":11189,"According":11190,"acked":11191,"Ġdollars":11192,"_loss":11193,"ĠCost":11194,"}\"Ċ":11195,"Notification":11196,"Ġprostit":11197,"Ġauthority":11198,".rec":11199,"Ġspokes":11200,"ĠToday":11201,"istant":11202,"ĠHead":11203,"âĢĿ.":11204,"ertainment":11205,"cean":11206,"culate":11207,"Ġven":11208,"However":11209,"_arr":11210,"Ġtokens":11211,"Graph":11212,"ĠJud":11213,"ĠVirgin":11214,"ĠSerial":11215,"unning":11216,"Mutable":11217,"agers":11218,".csv":11219,"Ġdeveloping":11220,"Ġinstructions":11221,"Ġpromise":11222,"Ġrequested":11223,"_encode":11224,"/\"":11225,"ĠIcon":11226,"uilt":11227,"-day":11228,"Ġintelligence":11229,".IS":11230,"ĠObservable":11231,"ĠHard":11232,"Bool":11233,"idential":11234,".Anchor":11235,"Ġselling":11236,"CI":11237,"AGES":11238,"tle":11239,"bur":11240,"UFFER":11241,"RY":11242,"Ġbigger":11243,"Ġrat":11244,"Ġfamous":11245,"Ġtypename":11246,"Ġexplained":11247,"}}Ċ":11248,"Ġnuclear":11249,"-N":11250,"Ġcrisis":11251,"ĠEnter":11252,"Ġanswers":11253,"/${":11254,"/pl":11255,"Ġsequ":11256,"_next":11257,"mask":11258,"Ġstanding":11259,"Ġplenty":11260,"ĠCross":11261,"ĉret":11262,"dro":11263,"ĠCast":11264,"=true":11265,"ĠChris":11266,"icio":11267,"ĠMike":11268,"Decimal":11269,"addComponent":11270,"Len":11271,"Ġcock":11272,"Ġ#{":11273,"URN":11274,"":11403,"Ġ*=":11404,"ĠPS":11405,"Ġdangerous":11406,"[p":11407,"OME":11408,"Other":11409,"ĠStringBuilder":11410,"Points":11411,"heading":11412,"Ġcurrency":11413,"Ġpercentage":11414,"_API":11415,"Ġclassic":11416,"thead":11417,"ĠMO":11418,"FE":11419,"Idx":11420,"await":11421,"Ġè":11422,"Ġaccident":11423,"Ġvariant":11424,"Ġmyst":11425,"ĠLand":11426,"ĠBre":11427,"Ġharm":11428,"ĠAcc":11429,"Ġcharged":11430,"iones":11431,"Visibility":11432,"arry":11433,"ĠLanguage":11434,"Ġwalking":11435,"\".ĊĊ":11436,"ifer":11437,"Ġleadership":11438,".From":11439,"ynam":11440,"Ġtimestamp":11441,"ipt":11442,"ĠHas":11443,"REFER":11444,"ĠIts":11445,"Ġlistener":11446,"UTE":11447,"_description":11448,"Ġexperiences":11449,"Ġcreates":11450,"RS":11451,"cart":11452,"black":11453,"Ġchoices":11454,"war":11455,"Ġ'''":11456,"Ġordered":11457,"Ġevening":11458,"Ġpil":11459,"Ġtun":11460,"ĠBad":11461,"(app":11462,"random":11463,"Ġexplicit":11464,"Ġarrived":11465,"Ġfly":11466,"Ġeconom":11467,"-mail":11468,"Ġlists":11469,"Ġarchitect":11470,"ĠPay":11471,"Ġds":11472,"ĠSol":11473,"Ġvehicles":11474,"Hz":11475,"-com":11476,"Ġking":11477,"_equal":11478,"ĠHelp":11479,"Ġabuse":11480,"--;Ċ":11481,"Ġextr":11482,"Ġchemical":11483,"ä¿":11484,"Ġorient":11485,"Ġbreath":11486,"ĠSpace":11487,"(element":11488,"wait":11489,"DED":11490,"igma":11491,"Ġentr":11492,"Ġsob":11493,"-name":11494,"Ġaffected":11495,"ika":11496,"Ġcoal":11497,"_work":11498,"Ġhundreds":11499,"Ġpolitics":11500,"subject":11501,"Ġconsumer":11502,"ANGE":11503,"Ġrepeated":11504,"Send":11505,"Ġ#[":11506,"Ġprotocol":11507,"Ġleads":11508,"useum":11509,"Every":11510,"Import":11511,"(count":11512,"Ġchallenges":11513,"Ġnovel":11514,"Ġdepart":11515,"bits":11516,".Current":11517,"Ġ`${":11518,"oting":11519,"(\\":11520,"Ġcreative":11521,"Ġbuff":11522,"Ġintroduced":11523,"usic":11524,"modules":11525,"Are":11526,"-doc":11527,"language":11528,"_cache":11529,"Ġtod":11530,"?>{{":11764,"ĠResource":11765,"ĠStandard":11766,"ĠPrem":11767,"updated":11768,"ivalent":11769,"Ġassets":11770,"_temp":11771,"Ġinterests":11772,"Ġhardware":11773,"ĠRom":11774,"ĠShare":11775,"Ġ''Ċ":11776,"Ġ*,":11777,"ĠTake":11778,"ĠImages":11779,"_CHECK":11780,"(typeof":11781,"ĠJun":11782,"\\<^":11783,"Ġliqu":11784,"Ġworst":11785,"ymbols":11786,"ĉĉĉĠĠĠ":11787,"Ġdrivers":11788,"ĠDocument":11789,"eno":11790,"ĠTechnology":11791,"Ġapproved":11792,"umps":11793,"Ġsnow":11794,"formance":11795,"_ASSERT":11796,"uits":11797,"ÙĨ":11798,"Ġdifferences":11799,".Visible":11800,"ĉĉĉčĊ":11801,"ĠPs":11802,"_fetch":11803,"Ġtodo":11804,".',Ċ":11805,"Ġsel":11806,"urers":11807,"invalid":11808,"Ġtweet":11809,"VEL":11810,"Ġresearchers":11811,"Ġsprintf":11812,"ĠRO":11813,"Ġpel":11814,".Trans":11815,"Ġillegal":11816,"dialog":11817,"smarty":11818,"lg":11819,"_MIN":11820,"Ġhero":11821,"final":11822,"Ġpp":11823,".Le":11824,"Ġci":11825,"ĉRT":11826,"Ġsuggested":11827,"pdf":11828,"aching":11829,"ĠRo":11830,"ĠProperties":11831,"ĠSi":11832,"Ġbuying":11833,"Ġmu":11834,"Ġlands":11835,"ifiers":11836,"ĠFILE":11837,"ROUP":11838,"Ġholder":11839,"ĠSon":11840,"Ġsympt":11841,".route":11842,")?":11843,"Ġargc":11844,"Ġfort":11845,"Ġcasino":11846,"_category":11847,"Ġforum":11848,"prefix":11849,"apture":11850,"Tube":11851,"ems":11852,"imize":11853,"Ġnue":11854,"aus":11855,"course":11856,"ATOR":11857,"()),":11858,"Advertis":11859,"INGS":11860,"Ġacknow":11861,"ĠKorea":11862,"pling":11863,"Ġworker":11864,"PLIED":11865,"hal":11866,"ĠRichard":11867,"Elements":11868,"ĉĉĉĠ":11869,"star":11870,"Ġrelationships":11871,"Ġcheap":11872,"ACH":11873,"ĠXML":11874,",&":11875,"ĠLouis":11876,"Ġride":11877,"_FAIL":11878,"Ġchunk":11879,"[s":11880,"_OUT":11881,"Ġchosen":11882,"_[":11883,"/(":11884,"ĠJeff":11885,"_sl":11886,"priv":11887,"ĠCanadian":11888,"Ġunable":11889,"_FLAG":11890,"Ġnos":11891,"high":11892,"Ġlift":11893,"fun":11894,"(){":11895,"elly":11896,"yclerView":11897,"_as":11898,"_LIST":11899,"Ġradi":11900,".getValue":11901,"ĠAngeles":11902,"ĠSpan":11903,"_instance":11904,"itors":11905,"Ġmigration":11906,"AK":11907,"Oh":11908,"®":11909,".selected":11910,"ĠGT":11911,"Ġadvance":11912,"ĠStyle":11913,".DataGridView":11914,"ection":11915,"Ñİ":11916,"pio":11917,"rog":11918,"Ġshopping":11919,"ĠRect":11920,"Illuminate":11921,"OU":11922,"ĉarray":11923,"Ġsubstantial":11924,"Ġpregn":11925,"Ġpromote":11926,"IEW":11927,".Layout":11928,"Ġsigns":11929,"/.":11930,"Ġletters":11931,"Board":11932,"ctrl":11933,"\"\\":11934,"ĠJones":11935,"Ġvertex":11936,"Ġja":11937,"Ġaffili":11938,"Ġwealth":11939,"ĉdefault":11940,"Ġsignificantly":11941,"Ġec":11942,"Ġxs":11943,"actual":11944,".per":11945,"_step":11946,"anvas":11947,"mac":11948,"Ġtransl":11949,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":11950,"Iterator":11951,"Ġoch":11952,"agnostic":11953,"ĠDuring":11954,"ĠDEFAULT":11955,"Ġtill":11956,"Ġsignature":11957,"Ġbird":11958,"ĠOl":11959,"ĠIr":11960,"HS":11961,"avatar":11962,"ESSAGE":11963,"Ġelev":11964,"Ġmt":11965,"ĠNav":11966,"Ġrelax":11967,"Ġplate":11968,"ITEM":11969,"(date":11970,".not":11971,"Ġgrade":11972,"Ġ}),Ċ":11973,"?\"ĊĊ":11974,"iences":11975,"High":11976,"ĠDIS":11977,"disabled":11978,"QUI":11979,"Ġnoise":11980,"aux":11981,"ĠUP":11982,"osa":11983,"Ġvoc":11984,"Ġ))":11985,"ocom":11986,"_OFF":11987,"ĠDb":11988,"Lock":11989,".eclipse":11990,",d":11991,"ĠDraw":11992,"Ġ\"(":11993,"Ġvisited":11994,"ĠâĪ":11995,"Ġsucceed":11996,"Ġimpossible":11997,"aire":11998,"ĠTurn":11999,"Ġdish":12000,"FG":12001,"Ġsensor":12002,"ANN":12003,"aba":12004,"Ġsurg":12005,"]);čĊ":12006,"Ġfp":12007,"_an":12008,"-J":12009,"-G":12010,"ĠJob":12011,"Convert":12012,"ĠKEY":12013,"Ġauthors":12014,"_server":12015,"\\r":12016,"Ġ-*-":12017,"flex":12018,"Ġsoc":12019,"Ret":12020,"Ġsalt":12021,"Ġâ̦ĊĊ":12022,"ĠClear":12023,"(page":12024,"-danger":12025,"Ġrooms":12026,"conv":12027,"#{":12028,".op":12029,"ĠArea":12030,"_SC":12031,"hen":12032,"Ġbegins":12033,"-y":12034,"Ġexcited":12035,"Ġignored":12036,"Ġbonus":12037,"student":12038,"ĠMember":12039,"Ġrelatively":12040,"ĠLow":12041,"ĠProdu":12042,"ateway":12043,"posure":12044,"Ġthick":12045,"aniel":12046,"(view":12047,"ĠCrush":12048,"Extension":12049,"Il":12050,"eed":12051,"LOC":12052,".im":12053,".Items":12054,"Ġconflict":12055,".prevent":12056,"ĠonCreate":12057,"uv":12058,"iser":12059,"Ġwave":12060,"Mar":12061,"ĠCommunity":12062,"iche":12063,"ĠNothing":12064,"[m":12065,"ĠLee":12066,"riends":12067,"ère":12068,"!!!":12069,"anz":12070,".result":12071,"ĠSK":12072,"_PARAM":12073,"Ġdemocr":12074,"BackColor":12075,".exists":12076,"\"It":12077,"(options":12078,"razy":12079,"aser":12080,"\\Database":12081,"alendar":12082,"_ass":12083,";}Ċ":12084,"vertex":12085,"inecraft":12086,"Warning":12087,"argo":12088,"Ġactor":12089,"ĠInstead":12090,"ĠUsing":12091,"Self":12092,"@interface":12093,"Ġspeaking":12094,"ĠParis":12095,"ĠLICENSE":12096,".node":12097,"ĠFood":12098,"EIF":12099,"ĠBi":12100,".Start":12101,"ĠIB":12102,"Ġuniversity":12103,"ĠHeader":12104,".product":12105,"Copy":12106,"etc":12107,"rical":12108,"Ġ>>>":12109,"books":12110,"Ġalgorithm":12111,"Ġ'__":12112,"(javax":12113,"Ġnumerous":12114,"Share":12115,"Have":12116,"Ġrecru":12117,"Ġprove":12118,".substring":12119,"health":12120,"ел":12121,"Ġdecimal":12122,"Ġcommission":12123,"scription":12124,"xC":12125,"Ġsummary":12126,"atted":12127,"Ġcloser":12128,"finished":12129,"()){Ċ":12130,"ĠWood":12131,"_fields":12132,"ku":12133,"_items":12134,"Flag":12135,"Ġconfidence":12136,"ĠFederal":12137,"dux":12138,"Ġcompat":12139,"Ġvertical":12140,"й":12141,"ès":12142,";\">Ċ":12143,"_manager":12144,"()))Ċ":12145,"IDE":12146,":\",":12147,"__Ċ":12148,"ĠWay":12149,"ÑĪ":12150,"Temp":12151,"ĠSTR":12152,"ritten":12153,"Sync":12154,"ĠAV":12155,"ĠCEO":12156,"ĠGuid":12157,"Ġenvironmental":12158,"Ġcorresponding":12159,"ĉconsole":12160,"Ġjustice":12161,"ĠJS":12162,"Ġlived":12163,"gar":12164,"ĠGraph":12165,"ĠStat":12166,"ĠiPhone":12167,".al":12168,"ĠHD":12169,"Ġoccur":12170,"Ġthreshold":12171,"Ġonclick":12172,"REG":12173,".GraphicsUnit":12174,"Meta":12175,"ž":12176,"Ġcum":12177,".gnu":12178,"ë":12179,"Ġobtained":12180,"Ġcomplaint":12181,"Ġeating":12182,"Ġtar":12183,"_task":12184,"Ġopts":12185,"(to":12186,"Pass":12187,"Ġplastic":12188,"tility":12189,"ĠWin":12190,".preventDefault":12191,"pile":12192,"ĠGar":12193,"Ġquantity":12194,"_last":12195,"Ġgreatest":12196,"Dao":12197,"_DIS":12198,"ĠUsed":12199,"ĠHP":12200,"riting":12201,"SION":12202,"blue":12203,"domain":12204,"Ġscores":12205,"Normal":12206,"_admin":12207,"ĠASSERT":12208,"Then":12209,"***":12210,"dist":12211,"lon":12212,"Ġhate":12213,"shal":12214,"ImageView":12215,"database":12216,"Ġpand":12217,"Ġlogic":12218,"=false":12219,"bg":12220,"ĠConfiguration":12221,"Ġnur":12222,"OG":12223,"Ġmarried":12224,":+":12225,"Ġdropped":12226,"Ġregistration":12227,"ом":12228,"ultiple":12229,"izers":12230,"shape":12231,".copy":12232,"Ġwearing":12233,"ĠCath":12234,"Ġdedicated":12235,"Ġ...Ċ":12236,"Ġadvoc":12237,"ĠFamily":12238,"Ġstatements":12239,"ematic":12240,"ampionship":12241,"Ġmotiv":12242,"ĠHave":12243,"Ġblow":12244,"Job":12245,"cert":12246,"_vector":12247,"install":12248,"ĠCOPY":12249,"embed":12250,"DIR":12251,"ĠSpring":12252,"Ġexhib":12253,"cdn":12254,"ĠComment":12255,"ĠOptional":12256,".player":12257,"ĠDark":12258,"(pos":12259,"ĠShould":12260,"Ġcentre":12261,"ĠGuard":12262,"ów":12263,"Ġtrouble":12264,"ENER":12265,"(unsigned":12266,"_service":12267,"Ġns":12268,"uling":12269,"ĠMexico":12270,"ĠNY":12271,"mysql":12272,"Ġlic":12273,"åľ":12274,"Mr":12275,"-fl":12276,"ĠCustomer":12277,"idi":12278,"Ġ?>ĊĊ":12279,"rible":12280,"ĠпÑĢ":12281,"Ġsizes":12282,"_STRING":12283,"validation":12284,"ĠJon":12285,"(Http":12286,"addClass":12287,"Nodes":12288,"Ġfragment":12289,"Ġspoke":12290,"Ġwaste":12291,"Join":12292,"Ġillustr":12293,"eli":12294,"cient":12295,"Ġaid":12296,"Ġprosec":12297,"'){Ċ":12298,"Ġpassing":12299,"Ġfaces":12300,"Shape":12301,"_Z":12302,"iti":12303,"Ġalle":12304,"Ġrobot":12305,"ĠĠĠĠĠĠĠĊ":12306,"ĠSpe":12307,"Ġreceiving":12308,"ĠDetails":12309,"Ġ\")":12310,"mg":12311,"_REF":12312,"Ġcomparison":12313,"*,":12314,"ĠFound":12315,"_session":12316,"(U":12317,"/F":12318,"Ġxxx":12319,"Network":12320,"ders":12321,"Ġcapture":12322,"Ġcorre":12323,"ĠLtd":12324,"ĠAdv":12325,"[@":12326,"Ġclip":12327,"Mill":12328,"ĠProfile":12329,"Ġendif":12330,"Ġoblig":12331,"describe":12332,".element":12333,"riterion":12334,"LD":12335,"ered":12336,"Ġfavour":12337,"score":12338,"ĠFilter":12339,"attributes":12340,"Ġchecks":12341,"Inflater":12342,"ĠPlus":12343,"Ġscientific":12344,"Ġprivacy":12345,"Head":12346,"Ġfeat":12347,"Ġdegrees":12348,"ĠPale":12349,";\">":12350,"Ġfilms":12351,"ĠAudio":12352,"ĠTag":12353,"ĠEnergy":12354,"itar":12355,"parator":12356,"Ġfellow":12357,"Ġevt":12358,"ĠTri":12359,"ĠDAM":12360,"cloud":12361,"ĠPassword":12362,"ĠDemocrats":12363,"ĠAcad":12364,"$lang":12365,"Ġreb":12366,"())ĊĊ":12367,"нÑĭ":12368,"ĠBur":12369,"readcr":12370,"Ġhex":12371,"Console":12372,"ctl":12373,"ousel":12374,"ĠWilliam":12375,"Ġaz":12376,"_PORT":12377,"Ġpractices":12378,"Ġanywhere":12379,"ĠPosition":12380,"Ġ->Ċ":12381,"iams":12382,".username":12383,"placeholder":12384,"Ġoder":12385,"ĠSecretary":12386,"ĠiT":12387,"mond":12388,"events":12389,"?âĢĿ":12390,".Sub":12391,"Ġattached":12392,"Ġnão":12393,"Ġestate":12394,".action":12395,"Ġfigures":12396,"Ġ});čĊ":12397,"Ġsubscri":12398,".tag":12399,"nam":12400,".plot":12401,"noon":12402,"liament":12403,"Character":12404,".tab":12405,"Ġwinter":12406,"ĠVariable":12407,"Ġtrees":12408,"Ġproud":12409,"(V":12410,"_load":12411,"Ġhier":12412,"ĠEcon":12413,"Ġfd":12414,"Ġvictims":12415,"Rest":12416,"iana":12417,"Ġfake":12418,".Println":12419,"Ġstrlen":12420,"Ġsad":12421,"Ġble":12422,"Prot":12423,"Ġbuttons":12424,"Ġtelevision":12425,"Ġlogo":12426,"extension":12427,"ĉj":12428,"stein":12429,"aciones":12430,"Ġ\"\"\"ĊĊ":12431,"Ġsimp":12432,"Ġrecorded":12433,"Ġbrings":12434,"Ġprincipal":12435,"Ġfees":12436,"(source":12437,"kdir":12438,"Ġutils":12439,"Ġcorrectly":12440,"fil":12441,"Ġwel":12442,"Pair":12443,"-button":12444,"scale":12445,"verify":12446,"[c":12447,"Ġ---":12448,"Ġescape":12449,"ikes":12450,"LowerCase":12451,"ician":12452,"Ġchapter":12453,"ĠTYPE":12454,"Ġshadow":12455,"Ġawesome":12456,"WE":12457,"elif":12458,"Ġlambda":12459,"Ġdistinct":12460,"Ġbare":12461,"-off":12462,"Ġcolour":12463,".appendChild":12464,"olec":12465,"aga":12466,".fill":12467,"ĉsuper":12468,"Ġadj":12469,"(position":12470,".getItem":12471,"Short":12472,"Ġtotally":12473,"VD":12474,"ĠTre":12475,"_ep":12476,"vements":12477,"ĠSolution":12478,"Ġfundament":12479,"Follow":12480,"Ġfacility":12481,"Ġhappening":12482,"OF":12483,".textBox":12484,"Span":12485,"Ġ«":12486,"iden":12487,"Ġexceed":12488,"(parent":12489,"Ġcp":12490,"ç»":12491,"Ġhasn":12492,"Ġpri":12493,"Ġconsequ":12494,"nen":12495,"ĠINTO":12496,"Ignore":12497,"ĠFuture":12498,"Ġcarbon":12499,"ĠSteel":12500,"fmt":12501,"okie":12502,"Ġspl":12503,"(title":12504,"-info":12505,"Ġdeals":12506,"Ġfixture":12507,"ea":12508,"Div":12509,"Ġtested":12510,"_return":12511,")ĊĊĊĊ":12512,"upported":12513,"ĠCook":12514,"Ġpaying":12515,"ĠIll":12516,"Ġarrested":12517,"ĠPrime":12518,"_callback":12519,">,Ċ":12520,"driver":12521,"Once":12522,"abb":12523,"_bytes":12524,"ĠSets":12525,"(Object":12526,"Ġcc":12527,"Ġshell":12528,"alo":12529,");//":12530,"(log":12531,"ctors":12532,")":13004,"Ġ$(\".":13005,".pos":13006,"Ġboys":13007,"Ġwedding":13008,"Ġagents":13009,"=\"_":13010,"ĠArmy":13011,"Ġhint":13012,"vision":13013,"Ġtech":13014,"ĠConnect":13015,"Ġlegend":13016,"ĠBet":13017,".Base":13018,"Subject":13019,"Ġlit":13020,"Remove":13021,"Ġ\":":13022,"ĠFinal":13023,"pearance":13024,"ĠiTunes":13025,"Ġparticipants":13026,"ĠPython":13027,"Ġbusy":13028,"iel":13029,"vertices":13030,"ĠtemplateUrl":13031,"ĠClose":13032,"Img":13033,"ĠCorporation":13034,"timestamp":13035,"Ġextend":13036,"Ġwebsites":13037,"Ġpossibility":13038,"оÑĤ":13039,"Ġkö":13040,"Ġmeat":13041,"Ġrepresentation":13042,"Ġĉĉ":13043,"_START":13044,".apply":13045,"ĠValley":13046,"ĠSuccess":13047,"Hi":13048,"Ġnob":13049,"ĠIEnumerable":13050,"_select":13051,"geo":13052,".\")Ċ":13053,"Ġturning":13054,"Ġfabric":13055,"(\"\");Ċ":13056,"Ġperspective":13057,"éĹ":13058,"ĠSn":13059,"Thank":13060,";j":13061,".Parameters":13062,"ĉĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":13063,"Ġfacts":13064,"Ġunt":13065,".instance":13066,"################################################################":13067,"-end":13068,"ĠJOIN":13069,"ĠHen":13070,"Ġuri":13071,"åIJį":13072,"Ġна":13073,"ĠInfo":13074,"Ġconducted":13075,"ĠÃ¥":13076,"OURCE":13077,"Ġwine":13078,"John":13079,".Errorf":13080,"ĠAge":13081,"ounded":13082,"Ġrealize":13083,"Ġ];":13084,"Ġsubsequ":13085,",m":13086,"(User":13087,"iano":13088,"Ġaccompl":13089,"isp":13090,".std":13091,"éĩ":13092,"ĠBed":13093,".setAttribute":13094,"BR":13095,"keep":13096,"ĠALL":13097,"Ġisol":13098,"amma":13099,"Package":13100,"Ġoccasion":13101,"-success":13102,"ед":13103,"ĠLIMITED":13104,"strip":13105,"()ĊĊĊ":13106,"istribution":13107,"Colors":13108,"Ġ+:+":13109,"DidLoad":13110,"aler":13111,"Ġtid":13112,"ĠLED":13113,"ĠLinked":13114,"ĠCart":13115,"())čĊ":13116,"_READ":13117,"Ġkilling":13118,"ĠPHP":13119,"fection":13120,"Ġinstances":13121,"cv":13122,"\"/>":13123,"Ġsf":13124,"Ġtaxes":13125,"_location":13126,"ĠBitcoin":13127,"uable":13128,"rank":13129,"ignore":13130,"track":13131,"ка":13132,"Ġshouldn":13133,"ĠOP":13134,"=>{Ċ":13135,"Ġkm":13136,"Ġhelper":13137,"_head":13138,"ĠWhether":13139,"oco":13140,"_bl":13141,"Ġstatistics":13142,"Ġbeauty":13143,"Ġtog":13144,"tip":13145,"ëĭ¤":13146,"Ġcsv":13147,"(sql":13148,"stdlib":13149,"weak":13150,"Ġlikes":13151,"Äį":13152,"Ġrepeat":13153,"Ġapartment":13154,"Ġemph":13155,"_edit":13156,"Ġvit":13157,"ĉtype":13158,"Even":13159,"uten":13160,"Ġcircumstances":13161,"bian":13162,"Ġsugar":13163,"Windows":13164,"ìŀ":13165,"Ġobserved":13166,"/data":13167,"Ġcalendar":13168,"Ġstrike":13169,"ĠRES":13170,"_sc":13171,"fony":13172,"orem":13173,"(z":13174,"power":13175,"etect":13176,"ĠSat":13177,".description":13178,"Ġgang":13179,"ĠSports":13180,"ongs":13181,"ĠBundle":13182,".sum":13183,"once":13184,"Ġaccused":13185,"Ġexplore":13186,"Ġapproximately":13187,"Ġlosing":13188,"thesis":13189,"ĠFund":13190,"Ġdiagn":13191,"Autowired":13192,"properties":13193,"Ġ_.":13194,"Ġcnt":13195,"cedure":13196,"Ġyy":13197,"Ġgrant":13198,"sock":13199,".innerHTML":13200,"Ġ]);Ċ":13201,"ĠCONFIG":13202,"='$":13203,"]];Ċ":13204,"UND":13205,"Ġglob":13206,"Ġdire":13207,"uffle":13208,"_MEM":13209,"Ġauthentic":13210,">(\"":13211,"Ġdecade":13212,"ĠImport":13213,"Ġoriginally":13214,"ĠjQuery":13215,"Ġindicate":13216,"Ġourselves":13217,"Sw":13218,".lbl":13219,"enerate":13220,"Ġbasically":13221,"ĠHom":13222,"Ġ+#+":13223,"ĠBritain":13224,"ĠKar":13225,"toEqual":13226,".stop":13227,"Ġmodal":13228,"isi":13229,"Ġsuggests":13230,"Ġdtype":13231,"Ġtur":13232,"bf":13233,"Ġconnections":13234,"ĠBefore":13235,"isted":13236,"mouse":13237,"Ġpulled":13238,".build":13239,"Ġlegislation":13240,"Ġforth":13241,"pad":13242,"ego":13243,".Now":13244,"Ġexciting":13245,"}ĊĊĊĊ":13246,"Ġcompr":13247,"Ġshares":13248,"Ġrig":13249,"green":13250,"_vec":13251,"Ġenumerate":13252,"Auto":13253,"icator":13254,"ĠRay":13255,"asse":13256,"Ġholiday":13257,"Ġnullable":13258,"gun":13259,"_details":13260,"Ġwrapper":13261,"seq":13262,"ĠYoung":13263,"juana":13264,"Ġ\"__":13265,"license":13266,"serve":13267,"^(":13268,"iders":13269,".Remove":13270,"ropdown":13271,"'S":13272,"pin":13273,"(token":13274,".Default":13275,"Ġreasonable":13276,"ampion":13277,"ĠSociety":13278,"Ġbei":13279,"erves":13280,"rad":13281,"ĠFox":13282,"_images":13283,"Ġwheel":13284,"')[":13285,"Ġcfg":13286,"(By":13287,"Constructor":13288,"Ġvary":13289,".swift":13290,"Ġproxy":13291,"ĉH":13292,"ĠAnother":13293,"ĠPen":13294,"Ġchecking":13295,"Ġjest":13296,"manager":13297,"Origin":13298,"ugs":13299,"oir":13300,">čĊ":15956,"Ġrelief":15957,"lap":15958,"quer":15959,"_parent":15960,"heap":15961,"LOSE":15962,"Ġcombine":15963,"ĠRose":15964,"owers":15965,"Ġprocedures":15966,"ĠSort":15967,"anim":15968,"variant":15969,"ehicle":15970,"Ġsigning":15971,"Primary":15972,"currency":15973,"Ġsexe":15974,"oen":15975,"theta":15976,"eman":15977,"Ġimpressive":15978,"('_":15979,"ĉU":15980,"ĠTextStyle":15981,"_cnt":15982,"Ġslice":15983,"(':":15984,"Ġunderstood":15985,"His":15986,"Ġinformed":15987,"Ġnick":15988,"(TAG":15989,"hd":15990,"Ġelections":15991,"esture":15992,"ĠSanta":15993,"ĠCoast":15994,".pdf":15995,"inciple":15996,".clone":15997,"born":15998,"uta":15999,"Ġlicensed":16000,"Cr":16001,"Ġbread":16002,"ĠHouston":16003,"Ġnod":16004,"Ġhopes":16005,"ĠCGRect":16006,"Ġguilty":16007,".gif":16008,"Ġrose":16009,".Common":16010,"Tip":16011,"ANK":16012,"ĠFC":16013,"During":16014,"ĠSymfony":16015,"Ġdefensive":16016,"km":16017,")>":16018,"archive":16019,"ĠURI":16020,"ycling":16021,"-o":16022,"ĠWebsite":16023,"AMP":16024,"ishment":16025,"Ġdoctors":16026,"Direct":16027,"ARI":16028,"ĠRedirect":16029,"ieren":16030,"_dist":16031,"yo":16032,"ĠProgress":16033,"Ġzum":16034,"Ġmemor":16035,"ĠED":16036,"Ġjur":16037,"æį®":16038,"_TABLE":16039,"Ġuuid":16040,"Expr":16041,".head":16042,"('%":16043,"pointer":16044,"Ġestimate":16045,"ĠGreg":16046,"Ġloader":16047,"ĠiOS":16048,"Ġmens":16049,"[y":16050,"Ġrefused":16051,"Ġprecision":16052,"isch":16053,"ĠACTION":16054,"Cloud":16055,"sWith":16056,"(ret":16057,"_ADDR":16058,"_conf":16059,"(df":16060,"Ġlocked":16061,"Ġrising":16062,"ãĥ»ãĥ»":16063,"ĠMs":16064,"Ġscenes":16065,"_EXT":16066,"_raw":16067,"_the":16068,"people":16069,"Ġrecon":16070,"ĠFun":16071,"Ġbless":16072,"ĠUpdated":16073,"ün":16074,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠčĊ":16075,"pection":16076,"Release":16077,".logger":16078,"ĠSY":16079,"Ġcounsel":16080,"urd":16081,"_true":16082,"Ġeverybody":16083,"ivot":16084,"Ġhence":16085,"ĠNAS":16086,"Ġopposed":16087,"unknown":16088,"ĠDESC":16089,"ĠChair":16090,"failed":16091,"ĠINCLUDING":16092,"Ġwriters":16093,"{}Ċ":16094,"ÃŃt":16095,"_copy":16096,"}:":16097,"ĠBat":16098,"Ġconverted":16099,"eding":16100,"placement":16101,"ĠHost":16102,"Sound":16103,"им":16104,"Ġsought":16105,"mid":16106,"Ġsalary":16107,"ogg":16108,"âĦ¢":16109,"bul":16110,"Ġwir":16111,"validator":16112,"_STAT":16113,".store":16114,"ĠBattle":16115,"ın":16116,"Ġ-->ĊĊ":16117,"Trump":16118,"dot":16119,"ĠCONT":16120,".fetch":16121,"Ġcontinu":16122,"was":16123,"Ġfraud":16124,"_tmp":16125,"mitter":16126,".pictureBox":16127,"GA":16128,"Ġtournament":16129,".Input":16130,"[r":16131,"exion":16132,"centage":16133,"ĠKorean":16134,"undef":16135,"ĠAvailable":16136,"reshape":16137,"Ġkit":16138,"ĠStruct":16139,"ĠSUB":16140,"Answer":16141,"_lib":16142,".twitter":16143,"Ġore":16144,"ĠDragon":16145,".Ext":16146,",k":16147,"Ġexplanation":16148,"refs":16149,"ĠDrive":16150,"ĠTraining":16151,".Has":16152,"intage":16153,"big":16154,"ologist":16155,"ennis":16156,"Ùĩ":16157,"Ġchicken":16158,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":16159,"çĽ":16160,"ãģ§":16161,"Ġpeak":16162,"Ġdrinking":16163,"Ġencode":16164,"ĠNEW":16165,"malloc":16166,"ĉfprintf":16167,"Ġ=================================================================":16168,"including":16169,"Ġprinciples":16170,"ĠMah":16171,"storage":16172,"-key":16173,"Ġkeyword":16174,"%;":16175,"Ġtrained":16176,".contrib":16177,"Ġkv":16178,"__':Ċ":16179,"ĠBoy":16180,"parameter":16181,"Ġsuite":16182,"Ġthousand":16183,"Ġcoordinate":16184,"-generated":16185,"íķĺ":16186,"generated":16187,"Ġadmitted":16188,"Ġpussy":16189,"#w":16190,"Ġswim":16191,"union":16192,"Na":16193,"ĠRoyal":16194,".channel":16195,"Updated":16196,"_ROOT":16197,"Ġvital":16198,"raction":16199,"ĠCrusher":16200,"Ġpreced":16201,"Ġhorizontal":16202,"Blueprint":16203,"Ġattrs":16204,"Ġsmoke":16205,"ÐĴ":16206,".Equals":16207,"FB":16208,"ĠResources":16209,"rolling":16210,"Ġpasses":16211,"ĠNum":16212,"rotate":16213,"etype":16214,"\\\",":16215,"Ġsensitive":16216,"Ġtall":16217,"?âĢĿĊĊ":16218,"Proxy":16219,"iy":16220,"_section":16221,"âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ":16222,"brid":16223,"Ġcircuit":16224,"atan":16225,"ENC":16226,"Ġdriven":16227,"Ġvoted":16228,"Ġeducational":16229,"Ġinteraction":16230,"abetes":16231,"Ġtone":16232,"ĠInitializeComponent":16233,"Ġmerely":16234,"Ġìŀ":16235,"cookie":16236,"_div":16237,"ĠUILabel":16238,"vely":16239,"});čĊ":16240,"_ENT":16241,"#+#+":16242,"articles":16243,"ĠSouthern":16244,"Ġstronger":16245,"ĠGiven":16246,"ĠEric":16247,"ĠIR":16248,"abstract":16249,"Under":16250,"nable":16251,"Ġincrement":16252,"oven":16253,"Ġcoin":16254,"_timer":16255,"Ġsuffered":16256,"ĠFREE":16257,"'].\"":16258,"ĠQueen":16259,"stats":16260,"Ġmeetings":16261,"Ġentering":16262,"Ġalongside":16263,"(session":16264,"itals":16265,"Ġfoundation":16266,"ĠCredit":16267,".div":16268,"_ALL":16269,"pcion":16270,"_stat":16271,"icking":16272,"Defaults":16273,"_src":16274,"Ġoutputs":16275,"/B":16276,"Ġenthus":16277,"-bl":16278,".ForeColor":16279,"ĉtemp":16280,"Face":16281,"Ġinteract":16282,"Ġweird":16283,"Mount":16284,"rell":16285,"udents":16286,"Ġrequirement":16287,"ĠSus":16288,"IER":16289,"Ġelected":16290,"reference":16291,"ĠME":16292,"Ġservers":16293,".wait":16294,"Ġsnapshot":16295,"ilton":16296,"Ġtries":16297,"Ġtipo":16298,".Time":16299,">w":16300,"Ġmountain":16301,"Ġpounds":16302,"Ġ[...":16303,"exists":16304,"ĠngOn":16305,"_MAP":16306,"Ġflying":16307,"xiety":16308,"ĉvalue":16309,"_DB":16310,"uno":16311,"Ġseats":16312,"TURN":16313,".author":16314,"!)":16315,"orce":16316,"Ġindicated":16317,".sin":16318,"Ġassignment":16319,"imiento":16320,"ĠFrame":16321,"_gen":16322,"inery":16323,"_)":16324,"messages":16325,".settings":16326,"ĠMean":16327,"ĠMuseum":16328,"irq":16329,"attach":16330,"ĠPalestin":16331,"_QU":16332,"_tags":16333,"Ġcasual":16334,"emen":16335,"ASSWORD":16336,"$s":16337,"ĠCirc":16338,"ой":16339,"etric":16340,"/P":16341,"Ġepoch":16342,"The":16357,"ĠAk":16358,"Ġgrass":16359,"/*čĊ":16360,"(dis":16361,"Ġguns":16362,"Ġtb":16363,"ĠKevin":16364,".args":16365,"ĠAh":16366,"oped":16367,"(J":16368,"columns":16369,"arguments":16370,"ĠWithEvents":16371,"_full":16372,"ĠDefense":16373,"Simple":16374,"Ġdeaths":16375,"Ġextensive":16376,"ĠStill":16377,"ĠExpression":16378,"ĠAgency":16379,"Ġperforming":16380,"FX":16381,"Ġusuario":16382,"UAL":16383,"Side":16384,"odos":16385,"aptop":16386,"Ġcredentials":16387,"_cap":16388,"atient":16389,"ĠDisney":16390,"Ġai":16391,"Ġchip":16392,"Ġvolt":16393,".makeText":16394,"%%%%%%%%%%%%%%%%":16395,"Ġbelief":16396,"_LOC":16397,"ĠCivil":16398,"Navigation":16399,"Ġreveal":16400,"Ġviolent":16401,"ĠFil":16402,"Ġcatalog":16403,"emed":16404,"scan":16405,".control":16406,"Ġconstitution":16407,"Country":16408,"Separator":16409,"_APP":16410,"topic":16411,"uetooth":16412,"MIN":16413,"Ġdescriptor":16414,"yt":16415,"ETHER":16416,"Ġdistribute":16417,"'}Ċ":16418,".trim":16419,".Line":16420,"Ġlbl":16421,"assertEquals":16422,"ĠDet":16423,"ombok":16424,"(width":16425,"Ġtort":16426,"ĠEXPRESS":16427,"aco":16428,"Using":16429,"ĠBrand":16430,"wall":16431,"EMENT":16432,"ĠCommunic":16433,"(Ċ":17055,"?>\"":17056,"Ġ///Ċ":17057,"Ġeiner":17058,"Ġweekly":17059,"ĉlogger":17060,"_pop":17061,"_man":17062,"Ġmigrations":17063,"Ġasks":17064,"Ġbs":17065,"Ġfalls":17066,".Where":17067,"-height":17068,"_feature":17069,".Min":17070,"Ġhyper":17071,"Ġvolatile":17072,"Ġtwenty":17073,"Typography":17074,"Unable":17075,"Det":17076,",f":17077,"-mod":17078,"Ġsettlement":17079,"Ġcontracts":17080,"nome":17081,"Bad":17082,"ĠBrian":17083,"(username":17084,"!!!!":17085,"Ġhack":17086,".Field":17087,"HR":17088,"ĠJordan":17089,"iza":17090,"ĠÂł":17091,"ĠSher":17092,".header":17093,"(other":17094,"ĠDub":17095,"(op":17096,"ĠRound":17097,"Ġvie":17098,"Ġappl":17099,"ĉJ":17100,"ĠInsert":17101,"ĠLP":17102,"regon":17103,"ĠMPI":17104,"Ġanchor":17105,"aca":17106,"ør":17107,"Ġade":17108,"anchor":17109,"quee":17110,"ĠTreeNode":17111,"Ġtargeted":17112,"Ġlaid":17113,"ABEL":17114,"vet":17115,"ĠOrigin":17116,"Ant":17117,".');Ċ":17118,"expect":17119,"edReader":17120,"ĠMajor":17121,"Ġinch":17122,"Compar":17123,"Ġpreview":17124,"Ġillness":17125,"ĠCONTRACT":17126,"ĠIndepend":17127,"uuid":17128,"Ġnome":17129,"Ġtc":17130,"ĠAvenue":17131,"isan":17132,"Ġphrase":17133,"_move":17134,"\")[":17135,"Ġprovision":17136,"Ġconcentr":17137,"_IR":17138,"ĠUt":17139,"()+":17140,"Ġnas":17141,"!,":17142,"ĠRobin":17143,"iations":17144,"atitude":17145,"Ġpx":17146,"ĠWithout":17147,"/bash":17148,"ekt":17149,"reement":17150,"Observer":17151,"ĠRegion":17152,"UBLIC":17153,"Ġ{//":17154,"KN":17155,"å·":17156,"GameObject":17157,"å¾":17158,"encoding":17159,"Ġ***":17160,"projects":17161,"Ġtk":17162,"Ġcheese":17163,"EMPL":17164,"aro":17165,"ĠاÙĦ":17166,"Ġconsists":17167,"refresh":17168,"ureau":17169,"ĠScanner":17170,"Ġsoil":17171,"Ġflavor":17172,"DataSource":17173,"Execute":17174,"ение":17175,"Ġshit":17176,"åĪĨ":17177,"Ċ":17419,"Ġsubsequent":17420,"posable":17421,"-fluid":17422,"Ġthorough":17423,"Ġpublicly":17424,"apters":17425,"ĠWilson":17426,"_PRE":17427,"yard":17428,"ä¼":17429,"ĉin":17430,"Ġrevers":17431,"Ġbullet":17432,"cribed":17433,"nesota":17434,"Ġ($_":17435,"annon":17436,"cursor":17437,"Ġclothing":17438,"ĠMulti":17439,":',":17440,"Ġvess":17441,"ordinator":17442,"Ġeinem":17443,"Cannot":17444,"Ġarmed":17445,"ĉV":17446,"ä¸Ĭ":17447,".Flat":17448,"ĠSep":17449,"ĠSubject":17450,"_font":17451,"Ġcharacteristics":17452,"Done":17453,"eln":17454,"############":17455,"POS":17456,"Ġdensity":17457,"ĠPlatform":17458,"-items":17459,"Ġovers":17460,"Ġpushing":17461,"ç¤":17462,".Connection":17463,"_term":17464,"Ġinitialization":17465,"________________________________":17466,"ç¬":17467,".document":17468,"lesh":17469,"ĉdocument":17470,"ĠPin":17471,"ça":17472,"Ġdefinitions":17473,".Path":17474,"_WRITE":17475,"ĠĉĊ":17476,"?>ĊĊ":17477,"Ġterrible":17478,"bean":17479,"ickets":17480,"ĠSV":17481,"Buy":17482,"(task":17483,"Ġregime":17484,"google":17485,"Ġcrack":17486,".visit":17487,"NUM":17488,"energy":17489,"Ġstruck":17490,"_sample":17491,".payload":17492,"Ġrevis":17493,"ĠScene":17494,"Ġpg":17495,"Ġbreakfast":17496,"URRENT":17497,".charAt":17498,"_exception":17499,"ĠAnton":17500,"Ġguidelines":17501,"Ġexhaust":17502,"ĠFinancial":17503,"Ġindent":17504,"Ġdesktop":17505,"Hidden":17506,"Failure":17507,"Ġprinciple":17508,"Ġiv":17509,"Ġseks":17510,"network":17511,"ĠnumberOf":17512,"ĠAlbert":17513,"ĉlong":17514,",.":17515,"Ġzeros":17516,"fade":17517,"ĠTyp":17518,"ĠTerm":17519,"ĠArts":17520,".Application":17521,"Ġbehalf":17522,"æĪ·":17523,"Ġmere":17524,"(`${":17525,"Ġawareness":17526,"elpers":17527,"flix":17528,"Ġweigh":17529,"Ġestimates":17530,".child":17531,"/O":17532,"ĠBitmap":17533,".bottom":17534,"Ġ**************************************************************************":17535,"Expect":17536,"ento":17537,"ĠForum":17538,"veral":17539,"Ġjail":17540,"Ġabilities":17541,"ĠHOLD":17542,"ĠCit":17543,"Ġdynam":17544,"Ġgray":17545,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ":17546,".nextInt":17547,"antly":17548,"ĠARISING":17549,"(private":17550,"Ġrejected":17551,"ĠNic":17552,"Ġleather":17553,"={Ċ":17554,"alytics":17555,"thetic":17556,".Top":17557,".Page":17558,"={`":17559,"Ġ;čĊ":17560,"depth":17561,"mann":17562,"WD":17563,"ĠSom":17564,".Right":17565,"Ġ)}Ċ":17566,"Ġtrait":17567,"ÃĹ":17568,"iac":17569,"Ġrv":17570,"Sample":17571,".Xml":17572,"opped":17573,"ĠÑĦ":17574,"lists":17575,"Ġtear":17576,"iversary":17577,".collection":17578,"ĠConstitution":17579,"ĠHttpResponse":17580,"Ġbrill":17581,"ĠProm":17582,"hover":17583,"ĠMiami":17584,"Ġargue":17585,"_float":17586,"ĠãĤ":17587,"Ġnat":17588,"ĠTal":17589,"Ġintegration":17590,"(cur":17591,"Ġremoving":17592,"Ġcoeff":17593,"ĠThough":17594,"Ġforecast":17595,"ĠVegas":17596,"Site":17597,"Ġtrab":17598,"ĠHenry":17599,"-i":17600,"Ġinvolves":17601,"BT":17602,"Ġslo":17603,"Invoke":17604,"Ġlucky":17605,"rat":17606,"Ġ?Ċ":17607,"Ġhandled":17608,"(fd":17609,"contents":17610,"ĠOFF":17611,"RF":17612,"Ġsty":17613,"ĠMotor":17614,"tery":17615,"tax":17616,"MAP":17617,"ĠMrs":17618,"Ġphones":17619,"ĠUIView":17620,"\")));Ċ":17621,"(dev":17622,"ĠIrish":17623,"Ġws":17624,"DI":17625,"_OFFSET":17626,"ĠEvents":17627,"Ġstages":17628,"Ġ}//":17629,"Ġhaben":17630,"STANCE":17631,"ĠSin":17632,"ĠMoney":17633,"(top":17634,"Ġappointment":17635,"VERSION":17636,"metadata":17637,"_comment":17638,"Ġcolleagues":17639,"maps":17640,"âĺ":17641,"ĊĉĊ":17642,"(al":17643,"_req":17644,"Ġfut":17645,"Ġarchitecture":17646,"ĠWHETHER":17647,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":17648,"_screen":17649,"ĠstyleUrls":17650,"Ġmonster":17651,".up":17652,"phia":17653,"Ġprocessor":17654,"ĠTerr":17655,"=',":17656,"ĠManufact":17657,"ĠNT":17658,"kel":17659,"ibern":17660,"ĉfile":17661,"Ali":17662,"rientation":17663,"Ġ//!":17664,"apore":17665,"aneous":17666,"ĠCreat":17667,"folder":17668,"Ġhay":17669,"Suppress":17670,"(left":17671,"Ġeuro":17672,"Ġdisclaimer":17673,"ustry":17674,"ships":17675,"_fd":17676,"ĠFa":17677,"_insert":17678,"Ġrol":17679,"ifting":17680,"ĠComments":17681,"_br":17682,"Ġlosses":17683,"ĠAdded":17684,"charg":17685,"Ġпо":17686,"_system":17687,"ĠSometimes":17688,"ĠSpain":17689,"(group":17690,"ialis":17691,"Ġdollar":17692,"ĠArgs":17693,"quires":17694,"ĠTen":17695,".scss":17696,"Ġsurvive":17697,"usage":17698,"Ġjun":17699,"imiter":17700,"ï¼ģĊĊ":17701,"Ġfifth":17702,"toggle":17703,"Ġdecline":17704,"($\"":17705,"(Long":17706,"inge":17707,"Ġpilot":17708,"-light":17709,"-radius":17710,"Ġpodcast":17711,"Ġnaturally":17712,"Pages":17713,"为":17714,"ĠDespite":17715,"Ġlighting":17716,"Ġcrate":17717,"ĠBinary":17718,"Ġreducing":17719,"Ġeleg":17720,"ĠMouse":17721,"ĠTestBed":17722,"ĠbeforeEach":17723,"_ARRAY":17724,"Redirect":17725,"Ġflood":17726,"Ġships":17727,"Ġelectricity":17728,")*(":17729,"ê¸":17730,"ĠViet":17731,"hero":17732,"Ġdia":17733,"ĠKent":17734,"heart":17735,"Ġthreats":17736,"_acc":17737,"Ġsymbols":17738,"ischen":17739,"_inst":17740,"Criterion":17741,"ĠTIM":17742,".Height":17743,"ĠâĢĻ":17744,"();ĊĊĊ":17745,"Products":17746,"_SP":17747,"ĠCy":17748,"Ġdependent":17749,"este":17750,"Ġdatos":17751,"dit":17752,"ав":17753,"IGNAL":17754,"Ġlesson":17755,"\">'":17756,"ĠCover":17757,"ĠHope":17758,"ĠTimer":17759,"Ġdad":17760,"viders":17761,"ĠPhot":17762,"/?":17763,"ropy":17764,"oming":17765,"asion":17766,"Ġ\\(":17767,"ĠET":17768,"ĠReading":17769,"Ġepisodes":17770,"lm":17771,"echa":17772,"Ġneuro":17773,"Ġharmon":17774,"Ġliberal":17775,"-ind":17776,"DATA":17777,"Ġeveryday":17778,"Ġdivided":17779,"ĠActiveRecord":17780,"figure":17781,"UA":17782,"ä¹":17783,"riendly":17784,"tech":17785,".gameObject":17786,"иÑĤÑĮ":17787,"Ġmoon":17788,"ftime":17789,"Ġnoch":17790,"ĠTORT":17791,"ĠVM":17792,".initial":17793,"(child":17794,"Ġmusical":17795,"Ġoc":17796,"bas":17797,"ĠHay":17798,"_long":17799,"Ġmemset":17800,"iley":17801,"adelphia":17802,"SV":17803,"roat":17804,"_tx":17805,"Ġlon":17806,"ĠngOnInit":17807,"bp":17808,"ĠGolden":17809,"ACHE":17810,"Ġworried":17811,"azi":17812,"Ear":17813,"Take":17814,"(fp":17815,"burgh":17816,"_Data":17817,"gres":17818,"ĠOnt":17819,"pus":17820,"Ġtransparent":17821,"Ġpocket":17822,"Ġram":17823,"igrations":17824,".čĊčĊ":17825,"Ġ[(":17826,"Ġadopted":17827,"Ġreportedly":17828,"ĠDream":17829,"Ġ}));Ċ":17830,"losing":17831,"Ġteeth":17832,"ĠBooks":17833,"\",&":17834,"enny":17835,"LEMENT":17836,"Ġgel":17837,"ĠPlant":17838,"!âĢĿ":17839,".host":17840,"ĠReply":17841,"rength":17842,"Ġrecognition":17843,"Ġ}}>Ċ":17844,"LA":17845,"Ġmirror":17846,"Ġassistant":17847,"(device":17848,"Ġspiritual":17849,"builder":17850,"§":17851,"Ġoutr":17852,"Ġtt":17853,"ĠPER":17854,"Ġradical":17855,"Methods":17856,"Ġpace":17857,"udy":17858,"Ġgut":17859,"ĠGreek":17860,"Ġnonatomic":17861,"ĠPaper":17862,"_GPIO":17863,"Ġobst":17864,".Ad":17865,"vironments":17866,"ĠSov":17867,"(con":17868,"ĠTransaction":17869,".assign":17870,"ĉcatch":17871,"elter":17872,"Ġbitcoin":17873,"_GR":17874,"ĠčĊ":17989,"metic":17990,"Ġtransformation":17991,"åı·":17992,"Ġrgb":17993,"istributions":17994,"Ġimplicit":17995,"/in":17996,"destination":17997,"аÑĤÑĮ":17998,"Zero":17999,"Ġunset":18000,".where":18001,".go":18002,"Ġformation":18003,"Ġdeclaration":18004,"()čĊčĊ":18005,"ĠExpl":18006,"ĉĉĉĠĠ":18007,"/pro":18008,".JSON":18009,"Ġdesk":18010,".substr":18011,"//----------------------------------------------------------------------------":18012,"lyn":18013,"pson":18014,"disable":18015,"ĠFunc":18016,"ĉAssert":18017,"ĠMARK":18018,"Ġdefeat":18019,"Ġblind":18020,"Ġconstants":18021,".headers":18022,"UILD":18023,"Ġexpenses":18024,"Pixel":18025,"Ġhr":18026,"Ġfel":18027,"ĠEastern":18028,"_del":18029,"ĠCub":18030,"Ġsq":18031,"ĉcount":18032,"ĠDirectory":18033,"Ġexclus":18034,"Ġhistoric":18035,"Ġ------------------------------------------------":18036,"Ġcomposition":18037,"ĠdataGridView":18038,"ĠBurn":18039,"ĠBC":18040,"Master":18041,"Ġspawn":18042,"Ġbearing":18043,".SetActive":18044,"ilo":18045,"Ġgallery":18046,"Ġfounded":18047,"Ġavailability":18048,".sqrt":18049,"Ġpes":18050,"ĠDOM":18051,"mate":18052,"Oct":18053,"Ġmatched":18054,"itivity":18055,"Ġanxiety":18056,".price":18057,"ĠInstant":18058,"ìĬ":18059,"Ġtut":18060,"ICollection":18061,".shared":18062,"_sql":18063,"tbl":18064,"library":18065,"_destroy":18066,"ermal":18067,"ĠNotes":18068,"ĠEin":18069,"Ġsouthern":18070,"ĠOTHERWISE":18071,"Ġmacro":18072,".lower":18073,"cls":18074,"ContentView":18075,".link":18076,"constant":18077,"ĠBes":18078,"Ġsomebody":18079,"nb":18080,"\">{":18081,"(local":18082,".....":18083,"ĠNull":18084,"mx":18085,"Ġç":18086,"Ġpause":18087,"-----------":18088,"_MO":18089,"ĠCM":18090,"ĠforKey":18091,"ĠDVD":18092,"Ġclosest":18093,"_DEVICE":18094,"ĠStephen":18095,"ĠBBC":18096,"ĠTravel":18097,"Paint":18098,"ĠResults":18099,"ĠRule":18100,"Ġtp":18101,"Ġratings":18102,"cin":18103,"csv":18104,">/":18105,"ĠGOP":18106,"lad":18107,"ĠÑĢ":18108,"ĠindexPath":18109,"matrix":18110,"=f":18111,"arsed":18112,"Ġ});":18113,"ĠCos":18114,"ĠScore":18115,"Ġtak":18116,"ĠESP":18117,"ĠINC":18118,"_NULL":18119,"-flex":18120,"\"][":18121,"into":18122,"eland":18123,"Authorization":18124,"_FALSE":18125,"Ġgate":18126,"Ġvid":18127,"istent":18128,"TIME":18129,"Ġrewrite":18130,"Ġtie":18131,"Ġarchive":18132,".events":18133,".getParameter":18134,"ĠPermission":18135,"Ġprogramme":18136,"Ġé":18137,"jud":18138,"Ġcameras":18139,"(sys":18140,"ĠSyrian":18141,"Ġimprovements":18142,"Ġhip":18143,"Ġsuicide":18144,"Ġscholar":18145,"Ġcompatible":18146,"remote":18147,".down":18148,"FUNCTION":18149,"Ġmanaging":18150,"ĠUIKit":18151,".raw":18152,">>>>":18153,"Ġdemands":18154,"ellite":18155,"Ġdent":18156,"ĠMicro":18157,"åıĸ":18158,"'][$":18159,"ĠIE":18160,"imension":18161,"Ġtrem":18162,"Ġgained":18163,".with":18164,".ok":18165,"hou":18166,"Ġbom":18167,"ampaign":18168,"Ġjoining":18169,"fish":18170,"ĠaddSubview":18171,"Ġnorthern":18172,".cor":18173,"oret":18174,"Die":18175,"inish":18176,"_comp":18177,"Ġattended":18178,"Ġcollapse":18179,"ĠSS":18180,"acent":18181,"_EQUAL":18182,"ĠDeep":18183,"RGB":18184,"ĉtest":18185,"olves":18186,"uset":18187,"UnityEngine":18188,"writer":18189,"Resolver":18190,",%":18191,"ifference":18192,"_remove":18193,"onda":18194,"Ġfemme":18195,"decode":18196,"Branch":18197,"Ġflush":18198,"Ġinnovative":18199,"Tests":18200,"Ġ['./":18201,"Ġcovering":18202,".admin":18203,"ultipart":18204,"(lambda":18205,"namespace":18206,"ĠSport":18207,"Ġ!(":18208,"acles":18209,"Ġdepression":18210,"ĠKong":18211,"Ġpert":18212,"ĠConn":18213,"ĠOtherwise":18214,"/home":18215,"supported":18216,"Ġpink":18217,"Ġinvited":18218,"ños":18219,"_enabled":18220,"Ġ-Ċ":18221,"FW":18222,"eners":18223,"ĠMY":18224,"Ġsuggestions":18225,"Canvas":18226,"Ġfer":18227,"ĠMarketing":18228,"@Test":18229,"untu":18230,"ĠVen":18231,"ĠCou":18232,"ivals":18233,"Donald":18234,"limited":18235,"ĉĉĉĉĉĉĊ":18236,"Ġanalyst":18237,"(entry":18238,"Ġrepresentative":18239,"_attributes":18240,"Ġfur":18241,".hide":18242,"resp":18243,"adores":18244,"rides":18245,"ĠJosh":18246,"robot":18247,"ĠNAT":18248,"Ġsesso":18249,"Ġintegrated":18250,":true":18251,"parts":18252,"Ġstupid":18253,":event":18254,"@endsection":18255,"Ġpu":18256,".Table":18257,"ĠYii":18258,"`;ĊĊ":18259,"Ġclang":18260,"=\"\">":18261,"engan":18262,"_parameters":18263,".internal":18264,"ĠModern":18265,"Ġmetric":18266,"Ġsemi":18267,"={{Ċ":18268,".amazon":18269,"ĠBB":18270,"ainty":18271,"viewport":18272,"ĠstartActivity":18273,"dispatch":18274,"*****":18275,"Ġflav":18276,"ifferent":18277,"[this":18278,"Ġstake":18279,"Ġargued":18280,"viously":18281,".work":18282,"ĠOak":18283,"Old":18284,"(async":18285,"notes":18286,"Ġflip":18287,"Ġdisag":18288,"ĠTE":18289,"ĉerror":18290,"<'":18291,"Ġ»ĊĊ":18292,"Ġfiltered":18293,"ĠMach":18294,"Ġhung":18295,"_dump":18296,"_samples":18297,"-dismiss":18298,"Ġray":18299,"Implemented":18300,"DK":18301,"Ġjed":18302,"Ġbreaks":18303,"Ġfits":18304,".gr":18305,"ĠZero":18306,"oro":18307,"Ġequally":18308,"Ġ'[":18309,"Ġconcerning":18310,"<":18407,"Ġpromot":18408,"Ġincl":18409,"_only":18410,"를":18411,"ĠAttorney":18412,"-date":18413,"Ġlandscape":18414,"Ġfu":18415,"SY":18416,".prop":18417,"ĠArr":18418,"pag":18419,"ParallelGroup":18420,"':čĊ":18421,"Ġlogs":18422,"aunch":18423,"unci":18424,"nama":18425,"TableCell":18426,"issues":18427,".{":18428,"ecurity":18429,"_exec":18430,"olds":18431,"Ġhosts":18432,"Ġproto":18433,"_import":18434,"_sort":18435,"ĠBow":18436,"ĠNormal":18437,"ĠFarm":18438,".createParallelGroup":18439,"Rotation":18440,".err":18441,"Ġpleased":18442,"itage":18443,".Wh":18444,"ĉĉĠĠĠĠ":18445,"MR":18446,"ĠMORE":18447,"ĠNatural":18448,"_transform":18449,"BASE":18450,"eneral":18451,"utdown":18452,".commons":18453,"WT":18454,"Ġaan":18455,".Result":18456,"dog":18457,"Ġclicking":18458,"),ĊĊ":18459,"#line":18460,"Operator":18461,"Ġciv":18462,"Ġmerg":18463,"obuf":18464,"ngthen":18465,"Ġ[{":18466,"Ġcancell":18467,"trigger":18468,".:":18469,"WORK":18470,"declare":18471,"Ġdecrease":18472,"ÅĽci":18473,"loom":18474,".None":18475,"ĠMI":18476,"ĠJason":18477,"Ġhealthcare":18478,"iamond":18479,"sylvania":18480,"*x":18481,"ĠRa":18482,"[b":18483,"Ġprinting":18484,"phabet":18485,"ĠLabour":18486,"opper":18487,"Ġzijn":18488,"-target":18489,"_FUNCTION":18490,"Ġoct":18491,"ениÑı":18492,"åľ¨":18493,"Ġwestern":18494,"Ġcomputers":18495,"ĠRET":18496,"HashMap":18497,"[String":18498,"getValue":18499,"_DATE":18500,".Next":18501,"ĠFif":18502,"él":18503,"icked":18504,"æİ":18505,"-MM":18506,"Ġ{ĊĊĊ":18507,"Ġcontacts":18508,"Ġdigits":18509,"Produ":18510,"Ġunusual":18511,"Ġrapidly":18512,"tures":18513,"Ġangry":18514,"cancel":18515,"xxxx":18516,"_parser":18517,"idity":18518,"_PREFIX":18519,"Ġmehr":18520,"Ġrarely":18521,"ethe":18522,"opes":18523,"Ġ%.":18524,"works":18525,"Ġtheta":18526,"Ġcontribution":18527,"ĠTony":18528,"Ġsquad":18529,"ай":18530,"Ġîn":18531,"there":18532,"outed":18533,"ĉq":18534,"ĻĤ":18535,"good":18536,"LI":18537,"页":18538,"ĠLiving":18539,"izabeth":18540,"Ġkt":18541,"ĠDallas":18542,"]],Ċ":18543,"Ġ/>ĊĊ":18544,"Ġraising":18545,"/router":18546,"_game":18547,"ĠCUR":18548,"zens":18549,".es":18550,"ĠfontWeight":18551,"(func":18552,"notification":18553,"Ġ'../../../":18554,"Ġblame":18555,"ãĢĤĊĊĊĊ":18556,"anco":18557,"Identity":18558,"follow":18559,"Ġarts":18560,"xs":18561,"Ġofficially":18562,"ĠStudio":18563,"Ġrecommendations":18564,"Ġlocale":18565,"Ġamateur":18566,"ĠEnable":18567,"Ġcaps":18568,".End":18569,"-add":18570,"_gshared":18571,"ĠCT":18572,"Force":18573,"ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":18574,"Ġorange":18575,"Ġlp":18576,"Ġanswered":18577,".Grid":18578,"Ġdual":18579,"Ġstrategic":18580,"Ġnobody":18581,"Ġfatal":18582,"_est":18583,"(el":18584,"Ġìł":18585,"ĠBudd":18586,"AIT":18587,"_factor":18588,"-one":18589,"ĠHAVE":18590,"\"čĊčĊ":18591,"Prof":18592,"Ġär":18593,"strings":18594,"Ġdirty":18595,"ĠFace":18596,"ĠBegin":18597,"ĠBus":18598,"Ġwis":18599,"åŃĹ":18600,"Ġspeaker":18601,"Ġcarrier":18602,"ĠOm":18603,"Ġhadn":18604,"Allow":18605,"::__":18606,"Ġverb":18607,"ĠComplete":18608,"ĠEasy":18609,"Ġbills":18610,"ĠĠĊĊ":18611,"Vertical":18612,"Ġpron":18613,"ĠDefine":18614,"Ġlookup":18615,"variables":18616,"Ġpandas":18617,"umes":18618,"Ġinnoc":18619,"ĠsetUp":18620,"ĠChampionship":18621,"artist":18622,"ĠCType":18623,"Foundation":18624,"à¹Ī":18625,"ĠSetup":18626,"Ġrecipes":18627,"ĠUIColor":18628,"ĠFight":18629,"Ġauthorized":18630,"_click":18631,"_success":18632,"angan":18633,"ĠMountain":18634,"ĠDoctor":18635,"Ġegg":18636,"ĠMedicine":18637,"cles":18638,"`.Ċ":18639,"[int":18640,"dashboard":18641,"ĠAppro":18642,"-dr":18643,"Ġproduces":18644,"Ġrental":18645,"Ġreload":18646,"Ġarrival":18647,"spot":18648,"Ġundert":18649,"Ġequipped":18650,"Ġproved":18651,"Ġcenters":18652,"Ġdefines":18653,"also":18654,"Ġopacity":18655,"ĠUnfortunately":18656,"ĠIllinois":18657,"Ġне":18658,"ĠTemple":18659,"ĠTrail":18660,"ĠKelly":18661,"Ġmeasurement":18662,"Ġseparated":18663,"-circle":18664,"Hey":18665,"ĠREAD":18666,"igits":18667,"Ġib":18668,"ĠMOD":18669,"attery":18670,"аз":18671,"Ġvend":18672,"енÑĤ":18673,"ĠHttpClient":18674,"safe":18675,"_ASS":18676,"icit":18677,"ĠConstruct":18678,"ĠClo":18679,"ĠSix":18680,"_TOKEN":18681,"(block":18682,"Ġwarned":18683,"/*!":18684,"!Ċ":18769,"Ġinnovation":18770,"_\"":18771,"Ġ);čĊčĊ":18772,"Ġspots":18773,"Ġchoosing":18774,".cs":18775,"Ġflexible":18776,"UInt":18777,"Ġscratch":18778,"-al":18779,"Ġfestival":18780,"Ġoutstanding":18781,"================================================":18782,"Mean":18783,"ĠOregon":18784,"symbol":18785,".account":18786,"dney":18787,"'''":18788,"!\",":18789,"Ġparticle":18790,"Ãĥ":18791,"[MAX":18792,"IVER":18793,"ERENCE":18794,"NSMutable":18795,"ĠColumbia":18796,"_ĊĊ":18797,".fr":18798,"Ġcogn":18799,"VR":18800,"ĠMethods":18801,"ĠMade":18802,"ĠBR":18803,"ĠElse":18804,"Ġeggs":18805,"Ġswing":18806,"ĠInv":18807,"Ġdiseases":18808,"Ġfirms":18809,"Ġlemma":18810,"}`);Ċ":18811,"lings":18812,"Ġgym":18813,"uminum":18814,".Trim":18815,"Mem":18816,"Ġcriticism":18817,"ibernate":18818,"_TX":18819,"ioni":18820,"Ġguidance":18821,"Ġrepeatedly":18822,"Ġsupplier":18823,"Ġpainting":18824,".Fragment":18825,"edException":18826,"Ġwiring":18827,"Ġcourts":18828,"WEB":18829,"æľī":18830,"\\.":18831,"illance":18832,"Ġbrows":18833,"ĠPattern":18834,"PLICATION":18835,"ĠSummer":18836,"Chain":18837,"Ġcute":18838,"mercial":18839,"Ġdil":18840,"ĠFranklin":18841,"ĉglobal":18842,"INCLUDING":18843,"history":18844,"Ġlst":18845,"Qt":18846,"SDL":18847,"alia":18848,"iere":18849,"(...":18850,"ĉcin":18851,"iffs":18852,"velope":18853,"ĠRoot":18854,"cluster":18855,"UserName":18856,"igne":18857,"()Ċ":18949,"Ġapplying":18950,"Ġpromised":18951,"Ġox":18952,"ncia":18953,"ĠValidation":18954,"orts":18955,"_cur":18956,"elect":18957,"eye":18958,"(Data":18959,"Ġreporter":18960,"ĠBuff":18961,"Ġsr":18962,"Ġ\";":18963,"icky":18964,"Ġtempor":18965,"SN":18966,"Ġresident":18967,"pires":18968,"ysical":18969,"Ġendorse":18970,"ĠSong":18971,"isEmpty":18972,"leet":18973,"_util":18974,"Ġdistingu":18975,"ĠTalk":18976,"ĠMot":18977,"(default":18978,".Arg":18979,"gorithms":18980,"_words":18981,"immer":18982,"_reset":18983,"family":18984,"WW":18985,"Ġsavings":18986,"ĠâĢĿ":18987,"_enable":18988,"sidebar":18989,"Running":18990,"Ġali":18991,"Ġtestim":18992,"Ġwarnings":18993,"ĠChem":18994,"ĠExit":18995,"Ġfounder":18996,"pector":18997,"Ġrm":18998,"_dataset":18999,"ĠDas":19000,"Ġhan":19001,"Getty":19002,"ál":19003,"Ġny":19004,"Ġpoverty":19005,"Ġresulted":19006,".by":19007,"ĠVisit":19008,"Ġobtaining":19009,"/'.$":19010,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":19011,"shall":19012,"_LEFT":19013,"UIImage":19014,"_Name":19015,"have":19016,"ĠNob":19017,"lr":19018,"-footer":19019,"Ġnaked":19020,"ĠGarden":19021,"\\Facades":19022,"Ġgraduate":19023,"Ġfranchise":19024,"plane":19025,"Ġcontributions":19026,"ĠstringWith":19027,"Ġcrypto":19028,"Ġmovements":19029,"athers":19030,"Ġlifetime":19031,"Ġcommunicate":19032,"jar":19033,"ĠFragment":19034,"_IF":19035,"ĠNavy":19036,"ĠFigure":19037,"Ġsimulation":19038,"_stop":19039,"Ġreporters":19040,"Ġversus":19041,"aja":19042,"Ġα":19043,"Ġgovernor":19044,"ListItem":19045,"Ġsealed":19046,".Background":19047,"edi":19048,"ashing":19049,"Ġlip":19050,"ĠIh":19051,"merge":19052,"Ġnec":19053,"elocity":19054,"ATEG":19055,"Ġseeds":19056,"Ġfloating":19057,"_FA":19058,"walk":19059,"ĉuser":19060,"_depth":19061,"Ġwage":19062,"@app":19063,"Nil":19064,"([\"":19065,"(vector":19066,"Ġsecretary":19067,"ĠjPanel":19068,"vez":19069,"³³³³":19070,"direction":19071,"ĠEP":19072,"Ġhunt":19073,"JsonProperty":19074,"ĠPORT":19075,"]\",":19076,"ап":19077,"ĠForeign":19078,"panic":19079,"Ġtrials":19080,"ĠAle":19081,"Ġrural":19082,"-value":19083,"authorized":19084,"ĠScotland":19085,".drop":19086,"ĠMT":19087,"ç±":19088,"rowth":19089,"FilePath":19090,"Ġrecall":19091,"ifle":19092,"Ġcel":19093,"ĠSELECT":19094,"kn":19095,"_case":19096,"Ġcrop":19097,"sure":19098,"pot":19099,"ICS":19100,"Ġstem":19101,"Ġindustries":19102,"Put":19103,"Ġaber":19104,"roadcast":19105,"Icons":19106,")\")Ċ":19107,"æĪIJåĬŁ":19108,"gui":19109,"Ġassumed":19110,"Ġrx":19111,"EA":19112,"è§":19113,"ELL":19114,"Ġdose":19115,"Ġine":19116,"Ġdeeper":19117,"lider":19118,"Ġordinary":19119,"Ġgolf":19120,"_IMAGE":19121,"ĠNAME":19122,"(module":19123,"Ġatom":19124,"Ġbelt":19125,"Ġoffices":19126,"beta":19127,"Ġphilosophy":19128,"(JSON":19129,"-field":19130,"Ġintroduce":19131,"Ġconvenience":19132,"optim":19133,">\"Ċ":19134,"athy":19135,"Ġemployer":19136,"quate":19137,"Ġedited":19138,"Arguments":19139,"ĠNations":19140,"__)":19141,"Ġnose":19142,"ĠSample":19143,"')ĊĊĊ":19144,"Ġcake":19145,".getAttribute":19146,"HD":19147,"Modified":19148,"Ġpredicted":19149,"ÅĦ":19150,"anie":19151,"Sorry":19152,"(doc":19153,"wind":19154,"ieve":19155,"Ġprovisions":19156,"ATER":19157,"OTE":19158,"MY":19159,".Autowired":19160,"ĠBath":19161,".Boolean":19162,"Ġbackend":19163,".Mouse":19164,"ateral":19165,"paper":19166,"Const":19167,"ĠVR":19168,"_entity":19169,"_CTRL":19170,"ĠProtection":19171,"ĠGM":19172,"ĠStudy":19173,"Ġsoup":19174,"otime":19175,"'use":19176,"]\"":19177,"/users":19178,"aug":19179,"ĠHong":19180,"_norm":19181,"ãģ¨":19182,"Ġsecre":19183,"(Build":19184,"ĠContract":19185,"olas":19186,"Ġsauce":19187,"Ġaggressive":19188,"Ġracial":19189,"character":19190,"@@":19191,"Ġcompile":19192,"ĠVoid":19193,"_rem":19194,"_memory":19195,"kk":19196,"Ġmic":19197,"Same":19198,"Utility":19199,"ĠHtml":19200,"ĠXml":19201,"Ready":19202,"Ġgall":19203,"Ġallegedly":19204,"ĉĉĉĉĠĠĠ":19205,"ĠMetal":19206,"ĠPersonal":19207,"ĠborderRadius":19208,"rxjs":19209,"objects":19210,"Ġwanting":19211,"Ġbowl":19212,"vendor":19213,"offsetof":19214,"ĠRs":19215,"ĠRating":19216,"Ġrally":19217,"_NODE":19218,"ĠMix":19219,"Ġadvertis":19220,"Ġnarrative":19221,"sal":19222,"Ġmc":19223,"SError":19224,"Ġfingers":19225,"Ġaccompany":19226,"Ġtired":19227,"Ġstride":19228,"Ġgui":19229,"elist":19230,"Locale":19231,"Ġreleases":19232,"iking":19233,"Ġanger":19234,")))ĊĊ":19235,"allest":19236,"Summary":19237,"(O":19238,"(for":19239,"Ġbasketball":19240,"Ġroads":19241,"ĠInstall":19242,"ĠFab":19243,"itmap":19244,"Ġ))Ċ":19245,"Ġintersection":19246,"ighbor":19247,"ĠBry":19248,"ĠHERE":19249,"Software":19250,"elfare":19251,"acs":19252,"Ġtrailer":19253,".getClass":19254,"chars":19255,"Ġregulation":19256,"Ġrefers":19257,"Ġdestruction":19258,"Ġcontinuous":19259,"ĠAustin":19260,"é¢":19261,"akan":19262,".window":19263,"ĠTemplates":19264,"Ġabsence":19265,":n":19266,"Ġdisorder":19267,"flash":19268,"Ġdelet":19269,"boards":19270,"ĠĠĉ":19271,"ROP":19272,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":19273,"Ġacqu":19274,"Ġlawsuit":19275,"ĠReviews":19276,"Ġgarage":19277,"timer":19278,"Ġej":19279,"ĠRectangle":19280,"Ġflowers":19281,"ilst":19282,"ĠInstance":19283,"Super":19284,"det":19285,"disposing":19286,"ĠES":19287,"ĠIC":19288,"vere":19289,"Sk":19290,"_channels":19291,"puted":19292,"/null":19293,"nnen":19294,"ĠGallery":19295,"_global":19296,"Authentication":19297,"ĠRank":19298,"Ġblocked":19299,"Ġcalm":19300,"market":19301,"ĉval":19302,"Ġaug":19303,"period":19304,"ĠConstant":19305,"Ġ?>\">Ċ":19306,"Ġlobby":19307,"pal":19308,"Ġsink":19309,"iah":19310,"С":19311,"urname":19312,"Ġconver":19313,"Ġinvestigate":19314,"Christ":19315,"Hub":19316,"ĠIND":19317,"ĠPed":19318,"uras":19319,"ĉurl":19320,"ĠTro":19321,"Ġpreferences":19322,"Ġguaranteed":19323,"`ĊĊ":19324,"Ġportions":19325,"Ġevalu":19326,"'>;ĊĊ":19421,".AutoScaleMode":19422,"Ġcats":19423,"Ġregistry":19424,"ulus":19425,"FI":19426,"payload":19427,"-search":19428,"Ġstaying":19429,"acious":19430,"Decoration":19431,"Review":19432,"Inf":19433,"Keep":19434,"itis":19435,",String":19436,"Coord":19437,"Ġpero":19438,"Sex":19439,"ĠAtlanta":19440,"uesta":19441,"Argb":19442,">*":19443,"}_":19444,"Footer":19445,"Ġemployed":19446,"_bound":19447,"vide":19448,".func":19449,"$scope":19450,"Ġspo":19451,"ĠAnal":19452,"ounced":19453,"around":19454,"Ġrestriction":19455,"Ġshops":19456,"åĢ":19457,"ĠLatin":19458,"-col":19459,"Ġbarely":19460,"ĠEuro":19461,"Er":19462,"Ġfaire":19463,"_distance":19464,"_unlock":19465,"Quote":19466,"IVATE":19467,"ĠåĪ":19468,"Ġaimed":19469,"ĠRetrie":19470,".iter":19471,"Ġwrapped":19472,"Ġagreements":19473,"strument":19474,"(product":19475,"Ġstudied":19476,".setValue":19477,"Ġye":19478,"ĠCache":19479,"MBOL":19480,"Ġquarterback":19481,"Ġsyntax":19482,".getElementsBy":19483,".version":19484,"website":19485,"Runner":19486,"_single":19487,"ativ":19488,"ĠAltern":19489,"ĠBeautiful":19490,"rightarrow":19491,"Ġdiversity":19492,"plash":19493,"(co":19494,".Fill":19495,"Ġtyping":19496,"Ġclar":19497,"Hit":19498,"OO":19499,"acco":19500,"worth":19501,"Ġscripts":19502,"ĠMuslims":19503,"ĠLL":19504,"erving":19505,"(boolean":19506,"Ġbaseball":19507,"ĠCAN":19508,"MAIL":19509,"depend":19510,"Ġrespective":19511,"Ġconstexpr":19512,".*;ĊĊ":19513,"']))Ċ":19514,"Ġyard":19515,"Ġidentical":19516,"ifecycle":19517,"USH":19518,"upiter":19519,".validate":19520,"cli":19521,"ISTER":19522,"Indicator":19523,"Fail":19524,"Ġdemocracy":19525,".var":19526,"Ġsatisfied":19527,"-------------":19528,"encer":19529,"hor":19530,"Ġrounds":19531,"DAO":19532,"oa":19533,"Ġflask":19534,"=c":19535,"[]Ċ":19536,"/dist":19537,"Ġparte":19538,"Ġconfirmation":19539,"eron":19540,"aware":19541,"":19542,"Ġdependencies":19543,"ĠVideos":19544,"-row":19545,"Ġ**/Ċ":19546,"Ġnou":19547,"Ġhover":19548,"æŀ":19549,"Ġnin":19550,"ĠUSD":19551,"Mac":19552,"_Load":19553,"Ġoutcomes":19554,"_socket":19555,"Ġqueries":19556,"wm":19557,"Ġhitting":19558,"inux":19559,"Mich":19560,"udge":19561,"ATAB":19562,"Ġvulnerable":19563,"ä¾":19564,"Ġportfolio":19565,":YES":19566,"ĉmap":19567,"Bound":19568,"Ġiteration":19569,"incess":19570,"Ġactors":19571,"ĠQual":19572,"_clean":19573,"ãĢijãĢIJ":19574,"MSG":19575,"Green":19576,"ĠOfficer":19577,"Ġsmoking":19578,">',":19579,"ĠFlo":19580,"++;":19581,"olygon":19582,"Ġbulk":19583,"Ġdrama":19584,"Ġexceptions":19585,"osed":19586,"Ġ+čĊ":19587,"Ġlegacy":19588,"CV":19589,"Ġcontributed":19590,"ĠTerms":19591,"Ġbt":19592,"Ġuntuk":19593,"Ġalien":19594,"===Ċ":19595,"ĉVector":19596,"Ġls":19597,"Online":19598,".facebook":19599,"numeric":19600,"ockets":19601,"Aut":19602,"bury":19603,"-redux":19604,"ĠRedistributions":19605,"GLOBALS":19606,"urrencies":19607,"Ġtons":19608,"âĢĻ,":19609,"Ġê":19610,"(col":19611,"ĠSymbol":19612,"Ġstayed":19613,"ĠML":19614,"Ġmunicip":19615,"Ġsexo":19616,"Sen":19617,"nr":19618,"Ġgains":19619,"Ġshortly":19620,".Menu":19621,"ý":19622,"KNOWN":19623,"Ġoperators":19624,"-V":19625,"ĠPatrick":19626,"/add":19627,"_CO":19628,"iration":19629,"(post":19630,"Posts":19631,"/_":19632,"Ġplug":19633,"Ġintellectual":19634,"Ġmetab":19635,"Ġpregnancy":19636,"ĠPremier":19637,"nm":19638,"Ġprediction":19639,"ĠMinistry":19640,"Three":19641,"valuate":19642,"ĠMini":19643,"bu":19644,"оз":19645,"\";čĊ":20078,"ĠSav":20079,".Bold":20080,"Ġenables":20081,"ĉtmp":20082,"Ġmanually":20083,"ĠSqu":20084,"userid":20085,".function":20086,".cache":20087,"LOPT":20088,".Services":20089,"ddit":20090,"tim":20091,">>":20154,"station":20155,"lore":20156,"atype":20157,"ishop":20158,"/****************************************************************":20159,"ComboBox":20160,"Ġvacation":20161,"Ġinitiative":20162,"ĠdefaultValue":20163,"concat":20164,"ĠKh":20165,"ĠWelcome":20166,"izedName":20167,"Migration":20168,"Ġgradient":20169,"Hot":20170,"Ġhardly":20171,"elo":20172,"ĠStudents":20173,"Ġloose":20174,"atz":20175,".Send":20176,"'/":20177,"Ġuniversal":20178,"Ġenterprise":20179,"Ġregex":20180,"Ġvisitor":20181,"ĠFly":20182,"Seq":20183,"à¸Ļ":20184,"ĠVisual":20185,"Ġlibraries":20186,"atoes":20187,"Payment":20188,"Ġpent":20189,"Ġgathered":20190,"VRTX":20191,"ĠDM":20192,"Split":20193,"Ġletting":20194,"ÐĿ":20195,"_errors":20196,"epoch":20197,"PARAM":20198,"cu":20199,"ÑģÑĤв":20200,"olutions":20201,"Editing":20202,"fonts":20203,"Ġallocated":20204,"ĠBased":20205,"(Y":20206,"ĠJudge":20207,"Ġbrothers":20208,"FILES":20209,"ço":20210,"wb":20211,"_PI":20212,"'^":20213,"Ġsword":20214,".services":20215,"Ġnl":20216,"Tim":20217,"igg":20218,"ĠMoore":20219,"Ġcryptoc":20220,"åĩº":20221,"_posts":20222,"otate":20223,"?'":20224,"....ĊĊ":20225,"Ġkl":20226,"=\"$":20227,"Ġdecoration":20228,"ạ":20229,"ĠDIRECT":20230,"GUI":20231,")=>{Ċ":20232,"Ġnewsletter":20233,"Ġprecis":20234,"(point":20235,"ĠEquipment":20236,"uty":20237,"ĠDave":20238,"Ġparticipation":20239,"uarios":20240,"xit":20241,".As":20242,"ETER":20243,"orous":20244,"Ġshield":20245,"[]>":20246,"ilitary":20247,".origin":20248,"Ġpromotion":20249,"Unt":20250,"Ġct":20251,"TRA":20252,"ViewHolder":20253,"Ġsigma":20254,"delta":20255,"arehouse":20256,"contract":20257,"(Vector":20258,"Ġcompete":20259,"/form":20260,"/components":20261,"Ġnr":20262,"ĠIndones":20263,"ĠоÑĤ":20264,"ĠVolume":20265,".files":20266,"(resp":20267,"/models":20268,"Ġsurf":20269,"standard":20270,"/o":20271,"ĠXCTAssert":20272,"VICES":20273,".Code":20274,"SED":20275,"Ġactivate":20276,"Delta":20277,"Ġlimitation":20278,"rij":20279,"Ġpregnant":20280,":^(":20281,"Ġsour":20282,"pie":20283,"Ġexpense":20284,"ication":20285,"ĠLarge":20286,"Ġ±":20287,"ĠBowl":20288,"(models":20289,"/N":20290,"Pa":20291,".reload":20292,"Ġwondering":20293,"Execution":20294,"ĉĠĠĠĠĠĠ":20295,"ĠGraphics":20296,"ĠContin":20297,"_job":20298,"ĠgetName":20299,"ĠMagn":20300,"ĠDWORD":20301,"mad":20302,"Ġnh":20303,"features":20304,"}\");Ċ":20305,"heets":20306,"(train":20307,"zn":20308,"Ġrecruit":20309,".connection":20310,"Ġbarrel":20311,"Ġsteam":20312,"_setting":20313,"Ġangular":20314,"aneously":20315,"Ġbil":20316,"ĠNorm":20317,"(!$":20318,"ibt":20319,"%(":20320,"Ġposit":20321,"ĠFather":20322,"intendo":20323,"Live":20324,"Ġports":20325,"Ġmej":20326,"Ġlanding":20327,"ponder":20328,"Ġcod":20329,"_HEADER":20330,".Margin":20331,"Ġballs":20332,"Ġdiscussions":20333,"Ġblend":20334,"Hex":20335,"Ġfarmers":20336,"Ġmaintaining":20337,"ĠĠĠčĊ":20338,"syn":20339,"[T":20340,"rus":20341,"uffers":20342,"Ġcontributors":20343,"_sys":20344,".Debug":20345,"Ġconstructed":20346,"omes":20347,"?id":20348,"slider":20349,"Ġsuppliers":20350,"scriber":20351,"pes":20352,"Ðŀ":20353,"\":čĊ":20354,"\\Controller":20355,"))ĊĊĊ":20356,"Ġlua":20357,"Multi":20358,"ENS":20359,"Src":20360,"Ġpetition":20361,"Ġslave":20362,"looking":20363,"VERT":20364,"ĉvector":20365,"Special":20366,"hh":20367,"anne":20368,"ĠNiger":20369,"/views":20370,"zing":20371,"endant":20372,"(":20591,".Product":20592,"Forms":20593,"NEW":20594,"Pay":20595,"ĉboolean":20596,"_contact":20597,"ĠElectric":20598,"skip":20599,"Ġwur":20600,"Ġchronic":20601,"_driver":20602,"ĠSab":20603,"ĠUlt":20604,"ĠRad":20605,"STATUS":20606,"ĠLewis":20607,"OB":20608,"Ġgifts":20609,".Rec":20610,"TRUE":20611,"Ġintensity":20612,"Marker":20613,".compare":20614,"ffic":20615,"Cookie":20616,"ĠBaby":20617,"ĠBigDecimal":20618,"ilet":20619,"ĠHOLDERS":20620,"ĠLady":20621,"Ġlung":20622,"ĠAlabama":20623,"Ġdess":20624,"`);Ċ":20625,"ĠBuilder":20626,"_region":20627,"Ġneutral":20628,"Both":20629,"Ġhp":20630,"Ġhorn":20631,"Ġsegments":20632,"ĠEC":20633,"\"=>\"":20634,"(rec":20635,"ĠPi":20636,"GM":20637,"Ġlaptop":20638,"Scalar":20639,"isd":20640,"-dialog":20641,"ĠAnderson":20642,"Ġmistakes":20643,"ĠHan":20644,"jes":20645,"estination":20646,"Ġpromises":20647,"bid":20648,"ĠScient":20649,"GIN":20650,"ĠPerformance":20651,"bage":20652,".users":20653,"leading":20654,"Ġoral":20655,"Graphics":20656,"_PTR":20657,"hang":20658,"Ġinev":20659,"processing":20660,"Factor":20661,"ĠNA":20662,"$string":20663,"Ġgrounds":20664,".SaveChanges":20665,"clock":20666,"cripcion":20667,"ĠNewton":20668,"gc":20669,".includes":20670,"Ġblast":20671,"Ġ'-'":20672,"Ġpuede":20673,".Session":20674,"Ġgrep":20675,"_final":20676,"ĠGay":20677,"ĠGive":20678,"iri":20679,"-star":20680,"ĠUIImage":20681,"_epoch":20682,"ubb":20683,"enth":20684,"Ġelite":20685,"Ġcampaigns":20686,"ĠPorno":20687,"_assign":20688,"Protocol":20689,"ĠBeing":20690,"ĠAirport":20691,"Ġconventional":20692,"ĠWat":20693,"ĠCI":20694,"ETA":20695,"ĠAnthony":20696,"Ġtablet":20697,"(format":20698,"Ġconsistently":20699,"ĠIowa":20700,"Ġavatar":20701,".cursor":20702,"![":20703,"Ġhanging":20704,"Her":20705,"Such":20706,"';ĊĊĊ":20707,"orgeous":20708,"()==":20709,"ĠviewModel":20710,"Ġãĥ":20711,"Ġels":20712,"ĠAgent":20713,"Fetch":20714,"apor":20715,"Ġcx":20716,"pread":20717,"ĠPier":20718,"oeff":20719,"Sn":20720,"ĠVirtual":20721,"Apr":20722,".White":20723,"_MOD":20724,"ĠPoints":20725,"失":20726,"Ġgenes":20727,"Ġvendor":20728,"Ġmainstream":20729,"Ċ":20758,"Filename":20759,"Ġsne":20760,"ĠFootball":20761,"Ġrival":20762,"Ġdisaster":20763,"ionic":20764,"ĠDamage":20765,".Resource":20766,"-en":20767,"ĠTypes":20768,"getString":20769,"(board":20770,"Ġbol":20771,"plain":20772,"zym":20773,"า":20774,"Ġscanner":20775,"ilder":20776,"_msgs":20777,"æı":20778,"(intent":20779,"Ġdestruct":20780,"Ġbust":20781,"ĠEmploy":20782,"oni":20783,"ĠUIViewController":20784,"Ġodds":20785,"earer":20786,"Geometry":20787,"Ġyii":20788,"_EXPORT":20789,"ĠAttack":20790,"Ġniet":20791,"Ġimpression":20792,"ĠGil":20793,"_prob":20794,"ĠCF":20795,"ĠExperience":20796,"/plugins":20797,".Method":20798,"Ġbeliefs":20799,"Native":20800,"_build":20801,"Ġvig":20802,"Ġranks":20803,"covered":20804,"such":20805,"Guard":20806,".pack":20807,"adder":20808,"ivia":20809,"lng":20810,"ĠвÑĭ":20811,"Timestamp":20812,"_now":20813,"Ġpoker":20814,"Ġunc":20815,"Ġshapes":20816,"-types":20817,"_period":20818,"pk":20819,"Ġveteran":20820,"Ġsono":20821,"Ġappointed":20822,"overflow":20823,".driver":20824,"_cat":20825,"utt":20826,"plant":20827,"imb":20828,"ĠAccept":20829,"Ġconcert":20830,"ĉnode":20831,"ĉz":20832,"?>čĊ":20833,"Ġbanned":20834,"ĉĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":20835,"Ġtoxic":20836,"Ġdisappe":20837,"ÈĽ":20838,"Ġgrace":20839,"ateful":20840,"Reply":20841,"ĠCruz":20842,"Ġscrap":20843,"Ġkeywords":20844,"simp":20845,"Ġmortgage":20846,"Ġcyber":20847,"ĠExecute":20848,"Ġlatitude":20849,"ifu":20850,".COM":20851,"dbo":20852,"Ġsorts":20853,"ĠGas":20854,"omial":20855,".Local":20856,"Cells":20857,".Replace":20858,"Strings":20859,".fit":20860,"ĠThird":20861,"%\",Ċ":20862,"Ġ{}\".":20863,"ĠSony":20864,"Ġ[:":20865,"Ġfallen":20866,".')Ċ":20867,"inh":20868,"ĠMC":20869,"Ġredis":20870,"Codes":20871,"Ġprofiles":20872,"hook":20873,"Reducer":20874,"_FUNC":20875,"Ġnavigate":20876,"strlen":20877,"Ġhorm":20878,"áŀ":20879,"ĠSR":20880,".boot":20881,"Ġdigest":20882,"ĉheader":20883,".findOne":20884,"æģ":20885,"DbType":20886,"nia":20887,"_merge":20888,"Ġdonne":20889,"/Getty":20890,"_CHAR":20891,"Ġbands":20892,".URL":20893,"artial":20894,"Ġfreq":20895,"Ġsist":20896,"Ng":20897,"Ġrendering":20898,"\\Core":20899,"Widgets":20900,"ĠVA":20901,"Ġactivists":20902,"Ste":20903,"=_":20904,"alla":20905,"Stamp":20906,"Ġloads":20907,"Ġxx":20908,"ĠLearning":20909,".Mvc":20910,"uir":20911,"(\"$":20912,"Ġconnecting":20913,"ReadOnly":20914,"uru":20915,"ĠEag":20916,"BIT":20917,"_DEL":20918,"å§":20919,"arrass":20920,"external":20921,"ĠYOUR":20922,"ĠBrew":20923,"ĠFive":20924,"Ġresize":20925,"igid":20926,"eration":20927,"ĠÑį":20928,"åĬł":20929,"ĠCatch":20930,"Ùģ":20931,"ĠLeon":20932,"amil":20933,".Body":20934,"Clip":20935,"/list":20936,".br":20937,"EditText":20938,"ĉdb":20939,".Game":20940,"(BuildContext":20941,"backend":20942,".Red":20943,"facebook":20944,".urls":20945,"mr":20946,"rolled":20947,"-------":20948,"Ġintervention":20949,"Ġretirement":20950,"ĠKit":20951,"ĠPRE":20952,"UpperCase":20953,"ĠSocket":20954,"Ġ:-":20955,"Ġstudying":20956,"ĠMetro":20957,"arded":20958,"Ġconversations":20959,"Called":20960,"Ġexamine":20961,"ertificate":20962,".gz":20963,"-responsive":20964,"Ġrefund":20965,"_network":20966,"allowed":20967,"empt":20968,"Ġmeals":20969,"Categories":20970,"Ġtraveling":20971,"Ġkg":20972,"Ġshame":20973,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":20974,"Ġexplicitly":20975,"Ġmathematic":20976,"ĠSuite":20977,"ĠRGB":20978,"******/":20979,"Ġmixture":20980,"learning":20981,".template":20982,"atts":20983,"wx":20984,"ĉctx":20985,".properties":20986,"Ġdrinks":20987,"ĠEither":20988,"setText":20989,".getData":20990,".zip":20991,"Ġreveals":20992,".Ċ":21005,"Ġranked":21006,"_impl":21007,"ĠHandles":21008,"Ġhosted":21009,"Ġupdating":21010,"album":21011,"éĿ":21012,"Ġshader":21013,"Editors":21014,"-round":21015,"[]{":21016,"Ġsep":21017,"ĠHi":21018,"TEM":21019,"lookup":21020,".man":21021,"_INPUT":21022,"Ġthreatened":21023,"_IMPORT":21024,"Ġdrops":21025,"ruit":21026,"sid":21027,"both":21028,"ĠExcel":21029,"Ġjer":21030,"ordinary":21031,"ей":21032,"VIEW":21033,"reply":21034,"Ġ):Ċ":21035,"colors":21036,"verified":21037,"_Tr":21038,"_parse":21039,"Ġcongress":21040,"Promise":21041,"ints":21042,"ĠMother":21043,".Api":21044,"ĠDuration":21045,"ĠfirstName":21046,"inheritdoc":21047,"ĠMars":21048,"Ġapr":21049,"ODY":21050,"Ġvisits":21051,"Ġhealing":21052,"letters":21053,")));čĊ":21054,"future":21055,".Framework":21056,"Ġkiss":21057,"Ġinvolve":21058,"Ġsilent":21059,"adows":21060,"Ġanybody":21061,"sch":21062,"Ġsolely":21063,"-img":21064,"Ġpropri":21065,"Ġinstruct":21066,"Ġlicenses":21067,"Ġmeth":21068,"Ġcondem":21069,"ĠDomain":21070,"ĠHarris":21071,"ĠsÃ¥":21072,"CEPT":21073,"Batch":21074,"@extends":21075,"ĠCONTRIBUT":21076,".DataFrame":21077,"_packet":21078,"recision":21079,"Ġfocusing":21080,".ht":21081,"__\":Ċ":21082,":Get":21083,"ĠKC":21084,"Ġpassage":21085,"Segment":21086,"_center":21087,"-zA":21088,"_BL":21089,"Ġconvin":21090,"Ġclassified":21091,"ĠNSMutable":21092,"_ap":21093,"tile":21094,"Rectangle":21095,"(nums":21096,"vens":21097,"ĠUIButton":21098,"ĠFeder":21099,"amo":21100,"Ġoutline":21101,"ĠParser":21102,"Ġâī":21103,"ĠWorks":21104,".Schema":21105,"Ġengines":21106,"_common":21107,"_old":21108,"ĠsetContentView":21109,"Ġ///<":21110,"ĠBT":21111,"fm":21112,"Ġdivers":21113,"_weights":21114,"emark":21115,"ĠACT":21116,"Ġproportion":21117,"overlay":21118,".dirname":21119,"ĠGit":21120,"_REFERENCE":21121,"<>":21122,"lb":21123,"_rule":21124,"è´¥":21125,"ĠPutin":21126,"Ġsleeping":21127,"():čĊ":21128,"Ġpreserve":21129,"Ġparliament":21130,"ĠLooking":21131,"Ġpicking":21132,"ĠDispatch":21133,"Ġslip":21134,"ëĵ":21135,"ĠLyn":21136,"_signal":21137,"configuration":21138,"ĠPitt":21139,"aden":21140,"procedure":21141,"Ġenthusi":21142,"fight":21143,"ĠConsider":21144,"Ġtorn":21145,"Connected":21146,".cos":21147,"_groups":21148,"ĠThink":21149,"Ġdeliber":21150,"Ġresid":21151,"working":21152,".columns":21153,"ĠCalled":21154,"Ġeslint":21155,">\",":21156,"_DOWN":21157,"hist":21158,"ĠAdvanced":21159,"Ġrewards":21160,"actors":21161,"Ġsilence":21162,"Ġmyth":21163,"Ġneur":21164,"Ġauction":21165,".GetString":21166,"eks":21167,"(project":21168,"ĉmsg":21169,"ĉoutput":21170,"Ġcomplaints":21171,",S":21172,"Ġtbl":21173,"Ġ,ĊĊ":21174,"riors":21175,"ahren":21176,"Ġlawyers":21177,"redux":21178,"_symbol":21179,"offee":21180,"_RESULT":21181,"(Name":21182,"UTC":21183,".currentTime":21184,"Ġorganis":21185,".arg":21186,"Ġminim":21187,"wick":21188,"Ġreceives":21189,"Balance":21190,"Ġspeaks":21191,"ĠDays":21192,"ĠBelow":21193,"tipo":21194,"Present":21195,"Ġreserv":21196,"hp":21197,"Ġrit":21198,"_RIGHT":21199,"--)":21200,"Ġchairman":21201,"DIS":21202,"ĠBOOST":21203,"Ġexperiments":21204,"__);Ċ":21205,"Ġstamp":21206,"Ġfert":21207,"Ġfond":21208,"Ter":21209,"elve":21210,"uren":21211,"+i":21212,"endency":21213,"Ġvirtually":21214,"...\"":21215,"ï½ŀ":21216,"-cent":21217,"_unique":21218,"Ġpricing":21219,"mic":21220,"RESH":21221,"Ġ:::":21222,"Ġannotation":21223,"ĠCircle":21224,"ongodb":21225,"itas":21226,"Ġ%(":21227,"(component":21228,"Ġоб":21229,"(port":21230,"-hour":21231,".obj":21232,"LBL":21233,"Ġjury":21234,"GBT":21235,"Ġspy":21236,"ĠProfessional":21237,"Ġ\"\";ĊĊ":21238,"Ġstriking":21239,"Ġdiscrimination":21240,"Ġpays":21241,"lict":21242,"entes":21243,"Ġthrowing":21244,"ĠPlugin":21245,"(def":21246,"ĠRuntimeException":21247,"ĠMigration":21248,"Ġdic":21249,"bag":21250,"onia":21251,"Ġcorruption":21252,"(Map":21253,"Ġprz":21254,".dto":21255,"Ġacquire":21256,"StateToProps":21257,"Ġloving":21258,"ож":21259,"_pattern":21260,"Ġemotions":21261,"Ġpublisher":21262,"_be":21263,"Ġcouples":21264,"oj":21265,"ĠChart":21266,"Ġtrop":21267,".tool":21268,"Ġestablishment":21269,"Ġdol":21270,"Ġtower":21271,"Ġlane":21272,"ĠSydney":21273,"Ġfilling":21274,"claimed":21275,"Ġdialogue":21276,"Ġconvention":21277,"booking":21278,"parency":21279,"æ±":21280,"ĠGeneric":21281,"\\Schema":21282,"Ġranges":21283,"/ch":21284,"Ġpanels":21285,"Ġruled":21286,"çĶŁ":21287,".ts":21288,"_sets":21289,"Ġcleanup":21290,"Previous":21291,"ĠAnimal":21292,"($(":21293,"ĠAve":21294,"ollar":21295,"_eval":21296,"ĉName":21297,"(tree":21298,"Ġ\"]":21299,"Ġduties":21300,"='/":21301,"Clicked":21302,"Ġdifferently":21303,"ĠClark":21304,"Ġdit":21305,"ologists":21306,"Ġsynd":21307,"Ġsends":21308,"-known":21309,"kb":21310,"ĠModal":21311,"itative":21312,"Ġracing":21313,"Ġhighlights":21314,"ĠSimon":21315,"ĠCaptain":21316,"ä¿¡":21317,"ĠCB":21318,"contin":21319,"aran":21320,"Ġphysics":21321,"retty":21322,"etal":21323,".md":21324,"axios":21325,"Ġspeakers":21326,"Ġprep":21327,"Ġawarded":21328,"ì§Ģ":21329,"ĠCorn":21330,"ĠNature":21331,"UDIO":21332,"Ġproj":21333,"-pre":21334,"[u":21335,"Features":21336,"ĠisEqual":21337,"Binary":21338,"sig":21339,"Ġconfusion":21340,"ĠHat":21341,"Ġktó":21342,".configure":21343,"MON":21344,"/edit":21345,"_Add":21346,",true":21347,"Ġcli":21348,"ErrorMessage":21349,"-loader":21350,"Dimensions":21351,"ultiply":21352,"Ġ{!!":21353,"ĠSqlCommand":21354,"Ġspoken":21355,"Ġpics":21356,"Ġtoy":21357,"(Key":21358,"ĠLoop":21359,"ب":21360,"EATURE":21361,"inction":21362,"_setup":21363,"wrapper":21364,"Ġtong":21365,"cular":21366,"Opt":21367,".Pl":21368,"=\",":21369,"(length":21370,"umn":21371,"Ġchrom":21372,"Ġsevent":21373,"ĠIllegalArgumentException":21374,"ĉstart":21375,"Ġbegun":21376,"CEPTION":21377,"dataset":21378,"ĠFailed":21379,"cols":21380,"Ġknee":21381,"imore":21382,".splice":21383,"shell":21384,"iggers":21385,"Ġthemes":21386,"ĠDJ":21387,"ĠAssistant":21388,"-$":21389,"Maybe":21390,"Ġordering":21391,"ĠIntelligence":21392,"ĠMassachusetts":21393,"Ġfailing":21394,"elson":21395,"Great":21396,"=i":21397,".rest":21398,"Ġinvite":21399,"-disable":21400,".GroupBox":21401,"âĢĻest":21402,"Ġtackle":21403,"gv":21404,"etter":21405,"Ġ),čĊ":21406,"_rules":21407,".warn":21408,"functions":21409,"ĠChristians":21410,"Ġbacked":21411,"Ġslider":21412,"Ġenjoying":21413,"nest":21414,"Ġhij":21415,"_ms":21416,"//*":21417,"Annotations":21418,"ĠVariables":21419,"":21620,"cycle":21621,"ĠBull":21622,"paths":21623,"Ġunp":21624,"ĠviewDidLoad":21625,"_Model":21626,"ĠassertTrue":21627,"Ġrated":21628,"Decl":21629,"verted":21630,"ĠDat":21631,"brew":21632,"Ġpointing":21633,"Ms":21634,"ĠPointer":21635,")'":21636,"_non":21637,"ĠSEC":21638,"Ġyeah":21639,"gency":21640,"initialize":21641,"fly":21642,"[pos":21643,",g":21644,"Tele":21645,"Ġjoke":21646,"Ġclause":21647,".findById":21648,"enes":21649,"(instance":21650,"£":21651,"Ġslic":21652,"_home":21653,"Ġ*/}Ċ":21654,"_pages":21655,"(service":21656,"RP":21657,"ĠAmong":21658,".getCurrent":21659,"ãĤ¹":21660,"Ġslee":21661,"=[Ċ":22071,"oler":22072,"Ġlibert":22073,"Ġ`Ċ":22074,"Ġwenn":22075,"lated":22076,"Ġimmune":22077,"(Node":22078,"ĠProblem":22079,"ĠAbs":22080,"logs":22081,"Ġ../":22082,"ĠADC":22083,"Ġ}}\">Ċ":22084,">');Ċ":22085,"=b":22086,"ĠWind":22087,"lahoma":22088,"Ġallocate":22089,"orian":22090,"Ġprescription":22091,"-quality":22092,"ĠMayor":22093,"inely":22094,"endforeach":22095,"ĠComplex":22096,"kom":22097,"TY":22098,"]].":22099,".Style":22100,"_many":22101,"','$":22102,"Ġbarrier":22103,"ĠFetch":22104,"ĠMarvel":22105,"Ġresist":22106,"ого":22107,"bidden":22108,"ĠRunnable":22109,":false":22110,"Ġbuilds":22111,"ĠStage":22112,"Ġdub":22113,"empo":22114,".site":22115,";ĊĊĊĊ":22116,"ĠDenver":22117,"Ġrevel":22118,"Ġtriggered":22119,"Ġdice":22120,"_fail":22121,"Ġgc":22122,"ĉX":22123,"ĠThrowable":22124,".router":22125,"ĠRevolution":22126,"ÑĢа":22127,"_NON":22128,"Ł¥":22129,"Ġelder":22130,"Ġabroad":22131,"Ġе":22132,"ĠAdult":22133,"blr":22134,"glyphicon":22135,"Ġpromoting":22136,"Ġiz":22137,"ĠSolid":22138,"_loader":22139,"early":22140,".enabled":22141,"-edit":22142,"ĠUL":22143,"_play":22144,"ĠInterrupt":22145,"Ġadvantages":22146,"ucle":22147,"Ġmechanical":22148,".tableLayoutPanel":22149,"ĠWorking":22150,"Ġanonymous":22151,"Rating":22152,"igious":22153,"_phone":22154,".addActionListener":22155,"Ġfran":22156,"unden":22157,"Ġ*)&":22158,"_bool":22159,"ulative":22160,"Ġcone":22161,"ĠMult":22162,"Ġmö":22163,"ĠForward":22164,"]):Ċ":22165,"Ġconvinced":22166,"acted":22167,"ãģĵ":22168,"ĠConfigure":22169,"Ġceiling":22170,"Der":22171,"Ġpassengers":22172,"Groups":22173,"Ġsoccer":22174,"/W":22175,"aviors":22176,"swith":22177,"ĠZone":22178,".Options":22179,"ĠMom":22180,"ieder":22181,"Arrays":22182,"Ġtreatments":22183,"Ġprotecting":22184,"fac":22185,"Ġpickle":22186,"ButtonItem":22187,"Ġblocking":22188,"strar":22189,"ò":22190,"ĠExport":22191,"Ġthrew":22192,"otta":22193,"ĠBASE":22194,".ws":22195,".LEADING":22196,"orderBy":22197,"_delay":22198,"ĠPu":22199,".dll":22200,"ĠChoose":22201,"Police":22202,"ĠBEGIN":22203,"boxes":22204,"Ġdiamond":22205,",l":22206,"Ġĉĉĉ":22207,"Ġcurious":22208,"tv":22209,"Ġerotische":22210,"ackages":22211,"ĉSet":22212,"Tick":22213,".border":22214,"staticmethod":22215,"Ġcher":22216,"invoice":22217,"Ġcru":22218,"Ġdefect":22219,"_metadata":22220,"relation":22221,"ikan":22222,"[N":22223,"(Qt":22224,"(Base":22225,"æģ¯":22226,"beat":22227,"ĠEmpty":22228,"ĉo":22229,"_shift":22230,"Ġregret":22231,"Those":22232,"Cent":22233,"ĠPortug":22234,"ĠIslands":22235,"ĠTIME":22236,"Management":22237,"-sp":22238,"ême":22239,"Ġnotion":22240,"unifu":22241,"PK":22242,"è¡Į":22243,"ĠCURLOPT":22244,"\\\"\\":22245,"UV":22246,"çº":22247,"dra":22248,"cou":22249,"=`":22250,"ĠDestroy":22251,"rp":22252,".cancel":22253,"GG":22254,"runtime":22255,"ĠVue":22256,"Ġprogressive":22257,"/services":22258,"Ġrunner":22259,"_FRAME":22260,".ToolStripMenuItem":22261,"Ġ','":22262,"delay":22263,"=utf":22264,"Ġscreening":22265,"Ġpulling":22266,"omas":22267,"Ġanth":22268,"-new":22269,"/local":22270,"ĠiPad":22271,"Ġtwitter":22272,"Ġdying":22273,"Ġheaven":22274,"ĠUInt":22275,"ĠSenator":22276,"Ġpresum":22277,"ĠWalker":22278,"Ġovercome":22279,"etection":22280,"Ġembarrass":22281,"China":22282,"Include":22283,"ROLL":22284,"ĠdataType":22285,"David":22286,"ร":22287,"lop":22288,"-month":22289,"Ġscar":22290,"ĠSafe":22291,"Ġ****************************************************************":22292,"Ġaccessories":22293,"Ġramp":22294,"_USE":22295,"Ġcontrad":22296,"))]Ċ":22297,"Ġprest":22298,"ĠHR":22299,"ĠRap":22300,"Ġusize":22301,"Ġcapability":22302,"Ġcort":22303,"-next":22304,"Ġburden":22305,"_reader":22306,"Ġ@@":22307,"regular":22308,"ĠKa":22309,"MAN":22310,"Ġastr":22311,"Ġ'')Ċ":22312,"Ġfed":22313,"Ġparsing":22314,"ĠYears":22315,"Ġbroker":22316,"\":{\"":22317,"Ġakt":22318,"Inventory":22319,"abeled":22320,"Ġargparse":22321,"*******Ċ":22322,"versation":22323,"Ġcord":22324,"ĠTi":22325,"Ġhopefully":22326,"Ġah":22327,"verb":22328,"Ġstolen":22329,".Entry":22330,"Ġexpecting":22331,"Orientation":22332,"Ġpowered":22333,"Ġpersist":22334,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":22335,"']);":22336,"')),Ċ":22337,"ĠCash":22338,"ĉitem":22339,"grades":22340,"ropol":22341,"basic":22342,"Ġ\");čĊ":22343,"Ġawards":22344,"(range":22345,"-all":22346,"ĠIBOutlet":22347,"ĠIndeed":22348,"----------------------------------------------------------------------------":22349,"Ġstomach":22350,"Ġflower":22351,"Ġsew":22352,"_times":22353,"avis":22354,"QString":22355,"ĠRoutes":22356,"_prot":22357,"Ġcomedy":22358,"Ġlogout":22359,"Ġwooden":22360,"Ġposter":22361,"piece":22362,".Join":22363,"ĠPok":22364,"celona":22365,"mutex":22366,";čĊčĊčĊ":22367,"Ġstrikes":22368,"Loaded":22369,")arg":22370,"esa":22371,"United":22372,"Ep":22373,"PELL":22374,"ĠAtlantic":22375,"ullet":22376,"apple":22377,"Ġsettled":22378,"acon":22379,"Ġprinter":22380,"ĠGC":22381,"å®ļ":22382,"Ġrendered":22383,",âĢĻ":22384,"heit":22385,"social":22386,".ge":22387,"ĠRick":22388,"ĠUtah":22389,"got":22390,"onical":22391,"ĠScroll":22392,"ĠSciences":22393,"Ġjug":22394,"Ġampl":22395,"enti":22396,"LEFT":22397,"Ġtabs":22398,"Ġenormous":22399,".getKey":22400,"locate":22401,".EX":22402,".storage":22403,".We":22404,"Ġtoast":22405,"ĠAdditionally":22406,"ĠNOW":22407,"_UPDATE":22408,"Ġtransferred":22409,"tha":22410,".Display":22411,"_ui":22412,"IDEO":22413,"Ġmeaningful":22414,"ĠMoscow":22415,",this":22416,"ĠVictoria":22417,"æĶ¹":22418,"ĠÐŁ":22419,".stack":22420,"ĠBarn":22421,"paredStatement":22422,":string":22423,"Ġbij":22424,"ĠSTATE":22425,"Ġemployers":22426,"ĉinput":22427,"(|":22428,"Ġlex":22429,"invoke":22430,"ĉnum":22431,"++,":22432,"atial":22433,"orses":22434,"Ġfork":22435,"_txt":22436,"ĠAntonio":22437,"Ġ(<":22438,"averse":22439,"Ġdevast":22440,"ãĢĢ":22441,".Dec":22442,"ĠGard":22443,"/ui":22444,".%":22445,"tri":22446,"Ġrolled":22447,"ValuePair":22448,"itten":22449,"ĠTher":22450,"Ġvrou":22451,"ĠFlow":22452,"ĠFinance":22453,"ĠComb":22454,"HC":22455,".setVisible":22456,"isl":22457,"Ġpk":22458,"Ġupset":22459,"(raw":22460,"ĠVice":22461,"eatures":22462,"ĠLang":22463,"Looking":22464,"ĠAST":22465,"Ġtrips":22466,"ĠJustin":22467,"browser":22468,"=\"'.$":22469,".vertices":22470,"-co":22471,"}/{":22472,"Ġ?,":22473,"ĠDomin":22474,"ĠBelg":22475,"\"<":22476,"Ġsuppose":22477,"addy":22478,"Ġwalks":22479,"ERRU":22480,"_filters":22481,"Preferred":22482,"scene":22483,"еÑģ":22484,"ĠAffairs":22485,"Ġ\"#{":22486,"ĠonSubmit":22487,"Ġstocks":22488,"/view":22489,"gree":22490,"-get":22491,"hit":22492,"Jo":22493,".getC":22494,"Initialized":22495,"ÑĤи":22496,"cuts":22497,"(Type":22498,"ĠAgreement":22499,"ĠVietnam":22500,"Ġ/*!":22501,"Ġpizza":22502,"-view":22503,"_em":22504,"Ġlhs":22505,"Ġmuy":22506,"ĠIdent":22507,"ĠFriends":22508,"Ġabund":22509,"_AD":22510,".timestamp":22511,"-'":22512,"Ġduplicate":22513,"Ġhunting":22514,"Ġregulatory":22515,"iao":22516,"amous":22517,"ĠEntertainment":22518,"[A":22519,"iatric":22520,"_CLIENT":22521,"ĠKids":22522,"/pkg":22523,"Break":22524,")));ĊĊ":22525,"ĠShape":22526,"Ġrelating":22527,"Interrupt":22528,"ableOpacity":22529,"embre":22530,"Ġmystery":22531,"Ġjournalists":22532,"ritable":22533,".Link":22534,"Ġstopping":22535,"CRET":22536,".DB":22537,"Ġpopularity":22538,"Ġgew":22539,"Ġimpr":22540,"setValue":22541,"FLAG":22542,"ĉmax":22543,"Ġbake":22544,"wy":22545,"ĠEconomic":22546,"Ġencontr":22547,"Ġfname":22548,"/de":22549,"Rank":22550,"Ġbugs":22551,".sm":22552,"Ġmedian":22553,"DOWN":22554,"ĠSure":22555,"AtIndex":22556,"ĠDick":22557,"Ġ(__":22558,".delta":22559,"Fr":22560,"Ġsuggesting":22561,"ĠRecyclerView":22562,",e":22563,"START":22564,"/****************************************************************************":22565,"xford":22566,"Ġreceipt":22567,"CLAIM":22568,"readonly":22569,"Ġengaging":22570,"Ca":22571,"asma":22572,"Ġensuring":22573,"English":22574,"ĠVancouver":22575,"hyth":22576,"Ġpurchasing":22577,"ĠPI":22578,".word":22579,"(sp":22580,".home":22581,":def":22582,"Ġgig":22583,"ĠVe":22584,"forum":22585,"ĠMitch":22586,"Bay":22587,"_FL":22588,"Ġsoll":22589,"_columns":22590,"Ġminority":22591,"bird":22592,"Ġhanded":22593,"SSL":22594,"STAT":22595,"Ġnervous":22596,"ĥ½":22597,"ĠfilePath":22598,"CREATE":22599,"Aw":22600,"Ġpens":22601,"seed":22602,"ĠCompute":22603,"olk":22604,"ĠAsset":22605,"reach":22606,"'),čĊ":22607,"navigation":22608,"LF":22609,"/util":22610,"ĠPub":22611,"ĠâĶ":22612,"cion":22613,"##Ċ":22614,"III":22615,"TagName":22616,"Ġamid":22617,"permission":22618,"ifiable":22619,"xFFFFFFFF":22620,"ни":22621,".Buffer":22622,"_irq":22623,"dark":22624,"Ġretval":22625,".fire":22626,"production":22627,".listen":22628,"ĠWeather":22629,"Ġbuyers":22630,".ne":22631,"erp":22632,"ĠPent":22633,"Ġwelfare":22634,"ĠpageSize":22635,"ĠStadium":22636,"erta":22637,"Ġlev":22638,"ampa":22639,"Pager":22640,"Ġcharging":22641,"ĠNetflix":22642,"|null":22643,"_random":22644,".xpath":22645,"Ġstere":22646,"ĠISIS":22647,"ponses":22648,"(loc":22649,"eyond":22650,"ĠOfficial":22651,"ĠMaryland":22652,"DataType":22653,"_par":22654,"{},":22655,"ĠEnjoy":22656,"_SHIFT":22657,"ĠAwards":22658,"_ENTRY":22659,"Ġseemingly":22660,"enticate":22661,"Ġhearts":22662,"_;ĊĊ":22663,"ĠHIV":22664,"Ġindivid":22665,"ĠFlag":22666,"_ctrl":22667,"ĠCallback":22668,",z":22669,"ĠGPU":22670,"ĉobj":22671,"ĠPhoenix":22672,"ĠBUS":22673,"Ġrubber":22674,"_AUTH":22675,"ĠSolutions":22676,"(location":22677,"Variables":22678,".setEnabled":22679,"_high":22680,"WO":22681,"Gesture":22682,"Ġretry":22683,"ĠobjectForKey":22684,"alloween":22685,"Ġmos":22686,"ĠCele":22687,"Ġikke":22688,"(cell":22689,"ĠMODE":22690,"rena":22691,"Ġdescribing":22692,"Ġphi":22693,"Ġrd":22694,"Ġdeserve":22695,"Ġwheels":22696,"å¸Ĥ":22697,"Ġcritics":22698,"Namespace":22699,"ĠFra":22700,"ĠĊĊĊĊ":22701,"Ġalla":22702,"Ġrequiring":22703,"æľŁ":22704,"utation":22705,"Ġdelayed":22706,"Ġadministrative":22707,"Ġbay":22708,".hidden":22709,"Tex":22710,"Ġboundaries":22711,"Ġ]);ĊĊ":22712,"ĠFollowing":22713,"~/":22714,"Fi":22715,"_conv":22716,"_TITLE":22717,"Ġdesde":22718,"ICollectionView":22719,"Alias":22720,"Ġbite":22721,"patient":22722,"_COMMAND":22723,"Completed":22724,"ĉelif":22725,"(<":22726,"Business":22727,"ĠPool":22728,"Ġpursue":22729,"ĠBan":22730,"_steps":22731,"_DECL":22732,"umble":22733,"Ġcombo":22734,"ĠLayer":22735,".xr":22736,"Ġdup":22737,"---------":22738,"Ġmodifier":22739,"rob":22740,"rez":22741,"Ġathletes":22742,"Used":22743,"wear":22744,"Ġlegitimate":22745,"Ġ\"ĊĊ":22746,"Ġhv":22747,"Std":22748,"ĠHold":22749,"Ġsurviv":22750,"ĠAlliance":22751,"ĠEarly":22752,"Behavior":22753,"(font":22754,"/libs":22755,"Ġrectangle":22756,"Ġsinger":22757,"Ġamp":22758,"EqualTo":22759,"Ġ\".\"":22760,"Ġgirlfriend":22761,"å±":22762,"linear":22763,"observ":22764,"Ġpiù":22765,"Ġcomplement":22766,"WithValue":22767,"(password":22768,"take":22769,"Blank":22770,"ĠCompar":22771,"'\",":22772,"_policy":22773,"mongoose":22774,"_FAILED":22775,".report":22776,"Ratio":22777,".PerformLayout":22778,"usable":22779,"mers":22780,"_render":22781,"PEED":22782,"Ġlesb":22783,"ĉE":22784,"_tool":22785,"Ġladies":22786,"оÑģ":22787,"))))Ċ":22788,";;;;":22789,".dot":22790,"Ġnest":22791,"peak":22792,"ukkit":22793,"eca":22794,"_SW":22795,"Ġ&(":22796,"ĠOklahoma":22797,"Ġbanking":22798,"ĠNintendo":22799,"Ġreproduce":22800,"_elements":22801,"_mac":22802,"proxy":22803,"Ġremarkable":22804,"}/${":22805,"Ġouts":22806,".hasNext":22807,"MODE":22808,"Ġanime":22809,".conn":22810,"Unique":22811,"Dom":22812,"Ġimportantly":22813,"itty":22814,"Ġjuice":22815,"Tw":22816,"ĠPartners":22817,"Ġattacking":22818,"Ġportable":22819,"amiento":22820,".PictureBox":22821,".gen":22822,"Ġoptimal":22823,"Ġrecre":22824,"Ġjournalist":22825,"ĠExtract":22826,"ĠMoreover":22827,"ĠmarginTop":22828,".Ap":22829,"Ġfiring":22830,"NaN":22831,"ĉtemplate":22832,"ад":22833,".En":22834,"Ġdefence":22835,"ĠTel":22836,"ilen":22837,"jan":22838,"=data":22839,"ĠUrl":22840,"ĠReuters":22841,"(total":22842,"ĠFifth":22843,"Ġessays":22844,"Ġinterpretation":22845,"Ġcharity":22846,"ĠRules":22847,"Ġsubsection":22848,"styled":22849,"azer":22850,"lags":22851,"LIST":22852,"Ġuploaded":22853,"Ġtrash":22854,"Ġregistr":22855,"Ġseller":22856,">';čĊ":22857,"ĠstartTime":22858,"çĻ":22859,"sy":22860,"(HttpServletRequest":22861,"Ġtrap":22862,"GC":22863,"Ġembedded":22864,"Ġsurrounded":22865,"imits":22866,"TX":22867,"ylinder":22868,"ĠFal":22869,"Ġsentences":22870,"ĠJa":22871,"IFICATION":22872,"weapon":22873,"ovation":22874,"Ġcoat":22875,"Ġinterpol":22876,"Ġlips":22877,"ĠKy":22878,"Ġvectors":22879,"_am":22880,"Ġintake":22881,".world":22882,"Ġinbox":22883,"ĠMAC":22884,"_ab":22885,"(nameof":22886,"Ġentert":22887,"Ġgathering":22888,"ĠSIM":22889,"++.":22890,"nya":22891,"'}}":22892,"ĠUPDATE":22893,"Ġpac":22894,"(html":22895,"ĠSant":22896,"iating":22897,"ĠIdeas":22898,"Ġspray":22899,"ĠHart":22900,"Ġverification":22901,"adesh":22902,"/modules":22903,"ĠMind":22904,"ĠSizedBox":22905,"Ġshelter":22906,"Ġheroes":22907,"atty":22908,"Ġcertified":22909,"sj":22910,"Ġêtre":22911,"ÅĤo":22912,"Ġpublishing":22913,"ĠMalays":22914,".getUser":22915,"ĠProvider":22916,"ĠLinkedList":22917,"ĠBor":22918,"ROUND":22919,"did":22920,"tain":22921,"pire":22922,"ĠJenn":22923,"tel":22924,"ande":22925,"_front":22926,"ĠMcG":22927,"TestMethod":22928,"à¸Ń":22929,"Ġoccasionally":22930,"ĠWales":22931,"Ġexercises":22932,"ĠÐĴ":22933,"-plus":22934,"Ġvalidator":22935,"Ġprayer":22936,"LATED":22937,"_author":22938,"Ġlabour":22939,"++Ċ":22940,"-equiv":22941,"ĠGPL":22942,"Ġfacebook":22943,"simple":22944,"gly":22945,"Processor":22946,"ipy":22947,"Ġ*>":22948,"Ġcleared":22949,"ĠPush":22950,"Ġpenis":22951,"Structure":22952,"lij":22953,"ĠMorgan":22954,"Ġhandful":22955,"\".Ċ":22956,"|\\":22957,"Ġ********************************":22958,"ĠAqu":22959,"_IC":22960,".loads":22961,"Ġmeter":22962,"ĠMarine":22963,"::{":22964,"ĠTS":22965,"ĠArrays":22966,".Title":22967,"GRAM":22968,"termin":22969,"Ġcoinc":22970,"Else":22971,"_states":22972,"-run":22973,"members":22974,"astro":22975,"ĠonPress":22976,"Ġbeings":22977,"Ġabandoned":22978,"Ġtaxp":22979,"owners":22980,".mode":22981,"Ġdiagnosis":22982,"Ġ_Ċ":22983,"ĠKnight":22984,"ĉA":22985,"Ġobserve":22986,"),'":22987,"!\")Ċ":22988,"ĠPara":22989,"Ġvariation":22990,"(False":22991,"ĠAnti":22992,"Ġgri":22993,"Ġhomeless":22994,"?v":22995,"Ġbez":22996,".Server":22997,"release":22998,"ĠPatri":22999,"Ġchars":23000,"Ġranking":23001,"activation":23002,"Ġwides":23003,"qr":23004,".Sql":23005,"acular":23006,"ĠBot":23007,"_sync":23008,"Ġhappiness":23009,"Ġvolunteers":23010,"Ġsits":23011,"/<":23012,"[e":23013,"(fileName":23014,"Ġcapac":23015,"ĠMaria":23016,"father":23017,"Ġgram":23018,"*i":23019,"Ġcaso":23020,"_draw":23021,"ĠRaw":23022,"ĠIterator":23023,"ĠPadding":23024,"PD":23025,"BOX":23026,"ĠSPECIAL":23027,"Ġfecha":23028,"Ġvide":23029,"ĠLeader":23030,"以":23031,"$(\".":23032,"Ġdiameter":23033,"Ġmild":23034,"Ġrocks":23035,"appings":23036,"directory":23037,".flush":23038,"ĠJess":23039,"UNIT":23040,"ĠPear":23041,"Ġmandatory":23042,"Sur":23043,"qt":23044,"Ġstreams":23045,"Ġcooperation":23046,"ĠSac":23047,"Ġcheaper":23048,"ĉch":23049,"animation":23050,"fare":23051,"(height":23052,"(True":23053,"NY":23054,"Ġwrest":23055,"Ġpolls":23056,"Ġencountered":23057,"ĠMarketable":23058,"_PASSWORD":23059,"_SELECT":23060,"ĠArabia":23061,"_clock":23062,"Ġvoy":23063,"Ġиз":23064,"Ġstir":23065,"isible":23066,"-effect":23067,".created":23068,"Ġtoys":23069,"ĠTradable":23070,"Ġrust":23071,"Ġstrcpy":23072,"_timestamp":23073,"Ġtalented":23074,",null":23075,"ĠJobs":23076,"ĠPortland":23077,"Ġweakness":23078,"Throw":23079,"ĠAngel":23080,"ä¿®":23081,"Ġuncert":23082,"ï¼īĊ":23083,"ĠìĿ´":23084,"Which":23085,"Ġ[-]:":23086,"Something":23087,"Ġconvicted":23088,"kle":23089,"edium":23090,"Ġbranches":23091,"Ġbases":23092,"ç®":23093,"Ġcomplexity":23094,"ĠFig":23095,".reshape":23096,"$db":23097,"_CONST":23098,"ĠTes":23099,".runtime":23100,"Ġdeny":23101,"ĠBSD":23102,"Ġkr":23103,"hatt":23104,"ĠStatic":23105,"Ġuniversities":23106,"Replace":23107,"Ġdrove":23108,"Ġadoles":23109,"_plugin":23110,"ĠLGBT":23111,"Ġtex":23112,"duction":23113,"EDI":23114,"ĠTed":23115,"_URI":23116,"Ġreception":23117,"arten":23118,".Single":23119,"rice":23120,"scious":23121,"_bg":23122,"Ġwages":23123,"ĠServlet":23124,"UILayout":23125,"Ġformatted":23126,".Mod":23127,"',Ċ":23174,"Ġexpanding":23175,"ĠHamilton":23176,"ĠContrib":23177,".Tables":23178,"Activ":23179,"HH":23180,"ocommerce":23181,"_;":23182,"Ġamongst":23183,"owing":23184,"ĠCold":23185,"APH":23186,"Ġpsychological":23187,"_tensor":23188,"Ġpackaging":23189,"ĠSweden":23190,"Ġpare":23191,"Ġaggregate":23192,"Ġmoderate":23193,"_hand":23194,"Ġdesignated":23195,"Ġdrum":23196,"ĠgetUser":23197,"ĠCreek":23198,"_scope":23199,"ĠTransfer":23200,"ĠMarg":23201,"Ġfighters":23202,"Wnd":23203,"ĠSel":23204,"ĠLaunch":23205,"Ġemerging":23206,"iframe":23207,"ĠAdditional":23208,"Ġfears":23209,"Ġsatellite":23210,"_:":23211,"Ġdisposing":23212,"GetValue":23213,"HttpPost":23214,"ATIVE":23215,"ulary":23216,"Views":23217,"Ġattending":23218,"ĠTennessee":23219,"ĠMission":23220,"Ġmedication":23221,"ĠWy":23222,"ĠAnna":23223,"ع":23224,"ĠVertex":23225,".types":23226,"Organ":23227,".DataGridViewTextBoxColumn":23228,"ĠRS":23229,"Ġtempo":23230,"(App":23231,"VersionUID":23232,".point":23233,"ĠDutch":23234,"Hours":23235,"LU":23236,"Ġquoted":23237,".builder":23238,"ĠPerfect":23239,"ĠAlways":23240,"_two":23241,"Ġexclusively":23242,"ĠCra":23243,"ificar":23244,"ĠAWS":23245,"ingham":23246,"complex":23247,"kernel":23248,"Ġgravity":23249,"Ġwi":23250,"Ġoverview":23251,"ĠWant":23252,"ĠWP":23253,"(sh":23254,".rotation":23255,"States":23256,"ĠTeen":23257,"_components":23258,"ìĪĺ":23259,"Received":23260,"Ġlyrics":23261,"rites":23262,"ĉĉĉĉĉĠ":23263,"-American":23264,"[num":23265,"/python":23266,"ĠUART":23267,"Ġapple":23268,"ĠJonathan":23269,"Ġmomentum":23270,"ั":23271,"Ĥ¹":23272,"Ġmich":23273,"andra":23274,"Ġbiological":23275,"ĠMens":23276,"Ġ%%":23277,"elsea":23278,"ĠMexican":23279,".randint":23280,"Ġtale":23281,"ĠValidate":23282,"Ġdefeated":23283,".htm":23284,"Ġcopper":23285,"=/":23286,"cosystem":23287,"Ġrip":23288,"decimal":23289,".VISIBLE":23290,"ĠTa":23291,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ":23292,"Ġdownloaded":23293,"environment":23294,"Ġnomine":23295,"building":23296,"ĠSpot":23297,"ipheral":23298,"Ġalto":23299,"quet":23300,"ĠFT":23301,"/get":23302,"/master":23303,"WIN":23304,"åħĥ":23305,"West":23306,"argc":23307,"Ġproducers":23308,"ĠMuch":23309,"_storage":23310,"credit":23311,"CONT":23312,"Ġvet":23313,"Ġvoices":23314,"('',":23315,"Ġinstruments":23316,"ĠMSG":23317,"esse":23318,"repository":23319,"omics":23320,"Ġdealer":23321,"Still":23322,"Ġbanner":23323,"ascii":23324,"Ġremarks":23325,"[js":23326,"Ġshorter":23327,"gulp":23328,"Ġmyster":23329,"Ġkun":23330,"ĠBird":23331,"Ġtiene":23332,"nut":23333,"ĠUm":23334,"Ġwise":23335,"Yeah":23336,"INESS":23337,"_begin":23338,"-heading":23339,"Course":23340,"ĠčĊčĊ":23341,"ombie":23342,"graded":23343,"ĠGPS":23344,"Ġże":23345,"Fit":23346,"caption":23347,"ön":23348,"/image":23349,"lia":23350,"(mod":23351,"Ġleak":23352,"enza":23353,"/H":23354,"ĠHappy":23355,"Dist":23356,"nx":23357,"ĠGovernor":23358,"(last":23359,"teacher":23360,"ĠSent":23361,"support":23362,"jectory":23363,"ĠÙħ":23364,"Registration":23365,"ĠGray":23366,",false":23367,"Ġadjusted":23368,"(settings":23369,"'Ċ":23431,"-fold":23432,"æĬ":23433,"ĠBetter":23434,"Ġ\"\\<":23435,"spacing":23436,"Ġfurnished":23437,"oser":23438,"]}Ċ":23439,"Ġ$\"":23440,"pull":23441,".Post":23442,"(ip":23443,"Ĺı":23444,".front":23445,"nte":23446,"ĠFM":23447,"guid":23448,"Ġnegotiations":23449,"agonal":23450,"Ġtremend":23451,"ungeon":23452,"Adv":23453,"carousel":23454,"ÃŁe":23455,"_DESC":23456,"Ġhammer":23457,"áºŃ":23458,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĊĊ":23459,"-core":23460,"-service":23461,"Ġcorners":23462,"ĠSF":23463,"pred":23464,">A":23465,"ĠJLabel":23466,"Ġromantic":23467,"Ġtestimony":23468,"osc":23469,"ĠGeneration":23470,"asures":23471,"_internal":23472,"Ġprints":23473,"Ġ])Ċ":23474,"ĠCleveland":23475,"repo":23476,"Disc":23477,"Ġ\">Ċ":23478,"����":23479,"Ġnearest":23480,"_tb":23481,"(require":23482,"EOF":23483,"-child":23484,"Ġbudd":23485,".XtraEditors":23486,"alties":23487,"\\\":\\\"":23488,"Words":23489,"Ġlocally":23490,"Ġpurchases":23491,"Drawer":23492,"extract":23493,"Ġexecut":23494,"}'.":23495,"userdata":23496,"Ġfocuses":23497,"-minute":23498,"ĠPublish":23499,"ogo":23500,"Ġmountains":23501,"Bot":23502,"}>{":23503,"Ġtension":23504,"rod":23505,"mesh":23506,"Ġtransformed":23507,",R":23508,"()}Ċ":23509,".long":23510,"Ġgorgeous":23511,"ĠSchedule":23512,"Ġoldest":23513,"Ġsubprocess":23514,"(IN":23515,"yect":23516,"ĠCooper":23517,"arness":23518,"ĠMonitor":23519,".part":23520,"ĠNBC":23521,"Ġcotton":23522,"Ġhol":23523,"Ġrgba":23524,"ĠBio":23525,"Continue":23526,"Pod":23527,"Ġparticipating":23528,"clusions":23529,"(ByVal":23530,"ì":23531,"ĠHOW":23532,"_setopt":23533,"Ġaccompanying":23534,"aton":23535,"Ġ/\\":23536,"ĠAuthentication":23537,"ién":23538,"ĠBarack":23539,"/*.":23540,"Ġeager":23541,"ĠCancel":23542,"$":23586,"OLEAN":23587,"OKIE":23588,"IBILITY":23589,"UAGE":23590,"ĠSurvey":23591,"Ġresign":23592,"wing":23593,"Ġsecrets":23594,"Ġchips":23595,"JSONObject":23596,"Desktop":23597,"_SYMBOL":23598,"(resource":23599,"ĠĊ":23600,"Ġnewest":23601,"uli":23602,"Ġdesert":23603,"Ġdip":23604,"ĠPow":23605,"Ġequation":23606,"Ġpossibilities":23607,"ĠFed":23608,"osph":23609,"Ġ[%":23610,"Ġbubble":23611,"etherlands":23612,"Ġcement":23613,".auto":23614,"_AN":23615,"âĢĻ.":23616,"selection":23617,"ĠBond":23618,"Den":23619,"-O":23620,".getType":23621,".Window":23622,"pres":23623,"Ġswinger":23624,"\"})Ċ":23625,"Ġpip":23626,"Ġmice":23627,"Ġcompound":23628,"-plugin":23629,"iko":23630,"Ġcenturies":23631,"icular":23632,"-inline":23633,"ĉkey":23634,">\\<":23635,"ENSION":23636,"Ġ[čĊ":23637,"Ġprecisely":23638,"Ġété":23639,"ĠPast":23640,"ĠCambridge":23641,"-full":23642,"Ġanalyze":23643,"ĠSteven":23644,"Ġnem":23645,"due":23646,"oren":23647,"Ġmuscles":23648,"ijing":23649,"/-":23650,"ĠKennedy":23651,"RM":23652,"ossible":23653,"Ġactress":23654,"Ġdolor":23655,"å½ķ":23656,"Need":23657,".toggle":23658,"ĠRace":23659,"wers":23660,".material":23661,"ĠDue":23662,"ĠPel":23663,"#print":23664,"Ġindependence":23665,"exus":23666,"Shadow":23667,"Ġencoder":23668,"(level":23669,"ĠSwift":23670,".doc":23671,"_selection":23672,"ĠserialVersionUID":23673,"Labels":23674,"Ġperformances":23675,".Tag":23676,"ĠNHL":23677,"izen":23678,"/UIKit":23679,"_CONTROL":23680,"Ġearnings":23681,"ĠAlt":23682,"_HANDLE":23683,"Ctx":23684,"Ġpersu":23685,"Ġtran":23686,"ç¨":23687,"_CHANNEL":23688,"Ġsatisfaction":23689,"ĠGP":23690,"iox":23691,"mitt":23692,"lando":23693,"Ġpig":23694,"inals":23695,"ência":23696,"Surface":23697,"ĠUUID":23698,"Ġbeneficial":23699,"Ġsequences":23700,"ĉmemset":23701,"Ġmagical":23702,"«":23703,"Ġworn":23704,"ASC":23705,"popup":23706,"COMP":23707,"_before":23708,"eness":23709,"Ui":23710,"Les":23711,".require":23712,".Serializable":23713,"addGap":23714,"Ġauthorization":23715,".pyplot":23716,"urray":23717,"latitude":23718,"frames":23719,"ajs":23720,"Ġcompass":23721,"Ġobservations":23722,"_sup":23723,".environ":23724,"Ġtriple":23725,"ĠRuby":23726,"Ġdrain":23727,"_FILTER":23728,"San":23729,"UMP":23730,"NullException":23731,"ĠGab":23732,"owe":23733,"ĠTurkish":23734,"_sequence":23735,"ĠGrant":23736,"uela":23737,"Ġwo":23738,"Ġcube":23739,"iq":23740,"Ġdisorders":23741,"Ġextraordinary":23742,"Ġctrl":23743,"ĠSeq":23744,"entr":23745,"Ġsanctions":23746,"utsch":23747,"Reports":23748,"Ġinherit":23749,"Period":23750,"Ġphotography":23751,"ĠFramework":23752,"Ġspecialist":23753,"Ġ?ĊĊ":23754,"_selected":23755,".Player":23756,"Ġallocation":23757,"(account":23758,"Ġstructural":23759,"vable":23760,"-offset":23761,".AppCompatActivity":23762,"ам":23763,".AddWithValue":23764,"Ġicons":23765,"Ġshutdown":23766,"_low":23767,"ĠCompare":23768,"ĠCe":23769,"=head":23770,"lam":23771,".predict":23772,"_DEC":23773,"ĠSleep":23774,"ĠGratis":23775,"Ġsuggestion":23776,"ĠDEL":23777,"caff":23778,"avirus":23779,"Nothing":23780,"ŀĭ":23781,"Ġwidespread":23782,"Ġmechanisms":23783,"ĠtextAlign":23784,"occup":23785,"ĠRail":23786,":NS":23787,"Ġfiber":23788,"Ġmk":23789,"Ġvintage":23790,"-long":23791,".reduce":23792,".Entities":23793,"(record":23794,"Ġpleasant":23795,"FRING":23796,".Cells":23797,"OTT":23798,"ĉelseif":23799,"_confirm":23800,"ĠViewGroup":23801,"sym":23802,"Ġpray":23803,"Ġsuspected":23804,"Contains":23805,"Ġborders":23806,"ĠcomponentDid":23807,"ASSERT":23808,"Ġinfinite":23809,"-order":23810,"Ġhello":23811,"ĠGrade":23812,".currentTimeMillis":23813,"apolis":23814,"zh":23815,"ĉObject":23816,":\\\\":23817,"HO":23818,"valuation":23819,"Ġvocab":23820,"Ġcoupon":23821,"atabases":23822,".GetType":23823,"Learn":23824,"]=\"":23825,"ĠGary":23826,"otive":23827,"Ġash":23828,"Ġbib":23829,"XXXX":23830,"Ġbalanced":23831,"VALUE":23832,"ĠNat":23833,"_Ad":23834,"<":23976,"Ġfool":23977,"Ġesk":23978,".Null":23979,"ĠDies":23980,"_OUTPUT":23981,"_TYPED":23982,"Ġpainted":23983,"Ġsophistic":23984,"ĠBear":23985,"*n":23986,"_PACK":23987,"Ġdelivering":23988,"ĠCOUNT":23989,"åįķ":23990,"Ġjeg":23991,"-car":23992,"fname":23993,"Ġranging":23994,"ĠNeg":23995,"/******/":23996,"ĠCHAR":23997,"Ġultra":23998,"Grad":23999,"=t":24000,"Ġjudges":24001,"ĠDise":24002,"anners":24003,"Ġscal":24004,"_cal":24005,"ĠCONNECTION":24006,"_embed":24007,"(fn":24008,"ĠCraft":24009,"ĠPas":24010,"\")->":24011,".convert":24012,".resource":24013,"ĠSTATUS":24014,"ông":24015,"ĠTit":24016,"Ġclassroom":24017,"ĠArchitect":24018,"ĠKings":24019,"Ġsteady":24020,"/*!Ċ":24021,"ĠGene":24022,")\";Ċ":24023,"icia":24024,"stan":24025,"ĠConstruction":24026,"umper":24027,"wc":24028,"ĠCBS":24029,"inging":24030,"-party":24031,"(driver":24032,"MARK":24033,"Ġnested":24034,"eward":24035,"Ġdependency":24036,"Ġmales":24037,"ĠONE":24038,"ĠProduction":24039,"][$":24040,"ãĥ¼ãĥ":24041,"_LOAD":24042,"ĠBol":24043,"elry":24044,"łéϤ":24045,"ĠRequire":24046,"Ġplacing":24047,"xxx":24048,"CALE":24049,"Ġthumb":24050,"Choose":24051,"Ġprototype":24052,"VOID":24053,"Ġlesbian":24054,"Ġtraits":24055,"Sharp":24056,"Ġconsume":24057,"Truth":24058,"ĠactionPerformed":24059,"ĠEnvironmental":24060,"ĠDean":24061,"Ġestado":24062,"same":24063,"Ġnumeric":24064,"Ġtransit":24065,".Email":24066,"-side":24067,"_RUN":24068,"ĠVillage":24069,"_OPEN":24070,"è¦":24071,".rem":24072,"-warning":24073,"anya":24074,"PropertyChanged":24075,"Ġ(!_":24076,"(check":24077,"ilia":24078,"ĠSoft":24079,"steps":24080,"ĠMadrid":24081,"MemoryWarning":24082,"Ġhandlers":24083,"Ġexperiencing":24084,"Ġinspect":24085,"buttons":24086,"ReceiveMemoryWarning":24087,"chemy":24088,"Links":24089,"Ġurllib":24090,".SystemColors":24091,"ĠEigen":24092,"Ġpunishment":24093,":UIControl":24094,"bara":24095,"-set":24096,"Ġ}čĊčĊčĊ":24097,"Ġtolerance":24098,"Ġinterfaces":24099,".redirect":24100,"ighbors":24101,"csrf":24102,"_background":24103,".Utils":24104,"_HT":24105,"ĠInterest":24106,"imos":24107,"Ġgrants":24108,"Ġexamined":24109,"ÐĶ":24110,"Ġcf":24111,"forge":24112,"backs":24113,"ĠObjects":24114,"_sent":24115,".entry":24116,"ĠTHEN":24117,"ellido":24118,"cia":24119,",res":24120,"/stdc":24121,".nd":24122,"(Int":24123,"ĠAuthors":24124,"ĠAppCompatActivity":24125,"'{":24126,"Ġmedi":24127,"Music":24128,"igm":24129,"ceipt":24130,"Ġauss":24131,"Ġtargeting":24132,"ĠKeys":24133,"hn":24134,":]Ċ":24135,"Ġmineral":24136,"î":24137,".ca":24138,"omed":24139,"Ġsheets":24140,"Ġcamb":24141,"Ġdeadly":24142,".inject":24143,"(unit":24144,"ĠSelection":24145,".gms":24146,"(connection":24147,"Ġ$(\"":24148,"émon":24149,"ĠCurrently":24150,"pte":24151,"_paths":24152,"leaf":24153,"Ġimplications":24154,"posal":24155,"ä½į":24156,"[/":24157,"ancia":24158,"éĽ":24159,"mul":24160,"cie":24161,"Ġgeile":24162,"imals":24163,"UIView":24164,"Ġsurre":24165,"serialize":24166,"ISO":24167,"Ġarbitrary":24168,"Ġsockaddr":24169,".fn":24170,"ĠMerc":24171,"Ġcasting":24172,"KeyDown":24173,"ĠnewValue":24174,"opens":24175,"Todo":24176,"Ġflexibility":24177,"ĉĉĉĉĠĠ":24178,"Velocity":24179,"ún":24180,"rowing":24181,"Ġcomputed":24182,"`)Ċ":24183,"statement":24184,"Ġri":24185,"_cart":24186,"Low":24187,"transfer":24188,".nav":24189,"Ġgrave":24190,"ĠDoor":24191,"ĉalert":24192,".subscribe":24193,"-profile":24194,"ĉbase":24195,"ĠâĪĴ":24196,"__ĊĊ":24197,"Ġengineers":24198,"Ġexplosion":24199,"Ġdari":24200,"ĉLog":24201,"onal":24202,"Ġisolated":24203,"{i":24204,"ĠMsg":24205,"Future":24206,"Ġracist":24207,"-wrap":24208,"ĠVers":24209,"borg":24210,"ISION":24211,"ĠÑĢаÐ":24212,"ĠYan":24213,"initWith":24214,"Ġnomin":24215,"(empty":24216,"ÃŃn":24217,"ãĤ¤":24218,"ĉwidth":24219,"Ġchamber":24220,"/ajax":24221,"EMP":24222,"Ġneces":24223,"ivos":24224,"logic":24225,"*)&":24226,"cripts":24227,"RowAt":24228,"iblings":24229,"Ġears":24230,"Ġcomputing":24231,"Ġmaker":24232,"ĠNeither":24233,"breadcrumb":24234,"Ġserialize":24235,"ĠWithin":24236,"Ġdell":24237,"_TRACE":24238,"=a":24239,"Ġwishes":24240,"-inch":24241,"ĠDor":24242,"Ġinnocent":24243,"ĠDol":24244,"Ġintens":24245,"forced":24246,"ĠBIT":24247,"Ġphotographs":24248,"Ġcasa":24249,"ĠLen":24250,"\\Framework":24251,".Simple":24252,"Ġdear":24253,")/(":24254,"ippi":24255,"Ġowns":24256,"Players":24257,"Ġproposals":24258,".pi":24259,"usalem":24260,"Damage":24261,"Ġcalories":24262,"ĠCreative":24263,"Ġ[$":24264,"Ġ//čĊ":24265,"AndView":24266,"ème":24267,".custom":24268,"_factory":24269,"commands":24270,"_look":24271,"Ġstrcmp":24272,"YN":24273,"aired":24274,"Ġaudit":24275,"оÑģÑĤ":24276,"ĠReverse":24277,"ropriate":24278,"etics":24279,"';Ċ":24352,"Ġpepper":24353,"Ġshed":24354,"ĠMedium":24355,"ĠCookie":24356,"Ġoverseas":24357,"edor":24358,"asurement":24359,"åŃĺ":24360,"Ġ'.'":24361,"Ġphp":24362,"ĠPROC":24363,"Ġexceptional":24364,"(th":24365,"ĠJet":24366,"Ġoccupied":24367,".setImage":24368,"ĠRelated":24369,"ucker":24370,"Members":24371,"PRINT":24372,"ĠGlo":24373,"_VIEW":24374,"}\",Ċ":24375,"Ġadoption":24376,"[])Ċ":24377,"ĠMissouri":24378,"ĠLincoln":24379,"erald":24380,"Popup":24381,"Ġfate":24382,"-bootstrap":24383,"fections":24384,"ĠPoll":24385,"_ARGS":24386,"inance":24387,"-home":24388,".),":24389,"_done":24390,":ĊĊĊ":24391,"Ġdiscussing":24392,"ĠSQLException":24393,"Ġelectro":24394,"ĉreq":24395,"Ġzw":24396,"Ġlui":24397,"Ġovernight":24398,"$user":24399,"ĠWAY":24400,"Ġallerg":24401,"Ġdisappointed":24402,"Ġradiation":24403,"Ġimpressed":24404,"ificates":24405,"Ġtob":24406,"CLASS":24407,"Ġcuda":24408,"_det":24409,"-post":24410,"ulu":24411,"Translation":24412,"-hand":24413,".year":24414,"ĠMongo":24415,"Ġunclear":24416,".engine":24417,"WEBPACK":24418,"rices":24419,"_ACCESS":24420,"Ġholidays":24421,"percent":24422,".Identity":24423,"ĠGov":24424,"Ġpassionate":24425,"!!.":24426,"ĠGreece":24427,"plusplus":24428,"'));":24429,"GP":24430,"Ġexcit":24431,".tabPage":24432,"_cond":24433,"Ġsponsor":24434,"MODULE":24435,"_proc":24436,"Ġ$Ċ":24437,"Ġrational":24438,".Tool":24439,"Ġihr":24440,"cca":24441,"åĵģ":24442,"ĠEstate":24443,"IBUTE":24444,"ActionPerformed":24445,"ĠSolar":24446,"¦Ĥ":24447,"Ġequity":24448,"tid":24449,"Ġrecip":24450,".simple":24451,"mk":24452,"ĠLuke":24453,"ĠGuardian":24454,"Ġencrypted":24455,"Ġdominant":24456,".place":24457,"ĠNV":24458,"Ġtongue":24459,"(Get":24460,"Ġstainless":24461,".Play":24462,"Ġeb":24463,"aci":24464,".buffer":24465,"readcrumbs":24466,"Ġvaccine":24467,"prom":24468,"ĠuserInfo":24469,"Ġslug":24470,"SerializedName":24471,"-wide":24472,"Ġreactions":24473,"ĠYang":24474,"ĠAdds":24475,"(userId":24476,"Ġplates":24477,"ĠMEM":24478,"Ġbail":24479,"Inside":24480,"eted":24481,"Ġelsif":24482,"Ġsake":24483,"Ġcycles":24484,"ĠìĹ":24485,"ĉI":24486,"-collapse":24487,"ĠGMT":24488,"Declaration":24489,"Ġgros":24490,"Ġreaches":24491,"Ġcustody":24492,"Until":24493,"tu":24494,"ĠChen":24495,"Ġnx":24496,"(addr":24497,"ĠOffer":24498,"Ġcolleg":24499,"assador":24500,"Ġmapper":24501,"ĠSIGNAL":24502,"ĠBloom":24503,"ĠHoll":24504,"ĠImper":24505,"-des":24506,"_site":24507,"Proc":24508,"Equ":24509,"Ġatomic":24510,"ĠWoman":24511,"sent":24512,"scar":24513,"Ġintelligent":24514,"ĠGetting":24515,"ĠRegistration":24516,"ĠPhill":24517,"Ġkiller":24518,"unicode":24519,"ĊĉĉĊ":24520,"ĠJacob":24521,"ĠConst":24522,"Ġlocate":24523,"Ġcaus":24524,"ĠScholar":24525,"Ġconstitutional":24526,"Ġinflation":24527,"ĠGot":24528,"=array":24529,"endum":24530,"Ġtranslated":24531,"Ġdivorce":24532,"Entries":24533,"Ġsor":24534,"ĠQuote":24535,"irlines":24536,"UK":24537,"Ġexcel":24538,"(opt":24539,"ĠADV":24540,",:,":24541,"Ġcontacted":24542,"ĠDA":24543,"Ġrings":24544,"ĠIndustrial":24545,".getContext":24546,"Ġforgotten":24547,"ĠTan":24548,"Ġpants":24549,"Ġov":24550,"Ġdecoder":24551,"ĠPartial":24552,"Ġvc":24553,"Ġbattles":24554,"Arial":24555,"FRINGEMENT":24556,"irates":24557,",w":24558,"aintenance":24559,"ĠOd":24560,"ĠTechnologies":24561,"åīį":24562,"ĠCarter":24563,".findAll":24564,"Nome":24565,"Ben":24566,"ĠUsage":24567,"ĠPicture":24568,"Ġbadly":24569,"_panel":24570,"Ġpatent":24571,"ĠProtocol":24572,"lotte":24573,"ĉplayer":24574,"jections":24575,"Ġdou":24576,"_release":24577,"urniture":24578,"_tax":24579,"ĠFields":24580,".dataset":24581,"_master":24582,"CLUDE":24583,"ĠPharm":24584,"bst":24585,"Ġoperational":24586,".cell":24587,"Ġidentifying":24588,"Ġjwt":24589,"tuple":24590,"ĠTC":24591,"ĠCro":24592,"ixmap":24593,"-components":24594,"general":24595,"Ġoz":24596,"_De":24597,"_double":24598,"ĠToo":24599,".ViewGroup":24600,"gate":24601,"dings":24602,"photos":24603,"Ġgrande":24604,"ollect":24605,"_lin":24606,"Ġawful":24607,"filters":24608,"Ġalternate":24609,"esp":24610,"Ġcompress":24611,"eo":24612,"ĠScale":24613,"Ġindirect":24614,"Ġinvoice":24615,"ĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊ":24616,"Starting":24617,"ĠPlayers":24618,"iele":24619,".then":24620,"Ord":24621,"ĠTuple":24622,"Ġbout":24623,"ĠStatistics":24624,"Preview":24625,"Ġpuzzle":24626,"ĠWidth":24627,"STATE":24628,"Ġoverlay":24629,"ĉon":24630,"Ġinfr":24631,"Ġsmallest":24632,"locked":24633,"ÑĤо":24634,"ssl":24635,"Ġdeemed":24636,"Ġsco":24637,"reck":24638,"ĠjButton":24639,"Ġmissions":24640,"ç§°":24641,".SelectedIndex":24642,"TABLE":24643,"Sept":24644,"Ġacknowledge":24645,"Ġstrtotime":24646,"ĠTell":24647,"ĠDak":24648,"Ġaluminum":24649,"Ġfence":24650,"ĠStars":24651,"CONFIG":24652,"Ġretrofit":24653,"Ġemphasis":24654,"/header":24655,"ĠSomething":24656,"inished":24657,"='\".$":24658,"ĠValidators":24659,"Ġpolar":24660,"sections":24661,".aspx":24662,"Ġaspir":24663,".Mock":24664,"CodeGen":24665,"Ġpeut":24666,"Ġaccepting":24667,"Ġbacking":24668,"Picture":24669,"/ap":24670,"ег":24671,"_SEC":24672,"-use":24673,"annotation":24674,"Ġcognitive":24675,"Ġgrip":24676,"hour":24677,"ĠLegal":24678,"Ġepic":24679,".toolStrip":24680,".notify":24681,".Last":24682,"ORIZ":24683,"Middleware":24684,"criptions":24685,"lash":24686,"_FOUND":24687,"ĠLiverpool":24688,"Ġ{}\",":24689,"Install":24690,"Ġnit":24691,"Ġfigured":24692,"[len":24693,".Win":24694,".platform":24695,"Ġgambling":24696,"(dt":24697,"avery":24698,"ĉinclude":24699,"Whether":24700,"Routing":24701,"Ġtherap":24702,"Remote":24703,"ĠLoss":24704,"yll":24705,"Ġapproached":24706,"ĠVehicle":24707,"ĠAlpha":24708,"Ġvocê":24709,"answers":24710,"NSDictionary":24711,"consider":24712,"unused":24713,"ĠFan":24714,"orable":24715,"fre":24716,"ĠDISCLAIM":24717,"ĠActor":24718,".]":24719,"toHave":24720,".userId":24721,"Ġspeeds":24722,"eway":24723,"Ġrecurs":24724,"Ġг":24725,"_priv":24726,"!âĢĿĊĊ":24727,"Choice":24728,"Ġsettle":24729,"Ġplanes":24730,"'},":24731,"Tom":24732,"ITER":24733,"!\"Ċ":24734,"å»":24735,"achelor":24736,"Ġseparation":24737,"Ġdal":24738,"adj":24739,"Ġregisters":24740,"riz":24741,"ĠNotice":24742,"Ġlu":24743,"Ġcourage":24744,"Ġaxes":24745,"cellent":24746,".async":24747,"Ġcompatibility":24748,"ç«":24749,"Ġ!ĊĊ":24750,"ĉtitle":24751,"YLE":24752,"ĉmessage":24753,"UUID":24754,"OLDER":24755,"ĠHH":24756,"ĠStyleSheet":24757,"Ġaccessed":24758,".validation":24759,"tasks":24760,"Ġpollution":24761,".canvas":24762,"Ġingredient":24763,"ĠCabin":24764,"Ah":24765,"oldown":24766,"ĠNOI":24767,"ĠÃĹ":24768,"[f":24769,"educ":24770,"yalty":24771,"(not":24772,"_State":24773,"amen":24774,"Ġdao":24775,"udad":24776,"ellers":24777,"}&":24778,"licity":24779,"_WINDOW":24780,"Ġtatto":24781,"valor":24782,".Range":24783,"Ġreferenced":24784,"ĠReserve":24785,"Money":24786,"SCRIPT":24787,"/product":24788,"choices":24789,"Ġtin":24790,"ãĤĵ":24791,"Ġseparator":24792,"Ġpkg":24793,"ammed":24794,"ĠMAT":24795,"!!ĊĊ":24796,"Ġraid":24797,"Ġmotivation":24798,"ĠXP":24799,"ĠBackground":24800,"ĠQuaternion":24801,".defineProperty":24802,"iker":24803,"ĉparent":24804,"ĠOriginally":24805,"antage":24806,"ĠHans":24807,"Ġtimeline":24808,".cur":24809,"opic":24810,"ĠSequ":24811,"must":24812,"ĠCoal":24813,"Ġformatter":24814,"_RGB":24815,"Ġ_(\"":24816,"'}),Ċ":24817,"Ġ=================":24818,"ĠFUNCTION":24819,"Ġlng":24820,"icates":24821,"live":24822,"_engine":24823,"Ġtowns":24824,"'))ĊĊ":24825,"ĠPK":24826,"(api":24827,"ĉscanf":24828,"packet":24829,".phone":24830,"áĢ":24831,"ĠAndy":24832,"_NAMES":24833,"PLY":24834,"Ġmins":24835,"imi":24836,"Ġbrick":24837,"Ġblade":24838,".stdout":24839,"}`;Ċ":24840,"Shift":24841,"ĉsb":24842,"ĠChecks":24843,"Ġphenomenon":24844,"Avatar":24845,"Ġministry":24846,"rose":24847,"ĉFile":24848,"Ġtitled":24849,"(LOG":24850,"Ġgan":24851,"design":24852,"(),čĊ":24853,"Ġbones":24854,"stm":24855,"ÅĽÄĩ":24856,"ĠInputStream":24857,"Ġvolunt":24858,"ĠSerializable":24859,"Ġfighter":24860,"ĠDrag":24861,"Twitter":24862,"Ġsubsid":24863,"ç¼":24864,"Ġforums":24865,".loading":24866,"logged":24867,"_this":24868,"Ġterrain":24869,"Ġirre":24870,"ĠIng":24871,"ĠCN":24872,"_objects":24873,".uid":24874,"Ġconsciousness":24875,"TINGS":24876,"ĠGall":24877,"Ġportray":24878,"ĠDeveloper":24879,"Ġparticipant":24880,"Ġ\";čĊ":24881,"/model":24882,"ĠOperations":24883,"^\\":24884,"ĠLater":24885,"Ġraises":24886,"-none":24887,".meta":24888,"='.$":24889,"Finished":24890,"Ġreplacing":24891,"Ġsampling":24892,"ĠJen":24893,"\"There":24894,"REAL":24895,"ALE":24896,"ìĬ¤":24897,"Orders":24898,"_parameter":24899,"ĠOlympic":24900,"Ġtrès":24901,"Ġarena":24902,"iol":24903,";?>":24904,"Ġimpacts":24905,"ĠWS":24906,":get":24907,"Ġflights":24908,"ĠRussell":24909,"camera":24910,"Fn":24911,"sigma":24912,"Ġforcing":24913,"Ġlocals":24914,"Ġdeparture":24915,"Ġcelebration":24916,"ĠSay":24917,"ï¼Ĵ":24918,"ĠHills":24919,".hasOwnProperty":24920,"Ġtypings":24921,".API":24922,"Ġdonation":24923,"OperationException":24924,".Activity":24925,"cplusplus":24926,"ĠCharlie":24927,"Ġimported":24928,"Ġdann":24929,"Ġoccasions":24930,"Ġimplementing":24931,"Ġpurple":24932,".dialog":24933,"SQLException":24934,"erno":24935,"Ġwars":24936,"Ġpaste":24937,"Ġdecreased":24938,"Ġharsh":24939,"Ġelabor":24940,"inputs":24941,"ĠViews":24942,"ĠerrorMessage":24943,"_mul":24944,"ĉwrite":24945,"ĠCop":24946,"ĠAnnual":24947,"(button":24948,"Ġvida":24949,"bars":24950,"ĠHarvard":24951,"ĉexpect":24952,"Ġindexes":24953,"Ġdocumentary":24954,"Ġflesh":24955,"ORLD":24956,"ĠDelta":24957,"MAND":24958,"Brush":24959,"-column":24960,"Ġdevelopments":24961,"methodVisitor":24962,"slice":24963,"ĠPDO":24964,"Ġinvesting":24965,"irable":24966,"Ġxmlns":24967,"ï¼Ľ":24968,"arta":24969,"Ġtheories":24970,"_city":24971,"Ġ$__":24972,"Creating":24973,"(pr":24974,"Dropdown":24975,"ismatch":24976,"ĠNET":24977,"'])){Ċ":24978,"ĠValues":24979,"ĠSEO":24980,"ĠSTAT":24981,"Ġecosystem":24982,"Ġtempt":24983,"Ġ\\\\":24984,"Ġ//{Ċ":24985,"ĠChristopher":24986,"ĠKentucky":24987,"ĠHttpServletResponse":24988,"Ġhybrid":24989,"yon":24990,"Ġfeeding":24991,"ĠExtra":24992,"Norm":24993,"ITCH":24994,"ĠSean":24995,"ĠUpload":24996,"mun":24997,"pur":24998,"Ġpersistent":24999,"ĠIDC":25000,"ĠPerform":25001,".merge":25002,"_room":25003,"Meanwhile":25004,"!='":25005,"ĠWel":25006,"ArgsConstructor":25007,".Database":25008,"Ġcounting":25009,"()*":25010,"ĶåĽŀ":25011,"ĠTOP":25012,"mill":25013,"ĠDT":25014,"IGNED":25015,"ĠKB":25016,"Ġcomply":25017,"South":25018,"_collection":25019,"Chapter":25020,"Ġexplaining":25021,"_AM":25022,"_ts":25023,"cards":25024,"Ġquel":25025,"Ġpole":25026,"Ġtouchdown":25027,"ĠOthers":25028,"Ġpeers":25029,"ĠTypeError":25030,"Ġsixth":25031,"Ġcheer":25032,"Ġdispute":25033,"usc":25034,")],":25035,"thumb":25036,"Ġhiding":25037,"ĠSIG":25038,"likes":25039,"ĠPAGE":25040,".Reflection":25041,"Ġheadquarters":25042,"TING":25043,"ĠGhost":25044,"MLE":25045,"$Ċ":25046,"Ġcontrary":25047,"extend":25048,"']).":25049,"FFECT":25050,"ĠPinterest":25051,"úmero":25052,"ricane":25053,"ĉsession":25054,"Ġcrystal":25055,"-Control":25056,"overnment":25057,"ograf":25058,"-action":25059,"volume":25060,"ften":25061,"Ġuncon":25062,"Ġanimate":25063,"Ġlease":25064,"scr":25065,"Ġrefuse":25066,"ãĢĭ":25067,"ftp":25068,"information":25069,"Ġevaluated":25070,"Ġinjection":25071,"Ġjack":25072,"Ġworkshop":25073,"注":25074,"PTH":25075,"ĠTs":25076,"offer":25077,"ĉos":25078,"Ġkingdom":25079,"Missing":25080,"Ġlawmakers":25081,"extField":25082,"Ġsinging":25083,"abi":25084,"/client":25085,".media":25086,"ATEGORY":25087,"Signature":25088,"%',Ċ":25089,"ĠFuck":25090,"][:":25091,"Ġsensors":25092,"/com":25093,"ĠPrimary":25094,".SQL":25095,"_program":25096,"Ġpills":25097,"Ġintegral":25098,"Ġfleet":25099,"Ġdropping":25100,".sl":25101,"Been":25102,"Ġpets":25103,"Ġadvised":25104,"Ġdragon":25105,"_EDIT":25106,"(im":25107,"FER":25108,"ĠDrug":25109,"(random":25110,"Ġcompression":25111,"oust":25112,"[%":25113,"Ġbuyer":25114,"hop":25115,"Roles":25116,"manage":25117,"Ġpainful":25118,"ĠBranch":25119,"-modal":25120,"enant":25121,"ĠMesh":25122,"/font":25123,"ĠGraham":25124,"Ġâĺ":25125,"Ġnc":25126,"ĠFrancis":25127,"Ġspecification":25128,"Ġdamages":25129,"-config":25130,"Ġtheoret":25131,"secure":25132,"_multi":25133,"aceutical":25134,"Ġdemanding":25135,"enne":25136,"ISTS":25137,"()));ĊĊ":25138,"Reason":25139,"Recent":25140,"phase":25141,"Ġpsy":25142,"_MAN":25143,"Ġvolunteer":25144,"å¿":25145,"istributed":25146,"lio":25147,"Ġproductivity":25148,"_comm":25149,"Spring":25150,"nis":25151,".weight":25152,"ĠCancer":25153,"Alloc":25154,"ĠTweet":25155,"Ġseparately":25156,"ĉcheck":25157,"_properties":25158,".Unit":25159,"_CLK":25160,"Ġgt":25161,"Ġ();ĊĊ":25162,"Ġhandy":25163,"ĠThompson":25164,"Ġunnecessary":25165,"ĠReader":25166,"GN":25167,"=request":25168,"ĠUtility":25169,".Repository":25170,"ĠAx":25171,"hydr":25172,"ieu":25173,"Ġthy":25174,"Ġlt":25175,"_mail":25176,"ä¿®æĶ¹":25177,"ailand":25178,"ĠPhilip":25179,"Ġbitter":25180,"Ġbetting":25181,"Ġtimed":25182,"ocks":25183,"'a":25184,"Ġalgorithms":25185,"Ġreinterpret":25186,"Ġtoss":25187,"rogen":25188,"Ġhoped":25189,"(selected":25190,"Ġventure":25191,"TEX":25192,"ĠLeave":25193,".Substring":25194,"Ġgrateful":25195,"uka":25196,"ĠConsumer":25197,"Ġaggreg":25198,"Circle":25199,"à¸ģ":25200,"_blocks":25201,"Ġlegally":25202,"Ġ\"|":25203,"ãĥĥ":25204,".board":25205,".Ab":25206,"Functions":25207,"recipe":25208,"èĩ":25209,"ĠOxford":25210,"Ġwholes":25211,".Build":25212,"_changed":25213,"hai":25214,"Ġdepartments":25215,"Imp":25216,"Ġcoalition":25217,"INFRINGEMENT":25218,"Ġempower":25219,"itches":25220,"North":25221,"Ġinflamm":25222,"ONSE":25223,"Ġmissile":25224,"ĠRaj":25225,"ĠIssue":25226,"Ġatoi":25227,"caled":25228,".Controllers":25229,"ĠWolf":25230,"Ġcrushers":25231,"á»ĩ":25232,".Auth":25233,".addAttribute":25234,"his":25235,"Ġboots":25236,".clean":25237,"camp":25238,"Ġtenant":25239,"Ġtune":25240,"Ġ{}'.":25241,"Ġworkout":25242,"Repo":25243,"Ġpartially":25244,"MISSION":25245,"jamin":25246,"ĠSB":25247,"Ġdetermination":25248,"Ġ'');Ċ":25249,"ĠBeng":25250,"Ġvos":25251,"Ġinhab":25252,"/lang":25253,"sburgh":25254,"Executor":25255,"hone":25256,"ĠChallenge":25257,"_links":25258,".Level":25259,"Ġunderground":25260,"-code":25261,"Ġoptimization":25262,"logging":25263,"_dest":25264,"Ġsnake":25265,"Ġchemicals":25266,"_IMPORTED":25267,"adoop":25268,"ĠTHAT":25269,"managed":25270,"Ġreduces":25271,"ĠREAL":25272,"ĠGuy":25273,"_GENERIC":25274,"/********************************":25275,".amount":25276,"Ġdere":25277,"getTime":25278,"Ġpant":25279,"anonymous":25280,"Ġharmony":25281,"ĠAlan":25282,"Ġscenarios":25283,"Ġdirt":25284,"htags":25285,"Mc":25286,"Shell":25287,"rin":25288,"{čĊčĊ":25289,".pow":25290,"ĉclient":25291,"Ġconspiracy":25292,"Ġadmission":25293,"ĠRegional":25294,"ĠViewController":25295,"ĠPhilippines":25296,"Ġdepos":25297,"Ġpap":25298,"ĠPad":25299,"Paul":25300,".ComboBox":25301,"Ġtutor":25302,"ĠRecipe":25303,"writing":25304,"Ġcontributor":25305,"OTH":25306,"Small":25307,"VI":25308,"Ġhacer":25309,"equ":25310,"ĠExamples":25311,"human":25312,".messages":25313,"ĉtyp":25314,"Ġ(čĊ":25315,"ĠSSL":25316,"LEN":25317,"ĠRomney":25318,"(grid":25319,"ĉmin":25320,"Ġ>ĊĊ":25321,"Ġfruits":25322,"Ġvoter":25323,"Inline":25324,"pane":25325,"ĠCollections":25326,"charset":25327,"Ġspam":25328,"zb":25329,"itemap":25330,"Ġsucceeded":25331,"_COL":25332,"Ġelapsed":25333,"imeter":25334,"Ġrecovered":25335,"Tensor":25336,"hattan":25337,".setup":25338,"isto":25339,"(head":25340,"ĠSIZE":25341,"Ġtactics":25342,"Ġdistur":25343,"Ġpreval":25344,"icios":25345,"(Value":25346,"_cols":25347,"ĠFat":25348,"Ġseal":25349,"Ġsons":25350,"Ġensures":25351,"Ġpressing":25352,"=&":25353,"igenous":25354,"Ġharassment":25355,"_JSON":25356,"Ġignor":25357,"ynomial":25358,"omer":25359,"_static":25360,"Ġsignificance":25361,"Ġcircles":25362,"_System":25363,"Ġdiscipline":25364,"Ġdressed":25365,"Ġsphere":25366,"Ġclimb":25367,"_actions":25368,"ĠBab":25369,"Ġ'=',":25370,"_schema":25371,"\"use":25372,"Ġunders":25373,"Ġcups":25374,".screen":25375,"/new":25376,"Ġappearing":25377,"TOP":25378,"vised":25379,"clang":25380,"Ġinvestigators":25381,"Ġmysterious":25382,"Ġpromising":25383,"Ġqualify":25384,"Ġcave":25385,"Ġequip":25386,"=x":25387,"GT":25388,"(link":25389,".velocity":25390,".erase":25391,"oter":25392,"++++++++":25393,"profit":25394,"Ġzones":25395,"_uid":25396,"-ser":25397,"Ġobjectives":25398,"Ġmilf":25399,"webkit":25400,"(match":25401,"neh":25402,"ĠAssociated":25403,"ĠTodo":25404,"=d":25405,"Cam":25406,"Ġvocal":25407,"Ġsudo":25408,"(EX":25409,"Ġtrou":25410,"ABC":25411,".bean":25412,"ĠGround":25413,"ĠREST":25414,"weets":25415,"Ing":25416,"imon":25417,"_bus":25418,"ĠCOLOR":25419,"unto":25420,"Ġfoss":25421,"ĠLinks":25422,"äng":25423,"/forms":25424,"prises":25425,"Ġachievement":25426,"CALL":25427,"елÑĮ":25428,"ĠVerify":25429,"_SOURCE":25430,"aptcha":25431,"IDD":25432,"_reference":25433,"Gold":25434,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":25435,"Receiver":25436,"Ġaj":25437,"_direction":25438,"}]":25439,"ĠCompet":25440,"Ġbang":25441,"ĠCass":25442,"-url":25443,"techn":25444,"ĠJerusalem":25445,"longitude":25446,"');čĊčĊ":25447,"Ġwinners":25448,"Tasks":25449,"ĠDMA":25450,"Ġtooltip":25451,"İ·":25452,"ĠBra":25453,"_duration":25454,"cury":25455,"parents":25456,"---->(":25526,"ĠKir":25527,"Ġintros":25528,"Ġsketch":25529,"Ġskilled":25530,"Ġimmer":25531,"Ġadequate":25532,"_rep":25533,"(header":25534,"_like":25535,"Ġperceived":25536,"ssh":25537,"Ġassuming":25538,"Ġff":25539,"_uuid":25540,"ulas":25541,"Ġdemocratic":25542,".entities":25543,"Series":25544,"aphore":25545,"Ġnewer":25546,"}(":25547,"SEC":25548,"airo":25549,"Ġcommod":25550,"Ġprivilege":25551,"Ġdeux":25552,"ĠHop":25553,".'/":25554,"ctic":25555,".';Ċ":25556,"C":25630,"ĠWarren":25631,"Ġoptimizer":25632,"ĠSERVICES":25633,"_oper":25634,"getAttribute":25635,"ĠMcK":25636,"_self":25637,".rs":25638,"\")ĊĊĊ":25639,"GetComponent":25640,"erce":25641,"Ġtous":25642,"units":25643,"']);čĊ":25644,"Zoom":25645,"/E":25646,"Ġobsc":25647,"Ġfastest":25648,"online":25649,"Ġpeaceful":25650,"ffen":25651,"Ġcargo":25652,"ĉpr":25653,"Ġseeks":25654,"zu":25655,"Trim":25656,"Ġward":25657,"Ġverd":25658,"Ġblogs":25659,".exceptions":25660,"ĠPremium":25661,"ĠNetherlands":25662,"Safe":25663,"Finish":25664,"ĠAlbum":25665,"_ACC":25666,"=this":25667,"virtual":25668,"]>":25669,"_LABEL":25670,"ĠNich":25671,"_win":25672,"ĠAaron":25673,"WP":25674,";$":25675,"aims":25676,"ĠImageView":25677,"Ġendless":25678,"ERA":25679,"_DISABLE":25680,"Ġcancelled":25681,"-us":25682,"Ġinspection":25683,"emin":25684,"ĠGrey":25685,"-open":25686,"Ġiterations":25687,".owner":25688,"Ġkeras":25689,".Password":25690,"ĠRy":25691,"ĠINS":25692,"Air":25693,"ĠSeveral":25694,".TabStop":25695,"INGLE":25696,"ĠHair":25697,"ĠCanvas":25698,"AAAA":25699,"Ġflaw":25700,"cedes":25701,".Report":25702,"íĬ":25703,"ĠTips":25704,"criptors":25705,".transaction":25706,".Spring":25707,"Ġviewer":25708,"Ġinsights":25709,"è¾ĵ":25710,"ordion":25711,"UINT":25712,"seek":25713,"ĠAuf":25714,"ìŀIJ":25715,"Ġstrain":25716,"Tooltip":25717,"Ġdz":25718,"ignal":25719,"adt":25720,"Ġuc":25721,"finite":25722,"Ġnm":25723,".cmd":25724,"ĠMySql":25725,"[data":25726,".jackson":25727,".tree":25728,"RequestParam":25729,"_agent":25730,"\")]čĊ":25731,"Ġassass":25732,"(Constants":25733,":ss":25734,"ĠMAN":25735,"+-+-":25736,"ĠBottom":25737,"prints":25738,"ĠSame":25739,"@Autowired":25740,"swap":25741,"ición":25742,"Ġprotesters":25743,"Ġhoney":25744,"ĠVeter":25745,"(Calendar":25746,"-ad":25747,"ĠBrooklyn":25748,"Life":25749,"_VAR":25750,"zech":25751,"ĠCALL":25752,"_CAST":25753,"ĠElection":25754,"Ġthickness":25755,"Very":25756,"_INTEGER":25757,"-dev":25758,"))))":25759,"apat":25760,"oooo":25761,"demo":25762,"ĠparseFloat":25763,"ĠRather":25764,"STIT":25765,"maker":25766,"[current":25767,"chrono":25768,"Ġchrist":25769,"ãģª":25770,"ĠDetail":25771,"ưá»":25772,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":25773,"Ġsul":25774,"idency":25775,"Que":25776,"Ġelegant":25777,"apons":25778,"Ġdishes":25779,"Ġintegers":25780,"(read":25781,"findViewById":25782,"ĠAmount":25783,"ĠSkip":25784,"Ġhabits":25785,"*)(":25786,"Ġmonsters":25787,"MAC":25788,":end":25789,"Ġfrank":25790,"Assembly":25791,"Ġdfs":25792,"Ġneut":25793,"_TYPES":25794,"equal":25795,"loyd":25796,"(uri":25797,"Ġchi":25798,"Ġdefendant":25799,"Ġconflicts":25800,"Ġvil":25801,"-js":25802,"ĠPeace":25803,"Ġmutable":25804,")sender":25805,"ĠFocus":25806,"建":25807,"Ġappreciated":25808,"sleep":25809,"ĠRED":25810,"Culture":25811,"Ġdesigners":25812,"_generator":25813,"codes":25814,"/ex":25815,".GetValue":25816,"umbled":25817,".scalajs":25818,"peror":25819,"Ġveterans":25820,"Ġ})čĊ":25821,"Ġunfortunately":25822,"_CREATE":25823,"Mass":25824,"ĠCLAIM":25825,"ĠMeet":25826,"_support":25827,"Bank":25828,"().Ċ":25829,"Dark":25830,"_LOW":25831,"ĠMining":25832,"ĠOwner":25833,"iera":25834,"Cliente":25835,"Ġencouraging":25836,">S":25837,"Ġboyfriend":25838,"ĠHalf":25839,"ĠACC":25840,"Aff":25841,"_ar":25842,"-life":25843,"cx":25844,".JButton":25845,"izado":25846,".zero":25847,".openqa":25848,"oton":25849,".textContent":25850,"Ġtoll":25851,"atie":25852,"Ġballot":25853,"-number":25854,".Exception":25855,"ĉparams":25856,"circle":25857,"-map":25858,"Ġnap":25859,"ĠRobot":25860,"ĠIch":25861,"registration":25862,"Amazon":25863,"rollment":25864,"(exp":25865,"Ġtanks":25866,"ĠGordon":25867,"Ġmachinery":25868,"Ġbaseline":25869,"æĭ":25870,"Ø©":25871,"ĠConvention":25872,"ĉconfig":25873,"ookies":25874,"mult":25875,"Records":25876,"ĠEST":25877,"Ġgarbage":25878,"Ġconform":25879,"idal":25880,"Ġbarg":25881,"Ġsurvived":25882,"Ġinvestigations":25883,".containsKey":25884,"--------------------------------------------------------------------------Ċ":25885,"ortion":25886,"Ġhorr":25887,"_http":25888,"Ġmant":25889,"];čĊčĊ":25890,"binary":25891,"empl":25892,"Ġinquiry":25893,"ĠMeanwhile":25894,"Ġcollecting":25895,".EntityFramework":25896,"\",ĊĊ":25897,"ĠPic":25898,"@Inject":25899,"ickness":25900,"ĠBinding":25901,"Ġcontrolling":25902,"reverse":25903,"Ġchairs":25904,"sembled":25905,"(add":25906,"Disabled":25907,"anas":25908,".translate":25909,"-----------Ċ":25910,"Ġreflected":25911,"\"]ĊĊ":25912,"External":25913,"Arrow":25914,"Singleton":25915,"%x":25916,"ĠÅ":25917,"Ġancest":25918,"ĠOrleans":25919,"ĉcmd":25920,"Ġprohibited":25921,"ithmetic":25922,"(channel":25923,"_css":25924,"Forward":25925,".socket":25926,"Ġluc":25927,"âĨ":25928,"ĠFirefox":25929,"ĠMovies":25930,")_":25931,".ends":25932,"(shape":25933,"Ġdealt":25934,"Ġsaves":25935,"Ġglory":25936,"Ġmejor":25937,"Ġbreathing":25938,"Ġeller":25939,"getData":25940,"Ġangles":25941,"Ġtoolbar":25942,"Ġspacing":25943,"IPS":25944,"Ġfloors":25945,"_ACTIVE":25946,"Ġshuffle":25947,"/shared":25948,"ĠEle":25949,"edish":25950,"Ġwebcam":25951,".expect":25952,"iloc":25953,"ĠIncludes":25954,"Ġtweeted":25955,"Ġ:)":25956,"ĠEssay":25957,"Fix":25958,"-between":25959,"_web":25960,".conv":25961,"Ġracism":25962,"Ġreflects":25963,"umm":25964,"иÑĤе":25965,"_footer":25966,"/docs":25967,"ĠPour":25968,"NgModule":25969,".initialize":25970,"patterns":25971,"_In":25972,"ĠAbb":25973,"*čĊ":25974,"Ġsentiment":25975,"buff":25976,"_counts":25977,"Ġreuse":25978,"chunk":25979,"Ġimposed":25980,"PrimaryKey":25981,"Foreground":25982,"Ġconsumed":25983,"?!":25984,"Ġdick":25985,"Ġchron":25986,"ĠFern":25987,"Ġresponsive":25988,"Ġinsect":25989,"iculty":25990,"Ġrw":25991,"Ġalike":25992,"Ġsubset":25993,"ĠCookies":25994,"ĠPair":25995,"Ġtier":25996,"IFO":25997,"avour":25998,"ĠQU":25999,",sizeof":26000,"Ġmerged":26001,"mv":26002,"itol":26003,"ylon":26004,"Ġjumped":26005,".role":26006,"ensaje":26007,"Rules":26008,"Ġbrowse":26009,"Animator":26010,"Ġyoga":26011,"Ġvariants":26012,"Ġcourtesy":26013,"uran":26014,"pbs":26015,"elseif":26016,"Alt":26017,"ĠLane":26018,"CLK":26019,"IMARY":26020,"_PROPERTY":26021,"ï¼IJ":26022,"Ġchan":26023,"Ġgradually":26024,"Ġshake":26025,"Ġblonde":26026,"...\");Ċ":26027,"-sex":26028,"Ġgameplay":26029,"acies":26030,".refresh":26031,"USB":26032,"ĠPlot":26033,"Was":26034,"issippi":26035,"ĠTensor":26036,"Ġcryptocurrency":26037,"Ġdifficulties":26038,"Deleted":26039,"Without":26040,"_append":26041,"_ver":26042,"\"))čĊ":26043,"Ġhonestly":26044,"Ġpivot":26045,"Ġtemps":26046,"_ps":26047,"ĠUnlike":26048,"[:-":26049,"VS":26050,"_inf":26051,"Ġjunior":26052,"Ġanimations":26053,"Ġfilepath":26054,"?{{$":26076,"Ġunicode":26077,"places":26078,"ĠCoffee":26079,".SE":26080,"ĠPAR":26081,"(txt":26082,"gebra":26083,"Ġfires":26084,"MainWindow":26085,"medium":26086,"Ġ(âĢľ":26087,"Ġlg":26088,"Ġcmp":26089,"/base":26090,"_layers":26091,"_entries":26092,"Ġadminister":26093,"ĠSUCH":26094,"BP":26095,"ĠScottish":26096,"ĉčĊĉčĊ":26097,"guard":26098,"ĠStrong":26099,"Insn":26100,"ĠCAP":26101,"asury":26102,"ĠSEE":26103,"Clock":26104,"erie":26105,"\\models":26106,"Ġ$$":26107,"ĠCab":26108,"Ġwurde":26109,"Ġsoldier":26110,"Ġclips":26111,"Ġarrangement":26112,"ĠWonder":26113,"ĠHorn":26114,"Ġscared":26115,"Ġcure":26116,"mkdir":26117,"Ġaligned":26118,"ĠPink":26119,"Ġlanded":26120,"Dimension":26121,"ScrollPane":26122,".chat":26123,".With":26124,"ĠTrain":26125,"].Ċ":26126,"Ġthirty":26127,"Ġdurable":26128,"Ġld":26129,"Ġlateinit":26130,"Ġcharts":26131,"Ġinsult":26132,".Fatal":26133,"_ct":26134,"Ġmasks":26135,"CLUDED":26136,"President":26137,"Ġcolours":26138,"gments":26139,".attributes":26140,"ĠFlex":26141,"ĠClock":26142,"ÃŃcul":26143,"imen":26144,"JO":26145,"ĠRegex":26146,"_LINK":26147,"Ġcouch":26148,"ĠINPUT":26149,"Ġbeating":26150,"business":26151,"preced":26152,".unit":26153,"ĠFel":26154,"Never":26155,"ospel":26156,".startswith":26157,"ĠEPA":26158,".only":26159,"Ġpreventing":26160,"yer":26161,"ColumnName":26162,"Ġelevation":26163,"flu":26164,"icycle":26165,"Ġoffline":26166,"Toolbar":26167,"Ġcompeting":26168,")].":26169,"Ġmog":26170,"ĠisValid":26171,"Ask":26172,"_av":26173,"_lat":26174,"ANC":26175,"ĠJoh":26176,"kers":26177,"Ġguards":26178,"Ġchains":26179,"ĠSimpleDateFormat":26180,".static":26181,"Ġvessel":26182,"Ġmud":26183,"Ġstabil":26184,"Ġstret":26185,"gm":26186,"amation":26187,"çľ":26188,"-with":26189,"Ġros":26190,"_PA":26191,"Ġresultado":26192,"Ġconfidential":26193,"ĠTokyo":26194,"ĉusing":26195,"ĠMathf":26196,"ombine":26197,"ĠESPN":26198,"Ġdealers":26199,"Ġdismissed":26200,"TRY":26201,"Ġteens":26202,"records":26203,"Ġwings":26204,"gallery":26205,"accounts":26206,"_LIB":26207,"Ġjacket":26208,"ĠNSObject":26209,"Ġstones":26210,"ĠDelivery":26211,"ĠDiet":26212,"/watch":26213,"Ġtoilet":26214,"ĠGuest":26215,".day":26216,"Ġintval":26217,"Visit":26218,"Ġinvestigated":26219,"Ġpentru":26220,"ĠTheatre":26221,"andidates":26222,"Lang":26223,"ĠServ":26224,"Ġcontrollers":26225,"ĠsetTitle":26226,"NP":26227,"amy":26228,"flat":26229,"(ui":26230,"_document":26231,"èĥ½":26232,"ĠCoin":26233,"ĠAdams":26234,"ptic":26235,"Ġproductive":26236,"Ġaccomplished":26237,"čĊčĊčĊčĊ":26238,"Ġdeferred":26239,"ientes":26240,"Ġsinc":26241,"olars":26242,"Rightarrow":26243,"Ġvariations":26244,"(offset":26245,".LayoutInflater":26246,"Ġsuspend":26247,"Ġprevention":26248,"_private":26249,"_js":26250,"âĺħ":26251,"Ġwieder":26252,"atum":26253,"ĴĮ":26254,"Ġappearances":26255,".Document":26256,"Ġvalidates":26257,"calendar":26258,"}\";Ċ":26259,".demo":26260,"conut":26261,"Ġcorrection":26262,"ĠDeal":26263,"Ġbatteries":26264,".duration":26265,",\\":26266,"_marker":26267,"multi":26268,"Ġhalt":26269,"Ġcms":26270,"Ġshaped":26271,"Bro":26272,"reduce":26273,"Ġ####":26274,"CTOR":26275,"ĠBenef":26276,"Ġiconic":26277,"Ġpiano":26278,"Ġeffectiveness":26279,"|.Ċ":26280,"Ġajax":26281,"Ġvolumes":26282,"ม":26283,"Ġcljs":26284,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":26285,"aths":26286,"raits":26287,"大":26288,"Ñĸ":26289,"_mult":26290,"Ġfascinating":26291,"Average":26292,"Ġpré":26293,"ĠChairman":26294,".findElement":26295,"_pin":26296,"Ġcomparing":26297,"Ġdarkness":26298,"-Fi":26299,"-server":26300,"Ġselecting":26301,"sterdam":26302,"ĠParts":26303,"FORMATION":26304,"Ġnoting":26305,"Ġpile":26306,"ogs":26307,"Ġpalette":26308,"_do":26309,"itize":26310,"()(":26311,"Ġdefining":26312,"Ġremainder":26313,"Units":26314,"_TASK":26315,"HttpClient":26316,"Social":26317,"Ġfundra":26318,"NR":26319,"chest":26320,"Currency":26321,".adapter":26322,"Ġdop":26323,"unting":26324,"ANGUAGE":26325,"\"He":26326,"ĉindex":26327,"_package":26328,".Icon":26329,"Ġrepet":26330,"mass":26331,"=\".$":26332,"ĠSud":26333,"Ġlid":26334,"province":26335,"ìľ":26336,"GPIO":26337,"Ðļ":26338,"ĠMySQL":26339,"Ġdocs":26340,"ĠGA":26341,"Ġipsum":26342,"Kernel":26343,"Ġaccepts":26344,"Ġfitting":26345,"Ġcuando":26346,"Ġduplic":26347,"ĠBrother":26348,"ĠKle":26349,"nums":26350,"Ġmorph":26351,"Ġ########":26352,"ĠCGPoint":26353,"manual":26667,"ĠTechnical":26668,"Ġcorporation":26669,"ĠHW":26670,"anka":26671,"TAIL":26672,"istas":26673,"Ġperforms":26674,"ĠBehavior":26675,".For":26676,"_ORDER":26677,"ĠKick":26678,"Ġcallbacks":26679,"_dr":26680,"uego":26681,"hub":26682,"ufficient":26683,"sky":26684,"Ġbp":26685,"htable":26686,"ĠONLY":26687,"ĠAUTHORS":26688,".Argument":26689,"\"};Ċ":26690,"ĠThunder":26691,"ĠKom":26692,".Should":26693,"AUTH":26694,"ahu":26695,"_payment":26696,"Ġstarter":26697,"ìĦľ":26698,"ìļ©":26699,"Blog":26700,".patch":26701,"Ġgoverned":26702,"assy":26703,"-found":26704,"Ġtheater":26705,"ĠFontWeight":26706,"ĠBatman":26707,"\"If":26708,".Random":26709,"_delta":26710,"ĠCE":26711,"Authenticated":26712,"Ġdrone":26713,"Ġcous":26714,"radius":26715,"Mer":26716,"(None":26717,"ĠNJ":26718,"_headers":26719,"Ġamer":26720,"pytest":26721,"ĠActions":26722,"ĉĉĉĠĠĠĠ":26723,"Ġett":26724,"Ġholy":26725,"Ġuncomfort":26726,"ĠNin":26727,"ĠDecimal":26728,"ĠMessages":26729,".sender":26730,"]])Ċ":26731,"Ġembrace":26732,"Though":26733,"/sp":26734,"Ġcultures":26735,"Ġhighway":26736,"tar":26737,".fail":26738,"_hidden":26739,"ĠcomponentDidMount":26740,"ĠWright":26741,"Ġjag":26742,"_il":26743,"../../../":26744,"igu":26745,"Food":26746,"Ġace":26747,"Ġaños":26748,"USD":26749,"Ġmutual":26750,"Logic":26751,"Ġtemple":26752,"Ġbriefly":26753,"ĠTrip":26754,"classmethod":26755,"defaults":26756,"Ġchunks":26757,",,,,":26758,"ĠReason":26759,"$id":26760,"-ups":26761,"Ġdamn":26762,"Ġtrucks":26763,"Ġunlimited":26764,"Ġsculpt":26765,"ĠCards":26766,"Ġautor":26767,"ĠTesting":26768,"Ġdiese":26769,"shops":26770,"ç´":26771,"(payload":26772,"ĠPATH":26773,"ĠMemorial":26774,"Ġridiculous":26775,"egree":26776,"-winning":26777,"Ġrehab":26778,"Ġsophisticated":26779,"wpdb":26780,"ĉpath":26781,"!\";Ċ":26782,"_SYS":26783,".speed":26784,"Ġsoap":26785,"suffix":26786,"Wrap":26787,"Ġenhancement":26788,"Ãī":26789,"úb":26790,"Ġplaylist":26791,"Ġmixing":26792,"antidad":26793,"=\"\";Ċ":26794,"ĠRevision":26795,"ĠBeat":26796,".inc":26797,"-way":26798,"encias":26799,"ulers":26800,"Cat":26801,"idel":26802,"ĠShip":26803,".setColor":26804,"Ġthreatening":26805,".modules":26806,"Ġafterwards":26807,"ĠDashboard":26808,"ĊĠĊ":26809,"Signal":26810,"Ġprimer":26811,"orneys":26812,"iciary":26813,"Ġligne":26814,"_predict":26815,"Ġaest":26816,"_https":26817,">:":26818,"ĠLex":26819,"Ġrencontres":26820,"egral":26821,"scala":26822,"_family":26823,"ÃŁen":26824,"_sym":26825,"Ġuncertainty":26826,"ĠVALUE":26827,"Ġ};čĊčĊ":26828,"Ġbroader":26829,"Ġhorses":26830,"ãģĿ":26831,"ĠKal":26832,"oba":26833,"_INET":26834,"ĠKill":26835,"jquery":26836,"amination":26837,"[@\"":26838,"Ġmuj":26839,"###Ċ":26840,"FirstOrDefault":26841,"thenReturn":26842,"Che":26843,"/footer":26844,"Ġparks":26845,"asje":26846,"ĠGulf":26847,"Ġmodest":26848,".Init":26849,"ï¼ŁĊĊ":26850,"Ġprospects":26851,"Ġsvg":26852,"Ġåı":26853,".Dialog":26854,"_NET":26855,"Ġ(($":26856,"Ġek":26857,"ĠWarning":26858,"ĠMK":26859,"":27166,"ĠRepair":27167,"_BE":27168,"Brand":27169,"uart":27170,"preview":27171,"Ġinitiatives":27172,"running":27173,"bang":27174,"ĉupdate":27175,"ĠCoach":27176,"Rich":27177,"Ġyoutube":27178,"Ġritual":27179,"appa":27180,"ĠRobinson":27181,"precision":27182,"////////////////////////////////////////////////////////////////////////////":27183,"=[]Ċ":27184,"Ġcelebrated":27185,"OTO":27186,"Ġinclusion":27187,"JP":27188,"';čĊčĊ":27189,"Ġnotable":27190,"(_.":27191,"Managed":27192,"Ġguides":27193," ":27194,"atedRoute":27195,"ĠAdjust":27196,"Ġcolored":27197,"_scores":27198,"ĠTesla":27199,"_progress":27200,".inst":27201,"['_":27202,".flags":27203,"Ġfclose":27204,"_OPER":27205,"ży":27206,"_note":27207,"Ġtransgender":27208,"åķ":27209,"RIPT":27210,"Ġabsent":27211,"Ġamet":27212,"Ġoperand":27213,"ë©":27214,"Ġhood":27215,"toLowerCase":27216,"avo":27217,"ĠCircuit":27218,"ĠLind":27219,"--}}Ċ":27220,"=m":27221,"Ġsuppress":27222,"ĠMAP":27223,"iang":27224,"-admin":27225,"Ġsidebar":27226,"ĠBu":27227,"ĠHex":27228,",F":27229,"ĠSignal":27230,"Ġtransparency":27231,"ĠFederation":27232,"/V":27233,"Req":27234,"Ġpulse":27235,"Ġtends":27236,"Numbers":27237,"%'":27238,"Ġdeport":27239,"datas":27240,"_UINT":27241,"_tra":27242,"oko":27243,"Ġ\"?":27244,"compet":27245,"solete":27246,"undry":27247,"Ġoverlap":27248,"}`,Ċ":27249,".ly":27250,"_summary":27251,"ĠLost":27252,".Center":27253,"Ġdisability":27254,".Serialization":27255,"Ġgeom":27256,"Ġ?:":27257,"ĠWo":27258,"Ġshipped":27259,"Ĥæķ°":27260,"Ġugly":27261,"Ġexcitement":27262,"Ġexterior":27263,"Ġcheckout":27264,"Ġkur":27265,",D":27266,"ĠAlaska":27267,"Ġsynthetic":27268,"ĠBudget":27269,"ĠSubscribe":27270,"Ġ&Ċ":27271,"ÈĻi":27272,"ĠYu":27273,"ĉquery":27274,"}.Ċ":27275,"Ġtraged":27276,"assen":27277,"Ġaccommodation":27278,"Ġphysician":27279,"Ġrenamed":27280,"Ġtidak":27281,"zÄħ":27282,"Ġminus":27283,"nych":27284,"_EXCEPTION":27285,"threads":27286,"Ġtire":27287,"_created":27288,"ensure":27289,"Ġworthy":27290,"Ġexcuse":27291,"Ġcloth":27292,".parentNode":27293,"/platform":27294,"ĠUFC":27295,"ĠGtk":27296,"unny":27297,"Ġgibt":27298,"keley":27299,"hum":27300,"(tx":27301,"ĉdev":27302,"Ġoutfit":27303,"doors":27304,"Ġfon":27305,"icut":27306,"volatile":27307,"Ġhomosex":27308,"Maximum":27309,"Ġexpend":27310,"Ġ});ĊĊĊ":27311,"Eq":27312,"onders":27313,"department":27314,"ĠPhysics":27315,"\"});Ċ":27316,"Ġparad":27317,".Str":27318,"Ġsele":27319,"IFIED":27320,"Ġdelivers":27321,"ivan":27322,"Ġresponsibilities":27323,"Ġadvocates":27324,"èµ":27325,"ĠRID":27326,".parameters":27327,"Metrics":27328,"ronics":27329,"ĠUITableViewCell":27330,"Absolute":27331,"ipse":27332,"ylum":27333,"MLElement":27334,"_VALID":27335,"\\<^":27530,"Ġios":27531,"sound":27532,"\"];":27533,"Ġfreed":27534,"rottle":27535,"ĠLower":27536,"[count":27537,"åĿ":27538,"Ġpale":27539,"ĠWayne":27540,"earth":27541,"_categories":27542,"UCK":27543,".metadata":27544,"Ġsummon":27545,"HOME":27546,"олÑĮз":27547,"Ġmanufactured":27548,"Ġdock":27549,"Ġcompetitors":27550,"_MODEL":27551,"okia":27552,"ĠHey":27553,"ο":27554,"Ġbackward":27555,"ĠPOSS":27556,"ropa":27557,"Ġcri":27558,"_OBJ":27559,"Transport":27560,"-high":27561,"Ġerotik":27562,"_slot":27563,"Ġartic":27564,"_framework":27565,"-serif":27566,"ĠSqlDbType":27567,"')(":27568,"+\"/":27569,"Ġwore":27570,"Sil":27571,"Ġstoring":27572,"ĠPhase":27573,"uant":27574,"Ġbump":27575,"inho":27576,"Ġdign":27577,"Ġbacks":27578,"qq":27579,"(hash":27580,"Ġgeo":27581,"Ġtender":27582,"Logo":27583,"!)Ċ":27584,"ĠMX":27585,"ĠArthur":27586,"essoa":27587,"_Ch":27588,"Ġbedrooms":27589,"=\"#\"><":27590,"Ġthroat":27591,"insic":27592,".integer":27593,"Ġprimitive":27594,"Truthy":27595,"Ġfacilitate":27596,"Ġcreativity":27597,"ĠDNS":27598,"Ġgra":27599,"uez":27600,"Ġcountless":27601,"ĠPoland":27602,"'M":27603,"ĠDist":27604,"Ġvest":27605,"Ġcertification":27606,"á»ij":27607,"held":27608,"extensions":27609,"(static":27610,"Ġgrades":27611,"ĠUber":27612,"ãģŁ":27613,"Ġ[])Ċ":27614,"datos":27615,"ĠgetData":27616,"ĠCharg":27617,"ĠBS":27618,".microsoft":27619,".video":27620,".direction":27621,"->{'":27622,"lua":27623,"apest":27624,"Ġboiler":27625,"erek":27626,"Ġdecides":27627,".jar":27628,"ISC":27629,"ĠWords":27630,"(CON":27631,"EMPLATE":27632,"reeze":27633,"shots":27634,"apps":27635,"unted":27636,".setName":27637,"::<":27638,"-bold":27639,"ê²":27640,"å¯Ĩ":27641,"Longrightarrow":27642,"Ġunfair":27643,"Ġearning":27644,"Ġshelf":27645,"UREMENT":27646,"Ġidle":27647,"_MENU":27648,".Custom":27649,"AGER":27650,"-\"":27651,"_switch":27652,"because":27653,")view":27654,"mare":27655,"_condition":27656,"ĠStarting":27657,"Mvc":27658,"(pre":27659,"dump":27660,"_LOCK":27661,"atetime":27662,".callback":27663,"ĠCer":27664,"opol":27665,"ibrary":27666,"Ġreservation":27667,"ĉĉĉĉĉĉĉĊ":27668,"lector":27669,"graduate":27670,"Ġgenerous":27671,"Ġion":27672,"ricao":27673,"mq":27674,"_complete":27675,"(cursor":27676,"ĠFormControl":27677,":center":27678,"Ġsubstitute":27679,"ĠPlanning":27680,"Ġpension":27681,"Ġrecommendation":27682,"ĠTags":27683,"Ġgef":27684,"Ġalbums":27685,"Ġwashing":27686,"roc":27687,"Ġtrains":27688,"atings":27689,"Ġexponent":27690,"ackbar":27691,"-ln":27692,"ág":27693,".DataAnnotations":27694,"ĠEIF":27695,"ĠMalaysia":27696,"ĉPORT":27697,"onus":27698,"Ġclever":27699,"Ġpeu":27700,">ĊĊĊĊ":27701,"ĠArguments":27702,"Ġdebugging":27703,"(right":27704,"'D":27705,"compute":27706,"Ġfinest":27707,"ORAGE":27708,"Ġspectacular":27709,"phrase":27710,"Ġindia":27711,"Ġlegendary":27712,"birth":27713,"Ġcomposite":27714,"Ġgrows":27715,"ĠTD":27716,"Ġepid":27717,"Ġlaunching":27718,"]][":27719,"Minutes":27720,"ĠCha":27721,"Ġcleaned":27722,"Ġwitnesses":27723,"ukan":27724,"ĉType":27725,"Ġhabe":27726,"paragraph":27727,"ĠJPanel":27728,"ĠHann":27729,"Ġvaried":27730,"ĠPokemon":27731,"ĠMUST":27732,"åĬ¨":27733,".visibility":27734,"opup":27735,"^[":27736,".expand":27737,"Ġ\"',":27738,".fasterxml":27739,"_auto":27740,"ĠSheet":27741,"marker":27742,"Parcel":27743,"ews":27744,"ĠStrategy":27745,"-making":27746,"Ġunve":27747,"Ġtrailing":27748,"Ġclicks":27749,"ĠGetComponent":27750,"ĉcontent":27751,"IGENCE":27752,"ERNEL":27753,"NSMutableArray":27754,"Ġbreat":27755,"Ġharmful":27756,"¶Ī":27757,"Ġbesides":27758,"Ġboring":27759,"Ġbrutal":27760,"vang":27761,"(parse":27762,"quick":27763,"Ġpytest":27764,"Ġswitching":27765,"()]Ċ":27766,"ĠìĦ":27767,"LER":27768,"ĉfont":27769,"Ġnett":27770,")]ĊĊ":27771,"(/\\":27772,"æŀľ":27773,"toArray":27774,"Ġbreed":27775,"ĠCAR":27776,"ĠWeapon":27777,"Abs":27778,"tot":27779,"ĠsetName":27780,"aptive":27781,"Ġ:,":27782,"Ġescaped":27783,"orden":27784,"ĠPri":27785,"thumbnail":27786,"Ġdescriptions":27787,"/styles":27788,"ĠPCI":27789,"Ġalphabet":27790,"asticsearch":27791,"NOTE":27792,"Ġcialis":27793,"ĠGriff":27794,"Ġporque":27795,"Ġproteins":27796,"plays":27797,"Ġstating":27798,"Ġimagination":27799,"Ġfacial":27800,"ĠMechan":27801,"Ġarranged":27802,"_used":27803,"Ġarrangements":27804,"ĠPipe":27805,"hostname":27806,"Ġprovinc":27807,"Tit":27808,".FlatStyle":27809,"ĠSplit":27810,"ĠLoader":27811,".cc":27812,"Ġclinic":27813,"----------------------------":27814,"Ġbaking":27815,"ĠENT":27816,"neath":27817,"ãĢģĊĊ":27818,"ANE":27819,".EntityFrameworkCore":27820,"appers":27821,".ic":27822,"ĠNgModule":27823,"ĠFORM":27824,"Ġ';":27825,"-profit":27826,"hw":27827,"enemy":27828,"ĠEye":27829,"Ġcaution":27830,"town":27831,"Ġurged":27832,"ĠJimmy":27833,"ynchronous":27834,"-sized":27835,"making":27836,",{":27837,"]',":27838,"_Object":27839,"ahoma":27840,"Ġactivist":27841,"INVAL":27842,"ĠCommercial":27843,"ĠOrlando":27844,"(tab":27845,"Ġب":27846,"Algorithm":27847,"Ġheritage":27848,"GetMapping":27849,"Ġfailures":27850,"rios":27851,"ativa":27852,"Ġtet":27853,"Ġcarpet":27854,"(Z":27855,"three":27856,"Ġdisclosure":27857,".ERROR":27858,"_called":27859,"Ġdial":27860,"Ġoccasional":27861,".Err":27862,"Ġfuncion":27863,"caffold":27864,"Ġreleasing":27865,"ï¼īĊĊ":27866,"_Value":27867,"ĠVari":27868,"yellow":27869,"Ġstruggles":27870,".cal":27871,"ĠDakota":27872,"ĉclose":27873,"Ġsandwich":27874,"Ġanalytics":27875,"Ġ**)":27876,"&#":27877,"ĠJos":27878,"Ġpassive":27879,"ATTR":27880,"Throwable":27881,"ĠMun":27882,"ĠUint":27883,"(disposing":27884,"arak":27885,"ĠLeaders":27886,"Ġaffecting":27887,"ĠitemView":27888,"Ġeconomics":27889,"fv":27890,"à¹Ģ":27891,".rb":27892,"ĠOverall":27893,"Ġwealthy":27894,"Ġevolved":27895,"nda":27896,"ĠHus":27897,"restrict":27898,"umen":27899,"ĠAgricult":27900,"!ĊĊĊ":27901,"Ġexpires":27902,"Ġspokesperson":27903,"interval":27904,"Ġâ":27905,"Ġqueen":27906,"(nil":27907,"ingo":27908,"Heap":27909,"Ùİ":27910,"Ġcomplain":27911,"Sym":27912,"ĠClone":27913,"ĠRu":27914,"ĠWILL":27915,"ĠCrystal":27916,"/content":27917,"ingen":27918,"ointment":27919,"LastName":27920,"avicon":27921,"ĠIBM":27922,"ĠDimension":27923,"anh":27924,"icipants":27925,"ĠAnne":27926,".progress":27927,"Ġalgo":27928,"obil":27929,"ĠVoice":27930,"ĠFE":27931,"Ġgli":27932,"Ġved":27933,"Ġprevents":27934,"\\Column":27935,"Ġfolk":27936,"etti":27937,"Ġmn":27938,"ĠCLASS":27939,"Ġdisplaying":27940,"ĠKl":27941,"ĠFerr":27942,"duto":27943,".ib":27944,"Ġdados":27945,"'name":27946,"-space":27947,"Ġitalian":27948,"Ġinverse":27949,"Ġdense":27950,"uter":27951,"ĠIEnumerator":27952,"-sign":27953,"Ġnationwide":27954,"Ġpersona":27955,"Ġsolved":27956,"Ġdramatically":27957,"Logout":27958,"Ġgrav":27959,"Ġanalyses":27960,"ollo":27961,"Ġlamp":27962,".team":27963,"ĠErot":27964,"=[\"":27965,"Ġdancing":27966,"Ġ?>/":27967,"Ġcater":27968,"ffe":27969,"ĠSha":27970,"ĠBos":27971,"ĠREQUIRE":27972,"ĠMonster":27973,"ĠRB":27974,"ĠIDE":27975,"Ġsuits":27976,"ĠformData":27977,"(theta":27978,"Ġspatial":27979,"=NULL":27980,"ĠSqlConnection":27981,"Ġà":27982,"ĠVenez":27983,"ĠMorning":27984,"Ġpublications":27985,"ĠNONINFRINGEMENT":27986,"firstName":27987,"uds":27988,"Would":27989,"_HEAD":27990,"Ġinvested":27991,"stable":27992,"fred":27993,"Ġcommander":27994,"SES":27995,"âĢĶa":27996,"anche":27997,"ĠMovement":27998,"ë³":27999,"Suite":28000,"Ġjurisdiction":28001,"리":28002,"ĠBeth":28003,"jQuery":28004,"ĠIsa":28005,"Ġdental":28006,",*":28007,"ĠLimit":28008,"iliation":28009,"=\"{":28010,"bast":28011,"Ġturb":28012,"isy":28013,"OOK":28014,"Ġadvocate":28015,"imag":28016,"LECTION":28017,"лÑĮ":28018,"(category":28019,".dec":28020,"Ġuniqu":28021,"_sn":28022,"Ġattracted":28023,"ĠÃī":28024,"ĠRunning":28025,"_edges":28026,"ĠDisable":28027,"_AS":28028,"åĽ¾":28029,"Ġnetworking":28030,"_branch":28031,"Having":28032,"toBeTruthy":28033,"GI":28034,"Ġcamps":28035,"sep":28036,"-part":28037,"Ġ)ĊĊĊĊĊĊĊĊ":28038,"ustralia":28039,"ĠReports":28040,"rito":28041,"Ġwaist":28042,"_plus":28043,"ĠWW":28044,"-person":28045,"April":28046,"Ġsar":28047,".tar":28048,"Ġagricultural":28049,"tic":28050,"Ġtcp":28051,"ĠsetValue":28052,"agento":28053,"ĠAppe":28054,"piler":28055,"CADE":28056,"Ġanche":28057,"atcher":28058,"Ġcomics":28059,"Ġlbs":28060,"_segment":28061,"']=$":28062,"itters":28063,"icher":28064,"GINE":28065,"Ġutilize":28066,"ĠCursor":28067,"_expression":28068,"Ġdag":28069,"x":28257,".Task":28258,"money":28259,"ibaba":28260,"'});Ċ":28261,"ĠSpecific":28262,"ĠLinear":28263,"_OPT":28264,"HashCode":28265,"(Player":28266,".ContainsKey":28267,"Ġcollapsed":28268,"transparent":28269,"_RANGE":28270,"Viewer":28271,"(cfg":28272,"Ġsorting":28273,"Ġinfected":28274,"ĠNach":28275,"Ġaccommodate":28276,".elements":28277,"_PART":28278,"ĠSexy":28279,"=get":28280,"(year":28281,"Ġxhr":28282,":]":28283,"owski":28284,"Ġsummar":28285,"Ġ¿":28286,"Ġinte":28287,"Ġworkflow":28288,"ĠTaiwan":28289,"versions":28290,"åıij":28291,"Ġsurprisingly":28292,"Ġoptical":28293,"Ġproces":28294,"Ġdisagree":28295,"Ġnuevo":28296,"ĠCAM":28297,"sorted":28298,"leases":28299,"istle":28300,"Ident":28301,"ĉevent":28302,"jected":28303,"Chunk":28304,"Vars":28305,".provider":28306,"Ġproceedings":28307,"Ġinclusive":28308,"Ġartwork":28309,"endants":28310,"ï¼ļĊ":28311,"seen":28312,"Ġlig":28313,"Ġmakers":28314,"_fun":28315,"Ġlengths":28316,"PathVariable":28317,"[item":28318,"ี":28319,"Dead":28320,"FFFFFF":28321,"ĠUrban":28322,"uples":28323,"ichen":28324,"(nullptr":28325,".spec":28326,",System":28327,"URATION":28328,"(job":28329,"å¼ı":28330,"Ġtracker":28331,"ÅĻ":28332,"ĠMR":28333,"ĠSQLite":28334,"Ġdto":28335,"Ġ;;Ċ":28336,"Ġmint":28337,"ĠIntroduction":28338,"cao":28339,"Ġquestioned":28340,"Ġfitted":28341,"revision":28342,"sq":28343,"Ġmig":28344,"_units":28345,"_async":28346,"Ġflick":28347,"});ĊĊĊ":28348,"Ġnotre":28349,"}`,":28350,"Filters":28351,"Ġmundo":28352,"_days":28353,"Ġfrm":28354,"utc":28355,"Ġvals":28356,"ewidth":28357,"ĠGenerator":28358,"ĠArtist":28359,"ĠIDs":28360,"ĠArticles":28361,"reater":28362,"ĠComponentFixture":28363,".=":28364,"Ġrou":28365,"-no":28366,".bukkit":28367,"egg":28368,"ĠDiff":28369,"atics":28370,"ÑĥÑĩ":28371,"âĢĶĊĊ":28372,"ĠCharlotte":28373,"bye":28374,"Ġ});čĊčĊ":28375,"ĠVik":28376,"ĠBrow":28377,"Ġlv":28378,"ĠGib":28379,"-wing":28380,"GLIGENCE":28381,"(Il":28382,"ĠEngineer":28383,".Wait":28384,"ĠPictures":28385,"Ġrhet":28386,"Ġthermal":28387,"Ġpraise":28388,"<>();ĊĊ":28389,"ĠSpider":28390,"Pause":28391,"ĠBaker":28392,"Ġslower":28393,"Ġ}]Ċ":28394,"_enqueue":28395,"Ġdisappeared":28396,"ĠTicket":28397,"INUX":28398,"_LOCAL":28399,"аÑģÑģ":28400,"@Injectable":28401,"community":28402,"GestureRecognizer":28403,"åĽ½":28404,"Ġscales":28405,"Ġ-(":28406,"/'+":28407,"ĠSit":28408,"Ġexecutives":28409,"arding":28410,"Ġadvers":28411,"Ġbackwards":28412,"ĉcontext":28413,"ĠHamp":28414,"ĠPF":28415,"ĠDeck":28416,"ĠCraig":28417,"American":28418,"Ġbell":28419,"Ġprol":28420,"ufen":28421,"Ġrng":28422,"arshal":28423,"ĠSimply":28424,"firstname":28425,"shore":28426,"July":28427,"Ġmortality":28428,"ĠâĨĴĊĊ":28429,"Helpers":28430,"Ġbenchmark":28431,"emade":28432,"Ġorganisations":28433,".gson":28434,"ĠTextField":28435,"Ġcivilians":28436,".Arrays":28437,"ĠMississippi":28438,"Ġintermediate":28439,"getUser":28440,"_cluster":28441,"Relative":28442,"foreign":28443,".querySelectorAll":28444,"ForeignKey":28445,"Ġreasonably":28446,"---------Ċ":28447,"Cards":28448,"ĠKam":28449,"ĠThor":28450,"Ġroller":28451,"-element":28452,"ĠCurrency":28453,"ddie":28454,"ALLY":28455,"ĠRA":28456,"Ġpermet":28457,"aaaa":28458,"Ġhomework":28459,"ĠVit":28460,"Ġmold":28461,"ĠFer":28462,"[start":28463,"Ġstatistical":28464,"Ġscary":28465,"_HOME":28466,".Begin":28467,"Construct":28468,"ogenic":28469,"ĠDEALINGS":28470,"Ġtambién":28471,"ixon":28472,".ind":28473,"acre":28474,"Ġtransforms":28475,"ĠNap":28476,".Block":28477,"ussia":28478,"piration":28479,"ulent":28480,"Ġceil":28481,"Clause":28482,"naire":28483,"TES":28484,"Ġneat":28485,"STD":28486,"ĠRegExp":28487,"perform":28488,":)":28489,"Ġunions":28490,"Ġsublic":28491,"Ġwinds":28492,"loating":28493,"glich":28494,"Ġpagination":28495,"Skill":28496,"Apply":28497,"ĠOperator":28498,"istogram":28499,"Ġqualities":28500,"Cross":28501,"Ġdecom":28502,"],\"":28503,"ĠJuan":28504,".modal":28505,".Child":28506,"ĠRoger":28507,"STITUTE":28508,":CGRectMake":28509,"alette":28510,"Ġsta":28511,"aside":28512,"Ġblur":28513,"ĠWa":28514,"ifetime":28515,"reed":28516,"controls":28517,"Ġbins":28518,"Ġпол":28519,"*/,Ċ":28520,"UIS":28521,"ĠRou":28522,"ĠDemo":28523,"-awesome":28524,"ĠChain":28525,"Ġhasta":28526,"ĠBart":28527,".KEY":28528,"Ġvendors":28529,"nofollow":28530,"ĠDest":28531,"_builder":28532,"Ġargues":28533,"_answer":28534,"goto":28535,"ĠRESULT":28536,"ĠMON":28537,"Ġpoder":28538,"oons":28539,"_CASE":28540,"Ġreplic":28541,"Ġfinancing":28542,"ĠDATE":28543,"cern":28544,"_track":28545,"ties":28546,"/logo":28547,"ĠNEGLIGENCE":28548,"getType":28549,">T":28550,"bet":28551,"girl":28552,"ĠINCIDENTAL":28553,"-site":28554,".trigger":28555,"ĠLisa":28556,"_inputs":28557,"Ġrelatives":28558,"LoggedIn":28559,"Configure":28560,"IK":28561,".accept":28562,"Resume":28563,"ĠDraft":28564,"Ġ*>(":28565,"ĠWA":28566,"edian":28567,"erness":28568,"ĠLayoutInflater":28569,"*/čĊčĊ":28570,"othy":28571,"Ġobligation":28572,"Subscribe":28573,"Ġthumbnail":28574,"exist":28575,"Ġinsisted":28576,"ĠUICollectionView":28577,"ĠAngular":28578,"Ġtablets":28579,"ĠImpact":28580,"ãĢįĊĊ":28581,"aho":28582,"Ġcharacteristic":28583,"gd":28584,"Ġ=================================================":28585,"ourt":28586,"`.":28587,"Appro":28588,"Coordinate":28589,"Remember":28590,"Ġmarine":28591,"]=='":28592,"ĠAdministrator":28593,".getDefault":28594,"Ġforgot":28595,"ĠStructure":28596,"Vue":28597,"arsing":28598,"moment":28599,"kw":28600,"_cursor":28601,"Attack":28602,"Ġathletic":28603,"Ġdiagnosed":28604,"Ġende":28605,"åĪłéϤ":28606,"House":28607,"ĠPARAM":28608,"Ġwiki":28609,"ĠOpp":28610,"Ġconservation":28611,"Ġsnd":28612,"_tem":28613,"substr":28614,"ĠCape":28615,".sim":28616,"UTION":28617,"anan":28618,"âĢĻun":28619,"Ġgy":28620,"-work":28621,"Ġcompelling":28622,"='#":28623,"ĉsub":28624,"Ġdirectories":28625,"íĬ¸":28626,"Ġtouches":28627,"outines":28628,".Collection":28629,"schedule":28630,".lat":28631,"ĠDoctrine":28632,"CAA":28633,"ĠRefer":28634,"Ġshifts":28635,"Ġlikelihood":28636,"preter":28637,"ĠFemale":28638,"Ġintercept":28639,"Ġlou":28640,"çĻ»":28641,"Ġrug":28642,"ĠCrown":28643,"Ġ****************************************************************************":28644,"-product":28645,"Ġprompted":28646,"ungle":28647,"docker":28648,"ĠTu":28649,"ĠUnique":28650,"_Error":28651,"ulos":28652,"ĠâĦ":28653,"Ġ(`":28654,"Getting":28655,"_scal":28656,"ĠEnh":28657,"üt":28658,"Ġsustained":28659,"Ġpatches":28660,"Ġprosper":28661,"ĠGaza":28662,"_light":28663,"Ġincons":28664,"--------Ċ":28665,"ĉĉĠĠĠĠĠĠ":28666,"SF":28667,"CN":28668,":\";Ċ":28669,"ĠCollins":28670,"(*)":28671,"Ġcompilation":28672,"']čĊ":28673,"Ġconsequence":28674,",...":28675,"Ġdm":28676,"ĠBLOCK":28677,"Cluster":28678,"Ġski":28679,"(argc":28680,"Tuple":28681,"Ġjoins":28682,"ĠSheriff":28683,"War":28684,"indi":28685,"Ġcommented":28686,"HOST":28687,"Ġinvitation":28688,"apanese":28689,"Ġpermits":28690,"precedented":28691,"_zone":28692,"ĠAmy":28693,"_RD":28694,"Minimum":28695,"Ġinvocation":28696,".enable":28697,"ichten":28698,"-owned":28699,"\"id":28700,"_POINTER":28701,"Fac":28702,"Ġspecifications":28703,"Ġnomination":28704,"Ġgp":28705,"<(":28706,"Ġrobots":28707,"ĠJerry":28708,"Ġholders":28709,"Ġwand":28710,"cms":28711,"Ġ}))Ċ":28712,".Toast":28713,"ĠIList":28714,"Based":28715,"zoom":28716,"/style":28717,"ĠBeck":28718,"Men":28719,"Ġcontributing":28720,"Ġundo":28721,"ĠOH":28722,"ĠaddObject":28723,"Ġeigen":28724,"signup":28725,"éĶĻ":28726,"Ġdistant":28727,"PARATOR":28728,"ĠMari":28729,"Ġmá":28730,"Emp":28731,"ós":28732,"ĠìĪĺ":28733,"evt":28734,"+j":28735,"park":28736,"ĠStay":28737,"ĠDun":28738,"Ġsoy":28739,">%":28740,"azines":28741,"Ġtiempo":28742,"(me":28743,"present":28744,".This":28745,"Ġeditors":28746,"FIELD":28747,".Work":28748,"ĠUniverse":28749,"Ġdrunk":28750,".timer":28751,"Ġaltered":28752,"ĠNar":28753,"ëł¥":28754,".Active":28755,"idor":28756,"çŃ":28757,".deltaTime":28758,"Ġawkward":28759,""":28760,"ĠSafari":28761,"Ġtricks":28762,"MENTS":28763,"division":28764,"Ġvarying":28765,"ĠHighway":28766,"Ġphotographer":28767,"ĠStewart":28768,"Ġlasting":28769,".Pre":28770,".amazonaws":28771,"ĠLuck":28772,".Description":28773,"ĠNaz":28774,"neg":28775,"Ġcó":28776,"<<\"\\":28777,"ĠSurv":28778,"ĠUnc":28779,"Recipe":28780,".BorderStyle":28781,"Ġmodifications":28782,"-at":28783,"ATFORM":28784,"hdr":28785,"ako":28786,"Ġsublicense":28787,"ĠJump":28788,"Ġbeim":28789,"ĠManhattan":28790,".bool":28791,"_hw":28792,"ÑĤÑĮ":28793,"Bin":28794,"Ġgateway":28795,"\"\":":28796,"ĠUIS":28797,":\"+":28798,"-def":28799,"ĠRegular":28800,"/testing":28801,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":28802,"stringstream":28803,"Ġdispar":28804,"Ġmobil":28805,"-read":28806,"ĠAdapter":28807,"ĠChampions":28808,"Ġscheduler":28809,"Ġkills":28810,"ĠMultiple":28811,"irror":28812,"Ġgods":28813,"ADO":28814,"akte":28815,"ĠUsuario":28816,".circular":28817,"Ġrecept":28818,"ĠExpr":28819,"Ġelderly":28820,"Ġnicely":28821,"Ġbeste":28822,"Want":28823,"Ġclassical":28824,".sprite":28825,"objc":28826,"ĠMason":28827,"Ġsistema":28828,".Black":28829,"eso":28830,"ĠZeit":28831,"Ġdivid":28832,"Ġenters":28833,"_subject":28834,"ĠPlanet":28835,".warning":28836,"ĠGram":28837,"_tokens":28838,"Ġhouseholds":28839,"_customer":28840,"userName":28841,"cross":28842,"Ġpione":28843,"Ġassists":28844,"_SM":28845,"ibo":28846,"Ġloyal":28847,"Ġuseless":28848,"#elif":28849,"ĠUltimate":28850,"Come":28851,"gel":28852,"Ġdich":28853,"xyz":28854,"ikel":28855,"obra":28856,"_scan":28857,"ĠInterior":28858,"ĠNice":28859,"Ġplac":28860,"ĉtarget":28861,"Ġviral":28862,"asso":28863,"()/":28864,"unde":28865,"ĠAdobe":28866,"Os":28867,"visited":28868,"ĠOW":28869,"ĠFeed":28870,"ĠSequence":28871,"Ġmanages":28872,"inson":28873,"ĠLouisiana":28874,"{})":28875,"ĠHab":28876,"ĠLD":28877,"Ġbip":28878,"prites":28879,"(elem":28880,".hibernate":28881,"élé":28882,"Ġohne":28883,"_transaction":28884,"Ġannunci":28885,"Published":28886,"ĠHonda":28887,"ĠTam":28888,"ĠPacket":28889,"_selector":28890,"Ġchallenged":28891,"Processing":28892,"-hover":28893,"Ġtrainer":28894,"_cancel":28895,"ĠNSDictionary":28896,"abric":28897,"ĠMLS":28898,"_sensor":28899,"Ġshrink":28900,"ĠFX":28901,"threshold":28902,"ĉHX":28903,"-mark":28904,"`.`":28905,"Scheme":28906,"(full":28907,"_writer":28908,"ĠSys":28909,"Ġfled":28910,"ĠCin":28911,"-widget":28912,"ĠPrevious":28913,"Gender":28914,"_question":28915,"Feed":28916,"Ġscrut":28917,"(prefix":28918,"ãĢĤãĢĤ":28919,"Ġinfections":28920,"Parts":28921,"Ġhierarchy":28922,"_DELETE":28923,"ĠPatient":28924,"_pay":28925,"Ġpromoted":28926,"Ġìĭ":28927,"Ġcivilian":28928,"Ġagriculture":28929,"ĠPiece":28930,"Ġstance":28931,"utsche":28932,"Assign":28933,".ACTION":28934,"Fig":28935,"_radius":28936,"ĠSync":28937,"ducer":28938,"failure":28939,"ensed":28940,"ptime":28941,"BM":28942,"_datetime":28943,"quivo":28944,"QUEUE":28945,"èĢħ":28946,"Appear":28947,"Ġsummit":28948,":void":28949,"Ġvine":28950,"认":28951,"onne":28952,"_TRANS":28953,".green":28954,"_cc":28955,"Ġhungry":28956,"Ġ\">":28957,"());čĊčĊ":28958,"Extract":28959,"izens":28960,"Ġsolver":28961,"Notify":28962,"Ġenglish":28963,"ĠShopping":28964,"interfaces":28965,"REQ":28966,"Ġilleg":28967,"ĠUIImageView":28968,"Ġdisconnect":28969,"ĠUntil":28970,"ĠConservative":28971,"@Column":28972,"Ġshifted":28973,"Ġ:čĊ":28974,"Ġfich":28975,"Ġdla":28976,"Ġshoe":28977,"\"),čĊ":28978,"ularity":28979,"_RESP":28980,"Weather":28981,"UIApplication":28982,".iterator":28983,"Ġaging":28984,".Parent":28985,"owie":28986,"(equal":28987,"ĠConv":28988,"/default":28989,"Ġmeasuring":28990,".prev":28991,".IsValid":28992,".Fat":28993,"ĠsÄĥ":28994,"keywords":28995,"without":28996,"Ġsovere":28997,"Ġexchanges":28998,"Ġmelt":28999,"Ġislands":29000,"ĠIntegr":29001,"Ġjumping":29002,"Ġgle":29003,"Ġjournalism":29004,"Ġdated":29005,"Localized":29006,"ĠRefresh":29007,"Particle":29008,"Ġaa":29009,"ĠSTRICT":29010,"Ġbod":29011,".Process":29012,"_AUTO":29013,"ĠPublished":29014,"every":29015,"Ġtechnological":29016,"lsx":29017,"Ġirrit":29018,"Additional":29019,"Ġdelimiter":29020,"_language":29021,"-area":29022,"boys":29023,"ĠTube":29024,"Ġwat":29025,"Ġmechanics":29026,"_owner":29027,"Spell":29028,"ĠStories":29029,".AppendLine":29030,"TableView":29031,"hem":29032,"stick":29033,"ollower":29034,"IFF":29035,"ĠUV":29036,"ollision":29037,"SUB":29038,"Ġcomparable":29039,"Ġdonde":29040,"sales":29041,"llvm":29042,"Ġ}],Ċ":29043,"OTTOM":29044,"ĠPurpose":29045,"Lab":29046,"Ġinterviewed":29047,"ois":29048,"asil":29049,".setId":29050,"ĠInstruction":29051,"-->":29052,"ĠModified":29053,"ationally":29054,"ĠMeeting":29055,"误":29056,"#region":29057,"Ġrouting":29058,".focus":29059,"ĠYouth":29060,"<":29348,"Ġunto":29349,"ologically":29350,"ĠMul":29351,"VIDIA":29352,"Ġslim":29353,"ĠCommissioner":29354,"(on":29355,"Ġunderneath":29356,"/db":29357,"vote":29358,"(Message":29359,"ĠPope":29360,"Defined":29361,"Ġswift":29362,"urf":29363,"Ġadapted":29364,"SEL":29365,"Ġrevenues":29366,"Ġdivine":29367,"=y":29368,"Gradient":29369,"_act":29370,"Ġ/*!<":29371,"Ġpolygon":29372,"ĠFDA":29373,"ĠCarr":29374,"atables":29375,"(stdout":29376,"Ġrefriger":29377,"Ġcoordin":29378,"avorites":29379,"ÑĪи":29380,"Ġcompassion":29381,"ĠPOSSIBILITY":29382,"-secondary":29383,"uracy":29384,"Ġcompromise":29385,"_AV":29386,"_os":29387,"Ġbeside":29388,"ĥĿ":29389,"Ġln":29390,".plugins":29391,"Capacity":29392,"alah":29393,".bin":29394,"ĠCRC":29395,"_balance":29396,"ĠflexDirection":29397,"Ġambit":29398,"Ġnickname":29399,"ĠForces":29400,"CLE":29401,"ĠShell":29402,"Ġsail":29403,"ĠWriter":29404,"ĠAlice":29405,"dw":29406,"ĠIndians":29407,"ĠMarshall":29408,"_SRC":29409,"Ġnormalized":29410,"ĠJag":29411,"ãĤĴ":29412,"zeit":29413,"rpc":29414,"ÃŃc":29415,".inline":29416,"Ġtravers":29417,"_numeric":29418,"Ġutilities":29419,"Ġevac":29420,"INPUT":29421,"ĉregister":29422,"MX":29423,"ĠCampbell":29424,"Ġdatasets":29425,"Ġdemanded":29426,"ĠinitialState":29427,"gan":29428,"Ġei":29429,"Unexpected":29430,"-web":29431,"trait":29432,",Y":29433,"ĠTodd":29434,"Ġskeleton":29435,"Ġoptimize":29436,"第":29437,"ĠUpon":29438,"ĠStObject":29439,"Ġaplic":29440,".'P":29478,"vron":29479,".UN":29480,"Ġpainter":29481,"izarre":29482,"Ġlav":29483,"Ġpom":29484,"preg":29485,"=function":29486,"(serial":29487,"ifica":29488,"uming":29489,"åľ°":29490,"ãģĤ":29491,"-op":29492,"UCH":29493,"ĠHend":29494,".propTypes":29495,"Ġyo":29496,"Ġroutines":29497,"Ġcaring":29498,"Sem":29499,"Ġreserves":29500,"Ġpriorities":29501,"redits":29502,"ISTR":29503,"ContentType":29504,"ĠSchw":29505,"/media":29506,"Ġestr":29507,"Ġclimbing":29508,"-week":29509,"cherche":29510,"sensor":29511,"ToArray":29512,"ĠMontreal":29513,"Ġclouds":29514,"ĠInjectable":29515,"ĠRice":29516,"Ġpropaganda":29517,"_provider":29518,"Ġindoor":29519,"Ġinaug":29520,"Ġdiplom":29521,"Ġmessaging":29522,"_mut":29523,"å¦Ĥ":29524,"Ġkw":29525,"ONS":29526,"arians":29527,"RPC":29528,")]čĊ":29529,"-ray":29530,"ĠSor":29531,"mall":29532,"Ġmarketplace":29533,"Ġvtk":29534,"Ma":29535,"ogan":29536,"igi":29537,"Ġsponsored":29538,"ĠDani":29539,".SEVER":29540,">'.$":29541,"multipart":29542,"ĠWol":29543,"ĠtableName":29544,"ĠUsername":29545,"BackgroundColor":29546,"Ġfright":29547,"_EMAIL":29548,"September":29549,"_vals":29550,"opia":29551,"Ġspotted":29552,"-Ch":29553,"ĠdataSource":29554,"/\"Ċ":29555,"екÑĤ":29556,"ĠRequestMethod":29557,"ĠReplace":29558,"-do":29559,"ahn":29560,"ĠPhD":29561,"].ĊĊ":29562,"NON":29563,"gement":29564,"ĠThr":29565,"Ġquietly":29566,"Ġtorture":29567,"Ġteas":29568,"ĠCY":29569,"Ġatr":29570,"development":29571,"-detail":29572,"Ġlighter":29573,"Ġarguing":29574,"Ġdeserves":29575,"Ġcurriculum":29576,"_CONTEXT":29577,"ÅĤy":29578,"HITE":29579,"ĉID":29580,"/uploads":29581,"Ġtits":29582,"reo":29583,"_drop":29584,".UTF":29585,"Ġpickup":29586,"Ġgrocery":29587,"ĠPure":29588,"Ġeasiest":29589,"Phil":29590,".feature":29591,"(\"*":29592,"Ġinvestor":29593,"tok":29594,"Ġjar":29595,"Los":29596,"âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ":29597,".queue":29598,"-speed":29599,"Mal":29600,"umblr":29601,"ĠCONST":29602,"ĠHRESULT":29603,"ĠDance":29604,"(filePath":29605,"Ġattributed":29606,"à¥į":29607,"ĠBund":29608,"coins":29609,"Ġsão":29610,"Ġpir":29611,"personal":29612,"Ġprelim":29613,"Ġpropose":29614,"ĠTL":29615,"]])":29616,"ĠSubscription":29617,"ĠKre":29618,",len":29619,".FirstOrDefault":29620,")--":29621,"_products":29622,".GetBytes":29623,"Ship":29624,"Ġencrypt":29625,"ĠSG":29626,"ĠMyst":29627,"hir":29628,"Ġiterate":29629,"Ġintend":29630,".mockito":29631,"Ġchapters":29632,"(angle":29633,"ĠVlad":29634,"设":29635,"'.ĊĊ":29636,"ResponseBody":29637,"ĠAbd":29638,"deal":29639,"Ġbarriers":29640,"-outline":29641,"bill":29642,"ĠFalls":29643,"_second":29644,".include":29645,".ceil":29646,"Ġoccupation":29647,"phony":29648,".moveTo":29649,"ĠJennifer":29650,"ASTER":29651,";\"><":29652,"ĠEnabled":29653,"Ġterminate":29654,"ĠIo":29655,"lations":29656,"ĠTHEORY":29657,"Ġearliest":29658,"Ġrack":29659,"ĠScar":29660,"shake":29661,"chip":29662,"Ġuv":29663,"Ġalliance":29664,"пиÑģ":29665,"ĠGOODS":29666,"zione":29667,"ĠVI":29668,"Ġ{-":29669,"Ġfiltering":29670,"Ġmiscon":29671,".DockStyle":29672,"Ġbush":29673,"Ġjunk":29674,"æĮ":29675,"ĠQUE":29676,"Ġhooks":29677,"Ġfirmware":29678,"Ġmiddleware":29679,"dic":29680,"ĠOakland":29681,"Ġarrives":29682,"Payload":29683,"pixel":29684,"]|":29685,"ĠstartDate":29686,".PRO":29687,"_audio":29688,"Ġmidfield":29689,"igidbody":29690,"ĠSwiss":29691,"ĠClip":29692,"ĠDump":29693,"ĠTextBox":29694,"Ġgeh":29695,"yield":29696,"ods":29697,"Ġreferendum":29698,"Backend":29699,"ĠCream":29700,"Ġdominated":29701,"ĠArchive":29702,"Ġriders":29703,".prepareStatement":29704,"Ġquando":29705,"Ġchef":29706,"wiki":29707,"inel":29708,"ampling":29709,"(\"\\\\":29710,"Ġsag":29711,"_proxy":29712,"ãģķ":29713,"pdo":29714,".getElementsByTagName":29715,"Ġdemonstration":29716,"ĠNPC":29717,"Ġarchivo":29718,"endance":29719,"Ġefficiently":29720,"(actual":29721,".tableView":29722,"Ġmush":29723,"Ġbears":29724,"_threads":29725,"jas":29726,"ahun":29727,"Ġneural":29728,"Ġdesigning":29729,"ĠGDP":29730,"Ġlifted":29731,"缮":29732,"ĠJoint":29733,"ĠInclude":29734,"ĠGiants":29735,"Ġwithdrawal":29736,"ĠRent":29737,"native":29738,"ĠSeek":29739,"gression":29740,"_CPU":29741,"\\S":29742,"ĠShield":29743,"Ġsolic":29744,"Ġboom":29745,"yecto":29746,"Ġmanufacture":29747,"ĠâĢĭ":29748,"Ġbbox":29749,"Ġearthqu":29750,"ollectors":29751,":@\"%":29752,"Ġloops":29753,"Je":29754,"alking":29755,"ĠWhats":29756,"ĠBoys":29757,".book":29758,"ARGE":29759,"_pixel":29760,"Ġsuspects":29761,"ι":29762,"usp":29763,"ĠBMW":29764,"ieces":29765,"(person":29766,"å¼Ģ":29767,"é»":29768,"ĠPodcast":29769,"Ġbou":29770,"(Item":29771,"û":29772,"(Input":29773,"HttpGet":29774,"Ġburg":29775,")^":29776,"BOARD":29777,"*/,":29778,"Ġgulp":29779,"ĠBenn":29780,"Ġdecks":29781,".statusCode":29782,"Ġacute":29783,"Ġhug":29784,"ugu":29785,"Ġpled":29786,",\"%":29787,"hape":29788,"Ġзап":29789,"ĠMaine":29790,".real":29791,"Ġdalam":29792,"ĠMinor":29793,".Float":29794,"disp":29795,"Ġtl":29796,"Ġencount":29797,"=>$":29798,"Ġfg":29799,"tees":29800,"ĠRecomm":29801,"äl":29802,"Ġchemistry":29803,"Blocks":29804,"OID":29805,"Ġforex":29806,"ĠAppend":29807,"Ġ{*":29808,"ĠSupply":29809,"CGFloat":29810,"(bl":29811,"Ġate":29812,"adora":29813,"Ġgust":29814,"Associ":29815,">.Ċ":29816,"FETCH":29817,".serial":29818,"widgets":29819,"ardless":29820,"iefs":29821,"_FULL":29822,"ernetes":29823,"ĠPred":29824,"ØŃ":29825,"äºĭ":29826,"ubernetes":29827,"ĠLaura":29828,"Ġlabeled":29829,"Highlight":29830,"Ġannoying":29831,"/update":29832,"(description":29833,"Ġintimid":29834,"$c":29835,"\")))Ċ":29836,".AP":29837,"Ġ[]*":29838,"ĠEXIT":29839,".Host":29840,"ĠOPEN":29841,".sendMessage":29842,"_camera":29843,"_tile":29844,"Ġtherm":29845,"onomous":29846,"Ġdisadv":29847,"Ġnaar":29848,"indexOf":29849,"ĠPP":29850,".protocol":29851,"AFE":29852,"Ġtextures":29853,"################################################":29854,"umbai":29855,".stats":29856,"ĠGE":29857,"Ġie":29858,"ĠSTD":29859,"ĠMann":29860,".reflect":29861,"KB":29862,"Ġdive":29863,".wav":29864,"/*----------------------------------------------------------------":29865,"/settings":29866,".lifecycle":29867,"Ġdaughters":29868,"orus":29869,"uber":29870,"NING":29871,"stri":29872,"ĠTip":29873,"Ġzn":29874,"Ġswitched":29875,"inet":29876,"uffy":29877,"ĠTransportation":29878,"(conf":29879,"frica":29880,"ĠXL":29881,"ĠLead":29882,"_percent":29883,"__":29899,"permissions":29900,"ĠDetermine":29901,".Man":29902,"Ġadvances":29903,".InputStream":29904,"Ġstrongest":29905,"ĠeBay":29906,"Ġ#-":29907,"Ġdirname":29908,"ĠSMS":29909,"Ġmedications":29910,"Ġamended":29911,"Ġchurches":29912,"ĠImperial":29913,"$row":29914,"ĠMadison":29915,"ĠInsp":29916,"Ġaffair":29917,"Ġpsychology":29918,"vh":29919,"Ġseverity":29920,"âĢIJ":29921,"Ġstrips":29922,"AH":29923,"vertising":29924,"Ġconse":29925,"IMAGE":29926,"ĠStats":29927,"ĉsc":29928,".Cursor":29929,"Ġfreeze":29930,"sson":29931,"(xml":29932,"ĠSusan":29933,".tile":29934,"eded":29935,"ĠĠĠĠĉĉĉ":29936,"uelle":29937,"ĠMitchell":29938,"based":29939,"Operand":29940,"½æķ°":29941,"ĠFF":29942,"ĉstrcpy":29943,"ounces":29944,"ildo":29945,".executeQuery":29946,"Ġapproaching":29947,"ĠSeven":29948,"Ġnuts":29949,"Ġric":29950,"assignment":29951,"Ġcalculator":29952,"ĠMurphy":29953,"ĠBou":29954,"íĦ":29955,"Ġbutt":29956,"Ġticks":29957,"Projects":29958,"ilib":29959,".textColor":29960,"mov":29961,"_logo":29962,"(template":29963,"ĠINIT":29964,"ĠimageView":29965,"scriptions":29966,"ORITY":29967,"Consumer":29968,"Ġunprecedented":29969,"Ġtourist":29970,"Ġbron":29971,"Ġcontractor":29972,"Ġlicence":29973,"ĠNam":29974,"æ¯":29975,"(transform":29976,"_ATT":29977,"Pref":29978,"ĠGam":29979,"Ġvessels":29980,"Ġhav":29981,"Later":29982,".ToLower":29983,"Ġurls":29984,"Ġbreakdown":29985,"Ġpenalties":29986,"Ġfoster":29987,"ĠUE":29988,"Ġclue":29989,"comed":29990,"åIJįç§°":29991,"-main":29992,"Ġpts":29993,"Ġcounted":29994,"icts":29995,"/post":29996,"Ġgetattr":29997,"Ġping":29998,"ANCEL":29999,"Ġpec":30000,"Ñħод":30001,"antom":30002,"ĠBlueprint":30003,"ĠEventEmitter":30004,"Ġlä":30005,"æ²":30006,"Ġstraw":30007,"(comp":30008,"'une":30009,">N":30010,"-client":30011,"esModule":30012,"-base":30013,"Ġretreat":30014,"_simple":30015,"ĉĉĉĉĉĉĠ":30016,"fee":30017,"')čĊčĊ":30018,"ControlItem":30019,"Ġsubscribers":30020,"please":30021,"ĠEff":30022,"Ġpound":30023,"ĠBytes":30024,"ĠTea":30025,"_activity":30026,"Ġmaxim":30027,"Ġopcode":30028,"BSD":30029,".constant":30030,";}":30031,"ombres":30032,"Ġcareers":30033,").ĊĊĊĊ":30034,"Ġspreading":30035,"-expanded":30036,"ĠOrd":30037,"amarin":30038,"Ġmobility":30039,"Unfortunately":30040,"akk":30041,"NL":30042,"_redirect":30043,"ĠPG":30044,"ĠSensor":30045,"bol":30046,"tap":30047,"_MEMORY":30048,"ĠUIAlert":30049,"plitude":30050,"Website":30051,"ĠLogo":30052,"love":30053,"[ind":30054,"Ġaltogether":30055,"Ġwondered":30056,"Ġesper":30057,"ĠLiberal":30058,"Ġoss":30059,"Ġelit":30060,"Ġstiff":30061,"odox":30062,"_mentions":30063,"ĠDouglas":30064,"_pid":30065,"ĠCK":30066,"ĠinitWithFrame":30067,".blog":30068,"pkg":30069,"anghai":30070,"QUIRED":30071,"uu":30072,"Ġmkdir":30073,"ATAL":30074,"Ġunh":30075,"inces":30076,"sth":30077,"Ġhypothesis":30078,"Ġcata":30079,"ĠTB":30080,"ĠClar":30081,"Ġpredecess":30082,"Ġsituated":30083,"-world":30084,"))/":30085,"Ġheadlines":30086,".stat":30087,"Ġoutbreak":30088,"spath":30089,"_FLAGS":30090,"ĠServletException":30091,"Sun":30092,"FROM":30093,"ĠDir":30094,"ãĥ»ãĥ»ãĥ»":30095,"_coord":30096,"ĠOptim":30097,"Monitor":30098,".bit":30099,"XXX":30100,"Ġtodas":30101,"feld":30102,"ÑĢи":30103,"imir":30104,"Ġpolitically":30105,"Ġmolecular":30106,"Ġtraded":30107,"Ġ{{$":30108,"ĠSwedish":30109,"Ġ'@/":30110,"_REAL":30111,"Ġwarehouse":30112,"today":30113,",L":30114,"orp":30115,"false":30392,"Ġspa":30393,"ĠNear":30394,"ìķ":30395,"Ġintrig":30396,"_members":30397,"wave":30398,"Ġanalysts":30399,"_OS":30400,"edin":30401,"ĠFri":30402,"Ġretrieved":30403,"Regular":30404,"_obs":30405,"EXPORT":30406,"')}}\"":30407,"\"class":30408,"__((":30409,"bucket":30410,"Ġstro":30411,"ĠPatch":30412,"ystick":30413,"fulness":30414,"apos":30415,"Da":30416,"ĉĉĉĉĉĠĠĠ":30417,"Ġenrich":30418,"unordered":30419,"hole":30420,"Cong":30421,"';ĊĊ":30463,"STRUCT":30464,"QR":30465,"IDs":30466,"(arguments":30467,"_aux":30468,"(Event":30469,"_PRIVATE":30470,"ĠTrek":30471,"Ġdownloads":30472,"mutable":30473,"_STRUCT":30474,"(wx":30475,"Ġdomains":30476,"jspx":30477,"ĠViagra":30478,"Commands":30479,"Js":30480,".cfg":30481,"ContentPane":30482,"ĠEditText":30483,"à¥įà¤":30484,"Attach":30485,"ĠARM":30486,"positive":30487,"ĠGenerated":30488,"Ġseized":30489,"=:":30490,"Ġelectronics":30491,"ĠAppComponent":30492,"/',Ċ":30493,".equalsIgnoreCase":30494,"Doctrine":30495,"disk":30496,"ĠPolitical":30497,"CHO":30498,"":30584,"ĠBeauty":30585,"Ġ`<":30586,"Ġtouching":30587,"Ġ|--":30588,"ĉflag":30589,"normalize":30590,"Ġtrapped":30591,"Ġestablishing":30592,"/build":30593,"AJ":30594,"fy":30595,"-react":30596,"avn":30597,"RIPTION":30598,"Ġkut":30599,"ĠFashion":30600,"ĠInform":30601,"curities":30602,"{Ċ":30634,"Ġgarlic":30635,"Ġrepr":30636,"Ġreplies":30637,"(prop":30638,"Ġspirits":30639,"Ġinspire":30640,"Ġbasement":30641,".reject":30642,"Ġhints":30643,"Ġpolling":30644,"ĉĠĊ":30645,"_rating":30646,"Ġcath":30647,"avier":30648,"Ġcompressed":30649,"ĠVS":30650,"]'":30651,"Ġjudicial":30652,"ĠTrend":30653,"training":30654,"ESTAMP":30655,"ognition":30656,"Äģ":30657,"SENT":30658,"ventions":30659,"Ġconsultant":30660,"umph":30661,"ĠuserService":30662,",NULL":30663,"kh":30664,"Dear":30665,"_BAD":30666,"itations":30667,"Ġmetaph":30668,"'é":30669,"andise":30670,"-font":30671,".chart":30672,"Ġsg":30673,"_Controller":30674,".jpeg":30675,"ĠULONG":30676,"ĉgame":30677,"(ss":30678,"ĠMaj":30679,"ĉgo":30680,"ĠSad":30681,"ĠBerg":30682,"ĠMine":30683,"Pack":30684,"Ġresistant":30685,"ĠROM":30686,"Ġpeg":30687,"ĠStanford":30688,"ĠYahoo":30689,"Ġscaled":30690,"Ġlan":30691,"=[]":30692,"\"/>ččĊ":30736,"Ġsud":30737,"ĉbackground":30738,"Ġscholars":30739,"-muted":30740,"ará":30741,"Ġ=====":30742,"Ġ____":30743,"Creat":30744,"enever":30745,"/wp":30746,"ĠVPN":30747,"ErrorCode":30748,")],Ċ":30749,"(builder":30750,"ĠEnemy":30751,"Sensor":30752,"usa":30753,"Ġtriggers":30754,"Ġplayoffs":30755,"_REQ":30756,"Ġ(~":30757,"ĠBarry":30758,"Ġpermanently":30759,"ĠRUN":30760,"Ġbure":30761,".Fatalf":30762,"Ġchick":30763,"ĉpanic":30764,"psi":30765,"oka":30766,"éĢī":30767,">[":30768,"Ġunderstands":30769,"ĠJunior":30770,"ĠINFO":30771,"=mysqli":30772,"ustain":30773,"-source":30774,"serv":30775,"ĠCREATE":30776,".au":30777,"Ġsells":30778,"ĠĠĊĠĠĊ":30779,"Europe":30780,"zw":30781,"preh":30782,"ĠNSA":30783,"Ġxy":30784,"ิ":30785,"ĠBeyond":30786,"Instead":30787,"NonQuery":30788,"Ġarise":30789,"Ġavoided":30790,".emplace":30791,"_models":30792,"}),Ċ":30793,"Ġhid":30794,"Ġ&_":30795,".points":30796,".getWidth":30797,".Exec":30798,"Ġ////":30799,"ĠSessions":30800,"...\\":30801,"ĠColomb":30802,"Ġacceleration":30803,"restore":30804,"Ġile":30805,"obic":30806,"}Ċ":31296,"plaint":31297,"getText":31298,"Ġindividually":31299,"Ġcheckbox":31300,"UY":31301,"ĠLamb":31302,"Ġdysfunction":31303,"ĠLar":31304,"à°":31305,"ĠCreating":31306,"');ĊĊĊ":31307,"\"They":31308,"locations":31309,"_CORE":31310,"Interaction":31311,"umbnails":31312,"ĠPartner":31313,"brit":31314,"Ġlesser":31315,"ĠSlot":31316,"setAttribute":31317,"ĠWave":31318,".po":31319,"/store":31320,"Ġbrowsing":31321,"_pd":31322,"sume":31323,"sed":31324,"Curve":31325,"Ġplasma":31326,"Ġsuspicious":31327,"ìĿ¸":31328,"ĠBah":31329,"ĠExplicit":31330,"_CC":31331,".ClientSize":31332,"\\View":31333,"Ġsubstit":31334,"loon":31335,"ĠGAME":31336,"ĠBrid":31337,"Ľå»º":31338,"_User":31339,"Ġsquares":31340,"fone":31341,"Ġsacred":31342,"ughs":31343,"]interface":31344,"ĠThrow":31345,"ĠKirk":31346,"Ġempire":31347,"Ġassessed":31348,"Tax":31349,"ĠHeaven":31350,"-buffer":31351,"_STATIC":31352,"éné":31353,"-bordered":31354,"Ġpunct":31355,"(mode":31356,"Ġkeine":31357,"Sent":31358,"ĠCalcul":31359,"ĠEve":31360,"Ġstylish":31361,"Ġoils":31362,".TestCase":31363,"Ġtrademark":31364,"Ġliterary":31365,"Ġconcentrations":31366,"ĠRelations":31367,"(Class":31368,"Ġstdin":31369,"Ġvæ":31370,"backup":31371,".VERSION":31372,".AutoScaleDimensions":31373,"starter":31374,"Transactional":31375,"-panel":31376,"Studio":31377,"kc":31378,"ĠChamber":31379,"ĠSpiel":31380,"Ġrho":31381,"اÙĦ":31382,"!'":31383,".Attributes":31384,"Ġmurdered":31385,"apeutic":31386,"Ġintimate":31387,"ĠtextField":31388,"ĠBuffalo":31389,"dummy":31390,"\"%":31391,"ĠLiberty":31392,"obar":31393,"ĠTank":31394,"ĠPopular":31395,"ervisor":31396,"ĠIniti":31397,"ĠMall":31398,"ĠPrior":31399,"CAP":31400,"ĠClay":31401,"ĠCertificate":31402,".Lock":31403,"-strip":31404,"-driven":31405,"/all":31406,"ĠMessageBoxButtons":31407,"_SECRET":31408,"_pb":31409,"Ġrats":31410,"ाà¤":31411,"Ġnt":31412,".Router":31413,"_topic":31414,"Ġtennis":31415,"ĠPUBLIC":31416,"ĠActivatedRoute":31417,"Ġ',Ċ":31418,"Ġcostume":31419,"Ġjokes":31420,".Handle":31421,"ĉbyte":31422,"Ġflavors":31423,"(cc":31424,"Ġpersonas":31425,"ĉimage":31426,"ĠNazi":31427,"Ġgrammar":31428,"Ġúlt":31429,"Ġvalve":31430,"Ġvic":31431,"ĠRachel":31432,"_invalid":31433,"Prefs":31434,"stdint":31435,"(route":31436,"Ġhtmlspecialchars":31437,"Ġpeoples":31438,"pline":31439,"Ġnv":31440,"ĠQuant":31441,"oppers":31442,"ĠcurrentUser":31443,"ĠCatal":31444,"Ġreconc":31445,"Ġconjunction":31446,"lx":31447,"amburg":31448,"Ġinfluential":31449,"danger":31450,"inders":31451,"Ġ%@\",":31452,".configuration":31453,"osome":31454,".identity":31455,"Ġpicker":31456,"nost":31457,"ĠDIY":31458,"August":31459,"ablo":31460,"Leaf":31461,"ĠReco":31462,"cko":31463,"DOC":31464,"ĠHerm":31465,":any":31466,"ĠInterview":31467,"ĠTex":31468,"xfe":31469,"(work":31470,"Ġleap":31471,"Heading":31472,"Ġquarters":31473,"\\Bundle":31474,"reb":31475,"Perhaps":31476,"ĠGmbH":31477,"Birth":31478,"ĉsum":31479,"ĠWatson":31480,".nil":31481,"ç¡":31482,"{}ĊĊ":31483,"icaid":31484,"Getter":31485,"\"name":31486,"Ġ\"čĊ":31487,"_none":31488,"zm":31489,"acute":31490,"uesto":31491,"Ġsous":31492,"Ġrebuild":31493,"Ġnewspapers":31494,"ĠHaz":31495,"Ġkits":31496,"ifo":31497,"Blur":31498,"Ġsuited":31499,"-In":31500,"à¯":31501,"ĠKeith":31502,"ĠNorway":31503,"INIT":31504,"ireccion":31505,"ieties":31506,"_usage":31507,"ĠDoug":31508,"rise":31509,"Ġtrillion":31510,"imited":31511,"ĠREL":31512,"alic":31513,"Ġcriticized":31514,"theorem":31515,"Ġcease":31516,"Ġsidew":31517,"ĠTerry":31518,"Ġsubsidi":31519,"Ġfirmly":31520,"Ġaws":31521,"Ġhott":31522,"Ġdressing":31523,"badge":31524,"ĠApplications":31525,"è¿ĶåĽŀ":31526,"Ġlaughed":31527,"Ġhobby":31528,"Ġmusicians":31529,"Ġ*.":31530,".placeholder":31531,"Ġcounters":31532,"ĠCapitol":31533,"SDK":31534,"Ġhelmet":31535,"andbox":31536,"quit":31537,"Ġcriminals":31538,"Ġteenager":31539,"(update":31540,"Gl":31541,".selection":31542,"Ġdischarge":31543,"Ġpresenting":31544,"ufacturer":31545,"_UNKNOWN":31546,"Ġstressed":31547,"åύ":31548,"Proto":31549,"_correct":31550,"haus":31551,"Ġrenov":31552,"Ġfirearms":31553,"Ġtechnically":31554,"-browser":31555,"Ġcandy":31556,"Stroke":31557,"Ġexecutor":31558,"Ġoccurrence":31559,"ĠIPv":31560,"_INTERFACE":31561,"ĠRetrieve":31562,".bad":31563,"Exchange":31564,"Navbar":31565,"ĠKid":31566,"(getApplicationContext":31567,"_STOP":31568,"ĠBoss":31569,"Listeners":31570,"Ġshooter":31571,"ĠAlb":31572,"äch":31573,"Ġpix":31574,".keyCode":31575,"alone":31576,"Ġabsurd":31577,"ĠCum":31578,"ĠNewtonsoft":31579,"ikt":31580,"Ġlaughing":31581,"Ġcapitalism":31582,"reeNode":31583,"Tx":31584,"_QUERY":31585,".Sleep":31586,"(login":31587,"WebElement":31588,"Ġcelebrating":31589,"Ġdeprecated":31590,"Ġmaar":31591,"Ġartistic":31592,"_ASSOC":31593,"ĠBorderRadius":31594,"ĉwp":31595,"Ġsurvivors":31596,"Inner":31597,"-red":31598,"Ġprosecution":31599,"_pp":31600,"(\"$":31682,"Ġcomma":31683,"unchecked":31684,"graphics":31685,"rors":31686,"GROUND":31687,"(public":31688,"Ġcustomized":31689,"ĠArkansas":31690,"ĠRew":31691,"Ġexpiration":31692,"×ķ":31693,"ĠCul":31694,"Ġnons":31695,".Filter":31696,"Ġsenator":31697,"_definition":31698,"ashington":31699,"ymph":31700,"/J":31701,"Ġfuse":31702,"ramid":31703,"ĠSupplier":31704,"Ġautocomplete":31705,"Ġ}),":31706,".\"ĊĊĊ":31707,"_functions":31708,"ĉto":31709,".eval":31710,"ĠTObject":31711,"References":31712,"Ġheated":31713,"HAL":31714,"Ġ))}Ċ":31715,"}$":31716,"ĠBarr":31717,"_UNIT":31718,"+$":31719,"ĠgetValue":31720,"iped":31721,"chied":31722,"(vm":31723,"cue":31724,"_integer":31725,"_course":31726,"third":31727,"Ġrevised":31728,"**/Ċ":31729,"_DIRECT":31730,"OutOf":31731,"(\"(":31732,"ĠFeel":31733,"Ġreass":31734,"Ġsubtitle":31735,"peri":31736,"nf":31737,"Ġenjoys":31738,"Ġtreats":31739,")this":31740,"-tabs":31741,"ancers":31742,"Ġcontinent":31743,"Ġcardio":31744,"Ser":31745,".question":31746,"Ġphrases":31747,"Validators":31748,"Ġpopul":31749,"ĠlÃŃ":31750,"song":31751,"_INTERNAL":31752,"Ġadviser":31753,"Ġpuzz":31754,"Ġambitious":31755,"ĠTob":31756,"ĠDP":31757,"Ġpresidency":31758,"Ġsurrender":31759,"Ġwatches":31760,"_binary":31761,"ĠSoon":31762,"Ġcanada":31763,"(\"\")Ċ":31764,"]='":31765,"ĠBrandon":31766,"epsilon":31767,"rw":31768,".addChild":31769,".Copy":31770,"Principal":31771,"Photos":31772,"Ġmarginal":31773,"Ġbasics":31774,"eing":31775,"Must":31776,"_String":31777,"Ġole":31778,"Magento":31779,".customer":31780,"(prev":31781,"ล":31782,"Ġloyalty":31783,"Cog":31784,"Ġprotocols":31785,"ĠCompanies":31786,"Ġtheoretical":31787,"Ġaccessing":31788,"ĠZen":31789,".ones":31790,"attice":31791,"_world":31792,"zes":31793,"Ġtattoo":31794,"Ġmenos":31795,"Ġintersect":31796,"\"];ĊĊ":31797,"belie":31798,"Ġinactive":31799,".readline":31800,"-labelled":31801,".done":31802,"lickr":31803,"ĠWORK":31804,"Ġderivative":31805,"Ġdatabases":31806,"âĤĤ":31807,"Ġsx":31808,".isArray":31809,"Ġys":31810,"Ġpada":31811,"ĠBullet":31812,"(`/":31813,"isActive":31814,"ĠCGSize":31815,"(equalTo":31816,"ĠColumbus":31817,"Ġmarry":31818,"DEV":31819,"_limits":31820,"rones":31821,"IAS":31822,"Ġtau":31823,"mino":31824,"_Write":31825,"ĠWine":31826,"Ġ[['":31827,"ĠPull":31828,"riters":31829,"rients":31830,"Ġshifting":31831,"upp":31832,"_TIMER":31833,"ĠConditions":31834,"ấ":31835,"ĠOrders":31836,"ĠStrength":31837,"æīĢ":31838,"Ġvalidity":31839,"Ġfot":31840,"etur":31841,"Ġbolt":31842,"åĨħ":31843,"ĠAlong":31844,"oshi":31845,"Ġassumptions":31846,"Ġmagazines":31847,"_SPI":31848,"Ġpunt":31849,"_PRODUCT":31850,"Ġrelay":31851,"ĠJavascript":31852,".te":31853,"-es":31854,"Ġwidgets":31855,"(fs":31856,"\";":31923,"atching":31924,"ĠKnowledge":31925,"ĉThe":31926,";margin":31927,"lessness":31928,"opard":31929,"umatic":31930,"()));čĊ":31931,"Ġfals":31932,"(cache":31933,"TypeId":31934,"éĢļ":31935,"_choice":31936,"ĠGoth":31937,"ĠSites":31938,"MG":31939,"_border":31940,"Indices":31941,"Comparer":31942,"ĠRedistribution":31943,"Ġcloset":31944,"Ġversatile":31945,"Inputs":31946,"********************":31947,"Ġobesity":31948,"quiz":31949,"gra":31950,"(global":31951,"åĬ¡":31952,"Ġcollector":31953,"Ġkor":31954,"ovable":31955,"ADC":31956,"ĠEventHandler":31957,".nc":31958,"Ġplayback":31959,"ientos":31960,"_perm":31961,"_WARNING":31962,"ĠOlympics":31963,".norm":31964,"ĠBroadcast":31965,"_small":31966,"drive":31967,".iloc":31968,"Ġtyped":31969,"MEM":31970,"_cons":31971,"DMETHOD":31972,"Ġlun":31973,".distance":31974,"(par":31975,"poon":31976,"Ġbast":31977,"activities":31978,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":31979,":čĊčĊ":31980,"SER":31981,")&&":31982,"_lst":31983,"ĠPolish":31984,"Ġknocked":31985,"Ġfrustration":31986,"aukee":31987,"Ġphosph":31988,"iquid":31989,"_coeff":31990,"æŃ¤":31991,"Latest":31992,"ĠDust":31993,"Tipo":31994,"Ġmaintains":31995,"Ġmarsh":31996,"incinn":31997,"lbl":31998,"Care":31999,"Ġneighborhoods":32000,"_gpio":32001,"ĠArsenal":32002,"Dem":32003,"ĠWhe":32004,"_hook":32005,"Ġldc":32006,"ĠHarper":32007,"ĠBerkeley":32008,"Ġgraduated":32009,"Percent":32010,"Ġarriving":32011,"ĠAdventure":32012,"(scope":32013,"('*":32014,"quarter":32015,"ĠMarie":32016,"Speaking":32017,"_codegen":32018,"Ġimmun":32019,"caster":32020,"ãĤĮ":32021,"åķĨ":32022,"ĠDimensions":32023,".record":32024,"Ġtexto":32025,"ĠMichelle":32026,"Pending":32027,"(by":32028,"_PAR":32029,"ucht":32030,"bee":32031,".Thread":32032,"ampire":32033,"know":32034,"ĠClinical":32035,"ĠmarginBottom":32036,"Ġdistinguish":32037,".Full":32038,".undefined":32039,"ĠSequelize":32040,"############################################################################":32041,"Ġeducated":32042,"_OVER":32043,"åºı":32044,"ĠÂłĠÂł":32045,"_each":32046,"Ġurge":32047,"depart":32048,"Ġdonors":32049,"ĠAu":32050,"Ġbillions":32051,"Ġbelonging":32052,"_age":32053,"_Int":32054,"Ġsubstances":32055,"machine":32056,"!!!ĊĊ":32057,"Ġjsonify":32058,"ibbean":32059,"ĠCad":32060,"ĠendTime":32061,"Ġcycling":32062,"ĠUITextField":32063,"Ġleverage":32064,"Ġvanilla":32065,"eat":32066,"Launch":32067,"(pt":32068,"states":32069,"ĠControls":32070,"ĠRespons":32071,"ĠJake":32072,"Ġasleep":32073,"fortunate":32074,".nextLine":32075,"SizeMode":32076,"ìĿ¼":32077,"TestingModule":32078,"German":32079,"ĠInvestig":32080,".reverse":32081,"ĠBACK":32082,"(DateTime":32083,"Ġnonprofit":32084,"ĠExpect":32085,"Ġtanto":32086,"']),":32087,"ĉthe":32088,"Multiple":32089,"(getActivity":32090,"_WAIT":32091,"Ġjá":32092,"decor":32093,"levance":32094,"ĠGitHub":32095,"mination":32096,"_quantity":32097,".Scanner":32098,"ĠLion":32099,"éĶĻ误":32100,"Ġdre":32101,"Ġtantra":32102,"ĠcontentType":32103,"Ġfid":32104,"_alt":32105,"NSIndexPath":32106,"-pl":32107,"åĮĸ":32108,"Ġantibiot":32109,"tables":32110,"acial":32111,"ĠRegistry":32112,"Ġolive":32113,"igers":32114,"Ġsubscriber":32115,"_pres":32116,"ĠSyntax":32117,"Ġlovers":32118,".Byte":32119,"olders":32120,"_forward":32121,"always":32122,"Caption":32123,"Priv":32124,"ĠTampa":32125,"isateur":32126,"-labelledby":32127,"ĠToString":32128,"ĠìĤ¬":32129,"Ġinitiated":32130,"WF":32131,"Ġinstitutional":32132,"inject":32133,"ĠScr":32134,"Ġdoctrine":32135,"Ġspacious":32136,"isure":32137,"ĠAna":32138,"\"time":32139,"essaging":32140,"Ġcid":32141,"ĠNan":32142,"Ġincomplete":32143,"TAG":32144,"-build":32145,"December":32146,"Ġresidual":32147,"(PDO":32148,"ĠListen":32149,"Ġglyph":32150,"Ġgaps":32151,"nea":32152,".Rect":32153,"Ġsau":32154,"ĠPhotograph":32155,"Ġexecutable":32156,"ĠExpert":32157,"Coroutine":32158,"_sizes":32159,"ĠNL":32160,".isValid":32161,");}Ċ":32162,"-reg":32163,"Ġciting":32164,"cwd":32165,"ĠOttawa":32166,"ĠBatt":32167,"Ġrenewable":32168,"Ġpreliminary":32169,"Ġasylum":32170,"Ġwrist":32171,"Ġutiliz":32172,"Ġdetention":32173,"Fast":32174,"Ġange":32175,"incinnati":32176,"Ġsteering":32177,"ĠNaN":32178,"iosity":32179,"/page":32180,"Ġè¿":32181,"sterol":32182,"Ġdisg":32183,"(DB":32184,"ĠDESCRIPTION":32185,"Ġ_$":32186,"Ġobstacle":32187,"Ġbizarre":32188,"Ġextraction":32189,"_expected":32190,"Ġloses":32191,"ĠCelebr":32192,"ĠhtmlFor":32193,"Ġexploit":32194,"олÑĮзов":32195,"XYZ":32196,"Ġmagnet":32197,"amped":32198,"Ġatoms":32199,"Sources":32200,"pectives":32201,"Ñģли":32202,"Ġ=čĊ":32203,"Ġdare":32204,"ĠWalter":32205,"Ġbrightness":32206,"Ġannotations":32207,"ëı":32208,"iske":32209,"Schedule":32210,".images":32211,"rosso":32212,"Ġ\"..":32213,"gamma":32214,"Ġinstructor":32215,"Ġoverwrite":32216,"-am":32217,"Ġdevastating":32218,"ĠSaints":32219,"Ġhs":32220,"Ġbonuses":32221,"$output":32222,"ijd":32223,"(ActionEvent":32224,"monitor":32225,"Ġmattress":32226,"January":32227,".jp":32228,"Ġcaracter":32229,"Ġimpose":32230,"_rest":32231,"ĠSignature":32232,"Ġcoronavirus":32233,"ãģĬ":32234,"_compare":32235,"Measure":32236,"itated":32237,"elijk":32238,"igos":32239,"esar":32240,"Ġrushed":32241,"metry":32242,"_SEPARATOR":32243,"_WE":32244,"_ATTRIBUTE":32245,"Ġyaml":32246,"Ġspecs":32247,"ĠRah":32248,"pheric":32249,"ĠInvestment":32250,"äll":32251,"Ġappealing":32252,"Ġviewport":32253,"ç©":32254,"ĠmarginLeft":32255,"Ġsubtract":32256,"ĠEDIT":32257,"ĉArrayList":32258,"grading":32259,"ĠFailure":32260,"asper":32261,"EEK":32262,"(now":32263,")Ċ":32279,"Collision":32280,"ĠGreater":32281,"ĠRacing":32282,"alan":32283,"Ġmonetary":32284,",new":32285,"ĠSorry":32286,".Enable":32287,"ĠInstantiate":32288,"ollen":32289,"ë©´":32290,"ĠCalling":32291,"_hour":32292,"ADA":32293,"Ġshy":32294,")**":32295,"Ġ==>":32296,"Ġespecial":32297,"Ġinterpreted":32298,"!=\"":32299,"Ġpharmacy":32300,".single":32301,"ĠCialis":32302,"Ġparas":32303,".toUpperCase":32304,"ĠDemon":32305,"Prime":32306,"Ġrankings":32307,"Adding":32308,"_HASH":32309,"ĠExam":32310,"Ú©":32311,"ĠVictor":32312,"Okay":32313,"\"];čĊ":32314,"Ġfortune":32315,"ĠFETCH":32316,"expand":32317,".Interop":32318,"Ġbarn":32319,"æ¶Ī":32320,"uevo":32321,"Ġspeculation":32322,"âĶĢâĶĢâĶĢâĶĢ":32323,"ĠNu":32324,"ĠBlues":32325,"(fname":32326,"Ġinhabit":32327,"Ġ\\\"%":32328,"CES":32329,"ulario":32330,"_cr":32331,"Ġvalidated":32332,"Ġmidnight":32333,"anking":32334,"Ġincorporate":32335,"Ġpursuit":32336,"EXP":32337,"prime":32338,"Pid":32339,"-US":32340,"ĠNurs":32341,"ĠWheel":32342,"éĺ":32343,"Ġinp":32344,"Ġsupportive":32345,".member":32346,"ĠShot":32347,".CheckBox":32348,"Ġaffirm":32349,"Tor":32350,"FullYear":32351,"Ġconsiderably":32352,"credentials":32353,"_opts":32354,"Roll":32355,"(round":32356,"Ġcoment":32357,"_UART":32358,"Ġextending":32359,"RG":32360,"resultado":32361,"itu":32362,".getSession":32363,"Ġattraction":32364,"&D":32365,"$html":32366,"ĠJessica":32367,"ĠAssociate":32368,"añ":32369,"_ed":32370,"ĠLag":32371,"Ġorigins":32372,"())->":32373,"addEventListener":32374,"IALOG":32375,"åIJ¦":32376,".Compare":32377,"Album":32378,"ĠKu":32379,"\";ĊĊ":32423,"quisite":32424,"channels":32425,"/res":32426,"ĠAnalytics":32427,".appcompat":32428,"/to":32429,"ĠonError":32430,"(attr":32431,"IRM":32432,"Ġragaz":32433,"-as":32434,".Second":32435,"oriented":32436,"Ġdonn":32437,"Ġlightning":32438,"fid":32439,"ĠPle":32440,"ãģ¾ãģĻ":32441,"tro":32442,".True":32443,"Observable":32444,"×Ļ":32445,"umbing":32446,"Ġprospective":32447,"-filter":32448,"Ġpursuant":32449,"(points":32450,".Bind":32451,"Ġpalm":32452,"clearfix":32453,"ös":32454,"ĠGonz":32455,"Ġweaken":32456,"Drive":32457,"enido":32458,"lld":32459,"obox":32460,"anean":32461,"Got":32462,"ä¿Ŀ":32463,"Regex":32464,"æĥ":32465,"Ġsalad":32466,"assis":32467,"\"net":32468,"inheritDoc":32469,"ĠRV":32470,"quier":32471,"Ġclazz":32472,"Ä±ÅŁ":32473,"osterone":32474,"Ġairline":32475,".listdir":32476,"Ġdownloading":32477,"ĠPalm":32478,"waukee":32479,"<":32480,".BL":32481,"_INLINE":32482,"offs":32483,"<<(":32484,"_news":32485,"Ġchase":32486,"/><":32487,"Ġeuros":32488,"ĠEgyptian":32489,"ĠStainless":32490,"_BOOL":32491,"ĠGuild":32492,"ĠDynam":32493,"[indexPath":32494,"Ġï":32495,"Ġmemorable":32496,"ĠChampion":32497,"ResourceManager":32498,".Login":32499,"ĠFormer":32500,"yped":32501,"Ġlleg":32502,";\",":32503,"DWORD":32504,"Ġtaxi":32505,"Ġbombs":32506,"rah":32507,".tags":32508,"_tests":32509,"stones":32510,"âĢĿ)":32511,"[g":32512,"rtype":32513,"Ġvu":32514,"Ġhostile":32515,"Chars":32516,"ĠPatriots":32517,"/status":32518,"());Ċ":32872,"ajÄħ":32873,"_OCC":32874,"Ġplanets":32875,"æŁ¥":32876,"ĠDublin":32877,"Ġserie":32878,".printf":32879,"deep":32880,"`)":32881,"Ġ\\$":32882,"Ġμ":32883,"_VIDEO":32884,"endors":32885,"ĠCrypto":32886,"Far":32887,".Transparent":32888,".TR":32889,"iasm":32890,"_training":32891,"Ġteaches":32892,"ĠBelt":32893,"Ġlimiting":32894,"ĠKath":32895,"ĠIndexPath":32896,"Ġachievements":32897,"Ġserá":32898,"interopRequire":32899,"Ġdisse":32900,".If":32901,"arming":32902,"ulsion":32903,"Po":32904,"_DETAIL":32905,"Prototype":32906,"ĠCAL":32907,"Ġagrees":32908,".vo":32909,".ExecuteNonQuery":32910,"ĠTopic":32911,"Ġ'{}":32912,"Arm":32913,"Ġecc":32914,"Mag":32915,"Ġserialized":32916,"ĉconn":32917,"cached":32918,"=tf":32919,"ĠByteArray":32920,"protobuf":32921,"varchar":32922,"ĉASSERT":32923,"Ġliste":32924,"_trigger":32925,"·¸":32926,"Feel":32927,"Tahoma":32928,"ĠLik":32929,"Ġstructured":32930,"ergus":32931,".Initial":32932,"_ge":32933,"cljs":32934,".contact":32935,"Ġandere":32936,"$stmt":32937,"_CURRENT":32938,"ĠDiscover":32939,"$res":32940,"formatter":32941,"Ha":32942,"vangst":32943,"Ġemerge":32944,"ãĢĤâĢĿ":32945,"ĠCabinet":32946,"-square":32947,"éĥ¨":32948,"Ġrage":32949,"ĠAJ":32950,"ĠVT":32951,"shadow":32952,"ĠFaith":32953,"enames":32954,"pretty":32955,"hasil":32956,"party":32957,"Ġvarchar":32958,"Ġfotos":32959,"Ġalum":32960,"ĠBelgium":32961,".ylabel":32962,"Ġdej":32963,"_numbers":32964,"Ġhu":32965,".setAdapter":32966,"ĠUsually":32967,"(sample":32968,".Shared":32969,"Ġbooked":32970,"Ġ>>=":32971,"Ġminerals":32972,"\">":32991,"prog":32992,"boo":32993,"_md":32994,"_pack":32995,"(express":32996,"utz":32997,"\\Auth":32998,",id":32999,"ĠChile":33000,"actice":33001,"Ġrecruitment":33002,"Ġposes":33003,"Ġvulnerability":33004,"instanc":33005,"orum":33006,"dess":33007,"Ġxl":33008,"%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%":33009,"(fig":33010,"Ġdeleting":33011,".del":33012,")')Ċ":33013,"ĠWeekly":33014,"???":33015,"(strcmp":33016,"smith":33017,"Ġpursuing":33018,"-so":33019,"ĠApps":33020,"/'Ċ":33021,"Ġdecis":33022,"FORE":33023,"Everyone":33024,"Ġlanes":33025,"Virtual":33026,".attach":33027,"(Log":33028,"ĠMedicaid":33029,"(Path":33030,"ĠTurner":33031,"/application":33032,"Ġportrait":33033,"Ġoppose":33034,"checkout":33035,"Ġfinishes":33036,"_ME":33037,"Barrier":33038,"Song":33039,"VAR":33040,"Earlier":33041,"rella":33042,"Ġhast":33043,"azar":33044,"Ġpulls":33045,"ngx":33046,"Ġinspiring":33047,"ÑĥÑİ":33048,"-direction":33049,"Ġexplosive":33050,"ĠcreatedAt":33051,"sto":33052,"Ġwheat":33053,"ĠBuilt":33054,"'ai":33055,"Ġtracked":33056,"hammad":33057,"RowAtIndexPath":33058,"_heap":33059,"Due":33060,"Ġconnects":33061,".publish":33062,"emu":33063,"Ġbullets":33064,"BAR":33065,"olate":33066,"Ġinternally":33067,"Ġcatching":33068,"-password":33069,"ouched":33070,"æĢ§":33071,"eous":33072,"Ġxrange":33073,"Quality":33074,"vv":33075,"Manage":33076,"(($":33077,"acements":33078,"ĠBrothers":33079,"ĠHEAD":33080,"ĠUnsupported":33081,"san":33082,"esi":33083,"***Ċ":33084,"Ġadaptation":33085,"ĠWorker":33086,"']/":33087,".savefig":33088,"(trans":33089,"ج":33090,"nee":33091,"Correct":33092,"...\")Ċ":33093,"Ġsubmitting":33094,"-path":33095,"ĉlast":33096,"issan":33097,".xlabel":33098,"ĠSepar":33099,"/no":33100,"_best":33101,"ĠMills":33102,"_sock":33103,"(flag":33104,"Ġdestinations":33105,"emption":33106,"ĠFAIL":33107,"åĴĮ":33108,"Ġrp":33109,"fact":33110,"ĉlen":33111,"DAY":33112,"Ġseiz":33113,"_dst":33114,"lip":33115,".Linear":33116,"ĠBasket":33117,"$t":33118,"$i":33119,"-brand":33120,"ĠNeil":33121,"ĠEq":33122,"Ġthou":33123,"ogene":33124,"Ġscholarship":33125,"æĽ´":33126,"Ġswo":33127,"aginator":33128,"eni":33129,"(book":33130,"Ġblink":33131,"thus":33132,"ĠcancellationToken":33133,"ĠPalestinians":33134,"Ġprofitable":33135,"Ġbackpack":33136,"enson":33137,"true":33284,"ĠNYC":33285,"Ġbored":33286,"ĠDetect":33287,"Ġappar":33288,"Ġjeans":33289,"ĠTak":33290,"IOD":33291,"ĠHorse":33292,"(FILE":33293,"(?":33294,"rique":33295,"optimizer":33296,"nat":33297,"loys":33298,"ĉToken":33299,"oubted":33300,"uess":33301,"ocoa":33302,"DataMember":33303,"_POWER":33304,"classList":33305,"PushButton":33306,"ĠWiFi":33307,".Stream":33308,".guild":33309,"Ġnog":33310,"ĠPortugal":33311,"ĠUnter":33312,"Primitive":33313,"boss":33314,"ĠDeutsch":33315,"Ġerotic":33316,"Ġstrconv":33317,".TryParse":33318,"Ġgrams":33319,".Success":33320,"_pk":33321,"ĠHarvey":33322,"-minded":33323,".country":33324,"[]\"":33325,"Ġangel":33326,"Ġbeats":33327,"ĠVor":33328,"ilio":33329,".master":33330,"something":33331,"ĠPACK":33332,"(if":33333,"RequestBody":33334,"Ġantes":33335,"/widget":33336,"Ġmodo":33337,"ĠAW":33338,"finder":33339,"Ġoptimized":33340,"Ġmissiles":33341,"NB":33342,"ĉinternal":33343,"tex":33344,"ĠSri":33345,"Ġdamaging":33346,"ĠMais":33347,"-Allow":33348,"ĠZh":33349,"-alt":33350,"Ġ));ĊĊ":33351,"èī":33352,"Ġinfluences":33353,"Ġcatal":33354,"_REGISTER":33355,"ĠAPIs":33356,"-century":33357,"Ġbiology":33358,"ĠActual":33359,"Ġheels":33360,"TRACE":33361,"_DIG":33362,"Dataset":33363,"ĠMatter":33364,"Ġclassifier":33365,".wikipedia":33366,"ĠRogers":33367,"Ġdonated":33368,"rawler":33369,"enen":33370,"Ġcasinos":33371,"ortal":33372,"Ġprive":33373,"spe":33374,"ducers":33375,".ep":33376,"Ġgrasp":33377,"acji":33378,"Ġdairy":33379,"Ġbuses":33380,".comm":33381,".ins":33382,"ĠIRS":33383,"ĠBeer":33384,"adc":33385,"oard":33386,"_MET":33387,"Ġ'+'":33388,"rans":33389,"Ġkinda":33390,"ĠâĶĤ":33391,"ĠMaur":33392,"аг":33393,"Ġbandwidth":33394,"ibus":33395,"ĠDifferent":33396,"(mat":33397,"ĠResume":33398,"_UNS":33399,"establish":33400,"Ġfonction":33401,"Subscription":33402,"_company":33403,"Ġlightly":33404,".confirm":33405,".yaml":33406,"ĠBoost":33407,"Commerce":33408,"-template":33409,"_DELAY":33410,"ĠHI":33411,"Ġnavig":33412,"(Sender":33413,"ĠHS":33414,"_\"+":33415,"ĠREQUEST":33416,"Ġwifi":33417,"=\"\"Ċ":33418,"])->":33419,"Ġrope":33420,"Ġviolated":33421,"Ġglance":33422,"ĠKurd":33423,"Ġè®":33424,"deck":33425,"ĠISBN":33426,"Ġinfect":33427,"ĠFoo":33428,"Ġgetter":33429,"Ġtener":33430,"appe":33431,".hh":33432,"_hot":33433,"\".$":33643,"Ġrelies":33644,"(Console":33645,"International":33646,"->{$":33647,"Mid":33648,"Ġdissert":33649,"dds":33650,"Ġdeposits":33651,"ĉdriver":33652,"#ga":33653,"prising":33654,"println":33655,"Ġpresenter":33656,"Ġmines":33657,"CSS":33658,"ĠDual":33659,"(!(":33660,"Ġkam":33661,"ĠisLoading":33662,"ĠProtect":33663,".upper":33664,"arium":33665,"]:ĊĊĊ":33666,"Yii":33667,"-shirt":33668,"ĠIMAGE":33669,"_colors":33670,"Ġurgent":33671,".Container":33672,"!(Ċ":33673,"Saturday":33674,"Ġsocieties":33675,"ĠThan":33676,"ĠCod":33677,"=@":33678,"Ġattachments":33679,".mobile":33680,"Ġspite":33681,"Ġbounce":33682,"rawl":33683,"instancetype":33684,"ĠTruck":33685,"Ġmanipulation":33686,"(Config":33687,"-inst":33688,"Ġstor":33689,"itution":33690,"PreferredGap":33691,"ĠmainAxisAlignment":33692,"Ġlistened":33693,"'''ĊĊ":33694,"ottage":33695,"-project":33696,".APPLICATION":33697,"ĉroot":33698,"Ġwhit":33699,"Ġbilder":33700,"Ġker":33701,"Ġappliances":33702,"rowave":33703,"ìĿĢ":33704,"ematics":33705,"ĠOrg":33706,"oping":33707,"_SEARCH":33708,"Ġcham":33709,"addContainerGap":33710,"Ġ().":33711,"ĠArrow":33712,"Illegal":33713,"Currently":33714,"Ġusa":33715,"Ġpasswords":33716,"Ġrenown":33717,"avern":33718,"ĠEvil":33719,"Ġconcat":33720,"Ġduo":33721,"Ġvale":33722,"ĠBean":33723,"Ġindicators":33724,"cmath":33725,"ĠPump":33726,"November":33727,"ificant":33728,"_DOMAIN":33729,"regar":33730,"ĠPortal":33731,"\"$":33732,"Ġformerly":33733,"\"]:Ċ":33734,"ĠVisibility":33735,".getElementsByClassName":33736,"_RED":33737,"Ġchampions":33738,"à´":33739,"Valor":33740,"_es":33741,"*a":33742,"-repeat":33743,"Band":33744,".stage":33745,"Ġbureauc":33746,"Cnt":33747,"eten":33748,"-function":33749,"Ġmuito":33750,"PID":33751,"_editor":33752,"Ġcrashed":33753,"dead":33754,"kat":33755,"agh":33756,"ĠEXT":33757,"asser":33758,"-small":33759,"Ġrealiz":33760,"(Entity":33761,"ús":33762,"ĠActually":33763,"ĠElite":33764,"Ġhelm":33765,"(nonatomic":33766,"asher":33767,"Community":33768,"alleng":33769,"iry":33770,"ĠGrowth":33771,"Ġsue":33772,"Ġfrequencies":33773,"_descriptor":33774,".Attribute":33775,"Ġrecipients":33776,"_NS":33777,"/\"+":33778,"iban":33779,"Ġathlete":33780,"ĠIgn":33781,"_DMA":33782,"(ds":33783,"ĠRequirements":33784,"ADI":33785,"erez":33786,"\\Admin":33787,"braska":33788,"ĠRust":33789,"Relation":33790,"COD":33791,"ĠVERSION":33792,"emma":33793,")){":33794,".Duration":33795,"ĠCamb":33796,"-logo":33797,"Ġreadable":33798,"Ġcreators":33799,"()];Ċ":33800,"UpDown":33801,"-half":33802,".getMonth":33803,"(sf":33804,"Pic":33805,"Ġhunger":33806,".tx":33807,"Ġexceeded":33808,"_seed":33809,"(^":33810,"_sk":33811,".perform":33812,"Ġ>::":33813,"Ġmongo":33814,"=float":33815,"bindParam":33816,"Smart":33817,"ifa":33818,"Ġsecurities":33819,"Ġprejud":33820,"Ġ,\"":33821,"Ġcorps":33822,"Ġvra":33823,"amacare":33824,"iterr":33825,"(Media":33826,"uche":33827,"Ġcob":33828,"Ġliber":33829,".geometry":33830,"Locator":33831,"Ġsliding":33832,"Ġsurgical":33833,"_CUR":33834,"Ġconsect":33835,"[*":33836,"ĠResort":33837,"Stub":33838,"_DOUBLE":33839,"ĠSoph":33840,"Ġelectoral":33841,"_disable":33842,"ĠÑģо":33843,"ĠLightning":33844,"Ġmentions":33845,"ocy":33846,"Ġleaked":33847,"Ġrelaxing":33848,"Presenter":33849,"vsp":33850,"Ġguilt":33851,"=-=-":33852,".reply":33853,"ĠMirror":33854,"Camp":33855,"Ġ+#+#+#+":33856,"Ġ+#+#+#+#+#+":33857,".Author":33858,"Ġdirective":33859,"-hook":33860,"íĦ°":33861,"}ĊĊĊĊĊ":33862,"@pytest":33863,"_rand":33864,"mis":33865,"Ġcolorful":33866,"uje":33867,"lasses":33868,"ĠClasses":33869,".have":33870,"%),":33871,"é¢ĺ":33872,"Ġdisturbing":33873,"substring":33874,"ĠKoh":33875,"Invest":33876,"purchase":33877,"Ġrecycling":33878,"ĠART":33879,"ierarchy":33880,"Ġfps":33881,".checkBox":33882,"íķ´":33883,"_material":33884,"ducation":33885,"Ġfw":33886,"udit":33887,"Ġreviewing":33888,"ĠSid":33889,"Syntax":33890,"ĠWritten":33891,"argar":33892,"UME":33893,"/q":33894,"Classifier":33895,"Official":33896,"Ġjazz":33897,"Ġomega":33898,"Physics":33899,"Ġlugar":33900,"_accessor":33901,".commands":33902,"Ability":33903,"ĠBatch":33904,"RAM":33905,"Ġencounters":33906,".Qu":33907,"BYTE":33908,"ĠDistribution":33909,"Ġuso":33910,"ĠRecovery":33911,"approved":33912,"Ġdenial":33913,"/share":33914,"LinkedList":33915,")čĊčĊčĊ":33916,"uddy":33917,"Ġfines":33918,"Ġry":33919,"Unicode":33920,"ĉrender":33921,"Ġpremises":33922,"Ġpon":33923,"aliases":33924,"/Foundation":33925,"cuda":33926,"ĠCock":33927,",:)":33928,"(folder":33929,"Ġméd":33930,"drag":33931,"Ġtalents":33932,"ĠĠĠĊĊ":33933,"еÑģÑĤв":33934,"mob":33935,".yml":33936,"Ġaster":33937,"Ġdiscre":33938,"goal":33939,"ĠGTX":33940,"ĠSUCCESS":33941,"ĠLONG":33942,"(find":33943,"Ġsingular":33944,"_sz":33945,"ĠEthereum":33946,"..Ċ":33947,"Ġirres":33948,"')){Ċ":33949,"Ġministers":33950,"Steps":33951,"iversal":33952,"ĠNevertheless":33953,"-led":33954,"Ġ(%)":33955,"ç¡®":33956,"Ġtimezone":33957,"Ġstranger":33958,"(render":33959,"Ġshutil":33960,"Ġmph":33961,"Ġtrio":33962,"ppy":33963,"Ġpredomin":33964,"Ġendors":33965,"ĠRussians":33966,"ĉrow":33967,"Ġwizard":33968,".serialize":33969,"Ġcomplained":33970,"Ġsido":33971,"Ġdelighted":33972,"-me":33973,"ĠRav":33974,"Human":33975,"adays":33976,"recv":33977,"Working":33978,"Jump":33979,"ĠÃ¥r":33980,"ĠAutomatic":33981,"_Base":33982,"æł¼":33983,"aurants":33984,"¯":33985,"æ¸":33986,"(CType":33987,"IFI":33988,"(amount":33989,"Ġbelieving":33990,"=mysql":33991,"Ġfir":33992,"Ġrestoration":33993,"ereco":33994,"Т":33995,"_'+":33996,"Ġebook":33997,"Ġdebris":33998,"(inputs":33999,"AYOUT":34000,"Ġscreaming":34001,"avia":34002,"lander":34003,"Ġdistress":34004,"Ġassembled":34005,"ĠAvoid":34006,"(thread":34007,"ĠRPC":34008,"_EXIT":34009,"(queue":34010,"иÑģÑĤ":34011,"Dll":34012,"Ġskull":34013,"_pub":34014,"chez":34015,"minate":34016,"ensen":34017,"Ġinsane":34018,"bounds":34019,"ĠRosen":34020,"Ġconditioning":34021,"processed":34022,"videos":34023,"four":34024,".Conv":34025,"|;Ċ":34026,"Personal":34027,"cerpt":34028,":UIControlStateNormal":34029,"Ġdoses":34030,"ĠKarl":34031,"ĠFrequ":34032,".BASE":34033,"ĠVote":34034,"Ġconcurrent":34035,"ĠMessageBoxIcon":34036,"ĠÃĸ":34037,"ĠDubai":34038,"ĠRetail":34039,":number":34040,"ĠObserver":34041,"ĠBigInteger":34042,"_origin":34043,"_WORK":34044,"Frames":34045,"Ġnotably":34046,".âĢľ":34047,"Ġtropical":34048,"Ġniche":34049,"amina":34050,".sys":34051,"(tokens":34052,"modify":34053,"osit":34054,"strom":34055,"ĠComics":34056,"OPTION":34057,"Ticket":34058,"Ġfactories":34059,"Ġdisput":34060,"_File":34061,"ĠFinn":34062,"eee":34063,"ĠDiscord":34064,"_money":34065,".tpl":34066,"_safe":34067,"LB":34068,"Ġglut":34069,"JK":34070,".flow":34071,"-cont":34072,"gos":34073,"Ġhorizon":34074,"ĠRush":34075,"::*":34076,"Pipe":34077,"ulla":34078,"borough":34079,"heimer":34080,"(move":34081,"(Text":34082,"});čĊčĊ":34083,"welcome":34084,"ĠComponents":34085,"Ġgovernance":34086,"closed":34087,"ĉmargin":34088,"Ġlaundry":34089,"ĠTerminal":34090,"izards":34091,".âĢĶ":34092,".remote":34093,".radius":34094,"ĠQuebec":34095,"Ġdh":34096,"Tech":34097,"ĠMist":34098,"seller":34099,"_literal":34100,"Ġgenius":34101,"Ġbrains":34102,"gem":34103,"ĠMeasure":34104,"Ġcatast":34105,"rance":34106,".TextField":34107,"Ġconsuming":34108,"Ġ'\\''":34109,"oubtedly":34110,"ĠCertain":34111,"Ev":34112,"erti":34113,"being":34114,"Experience":34115,"Ġ//[":34116,"ĠArabic":34117,"ĠCrist":34118,"ĠAzure":34119,"Ġhora":34120,"ladesh":34121,"\\Blueprint":34122,"dar":34123,".rel":34124,"Ġsuprem":34125,"ĠReagan":34126,"ĠAttributes":34127,"-sidebar":34128,"ĠuseStyles":34129,"ĠAirlines":34130,"Ġhills":34131,"/xhtml":34132,"vinc":34133,"_mock":34134,"ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":34135,"ĠPill":34136,".LayoutStyle":34137,"ĠCommander":34138,"]<":34139,"signature":34140,"Ġ{}čĊ":34141,"Ġhatred":34142,"Ġëĭ":34143,"olesterol":34144,"Ġ********":34145,"ancellor":34146,"crop":34147,"TIM":34148,"ĉĉĊĊ":34149,"ysqli":34150,"uitive":34151,"ĉunset":34152,"_sel":34153,"Ġmenus":34154,"tick":34155,"Ġconstitute":34156,"ĠElements":34157,"ĠRedis":34158,"aggio":34159,"_fp":34160,"_depend":34161,"emas":34162,"CAST":34163,"orange":34164,"jon":34165,"ĠEmily":34166,"Ġpotatoes":34167,"Ġreceptor":34168,"ĠElectronic":34169,"ĠLights":34170,"Ġcombining":34171,"ĠSomeone":34172,"Ġ########.":34173,"ĠTOD":34174,"/show":34175,"Xd":34176,".\"'":34177,"afx":34178,"Ġtragic":34179,"Styled":34180,"ĠMarco":34181,"Gallery":34182,"dale":34183,".âĢĿĊĊĊĊ":34184,"érie":34185,"/service":34186,"äºĨ":34187,"Ġambient":34188,"_SETTINGS":34189,".Adapter":34190,"lene":34191,"Ġtravels":34192,"Notice":34193,"Ġcleans":34194,"ĠFem":34195,"chair":34196,"Ñĥн":34197,"/my":34198,"_bad":34199,"ĠEconomics":34200,"ISA":34201,"_CNT":34202,"(Menu":34203,"äºİ":34204,"ĠRidge":34205,"Ġlengthy":34206,"Dot":34207,"Ġjumps":34208,"Ġhey":34209,"$pdf":34210,"Ġworm":34211,"Ġsut":34212,"Ġsher":34213,"iamo":34214,"ĠCalc":34215,"trieve":34216,"Ġcops":34217,"ĠChrom":34218,"Ġregulated":34219,"reatment":34220,"ĠHigher":34221,"oks":34222,"Ġdeze":34223,"LOCATION":34224,"ongsTo":34225,"Ġfinite":34226,"Ġvaries":34227,"Ġpositioned":34228,"'il":34229,"éĩij":34230,"Ġhike":34231,"(done":34232,"playlist":34233,"Ġada":34234,"Ġcoastal":34235,"ĠNancy":34236,".DateTimeField":34237,"CppCodeGen":34238,"ĠSimilarly":34239,"reur":34240,"ĠContr":34241,"ĠHidden":34242,"ĠBeta":34243,"atched":34244,"_install":34245,".Output":34246,"Lookup":34247,"ĠRichmond":34248,"quared":34249,"Ġmanga":34250,"-controls":34251,"ĠBernard":34252,"Large":34253,"Ġslices":34254,"Ġoffence":34255,"ĠMega":34256,"Ġestar":34257,"Ġjoints":34258,"Ġsumm":34259,"_platform":34260,"Buff":34261,".addSubview":34262,"Ġretained":34263,"Letter":34264,".dim":34265,"Ġessere":34266,"ĠScaffold":34267,"EXPECT":34268,"ĉRE":34269,".longitude":34270,"ünd":34271,"Ġstatue":34272,".addWidget":34273,"ĠCaribbean":34274,"addPreferredGap":34275,"ilde":34276,"UILabel":34277,"ĠOpport":34278,"Ġimperial":34279,"ursion":34280,"Ġmandate":34281,"Ġpromotional":34282,"Ġvk":34283,"iaÅĤ":34284,"Ġpyl":34285,"ĠCreation":34286,"озд":34287,"Ġsimpler":34288,".what":34289,"ĠRecent":34290,"Storm":34291,".quantity":34292,"ĠLov":34293,"\"-":34294,"ubbles":34295,"_notification":34296,"(world":34297,"urger":34298,"*(-":34299,":\"Ċ":34300,"hm":34301,"anship":34302,"ĠAlmost":34303,"Ġmotorcycle":34304,"_fee":34305,"Ġabsorb":34306,"ĠVincent":34307,"Ġsounded":34308,"ÃŃst":34309,"Ġpharmaceutical":34310,"htag":34311,"ĠKindle":34312,"italize":34313,"ĠEmperor":34314,"oustic":34315,"Ġspecialists":34316,"åħ¬":34317,"BorderStyle":34318,"/\\":34319,"RELATED":34320,"(',',":34321,"(expr":34322,"Ġht":34323,"åįĪ":34324,"_Create":34325,"Ġspecially":34326,"Ġ[];čĊ":34327,"Ġheel":34328,"Ġsept":34329,"_arch":34330,"(initial":34331,"%.ĊĊ":34332,"\\\",\\\"":34333,"Ġdiscusses":34334,"Ġupt":34335,"Ġ[&":34336,"Ġmanus":34337,".hand":34338,"ĠMAIN":34339,"ĠDenmark":34340,"Ġ],čĊ":34341,"Ġcryst":34342,"Ġnack":34343,"Coords":34344,"_inner":34345,"Ġmidst":34346,"Ġawake":34347,"ĠÐŀ":34348,"-break":34349,"ÃŃvel":34350,"_PASS":34351,"ĠParams":34352,"Ġdetr":34353,"Ġspider":34354,"ĠConcept":34355,"Ġprend":34356,"CHED":34357,".Exit":34358,"Ġpopulated":34359,"Ġvirtue":34360,"_SESSION":34361,"Ġnouvel":34362,"oauth":34363,"ĠданнÑĭ":34364,"rink":34365,".HeaderText":34366,"aturated":34367,"Ġerst":34368,"Ġåħ":34369,"à¥ĩ":34370,"_visible":34371,"eyer":34372,"Ġliable":34373,"Ġdebe":34374,"Ġbw":34375,"{-#":34376,"_WIN":34377,"dfs":34378,"Hover":34379,"ĠPUT":34380,"-angle":34381,"Ġnoble":34382,"Ġtraces":34383,"encv":34384,"ĠuserData":34385,"_ins":34386,"ĠSuz":34387,"Ġnewsletters":34388,"ĠModi":34389,"Ġentrepreneurs":34390,"Ġtribute":34391,"Ġrumors":34392,"Ġrr":34393,"ĠQuarter":34394,"ê³ł":34395,"Ġfeeds":34396,"óg":34397,"Ġenvelope":34398,"Ġlear":34399,"Ġkø":34400,"developer":34401,"Similar":34402,":\")Ċ":34403,"subscription":34404,"Modifier":34405,"italic":34406,"Ġnasty":34407,"Ġtermination":34408,"Ġcharming":34409,"ĠâŁ":34410,"tons":34411,".trace":34412,"hots":34413,"ĠUR":34414,"Mont":34415,"Ġjustified":34416,"ĠGang":34417,"inea":34418,"Ġbog":34419,"(ap":34420,"_$":34421,"Ġcontamin":34422,".Dot":34423,"ĉDebug":34424,"(exports":34425,"Ġpaired":34426,"ĠAssignment":34427,"Ġautomobile":34428,"ĵį":34429,"Ġphases":34430,"vw":34431,"@SuppressWarnings":34432,"=\\":34433,"rant":34434,"-ed":34435,"ĉawait":34436,"Ġcertificates":34437,"'>\"":34438,"Ġintact":34439,"CTRL":34440,"Mike":34441,"gregation":34442,"ATTERN":34443,"Ġrepublic":34444,"_upper":34445,"iliary":34446,"Ġcomputation":34447,"hire":34448,"ĠShin":34449,"_ANY":34450,"ĠManufacturer":34451,"ĠCarm":34452,"Ġbearings":34453,"_comb":34454,"cad":34455,"uristic":34456,"Ġwholesale":34457,"Ġdonor":34458,".interfaces":34459,"presso":34460,"ĠBrun":34461,"-close":34462,"prove":34463,"_SK":34464,"ĉframe":34465,"etros":34466,"ĠPain":34467,"_EXP":34468,"ĠLT":34469,"_fs":34470,".datas":34471,"ĉss":34472,"voir":34473,"ĠAxis":34474,"Major":34475,"=\"<":34476,"[h":34477,"Ġprofess":34478,"igrate":34479,"(score":34480,"Keyword":34481,"\"os":34482,"ĠĠĠĠĉĊ":34483,"analysis":34484,"Ġreplay":34485,".pass":34486,"\\d":34487,"tls":34488,"Ġsanct":34489,".light":34490,"_mobile":34491,"ÑģÑĤÑĮ":34492,"ĉtotal":34493,"uity":34494,"Ġpaused":34495,"NAS":34496,"Ġencore":34497,"loe":34498,"Ġ-*-ĊĊ":34499,".high":34500,"ampler":34501,"ĠSecure":34502,"Ġfragments":34503,"_vel":34504,"illary":34505,"ĠStein":34506,"ĠDawn":34507,"Ġmaximize":34508,"ย":34509,"Ġ/^":34510,"Ġcontinually":34511,"Ġshadows":34512,"ĉĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":34513,"ĠIActionResult":34514,"Ġinformación":34515,"CHECK":34516,".SelectedItem":34517,"bundle":34518,"olley":34519,"<":34681,"Ġtrajectory":34682,"_ring":34683,"Ġhydrogen":34684,"tron":34685,"Ġstatute":34686,"Ġconditional":34687,"Ġtray":34688,"-school":34689,"(widget":34690,"$config":34691,"Ġrequesting":34692,".uint":34693,"eton":34694,"brities":34695,"OfType":34696,"ADMIN":34697,"predict":34698,"Ġgegen":34699,"ĠHapp":34700,"OCUMENT":34701,"ĠApart":34702,"Ġ-----":34703,"roe":34704,"uide":34705,"justify":34706,"ĠSquad":34707,"Ġprofes":34708,".bot":34709,"_currency":34710,"innen":34711,"ĠMumbai":34712,"ĠNumbers":34713,"avanaugh":34714,"agnitude":34715,"âĢľThere":34716,"=http":34717,"çīĩ":34718,"Ġvb":34719,"+'{{$":34802,"Ġinode":34803,"sil":34804,"Ġhace":34805,"Ġseverely":34806,"ĠOverview":34807,"Ġspraw":34808,"Ġbeaches":34809,":left":34810,"·»":34811,"(${":34812,"ĠFIRST":34813,"ĠSpa":34814,"-ass":34815,"Ġbaise":34816,"ĠNODE":34817,"ĠPizza":34818,"Pet":34819,"(seq":34820,"\\\">Ċ":34821,"CppMethodPointer":34822,"Ġvp":34823,"Ġia":34824,"_seconds":34825,"emet":34826,"/blob":34827,"_THRESH":34828,"...čĊ":34829,"Dest":34830,"ĠNH":34831,".dataSource":34832,"ités":34833,"ĠJak":34834,"sell":34835,"Ġworkshops":34836,"\",Ċ":35452,"_Pin":35453,"uese":35454,"Ġoverrides":35455,"_ready":35456,"Advanced":35457,"Ġopi":35458,"-cart":35459,"(\"/\",":35460,"ĠDeb":35461,"CRY":35462,"ĠVertical":35463,"ĠOVER":35464,"ĠCorporate":35465,"Ġ\"\";":35466,"Ġstepping":35467,"ej":35468,"Ġaccusations":35469,"Ġoraz":35470,"_tail":35471,"Ġinduced":35472,"Ġelastic":35473,"Ġblown":35474,",//":35475,"Ġbackgrounds":35476,"âĢĻune":35477,"-sdk":35478,"ĠsetInterval":35479,"Ġincentives":35480,"Ġvegetable":35481,"_On":35482,"expanded":35483,"pix":35484,"_shader":35485,"ĠSPDX":35486,"@example":35487,"ĠWrapper":35488,".Zero":35489,"Positive":35490,"Ġspinner":35491,"Ġinvented":35492,"ĠGates":35493,"оÑĤоÑĢ":35494,"Ġcomparisons":35495,"è·":35496,".primary":35497,"dataProvider":35498,"additional":35499,"ĉoptions":35500,"snapshot":35501,".setHorizontal":35502,"Ġ\"{}":35503,"ĠFisher":35504,"halten":35505,"":35538,"ĠRegistered":35539,"INED":35540,"kal":35541,"parison":35542,"Ġobjeto":35543,"Vi":35544,"manda":35545,"Ġrenewed":35546,"ĠSof":35547,"essel":35548,".ndarray":35549,"Ġcrap":35550,"管":35551,".abspath":35552,"(up":35553,"Ġclearance":35554,"ĠTW":35555,"_COPY":35556,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĉ":35557,"Ġforests":35558,"Ġarguably":35559,"ĠASS":35560,"hey":35561,"amel":35562,"_fore":35563,"ĠSoutheast":35564,"Ġabused":35565,"Ġpracticing":35566,"akedirs":35567,"主":35568,"_resources":35569,"Ġpond":35570,".Fixed":35571,"LastError":35572,"ĠPsychology":35573,"Ġ\"//":35574,"!:":35575,"Reusable":35576,"Ġmensaje":35577,"Ġrospy":35578,"Ġbour":35579,"Ġvarieties":35580,"Ġempath":35581,"(({":35582,"_org":35583,"ĠMes":35584,"ĠMagento":35585,"ISTORY":35586,"Unless":35587,"Ġhj":35588,"ĠDuty":35589,"Jun":35590,",size":35591,"Ġpaintings":35592,"Ġdispens":35593,"dart":35594,"Ġbehavioral":35595,"Ġrpc":35596,"calculate":35597,"fruit":35598,"_mm":35599,"ĉpthread":35600,"MaxLength":35601,"Ġcurrencies":35602,"_capacity":35603,"ĠOz":35604,"Ġfirearm":35605,"Ġcoefficient":35606,"Ġbankruptcy":35607,"wart":35608,"Ġfatigue":35609,"AVA":35610,"Ġespa":35611,"_pc":35612,"ĠQuotes":35613,"_LIGHT":35614,"ĠTickets":35615,"Ġrelates":35616,"Ġpublishers":35617,"Ġunlocked":35618,"Ġ//----------------------------------------------------------------":35619,"ĠInterruptedException":35620,"Ġoutlook":35621,"rn":35622,"Ġrebels":35623,"Written":35624,"Ġasian":35625,"otto":35626,"Ġĉĉĉĉ":35627,"_gpu":35628,"Txt":35629,".ImageView":35630,"Ġsuis":35631,"_tables":35632,".RecyclerView":35633,"Ġwhatsoever":35634,"èģ":35635,"]++;Ċ":35636,"assertTrue":35637,"_verify":35638,"ĠRivers":35639,"Ġ][":35640,"Jet":35641,"idian":35642,"Sibling":35643,"Ġgenres":35644,".Access":35645,"OPS":35646,"Ġtrivial":35647,"ส":35648,"alen":35649,"вед":35650,"ĠSword":35651,"Ġscrutiny":35652,"(cb":35653,"Ġcommerce":35654,"Ġguarantees":35655,"_adv":35656,"ĠLET":35657,"recio":35658,"Ġhilar":35659,"Ġbackyard":35660,"ãĢı":35661,"Ġillustrated":35662,"/vendor":35663,".Util":35664,"Ġwow":35665,"LOY":35666,"ĠMarshal":35667,"\">'.$":35668,"ĠBak":35669,"Ġmodifiers":35670,"dictionary":35671,"ĠStre":35672,"multiple":35673,"\")),":35674,"ĠCort":35675,"']\").":35676,"(admin":35677,"ĠCreator":35678,"Internet":35679,"(ms":35680,"logy":35681,"DECLARE":35682,"ĠMarcus":35683,"<<<<":35684,"ãģł":35685,"_my":35686,"(inst":35687,"Ġsciences":35688,"NDER":35689,".enter":35690,"Ġitu":35691,"Ġbehave":35692,"Pan":35693,"ombies":35694,"='<":35695,"'));čĊ":35696,"ĠMENU":35697,"ĠWorkers":35698,".NoError":35699,"Ġbindings":35700,"Ġdisabilities":35701,"{\\":35702,"ĠMunicip":35703,"Ġcores":35704,"urple":35705,"ĠNokia":35706,"usions":35707,"ĠFitness":35708,".handleChange":35709,"Ġjavascript":35710,"ìļĶ":35711,"(dec":35712,"Ġpacking":35713,"-depend":35714,"Ġtranscript":35715,"zeros":35716,"_alert":35717,"?\",Ċ":35718,"libs":35719,"±Ð¾ÑĤ":35720,"Ġ|ĊĊ":35721,"trained":35722,"ĠGent":35723,"ĠRab":35724,"xp":35725,"_configuration":35726,"天":35727,"_accept":35728,".recyclerview":35729,":url":35730,"ĠMuhammad":35731,"Ġprivileges":35732,"_bank":35733,"uku":35734,"wallet":35735,"ĠROOT":35736,"Ġencuent":35737,"?family":35738,"ĉposition":35739,"Ġcg":35740,"Ġprecip":35741,"methods":35742,"_fast":35743,"increment":35744,"ĠTiger":35745,"_OCCURRED":35746,"quip":35747,"ĠHAS":35748,"_dom":35749,"Ġwreck":35750,"bj":35751,"Ġdern":35752,"Ġorgans":35753,".entries":35754,"Ġ_('":35755,"ramento":35756,"ĠJamie":35757,"Ġpunk":35758,"IPP":35759,"Ġprograma":35760,"Ġattain":35761,"Ġproves":35762,"/sign":35763,"Ġanswering":35764,"Ġladder":35765,"****************************":35766,"ĠWalmart":35767,"ĠCONTENT":35768,"ductor":35769,"Ġverbal":35770,"ĠPID":35771,"crypto":35772,"_CALLBACK":35773,"Ġ=================================":35774,"Ġpotent":35775,"Ġshorts":35776,".Uri":35777,".uniform":35778,";border":35779,"ĠWer":35780,"Ġherein":35781,"lla":35782,"ĠIhr":35783,"Pixmap":35784,"literal":35785,"!)ĊĊ":35786,"generic":35787,"rust":35788,"_scripts":35789,"osto":35790,"itus":35791,"ĠCoalition":35792,"Ġremot":35793,"deploy":35794,"ĠEagle":35795,"ãĢģãĢĮ":35796,"Ġimportante":35797,"ĉobject":35798,"Ġseasonal":35799,"nej":35800,"aidu":35801,"BindView":35802,"ĠSierra":35803,"-bg":35804,"ĠmakeStyles":35805,"[offset":35806,"Games":35807,"Ġhormone":35808,"ARIO":35809,"heads":35810,"(select":35811,"ĠStarted":35812,"@param":35813,"_decl":35814,"_blog":35815,"Ġaño":35816,"\\Api":35817,"ĠMilwaukee":35818,"Provid":35819,"Animated":35820,"Ġcooler":35821,"ĠSeed":35822,".Edit":35823,"ÏĦ":35824,"ĠTaking":35825,"ĠborderColor":35826,"-founder":35827,".LoggerFactory":35828,"Ġ\"\"ĊĊ":35829,"ALT":35830,"ĠLate":35831,"EDIATE":35832,"Ġ);ĊĊĊ":35833,"afa":35834,"Ġcancellation":35835,"Atom":35836,"ĠBirmingham":35837,"empresa":35838,"HEMA":35839,"ascal":35840,"Ġupside":35841,".Version":35842,"ĠFolder":35843,"ĠEight":35844,"ĠVintage":35845,"ĠAppDelegate":35846,"ĠPrevention":35847,".separator":35848,"STM":35849,"(room":35850,"generator":35851,"Ġcattle":35852,"ĉZ":35853,"ĠParticle":35854,"'};Ċ":35855,"Ġneighbours":35856,"ĠStateless":35857,"Ġaltitude":35858,"Ġsaint":35859,"обав":35860,"Ġconvinc":35861,"ĠContents":35862,"Ġjeune":35863,"(ts":35864,"Serialization":35865,"(collection":35866,"ĠJazz":35867,"ĠDod":35868,"ĠRoch":35869,"acio":35870,"commended":35871,"DEFINE":35872,".onload":35873,"Ġspecialty":35874,"PLACE":35875,"_MOVE":35876,"Ġaccountable":35877,"Reuters":35878,"Ġficken":35879,"Ġdepr":35880,"Wow":35881,"Void":35882,".space":35883,"à¸Ĺ":35884,"Ġtq":35885,"ĠPets":35886,"<$":35887,"(Current":35888,"berries":35889,"planation":35890,"ĠlistOf":35891,"ĠThu":35892,"ĠPRINT":35893,"Ġmismo":35894,"Ġdoi":35895,"chk":35896,"ĠUnicode":35897,"(role":35898,"Ġvirgin":35899,"-->Ċ":36360,"Vol":36361,"ĠSSD":36362,"))),":36363,".Optional":36364,"Ġnurses":36365,"Ġorb":36366,"_pe":36367,");čĊčĊčĊ":36368,"placed":36369,"esser":36370,"Ġtherapeutic":36371,"Ġwhitespace":36372,"Ġaston":36373,"Successful":36374,"Ġpraised":36375,"ĠWes":36376,"Ġeighth":36377,"iral":36378,"Ġvrouw":36379,"Ġfaction":36380,"_bias":36381,"Ġwitch":36382,"Ġnpc":36383,"(sb":36384,"ĠRodrig":36385,"_big":36386,"Dependency":36387,"ĠAbraham":36388,"ardi":36389,"CAR":36390,"nos":36391,"Ġabundance":36392,"Ġnutrients":36393,"instein":36394,".Vert":36395,"ĠISS":36396,"D":36495,"Ġservlet":36496,"bastian":36497,"Ġ>&":36498,"SID":36499,"_clk":36500,"Ġdivisions":36501,"}',Ċ":36502,"Ġdildo":36503,"Ġparade":36504,"major":36505,"Ġaboard":36506,";++":36507,"Ġfusion":36508,"\"},{\"":36509,"ĠDialogResult":36510,"ĉarr":36511,"-em":36512,"_nr":36513,"(handler":36514,".NET":36515,".XtraReports":36516,"ĠShah":36517,"ĠBrief":36518,"-,":36519,"Ġprecio":36520,"ĉĉĉĠĠĠĠĠĠ":36521,"Ġtant":36522,"ĠGrande":36523,"/xml":36524,"_ICON":36525,"ĠRetro":36526,"unque":36527,"Ġnag":36528,"toFixed":36529,"XL":36530,"Ġdeclaring":36531,"ĠConcrete":36532,"ĠAmazing":36533,"ĉprintk":36534,"Ġdebates":36535,"DATED":36536,"Ġaesthetic":36537,"emetery":36538,"RoutingModule":36539,"ĠNashville":36540,"WAYS":36541,"Ġwolf":36542,"Ġobservers":36543,"OTA":36544,"anson":36545,"Ġea":36546,"Ġgreenhouse":36547,"ĵįä½ľ":36548,"Ġstair":36549,"Ġimmigrant":36550,"_apply":36551,"peare":36552,"ĠBloomberg":36553,"_PLAYER":36554,"Resp":36555,"æŃ£":36556,"Chooser":36557,"ĠICollection":36558,"Peter":36559,"Erro":36560,".detectChanges":36561,"Maps":36562,"Ġsqueeze":36563,"ĠHomes":36564,"wegian":36565,"Ġformatting":36566,"Ġnegotiate":36567,"uld":36568,"ĠNep":36569,"ĠQB":36570,"Ġeconomies":36571,"Ġ*/,":36572,"Ġredund":36573,"ĠAber":36574,".IsNullOrWhiteSpace":36575,"ycled":36576,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":36577,"_Sh":36578,"Ġskept":36579,"Ġrecreated":36580,"ĠgetType":36581,"Ġmargins":36582,"Ġcolonial":36583,"charts":36584,"//@":36585,"Ġprocessors":36586,"说":36587,"batis":36588,"æĦı":36589,"atorio":36590,"mentioned":36591,"Patient":36592,"Ġprey":36593,"Checkbox":36594,"_xpath":36595,".skip":36596,"ĠMormon":36597,"ĠMemoryStream":36598,"CREMENT":36599,"Ġku":36600,"meld":36601,"\\Data":36602,"ĠKernel":36603,"iltr":36604,"éĢģ":36605,"(profile":36606,"Carbon":36607,"ROLE":36608,"(pl":36609,"]*(":36610,".memory":36611,"Ġmedal":36612,"Ġadvisor":36613,"ität":36614,"Ġhdr":36615,"ierung":36616,"ĠProvides":36617,"(alpha":36618,"Ġteenagers":36619,"-parser":36620,".LatLng":36621,"]()Ċ":36622,"Ġfelony":36623,"ĉĉĉĊĉĉĉĊ":36624,"BOOK":36625,"Ġslash":36626,"Ġclearfix":36627,"ĠProphet":36628,"容":36629,"rightness":36630,"-fi":36631,".kind":36632,"erton":36633,"Jim":36634,"Ġmanipulate":36635,"Ġworksheet":36636,"olin":36637,"stars":36638,"Ġartifact":36639,"_EMPTY":36640,"ĉmain":36641,"-------------';":36709,"Ġexpressing":36710,"ĠIQ":36711,"ĠFact":36712,"/*******************************************************************************Ċ":36713,"_mass":36714,")):":36715,"Ġcondom":36716,"ĠcreateState":36717,"ometown":36718,"Ġirr":36719,"Ġ>(":36720,">B":36721,"iteration":36722,"ãĥª":36723,"Ġshirts":36724,"ounty":36725,"->$":36726,"_SIGN":36727,"ĠDale":36728,"Ġjj":36729,"Easy":36730,"Fre":36731,"ĠNy":36732,"Ġchlor":36733,"matched":36734,"ĠGerm":36735,"-UA":36736,"ĠNathan":36737,"education":36738,"-yard":36739,"-che":36740,"houses":36741,"ritional":36742,"Ġproximity":36743,"Ġdiesem":36744,"áºŃp":36745,"Ġdrought":36746,".audio":36747,"ĠLeo":36748,"Ġfavorable":36749,"inch":36750,"ĠDaw":36751,"ribly":36752,"_student":36753,"idable":36754,"OVE":36755,"Ġlacks":36756,"ouncing":36757,".business":36758,"Ġreopen":36759,"maybe":36760,"_GLOBAL":36761,"Ġdresses":36762,"ĠEdwards":36763,"ensible":36764,"ĠHardware":36765,"ĠExcellent":36766,"ĠTimeUnit":36767,"CTIONS":36768,"Ġschedules":36769,"Ġsegue":36770,"Opens":36771,"ammen":36772,"-Identifier":36773,"Ġstaring":36774,"Ġhappily":36775,"ĠHob":36776,"'_":36777,"Ġ\");":36778,"amentos":36779,"etched":36780,"Ġ/>}Ċ":36781,".Users":36782,"Ġinterrupted":36783,"Contacts":36784,"Ġregistro":36785,"inburgh":36786,"CHA":36787,"_imp":36788,"phis":36789,"say":36790,"Ġretailer":36791,".NODE":36792,"/maps":36793,"_LAST":36794,"ĠCharge":36795,"_guard":36796,"Collider":36797,"ĠStatelessWidget":36798,"\":[\"":36799,"(\"../../":36800,"ioxide":36801,"ĠSund":36802,"Ġ'';":36803,"unset":36804,"addWidget":36805,"лÑİ":36806,"elles":36807,"alker":36808,"Arc":36809,"Ġdeduct":36810,"GUILayout":36811,"ĠVilla":36812,"Ġforbidden":36813,"_where":36814,"Ġ\\/":36815,"ĠTib":36816,"_AX":36817,"]čĊčĊ":36818,"ĠBir":36819,"Ġbend":36820,"ĠMAKE":36821,"ĠMET":36822,"Ġfutures":36823,"Ġweighted":36824,"\"\"\"čĊ":36825,"Ġauthorize":36826,"(program":36827,"},{\"":36828,"Ġcoefficients":36829,"ês":36830,"PerPage":36831,"ĠBathroom":36832,"ĠPublishing":36833,"GPL":36834,"Ġsubmissions":36835,"ĠNUMBER":36836,"jÄħ":36837,"Ġadditionally":36838,"empre":36839,"ĠShel":36840,"otyp":36841,"Solution":36842,"Ġthunder":36843,"_ec":36844,"ĠĊĠĠĠĠĊ":36845,"ĠFellow":36846,"Ġkay":36847,"ĠnewState":36848,"ONTAL":36849,"Implementation":36850,".Look":36851,"Ġents":36852,"Ġlors":36853,"ĠBIG":36854,"fab":36855,"Ġaveraged":36856,"ĠFeedback":36857,"ĠWells":36858,"Ġmartial":36859,"Ġindul":36860,"ĠCommunist":36861,"ĠForex":36862,"ĠAgriculture":36863,"\"[":36864,"Ġquar":36865,"ĠKont":36866,"ĉview":36867,".Bytes":36868,"desktop":36869,"ĠMakes":36870,"akespeare":36871,".Nullable":36872,"Ġspotlight":36873,"VB":36874,"owy":36875,"(torch":36876,"tridge":36877,"_bounds":36878,"Ġapologize":36879,".addItem":36880,"antd":36881,"*);Ċ":36882,",u":36883,"(gen":36884,"ç»ĵ":36885,"reator":36886,"ĠCord":36887,"oupper":36888,".metro":36889,"Ġew":36890,"ĠWORD":36891,".After":36892,"Ġdetained":36893,"ĠHammer":36894,"existing":36895,"Ġost":36896,"Ġmonument":36897,"-custom":36898,"UserID":36899,"ĠNom":36900,"Ġrejection":36901,"(dim":36902,"Ġsingleton":36903,"ĉdie":36904,"ariance":36905,"reports":36906,"]!=":36907,"elda":36908,"Ġprevalence":36909,"_regs":36910,".\".":36911,"Ġfeminist":36912,"Codec":36913,"Ġ**Ċ":36914,"(labels":36915,"_MARK":36916,"FAILED":36917,"Ġadministered":36918,"WN":36919,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĉĉ":36920,"Ġnoun":36921,"wig":36922,"Ġgotta":36923,"Ġrif":36924,"-im":36925,"ĠPaulo":36926,"ĠCommandType":36927,"]))ĊĊ":36928,"-zero":36929,"Training":36930,"Ġlord":36931,"_art":36932,"reddit":36933,"Cert":36934,"Ġpeso":36935,"Rot":36936,"Ġendanger":36937,".dr":36938,"userInfo":36939,"unts":36940,"nv":36941,"ĠTrailer":36942,"-first":36943,"(make":36944,"Ġbenefici":36945,"-black":36946,"iÃŁ":36947,"Ġundoubtedly":36948,"Ġmex":36949,"ĠAncient":36950,"(as":36951,"Ġdescent":36952,"Pick":36953,"Ġreplica":36954,"$obj":36955,"ähr":36956,"Ġarrows":36957,"fty":36958,"ĠLibya":36959,"uga":36960,"charged":36961,"Tur":36962,"Ġhomic":36963,"issen":36964,"ĠFake":36965,"Ġbeers":36966,"Ġscattered":36967,"(Time":36968,"UTIL":36969,"Ġbureaucr":36970,"/plain":36971,"Ġsticking":36972,"FAIL":36973,"ĠCovid":36974,"Third":36975,"_present":36976,"ĠPierre":36977,"Ġëª":36978,"Ġ[...]ĊĊ":36979,"Prob":36980,"ĠTraffic":36981,"icao":36982,"doctor":36983,"Ġ),ĊĊ":36984,"Tabs":36985,"alu":36986,"ï¼ļâĢľ":36987,"Ġinherent":36988,"_No":36989,"ritis":36990,"ĠProof":36991,".basename":36992,"ä¼ļ":36993,"Ġchim":36994,"ĠProtected":36995,"crit":36996,"Ġprone":36997,"Ġкон":36998,"ĠHeroes":36999,"Ġanxious":37000,"Ġanos":37001,"Ġweekends":37002,"Ġsext":37003,"Ġreducer":37004,"=UTF":37005,"half":37006,"ĠSaw":37007,".mm":37008,"Ġnueva":37009,".currentTarget":37010,".lua":37011,"_EXTENSION":37012,"ĉreg":37013,"ĠCtrl":37014,"_align":37015,"acceptable":37016,"Ġrushing":37017,"frac":37018,"Ġboasts":37019,"Five":37020,"±":37021,"ĠTemperature":37022,">):":37023,"Ġcharter":37024,"REATED":37025,"Ġsubjected":37026,"Ġopc":37027,"healthy":37028,"使ç͍":37029,"ĠScientific":37030,"Ġfrau":37031,"riages":37032,"à¸Ķ":37033,".inventory":37034,"ationale":37035,"Mad":37036,"minutes":37037,">>();Ċ":37038,"ĠEnv":37039,"Ġrecordings":37040,"Ġsuspicion":37041,"sqlite":37042,"ĉread":37043,"ãģ¦":37044,"Ġworries":37045,".putString":37046,"ĠShanghai":37047,"(uid":37048,"rer":37049,"ĠvÃŃde":37050,"\"):":37051,"Ġmethodology":37052,"ĠкоÑĤоÑĢ":37053,"ccc":37054,"avad":37055,"Ġinduction":37056,"ĉThread":37057,",string":37058,"ại":37059,"nehmen":37060,"uition":37061,"Ġ*__":37062,".emf":37063,"Ġìľ":37064,"/themes":37065,"ĠNine":37066,".One":37067,"ĠEmbed":37068,"Ġfaz":37069,"uations":37070,"Ġprivately":37071,"Ġling":37072,"[F":37073,"ushi":37074,"Ġlaunches":37075,"(KEY":37076,"GMT":37077,"Ġaiming":37078,"patible":37079,"ĠBiden":37080,"iw":37081,"ĠDegree":37082,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":37083,"Ġ$('<":37084,"ários":37085,"toUpperCase":37086,"ìłľ":37087,"ĠEUR":37088,"Ġoversight":37089,"Ġtablesp":37090,"Updates":37091,".makedirs":37092,"Ġhumidity":37093,"/template":37094,"Always":37095,"(IS":37096,"_cert":37097,"Dig":37098,"Ġunderway":37099,"orton":37100,"ĠHurricane":37101,"Ġspends":37102,"ĠSegment":37103,"Ġflies":37104,"ĠToggle":37105,"ĠLynch":37106,"Ġsenses":37107,"ĠKos":37108,"setEnabled":37109,"istically":37110,"Ġtester":37111,"Ġadministrators":37112,"Ġtagged":37113,"Ðĵ":37114,"Ġshortcut":37115,"ĠResolution":37116,"Ġsupervision":37117,"ĠAshley":37118,"Tracking":37119,"ulatory":37120,"andel":37121,"isten":37122,"Ġunre":37123,"(diff":37124,"ANTS":37125,"Ġrider":37126,"ĠsÄħ":37127,".Series":37128,"_orders":37129,"ORIZONTAL":37130,"Ġretention":37131,"ãĢĤčĊčĊ":37235,"Ġdiagonal":37236,"ĠCancellationToken":37237,"_Internal":37238,"Ġruin":37239,".Qt":37240,"ocratic":37241,"Tel":37242,"ĠAnswers":37243,"matic":37244,"Ġxp":37245,"atem":37246,"_jobs":37247,"_any":37248,"Ġseniors":37249,"Ġlandmark":37250,"ĠQList":37251,"Ġmaneu":37252,"otify":37253,"/\";Ċ":37254,"/server":37255,"ĠPhilosoph":37256,"utenant":37257,"(io":37258,"hz":37259,"Ġauthenticated":37260,"dv":37261,"-Compatible":37262,"Originally":37263,",function":37264,"ãĢĤčĊ":37265,"ĠRepresentative":37266,"asily":37267,"ircuit":37268,".dt":37269,"(math":37270,".Marshal":37271,"[,":37272,"ĠCities":37273,"_turn":37274,"|)Ċ":37275,"Ġcantidad":37276,"alter":37277,"ĉui":37278,"ĠNebraska":37279,"Ġskirt":37280,".bg":37281,"SharedPreferences":37282,"(style":37283,"Ġgrief":37284,"gew":37285,"Ġsafeg":37286,"olang":37287,"_lists":37288,"ìĽ":37289,"Ġgranite":37290,"Ġhottest":37291,".jdbc":37292,".Customer":37293,"Ġâī¤":37294,"Ġwaar":37295,"_scene":37296,"+'/":37297,"ĠJTextField":37298,"Ġseating":37299,"Ġwears":37300,"Ġ`/":37301,"Cases":37302,"ĠYoutube":37303,"ım":37304,"Ġbalcon":37305,",G":37306,"MetaData":37307,"-price":37308,"SCR":37309,"Unity":37310,"Ġtrunk":37311,"={`${":37312,"Ġearthquake":37313,"Partial":37314,"Ġsubst":37315,"Ġelimin":37316,"=\"'.":37317,"//*[@":37318,"Ġsupervisor":37319,"vrolet":37320,"_article":37321,"Ġpane":37322,"bio":37323,"Ġmotors":37324,"NM":37325,"Frank":37326,"Ġonion":37327,"-word":37328,"ItemClickListener":37329,"Ġbrit":37330,"endencies":37331,"Computer":37332,"_running":37333,"(day":37334,"-he":37335,"(named":37336,"ĠSach":37337,"оÑĩ":37338,"campaign":37339,".Abstract":37340,"(wrapper":37341,".pay":37342,"Ġuw":37343,"Geo":37344,"rails":37345,"/select":37346,"ichte":37347,"sons":37348,"EVENT":37349,"Ġaliment":37350,"Providers":37351,"Await":37352,"_INTERVAL":37353,".off":37354,"Ġgluten":37355,"_cloud":37356,"Ġwen":37357,".extract":37358,"ĉbutton":37359,"/MM":37360,"Party":37361,"Ġdemographic":37362,"_errno":37363,"Ġhiking":37364,"('')Ċ":37365,"\",@\"":37366,"Ġwit":37367,"rá":37368,"ologie":37369,"ĠStyles":37370,"ĠBrowserModule":37371,".RequestMapping":37372,"icans":37373,"PAGE":37374,"creation":37375,"ĠFerguson":37376,"uded":37377,"numbers":37378,"ĠGTK":37379,"Ġpresentations":37380,"ĠBobby":37381,"_span":37382,"estyle":37383,"Ġillegally":37384,"abela":37385,"Ġbattlefield":37386,"capacity":37387,"terror":37388,"]\");Ċ":37389,"Ġwarrior":37390,"leader":37391,"ĠDBG":37392,"ĠRevenue":37393,"Ġvigil":37394,"Ġcounterparts":37395,"(Error":37396,"ACTER":37397,"Ġheeft":37398,"Ġselections":37399,"zeug":37400,"tom":37401,"-two":37402,".;Ċ":37403,"_statement":37404,"ĠAid":37405,"ĠVul":37406,"_rgb":37407,"Ġprizes":37408,"Ġeditable":37409,"ĉform":37410,"ını":37411,".decor":37412,"Demo":37413,"lices":37414,"Ġenctype":37415,"ratulations":37416,"ĠROS":37417,"_chars":37418,"ĠJahr":37419,"partial":37420,"ÑĥÑĤ":37421,"ĠReceive":37422,"ĠLands":37423,"APTER":37424,"Ġchopped":37425,"..\"":37426,"ĠAnaly":37427,"ĠUID":37428,"ĠRadeon":37429,"ĠBee":37430,"Ġunm":37431,">M":37432,".findall":37433,"Tokenizer":37434,"ĠWHAT":37435,"Ġsj":37436,"Drawing":37437,"Ess":37438,"OND":37439,"Ĭ¶":37440,"(packet":37441,"âĢĶbut":37442,"Invocation":37443,"ĠNuclear":37444,"?;Ċ":37445,"Ġgrandes":37446,"ĠCrypt":37447,"remark":37448,"Ġ'../../../../":37449,"Ġinability":37450,"magic":37451,"cats":37452,"Ġsimulate":37453,":${":37454,"inflate":37455,"Ġener":37456,":NO":37457,"iples":37458,"Ġmerit":37459,"ĠRated":37460,"Ġglue":37461,"/blog":37462,"Ġgren":37463,"Ġthrilled":37464,".CH":37465,"uncan":37466,"ĠPRIMARY":37467,"Ġpersec":37468,"Ġfeared":37469,".MIN":37470,"ĠTheater":37471,"éĴ":37472,"ategorie":37473,"段":37474,"Ġappetite":37475,"square":37476,"ĠAlexand":37477,".UserId":37478,"_gt":37479,"_enter":37480,"Ġgraduates":37481,"FragmentManager":37482,"Authorize":37483,"-NLS":37484,"(My":37485,"Ġtriumph":37486,"usting":37487,"_PARAMS":37488,"Characters":37489,"(:,:,":37490,"_BUILD":37491,"MHz":37492,"Ġwashed":37493,"Ġuncle":37494,"Steve":37495,"ardown":37496,"${":37680,"_confirmation":37681,"Ġtrophy":37682,"Works":37683,"ĠElectronics":37684,"ĠMediterranean":37685,"_metrics":37686,"Ġannouncing":37687,"ĠDAY":37688,"_proto":37689,"Ġpear":37690,"baseUrl":37691,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĊ":37692,"Ġcoordination":37693,":N":37694,".animate":37695,"ĠCotton":37696,"_hit":37697,"âľ":37698,"Ġjetzt":37699,"ifter":37700,"(fields":37701,"ownload":37702,"ificacion":37703,".cuda":37704,"ĠLiu":37705,">equals":37706,"ĠAce":37707,"ÑĢам":37708,"ĠSuperman":37709,"ĠGarcia":37710,"Ġarrests":37711,"agar":37712,"Ġ{})":37713,"Ġmacros":37714,"roupe":37715,"être":37716,"Ġtwisted":37717,"struments":37718,"_(\"":37719,"_vertices":37720,"ĠTransition":37721,"ик":37722,"[max":37723,"mind":37724,"ĠaccessToken":37725,"Ġunle":37726,"mus":37727,"cop":37728,"ĠFactor":37729,"Ġconced":37730,"Ġretr":37731,".linalg":37732,"-slider":37733,"obl":37734,"_StaticFields":37735,"Ġzombie":37736,"selling":37737,"Ġchap":37738,"Ġshaking":37739,"ĠTranslate":37740,"ĠAmsterdam":37741,"ĠETH":37742,"_EXTERN":37743,"kd":37744,"_disc":37745,"Ġpreceding":37746,"Ġprix":37747,"ObjectName":37748,"_modified":37749,"ardware":37750,"Ġ?>\">":37751,"ĠDW":37752,"`${":37753,"Ġ?>\">ĊĊ":37859,"Ġspinning":37860,"_pending":37861,"Matchers":37862,".Keys":37863,"ĠPV":37864,"enus":37865,"antis":37866,"Ġdiscard":37867,"Ġhaul":37868,"Ġempir":37869,"Ġpathway":37870,"Ġoak":37871,"мен":37872,"-induced":37873,"Ġimpair":37874,"ĠCalgary":37875,".isHidden":37876,"dz":37877,"_include":37878,"Ġgm":37879,"Ġ'('":37880,"PY":37881,"uggestions":37882,"Ġcommodity":37883,"cro":37884,"/sub":37885,"ĠgetInstance":37886,"ĠLegacy":37887,"ĠKil":37888,"Bal":37889,"(short":37890,"Inform":37891,"+x":37892,"*r":37893,"ĠHopefully":37894,"orate":37895,"Ġmachen":37896,"Ġtreaty":37897,"ĠOri":37898,".public":37899,"-horizontal":37900,"Ġtactic":37901,"Ġbord":37902,"wares":37903,"Ġammo":37904,"ĠLists":37905,"Ġequations":37906,"/her":37907,"ĠNSW":37908,"Bounding":37909,"_Collections":37910,"Ġavail":37911,".DropDown":37912,"è°":37913,"Ġhh":37914,"ĠlÃł":37915,".pb":37916,"Ġmemorial":37917,"ĠATTR":37918,"Ġexhausted":37919,"Ġtsp":37920,"ĉredirect":37921,"Ġlikewise":37922,"STER":37923,"Ljava":37924,"Ġcondemned":37925,"ocaust":37926,"(strict":37927,"Ġexempt":37928,"Ġsms":37929,"Ġexagger":37930,"SYS":37931,"Ġlounge":37932,":^":37933,"Ġtodd":37934,"deb":37935,"atorial":37936,"ĠPorter":37937,"Ġtuition":37938,"Ġexempl":37939,"Ġparen":37940,".lineTo":37941,"Ġkidney":37942,"Ġça":37943,"Ġcui":37944,"ï¼Į请":37945,"XC":37946,"Ġmoż":37947,"Ġnominated":37948,"lung":37949,"ImGui":37950,"ĠBuzz":37951,"Ġstereo":37952,"portal":37953,"resas":37954,"Ġklass":37955,"Ġdrafted":37956,"Ġprojectile":37957,"/gpl":37958,"(parameters":37959,"*)Ċ":37960,"Ġassisted":37961,"ĠNSInteger":37962,"sitemap":37963,":nth":37964,".Views":37965,".ArgumentParser":37966,"Ġmeer":37967,"zier":37968,"ĠDig":37969,"Ċ":38036,"Ġplag":38037,"pine":38038,"Ġblanket":38039,"Ġ:-":38643,"Ġlcd":38644,"---------------":38645,"(\"\"":38646,"Ġtactical":38647,"ĠRonald":38648,"extr":38649,"ĠFest":38650,"Ġfuer":38651,"-navigation":38652,"Ġkb":38653,"ghost":38654,"ĠhandleChange":38655,"_cls":38656,"()!=":38657,"Comparator":38658,".vm":38659,"ĠCox":38660,"_review":38661,"/@":38662,"_cookie":38663,"Ġrecognised":38664,"ldap":38665,"Threads":38666,"ĠSexual":38667,"ĠBearing":38668,"(SQL":38669,"Ġxr":38670,"Ġthigh":38671,"URLConnection":38672,"ĠSUV":38673,"ĠmContext":38674,"Ġincidence":38675,"ĠEste":38676,".sup":38677,"_te":38678,"(EXIT":38679,"CMD":38680,"/\">":38681,"Almost":38682,"ĠUne":38683,"Ġanderen":38684,"ĠSingleton":38685,"Ġbore":38686,"Think":38687,"Ġnarc":38688,"]initWith":38689,"_shop":38690,"(strategy":38691,"!',":38692,"herits":38693,"ĠDesk":38694,"_machine":38695,".netty":38696,"ında":38697,"=<":38698,"ĠQR":38699,"ĠSidebar":38700,".splitContainer":38701,"ĠonSuccess":38702,"Ġmonkey":38703,"Enjoy":38704,"(nodes":38705,"pectrum":38706,"Ġ(*(":38707,"ĉUINT":38708,",height":38709,"ĠNetworks":38710,".tail":38711,".linspace":38712,"Ġ\"...":38713,"Listen":38714,"Æ¡":38715,".Channel":38716,"-defined":38717,"Repeat":38718,"adjust":38719,"ERM":38720,"_application":38721,".assertNotNull":38722,"-stream":38723,"Ġrabbit":38724,"Ġpositioning":38725,"Ġwoke":38726,"Ġfing":38727,"Ġmultiplayer":38728,"Ġregistering":38729,"until":38730,"Ã¥n":38731,"(::":38732,"ussions":38733,"Ġpotato":38734,"ĠEquals":38735,".Sup":38736,"/apache":38737,"Ġ(=":38738,".\")":38739,".ptr":38740,"ĠSpeech":38741,".clip":38742,"ĠGabriel":38743,"Ġmusician":38744,"/issues":38745,".shop":38746,"ĠHier":38747,"_RET":38748,"_bucket":38749,"ãĥ¡":38750,"avs":38751,"Ġroz":38752,"flower":38753,"WriteBarrier":38754,"ĠMilan":38755,"Ġlegislature":38756,"ĠDoll":38757,"Ġproving":38758,".concatenate":38759,"âķIJ":38760,"Ġgchar":38761,"cdnjs":38762,"bles":38763,"ĠListing":38764,"ло":38765,".xrLabel":38766,"ĠSak":38767,"justice":38768,"ĠValentine":38769,"unless":38770,"Ġpiger":38771,"(run":38772,"Ġtestified":38773,"ANA":38774,"ĠRemoves":38775,"))));Ċ":38776,"recated":38777,"ĠRuntimeMethod":38778,"Ġconqu":38779,"ãĤ¢":38780,"Ġtissues":38781,"ailer":38782,"été":38783,"-Star":38784,"Ġflames":38785,".setIcon":38786,"Ġsupern":38787,"Ġvagina":38788,"-variable":38789,"Ġwellness":38790,"CUR":38791,"Ġbelle":38792,".getRequest":38793,"Ġpoco":38794,"benh":38795,"agens":38796,"Ġspill":38797,"ĠJur":38798,"Ġdispatcher":38799,"ного":38800,"emonic":38801,"(dirname":38802,"ĠÐĶ":38803,"Ġpasse":38804,"Ġganz":38805,"ricing":38806,"EU":38807,"Ġmujeres":38808,"essen":38809,".attribute":38810,"jj":38811,"ĉĉĠĊ":38812,"[^":38813,"Ġstrtolower":38814,"lexer":38815,"ectar":38816,"hotel":38817,".square":38818,"Ġrall":38819,"Ġlowered":38820,"handled":38821,"Market":38822,"ĠUses":38823,"ivas":38824,".Business":38825,"ãģĹãģ¦":38826,"DIV":38827,"Ġwasted":38828,"Ġavoir":38829,"êm":38830,"_ACCOUNT":38831,".et":38832,"ĉSDL":38833,"kap":38834,"Ġfox":38835,"uppet":38836,"{},Ċ":38837,"\",'":38838,"Favorite":38839,"PEND":38840,"ĠAES":38841,"}),":38842,"Ġdeduction":38843,"ĠpolÃŃt":38844,"ĠcomponentWill":38845,"ĠTelerik":38846,"_SELF":38847,"Ġmuse":38848,"Craft":38849,"Ġdens":38850,"ि":38851,"(tp":38852,"Ġtasty":38853,"Ġbalances":38854,"Ġdedication":38855,"ĠWallace":38856,"Ġunlaw":38857,"\\\">\\":38858,"Ġmum":38859,"-update":38860,"emente":38861,"Ġsoda":38862,"Republic":38863,"asmine":38864,"éric":38865,"(Status":38866,"ĠJsonConvert":38867,"ĠDisk":38868,".Redirect":38869,"Ġfilming":38870,"/mol":38871,"Ro":38872,"Ġville":38873,"Ġtrabaj":38874,"Ġsynthesis":38875,"rega":38876,"Ġrl":38877,"Scheduler":38878,"ISHED":38879,"currentUser":38880,"(errors":38881,"'h":38882,"_bot":38883,"ximo":38884,"ĠUSART":38885,"_super":38886,"_DECREF":38887,"ной":38888,"_ROW":38889,"Ġpromotes":38890,"ĠTA":38891,"Ġhoras":38892,"ĠRepresents":38893,"Ġnameof":38894,"ĠExc":38895,"ĠGarage":38896,"Ġseine":38897,",#":38898,"Ġherb":38899,"/resources":38900,"Ġpleaded":38901,".radioButton":38902,"Ġæĺ":38903,"Ops":38904,"ĠNest":38905,"cstring":38906,"ĠDefence":38907,"Ġrefere":38908,"_leaf":38909,"Ġrevelation":38910,"ë§":38911,".executeUpdate":38912,"_WORLD":38913,"Ġexpans":38914,"(\"\\\"":38915,"jab":38916,"Ġdoubts":38917,"ĠGeometry":38918,"Ġintroduces":38919,"Ġsenators":38920,"Ġcanal":38921,".helper":38922,"ĠBiology":38923,"_SENS":38924,".previous":38925,"-touch":38926,"abit":38927,"Ġimpacted":38928,"Ġbrackets":38929,".direct":38930,"accum":38931,"Ġtestosterone":38932,"ĉaction":38933,"ĠChance":38934,"Ġpeaks":38935,"CppCodeGenWriteBarrier":38936,"Ġunbelie":38937,"_press":38938,".Rel":38939,"angled":38940,"/templates":38941,"-->čĊ":38942,"lime":38943,"Ġsufficiently":38944,"_nt":38945,"Expand":38946,".isfile":38947,"ĠisEmpty":38948,"Ġqt":38949,"Ġmulher":38950,"acob":38951,"George":38952,"常":38953,"Ġassim":38954,"aso":38955,"Ġcomprised":38956,"OV":38957,"(CONFIG":38958,"ĉwriter":38959,"Ġdesp":38960,"Ġtenure":38961,"(cr":38962,".pool":38963,"ĠBrend":38964,"Ġcensor":38965,"(timeout":38966,"Ġplea":38967,".Wrap":38968,"Ġtightly":38969,"ĠWere":38970,"ĠIgnore":38971,"abei":38972,"Ġbridges":38973,"Ġcondemn":38974,"Ġsimplicity":38975,"Ġroutinely":38976,"Ġblacks":38977,"jb":38978,"ĠPit":38979,"Utf":38980,"Ġ/Ċ":38981,"reload":38982,"ĠsetObject":38983,"/global":38984,"Ġfatty":38985,"Ġsocks":38986,"Couldn":38987,"Ġerotisk":38988,"æĿ¡":38989,"ĠPressure":38990,"ĠMaz":38991,"npos":38992,"tolower":38993,"ĠEQ":38994,"uteur":38995,"ĠMoment":38996,"Ġeta":38997,"{{--":38998,"Ġgraphs":38999,"ĠGuar":39000,"rine":39001,"(--":39002,"ĠHttpStatus":39003,"(student":39004,"*np":39005,"Ġrailway":39006,"Ġasynchronous":39007,"_vm":39008,"'],'":39009,",text":39010,"merchant":39011,"(Guid":39012,"ĠGra":39013,"ixer":39014,"fetchAll":39015,".addListener":39016,"flip":39017,"*$":39018,">(),":39019,"Ġsunlight":39020,"assigned":39021,"Ġabc":39022,"ĠCOLUMN":39023,"ĠðŁĻĤĊĊ":39024,")...":39025,"Ġensemble":39026,"Ġnewline":39027,"_SINGLE":39028,"iedad":39029,"Ġdarker":39030,"ormap":39031,"Ġlion":39032,"plits":39033,"Ġillustration":39034,"ĠIEEE":39035,"Ġvista":39036,"ousands":39037,"*******":39038,"ĠTommy":39039,"Ġhue":39040,"Sel":39041,"Ġaura":39042,"ĠTherapy":39043,"Ġanimator":39044,".constraints":39045,"Ġvague":39046,"(\"\")":39047,"Ġvillain":39048,"Ġblessing":39049,"ĠstringBuilder":39050,"ĠMisc":39051,"ĠDIR":39052,"fax":39053,"-node":39054,"ĠWalking":39055,"ĠAU":39056,"sess":39057,"Ġgrill":39058,"VERTISE":39059,"ĠFoods":39060,"Ġtournaments":39061,"Ãĵ":39062,"ĠMarsh":39063,"Ġwonders":39064,"Longitude":39065,".CommandText":39066,"=input":39067,"_encoder":39068,"pageSize":39069,"ĠgetState":39070,">>Ċ":39071,".grey":39072,"pod":39073,"Ġreadings":39074,"Ġreconsider":39075,"Startup":39076,"Ġexcer":39077,".balance":39078,"_cycle":39079,"_Time":39080,"LOCAL":39081,"ĠEFI":39082,"ĠReyn":39083,".setForeground":39084,"byn":39085,"Ġdisconnected":39086,"ACTIVE":39087,"Ġembedding":39088,"ickers":39089,"Ġsurroundings":39090,"*c":39091,"Ġgarant":39092,"Ġbf":39093,"Ġwipe":39094,"Ġä¸ĭ":39095,"_TRA":39096,"adox":39097,"çķ":39098,"Ġsucks":39099,"ĠSongs":39100,"ĠAssociates":39101,"ĠBald":39102,"ĠBrett":39103,"venile":39104,"Ġvt":39105,"Ġinade":39106,"Ġresigned":39107,"ĠGlenn":39108,".pattern":39109,".DataBind":39110,"Ñĥм":39111,"LayoutInflater":39112,"chet":39113,"ĠTestament":39114,".ms":39115,"Ġpav":39116,"ĠReactDOM":39117,"urdy":39118,"ADATA":39119,"Mu":39120,"/actions":39121,"ĠJs":39122,"_extract":39123,"ĠBring":39124,":id":39125,"strt":39126,"ivation":39127,"Ġoutright":39128,"azu":39129,"loyment":39130,"иÑı":39131,"aldo":39132,"ĠPublisher":39133,"Education":39134,"Palette":39135,"_drv":39136,"Ġ($(":39137,"ĠAnda":39138,"Ġremedy":39139,"Ġinconsistent":39140,"tection":39141,"Ġregulators":39142,"Ġshortest":39143,"(pair":39144,"ĠInstallation":39145,"Ġdefendants":39146,"Ġ();":39147,"-large":39148,"Mel":39149,"Ġthreaten":39150,"нÑı":39151,"Ġfetish":39152,"otine":39153,"_dic":39154,"Ġ<$":39155,"Ġstagger":39156,"spi":39157,"$response":39158,"Serv":39159,"-born":39160,"jos":39161,"ĉimg":39162,"ĉWHERE":39163,"_lt":39164,"å½ĵ":39165,".cost":39166,"ĠTue":39167,".labels":39168,"ĠLV":39169,"wcsstore":39170,"ĠJesse":39171,"ห":39172,"Trade":39173,"Ġpredecessor":39174,"ëĤ":39175,"finally":39176,"_general":39177,"oggler":39178,"_REGION":39179,"nement":39180,"Ġblogger":39181,"ĠHarbor":39182,"ĠDataset":39183,"[w":39184,"Ġattendees":39185,".ico":39186,"maximum":39187,".Unlock":39188,"_SYNC":39189,"ágina":39190,"Ġdowns":39191,"ĠWii":39192,"])/":39193,"Ġkicking":39194,"unication":39195,"ĠDAC":39196,"ĠIDS":39197,"ĠRental":39198,"ĠcurrentTime":39199,"Ġvaccines":39200,"ĠDevil":39201,"Ġnors":39202,"_mouse":39203,"urrection":39204,"(no":39205,"Ġ>čĊ":39206,"Ġaggression":39207,"Ġbreeding":39208,".symbol":39209,"iman":39210,"AbsolutePath":39211,"ĠWHO":39212,"_flush":39213,"-root":39214,"arna":39215,"&M":39216,"Ġfathers":39217,"ĠRocket":39218,"iveau":39219,"Ġwander":39220,"Ġcompos":39221,"ĠWarrior":39222,"ĠSeat":39223,"ĠClinic":39224,"_invoice":39225,"(dispatch":39226,"Producto":39227,"aturing":39228,"ossier":39229,"ĠMAY":39230,"Ġdagger":39231,"Ġsanitized":39232,"ĠRFC":39233,"Ġproph":39234,"Ġurine":39235,"Ġgrind":39236,"ĠExpanded":39237,"descripcion":39238,"-fw":39239,"ĠKerry":39240,"=name":39241,"Ġchk":39242,"Ġnationally":39243,"Ġthee":39244,"Inc":39245,"Ġ?>>":39246,".RadioButton":39247,".HttpServletResponse":39248,"/Y":39249,"ĉfield":39250,"Ġhomme":39251,"yper":39252,"Physical":39253,"=v":39254,"Ġdriv":39255,"ĠErrors":39256,"ĠcÄĥ":39257,"Death":39258,"ĠWINDOW":39259,"Ġpoet":39260,"ĠSharp":39261,"ĠImmutable":39262,"ĉcreate":39263,"Ġgeht":39264,"ĠReform":39265,"aiser":39266,"ĠInitialization":39267,"Ġimmunity":39268,".compose":39269,"Ġlatency":39270,"ĠLebanon":39271,"ĠParad":39272,"Ġfuels":39273,"ĠExhib":39274,"coh":39275,"%\">Ċ":39276,"ĠCLI":39277,")initWith":39278,"-Za":39279,"_CLEAR":39280,"regn":39281,"Ġfinances":39282,".standard":39283,"_CATEGORY":39284,".library":39285,"Ġtravelers":39286,"_wp":39287,"ĠEvaluation":39288,"starting":39289,"Ġ)),Ċ":39290,"episode":39291,"ĠVariant":39292,"Ġdaemon":39293,"ĠJulia":39294,"ĠNR":39295,"Ġdoubles":39296,"'":39526,"Ġqueryset":39527,";}čĊ":39528,"ĠPopulation":39529,"utedString":39530,"resident":39531,"_FONT":39532,"ĠRespond":39533,"Ġobscure":39534,"Ġobservable":39535,"ĠContributors":39536,"kon":39537,"ĠMusk":39538,"exao":39539,"ĠTub":39540,"BootApplication":39541,"SOR":39542,".Horizontal":39543,".findBy":39544,".power":39545,"Ġpositively":39546,"venience":39547,"ĠJong":39548,"Ġwhistle":39549,"ĠзнаÑĩ":39550,"Ġlending":39551,"Ġdestructive":39552,"ĠonDelete":39553,"authorization":39554,"();?>":39555,"_original":39556,"science":39557,"atra":39558,"?,?,":39559,"ĠAsc":39560,"Ġconvincing":39561,"$a":39562,"orgen":39563,"_Date":39564,"ĠProvide":39565,"Ġlonely":39566,")'Ċ":39567,"exchange":39568,";?>Ċ":39569,".fast":39570,"Samples":39571,"London":39572,"'])čĊ":39573,"ĠIonic":39574,"Ġpesso":39575,"ĠKnights":39576,"ĠRaf":39577,"_attrs":39578,"Ġrepeal":39579,">Main":39580,"ĠOrdered":39581,"_New":39582,"=\"\">\";Ċ":39663,"ĠSERVER":39664,"ĠHEADER":39665,"_velocity":39666,"ĠInvoke":39667,".timestamps":39668,"Ġsulf":39669,"IQUE":39670,"Ġinhabitants":39671,"phins":39672,"azzo":39673,"Ġmono":39674,"Legend":39675,"Ġnonce":39676,"IFE":39677,";\";Ċ":39678,"-create":39679,"\"\",Ċ":39680,"permit":39681,"ĠImmigration":39682,"Ġpathname":39683,"ffective":39684,"âĻĢâĻĢ":39685,"Ġexams":39686,"-event":39687,"ĠTill":39688,"[mid":39689,"FIX":39690,";color":39691,"(Order":39692,"_traits":39693,"ĠorderBy":39694,"Ġsunt":39695,"ĠNicholas":39696,"ز":39697,"Ġsunny":39698,"iners":39699,"Ġaccessibility":39700,"ĠHB":39701,".comp":39702,"ĉop":39703,"Ġminorities":39704,"etheus":39705,"Ġcollaborative":39706,"prit":39707,"HIR":39708,"Ġwraps":39709,"ĉdraw":39710,"god":39711,"ĠIX":39712,".apps":39713,"ĠNM":39714,"Ġirrelevant":39715,"ĠTigers":39716,"Ġdiag":39717,"GV":39718,"ĠAccessories":39719,"kont":39720,"Ġsimplify":39721,"ĠFavorite":39722,"_tools":39723,"([]);Ċ":39724,"Ġtowers":39725,"Bes":39726,"Ġhunter":39727,"Ġsalon":39728,"(buff":39729,"ĉdebug":39730,"Ġmalware":39731,"Moving":39732,"-options":39733,")+'":39734,"ĠLOVE":39735,"_SOCKET":39736,"_fin":39737,"ĠDelaware":39738,"Ġsheriff":39739,"-invalid":39740,"ĠFULL":39741,"Ġпод":39742,"elas":39743,"\"strings":39744,"ĠRepresentatives":39745,"surface":39746,"resolved":39747,"htdocs":39748,")):čĊ":39749,"Ġpressures":39750,"Ġnorms":39751,"Ġpla":39752,"Ġsurname":39753,"Ġpostal":39754,"ĠDepart":39755,"Ġslaughter":39756,"orida":39757,"Ġhebben":39758,"Ġdesar":39759,"compact":39760,"_LANG":39761,"åIJĪ":39762,"opoly":39763,"_rad":39764,"ĠSTDMETHOD":39765,"Lazy":39766,"ĠĠĠĉ":39767,"...,":39768,"(web":39769,"ĠPont":39770,"Ġetwas":39771,"Ġupward":39772,"_hat":39773,"Ġ],ĊĊ":39774,"ĠbaseUrl":39775,"Ġworrying":39776,"-addon":39777,"(getClass":39778,"SPI":39779,"Ġcapturing":39780,")},Ċ":39781,"Effects":39782,"Ġcompetent":39783,"Ġfoul":39784,"Ġsubscribing":39785,"ĠOBJECT":39786,"IXEL":39787,"bucks":39788,"(edge":39789,"(pass":39790,"ĠPeterson":39791,"Ġboobs":39792,"ĠDelay":39793,"_square":39794,"elim":39795,"oters":39796,"_PC":39797,"%E":39798,"onclick":39799,"ĠSVG":39800,"Ġtopped":39801,"Ġfist":39802,"smart":39803,"ĠRalph":39804,"(owner":39805,"jours":39806,"Ġbronze":39807,"ĠArgumentException":39808,"(original":39809,"_SCALE":39810,"_cp":39811,"Ġrecommends":39812,".setStyle":39813,"Sure":39814,"LAND":39815,"Ġrepeating":39816,"Matt":39817,".Visibility":39818,"Ġenterprises":39819,".Setup":39820,"(scene":39821,"ĠReactive":39822,"urge":39823,"bw":39824,".Put":39825,"persist":39826,".cookie":39827,"ĠAudi":39828,"`s":39829,"supplier":39830,"(Form":39831,"¡":39832,"_so":39833,"ĮĢ":39834,"ĠLegion":39835,"tte":39836,"Nd":39837,"Loss":39838,"(attrs":39839,".scatter":39840,"Ġgroom":39841,"Ġglimpse":39842,"Ġnails":39843,"Ġcumulative":39844,"Ġfazer":39845,"_services":39846,".Num":39847,"ibilit":39848,"_resolution":39849,"ĠTx":39850,"uminium":39851,"opa":39852,".schedule":39853,"smtp":39854,"à¸ķ":39855,"urry":39856,"ük":39857,"goog":39858,"_signature":39859,".into":39860,"ĠSteps":39861,"Ġhomeowners":39862,"ĠNSURL":39863,"ĠPAC":39864,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊĊ":39865,">')Ċ":39866,"enh":39867,"Ġincap":39868,"$MESS":39869,"Ġmoins":39870,"ĠFi":39871,"Ġoffseason":39872,"pressions":39873,">.Ċ":39945,"ĠGrass":39946,"ĠGoal":39947,"_pdf":39948,"Handlers":39949,"Ġstacks":39950,".getFullYear":39951,"=[];Ċ":39952,"车":39953,",V":39954,"(split":39955,"Ñĥнк":39956,"Ġbakeca":39957,"Ġ~/.":39958,"pez":39959,"tails":39960,"ĠGlen":39961,"ĠsetImage":39962,"ĠComic":39963,"BLOCK":39964,"ĉThis":39965,"oader":39966,"Ġcapitalist":39967,"_STEP":39968,"(Boolean":39969,"ĠCorrect":39970,"rina":39971,"Ġconcaten":39972,"å®ŀ":39973,"():ĊĊ":39974,"Ġunanim":39975,"lli":39976,"alars":39977,"-ne":39978,"Ġdivor":39979,"ĠKickstarter":39980,"]._":39981,"*'+":40622,"åĿĢ":40623,"acency":40624,"(URL":40625,"_half":40626,"=l":40627,"ĠlistView":40628,"(section":40629,".toArray":40630,"+/":40631,"ĠRodriguez":40632,"istream":40633,"Ġeligibility":40634,"::-":40635,".newInstance":40636,"PB":40637,"ĠAssets":40638,"ĠComposite":40639,"ĠLabs":40640,"ĠHamas":40641,"++);Ċ":40642,"Ġblk":40643,"ĠNeo":40644,"Luc":40645,"@login":40646,"Ġunaware":40647,".met":40648,"_RELEASE":40649,"(ST":40650,"AMIL":40651,"rike":40652,"Ġ(){Ċ":40653,"(sprintf":40654,"ĠAccounts":40655,"ĠVIEW":40656,"ĠAj":40657,"ãĤ°":40658,"Ġwhisk":40659,"Ġidi":40660,"Ġrode":40661,"Ġihn":40662,"ĠElementary":40663,"Qty":40664,"Ġintriguing":40665,"Ġå¤":40666,"Jobs":40667,"ĉoffset":40668,"ĠAhmed":40669,"ĠTaliban":40670,"Ġèİ·åıĸ":40671,"Ġinjected":40672,".Authentication":40673,"_linear":40674,".Decimal":40675,"Ġapples":40676,"Ġshareholders":40677,"Ġbaked":40678,".diff":40679,"ĠEddie":40680,"okers":40681,"Ġconfronted":40682,"voices":40683,"Ġtus":40684,"ĠSpin":40685,"NODE":40686,"_Un":40687,"CTX":40688,"/google":40689,"Temperature":40690,"Ġ'').":40691,"Ġmagnificent":40692,"ĠstartIndex":40693,"sembles":40694,"Anyone":40695,"zk":40696,"ehen":40697,"ĠDame":40698,".strict":40699,"Ġreplaces":40700,"Ġlineback":40701,"Ġpushes":40702,"Ġcheek":40703,"ĠShi":40704,"_BYTES":40705,"REA":40706,"ản":40707,"_CONNECTION":40708,"Gateway":40709,"ĠTravis":40710,"ĠAX":40711,"ĠBasically":40712,"ĠUpgrade":40713,"àª":40714,"themes":40715,"ermo":40716,"kor":40717,"Female":40718,"_attach":40719,"ĠìĤ¬ìļ©":40720,"Ġpoz":40721,"==============Ċ":40722,"(symbol":40723,"ĠSector":40724,"__)ĊĊ":40725,"_padding":40726,"ï¼ļ\"":40727,"Ġfabs":40728,"Ġranged":40729,"setName":40730,"Ġperror":40731,"âĹ":40732,"ĠFileReader":40733,"Ġfulfilled":40734,"_Current":40735,"Ġdominate":40736,"Ġsmugg":40737,"PostMapping":40738,"_force":40739,"Ġbloc":40740,"ĠGiant":40741,"(video":40742,"ĠCU":40743,"SystemService":40744,"Ġelf":40745,"Ġkontakt":40746,"ëª":40747,"kees":40748,"gtk":40749,"ĠparamInt":40750,"Ġmarkup":40751,"uales":40752,"Ġaccounted":40753,"Ġgangbang":40754,"RYPT":40755,"ĠWrong":40756,"Ġcredited":40757,"ĠMESSAGE":40758,"Ġflaws":40759,"Ġbbw":40760,"Ġmetabolic":40761,"ĠOEM":40762,"/event":40763,"(Collectors":40764,"monton":40765,"appear":40766,"Ġopted":40767,"Ġcheat":40768,"Ġdav":40769,"ĠProceed":40770,"Ġê¸":40771,"anked":40772,"из":40773,"ansk":40774,"ĠHang":40775,"ĠCler":40776,"Ġdisgu":40777,"Ġcmap":40778,".cljs":40779,"Ġaument":40780,"lez":40781,"ĠJoined":40782,"_received":40783,"Ġaerial":40784,"otel":40785,"Ġgreet":40786,"\"s":40787,"ĠGenesis":40788,"ĠCalif":40789,"panion":40790,"Ġtailored":40791,"mapping":40792,"andExpect":40793,".track":40794,"atomy":40795,"ĠOw":40796,"ullah":40797,".Yes":40798,"ĠSimpleName":40799,"dbh":40800,"'en":40801,"Ġnonsense":40802,"Ġphilosophical":40803,"(getContext":40804,"Ġisso":40805,"ĠACE":40806,"startDate":40807,"ĠbÄĻd":40808,"ĠAUTHOR":40809,"ĠGlobe":40810,"Ġinsects":40811,"_Al":40812,"ushing":40813,"è®°":40814,"/Home":40815,"ĠLocalDate":40816,"needed":40817,"hesive":40818,"Ġillusion":40819,"äºĮ":40820,"Ġtrat":40821,"xo":40822,"/detail":40823,"_MATCH":40824,"Ġbroadband":40825,"Ġwal":40826,"ĠIllegalStateException":40827,"IRECTION":40828,"Ġnortheast":40829,"esium":40830,"ĠCliente":40831,"ulance":40832,"nty":40833,"Ġtecn":40834,"Devices":40835,"Ġgrains":40836,"ĠOg":40837,"ĠSEL":40838,"udiant":40839,"Ġ++;Ċ":40840,"Ġexplanations":40841,"occo":40842,"Ġdiets":40843,"Ġcohort":40844,"(controller":40845,".Iterator":40846,"-rich":40847,"rocess":40848,"GD":40849,"Ġcarbohydr":40850,"Ġfried":40851,"ĠEmployment":40852,"ìŀ¥":40853,"ĠLeonard":40854,"_${":40855,"quares":40856,"Ġcompanions":40857,"Ġparis":40858,"Ġstimulation":40859,"ĠZoo":40860,"Ġrelevance":40861,"ĠColour":40862,"Ġspear":40863,"otional":40864,"ĠLite":40865,"ĠKosten":40866,"Ġó":40867,"_attachment":40868,"orphic":40869,"Ġdamit":40870,"Ġdlg":40871,"Ġthrive":40872,"CHANGE":40873,"ĠApparently":40874,"Ġatual":40875,"Ġrooted":40876,"(images":40877,"awi":40878,"ariat":40879,"Ġcherry":40880,"STATIC":40881,"mnt":40882,"ĠUserId":40883,"illet":40884,"ĠHispanic":40885,"Ġnak":40886,"Ġcentro":40887,"Ġdims":40888,"_initialize":40889,"ık":40890,"ĠCenters":40891,"REN":40892,"Ġevolutionary":40893,"ĠTopics":40894,"_damage":40895,"emer":40896,"Ġrund":40897,"Ġpunished":40898,"Ġcubic":40899,"fair":40900,"[];ĊĊ":40901,"Ġinstantiate":40902,"Ġoversee":40903,"-delete":40904,"unteer":40905,"startTime":40906,"ĠPipeline":40907,"_GAME":40908,"ĠCir":40909,"ĉNull":40910,".Formatting":40911,"ucumber":40912,"ĠRide":40913,"Ġzoo":40914,"Ġchecker":40915,"åIJĮ":40916,"=C":40917,"Ġgrit":40918,"\");//":40919,"_xy":40920,"ĠDeclaration":40921,"Ġcallable":40922,"Foo":40923,"ĠListItem":40924,"Ġinaccur":40925,"mlin":40926,"ĉData":40927,"Ġevolving":40928,"awan":40929,"Ġcafe":40930,"folk":40931,"_IDX":40932,"ĠAnything":40933,"ĠPalestine":40934,"ĠGridView":40935,"Ġcolony":40936,"ĠGermans":40937,"(+":40938,".pid":40939,".jsx":40940,"ĠSuperior":40941,"Christian":40942,"ĠLect":40943,"ĉGame":40944,"Ġinstrumental":40945,"Animations":40946,"дал":40947,"ĠMoses":40948,"ĉĉčĊĉĉčĊ":40949,"zs":40950,"kte":40951,"ä¸ļ":40952,"_DIST":40953,"bitmap":40954,"dB":40955,"Ġpersistence":40956,"ÑĢоÑģ":40957,"$l":40958,"Bron":40959,"Ġ{|":40960,"_chart":40961,"ĠConsum":40962,"Ġhemp":40963,"Ġ\"))Ċ":40964,"Ġattackers":40965,"Ġknowledgeable":40966,"Ġcet":40967,"Ġviruses":40968,"'I":40969,"Ġpitcher":40970,"Ġsweeping":40971,"=list":40972,"aptops":40973,".depth":40974,"Ġinstructed":40975,"ĠRus":40976,"benhavn":40977,"Ġин":40978,"Sports":40979,"Ġonset":40980,"æĿĥ":40981,".RED":40982,"_si":40983,"ĠPST":40984,".onChange":40985,">tag":40986,"ĠRoh":40987,"_character":40988,"ĠLaws":40989,"ĠBachelor":40990,"_swap":40991,".reactivex":40992,"Ġrewarding":40993,"Medium":40994,"-[":40995,"ĠRecently":40996,"Joint":40997,"partition":40998,"ĠMinutes":40999,"Ġindo":41000,"Ġabsorbed":41001,"ĠGN":41002,"_IND":41003,"Ġsaber":41004,"Spawn":41005,"outputs":41006,"ĠJeffrey":41007,"Ġmedieval":41008,"hed":41009,"Guide":41010,"Ġpsycho":41011,"Ġglam":41012,"Elim":41013,"ädchen":41014,"_plain":41015,"ĠSau":41016,"-four":41017,"Ġanalyzing":41018,"QUERY":41019,"Ġtomato":41020,"_buttons":41021,"VEN":41022,".setStatus":41023,".Url":41024,"+ĊĊ":41025,"Ġcomplaining":41026,"degree":41027,"confirmed":41028,"Ġsubt":41029,"parsed":41030,"Ġtorque":41031,"Ġtroubled":41032,"ĠTARGET":41033,"Ġtrademarks":41034,"ĠCoordinate":41035,"ĠViv":41036,"Ġ//}ĊĊ":41037,"Ġaprès":41038,".getPosition":41039,"(KeyCode":41040,"ĠSilva":41041,"Ġmeteor":41042,"Ġendorsement":41043,"Overview":41044,"ĠPoss":41045,".Inject":41046,"Ġevenly":41047,"Ġvisualization":41048,"Ġwchar":41049,"ĠHDMI":41050,"Ġfunct":41051,"ickname":41052,"','','":41053,"Ġforwards":41054,"ManagedObject":41055,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":41056,"ĉserver":41057,"ĠOutlook":41058,"ĠChronicle":41059,"Ġdubbed":41060,"Ġdok":41061,"ĠWear":41062,".AL":41063,"paren":41064,".Interface":41065,"Interfaces":41066,".cod":41067,"Ġdib":41068,".Globalization":41069,"ĠAcademic":41070,"Ġassms":41071,"Autom":41072,"Ġlw":41073,"ĠNW":41074,"Ġ&&čĊ":41075,"Ġproblema":41076,"ĠManufacturing":41077,"limits":41078,"-mobile":41079,"Ġfilme":41080,"/map":41081,"Ġdoit":41082,"ĠInk":41083,"Ġsued":41084,".arr":41085,"Ġundermin":41086,"ĠProc":41087,"crollView":41088,"__$":41089,"Ġsidewalk":41090,"(that":41091,"ื":41092,"[q":41093,"grammar":41094,"Ġtë":41095,"quito":41096,"Ġspiral":41097,"extended":41098,"Ġfocal":41099,"Ġdigging":41100,"pas":41101,"ĠTall":41102,".proxy":41103,"itures":41104,"TRACT":41105,"ĠRealm":41106,"Ġfeder":41107,"Ġoriented":41108,"ĠAlternative":41109,"Ġowe":41110,"Ġsourced":41111,"inker":41112,".det":41113,"Sep":41114,"ĠQui":41115,"ĠPalmer":41116,"(_,":41117,"samples":41118,"oyer":41119,"ullan":41120,"quez":41121,"Edges":41122,"Ġshout":41123,"ĠAchie":41124,"Ġhaar":41125,"_Construct":41126,"Ġpremature":41127,"Ġrevert":41128,"').Ċ":41129,"Ġschn":41130,"filtered":41131,"nullptr":41132,"Saved":41133,"itecture":41134,"CLA":41135,"Ġvl":41136,"stell":41137,"ĉMe":41138,"ĠLip":41139,"national":41140,"Ġwholly":41141,"Ġsprings":41142,".Timer":41143,"ĉsrc":41144,"elsen":41145,"åħ¶":41146,"Ġcommunicating":41147,"ĠQuiz":41148,"Ġteng":41149,"Ġgez":41150,"ĠOutside":41151,".Sign":41152,"(cs":41153,"Ġdisputes":41154,"ĠWeiss":41155,"annes":41156,">No":41157,"ĠBach":41158,".removeAll":41159,"refer":41160,"/dashboard":41161,"ĠAjax":41162,"IndexChanged":41163,"ĠWeak":41164,"'\"Ċ":41165,"Ġsights":41166,"accessToken":41167,"ĠJoi":41168,"(domain":41169,"ĉcv":41170,"Ġcontinuation":41171,"Ġplum":41172,"adir":41173,".setMessage":41174,"Ġï¼Į":41175,"Ġswallow":41176,"ĠLamp":41177,"Ġqw":41178,"Ġuu":41179,"Coin":41180,"ubic":41181,"ĠDeals":41182,"race":41183,"Ġdictator":41184,"Ġmeme":41185,"turned":41186,"ĠJulie":41187,".gridColumn":41188,"Ġpuppy":41189,"Ġpam":41190,"Ġ){čĊ":41191,"Ġinviting":41192,"Ġfrench":41193,"vim":41194,"Ġwrapping":41195,"Ġ#-}Ċ":41196,"([-":41197,"Early":41198,"Ġshiny":41199,".faces":41200,"Ġrebell":41201,"abcdef":41202,"ält":41203,"Ġestimation":41204,"phys":41205,"losures":41206,"_REL":41207,"Ġexclusion":41208,"ĠSkype":41209,"weise":41210,"-stop":41211,"nothing":41212,"ĠEgg":41213,"isors":41214,"Richard":41215,"Ġcounseling":41216,"Ġcommem":41217,"ĠQMessageBox":41218,"ĠSynd":41219,"ĠFrost":41220,"ĠCompetition":41221,"ĠAwake":41222,"Ġted":41223,"iciones":41224,"ĠDevComponents":41225,"VERTISEMENT":41226,"otti":41227,".runner":41228,"Ġuniquely":41229,".flag":41230,"ĉrs":41231,"_generic":41232,"Ġ```Ċ":41233,"ACHINE":41234,"Ġmein":41235,"(Application":41236,"(br":41237,"Ġratios":41238,":,":41239,"ĠXCTest":41240,"ustainable":41241,"-www":41242,"itles":41243,"_TEMP":41244,"Ġsyst":41245,"umericUpDown":41246,"ĉassertTrue":41247,"Ġwf":41248,".peek":41249,"ĠBulg":41250,"Ġterrifying":41251,".MODE":41252,"ĠGW":41253,"ár":41254,"Ġfic":41255,"Ġcommitments":41256,"-tech":41257,"ĠLiquid":41258,"opez":41259,"zheimer":41260,"aña":41261,"-media":41262,"(animated":41263,"_goal":41264,"Ġgum":41265,"ystone":41266,".SET":41267,"ĠWend":41268,"setCellValue":41269,"Ġmsgs":41270,"cash":41271,"ALLOC":41272,"/aws":41273,"Ġmicrowave":41274,".Pointer":41275,"ĉConsole":41276,"_sorted":41277,"ĠFilip":41278,"Prod":41279,"Ġ//!<":41280,"ingroup":41281,"Ġks":41282,"_TRI":41283,"Ġteaspoon":41284,"ĠATT":41285,"Ġrecovering":41286,"ĠGLOBAL":41287,".Par":41288,"Ġ/>;Ċ":41289,"Ġmarble":41290,"ulators":41291,"ĠCycle":41292,"Ġherbs":41293,"_metric":41294,")!":41295,"_CLOCK":41296,"_Button":41297,"Harry":41298,"è¿Ľ":41299,"Ġstrains":41300,"ĠAppBar":41301,"ĠChan":41302,"/video":41303,"Ġbam":41304,".Progress":41305,"$f":41306,"lemen":41307,"Ġirregular":41308,"ĠDuncan":41309,"ĠMint":41310,"-video":41311,"া":41312,"ówn":41313,"ĠEMPTY":41314,"Ġstacked":41315,"ĠHA":41316,"_cut":41317,"Ġwherein":41318,"ĠWays":41319,"(counter":41320,"è¯ķ":41321,"FormGroup":41322,"Ġblew":41323,"courses":41324,"Ġproductos":41325,"rys":41326,"ĠRestr":41327,"Ġstyling":41328,">s":41329,"Ġpiv":41330,"Ġitertools":41331,"getRepository":41332,"ĠIk":41333,"_devices":41334,"layui":41335,"Ġhalfway":41336,"Ġfranç":41337,"Ġtuning":41338,"OA":41339,"_Node":41340,"arde":41341,"Ġfierce":41342,"licted":41343,"#čĊ":41344,"Ġbreakthrough":41345,"ĠErik":41346,"Ġbride":41347,"Ġ.\"":41348,"culus":41349,"inside":41350,"ĠIndianapolis":41351,"ĠEE":41352,"Ġyog":41353,"urret":41354,".fs":41355,".grad":41356,"_cards":41357,"_accuracy":41358,"_epi":41359,"queda":41360,"/org":41361,"éªĮ":41362,"Ġcompte":41363,"))[":41364,"Outside":41365,"Greater":41366,"ĠRenderer":41367,".actor":41368,"Accounts":41369,"Idle":41370,"_hours":41371,"erner":41372,"Joined":41373,"Ġmenj":41374,"requires":41375,"ĠOPER":41376,".removeChild":41377,"ĉsp":41378,"Ġesse":41379,"rift":41380,"xFE":41381,"ĠShakespeare":41382,"____________":41383,"Ġbudgets":41384,"ModelState":41385,"fillable":41386,"-component":41387,"ocos":41388,"ĠBUTTON":41389,"/io":41390,",out":41391,"sms":41392,"Thomas":41393,"ĠArmed":41394,"resume":41395,"Ġrotating":41396,"ĠVault":41397,"Ġseus":41398,".(*":41399,"Ġamino":41400,"Ġ[]);ĊĊ":41401,"Ġprovoc":41402,"nox":41403,".GetEnumerator":41404,"=======Ċ":41405,"æĸĻ":41406,"_scroll":41407,"Ġfilmed":41408,"ĠSoci":41409,"gap":41410,"gro":41411,"Vote":41412,"\"But":41413,"_RC":41414,"Animal":41415,"ÂĢ":41416,"ibile":41417,"Ġawaken":41418,"orest":41419,"inja":41420,"ĠIvan":41421,"(Command":41422,"Ġ*****":41423,"η":41424,"Ġkvinder":41425,"/helpers":41426,"_cases":41427,"tg":41428,"ìĦ¸":41429,"Registered":41430,"ĉpass":41431,"_digits":41432,"Ġcontour":41433,"Ġinfants":41434,"Ġjustification":41435,"ĠFortunately":41436,"Contr":41437,"ĠonCreateView":41438,"_SAMPLE":41439,"ĠallowNull":41440,"Ġnud":41441,"Ġfetched":41442,"_equ":41443,"ĠUnable":41444,"=\\\"\"":41445,">{Ċ":41446,"Ġcommittees":41447,"istema":41448,"+\".":41449,"ÃŃan":41450,"mant":41451,"Ġsoutheast":41452,"ï¼ĮĊ":41453,"dialogs":41454,"PROJECT":41455,"charger":41456,"-port":41457,"(uuid":41458,".export":41459,"Six":41460,"ĠRP":41461,"Prem":41462,"Ġconscience":41463,"ĠmarginRight":41464,"_distribution":41465,"yaml":41466,"resizing":41467,"Dock":41468,"ĠLocations":41469,"GY":41470,"Seed":41471,"BUFFER":41472,"ossip":41473,"ullen":41474,"Things":41475,"-self":41476,".poll":41477,"PLAYER":41478,"Ġå®":41479,"GROUP":41480,"ĠAway":41481,"Ġgospel":41482,"xfd":41483,"Mary":41484,"ĠPortable":41485,"TURE":41486,"Ġutilis":41487,"Ġseit":41488,"Ġstrand":41489,"Ġtransc":41490,"Ġ(^":41491,"ĠAlfred":41492,".mem":41493,".circle":41494,"Ġ~/":41495,"forcing":41496,"Ġriot":41497,"prox":41498,"THON":41499,"ización":41500,"ĠNI":41501,"rost":41502,"Ġdispro":41503,"_instances":41504,"ï¼ĮâĢľ":41505,"ographer":41506,"endas":41507,"ĠIsaac":41508,"ĠPine":41509,"/dis":41510,"ĠcolorWith":41511,"iterate":41512,"_stride":41513,"Ġpunto":41514,".EventArgs":41515,"(center":41516,"Ġneighboring":41517,"ĠPrison":41518,"ĠMessenger":41519,"Ġepidemic":41520,"dao":41521,"_complex":41522,"Ġgravel":41523,"_DIP":41524,"ément":41525,"ĠAri":41526,"_bitmap":41527,".quit":41528,"(valid":41529,"Ġpend":41530,"Ġrespiratory":41531,"Ġrebound":41532,"DefaultValue":41533,"ãĥŃ":41534,"Ġcommits":41535,".tests":41536,"_fr":41537,"itet":41538,".sf":41539,"Ġspacecraft":41540,"critical":41541,"Ġdepressed":41542,"ĠAnyObject":41543,"Ġunb":41544,"Ġdiscern":41545,"(mysql":41546,"Latin":41547,"ĠBog":41548,"ĠWildlife":41549,"ToFile":41550,"ioxid":41551,"@RestController":41552,"Ġ\"$(":41553,"Ġ<<\"":41554,"Ġdefects":41555,"Ġdatum":41556,"hin":41557,"Ġrealizar":41558,"anyahu":41559,"ĠSig":41560,"@Data":41561,"adaptive":41562,"ĠCatherine":41563,".cr":41564,"ĠCOOKIE":41565,"Ġpictured":41566,"ĠFighter":41567,"Queryable":41568,"ĠAnyway":41569,"ĠGLFW":41570,"_namespace":41571,"_ft":41572,"Ġ])":41573,"Organization":41574,"Ġconstitutes":41575,"Ġquand":41576,"(chunk":41577,"\"/>čĊ":41578,"ĠLakes":41579,"mainwindow":41580,"Carthy":41581,"spin":41582,"(csv":41583,":red":41584,"-commerce":41585,"ู":41586,"Ġdiscovering":41587,"Ġeco":41588,"_fac":41589,"inceton":41590,"ĠGreens":41591,"jwt":41592,"ص":41593,"ĠBroncos":41594,"ĠGoods":41595,"(GTK":41596,"ĠreturnValue":41597,"Ġsiempre":41598,"Ġneutr":41599,"went":41600,"ĠNatal":41601,"Ġenthusiastic":41602,"á»į":41603,"FN":41604,"/database":41605,"Catalog":41606,"Ġbrun":41607,"ĠKash":41608,"_Pl":41609,"iscrim":41610,",width":41611,"Ġinmates":41612,"Assignment":41613,"ĠHaven":41614,"Ġplayground":41615,"exam":41616,"@Controller":41617,"uliar":41618,".getParent":41619,"Ġ\";ĊĊ":41620,":size":41621,"issors":41622,"Ġfis":41623,"Ġalc":41624,"ensation":41625,"ĠNixon":41626,"Ġmighty":41627,"-str":41628,"_special":41629,"_ADC":41630,"ĠTwig":41631,"umbling":41632,"-address":41633,"Ġheroin":41634,"YTE":41635,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":41636,"Friend":41637,"Ġave":41638,"ĠPNG":41639,"ĠKurdish":41640,"DataSetChanged":41641,"Ġblades":41642,"bral":41643,"Steam":41644,"Ġsigu":41645,"IRTUAL":41646,"acos":41647,"UDP":41648,"(database":41649,"hec":41650,"ĠStrings":41651,"_scalar":41652,"ĉdesc":41653,"ĠTLS":41654,";\"Ċ":41655,"ĠCorbyn":41656,"SimpleName":41657,"uell":41658,"ĠEntre":41659,"ellites":41660,"-place":41661,"Ġfrankly":41662,"ĠErf":41663,"CEL":41664,"ĠpaÃŃs":41665,"Ġhedge":41666,"Ġlatent":41667,"ĠIRQ":41668,"ĠHerald":41669,"ĠPrec":41670,"ë³´":41671,".TEXT":41672,"Salary":41673,"Ġautumn":41674,"Ġtravail":41675,".Sum":41676,"Ġcared":41677,"Mor":41678,"Ġintuitive":41679,"Ġjournals":41680,"_IT":41681,"ĠTrou":41682,"ä¼ł":41683,"HasColumnName":41684,"Composite":41685,"Ġspice":41686,"_disk":41687,"_CODES":41688,"ĠIntroduced":41689,"iona":41690,"Ġnuestra":41691,"oct":41692,"ĠĠĠĠĊĠĠĠĠĊĠĠĠĠĊ":41693,"(parameter":41694,"Ġstudios":41695,"ĠprojectId":41696,"Ġbdsm":41697,".SqlClient":41698,"imizer":41699,"ĠCARD":41700,"+t":41701,"aan":41702,".sol":41703,"_Adjust":41704,"Ġrighteous":41705,"ĠLogging":41706,".filters":41707,"_TAB":41708,"ĉsys":41709,"rophic":41710,"otherapy":41711,"ĠBrowse":41712,"keyboard":41713,"RON":41714,"+\\":41715,"ropped":41716,"Ġextensively":41717,"fk":41718,"Ġlime":41719,"years":41720,"Exc":41721,"Ġsph":41722,"Ġcheating":41723,"andro":41724,"ÃŃo":41725,"Ġprince":41726,"oire":41727,"ĠDestination":41728,"ĠConverts":41729,"Ġupstream":41730,"oled":41731,"Ġservants":41732,"Ġsemantic":41733,"Ġcrunch":41734,"Ġeventual":41735,"runner":41736,"/error":41737,"Spin":41738,"Ġsecretly":41739,"Ġassemble":41740,".Person":41741,"enderror":41742,"_<":41743,"Ġpendant":41744,"Sleep":41745,"ĠChemistry":41746,"Ġbosses":41747,"lk":41748,"))),Ċ":41749,"Blockly":41750,"DEVICE":41751,"Ġreflecting":41752,"Ġample":41753,"Milliseconds":41754,"ĠPresidential":41755,"Ġusuarios":41756,"ĠNZ":41757,"ĠSalary":41758,"ĠAmanda":41759,"_np":41760,"jury":41761,"Ġkön":41762,"Ġtherapist":41763,"Ġhomosexual":41764,"ĠDrake":41765,"-window":41766,"ĠLocated":41767,".Driver":41768,"ĠVIDEO":41769,"Ġmerchants":41770,"ĠChest":41771,"-lock":41772,"/php":41773,"Ġmilano":41774,"_STYLE":41775,"arger":41776,"idea":41777,"GUID":41778,"advanced":41779,"meal":41780,"OptionsItemSelected":41781,"='%":41782,"ĠCham":41783,":data":41784,"(stat":41785,"WillAppear":41786,"Ġinformal":41787,"aji":41788,"Ġreproductive":41789,"ĠCAS":41790,"ãģ£":41791,"FUNC":41792,"ĠRuth":41793,")+(":41794,"CONST":41795,"ĠFans":41796,"ĠgroupId":41797,"xffffffff":41798,"Ġsampler":41799,"Ġ}}\">":41800,".the":41801,"Ġhollow":41802,"WAY":41803,"ĠFaculty":41804,"AttributedString":41805,"ĠLooks":41806,"ĠRex":41807,"jk":41808,"ĠMIL":41809,"Ġbard":41810,".Long":41811,"Ġlivest":41812,"Ġskal":41813,"icism":41814,"MAIN":41815,"Ġmucho":41816,"BODY":41817,"Ġese":41818,"ĉuse":41819,"Foot":41820,".SQLException":41821,"Ġinheritance":41822,"received":41823,"Ġputas":41824,"edis":41825,"alsa":41826,"ĠErrorMessage":41827,"Booking":41828,"Ġtract":41829,"acz":41830,"ĠCant":41831,"_regex":41832,"Ġideological":41833,"Ġjihad":41834,"hos":41835,"/sys":41836,"colm":41837,"(pool":41838,"Ġestán":41839,"ĠPending":41840,"emás":41841,"Ġktóry":41842,"));ĊĊĊ":41843,"transactions":41844,"Ġwield":41845,"itere":41846,"erture":41847,"_ss":41848,"Ġstretching":41849,"Ġprisoner":41850,".ReadAll":41851,"Ġbesch":41852,"--;čĊ":41853,"Ġcrisp":41854,"_SCAN":41855,"Ġae":41856,"Strict":41857,"ĠMinneapolis":41858,"ĠBoeing":41859,"aris":41860,"rek":41861,"_pipe":41862,"Ġpriests":41863,"(EIF":41864,"ehicles":41865,"ĠInteractive":41866,"between":41867,"ĉNullCheck":41868,"ĠBlair":41869,"ĠLt":41870,"_inline":41871,"ethyl":41872,"¼":41873,"_packages":41874,"Ġbarrels":41875,"_he":41876,"Ġregexp":41877,"_pts":41878,"_Handler":41879,"ingular":41880,"ĠNissan":41881,"ĠRanch":41882,"Ġperch":41883,"Unsupported":41884,"Smith":41885,"ĠLegends":41886,"Mi":41887,"Ġgf":41888,"steder":41889,"Ġacquiring":41890,"Ġsimulator":41891,"(),\"":41892,"receive":41893,"Ġinplace":41894,"ACTION":41895,"ĠWebDriver":41896,"filesystem":41897,"'+Ċ":41909,"Ġcredible":41910,"amat":41911,"playing":41912,".setImageResource":41913,"quel":41914,"Ġpodr":41915,"geom":41916,"Ek":41917,"ĠQatar":41918,"Ġgeld":41919,"?',Ċ":41920,"Ġcyl":41921,"(ax":41922,"ĠWI":41923,"urally":41924,"ĠBrasil":41925,"Ġsenza":41926,"aley":41927,"onen":41928,"Ġbah":41929,"Ġmolecule":41930,"Rad":41931,"è¿°":41932,"ANCH":41933,"-background":41934,"-agent":41935,"Ġprolifer":41936,":boolean":41937,"Ġtide":41938,"erializer":41939,"_;čĊ":41940,"Fee":41941,"**)":41942,"ergy":41943,"ĠHonor":41944,".Logging":41945,"iris":41946,"Ġundermine":41947,"ĠDy":41948,"Ġtyr":41949,"Ġdeque":41950,"Ġdamer":41951,"([])Ċ":41952,".layoutControlItem":41953,"peated":41954,"CAN":41955,"ragments":41956,"Land":41957,")]);Ċ":41958,"ĠSah":41959,"ĠDECL":41960,"Within":41961,"ĠNamespace":41962,"another":41963,"sembling":41964,".describe":41965,"Consum":41966,"ĠFear":41967,"given":41968,"Orange":41969,"This":41993,"ĠdataIndex":41994,"Ġprintable":41995,"ĠEyes":41996,"_targets":41997,"(Py":41998,".over":41999,"Ġbru":42000,"ampton":42001,"Ġplaintiff":42002,");Ċ":42013,"invest":42014,".*ĊĊ":42015,"Ġtélé":42016,"Ġsuperf":42017,"Ġcascade":42018,"DTD":42019,"Ġvivid":42020,"Ġsubsidies":42021,"ĠHass":42022,"Ġcollaps":42023,"Ġceramic":42024,"{}\".":42025,"ĠLeakage":42026,"-trash":42027,"collapsed":42028,"-social":42029,"ĠChad":42030,"Ġinclined":42031,"Ġsto":42032,"Ġstoryboard":42033,".payment":42034,"stackoverflow":42035,"ĠRaiders":42036,"Ġ#'":42037,"olicies":42038,"ìľ¼ë¡ľ":42039,"emap":42040,"Ġkj":42041,"Ġquota":42042,"ĠGardens":42043,"ë²Ī":42044,"ĠAngels":42045,"Ġoft":42046,"Ġlowercase":42047,"ĠiParam":42048,"Ġcheapest":42049,"unta":42050,"_pkt":42051,"icators":42052,"Ġleurs":42053,"Ġdecreases":42054,"ĉdefine":42055,"PREC":42056,"ammers":42057,"ĠPreparedStatement":42058,"(direction":42059,"Ġcrews":42060,"arked":42061,"ĠMemphis":42062,"ĠSell":42063,"GTK":42064,"Ġmaid":42065,":disable":42066,"éĽĨ":42067,"ĠPf":42068,"Ġalbeit":42069,"openh":42070,"?>\">Ċ":42071,".getSource":42072,"(scale":42073,"Du":42074,"ĠPIL":42075,"_refresh":42076,"Ġbets":42077,"(car":42078,"ĠVon":42079,"|--------------------------------------------------------------------------Ċ":42080,"ĠGrat":42081,"Much":42082,"(Dialog":42083,".stopPropagation":42084,"Ġtek":42085,"Ġexits":42086,"'],$":42087,"ĠphoneNumber":42088,"ucs":42089,"ecimal":42090,"--------------":42091,"inp":42092,".pojo":42093,"Ġcorpus":42094,"Ġpractitioners":42095,".pic":42096,"\"testing":42097,"ĠstringBy":42098,".NotNull":42099,"Ġrang":42100,".Dynamic":42101,"_Render":42102,"аÑĤа":42103,"Waiting":42104,"ĠWik":42105,"Ġoverwhelmed":42106,"%\">":42107,"ĠAE":42108,"}}>Ċ":42109,"uw":42110,"_typ":42111,"Ġbuckets":42112,"Ġgreeting":42113,"Ġlaughter":42114,"Ġantagon":42115,"uggestion":42116,"-email":42117,"ĉtop":42118,"Ġeros":42119,"_tri":42120,"Ġissuing":42121,"Ġhá":42122,"Ġisolate":42123,"Overflow":42124,",E":42125,"Ġnutritional":42126,"ĠAbbott":42127,"Ġnf":42128,".touch":42129,".fetchall":42130,"_zip":42131,"\")}Ċ":42132,"Ġamat":42133,"ĠCisco":42134,"ĠnÃ¥":42135,"PLEX":42136,"Ġsei":42137,"foto":42138,".toJson":42139,"å¤ļ":42140,"ĠKlein":42141,"Ġlibc":42142,"Ġminers":42143,"å¢":42144,"-print":42145,"ĠPride":42146,"Todos":42147,"Ġmasked":42148,"ĠsetData":42149,"Ġtelefon":42150,"Ġunhappy":42151,"ĠTables":42152,"geb":42153,"(debug":42154,"_allowed":42155,"-access":42156,"Ġlogistics":42157,"Ġgems":42158,"ĠMature":42159,"Ġrsp":42160,"ĠAlle":42161,".getBytes":42162,"\\web":42163,"ynchronized":42164,"Paragraph":42165,"Ġthrottle":42166,".sqlite":42167,"consulta":42168,"ĠSeah":42169,"Ce":42170,"Ġsubmar":42171,"ERE":42172,"Vous":42173,"Ġreddit":42174,"Ġsqlalchemy":42175,"-mile":42176,"ocide":42177,"Pour":42178,"}}\">Ċ":42179,"stead":42180,"Ġ@(":42181,"Ġ[])":42182,"ĠAds":42183,"Ġoverload":42184,"ridden":42185,"ĠDesert":42186,"ĠWrap":42187,"ĠPortuguese":42188,"etz":42189,"ĉfirst":42190,"Ġmilestone":42191,"æĹł":42192,"ÑĥÑī":42193,"(success":42194,"\")Ċ":42363,"ĠDollar":42364,"Ġemoji":42365,"Carousel":42366,"-player":42367,"Ġadjusting":42368,"Ġjuga":42369,"allenges":42370,"gene":42371,"(bodyParser":42372,"lopedia":42373,"ĠBehind":42374,"Ġsleeves":42375,"Ġdragging":42376,"ĠChevrolet":42377,"Ġbiz":42378,"ivities":42379,"ĠFrequency":42380,",char":42381,".WHITE":42382,"_preview":42383,")';Ċ":42384,"_ax":42385,"IONS":42386,".cpu":42387,".inputs":42388,"UBE":42389,"_feed":42390,"ĠSupplement":42391,"!).":42392,"esus":42393,"ĠUDP":42394,"Ġmicrophone":42395,"Ġconfirms":42396,".isNotEmpty":42397,"\":\"\",Ċ":42398,"_SCREEN":42399,"ĉexpected":42400,"+-+-+-+-":42401,"ĠHait":42402,"fastcall":42403,"Ġdepict":42404,"vb":42405,"_picture":42406,"ĉdescription":42407,"ĠWife":42408,"uci":42409,"Ġvicious":42410,"ä»ĸ":42411,"ueba":42412,"ĠsetUser":42413,"ãģ¡":42414,"Ġdiving":42415,"Ġopera":42416,"usercontent":42417,"arah":42418,")},":42419,"yun":42420,"velt":42421,"Ġuncovered":42422,"Ġhips":42423,"Ġoscill":42424,"Ġasserting":42425,"ĠXi":42426,".restore":42427,"kea":42428,"Ġspelling":42429,"Ġderive":42430,"abwe":42431,"ĠDow":42432,".setType":42433,"_vs":42434,"Ġcozy":42435,".categories":42436,"Org":42437,"_mgr":42438,"Ġdungeon":42439,"collectionView":42440,"ĠBlank":42441,"acias":42442,"ää":42443,"_cleanup":42444,"_ACTIVITY":42445,"Ġtriangles":42446,".MenuItem":42447,"Ġiphone":42448,"ĠWon":42449,"]]ĊĊ":42450,"ĠComparison":42451,".Doc":42452,"Ġcanonical":42453,"ĠSudan":42454,"'){":42455,"UpInside":42456,"builtin":42457,"ENCY":42458,"xbe":42459,"Ġchuck":42460,"Ġcontradict":42461,"Ġnuestro":42462,"Ġarchitectural":42463,"ĠFib":42464,"Ġcompares":42465,"*k":42466,"Cfg":42467,"çĦ¡":42468,"nten":42469,"Matches":42470,"ĠDOWNLOAD":42471,"_HANDLER":42472,"management":42473,"[S":42474,"ENG":42475,"ÂĢÂ":42476,"fang":42477,"Ġslipped":42478,"ĠLanka":42479,"escaping":42480,"Ġtackles":42481,"ĠPedro":42482,".Prop":42483,".''":42484,".Generated":42485,".NewGuid":42486,"atrigesimal":42487,"illon":42488,"Ġstatistic":42489,"species":42490,"holding":42491,"Drupal":42492,"Ġfundamentally":42493,"Ġbondage":42494,"Ġresolutions":42495,"InlineData":42496,"\\Type":42497,"estion":42498,".wrap":42499,"Ġwarriors":42500,"ĠLOCAL":42501,"Archive":42502,"Ġembraced":42503,"á»§":42504,".Ver":42505,"ĠAffordable":42506,"olesale":42507,"ĠApplied":42508,"ĠConversion":42509,"mega":42510,"_cam":42511,"Ġceremon":42512,"aurus":42513,"ĠVolk":42514,".opens":42515,"/about":42516,"ĠStd":42517,"journal":42518,"()){čĊ":42519,",\"\\":42520,"(Arrays":42521,"ĠDense":42522,"aseña":42523,"änner":42524,"/stat":42525,"userData":42526,"Ġgerman":42527,"Ġtz":42528,"worthy":42529,"FormatException":42530,"pherd":42531,"Ġsmiles":42532,"ĠWhenever":42533,"(adapter":42534,".badlogic":42535,"Ġbriefing":42536,".GridColumn":42537,"-char":42538,"dimension":42539,"ĠCopper":42540,"Ġninth":42541,"Ġ'{{":42542,"Ġrav":42543,"_Table":42544,"Ġderivatives":42545,"ĠRaise":42546,"ĠFut":42547,"armor":42548,"-padding":42549,"Ġremin":42550,"ĉstyle":42551,"ĠMembership":42552,"Ġspreads":42553,"Ġgalleries":42554,"ĠClarke":42555,"Ġconception":42556,"minute":42557,"Ġabusive":42558,"_adj":42559,"Ġterrific":42560,"Ġovert":42561,"ourcing":42562,"Ġentrada":42563,"levels":42564,"Ġcritique":42565,"Ġrespects":42566,"ĠMMA":42567,"iene":42568,"Ġencaps":42569,"ĠRaymond":42570,"Divider":42571,"ivable":42572,"baz":42573,"Ġ@_;Ċ":42574,"ĠClaire":42575,"Ġurging":42576,"CEE":42577,"Ġtransformer":42578,"discord":42579,"ĠJourney":42580,"tos":42581,"Ġcompetitions":42582,"ĠOBJ":42583,"ĠBis":42584,"Ġrelaxation":42585,"idy":42586,"_INSTANCE":42587,"ĠPref":42588,"dados":42589,"iciencies":42590,"ĠMediaQuery":42591,"ĠCube":42592,"ĠStrange":42593,"gpu":42594,"(days":42595,"_InitStruct":42596,"Ġfingerprint":42597,"emat":42598,"ĠGecko":42599,"Ġrails":42600,"ĠLum":42601,"straction":42602,"igung":42603,"(movie":42604,"_dictionary":42605,"_interrupt":42606,"ĠQC":42607,"iked":42608,"appendChild":42609,"recipient":42610,"ré":42611,"Ve":42612,"Ġtowel":42613,".lastIndexOf":42614,"Ġplacebo":42615,"ĠWie":42616,".esp":42617,"(Debug":42618,"operative":42619,"Ġdeceased":42620,"&id":42621,"ĉmutex":42622,"elic":42623,"Ġbapt":42624,"ĉčĊčĊ":42625,"Ġfarther":42626,"Half":42627,".disable":42628,".menuStrip":42629,"leccion":42630,"ĠresultCode":42631,"Ġcans":42632,"-election":42633,"female":42634,"_FIX":42635,"ausible":42636,"ĠPOWER":42637,"Ġreconstruction":42638,"Ġscans":42639,".XtraBars":42640,"âĢĺs":42641,"Removed":42642,"Ġparagraphs":42643,"_margin":42644,"Ġlymph":42645,"Ġbos":42646,"lington":42647,"ĠBaptist":42648,"Ġadvertisements":42649,"ĠManage":42650,"/yyyy":42651,"IOUS":42652,"ENCES":42653,"ĠFiction":42654,"ĉmenu":42655,"ĠFileOutputStream":42656,"ovan":42657,"ĠFeng":42658,"Ġskipping":42659,"getClass":42660,"anni":42661,"Ġrebounds":42662,"Ġpublicity":42663,"Ġingres":42664,"usement":42665,"Ġthoughtful":42666,".Chart":42667,"Ġhatte":42668,"passport":42669,"Ġhooked":42670,"ĠLens":42671,"Ġflagship":42672,"Ġstip":42673,"ĠGEN":42674,"Ġclues":42675,"ipv":42676,"ĠRise":42677,"ĠGew":42678,"tablename":42679,"Ġforemost":42680,"_validate":42681,"_analysis":42682,"olla":42683,"Ġqualifications":42684,"Ġdistributions":42685,"ĠFlower":42686,"Ġtense":42687,"Ġthankful":42688,"Ġclutch":42689,"Ġunified":42690,"roads":42691,"Ġsiti":42692,"Ġstall":42693,"_PRIORITY":42694,"cstdlib":42695,"_USERNAME":42696,".bytes":42697,"?page":42698,"ermalink":42699,"ĠVeget":42700,"/vnd":42701,"-author":42702,".NONE":42703,"ĠConcurrent":42704,"ĠCry":42705,"Ġstarters":42706,"ĠInteraction":42707,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":42708,"ĠLEVEL":42709,"Ell":42710,"ĠcomboBox":42711,"ĠTheresa":42712,"tek":42713,"_Handle":42714,"Ġaby":42715,".gdx":42716,",end":42717,"(Local":42718,"Ol":42719,"knife":42720,"arial":42721,"ĠHoff":42722,"Ġprostituerade":42723,"Doctor":42724,"Instances":42725,".SetValue":42726,"ĉfrom":42727,"Ġluxurious":42728,"Indent":42729,"Allocator":42730,"_DRAW":42731,"(\",\",":42732,"ĠFrances":42733,"ĠgroupBox":42734,"(schema":42735,"Printf":42736,"ORIES":42737,"-gradient":42738,"Ġreput":42739,"arin":42740,"_DONE":42741,"incre":42742,"ignty":42743,"Ġexert":42744,"Ġ-.":42745,"/App":42746,"-through":42747,"Ġdeclining":42748,"Ġdessert":42749,"Ġincumb":42750,"Ġdesignation":42751,".PORT":42752,",strong":42753,"Ġsandbox":42754,"Ġwines":42755,"ĠPav":42756,"$str":42757,"askell":42758,"Ġhö":42759,"ĠPY":42760,"GetInstance":42761,"TextInput":42762,"gameObject":42763,"/events":42764,"createdAt":42765,"ĠlocalVar":42766,"ĠWHITE":42767,"pered":42768,"ilege":42769,"efficient":42770,",color":42771,"cate":42772,"ĠCafe":42773,"Ġsimilarities":42774,"Ġpumps":42775,"ĠHungary":42776,".Username":42777,"Ġskate":42778,"Ġtouchdowns":42779,"Ġaccelerate":42780,"ĠHelen":42781,"OMEM":42782,"ĠKun":42783,"_vol":42784,"ĠfindAll":42785,"ĠMenschen":42786,"ahead":42787,");\"":42788,"kommen":42789,"Ġpossessed":42790,".argmax":42791,".transition":42792,"ARP":42793,"OLUME":42794,"(script":42795,"ĠÐĺ":42796,"ĠFinding":42797,"onces":42798,"Io":42799,"Bold":42800,"Ġrenewal":42801,"_DIALOG":42802,"Ġdisreg":42803,"INTERN":42804,"Ġtoute":42805,"Ġelectr":42806,"ĠGross":42807,"ĉtrue":42808,".Fields":42809,"ĠWIDTH":42810,"ĠDent":42811,"ĠÃģ":42812,"NSNotification":42813,"Ġaos":42814,"Ġmelee":42815,".Validation":42816,"ĠDEC":42817,"-dependent":42818,"Ġsuic":42819,"Traits":42820,"$message":42821,"ĠDear":42822,"ĉFILE":42823,"languages":42824,".Prot":42825,".addr":42826,"-generation":42827,"ICON":42828,"Ġtransplant":42829,"-description":42830,"Ġchasing":42831,"Ġchees":42832,"Ġ}*/Ċ":42833,"Trad":42834,"queries":42835,"/widgets":42836,"subpackage":42837,"Ġespec":42838,"Ġcracked":42839,"Ġcompetitor":42840,"Purchase":42841,"-team":42842,"olecular":42843,"orThunk":42844,"&P":42845,"Ġrelent":42846,"/#{":42847,"ĠproductId":42848,"Ġè¾":42849,"ĠLav":42850,"ĠAlter":42851,".Mode":42852,"ADIO":42853,"grp":42854,"æ·»åĬł":42855,"Quit":42856,"Ġdepths":42857,"-category":42858,"ĠDATABASE":42859,"SPELL":42860,"ĠFalcon":42861,"ĠQStringList":42862,"Ġ''.":42863,"ĠInstitution":42864,"damage":42865,"azor":42866,"belongsTo":42867,"verages":42868,"ĠNONE":42869,"ippets":42870,",\\Ċ":42871,"Ġfootprint":42872,"_archive":42873,"nak":42874,".getField":42875,"ĠReflection":42876,"Ġ']":42877,"ĠHBO":42878,"_discount":42879,"Ġincest":42880,"ĠDodge":42881,"ĠWade":42882,".NO":42883,"\"encoding":42884,"ĠBlockchain":42885,"Ġlawsuits":42886,"ĠMaint":42887,"chten":42888,"Ġétait":42889,"Ġktóre":42890,"_ctl":42891,"(timer":42892,"Battle":42893,"izo":42894,"ayed":42895,"IOR":42896,"ĠGlasgow":42897,"Ġsynth":42898,"_logs":42899,".pose":42900,"_AdjustorThunk":42901,"((&":42902,"Ġunsure":42903,"ystate":42904,"íķĺëĬĶ":42905,"OULD":42906,".ng":42907,"Ġdefaultdict":42908,"workspace":42909,"Ġselective":42910,"PickerController":42911,"YNAMIC":42912,".methods":42913,"Ġpathways":42914,"ĠFew":42915,"KG":42916,"CRYPT":42917,"following":42918,"ĠDLC":42919,"ĠSara":42920,"Ġpreset":42921,"estructor":42922,"ĠKurt":42923,"Ġairplane":42924,"Ġomp":42925,"ĠParents":42926,"ĠMartinez":42927,".complete":42928,"Ġbroadly":42929,"Ġscare":42930,"ĠMé":42931,"Ġelimination":42932,"Ġpoured":42933,"/sw":42934,"Ġcomun":42935,"Ġmasc":42936,"ĠOrganic":42937,"ĠStringUtils":42938,"ilateral":42939,"Ġreluctant":42940,"-age":42941,"Ġnz":42942,".\"\\":42943,"Ġpastor":42944,"alez":42945,"Ġefect":42946,"prov":42947,"/init":42948,"Ġpenn":42949,"unds":42950,"Ġssize":42951,"ĠProj":42952,"basename":42953,"Ġshells":42954,"ĠNeck":42955,"ĠEnforcement":42956,"vided":42957,"stown":42958,"Sphere":42959,"$r":42960,"ussen":42961,"afil":42962,"ĠTelegram":42963,"Ġanalytical":42964,"нÑĭе":42965,"usually":42966,"xn":42967,"Ġhistorian":42968,"ĠGregory":42969,"olph":42970,"ĠUna":42971,"Ġcontributes":42972,"%-":42973,"antiago":42974,"ÑĢед":42975,".region":42976,"Ġabrupt":42977,"ĠUnsupportedOperationException":42978,"ĠTASK":42979,"_finish":42980,"Ġnotorious":42981,"ĠVs":42982,"ĠMQ":42983,"Ġsunset":42984,"Ġunacceptable":42985,"arcer":42986,"Ġillumin":42987,"ĠOrb":42988,"Ġbh":42989,"Este":42990,"_dispatch":42991,"Ġripped":42992,"Ġtoujours":42993,"ĠParcel":42994,"_ll":42995,".userName":42996,".classes":42997,"SOURCE":42998,"(Number":42999,"елÑı":43000,"Ġheadphones":43001,"(side":43002,"constitution":43003,"annah":43004,"čĊĠĠĠĠĠĠĠĠčĊ":43005,"Ġcliff":43006,"-ref":43007,"Ġmostrar":43008,"ĠPowell":43009,"+y":43010,"ĠBG":43011,"_fragment":43012,".Port":43013,"Ġrealizing":43014,"paramref":43015,"Ġhometown":43016,"@Table":43017,"+\"--}}Ċ":43196,"French":43197,"EntityManager":43198,"ĠPlain":43199,"////////////////////////////////////////////////////////////////////":43200,"³":43201,"(RE":43202,"capt":43203,"Ġorganisms":43204,"Ġjets":43205,"olocation":43206,"ĠAppRoutingModule":43207,"Ġglorious":43208,"æľį":43209,"Ġdiscarded":43210,"ĉĉĉĉĠĠĠĠĠ":43211,"ĠArnold":43212,"lug":43213,"Ġparl":43214,"Ġhormones":43215,"Ġmah":43216,"ĠSonic":43217,"Ġorganizers":43218,"_PLATFORM":43219,".inv":43220,"Ġchord":43221,"ventional":43222,"ĉof":43223,"Episode":43224,".Enum":43225,"unkt":43226,"ĠDh":43227,"ĠJared":43228,"ĠNak":43229,"Ġintends":43230,"Endian":43231,"Ġaustralia":43232,"_cv":43233,"(resolve":43234,"Ġclinics":43235,"liked":43236,"ASHINGTON":43237,"inha":43238,"'*":43239,"ĠNP":43240,"_beh":43241,"Ġhf":43242,"Ġwür":43243,"categoria":43244,"$form":43245,"Ġsubway":43246,"ĠisActive":43247,"popular":43248,"Cour":43249,"Ġcooldown":43250,"Ġainsi":43251,"ĠGLuint":43252,"ereal":43253,"ĠarrayOf":43254,"Ġhatch":43255,"==========":43256,"resses":43257,"_PP":43258,".^":43259,"_decay":43260,"ĠBless":43261,"metrics":43262,"ĠCOPYING":43263,"ĠDumpster":43264,"ĠJosé":43265,"ĠDesigns":43266,"<":43269,"Ġ\"}Ċ":43270,"timezone":43271,"Ġeer":43272,"maxcdn":43273,"ĠESC":43274,"igaret":43275,"_connected":43276,"_reverse":43277,"Ġquestionable":43278,"ĠUSC":43279,"Ġtutti":43280,"Ġdropout":43281,"ĠActivities":43282,"ĠWinds":43283,"')));Ċ":43284,"Ġcongest":43285,"ģı":43286,"Ġprolonged":43287,"è¿Ļ":43288,"ĠCrossAxisAlignment":43289,"LEEP":43290,"ĠVALID":43291,"ĠGaz":43292,"Ġdependence":43293,"ĠPrix":43294,".CompilerServices":43295,"jump":43296,"Ġstrat":43297,"circ":43298,"ĠCUSTOM":43299,"xaa":43300,"Ġbmp":43301,"Ġbureau":43302,"Ġwaren":43303,"NX":43304,"(Window":43305,"ĠChristie":43306,"_FE":43307,"Ġtn":43308,"ĠOmega":43309,"communications":43310,"HomePage":43311,"completion":43312,"Ġsupplying":43313,"YPES":43314,"ável":43315,"åζ":43316,"(click":43317,"\\Contracts":43318,"/questions":43319,"Ġez":43320,"AMS":43321,".mesh":43322,"Ġ'\\Ċ":43373,"Robot":43374,"JsonObject":43375,"ĠDF":43376,"ĠProcessor":43377,"_should":43378,".protobuf":43379,"-users":43380,"Ġembry":43381,"FONT":43382,"Ġstartups":43383,"ĠDataSource":43384,")#":43385,"uros":43386,"_Color":43387,"Ġstandalone":43388,"}[":43389,"jd":43390,"Ġforgive":43391,"Ġngx":43392,"ĠGenerally":43393,"Ġconfigurable":43394,"/order":43395,"Ġvas":43396,"')\";Ċ":43397,"ĠRR":43398,"ĠTroy":43399,"Ġcompromised":43400,"ĠSwan":43401,"intendent":43402,"Central":43403,"_keeper":43404,"Ġarquivo":43405,"ĠReadOnly":43406,"_curve":43407,"kv":43408,"entin":43409,"è±":43410,"ĠEy":43411,".imread":43412,"ĠPam":43413,"iffe":43414,"ativity":43415,"xbc":43416,"Ġgrim":43417,"-filled":43418,"namese":43419,"']:":43420,"Ġaur":43421,"ĠGibson":43422,".MouseEvent":43423,"Ġlado":43424,"avadoc":43425,"Ġfamil":43426,"ĠModer":43427,"fps":43428,"ãĢĢãĢĢ":43429,"-example":43430,"ĠAlzheimer":43431,"ĠUtf":43432,"_arguments":43433,"Conclusion":43434,"textContent":43435,"remaining":43436,"Ġinterrupts":43437,"ĠBackup":43438,"ĠMong":43439,"Ġreceptors":43440,"histor":43441,".coroutines":43442,"Ġshouted":43443,"Alarm":43444,"Ġcombust":43445,"Ġgrote":43446,"ultural":43447,"(ids":43448,"--------------------------------------------------------------------------------":43449,"iplinary":43450,"Opts":43451,"ĠYale":43452,"localStorage":43453,"Ġequival":43454,"ĠFleet":43455,"\\b":43456,"*pi":43457,"ĠQLabel":43458,"æ¡":43459,"Ġvx":43460,"ĠACL":43461,"Ġsucesso":43462,"Ġperc":43463,"ĠNotre":43464,"Ġanarch":43465,"Ring":43466,"spb":43467,"Ġstrpos":43468,"stores":43469,"ĠMaple":43470,"(MainActivity":43471,"(\"\"))":43472,"ĠviewHolder":43473,"Quad":43474,"Ġigual":43475,"orsche":43476,".margin":43477,"Ġindie":43478,"Ġfranc":43479,"ĠFormBuilder":43480,"ĠParticip":43481,".flash":43482,"Ġstorms":43483,"Ult":43484,"Ġfen":43485,"[new":43486,"Ever":43487,"=\"Ċ":43488,"Ġlocalized":43489,"_follow":43490,"Ġnave":43491,"Ġdominance":43492,"(tile":43493,"Journal":43494,"ĠVC":43495,"Ġpenetration":43496,"ï¼ķ":43497,"Ġcompartment":43498,"Ġbids":43499,"Formatted":43500,"******/ĊĊ":43501,"(city":43502,"âĢĶit":43503,"[C":43504,"ĠuseCallback":43505,"aub":43506,")?.":43507,"ĠVAR":43508,"ĠSebastian":43509,"ĠMoss":43510,"Ġabundant":43511,"Greg":43512,"ÑĤа":43513,"_ci":43514,"Ġbibli":43515,"CRM":43516,"ĠAttempt":43517,"isme":43518,"dash":43519,"ãĢİ":43520,"_mu":43521,".FormattingEnabled":43522,"Indeed":43523,"-direct":43524,"Ġsucking":43525,"Ġpne":43526,"ocabulary":43527,"ĠPackers":43528,".Navigation":43529,"Ġpied":43530,"cribing":43531,"ĠStuart":43532,".ToDouble":43533,"ĠSecondary":43534,"Saving":43535,"ĠDut":43536,"ĠMadd":43537,"Magic":43538,",H":43539,".documentElement":43540,"ĠBST":43541,"Ġdiffers":43542,"Ġmoreover":43543,"_nd":43544,"SEARCH":43545,"пÑĢав":43546,"æ´":43547,"toMatch":43548,"Ġdecreasing":43549,"-member":43550,"ampus":43551,"(boost":43552,"Daily":43553,"DataGridView":43554,"ĠHttpContext":43555,"Ġhipp":43556,"_workers":43557,"-language":43558,"éĵ":43559,"Ġconsisted":43560,"athing":43561,"ĠMercury":43562,"$content":43563,"Ġpracticed":43564,"ĠModules":43565,"_DAY":43566,"Ġweaknesses":43567,"ĠLodge":43568,"Ġnar":43569,"ĠMate":43570,"Ġjp":43571,"ĠHttpHeaders":43572,"Ġsmo":43573,"ĠTOKEN":43574,"])(":43575,"Ġaqui":43576,"swagen":43577,"Ġsrv":43578,"ĉans":43579,"Around":43580,"ĠManuel":43581,"Ġfictional":43582,"ĠIMG":43583,"Ġ.'":43584,"ĠBerry":43585,"Ġwallpaper":43586,"sexual":43587,"iero":43588,"ĠçļĦ":43589,"ìĨĮ":43590,"BackingField":43591,"ĠAdrian":43592,"BASEPATH":43593,"Ġrepeats":43594,"Ġblues":43595,"Ġunpredict":43596,"_coll":43597,"stacle":43598,"ĠTumblr":43599,"ĠElf":43600,"Ġassurance":43601,"Ġcensus":43602,"ĠIMPORT":43603,"ENDER":43604,"anos":43605,"Ġ=(":43606,"ĠEllis":43607,"\"ĊĊĊĊ":43608,".win":43609,"ĠAbove":43610,"alon":43611,"_tick":43612,"Ġrepresentations":43613,"Ġæķ":43614,"wid":43615,"ĠArms":43616,"Lista":43617,"_failure":43618,"_cm":43619,".FlatAppearance":43620,"Ġthrone":43621,"Patch":43622,"ĠVoy":43623,"engl":43624,"Ġnegotiating":43625,">`":43626,"Ġshoots":43627,"ĠFPS":43628,".Year":43629,"ĠKiss":43630,"ención":43631,"reeting":43632,"FromFile":43633,"Ġresignation":43634,"Ø·":43635,"Ġtwins":43636,"ượ":43637,"Ġgebru":43638,".getContent":43639,".Tree":43640,"ĠEmployees":43641,"ĠFIFA":43642,"Ġcertainty":43643,"(Cl":43644,"Ġtotals":43645,"editable":43646,"à¥Ģ":43647,".Reporting":43648,"Mas":43649,"quiet":43650,".rules":43651,"ĠVO":43652,"conexion":43653,",K":43654,"Ġallocator":43655,"ĠPowder":43656,"\\Repository":43657,"Beat":43658,"_tipo":43659,"Ġ['',":43660,"_INTR":43661,"Ġ<<<":43662,"\");čĊ":43691,"dropIfExists":43692,"ĠBeg":43693,"_HAL":43694,"ĠcrossAxisAlignment":43695,"ĠEvidence":43696,"Ġpeculiar":43697,"Ġinstitute":43698,"veis":43699,"Ġfft":43700,"Ãģ":43701,"Ġzoekt":43702,"analy":43703,"ĠHomeland":43704,"Ġpenetr":43705,"uddenly":43706,"ĉelement":43707,"ĠBren":43708,"ĠTrudeau":43709,"ĠCuban":43710,"jam":43711,"uslim":43712,"_ev":43713,"Ġstems":43714,"}%":43715,"Ŀå§ĭ":43716,"Ġbranding":43717,"Ġcorrespondence":43718,".jquery":43719,"¢åįķ":43720,"ĠReads":43721,"(HttpStatusCode":43722,"assin":43723,"(slot":43724,"ĠGraduate":43725,"///<":43726,"Ġinformations":43727,"ENABLE":43728,"Ġpuis":43729,"Ġfinder":43730,"ĠBris":43731,"Ġnettsteder":43732,"_mid":43733,"Ġogs":43734,"ĠSterling":43735,"Ġarrog":43736,"strftime":43737,"|ĊĊ":43738,"Ġvox":43739,"ĠRegardless":43740,"Ġeso":43741,"ĠComfort":43742,".BooleanField":43743,"Ġuh":43744,"ACY":43745,"Ġsqueez":43746,"ĠVic":43747,"contro":43748,".lo":43749,"Ġire":43750,"ĠComedy":43751,"ë¶":43752,"Ġoriginated":43753,"Ġshipment":43754,"|max":43755,"_guid":43756,"levation":43757,"наÑı":43758,"(undefined":43759,"ĠDDR":43760,"Ġshootings":43761,"ĠLatino":43762,"ENDOR":43763,"Ġaveraging":43764,"Ġgreeted":43765,"Ġtheaters":43766,"ое":43767,"ĠdB":43768,"Ġgst":43769,"Ġdefinite":43770,".Storage":43771,".her":43772,"Ġafore":43773,"ĠReality":43774,"ĠGods":43775,"versed":43776,"Ġhandsome":43777,"Ġexcluding":43778,"(ad":43779,"Quotes":43780,"ĠScheme":43781,"?q":43782,"ĠTamil":43783,"Ticks":43784,"Ġpest":43785,"'n":43786,"Ġpornography":43787,"_modal":43788,"Ġ----------":43789,"Ġdisposable":43790,"FREE":43791,"Ġshark":43792,"CHE":43793,"Ġdepicted":43794,"Ġdemonstrations":43795,"ĠKilled":43796,"ĠRULE":43797,"Ġobsessed":43798,"Ġsimplified":43799,"Postal":43800,"Ġconceptual":43801,"Ġpst":43802,"Las":43803,"_PROJECT":43804,"ucceeded":43805,"olu":43806,"ÄŁi":43807,"Ġpersonalities":43808,"Ġreshape":43809,"Ġenclosed":43810,"ĉptr":43811,"Ġtutorials":43812,"Ġexploded":43813,"_DIRECTORY":43814,"åĨħ容":43815,"Ġcanon":43816,"Ġrecognise":43817,"PAD":43818,"ĠApprox":43819,"ĠRestore":43820,"ĠImportant":43821,"Ġheavier":43822,".Sequential":43823,"Earth":43824,"ĠMilk":43825,".setRequest":43826,".tem":43827,"Ġreconstruct":43828,"Ġskeptical":43829,"_Private":43830,"BUF":43831,"qua":43832,":a":43833,"Ġsek":43834,"Ġdwell":43835,"ossa":43836,"Ġrewarded":43837,"ий":43838,"(topic":43839,"_partition":43840,"Ġ__________________":43841,"Keywords":43842,"ĠFranco":43843,"Lite":43844,"Ġnaken":43845,"Ġза":43846,"OBJECT":43847,"Ġcrafts":43848,"ĠSwap":43849,".Xna":43850,".Connect":43851,"Ġbalcony":43852,"(real":43853,"ĠBarnes":43854,"bir":43855,"ĠTwenty":43856,"ayan":43857,"atars":43858,"ĠPropel":43859,"ĠIhnen":43860,"Upgrade":43861,"Ġcurb":43862,"-second":43863,"Ġneph":43864,".pres":43865,"ìŀħ":43866,".seq":43867,"Ġpadded":43868,"\"?":43869,"jl":43870,"ãĥ¬":43871,"')a":43875,"Coordinates":43876,"Ġenacted":43877,"ENTS":43878,"Ġlac":43879,".final":43880,"ĠPhpStorm":43881,"called":43882,"Ġinquiries":43883,".middleware":43884,"ĠDowntown":43885,"/';Ċ":43886,"Ġkilomet":43887,"accel":43888,"Ġquien":43889,"wstring":43890,"setData":43891,"Ġmanera":43892,"Ġmodular":43893,"rimp":43894,"Ġtariffs":43895,"âĢĻil":43896,"_THROW":43897,"/color":43898,"ĠHTMLElement":43899,"Ġcarro":43900,"Ġprere":43901,"Ġplotting":43902,"ĠPositive":43903,"ĠMachines":43904,"OTES":43905,"Ỽ":43906,"pleasant":43907,"Ġalte":43908,"Ġainda":43909,"these":43910,"Ġcors":43911,"ipay":43912,"ĠAdvisory":43913,"ĠRubio":43914,"jq":43915,"Ġlimestone":43916,"Ġdetached":43917,"设置":43918,"tenant":43919,"ĠDepth":43920,"alore":43921,"ĠÑģÑĤÑĢок":43922,"ĠFORE":43923,"ĠLay":43924,"presentation":43925,")');Ċ":43926,".subplots":43927,"Ïĥ":43928,"NOW":43929,"Gar":43930,"handles":43931,"abra":43932,"puties":43933,"ĠElectrical":43934,"Middle":43935,"ropic":43936,"ĠJD":43937,"ĠDyn":43938,"ĠBristol":43939,"ĠMcCarthy":43940,"Ġstriker":43941,"Ġenumerable":43942,"ĠEvan":43943,".defaults":43944,"quences":43945,")||":43946,"ĉtoken":43947,"âĹı":43948,"-dropdown":43949,"STORE":43950,"ĠGraphic":43951,"(pp":43952,"Expl":43953,"Ġupwards":43954,"ĠDistributed":43955,"ĠWEB":43956,"Jer":43957,"isNaN":43958,"çĶŁæĪIJ":43959,">R":43960,"üssen":43961,"efs":43962,"Ġuncover":43963,"Ġlud":43964,".calculate":43965,"Ġintptr":43966,"Ġmidfielder":43967,".Headers":43968,"Ġmf":43969,"eref":43970,".Metro":43971,"ĠSpeaking":43972,":b":43973,"Ġcryptocurrencies":43974,"Ġdemons":43975,"ĉEXPECT":43976,"Ġwicked":43977,"youtube":43978,":Int":43979,"ĠHindi":43980,"ĠCAT":43981,"Ġع":43982,"rar":43983,"omore":43984,"/per":43985,"/license":43986,"Ġreim":43987,"Ġawaiting":43988,"Ġlethal":43989,"ĠEF":43990,"rounded":43991,"ĠPlatinum":43992,"ĠвÑģе":43993,".coords":43994,".Device":43995,"/item":43996,"ĠWenn":43997,"compileComponents":43998,"ĠKinder":43999,".removeItem":44000,"Ġanda":44001,"bnb":44002,"Ġpra":44003,"(transaction":44004,"Ġembarrassing":44005,"ĉBOOL":44006,".contentView":44007,"Ġeventdata":44008,"atore":44009,"ĠprovidedIn":44010,"irma":44011,"Ġzona":44012,"_HW":44013,"æĻ":44014,"Ġstove":44015,"Ġcounterpart":44016,"_Product":44017,"_MANAGER":44018,"Ġinfring":44019,"ĠERA":44020,"_party":44021,"Ñij":44022,"Ġinici":44023,"_Request":44024,"Ġmiracle":44025,"ĠcancelButton":44026,"Spy":44027,"ató":44028,"Ġpolish":44029,"ĠNicole":44030,".displayName":44031,"\\Requests":44032,"ĠuseHistory":44033,"RouterModule":44034,"Ġstared":44035,"IDER":44036,"ÑĥнкÑĨи":44037,"Ġnota":44038,"$arr":44039,"pecified":44040,"Ġtopp":44041,"_DRIVER":44042,"/ng":44043,"åł":44044,"_tm":44045,"%timeout":44046,"\"":44488,"tlement":44489,"$(\"":44490,"FromString":44491,"ĠBild":44492,"Ġconventions":44493,"_native":44494,"ĠInspector":44495,"ĠPist":44496,"ubar":44497,"Ġregs":44498,"ĠPilot":44499,"Thus":44500,">'+":44501,"Ġcela":44502,".news":44503,"(Product":44504,"Living":44505,"Russia":44506,"Ġfacet":44507,"etical":44508,"Ġ['$":44509,"/[":44510,"ĠDire":44511,"Ġgases":44512,"ĠINFORMATION":44513,"ĠEat":44514,"ĠForums":44515,"ĠCharacters":44516,"_met":44517,"Ġìĭľ":44518,"Ġkings":44519,"achie":44520,"ĠLambda":44521,"Ġtimers":44522,"ĠLighting":44523,"ĠCasey":44524,"addir":44525,"andex":44526,".answer":44527,"ĠHip":44528,"ĠPrincip":44529,"StartDate":44530,"ĠãĢĮ":44531,"tres":44532,"Ġ&#":44533,".MaxValue":44534,"ĠProblems":44535,"Ġlatex":44536,"OfClass":44537,"ĠLynn":44538,"//'":44539,"Ġvoyage":44540,"Ġshuttle":44541,"ĠRoller":44542,"ĠRuntimeError":44543,"uya":44544,"Dic":44545,"ĉbuilder":44546,"Ġbullying":44547,"Ġsimplest":44548,".called":44549,"ĠLR":44550,"Ġmorality":44551,"Ġsturdy":44552,"tracking":44553,".swagger":44554,"_BIND":44555,"ITOR":44556,"-urlencoded":44557,"ĠÑħ":44558,"ĠTrinity":44559,"Ġtraps":44560,"Ġ|-":44561,"ĠsetText":44562,"Ġbargain":44563,"Ġbrakes":44564,".getCode":44565,"Ġmigrate":44566,"Ġribbon":44567,")return":44568,"Ġcharger":44569,"acom":44570,"ADIUS":44571,"ĠAmbassador":44572,"-after":44573,"Ġanni":44574,"ĉspin":44575,"Concept":44576,"ĠHenderson":44577,"ĠHOST":44578,".rank":44579,"ĠNortheast":44580,"Ġberlin":44581,"Ġrequis":44582,".feed":44583,"ĠsourceMapping":44584,"ĠRencontre":44585,".ajax":44586,"nestjs":44587,"Ġtrek":44588,"ĠNacional":44589,"Ġ&[":44590,"Ġpayable":44591,"ortex":44592,"Ġdept":44593,"fieldName":44594,"Ġcompletes":44595,"ĠRVA":44596,"Ġonions":44597,"alignment":44598,"Formats":44599,"Ġ'{$":44600,"HashSet":44601,"ĠBod":44602,".InvariantCulture":44603,"Ġsettlements":44604,"Ġhydr":44605,".updated":44606,"venth":44607,"(seconds":44608,"=\"/\"":44609,"Ġwebpage":44610,"(ĊĊ":44611,"Ġtir":44612,"Ġtoes":44613,"ĠBrick":44614,"Ġambition":44615,"Pot":44616,"=max":44617,"ETIME":44618,"Ġdepot":44619,"calls":44620,"ĠNorwegian":44621,"`:":44622,"Ġburger":44623,"Ġprofessors":44624,"ĠAllocate":44625,"-thirds":44626,"-chart":44627,"Ġford":44628,"*N":44629,".kotlin":44630,"Ġpaperwork":44631,"ĠDEVICE":44632,"%@\",":44633,"respect":44634,"(mp":44635,"é«ĺ":44636,"-if":44637,"Ġcushion":44638,"obot":44639,"Ġparc":44640,"SPACE":44641,"ĠNetanyahu":44642,"Ġselfish":44643,"feat":44644,"Ġclientes":44645,"-tools":44646,"Ġporch":44647,"Ġjq":44648,".verbose":44649,"Ġliberals":44650,"])ĊĊĊ":44651,"pies":44652,"NotBlank":44653,"(term":44654,"ÈĽi":44655,"_Params":44656,".normalize":44657,"Bullet":44658,"ASIC":44659,"(hex":44660,"_cliente":44661,"+,":44662,"_DI":44663,"Ġforthcoming":44664,"}\")]Ċ":44665,"seo":44666,"Um":44667,">Name":44668,"Ġcomfortably":44669,"irectional":44670,"WITH":44671,"/pr":44672,"ĠPoor":44673,"ĠVitamin":44674,"vic":44675,"GH":44676,"Ġpriorit":44677,"ĠNN":44678,"ĠClosed":44679,"¤í":44680,"ĠisOpen":44681,"\\Console":44682,"AndFeel":44683,".SUCCESS":44684,"_OPERATION":44685,"polation":44686,"ĠTas":44687,"psz":44688,">'.":44689,"CURRENT":44690,"Vendor":44691,"hosts":44692,"ĠErd":44693,">tagger":44694,"ĠsourceMappingURL":44695,"Ġmarathon":44696,"_closed":44697,"Ġexemption":44698,"Ġrecognizes":44699,"ideshow":44700,"'$":44701,"('/');Ċ":44702,"mits":44703,"warz":44704,"ĠCherry":44705,"µ¬":44706,"nor":44707,"porte":44708,"Ġwl":44709,"_backup":44710,".getBoolean":44711,".getResource":44712,"Ġdefinitive":44713,".EditText":44714,"ĠsÃŃ":44715,".CONT":44716,"ĠPLAYER":44717,".cards":44718,"ĠShore":44719,"('/')Ċ":44720,"cluir":44721,"WebDriver":44722,"(month":44723,"-release":44724,"Ġinspector":44725,"å£":44726,"ĠNF":44727,"_clip":44728,"åŃIJ":44729,"Ġinteracting":44730,".tmp":44731,"Ġ'''ĊĊ":44732,"Ġdee":44733,"Ġfrost":44734,"\"]))Ċ":44735,"ĠPlaces":44736,"Throws":44737,"fork":44738,"/day":44739,"iPhone":44740,"ĠMIC":44741,"Ġfolding":44742,"Ġcrore":44743,"ĠChiefs":44744,"pherical":44745,"(price":44746,".WriteString":44747,"Ġexiting":44748,"]',Ċ":44749,"ighting":44750,"Ingredient":44751,"(vertex":44752,"ĠscrollView":44753,"hf":44754,":new":44755,"SEN":44756,"sector":44757,"Ġspins":44758,"ĠScheduler":44759,"otechn":44760,"semicolon":44761,"FontOfSize":44762,"ĠSpecifically":44763,"flamm":44764,".ObjectId":44765,"Ġconta":44766,"_permissions":44767,"ĉFROM":44768,"ICODE":44769,"/kg":44770,"ĠHotels":44771,"-med":44772,"ĠDin":44773,"Ġnavy":44774,"getParam":44775,"Ġmend":44776,"Ġportrayed":44777,"ĠMetropolitan":44778,"Painter":44779,"Ġreferral":44780,"_good":44781,"Ġmarvel":44782,"osaic":44783,">(&":44784,".ur":44785,"Ġestos":44786,"William":44787,"Ġtimber":44788,"Ġquelques":44789,"ĠDocuments":44790,".Xaml":44791,"Ġbatches":44792,"éģĵ":44793,"ĠReleased":44794,"Tail":44795,"COOKIE":44796,"heid":44797,"_station":44798,"ĠVia":44799,"Sale":44800,"ĠRepeat":44801,"Ġpromin":44802,"ĠZo":44803,"-forward":44804,"ĠIon":44805,"itary":44806,"Ġjus":44807,"-request":44808,"Ġproudly":44809,"ĠStreaming":44810,"(MouseEvent":44811,"ĠSprint":44812,"_rotation":44813,"Repositories":44814,"Ġtart":44815,"ĠÑģв":44816,"Ġmappings":44817,"èª":44818,"Cu":44819,"Cycle":44820,"Ġbun":44821,"ĉlua":44822,"ãĥī":44823,"Ġ((!":44824,"Ġcollectively":44825,"ĠCond":44826,"Ġwszyst":44827,"(lib":44828,"openhagen":44829,"_skip":44830,".ColumnHeader":44831,"éĤ":44832,"perienced":44833,"ıè¿°":44834,"_props":44835,"Ġcontrace":44836,"Ġmatchup":44837,"abetic":44838,".members":44839,"RECT":44840,"(dat":44841,"Ġsog":44842,"renom":44843,"_Method":44844,"Customers":44845,"fullname":44846,"ZN":44847,"retry":44848,"Ġkap":44849,"ĠNeu":44850,"èĬ":44851,"addChild":44852,"willReturn":44853,"_permalink":44854,"Ġenergetic":44855,"ĠWet":44856,"ĠMorr":44857,"Ġgcd":44858,"counts":44859,",type":44860,"dig":44861,"(Login":44862,"Ġcracks":44863,"Ġbacterial":44864,"ĠMeat":44865,"ĠArmstrong":44866,"ĠBronze":44867,"Ġapproximate":44868,"_dirs":44869,"liga":44870,"ÅĤad":44871,"Ġkindness":44872,"Ġcontre":44873,"ĠEVERY":44874,"MET":44875,"Ġannouncements":44876,"gpio":44877,"ĠWaitForSeconds":44878,"ĠPhotoshop":44879,"Ġdiscontin":44880,"/dd":44881,"Ġtopology":44882,"anical":44883,".interface":44884,"aucoup":44885,".HashSet":44886,"ARIANT":44887,"(routes":44888,"ĠTeh":44889,"Ġhype":44890,"]\").":44891,"Ġslam":44892,"Ġbroth":44893,"-inter":44894,"ĠRid":44895,"-manager":44896,"Cancelar":44897,"ĠPagination":44898,"Ġsoundtrack":44899,"Ġposterior":44900,"Ġscrub":44901,"creating":44902,"-*":44903,"irteen":44904,".dy":44905,".symmetric":44906,"Ġ\"\".":44907,"===============":44908,"Ġchassis":44909,"ĠnumberOfRows":44910,"Developer":44911,"_bins":44912,"ĠOUR":44913,"rieb":44914,"Pros":44915,"ĠwiÄĻ":44916,"\"d":44917,"Ġasyncio":44918,"zeigen":44919,"_spi":44920,".ALL":44921,"Ġscrews":44922,"Chinese":44923,"ĠapiKey":44924,"Ġunsuccessful":44925,"ĠSeahawks":44926,"ORG":44927,"竳":44928,"Ġprofessionally":44929,"ĠCoupon":44930,"åŃĹæ®µ":44931,"Convention":44932,"Ġpolym":44933,"æīĭ":44934,"Ġsalvation":44935,"Ġengineered":44936,"ĠWrest":44937,"ĠGCC":44938,"Ġwarmer":44939,"LayoutConstraint":44940,"Ġaggrav":44941,"Scripts":44942,"venture":44943,"Ġrefrigerator":44944,"Ġinnovations":44945,"ĠRunner":44946,"NIC":44947,"ĠRolling":44948,"ControlEvents":44949,"Ġloos":44950,"pac":44951,"ĉpanel":44952,"efe":44953,"ĠBuddha":44954,"--------------Ċ":44955,"åºĵ":44956,"(forKey":44957,"Ġlumin":44958,"Ġ(?":44959,"ĠAIDS":44960,",user":44961,"imientos":44962,"contentType":44963,"antlr":44964,"é¦":44965,"ĠWelt":44966,"Production":44967,"might":44968,"ĠVII":44969,"\",(":44970,"Ġobserving":44971,"Ġdeliberate":44972,"(control":44973,"Ġwithd":44974,"Ġsemana":44975,"STACK":44976,"uchen":44977,"Nice":44978,"ĠDeutschland":44979,"ĠSpecifies":44980,"dma":44981,"izio":44982,"ĠFacts":44983,"_popup":44984,"ĠDirectors":44985,"{:":44986,"[R":44987,"ĠÑįлеменÑĤ":44988,"Ġplat":44989,"Ġdirecting":44990,"ä¸ī":44991,"ĠGilbert":44992,"â̦.ĊĊ":44993,".qml":44994,"Ġthereafter":44995,"Ġdisposition":44996,"draft":44997,"Ġsurgeon":44998,"ĠInsider":44999,"Blend":45000,"ĠTrev":45001,"trinsic":45002,"Topics":45003,"rieve":45004,"_FILENAME":45005,"Ġautres":45006,"Jose":45007,"Producer":45008,"erus":45009,"Ġpetit":45010,"ĠNEXT":45011,"ĠFilters":45012,"Ġreplicate":45013,"\"]).":45014,"Ġlenders":45015,"]\",Ċ":45016,";charset":45017,"CppObject":45018,"Ġfloral":45019,"ĠTipo":45020,"Ġcircuits":45021,"easy":45022,"(&$":45023,"itta":45024,"eryl":45025,"_COMMON":45026,"'}}>Ċ":45027,"-backed":45028,"(variable":45029,"(Index":45030,"Ġvoir":45031,"_locations":45032,"++){":45033,"ĠLouisville":45034,"Ġgratitude":45035,".Mockito":45036,"ĠPowers":45037,"ieurs":45038,"Ġgeographic":45039,"rale":45040,"Ġcra":45041,"ĠSpurs":45042,"iphertext":45043,"ACION":45044,"-common":45045,"Ġvictories":45046,"ĠFinals":45047,".shuffle":45048,"-million":45049,"_PROC":45050,"assume":45051,"Ġils":45052,"DBC":45053,"BootTest":45054,"Ġlavor":45055,".testing":45056,".ast":45057,"\"]/":45058,"moid":45059,"Ġqualification":45060,"gesch":45061,"ĉput":45062,"Ġairports":45063,"JI":45064,"Teacher":45065,"_uniform":45066,"Ġnama":45067,"ĠBast":45068,"ertype":45069,"capture":45070,"getAll":45071,"ĠReynolds":45072,"ooled":45073,".comments":45074,"Ġchin":45075,").*":45076,"Ġили":45077,"tgl":45078,"udos":45079,"ĠdÃŃas":45080,"chai":45081,".program":45082,"Ġpsz":45083,"ĉicon":45084,"phil":45085,"entral":45086,"_WRAP":45087,"ovi":45088,"Ġnostalg":45089,"Infinity":45090,"ĉyield":45091,"Ġvitamins":45092,"Quaternion":45093,"Sink":45094,"_goods":45095,"Ġ........":45096,"ĠWings":45097,"uridad":45098,"-story":45099,"\"])ĊĊ":45100,"idelity":45101,"TypeDef":45102,"Gtk":45103,"ĠíĮ":45104,"_Main":45105,"Ġchez":45106,"ĠRaven":45107,"Ġpayroll":45108,"Ġfreelance":45109,"LLU":45110,"ĠMend":45111,"eday":45112,"ApiModelProperty":45113,".FormBorderStyle":45114,"Ġeconomist":45115,"stanbul":45116,"Ġfreight":45117,"-Agent":45118,"(meta":45119,"Ġsymmetry":45120,"Ġ'..":45121,".Calendar":45122,"-aut":45123,"gf":45124,"pent":45125,"yclopedia":45126,"Ġwishing":45127,"ĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊĊ":45128,"Ġgentleman":45129,"Ġê³":45130,"=#":45131,"Ġlectures":45132,"âĢľIn":45133,"Ġ!_":45134,"Ġhb":45135,"ĠVendor":45136,"Recently":45137,"_notes":45138,"æıIJ示":45139,"\"My":45140,"HeadersHeight":45141,"_SO":45142,"Ġunwilling":45143,"Ġsuperhero":45144,"gio":45145,"psy":45146,"ĠPeer":45147,"javax":45148,"&apos":45149,"ĠCrisis":45150,"ordinal":45151,"Memcpy":45152,"++++++++++++++++":45153,"-val":45154,"Ġworkbook":45155,"-ap":45156,"=k":45157,"Ġmetallic":45158,"_peer":45159,"ByPrimaryKey":45160,"_SD":45161,"uator":45162,"_SHADER":45163,")Math":45164,".Transform":45165,"Ġcows":45166,"Phi":45167,"ĠClem":45168,"(_(\"":45169,"ĠLud":45170,"-delay":45171,"ĠSecurities":45172,"ĠOrthodox":45173,"Symfony":45174,"(report":45175,"Ġentertain":45176,"EPS":45177,"izoph":45178,"exual":45179,"IRD":45180,"ä»İ":45181,"Ġlith":45182,"Ġsanitize":45183,"Ġfeminine":45184,"ISBN":45185,".authentication":45186,"_pipeline":45187,"/constants":45188,"ĠCONF":45189,"Ġlucr":45190,"ricia":45191,".ttf":45192,".setContent":45193,"Ġstan":45194,"orean":45195,"ĠLloyd":45196,".rawValue":45197,"Ġgor":45198,"ĠBrowns":45199,"Regression":45200,"Ġlowering":45201,"naissance":45202,"Ġblows":45203,"Ġamazed":45204,"Ġunrelated":45205,"Reviews":45206,"Ġruby":45207,"ĠModifier":45208,"Ġgiants":45209,".thread":45210,"Ġcontainment":45211,"ĠStartCoroutine":45212,"umat":45213,"orelease":45214,"ĠRandy":45215,"@endif":45216,"Digest":45217,"Ġsuburban":45218,"=\");Ċ":45219,"Ġannonce":45220,".variable":45221,"\\Foundation":45222,"Ġacre":45223,"Van":45224,"Ġtuples":45225,"dns":45226,"ĠStanding":45227,"_large":45228,"Ġboxing":45229,"SupportActionBar":45230,"ĠFortune":45231,"ĠRum":45232,"_multiple":45233,"archical":45234,"Ġfwrite":45235,"_quote":45236,"Ġfoolish":45237,"Ġcomprising":45238,"Ġоп":45239,"-selected":45240,"vf":45241,"maid":45242,"Nama":45243,"(datetime":45244,"Ġindirectly":45245,"gart":45246,"fixtures":45247,"chos":45248,"ĠHalo":45249,"Ġrecurring":45250,"-news":45251,"vil":45252,"ĠNursing":45253,"-produ":45254,"ĠHQ":45255,"\\HttpFoundation":45256,"enci":45257,"auen":45258,"Ġvy":45259,"ocracy":45260,"Ġdelegation":45261,"Ġasphalt":45262,"ĠsetSelected":45263,"kok":45264,"/rest":45265,"metics":45266,"ĠNSDate":45267,"Ġtravelled":45268,"Ġrecib":45269,"Ġmime":45270,"CLIENT":45271,"ĠGU":45272,"ĠHANDLE":45273,"/Q":45274,"[z":45275,"Ġbothered":45276,"ĠBBQ":45277,"ças":45278,"_examples":45279,"_FIN":45280,"ĠwhiteColor":45281,"Ġastronom":45282,"-dir":45283,"Ġsovereign":45284,"Ġbreeze":45285,"Ġinning":45286,"ĠEdmonton":45287,"gli":45288,".blogspot":45289,"jsx":45290,"Ġversa":45291,"ĠMohammed":45292,".Job":45293,"-toggler":45294,"ĠполÑĮзоваÑĤ":45295,"ardon":45296,"Ġnewborn":45297,"Ġnaval":45298,"noteq":45299,"Ġtumblr":45300,"Ġhentai":45301,"ĠTypically":45302,"Ġloot":45303,".Sprite":45304,"Flight":45305,"Ġwavelength":45306,"-sk":45307,"ĠElle":45308,"_exports":45309,"ĠÑı":45310,"ĠIH":45311,"izophren":45312,"Ġíģ":45313,"_primary":45314,"Ġmois":45315,"ĠBN":45316,"Ġsystemic":45317,"Ġdiferentes":45318,"INCT":45319,"Ġ''ĊĊ":45320,"$q":45321,"WidgetItem":45322,"clide":45323,"$file":45324,"Lemma":45325,"/table":45326,"agrid":45327,"ĠMongoDB":45328,"inte":45329,"Ġapprent":45330,"ÂŃing":45331,".Db":45332,"ĠÃĤ":45333,"hammer":45334,"='';Ċ":45335,"Ġbrokers":45336,"itlement":45337,"semblies":45338,"Ele":45339,"{x":45340,"Ġlastname":45341,"<-":45342,"Ġflatten":45343,"_band":45344,".Root":45345,".readFileSync":45346,"======":45347,".rx":45348,"?čĊ":45349,"Ġmetaphor":45350,"Ti":45351,"conte":45352,"Ġdebit":45353,"Ġcontempt":45354,"CppType":45355,"æĶ¯":45356,"FormField":45357,"ratio":45358,"osopher":45359,"Ġimplant":45360,"PURE":45361,"Ġalta":45362,"_management":45363,"Ġrefine":45364,"ĠCheckBox":45365,"ĠCharl":45366,"-version":45367,"conditional":45368,"venues":45369,"Ġrifles":45370,"Ġoffspring":45371,"Ġmilling":45372,"Ġsharply":45373,"Ġunderwater":45374,"(origin":45375,"_Control":45376,"Ġ.$":45377,"Plugins":45378,"Ġdrying":45379,"Ġillustrates":45380,"-u":45381,"Ġvegetarian":45382,"npc":45383,"Heart":45384,";',Ċ":45385,"comma":45386,"teenth":45387,"asan":45388,"/spec":45389,"_moves":45390,"-margin":45391,"Ġingen":45392,"³³³":45393,"Ġprojet":45394,"Ġotra":45395,"Ġbras":45396,".utc":45397,"Ġslept":45398,"=sub":45399,"abilit":45400,"poster":45401,"Ġsdk":45402,"ouncill":45403,"Ġwd":45404,"PreparedStatement":45405,"ĠDrum":45406,"(attribute":45407,"ĠEthernet":45408,"ĉDB":45409,"California":45410,"cube":45411,"[I":45412,".Created":45413,"ĠHM":45414,"Ġtracing":45415,"FormsModule":45416,"-you":45417,".currency":45418,"feeding":45419,"Ġtbody":45420,"Li":45421,"accion":45422,"nas":45423,"Ġtrouver":45424,"NONE":45425,"\"},čĊ":45426,"Ġftp":45427,"WithIdentifier":45428,"polate":45429,"FileInfo":45430,"Ġpursued":45431,"ĠĠĠĠčĊĠĠĠĠčĊ":45432,"DESCRIPTION":45433,"}*/Ċ":45434,"FromNib":45435,"Ġdecorative":45436,"_SSL":45437,"(chat":45438,"TLS":45439,"Ġsurprises":45440,"alculate":45441,"ĠSplash":45442,"(Configuration":45443,"ĠSEM":45444,"imson":45445,"/library":45446,"":45521,"GED":45522,"faq":45523,"Ġoptionally":45524,"_Dis":45525,"ĠSuccessful":45526,"ĠCensus":45527,"Ġincarcer":45528,"_CARD":45529,"Ġaviation":45530,"ĠGym":45531,"Authority":45532,".Bean":45533,"shader":45534,"NotExist":45535,"_TextChanged":45536,"ĠSTOP":45537,"(team":45538,"\"H":45539,"wg":45540,"Ġgrinder":45541,"Ġstripe":45542,"Ġpreservation":45543,"Claim":45544,"aversal":45545,"warehouse":45546,"targets":45547,"Trust":45548,"Ġallev":45549,",www":45550,"ousse":45551,"_chan":45552,"_Size":45553,"systems":45554,"Ġobjection":45555,"ĠKane":45556,"Ġcorros":45557,"ĠDSL":45558,"Ġua":45559,"ĠMH":45560,"ĠStrategic":45561,"_tcp":45562,"Ġê°Ĵ":45563,"Ġborrowed":45564,"ĠAch":45565,"ĉcommand":45566,"Ġgps":45567,"leston":45568,"ichever":45569,"ĠUA":45570,"Ġassaulted":45571,"Ġspecializes":45572,"ĉsearch":45573,"Hotel":45574,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠčĊ":45575,"ĠPitch":45576,"ĠÙģ":45577,"READY":45578,"Ġparental":45579,"Ġgéné":45580,"Ġdonnées":45581,"Ġdetain":45582,"TARGET":45583,"Ġprotagonist":45584,"ĠclearInterval":45585,"ĠIconButton":45586,"ĠGetAll":45587,"TypeInfo":45588,"EH":45589,"âĢľThey":45590,"Ġ{[":45591,"Ġgag":45592,"ĠÚ©":45593,"ĠDropdown":45594,".free":45595,"gone":45596,"imens":45597,"Ġinstal":45598,"ĉcurl":45599,"_CAN":45600,"ĠBone":45601,"ï¼Ķ":45602,"onyms":45603,"-government":45604,".bindingNavigator":45605,"ĠDans":45606,"ĠMcL":45607,"(en":45608,">(_":45609,"ÐĴÑĭ":45610,".*;čĊ":45611,"=j":45612,"-cor":45613,"Son":45614,".ToolStripItem":45615,"-around":45616,"_XML":45617,"endDate":45618,"Ġslack":45619,"Ġrotated":45620,"Ġnoqa":45621,"Ġcottage":45622,"Ġencontrar":45623,"_skill":45624,"houette":45625,"!čĊ":45626,".weather":45627,"Ġemphasized":45628,"å®¶":45629,"ĠÑģпиÑģ":45630,"ĠCompiler":45631,"(android":45632,"ĠâĢº":45633,".turn":45634,"Ġsuppression":45635,"_calls":45636,"Ġ*@":45637,"(strlen":45638,".hex":45639,"ĠBills":45640,"ĠRSA":45641,"ÏĤ":45642,"ĠEscape":45643,"ementia":45644,"Ġfrontend":45645,"Ġpint":45646,"_exc":45647,"zzo":45648,"[],Ċ":45649,"Ġ\"','\"":45650,".Environment":45651,"Ġaforementioned":45652,"Ġendure":45653,"prototype":45654,"therapy":45655,"ssi":45656,"Deg":45657,"_plugins":45658,".userInfo":45659,"Printer":45660,"ĠPROGRAM":45661,"Ġruins":45662,"Ġempirical":45663,"Ġcrawl":45664,"ĠBoiler":45665,"-comment":45666,".subplot":45667,"_et":45668,"Ġ'.',":45669,"minor":45670,"ĠCustoms":45671,"Ġyaw":45672,"underline":45673,"ĠComo":45674,"(('":45675,"(mean":45676,"Ġchaque":45677,"ĠBlocks":45678,".rad":45679,"ilibrium":45680,"Ġwebdriver":45681,"Ġmelhor":45682,"dana":45683,"ĠAbuse":45684,"ĠSouthwest":45685,"ĠParen":45686,"PERTIES":45687,"ĉIL":45688,"Ġscream":45689,"vu":45690,"Ġincomes":45691,"Ġnim":45692,"Ġlace":45693,"Ġcompensate":45694,"Reverse":45695,"Dat":45696,"_attack":45697,"Ġnour":45698,"achen":45699,"cek":45700,"\"+":45957,"Ġtokenizer":45958,"Ġsovereignty":45959,"ĠPence":45960,"()\");Ċ":45961,"Ġpessoas":45962,".Ge":45963,"ĠIncluded":45964,"Ġpagina":45965,"Ġexposing":45966,"еÑĪ":45967,"_SCRIPT":45968,"/$',":45969,"Thumbnail":45970,"×Ķ":45971,"webElementX":45972,"webElementXpaths":45973,"pressure":45974,"ĠCurry":45975,"_CP":45976,"OLUTION":45977,"ILES":45978,"protect":45979,"oola":45980,"Workspace":45981,"{};Ċ":45982,"ĠUNS":45983,"Ġsympathy":45984,"roker":45985,"Ġremodel":45986,"ĉcell":45987,"Ġatop":45988,".FullName":45989,"Ġfaut":45990,"ĠEasily":45991,"_dynamic":45992,"Ġframed":45993,"Ġmotive":45994,"è·¯":45995,"sam":45996,"Ġmarca":45997,"ĠTextEditingController":45998,"Ġdestructor":45999,"cream":46000,"Ġrude":46001,"ĠBold":46002,"ĠIndigenous":46003,"Ġgens":46004,"Ġrelacion":46005,"(system":46006,"ĠUIFont":46007,"_charge":46008,"USTER":46009,"EV":46010,".Namespace":46011,"Ġmerger":46012,"Ġcalloc":46013,"gang":46014,"BadRequest":46015,"Ġsper":46016,"-design":46017,"Ġâĩ":46018,"Chan":46019,"Ġorganism":46020,",)":46021,"=id":46022,"_plane":46023,"ĠCases":46024,"elfast":46025,"ĠLegislature":46026,"ĠFaker":46027,"Ġinvoking":46028,"-utils":46029,"().'":46030,".face":46031,"Ġguardian":46032,"myModal":46033,"Ġclipboard":46034,"ĠATM":46035,"Ġpeas":46036,"ĠSylv":46037,".calc":46038,"ĠContacts":46039,"intValue":46040,"Ġmodifying":46041,"ĠBarb":46042,".loss":46043,"_percentage":46044,"Asked":46045,"(lst":46046,"ategorical":46047,"-files":46048,"ĠRomania":46049,".Ac":46050,"Ġhai":46051,"ĠFlying":46052,"Ġż":46053,"jp":46054,"ĠTrainer":46055,".arc":46056,"_deg":46057,"Ġtraceback":46058,"OrFail":46059,"FLOW":46060,".old":46061,"oya":46062,"gmt":46063,"isempty":46064,"Ġvaccination":46065,"Ġobsolete":46066,"recognized":46067,"Ġruined":46068,"ĠRein":46069,"ĠTracking":46070,"xfb":46071,"اÛĮ":46072,"Ġvære":46073,"Ġbryster":46074,"ĠITS":46075,"Ġdestiny":46076,"Ġswear":46077,"Ġredes":46078,"Ġclf":46079,"Ġflipped":46080,"ĉhead":46081,"Bluetooth":46082,"ĠOverrides":46083,":Boolean":46084,"_=":46085,"_lr":46086,"spawn":46087,":index":46088,"VALUES":46089,"iskey":46090,"?\");Ċ":46091,".synthetic":46092,"ĠChecking":46093,"structures":46094,"iping":46095,"Ġvocals":46096,"-Up":46097,"ĠManufacturers":46098,"ĠMarriage":46099,"代çłģ":46100,"Ġgarner":46101,"_Client":46102,"parallel":46103,"RIEND":46104,"Ġvinegar":46105,"segue":46106,"JB":46107,"Ġcontacting":46108,"ĠCarroll":46109,"Ġoutreach":46110,"tensor":46111,"_variant":46112,"Ġtheat":46113,"licable":46114,"{|":46115,"tiny":46116,"_letter":46117,"Ġpencil":46118,"HeadersHeightSizeMode":46119,"iltro":46120,".autoconfigure":46121,".drag":46122,".useState":46123,"ĠBMI":46124,"hint":46125,"Compile":46126,"*\\":46127,"enary":46128,"Ġlvl":46129,".Cache":46130,"+=\"":46131,"_tv":46132,"ruitment":46133,"Ġfread":46134,"Articles":46135,"fila":46136,"Ġpackaged":46137,"âĺĨ":46138,"ATHER":46139,"ĠPlanned":46140,"scheme":46141,"Ġdiary":46142,"Ġoffenses":46143,"/F":46460,"ĠStick":46461,"Ġcerc":46462,"ĠSlee":46463,"ĉĉĠĠĠĠĠĠĠĠ":46464,"":46639,"ĉcol":46640,"VG":46641,"_boolean":46642,"recent":46643,"Ġ*)ĊĊ":46644,"ĠRainbow":46645,"ommen":46646,"Ġlur":46647,"Ġoppression":46648,"(\",\");Ċ":46649,"ĠFacility":46650,"DEFINED":46651,"Ġneon":46652,"Ġoffender":46653,"AFP":46654,"ĠCleaning":46655,"[]):":46656,"Ġundocumented":46657,".Repositories":46658,"ĠGuitar":46659,"аÑģÑģив":46660,"Skills":46661,"Ġtestimon":46662,"ryptography":46663,"ĠAmber":46664,"ĠStalin":46665,"Ġlone":46666,"Ġapenas":46667,"Ġdieses":46668,"ĠArduino":46669,"转":46670,"==-":46671,"_Act":46672,"Ġcoded":46673,"âĸł":46674,"amburger":46675,"-links":46676,"Ġarmour":46677,".High":46678,"getContent":46679,"stag":46680,"Ġheck":46681,"ĠìĹĨ":46682,"ĠMcConnell":46683,"ĠConcert":46684,"ĠAlloc":46685,"äre":46686,".replaceAll":46687,"Ġpartitions":46688,"rott":46689,"ĠFle":46690,"_TREE":46691,"reasonable":46692,"ĠReporting":46693,"Ġbillionaire":46694,"scores":46695,"mins":46696,"-eye":46697,"MORE":46698,"abort":46699,"ĠSWT":46700,"Ġinverted":46701,"ĠTeachers":46702,";n":46703,"Ġastro":46704,"нов":46705,"аниÑĨ":46706,"producto":46707,"countries":46708,"ĠOwen":46709,"Ġcontamination":46710,"Ġvibe":46711,"ĠElli":46712,".script":46713,"ĠOlive":46714,"DMA":46715,"vier":46716,":semicolon":46717,"-module":46718,"gressive":46719,"agu":46720,"_players":46721,"Ġresultados":46722,"started":46723,"scrollTop":46724,"=====":46725,"Ġweighing":46726,"Ġ[[[":46727,"zahl":46728,"(NS":46729,"ĠAssertion":46730,"league":46731,".setTextColor":46732,"ĉMessage":46733,"Ġmoms":46734,"_AF":46735,".wh":46736,"ALS":46737,"Ġautre":46738,"]ĊĊĊĊ":46739,".opacity":46740,"ĠBuddhist":46741,"Ġdeaf":46742,"ĠOrganisation":46743,"(Global":46744,"ensch":46745,"Ġheadache":46746,"ĠAlien":46747,"_inode":46748,"ĠStark":46749,"Ġæī":46750,"-lnd":46751,"oref":46752,"_feat":46753,"Ġpedestrian":46754,"Ġnominal":46755,"Ġballoon":46756,"Ġsprites":46757,"PrototypeOf":46758,"ĠApost":46759,"ĠFEATURE":46760,"OH":46761,"Ġrecess":46762,"ĠDonna":46763,"consumer":46764,"$GLOBALS":46765,"ĠGIF":46766,"-frame":46767,"Inicio":46768,"Ġpassages":46769,"DateString":46770,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":46771,".byte":46772,"Bug":46773,"initializer":46774,"pkt":46775,"odium":46776,"ĠDER":46777,".ops":46778,"leri":46779,"Ġgifted":46780,"Ġdetach":46781,"terrain":46782,"elters":46783,"ãģı":46784,".loader":46785,"ĠNGO":46786,"strncmp":46787,"Kh":46788,"(fontSize":46789,"rocket":46790,"Ġprecedent":46791,"ĠAurora":46792,"ĠExperiment":46793,"isphere":46794,"Encoded":46795,"ĠâĢĵĊĊ":46796,"Ġpyramid":46797,"ĠAnniversary":46798,"ofil":46799,"ëŁ":46800,"(plugin":46801,"Coeff":46802,"Ġcooperate":46803,"Ġpredominantly":46804,"ISM":46805,"Phrase":46806,"_DEFINE":46807,"Flip":46808,"AMILY":46809,"ĠMarkets":46810,"ĠStreamReader":46811,"ĠCombine":46812,"Ġmanuscript":46813,"zza":46814,",tp":46815,"Whatever":46816,"ITICAL":46817,"ighbour":46818,"DataProvider":46819,".Texture":46820,"privacy":46821,".SDK":46822,"Ġrecharge":46823,"Ġcpp":46824,"ĠCFG":46825,"(holder":46826,"(py":46827,"mot":46828,"Ġsavoir":46829,"ĠRosa":46830,"ĠPCs":46831,"ĠíĻ":46832,".heroku":46833,"Ġfren":46834,"ĠRiley":46835,"agate":46836,"Ġsond":46837,".xlsx":46838,"Ġhacked":46839,"stad":46840,"Gi":46841,"Ġsanity":46842,"ĠSqlDataAdapter":46843,"...\",":46844,"ĠPussy":46845,"Ġ****************":46846,"Ġhassle":46847,"_PARENT":46848,"ĠUAE":46849,"Ġbeginners":46850,"(Client":46851,"Ġstatistically":46852,".hour":46853,"edelta":46854,"Ġtraction":46855,"uelve":46856,"arat":46857,"Ġsauna":46858,"INVALID":46859,"Ġindictment":46860,"ALLE":46861,"Ġdissent":46862,"ĠTypography":46863,"Ġintentional":46864,"sit":46865,"ĠAnimals":46866,"Ġcountryside":46867,"Ġuart":46868,"}\\\"":46869,"Ġseamless":46870,"¾ç¤º":46871,"Ġautos":46872,"Ġ\"'\";Ċ":46873,"Flush":46874,"ANNOT":46875,"Ġalgebra":46876,"assoc":46877,"ĠWaters":46878,"Ġpreparations":46879,"ronym":46880,"[,]":46881,"Sans":46882,"Ġarmies":46883,"ipeg":46884,"Ġcreamy":46885,".art":46886,"etre":46887,"ĠAnimated":46888,"Ġunpleasant":46889,"emean":46890,"great":46891,"iÄħ":46892,"ĠEarlier":46893,"Ġchic":46894,"Ġpreserving":46895,"(exec":46896,"ĠInvestigation":46897,"ĉGPIO":46898,"Ġrigorous":46899,"ijo":46900,"=num":46901,"ĠtoolStrip":46902,")set":46903,"+\"&":46904,"ĠAcceler":46905,"Ġdevelopmental":46906,"isposable":46907,"Ġflawed":46908,"rene":46909,"Updating":46910,"Ġwatchdog":46911,"Ġdenominator":46912,"Ġsuburbs":46913,"Ġ...)":46914,"Ġconvictions":46915,"closure":46916,".IP":46917,"Ġtranslates":46918,".swt":46919,".Trace":46920,"Ġmettre":46921,".isEnabled":46922,"ĠEffective":46923,".toInt":46924,"Ġenchant":46925,"Ġstunned":46926,"Ġpoi":46927,"/code":46928,"adm":46929,".databinding":46930,"ĠLorem":46931,"________________________________________________________________":46932,"Ġledger":46933,"Ġcara":46934,"ĠGir":46935,"Ġwaits":46936,"Uno":46937,"Ġcwd":46938,"è¾ij":46939,"ĠTResult":46940,"Ġrejo":46941,"Ġemitted":46942,"ĠWestminster":46943,"ä¸Ģ个":46944,"nek":46945,"_Tis":46946,"Ġenact":46947,"ĉwith":46948,"orgia":46949,"Ġjue":46950,"Perform":46951,"SPATH":46952,".topic":46953,"ĠDaten":46954,"ầ":46955,"Ġsitio":46956,"_MM":46957,"\"So":46958,"bial":46959,"Ġscoped":46960,"Requires":46961,"ĠTOTAL":46962,"ĠChancellor":46963,"(contents":46964,"Ġstealth":46965,"devices":46966,"-pass":46967,"ilih":46968,"ĠMalcolm":46969,"ĠDepot":46970,"Ġconfigur":46971,"aussian":46972,"_constraint":46973,"веÑĤ":46974,"GRA":46975,"ĠRates":46976,".dataGridViewTextBoxColumn":46977,"ĠNobel":46978,"itics":46979,"Ġignorant":46980,"ĠReporter":46981,"ĠEbola":46982,"ĠShock":46983,"_relation":46984,"ĠNinja":46985,")c":46986,"Ġticker":46987,".isChecked":46988,"ĠSuppliers":46989,"ĠRapid":46990,"Levels":46991,"âĤ¬âĦ¢":46992,"ĉqueue":46993,"Ġchop":46994,"ĠUnix":46995,"reject":46996,"-calendar":46997,"(sort":46998,"ène":46999,"ercicio":47000,"Ġhect":47001,"CALLTYPE":47002,"roupon":47003,"Ġrentals":47004,"authors":47005,"{name":47006,"ĠFIFO":47007,"Ġlassen":47008,"ĠNous":47009,"Ġsnapped":47010,"Ġfertility":47011,"\"log":47012,"clicked":47013,"Ġplanting":47014,"Ġgb":47015,"/output":47016,"PEAT":47017,"Ġcategoria":47018,"Ġbach":47019,"Professor":47020,"inth":47021,"\"]čĊ":47022,"Recorder":47023,"serde":47024,"ĠTransmission":47025,"trad":47026,"Ġturbo":47027,"_VERTEX":47028,"\\Event":47029,"ilver":47030,"Ġbodily":47031,"ĠSources":47032,"Ġkillings":47033,".xrTableCell":47034,"Ġfolded":47035,"/legal":47036,"uner":47037,"ĠRifle":47038,"ĠMIDI":47039,"_SelectedIndexChanged":47040,".SizeType":47041,"ĠWebSocket":47042,"Ġseleccion":47043,"Sand":47044,"otros":47045,"Ġenvision":47046,"/etc":47047,"ĠMelissa":47048,"Spot":47049,"ное":47050,"_ARM":47051,"Attempt":47052,"ĠBI":47053,"ãģĶ":47054,"ĠDU":47055,"Ġbacklash":47056,"stride":47057,"/classes":47058,"ĠtextColor":47059,"_staff":47060,"oblin":47061,"agenta":47062,".collections":47063,"illage":47064,"'čĊčĊ":47065,"flatten":47066,"_sales":47067,"_MASTER":47068,"TW":47069,"_da":47070,"Pitch":47071,"phies":47072,"Ġzombies":47073,"ĠVERY":47074,"ĠPharmacy":47075,"ĠprogressBar":47076,"Ġhashtag":47077,"Sidebar":47078,"@stop":47079,"(pc":47080,"олж":47081,"MAKE":47082,"ĠCoron":47083,"Ġkvinner":47084,"ĠMaid":47085,"bob":47086,".titleLabel":47087,"Ġsuccesses":47088,"ĠDemocracy":47089,"ĠSurgery":47090,"Ġcougar":47091,"Ġcurso":47092,"Ġloro":47093,"istency":47094,"Senior":47095,"æk":47096,"ĠAAA":47097,"ĠBOOK":47098,"ко":47099,"WSTR":47100,"Ġ*/,Ċ":47101,"oyal":47102,".vector":47103,"ĠSPEC":47104,"SSF":47105,"Ġcompuls":47106,"ĠAppeals":47107,"ĠWinston":47108,"ĠMockito":47109,"contrib":47110,".available":47111,"entityManager":47112,"arias":47113,"_sale":47114,"_rs":47115,"Ġdecoding":47116,"Ġlocator":47117,"olith":47118,"Ġkol":47119,"Ġascii":47120,"ĠRut":47121,"/interface":47122,"ĉĉĉĉĉĉĠĠĠ":47123,"ĠNumer":47124,".flip":47125,"-del":47126,"Ġbolster":47127,"onomic":47128,"Ġzm":47129,"LG":47130,"FindBy":47131,"Ġadaptive":47132,"loo":47133,"Ġvue":47134,"(reverse":47135,"_canvas":47136,".roles":47137,"ificado":47138,"venient":47139,"\"As":47140,"ĠEntr":47141,"aligned":47142,"Ġbereits":47143,"///ĊĊ":47144,".gwt":47145,".employee":47146,"_cli":47147,"Ġanticipate":47148,"éĻIJ":47149,"Ġpik":47150,"Ġmushrooms":47151,"(tt":47152,"Ġoma":47153,"ĠSanchez":47154,"_google":47155,".Valid":47156,"ĠFileName":47157,"ivative":47158,"ked":47159,"-war":47160,"Ġmaturity":47161,"ид":47162,"Ġminer":47163,"Reducers":47164,"ĠLatLng":47165,"_STD":47166,"Digits":47167,"Calc":47168,"-upload":47169,"Ġhandic":47170,"ีà¹Ī":47171,"egrated":47172,"ĠSTM":47173,"Clients":47174,"ĠTurbo":47175,"SYNC":47176,"Ġphotographers":47177,".Out":47178,".character":47179,"BUILD":47180,".unlock":47181,"Ġarises":47182,"ĠCommands":47183,"(\"\");čĊ":47184,"_FORE":47185,";',":47186,"+\"'":47187,".Images":47188,"\"){":47189,"ĠMeyer":47190,"Ġnegatively":47191,"ĠDLL":47192,"Ġexe":47193,"Ġdeficiency":47194,"Ġwildly":47195,"-switch":47196,"construction":47197,"Ġexceptionally":47198,"ĠLiz":47199,"/java":47200,"Ġtheirs":47201,"ĠContemporary":47202,"lis":47203,".fillRect":47204,"ĠNFC":47205,"Ġrehe":47206,"(numbers":47207,"Ġraster":47208,"Ġfiguring":47209,"Ġshowc":47210,"ĠJill":47211,"Ġarcade":47212,"ĠConstructs":47213,"mdl":47214,"('|":47215,"Ġidentifiers":47216,"Ġstellar":47217,"(Connection":47218,"Ġ\"{{":47219,"yor":47220,"(mysqli":47221,"Ġdove":47222,"OfBirth":47223,".disconnect":47224,"_hi":47225,"Ġzwischen":47226,"ĠGrund":47227,"iros":47228,"_Array":47229,".onclick":47230,"ansom":47231,"Answers":47232,"ĉremove":47233,"Fa":47234,"Ġhurry":47235,"-inf":47236,"ĠgetClass":47237,"ĠRegulation":47238,"ĠFLAGS":47239,"misc":47240,"Ken":47241,"_heading":47242,"GHz":47243,"-entry":47244,"Ġbiography":47245,"Sig":47246,"-mf":47247,"Watcher":47248,"âĢľA":47249,"}px":47250,"Ġspicy":47251,"_sq":47252,"Lost":47253,"(track":47254,"али":47255,"Descending":47256,"((":47453,"survey":47454,"Ġíĺ":47455,"...')Ċ":47456,"ĠDivider":47457,"osl":47458,"_CANCEL":47459,"_prepare":47460,"stin":47461,"ĠHeath":47462,".PrimaryKey":47463,"ĠâĨIJ":47464,"ĠLocalDateTime":47465,"Ġcooperative":47466,"Learning":47467,".enqueue":47468,"Ġgoog":47469,"ĠRegression":47470,"imates":47471,"Ġvoyeur":47472,"ĠDrink":47473,"plug":47474,"Ġlender":47475,"mana":47476,"Ġpersonnes":47477,"ypse":47478,"Ġunlink":47479,"ĠRavens":47480,"Ġhurd":47481,"Ġperiodically":47482,"ARGS":47483,"ĠGH":47484,"characters":47485,"...\"ĊĊ":47486,"-establish":47487,"Ġdn":47488,"(condition":47489,"ĠGravity":47490,"Ġestas":47491,"_focus":47492,"Creature":47493,"(site":47494,"Ġcarr":47495,"ĠRL":47496,"ĠRI":47497,"ĠMoto":47498,"ASF":47499,"ĠLuckily":47500,"ĉRoute":47501,"Ġentropy":47502,"(\",\"":47503,"Collect":47504,"(contact":47505,"ĠFlorence":47506,"Ġpremiums":47507,"Ġlifecycle":47508,"Ġbans":47509,"xef":47510,"WebKit":47511,"ĠFloating":47512,"Ġcosa":47513,"Specific":47514,"ĠLoans":47515,"bread":47516,"Ġdescriptors":47517,"Ġ{:.":47518,"THREAD":47519,"ĠTrent":47520,"Ġscop":47521,"QA":47522,"ĠAntar":47523,"pel":47524,"_difference":47525,"_changes":47526,"(...)":47527,"ĠRotation":47528,"ĠLGPL":47529,"ĠJUST":47530,"(Task":47531,"_subset":47532,"ĠTRANS":47533,"åĬĽ":47534,"ĠScout":47535,"-popup":47536,"Ġsmoked":47537,"_Class":47538,"Ġturnover":47539,"brakk":47540,"ĠRocky":47541,"tas":47542,".RegularExpressions":47543,"ĠElliott":47544,"ĠSpinner":47545,"DUCTION":47546,"Ġlibre":47547,"Ġmolto":47548,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ":47549,"ĠFTP":47550,"mpeg":47551,"(features":47552,"Ġbald":47553,"ĠVid":47554,"Ġshouting":47555,"Lint":47556,"Ġsockets":47557,"Ġprow":47558,"Ġnouvelle":47559,"iscard":47560,"ĠSponsor":47561,"Ġconsulta":47562,")));":47563,"Indian":47564,"ĠRaspberry":47565,"Ġteammate":47566,"ĠJWT":47567,"ĠGhana":47568,"Ġcakes":47569,"primer":47570,"forma":47571,"ergarten":47572,"_Manager":47573,"Ġpreseason":47574,"GAME":47575,"|\"":47576,"ĠBrock":47577,"Ġoccupy":47578,"Ġdecorations":47579,"ánd":47580,"Ġcot":47581,"Ġparan":47582,"Disk":47583,"remain":47584,">?":47585,"Strong":47586,"Ġfrance":47587,"ĠEra":47588,"-cr":47589,".BufferedReader":47590,"ĠParadise":47591,"ĠVAT":47592,"ĠAnders":47593,"Ġlimb":47594,"ampoo":47595,"Ġimperative":47596,"UTILITY":47597,"ĠRecognition":47598,"Ġragazze":47599,"Ġpops":47600,"ypress":47601,"Ġembargo":47602,"//{Ċ":47603,"Ġsyll":47604,"PTR":47605,"åŃĺåľ¨":47606,"Ġdidnt":47607,"Mailer":47608,"Ġacademics":47609,"ĠFrauen":47610,"neider":47611,"-rel":47612,"Ġrainbow":47613,"(In":47614,"Ġsliced":47615,"=============Ċ":47616,"(send":47617,"NSMutableDictionary":47618,"vos":47619,"(package":47620,"Ġordinance":47621,"viewer":47622,"ĠSantos":47623,"-selling":47624,"Ġgov":47625,"ettle":47626,"Ġfounders":47627,"Ġwaking":47628,"slashes":47629,"-pound":47630,"recht":47631,"ات":47632,".onClick":47633,"Ġnord":47634,"ständ":47635,"_when":47636,"UTERS":47637,"icc":47638,"Ġcapsule":47639,"ĠWid":47640,"Marc":47641,"ุ":47642,"rored":47643,"UGE":47644,"LOUD":47645,"ĠAudit":47646,"ipients":47647,"opian":47648,"ĠSue":47649,"Ġwurden":47650,".Helpers":47651,"Ġfactions":47652,"[np":47653,"-than":47654,"Ġreco":47655,"Ġkas":47656,"Ġcmds":47657,"/network":47658,"xbf":47659,"getColor":47660,"Ġbiased":47661,"ĠLak":47662,"Datas":47663,"vents":47664,"Ġë²":47665,"_PS":47666,".Validate":47667,"Invoker":47668,"Ġneuen":47669,"Ġjuvenile":47670,"VISION":47671,"Ġdevote":47672,"Ġlinha":47673,"Ġdiscounted":47674,"\\Config":47675,"Ġworthwhile":47676,"Ġskinny":47677,"ĠCourses":47678,"leys":47679,"ĠMortgage":47680,"Kevin":47681,"Ġannounces":47682,"])*":47683,"reservation":47684,"Ġæķ°":47685,"Ġprejudice":47686,"ĠStringComparison":47687,"Ġbeard":47688,"-win":47689,"ĠSão":47690,"ĉms":47691,"jal":47692,"ĠEarn":47693,"_ports":47694,"ĠNombre":47695,"_COR":47696,"ĠBUILD":47697,".sound":47698,"Yellow":47699,"Ġlinebacker":47700,"Ġcharitable":47701,"jug":47702,"_NONNULL":47703,"ĠDental":47704,"\">${":47705,"ĉmatch":47706,"Russian":47707,"Ġversch":47708,"Ġpinned":47709,"Ġadopting":47710,"OptionsMenu":47711,"Pag":47712,"Ġpairing":47713,"Ġtread":47714,"ercises":47715,"ĠSpread":47716,")i":47717,"ĠBAD":47718,"_tf":47719,"UIImageView":47720,"populate":47721,"bab":47722,"ĠÏĥ":47723,"[++":47724,"Ġopioid":47725,"Ġ##Ċ":47726,"dtype":47727,"ĠStarts":47728,"('/')":47729,"Ġpersonals":47730,"-market":47731,"Ġredundant":47732,"ĠEssential":47733,"Ġscrapy":47734,"Ġим":47735,"acl":47736,"Ġcrear":47737,"ĠBend":47738,"Ġrelieve":47739,"-room":47740,"wife":47741,"ĠvÃł":47742,"ĠQPoint":47743,"Ġquasi":47744,"ĠmethodName":47745,"\\xc":47746,"ĠPeru":47747,"/The":47748,".orm":47749,"Ġviz":47750,"/pdf":47751,"Located":47752,"Ġconfrontation":47753,"ĠChampionships":47754,"Ġhypert":47755,"Ġdj":47756,"ĠUserInfo":47757,"ĠåĪĽå»º":47758,"\\xb":47759,"(sim":47760,"Ġ==Ċ":47761,"Ġstaging":47762,"Ġdrastically":47763,"åѦ":47764,"lords":47765,".less":47766,"ведиÑĤе":47767,"ĠBucket":47768,"ĠMam":47769,".term":47770,"_pi":47771,"czy":47772,".pub":47773,"precio":47774,"ĠVirt":47775,"Ġroman":47776,"itat":47777,"Lex":47778,"_infos":47779,"İ":47780,".other":47781,"VELO":47782,"Ġponder":47783,"Ġhanno":47784,"(Page":47785,"doi":47786,"Ġpolite":47787,"Ġprogrammer":47788,"Dies":47789,"$d":47790,"Ġreplication":47791,"addColumn":47792,"frican":47793,"Ġleng":47794,"beer":47795,"oit":47796,"Ġwasting":47797,"ylim":47798,"measure":47799,"Neg":47800,"Ġpartie":47801,".console":47802,"ĠGuinea":47803,"TEL":47804,"_fact":47805,".chunk":47806,"Ġlent":47807,"Ġaller":47808,"Ġà¤ķ":47809,"_idle":47810,"Ġadmissions":47811,"JSONArray":47812,"Ġvibration":47813,".helpers":47814,"å¤ĸ":47815,"Ġhen":47816,"john":47817,"ĠìĥĿ":47818,"Ġjudgement":47819,"Ġgeen":47820,"terra":47821,"^{":47822,"ĠIz":47823,"Ġcâ":47824,"instances":47825,"Ġthreatens":47826,"Ġmüssen":47827,"KindOfClass":47828,"Ġstorytelling":47829,"_demo":47830,"rias":47831,"Privacy":47832,"hift":47833,"ĠYi":47834,"esor":47835,"íķł":47836,"ensitivity":47837,".Writer":47838,"à¸Ĥ":47839,"District":47840,".getJSONObject":47841,"Impro":47842,"(getResources":47843,"ĠSPELL":47844,"roduce":47845,"Ġslowed":47846,"Ġlinewidth":47847,"Ġhonesty":47848,"ĠCoord":47849,"ĠFork":47850,"ĠDispatchQueue":47851,"ĠCliff":47852,"ĠWiring":47853,"_TIMESTAMP":47854,"ollah":47855,"avoid":47856,"++];Ċ":47857,"semantic":47858,"-css":47859,"Ġveto":47860,"ĠMerr":47861,"Ġlegislators":47862,"CEEDED":47863,"Ġquestionnaire":47864,"ĠPills":47865,"Calculate":47866,"(core":47867,"'e":47868,"Ġdislike":47869,"ĠPreferences":47870,"_EXTERNAL":47871,"è°ĥ":47872,"Ġdodge":47873,"æľįåĬ¡":47874,".names":47875,".drawImage":47876,"_prom":47877,"uckland":47878,"Ġ<$>":47879,"ız":47880,"/site":47881,"项":47882,"rophe":47883,"Ġcompelled":47884,"Ġlaptops":47885,"Ġuni":47886,"CLOSE":47887,"Ġcasualties":47888,"ĠUniform":47889,"Terminal":47890,".\",\"":47891,"DAT":47892,"(TreeNode":47893,"ĠGandhi":47894,"(stmt":47895,"AXB":47896,"*M":47897,"Ġumbrella":47898,"animal":47899,"Ġgrpc":47900,"Ġwhereby":47901,"Ġfloats":47902,"ĉarg":47903,"Ġdbg":47904,"Ġexceeding":47905,"EventType":47906,".SaveChangesAsync":47907,"Ġ{{{":47908,"Ġowed":47909,"ahrenheit":47910,"Ġì§":47911,"Ġequipo":47912,"urai":47913,"Ġidol":47914,"]\")Ċ":47915,"_major":47916,"Ġentirety":47917,"ingerprint":47918,"ços":47919,"/account":47920,"ĉright":47921,"ursos":47922,"ĠEDT":47923,"_INSERT":47924,"Ġshining":47925,"Ġ<:":47926,"EdgeInsets":47927,"Ġcolonies":47928,".IM":47929,"ĉĠĉ":47930,"ROAD":47931,"CCCC":47932,"placing":47933,"ĠgetActivity":47934,"emacs":47935,"'%(":47936,".clicked":47937,"ĠThem":47938,"isia":47939,"Buscar":47940,".rename":47941,"Ġoath":47942,"Ġafterward":47943,"ĠUFO":47944,"APS":47945,"ĠJacksonville":47946,".some":47947,"Confirmed":47948,".scan":47949,"igInteger":47950,"Decorator":47951,"shield":47952,"ressive":47953,".did":47954,"请è¾ĵåħ¥":47955,"Ġshutter":47956,"Dam":47957,"Ġparenting":47958,"eyed":47959,"$item":47960,"-develop":47961,"Ġextracts":47962,"Ġdecentralized":47963,"ĠElsa":47964,"_spin":47965,"])+":47966,"-initial":47967,"Ġmultitude":47968,"Ġsensory":47969,"ĠMODEL":47970,"Ġsafeguard":47971,"ì¹":47972,"Ġhunters":47973,"ĠTiny":47974,"INO":47975,"decorate":47976,"ĠNoSuch":47977,"Ho":47978,"(Response":47979,"Ġruler":47980,"ĉshort":47981,"Ġcaster":47982,"ĠclientId":47983,"Ġpdb":47984,"ëıĦ":47985,"itic":47986,"ĠGameState":47987,"ĠnewItem":47988,")ĊĊĊĊĊĊ":47989,"ouis":47990,"noc":47991,".BLACK":47992,"_VECTOR":47993,"----------();":48281,".getP":48282,"anye":48283,"Ġneuron":48284,"ifold":48285,"ĠKnown":48286,"Bitcoin":48287,"Anyway":48288,"ayette":48289,"Ġ'['":48290,"Ãłnh":48291,"mgr":48292,"Ġcorrelated":48293,"Ġnause":48294,"Ġmentality":48295,"hasMany":48296,"ĠFG":48297,"ampie":48298,"ITU":48299,"Fs":48300,".Sp":48301,"_between":48302,"Dependencies":48303,"oug":48304,"Placeholder":48305,"=text":48306,"ĠManaging":48307,"ocalypse":48308,"åĮĹ":48309,"_mag":48310,"fld":48311,"âij":48312,"CAM":48313,"ĠHelpers":48314,"Ġdost":48315,"/out":48316,"Ġassassination":48317,".getImage":48318,"ĠKenny":48319,".')ĊĊ":48320,"){//":48321,"ĠRanger":48322,"Ġgek":48323,"Ġsincere":48324,"čĊ":48527,".getResources":48528,"Ġlump":48529,"_consts":48530,"(ext":48531,"ĉdir":48532,"âĿ":48533,"ĠpaddingTop":48534,"Ġobsession":48535,"Ġbanning":48536,"ĠAppModule":48537,"Ġpartisan":48538,"Ġcatalogue":48539,"Ġminors":48540,"Ġpitches":48541,"weep":48542,"Ġundertake":48543,"Ġthemed":48544,"audit":48545,".scrollTop":48546,"Ġrer":48547,"Ġsymptom":48548,"Ġopenings":48549,".blocks":48550,"openid":48551,"Ġassh":48552,"-save":48553,"ĠPig":48554,"Ġregain":48555,"Ġinicial":48556,"/favicon":48557,"ĉexp":48558,"Ġspices":48559,"iska":48560,"claims":48561,"mak":48562,"definitions":48563,"Ġcorrespondent":48564,"ĠCannabis":48565,"__,Ċ":48566,"ĠLucky":48567,"ĠGaussian":48568,"ĠNearly":48569,"CAD":48570,"']]Ċ":48571,"Ġadequately":48572,"ĠTITLE":48573,"constitutional":48574,"-mm":48575,"_override":48576,"Ġblas":48577,".readyState":48578,"Ġreminis":48579,"Ġreinforced":48580,"ĠCollabor":48581,"Ġdecorating":48582,"Ġbachelor":48583,"ERRUPT":48584,"Ġupright":48585,"ipation":48586,"ĠNoble":48587,"ĠvalueForKey":48588,"ĠsetLoading":48589,".Ignore":48590,"åģ":48591,"Globals":48592,"ĠMent":48593,"ASSES":48594,"Ġlimbs":48595,"ĠHUD":48596,"inci":48597,".iv":48598,"ĠQModelIndex":48599,"Fuse":48600,"Ġpedal":48601,"_FREQ":48602,"(verbose":48603,"Ġlongitud":48604,"ĠCharter":48605,"ê·¸":48606,"Ġbundles":48607,".ignore":48608,"umbo":48609,"EMA":48610,".......":48611,"sx":48612,".Card":48613,"Ġheute":48614,"Ġsteer":48615,"jumlah":48616,"Ġ{_":48617,"_Checked":48618,"Ġfax":48619,"ĠGust":48620,"itchens":48621,"Ġ))ĊĊ":48622,"Ġremarkably":48623,"/XML":48624,"-remove":48625,"_bt":48626,"Ġincub":48627,".package":48628,".currentThread":48629,"ĠHighlander":48630,".side":48631,"splash":48632,"Ġici":48633,"=D":48634,"Ġpuck":48635,"Ġballots":48636,"Ġhugely":48637,"coeff":48638,"ĠpData":48639,".COLUMN":48640,"ĠHealing":48641,"Ġordin":48642,"!),":48643,"Ġ'',čĊ":48644,"(md":48645,"ĠSask":48646,"čĊ":48668,"Ġrá":48669,"Ġblunt":48670,"ĠImageIcon":48671,"ifik":48672,"RTC":48673,"Ġfibers":48674,"Ġtoile":48675,".sent":48676,"ĠPyQt":48677,"$app":48678,"Ġmedio":48679,"Ġgranting":48680,"Ġtslint":48681,"ĠMö":48682,"(figsize":48683,"Ġhurricane":48684,"Ġlifes":48685,"ĠÃĦ":48686,"rocessing":48687,"_standard":48688,"-option":48689,"')))":48690,"Ġvacant":48691,"å·¥":48692,"ĠHollow":48693,"handleChange":48694,"Ġdivider":48695,"ĠEngineers":48696,"Ġsvens":48697,"Ġcompliant":48698,"tanggal":48699,"ĠCredits":48700,"ĠEmirates":48701,"RuleContext":48702,"Ġrealization":48703,"Ġdistracted":48704,"]+=":48705,"Ġaugment":48706,"ĠDw":48707,"otp":48708,"orrent":48709,"Editar":48710,".stock":48711,"Study":48712,"pections":48713,"ĠGameManager":48714,"=cut":48715,"Ġflock":48716,"ĠRomans":48717,"them":48718,"-hop":48719,"Ġscreenshots":48720,"Ġ/*!Ċ":48721,"Ġconversions":48722,"Ġnormalization":48723,"(configuration":48724,"Ġaeros":48725,"_security":48726,"!'Ċ":48727,"Bonus":48728,"ĠDRIVER":48729,"ĉDate":48730,"tie":48731,"ĠWyoming":48732,"Stand":48733,"itre":48734,"Ġshoppers":48735,"Ġdisadvantage":48736,"Ġliking":48737,"ç¬ij":48738,"Ġunderstandable":48739,"SEE":48740,"Ġhoy":48741,"Ġninete":48742,"Ġconfer":48743,"Ġnowrap":48744,"ĠVern":48745,",čĊčĊ":48746,"imestep":48747,"LayoutManager":48748,"à·":48749,"ĉwait":48750,"PLETED":48751,"Japan":48752,"Ġinduce":48753,"Ġå¯":48754,"озв":48755,"_ENDPOINT":48756,".horizontal":48757,"Ġaccelerated":48758,"rimon":48759,"IVES":48760,"Transactions":48761,"Lean":48762,"ĠSOUR":48763,"whether":48764,"yg":48765,"Ġoid":48766,"ĠEntityManager":48767,"OUNTRY":48768,"Ġfila":48769,"OLUMNS":48770,"INUE":48771,"ĠAnchor":48772,"TRAN":48773,"woo":48774,"blockquote":48775,"ĠNurse":48776,"ĠCarp":48777,"Ġredeem":48778,".try":48779,"ĠJP":48780,"Ġtimestamps":48781,"Ġ?>\"><":48782,"ĠREMOVE":48783,"ĠStarbucks":48784,"Really":48785,"Ġflooded":48786,".Callback":48787,"DropDown":48788,"ipro":48789,"Ġtended":48790,"lte":48791,"Ġproportions":48792,"-te":48793,"ĠRena":48794,"licate":48795,"forces":48796,".extra":48797,".authenticate":48798,"вод":48799,"¡°":48800,"ĠforControlEvents":48801,"Ġsenha":48802,"Ġkein":48803,"Ġminist":48804,"ĠPreference":48805,"ĠTelegraph":48806,"Ñĥп":48807,"strpos":48808,"Ġillnesses":48809,"Ġpigs":48810,"ĠgetIntent":48811,"Sol":48812,"Ġ¡":48813,"(cpu":48814,"[prop":48815,"screens":48816,"');?>":48817,"ĠActs":48818,"Ġstrdup":48819,"Ġaverages":48820,"anal":48821,"ĠCasual":48822,"GroupBox":48823,"ĠHandbook":48824,"/comments":48825,"Ġnumbered":48826,"Ġbroadcasting":48827,"çĽij":48828,".nativeElement":48829,".mu":48830,"ĠupdatedAt":48831,"ĠDoesn":48832,".AC":48833,".coll":48834,"Ġrecorder":48835,"_sha":48836,"Bg":48837,"bil":48838,"Ġbolts":48839,"Ġç¬":48840,"Ġimposing":48841,"ĠInformationen":48842,"_flashdata":48843,"economic":48844,"Remark":48845,"ucas":48846,"ĠOfficers":48847,"ĠTER":48848,"Walk":48849,"Ġmercado":48850,"_generate":48851,"HY":48852,"Calling":48853,"snap":48854,"scriptId":48855,".operation":48856,"ĠFlame":48857,"liness":48858,"Ġrented":48859,"_toggle":48860,"-changing":48861,"ĠTY":48862,"'util":48863,"EEP":48864,"Ġgraphql":48865,"ĠUni":48866,"Ġimpulse":48867,".Basic":48868,"Ġenergies":48869,"MARY":48870,"ĠMarcel":48871,"Ġmortal":48872,"Ġfres":48873,"mens":48874,"motion":48875,"Ġsampled":48876,"âĢľThat":48877,"iday":48878,"quipment":48879,"getInt":48880,"ĠAbsolute":48881,",'\"":48882,"uned":48883,".share":48884,"Ġ})(":48885,"mmm":48886,"ĠRising":48887,"ä»»":48888,"Ġunemployed":48889,"xfa":48890,".follow":48891,"ĉĉĉĉĠĠĠĠĠĠ":48892,"slt":48893,".Phone":48894,"Ġknives":48895,"Ġeve":48896,"onClick":48897,"]))čĊ":48898,"ĠWitness":48899,"ĉNS":48900,"ĠEOS":48901,"ĠStefan":48902,"ĠPriest":48903,"âĢĶwhich":48904,"GetString":48905,".By":48906,"Ġupstairs":48907,"Ġdetriment":48908,"broken":48909,"embro":48910,"Ġnicotine":48911,"ilion":48912,"Ġastonishing":48913,"_aff":48914,"ĠLesson":48915,"Ġaccidental":48916,"odor":48917,"Ġdecir":48918,"ĠnewName":48919,"+.":48920,"缸":48921,"igslist":48922,"ĠGithub":48923,"Ġsuccessive":48924,"racial":48925,"Ġenviron":48926,"éªĮè¯ģ":48927,"Ġredirected":48928,"TOTAL":48929,"Ġgrabbing":48930,"ĠLance":48931,"Ġforfe":48932,"_CB":48933,"å¾®":48934,"Elapsed":48935,"_way":48936,"(DialogInterface":48937,"_measure":48938,"xbb":48939,"Dog":48940,"Depart":48941,"-src":48942,"resolver":48943,"withstanding":48944,"_shell":48945,"ĠLastName":48946,"ĠAviation":48947,"Ġbeginner":48948,"(\"%.":48949,"(tool":48950,"Ġнов":48951,":init":48952,"(API":48953,"ĠMorrison":48954,"vtColor":48955,"Ġstaple":48956,"/INFO":48957,"Ġsupernatural":48958,"Ġsteak":48959,"timeline":48960,"zzle":48961,"\"`ĊĊ":48962,"Secondary":48963,"ĠNepal":48964,".StringUtils":48965,"Ġadam":48966,"Ġ(...":48967,"Ġsubstitution":48968,"Ġboarding":48969,"ĠKeyword":48970,"ĠAssault":48971,"dbcTemplate":48972,"ĠorderId":48973,"(engine":48974,".assertThat":48975,"ĠVenus":48976,"Ġhomicide":48977,"ĠAval":48978,"Ġgutter":48979,"ĠSupported":48980,"/part":48981,"Ġacclaimed":48982,"Histor":48983,"Ġmeses":48984,"über":48985,"ĠRenew":48986,"Ġgras":48987,"ĠEk":48988,"Ġinfile":48989,"indy":48990,".music":48991,".Scroll":48992,"ĠAges":48993,"ĠNaruto":48994,"ĠGather":48995,"Ġconfirming":48996,"=(\"":48997,"Ġpitched":48998,"oley":48999,"France":49000,"+'\"":49001,"$total":49002,"Ġonde":49003,"Ġditch":49004,"_sigma":49005,"Ġcontinuity":49006,"reward":49007,"-load":49008,"Ġproceso":49009,"Locked":49010,"staw":49011,"Ġspinal":49012,"lazy":49013,"!==":49014,"jest":49015,"Ġdun":49016,"ĠRodgers":49017,"ĉgrid":49018,"Ġlogos":49019,"ĠBengal":49020,".super":49021,"Provides":49022,"Ġnutrient":49023,".Timestamp":49024,"IZATION":49025,"åĨĮ":49026,"Ġfats":49027,"ĠXxx":49028,"ctica":49029,"Targets":49030,"Ġcontours":49031,"Ġreordered":49032,":Array":49033,"Ġtolerate":49034,"Vir":49035,"Ġterribly":49036,"Ġbricks":49037,"(&_":49038,"hb":49039,"Portal":49040,"ĠBread":49041,".which":49042,"ÂŃt":49043,"asInstanceOf":49044,"Ġjobject":49045,"ĉlength":49046,"_MT":49047,";\">čĊ":49048,"_EXIST":49049,"Ġmaternal":49050,"REL":49051,"Ġê²½ìļ°":49052,"hee":49053,"Ġlayouts":49054,"ĠLap":49055,"aisy":49056,"Ġstumbled":49057,"ĠUIG":49058,"ĠSco":49059,"Ġimpaired":49060,"RESSED":49061,"Ġabuses":49062,"VF":49063,"ARB":49064,".NAME":49065,"rch":49066,"primir":49067,"_completed":49068,"Ġpenny":49069,"Chrome":49070,"(begin":49071,"ernen":49072,"-checkbox":49073,"PlainOldData":49074,"ĠLPC":49075,"rade":49076,"spir":49077,"Ġconceived":49078,"Tips":49079,"ĠIoT":49080,"ĠGan":49081,"èģĶ":49082,"Ġbiases":49083,"Ġconsultants":49084,"pled":49085,"_ht":49086,"associated":49087,"],ĊĊ":49088,"Ġdelightful":49089,"ĠÑĤек":49090,"Helvetica":49091,"(load":49092,"-expand":49093,"_WIDGET":49094,"toa":49095,"ĠAkt":49096,"Ġomn":49097,"Ġclauses":49098,"Intel":49099,"*/}Ċ":49100,"_registration":49101,"ĠoldValue":49102,"Ġrestoring":49103,"Ġunreal":49104,"OVER":49105,"ĉĊĉĊĉĊ":49106,"ATS":49107,"_probe":49108,"Ġdivisor":49109,".updateDynamic":49110,"å¹³":49111,"Produces":49112,"stamp":49113,".jboss":49114,"ĉtask":49115,"!(:":49116,"Ġpsychic":49117,"@class":49118,"Martin":49119,"ĠPassed":49120,"clarations":49121,"hel":49122,"аÑĩ":49123,"ĉcopy":49124,"-bin":49125,"zan":49126,"igram":49127,"াà¦":49128,"(sig":49129,"ĠCaval":49130,"_##":49131,"Ġ%=":49132,"outlined":49133,"ĠAcid":49134,"Ġunpredictable":49135,"-dashboard":49136,"HexString":49137,"+c":49138,".Public":49139,"ẩ":49140,"Ġconveyor":49141,"ĠEB":49142,"Ġselects":49143,"Ġknocking":49144,"ĠCec":49145,"IBUTES":49146,"owaÄĩ":49147,"gatsby":49148,"*v":49149,"entropy":49150,"Ġdispatched":49151,"Ġcamel":49152,"ĠSaturn":49153,"Ġoverweight":49154,"(phone":49155,"parable":49156,"%B":49157,"_vectors":49158,"Ġbrewing":49159,"ĠTk":49160,"ĠDownloads":49161,"ĠSaved":49162,".Price":49163,"Ġcurved":49164,"ĠParenthood":49165,"è¶":49166,".pnl":49167,"pletely":49168,".Day":49169,"Ġadvertisers":49170,"Ġejec":49171,"Ġprzed":49172,"ë¯":49173,"!';Ċ":49174,"ĠKush":49175,"ĠTAB":49176,"Ġquests":49177,"Ġcoincidence":49178,"ummies":49179,"ĠKashmir":49180,"ĠEthics":49181,"_growth":49182,"Ġaktiv":49183,"Ġgrouping":49184,"å¢ŀ":49185,"_truth":49186,"åIJ¬":49187,"todos":49188,"iset":49189,"TexCoord":49190,"ätt":49191,"ĠZur":49192,"roys":49193,"_MAGIC":49194,"Ġbrewery":49195,"(State":49196,"ĠSMALL":49197,"ĠPlants":49198,"itbart":49199,"eacher":49200,"ĠAdelaide":49201,"Lu":49202,"Ġfick":49203,"undles":49204,"_loaded":49205,"ие":49206,"Poll":49207,"ritic":49208,"ELY":49209,"Ġ+'":49210,"ĠProfession":49211,"Ġstamps":49212,"ĠSew":49213,"scrollView":49214,"Ġcommunist":49215,"/problems":49216,"}čĊčĊčĊčĊ":49217,",o":49218,"Ġudp":49219,"Ġobese":49220,"approve":49221,"ancellation":49222,"_Game":49223,"ĠHashtable":49224,"adaptiveStyles":49225,"Ġpossesses":49226,".matcher":49227,"functional":49228,"Mrs":49229,"ĉsave":49230,"ĠDbType":49231,"Ġken":49232,"getContext":49233,"Ġmans":49234,"(rel":49235,"ĠBrotherhood":49236,")`Ċ":49237,"è§£":49238,".Information":49239,"OutOfRangeException":49240,"ĠSek":49241,"Cas":49242,"Ġbloggers":49243,"Either":49244,"(\"\"\"":49245,"Ġpinch":49246,"Ġcoarse":49247,")p":49248,"ĠPulse":49249,"Ġlearnt":49250,"Ġdentist":49251,"Ġonchange":49252,"Ġdirectives":49253,"(actions":49254,"nyder":49255,"ĠShir":49256,"Trait":49257,"_dep":49258,"ĠPET":49259,"ĠREP":49260,".AppSettings":49261,"cuador":49262,"idenav":49263,"Ġenvi":49264,"Ġslammed":49265,"ĠShoot":49266,"ĠdateFormat":49267,".joda":49268,"veys":49269,"Ġ).ĊĊ":49270,"Ġcareg":49271,"ĠParallel":49272,"_translation":49273,".functions":49274,".obs":49275,"RuntimeException":49276,"[]=":49277,"overview":49278,"ĠSchl":49279,"Ġnoisy":49280,"ĠOnPropertyChanged":49281,"Sending":49282,"Ġunfamiliar":49283,"Upon":49284,"ĠPrints":49285,".typ":49286,"Ġfleeing":49287,"ĉmove":49288,"(Un":49289,"Ġqr":49290,"׾":49291,"_beta":49292,"Ġskies":49293,"ĉme":49294,"WND":49295,"Ġstickers":49296,"blas":49297,"Ġinserts":49298,"Ġverses":49299,"ĠDew":49300,"Ġtangible":49301,"Ġhecho":49302,"POL":49303,"Ġteardown":49304,"omnia":49305,"IBE":49306,".cover":49307,"_strategy":49308,"^-":49309,"setPosition":49310,"uale":49311,"Signed":49312,"Ġiface":49313,"aseline":49314,".setTime":49315,"ĠMineral":49316,"ĠFighting":49317,"skins":49318,"Ġdiscrimin":49319,"Ġdansk":49320,"ĠPrinceton":49321,"acist":49322,"Ġ());Ċ":49323,"tracks":49324,"imonial":49325,"adecimal":49326,"EPROM":49327,"uggle":49328,".Notification":49329,"$mail":49330,"cantidad":49331,"ĠJung":49332,"Ġseekers":49333,"Ġplausible":49334,"tier":49335,"еж":49336,"Ġrapper":49337,"ĠMana":49338,"ĠHttpStatusCode":49339,"Ġburnt":49340,"loses":49341,"ĠFoto":49342,"ĠJsonObject":49343,"Instagram":49344,"Ġsyscall":49345,"Ġrealities":49346,"ĠMATLAB":49347,":^{Ċ":49348,"TERM":49349,"ĠCbd":49350,"ĠParagraph":49351,"Ġtravés":49352,"Ġconstructing":49353,"Ġswal":49354,"Ġpige":49355,"LLLL":49356,"-existing":49357,"Gets":49358,"Ġmelted":49359,"Ġmitigate":49360,"Hen":49361,"Ġhm":49362,"imas":49363,"ĠAo":49364,"ĠPerez":49365,"ĠDAL":49366,"Ġëĭ¤":49367,"Ġdivis":49368,"StoryboardSegue":49369,"ĠModify":49370,"ĠÃľber":49371,"_OVERRIDE":49372,".pem":49373,"untos":49374,"Ġespañ":49375,"Ġ{?":49376,"ĠPAY":49377,"_ipv":49378,"ĠFury":49379,"__.__":49380,"elow":49381,"-centered":49382,"checks":49383,"_Reg":49384,"-Javadoc":49385,"ĉload":49386,"ĠLikewise":49387,"اÙħ":49388,"UNE":49389,".sem":49390,"xcb":49391,"ĠCave":49392,"_sleep":49393,"Ġsilently":49394,"ĠExtreme":49395,".ToUpper":49396,"ĉCHECK":49397,"Ġcue":49398,"ĠQByteArray":49399,"Ġcorrupted":49400,"ĠDé":49401,"Ġimped":49402,"GetName":49403,"Ġinaccurate":49404,"Ġsober":49405,"ее":49406,"Ġbarcode":49407,"--){Ċ":49408,"inki":49409,"Ġép":49410,"Ġdri":49411,"ĠALT":49412,">>>>>>>>":49413,"onta":49414,"[L":49415,"Ġinteres":49416,"verting":49417,"Ġdiagnostics":49418,"pdev":49419,"è©":49420,"ĠIntegrated":49421,").'":49422,"_gc":49423,"$text":49424,".games":49425,"ĠTerra":49426,"'Re":49427,".transfer":49428,"_FIFO":49429,"getModel":49430,"Ġbland":49431,"ĠColeman":49432,"Ġprimes":49433,"ĠæĪ":49434,"Ġcrosses":49435,"nk":49436,"GING":49437,"Ġ'^":49438,"ĠBlob":49439,"Ġintercourse":49440,"ĠBlvd":49441,"Ġweighs":49442,"_regular":49443,"ĠPerth":49444,"Ġseparating":49445,"Ġbilled":49446,".tabControl":49447,"Ġpuppet":49448,"Ġutilization":49449,"Ġâĸł":49450,"Ġsucces":49451,"Ġlamps":49452,"_proj":49453,"Eric":49454,"Ġrenovation":49455,"ĠFamilies":49456,"ĠBits":49457,"partials":49458,"-Men":49459,"solution":49460,"Ġdwarf":49461,".INTEGER":49462,"ĠLOCK":49463,".ct":49464,"Ġexcerpt":49465,"ĠPix":49466,"ĠFirstName":49467,"ANTED":49468,"ĠAdmir":49469,"-help":49470,"Prior":49471,"ĠAlign":49472,".INSTANCE":49473,"LineEdit":49474,"('/:":49475,"Ġinet":49476,"odus":49477,".pkl":49478,"ĠKY":49479,"upert":49480,"Ġnerves":49481,"_gradient":49482,"}','":49483,"_unref":49484,"Ġsaturated":49485,"ĠConnected":49486,"ĠFN":49487,"EXIT":49488,"Ġteleport":49489,"Ġavait":49490,"PageRoute":49491,"Ġdivorced":49492,"(lang":49493,"fst":49494,"ĠTyr":49495,"Ġmessenger":49496,"ifstream":49497,"XS":49498,"ĠBanking":49499,"Ġinfectious":49500,"ĠMons":49501,"_LOOP":49502,"Ġzurück":49503,"Ġobtener":49504,"/repos":49505,"Vel":49506,"acro":49507,"ĠuserRepository":49508,"styleType":49509,"ĠSRC":49510,"VMLINUX":49511,"recursive":49512,"/bar":49513,"_chip":49514,"ominated":49515,"ĠNit":49516,"âĢĶto":49517,"ĠBuddh":49518,"омеÑĢ":49519,"ĠMAG":49520,"ĠCHE":49521,"_den":49522,".raises":49523,"_degree":49524,"Ġpumpkin":49525,"_templates":49526,"_MEDIA":49527,"ĠTimeline":49528,"Ġbots":49529,"ObjectType":49530,"Ġbuys":49531,".posts":49532,"CAL":49533,"waiting":49534,"ĠDaniels":49535,"Ġdabei":49536,"ĠSigma":49537,"ilor":49538,"igel":49539,",W":49540,"ADS":49541,"(panel":49542,"ì²´":49543,"itating":49544,".palette":49545,"Ġmosquito":49546,"Ġtego":49547,"(parseInt":49548,"Ġdespués":49549,"promise":49550,"Ġwij":49551,"typescript":49552,"ĠTv":49553,"_IDENTIFIER":49554,").ĊĊĊ":49555,"_flat":49556,"itsu":49557,"USR":49558,"experience":49559,"-fit":49560,"phinx":49561,"_thresh":49562,"Ġideally":49563,"ĠFreeman":49564,",DB":49565,"_rw":49566,"çŃī":49567,"Ub":49568,"_statistics":49569,"=\"\"><":49570,"Ġchore":49571,"Ġyork":49572,"installed":49573,"Additionally":49574,"Ġpstmt":49575,"ylko":49576,"::Ċ":49577,"Forest":49578,"Ġheadset":49579,"Ġgallon":49580,"ÑĢем":49581,"Ġwithdrawn":49582,"ĠCandidate":49583,"Ġmelting":49584,"Ġfreezer":49585,"Ġhl":49586,"_HELP":49587,"mime":49588,"(/*":49589,"Ġthirst":49590,"$return":49591,"memberof":49592,"еб":49593,"ĠHttpServletRequest":49594,"(ob":49595,"_Result":49596,"Ġasserted":49597,"Ġfulfilling":49598,"Ġstretches":49599,"parated":49600,"-funded":49601,"ĠåĽ":49602,"ingles":49603,"_ca":49604,".condition":49605,"ĠDisplays":49606,"Ġorang":49607,"ĠCRE":49608,"ĠglBind":49609,"ĠSelector":49610,"/type":49611,"ĠAlexa":49612,"chedules":49613,"ĠPeninsula":49614,"Ġparity":49615,"ĉdest":49616,"ĠDoors":49617,"čĊĉčĊ":49618,"_dimension":49619,"Ġaload":49620,".StoredProcedure":49621,"(paren":49622,"ĠBurke":49623,"')]Ċ":49624,"-engine":49625,"Ġquir":49626,"ĠHybrid":49627,"ĠDoe":49628,"Ġoutlines":49629,"ĠTrends":49630,"_NV":49631,"periments":49632,"ĠHin":49633,"?',":49634,"ĉText":49635,"FUL":49636,"Ġsmells":49637,"Ġslick":49638,"Ġmiserable":49639,"ĠArrayAdapter":49640,"ĠparamString":49641,"Hom":49642,"_literals":49643,"usuarios":49644,"Ġprompting":49645,"_lazy":49646,"ĠActivation":49647,"_oc":49648,"Weak":49649,"Ġanecd":49650,"ĠUCLA":49651,"=re":49652,"issement":49653,"ĠEscorts":49654,"Excellent":49655,"ĠPause":49656,"Ġrepositories":49657,"TOR":49658,"ariate":49659,"_iso":49660,"updates":49661,"halb":49662,"udiante":49663,"ë¡Ŀ":49664,"Ġnaive":49665,"ĠPeg":49666,"ĠLounge":49667,"ARGIN":49668,"(bin":49669,"OnClickListener":49670,"ĠFAILED":49671,"Ġlite":49672,"Ġdzie":49673,"ĠLiteral":49674,"ivor":49675,"fcntl":49676,"Ġeats":49677,"Ġqed":49678,"Unlock":49679,"riding":49680,"undai":49681,"=M":49682,"ATTER":49683,"ConfigureAwait":49684,"icias":49685,"ustomed":49686,"Ġsuccession":49687,"endTime":49688,"ĠJupiter":49689,"Ġjudging":49690,"dration":49691,"_docs":49692,".mo":49693,"Ġeducators":49694,"ĠVine":49695,"Cond":49696,"[out":49697,"qb":49698,"\\Validator":49699,"Ġmeanings":49700,"Ġpresently":49701,"Ġdividing":49702,"ottenham":49703,"ascular":49704,"Ġtrailers":49705,"ĠCLOSE":49706,"ами":49707,"âĢĻai":49708,"ĠGain":49709,"wor":49710,"Ġplanner":49711,"Ġdistributing":49712,"vat":49713,"months":49714,"xlabel":49715,"HF":49716,"Viol":49717,".BASELINE":49718,"еÑĤÑģÑı":49719,"ĠRotate":49720,"Ġtxn":49721,":bold":49722,"Ġbloss":49723,"Forgery":49724,"(embed":49725,"Ġjako":49726,"sprintf":49727,"their":49728,"Ġexhibits":49729,"-static":49730,"hecy":49731,"getActiveSheet":49732,".clients":49733,"ãģį":49734,"_hide":49735,"[word":49736,"Cb":49737,"addItem":49738,"axe":49739,"_radio":49740,"alion":49741,"modifier":49742,"Ġsaturation":49743,"Ġdenom":49744,"_pixels":49745,"mess":49746,"(fl":49747,"atif":49748,"Ġsecs":49749,"Ġprostitution":49750,"Ġgrandchildren":49751,"Ġparadise":49752,"ĠFeld":49753,"_BINARY":49754,"itous":49755,"à¹Ħ":49756,"Ġflashing":49757,"-sided":49758,"Ġcontradiction":49759,"/*ĊĊ":49760,"ylabel":49761,"ĠTet":49762,"Ġadmire":49763,"reso":49764,"Ġletz":49765,"ĠSEARCH":49766,"slots":49767,"ĠRewards":49768,"ĠHog":49769,"ĠNSData":49770,"stash":49771,"Fall":49772,"ĠAmer":49773,"LinearLayout":49774,"/photos":49775,"Ġfeather":49776,"Ġ|čĊ":49777,"Downloads":49778,".StartsWith":49779,"Ġ//#":49780,"ineTransform":49781,"Ġaffid":49782,"Vtbl":49783,"ĠRogue":49784,"scribed":49785,"Ġfauc":49786,"ĠMonroe":49787,"Ġdeclares":49788,"modern":49789,"reon":49790,"aybe":49791,"PASS":49792,"fers":49793,"_MULTI":49794,"ĠMathematics":49795,"Ġsudah":49796,"_ATTACH":49797,"ĠnumberWith":49798,"ĠSolomon":49799,"jin":49800,"ografia":49801,"öl":49802,"_design":49803,"culated":49804,"ĠLuna":49805,"iesz":49806,"Ġ=>'":49807,"Ġrevelations":49808,"Along":49809,"(ed":49810,"ĠFilename":49811,"Ġylabel":49812,"Secure":49813,"Ġbusca":49814,"agnosis":49815,"_RECE":49816,"Ġoverlapping":49817,"Extent":49818,"Ġanticipation":49819,"Checks":49820,"ĠALSO":49821,"orc":49822,"ilingual":49823,"itational":49824,"Ġadvancement":49825,"ouro":49826,"ĠPredicate":49827,"å¾Ĺ":49828,"eria":49829,"ĠPierce":49830,"orio":49831,"Ġmerits":49832,"Ġpeanut":49833,".Package":49834,"ĠConduct":49835,"_SENSOR":49836,"Ġboiling":49837,"Ġintra":49838,"ĠIGN":49839,"ĠFur":49840,".Refresh":49841,"ĠReach":49842,"_decoder":49843,".Exp":49844,"ĠÑĤак":49845,"pill":49846,",Q":49847,"ĠGrill":49848,"Ġpopping":49849,".Ag":49850,"Ġproyecto":49851,"Ġmileage":49852,"Ġecological":49853,"]]);Ċ":49854,"ĠÂŃ":49855,"subplot":49856,"acad":49857,"ĠTrying":49858,"recipes":49859,"$criteria":49860,"ĠPersian":49861,"-bound":49862,"MASK":49863,"ĠGesture":49864,"Ġkk":49865,"ĠPVC":49866,"Ġprohibition":49867,"Ġcomando":49868,"ĠLOOK":49869,"Shopping":49870,"Ġdistortion":49871,"čĊ":49917,".Dependency":49918,".QueryString":49919,".Owner":49920,"Ġexpiry":49921,"Thu":49922,"(Vec":49923,"Ġhazardous":49924,"Ġrpm":49925,"APON":49926,"ĠaddTarget":49927,"sville":49928,"pNet":49929,"ĠImg":49930,"ĠTIMER":49931,".Animation":49932,"Ġbek":49933,"Ġassort":49934,"Ġlebih":49935,"ĠbodyParser":49936,"Ġvibrating":49937,"IDL":49938,"Ġbutterknife":49939,"inters":49940,"Ġpersuade":49941,"ĠLGBTQ":49942,"èĭ":49943,".soft":49944,"Ġbeams":49945,"_sur":49946,".Def":49947,"Ġlabs":49948,"ĉplt":49949,"Ġskins":49950,"Ġtransferring":49951,"Ġimaginary":49952,"_End":49953,";background":49954,"Ġlaps":49955,"_COMMENT":49956,"(SDL":49957,"onds":49958,".Record":49959,"ĠImplements":49960,"_ticks":49961,"()))ĊĊ":49962,"Ġarose":49963,"]?":49964,"ĠMp":49965,"ĠICommand":49966,"Ġsculpture":49967,"Ġcontracted":49968,"\">'":50446,"kinson":50447,"Ġкол":50448,"ognitive":50449,"_li":50450,"Ġimminent":50451,"Ġaffinity":50452,".signal":50453,"Ġnotch":50454,"ĠSteelers":50455,"maxlength":50456,"KK":50457,"ĠEugene":50458,"_PWM":50459,"roi":50460,"ĠâĹı":50461,"ĠHamburg":50462,".Must":50463,"Ġaxe":50464,"enef":50465,"Ġambitions":50466,"ĠSpecies":50467,"ĠStress":50468,"Ġawhile":50469,"ĠбÑĥд":50470,"Ġwithstand":50471,"ĠDecoder":50472,"_inventory":50473,"Ġ{ččĊ":50474,"Ġtgt":50475,"Ġrailroad":50476,"WASHINGTON":50477,"Ġnegotiated":50478,"NST":50479,"-phone":50480,",U":50481,"Ġexercising":50482,"ụ":50483,"_PIXEL":50484,"avors":50485,"iterated":50486,"Ġvampire":50487,"adal":50488,"Ingrese":50489,"Ġung":50490,"jective":50491,".cells":50492,"Ġnano":50493,"Ġmarkdown":50494,"_RULE":50495,"(events":50496,"Ġluggage":50497,"MESSAGE":50498,"igkeit":50499,"$count":50500,"AttributeName":50501,"IGINAL":50502,"_Ent":50503,"ĠBF":50504,"ĠCOMMENT":50505,"_ini":50506,"ĠEuropeans":50507,"ĠBelle":50508,"åij½":50509,")['":50510,"åºĶ":50511,"ĠUseful":50512,".reference":50513,"()\",":50514,"_grade":50515,"ĠKaw":50516,"Ġsentencing":50517,"Ġsocialism":50518,"monster":50519,"_LAYER":50520,"Ġdeepest":50521,"wk":50522,"ĠNoise":50523,"###ĊĊ":50524,"Ġpréc":50525,"otle":50526,"ÑĤе":50527,"auf":50528,"ibal":50529,"Ġconquer":50530,">Email":50531,"Ġambulance":50532,"OAD":50533,"Ġ(\"%":50534,"ĠFI":50535,".fixture":50536,"Ġterse":50537,"ĠĠĠĠĉĉĉĉ":50538,"Ġsanctuary":50539,"ugi":50540,"ĠComparator":50541,"Definitions":50542,"Ġasthma":50543,"Ġlact":50544,"Ġhardwood":50545,".clock":50546,"Ġattracting":50547,"ĠMour":50548,"(distance":50549,"icits":50550,"Ġbonne":50551,"ĠACCESS":50552,".DeserializeObject":50553,"ĠTyped":50554,"Ġjeu":50555,"ĠappId":50556,"ĠClara":50557,"ĠHF":50558,"ĠReich":50559,"ipples":50560,"//--------------------------------------------------------------------------------":50561,"_delivery":50562,"erialization":50563,"Ġplaintiffs":50564,"Scient":50565,"shopping":50566,"ĠDummy":50567,"ĠWald":50568,"GroupName":50569,"Ġinscription":50570,"elog":50571,"::::::::":50572,"_ld":50573,"BackPressed":50574,".Raw":50575,"ĠOnTrigger":50576,"Ġmuseums":50577,"ĠBeen":50578,"ĠAdventures":50579,"Ġslate":50580,"Ġlett":50581,"Ġsund":50582,"ĠGin":50583,"ĠMechanical":50584,".ship":50585,"AppComponent":50586,"Ġdestined":50587,"Ġdwelling":50588,"Profiler":50589,"Prepare":50590,"zeich":50591,"Ġsilicon":50592,"(has":50593,"Ġ#%":50594,"VIDEO":50595,"Ġcollaborate":50596,"Lin":50597,"Ġscopes":50598,"(className":50599,"(sd":50600,"andin":50601,".ham":50602,"ServiceImpl":50603,"-described":50604,"Ġirony":50605,"stial":50606,"ĠHuawei":50607,"(repo":50608,"Ġunexpectedly":50609,"ĠKai":50610,".install":50611,"\\xf":50612,"Ġexhibited":50613,"_TCP":50614,"ĠOx":50615,"_CHO":50616,"Ġprostituerte":50617,"Ġvä":50618,"Ġsito":50619,"Ġconstituents":50620,"ĠContinued":50621,"ĠSAVE":50622,"rss":50623,"/message":50624,"ubes":50625,"Ġmisdemean":50626,"Ġtaxation":50627,"Ġstoryline":50628,"hair":50629,"ĠFinds":50630,"SIG":50631,"verification":50632,"~=":50633,".hp":50634,"Iterable":50635,"Ñĭе":50636,"atori":50637,"Ġctr":50638,"Rx":50639,"_);ĊĊ":50640,"dag":50641,".pin":50642,"Ġpseud":50643,"Ġinvo":50644,"ÑģÑĤÑĢ":50645,"_pix":50646,"为空":50647,"Ġsworn":50648,"âĢĶor":50649,"_registry":50650,"Ġdisasters":50651,"ĠROI":50652,"ĠâĢķ":50653,"aktu":50654,"forest":50655,"beiten":50656,"âĢĶI":50657,"ueva":50658,"egt":50659,"Ġspikes":50660,"URES":50661,"ĠRecommended":50662,"Ġexploited":50663,"ĠFrederick":50664,"_COMPLETE":50665,"ĠDrugs":50666,"!!!!!!!!":50667,"ĠRiv":50668,"STOP":50669,"ROOM":50670,"ĠPASSWORD":50671,"Cookies":50672,".El":50673,"á»Ń":50674,"ĠBert":50675,"Ġhashed":50676,"icester":50677,"Ġdecorator":50678,"ĠqueryString":50679,":;Ċ":50680,"Ġ\"[\"":50681,"otope":50682,"-Americ":50683,"ĠMatthews":50684,"URAL":50685,"âĢľ,":50686,"Summer":50687,"fos":50688,"_CONTAINER":50689,"_ACK":50690,"Ġfiltr":50691,"_disp":50692,"_Re":50693,"Ġfacile":50694,"аÑĪ":50695,"ĠìķĬ":50696,"Ġeben":50697,"Ġsprink":50698,"ĠQuint":50699,">V":50700,"Ġhistorians":50701,"ourmet":50702,"ĠMonitoring":50703,"ledger":50704,"cott":50705,"Ġware":50706,"GGLE":50707,"cars":50708,"ĠMEDIATEK":50709,"Ġvolupt":50710,"_View":50711,"HEL":50712,"(copy":50713,"(stats":50714,"Ġchromosome":50715,"ĠCurtis":50716,"-conf":50717,"(asset":50718,"Ġhvor":50719,"FileSystem":50720,"<>();čĊ":50721,"ocoder":50722,"ĠCannon":50723,")x":50724,"ĠSmooth":50725,"ĠSAS":50726,"_ce":50727,"ĉprev":50728,"_movie":50729,"Ec":50730,"_wall":50731,".ĊĊ":51278,"ogenesis":51279,"ĠOPTIONS":51280,"uptools":51281,"Ġmilitant":51282,"Ġexited":51283,"igar":51284,"ĠCOMM":51285,"ĠDisposable":51286,"aycast":51287,"Ġrowspan":51288,"Ġsynthes":51289,"Ġsondern":51290,"ĠĊ":54769,"ĠJacket":54770,"RATION":54771,".getSelectedItem":54772,"-init":54773,"ĠRegisters":54774,"_sep":54775,"ĠToolkit":54776,".dict":54777,"Ġxlabel":54778,"\\Table":54779,"toc":54780,"_combo":54781,"ĠCompact":54782,"Ġrugged":54783,"à¥ĩà¤":54784,"-management":54785,"')}}\">Ċ":54786,"ĠStamp":54787,"ıl":54788,"rox":54789,"Ġlandscapes":54790,"_NOTE":54791,"monary":54792,"cab":54793,"Ġmoet":54794,"xaf":54795,"rcode":54796,"-cli":54797,"_gate":54798,"[event":54799,"SPORT":54800,"gia":54801,"ĠSUPER":54802,"/Login":54803,"_shutdown":54804,"interrupt":54805,"Ġpretending":54806,"Ġfringe":54807,"ĠReds":54808,"ĠCUDA":54809,"ĠUNIX":54810,"vit":54811,"Ġbrig":54812,"drv":54813,"ĠConnector":54814,"Therefore":54815,"Ġlia":54816,"Detection":54817,"_actor":54818,"Ġtempfile":54819,"Ġeccentric":54820,"-role":54821,"Ġpadx":54822,"dent":54823,"Western":54824,"Ġê·¸":54825,"ĠApplicationRecord":54826,"Ġcampaigning":54827,"_runner":54828,"ĠCivic":54829,"aleigh":54830,"Ġdirekt":54831,".sul":54832,"ĠĠĉĉĉ":54833,"anten":54834,"Ġissuer":54835,"Ġassertions":54836,"(orig":54837,"ATIO":54838,"Ġleaned":54839,"äs":54840,".DTO":54841,"explode":54842,".Observable":54843,"Ġstaggering":54844,"Ġkidnapped":54845,"Ġprogrammers":54846,"ĠInnov":54847,".parameter":54848,"Ġdomination":54849,"Ġskeptic":54850,"Ġæĺ¯":54851,"Ġavoids":54852,".Verify":54853,"ubby":54854,"ĠASN":54855,"Ġformato":54856,"ĠBeatles":54857,"_brand":54858,"Ġinset":54859,"youtu":54860,"Ġtoc":54861,"-final":54862,"Showing":54863,"ĠDoub":54864,"ĠMesa":54865,"Adj":54866,"_medium":54867,"Creates":54868,"(endpoint":54869,"ĉUP":54870,"bbie":54871,"Ġstalk":54872,".databind":54873,".Scan":54874,"agents":54875,"$,":54876,"individual":54877,"+)/":54878,"ĉvm":54879,"(notification":54880,"Ġinex":54881,"ĠClassification":54882,"reno":54883,"Ġolig":54884,"-rated":54885,"Ġformulation":54886,"',{":54887,"Ġacept":54888,"_unpack":54889,"_CA":54890,".Pow":54891,"ĉim":54892,"Ġaluminium":54893,"ANO":54894,"Ġxn":54895,"Ġcómo":54896,"ĠIngredient":54897,"Ġseizures":54898,"åħ±":54899,"ificador":54900,"Ġsiguiente":54901,"ĠInfragistics":54902,"Ġduplicated":54903,"ĠDee":54904,"Ġnø":54905,"ĠACCEPT":54906,"(crate":54907,"иÑĤелÑĮ":54908,"-less":54909,"Ġinfinity":54910,"Analyzer":54911,"-Day":54912,"ritt":54913,"(cin":54914,"ĠGy":54915,"Ġmultiplied":54916,"uchi":54917,"ĠBaldwin":54918,"/ip":54919,"Ġshortcuts":54920,".ADD":54921,"Ġvigor":54922,"_instruction":54923,"(;":54924,"_eta":54925,"è¿ŀ":54926,"utorials":54927,"Ġboosting":54928,"bv":54929,"Ġacknowledges":54930,"Listening":54931,"FAQ":54932,";b":54933,"((-":54934,"Ġarchitects":54935,"Ġzwe":54936,"Ġpuls":54937,"ĠgetCount":54938,"verbs":54939,"ãĢľ":54940,"(Collection":54941,"kre":54942,"Ġjurisdictions":54943,"_bridge":54944,"ĠCrack":54945,"ĠDifficulty":54946,"KO":54947,"Reservation":54948,"_requires":54949,"Tour":54950,"ãģĹãģŁ":54951,".setCurrent":54952,"Ġky":54953,"ĠAlbany":54954,"Ġè§":54955,"ller":54956,"agna":54957,"workers":54958,".blank":54959,"ĠPrayer":54960,"MIC":54961,"Ġresilience":54962,"TeX":54963,"ĠLanguages":54964,"study":54965,"ĉcurr":54966,"Ġenzymes":54967,"Slug":54968,"ĠíĮĮ":54969,"stral":54970,"Ġtumors":54971,"Ġsegunda":54972,"='{":54973,"instruction":54974,"ĠLisp":54975,"/info":54976,"Ġ\"{$":54977,",:),":54978,"Ġgv":54979,"(ErrorMessage":54980,"Ġ'=":54981,"}-${":54982,".Documents":54983,"\"Well":54984,"Ġreminiscent":54985,"Ġgaz":54986,"iropr":54987,"ehr":54988,"Ġsuppressed":54989,"ersh":54990,".scrollTo":54991,"Ġcadena":54992,"ĠgameState":54993,"ÃŃm":54994,"(conv":54995,"ĠTomorrow":54996,"ĠCCT":54997,"Mongo":54998,"ulg":54999,".Camera":55000,".handlers":55001,"mph":55002,"Ġstk":55003,"Ġgenetics":55004,"ACING":55005,"Trivia":55006,"ĠBam":55007,"(marker":55008,".Stretch":55009,"ĠSunni":55010,"ĠBetty":55011,".tolist":55012,"unlikely":55013,".Rectangle":55014,"obsolete":55015,"ILON":55016,"innerText":55017,"embourg":55018,"aN":55019,"ĠVehicles":55020,"unlock":55021,":utf":55022,"nob":55023,"ĠSeeing":55024,"ĠNEVER":55025,"Ġtls":55026,"Ġfilles":55027,"Ġbenefited":55028,"ĠClint":55029,"*/),":55030,".fold":55031,"Ġposible":55032,"ADED":55033,"thouse":55034,".DAL":55035,"ĠOdd":55036,"rokes":55037,"ĠSunny":55038,"ĠPartialEq":55039,"_Buffer":55040,"ĠLevi":55041,"longrightarrow":55042,"eldon":55043,"gages":55044,"_warn":55045,".CreateTable":55046,"ĠDip":55047,"_questions":55048,".logic":55049,"Ġ#\"":55050,"={()=>":55051,"Ġtep":55052,"Ġjuicy":55053,"ìĤ¬":55054,"enko":55055,"ialect":55056,"Ùī":55057,"Ġonboard":55058,"Ġæı":55059,"ĉrt":55060,"_UTF":55061,"ĠQAction":55062,"âĢŀ":55063,"(Component":55064,"(audio":55065,".hit":55066,"gte":55067,"Ġprogrammed":55068,"stateParams":55069,"Ġpolyester":55070,"fires":55071,"byss":55072,"]=(":55073,"_quality":55074,"OfDay":55075,"ĠFairy":55076,"Ġyelled":55077,"opl":55078,"(userName":55079,"ĠDifference":55080,"Ġevaluations":55081,"iffany":55082,"Ġcyclists":55083,"Ġcidade":55084,"Ġtextbook":55085,"Ġprofiling":55086,"__),":55087,"dea":55088,".activate":55089,"Ġindications":55090,"Ðķ":55091,"TouchUpInside":55092,"Ġinvaluable":55093,"ĠMASK":55094,"Ġcontend":55095,"Freq":55096,"Ġrecruits":55097,"(interval":55098,"ĠUserProfile":55099,"Ġ'./../":55100,"edu":55101,"_Callback":55102,"Ġanalogy":55103,"ĠTrophy":55104,"apphire":55105,"Videos":55106,"ĠCher":55107,"ĠHav":55108,"â̦\"":55109,".validator":55110,"gfx":55111,"ĠUObject":55112,"classnames":55113,"triangle":55114,"ĠEncoder":55115,".spy":55116,"Ġpredators":55117,"=status":55118,"-safe":55119,":\",Ċ":55120,"ĠIncluding":55121,"Ġ{};čĊ":55122,"*cos":55123,"Ġendured":55124,".sulake":55125,"Ġnursery":55126,"Ġfragrance":55127,"Ġrebuilding":55128,"Ġnth":55129,"ĠFraser":55130,".setDate":55131,"ĠVince":55132,"_REST":55133,"Ġventilation":55134,"æµ·":55135,"cribes":55136,".asm":55137,"lpVtbl":55138,"ĠAbe":55139,"uisine":55140,",array":55141,"ĉclassName":55142,"errals":55143,"Ġ'ĊĊ":55144,"Checkout":55145,"Ġsolicit":55146,"Aux":55147,"_capture":55148,"Ġribs":55149,"ragon":55150,"viol":55151,"topics":55152,"FunctionFlags":55153,"ĠMarty":55154,"bike":55155,"ĠTucker":55156,"(kernel":55157,"ĠOps":55158,"CloseOperation":55159,"/demo":55160,"ilda":55161,"ĠlÃŃnea":55162,"APPING":55163,"Ġsuites":55164,".visitVarInsn":55165,"urus":55166,"ĠMinute":55167,"(manager":55168,"Ġbutterfly":55169,"Ġapare":55170,"Ġwolves":55171,"JWT":55172,"ĠSalon":55173,"ĉdelay":55174,"-eslint":55175,"isations":55176,".rpc":55177,")|(":55178,"ĠSnapchat":55179,"/mm":55180,"MN":55181,"ceries":55182,".textAlignment":55183,"ĠFrankfurt":55184,"Ġado":55185,"(newValue":55186,"(access":55187,"(Expression":55188,"ĠSignIn":55189,"ĠHaiti":55190,"_tp":55191,".setParameter":55192,"Minute":55193,"Ġmanuals":55194,"ricanes":55195,"ĠPTR":55196,"ĠOuter":55197,"Ġgetline":55198,"ocations":55199,"_CD":55200,"ĠLyon":55201,"/gui":55202,"_live":55203,"idan":55204,".geom":55205,"ĠborderBottom":55206,"imuth":55207,"_checkpoint":55208,"Ġmeu":55209,"ĠIrving":55210,"Ġpeuvent":55211,"(MAX":55212,"ĠARCH":55213,"Ġpov":55214,".sourceforge":55215,"Ġjamais":55216,"Ġark":55217,"ĠBaghdad":55218,"ĠCLEAR":55219,"MenuBar":55220,"Ġtrois":55221,"CHEDULE":55222,"Ġ#čĊ":55223,"(Call":55224,"$order":55225,"(Material":55226,"Ġencontrado":55227,"$list":55228,"ĠMETHODS":55229,".beginTransaction":55230,"_MAG":55231,"StyleSheet":55232,"Ġmajors":55233,"Ġindefinitely":55234,"cleanup":55235,"Ġhomeland":55236,"(dto":55237,"Dates":55238,"Presentation":55239,"ĠDK":55240,"={`/":55241,"ĉKey":55242,"(Block":55243,"_checkbox":55244,"needs":55245,"ĠonComplete":55246,"rico":55247,"Ġgleich":55248,"Ġxm":55249,"OOD":55250,"Better":55251,"ĠSQLITE":55252,".Book":55253,"xad":55254,"ĠGone":55255,"ĉdp":55256,"Ġdevotion":55257,"Ġstm":55258,"Ġobsess":55259,"ĠBackend":55260,"Queries":55261,"Ik":55262,"//****************************************************************":55263,"Ġdividends":55264,".parentElement":55265,"}\")ĊĊ":55266,"ĠMaterialPageRoute":55267,":num":55268,"Ġexplic":55269,"ĠOL":55270,"least":55271,"Oops":55272,"imentos":55273,"Ġinsurers":55274,"Ġheroic":55275,"ĉfields":55276,".imgur":55277,".btnCancel":55278,"ĠDetective":55279,"(sm":55280,"ĠMutableLiveData":55281,".lab":55282,"(([":55283,"Ġhairst":55284,"ĠTransactions":55285,"å¼Ģå§ĭ":55286,"ĠstdClass":55287,"uento":55288,"GIS":55289,"_cod":55290,"Instructions":55291,"Calls":55292,"PointerType":55293,"ĠRw":55294,"Ġassortment":55295,"ĠDIG":55296,"+r":55297,"_CERT":55298,"Ġinstability":55299,"Ġvib":55300,"onas":55301,"Ġroku":55302,"apellido":55303,"Ġangl":55304,"preneur":55305,"Ġfluids":55306,"isease":55307,"Ġdeed":55308,"quist":55309,"_CONSTANT":55310,"Ġequilibrium":55311,"_delegate":55312,"ĠQuantum":55313,"rei":55314,"Capabilities":55315,"rectangle":55316,"?><":55317,"alien":55318,"ĠJug":55319,"DNA":55320,"Tickets":55321,"Occurs":55322,"ĠHawk":55323,".setHorizontalGroup":55324,"\\Collection":55325,"ffiti":55326,"Ġrearr":55327,".setVerticalGroup":55328,"Ġcavity":55329,"Ġadulte":55330,"Facade":55331,"-wh":55332,"ĠLOL":55333,"ذ":55334,"Ġgrandparents":55335,"Swift":55336,"ĉwx":55337,"æīĢæľī":55338,"ifen":55339,"ffset":55340,"Beyond":55341,"//}ĊĊ":55342,"Ġwager":55343,"Ġbury":55344,"Ġcommence":55345,"registro":55346,"scient":55347,"ĠPercent":55348,"Ġдолж":55349,"(identifier":55350,".setModel":55351,"Ġseldom":55352,"nton":55353,"Ġappliance":55354,"amus":55355,"rysler":55356,"Ġpanties":55357,"enguins":55358,"Ġmimic":55359,"ĠonChanged":55360,"Ġalcoholic":55361,".reloadData":55362,"Charge":55363,"ĠFax":55364,"ĠjScrollPane":55365,"Empresa":55366,"Ġshattered":55367,"xba":55368,"Fonts":55369,"?s":55370,"Ġpostseason":55371,"retain":55372,"_rates":55373,"ĠrequestCode":55374,".todo":55375,"´s":55376,"CHK":55377,"ĠKeeping":55378,"engeance":55379,"Ġvscode":55380,"IPPING":55381,"DefaultCloseOperation":55382,"_raise":55383,"ĠOculus":55384,"ograms":55385,"raj":55386,"pci":55387,"Ġcorrosion":55388,".handleSubmit":55389,"Accessible":55390,"ĠPiano":55391,"little":55392,"ACL":55393,"Äĩe":55394,".unwrap":55395,"ĠConvers":55396,"ĠLeben":55397,"ioneer":55398,"ĠMerchant":55399,"ĠJorge":55400,"Ġembracing":55401,"Ġventa":55402,"ást":55403,"Ġviene":55404,"Ċ":55556,"-growing":55557,"Ġdeepcopy":55558,"Ack":55559,"eggies":55560,"Ġ__(\"":55561,"Ġnoir":55562,"terrorism":55563,"Ġanthem":55564,"agency":55565,"_PACKAGE":55566,"ĠClosure":55567,".registry":55568,"Ġmammals":55569,"L":55600,"Ġbluetooth":55601,".Deep":55602,"-standing":55603,"ácil":55604,"Ġrooft":55605,"ĠPaths":55606,"_iterations":55607,"InvalidArgumentException":55608,".spi":55609,"ĠUIAlertAction":55610,"uye":55611,"signin":55612,".priority":55613,"ĠEssays":55614,"='{$":55615,"Ġè¿ĶåĽŀ":55616,"_signed":55617,".persist":55618,"Ġredesign":55619,"ToLower":55620,"ĠNewman":55621,"=start":55622,"ĠIsraelis":55623,"asiswa":55624,"Speech":55625,"Ġnumeros":55626,"handlers":55627,"ĠWong":55628,"ĠмеÑĤод":55629,"Weights":55630,"ĠGujar":55631,"teil":55632,"ĠNonetheless":55633,"_EFFECT":55634,"Ġvect":55635,"ĠOsc":55636,"Ġcoats":55637,"ĠWheat":55638,"Ġgeek":55639,"ĠPROPERTY":55640,"worm":55641,"_constants":55642,"ĠBoulder":55643,"ĠParm":55644,"cole":55645,"ĠdefaultCenter":55646,"ĠRouge":55647,":A":55648,"xcf":55649,"ĠVenice":55650,"median":55651,"Ġredemption":55652,"Fresh":55653,"Ġcosm":55654,"Ġfigur":55655,"Ġrefurb":55656,"COPE":55657,".cd":55658,"Ġchords":55659,"ĠSgt":55660,"Åį":55661,"VPN":55662,"ĠSEND":55663,"ainen":55664,"_accounts":55665,"Ġtenth":55666,"Ġdissolved":55667,"":55907,"Ġlegitimacy":55908,"Ġoo":55909,"Slinky":55910,"Ġnationals":55911,".words":55912,";p":55913,"trap":55914,"omanip":55915,"Ġcues":55916,"Ġgraduating":55917,"Ġsemaphore":55918,"\"]);ĊĊ":55919,"acey":55920,"REET":55921,"Grab":55922,"ĠFelix":55923,"(Id":55924,"_neighbors":55925,"Ġmeaningless":55926,"(del":55927,"Ġjeder":55928,"ĠContentValues":55929,".absolute":55930,"/cl":55931,"Ġxb":55932,"datum":55933,"Ġtortured":55934,"Ġrubbing":55935,"Scores":55936,"ĠðŁĺī":55937,"Ġavons":55938,"Ġamsterdam":55939,"EOS":55940,"Hal":55941,"Ġtrustworthy":55942,"#=":55943,".EXTRA":55944,"Ġmano":55945,"isicing":55946,"-support":55947,"ĉcursor":55948,"ĠSpo":55949,"aimassage":55950,"Mission":55951,"[]{\"":55952,"Ġprinters":55953,"GREEN":55954,"Ġteg":55955,"Ġabdominal":55956,"!ĊĊĊĊĊĊ":55957,".Short":55958,"азв":55959,"ĠGifts":55960,"}\")":55961,"(binding":55962,"xce":55963,"âĢij":55964,"infos":55965,"FormData":55966,"Ġdart":55967,"Ġelems":55968,"(inv":55969,"YL":55970,"tin":55971,"GENER":55972,"ữ":55973,"ĠTaken":55974,"uckle":55975,":e":55976,"Ġspectral":55977,".baidu":55978,"/');Ċ":55979,"Ġgreedy":55980,"esion":55981,",,,,,,,,":55982,"Ġ/>,Ċ":55983,"InternalServerError":55984,"NSNotificationCenter":55985,"ĠAi":55986,"Ġspit":55987,"Ġaugmented":55988,"ĠstandardUserDefaults":55989,"FINITY":55990,"Race":55991,":C":55992,"ĠRECORD":55993,"ĠHighlight":55994,"Ġ'`":55995,"Ġdeficits":55996,"Ġnei":55997,"Ġresearched":55998,"Ta":55999,"Ġcopp":56000,".GetHashCode":56001,"):čĊčĊ":56002,"OnClick":56003,"ĠWellington":56004,"Ġrevival":56005,"æ¯Ķ":56006,"éĹ®":56007,"ĠNSS":56008,"Ġforn":56009,"Ġinté":56010,"ĠKuwait":56011,"_flip":56012,"_bo":56013,"_\\":56014,"Ġoccurrences":56015,"ĠScientists":56016,"SRC":56017,"ogens":56018,"igrant":56019,"REMOTE":56020,"ĠSID":56021,".opts":56022,"uve":56023,"()])Ċ":56024,"Ġlibertarian":56025,"ĠGlide":56026,"lesen":56027,"Ġforme":56028,"owania":56029,"Ġannoyed":56030,"Defs":56031,"ĠExecutor":56032,"Ġcasts":56033,".setChecked":56034,"ĠSharing":56035,".SerializeObject":56036,"Ġselectors":56037,"_OTHER":56038,"미":56039,"(super":56040,"(OS":56041,"_VERIFY":56042,"idunt":56043,"';Ċ":56045,"Ġvidéo":56046,"ĠNegro":56047,"ĠLords":56048,"ĠTours":56049,"Ġsoftly":56050,".receive":56051,"ĠERC":56052,"ĠdataSet":56053,"Badge":56054,"ĉEvent":56055,"Ġperl":56056,"Ġ{}\\":56057,"(sentence":56058,"OrUpdate":56059,"Ġdiminish":56060,"PIN":56061,"(draw":56062,".ToDateTime":56063,".EqualTo":56064,"(pin":56065,"-pencil":56066,"luent":56067,"ĠCaller":56068,"Ġplayful":56069,"-'+":56070,"xca":56071,"swick":56072,"){}Ċ":56073,"}:${":56074,"ĠMeth":56075,".getCell":56076,".break":56077,"Ġymax":56078,"='Ċ":56291,"ĠHiro":56292,"(TRUE":56293,"asurer":56294,"Ġcuer":56295,"Uber":56296,".Operation":56297,"Ġolan":56298,"Ġthrilling":56299,"'.":56321,"ĉvalid":56322,"\"\",":56323,"Instrument":56324,">J":56325,"Ġnostr":56326,"ĠRift":56327,"_Port":56328,"Ġveces":56329,"[['":56330,"Ġrallies":56331,"-series":56332,"Ġvv":56333,".uc":56334,"Ġrtn":56335,"StateChanged":56336,"(ins":56337,"ĠCla":56338,"------------Ċ":56339,"cus":56340,"ĠReload":56341,"//------------------------------------------------------------------------------------------------":56342,".seconds":56343,"_destination":56344,"Ġscrewed":56345,">c":56346,"Thickness":56347,"Designer":56348,"Ġgrids":56349,"nÄħ":56350,"(cookie":56351,"Trip":56352,"-Mobile":56353,"Ġvoll":56354,"Ġgenital":56355,"Ġconfisc":56356,"ĠConfederate":56357,"ĠwebView":56358,"Ġmise":56359,"Ġcler":56360,"(selection":56361,"$date":56362,"Ġsharpen":56363,"ragen":56364,"AndUpdate":56365,"Ġremix":56366,"Ġhtons":56367,"RW":56368,"MPI":56369,"Ġretrieval":56370,"Ġrichest":56371,".Decode":56372,":initComponents":56373,"ĠTValue":56374,"Saint":56375,"@include":56376,"ĠPERSON":56377,".sep":56378,"ĠLDAP":56379,"gba":56380,"ĠgroÃŁe":56381,"Ġreliably":56382,"ĠDFS":56383,".getItemId":56384,"Ġprésent":56385,".getToken":56386,"Ġchinese":56387,"ĠMeal":56388,"YOU":56389,"\">>ĊĊ":56948,"bower":56949,"Ġswapped":56950,"/install":56951,"Ġsinks":56952,"etrize":56953,"Ġdeclines":56954,"ĉmysql":56955,"ĠCString":56956,"ĠMotionEvent":56957,".Language":56958,"Road":56959,"ÑĤеÑĢ":56960,"ascimento":56961,"'))->":56962,".about":56963,"(editor":56964,"ĠRatings":56965,"income":56966,"Å¡e":56967,".dequeueReusableCell":56968,"ĠAustrian":56969,"Ġsulla":56970,"ĠTribunal":56971,"ĠDidn":56972,"оваÑĢ":56973,"Ġinspections":56974,"Boss":56975,"Ġcocktails":56976,"Ġapologized":56977,"_subplot":56978,"opal":56979,"+=(":56980,"Ġresonance":56981,"ibu":56982,"Ġ리":56983,"roma":56984,"reserve":56985,"pls":56986,"ĠTah":56987,"axies":56988,"OPLE":56989,"ĠDarren":56990,"ĠZombie":56991,"_Map":56992,"Ġ])ĊĊ":56993,"ĠQi":56994,"ĠSail":56995,"Ġrestrictive":56996,"Ġerosion":56997,"-par":56998,"WHITE":56999,"Ġoldu":57000,"Ġaperture":57001,"Ġbitcoins":57002,"texto":57003,"ĠComcast":57004,"Ġtimeless":57005,"enkins":57006,"Ġfeeder":57007,"/tmp":57008,"resden":57009,"+'_":57010,".Destroy":57011,"Ġçok":57012,"ĠDOCUMENT":57013,".lng":57014,".tagName":57015,"Ġkullan":57016,"egrate":57017,"Ġ(*.":57018,"ç¼ĸè¾ij":57019,"Ġhandshake":57020,"soc":57021,"_geometry":57022,"ĠDamascus":57023,"Minor":57024,"ĠKafka":57025,"ìŬ":57026,"Florida":57027,"_compute":57028,".expr":57029,"Ġparalle":57030,"ĠDiaz":57031,"cir":57032,"[target":57033,"Ġjoking":57034,"Ġglor":57035,"(setq":57036,"_handlers":57037,"Hang":57038,"Ġferr":57039,"riminal":57040,"ĉĠĠĠĠĉĉ":57041,"enties":57042,"defines":57043,"-tax":57044,"jsonp":57045,"ĠUPS":57046,"metro":57047,"__;Ċ":57048,"ĠUganda":57049,"])):Ċ":57050,"_td":57051,"xae":57052,"lw":57053,".OS":57054,"ĠLogged":57055,"acid":57056,"ĠMayo":57057,"aspect":57058,"Ġvaginal":57059,"Ġinitializing":57060,"Ġsteroids":57061,"fiction":57062,"GRE":57063,"gend":57064,"Ġliabilities":57065,"ĠLets":57066,"Mech":57067,"(nc":57068,"(change":57069,"Ġconnectors":57070,":k":57071,"Ġtast":57072,"!\");ĊĊ":57073,"things":57074,"rophy":57075,"luetooth":57076,"ĠSignUp":57077,".ctrl":57078,"Ġtherein":57079,"orda":57080,".escape":57081,"igator":57082,"Ġpetrol":57083,"Ġspecimen":57084,"Ġdebuted":57085,"-Pro":57086,"Ġcrises":57087,".addView":57088,"ëıĻ":57089,"-door":57090,"Ġmonet":57091,"Ġmillis":57092,"Ġvier":57093,"InternalEnumerator":57094,"Ġadmins":57095,"ĠLair":57096,"zin":57097,"getQuery":57098,"umbles":57099,"LIMIT":57100,"ĠVig":57101,"_song":57102,"":57415,"Ġpasado":57416,"thank":57417,"_Delete":57418,"ĠBrighton":57419,",unsigned":57420,"ä½ľèĢħ":57421,"Ġaspirations":57422,"-how":57423,"Rose":57424,"=((":57425,"_needed":57426,"_plural":57427,">ĊĊ":57545,"Ġsurfaced":57546,"ĠìłĢìŀ¥":57547,"platz":57548,"ĉemail":57549,"ceptors":57550,"\">(":57551,"Ġepile":57552,"读":57553,"ĠDebt":57554,"åijĬ":57555,"NOP":57556,"\"https":57557,":j":57558,"FormItem":57559,"_LICENSE":57560,".getDouble":57561,"ĠAgenda":57562,"ĉfinally":57563,"(filters":57564,"(av":57565,"ç¾İ":57566,"APER":57567,"Ġlava":57568,"еÑĢж":57569,"))))ĊĊ":57570,"Ġfaulty":57571,"_nm":57572,"Ġtrava":57573,"(Bitmap":57574,"Ġspeeding":57575,">').":57576,"Ġscreened":57577,"_roll":57578,"ĠMacBook":57579,"ĠAUD":57580,"Ġdiagnose":57581,".Generate":57582,"Ġ^^":57583,"Ġstrs":57584,"[Test":57585,"Ġransom":57586,"ĠDHCP":57587,"elden":57588,"Ġinterpretations":57589,"()].":57590,"flatMap":57591,"ĠlineHeight":57592,"_mount":57593,"ĠWizards":57594,"Ġsluts":57595,"ehler":57596,"odal":57597,"Ġmilitia":57598,"å²":57599,"earned":57600,"Ġmisery":57601,"intval":57602,"fund":57603,"Ġhides":57604,"Ġdiarr":57605,"ĠWesley":57606,"Ġxmm":57607,"Ġquem":57608,"ĠArabs":57609,"ifth":57610,"ategorized":57611,"Disposable":57612,"Pure":57613,"_NOTIFY":57614,"snippet":57615,"ĠGarrett":57616,".running":57617,".weights":57618,"Ġ(--":57619,"Ġinvariant":57620,"äºĭä»¶":57621,"ĠAllowed":57622,"dirs":57623,"Ġpassions":57624,"Ġlad":57625,"ĠFlush":57626,"menus":57627,":block":57628,"Ġcompra":57629,".chomp":57630,"allocator":57631,"Ġcurated":57632,"ĠKnowing":57633,"ĠPatterson":57634,"Ġtelah":57635,"'ex":57636,"Ġdoomed":57637,"Ġphilanth":57638,"otty":57639,".styles":57640,"Owned":57641,"Ġallergies":57642,"=params":57643,"ocese":57644,"itelist":57645,"ĠSending":57646,"bef":57647,"orrar":57648,"ĠNão":57649,"ĠFargo":57650,"ĠLub":57651,"ĠCombined":57652,"_given":57653,"ĉĉĉĉĉĠĠĠĠ":57654,"Ġreconciliation":57655,"Patterns":57656,"azard":57657,"Ġbiomass":57658,"ĠHouses":57659,"respuesta":57660,"cco":57661,"/topics":57662,"ĠYuk":57663,"Ġweakened":57664,"_calendar":57665,"Ġmulheres":57666,"ĠMarl":57667,"Ġsine":57668,"ĠTil":57669,"ĠSouls":57670,"ĠDeutsche":57671,"ĠFOLLOW":57672,"Ġpipelines":57673,"ĠBeverly":57674,"_DIPSETTING":57675,"\"#":57676,"ĠProto":57677,".big":57678,"ĠSavings":57679,"ĠTanz":57680,"jun":57681,"ĠGamma":57682,"ĠSadd":57683,"Ġadvisors":57684,"Ġroast":57685,"Ġunters":57686,"udies":57687,"_lon":57688,"-pointer":57689,"ĠElementRef":57690,"\\Builder":57691,"exampleInput":57692,".webdriver":57693,"dataType":57694,"ĠQuite":57695,"ĠCeltics":57696,"uil":57697,"-defense":57698,"bish":57699,"ĠUIWindow":57700,"ĠSuddenly":57701,".hot":57702,".reason":57703,"Ġgör":57704,"AMD":57705,".Multi":57706,"authenticated":57707,"regions":57708,";(":57709,"аÑĢам":57710,"ĠKirby":57711,"$route":57712,"PRECATED":57713,"ĠDurham":57714,"owo":57715,"ĠPerforms":57716,"Ġdisregard":57717,"nst":57718,"ĠPols":57719,"ĠgetP":57720,"\"]:":57721,"-colored":57722,"(Keys":57723,"ĠAlleg":57724,"_modify":57725,"_loading":57726,"strained":57727,"Ġatroc":57728,"_phr":57729,"":58721,"ceph":58722,".DateTimePicker":58723,".\";ĊĊ":58724,"ĠTie":58725,",item":58726,"Ġmenn":58727,"Gas":58728,"ocha":58729,"_virtual":58730,"Ġmasterpiece":58731,"_sequences":58732,"LTE":58733,"ĠSubmission":58734,"Caller":58735,"$\\":58736,"Sport":58737,"agus":58738,"ConstraintMaker":58739,"Ġcoloc":58740,"Ġwig":58741,"ĠУ":58742,"ĉArray":58743,"Looks":58744,"ĠGTA":58745,".steps":58746,"atchewan":58747,"_ranges":58748,"extAlignment":58749,"ĠBrennan":58750,"Ġabstraction":58751,"ulerAngles":58752,".misc":58753,"Ġantibodies":58754,"Ġexponential":58755,"ĠCHANNEL":58756,"expense":58757,"'y":58758,"Ġdetectives":58759,"Ġpurported":58760,"YSTEM":58761,"Ġradioactive":58762,"ĠLatina":58763,".Encoding":58764,".TAG":58765,"xin":58766,"Degree":58767,"uracion":58768,"prices":58769,"ĠReferentialAction":58770,"Ġrarity":58771,"Ġpiles":58772,"gende":58773,"_projects":58774,"_globals":58775,".startTime":58776,"Ġ구":58777,"SECTION":58778,"_publish":58779,"Fault":58780,"DDL":58781,"_prior":58782,"Mom":58783,"Ġthicker":58784,"Ġsequelize":58785,"Ġessentials":58786,"stras":58787,"intr":58788,">(()":58789,".management":58790,"eil":58791,"éĹŃ":58792,"Aware":58793,".City":58794,"ĠArbit":58795,"_DM":58796,"_keyboard":58797,"LObject":58798,"-webpack":58799,"ĠNewport":58800,"ĠprincipalColumn":58801,"legant":58802,"Ġpallet":58803,"Ġfracture":58804,"Ġgmail":58805,".Meta":58806,"Above":58807,".KeyEvent":58808,"jit":58809,"_macro":58810,"_PUSH":58811,"ứ":58812,"/controller":58813,"åĬłè½½":58814,"Ġsuperficial":58815,"exterity":58816,"Ġmensagem":58817,"Wind":58818,"iston":58819,".openapi":58820,"иÑĢов":58821,"ĠSerializer":58822,"uctive":58823,"Ġzar":58824,"Places":58825,".Static":58826,"Ba":58827,"Ġinadvert":58828,"ĠIndonesian":58829,"_IPV":58830,"(horizontal":58831,"ĠgetTitle":58832,"idepress":58833,"ĠConsoleColor":58834,"ipers":58835,"$out":58836,"Ġfestive":58837,"Ġevenings":58838,".GetData":58839,"uitka":58840,"ĠManuals":58841,"ussed":58842,"_Max":58843,".Chat":58844,"ĠAircraft":58845,"=com":58846,"FOUND":58847,"apro":58848,"Ġtreasures":58849,"_alive":58850,"Ġgadget":58851,"eking":58852,"ButtonDown":58853,"Browsable":58854,".PERMISSION":58855,"PASSWORD":58856,"ĠHASH":58857,"fé":58858,"\\TestCase":58859,"LOSS":58860,"others":58861,",J":58862,"Ġasshole":58863,"werk":58864,"Ġmã":58865,".ie":58866,"evil":58867,"kontakte":58868,"////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////Ċ":58869,"=sys":58870,"ĉlock":58871,"--;ĊĊ":58872,"_FUN":58873,"FillColor":58874,"óa":58875,"prend":58876,"Ġcompressor":58877,"Mother":58878,"ĠArcher":58879,".goto":58880,"Ġwürde":58881,"Ġbamboo":58882,"ï¼İ":58883,"ĠTrees":58884,"Ġbumper":58885,"Ġsausage":58886,"ĠElasticsearch":58887,"Ġhorizontally":58888,"ĠGul":58889,"Immutable":58890,"Ġloser":58891,"Ġaborted":58892,"-demo":58893,"ĠHatch":58894,"Ġunde":58895,"Ġprocesso":58896,"-call":58897,"Income":58898,"åĥ":58899,"_returns":58900,"'].\"'":58901,"(sw":58902,"CBS":58903,"amilies":58904,"ĠYourself":58905,"ĠHolt":58906,".MON":58907,"à§ĩ":58908,"ÑĪе":58909,"anon":58910,"ĠFontAwesome":58911,"producer":58912,"jr":58913,"Ġmau":58914,"ĉinter":58915,"Ġdishonest":58916,"Ġmagna":58917,"ĠCollective":58918,"Ġvraiment":58919,"Ġchoix":58920,"stay":58921,"Ġwelding":58922,"rising":58923,",min":58924,"ĠFate":58925,"glob":58926,"RGBA":58927,"Ġdette":58928,"Ven":58929,"Ġembarrassment":58930,".DELETE":58931,"gregar":58932,"-render":58933,"(bucket":58934,"\">ĊĊĊ":58935,".waitKey":58936,"Busy":58937,"Ġdifferentiation":58938,"ĠCST":58939,".Constant":58940,"ĠlineNumber":58941,"(matches":58942,"Ġwebsocket":58943,"Ġbarred":58944,"Ġpuedes":58945,"Mono":58946,"CORE":58947,"IID":58948,"ĠĠĠĠčĊčĊ":58949,"Ġpúblico":58950,"leaning":58951,"Ġcleansing":58952,"Ġcris":58953,"ĠDevils":58954,"_SETTING":58955,"untary":58956,".);Ċ":58957,"ĊĠĠĠĊ":58958,"[curr":58959,"tsy":58960,"ĠAlexis":58961,"ritel":58962,"Ġpetroleum":58963,".preprocessing":58964,"matter":58965,"ForResult":58966,"-license":58967,"Ġtravellers":58968,"ĠDispatcher":58969,"ennifer":58970,"Ġdigestive":58971,"PED":58972,"hibition":58973,"MASConstraintMaker":58974,"ĠWatt":58975,"Benef":58976,".setView":58977,"dto":58978,"TEE":58979,"ĠPelosi":58980,"_EXTRA":58981,"Ġmedals":58982,"xhr":58983,"forecast":58984,"Ġnargin":58985,"ouns":58986,"-fill":58987,"_CURSOR":58988,"Ġsupervised":58989,"Ġturf":58990,"ĠEdgar":58991,"POSITION":58992,"ĠcategoryId":58993,"âī":58994,"_ER":58995,"á»§a":58996,"Shown":58997,".ll":58998,"_POLICY":58999,"(),'":59000,"ĠPrev":59001,"ĠStringField":59002,"ĉGlobal":59003,"assed":59004,"Throughout":59005,"ostringstream":59006,".awtextra":59007,"Ġslopes":59008,"ĠSequential":59009,"Ġgiorn":59010,"Ġzelf":59011,"Ġversatility":59012,"leneck":59013,".cgi":59014,"Ġdoubling":59015,"ĠBangkok":59016,"Ġbuurt":59017,"Ġusuário":59018,"studio":59019,"Ġjeunes":59020,"Ġmuted":59021,"Ġips":59022,"_fraction":59023,"&&(":59024,"Ġstunt":59025,"');?>čĊ":59049,"Ġevapor":59050,"bable":59051,"ĠPRICE":59052,"Ġæ³":59053,"lucent":59054,"Ġvamp":59055,"ĠTechnician":59056,"Ġuniqueness":59057,"Mes":59058,"urban":59059,".parametrize":59060,"ĠReplay":59061,"Sessions":59062,"embr":59063,"-Americans":59064,"_PROXY":59065,"Ġpian":59066,"Ġtrie":59067,"ĠDestructor":59068,"GameState":59069,"ĠIMF":59070,"chin":59071,"Ġporte":59072,"ĠSwal":59073,"åŁİ":59074,"Substring":59075,"iming":59076,"/Library":59077,"Ġfrightened":59078,"writes":59079,"Ġrecursos":59080,"arResult":59081,"_INITIALIZ":59082,"ĠBadge":59083,"_crc":59084,"Eight":59085,"ĠDISTINCT":59086,"Ġthro":59087,"@Xml":59088,"ĠLegendary":59089,"-twitter":59090,"_easy":59091,"Ġ+++":59092,"(DATA":59093,".Locale":59094,"Ġkä":59095,"Ġnurt":59096,"Ġcruis":59097,"_ios":59098,"Ġsensing":59099,"_Line":59100,"ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":59101,"pong":59102,"oleon":59103,"Ġwildcard":59104,"ç͍æĪ·åIJį":59105,"Ġbegging":59106,"Rod":59107,"ĠÃİ":59108,"_CELL":59109,"Researchers":59110,".selector":59111,"_ing":59112,"Ġaspiring":59113,"Ġimmortal":59114,"Ġymin":59115,"_robot":59116,"Ġplur":59117,"BTC":59118,"ĠDID":59119,"Ġpiercing":59120,"*u":59121,"_DEFINED":59122,"ĠThi":59123,"itaire":59124,"(media":59125,"-ons":59126,"Ġchefs":59127,"Ġ\"*.":59128,"/AP":59129,"Ġrazor":59130,"ĠsearchData":59131,"Ġ=&":59132,"ĠãĢĤ":59133,"Ġmourn":59134,"tingham":59135,"Ġoli":59136,"ĠVernon":59137,"_RS":59138,"ŀæĢ§":59139,"Ġfácil":59140,"angen":59141,"celain":59142,"Ġail":59143,"lest":59144,"ĠQCOMPARE":59145,"gain":59146,"Ġε":59147,"ĠKob":59148,"ĠFault":59149,"_configs":59150,"ç»ĵæŀľ":59151,".+":59152,"calar":59153,"(colors":59154,"Mul":59155,"_ART":59156,"Ġexperimenting":59157,"ermen":59158,"ĠAnglo":59159,".FixedSingle":59160,"Sea":59161,"Ġctxt":59162,".slider":59163,"Collapse":59164,"Grey":59165,"Ġfld":59166,"-proof":59167,".capacity":59168,"getParent":59169,"ĠCompliance":59170,"Ġburgl":59171,"-rec":59172,"Ġoverwritten":59173,"MU":59174,"Ġrouters":59175,"ĉModel":59176,"Ġfantasies":59177,"avian":59178,"_prec":59179,"ĠScandin":59180,"Ġ//<":59181,"/oct":59182,"Ġceremonies":59183,"Months":59184,"undy":59185,"Ġqued":59186,"ĠNou":59187,"ĠVibr":59188,".rgb":59189,"Ġcitrus":59190,"Ġbraces":59191,"-uppercase":59192,"getTable":59193,"Ġdopo":59194,"ĠKerr":59195,"_CHILD":59196,"-cloud":59197,"ĉMatrix":59198,"Ġgardening":59199,"Sing":59200,"almost":59201,"Requirements":59202,"uguay":59203,"(Property":59204,"subscriber":59205,"FAST":59206,"reaction":59207,"(lp":59208,")})Ċ":59209,"`).":59210,".wallet":59211,"_exchange":59212,".Maximum":59213,"ĠVerb":59214,"âĶģ":59215,"()<":59216,"ï¼ĽĊ":59217,"ROT":59218,"CARD":59219,"ubit":59220,"{@":59221,"_kel":59222,"ĠTooltip":59223,"MySQL":59224,"MainActivity":59225,"arf":59226,"Ġmalign":59227,"Ġseinen":59228,"apist":59229,"Ġ<%":59230,"MethodImpl":59231,"Mil":59232,"ĠMick":59233,".depend":59234,">&":59267,"ĉok":59268,"-low":59269,".usuario":59270,"nested":59271,"XB":59272,"OURS":59273,".BorderColor":59274,"Ġbrow":59275,"ĠÐķ":59276,"corr":59277,"ĠRedskins":59278,".getTag":59279,".getTransaction":59280,"Ġstigma":59281,"hardt":59282,"ĠPlayerPrefs":59283,"alsy":59284,"ucson":59285,"Languages":59286,"ĠOlivia":59287,"Ġtac":59288,"Ġbli":59289,"Ġcaval":59290,"Ġconsolidated":59291,"Ġperil":59292,"Ġdele":59293,"Ġformulated":59294,"Ġhighways":59295,".spawn":59296,"==$":59297,"ĠNiet":59298,"Ġveggies":59299,"ypo":59300,"-rule":59301,"ĠVie":59302,"/epl":59303,"Ġenfants":59304,"stringLiteral":59305,"Ġtoughest":59306,"buyer":59307,"Ġcovariance":59308,"Ġili":59309,"ĠSophie":59310,"ĠBAB":59311,"Ġ\"),":59312,"ĠUk":59313,"currentIndex":59314,"_userdata":59315,".codec":59316,"ĠPunjab":59317,"ĠSNP":59318,"lol":59319,"advance":59320,"Ġcomfy":59321,"JsonIgnore":59322,"Ġfashionable":59323,"ĠICON":59324,"Ġora":59325,"ĠPricing":59326,"E":59384,"tering":59385,"/screens":59386,"Ġheightened":59387,"аÑĢÑĤ":59388,"Authorities":59389,"_bbox":59390,"ünst":59391,".fontSize":59392,"ĠBOOLEAN":59393,"divide":59394,"ĠSloven":59395,"ucer":59396,"ÙĴ":59397,"stub":59398,"Ġnavigating":59399,":animated":59400,"_NOW":59401,"_vect":59402,"}{Ċ":59403,"@(":59404,"Ġtelecom":59405,"Ġcontracting":59406,"ĠAssange":59407,"Ġextracting":59408,"Ġgrö":59409,"cobra":59410,".DIS":59411,"Ġcrab":59412,"Ġtwitch":59413,"Ġverts":59414,"Ġrejects":59415,"ĉformat":59416,"Ġregeneration":59417,".Sys":59418,"solve":59419,"ĉdialog":59420,"shi":59421,"meter":59422,"(best":59423,"validators":59424,"Ġonwards":59425,"Ġguru":59426,"Ġmoderator":59427,"owied":59428,"experiment":59429,"rub":59430,"Ġmqtt":59431,"ĠCaucas":59432,"Ġnationalism":59433,"Ġmange":59434,"ĉImGui":59435,"/Edit":59436,"Ġinh":59437,"Ġintellig":59438,"erokee":59439,"ĉexport":59440,"Ġdiscriminate":59441,"subtract":59442,"ĠMoodle":59443,"enser":59444,"ĠGuides":59445,"RAP":59446,"-hot":59447,"_grp":59448,".picture":59449,"XA":59450,"ĠinitView":59451,"_Comm":59452,"Ġoverdose":59453,"Ġ+ĊĊ":59454,"ĠSilent":59455,"shows":59456,"Ġinterpolate":59457,"Formation":59458,"Ġbisc":59459,"markets":59460,"(SC":59461,"Ze":59462,"ĠNetworking":59463,"Ġadrenal":59464,"ĠGuns":59465,"eteor":59466,"Declared":59467,"orgetown":59468,"Ġkarena":59469,"/password":59470,"_addresses":59471,"ITERAL":59472,"Buzz":59473,"ĠConway":59474,"(case":59475,"PWD":59476,"heiro":59477,"(act":59478,"**čĊ":59479,"());ĊĊĊ":59480,"Ġanv":59481,"Ġ..ĊĊ":59482,"(MenuItem":59483,"(mail":59484,"_sections":59485,"ĉnet":59486,"Ġplut":59487,"Ġwrench":59488,"/object":59489,"ĠIst":59490,"ĠVIS":59491,"/pub":59492,"alten":59493,"Ġguitars":59494,"Ġantibiotic":59495,"ï¼ĸ":59496,"¹":59497,"Ġ\"+\"":59498,"formula":59499,"Ġbabes":59500,"ĠPrompt":59501,"Ġenim":59502,"/player":59503,"ĉref":59504,"ĠbyÄĩ":59505,"Ġconsumes":59506,"ĠHast":59507,"ĠTao":59508,"Ġ'))Ċ":59509,"Ġclam":59510,"Ġthighs":59511,"Ġmotif":59512,"ApiOperation":59513,"ĠWL":59514,"getC":59515,"ĉflags":59516,"ointments":59517,"Ġeconomical":59518,"needle":59519,"xls":59520,"practice":59521,"utzer":59522,"timeofday":59523,"-output":59524,"ĠfindById":59525,"ĠBuddy":59526,"ÐŀÑĤ":59527,"Seven":59528,"ĠBark":59529,"Ġenvoy":59530,"_algorithm":59531,"åĪ©":59532,"Ġballistic":59533,"ç§»":59534,"rades":59535,"ĉdoc":59536,"roducing":59537,"ĠEating":59538,"Unmount":59539,"/dataTables":59540,"_bonus":59541,"Ġlitt":59542,"pps":59543,")localObject":59544,"perf":59545,"ĠHelvetica":59546,"shutdown":59547,"/ml":59548,".tokens":59549,"ĠHardcore":59550,",row":59551,"/bg":59552,"Scaler":59553,"âĢĶas":59554,"_logits":59555,"âĢĻint":59556,"ĉApp":59557,"Implicit":59558,".Fprintf":59559,"ETO":59560,"Ġterra":59561,"Ġpossessing":59562,".rstrip":59563,",),":59564,"=yes":59565,"ĠStripe":59566,"?=":59567,"neutral":59568,".good":59569,"Ġkennen":59570,"ĠSung":59571,"fault":59572,"ystatechange":59573,"Canadian":59574,"','\".$":59575,"ĠMits":59576,"ænd":59577,"ĠSTRUCT":59578,"ĠURLWithString":59579,"ĠCompass":59580,"Ġ--ĊĊ":59581,"ĠNSLayoutConstraint":59582,"|min":59583,"-adjust":59584,"Ġrebuilt":59585,"LIGHT":59586,"/se":59587,"-mount":59588,"vpn":59589,"validated":59590,"(QObject":59591,"Ġignition":59592,"ĠChargers":59593,"RYPTO":59594,"]initWithFrame":59595,"ĠFluid":59596,"Ġcadre":59597,"Ġnominations":59598,"Neill":59599,"ĠHou":59600,"Ġcurrents":59601,"_gene":59602,"(inp":59603,"Paris":59604,"zÄĻ":59605,"aggregate":59606,"Ġassoc":59607,"weeted":59608,"errat":59609,"âĢĵĊĊ":59610,"Ġ'/',Ċ":59611,"fixture":59612,"ĠHighest":59613,"ambient":59614,"Ġchmod":59615,"Ġconte":59616,"Ġsensual":59617,"Ġgarment":59618,"zers":59619,"ĠPowered":59620,"domains":59621,"Reward":59622,"iomanip":59623,"Ġcockpit":59624,"outfile":59625,"Ġbuiltin":59626,"Ġinsisting":59627,".vars":59628,"zipcode":59629,"Ġ����":59630,"fails":59631,"Ġconsolidation":59632,"_oid":59633,"Planet":59634,"Ġ=\",":59635,"ĉel":59636,"UILT":59637,"ätz":59638,"afari":59639,"ĠMcCl":59640,"Timeline":59641,"Esta":59642,"Ġfram":59643,"YE":59644,"Ġcerebral":59645,"OfMonth":59646,"ĠPregn":59647,"ĠклаÑģÑģ":59648,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":59649,"ĠFres":59650,"Approved":59651,".Special":59652,"ĠProtestant":59653,"Ġallergy":59654,"_pcm":59655,"ĉCopyright":59656,"ĠsuperClass":59657,"\"strconv":59658,"ĠMohamed":59659,"Ġ'//":59660,"ForeColor":59661,"Arthur":59662,"ĠJungle":59663,"Ġveins":59664,"Sad":59665,"Ġbackups":59666,"ĠOpinion":59667,"ût":59668,"Ġintermitt":59669,"odyn":59670,"ĠChristina":59671,"Ġandre":59672,"Ġevacuation":59673,"palette":59674,"horse":59675,"ĠResident":59676,"ĠHassan":59677,".Nil":59678,"Ġaisle":59679,"ĠGrowing":59680,"Ġbloginfo":59681,"/sql":59682,"_ioctl":59683,"Scaling":59684,"ĠMonad":59685,"_cpp":59686,"ĠHutch":59687,"ĠAppleWebKit":59688,"Expense":59689,"_JOB":59690,"Ġpointless":59691,"FromBody":59692,"antal":59693,"Ġdepicting":59694,"ĠCELL":59695,"Ġrefin":59696,"ĠCNC":59697,"ì¹ĺ":59698,"_dimensions":59699,"ĠSAN":59700,"Ġaft":59701,"Ġfootsteps":59702,"ccoli":59703,"_PHONE":59704,"/math":59705,"-kind":59706,"ĠMeans":59707,"ichael":59708,".guna":59709,"Ġinauguration":59710,"-driving":59711,"(delete":59712,"ĠtotalCount":59713,"_MC":59714,".Extension":59715,"Commercial":59716,"ĠzIndex":59717,"$":59849,"Ġebay":59850,"Ġcaptive":59851,"pliant":59852,"ĠCalculates":59853,"olta":59854,"esting":59855,"_revision":59856,"Ġmús":59857,"+m":59858,"\",\"\",\"":59859,"WHAT":59860,"Ġcompassionate":59861,"harga":59862,"[random":59863,"Ġmodulo":59864,"(sn":59865,"Ġoccupations":59866,"////Ċ":59867,"ĉboard":59868,"ĠBalk":59869,"wiÄħ":59870,"ĠWifi":59871,".Profile":59872,":maj":59873,"ĉmat":59874,"LOCKS":59875,"(jButton":59876,"Ġ('$":59877,"Mur":59878,"æĮī":59879,"bble":59880,"Ġfrog":59881,"-hide":59882,"Ġbroadcaster":59883,"à¸ŀ":59884,"haled":59885,"Ġamusing":59886,"_predictions":59887,"_intr":59888,"Ġeagle":59889,"аÑĤелÑĮ":59890,"ĠgetList":59891,"psilon":59892,"Ġcharacterization":59893,"ARDS":59894,"Ġrelocation":59895,"Ġrulers":59896,"PAY":59897,"ĠDefinitely":59898,"_Action":59899,"Ġclosures":59900,"Ġfactual":59901,"odynamic":59902,"Ġprecautions":59903,"niej":59904,"ĠParties":59905,"ĠSubaru":59906,"Ġcousins":59907,"arbeit":59908,".money":59909,"gunta":59910,"(and":59911,"getitem":59912,".StylePriority":59913,"Ġslid":59914,"singleton":59915,"Ġgarn":59916,"ĠPAS":59917,"Ġdazz":59918,"aż":59919,"Ġbogus":59920,"ĠMog":59921,"Ġrivalry":59922,"isol":59923,"Ġlandmarks":59924,"ñas":59925,"Bern":59926,"ĠSachs":59927,"Ġ\")ĊĊ":59928,"Ġhostility":59929,"_mex":59930,"mere":59931,"Mot":59932,"pictureBox":59933,"Defense":59934,"Ġaffidavit":59935,"otherwise":59936,".directory":59937,"_UnityEngine":59938,"-blog":59939,".skin":59940,"phem":59941,"Apellido":59942,"erchant":59943,"[class":59944,"Ġwart":59945,".\"[":59946,"aleur":59947,"/back":59948,"ĠĠĠĠĉĠĠĠ":59949,"Ġprecipitation":59950,"Ġobstruction":59951,"ĠpObj":59952,"Ġrupt":59953,"UCKET":59954,"aye":59955,"æİĴ":59956,"gx":59957,"Ġecl":59958,"Ġsecrecy":59959,"/Header":59960,"ĠLesb":59961,"Ġlei":59962,"ĠBulletin":59963,"Ġgiveaway":59964,".Home":59965,"_ROOM":59966,"\"W":59967,"Ġcowork":59968,"_ra":59969,"ĠCycling":59970,"ĠPaw":59971,"Ġpupil":59972,"/arch":59973,"ĠFileUtils":59974,"é¦ĸ":59975,"rsp":59976,"Ġfreedoms":59977,"ĠLear":59978,"}`).":59979,"Ġbowls":59980,"/block":59981,"_logging":59982,"Ġmethane":59983,"Ġhorns":59984,"Ġwonderfully":59985,"Ġalterations":59986,"Ġexile":59987,"lsen":59988,"_pause":59989,"_LANGUAGE":59990,"ĠUSDA":59991,"_mysql":59992,"_AMOUNT":59993,"ĠLIFE":59994,"Ġyoungsters":59995,"Ġriots":59996,"[E":59997,"Ġunforgettable":59998,",},Ċ":59999,"Disposed":60000,"ĠAssassin":60001,"UNG":60002,"ĠNewsp":60003,"UserService":60004,":aload":60005,"+',":60006,"Ġsettlers":60007,"Ġscreams":60008,"Ġinconvenience":60009,".Rotate":60010,"Ġjars":60011,"ĠPuzzle":60012,"Ġmest":60013,"arsi":60014,"ĠSharma":60015,"|(":60016,".ds":60017,"ĠSacred":60018,"_evt":60019,"Ġexpresses":60020,"Ġhoch":60021,"ĠDuch":60022,".calls":60023,"thr":60024,"ĠSheffield":60025,".AlertDialog":60026,"Ġradically":60027,"Ġtrous":60028,"Ġprevailing":60029,"ĠWWII":60030,"âĢĻn":60031,"ensely":60032,"ĠYesterday":60033,"ĠSirius":60034,"Ġkillers":60035,"ĠFFT":60036,"Ġoval":60037,"'):čĊ":60038,"Ġìłķë³´":60039,"ourage":60040,"ĠCheckbox":60041,"Workbook":60042,".defer":60043,"_floor":60044,"Ġcouncill":60045,"Ġnorske":60046,"moil":60047,"orea":60048,"Ġmarketed":60049,"_SUR":60050,"xAA":60051,"Ġstained":60052,"eut":60053,"ĠMeng":60054,"Ġieee":60055,".extern":60056,"egie":60057,"Ġrapp":60058,"ĠPyongyang":60059,"'class":60060,"Mob":60061,"ĠinitialValue":60062,"_wave":60063,"Ġjab":60064,"Ġmasculine":60065,"Ġamplifier":60066,"Ġtty":60067,"PathComponent":60068,"_xt":60069,"ĠGFP":60070,"/sec":60071,"ĉdispatch":60072,"markdown":60073,"ĠSchn":60074,"bole":60075,"··":60076,"mousemove":60077,"ĠerrMsg":60078,"Ġasign":60079,"_mono":60080,"ToSelector":60081,"ĠZu":60082,"(Rect":60083,"ĠErrorCode":60084,"latin":60085,"angible":60086,"vtk":60087,"CGSize":60088,"Pokemon":60089,"Ġclassmates":60090,"Ġattracts":60091,"ĠTatto":60092,"ultan":60093,"ológ":60094,"Ġhalted":60095,"न":60096,"ĠKart":60097,"Ġue":60098,"_InitStructure":60099,"TestClass":60100,"ĠAirbnb":60101,"_\",":60102,"Ġcharcoal":60103,"Ġipc":60104,"ĠStretch":60105,".glide":60106,"latesAutoresizingMaskIntoConstraints":60107,"Ġpotion":60108,"ITTLE":60109,"Ġcountert":60110,"_hd":60111,"prepared":60112,"Ads":60113,"ĠVampire":60114,"robots":60115,".CreateIndex":60116,"StatusLabel":60117,"Ġtucked":60118,"afür":60119,"Ut":60120,"Ġsweater":60121,"_FN":60122,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĉ":60123,"ataka":60124,"Ġeyebrows":60125,"acoes":60126,"uden":60127,".LinearLayoutManager":60128,"Ġsway":60129,"Ġmultin":60130,"())))Ċ":60131,"ĠNSUInteger":60132,"ĠMyBase":60133,"Partner":60134,"utschen":60135,"ĠCater":60136,".setBackgroundColor":60137,"Ġaccomplishment":60138,"_problem":60139,".dtd":60140,"ĠpageNumber":60141,"Ġjackets":60142,"Ġcropped":60143,"uels":60144,"ĠHep":60145,"Ġcapped":60146,"*Math":60147,"_callbacks":60148,"Ġpubb":60149,"ĠBrunswick":60150,".respond":60151,"[\"_":60152,"Ġbedding":60153,"hythm":60154,"OX":60155,"(speed":60156,"Ġpesticides":60157,"Ġ-------":60158,".Blue":60159,"Ġnoodles":60160,"ĠGoes":60161,"Ġsaver":60162,"oxy":60163,"_completion":60164,"ĠSwinger":60165,"ĠgetDate":60166,"Ġminded":60167,"integration":60168,"ĠLotus":60169,"(stop":60170,"(',');Ċ":60171,"Ġfloods":60172,"ĠWorkflow":60173,"Ġerupted":60174,"Macro":60175,"ĠSauce":60176,"ĠeventName":60177,"\\Input":60178,"Breaking":60179,"ĉwhen":60180,"_pw":60181,"INDER":60182,"ĠWellness":60183,"Ġvoxel":60184,"ĠMell":60185,"ĠMEDIA":60186,"SENS":60187,"ĠFunds":60188,"ĠMild":60189,"Ċ":60198,"Ġtempting":60199,"Ġtestament":60200,"Ġbible":60201,"Ġconsulted":60202,"ĠIndexError":60203,"è¨ĺ":60204,"Ġkeypad":60205,"izzo":60206,"(ok":60207,"Ġwhatsapp":60208,"ĠRemoteException":60209,"Ġteamed":60210,"âĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶâĢĶ":60211,"»,":60212,"ĠgetTime":60213,"diag":60214,"issy":60215,"Ġhed":60216,"Ġknots":60217,"jom":60218,"Ġfunnel":60219,"-mails":60220,"Ġexporting":60221,"ĠVL":60222,"ĠKarn":60223,"ĠBuddhism":60224,"ĠAllan":60225,"_RADIUS":60226,"Ġwording":60227,"ĠForget":60228,"ĠCorona":60229,"iphy":60230,"Ġlimburg":60231,"uggy":60232,"ĠUserRepository":60233,"imin":60234,"(ele":60235,"Ġlabelled":60236,"社":60237,"ĠHerman":60238,".qq":60239,"Ġ\"));Ċ":60240,"ieber":60241,".Translate":60242,"ryn":60243,"Ġdesenv":60244,"umd":60245,"Simply":60246,"ĉmode":60247,"Rpc":60248,"ĠValencia":60249,"Ġstaffers":60250,"Ġselv":60251,"ĠSpike":60252,"Ġdelic":60253,"Ġeru":60254,"_DT":60255,"Judge":60256,"á»ķ":60257,"ĠBasin":60258,".mutable":60259,"\"url":60260,"Ġtariff":60261,"ĠSleeve":60262,"Ġflare":60263,".dropout":60264,"Ġbrides":60265,")),čĊ":60266,"_constraints":60267,"destruct":60268,"Outline":60269,"Ġdisappears":60270,"_locked":60271,"ĠNSLocalizedString":60272,"cke":60273,"ĉnull":60274,"adresse":60275,"Ġtopping":60276,"ĠJoker":60277,"bishop":60278,"ноÑģÑĤÑĮ":60279,"andering":60280,"_amp":60281,"=time":60282,"_Space":60283,"_PULL":60284,"'=":60285,"Ġantiqu":60286,"Ġcach":60287,"___ĊĊ":60288,"ONES":60289,"оÑı":60290,"Ġunread":60291,".policy":60292,"oooooooo":60293,"룬":60294,"Ġusted":60295,"ĠRece":60296,"Ġallem":60297,"ãĥ¼ãĤ¹":60298,"ĠThoughts":60299,"veillance":60300,"istrate":60301,"_lane":60302,"Ġfamed":60303,".GetName":60304,"Ġsmoother":60305,"ĠQualified":60306,"azers":60307,"_geo":60308,"Fax":60309,"ĠMinds":60310,"ĠRaises":60311,"Ġtranscripts":60312,"Conversation":60313,"Ġremarked":60314,"ëĤĺ":60315,"dling":60316,"Ġdeploying":60317,"ĠsharedApplication":60318,"Ġkp":60319,"FontAwesomeIcon":60320,"_dummy":60321,"reiben":60322,"ĠJaneiro":60323,"Directions":60324,".getBean":60325,"sass":60326,"Ġcommanders":60327,"vation":60328,"errorCode":60329,"ĠAlloy":60330,".localized":60331,"Ðij":60332,"Ġdishwasher":60333,"ĠSoup":60334,"Nu":60335,"_Default":60336,"Ġuneven":60337,"Ġ/>\";Ċ":60338,"-Based":60339,"Ġseamlessly":60340,"-null":60341,"ĠXC":60342,"Ġstew":60343,"(delay":60344,"ATORS":60345,"ĠWheeler":60346,"\"H":60500,"east":60501,".air":60502,"âĢľBut":60503,"ObjectContext":60504,"successfully":60505,"_land":60506,"Ġfolds":60507,"_COORD":60508,"Ġsubpo":60509,".getAddress":60510,"instr":60511,"Materials":60512,"ÑĥÑģÑĤ":60513,"deposit":60514,"-last":60515,"_GRAY":60516,"=find":60517,"Ġmutant":60518,"Ġlesbienne":60519,"letcher":60520,"ROUGH":60521,"ureka":60522,".capture":60523,"Ġenn":60524,"Ġ([[":60525,"ĠFlu":60526,"ĠtaskId":60527,"ĠHussein":60528,".folder":60529,"Ġausterity":60530,"ISTRATION":60531,"_Impl":60532,"注æĦı":60533,"Ġdecree":60534,"-chat":60535,"Ġimplication":60536,"Ġguesses":60537,"ulkan":60538,"Analytics":60539,".plus":60540,"COMMAND":60541,"ели":60542,"»ĊĊ":60543,"_SITE":60544,"ĠequalTo":60545,"SupportFragmentManager":60546,"ĠRecording":60547,"å®ĮæĪIJ":60548,"Ġbaggage":60549,"Ġpitchers":60550,"ĠEh":60551,"oque":60552,"ĉcnt":60553,"Ġ=>$":60554,"/foo":60555,"IRA":60556,"ĠSatellite":60557,"borah":60558,"Ġ}}\"Ċ":60559,"ĠEnds":60560,"ĠSpray":60561,",param":60562,".Chrome":60563,"*q":60564,"thought":60565,"ibrated":60566,"Ġthieves":60567,"Ġbeneficiaries":60568,"Entered":60569,"ottesville":60570,"Ġveterin":60571,"ByID":60572,"quipe":60573,"umption":60574,"-unit":60575,"ExecutionContext":60576,"@s":60577,"ĠGiov":60578,".ToolTip":60579,"_friend":60580,"(attributes":60581,"Ġdumping":60582,"ĠJC":60583,"_DOCUMENT":60584,"ĠArmour":60585,"(insert":60586,".HorizontalAlignment":60587,"ĠQed":60588,"ãģĦãģ¾ãģĻ":60589,"/git":60590,"ĠYYYY":60591,"ĠCardiff":60592,"Ġapa":60593,"organic":60594,"ĠWhereas":60595,"ĠæĿ":60596,"ĠMia":60597,"Ġdemolition":60598,"Ġscars":60599,"Ġpai":60600,"Ġretries":60601,"Ġrq":60602,"ĠDenis":60603,"(Utils":60604,"Ġalleviate":60605,"ĠPIC":60606,"idue":60607,"Ġacknowledging":60608,"Ġ//////////////////////////////////":60609,"ç¡®å®ļ":60610,"Ä«":60611,"\\Json":60612,".binary":60613,"Ġxtype":60614,"signals":60615,"ĠAppearance":60616,"&r":60617,"}s":60618,"Ci":60619,"ĠIllum":60620,"porate":60621,"hog":60622,"ĠindexOf":60623,"\\Command":60624,"_parallel":60625,"ĠSherlock":60626,"íĥ":60627,"Ġ\"\")čĊ":60628,"////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////":60629,"Ġcriticize":60630,"ĠSoap":60631,"ĠMatcher":60632,"Ġgrilled":60633,"*T":60634,"Ġadore":60635,"ulling":60636,"Ġjedoch":60637,"_refs":60638,"leanup":60639,"ĠJAXB":60640,"Ġroses":60641,"ĠLiam":60642,"sizei":60643,"Ġgetchar":60644,"Ġtarde":60645,"-tooltip":60646,"Ġqualifier":60647,"ĠIntermediate":60648,"_Window":60649,"ĠMalta":60650,"Disconnect":60651,"ewhere":60652,"Campo":60653,"Ġirrational":60654,"ledo":60655,"ĠDN":60656,"ARGV":60657,"Ġoutro":60658,"Ġthirteen":60659,"Joseph":60660,"MAR":60661,"/gl":60662,"Jess":60663,"ĠPsychiat":60664,"ĠpaddingBottom":60665,"-loop":60666,"/fonts":60667,"_seen":60668,"Teams":60669,"ReactDOM":60670,"(man":60671,"(xpath":60672,".getSimpleName":60673,">(*":60674,"ĠPvt":60675,"Ġelders":60676,"Ġpies":60677,".userAgent":60678,"-region":60679,"ĠGreeks":60680,"(fragment":60681,"stu":60682,"Ġcouncils":60683,"Ġstamina":60684,"ĠGoddess":60685,"西":60686,"Ġphilosophers":60687,"Ġpersone":60688,"ĠLose":60689,"ĠCLR":60690,"ĠDocs":60691,"Ġsoak":60692,"ĠHOLDER":60693,"Ġbells":60694,"hashCode":60695,"RATE":60696,"_WEIGHT":60697,"inous":60698,"endra":60699,"ophobic":60700,"Ġprose":60701,"Ġfinely":60702,"/oauth":60703,"(space":60704,"adge":60705,"ĠMama":60706,"ĠstringBuffer":60707,"Ġstint":60708,"Ġmisma":60709,"Ġvillains":60710,"ĠCrimea":60711,"Ġdiploma":60712,"ĠпоÑģл":60713,"ĠBea":60714,"(join":60715,"Ġíķ´":60716,"CHAT":60717,"pering":60718,"ĠCros":60719,"Ġmonkeys":60720,"Ġpreds":60721,"yla":60722,",,,":60723,"Ġvibrator":60724,"ĠNU":60725,"åħĪ":60726,"fant":60727,"zet":60728,"Ġbietet":60729,"unft":60730,"sworth":60731,".Flow":60732,"Ġpsyched":60733,"ĠContinental":60734,">t":60735,"Ġquilt":60736,".UP":60737,"Ġexpansive":60738,"Dispose":60739,"(language":60740,"Caps":60741,"_ZONE":60742,"Ġrecycle":60743,"ĠManaged":60744,"currentColor":60745,".broadcast":60746,"signIn":60747,".prom":60748,"llu":60749,"ueblo":60750,"Ġpunches":60751,"Ġautomat":60752,"Ġassigning":60753,"ĠcreateUser":60754,"ĠAllied":60755,"Ġconductor":60756,"Ĥ¨":60757,"Ġsaddle":60758,"Ġdni":60759,"omedical":60760,"-West":60761,"PositiveButton":60762,"Ġitalic":60763,"?[":60764,"(trigger":60765,"Ġelephants":60766,"\":\"\",\"":60767,"Ġcaliber":60768,"rafted":60769,"digits":60770,"Ġmarshal":60771,"milliseconds":60772,"markers":60773,"mom":60774,"/place":60775,"Ġholistic":60776,":t":60777,"#,":60778,"Ġboto":60779,"Ġnausea":60780,"ĠShooting":60781,"itech":60782,"ĠtextStatus":60783,"())Ċ":61004,"ADDRESS":61005,"BST":61006,"etzt":61007,"ĠQgs":61008,"Sense":61009,"ExceptionHandler":61010,"ĠChu":61011,".getOwnProperty":61012,"Ġexercised":61013,"iotic":61014,"ĠReleases":61015,"Ġpinterest":61016,"olie":61017,"isoft":61018,"Ġsequencing":61019,"Ġpadre":61020,"]));čĊ":61021,"(radius":61022,".med":61023,"ainties":61024,".ObjectModel":61025,"Ġemple":61026,"Ġseguro":61027,"Stars":61028,"Ġqualitative":61029,"lemn":61030,"á»±":61031,">\").":61032,"Ġgx":61033,"-cert":61034,"ĠASTM":61035,"Ġfullname":61036,"Ġtelemetry":61037,"ĠCambodia":61038,"_ul":61039,"ĠClare":61040,"CUSTOM":61041,"QC":61042,"ĠUns":61043,"ĠHTTPS":61044,"ĠParkinson":61045,"ancybox":61046,"','.":61047,"Tue":61048,".getLast":61049,"Ġabi":61050,"Äħd":61051,"Ast":61052,"ĠEditing":61053,".Unity":61054,"jmp":61055,"Ġmats":61056,"ĠsharedPreferences":61057,"Captain":61058,".pageSize":61059,"Ġrtl":61060,"Ġanmeld":61061,"RuntimeObject":61062,"Ġdemande":61063,"(\";":61064,"seite":61065,"-headed":61066,"ĠKra":61067,"ĠFONT":61068,"`\\":61069,"ClassNotFoundException":61070,".avg":61071,"atical":61072,"Aj":61073,"Ġpermitting":61074,"Proj":61075,"ERRQ":61076,"Ġcreampie":61077,"ĠBuyer":61078,"-modules":61079,"ĠSundays":61080,"|`Ċ":61081,"Ġdaytime":61082,"Ġ+(":61083,"Ġglitch":61084,"ĠOperand":61085,"Ġtoxins":61086,"inya":61087,"DNS":61088,"ĠSas":61089,"Cake":61090,"ĠNationals":61091,".addTo":61092,"Ġsinking":61093,"Ġcomprehension":61094,"Ġscor":61095,"agements":61096,"Ġtard":61097,"Ġmarching":61098,"ĠMTV":61099,"Ġsane":61100,"CreateInfo":61101,"ắ":61102,"ĠendIndex":61103,"ĉlayout":61104,"ĠåIJį":61105,"SITE":61106,"ĠTHERE":61107,"Ġ[{'":61108,"opathic":61109,"Ġtransmitter":61110,"/body":61111,"Ġpund":61112,"ĠClosing":61113,"Ġsetattr":61114,"Ġbounded":61115,"Atlas":61116,"suming":61117,"(times":61118,"parer":61119,"ynom":61120,"feit":61121,"Ġfrem":61122,"-leg":61123,"ĠBras":61124,">#":61125,"Ġì¶ľëł¥":61126,"ĠINSTANCE":61127,"ĠCouch":61128,"_hosts":61129,"likelihood":61130,".Marker":61131,"ĠMasks":61132,"Ġcereal":61133,"utilities":61134,"Ġelemental":61135,"Ġdistorted":61136,"inactive":61137,"cry":61138,"WL":61139,"UPPORTED":61140,".Throws":61141,"/schema":61142,"serie":61143,".\"',":61144,"ĠBenedict":61145,"-picker":61146,"iggs":61147,"ĠPirate":61148,"åij¨æľŁ":61149,"ĠThema":61150,"ĠSouthampton":61151,"ĠarrayWith":61152,"ĠPaula":61153,"Ġpredictor":61154,"-Ass":61155,".userid":61156,"Ġperi":61157,"Ġexaggerated":61158,"urate":61159,"arseille":61160,"ĠConcent":61161,"ĠPik":61162,"Ġ@_;ĊĊ":61163,"Ġformations":61164,"Ġdenomin":61165,"\"/>.Ċ":61166,"endedor":61167,"Ġpancre":61168,"Ġamt":61169,"ĠonResume":61170,"onDelete":61171,"ĠBCH":61172,")(\"":61173,"movement":61174,"Ġpotassium":61175,"":69726,"ĠPPC":69727,"isz":69728,"akeFromNib":69729,"ĠDisp":69730,"ĠAthletics":69731,"Ġnightclub":69732,"GOOD":69733,".setGeometry":69734,"+[":69735,"/send":69736,"Ġbinaries":69737,"Ġráp":69738,":req":69739,"-consuming":69740,"ertime":69741,"UPDATED":69742,"_nullable":69743,"VIN":69744,"ulia":69745,"cyan":69746,"Ġmisunderstanding":69747,"orical":69748,"degrees":69749,"Leading":69750,".AR":69751,"ickest":69752,"Nuevo":69753,"uforia":69754,"Ġgoodies":69755,"Ġfores":69756,"()<<\"":69757,"ademic":69758,"ActionCreators":69759,"servername":69760,"(nt":69761,"dbContext":69762,"Ġairborne":69763,"Ġexhibitions":69764,"cele":69765,"Ġtela":69766,"":69782,".setPreferredSize":69783,"ĠMID":69784,"ĠAless":69785,"Ġhorsepower":69786,"Ġatm":69787,"ĠPackaging":69788,"Ġciphertext":69789,"RequestMethod":69790,"Ġbeiden":69791,"è£":69792,"ĠPOW":69793,".WriteHeader":69794,"director":69795,"-but":69796,"ãģłãģķãģĦ":69797,"incer":69798,"_dn":69799,"!!!!!":69800,"Ġmanufactures":69801,".TextUtils":69802,"Ġconsciously":69803,"Ġbounced":69804,"culture":69805,"ĠSpar":69806,"ĠPiper":69807,".press":69808,"-owner":69809,"Ġevaluator":69810,"ĠSTREAM":69811,".PictureBoxSizeMode":69812,"Ġsugars":69813,"ScreenWidth":69814,"ĠnextState":69815,"Ġivory":69816,"Ġbrunch":69817,"density":69818,"_OW":69819,"ĠCoronavirus":69820,"ĠCFR":69821,"bak":69822,"\\Category":69823,"æķ°ç»Ħ":69824,"Ġinvokevirtual":69825,"}()Ċ":69826,"Ġsujet":69827,"-marker":69828,"isdigit":69829,"ĠMobil":69830,"ĠJsonRequestBehavior":69831,"_REMOTE":69832,".existsSync":69833,"Ġriches":69834,".presenter":69835,"ĠglColor":69836,"Ġhanya":69837,"Ġfortress":69838,"Ġflashed":69839,"viz":69840,"requently":69841,"buat":69842,"$con":69843,">|":69844,".Func":69845,"Ġhumorous":69846,"uem":69847,".ZERO":69848,"ĠSTL":69849,"ĠBuk":69850,"/sample":69851,"ĠGros":69852,"Recipes":69853,"Ġinflated":69854,"Ġswung":69855,":F":69856,"Facing":69857,".Theme":69858,"ник":69859,"Ġsplendid":69860,"ĠrequestId":69861,".CenterScreen":69862,"/autoload":69863,"embedded":69864,"_depart":69865,"ĠPorts":69866,"à¹ĥ":69867,"айд":69868,"discussion":69869,"_consum":69870,"Ġscouts":69871,"Ġcolabor":69872,".Stage":69873,".nano":69874,"eldorf":69875,"Ġgemacht":69876,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":69877,"Ġpolicymakers":69878,"_PKT":69879,",Th":69880,"oky":69881,"_UID":69882,"Ping":69883,"Ġorchest":69884,"Ġoptics":69885,"uhan":69886,"ĠXOR":69887,"Ġespañol":69888,"ĠAdidas":69889,"rng":69890,"mans":69891,".vstack":69892,"Ġgetaway":69893,"Ġhierarchical":69894,"anoia":69895,"ĠBitmapFactory":69896,"realm":69897,"ĉap":69898,"_apps":69899,"-divider":69900,".drawer":69901,"ĠHARD":69902,"'];?>Ċ":69903,"-packed":69904,"æ²»":69905,"_STRUCTURE":69906,"[Y":69907,"iParam":69908,"(eq":69909,"Ġencompasses":69910,"Ġ\\ĊĊ":69911,"->[":69912,"&utm":69913,"groupon":69914,"strate":69915,"DY":69916,"omorphic":69917,"':[":69918,"Ġgravitational":69919,"ĠMicha":69920,"ĠTencent":69921,"Ġcoached":69922,"ì¶ľ":69923,"ÑĥменÑĤ":69924,"/mobile":69925,"MouseDown":69926,"bud":69927,"ĠYas":69928,"ĠProviders":69929,"NZ":69930,"ĉreport":69931,"errmsg":69932,"ĠimagePath":69933,"acterial":69934,"ĠManga":69935,"wicklung":69936,"(usuario":69937,"\"));čĊčĊ":69938,"/***":69939,"Ġorganise":69940,"Indexed":69941,"_QUAL":69942,"(PyObject":69943,"Ġsurrendered":69944,"POCH":69945,"ĠNOTES":69946,"\\\\\"":69947,"-job":69948,"Ġseventy":69949,"####Ċ":69950,"ĠManor":69951,"Ġdownright":69952,"Ġtimeframe":69953,"insurance":69954,"checker":69955,"ĠSECRET":69956,"Ġechoes":69957,"ĠCarmen":69958,".setHorizontalAlignment":69959,"ĠisChecked":69960,"ĠTOR":69961,"_nn":69962,"('(":69963,"FetchRequest":69964,"ĠPrinted":69965,"Fluid":69966,"ĠSTACK":69967,"GES":69968,"aigned":69969,"igor":69970,".Unknown":69971,"CBC":69972,"ĠCarlson":69973,".URI":69974,"Ġplight":69975,"/start":69976,"ĠPersonnel":69977,"ĠPREFIX":69978,",**":69979,"Ġlimite":69980,"_heat":69981,"%ï¼Į":69982,"ĠDonne":69983,"getNode":69984,"ĠScientology":69985,"Ġcomet":69986,"Ġwenig":69987,"Aside":69988,"ĠMPEG":69989,"'?":69990,"variably":69991,".endDate":69992,"Ġuncont":69993,"ĠScores":69994,"ĠLoginForm":69995,".generated":69996,",ch":69997,"-mar":69998,"ĠNed":69999,"ĠeventId":70000,"+p":70001,"ĠSIN":70002,"/reset":70003,".REACT":70004,"ĠMessi":70005,"_RANK":70006,".writeFile":70007,"Ġcripp":70008,"esthetic":70009,"ERSIST":70010,"Ġreimbursement":70011,"CurrentValue":70012,"Ġunin":70013,"DownLatch":70014,"ĠpaddingRight":70015,"Ġstocked":70016,"/'.":70017,"Ġrepayment":70018,"trak":70019,"/backend":70020,"Ġизмен":70021,"CSR":70022,"Ġpreventive":70023,"Ġpantalla":70024,"_trim":70025,"Pedido":70026,"hospital":70027,"Ġmanageable":70028,"routeParams":70029,"textures":70030,"......ĊĊ":70031,"Ġsélection":70032,"NameValuePair":70033,"Ġpollut":70034,"Modes":70035,"ĠLaud":70036,"jay":70037,"ĠUrs":70038,"Ġsigner":70039,"ĠJJ":70040,"ĠCherokee":70041,"_EXISTS":70042,"Ġdwar":70043,"Ġ($('#":70044,"Ġreef":70045,">{$":70046,"ĠBaylor":70047,"ĠModelState":70048,"-_":70049,"ĠStructures":70050,"Ġsouvent":70051,"Specify":70052,"(pipe":70053,"Ġfracking":70054,"ĠGPA":70055,"Ġbele":70056,"ĉĉĉĉĉĉĉĠĠĠ":70057,"ĠMinority":70058,"Ġtud":70059,"Ġopenness":70060,"ĠIllustrated":70061,"Ġoxidation":70062,"ĠNK":70063,"ĉUpdate":70064,"ĠEMS":70065,"ĠTeddy":70066,"Ġgenerals":70067,"ĉMat":70068,"Ġradios":70069,"ĠAntique":70070,"conomy":70071,"ĠSquadron":70072,")','":70073,"声":70074,"Ġyoure":70075,"ĠMainPage":70076,"Ġbehaviours":70077,"enght":70078,"(@\"%@\",":70079,"Ġtestcase":70080,"ĠCompilation":70081,"Ġflavours":70082,"ĠExtend":70083,"illator":70084,"Ġcoh":70085,"Ġspline":70086,"ĠKG":70087,"-pay":70088,"Ġcommunism":70089,"ĠBusinesses":70090,"ocking":70091,".MaxLength":70092,"assandra":70093,"quiring":70094,"adden":70095,"ĠJeb":70096,"_fault":70097,"[file":70098,"Ġprominence":70099,"disciplinary":70100,"âĢĶthey":70101,"_extent":70102,"ĠVIC":70103,"Ġentails":70104,".partner":70105,"Ġhippoc":70106,"League":70107,"çĶ·":70108,"wipe":70109,"-spinner":70110,"Ġsalute":70111,"ĠSurgical":70112,"(outputs":70113,"worked":70114,"[strlen":70115,"appointed":70116,"ĠHeg":70117,"ĠACPI":70118,"([^":70119,"uala":70120,"_tol":70121,"ĠRit":70122,".Payment":70123,"kowski":70124,"Ġwalmart":70125,"requirements":70126,"ĠFINSEQ":70127,"_BACKGROUND":70128,"ĠOsborne":70129,"(errorMessage":70130,"Reporting":70131,"Ġauctions":70132,"Ġcombos":70133,"ĠNoticed":70134,"_oct":70135,"Ġprimero":70136,"taire":70137,"_hr":70138,"Ġмод":70139,"Ġcontradictory":70140,"=\"@":70141,"achines":70142,"(optarg":70143,"ĠPenguin":70144,"ĠAbbas":70145,"Ġsublime":70146,"Ġpageable":70147,"ĠDefensive":70148,"Ġdistinctly":70149,"ĠAutomatically":70150,"Understanding":70151,"EqualityComparer":70152,"gota":70153,"Ġ\"::":70154,"Ġpulver":70155,"ĠBattles":70156,"Ġunparalleled":70157,"TCHA":70158,"Ġconstrued":70159,"-aff":70160,"Ġprecursor":70161,"-lfs":70162,"Ġmaduras":70163,"ĠDaisy":70164,"ĠArbeits":70165,".Management":70166,"ĉIn":70167,"Ġrobes":70168,"Ġspéc":70169,"âĢľ(":70170,"Ġmaternity":70171,"extent":70172,"ĠSpacer":70173,"DidAppear":70174,"ĉus":70175,".getRequestDispatcher":70176,"(cols":70177,"Ġplummet":70178,"ìħ":70179,"Ġ{ĊĊĊĊ":70180,"érica":70181,"ĠSizes":70182,".enum":70183,".Highlight":70184,"Ġ!!}ĊĊĊ":70193,"Wenn":70194,"Ġclimax":70195,"Ġcrem":70196,"_that":70197,"[â̦":70198,"_domains":70199,"_REPLY":70200,"Ġcompleta":70201,"VEST":70202,"_particle":70203,"Ġsop":70204,"Ġfatalities":70205,"implify":70206,"ĠSKF":70207,"Ġinfusion":70208,"ĠJavier":70209,"Ġballet":70210,"Ġamigo":70211,".want":70212,"Ġcollagen":70213,"ĠLawyer":70214,".Statement":70215,".rt":70216,"baar":70217,"EndPoint":70218,"ĠBek":70219,"SHIP":70220,"Ġpatriarch":70221,"ĠAunt":70222,"_TM":70223,"ĠmÃŃn":70224,"Ġmastered":70225,"WXYZ":70226,"Ġespos":70227,"=logging":70228,"Ġrighteousness":70229,"torrent":70230,"Ġbst":70231,"_CHAIN":70232,"Ġoutskirts":70233,"(rotation":70234,"Ġ'.')":70235,"igrants":70236,"+lsi":70237,"ĠCCTV":70238,"_PHASE":70239,".azure":70240,"_Process":70241,"vae":70242,"ĠTropical":70243,"ĠAnkara":70244,"imageView":70245,"_RUNNING":70246,"Ġ*)__":70247,"ến":70248,"(cli":70249,"scatter":70250,"Ġsche":70251,"Registrar":70252,"Ġairing":70253,"Ġpyplot":70254,"isión":70255,"/customer":70256,"Ġsimplement":70257,"Ġclassy":70258,"ĠDWC":70259,"ĠBashar":70260,"ĠDEVELO":70261,"ĠVick":70262,"avail":70263,"ĠHö":70264,"_extend":70265,"drFc":70266,".isNotBlank":70267,"Ġplais":70268,"|}Ċ":70269,"Ġpornofil":70270,"labs":70271,"Ġhaus":70272,"Ġoriginating":70273,"Ġsurrounds":70274,"ĠQUAL":70275,"meg":70276,"/logger":70277,"[obj":70278,"Ġirresponsible":70279,"ĠPublicKey":70280,"HONE":70281,":'/":70282,"ibox":70283,"ĠFVector":70284,"|{Ċ":70285,"ataloader":70286,"hawks":70287,"HDR":70288,"Ġescalation":70289,"ĠPodsDummy":70290,"elite":70291,"Ġpresup":70292,"Cached":70293,">G":70294,".optimizer":70295,"ĠVisible":70296,"´Ģ":70297,"Ġnen":70298,"Ġpcs":70299,"ĠIdle":70300,"[Any":70301,"Ġkeyboards":70302,"ĠCOMPONENT":70303,"Ġtitanium":70304,"(mut":70305,"ĠLedger":70306,"Ġprosperous":70307,"etrofit":70308,"_LL":70309,"_patient":70310,"Ġpdata":70311,"Ġkontakte":70312,"Swipe":70313,"Ġcheerful":70314,"ĠHonduras":70315,"\"][$":70316,"Ġhemorrh":70317,"\":\"+":70318,"Ġleasing":70319,"Ġinstalls":70320,"ĠPax":70321,"ĠLogistics":70322,"Ġkinetic":70323,"ĠPhon":70324,"_movement":70325,"ĉbytes":70326,"Ġcinco":70327,"ĠMadness":70328,"\")+":70329,"ĠJE":70330,"_ij":70331,"SceneManager":70332,"ĠBust":70333,"ptest":70334,"aea":70335,"Ġbesser":70336,"ÃŃg":70337,"дин":70338,"(tasks":70339,"(\"(\"":70340,"setType":70341,"(outfile":70342,"ĉreset":70343,"ĠARC":70344,"Ġmúsica":70345,"ĠShelf":70346,"ĠminY":70347,"pch":70348,"Ġweiber":70349,"issor":70350,"Ġtrouve":70351,"ĉButton":70352,"Ġregenerated":70353,"Å£i":70354,"imachinery":70355,"blocking":70356,".dataTables":70357,"_frac":70358,"ĠAdvantage":70359,".visitMethod":70360,"éĩįæĸ°":70361,"Ġextrapol":70362,"Ġteasing":70363,"ĠHitch":70364,"ĠGeek":70365,"ESCO":70366,"Ġwich":70367,"ĉax":70368,"_decor":70369,"ĠscreenWidth":70370,"ĠSophia":70371,"Forgot":70372,".uni":70373,"ĠVenture":70374,"_collision":70375,"Ġlawmaker":70376,"(Edit":70377,"blers":70378,"ĠgetNext":70379,"âĢĶyou":70380,"MediaPlayer":70381,"ĠHorde":70382,"ĠCongressman":70383,"observations":70384,"ĉproperty":70385,"Ġ<--":70386,"CreatedAt":70387,"ubyte":70388,"Ġquarantine":70389,"Ġdistressed":70390,"_APB":70391,"ĠGoodman":70392,"ãĤ«":70393,"Ġrecomend":70394,"_PRINTF":70395,"DONE":70396,"Bindable":70397,"rstrip":70398,"centaje":70399,"ĠUnexpected":70400,"ĠSCHOOL":70401,"ĠProfessionals":70402,"ĠGPUs":70403,"Lesson":70404,"Exclusive":70405,"Ġatrav":70406,"ĠDank":70407,"ĠLawyers":70408,"ĠWalton":70409,">[]":70410,"Ġaloud":70411,"=\"../../../":70412,"Ġdebating":70413,"ĠAVG":70414,"_VOL":70415,"/cgi":70416,".deg":70417,":g":70418,".Infof":70419,"MeasureSpec":70420,".song":70421,"mtree":70422,"ulls":70423,"Jordan":70424,"ĠCovers":70425,"Ġattributable":70426,"Ġjedis":70427,"iatrics":70428,"Ġrotterdam":70429,"Ġmeld":70430,"ĠContentType":70431,"Ġmantle":70432,"Ġalice":70433,"_duplicate":70434,"/Internal":70435,"Ġfilesize":70436,"ĉfire":70437,"rese":70438,"ondere":70439,"Ġfamiliarity":70440,"ĠCrest":70441,"Ġkarma":70442,"Ġtorino":70443,"Ġmesa":70444,"/temp":70445,"Ġchir":70446,"ĠOverflow":70447,"Ġtenemos":70448,"unik":70449,"NEXT":70450,"Alle":70451,"Ġnxt":70452,"Mart":70453,"Ġatl":70454,"Ġperiodo":70455,"_you":70456,"Ġ})).":70457,"intestinal":70458,".AdapterView":70459,"Ġhesitant":70460,"Ġcomparatively":70461,".UInt":70462,"(viewModel":70463,"Ġsangat":70464,"ĠResponsive":70465,"ĠZack":70466,"âħ":70467,"JAVA":70468,"ĠFuller":70469,"ĠâĿ¤":70470,".Consumer":70471,"Ġank":70472,"Ġreactors":70473,"fuck":70474,"_rat":70475,"ĠsessionFactory":70476,"_backward":70477,"Ġscrambled":70478,"ĉth":70479,"Ġinsensitive":70480,"Ġchamps":70481,"Ġnginx":70482,"Ġconhec":70483,"ĠJasper":70484,".fm":70485,"StrictEqual":70486,"achsen":70487,"-Nov":70488,"lassen":70489,".integration":70490,"(lbl":70491,"Compose":70492,"ĠFon":70493,"Ãļ":70494,"Gratis":70495,"ĠLime":70496,"ĠAdapterView":70497,"Ġpoisoned":70498,"anchors":70499,"设计":70500,"']?>\"":70501,"Ġprocur":70502,"Italy":70503,".MONTH":70504,"ĠLUA":70505,"ĠLithuania":70506,"ĠHeads":70507,"_CHUNK":70508,"ĠPUSH":70509,"AspectRatio":70510,"Ġweg":70511,"Ġvids":70512,"ĠWein":70513,"ĉINT":70514,"sessionId":70515,"Industry":70516,"Ġdenounced":70517,"JKLM":70518,"ĠVanessa":70519,".Identifier":70520,"propri":70521,"Ġиг":70522,"Ġtécn":70523,"Ġmosaic":70524,"StreamReader":70525,"-Th":70526,"forth":70527,"Ġadherence":70528,"bate":70529,"Ġknights":70530,"sounds":70531,"Ġsalle":70532,"OMET":70533,"ãĤ¹ãĥĪ":70534,"-tm":70535,"ĠRhe":70536,".FileOutputStream":70537,"åĪĨç±»":70538,"ĠENG":70539,"holiday":70540,"ĠCongratulations":70541,")(Ċ":70542,"Ġaggregates":70543,"HOOK":70544,"ewire":70545,"Senator":70546,"Ġembeddings":70547,"epy":70548,"(COM":70549,"Ġrobber":70550,"äter":70551,"wang":70552,"_teacher":70553,"Ġresentment":70554,"Ġlettuce":70555,"erreur":70556,"(ic":70557,"ĠTactical":70558,"ĠContracts":70559,"Ġmænd":70560,"Ġsitios":70561,"Ġbastante":70562,"Ġnuevos":70563,"ĉNdrFc":70564,"ĠprivateKey":70565,"ucch":70566,"MMdd":70567,"Ġè¾ĵåĩº":70568,"umba":70569,"@foreach":70570,":\");ĊĊ":70571,"Ġslippery":70572,"ĠKeystone":70573,"Ġpioneering":70574,"_triangle":70575,"(\"Ċ":70576,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĠĠ":70577,"ĠIntervention":70578,"SCI":70579,"ĠcJSON":70580,"Ġterminating":70581,"ë¹Ħ":70582,"Ġbabys":70583,"Subset":70584,"Ġë¡":70585,"Ġseulement":70586,"Ġmuestra":70587,"Entre":70588,"以ä¸Ĭ":70589,"ngo":70590,"\"bytes":70591,"QRST":70592,"Ġypos":70593,"persona":70594,"ĠDeploy":70595,"cee":70596,"Ġà®":70597,".goal":70598,"Ġhabitats":70599,"ĠisAdmin":70600,"Ġexploiting":70601,"Ġventil":70602,"ĠBalls":70603,"اب":70604,"Ġmindfulness":70605,"(kwargs":70606,"Ġresembling":70607,"Ġchoir":70608,"ĠonBackPressed":70609,"ĠSECURITY":70610,"/gtest":70611,"Ġjustices":70612,"ĠintegerValue":70613,"blah":70614,"ĠAim":70615,"_finalize":70616,"keh":70617,"ĠComplexity":70618,"Ġaugust":70619,"getElementsByTagName":70620,"Ġpreach":70621,"Ġpronunciation":70622,"ĠTrash":70623,"-percent":70624,"_PRIV":70625,"ĠHunts":70626,"ĠCurse":70627,"uellen":70628,"Ġheavyweight":70629,"Xi":70630,"ĉselected":70631,"ĠMcCoy":70632,"å¼Ĥ常":70633,"|=Ċ":70634,"ĠBattlefield":70635,"ItemImage":70636,"Ġdeductions":70637,"ĠElemental":70638,"());//":70639,"ĠBurk":70640,"})čĊčĊ":70641,"swift":70642,"/function":70643,"Usually":70644,"_St":70645,"_feats":70646,"ĠIsValid":70647,"Ġzad":70648,"ImageContext":70649,"Ġclassname":70650,"Ġdonner":70651,"Ġ-->ĊĊĊ":70652,"Ġmotorcycles":70653,"+'/'+":70654,"ĠsetBackground":70655,"\\CMS":70656,".AllArgsConstructor":70657,"ĠLexington":70658,".examples":70659,"ĠPurs":70660,"PushMatrix":70661,"Ġ==============================================================":70662,".addTarget":70663,"pora":70664,"Fullscreen":70665,"Ġgoof":70666,"hlen":70667,"äge":70668,"ĠCURL":70669,"ĠInteresting":70670,"Ġretrieves":70671,"_Obj":70672,"inness":70673,"-----ĊĊ":70674,".tsv":70675,"(IM":70676,"ĠBraves":70677,"_ISR":70678,"osti":70679,"á»ĵ":70680,"ĠExterior":70681,"ĠCourtney":70682,"Ġresidues":70683,"Tier":70684,".*;čĊčĊ":70685,":black":70686,"webView":70687,"\"path":70688,"Ġmasa":70689,"]!='":70690,"ĠMatching":70691,"dur":70692,"Jvm":70693,"=context":70694,"_RING":70695,"Ġproponents":70696,"ĠQStringLiteral":70697,"Ġinflate":70698,"\">čĊ":70931,"_COST":70932,"ilinear":70933,"ĠWorkspace":70934,"Ġspel":70935,"agogue":70936,"ĠMillennium":70937,"ĠPopulate":70938,"Ġnid":70939,".parseColor":70940,"Solar":70941,"ĠGad":70942,"Ġì¤ij":70943,"ĠKamp":70944,"ĉrm":70945,"Ġbenz":70946,"ĠHonestly":70947,"Ġelectrode":70948,"ĠPrairie":70949,"ĠPROFILE":70950,"ĠOriental":70951,"ĠOLED":70952,"/copyleft":70953,"awaii":70954,"(products":70955,")\\<":70956,"-created":70957,".ManyToMany":70958,"\"How":70959,"ĠвÑĭп":70960,"Ġmitochondrial":70961,"_testing":70962,"(created":70963,"ĠgetField":70964,"_EVAL":70965,"].\"":70966,"ĠFSM":70967,"ĠRita":70968,"ĠåıĤæķ°":70969,"Ġcôt":70970,"ĠInsight":70971,"ĉmysqli":70972,"_timing":70973,"IDO":70974,")))))Ċ":70975,"COVERY":70976,".imag":70977,"CDF":70978,"lust":70979,"ickt":70980,"_FP":70981,".','":70982,"gcc":70983,"Ġkurz":70984,"_pwm":70985,"Ġodpowied":70986,"ĠBarrier":70987,"/***************************************************************************Ċ":70988,"pak":70989,"-Israel":70990,"ĠRutgers":70991,"ĠselectedItem":70992,"ĠRamirez":70993,"Farm":70994,"Ġcalendars":70995,"gzip":70996,"Ġblockbuster":70997,"ĠPlymouth":70998,"çľĮ":70999,"responses":71000,".DialogInterface":71001,"-grand":71002,"ĠgetSource":71003,"Ġdejtings":71004,"Ġtieten":71005,"Ġcondemnation":71006,"Ġcontinuar":71007,".MockMvc":71008,"/english":71009,"ĠMediaPlayer":71010,"computed":71011,"ĠClippers":71012,"(delegate":71013,".Slf":71014,"Ġë¡ľ":71015,"ĠTide":71016,"Ġihrem":71017,"ĠWan":71018,"ÑĥÑİÑī":71019,"}><":71020,"Discussion":71021,"Ġwatts":71022,"-minus":71023,"ĠJuliet":71024,"éĽħ":71025,"Ġconcluding":71026,"andscape":71027,"Ġúltima":71028,"ĠDERP":71029,"ĠsignUp":71030,"ĠSecondly":71031,"WAIT":71032,"lds":71033,".callbacks":71034,"(hour":71035,"imators":71036,"volent":71037,"AAF":71038,"edriver":71039,"ĠMathematic":71040,"'":71042,"{j":71043,"_ABORT":71044,"Ether":71045,"Ġeducator":71046,"Ġprecaution":71047,"Ġfingertips":71048,"getVar":71049,"camatan":71050,"-debug":71051,"ĠRAF":71052,"[arg":71053,"Ġraced":71054,"Ġtsunami":71055,".flink":71056,"Ġglyc":71057,"uko":71058,"ĠMultiply":71059,"Ġredistribution":71060,"AGO":71061,"ĠRoutine":71062,"Ġopr":71063,"(lower":71064,"ĠFunktion":71065,".dk":71066,"Ġegt":71067,"_BASIC":71068,"syscall":71069,"ĠLSD":71070,"ĠDuplicate":71071,"_sell":71072,"ĠerrorHandler":71073,"_ips":71074,"Ġerv":71075,"annie":71076,"(resourceName":71077,"Ġbottled":71078,"Ġcrawling":71079,"egment":71080,".setTag":71081,"Ġrss":71082,"ĠQuarry":71083,"_exact":71084,".jwt":71085,"ĠBoards":71086,"opi":71087,"Ġnasal":71088,"ĠXYZ":71089,".ud":71090,"Northern":71091,"Ġactivating":71092,"edx":71093,"ovah":71094,"Ġindx":71095,"AlertDialog":71096,"Ġtienes":71097,"annya":71098,"_pan":71099,"(decimal":71100,".Dict":71101,"Ġsubsidiaries":71102,"ProductName":71103,"Few":71104,"dato":71105,"odied":71106,"-under":71107,"Ġê²ĥ":71108,"çīĪæľ¬":71109,"atism":71110,"[Math":71111,".'<":71112,"(infile":71113,"Ġdenotes":71114,"$class":71115,"_SECURITY":71116,"Ġsewage":71117,"melon":71118,"(Character":71119,"/github":71120,"Ġglaring":71121,".Guid":71122,"_sparse":71123,"ĠMargin":71124,"_dns":71125,"Ġmeiner":71126,"Ġleftist":71127,"ĉloc":71128,"abytes":71129,"Ġequipments":71130,"expo":71131,"ĠSomerset":71132,"EK":71133,"æį¢":71134,"Ġlecturer":71135,"Ġmemiliki":71136,"æł¸":71137,"ç´ł":71138,"pron":71139,":pointer":71140,"borrow":71141,"ĠProtective":71142,"_cf":71143,"ĠÐķÑģли":71144,"bpp":71145,"';ĊĊĊĊ":71146,"aturally":71147,"_NAV":71148,"Ġpeptide":71149,">d":71150,"Ġifstream":71151,"_FACTORY":71152,"');//":71153,"joined":71154,"mong":71155,"Ġtimespec":71156,"Ġdestabil":71157,"Ġautop":71158,"-limit":71159,"publication":71160,"ĠDenn":71161,".Memory":71162,"(skb":71163,"ĠAnaheim":71164,"_RETURNTRANSFER":71165,"oueur":71166,"(_('":71167,"legt":71168,"istingu":71169,"ĉpriv":71170,"Ġredirects":71171,"Mt":71172,"Ġalleen":71173,"ĠPointF":71174,"Ġomin":71175,"Ġcitt":71176,"ĠTage":71177,"ĠWalls":71178,"á»ī":71179,"Ġoccupying":71180,"xBF":71181,"rangle":71182,"Ġrelational":71183,"-org":71184,"Ġjpg":71185,"-derived":71186,"Ġmalfunction":71187,"ĠBenson":71188,"(scroll":71189,"ĠXD":71190,"Holy":71191,"(commands":71192,"Ġtipping":71193,"Ġprimitives":71194,"Ġsexle":71195,"CallCheck":71196,"ĠMASTER":71197,"_TEAM":71198,".setRequestHeader":71199,"_specs":71200,"Ġserge":71201,".Master":71202,"Ġims":71203,".SpringBootTest":71204,"paypal":71205,"ĠWANT":71206,".Inst":71207,"ĠCarpet":71208,"Ġwrongly":71209,"($('.":71210,"Ġbild":71211,".Roll":71212,"ĠUrb":71213,"-can":71214,"ãģıãģłãģķãģĦ":71215,"oliberal":71216,"čĊčĊ":71610,"ĠMahm":71611,"}\";ĊĊ":71612,"Ġdq":71613,"ĠPublishers":71614,"ĠAmpl":71615,"ĠDanielle":71616,"Ġtern":71617,"èµ·":71618,"noÅĽÄĩ":71619,"ein":71620,"ĠAsyncStorage":71621,"unger":71622,"rouw":71623,"Ġscissors":71624,"/assert":71625,".bucket":71626,"/archive":71627,"_Man":71628,"Ġintoler":71629,"Ġ()=>":71630,"ĠÐĴÑĭ":71631,"Ġsai":71632,".xy":71633,".\"čĊ":71634,"Ġurinary":71635,"esub":71636,"ISTICS":71637,"Ġκ":71638,"Ġcompliments":71639,"ĠtypingsJapgolly":71640,"ihar":71641,"Expansion":71642,"ĠServing":71643,"_students":71644,"ĠXBOOLE":71645,"(il":71646,"Ġì²ĺ":71647,"Ġjó":71648,"(tol":71649,"(JS":71650,"ĉCG":71651,"ĠDRAW":71652,"twig":71653,"Ġoat":71654,"_smooth":71655,"ĠCSL":71656,"Ġosob":71657,"Ġensuing":71658,"Ġbanker":71659,"ĠBackpack":71660,"_ping":71661,"Ġwishlist":71662,"=ax":71663,"ĉĠĠĠĊ":71664,"Disney":71665,"steady":71666,"\">%":71667,"Ġprophets":71668,"ĠZX":71669,"Ġminimalist":71670,".PLAIN":71671,"Seattle":71672,".ordinal":71673,"ĠPIPE":71674,"Ġretorna":71675,"Ġjugador":71676,"ĠBret":71677,"ĠâĶľ":71678,"Ġplush":71679,"ULATOR":71680,"Sorting":71681,".gridy":71682,"ectomy":71683,"_activ":71684,"rack":71685,"Interactive":71686,"ĠAntarctica":71687,"Ġvengeance":71688,"enso":71689,"_known":71690,"upplier":71691,".Modules":71692,"ĠConnectionState":71693,"éļIJèĹı":71694,"@FindBy":71695,"Ġplacer":71696,"\\model":71697,"<()>":71698,".isSuccessful":71699,"-good":71700,"bz":71701,"ĠDraco":71702,"Assistant":71703,"-extra":71704,"аблиÑĨ":71705,"Ġhypocrisy":71706,"Ġtst":71707,"ĠAgr":71708,"$txt":71709,"Ġlogistic":71710,"licensed":71711,"ĠHof":71712,"Ġtat":71713,"(iv":71714,"Ġintoxic":71715,"postId":71716,"_strike":71717,"Ġhumiliation":71718,"pcodes":71719,"\"sync":71720,"(recipe":71721,"+N":71722,"rente":71723,"ĉClient":71724,"ycopg":71725,"ĠZurich":71726,"ĠProfiles":71727,"Countries":71728,"Ġpict":71729,"Ġrollout":71730,"requencies":71731,"Ġpatched":71732,"Ġcartridges":71733,"Ġshading":71734,"Jar":71735,"Ġsalvage":71736,"ĠTaxes":71737,"Ġstandby":71738,"aporan":71739,"Eigen":71740,".angular":71741,"ĠNested":71742,"享":71743,"ĠisVisible":71744,"ĠDwight":71745,"_BRANCH":71746,".Delay":71747,"Ġkend":71748,"Ġfacilitated":71749,".flatMap":71750,"Ġsanta":71751,"ĉSend":71752,"/messages":71753,"ĠofType":71754,"ĉswap":71755,"#plt":71756,"ĠTurks":71757,"NES":71758,"Ġprogressively":71759,"ĠResidence":71760,"ĠTREE":71761,"Ġnoen":71762,"dio":71763,"Ġnelle":71764,"Ġsogar":71765,"itti":71766,"weekly":71767,"Ġambiguity":71768,"_Settings":71769,"Ware":71770,".neo":71771,"_DST":71772,"Ġæĸ¹":71773,"prep":71774,"lobby":71775,"@email":71776,"/movie":71777,"Ġfunkc":71778,"ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĊ":71779,"ÂŃs":71780,"Ġguardians":71781,"-pos":71782,"Ġconfiguring":71783,"ĠCPS":71784,"ĠDeus":71785,"Ġvidéos":71786,"_empresa":71787,"Ġslapped":71788,"',Ċ":71820,"_XDECREF":71821,"ĠBuzzFeed":71822,"_MARGIN":71823,"PLOY":71824,".small":71825,"ĠmimeType":71826,"Ġholog":71827,"ĉcamera":71828,"lias":71829,"Ġsuspense":71830,"odynam":71831,"bau":71832,"Ġgraveyard":71833,"_named":71834,"\":\"'":71835,"Ġ************************************************":71836,"ĠgameOver":71837,"ĠLENGTH":71838,"ĉscreen":71839,"ĠdoInBackground":71840,"_dependencies":71841,"Ġrtc":71842,"/up":71843,"_ROM":71844,"Hall":71845,"Ġdeficiencies":71846,"(te":71847,"'#":71848,"_equiv":71849,"Ġpreorder":71850,"ĠAxe":71851,"омÑĥ":71852,".sendFile":71853,"Ġfilt":71854,"ĠLimits":71855,"ĠCavaliers":71856,".discount":71857,"âĨIJ":71858,"ĠWit":71859,"QRSTUV":71860,"Ġij":71861,"Ġtegen":71862,"Ġ:\",":71863,"difficulty":71864,"punkt":71865,"ĠEmails":71866,"chlor":71867,"(fun":71868,".Uint":71869,"ĠStall":71870,"_verified":71871,"uD":71872,"FileType":71873,"Ġpleasures":71874,"Ġjudiciary":71875,"Ġsham":71876,"ipur":71877,"_PLUS":71878,"offers":71879,"(foo":71880,"_GT":71881,"ĉcore":71882,"ENTION":71883,"ĠLiberation":71884,"CommandLine":71885,"_department":71886,".Ar":71887,"_neighbor":71888,"ĠSubmitted":71889,"ĠĊ":96121,"Ġdroits":96122,"Ġhomosexuals":96123,"Ġabduction":96124,"ĉwidget":96125,"$headers":96126,"ĠDAR":96127,"Ġfla":96128,"threat":96129,"Ġlouis":96130,".GetProperty":96131,"\"Just":96132,"(frames":96133,"ryo":96134,"profession":96135,"|i":96136,"íķ´ìĦľ":96137,"(sv":96138,"Ġunrecognized":96139,"Ionic":96140,"Fashion":96141,"ScreenState":96142,"ĠIncoming":96143,"NotNil":96144,"Ġsyncing":96145,"emie":96146,"Ġthermo":96147,"_procs":96148,"Ġinconsistency":96149,"religious":96150,".mj":96151,"Ġpersonn":96152,"Ġmomentos":96153,"orarily":96154,"ĠæĬ":96155,"_neurons":96156,"Illustr":96157,"imoto":96158,"ilik":96159,"ĠWoj":96160,"Trading":96161,"Ġappare":96162,"Ġentreprises":96163,"achat":96164,"Ġ¬":96165,"Ġneigh":96166,"BUTTONDOWN":96167,"ĠMaher":96168,"aghan":96169,"-hash":96170,"\"f":96171,"Ġclientele":96172,".addButton":96173,"ĉSP":96174,"Qi":96175,"Ġgrated":96176,"POSITE":96177,":>":96178,"ĠHowell":96179,"ĠComparative":96180,"ĠISC":96181,"ÂŃi":96182,"Ocean":96183,"Davis":96184,"ĠFilme":96185,"Wins":96186,"ĠJIT":96187,"occer":96188,"ĠCorm":96189,"ENCHMARK":96190,"rchive":96191,"icação":96192,"Ġmata":96193,"Ġchildbirth":96194,"ĠOptionally":96195,"Ens":96196,"Ġxhttp":96197,"Ġelucid":96198,"_OscInitStruct":96199,"))):Ċ":96200,"Ġintuit":96201,"ĠDonate":96202,"Ġcorrelates":96203,">Delete":96204,"Ġequipe":96205,"Ġboca":96206,"Ġinflatable":96207,"erah":96208,"ĠDateTimeKind":96209,"Ġcalves":96210,"\\Lib":96211,"Ġemlrt":96212,"ĠTrilogy":96213,"ĠPanc":96214,"ĠDuis":96215,"ĠpelÃŃcula":96216,"WARDS":96217,"_DETECT":96218,"-sectional":96219,"dhcp":96220,"ForRow":96221,"-destruct":96222,"ĠPresenter":96223,"/slick":96224,",on":96225,"ĠCitadel":96226,"loggedin":96227,"_subtype":96228,"Ġsigue":96229,"Ġcuring":96230,"ĠFirewall":96231,"Ġfluorescence":96232,"ĠItalians":96233,"иÑĤÑģÑı":96234,".getStyle":96235,"InSeconds":96236,"jie":96237,"-Smith":96238,"Ġxlink":96239,"Ġsubmissive":96240,"онÑĤ":96241,"arbonate":96242,"ĠFaul":96243,"_goals":96244,"ĠCommissioners":96245,"chartInstance":96246,"_POSTFIELDS":96247,"Ġmedial":96248,"Ġmanos":96249,"Ġdelt":96250,"svm":96251,".Apis":96252,"ephy":96253,"Ġasympt":96254,"ĠappDelegate":96255,"Ġimprobable":96256,"cka":96257,"simd":96258,"/Error":96259,".âĢĵ":96260,"ĠPTS":96261,"deer":96262,"Ġsina":96263,"magnitude":96264,"IDADE":96265,"']}'":96266,"Ġmayores":96267,"ĉcomment":96268,"/console":96269,"\"@":96270,"volt":96271,".sell":96272,"ĠMacy":96273,"Ġmelod":96274,"Ġimágenes":96275,"_chg":96276,"Ġinout":96277,"idente":96278,")'),Ċ":96279,"dni":96280,".blob":96281,"Ġtypography":96282,"Ġeerie":96283,"_OID":96284,"pesan":96285,"ajan":96286,"Ġchopping":96287,"Ġbluff":96288,"adf":96289,"_bases":96290,".Formatter":96291,"Ġ\\%":96292,"ĠPageInfo":96293,"Carrier":96294,"ĠCalibration":96295,"como":96296,"-bodied":96297,"Ġfinancier":96298,"ĠINA":96299,".ERR":96300,"Ġhoodie":96301,"ĠSanity":96302,"guarded":96303,".opendaylight":96304,"ISMATCH":96305,"Highlights":96306,"ünk":96307,"aniem":96308,"angered":96309,"assignments":96310,"Ġregistrado":96311,"ĠUPPER":96312,"ampilkan":96313,"ashire":96314,"ĠNikola":96315,"ĠCFL":96316,"ĠHDC":96317,"Ġpoids":96318,"ĠIPs":96319,"Ġpreventative":96320,"ipsoid":96321,"ifix":96322,".camel":96323,".ga":96324,"Volumes":96325,"-ste":96326,"Yahoo":96327,"_sibling":96328,"Highest":96329,"optgroup":96330,"Ġkvinna":96331,"âĢĿãĢĤĊĊ":96332,"ĠAppliances":96333,"Ġ\"><":96334,"')\")Ċ":96335,"htt":96336,"ĠIdentified":96337,"Ġpencils":96338,"ĠmemberId":96339,"ĠappendString":96340,".loadData":96341,"ĠmockMvc":96342,"Ġjub":96343,"ĠSlut":96344,"ĠTaipei":96345,"statt":96346,"Polit":96347,"Ġpartager":96348,"DidChange":96349,"Increases":96350,")}.":96351,"ĠBaba":96352,"_CLIP":96353,"[unit":96354,"ĠклÑİÑĩ":96355,"Ġalcuni":96356,"ĠLola":96357,"Ġclinging":96358,"@PostMapping":96359,"(concat":96360,"Ġssid":96361,"ĠFauc":96362,"okit":96363,"ĠRecorded":96364,"ález":96365,"($('<":96366,".assertIsNot":96367,"Ġkali":96368,"Volt":96369,"Ġwarmly":96370,"Ġscares":96371,"getti":96372,"führt":96373,"_does":96374,".EMAIL":96375,"imations":96376,"Ġspringfox":96377,"ĠDecom":96378,"arcy":96379,"Ġglitches":96380,"ĠMoff":96381,"ĠVoll":96382,".between":96383,"Ġcoorden":96384,"ĠParticularly":96385,"GBP":96386,"Ġsemble":96387,"Eastern":96388,"_MSB":96389,"]){čĊ":96390,"morgan":96391,"ĠEVAL":96392,"dere":96393,"HOUSE":96394,"moire":96395,"istique":96396,"_lstm":96397,"-commit":96398,"ysterious":96399,"Ġtwink":96400,"-thumbnails":96401,"enÃŃ":96402,":'',":96403,"Ġblackout":96404,"ĠFloors":96405,"Ġsofas":96406,"Ġoui":96407,"leshoot":96408,"ĠRaq":96409,"-abs":96410,"Ġkra":96411,"Mining":96412,"shaft":96413,".setColumns":96414,"Clazz":96415,"PRETTY":96416,".playlist":96417,"éĸ¢":96418,"-Saharan":96419,"MING":96420,"ĉbl":96421,"è®®":96422,"jf":96423,"DOCKER":96424,"hopefully":96425,"(ignore":96426,"ĠUsersController":96427,"ĠMitarbeiter":96428,"ĠLES":96429,"Hamilton":96430,"-metadata":96431,"ĠKK":96432,"iktig":96433,"Ġwollte":96434,"egrator":96435,"]bool":96436,",current":96437,"ĠvalueType":96438,"Ġexcavation":96439,"oland":96440,"Ġverv":96441,"/filepath":96442,"AuthProvider":96443,"Ġprocrast":96444,"ĉULONG":96445,"_MEMBERS":96446,"Ġuplift":96447,"ĠAutonomous":96448,"Ġartworks":96449,"ĠOutreach":96450,"Ġpore":96451,"Homepage":96452,"DialogTitle":96453,"ĠGenerating":96454,"PARSE":96455,"Ġsemanas":96456,"Ġhumano":96457,"JSGlobalScope":96458,"Ġvolte":96459,"Ġbella":96460,"(isinstance":96461,"Ġplc":96462,"\\Catalog":96463,"Ġesteemed":96464,"鼷":96465,"(suffix":96466,"Ġsweeps":96467,"ĉORDER":96468,"Ġdoivent":96469,"ĠSwarm":96470,"ĠCompiled":96471,"getPage":96472,"ADR":96473,".RichTextBox":96474,"ĠNaming":96475,"agged":96476,"ĠGANG":96477,"rasing":96478,"odeled":96479,"Ġgala":96480,"ĠJSName":96481,"ddf":96482,"Ġillust":96483,"ĠLansing":96484,"[port":96485,"-death":96486,"Ġdinheiro":96487,"ĠEighth":96488,"Ġbian":96489,"stÃ¥":96490,"Ġversión":96491,"ĠLinearGradient":96492,"ĠHarding":96493,".*)":96494,"eczy":96495,"$header":96496,"ĠvÃ¥r":96497,"Unchecked":96498,"Ġkoje":96499,"ĠPaladin":96500,"())),":96501,"Giving":96502,"()})Ċ":96503,"Ġdips":96504,"Friendly":96505,"Ġportrays":96506,"Ġhelium":96507,"Ġinsurgency":96508,"_expiry":96509,"ĠstringByAppendingString":96510,"Ġaantal":96511,"slope":96512,"mast":96513,".getInteger":96514,"Ġ########################":96515,"_PIPELINE":96516,"Ġdensely":96517,"Ġmutating":96518,"midi":96519,"ĠSeit":96520,"ayne":96521,"NOWLED":96522,"ĠDesmond":96523,"ĠFName":96524,"ĠNairobi":96525,"\\Context":96526,"Ġcalcular":96527,"-den":96528,"Ġcott":96529,"]):čĊ":96530,"ĠRecommendation":96531,"ĠRolex":96532,"ĠvalidationResult":96533,".pat":96534,"ĠnÃły":96535,"ĠRestClient":96536,"ĠGPI":96537,"ĠAsheville":96538,"ĠOSP":96539,"ĠPERMISSION":96540,"ÐĶаÑĤа":96541,"/notification":96542,"Knight":96543,"_Word":96544,"ĠBender":96545,"ranking":96546,"Ġpartida":96547,"_reservation":96548,"ÌĢ":96549,"ĠmName":96550,"Ġgetch":96551,"Ġborr":96552,"Ġdiligent":96553,"Discuss":96554,"æŃ£åľ¨":96555,"apeake":96556,"ioned":96557,"-Nazi":96558,".cum":96559,"ĠKron":96560,"=$('#":96561,"/single":96562,"Ġerotisch":96563,"ĠVib":96564,"Ġratified":96565,"Ġconcerted":96566,"ĠREGARD":96567,"Ġdobr":96568,".DriverManager":96569,"'r":96570,"Portable":96571,"ĉsuite":96572,"Ġrelaciones":96573,"ĠDop":96574,"emploi":96575,"DOB":96576,"Ġcrumbs":96577,"Ġxls":96578,"_Application":96579,"(':',":96580,"Ġ------------------------------------------------------------------------Ċ":96581,"mse":96582,"Ġberk":96583,"ĠReturnValue":96584,"ĠBelly":96585,"Ġcamar":96586,"ĠPeek":96587,"elsing":96588,"Ġnotifies":96589,"ĠTristan":96590,"ĠGAR":96591,"emme":96592,"ĠElevated":96593,"_CSV":96594,"(chalk":96595,"Ġtwenties":96596,"ĠSearchResult":96597,"=search":96598,"ĠMixing":96599,"ýt":96600,"Ġrecruiter":96601,"ĠIDEOGRAPH":96602,"ĠAgo":96603,"(Operation":96604,"$values":96605,"Ġworldly":96606,"ĠRosenberg":96607,"ĠConfigureServices":96608,">*Ċ":96705,"Ġsnork":96706,"_opacity":96707,"ĠinitWithNibName":96708,"iado":96709,"AAC":96710,"Ġ]).":96711,";z":96712,"_paragraph":96713,"Ġnoses":96714,"stands":96715,"ifr":96716,"_mE":96717,"Iraq":96718,".Predicate":96719,"enaire":96720,"]]];Ċ":96721,"Ġunidad":96722,"Ġretirees":96723,"_hello":96724,"Ġmodele":96725,"ĠUITableViewController":96726,"fwrite":96727,"_numero":96728,"_visited":96729,"Ġrecebe":96730,"(Notification":96731,"Fantastic":96732,"_submenu":96733,"ĠPEM":96734,"ĠCupertino":96735,"approximately":96736,"classed":96737,".ReadString":96738,"Ġdomicile":96739,"_PW":96740,"Ġballpark":96741,"ĠKale":96742,"contra":96743,"_favorite":96744,"/of":96745,"Quite":96746,"ĠOTA":96747,"Ġaccelerometer":96748,"didn":96749,"|^":96750,"ĠRohingya":96751,"ivicrm":96752,"annabin":96753,"обÑĭÑĤи":96754,"orado":96755,"')+":96756,"Haunted":96757,",ID":96758,"(UIAlertAction":96759,"urv":96760,"_bel":96761,"ĠMexicans":96762,"/terms":96763,"ĠPainter":96764,"InputLabel":96765,"ĠVinci":96766,"ĠRosie":96767,"\\uc":96768,"":96929,"_gs":96930,"Ġcompil":96931,"nard":96932,"-exc":96933,"Ġrhyme":96934,"Ġbutto":96935,"says":96936,"antasy":96937,"ë¸":96938,"ĠcittÃł":96939,"Ġcheg":96940,"TimeString":96941,"Ġpositivity":96942,"ĠDabei":96943,"Ġwang":96944,"Ġescre":96945,"\"c":96946,"ĉvideo":96947,"ĠRanked":96948,".strings":96949,">>>(":96950,"ĠинÑĤеÑĢ":96951,"Ġresta":96952,"[:,:":96953,"Ġrendre":96954,"Ġdeser":96955,"Jos":96956,"Ġdisruptions":96957,"ĠопеÑĢ":96958,"sampling":96959,"suppress":96960,"ĠcontainerView":96961,"ĠSeamless":96962,"Ġairy":96963,"Ġonload":96964,".WindowManager":96965,"ĠPLA":96966,"braco":96967,".setPositiveButton":96968,"Ġpdu":96969,"Ġgsi":96970,"ĠCli":96971,"_gradients":96972,"Ñıд":96973,"ĠWhisper":96974,"cstdint":96975,"Ġläng":96976,"Ġformulations":96977,"énom":96978,"ournemouth":96979,"[$_":96980,"Ġordinarily":96981,".setUsername":96982,"Ġfaculties":96983,"MITTED":96984,"/values":96985,"Ġweir":96986,"ĠApt":96987,"MZ":96988,"ĉcf":96989,"ucken":96990,"ĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉĉ":96991,"defense":96992,"[iVar":96993,"ĠBusinessException":96994,"Selectors":96995,"(coordinates":96996,"ĠResets":96997,"ĠDrinks":96998,"oleans":96999,"(stypy":97000,"_IOC":97001,".xxx":97002,"ĠSlater":97003,"ĠBelize":97004,"Ġ/************************************************************************":97005,"addin":97006,"_episodes":97007,"Ġischem":97008,"legalArgumentException":97009,"Danny":97010,"Ġpared":97011,".codehaus":97012,"ĠAssy":97013,"ĉRect":97014,"âŀ":97015,".lista":97016,"ĠваÑĪ":97017,"Ġvets":97018,"HWND":97019,"isoner":97020,"Ġxo":97021,"Ġorally":97022,"ĠStmt":97023,".rnn":97024,"ĠDPI":97025,"ĠStrikes":97026,".setViewportView":97027,"ĠèĩªåĬ¨çĶŁæĪIJ":97028,"YELLOW":97029,"GLenum":97030,"partners":97031,"ĠImplicit":97032,"Ġtako":97033,"âĢĻelle":97034,"Ġermög":97035,"totalCount":97036,"Gil":97037,"ĉwork":97038,"Ġpratic":97039,"inati":97040,"abies":97041,"ĠSkinner":97042,"Ġspirited":97043,"Ġpancreatic":97044,"Ġhdf":97045,"'em":97046,"Ġpsychosis":97047,"olicit":97048,"Ġ\"{\"":97049,"_atual":97050,"Ġélect":97051,"TEAM":97052,"Ġdak":97053,"ĠSWAT":97054,".FragmentManager":97055,"Ġprovisioning":97056,"lifetime":97057,"_EXTENSIONS":97058,"ĠCASCADE":97059,"Ġ![":97060,"(KP":97061,"Ġvem":97062,"ĠInterracial":97063,"']},Ċ":97064,"spacer":97065,"_kv":97066,"Warehouse":97067,"RDD":97068,"_fsm":97069,".StretchImage":97070,",Yes":97071,"ĠRefugee":97072,"ĠBringing":97073,"Ġválido":97074,".intersection":97075,"Ġspooky":97076,"_portal":97077,"Ġmoth":97078,"ĠZodiac":97079,"ĠSOCIAL":97080,"MimeType":97081,"']}}":97200,"_Blue":97201,"Ġbotanical":97202,"Ġfrags":97203,"Ġfamilial":97204,"-du":97205,"Ġseizing":97206,"(blocks":97207,".rd":97208,".checkNotNull":97209,"Ġmiser":97210,"Ġmaxx":97211,"ĠKnee":97212,"ViewItem":97213,"InnerHTML":97214,"Danger":97215,"((__":97216,"Ġprzypad":97217,"createUrl":97218,"**,":97219,"ĠDecorating":97220,"ATEGY":97221,"?>/":97222,".Designer":97223,"hexdigest":97224,"ĠEverywhere":97225,"alleries":97226,".TEXTURE":97227,".Blocks":97228,"zell":97229,"Ġpreço":97230,"Suddenly":97231,"inputEmail":97232,"(sync":97233,".bd":97234,"golden":97235,">');":97236,"ĠDickinson":97237,">>(Ċ":97238,"ĠQUEUE":97239,"ĠgetColumn":97240,"ĠSAND":97241,".piece":97242,"licer":97243,"Flutter":97244,"ĠgetVersion":97245,"ĠresourceId":97246,"ogl":97247,"ÅĤaw":97248,".Branch":97249,"ĉweb":97250,"Ġframerate":97251,"PPP":97252,"Ġfray":97253,"CNT":97254,"Ġinformatie":97255,"']čĊčĊ":97256,"neas":97257,"HeaderCode":97258,"Ġæ¸":97259,"Ġtrg":97260,"rawtypes":97261,"Honda":97262,"Ġmarketer":97263,"ĠrequestData":97264,"ĠPg":97265,"ĉnot":97266,"ĠpageInfo":97267,"Ġaktuellen":97268,"ãģķãĤĵ":97269,"ĠAMS":97270,"pushViewController":97271,"ĉAL":97272,"Ġvests":97273,"produce":97274,"-même":97275,"ĠRahman":97276,"Funny":97277,"EZ":97278,"_Valid":97279,"Ġsquadron":97280,"Ġlash":97281,"Ġirm":97282,"iasco":97283,"ĠParan":97284,"Ġpetites":97285,"ĠDecay":97286,"Ġuninitialized":97287,"privileged":97288,"Ġmbedtls":97289,"å¤ĩ注":97290,"Ġ^.":97291,"Ġecstatic":97292,"Detroit":97293,"Ġparten":97294,"Ġsouvenir":97295,".getLogin":97296,"моÑĤÑĢ":97297,"enção":97298,"ĠmÃŃnimo":97299,"ĠAccessed":97300,"rió":97301,"Mic":97302,"ĠVocal":97303,".SetString":97304,"Ġmensajes":97305,"åĢį":97306,"Ġattravers":97307,"ĠAph":97308,"Ġ');čĊ":97309,"ünde":97310,"Ġenchanted":97311,"ĠRootState":97312,"ĠCLOSED":97313,"ĉĉĉĉĉĉĉĉčĊ":97314,"Ġcaliente":97315,"orris":97316,"Ġphysicists":97317,"hwnd":97318,"_vi":97319,"Ġrápido":97320,"Ġcapitalized":97321,"edBy":97322,"Ġmachining":97323,"Ġhubby":97324,"ĠStacy":97325,".Bus":97326,"drink":97327,"Hur":97328,"Ġpropia":97329,"UnitTest":97330,"Ġmisconception":97331,"__));Ċ":97332,"/dc":97333,"ĠMayweather":97334,"_mC":97335,".createFrom":97336,"ĠQPainter":97337,"ropsych":97338,"innitus":97339,"ayas":97340,"Ġgeg":97341,"(dw":97342,"Ġusado":97343,"Ġtrickle":97344,"Ġannihil":97345,"ĠPasta":97346,"Ġ++Ċ":97347,"(ExpectedConditions":97348,".postValue":97349,"icap":97350,"ĠDonetsk":97351,"_soup":97352,"-publish":97353,"ĠPb":97354,"mentions":97355,"ACCEPT":97356,".Pull":97357,",âĢĻâĢĻ":97358,"Ġretarded":97359,"_ATOM":97360,"ĠTerminator":97361,"-court":97362,"ĠCLLocationCoordinate":97363,"Ġreverence":97364,"ĠSSC":97365,"utely":97366,"ĠWON":97367,"ĠGSL":97368,"frei":97369,".getLongitude":97370,"ĠopenFileDialog":97371,".Butter":97372,"-important":97373,"_MANY":97374,"ĠGong":97375,"âĢľHow":97376,"Ġgorge":97377,"=msg":97378,"ĠEzek":97379,"createCommand":97380,":checked":97381,"Ġinfographic":97382,".WEST":97383,"Dirs":97384,"Ġguarda":97385,"Ġbeetle":97386,"Loading":97460,"_mA":97461,".getRandom":97462,"blings":97463,"Ġcheeses":97464,"tti":97465,".âĢ¢":97466,"ĠBurgess":97467,"enderit":97468,".',čĊ":97469,"(\"\"+":97470,"acb":97471,"%p":97472,"indexed":97473,"_predicate":97474,"nesia":97475,"Ġbied":97476,"ĠCIT":97477,"(Pos":97478,"_radi":97479,"ä»·æł¼":97480,"Biz":97481,"ĠAdolescent":97482,"Ġviên":97483,"cycl":97484,"_Cancel":97485,"Ġconclusive":97486,"Ġappellate":97487,"informatics":97488,"SJ":97489,"Ġelective":97490,"roleId":97491,"Fetcher":97492,"ĉCommand":97493,"(\"(%":97494,"Ġfart":97495,"ILA":97496,"getBlock":97497,"AUSE":97498,"Ġдан":97499,"ĠArte":97500,"Ġnotifying":97501,"Ġgele":97502,".same":97503,"ĠRegel":97504,"ĠBaÅŁ":97505,".creation":97506,"ĠVN":97507,"_community":97508,"Ġunsustainable":97509,"SEX":97510,"ĠgridSize":97511,"rescia":97512,"aversable":97513,"(',')[":97514,"ĠPhelps":97515,"á»ķi":97516,"ANCELED":97517,"-IS":97518,".runners":97519,"ĠStokes":97520,".Produ":97521,"Ġwhipping":97522,"_acquire":97523,"Ġinvestigación":97524,"fried":97525,".copyWith":97526,"ĠHardcover":97527,"-Se":97528,"áŀ¶áŀ":97529,"invitation":97530,"lesai":97531,"ĠDorm":97532,"ĠÑģпиÑģка":97533,"Ġconcatenated":97534,"ophil":97535,"Ġthinker":97536,"/fontawesome":97537,"ĠLeopard":97538,"Ġ\"/\");Ċ":97539,"Ġresiduals":97540,"ĠMicrowave":97541,"Ġconforme":97542,"throp":97543,"Ġdisemb":97544,"ĠOMG":97545,"ĠDiscipline":97546,"ĠAcrobat":97547,"/repository":97548,"dfa":97549,"_MED":97550,"bufio":97551,"Ġméthode":97552,"_HOLD":97553,"iasi":97554,"_legacy":97555,")ččĊ":97556,"æ£Ģ":97557,"GetProcAddress":97558,"Ġyay":97559,"otence":97560,"orderid":97561,"-tw":97562,"Ġdearly":97563,"Incoming":97564,"/il":97565,"Ġneurop":97566,"ucz":97567,");čččĊ":97568,"ĠInnovative":97569,"Ġprofund":97570,"igmat":97571,"SelectionMode":97572,"relevant":97573,".GO":97574,"Ġbruises":97575,"Ġsach":97576,"odef":97577,"Ġreimb":97578,"/desktop":97579,"-spot":97580,"undance":97581,"Entropy":97582,"\\core":97583,"Ġsuger":97584,"ĠMvc":97585,"ĠGNOME":97586,"_indx":97587,"ĠYYSTYPE":97588,"ĠMatlab":97589,"ĠCIF":97590,"Ġ*))":97591,"ĠproductList":97592,"ĠAlright":97593,"acemark":97594,"ÑĤив":97595,"modification":97596,"international":97597,"Ġhomers":97598,"Ġdicts":97599,"ĠQFont":97600,".SQLite":97601,"Ġtransplantation":97602,"ĠMessageBoxButton":97603,"ĠElves":97604,"']])Ċ":97605,"(QIcon":97606,"Ġcinemas":97607,"COORD":97608,"-China":97609,"Ġkhẩu":97610,"æĪijçļĦ":97611,"Ġskulls":97612,"Ġpainstaking":97613,"fce":97614,".XRLabel":97615,"Ġspecifier":97616,"Ġpreferring":97617,"/activity":97618,"(Photo":97619,"ált":97620,".lot":97621,"''.":97622,"annonce":97623,".googlecode":97624,"-pdf":97625,"ĠPoke":97626,"_ACL":97627,"Ġendowed":97628,"discover":97629,".omg":97630,"Ġwoodland":97631,".Magic":97632,"Ġvolont":97633,"NotAllowed":97634,"Ġchave":97635,"BMW":97636,"','=',":97637,"ĠSIX":97638,"æĪij们":97639,"Ġkosher":97640,"Ġaspiration":97641,"intl":97642,"_refptr":97643,"'+Ċ":97644,"mentor":97645,".club":97646,"WindowState":97647,".ARR":97648,"Ġzza":97649,"ĠmessageType":97650,".equ":97651,"Thor":97652,"Ġinjust":97653,"Ġgums":97654,"ĠborderSide":97655,"/////":97656,"ĠTransmit":97657,"Ġbufsize":97658,"Ġhak":97659,"Ġellas":97660,"RANDOM":97661,"ĉmc":97662,"Ġpea":97663,"eko":97664,"documento":97665,"Ġhysteria":97666,"Ġarenas":97667,"Ġgunmen":97668,"Ġmike":97669,"Ġimpunity":97670,"atisation":97671,"_Zero":97672,"_COMPANY":97673,"ĠGors":97674,"ĠuseClass":97675,"(redis":97676,"ĠRUNNING":97677,"ĠBair":97678,"velte":97679,"Ġ','.":97680,"аÑĤÑĮÑģÑı":97681,"öst":97682,"encodeURIComponent":97683,"_restrict":97684,"Ġdecals":97685,"ĠPedido":97686,"Ġaltercation":97687,"Displays":97688,"ĠApplicants":97689,"CUS":97690,"Textarea":97691,"ĠAngola":97692,".future":97693,"ĠUSHORT":97694,"Ġsuppressing":97695,"Ġsetzen":97696,"APolynomial":97697,"Ġtoch":97698,"Ġhallmark":97699,"Ġ$$$":97700,"ĠCHARSET":97701,".rpm":97702,"ĠDich":97703,"--------------------":97704,"_parm":97705,"è¿ĺ":97706,"acciones":97707,"hait":97708,"WARDED":97709,"_routing":97710,"ĠNOM":97711,"Ġenclave":97712,"ĠLotto":97713,"ĉfr":97714,"complexContent":97715,"ĠBallard":97716,"kube":97717,"/win":97718,".getColumnModel":97719,"_REPLACE":97720,"HeaderValue":97721,"Ġestudiantes":97722,"Ġapis":97723,"Ġbpm":97724,"ĠTypeName":97725,"AndGet":97726,"rita":97727,"Plans":97728,">Note":97729,"Ġfetisch":97730,"Ġtoned":97731,"_goto":97732,"onsense":97733,"Ġmolds":97734,"Ġinfiltration":97735,"ĠGuerrero":97736,"ubbo":97737,"cki":97738,"($(\".":97739,"_activities":97740,"(changes":97741,"ĠofApp":97742,"ĠKepler":97743,"ĠDemp":97744,"ĠContinent":97745,".Ticks":97746,"ĠUnsigned":97747,"ĠJahres":97748,"Ġfreshmen":97749,"ĠArchived":97750,"ĠкоÑĤоÑĢÑĭй":97751,"Ġ'::":97752,"Tutorial":97753,"Cc":97754,"ĠtableLayoutPanel":97755,"fromJson":97756,".levels":97757,"_transient":97758,"Ġendorsing":97759,"ĠDIC":97760,"lauf":97761,"Ġshred":97762,"_EMIT":97763,"ificantly":97764,"ALA":97765,"/proto":97766,"Ġnarrowing":97767,"Utc":97768,"Factors":97769,"Ġsentient":97770,"æŀIJ":97771,"lixir":97772,"ĠCROSS":97773,"meteor":97774,"Ġgroin":97775,"Ġmdb":97776,"ĠRotterdam":97777,"Ġcomida":97778,"ĠOpCode":97779,"ĠDefaultValue":97780,"PermissionsResult":97781,"Ġheterogeneous":97782,"Ġmoot":97783,"Ġdeceived":97784,"-independent":97785,"ĠObjectOutputStream":97786,"Ġoverpower":97787,".dup":97788,"Ġldb":97789,"Ġdomestically":97790,"Ġbestellen":97791,"Ġlov":97792,"ĠContractors":97793,"Triangles":97794,"Ġfodder":97795,"Ġfilmes":97796,"ä¼ģ":97797,"Ġrevolver":97798,"StartupScript":97799,"/validation":97800,"ĠResourceType":97801,"iÅŁ":97802,"ĠLaz":97803,"fef":97804,"Ġlstm":97805,"{*":97806,".attachment":97807,".hits":97808,"ewith":97809,"DOG":97810,"Alabama":97811,"Ġmediums":97812,".mContext":97813,"-cols":97814,"åıĭ":97815,".notice":97816,"Ġattn":97817,"ĠPacking":97818,"ĠLn":97819,"_COMPLEX":97820,"/Users":97821,".savetxt":97822,"ĠRounds":97823,"?,?,?,?,":97824,"Ġingl":97825,"ĠROC":97826,"_female":97827,"ĠStard":97828,"]];":97829,"Ġwrestlers":97830,"Ġtorrents":97831,"Ġsinh":97832,"ĊĊ":97833,"ë³µ":97834,"sense":97835,"however":97836,".Physics":97837,"Infrastructure":97838,"ĠSacr":97839,"Fel":97840,"ĠDISTRIBUT":97841,"éments":97842,"ĠValidates":97843,"############################################################":97844,"Ġ|/":97845,"Ġesl":97846,"Ġréseau":97847,"ĠBip":97848,"BYTES":97849,"_WATER":97850,"Turning":97851,"ELS":97852,"Ġjuxtap":97853,"Ġlesbische":97854,"ých":97855,"(Unknown":97856,"Neo":97857,"@JsonProperty":97858,"Ġalumnos":97859,"ĠRaqqa":97860,"imei":97861,".getBounds":97862,".MouseEventHandler":97863,"#######":97864,"GenericType":97865,"/cms":97866,"Ġturno":97867,"Ġмин":97868,"Ġfolklore":97869,"ĠEvo":97870,"Ġconductivity":97871,"Ġleben":97872,"Ġgearbox":97873,"-vs":97874,"ĠÏĨ":97875,"Ġdrinkers":97876,"Ġconexao":97877,"ĠTeeth":97878,"ĠgetArguments":97879,"ĠRAT":97880,"entious":97881,"Educ":97882,"+W":97883,"ĠInstitutional":97884,"ĠBord":97885,"isEqual":97886,"(pwd":97887,"Ġignited":97888,"ĠRousse":97889,"Ġimpactful":97890,"ĠMalk":97891,"Ġgeral":97892,"ĠPivot":97893,"Ġazt":97894,"Ġcsvfile":97895,"ĠRope":97896,"ĠSOLUTION":97897,"ĠArbitrary":97898,"Ġletto":97899,".MouseAdapter":97900,"Ġ}}}":97901,"ĠSailor":97902,"dera":97903,"Putting":97904,"Ġconcentrates":97905,"ĠauthDomain":97906,"âĢĿçļĦ":97907,"-finals":97908,",strlen":97909,"Muon":97910,"ĠOrdinary":97911,"firefox":97912,"ĠLaTeX":97913,"ĠHund":97914,"engineering":97915,"/blue":97916,"edTextBox":97917,"(\"\");":97918,"ĠCDDL":97919,"kept":97920,"ĠGetString":97921,"Kir":97922,"()='":97923,"ĠOCD":97924,"antium":97925,"$menu":97926,"ĠAppalachian":97927,"Secretary":97928,"ë¥ĺ":97929,"ีย":97930,"Semantic":97931,"Ġ*[":97932,"estone":97933,"ungkin":97934,"MaxY":97935,"-tone":97936,"\"};čĊ":97937,"_Part":97938,"ĊĊ":98140,"Lic":98141,"ĠMirage":98142,"ĠAssemblyFileVersion":98143,"TeV":98144,"ĠValueEventListener":98145,"-solving":98146,"Tho":98147,"roulette":98148,"_WP":98149,"Ġuninterrupted":98150,"ĠfieldType":98151,".Typed":98152,"Ġamour":98153,"Ġmockery":98154,"(vol":98155,"ĠSubcommittee":98156,"ĠRuf":98157,"erox":98158,":UIButtonTypeCustom":98159,"ĠBlur":98160,"Ġwykon":98161,"nces":98162,"ASHBOARD":98163,"!!\");Ċ":98164,"Ġmurderers":98165,".daily":98166,"ĠDIAG":98167,"jing":98168,"Ġdolphin":98169,"Ġlòng":98170,"Ġbö":98171,"ĠVocabulary":98172,".StObject":98173,"')\">":98174,"Ġzun":98175,"Ġscrimmage":98176,"tréal":98177,"ĠLig":98178,"[vi":98179,"Cole":98180,"Ġfrosting":98181,".Players":98182,"-translate":98183,"Feels":98184,"=\\\"/":98185,".ButterKnife":98186,"Ġ?>;Ċ":98187,"Ġavi":98188,"innie":98189,".Failure":98190,"Ġspindle":98191,"ConfigurationException":98192,"_hop":98193,"Ġposição":98194,"ĠAwait":98195,"UIImagePickerController":98196,"ĉday":98197,"Ġgenom":98198,"Cab":98199,"ĠÑĢезÑĥлÑĮÑĤаÑĤ":98200,"ORIGINAL":98201,"Ġejaculation":98202,"(tcp":98203,"SECOND":98204,"Ġtonic":98205,"ĠListBox":98206,"ĠĉĉĊ":98207,"()>Ċ":98208,"Ġquatre":98209,"ượng":98210,"withErrors":98211,".Maybe":98212,",â̦":98213,"tokenId":98214,"_UNDEF":98215,"Ġfreshness":98216,"ĠAmendments":98217,".mapbox":98218,".CV":98219,"(blog":98220,"_gettime":98221,".quest":98222,"sparse":98223,"Ġresale":98224,"Ġenthusiastically":98225,"ĠProstitutas":98226,"Wa":98227,"Cargo":98228,".Parcelable":98229,"SENSOR":98230,"ĠRyu":98231,"Laughs":98232,"_Native":98233,"/pg":98234,"ysts":98235,"Ġphotoc":98236,"ç®Ģ":98237,"adopt":98238,".species":98239,"conciliation":98240,"Adjusted":98241,".FirebaseAuth":98242,"uttle":98243,"ordination":98244,"Ġmunch":98245,"ĠStake":98246,".ping":98247,"anker":98248,"(QStringLiteral":98249,"Ġsubscript":98250,"ĠĠĉĊ":98251,"ĠMCC":98252,"_Cmd":98253,"sexy":98254,"iou":98255,"ĠMANY":98256,"Ġnanny":98257,"TRAIN":98258,"Ġflourishing":98259,"ĠWatches":98260,"ĠQMap":98261,"ĠFerm":98262,"Ġwasm":98263,"ĠAbed":98264,"_UD":98265,"ĠGlasses":98266,"+v":98267,"Attend":98268,".Chain":98269,"Ġdecency":98270,"ĠSupplementary":98271,"hunter":98272,"-txt":98273,"Ġ\"}\";Ċ":98274,".setWindowTitle":98275,"(\"":98377,"Ġmascara":98378,"(Profile":98379,"åĬŁèĥ½":98380,"imité":98381,"Ġwildfires":98382,"-ROM":98383,".isOn":98384,"(groupId":98385,"Repair":98386,"accumulate":98387,"Ġ<\",":98388,"Ġhandwritten":98389,"Ġacheter":98390,"ĠMGM":98391,"ĠIrma":98392,"->{_":98393,"gee":98394,"criminal":98395,"Ġèĭ¥è¦ģ":98396,"Ġmomentarily":98397,"\")!=":98398,"_lit":98399,"ĠexpiresIn":98400,".\").":98401,"éķ¿åº¦":98402,"Ġfrække":98403,"vlc":98404,"Ġorbs":98405,"),$":98406,"Ġventured":98407,"/>\\":98408,"charm":98409,"Nuitka":98410,"eldig":98411,"atonin":98412,"Witness":98413,"-lat":98414,"ĠsetHidden":98415,"Ġrelics":98416,"Ġconsulate":98417,".IGNORE":98418,"\"After":98419,"ĠsetAddress":98420,"Ġbesteht":98421,"Ġ'')ĊĊ":98422,".xaxis":98423,"Ġserão":98424,"Ġmisled":98425,"_UNIFORM":98426,"ĠVIA":98427,"incr":98428,"Ġzenith":98429,"Ġviscosity":98430,"Ġthinly":98431,".getSharedPreferences":98432,".ErrorCode":98433,"\"),\"":98434,"ĠMillionen":98435,"Ġ/>)Ċ":98436,"ScrollIndicator":98437,"-seeking":98438,"ĠPOLITICO":98439,"asca":98440,"_rl":98441,"Navig":98442,"(fullfile":98443,"Ġsolitude":98444,"Ġjuven":98445,"Ġhauling":98446,"ĠMacros":98447,"ĠGry":98448,"Ġexercitation":98449,"ĠATTACK":98450,"TickCount":98451,"Ġrites":98452,"Ġdoe":98453,"ParticleSystem":98454,"Ġslu":98455,"WindowText":98456,"ĠClassName":98457,"Ġslander":98458,"ĉPort":98459,"jong":98460,"?a":98461,".Dial":98462,"âĢĶat":98463,"$objPHPExcel":98464,"Ġsoar":98465,"ENN":98466,"appeared":98467,"Ġquotid":98468,"emachine":98469,"Ġnip":98470,"Ġmicrotime":98471,"ĠAlma":98472,";!":98473,"------------------------------------------------------------------------------------------------":98474,"ĠPassage":98475,"Ġdumpsters":98476,"ĠExclude":98477,"Ġsuggestive":98478,"ĠCircularProgressIndicator":98479,"_clr":98480,"ArrayType":98481,"ILLA":98482,"ElapsedTime":98483,"Driven":98484,"ĠresourceName":98485,"ĠGarrison":98486,"serir":98487,"-ahead":98488,"Ġpinnacle":98489,"ĠEspresso":98490,"Sparse":98491,"Ġassays":98492,"ĠGirlfriend":98493,"imid":98494,"]='\\":98495,"ONGLONG":98496,"Ġportraying":98497,"Lane":98498,"Ġbúsqueda":98499,"Ġreinforcements":98500,"ĠSpreadsheet":98501,"ĠArrayCollection":98502,",arr":98503,"lightbox":98504,"icana":98505,"<\"":98506,"builders":98507,"Kid":98508,"ĠMatSnackBar":98509,"EXPR":98510,"odcast":98511,"ĠFoundations":98512,"Ġinds":98513,"='${":98514,"Fizz":98515,"-functional":98516,"(workspace":98517,"Ġstemmed":98518,"_patches":98519,"ĠJarvis":98520,"READING":98521,"Ġdisrespectful":98522,"ĠQDom":98523,"Ġ${Ċ":98524,"estatus":98525,"Reached":98526,"!.ĊĊ":98527,"ILT":98528,"ĠNDEBUG":98529,"ĠCourage":98530,"birthdate":98531,"ĠTing":98532,"Ġutilizado":98533,"ánchez":98534,"Outdoor":98535,"Ġhandguns":98536,"RefCount":98537,"ÉĻ":98538,"romo":98539,"Ġtts":98540,".She":98541,"ĠPane":98542,"ãĢij,ãĢIJ":98543,"ĠIOCTL":98544,"/black":98545,"inscription":98546,"Ġbiopsy":98547,"ĠTimeInterval":98548,".TestCheck":98549,"ĠGUIStyle":98550,"ĠCapability":98551,"ĠBeitrag":98552,"donnees":98553,"Treatment":98554,".backup":98555,"Ġsignings":98556,"ĠBoca":98557,"drm":98558,".MAIN":98559,"Ġgoede":98560,"ĠMarkup":98561,"GREE":98562,"ĠBaseService":98563,".Creator":98564,"Ġjails":98565,"ĠKahn":98566,"IpAddress":98567,"ACHI":98568,"Ġinhibited":98569,"Ġ@$_":98570,"ĠAssass":98571,"Ġenviado":98572,"Heroes":98573,"ÐŁÐµÑĢ":98574,"ĠMaven":98575,".ls":98576,"Ġive":98577,"|RF":98578,"ĠresizeMode":98579,"Ġrumpe":98580,"_attachments":98581,"TU":98582,"Ġtactile":98583,"Attempting":98584,"Ġrobin":98585,"yaw":98586,"Ġmercenaries":98587,"ĠHabitat":98588,"enddate":98589,"Ġoxy":98590,"ĉRandom":98591,"ohon":98592,"IsNull":98593,"ĠValidationResult":98594,"ãĥļ":98595,"umbed":98596,"ppv":98597,"Ġarp":98598,"ichick":98599,"_rnn":98600,"ĠTFT":98601,"TexImage":98602,"\"On":98603,"ĠSampler":98604,"topl":98605,"Ġjane":98606,"yling":98607,"ĠUNICODE":98608,"TabIndex":98609,"<{Ċ":98610,"suspend":98611,"uvian":98612,",application":98613,"олиÑĩеÑģÑĤво":98614,"yat":98615,"ezier":98616,"ĠCHUNK":98617,"ĠAdler":98618,"/Add":98619,"ĠKeyValue":98620,"Ġsposób":98621,"Sampling":98622,"chers":98623,"_AMD":98624,"Ru":98625,".MustCompile":98626,"Nation":98627,"Assoc":98628,"Managing":98629,"ĠEngl":98630,"_GB":98631,"Ġsuccinct":98632,"Ġdisliked":98633,"ĠIke":98634,"Bulletin":98635,"_ARCHIVE":98636,"Proposal":98637,"Ġjogging":98638,".CREATED":98639,"Ġchol":98640,"è£ħ":98641,"Į¨":98642,"-push":98643,"Ġreserva":98644,"corev":98645,"ètre":98646,"THR":98647,"Ġincompetence":98648,"Ġcharisma":98649,"æĦŁ":98650,"Ġ\"==":98651,"BTN":98652,"ĠLocator":98653,"ivet":98654,"('.')Ċ":98655,"ĠforIndexPath":98656,"ôme":98657,"Ġcapacit":98658,"waters":98659,"ĠWRONG":98660,"hoa":98661,"ĠMIPS":98662,"Ġemiss":98663,"ĠJacqueline":98664,"(cmp":98665,"Ġeens":98666,"Leo":98667,".timing":98668,"CLUSION":98669,"Ġ(\"-":98670,"åĵĪ":98671,".kode":98672,"ĠUndert":98673,"Ġbewild":98674,"ĠEssen":98675,".hd":98676,"Ġrenegot":98677,"Ġmower":98678,"Ġlsp":98679,"Ġpenchant":98680,"Ġmanoe":98681,"Ġagli":98682,"Ġrecal":98683,"ĠOPERATION":98684,"(^)(":98685,"Ġν":98686,"ĠScoped":98687,"Ġ@\"Ċ":98688,"=label":98689,"[loc":98690,"Intl":98691,"ĠNz":98692,"tablet":98693,".ColumnName":98694,"ĠscreenSize":98695,"DBus":98696,"cooked":98697,"-registration":98698,"âĢľOne":98699,"-non":98700,"ĠwiÄĻc":98701,"Ġcosta":98702,".addTab":98703,".conditions":98704,"ĠHess":98705,"MEMORY":98706,"ĠAvalanche":98707,"()}}Ċ":98708,"Ġtriplet":98709,"Ġlabyrinth":98710,"ĠNodeList":98711,"ĠNYT":98712,"Ġyeni":98713,"dff":98714,".HtmlControls":98715,"AVIS":98716,"/Math":98717,"Ġmemcmp":98718,"اء":98719,"оÑģÑĮ":98720,"crap":98721,"(pages":98722,"Ġlxml":98723,"ĠQDateTime":98724,"_tcb":98725,"Ġopenid":98726,"Ġsynaptic":98727,"ĠMDMA":98728,"(slug":98729,"igmatic":98730,"enor":98731,"Ġcramped":98732,"GOP":98733,"ŃIJ":98734,".isFile":98735,"ĠDifferential":98736,"Ġ=\"\";Ċ":98737,"ĉĉĉĠĠĠĠĉ":98738,"ĠCooke":98739,"ĉUFUNCTION":98740,"Ġperseverance":98741,"RelativeLayout":98742,"IMPORTANT":98743,"Ġexon":98744,"Ġон":98745,"ibase":98746,"(CONT":98747,"novation":98748,"ä½ķ":98749,"[sub":98750,"AdminController":98751,"HTTPHeader":98752,"crear":98753,"ĠNIR":98754,"ĠDropDownList":98755,"Ġvalide":98756,"Ġdehydration":98757,".']":98758,"(WIN":98759,"Ġ...\\":98760,"Ġphotoshop":98761,"ĉInit":98762,"_cou":98763,"ĠtimeZone":98764,"darwin":98765,"romatic":98766,"NavigationItemSelectedListener":98767,"brates":98768,"]--;Ċ":98769,"Ġtragedies":98770,"ĠPediatrics":98771,"SMART":98772,"-API":98773,"ĠMessageLookup":98774,"ĉvo":98775,"Ġprejudices":98776,"ĠmA":98777,"Ups":98778,"ĠMISSING":98779,"ĉad":98780,"Cream":98781,"ĠTb":98782,"ĠMona":98783,"_ghost":98784,"ĉtypes":98785,"Emb":98786,"ĠDocumentary":98787,"');ĊĊĊĊ":98788,"Ġlup":98789,"_Reference":98790,"ĠBATCH":98791,"Ġintertwined":98792,"":98915,"Ġfoyer":98916,"'utilisation":98917,"ĠMüller":98918,"ĠFetish":98919,"ĠdefaultManager":98920,"Ġbacktrack":98921,"Bah":98922,"Explicit":98923,"_ASCII":98924,"ĠmActivity":98925,"(Msg":98926,"Ġê²Į":98927,"ĠTERMS":98928,"ĠAngie":98929,"HSV":98930,"ĠMosque":98931,".Names":98932,"íĬ¼":98933,"reste":98934,"_parms":98935,"Ġgaping":98936,"Ġcropping":98937,"DataFrame":98938,"Ġresponsiveness":98939,"_undo":98940,"_tran":98941,".terminate":98942,"Ġitaliane":98943,"Ġwalkthrough":98944,"Ġattractiveness":98945,"де":98946,"_STS":98947,"_learn":98948,"Ġchocolates":98949,"ierarchical":98950,"-thinking":98951,"Ġ)))":98952,"ishments":98953,".Logf":98954,"ĠTMZ":98955,"ĠCanary":98956,"foil":98957,"ĠVaccine":98958,".vx":98959,"ĠSurround":98960,"Intermediate":98961,"Ġiov":98962,"vais":98963,"';\";Ċ":98964,"ï½ŀĊĊ":98965,"éĢģæĸĻ":98966,"â̦it":98967,"Seats":98968,"Clar":98969,"Wars":98970,"ĠHutchinson":98971,"ĠHasan":98972,"!')ĊĊ":98973,"ĠRichie":98974,"cheiden":98975,"($('":98976,"York":98977,"Ġlids":98978,"Ġalphanumeric":98979,"ĠGlock":98980,".shapes":98981,"Ġsparking":98982,"_epsilon":98983,"uplicated":98984,".dirty":98985,"])==":98986,"ĠìľĦì¹ĺ":98987,"Ġscn":98988,"Ġ/****************************************************************":98989,"_PREVIEW":98990,"_HC":98991,"ielding":98992,"fgets":98993,"ĠAddison":98994,"ĠproductService":98995,"-figure":98996,"(retval":98997,"zano":98998,"Ġautob":98999,"ĉsd":99000,"_numer":99001,"ĠSetLastError":99002,"ĠFior":99003,"ificance":99004,"Untitled":99005,"Ġinfield":99006,"Ġ{}));Ċ":99007,"Ġspac":99008,"Ġrookies":99009,"(describing":99010,"ngen":99011,"ிà®":99012,".rdf":99013,".Mutex":99014,"Ġkneeling":99015,"ĠQE":99016,"setMax":99017,"ReadStream":99018,"Ġventas":99019,"sut":99020,"cmpeq":99021,".WriteAllText":99022,"ĠExperienced":99023,"$__":99024,"Ġkaum":99025,"ĠLIS":99026,"Ġdocumentos":99027,"_HEALTH":99028,"icontains":99029,"Ġartisans":99030,"OWNER":99031,"Ġblinked":99032,"getDisplay":99033,"Ġtoen":99034,"ĠrowNum":99035,"Ġavril":99036,"Ġinvis":99037,"ĠKear":99038,"toBeInTheDocument":99039,"apur":99040,"Ġracked":99041,"ĠMcMaster":99042,"_ATTRIB":99043,"Haz":99044,"Ġfactura":99045,"/ts":99046,"ĠÑĢазмеÑĢ":99047,"Ġzf":99048,"Ġshortfall":99049,".fasta":99050,"ĠCONSTANT":99051,".managed":99052,"gems":99053,"SharedPointer":99054,"Ġblurry":99055,"brightness":99056,"(components":99057,"Ġ...\"ĊĊ":99058,"SELL":99059,"ĠIllustrator":99060,".getChannel":99061,"Ġtrouvé":99062,"ysters":99063,"Ġvois":99064,"ĠLinden":99065,"Ġemojis":99066,"Ġbrawl":99067,"ĠMSR":99068,"ĠElo":99069,"ĠCroatian":99070,"PopupMenu":99071,"Lewis":99072,".JWT":99073,"Ġastonished":99074,"Bush":99075,"(itemId":99076,"Ġdetachment":99077,"ĠEncore":99078,"å°Ķ":99079,"Ġrekl":99080,"Ġcram":99081,")$/":99082,".getHost":99083,"_recommend":99084,"-HT":99085,"_calibration":99086,"Authenticate":99087,".firebaseapp":99088,"UNIX":99089,"ĉCamera":99090,"ĠHEAP":99091,"Ideal":99092,".office":99093,"Ġgoofy":99094,"(Symbol":99095,"Ġjouer":99096,"_partitions":99097,"Ġrapidement":99098,"ĠGNUNET":99099,"idUser":99100,"Ġsupervise":99101,"(Contact":99102,"AWN":99103,"ãģĺ":99104,"Ġnaam":99105,"Ġaust":99106,"åľ¨çº¿":99107,"_softmax":99108,"AllowAnonymous":99109,"ammable":99110,"ROUTE":99111,"*D":99112,"Ġaden":99113,"ĠCristina":99114,"ĠCristiano":99115,"Ġbloodstream":99116,"subclass":99117,"_persona":99118,"CHILD":99119,"-know":99120,"ĠnavigationOptions":99121,"ĠZukunft":99122,"ĠPixar":99123,"Tyler":99124,"Ġunderworld":99125,"Ġsincerity":99126,"Ġdispenser":99127,"Ġkter":99128,"idders":99129,".addNode":99130,"-checked":99131,"Ġkeyst":99132,"ĠWTO":99133,".signals":99134,"Ġadventurer":99135,"ĠPang":99136,"\\R":99137,"=pos":99138,"Ġdispensaries":99139,"ĠCloset":99140,"(\"{\\\"":99141,"ideon":99142,"Ġnécessaire":99143,"()\"Ċ":99144,"_RECEIVED":99145,"Ġrésultats":99146,"Ġmoden":99147,"ĠIcelandic":99148,";d":99149,".allowed":99150,"(newUser":99151,"Ġmerciless":99152,".WaitFor":99153,"Ġdaycare":99154,"ĠConveyor":99155,"çĸ":99156,"ð¬":99157,"çĥ":99158,"çĹ":99159,"çł":99160,"èĦ":99161,"é²":99162,"å¦":99163,"çĿĢ":99164,"å¾Ī":99165,"éħ":99166,"çĭ":99167,"éª":99168,"æĤ":99169,"é¥":99170,"èħ":99171,"æĥ³":99172,"å¨":99173,"é¹":99174,"çĤ":99175,"åĴ":99176,"çĮ":99177,"è´¨":99178,"æ¢":99179,"æ°Ķ":99180,"ð«":99181,"æķĻ":99182,"çŁ":99183,"åĦ":99184,"åıijå±ķ":99185,"åĪĽ":99186,"èij":99187,"æħ":99188,"åŀ":99189,"åģļ":99190,"æĪĺ":99191,"æIJ":99192,"强":99193,"æ·±":99194,"åĩł":99195,"ç¿":99196,"å©":99197,"èŀ":99198,"å§Ķ":99199,"åIJĦ":99200,"èİ":99201,"é¸":99202,"éº":99203,"åıĹ":99204,"èģĮ":99205,"åĺ":99206,"æ½":99207,"é£İ":99208,"èIJ¥":99209,"åħļ":99210,"èľ":99211,"éĤ£":99212,"é¢Ĩ":99213,"çij":99214,"é³":99215,"æľ¯":99216,"ä»Ģ":99217,"æĪ¿":99218,"ç²¾":99219,"åª":99220,"éĨ":99221,"太":99222,"èĤ¡":99223,"èĽ":99224,"åħī":99225,"æŀģ":99226,"åĬŀ":99227,"èĵ":99228,"çĺ":99229,"å´":99230,"åĹ":99231,"èĬ±":99232,"çłĶ":99233,"å¿«":99234,"å¸Ī":99235,"è¶Ĭ":99236,"è§Ĥ":99237,"æ¤":99238,"æ¦":99239,"çŀ":99240,"èĤ²":99241,"çα":99242,"çϽ":99243,"ä¸ĸ":99244,"ä»Ģä¹Ī":99245,"çľ¼":99246,"å³":99247,"èĴ":99248,"æĵ":99249,"被":99250,"å¹²":99251,"çĹħ":99252,"士":99253,"çĴ":99254,"è¸":99255,"æ¾":99256,"å·¥ä½ľ":99257,"让":99258,"çĥŃ":99259,"è¾ĥ":99260,"åĦ¿":99261,"åĬ©":99262,"积":99263,"ç³":99264,"çĵ":99265,"ç£":99266,"åĤ":99267,"è¹":99268,"èļ":99269,"å·±":99270,"çϾ":99271,"åĬ¿":99272,"èµĽ":99273,"æ¨":99274,"æ¿":99275,"èĸ":99276,"æĿij":99277,"带":99278,"å¢ĥ":99279,"æĬ¤":99280,"éŃ":99281,"å«":99282,"èĩªå·±":99283,"æµİ":99284,"ä½İ":99285,"åĮ»":99286,"éĺ²":99287,"åĨľ":99288,"èĨ":99289,"çĨ":99290,"é«":99291,"åĨĽ":99292,"æĪı":99293,"åįĩ":99294,"æĸ¯":99295,"ä½ı":99296,"èIJ½":99297,"åħ»":99298,"èĩ´":99299,"çĬ":99300,"çĩ":99301,"çħ":99302,"èĶ":99303,"ä¼ģä¸ļ":99304,"åĽ¢":99305,"æīį":99306,"æł¡":99307,"åĩĨ":99308,"å¥ĩ":99309,"åī¯":99310,"é¼":99311,"æ¼Ķ":99312,"马":99313,"èµ°":99314,"ç¥ŀ":99315,"åħĭ":99316,"æľĽ":99317,"æ²¹":99318,"è¾¹":99319,"åįĥ":99320,"å¾Ģ":99321,"åĪĩ":99322,"æ©":99323,"ç¶":99324,"åĻ":99325,"éĻħ":99326,"çīĮ":99327,"社ä¼ļ":99328,"游æĪı":99329,"æĸ½":99330,"çħ§":99331,"æİ§":99332,"满":99333,"è¯Ĩ":99334,"éĩįè¦ģ":99335,"è¶³":99336,"çķĻ":99337,"ç»Ĩ":99338,"åįı":99339,"éĢĤ":99340,"æĩ":99341,"æ§":99342,"éĦ":99343,"èĿ":99344,"å¸Ĥåľº":99345,"ç»ıæµİ":99346,"ä¹ł":99347,"æĸĩåĮĸ":99348,"éļ¾":99349,"ä¹IJ":99350,"åĨ³":99351,"欢":99352,"è§ī":99353,"åĽŃ":99354,"åħ´":99355,"åħħ":99356,"举":99357,"æī¹":99358,"èķ":99359,"æĬĬ":99360,"æĬĢæľ¯":99361,"ç©¶":99362,"第ä¸Ģ":99363,"便":99364,"åĵį":99365,"çİ©":99366,"åĿļ":99367,"èŀį":99368,"åįĬ":99369,"åĸľ":99370,"å±Ĥ":99371,"离":99372,"ä»ħ":99373,"éŁ":99374,"åij³":99375,"念":99376,"åŃ£":99377,"ç´§":99378,"ä¹ħ":99379,"é¤":99380,"éŀ":99381,"è¤":99382,"åĢĻ":99383,"åĨµ":99384,"çŁ³":99385,"åģ¥":99386,"æĢİ":99387,"å®Ŀ":99388,"è¡Ģ":99389,"åŁŁ":99390,"æĹ©":99391,"çŁ¥éģĵ":99392,"è´Ł":99393,"åįļ":99394,"å·´":99395,"亲":99396,"å±ŀ":99397,"严":99398,"äºī":99399,"å¯Ł":99400,"èº":99401,"ç°":99402,"建设":99403,"产ä¸ļ":99404,"åIJĥ":99405,"åŃ©":99406,"æĹħ":99407,"æł¹":99408,"æĿIJ":99409,"ä¼Ĺ":99410,"éļı":99411,"å®ĺ":99412,"åºķ":99413,"彩":99414,"å¯Į":99415,"温":99416,"åį«":99417,"åī§":99418,"çĽĬ":99419,"æĬĹ":99420,"è´¢":99421,"纪":99422,"æĨ":99423,"çĶŁæ´»":99424,"红":99425,"çĶŁäº§":99426,"è¿ľ":99427,"éĴ±":99428,"åĶ®":99429,"群":99430,"çıŃ":99431,"楼":99432,"éĩĩ":99433,"èīº":99434,"å±ħ":99435,"åģĩ":99436,"è°Ī":99437,"æĻļ":99438,"é¬":99439,"èĪª":99440,"害":99441,"èĹ":99442,"çį":99443,"åµ":99444,"çİĭ":99445,"康":99446,"èİ·":99447,"ç»Ń":99448,"äºļ":99449,"é£Ł":99450,"åİĭ":99451,"æĭĽ":99452,"èĮĥ":99453,"许":99454,"åĽ´":99455,"é½":99456,"éĻį":99457,"纳":99458,"åĵª":99459,"æķĻèĤ²":99460,"å·²ç»ı":99461,"å¾·":99462,"æŀĹ":99463,"å®īåħ¨":99464,"é¾Ļ":99465,"大家":99466,"éĿĴ":99467,"åºľ":99468,"æ²³":99469,"åı¤":99470,"èį¯":99471,"åĿĩ":99472,"æĻº":99473,"乡":99474,"çķ¥":99475,"åĨ·":99476,"ç¦ı":99477,"室":99478,"ç»´":99479,"æī¿":99480,"å±Ĭ":99481,"è¯ī":99482,"åĪ»":99483,"èŁ":99484,"æª":99485,"å°±æĺ¯":99486,"è¿Ļ个":99487,"ä¸Ńå¿ĥ":99488,"ä¸ĸçķĮ":99489,"åŁİå¸Ĥ":99490,"éĿŀ常":99491,"åĪĴ":99492,"åıĮ":99493,"æĢİä¹Ī":99494,"åΰäºĨ":99495,"æľĥ":99496,"åı²":99497,"ä¾Ĩ":99498,"å¾ĭ":99499,"å¥ĸ":99500,"ç»Ī":99501,"åªĴ":99502,"å®ģ":99503,"课":99504,"èģĮä¸ļ":99505,"åħį":99506,"æµĭ":99507,"æĢ¥":99508,"æķij":99509,"çĭ¬":99510,"èѦ":99511,"é¤IJ":99512,"æĦ¿":99513,"è´«":99514,"çĸij":99515,"åļ":99516,"她":99517,"åıĪ":99518,"åĽłä¸º":99519,"ä¸įæĺ¯":99520,"å¤Ł":99521,"æĸ¹éĿ¢":99522,"éķĩ":99523,"äºĴ":99524,"éħĴ":99525,"讲":99526,"çĸĹ":99527,"æĺ¥":99528,"æ¹ĸ":99529,"å¤ľ":99530,"责任":99531,"人æ°ij":99532,"åħ°":99533,"çŁŃ":99534,"æķħ":99535,"åĩı":99536,"æĻ®":99537,"亮":99538,"ä¾Ŀ":99539,"åį°":99540,"éĿĻ":99541,"åĢĭ":99542,"å¾ģ":99543,"åIJ¸":99544,"缺":99545,"æĶ»":99546,"åĩĢ":99547,"åħ¸":99548,"åĽº":99549,"访":99550,"ç¹":99551,"çĢ":99552,"æıIJä¾Ľ":99553,"ç»ĩ":99554,"å¾Īå¤ļ":99555,"çłĶç©¶":99556,"è·Ł":99557,"主è¦ģ":99558,"æĥħåĨµ":99559,"çŃĸ":99560,"æŃ»":99561,"大åѦ":99562,"æĶ¿åºľ":99563,"å½±åĵį":99564,"ä¹°":99565,"åħŃ":99566,"éĻ©":99567,"åħ«":99568,"æŁIJ":99569,"è´¨éĩı":99570,"åįł":99571,"å·®":99572,"æĽ´å¤ļ":99573,"æľĭ":99574,"éĿ©":99575,"宣":99576,"çł´":99577,"è½»":99578,"座":99579,"æĺ¾":99580,"稳":99581,"è´µ":99582,"èĥĮ":99583,"èī¯":99584,"çĸ«":99585,"æ¯Ĵ":99586,"ä¹İ":99587,"åĢŁ":99588,"è¿·":99589,"çŃĶ":99590,"æ¿Ģ":99591,"åij¼":99592,"äºĨä¸Ģ":99593,"è¶£":99594,"ä¼´":99595,"ä¼Ļ":99596,"è¼":99597,"ð¬Ń":99598,"åĽ½å®¶":99599,"æ´»åĬ¨":99600,"çİ°åľ¨":99601,"ç§ijæĬĢ":99602,"åį¡":99603,"ä¸įåIJĮ":99604,"个人":99605,"è®°èĢħ":99606,"ä¸įæĸŃ":99607,"éĹ»":99608,"ä¹Ŀ":99609,"èijĹ":99610,"综":99611,"ä¸ĥ":99612,"æłij":99613,"æľĭåıĭ":99614,"åįĸ":99615,"伤":99616,"æ²Ļ":99617,"åĸĦ":99618,"å¥Ĺ":99619,"è½®":99620,"ç©¿":99621,"è¡¥":99622,"ä¸Ģå®ļ":99623,"çªģ":99624,"çĿ£":99625,"追":99626,"å¨ģ":99627,"åı¦":99628,"åĽ°":99629,"æŀ¶":99630,"ç»Ŀ":99631,"æķ£":99632,"æİ¢":99633,"æ´Ĺ":99634,"临":99635,"ä¼¼":99636,"è´¸":99637,"丰":99638,"æĺ¯ä¸Ģ":99639,"ç«ŀ":99640,"è¿İ":99641,"èģļ":99642,"è«":99643,"æįŁ":99644,"æī§":99645,"驾":99646,"è¿Ŀ":99647,"è¥":99648,"èł":99649,"ä»ĸ们":99650,"æĹ¶åĢĻ":99651,"å®ĥ":99652,"人åijĺ":99653,"è¿Ļæł·":99654,"å·¥ç¨ĭ":99655,"åĪĽæĸ°":99656,"åŃ©åŃIJ":99657,"å¸Į":99658,"éĥ¨åĪĨ":99659,"éĵ¶":99660,"代表":99661,"é¦Ļ":99662,"帮":99663,"æİ¨è¿Ľ":99664,"çĽĺ":99665,"积æŀģ":99666,"éĥ¨éŨ":99667,"åŁ¹":99668,"æŃ¦":99669,"ä¸įä¼ļ":99670,"çŃij":99671,"éĢĻ":99672,"çݩ家":99673,"æĭ¿":99674,"åİĤ":99675,"æ¯Ľ":99676,"çģµ":99677,"æŃĮ":99678,"绿":99679,"å¦Ī":99680,"缼":99681,"é¦Ĩ":99682,"顺":99683,"èĦ¸":99684,"å°¼":99685,"丽":99686,"奥":99687,"éģĩ":99688,"è¯į":99689,"å°ģ":99690,"ä¸Ŀ":99691,"好çļĦ":99692,"æĭħ":99693,"èĦ±":99694,"æģ¶":99695,"åİļ":99696,"åĬ³":99697,"缣":99698,"æĬĺ":99699,"åı¥":99700,"æĢĢ":99701,"æŁĵ":99702,"书记":99703,"åĨł":99704,"é²ľ":99705,"æ¦Ĥ":99706,"éļIJ":99707,"å¹ħ":99708,"èµŀ":99709,"å¹ķ":99710,"æ¥Ń":99711,"éģĹ":99712,"åΤ":99713,"èĺ":99714,"å¶":99715,"æĬķèµĦ":99716,"è¡Įä¸ļ":99717,"äºij":99718,"çݯå¢ĥ":99719,"åѦçĶŁ":99720,"åIJĪä½ľ":99721,"åģ¥åº·":99722,"é£ŀ":99723,"ä¸ĢæŃ¥":99724,"ä¸Ģ缴":99725,"åıijçĶŁ":99726,"éĺ¿":99727,"é¢Ĩ导":99728,"åĸľæ¬¢":99729,"åºĶ该":99730,"çĤº":99731,"è®Ń":99732,"æĿĢ":99733,"港":99734,"交éĢļ":99735,"éĺ¶":99736,"éĴ¢":99737,"令":99738,"å°½":99739,"æ¯į":99740,"è¡£":99741,"ç²ī":99742,"é¡¶":99743,"ä¹Łä¸į":99744,"æĬĵ":99745,"èĭ¦":99746,"幸":99747,"礼":99748,"第ä¸ī":99749,"大çļĦ":99750,"éģİ":99751,"çĥŁ":99752,"éģ¿":99753,"ä»į":99754,"åºĨ":99755,"æĢķ":99756,"è°¢":99757,"çĽĸ":99758,"å°Ħ":99759,"éľ²":99760,"æĸĹ":99761,"çĬ¶":99762,"åѸ":99763,"æ¯ķ":99764,"å·¨":99765,"çŁ¿":99766,"çļĩ":99767,"å¸Ń":99768,"çĹĩ":99769,"æī¬":99770,"å»¶":99771,"ä¾§":99772,"æ·¡":99773,"çļĦä¸Ģ":99774,"ç¶²":99775,"æ´ģ":99776,"ç¸":99777,"è§Ī":99778,"çѹ":99779,"ç§ĺ":99780,"è¯Ĭ":99781,"çı¾":99782,"èªī":99783,"毫":99784,"ð¨":99785,"åį´":99786,"æĪIJ为":99787,"èĥ½åĬĽ":99788,"é»Ħ":99789,"æĹħ游":99790,"èά":99791,"æ¯Ķè¾ĥ":99792,"èµ·æĿ¥":99793,"äºĨè§£":99794,"èĩªçĦ¶":99795,"ä¸Ģ次":99796,"åŁºæľ¬":99797,"æĽ¾":99798,"综åIJĪ":99799,"èıľ":99800,"è§īå¾Ĺ":99801,"第äºĮ":99802,"è·ij":99803,"æ³¢":99804,"åĢĴ":99805,"ç¡Ģ":99806,"åħµ":99807,"èįī":99808,"çͳ":99809,"çͰ":99810,"æĤ£":99811,"è§Ħå®ļ":99812,"èĥľ":99813,"èµĦ产":99814,"梦":99815,"æľĿ":99816,"è¿ĻéĩĮ":99817,"夫":99818,"æĮ¥":99819,"ä½Ľ":99820,"å®Ī":99821,"鼶":99822,"æĸ¼":99823,"ç¯ĩ":99824,"å²Ľ":99825,"åĵ¥":99826,"éŃĶ":99827,"ä¸įåΰ":99828,"æīĺ":99829,"åºĬ":99830,"欧":99831,"èį£":99832,"æ±ĩ":99833,"æī©":99834,"åģı":99835,"å¢Ļ":99836,"讯":99837,"å©ļ":99838,"æĥł":99839,"æ´ĭ":99840,"å®ľ":99841,"润":99842,"æħ¢":99843,"éĢı":99844,"宽":99845,"顾":99846,"ç´¯":99847,"污":99848,"çĪĨ":99849,"ç§Ł":99850,"æĥĬ":99851,"涨":99852,"饰":99853,"éĺµ":99854,"饮":99855,"æļĸ":99856,"åºŁ":99857,"æĹĹ":99858,"éļĶ":99859,"ç¶ĵ":99860,"åĭĻ":99861,"實":99862,"éĢĶ":99863,"æī«":99864,"çĥĪ":99865,"鼻":99866,"åĪij":99867,"éĹľ":99868,"éĹª":99869,"å¥ĭ":99870,"åĤ¨":99871,"缩":99872,"ä¾µ":99873,"å¬":99874,"ð¬¶":99875,"åĽ½éĻħ":99876,"ç»Ħç»ĩ":99877,"ä¸ĵä¸ļ":99878,"åıijçݰ":99879,"å¸ĮæľĽ":99880,"ç»ıèIJ¥":99881,"åı«":99882,"æĿ¥è¯´":99883,"éļľ":99884,"ä»»ä½ķ":99885,"交æĺĵ":99886,"éĩįçĤ¹":99887,"çļ®":99888,"ç»į":99889,"æ´¾":99890,"ç§ijåѦ":99891,"åºĶç͍":99892,"建çŃij":99893,"èĤī":99894,"æĶ¹éĿ©":99895,"åŁºç¡Ģ":99896,"æ±ī":99897,"åĩºæĿ¥":99898,"è¿Ļä¹Ī":99899,"åĪļ":99900,"åĿIJ":99901,"ä¸įä»ħ":99902,"ä¼ļè®®":99903,"éĿł":99904,"åªĴä½ĵ":99905,"æ°¸":99906,"åĨ²":99907,"èĭı":99908,"央":99909,"çζ":99910,"åłĤ":99911,"å®ŀéĻħ":99912,"è¡Ĺ":99913,"ç«¥":99914,"éĺħ":99915,"äºĭæĥħ":99916,"åİŁåĽł":99917,"éħ¸":99918,"以æĿ¥":99919,"娱":99920,"宫":99921,"åĿĹ":99922,"绩":99923,"éĩİ":99924,"ä¸įå¾Ĺ":99925,"ä¼łå¥ĩ":99926,"硬":99927,"åİħ":99928,"æĹ¢":99929,"ç»ĥ":99930,"èĦij":99931,"å¼±":99932,"æİĮ":99933,"è´´":99934,"æĮĤ":99935,"åħ³éĶ®":99936,"å°ļ":99937,"é¥Ń":99938,"åºĦ":99939,"çϼ":99940,"åľĭ":99941,"æİĪ":99942,"个æľĪ":99943,"äºĪ":99944,"å¸ģ":99945,"è·Ŀ":99946,"æ²ī":99947,"竣":99948,"åĨ¬":99949,"æĬ½":99950,"éĨĴ":99951,"å¼Ł":99952,"触":99953,"èģĺ":99954,"è±Ĩ":99955,"æļ´":99956,"åijĬè¯ī":99957,"豪":99958,"èµ¢":99959,"è·¨":99960,"è³ĩ":99961,"çΏ":99962,"æĬ±":99963,"浪":99964,"麻":99965,"仪":99966,"è¡¡":99967,"奶":99968,"çģ¾":99969,"èµ¶":99970,"èĤ¥":99971,"å§IJ":99972,"åĢº":99973,"éľĩ":99974,"订":99975,"æ¬Ĭ":99976,"ç·":99977,"å»ī":99978,"ä¿Ĺ":99979,"å¿ĺ":99980,"å¦ĩ":99981,"ç¼ĵ":99982,"åŃķ":99983,"漫":99984,"è£ģ":99985,"çĩĥ":99986,"é»ĺ":99987,"çī¢":99988,"çĪ·":99989,"æĬµ":99990,"宾":99991,"æľīä¸Ģ":99992,"迹":99993,"è¿«":99994,"è²Į":99995,"æľīçļĦ":99996,"ð¬ĺ":99997,"è¿ĺæĺ¯":99998,"æīĢ以":99999,"ä¹Łæĺ¯":100000,"è¿ĻäºĽ":100001,"对äºİ":100002,"åIJ§":100003,"缮åīį":100004,"èĩªå·±çļĦ":100005,"èĥ½å¤Ł":100006,"å¦Ĥä½ķ":100007,"æľºæŀĦ":100008,"åıªæĺ¯":100009,"ç½ijç«Ļ":100010,"åħ¨éĿ¢":100011,"为äºĨ":100012,"å¼Ģåıij":100013,"æĸ°éĹ»":100014,"éĩijèŀį":100015,"ç»§":100016,"客æĪ·":100017,"ä¸Ģèµ·":100018,"èĮ¶":100019,"åħ³æ³¨":100020,"æ°´å¹³":100021,"åİĨåı²":100022,"å¢ŀéķ¿":100023,"é±":100024,"åŁºéĩij":100025,"åºŃ":100026,"åı¶":100027,"ä¿ĥ":100028,"鼨":100029,"æ¶Īè´¹":100030,"èι":100031,"çŁ¥è¯Ĩ":100032,"æĪĺçķ¥":100033,"ç»ıéªĮ":100034,"å³°":100035,"æĽ²":100036,"èĦļ":100037,"åĨ°":100038,"å¤ı":100039,"å½Ĵ":100040,"ç¬Ķ":100041,"èĻij":100042,"çͲ":100043,"åľĪ":100044,"è¯Ĺ":100045,"é½IJ":100046,"容æĺĵ":100047,"çłĶåıij":100048,"骨":100049,"纸":100050,"è·µ":100051,"æĹ§":100052,"çķ¶":100053,"åΏ":100054,"è´·":100055,"åı¬":100056,"ç§ĭ":100057,"æ¶²":100058,"è¡ĮæĶ¿":100059,"çĮ®":100060,"èĤ¤":100061,"éĢIJ":100062,"è¶ĬæĿ¥":100063,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ":100064,"æĦıè§ģ":100065,"èĪŀ":100066,"åīĤ":100067,"æ¶ī":100068,"ç¨ĭ度":100069,"åħ¬åħ±":100070,"械":100071,"æľ«":100072,"纯":100073,"åͱ":100074,"æ´²":100075,"æĬ¢":100076,"æ¤į":100077,"å¿Ļ":100078,"ä¼°":100079,"å¼¹":100080,"æ³ī":100081,"æľĢ大":100082,"è¶ĭ":100083,"å·§":100084,"ç¦ģ":100085,"æī¶":100086,"åį±":100087,"çıł":100088,"çĨŁ":100089,"æĭľ":100090,"主ä¹ī":100091,"æĿĤ":100092,"éĻĦ":100093,"éģį":100094,"æIJŃ":100095,"æĮ¯":100096,"å¤ļå¹´":100097,"æķ¬":100098,"æijĦ":100099,"纷":100100,"å¼ĥ":100101,"湿":100102,"å¨ĺ":100103,"æ¡£":100104,"é©¶":100105,"æľĹ":100106,"æ®ĸ":100107,"æ¦ľ":100108,"åĵ¡":100109,"ä¸Ģä½ĵ":100110,"æŁ¥çľĭ":100111,"ç¹ģ":100112,"æµĵ":100113,"åħ¬å®ī":100114,"æ½ľ":100115,"è´¯":100116,"éªĹ":100117,"æIJľ":100118,"å·¡":100119,"è¬":100120,"éĬ":100121,"å§Ķä¼ļ":100122,"æĤł":100123,"åī©":100124,"æıŃ":100125,"åŃ£åº¦":100126,"ð«ĺ":100127,"ð¬¬":100128,"ä´":100129,"ðª":100130,"ä½Ĩæĺ¯":100131,"éĥ½æĺ¯":100132,"å¹³åı°":100133,"åŃ¦ä¹ł":100134,"åĵģçīĮ":100135,"ä¸Ķ":100136,"è¿Ļç§į":100137,"æĶ¿çŃĸ":100138,"æĭ¬":100139,"认为":100140,"ä¸Ģèά":100141,"æłĩåĩĨ":100142,"æĶ¯æĮģ":100143,"模å¼ı":100144,"åħ³ç³»":100145,"çļĦæĺ¯":100146,"è¿Ļä¸Ģ":100147,"ä¸įè¦ģ":100148,"çĶļ":100149,"ç²¾ç¥ŀ":100150,"æĭ¥":100151,"åĪ©ç͍":100152,"ä¿ĿæĬ¤":100153,"ä½ľç͍":100154,"èĭ¥":100155,"åĽ½åĨħ":100156,"ä»ĭç»į":100157,"ä¸Ģä¸ĭ":100158,"å·¥ä¸ļ":100159,"缮æłĩ":100160,"æľĢåIJİ":100161,"ä»·å̼":100162,"å°į":100163,"éĵģ":100164,"è°ģ":100165,"ç»ĵæŀĦ":100166,"éĽª":100167,"æĻºèĥ½":100168,"ä¼łç»Ł":100169,"ä½ĵèĤ²":100170,"çĶŁæĢģ":100171,"æĭį":100172,"æİª":100173,"åĨľä¸ļ":100174,"çī¹èī²":100175,"è§Ħ模":100176,"æĹ¶ä»£":100177,"è¿ĩç¨ĭ":100178,"éĴĪ":100179,"æĿ¾":100180,"åĶIJ":100181,"åĮ»çĸĹ":100182,"çģ¯":100183,"åζéĢł":100184,"æł¸å¿ĥ":100185,"ä¸įåı¯":100186,"ç³»åĪĹ":100187,"åIJī":100188,"åľ£":100189,"åĢij":100190,"ä½³":100191,"æĿ¥çľĭ":100192,"æ¯ĶèµĽ":100193,"ä¸ĭæĿ¥":100194,"åĩºäºĨ":100195,"å¹²éĥ¨":100196,"微信":100197,"å½ĵåľ°":100198,"åį·":100199,"åį«çĶŁ":100200,"ä¼Ł":100201,"çĸ«æĥħ":100202,"è°·":100203,"åĩłä¸ª":100204,"éĺ´":100205,"çĶŁçī©":100206,"å°¤":100207,"ä¼Ĭ":100208,"èĤ¯":100209,"éĿ¢ç§¯":100210,"åĪĽéĢł":100211,"æı¡":100212,"åľĨ":100213,"æĻĵ":100214,"æĪIJäºĨ":100215,"åĩ¡":100216,"çĸ¾":100217,"ç«ŀäºī":100218,"讨":100219,"主é¢ĺ":100220,"é²ģ":100221,"迪":100222,"ä¿Ħ":100223,"æĢª":100224,"並":100225,"èĻļ":100226,"æ½®":100227,"çĥ§":100228,"è̳":100229,"æ±ł":100230,"éĢĤåIJĪ":100231,"æł¹æľ¬":100232,"åĬłçĽŁ":100233,"ç͵è§Ĩ":100234,"æ··":100235,"ç¼ĺ":100236,"çªĹ":100237,"çĬ¯":100238,"æĥ¯":100239,"æĦıä¹ī":100240,"åĬŀæ³ķ":100241,"ä¼ij":100242,"æ»ij":100243,"åĭĩ":100244,"æķ¢":100245,"寻":100246,"è¦Ĩ":100247,"éĢĥ":100248,"ç»ıçIJĨ":100249,"åĿı":100250,"æ³½":100251,"ä¹ĺ":100252,"åĪº":100253,"å±ı":100254,"é¡¿":100255,"亡":100256,"éĤĢ":100257,"åħ¼":100258,"åĭ¤":100259,"æ®ĭ":100260,"æĺł":100261,"æ¯ķä¸ļ":100262,"æĪª":100263,"è·Į":100264,"å£ģ":100265,"åı¦ä¸Ģ":100266,"羣å®ŀ":100267,"磨":100268,"è¯ļ":100269,"å¿ħè¦ģ":100270,"æģĭ":100271,"æĩĤ":100272,"å¾Ĵ":100273,"è°ĵ":100274,"æķı":100275,"æĻ¨":100276,"èĥ¸":100277,"æĭ¼":100278,"å¦Ļ":100279,"诸":100280,"èģĬ":100281,"æĤī":100282,"麼":100283,"åĩŃ":100284,"èĪĴ":100285,"æ¶Ĥ":100286,"è¿ģ":100287,"沿":100288,"å¡ij":100289,"æĽ¿":100290,"æ¾³":100291,"å¿į":100292,"èĢĹ":100293,"龸":100294,"åĩłå¹´":100295,"åĪĬ":100296,"èĦī":100297,"èħIJ":100298,"æ¡Į":100299,"çºł":100300,"æ»ļ":100301,"æĤ²":100302,"åĨĴ":100303,"妹":100304,"çķħ":100305,"纵":100306,"æijĩ":100307,"夺":100308,"è·¯ä¸Ĭ":100309,"忽":100310,"èĸª":100311,"æģIJ":100312,"æĦıæĢĿ":100313,"å«Į":100314,"æı´":100315,"æ°§":100316,"èĢĢ":100317,"éĺ»":100318,"轨":100319,"å¹»":100320,"æįķ":100321,"åĿ¦":100322,"åĵĪåĵĪ":100323,"çĭIJ":100324,"滨":100325,"è²»":100326,"è¿Ł":100327,"人éĥ½":100328,"ç»ĺ":100329,"åı¹":100330,"çµIJ":100331,"æī°":100332,"æ»ĭ":100333,"å¥ij":100334,"åĭŁ":100335,"確":100336,"ð¦":100337,"éĽĨåĽ¢":100338,"æĿİ":100339,"å¼Ģå±ķ":100340,"æıIJåįĩ":100341,"åħ¨åĽ½":100342,"汽车":100343,"åŃ¦æł¡":100344,"æł¹æį®":100345,"è¿Ļæĺ¯":100346,"åĩºçݰ":100347,"éĻĪ":100348,"ç½Ĺ":100349,"èİ·å¾Ĺ":100350,"åĪĺ":100351,"éĶĢåĶ®":100352,"æľªæĿ¥":100353,"éľĢæ±Ĥ":100354,"å®ŀæĸ½":100355,"åĿļæĮģ":100356,"åħ¨çIJĥ":100357,"éĵ¶è¡Į":100358,"æİ§åζ":100359,"é¡»":100360,"åľ°åĮº":100361,"æīĵéĢł":100362,"çļĦè¯Ŀ":100363,"帮åĬ©":100364,"ä½ĵç³»":100365,"è¾¾åΰ":100366,"è§ĦåĪĴ":100367,"åŁ¹è®Ń":100368,"两个":100369,"æĬ¥åijĬ":100370,"åľ°æĸ¹":100371,"å®Įåħ¨":100372,"æİī":100373,"ç»ĵåIJĪ":100374,"å®£ä¼ł":100375,"æ³ķå¾ĭ":100376,"èīºæľ¯":100377,"ç͵影":100378,"說":100379,"ä¸ĢçĤ¹":100380,"è¶ħè¿ĩ":100381,"ç͵åŃIJ":100382,"æĢĿæĥ³":100383,"æķĻåѦ":100384,"éĺ¶æ®µ":100385,"åķĨä¸ļ":100386,"çµģ":100387,"åĪĽä¸ļ":100388,"æĸ¹æ¡Ī":100389,"çݰ代":100390,"æ¡¥":100391,"èIJ½å®ŀ":100392,"带æĿ¥":100393,"产çĶŁ":100394,"ç§Ģ":100395,"æ³°":100396,"ä¹±":100397,"åħ·ä½ĵ":100398,"åĸĿ":100399,"èĵĿ":100400,"å®Ĺ":100401,"åįĩ级":100402,"æ·±åħ¥":100403,"ä¿ĿéĻ©":100404,"ç®Ģåįķ":100405,"çĹĽ":100406,"稳å®ļ":100407,"è¾Ĩ":100408,"å±ŀäºİ":100409,"å·Ŀ":100410,"ä¸įå°ij":100411,"åĴ¨":100412,"ä¸ľè¥¿":100413,"å½¢å¼ı":100414,"娱ä¹IJ":100415,"æŃ£å¸¸":100416,"鸡":100417,"åħħåĪĨ":100418,"å®ŀè·µ":100419,"éĩĮéĿ¢":100420,"è·³":100421,"èĻİ":100422,"æĪIJéķ¿":100423,"æļĹ":100424,"çĿ¡":100425,"罪":100426,"çIJĨ念":100427,"æĮij":100428,"èµĦæľ¬":100429,"å¤ļå°ij":100430,"ä¸ĭéĿ¢":100431,"å¸Ŀ":100432,"åħ¬å¼Ģ":100433,"æ¸IJ":100434,"éķ·":100435,"å±ĭ":100436,"欢è¿İ":100437,"å¿ĥçIJĨ":100438,"çĤİ":100439,"æ¹¾":100440,"è®ĵ":100441,"éĤĦ":100442,"ç³ĸ":100443,"ä¹Į":100444,"åĬ±":100445,"çīĻ":100446,"èħ¿":100447,"å²Ĺ":100448,"ä¼į":100449,"æĪIJåijĺ":100450,"åŃĶ":100451,"å°ıç¼ĸ":100452,"èij£":100453,"泡":100454,"åħĪè¿Ľ":100455,"åħ§":100456,"åĺ´":100457,"è´Ŀ":100458,"è»":100459,"æIJŀ":100460,"æ³Ľ":100461,"鸣":100462,"ç½²":100463,"èĽĭ":100464,"主任":100465,"缮çļĦ":100466,"ä¹ı":100467,"æ´¥":100468,"æĪ´":100469,"ä¸¥æł¼":100470,"çħ¤":100471,"çĮ«":100472,"å͝":100473,"å°Ĭ":100474,"çĶľ":100475,"åŀĥ":100476,"åľ¾":100477,"æĭŁ":100478,"çĦ¦":100479,"é«Ķ":100480,"å®ı":100481,"æ©Ł":100482,"é©»":100483,"æĹģ":100484,"å½»":100485,"éĥ½ä¸į":100486,"æij©":100487,"ä»ĵ":100488,"ä¹³":100489,"岸":100490,"è°ĭ":100491,"大å¤ļ":100492,"çģŃ":100493,"èħ¾":100494,"æŁľ":100495,"èĪį":100496,"åħļçļĦ":100497,"å°ĺ":100498,"åįģå¹´":100499,"æĭĴ":100500,"裡":100501,"æŁĶ":100502,"å¹¼":100503,"éĶģ":100504,"ä¸ĵ项":100505,"æīİ":100506,"驾驶":100507,"ç¢İ":100508,"è¢ĭ":100509,"éĶĭ":100510,"壮":100511,"å°ĸ":100512,"çĶµæ±ł":100513,"è¿Ķ":100514,"æ¼ı":100515,"循":100516,"èıĮ":100517,"èĥĥ":100518,"è¾ħ":100519,"éĢĴ":100520,"èĥİ":100521,"éĻª":100522,"寿":100523,"å¥Ķ":100524,"çĮĽ":100525,"纹":100526,"çŁ¥åIJį":100527,"å¿Ĩ":100528,"æ¡ĥ":100529,"æ£ĭ":100530,"éĢĨ":100531,"çĤ¼":100532,"ç±į":100533,"çī§":100534,"æł·çļĦ":100535,"è¾Ľ":100536,"åłĨ":100537,"å®ŀåľ¨":100538,"ä¼ı":100539,"宿":100540,"èµı":100541,"è£Ĥ":100542,"åįĬå¹´":100543,"å̾":100544,"满æĦı":100545,"梯":100546,"æĦıåij³":100547,"åѤ":100548,"ç¥Ŀ":100549,"æĻ¶":100550,"èµĶ":100551,"åģ¿":100552,"èĦĤ":100553,"ç½ļ":100554,"ç¢į":100555,"æ²ĥ":100556,"æĵį":100557,"å´ĩ":100558,"æļĤ":100559,"è·ĥ":100560,"æIJ¬":100561,"å©Ĩ":100562,"éī":100563,"éī´":100564,"åħ´è¶£":100565,"èIJ¥ä¸ļ":100566,"è®Ĭ":100567,"èĦı":100568,"è¾Ī":100569,"å·ŀå¸Ĥ":100570,"è´«åĽ°":100571,"ç©·":100572,"ä¸Ńå°ı":100573,"æ¼Ĥ":100574,"çĻĮ":100575,"èľľ":100576,"ä¼Ļä¼´":100577,"çīµ":100578,"æĤŁ":100579,"éĻ·":100580,"èµĽåŃ£":100581,"樣":100582,"åģ¶":100583,"æĺĨ":100584,"è¢Ń":100585,"æįIJ":100586,"èī°":100587,"æĤ¬":100588,"çĶ¢":100589,"èij¡":100590,"çĽĹ":100591,"å©´":100592,"å°İ":100593,"纽":100594,"åĢ¡":100595,"æī®":100596,"è¨Ń":100597,"æĬij":100598,"ç¡ķ":100599,"è¾ĸ":100600,"éĥģ":100601,"辩":100602,"éĤ»":100603,"çݰåĩº":100604,"è¦ı":100605,"å½¹":100606,"éĺĶ":100607,"åīµ":100608,"诱":100609,"æĥij":100610,"æ·Ģ":100611,"é¢Ī":100612,"侦":100613,"æģ°":100614,"æ£Ģå¯Ł":100615,"éĨ«":100616,"çĦ¶æĺ¯":100617,"åĭĥ":100618,"èĮ«":100619,"äĵ":100620,"ð¬¸":100621,"ä½ľä¸º":100622,"çļĦ人":100623,"éĤ£ä¹Ī":100624,"ç¾İåĽ½":100625,"è¿ĺæľī":100626,"æıIJé«ĺ":100627,"èϽ":100628,"åħ·æľī":100629,"åĮħæĭ¬":100630,"æĪĸèĢħ":100631,"ä¸įè¿ĩ":100632,"ä¸Ĭæµ·":100633,"åĮ»éĻ¢":100634,"èµĦéĩij":100635,"çĶļèĩ³":100636,"åĪ¶åº¦":100637,"è§£åĨ³":100638,"èģĶç½ij":100639,"ç»§ç»Ń":100640,"建ç«ĭ":100641,"è¿Ľä¸ĢæŃ¥":100642,"æĿIJæĸĻ":100643,"ä»Ĭ天":100644,"å¿ħé¡»":100645,"åIJĦç§į":100646,"çİ°åľº":100647,"ä»ĸçļĦ":100648,"å¢ŀåĬł":100649,"é¢ĨåŁŁ":100650,"åıĤä¸İ":100651,"æĮģç»Ń":100652,"ä¹ĭä¸Ģ":100653,"çī¹åĪ«":100654,"é±¼":100655,"åħ±åIJĮ":100656,"åĬª":100657,"çİī":100658,"人们":100659,"åħĪçĶŁ":100660,"ä¼ĺåĬ¿":100661,"ä¿ĿæĮģ":100662,"ä½ľåĵģ":100663,"çīĽ":100664,"æĪIJæľ¬":100665,"æĶ¶åħ¥":100666,"åıĬæĹ¶":100667,"è´Łè´£":100668,"æİ¥åıĹ":100669,"èįIJ":100670,"åıªè¦ģ":100671,"羣çļĦ":100672,"导èĩ´":100673,"æľºåζ":100674,"è¡ĮåĬ¨":100675,"æĸ°çļĦ":100676,"å®ĮåĸĦ":100677,"为ä»Ģä¹Ī":100678,"ä¸Ń央":100679,"æĪIJç«ĭ":100680,"æĦŁè§ī":100681,"åıĺåĮĸ":100682,"åıĹåΰ":100683,"å¹¶ä¸į":100684,"åŃĻ":100685,"æĸ½å·¥":100686,"æĺİæĺ¾":100687,"è¿ĩåİ»":100688,"åıijæĮ¥":100689,"羣æŃ£":100690,"åŁºåľ°":100691,"æĺİç¡®":100692,"èĥ¡":100693,"许å¤ļ":100694,"ä¸Ģå¹´":100695,"æĸ¹åIJij":100696,"æģ©":100697,"çĽ¸ä¿¡":100698,"åľ³":100699,"详ç»Ĩ":100700,"äºĭä¸ļ":100701,"çĶŁåij½":100702,"åĴ¨è¯¢":100703,"æĸĩæĺİ":100704,"çijŀ":100705,"绿èī²":100706,"èİ«":100707,"æĦıè¯Ĩ":100708,"æĬķåħ¥":100709,"åĬłå¿«":100710,"æ¢ħ":100711,"ç¿»":100712,"å¼ĢæĶ¾":100713,"æĻ®éĢļ":100714,"åįıä¼ļ":100715,"æĪIJ绩":100716,"ä»Ļ":100717,"å¯Ĵ":100718,"è¯ģåΏ":100719,"认è¯Ĩ":100720,"丹":100721,"大éĩı":100722,"è¿ħ":100723,"åģļåΰ":100724,"设æĸ½":100725,"è´¸æĺĵ":100726,"èĥ½æºIJ":100727,"æĹ¶æľŁ":100728,"ä¸Ģ天":100729,"æ²»çIJĨ":100730,"åĺī":100731,"å®ĩ":100732,"丰å¯Į":100733,"举è¡Į":100734,"æĪIJæŀľ":100735,"èĤ¯å®ļ":100736,"çĭĹ":100737,"åĬ¨åĬĽ":100738,"森":100739,"åĩłä¹İ":100740,"åĽłç´ł":100741,"æ°ijæĹı":100742,"æ´ŀ":100743,"ç½ijåıĭ":100744,"åIJĪçIJĨ":100745,"广大":100746,"æ®Ĭ":100747,"æ´Ľ":100748,"æĿ¯":100749,"èĴĻ":100750,"ç͍äºİ":100751,"èŀįèµĦ":100752,"ç¥ĸ":100753,"æľºæ¢°":100754,"举åĬŀ":100755,"èĩªåĬ¨":100756,"åĬŀåħ¬":100757,"é»ŀ":100758,"éĽĦ":100759,"å̼å¾Ĺ":100760,"çĮª":100761,"以为":100762,"æĺĮ":100763,"è·Ŀ离":100764,"åIJ¸å¼ķ":100765,"ç»ķ":100766,"éļĨ":100767,"计ç®Ĺ":100768,"éĺŁä¼į":100769,"大ä¼ļ":100770,"å¼ķèµ·":100771,"çī¹çĤ¹":100772,"èĥ¶":100773,"å¹´è½»":100774,"æľ¬èº«":100775,"æľºåħ³":100776,"å®ĺæĸ¹":100777,"éĥij":100778,"æµĻ":100779,"è§Ĵèī²":100780,"èij£äºĭ":100781,"为主":100782,"æĹłè®º":100783,"ä¹łæĥ¯":100784,"æ¥ļ":100785,"æĭĵ":100786,"ç»Łè®¡":100787,"åħĦ":100788,"å¹¿æ³Ľ":100789,"åįĢ":100790,"污æŁĵ":100791,"è«ĭ":100792,"èĬĤ缮":100793,"伦":100794,"è¦ĨçĽĸ":100795,"èĢIJ":100796,"æī¶è´«":100797,"ç»ıåİĨ":100798,"éĩįè¦ģçļĦ":100799,"èĤ¡ä¸ľ":100800,"æĭĽèģĺ":100801,"åĽĽä¸ª":100802,"æĩī":100803,"èĥŀ":100804,"æijĨ":100805,"é«ĺéĢŁ":100806,"麦":100807,"åİŁåĪĻ":100808,"èݱ":100809,"æĽ´å¥½":100810,"éķľ":100811,"åĩĮ":100812,"åŀĥåľ¾":100813,"é̲":100814,"çģ°":100815,"éĵº":100816,"äºĭæķħ":100817,"çĶĺ":100818,"空æ°Ķ":100819,"é¾Ħ":100820,"èı²":100821,"çĵ¶":100822,"æĺ¨":100823,"æĹ¥æĬ¥":100824,"æµ®":100825,"åľ°åĽ¾":100826,"åijĪ":100827,"大åĬĽ":100828,"绪":100829,"å¸ħ":100830,"æľįåĭĻ":100831,"ä¸įéĶĻ":100832,"乡æĿij":100833,"å±¥":100834,"å¹³æĸ¹":100835,"éĹ²":100836,"æī£":100837,"ç´łè´¨":100838,"èµ´":100839,"éģŃ":100840,"èIJ¨":100841,"èĩªä¸»":100842,"éĩijå±ŀ":100843,"èī¯å¥½":100844,"两年":100845,"æ³¥":100846,"é¢ľ":100847,"精彩":100848,"ä¸Ńåįİ":100849,"æĻĭ":100850,"ä¹łè¿ij":100851,"ä¹łè¿ijå¹³":100852,"æĪĺ士":100853,"åģļçļĦ":100854,"éªij":100855,"æ»´":100856,"çĵľ":100857,"çīĪæĿĥ":100858,"èĤł":100859,"æľĥåĵ¡":100860,"çıį":100861,"種":100862,"仿":100863,"çī©ä¸ļ":100864,"åĢĭ人":100865,"妻":100866,"伸":100867,"æ±Ĺ":100868,"æĹº":100869,"çIJĨæĥ³":100870,"æij¸":100871,"è¿Ŀæ³ķ":100872,"å®Įæķ´":100873,"åݦ":100874,"è¸ı":100875,"æĸij":100876,"æ¡Ĥ":100877,"ä½ĵåζ":100878,"師":100879,"æĿĨ":100880,"殿":100881,"æ¯ģ":100882,"é¦Ī":100883,"è§Ĵ度":100884,"欣":100885,"çĥ¦":100886,"èĤº":100887,"éĩĩ访":100888,"æijĺ":100889,"æĮ¡":100890,"æ·ĺ":100891,"åħ»èĢģ":100892,"çĤ¸":100893,"è¿Ī":100894,"åİī":100895,"åĿĬ":100896,"è¾£":100897,"åĩĿ":100898,"泪":100899,"çĸı":100900,"æİĺ":100901,"åĥıæĺ¯":100902,"éĽķ":100903,"ç¼Ŀ":100904,"èį·":100905,"æį·":100906,"åł¡":100907,"åı¥è¯Ŀ":100908,"çĸ¼":100909,"æłı":100910,"éģµ":100911,"碳":100912,"å·¥åķĨ":100913,"æIJº":100914,"åĪ¥":100915,"ä¹Ļ":100916,"æĹĭ":100917,"æĥľ":100918,"ä¸Ģ大":100919,"å±Ĥ次":100920,"èµĸ":100921,"æĬ¬":100922,"æ¨Ĥ":100923,"è¯ŀ":100924,"åħĴ":100925,"篮":100926,"èĤĥ":100927,"å§¿":100928,"æĬļ":100929,"çĵ·":100930,"ç͵åĬ¨":100931,"æĸ°åĨł":100932,"æ¶µ":100933,"ç¢ij":100934,"æ·®":100935,"æĹ¨":100936,"踪":100937,"æ¸Ķ":100938,"æĦĪ":100939,"åıĶ":100940,"åįĹçľģ":100941,"義":100942,"å§Ķ书记":100943,"貸":100944,"æ¶Į":100945,"è«ĸ":100946,"èIJĦ":100947,"æıı":100948,"å¿§":100949,"辦":100950,"å¦Ĩ":100951,"æīŃ":100952,"åijµ":100953,"éģ¥":100954,"許":100955,"ä»ĩ":100956,"åįģä¸ī":100957,"åī²":100958,"èªį":100959,"èΰ":100960,"é¢ĩ":100961,"饱":100962,"çĭł":100963,"é«ĺçļĦ":100964,"çµ±":100965,"æħİ":100966,"é¢ģ":100967,"åIJĪéĢĤ":100968,"æµ´":100969,"èµĭ":100970,"æĬ¼":100971,"妥":100972,"éĻ¢éķ¿":100973,"èĢķ":100974,"辨":100975,"æħ°":100976,"åįģåĽĽ":100977,"æľµ":100978,"èĵĦ":100979,"æŀ¢":100980,"å»·":100981,"æĤĦ":100982,"涯":100983,"磩":100984,"åŃIJéĩĮ":100985,"çĬ¹":100986,"å±Ģéķ¿":100987,"éIJ":100988,"å¥ł":100989,"ä¼ļéķ¿":100990,"æĵļ":100991,"ä¸įåıĬ":100992,"åįģä¹Ŀ":100993,"欺":100994,"躺":100995,"éĺIJ":100996,"çºĮ":100997,"註":100998,"åĨĬ":100999,"èŃĺ":101000,"é«ĺçŃī":101001,"èħº":101002,"å¤ķ":101003,"ç»ij":101004,"åͤ":101005,"èķ´":101006,"çķľ":101007,"æħĭ":101008,"åıĻ":101009,"åıĥ":101010,"峡":101011,"人大":101012,"éħ¿":101013,"éģ©":101014,"奢":101015,"åı£æ°Ķ":101016,"éĮĦ":101017,"éı":101018,"åĭĺ":101019,"è´¿":101020,"éļª":101021,"éĭ":101022,"éļ¶":101023,"ð¥":101024,"ð¬£":101025,"ð£":101026,"ð«į":101027,"ð¬³":101028,"ð«ĵ":101029,"ð«Ħ":101030,"ð«Ł":101031,"ð¨±":101032,"äĹ":101033,"以åıĬ":101034,"æľīéĻIJ":101035,"åij¢":101036,"åIJĹ":101037,"çľĭåΰ":101038,"计åĪĴ":101039,"è¿Ľåħ¥":101040,"缴æİ¥":101041,"åĪĨæŀIJ":101042,"åıªæľī":101043,"设å¤ĩ":101044,"åħ¶å®ŀ":101045,"åĬłå¼º":101046,"ä¸ŃçļĦ":101047,"ä¿Ŀéļľ":101048,"èĢģå¸Ī":101049,"人æīį":101050,"å¾Ĺåΰ":101051,"é£İéĻ©":101052,"ä¸Ģç§į":101053,"空éĹ´":101054,"æĪijåĽ½":101055,"ä¹ĭåīį":101056,"ä¸ĵå®¶":101057,"æĿ¨":101058,"æĹ¥æľ¬":101059,"群ä¼Ĺ":101060,"åıĤåĬł":101061,"æķĪæŀľ":101062,"æľīåħ³":101063,"å®¶åºŃ":101064,"åĮºåŁŁ":101065,"åĬªåĬĽ":101066,"éļıçĿĢ":101067,"æĹłæ³ķ":101068,"交æµģ":101069,"è¡Į为":101070,"æ£ĢæŁ¥":101071,"æľŁéĹ´":101072,"å¦ĤæŃ¤":101073,"èĤ¡ä»½":101074,"å½ĵæĹ¶":101075,"è£ħå¤ĩ":101076,"åĩĨå¤ĩ":101077,"éħĴåºĹ":101078,"è¿IJåĬ¨":101079,"æıIJåĩº":101080,"å·¦åı³":101081,"æİªæĸ½":101082,"é£Łåĵģ":101083,"æ¶Īè´¹èĢħ":101084,"åѦéĻ¢":101085,"æĮĩ导":101086,"è¿IJèIJ¥":101087,"éĩį大":101088,"åĨľæĿij":101089,"éĢłæĪIJ":101090,"æĶ¿æ²»":101091,"éĴĪ对":101092,"æŃ£å¼ı":101093,"åıĸå¾Ĺ":101094,"éĤ£ä¸ª":101095,"éĽĨä¸Ń":101096,"åıªèĥ½":101097,"å¿«éĢŁ":101098,"身ä½ĵ":101099,"åħļåijĺ":101100,"èģĶåIJĪ":101101,"åĬĽéĩı":101102,"éĥ½æľī":101103,"æħ§":101104,"å¡Ķ":101105,"åĪ«äºº":101106,"表çݰ":101107,"æķħäºĭ":101108,"ä¸ĢåĪĩ":101109,"å°ĩ":101110,"èµĦæĸĻ":101111,"åŁ¹åħ»":101112,"éĺħ读":101113,"æľī人":101114,"èIJ¥éĶĢ":101115,"çĽijçĿ£":101116,"çݯä¿Ŀ":101117,"èĢĥèĻij":101118,"æ·±åľ³":101119,"严éĩį":101120,"èĮĥåĽ´":101121,"å§Ķåijĺ":101122,"çĽij管":101123,"ä¸ī个":101124,"è£ħä¿®":101125,"åħ¬éĩĮ":101126,"åĪĨåĪ«":101127,"çIJĨè§£":101128,"飩":101129,"åĬłå·¥":101130,"è®¤çľŁ":101131,"ä¸į好":101132,"åݻ年":101133,"éĻįä½İ":101134,"æľºä¼ļ":101135,"åįıè®®":101136,"符åIJĪ":101137,"å¢ŀ强":101138,"æĬĢèĥ½":101139,"é¦ĸåħĪ":101140,"秦":101141,"ä¸ģ":101142,"å°¾":101143,"æľīäºĨ":101144,"åľ°äº§":101145,"æ¸ł":101146,"æĸ¹ä¾¿":101147,"ç§»åĬ¨":101148,"éĢŁåº¦":101149,"å°¤åħ¶":101150,"éĢļçŁ¥":101151,"åĿĽ":101152,"éģ¿åħį":101153,"æģ¢":101154,"è´¡":101155,"èģĮå·¥":101156,"å®ŀåĬĽ":101157,"æĺ¯ä¸Ģç§į":101158,"åIJ¯åĬ¨":101159,"çĸ¾çĹħ":101160,"æĿ¥äºĨ":101161,"çĽ¸å¯¹":101162,"çݰå®ŀ":101163,"èŀįåIJĪ":101164,"åIJĮæł·":101165,"åħ¬åijĬ":101166,"ç®Ĭ":101167,"ç´«":101168,"ä¸ĭåİ»":101169,"ä¼łæĴŃ":101170,"æľĢ好":101171,"ä¼ĺè´¨":101172,"æ²Ĵ":101173,"æĮº":101174,"æĹ¦":101175,"诺":101176,"ä¸ĢåIJį":101177,"éģĵè·¯":101178,"示èĮĥ":101179,"è¿ĩæĿ¥":101180,"åIJĮåѦ":101181,"é¼ĵ":101182,"æĿŃ":101183,"æľ¬æ¬¡":101184,"åIJĮæĦı":101185,"ä¸ĸ纪":101186,"ç¾Ĭ":101187,"欲":101188,"å·¥èīº":101189,"çĵ¦":101190,"人士":101191,"æľīæīĢ":101192,"ä»İäºĭ":101193,"æľīå¾Īå¤ļ":101194,"ä¸įäºĨ":101195,"å²Ĺä½į":101196,"åıĺå¾Ĺ":101197,"åĬ³åĬ¨":101198,"å¤Ħäºİ":101199,"å¹³åĿĩ":101200,"形象":101201,"å¡ŀ":101202,"åħ±äº«":101203,"çĿĽ":101204,"åĪ©æ¶¦":101205,"æŃ£æĺ¯":101206,"å¾Ģå¾Ģ":101207,"缸æ¯Ķ":101208,"横":101209,"åĪ·":101210,"æµĻæ±Ł":101211,"大éĥ¨åĪĨ":101212,"å¤ļ个":101213,"æĤ¨çļĦ":101214,"ç͵åķĨ":101215,"å¾®åįļ":101216,"å§ĭç»Ī":101217,"çĬ¯ç½ª":101218,"æĺ¯åľ¨":101219,"ç»ĦåIJĪ":101220,"åİŁæĿ¥":101221,"æ¸ħæ¥ļ":101222,"åIJĦåľ°":101223,"æĦŁåıĹ":101224,"å½ĵä¸Ń":101225,"è¶ĭåĬ¿":101226,"æĻ¯åĮº":101227,"羣æĺ¯":101228,"ä¾ĽåºĶ":101229,"转åŀĭ":101230,"çĭĤ":101231,"èĨľ":101232,"èĭĹ":101233,"å¿ł":101234,"å¾Ī大":101235,"èĤ¡æĿĥ":101236,"ç¾İåħĥ":101237,"æİĴåIJį":101238,"åĬ¨çī©":101239,"éĶħ":101240,"墨":101241,"主å¸Ń":101242,"å¾Ī好":101243,"ç»Ŀ对":101244,"æĿľ":101245,"转载":101246,"çĴĥ":101247,"æĿijæ°ij":101248,"åIJ¨":101249,"åĽŃåĮº":101250,"é«ĺ度":101251,"çī©è´¨":101252,"è¾ī":101253,"æĹ¥å¸¸":101254,"æıĴ":101255,"ä¸īå¹´":101256,"ä½ĵçݰ":101257,"æīįæĺ¯":101258,"代çIJĨ":101259,"ä¸į管":101260,"æģĴ":101261,"åľ°ä½į":101262,"ç²®":101263,"èĸĦ":101264,"æĺİçϽ":101265,"ä¸Ģèĩ´":101266,"æĽ¼":101267,"åĵŃ":101268,"åĩ¤":101269,"åĬ²":101270,"æķĮ":101271,"æĪĺæĸĹ":101272,"主ä½ĵ":101273,"åħ¬å¸ĥ":101274,"åıĤèĢĥ":101275,"èĪªç©º":101276,"寺":101277,"åѦä¼ļ":101278,"åıįæĺł":101279,"ç¾İ丽":101280,"太éĺ³":101281,"建æĪIJ":101282,"æħ¢æħ¢":101283,"åIJĦ个":101284,"éĤ¦":101285,"ç»ĦæĪIJ":101286,"ä¸ī大":101287,"éͦ":101288,"大å¤ļæķ°":101289,"æ¦Ĥ念":101290,"éŃĤ":101291,"åħ¬çĽĬ":101292,"èįĴ":101293,"身份":101294,"æ·±åĪ»":101295,"åħ©":101296,"ç»ıåħ¸":101297,"åIJĦ项":101298,"èĻķ":101299,"è¿ĽæŃ¥":101300,"åįģäºĮ":101301,"æī§æ³ķ":101302,"æĥ³åΰ":101303,"æĦŁæŁĵ":101304,"åķĨåĬ¡":101305,"å°ıç»Ħ":101306,"èͬ":101307,"çıŃåŃIJ":101308,"åIJĮå¿Ĺ":101309,"éĿ¢ä¸´":101310,"çĤĴ":101311,"å¤ļç§į":101312,"è§ĤçĤ¹":101313,"åĵªéĩĮ":101314,"å°Ŀ":101315,"å§Ĩ":101316,"èħ¹":101317,"åŁİåĮº":101318,"太å¤ļ":101319,"çĹħæ¯Ĵ":101320,"åľ¨äºİ":101321,"æīĢè°ĵ":101322,"æĻ°":101323,"æŀĿ":101324,"æĭĸ":101325,"å®ħ":101326,"æķ´æ²»":101327,"ä½ıæĪ¿":101328,"åģ·":101329,"çĨĬ":101330,"èµģ":101331,"æ°Ľ":101332,"æł¼å±Ģ":101333,"åŁºç¡Ģä¸Ĭ":101334,"èĥĨ":101335,"åħ½":101336,"鼶åĶ®":101337,"åĿ¡":101338,"女åŃ©":101339,"æĴŀ":101340,"åħ¨åĬĽ":101341,"åĴĸ":101342,"èĤ©":101343,"çľī":101344,"èĩ³äºİ":101345,"åħļç»Ħ":101346,"ä¸Ģä»¶":101347,"æĭĨ":101348,"äºĭå®ŀ":101349,"åĤ³":101350,"æ¹ĺ":101351,"ç¶²ç«Ļ":101352,"循çݯ":101353,"åIJĮæ¯Ķ":101354,"æĭĶ":101355,"åĮ»èį¯":101356,"åħ»æ®ĸ":101357,"åĽºå®ļ":101358,"å®ŀéĻħä¸Ĭ":101359,"è®°å¾Ĺ":101360,"åĪ©äºİ":101361,"æĤ¦":101362,"æĭ³":101363,"èĤĿ":101364,"æķĪçĽĬ":101365,"該":101366,"æ°ij主":101367,"çĹĩçĬ¶":101368,"風":101369,"å¹¼åĦ¿":101370,"å§ij":101371,"æĪĴ":101372,"ä¸ĭçļĦ":101373,"渡":101374,"å¹´åºķ":101375,"è®°å¿Ĩ":101376,"åIJIJ":101377,"大å¹ħ":101378,"å¾½":101379,"åħ¬ä¼Ĺ":101380,"ä¿¡å¿ĥ":101381,"çİĽ":101382,"ä¼ļä¸Ĭ":101383,"ä¹Ķ":101384,"æijĦå½±":101385,"æ£ĭçīĮ":101386,"éĻķ":101387,"åºĶæĢ¥":101388,"æĶ¶è´¹":101389,"æİ§èĤ¡":101390,"仪å¼ı":101391,"çŀ¬":101392,"æīĢåľ¨":101393,"碰":101394,"å§ĵ":101395,"é¡Į":101396,"æĶ¯éĥ¨":101397,"使åij½":101398,"çĤī":101399,"å¯Ħ":101400,"翼":101401,"åľ°ä¸ĭ":101402,"è¾ŀ":101403,"俱":101404,"主æĮģ":101405,"è´§å¸ģ":101406,"æģ¨":101407,"èĤĮ":101408,"çĽĪ":101409,"éĶ»":101410,"å¿ĹæĦ¿":101411,"类似":101412,"æĮĸ":101413,"éĢ»":101414,"總":101415,"纪念":101416,"åķ¥":101417,"弯":101418,"åIJįåŃĹ":101419,"åģ¥èº«":101420,"çļĦå¿ĥ":101421,"驱":101422,"èĥĮåIJİ":101423,"æ³ķå¸Ī":101424,"ç²Ĵ":101425,"èĥ½éĩı":101426,"è¾°":101427,"èī³":101428,"å½¼":101429,"段æĹ¶éĹ´":101430,"åIJĪæ³ķ":101431,"æĵ¦":101432,"ç¾½":101433,"åݨ":101434,"æĪij说":101435,"äºĭåĬ¡":101436,"åĩłå¤©":101437,"åħģ":101438,"ç¼´":101439,"åįĵ":101440,"两ç§į":101441,"çĭ¬çī¹":101442,"帶":101443,"éĴ»":101444,"æĥ©":101445,"é¢ĨåħĪ":101446,"è¶³å¤Ł":101447,"壳":101448,"æĦıåij³çĿĢ":101449,"åĪĨå¸ĥ":101450,"ä¹ĥ":101451,"éģĭ":101452,"佩":101453,"è°±":101454,"çģ£":101455,"èį¡":101456,"贯彻":101457,"å¹¾":101458,"ç£ģ":101459,"åħ¸åŀĭ":101460,"åīĩ":101461,"åĨ»":101462,"æ¬ł":101463,"ä¸įä¹ħ":101464,"浦":101465,"éŃħ":101466,"å¼ĢäºĨ":101467,"使ç͍èĢħ":101468,"è¿Ļ款":101469,"å°Ī":101470,"èĦ±è´«":101471,"æĶ»åĿļ":101472,"ç®Ĺæĺ¯":101473,"ç¨Ģ":101474,"æĹłäºº":101475,"åłµ":101476,"å¥ı":101477,"éĥ½å¸Ĥ":101478,"åı¯è§ģ":101479,"ä¸įåĩº":101480,"æ·»":101481,"äºı":101482,"ç¾İ好":101483,"èĥĸ":101484,"飵":101485,"æłĩå¿Ĺ":101486,"èĬĤèĥ½":101487,"æĬ«":101488,"å°º":101489,"寸":101490,"ä¸Ģ代":101491,"é¢Ĺ":101492,"è̶":101493,"èĴ¸":101494,"åĸ®":101495,"滿":101496,"çĮľ":101497,"æµĨ":101498,"åŁĥ":101499,"åįĥä¸ĩ":101500,"èµĮ":101501,"èģ²":101502,"ä½ľé£İ":101503,"質":101504,"寨":101505,"年人":101506,"åį°è±¡":101507,"æ¡¶":101508,"æĴ¤":101509,"åįģäºĶ":101510,"æ¯ħ":101511,"沪":101512,"åĽ½æľī":101513,"大éĩıçļĦ":101514,"御":101515,"å¯ĵ":101516,"è¦ĸ":101517,"æ¼Ĥ亮":101518,"çľł":101519,"çĤŃ":101520,"é»İ":101521,"èϹ":101522,"åĪ©äºļ":101523,"èŃī":101524,"æµı":101525,"åįģåħ«":101526,"丢":101527,"è¾½":101528,"æľīä¸ĢäºĽ":101529,"æħĪ":101530,"åģľè½¦":101531,"å®ł":101532,"è§£æĶ¾":101533,"æľīå¤ļ":101534,"éĤĬ":101535,"常è§ģ":101536,"æĬ¹":101537,"纤":101538,"親":101539,"æ¡Ĩ":101540,"èİŀ":101541,"æ°§åĮĸ":101542,"è¿Ļä»¶":101543,"åĩ°":101544,"æŁ´":101545,"åıijç͵":101546,"é¼ł":101547,"转åĮĸ":101548,"å¨ĥ":101549,"æĮ¤":101550,"罩":101551,"å¯ĨåĪĩ":101552,"æĪijä¸į":101553,"é«ĺæĸ°":101554,"ä¸Ģç¯ĩ":101555,"è¿Ľç¨ĭ":101556,"è¡°":101557,"è¿ĺä¸į":101558,"çħĮ":101559,"æĸ°åįİ":101560,"èĤ¿":101561,"滩":101562,"ä¸Ģæµģ":101563,"è¯Ī":101564,"å®ŀä½ĵ":101565,"å¤ĸåĽ½":101566,"躲":101567,"èµł":101568,"覺":101569,"æ¢Ŀ":101570,"ä¸įè§ģ":101571,"è¨Ĭ":101572,"åĮ¹":101573,"åįµ":101574,"çĩ¥":101575,"æħķ":101576,"齿":101577,"å®´":101578,"饼":101579,"èij¡èIJĦ":101580,"å°ıå¿ĥ":101581,"æģ¼":101582,"éĻĮ":101583,"æĺĤ":101584,"åĥ¹":101585,"èĬĿ":101586,"æ¯ı个人":101587,"åīįæıIJ":101588,"ä½ĵä¼ļ":101589,"æ¨Ļ":101590,"æIJľçĭIJ":101591,"对åħ¶":101592,"丧":101593,"èľĤ":101594,"浸":101595,"調":101596,"åĿª":101597,"é¢ĸ":101598,"åIJį为":101599,"笼":101600,"èĪĮ":101601,"æľ¬ä¹¦":101602,"èģ¯":101603,"纺":101604,"ç®Ģ缴":101605,"éĽ¢":101606,"ç¾İçļĦ":101607,"éļ¨":101608,"é«ĺå³°":101609,"è¿Ļå®¶":101610,"åĤ¬":101611,"å°¸":101612,"ç¡ķ士":101613,"èŃ·":101614,"è°¨":101615,"æĺı":101616,"æĶ¿åįı":101617,"è¡Ķ":101618,"ç¿Ĵ":101619,"åľĴ":101620,"åĽ½æ°ij":101621,"主è§Ĵ":101622,"è£ķ":101623,"伪":101624,"åºŀ":101625,"æ°ijèIJ¥":101626,"æĥ§":101627,"ç§ĺ书":101628,"çĹķ":101629,"çϾåĪĨ":101630,"溶":101631,"æĹłçĸij":101632,"çļĦçľ¼":101633,"æĵİ":101634,"ä¼Łå¤§":101635,"å½°":101636,"åħ¬å®īå±Ģ":101637,"ç³ķ":101638,"å¼¥":101639,"åĤĻ":101640,"ä¹¾":101641,"毫ä¸į":101642,"注æĺİ":101643,"å̻":101644,"æĦī":101645,"æķ¦":101646,"馨":101647,"æĶĢ":101648,"éĢĿ":101649,"åı¯éĿł":101650,"夸":101651,"åľĺ":101652,"éĿ¢ä¸Ĭ":101653,"æĬĸ":101654,"èĦĨ":101655,"é©°":101656,"ä¼IJ":101657,"妨":101658,"å®ļäºĨ":101659,"ç³Ĭ":101660,"æŃ¡":101661,"éĥ¨éķ¿":101662,"ç§ī":101663,"èĪĨ":101664,"åĪijäºĭ":101665,"åIJµ":101666,"æ¤Ĵ":101667,"è¡ĵ":101668,"豫":101669,"èı©":101670,"åѵ":101671,"饲":101672,"就好":101673,"åłª":101674,"ä¸īè§Ĵ":101675,"åľºæ¯ĶèµĽ":101676,"ä¸įåģľ":101677,"æĵħ":101678,"åħ¨æĸĩ":101679,"æ³ģ":101680,"åѦä½į":101681,"æ±°":101682,"éłĺ":101683,"åıł":101684,"éļĽ":101685,"å¸IJ":101686,"çľĭåĩº":101687,"åĮł":101688,"å±ĢéĿ¢":101689,"æ³Į":101690,"è°Ĭ":101691,"åIJĮæľŁ":101692,"æĬķæłĩ":101693,"奴":101694,"æĿ¥çľĭçľĭ":101695,"èĦ¾":101696,"èŀº":101697,"æŃī":101698,"çĽ¯":101699,"ç¨İåĬ¡":101700,"å»Ĭ":101701,"æİ©":101702,"æħ¨":101703,"çĽ¼":101704,"èĬĴ":101705,"è®Ģ":101706,"æĮ£":101707,"èĮħ":101708,"æĸ¥":101709,"æ¤ħ":101710,"åΰæĿ¥":101711,"èijĹä½ľ":101712,"çĭ±":101713,"äºĮæīĭ":101714,"ä»İæĿ¥":101715,"çĸ²":101716,"åºĬä¸Ĭ":101717,"æĸ°æµª":101718,"æ³Ħ":101719,"å¢ŀå̼":101720,"丼":101721,"æļij":101722,"ä»İä¸ļ":101723,"æ·ĭ":101724,"å¤ļæł·":101725,"æľ´":101726,"份é¢Ŀ":101727,"æŀ£":101728,"西çľģ":101729,"æľ¬è´¨":101730,"深深":101731,"èīĩ":101732,"绵":101733,"产å̼":101734,"æ¼ł":101735,"èħ»":101736,"çŃĽ":101737,"åİĮ":101738,"æģŃ":101739,"å«Įçĸij":101740,"æĪ¶":101741,"æ»ŀ":101742,"èĨĢ":101743,"åĬ£":101744,"座è°Ī":101745,"常æĢģ":101746,"çļĦæĥħ":101747,"覽":101748,"å¯Ĥ":101749,"åĮĨ":101750,"èĩº":101751,"顯":101752,"çķı":101753,"éģ£":101754,"åįľ":101755,"çŃīå¥ĸ":101756,"責":101757,"溯":101758,"éİ":101759,"çĤ¹å¤´":101760,"èĵ¬":101761,"決":101762,"éħ¬":101763,"éģĬ":101764,"è³¼":101765,"註åĨĬ":101766,"æľ¬æĬ¥":101767,"çµķ":101768,"æ´»æĢ§":101769,"åħij":101770,"éĮ¯":101771,"åĨ¶":101772,"åĸ»":101773,"æºĸ":101774,"èĤ¢":101775,"æºĥ":101776,"æĹ¬":101777,"åīĬ":101778,"çIJĨäºĭ":101779,"å±ł":101780,"æ²§":101781,"èļĢ":101782,"鼻åŃIJ":101783,"为æŃ¢":101784,"常å§Ķ":101785,"çµĤ":101786,"éĬ·":101787,"çĭĢ":101788,"ä¾£":101789,"èĥĢ":101790,"èѰ":101791,"çĶ¨è½¦":101792,"åĻª":101793,"æŃ·":101794,"åįĶ":101795,"åι":101796,"竣æĺ¯":101797,"é©Ĺ":101798,"èIJĿ":101799,"çĻ«":101800,"çĹ«":101801,"æŃ§":101802,"å¼Ĭ":101803,"媽":101804,"çıĬ":101805,"è¡·":101806,"éľī":101807,"åŁºçĿ£":101808,"éļ±":101809,"æ°¨":101810,"绸":101811,"å°¼æĸ¯":101812,"çĥĺ":101813,"æľŁåĨħ":101814,"è°ħ":101815,"éĽĩ":101816,"éļĻ":101817,"åĸī":101818,"åī¥":101819,"çĹĺ":101820,"æĮ½":101821,"çĵ£":101822,"æ¹Ľ":101823,"樱":101824,"æ¾İ":101825,"æ¹ĥ":101826,"åĨ¬å¥¥":101827,"棵":101828,"å®°":101829,"åŀĴ":101830,"æ§ĭ":101831,"ä¾Ī":101832,"èĮĦ":101833,"åĺ¿":101834,"èıĩ":101835,"çĻĤ":101836,"åĬĥ":101837,"éį":101838,"èͽ":101839,"çŀŃ":101840,"æķŀ":101841,"ä¹ĸ":101842,"飧":101843,"è¾ľ":101844,"æĩĪ":101845,"ä½£":101846,"çŀ»":101847,"åŁĶ":101848,"èĪħ":101849,"å®ŀäºĭ":101850,"é¨":101851,"å§¥":101852,"絡":101853,"åĺ»":101854,"çķ¢":101855,"æ²ĥå°Ķ":101856,"è¿Ħ":101857,"èĤĩ":101858,"æħij":101859,"ã§":101860,"äı":101861,"ðł":101862,"ð¬ĩ":101863,"ð«Ń":101864,"ð«IJ":101865,"ã³":101866,"©½":101867,"ð«ł":101868,"ãĽ":101869,"ð¬į":101870,"é¿":101871,"ð¬Ĵ":101872,"ãĻ":101873,"ð¬¤":101874,"ð¬´":101875,"ð«ĸ":101876,"ð¤":101877,"ã¬":101878,"ä²":101879,"ð«Ķ":101880,"ð«ļ":101881,"è¦ģæ±Ĥ":101882,"ä¸ĢäºĽ":101883,"å®ŀçݰ":101884,"èĢĮä¸Ķ":101885,"åĽłæŃ¤":101886,"çͱäºİ":101887,"åħ³äºİ":101888,"çĦ¶åIJİ":101889,"æİ¨åĬ¨":101890,"ä¸Ģæł·":101891,"æĮīçħ§":101892,"è¿Ļæł·çļĦ":101893,"å½¢æĪIJ":101894,"æľīäºĽ":101895,"æĽ´åĬł":101896,"ç»ıè¿ĩ":101897,"建议":101898,"æ²»çĸĹ":101899,"ä½łä»¬":101900,"æīįèĥ½":101901,"ä¿ĥè¿Ľ":101902,"åijĺå·¥":101903,"ä½ĵéªĮ":101904,"èĪĩ":101905,"åģļ好":101906,"ä¿Ŀè¯ģ":101907,"æķ´ä¸ª":101908,"æĺ¯ä¸Ģ个":101909,"éĩĩç͍":101910,"çIJĨ论":101911,"æ¯Ķå¦Ĥ":101912,"ä¸ĬçļĦ":101913,"æİ¨èįIJ":101914,"çĶ³è¯·":101915,"天空":101916,"éĥ¨èIJ½":101917,"åįģåĪĨ":101918,"æĿ¥èĩª":101919,"ä¹ĭéĹ´":101920,"è°ĥæķ´":101921,"æ¯ı天":101922,"è°ĥæŁ¥":101923,"æĤ£èĢħ":101924,"è¿ĩç¨ĭä¸Ń":101925,"é¦Ļ港":101926,"广åijĬ":101927,"éĿ¢å¯¹":101928,"满足":101929,"éķ¿æľŁ":101930,"è§ĦèĮĥ":101931,"æķ´ä½ĵ":101932,"æĶ¹åıĺ":101933,"æĻºæħ§":101934,"å¦Īå¦Ī":101935,"å¦Ĥä»Ĭ":101936,"åIJĪåIJĮ":101937,"éĥ½ä¼ļ":101938,"åĦ¿ç«¥":101939,"åĩıå°ij":101940,"éŁ³ä¹IJ":101941,"ç»ı常":101942,"ä¸Ĭå¸Ĥ":101943,"ä¼ĺç§Ģ":101944,"çļĦéĩįè¦ģ":101945,"ä¸ĢæĿ¡":101946,"æµ·å¤ĸ":101947,"åı¦å¤ĸ":101948,"ä¸Ģå®¶":101949,"åİĭåĬĽ":101950,"大åŀĭ":101951,"çľĭçĿĢ":101952,"åĪĢ":101953,"幸ç¦ı":101954,"æİ¨å¹¿":101955,"åIJĽ":101956,"å¾IJ":101957,"æī¾åΰ":101958,"äºİæĺ¯":101959,"èĩªèº«":101960,"ä¸Ģä½į":101961,"åľŁåľ°":101962,"åĬłåħ¥":101963,"æİ¢ç´¢":101964,"æ¢ģ":101965,"主åĬ¨":101966,"å°±ä¸ļ":101967,"女æĢ§":101968,"çªģçł´":101969,"ä¸įåIJĮçļĦ":101970,"è¿IJè¾ĵ":101971,"èĩªçͱ":101972,"å±ħæ°ij":101973,"æŃ¤æ¬¡":101974,"çļĦæĹ¶éĹ´":101975,"å®¶éķ¿":101976,"ä¸Ģ个人":101977,"æ£Ģæµĭ":101978,"åĨħéĥ¨":101979,"广å·ŀ":101980,"缴æĴŃ":101981,"ä»İèĢĮ":101982,"贷款":101983,"åı¬å¼Ģ":101984,"æĶ¹éĢł":101985,"人çĶŁ":101986,"å±ķ示":101987,"æ¯ıå¹´":101988,"女人":101989,"çļĦæĸ¹å¼ı":101990,"æķĪçİĩ":101991,"å±±ä¸ľ":101992,"æ¸łéģĵ":101993,"ä¼¼ä¹İ":101994,"æ¡Īä»¶":101995,"åĪ©çĽĬ":101996,"çľĭçľĭ":101997,"å¿ĥéĩĮ":101998,"ç»´æĬ¤":101999,"å®Ŀå®Ŀ":102000,"ç½ijä¸Ĭ":102001,"论åĿĽ":102002,"å°±åı¯ä»¥":102003,"ä¸įè¶³":102004,"æģ¢å¤į":102005,"å¸ĥå±Ģ":102006,"è´¡çĮ®":102007,"ä¸ĭéĻį":102008,"æİĮæı¡":102009,"çļ®èĤ¤":102010,"å·¥åħ·":102011,"éĩįåºĨ":102012,"åĵģè´¨":102013,"æİ¨åĩº":102014,"çĶ·äºº":102015,"æī¿æĭħ":102016,"çªģåĩº":102017,"èĢĮè¨Ģ":102018,"æ²Ł":102019,"åįıè°ĥ":102020,"æĺ¯ä»Ģä¹Ī":102021,"汤":102022,"æĴij":102023,"çĭ¬ç«ĭ":102024,"çݯèĬĤ":102025,"æī©å¤§":102026,"æ´ª":102027,"æĿ°":102028,"çĽIJ":102029,"ä»ģ":102030,"æ¶īåıĬ":102031,"èĢģ人":102032,"åį³ä½¿":102033,"åįĹ京":102034,"éħįåIJĪ":102035,"鬼":102036,"çĪ¶äº²":102037,"ç½Ĺæĸ¯":102038,"å°ıåĮº":102039,"æķĻæİĪ":102040,"åĨ³çŃĸ":102041,"é¢Ħ计":102042,"æľ¬äºº":102043,"伯":102044,"竹":102045,"åΰåºķ":102046,"å¸Ĥæ°ij":102047,"åĩºåı£":102048,"éĩĩè´Ń":102049,"æĢ»ç»ĵ":102050,"æŃ¦æ±ī":102051,"åĬłå¤§":102052,"å¹¿ä¸ľ":102053,"æµģç¨ĭ":102054,"人åı£":102055,"å¦Ĥæŀľä½ł":102056,"åĩºåİ»":102057,"åĩī":102058,"åĨľæ°ij":102059,"çݰ象":102060,"åĬĽåº¦":102061,"ç»ĻäºĪ":102062,"åħļå§Ķ":102063,"è¯Ńè¨Ģ":102064,"线ä¸Ĭ":102065,"æĢİæł·":102066,"åĦ¿åŃIJ":102067,"ç¡®å®ŀ":102068,"ä¹ĭå¤ĸ":102069,"éĥ½åľ¨":102070,"èī¾":102071,"çļĦæĥħåĨµ":102072,"éĩĮçļĦ":102073,"åĽ´ç»ķ":102074,"æĽ´å¤ļçļĦ":102075,"ä¾Ŀæ³ķ":102076,"åħ¬åĽŃ":102077,"å®¶éĩĮ":102078,"æ¯į亲":102079,"ä¸įåĨį":102080,"èĭ¹":102081,"æ³ķéĻ¢":102082,"éŁ©åĽ½":102083,"缸å½ĵ":102084,"ä¸įçŁ¥":102085,"è¯Ħä¼°":102086,"ä¸įç͍":102087,"顺åĪ©":102088,"éĩįè§Ĩ":102089,"è´¢åĬ¡":102090,"ä»ĸåĢij":102091,"åıijè¡Į":102092,"ä¸ĵéŨ":102093,"åħ·å¤ĩ":102094,"å¹¶ä¸įæĺ¯":102095,"è¶³çIJĥ":102096,"éŀĭ":102097,"åıij表":102098,"æ°¸è¿ľ":102099,"èIJ¥åħ»":102100,"éħįå¥Ĺ":102101,"æķ´åIJĪ":102102,"è´º":102103,"åĽŀçŃĶ":102104,"æĶ¶çĽĬ":102105,"ä¹Łè®¸":102106,"è»Ĭ":102107,"æİ¥è§¦":102108,"æĶ»åĩ»":102109,"åĽĽå·Ŀ":102110,"æĢ§èĥ½":102111,"åĽŀåΰ":102112,"èħ°":102113,"ä¹Łæ²¡æľī":102114,"å¼Ħ":102115,"设ç«ĭ":102116,"éĺ²æİ§":102117,"æĬĢå·§":102118,"éĢļ常":102119,"è´¢æĶ¿":102120,"éĥ¨ç½²":102121,"åľºæĻ¯":102122,"æ±Łèĭı":102123,"表达":102124,"åĸ·":102125,"女åĦ¿":102126,"èζ":102127,"給":102128,"ä¼ļåijĺ":102129,"æĪĸ许":102130,"亩":102131,"举æĸ¹":102132,"天津":102133,"è¿ijå¹´":102134,"çľĭæĿ¥":102135,"æ¯Ķä¾ĭ":102136,"岩":102137,"éĵľ":102138,"çİ»":102139,"å®ŀéªĮ":102140,"æĢĿç»´":102141,"æĭħå¿ĥ":102142,"æ²Ī":102143,"身边":102144,"æ·±åĮĸ":102145,"ç²¾åĩĨ":102146,"ç§ģæľį":102147,"æ¶Īéĺ²":102148,"åİ»äºĨ":102149,"ç»Ĩèĥŀ":102150,"çIJĥéĺŁ":102151,"æĺİæĺŁ":102152,"é£Łçī©":102153,"å¾Īå¿«":102154,"è®©ä½ł":102155,"ä¿¡ç͍":102156,"å͝ä¸Ģ":102157,"åħ¶å®ĥ":102158,"çŃīæĸ¹éĿ¢":102159,"å¾ĭå¸Ī":102160,"æŃ»äº¡":102161,"æŁ³":102162,"ä¸Ģæī¹":102163,"ä¸Ĭ涨":102164,"æľºåľº":102165,"å½¢åĬ¿":102166,"æĦ¿æĦı":102167,"éĽĨä½ĵ":102168,"æĸ°åŀĭ":102169,"æįŁå¤±":102170,"æĽ¸":102171,"ä¸ĭåįĪ":102172,"æ¯ı次":102173,"æĪIJå°±":102174,"åħ¬è·¯":102175,"èĻ«":102176,"åĴ±":102177,"西å®ī":102178,"æľĢä½³":102179,"ç§ijçłĶ":102180,"å¤įæĿĤ":102181,"æľºåύ":102182,"çαæĥħ":102183,"çħ§çīĩ":102184,"å¹´é¾Ħ":102185,"è³ĩæĸĻ":102186,"ç²Ĺ":102187,"åĩĨç¡®":102188,"åĬłä¸Ĭ":102189,"åĩºçīĪ":102190,"è°IJ":102191,"å®¶å±ħ":102192,"èĥĮæĻ¯":102193,"ä¸Ģ线":102194,"äºĭ项":102195,"åĬ¨ä½ľ":102196,"祥":102197,"æĢ»ä½ĵ":102198,"æĪ¿åŃIJ":102199,"ä¹Łå°±æĺ¯":102200,"大æ¦Ĥ":102201,"é«ĺæķĪ":102202,"åIJ¹":102203,"æİĪæĿĥ":102204,"éĻĦè¿ij":102205,"æ¡Īä¾ĭ":102206,"éĹ¹":102207,"çΏçΏ":102208,"彩票":102209,"æĢĴ":102210,"举æĬ¥":102211,"æĻ®éģį":102212,"çķĻä¸ĭ":102213,"è¡£æľį":102214,"æĹłè®ºæĺ¯":102215,"åħħ满":102216,"深度":102217,"æ¡ij":102218,"æĪªèĩ³":102219,"带æĿ¥çļĦ":102220,"éϵ":102221,"æĦŁæĥħ":102222,"èµļ":102223,"åĵªäºĽ":102224,"æķ´æĶ¹":102225,"æĪIJçĨŁ":102226,"å¨ľ":102227,"é¼»":102228,"磼":102229,"çĽ¾":102230,"好好":102231,"ç¬¬åĽĽ":102232,"åĨłåĨĽ":102233,"è´¢å¯Į":102234,"æľĢ好çļĦ":102235,"车åŀĭ":102236,"éĸĢ":102237,"åį³å°Ĩ":102238,"åĪĨ为":102239,"éĿĴå²Ľ":102240,"纷纷":102241,"ä»ĬæĹ¥":102242,"平衡":102243,"å¹³æĸ¹ç±³":102244,"éĤ£ç§į":102245,"åĩºçĶŁ":102246,"éĿĴæĺ¥":102247,"人群":102248,"人工":102249,"ä¹ĭä¸ĭ":102250,"æ¹ĸåĮĹ":102251,"åľ¨æŃ¤":102252,"åįļ士":102253,"æĹ¶åĪ»":102254,"æ²³åĮĹ":102255,"æĶ¾å¼ĥ":102256,"éĢļéģĵ":102257,"森æŀĹ":102258,"çĸĨ":102259,"æķ¸":102260,"èĬ³":102261,"æīĵåĩ»":102262,"æĽ¹":102263,"åĮĸåѦ":102264,"æĥ³è±¡":102265,"ä¸ĩ人":102266,"è´¢ç»ı":102267,"åħĥç´ł":102268,"ä¼ļ计":102269,"åħ¨ä½ĵ":102270,"æĦĽ":102271,"é«ĺä¸Ń":102272,"æľºéģĩ":102273,"å£°éŁ³":102274,"æĹħè¡Į":102275,"浩":102276,"æŁ±":102277,"å°ijå¹´":102278,"åĽ½å¤ĸ":102279,"èijĹåIJį":102280,"çĶŁåŃĺ":102281,"å§ľ":102282,"带é¢Ĩ":102283,"é¢ľèī²":102284,"ä¸Ĭä¸ĭ":102285,"产ä¸ļéĵ¾":102286,"æĽ´å¥½çļĦ":102287,"å²Ń":102288,"ä¼ĺæĥł":102289,"便æĺ¯":102290,"åħ§å®¹":102291,"ä¸Ģåıª":102292,"çIJ´":102293,"梦æĥ³":102294,"ç§Łèµģ":102295,"å¼ĢåIJ¯":102296,"è´Ńçī©":102297,"åĮħåIJ«":102298,"åĪ©çİĩ":102299,"èµ·äºĨ":102300,"æľīåĬĽ":102301,"éĤ£éĩĮ":102302,"审æī¹":102303,"对æīĭ":102304,"çݰéĩij":102305,"天çĦ¶":102306,"çĽĴ":102307,"çν":102308,"å¿ħçĦ¶":102309,"åĮĸå·¥":102310,"ä¸ĵåĪ©":102311,"åķ¡":102312,"å¼Ģå¿ĥ":102313,"人ä½ĵ":102314,"éģĵ士":102315,"æĢģ度":102316,"空è°ĥ":102317,"æĭĽåķĨ":102318,"å§»":102319,"第äºĶ":102320,"æ£Ĵ":102321,"ä¸Ģç³»åĪĹ":102322,"å᱿ľº":102323,"转åıĺ":102324,"åľºæīĢ":102325,"鸣":102326,"æĪ¿éĹ´":102327,"é̼":102328,"è¯ķçĤ¹":102329,"对å¤ĸ":102330,"åĩºåı°":102331,"åľ¨è¿Ļ":102332,"åİĤå®¶":102333,"巨大":102334,"ç®Ģä»ĭ":102335,"çľĭäºĨ":102336,"åħļ建":102337,"æĮĩæĮ¥":102338,"çŁ³æ²¹":102339,"ä¸įåı¯èĥ½":102340,"èݲ":102341,"ä¸į太":102342,"åĪĽæĦı":102343,"第ä¸Ģ个":102344,"è´µå·ŀ":102345,"è¿ĩäºĨ":102346,"æľ¬æĿ¥":102347,"éģĵå¾·":102348,"çŃĶæ¡Ī":102349,"é϶":102350,"ä¸Ģè·¯":102351,"èĤĸ":102352,"æ¸ħæ´ģ":102353,"æľīæľº":102354,"åIJįåįķ":102355,"æĿ±":102356,"åij¼åIJ¸":102357,"ä¸Ī":102358,"ç¦ı建":102359,"è¯ķéªĮ":102360,"å¼ķåıij":102361,"ä¹Łæ²¡":102362,"ä¸įä½ı":102363,"çĨŁæĤī":102364,"èIJ¬":102365,"ä¸įèī¯":102366,"çłĸ":102367,"èĩ´åĬĽ":102368,"çŃ¾è®¢":102369,"åIJĬ":102370,"侯":102371,"çĺ¦":102372,"å§ijå¨ĺ":102373,"æĸ¤":102374,"妻åŃIJ":102375,"æĺ¥èĬĤ":102376,"çά":102377,"æĽĿ":102378,"çĥŃæĥħ":102379,"éķ¿æ²Ļ":102380,"èIJ¥éĢł":102381,"éħ·":102382,"éĵĿ":102383,"åŁºæľ¬ä¸Ĭ":102384,"åij¨åĽ´":102385,"ä»Ģ麼":102386,"认åı¯":102387,"åĪĨåŃIJ":102388,"ä¸Ģæĸ¹éĿ¢":102389,"è½´":102390,"å¼·":102391,"马ä¸Ĭ":102392,"éĽ¾":102393,"èĩ£":102394,"å°¿":102395,"çĶŁæĦı":102396,"å®īå¾½":102397,"ç¥ŀç»ı":102398,"åĩºå¸Ń":102399,"èį¯åĵģ":102400,"çIJĨçͱ":102401,"åįıåIJĮ":102402,"æµģåĬ¨":102403,"åıijåĬ¨":102404,"åĿļå®ļ":102405,"表æĺİ":102406,"åIJİéĿ¢":102407,"ä¹īåĬ¡":102408,"å¦ĸ":102409,"æľīåı¯èĥ½":102410,"年轻人":102411,"大éĻĨ":102412,"å²³":102413,"ä¸įèµ·":102414,"çŀ¬éĹ´":102415,"ä¸įå¾Ĺä¸į":102416,"çŃ¾çº¦":102417,"åIJĪæł¼":102418,"åħļæĶ¯éĥ¨":102419,"æµİåįĹ":102420,"便åĪ©":102421,"éļıæĹ¶":102422,"å¥ī":102423,"称为":102424,"产æĿĥ":102425,"åIJķ":102426,"çĽĨ":102427,"课åłĤ":102428,"ç·ļ":102429,"æ£ī":102430,"线ä¸ĭ":102431,"èĩªè¡Į":102432,"举æİª":102433,"åݦéŨ":102434,"èĩªä¿¡":102435,"å½±è§Ĩ":102436,"ä»Ķ":102437,"çĶŁæ´»ä¸Ń":102438,"æĿĥçĽĬ":102439,"çϽèī²":102440,"å°±ä¸į":102441,"è¿Ľå±ķ":102442,"æ¯ıæĹ¥":102443,"ä¾Ľç»Ļ":102444,"æĿĥåĪ©":102445,"æĹłæķ°":102446,"çIJĨè´¢":102447,"ä¾ĿæĹ§":102448,"ä¸ĬåįĪ":102449,"è¯ĨåĪ«":102450,"çĽĪåĪ©":102451,"çłĤ":102452,"许åı¯":102453,"åIJĮäºĭ":102454,"åĺĽ":102455,"éģ¸":102456,"çĿĢåĬĽ":102457,"éŨåı£":102458,"ä¸įå¤ļ":102459,"åħ¶æ¬¡":102460,"碧":102461,"çī©çIJĨ":102462,"åĨħå¿ĥ":102463,"çϾå§ĵ":102464,"æĢ»ç»Ł":102465,"å¹²åĩĢ":102466,"积累":102467,"åıįé¦Ī":102468,"æłijç«ĭ":102469,"社交":102470,"ç§©":102471,"åįģä¸Ģ":102472,"éĤĵ":102473,"驱åĬ¨":102474,"å±ķè§Ī":102475,"èĪĴéĢĤ":102476,"åŁºåĽł":102477,"å·®å¼Ĥ":102478,"转让":102479,"å°ıå§IJ":102480,"æł·åŃIJ":102481,"ç¿Ķ":102482,"é«ĺåħ´":102483,"å½±åĵįåĬĽ":102484,"æīĭç»Ń":102485,"缸åIJĮ":102486,"缸åºĶ":102487,"æĻĴ":102488,"è§Ģ":102489,"å¸Ĥå§Ķ":102490,"èĬ¯":102491,"å±ķçݰ":102492,"åľ°çIJĥ":102493,"éĤª":102494,"ä¸Ģå®ļçļĦ":102495,"åħģ许":102496,"ä¿¡ä»»":102497,"æīij":102498,"éĻ¢æł¡":102499,"ç®Ģç§°":102500,"åģļæ³ķ":102501,"ä¹ĭè·¯":102502,"æĹĹä¸ĭ":102503,"èħĶ":102504,"æ¶Ī失":102505,"ä¸ĸçķĮä¸Ĭ":102506,"åŁİ乡":102507,"èĪŀåı°":102508,"å¾Ī大çļĦ":102509,"绣çѹ":102510,"åħ¬å¹³":102511,"èĤ¾":102512,"çļĦ好":102513,"æ±ģ":102514,"çľ¼åīį":102515,"éĽ£":102516,"å¹½":102517,"åħ±äº§":102518,"主åĬŀ":102519,"å¤Ħç½ļ":102520,"åºĻ":102521,"éģĵçIJĨ":102522,"å¼µ":102523,"æİ¥çĿĢ":102524,"çĮİ":102525,"çģĮ":102526,"çͱæŃ¤":102527,"人åĬĽ":102528,"æµģè¡Į":102529,"ä¾ł":102530,"åı¯ä»¥è¯´":102531,"èĴĭ":102532,"å½¢æĢģ":102533,"æĹ¥åŃIJ":102534,"æ¼Ĩ":102535,"çķĻåѦ":102536,"缸éĹľ":102537,"æľĢå¤ļ":102538,"åĩŃåĢŁ":102539,"åħ¬äº¤":102540,"æĮĸæİĺ":102541,"æĿĤå¿Ĺ":102542,"主人":102543,"éļľç¢į":102544,"æł¡éķ¿":102545,"æĸ¹ä½į":102546,"ä¸ĬçıŃ":102547,"å¤ļåħĥ":102548,"èĥģ":102549,"éŃħåĬĽ":102550,"èĮĤ":102551,"åħħç͵":102552,"强大":102553,"çĥ¤":102554,"å¥ĭæĸĹ":102555,"å®ŀç͍":102556,"éĺģ":102557,"ç»ĻäºĨ":102558,"æľ¬ç§ij":102559,"æłĭ":102560,"æĭ¨":102561,"æķĻç»ĥ":102562,"éĥ½çŁ¥éģĵ":102563,"æ¯ķä¸ļçĶŁ":102564,"ç¢Ĺ":102565,"åŀĤ":102566,"讼":102567,"å®ģæ³¢":102568,"åѦèĢħ":102569,"谢谢":102570,"åŁİéķĩ":102571,"æĢİä¹ĪåĬŀ":102572,"éģĶ":102573,"æĪIJ交":102574,"æ½ľåĬĽ":102575,"åį§":102576,"æĸ°å¼Ģ":102577,"éħįå¤ĩ":102578,"主åĬĽ":102579,"åij³éģĵ":102580,"çĥĤ":102581,"é£ŀè¡Į":102582,"å«ģ":102583,"大大":102584,"ç»Ļ大家":102585,"å¤ĸéĿ¢":102586,"éĨī":102587,"åıijè¨Ģ":102588,"æĹ©é¤IJ":102589,"åIJĦèĩª":102590,"å®Ļ":102591,"èį£èªī":102592,"æĬ«éľ²":102593,"é¡ŀ":102594,"åĨħçļĦ":102595,"èĤª":102596,"è¾IJ":102597,"æ³µ":102598,"æĬĽ":102599,"æĺŁæľŁ":102600,"ä¸Ģ带":102601,"çĶŁç´ł":102602,"ç»ıéĶĢ":102603,"åĩ¶":102604,"åľ°ä¸Ĭ":102605,"åij½è¿IJ":102606,"åĵ²":102607,"ä¸Ĭåİ»":102608,"æĸĩçī©":102609,"è¯ij":102610,"æĮ¯åħ´":102611,"éķ¿æĹ¶éĹ´":102612,"ç¥Ń":102613,"åIJĪèĤ¥":102614,"è¿Ŀè§Ħ":102615,"èģª":102616,"ä½İäºİ":102617,"éĢĤå½ĵ":102618,"æľīåºı":102619,"æľ¬ç½ij":102620,"çķĻè¨Ģ":102621,"æĥ³æ³ķ":102622,"çŃ¾ç½²":102623,"å§ļ":102624,"æĢ§æł¼":102625,"èĴĻåı¤":102626,"æŁı":102627,"åŀ«":102628,"åѦåİĨ":102629,"ä»ħä»ħ":102630,"讲è¯Ŀ":102631,"éĶIJ":102632,"æĢĸ":102633,"åīª":102634,"èĭį":102635,"åIJĵ":102636,"强çĥĪ":102637,"åģ¥åħ¨":102638,"çĸ¯":102639,"åı¤ä»£":102640,"å¥Ī":102641,"ä¸įçĦ¶":102642,"乡éķĩ":102643,"æľĭåıĭ们":102644,"åĤħ":102645,"èģ½":102646,"个æĢ§":102647,"æ³ķè§Ħ":102648,"å°ıéķĩ":102649,"çĶ»éĿ¢":102650,"第åħŃ":102651,"網路":102652,"åīįæĻ¯":102653,"åIJ¬è¯´":102654,"ä¼łåªĴ":102655,"æĿ¡ä¾ĭ":102656,"åĪ«çļĦ":102657,"ä¸įæĩĤ":102658,"顾éĹ®":102659,"强度":102660,"éĺ¿éĩĮ":102661,"èµ°åĬ¿":102662,"帽":102663,"çļĦç¡®":102664,"åĮºåĪ«":102665,"éĮ¢":102666,"主管":102667,"ä¸Ģçľĭ":102668,"æĸľ":102669,"åŃĺåľ¨çļĦ":102670,"仲":102671,"åį±å®³":102672,"éĵŃ":102673,"游æĪıä¸Ń":102674,"éħ±":102675,"é¾Ļ头":102676,"人å¿ĥ":102677,"éĢĢä¼ij":102678,"æµıè§Ī":102679,"åĬ«":102680,"éĺ²æ²»":102681,"ç®Ń":102682,"å±Ī":102683,"è¾½å®ģ":102684,"壤":102685,"è¿İæĿ¥":102686,"éŀį":102687,"ç͍æĿ¥":102688,"å¤§åľ°":102689,"ä»°":102690,"éĢļ讯":102691,"å¼Ģå·¥":102692,"裤":102693,"å¦ĤåIJĮ":102694,"骤":102695,"éĺŁåijĺ":102696,"轩":102697,"ç¾İæľ¯":102698,"èĻŁ":102699,"åIJĮä¸Ģ":102700,"åľĸ":102701,"书æ³ķ":102702,"æīĵåį°":102703,"åIJ«æľī":102704,"éĽĨæĪIJ":102705,"éĹ·":102706,"å¸Ĥåľºä¸Ĭ":102707,"æĹģè¾¹":102708,"åľ°æĿ¿":102709,"产çĶŁçļĦ":102710,"粤":102711,"éĩįç»Ħ":102712,"è¡Ģæ¶²":102713,"çŃĭ":102714,"åĬŀäºĭ":102715,"常è§ģçļĦ":102716,"ä¸ĬåįĬå¹´":102717,"å±ıå¹ķ":102718,"åIJīæŀĹ":102719,"å·©":102720,"åĸľçα":102721,"ç¿ł":102722,"ä¸īç§į":102723,"æ¡Ĩæŀ¶":102724,"举èİŀ":102725,"çĶĺèĤĥ":102726,"èĬ¬":102727,"åĽ¾ä¹¦":102728,"åĩ¤åĩ°":102729,"æ°ĶåĢĻ":102730,"å°´":102731,"å°¬":102732,"两天":102733,"è¾ħ导":102734,"åĢŁæ¬¾":102735,"æĹ¥èµ·":102736,"æ´Ĵ":102737,"ä¸Ģ度":102738,"è¹Ī":102739,"æ½Ń":102740,"æīĩ":102741,"çĻľ":102742,"æĸ°åħ´":102743,"åĤ²":102744,"诸å¤ļ":102745,"è´ª":102746,"éĻ·åħ¥":102747,"èĪŁ":102748,"èĤºçĤİ":102749,"ä¸Ģæł·çļĦ":102750,"åİĺ":102751,"åľ°çIJĨ":102752,"æĬķæ³¨":102753,"éļĬ":102754,"åħīä¼ı":102755,"ä¿Ŀåģ¥":102756,"åħĶ":102757,"åħ¬åĬ¡":102758,"æīĵçł´":102759,"çĶ·åŃ©":102760,"åĬ³åĬ¡":102761,"ä½łä¼ļ":102762,"çĶ¨åľ°":102763,"溢":102764,"åıijè¾¾":102765,"èĤļ":102766,"è¿ĩäºİ":102767,"èĩĤ":102768,"éĢĻæ¨£":102769,"轻轻":102770,"ä¸Ńåħ±":102771,"åIJĦåĽ½":102772,"åĶĩ":102773,"å®ŀä¹ł":102774,"èϾ":102775,"æ§½":102776,"ä¸įä¸Ĭ":102777,"åħįçĸ«":102778,"åįłæį®":102779,"å·¥ä¼ļ":102780,"åĽĬ":102781,"èĪªå¤©":102782,"åı¯çα":102783,"æĸĹäºī":102784,"çĺ¤":102785,"å¦Ĥæľī":102786,"éĽĸ":102787,"对æĪij":102788,"åĩºç§Ł":102789,"好çľĭ":102790,"太大":102791,"æ°´åĪ©":102792,"åĬ¿åĬĽ":102793,"åħ¨æ°ij":102794,"ç½¢":102795,"èµ¢å¾Ĺ":102796,"çĶµä¿¡":102797,"车éĹ´":102798,"æĻĤåĢĻ":102799,"å°ijæķ°":102800,"éĵ¸":102801,"åħ³èģĶ":102802,"ä¸įä»ħä»ħ":102803,"为æĤ¨":102804,"åĴ¸":102805,"æľºåĬ¨":102806,"è£Ļ":102807,"åĵįåºĶ":102808,"éģł":102809,"è²·":102810,"ç©´":102811,"å¢ħ":102812,"éĶ¡":102813,"çµĦ":102814,"çģ«è½¦":102815,"è³ĩè¨Ĭ":102816,"åĨ³èµĽ":102817,"污水":102818,"èªŀ":102819,"å´Ľ":102820,"ç´§å¯Ĩ":102821,"缺å°ij":102822,"å¤ļ人":102823,"æĢ»ä¹¦è®°":102824,"éĶĪ":102825,"èijĽ":102826,"å¿ĺè®°":102827,"éĻĮçĶŁ":102828,"éķ¿å¤§":102829,"åħĪè¿ĽçļĦ":102830,"ç¡ħ":102831,"åıijæĺİ":102832,"å©´åĦ¿":102833,"æīİå®ŀ":102834,"èĽĭçϽ":102835,"ä¸ĢçϾ":102836,"缮åħī":102837,"æħĮ":102838,"åĬłæ²¹":102839,"åIJŀ":102840,"ä¸Ģ群":102841,"ä¸Ńä»ĭ":102842,"å¸ĸ":102843,"å¿Į":102844,"èģĮèĥ½":102845,"广æĴŃ":102846,"çĽijå¯Ł":102847,"ç§ĺå¯Ĩ":102848,"çĭ®":102849,"è¿ĻæĿ¡":102850,"éĢ¢":102851,"æĢ¨":102852,"åįģåħŃ":102853,"試":102854,"说åΰ":102855,"åĩĿèģļ":102856,"æĮĩ示":102857,"æ°¢":102858,"å¼ĺ":102859,"éĺĢ":102860,"æĸ©":102861,"éłħ":102862,"ä¸Ģå¼Ģå§ĭ":102863,"æİĴè¡Į":102864,"åľ¨æĪij":102865,"纪å½ķ":102866,"æĬĦ":102867,"æłª":102868,"说æ³ķ":102869,"ä¸Ńèį¯":102870,"好å¤ļ":102871,"åıªä¸įè¿ĩ":102872,"çķĻåľ¨":102873,"个å°ıæĹ¶":102874,"è®¤çŁ¥":102875,"çķ«":102876,"è§ģè¿ĩ":102877,"å°ıå¾®":102878,"ä½Ľå±±":102879,"çľ¾":102880,"讲述":102881,"梳":102882,"ç§°åı·":102883,"æĹ¥æĻļ":102884,"è¢ĸ":102885,"åķ¤":102886,"æľªç»ı":102887,"æľĢæĹ©":102888,"æī®æ¼Ķ":102889,"è¡Ģ管":102890,"纱":102891,"æĥħèĬĤ":102892,"第ä¸ĥ":102893,"æį§":102894,"ä»Ĺ":102895,"æ¿ĢçĥĪ":102896,"æĹłçº¿":102897,"ä¸į容æĺĵ":102898,"å¼Ģå¹ķ":102899,"æĸ°çĶŁ":102900,"ä¸ĵ注":102901,"èij±":102902,"åįĹæµ·":102903,"çĩŁ":102904,"èµ·ä¾Ĩ":102905,"æ´¾åĩº":102906,"åĦĴ":102907,"侨":102908,"è¼ĥ":102909,"åįļè§Ī":102910,"é̾":102911,"åĮĢ":102912,"ç»ıæµİåѦ":102913,"æ¸Ĺ":102914,"ä¿ĿèŃ·":102915,"çīº":102916,"çī²":102917,"çİ«":102918,"çij°":102919,"æľĢåIJİä¸Ģ":102920,"æĶ¿åĬ¡":102921,"æ§Ľ":102922,"èĻķçIJĨ":102923,"éļIJæĤ£":102924,"æī¿åĮħ":102925,"極":102926,"æ¡©":102927,"çĽ²":102928,"导åIJij":102929,"èĩ´å¯Į":102930,"ç¼Ĩ":102931,"æģĭçα":102932,"ä¸įåĬ¨":102933,"ç»Ļ人":102934,"å·¢":102935,"表æĥħ":102936,"举åįĹ":102937,"åĨħå¤ĸ":102938,"è¾ĪåŃIJ":102939,"åıī":102940,"åįļä¼ļ":102941,"åĬŁæķĪ":102942,"渴":102943,"屬":102944,"æİĴéϤ":102945,"éĢĽ":102946,"ä¸Ģä¼ļ":102947,"ä¸įå¼Ģ":102948,"å¼Ģå¥ĸ":102949,"é»ijé¾Ļ":102950,"é»ijé¾Ļæ±Ł":102951,"å¿«ä¸ī":102952,"度åģĩ":102953,"åĿ¤":102954,"éĤ®ä»¶":102955,"æĩĴ":102956,"ä¾Ľç͵":102957,"廣":102958,"好è¯Ħ":102959,"ç§ĺ书éķ¿":102960,"æĪĺåľº":102961,"好å¥ĩ":102962,"ä¾µæĿĥ":102963,"æĨ¾":102964,"æľĢåĪĿ":102965,"æī¹åıij":102966,"åİķ":102967,"è¼ķ":102968,"æŀ¯":102969,"ä¸ļåĨħ":102970,"è´ŃæĪ¿":102971,"ä¸įåľ¨":102972,"纪å§Ķ":102973,"æīĢéľĢ":102974,"å¸Ĥéķ¿":102975,"è³½":102976,"å¼ķæĵİ":102977,"çģµéŃĤ":102978,"éĬĢ":102979,"滤":102980,"çĿIJ":102981,"å¤ļ项":102982,"åĽŀ头":102983,"èīĺ":102984,"å¤įå·¥":102985,"éĥ¨ä»¶":102986,"ç´§ç´§":102987,"æŁIJç§į":102988,"使åħ¶":102989,"æĸ°äºº":102990,"æŀļ":102991,"æ³ķå®ļ":102992,"å·´å·´":102993,"æ¶µçĽĸ":102994,"稻":102995,"æĭ¾":102996,"æĻķ":102997,"轿":102998,"éĢļè¡Į":102999,"åĵĢ":103000,"æ³Ĭ":103001,"温馨":103002,"éĽĨèģļ":103003,"çĨĻ":103004,"åĩij":103005,"åįģä¸ĥ":103006,"æ°Ķæģ¯":103007,"æıIJä¾ĽçļĦ":103008,"æ³³":103009,"奥è¿IJ":103010,"çģ¾å®³":103011,"åĩĢåĮĸ":103012,"è·¨è¶Ĭ":103013,"åĵªæĢķ":103014,"éŁ¿":103015,"å¢ŀæ·»":103016,"çĦĬ":103017,"æ®ĭçĸ¾":103018,"ç¢Į":103019,"æĤĶ":103020,"è§ģè¯ģ":103021,"è¾ĸåĮº":103022,"å¿ĥèĦı":103023,"éļ§":103024,"åį¸":103025,"åı¯èĥ½æĢ§":103026,"æľīè¶£":103027,"åī¯ä¹¦è®°":103028,"åĮĸå¦Ĩ":103029,"ä¿Ĥ":103030,"æ£ļ":103031,"éĨĩ":103032,"带头":103033,"éłĪ":103034,"追究":103035,"æijĶ":103036,"è¿Ļéĥ¨":103037,"ä¸į论":103038,"祸":103039,"å³»":103040,"éģķ":103041,"çĶŁèĤ²":103042,"å¤ł":103043,"å¤ĸ交":103044,"è¯Ħ为":103045,"ä»İå°ı":103046,"å°ıå°ı":103047,"饿":103048,"æĴ¼":103049,"è·¨å¢ĥ":103050,"被åijĬ":103051,"åįĹå®ģ":103052,"身å¿ĥ":103053,"åĨįçĶŁ":103054,"æīĢ说":103055,"æĹ¶éĹ´åĨħ":103056,"åĪĹåħ¥":103057,"éĿĴæµ·":103058,"çα好":103059,"çªĦ":103060,"èĪĪ":103061,"è¿ĩ渡":103062,"æ¿Ł":103063,"éĽĢ":103064,"审议":103065,"åĽ½èµĦ":103066,"æŃ¥ä¼IJ":103067,"轨éģĵ":103068,"信念":103069,"ä¸īåĪĨ":103070,"çĨ¬":103071,"åѵåĮĸ":103072,"ç¼ł":103073,"éĥĬ":103074,"èĪĴæľį":103075,"纪æ£Ģ":103076,"ä¸Ģä¸ĭåŃIJ":103077,"éĽ»è©±":103078,"è²ł":103079,"éĴ¥":103080,"åĮĻ":103081,"çĹ´":103082,"è¶ģ":103083,"绣":103084,"çε":103085,"è½°":103086,"éªĦ":103087,"姨":103088,"æĭĺ":103089,"çĮ´":103090,"è®¶":103091,"è¿Ļ座":103092,"çį¨":103093,"æ·ĺæ±°":103094,"çĹħä¾ĭ":103095,"æ²Ļåıij":103096,"è§Ĩ为":103097,"头æĿ¡":103098,"å¿ħè¦ģçļĦ":103099,"åı¯è°ĵ":103100,"è¯Ŀ说":103101,"ç¯Ħ":103102,"æĹ©çĤ¹":103103,"æŀ¢çº½":103104,"羡":103105,"çĪ±åĽ½":103106,"çªģåıij":103107,"éĢĬ":103108,"æ½į":103109,"èį£èĢĢ":103110,"èŁ¹":103111,"æ¦Ĥçİĩ":103112,"å¾Īä¹ħ":103113,"æĥķ":103114,"訴":103115,"åľĨ满":103116,"çļ±":103117,"åĪĨæ³Į":103118,"åħħè¶³":103119,"çľĭæ³ķ":103120,"è¾Ł":103121,"æĭ¦":103122,"æĭ©":103123,"对åºĶ":103124,"ä¸ºæł¸å¿ĥ":103125,"èħĬ":103126,"å¤ļä¹Ī":103127,"æµij":103128,"å®ıè§Ĥ":103129,"èĦĸ":103130,"åIJĪèµĦ":103131,"çĶŁæ¶¯":103132,"å®ŀè´¨":103133,"ä¼ĺçĤ¹":103134,"çĶ¨æ°´":103135,"寿åij½":103136,"沫":103137,"åIJģ":103138,"詹":103139,"åĽ½éĺ²":103140,"å´©":103141,"åĿİ":103142,"èĨı":103143,"ä¸Ģè½®":103144,"éģĹ产":103145,"æ¹¾åĮº":103146,"ç»İ":103147,"åįķ纯":103148,"æ¾Ħ":103149,"åīįåĪĹ":103150,"身影":103151,"é»ĺé»ĺ":103152,"æįī":103153,"çĴ°":103154,"èıĬ":103155,"æĢľ":103156,"åħĭæĢĿ":103157,"æĢ»å±Ģ":103158,"çĩĥæĸĻ":103159,"ä¸ļæĢģ":103160,"åIJĦæł·":103161,"åĴ½":103162,"åĩºèī²":103163,"åĪĿå¿ĥ":103164,"åıĽ":103165,"çłĶ讨":103166,"è¡«":103167,"åİĨç¨ĭ":103168,"禽":103169,"è¶³å¤ŁçļĦ":103170,"èįĨ":103171,"çľĭå¾ħ":103172,"è´©":103173,"åĨ³å¿ĥ":103174,"裹":103175,"å¸ĪèĮĥ":103176,"åŀĦ":103177,"æĿł":103178,"åĩ¸":103179,"çĬ¹è±«":103180,"çĥŃè¡Ģ":103181,"åIJĪä¼Ļ":103182,"éħµ":103183,"èIJ½åľ¨":103184,"åįłåľ°":103185,"衬":103186,"èĵī":103187,"æĦ¤":103188,"æ¸Ĭ":103189,"åĪĨæķ°":103190,"ç¬ijçĿĢ":103191,"太平":103192,"çĤ«":103193,"æİ¨ä»ĭ":103194,"æĸ¯åĿ¦":103195,"形容":103196,"æĵĬ":103197,"æĦŁåħ´è¶£":103198,"åĨĽäºº":103199,"åĩĮæĻ¨":103200,"对çħ§":103201,"åıijçĹħ":103202,"å·¾":103203,"èĪī":103204,"檢":103205,"ç¬ijäºĨ":103206,"ç¡®è¯Ĭ":103207,"è´ŁåĢº":103208,"壮大":103209,"æĪļ":103210,"äºĴèģĶ":103211,"課":103212,"èħ¦":103213,"æĹ±":103214,"åıĹæ¬¢è¿İ":103215,"åįī":103216,"éϢ士":103217,"æ©¡":103218,"ä¸Ģ对":103219,"è¾±":103220,"æ²Ĥ":103221,"åı²ä¸Ĭ":103222,"æIJı":103223,"å´ĸ":103224,"代谢":103225,"磷":103226,"é¡ĺ":103227,"æµĩ":103228,"常ç͍":103229,"åįij":103230,"åĩºåĽ½":103231,"è¯ł":103232,"稳æŃ¥":103233,"ç»ı纪":103234,"å¤ļå¤ļ":103235,"æīĢå¾Ĺ":103236,"为主é¢ĺ":103237,"ä¸ĢåĪĨ":103238,"æł½":103239,"é¡§":103240,"纲":103241,"åĥħ":103242,"å£ĵ":103243,"åĦª":103244,"ç¿°":103245,"æİĢ":103246,"人为":103247,"媳":103248,"æ´½":103249,"èĿ¶":103250,"å¤įåħ´":103251,"ä¼ļå½±åĵį":103252,"åIJĦçķĮ":103253,"éĤ£ä¸Ģ":103254,"颤":103255,"çĢı":103256,"çĢı覽":103257,"å¯ŀ":103258,"åı¯æĢķ":103259,"åį³æĹ¶":103260,"çķ´":103261,"ä¸ĭåįĬå¹´":103262,"ç¬Ķè®°":103263,"éĻĦåĬł":103264,"çĥŃæ°´":103265,"奸":103266,"ç£ħ":103267,"æĿī":103268,"æ¸ħåįİ":103269,"éĸ±":103270,"ç°¡":103271,"å¤Ħå¤Ħ":103272,"åIJĪéĩij":103273,"æ²³æµģ":103274,"ç´°":103275,"è´ŁéĿ¢":103276,"çļĦ羣å®ŀ":103277,"åĻ¨æ¢°":103278,"èĴIJ":103279,"西äºļ":103280,"å·ħ":103281,"ç²¹":103282,"åİŁæĸĩ":103283,"æŀķ":103284,"è¡Ģåİĭ":103285,"åļ´":103286,"å¸ĺ":103287,"åĨĢ":103288,"æĮ«":103289,"çĶµè·¯":103290,"å°ıä¼Ļä¼´":103291,"èĿ´":103292,"æľĢå¿«":103293,"æĭĮ":103294,"宪":103295,"æĸ·":103296,"ç¿ħ":103297,"åĴ³":103298,"åĹ½":103299,"ç¾ŀ":103300,"èººåľ¨":103301,"èµĽè½¦":103302,"æ²IJ":103303,"éĻIJ度":103304,"为ä¸Ģä½ĵ":103305,"èĴľ":103306,"幫":103307,"æIJħ":103308,"åĭĭ":103309,"åīĸ":103310,"纳ç¨İ":103311,"éķ¿æķĪ":103312,"ç½ķ":103313,"åľ¬":103314,"ç©į":103315,"éĴ©":103316,"ç¹¼":103317,"åĽ½åľŁ":103318,"è¼ī":103319,"ä¸įå¿ĺ":103320,"èŃ¦ç¤º":103321,"çģ¿":103322,"å¿ĥå¾Ĺ":103323,"æĦļ":103324,"忽çķ¥":103325,"åĽŀäºĭ":103326,"åįłæľī":103327,"æ·Ħ":103328,"çī¡":103329,"çĽijäºĭ":103330,"ç¿¡":103331,"éĴĪ对æĢ§":103332,"çªĥ":103333,"製":103334,"èĨĿ":103335,"ç³Ł":103336,"港澳":103337,"太太":103338,"澡":103339,"ç»ĨåĮĸ":103340,"åĶ®åIJİ":103341,"å®ŀåľ¨æĺ¯":103342,"ç«£":103343,"çį²":103344,"å̾åIJij":103345,"å¼ķç͍":103346,"é¹ħ":103347,"ç¬ij容":103348,"ä¹IJè¶£":103349,"æ°ijæĶ¿":103350,"éŨæĪ·":103351,"å±ģ":103352,"迷失":103353,"éĶĮ":103354,"å°ı康":103355,"åĭī":103356,"æ³¼":103357,"ä¾ĭåŃIJ":103358,"ä¸īä½į":103359,"å»ł":103360,"èĶĵ":103361,"广éĺĶ":103362,"èĢį":103363,"èĢģèĻİ":103364,"åĭŁéĽĨ":103365,"èĦļæŃ¥":103366,"æĭ¯":103367,"åŃĹåı·":103368,"çĦ°":103369,"é¢ł":103370,"èļĤ":103371,"èļģ":103372,"飯":103373,"人æĢ§":103374,"æĴ°":103375,"åİ¢":103376,"å±ĢéĻIJ":103377,"æľªæĪIJ":103378,"åĵªåĦ¿":103379,"大åıij":103380,"ä¸įå®ļ":103381,"å¾ģæ±Ĥ":103382,"éĥµ":103383,"åĢºæĿĥ":103384,"çĪ±ä½ł":103385,"èºģ":103386,"ä»ħä¾Ľ":103387,"è¿ľå¤Ħ":103388,"éĨĽ":103389,"åĥµ":103390,"积æŀģæĢ§":103391,"æİ¡":103392,"åīįä¸ī":103393,"äºİä¸Ģä½ĵ":103394,"çŀĦ":103395,"çĿģ":103396,"沸":103397,"åħ±èµ¢":103398,"éĢĢå½¹":103399,"è´Ŀå°Ķ":103400,"æİı":103401,"æĪ²":103402,"è¡į":103403,"éĶĤ":103404,"ä¸ĩä½Ļ":103405,"ç§ijåĪĽ":103406,"æ¼Ķåͱ":103407,"欧åħĥ":103408,"æ·¡æ·¡":103409,"éĿĴå±±":103410,"èĹĿ":103411,"绽":103412,"令çīĮ":103413,"éĽĨ群":103414,"ä½ľçī©":103415,"çĢij":103416,"夯":103417,"ç½ij游":103418,"åħ«å¤§":103419,"éªļ":103420,"èªĵ":103421,"ä¼ļå±ķ":103422,"åħļåı²":103423,"æ£Ģå¯ŁéĻ¢":103424,"åĸĺ":103425,"éĺ±":103426,"èĢĮåĩº":103427,"éĢļ车":103428,"éĴĵ":103429,"æĥħ人":103430,"æ¸Ľ":103431,"ä¸Ńç§ĭ":103432,"çĪŃ":103433,"åıªåī©":103434,"æĺĶ":103435,"éĩİçĶŁ":103436,"ç¡«":103437,"èIJĿåįľ":103438,"æĬµæĬĹ":103439,"çĻ«çĹ«":103440,"éĻĢ":103441,"èĶļ":103442,"å¸ľ":103443,"满满":103444,"èı±":103445,"éļĨéĩį":103446,"æĺŁçº§":103447,"æ½ĩ":103448,"åħ¬åħĥ":103449,"è°£":103450,"æ¯Ķäºļ":103451,"æ¡ĮåŃIJ":103452,"èµ£":103453,"è²¼":103454,"æĦ¿æľĽ":103455,"顽":103456,"æ´¾éģ£":103457,"ç¥Ľ":103458,"åªļ":103459,"éĺľ":103460,"èij«":103461,"èĬ¦":103462,"æ³»":103463,"å¡Į":103464,"çĭŃ":103465,"å»īæĶ¿":103466,"å¥ijæľº":103467,"æĹĹèΰ":103468,"æĥ«":103469,"严åİī":103470,"åıĭæĥħ":103471,"å¦Ĭ":103472,"å¨ł":103473,"åĵªå®¶":103474,"èĨ¨":103475,"è¶Ł":103476,"æĮª":103477,"èĻIJ":103478,"éłģ":103479,"çŀ©":103480,"éºŁ":103481,"稣":103482,"èģĶéĢļ":103483,"åı®":103484,"çİĭèĢħ":103485,"ä¸įç¡®å®ļ":103486,"çijľ":103487,"è°İ":103488,"çī¢è®°":103489,"碼":103490,"æĬ¤èĤ¤":103491,"é¡·":103492,"çĦķ":103493,"åģļ强":103494,"éļ±ç§ģ":103495,"éļ±ç§ģæ¬Ĭ":103496,"åıĹ害":103497,"ä¸įçͱ":103498,"çĥ¹":103499,"饪":103500,"驳":103501,"ä¼½":103502,"ä¸Ŀ绸":103503,"è¥Ħ":103504,"åįģä½Ļ":103505,"éºĹ":103506,"æ¬ĬåĪ©":103507,"èģŀ":103508,"åı¤èĢģ":103509,"éģı":103510,"åIJĦå¼ı":103511,"å°±è¡Į":103512,"åħ¥å¢ĥ":103513,"çĥģ":103514,"èľĺ":103515,"èĽĽ":103516,"纬":103517,"磫":103518,"è»Ł":103519,"æ´Ĺè¡£":103520,"æĦ§":103521,"é¢Ħæ¡Ī":103522,"éľĨ":103523,"æ·±åİļ":103524,"éĺ¿æĭī":103525,"åĨĻåŃĹ":103526,"åį¦":103527,"éķĢ":103528,"æ¨¡æł·":103529,"åĤį":103530,"æIJį":103531,"èĸ¯":103532,"åłħ":103533,"åħ¬ç§¯":103534,"è¨İ":103535,"ä¼łæŁĵ":103536,"毯":103537,"çIJĨå·¥":103538,"åĨ·éĵ¾":103539,"ç«ĭæĸ¹":103540,"æ¢Ń":103541,"åľ£è¯ŀ":103542,"综èīº":103543,"çİ©ç¬ij":103544,"æĥ³ä¸įåΰ":103545,"æijĩ头":103546,"æ·¹":103547,"åģĩæĹ¥":103548,"åĢĺ":103549,"è̽":103550,"èİĵ":103551,"åŁ·":103552,"èĩªè´¸":103553,"åįĬ天":103554,"æªĶ":103555,"æ¾İæ¹ĥ":103556,"éķij":103557,"丫":103558,"éĩĮç¨ĭ":103559,"å¼ĢèįĴ":103560,"èıı":103561,"å®Ŀè´µ":103562,"èѬ":103563,"åķŁ":103564,"æŁł":103565,"檬":103566,"é©Ń":103567,"æ±Ľ":103568,"çĨĬçĮ«":103569,"èķī":103570,"éļıä¹ĭ":103571,"å±ij":103572,"è¾ĥ强":103573,"èĥ³":103574,"èĨĬ":103575,"éĿĻéĿĻ":103576,"åĴª":103577,"æĭĽåij¼":103578,"代è¨Ģ":103579,"ä¿¡ç®±":103580,"è£ħéħį":103581,"æĤį":103582,"åįķ车":103583,"èIJİ":103584,"å¤ļ彩":103585,"éϏ":103586,"ä»İ严":103587,"æ©Ħ":103588,"æ¦Ħ":103589,"éĢ®":103590,"éĩĮæĸ¯":103591,"å§¿æĢģ":103592,"太æŀģ":103593,"éĩĿ":103594,"æºī":103595,"è¿Ń":103596,"秸":103597,"ç§Ĩ":103598,"å·¥å§Ķ":103599,"æ±ķ":103600,"èģĨ":103601,"佬":103602,"ç¼ħ":103603,"ç͏":103604,"åī¯å±Ģéķ¿":103605,"éĹº":103606,"誤":103607,"è¤IJ":103608,"ä¸įéĻIJ":103609,"èħķ":103610,"åijķ":103611,"磶":103612,"åĨľå®¶":103613,"管å§Ķä¼ļ":103614,"饺":103615,"èĬľ":103616,"æ¾Ī":103617,"è©¢":103618,"å¨ģå°¼æĸ¯":103619,"ä½ķåĨµ":103620,"å°ıä¼Ļ":103621,"奢ä¾Ī":103622,"è¿Ļç¯ĩ":103623,"诵":103624,"竳ç¨ĭ":103625,"ç´Ģ":103626,"éIJĺ":103627,"éĤ¢":103628,"ç³Ļ":103629,"ç¼Ģ":103630,"ä¹Ĵ":103631,"ä¹ĵ":103632,"çī¢åĽº":103633,"åĿŀ":103634,"å¼Ī":103635,"ä¾ĭå¤ĸ":103636,"廳":103637,"è§Ħ竳":103638,"èĬĻ":103639,"篷":103640,"躯":103641,"æłĪ":103642,"åĿļå®ŀ":103643,"åŁºå»º":103644,"çĿĢçľ¼":103645,"ç·´":103646,"èij©":103647,"ç¼ļ":103648,"æ¦Ĩ":103649,"主åĭķ":103650,"ç¥Ģ":103651,"äºĴéĢļ":103652,"尤为":103653,"å®Ľ":103654,"骼":103655,"æ±²":103656,"ä¾ĥ":103657,"æĤłä¹ħ":103658,"æij§":103659,"æĭĩ":103660,"é«ĵ":103661,"éºĴ":103662,"éĻĽ":103663,"æŀ¸":103664,"æĿŀ":103665,"è´¬":103666,"å°ıé¾Ļ":103667,"åĵ®":103668,"èĵ¬åĭĥ":103669,"åĮĪ":103670,"çķľçī§":103671,"娩":103672,"个å¤ļ":103673,"æ²¥":103674,"æĺ§":103675,"çĦļ":103676,"æĬijéĥģ":103677,"çĸ¡":103678,"èĺij":103679,"éģİç¨ĭ":103680,"橱":103681,"éĿĵ":103682,"大çIJĨ":103683,"髦":103684,"åĪĨ辨":103685,"渤":103686,"çĸ¤":103687,"åĬ¨èĥ½":103688,"å¼łå®¶":103689,"ä¸ĩåįĥ":103690,"滥":103691,"饥":103692,"åºŁå¼ĥ":103693,"帳":103694,"æ¼³":103695,"è±IJ":103696,"ä»ij":103697,"å«ī":103698,"å¦Ĵ":103699,"çŀĴ":103700,"è¡ħ":103701,"çĭ¸":103702,"å¾ģç¨ĭ":103703,"éĤ¯":103704,"éĥ¸":103705,"ç¥Ī":103706,"祷":103707,"è¶´":103708,"ç»ĵæŀĦæĢ§":103709,"è§ĨåIJ¬":103710,"è¬Ŀ":103711,"çĴĢ":103712,"çĴ¨":103713,"åĩºå¤Ħ":103714,"è¯Ģ":103715,"å¾ĺ":103716,"å¾Ĭ":103717,"羨":103718,"åĸĩ":103719,"åıŃ":103720,"åĺ²":103721,"çķ¸":103722,"å¹²äºĭ":103723,"æļ§":103724,"æ²Ľ":103725,"åĦĦ":103726,"å»ĵ":103727,"åİ¿éķ¿":103728,"èĥļ":103729,"çIJ¢":103730,"çŃ·":103731,"éĩĭ":103732,"ä¾®":103733,"åIJ©":103734,"åĴIJ":103735,"åĮ¿":103736,"æĬ¬èµ·":103737,"æ³£":103738,"涤":103739,"麽":103740,"æĽĻ":103741,"åī¯éĻ¢éķ¿":103742,"åħļåĴĮ":103743,"æķ£åıij":103744,"润æ»ij":103745,"åĵº":103746,"æĥ¬":103747,"漫éķ¿":103748,"ä¸įæĩĪ":103749,"åŁł":103750,"åĹĵ":103751,"èĢģçĪ·":103752,"讽":103753,"æĪĺç»ĦåIJĪ":103754,"æ£ł":103755,"åħ¨åŁŁ":103756,"èł¢":103757,"诡":103758,"åīįçŀ»":103759,"æķĽ":103760,"ä¸Ģå°ģ":103761,"å¹Ĥ":103762,"èİĨ":103763,"è¯Ŀè¯Ń":103764,"ç»ĨåĪĻ":103765,"屿":103766,"åµĮ":103767,"éĢį":103768,"åĺ±":103769,"渲":103770,"çĥ¯":103771,"çĿ¹":103772,"é¦Ĵ":103773,"èħ¥":103774,"æĬĹåĩ»":103775,"çĿ«":103776,"èįĶ":103777,"éļİ":103778,"æ³īæ°´":103779,"è¬Ĥ":103780,"çĤ¬":103781,"åĩıæİĴ":103782,"è¸Ĭ":103783,"è·»":103784,"æ·Į":103785,"éľ¾":103786,"å¥ĩ纳":103787,"å¯Ŀ":103788,"æ¤İ":103789,"æŁ¬":103790,"æĸ¯åŁº":103791,"åħ¬ç«ĭ":103792,"è¨ĵ":103793,"é£Ļ":103794,"é©¿":103795,"åĤµ":103796,"èĽĻ":103797,"ç¯ĩ竳":103798,"åĪĨæĶ¯":103799,"ä¸Ĭå¹´":103800,"çŃĿ":103801,"缤":103802,"èĢģæĹ§":103803,"åϬ":103804,"æľ¦":103805,"èĥ§":103806,"æ¶Īè²»":103807,"æĵĶ":103808,"榴":103809,"æ¿Ĵ":103810,"糯":103811,"泸":103812,"æįĨ":103813,"ç»ļ":103814,"èµİ":103815,"çIJIJ":103816,"èµĤ":103817,"æħ®":103818,"æ²Į":103819,"çĦĻ":103820,"æĴŃæĬ¥":103821,"æ·ĩ":103822,"åĪĩåħ¥":103823,"çijķ":103824,"çĸµ":103825,"éģ´":103826,"ç¨ļ":103827,"ç©©":103828,"èŀĥ":103829,"æ£ķ":103830,"æĨ§":103831,"æĨ¬":103832,"伺":103833,"æ¯Ĺ":103834,"æįį":103835,"æĬī":103836,"ç´Ĭ":103837,"å¼Ľ":103838,"æĭŃ":103839,"æĹıèĩªæ²»":103840,"åĿ·":103841,"ç«¶":103842,"詳":103843,"è¿Ħä»Ĭ":103844,"è°´":103845,"çŀŃè§£":103846,"æŁ¿":103847,"é¢Ĭ":103848,"ç°§":103849,"çĥŁèĬ±":103850,"ä¾¥":103851,"çĿ¦":103852,"éħĿ":103853,"æ°ĵ":103854,"çIJī":103855,"å§Ĭ":103856,"æ²®":103857,"æħ·":103858,"èľķ":103859,"çijļ":103860,"éĩĩçŁ¿":103861,"åł°":103862,"åºķèķ´":103863,"èĨ³":103864,"è¾ķ":103865,"éŁŃ":103866,"åĴĻ":103867,"ç²½":103868,"åīĶ":103869,"沦":103870,"èĤ´":103871,"éķ¶":103872,"æĺ¼":103873,"è¾Ĺ":103874,"婪":103875,"åĮ®":103876,"æĸĵ":103877,"æ±¶":103878,"éĥ´":103879,"éł»":103880,"çªĴ":103881,"袱":103882,"åĽ±":103883,"èĢĺ":103884,"èļĮ":103885,"çĭĻ":103886,"çĹ¹":103887,"ç¥ī":103888,"æı®":103889,"æ·Ĩ":103890,"ç£ĭ":103891,"éĺª":103892,"æ«":103893,"ã¸":103894,"϶":103895,"ãij":103896,"ð£²":103897,"ä¢":103898,"ãŃ":103899,"ð¬¨":103900,"ð¬Ģ":103901,"ð¬®":103902,"ð¬¯":103903,"ð¬ľ":103904,"ðª¨":103905,"ð«Ĺ":103906,"ð¬Ĭ":103907,"ð¬±":103908,"ð¬Ł":103909,"äİ":103910,"ð¡":103911,"äĥ":103912,"ãł":103913,"ð©":103914,"ð©¾":103915,"ð¬º":103916,"ð¬Ļ":103917,"ãĢĶ":103918,"ãĢķ":103919,"çļĦæĹ¶åĢĻ":103920,"æľīéĻIJåħ¬åı¸":103921,"ä¹ĭåIJİ":103922,"ä¸ļåĬ¡":103923,"åķĬ":103924,"èϽçĦ¶":103925,"æĭ¥æľī":103926,"äºĴèģĶç½ij":103927,"éĤ£äºĽ":103928,"ä½łçļĦ":103929,"åĨ³å®ļ":103930,"éϤäºĨ":103931,"åĽ¢éĺŁ":103932,"åı¯æĺ¯":103933,"以åIJİ":103934,"社åĮº":103935,"çļĦéĹ®é¢ĺ":103936,"å¹¶ä¸Ķ":103937,"æķĻå¸Ī":103938,"å°±ä¼ļ":103939,"天空éĥ¨èIJ½":103940,"æľĢç»Ī":103941,"å½ĵçĦ¶":103942,"ä¹Łæľī":103943,"ç¡®ä¿Ŀ":103944,"æĥ³è¦ģ":103945,"è´Ńä¹°":103946,"人çļĦ":103947,"åIJ´":103948,"çļĦåıijå±ķ":103949,"ä¸įçŁ¥éģĵ":103950,"软件":103951,"æĪij们çļĦ":103952,"çζæ¯į":103953,"åīij":103954,"èĢĮæĺ¯":103955,"å®īæİĴ":103956,"åIJİæĿ¥":103957,"çļĦåľ°æĸ¹":103958,"èµµ":103959,"èĢĥè¯ķ":103960,"çªģçĦ¶":103961,"ä¸Ģå®ļè¦ģ":103962,"åĪ¶ä½ľ":103963,"è¯Ħä»·":103964,"åħįè´¹":103965,"è´¹ç͍":103966,"绣ä¸Ģ":103967,"çĦ¶èĢĮ":103968,"è¿Ļ次":103969,"éĿĴå¹´":103970,"人类":103971,"亦":103972,"让人":103973,"è´Łè´£äºº":103974,"éĩĩåıĸ":103975,"çļĦäºĭæĥħ":103976,"ä¹Łä¼ļ":103977,"车è¾Ĩ":103978,"æĽ´æĺ¯":103979,"强åĮĸ":103980,"æĪijåĢij":103981,"以åīį":103982,"ä¼ĺåĮĸ":103983,"å§Ķåijĺä¼ļ":103984,"åĽ°éļ¾":103985,"年度":103986,"ä½įäºİ":103987,"æĮĩåĩº":103988,"åĨῬ¡":103989,"åĬŀçIJĨ":103990,"æ¯ı个":103991,"对æĸ¹":103992,"è¿Ľè¡ĮäºĨ":103993,"æľĢé«ĺ":103994,"课ç¨ĭ":103995,"身ä¸Ĭ":103996,"æĽ¾ç»ı":103997,"åĮ»çĶŁ":103998,"å®īè£ħ":103999,"æľ±":104000,"è¿IJè¡Į":104001,"åıĮæĸ¹":104002,"æľĢ大çļĦ":104003,"æŀĦ建":104004,"è¿ŀç»Ń":104005,"çļĦå°ı":104006,"她çļĦ":104007,"çŃīçŃī":104008,"æĶ¹åĸĦ":104009,"åIJĦç±»":104010,"éģĩåΰ":104011,"æľīçĿĢ":104012,"人çī©":104013,"æĢ»æĺ¯":104014,"è¿ħéĢŁ":104015,"åζå®ļ":104016,"å®ĥ们":104017,"å®ĺç½ij":104018,"è¿ĺè¦ģ":104019,"ç»Īäºİ":104020,"æĪ¿åľ°äº§":104021,"è¯ģæĺİ":104022,"èĤ¡ç¥¨":104023,"åºĶå½ĵ":104024,"èĭ±åĽ½":104025,"è¿IJç͍":104026,"æľĢæĸ°":104027,"享åıĹ":104028,"让æĪij":104029,"æĻļä¸Ĭ":104030,"å¾ŀ":104031,"å°ı说":104032,"å°¤åħ¶æĺ¯":104033,"è®Ńç»ĥ":104034,"åħ¨å¸Ĥ":104035,"æĮijæĪĺ":104036,"æľīçĤ¹":104037,"带çĿĢ":104038,"çļĦä¸ľè¥¿":104039,"é£İæł¼":104040,"é»Ħéĩij":104041,"å¼ķ导":104042,"æŃ¤å¤ĸ":104043,"æľĢè¿ij":104044,"追æ±Ĥ":104045,"强è°ĥ":104046,"ä¹Łåı¯ä»¥":104047,"æĦŁåΰ":104048,"èĩªæĪij":104049,"çī¹åĪ«æĺ¯":104050,"æĪIJéĥ½":104051,"éĢIJæ¸IJ":104052,"å¿«ä¹IJ":104053,"ä¹ĭä¸Ń":104054,"æĬķèµĦèĢħ":104055,"ä»ĸ们çļĦ":104056,"æ°ı":104057,"å·¥ä½ľäººåijĺ":104058,"äºĨä¸Ģ个":104059,"åķ¦":104060,"ä¸ĢåĢĭ":104061,"åŁºå±Ĥ":104062,"æ²ŁéĢļ":104063,"第ä¸Ģ次":104064,"并没æľī":104065,"çļĦå·¥ä½ľ":104066,"åľ¨è¿ĻéĩĮ":104067,"æŀª":104068,"æĶ¯æĴij":104069,"æĹ¶å°ļ":104070,"æĿ¥åΰ":104071,"æĶ¶è´Ń":104072,"éĿ©åij½":104073,"æĺ¯ä¸įæĺ¯":104074,"讨论":104075,"ä¸ļ绩":104076,"å°±èĥ½":104077,"ç«ĭåį³":104078,"è¡Ĺéģĵ":104079,"åľ¨ä¸Ģèµ·":104080,"æľĪ份":104081,"é«ĺ端":104082,"å¾Īéļ¾":104083,"ä¿Ħç½Ĺæĸ¯":104084,"æīĭ段":104085,"åģļåĩº":104086,"ä¼Ĺå¤ļ":104087,"å®ŀè¡Į":104088,"æīĵå¼Ģ":104089,"游客":104090,"ä¾ĿçĦ¶":104091,"å°±åĥı":104092,"离å¼Ģ":104093,"说éģĵ":104094,"æĸ°èĥ½æºIJ":104095,"溪":104096,"äºķ":104097,"令人":104098,"ä¸Ģåľº":104099,"æĪijæĥ³":104100,"两人":104101,"èĩ³å°ij":104102,"çļĦçĶŁæ´»":104103,"æĺ¯ä¸ª":104104,"èĭ±è¯Ń":104105,"æ²Ĵæľī":104106,"æĢĿèĢĥ":104107,"éĻIJåζ":104108,"åı°æ¹¾":104109,"ä¸ĢæĹ¦":104110,"çļĦä¸Ģ个":104111,"é«ĺ级":104112,"åĬŀåħ¬å®¤":104113,"å¾·åĽ½":104114,"æĪijå°±":104115,"å®ļä½į":104116,"éĢĤåºĶ":104117,"æĮĩæłĩ":104118,"åħ¨çľģ":104119,"ä¸Ĭè¿°":104120,"å®ĥçļĦ":104121,"åĽŀå®¶":104122,"欧洲":104123,"éĵģè·¯":104124,"é¼ĵåĬ±":104125,"çļĦå½±åĵį":104126,"é«ĺæł¡":104127,"天ä¸ĭ":104128,"é«ĺè´¨éĩı":104129,"æĿŃå·ŀ":104130,"èµĦ讯":104131,"æĶ¾åľ¨":104132,"æľīä¸Ģ个":104133,"å°±è¦ģ":104134,"ä¸ĬéĿ¢":104135,"è§£éĩĬ":104136,"éĢIJæŃ¥":104137,"尽管":104138,"æľīä»Ģä¹Ī":104139,"çļĦäºĭ":104140,"çĻ»è®°":104141,"人æ°ijå¸ģ":104142,"è§Ĥä¼Ĺ":104143,"è§Ĥå¯Ł":104144,"ç͵èĦij":104145,"çļĦåIJĮæĹ¶":104146,"ä½ľä¸ļ":104147,"宣å¸ĥ":104148,"çļĦä½ľç͍":104149,"åĽŀæĿ¥":104150,"éļ¾ä»¥":104151,"æīĢæľīçļĦ":104152,"å°ıåѦ":104153,"æıIJåīį":104154,"æ¤įçī©":104155,"åĩ¯":104156,"ä¸ĬäºĨ":104157,"å°±åľ¨":104158,"åħĪåIJİ":104159,"æīĭæľ¯":104160,"éĥŃ":104161,"éĿ¢åīį":104162,"æ¯ķ竣":104163,"äºĮæĺ¯":104164,"红èī²":104165,"éĺ³åħī":104166,"èĭ¹æŀľ":104167,"å¾Īå¤ļ人":104168,"ç»ĻæĪij":104169,"åĵ¦":104170,"çľ¼çĿĽ":104171,"éłŃ":104172,"ä¸Ģæĺ¯":104173,"åıijå±ķçļĦ":104174,"åıįåºĶ":104175,"æĪ¿å±ĭ":104176,"æľŁå¾ħ":104177,"ç§įæ¤į":104178,"æĸĩåѦ":104179,"åį³åı¯":104180,"é¦ĸ次":104181,"èĭ±éĽĦ":104182,"å¤ļ次":104183,"åĮħè£ħ":104184,"æ²³åįĹ":104185,"ä¹ĭéĹ´çļĦ":104186,"ä»įçĦ¶":104187,"åIJ¬åΰ":104188,"èij£äºĭéķ¿":104189,"è§ĦåĪĻ":104190,"ä¸Ģ份":104191,"大ä¼Ĺ":104192,"使å¾Ĺ":104193,"è¿Ľåı£":104194,"ä¸Ģçīĩ":104195,"æĢ§çļĦ":104196,"çļĦ大":104197,"æĪijæĺ¯":104198,"äºĴåĬ¨":104199,"æ°£":104200,"çļĨ":104201,"åħ¬åı¸çļĦ":104202,"ä¸Ģè¾¹":104203,"åıĬåħ¶":104204,"èī¯å¥½çļĦ":104205,"æĭĵå±ķ":104206,"å½ĵå¹´":104207,"å¹¿åľº":104208,"åģļäºĨ":104209,"åŁºäºİ":104210,"æıIJéĨĴ":104211,"åħĦå¼Ł":104212,"èĢģæĿ¿":104213,"è¿ijæĹ¥":104214,"çĬ¶åĨµ":104215,"注éĩį":104216,"åĪļåĪļ":104217,"è°ĥçłĶ":104218,"å¿ĥä¸Ń":104219,"æĬĬæı¡":104220,"éļıåIJİ":104221,"ä¸įå¤Ł":104222,"åĪĽä½ľ":104223,"ç«Ļåľ¨":104224,"缸äºĴ":104225,"çĸ«æĥħéĺ²æİ§":104226,"年代":104227,"带åĬ¨":104228,"伤害":104229,"竣çĦ¶":104230,"å¼ķè¿Ľ":104231,"累计":104232,"让æĪij们":104233,"åĽŀæĶ¶":104234,"æĬ¥åIJį":104235,"åĬ©åĬĽ":104236,"èģĶ缣":104237,"çŃĸçķ¥":104238,"åij¨è¾¹":104239,"åĭĴ":104240,"è¿ĺåľ¨":104241,"æµģéĩı":104242,"寻æī¾":104243,"ç͵åĬĽ":104244,"èιèζ":104245,"è¿ĺèĥ½":104246,"æĭħä»»":104247,"çļĦæĥħåĨµä¸ĭ":104248,"çļĦåİŁåĽł":104249,"缺ä¹ı":104250,"çIJĥåijĺ":104251,"å²ģçļĦ":104252,"çĶ·åŃIJ":104253,"å·¥èµĦ":104254,"è¿ijå¹´æĿ¥":104255,"åijĢ":104256,"æıIJä¾ĽäºĨ":104257,"她们":104258,"å®¶åħ·":104259,"çĩķ":104260,"è½»æĿ¾":104261,"æł¡åĽŃ":104262,"èĢĥæł¸":104263,"åį±éĻ©":104264,"åħļç»Ħç»ĩ":104265,"æĢ»ç»ıçIJĨ":104266,"çļĦæĸ°":104267,"çİ»çĴĥ":104268,"è¿Ļä½į":104269,"对æŃ¤":104270,"家人":104271,"çļĦè¦ģæ±Ĥ":104272,"温度":104273,"æĮĩæķ°":104274,"缴åΰ":104275,"æŃ¤æĹ¶":104276,"æ¹ĸåįĹ":104277,"éĥ½è¦ģ":104278,"ä½ľåĩº":104279,"åIJĦä½į":104280,"èĢĥçĶŁ":104281,"ä¾Ŀæį®":104282,"说è¯Ŀ":104283,"æĪijä¹Ł":104284,"å·¥åİĤ":104285,"åıĺæĪIJ":104286,"ä»ĸ人":104287,"æĪijè§īå¾Ĺ":104288,"åIJĦ级":104289,"ä¼łå¥ĩç§ģæľį":104290,"ä¸Ĭåįĩ":104291,"好åĥı":104292,"åĬłéĢŁ":104293,"äºĮåįģ":104294,"è¢ģ":104295,"è£ħ饰":104296,"éĥ½èĥ½":104297,"ä¸Ģå¼ł":104298,"åĬ¨æĢģ":104299,"å¹´çļĦ":104300,"è¿Ļå°±æĺ¯":104301,"ä¹Łè¦ģ":104302,"èµĦæł¼":104303,"æĪĺäºī":104304,"æĦŁè°¢":104305,"åŁ¹èĤ²":104306,"天æ°Ķ":104307,"女士":104308,"åı¯èĥ½ä¼ļ":104309,"çļĦ产åĵģ":104310,"ä¹Łå°±":104311,"主è¦ģæĺ¯":104312,"åĪºæ¿Ģ":104313,"ç»Ļä½ł":104314,"大æķ°æį®":104315,"åĮ»åѦ":104316,"åΤæĸŃ":104317,"ä»ĸ说":104318,"表æ¼Ķ":104319,"äºļæ´²":104320,"ä¸ĵé¢ĺ":104321,"ç«ŀäºīåĬĽ":104322,"éĤ£æł·":104323,"å±ķå¼Ģ":104324,"å¹³æĹ¶":104325,"æİ¥ä¸ĭæĿ¥":104326,"æī¿è¯º":104327,"æ³ķåĽ½":104328,"åħ³å¿ĥ":104329,"ä¼ļæľī":104330,"éĤĢ请":104331,"é¢Ħéĺ²":104332,"对æİ¥":104333,"好äºĨ":104334,"åĴ±ä»¬":104335,"çļĦæĦŁè§ī":104336,"æĢĿè·¯":104337,"éĥ½æ²¡æľī":104338,"çļĦæĸ¹æ³ķ":104339,"女åŃIJ":104340,"åı¸æ³ķ":104341,"è¿ĺä¼ļ":104342,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭå¤ļ":104343,"åĽłçĤº":104344,"æµ·åįĹ":104345,"人æķ°":104346,"å°Ĩä¼ļ":104347,"ä¸ļ主":104348,"é¤IJ饮":104349,"å±ħä½ı":104350,"åıijåĩº":104351,"è¿ijæľŁ":104352,"å¼ķé¢Ĩ":104353,"æľºåĻ¨äºº":104354,"åĩºæĿ¥çļĦ":104355,"çľĭè§ģ":104356,"ä¿Ĭ":104357,"让ä»ĸ":104358,"ä¸įæĥ³":104359,"å·¥ä½ľçļĦ":104360,"è¡¥åħħ":104361,"æµħ":104362,"çī¹å¾ģ":104363,"ä¸Ĭå¸Ĥåħ¬åı¸":104364,"ç¾İé£Ł":104365,"广西":104366,"æ¯ıä¸Ģ个":104367,"èIJ½åľ°":104368,"åĵģç§į":104369,"åĴĮè°IJ":104370,"å½»åºķ":104371,"é«ĺèĢĥ":104372,"æĺ¨å¤©":104373,"åīįå¾Ģ":104374,"çĽijæµĭ":104375,"çĻ¾åº¦":104376,"åľ¨ä¸ŃåĽ½":104377,"çļĦéľĢæ±Ĥ":104378,"亿ç¾İåħĥ":104379,"åŃ¦æľ¯":104380,"æĶ¶åΰ":104381,"æĿ¿åĿĹ":104382,"ä¸Ģ段":104383,"æŀĦæĪIJ":104384,"ä¼ģä¸ļçļĦ":104385,"表éĿ¢":104386,"æķ´çIJĨ":104387,"ç»ĵå©ļ":104388,"人家":104389,"åģľæŃ¢":104390,"åѦç§ij":104391,"æĺ¾å¾Ĺ":104392,"ä¼ijæģ¯":104393,"é¢ĦæľŁ":104394,"æĪĸæĺ¯":104395,"çļĦ主è¦ģ":104396,"åºĶ对":104397,"èµ°äºĨ":104398,"ä¸ŃéĹ´":104399,"èµ°è¿Ľ":104400,"åijĪçݰ":104401,"æIJŃéħį":104402,"é¹ı":104403,"æĺ¯åĽłä¸º":104404,"æĥħ绪":104405,"å®ļæľŁ":104406,"社ä¼ļ主ä¹ī":104407,"çŃī级":104408,"çŁĽçĽ¾":104409,"é£ŀæľº":104410,"èĩ³ä»Ĭ":104411,"æĶ¶éĽĨ":104412,"çļĦæķħäºĭ":104413,"åĪĩå®ŀ":104414,"å®ŀçݰäºĨ":104415,"å½¢æĪIJäºĨ":104416,"åįĹæĸ¹":104417,"ä¸ŃåѦ":104418,"æµ·æ´ĭ":104419,"åIJ¦åĪĻ":104420,"æĭįæijĦ":104421,"大åѦçĶŁ":104422,"åĩºçݰäºĨ":104423,"æĦıå¤ĸ":104424,"ä¹Łèĥ½":104425,"çļĦèĥ½åĬĽ":104426,"åĿIJåľ¨":104427,"åĪĻæĺ¯":104428,"èĢĥå¯Ł":104429,"å°Ĭéĩį":104430,"éĺ²æŃ¢":104431,"ç´§å¼ł":104432,"读书":104433,"åĩºè¡Į":104434,"å°±æľī":104435,"å±¥è¡Į":104436,"çݰ代åĮĸ":104437,"åĽ½åĬ¡":104438,"åĽ½åĬ¡éĻ¢":104439,"ç»´ä¿®":104440,"åİŁåĪĽ":104441,"æĺ¯æĮĩ":104442,"ä¼ijéĹ²":104443,"çĤ®":104444,"æĸ°æĹ¶ä»£":104445,"éĢĻåĢĭ":104446,"ä¸įæķ¢":104447,"å®Įç¾İ":104448,"ç»ĨèĬĤ":104449,"éŃı":104450,"èͬèıľ":104451,"é¢Ĩ导çıŃåŃIJ":104452,"è¶ħ级":104453,"è¡Įæĥħ":104454,"人工æĻºèĥ½":104455,"åį°åº¦":104456,"åŁºç¡Ģ设æĸ½":104457,"åıĪæĺ¯":104458,"èį¯çī©":104459,"åIJ¸æĶ¶":104460,"åį´æĺ¯":104461,"éĥİ":104462,"å¥ĸåĬ±":104463,"çļĦæľĭåıĭ":104464,"ä¿ĿçķĻ":104465,"è§Ħå¾ĭ":104466,"æĸ°çĸĨ":104467,"è¿ĺåı¯ä»¥":104468,"æİ¥è¿ij":104469,"æŃ¤åīį":104470,"æī¹åĩĨ":104471,"æĢİä¹Īæł·":104472,"çļĦä½įç½®":104473,"ä¸ĢåĿĹ":104474,"æĭĴç»Ŀ":104475,"顾客":104476,"ä¹Łåľ¨":104477,"ä¸ĢçĶŁ":104478,"éĥ¨éĺŁ":104479,"å¹´åīį":104480,"æĸ¹éĿ¢çļĦ":104481,"å°Ŀè¯ķ":104482,"羣æŃ£çļĦ":104483,"ç¦ģæŃ¢":104484,"è¿ĺ没æľī":104485,"æ°ijçĶŁ":104486,"èµ°åIJij":104487,"èĦ¸ä¸Ĭ":104488,"å½ĵ天":104489,"éĽĨåĽ¢åħ¬åı¸":104490,"çļĦä¸Ģç§į":104491,"西æĸ¹":104492,"åĽŀåºĶ":104493,"ä¸Ģ声":104494,"常常":104495,"æıIJåΰ":104496,"èħ¾è®¯":104497,"æľįè£ħ":104498,"为ä½ķ":104499,"äºijåįĹ":104500,"å°±ç®Ĺ":104501,"ä¼łæī¿":104502,"åıįèĢĮ":104503,"ä¸ĩåIJ¨":104504,"财产":104505,"å¦Ĥä¸ĭ":104506,"æĹ¥åīį":104507,"åİŁæľ¬":104508,"æľĢéĩįè¦ģçļĦ":104509,"认è¯ģ":104510,"ä¸Ģéģĵ":104511,"ä¿¡æģ¯åĮĸ":104512,"å¾ĹåΰäºĨ":104513,"é̲è¡Į":104514,"æĪijè¦ģ":104515,"éĢļä¿¡":104516,"室åĨħ":104517,"èµļéĴ±":104518,"æĶ¶èĹı":104519,"è§£åĨ³æĸ¹æ¡Ī":104520,"æĪ¿äº§":104521,"çĭ¼":104522,"æ´»åĬĽ":104523,"ç»ıæµİåıijå±ķ":104524,"çŃīå¾ħ":104525,"ä¹Łå¾Ī":104526,"åĿij":104527,"å¾Ī好çļĦ":104528,"éļ¾åº¦":104529,"ä¸įå¦Ĥ":104530,"人æ°ijæĶ¿åºľ":104531,"åĩºåıij":104532,"åīįæľŁ":104533,"æ¼Ķåijĺ":104534,"女çĶŁ":104535,"èģļçĦ¦":104536,"审计":104537,"é¢Ħæµĭ":104538,"ä¾Ŀæīĺ":104539,"äºĶå¹´":104540,"补贴":104541,"æ¸ħæĻ°":104542,"éªĤ":104543,"çľĭèµ·æĿ¥":104544,"çļĦåŃ©åŃIJ":104545,"é¢ijéģĵ":104546,"ä½ıå®ħ":104547,"éĿ¢åIJij":104548,"æľĢä½İ":104549,"æĹ¢çĦ¶":104550,"ä¸Ģå¥Ĺ":104551,"æķ°åѦ":104552,"群ä½ĵ":104553,"åĮĹ京å¸Ĥ":104554,"å±ħçĦ¶":104555,"æ°ĽåĽ´":104556,"éĢĶå¾Ħ":104557,"çļĦåŁºç¡Ģä¸Ĭ":104558,"èģĮè´£":104559,"åı¯èĥ½æĺ¯":104560,"åĨĽäºĭ":104561,"æĪIJæķĪ":104562,"åŃ©åŃIJ们":104563,"计ç®Ĺæľº":104564,"赤":104565,"产ä¸ļåıijå±ķ":104566,"巨大çļĦ":104567,"工人":104568,"çĶŁéķ¿":104569,"éĥ½åı¯ä»¥":104570,"çļĦæľºä¼ļ":104571,"èµĦè´¨":104572,"çĹĽèĭ¦":104573,"ç²īä¸Ŀ":104574,"å¢ĵ":104575,"å¹³å®ī":104576,"管éģĵ":104577,"è·ŁçĿĢ":104578,"é¥®é£Ł":104579,"åķĨå®¶":104580,"å¤ļå®¶":104581,"åı¸æľº":104582,"åºĶ该æĺ¯":104583,"éĢıéľ²":104584,"认å®ļ":104585,"è¡Įä¸ļçļĦ":104586,"çļĦä¼ģä¸ļ":104587,"æ¯ıä¸Ģ":104588,"èĮĥåĽ´åĨħ":104589,"è¾ĥ大":104590,"è´¤":104591,"å¤§èµĽ":104592,"å¤ļäºĨ":104593,"鸿":104594,"临åºĬ":104595,"åľ¨è¿Ļ个":104596,"çļĦåĨħ容":104597,"éĶĢéĩı":104598,"å¾Īå°ij":104599,"åŃŁ":104600,"ç»´æĮģ":104601,"åĴĸåķ¡":104602,"æľ¬åľ°":104603,"èī²å½©":104604,"å¹¶éĿŀ":104605,"èĢĮå·²":104606,"温æļĸ":104607,"èIJ§":104608,"æĬĵä½ı":104609,"èĢĮä¸įæĺ¯":104610,"åĸĬ":104611,"çļĦåħ³ç³»":104612,"çī©åĵģ":104613,"éĤ£æĺ¯":104614,"åĨľäº§åĵģ":104615,"è¿ĻæĹ¶":104616,"å©ļå§»":104617,"æ°´æŀľ":104618,"æĶ¶èİ·":104619,"ä»ĺåĩº":104620,"客æĪ·ç«¯":104621,"æ¼Ķåĩº":104622,"åħ¨æĸ°":104623,"è¿Ļä¹Łæĺ¯":104624,"æĺ¯çͱ":104625,"è§Ĥ念":104626,"æľī个":104627,"éĢłåŀĭ":104628,"èĥľåĪ©":104629,"ä¸īæĺ¯":104630,"è¶ħå¸Ĥ":104631,"åħļå»ºå·¥ä½ľ":104632,"æĶ¾å¿ĥ":104633,"线路":104634,"æĭĽçĶŁ":104635,"åIJĥé¥Ń":104636,"è½ī":104637,"å°½éĩı":104638,"è§ģåΰ":104639,"åIJĮæ¯Ķå¢ŀéķ¿":104640,"åįİ为":104641,"æĪijå¸Ĥ":104642,"æıIJåĩºäºĨ":104643,"æ°ijèѦ":104644,"åįļçī©":104645,"åįļçī©é¦Ĩ":104646,"è¯ļä¿¡":104647,"åīįéĿ¢":104648,"山西":104649,"è¾ħåĬ©":104650,"转移":104651,"æĽ´ä¸º":104652,"丰å¯ĮçļĦ":104653,"åį¢":104654,"å¿«éĢĴ":104655,"æĺ¾èijĹ":104656,"çī©èµĦ":104657,"åĪ°è¾¾":104658,"æľīåĪ©äºİ":104659,"åijĨ":104660,"åŃ©åŃIJçļĦ":104661,"ä¸įä½Ĩ":104662,"çłĶç©¶éĻ¢":104663,"çͳæĬ¥":104664,"æļ¨":104665,"æ°ijéĹ´":104666,"åį»":104667,"çļĦå£°éŁ³":104668,"å¸ĤåľºçļĦ":104669,"ä¸Ģåı¥":104670,"çľģ级":104671,"æĿ¥çļĦ":104672,"åĵªä¸ª":104673,"æīįä¼ļ":104674,"åĪĨéħį":104675,"èĶ¡":104676,"ä»ĸåľ¨":104677,"åħ±æľī":104678,"å¡ĺ":104679,"èĴĤ":104680,"éľį":104681,"åıĤè§Ĥ":104682,"ä¸Ī夫":104683,"ä¾ĿéĿł":104684,"æľīæĹ¶":104685,"äºĨå¾Īå¤ļ":104686,"ä¸ĸçķĮæĿ¯":104687,"å®¶æĹı":104688,"ä¸įéľĢè¦ģ":104689,"大å¸Ī":104690,"èŀįåħ¥":104691,"éĿŀæ³ķ":104692,"çĹħ人":104693,"åIJİæľŁ":104694,"大家éĥ½":104695,"ç½ijåĿĢ":104696,"åİŁæĸĻ":104697,"ä¾¿å®ľ":104698,"æ¶Ľ":104699,"ä»¿ä½Ľ":104700,"å·®è·Ŀ":104701,"åı¦ä¸Ģæĸ¹éĿ¢":104702,"产åĵģçļĦ":104703,"赫":104704,"æĥħåĨµä¸ĭ":104705,"éĴ¢éĵģ":104706,"æľ¬ç«Ļ":104707,"纳åħ¥":104708,"å·²æľī":104709,"æľī没æľī":104710,"估计":104711,"é£ĺ":104712,"æľŁè´§":104713,"åĢĭ人è³ĩæĸĻ":104714,"ä¸ĵä¸ļçļĦ":104715,"çĪĨåıij":104716,"èĩ´åĬĽäºİ":104717,"çİ°åľ¨çļĦ":104718,"æľīåĵªäºĽ":104719,"çł´åĿı":104720,"æķ°åŃĹåĮĸ":104721,"åľ°éĿ¢":104722,"é»ijèī²":104723,"å¹¼åĦ¿åĽŃ":104724,"çļĦç²¾ç¥ŀ":104725,"äºŃ":104726,"导æ¼Ķ":104727,"çݰæľī":104728,"æŃ¦åύ":104729,"èĭıå·ŀ":104730,"çİĦ":104731,"æ±Łè¥¿":104732,"延伸":104733,"论æĸĩ":104734,"è¾ĥ为":104735,"çİ©æ³ķ":104736,"é¼İ":104737,"åIJĮæŃ¥":104738,"éĩĬæĶ¾":104739,"æĽĿåħī":104740,"åĿļåĨ³":104741,"å§Ķæīĺ":104742,"å°Ĩåľ¨":104743,"äºĪ以":104744,"ä½ľæĸĩ":104745,"èĢĮåľ¨":104746,"ä¼ĺåħĪ":104747,"åĽŀåİ»":104748,"ä¿®å¤į":104749,"åĽ½åĨħå¤ĸ":104750,"çŃĸåĪĴ":104751,"åıijæĶ¾":104752,"å¿ĥæĥħ":104753,"çļĦåİĨåı²":104754,"éĿ¢è¯ķ":104755,"举åĮĹ":104756,"ä¿¡åı·":104757,"ç²®é£Ł":104758,"è¯ģ书":104759,"æŁIJäºĽ":104760,"è¿IJä½ľ":104761,"åĨ²åĩ»":104762,"çĥŃçĤ¹":104763,"æĹ¶æĹ¶":104764,"æĹ¶æĹ¶å½©":104765,"åľ°çĤ¹":104766,"ä¸Ģä½ĵåĮĸ":104767,"éļ¾é¢ĺ":104768,"æĽ°":104769,"ç«ĭåĪ»":104770,"æĺ¯éĿŀ常":104771,"åħ±åĴĮ":104772,"åħ±åĴĮåĽ½":104773,"æ¿ĢåĬ±":104774,"æľīæķĪçļĦ":104775,"å¤Ħç½®":104776,"该åħ¬åı¸":104777,"æ£ĢéªĮ":104778,"èѦæĸ¹":104779,"è´¾":104780,"äºĨä¸Ģä¸ĭ":104781,"ä»ĬåIJİ":104782,"çħ®":104783,"ç͍åĵģ":104784,"读èĢħ":104785,"æĪijåľ¨":104786,"åĽŀå¤į":104787,"ä¸Ģ座":104788,"è¿ĺ没":104789,"å®ļåζ":104790,"没æĥ³åΰ":104791,"夹":104792,"ä¼łéĢĴ":104793,"ä¸Ģ款":104794,"强大çļĦ":104795,"çļĦè¡Į为":104796,"å¤ı天":104797,"åıijåĬ¨æľº":104798,"é¢ĨåŁŁçļĦ":104799,"å®ŀéªĮ室":104800,"ä¸ĢæĬĬ":104801,"æĺ¯ä¸ºäºĨ":104802,"éĻķ西":104803,"æĭħä¿Ŀ":104804,"è¾¾æĪIJ":104805,"è¦ģæĺ¯":104806,"æĺİ天":104807,"ç»Ļä»ĸ":104808,"建ç«ĭäºĨ":104809,"ä¸įè¡Į":104810,"ä¸Ńæĸĩ":104811,"åľ°è¯´":104812,"åIJİçļĦ":104813,"çĽijæİ§":104814,"é̏":104815,"æĢ»éĥ¨":104816,"æľ¬æĸĩ":104817,"鹿":104818,"æĻ¯è§Ĥ":104819,"çļĦ缮æłĩ":104820,"èĽĩ":104821,"åĨ¯":104822,"ä¸ŃåĮ»":104823,"æķĪåºĶ":104824,"产éĩı":104825,"åŃĿ":104826,"è´¦æĪ·":104827,"è¿Ŀåıį":104828,"èij£äºĭä¼ļ":104829,"äº¬ä¸ľ":104830,"责任ç¼ĸè¾ij":104831,"åķıé¡Į":104832,"çαå¿ĥ":104833,"èŃ¦å¯Ł":104834,"é¤IJåİħ":104835,"å¸ĤæĶ¿åºľ":104836,"天天":104837,"æĸ°é²ľ":104838,"éĥijå·ŀ":104839,"è¶ħè¶Ĭ":104840,"å½Ń":104841,"çŁ¥è¯Ĩ产æĿĥ":104842,"åĽŀå¿Ĩ":104843,"路线":104844,"å»īæ´ģ":104845,"éĿĴå°ijå¹´":104846,"åıĸå¾ĹäºĨ":104847,"çľĭåΰäºĨ":104848,"馬":104849,"ç²¾åĵģ":104850,"åľ°éĵģ":104851,"æĮģæľī":104852,"ä¸ĭäºĨ":104853,"æľīæĹ¶åĢĻ":104854,"ä¸Ģ人":104855,"æĴĴ":104856,"ä»Ķç»Ĩ":104857,"èĢģåħ¬":104858,"äºĭå®ŀä¸Ĭ":104859,"èģĶèµĽ":104860,"ä¾ĽåºĶéĵ¾":104861,"é¢Ħç®Ĺ":104862,"åζéĢłä¸ļ":104863,"å®īåħ¨çĶŁäº§":104864,"俱ä¹IJ":104865,"俱ä¹IJéĥ¨":104866,"çļĦæł¸å¿ĥ":104867,"æīĵç®Ĺ":104868,"å½±çīĩ":104869,"æIJŃ建":104870,"ä¹Łä¸įä¼ļ":104871,"æĭħå½ĵ":104872,"å±ĤéĿ¢":104873,"åѦåijĺ":104874,"临æĹ¶":104875,"缸ç»ĵåIJĪ":104876,"对æ¯Ķ":104877,"ä»ĸæĺ¯":104878,"æĸ°åĮº":104879,"è¿Ľåİ»":104880,"çϾ年":104881,"ä¿©":104882,"尽快":104883,"ç͵åŃIJåķĨåĬ¡":104884,"æĽ´æľī":104885,"æ¸ħçIJĨ":104886,"åı¦ä¸Ģ个":104887,"åĤ»":104888,"ä»Ģä¹Īæł·çļĦ":104889,"æĺ¯æľĢ":104890,"åij¨å¹´":104891,"å¾Ī容æĺĵ":104892,"åĽ¢ç»ĵ":104893,"ç´Ħ":104894,"æĹ©å·²":104895,"çļĦåıĺåĮĸ":104896,"éľŀ":104897,"æĹ¥ä¸ĬåįĪ":104898,"失åİ»":104899,"ä¸Ńåľĭ":104900,"çļĦä¸ĢäºĽ":104901,"å°ıåŃ©":104902,"ä¸ĭè·Į":104903,"éĶ»çĤ¼":104904,"éij":104905,"éij«":104906,"å¿ĹæĦ¿èĢħ":104907,"èĤ¡å¸Ĥ":104908,"èµĽäºĭ":104909,"许åı¯è¯ģ":104910,"åı¯æĮģç»Ń":104911,"åijĬè¯īè®°èĢħ":104912,"éĢ»è¾ij":104913,"å¼ķåħ¥":104914,"çļĦè¿ĩç¨ĭä¸Ń":104915,"è§Ĩè§ī":104916,"èĩªæ²»åĮº":104917,"è¯ģæį®":104918,"è£ħç½®":104919,"第ä¸īæĸ¹":104920,"å¹´æĿ¥":104921,"å¹¿ä¸ľçľģ":104922,"带æĿ¥äºĨ":104923,"éķ¿æ±Ł":104924,"访éĹ®":104925,"å·®ä¸įå¤ļ":104926,"æĺ¯æĪij":104927,"éģŃéģĩ":104928,"æĬĵ好":104929,"é«ĺè¾¾":104930,"å¹¶åľ¨":104931,"èĩªè§ī":104932,"ä¾ĽåºĶåķĨ":104933,"æĥħæĦŁ":104934,"ä½ıäºĨ":104935,"çļĦèģĮä¸ļ":104936,"çļĩå¸Ŀ":104937,"西éĥ¨":104938,"åĴĮå¹³":104939,"çļĦåĬĽéĩı":104940,"汪":104941,"åħħåĪĨåıijæĮ¥":104942,"æĬķè¯ī":104943,"èµ·åΰ":104944,"äºĴ缸":104945,"æ¾³éŨ":104946,"æİ¥åΰ":104947,"æ°´æ³¥":104948,"模åŀĭ":104949,"ä¸ĢåįĬ":104950,"ç§©åºı":104951,"æĪijä»¬åľ¨":104952,"æī¿è®¤":104953,"ä¸Ģéĥ¨åĪĨ":104954,"åįłæ¯Ķ":104955,"å¦ĩ女":104956,"ç²ĺ":104957,"äºĨè§£åΰ":104958,"ä¸Ģå®ļä¼ļ":104959,"åIJĦ大":104960,"èµ°åĩº":104961,"为大家":104962,"é«ĺéĵģ":104963,"åı¯ä»¥åľ¨":104964,"ä½Ĩåľ¨":104965,"çĶŁæĢģçݯå¢ĥ":104966,"èı¯":104967,"çļĦä»·æł¼":104968,"麻çĥ¦":104969,"æ¿Ģåıij":104970,"éĤ£å°±":104971,"çļĦæł·åŃIJ":104972,"为æŃ¤":104973,"å¤©åľ°":104974,"çļĦ缮çļĦ":104975,"åĢºåΏ":104976,"å·²ç¶ĵ":104977,"åĽĽå¤§":104978,"åIJĮæĹ¶ä¹Ł":104979,"å½¼æŃ¤":104980,"æĭ¿åΰ":104981,"åIJ«éĩı":104982,"åįģ大":104983,"éļ¾éģĵ":104984,"å¼Ĺ":104985,"ä¸Ģ段æĹ¶éĹ´":104986,"çħ§é¡¾":104987,"æķ°æį®æĺ¾ç¤º":104988,"æĪIJ为äºĨ":104989,"èµ°åΰ":104990,"æľ¬åħ¬åı¸":104991,"ç»Ī端":104992,"ä¹Łä¸įæĺ¯":104993,"头åıij":104994,"大约":104995,"é£İæĻ¯":104996,"æ¶ĪèĢĹ":104997,"å®¡æŁ¥":104998,"äºīåıĸ":104999,"æ³ķæ²»":105000,"äºĭçī©":105001,"ç¼ĵè§£":105002,"æĥ¨":105003,"缸åºĶçļĦ":105004,"çļĦæķĪæŀľ":105005,"åıįå¤į":105006,"åıijçĶŁäºĨ":105007,"éĢĻäºĽ":105008,"ç»ĥä¹ł":105009,"åݨæĪ¿":105010,"å¼Ģæĭĵ":105011,"欣èµı":105012,"夫妻":105013,"ä¸įä¸Ģæł·":105014,"产èĥ½":105015,"èĬ¯çīĩ":105016,"è¦ģç´ł":105017,"åıį对":105018,"çİĩåħĪ":105019,"è´§çī©":105020,"æĹ¥ç͵":105021,"ä½ľå®¶":105022,"æĶ¹è¿Ľ":105023,"æĪIJåĪĨ":105024,"åĽłèĢĮ":105025,"åĩıèĤ¥":105026,"æ½ĺ":105027,"å±±ä¸ľçľģ":105028,"åĬĿ":105029,"åŁĭ":105030,"æŃ¦è£ħ":105031,"æ±ĩæĬ¥":105032,"ä¸Ģ个æľĪ":105033,"çĥŃéŨ":105034,"大éģĵ":105035,"æ´»åĭķ":105036,"éĥ½å¾Ī":105037,"çĶµæ¢¯":105038,"ç´§æĢ¥":105039,"åĢºåĬ¡":105040,"客æľį":105041,"ä¸Ģéĥ¨":105042,"ä½łæĺ¯":105043,"çݰçĬ¶":105044,"æŃ£ç¡®çļĦ":105045,"ä¹ĭå¤Ħ":105046,"ç¼ĸåζ":105047,"ä½łåı¯ä»¥":105048,"çŃīåľ°":105049,"èİī":105050,"对è¯Ŀ":105051,"æ·ĺå®Ŀ":105052,"è°ĥèĬĤ":105053,"æİĴæĶ¾":105054,"åºĵåŃĺ":105055,"ç´ļ":105056,"çļĦä¼ĺåĬ¿":105057,"æĿĥå¨ģ":105058,"以ä¸ĭç®Ģç§°":105059,"ä¸Ģ项":105060,"èģļéĽĨ":105061,"ä¼łç»ŁçļĦ":105062,"æ··åIJĪ":105063,"è¿Ļä¸ĢçĤ¹":105064,"ä¸Ģçľ¼":105065,"æĹłéĻIJ":105066,"èİ·å¾ĹäºĨ":105067,"éĢīæīĭ":105068,"åζåĵģ":105069,"åįıä½ľ":105070,"çĭ¬çī¹çļĦ":105071,"ä¸Ģ级":105072,"è¿Ļ个éĹ®é¢ĺ":105073,"æĸĮ":105074,"æĺ¯æĪij们":105075,"æķĮ人":105076,"æ¸ħæ´Ĺ":105077,"ä¸ĢçĽ´åľ¨":105078,"å°ıç±³":105079,"çļĦè¿ĩç¨ĭ":105080,"åľ¨åĮĹ京":105081,"ä¸ĢæĶ¯":105082,"æĹ©ä¸Ĭ":105083,"æĸĩèīº":105084,"ç¦ıåĪ©":105085,"é£Łç͍":105086,"æĦŁåĬ¨":105087,"åħ¨ç¨ĭ":105088,"æĶ¯åĩº":105089,"æĸ°å»º":105090,"å¸ķ":105091,"æĺ¾çĦ¶":105092,"羣çļĦæĺ¯":105093,"æĸ°éĹ»ç½ij":105094,"èĥ½åIJ¦":105095,"åįıåĬ©":105096,"亲èĩª":105097,"å¾Īæľī":105098,"çϼå±ķ":105099,"æĦı大":105100,"æĦı大åĪ©":105101,"ç͵ç½ij":105102,"æĹ¥çĽĬ":105103,"çĨ±":105104,"èĤĮèĤ¤":105105,"çĶ·æĢ§":105106,"ç»Ħ建":105107,"çŃīéĹ®é¢ĺ":105108,"æ¶ĪéϤ":105109,"æĬ¤çIJĨ":105110,"å¡ijæĸĻ":105111,"ä¹Įåħĭ":105112,"ä¹Įåħĭåħ°":105113,"åķĨæłĩ":105114,"çIJ³":105115,"æĸ°æīĭ":105116,"çļĦçī¹çĤ¹":105117,"åĴ¬":105118,"å½ĵä¸ĭ":105119,"设计å¸Ī":105120,"èµĶåģ¿":105121,"第åįģ":105122,"æĻºèĥ½åĮĸ":105123,"å¼ĢåıijåĮº":105124,"åı¯ä»¥éĢļè¿ĩ":105125,"åħ±äº§åħļ":105126,"åİī害":105127,"ç쵿´»":105128,"æĹ¶åħī":105129,"éĥ¨ä½į":105130,"人æĸĩ":105131,"è¿ĽæĿ¥":105132,"ä¹ĭæīĢ以":105133,"ä¸īåįģ":105134,"çļĦåѦçĶŁ":105135,"éĺ²æĬ¤":105136,"åĽ½äº§":105137,"æ·±åľ³å¸Ĥ":105138,"éĤ£å°±æĺ¯":105139,"åΰä½į":105140,"çľĹ":105141,"çľĹæĻ®":105142,"å®ŀæĹ¶":105143,"åı°çģ£":105144,"èĢĮä¸į":105145,"æĮĩå®ļ":105146,"åĿĿ":105147,"èħIJè´¥":105148,"çī¹å®ļ":105149,"å¢ŀéĢŁ":105150,"æłĩçѾ":105151,"æĪ¿ä»·":105152,"æĦģ":105153,"贯彻èIJ½å®ŀ":105154,"æĢ§è´¨":105155,"çłĶç©¶çĶŁ":105156,"ç¾İ容":105157,"æī¹è¯Ħ":105158,"究竣":105159,"人åĬĽèµĦæºIJ":105160,"éĸĭå§ĭ":105161,"åĽŀå½Ĵ":105162,"èIJ¥åķĨ":105163,"èIJ¥åķĨçݯå¢ĥ":105164,"ä¸ŃåĽ½äºº":105165,"çļĦåŁºæľ¬":105166,"è¯Ŀé¢ĺ":105167,"æłĩåĩĨåĮĸ":105168,"西èĹı":105169,"åĭ¾":105170,"çļĦ设计":105171,"ç®ĢåįķçļĦ":105172,"å¤įåζ":105173,"æ¸IJæ¸IJ":105174,"以å¤ĸ":105175,"èģĶåĬ¨":105176,"两次":105177,"æĢ§åĴĮ":105178,"æĽ´å¤§":105179,"çļĦåIJįåŃĹ":105180,"飦":105181,"ä½łè¦ģ":105182,"å¢ĥå¤ĸ":105183,"æĹ©æľŁ":105184,"åĪĿæŃ¥":105185,"è´¦åı·":105186,"害æĢķ":105187,"æĺ¨æĹ¥":105188,"åĪļæīį":105189,"ç¥ŀç§ĺ":105190,"ç²¾å¿ĥ":105191,"æµģéĢļ":105192,"åħ¨æĸ¹ä½į":105193,"以å¾Ģ":105194,"ä¹Łå°Ĩ":105195,"æĺ¯ä¸ŃåĽ½":105196,"åĽ½å®¶çº§":105197,"å°ĨåĨĽ":105198,"æijĬ":105199,"æľĢ为":105200,"第ä¸ĢæĹ¶éĹ´":105201,"æ¶Īæ¯Ĵ":105202,"å°Ĩäºİ":105203,"å¨ģèĥģ":105204,"èĭ±æĸĩ":105205,"æīĭä¸Ń":105206,"çIJĥè¿·":105207,"è§Ĥçľĭ":105208,"离å©ļ":105209,"æľ¬åľŁ":105210,"åĪĨæķ£":105211,"æĻ´":105212,"è¦ģ注æĦı":105213,"浪费":105214,"管æİ§":105215,"åĩºåĶ®":105216,"æĢ»è£ģ":105217,"ä¸Ģéĺµ":105218,"å¨ĩ":105219,"äºĶ个":105220,"å½ĵåĪĿ":105221,"çºłçº·":105222,"ä¸ĵç͍":105223,"å¤ĩæ¡Ī":105224,"åĪĿæľŁ":105225,"å®ĥæĺ¯":105226,"åĮºåĿĹ":105227,"åĮºåĿĹéĵ¾":105228,"大è¿ŀ":105229,"è¿Ļç±»":105230,"åıĺæĪIJäºĨ":105231,"éĤĦæĺ¯":105232,"åįļ客":105233,"çı¾åľ¨":105234,"ä¸Ģæĸ¹":105235,"å®ĮæĪIJäºĨ":105236,"è¿Ļ个æĹ¶åĢĻ":105237,"åħ¨å¹´":105238,"ä¸Ĭ线":105239,"ç½IJ":105240,"ç«ŀèµĽ":105241,"åĩºçīĪ社":105242,"åĵ¥åĵ¥":105243,"寫":105244,"å¾Ĺ以":105245,"èĬ±åĽŃ":105246,"äºĨèµ·æĿ¥":105247,"èĦ±è´«æĶ»åĿļ":105248,"çļĦåİŁåĪĻ":105249,"讲解":105250,"æ¶ĪåĮĸ":105251,"æįŁå®³":105252,"æļĤæĹ¶":105253,"å¾ĹçŁ¥":105254,"éĢĤç͍":105255,"éŨåºĹ":105256,"解读":105257,"æĻ®åıĬ":105258,"人æ°ijæ³ķéĻ¢":105259,"åī¯ä¸»ä»»":105260,"å¿ĥçģµ":105261,"è¯ĬæĸŃ":105262,"ç¾İ女":105263,"æŁ¯":105264,"年以æĿ¥":105265,"æ´»è·ĥ":105266,"åĢŁåĬ©":105267,"åħ±å»º":105268,"è¯ī讼":105269,"æĶ¾æĿ¾":105270,"çªĹåı£":105271,"ä¼ģæ¥Ń":105272,"åĬłæĭ¿":105273,"åĬłæĭ¿å¤§":105274,"ä¹°äºĨ":105275,"主æµģ":105276,"æĩĤå¾Ĺ":105277,"å°Ĩåħ¶":105278,"éĢıæĺİ":105279,"å·¥ä½ľä¸Ń":105280,"èĤ¡ä»·":105281,"æ¡£æ¡Ī":105282,"没æľīä»»ä½ķ":105283,"åijĬçŁ¥":105284,"å¹´åĪĿ":105285,"æĹ¥ä¸ĭåįĪ":105286,"åİĤåķĨ":105287,"èĬĤå¥ı":105288,"主导":105289,"è£Ŀ":105290,"åħ³éĶ®è¯į":105291,"èģĬ天":105292,"åĨĻä½ľ":105293,"æĶ¹éĿ©å¼ĢæĶ¾":105294,"æľīæľĽ":105295,"éĢļæĬ¥":105296,"èIJĮ":105297,"æĢ»é¢Ŀ":105298,"çŁŃæľŁ":105299,"ä¸Ģçķª":105300,"çĶŁæ´»çļĦ":105301,"åĮĸçļĦ":105302,"æĺ¥å¤©":105303,"è¿Ļåľº":105304,"æĸ°å¼Ģä¼łå¥ĩ":105305,"æĺ¯è¦ģ":105306,"å°ļæľª":105307,"åıĺæĽ´":105308,"ä¸Ģåij¨":105309,"客è§Ĥ":105310,"æĹ¥èĩ³":105311,"é¹°":105312,"çݲ":105313,"å°ĨæĿ¥":105314,"客人":105315,"åıĺéĿ©":105316,"说äºĨ":105317,"åİŁçIJĨ":105318,"èģĮåĬ¡":105319,"åıĪæľī":105320,"ä¸Ģåı¥è¯Ŀ":105321,"æĦŁåıĹåΰ":105322,"ç¬ĶèĢħ":105323,"ç§»æ°ij":105324,"西åįĹ":105325,"ä¹ĥèĩ³":105326,"æŃ£è§Ħ":105327,"åĪĿä¸Ń":105328,"çĬ¬":105329,"å½ĵäºĭ":105330,"å½ĵäºĭ人":105331,"æĪij们è¦ģ":105332,"åħ¥åı£":105333,"éĤ£æĹ¶":105334,"æľīéĻIJ责任":105335,"å°ij女":105336,"è¿Ļä¹Īå¤ļ":105337,"åĪĨåħ¬åı¸":105338,"å®ĩå®Ļ":105339,"çļĦéĢīæĭ©":105340,"å§IJå§IJ":105341,"åıijèµ·":105342,"è»į":105343,"æĽ´å¥½åľ°":105344,"éĻĨç»Ń":105345,"æľ¬æľįåĭĻ":105346,"å«©":105347,"èµ¶ç´§":105348,"èĦĤèĤª":105349,"第äºĮ天":105350,"æĪijä¼ļ":105351,"两ä½į":105352,"æķ²":105353,"åħ¬å®īæľºåħ³":105354,"ç§ijæĬĢåĪĽæĸ°":105355,"尺寸":105356,"è¾IJå°Ħ":105357,"å®ĹæķĻ":105358,"转æį¢":105359,"åĩºçİ°åľ¨":105360,"ä¸Ģé¢Ĺ":105361,"æľŁéĻIJ":105362,"åIJĮåѦ们":105363,"åĮĹæĸ¹":105364,"ä½łå°±":105365,"ä¸Ģ带ä¸Ģè·¯":105366,"èĢģå©Ĩ":105367,"游æĪıçݩ家":105368,"çļĦç»ĵæŀľ":105369,"è¡¥åģ¿":105370,"å¤ĸè´¸":105371,"对å¾ħ":105372,"ç»´çĶŁç´ł":105373,"ç»ıéĶĢåķĨ":105374,"è¿ĺå°Ĩ":105375,"åŃIJ女":105376,"æĽ´é«ĺ":105377,"ä¸į大":105378,"éī´å®ļ":105379,"让ä»ĸ们":105380,"æīĢè°ĵçļĦ":105381,"æŃ»äºĨ":105382,"帮æī¶":105383,"åĵ²åѦ":105384,"以ä¸ĬçļĦ":105385,"çļĦåħ³éĶ®":105386,"æĹ©å°±":105387,"æĬ¥ä»·":105388,"éģµå®Ī":105389,"æī©å¼ł":105390,"æĺ¯å¾Ī":105391,"å¼ĢéĢļ":105392,"æĸ°åĬł":105393,"æĸ°åĬłåĿ¡":105394,"ç¿»è¯ij":105395,"询éĹ®":105396,"é¸Ń":105397,"ä½ĵåĨħ":105398,"两个人":105399,"çι":105400,"éľľ":105401,"乡æĿijæĮ¯åħ´":105402,"çĿ¡è§ī":105403,"å®ĺåijĺ":105404,"åĪĽå§ĭ":105405,"åĪĽå§ĭ人":105406,"ä¼Ĺ人":105407,"åį³ä¾¿":105408,"çĸ«èĭĹ":105409,"ä¼ģä¸ļå®¶":105410,"渣":105411,"ç²¾åĬĽ":105412,"å¤ĸéĥ¨":105413,"èģªæĺİ":105414,"è¿Ļä¹Ł":105415,"å½ķåıĸ":105416,"åĨ²çªģ":105417,"åħ¨èº«":105418,"åŃ£èĬĤ":105419,"忽çĦ¶":105420,"çļĦæĢģ度":105421,"åĤ¨å¤ĩ":105422,"ä¿Ŀåħ»":105423,"çļĦæĥ³æ³ķ":105424,"ä¸Ĭæµ·å¸Ĥ":105425,"æIJºæīĭ":105426,"çļĦä¿¡æģ¯":105427,"åķĨåľº":105428,"çļĦæĢĿæĥ³":105429,"æĿĥåĬĽ":105430,"毫æĹł":105431,"æĢĢåŃķ":105432,"硬件":105433,"åĨħèĴĻåı¤":105434,"æİ¢è®¨":105435,"åħ»çĶŁ":105436,"çļĦ表çݰ":105437,"空ä¸Ń":105438,"æģIJæĢĸ":105439,"å¾Īé«ĺ":105440,"ç»ıæµİ社ä¼ļ":105441,"ä¸ĬæĿ¥":105442,"å»¶ç»Ń":105443,"éĩįå¤į":105444,"éĺ²èĮĥ":105445,"çļĦå½¢å¼ı":105446,"æľĪåºķ":105447,"èĢģ年人":105448,"绿åĮĸ":105449,"å±±åĮº":105450,"æĭ¿åĩº":105451,"æĹħ客":105452,"æĽ´æį¢":105453,"åħ¬ä¸»":105454,"èĬĤ约":105455,"åħ¨åİ¿":105456,"åĽŀæĬ¥":105457,"çIJĨæĢ§":105458,"çĸ¯çĭĤ":105459,"æ¶īå«Į":105460,"åī§æĥħ":105461,"åĨ¬åŃ£":105462,"åIJİç»Ń":105463,"è¿Ļæĺ¯ä¸Ģ个":105464,"æ¼Ķ讲":105465,"ä¸Ģå±Ĥ":105466,"æľīåħ³éĥ¨éŨ":105467,"æĹłå¥Ī":105468,"ç§įç±»":105469,"缸åħ³çļĦ":105470,"æĪĸèĢħæĺ¯":105471,"æī¶æĮģ":105472,"å¤ļæķ°":105473,"çļĦä½ľåĵģ":105474,"ä¸ĭä¸ĢæŃ¥":105475,"å¸ĪåĤħ":105476,"é«ĺéĢŁåħ¬è·¯":105477,"好åıĭ":105478,"ä¼ĺç§ĢçļĦ":105479,"è¿ĽäºĨ":105480,"æģIJæĢķ":105481,"äºĨåIJ§":105482,"大è§Ħ模":105483,"çļĦä¸ĸçķĮ":105484,"æĢĢçĸij":105485,"å··":105486,"åħ´å¥ĭ":105487,"æĪ°":105488,"æĿijéĩĮ":105489,"æľĭåıĭåľĪ":105490,"åĨ¬å¤©":105491,"ä¸Ńåįİ人æ°ij":105492,"åįıåķĨ":105493,"è¯ĦéĢī":105494,"æĹŃ":105495,"å¢ŀåĬłäºĨ":105496,"åıĹ伤":105497,"ä¸ĢèĤ¡":105498,"便æį·":105499,"ä¸ij":105500,"鹤":105501,"å¤ĸè§Ĥ":105502,"å·¥ç¨ĭå¸Ī":105503,"åĴĮåħ¶ä»ĸ":105504,"è¿Ļå°±":105505,"ä¸Ńå°ıä¼ģä¸ļ":105506,"西åĮĹ":105507,"åĽ½æľīä¼ģä¸ļ":105508,"èĭ¥æĺ¯":105509,"åı¯æĥľ":105510,"çĶŁæĹ¥":105511,"åĩ½":105512,"ä¹°åįĸ":105513,"ç¥Ŀç¦ı":105514,"人æ°ij群ä¼Ĺ":105515,"åħīæĺİ":105516,"åħ¬å¯ĵ":105517,"æĺ¯è°ģ":105518,"æĪijçŁ¥éģĵ":105519,"è¯Ńæĸĩ":105520,"æķıæĦŁ":105521,"ä¸įéĶĻçļĦ":105522,"æĿ¥è®²":105523,"æ³¢åĬ¨":105524,"çļĦ第ä¸Ģ":105525,"åľ°éľĩ":105526,"åľ¨åħ¨åĽ½":105527,"骨干":105528,"å®īç½®":105529,"å®¶ç͵":105530,"ä¸İæŃ¤":105531,"ä¸İæŃ¤åIJĮæĹ¶":105532,"åıĹçģ¾":105533,"çĥŃ线":105534,"çļĦæĬĢæľ¯":105535,"æµĭéĩı":105536,"ä¾Ŀèµĸ":105537,"ä¸ŃåĽ½çļĦ":105538,"ç̧":105539,"è¾ĥé«ĺ":105540,"踩":105541,"ä¼ļåľ¨":105542,"建éĢł":105543,"导èĪª":105544,"æĥ³èµ·":105545,"åħ¨ä¸ĸçķĮ":105546,"建æĿIJ":105547,"ç¯Ģ":105548,"çļĦåŁºç¡Ģ":105549,"èĩªåĬ¨åĮĸ":105550,"åīįåIJİ":105551,"çĿ¡çľł":105552,"æİ¨è¡Į":105553,"æį®äºĨè§£":105554,"ä»Ģä¹ĪæĹ¶åĢĻ":105555,"ä¸įåĸľæ¬¢":105556,"çħ¤çĤŃ":105557,"éĤ£ä¹Īå¤ļ":105558,"å¸ĤåľºåĮĸ":105559,"ä¸į管æĺ¯":105560,"ç«ĭåľº":105561,"éĥ½æ²¡":105562,"课é¢ĺ":105563,"æĪij们å°Ĩ":105564,"è¿ĩçļĦ":105565,"åĨįåĬłä¸Ĭ":105566,"çξ":105567,"身æĿIJ":105568,"çͷ女":105569,"è¿ľè¿ľ":105570,"çĶ·çĶŁ":105571,"èĩªèº«çļĦ":105572,"è´Łæĭħ":105573,"çϾä¸ĩ":105574,"西çıŃ":105575,"西çıŃçīĻ":105576,"åĩĢåĪ©æ¶¦":105577,"澳大":105578,"澳大åĪ©äºļ":105579,"ä¸įåİ»":105580,"æī¿åıĹ":105581,"楼çĽĺ":105582,"å¢ĥåĨħ":105583,"æ··åĩĿ":105584,"æ··åĩĿåľŁ":105585,"æĢĿæĥ³æĶ¿æ²»":105586,"å¸ĤåĮº":105587,"æĭĽæłĩ":105588,"åĽ¢ä½ĵ":105589,"è¿Ľåº¦":105590,"åĨĽéĺŁ":105591,"åıįå¼¹":105592,"äºĨä¸ĢäºĽ":105593,"æİ¥å¾ħ":105594,"çļĦåŃ¦ä¹ł":105595,"éħįéĢģ":105596,"é£Łåĵģå®īåħ¨":105597,"æĽ¿ä»£":105598,"æĺ¯ä»¥":105599,"éĢļç͍":105600,"çłĶç©¶æīĢ":105601,"ç¦ħ":105602,"æīĶ":105603,"éļĶ离":105604,"ä¸ĩå¹³æĸ¹ç±³":105605,"çļĦè§Ħå®ļ":105606,"ç»ĻæĪij们":105607,"æ¿Ģåħī":105608,"ä¼ļåĩºçݰ":105609,"çŁŃä¿¡":105610,"ç©¿çĿĢ":105611,"æ²Īéĺ³":105612,"æķĻæĿIJ":105613,"éĺ²çĸ«":105614,"ä¼ĺèī¯":105615,"约å®ļ":105616,"æĪijçľģ":105617,"åħ¬æ°ij":105618,"é쏿ĵ":105619,"é쏿ĵĩ":105620,"å·²æĪIJ为":105621,"ä¸įå¿ħ":105622,"ç¥ĸåĽ½":105623,"å¹¶æľª":105624,"åľŁå£¤":105625,"å¾®ç¬ij":105626,"äºĭä¸ļåįķä½į":105627,"çļĦ游æĪı":105628,"åħ¬ç¤º":105629,"åIJĪçIJĨçļĦ":105630,"çªĿ":105631,"æ°Ķ象":105632,"å®¶ä¸Ń":105633,"äº®çĽ¸":105634,"å᫿ĺŁ":105635,"è®°è½½":105636,"è§Ĩéĩİ":105637,"åľ°åĮºçļĦ":105638,"ä½Ĩä»ĸ":105639,"èĤĮèĤī":105640,"äºıæįŁ":105641,"åĬŀåѦ":105642,"ä¸Ģè¡Į":105643,"è¯ŀçĶŁ":105644,"åıijå¸ĥçļĦ":105645,"çļĦæľįåĬ¡":105646,"çļĦçłĶç©¶":105647,"åij¨æľ«":105648,"产ä¸ļåĽŃ":105649,"é«ĺ温":105650,"æĪIJåĬŁçļĦ":105651,"æŃ¥éª¤":105652,"åŃĺåĤ¨":105653,"åŃIJåħ¬åı¸":105654,"让她":105655,"ä¸Ńæľī":105656,"åĺī宾":105657,"妮":105658,"æĺİå¹´":105659,"äºĨåIJĹ":105660,"äºīè®®":105661,"æĪĪ":105662,"ä¸Ģæľ¬":105663,"ç¾İ丽çļĦ":105664,"ä½łè¯´":105665,"大人":105666,"æĶ»çķ¥":105667,"ä¸įæľĥ":105668,"å¾ħéģĩ":105669,"ä¸Ģè¾Ĩ":105670,"çīĪæĿĥæīĢæľī":105671,"æ°ijä¼Ĺ":105672,"åĬŁå¤«":105673,"å±ķä¼ļ":105674,"大èĦij":105675,"æ¯ıæľĪ":105676,"å°ı麦":105677,"æµĻæ±Łçľģ":105678,"çļĦæīĢæľī":105679,"ä¸ĭæ»ij":105680,"èĵĿèī²":105681,"è¦ģæĥ³":105682,"åѦçĶŁçļĦ":105683,"å½ĵä½ł":105684,"ä½ľæĪĺ":105685,"家乡":105686,"å¤ļåIJį":105687,"é«ĺäºİ":105688,"åĿļ强":105689,"è¿ŀéĶģ":105690,"åIJİæŀľ":105691,"人äºĭ":105692,"ç´ħ":105693,"æ¿ĢåĬ¨":105694,"è¿ĽæĶ»":105695,"ç©Ĩ":105696,"ä¸ĺ":105697,"让èĩªå·±":105698,"以æŃ¤":105699,"夫人":105700,"å¼Ģ设":105701,"æ°Ķè´¨":105702,"鸡èĽĭ":105703,"çĦ¡æ³ķ":105704,"åIJĥäºĨ":105705,"åĪĨåĪ«ä¸º":105706,"èģĶåIJĪåĽ½":105707,"å½ĵ代":105708,"å¦Ĥæŀľæĺ¯":105709,"è¿ľç¨ĭ":105710,"åĸĤ":105711,"è®°ä½ı":105712,"æ¸ħåįķ":105713,"åIJĪä½ľä¼Ļä¼´":105714,"åİ»åģļ":105715,"æķħéļľ":105716,"模æĭŁ":105717,"å¸ĪçĶŁ":105718,"åīįæĿ¥":105719,"ç͵è§Ĩåī§":105720,"çĥŃçα":105721,"éľ²åĩº":105722,"é«ĺå±Ĥ":105723,"ç͵åύ":105724,"纪å¾ĭ":105725,"å¼ĢåıijåķĨ":105726,"éķ¿å®ī":105727,"è½½ä½ĵ":105728,"çļĦå°±æĺ¯":105729,"被人":105730,"åıĹçIJĨ":105731,"篮çIJĥ":105732,"èİİ":105733,"交ç»Ļ":105734,"æľªæĿ¥çļĦ":105735,"两大":105736,"åIJķå¸ĥ":105737,"çŃī人":105738,"çļĦæĹ¥åŃIJ":105739,"åIJĪä½ľç¤¾":105740,"æĮijéĢī":105741,"åŃĺæ¬¾":105742,"ç³»ç»ŁçļĦ":105743,"æĬĬå®ĥ":105744,"没æľīä»Ģä¹Ī":105745,"ä»İæŃ¤":105746,"ä¸ŃåįĪ":105747,"çĸ¼çĹĽ":105748,"å·©åĽº":105749,"浪漫":105750,"缸åħ³éĥ¨éŨ":105751,"éķ¿åŁİ":105752,"纤维":105753,"ä¸ĬéŨ":105754,"çĪĨçĤ¸":105755,"èµ·çĤ¹":105756,"çļĦéĢļçŁ¥":105757,"èĢĮæĿ¥":105758,"çļĦèĢģ":105759,"æīĭéĩĮ":105760,"è¯ŃéŁ³":105761,"è¾Ľèĭ¦":105762,"æ±Łèĭıçľģ":105763,"ç͍äºĨ":105764,"身份è¯ģ":105765,"æľīåĬ©":105766,"æľīåĬ©äºİ":105767,"çī©èģĶç½ij":105768,"åĩºéŨ":105769,"å¼ŁåŃIJ":105770,"æĥ¹":105771,"è¿Ļä»¶äºĭ":105772,"æĪij们åı¯ä»¥":105773,"çļĦçĶŁåij½":105774,"æľīä¸Ģç§į":105775,"åºĹéĵº":105776,"åıĮæīĭ":105777,"çļĦæ¶Īæģ¯":105778,"èĢIJå¿ĥ":105779,"å°´å°¬":105780,"éĤ£å¤©":105781,"é¦ĸæī¹":105782,"æĺ¯ä¸Ģå®¶":105783,"人æ°Ķ":105784,"åıįæŃ£":105785,"æĪijåĴĮ":105786,"å®łçī©":105787,"ä¸į对":105788,"寻æ±Ĥ":105789,"çĽ¸ä¼¼":105790,"åľ¨ç¾İåĽ½":105791,"åı«åģļ":105792,"åĹİ":105793,"ç«ĭè¶³":105794,"ç͍éĢĶ":105795,"åħĨ":105796,"大æ°Ķ":105797,"åIJijä¸Ĭ":105798,"ä»ĸå°±":105799,"é¡¹çĽ®å»ºè®¾":105800,"èĭ¥å¹²":105801,"æĺ¯æľī":105802,"æ¿Ģæĥħ":105803,"çļĦæĦıä¹ī":105804,"æĺŃ":105805,"严éĩįçļĦ":105806,"å¯ĨéĽĨ":105807,"èĪŀè¹Ī":105808,"èį£èİ·":105809,"èİ·æĤī":105810,"æ±ŁåįĹ":105811,"åģĩå¦Ĥ":105812,"æĪ·å¤ĸ":105813,"线索":105814,"ç§ģ人":105815,"转åŀĭåįĩ级":105816,"çļĦä»·å̼":105817,"åįķçĭ¬":105818,"èĢģçϾå§ĵ":105819,"å°įæĸ¼":105820,"åĽ½éĻħåĮĸ":105821,"ä¼°å̼":105822,"æľįåĬ¡ä¸ļ":105823,"èĩŃ":105824,"æİīäºĨ":105825,"è§£åĨ³äºĨ":105826,"ä¹Łä¸įèĥ½":105827,"åħ¹":105828,"æĸ¯çī¹":105829,"æķħæĦı":105830,"è¿ĩ度":105831,"èĬĤæĹ¥":105832,"çϽçĻľ":105833,"çϽçĻľé£İ":105834,"ç»§æī¿":105835,"äºĨä¸įå°ij":105836,"äºĮ人":105837,"è§ģéĿ¢":105838,"æĥ³æĥ³":105839,"å¤įåIJĪ":105840,"康å¤į":105841,"åİ¿åŁİ":105842,"åľ¨åĽ½åĨħ":105843,"åľºåľ°":105844,"é϶çĵ·":105845,"è¿Ļ项":105846,"çľ¼ä¸Ń":105847,"糸":105848,"æĦŁè§īåΰ":105849,"æŀľçĦ¶":105850,"æĶ¾åħ¥":105851,"约æĿŁ":105852,"æİĴæŁ¥":105853,"车主":105854,"çļĦæĦıæĢĿ":105855,"æĸ°åŁİ":105856,"æĥ³çĿĢ":105857,"éģĤ":105858,"èĮ¶åı¶":105859,"ä¹°æĪ¿":105860,"åĨľæĪ·":105861,"é«ĺæīĭ":105862,"çİīç±³":105863,"æĸ°åĨłèĤºçĤİ":105864,"çħ§æĺİ":105865,"æĮĩåįĹ":105866,"踢":105867,"æķijæı´":105868,"æĻ¯çĤ¹":105869,"ç¨İæĶ¶":105870,"çļĦæīĭ":105871,"æŃ£å¥½":105872,"è¦ģæĬĬ":105873,"éļıæĦı":105874,"åħ¶å®ŀæĺ¯":105875,"ç»Ļèĩªå·±":105876,"è°ĪåΤ":105877,"æ¯ı天éĥ½":105878,"æĢģåĬ¿":105879,"é¢Ħ约":105880,"åİĨåı²ä¸Ĭ":105881,"å®Ŀè´Ŀ":105882,"åīįè¿Ľ":105883,"ä¹Łå°±æĺ¯è¯´":105884,"çļĦæĦıè§ģ":105885,"åı£ç½©":105886,"åİĺç±³":105887,"èĬ±è´¹":105888,"ä½ĵèĤ²æĬķæ³¨":105889,"åħ¬ä¼Ĺåı·":105890,"èijĹåIJįçļĦ":105891,"å¼ĢæĪ·":105892,"æĭįåįĸ":105893,"å²ģæľĪ":105894,"åĨħæ¶µ":105895,"å®Įæķ´çļĦ":105896,"é«ĺåİĭ":105897,"åħ¬åĬ¡åijĺ":105898,"使ç͍çļĦ":105899,"çĶŁäº§çº¿":105900,"妹妹":105901,"走访":105902,"æĺ¯åı¯ä»¥":105903,"åľ¨å®¶":105904,"æļ´åĬĽ":105905,"æ³°åĽ½":105906,"è´¨çĸij":105907,"ä¸įéģİ":105908,"天çĦ¶æ°Ķ":105909,"缺çĤ¹":105910,"å°ıåŀĭ":105911,"ä¸įä»ħæĺ¯":105912,"é»ijæļĹ":105913,"梨":105914,"æĸĩæĹħ":105915,"è¦ģæľī":105916,"ä¸Ńå±±":105917,"çļĦæķ°æį®":105918,"å¾Ĺå¾Ī":105919,"以便":105920,"对ä»ĸ":105921,"åĬłä»¥":105922,"çϼçı¾":105923,"设å®ļ":105924,"èĤļåŃIJ":105925,"éĿĸ":105926,"å¥īçĮ®":105927,"ä¸įåıĺ":105928,"åı£ç¢ij":105929,"åľ¨åĵªéĩĮ":105930,"ä½IJ":105931,"è¿Ļ两个":105932,"çļĦæĸ¹åIJij":105933,"æŀ«":105934,"äºĮ次":105935,"çīĩåĮº":105936,"éłIJ":105937,"ç£Ĭ":105938,"æĭ¿çĿĢ":105939,"å·²ç»ıæĪIJ为":105940,"ä¹ĭä¸Ĭ":105941,"å®ĹæĹ¨":105942,"奶奶":105943,"é«ĺæĸ°åĮº":105944,"社æľĥ":105945,"è·Łè¸ª":105946,"æľįåĬ¡ä¸Ńå¿ĥ":105947,"æī¯":105948,"æīĭæĮĩ":105949,"礼çī©":105950,"宿èĪį":105951,"ç͍å¿ĥ":105952,"æıIJé«ĺäºĨ":105953,"亮çĤ¹":105954,"ä¸įæĦ¿æĦı":105955,"æĴѿ;":105956,"å¤ļå°ijéĴ±":105957,"没ä»Ģä¹Ī":105958,"æķ°åįģ":105959,"æĢ»çĽij":105960,"çļĦåŁİå¸Ĥ":105961,"æī¾åΰäºĨ":105962,"åĨħåľ°":105963,"åΰçİ°åľ¨":105964,"æĪĺæĸĹåĬĽ":105965,"åİŁå§ĭ":105966,"åĥ§":105967,"åĢĴæĺ¯":105968,"æľĢåħ·":105969,"è´«åĽ°æĪ·":105970,"éĢģåΰ":105971,"级åĪ«":105972,"åĩºèµĦ":105973,"æĪªæŃ¢":105974,"ç§įåŃIJ":105975,"èĥ½ä¸įèĥ½":105976,"幸è¿IJ":105977,"èĸĩ":105978,"项éĵ¾":105979,"æĮĤçīĮ":105980,"ä¸Ģ樣":105981,"ä¹ĺ客":105982,"èIJ½åIJİ":105983,"ä½ĨæĪij":105984,"æĹ©åľ¨":105985,"åĬ¨æ¼«":105986,"å¹³çŃī":105987,"å¯¹ä½ł":105988,"ä¸įæĢķ":105989,"å¤ĸçķĮ":105990,"å¤ļå¹´æĿ¥":105991,"é¦ĸ个":105992,"æ²³åįĹçľģ":105993,"æĪĸåħ¶ä»ĸ":105994,"éķľå¤´":105995,"åįĹæĺĮ":105996,"ä¸ĢéĿ¢":105997,"éĢłæĪIJçļĦ":105998,"å´Ķ":105999,"çŃĴ":106000,"æķĻèĤ²éĥ¨":106001,"åľ°åŁŁ":106002,"æĺĨæĺİ":106003,"å·´é»İ":106004,"æīĭ游":106005,"ä¸ĢæĹ¶":106006,"çłį":106007,"顶级":106008,"åħ±è®¡":106009,"åİŁæ²¹":106010,"è¾īçħĮ":106011,"说æĺ¯":106012,"æĸ°åįİ社":106013,"ç»ıåİĨäºĨ":106014,"ä¸įæŃ¢":106015,"è¦ģä¹Ī":106016,"èĢħçļĦ":106017,"æĢ»æĬķèµĦ":106018,"è¡Įé©¶":106019,"ä¸Ĭå¸Ŀ":106020,"年纪":106021,"çIJ¼":106022,"ä¼łè¯´":106023,"ç²¾èĭ±":106024,"æĸ¹éĴĪ":106025,"æ±Łæ¹ĸ":106026,"æĪIJçĤº":106027,"æĢ»éĩı":106028,"æĬķæĶ¾":106029,"åĬ¨çĶ»":106030,"èŤ":106031,"ç͵æºIJ":106032,"éĴĻ":106033,"åIJĮè¡Į":106034,"æĻ®éĢļçļĦ":106035,"åĽ¾ä¹¦é¦Ĩ":106036,"è¯ĪéªĹ":106037,"æħĪåĸĦ":106038,"è¿Ļ份":106039,"主æĮģ人":106040,"å°±è¿Ļæł·":106041,"èĢĮæĪIJ":106042,"èĩªè¡Į车":106043,"ä¸ŃåĽ½çī¹èī²":106044,"èĤ¿çĺ¤":106045,"åIJ¾":106046,"å¼Łå¼Ł":106047,"åıĹçĽĬ":106048,"éĢīæĭ©äºĨ":106049,"æĺİæĺ¾çļĦ":106050,"æĬ¥èĢĥ":106051,"ç¬ijéģĵ":106052,"éĽĸçĦ¶":106053,"温å·ŀ":106054,"éĿŀæ´²":106055,"ç§įç§į":106056,"åıĤåĬłäºĨ":106057,"è´§è¿IJ":106058,"éļı便":106059,"就没æľī":106060,"縣":106061,"央è§Ĩ":106062,"ç©¿è¶Ĭ":106063,"çļĦçݰ象":106064,"åĩłæ¬¡":106065,"çļĦé£İéĻ©":106066,"æŃĮæĽ²":106067,"æľ¬å±Ĭ":106068,"å¹´åĨħ":106069,"ä¸įè¶ħè¿ĩ":106070,"è¿ĩå¤ļ":106071,"å¿ħé¡»è¦ģ":106072,"ç»ĵ论":106073,"åĢŁéī´":106074,"ç¥ŀå¥ĩ":106075,"æľŁæľĽ":106076,"ä¸ĵ享":106077,"éĿŀ常éĩįè¦ģ":106078,"æĦıè¯Ĩåΰ":106079,"åIJĪå¹¶":106080,"æĬĬèĩªå·±":106081,"å¥Ĺè£ħ":106082,"éŃĶæ³ķ":106083,"å¤ıåŃ£":106084,"ä¸įåĥı":106085,"å¢ĥçķĮ":106086,"æĥĬåĸľ":106087,"æľīä¸Ģ天":106088,"çĦ¦çĤ¹":106089,"æĪij认为":106090,"åħ°å·ŀ":106091,"ç͵æ°Ķ":106092,"èģĶç³»æĪij们":106093,"ç§ijæĻ®":106094,"她说":106095,"çļĦæĸĩ竳":106096,"å¥ĩæĢª":106097,"åıĭ好":106098,"饮æĸĻ":106099,"çļĦæĶ¯æĮģ":106100,"çŃĶåºĶ":106101,"éĩįéĩı":106102,"çij¶":106103,"åĩıè½»":106104,"ç§ijåѦ家":106105,"巴西":106106,"éĩijèŀįæľºæŀĦ":106107,"åħļå§Ķ书记":106108,"貸款":106109,"ç²¾èĩ´":106110,"ä»İæľª":106111,"åį°åĪ·":106112,"åĽŀ顾":106113,"é¦ĸéĥ½":106114,"åıijèĤ²":106115,"éĹ®éģĵ":106116,"è¾¾åΰäºĨ":106117,"å¿įä¸įä½ı":106118,"æīįæľī":106119,"æįIJèµł":106120,"ä½ĽæķĻ":106121,"ä¸įæ¸ħ":106122,"éĺŁéķ¿":106123,"缸åıį":106124,"æĬ¥èѦ":106125,"大åħ¨":106126,"æ¬§çĽŁ":106127,"帮å¿Ļ":106128,"çļĦæĻĤåĢĻ":106129,"缮å½ķ":106130,"足以":106131,"èī°éļ¾":106132,"ä»ĸä¹Ł":106133,"å·¥ä½ľèĢħ":106134,"头èĦij":106135,"缺éĻ·":106136,"æĪIJç«ĭäºĨ":106137,"å°±å¼Ģå§ĭ":106138,"认åIJĮ":106139,"é»Ħèī²":106140,"çĹħæĥħ":106141,"覺å¾Ĺ":106142,"è¿Ļ两":106143,"ä¿¡ä»°":106144,"åľĭå®¶":106145,"ä¸įä»ħä»ħæĺ¯":106146,"çĭ¬å®¶":106147,"èάçļĦ":106148,"æĿIJè´¨":106149,"æµ·ä¸Ĭ":106150,"çĤºäºĨ":106151,"æľºåĬ¨è½¦":106152,"缸å½ĵäºİ":106153,"å¤ļåħĥåĮĸ":106154,"æĽ´å¤§çļĦ":106155,"èĽ®":106156,"åģĩæľŁ":106157,"å¼ıçļĦ":106158,"交éĢļè¿IJè¾ĵ":106159,"çľģå§Ķ":106160,"ä¸įç®Ĺ":106161,"æĶ¾ä¸ĭ":106162,"éĹ¯":106163,"äººåľ¨":106164,"港åı£":106165,"æĹ¨åľ¨":106166,"åij½ä»¤":106167,"æŁIJ个":106168,"平稳":106169,"åıªå¥½":106170,"人人":106171,"äºŀ":106172,"äºĮç»´":106173,"äºĮç»´çłģ":106174,"æŀģ为":106175,"åĪ«å¢ħ":106176,"åħ¶ä½Ļ":106177,"大äºĭ":106178,"主管éĥ¨éŨ":106179,"æĹłéĶ¡":106180,"éŵ":106181,"éģŃåΰ":106182,"说è¿ĩ":106183,"ä¸ºä½ł":106184,"è§£çŃĶ":106185,"éªĮæĶ¶":106186,"çļĦç»ıéªĮ":106187,"åĮ¹éħį":106188,"çģ«ç®Ń":106189,"豪åįİ":106190,"æŁIJæŁIJ":106191,"çļĦæĹ¶ä»£":106192,"书éĿ¢":106193,"æģĴ大":106194,"å»¶éķ¿":106195,"ä¸ĢåIJĮ":106196,"æľªèĥ½":106197,"交æį¢":106198,"çĶ¢åĵģ":106199,"çŃīåΰ":106200,"åĪĨ离":106201,"æīĵç͵è¯Ŀ":106202,"å¹²çĩ¥":106203,"è¾ĥå¤ļ":106204,"å¤ļå¹´çļĦ":106205,"èĥĮæĻ¯ä¸ĭ":106206,"为ä¾ĭ":106207,"æijĺè¦ģ":106208,"å´Ľèµ·":106209,"æŃ¤åĪ»":106210,"æľīæľºä¼ļ":106211,"æĿ¡æ¬¾":106212,"é¢Ĩ导å°ıç»Ħ":106213,"çļĦ身ä½ĵ":106214,"åįķä¸Ģ":106215,"央è¡Į":106216,"ä¸įæĸŃæıIJé«ĺ":106217,"ä»·å̼è§Ĥ":106218,"èĬ½":106219,"èIJį":106220,"æ³ķå¾ĭæ³ķè§Ħ":106221,"ä¸įéĶĪ":106222,"ä¸įéĶĪéĴ¢":106223,"åĩºäºİ":106224,"èĻļæĭŁ":106225,"æį®æĤī":106226,"çĥ¦æģ¼":106227,"åħ¨æĸ°çļĦ":106228,"æī«æıı":106229,"çĻ»éĻĨ":106230,"èīºæľ¯å®¶":106231,"çļĦé£Łçī©":106232,"çļĦåŃĺåľ¨":106233,"客åİħ":106234,"æĪij们就":106235,"æŁ¥çľĭæĽ´å¤ļ":106236,"è¯Ħ审":106237,"å¸Ĥåł´":106238,"è¬Ľ":106239,"巨头":106240,"ä¸ŃåĽ½ç»ıæµİ":106241,"äºĨèĩªå·±çļĦ":106242,"åĨ³è®®":106243,"çĽijçĿ£ç®¡çIJĨ":106244,"æĬķ票":106245,"åĨį度":106246,"è¡ĮçĤº":106247,"注åħ¥":106248,"ä½ľä¸ºä¸Ģ个":106249,"æ¯ı个人éĥ½":106250,"åįķåħĥ":106251,"è¦ģçŁ¥éģĵ":106252,"被称为":106253,"ä¹ĭéĻħ":106254,"è§£éϤ":106255,"丸":106256,"溫":106257,"ä¸īæĺŁ":106258,"é²ľæĺİ":106259,"ä¹Łéĥ½":106260,"æĹ¶æľº":106261,"åĩºæīĭ":106262,"æĥħå½¢":106263,"åķĨè´¸":106264,"éĢī举":106265,"对èĩªå·±":106266,"çĶŁåĬ¨":106267,"åħĭæľį":106268,"个ä½ĵ":106269,"èĭij":106270,"稱":106271,"大åݦ":106272,"æĺ¯å¯¹":106273,"åĪ©æģ¯":106274,"è¿IJåĬ¨åijĺ":106275,"åĮĸè§£":106276,"åīįæ²¿":106277,"æĦŁæģ©":106278,"æĢ»ä¹ĭ":106279,"é«ĺæĸ°æĬĢæľ¯":106280,"åĿĩ为":106281,"åħ¨åĮº":106282,"æ°Ķæ°Ľ":106283,"åı¯ä»¥è¯´æĺ¯":106284,"ä½ı宿":106285,"åħļåijĺå¹²éĥ¨":106286,"åĹ¯":106287,"è·µè¡Į":106288,"çļĦä¸ĵä¸ļ":106289,"èĢĥéªĮ":106290,"èķ¾":106291,"åħ¬åŃIJ":106292,"çļĦçĬ¶æĢģ":106293,"æ½®æµģ":106294,"ä¿¡æīĺ":106295,"è´¼":106296,"åIJĦæĸ¹":106297,"æķijåĬ©":106298,"éĿŀ常çļĦ":106299,"æ¡¥æ¢ģ":106300,"åħ¬æĸ¤":106301,"ä¼¼çļĦ":106302,"çľĭ好":106303,"å±Ģéĥ¨":106304,"å®īéĿĻ":106305,"éħįä»¶":106306,"常è§Ħ":106307,"å¼Ģ车":106308,"第äºĮ次":106309,"ä¸Ĭ级":106310,"åıĤèµĽ":106311,"å®¶å±ŀ":106312,"强åĬ¿":106313,"åľ¨ä»ĸ":106314,"åIJijåīį":106315,"ä¹ĭåľ°":106316,"éĥ¡":106317,"è¡Įç¨ĭ":106318,"èѦåijĬ":106319,"è§Ħå®ļçļĦ":106320,"åķĨåŁİ":106321,"äºĶ大":106322,"æķĻ室":106323,"åįģè¶³":106324,"æīĢä»¥åľ¨":106325,"å°Ĩç»§ç»Ń":106326,"çŃīæĸ¹å¼ı":106327,"å®¶ä¼ģä¸ļ":106328,"交ä»ĺ":106329,"çĤ¹è¯Ħ":106330,"ç»ĵç®Ĺ":106331,"ä¹Łåı¯":106332,"å¤ĸæ±ĩ":106333,"è¿Ļç§įæĥħåĨµ":106334,"æİĪäºĪ":106335,"å¸ĥç½®":106336,"æĪIJç«ĭäºİ":106337,"é¢ĦèѦ":106338,"管çIJĨ人åijĺ":106339,"å©ļ礼":106340,"ç»ĵæĿŁåIJİ":106341,"åħ¥éĢī":106342,"æĹłæ¯Ķ":106343,"åĴĮåıijå±ķ":106344,"çϽéħĴ":106345,"çİ©åħ·":106346,"ä¸ĩç¾İåħĥ":106347,"çļĦæĪIJ绩":106348,"æĭįçħ§":106349,"èĢĥèĻijåΰ":106350,"ä¼ģä¸ļåıijå±ķ":106351,"äºĨ个":106352,"çĶŁæ°Ķ":106353,"çļĦ女人":106354,"äºĶåįģ":106355,"çĪ·çĪ·":106356,"纽约":106357,"éĥ½è¢«":106358,"ä¸Ĭ课":106359,"çĽ¡":106360,"ä¼łç»ŁæĸĩåĮĸ":106361,"æ½ľåľ¨":106362,"åıijå°Ħ":106363,"ä¸Ģ身":106364,"éĺ²å®Ī":106365,"åĪ®":106366,"é¢ĺ缮":106367,"åľ¨åĨħçļĦ":106368,"ç¾İ好çļĦ":106369,"è¿ĻéĩĮçļĦ":106370,"ä¸Ģä¸Ŀ":106371,"人åĿĩ":106372,"å̡坼":106373,"身åIJİ":106374,"æī©å±ķ":106375,"大éŨ":106376,"就被":106377,"è¯¥é¡¹çĽ®":106378,"æŀ¶æŀĦ":106379,"ä¸Ģåı£":106380,"ä¿¡æģ¯æĬĢæľ¯":106381,"å¼Ģä¸ļ":106382,"æĶ¶åıĸ":106383,"ç½ij页":106384,"æĶ¯æı´":106385,"å°ģéĹŃ":106386,"å¡ijéĢł":106387,"大èĥĨ":106388,"å¿«éĢŁåıijå±ķ":106389,"çľĭä¼¼":106390,"æ¸Ŀ":106391,"è¿Ļæł·ä¸Ģ个":106392,"模åĿĹ":106393,"注æĦıåΰ":106394,"çł´è§£":106395,"èĩªä»İ":106396,"åijµåijµ":106397,"ä¹ĭå¾Į":106398,"ä¹ĭæĹħ":106399,"è·ŁæĪij":106400,"æ³ķ人":106401,"æİĴè¡Įæ¦ľ":106402,"åĿļå®Ī":106403,"好å¤Ħ":106404,"çŁ³å¤´":106405,"å¹¶å°Ĩ":106406,"èα":106407,"æŃĩ":106408,"两岸":106409,"å¤ļä¹ħ":106410,"象å¾ģ":106411,"个æĢ§åĮĸ":106412,"çļĦè§Ĵ度":106413,"å¸Ĩ":106414,"ç¦ıå·ŀ":106415,"æŁ¥å¤Ħ":106416,"ä¸¤åĽ½":106417,"åIJ¸å¼ķäºĨ":106418,"é¦ĸå¸Ń":106419,"大åĵ¥":106420,"é¤Ĭ":106421,"涨å¹ħ":106422,"éĢīç͍":106423,"許å¤ļ":106424,"èIJ½æĪ·":106425,"åĵĪå°Ķ":106426,"åĵĪå°Ķ滨":106427,"åģļä»Ģä¹Ī":106428,"以åħį":106429,"é¾į":106430,"æĹłéľĢ":106431,"åΰåºķæĺ¯":106432,"æĢ¡":106433,"åijĬè¯īä½ł":106434,"éĺ²æ°´":106435,"è¿ĻæĹ¶åĢĻ":106436,"欢ä¹IJ":106437,"转åIJij":106438,"è¿Ļä¸ªåľ°åĽ¾":106439,"åħ¥é©»":106440,"èįīåİŁ":106441,"æĹ¶ä»£çļĦ":106442,"åıĺåĬ¨":106443,"åĬłå¼ºå¯¹":106444,"åģ¶å°Ķ":106445,"å®ĪæĬ¤":106446,"æ°Ķ温":106447,"人éĹ´":106448,"æľĿé²ľ":106449,"ç»ıè´¹":106450,"åĽŃæŀĹ":106451,"å·¥åľ°":106452,"è§Ħæł¼":106453,"åĩłåįģ":106454,"è¯ķåĽ¾":106455,"å¦ĥ":106456,"éĤ£æĹ¶åĢĻ":106457,"å¼ĺæī¬":106458,"ä¸ļçķĮ":106459,"çļĦéĢŁåº¦":106460,"ä¼ļä¸įä¼ļ":106461,"èIJ¥æĶ¶":106462,"å°ıå¾®ä¼ģä¸ļ":106463,"çľĭè¿ĩ":106464,"æĬĬä»ĸ":106465,"éģµå¾ª":106466,"è¿Ļè¾¹":106467,"没æľī人":106468,"壶":106469,"æ¹ĸåįĹçľģ":106470,"æŀģåħ¶":106471,"çļĦ人çĶŁ":106472,"ä»ĸè¿ĺ":106473,"转åĮĸ为":106474,"èµ°è¿ĩ":106475,"æĬ±çĿĢ":106476,"çīĽå¥¶":106477,"ä¸ĩ亩":106478,"å¿ĥæĢģ":106479,"æĹ¥å¸¸çĶŁæ´»":106480,"ä½ĵæ£Ģ":106481,"æĻĥ":106482,"çŃīé¢ĨåŁŁ":106483,"æĩī該":106484,"åı¯ä»¥çľĭåΰ":106485,"æī¾ä¸įåΰ":106486,"èĢģå¹´":106487,"æĬĬæĪij":106488,"积åĪĨ":106489,"梳çIJĨ":106490,"绳":106491,"çļĦæĶ¿æ²»":106492,"å¸ĿåĽ½":106493,"éĻªä¼´":106494,"æ´Ľéĺ³":106495,"åħ¬æŃ£":106496,"å¼Ģåı£":106497,"çī¹èī²çļĦ":106498,"åĽ°å¢ĥ":106499,"ä¸Ĭæľī":106500,"ç«ĭä½ĵ":106501,"æīĵå·¥":106502,"åķ¤éħĴ":106503,"åľ¨éĤ£éĩĮ":106504,"éĤ£è¾¹":106505,"个åĪ«":106506,"ä¸Ģå®ļæĺ¯":106507,"çļĦéĩįè¦ģæĢ§":106508,"ä¸»å¼ł":106509,"åĴĮæľįåĬ¡":106510,"ä¸Ĭç½ij":106511,"è¡¥åĬ©":106512,"åıªéľĢ":106513,"弦":106514,"éģ®":106515,"åĬĽäºī":106516,"度è¿ĩ":106517,"èij¬":106518,"é¡¿æĹ¶":106519,"éĦī":106520,"纺ç»ĩ":106521,"åľ°åĿĹ":106522,"ä¿¡ç͍åį¡":106523,"ç½ļ款":106524,"åijĬè¯īæĪij":106525,"éĽĻ":106526,"书çĶ»":106527,"è¨Ńè¨Ī":106528,"æĢ»ä¼ļ":106529,"åΤåĨ³":106530,"ä¿¡èªī":106531,"个èĤ¡":106532,"平常":106533,"æĢİ麼":106534,"ä½ĵçİ°åľ¨":106535,"é»Ħæ²³":106536,"åĽĽå·Ŀçľģ":106537,"羣缸":106538,"åIJĦé¡¹å·¥ä½ľ":106539,"åĬ¨åijĺ":106540,"å³°ä¼ļ":106541,"ä¸ĢæľŁ":106542,"æľīä¸Ģå®ļçļĦ":106543,"é«ĺ度éĩįè§Ĩ":106544,"ç¹ģèį£":106545,"åıijçݰäºĨ":106546,"ç½ij红":106547,"æīĭæ³ķ":106548,"å®¶åĽŃ":106549,"仪åύ":106550,"è¾ĥä½İ":106551,"çļĦå®īåħ¨":106552,"æ¡IJ":106553,"ä»ĺ款":106554,"æĬijåζ":106555,"åįĵè¶Ĭ":106556,"æŃ£éĿ¢":106557,"åĵij":106558,"强åζ":106559,"ä»Ĭ天çļĦ":106560,"æĪĺèĥľ":106561,"楼å¸Ĥ":106562,"æĭ¿ä¸ĭ":106563,"é¢ľå̼":106564,"举éĥ¨":106565,"çłĶåζ":106566,"çļĦæĪĺçķ¥":106567,"åľ¨ä¸Ģ个":106568,"ä¸ī人":106569,"å®ĮäºĨ":106570,"æĸ°æĬĢæľ¯":106571,"ç»ıæµİæķĪçĽĬ":106572,"å¯Įæľī":106573,"澳洲":106574,"åĬ©çIJĨ":106575,"é¢Ĩåıĸ":106576,"è°Ń":106577,"çĩĥçĥ§":106578,"ç´łåħ»":106579,"éĤĦæľī":106580,"è¿ĽèĢĮ":106581,"ä»Ģä¹Īæĺ¯":106582,"çłĶç©¶ä¸Ńå¿ĥ":106583,"éĢĤç͍äºİ":106584,"æİ¥æĶ¶":106585,"å¤±æľĽ":106586,"äºĮ级":106587,"éĹ´çļĦ":106588,"åİŁæłĩé¢ĺ":106589,"èªįçĤº":106590,"æį¡":106591,"对çĿĢ":106592,"对éĿ¢":106593,"ä¸ŃåİŁ":106594,"éĵĥ":106595,"çĶŁäº§çļĦ":106596,"åıijå¸ĥä¼ļ":106597,"士åħµ":106598,"è¿Ļåı¥è¯Ŀ":106599,"缴纳":106600,"ä¸Ģ个个":106601,"åѸçĶŁ":106602,"çĸijéĹ®":106603,"交èѦ":106604,"示èĮĥåĮº":106605,"天使":106606,"åľ¨ä¸Ĭæµ·":106607,"åIJĮæĻĤ":106608,"è½»æĺĵ":106609,"å͝ä¸ĢçļĦ":106610,"çĥŃéĹ¹":106611,"ä¹IJè§Ĥ":106612,"çļĦ身份":106613,"åĸĦäºİ":106614,"大åİħ":106615,"èĤ¯å®ļæĺ¯":106616,"éĺ²çģ«":106617,"å¤ĸåĩº":106618,"æį®è¯´":106619,"é¡¹çĽ®çļĦ":106620,"ä¸Ģåı°":106621,"èĻļåģĩ":106622,"ä¸Ģç¬Ķ":106623,"ç«ĭæ³ķ":106624,"严èĤĥ":106625,"æī¿åĬŀ":106626,"åįģåĩł":106627,"çļĦ空éĹ´":106628,"æľ¬ç½ijç«Ļ":106629,"åģļå¾Ĺ":106630,"ä¿Ŀ温":106631,"æľĪåĪĿ":106632,"åľ¨ç½ijä¸Ĭ":106633,"åIJĦæĸ¹éĿ¢":106634,"ä¸ī天":106635,"交æĺĵæīĢ":106636,"è§£æŀIJ":106637,"åħļä¸Ń央":106638,"è¿Ľåĩºåı£":106639,"åĴĮ社ä¼ļ":106640,"次æķ°":106641,"ä¹ĭå®¶":106642,"维度":106643,"æ´¾åĩºæīĢ":106644,"产çĶŁäºĨ":106645,"带æľī":106646,"å¾Ī强":106647,"æľīäºĽäºº":106648,"å¹´åIJİ":106649,"äºĨ许å¤ļ":106650,"å¯Ĩ度":106651,"åŃ¦æľŁ":106652,"çıłæµ·":106653,"æľĢå¤ļçļĦ":106654,"è¾¹ç¼ĺ":106655,"容éĩı":106656,"第äºĮ个":106657,"ä¸Ģ缴æĺ¯":106658,"ä¸įç¦ģ":106659,"æŃ²":106660,"ä»ĭç»įäºĨ":106661,"ä¼ĺéĽħ":106662,"æ¯Ķè¼ĥ":106663,"èģĮä½į":106664,"温æŁĶ":106665,"æľīéĴ±":106666,"æľĢé«ĺçļĦ":106667,"åįļè§Īä¼ļ":106668,"ä¸įæĪIJ":106669,"éĶĻäºĨ":106670,"è¯ģçĽij":106671,"è¯ģçĽijä¼ļ":106672,"æĪIJ人":106673,"åĿĩåĮĢ":106674,"æľīåĪ©":106675,"è¶ĬåįĹ":106676,"æīĵäºĨ":106677,"好åIJĥ":106678,"系統":106679,"è·Łéļı":106680,"çļĦåľ°ä½į":106681,"æŃ£å¦Ĥ":106682,"ç¨įå¾®":106683,"åį°åıij":106684,"åĪĽç«ĭ":106685,"é£İåħī":106686,"å°ĨæĪIJ为":106687,"ä¸įé«ĺ":106688,"é¢ijç¹ģ":106689,"设æľī":106690,"ä¼ŀ":106691,"æĭĨéϤ":106692,"å½±åĥı":106693,"æ¸ĹéĢı":106694,"å¹´å¼Ģå§ĭ":106695,"ç½ijæĺĵ":106696,"è¦ģåģļ":106697,"ç͵åĬ¨è½¦":106698,"羣å¿ĥ":106699,"æµ·åĨĽ":106700,"ä¼łæĿ¥":106701,"å·®åĪ«":106702,"è°¨æħİ":106703,"çĥŁåı°":106704,"åįĥå¹´":106705,"è¯ģå®ŀ":106706,"çIJª":106707,"çļĦåħ·ä½ĵ":106708,"åΰå¤Ħ":106709,"ä¸įå®ľ":106710,"èľĢ":106711,"èĥ½åĬĽåĴĮ":106712,"çīºçī²":106713,"çļĦéĴ±":106714,"大éĺŁ":106715,"é¦ĸè¦ģ":106716,"ä¸įæĦ¿":106717,"çİ«çij°":106718,"人æ°ijç½ij":106719,"è¿ĺæĺ¯è¦ģ":106720,"åĽĽå¹´":106721,"æįŁä¼¤":106722,"çļĦåģļæ³ķ":106723,"éĿĪ":106724,"è¡Ķæİ¥":106725,"åIJĪæĪIJ":106726,"没人":106727,"éĹ¨æ§Ľ":106728,"ä¿¡è´·":106729,"çļĦ缸åħ³":106730,"举é£İ":106731,"社ä¿Ŀ":106732,"ä¸ĭ游":106733,"åĿĹéĴ±":106734,"è¿ĩåIJİ":106735,"çļĦåºĶç͍":106736,"饶":106737,"é¢ģåıij":106738,"ä¸Ģå¤Ħ":106739,"åįİå¤ı":106740,"为ä¼ģä¸ļ":106741,"åıªä¼ļ":106742,"侵害":106743,"çļĦåĬŁèĥ½":106744,"åѸç¿Ĵ":106745,"ä¸Ńåįİæ°ijæĹı":106746,"åıijå¸ĥäºĨ":106747,"è¿İæİ¥":106748,"æĪijèĩªå·±":106749,"è¿ĺéľĢè¦ģ":106750,"太éĺ³èĥ½":106751,"åİ»ä¸ĸ":106752,"æĺ¯ä½ł":106753,"åIJĪåĬĽ":106754,"ç»ĺçĶ»":106755,"åı°åĮĹ":106756,"çĿ£ä¿ĥ":106757,"åĮĹéĥ¨":106758,"æľīå¤ļå°ij":106759,"å¾Īéĩįè¦ģ":106760,"åĪĴåĪĨ":106761,"åı·çº¿":106762,"æĶ¾å¤§":106763,"ä¼ļ被":106764,"èİ·å¥ĸ":106765,"ä¹ĭåĨħ":106766,"失åİ»äºĨ":106767,"çݩ家们":106768,"éĩĩéĽĨ":106769,"壹":106770,"å®¶ä¼Ļ":106771,"çϽ天":106772,"åĽłä¸ºä»ĸ":106773,"社ä¼ļæ²»çIJĨ":106774,"å¼ĢåĪĽ":106775,"ç͵ç¼Ĩ":106776,"æĸ°ä¸Ģ代":106777,"å¹¶è´Ń":106778,"就已ç»ı":106779,"çļĦ社ä¼ļ":106780,"éϤéĿŀ":106781,"åı¯ä»¥ç͍":106782,"å©ī":106783,"æ¯Ķè¾ĥ好":106784,"å®ŀä¸ļ":106785,"åĪĽåĬŀ":106786,"æıIJèµ·":106787,"é»ĥ":106788,"ä½ıåľ¨":106789,"å¸ĤæĶ¿":106790,"éĿ¢ä¸´çļĦ":106791,"èĥ½åľ¨":106792,"çŁŃçŁŃ":106793,"çľŁäºº":106794,"æĺİæĺİ":106795,"èµĦåĬ©":106796,"çļĦä¸įåIJĮ":106797,"å°ıæľĭåıĭ":106798,"é¢ĺæĿIJ":106799,"ç¾İåij³":106800,"æĺŁåº§":106801,"ä¸įä¸Ģæł·çļĦ":106802,"çľĭä¸Ĭåİ»":106803,"ä¸Ģæł¹":106804,"广å·ŀå¸Ĥ":106805,"åıijçĶŁçļĦ":106806,"é«ĺç§ijæĬĢ":106807,"ä¸Ģè¾ĪåŃIJ":106808,"交åıī":106809,"ä½ĵ系建设":106810,"åĽłä¸ºæĪij":106811,"çıįæĥľ":106812,"ä¸ĬåѦ":106813,"æĪĺæľ¯":106814,"æŃ¤ç±»":106815,"交å¾Ģ":106816,"æĮīæij©":106817,"人们çļĦ":106818,"åħ¶å¯¦":106819,"åİŁæĿIJæĸĻ":106820,"æ¸´æľĽ":106821,"缸å¤Ħ":106822,"微微":106823,"æ®·":106824,"ä¹ĺåĿIJ":106825,"å¼Ģå±ķäºĨ":106826,"é«ĺåĵģè´¨":106827,"æĹłäººæľº":106828,"ä¸įæĺ¯å¾Ī":106829,"çļĦæĬķèµĦ":106830,"èĬĤçľģ":106831,"èĩī":106832,"ç²¾éĢī":106833,"çļĦæłĩåĩĨ":106834,"åįĹéĥ¨":106835,"认è¯Ĩåΰ":106836,"å¹³éĿĻ":106837,"èĹ¥":106838,"æī«é»ij":106839,"æī«é»ijéϤ":106840,"æī«é»ijéϤæģ¶":106841,"éĢĻ種":106842,"建çŃijéĿ¢ç§¯":106843,"ç¡®ç«ĭ":106844,"管çIJĨåĬŀæ³ķ":106845,"æĦıå¿Ĺ":106846,"丨":106847,"让åŃ©åŃIJ":106848,"æķijçģ¾":106849,"å½ĵä»Ĭ":106850,"çģ«çģ¾":106851,"åIJĦéĥ¨éŨ":106852,"ä¾µçĬ¯":106853,"æ¯ıåij¨":106854,"æı½":106855,"ä¸Ģ次æĢ§":106856,"åħ¶ä»ĸ人":106857,"éĶĻè¿ĩ":106858,"ä¸İåħ¶":106859,"åĭĩæ°Ķ":106860,"çĩĥæ°Ķ":106861,"é¦ĸå±Ĭ":106862,"æľį饰":106863,"ç²¥":106864,"å®Įæ¯ķ":106865,"å°±æĬĬ":106866,"åĬŀäºĭå¤Ħ":106867,"ä¸Ģä¼ļåĦ¿":106868,"离ä¸įå¼Ģ":106869,"å¦ĤæŀľæĤ¨":106870,"ä»ĵåºĵ":106871,"导å¸Ī":106872,"åIJĪéĢĤçļĦ":106873,"毫米":106874,"å®īåħ¨æĢ§":106875,"ä¾Ŀçħ§":106876,"产ä¸ļåĮĸ":106877,"ä½łçľĭ":106878,"羣çļĦå¾Ī":106879,"åѤçĭ¬":106880,"éĺ²å¾¡":106881,"å¾Īç®Ģåįķ":106882,"é£İæ°´":106883,"ä½Ĩä¹Ł":106884,"æİ¨åĩºäºĨ":106885,"æ°ijèIJ¥ä¼ģä¸ļ":106886,"çłģ头":106887,"å¤įæĿĤçļĦ":106888,"ç»ĦæĪIJéĥ¨åĪĨ":106889,"åħħ满äºĨ":106890,"è¿ijåĩłå¹´":106891,"çľģæĶ¿åºľ":106892,"æľīå¿ħè¦ģ":106893,"éϳ":106894,"ä¹ĭç±»":106895,"ä¹ĭç±»çļĦ":106896,"æĢ§ä»·":106897,"æĢ§ä»·æ¯Ķ":106898,"åķĨåºĹ":106899,"å¸Ĥå̼":106900,"人æīįåŁ¹åħ»":106901,"æ·±åıĹ":106902,"管çIJĨå±Ģ":106903,"æģIJæĥ§":106904,"ä»ħæľī":106905,"æĬµè¾¾":106906,"æµ·åħ³":106907,"èµĭäºĪ":106908,"äºĭåĦ¿":106909,"ä»·éĴ±":106910,"æīĭä¸Ĭ":106911,"èĩªå¾ĭ":106912,"åħ³çα":106913,"享æľī":106914,"éģĹæĨ¾":106915,"å¾Īå¿«å°±":106916,"æĽ´å¿«":106917,"æłĩè¯Ĩ":106918,"åºĨç¥Ŀ":106919,"ä¹Łå¥½":106920,"ä¸įæĺĵ":106921,"æĪijå¾Ī":106922,"æĶ¹éĿ©åıijå±ķ":106923,"å¤ĸåľ°":106924,"æĬµæĬ¼":106925,"è¯Ĺ人":106926,"åİķæīĢ":106927,"æĸ°åªĴä½ĵ":106928,"èĸĽ":106929,"è°Īè¯Ŀ":106930,"ä¸Ģå®ļç¨ĭ度":106931,"èµ°åľ¨":106932,"æľĢ强":106933,"åĬŁçİĩ":106934,"åħ±è¯Ĩ":106935,"大桥":106936,"ä¸ĭæĸ¹":106937,"å¤ĸèµĦ":106938,"碱":106939,"å·¡è§Ĩ":106940,"æ¹ĸåĮĹçľģ":106941,"个çϾåĪĨ":106942,"个çϾåĪĨçĤ¹":106943,"çļĦ责任":106944,"çļĦåĵģçīĮ":106945,"åĬ©æİ¨":106946,"åĪĽéĢłäºĨ":106947,"ä»»èģĮ":106948,"å¿«æį·":106949,"æĿijåºĦ":106950,"åİ»çľĭ":106951,"æīįèĥ½å¤Ł":106952,"層":106953,"æĪijå®¶":106954,"æĺ¯ä¸Ģ款":106955,"ç¾ħ":106956,"åĨ°éĽª":106957,"æŀģ大":106958,"çģ¯åħī":106959,"éĨĭ":106960,"ä¸İåħ¶ä»ĸ":106961,"æıIJåĩºçļĦ":106962,"éĿłè¿ij":106963,"è°ĥåĬ¨":106964,"å°½åı¯èĥ½":106965,"åıijåĬĽ":106966,"ç»Ļ她":106967,"éĢĤéĩı":106968,"è·¨åĽ½":106969,"åħĪè¡Į":106970,"æĸ°æĿIJæĸĻ":106971,"ä½ľäºĨ":106972,"满äºĨ":106973,"ä¸į满":106974,"çļĦçľ¼çĿĽ":106975,"çľĭå¾Ĺ":106976,"è¿Ļä¸Ģ次":106977,"é½IJåħ¨":106978,"çļĦä¸Ģéĥ¨åĪĨ":106979,"ä¸Ļ":106980,"æ¸ħæĸ°":106981,"說æĺİ":106982,"身边çļĦ":106983,"æīĢæľī人":106984,"å½°æĺ¾":106985,"è±¹":106986,"åį¿":106987,"è¿IJ转":106988,"æĮĩå¼ķ":106989,"å¸Ĥåħ¬å®īå±Ģ":106990,"åıĤå±ķ":106991,"ä¹ĭæĹ¶":106992,"éĩijèŀįæľįåĬ¡":106993,"èµĦæľ¬å¸Ĥåľº":106994,"èĥ½è®©":106995,"å¿ĺäºĨ":106996,"天åłĤ":106997,"æ¯Ķå¦Ĥ说":106998,"éĬĢè¡Į":106999,"èĽĭç³ķ":107000,"çĶ©":107001,"æł¸å®ŀ":107002,"æĻ®äº¬":107003,"ä¼ĺç¾İ":107004,"åı£èħĶ":107005,"漫çĶ»":107006,"çľ¼éĩĮ":107007,"äºĨä¸ĭæĿ¥":107008,"æĪijä»¬ä¹Ł":107009,"ä¾į":107010,"为ä¸Ńå¿ĥ":107011,"å¥ĩ迹":107012,"éĿĴçĿIJ":107013,"æĪªèĩ³çĽ®åīį":107014,"åĩºä¾Ĩ":107015,"æĢ»åħ¬åı¸":107016,"弥补":107017,"ç®Ĺæ³ķ":107018,"å·¥ä½ľå®¤":107019,"æīĢ以æĪij":107020,"æ°´åĪĨ":107021,"æīĢå±ŀ":107022,"ä¸į说":107023,"ä½Ĩæĺ¯åľ¨":107024,"è¦ģåİ»":107025,"åĪĽä¸ļèĢħ":107026,"ä¸įæ¸ħæ¥ļ":107027,"åĽĽåij¨":107028,"æĺ¯ä»İ":107029,"çļĦæł¹æľ¬":107030,"çģ¶":107031,"æ¯Ľæ³½":107032,"æ¯Ľæ³½ä¸ľ":107033,"æµ·åı£":107034,"åĽĽåįģ":107035,"ä¹Łè¢«":107036,"èģ·":107037,"ä¸Ģæīĭ":107038,"绩æķĪ":107039,"çļĦçĶ·äºº":107040,"书ç±į":107041,"ä¸ĢèĦ¸":107042,"大äºİ":107043,"鼶éĥ¨ä»¶":107044,"åħ³æĢĢ":107045,"平米":107046,"æļ´éľ²":107047,"å¾Ĺå¤ļ":107048,"ä¸ī级":107049,"æľ¬åij¨":107050,"两èĢħ":107051,"对ä¸ŃåĽ½":107052,"åıªè§ģ":107053,"欧ç¾İ":107054,"å¦Ĥæŀľæľī":107055,"å·²ç»ıæĺ¯":107056,"çľĭå®Į":107057,"çģ«éĶħ":107058,"èµIJ":107059,"ä¸Ģéģį":107060,"æĦŁåĨĴ":107061,"ç»ĵå±Ģ":107062,"ä»ĵåĤ¨":107063,"å®ŀåľ°":107064,"å̻ç»ıçIJĨ":107065,"ä¹Łä¸įçŁ¥éģĵ":107066,"碰åΰ":107067,"åIJĪ计":107068,"客æĪ·çļĦ":107069,"ç½Ĺ马":107070,"æĦīå¿«":107071,"é£Ľ":107072,"çĥŃçĥĪ":107073,"伦æķ¦":107074,"åĮ»ä¿Ŀ":107075,"éĺ¿éĩĮå·´å·´":107076,"åĨį说":107077,"ä¸ºåŁºç¡Ģ":107078,"çĶŁäº§ç»ıèIJ¥":107079,"è¿ĻäºĽäºº":107080,"åĪĹ车":107081,"æ²³åĮĹçľģ":107082,"è¿Ļ段":107083,"æ´»åĬ¨ä¸Ń":107084,"å©·":107085,"çĶŁçIJĨ":107086,"ä¸ŃåĽ½äººæ°ij":107087,"éĦĤ":107088,"åIJ¬åıĸ":107089,"å¤įä¹ł":107090,"æľīçĽĬ":107091,"æĶ¶æĭ¾":107092,"å¾Īåı¯èĥ½":107093,"ç½ijç»ľæ¸¸æĪı":107094,"们çļĦ":107095,"èµĭèĥ½":107096,"éļ¾å¾Ĺ":107097,"åĪĨæīĭ":107098,"羣è¯ļ":107099,"åħ¬åı¸åľ¨":107100,"åĿĩè¡¡":107101,"åı£åij³":107102,"çīµå¤´":107103,"ä¸ĢèάçļĦ":107104,"轿车":107105,"çŃīäºİ":107106,"æ²īé»ĺ":107107,"æĪijéĥ½":107108,"å°ıç¨ĭåºı":107109,"ä¸Ģåī¯":107110,"æī¿è½½":107111,"åľ°è´¨":107112,"çķĮéĿ¢":107113,"çĶµæľº":107114,"çĦ¦èĻij":107115,"éĶĢåĶ®é¢Ŀ":107116,"æĸ°è½¦":107117,"ä¸Ĭ游":107118,"主æ¼Ķ":107119,"éļIJç§ģ":107120,"åıijå±ķæĪĺçķ¥":107121,"çļĦåĬªåĬĽ":107122,"å¼Ģåħ³":107123,"è§£åĨ³éĹ®é¢ĺ":107124,"çĿ£å¯¼":107125,"对æĬĹ":107126,"å¾Īå¤ļ人éĥ½":107127,"æĹłæķĪ":107128,"产åĵģè´¨éĩı":107129,"å®īå¿ĥ":107130,"åįİ人":107131,"ä¸į符åIJĪ":107132,"èĩªå®¶":107133,"éĺµå®¹":107134,"çļĦåIJĦç§į":107135,"çļĦçIJĨ念":107136,"çļĦæĸĩåĮĸ":107137,"为èĩªå·±":107138,"山水":107139,"游泳":107140,"éľĩèį¡":107141,"çĶŁæ´»æĸ¹å¼ı":107142,"è¿ľç¦»":107143,"çŁ³åĮĸ":107144,"æŃ¤äºĭ":107145,"æĺ¯çľŁçļĦ":107146,"çļĦæ¯Ķä¾ĭ":107147,"ç͍ç͵":107148,"奥è¿IJä¼ļ":107149,"ä¿Ŀå®ī":107150,"èĽĭçĻ½è´¨":107151,"çļĦå¿ĥçIJĨ":107152,"å·«":107153,"åı·çłģ":107154,"æ°Ķä½ĵ":107155,"åıijæĶ¹":107156,"åıijæĶ¹å§Ķ":107157,"åĮ»å¸Ī":107158,"æ¶ĤæĸĻ":107159,"æĺĬ":107160,"å¸Ĥ级":107161,"ä¸ĸçķĮçļĦ":107162,"åĪĨåĪ«æĺ¯":107163,"çł´äº§":107164,"ä¸ĢæĿ¯":107165,"æĭīå¼Ģ":107166,"å¹³åĩ¡":107167,"çļĦåıijçĶŁ":107168,"åĬ¨æīĭ":107169,"ä¸ĢçĽ´ä»¥æĿ¥":107170,"æīĭå·¥":107171,"éĩĮéĿ¢çļĦ":107172,"æĹłåħ³":107173,"ä»ĭåħ¥":107174,"èµ°ä¸Ĭ":107175,"å°±æĺ¯è¦ģ":107176,"å¹´éĹ´":107177,"åĩºçı¾":107178,"å½±éŁ¿":107179,"å¹ħ度":107180,"éĽģ":107181,"éģĵåħ·":107182,"缮çļĦåľ°":107183,"åIJİèĢħ":107184,"ä¸Ĭæ¼Ķ":107185,"äºĨåĩł":107186,"æ®ĭçĸ¾äºº":107187,"å¿Ļç¢Į":107188,"æĺ¯åIJ¦æľī":107189,"并对":107190,"ä¼ļ导èĩ´":107191,"æ°´åºĵ":107192,"ç»Ĩèĩ´":107193,"åIJİæĤĶ":107194,"å¿ĥæĢĿ":107195,"åģļäºĭ":107196,"åİĤæĪ¿":107197,"çĿ¿":107198,"è¿IJèIJ¥åķĨ":107199,"头éĥ¨":107200,"çļĦè§Ĵèī²":107201,"æĺ¯ä»ĸ":107202,"æĹ¢æľī":107203,"å°ıæĹ¶åĢĻ":107204,"强åĬ²":107205,"主æĴŃ":107206,"åħ¨åĽ½åIJĦåľ°":107207,"æįı":107208,"æįŁåĿı":107209,"åķĨä¼ļ":107210,"ä¿Ŀç½Ĺ":107211,"çľģå¸Ĥ":107212,"éļ§éģĵ":107213,"æľīä¸įå°ij":107214,"è¦ģåľ¨":107215,"å»ºè®¾é¡¹çĽ®":107216,"ç³ĸå°¿":107217,"ç³ĸå°¿çĹħ":107218,"æĿ¡ä»¶ä¸ĭ":107219,"ä¼ĺè´¨çļĦ":107220,"é¦ĸåıij":107221,"å½ĵæĹ¶çļĦ":107222,"丰çͰ":107223,"大çĽĺ":107224,"缸继":107225,"å®ģå¤ı":107226,"åħ¥ä½ı":107227,"æĪijè¿ĺ":107228,"åħĭæĸ¯":107229,"å®ļä»·":107230,"å¹³æĸ¹åħ¬éĩĮ":107231,"çļĦçŁ¥è¯Ĩ":107232,"æĪij们ä¼ļ":107233,"åħĥå®Ŀ":107234,"ä½ĵéĩį":107235,"è³£":107236,"对æĪij们":107237,"çŁ³å®¶":107238,"çŁ³å®¶åºĦ":107239,"ç²¾åįİ":107240,"å½¢çĬ¶":107241,"åıĹåΰäºĨ":107242,"修订":107243,"ç¾İåľĭ":107244,"é«ĺæ¸ħ":107245,"çľ¼éķľ":107246,"è§īå¾Ĺèĩªå·±":107247,"带ç»Ļ":107248,"åͮ价":107249,"éĹ¨ç¥¨":107250,"åŃķå¦ĩ":107251,"ç͵è§Ĩåı°":107252,"åıijä½ľ":107253,"çļĦåij³éģĵ":107254,"éķ¿è¿ľ":107255,"åħ¬åħ±æľįåĬ¡":107256,"æŃ£å¸¸çļĦ":107257,"æľīè¿ĩ":107258,"é£İæĥħ":107259,"æ¯Ķéĩį":107260,"åIJ»":107261,"管çIJĨå·¥ä½ľ":107262,"综åIJο̧":107263,"已被":107264,"说起":107265,"æİĴæ°´":107266,"ä¸įæĸŃåľ°":107267,"æĥħæĢĢ":107268,"è¾ĵéĢģ":107269,"è¿ĩæķı":107270,"çļĦåı¯èĥ½æĢ§":107271,"æľįç͍":107272,"æľī许å¤ļ":107273,"å§Ķåī¯ä¹¦è®°":107274,"åĮĸå¦Ĩåĵģ":107275,"æļĤåģľ":107276,"æĬķèµĦ人":107277,"çıŃ级":107278,"说çĿĢ":107279,"åįĹåĮĹ":107280,"åĪĨè¡Į":107281,"çıłå®Ŀ":107282,"寶":107283,"å¢ŀå¤ļ":107284,"被åĬ¨":107285,"ç®ĬçļĦ":107286,"éĹľä¿Ĥ":107287,"çļĦèĦ¸":107288,"æĥŁ":107289,"ä¸įä¸Ģå®ļ":107290,"ç¶Ń":107291,"çģ«çĪĨ":107292,"ç§Łéĩij":107293,"çŀ§":107294,"éĩį建":107295,"è·ª":107296,"ä¸Ģ種":107297,"çļĦåIJĪä½ľ":107298,"å®īæħ°":107299,"ä»įæĺ¯":107300,"ä¸ĵä¸ļåĮĸ":107301,"è°ĥè§£":107302,"ä¸į妨":107303,"éĢĻæĺ¯":107304,"å¿ħéłĪ":107305,"ä¼ĬæľĹ":107306,"å¾ĹäºĨ":107307,"æľįåĬ¡å¹³åı°":107308,"姬":107309,"åħĪéĶĭ":107310,"çİĭåŃIJ":107311,"çļĦä¸ĢåĪĩ":107312,"æĢ»çIJĨ":107313,"åĵ¼":107314,"çªij":107315,"çļĦå¿ĥæĥħ":107316,"çļĦéĩį大":107317,"çijŁ":107318,"ä¸Ģç¬ij":107319,"åıijå±ķä¸Ń":107320,"åģ¥åº·åıijå±ķ":107321,"åĵģçīĮçļĦ":107322,"禮":107323,"ä½Ļ人":107324,"ä»Ĭ年以æĿ¥":107325,"æķ°çłģ":107326,"çѾè¯ģ":107327,"åİ»æī¾":107328,"åŁºéĩijä¼ļ":107329,"æĬ±æĢ¨":107330,"æŃ£å½ĵ":107331,"çıŃåŃIJæĪIJåijĺ":107332,"ä¸įåIJĪæł¼":107333,"åζå®ļäºĨ":107334,"ç¼ĵæħ¢":107335,"åĪ¶çº¦":107336,"æłı缮":107337,"å¸Ĥåľºç»ıæµİ":107338,"ç»ĦæĪIJçļĦ":107339,"严峻":107340,"æĹ¥è®¯":107341,"ä¸ĢçĤ¹çĤ¹":107342,"æĺ¯æĢİä¹Ī":107343,"çļĦçħ§çīĩ":107344,"éĺ»æŃ¢":107345,"模ç³Ĭ":107346,"缸":107347,"éģķåıį":107348,"æIJ¬è¿ģ":107349,"éĩijéĴ±":107350,"彬":107351,"ä¸įå®ī":107352,"æĪĺçķ¥åIJĪä½ľ":107353,"å¡«åĨĻ":107354,"讲究":107355,"åħħåĪĨåĪ©ç͍":107356,"èĥ½å¤ł":107357,"èij¡èIJĦéħĴ":107358,"éĩĩç͍äºĨ":107359,"åľ¨ä»Ĭå¹´":107360,"ä¸Ńå°ıåѦ":107361,"åľ¨æĦı":107362,"çļĦåİĭåĬĽ":107363,"ä¸į幸":107364,"åζèį¯":107365,"åı¯ä»¥è®©":107366,"被è¯Ħ为":107367,"ç»ĨèıĮ":107368,"æĪıåī§":107369,"åįĬ导":107370,"åįĬ导ä½ĵ":107371,"è§Ĩè§Ĵ":107372,"åĸľæŃ¡":107373,"å¾ģæĶ¶":107374,"è°ĭåĪĴ":107375,"æŀģ大çļĦ":107376,"çĤ¹èµŀ":107377,"è®°èĢħä»İ":107378,"两åIJį":107379,"èĩªåĬ©":107380,"èµ·æŃ¥":107381,"æĬ¤å£«":107382,"å®Ŀ马":107383,"太åŃIJ":107384,"å°ıå°ıçļĦ":107385,"温æ³ī":107386,"åĩºç§Łè½¦":107387,"ç§ŁæĪ¿":107388,"两家":107389,"éľĩæĴ¼":107390,"ç§īæī¿":107391,"ä¸Ģä»¶äºĭ":107392,"çĥĪ士":107393,"å®ĺåħµ":107394,"转身":107395,"ä¹IJåĽŃ":107396,"çĻĮçĹĩ":107397,"模èĮĥ":107398,"æĦ£":107399,"è¿ĩåİ»çļĦ":107400,"代价":107401,"çļĦæ¦Ĥ念":107402,"åĩłçϾ":107403,"è´µéĺ³":107404,"æĭħå¿§":107405,"éĢĤå®ľ":107406,"çݯå¢ĥä¿ĿæĬ¤":107407,"çĥ«":107408,"ä½łæĥ³":107409,"æŃ¤åIJİ":107410,"ä½łä¹Ł":107411,"çįİ":107412,"éϤæŃ¤":107413,"éϤæŃ¤ä¹ĭå¤ĸ":107414,"è°ĥ度":107415,"ç§ij缮":107416,"æīĢ说çļĦ":107417,"åĬĩ":107418,"忽è§Ĩ":107419,"ä¸ī次":107420,"ä¸ĢæĹ¥":107421,"åŀĤ缴":107422,"ç«ŀæĬĢ":107423,"éĿ¢åĮħ":107424,"大æĪĺ":107425,"æIJºå¸¦":107426,"å¦Ĥæŀľæ²¡æľī":107427,"åħ»æĪIJ":107428,"åĩºè¡Ģ":107429,"çα好èĢħ":107430,"æīĵéĢļ":107431,"èµ·è¯ī":107432,"åijĪçݰåĩº":107433,"æŃĮæīĭ":107434,"åľ¨å¤ĸ":107435,"é¢Ĩ导干éĥ¨":107436,"åĨ¥":107437,"èĪĨ论":107438,"æıIJåıĸ":107439,"éĺ¿å°Ķ":107440,"æľĽçĿĢ":107441,"ä¸īäºļ":107442,"財":107443,"åĪ·æĸ°":107444,"æĻļæĬ¥":107445,"è¿ĺæľīä¸Ģ个":107446,"åĨ°ç®±":107447,"ç½ijçĤ¹":107448,"åĩºåħ·":107449,"强çĥĪçļĦ":107450,"æĪijçĽ¸ä¿¡":107451,"å¸ĮæľĽèĥ½":107452,"çīĻ齿":107453,"äºĭå®ľ":107454,"ä¸ļåĨħ人士":107455,"ä»£æĽ¿":107456,"åıĺå½¢":107457,"éĽ²":107458,"è°ĥæİ§":107459,"åĪĽæĸ°åĪĽä¸ļ":107460,"æĭĨè¿ģ":107461,"æł¸æŁ¥":107462,"éĢĹ":107463,"åħ¥åѦ":107464,"æĦıåIJij":107465,"æıĽ":107466,"ä¸ĭ次":107467,"ä¼łè¾ĵ":107468,"ä»ĸä»¬åľ¨":107469,"èĢĮä¸Ķè¿ĺ":107470,"æĹ¥åľ¨":107471,"æķĻè®Ń":107472,"æ´»çĿĢ":107473,"çļĦæľīæķĪ":107474,"å¤įå·¥å¤į":107475,"å¤įå·¥å¤į产":107476,"æĺ¯ä¸Ģä»¶":107477,"çŃīçĿĢ":107478,"復":107479,"åĭĩæķ¢":107480,"éģŃåıĹ":107481,"å¥Ķé©°":107482,"讲座":107483,"说å®Į":107484,"ç»Ļåĩº":107485,"è°¦":107486,"è¯ĬçĸĹ":107487,"çĽ²çĽ®":107488,"客è¿IJ":107489,"å°±è¿ŀ":107490,"å¼Ģåħĥ":107491,"å¼Ģåħĥæ£ĭçīĮ":107492,"ä¸įæĸŃæıIJåįĩ":107493,"ç͍æĪ·çļĦ":107494,"æĴķ":107495,"ä¾Ľæ°´":107496,"ç¶ĵæ¿Ł":107497,"ä¸ŃåĮ»èį¯":107498,"èģĶæĥ³":107499,"åħ¬äº¤è½¦":107500,"èĪªçıŃ":107501,"æĬĢè¡ĵ":107502,"å¼ķèµ·çļĦ":107503,"å°¹":107504,"èµĦæ·±":107505,"åĽ½èµĦå§Ķ":107506,"èĺŃ":107507,"é¼»åŃIJ":107508,"éĹ½":107509,"æİĴéĺŁ":107510,"è§Ĥåħī":107511,"éģĹåĿĢ":107512,"ä¸ľäº¬":107513,"é¥ŃåºĹ":107514,"ä¸įæĸŃçļĦ":107515,"å°±æĺ¯ä¸Ģ个":107516,"éķ¿ä¹ħ":107517,"çļĦè§ĤçĤ¹":107518,"娶":107519,"æĪijçİ°åľ¨":107520,"çķ°":107521,"å¾Ĺåĩº":107522,"å¿ħå®ļ":107523,"ä¸įåıĹ":107524,"åıªéľĢè¦ģ":107525,"åĽ°æī°":107526,"ç§ijåѦæĬĢæľ¯":107527,"çīĽèĤī":107528,"è¾ĥé«ĺçļĦ":107529,"è·ijæŃ¥":107530,"æ²¾":107531,"èı©èIJ¨":107532,"æľĢå¾Į":107533,"ä¿Ŀå¯Ĩ":107534,"æ²»å®ī":107535,"éĤ±":107536,"常è¯Ĩ":107537,"èĦ¸èī²":107538,"åĮĹ大":107539,"æ±ĩèģļ":107540,"æijĨèĦ±":107541,"é¾Ļ头ä¼ģä¸ļ":107542,"女åıĭ":107543,"çŃīå·¥ä½ľ":107544,"ä¸Ńç¾İ":107545,"èģĮåľº":107546,"èĦijè¢ĭ":107547,"åĨĻçļĦ":107548,"饲æĸĻ":107549,"åĬ³åĬ¨åĬĽ":107550,"屯":107551,"æĮģèĤ¡":107552,"åĽ¾åĥı":107553,"è¿ĩåİ»äºĨ":107554,"貨":107555,"è¾²":107556,"éĹ®æĪij":107557,"è·Łä½ł":107558,"çĶŁæŃ»":107559,"审ç¾İ":107560,"é¢Ĺç²Ĵ":107561,"ä¸Ńæĸ¹":107562,"åĬłçĥŃ":107563,"æĹħè¡Į社":107564,"çϼçĶŁ":107565,"ä¸įåłª":107566,"åĤ·":107567,"æ¥ł":107568,"åĬŀæ¡Ī":107569,"æŁĦ":107570,"æĹ¢æĺ¯":107571,"å¤ĦåĪĨ":107572,"羣å®ŀçļĦ":107573,"æĬ¥çº¸":107574,"å¸Īçζ":107575,"å®īå¾½çľģ":107576,"åī¯ä¸»å¸Ń":107577,"ä¹ĭéģĵ":107578,"导弹":107579,"åŃ¦æł¡çļĦ":107580,"åŁİå¸ĤçļĦ":107581,"è°Īåΰ":107582,"æ¢Ĺ":107583,"å¹³éĿ¢":107584,"说ä»Ģä¹Ī":107585,"é¢ijçİĩ":107586,"éķ¿ä¸īè§Ĵ":107587,"çļĦåĪ©çĽĬ":107588,"黨":107589,"è±ĨèħIJ":107590,"å®ŀéĻħæĥħåĨµ":107591,"æŀĹä¸ļ":107592,"纪æ£ĢçĽijå¯Ł":107593,"ä½ıéĻ¢":107594,"çļĦæķ´ä½ĵ":107595,"åīįè¡Į":107596,"æĮ¨":107597,"çħ¤çŁ¿":107598,"å̻è£ģ":107599,"å°ıåIJĥ":107600,"æŀģ端":107601,"å©Ĩå©Ĩ":107602,"çݰ货":107603,"è¯ĹæŃĮ":107604,"éĴ¥åĮĻ":107605,"缩çŁŃ":107606,"ä½Ĩè¿Ļ":107607,"æĸ°åĵģ":107608,"è¿Ļ对":107609,"çŁ¥åIJį度":107610,"å¿ĹæĦ¿æľįåĬ¡":107611,"大å±Ģ":107612,"è¡¡éĩı":107613,"ä½ĵçݰäºĨ":107614,"æ¡ĥèĬ±":107615,"åIJ¸å¼ķåĬĽ":107616,"åł¤":107617,"æĵħéķ¿":107618,"åĴĴ":107619,"çĽ¸æľº":107620,"ä¸Ģç«Ļ":107621,"ä¸Ģç«Ļå¼ı":107622,"æľĢç¾İ":107623,"æ°¸ä¹ħ":107624,"çļĦéĥ¨åĪĨ":107625,"åĪĨå·¥":107626,"å·¥ç¨ĭ建设":107627,"æIJŃè½½":107628,"æ°´ä¸Ń":107629,"èĮ¨":107630,"çļĦæĵįä½ľ":107631,"ç»Łæ²»":107632,"çķħéĢļ":107633,"åħļçļĦåįģ":107634,"輸":107635,"測":107636,"ç¾İè§Ĥ":107637,"ä¸įåĪ©":107638,"åıįæĢĿ":107639,"éªĦåĤ²":107640,"æłĩçļĦ":107641,"æĿĢ人":107642,"éĺ¿å§¨":107643,"é£ŁæĿIJ":107644,"åIJĥçļĦ":107645,"åIJİåĨį":107646,"çŁ£":107647,"两侧":107648,"æ¸ħæ°´":107649,"è¿ĽçIJĥ":107650,"å¼Ģå§ĭäºĨ":107651,"åIJ¬äºĨ":107652,"çĦĬæİ¥":107653,"磮":107654,"å¨Ł":107655,"为人":107656,"éĢģç»Ļ":107657,"åĨĴéĻ©":107658,"æķ·":107659,"ç»ĪæŃ¢":107660,"æīįçŁ¥éģĵ":107661,"è¿IJæ°Ķ":107662,"éĢļé£İ":107663,"æĥĬè®¶":107664,"ç§ijåѦéĻ¢":107665,"æıIJéĹ®":107666,"太åİŁ":107667,"缸åIJĮçļĦ":107668,"ä»ķ":107669,"èģĸ":107670,"æĥħæ³ģ":107671,"é¢Ĩ导人":107672,"åĩºæĿ¥äºĨ":107673,"沿线":107674,"éϽ":107675,"æĦŁè¦º":107676,"ä»įåľ¨":107677,"æ©Ļ":107678,"约为":107679,"åĸĿéħĴ":107680,"ç͍èį¯":107681,"ä¸ĭä¸Ģ":107682,"æ³ķå®ĺ":107683,"顺åºı":107684,"åģļä¸Ģ个":107685,"åĭ¢":107686,"æŃª":107687,"ç͵ç«ŀ":107688,"ä¼´éļıçĿĢ":107689,"ä¹ĭåĬĽ":107690,"ä¹ĭ人":107691,"äºij计ç®Ĺ":107692,"åĪ«äººçļĦ":107693,"ç§ijåѦåıijå±ķ":107694,"第åħ«":107695,"å¹²æī°":107696,"女ç¥ŀ":107697,"è¿Ļæł·åģļ":107698,"å¤Ħåľ¨":107699,"æ°´è´¨":107700,"éķ¿æĺ¥":107701,"å¸ĤåľºéľĢæ±Ĥ":107702,"ç»´æĿĥ":107703,"èĢ³æľµ":107704,"æĸĩåĮĸçļĦ":107705,"奶ç²ī":107706,"ä¼łè¾¾":107707,"æīĭæľºçīĪ":107708,"æĽ¾åľ¨":107709,"äºĮæľŁ":107710,"åİŁåĽłæĺ¯":107711,"æºIJ头":107712,"åıĪèĥ½":107713,"裸":107714,"æĬĢæľ¯åĪĽæĸ°":107715,"æĸĩåĮĸæĹħ游":107716,"åıij票":107717,"年级":107718,"ä½łä¸į":107719,"ä¹ĭå¿ĥ":107720,"æķ°çϾ":107721,"åIJijå¾Ģ":107722,"èĢģå®¶":107723,"åľĭéļĽ":107724,"çļĦé«ĺ度":107725,"æľĿéĺ³":107726,"æ¸ħéϤ":107727,"èĩªæľī":107728,"书ä¸Ń":107729,"游æĪıè£ħå¤ĩ":107730,"ä¸ĩå¤ļ":107731,"驾驶åijĺ":107732,"ä½łçŁ¥éģĵ":107733,"åĽ½åºĨ":107734,"é£ŁåłĤ":107735,"æİ¥åı£":107736,"æĢ»æķ°":107737,"åħ¶ä»ĸçļĦ":107738,"çĶŁåij½çļĦ":107739,"ä½łåľ¨":107740,"çļĦ缮åħī":107741,"è¿Ļæĸ¹éĿ¢":107742,"éĥ½è¯´":107743,"çĸĹæ³ķ":107744,"åĭĩ士":107745,"åľ¨åħ¨çIJĥ":107746,"ä¿ĿéĻ©åħ¬åı¸":107747,"çĿ£æŁ¥":107748,"åĸĦèī¯":107749,"表彰":107750,"è¹²":107751,"路段":107752,"æľĥåĵ¡è¦ı":107753,"æľĥåĵ¡è¦ıç¯Ħ":107754,"æĪ·åŀĭ":107755,"ä¿ĥ使":107756,"修建":107757,"é«ĺæ°´å¹³":107758,"åģļåĩºäºĨ":107759,"ä¸»åľº":107760,"è¡Įèµ°":107761,"空çϽ":107762,"æľī人说":107763,"è¿Ļ个ä¸ĸçķĮ":107764,"åIJįä¹ī":107765,"å®Įç¾İçļĦ":107766,"羡æħķ":107767,"åıĬåħ¶ä»ĸ":107768,"åı¯ç͍":107769,"æĭIJ":107770,"è¾ĥ大çļĦ":107771,"æĬĢæľ¯åĴĮ":107772,"å°¼äºļ":107773,"çĻ¾è´§":107774,"æıī":107775,"éĢīè´Ń":107776,"éĺŁåıĭ":107777,"ä¼łæĦŁ":107778,"ä¼łæĦŁåύ":107779,"åıªè¦ģä½ł":107780,"为ä»Ģä¹Īè¦ģ":107781,"ä¸ĵ注äºİ":107782,"ä½Ļé¢Ŀ":107783,"åħ¸åŀĭçļĦ":107784,"缮åīįå·²":107785,"æ¬²æľĽ":107786,"èģĶ绾":107787,"æµģä¼ł":107788,"çļĦå®¶åºŃ":107789,"åı·åı¬":107790,"çıįè´µ":107791,"ä¼Łå¤§çļĦ":107792,"éī´äºİ":107793,"è·Łä»ĸ":107794,"产çī©":107795,"ä¸įå·²":107796,"è¿Ŀæ³ķè¡Į为":107797,"头ä¸Ĭ":107798,"åĪĨè§£":107799,"åı¯ä»¥çľĭåĩº":107800,"æł¡åĮº":107801,"åŃĹä½ĵ":107802,"ä¿®çĤ¼":107803,"çĶļèĩ³æĺ¯":107804,"微信åħ¬ä¼Ĺ":107805,"åıĸ代":107806,"èIJ¥ä¸ļæĶ¶åħ¥":107807,"æ½įåĿĬ":107808,"ä½łèĥ½":107809,"社ä¼ļä¿Ŀéļľ":107810,"æ¯ĶèµĽä¸Ń":107811,"污水å¤ĦçIJĨ":107812,"夫å¦ĩ":107813,"ä¸Ģå¹ħ":107814,"沿海":107815,"åı£æĦŁ":107816,"ä½Ĩåį´":107817,"å½ĵæĹ¥":107818,"çļĦæľĢ大":107819,"æ¯ıä¸Ģä½į":107820,"没äºĭ":107821,"çī¹åĪ¥":107822,"å¼ĢåѦ":107823,"è·¯éĿ¢":107824,"å¿ĥçIJĨåѦ":107825,"æĶ¾ç½®":107826,"éĩįåºĨå¸Ĥ":107827,"ä½łèĩªå·±":107828,"æ¶Īè´¹èĢħçļĦ":107829,"ä¸Ģæ³¢":107830,"èѦæĥķ":107831,"åį§å®¤":107832,"注å°Ħ":107833,"é£İ鼨":107834,"沿çĿĢ":107835,"åijĬ訴":107836,"表çݰåĩº":107837,"åĽĽæĺ¯":107838,"åı¤åħ¸":107839,"æĽ´éĩįè¦ģçļĦ":107840,"好äºĭ":107841,"çľ¼æ³ª":107842,"æ¨ĵ":107843,"审åΤ":107844,"碰æĴŀ":107845,"车ç«Ļ":107846,"è¿Ľåħ¥äºĨ":107847,"éĽĨåIJĪ":107848,"æł¼å¤ĸ":107849,"宾é¦Ĩ":107850,"æĶ¯ä»ĺå®Ŀ":107851,"她æĺ¯":107852,"æĺ¯å¦Ĥä½ķ":107853,"人次":107854,"çļĦæĪIJåĬŁ":107855,"æĹłåĬĽ":107856,"æµ·æĭĶ":107857,"æĺ¥åŃ£":107858,"éĥ½ä¸įä¼ļ":107859,"çŃīå¤ļç§į":107860,"ä¸Ģ个å°ı":107861,"åģľè½¦åľº":107862,"è®©æĽ´å¤ļ":107863,"è¿ĻçĤ¹":107864,"æĪIJåĵģ":107865,"éĴī":107866,"éģĩè§ģ":107867,"çıŃ主任":107868,"æĦıæĦ¿":107869,"çļĦåIJĮåѦ":107870,"游è§Ī":107871,"åİĭ缩":107872,"åľ¨ä¼łå¥ĩ":107873,"å¼¹æĢ§":107874,"æĹ¥åĨħ":107875,"ç¦ı建çľģ":107876,"è§ĴèIJ½":107877,"åĪĨå¼Ģ":107878,"ä¼ļ让":107879,"å¤ĸåĽ´":107880,"çĨŁæĤīçļĦ":107881,"çĨĶ":107882,"ä¸ĩè¾Ĩ":107883,"å¤ľéĹ´":107884,"车身":107885,"ä¸ŃæľŁ":107886,"å®ĮåĸĦçļĦ":107887,"åĵģç±»":107888,"åıĭè°Ĭ":107889,"éĢīæĭĶ":107890,"éªij士":107891,"彦":107892,"çļĦçľĭæ³ķ":107893,"åĽ½çİĭ":107894,"è¾£æ¤Ĵ":107895,"åıijå¸ĥæĹ¶éĹ´":107896,"åı¤åŁİ":107897,"éļıæľº":107898,"ç«ĸ":107899,"å¼Ģè¾Ł":107900,"ä¼ĹçĶŁ":107901,"没åĬŀæ³ķ":107902,"åįĥéĩĮ":107903,"æĿ¥æºIJäºİ":107904,"çļĦæĿĥåĪ©":107905,"æ¯ĶåĪĨ":107906,"满æĦıçļĦ":107907,"ä¿®è¡Į":107908,"åĿł":107909,"大海":107910,"èݹ":107911,"åĩºèº«":107912,"è«ĩ":107913,"åħ³èĬĤ":107914,"åIJį人":107915,"éľĢè¦ģ注æĦı":107916,"æĹ©æĻ¨":107917,"å¤ĸåįĸ":107918,"åıĪè¦ģ":107919,"æ¶īæ¡Ī":107920,"çĶ³è¯·äºº":107921,"éĻĦè¿ijçļĦ":107922,"åĬłå¿«æİ¨è¿Ľ":107923,"æĸ°å¹´":107924,"大è¡Ĺ":107925,"ä¸Ģé»ŀ":107926,"èĭıå®ģ":107927,"æĤĦæĤĦ":107928,"èĦ¾æ°Ķ":107929,"å¸ĮèħĬ":107930,"éļıåį³":107931,"æķ¢äºİ":107932,"å®ŀè·µä¸Ń":107933,"æĺ¯æ²¡æľī":107934,"æľīè¶£çļĦ":107935,"æĿ¥èĩªäºİ":107936,"è£ģåΤ":107937,"女åŃ©åŃIJ":107938,"èĩ³åħ³":107939,"èĩ³åħ³éĩįè¦ģ":107940,"æĻºåĬĽ":107941,"èµ°åĩºåİ»":107942,"çŁŃæĿ¿":107943,"å¤§åĽ½":107944,"çļĦ认è¯Ĩ":107945,"å¹´å¤ľ":107946,"åĨįåΰ":107947,"åIJĮæł·çļĦ":107948,"å¯Ĩå°ģ":107949,"å¤ĸ交éĥ¨":107950,"çĶŁæķĪ":107951,"æĤ¨åı¯ä»¥":107952,"ä½łåĢij":107953,"è¿ĩå¹´":107954,"å¼ĵ":107955,"è¡ĮæĿİ":107956,"æ¯Ķèµ·":107957,"身é«ĺ":107958,"è¿Ļ个人":107959,"ä¸Ńå¤ĸ":107960,"éģĵæŃī":107961,"çĽ¯çĿĢ":107962,"亲åŃIJ":107963,"éŸ":107964,"çϽäºij":107965,"èĦĸåŃIJ":107966,"ä¸ĢåĪĩéĥ½":107967,"æ·ij":107968,"è°ľ":107969,"åģ¶çĦ¶":107970,"éĿłè°±":107971,"é«ĺ管":107972,"ä¸ĭåıij":107973,"æĶ¾åΰ":107974,"ç±»åĪ«":107975,"ä¸ĭåĪĹ":107976,"æ··ä¹±":107977,"åIJĪæ³ķæĿĥçĽĬ":107978,"çݯçIJĥ":107979,"æľīæķĪåľ°":107980,"åķĨæĪ·":107981,"æ¹ĸ人":107982,"海岸":107983,"æĬķ产":107984,"两个æľĪ":107985,"éĥ½éĿŀ常":107986,"å¢ŀ强äºĨ":107987,"æĿ¥åΰäºĨ":107988,"åī©ä½Ļ":107989,"æĤ¨çļĦåŃ©åŃIJ":107990,"æµģæ°´":107991,"æŃ£ä¹ī":107992,"天çĮ«":107993,"åģļè¿ĩ":107994,"ä½ķæĹ¶":107995,"æĪijåİ»":107996,"çľģ份":107997,"å¥ĸéĩij":107998,"该å¦Ĥä½ķ":107999,"ä¸ĭçıŃ":108000,"åģ¶åĥı":108001,"æijĨæĶ¾":108002,"æĸ°æ¨¡å¼ı":108003,"æĬķè³ĩ":108004,"è·¯åı£":108005,"åĨľæ°ijå·¥":108006,"大åѸ":108007,"ä»¶äºĭ":108008,"æł¹æľ¬ä¸į":108009,"æµĵ度":108010,"æµĵåİļ":108011,"è½®èĥİ":108012,"æĪ¿ä¼ģ":108013,"éĿŀ常好":108014,"ä»İä¸Ń":108015,"äººæł¼":108016,"ç¿ģ":108017,"æĹ¶éĹ´åĴĮ":108018,"è¿Ļä¸įæĺ¯":108019,"åΏåķĨ":108020,"æĥĬ人":108021,"åύå®ĺ":108022,"åĩĨåĪĻ":108023,"æĥħæĻ¯":108024,"æĽ´é«ĺçļĦ":108025,"åѦ家":108026,"泡沫":108027,"åľ°æĸ¹æĶ¿åºľ":108028,"å°±çŁ¥éģĵ":108029,"åij¼åIJģ":108030,"ç»ıè´¸":108031,"èĬ±éĴ±":108032,"æľīä¸Ģ次":108033,"æĦŁæħ¨":108034,"ä¸Ģåįĥ":108035,"å¤ľæĻļ":108036,"詹å§Ĩ":108037,"詹å§Ĩæĸ¯":108038,"è¦ģéĹ»":108039,"ç»Ĵ":108040,"æºIJäºİ":108041,"çļĦè´¨éĩı":108042,"注æĦıäºĭ项":108043,"æħ¢æĢ§":108044,"稳å®ļçļĦ":108045,"建设åĴĮ":108046,"æĻ¯è±¡":108047,"éĩıåĮĸ":108048,"çļĦ話":108049,"è¯Ħ级":108050,"æºľ":108051,"红åĮħ":108052,"éĢļéģİ":108053,"社ä¼ļ责任":108054,"æĸ°äº§åĵģ":108055,"åĨ·éĿĻ":108056,"çľĭä¸įåΰ":108057,"èģĶéĤ¦":108058,"éŃĦ":108059,"çļĦåīįæıIJ":108060,"çļĦåīįæıIJä¸ĭ":108061,"è¾ĥ好":108062,"çļĦæĦŁæĥħ":108063,"客æĪ·æıIJä¾Ľ":108064,"çĭ¬èĩª":108065,"å¢ŀæĶ¶":108066,"æĸĩçĮ®":108067,"æĭ¼åij½":108068,"管çIJĨåĴĮ":108069,"æµģåĬ¨æĢ§":108070,"åħ¨å®¶":108071,"ä¸Ĭæĸ¹":108072,"æİ¨åĩºçļĦ":108073,"ä¸īåĽ½":108074,"ä¸Ģ个æĺ¯":108075,"æĸ°ä¸Ģè½®":108076,"æĸĩåĮĸéģĹ产":108077,"殺":108078,"大湾åĮº":108079,"éĥ½éľĢè¦ģ":108080,"çļĦå®ŀéĻħ":108081,"ç·Ĭ":108082,"大å¥ĸ":108083,"åħīèĬĴ":108084,"便äºİ":108085,"çļĦ表æĥħ":108086,"æ¼Ķç»İ":108087,"红åĨĽ":108088,"å½ĵæĪij":108089,"æ²»æĦĪ":108090,"é¢Ŀ度":108091,"éĿľ":108092,"ä»»ä½ķ人":108093,"è¡Ĺ头":108094,"çĸ¯":108095,"çĸ¯æĭī":108096,"åĮ»çĸĹæľºæŀĦ":108097,"ç»ĻåŃ©åŃIJ":108098,"è§Ħ磩":108099,"è£ľ":108100,"çļĦ身影":108101,"ä¸ĵæłı":108102,"æĿ¥ä¸´":108103,"童年":108104,"å¤įèĭı":108105,"è¨Ĥ":108106,"åŀĭåı·":108107,"åĽ¾æ¡Ī":108108,"ç®ĢåİĨ":108109,"æĭ±":108110,"èį·åħ°":108111,"ä»»æĦı":108112,"æī¿æİ¥":108113,"è¿Ļæīį":108114,"客车":108115,"æľĿçĿĢ":108116,"éłħ缮":108117,"åı°é£İ":108118,"çļĦæĪ¿åŃIJ":108119,"éªı":108120,"æĿ±è¥¿":108121,"éģĹä¼ł":108122,"è¶Ĭå¤ļ":108123,"äºĨä»ĸçļĦ":108124,"ä¸Ĭåij¨":108125,"管çIJĨåĪ¶åº¦":108126,"失ä¸ļ":108127,"çĶ·åıĭ":108128,"æİ¥ç§į":108129,"å¨ģåIJį":108130,"çĴ°å¢ĥ":108131,"åıijçĶŁåľ¨":108132,"ä¸ªåĽ½å®¶":108133,"åĪĽæĸ°åıijå±ķ":108134,"æĶ¹åıĺäºĨ":108135,"åģ¥åº·çļĦ":108136,"å̼å¾Ĺä¸Ģ":108137,"å̼å¾Ĺä¸ĢæıIJ":108138,"åĽ¢ä¼Ļ":108139,"åģĩ设":108140,"åı°ä¸Ĭ":108141,"è§ĦèĮĥåĮĸ":108142,"éĻªåIJĮ":108143,"座æ¤ħ":108144,"åı¯æĢľ":108145,"åħĭæĢĿ主ä¹ī":108146,"æ³ķå¾ĭ责任":108147,"ä¸Ģé¡¿":108148,"æĬ¬å¤´":108149,"为éĩįçĤ¹":108150,"è¿ľæ´ĭ":108151,"éĢıè¿ĩ":108152,"åħ¨çIJĥåĮĸ":108153,"è¶£åij³":108154,"票æĪ¿":108155,"æ¯ı人":108156,"åIJĦç§įåIJĦæł·":108157,"äºĨåĩºæĿ¥":108158,"ç»Ŀ对æĺ¯":108159,"ä¸ĭå±ŀ":108160,"ä¸ĢåıĮ":108161,"è¿ĻåĿĹ":108162,"æĬĹçĸ«":108163,"è¦ģçĤ¹":108164,"å½¢æĪIJçļĦ":108165,"æĪijçľĭ":108166,"ä¸ĩéĩĮ":108167,"èĢĥçłĶ":108168,"为åħ¶":108169,"æ°ij宿":108170,"å¤ļä½į":108171,"大èĩ´":108172,"ä»ĺè´¹":108173,"åħ¥æīĭ":108174,"å±ħå®¶":108175,"æīĢåľ¨åľ°":108176,"人身":108177,"è¿ĩå¾Ĺ":108178,"è¯ķè¯ķ":108179,"访è°Ī":108180,"åĬłéĩį":108181,"å°±ä¸įä¼ļ":108182,"çĶŁäº§ä¼ģä¸ļ":108183,"åĽŀåĽ½":108184,"åºķ线":108185,"èµ¶åΰ":108186,"æĶ¯éĺŁ":108187,"æĪij们éĥ½":108188,"éĤ®æĶ¿":108189,"缴èĩ³":108190,"éĴ¢çIJ´":108191,"åħľ":108192,"çłĶ讨ä¼ļ":108193,"æľĪ亮":108194,"åĿļæĮģ以":108195,"åħ¬å®īéĥ¨":108196,"éĴ¢ç®¡":108197,"å°ıçϽ":108198,"ç½®ä¸ļ":108199,"èģĭ":108200,"书åĨĻ":108201,"æĿı":108202,"éħįæĸ¹":108203,"èĢĮåıĪ":108204,"çijŀ士":108205,"çķĮçļĦ":108206,"èĢģ大":108207,"æĪIJçĨŁçļĦ":108208,"å¹²ä»Ģä¹Ī":108209,"ä¸ĵ项æĸĹäºī":108210,"çŃīå¤ļ个":108211,"èĦ±ç¦»":108212,"ä¸ī个æľĪ":108213,"çłĶç©¶åijĺ":108214,"æĹĭ转":108215,"æŀģèĩ´":108216,"åħįè´£":108217,"åħį责声æĺİ":108218,"å¾Īå¤ļçݩ家":108219,"车ä¸Ĭ":108220,"交äºĴ":108221,"å·²æĺ¯":108222,"ä¸Ģå°ı":108223,"çļĦéĩįçĤ¹":108224,"èĬ±äºĨ":108225,"ä¸įæĺİ":108226,"æľīåħ³è§Ħå®ļ":108227,"çĬ¹å¦Ĥ":108228,"羸":108229,"寡":108230,"çļĦè¡£æľį":108231,"åĮħ裹":108232,"身åŃIJ":108233,"å¸ĪèĮĥ大åѦ":108234,"äºĭåħĪ":108235,"线æĿ¡":108236,"æ³ķåζ":108237,"åħ»æĬ¤":108238,"稳å®ļæĢ§":108239,"éĤµ":108240,"åŀĦæĸŃ":108241,"é¡į":108242,"èĢĥåı¤":108243,"æĿłæĿĨ":108244,"èĭıèģĶ":108245,"æ°´ç͵":108246,"åħ·ä½ĵçļĦ":108247,"æ¿Ģæ´»":108248,"æĪijæł¡":108249,"åĪļå¼Ģå§ĭ":108250,"åĩ¸æĺ¾":108251,"禾":108252,"åħ¼èģĮ":108253,"éĢıéģİ":108254,"åľ¨æ¸¸æĪıä¸Ń":108255,"社ä¼ļåıijå±ķ":108256,"好çİ©":108257,"å¹»æĥ³":108258,"ä¸į代表":108259,"注æĦıåĬĽ":108260,"æ£į":108261,"ç͍æīĭ":108262,"ç¾İ人":108263,"许å¤ļ人":108264,"å¾Īæĺ¯":108265,"çļĦçłĶåıij":108266,"æīĵåĩº":108267,"åIJĪä¼Ļ人":108268,"ä¸Ģå¤ľ":108269,"ç¼ĵç¼ĵ":108270,"ä¿®æŃ£":108271,"æĦŁçŁ¥":108272,"ç»Ī身":108273,"æ¿Ģç´ł":108274,"çݯå¢ĥä¸ĭ":108275,"次ä¼ļè®®":108276,"ç»ıæµİå¢ŀéķ¿":108277,"æīĽ":108278,"åıijéħµ":108279,"åĪĨæŀIJå¸Ī":108280,"åľ¨æľªæĿ¥":108281,"主è¦ģæľī":108282,"ä¸ĢåŃ£åº¦":108283,"çļĦ说æ³ķ":108284,"ä»İæĿ¥æ²¡æľī":108285,"货车":108286,"缩å°ı":108287,"太è¿ĩ":108288,"æķĪåĬĽ":108289,"ä¸įä¸ĭ":108290,"æĬķ稿":108291,"èį¯ä¸ļ":108292,"ç»Ħéķ¿":108293,"ç«ĻçĤ¹":108294,"å¾Īåĸľæ¬¢":108295,"éIJµ":108296,"åĬ¿å¤´":108297,"æ¼ıæ´ŀ":108298,"æĦ¤æĢĴ":108299,"åħħå®ŀ":108300,"åĪĽä¸ļæĿ¿":108301,"çĪª":108302,"æľªå¿ħ":108303,"åºķéĥ¨":108304,"å¾ĹåĪĨ":108305,"人æ°ijåĮ»éĻ¢":108306,"äºĮæīĭæĪ¿":108307,"å·²ç»ı被":108308,"大楼":108309,"æĸ°æĪ¿":108310,"辦æ³ķ":108311,"ç͍åĬĽ":108312,"æĭĵ宽":108313,"åĨħåľ¨":108314,"æĴŃåĩº":108315,"饰æ¼Ķ":108316,"ä¹Łè®©":108317,"ä½ľçĤº":108318,"çī©ä¸ļ管çIJĨ":108319,"åį´ä¸į":108320,"为ä¸ŃåĽ½":108321,"å±ĢåĬ¿":108322,"ä¸įèĤ¯":108323,"æľĢæĸ°çļĦ":108324,"åı¯ä»¥éĢīæĭ©":108325,"æĺ¾çݰ":108326,"å°±ç®Ĺæĺ¯":108327,"åľ¨æł¡":108328,"é¾Ł":108329,"两æĿ¡":108330,"çļĦå®ŀåĬĽ":108331,"è¶Ĭ好":108332,"å¥¹åľ¨":108333,"å¿łè¯ļ":108334,"ä¹ŁéľĢè¦ģ":108335,"游æĪıæĵįä½ľ":108336,"è¶ħåĩº":108337,"å¦Ĥæŀľä¸į":108338,"æīĢåľ¨çļĦ":108339,"ä½łè¿ĺ":108340,"以åĨħ":108341,"æľīä¸Ģå®ļ":108342,"åı¯è¾¾":108343,"è·ijåΰ":108344,"åīĽ":108345,"建ç«ĭåģ¥åħ¨":108346,"æķ´è½¦":108347,"åīįæĸ¹":108348,"éĹ´æİ¥":108349,"çѹå¤ĩ":108350,"çĸ²åĬ³":108351,"离å¼ĢäºĨ":108352,"æ±Ŀ":108353,"éĿ¢éĥ¨":108354,"ä¹ĭåīįçļĦ":108355,"åıĺ为":108356,"å¦Ĥæŀľè¯´":108357,"对ä»ĺ":108358,"åĿĩåı¯":108359,"被åijĬ人":108360,"ç²¾ç¾İ":108361,"èģļä¼ļ":108362,"çĿ̥̿":108363,"è°·æŃĮ":108364,"ä¸Ģåı·":108365,"红åĪ©":108366,"ä¼łå¥ĩ游æĪı":108367,"å»ĸ":108368,"è´ŀ":108369,"ä¹°åΰ":108370,"éŃļ":108371,"ä½ĵè´¨":108372,"å°ijäºĨ":108373,"æ³īå·ŀ":108374,"åIJŁ":108375,"ç»Ŀä¸į":108376,"é»ijæģ¶":108377,"é»ijæģ¶åĬ¿åĬĽ":108378,"ä¸Ĭæĺł":108379,"çļĦè¯Ŀé¢ĺ":108380,"ä¸ĩ人次":108381,"ä¸ĸéĹ´":108382,"ç͍工":108383,"贯穿":108384,"å®ĿçŁ³":108385,"ä½łå¥½":108386,"åĪĩåī²":108387,"å¼ºåĽ½":108388,"åĽŀèIJ½":108389,"æ°´æĻ¶":108390,"模仿":108391,"洪水":108392,"éĢĻ麼":108393,"åįģä¸īäºĶ":108394,"ä½ij":108395,"éĻĦä»¶":108396,"çļĦå¢ŀéķ¿":108397,"éĻĦå±ŀ":108398,"çݰ已":108399,"å¸®ä½ł":108400,"éĩijçīĮ":108401,"é«ĺåİŁ":108402,"åľ¨å®¶éĩĮ":108403,"éĺ²èħIJ":108404,"ç¡®å®ŀæĺ¯":108405,"宣讲":108406,"天æīį":108407,"ç»ıèIJ¥ç®¡çIJĨ":108408,"éĶħçĤī":108409,"åIJĪä¸Ģ":108410,"è§Ĥèµı":108411,"éķ¿è¾¾":108412,"主ä¹īæĢĿæĥ³":108413,"éĤ£éº¼":108414,"é£İäºij":108415,"为主çļĦ":108416,"æļijåģĩ":108417,"æĮģä¹ħ":108418,"å¼Ĥåľ°":108419,"å¼ĢéŨ":108420,"模æĿ¿":108421,"æī¹æ¬¡":108422,"ä¸į便":108423,"天çĶŁ":108424,"åĩłä¸ªæľĪ":108425,"ä¸ĵç§ij":108426,"åı¦æľī":108427,"åħ¬å¸ĥçļĦ":108428,"æĩ·":108429,"åľºåIJĪ":108430,"çļĦå¿ĥæĢģ":108431,"è¿ĺ好":108432,"å®ŀæĪĺ":108433,"èĢģå¸ĪçļĦ":108434,"åħ©åĢĭ":108435,"åı¯åľ¨":108436,"éĤ£ä½į":108437,"å¥łå®ļäºĨ":108438,"ä¿ĥéĶĢ":108439,"æı´åĬ©":108440,"ä¸ĩçī©":108441,"æĥħæĬ¥":108442,"é¦ĸåħĪè¦ģ":108443,"æĸĩåĮĸåĴĮ":108444,"éĥ½å·²ç»ı":108445,"ä¸Ĭä¸ĸ纪":108446,"åĨľåľº":108447,"大æī¹":108448,"æĺİçϽäºĨ":108449,"çļĦæĪIJéķ¿":108450,"çļĦæ¯ĶèµĽ":108451,"失误":108452,"åģļæĪIJ":108453,"ä»Ĭ天å°ıç¼ĸ":108454,"é¢Ĩè¢ĸ":108455,"æıIJåįĩäºĨ":108456,"å¾IJå·ŀ":108457,"ä»įæľī":108458,"è¿ĩ滤":108459,"å¹½é»ĺ":108460,"çĥŃéĩı":108461,"ä¸Ģé¦ĸ":108462,"æ¼Ĥ亮çļĦ":108463,"åĩłç§į":108464,"åĢ¡è®®":108465,"å°±åı¯ä»¥äºĨ":108466,"æİĴåĪĹ":108467,"éĩįéĩį":108468,"ä¼ģä¸ļåĴĮ":108469,"ä¸ĵå±ŀ":108470,"çħİ":108471,"亲æĪļ":108472,"çϾåĪĨä¹ĭ":108473,"稿件":108474,"è¿ĺå¾Ĺ":108475,"人åĵ¡":108476,"äºī夺":108477,"æĽ´å®¹æĺĵ":108478,"大èĩªçĦ¶":108479,"鼻èħ¦":108480,"太空":108481,"åľ°å¤Ħ":108482,"夢":108483,"ä»ĸ对":108484,"å¿ħå°Ĩ":108485,"ä¸įå½ĵ":108486,"严谨":108487,"åĩºåľº":108488,"å·²ç»ıæľī":108489,"é¢ĨåĨĽ":108490,"é«ĺæ¡£":108491,"ä¸ĢæīĢ":108492,"æłĹ":108493,"让åѦçĶŁ":108494,"æĽ¹æĵį":108495,"æŁIJä¸Ģ":108496,"伸åĩº":108497,"èĬ±åįī":108498,"æ¸ħéĨĴ":108499,"èģĶç³»æĸ¹å¼ı":108500,"åĪĨå±Ģ":108501,"èħ³":108502,"æ©¡èĥ¶":108503,"éķ¿å¾Ĺ":108504,"ç»¿åľ°":108505,"è¢į":108506,"çļĦèīºæľ¯":108507,"女æľĭåıĭ":108508,"ä¸Ńè¶ħ":108509,"离åŃIJ":108510,"å¤ļæł·åĮĸ":108511,"éĺ³åı°":108512,"ä½İ碳":108513,"ä¸Ģç±»":108514,"çŃīæĸ¹éĿ¢çļĦ":108515,"å¾Ĺ好":108516,"模åħ·":108517,"ä¸ĩ亿":108518,"çķĻæĦı":108519,"临æ²Ĥ":108520,"å°ijéĩı":108521,"çľĭåIJij":108522,"ç»ıèIJ¥èĢħ":108523,"çķĻä¸ĭäºĨ":108524,"åĿıäºĨ":108525,"åijĬåĪ«":108526,"羣çIJĨ":108527,"ç¼´è´¹":108528,"æĬĬä½ł":108529,"çļĦä»»åĬ¡":108530,"æĪij对":108531,"ä¹°åħ¥":108532,"çĻ»ä¸Ĭ":108533,"æľī两个":108534,"ä¸Ģ头":108535,"æĵįæİ§":108536,"åħ¨è¦ĨçĽĸ":108537,"çĿĢæīĭ":108538,"å¢ĻéĿ¢":108539,"å¤ļæĸ¹":108540,"åı¯çαçļĦ":108541,"ä¹Łåı¯èĥ½":108542,"æľĢæľī":108543,"è¿ĻäºĽéĥ½æĺ¯":108544,"æĥ¡":108545,"å®®":108546,"å¾Īå°ı":108547,"éĹ®é¢ĺæĺ¯":108548,"åĿĩæľī":108549,"å¾ģéĽĨ":108550,"说åĩº":108551,"æľīæĦı":108552,"é¢Ĥ":108553,"æī¬å·ŀ":108554,"åķĨä¸ļ模å¼ı":108555,"çĶŁèĤĸ":108556,"æįIJ款":108557,"å²Ĥ":108558,"ç¾İæĻ¯":108559,"è¿ĺ羣":108560,"æĭ¥æĬ±":108561,"身ä½ĵåģ¥åº·":108562,"æ·±å¤Ħ":108563,"çľ¼ç¥ŀ":108564,"çļĦ形象":108565,"ä¼ĺè¶Ĭ":108566,"å½ĵæĪIJ":108567,"åĮºåĪĨ":108568,"åİ»éϤ":108569,"注å®ļ":108570,"å§IJ妹":108571,"åĮºåĨħ":108572,"é©ļ":108573,"æļĹ示":108574,"æĺİ亮":108575,"æħ°éĹ®":108576,"å¸Ĥåľºä»½é¢Ŀ":108577,"çĮªèĤī":108578,"çļĦèµĦéĩij":108579,"åİĨç»ı":108580,"å§ĭç»ĪåĿļæĮģ":108581,"çĶŁæľº":108582,"ä¸į顾":108583,"éĩijåĪļ":108584,"大声":108585,"éĻķ西çľģ":108586,"é²į":108587,"åĨľä¸ļåĨľæĿij":108588,"æľī害":108589,"éŨè¯Ĭ":108590,"æ¯ıä¸Ģ次":108591,"çļĦåĽłç´ł":108592,"é¢Ŀå¤ĸ":108593,"åݿ级":108594,"çļĩåIJİ":108595,"åĽ½ä¼ģ":108596,"é¦ĸéĢī":108597,"ç¼ĸåĨĻ":108598,"æĭ¿èµ·":108599,"åģ·åģ·":108600,"ä¸İä¸ŃåĽ½":108601,"åįĸå®¶":108602,"ç»Ļä»ĸ们":108603,"ç¥ŀè¯Ŀ":108604,"åŃ¸æł¡":108605,"æĪijä¸Ģ缴":108606,"çŁ¥éģĵäºĨ":108607,"åįĴ":108608,"åĴĮåľ°åĮº":108609,"ä»Ģä¹Īéĥ½":108610,"çͻ家":108611,"æľ¬çĿĢ":108612,"ä½ĻåIJį":108613,"审çIJĨ":108614,"ä¸ĢåIJij":108615,"åıijå±ķè¶ĭåĬ¿":108616,"åĮºéĹ´":108617,"注åĨĮèµĦæľ¬":108618,"çIJ¦":108619,"ä¸įåı¯ä»¥":108620,"çļĦåĦ¿åŃIJ":108621,"å̼çıŃ":108622,"ä¸¥æł¼çļĦ":108623,"å®ŀä½ĵç»ıæµİ":108624,"æľīæĿĥ":108625,"æĪijåıĪ":108626,"éĵ¶æ²³":108627,"ç«ĭ马":108628,"æĿĢäºĨ":108629,"åĮħ容":108630,"管家":108631,"身é«Ķ":108632,"éĵħ":108633,"å°ıåŃIJ":108634,"管çIJĨç³»ç»Ł":108635,"æľīçļĦ人":108636,"é£İç͵":108637,"æĻºèĥ½åζéĢł":108638,"精确":108639,"æĭĽåķĨå¼ķ":108640,"æĭĽåķĨå¼ķèµĦ":108641,"äºĮæīĭ车":108642,"åİ¿å§Ķ":108643,"èīºäºº":108644,"å¥ķ":108645,"è¿İæĿ¥äºĨ":108646,"ç»ĵæĿŁäºĨ":108647,"çļĦä¼łç»Ł":108648,"æĭ¼æIJı":108649,"奥迪":108650,"çĸijæĥij":108651,"ä¹ĭæĹ¥èµ·":108652,"æłĩå¿ĹçĿĢ":108653,"åľ°åįĢ":108654,"è¯łéĩĬ":108655,"åĪ°æľŁ":108656,"åħ¨éĥ½":108657,"çŁŃæļĤ":108658,"æĺ¯æĪijåĽ½":108659,"æĪijå·²ç»ı":108660,"æ»´æ»´":108661,"天èµĭ":108662,"对她":108663,"åį«çĶŁéĹ´":108664,"çĶŁäº§åŁºåľ°":108665,"æĹ¥è®°":108666,"çļĦæķĻåѦ":108667,"åĵĩ":108668,"æ°ijäºĭ":108669,"è¿ĺåİŁ":108670,"æīĭä¸ŃçļĦ":108671,"çļĦèī¯å¥½":108672,"æ·«":108673,"ä¸Ńåħ±ä¸Ń央":108674,"åĪĥ":108675,"åĵĦ":108676,"åľ¨ä»ĸçļĦ":108677,"å°Īæ¥Ń":108678,"åľºéĿ¢":108679,"éĤ»å±ħ":108680,"çĹĴ":108681,"å¦Ħ":108682,"å¤ĸç§ij":108683,"ä¸įéĢĤ":108684,"举åĬŀçļĦ":108685,"éĤ¹":108686,"åħļçļĦ建设":108687,"çĻ¼è¡¨":108688,"è·¨çķĮ":108689,"æ²īæ·Ģ":108690,"大çīĩ":108691,"è¶Ĭé«ĺ":108692,"å°Ĩæĺ¯":108693,"è§īéĨĴ":108694,"åĤ¨åŃĺ":108695,"å¢ŀ大":108696,"ä¸į让":108697,"æķ´å½¢":108698,"å¹³åı°ä¸Ĭ":108699,"åĩłä½į":108700,"è¯īæ±Ĥ":108701,"好ä¸į好":108702,"åľį":108703,"æĸĩæľ¬":108704,"é̲åħ¥":108705,"ç´į":108706,"æł¹æĵļ":108707,"èįīæ¡Ī":108708,"åħŃ个":108709,"åĭ¿":108710,"åζæĪIJ":108711,"饮水":108712,"æ°¸æģĴ":108713,"èĩªæĿĢ":108714,"åı¸é©¬":108715,"éļ¾çĤ¹":108716,"为æĪij们":108717,"å¼§":108718,"åī©ä¸ĭçļĦ":108719,"åĩĨå¤ĩ好":108720,"çļĦæľĢä½³":108721,"èģĶåIJĪä¼ļ":108722,"æĤ£èĢħçļĦ":108723,"æĪijä¸įçŁ¥éģĵ":108724,"ä¸ĭä¸Ģ个":108725,"åıijå±ķæĸ¹åIJij":108726,"笨":108727,"æīĢ以æĪij们":108728,"åĨĻäºĨ":108729,"éĢłæĪIJäºĨ":108730,"æ²Ļæ¼ł":108731,"çŃĽéĢī":108732,"çģ¾åĮº":108733,"ä¸Ĭçľĭ":108734,"éħ¶":108735,"æ»ļåĬ¨":108736,"éļ¾åħį":108737,"åIJīåĪ©":108738,"ä¸Ģä¸Ģ":108739,"ç²¾å¯Ĩ":108740,"伸æīĭ":108741,"礼仪":108742,"åħ¨æĺ¯":108743,"è¶Ĭ大":108744,"ä¸Ńæłĩ":108745,"åıĸåĨ³":108746,"åıĸåĨ³äºİ":108747,"éĢĶä¸Ń":108748,"讨åİĮ":108749,"æīĭåĨĮ":108750,"第ä¹Ŀ":108751,"åŃĶåŃIJ":108752,"çĦ¶å¾Į":108753,"ä¸Ģåħ±":108754,"æµ·æĬ¥":108755,"款å¼ı":108756,"æķ´å¤©":108757,"è¾¹çķĮ":108758,"路边":108759,"æĻĭ级":108760,"åIJIJæ§½":108761,"çļĦåħ³æ³¨":108762,"æĪij没æľī":108763,"å°±æĺ¯åľ¨":108764,"缮çļĦæĺ¯":108765,"åį³ä½¿æĺ¯":108766,"é¡¶å°ĸ":108767,"å·²ç»ıåľ¨":108768,"å®īåħ¨éļIJæĤ£":108769,"æłĩæĿĨ":108770,"åįĹéĢļ":108771,"ä¼ļ对":108772,"座ä½į":108773,"èµ¢å¾ĹäºĨ":108774,"åİŁæĿ¥çļĦ":108775,"身为":108776,"书åºĹ":108777,"è¢Ńåĩ»":108778,"ä»ĬæĻļ":108779,"以èī²":108780,"以èī²åĪĹ":108781,"æĬĸéŁ³":108782,"åį´æ²¡æľī":108783,"丧失":108784,"çļĦå±ĢéĿ¢":108785,"åįģåĽĽäºĶ":108786,"çŃī缸åħ³":108787,"æ±ĩæĢ»":108788,"å¤ĸ表":108789,"为æ°ij":108790,"éľĩæĥĬ":108791,"å¥Ĺè·¯":108792,"çĬ¯ç½ªå«Įçĸij":108793,"å°Ĩ以":108794,"çİĩé¢Ĩ":108795,"éħĴåIJ§":108796,"è¡Įä¸ļåıijå±ķ":108797,"å¹´èĩ³":108798,"åύæĿIJ":108799,"åĴĮæĬĢæľ¯":108800,"æľĢå°ı":108801,"è¿Ļä¸ĢåĪĩ":108802,"èģĮç§°":108803,"å½ĵä½ľ":108804,"æİĢèµ·":108805,"åĴĭ":108806,"ä¸Ńéĥ¨":108807,"æīĭèĩĤ":108808,"ç½¢äºĨ":108809,"媳å¦ĩ":108810,"æ´½è°Ī":108811,"æĹ¶ä»£ä¸ŃåĽ½":108812,"人çĶŁçļĦ":108813,"æŀģéĻIJ":108814,"ç¦Ħ":108815,"åĮºæĶ¿åºľ":108816,"æľ¬éĴ±":108817,"礼åĵģ":108818,"çļĦéĤ£ä¸ª":108819,"ä¾¦æŁ¥":108820,"太å¤ļçļĦ":108821,"å®ŀæĸ½æĸ¹æ¡Ī":108822,"é«ĺæłĩåĩĨ":108823,"æĮĩæĮ¥éĥ¨":108824,"å̾æĸľ":108825,"çī¹èī²ç¤¾ä¼ļ":108826,"çµIJæŀľ":108827,"éĴ»çٳ":108828,"ç§»æ¤į":108829,"çī¹ç§į":108830,"èĩªæĦ¿":108831,"æĭľçĻ»":108832,"åįķ身":108833,"åį´åıĪ":108834,"åĪ¥äºº":108835,"åIJĪè§Ħ":108836,"æľºç͵":108837,"çĦı":108838,"å½ĵåīįä½įç½®":108839,"ä¹°å®¶":108840,"åIJĪ约":108841,"èĤ©èĨĢ":108842,"为åĩĨ":108843,"å®¶è£ħ":108844,"çļĦçĥŃæĥħ":108845,"éĿŀéģĹ":108846,"çļĦéŃħåĬĽ":108847,"åİŁåijĬ":108848,"社ä¼ļåIJĦçķĮ":108849,"ä¹°çļĦ":108850,"å¤ļåIJĥ":108851,"éĽķå¡ij":108852,"èµ·ä¹ī":108853,"åĬłåī§":108854,"éĤ£ä¸ĢåĪ»":108855,"å°Ĩè¿Ľä¸ĢæŃ¥":108856,"æ¡ĤæŀĹ":108857,"æĽ´å¼º":108858,"对ä¼ģä¸ļ":108859,"æĹłæĦı":108860,"ä¹łè¿ijå¹³æĸ°":108861,"æµģ失":108862,"微软":108863,"çĽ¸å¯¹äºİ":108864,"座è°Īä¼ļ":108865,"主èIJ¥ä¸ļ":108866,"主èIJ¥ä¸ļåĬ¡":108867,"ç§ģåĭŁ":108868,"å±ķ示äºĨ":108869,"常æĢģåĮĸ":108870,"è²´":108871,"符åı·":108872,"å¹´è½»çļĦ":108873,"å°±éľĢè¦ģ":108874,"ä¹ŁæĽ¾":108875,"çļĦæĥħ绪":108876,"è¾¾æłĩ":108877,"èĩ¨":108878,"ä½įå±ħ":108879,"ä»ħ为":108880,"é¦ĸå®¶":108881,"éĺ´éĺ³":108882,"ä¸įåĨįæĺ¯":108883,"åĽłä¸ºå®ĥ":108884,"ä¼ģä¸ļåľ¨":108885,"çĺ¾":108886,"åIJ¬è§ģ":108887,"åİŁæľī":108888,"åζè£ģ":108889,"å¯Ĥå¯ŀ":108890,"éĢļè¿ĩ对":108891,"æ»ijéĽª":108892,"è¿Ļå¼ł":108893,"çļĦçIJĨè§£":108894,"æĸ°ä¸ŃåĽ½":108895,"è¿ĻåĦ¿":108896,"ä½İä»·":108897,"æĥ³è¿ĩ":108898,"çļĦä¿¡å¿ĥ":108899,"建çŃijçī©":108900,"çļĦé¢ľèī²":108901,"ä¸įåºĶ该":108902,"æĹłçĸijæĺ¯":108903,"å¼ķèµ·äºĨ":108904,"åħ¨åijĺ":108905,"æĿ°åĩº":108906,"è¿Ļæĺ¯æĪij":108907,"誰":108908,"èĺĩ":108909,"éĺµåľ°":108910,"åħħå̼":108911,"çŁ¿ä¸ļ":108912,"çĿĢä»ĸ":108913,"信访":108914,"ä¸ĩè¾¾":108915,"æij©æĵ¦":108916,"å¼Ģ端":108917,"èı²å¾ĭ":108918,"èı²å¾ĭ宾":108919,"车åŃIJ":108920,"æľ¬èº«çļĦ":108921,"çģ«è½¦ç«Ļ":108922,"常å·ŀ":108923,"为代表":108924,"为代表çļĦ":108925,"广ç͵":108926,"亲人":108927,"åı³æīĭ":108928,"éĽĨè£ħ":108929,"éĽĨè£ħç®±":108930,"çļĦåį°è±¡":108931,"æ©Łæľĥ":108932,"åĮĨåĮĨ":108933,"åħīç͵":108934,"大æĸ¹":108935,"è¿ĺæľª":108936,"åΩ好":108937,"ç»Ŀ大å¤ļæķ°":108938,"åľ¨è¿Ļç§į":108939,"ä¸Ģç»Ħ":108940,"æĸ°èĤ¡":108941,"转åıij":108942,"æ³ķåºŃ":108943,"æĹłæīĢ":108944,"éģĵè·¯ä¸Ĭ":108945,"çŁ¿å±±":108946,"èijī":108947,"æĶ¶åĽŀ":108948,"ç§°ä¹ĭ":108949,"ç§°ä¹ĭ为":108950,"æıŃéľ²":108951,"åı£å²¸":108952,"åIJ¼":108953,"å¿ĥæĥ³":108954,"çļĦ梦æĥ³":108955,"éĽ¯":108956,"ä¹ĭåĪĿ":108957,"å¥ĸ项":108958,"订éĺħ":108959,"èĵĿ天":108960,"åĿ¦åħĭ":108961,"ç«ĭæ¡Ī":108962,"èģĶæīĭ":108963,"ä½Ĩæĺ¯æĪij":108964,"帮æĪij":108965,"ä»ħ代表":108966,"说æĪij":108967,"çļĦè¶ĭåĬ¿":108968,"æ¯Ķè¾ĥ大":108969,"èµ°å»Ĭ":108970,"éĩįçĤ¹é¡¹çĽ®":108971,"èµĮåľº":108972,"åIJįçīĩ":108973,"æĦŁåı¹":108974,"åľ¨åľ°ä¸Ĭ":108975,"åıijçĥŃ":108976,"èĮĥçķ´":108977,"çļĦéģĵè·¯":108978,"éĩijèī²":108979,"ä»ĸåıĪ":108980,"ä¼ļ产çĶŁ":108981,"æ°ijåĽ½":108982,"å®ĺæĸ¹ç½ijç«Ļ":108983,"æĶ¶çĽĬçİĩ":108984,"çļĦåΰæĿ¥":108985,"çļĦåĬŀæ³ķ":108986,"æĶ¹åζ":108987,"ä¸ĩç§ij":108988,"ä¸įäºĪ":108989,"è¿ĻäºĽéĹ®é¢ĺ":108990,"çαä¸Ĭ":108991,"çIJĥåľº":108992,"责令":108993,"æİĪ课":108994,"åľ¨é¦Ļ港":108995,"ç»Ĩèħ»":108996,"å¤ļä¸ĩ":108997,"åIJĮå¹´":108998,"大使":108999,"æĸĭ":109000,"ä¹Łä¸º":109001,"æĥłå·ŀ":109002,"åIJī祥":109003,"çͰåĽŃ":109004,"åĽ½å®¶éĺŁ":109005,"éĩįçĶŁ":109006,"åľ¨åħ¶":109007,"é¦Ļåij³":109008,"è´Łèį·":109009,"亲åĪĩ":109010,"èĩªè±ª":109011,"没éĶĻ":109012,"åĽłä¸ºåľ¨":109013,"æĺŁæĺŁ":109014,"éĤij":109015,"è¿ĺæľīå¾Īå¤ļ":109016,"æij©æīĺ":109017,"æij©æīĺ车":109018,"æŃ¥è¡Į":109019,"管çIJĨä½ĵç³»":109020,"èĦļä¸ĭ":109021,"éģİåİ»":109022,"æ±īè¯Ń":109023,"对ä¸įèµ·":109024,"çļĦç»ıåİĨ":109025,"åıĬ缸åħ³":109026,"ä¸įå°ij人":109027,"éĩįç£ħ":109028,"åĬ³åĬ¨èĢħ":109029,"大åĬĽåıijå±ķ":109030,"æĢİä¹Īåģļ":109031,"çĭĹçĭĹ":109032,"举åįĹäºļ":109033,"åĭĩäºİ":109034,"åħ¬éĸĭ":109035,"çĵ·çłĸ":109036,"åıĤçħ§":109037,"广æĴŃç͵è§Ĩ":109038,"举åĬ¨":109039,"æ±Łè¥¿çľģ":109040,"æķĪèĥ½":109041,"å͝æľī":109042,"éĿ¢è²Į":109043,"èĩªåĬ¨é©¾é©¶":109044,"æ¦ľåįķ":109045,"å½ĵæĪij们":109046,"仲è£ģ":109047,"æľ¨æĿIJ":109048,"ç±³åħ°":109049,"çϽéĵ¶":109050,"çļĦ人éĥ½":109051,"å°±åĥıæĺ¯":109052,"æŃ¥åħ¥":109053,"åįłç͍":109054,"åĩ»è´¥":109055,"让大家":109056,"ä¼ļè®©ä½ł":109057,"åİ¿æĶ¿åºľ":109058,"è¦ģç͍":109059,"çŃīå½¢å¼ı":109060,"åįĩé«ĺ":109061,"责任æĦŁ":109062,"å¤ĩç͍":109063,"ä»ĸ认为":109064,"æ¸ħåįİ大åѦ":109065,"ä»ĸèĩªå·±":109066,"éĸ±è®Ģ":109067,"太平æ´ĭ":109068,"éĶģå®ļ":109069,"çŃĨ":109070,"è¿Ļçīĩ":109071,"æī§æĶ¿":109072,"è¿ĶåĽŀæIJľçĭIJ":109073,"å°±æŃ¤":109074,"éģĩåΰäºĨ":109075,"å¼Ģå¹ķå¼ı":109076,"管çIJĨéĥ¨éŨ":109077,"å§¿åĬ¿":109078,"设æĥ³":109079,"åĽĽåŃ£":109080,"æĬĢæľ¯äººåijĺ":109081,"å·®çĤ¹":109082,"è¾ŀèģĮ":109083,"èĢģ師":109084,"çļĦæĦŁåıĹ":109085,"ä¹ŁéĿŀ常":109086,"å¹´ä¸ĬåįĬå¹´":109087,"æĢªçī©":109088,"èĮĥæĸĩ":109089,"æĪĺå½¹":109090,"åIJ«ä¹ī":109091,"åħ¨è¿ĩç¨ĭ":109092,"èĢĮéĿŀ":109093,"éĢļ讯åijĺ":109094,"è¿Ļæł·æīįèĥ½":109095,"æľºç»Ħ":109096,"è£ı":109097,"çķ¶çĦ¶":109098,"èµĮåįļ":109099,"åIJĦæľī":109100,"å·¥ä½ľæľºåζ":109101,"äºĭåIJİ":109102,"åī§éĻ¢":109103,"å±ĬæĹ¶":109104,"åĺ´éĩĮ":109105,"主线":109106,"ä¸ĢåľĪ":109107,"主è¦ģåİŁåĽł":109108,"å°¸ä½ĵ":109109,"åĮ»çĸĹåĻ¨æ¢°":109110,"ä½łæĢİä¹Ī":109111,"ä½Ĩçͱäºİ":109112,"æĹ¶ç©º":109113,"çĶ·æľĭåıĭ":109114,"çĶľèľľ":109115,"é«ĺåľ°":109116,"æĻĸ":109117,"èĴIJéĽĨ":109118,"åĩĿèģļåĬĽ":109119,"å¤ĩåıĹ":109120,"æĸĩåĪĽ":109121,"马æĿ¥":109122,"马æĿ¥è¥¿äºļ":109123,"æŁ´æ²¹":109124,"使人":109125,"æķĻä¼ļ":109126,"ç§ĭ天":109127,"æĺİçıł":109128,"åħŃåįģ":109129,"çݯå¢ĥä¸Ń":109130,"æ¸ħæĻ¨":109131,"积æŀģåıĤä¸İ":109132,"å·ħå³°":109133,"ä¸ºæľŁ":109134,"çѾåŃĹ":109135,"æĦŁæ¿Ģ":109136,"ç§ĭåŃ£":109137,"æĿijåŃIJ":109138,"æ¢ħ西":109139,"æļ´éĽ¨":109140,"çĶŁæ´»åľ¨":109141,"çªĹæĪ·":109142,"æģ¶åĬ£":109143,"纯粹":109144,"åľ¨æİ¥åıĹ":109145,"没èĥ½":109146,"è¡Į人":109147,"åĭº":109148,"æĭ¨æīĵ":109149,"ä½ľåĩºäºĨ":109150,"çļĦ主é¢ĺ":109151,"æľªä¾Ĩ":109152,"ä¸ŃæľĢ":109153,"æ¾ľ":109154,"é«ĺè¡Ģåİĭ":109155,"åħ´èµ·":109156,"æŃ£èĥ½éĩı":109157,"åŁ¹è®ŃçıŃ":109158,"æİ¥åħ¥":109159,"çĦ¶åIJİåĨį":109160,"åѦçĶŁä»¬":109161,"é¢ĨåħĪçļĦ":109162,"çģ«çĥŃ":109163,"ä¸ĵèģĮ":109164,"æĪĸèĢħ说":109165,"建è¨Ń":109166,"é»ı":109167,"对åħ¬åı¸":109168,"çľīçļĦ":109169,"åħīèį£":109170,"å½ĵåľº":109171,"éĿ¢åŃIJ":109172,"èµĦ产管çIJĨ":109173,"æĹ¶æľŁçļĦ":109174,"çŀİ":109175,"åįİ举":109176,"åıĪä¸Ģ次":109177,"èĥİåĦ¿":109178,"å®ļçĤ¹":109179,"头çĹĽ":109180,"æ¶²ä½ĵ":109181,"æĺ¯ä¸Ģä½į":109182,"帽åŃIJ":109183,"å¹´èµ·":109184,"ä¸įä½İäºİ":109185,"è¾ĥå°ij":109186,"éĿ¢ä¸´çĿĢ":109187,"å±Ĥå±Ĥ":109188,"èĿ´èĿ¶":109189,"èī°èĭ¦":109190,"éĺ¿æł¹":109191,"éĺ¿æł¹å»·":109192,"æ¦Ĥæĭ¬":109193,"请éĹ®":109194,"èµ·åºĬ":109195,"å±Ģå±Ģéķ¿":109196,"稳åģ¥":109197,"å¦ĤæŀľæĪij们":109198,"éħĴç²¾":109199,"æĪ·åı£":109200,"æĦŁæĤŁ":109201,"æĪij们éľĢè¦ģ":109202,"æĬĢèīº":109203,"èĩªåªĴä½ĵ":109204,"è¿ĽåĮĸ":109205,"æ¿ĢçĥĪçļĦ":109206,"ä½ĵ温":109207,"èļķ":109208,"èĩ´è¾ŀ":109209,"宪æ³ķ":109210,"ä¸ĢçŃīå¥ĸ":109211,"çĵ¶é¢Ī":109212,"æĥłæ°ij":109213,"èµ°è·¯":109214,"çݰ任":109215,"åķĨéĩı":109216,"ä¸ĭ车":109217,"åĪł":109218,"責任":109219,"èŀįåIJĪåıijå±ķ":109220,"ç´łæĿIJ":109221,"油价":109222,"åģļ人":109223,"çŀª":109224,"æĶ¹éĿ©åĪĽæĸ°":109225,"çļĦåĮºåĪ«":109226,"è·¨å¢ĥç͵åķĨ":109227,"æ¶īåıĬåΰ":109228,"æīĺ管":109229,"æĪijè¿ĺæĺ¯":109230,"åĿIJæłĩ":109231,"ç½ij讯":109232,"å½ĵåľ°çļĦ":109233,"追溯":109234,"åľŁè̳":109235,"åľŁè̳åħ¶":109236,"åºķä¸ĭ":109237,"åĩłåįģå¹´":109238,"ç©¿è¿ĩ":109239,"çĶŁæĢģæĸĩæĺİ":109240,"æİ¨èĸ":109241,"æİ¨èĸ¦":109242,"éłĨ":109243,"åĴ³åĹ½":109244,"åĪĨæĪIJ":109245,"çĹķ迹":109246,"æĪ·ç±į":109247,"éĥ½ä¸įèĥ½":109248,"æĻļä¼ļ":109249,"åĢ©":109250,"ä½ĵåĬĽ":109251,"è¿Ļ个èģĮä¸ļ":109252,"æĹłå½¢":109253,"åıªæĥ³":109254,"è¿Ľåıĸ":109255,"æĿ̿ѻ":109256,"èĦĬ":109257,"äºijåįĹçľģ":109258,"æľªçŁ¥":109259,"ç¾İèģĶ":109260,"ç¾İèģĶåĤ¨":109261,"å¤ĸå½¢":109262,"诱æĥij":109263,"çĽ£":109264,"è¡Į使":109265,"åłĨ积":109266,"çĨŁç»ĥ":109267,"éĺIJè¿°":109268,"æľĢ大éĻIJ度":109269,"å·¡æŁ¥":109270,"夺åĨł":109271,"ä¼ģä¸ļæĸĩåĮĸ":109272,"çĭ®åŃIJ":109273,"ä¿Ŀå®Ī":109274,"ä¸ºæł¸å¿ĥçļĦ":109275,"æī©æķ£":109276,"åζéĢłåķĨ":109277,"æŁĶ软":109278,"为ä¸Ģä½ĵçļĦ":109279,"游çİ©":109280,"çĶŁçĹħ":109281,"幫åĬ©":109282,"åͱæŃĮ":109283,"æīįåı¯ä»¥":109284,"宽æĿ¾":109285,"è¦ģæ¯Ķ":109286,"æĺ¯æĢİæł·":109287,"çģ°èī²":109288,"çİĭåĽ½":109289,"æIJħæĭĮ":109290,"计éĩı":109291,"åij¨åĽ´çļĦ":109292,"æĻºèĥ½æīĭæľº":109293,"常åĬ¡":109294,"常åĬ¡åī¯":109295,"é©´":109296,"å°Ĩè¿ij":109297,"寻常":109298,"ä¸ŃåĽ½å¸Ĥåľº":109299,"容åύ":109300,"å±±ä¸Ĭ":109301,"èĥĮåIJİçļĦ":109302,"亲å¯Ĩ":109303,"æīĢ以说":109304,"éİ®":109305,"çļĦçIJĨçͱ":109306,"大åŁİå¸Ĥ":109307,"常年":109308,"æĹħ游ä¸ļ":109309,"å°±æĺ¯è¿Ļæł·":109310,"åĨįæĿ¥":109311,"é«ĺä½į":109312,"åĨħ饰":109313,"æŀĦéĢł":109314,"ä¸Ģèµ·æĿ¥":109315,"çͳè«ĭ":109316,"å·²ç»ıå¼Ģå§ĭ":109317,"çļĦåĬ¨ä½ľ":109318,"被迫":109319,"éģįå¸ĥ":109320,"åīĸæŀIJ":109321,"å°ıäºĭ":109322,"å¿ĥä¸ŃçļĦ":109323,"ä½ĵåζæĶ¹éĿ©":109324,"çļĩå®¶":109325,"æķĻåłĤ":109326,"åIJĥå®Į":109327,"åĽ½æ°ijåħļ":109328,"æĺİç¡®äºĨ":109329,"åıijå±ķè§ĦåĪĴ":109330,"第ä¸ĢæŃ¥":109331,"å¾Ĺèµ·":109332,"åľ¨åĵª":109333,"çļĦè·¯ä¸Ĭ":109334,"é»Ķ":109335,"çķ¶æĻĤ":109336,"大åĬĽæĶ¯æĮģ":109337,"åıĮéĩį":109338,"çŁ¥éģĵèĩªå·±":109339,"åIJĪä½ľåįıè®®":109340,"æ°ĶåĬ¿":109341,"éķ¿æķĪæľºåζ":109342,"ç½ķè§ģ":109343,"åĽŀæĿ¥äºĨ":109344,"ä»ĸä¼ļ":109345,"ä¸Ńæĸ°":109346,"ä¸Ńæĸ°ç½ij":109347,"çļĦåķĨåĵģ":109348,"èµłéĢģ":109349,"決å®ļ":109350,"å¸ĤåľºçĽij管":109351,"çķĻåѦçĶŁ":109352,"ç͵åİĭ":109353,"äºļ马":109354,"äºļ马éĢĬ":109355,"è¿ĺæĺ¯æ¯Ķè¾ĥ":109356,"ä¿ĥè¿ĽäºĨ":109357,"æµģåħ¥":109358,"æijĦåĥı":109359,"æijĦåĥı头":109360,"æıIJåıĬ":109361,"åıijæİĺ":109362,"æī¾åĩº":109363,"æ¢Ŀä»¶":109364,"ç¹¼çºĮ":109365,"æĪijåĸľæ¬¢":109366,"å¥İ":109367,"æ¦ľæł·":109368,"å¼ĢèĬ±":109369,"æ²īéĩį":109370,"åŁºåĩĨ":109371,"ä»ħä»ħæĺ¯":109372,"轨éģĵ交éĢļ":109373,"åĶIJå±±":109374,"çŃīä¸Ģç³»åĪĹ":109375,"ä¸įè¿ĩæĺ¯":109376,"åŃĺåľ¨çĿĢ":109377,"èĬ±çĶŁ":109378,"夷":109379,"ç»Īç©¶":109380,"ä¹Łæĺ¯ä¸Ģ个":109381,"åįģåŃĹ":109382,"èĸªéħ¬":109383,"伤å¿ĥ":109384,"æĺ¥ç§ĭ":109385,"åĨ·åį´":109386,"ç²¾çģµ":109387,"çļĦåľ°åĽ¾":109388,"æ¯Ķçī¹":109389,"æ¯Ķçī¹å¸ģ":109390,"æĢ§åĪ«":109391,"ä½Ļä¸ĩåħĥ":109392,"ä¸įå¿ĺåĪĿå¿ĥ":109393,"å¿ĥçĸ¼":109394,"æĽ²çº¿":109395,"é«ĺä½İ":109396,"è¦ıå®ļ":109397,"æĻ¯èī²":109398,"è¦ģ说":109399,"åħ¬åı¸å°Ĩ":109400,"æ¶²åİĭ":109401,"è¿Ŀ约":109402,"åİļ度":109403,"åºŀ大çļĦ":109404,"è¿ĺæĺ¯å¾Ī":109405,"é¦ĸåħĪæĺ¯":109406,"çµ²":109407,"åĬ¡å®ŀ":109408,"並ä¸Ķ":109409,"å¢ŀè¿Ľ":109410,"ç»Ħç»ĩå¼Ģå±ķ":109411,"èµ·æĿ¥äºĨ":109412,"è¾ĥå°ı":109413,"导游":109414,"ä¸¤åľ°":109415,"ç¿ĺ":109416,"çģ¿çĥĤ":109417,"é£İéĩĩ":109418,"æĶ¯çº¿":109419,"æĶ¯çº¿ä»»åĬ¡":109420,"娱ä¹IJåľĪ":109421,"天津å¸Ĥ":109422,"åĮħåĽ´":109423,"æľ¬èµĽåŃ£":109424,"éĩįè¦ģ讲è¯Ŀ":109425,"åıĮåIJij":109426,"åįİ丽":109427,"éͤ":109428,"åĦ¿å¥³":109429,"åįĸåĩº":109430,"ä¾Ĩ說":109431,"ä»ĭç»įä¸Ģä¸ĭ":109432,"åIJ¦è®¤":109433,"åĭĿ":109434,"æĻ®éĢļ人":109435,"çļĦåĬ¨åĬĽ":109436,"涨åģľ":109437,"åŁºéĩij管çIJĨ":109438,"ä¸Ģ个éĩįè¦ģ":109439,"è¿IJæ²³":109440,"çħŀ":109441,"è´¢æĶ¿éĥ¨":109442,"è¡Įä¸ļåįıä¼ļ":109443,"éĥ½å°Ĩ":109444,"è¨Ģ论":109445,"ä¸ĭä¾Ĩ":109446,"墨西":109447,"墨西åĵ¥":109448,"åĽłä¸ºä»ĸ们":109449,"æĢİä¹ĪåĽŀäºĭ":109450,"åĬłå¤§å¯¹":109451,"èĬŃ":109452,"çīĮåŃIJ":109453,"ä¼ļ使":109454,"妹åŃIJ":109455,"ç«Ļéķ¿":109456,"å¿ħå¤ĩ":109457,"æłijæľ¨":109458,"æģ¶æĦı":109459,"æ²³éģĵ":109460,"å¯Įè£ķ":109461,"ç¹ģåįİ":109462,"ä»£è¡¨åĽ¢":109463,"æµij身":109464,"é¦ĸä½į":109465,"èĪªç©ºåħ¬åı¸":109466,"éĽ»å½±":109467,"ä¸ĵè¾ij":109468,"æ°´æºIJ":109469,"ä¸Ńæ¯Ĵ":109470,"並ä¸į":109471,"èĢĮåİ»":109472,"éĥĿ":109473,"äºİæŃ¤":109474,"æĸĩåĮĸ建设":109475,"èĤ¯å®ļä¼ļ":109476,"å¸ĮæľĽå¤§å®¶":109477,"æııåĨĻ":109478,"ä½İè°ĥ":109479,"æĸ°åħ´äº§ä¸ļ":109480,"æ·Ħåįļ":109481,"æĶ¾å¼Ģ":109482,"çļĦæĢ§æł¼":109483,"çĸ¾çĹħçļĦ":109484,"æķ´é¡¿":109485,"线ä¸Ĭ线ä¸ĭ":109486,"éĢī项":109487,"çļĦ认åı¯":109488,"æķ´é½IJ":109489,"çĶļä¹Ī":109490,"çľģåĨħ":109491,"åı¤äºº":109492,"æ°ijä¿Ĺ":109493,"çī¡ä¸¹":109494,"éŨçªĹ":109495,"éĤ£æł·çļĦ":109496,"çĽijäºĭä¼ļ":109497,"ç¿¡ç¿ł":109498,"禹":109499,"åįĥä¸ĩä¸įè¦ģ":109500,"æĶ¶ç¼©":109501,"çļĦæĸĩåŃĹ":109502,"åĴĮå°ļ":109503,"æĮĩ令":109504,"åħ±äº§åħļåijĺ":109505,"çļĦçĪ¶äº²":109506,"å®Įå·¥":109507,"åĬ¡å·¥":109508,"马æĭī":109509,"马æĭīæĿ¾":109510,"æµĭè¯Ħ":109511,"å²ļ":109512,"ä¸įåģļ":109513,"ä¸ĥå¹´":109514,"åĿĩä»·":109515,"主è§Ĥ":109516,"å¾Īä¸įéĶĻ":109517,"èĤ¡ä¸ľå¤§ä¼ļ":109518,"äºĶä¸Ģ":109519,"é£İåIJ¹":109520,"å¼Ģéĩĩ":109521,"è¿Ļä¹Ī大":109522,"èĥ½çľĭåΰ":109523,"èĢĥè¯Ħ":109524,"åį³ä¾¿æĺ¯":109525,"çݰ代åĨľä¸ļ":109526,"æ¯Ķè¾ĥé«ĺ":109527,"è¦ģçľĭ":109528,"没äºĨ":109529,"解決":109530,"çݯæ¯Ķ":109531,"åĨ²åĬ¨":109532,"æ·±å¤ľ":109533,"åĩłåįĥ":109534,"ä¿ı":109535,"ç½ijæ°ij":109536,"就没":109537,"ä»ĸ表示":109538,"éĩıåŃIJ":109539,"æĹ©é¤IJåĬłçĽŁ":109540,"åįĬå²Ľ":109541,"æIJŀç¬ij":109542,"ä¸ĬæĬ¥":109543,"審":109544,"é¢Ħ订":109545,"èľĤèľľ":109546,"æŁ¥æī¾":109547,"ä¼ĹæīĢ":109548,"ä¼ĹæīĢåij¨":109549,"ä¼ĹæīĢåij¨çŁ¥":109550,"æĹ©æĹ¥":109551,"åıijæī¬":109552,"åĴĮ个人":109553,"åĬłåħ¥äºĨ":109554,"åĸ®ä½į":109555,"åĪĨæĺİ":109556,"第ä¸Ģæī¹":109557,"ç¾İåĨĽ":109558,"æĿĢæīĭ":109559,"éŨå¤ĸ":109560,"åķĨåľĪ":109561,"ä¸ĢåĪ»":109562,"çļĦçľ¼ç¥ŀ":109563,"éľĦ":109564,"äºĽä»Ģä¹Ī":109565,"åĬłæ·±":109566,"æ¯ıä½į":109567,"å¸ĤéĿ¢ä¸Ĭ":109568,"åıĶåıĶ":109569,"çļĦéĤ£ç§į":109570,"粤港澳":109571,"è´´å¿ĥ":109572,"æĸĩåĮĸ产ä¸ļ":109573,"红æĹĹ":109574,"åĺīåħ´":109575,"æĶ¶çĽĺ":109576,"å®ĮæĪIJåIJİ":109577,"ä¼ģä¸ļ管çIJĨ":109578,"纵横":109579,"ä¸įä¿¡":109580,"æĪIJéĥ½å¸Ĥ":109581,"æ´Ĺ澡":109582,"举è¡ĮçļĦ":109583,"çĶ¢çĶŁ":109584,"ç©¿ä¸Ĭ":109585,"åĪļ好":109586,"åħī线":109587,"æīĵæŀ¶":109588,"è¿Ļæľ¬ä¹¦":109589,"åĶ®åIJİæľįåĬ¡":109590,"åĩłåĪĨ":109591,"ä¸Ĭ次":109592,"ä¸įåĪĨ":109593,"产åIJİ":109594,"éģ¿å¼Ģ":109595,"ç»Īæŀģ":109596,"代表大ä¼ļ":109597,"æ¼ĶæĬĢ":109598,"åĽŀè´Ń":109599,"åŃ¦è´¹":109600,"éĺ»ç¢į":109601,"ä¸Ģ大æī¹":109602,"竣工":109603,"åĨ³å®ļäºĨ":109604,"ä½Ĩå¦Ĥæŀľ":109605,"ç͵æµģ":109606,"ä¸Ŀ毫":109607,"èĥ½å¤Łåľ¨":109608,"éĶĢåĶ®æĶ¶åħ¥":109609,"åľ¨åŃ¦æł¡":109610,"æ°´åĩĨ":109611,"è§Ĩ线":109612,"èĩªåľ¨":109613,"åķĨä¸ļéĵ¶è¡Į":109614,"为äºĨ让":109615,"çį²å¾Ĺ":109616,"çݩ家æľĭåıĭ":109617,"éĿ¢èĨľ":109618,"åĪĨåī²":109619,"åī§æľ¬":109620,"ç«Ń":109621,"说å¾Ĺ":109622,"æĥ³çŁ¥éģĵ":109623,"çļĦ人çī©":109624,"èĮħåı°":109625,"åIJĮä¸Ģ个":109626,"æķ°æį®ä¸Ńå¿ĥ":109627,"çĶĦ":109628,"åĸľæĤ¦":109629,"ä¸ĭæĿ¥çļĦ":109630,"å®ļåIJij":109631,"æŀģåħ·":109632,"çļĦåľŁåľ°":109633,"éĤ£åĢĭ":109634,"æijĦåħ¥":109635,"äºĨæĪijçļĦ":109636,"马路":109637,"åħ¨ç¤¾ä¼ļ":109638,"è®®æ¡Ī":109639,"å±ĭåŃIJ":109640,"åIJįåı«":109641,"åĮª":109642,"åľ¨å¤ĸéĿ¢":109643,"åįİåįĹ":109644,"åıijè´§":109645,"å¯ĴåĨ·":109646,"é«ĺçŃīæķĻèĤ²":109647,"详ç»ĨçļĦ":109648,"ä¸ªé¡¹çĽ®":109649,"çĶŁäº§åĬĽ":109650,"æĹ¶å¸¸":109651,"å°±æľĥ":109652,"ä¸ĩèĤ¡":109653,"éĻĮçĶŁäºº":109654,"æııç»ĺ":109655,"å½ĵçĦ¶æĺ¯":109656,"æĭīåĬ¨":109657,"éĵ¾æĿ¡":109658,"æī£éϤ":109659,"ä¸Ģ缴éĥ½":109660,"å°ıåŃ©åŃIJ":109661,"伤åı£":109662,"第äºĮå±Ĭ":109663,"è´Ńç½®":109664,"çļĩ马":109665,"æĹłèģĬ":109666,"表åĨ³":109667,"诸å¦Ĥ":109668,"åĵįèµ·":109669,"é£İæļ´":109670,"ä¸ĢæµģçļĦ":109671,"ç·¨":109672,"è§£æĶ¾åĨĽ":109673,"室å¤ĸ":109674,"å°±è¿Ļä¹Ī":109675,"å³¶":109676,"æīĢæľī人éĥ½":109677,"æIJľç´¢å¼ķæĵİ":109678,"çļĦæĪIJæľ¬":109679,"åħļæĶ¿":109680,"åıijè¡Į人":109681,"çļĦäºĭå®ŀ":109682,"对该":109683,"åıĹæįŁ":109684,"ä¿Ħä¹Į":109685,"é²ľèĬ±":109686,"åĨľèį¯":109687,"æŀģéĢŁ":109688,"æĢ¥æĢ§":109689,"两ä¼ļ":109690,"ä¸ĢèάæĿ¥è¯´":109691,"æµ·é²ľ":109692,"åĨĪ":109693,"çĶ¨äºº":109694,"çĶ¨äººåįķä½į":109695,"åĢª":109696,"åĦªæĥł":109697,"æł¹æºIJ":109698,"åĽ¢è´Ń":109699,"ç¾İæ´²":109700,"ä¸ĭè¡Į":109701,"å¹´æľ«":109702,"èľ¡":109703,"è¯ģä»¶":109704,"åľ¨æĪijåĽ½":109705,"ä¸įåºĶ":109706,"æĮīæĹ¶":109707,"åłªç§°":109708,"åľºä¸Ĭ":109709,"å¹²éĥ¨èģĮå·¥":109710,"æľīå¾Ī大çļĦ":109711,"æķ°åŃĹç»ıæµİ":109712,"æ¼Ķç»ĥ":109713,"æį®ç»Łè®¡":109714,"å¾ĢæĿ¥":109715,"广åijĬæľįåĬ¡":109716,"çļĦè·Ŀ离":109717,"æŃ¸":109718,"è¨Ģè¯Ń":109719,"被èªī":109720,"被èªī为":109721,"åĭī强":109722,"å°Ĭæķ¬":109723,"ä¸ĩ亿åħĥ":109724,"ä¸ŃåĽ½åĽ½éĻħ":109725,"å¹²é¢Ħ":109726,"年产":109727,"èĢķåľ°":109728,"èĮİ":109729,"å᳿ĺ¯":109730,"æĺ¨æĻļ":109731,"æĪIJ为ä¸Ģ个":109732,"çºłæŃ£":109733,"åij½åIJį":109734,"é¢ģå¸ĥ":109735,"çĮľæµĭ":109736,"ä¿ĿèŃ·æĶ¿çŃĸ":109737,"æĭ¢":109738,"活泼":109739,"çŃīéĥ¨éŨ":109740,"åѦåΰ":109741,"å¢ŀå̼ç¨İ":109742,"èĪªçº¿":109743,"åĨ¤":109744,"åįģåĩłå¹´":109745,"æİ§èĤ¡èĤ¡ä¸ľ":109746,"ä¸ĢéŨ":109747,"ä¸ªå·¥ä½ľ":109748,"ä¸ªå·¥ä½ľæĹ¥":109749,"æĸ°è¥¿":109750,"æĸ°è¥¿åħ°":109751,"论è¯ģ":109752,"ä»Ĩ":109753,"åı¦å¤ĸä¸Ģ个":109754,"æĶ¹ç¼ĸ":109755,"严ç¦ģ":109756,"åĸľå¥½":109757,"个人信æģ¯":109758,"满æĦı度":109759,"åĵ¨":109760,"å¸ĪèµĦ":109761,"æĶ¹ä¸º":109762,"ç«ŀäºī对æīĭ":109763,"åĩºçĤī":109764,"åķĨ人":109765,"大æ£ļ":109766,"æĮĩ导ä¸ĭ":109767,"å¦ĩç§ij":109768,"輪":109769,"æīģ":109770,"åIJĮæĹ¶è¿ĺ":109771,"å¹¶éĢļè¿ĩ":109772,"æĪĺéĺŁ":109773,"èĶĵå»¶":109774,"ä¿ŀ":109775,"éĢĤå½ĵçļĦ":109776,"åīįè¾Ī":109777,"åĵģåij³":109778,"æ¹¿åľ°":109779,"æĪIJåŀĭ":109780,"ä¸įåıªæĺ¯":109781,"æĥ©ç½ļ":109782,"åĩºåı°äºĨ":109783,"çݩ游æĪı":109784,"æīįåıijçݰ":109785,"åºĶèģĺ":109786,"å¤ĸæĿ¥":109787,"åįłé¢Ĩ":109788,"å±ķæľĽ":109789,"å«Ĥ":109790,"港èĤ¡":109791,"æ¡Įä¸Ĭ":109792,"æĶ¯æŁ±":109793,"çļĦæĥħå½¢":109794,"广éĺĶçļĦ":109795,"æĶ¯è¡Į":109796,"å´©æºĥ":109797,"æľĪä¸Ń":109798,"æľĪä¸ŃæĹ¬":109799,"ç»įåħ´":109800,"临è¿ij":109801,"æĬ¤æłı":109802,"æļ®":109803,"åįķèģĮä¸ļ":109804,"è¾¹å¢ĥ":109805,"æĹ¥çħ§":109806,"ä¸ĢåłĨ":109807,"缴å¾Ħ":109808,"åħ±åIJĮä½ĵ":109809,"æĸ°åįİç½ij":109810,"æīĵ好":109811,"ç͵åĬ¨æ±½è½¦":109812,"ä¸įæĺİçϽ":109813,"éĢĻ裡":109814,"çĽĽå¤§":109815,"çİĭæľĿ":109816,"åĨįä¸Ģ次":109817,"åĬŀåħ¬åİħ":109818,"è´¨æĬ¼":109819,"åIJĪåĩ»":109820,"人们对":109821,"éĽ¶é£Ł":109822,"éĥ½ä¸įçŁ¥éģĵ":109823,"çļĦè¯Ńè¨Ģ":109824,"åĭŁéĽĨèµĦéĩij":109825,"åĬ¨èĦī":109826,"彤":109827,"è¿Ļåĩłå¹´":109828,"çŁŃè§Ĩé¢ij":109829,"太é«ĺ":109830,"常å§Ķä¼ļ":109831,"åĬłçıŃ":109832,"éĩįå¿ĥ":109833,"åªĴä½ĵæĬ¥éģĵ":109834,"没æ³ķ":109835,"éĹ»åIJį":109836,"çĥŃ度":109837,"å¹¿æ³ĽçļĦ":109838,"åħŃ大":109839,"çī©ä½ĵ":109840,"ä¸į该":109841,"é¢ĺ主":109842,"精彩çļĦ":109843,"ä¸ºè¿Ľä¸ĢæŃ¥":109844,"èĻŀ":109845,"åĽºçĦ¶":109846,"è´µå·ŀçľģ":109847,"çºłç»ĵ":109848,"代çIJĨ人":109849,"æ³ķå®ļ代表":109850,"åı¦ä¸Ģç§į":109851,"ä¸įåIJ«":109852,"æĭ¯æķij":109853,"ä¼ļç»Ļ":109854,"è¯Ĺè¯į":109855,"åIJĮç±»":109856,"å¾Ĺä¸įåΰ":109857,"æĬĵç´§":109858,"以åħ¶":109859,"åħ¥åħļ":109860,"è¿ĺåı¯":109861,"æľŁåĪĬ":109862,"å¾Īå¤ļæĹ¶åĢĻ":109863,"æĹ¥åIJİ":109864,"åħ¬çº¦":109865,"ä¸Ģ举":109866,"æ¯Ķè¾ĥå¤ļ":109867,"éĩijæ²Ļ":109868,"æįŀ":109869,"æİĴåĩº":109870,"æŃ¦æľ¯":109871,"ä¸įæĸ·":109872,"ä¸ŃèĢĥ":109873,"ä¿¡èµĸ":109874,"ä»İä¸ļ人åijĺ":109875,"çģ«çĦ°":109876,"éĨĴæĿ¥":109877,"ä½İ温":109878,"éĢ¾æľŁ":109879,"åĬ±å¿Ĺ":109880,"éħ¥":109881,"åı¯è°ĵæĺ¯":109882,"è¿ĻæĦıåij³çĿĢ":109883,"é¢łè¦Ĩ":109884,"åĮĹ京大åѦ":109885,"ä¸ĵ线":109886,"åıĬ以ä¸Ĭ":109887,"訪":109888,"èĢĮåIJİ":109889,"çŁ¥ä¹İ":109890,"ä¸Ģ对ä¸Ģ":109891,"å¨ĥå¨ĥ":109892,"çģ¾éļ¾":109893,"åħ¨å±Ģ":109894,"æīĢå¾Ĺç¨İ":109895,"å®ŀæĥł":109896,"èļĤèļģ":109897,"ä¹ŁçŁ¥éģĵ":109898,"温åĴĮ":109899,"èIJ½ä¸ĭ":109900,"åŀĭä¼ģä¸ļ":109901,"åĨįä¹Ł":109902,"ä¾ĽçĥŃ":109903,"é«ĺæ½®":109904,"çĢı覽åύ":109905,"çļĦ巨大":109906,"åħĪ天":109907,"å¹´ä¸ŃåĽ½":109908,"类似çļĦ":109909,"çIJĨäºĭä¼ļ":109910,"空éĸĵ":109911,"ç쵿ĦŁ":109912,"åĬĽæ°Ķ":109913,"带ä¸Ĭ":109914,"ä¸į好æĦıæĢĿ":109915,"æľīä½ķ":109916,"å·²åľ¨":109917,"åıĸåĩº":109918,"è¿Ŀæ³ķçĬ¯ç½ª":109919,"åŃ¦ä¹łè´¯å½»":109920,"åľ°å¸¦":109921,"楼梯":109922,"çŃīæĥħåĨµ":109923,"ä»İåīį":109924,"çļĦä¹łæĥ¯":109925,"ç³Łç³ķ":109926,"å°±èĥ½å¤Ł":109927,"è©ķ":109928,"ä¸Ģå¾ĭ":109929,"æĮ«æĬĺ":109930,"åİŁæĸĩåľ°åĿĢ":109931,"å½ĵå±Ģ":109932,"ä¸įéĢļ":109933,"æķ°åįĥ":109934,"éĺŁä¼į建设":109935,"æĹ¶èĬĤ":109936,"åģļèµ·":109937,"çļĦè®°å¿Ĩ":109938,"ç½ij绾å®īåħ¨":109939,"åĩ¡æĺ¯":109940,"æ°¯":109941,"éĽķåĪ»":109942,"åŁĥåıĬ":109943,"æĪijåı¯ä»¥":109944,"çĽijçIJĨ":109945,"æĽ´åħ·":109946,"åŁİ管":109947,"èĭ¯":109948,"åı¥åŃIJ":109949,"èĭ¥æľī":109950,"ä»İæĿ¥ä¸į":109951,"缸åħ³è´Łè´£":109952,"å®īåħ¨æĦŁ":109953,"æĽ´è¦ģ":109954,"çļĦæĥħæĦŁ":109955,"çī¢çī¢":109956,"è¾ĥ好çļĦ":109957,"æ°®":109958,"ç¬ijè¯Ŀ":109959,"车å±ķ":109960,"ä¹ĭç¾İ":109961,"ç®Ģ约":109962,"ç±»åŀĭçļĦ":109963,"èĢģåĮĸ":109964,"çľĭä½ł":109965,"è¿ĩåĪĨ":109966,"éŨåīį":109967,"ä¸ĢéĹ´":109968,"æĥ³åİ»":109969,"åªĽ":109970,"åľŁè±Ĩ":109971,"åıĪç§°":109972,"ä¸Ńä¿¡":109973,"åŃĺéĩı":109974,"马äºij":109975,"èĩ´ä½¿":109976,"åħĪåīį":109977,"èĢģåŃIJ":109978,"æīĵæī®":109979,"æ¯ķä¸ļäºİ":109980,"æ¯ķä¸ļåIJİ":109981,"ç¾İ好çĶŁæ´»":109982,"å·¥ä¸ļä¼ģä¸ļ":109983,"就好äºĨ":109984,"èħIJèļĢ":109985,"çıįçıł":109986,"åΰè¿ĻéĩĮ":109987,"æīĢéľĢçļĦ":109988,"è¿Ļæĺ¯åĽłä¸º":109989,"çIJĨæĥ³çļĦ":109990,"å·®å¼ĤåĮĸ":109991,"é®":109992,"é®®":109993,"äºļ太":109994,"æĹłç©·":109995,"æıIJçݰ":109996,"ä¸ĵä¸ļæĬĢæľ¯":109997,"çĶ¢æ¥Ń":109998,"åѦåŃIJ":109999,"ç§ijå¹»":110000,"åįłåľ°éĿ¢ç§¯":110001,"ä¸įåĩĨ":110002,"æľªæĪIJ年人":110003,"æĶ¶å½ķ":110004,"è¿ĺ款":110005,"éĴ¢çŃĭ":110006,"æ¼¢":110007,"å¾ĹæĦı":110008,"综åIJĪä½ĵ":110009,"æŀģé«ĺ":110010,"åįķè¯į":110011,"é«ĺæķĪçļĦ":110012,"骨头":110013,"æī§çĿĢ":110014,"缼ä¸ĸ":110015,"模çī¹":110016,"æĽ´èĥ½":110017,"ç»ĿæľĽ":110018,"对åºĶçļĦ":110019,"æ¨Ĭ":110020,"æĸ°ä¸ī":110021,"æĸ°ä¸īæĿ¿":110022,"æģ°æģ°":110023,"åIJįå®¶":110024,"æł¸å¿ĥæĬĢæľ¯":110025,"个å°ı":110026,"æĢİä¹Īä¼ļ":110027,"说ä¸įå®ļ":110028,"西çĵľ":110029,"åĵİ":110030,"ç¢Ł":110031,"å¿ħä¸įåı¯":110032,"å¿ħä¸įåı¯å°ij":110033,"ä¹ĭéĸĵ":110034,"åĪĨ管":110035,"交éĢļäºĭæķħ":110036,"å¼ĢåĬŀ":110037,"å¾ģæ±ĤæĦıè§ģ":110038,"亨":110039,"鼻åŃIJéĥµ":110040,"鼻åŃIJéĥµä»¶":110041,"ä¿¡æģ¯æľįåĬ¡":110042,"ä½łè§īå¾Ĺ":110043,"缴è§Ĥ":110044,"å·²å®ĮæĪIJ":110045,"åĪĨä¼ļ":110046,"åĽŀåįĩ":110047,"éļ»":110048,"好人":110049,"äºĨè§£ä¸Ģä¸ĭ":110050,"å᫿µ´":110051,"æľĢçα":110052,"åºŀ大":110053,"客æĪ¿":110054,"çijŀåħ¸":110055,"éĥ½ä¸įæĺ¯":110056,"館":110057,"èĹī":110058,"çļĦåIJĦ项":110059,"ä¸ºçĽ®æłĩ":110060,"çļĦè®¤çŁ¥":110061,"å½±åĵįåĬĽçļĦ":110062,"å¤¸å¼ł":110063,"佩æĪ´":110064,"æ±ĩçİĩ":110065,"çļĦçαæĥħ":110066,"æĺ¥é£İ":110067,"æĺ¯æĪijçļĦ":110068,"樹":110069,"åįĬå°ıæĹ¶":110070,"å±±åİ¿":110071,"山西çľģ":110072,"èĢĮè¿Ļ":110073,"æĽ´å¤ļä¿¡æģ¯":110074,"è¿ĺæľīä¸ĢäºĽ":110075,"ç²¾ç»ĨåĮĸ":110076,"ç¾İåѦ":110077,"çͱæĸ¼":110078,"ä»ħä¾ĽåıĤèĢĥ":110079,"å¾Īé«ĺçļĦ":110080,"åıłåĬł":110081,"è¿Ļä¹Ī说":110082,"å±ķåĩº":110083,"åĽĽå¤Ħ":110084,"ä¸ĩå®¶":110085,"æĭĽåĭŁ":110086,"çļĦ强大":110087,"æĤ£æľī":110088,"å°ıäºİ":110089,"ä¹Łè®¸æĺ¯":110090,"对èĩªå·±çļĦ":110091,"èģĮä¸ļæķĻèĤ²":110092,"æĿ¥è¿Ľè¡Į":110093,"档次":110094,"æīĵèµ¢":110095,"éĥ½æľīçĿĢ":110096,"庸":110097,"è¯Ńæ°Ķ":110098,"çͲéĨĽ":110099,"空åĨĽ":110100,"车åĨħ":110101,"åĽłä¸ºä½ł":110102,"å®ŀæķĪ":110103,"æĥħä¾£":110104,"åıijè¾¾åĽ½å®¶":110105,"éķľåŃIJ":110106,"æ¯įå©´":110107,"ä½Ĩæĺ¯ä»ĸ":110108,"积æŀģæİ¨è¿Ľ":110109,"大å¹ħ度":110110,"çļĦ女åĦ¿":110111,"é¤IJæ¡Į":110112,"åIJ¬å¾Ĺ":110113,"çļĦ积æŀģæĢ§":110114,"好åIJ§":110115,"æĹ¥æ¶Īæģ¯":110116,"æľīä»»ä½ķ":110117,"æ¯Ĵåĵģ":110118,"æĹ©çĤ¹åĬłçĽŁ":110119,"第ä¸Ģ天":110120,"å°½åĬĽ":110121,"æłĸ":110122,"主æīĵ":110123,"æĺ¯ä¸ĢåIJį":110124,"çĪĨæĸĻ":110125,"äºĭä¸ļåıijå±ķ":110126,"å¾®åķĨ":110127,"äºİä¸Ģä½ĵçļĦ":110128,"çĶŁçĮª":110129,"èĩªçĦ¶èµĦæºIJ":110130,"çŀĦåĩĨ":110131,"è§Ħ模åĮĸ":110132,"å¹¶ä¸İ":110133,"èĤ¥èĥĸ":110134,"å®¶ç͍":110135,"大çĪ·":110136,"é¢ĦåijĬ":110137,"æĿ¥åģļ":110138,"éĺ³åİ¿":110139,"æŀĦçŃij":110140,"é¢ģå¥ĸ":110141,"åİĨåı²æĸĩåĮĸ":110142,"æľįåĭĻæĪĸ":110143,"æĢ»åĨ³èµĽ":110144,"åıijåŀĭ":110145,"æĪij羣çļĦ":110146,"æĽ¦":110147,"åıĤä¼ļ":110148,"èĦĨå¼±":110149,"åĩĨåħ¥":110150,"èħ¹éĥ¨":110151,"åı¸ä»¤":110152,"æĤ²åī§":110153,"天ä¸Ĭ":110154,"åı£ä¸Ń":110155,"ä¸ĩ个":110156,"åѦä¸ļ":110157,"æıIJåĢ¡":110158,"两边":110159,"大èĤ¡ä¸ľ":110160,"åı¤éķĩ":110161,"è¡Ģç³ĸ":110162,"çļĦç¨ĭ度":110163,"æ£īèĬ±":110164,"åIJİåı°":110165,"å°±åĮ»":110166,"æķ´æķ´":110167,"èĴ²":110168,"çĽĪåĪ©èĥ½åĬĽ":110169,"ç±½":110170,"èĦ«":110171,"çľĭéĩį":110172,"å®¶éķ·":110173,"èģĺç͍":110174,"èµĽéģĵ":110175,"åīįèĢħ":110176,"建èѰ":110177,"å¾ĭå¸ĪäºĭåĬ¡":110178,"èīºæľ¯åĵģ":110179,"æľīèĩªå·±çļĦ":110180,"åIJ¦å®ļ":110181,"ç¤¾åĽ¢":110182,"åij¨äºĶ":110183,"带åΰ":110184,"å·¥ä½ľä¼ļè®®":110185,"èĤ¡æľ¬":110186,"å¤ĸåĮħ":110187,"å®¶åħ¬åı¸":110188,"çĽijçĭ±":110189,"èĪĬ":110190,"åIJįæł¡":110191,"西æ¹ĸ":110192,"è¶ħè¿ĩäºĨ":110193,"åįĹå±±":110194,"ç»Ħä»¶":110195,"å̼å¾Ĺ注æĦı":110196,"æĮ£æīİ":110197,"äºĭ迹":110198,"ç¶ĵçĩŁ":110199,"ç§ij室":110200,"好åIJĹ":110201,"æ¤ħåŃIJ":110202,"åľĪåŃIJ":110203,"ä½Ĩ她":110204,"æµģçķħ":110205,"åIJĦèĩªçļĦ":110206,"èģĮåijĺ":110207,"è¡įçĶŁ":110208,"åħ¨åľº":110209,"æĴ¤éĶĢ":110210,"åį´è¢«":110211,"å®ģéĿĻ":110212,"åīįæīĢ":110213,"åīįæīĢæľª":110214,"åīįæīĢæľªæľī":110215,"主ä¸ļ":110216,"åĮĹç¾İ":110217,"è¯Ħå®ļ":110218,"åĵģå°Ŀ":110219,"大家éĥ½åľ¨":110220,"主å¸ħ":110221,"ç»Ĩå¿ĥ":110222,"ä¿¡æģ¯æĬ«éľ²":110223,"çļĦç«ŀäºī":110224,"éĢĻæ¨£çļĦ":110225,"ç§ijåĪĽæĿ¿":110226,"éĩĩæijĺ":110227,"票æį®":110228,"éĢIJå¹´":110229,"èĭ±è¶ħ":110230,"è¡Įä¸ļåĨħ":110231,"人寿":110232,"åIJİåĭ¤":110233,"å¦ĤæĦı":110234,"ç¬Ķè¯ķ":110235,"æ·¡æ·¡çļĦ":110236,"ä¸įèĪĴæľį":110237,"ä½ĵ积":110238,"ä¹Łä¸įè¦ģ":110239,"éĿ¢æĸĻ":110240,"æł·æľ¬":110241,"ç¥ģ":110242,"æĮīè§Ħå®ļ":110243,"大æ¦Ĥæĺ¯":110244,"æĥħåĨµè¿Ľè¡Į":110245,"åIJĦåįķä½į":110246,"çļĦç¬ij容":110247,"åĩºèī²çļĦ":110248,"代表æĢ§":110249,"çļĦç¾İ好":110250,"éĴ¦":110251,"å¾®çĶŁçī©":110252,"è¶Ĭæĺ¯":110253,"æĸ¹åı¯":110254,"å¹²èĦĨ":110255,"éģĬæĪ²":110256,"çļĦåħ´è¶£":110257,"éĹ®è´£":110258,"åĽłä¸ºæĪij们":110259,"èĢĥéĩı":110260,"çĶŁçĶŁ":110261,"éĺ»åĬĽ":110262,"ä¸įåħģ许":110263,"æıIJè®®":110264,"åĩıæĮģ":110265,"åıªæĺ¯ä¸Ģ个":110266,"æĪijæĬĬ":110267,"åıijçݰèĩªå·±":110268,"å¢ŀå¹ħ":110269,"å¦į":110270,"èĹĿè¡ĵ":110271,"ä¸Ģ家人":110272,"åĪĨ级":110273,"çļĦæķ°éĩı":110274,"è½®èŀįèµĦ":110275,"çŃīåĽłç´ł":110276,"大夫":110277,"èģĺ请":110278,"é£İæľº":110279,"绽æĶ¾":110280,"ä»»ä½ķä¸Ģ个":110281,"éłĤ":110282,"éĺ¶çº§":110283,"æĬĬ她":110284,"è¿ĽåĨĽ":110285,"èĥ½åģļåΰ":110286,"åŁ¹è®ŃæľºæŀĦ":110287,"çĸĻ":110288,"ç«¥è¯Ŀ":110289,"æĮĩ导æĦıè§ģ":110290,"éĺ®":110291,"æ·±åħ¥æİ¨è¿Ľ":110292,"ä¸»æľº":110293,"æ¸Ķä¸ļ":110294,"ä¸įæľį":110295,"æµĵéĥģ":110296,"è¡Ĺä¸Ĭ":110297,"ä¾Ŀ次":110298,"æĹ¶æ®µ":110299,"梵":110300,"çļĦåĸľçα":110301,"å¾Īéķ¿":110302,"åĪĿ级":110303,"æŀľæĸŃ":110304,"æĬ¢æķij":110305,"é¼ĵèĪŀ":110306,"ä¾ĽéľĢ":110307,"æ·±åħ¥å¼Ģå±ķ":110308,"产ä¸ļéĽĨ群":110309,"åĻªéŁ³":110310,"åIJ¬çĿĢ":110311,"æ·±åĪ»çļĦ":110312,"å¿įåıĹ":110313,"ç͵ç£ģ":110314,"强èĢħ":110315,"æ»ĭåij³":110316,"æĽ¼èģĶ":110317,"åı¯ä»¥çĽ´æİ¥":110318,"大米":110319,"æŃ·åı²":110320,"æĶ¿åĬ¡æľįåĬ¡":110321,"åħ¬å¼ı":110322,"社群":110323,"éģĵ士èģĮä¸ļ":110324,"ä¹ĭæĥħ":110325,"æµ·æ°´":110326,"æ¼Ķå¥ı":110327,"åºĹéĩĮ":110328,"迹象":110329,"åıijå±ķçIJĨ念":110330,"é«ĺ空":110331,"åij¨åĪĬ":110332,"åĽŀåΰäºĨ":110333,"ä¸įéĢĤåIJĪ":110334,"åłµå¡ŀ":110335,"åĬĪ":110336,"æ°´ä¸Ĭ":110337,"çĢijå¸ĥ":110338,"纳ç¨İ人":110339,"çĩĥæ²¹":110340,"å·¥ç¨ĭé¡¹çĽ®":110341,"峡谷":110342,"æľīéĴĪ对æĢ§":110343,"åľĨå½¢":110344,"æľ¬å¸Ĥ":110345,"è¿Ļè¯Ŀ":110346,"管çIJĨèĢħ":110347,"ç¡®è¯ĬçĹħä¾ĭ":110348,"æĬĬæīĭ":110349,"彩èī²":110350,"ä¸Ĭåīį":110351,"夯å®ŀ":110352,"ç¾ĬèĤī":110353,"å¾Ģå¹´":110354,"æĵħèĩª":110355,"迷人":110356,"èĪªæ¯į":110357,"ç²¾ç»Ĩ":110358,"åľ¨æĪijçļĦ":110359,"åĪĽæĬķ":110360,"麦åħĭ":110361,"æľĪç»ı":110362,"åĮĹæµ·":110363,"ä¹ĭæĺŁ":110364,"åı¶åŃIJ":110365,"å¸Ĥåľºç«ŀäºī":110366,"è¿Ļäºĭ":110367,"åıĥèĪĩ":110368,"äº§åľ°":110369,"åĶī":110370,"åķĨåĵģæĪ¿":110371,"èĪªè¿IJ":110372,"ä¼ĺå¼Ĥ":110373,"ä»ĸ们æĺ¯":110374,"éĽ¨æ°´":110375,"è¯įæ±ĩ":110376,"åĨľçͰ":110377,"欧éĺ³":110378,"çŁŃ线":110379,"管ç½ij":110380,"æł¹åŁº":110381,"åıªæľīä¸Ģ个":110382,"éŀĭåŃIJ":110383,"å¸Ĥå§Ķ书记":110384,"åĪ»æĦı":110385,"è¡Į车":110386,"åıĪ被":110387,"åı¯éĿłæĢ§":110388,"è´±":110389,"ä»»åij½":110390,"åºĶåľ¨":110391,"å°±å¾Ĺ":110392,"æľįåĬ¡ä½ĵç³»":110393,"æĶ¿æĿĥ":110394,"åıijè¨Ģ人":110395,"è¿ĩå¾Ģ":110396,"两åıª":110397,"èĻ½è¯´":110398,"éĢģä¸Ĭ":110399,"ä»Ģä¹Īäºĭ":110400,"æķ£æĸĩ":110401,"æİĮæİ§":110402,"èĸĦå¼±":110403,"ä¸ĭéĿ¢å°±":110404,"主è¦ģåĨħ容":110405,"å¾Īéĩįè¦ģçļĦ":110406,"就说":110407,"çϽèī²çļĦ":110408,"éĤ£ä¸ªæĹ¶åĢĻ":110409,"ç»ı纪人":110410,"çļĦæ¯į亲":110411,"ç¬Ķè®°æľ¬":110412,"åºķå±Ĥ":110413,"è¿ij代":110414,"解说":110415,"è²łè²¬":110416,"æľĢ大åĮĸ":110417,"åķĨéĵº":110418,"æł¡åıĭ":110419,"æ²ģ":110420,"ä¸įåĩºæĿ¥":110421,"éĻ·éĺ±":110422,"ç¨ħ":110423,"åħ¬å¸ĥäºĨ":110424,"åĩĢå̼":110425,"çĽ¸å¯¹è¾ĥ":110426,"笼":110427,"æł¸ç®Ĺ":110428,"åįİ侨":110429,"æĢ¥æķij":110430,"æĮºå¥½":110431,"åħĴç«¥":110432,"äºĮèĥİ":110433,"åĩºèĩª":110434,"åĿŁ":110435,"æīĭä¸ĭ":110436,"屡":110437,"åĪĽéĢłæĢ§":110438,"ä¸¥æł¼æĮīçħ§":110439,"åĨįåİ»":110440,"举缣":110441,"人æµģ":110442,"äºĨä¸Ģ声":110443,"å°ıæĹ¶åīį":110444,"è´µæĹı":110445,"éľĸ":110446,"ä¹Łæĺ¯éĿŀ常":110447,"é̱":110448,"çľĭäºĨçľĭ":110449,"ç¹ģæ®ĸ":110450,"èĩ³æŃ¤":110451,"é¢Ħå¤ĩ":110452,"å¾Īæĺİæĺ¾":110453,"æ¼Ķèīº":110454,"åĿIJçĿĢ":110455,"ä¿ĦåĨĽ":110456,"åľ¨è¿ĩåİ»":110457,"ä¹ĭäºĭ":110458,"æĬĵèİ·":110459,"åĿIJä¸ĭ":110460,"çͱä¸ŃåĽ½":110461,"ä¹Łå¼Ģå§ĭ":110462,"çŃĶå¤į":110463,"åŀĥåľ¾åĪĨç±»":110464,"éĴĵé±¼":110465,"åIJĦ種":110466,"缸éģĩ":110467,"ä¸įåģľçļĦ":110468,"æī¹éĩı":110469,"éĩįè¦ģä½ľç͍":110470,"å§Ķå±Ī":110471,"åħŃå¹´":110472,"ä¸ĥåįģ":110473,"ä¹ĭæĪĺ":110474,"é£İéĻ©ç®¡çIJĨ":110475,"éŁ³æ¨Ĥ":110476,"è¡ĮæĶ¿å¤Ħç½ļ":110477,"æľ¬äºĭ":110478,"æĴ°åĨĻ":110479,"èģļåIJĪ":110480,"éĢĤæĹ¶":110481,"æIJ¬å®¶":110482,"ç¢İçīĩ":110483,"çĽĽå®´":110484,"ç®Ģæ´ģ":110485,"åı¬éĽĨ":110486,"ç®ĢåĮĸ":110487,"åĮĹ京æĹ¶éĹ´":110488,"第ä¸īå±Ĭ":110489,"æĿ¥åĽŀ":110490,"常ç͍çļĦ":110491,"京津":110492,"京津åĨĢ":110493,"梦幻":110494,"è¯ķè¡Į":110495,"æľºåºĬ":110496,"åΰæľĢåIJİ":110497,"åĬ©æīĭ":110498,"åĪĨ彩":110499,"åĩºåĵģ":110500,"åĪ¹è½¦":110501,"åIJ¯åıij":110502,"ä¾§éĿ¢":110503,"æ¯ıå½ĵ":110504,"缸åħ³è§Ħå®ļ":110505,"ä¸ĸ人":110506,"è´Ń车":110507,"å¿ĥ缮":110508,"å¿ĥ缮ä¸Ń":110509,"äºĶéĩij":110510,"è¿ĺè®°å¾Ĺ":110511,"ä¾ĿçĦ¶æĺ¯":110512,"æıIJæ¡Ī":110513,"ç͵åķĨå¹³åı°":110514,"åģļåΰäºĨ":110515,"æĿľç»Ŀ":110516,"å®īåįĵ":110517,"ä¸ĸçķĮåIJĦåľ°":110518,"åīįéĢĶ":110519,"æ´ĹåĩĢ":110520,"å¥ĭåĬĽ":110521,"åŁİå¸Ĥ建设":110522,"å¤ļåĬŁèĥ½":110523,"ä¼ļéĢłæĪIJ":110524,"åıijå¸ĥä¼ļä¸Ĭ":110525,"究竣æĺ¯":110526,"åĪĨ红":110527,"çŁ¥èŃĺ":110528,"éĿ¢æĿ¿":110529,"æĹłå£°":110530,"æĢ¥éľĢ":110531,"å¤±çľł":110532,"çΏå¦Ī":110533,"äºĤ":110534,"åħ¨æĻ¯":110535,"ç»ıåħ¸çļĦ":110536,"åī§ä¸Ń":110537,"é¢Ĩ导ä¸ĭ":110538,"åħļåĨħ":110539,"åħ¥ä¾µ":110540,"æĭīæĸ¯":110541,"ä¸Ģå¹ķ":110542,"åĬłä¹ĭ":110543,"èĤĨ":110544,"èĭ±æł¼":110545,"èĭ±æł¼åħ°":110546,"å·§åħĭ":110547,"å·§åħĭåĬĽ":110548,"ä¸Ģå¿ĥ":110549,"èģĤ":110550,"å¾Ģå¾Ģæĺ¯":110551,"管çIJĨå±Ĥ":110552,"çĻ»åħ¥":110553,"建ç«ĭèµ·":110554,"å»ºåĽ½":110555,"åŃIJ宫":110556,"åºĶä»ĺ":110557,"æİ¢ç©¶":110558,"第ä¸Ģä½į":110559,"ä½Ļå®¶":110560,"çŃīæ´»åĬ¨":110561,"æīĢèĩ´":110562,"è¾ĥå¿«":110563,"æĺ¯éĿŀ":110564,"æıIJåIJį":110565,"äºĮèĢħ":110566,"åıªåī©ä¸ĭ":110567,"åħ¶ä¸ŃåĮħæĭ¬":110568,"ç¼ĸç¨ĭ":110569,"çł´ç¢İ":110570,"ä¸Ń举":110571,"å·¥ä½ľæĬ¥åijĬ":110572,"çѾåIJį":110573,"éħĴä¸ļ":110574,"çŁ¥æĻĵ":110575,"çĥŃå¿ĥ":110576,"éĿŀåĩ¡":110577,"èIJ¥ä¸ļæī§":110578,"èIJ¥ä¸ļæī§çħ§":110579,"人大代表":110580,"ä¸Ģ个æĸ°çļĦ":110581,"å¨ģæµ·":110582,"éĤ£äºº":110583,"涨价":110584,"æ¶ĪçģŃ":110585,"éļ¾å¿ĺ":110586,"ç¶ĵé©Ĺ":110587,"åı£è¢ĭ":110588,"ç³»æķ°":110589,"æĸĩä¸Ń":110590,"好转":110591,"æĸ°éĽ¶åĶ®":110592,"讲述äºĨ":110593,"å¼ĢçĽĺ":110594,"çķĻç»Ļ":110595,"æħ¢æħ¢çļĦ":110596,"æĤ²ä¼¤":110597,"æľ¬æľŁ":110598,"äºĨå¤ļå°ij":110599,"è¿Ļ让":110600,"åIJĮçŃī":110601,"æ¸ħæĺİ":110602,"个åŁİå¸Ĥ":110603,"æºĸåĤĻ":110604,"åĩłä¹İæĺ¯":110605,"强åĬĽ":110606,"俯":110607,"水稻":110608,"åĽºå®ļçļĦ":110609,"æł¸åĩĨ":110610,"说æľį":110611,"顯示":110612,"è¿Ļå¥Ĺ":110613,"æĻºæħ§åŁİå¸Ĥ":110614,"å±ĭé¡¶":110615,"ä¸įæĿ¥":110616,"çĶŁé²ľ":110617,"çŁ¥æĥħ":110618,"æĬķ身":110619,"åijĬè¯īæĪij们":110620,"ä¸īåĽĽ":110621,"ä¸ĩä¸Ģ":110622,"è¾Ĩ车":110623,"为ä¹ĭ":110624,"åΰæĹ¶åĢĻ":110625,"è¿Ļæīįæĺ¯":110626,"åIJįçīĮ":110627,"åºŁæ°´":110628,"åݻ年åIJĮæľŁ":110629,"å¹´éĻIJ":110630,"éģĭåĭķ":110631,"åıĮçľ¼":110632,"è¦ģç´§":110633,"对çŃĸ":110634,"åľºé¦Ĩ":110635,"çϾç§ij":110636,"è¶Ĭéĩİ":110637,"å¯ĮåIJ«":110638,"大å¤ļæķ°äºº":110639,"æľĢå°ij":110640,"åı¬åͤ":110641,"åħ¸èĮĥ":110642,"åĨľæľº":110643,"æŃ£æĸĩ":110644,"åºĶç͍äºİ":110645,"æ·±èĢķ":110646,"ä¿Ń":110647,"ä»Ģä¹Īä¸ľè¥¿":110648,"å¥Ĺé¤IJ":110649,"å½ĵéĢī":110650,"å·¦æīĭ":110651,"è°ĥçIJĨ":110652,"æĻļé¤IJ":110653,"éļ¾åħ³":110654,"åĩŃè¯ģ":110655,"çĪ±äºº":110656,"æĮĩè´£":110657,"è´£ç¼ĸ":110658,"çļĦä¸Ģ款":110659,"éĵ²":110660,"åįģ个":110661,"èĢ»":110662,"æľįåĬ¡åķĨ":110663,"åľ°çĭ±":110664,"è¿ŀå¿Ļ":110665,"åĽ°æĥij":110666,"çļĵ":110667,"ä¸įåIJĥ":110668,"çİ°åľ¨å·²ç»ı":110669,"çĽĺçĤ¹":110670,"ä¸įåģľåľ°":110671,"管çIJĨ模å¼ı":110672,"è¿Ļ段æĹ¶éĹ´":110673,"椰":110674,"礼åĮħ":110675,"æµģ转":110676,"æī«çłģ":110677,"éĽĨä¸Ńåľ¨":110678,"æ±ĤåĬ©":110679,"åįĬ个":110680,"å¿«éĢŁå¢ŀéķ¿":110681,"å¾Ģä¸ĭ":110682,"è¯ĦåĪĨ":110683,"å°±æĥ³":110684,"åķĨåĬ¡éĥ¨":110685,"æľīéĹ®é¢ĺ":110686,"èİ·åĪ©":110687,"æ¯ĽçĹħ":110688,"æĦŁåºĶ":110689,"è̧":110690,"åĪĨæŃ§":110691,"åĨī":110692,"æĪij们çİ°åľ¨":110693,"è¦ģåĬłå¼º":110694,"å·§å¦Ļ":110695,"èŀºæĹĭ":110696,"åĪĩæį¢":110697,"çĭĦ":110698,"顺çķħ":110699,"å°¤åħ¶æĺ¯åľ¨":110700,"èĬĿ麻":110701,"éļ¾è¿ĩ":110702,"æĹĹå¸ľ":110703,"å¤įåį°":110704,"å¤įåį°ä»¶":110705,"å¿ħéľĢ":110706,"对å¤ĸå¼ĢæĶ¾":110707,"éļ¾åıĹ":110708,"åİŁæĿ¥æĺ¯":110709,"ç®ĹäºĨ":110710,"é«ĺå±±":110711,"离èģĮ":110712,"çµĦç¹":110713,"çµĦç¹Ķ":110714,"å±ģèĤ¡":110715,"çϾ家":110716,"éģĩä¸Ĭ":110717,"æĺĶæĹ¥":110718,"ä¸į容":110719,"çĽij管éĥ¨éŨ":110720,"主æĦı":110721,"æµģåŁŁ":110722,"è·Įå¹ħ":110723,"èĩ³ä¸Ĭ":110724,"åĪ«è¯´":110725,"æĺ¯æ¯Ķè¾ĥ":110726,"å®ıè§Ĥç»ıæµİ":110727,"å¸Ĥåľºä¸»ä½ĵ":110728,"污æŁĵçī©":110729,"æķijæ²»":110730,"丰æĶ¶":110731,"åŃĺæĶ¾":110732,"åĩĦ":110733,"éĩijå±±":110734,"æį¢äºĨ":110735,"ä¸ĵ人":110736,"éĹľæĸ¼":110737,"æĹ¢è¦ģ":110738,"åĽ½è¶³":110739,"éļĭ":110740,"åıįåĩ»":110741,"起身":110742,"åħĪæĺ¯":110743,"å¸ĮæľĽèĥ½å¤Ł":110744,"åĪ¶è®¢":110745,"åºĹéĿ¢":110746,"åĸĢ":110747,"æķĻä½ł":110748,"éĻ῏©":110749,"åĬĽæ±Ĥ":110750,"ä¸īçϾ":110751,"çī©ä»·":110752,"丢失":110753,"å¢Ļä¸Ĭ":110754,"éĥ¨ä»½":110755,"æł·æĿ¿":110756,"ä¹ĭæĦı":110757,"ç½ijå°ıç¼ĸ":110758,"ä¸ĸä¸Ĭ":110759,"è°ĥè¯ķ":110760,"污æŁĵéĺ²æ²»":110761,"å½±éĻ¢":110762,"å®Įåħ¨åı¯ä»¥":110763,"éĢļåħ³":110764,"ä¹īåĬ¡æķĻèĤ²":110765,"没æľīåĬŀæ³ķ":110766,"èĢ¿":110767,"妳":110768,"æĹłæĥħ":110769,"å¾ĹçĽĬ":110770,"å¾ĹçĽĬäºİ":110771,"æľŁçĽ¼":110772,"娱ä¹IJåľº":110773,"çͲæĸ¹":110774,"ä¸Ģæ±½":110775,"çŰ":110776,"çĸijä¼¼":110777,"æĸ°æµªå¾®åįļ":110778,"强è¡Į":110779,"å½ĵä»ĸ":110780,"èĥº":110781,"ç͍æĪ·æıIJä¾Ľ":110782,"åĮºå§Ķ":110783,"æĦ¿æĻ¯":110784,"æĬĺæī£":110785,"失踪":110786,"è¿«åĪĩ":110787,"åŃĹæ¯į":110788,"åĴ¯":110789,"èªįèŃĺ":110790,"ä»Ģä¹ĪæĦıæĢĿ":110791,"çĽĴåŃIJ":110792,"å½ķéŁ³":110793,"建设工ç¨ĭ":110794,"ä¸ļä½Ļ":110795,"å®ŀ践活åĬ¨":110796,"çľŁç©º":110797,"çĤĸ":110798,"åľ¨è·¯ä¸Ĭ":110799,"主è¦ģåĮħæĭ¬":110800,"该æĢİä¹Ī":110801,"æĢ»æľī":110802,"æĢ§æĦŁ":110803,"æ°ijèĪª":110804,"å¼ĢåºĹ":110805,"欺éªĹ":110806,"çªģåĩ»":110807,"缺失":110808,"æī§ä¸ļ":110809,"åľ°éģĵ":110810,"å¹¶æĹł":110811,"æ°ijåĬŀ":110812,"ç»Ħç»ĩçĶŁæ´»":110813,"æĪijå¦Ī":110814,"è¨ĺèĢħ":110815,"管åζ":110816,"æī¾ä¸ª":110817,"èĹ»":110818,"çĤİçĹĩ":110819,"äºĴåĬ©":110820,"æµıè§Īåύ":110821,"çݩ家æĿ¥è¯´":110822,"éĻįä½İäºĨ":110823,"è£Ķ":110824,"æĮ£éĴ±":110825,"åķĨæľº":110826,"æĶ¹è£ħ":110827,"æµģ浪":110828,"æĶ¿æ³ķ":110829,"èĢģ头":110830,"çĶŁäº§åĴĮ":110831,"ç©Ĺ":110832,"亲çα":110833,"亲çαçļĦ":110834,"å±¥èģĮ":110835,"åŁİéĩĮ":110836,"ç»ĨåĪĨ":110837,"åĬ³åĬ¨åIJĪåIJĮ":110838,"åľ¨æĹ¥æľ¬":110839,"å¨ģå°Ķ":110840,"åį«è§Ĩ":110841,"éĢ£çµIJ":110842,"çĿĢéĩį":110843,"æĬĺ磨":110844,"åĽ¾ä¸º":110845,"çľ·":110846,"å·¥åºı":110847,"æĵģ":110848,"æĵģæľī":110849,"ç½ijç«Ļåľ°åĽ¾":110850,"çļĦä¸Ģ大":110851,"ç»Ħç»ĩå®ŀæĸ½":110852,"æĬĽå¼ĥ":110853,"åĴĮæĶ¯æĮģ":110854,"æ³ķåĪĻ":110855,"浪潮":110856,"çݰæľīçļĦ":110857,"åĩłçİĩ":110858,"为客æĪ·":110859,"åįģä¸ĩ":110860,"è¹Ħ":110861,"çªģåĩºéĹ®é¢ĺ":110862,"åıĥåĬł":110863,"éĥ½ä¼ļæľī":110864,"缤":110865,"è°ģéĥ½":110866,"æīĭåĬ¨":110867,"çĽ´è¾¾":110868,"çĤ¹å¤ļ":110869,"éĺ¶å±Ĥ":110870,"ä¸įä½³":110871,"éĤ£æ®µ":110872,"滨海":110873,"æĺ¯åĽ½åĨħ":110874,"æĪijå¸ĮæľĽ":110875,"åIJĽåŃIJ":110876,"è§ĤéŁ³":110877,"åģļé¥Ń":110878,"æ±½è»Ĭ":110879,"åħ³ç¨İ":110880,"çľ¼åīįçļĦ":110881,"æ°´éĿ¢":110882,"èĢ³æľº":110883,"追踪":110884,"æİ¨éĢģ":110885,"éĴ±åĮħ":110886,"æģ¶å¿ĥ":110887,"æµ·åŁŁ":110888,"å·į":110889,"å¼ĢæĿ¥":110890,"表æĢģ":110891,"仪表":110892,"å¹³åİŁ":110893,"åįģå¤ļå¹´":110894,"ä¹ŁæĹłæ³ķ":110895,"åħ¼é¡¾":110896,"è¡£æŁľ":110897,"æł½åŁ¹":110898,"æĪ¿æºIJ":110899,"设ç«ĭäºĨ":110900,"ä¸ĩåIJį":110901,"æķ°é¢Ŀ":110902,"è¦ģåĿļæĮģ":110903,"åIJīæŀĹçľģ":110904,"请èģĶç³»":110905,"ç»ıåİĨè¿ĩ":110906,"çļĦæľ¬è´¨":110907,"åħ¥éŨ":110908,"æľ¬æ¡Ī":110909,"çİĩè¾¾åΰ":110910,"åı°éĺ¶":110911,"éĴŀ":110912,"æĪijèĥ½":110913,"èݲèĬ±":110914,"éĴł":110915,"ä¸Ģäºĭ":110916,"åİŁæľīçļĦ":110917,"æ¯ıåĢĭ":110918,"æ¯Ķäºļ迪":110919,"æ£ĭçīĮ游æĪı":110920,"ä¸įä¼ļæľī":110921,"å½ĴæĿ¥":110922,"äºĶçϾ":110923,"è¿ĩé«ĺ":110924,"éĽ·è¾¾":110925,"ä¸Ģèµ·åİ»":110926,"æķĻ导":110927,"å°±è¯Ĭ":110928,"å°±å¾Ī":110929,"ä¸įåIJĮäºİ":110930,"俺":110931,"å¸ĸåŃIJ":110932,"æĶ¿åįıå§Ķåijĺ":110933,"çĸ«æĥħå½±åĵį":110934,"åĪĨè£Ĥ":110935,"为ä»Ģä¹Īä¼ļ":110936,"äºĶæĺŁ":110937,"å°ijåĦ¿":110938,"æĬ¢éĻ©":110939,"梦è§ģ":110940,"è®°èĢħéĩĩ访":110941,"山路":110942,"æĪij个人":110943,"æ²Ļ滩":110944,"è¹Ń":110945,"æĶ¹è®Ĭ":110946,"æĸ°åŀĭåĨł":110947,"æĸ°åŀĭåĨłçĬ¶":110948,"åĮ»æĬ¤":110949,"åĮ»æĬ¤äººåijĺ":110950,"æµ·å°Ķ":110951,"åħ³äºİæĪij们":110952,"éϤå¤ĸ":110953,"åºļ":110954,"宣åijĬ":110955,"ä¸īåįĥ":110956,"榨":110957,"ç§ijæĬĢ大åѦ":110958,"ä¸ĥåħ«":110959,"顺åºĶ":110960,"çΏçΏå¦Īå¦Ī":110961,"éĢīåıĸ":110962,"åī§çĥĪ":110963,"乡æĿijæĹħ游":110964,"积æŀģæİ¢ç´¢":110965,"表çݰ为":110966,"å¾Īæ¸ħæ¥ļ":110967,"大åĨĽ":110968,"æĿ¥ç͵":110969,"å¥ĹæĪ¿":110970,"çݰè¡Į":110971,"享åıĹåΰ":110972,"çľĭçĤ¹":110973,"åĽºå®ļèµĦ产":110974,"以人为":110975,"ä»¥äººä¸ºæľ¬":110976,"ä¸įå®Į":110977,"éĻį鼨":110978,"åģļçļĦäºĭæĥħ":110979,"å¹¶äºİ":110980,"顽强":110981,"è̏":110982,"åĺ´å·´":110983,"缸åħ³ä¿¡æģ¯":110984,"æĪij没":110985,"æĪĺçķ¥æĢ§":110986,"æĢĿ念":110987,"åĪĺå¤ĩ":110988,"åĬ©æĶ»":110989,"é£İè²Į":110990,"éĿ¢å¯¹éĿ¢":110991,"积æŀģå¼Ģå±ķ":110992,"çĸĹæķĪ":110993,"çľĭ书":110994,"缺åı£":110995,"åĽ½æ°ijç»ıæµİ":110996,"使ç͍æĿĥ":110997,"éģ¥è¿ľ":110998,"å¡«è¡¥":110999,"第ä¸ī人":111000,"åįĬå¤ľ":111001,"æŃ¦æ±īå¸Ĥ":111002,"æĪijåıijçݰ":111003,"ä¼ĺæĥłæĶ¿çŃĸ":111004,"é£İåı£":111005,"å°±ä¸įèĥ½":111006,"为主è¦ģ":111007,"æµģåĩº":111008,"å´ĩæĭľ":111009,"å¹¶ä¸įèĥ½":111010,"é«ĺä¸ī":111011,"ä¸ĸçķĮä¸ĬæľĢ":111012,"æĥ³å¿ħ":111013,"åħ¶æīĢ":111014,"åĢĻéĢī":111015,"åĢĻéĢī人":111016,"ä¸įçα":111017,"åī¯ä½ľç͍":111018,"人æ°ijæĹ¥æĬ¥":111019,"æĪijä¸įæĺ¯":111020,"å®ŀçī©":111021,"ç͵åİĤ":111022,"ä¹Łç®Ĺæĺ¯":111023,"æľīéĹľ":111024,"æľīèĥ½åĬĽ":111025,"æĮĤåľ¨":111026,"çľ¼ä¸ĭ":111027,"约翰":111028,"å°ıåѦçĶŁ":111029,"èµ·åΰäºĨ":111030,"工夫":111031,"åIJĮå¿ĥ":111032,"åĿ¦è¨Ģ":111033,"çłĮ":111034,"åıijæĮ¥äºĨ":111035,"èģĮä¸ļéģĵå¾·":111036,"è¿ĻäºĽå¹´":111037,"念头":111038,"èĢģé¼ł":111039,"åħ¨èµĦ":111040,"åħ¨èµĦåŃIJ":111041,"ä¸Ģåij³":111042,"å¤ļä¸ĩåħĥ":111043,"æł¼æľĥ":111044,"éķ¿éĢĶ":111045,"带走":111046,"èĭ±å¯¸":111047,"æĸĩä½ĵ":111048,"对ä»ĸ们":111049,"åĵŃäºĨ":111050,"å¡«æĬ¥":111051,"çīĪæĿĥ声æĺİ":111052,"çĶµçº¿":111053,"è´Ńçī©ä¸Ńå¿ĥ":111054,"饱满":111055,"ä½İ头":111056,"强迫":111057,"ä¿Ŀæ´ģ":111058,"欧åĨł":111059,"缸è¿ŀ":111060,"认è´Ń":111061,"ç쫿ĺŁ":111062,"é«ĺå°Ķ":111063,"é«ĺå°Ķ夫":111064,"èij«èĬ¦":111065,"æłĩ注":111066,"çļĦçIJĨæĥ³":111067,"æł¸éħ¸":111068,"æł¸éħ¸æ£Ģæµĭ":111069,"åĬī":111070,"ä¸Ģèάæĺ¯":111071,"æĢĿç´¢":111072,"轨迹":111073,"çĥŃ带":111074,"éĻ£":111075,"åĩĨç¡®æĢ§":111076,"æĪ´çĿĢ":111077,"åľ¨çĶŁæ´»ä¸Ń":111078,"æīĢèĥ½":111079,"æľ¯åIJİ":111080,"å¸¦ä½ł":111081,"ç¥ł":111082,"æ®ĭéħ·":111083,"ä¹Łåıªæĺ¯":111084,"çͳè´Ń":111085,"举åĬŀäºĨ":111086,"æľīæĦıä¹ī":111087,"æĹºçĽĽ":111088,"åľ¨ç¶²":111089,"åľ¨ç¶²è·¯ä¸Ĭ":111090,"å¾Ī大ç¨ĭ度":111091,"管è¾ĸ":111092,"çĸ«æĥħæľŁéĹ´":111093,"触æij¸":111094,"éĺ¶æ®µæĢ§":111095,"ä¼ļè§īå¾Ĺ":111096,"çļĦçĶ»éĿ¢":111097,"æİ¥åıĹäºĨ":111098,"表达äºĨ":111099,"éĤĵå°ı":111100,"éĤĵå°ıå¹³":111101,"åħļé£İ":111102,"åħļé£İå»īæĶ¿":111103,"åķĨåѦéĻ¢":111104,"åħijæį¢":111105,"é£Łåĵģèį¯åĵģ":111106,"éĿŀ常好çļĦ":111107,"çľ¯":111108,"纳米":111109,"åĬ¨æijĩ":111110,"åĽŀéģ¿":111111,"çľĭèijĹ":111112,"款项":111113,"åħ«å¹´":111114,"åģļ个":111115,"æĸĩæ¡£":111116,"éĩijèŀįç§ijæĬĢ":111117,"åħ¶ä¸Ńæľī":111118,"äºĨä¸Ģç³»åĪĹ":111119,"æĹĹèΰåºĹ":111120,"ç§°èµŀ":111121,"éĽ¢éĸĭ":111122,"åζåĨ·":111123,"å®¶éŨåı£":111124,"åįģå¤ļ":111125,"ä¼´ä¾£":111126,"çľĭçĹħ":111127,"æĭīçĿĢ":111128,"æīĴ":111129,"çĸ²æĥ«":111130,"å°ijæķ°æ°ijæĹı":111131,"åĽ¾å½¢":111132,"è½§":111133,"å¢ŀéĩı":111134,"饲åħ»":111135,"çģ«å±±":111136,"æ¯ı个æľĪ":111137,"ä½ľä¸ºä¸ĢåIJį":111138,"è½´æī¿":111139,"æĸĩ书":111140,"ç¼ķ":111141,"åħ·ä½ĵæĥħåĨµ":111142,"çĹĽçĤ¹":111143,"缴éĶĢ":111144,"å¡Ĭ":111145,"ä¹Łæľĥ":111146,"çĥŃæ½®":111147,"å¹³æ°ij":111148,"æ¼Ķåͱä¼ļ":111149,"æķĻçłĶ":111150,"éĢĥéģ¿":111151,"ä¸Ģè´¯":111152,"å°±è¶Ĭ":111153,"å®ŀå®ŀåľ¨":111154,"å®ŀå®ŀåľ¨åľ¨":111155,"ä¹łè¿ijå¹³æĢ»":111156,"溺":111157,"å¿ĥåºķ":111158,"éķ¿å¾ģ":111159,"媽媽":111160,"第ä¸ī次":111161,"åĩºæ¼Ķ":111162,"çĭĢæ³ģ":111163,"å°Ķæĸ¯":111164,"代çIJĨåķĨ":111165,"çĨı":111166,"çļĦ对象":111167,"ç͵éĩı":111168,"è¡ĮåĪĹ":111169,"åĽ½äºº":111170,"è·ijäºĨ":111171,"åįĶåĬ©":111172,"èIJ¥è¿IJ":111173,"å¸ĪåħĦ":111174,"榮":111175,"æĥ³åĥı":111176,"æĢ§å¼º":111177,"ç§ijåѦçłĶç©¶":111178,"å»¶å®ī":111179,"ä¸¥æł¼èIJ½å®ŀ":111180,"é¢Ĩä¼ļ":111181,"çĽ¸å·®":111182,"路人":111183,"çĶ«":111184,"æľīä»·å̼":111185,"æľīä»·å̼çļĦ":111186,"ç¾İåĽ¢":111187,"æ°ij主çĶŁæ´»":111188,"æĪijæīį":111189,"ç¾İåĽ½äºº":111190,"æ°Ķåij³":111191,"åıįå°Ħ":111192,"çļĦåĨ³å¿ĥ":111193,"大è±Ĩ":111194,"交代":111195,"è¿Ľåĩº":111196,"åıįæĬĹ":111197,"æĮĩçļĦæĺ¯":111198,"ä»·ä½į":111199,"è¿Ľé©»":111200,"ä¸ĬçϾ":111201,"ä½įåĪĹ":111202,"ä¸ŃåĽ½ä¼ģä¸ļ":111203,"çļĦ好å¤Ħ":111204,"主ç¼ĸ":111205,"汽油":111206,"ä½ĨæĪij们":111207,"æĢİä¹Īçľĭ":111208,"é»Ħå±±":111209,"å¤ļåªĴä½ĵ":111210,"åIJİåį«":111211,"èİ·å¾ĹæĽ´å¤ļ":111212,"åĬ¡å¿ħ":111213,"为å¥ijæľº":111214,"é¦ĸ饰":111215,"ä¸ĩåįļ":111216,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ大":111217,"ä¸ĵ项è¡ĮåĬ¨":111218,"å¥ĭè¿Ľ":111219,"ä»įçĦ¶æĺ¯":111220,"è´¨æĦŁ":111221,"å¦Ĥæŀľä¸įæĺ¯":111222,"ç«Ļèµ·æĿ¥":111223,"ä¹¾éļĨ":111224,"åı¯æĢķçļĦ":111225,"å¯Įè´µ":111226,"æ¸ħç®Ĺ":111227,"åIJijä¸ĭ":111228,"åĢļ":111229,"çļĦçŃĶæ¡Ī":111230,"èιä¸Ĭ":111231,"çļĦ羣å®ŀæĢ§":111232,"çŃīåĬŁèĥ½":111233,"åĸľåī§":111234,"å¨ģåĬĽ":111235,"æĸ°é¢ĸ":111236,"æł¸ç͵":111237,"æĬ¥éĶĢ":111238,"æķħ乡":111239,"ä¼´éļı":111240,"éŀŃ":111241,"å¦Ĭå¨ł":111242,"åĪĨåĮĸ":111243,"æľīå¾Ī大":111244,"æĢİä¹Ī说":111245,"æĻĤ代":111246,"产åĩº":111247,"ä»ĭç»į说":111248,"å¤ĦçIJĨåύ":111249,"èĨ¨èĥĢ":111250,"åī¯å¸Ĥéķ¿":111251,"çļĦ妻åŃIJ":111252,"æł·åĵģ":111253,"åIJĮæ¯Ķä¸ĭéĻį":111254,"åħĥå·¦åı³":111255,"ç͍èĩªå·±çļĦ":111256,"é«ĺéĽĦ":111257,"æĺ¥æĻļ":111258,"ä¹Łæľīå¾Īå¤ļ":111259,"çľ¼çIJĥ":111260,"æķ£æŃ¥":111261,"ä»ĸ们éĥ½":111262,"第ä¸Ģå®¶":111263,"åĬŀ好":111264,"å®īéĺ²":111265,"ä¸Ģä¸ĩ":111266,"åľ¨éĩĮéĿ¢":111267,"éŁ³é¢ij":111268,"åı£åı·":111269,"ä¸Ģè¶Ł":111270,"ç¦ıçī¹":111271,"é³ŀ":111272,"æĥĬèī³":111273,"æĸ°å¨ĺ":111274,"绿èī²åıijå±ķ":111275,"ä¸Ńå¼ı":111276,"ä¹Łåıªæľī":111277,"çݰ身":111278,"åı¯ä¾Ľ":111279,"æ¯ıä¸Ģ个人":111280,"第ä¸īèĢħ":111281,"åľ°å½¢":111282,"éĴ¢ç»ĵæŀĦ":111283,"çĽijçĿ£æ£ĢæŁ¥":111284,"åı«æĪij":111285,"èĩ´æķ¬":111286,"æ´Ĺæīĭ":111287,"ä¸ĭè°ĥ":111288,"康çĨĻ":111289,"æĪIJ交éĩı":111290,"ä¹ŁæĪIJ为":111291,"åħīæ»ij":111292,"å®Įæķ´æĢ§":111293,"çģ¼":111294,"ç¶²éłģ":111295,"éķ¿å¯¿":111296,"éģ©ç͍":111297,"çļĦä¸Ģ项":111298,"çŀ©çĽ®":111299,"æĬĬèĩªå·±çļĦ":111300,"éĵ¶è¡Įåį¡":111301,"å°±å¿ħé¡»":111302,"ç¾İçϽ":111303,"éŀįå±±":111304,"æľ¬é¢Ĩ":111305,"ä¸Ģç¢Ĺ":111306,"æīĵæ³ķ":111307,"æĤ¨å¥½":111308,"对åŃ©åŃIJ":111309,"æĬ¥éģĵç§°":111310,"ä¼łåĩº":111311,"大èĩ£":111312,"ç¬ĭ":111313,"çĽı":111314,"é¾ļ":111315,"çĽ´çº¿":111316,"æĻºåºĵ":111317,"ç§Łè½¦":111318,"é£İåij³":111319,"çľĭä¸Ģä¸ĭ":111320,"æİ¨éĶĢ":111321,"éĥ¨éĥ¨éķ¿":111322,"è´¨éĩıåĴĮ":111323,"åĪĬçĻ»":111324,"å·¥ä¸ļåĮĸ":111325,"çİĩ为":111326,"鼶件":111327,"硬åĮĸ":111328,"ä¸Ĭåįĥ":111329,"ç»ıéªĮå̼":111330,"å¹³è¡Į":111331,"声éģĵ":111332,"æľįåĬ¡è´¨éĩı":111333,"çĶŁçĶ¢":111334,"æľĢ容æĺĵ":111335,"ä¸Ģæŀļ":111336,"å¹´æĬ¥":111337,"åħ¬ç½ij":111338,"åħ¬ç½ijå®ī":111339,"åħ¬ç½ijå®īå¤ĩ":111340,"çļĦèĥ½éĩı":111341,"å®ŀéĻħè¡ĮåĬ¨":111342,"è¦ģä¸įè¦ģ":111343,"æĹ¥æľ¬äºº":111344,"èĢ¶ç¨£":111345,"ç¼ĸåī§":111346,"æ¶©":111347,"åį°å°¼":111348,"ä¸Ĭä¸ĭ游":111349,"åĩłåı¥":111350,"ä¸Ńéĵģ":111351,"ç°¡åĸ®":111352,"èĩªå¸¦":111353,"çĶŁäºİ":111354,"ä¸Ģåı£æ°Ķ":111355,"åĭ¤å¥ĭ":111356,"éĻįä»·":111357,"å±ķçݰäºĨ":111358,"å¸ĥæĭī":111359,"ä¼ļéĢīæĭ©":111360,"çļĦç»ıåħ¸":111361,"好æľĭåıĭ":111362,"车éģĵ":111363,"æķ´åĢĭ":111364,"åľĵ":111365,"éķ¿æľŁä»¥æĿ¥":111366,"æĬķå½±":111367,"çļĩåĨł":111368,"è¿ĩ大":111369,"åijĬè¯īä»ĸ":111370,"ä¼ģä¸ļæıIJä¾Ľ":111371,"æĬ½è±¡":111372,"éĢĤ度":111373,"çļĦ女åŃ©":111374,"èµ·ä¼ı":111375,"çļĦåĬŁæķĪ":111376,"ä¸ĵ项æķ´æ²»":111377,"åı¯éĢļè¿ĩ":111378,"ä¸įåIJĮç¨ĭ度":111379,"å¼Ĥè®®":111380,"åĩĢèµĦ产":111381,"åijĹ":111382,"ä»Ģä¹Īåij¢":111383,"å·¡éĢ»":111384,"è¸ıä¸Ĭ":111385,"ä½Ĩå®ĥ":111386,"精度":111387,"管å±Ģ":111388,"第ä¸ĢåIJį":111389,"åĨħåŃĺ":111390,"æijĨåľ¨":111391,"åī©ä¸ĭ":111392,"主ä½ĵ责任":111393,"çĤ¹åįĬ":111394,"以èĩ³äºİ":111395,"åħ»èĢģä¿ĿéĻ©":111396,"æĦŁåıĹåΰäºĨ":111397,"çŁ¥åIJįçļĦ":111398,"å¯Į豪":111399,"妥åĸĦ":111400,"åŃĻåŃIJ":111401,"éĵĤ":111402,"说èĩªå·±":111403,"让æĤ¨":111404,"æķ°æİ§":111405,"çļĦçľ¼åħī":111406,"注éĶĢ":111407,"çļĦçģµéŃĤ":111408,"è¿ĺä¸įéĶĻ":111409,"éĹ®ä»ĸ":111410,"èĩªä¸»çłĶåıij":111411,"èĵĭ":111412,"ç´«èī²":111413,"åĽ½å®¶å®īåħ¨":111414,"è¾½å®ģçľģ":111415,"ä¹Łæ¯Ķè¾ĥ":111416,"ç¾İèĤ¡":111417,"ä¸įç¡®å®ļæĢ§":111418,"å¿ĥ头":111419,"æĪ³":111420,"级åĪ«çļĦ":111421,"论述":111422,"çļĦåĽŀçŃĶ":111423,"ä¿Ŀè¯ģéĩij":111424,"çŃīè¡Įä¸ļ":111425,"幸ç¦ıæĦŁ":111426,"æŃ§è§Ĩ":111427,"æľºç¥¨":111428,"派人":111429,"èĩ´åij½":111430,"åĺ´è§Ĵ":111431,"æĸ°éĹ»ä¸Ńå¿ĥ":111432,"æĶ¾å¼ĥäºĨ":111433,"å®ľå±ħ":111434,"åĨĻä¸ĭ":111435,"éĹ®çŃĶ":111436,"è¿ĻéĩĮæĺ¯":111437,"å¤ļåľ°":111438,"åĮºåŁŁåĨħ":111439,"åĸ°":111440,"çľĭä»ĸ":111441,"æī§æ³ķ人åijĺ":111442,"åĬ¨æľº":111443,"éŁ³åĵį":111444,"çļĦåij½è¿IJ":111445,"é¡¶éĥ¨":111446,"åĵŁ":111447,"éĥ½æľĥ":111448,"æīĵéĢłæĪIJ":111449,"æĦıåĽ¾":111450,"çļĸ":111451,"åĢĴåħ¥":111452,"å·´èIJ¨":111453,"åĬ©åѦ":111454,"å¤įåı¤":111455,"åIJ¯ç͍":111456,"åĽ½éĻħå¸Ĥåľº":111457,"åĤ¨èĥ½":111458,"é»ijé¾Ļæ±Łçľģ":111459,"ä¹ĺ车":111460,"è¿IJåĬ¨ä¼ļ":111461,"ä¿ĿåĪ©":111462,"çŁ³æĿIJ":111463,"çµ®":111464,"çĤĴä½ľ":111465,"çļĦä¿¡ä»»":111466,"å°±æĪIJäºĨ":111467,"åı¯è§Ĥ":111468,"çļĩä¸Ĭ":111469,"è¿Ļåĩłå¤©":111470,"ä¸ĢéĶ®":111471,"åĨ·åĨ»":111472,"ä¿Ŀåį«":111473,"æł¸æ¡ĥ":111474,"åIJĪä½ľåħ³ç³»":111475,"éĢģåĩº":111476,"æĹĹä¸ĭçļĦ":111477,"åľ¨ä¹İ":111478,"为广大":111479,"åįĪé¤IJ":111480,"ä¸ĵ访":111481,"æĪĸå°Ĩ":111482,"éĿĴå²Ľå¸Ĥ":111483,"å¥Ķè·ij":111484,"æĹ¥æĬ¥éģĵ":111485,"å¥ijåIJĪ":111486,"æĸ°æĺ¥":111487,"ä¸įå°ıå¿ĥ":111488,"两ä¸ī":111489,"æĦıæĢĿæĺ¯":111490,"åĨ·èĹı":111491,"çļĦçĹĩçĬ¶":111492,"æĢ§åij½":111493,"è¶ħæłĩ":111494,"å¯Ĩ碼":111495,"ç§ijæĬĢèĤ¡ä»½":111496,"äºĨä¸Ģæī¹":111497,"çĿ£å¯Ł":111498,"åªĴä»ĭ":111499,"å°Ħæīĭ":111500,"ä¿®åħ»":111501,"çīĩåĪ»":111502,"éĢĤåIJĪèĩªå·±":111503,"åıªè¦ģæĺ¯":111504,"åIJĥè¿ĩ":111505,"éĩijéĵ¶":111506,"缴å±ŀ":111507,"åѦéĹ®":111508,"åİĭåζ":111509,"çªĹå¤ĸ":111510,"æĶ¶åΰäºĨ":111511,"åħ¨åĽ½äººå¤§":111512,"ä½Ĩæĺ¯å¯¹äºİ":111513,"åľ¨æķ´ä¸ª":111514,"çļĦèĥĮåIJİ":111515,"åĩıå°ijäºĨ":111516,"åıįèħIJ":111517,"åıįèħIJåĢ¡":111518,"åıįèħIJåĢ¡å»ī":111519,"æĹ·":111520,"åĪĨæľŁ":111521,"åľ¨æ·±åľ³":111522,"æīĵçĿĢ":111523,"æī«ä¸Ģ":111524,"æī«ä¸Ģæī«":111525,"æĶ¿åºľéĥ¨éŨ":111526,"æİ¥è¿ŀ":111527,"å±ŀäºİèĩªå·±":111528,"åŃIJå¼¹":111529,"åIJĮæł·æĺ¯":111530,"æĢ»åħ±":111531,"车ä¼ģ":111532,"æ¢ĵ":111533,"åħ¬é¡·":111534,"åıij声":111535,"éĴĽ":111536,"èµ°åĬ¿åĽ¾":111537,"主èIJ¥":111538,"åĸĶ":111539,"æķ°æį®åĪĨæŀIJ":111540,"ä¸įè¿ľ":111541,"æľīåIJį":111542,"æľīåIJįçļĦ":111543,"åģ¿è¿ĺ":111544,"å¾Īä½İ":111545,"è®ĵ人":111546,"èĿī":111547,"é«ĺè´µ":111548,"å°ij许":111549,"æ°Ł":111550,"å¹¢":111551,"亲æĥħ":111552,"è¿Ļä»¶äºĭæĥħ":111553,"ç͍é¤IJ":111554,"缸åħ³æĸ°éĹ»":111555,"å°±åºĶ该":111556,"ç»ĪçĤ¹":111557,"æĺ¯å¤ļå°ij":111558,"çĻ»åľº":111559,"è¯ķ管":111560,"è¯ķ管婴åĦ¿":111561,"åģļ大":111562,"åģļ大åģļ强":111563,"çļĦä¾ĭåŃIJ":111564,"åħ«ä¸ª":111565,"æĺİæĹ¥":111566,"çĤ³":111567,"èµ°åİ»":111568,"éģº":111569,"墩":111570,"ä½ĵä¼ļåΰ":111571,"åĴı":111572,"ä¸ĭè¾¾":111573,"å¤įåıij":111574,"追éĢIJ":111575,"æīĵåĵį":111576,"çļĦéļ±ç§ģæ¬Ĭ":111577,"åħ·æľīä¸Ģå®ļ":111578,"è¿Ļä¹Īå¤ļå¹´":111579,"æłijæŀĹ":111580,"æľĢéķ¿":111581,"åIJĮèĥŀ":111582,"åħīæ³½":111583,"åŁŁåIJį":111584,"æĮĩåIJij":111585,"åıĹ害èĢħ":111586,"æłijèĦĤ":111587,"æľīå¤ļ大":111588,"大éĿ¢ç§¯":111589,"æĹłç¼Ŀ":111590,"æĶ¹æŃ£":111591,"æĽ´å¤ļçļĦæĺ¯":111592,"æľŁæľ«":111593,"æŃ¼":111594,"ä¹īä¹Į":111595,"éĤ£ä½ł":111596,"çļĦ第ä¸Ģ个":111597,"èĮµ":111598,"å°§":111599,"èį«":111600,"ä¸įä»ħåı¯ä»¥":111601,"æ¶Įçݰ":111602,"æĢ»éĿ¢ç§¯":111603,"æĸ°éĹ»åıijå¸ĥ":111604,"æ°ijç͍":111605,"就读":111606,"æīĵè´¥":111607,"å¤ĸè¯Ń":111608,"æĪij们ä¸Ģèµ·":111609,"é¢Ħå®ļ":111610,"çĥ¹é¥ª":111611,"æľĢ主è¦ģ":111612,"æľĢ主è¦ģçļĦ":111613,"çīĮçħ§":111614,"åĽłåħ¶":111615,"ä½İä¸ĭ":111616,"ä¼ļåIJĮ":111617,"è§ģè§£":111618,"éĹ´éļĶ":111619,"æķĻç¨ĭ":111620,"å°ī":111621,"å¸Ĥä¸Ńå¿ĥ":111622,"åħ³éĶ®æĺ¯":111623,"æµ·åįĹçľģ":111624,"çī¹åĪ«æĺ¯åľ¨":111625,"ä¸ŃåĽ½å¤§éĻĨ":111626,"åħħè¶³çļĦ":111627,"æĹ¢èĥ½":111628,"åĤ³çµ±":111629,"çijľä¼½":111630,"åħ¥åĽ´":111631,"æħ¢æħ¢åľ°":111632,"æĬ¥éħ¬":111633,"æī¹å¤į":111634,"å·¥ä¸ļåĽŃåĮº":111635,"ä¸İåıijå±ķ":111636,"èĥ¸éĥ¨":111637,"åľ¨ç½ij绾":111638,"åľ¨ç½ij绾ä¸Ĭ":111639,"交è°Ī":111640,"æĽ´æĶ¹":111641,"åįłæľīçİĩ":111642,"ä¸Ŀ绸ä¹ĭè·¯":111643,"è¡Ľ":111644,"çłĶåΤ":111645,"åĪª":111646,"åĪªéϤ":111647,"è¿Ļåıª":111648,"çļĦæ°Ķæģ¯":111649,"åĬłå·ŀ":111650,"éĴ§":111651,"çIJĨäºĭéķ¿":111652,"ä¸ĸå®¶":111653,"æµģè¡ĮçļĦ":111654,"å¾Īæľīåı¯èĥ½":111655,"们éĥ½":111656,"ç»ıèIJ¥æ¨¡å¼ı":111657,"è¡Įä¸ļä¸Ń":111658,"éĢļçŁ¥ä¹¦":111659,"åij½é¢ĺ":111660,"æľ¬ç¶²ç«Ļ":111661,"æ²Ļçī¹":111662,"åıijåħī":111663,"é«ĺä»·":111664,"å·²çĦ¶":111665,"åıĮåįģä¸Ģ":111666,"ä¸Ĭè¯ī":111667,"ç¿ħèĨĢ":111668,"è¿Ļä¸Ģå¹´":111669,"大ä¼ļä¸Ĭ":111670,"éĩī":111671,"å®Įåħ¨æĺ¯":111672,"å¾Ĺ太":111673,"ä¸ĢèĪ¬äºº":111674,"è¿ĺç®Ĺ":111675,"æĬĺåıł":111676,"æĬķæľº":111677,"çĤ¹çĩĥ":111678,"çݰéĩijæµģ":111679,"åħĶåŃIJ":111680,"ç½ijæł¼":111681,"æİ¥è¿ĩ":111682,"ä¾Ľè´§":111683,"éĺ´å½±":111684,"åİŁåħĪ":111685,"æį£":111686,"左侧":111687,"åħĭæĭī":111688,"æīĵåį¡":111689,"ç§ijæ¯Ķ":111690,"æ±ĩéĽĨ":111691,"åľ°çIJĨä½įç½®":111692,"è¯Ħå§Ķ":111693,"ç»ĵåIJĪèµ·æĿ¥":111694,"è¿Ľåħ¥åΰ":111695,"åı¯è¡Į":111696,"åı¯è¡ĮæĢ§":111697,"让å®ĥ":111698,"åĪ¶åº¦æĶ¹éĿ©":111699,"çĶĺèĤĥçľģ":111700,"åĵĹ":111701,"åģıåģı":111702,"è¡£çī©":111703,"ç¥Ŀè´º":111704,"æºIJèĩª":111705,"å¹¶ä¸į代表":111706,"åĽ½åº¦":111707,"好åĿı":111708,"æĿĸ":111709,"æĿŃå·ŀå¸Ĥ":111710,"湿度":111711,"鲸":111712,"åįļ彩":111713,"æ³°å±±":111714,"æĿijèIJ½":111715,"æĸ°èģŀ":111716,"èĤĭ":111717,"åı¤èĢģçļĦ":111718,"çļĦç§ĺå¯Ĩ":111719,"ä¸Ģ个éĹ®é¢ĺ":111720,"éģıåζ":111721,"åįĥ亿":111722,"è¿ĩ硬":111723,"å°Ħåĩ»":111724,"èĩªçĦ¶æĺ¯":111725,"产åĮº":111726,"çĤ¹çĤ¹å¤´":111727,"åı¯ä»¥å¸®åĬ©":111728,"说å®ŀ":111729,"说å®ŀè¯Ŀ":111730,"æĪijåıªæĺ¯":111731,"ä¹ĭä½Ļ":111732,"åIJĮæĹ¶ä¹Łæĺ¯":111733,"ä¸ŃåĽ½éĺŁ":111734,"建æĪIJåIJİ":111735,"ä¹IJè§Ĩ":111736,"åij¨å²ģ":111737,"èį¯åºĹ":111738,"éĩijåįİ":111739,"严éĩįå½±åĵį":111740,"è´¨åľ°":111741,"æĹħéģĬ":111742,"åħµåύ":111743,"æķĻèĤ²æķĻåѦ":111744,"离åİ»":111745,"åIJĦå¼ıåIJĦæł·":111746,"ä»ĭç´":111747,"ä»ĭç´¹":111748,"å¼Ģ头":111749,"å°Ĩèĩªå·±çļĦ":111750,"åIJ¬åĬĽ":111751,"ä¿¡æģ¯ç³»ç»Ł":111752,"ä»İæł¹æľ¬":111753,"ä»İæł¹æľ¬ä¸Ĭ":111754,"æİĮ声":111755,"欢åĸľ":111756,"å±ķåĮº":111757,"åķ¸":111758,"太å¤ļäºĨ":111759,"éĹ²ç½®":111760,"èĥ¡èIJĿåįľ":111761,"å§Ķå®£ä¼ł":111762,"å§Ķå®£ä¼łéĥ¨":111763,"åįĹéĺ³":111764,"å·ŀåĮº":111765,"ä¸İæĹ¶":111766,"ä¸İæĹ¶ä¿±":111767,"ä¸İæĹ¶ä¿±è¿Ľ":111768,"å«Įçĸij人":111769,"èī¯å¿ĥ":111770,"头顶":111771,"è´¢æĬ¥":111772,"ä½Ľæ³ķ":111773,"å¾µ":111774,"åİŁä»¶":111775,"åĭŀ":111776,"çĶ·ç¯®":111777,"å¤ĸåĽ½äºº":111778,"è¿Ŀ纪":111779,"æī¾äºĨ":111780,"æįķæįī":111781,"缸è¯Ĩ":111782,"æIJľéĽĨ":111783,"çļĦä¼Łå¤§":111784,"ä¸īç»´":111785,"å°±è¡ĮäºĨ":111786,"çĭIJæľĪ":111787,"çĭIJæľĪå±±":111788,"å¸ĮæľĽéĢļè¿ĩ":111789,"èĢĮ对äºİ":111790,"éĿ¢å°į":111791,"åĨĽåĽ¢":111792,"è¡ĹåĮº":111793,"æĤ¬æĮĤ":111794,"便ç§ĺ":111795,"æľīä¸ĢçĤ¹":111796,"ä¼ļè®®ä¸Ĭ":111797,"ä¸ĭæīĭ":111798,"廣åijĬ":111799,"äºĶè¡Į":111800,"çŃīåĢĻ":111801,"ç´§ç´§åĽ´ç»ķ":111802,"æĭ¿äºĨ":111803,"æ¡ĮéĿ¢":111804,"ç¥ŀæĥħ":111805,"éĽĦåİļ":111806,"çŀ³":111807,"楼ä¸ĭ":111808,"彪":111809,"äºĭåıij":111810,"åĨįè§ģ":111811,"é¤ĺ":111812,"é¢ĦåĶ®":111813,"åİ»çľĭçľĭ":111814,"æĪij们åºĶ该":111815,"ä¸īå®¶":111816,"æµĬ":111817,"ä¹IJéĺŁ":111818,"çľĭä¸įè§ģ":111819,"èĦijåŃIJ":111820,"æĮģæľīçļĦ":111821,"çϽèıľ":111822,"éĹªçĥģ":111823,"åĸĿæ°´":111824,"æİ§åĪ¶ç³»ç»Ł":111825,"ä¸ĵåĮº":111826,"æľĿå»·":111827,"æĪijå¿ĥéĩĮ":111828,"å±ķåİħ":111829,"èľĺèĽĽ":111830,"åĨ»ç»ĵ":111831,"粪":111832,"åºIJ":111833,"åIJij社ä¼ļ":111834,"åĨ³çŃĸéĥ¨ç½²":111835,"çŁŃæľŁåĨħ":111836,"æĸ°ä¸ļæĢģ":111837,"æľĶ":111838,"æĹ¶æĬ¥":111839,"使ä¹ĭ":111840,"åĽłåŃIJ":111841,"åıĤä¸İèĢħ":111842,"çļĦ年轻人":111843,"æīĭ表":111844,"å°ģéĶģ":111845,"为ä»Ģä¹Īä¸į":111846,"åIJ¸çĥŁ":111847,"æ¯Ĵç´ł":111848,"åĪijæ³ķ":111849,"磫æŃ£":111850,"身æĹģ":111851,"åİŁè°ħ":111852,"çĽijæĬ¤":111853,"æŃ¤å¤Ħ":111854,"éĻĤ":111855,"æŀľå®ŀ":111856,"åĮ»çĸĹæľįåĬ¡":111857,"ä¸įåIJĪçIJĨ":111858,"æIJŀ好":111859,"çļĦèĦļæŃ¥":111860,"å¤ĸå¥Ĺ":111861,"ç¶ĵéģİ":111862,"æĶ¾ç¼ĵ":111863,"åģľçķĻ":111864,"æĺŁçIJĥ":111865,"çļĦä¸ĢéĿ¢":111866,"åĩłä½ķ":111867,"è½®åĽŀ":111868,"æ¯Ľå·¾":111869,"ä¿®çIJĨ":111870,"ä¸įçŁ¥ä¸į":111871,"ä¸įçŁ¥ä¸įè§ī":111872,"æķ´ä¸ªäºº":111873,"æ¯ģçģŃ":111874,"åı°å·ŀ":111875,"使çĶ¨å¯¿åij½":111876,"é»ijçϽ":111877,"æij¸ç´¢":111878,"é¼łæłĩ":111879,"éĿ©æĸ°":111880,"麵":111881,"ä¸ĵéĹ¨ä¸º":111882,"å¾Īå¤ļæľĭåıĭ":111883,"å·¥ä½ľç»Ħ":111884,"åIJĪå½±":111885,"çĤºä»Ģ麼":111886,"æŀģ度":111887,"çļĦè¿ĽæŃ¥":111888,"å½ĵä¹ĭ":111889,"å½ĵä¹ĭæĹł":111890,"å½ĵä¹ĭæĹłæĦ§":111891,"è´´è¿ij":111892,"尺度":111893,"åľ¨çİ°åľº":111894,"éĻį临":111895,"åħ»èĢģéĩij":111896,"ç£ķ":111897,"åı¯ä»¥ä½¿":111898,"管çIJĨæ°´å¹³":111899,"æľ¬æĬ¥è®°èĢħ":111900,"æ³ķ令":111901,"åį¡è½¦":111902,"ä¸ľæµ·":111903,"å¤ļéĩį":111904,"åħ¶éĹ´":111905,"ç´Ļ":111906,"éĩįå¤§é¡¹çĽ®":111907,"æ±Ĺæ°´":111908,"ç»Ħå§Ķä¼ļ":111909,"ä¿¡æģ¯åħ¬å¼Ģ":111910,"ä¸į论æĺ¯":111911,"ä¸ĢåIJ¬":111912,"èĴ¸æ±½":111913,"æıŃç§ĺ":111914,"è¶ħéģİ":111915,"触åıij":111916,"婦":111917,"åħ³èģĶ交æĺĵ":111918,"å°±ç»Ļ大家":111919,"好ä¹ħ":111920,"åĢŁè´·":111921,"游æĪıè§Ĵèī²":111922,"å¼ĢåIJ¯äºĨ":111923,"æİł":111924,"åħļçļĦåįģä¹Ŀ":111925,"ä¸ĭ鼨":111926,"çŁŃæĹ¶éĹ´åĨħ":111927,"å¯ħ":111928,"导åħ¥":111929,"å·¥ä½ľç»ıéªĮ":111930,"ä¹Łåıªèĥ½":111931,"鼷éľĨ":111932,"è·Łè¿Ľ":111933,"åį¡éĢļ":111934,"é¢ĩæľī":111935,"æľºä½ĵ":111936,"æĪĺ士èģĮä¸ļ":111937,"女主":111938,"ä½ĵåĪ¶æľºåζ":111939,"è¶³åįı":111940,"èĪĴéĢĤçļĦ":111941,"åĢŁåı£":111942,"æī¹åΤ":111943,"æķ°å̼":111944,"諾":111945,"éĺ¿æĭī伯":111946,"åĺİ":111947,"æħ¶":111948,"达人":111949,"å¼Ģæ°´":111950,"å¤§éĽ¨":111951,"温室":111952,"ä½İè¿·":111953,"ä»įæĹ§":111954,"éªĹåŃIJ":111955,"亲å±ŀ":111956,"çIJĨæĻº":111957,"æľ¬åŁºéĩij":111958,"å¨ħ":111959,"åĨĻåŃĹæ¥¼":111960,"å¢Ļå£ģ":111961,"宵":111962,"èϽçĦ¶æĺ¯":111963,"顺çĿĢ":111964,"åħ«åį¦":111965,"åķĨç͍":111966,"ä¸į失":111967,"è¿·èĮ«":111968,"顺便":111969,"æļijæľŁ":111970,"æ¬ºè´Ł":111971,"é¢ijé¢ij":111972,"è¯¥æł¡":111973,"æĸĻçIJĨ":111974,"æ·±æĥħ":111975,"åīįéĶĭ":111976,"ä¿ĿèŃī":111977,"èģĮä¸ļçĶŁæ¶¯":111978,"åħ¬å¼Ģåıij":111979,"åħ¬å¼Ģåıijè¡Į":111980,"åħ¥æĪ·":111981,"éłĵ":111982,"å̾åIJ¬":111983,"éŃģ":111984,"æĦīæĤ¦":111985,"åĽŀåIJĪ":111986,"åħ¨åĬĽä»¥":111987,"åħ¨åĬĽä»¥èµ´":111988,"åĥ¹å̼":111989,"èĥ½åĬĽå¼º":111990,"ç»ıå¼Ģ":111991,"ç»ıå¼ĢåĮº":111992,"è¿ľæĸ¹":111993,"çļĦéģĵçIJĨ":111994,"缴åįĩ":111995,"缴åįĩæľº":111996,"为主é¢ĺçļĦ":111997,"ç»ĻæĤ¨":111998,"è¿ĺæĥ³":111999,"æ¯ĶæĪij":112000,"åĨľçī§":112001,"æµ·åºķ":112002,"çŃ¾è®¢äºĨ":112003,"对äºİæĪij们":112004,"æĹ¶è®¸":112005,"éĶ®çĽĺ":112006,"å®ŀéĻħæİ§åζ":112007,"çļĦæ¨¡æł·":112008,"åıįæĺłäºĨ":112009,"代åĬŀ":112010,"åĮ»ç͍":112011,"éĽĨç»ĵ":112012,"åıijå±ķåīįæĻ¯":112013,"æĮĩçĿĢ":112014,"åįİåĮĹ":112015,"è¿Ļåĩłä¸ª":112016,"åIJįæ°Ķ":112017,"åĤįæĻļ":112018,"èĩªåıij":112019,"æ³¢åħ°":112020,"大åĬĽæİ¨è¿Ľ":112021,"èĩªç§°":112022,"èįĨå·ŀ":112023,"æIJį害":112024,"äºĨä¸Ģåı¥":112025,"æľĢåĪĿçļĦ":112026,"éĩijèŀįå᱿ľº":112027,"æĢĢ念":112028,"è¡Įåĭķ":112029,"女æİĴ":112030,"ä¸įè§£":112031,"ä¼łéĶĢ":112032,"转载请":112033,"饰åĵģ":112034,"åıªä¸º":112035,"ä¸İä¼Ĺ":112036,"ä¸İä¼Ĺä¸įåIJĮ":112037,"èĥ½èĢĹ":112038,"èı©æıIJ":112039,"è¿ij两年":112040,"è¿Ķ乡":112041,"马ä¸Ĭå°±":112042,"äºĮçŃīå¥ĸ":112043,"水管":112044,"æ³ķåѦ":112045,"çģŃçģ«":112046,"大å§IJ":112047,"åij¨è½¬":112048,"æľīæľŁ":112049,"æľīæľŁå¾Ĵ":112050,"æľīæľŁå¾ĴåĪij":112051,"å°įæĸ¹":112052,"ç¥ŀèī²":112053,"æ²¹èĦĤ":112054,"ä¸īçĤ¹":112055,"ä¸įåĪ©äºİ":112056,"äºĭä¸ļéĥ¨":112057,"å°±è·Ł":112058,"å¼ĢæĶ¯":112059,"å°ı女åŃ©":112060,"åħ±åIJĮåĬªåĬĽ":112061,"çĶļèĩ³è¿ĺ":112062,"è¿ĻåIJį":112063,"è¿Ļç¬Ķ":112064,"çݯåį«":112065,"æľīç§į":112066,"è§ĨåĬĽ":112067,"çĨŁçŁ¥":112068,"åħ¬ç§¯éĩij":112069,"æ¶Īéĺ²å®īåħ¨":112070,"é¢ĩ为":112071,"大èħ¿":112072,"éĿ¶":112073,"çķĪ":112074,"æľįåĬ¡åĮº":112075,"å¼Ģåĩº":112076,"深度èŀįåIJĪ":112077,"æĹłå¿§":112078,"æŁ¥éĺħ":112079,"ç»Īç»ĵ":112080,"ä¿Ŀç¨İ":112081,"è¨İè«ĸ":112082,"å½ĵåģļ":112083,"è·³èĪŀ":112084,"寧":112085,"女çİĭ":112086,"è®°èĢħåľ¨":112087,"åħ¨äº§ä¸ļéĵ¾":112088,"è´¯éĢļ":112089,"åħ´ä¸ļ":112090,"éĻįåΰ":112091,"å°ģéĿ¢":112092,"åħ¨éĿ¢æİ¨è¿Ľ":112093,"奶èĮ¶":112094,"éĢīåĿĢ":112095,"äºĨä¸Ģåľº":112096,"åIJĮä¼´":112097,"议论":112098,"æIJĵ":112099,"诸èijĽ":112100,"诸èijĽäº®":112101,"å¹²åĺĽ":112102,"æµģæĦŁ":112103,"ä¸ĵä¸ļçŁ¥è¯Ĩ":112104,"ç͵ç«Ļ":112105,"åĩıå¼±":112106,"åĩºåħ¥":112107,"åIJĦçľģ":112108,"éĿŀ常é«ĺ":112109,"åľ°æ¯¯":112110,"åıijæĸĩ":112111,"çĦī":112112,"çĥ§çĥ¤":112113,"å£ģ纸":112114,"æģ¶åĮĸ":112115,"èĬ¸":112116,"èĥĸåŃIJ":112117,"çĩĴ":112118,"çľģéĴ±":112119,"çĻ¾å¼º":112120,"çIJĨ工大åѦ":112121,"éĴ¢æĿIJ":112122,"åĽ½æľīèµĦ产":112123,"æĪĺæľº":112124,"æ³Ħéľ²":112125,"åIJİéĿ¢çļĦ":112126,"æ°´èµĦæºIJ":112127,"æ¢ħèĬ±":112128,"åĨĻçĿĢ":112129,"ä¹ĭ声":112130,"æĹłåı¯":112131,"æĺİæľĿ":112132,"ç«ĭæĸ¹ç±³":112133,"ç·£":112134,"æĶ¾è¿ĩ":112135,"ç¦ıçͰ":112136,"å¾Ĺä½ı":112137,"åıĹä¼Ĺ":112138,"ä¸Ń级":112139,"çĹħåıĺ":112140,"ä¸Ģçŀ¬éĹ´":112141,"æĿĥéĩį":112142,"人æĢ§åĮĸ":112143,"åĮ»çĸĹåį«çĶŁ":112144,"ä¸įåΰä½į":112145,"æĻºèĥ½å®¶å±ħ":112146,"饮ç͍":112147,"æ¼Ķåıĺ":112148,"é«ĺç´łè´¨":112149,"ä¹Ļæĸ¹":112150,"åģľçķĻåľ¨":112151,"èİ·æī¹":112152,"ç©¿æ¢Ń":112153,"å®¢åľº":112154,"æĮ½åĽŀ":112155,"京åŁİ":112156,"çĶŁåij½åĬĽ":112157,"實éļĽ":112158,"çĩĪ":112159,"åĨįçݰ":112160,"çݰå®ŀä¸Ń":112161,"æľīä¿¡å¿ĥ":112162,"çĸıéĢļ":112163,"åĺ´åĶĩ":112164,"鼷éĶĭ":112165,"èıľåįķ":112166,"éħ¯":112167,"è¶ħé«ĺ":112168,"å¾Īé«ĺåħ´":112169,"çĶŁæ®ĸ":112170,"éĢłä»·":112171,"误åĮº":112172,"æĨĭ":112173,"好æ¶Īæģ¯":112174,"å´Ń":112175,"以èĩ´":112176,"å¼Ģçİ©ç¬ij":112177,"çĽijè§Ĩ":112178,"å·¡å¯Ł":112179,"å¾·å·ŀ":112180,"æĹ©æĹ©":112181,"éĹªç͵":112182,"æĪªåĽ¾":112183,"åı¯ä»¥æł¹æį®":112184,"æīĭèīº":112185,"æİ¥è½¨":112186,"ç§įæĹı":112187,"æĢĢéĩĮ":112188,"åİ»åĮ»éĻ¢":112189,"ä¸ĢäºĮ":112190,"å¼ĢéĺĶ":112191,"åĩıéĢŁ":112192,"ä½Ĩä»İ":112193,"éĢĻä¸Ģ":112194,"åĩıåħį":112195,"主é¢ĺæķĻèĤ²":112196,"å¼Ģ工建设":112197,"蹦":112198,"æľĪ饼":112199,"ä¸ĭæ²ī":112200,"å°Ĭ严":112201,"éĻĩ":112202,"å®ŀæľ¨":112203,"å»łåķĨ":112204,"声称":112205,"èĢĥåľº":112206,"å¸ĥé²ģ":112207,"èĩªæĿ¥":112208,"èĩªæĿ¥æ°´":112209,"éĴ¾":112210,"年以ä¸Ĭ":112211,"大åıĶ":112212,"ä»ĸå·²ç»ı":112213,"åħ¨æĿij":112214,"èģĶç³»ç͵è¯Ŀ":112215,"为导åIJij":112216,"åΤå¤Ħ":112217,"对éĺµ":112218,"缮æ¨Ļ":112219,"åIJįé¢Ŀ":112220,"客æ°Ķ":112221,"横åIJij":112222,"çŃīåĨħ容":112223,"åĩłçĤ¹":112224,"è°Ī论":112225,"ä¸įä¹ı":112226,"å±ķçݰåĩº":112227,"è¾ĥéķ¿":112228,"éĢĨ转":112229,"å°ıæĻĤ":112230,"æĺ¯å¤ļä¹Ī":112231,"æľ¬æľĪ":112232,"è¿ijè§Ĩ":112233,"æĪIJç«ĭ以æĿ¥":112234,"代表çĿĢ":112235,"æĬ¥å¤į":112236,"æĪıæĽ²":112237,"è¨ŃåĤĻ":112238,"åħ¥èĤ¡":112239,"å¾ģæľį":112240,"é«ĺåĩº":112241,"èĪŀåı°ä¸Ĭ":112242,"å¿ĥåĬ¨":112243,"两çĤ¹":112244,"缸çķ¶":112245,"èĻĽ":112246,"主页":112247,"åĩłå®¶":112248,"æĹłä¸į":112249,"åįıå®ļ":112250,"æĸIJ":112251,"å¯ĵæĦı":112252,"åħ¨çº¿":112253,"æįķé±¼":112254,"åı¯ä»¥ä»İ":112255,"æľīè¿Ļæł·çļĦ":112256,"æģ¶éŃĶ":112257,"åĮħåŃIJ":112258,"æģ¤":112259,"å¼Ģå¥ĸç»ĵæŀľ":112260,"ä¸įæŃ»":112261,"èĹį":112262,"å¼¯æĽ²":112263,"海峡":112264,"éĶĢæ¯ģ":112265,"çļĦçĭ¬çī¹":112266,"示æĦı":112267,"ä¸įèĥ½åĨį":112268,"èĥ½æĬĬ":112269,"éĺ²çº¿":112270,"ä¸įå°ijäºİ":112271,"æ±Ģ":112272,"çļĦéĤ£ä¸Ģ":112273,"羣æĥħ":112274,"åŀ®":112275,"被æīĵ":112276,"åĽ½å®ī":112277,"ç¾İå¦Ļ":112278,"è¿Ļåĩł":112279,"åĩºéģĵ":112280,"æľįåĬ¡äºİ":112281,"æĪIJæŀľè½¬åĮĸ":112282,"æīįåįİ":112283,"天é¹ħ":112284,"åĩłä¸ªäºº":112285,"åĢĺèĭ¥":112286,"èĢ½è¯¯":112287,"æĬĹæĪĺ":112288,"è¡ĮéĬ·":112289,"æĿ¥è¢Ń":112290,"åĢŁéĮ¢":112291,"èįīèİĵ":112292,"ä¸¥æł¼æī§è¡Į":112293,"举è¡ĮäºĨ":112294,"å¤ĸç±į":112295,"已达":112296,"æĿijåħļæĶ¯éĥ¨":112297,"è¡Ŀ":112298,"éĻįèĩ³":112299,"æµ·éĩı":112300,"é¤IJé¦Ĩ":112301,"æĢ¥å¿Ļ":112302,"æ·±è¿ľ":112303,"å¾Ģè¿Ķ":112304,"ç¨İåĬ¡å±Ģ":112305,"å¹¿æ³ĽåºĶç͍":112306,"è®®åijĺ":112307,"æĹłæķĮ":112308,"çľ¼åħī":112309,"çĥŃè¡Ģä¼łå¥ĩ":112310,"æŃIJ":112311,"äºĨäºĽ":112312,"è¿ĿèĥĮ":112313,"è¿Ļæĺ¯ä¸Ģç§į":112314,"ä¸į稳å®ļ":112315,"大家åĪĨ享":112316,"表çı¾":112317,"åīįåįģ":112318,"è·¯è¿ĩ":112319,"æĴ©":112320,"åIJĮæĥħ":112321,"ä¹łä¿Ĺ":112322,"åıijè´¢":112323,"åºĶæľīçļĦ":112324,"æĿİæŁIJ":112325,"èĤĽ":112326,"马åħĭ":112327,"éĢļåijĬ":112328,"巨人":112329,"ä¸ĢåĽ¢":112330,"éĢĻæ¬¡":112331,"ä¸įäºĨè§£":112332,"æĸ½è¡Į":112333,"èij¡èIJĦçīĻ":112334,"åıĺå¾ĹæĽ´åĬł":112335,"æı£":112336,"åĪĽæĸ°èĥ½åĬĽ":112337,"çķħéĶĢ":112338,"表æī¬":112339,"æ¯ĶåĪ©":112340,"æ¯ĶåĪ©æĹ¶":112341,"åĮ»çĸĹä¿ĿéĻ©":112342,"æĵį纵":112343,"伤亡":112344,"æµİå®ģ":112345,"åıĺäºĨ":112346,"æľ¬æ¬¡æ´»åĬ¨":112347,"åľŁè±ª":112348,"æĥ³åĬŀæ³ķ":112349,"æĺķ":112350,"å½ĵæĻļ":112351,"åĩºå±Ģ":112352,"çĥŃè®®":112353,"è°Īè°Ī":112354,"æĻĭåįĩ":112355,"åĬ¿å¿ħ":112356,"çϻ山":112357,"éĤ£åĦ¿":112358,"åIJĥåΰ":112359,"ä¹ĭåŁİ":112360,"å¿«æĿ¥":112361,"æ¹Ľæ±Ł":112362,"第ä¸ī个":112363,"åħ¨éĿ¢æıIJåįĩ":112364,"å¥ĸåѦ":112365,"å¥ĸåѦéĩij":112366,"æĬķåħ¥ä½¿ç͍":112367,"é½IJé²ģ":112368,"åı¯ä»¥æĬĬ":112369,"åĴĮä»ĸçļĦ":112370,"è´ŃæĪ¿èĢħ":112371,"æŃ£å¼ıåIJ¯åĬ¨":112372,"åįİæ¶¦":112373,"ä¸įæĸŃå®ĮåĸĦ":112374,"éĴ¢æĿ¿":112375,"累积":112376,"满èĦ¸":112377,"åĽĽæĸ¹":112378,"è´¢çī©":112379,"ä»ĸ们ä¼ļ":112380,"å¤ıæĹ¥":112381,"éĤ£ä¸ªäºº":112382,"éĿłçĿĢ":112383,"çĤ¹äºĨ":112384,"çĤ¹äºĨçĤ¹å¤´":112385,"æ©ĭ":112386,"åıĪ好":112387,"åıĪ好åıĪ":112388,"åıĪ好åıĪå¿«":112389,"éĺµéĺµ":112390,"å°ģ建":112391,"æľ¬çͰ":112392,"çī©ä¸ļæľįåĬ¡":112393,"èĩªè´¸åĮº":112394,"åIJı":112395,"便åĪ©åºĹ":112396,"åĽ½å®¶æłĩåĩĨ":112397,"éĿ¢ç²ī":112398,"èī°è¾Ľ":112399,"æĶ»åħ³":112400,"æīĵåĮħ":112401,"车éĺŁ":112402,"人éĢī":112403,"åı¯ä¸įæĺ¯":112404,"äºĮåįģå¹´":112405,"åIJįå¸Ī":112406,"æµ¦ä¸ľ":112407,"åħ¬è¯ģ":112408,"è¿IJéĢģ":112409,"æĺ¯æľĢ好çļĦ":112410,"æŁĶåĴĮ":112411,"çİĭæŁIJ":112412,"çĹħæĪ¿":112413,"åĨ¶éĩij":112414,"ä¸Ģä»¶äºĭæĥħ":112415,"åį¤":112416,"åı¯æİ§":112417,"çīŁ":112418,"æĭĤ":112419,"å·²äºİ":112420,"人éĢł":112421,"çĶŁçī©åĮ»èį¯":112422,"ä½ĵçݰåĩº":112423,"èĤ²åĦ¿":112424,"èĢģå®ŀ":112425,"åľĸçīĩ":112426,"諸":112427,"ç´¯äºĨ":112428,"æĦŁåħ´è¶£çļĦ":112429,"åĽ¾çīĩæĿ¥æºIJ":112430,"ä¹Łæĺ¯ä¸Ģç§į":112431,"æ¾İæ¹ĥæĸ°éĹ»":112432,"æĹ¶è¡¨ç¤º":112433,"åħīè¾ī":112434,"æĬ¥åºŁ":112435,"å²ģæĹ¶":112436,"éħ®":112437,"æ£Ģä¿®":112438,"åıĺéĢŁ":112439,"åıĺéĢŁç®±":112440,"åľ¨èģĮ":112441,"éı¡":112442,"æįĤ":112443,"çĿ£åĬŀ":112444,"æ°¸ä¸į":112445,"åģļä¸ĢäºĽ":112446,"åİĨæĹ¶":112447,"å·¥ç¨ĭæľºæ¢°":112448,"æģ°å½ĵ":112449,"å°±åľ¨äºİ":112450,"ç§°åij¼":112451,"éĢļ常æĺ¯":112452,"æł·å¼ı":112453,"åij¨ä¸Ģ":112454,"èĭ±éķij":112455,"åĿĩ线":112456,"ä¼łéĹ»":112457,"ç͍æĪ·ä½ĵéªĮ":112458,"èµŀåIJĮ":112459,"骨æĬĺ":112460,"为主ä½ĵ":112461,"æ±Łå±±":112462,"æ¸ħæľĿ":112463,"æĶĢåįĩ":112464,"ä¸įçĽ¸ä¿¡":112465,"éĿ´":112466,"æŃ¦åĬŁ":112467,"åĭ¤åĬ³":112468,"æĿ¥æī¾":112469,"å°ĨæĮģç»Ń":112470,"丫头":112471,"æ¨Ļæºĸ":112472,"裴":112473,"深深çļĦ":112474,"åŃķèĤ²":112475,"è§ĦåĪĴ建设":112476,"æ¸ħçν":112477,"ç²¾åĩĨæī¶è´«":112478,"æīĵçł´äºĨ":112479,"è¿Ļä¸Ģ天":112480,"å·¥ä½ľæĢ»ç»ĵ":112481,"æĹħç¨ĭ":112482,"举èIJ¥":112483,"æĶ¾å°Ħ":112484,"æľīåĩłä¸ª":112485,"éĿŀçī©è´¨":112486,"åIJĥå¾Ĺ":112487,"åŨ":112488,"ä¼ļåıijçĶŁ":112489,"篮æĿ¿":112490,"å¼Ģå°ģ":112491,"麻å°Ĩ":112492,"èııæ³½":112493,"ä¸įåIJĪ":112494,"ç³»åĪĹ产åĵģ":112495,"èѬå¦Ĥ":112496,"ç¾İèªī":112497,"èĩªå·±åĸľæ¬¢":112498,"交æĺĵä¸Ńå¿ĥ":112499,"åIJĪåͱ":112500,"使æĪij":112501,"åĥıç´ł":112502,"带éĺŁ":112503,"ä½Ĩ对äºİ":112504,"æĬĬè¿Ļ个":112505,"èĤĿèĦı":112506,"åįķ纯çļĦ":112507,"æĶ»åĿļæĪĺ":112508,"缼ä¼ļ":112509,"åijµæĬ¤":112510,"æªĢ":112511,"èµ¶ä¸Ĭ":112512,"æ¥Ĭ":112513,"ä¹ħäºĨ":112514,"ç¡Ŀ":112515,"çŃĶé¢ĺ":112516,"ä¿ĿæĮģçĿĢ":112517,"è§ģè¯Ĩ":112518,"çĤ¹åĦ¿":112519,"åįĬ个æľĪ":112520,"æ»ĩ":112521,"浸泡":112522,"ä¼łéĢģ":112523,"åľ¨å¸Ĥåľºä¸Ĭ":112524,"ä¹ĭ乡":112525,"çī¹éķ¿":112526,"éĽŀ":112527,"èªł":112528,"身å¤Ħ":112529,"æŁłæª¬":112530,"身穿":112531,"çľģåħ¬å®ī":112532,"çľģåħ¬å®īåİħ":112533,"åıĻåĪ©äºļ":112534,"åĩłåĪĨéĴŁ":112535,"人åĢij":112536,"åľ°æ®µ":112537,"èĩªåѦ":112538,"ä¹Łè¶ĬæĿ¥è¶Ĭ":112539,"èģĮæĿĥ":112540,"æĸ§":112541,"èĩ»":112542,"å½Ĵ纳":112543,"驾é©Ń":112544,"éĥ¨åĪĨåľ°åĮº":112545,"没æľīæĥ³åΰ":112546,"æĴĩ":112547,"ä¹Įé²ģ":112548,"ä¹Įé²ģæľ¨":112549,"ä¹Įé²ģæľ¨é½IJ":112550,"èĤ²äºº":112551,"çļĦæŃ¥ä¼IJ":112552,"å»¶æľŁ":112553,"æ²¹æ°Ķ":112554,"åģļå®Į":112555,"åľ£åľ°":112556,"丰åİļ":112557,"宽带":112558,"åı¯éĿłçļĦ":112559,"åºŃéĻ¢":112560,"åŃľ":112561,"å°ı康社ä¼ļ":112562,"å®īåħ¨ç®¡çIJĨ":112563,"年第":112564,"æİĴ污":112565,"èĥĮåĮħ":112566,"å®¶ä½ı":112567,"åħ¶å®ŀå°±æĺ¯":112568,"ä¼ļè§ģ":112569,"帮åĬ©ä¼ģä¸ļ":112570,"ç½ijè´Ń":112571,"æĺ¯ä¸įä¼ļ":112572,"飯åºĹ":112573,"æŃ»åİ»":112574,"åħįçĸ«åĬĽ":112575,"æľķ":112576,"åĸĿäºĨ":112577,"轻微":112578,"个æľĪåĨħ":112579,"ç»ĦåĽ¢":112580,"åĴĮå®ĮåĸĦ":112581,"鸽":112582,"æıIJéĢŁ":112583,"西å®īå¸Ĥ":112584,"ä¸Ńå¿ĥ主任":112585,"æĹ¶éĹ´ä¸º":112586,"æľŁæĿĥ":112587,"è¶ķ":112588,"ä¸įä»ħè¦ģ":112589,"æľįä»İ":112590,"é¡ĺæĦı":112591,"ä¸įå°ı":112592,"ä¸įå°ıçļĦ":112593,"ç°ĩ":112594,"窦":112595,"åĪĩæĪIJ":112596,"åĵĪåĪ©":112597,"å¤©çľŁ":112598,"ä¸Ģ次次":112599,"éĩijå¸ģ":112600,"æĢİä¹Īèĥ½":112601,"ç½ijè´·":112602,"ä¼ļ计å¸Ī":112603,"çŁŃ缺":112604,"对æłĩ":112605,"åıĺå¾ĹæĽ´":112606,"åīįåĩłå¤©":112607,"éĺ²æ±Ľ":112608,"彩èϹ":112609,"åĵģä½į":112610,"è¡¨æł¼":112611,"严å¯Ĩ":112612,"æ¯ĽåĪ©çİĩ":112613,"çļĦåį±å®³":112614,"å½ķåζ":112615,"æ°´åĬ¡":112616,"èĥ½å¤Łè®©":112617,"å¹³æĿ¿":112618,"ä¹³æĪ¿":112619,"è¸ıå®ŀ":112620,"é¦ĸåĪĽ":112621,"é¦Ļèķī":112622,"æĬ¥è¡¨":112623,"ä¸ĢæĬ¹":112624,"åĩºçĶŁäºİ":112625,"è²»ç͍":112626,"åĩºè®©":112627,"åIJĪæ³ķæĢ§":112628,"å°¼åħĭ":112629,"åĨ°åĨ·":112630,"é¦Ļæ°Ķ":112631,"åı·ç§°":112632,"èµ·çłģ":112633,"åŁİåİ¿":112634,"çİ©èĢį":112635,"ä¸ĬéĻIJ":112636,"ä¼ļ议精ç¥ŀ":112637,"æĹģè¾¹çļĦ":112638,"便ä¼ļ":112639,"æıŃæĻĵ":112640,"çİ©æĦı":112641,"éĽªå±±":112642,"åIJijçĿĢ":112643,"ä½ĵèĤ²åľ¨çº¿":112644,"说æĺİ书":112645,"åĮĸèĤ¥":112646,"åħļç»Ħ书记":112647,"åĬ¨äºº":112648,"ä¹ĭæīĢ":112649,"æľĪèĩ³":112650,"æľĢå¿«çļĦ":112651,"èĬĤåģĩæĹ¥":112652,"ä¸ĵåľº":112653,"èĢĥä¸Ĭ":112654,"çªŁ":112655,"é²ľè¡Ģ":112656,"è¾ĥ强çļĦ":112657,"æĤĦçĦ¶":112658,"å¤ļä¸ªåĽ½å®¶":112659,"çªĹå¸ĺ":112660,"æŀģå¤§åľ°":112661,"ä¸įç͍æĭħå¿ĥ":112662,"è¿Ļä¹Īåģļ":112663,"åĥ¹æł¼":112664,"ç¾İ丽乡æĿij":112665,"å°ıæĹ¶åĨħ":112666,"ç´§è¿«":112667,"大çģ«":112668,"èĥ³èĨĬ":112669,"æĵįä½ľç³»ç»Ł":112670,"æ®ĭçķĻ":112671,"åĨĻåĩº":112672,"ç¦ģå¿Į":112673,"åĬłçĽŁåºĹ":112674,"è¿ijçϾ":112675,"便åı¯":112676,"æķ´æĶ¹æİªæĸ½":112677,"éĩĩ访æĹ¶":112678,"åĶIJ代":112679,"æ·±åĮĸæĶ¹éĿ©":112680,"çŁ¢":112681,"éĥ½åĸľæ¬¢":112682,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭé«ĺ":112683,"èĬ±æľµ":112684,"头çĸ¼":112685,"å®ī康":112686,"å¢ŀéķ¿çİĩ":112687,"çľ¼çľĭ":112688,"å°±æĺ¯ä¸ºäºĨ":112689,"èĢĮ导èĩ´":112690,"åĬłå¿«å»ºè®¾":112691,"èĬ±æł·":112692,"åĨħå¿ĥçļĦ":112693,"æĺĨå±±":112694,"è³ĩæºIJ":112695,"åĽŀåΰ家":112696,"èıĬèĬ±":112697,"æ°´éĩı":112698,"å¾ģä¿¡":112699,"è¡ĮæĶ¿åĮº":112700,"ä¹ĥæĺ¯":112701,"æĬķèµĦé¡¹çĽ®":112702,"å«ģç»Ļ":112703,"ç¥ŀåľ£":112704,"稳":112705,"æľ¬æĿ¥å°±":112706,"éĢIJä¸Ģ":112707,"èģĮä¸ļæĬĢæľ¯":112708,"ä¸įèī¯ä¿¡æģ¯":112709,"æīĺè¿IJ":112710,"åIJ¯ç¤º":112711,"ä¹ĭåħ§å®¹":112712,"飶":112713,"奢åįİ":112714,"æıŃ示":112715,"æĪIJ为ä¸ŃåĽ½":112716,"æ¶Īè´¹åĵģ":112717,"åħ¬ç͍":112718,"æIJŀå®ļ":112719,"è¯·ä½ł":112720,"æŁļ":112721,"åĨħè¡£":112722,"ä½Ĩä»ĸ们":112723,"ä¿Ŀ湿":112724,"该åİ¿":112725,"饱åĴĮ":112726,"æİ¨åIJij":112727,"èµĦæĸĻæĺ¾ç¤º":112728,"ä¸įå½±åĵį":112729,"人人éĥ½":112730,"åıijå±ķ壮大":112731,"åħ»èĢģæľįåĬ¡":112732,"çĶŁæ´»æ°´å¹³":112733,"åIJĦåİ¿":112734,"ä½łéľĢè¦ģ":112735,"说çļĦæĺ¯":112736,"å¤ĸåªĴ":112737,"æŃ¤äºº":112738,"次è¦ģ":112739,"追赶":112740,"åºĶ该å¦Ĥä½ķ":112741,"æĹ¥åĩĮæĻ¨":112742,"çķ¥æľī":112743,"éĥ½æĥ³":112744,"游ä¹IJ":112745,"è¿Ļ款游æĪı":112746,"平淡":112747,"æĺ¯ä¸ĢåĢĭ":112748,"å¤ĩèĢĥ":112749,"åζæŃ¢":112750,"ä¸Ģå®ļèĥ½":112751,"å¾Ĵå¼Ł":112752,"以çĤº":112753,"åįĥåħĥ":112754,"äºĶåħŃ":112755,"迪士":112756,"迪士尼":112757,"éĺ³æĢ§":112758,"åĨ¬å¥¥ä¼ļ":112759,"å°±æĺ¯åĽłä¸º":112760,"æĮĤéĴ©":112761,"æ¦ĤåĨµ":112762,"åıªè¦ģæľī":112763,"æ²¹çĶ»":112764,"åľ°æłĩ":112765,"ä¸Ĭè°ĥ":112766,"产ä¸ļåĽŃåĮº":112767,"åħ«åįģ":112768,"棱":112769,"æ¶²æĻ¶":112770,"æĿijå§Ķä¼ļ":112771,"çŃ¾çº¦ä»ªå¼ı":112772,"è¿Ļåħ¶ä¸Ń":112773,"åĨĻéģĵ":112774,"示èĮĥåŁºåľ°":112775,"éĩİçĶŁåĬ¨çī©":112776,"鼻åŃIJä¿¡ç®±":112777,"åĽ½éĻħè´¸æĺĵ":112778,"人æĿĥ":112779,"ä¿Ŀ管":112780,"èĭ¥æĤ¨":112781,"åİĭæĬij":112782,"黼":112783,"åľ°çľĭçĿĢ":112784,"éϰ":112785,"ä¸Ģå¹´å¤ļ":112786,"ä»İ容":112787,"ä¸ŃæĸŃ":112788,"å¯Łè§ī":112789,"移交":112790,"é͝":112791,"æĪĸ许æĺ¯":112792,"ç¶ł":112793,"两项":112794,"æľĢåĸľæ¬¢":112795,"æľĢåĸľæ¬¢çļĦ":112796,"å¤ľéĩĮ":112797,"åIJĮä»ģ":112798,"åĪĽæĸ°é©±åĬ¨":112799,"è°ģèĥ½":112800,"飾":112801,"åħīåѦ":112802,"åİĦ":112803,"èĦ±é¢ĸ":112804,"èĦ±é¢ĸèĢĮåĩº":112805,"迦":112806,"æĺ¯ä¸įåı¯èĥ½":112807,"窥":112808,"èĥ½æ»¡è¶³":112809,"宽度":112810,"伦çIJĨ":112811,"åı¯ä»¥èİ·å¾Ĺ":112812,"转ä¼ļ":112813,"å±±æĿij":112814,"éĵºè®¾":112815,"åĩºåĩ»":112816,"æĸĩåĮĸèīºæľ¯":112817,"ä¼ļ议室":112818,"æŃĮ声":112819,"æ»Ķ":112820,"èIJİ缩":112821,"æľįåĬ¡åijĺ":112822,"åıij表äºĨ":112823,"æĸ¼æĺ¯":112824,"æĺİç¡®è§Ħå®ļ":112825,"ç»´å¥ĩ":112826,"水产":112827,"æĬķä¿Ŀ":112828,"éĺ´éģĵ":112829,"èµ¶å¿«":112830,"夺å¾Ĺ":112831,"ä¸ĭåįķ":112832,"çµģåħ¬åı¸":112833,"çݯç»ķ":112834,"å½Ī":112835,"ä½ľé£İ建设":112836,"æĹħ游æĻ¯åĮº":112837,"æľīæĽ´å¤ļçļĦ":112838,"丰å¯Įå¤ļ彩":112839,"çIJĨ财产åĵģ":112840,"åĩºå·®":112841,"ä»İ严治":112842,"ä»İ严治åħļ":112843,"çĽ¸å¹²":112844,"æ»ĭ润":112845,"主åĬŀæĸ¹":112846,"åī§åľº":112847,"æ»ļçIJĥ":112848,"æ©Ħæ¦Ħ":112849,"èĩªä¸»åĪĽæĸ°":112850,"éĢļå¾Ģ":112851,"æł¼å°Ķ":112852,"çļĦä¼ĺçĤ¹":112853,"èĥĮä¸Ĭ":112854,"çªľ":112855,"çĪĨåĩº":112856,"å¹³æķ´":112857,"ä¸ĢèĦļ":112858,"åħ¨ä½ĵåijĺå·¥":112859,"éĻIJå®ļ":112860,"åŁİéķĩåĮĸ":112861,"æ·³":112862,"éĢ®æįķ":112863,"è¡ĮåĬ¨è®¡åĪĴ":112864,"æīĵå¾Ĺ":112865,"åİļéĩį":112866,"纪å½ķçīĩ":112867,"åĿļä¿¡":112868,"央ä¼ģ":112869,"åĨįä¹Łä¸į":112870,"天涯":112871,"åıĤèĢĥèµĦæĸĻ":112872,"æľīæ¯Ĵ":112873,"åIJ¸çº³":112874,"è¶Ĭåıij":112875,"éĩįè¦ģæĦıä¹ī":112876,"åĽ½éĺ²éĥ¨":112877,"è¿Ļ个è¡Įä¸ļ":112878,"æĻ®æŁ¥":112879,"å¼ĤæĢ§":112880,"å»¶è¿Ł":112881,"å°ıå¹ħ":112882,"èĥħ":112883,"综åIJĪæ²»çIJĨ":112884,"æŃ£æĺ¯åĽłä¸º":112885,"产ä¸ļç»ĵæŀĦ":112886,"çłĶç©¶æĬ¥åijĬ":112887,"åģľä¸ĭ":112888,"éķ¿èĢģ":112889,"éĩĿå°į":112890,"åįĹ京å¸Ĥ":112891,"çģĮæºī":112892,"转è¿IJ":112893,"欺è¯Ī":112894,"éĢłåģĩ":112895,"åĪĨå¸ĥå¼ı":112896,"æĦŁè§¦":112897,"æĪijå½ĵæĹ¶":112898,"åıijè§ī":112899,"åĽ¾çº¸":112900,"æĶ¹èī¯":112901,"çĭłçĭł":112902,"åĨ²åĪº":112903,"æĸ°äº¬":112904,"æĸ°äº¬æĬ¥":112905,"ç¥ŀåύ":112906,"秸ç§Ĩ":112907,"çĪº":112908,"å°Ĩè¿İæĿ¥":112909,"工信":112910,"工信éĥ¨":112911,"éĻIJéĩı":112912,"æŃ¢æįŁ":112913,"åѦä¼ļäºĨ":112914,"åįİ缼":112915,"åįİçĽĽé¡¿":112916,"å¾Įä¾Ĩ":112917,"ä¸ĭéĿ¢æĺ¯":112918,"ä¸ĭéĿ¢æĺ¯å°ı":112919,"æIJ¬è¿IJ":112920,"ç¾İæľ¯é¦Ĩ":112921,"æ¸ħåĩī":112922,"å¤ļå¹´åīį":112923,"è©ŀ":112924,"åįĥç±³":112925,"表述":112926,"æ±ŁéŨ":112927,"åĬłæ²¹ç«Ļ":112928,"æľ¬èĥ½":112929,"导读":112930,"åĽ´è§Ĥ":112931,"å¹¶åIJij":112932,"åŁºæľ¬æĥħåĨµ":112933,"æīĵå¼ĢäºĨ":112934,"è¿Ļä¸ī个":112935,"æ±ķ头":112936,"强æľīåĬĽ":112937,"强æľīåĬĽçļĦ":112938,"è¿Ľåľº":112939,"ä¹Ŀæ±Ł":112940,"çIJĥæĺŁ":112941,"好çľĭçļĦ":112942,"大æĪ·":112943,"湯":112944,"å¥ĩå¦Ļ":112945,"ä¹IJåύ":112946,"æĪijçļĦå¿ĥ":112947,"çľī头":112948,"åĨľä¸ļçĶŁäº§":112949,"ç¼ĸçłģ":112950,"åŁºç¤":112951,"åŁºç¤İ":112952,"天æĸĩ":112953,"åĢĭ人è³ĩè¨Ĭ":112954,"åİ»è¿ĩ":112955,"èģĨåIJ¬":112956,"æĶ¾åģĩ":112957,"ä¸įåħ·å¤ĩ":112958,"æ·Ģç²ī":112959,"大佬":112960,"åħ¨å¤©":112961,"åħ¨éĿ¢å»ºæĪIJ":112962,"éļIJå½¢":112963,"ç¼ħç͏":112964,"åIJ³":112965,"è¡ĮæĶ¿æī§æ³ķ":112966,"åŁİåł¡":112967,"èİ«æĸ¯":112968,"èİ«æĸ¯ç§ij":112969,"æīĢæľīæĿĥ":112970,"éĽĨåľĺ":112971,"å±Ģåī¯å±Ģéķ¿":112972,"åĩłä¹İ没æľī":112973,"æ´ģåĩĢ":112974,"ç͵影èĬĤ":112975,"åŃ©ç«¥":112976,"æīĢåģļçļĦ":112977,"æ¸ħ代":112978,"æĸ°çīĪ":112979,"éĵĿåIJĪéĩij":112980,"为æĬĵ":112981,"为æĬĵæīĭ":112982,"åΤå®ļ":112983,"çī¹äº§":112984,"æīĭæ©Ł":112985,"ä¸įåı¯æĪĸ":112986,"ä¸įåı¯æĪĸ缺":112987,"å¸Ĥåľºè§Ħ模":112988,"åĿ¯":112989,"åĮ»åѦéĻ¢":112990,"å¿«è¦ģ":112991,"èĮľ":112992,"æĬĺèħ¾":112993,"äºĨè¿ĩæĿ¥":112994,"æĬ¥åijĬæľŁåĨħ":112995,"çī©ç§į":112996,"ç»Łè®¡å±Ģ":112997,"æī©å»º":112998,"æ¶ħ":112999,"责任人":113000,"éĺİ":113001,"è¯Ħè®®":113002,"å¾Ģäºĭ":113003,"æīĢ示":113004,"æķ´æ´ģ":113005,"éĹºèľľ":113006,"æĹħéĢĶ":113007,"å®ŀè®Ń":113008,"ä¹ĭç§°":113009,"巴士":113010,"éĢŁåº¦å¿«":113011,"ä¸įä»ħå¦ĤæŃ¤":113012,"å®Ŀè´µçļĦ":113013,"åºŁçī©":113014,"河水":113015,"æİ¥çº³":113016,"ç²¾æ¹Ľ":113017,"åħ¶æ¬¡æĺ¯":113018,"顺德":113019,"åħ¬åħ±åį«çĶŁ":113020,"è¤IJèī²":113021,"ä¸įæĥľ":113022,"æĬĢæľ¯æľįåĬ¡":113023,"æİ·":113024,"æ±ĤèģĮ":113025,"ä¸ī峡":113026,"æĬķåħ¥åΰ":113027,"太åIJİ":113028,"åIJ¯åĬ¨ä»ªå¼ı":113029,"缴æİ¥å½±åĵį":113030,"æĸ°æ¬¾":113031,"个乡éķĩ":113032,"çĻ¾äº¿":113033,"庫":113034,"ä¹ŁæŃ£æĺ¯":113035,"åı¶çīĩ":113036,"æľĢæĹ©çļĦ":113037,"æĪĺ绩":113038,"å·¥æľŁ":113039,"æĻļæľŁ":113040,"è¿Ļæł·è¯´":113041,"è¯įè¯Ń":113042,"ä¾Ħ":113043,"æķ£çĥŃ":113044,"éĽĨæĪIJçĶµè·¯":113045,"åIJįè¯į":113046,"æĻºåķĨ":113047,"æĭ¥åłµ":113048,"çĭĤ欢":113049,"è¿Ļèά":113050,"浴室":113051,"åijķåIJIJ":113052,"æľªæĿ¥åıijå±ķ":113053,"ä¸īä½įä¸Ģä½ĵ":113054,"åªĴé«Ķ":113055,"ä¸įå¾Ĺ转载":113056,"åĽłä¸ºå¥¹":113057,"æĺ¾ç¤ºå±ı":113058,"ä¾Ľæļĸ":113059,"éĨ«éĻ¢":113060,"æľīæĦıæĢĿ":113061,"æľīæĦıæĢĿçļĦ":113062,"娱ä¹IJåŁİ":113063,"åįµå·¢":113064,"åĪĽéĢłåĬĽ":113065,"竳èĬĤ":113066,"人大常å§Ķ":113067,"èĢĮçİ°åľ¨":113068,"å¤ĸå©Ĩ":113069,"å¢ŀæĮģ":113070,"äºĶåįĥ":113071,"èĢģå¸Ī们":113072,"æ´ĽæĿī":113073,"æ´ĽæĿī磶":113074,"æİĮæı¡äºĨ":113075,"ä¸ŃåĽ½æĸĩåĮĸ":113076,"æĸ°æĶ¿":113077,"主è¦ģç͍äºİ":113078,"åıijçĥ§":113079,"类似äºİ":113080,"åĮĹæŀģ":113081,"æĪij们认为":113082,"弥漫":113083,"åħ¨çIJĥç»ıæµİ":113084,"é¢IJ":113085,"ä¸Ģèµ·è£ħä¿®":113086,"æĶĴ":113087,"æĭīèIJ¨":113088,"帶ä¾Ĩ":113089,"åĨ·æ°´":113090,"ä¸īåĨľ":113091,"æĿ¿æĿIJ":113092,"è¿ŀè¿ŀ":113093,"éĵ®":113094,"ç»ıèIJ¥çIJĨ念":113095,"山顶":113096,"å¾Īæĥ³":113097,"çĺ«":113098,"å§ĭç»Īä¿ĿæĮģ":113099,"åľ¨å¹¿å·ŀ":113100,"ä¸įåIJĮæĦı":113101,"åıĺåİĭ":113102,"åıĺåİĭåύ":113103,"产éĶĢ":113104,"表éĿ¢ä¸Ĭ":113105,"æīĢ以ä»ĸ":113106,"ç»ıéªĮ丰å¯Į":113107,"éĥ¨å§Ķ":113108,"åħµåĽ¢":113109,"æīĢè¿°":113110,"æķ¦çħĮ":113111,"ç»ıèIJ¥èĮĥåĽ´":113112,"åı£è¯Ń":113113,"失信":113114,"æ¯ı个人çļĦ":113115,"æīĭæĮģ":113116,"æģIJæħĮ":113117,"åł¡åŀĴ":113118,"é¦ħ":113119,"éĵ¸éĢł":113120,"æĭ¿åĩºæĿ¥":113121,"æİ¢æµĭ":113122,"大家ä¸Ģèµ·":113123,"奧":113124,"å®ŀè´¨æĢ§":113125,"å°ıåĦ¿":113126,"èĩºåįĹ":113127,"èĩºåįĹå¸Ĥ":113128,"å¼ĢåıijèĢħ":113129,"åı¯æł¹æį®":113130,"ç®±åŃIJ":113131,"饺åŃIJ":113132,"å¿ĻçĿĢ":113133,"æĿ¥ä¸įåıĬ":113134,"çĽ¸ä¼ł":113135,"åĽ½ç½ij":113136,"èħ¹æ³»":113137,"è¿ĻéĩĮæľī":113138,"é£İæĻ¯åĮº":113139,"åıĤä¿Ŀ":113140,"æŃ»èĢħ":113141,"æĪ´ä¸Ĭ":113142,"æ©Łæ§ĭ":113143,"è¯ķéªĮåĮº":113144,"ä¼łæİĪ":113145,"æµ·è¾¹":113146,"泪水":113147,"缸åħ³åĨħ容":113148,"éĥijå·ŀå¸Ĥ":113149,"åħijçݰ":113150,"两åij¨":113151,"èĬľæ¹ĸ":113152,"ç͵åŃIJä¿¡æģ¯":113153,"红å¤ĸ":113154,"æĹħ游å±Ģ":113155,"å¾Ģå¾Ģä¼ļ":113156,"è¿ħçĮĽ":113157,"ä¼łçľŁ":113158,"æ¸ħæ¾Ī":113159,"å°±è¿ij":113160,"微信群":113161,"ç³»åĪĹæ´»åĬ¨":113162,"ç»ı常ä¼ļ":113163,"è§Ĥæµĭ":113164,"å¿ĥå¾Ĺä½ĵä¼ļ":113165,"éĻĪåĪĹ":113166,"åĮĹæĸĹ":113167,"è«®":113168,"諮詢":113169,"è¿ĺæĺ¯ä¼ļ":113170,"æµĭç®Ĺ":113171,"æĺŁç©º":113172,"宽容":113173,"çī©ä¸ļåħ¬åı¸":113174,"æĪĴæĮĩ":113175,"å¸ħæ°Ķ":113176,"ä¸ĢæŃ¥æŃ¥":113177,"åħ±é¸£":113178,"åĨ³ä¸į":113179,"æİ¥ç®¡":113180,"å¦ĩèģĶ":113181,"æ¯Ķåĸ»":113182,"é²ģè¿ħ":113183,"æĮģçºĮ":113184,"çĽ¸äº²":113185,"å¨ģå°¼æĸ¯äºº":113186,"ç«ĭ项":113187,"åĪĿå§ĭ":113188,"èĩªåζ":113189,"è¿Īè¿Ľ":113190,"ä¸Ĭæ±½":113191,"å®ıä¼Ł":113192,"æł¹æľ¬æ²¡æľī":113193,"æĸ°åĨłçĹħæ¯Ĵ":113194,"åĵªç§į":113195,"康åħ»":113196,"è¡°èĢģ":113197,"å½ķåĥı":113198,"é«Ķé©Ĺ":113199,"ç»ijå®ļ":113200,"é¢Ŀ头":113201,"äºĶæľĪ":113202,"èĬ±å¼Ģ":113203,"ä¸Ģ线åŁİå¸Ĥ":113204,"åĪ°åľº":113205,"æĬķéĻį":113206,"çĹĺçĹĺ":113207,"åıĹä¸įäºĨ":113208,"æīİæł¹":113209,"æĽ´ä½ķåĨµ":113210,"æĬ½æŁ¥":113211,"åĩºè·¯":113212,"审议éĢļè¿ĩ":113213,"ä¸įåĥħ":113214,"èī²è°ĥ":113215,"çϾä½Ļ":113216,"èĤłéģĵ":113217,"æ·±åİļçļĦ":113218,"马åĬĽ":113219,"æĹ©æĻļ":113220,"æŃĮèĪŀ":113221,"éĺ²æĻĴ":113222,"æľĢåIJİä¸Ģ个":113223,"樱èĬ±":113224,"å°ıä¼ĻåŃIJ":113225,"åľ¨å½ĵåľ°":113226,"å°ıä¼Ļ伴们":113227,"èµ·æºIJ":113228,"åħ¨åªĴä½ĵ":113229,"ç°½":113230,"éħ±æ²¹":113231,"æĹłè®ºå¦Ĥä½ķ":113232,"裤åŃIJ":113233,"åģľäº§":113234,"ä¸įçͱå¾Ĺ":113235,"çīµå¼ķ":113236,"ä¼łåĬ¨":113237,"ä¹Ŀé¾Ļ":113238,"åĬłåĽº":113239,"ä¹Łä¸įæķ¢":113240,"æĬĢæľ¯æĶ¯æĮģ":113241,"ä¸Ĭå²Ĺ":113242,"ç»ıéªĮåĴĮ":113243,"æł¼æŀĹ":113244,"åIJ¸éĻĦ":113245,"æľªæĪIJå¹´":113246,"奢ä¾Īåĵģ":113247,"追æį§":113248,"好ä¸į容æĺĵ":113249,"èķ´åIJ«":113250,"ä¿Ŀå®ļ":113251,"æĬ¥ä¸ļ":113252,"æµ·åĨħå¤ĸ":113253,"ä½łçİ°åľ¨":113254,"æ²¹èĢĹ":113255,"è´¨éĩı管çIJĨ":113256,"æ½ľæ°´":113257,"ä¸½æ±Ł":113258,"转åħ¥":113259,"è¿Ļä¹Īä¹ħ":113260,"æĺİ代":113261,"责任åζ":113262,"éĩįå·¥":113263,"大巴":113264,"触åıĬ":113265,"èµ·åĪĿ":113266,"大å¦Ī":113267,"æĸ¯å¡Ķ":113268,"åĨĽå·¥":113269,"书éĻ¢":113270,"峨":113271,"æİ¨çIJĨ":113272,"è¿Ļç¯ĩæĸĩ竳":113273,"è¿ģç§»":113274,"åľ¨åIJĮä¸Ģ":113275,"ç»Ĩç»Ĩ":113276,"åīĬå¼±":113277,"书æĪ¿":113278,"ç¶ĵ常":113279,"è¯ķé¢ĺ":113280,"æĤ£ä¸Ĭ":113281,"çĻ«çĹ«çĹħ":113282,"åĨ²æ´Ĺ":113283,"å¤ĸæı´":113284,"åħĭåζ":113285,"åįģæľĪ":113286,"åģļä¸įåΰ":113287,"ç¾İåĮĸ":113288,"å¦ĤæľŁ":113289,"è¿ĺéľĢ":113290,"å¤©åºľ":113291,"å°±æĦıåij³çĿĢ":113292,"çļĦç¡®æĺ¯":113293,"éªĹå±Ģ":113294,"å°ıç»ĦèµĽ":113295,"è©©":113296,"ä¹Ŀå¹´":113297,"æĻĵå¾Ĺ":113298,"çłĶ究人åijĺ":113299,"大éħĴåºĹ":113300,"ç§ijåѸ":113301,"åħŃåIJĪ":113302,"çķĮå®ļ":113303,"车载":113304,"å¼ĢçĿĢ":113305,"毫æĹłçĸij":113306,"毫æĹłçĸijéĹ®":113307,"è¿IJç»´":113308,"ç¦ģåĮº":113309,"èĦ±èIJ½":113310,"讲å¸Ī":113311,"产ä¸ļåŁºåľ°":113312,"é«ĺæĢ§èĥ½":113313,"åħī彩":113314,"çݰéĺ¶æ®µ":113315,"åĩ¿":113316,"è¾ĥå·®":113317,"饮çĶ¨æ°´":113318,"éĸĭçϼ":113319,"ç½ijåIJ§":113320,"çĮ´åŃIJ":113321,"æŃ¦æŀĹ":113322,"å®īåİ¿":113323,"ä¸įåı¯æĢĿ":113324,"ä¸įåı¯æĢĿè®®":113325,"éĬ·åĶ®":113326,"è´«ç©·":113327,"为åķ¥":113328,"éºĵ":113329,"å¹¾åĢĭ":113330,"è§Ħ模以ä¸Ĭ":113331,"æıļ":113332,"è¢«åĽ°":113333,"缺å¸Ń":113334,"å¿«é¤IJ":113335,"æĬ¢åįł":113336,"æĻŁ":113337,"å¤įæ´»":113338,"æľ¬æĬ¥è®¯":113339,"åĪĽä¸ĭ":113340,"海滩":113341,"éĩı产":113342,"å¦Ĥä½ķåİ»":113343,"车ä½į":113344,"å¯ĩ":113345,"äºĮåįģåĽĽ":113346,"ç»ıæµİæįŁå¤±":113347,"éħįå¥Ĺ设æĸ½":113348,"åŁºæľ¬éĿ¢":113349,"äºī论":113350,"就好åĥı":113351,"çłĶç©¶æĪIJæŀľ":113352,"éĻĪè¿°":113353,"æīĵåĬ¨":113354,"ä¸ĭå·´":113355,"ç§ĴéĴŁ":113356,"对人ä½ĵ":113357,"æĬĢæľ¯çłĶåıij":113358,"åİŁåŃIJ":113359,"æĺ¯ä¸Ģ项":113360,"äºĨä¸Ģ份":113361,"æĮĩçͲ":113362,"ç͍éĩı":113363,"è¿ĺä¸įå¤Ł":113364,"æĶ¿åºľéĩĩè´Ń":113365,"çŁ¥è¯ĨçĤ¹":113366,"ä¸ŃåĽ½æ¢¦":113367,"å¾Īå¼Ģå¿ĥ":113368,"礼è²Į":113369,"éĿŀ常å¤ļ":113370,"éĿŀ常å¤ļçļĦ":113371,"åĽļ":113372,"æĹħé¦Ĩ":113373,"å°½æĥħ":113374,"æŃĮåͱ":113375,"æ²Ļé¾Ļ":113376,"车åİ¢":113377,"客æµģ":113378,"åģıå·®":113379,"积累äºĨ":113380,"æ¡Ķ":113381,"çĶ»çĶ»":113382,"ä¹ŁåºĶ该":113383,"åºĶç͍ç¨ĭåºı":113384,"èĥĥèĤł":113385,"以å¾Į":113386,"豪å®ħ":113387,"æ·±åĬłå·¥":113388,"缴è¨Ģ":113389,"åĮĸçŁ³":113390,"åĽ½éģĵ":113391,"ä¸ĥ个":113392,"ä»İèĢĮ使":113393,"èĤłèĥĥ":113394,"æĹ¥è¶ĭ":113395,"çζåŃIJ":113396,"ç·©":113397,"æĭĽçīĮ":113398,"产å¦ĩ":113399,"çķªèĮĦ":113400,"æĪijéĻ¢":113401,"建çŃijå·¥ç¨ĭ":113402,"å±ķè§Īä¼ļ":113403,"å®¶éķ¿ä»¬":113404,"åĨľä½ľçī©":113405,"æĹ¥å¤ľ":113406,"æĶ»æĵĬ":113407,"è§Ħéģ¿":113408,"èĪŁå±±":113409,"便æ°ij":113410,"åħ«åŃĹ":113411,"ä¸įæĽ¾":113412,"æĶ¯éħį":113413,"çĨ¬å¤ľ":113414,"人é¡ŀ":113415,"ç´ĢéĮĦ":113416,"ç»ıèIJ¥æ´»åĬ¨":113417,"大涨":113418,"å¸Ĥå§Ķ常å§Ķ":113419,"åĪĨéIJĺ":113420,"ä¸Ģ个èģĮä¸ļ":113421,"çĹħåĽł":113422,"è¿Ļ对äºİ":113423,"ä¸įå¾Ĺä¸į说":113424,"åıijçĶµæľº":113425,"æľīæīĢ帮åĬ©":113426,"缮æłĩä»»åĬ¡":113427,"åĽłåľ°":113428,"åĽłåľ°åζ":113429,"åĽłåľ°åĪ¶å®ľ":113430,"å°Ĩè¾¾åΰ":113431,"ç²Ĺç³Ļ":113432,"ç¨³åĽº":113433,"å«£":113434,"çİ°åľ¨å¾Īå¤ļ":113435,"ä¸ĸçķĮ级":113436,"å¼łæŁIJ":113437,"çĤ¹ç¼Ģ":113438,"èijµ":113439,"社ä¼ļç»Ħç»ĩ":113440,"å¾ĢåIJİ":113441,"åĬłæģ¯":113442,"åĻªå£°":113443,"æľīåħ´è¶£":113444,"为æĤ¨æıIJä¾Ľ":113445,"æ²¹æ¼Ĩ":113446,"ç¬¬åĽĽå±Ĭ":113447,"çļĩ宫":113448,"ä¹Ĵä¹ĵ":113449,"ä¹Ĵä¹ĵçIJĥ":113450,"éļ¨èijĹ":113451,"éģ©åIJĪ":113452,"åįĹéĿŀ":113453,"æĵ´":113454,"西æ´ĭ":113455,"åĬłå¯Ĩ":113456,"æĪIJåĬŁä¸¾åĬŀ":113457,"åı£æ°´":113458,"æĪIJ年人":113459,"æīĢæıIJä¾ĽçļĦ":113460,"éļĶå£ģ":113461,"åľ¨äº¬":113462,"å½ĵåľ°æĹ¶éĹ´":113463,"çŃīåIJĦç§į":113464,"é£İæ°Ķ":113465,"å±ĭéĩĮ":113466,"ä¸ĢåŃĹ":113467,"çļĦæĹ¶éĹ´éĩĮ":113468,"åĺ¿åĺ¿":113469,"快讯":113470,"ä¸Ńåľº":113471,"ä¸Ģçĵ¶":113472,"æ»ķ":113473,"é¢Ĩè·ij":113474,"好èݱ":113475,"好èݱåĿŀ":113476,"没åħ³ç³»":113477,"åĩºå¢ĥ":113478,"ä¸įæĺ¯ä¸Ģ个":113479,"éĥ½æĺ¯éĿŀ常":113480,"éľĩåĬ¨":113481,"èİ·èĥľ":113482,"åįļå¼Ī":113483,"æĬļåħ»":113484,"对ç«ĭ":113485,"æľįåĬ¡æľºæŀĦ":113486,"è°£è¨Ģ":113487,"社ä¼ļç§ijåѦ":113488,"åIJ¬è¯´è¿ĩ":113489,"æī³":113490,"æīĵ磨":113491,"åı£æľį":113492,"好åĥıæĺ¯":113493,"以åıĬåħ¶ä»ĸ":113494,"çī¹è´¨":113495,"亲è¿ij":113496,"ä¸Ģç»ı":113497,"æ¶Ŀ":113498,"éŃĶæľ¯":113499,"éģĵ路交éĢļ":113500,"è§Ħ模æľĢ大":113501,"å®ŀæĸ½æĦıè§ģ":113502,"ä¹ŀ":113503,"ä¸Ģä¸ĸ":113504,"åŁ·è¡Į":113505,"è±Ĩçĵ£":113506,"åĪĹ为":113507,"æķħ宫":113508,"çĶŁåij½åij¨æľŁ":113509,"ä¸īç§įèģĮä¸ļ":113510,"详ç»Ĩä»ĭç»į":113511,"å®Įå¤ĩ":113512,"å²©çŁ³":113513,"éļıæīĭ":113514,"飲":113515,"æķĪæŀľåĽ¾":113516,"ç§ĭåĨ¬":113517,"åĬŁå¾·":113518,"è§Ħ竳åĪ¶åº¦":113519,"æĹ¥æ¸IJ":113520,"æīĢéľĢè¦ģ":113521,"æīĢéľĢè¦ģçļĦ":113522,"å²Ľä¸Ĭ":113523,"åĩºåľŁ":113524,"åĽ¾æĸĩ":113525,"ç§ijæĬĢè¿ĽæŃ¥":113526,"éĢļèĥĢ":113527,"èĢģ太太":113528,"èĭĹæľ¨":113529,"éĵ¶å·Ŀ":113530,"å¸IJ篷":113531,"éĿŀè¦ģ":113532,"éħįç͵":113533,"å¤Ħå¢ĥ":113534,"èĤ¡æĿĥæĬķèµĦ":113535,"ä¸Ģ缴åΰ":113536,"åĿĩçͱ":113537,"æĬĹæĹ¥":113538,"æį®ä»ĭç»į":113539,"ä½łåĸľæ¬¢":113540,"åĪĽæĸ°åŀĭ":113541,"åıĺè¿ģ":113542,"è§Ĩå¯Ł":113543,"å®Įåħ¨æ²¡æľī":113544,"åħĥæĹ¦":113545,"åı¯ä¿¡":113546,"åı¦è¡Į":113547,"æĿij级":113548,"åħ¥åľº":113549,"æIJŃæ¡£":113550,"ä¹ŁåĽłæŃ¤":113551,"æį¢æĪIJ":113552,"ä¸įè´Ł":113553,"äºĨ大éĩıçļĦ":113554,"éģĶåΰ":113555,"å¸Ĥåİ¿":113556,"å¹´è¼ķ":113557,"å¿«æīĭ":113558,"å¸Įå°Ķ":113559,"èĩªèIJ¥":113560,"éĽªèĬ±":113561,"æIJģ":113562,"çľ¼ç§ij":113563,"æŃ£ç¢º":113564,"çļĦå§¿æĢģ":113565,"åĿļå®ŀçļĦ":113566,"æĮĩ纹":113567,"æªĶæ¡Ī":113568,"ç½®äºİ":113569,"佩æľį":113570,"豪éŨ":113571,"åĵĴ":113572,"æģ°å¥½":113573,"æª¢æŁ¥":113574,"åĪĿè¡·":113575,"大åĶIJ":113576,"约ä¼ļ":113577,"èĴ¸åıij":113578,"çѹåĪĴ":113579,"å¹´ç»Ī":113580,"è¡Įæ¥Ń":113581,"åħ±éĿĴ":113582,"åħ±éĿĴåĽ¢":113583,"ä¼ļå¼ķèµ·":113584,"ä¸Ńç§ij":113585,"ä¸Ńç§ijéĻ¢":113586,"æĮ¯åĬ¨":113587,"åį´åıijçݰ":113588,"ä¸įåĬ¨äº§":113589,"èĮ¹":113590,"æĪ¿éĹ´éĩĮ":113591,"è´§å¸ģæĶ¿çŃĸ":113592,"æ²»çĻĤ":113593,"æħİéĩį":113594,"å¡ŀå°Ķ":113595,"åĽ½ç±į":113596,"åĽłæŀľ":113597,"çŃīçī¹çĤ¹":113598,"山谷":113599,"ä¸ĭè¼ī":113600,"è®ĵæĪij":113601,"饮éħĴ":113602,"è¿Ļ个游æĪı":113603,"ç»Ŀ大éĥ¨åĪĨ":113604,"åĴ¨è¯¢æľįåĬ¡":113605,"干活":113606,"è®®ä¼ļ":113607,"æ¦Ĥè¿°":113608,"åĪĨåĮº":113609,"æŃ»åIJİ":113610,"ç«ĻçĿĢ":113611,"主è¦ģé¢Ĩ导":113612,"åIJĮåŁİ":113613,"大æłij":113614,"对åѦçĶŁ":113615,"社ä¼ļä¿ĿéĻ©":113616,"å¢ŀèµĦ":113617,"主人åħ¬":113618,"å®£ä¼łæķĻèĤ²":113619,"æĸĩåĮĸ交æµģ":113620,"客æĪ¶":113621,"çŁ¥åIJįåĵģçīĮ":113622,"æ»ŀåIJİ":113623,"äºĴè¡¥":113624,"æĦŁäºº":113625,"åī¿":113626,"åIJİ代":113627,"äºī龸":113628,"æķĻèĤ²åٹè®Ń":113629,"éĿĻèĦī":113630,"ä¹ıåĬĽ":113631,"说åĩºæĿ¥":113632,"çİĭèĢħèį£èĢĢ":113633,"åĢ«":113634,"åįĩèµ·":113635,"éķģ":113636,"åĩºæ¸¸":113637,"éĢļè¡Įè¯ģ":113638,"å·¥ä½ľå²Ĺä½į":113639,"åĮłå¿ĥ":113640,"æĭ¿æĿ¥":113641,"æ´Ĺè¡£æľº":113642,"æĪijä¸įæĥ³":113643,"é¢Ħè§ģ":113644,"æ¼Ķ示":113645,"ä¸ĢçĽ´æ²¡æľī":113646,"è·Łå¥¹":113647,"对çħ§æ£ĢæŁ¥":113648,"ç°¿":113649,"ä¸ĵå¿ĥ":113650,"è®®äºĭ":113651,"åīį端":113652,"åį¡å°Ķ":113653,"è¨Ńå®ļ":113654,"设置äºĨ":113655,"å©ļ纱":113656,"åľ¨åĽ½å¤ĸ":113657,"åı³ä¾§":113658,"è³¼çī©":113659,"å¥ĩèij©":113660,"å¢ŀåĬłå̼":113661,"好è¿IJ":113662,"åĽ½éĻħæľºåľº":113663,"ä¸ĭç§°":113664,"缮åīį为æŃ¢":113665,"ç¥ŀä»Ļ":113666,"å®ĥåı¯ä»¥":113667,"æ¾Ħæ¸ħ":113668,"èĥ½ä½¿":113669,"游åĩ»":113670,"游åĩ»éĺŁ":113671,"åĩ¹":113672,"ä¸įè¦ģåĨį":113673,"åĨ³èĥľ":113674,"åĨ³æĪĺ":113675,"æĭ½":113676,"缼åħ¸":113677,"å¾Īå¥½åľ°":113678,"æľĢç¾İçļĦ":113679,"åĥļ":113680,"å·´åŁº":113681,"å·´åŁºæĸ¯åĿ¦":113682,"æľĢéĢĤåIJĪ":113683,"é«ĺèģĮ":113684,"ä¿Ŀå§Ĩ":113685,"æİĪæ¬Ĭ":113686,"说åΰè¿ĻéĩĮ":113687,"æİ¨å¼Ģ":113688,"çİĩè¾¾":113689,"ä¸īåĪĨä¹ĭä¸Ģ":113690,"管çIJĨä¸Ńå¿ĥ":113691,"交æ±ĩ":113692,"森æŀĹåħ¬åĽŃ":113693,"å¾Ģä¸Ĭ":113694,"éªijè¡Į":113695,"æį®æŃ¤":113696,"纽带":113697,"ç»ŀ":113698,"ä¸īæĸ¹":113699,"æĦıä¹īä¸ĬçļĦ":113700,"æİ¨è¿Ł":113701,"å¤ļæł·æĢ§":113702,"æĥ³èµ·äºĨ":113703,"æİĴåIJį第":113704,"å·¨é¢Ŀ":113705,"æĿŁç¼ļ":113706,"å®īå®ļ":113707,"äºĭ實":113708,"çļĦæĦ¿æľĽ":113709,"è£ħå¤ĩåζéĢł":113710,"人å±ħ":113711,"人å±ħçݯå¢ĥ":113712,"å¿ĺè®°äºĨ":113713,"该游æĪı":113714,"楼ä¸Ĭ":113715,"å¼Ģä¼ļ":113716,"æģ³":113717,"åıĭæĥħéĵ¾æİ¥":113718,"ç¡Ĵ":113719,"ç»ĻäºĪäºĨ":113720,"åģı好":113721,"åĵī":113722,"交éĢļå®īåħ¨":113723,"éĽĮ":113724,"æ²»çĹħ":113725,"è§īå¾Ĺå¾Ī":113726,"衬衫":113727,"å¿ĥæĦ¿":113728,"æ´ŀå¯Ł":113729,"æ°ijæ£Ģå¯ŁéĻ¢":113730,"æıIJçĤ¼":113731,"è¦ģè¿Ľä¸ĢæŃ¥":113732,"驾车":113733,"æĻ®æĥł":113734,"æķĸ":113735,"ç¦ıéŁ³":113736,"éĢģè¾¾":113737,"è§ĦåĪĴ设计":113738,"æīĭå¥Ĺ":113739,"å®īä¿Ŀ":113740,"è¿ĺä¸įå¦Ĥ":113741,"åīįè¿°":113742,"æłĩè®°":113743,"ç´§æİ¥çĿĢ":113744,"æ§IJ":113745,"æ·±æ·±åľ°":113746,"满满çļĦ":113747,"æĺ¥è¿IJ":113748,"æĹ¥äº§":113749,"çαæĬ¤":113750,"åħ¨æĹ¥":113751,"åħ¨æĹ¥åζ":113752,"转åĬ¨":113753,"ç¥Ńç¥Ģ":113754,"ä¹°ä¸ľè¥¿":113755,"å¯¹æľªæĿ¥":113756,"æ¶Ī失äºĨ":113757,"åļ´éĩį":113758,"ä¸īæĿ¡":113759,"éħ¸å¥¶":113760,"éĽĨåĽ¢èĤ¡ä»½":113761,"西路":113762,"åıªå¾Ĺ":113763,"éĢģåİ»":113764,"çĭłæĬĵ":113765,"åĪ©ç͍çİĩ":113766,"ä¸ĭåij¨":113767,"å¥ĭæĪĺ":113768,"æĺ¥èĬĤæľŁéĹ´":113769,"è´Łè´£ä»»":113770,"æĺĤè´µ":113771,"尾巴":113772,"ç¯ĩæĸĩ竳":113773,"åħ®":113774,"è®ĬæĪIJ":113775,"å¹¹":113776,"çĻ»éĮĦ":113777,"ä½Ī":113778,"å·¥åĮł":113779,"åĵªæĢķæĺ¯":113780,"åıįåĵį":113781,"ç§ĥ":113782,"åĩºè½¨":113783,"æĹ¥åĨĽ":113784,"åIJįèªī":113785,"æķıéĶIJ":113786,"æľįåĬ¡æ°´å¹³":113787,"çħ§å°Ħ":113788,"ä¼Ĭæĭī":113789,"ä¼Ĭæĭīåħĭ":113790,"åĨħéĺģ":113791,"èĬĴæŀľ":113792,"ä¸ĩåĪĨ":113793,"éĢĢæ¬¾":113794,"缴æĴŃéĹ´":113795,"æĭ¿åΰäºĨ":113796,"å°İèĩ´":113797,"空æ°Ķä¸Ń":113798,"客æĪ·æľįåĬ¡":113799,"è¿IJåĬ¿":113800,"ç»ĵçŁ³":113801,"ä¸įå¿ħè¦ģçļĦ":113802,"èĥ¶åĽĬ":113803,"çIJĨä¼ļ":113804,"æĬ½åĩº":113805,"空æ°Ķè´¨éĩı":113806,"æ¯ķ竣æĺ¯":113807,"åĨ·æ¼ł":113808,"ä¸Ģå¦Ĥ":113809,"ä¸Ģå¦ĤæĹ¢":113810,"ä¸Ģå¦ĤæĹ¢å¾Ģ":113811,"æĤ£çĹħ":113812,"åĬłæĮģ":113813,"èµŀåĬ©":113814,"é«®":113815,"åij½ä¸Ń":113816,"æĦıä¹īä¸Ĭ":113817,"ä¸įèĪį":113818,"å쬦":113819,"æīĵæī«":113820,"æĺŁåħī":113821,"æĸŃè£Ĥ":113822,"åħ¨å¥Ĺ":113823,"è£ģå®ļ":113824,"马åħĭæĢĿ":113825,"骨骼":113826,"ä¸Ģè·¯ä¸Ĭ":113827,"å®ļæĹ¶":113828,"å·¥ç¨ĭæĬĢæľ¯":113829,"å½¼å¾Ĺ":113830,"æ±²åıĸ":113831,"ä¸Ģè§Ī":113832,"åIJµæŀ¶":113833,"ä¿Ĺç§°":113834,"æłªæ´²":113835,"åºŁæĹ§":113836,"è¡ĮæĺŁ":113837,"åıijçĶŁåıĺåĮĸ":113838,"é¦ĸä»ĺ":113839,"åįģåĪĨéĩįè¦ģ":113840,"æĬĬè¿ĻäºĽ":113841,"ç¥ŀå·ŀ":113842,"æıIJä¾ĽåķĨ":113843,"楷":113844,"å±İ":113845,"çĬ¶åħĥ":113846,"åŁİå¢Ļ":113847,"çľĭä¸Ģçľĭ":113848,"çĶŁäº§èĥ½åĬĽ":113849,"åŁºæľ¬ä¸Ĭéĥ½":113850,"æīĵæī°":113851,"åĪĿ次":113852,"åĩºç¤º":113853,"åħ¶ä¸Ńä¸Ģ个":113854,"çĶŁæĢģç³»ç»Ł":113855,"æīĭæİĮ":113856,"æµİåįĹå¸Ĥ":113857,"åľĭåħ§":113858,"æŃ£å̼":113859,"å¹¾ä¹İ":113860,"æİ¨èįIJéĺħ读":113861,"è¿Ń代":113862,"è°ĥä¾ĥ":113863,"饮åĵģ":113864,"å¢Ļä½ĵ":113865,"åıĺçݰ":113866,"äºĨ好":113867,"äºĨ好åĩł":113868,"ä¸įçķĻ":113869,"çβ":113870,"å°½æĹ©":113871,"æŃ£åľ¨è¿Ľè¡Į":113872,"åĩºéĻ¢":113873,"æĿĢ害":113874,"æıIJ款":113875,"åıijå±ķ空éĹ´":113876,"åīį身":113877,"ä¸įæĸŃå¢ŀ强":113878,"æ·±å±Ĥ次":113879,"容纳":113880,"éĤ£ä»½":113881,"å·¥ä½ľæķĪçİĩ":113882,"æľ¬åĽ½":113883,"失èIJ½":113884,"æŃ£åĽłä¸º":113885,"èĬĤæ°´":113886,"ä¸ĭä¸Ģ代":113887,"çłĶåıijä¸Ńå¿ĥ":113888,"ä¸įçIJĨ":113889,"å®Į好":113890,"ä¿ĿæĬ¤åĮº":113891,"ç»ĵæŀĦè°ĥæķ´":113892,"å¥łå®ļ":113893,"宣称":113894,"éĺ»æĮ¡":113895,"æĴ¤ç¦»":113896,"ä¸įæĸ¹ä¾¿":113897,"åĴķ":113898,"ç¬ijäºĨç¬ij":113899,"çݯå¢ĥ污æŁĵ":113900,"ä½ıæĪ·":113901,"ç»Ŀç¼ĺ":113902,"éϤå°ĺ":113903,"é«ĺå°ļ":113904,"æĢİä¹Īåı¯èĥ½":113905,"éĿ¢èī²":113906,"åķĨæ¥Ń":113907,"çĸ¹":113908,"èµĦæºIJä¼ĺåĬ¿":113909,"è¾ĸåĮºåĨħ":113910,"èĢĢçľ¼":113911,"æij§æ¯ģ":113912,"ä¸ĸçķĮç»ıæµİ":113913,"å¼ķæĿ¥":113914,"ä¸ĢåĪĻ":113915,"æĭĩæĮĩ":113916,"æĬµå¾¡":113917,"éĽį":113918,"åĩĨå¤ĩå·¥ä½ľ":113919,"çıłä¸īè§Ĵ":113920,"ç¨ĢåľŁ":113921,"èİ·å¾ĹæĦŁ":113922,"æĪIJåĬŁçİĩ":113923,"ç½ij约":113924,"ç½ij约车":113925,"èĦIJ":113926,"æķ¬ä¸ļ":113927,"éĩijä»·":113928,"ç²¾é«ĵ":113929,"买车":113930,"åħ³åı£":113931,"åĨįå¤ļ":113932,"æŀģåĵģ":113933,"åIJĦå®¶":113934,"举æĬ¥ç͵è¯Ŀ":113935,"èļĬ":113936,"æĸ¹å½¢":113937,"ç§ijæĬĢæĪIJæŀľ":113938,"æľĢ好æĺ¯":113939,"éĹ®åĢĻ":113940,"红éħĴ":113941,"åĽĽç§į":113942,"ç¿Ĵæħ":113943,"ç¿Ĵæħ£":113944,"åŀ¦":113945,"éĤ£åıª":113946,"é¢ĨæĤŁ":113947,"çľ¼éĥ¨":113948,"æ³°å®ī":113949,"ä»»æľŁ":113950,"磨æįŁ":113951,"æĽ¿æį¢":113952,"åħ¸ç¤¼":113953,"符åIJĪæĿ¡ä»¶":113954,"è¿ĺæľīä»Ģä¹Ī":113955,"åħ±äº«åįķ车":113956,"åı¯åĪĨ为":113957,"åŃ£åIJİ":113958,"åŃ£åIJİèµĽ":113959,"举èİŀå¸Ĥ":113960,"å¿ĥæĦı":113961,"æīŃæĽ²":113962,"ä½ľä¸ºä¸Ģç§į":113963,"è¿Ļéĥ¨åĪĨ":113964,"åıĤä¸İåΰ":113965,"ç½ijçIJĥ":113966,"實çı¾":113967,"ç»Ħè£ħ":113968,"åIJijå¤ĸ":113969,"å·¥ä½ľæĸ¹æ¡Ī":113970,"åįģæĿ¡":113971,"課ç¨ĭ":113972,"颤æĬĸ":113973,"åĵ©":113974,"éĤ®å¯Ħ":113975,"亢":113976,"åħįè²»":113977,"秤":113978,"åºĶæĢ¥ç®¡çIJĨ":113979,"åĽĽäºĶ":113980,"éºĴéºŁ":113981,"å¾ĴæŃ¥":113982,"è¨ĺå¾Ĺ":113983,"çĴIJ":113984,"æĺ¯åIJ¦ä¼ļ":113985,"æĦıè§ģåıįé¦Ī":113986,"éļ¾æĢª":113987,"çªį":113988,"交æİ¥":113989,"两åįĥ":113990,"æĩīç͍":113991,"æľŁéĸĵ":113992,"æIJ¬åΰ":113993,"è®®é¢ĺ":113994,"碧æ¡Ĥ":113995,"碧æ¡ĤåĽŃ":113996,"åģļçĶŁæĦı":113997,"éĻĽä¸ĭ":113998,"è·ĭ":113999,"èĢģ人家":114000,"带åĽŀ":114001,"æŀ¸æĿŀ":114002,"è¡Įéķ¿":114003,"åĨħ容ç®Ģä»ĭ":114004,"梢":114005,"æĮĩæİ§":114006,"éĩįçĹĩ":114007,"ç½ijåıĭ们":114008,"çı¾ä»£":114009,"类产åĵģ":114010,"å¥Ķæ³¢":114011,"渺":114012,"ç²īç¢İ":114013,"è¿Ļåıªæĺ¯":114014,"æ£Ģå¯Łæľºåħ³":114015,"é½Ĭ":114016,"æĪ¿ç§Ł":114017,"å¾·æĭī":114018,"å²ģ以ä¸Ĭ":114019,"纯åĩĢ":114020,"åĪĨå¸ĥåľ¨":114021,"èĥ½å¾Ĺåΰ":114022,"ä¸įå°½":114023,"ç«ŀä»·":114024,"çļĦ带é¢Ĩ":114025,"çļĦ带é¢Ĩä¸ĭ":114026,"ä¸Ńè᝿ĿIJ":114027,"æĿijéķĩ":114028,"ä¸įåı¯éģ¿åħį":114029,"éľ²å¤©":114030,"å°ıå§ijå¨ĺ":114031,"çī©ä»¶":114032,"èijĹä½ľæĿĥ":114033,"æĭĺçķĻ":114034,"éĥ½è§īå¾Ĺ":114035,"æĽ²æĬĺ":114036,"æ·»åĬłåīĤ":114037,"åı¬åĽŀ":114038,"æīİå®ŀæİ¨è¿Ľ":114039,"æĬĦè¢Ń":114040,"åĮĸ身":114041,"缴èIJ¥":114042,"ä¹Łå¸ĮæľĽ":114043,"èį£èªīç§°åı·":114044,"åįĸç»Ļ":114045,"æľīä¸įåIJĮçļĦ":114046,"å¥ĩçī¹":114047,"éĥ½è®¤ä¸º":114048,"å¦ŀ":114049,"æĪIJéķ¿ä¸º":114050,"辩æĬ¤":114051,"主æķĻç»ĥ":114052,"æ³ķå¸ĪèģĮä¸ļ":114053,"æ¤įåħ¥":114054,"索尼":114055,"åIJ¬è¿ĩ":114056,"ä¹łæĥ¯äºĨ":114057,"夺åıĸ":114058,"éŁĵ":114059,"æľ¬è´¨ä¸Ĭ":114060,"æİ¥åĬĽ":114061,"äºij端":114062,"è¦ģåģļ好":114063,"è·¯çģ¯":114064,"åįıåIJĮåıijå±ķ":114065,"æľīå¾ħ":114066,"æ°´åŁŁ":114067,"æIJľçĭIJé¦ĸ页":114068,"è´¨éĩıå®īåħ¨":114069,"åįģäºĮäºĶ":114070,"åĵ®åĸĺ":114071,"èĵ¬åĭĥåıijå±ķ":114072,"åIJį声":114073,"身亡":114074,"çİĭåºľ":114075,"åİŁåĪĻä¸Ĭ":114076,"çĥĺå¹²":114077,"éģĹæ¼ı":114078,"éĿ¢çĽ®":114079,"åĽ½ä¼ļ":114080,"ä¸Ģ缴éĥ½æĺ¯":114081,"æľīä¸Ģä½į":114082,"éħįæľī":114083,"éĻªçĿĢ":114084,"ä¼ģåĽ¾":114085,"æĮīä¸ĭ":114086,"èĵĿåĽ¾":114087,"æ©ĺ":114088,"大å¤ļæĺ¯":114089,"辩论":114090,"æĹĭå¾ĭ":114091,"æĬ¥éĢģ":114092,"æĿ¡è§Ħå®ļ":114093,"åĬ¨éĿĻ":114094,"åĮĪ奴":114095,"æĭľè®¿":114096,"ä¸ĢåĪĢ":114097,"ä»ĸçŁ¥éģĵ":114098,"主æĿĥ":114099,"ä»ĸæĽ¾":114100,"æĴŃç§į":114101,"å£ģåŀĴ":114102,"çī¢è®°ä½¿åij½":114103,"åľ¨è¿Ļæĸ¹éĿ¢":114104,"æīĭèħķ":114105,"æĶ¯æŀ¶":114106,"ä¾Ĩèĩª":114107,"éĩįå¡ij":114108,"å¤ļå±Ĥ次":114109,"ä»ĭè´¨":114110,"éĿ¢åŃĶ":114111,"潮湿":114112,"åİ¿åŁŁ":114113,"游æĪıå½ĵä¸Ń":114114,"å£ŀ":114115,"åĪĹåĩº":114116,"èµĽåĮº":114117,"å¤ļåįĬ":114118,"éĩįçĤ¹å·¥ä½ľ":114119,"æĪij们å¿ħé¡»":114120,"æŁıæŀĹ":114121,"é²ģèĥ½":114122,"æĸ½å±ķ":114123,"åIJĦåĮº":114124,"åħįç¨İ":114125,"èµĽåIJİ":114126,"æľĢéĩįè¦ģ":114127,"ä¸Ģ个好çļĦ":114128,"è¿Ŀæ³ķè¿Ŀè§Ħ":114129,"äºĨè§£æĽ´å¤ļ":114130,"æķ¬è¯·":114131,"ç¬ijçĿĢ说":114132,"ä¸įæĸŃåıijå±ķ":114133,"æijĦå½±å¸Ī":114134,"以éĺ²":114135,"çĤ¸å¼¹":114136,"声åĵį":114137,"ç¤ģ":114138,"æĩ¿":114139,"èĪĨæĥħ":114140,"èĩªçĶ±è´¸æĺĵ":114141,"æķıæį·":114142,"ä¸ī大éĺ¶æ®µ":114143,"èĭĶ":114144,"æĹºåŃ£":114145,"ä¸į满æĦı":114146,"微信åı·":114147,"修为":114148,"çł´è£Ĥ":114149,"éĢĥ离":114150,"æ¯ıèĤ¡":114151,"è¾¾ä¸įåΰ":114152,"æ¯ıå¹´éĥ½":114153,"çģ¯ç¬¼":114154,"æŃ¤åŁºç¡Ģä¸Ĭ":114155,"åĥı个":114156,"åĪĨ娩":114157,"æĻ¾":114158,"ä¸įèĩ³äºİ":114159,"红线":114160,"误解":114161,"ä¸ľè·¯":114162,"æ·®å®ī":114163,"产åѦ":114164,"产åѦçłĶ":114165,"è»ĭ":114166,"è»ĭçĹħ":114167,"åīįæıIJæĺ¯":114168,"æ¯ıä¸Ģ天":114169,"ä¸ĥ大":114170,"æłijåı¶":114171,"èµ°å¾Ĺ":114172,"è¿Ļ两ç§į":114173,"æİıåĩº":114174,"æİIJ":114175,"é¢Ĩ导èĢħ":114176,"ä¸Ģæľµ":114177,"个å¤ļæľĪ":114178,"ä¸Ńåħ³":114179,"ä¸Ńåħ³æĿij":114180,"课åłĤæķĻåѦ":114181,"大åĴĸ":114182,"éģĭç͍":114183,"è¯ļæĦı":114184,"ç»ĦåĽ¾":114185,"è¯ķçĿĢ":114186,"ä¹Ķæ²»":114187,"è¿ĺä¸įæĺ¯":114188,"æľīæĽ´å¥½çļĦ":114189,"åIJİå¤ĩ":114190,"æĸ°çĶŁåĦ¿":114191,"æ°Ķè¡Ģ":114192,"æ²¥éĿĴ":114193,"å±ıéļľ":114194,"æ¥ŃåĭĻ":114195,"æĪij以为":114196,"éķ¿çĽ¸":114197,"èĢģçΏ":114198,"éķĩæ±Ł":114199,"æľºæ¢°è®¾å¤ĩ":114200,"ä½Ĩæĺ¯å¦Ĥæŀľ":114201,"åĿļå®ļä¸į":114202,"åĿļå®ļä¸įç§»":114203,"åĨ²éĶĭ":114204,"ç®Ģ缴æĺ¯":114205,"åĤ¨èĵĦ":114206,"纯ç͵åĬ¨":114207,"漫æŃ¥":114208,"举起":114209,"æģ¶æĢ§":114210,"è¨ĺéĮĦ":114211,"èģĮèĥ½éĥ¨éŨ":114212,"åħ¨éķ¿":114213,"鼻è¦ĸ":114214,"ä¹³èħº":114215,"ä½ķå¤Ħ":114216,"æ¶Īæŀģ":114217,"æŃ£å¤Ħäºİ":114218,"å®īå®ģ":114219,"æĪIJéķ·":114220,"åıĻè¿°":114221,"æºĥçĸ¡":114222,"ä½Ĩçİ°åľ¨":114223,"女æĺŁ":114224,"å©´å¹¼åĦ¿":114225,"æĬķèŀįèµĦ":114226,"éĹ®éĹ®":114227,"æıŃå¼Ģ":114228,"è¯ı":114229,"åIJįå½ķ":114230,"èĺijèıĩ":114231,"åIJĬé¡¶":114232,"æ¹ĸåĮº":114233,"åįĸåľº":114234,"建ç¯":114235,"建ç¯ī":114236,"èݽ":114237,"åIJ¬åIJ¬":114238,"ç«ŀäºīä¼ĺåĬ¿":114239,"åĩºä»»":114240,"æľī两ç§į":114241,"æ©±æŁľ":114242,"褪":114243,"è¯ķåį·":114244,"ç»ıæµİæĬĢæľ¯":114245,"æ·±å±Ĥ":114246,"éĩįè¦ģåĨħ容":114247,"é£İæİ§":114248,"çĬ¶æĢģä¸ĭ":114249,"éĥ¨éĸĢ":114250,"广汽":114251,"è§Ĥæij©":114252,"éģĹçķĻ":114253,"转账":114254,"æĮģä»ĵ":114255,"æĢ»è®¡":114256,"åľĺéļĬ":114257,"æĪ¿ä¸ľ":114258,"éĺĢéŨ":114259,"åħ¬åħ³":114260,"åħ³åĪĩ":114261,"èĤĺ":114262,"æķ¸æĵļ":114263,"ä¸īåįģå¹´":114264,"è§ģè¯ģäºĨ":114265,"å±Ĩ":114266,"çģ°å°ĺ":114267,"æ¦ľé¦ĸ":114268,"è¦ĨçĽĸçİĩ":114269,"ä»Ļ女":114270,"çĶŁäº§æĢ»":114271,"çĶŁäº§æĢ»å̼":114272,"æĪ¿è´·":114273,"æ±ŁåĮº":114274,"åħħçĶµæ¡©":114275,"çϾåIJĪ":114276,"確èªį":114277,"转移åΰ":114278,"éĥ½æĹłæ³ķ":114279,"纪念é¦Ĩ":114280,"çŃ¾ç½²äºĨ":114281,"å¹¶ä¸įå¤ļ":114282,"æĮł":114283,"ä¸į太好":114284,"ä¸ĸ代":114285,"误导":114286,"é«ĺ峰论åĿĽ":114287,"åħ¼å®¹":114288,"龸æ°Ķ":114289,"æĿ¥è®¿":114290,"æīĢ带æĿ¥çļĦ":114291,"æĺ¯ä¸Ģéĥ¨":114292,"æĻļé¥Ń":114293,"åİĨ代":114294,"åIJ¦åīĩ":114295,"ä¹ħä¹ħ":114296,"æľīæķĪæľŁ":114297,"诱åıij":114298,"æĢ»èµĦ产":114299,"æľ¬èº«å°±æĺ¯":114300,"çĶŁäº§åİĤå®¶":114301,"æĹ¶é«¦":114302,"èĢIJç͍":114303,"ä»İå°ıå°±":114304,"æĿ¡çº¦":114305,"èĭ±åĭĩ":114306,"ä¿Ĺè¯Ŀ说":114307,"寺åºĻ":114308,"å¿ĥçIJĨåģ¥åº·":114309,"ä»Ģä¹Īäºĭæĥħ":114310,"æ±īåŃĹ":114311,"çķĻä½ı":114312,"åįĹè·¯":114313,"ä¸ī项":114314,"丢äºĨ":114315,"æĥ³åΰäºĨ":114316,"çѹéĽĨ":114317,"éĻĦåĬłå̼":114318,"西è£ħ":114319,"ä¹ĭä½ľ":114320,"åģļçļĦäºĭ":114321,"çķ¶æĤ¨":114322,"çķ¶æĤ¨åľ¨":114323,"é¦ĸ款":114324,"ä¸įåľ¨ä¹İ":114325,"å·¥ç¨ĭæĸ½å·¥":114326,"éļIJéļIJ":114327,"åıĺ身":114328,"沿éĢĶ":114329,"æĤłæĤł":114330,"ä¿Ŀæļĸ":114331,"çĶŁæ´»åŀĥåľ¾":114332,"渤海":114333,"æŃ¦ä¾ł":114334,"女主è§Ĵ":114335,"举ä¾ĭ":114336,"æ·¨":114337,"çϽé¢Ĩ":114338,"è£ĻåŃIJ":114339,"è¿Ķè¿ĺ":114340,"è¿Īåĩº":114341,"é¾ĻéŨ":114342,"ç»ıæµİä½ĵ":114343,"æĶ¶å®ĺ":114344,"çķĮéĻIJ":114345,"è·³åĩº":114346,"åįĩå̼":114347,"绵éĺ³":114348,"çĸ¤çĹķ":114349,"çľĭæ¸ħ":114350,"æĭĴçµķ":114351,"è¥Ħéĺ³":114352,"课å¤ĸ":114353,"åŃIJåŃĻ":114354,"æŃĮè¯į":114355,"æĪIJåIJį":114356,"溶液":114357,"åĦĴå®¶":114358,"åķĨä¸ļåĮĸ":114359,"辨åĪ«":114360,"å¤ļè¾¾":114361,"ç½ijåºĹ":114362,"ä¹Ŀ大":114363,"ä¹Ŀ大精ç¥ŀ":114364,"æŃ¤ä¸¾":114365,"è¿ŀè½½":114366,"ä¸ĢåĢĭ人":114367,"è³½":114368,"æ¶µçĽĸäºĨ":114369,"è¦ıåĬĥ":114370,"åĽ½æĥħ":114371,"åį«çĶŁåģ¥åº·":114372,"积æŀģåĵįåºĶ":114373,"æĭĻ":114374,"åζåĬ¨":114375,"æĥ³è±¡åĬĽ":114376,"çļĦä¹IJè¶£":114377,"å¼łå®¶çķĮ":114378,"å´İ":114379,"éĩįåŀĭ":114380,"å¤ĸå¢Ļ":114381,"æĶ¾åѦ":114382,"è®¤çľŁåŃ¦ä¹ł":114383,"è´¬å̼":114384,"æ³ķæ¡Ī":114385,"æĬ¤èĤ¤åĵģ":114386,"éĻ·åħ¥äºĨ":114387,"请æĤ¨":114388,"åŀ¢":114389,"æķĻèĤ²èµĦæºIJ":114390,"交æĺĵå¹³åı°":114391,"æĹ¶è£ħ":114392,"ä¼łæŁĵçĹħ":114393,"æ¹ĸæ³Ĭ":114394,"èµĦ管":114395,"åݨå¸Ī":114396,"éĹľéį":114397,"éĹľéįµ":114398,"åĵĪåĵĪåĵĪ":114399,"çĽĹçªĥ":114400,"çĶľç¾İ":114401,"åºĦåĽŃ":114402,"缮åīįå·²ç»ı":114403,"è¾¹ä¸Ĭ":114404,"çģ«èĬ±":114405,"æĬ¥è®°èĢħ":114406,"æģĭæĥħ":114407,"ç´§åĩij":114408,"æ°´æµģ":114409,"è¿Ļæĺ¯æĪij们":114410,"æ³¥åľŁ":114411,"æĽ¾ä»»":114412,"æĸ¹è¨Ģ":114413,"åij¨åħŃ":114414,"åı·æ¥¼":114415,"ä¼ijåģĩ":114416,"误ä¼ļ":114417,"åĽ½åĢº":114418,"åīįå¤ķ":114419,"ä¸¤å¼ł":114420,"éĹ«":114421,"éŃĶ鬼":114422,"æĬĬæĮģ":114423,"èĬĤèĥ½çݯä¿Ŀ":114424,"æ¸ħæ´ģèĥ½æºIJ":114425,"èĤ¥æĸĻ":114426,"é«ĺé¢ij":114427,"å°±æľīäºĨ":114428,"交ä¼ļ":114429,"没éĴ±":114430,"éĽħæĢĿ":114431,"è¦ģåıĬæĹ¶":114432,"åŁ¹åħ»åѦçĶŁ":114433,"欣åĸľ":114434,"çĥŃæ°´åύ":114435,"é¾Ļæ¹ĸ":114436,"äºĮ楼":114437,"æĸ°æµªè´¢ç»ı":114438,"æĸ°åĬ¨èĥ½":114439,"èµ£å·ŀ":114440,"æĭ³å¤´":114441,"æµģåIJij":114442,"ä¹Łæĺ¯å¾Ī":114443,"åıijåĶ®":114444,"ä¸ŃåIJ«æľī":114445,"åIJĵå¾Ĺ":114446,"å·¨æĺŁ":114447,"æĹłæīĢè°ĵ":114448,"æ¯ĽåŃĶ":114449,"åħ¬åħ±äº¤éĢļ":114450,"çĤİçĥŃ":114451,"èµ·èįī":114452,"åĬłçĽŁåķĨ":114453,"说ä¸įåĩº":114454,"大åѦæ¯ķä¸ļ":114455,"å·¥ä¸ļåĽŃ":114456,"éłĺåŁŁ":114457,"åºĨåħ¸":114458,"æµģ产":114459,"èģ²éٳ":114460,"ä¼¼ä¹İæĺ¯":114461,"è´§æºIJ":114462,"æ·±åĪĩ":114463,"æ²»çĸĹæĸ¹æ³ķ":114464,"èµĦæºIJéħįç½®":114465,"ç¶²åıĭ":114466,"çĶ£":114467,"亥":114468,"èº²åľ¨":114469,"社ç§ij":114470,"è»Łé«Ķ":114471,"女è£ħ":114472,"æŃ¡è¿İ":114473,"综åIJĪå®ŀåĬĽ":114474,"æł¼å°ĩ":114475,"åħļåı²åŃ¦ä¹ł":114476,"æľĢåŁºæľ¬":114477,"æľĢåŁºæľ¬çļĦ":114478,"çľĭæľĽ":114479,"åıĹè´¿":114480,"ä¸įä»ħèĥ½":114481,"ä½ķå¿ħ":114482,"ä¸Ģ个å°ıæĹ¶":114483,"ç¾Į":114484,"æĭĽæĶ¶":114485,"çĤĴèĤ¡":114486,"æĿijå¹²éĥ¨":114487,"缸çα":114488,"æ½ľèĥ½":114489,"ä¹į":114490,"æĹ¶è¾°":114491,"欣æħ°":114492,"éĵ¶è¡Įä¸ļ":114493,"çĭŃçªĦ":114494,"éĩįçĤ¹é¢ĨåŁŁ":114495,"çݰå®ŀçĶŁæ´»":114496,"éĮ¯èª¤":114497,"æĸ°è§Ħ":114498,"滥ç͍":114499,"æĹ¶ä¸į":114500,"æĹ¶ä¸įæĹ¶":114501,"帳èĻŁ":114502,"ç¨Ģ缺":114503,"åIJij举":114504,"ä¿Ŀåģ¥åĵģ":114505,"çıŃéķ¿":114506,"äºĴåĭķ":114507,"笼罩":114508,"æ½Ľ":114509,"æļĸå¿ĥ":114510,"è½°çĤ¸":114511,"åºĨ幸":114512,"è²Įä¼¼":114513,"æĵº":114514,"èĢIJ磨":114515,"ä¸ĵä¸ļ人士":114516,"ä¸Ģèάéĥ½æĺ¯":114517,"æ¼³å·ŀ":114518,"åħ¨èĩªåĬ¨":114519,"å½ķç͍":114520,"大è·Į":114521,"æľīæķο̧":114522,"èĩªåĭķ":114523,"ä¸ī个æĸ¹éĿ¢":114524,"港åĮº":114525,"信貸":114526,"éĢļè¯Ŀ":114527,"é«ĺ涨":114528,"æ³Ħæ¼ı":114529,"éħįä¸Ĭ":114530,"åħļå·¥å§Ķ":114531,"被认为":114532,"被认为æĺ¯":114533,"ä¸įä¼ļåĨį":114534,"è°ĥåīĤ":114535,"åıĤèĤ¡":114536,"èĦ±åıij":114537,"å¿łå®ŀ":114538,"åĨħåĪĨæ³Į":114539,"ç¹ģå¿Ļ":114540,"åıĮåĪĽ":114541,"é©»æĿij":114542,"åĪĴç®Ĺ":114543,"éģİä¾Ĩ":114544,"åľ£ç»ı":114545,"èıľé¸Ł":114546,"æĭ¼å¤ļå¤ļ":114547,"ä¸ŃåĽ½æ±½è½¦":114548,"çĥŁèįī":114549,"缴æµģ":114550,"äºĨä¸Ģåı£æ°Ķ":114551,"ä½İæĪIJæľ¬":114552,"æī¾åĽŀ":114553,"èĩªåįij":114554,"總æĺ¯":114555,"æĸĩåĮĸåĪĽæĦı":114556,"天河":114557,"樱æ¡ĥ":114558,"éªijåħµ":114559,"éĩĮéĿ¢æľī":114560,"çİ®":114561,"èĥ½æī¾åΰ":114562,"éĢĥè·ij":114563,"åĪĩå°Ķ":114564,"åĪĩå°Ķ西":114565,"以ä¸ĭæĺ¯":114566,"å²³éĺ³":114567,"çļĦæ¦Ĥçİĩ":114568,"æĬµåζ":114569,"å¸ĪäºĭåĬ¡":114570,"å¸ĪäºĭåĬ¡æīĢ":114571,"åĩĨæĹ¶":114572,"屬æĸ¼":114573,"订è´Ń":114574,"åįłæį®äºĨ":114575,"ä¸ŃéĢĶ":114576,"å°ĭ":114577,"é»ij马":114578,"åİ¿åħ¬å®īå±Ģ":114579,"ä¸ĥæľĪ":114580,"èī²ç´ł":114581,"å¿ĥèĦıçĹħ":114582,"æĹ¶éĻIJ":114583,"æ¯įåħ¬åı¸":114584,"å¹ķåIJİ":114585,"ä¸Ĭæ¦ľ":114586,"å̾åIJijäºİ":114587,"纸ä¸Ĭ":114588,"æ¡ĵ":114589,"éĽĨä½ĵç»ıæµİ":114590,"æĥħå¢ĥ":114591,"è¦ģåģļåΰ":114592,"ç©į極":114593,"åıªæĢķ":114594,"æ¹ĺ西":114595,"çļ±çº¹":114596,"åħ¨åľĭ":114597,"çĦ¡è«ĸ":114598,"好æĦŁ":114599,"åįķä»·":114600,"è¿Ľç¨ĭä¸Ń":114601,"æĺĨä»ij":114602,"åĪĽå®¢":114603,"åħħæĸ¥":114604,"åħĪæĬĬ":114605,"该æĢİä¹ĪåĬŀ":114606,"åĵģå¾·":114607,"åħ¨éĿ¢åıijå±ķ":114608,"è¨ĪåĬĥ":114609,"æĢ»å·¥ä¼ļ":114610,"ä½Ľå±±å¸Ĥ":114611,"æĬĹè¡¡":114612,"å¼Ģåľº":114613,"éĴ±å¸ģ":114614,"åıĭ们":114615,"å«īå¦Ĵ":114616,"ç´¢èµĶ":114617,"è®ĬåĮĸ":114618,"æĮ¤åİĭ":114619,"æĮijè¡ħ":114620,"çŃīä¸Ģæī¹":114621,"æĿ¨æ¬¢":114622,"ä¸ĵå®¶åѦèĢħ":114623,"èĥ½è¾¾åΰ":114624,"èµ°è¿ij":114625,"è´«åĽ°åľ°åĮº":114626,"éĻIJæľŁ":114627,"ä¸į平衡":114628,"åĽ½åĨħå¸Ĥåľº":114629,"èµĽåľº":114630,"éħįèµĦ":114631,"è¦ģèĢĥèĻij":114632,"ä¸ĩåı°":114633,"æľĪæľ«":114634,"éĶ¥":114635,"åŃ«":114636,"æİ¥è§¦åΰ":114637,"åĩºäº§":114638,"æķĻåѸ":114639,"ä½ľå¼Ĭ":114640,"çļĦæľĢåIJİä¸Ģ":114641,"ä¿ĥæĪIJ":114642,"åIJ¸åıĸ":114643,"æ½ľèīĩ":114644,"被éªĹ":114645,"è¾ĵäºĨ":114646,"çĭIJçĭ¸":114647,"åįĩéĻį":114648,"è¿ĻäºĽä¸ľè¥¿":114649,"æĬķèµĦåŁºéĩij":114650,"çĶŁçī©åѦ":114651,"ç½ij绾èIJ¥éĶĢ":114652,"åIJijè®°èĢħ":114653,"èįīåľ°":114654,"æĢ¯":114655,"æľįåĬ¡èĥ½åĬĽ":114656,"éĥģéĹ·":114657,"åįķåĵģ":114658,"å¾Ĺ罪":114659,"æĺĵäºİ":114660,"个å¤ļå°ıæĹ¶":114661,"éĩįä»»":114662,"ä¸Ĭå®ĺ":114663,"æľ¬éĩij":114664,"çı¾åł´":114665,"溢价":114666,"æĺŁè¾°":114667,"æ´»åĬ¨çİ°åľº":114668,"丹麦":114669,"å¸Ŀçİĭ":114670,"æŁ¥æĺİ":114671,"åŃĺåľ¨äºİ":114672,"é¦Ļæ°´":114673,"æĬ½æ£Ģ":114674,"å®ŀéĻħä¸Ĭæĺ¯":114675,"æĸ°å¾ģç¨ĭ":114676,"è´¢åĬ¡ç®¡çIJĨ":114677,"æİĽ":114678,"åĨľåİĨ":114679,"éĥ½èĥ½å¤Ł":114680,"éĤ¯éĥ¸":114681,"çľŁå¯¦":114682,"ç»Ĭ":114683,"åĨµä¸Ķ":114684,"置身":114685,"ç¥Ī祷":114686,"çĿģå¼Ģ":114687,"æĮĩçĤ¹":114688,"å¼Ģæľº":114689,"西å®ģ":114690,"åĮĹ约":114691,"积水":114692,"åĩºåĬ¨":114693,"åıijå±ķ模å¼ı":114694,"转æĬĺ":114695,"èĢĥçĤ¹":114696,"æľīç½ijåıĭ":114697,"è´«åĽ°æĿij":114698,"æĪijä»¬çŁ¥éģĵ":114699,"åĪĨéĶĢ":114700,"å±±èĦī":114701,"æ¯ĶæĭŁ":114702,"ä¼°ç®Ĺ":114703,"æĶ¹å»º":114704,"壮è§Ĥ":114705,"ç§īæĮģ":114706,"æıª":114707,"ç¦Ģ":114708,"åĮĸåѦåĵģ":114709,"ä¸ŃåĽ½åζéĢł":114710,"ä¸Ģæŀ¶":114711,"æīįè¡Į":114712,"æĭĽå¾ħ":114713,"åıĺæį¢":114714,"åīį线":114715,"幸好":114716,"è¿Ļæł·çļĦè¯Ŀ":114717,"å¿ĥè¡Ģ管":114718,"æĢ§çĸ¾çĹħ":114719,"åħ¨èĥ½":114720,"åĪij侦":114721,"ä¿¡æģ¯åıijå¸ĥ":114722,"æĺ¾çĦ¶æĺ¯":114723,"éĿĴéĵľ":114724,"åIJĥä»Ģä¹Ī":114725,"ç͵价":114726,"æ³ķå¾ĭè§Ħå®ļ":114727,"çħ²":114728,"çĵ·åύ":114729,"èĤīç±»":114730,"æıĴåħ¥":114731,"åĹľ":114732,"è¿Łè¿Ł":114733,"ä¸ĢçĤ¹éĥ½ä¸į":114734,"è¿ĺåĮħæĭ¬":114735,"èĪįä¸įå¾Ĺ":114736,"æłĩå¿ĹæĢ§":114737,"æľĪ以æĿ¥":114738,"ç³ĸæŀľ":114739,"éĥ½åºĶ该":114740,"çݯå¢ĥåį«çĶŁ":114741,"èĪªè¡Į":114742,"éĥijéĩį":114743,"ç½ijæĬķ":114744,"åįģä½³":114745,"ç§ģä¸ĭ":114746,"æļ´è·Į":114747,"åĬłå¿«åıijå±ķ":114748,"产åĵģçłĶåıij":114749,"åĪĽéĢłåĩº":114750,"æĢ»è§īå¾Ĺ":114751,"åºķçĽĺ":114752,"èķĬ":114753,"åĩºå¸Ńä¼ļè®®":114754,"主æĿ¿":114755,"æĹ¥æĻļéĹ´":114756,"å®ĺæĸ¹å¾®åįļ":114757,"å¼ķç͍æĹ¥æľŁ":114758,"åķĻæİĪ":114759,"ç͵åŃIJ产åĵģ":114760,"è¡°éĢĢ":114761,"çķĻåŃĺ":114762,"çģ«åĬĽ":114763,"çĴ§":114764,"çļĤ":114765,"åħ¼åħ·":114766,"éĩįè¿Ķ":114767,"é¢Ĩçķ¥":114768,"åĪĩéϤ":114769,"åĨįçĶŁèĥ½æºIJ":114770,"å®ŀåľ¨å¤ª":114771,"çIJĨ论ä¸Ĭ":114772,"ä¸īå±Ĥ":114773,"ä¸ĸçķĮåIJĦåĽ½":114774,"å®ľæĺĮ":114775,"èĢ³è¾¹":114776,"宽æķŀ":114777,"æ±īæĹı":114778,"çϽçϽ":114779,"è¿ĻéĩĮéĿ¢":114780,"çĶŁæ´»ä¹łæĥ¯":114781,"èµŀèµı":114782,"çͷ士":114783,"ä¸Ńä¿Ħ":114784,"车祸":114785,"åīĤéĩı":114786,"éϤåİ»":114787,"左边":114788,"çŃijçī¢":114789,"çīĽå¸Ĥ":114790,"å®¶åĬ¡":114791,"åķĥ":114792,"ç½®æį¢":114793,"ç´«å¤ĸ":114794,"ç´«å¤ĸ线":114795,"å¾Ģåīį":114796,"åĬĽåѦ":114797,"ç´§è·Ł":114798,"缮çļĦåľ¨äºİ":114799,"ç»®":114800,"ç¥Ĥ":114801,"宣è¨Ģ":114802,"äºĮæ°§åĮĸ":114803,"äºĮæ°§åĮĸ碳":114804,"æĹłç¼ĺ":114805,"ç²¾éĢļ":114806,"診":114807,"å¼ķåıijäºĨ":114808,"æľĢåħĪ":114809,"派驻":114810,"ä¸įå¿į":114811,"æĪijçΏ":114812,"å¹´ä¸ĭåįĬå¹´":114813,"æ·ĭå·´":114814,"没éĹ®é¢ĺ":114815,"åºĹåĨħ":114816,"è·ŁæĪij说":114817,"çĶŁäº§çĶŁæ´»":114818,"è§ĤæľĽ":114819,"æ¸į":114820,"被æī§è¡Į":114821,"被æī§è¡Į人":114822,"èĪľ":114823,"æİº":114824,"ä¸Ģç§Ĵ":114825,"èįīåĿª":114826,"åij¼åĴĮ":114827,"åij¼åĴĮ浩":114828,"åij¼åĴĮ浩çī¹":114829,"人æ°ijéĵ¶è¡Į":114830,"çĦķåıij":114831,"è¯ģåĪ¸äº¤æĺĵ":114832,"çķĶ":114833,"æľºèĥ½":114834,"妾":114835,"æĻļå¹´":114836,"å·¥åķĨèģĶ":114837,"åİŁåŀĭ":114838,"è§Ĵ度çľĭ":114839,"æĬ¥ç¤¾":114840,"è¯įæĿ¡":114841,"躲éģ¿":114842,"éĩįåIJ¯":114843,"å¤ķéĺ³":114844,"èĤ¡æĿĥ转让":114845,"åľ¨ä¸Ģ":114846,"åľ¨ä¸ĢæĹģ":114847,"社ä¼ļåĮĸ":114848,"åıijå±ķåİĨç¨ĭ":114849,"æĭĸæ¬ł":114850,"使èĢħ":114851,"ä¸İåIJ¦":114852,"æĸ°å±ĢéĿ¢":114853,"ä»Ĭ天æĪij们":114854,"é½IJèģļ":114855,"对æĪij说":114856,"éĢĴ交":114857,"æľªæĽ¾":114858,"èİĬ":114859,"éĸī":114860,"亲æīĭ":114861,"è§ĴéĢIJ":114862,"æľīé»ŀ":114863,"ç¨İçİĩ":114864,"ä½İ声":114865,"é»ĺå¥ij":114866,"æĻ®æ³ķ":114867,"大ä¸ĵ":114868,"第äºĮ大":114869,"ä½ıåĿĢ":114870,"æĶ¾è¿Ľ":114871,"äºĮæĪĺ":114872,"亲身":114873,"åĽºåĮĸ":114874,"ä¸ĭ乡":114875,"åħ³éĶ®æĬĢæľ¯":114876,"åĽŀæĥ³":114877,"æĬ¥åĪĬ":114878,"æ¶ĤæĬ¹":114879,"èĹıçĿĢ":114880,"ç¥ĿæĦ¿":114881,"åįĩ温":114882,"çĶļèĩ³è¿ŀ":114883,"åħ¬åħĥåīį":114884,"ç¾İæĸ¹":114885,"è¯ļå®ŀ":114886,"æĹłåģ¿":114887,"å¥Ń":114888,"å°ıå¿ĥ翼":114889,"å°ıå¿ĥ翼翼":114890,"两æīĭ":114891,"温馨æıIJ示":114892,"ä»¿çľŁ":114893,"æĥ¶":114894,"èĥ¡åŃIJ":114895,"å·¥ä½ľç«Ļ":114896,"硬çĽĺ":114897,"ç«¿":114898,"åĤ³éĢģ":114899,"åħ¨æł¡":114900,"é²ľæ´»":114901,"çĴĢçĴ¨":114902,"ç»ĵå°¾":114903,"æį¢æĿ¥":114904,"æĪĢ":114905,"ä½İä½į":114906,"ä¸ĩåħĥ以ä¸Ĭ":114907,"åĬłåĪĨ":114908,"æİ¨ä»ĭä¼ļ":114909,"çIJĨèµĶ":114910,"å¾·å°Ķ":114911,"æĬĹè®®":114912,"æ´¼":114913,"åĸ§":114914,"åŁİéĻħ":114915,"å¾Īæ£Ĵ":114916,"人æŃ»äº¡":114917,"ä¼ļå±ķä¸Ńå¿ĥ":114918,"äºĴèģĶäºĴéĢļ":114919,"èĸĦèĨľ":114920,"éĩįé»ŀ":114921,"ç¦ģæ¯Ĵ":114922,"åĨ·ç¬ij":114923,"大家åı¯ä»¥":114924,"é¦ĸ缸":114925,"è¿ijè·Ŀ离":114926,"æµ®çݰ":114927,"ç§ĺè¯Ģ":114928,"èµ·é£ŀ":114929,"æIJ¶":114930,"羣åģĩ":114931,"æģķ":114932,"å°ıåºĹ":114933,"æ°ijçľ¾":114934,"åıijå¸ĥåħ¬åijĬ":114935,"ä¾§éĩį":114936,"å¾ĺå¾Ĭ":114937,"æĢĶ":114938,"æªIJ":114939,"æķ°çĽ®":114940,"åī¯ç§ĺ书éķ¿":114941,"两åı¥":114942,"éļIJçŀĴ":114943,"åıĮåıĮ":114944,"æīĭæĦŁ":114945,"èij¡äº¬":114946,"éģĹå¿ĺ":114947,"鬥":114948,"è¿Ļä¸ªåľ°æĸ¹":114949,"说çļĦè¯Ŀ":114950,"å·¡åĽŀ":114951,"è¿Ŀ竳":114952,"æī¾å·¥ä½ľ":114953,"æĶ¯çIJĥéĺŁ":114954,"裡éĿ¢":114955,"æĺ¾ç¤ºåĩº":114956,"èĩ³å°Ĭ":114957,"两级":114958,"åīįæ®µæĹ¶éĹ´":114959,"çĺ¦èº«":114960,"èĤ¢ä½ĵ":114961,"æ¯į親":114962,"æīĭç»Ńè´¹":114963,"汽车è¡Įä¸ļ":114964,"æİ©çĽĸ":114965,"æİ§èĤ¡éĽĨåĽ¢":114966,"åı£å¾Ħ":114967,"æĶ¿çŃĸæİªæĸ½":114968,"海绵":114969,"åħ¨éķĩ":114970,"äºĭåħ³":114971,"å¸Ńæī§è¡Į":114972,"å¸Ńæī§è¡Įå®ĺ":114973,"éĤ£æ¬¡":114974,"åı¯èĥ½åĩºçݰ":114975,"ä¸Ńå¿ĥåŁİå¸Ĥ":114976,"翻身":114977,"ä¹Łç®Ĺ":114978,"ä¾µçķ¥":114979,"åĸĩåıŃ":114980,"æ¯ı次éĥ½":114981,"è§ħ":114982,"éĻ¢éĻ¢éķ¿":114983,"å§ĭäºİ":114984,"èѦåĬ¡":114985,"è᝿ĿIJ":114986,"å±łæĿĢ":114987,"æľ¬èº«å°±":114988,"éļıæĹ¶éļı":114989,"éļıæĹ¶éļıåľ°":114990,"åĶ®åįĸ":114991,"æĹłäººé©¾é©¶":114992,"é¢ħ":114993,"åĵģ質":114994,"åĺ²ç¬ij":114995,"è·ijåİ»":114996,"åħĭéĩĮæĸ¯":114997,"çķ¸å½¢":114998,"修饰":114999,"磩éĺµ":115000,"éŁ³ä¹IJä¼ļ":115001,"æŁ³å·ŀ":115002,"齡":115003,"ä¼ļè°Ī":115004,"æŃ£çīĪ":115005,"ä¹ŁåIJĮæł·":115006,"æļ§æĺ§":115007,"è¡ĮæĶ¿éĥ¨éŨ":115008,"ä¹ĸä¹ĸ":115009,"èĤ¤èī²":115010,"æĹ¶ä»»":115011,"羣åĪĩ":115012,"æľĪä¸ĭ":115013,"æľĪä¸ĭæĹ¬":115014,"举æĸ¹è´¢å¯Į":115015,"è£ħä¿®åħ¬åı¸":115016,"éĢĢè¿ĺ":115017,"åĭĺå¯Ł":115018,"åĵ¥ä¼¦":115019,"åĵ¥ä¼¦æ¯Ķäºļ":115020,"çĭ¬ä¸Ģ":115021,"çĭ¬ä¸ĢæĹł":115022,"çĭ¬ä¸ĢæĹłäºĮ":115023,"è°ĥåij³":115024,"åİĭè¿«":115025,"åħ¨çIJĥæľĢ大":115026,"åł¡éķ¿":115027,"æĽ´ä½İ":115028,"åĪĨéĴŁåIJİ":115029,"åĽŀä¾Ĩ":115030,"åζåīĤ":115031,"åijĬè¯ī大家":115032,"çĤ¹éĴŁ":115033,"åįģä¸īå±Ĭ":115034,"åij¨åĽĽ":115035,"è¿Ļæł·ä¸Ģ":115036,"è¿Ļæł·ä¸ĢæĿ¥":115037,"èĭŁ":115038,"æľĽåİ»":115039,"æĪIJè¯Ń":115040,"å½ĵåį³":115041,"ç¬ij声":115042,"ä¹ĭåĬ¿":115043,"åĪijäºĭæ¡Īä»¶":115044,"æĮĤçĿĢ":115045,"ä½ķç§į":115046,"å°ı游æĪı":115047,"åĽ½å®¶æĪĺçķ¥":115048,"åĨ·åĨ·":115049,"å®ľå®¾":115050,"æIJºç¨ĭ":115051,"è¶ĭäºİ":115052,"åıįçľģ":115053,"常说":115054,"ä¸ĩæĪ·":115055,"åĥµå°¸":115056,"åįĥä¸ĩåĪ«":115057,"åıijçݰéĹ®é¢ĺ":115058,"åı¯çŁ¥":115059,"éŨæĪ·ç½ijç«Ļ":115060,"åģ¥åº·äº§ä¸ļ":115061,"åı³è¾¹":115062,"æµ·è¿IJ":115063,"è¿ijä¹İ":115064,"åĮ»æ²»":115065,"æĢ»ç®Ĺ":115066,"ä¸ĢåĪĨéĴŁ":115067,"æĭ§":115068,"ä¹Łæľīä¸ĢäºĽ":115069,"ä¾Ľç͵åħ¬åı¸":115070,"å»īä»·":115071,"帮ä»ĸ":115072,"æŃ¤æ¬¡æ´»åĬ¨":115073,"åıªèĥ½è¯´":115074,"èĬĭ":115075,"çīĩ段":115076,"åŃĺåľ¨éĹ®é¢ĺ":115077,"ä½łä¼ļåıijçݰ":115078,"è½®å»ĵ":115079,"ç½ijéĢļ":115080,"æ»¨æ±Ł":115081,"æİĪä¿¡":115082,"é»İæĺİ":115083,"ä¸įå±ŀäºİ":115084,"约åįł":115085,"éķ¿æ²Ļå¸Ĥ":115086,"èĥļèĥİ":115087,"åħĥä»¶":115088,"éĻĨåĨĽ":115089,"購買":115090,"æĮĩæľĽ":115091,"å®ŀä¹łçĶŁ":115092,"çī¹çĤ¹æĺ¯":115093,"çıłæ±Ł":115094,"çľĭä¸įåĩº":115095,"ä¸įè§ģäºĨ":115096,"ç¼ī":115097,"éĺµèIJ¥":115098,"åĶIJæľĿ":115099,"没å¿ħè¦ģ":115100,"åĽ½åľŁèµĦæºIJ":115101,"ç»ıæµİåѦ家":115102,"åIJĪèĤ¥å¸Ĥ":115103,"çIJ¢ç£¨":115104,"ç¡®åĪĩ":115105,"åŁİå¸Ĥåıijå±ķ":115106,"çŃ·åŃIJ":115107,"人æ°ijæľįåĬ¡":115108,"满åĪĨ":115109,"è¿·ä¿¡":115110,"ä½ľèĢħæľ¬äºº":115111,"æĸĩ竳æĿ¥æºIJ":115112,"ç«Ļç«ĭ":115113,"æŀĦæĪIJäºĨ":115114,"è¾Ľåĭ¤":115115,"è¶ħ强":115116,"éĶļ":115117,"åīįä¸īåŃ£åº¦":115118,"å°±è§īå¾Ĺ":115119,"å´ĩé«ĺ":115120,"è¶Ĭä¾Ĩ":115121,"è¶Ĭä¾Ĩè¶Ĭ":115122,"å¸ĤåľºèIJ¥éĶĢ":115123,"综åIJĪç´łè´¨":115124,"åŃļ":115125,"侮辱":115126,"äºĮåŃĹ":115127,"å·¥ä½ľä»»åĬ¡":115128,"åı²ä¸ĬæľĢ":115129,"æľĢä¼ĺ":115130,"åIJ©åĴIJ":115131,"表çϽ":115132,"èİ«åIJį":115133,"èİ«åIJįåħ¶":115134,"èİ«åIJįåħ¶å¦Ļ":115135,"å¹£":115136,"åIJĮå¿Ĺ们":115137,"建设çĶ¨åľ°":115138,"åĦĢ":115139,"éħįåģ¶":115140,"弩":115141,"åͱçīĩ":115142,"æīĭèĦļ":115143,"åħ¼ä»»":115144,"åģľæĶ¾":115145,"æŃ£å®Ĺ":115146,"æĸ°åĨľæĿij":115147,"åĤ¬çĶŁ":115148,"æīĢåŃ¦æł¡":115149,"å¿µä½Ľ":115150,"åͤéĨĴ":115151,"åħ±åĪĽ":115152,"æĭīä¸ģ":115153,"èĥĮçĿĢ":115154,"çĶŁæĢģä¿ĿæĬ¤":115155,"åı£å¤´":115156,"æĸ¹åIJijçĽĺ":115157,"調æķ´":115158,"æĭĽèģĺä¿¡æģ¯":115159,"åħ¶ä»ĸåĽ½å®¶":115160,"ç®Ģæĺĵ":115161,"åĮ¿åIJį":115162,"è¯Ħæµĭ":115163,"æĺ¯ä¸Ģ座":115164,"çīĭ":115165,"足迹":115166,"çIJĨè§£åĴĮ":115167,"æľĢåıĹ":115168,"å¿ĥè·³":115169,"çĪ¶è¦ª":115170,"éĿŀ常åĸľæ¬¢":115171,"èĭ¦éļ¾":115172,"æĬĢå¸Ī":115173,"æ°ijæĦı":115174,"æĪĺåĽ½":115175,"æĽ¿è¡¥":115176,"津贴":115177,"ä¸ŃåĽ½ä¼łç»Ł":115178,"åIJĦè¡Į":115179,"åIJĦè¡ĮåIJĦ":115180,"åIJĦè¡ĮåIJĦä¸ļ":115181,"第äºĶå±Ĭ":115182,"èį·èĬ±":115183,"æĦıèŃĺ":115184,"票价":115185,"åĪĨæµģ":115186,"æĿİçϽ":115187,"æ±ŁåĮĹ":115188,"æİĴæĸ¥":115189,"ä½ĵéĩı":115190,"åĮħåIJ«äºĨ":115191,"åĪĺæŁIJ":115192,"çݰå¦Ĥä»Ĭ":115193,"å·¥èīºåĵģ":115194,"è¿Ļç§įæĸ¹æ³ķ":115195,"åĬŀåħ¬æ¥¼":115196,"ç͵工":115197,"çħĻ":115198,"åį¡çīĩ":115199,"å¹´å¹´åºķ":115200,"ä¸ĵ项èµĦéĩij":115201,"åĮ»ç§ij":115202,"åĮ»ç§ij大åѦ":115203,"åĽŀ头çľĭ":115204,"ä¸įå±ij":115205,"èĩªé©¾":115206,"没æĶ¶":115207,"æīĵçĮİ":115208,"èĦ¸éĥ¨":115209,"åıĥèĢĥ":115210,"å°Ĩ士":115211,"è´«åĽ°äººåı£":115212,"çIJĨæĥ³ä¿¡å¿µ":115213,"é£İå°ļ":115214,"人æīįéĺŁä¼į":115215,"çij¾":115216,"æĿ¥è¿ĻéĩĮ":115217,"æ´Ĺ涤":115218,"å¹´èĸª":115219,"èĭįçϽ":115220,"ä¸ĩäºĭ":115221,"è¯¾æľ¬":115222,"åºĵéĩĮ":115223,"ç´¾":115224,"ç´¾åijĺ":115225,"èµŀç¾İ":115226,"ç©¿æĪ´":115227,"è£½ä½ľ":115228,"èµŀæĪIJ":115229,"ä¸Ģä¾§":115230,"å½ĵåľ°äºº":115231,"æĭİ":115232,"纸质":115233,"ä½Ļ个":115234,"éĶĤçĶµæ±ł":115235,"æľºåŀĭ":115236,"éĻ¢éϢ士":115237,"åģļå·¥":115238,"å¼łè´´":115239,"ç¥Ľæĸij":115240,"æ®ĸæ°ij":115241,"å¥ij约":115242,"æ¹ĺæ½Ń":115243,"æIJĸ":115244,"åŃĺè´§":115245,"交éĢļ大åѦ":115246,"è¶ģçĿĢ":115247,"æĸĩçī©ä¿ĿæĬ¤":115248,"å¤ĩæĪĺ":115249,"éĩĩ纳":115250,"åįĬæľĪ":115251,"æľĢåħ³éĶ®":115252,"æľĢåħ³éĶ®çļĦ":115253,"æİ¥éĢģ":115254,"æĶ¶åī²":115255,"åıįåĢĴ":115256,"çĥĽ":115257,"æ½Ķ":115258,"ä¼Łå¤§å¤įåħ´":115259,"çļĦè¯Ŀè¯Ń":115260,"容å¿į":115261,"å®ļéĩı":115262,"æķĹ":115263,"åĵģçīĮ形象":115264,"æīŃ转":115265,"åĽ½å®¶éĩįçĤ¹":115266,"èĨĿçĽĸ":115267,"ä¸Ģ楼":115268,"大éϏ":115269,"éĤªæģ¶":115270,"åĽŀåij³":115271,"çĮ¿":115272,"çĿ¡åīį":115273,"æĹłè¾ľ":115274,"çĹħæ¯ĴæĦŁæŁĵ":115275,"æľºæ¢°åĮĸ":115276,"çĤ¹äº®":115277,"溶解":115278,"åĩłä¹İæīĢæľī":115279,"è·ijéģĵ":115280,"ç͵è§Ĩæľº":115281,"åı¨":115282,"æijĩäºĨ":115283,"æijĩäºĨæijĩ头":115284,"èĩªè´Ł":115285,"综åIJĪåĪ©ç͍":115286,"èĩªå¦Ĥ":115287,"åİŁä¾Ĩ":115288,"ä¹Łä¸įæĥ³":115289,"èĬĤ课":115290,"è¿ĩåī©":115291,"çͲçĬ¶":115292,"çͲçĬ¶èħº":115293,"æĸ°ä¸ĸ纪":115294,"èĩªä¸»åĵģçīĮ":115295,"é«ĺå±Ĥ次":115296,"ä¸Ģè§Ĵ":115297,"è¡Įäºĭ":115298,"ç¥ĸåħĪ":115299,"å©ļåIJİ":115300,"éĹ´éļĻ":115301,"ç¼ĿéļĻ":115302,"è¿ĻæĶ¯":115303,"ä¸įæĸŃåĪĽæĸ°":115304,"å¾®åŀĭ":115305,"æĽĻåħī":115306,"享ç͍":115307,"ä¸ŃåĽ½ç§»åĬ¨":115308,"éĹŃçݯ":115309,"æī§æĦı":115310,"åıijå±ķæł¼å±Ģ":115311,"æł¸å¿ĥåĮº":115312,"éªļæī°":115313,"åħļåĴĮåĽ½å®¶":115314,"ä¸ŃåĽ½æĶ¿åºľ":115315,"帶èijĹ":115316,"ä¸ĩåįĥçĵ¦":115317,"åħ©äºº":115318,"äºİæĺ¯æĪij":115319,"åĽºä½ĵ":115320,"çªģå¦Ĥ":115321,"çªģå¦Ĥåħ¶":115322,"çªģå¦Ĥåħ¶æĿ¥":115323,"éĩĮç¨ĭç¢ij":115324,"çαç¾İ":115325,"æŁ¥éªĮ":115326,"åıĮèµ¢":115327,"éĹªåħī":115328,"楼å®ĩ":115329,"æĻı":115330,"æľīè¶³å¤ŁçļĦ":115331,"æŁĶæĢ§":115332,"ä¿¡æģ¯å®īåħ¨":115333,"管线":115334,"å¹¶ä¸įä¼ļ":115335,"åύ件":115336,"ä½łåºĶ该":115337,"çĿĢå®ŀ":115338,"æĺİæ¸ħ":115339,"æĬĹçĶŁç´ł":115340,"æīĵæŃ»":115341,"å®Įåħ¨ä¸įåIJĮ":115342,"èĬ±æ¤Ĵ":115343,"æĶ¾å®½":115344,"ä½İ端":115345,"åĽĽèĤ¢":115346,"åĮĹäº¬èµĽè½¦":115347,"éĽĨå¸Ĥ":115348,"æľªå©ļ":115349,"大å¹ħæıIJåįĩ":115350,"建çŃij设计":115351,"çĭ¬æľīçļĦ":115352,"æİ¢éĻ©":115353,"æ²³æµģåŁŁ":115354,"æħķ容":115355,"被çĽĹ":115356,"åĵºä¹³":115357,"èıģ":115358,"æĥ¬æĦı":115359,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭ好":115360,"广大群ä¼Ĺ":115361,"å¾·èĤ²":115362,"å¸Ĥåľºä»·æł¼":115363,"奥巴":115364,"奥巴马":115365,"èĬĤ缮ä¸Ń":115366,"两款":115367,"ä¸ĩä½Ļåħĥ":115368,"ç»´å°Ķ":115369,"çĶŁçī©ç§ijæĬĢ":115370,"åIJ¬èµ·æĿ¥":115371,"çłļ":115372,"æĭŁå®ļ":115373,"æ²¹çͰ":115374,"声èªī":115375,"建çŃijä¸ļ":115376,"éĻIJè´Ń":115377,"çīĩåŃIJ":115378,"çķľç¦½":115379,"ç½ijé¦ĸ页":115380,"ä¼Ĺçѹ":115381,"æĴŀåĩ»":115382,"åīįä¸įä¹ħ":115383,"åīįä¸ĸ":115384,"åĽĽä¸ªæĦıè¯Ĩ":115385,"æµĭç»ĺ":115386,"éĺ²ç©º":115387,"漫éķ¿çļĦ":115388,"æ²IJæµ´":115389,"æ¯Ķè¾ĥç®Ģåįķ":115390,"æµĭå®ļ":115391,"åĽŀè°ĥ":115392,"让人们":115393,"èĴĭä»ĭ":115394,"èĴĭä»ĭçŁ³":115395,"ç»ĵæĻ¶":115396,"å¢ŀæ·»äºĨ":115397,"æĿ¡è¯Ħ论":115398,"åī¯ä¼ļéķ¿":115399,"ä½ıæīĢ":115400,"ç»ĻåĩºäºĨ":115401,"è°ĥéħį":115402,"æ²ĸ":115403,"æľīç͍":115404,"æľīç͍çļĦ":115405,"ä¸ĢæĿ¡é¾Ļ":115406,"éĩİå¤ĸ":115407,"ç¼ĺåĪĨ":115408,"æ°¸è¿ľä¸įä¼ļ":115409,"æŀľæłij":115410,"大åıijå¿«ä¸ī":115411,"麻éĨī":115412,"äºijéĽĨ":115413,"åİ»åĵªéĩĮ":115414,"åħ¥å¸Ĥ":115415,"ä»»æĢ§":115416,"建档":115417,"建档ç«ĭ":115418,"建档ç«ĭåį¡":115419,"ä¸Ģ棵":115420,"社åįĢ":115421,"çĽ¸ä¼´":115422,"åļ·":115423,"å¡«åħħ":115424,"ä¸ĢæĹı":115425,"ç¾ģ":115426,"åıĸè¯ģ":115427,"èΰéĺŁ":115428,"åİĤåĮº":115429,"è¡·å¿ĥ":115430,"åıijå±ķéĺ¶æ®µ":115431,"é«ĺ强度":115432,"åĹĵåŃIJ":115433,"é¢Ĩè¡Ķ":115434,"楼主":115435,"大èĴľ":115436,"æŀķ头":115437,"粮油":115438,"é»Ħçĵľ":115439,"æĵĴ":115440,"å°ıçĭĹ":115441,"æĶ¹éĿ©å§Ķ":115442,"åįģåĪĨéĴŁ":115443,"é²ľèī³":115444,"åħ³ç¾½":115445,"çĭĢæħĭ":115446,"å®ŀç͍æĢ§":115447,"å°ijè§ģ":115448,"é£ŀæī¬":115449,"çͰéĩİ":115450,"æIJĤ":115451,"è¿Ļ个è¯į":115452,"åºĶæĢ¥é¢Ħæ¡Ī":115453,"è§Ĵ度æĿ¥çľĭ":115454,"æķ¬çķı":115455,"æ³ķå®Ŀ":115456,"åĸĦæĦı":115457,"æīĵæĸŃ":115458,"对åĨ³":115459,"çµķå°į":115460,"åĢŁæŃ¤":115461,"å¼ĢæºIJ":115462,"å°ı說":115463,"祺":115464,"å²ģ以ä¸ĭ":115465,"éĢĢå½¹åĨĽäºº":115466,"ä¸įä¹ħåīį":115467,"åĩºåİĤ":115468,"讽åĪº":115469,"æĿ¥çľĭçľĭåIJ§":115470,"éŃĶåħ½":115471,"çķĻä¸ĭæĿ¥":115472,"å±ħ室":115473,"åłħæĮģ":115474,"çľĭäºĨä¸Ģ":115475,"çľĭäºĨä¸Ģçľ¼":115476,"éĽĨåĽ¢æĹĹä¸ĭ":115477,"æĪĺæĪĺç»ĦåIJĪ":115478,"è®¤çľŁèIJ½å®ŀ":115479,"汽车产ä¸ļ":115480,"çī©çIJĨåѦ":115481,"æķµ":115482,"éĴĿ":115483,"åĽ¢éķ¿":115484,"ä¸įæĸŃæī©å¤§":115485,"èĤ©è´Ł":115486,"åıijå±ķ缮æłĩ":115487,"è³ĩéĩij":115488,"åīįç½®":115489,"ä¸ŃåĽ½åı¤ä»£":115490,"æŃ»åĪij":115491,"åħħåĪĨä½ĵçݰ":115492,"åħ³éŨ":115493,"ç¾İæĦŁ":115494,"æīĵåħ¥":115495,"æĬijéĥģçĹĩ":115496,"å°ijçĪ·":115497,"æłijæŀĿ":115498,"æ¶Īæģ¯ç§°":115499,"æ´Ľåħĭ":115500,"åį¯":115501,"è¿ĪåIJij":115502,"æİ¨åĭķ":115503,"ä»İä¸ļèĢħ":115504,"åݻ买":115505,"欢快":115506,"æĭ¥æĮ¤":115507,"马桶":115508,"æĬĬæİ§":115509,"æĶ¿åħļ":115510,"å¼łæī¬":115511,"客æłĪ":115512,"红æĺŁ":115513,"éĢģæĿ¥":115514,"åħ¨åŁŁæĹħ游":115515,"èĩªç§ģ":115516,"åįģäºĮæĿ¡":115517,"åı¹æģ¯":115518,"ä¸Ģèīĺ":115519,"ä¿Ŀè´¹":115520,"æĸ½å·¥çİ°åľº":115521,"æľī幸":115522,"ç»ŃèĪª":115523,"åı¯èĥ½æľĥ":115524,"èĥĮåıĽ":115525,"ä½£éĩij":115526,"ä¸īçŃīå¥ĸ":115527,"å¾Ī满æĦı":115528,"游æĪıåľ¬":115529,"群éĩĮ":115530,"æŀĦä»¶":115531,"åºıå¹ķ":115532,"太æ¹ĸ":115533,"æľ¨è´¨":115534,"æĻĭæ±Ł":115535,"çµĤæĸ¼":115536,"è·³è·ĥ":115537,"åĢºæĿĥ人":115538,"çŃī诸å¤ļ":115539,"æĶ¾åĩº":115540,"åħ³éĶ®æĹ¶åĪ»":115541,"æĦŁæŁĵèĢħ":115542,"é£ŀè¡Įåijĺ":115543,"èĥĨåĽº":115544,"èĥĨåĽºéĨĩ":115545,"æĬ±æŃī":115546,"åij¨äºĮ":115547,"æĸ°æĹ¶æľŁ":115548,"åĨ·éĵ¾çµģ":115549,"è¿Ļç§įæĸ¹å¼ı":115550,"该æĿij":115551,"åĽŀé¦Ī":115552,"åŁºçĿ£æķĻ":115553,"人åıĤ":115554,"æŀ¯çĩ¥":115555,"æī¹åıijå¸Ĥåľº":115556,"åħħåĪĨèĤ¯å®ļ":115557,"å¸ĤæĶ¿åįı":115558,"äºĭæ¥Ń":115559,"龸çİĭ":115560,"çĥŃæIJľ":115561,"åįģä¹Ŀ大":115562,"ä¼´æľī":115563,"ç¾İåĽ½æĢ»ç»Ł":115564,"åŁİå¸Ĥ管çIJĨ":115565,"ä¸ĭ令":115566,"èĥ¸åı£":115567,"åıªçŁ¥éģĵ":115568,"åij¨ä¸ī":115569,"ç͍æĪ¶":115570,"éѝ":115571,"å¿ĥè¡Ģ":115572,"带头人":115573,"åĮ»åĬ¡":115574,"åĮ»åĬ¡äººåijĺ":115575,"æİ§åζåύ":115576,"ä½ľåĵģåĨħ容":115577,"æĪĺåıĭ":115578,"åİĨå¹´":115579,"ä¸įåħĭ":115580,"ä¸įåħĭä¸įåıĬ":115581,"æĹ¥æŃ£å¼ı":115582,"è±IJå¯Į":115583,"ç¨İè´¹":115584,"æĹ¶æķĪ":115585,"å±ķä½į":115586,"è¡¡éĺ³":115587,"æĪ¿è²¸":115588,"çĪĨ款":115589,"ä¹IJæĦı":115590,"çͷ䏻":115591,"寬":115592,"æľĥèѰ":115593,"ä¹ĭå¤ľ":115594,"åIJĮ樣":115595,"ä¸įè¦ģ太":115596,"ä¼Ĭæĸ¯":115597,"ä¼Ĭæĸ¯åħ°":115598,"åŁºæľ¬åİŁåĪĻ":115599,"åİ»æİī":115600,"ä½İä¿Ŀ":115601,"个交æĺĵ":115602,"个交æĺĵæĹ¥":115603,"èģĬèģĬ":115604,"åĽĽä½į":115605,"åħļç»ĦæĪIJåijĺ":115606,"主è¦ģä»İäºĭ":115607,"å½±éŁ³":115608,"åĨĴåĩº":115609,"åij¼åIJ¸éģĵ":115610,"è¾¾å°Ķ":115611,"æľ¨åľ°æĿ¿":115612,"诡å¼Ĥ":115613,"çģ¯åħ·":115614,"çģ«çĥ§":115615,"è§£èĦ±":115616,"æĦĪåıij":115617,"æ¹ĸå·ŀ":115618,"é£İä¿Ĺ":115619,"æĸ°å½¢åĬ¿":115620,"æĸ°å½¢åĬ¿ä¸ĭ":115621,"è²Ŀ":115622,"èĦĵ":115623,"åĬ¨åĬĽçĶµæ±ł":115624,"é£ŀèι":115625,"飧æĢ§":115626,"åĪ©çī©":115627,"åĪ©çµ¦":115628,"ä¸į认è¯Ĩ":115629,"ç¼ĸç»ĩ":115630,"ä½ľåĿĬ":115631,"èģĮä¸ļæĬĢèĥ½":115632,"çľĭè¦ĭ":115633,"åĽ´æ£ĭ":115634,"æĺıè¿·":115635,"å½Ĵå±ŀäºİ":115636,"æĤ¬å´ĸ":115637,"éĨ«çĻĤ":115638,"å®ĭ代":115639,"åºĦæĿij":115640,"èĹķ":115641,"çĮĽçĦ¶":115642,"çĩĥæĸĻçĶµæ±ł":115643,"å®ŀä½ĵåºĹ":115644,"ä¸į足以":115645,"æĥħç·":115646,"æĥħç·Ĵ":115647,"å»ĬåĿĬ":115648,"ç͵åı°":115649,"åºĶåĬĽ":115650,"ä¸Ńå°ıåѦçĶŁ":115651,"èĥ¡åIJĮ":115652,"éī´åĪ«":115653,"åĨħç½®":115654,"乱象":115655,"æ¬ĬçĽĬ":115656,"å¼ĢæĶ¾å¼ı":115657,"åįļæĸĩ":115658,"讲课":115659,"çŃīåİŁåĽł":115660,"穷人":115661,"äº¤æĽ¿":115662,"æĬ¤çħ§":115663,"åıijå±ķæľºéģĩ":115664,"客åķĨ":115665,"åıįä¹ĭ":115666,"ç±³é¥Ń":115667,"å¹¶åıij":115668,"å¹¶åıijçĹĩ":115669,"æ±īåŃIJ":115670,"æŀľåĽŃ":115671,"对æĪijæĿ¥è¯´":115672,"åģıåIJij":115673,"æī¹ç¤º":115674,"读åIJİ":115675,"读åIJİæĦŁ":115676,"æĺİæĻº":115677,"åĽ´çĿĢ":115678,"åıį转":115679,"æĿ¨å¹Ĥ":115680,"ä¸ĵåįĸ":115681,"ä¸ĵåįĸåºĹ":115682,"åıĹéĻIJ":115683,"åºŁè¯Ŀ":115684,"æŀģå°ij":115685,"åįĪåIJİ":115686,"è¿Ľä¿®":115687,"åīĬåĩı":115688,"æľ¬ç§ijçĶŁ":115689,"ä¼ĺéĢī":115690,"åħīçħ§":115691,"åıĻäºĭ":115692,"åıĸæļĸ":115693,"åĮĹè·¯":115694,"æ¦ķ":115695,"èİĨçͰ":115696,"楼å±Ĥ":115697,"天èĬ±":115698,"天èĬ±æĿ¿":115699,"çĤľ":115700,"å·²ç»ıæľīäºĨ":115701,"è¶¾":115702,"çͳåįļ":115703,"ç͵éĺ»":115704,"åĬŁè¯¾":115705,"æŃ¥æŃ¥":115706,"éĤ£ä¹Ī容æĺĵ":115707,"æŃ¤æĸĩ":115708,"ä½°":115709,"计è¾ĥ":115710,"çīĩéĿ¢":115711,"ç͵影éĻ¢":115712,"ä¸įåħ¬å¹³":115713,"ä¸īæľŁ":115714,"æĹħ游èµĦæºIJ":115715,"å¤ļç§įå½¢å¼ı":115716,"è£Ĥç¼Ŀ":115717,"åIJİæİĴ":115718,"硬度":115719,"åĽŀæļĸ":115720,"éģĵæķĻ":115721,"è´«è¡Ģ":115722,"æ¸ħé¦Ļ":115723,"伤çĹħ":115724,"æĦı義":115725,"çļĦç¼ĺ":115726,"çļĦç¼ĺæķħ":115727,"åºĦ严":115728,"åıªæĺ¯ä¸ºäºĨ":115729,"æīĵæĬĺ":115730,"以ä¾Ĩ":115731,"滿足":115732,"çİĽä¸½":115733,"風éļª":115734,"æĸĩç§ij":115735,"éħįå¤ĩäºĨ":115736,"è¿Ľé£Ł":115737,"æ¶¡":115738,"è·¯ç¨ĭ":115739,"åı«å£°":115740,"ä¸Ńå¿ĥåŁİåĮº":115741,"æľīæīĢä¸įåIJĮ":115742,"張貼":115743,"é¢ĦæĬ¥":115744,"æľīå¤ļä¹Ī":115745,"è¿Ľè¡Įåħ¨éĿ¢":115746,"æĽ¾ç¶ĵ":115747,"ä¸ī代":115748,"å®ı大":115749,"æ¸ħæī«":115750,"éĢīåĩº":115751,"åĵªä¸Ģ个":115752,"主義":115753,"ä¾Ŀæĵļ":115754,"çļ®éĿ©":115755,"èµ¶æĿ¥":115756,"çŃĽæŁ¥":115757,"æ¨Ł":115758,"ä¿ĿèįIJ":115759,"åIJĥæĥĬ":115760,"æľĭåıĭ们对":115761,"ä»ĸæĺ¯ä¸Ģ个":115762,"åºŁæ°Ķ":115763,"æ»ħ":115764,"è´¢ç¨İ":115765,"æĿijæĿijæ°ij":115766,"èµĦäº§è´ŁåĢº":115767,"å®īå¨ľ":115768,"缮åīįåĽ½åĨħ":115769,"æĦŁè§īèĩªå·±":115770,"çµIJåIJĪ":115771,"éͦæłĩ":115772,"éͦæłĩèµĽ":115773,"æĽ´æ·±":115774,"åŁºæķ°":115775,"éħ¿éħĴ":115776,"çī¹èī²äº§ä¸ļ":115777,"åİĭå®ŀ":115778,"ä¾Ŀæ³ķ追究":115779,"æ·¡å®ļ":115780,"ç®ĢçĽ´å°±æĺ¯":115781,"å£ĵåĬĽ":115782,"æ°ijå¿ĥ":115783,"ä¸įåIJĪéĢĤ":115784,"çͱæŃ¤åı¯è§ģ":115785,"èµŀèªī":115786,"澤":115787,"åĩłå¹´åīį":115788,"åIJīä»ĸ":115789,"çł´æįŁ":115790,"è½»è½»åľ°":115791,"å²Ľå±¿":115792,"æĦıå¢ĥ":115793,"ä»Ģä¹Īåı«":115794,"åģĩè£ħ":115795,"éĢģè´§":115796,"å¹ķå¢Ļ":115797,"妥åįı":115798,"åĽ½æĹĹ":115799,"äºĨå¾Īä¹ħ":115800,"åĪĨ辨çİĩ":115801,"ç´Ķ":115802,"éĺ³åĮº":115803,"åĩŃçĿĢ":115804,"åģľè½¦ä½į":115805,"京éĥ½":115806,"éĶ£":115807,"æĵ¾":115808,"è¿ĽéŨ":115809,"åĪĺæµ·":115810,"åĽĽçº§":115811,"女足":115812,"è¡ĮæĶ¿å®¡æī¹":115813,"éģ¥æİ§":115814,"ä¸įéĮ¯":115815,"å¾Ĺå¾Ī好":115816,"ä¸ºçĽ®çļĦ":115817,"ä»įæľª":115818,"ç²¾è£ħ":115819,"éĢįéģ¥":115820,"尽头":115821,"çºłç¼ł":115822,"éłĺå°İ":115823,"æĭħè´Ł":115824,"æĪĸèĢħåħ¶ä»ĸ":115825,"åıªä¸įè¿ĩæĺ¯":115826,"åı®åĺ±":115827,"åģĩåĨĴ":115828,"æļĸæ°Ķ":115829,"çĽIJåŁİ":115830,"被è§Ĩ为":115831,"诺è´Ŀå°Ķ":115832,"ç»ĻäºĨæĪij":115833,"è¿ijåįĥ":115834,"éĩįåĽŀ":115835,"éĨĴäºĨ":115836,"çĶµè§£":115837,"忽çķ¥äºĨ":115838,"èĥĮéĥ¨":115839,"æĸĩæĺİåŁİå¸Ĥ":115840,"æºħ":115841,"è²ĵ":115842,"æĬµæĮ¡":115843,"åĸľæ¬¢åIJĥ":115844,"éĿĻéĿĻåľ°":115845,"å¾Īæ·±":115846,"åŁºç¡ĢçŁ¥è¯Ĩ":115847,"è¿ĩéĶĻ":115848,"çIJĨç§ij":115849,"交æµģåIJĪä½ľ":115850,"èĪĶ":115851,"èª¿æŁ¥":115852,"æħĪæĤ²":115853,"éĴ°":115854,"èĩ´ç͵":115855,"å®£ä¼łæ´»åĬ¨":115856,"åıĺéĩı":115857,"çļĦ人æĿ¥è¯´":115858,"æĹ¶éļĶ":115859,"ä¸įç®¡ä½ł":115860,"缸è¿ij":115861,"è´µéĩijå±ŀ":115862,"ä¹Łä¸įåı¯èĥ½":115863,"ç²īæľ«":115864,"åįĹçĵľ":115865,"çϽ马":115866,"åħīæºIJ":115867,"éĩijå¥ĸ":115868,"çĭ¬è§Ĵ":115869,"çĭ¬è§Ĵåħ½":115870,"妨ç¢į":115871,"ç»ĻåĬĽ":115872,"ä½Ĩä»į":115873,"å¼łå®¶åı£":115874,"èIJ¬åħĥ":115875,"渲æŁĵ":115876,"éķ¿å¤§äºĨ":115877,"è®°èĢħäºĨè§£":115878,"æĢĢçĿĢ":115879,"è¦ģåѦä¼ļ":115880,"游æĪı代":115881,"游æĪı代ç»ĥ":115882,"äºĮçϾ":115883,"æĦıè¯Ĩå½¢æĢģ":115884,"çݺ":115885,"计åĪĴçĶŁèĤ²":115886,"æī¾åĩĨ":115887,"åħ°èĬ±":115888,"è¿Ļ座åŁİå¸Ĥ":115889,"污泥":115890,"å®ĺæĸ¹å¾®ä¿¡":115891,"å½Ĵå±ŀ":115892,"æ°§æ°Ķ":115893,"éģİç¨ĭä¸Ń":115894,"åį°è±¡æ·±åĪ»":115895,"稳妥":115896,"çµIJæĿŁ":115897,"åŃķæľŁ":115898,"çĿĥ":115899,"åĿļåĽº":115900,"顺åĬ¿":115901,"æŀľèͬ":115902,"éĨ«å¸«":115903,"åİ®":115904,"ä¹Łæĺ¯å¦ĤæŃ¤":115905,"é¦Ĵ头":115906,"缸åĬ©":115907,"干线":115908,"ä¸Ģæľ¬ä¹¦":115909,"绥":115910,"æĮ¯å¥ĭ":115911,"èĤ¾èĦı":115912,"åĭķçī©":115913,"é£ŀè·ĥ":115914,"èıľåĵģ":115915,"å¤ļä½Ļ":115916,"å¤ļä½ĻçļĦ":115917,"éĢĿä¸ĸ":115918,"æģĭ人":115919,"å¼ĢåıijåĪ©ç͍":115920,"顺丰":115921,"éĩİå¿ĥ":115922,"æł¡å¤ĸ":115923,"æģIJé¾Ļ":115924,"éĿ¢åħ·":115925,"éķ¿è¾Ī":115926,"éļıå¤Ħ":115927,"éļıå¤Ħåı¯è§ģ":115928,"紧缺":115929,"éĩįä¸Ń":115930,"éĩįä¸Ńä¹ĭ":115931,"éĩįä¸Ńä¹ĭéĩį":115932,"奥æĸ¯":115933,"奥æĸ¯åį¡":115934,"ä¸Ģ个å¤ļ":115935,"ä¸Ģ个å¤ļæľĪ":115936,"ä¸įåı¯ç¼ºå°ij":115937,"æĸ°æł¼å±Ģ":115938,"æıIJæĮ¯":115939,"è¡Įè´¿":115940,"æ¼Ĥæµģ":115941,"èģĬåŁİ":115942,"åħ´å»º":115943,"è´¨æ£Ģ":115944,"ç§ģæľį游æĪı":115945,"æĽ´éĩįè¦ģ":115946,"è´®":115947,"çħľ":115948,"转åıĺ为":115949,"è¿Ļ两年":115950,"ä¿Ŀé²ľ":115951,"æī§æķĻ":115952,"çĥ¨":115953,"å¼Ģåıij建设":115954,"è¿IJèIJ¥ç®¡çIJĨ":115955,"误差":115956,"京åī§":115957,"å¸IJåı·":115958,"å·¥ä½ľä½ľé£İ":115959,"ä¸ĸä¿Ĺ":115960,"çϽ宫":115961,"å¤©åĽ½":115962,"å¤©åĽ½ç»§ç»Ń":115963,"å·´æĸ¯":115964,"èIJ¥åĪ©":115965,"åĵģæł¼":115966,"æĿijæ°ij们":115967,"æĪ¿è½¦":115968,"çŃīçĹĩçĬ¶":115969,"å¦Ĥå®ŀ":115970,"宸":115971,"å±Ĥ级":115972,"éĶĻè¿ĩäºĨ":115973,"ç»ĵå®ŀ":115974,"ç¬ijèĦ¸":115975,"羣å®ŀæĢ§":115976,"éĥ½å¸ĤæĬ¥":115977,"é¥Ńèıľ":115978,"åºĶ注æĦı":115979,"æĬ½çĥŁ":115980,"伪éĢł":115981,"åīįä¸Ģ天":115982,"éŃĶé¾Ļ":115983,"éŃĶé¾Ļ令çīĮ":115984,"约è°Ī":115985,"绣çѹæİ¨è¿Ľ":115986,"让ç͍æĪ·":115987,"åħ¨éĿ¢èIJ½å®ŀ":115988,"å¼Ħå¾Ĺ":115989,"è°Īæģĭçα":115990,"鸣æĪIJéķ¿":115991,"鸣æĪIJéķ¿è®°":115992,"æ´ĭæ´ĭ":115993,"çĸıæķ£":115994,"éĿ¢ç§¯çº¦":115995,"æµĵ缩":115996,"æĸ¯é¡¿":115997,"çĶŁæĢģåľĪ":115998,"æī§å¯¼":115999,"ç§»éĢģ":116000,"齿轮":116001,"æł¹æľ¬å°±ä¸į":116002,"缩åĩı":116003,"èµ°ä¸ĭåİ»":116004,"çĿ«æ¯Ľ":116005,"ä¹Łä¸įéĶĻ":116006,"åıįæĺłåĩº":116007,"èĭ¦æģ¼":116008,"缸åħ³æĶ¿çŃĸ":116009,"é«ĺ楼":116010,"ç²īèī²":116011,"æĬķèµĦé¢Ŀ":116012,"ä¸įç»ı":116013,"ä¸įç»ıæĦı":116014,"å®ģæĦ¿":116015,"èĪĮ头":116016,"æ»ĭçĶŁ":116017,"å®ģåİ¿":116018,"åīįåĪĹèħº":116019,"åĩ³":116020,"é£Łæ¬²":116021,"åıĸèĥľ":116022,"éĻ¢åŃIJ":116023,"ç´łè´¨æķĻèĤ²":116024,"滨å·ŀ":116025,"æĬ¢æĬĵ":116026,"å¼Ĥåij³":116027,"åĴļ":116028,"åĬį":116029,"宽éĺĶ":116030,"æļ´æ¶¨":116031,"æĥłåıĬ":116032,"è§Ħç¨ĭ":116033,"ä¾Ľåħ»":116034,"éĢģå¾Ģ":116035,"å±±åºĦ":116036,"举äºļ":116037,"å±ķé¦Ĩ":116038,"è§£éĶģ":116039,"æĹłè§Ĩ":116040,"éĻįèIJ½":116041,"è¿ŀäºij":116042,"è¿ŀäºij港":116043,"åıĤè°ĭ":116044,"çİĸ":116045,"ç¬ĥ":116046,"èĢĹè´¹":116047,"æī¿å¾·":116048,"社ä¼ļæķĪçĽĬ":116049,"åįĹæµ·ç½ij":116050,"åĪĽä¼¤":116051,"èIJ±":116052,"åħħæ²Ľ":116053,"ç½ijç«Ļ建设":116054,"大åºĨ":116055,"åĨįéĢł":116056,"åŃĹæł·":116057,"åħ¨æ°ijåģ¥èº«":116058,"èĮ«èĮ«":116059,"æµ®åĬ¨":116060,"åīįåı°":116061,"å¢ŀ设":116062,"éĢĽè¡Ĺ":116063,"åĢĴéĹŃ":116064,"æ³ķå¾ĭ顾éĹ®":116065,"çĸ®":116066,"çĹħçĹĩ":116067,"空åīį":116068,"请æķĻ":116069,"èĥľä»»":116070,"æĿĢèıĮ":116071,"æĪĺæĸĹæľº":116072,"ç»ĺåζ":116073,"å¤Ħæĸ¹":116074,"çªģåĽ´":116075,"çĮ«åĴª":116076,"æĬ¥åijĬæĺ¾ç¤º":116077,"ç¿Ł":116078,"çķ¶åľ°":116079,"æľĢéļ¾":116080,"纪å§Ķ书记":116081,"ä½İåİĭ":116082,"èĻļ空":116083,"è¿Ļéĥ¨ç͵影":116084,"产ä¸ļåįĩ级":116085,"è°·çα":116086,"è°·çαåĩĮ":116087,"æĬ¼éĩij":116088,"女æĸ¹":116089,"éĴ»çłĶ":116090,"æļĹæļĹ":116091,"è¿·ä½ł":116092,"æīĢè¬Ĥ":116093,"å¨ģå»ī":116094,"å¼ĢæľĹ":116095,"å²Ķ":116096,"çģ«çĤ¬":116097,"åIJĪçIJĨæĢ§":116098,"åħ¬åĬŀ":116099,"ä¼ļä¼ļéķ¿":116100,"éĺ´è°ĭ":116101,"å¼Ģå±Ģ":116102,"æĻ®éĢļè¯Ŀ":116103,"å᡿ĭī":116104,"å°ijåIJĥ":116105,"éĹªèĢĢ":116106,"æŀľæ±ģ":116107,"æī§è¡ĮåĬĽ":116108,"è°Ľ":116109,"æĬ¢åĬ«":116110,"é«ĺéĢŁåıijå±ķ":116111,"飬":116112,"åįĹæ²Ļ":116113,"é«ĺçŃīåŃ¦æł¡":116114,"æį¢ä¸ª":116115,"åı¯èĥ½åŃĺåľ¨":116116,"æĬĴ":116117,"è°±åĨĻ":116118,"被æĬĵ":116119,"æĿ¯åŃIJ":116120,"èĬĤèĥ½åĩıæİĴ":116121,"æ°ĶåĢĻåıĺåĮĸ":116122,"åĪĨåĪ¥":116123,"ä¸Ńæŀ¢":116124,"欢åij¼":116125,"åħī纤":116126,"è¿Ļ群":116127,"çľ¼çķĮ":116128,"åħ±åIJĮåıijå±ķ":116129,"çݰä»Ĭ":116130,"éĹ»è¨Ģ":116131,"çī¹èī²å°ıéķĩ":116132,"æķij人":116133,"éĻįæ°´":116134,"ä¸ĸçķĮä¸Ģæµģ":116135,"å°±é¤IJ":116136,"çŀ¥":116137,"å¤įä»ĩ":116138,"ç¾½æ¯Ľ":116139,"ç¾½æ¯ĽçIJĥ":116140,"è´©åįĸ":116141,"æºIJæ³ī":116142,"æĢ»ä½ĵè§ĦåĪĴ":116143,"åĬ¨æĦŁ":116144,"ä¸Ģ审":116145,"åĢŁéĴ±":116146,"è§ģæķĪ":116147,"èĬ±èįī":116148,"åIJĮä¸ļ":116149,"æŁ¥è©¢":116150,"åĽ½éĻħåIJĪä½ľ":116151,"ä¾ĽåĽ¾":116152,"åģ´":116153,"æłĵ":116154,"缸éĢļ":116155,"è°ĪåıĬ":116156,"è¿ĩç¨ĭå½ĵä¸Ń":116157,"é¦Ļèıĩ":116158,"åįģåĽĽæĿ¡":116159,"ä¸Ģå¼Ģå§ĭå°±":116160,"ä¸ĵåijĺ":116161,"æĺİ顯":116162,"æīĵéĢłåĩº":116163,"ä¸ĭéĿ¢æĪij们":116164,"æľºæ²¹":116165,"åı°è¯į":116166,"åŃIJå¼Ł":116167,"æľĢ常è§ģçļĦ":116168,"æĪijè®°å¾Ĺ":116169,"ç»°":116170,"æĤ¬æµ®":116171,"è¿ĺ羣æĺ¯":116172,"æĮĤåı·":116173,"åıĭåĸĦ":116174,"éĩį伤":116175,"çħ§äº®":116176,"æŃ¦èѦ":116177,"åĩºçݰéĹ®é¢ĺ":116178,"è¸Ĭè·ĥ":116179,"åľ°çIJĥä¸Ĭ":116180,"å¸Ĥ人大":116181,"åıĹ害人":116182,"å²IJ":116183,"åIJĮåѸ":116184,"éĩijèŀįå¸Ĥåľº":116185,"æľīçļĦçݩ家":116186,"å¸ĤæķĻèĤ²":116187,"å¸ĤæķĻèĤ²å±Ģ":116188,"åIJĦå¼Ĥ":116189,"ç·ļä¸Ĭ":116190,"æģº":116191,"æľī大éĩıçļĦ":116192,"åķĨæĬ¥":116193,"åįķåįķ":116194,"åħ¨é¢Ŀ":116195,"ä¾ĿæĹ§æĺ¯":116196,"好åĩłä¸ª":116197,"åĸµ":116198,"éĩįæķ´":116199,"çĶŁæ´»è´¨éĩı":116200,"æİ¢è®¿":116201,"åį°èĬ±":116202,"缼è¡Į":116203,"å¾®è§Ĥ":116204,"èĪįå¾Ĺ":116205,"åºŁå¼ĥçī©":116206,"积èĵĦ":116207,"å®ļå±ħ":116208,"æĤ¼":116209,"èĮ¸":116210,"çļĦ帮åĬ©":116211,"çļĦ帮åĬ©ä¸ĭ":116212,"亿åIJ¨":116213,"åŃĶéĽĢ":116214,"è¿ĻæĿ¡è·¯":116215,"饵":116216,"æĦĪåĬł":116217,"éķį":116218,"ä½ľæ¡Ī":116219,"èįĶæŀĿ":116220,"太å°ij":116221,"跻身":116222,"åħ¬çĽĬæ´»åĬ¨":116223,"çϽæĸij":116224,"æĬĢæľ¯æ°´å¹³":116225,"帧":116226,"æĹłçŁ¥":116227,"åºĶ该æĢİä¹Ī":116228,"éĢĢå¸Ĥ":116229,"æ¸Ń":116230,"åħ»çĮª":116231,"驼":116232,"ç¾¤å²Ľ":116233,"大åį«":116234,"ä¹ĺçĶ¨è½¦":116235,"èı²å°Ķ":116236,"è´´åIJ§":116237,"åģľä¸ĭæĿ¥":116238,"æľīæľºç»ĵåIJĪ":116239,"åĪ»èĭ¦":116240,"çļĦåľ°":116241,"çļĦåľ°æŃ¥":116242,"è¯ĬæīĢ":116243,"å¼ĢæĪĺ":116244,"èĢģçīĮ":116245,"çѹçłģ":116246,"åħ«å¤§ä»¥æĿ¥":116247,"楼æĪ¿":116248,"åŃĻæĤŁ":116249,"åŃĻæĤŁç©º":116250,"åħĴåŃIJ":116251,"第ä¸ĢæĿ¡":116252,"社交åªĴä½ĵ":116253,"æĥ³èµ·æĿ¥":116254,"大æ´ĭ":116255,"æĭ¼éٳ":116256,"è¿Ľåįļä¼ļ":116257,"è¿ĩåħ³":116258,"æ²¼":116259,"ç©¿æIJŃ":116260,"éĤ£ä¸Ģ天":116261,"çł´éŨ":116262,"æĬķæłĩ人":116263,"赢家":116264,"èĻļå¼±":116265,"æ¿ĥ":116266,"å®īæ£Ģ":116267,"客家":116268,"çĭ¬ç«ĭèij£äºĭ":116269,"æīĭåĬ¿":116270,"åīµéĢł":116271,"åľĨ满å®ĮæĪIJ":116272,"为主线":116273,"好å¥ĩå¿ĥ":116274,"é¢ĨåľŁ":116275,"çªĸ":116276,"åħ¸åŀĭæ¡Īä¾ĭ":116277,"çªģåıijäºĭä»¶":116278,"åºķæ°Ķ":116279,"头æĻķ":116280,"å®Ľå¦Ĥ":116281,"觸":116282,"æ¸ħæ·¡":116283,"åļ¼":116284,"åģľç͵":116285,"ç²īå°ĺ":116286,"éĻįä½İæĪIJæľ¬":116287,"æĶ¾æīĭ":116288,"è®°èĢħ表示":116289,"æĭĸå»¶":116290,"éªĩ":116291,"æ®ĭå¿į":116292,"çľģæķĻèĤ²":116293,"çľģæķĻèĤ²åİħ":116294,"é«ĺé¢Ŀ":116295,"éĦĻ":116296,"æ¥ŀ":116297,"åĨħç§ij":116298,"èIJ¥ä¸ļé¢Ŀ":116299,"åŁºçŁ³":116300,"æµģæ·Į":116301,"主æĹ¨":116302,"éĺIJéĩĬ":116303,"建åįİ":116304,"æĥĬåı¹":116305,"çī¢åĽºæłijç«ĭ":116306,"æĺ¯åIJ¦åŃĺåľ¨":116307,"建åĨĽ":116308,"éĽ¾éľ¾":116309,"åħ¬è®¤":116310,"åħ¬è®¤çļĦ":116311,"æ°¨åŁº":116312,"æ°¨åŁºéħ¸":116313,"åīįåĩłå¹´":116314,"åιéĤ£":116315,"æ±Łä¸ľ":116316,"å·¥æ¥Ń":116317,"ä¸ĢçĤ¹ä¹Łä¸į":116318,"修士":116319,"äºĨä¸Ģéģį":116320,"åĪģ":116321,"æ»ļæ»ļ":116322,"åĪĨæł¡":116323,"羣çα":116324,"è¡ĢèĦī":116325,"æĢ¥åī§":116326,"ä¸Ģ群人":116327,"羯":116328,"æĪIJé¾Ļ":116329,"ç²¾ç¥ŀçĹħ":116330,"缸åħ³äººåijĺ":116331,"éĿĵ丽":116332,"ä¸īåŃ£åº¦":116333,"åĪĴå®ļ":116334,"ä¸ĸçķĮ第ä¸Ģ":116335,"éĢļä¿Ĺ":116336,"åķĨä¸ļåľ°äº§":116337,"åĬŁèĥ½æĢ§":116338,"èµĦæľ¬ä¸»ä¹ī":116339,"详è§ģ":116340,"æĬĵæįķ":116341,"æĸĩæĺĮ":116342,"å®Ŀå®ī":116343,"è£ħéħįå¼ı":116344,"æºIJæºIJ":116345,"æºIJæºIJä¸įæĸŃ":116346,"çĶŁæĢķ":116347,"纵åIJij":116348,"壽":116349,"çľ¼è¢ĭ":116350,"èĤīä½ĵ":116351,"åı¤ä»Ĭ":116352,"èŀįåªĴä½ĵ":116353,"åģī":116354,"æł¼æľĥåĵ¡":116355,"çĥ·":116356,"åĬŁç͍":116357,"æīŃ磩":116358,"绿èī²éĢļéģĵ":116359,"åī§ç»Ħ":116360,"å¼±åĬ¿":116361,"è´¨éĩıéĹ®é¢ĺ":116362,"éĻIJé¢Ŀ":116363,"éªĨ":116364,"éģµä¹ī":116365,"å¯Ŀ室":116366,"æĥ³å¿µ":116367,"åł±åijĬ":116368,"ä»ħ次":116369,"ä»ħ次äºİ":116370,"èŀįåĪĽ":116371,"æĭĽèģĺä¼ļ":116372,"åºĬåŀ«":116373,"转åŀĭåıijå±ķ":116374,"ä¸ŃåĽ½çĶµä¿¡":116375,"åIJ¬è¯Ŀ":116376,"è«ĭæ±Ĥ":116377,"大éĥ¨åĪĨ人":116378,"æ´»å¾Ĺ":116379,"åĵŃæ³£":116380,"è¶Ļ":116381,"åıijçĹħçİĩ":116382,"ä¸į符":116383,"åĨĽå®ĺ":116384,"é¢Īæ¤İ":116385,"æĸ°åĨłçĸ«æĥħ":116386,"æŁ¬åŁĶ":116387,"æŁ¬åŁĶ寨":116388,"ä»»ä½ķå½¢å¼ı":116389,"人éĻħ":116390,"人éĻħåħ³ç³»":116391,"æĢ»æī¿åĮħ":116392,"å¹³åĿĩæ¯ı":116393,"æģŃåĸľ":116394,"åĦĺ":116395,"åħµé©¬":116396,"è¿Łåΰ":116397,"工伤":116398,"çīĪæĿĥå½Ĵ":116399,"çīĪæĿĥå½ĴåİŁ":116400,"æĭ¥æĬ¤":116401,"ç³Ĭæ¶Ĥ":116402,"å¹²æ¶ī":116403,"å°ijä¸įäºĨ":116404,"æĥ³æī¾":116405,"è´¹çİĩ":116406,"该éĻ¢":116407,"èŀįåĮĸ":116408,"è¿İåIJĪ":116409,"è§ĨåIJ¬èĬĤ缮":116410,"æł¼ç¶²ç«Ļ":116411,"çľīæ¯Ľ":116412,"欢è¿İ大家":116413,"å®¶åºŃæķĻèĤ²":116414,"ä¾µèļĢ":116415,"ç»Ļä½łä»¬":116416,"è¡Ģ液循çݯ":116417,"å¯Ħæīĺ":116418,"å°ĸåı«":116419,"以ä¸ĭåĩłä¸ª":116420,"è¿ĺ以为":116421,"åħ¶ä»ĸçݩ家":116422,"ç¬ijç¬ij":116423,"æīĵåIJ¬":116424,"èĩªçĦ¶ç§ijåѦ":116425,"åŁºç«Ļ":116426,"ä¹Ŀå·ŀ":116427,"ä¿Ŀ驾":116428,"ä¿Ŀ驾æĬ¤":116429,"ä¿Ŀ驾æĬ¤èĪª":116430,"æĶ¾çľ¼":116431,"çŁ¥åIJįä¼ģä¸ļ":116432,"縮":116433,"稽":116434,"æļĩ":116435,"使çĶ¨ç¶²è·¯":116436,"é¢ĦçķĻ":116437,"大象":116438,"åıijæĺİä¸ĵåĪ©":116439,"æĸĩ娱":116440,"éĢłç¦ı":116441,"湿润":116442,"éĿ¢æĿ¡":116443,"æ¶Īè´¹åįĩ级":116444,"è®Ĭå¾Ĺ":116445,"åĩłåIJį":116446,"ä»Ħ":116447,"认æ¸ħ":116448,"è¿ľæĻ¯":116449,"æıĴ座":116450,"诸侯":116451,"åıĺæĢģ":116452,"ç¦ı彩":116453,"è´§æŀ¶":116454,"失æİ§":116455,"ç§»åĬ¨ç«¯":116456,"ä¸Ĭåı¸":116457,"éĢłçº¸":116458,"å¸ĥæľĹ":116459,"çĴĩ":116460,"åı°åįĹ":116461,"åĮĹ京åĨ¬å¥¥":116462,"èĵĿçīĻ":116463,"éķ¿çŁŃ":116464,"æĬĺå°Ħ":116465,"ç»ijæŀ¶":116466,"å¯Ĵåģĩ":116467,"è½¬åŁºåĽł":116468,"æĢ¥äºİ":116469,"æŃ£åĵģ":116470,"åħħ滿":116471,"大纲":116472,"æĬĹä½ĵ":116473,"è¨ĵç·´":116474,"æĶ¶ç´§":116475,"æ¯Ķè³½":116476,"åħµåĬĽ":116477,"æľ¬æĽ¸":116478,"äºĮ代":116479,"æĢ¥è¯Ĭ":116480,"æĸĩæ¡Ī":116481,"ç»ıåķĨ":116482,"æĻ¨æĬ¥":116483,"æ£ĺ":116484,"æĢ»ä¹¦è®°åľ¨":116485,"åıĹéĤĢ":116486,"äºĶåĽĽ":116487,"å²ŃåįĹ":116488,"çαåIJĥ":116489,"åŁĥå°Ķ":116490,"å¿ĥå¢ĥ":116491,"è¦ĨçĽĸéĿ¢":116492,"å®ŀåľ¨æĺ¯å¤ª":116493,"æł¹åºķ":116494,"纷纷表示":116495,"åĹħ":116496,"éļıçĿĢæĹ¶éĹ´":116497,"åİĨåı²æĤłä¹ħ":116498,"éħī":116499,"æĢ»éĺŁ":116500,"主é¢ĺæ´»åĬ¨":116501,"éĹ®åį·":116502,"é©¿ç«Ļ":116503,"æı¡ä½ı":116504,"åı¯èĥ½å¯¼èĩ´":116505,"æ°ijéĸĵ":116506,"éĸĭåķŁ":116507,"ä½Ĩä¸įéĻIJ":116508,"ä½Ĩä¸įéĻIJäºİ":116509,"åįģéĩĮ":116510,"娥":116511,"æįŁèĢĹ":116512,"çĸı导":116513,"çݯ氧":116514,"ç¥ŀéĢļ":116515,"çαå°Ķ":116516,"çαå°Ķåħ°":116517,"æľ´å®ŀ":116518,"å¿«æĬ¥":116519,"æĶ¶åıĹ":116520,"æĪĸ許":116521,"èĥĮéĿ¢":116522,"æĸĩåĮĸä¼łåªĴ":116523,"ä¸īåĢĭ":116524,"æĶ»åĬ¿":116525,"å®ī举":116526,"å®īä¸ľå°¼":116527,"åĿĩå·²":116528,"顾èĻij":116529,"éĦŃ":116530,"è¿Ļå®¶åħ¬åı¸":116531,"åħ¬åijĬç§°":116532,"æıIJä¾Ľä¼ĺè´¨":116533,"稳æŃ¥æİ¨è¿Ľ":116534,"å¤įè¯ķ":116535,"å°Ĩé¢Ĩ":116536,"è°Īèµ·":116537,"å¨Ħ":116538,"è¿ŀ线":116539,"æ©ŁéĹľ":116540,"åºĶçĶ¨åľºæĻ¯":116541,"çĶ»åĥı":116542,"è´¢è¿IJ":116543,"ä¿Ŀéļª":116544,"çĹħçIJĨ":116545,"æ¯Ľä¸»å¸Ń":116546,"ä¸Ŀ毫ä¸į":116547,"çαå¥ĩ":116548,"çαå¥ĩèīº":116549,"ä¸ĵå®¶ç»Ħ":116550,"åij¼åͤ":116551,"éĭ¼":116552,"çģ¸":116553,"é¢ĨåħĪåľ°ä½į":116554,"æıIJæĭĶ":116555,"龸éģĵ":116556,"å±±åĿ¡":116557,"èĿİ":116558,"沸èħ¾":116559,"该项":116560,"ä»ĬçĶŁ":116561,"ä¸Ģç¯ĩæĸĩ竳":116562,"æĸ¹å¼ıè¿Ľè¡Į":116563,"é»ij客":116564,"æĶ¹åĬ¨":116565,"主é¡Į":116566,"æķ£å¸ĥ":116567,"ä»Ģä¹Īåľ°æĸ¹":116568,"åĮĸåIJĪ":116569,"åĮĸåIJĪçī©":116570,"éĿĻç͵":116571,"æĢ»æĶ¶åħ¥":116572,"å§Ķç»Ħç»ĩ":116573,"å§Ķç»Ħç»ĩéĥ¨":116574,"éĿĻæĢģ":116575,"èĢģåŃĹåı·":116576,"室åıĭ":116577,"éĥ½ä¸įæķ¢":116578,"æŀ¶åŃIJ":116579,"ç쵿ķı":116580,"审è§Ĩ":116581,"æĤ£åĦ¿":116582,"山寨":116583,"èĸªèµĦ":116584,"é©°æı´":116585,"éĥ¨åĪĨåĨħ容":116586,"好似":116587,"æĪIJåijĺåĽ½":116588,"åľ¨æĪijçľĭæĿ¥":116589,"åħ³æ³¨åº¦":116590,"éĻĪæŁIJ":116591,"è¿Ļç§įäºĭæĥħ":116592,"éĢīå®ļ":116593,"ç²¾åŃIJ":116594,"å£ģçĶ»":116595,"æ±Łæ·®":116596,"é«ĺæĺĤ":116597,"æł¼åĬĽ":116598,"輩":116599,"åѦåłĤ":116600,"æĤ¨åIJĮæĦı":116601,"ä¸ĢåĪĩéĥ½æĺ¯":116602,"潤":116603,"éĸĥ":116604,"å¸ĮæľĽèĩªå·±":116605,"ä¿ĺ":116606,"æ±Łåİ¿":116607,"æ³¾":116608,"ç§ijæķĻ":116609,"æīĵè¿Ľ":116610,"ä¸įæħİ":116611,"å¯ĴåĨ¬":116612,"æ¸Ķæ°ij":116613,"鼷æĸ¯":116614,"主宰":116615,"æĹħ游度åģĩ":116616,"ç͵åŃIJéĤ®ä»¶":116617,"æ±Ĥå©ļ":116618,"éļİæ®µ":116619,"åģ¥èº«æĪ¿":116620,"注æĺİåĩºå¤Ħ":116621,"äºĭæķħåıijçĶŁ":116622,"级以ä¸Ĭ":116623,"åŃĺæ´»":116624,"æĸ½èĤ¥":116625,"èľľèľĤ":116626,"嵩":116627,"æĮĸæİĺæľº":116628,"æĬĹæĭĴ":116629,"ä¼łå¯¼":116630,"æĺ¯ä»Ģä¹Īåij¢":116631,"ä¸Ĭå¹´åIJĮæľŁ":116632,"建åħļ":116633,"çĶŁæħĭ":116634,"ä¿Ŀä½ı":116635,"款车åŀĭ":116636,"人èĦī":116637,"éļIJèͽ":116638,"失æķĪ":116639,"éģ¿åŃķ":116640,"ç®Ģ便":116641,"è°¢è°¢ä½ł":116642,"å®Īä½ı":116643,"æĶ¾æĺł":116644,"è¨Īçķ«":116645,"çݰ代çµģ":116646,"é¤IJ廳":116647,"æķħå±ħ":116648,"大大å°ı":116649,"大大å°ıå°ı":116650,"çī¹åΫ声æĺİ":116651,"éģįåıĬ":116652,"å¿ĥçIJĨåĴ¨è¯¢":116653,"è³´":116654,"çĮ®è¡Ģ":116655,"å·²ç»ıè¾¾åΰ":116656,"æīĵæĭĽåij¼":116657,"åıĮè¾¹":116658,"ä¸Ģæĸ¹éĿ¢æĺ¯":116659,"å´ĩå°ļ":116660,"éĺ¿å¯Į":116661,"éĺ¿å¯Įæ±Ĺ":116662,"æĮģæľī人":116663,"è±ģ":116664,"é£İçŃĿ":116665,"åĬ¨èį¡":116666,"äºĨä¸Ģä¼ļ":116667,"äºĨä¸Ģä¼ļåĦ¿":116668,"ä¸ĩ象":116669,"çľĭç͵è§Ĩ":116670,"åįģä¸īæĿ¡":116671,"çĮĽçĥĪ":116672,"è¦ģä¸įçĦ¶":116673,"太æŀģæĭ³":116674,"å¼ķçĪĨ":116675,"ç»ıè¿ĩå¤ļå¹´":116676,"游æĪıéĩĮçļĦ":116677,"é¾Ļæ³ī":116678,"æłĩéħį":116679,"è®ĵä»ĸåĢij":116680,"éĢłæŀĹ":116681,"åĮºåŁŁæĢ§":116682,"亿ä¸ĩ":116683,"æĪĺçķ¥å¸ĥå±Ģ":116684,"éķĩæĶ¿åºľ":116685,"åĶ®ç¥¨":116686,"çĶŁäº§å·¥èīº":116687,"éķĩåħļå§Ķ":116688,"ä¸Ńå°ıåŀĭ":116689,"æľ¨è̳":116690,"河边":116691,"èĦ¾èĥĥ":116692,"欢è¿İæĤ¨":116693,"åıĺå¼Ĥ":116694,"缤纷":116695,"åŀĥåľ¾æ¡¶":116696,"辩è¯ģ":116697,"车åºĵ":116698,"æ¯Ķçİĩ":116699,"åħ´æĹº":116700,"详ç»ĨäºĨè§£":116701,"å®īå±ħ":116702,"çħ§æĸĻ":116703,"æĸ¹æīį":116704,"赦":116705,"åĨķ":116706,"å¥Ķèµ´":116707,"å®Ŀ鸡":116708,"åľºåĿĩ":116709,"缮åīįæŃ£åľ¨":116710,"åIJŀåϬ":116711,"è¿°èģĮ":116712,"æĩµ":116713,"å¥ĩçijŀ":116714,"ä»įå°Ĩ":116715,"èĪī辦":116716,"å·¥åķĨå±Ģ":116717,"å¡ijèĥ¶":116718,"åĬŀå®ŀäºĭ":116719,"æĸ¹æĸ¹éĿ¢":116720,"æĸ¹æĸ¹éĿ¢éĿ¢":116721,"æĸĩåĮĸèĬĤ":116722,"åħ¥èģĮ":116723,"鸥":116724,"ç©¿éĢı":116725,"ä»¥ä¹łè¿ijå¹³":116726,"åį±éļª":116727,"æľ¦èĥ§":116728,"åİĨåı²æĢ§":116729,"æķŀå¼Ģ":116730,"ä¼Ļä¼´åħ³ç³»":116731,"çŁ¿åĮº":116732,"åĽ½éĻħåľ¨çº¿":116733,"ä¼łå¥ĩéĩĮéĿ¢":116734,"è¿ijäºĽ":116735,"è¿ijäºĽå¹´":116736,"åĬ£åĬ¿":116737,"æĶ»åĩ»åĬĽ":116738,"æĻºéĢł":116739,"禧":116740,"çİĭåħĪçĶŁ":116741,"éĨ«çĶŁ":116742,"åĽĽé¡¹":116743,"å®ŀæĻ¯":116744,"åĪĿåĪĽ":116745,"å¿ĥ裡":116746,"æĻ¶ä½ĵ":116747,"交éĻħ":116748,"让æ¶Īè´¹èĢħ":116749,"课æĸĩ":116750,"æİĴæ°Ķ":116751,"å¹¶ä¸įæĦıåij³":116752,"çĽ¸å£°":116753,"第ä¸Ģå±Ĭ":116754,"åİŁèijĹ":116755,"鼾":116756,"没æľī太大":116757,"补水":116758,"çµģä¼ģä¸ļ":116759,"第äºĮæī¹":116760,"åħ¶å®ĥéĹ®é¢ĺ":116761,"æİĮéŨ":116762,"责任å¿ĥ":116763,"é¤IJåħ·":116764,"ç¾Ĭæ¯Ľ":116765,"没æľīå¿ħè¦ģ":116766,"ä¹IJåĽ¢":116767,"è¿ĽåŁİ":116768,"ä¸ĢçĤ¹åĦ¿":116769,"身形":116770,"çļ®èĤ¤çĹħ":116771,"æĺ±":116772,"å¢ŀèĩ³":116773,"è첿ĺİ":116774,"æıIJè´¨":116775,"ä½ĵèĤ²åľº":116776,"çŃ¹å»º":116777,"é¬Ĩ":116778,"车çīĮ":116779,"éļĶéŁ³":116780,"è´Łè´£åIJĮå¿Ĺ":116781,"丰ç¡ķ":116782,"ä½ĽéĻĢ":116783,"äºīåIJµ":116784,"庶":116785,"æ·¡æ°´":116786,"å°ıçĶ·åŃ©":116787,"ç§ģèĩª":116788,"åĮĸè¿Ľç¨ĭ":116789,"æĪĺ士æĿ¥è¯´":116790,"æ²¹èħ»":116791,"èĦ±è´«èĩ´å¯Į":116792,"æĹ¥å¸¸å·¥ä½ľ":116793,"交èŀį":116794,"åĨľè´¸":116795,"åĨľè´¸å¸Ĥåľº":116796,"åĵĪçĻ»":116797,"çĶµè´¹":116798,"èµĺ":116799,"åıĮèħ¿":116800,"æĵĶå¿ĥ":116801,"æĿ¥å½¢å®¹":116802,"使åij½æĦŁ":116803,"éĤ£ä¹Īç®Ģåįķ":116804,"èĬĻèĵī":116805,"åĢŁæ¬¾äºº":116806,"ç§Ģ丽":116807,"è®ĵä»ĸ":116808,"严åİīæīĵåĩ»":116809,"è³ŀ":116810,"æļ«":116811,"çħ¤æ°Ķ":116812,"çάä¸Ĭ":116813,"æ½ĩæ´Ĵ":116814,"太ä¹ħ":116815,"åij½åIJį为":116816,"è·¯çͱ":116817,"è·¯çͱåύ":116818,"驯":116819,"æıIJæĹ©":116820,"æĬĹåĩ»çĸ«æĥħ":116821,"åĩĽ":116822,"交åıĭ":116823,"éĶĢåĶ®æ¸łéģĵ":116824,"毫ä¸įçĬ¹è±«":116825,"èIJ¥åľ°":116826,"çłĶ究表æĺİ":116827,"鱼类":116828,"æį¢å±Ĭ":116829,"æİ¡åıĸ":116830,"çīĨ":116831,"缼å¼Ģ":116832,"æ²§æ¡ij":116833,"åºŃ审":116834,"ç»ıæŁ¥":116835,"åĬłå¼·":116836,"缸æ¯Ķäºİ":116837,"ä¸ĵçıŃ":116838,"ä½ĵåŀĭ":116839,"被害":116840,"被害人":116841,"æĶ¶æ¬¾":116842,"åħ·æľīèī¯å¥½":116843,"é«ĺå³°æľŁ":116844,"åģıä½İ":116845,"åĦŁ":116846,"åĨľä¸ļç§ijæĬĢ":116847,"ç®ĬæĥħåĨµ":116848,"å¦Ĥæŀľçݩ家":116849,"éķ¿çº¦":116850,"第åħŃå±Ĭ":116851,"åħ¬å¼ĢæĭĽèģĺ":116852,"åĪĩæĸŃ":116853,"迫使":116854,"çĸĹç¨ĭ":116855,"第äºĮç§į":116856,"ä¸įåħį":116857,"å¹²èѦ":116858,"çŁ³æ¦´":116859,"åĹ£":116860,"两类":116861,"çε士":116862,"åŁİ乡å±ħæ°ij":116863,"æŃ¤é¡¹":116864,"缴è¾ĸ":116865,"缴è¾ĸå¸Ĥ":116866,"åij¼åºĶ":116867,"éĴ¯":116868,"ç¦ıå¾·":116869,"æľºèº«":116870,"æĵįåľº":116871,"æ¿Ĵ临":116872,"人群ä¸Ń":116873,"èĤ¡æ°ij":116874,"åѽ":116875,"æ³ķåħ°":116876,"é¨İ":116877,"糯米":116878,"æĢ»çļĦ":116879,"æĢ»çļĦæĿ¥è¯´":116880,"åħ¸éĽħ":116881,"æĸ°éĻĪ":116882,"æĸ°éĻĪ代谢":116883,"缮çĿ¹":116884,"é¢Ħè¨Ģ":116885,"è·Įçł´":116886,"æĸ°ç¯ĩ竳":116887,"æ¯ĴæĢ§":116888,"åĸĿèĮ¶":116889,"æŁ¥èİ·":116890,"亮丽":116891,"çĶŁäº§åķĨ":116892,"æĶ¹æĪIJ":116893,"为äºĨæĽ´å¥½":116894,"深交":116895,"深交æīĢ":116896,"æİĥ":116897,"ä¹ĻèĤĿ":116898,"泸å·ŀ":116899,"åħĪè¿ĽæĬĢæľ¯":116900,"è¾ĵç»Ļ":116901,"æķ£æĪ·":116902,"æĢĿç»´æĸ¹å¼ı":116903,"åºĹ主":116904,"è°ĭæ±Ĥ":116905,"游æĪıæĬĢå·§":116906,"ä¸Ģ年级":116907,"çľ¼è§Ĵ":116908,"ä¸Ńä»ĭæľºæŀĦ":116909,"å·§åIJĪ":116910,"éĺ²çĽĹ":116911,"导è´Ń":116912,"æĪĬ":116913,"æĽ´éĢĤåIJĪ":116914,"åŁºæľ¬ä¿¡æģ¯":116915,"马ä¸ģ":116916,"åħ»æ®ĸåľº":116917,"åıįè¿ĩæĿ¥":116918,"æİ¨å´ĩ":116919,"å¯ĨåĪĩåħ³æ³¨":116920,"åŁºéĩijç»ıçIJĨ":116921,"æĮīéĶ®":116922,"åĨħéĥ¨æİ§åζ":116923,"æĪIJåijĺåįķä½į":116924,"æľ¯è¯Ń":116925,"åζæľį":116926,"åĪļéľĢ":116927,"æ£Ģç´¢":116928,"大大æıIJé«ĺ":116929,"åģ¥åº·ç®¡çIJĨ":116930,"èĩªæŃ¤":116931,"客æĪ·éľĢæ±Ĥ":116932,"丰èĥ¸":116933,"èµ·éĩį":116934,"èµ·éĩįæľº":116935,"æ¬łç¼º":116936,"æ¡ĪåŃIJ":116937,"æĥħ人èĬĤ":116938,"åħļæł¡":116939,"è¢ľ":116940,"该åī§":116941,"è¿·å¤±ä¼łå¥ĩ":116942,"ç»ļ丽":116943,"åķª":116944,"æĹłç§ģ":116945,"é̲ä¸ĢæŃ¥":116946,"第ä¸Ģ竳":116947,"åύåħ·":116948,"åĨľèµĦ":116949,"確實":116950,"åºıåĪĹ":116951,"娱ä¹IJå¹³åı°":116952,"èŀįèµĦç§Łèµģ":116953,"èµĦæºIJåħ±äº«":116954,"èģ½åΰ":116955,"æIJŀå¾Ĺ":116956,"ç»§ç»Ńä¿ĿæĮģ":116957,"åIJ¯èĴĻ":116958,"çľº":116959,"ä¸Ŀè·¯":116960,"设æĸ½å»ºè®¾":116961,"æİ¥åľ°":116962,"æİ¥åľ°æ°Ķ":116963,"第ä¸īåŃ£åº¦":116964,"åŁºè°ĥ":116965,"åıijéŁ³":116966,"社ä¼ļèµĦæľ¬":116967,"éĽĩ主":116968,"è¿ŀèĥľ":116969,"没åķ¥":116970,"廢":116971,"èµ¶èµ´":116972,"æ¼ĶåĮĸ":116973,"åı¤æĢª":116974,"çİĭçĪ·":116975,"é¢ĦåħĪ":116976,"å¼Ģåħ·":116977,"åĽŀé¦ĸ":116978,"åľ°ä¸ĭæ°´":116979,"å°ıç¼ĸä¸Ģèµ·":116980,"èµİåĽŀ":116981,"åľ°è²Į":116982,"åĪĿä¸ī":116983,"åı¯ç͍äºİ":116984,"éģĹ迹":116985,"è¿Ļæī¹":116986,"èĸªæ°´":116987,"å¿ħçĦ¶ä¼ļ":116988,"æ²½":116989,"éįĭ":116990,"第ä¸Ģéĥ¨":116991,"åĪĬçī©":116992,"å®ŀä¾ĭ":116993,"æ¸ħåĩĢ":116994,"ä¸ĬèµĽåŃ£":116995,"åĽ¾è¡¨":116996,"éĤ®è½®":116997,"åĵªè£¡":116998,"缸è§ģ":116999,"æī°ä¹±":117000,"æ¯ıæ¯ı":117001,"è¿Ļè¾ĪåŃIJ":117002,"ç¡«éħ¸":117003,"äºī缸":117004,"溯æºIJ":117005,"åĩºä¼Ĺ":117006,"çİīçŁ³":117007,"åħ±çĶŁ":117008,"æĹ¶éĹ´æ®µ":117009,"éĩįè¦ģæĮĩ示":117010,"æ¶Īè´¹éľĢæ±Ĥ":117011,"éķ¿éķ¿":117012,"éķ¿éķ¿çļĦ":117013,"å®īæĬļ":117014,"å¢ŀé«ĺ":117015,"æľ¬è½®":117016,"äº²çľ¼":117017,"é£İæ³¢":117018,"èĢģå¦Ī":117019,"æĶ¶è´¹æłĩåĩĨ":117020,"åĨħéĻĨ":117021,"æĮ¥åıij":117022,"åįĩåѦ":117023,"èĥ¸åīį":117024,"åģıè¿ľ":117025,"纯æ´ģ":117026,"æĸ½å·¥åįķä½į":117027,"身价":117028,"è´¢åĬĽ":117029,"纶":117030,"è£ħçͲ":117031,"æĺ¾ç¤ºåύ":117032,"毫åįĩ":117033,"æ·±çŁ¥":117034,"è̶ç©":117035,"è̶ç©Į":117036,"è¾ĥéĩı":117037,"åľ¨è¿ĩ渡":117038,"åľ¨è¿ĩæ¸¡æľŁ":117039,"èĮĹ":117040,"ä¸Ģ个æĺŁæľŁ":117041,"èĬ·":117042,"è´¿èµĤ":117043,"æ¿ķ":117044,"æĩĤäºĭ":117045,"ç§§":117046,"åħħå½ĵ":117047,"åĽ½ç«ĭ":117048,"èĬ±çĵ£":117049,"éĤĦè¦ģ":117050,"åħ¬åľĴ":117051,"触åĬ¨":117052,"æ³°å·ŀ":117053,"ä»Ģä¹Īæł·":117054,"æ»ĭåħ»":117055,"è¯ĦåΤ":117056,"æĮ¥æīĭ":117057,"èĦĪ":117058,"姥姥":117059,"è¿IJè´¹":117060,"æ¯ħåĬĽ":117061,"å¿ĥæĻº":117062,"ä¸įæİĴéϤ":117063,"第ä¸ī代":117064,"éĢĢè´§":117065,"æĺŁéĻħ":117066,"æ°¸åĪ©":117067,"æĬ¤åį«":117068,"çıŃ车":117069,"è¨Ģè¡Į":117070,"繪":117071,"主åĬ¨æĢ§":117072,"å·¥ç¨ĭè´¨éĩı":117073,"éĥĬåĮº":117074,"ä¸Ģæłĭ":117075,"ä½Ĩå®ŀéĻħä¸Ĭ":117076,"ä¸ī大èģĮä¸ļ":117077,"åij¼åı«":117078,"女åħĴ":117079,"è¯ģåΏæĬķèµĦ":117080,"èĢĥæħ®":117081,"çĤ«èĢĢ":117082,"治好":117083,"åĺ¶":117084,"èĥ¤":117085,"åħīä¼ıåıijç͵":117086,"åĩłæŃ¥":117087,"æīĢæīĢ":117088,"æīĢæīĢéķ¿":117089,"çħ§æł·":117090,"åĵ¥ä»¬":117091,"è¯Ľ":117092,"è¿Ļä¸ĢåĪ»":117093,"çŁ¿çī©è´¨":117094,"ä¸įå¾Ĺå·²":117095,"åIJĮ缣":117096,"ç»Ĩå¾®":117097,"è·¯èĻİ":117098,"çϾèĬ±":117099,"æ··æ²Į":117100,"ä¸Ĭæµ·è¯ģåΏ":117101,"éĢĢç¨İ":117102,"èµŀåı¹":117103,"æī®æ¼Ķ游æĪı":117104,"åIJįåĪĹ":117105,"åIJįåĪĹåīį":117106,"åIJįåĪĹåīįèĮħ":117107,"ç±³å°Ķ":117108,"ä»Ģä¹ĪåİŁåĽł":117109,"å®īåħ¨ä¿Ŀéļľ":117110,"ä¸Ģåıªæīĭ":117111,"ä¹³ä¸ļ":117112,"ä¸įçĶĺ":117113,"æĥħåķĨ":117114,"æĮ¡ä½ı":117115,"åİŁåĽłä¹ĭä¸Ģ":117116,"è¿Ļ两天":117117,"çĥĺçĦĻ":117118,"豬":117119,"ä½łä»¥ä¸º":117120,"没è§ģè¿ĩ":117121,"åĵªå®¶å¥½":117122,"åīįä»»":117123,"è¿Ľè´§":117124,"éĢĢåĽŀ":117125,"串èģĶ":117126,"èĩ³æĸ¼":117127,"åĨ°æ·ĩ":117128,"åĨ°æ·ĩæ·ĭ":117129,"æŁ¥çľĭ详æĥħ":117130,"çı¾å¯¦":117131,"æİ¨æµĭ":117132,"æİ¥æīĭ":117133,"éļ¶å±ŀäºİ":117134,"åŁİå¸Ĥ群":117135,"æĿİåħĪçĶŁ":117136,"çŁ¿æ³īæ°´":117137,"çī¹ä»·":117138,"æĽ´å¤ļ精彩":117139,"ç¨ĭå¼ı":117140,"读æĩĤ":117141,"å±ıèͽ":117142,"奥æŀĹ":117143,"奥æŀĹåĮ¹":117144,"奥æŀĹåĮ¹åħĭ":117145,"红èĸ¯":117146,"奮":117147,"å®Ŀçİī":117148,"網絡":117149,"è²§":117150,"欧å¼ı":117151,"çϽç³ĸ":117152,"èĩªçĦ¶çģ¾å®³":117153,"åijĬè¯ī她":117154,"å»ļ":117155,"çĤ¹åĩ»æŁ¥çľĭ":117156,"é£İ湿":117157,"èµĦ产éĩįç»Ħ":117158,"ä¹Łä¸įä¾ĭå¤ĸ":117159,"åįĬ个å°ıæĹ¶":117160,"åIJ¸å¼ķæĽ´å¤ļ":117161,"æĹ¶éĹ´èĬĤçĤ¹":117162,"æĶ¶çº³":117163,"åIJ¸æ¯Ĵ":117164,"èĢģ乡":117165,"çIJħ":117166,"æľĢçµĤ":117167,"åıįæĦŁ":117168,"çĶ¨å¾®ä¿¡":117169,"çĶ¨å¾®ä¿¡æī«":117170,"éĢŁçİĩ":117171,"大çĨĬçĮ«":117172,"åı¯æĥ³":117173,"åı¯æĥ³èĢĮ":117174,"åı¯æĥ³èĢĮçŁ¥":117175,"åĴ§":117176,"èµ°åħ¥":117177,"碳éħ¸":117178,"èĮĥåĨ°":117179,"èĮĥåĨ°åĨ°":117180,"被åΤ":117181,"积æŀģæİ¨åĬ¨":117182,"足足":117183,"ç²ĴåŃIJ":117184,"大å®Ĺ":117185,"大å®ĹåķĨåĵģ":117186,"ç½ij绾ç§ijæĬĢ":117187,"æĽ¼åŁİ":117188,"å·²ä¹ħ":117189,"å·²ä¹ħçļĦ":117190,"秦çļĩ":117191,"秦çļĩå²Ľ":117192,"ä»»æķĻ":117193,"å͝ç¾İ":117194,"æ·¡åĮĸ":117195,"æ¡ĤèĬ±":117196,"çŁ¥è¯ĨåĪĨåŃIJ":117197,"æĩĴå¾Ĺ":117198,"主åħ¬":117199,"设计çIJĨ念":117200,"賺":117201,"æīĢæıIJä¾Ľ":117202,"æīĢæıIJä¾Ľä¹ĭ":117203,"æĶ»åħĭ":117204,"åĤ¾":117205,"è¯Ńæ³ķ":117206,"åįĥåı¤":117207,"éĸĭæĶ¾":117208,"第ä¸ĢèĬĤ":117209,"éĤĦæ²Ĵ":117210,"éĢĥçĶŁ":117211,"æ³Ĺ":117212,"åİ¿å§Ķ书记":117213,"ä½ľèĢħæīĢæľī":117214,"çħ½":117215,"ç»ħ":117216,"æłħ":117217,"æľ´ç´ł":117218,"çijķçĸµ":117219,"åĮħåĮħ":117220,"æ°ij主åħļ":117221,"ä¸įè¿ľå¤Ħ":117222,"å¥ĩå¼Ĥ":117223,"åĺ»åĺ»":117224,"æī¼":117225,"ç¿»å¼Ģ":117226,"æĢİèĥ½":117227,"éģ´éĢī":117228,"è§£éĩĭ":117229,"å¹¼ç¨ļ":117230,"è¦ģ好好":117231,"è¶´åľ¨":117232,"ç´¢åıĸ":117233,"ç»ĪçĶŁ":117234,"åħ¨æµģç¨ĭ":117235,"éģ©çķ¶":117236,"åįıè°ĥåıijå±ķ":117237,"æĬ¥ä»ĩ":117238,"ç§ijæĬĢåĽŃ":117239,"ä»Ģä¹Īéĥ½ä¸į":117240,"æľĢåIJİä¸Ģ次":117241,"ç»Ļ人ä¸Ģç§į":117242,"æł¸å®ļ":117243,"被åĪĹåħ¥":117244,"æĦıæĥ³ä¸įåΰ":117245,"èĢĥæŁ¥":117246,"åľ¨æŃ¤ä¹ĭåīį":117247,"æīĵçIJĥ":117248,"è¶ĬæĿ¥è¶Ĭå°ij":117249,"å®ļå¾ĭ":117250,"è¡ĮæĶ¿æľºåħ³":117251,"ä½ıæĪ¿åħ¬ç§¯":117252,"å°ıå§IJå§IJ":117253,"ä¸īèı±":117254,"修补":117255,"èŀĥèŁ¹":117256,"西çͲ":117257,"æĢł":117258,"çŃīå¤ļ项":117259,"产ä¸ļéĽĨèģļ":117260,"ä»·æł¼ä¸Ĭ涨":117261,"åħ¬åħ±åľºæīĢ":117262,"è¢ĭåŃIJ":117263,"æĨ§æĨ¬":117264,"çļĦæĸ¹å¼ıæĿ¥":117265,"åĪ°è´¦":117266,"çģ½":117267,"å·´èı²":117268,"å·´èı²çī¹":117269,"æ¼Ķä¹ł":117270,"èŃ¦ç¤ºæķĻèĤ²":117271,"çķıæĥ§":117272,"å¼ķæµģ":117273,"æĶ¶æĶ¯":117274,"å±Ĥåĩº":117275,"å±Ĥåĩºä¸į":117276,"å±Ĥåĩºä¸įç©·":117277,"æijĩæ»ļ":117278,"辦çIJĨ":117279,"纵è§Ĥ":117280,"æķijæµİ":117281,"å®¶éĥ½çŁ¥éģĵ":117282,"åĮ¯":117283,"å°ı鸣":117284,"ä»»åĭĻ":117285,"计åħ¥":117286,"ç«ŀéĢī":117287,"å¼ĢèįĴæĹ¶æľŁ":117288,"åij¨æģ©":117289,"åij¨æģ©æĿ¥":117290,"交ç»ĩ":117291,"çķ¢æ¥Ń":117292,"æł¹æį®èĩªå·±":117293,"æĸ°äººçݩ家":117294,"åѵåĮĸåύ":117295,"éĩĩæļĸ":117296,"å¹³åĿĩæ°´å¹³":117297,"åħ¬å¼Ģ课":117298,"失åĪ©":117299,"伺æľį":117300,"çĬģ":117301,"忽æĤł":117302,"主è¦ģéĽĨä¸Ń":117303,"æ¤įæłij":117304,"æ¯ĹéĤ»":117305,"èĩºçģ£":117306,"åĩºåĽ½çķĻåѦ":117307,"æĬĹéľĩ":117308,"æĥ©æĪĴ":117309,"å¹´åºķåīį":117310,"åĴ¸éĺ³":117311,"æ°ijå±ħ":117312,"大çIJĨçŁ³":117313,"éĿ³":117314,"éķĸ":117315,"æ¸ħè¿ľ":117316,"è£ħè½½":117317,"èĩĢ":117318,"å½±ä¸ļ":117319,"å¼ŁåħĦ":117320,"æĤ²è§Ĥ":117321,"çĿĢçľ¼äºİ":117322,"æįįåį«":117323,"åī¥å¤º":117324,"ç¯Ĩ":117325,"å¾Īéķ¿æĹ¶éĹ´":117326,"è¥Ł":117327,"第ä¸ĢçϾ":117328,"ä¸ĢåĪĨéĴ±":117329,"æĸ°éĹ»è®°èĢħ":117330,"éķ·æľŁ":117331,"æ³ķæĪĺç»ĦåIJĪ":117332,"è°ģçŁ¥éģĵ":117333,"èħ°éĥ¨":117334,"æ±īåł¡":117335,"åħ¥çĿ¡":117336,"åįĸæİī":117337,"æ¶Īè²»èĢħ":117338,"æĥ¯ä¾ĭ":117339,"æĥ³äºĨ":117340,"æĥ³äºĨæĥ³":117341,"èĢģæĹ§å°ıåĮº":117342,"ä¼łè¨Ģ":117343,"åĪĨæķ°çº¿":117344,"æµģ泪":117345,"ç»Ħç»ĩé¢Ĩ导":117346,"äºļåĨĽ":117347,"å¢ŀå̼æľįåĬ¡":117348,"å¾¹":117349,"ä¼¶":117350,"äºĽè®¸":117351,"å¸ĥèݱ":117352,"强æĤį":117353,"宫廷":117354,"绿èĮ¶":117355,"åĮ¡":117356,"å¾ĪæŃ£å¸¸":117357,"æĺ¥å¤ı":117358,"æ¯Ļ":117359,"è¯Ħæ¯Ķ":117360,"åĩ¡äºĭ":117361,"æĬīæĭ©":117362,"åĢĴéľī":117363,"éĩį度":117364,"åįıä¼ļä¼ļéķ¿":117365,"å¿§èĻij":117366,"ä¸ĭä¸Ģç¯ĩ":117367,"沪深":117368,"æĪİ":117369,"æīĵä»Ĺ":117370,"åįĪé¥Ń":117371,"å¹´é¾Ħ段":117372,"ä¸ŃåĽ½è¶³çIJĥ":117373,"设计æĸ¹æ¡Ī":117374,"åºĶçĶ¨æŁ¥çľĭ":117375,"é¢ĦæĸĻ":117376,"åĹ¡":117377,"ç¥ĸçζ":117378,"çļĦä¸Ģåijĺ":117379,"æ´Ĺå¹²åĩĢ":117380,"åİĨåı²æĸ°":117381,"åİĨåı²æĸ°é«ĺ":117382,"çĭ¬åħ·":117383,"æħĭ度":117384,"æīĵ交":117385,"æīĵ交éģĵ":117386,"é»ĦçŁ³":117387,"çĽ¼æľĽ":117388,"çī§åľº":117389,"转弯":117390,"åįĩåįİ":117391,"åĨįä¹Łæ²¡æľī":117392,"èĭ±æīį":117393,"æĽ´åIJį为":117394,"åĢŁç͍":117395,"çºłéĶĻ":117396,"ç»Ŀ对ä¸įä¼ļ":117397,"çİĭçīĮ":117398,"çĽĨåľ°":117399,"失è°ĥ":117400,"好象":117401,"é³¥":117402,"ä¿Ŀä¿®":117403,"åĽĽä¸ªèĩªä¿¡":117404,"头çļ®":117405,"åİŁåīĩ":117406,"æĬ¥æ¡Ī":117407,"奴éļ¶":117408,"å³Ļ":117409,"è°ĥæĸĻ":117410,"ä¹Łè¨±":117411,"èIJ½åΰ":117412,"èIJ½åΰå®ŀ":117413,"èIJ½åΰå®ŀå¤Ħ":117414,"çĦļçĥ§":117415,"çĶŁæ´»çݯå¢ĥ":117416,"åºĶåıĬæĹ¶":117417,"è¶Ĭè¿ĩ":117418,"æĦŁè¬Ŀ":117419,"æĻ¯å¾·":117420,"æĻ¯å¾·éķĩ":117421,"çĬĢ":117422,"身éĤĬ":117423,"ç¨İåĬ¡æĢ»å±Ģ":117424,"åĩĢåľŁ":117425,"ä¾µåįł":117426,"åĬ¨å·¥":117427,"å¹´ä¹ĭ":117428,"å¹´ä¹ĭä¹ħ":117429,"第äºĮèĬĤ":117430,"åĬ¨çī©åĽŃ":117431,"第ä¸Ģ书记":117432,"éħļ":117433,"çĶŁäº§è®¾å¤ĩ":117434,"æŁIJç§įç¨ĭ度":117435,"åľŃ":117436,"åĩŃåĢŁçĿĢ":117437,"éĺħè§Ī":117438,"çϽæ²Ļ":117439,"æ²¹çĥŁ":117440,"çªģçł´åı£":117441,"åıĹå½±åĵį":117442,"åı¯ä»¥æĽ´å¥½":117443,"å³°å̼":117444,"æĿĤè´¨":117445,"宿è¿ģ":117446,"çĽĺæ´»":117447,"æ¿Ģèµ·":117448,"åĦ¿ç§ij":117449,"åĿIJèIJ½åľ¨":117450,"æĮªå¨ģ":117451,"æµ·å²Ľ":117452,"绣绣":117453,"éύ":117454,"ä¼ĺäºİ":117455,"å°Īå®¶":117456,"ä¸ĢéĤĬ":117457,"èIJĬ":117458,"äºĨä¸Ģåı£":117459,"æ²ĥå°Ķæ²ĥ":117460,"æŃ£å¸¸ä½¿ç͍":117461,"æĻ®éģįåŃĺåľ¨":117462,"丰满":117463,"çĶ»åį·":117464,"åºĶæĶ¶":117465,"åºĶæĶ¶è´¦":117466,"åºĶæĶ¶è´¦æ¬¾":117467,"å®Įæķ´çĥŃ":117468,"å®Įæķ´çĥŃæ¦ľ":117469,"注è§Ĩ":117470,"çĨĦ":117471,"躬":117472,"éĶĢåĶ®äººåijĺ":117473,"è¶ĭåIJij":117474,"çĦ¦æĢ¥":117475,"åįģå¹´åīį":117476,"ä¼łç»Łäº§ä¸ļ":117477,"質éĩı":117478,"åĩ¤åĩ°ç½ij":117479,"èµĦæºIJæķ´åIJĪ":117480,"æ¶Įåħ¥":117481,"æĸĩåĮĸä¼łæĴŃ":117482,"çķĮ第ä¸Ģ":117483,"æ°´æ³µ":117484,"宫殿":117485,"æİ¢å¯»":117486,"ä¿®åīª":117487,"æĦıè¦ĭ":117488,"ç´Ĭä¹±":117489,"æĽī":117490,"çĻ½è¡£":117491,"èĻİåį«":117492,"ç´§æī£":117493,"å¤Ħå¤Ħéķ¿":117494,"åĪĽå»ºå·¥ä½ľ":117495,"红æŀ£":117496,"饼干":117497,"äºĨåįĬ天":117498,"ä¼ļå½±åĵįåΰ":117499,"çĽ¸ä¿¡å¤§å®¶":117500,"èħ¾é£ŀ":117501,"å°±å¦ĤåIJĮ":117502,"ä¸ĭéĿ¢å°ıç¼ĸ":117503,"æ°ijèIJ¥ç»ıæµİ":117504,"æĻ¦":117505,"è£ħæī®":117506,"é»ijå¤ľ":117507,"常德":117508,"å·¥ä¸ļ大åѦ":117509,"æĺİçŁ¥":117510,"éĺŁåijĺ们":117511,"åIJ¬è¯¾":117512,"æ¯ıéļĶ":117513,"羣æĺ¯å¤ª":117514,"åIJĪä½ľåħ±èµ¢":117515,"çIJĨåıij":117516,"æīįå¹²":117517,"çľĭèµ·ä¾Ĩ":117518,"殿ä¸ĭ":117519,"å®īéĺ³":117520,"æīĢ产çĶŁçļĦ":117521,"éĽĩä½£":117522,"æĬ¬èµ·å¤´":117523,"æį®æĬ¥éģĵ":117524,"éļĨéĩį举è¡Į":117525,"交éĶĻ":117526,"è¶ħé¢Ŀ":117527,"åĮĸçĸĹ":117528,"é¡Ĩ":117529,"纵深":117530,"çĪ±åĽ½ä¸»ä¹ī":117531,"éĻ¢åī¯éĻ¢éķ¿":117532,"讳":117533,"羣æŃ£åģļåΰ":117534,"åѤåįķ":117535,"èĩªçĦ¶èĢĮ":117536,"èĩªçĦ¶èĢĮçĦ¶":117537,"修身":117538,"èĬ¹":117539,"æģ¯æģ¯":117540,"æģ¯æģ¯çĽ¸åħ³":117541,"é©¾æł¡":117542,"æİ©é¥°":117543,"æ³½è¿ŀ":117544,"æ³½è¿ŀæĸ¯åŁº":117545,"举æŃ¢":117546,"管çIJĨä½ĵåζ":117547,"åħ¶ä¸Ńä¹ĭä¸Ģ":117548,"æĿ¾å¼Ľ":117549,"æĭ¦æĪª":117550,"åį«åģ¥":117551,"åį«åģ¥å§Ķ":117552,"ä»İåݻ年":117553,"åĤ¢":117554,"è´Ń票":117555,"åĽ¾æłĩ":117556,"河西":117557,"æ°ijæĶ¿å±Ģ":117558,"ç§ģèIJ¥":117559,"å¤ĸåĽ½è¯Ń":117560,"干货":117561,"æĵ¦æĭŃ":117562,"åľ°ä¸Ń":117563,"åľ°ä¸Ńæµ·":117564,"æµĵæµĵ":117565,"æµĵæµĵçļĦ":117566,"å§ĭ建":117567,"å§ĭ建äºİ":117568,"ç¶ĵæŃ·":117569,"è·¯æ¼Ķ":117570,"æļ´é£İ":117571,"åŁºè¾ħ":117572,"æī¶è´«å·¥ä½ľ":117573,"ä¸Ģ缴å¤Ħäºİ":117574,"æĥħè¶£":117575,"äºĮåŃ£åº¦":117576,"åİĮæģ¶":117577,"顺åĪ©å®ĮæĪIJ":117578,"æŁ¥å°ģ":117579,"顶端":117580,"ä¸įåŃķ":117581,"ä¸Ģ大åłĨ":117582,"被æ·ĺæ±°":117583,"æĺ¯ç͍æĿ¥":117584,"æľĢåIJĪéĢĤ":117585,"äº®çľ¼":117586,"å¹¶ä¸įæĺ¯å¾Ī":117587,"ç§ijçłĶéĻ¢":117588,"ç§ijçłĶéĻ¢æīĢ":117589,"ç²Ł":117590,"é¢Īéĥ¨":117591,"é»ĺé»ĺåľ°":117592,"é«ĺä¸ŃçĶŁ":117593,"æĹıèĩªæ²»åİ¿":117594,"æķĻåŃ¦è´¨éĩı":117595,"æĪĺçģ«":117596,"åĿİåĿ·":117597,"æIJŃä¹ĺ":117598,"è¯ĹæĦı":117599,"åĪijèѦ":117600,"åĩºæ±Ĺ":117601,"åįģåħŃæĿ¡":117602,"请åıĬæĹ¶":117603,"åĨľä¸ļ大åѦ":117604,"èIJ½åı¶":117605,"æĢ»èĢĮè¨Ģ":117606,"æĢ»èĢĮè¨Ģä¹ĭ":117607,"æĿľåħ°":117608,"æĿľåħ°çī¹":117609,"éĻªä½ł":117610,"åħ¬æĬ¥":117611,"çķĻè¨ĢæĿ¿":117612,"éĺħåİĨ":117613,"ç«¶çĪŃ":117614,"ç»ĻåĪ«äºº":117615,"æĹ¥æĬ¥ç¤¾":117616,"åĿIJèIJ½":117617,"åĿIJèIJ½äºİ":117618,"éĩijåŃĹ":117619,"éĩijåŃĹå¡Ķ":117620,"åĽ¤":117621,"è¯Ŀåī§":117622,"æĮģç»Ńæİ¨è¿Ľ":117623,"æ¼ıæ°´":117624,"詳細":117625,"æĢĢæĬ±":117626,"åıĺå¹»":117627,"饥饿":117628,"éļIJ身":117629,"ä¸ªèµĽåŃ£":117630,"åĵ¡å·¥":117631,"æģ¢å¤įæŃ£å¸¸":117632,"äºĨ好å¤ļ":117633,"æĺŁå·´":117634,"æĺŁå·´åħĭ":117635,"åħīçݯ":117636,"å¸ħåĵ¥":117637,"çĻ½éĽª":117638,"ç¨įç¨į":117639,"计æıIJ":117640,"æĦĽæĥħ":117641,"éİĸ":117642,"ä¿¡éĺ³":117643,"è§Ģå¯Ł":117644,"å¦Ĥæŀľä½łæĥ³":117645,"缸æ¯Ķä¹ĭä¸ĭ":117646,"è§£å¼Ģ":117647,"æīĵåį°æľº":117648,"身躯":117649,"ç²¾ç¥ŀæĸĩæĺİ":117650,"èĤ¡æĮĩ":117651,"å¾®åĪĽ":117652,"红èĮ¶":117653,"èĩ´çĻĮ":117654,"æģ©æĸ½":117655,"èħ¿éĥ¨":117656,"大åŀĭå¤ļ人":117657,"å®īåĢį":117658,"è¾ħ导åijĺ":117659,"èĪªéģĵ":117660,"å¸ĥå°Ķ":117661,"åįĹå®ģå¸Ĥ":117662,"ä¸ĬçıŃæĹı":117663,"ä¾§ç»ĵæŀĦæĢ§":117664,"追éļı":117665,"å½ĵåľ°æĶ¿åºľ":117666,"èµ°åĩºæĿ¥":117667,"éĩijèŀįä¸ļ":117668,"ä¸Ľä¹¦":117669,"é¡¹çĽ®ç»ıçIJĨ":117670,"è¿ĩæĪ·":117671,"骨æŀ¶":117672,"è¡Ļ":117673,"ä»Ģ麽":117674,"èħĭ":117675,"è¦ģ害":117676,"åľ¨åºĬä¸Ĭ":117677,"代è¨Ģ人":117678,"並å°ĩ":117679,"åIJĦ个æĸ¹éĿ¢":117680,"è°´è´£":117681,"åħ±æĮ¯":117682,"åį³å°ĨåΰæĿ¥":117683,"èĤºçĻĮ":117684,"ä¾ĽéĶĢ":117685,"丼æŀĹ":117686,"èµĥ":117687,"åįģä½Ļå¹´":117688,"åĭĺæİ¢":117689,"飵åij³":117690,"èĭ¦ç¬ij":117691,"æľĢ大ç¨ĭ度":117692,"éĩįçĤ¹åħ³æ³¨":117693,"ä¹ĭ举":117694,"满æĢĢ":117695,"åıĹåΰ影åĵį":117696,"æĭĽæĬķæłĩ":117697,"è¡¥é½IJ":117698,"西红":117699,"è¥¿çº¢æŁ¿":117700,"鬧":117701,"è£ħåį¸":117702,"éĤ»éĩĮ":117703,"èĤĩäºĭ":117704,"æİĴæ¯Ĵ":117705,"åѤåĦ¿":117706,"鼶è·Ŀ离":117707,"å®ŀå¹²":117708,"çľĭæŁ¥çľĭ":117709,"æĶ¶è´¹ç«Ļ":117710,"ç»·":117711,"åħ¬çĽĬæĢ§":117712,"éĢĴç»Ļ":117713,"æĶ»æīĵ":117714,"æĺŁçº§éħĴåºĹ":117715,"æĺİåªļ":117716,"çį¨ç«ĭ":117717,"è¯Ŀè¯ŃæĿĥ":117718,"ä¸ĢæŃ¥ä¸ĢæŃ¥":117719,"书æ³ķå®¶":117720,"æľªç»ıæİĪæĿĥ":117721,"çŁ³èĨı":117722,"åĩŃä»Ģä¹Ī":117723,"çļĦæĹ¥":117724,"çļĦæĹ¥åŃIJéĩĮ":117725,"诱人":117726,"çϾåĪĨçϾ":117727,"èĪĪè¶£":117728,"å¼łåħĪçĶŁ":117729,"èĢģçĪ·åŃIJ":117730,"æ³¢çī¹":117731,"åŁºéĩij份é¢Ŀ":117732,"æ²Ļåıijä¸Ĭ":117733,"å¥ĭæĸĹ缮æłĩ":117734,"æ°¢èĥ½":117735,"æ²ĥå°ĶçİĽ":117736,"義åĭĻ":117737,"éŁ³ç®±":117738,"æ²ī浸":117739,"æ²īæµ¸åľ¨":117740,"èĭ±åľĭ":117741,"çģ¯çģ«":117742,"è¿Ľé¡¹":117743,"两端":117744,"ä¹Ķ丹":117745,"èĦ¸é¢Ĭ":117746,"åıijå±ķæ½ľåĬĽ":117747,"åĭķä½ľ":117748,"åĵĪä½Ľ":117749,"å®´ä¼ļ":117750,"æ§į":117751,"ç«ĭå¿Ĺ":117752,"ç¡ķ士åѦä½į":117753,"åĭĭ竳":117754,"è¿Ļåľºæ¯ĶèµĽ":117755,"æĮģå¹³":117756,"éķĢéĶĮ":117757,"èĭ±çī¹":117758,"èĭ±çī¹å°Ķ":117759,"æķĻèģĮå·¥":117760,"åĬŁåĬĽ":117761,"该æ¡Ī":117762,"ä¸Ģæ¢Ŀ":117763,"åĺīå¹´":117764,"åĺīå¹´åįİ":117765,"è¿«ä¸įåıĬ":117766,"è¿«ä¸įåıĬå¾ħ":117767,"è¿Ļ个æĹ¶ä»£":117768,"精彩æĴŃæĬ¥":117769,"人èĦ¸":117770,"人èĦ¸è¯ĨåĪ«":117771,"æ£Ģå¯Łå®ĺ":117772,"å°ıèħ¿":117773,"éĨĴ缮":117774,"åħļæĢ»":117775,"åħļæĢ»æĶ¯":117776,"æĪŁ":117777,"èĮ«çĦ¶":117778,"è±ĨæµĨ":117779,"主治":117780,"éĿĴæµ·çľģ":117781,"åĪijäºĭ责任":117782,"çł°":117783,"ä¹ĭæ¬ĬåĪ©":117784,"äºĶå®ĺ":117785,"è¿·æĥij":117786,"åħ¥åºĵ":117787,"家纺":117788,"弹簧":117789,"åįģäºĶæĿ¡":117790,"ç»Ļå®Ŀå®Ŀ":117791,"èĪªç©ºèĪªå¤©":117792,"å¾Ģå¤ĸ":117793,"å¼ķåĬĽ":117794,"çľ¼çļ®":117795,"æ¶īè¶³":117796,"æĿ¥å®¾":117797,"åľ¨çº¿è§Ĵèī²":117798,"çĥŃéĶĢ":117799,"æµģéĢĿ":117800,"泡泡":117801,"éĻįå¹ħ":117802,"è´ŁéĿ¢å½±åĵį":117803,"红楼":117804,"红楼梦":117805,"éļĶçĿĢ":117806,"侥幸":117807,"许ä¹ħ":117808,"åĴĮçĿ¦":117809,"èѽ":117810,"使ç͍èĢħæĪĸ":117811,"ä¹°åįķ":117812,"è¿´":117813,"é£İæīĩ":117814,"æķĻ師":117815,"æ¡ĮåŃIJä¸Ĭ":117816,"å¾Īæ¼Ĥ亮":117817,"åł±å°İ":117818,"第ä¸ĢåŃ£åº¦":117819,"ç©©å®ļ":117820,"æĤ²åĵĢ":117821,"çĿĢåĬĽæīĵéĢł":117822,"æĮŁ":117823,"路桥":117824,"åijIJ":117825,"åľ£è¯ŀèĬĤ":117826,"çļĩåŃIJ":117827,"ä»ĩæģ¨":117828,"éħĿéħ¿":117829,"ä¸įéĹ´":117830,"ä¸įéĹ´æĸŃ":117831,"æĮĩå°ĸ":117832,"ä¸ŃåĽ½ç½ij游":117833,"åŀ£":117834,"æĦıè§ģ建议":117835,"æ¯ħçĦ¶":117836,"亮度":117837,"èģĶè°Ĭ":117838,"å½ķåħ¥":117839,"åĦ²":117840,"å¨ĺå®¶":117841,"ç§ijå°Ķ":117842,"ä¹Łæ²¡ä»Ģä¹Ī":117843,"æł¹æį®ä¸įåIJĮ":117844,"åı¶ä¿®":117845,"å̼å®Ī":117846,"æľ«ç«¯":117847,"å΍":117848,"åĤµåĭĻ":117849,"èģ¯åIJĪ":117850,"å¥ĩå¹»":117851,"èĻļæŀĦ":117852,"é»Ħæĺı":117853,"å¹³åĿ¦":117854,"æµģæ°ĵ":117855,"æĸ°åŁºå»º":117856,"æĮ½æķij":117857,"åįİå°Ķ":117858,"åįİå°Ķè¡Ĺ":117859,"æľĢåıĹæ¬¢è¿İ":117860,"ç»Ń约":117861,"å¼Ĭ端":117862,"éŃĶæ³ķå¸Ī":117863,"éŃĶæ³ķå¸ĪåĴĮ":117864,"åħ·ä½ĵåĨħ容":117865,"çIJīçĴĥ":117866,"æī©å®¹":117867,"èĮ¶åĽŃ":117868,"主ä¹īèĢħ":117869,"ç«ĭéĿ¢":117870,"æİ¥åıĹéĩĩ访":117871,"åĩºåħ¥å¢ĥ":117872,"ç§ijåįı":117873,"éĴ³":117874,"çµIJæ§ĭ":117875,"ç»ĵæŀľæĺ¾ç¤º":117876,"åı°è´¦":117877,"å°±æĿ¥çľĭçľĭ":117878,"èĩªæķij":117879,"åıįæĩī":117880,"åİ»åĵªåĦ¿":117881,"è¿Ļé¦ĸ":117882,"è¿Ļé¦ĸæŃĮ":117883,"åIJ¬ä¼Ĺ":117884,"å¤ĸ壳":117885,"ä½ĵèĤ²é¦Ĩ":117886,"實æĸ½":117887,"èŀºä¸Ŀ":117888,"æĭīåįĩ":117889,"çĮĽåľ°":117890,"åħ¨åĽ½äººæ°ij":117891,"æĤīå°¼":117892,"æĹı群":117893,"åĽ¢åijĺ":117894,"两个å°ıæĹ¶":117895,"åľ¨çݩ家":117896,"åľ¨çݩ家ä¸Ń":117897,"çĶľçĶľ":117898,"æĬķè¡Į":117899,"åįĶæľĥ":117900,"éĻ¡":117901,"åĬłå·¥åİĤ":117902,"æ¦ĨæŀĹ":117903,"æŃ»è§Ĵ":117904,"åĨħå¹ķ":117905,"æīĢæľīæĥħèĬĤ":117906,"åĪ·åį¡":117907,"æ°´èĤ¿":117908,"èĥĥåı£":117909,"å«Įå¼ĥ":117910,"沮丧":117911,"ä¸ī年级":117912,"æ¶Ĥå±Ĥ":117913,"å¿ĥ仪":117914,"å¿ĥ仪çļĦ":117915,"å¤Ń":117916,"é¦ĸè½®":117917,"æĹłè®ºæĺ¯åħ¶":117918,"éĢıæ°Ķ":117919,"äºĮåįģäºĶ":117920,"箫":117921,"åĬŁåĬ³":117922,"çѾä¸ĭ":117923,"æ²īè¿·":117924,"æķijåij½":117925,"éĹªéĹª":117926,"åIJĥäºı":117927,"å±ķåĵģ":117928,"åį³æĹ¶åıijçĶŁ":117929,"ç¶ľ":117930,"ç¶ľåIJĪ":117931,"æłĩæĺİ":117932,"çľĭç͵影":117933,"åħ¬ç«ł":117934,"éĺ¿æ£®":117935,"éĺ¿æ£®çº³":117936,"身åĪĽéĢł":117937,"身åĪĽéĢłçļĦ":117938,"æ¸Ľå°ij":117939,"å̼å¾Ĺåħ³æ³¨":117940,"鼶åĶ®åķĨ":117941,"æįĨç»ij":117942,"è¸ıåħ¥":117943,"èĽŁ":117944,"æŁ´çº³":117945,"èĢģåħµ":117946,"绿èī²çݯä¿Ŀ":117947,"é¹Ń":117948,"éº»æľ¨":117949,"æıŃçīĮ":117950,"è¿Ļ款车":117951,"ç¾İå¾·":117952,"ç¾İå¾·åħ¬åı¸":117953,"æ¶§":117954,"è°ģçŁ¥":117955,"æ´ĭèij±":117956,"æ¯įæł¡":117957,"ä¸ĢéĹª":117958,"çͷ䏻è§Ĵ":117959,"æĹłçº¿ç͵":117960,"å±łå®°":117961,"æĺ¯éŁ©åĽ½":117962,"æĺ¯éŁ©åĽ½å¨±":117963,"容è²Į":117964,"åĿĩ使åħ¶":117965,"太快":117966,"å¹´çͱ":117967,"å¹´çĶ±çĽĽ":117968,"èĭ¦èĭ¦":117969,"åĬĽè¿ĺæĺ¯":117970,"åĬĽè¿ĺæĺ¯èĩª":117971,"æĨ©":117972,"èģ¯çµ¡":117973,"å;":117974,"åħ·æľīæĪĺ士":117975,"追éĹ®":117976,"åłĨæĶ¾":117977,"åıį驳":117978,"å®ŀäºĭæ±Ĥ":117979,"å®ŀäºĭæ±Ĥæĺ¯":117980,"åѸéĻ¢":117981,"åįģåĩłä¸ª":117982,"æķijæĬ¤":117983,"æķijæĬ¤è½¦":117984,"ç½ijç»ľä¼łæĴŃ":117985,"åįģåħ«å±Ĭ":117986,"éĥ¨åī¯":117987,"éĥ¨åī¯éĥ¨éķ¿":117988,"çĹ´è¿·":117989,"管çIJĨæĿ¡ä¾ĭ":117990,"èŀį为ä¸Ģä½ĵ":117991,"æĢ»äº§å̼":117992,"è³ĵ":117993,"ä¸ĥæĺŁ":117994,"çıŃç»Ħ":117995,"绣é¢Ĩ":117996,"请大家":117997,"éĩijéϵ":117998,"èĪħèĪħ":117999,"æµ·æ¹¾":118000,"æĸ½çŃĸ":118001,"享èªī":118002,"麥":118003,"端åįĪ":118004,"绿åŁİ":118005,"確ä¿Ŀ":118006,"å·´æĭī":118007,"åĨĴçĿĢ":118008,"æħ·æħ¨":118009,"个人è§ĤçĤ¹":118010,"ä¹Ļçĥ¯":118011,"ç¡ħè°·":118012,"éĸĭå±ķ":118013,"å°ļ书":118014,"åĿļ飧":118015,"庵":118016,"èĢģé¾Ħ":118017,"èĢģé¾ĦåĮĸ":118018,"çľ¨çľ¼":118019,"绿水":118020,"绿水éĿĴå±±":118021,"书é¦Ļ":118022,"主åĬĽåĨĽ":118023,"æīįæĺ¯çľŁæŃ£":118024,"æĬ¢åħĪ":118025,"æĪIJå°±æĦŁ":118026,"éĩįæŀĦ":118027,"éĴ¢åİĤ":118028,"æĪIJ份":118029,"èĬ±çº¹":118030,"ä¹ĭäºī":118031,"å¹²ç»Ĩèĥŀ":118032,"æĹ¢åı¯ä»¥":118033,"ç¹ģçIJIJ":118034,"æĦļèł¢":118035,"éĿŀ常æĺİæĺ¾":118036,"ä½ĵ彩":118037,"æĬĢæ³ķ":118038,"æĿĨèıĮ":118039,"å¹¿æ³Ľåħ³æ³¨":118040,"åĮĹå®ĭ":118041,"å§Ĭ妹":118042,"åįıåĬŀ":118043,"æ·®åįĹ":118044,"çĥı":118045,"æ´ĹèĦ¸":118046,"åıĹ访":118047,"åıĹ访èĢħ":118048,"éĩįè¦ģåĽłç´ł":118049,"å½±è§Ĩåī§":118050,"综èīºèĬĤ缮":118051,"èľķåıĺ":118052,"äºĮ线":118053,"äºĮ线åŁİå¸Ĥ":118054,"ä¼Ĭå§ĭ":118055,"çıĬçijļ":118056,"èĩªæŁ¥":118057,"åħ¥åĽŃ":118058,"åĩ¶æīĭ":118059,"åħ¬è¯ī":118060,"éģĩéļ¾":118061,"éĩĩçŁ¿çŃī":118062,"èĩªçIJĨ":118063,"åĸ·æ¶Ĥ":118064,"æī©åħħ":118065,"éĢıè§Ĩ":118066,"é«ĺéĢŁå¢ŀéķ¿":118067,"åĽ¾çĶ»":118068,"ç¾¹":118069,"èĤĩåºĨ":118070,"è¾ľè´Ł":118071,"èµĶä»ĺ":118072,"è·¡":118073,"åģ¥åº·æĪIJéķ¿":118074,"以ä¸ĬåѦåİĨ":118075,"åıĸå¾Ĺ以åıĬ":118076,"æ²ī积":118077,"åįģä¹Ŀå±Ĭ":118078,"缸éĹľæľįåĭĻ":118079,"æī§åĭ¤":118080,"åī¯åİ¿éķ¿":118081,"寰":118082,"åģľæ»ŀ":118083,"淹没":118084,"çŁ³çģ°":118085,"çį¸":118086,"å̦":118087,"ç¾İåªĴ":118088,"æķĻæ¡Ī":118089,"åĬłçĽĸ":118090,"åħ¬å¼ĢèµĽ":118091,"å¥łåŁº":118092,"æĺĨèĻ«":118093,"çŀħ":118094,"磷éħ¸":118095,"äºīåĪĽ":118096,"çİĭæĻĵ":118097,"ç¼ĵåĨ²":118098,"åİļåİļ":118099,"åİļåİļçļĦ":118100,"æŀ£åºĦ":118101,"ç²¾çĽĬ":118102,"ç²¾çĽĬæ±Ĥ":118103,"ç²¾çĽĬæ±Ĥç²¾":118104,"åĪĨæĶ¯æľºæŀĦ":118105,"å®ŀæĸ½ç»ĨåĪĻ":118106,"æĸ°èµĽåŃ£":118107,"總統":118108,"éĢłè¡Ģ":118109,"é¢ĩåħ·":118110,"é»ĦåŁĶ":118111,"è¡ĢèĦĤ":118112,"交éĢļå·¥åħ·":118113,"å³¥":118114,"æĹıèĩªæ²»å·ŀ":118115,"寺éĻ¢":118116,"確å®ļ":118117,"æ¦Ĥ念èĤ¡":118118,"æĦŁå®ĺ":118119,"æŁľåı°":118120,"åĶĶ":118121,"çŀŃ解並":118122,"æĢ»ä»·":118123,"åIJ¸åħ¥":118124,"æĢ¼":118125,"æĻļéĹ´":118126,"å±Ĭæ¯ķä¸ļçĶŁ":118127,"çĶŁå§ľ":118128,"éĺħ读åħ¨æĸĩ":118129,"å¾ĹåΰæľīæķĪ":118130,"æIJľæķij":118131,"åİĨæĿ¥":118132,"èŃīæĺİ":118133,"åĥ»":118134,"èĨ³é£Ł":118135,"åĦĦåħĥ":118136,"æīĵåİĭ":118137,"宾客":118138,"åķ¼":118139,"ä¸ĢçϾå¤ļ":118140,"æ·±åħ¥äººå¿ĥ":118141,"æ¢ħå·ŀ":118142,"çłĶåѦ":118143,"åħ³ä¹İ":118144,"è¼Ľ":118145,"亲åıĭ":118146,"éħįæĸĻ":118147,"æĪijçĪ±ä½ł":118148,"è´¸æĺĵæĪĺ":118149,"æľīèī²":118150,"æľīèī²éĩijå±ŀ":118151,"æįIJåĬ©":118152,"为é¦ĸ":118153,"为é¦ĸçļĦ":118154,"å¯ĮåĬĽ":118155,"çĶ·ç¥ŀ":118156,"é³³":118157,"æµĩæ°´":118158,"åIJ±":118159,"æĺİç¡®æıIJåĩº":118160,"åı¹äºĨ":118161,"åı¹äºĨåı£æ°Ķ":118162,"礼æĭľ":118163,"è¿Ļ个åIJįåŃĹ":118164,"ä¿¡å¾Ĵ":118165,"å¿Ĺ强":118166,"éĻIJæĹ¶":118167,"æĶ¶è²»":118168,"åĨľå®¶ä¹IJ":118169,"å°ıé¾ĻèϾ":118170,"èIJ½å¹ķ":118171,"æ§Ł":118172,"åѦ龸":118173,"æĪĸå¤ļ":118174,"æĪĸå¤ļæĪĸ":118175,"æĪĸå¤ļæĪĸå°ij":118176,"座è°Īä¼ļä¸Ĭ":118177,"æ¶¼":118178,"éŃĶçİĭ":118179,"å²±":118180,"é¡¶å±Ĥ":118181,"é¡¶å±Ĥ设计":118182,"èĦijåŃIJéĩĮ":118183,"éĻ¢åŃIJéĩĮ":118184,"轩è¾ķ":118185,"身å¿ĥåģ¥åº·":118186,"èħij":118187,"éĹľæ³¨":118188,"åıĤåĬłä¼ļè®®":118189,"ä¸ŃåįİæĸĩåĮĸ":118190,"追寻":118191,"å®īçĦ¶":118192,"é£Ļåįĩ":118193,"éŁŃèıľ":118194,"鸦":118195,"åĤ¨éĩı":118196,"çĶ·æĸ¹":118197,"å¤ĩ份":118198,"æijĶåĢĴ":118199,"润æ»ijæ²¹":118200,"é̼è¿ij":118201,"çͳè¯ī":118202,"鸣类":118203,"çŁ³æ²¹åĮĸå·¥":118204,"åĿļæŀľ":118205,"è¿Ļå®¶ä¼Ļ":118206,"æĭĴä¸į":118207,"羣çļ®":118208,"è·ĿéĽ¢":118209,"è¿ĺæĮº":118210,"éĽķåĥı":118211,"åĪĿæģĭ":118212,"æıIJä¾ĽæĽ´å¤ļ":118213,"æŁ¥çľĭåħ¨æĸĩ":118214,"æķ°åŃĹè´§å¸ģ":118215,"åĸīåĴĻ":118216,"åı¦ä¸Ģä½į":118217,"åĤ¬åĮĸ":118218,"åĤ¬åĮĸåīĤ":118219,"ä»İæĿ¥æ²¡":118220,"å¯ĨåĪĩ缸åħ³":118221,"éĥ¨ä¸»ä»»":118222,"产åĵģç»ıçIJĨ":118223,"並åIJĮæĦı":118224,"èIJ½åħ¥":118225,"å±ıå¹ķä¸Ĭ":118226,"åħ¬åı¸ç«łç¨ĭ":118227,"æį¢åı¥è¯Ŀ":118228,"æį¢åı¥è¯Ŀ说":118229,"ä½įæĸ¼":118230,"ä½Ķ":118231,"åĩ»æĿĢ":118232,"缸è¾ĥ":118233,"缸è¾ĥäºİ":118234,"ç²½åŃIJ":118235,"åįĹæŀģ":118236,"宫é¢Ī":118237,"è£ģåijĺ":118238,"æĺİç»Ĩ":118239,"ä»·å̼éĵ¾":118240,"åĽĽä¸ªæĸ¹éĿ¢":118241,"æĥħåĨµæĿ¥çľĭ":118242,"æĮijåīĶ":118243,"æ®ĺ":118244,"æŀģåĬĽ":118245,"çĸijéļ¾":118246,"æĬµæĬĹåĬĽ":118247,"æĢ¥éĢŁ":118248,"æĪĮ":118249,"ä½İä¼°":118250,"éĹªè¿ĩ":118251,"æģ¬":118252,"èµŀæī¬":118253,"ä»ĸå¦Ī":118254,"æĪIJ为ä¸ĢåIJį":118255,"æ´Ĺ礼":118256,"é¢Ħ计å°Ĩ":118257,"åħĪè¿Ľåįķä½į":118258,"è¼Ķ":118259,"éĢĥèĦ±":118260,"çݰåŃĺ":118261,"èĢģèĻİæľº":118262,"åįģä¸ĥæĿ¡":118263,"åı¦ä¸ĢåįĬ":118264,"温æĥħ":118265,"åī¥ç¦»":118266,"ä¸ĸè´¸":118267,"å®ĺåı¸":118268,"å¾Īå·®":118269,"éĹ´è·Ŀ":118270,"请注æĦı":118271,"åı²è¯Ĺ":118272,"åĪ©åύ":118273,"è¿IJç®Ĺ":118274,"沦为":118275,"該使ç͍èĢħ":118276,"èĮ¬":118277,"éĶ¦ç»£":118278,"åı²æĸĻ":118279,"ç쵿´»æĢ§":118280,"èģĶ社":118281,"æĹłåĬ©":118282,"æĬĹæ°§åĮĸ":118283,"èıľèĤ´":118284,"éĢłèι":118285,"æİīèIJ½":118286,"å¤įæŁ¥":118287,"åĭĥåĭĥ":118288,"åij¼å£°":118289,"給äºĪ":118290,"åIJĮäºĭ们":118291,"ç½°":118292,"è¯ķæİ¢":118293,"åħ³éĶ®åŃĹ":118294,"æįIJçĮ®":118295,"ç»Łè®¡æķ°æį®":118296,"åĪĽä½ľèĢħ":118297,"ä¸ĭåįĬ":118298,"ä¸ĭåįĬåľº":118299,"æī¿æĭħ责任":118300,"端æŃ£":118301,"ç©¿è¡£":118302,"ä¼łçIJĥ":118303,"åĬ©éķ¿":118304,"åĩ±":118305,"éķ¶åµĮ":118306,"é£ŀç¿Ķ":118307,"è¾ĵåįµ":118308,"è¾ĵåįµç®¡":118309,"ä¸ĩåħ¬éĩĮ":118310,"æİ¨å¹¿åºĶç͍":118311,"å¿«æ¨Ĥ":118312,"ç§½":118313,"èī°å·¨":118314,"åIJ¬å®Į":118315,"åĿļ硬":118316,"å¥¥åľ°":118317,"å¥¥åľ°åĪ©":118318,"é¢ĵ":118319,"èĻIJå¾ħ":118320,"ä¾Ľæ±Ĥ":118321,"éľīç´ł":118322,"伪è£ħ":118323,"ä¹¡åľŁ":118324,"åĩ¡æľ¬ç½ij":118325,"åĩ¡æľ¬ç½ij注":118326,"ä¼ĬåĪ©":118327,"è¡¡æ°´":118328,"æĽ´åĥıæĺ¯":118329,"åĪĨéĴŁå·¦åı³":118330,"è¦ı模":118331,"äºĶåĪĨéĴŁ":118332,"åºĹåĬłçĽŁ":118333,"åĽ°éĽ£":118334,"åħ³åģľ":118335,"æĢĿ绪":118336,"åĴ½åĸī":118337,"缸符":118338,"çĥ¦èºģ":118339,"æĻĤæľŁ":118340,"åijĪçı¾":118341,"è§£æķ£":118342,"诱导":118343,"éļĶçĥŃ":118344,"çĮ¶":118345,"åįĹå®ĭ":118346,"æ·±åħ¥äºĨè§£":118347,"çŃĶçĸij":118348,"æĺ¼å¤ľ":118349,"åįĥä¼ı":118350,"åĬ³åĬ¡æ´¾éģ£":118351,"红è±Ĩ":118352,"åĿıäºĭ":118353,"çĤ¹æ»´":118354,"å°±ä¸ļå²Ĺä½į":118355,"约åIJĪ":118356,"åħįéϤ":118357,"éĢĨåĬ¿":118358,"éĩįéĩijå±ŀ":118359,"å®ĺ宣":118360,"ä½İå»ī":118361,"æģ¨ä¸įå¾Ĺ":118362,"å¾Ĺ天":118363,"å¾Ĺ天çĭ¬":118364,"å¾Ĺ天çĭ¬åİļ":118365,"ä¸Ģå°ģä¿¡":118366,"æĬ½å¥ĸ":118367,"è¾Ĺ转":118368,"çķĻå®Ī":118369,"çķĻå®ĪåĦ¿ç«¥":118370,"çŃĶåį·":118371,"å·¨åŀĭ":118372,"æľĢ好ä¸įè¦ģ":118373,"æµĻæ±Łå¤§åѦ":118374,"æĨ¨":118375,"æı¡æīĭ":118376,"éĴĪç»ĩ":118377,"æİĴ骨":118378,"çĤ½":118379,"å°ģè£ħ":118380,"åįĢåŁŁ":118381,"空æ°ĶåĩĢåĮĸ":118382,"åħīå½±":118383,"åĢĴå¡Į":118384,"å§ļæĺİ":118385,"æ¤į被":118386,"åѦåīį":118387,"åѦåīįæķĻèĤ²":118388,"èĬĿåĬł":118389,"èĬĿåĬłåĵ¥":118390,"缩水":118391,"ä½Ł":118392,"åľ¨çº¿åĴ¨è¯¢":118393,"èµıæŀIJ":118394,"éĿĴèĽĻ":118395,"æĬ±ä½ı":118396,"èĮĤåIJį":118397,"åħ¨åĬĽæīĵéĢł":118398,"åįļ士åѦä½į":118399,"æ²§å·ŀ":118400,"åĻ¢":118401,"æĿĤçī©":118402,"åĪ»çĶ»":118403,"æįħ":118404,"å¾®éĩı":118405,"å¾®éĩıåħĥç´ł":118406,"ä¸ĢåĽŀäºĭ":118407,"鸡èĤī":118408,"åĪ©æ¶¦çİĩ":118409,"æīįç®Ĺ":118410,"å¾®å¦Ļ":118411,"棵æłij":118412,"贪婪":118413,"åĩıå̼":118414,"梦å¢ĥ":118415,"åı¯è§Ĩ":118416,"åı¯è§ĨåĮĸ":118417,"广大å¸Ĥæ°ij":118418,"ä¸ĵä¸ļä»İäºĭ":118419,"ç»ı纬":118420,"ç´§çĽ¯":118421,"çŁ¥å·±":118422,"è¤ļ":118423,"æĸĩåĮĸåºķèķ´":118424,"åݦéŨå¸Ĥ":118425,"临港":118426,"对åħ¶çľŁå®ŀ":118427,"岸边":118428,"è¦ĸçĤº":118429,"æĬĹçĻĮ":118430,"åĶIJå®ĩ":118431,"ä¸įå¾Ĺè¶ħè¿ĩ":118432,"å¨ģæħij":118433,"æ¡Ĩæŀ¶åįıè®®":118434,"èµ°ç§ģ":118435,"åĽ¢å§Ķ":118436,"夸大":118437,"æ¬Ħ":118438,"ç¥ŀç»ıç³»ç»Ł":118439,"æijĦå½±ä½ľåĵģ":118440,"èĬ¥":118441,"å®īåºĨ":118442,"海滨":118443,"æŀĦæĢĿ":118444,"çĮĤ":118445,"åı©":118446,"éĺIJæĺİ":118447,"éģģ":118448,"精油":118449,"ç©´ä½į":118450,"æĬ¤èº«":118451,"æĬ¤èº«ç¬¦":118452,"æĮĩå°İ":118453,"åŃĺåľ¨ä¸Ģå®ļ":118454,"å¯ĤéĿĻ":118455,"æµ·å¤ĸå¸Ĥåľº":118456,"éĿ¡":118457,"综åIJĪå¾ģ":118458,"ä¿IJ":118459,"è¨Īç®Ĺ":118460,"æĺİæľĹ":118461,"äºļè¿IJ":118462,"äºļè¿IJä¼ļ":118463,"åīįçŀ»æĢ§":118464,"åĮ®ä¹ı":118465,"产ä¸ļæī¶è´«":118466,"èĦijæµ·":118467,"èĦijæµ·ä¸Ń":118468,"åħļçļĦé¢Ĩ导":118469,"åĪĺéĤ¦":118470,"æµģæĺŁ":118471,"æĵĤ":118472,"æĶĢçĻ»":118473,"åĴĶ":118474,"ä¸Ģä¸ĭåŃIJå°±":118475,"è¯Ĭæ²»":118476,"使åĬ²":118477,"åīµä½ľ":118478,"éĵŃè®°":118479,"éĴ±è´¢":118480,"æĹ¥æĬ¥è®°èĢħ":118481,"çĥŁçģ«":118482,"èĥľè´Ł":118483,"åįļ主":118484,"ä¸ŃåĽ½èģĶéĢļ":118485,"ç½ijç«Ļé¦ĸ页":118486,"å°±å¤Ł":118487,"å°±å¤ŁäºĨ":118488,"æīijåħĭ":118489,"å±ħå§Ķä¼ļ":118490,"è°¬":118491,"å®īåħ¨äºĭæķħ":118492,"åķĨçĶ¨è½¦":118493,"循çݯç»ıæµİ":118494,"æ·¤":118495,"èĢĥè¯ģ":118496,"å®ĿèĹı":118497,"å®Įç»ĵ":118498,"çłĶåıijæĬķåħ¥":118499,"å²ij":118500,"æģŃæķ¬":118501,"离éĢĢä¼ij":118502,"水墨":118503,"å©¶":118504,"è¯Ĺåı¥":118505,"å®ģæ³¢å¸Ĥ":118506,"å¼±çĤ¹":118507,"åģľçīĮ":118508,"奶油":118509,"å¥ĩ纳河":118510,"æĨĤ":118511,"社ä¼ļå®ŀè·µ":118512,"è´Ŀ壳":118513,"çłĤæµĨ":118514,"èιåıª":118515,"宣æī¬":118516,"综åIJĪæķ´æ²»":118517,"åĤij":118518,"æ°ijæĹıæĸĩåĮĸ":118519,"éĩįçݰ":118520,"积æ·Ģ":118521,"åħ¬çĦ¶":118522,"çħī":118523,"缸èģļ":118524,"æ±¾":118525,"纹çIJĨ":118526,"çĩĥçħ¤":118527,"æŃ¤ç§į":118528,"ç¾İå¦Ĩ":118529,"åįĥçĵ¦":118530,"çIJĽ":118531,"驾驶è¯ģ":118532,"éĺ¶æ¢¯":118533,"ä¸Ŀä¸Ŀ":118534,"å¾Īå¤ļäºĭæĥħ":118535,"åħīéĺ´":118536,"èijĹä½ľæ¬Ĭ":118537,"åħ§éĥ¨":118538,"çĽ¸å¯¹æĿ¥è¯´":118539,"éĸĴ":118540,"éľĩæħij":118541,"說話":118542,"æĨij":118543,"ç«¥è£ħ":118544,"ä½ıæĪ¿åĴĮ":118545,"ä½ıæĪ¿åĴĮåŁİ":118546,"å·²ç»ıè¶ħè¿ĩ":118547,"ä¾¦å¯Ł":118548,"çŁ¿çī©":118549,"ä¾Ľå¤§å®¶":118550,"çī¹éĤĢ":118551,"ç¨ĭåºıåijĺ":118552,"çķľçī§ä¸ļ":118553,"æ°ª":118554,"çijª":118555,"åĢĴåľ¨":118556,"åĢĴåľ¨åľ°":118557,"æ¯Ģ":118558,"梯éĺŁ":118559,"æİ¥èijĹ":118560,"æĬĹèıĮ":118561,"è¤ĩ":118562,"ç¬Ļ":118563,"æ¯Ķä¸Ĭå¹´":118564,"鸡汤":118565,"åŃ¦ä¹łæĪIJ绩":118566,"æĸijæĸĵ":118567,"åħĪ导":118568,"åĪĹ举":118569,"è°ĥæŁ¥æĺ¾ç¤º":118570,"æ©«":118571,"ä¹Ŀåįģ":118572,"è°¢éŁµ":118573,"è·¨è¶Ĭå¼ı":118574,"女æĢ§æľĭåıĭ":118575,"èIJ¥åħ»ä»·å̼":118576,"å®ŀè·µç»ıéªĮ":118577,"èĭıå·ŀå¸Ĥ":118578,"çĵ¶åŃIJ":118579,"æĸ°çļĦä¸Ģ":118580,"æĸ°çļĦä¸Ģå¹´":118581,"æĺİæĻ°":118582,"å®łçα":118583,"åŃĹ第":118584,"æľĹ诵":118585,"纳æĸ¯":118586,"éĢĨè¡Į":118587,"è«ĭæĤ¨":118588,"è«ĭæĤ¨æıIJä¾Ľ":118589,"èĥ¸æĢĢ":118590,"第ä¸ĥå±Ĭ":118591,"强壮":118592,"代åŃķ":118593,"æ±¶å·Ŀ":118594,"å®¶åĸ»":118595,"å®¶åĸ»æĪ·":118596,"å®¶åĸ»æĪ·æĻĵ":118597,"èħ®":118598,"åIJ¯è¿ª":118599,"æĹłéļľç¢į":118600,"èĻķçIJĨåıĬ":118601,"æĿ¥åİĨ":118602,"å®ŀåĬ¡":118603,"ä¹Łéļıä¹ĭ":118604,"æĬĢèĥ½åٹè®Ń":118605,"åѤç«ĭ":118606,"åīģ":118607,"éĥ´å·ŀ":118608,"æĶ¶æķĽ":118609,"éł»éģĵ":118610,"èį£å¹¸":118611,"èİ«è¿ĩäºİ":118612,"æŃ¤æĻĤ":118613,"纪å§ĶçĽij":118614,"纪å§ĶçĽijå§Ķ":118615,"缸éĤ»":118616,"åı¦ä¸Ģè¾¹":118617,"çªĴæģ¯":118618,"æľīå¾Īå¤ļç§į":118619,"æ¯ıéĢ¢":118620,"éĹ®ä¸ĸ":118621,"累累":118622,"éĿĴæĺ¥æľŁ":118623,"è·¯åĨµ":118624,"åħĭèݱ":118625,"è¿Ħä»Ĭ为æŃ¢":118626,"æĥĬå¥ĩ":118627,"跨度":118628,"éħ¿éĢł":118629,"åĩĭ":118630,"è¿ijä¸īå¹´":118631,"åĨħ马":118632,"åĨħ马å°Ķ":118633,"æıį":118634,"è¿Ľå±ķæĥħåĨµ":118635,"èĮ§":118636,"æľīåºıæİ¨è¿Ľ":118637,"æĢ»åĨłåĨĽ":118638,"æĪIJ绩åįķ":118639,"éĽ»è©±åıĬ":118640,"ç´§å¯Ĩç»ĵåIJĪ":118641,"åºĬä½į":118642,"é¹Ĭ":118643,"æķ£åıijçĿĢ":118644,"åĭŁèµĦ":118645,"æ°¨éħ¸":118646,"彩ç¥ŀ":118647,"è®Ģåıĸ":118648,"éĩ῏©":118649,"ä¸ŃåŃĺåľ¨çļĦ":118650,"ç¾İéºĹ":118651,"ä¸įæĸŃå¢ŀåĬł":118652,"è½®æµģ":118653,"æİ¥åIJ¬":118654,"年产å̼":118655,"åįĥåħĭ":118656,"æĪĺåľºä¸Ĭ":118657,"çħ§é¡§":118658,"å¹²éĥ¨éĺŁä¼į":118659,"åį°ç«ł":118660,"ä¸Ģèĩ´æĢ§":118661,"è¿ŀå¤ľ":118662,"åħħè£ķ":118663,"é»ijåIJįåįķ":118664,"åĩĢæ°´":118665,"ä¸Ģ大æĹ©":118666,"åĮħ袱":118667,"çĬ¯è§Ħ":118668,"çIJĨè«ĸ":118669,"æŀģæĺĵ":118670,"骸":118671,"å¨ĺå¨ĺ":118672,"åĽ¢åľĨ":118673,"亿åħĥ以ä¸Ĭ":118674,"åĪ©ç͍æĤ¨çļĦ":118675,"带æĿ¥æĽ´å¤ļ":118676,"ä¸Ń央空è°ĥ":118677,"æľĪèĸª":118678,"çĮľæĥ³":118679,"åĪºå®¢":118680,"ä½ľæģ¯":118681,"åįķè°ĥ":118682,"äºĴåĪ©":118683,"å¦Ĥæľīä¾µæĿĥ":118684,"å°ıå·§":118685,"åįģåł°":118686,"åĵĪåĵĪåĵĪåĵĪ":118687,"è¾¹éĻħ":118688,"æłĩè¯Ń":118689,"åĪĩåħ¥çĤ¹":118690,"éĢĨè¢Ń":118691,"è¯ķåīĤ":118692,"绿è±Ĩ":118693,"è®ļ":118694,"åŁºçĿ£å¾Ĵ":118695,"壬":118696,"åħ¨æĺİæĺŁ":118697,"éĢīç§Ģ":118698,"èĪĮå°ĸ":118699,"ä¸įåIJĮç±»åŀĭ":118700,"çĥŁåĽ±":118701,"ç쵿°Ķ":118702,"åĮºç®¡å§Ķä¼ļ":118703,"åĨľåī¯":118704,"åĨľåī¯äº§åĵģ":118705,"èĶļæĿ¥":118706,"沪æĮĩ":118707,"åħ»æ®ĸæĪ·":118708,"æĸĹå¿Ĺ":118709,"é¦ĸé¢Ĩ":118710,"è¡Ģèħ¥":118711,"åĬłç´§":118712,"ä¸Ģèĩ´å¥½è¯Ħ":118713,"第ä¸īèĬĤ":118714,"æī¬å°ĺ":118715,"交éĢļæŀ¢çº½":118716,"鼶ç¢İ":118717,"é»ijæ´ŀ":118718,"çľĭä¸įæĩĤ":118719,"å±ŀå®ŀ":118720,"主åŁİåĮº":118721,"å¨Ľ":118722,"å¨Ľæ¨Ĥ":118723,"ç¬ijæĦı":118724,"èĻ¹æ¡¥":118725,"åIJĦ个çݯèĬĤ":118726,"çķ¥å¾®":118727,"èĢķèĢĺ":118728,"æľ¬åľºæ¯ĶèµĽ":118729,"æĪIJè´¥":118730,"éĢīèĤ¡":118731,"èªŀè¨Ģ":118732,"çŃĶ辩":118733,"èĩªä¹ł":118734,"棺":118735,"ä¸ĩ欧åħĥ":118736,"åģľå·¥":118737,"对åħ¶è¿Ľè¡Į":118738,"积æŀģéħįåIJĪ":118739,"ä¹¾åĿ¤":118740,"å¦ĸæĢª":118741,"èļĮåŁł":118742,"èµĦ产è¯Ħä¼°":118743,"è°ĥçļ®":118744,"éϤå¤ķ":118745,"åĽ´å¢Ļ":118746,"æľįå½¹":118747,"æ·±æ¸Ĭ":118748,"é¢Ħåζ":118749,"çĥ½":118750,"å®ī稳":118751,"建æŀĦ":118752,"çĭĻåĩ»":118753,"主åĭķ註åĨĬ":118754,"éĥ½æľīèĩªå·±":118755,"æİĴåIJį第ä¸Ģ":118756,"麻辣":118757,"çĢļ":118758,"çĥŁèĬ±çĪĨ":118759,"çĥŁèĬ±çĪĨ竹":118760,"èĩªçĦ¶ä¿ĿæĬ¤":118761,"ä»Ļå¢ĥ":118762,"为äºĨéģ¿åħį":118763,"åĨ·åºĵ":118764,"è§£æĶ¾æĢĿæĥ³":118765,"åĪĿäºĮ":118766,"ä½ĵè´´":118767,"é¦ĸå¯Į":118768,"迪æĭľ":118769,"æļĤç¼ĵ":118770,"æĶ¯æĮģåĬĽåº¦":118771,"侦æİ¢":118772,"马åĪº":118773,"åĮĹæ±½":118774,"ç¹ŀ":118775,"è°İè¨Ģ":118776,"éĢ£çºĮ":118777,"å·³":118778,"ä»»ä½ķæĹ¶åĢĻ":118779,"车èģĶç½ij":118780,"åįķ项":118781,"å¸Ńåį·":118782,"建çŃijæĿIJæĸĻ":118783,"ä¸Ńç§ĭèĬĤ":118784,"ç¡ķ士çłĶç©¶":118785,"ç§ģç«ĭ":118786,"åħļåĴĮæĶ¿åºľ":118787,"æľ¬æ¬¡äº¤æĺĵ":118788,"èººåľ¨åºĬä¸Ĭ":118789,"ç½ijåıĭè¯Ħ论":118790,"å¦Ŀ":118791,"害ç¾ŀ":118792,"åħ¬ç«ĭåĮ»éĻ¢":118793,"ä¸ŀ":118794,"çĶŁçī©è´¨":118795,"åºĶéĤĢ":118796,"æĬ½åıĸ":118797,"åĩłå¼ł":118798,"æijĺç¼ĸ":118799,"ç»ĺæľ¬":118800,"详解":118801,"强硬":118802,"æľĢåħĪè¿ĽçļĦ":118803,"æĭĽèĤ¡":118804,"æĭĽèĤ¡ä¹¦":118805,"åįĥæĸ¹":118806,"åįĥæĸ¹çϾ":118807,"åįĥæĸ¹çĻ¾è®¡":118808,"éħįéŁ³":118809,"驾çħ§":118810,"å¾ģæĪĺ":118811,"èªĵè¨Ģ":118812,"æĭľå¸Ī":118813,"æĭľå¸ĪåѦ":118814,"æĭľå¸ĪåѦèīº":118815,"æĬ±åĽ¢":118816,"ç±³ç²ī":118817,"éĿŀ常éĢĤåIJĪ":118818,"èĪªæµ·":118819,"履约":118820,"åįģåħ«æĿ¡":118821,"éĶ»éĢł":118822,"éĩįè¦ģ举æİª":118823,"åıijæĮ¥ä½ľç͍":118824,"æ·ļ":118825,"人社":118826,"人社å±Ģ":118827,"è¯ķçĤ¹å·¥ä½ľ":118828,"éĺľéĺ³":118829,"æ¡ĥåľĴ":118830,"æ°ijä¼ģ":118831,"æ´ģçϽ":118832,"贵宾":118833,"åħ¬ç¤¾":118834,"è§īæĤŁ":118835,"è®°å¿ĨåĬĽ":118836,"æľĥåĵ¡è¨»åĨĬ":118837,"æŃ¤æ¡Ī":118838,"麻çĹ¹":118839,"çıĢ":118840,"æĸ©èİ·":118841,"çĶ·åŃ©åŃIJ":118842,"å±ĢéĻIJäºİ":118843,"åĭĺæŁ¥":118844,"åIJĥ饱":118845,"èĬ¬åħ°":118846,"æ£ķèī²":118847,"ç¦ıç¥ī":118848,"çͳèĬ±":118849,"æµ·çĽĹ":118850,"èĶij":118851,"æĸĩåѸ":118852,"æ´»æĢ§çĤŃ":118853,"缴éĢļ车":118854,"è°¢éĤĢ":118855,"躺çĿĢ":118856,"åľĥ":118857,"æ¯ıæĹ¥ç»ıæµİ":118858,"åħ¬åħ±æĸĩåĮĸ":118859,"讲æķħäºĭ":118860,"å¯Łçľĭ":118861,"æĤłéĹ²":118862,"åľ°åĿª":118863,"æ¶Įçݰåĩº":118864,"é«ĺçŃīéĻ¢æł¡":118865,"èĮĦåŃIJ":118866,"éĺ²åį«":118867,"ä¾ĭè¡Į":118868,"æĺ¾éľ²":118869,"æĸ°å¸¸æĢģ":118870,"ç»Ŀä½³":118871,"å¯Įæ°ij":118872,"以人æ°ij":118873,"以人æ°ij为":118874,"éĤ¢åı°":118875,"å±ķæ¼Ķ":118876,"çϼå¸ĥ":118877,"è´Łè½½":118878,"åģı离":118879,"æ°¸éģł":118880,"éĩįè¦ģåİŁåĽł":118881,"åįıä¼ļä¼ļåijĺ":118882,"é﾿°ij":118883,"çĶŁäº§è½¦éĹ´":118884,"çģµåĬ¨":118885,"两年åīį":118886,"æĸ¹åľĨ":118887,"æ´»ä¸ĭåİ»":118888,"ä¸ĸçķĮè§Ĥ":118889,"éªĹåıĸ":118890,"ç¾İè²Į":118891,"èĥ½çľĭåĩº":118892,"çϼæı®":118893,"è§Ĥå½±":118894,"åīĥ":118895,"åIJĪèµĦåħ¬åı¸":118896,"å©§":118897,"å¹²æĹ±":118898,"åħŃ个æľĪ":118899,"尤为éĩįè¦ģ":118900,"èĤ½":118901,"ç§¦åĽ½":118902,"æīĺç¦ı":118903,"建çŃijå¸Ī":118904,"åįĩ级æĶ¹éĢł":118905,"å°ıé¢Ŀ":118906,"å°ıé¢Ŀ贷款":118907,"两个维æĬ¤":118908,"æĭįæĭį":118909,"åı¯çĸij":118910,"æį¢åıĸ":118911,"æŃ¦å£«":118912,"èµĸ以":118913,"èµĸ以çĶŁåŃĺ":118914,"æĮļ":118915,"殿åłĤ":118916,"èĩªçĦ¶çķĮ":118917,"ç£ģåľº":118918,"å¦Ĥä½ķçľĭå¾ħ":118919,"ä»ĬæĹ¥å¤´æĿ¡":118920,"è¥¿åŁŁ":118921,"èİ·è¯Ħ":118922,"é¢¨æł¼":118923,"ä¿ĦåĽ½":118924,"æīĵæĭ¼":118925,"å®£ä¼łçīĩ":118926,"å¾Īæĸ¹ä¾¿":118927,"ä¾Ľç»Ļä¾§":118928,"纪念ç¢ij":118929,"毫åħĭ":118930,"èĬ³é¦Ļ":118931,"å·¥åķĨéĵ¶è¡Į":118932,"请çĤ¹åĩ»":118933,"缪":118934,"æĹłæķ°æ¬¡":118935,"èį¯å¸Ī":118936,"èħ¸":118937,"游èīĩ":118938,"åĮ¾":118939,"å·¡èĪª":118940,"æ²»çIJĨä½ĵç³»":118941,"èIJ¥éĢłèī¯å¥½":118942,"æ··æ·Ĩ":118943,"éĢļçķħ":118944,"åĬ³ç´¯":118945,"ä»ĵä½į":118946,"å¢ŀéķ·":118947,"éļIJ约":118948,"æĿĤå¿Ĺ社":118949,"åħ»èĤ²":118950,"åı¯èĥ½åıijçĶŁ":118951,"èĢĥ試":118952,"西侧":118953,"åĬłåĢį":118954,"主æĮģåı¬å¼Ģ":118955,"çķ¢ç«Ł":118956,"éĹ®è¯¢":118957,"æµ·æ£ł":118958,"èĹ©":118959,"注æĺİæĿ¥æºIJ":118960,"æ£Ģçĸ«":118961,"请åģĩ":118962,"æĬļæij¸":118963,"èĵĦçĶµæ±ł":118964,"è·Łä¸įä¸Ĭ":118965,"çݰ代社ä¼ļ":118966,"çѹèµĦ":118967,"ä½ĵèĤ²å½©ç¥¨":118968,"延误":118969,"è¾Ľè¾£":118970,"éĿ¢å®¹":118971,"åį°è®°":118972,"çģŃ亡":118973,"ç´łé£Ł":118974,"åħ´èĩ´":118975,"éľĢè¦ģç͍":118976,"éľĢè¦ģç͍åΰ":118977,"å®Ŀå¦Ī":118978,"ç£ĭåķĨ":118979,"éļ¶å±ŀ":118980,"è´¡çĮ®åĬĽéĩı":118981,"åħ¬åħ±èµĦæºIJ":118982,"大éĺª":118983,"åĨĽè®Ń":118984,"æĤ¬å¿µ":118985,"社ä¼ļ稳å®ļ":118986,"å¹²äºĭåĪĽä¸ļ":118987,"æľīæĿ¡ä»¶":118988,"æľīæĿ¡ä»¶çļĦ":118989,"ä¸Ģå¹´ä¸Ģ度":118990,"åİ¥":118991,"强奸":118992,"豪车":118993,"æİĮæŁľ":118994,"æ°´åΩ工ç¨ĭ":118995,"峪":118996,"积æŀģä½ľç͍":118997,"æµ·æ·Ģ":118998,"æµ·æ·ĢåĮº":118999,"çĥŃæĴŃ":119000,"åĿļæĮģä¸įæĩĪ":119001,"åıĮèĦļ":119002,"绣æĪĺ":119003,"ä»»ä½ķ人éĥ½":119004,"åľ°ä¸ĭ室":119005,"åĨ¶çĤ¼":119006,"è°ħè§£":119007,"æ¸Ķèι":119008,"太éĺ³åŁİ":119009,"被æįķ":119010,"计ç®Ĺåύ":119011,"西åĮ»":119012,"èĪĴå¿ĥ":119013,"桦":119014,"éģ²":119015,"åĬij":119016,"è¨Ĺ":119017,"èݺ":119018,"åĸ¬":119019,"çĵ¯":119020,"åĺĺ":119021,"åłķ":119022,"æķĿ":119023,"åij¦":119024,"èĭŀ":119025,"æŃ¹":119026,"æĵ¬":119027,"æ£Ħ":119028,"èε":119029,"奪":119030,"çļĭ":119031,"æĶ¸":119032,"åľ©":119033,"ç¤Ļ":119034,"ç¢ĺ":119035,"éıĪ":119036,"æĦķ":119037,"ç¹³":119038,"èĺ¸":119039,"è²Ĥ":119040,"æ¼²":119041,"æij¹":119042,"æĶĿ":119043,"åŃ¢":119044,"èķŃ":119045,"騰":119046,"æ½¼":119047,"éħ°":119048,"æĴ¥":119049,"蹬":119050,"é¨Ļ":119051,"踹":119052,"éģIJ":119053,"çĺĢ":119054,"èĽ¤":119055,"æĤĸ":119056,"çĴŀ":119057,"ç£IJ":119058,"æİ°":119059,"è¾Ĭ":119060,"å¾ij":119061,"æİĸ":119062,"éģŀ":119063,"éĤ¸":119064,"éĽı":119065,"æĨİ":119066,"æľ½":119067,"çį»":119068,"ç®Ķ":119069,"褶":119070,"æļ¢":119071,"æĺµ":119072,"çıĤ":119073,"æĤ¸":119074,"åģµ":119075,"åĻľ":119076,"壯":119077,"æĴ®":119078,"æģį":119079,"å©ķ":119080,"篱":119081,"éĺĻ":119082,"çīł":119083,"è£ĺ":119084,"è³¢":119085,"éĩľ":119086,"éĵł":119087,"èİĺ":119088,"æ®Ĩ":119089,"çϏ":119090,"è´ı":119091,"ç²±":119092,"å«¡":119093,"åĨ¢":119094,"è¤Ĵ":119095,"æĩĬ":119096,"éľĵ":119097,"塵":119098,"æĭ£":119099,"å»Ł":119100,"飽":119101,"é¢Į":119102,"åļİ":119103,"æ·º":119104,"èĨł":119105,"åİŃ":119106,"åļĩ":119107,"åijĥ":119108,"çĴĭ":119109,"çѱ":119110,"æĭ·":119111,"èį§":119112,"éͰ":119113,"åѰ":119114,"èĵĵ":119115,"èĨ½":119116,"æŀī":119117,"åĸ½":119118,"çĽĶ":119119,"çŃIJ":119120,"ç¾ļ":119121,"èħĮ":119122,"辫":119123,"æ³ĵ":119124,"çͬ":119125,"èŁ²":119126,"åĸª":119127,"å¦ĵ":119128,"è¬Ģ":119129,"çĤĬ":119130,"æĽľ":119131,"æ±IJ":119132,"è´Ī":119133,"èįĢ":119134,"æĬł":119135,"碾":119136,"æ«ĥ":119137,"éŀł":119138,"èijĨ":119139,"祯":119140,"å½Ŀ":119141,"é¦į":119142,"åĮ£":119143,"æľŃ":119144,"åĿĤ":119145,"ä¿ij":119146,"èĵ®":119147,"çijĽ":119148,"æīī":119149,"èĩŁ":119150,"貫":119151,"çİ¥":119152,"æ·¼":119153,"åݲ":119154,"é³Į":119155,"å³Ń":119156,"åijĽ":119157,"é§":119158,"é§IJ":119159,"éģ·":119160,"俪":119161,"æĢĤ":119162,"è¾į":119163,"å±į":119164,"åĭģ":119165,"å¥ļ":119166,"éļħ":119167,"éĴ´":119168,"è¼Ŀ":119169,"宦":119170,"èIJĥ":119171,"çĺĭ":119172,"æĨ¶":119173,"æĤħ":119174,"è¾Ļ":119175,"åijľ":119176,"çłº":119177,"éĢŀ":119178,"æµļ":119179,"éĸ£":119180,"èĸ©":119181,"éĻĭ":119182,"çĤĻ":119183,"èªķ":119184,"丣":119185,"é¹½":119186,"ç±Į":119187,"è´°":119188,"éĭª":119189,"çľ©":119190,"æĴIJ":119191,"èĨº":119192,"éŀĺ":119193,"ç¾²":119194,"窮":119195,"ç´IJ":119196,"æ®´":119197,"纾":119198,"èºį":119199,"ç´ĭ":119200,"çĦĸ":119201,"çĶº":119202,"çī½":119203,"çĤ¯":119204,"ç¼Ķ":119205,"æ¯ĵ":119206,"嬰":119207,"梧":119208,"äºŁ":119209,"è¢ħ":119210,"çįĦ":119211,"è¿¥":119212,"æ¼¾":119213,"çĿij":119214,"績":119215,"é¦ĭ":119216,"é¤ħ":119217,"æ¹Ħ":119218,"æĺĩ":119219,"æŀŃ":119220,"èĸ°":119221,"æŁij":119222,"榻":119223,"åĻĹ":119224,"åĻ´":119225,"棣":119226,"åͧ":119227,"çĨ¹":119228,"輯":119229,"å¢Ł":119230,"é²²":119231,"æĪĽ":119232,"èī¦":119233,"èĬ®":119234,"åĺŁ":119235,"帥":119236,"å¿»":119237,"çĮĿ":119238,"寵":119239,"賦":119240,"èĽ¾":119241,"滾":119242,"çĤķ":119243,"éĵ¬":119244,"èĴ¿":119245,"éĴ¨":119246,"çĥĻ":119247,"ç²ķ":119248,"æĥ¦":119249,"溧":119250,"é¢į":119251,"éħ£":119252,"峦":119253,"ç±ģ":119254,"çĥĥ":119255,"åĨĹ":119256,"åıģ":119257,"缧":119258,"ç½µ":119259,"éĴĹ":119260,"å¬ī":119261,"è°ı":119262,"ç³§":119263,"è¾Ń":119264,"æ·¬":119265,"èŁĴ":119266,"诩":119267,"è¦ĥ":119268,"çĻĸ":119269,"é½Ĵ":119270,"çĪIJ":119271,"ç®į":119272,"ç¼İ":119273,"磺":119274,"诫":119275,"褲":119276,"æĵł":119277,"èIJ¦":119278,"çĿ¬":119279,"è°į":119280,"éĦ°":119281,"æł¾":119282,"é¡ı":119283,"縱":119284,"桨":119285,"éĨ¬":119286,"襲":119287,"讪":119288,"婺":119289,"èįŁ":119290,"åĮĿ":119291,"çĨł":119292,"èĽĬ":119293,"æ¸ļ":119294,"å´½":119295,"鲤":119296,"åķ°":119297,"åĮķ":119298,"ä¸IJ":119299,"讥":119300,"åı½":119301,"åı¼":119302,"çļ¿":119303,"è¿Ĥ":119304,"åIJĨ":119305,"å±¹":119306,"èĩ¼":119307,"讹":119308,"é©®":119309,"纫":119310,"æ±ŀ":119311,"æĬ¡":119312,"èĭĩ":119313,"åIJł":119314,"åIJŃ":119315,"åIJ®":119316,"å²ĸ":119317,"ä½ĥ":119318,"çĭĪ":119319,"åºĩ":119320,"åIJĿ":119321,"éŰ":119322,"æ±¹":119323,"忱":119324,"æĭĦ":119325,"æĭĹ":119326,"èĮī":119327,"èĭĽ":119328,"èĮģ":119329,"çŁ¾":119330,"èĻı":119331,"åij»":119332,"åĴĦ":119333,"å¿¿":119334,"èĤ®":119335,"çĭŀ":119336,"çĸŁ":119337,"çĸĻ":119338,"çĸļ":119339,"æ³ŀ":119340,"å¸ļ":119341,"å±ī":119342,"è¿¢":119343,"驹":119344,"çİ·":119345,"çıĬó":119346,"çıĬół":119347,"çıĬółĦ":119348,"çıĬółĦģ":119349,"æĮİ":119350,"æĭ´":119351,"åŀĽ":119352,"èį¤":119353,"æ®ĥ":119354,"çĽ¹":119355,"åĵĨ":119356,"è´»":119357,"毡":119358,"çĭ°":119359,"çĭ¡":119360,"æŁĴ":119361,"æģĥ":119362,"诬":119363,"è¢Ħ":119364,"诲":119365,"èļ¤":119366,"èĢĻ":119367,"åŁĤ":119368,"æįİ":119369,"æįĮ":119370,"æ¢Ĩ":119371,"éħĮ":119372,"çł¾":119373,"æ®ī":119374,"åĶł":119375,"æĻĮ":119376,"èļ£":119377,"èļª":119378,"èļĵ":119379,"鸯":119380,"åĶģ":119381,"åĶĨ":119382,"åĢĶ":119383,"èĪĢ":119384,"豺":119385,"èĥ°":119386,"鸵":119387,"鸳":119388,"é¦ģ":119389,"ç¾Ķ":119390,"æ¶£":119391,"æ¶ķ":119392,"æĤ¯":119393,"诽":119394,"è°Ĩ":119395,"ç¥Ł":119396,"绢":119397,"æįº":119398,"æį¶":119399,"æį»":119400,"æİĤ":119401,"èıł":119402,"èIJ¤":119403,"éħĹ":119404,"çľ¶":119405,"åķĦ":119406,"èļ¯":119407,"èĽĢ":119408,"åͬ":119409,"帷":119410,"éĵIJ":119411,"éĵĽ":119412,"åģİ":119413,"å¾Ļ":119414,"èĦ¯":119415,"è±ļ":119416,"çĮĸ":119417,"çĹĬ":119418,"æ¶®":119419,"æĥŃ":119420,"æĤ´":119421,"æĥĭ":119422,"è°ļ":119423,"æı©":119424,"æIJĢ":119425,"æIJĶ":119426,"æ¦Ķ":119427,"æ¤Ń":119428,"éĽ³":119429,"åĸ³":119430,"è·Ľ":119431,"èľĵ":119432,"èľĴ":119433,"é¹ĥ":119434,"éĶĦ":119435,"çĶ¥":119436,"çŃı":119437,"çĮ©":119438,"çĮ¬":119439,"çĮ¾":119440,"çĹ¢":119441,"çĹª":119442,"æĥ°":119443,"çªĺ":119444,"è°¤":119445,"éļĺ":119446,"å©¿":119447,"é¹ī":119448,"çijĻ":119449,"æĸŁ":119450,"椿":119451,"éħª":119452,"éĽ¹":119453,"åŦ":119454,"è··":119455,"è·º":119456,"è·¤":119457,"èľĪ":119458,"èľĹ":119459,"å¹Į":119460,"é¦ı":119461,"èªĬ":119462,"æ¼ĵ":119463,"è¤Ĥ":119464,"èĶĹ":119465,"èͼ":119466,"åħ¢":119467,"裳":119468,"èľ»":119469,"èĿĩ":119470,"åĺĢ":119471,"é͹":119472,"ç®ķ":119473,"箩":119474,"çĺ©":119475,"çĺŁ":119476,"æ¼±":119477,"寥":119478,"骡":119479,"æĴµ":119480,"æĴ¬":119481,"è±Į":119482,"åĺ¹":119483,"èĿł":119484,"èĿĮ":119485,"èĿĹ":119486,"èĿĻ":119487,"éķIJ":119488,"稼":119489,"ç¯ĵ":119490,"èĨĽ":119491,"鲫":119492,"çĺª":119493,"鲨":119494,"æĨĶ":119495,"ç¿©":119496,"褥":119497,"ç¼Ń":119498,"åĻ©":119499,"çĵ¢":119500,"éľİ":119501,"踱":119502,"è¹Ĥ":119503,"èŁĨ":119504,"鹦":119505,"篡":119506,"çĺ¸":119507,"窿":119508,"ç¼°":119509,"èĹIJ":119510,"è¹ĭ":119511,"èŁĭ":119512,"èŁĢ":119513,"赡":119514,"èĩĬ":119515,"é³Ħ":119516,"ç³ł":119517,"æĩ¦":119518,"åļ£":119519,"éķ°":119520,"é³į":119521,"ç°¸":119522,"çĻ£":119523,"é³ĸ":119524,"é¬ĵ":119525,"èłķ":119526,"éľ¹":119527,"èºı":119528,"黯":119529,"çĵ¤":119530,"çŁĹ":119531,"ä¹Ĥ":119532,"ä¹ľ":119533,"åħĢ":119534,"å¼ĭ":119535,"åŃij":119536,"åŃĵ":119537,"幺":119538,"äºĵ":119539,"廿":119540,"ä¸ı":119541,"åįħ":119542,"ä»ĥ":119543,"ä»ī":119544,"ä»Ĥ":119545,"åĪĪ":119546,"çĪ»":119547,"åįŀ":119548,"éĹ©":119549,"讣":119550,"夬":119551,"çĪ¿":119552,"æ¯ĭ":119553,"éĤĹ":119554,"éĤĽ":119555,"èī½":119556,"èī¿":119557,"åıµ":119558,"ä¸ķ":119559,"åĮľ":119560,"åĬ¢":119561,"åįŁ":119562,"åı±":119563,"åı»":119564,"仨":119565,"代":119566,"仡":119567,"仫":119568,"ä»ŀ":119569,"åį®":119570,"æ°IJ":119571,"çĬ°":119572,"åĪį":119573,"éĤĿ":119574,"éĤĻ":119575,"讦":119576,"è®§":119577,"讫":119578,"å°»":119579,"éĺ¡":119580,"å°ķ":119581,"å¼ģ":119582,"èĢĴ":119583,"çİİ":119584,"çİij":119585,"åľ¬":119586,"æī¦":119587,"åľª":119588,"åľ¹":119589,"æīª":119590,"åľ®":119591,"åľ¯":119592,"èĬĬ":119593,"èĬį":119594,"èĬĦ":119595,"èĬ¨":119596,"èĬij":119597,"èĬİ":119598,"èĬĹ":119599,"äºĺ":119600,"åİį":119601,"夼":119602,"æĪį":119603,"å°¥":119604,"乩":119605,"æĹ¯":119606,"æĽ³":119607,"å²Į":119608,"屺":119609,"åĩ¼":119610,"åĽ¡":119611,"éĴĩ":119612,"ç¼¶":119613,"æ°ĺ":119614,"æ°ĸ":119615,"çīĿ":119616,"ä¼İ":119617,"ä¼Ľ":119618,"ä¼¢":119619,"佤":119620,"仵":119621,"ä¼¥":119622,"ä¼§":119623,"ä¼ī":119624,"伫":119625,"åĽŁ":119626,"æ±Ĩ":119627,"åĪĸ":119628,"å¤Ļ":119629,"æĹ®":119630,"åĪİ":119631,"çĬ·":119632,"çĬ¸":119633,"èĪĽ":119634,"åĩ«":119635,"éĤ¬":119636,"饧":119637,"æ±Ķ":119638,"æ±ľ":119639,"æ±Ĭ":119640,"å¿ĸ":119641,"å¿ı":119642,"è®´":119643,"讵":119644,"è®·":119645,"èģ¿":119646,"èī®":119647,"åݾ":119648,"å¦ģ":119649,"纡":119650,"纣":119651,"纥":119652,"纨":119653,"çİķ":119654,"çİĻ":119655,"æĬŁ":119656,"æĬĶ":119657,"åľ»":119658,"åĿį":119659,"æĬĥ":119660,"ã§IJ":119661,"èĬ«":119662,"èĬ¾":119663,"èĭĪ":119664,"èĭ£":119665,"èĭĭ":119666,"èĬ¼":119667,"èĭĮ":119668,"èĭģ":119669,"èĬ©":119670,"èĬª":119671,"èĬ¡":119672,"èĬŁ":119673,"èĭĦ":119674,"èĭİ":119675,"èĭ¡":119676,"æĿĮ":119677,"æĿĵ":119678,"æĿĪ":119679,"å¿ij":119680,"åŃĽ":119681,"éĤ´":119682,"éĤ³":119683,"å¥ģ":119684,"è±ķ":119685,"å¿Ĵ":119686,"欤":119687,"轫":119688,"è¿ĵ":119689,"éĤ¶":119690,"å¿IJ":119691,"åį£":119692,"éĤº":119693,"æĹ°":119694,"åijĭ":119695,"åijĴ":119696,"åijĵ":119697,"åijĶ":119698,"åijĸ":119699,"æĹ¸":119700,"åIJ¡":119701,"èϬ":119702,"åIJ½":119703,"åIJ£":119704,"åIJ²":119705,"å¸ı":119706,"å²Ī":119707,"å²ĺ":119708,"åħķ":119709,"åĽµ":119710,"åĽ«":119711,"éĴĬ":119712,"éĴĭ":119713,"éĴĮ":119714,"è¿ķ":119715,"æ°Ļ":119716,"æ°ļ":119717,"çī¤":119718,"ä½ŀ":119719,"ä½ļ":119720,"ä½Ŀ":119721,"ä½Ĺ":119722,"å½·":119723,"ä½ĺ":119724,"ä½¥":119725,"豸":119726,"åĿĮ":119727,"èĤŁ":119728,"å¥Ĥ":119729,"åĬ¬":119730,"çĭģ":119731,"鸳":119732,"饨":119733,"饩":119734,"饫":119735,"饬":119736,"åºij":119737,"åºĭ":119738,"çĸĶ":119739,"çĸĸ":119740,"èĤĵ":119741,"éű":119742,"éĹ³":119743,"çĤĢ":119744,"æ²£":119745,"æ²ħ":119746,"æ²Ķ":119747,"沤":119748,"æ²ı":119749,"æ²ļ":119750,"汩":119751,"汨":119752,"沨":119753,"æ±´":119754,"æ²Ĩ":119755,"沩":119756,"æ³IJ":119757,"æĢĥ":119758,"æĢĦ":119759,"å¿¡":119760,"忤":119761,"忾":119762,"æĢħ":119763,"忪":119764,"æĢĨ":119765,"å¿Ń":119766,"忸":119767,"è¯Ĥ":119768,"è¯ĥ":119769,"è¯ħ":119770,"è¯ĭ":119771,"è¯Į":119772,"è¯Ĵ":119773,"éĻĤ":119774,"éĻī":119775,"妩":119776,"妪":119777,"妣":119778,"å¦Ĺ":119779,"妫":119780,"å§Ĵ":119781,"妤":119782,"åĬŃ":119783,"åĪŃ":119784,"éĤ°":119785,"çºŃ":119786,"纰":119787,"纴":119788,"çİ¡":119789,"çİŃ":119790,"çİł":119791,"çİ¢":119792,"çݦ":119793,"çĽĤ":119794,"å¿Ŀ":119795,"åĮ¦":119796,"åĿ©":119797,"æĬ¨":119798,"æĭ¤":119799,"åĿ«":119800,"æĭĪ":119801,"åŀĨ":119802,"æĬ»":119803,"åĬ¼":119804,"æĭĥ":119805,"æĭĬ":119806,"åĿ¼":119807,"åĿ»":119808,"ã§Ł":119809,"åĿ¨":119810,"åĿŃ":119811,"æĬ¿":119812,"åĿ³":119813,"èĭ·":119814,"èĭ¤":119815,"èĮı":119816,"èĭ«":119817,"èĭľ":119818,"èĭ´":119819,"èĭĴ":119820,"èĭĺ":119821,"èĮĮ":119822,"èĭ»":119823,"èĭĵ":119824,"èĮļ":119825,"èĮĨ":119826,"èĮij":119827,"èĮĵ":119828,"èĮĶ":119829,"èĮķ":119830,"èĮĢ":119831,"èĭķ":119832,"æŀ¥":119833,"æŀĩ":119834,"æĿª":119835,"æĿ³":119836,"æŀ§":119837,"æĿµ":119838,"æŀ¨":119839,"æŀŀ":119840,"æŀĭ":119841,"æĿ»":119842,"æĿ·":119843,"æĿ¼":119844,"磸":119845,"çłĢ":119846,"åγ":119847,"å¥Ħ":119848,"æ®ģ":119849,"éĥı":119850,"è½Ń":119851,"éĥħ":119852,"鸢":119853,"缱":119854,"æĺĻ":119855,"æĿ²":119856,"æĺĥ":119857,"åĴĤ":119858,"åij¸":119859,"æĺĢ":119860,"æĹ»":119861,"æĺī":119862,"çĤħ":119863,"çķĢ":119864,"èĻ®":119865,"åĴĢ":119866,"åij·":119867,"黾":119868,"åij±":119869,"åij¤":119870,"åĴĨ":119871,"åĴĽ":119872,"åij¶":119873,"åij£":119874,"åĴĿ":119875,"å²¢":119876,"岿":119877,"岬":119878,"岫":119879,"å¸Ļ":119880,"å²£":119881,"å³ģ":119882,"åĪ¿":119883,"å²·":119884,"åīĢ":119885,"å¸Ķ":119886,"å³Ħ":119887,"æ²ĵ":119888,"åĽ¹":119889,"ç½Ķ":119890,"éĴį":119891,"éĴİ":119892,"éĴı":119893,"éĴĴ":119894,"éĴķ":119895,"éĤ¾":119896,"è¿®":119897,"çī¦":119898,"竺":119899,"迤":119900,"ä½¶":119901,"ä¾ij":119902,"ä¾ī":119903,"èĩ¾":119904,"ä¾Ĺ":119905,"ä¾ı":119906,"侩":119907,"ä½»":119908,"ä½¾":119909,"侪":119910,"ä½¼":119911,"佯":119912,"侬":119913,"å¸Ľ":119914,"ä¾Ķ":119915,"å¾Ĥ":119916,"åν":119917,"éĥĦ":119918,"ç±´":119919,"çĵ®":119920,"æĪĹ":119921,"èĤ¼":119922,"äıĿ":119923,"èĤ±":119924,"èĤ«":119925,"è¿©":119926,"éĥĩ":119927,"çĭİ":119928,"çĭį":119929,"çĭĴ":119930,"åĴİ":119931,"饯":119932,"饴":119933,"åĨ½":119934,"åĨ¼":119935,"åºĸ":119936,"çĸł":119937,"çĸĿ":119938,"åħĸ":119939,"åĬ¾":119940,"ð¬ī":119941,"ð¬ī¼":119942,"çĤĺ":119943,"çĤĿ":119944,"çĤĶ":119945,"æ³Ķ":119946,"æ²Ń":119947,"æ³·":119948,"æ³±":119949,"æ³ħ":119950,"æ³ł":119951,"泺":119952,"æ³ĸ":119953,"泫":119954,"æ³®":119955,"æ²±":119956,"泯":119957,"æĢĻ":119958,"æĢµ":119959,"æĢ¦":119960,"æĢĽ":119961,"æĢı":119962,"æĢį":119963,"ã¤":119964,"ã¤ĺ":119965,"æĢ©":119966,"æĢ«":119967,"æĢ¿":119968,"å®ķ":119969,"穹":119970,"å®ĵ":119971,"è¯ĵ":119972,"è¯Ķ":119973,"è¯ĸ":119974,"è¯ĺ":119975,"æĪ¾":119976,"è¯Ļ":119977,"æĪ½":119978,"éĥĵ":119979,"è¡©":119980,"ç¥Ĩ":119981,"ç¥İ":119982,"ç¥ĩ":119983,"è¯ľ":119984,"è¯Ł":119985,"诣":119986,"诤":119987,"诧":119988,"诨":119989,"æĪķ":119990,"éĻĶ":119991,"妲":119992,"妯":119993,"å§Ĺ":119994,"å¸ij":119995,"åŃ¥":119996,"驽":119997,"èϱ":119998,"迨":119999,"ç»Ģ":120000,"ç»ģ":120001,"ç»Ĥ":120002,"é©·":120003,"驸":120004,"ç»ī":120005,"ç»Į":120006,"éªĢ":120007,"ç;":120008,"çıı":120009,"çıIJ":120010,"çıij":120011,"çݳ":120012,"顸":120013,"çıī":120014,"çıĪ":120015,"æĭ®":120016,"åŀŃ":120017,"æĮĿ":120018,"æĮŀ":120019,"åŀ¤":120020,"èµ³":120021,"è´²":120022,"åŀ±":120023,"åŀĮ":120024,"åŀ§":120025,"åŀĵ":120026,"æĮ¦":120027,"åŀł":120028,"èįļ":120029,"èįij":120030,"è´³":120031,"èįľ":120032,"èİĴ":120033,"èĮ¼":120034,"èĮ´":120035,"èĮ±":120036,"èİĽ":120037,"èįŀ":120038,"èĮ¯":120039,"èįı":120040,"èįĩ":120041,"èįĥ":120042,"èįł":120043,"èĮŃ":120044,"åŀ©":120045,"èį¥":120046,"èį¦":120047,"èį¨":120048,"èį©":120049,"åīĭ":120050,"èįª":120051,"èį¬":120052,"èį®":120053,"æŁ°":120054,"æłī":120055,"æŁĺ":120056,"æłĬ":120057,"æŁ©":120058,"æŀ°":120059,"æłĮ":120060,"æŁĻ":120061,"æŀµ":120062,"æŀ³":120063,"æŁŀ":120064,"æŁĿ":120065,"æłĢ":120066,"æŁ¢":120067,"æłİ":120068,"æŁĪ":120069,"æŁģ":120070,"æŀ·":120071,"æŁ½":120072,"åīĮ":120073,"éħĬ":120074,"éĥ¦":120075,"çĶŃ":120076,"çłĹ":120077,"çłĺ":120078,"çłĴ":120079,"æĸ«":120080,"çłŃ":120081,"çłľ":120082,"èĢ·":120083,"èĻº":120084,"æ®Ĥ":120085,"æ®ĩ":120086,"æ®Ħ":120087,"è½±":120088,"è½²":120089,"è½³":120090,"è½¶":120091,"轸":120092,"èĻ¿":120093,"æ¯ĸ":120094,"è§ĩ":120095,"å°ľ":120096,"åĵIJ":120097,"çľĦ":120098,"çľį":120099,"ðł³":120100,"ðł³IJ":120101,"éĥ¢":120102,"çľĩ":120103,"çľĬ":120104,"çľĪ":120105,"禺":120106,"åĵĤ":120107,"åĴ´":120108,"æĽ·":120109,"æĺ´":120110,"åĴ¦":120111,"åĵĵ":120112,"åĵĶ":120113,"çķİ":120114,"åij²":120115,"èĥĦ":120116,"çķĭ":120117,"çķĪ":120118,"èϼ":120119,"èĻ»":120120,"çĽħ":120121,"åĴ£":120122,"åĵķ":120123,"åīIJ":120124,"éĥ§":120125,"åĴ»":120126,"åĽ¿":120127,"åĴ¿":120128,"åĵĮ":120129,"åĵĻ":120130,"åĵļ":120131,"åĴ©":120132,"åĴ¤":120133,"åĵĿ":120134,"åĵı":120135,"åĵŀ":120136,"å³£":120137,"ç½ĺ":120138,"å³Ĵ":120139,"峤":120140,"å³ĭ":120141,"è´¶":120142,"éĴļ":120143,"éĴ¡":120144,"éĴ£":120145,"éĴ¤":120146,"éĴ«":120147,"æ°¡":120148,"çī¯":120149,"éĥľ":120150,"ç§ķ":120151,"ç§Ń":120152,"竽":120153,"ç¬Ī":120154,"俦":120155,"俨":120156,"ä¿ħ":120157,"åıŁ":120158,"åŀ¡":120159,"çī®":120160,"ä¿£":120161,"ä¿ļ":120162,"çļĪ":120163,"ä¿Ł":120164,"éĢħ":120165,"å¾ĩ":120166,"å¾ī":120167,"èĪ¢":120168,"éĥĹ":120169,"ä¿İ":120170,"éĥ¤":120171,"çΰ":120172,"éĥĽ":120173,"çĵ´":120174,"èĥ¨":120175,"èĥª":120176,"èĥĽ":120177,"èĥĤ":120178,"èĥĻ":120179,"èĥį":120180,"èĥĹ":120181,"èĥĿ":120182,"æľIJ":120183,"èĥ«":120184,"鸨":120185,"åĮį":120186,"çĭ¨":120187,"çĭ¯":120188,"é£ij":120189,"çĭ©":120190,"çĭ²":120191,"è¨ĩ":120192,"éĢĦ":120193,"æĺĿ":120194,"饷":120195,"饸":120196,"饹":120197,"åŃª":120198,"å¨Ī":120199,"庥":120200,"çĸ¬":120201,"çĸ£":120202,"çĸ¥":120203,"çĸŃ":120204,"åºł":120205,"ç«ij":120206,"é£Ĵ":120207,"éĹ¼":120208,"éĹ¾":120209,"éĹ¿":120210,"éĺĤ":120211,"ç¾ij":120212,"迸":120213,"ç±¼":120214,"éħĭ":120215,"çĤ»":120216,"çĥĢ":120217,"çĤ·":120218,"æ´±":120219,"æ´¹":120220,"æ´§":120221,"æ´Į":120222,"æµĥ":120223,"æ´ĩ":120224,"æ´Ħ":120225,"æ´Ļ":120226,"æ¶İ":120227,"æ´İ":120228,"æ´«":120229,"æµį":120230,"æ´®":120231,"æ´µ":120232,"æµĴ":120233,"æµĶ":120234,"æµķ":120235,"æ´³":120236,"æģ¸":120237,"æģĵ":120238,"æģ¹":120239,"æģ«":120240,"æģ»":120241,"æģĤ":120242,"æģª":120243,"æģ½":120244,"宥":120245,"æīĥ":120246,"衲":120247,"衽":120248,"è¡¿":120249,"è¢Ĥ":120250,"ç¥ľ":120251,"ç¥ĵ":120252,"ç¥ļ":120253,"诮":120254,"ç¥Ĺ":120255,"祢":120256,"诰":120257,"诳":120258,"鸩":120259,"æĺ¶":120260,"åĴ«":120261,"å¼Ń":120262,"çīģ":120263,"èĥ¥":120264,"éĻŁ":120265,"å§®":120266,"å¨Ĩ":120267,"å§Ŀ":120268,"å§£":120269,"å§ĺ":120270,"å§¹":120271,"羿":120272,"çĤ±":120273,"磾":120274,"ç»Ķ":120275,"éªģ":120276,"éªħ":120277,"ç»Ĺ":120278,"综":120279,"éªĪ":120280,"èĢĸ":120281,"æĮĪ":120282,"çı¥":120283,"çıĻ":120284,"顼":120285,"çı°":120286,"çı©":120287,"çı§":120288,"çı£":120289,"çıŀ":120290,"çIJ¤":120291,"çı²":120292,"æģļ":120293,"åŁķ":120294,"åŁĺ":120295,"åŁĻ":120296,"åŁļ":120297,"æĮ¹":120298,"èĢĨ":120299,"èĢĦ":120300,"åŁĴ":120301,"æįĭ":120302,"è´½":120303,"åŀ¸":120304,"æįĥ":120305,"çĽį":120306,"èį¸":120307,"èݳ":120308,"èİ´":120309,"èݪ":120310,"èİł":120311,"èİľ":120312,"èİħ":120313,"èį¼":120314,"èİ©":120315,"èį½":120316,"èݸ":120317,"èį»":120318,"èݨ":120319,"鸪":120320,"èݼ":120321,"æł²":120322,"æł³":120323,"æ¡¡":120324,"æ¡İ":120325,"æ¡¢":120326,"桤":120327,"æ¢ĥ":120328,"æłĿ":120329,"æ¡ķ":120330,"æ¡ģ":120331,"æ¡§":120332,"æ¡ħ":120333,"æłŁ":120334,"æ¡ī":120335,"æł©":120336,"éĢij":120337,"éĢĭ":120338,"å½§":120339,"鬲":120340,"è±ĩ":120341,"éħIJ":120342,"é̦":120343,"åİĿ":120344,"åѬ":120345,"çłĿ":120346,"çł¹":120347,"çł§":120348,"çł·":120349,"糣":120350,"çł¼":120351,"çł¥":120352,"çł£":120353,"åīŀ":120354,"çł»":120355,"è½¼":120356,"è½¾":120357,"è¾Ĥ":120358,"鸫":120359,"趸":120360,"é¾Ģ":120361,"鸬":120362,"èĻĶ":120363,"羬":120364,"åĶĽ":120365,"çľĻ":120366,"åĵ§":120367,"åĵ½":120368,"æĻģ":120369,"鸮":120370,"è¶µ":120371,"è¶¿":120372,"çķĽ":120373,"èļ¨":120374,"èļľ":120375,"èļį":120376,"èļĭ":120377,"èļ¬":120378,"èļĿ":120379,"èļ§":120380,"åĶ¢":120381,"åľĦ":120382,"åĶ£":120383,"åĶı":120384,"çĽİ":120385,"åĶij":120386,"å´Ĥ":120387,"å´ĥ":120388,"罡":120389,"ç½Ł":120390,"è§Ĭ":120391,"èµħ":120392,"éĴ²":120393,"éĴµ":120394,"éĴ¹":120395,"éĴº":120396,"éĴ½":120397,"éĴ¼":120398,"éĴ¿":120399,"éĵĢ":120400,"éĵĦ":120401,"éĵĨ":120402,"éĵĪ":120403,"éĵī":120404,"éĵĬ":120405,"éĵĭ":120406,"éĵĮ":120407,"éĵį":120408,"ä¥":120409,"䥽":120410,"éĵİ":120411,"æ°©":120412,"æ°¤":120413,"æ°¦":120414,"毪":120415,"èĪIJ":120416,"ç§£":120417,"ç§«":120418,"çĽī":120419,"ç¬Ħ":120420,"ç¬ķ":120421,"ç¬Ĭ":120422,"ç¬ı":120423,"ç¬Ĩ":120424,"俸":120425,"俵":120426,"åģĮ":120427,"俳":120428,"ä¿¶":120429,"å̬":120430,"åĢı":120431,"æģģ":120432,"åĢŃ":120433,"俾":120434,"åĢľ":120435,"éļ¼":120436,"éļ½":120437,"åĢĮ":120438,"åĢ¥":120439,"èĩ¬":120440,"éĥ«":120441,"å̍":120442,"è¡Ħ":120443,"é¢Ģ":120444,"å¾ķ":120445,"èĪ«":120446,"衾":120447,"èĥ¯":120448,"èĥ±":120449,"èĥ´":120450,"èĥŃ":120451,"èĦį":120452,"èĥ¼":120453,"èĦĴ":120454,"鸱":120455,"鸲":120456,"çĭ·":120457,"çĮģ":120458,"çĭ³":120459,"çĮĥ":120460,"çĭº":120461,"éĢĸ":120462,"æ¡Ģ":120463,"饽":120464,"åĩĩ":120465,"æĮĽ":120466,"亳":120467,"çĸ³":120468,"çĸ´":120469,"çĸ¸":120470,"çĸ½":120471,"çĹĪ":120472,"çĸ±":120473,"çĹĤ":120474,"çĹī":120475,"è¡®":120476,"é¢ĥ":120477,"æģ£":120478,"æĹĨ":120479,"æĹĦ":120480,"æĹĥ":120481,"éĺĥ":120482,"éĺĦ":120483,"è¨ļ":120484,"éĺĨ":120485,"æģĻ":120486,"ç²ij":120487,"çĥľ":120488,"çĥ©":120489,"çĥĬ":120490,"åī¡":120491,"éĥ¯":120492,"çĥ¬":120493,"æ¶ij":120494,"浯":120495,"æ¶ŀ":120496,"æ¶Ł":120497,"å¨ij":120498,"æ¶ł":120499,"æµŀ":120500,"æ¶ĵ":120501,"æµ¥":120502,"æ¶Ķ":120503,"æµľ":120504,"æµł":120505,"æµ£":120506,"æĤļ":120507,"æĤŃ":120508,"æĤĿ":120509,"æĤĴ":120510,"æĤĮ":120511,"æĤĽ":120512,"çªĪ":120513,"åīľ":120514,"诹":120515,"诼":120516,"è¢Ĵ":120517,"袢":120518,"诿":120519,"è°Ģ":120520,"è°Ĥ":120521,"è°Ħ":120522,"è°ĩ":120523,"å±IJ":120524,"å±Ļ":120525,"éϬ":120526,"åĭIJ":120527,"å¥ĺ":120528,"çīĤ":120529,"èļ©":120530,"éϲ":120531,"å¨Į":120532,"å¨ī":120533,"娲":120534,"娴":120535,"娣":120536,"å¨ĵ":120537,"å©Ģ":120538,"çķļ":120539,"éĢ¡":120540,"绳":120541,"éªĬ":120542,"绡":120543,"éªĭ":120544,"绦":120545,"绨":120546,"éªİ":120547,"éĤķ":120548,"鸶":120549,"å½Ĺ":120550,"èĢľ":120551,"çĦĺ":120552,"èĪĤ":120553,"çIJı":120554,"çIJĩ":120555,"麸":120556,"æı¶":120557,"åŁ´":120558,"åŁ¯":120559,"æį¯":120560,"æİ³":120561,"æİ´":120562,"åŁ¸":120563,"åŁµ":120564,"èµ§":120565,"åŁ¤":120566,"æįŃ":120567,"é̵":120568,"åŁĿ":120569,"åłĭ":120570,"åłį":120571,"æİ¬":120572,"鸷":120573,"æį½":120574,"æİĬ":120575,"åłī":120576,"æİ¸":120577,"æį©":120578,"æİ®":120579,"æĤ«":120580,"åŁŃ":120581,"åŁ½":120582,"æİĩ":120583,"æİ¼":120584,"èģĥ":120585,"èIJģ":120586,"èıĺ":120587,"åłĩ":120588,"èIJĺ":120589,"èIJĭ":120590,"èı½":120591,"èıĸ":120592,"èIJľ":120593,"èIJ¸":120594,"èIJij":120595,"棻":120596,"èıĶ":120597,"èıŁ":120598,"èIJı":120599,"èı¹":120600,"èıª":120601,"èıħ":120602,"èıĢ":120603,"èı°":120604,"èı¡":120605,"梿":120606,"æ¢ı":120607,"è§ĭ":120608,"æ¡´":120609,"æ¡·":120610,"æ£ģ":120611,"æ¡«":120612,"æ£Ĥ":120613,"åķ¬":120614,"éĥ¾":120615,"æķķ":120616,"è±ī":120617,"éĦĦ":120618,"éħŀ":120619,"ç¡İ":120620,"ç¡Ń":120621,"ç¡ĸ":120622,"ç¡Ĺ":120623,"ç¡IJ":120624,"ç¡ĩ":120625,"ç¡Į":120626,"鸸":120627,"çĵł":120628,"åĮı":120629,"åİ©":120630,"æ®Ĵ":120631,"æ®ĵ":120632,"æ®į":120633,"èµī":120634,"鼩":120635,"è¾Ħ":120636,"åłij":120637,"çľŃ":120638,"羦":120639,"åķ§":120640,"æĻ¡":120641,"æĻ¤":120642,"çľµ":120643,"åľĬ":120644,"åĸı":120645,"åķī":120646,"åĭĸ":120647,"æĻŀ":120648,"å͵":120649,"æĻĹ":120650,"åķŃ":120651,"çķ¦":120652,"趺":120653,"åķ®":120654,"è·Ħ":120655,"èļ¶":120656,"èĽĦ":120657,"èĽİ":120658,"èĽĨ":120659,"èļ°":120660,"åľī":120661,"èļ±":120662,"èĽī":120663,"èĽı":120664,"èļ´":120665,"åķģ":120666,"åķķ":120667,"åĶ¿":120668,"åķIJ":120669,"åͼ":120670,"åĶ·":120671,"åķĸ":120672,"åķµ":120673,"åķ¶":120674,"åķ·":120675,"åͳ":120676,"åͰ":120677,"åķľ":120678,"帻":120679,"å´ļ":120680,"å´¦":120681,"帼":120682,"å´®":120683,"å´¤":120684,"å´Ĩ":120685,"èµĩ":120686,"èµĪ":120687,"èµĬ":120688,"éĵij":120689,"éĵĴ":120690,"éĵĹ":120691,"éĵĻ":120692,"éĵŁ":120693,"éĵ¡":120694,"éĵ¢":120695,"éĵ£":120696,"éĵ¤":120697,"éĵ§":120698,"éĵ¨":120699,"éĵ©":120700,"éĵª":120701,"éĵ«":120702,"éĵ¯":120703,"éĵ°":120704,"éĵ±":120705,"éĵ³":120706,"éĵµ":120707,"éĵ·":120708,"çī¾":120709,"鸹":120710,"ç§¾":120711,"é̶":120712,"笺":120713,"çŃĩ":120714,"笸":120715,"笪":120716,"笮":120717,"笳":120718,"笥":120719,"笤":120720,"笳":120721,"笾":120722,"ç¬ŀ":120723,"åģ¾":120724,"åģĥ":120725,"åģķ":120726,"åģĪ":120727,"åĤĢ":120728,"åģ¬":120729,"åģ»":120730,"çļij":120731,"çļİ":120732,"鸻":120733,"å¾ľ":120734,"èΏ":120735,"èĪ»":120736,"èĪ´":120737,"èĪ·":120738,"é¾Ľ":120739,"ç¿İ":120740,"èĦ¬":120741,"èĦĺ":120742,"èĦ²":120743,"åĮIJ":120744,"çĮĹ":120745,"çĮ¡":120746,"çĮŀ":120747,"æĸĽ":120748,"çĮķ":120749,"é¦Ĺ":120750,"é¦ĥ":120751,"é¦Ħ":120752,"鸾":120753,"庹":120754,"庾":120755,"çĹĶ":120756,"çĹį":120757,"ç¿Ĭ":120758,"æĹĮ":120759,"æĹİ":120760,"袤":120761,"éĺĩ":120762,"éĺĪ":120763,"éĺī":120764,"éĺĬ":120765,"éĺĭ":120766,"éĺį":120767,"éĺı":120768,"ç¾Ł":120769,"ç²Ŀ":120770,"çĦIJ":120771,"çĦĵ":120772,"çĦĹ":120773,"æ·ħ":120774,"æ·ŀ":120775,"æ¸İ":120776,"æ¶¿":120777,"æ·ĸ":120778,"æĮ²":120779,"æ·ł":120780,"涸":120781,"æ¸ij":120782,"æ·¦":120783,"æ·Ŀ":120784,"涪":120785,"æ·Ļ":120786,"æ¶«":120787,"æ¸Į":120788,"æĤ»":120789,"æĤ±":120790,"æĥĿ":120791,"æĥĺ":120792,"æĥĨ":120793,"æĥļ":120794,"æĥĩ":120795,"æĥ®":120796,"çªķ":120797,"è°Į":120798,"æīĪ":120799,"çļ²":120800,"è°ij":120801,"è£Ĩ":120802,"袷":120803,"è£ī":120804,"è°Ĵ":120805,"è°Ķ":120806,"è°ķ":120807,"è°ĸ":120808,"è°Ĺ":120809,"è°Ļ":120810,"è°Ŀ":120811,"é̝":120812,"éĥ¿":120813,"éļĪ":120814,"ç²ľ":120815,"éļį":120816,"éļĹ":120817,"å©Ĭ":120818,"娼":120819,"å©¢":120820,"婵":120821,"èĥ¬":120822,"è¢Ī":120823,"ç¿Į":120824,"æģ¿":120825,"欸":120826,"绫":120827,"éªIJ":120828,"绯":120829,"ç»±":120830,"éªĴ":120831,"绲":120832,"éªĵ":120833,"ç»¶":120834,"绺":120835,"ç»»":120836,"绾":120837,"éªĸ":120838,"ç¼ģ":120839,"èĢł":120840,"çIJ«":120841,"çIJµ":120842,"çIJ¶":120843,"çIJ¥":120844,"çIJ¨":120845,"çIJ°":120846,"çIJ®":120847,"çIJ¯":120848,"çIJ¬":120849,"çIJļ":120850,"è¾ĩ":120851,"é¼ĭ":120852,"æı³":120853,"åłŀ":120854,"æIJ½":120855,"æı¸":120856,"æıł":120857,"åłĻ":120858,"è¶Ħ":120859,"æıĸ":120860,"é¢ī":120861,"å¡Ħ":120862,"æı¿":120863,"èĢĭ":120864,"æıĦ":120865,"èĽ©":120866,"èĽ°":120867,"å¡Ĩ":120868,"æijĴ":120869,"æıĨ":120870,"æİ¾":120871,"èģĴ":120872,"èijij":120873,"èijļ":120874,"éĿ°":120875,"éĿ¸":120876,"èij³":120877,"èijº":120878,"èij¸":120879,"èIJ¼":120880,"èij¶":120881,"èĴĮ":120882,"èijŃ":120883,"楮":120884,"棼":120885,"æ¤Ł":120886,"棹":120887,"椤":120888,"棰":120889,"èµį":120890,"æ¤ĭ":120891,"æ¤ģ":120892,"椪":120893,"æ¤IJ":120894,"é¹ģ":120895,"éħ¤":120896,"éħ¢":120897,"éħ¡":120898,"é¹Ĥ":120899,"æ®ļ":120900,"æ®Ľ":120901,"鼱":120902,"è¾ĭ":120903,"æ¤ł":120904,"è¾İ":120905,"çĿĦ":120906,"çĿĩ":120907,"çĿĥ":120908,"æĪ¢":120909,"åĸĭ":120910,"åĹĴ":120911,"åĸĥ":120912,"åĸ±":120913,"åĸ¹":120914,"æĻ·":120915,"åĸĪ":120916,"è·ĸ":120917,"è·Ĺ":120918,"è·ŀ":120919,"è·ļ":120920,"è·İ":120921,"è·ı":120922,"è·Ĩ":120923,"èĽ±":120924,"èĽ²":120925,"èĽŃ":120926,"èĽ³":120927,"èĽIJ":120928,"èĽĶ":120929,"èĽŀ":120930,"èĽ´":120931,"èĽĺ":120932,"åĸģ":120933,"åĸŁ":120934,"åķ¾":120935,"åĹĸ":120936,"åĸij":120937,"åĹŁ":120938,"åĹŀ":120939,"åĸĻ":120940,"åµĺ":120941,"åµĸ":120942,"å´´":120943,"éģĦ":120944,"è©Ī":120945,"åµİ":120946,"嵬":120947,"åµĽ":120948,"嵯":120949,"åµĿ":120950,"嵫":120951,"å¹Ħ":120952,"åµĭ":120953,"èµķ":120954,"éĵ»":120955,"éĵ¼":120956,"éĵ¿":120957,"éĶĥ":120958,"éĶĨ":120959,"éĶĩ":120960,"éĶī":120961,"éĶı":120962,"éĶij":120963,"éĶĴ":120964,"éĶĶ":120965,"éĶķ":120966,"æİ£":120967,"磬":120968,"æ°°":120969,"毳":120970,"毽":120971,"çĬĬ":120972,"çĬĦ":120973,"çĬĭ":120974,"é¹Ħ":120975,"çĬį":120976,"åµĩ":120977,"é»į":120978,"ç¨ĥ":120979,"ç¨Ĥ":120980,"çŃļ":120981,"çѵ":120982,"çŃĮ":120983,"åĤ£":120984,"åĤĪ":120985,"èĪĦ":120986,"çīį":120987,"åĤ¥":120988,"åĤ§":120989,"éģij":120990,"åĤ©":120991,"徨":120992,"åªŃ":120993,"çķ²":120994,"å¼ij":120995,"ç¿ķ":120996,"é¹Ĩ":120997,"èħĪ":120998,"èħĵ":120999,"èħĨ":121000,"èħ´":121001,"èħļ":121002,"èħ±":121003,"鱿":121004,"é²Ģ":121005,"é²Ĥ":121006,"çĮ¢":121007,"çĮ¹":121008,"çĮ¥":121009,"é£ĵ":121010,"è§ŀ":121011,"è§ļ":121012,"çĮ±":121013,"é¢İ":121014,"飧":121015,"é¦ĩ":121016,"é¦Ĭ":121017,"亵":121018,"èĦĶ":121019,"è£Ĵ":121020,"çĹ£":121021,"çŨ":121022,"çŦ":121023,"çĹŀ":121024,"çŤ":121025,"çŧ":121026,"èµĵ":121027,"竦":121028,"çĵ¿":121029,"åķ»":121030,"é¢ı":121031,"é¹ĩ":121032,"éĺij":121033,"éĺĴ":121034,"éĺķ":121035,"ç²ŀ":121036,"éģĴ":121037,"åѳ":121038,"çĦ¯":121039,"çĦľ":121040,"çĦ±":121041,"é¹Ī":121042,"渫":121043,"æ¹®":121044,"æ¹İ":121045,"æ¹ľ":121046,"æ¹į":121047,"湫":121048,"溲":121049,"æ¹Ł":121050,"æºĨ":121051,"æ¹²":121052,"æ¹Ķ":121053,"æ¹ī":121054,"渥":121055,"æ»ģ":121056,"æĦł":121057,"æĥº":121058,"æĦ¦":121059,"æĥ´":121060,"æĦĢ":121061,"æĦİ":121062,"æĦĶ":121063,"åĸ¾":121064,"å¯IJ":121065,"è°Ł":121066,"裢":121067,"è£İ":121068,"裥":121069,"祾":121070,"è°ł":121071,"è°¡":121072,"è°¥":121073,"è°§":121074,"åѱ":121075,"å¼¼":121076,"å·½":121077,"éªĺ":121078,"媪":121079,"å·¯":121080,"ç¿ļ":121081,"çļ´":121082,"éªĽ":121083,"ç¼Ĥ":121084,"ç¼ĥ":121085,"ç¼Ħ":121086,"å½ĺ":121087,"ç¼ĩ":121088,"ç¼Ī":121089,"ç¼Į":121090,"ç¼ij":121091,"ç¼Ĵ":121092,"ç¼Ĺ":121093,"飨":121094,"èĢ¢":121095,"çijģ":121096,"çijĹ":121097,"çijĦ":121098,"éģ¨":121099,"éªľ":121100,"飫":121101,"é«¡":121102,"塬":121103,"éĦ¢":121104,"è¶Ķ":121105,"è¶ij":121106,"æijħ":121107,"æijģ":121108,"èľĩ":121109,"æIJĭ":121110,"æIJª":121111,"æIJIJ":121112,"æIJĽ":121113,"æIJł":121114,"æijĪ":121115,"å½Ģ":121116,"æ¯Ĥ":121117,"æIJ¦":121118,"æIJ¡":121119,"èĵģ":121120,"æĪ¡":121121,"èĵį":121122,"éĦŀ":121123,"èĵIJ":121124,"èĵ¦":121125,"é¹ĭ":121126,"èĴ½":121127,"èĵĸ":121128,"èĵĬ":121129,"èĴ¯":121130,"èĵŁ":121131,"èĵij":121132,"èĴº":121133,"èĵł":121134,"èĴŁ":121135,"èĴ¡":121136,"èĴ¹":121137,"èĴ´":121138,"èĴĹ":121139,"èĵ¥":121140,"æ¥Ķ":121141,"æ¥Ĥ":121142,"æ¥Ŀ":121143,"楫":121144,"楸":121145,"椴":121146,"æ§Į":121147,"楯":121148,"çļĻ":121149,"æ¦Ī":121150,"æ§İ":121151,"æ¦ī":121152,"楦":121153,"楣":121154,"楹":121155,"椽":121156,"åī½":121157,"éħ©":121158,"èľĥ":121159,"ç¢Ľ":121160,"ç¢ĵ":121161,"硼":121162,"ç¢ī":121163,"ç¢ļ":121164,"ç¢ĩ":121165,"ç¢ľ":121166,"é¹Į":121167,"è¾ı":121168,"é¾ĥ":121169,"é¾ħ":121170,"訾":121171,"ç²²":121172,"çĿļ":121173,"åĹª":121174,"éŁª":121175,"åĹ·":121176,"åĹī":121177,"çĿ¨":121178,"çĿ¢":121179,"éĽİ":121180,"çĿ¥":121181,"åĹij":121182,"åĹ«":121183,"åŬ":121184,"åĹĶ":121185,"åĹĿ":121186,"æĪ¥":121187,"åĹĦ":121188,"çħ¦":121189,"æļĦ":121190,"éģ¢":121191,"æļĮ":121192,"è·¬":121193,"è·¶":121194,"è·¸":121195,"è·IJ":121196,"è·£":121197,"è·¹":121198,"èĽ¸":121199,"èľĬ":121200,"èľį":121201,"èľī":121202,"èľ£":121203,"çķ¹":121204,"èĽ¹":121205,"åĹ¥":121206,"åĹ²":121207,"åĹ³":121208,"åĹĮ":121209,"åĹį":121210,"åĹIJ":121211,"åŤ":121212,"åŵ":121213,"罨":121214,"åµĬ":121215,"åµ´":121216,"骰":121217,"éĶĹ":121218,"éĶĽ":121219,"éĶľ":121220,"éĶĿ":121221,"éĶŀ":121222,"éĶŁ":121223,"éĶ¢":121224,"é͍":121225,"éĶ©":121226,"éĶŃ":121227,"éͱ":121228,"éĽī":121229,"æ°²":121230,"çĬı":121231,"æŃĥ":121232,"ç¨ŀ":121233,"ç¨Ĺ":121234,"ç¨Ķ":121235,"çŃł":121236,"çŃ¢":121237,"çŃ®":121238,"çѲ":121239,"çīĴ":121240,"æķ«":121241,"å¾Ń":121242,"æĦĨ":121243,"èīĦ":121244,"è§İ":121245,"毹":121246,"è²Ĭ":121247,"è²ħ":121248,"è²ī":121249,"é¢Ķ":121250,"èħł":121251,"èħ©":121252,"èħ¼":121253,"èħŃ":121254,"èħ§":121255,"å¡į":121256,"媵":121257,"é²ħ":121258,"é²Ĩ":121259,"é²ĩ":121260,"é²Ī":121261,"é²ĭ":121262,"é²IJ":121263,"èĤĦ":121264,"é¹IJ":121265,"é£ķ":121266,"è§¥":121267,"éģĽ":121268,"é¦IJ":121269,"é¹ij":121270,"亶":121271,"çĺĥ":121272,"çű":121273,"çĹ¼":121274,"çĹ¿":121275,"çĺIJ":121276,"çĺģ":121277,"çĺĨ":121278,"éºĤ":121279,"æŃĨ":121280,"æĹĴ":121281,"éĺĸ":121282,"éĺĹ":121283,"ç¾§":121284,"è±¢":121285,"ç²³":121286,"çĮ·":121287,"çħ³":121288,"çħ¨":121289,"çħħ":121290,"çħĬ":121291,"çħ¸":121292,"çħº":121293,"æ»Ł":121294,"溱":121295,"æºĺ":121296,"æ¼Ń":121297,"滢":121298,"溥":121299,"溽":121300,"è£Ł":121301,"溻":121302,"溷":121303,"æ»Ĺ":121304,"滫":121305,"溴":121306,"æ»ı":121307,"æ»ĥ":121308,"滦":121309,"æºı":121310,"æ»Ĥ":121311,"æ»ĵ":121312,"æºŁ":121313,"滪":121314,"æĦ«":121315,"æħĬ":121316,"é²İ":121317,"éªŀ":121318,"çªł":121319,"窣":121320,"裱":121321,"裨":121322,"裾":121323,"裰":121324,"ç¦Ĭ":121325,"è°©":121326,"è°ª":121327,"媾":121328,"å««":121329,"媲":121330,"å«Ĵ":121331,"å«Ķ":121332,"媸":121333,"ç¼Ļ":121334,"ç¼ľ":121335,"ç¼Ľ":121336,"è¾Ķ":121337,"éªĿ":121338,"ç¼Ł":121339,"缡":121340,"ç¼¢":121341,"ç¼£":121342,"éªŁ":121343,"èĢ¥":121344,"çĴĪ":121345,"çijŃ":121346,"çįĴ":121347,"è§ı":121348,"æħĿ":121349,"å«ł":121350,"åıĨ":121351,"æij½":121352,"å¢ģ":121353,"æĴĤ":121354,"æijŀ":121355,"æĴĦ":121356,"ç¿¥":121357,"è¸ħ":121358,"æijŃ":121359,"å¢ī":121360,"å¢Ĵ":121361,"æ¦ĸ":121362,"綦":121363,"èĶ«":121364,"èĶ·":121365,"éĿº":121366,"éĿ¼":121367,"éŀħ":121368,"éĿ¿":121369,"çĶį":121370,"è͏":121371,"èĶŁ":121372,"èĶº":121373,"æĪ¬":121374,"èķĸ":121375,"èĶ»":121376,"èĵ¿":121377,"æĸ¡":121378,"é¹ķ":121379,"èĵ¼":121380,"æ¦Ľ":121381,"榧":121382,"榫":121383,"æ¦Ń":121384,"æ§Ķ":121385,"榱":121386,"æ§ģ":121387,"æ§ł":121388,"榷":121389,"åĥ°":121390,"éħ½":121391,"éħ¹":121392,"碡":121393,"碴":121394,"碣":121395,"碲":121396,"èĩ§":121397,"豨":121398,"殡":121399,"éľģ":121400,"èľļ":121401,"é¾ĩ":121402,"é¾Ī":121403,"äģ":121404,"äģĸ":121405,"çĿ½":121406,"åĺŀ":121407,"åĺĪ":121408,"åĺĮ":121409,"åĺģ":121410,"æļĿ":121411,"è¸Į":121412,"è¸ī":121413,"èľŀ":121414,"èľ¥":121415,"èľ®":121416,"èĿĪ":121417,"èľ´":121418,"èľ±":121419,"èľ©":121420,"èľ·":121421,"èľ¿":121422,"èŀĤ":121423,"èľ¢":121424,"åĺ¡":121425,"é¹Ĺ":121426,"åĺ£":121427,"åĺ¤":121428,"åĺļ":121429,"åĹ¾":121430,"åĺ§":121431,"ç½´":121432,"ç½±":121433,"å¹Ķ":121434,"å¶Ĥ":121435,"å¹Ľ":121436,"èµĻ":121437,"ç½Ĥ":121438,"骷":121439,"骶":121440,"é¹ĺ":121441,"éͲ":121442,"éĶ´":121443,"éͶ":121444,"éĶ·":121445,"é͏":121446,"é͵":121447,"éķĤ":121448,"çĬĴ":121449,"ç®IJ":121450,"箦":121451,"ç®§":121452,"箸":121453,"箬":121454,"ç®ħ":121455,"箪":121456,"箾":121457,"箢":121458,"ç®ĵ":121459,"åĥĸ":121460,"åĦĨ":121461,"åĥ³":121462,"åĥŃ":121463,"åĬģ":121464,"åĥ®":121465,"éŃĥ":121466,"éŃĨ":121467,"çĿ¾":121468,"èīĭ":121469,"éĦ±":121470,"èĨĪ":121471,"èĨij":121472,"é²ij":121473,"é²Ķ":121474,"é²ļ":121475,"é²Ľ":121476,"é²Ł":121477,"çįIJ":121478,"è§«":121479,"éĽĴ":121480,"夤":121481,"é¦ij":121482,"éĬ®":121483,"塾":121484,"çĺĮ":121485,"çĺĬ":121486,"çĺĺ":121487,"çĺĻ":121488,"æĹĸ":121489,"èĨĤ":121490,"éĺļ":121491,"éĦ¯":121492,"é²ŀ":121493,"粿":121494,"ç²¼":121495,"ç³ģ":121496,"æ§Ĭ":121497,"é¹ļ":121498,"çĨĺ":121499,"çĨ¥":121500,"æ½¢":121501,"æ¼ķ":121502,"滹":121503,"漯":121504,"æ¼¶":121505,"æ½ĭ":121506,"æ½´":121507,"漪":121508,"æ¼ī":121509,"漩":121510,"æ¾ī":121511,"æħµ":121512,"æIJ´":121513,"窨":121514,"寤":121515,"ç¶®":121516,"è°®":121517,"褡":121518,"è¤Ļ":121519,"è¤ĵ":121520,"è¤Ľ":121521,"è¤Ĭ":121522,"è°¯":121523,"è°°":121524,"è°²":121525,"å±£":121526,"é¹Ľ":121527,"嫱":121528,"å«ĸ":121529,"嫦":121530,"å«ļ":121531,"å«ĺ":121532,"é¼IJ":121533,"çŀĢ":121534,"é¹ľ":121535,"éªł":121536,"ç¼¥":121537,"缦":121538,"ç¼§":121539,"缨":121540,"骢":121541,"缫":121542,"è̦":121543,"ȩ̀":121544,"çĴľ":121545,"çĴİ":121546,"çĴģ":121547,"å¥Ń":121548,"髯":121549,"é««":121550,"æĴ·":121551,"æĴħ":121552,"èµŃ":121553,"æĴ¸":121554,"éĭĨ":121555,"æĴĻ":121556,"æĴº":121557,"å¢Ģ":121558,"èģ©":121559,"è§IJ":121560,"éŀij":121561,"èķĻ":121562,"éŀĴ":121563,"èķĪ":121564,"èķ¨":121565,"èķ¤":121566,"èķŀ":121567,"èķº":121568,"çŀ¢":121569,"èķĥ":121570,"èķ²":121571,"èµľ":121572,"æ§¿":121573,"樯":121574,"æ§Ń":121575,"æ¨Ĺ":121576,"æ¨ĺ":121577,"æ§²":121578,"éĨĮ":121579,"éĨħ":121580,"éĿ¥":121581,"éŃĩ":121582,"é¤į":121583,"ç£Ķ":121584,"ç£Ļ":121585,"éľĪ":121586,"è¾ĺ":121587,"é¾ī":121588,"é¾Ĭ":121589,"è§ij":121590,"çŀĮ":121591,"çŀĭ":121592,"çŀij":121593,"åĺŃ":121594,"åĻİ":121595,"å϶":121596,"é¢Ļ":121597,"æļ¹":121598,"åĻĺ":121599,"è¸Ķ":121600,"è¸Ŀ":121601,"è¸Ł":121602,"è¸Ĵ":121603,"踬":121604,"踮":121605,"踯":121606,"踺":121607,"è¸ŀ":121608,"èĿ½":121609,"èĿ¾":121610,"èĿ»":121611,"èĿ°":121612,"èĿ®":121613,"èŀĭ":121614,"èĿĵ":121615,"èĿ£":121616,"èĿ¼":121617,"åĺ¬":121618,"é¢ļ":121619,"åĻį":121620,"åĻĻ":121621,"åĻĮ":121622,"åĻĶ":121623,"é¢Ľ":121624,"å¹ŀ":121625,"幡":121626,"å¶Ļ":121627,"å¶Ŀ":121628,"骺":121629,"éķĬ":121630,"éķī":121631,"éķĮ":121632,"éķı":121633,"éķĴ":121634,"éķĵ":121635,"éķĶ":121636,"稷":121637,"ç®´":121638,"ç¯ij":121639,"ç¯ģ":121640,"ç¯Į":121641,"çīĸ":121642,"åĦĭ":121643,"èĻ¢":121644,"é¹ŀ":121645,"èĨĺ":121646,"é²ł":121647,"鲡":121648,"é²¢":121649,"é²£":121650,"é²¥":121651,"é²§":121652,"鲩":121653,"çįĹ":121654,"çįł":121655,"觯":121656,"é¦ĵ":121657,"é¦Ķ":121658,"麾":121659,"å»Ľ":121660,"çĺĽ":121661,"çĺ¼":121662,"çĺ¢":121663,"çĺł":121664,"é½ij":121665,"ç¾°":121666,"ð¥»":121667,"ð¥»Ĺ":121668,"ç³Į":121669,"ç³į":121670,"ç³ħ":121671,"çĨľ":121672,"çĨµ":121673,"æ¾į":121674,"æ¾Į":121675,"潸":121676,"潦":121677,"æ½²":121678,"éĭĪ":121679,"æ½Ł":121680,"潺":121681,"寮":121682,"窳":121683,"è°³":121684,"褴":121685,"è¤Ł":121686,"褫":121687,"è°µ":121688,"çĨ¨":121689,"屦":121690,"åĭ°":121691,"æĪ®":121692,"èĿ¥":121693,"缬":121694,"ç¼®":121695,"缯":121696,"骣":121697,"çķ¿":121698,"èĢ©":121699,"è̍":121700,"èĢª":121701,"çĴŁ":121702,"éĿĽ":121703,"çĴł":121704,"çĴĺ":121705,"èģ±":121706,"èŀ¯":121707,"é«»":121708,"é«Ń":121709,"髹":121710,"æĵĢ":121711,"çĶı":121712,"æĵŀ":121713,"縳":121714,"磬":121715,"é¢ŀ":121716,"èķ»":121717,"é¢Ł":121718,"èĸ¤":121719,"èĸ¨":121720,"æªł":121721,"èĸı":121722,"èĸ®":121723,"èĸľ":121724,"èĸħ":121725,"樾":121726,"æ©Ľ":121727,"æ©ĩ":121728,"樵":121729,"æªİ":121730,"橹":121731,"樽":121732,"樨":121733,"橼":121734,"墼":121735,"æ©IJ":121736,"ç¿®":121737,"éĨIJ":121738,"éĨį":121739,"éĨļ":121740,"磲":121741,"èµĿ":121742,"殪":121743,"éľı":121744,"éĮ¾":121745,"è¾ļ":121746,"éģ½":121747,"æ°ħ":121748,"çŀŁ":121749,"çŀł":121750,"çŀ°":121751,"åļĦ":121752,"åļĨ":121753,"åϤ":121754,"æļ¾":121755,"è¹Ģ":121756,"踵":121757,"踽":121758,"è¹ī":121759,"è¹ģ":121760,"èŀ¨":121761,"èŀĪ":121762,"èŀħ":121763,"èŀŃ":121764,"èŀł":121765,"èŀŁ":121766,"åϱ":121767,"åĻ«":121768,"åĻ»":121769,"åϼ":121770,"ç½¹":121771,"åľľ":121772,"ä¦":121773,"ä¦ĥ":121774,"éķĹ":121775,"éķĺ":121776,"éķļ":121777,"éķĽ":121778,"éķĿ":121779,"éķŀ":121780,"éķł":121781,"æ°ĩ":121782,"æ°Ĩ":121783,"ç©ij":121784,"ç¯Ŀ":121785,"篥":121786,"篦":121787,"篪":121788,"ç¯Ļ":121789,"çĽ¥":121790,"åĬĵ":121791,"翱":121792,"éŃī":121793,"éŃĪ":121794,"å¾¼":121795,"æŃĻ":121796,"èĨ¦":121797,"èĨĻ":121798,"é²®":121799,"é²±":121800,"é²³":121801,"é²´":121802,"é²µ":121803,"é²·":121804,"é²»":121805,"çį´":121806,"çįŃ":121807,"çį¬":121808,"éĤĤ":121809,"é¹§":121810,"廨":121811,"èµŁ":121812,"çĺ°":121813,"廪":121814,"çĺ¿":121815,"çĺµ":121816,"çĺ´":121817,"çĻĥ":121818,"çĺ³":121819,"éºĩ":121820,"éºĪ":121821,"嬴":121822,"å£ħ":121823,"ç³Ĺ":121824,"çĶij":121825,"çĩİ":121826,"çĩł":121827,"çĩĶ":121828,"çĩ§":121829,"æ¿ij":121830,"æ¿ī":121831,"æ½ŀ":121832,"æ¾§":121833,"æ¾¹":121834,"æ¾¥":121835,"æ¾¶":121836,"æ¿Ĥ":121837,"褰":121838,"窸":121839,"å¬ĸ":121840,"çĬŁ":121841,"éļ°":121842,"å¬Ĺ":121843,"颡":121844,"ç¼±":121845,"ç¼²":121846,"ç¼³":121847,"çĴ©":121848,"çĴª":121849,"èŀ«":121850,"æĵ¤":121851,"å£ķ":121852,"è§³":121853,"ç½Ħ":121854,"æĵ¢":121855,"èĸ¹":121856,"éŀ¡":121857,"éŀ¬":121858,"èĸ·":121859,"èĹĵ":121860,"èĹģ":121861,"æªĦ":121862,"檩":121863,"æĩĭ":121864,"éĨ¢":121865,"翳":121866,"ç¤ħ":121867,"磴":121868,"鹩":121869,"é¾ĭ":121870,"é¾Į":121871,"è±³":121872,"å£ij":121873,"é»»":121874,"åļı":121875,"åļħ":121876,"è¹ij":121877,"è¹Ĵ":121878,"è¹Ĭ":121879,"èŁ¥":121880,"èŀ¬":121881,"èŀµ":121882,"çĸĥ":121883,"èŀ³":121884,"èŁij":121885,"åļĵ":121886,"ç½½":121887,"ç½¾":121888,"å¶·":121889,"黾":121890,"é»Ŀ":121891,"é«ģ":121892,"é«Ģ":121893,"éķ¡":121894,"éķ¢":121895,"éķ£":121896,"éķ¦":121897,"éķ§":121898,"éķ©":121899,"éķª":121900,"éķ«":121901,"ç½ħ":121902,"ç°Į":121903,"篾":121904,"篼":121905,"ç°ĸ":121906,"ç°ĭ":121907,"é¼¢":121908,"åĦ¡":121909,"鹪":121910,"é¼¾":121911,"çļ¤":121912,"éŃį":121913,"é¾ł":121914,"ç¹ĩ":121915,"è²ĺ":121916,"éĤĪ":121917,"è²Ķ":121918,"èĩĮ":121919,"èĨ»":121920,"èĩĨ":121921,"èĩĥ":121922,"é²¼":121923,"é²½":121924,"é³Ģ":121925,"é³ĥ":121926,"é³ħ":121927,"é³ĩ":121928,"é³Ĭ":121929,"èŀ½":121930,"çĩ®":121931,"鹫":121932,"ç³ľ":121933,"縻":121934,"çĻį":121935,"éºĭ":121936,"æĩij":121937,"æ¿¡":121938,"æ¿®":121939,"æ¿ŀ":121940,"æ¿ł":121941,"濯":121942,"è¹ĩ":121943,"è¬ĩ":121944,"éĤĥ":121945,"è¥ģ":121946,"æªĹ":121947,"æĵĺ":121948,"åŃº":121949,"éļ³":121950,"嬷":121951,"èŁĬ":121952,"鹬":121953,"éįª":121954,"éıĬ":121955,"é¬Ī":121956,"é¬ĥ":121957,"çŀ½":121958,"éŀ¯":121959,"éŀ¨":121960,"éŀ«":121961,"éŀ§":121962,"éŀ£":121963,"èĹľ":121964,"èĹł":121965,"éĨª":121966,"è¹Ļ":121967,"ç¤ĵ":121968,"çĩ¹":121969,"餮":121970,"çŀ¿":121971,"æĽĽ":121972,"颢":121973,"èºĩ":121974,"è¹ļ":121975,"èŁĽ":121976,"èŁª":121977,"èŁł":121978,"èŁ®":121979,"é¹®":121980,"黳":121981,"黣":121982,"é«ħ":121983,"é«Ĥ":121984,"éķ¬":121985,"éķŃ":121986,"éķ¯":121987,"馥":121988,"ç°Ł":121989,"ç°ª":121990,"鼬":121991,"鼳":121992,"èīŁ":121993,"é³İ":121994,"é³ı":121995,"é³IJ":121996,"çĻŀ":121997,"çĻĶ":121998,"糨":121999,"蹩":122000,"éİı":122001,"éĤĭ":122002,"é¬ı":122003,"æĶī":122004,"éŀ²":122005,"éŀ´":122006,"èĹ¿":122007,"èĺ§":122008,"èĺħ":122009,"éĨ®":122010,"éĨ¯":122011,"éħĥ":122012,"éľª":122013,"éľŃ":122014,"龨":122015,"黼":122016,"åļ¯":122017,"è¹°":122018,"è¹¶":122019,"è¹½":122020,"è¹¼":122021,"è¹´":122022,"è¹¾":122023,"蹿":122024,"èłĸ":122025,"èłĵ":122026,"èŁ¾":122027,"èłĬ":122028,"黢":122029,"é«ĭ":122030,"é«Į":122031,"éķ²":122032,"ç±Ģ":122033,"é½ģ":122034,"éŃij":122035,"èī¨":122036,"é³ĵ":122037,"é³Ķ":122038,"é³ķ":122039,"é³Ĺ":122040,"é³Ļ":122041,"éıĸ":122042,"羸":122043,"ã¸Ĩ":122044,"çĢ£":122045,"çĢĽ":122046,"襦":122047,"è°¶":122048,"è¥ŀ":122049,"骥":122050,"ç¼µ":122051,"çĵĴ":122052,"æĶĺ":122053,"èĺ©":122054,"èĺĸ":122055,"éĨ´":122056,"éľ°":122057,"éħĨ":122058,"çŁį":122059,"èºħ":122060,"é¼į":122061,"å·ī":122062,"黩":122063,"黥":122064,"黪":122065,"éķ³":122066,"éķ´":122067,"é»§":122068,"çºĤ":122069,"çĴº":122070,"鼯":122071,"èĩľ":122072,"é³ľ":122073,"é³Ŀ":122074,"é³Ł":122075,"çį¾":122076,"åŃĢ":122077,"骧":122078,"çĵĺ":122079,"é¼Ļ":122080,"éĨº":122081,"礴":122082,"颦":122083,"æĽ©":122084,"é³¢":122085,"éºĿ":122086,"å¤Ķ":122087,"çĪĿ":122088,"çģı":122089,"禳":122090,"éIJ¾":122091,"ç¾¼":122092,"èł¡":122093,"è̱":122094,"é¹³":122095,"æ°į":122096,"é¥ķ":122097,"èºIJ":122098,"é«ij":122099,"éķµ":122100,"ç©°":122101,"é¥Ķ":122102,"鬻":122103,"鬣":122104,"è¶±":122105,"æĶ«":122106,"æĶ¥":122107,"颧":122108,"èºľ":122109,"é¼¹":122110,"çϝ":122111,"èł²":122112,"èł¹":122113,"èºŀ":122114,"è¡¢":122115,"çģŀ":122116,"襻":122117,"çºĽ":122118,"鬣":122119,"æĶ®":122120,"åĽĶ":122121,"é¦ķ":122122,"æĪĨ":122123,"ç΍":122124,"é½ī":122125,"äºį":122126,"å°¢":122127,"å½³":122128,"åį¬":122129,"殳":122130,"ðłĻ¶":122131,"æ¯Į":122132,"éĤĺ":122133,"æĪĭ":122134,"åľ¢":122135,"æ°ķ":122136,"ä¼ĭ":122137,"ä»Ŀ":122138,"åĨ®":122139,"æ°¿":122140,"æ±Ī":122141,"æ°¾":122142,"å¿ī":122143,"å®Ħ":122144,"ð¬£Ļ":122145,"è®±":122146,"æīŀ":122147,"åľ²":122148,"åľ«":122149,"èĬı":122150,"èĬĥ":122151,"æľ³":122152,"æľ¸":122153,"ð¨Ļ":122154,"ð¨Ļ¸":122155,"éĤ¨":122156,"åIJĴ":122157,"åIJĸ":122158,"å±¼":122159,"å±¾":122160,"辿":122161,"éĴĨ":122162,"仳":122163,"ä¼£":122164,"ä¼Ī":122165,"çĻ¿":122166,"çĶª":122167,"éĤł":122168,"çĬ´":122169,"åĨ±":122170,"éĤ¡":122171,"ð¬ĩķ":122172,"æ±ĭ":122173,"äľ":122174,"äľ£":122175,"è®»":122176,"ð¬£ŀ":122177,"åŃĸ":122178,"ð¬ĺĵ":122179,"纩":122180,"çİĴ":122181,"çİĵ":122182,"çİĺ":122183,"çİļ":122184,"åά":122185,"ð«ŃŁ":122186,"åĿľ":122187,"åĿī":122188,"æī½":122189,"ð«Ń¢":122190,"åĿĭ":122191,"æīº":122192,"ã§ij":122193,"æ¯IJ":122194,"èĬ°":122195,"èĬ£":122196,"èĭĬ":122197,"èĭī":122198,"èĬĺ":122199,"èĬ´":122200,"èĬł":122201,"ð«ĩ":122202,"ð«ĩŃ":122203,"èĬ¤":122204,"æĿķ":122205,"æĿĻ":122206,"æĿĦ":122207,"æĿ§":122208,"æĿ©":122209,"å°ª":122210,"å°¨":122211,"轪":122212,"ð«IJĦ":122213,"åĿĴ":122214,"èĬĪ":122215,"æĹ´":122216,"æĹµ":122217,"åijĻ":122218,"ãķ":122219,"ãķ®":122220,"å²į":122221,"ð«µ":122222,"𫵷":122223,"å²ł":122224,"å²ľ":122225,"åijĩ":122226,"åĨı":122227,"è§ĥ":122228,"å²Ļ":122229,"ä¼¾":122230,"ãijĩ":122231,"ä¼Ń":122232,"ä½ĸ":122233,"ä¼²":122234,"ä½ģ":122235,"é£ı":122236,"çĭĥ":122237,"éŶ":122238,"æ±§":122239,"汫":122240,"ð£²ĺ":122241,"ð£²Ĺ":122242,"æ²Ħ":122243,"æ²ĺ":122244,"ð¬ĩĻ":122245,"æ±Ń":122246,"ã³ĩ":122247,"æ²ĩ":122248,"å¿®":122249,"忳":122250,"忺":122251,"𬣡":122252,"ç¥ĥ":122253,"è¯ĩ":122254,"éĤ²":122255,"è¯İ":122256,"è¯IJ":122257,"å±ĥ":122258,"ð«¸":122259,"𫸩":122260,"å²Ĭ":122261,"éĺ½":122262,"䢺":122263,"éĺ¼":122264,"妧":122265,"å¦ĺ":122266,"ð¨ļ":122267,"ð¨ļķ":122268,"纮":122269,"驲":122270,"ð«ĺľ":122271,"纻":122272,"ð¬ĺĺ":122273,"ð«ĺĿ":122274,"纼":122275,"çݤ":122276,"çİŀ":122277,"çݱ":122278,"çİŁ":122279,"éĤ½":122280,"éĤ¿":122281,"åĿ¥":122282,"åĿ°":122283,"åĿ¬":122284,"åĿ½":122285,"å¼Ĩ":122286,"è̵":122287,"䢼":122288,"ð¦Ń":122289,"ð¦Ńľ":122290,"èĮĭ":122291,"èĭ§":122292,"èĭ¾":122293,"èĭł":122294,"æŀħ":122295,"ãŃİ":122296,"æŀĺ":122297,"æŀį":122298,"çŁ¼":122299,"磻":122300,"åĮ¼":122301,"ð¬¨Ĥ":122302,"ð¬Ģ©":122303,"ð¬Ģª":122304,"æĹ¿":122305,"æĺĦ":122306,"æĺĴ":122307,"æĺĪ":122308,"åĴī":122309,"åĴĩ":122310,"åĴį":122311,"å²µ":122312,"å²½":122313,"岨":122314,"å²ŀ":122315,"å³Ĥ":122316,"ãŁ":122317,"ãŁĥ":122318,"åĽ·":122319,"𬬩":122320,"éĴIJ":122321,"éĴĶ":122322,"éĴĸ":122323,"çī¥":122324,"ä½´":122325,"åŀĪ":122326,"ä¾ģ":122327,"ä¾¹":122328,"佸":122329,"佺":122330,"éļ¹":122331,"ãijĬ":122332,"ä¾Ĥ":122333,"ä½½":122334,"ä¾ĺ":122335,"éĥĪ":122336,"èĪł":122337,"éĥIJ":122338,"éĥĥ":122339,"æĶ½":122340,"èĤŃ":122341,"èĤ¸":122342,"èĤ·":122343,"çĭī":122344,"çĭĿ":122345,"饳":122346,"å¿ŀ":122347,"çĤĮ":122348,"çĤĨ":122349,"æ³Ļ":122350,"沺":122351,"æ³Ĥ":122352,"æ³ľ":122353,"æ³ĥ":122354,"æ³ĩ":122355,"æĢĬ":122356,"å³ĥ":122357,"穸":122358,"ç¥ĭ":122359,"ç¥Ĭ":122360,"ð«į£":122361,"𬣳":122362,"𬩽":122363,"鸤":122364,"å¼¢":122365,"弨":122366,"éĻij":122367,"𬮿":122368,"éĻİ":122369,"ð¬¯Ģ":122370,"åįº":122371,"乸":122372,"å¦Ń":122373,"å§Ī":122374,"ð«°":122375,"ð«°Ľ":122376,"迳":122377,"åıķ":122378,"𬳵":122379,"驵":122380,"𬳶":122381,"äĮ":122382,"äĮ¹":122383,"驺":122384,"ð«łĬ":122385,"ç»ĭ":122386,"ç»IJ":122387,"çłī":122388,"èĢĶ":122389,"ãĽĥ":122390,"çݶ":122391,"çıĩ":122392,"çıħ":122393,"ð¬įĽ":122394,"çıĭ":122395,"çݹ":122396,"çıĮ":122397,"çİ¿":122398,"飨":122399,"åŀļ":122400,"åŀ¯":122401,"åŀĻ":122402,"åŀ²":122403,"åŁı":122404,"åŀį":122405,"èĢĩ":122406,"é¿į":122407,"åŀİ":122408,"åŀ´":122409,"åŀŁ":122410,"åŀŀ":122411,"æĮĵ":122412,"åŀµ":122413,"åŀı":122414,"æĭ¶":122415,"èįĸ":122416,"èįģ":122417,"èįĻ":122418,"èįĽ":122419,"èĮĪ":122420,"èĮ½":122421,"èįĦ":122422,"èĮº":122423,"ð¬ľ¬":122424,"èįĵ":122425,"èĮ³":122426,"ð¦°":122427,"𦰡":122428,"èĮĽ":122429,"èįŃ":122430,"ãŃķ":122431,"æŁ·":122432,"æŁĥ":122433,"æŁĬ":122434,"æŀ¹":122435,"æłIJ":122436,"æŁĸ":122437,"éĥļ":122438,"åīħ":122439,"ä´ĵ":122440,"迺":122441,"åİĸ":122442,"çłĨ":122443,"çłij":122444,"çłĦ":122445,"èĢı":122446,"å¥ĵ":122447,"ä¶":122448,"ä¶®":122449,"è½µ":122450,"è½·":122451,"è½¹":122452,"轺":122453,"æĺº":122454,"ðª¾":122455,"𪾢":122456,"æĺ½":122457,"缷":122458,"åĴ¡":122459,"åĴº":122460,"æĺ³":122461,"æĺ£":122462,"æĺ¤":122463,"æĺ«":122464,"æĺ¡":122465,"åĴ¥":122466,"æĺª":122467,"èĻ·":122468,"èϏ":122469,"åĵĥ":122470,"å³ĺ":122471,"èĢij":122472,"å³Ľ":122473,"𪨰":122474,"å³Ĺ":122475,"å³§":122476,"帡":122477,"éĴĺ":122478,"ð«ĵ§":122479,"éĴľ":122480,"𬬮":122481,"𬬱":122482,"ð¬¬Ń":122483,"éĴª":122484,"éĴ¬":122485,"éĴŃ":122486,"磧":122487,"秬":122488,"ä¿«":122489,"èĪģ":122490,"ä¿ľ":122491,"ä¿Ļ":122492,"ä¿į":122493,"åŀķ":122494,"è¡İ":122495,"èĪ£":122496,"å¼ĩ":122497,"ä¾´":122498,"鸧":122499,"äı¡":122500,"èĥł":122501,"ð¦Ļ¶":122502,"èĥĪ":122503,"èĥ©":122504,"èĥ£":122505,"æľı":122506,"é£IJ":122507,"è¨Ħ":122508,"饻":122509,"庤":122510,"çĸ¢":122511,"çĤ£":122512,"çĤŁ":122513,"ã¶":122514,"ã¶²":122515,"æ´Ń":122516,"æ´ĺ":122517,"æ´ĵ":122518,"æ´¿":122519,"ã³ļ":122520,"æ³ļ":122521,"æµĪ":122522,"æµī":122523,"æ´¸":122524,"æ´ij":122525,"æ´¢":122526,"æ´Ī":122527,"æ´ļ":122528,"æ´º":122529,"æ´¨":122530,"æµIJ":122531,"ã³ĺ":122532,"æ´´":122533,"æ´£":122534,"æģĶ":122535,"宬":122536,"çªĢ":122537,"æīĤ":122538,"è¢Ĩ":122539,"ç¥ı":122540,"ç¥IJ":122541,"ç¥ķ":122542,"åıļ":122543,"éϧ":122544,"éĻŀ":122545,"å¨Ģ":122546,"å§ŀ":122547,"å§±":122548,"姤":122549,"å§¶":122550,"å§½":122551,"æŀ²":122552,"ç»ĸ":122553,"éªĥ":122554,"ð¬ĺ¡":122555,"𬳽":122556,"ð¬ĺ©":122557,"ð«Ħ§":122558,"å½ĸ":122559,"éªī":122560,"æģĿ":122561,"çıª":122562,"çıĽ":122563,"çı¹":122564,"çIJĬ":122565,"çݼ":122566,"çıĸ":122567,"ðªŁ":122568,"ðªŁĿ":122569,"çı½":122570,"çı¦":122571,"çı«":122572,"çıĴ":122573,"ð¬į¤":122574,"çı¢":122575,"çıķ":122576,"çıĿ":122577,"ð«Ń¼":122578,"åŁĹ":122579,"åŀ¾":122580,"åŀº":122581,"åŁĨ":122582,"åŀ¿":122583,"åŁĮ":122584,"åŁĩ":122585,"èݰ":122586,"èĮĿ":122587,"ð¬ľ¯":122588,"éĦĢ":122589,"èݶ":122590,"èİĿ":122591,"äĵĸ":122592,"èİĻ":122593,"æł»":122594,"æ¡ł":122595,"ð¬Ĥ":122596,"ð¬Ĥ©":122597,"æ¡Ħ":122598,"æ¢ł":122599,"æł´":122600,"梴":122601,"æłĴ":122602,"éħİ":122603,"éħı":122604,"ð«łĨ":122605,"çłµ":122606,"çłł":122607,"çł«":122608,"糬":122609,"ç¡ģ":122610,"æģ§":122611,"ç¿ĥ":122612,"éĥª":122613,"ð¨IJ":122614,"ð¨IJĪ":122615,"è¾Ģ":122616,"è¾ģ":122617,"ð¬Į":122618,"ð¬ĮĹ":122619,"åīķ":122620,"èµĢ":122621,"åĵ¢":122622,"æĻħ":122623,"æĻĬ":122624,"åĶĿ":122625,"åĵ³":122626,"åĵ±":122627,"åĨĶ":122628,"æĻĶ":122629,"æĻIJ":122630,"çķĸ":122631,"èļĦ":122632,"èļĨ":122633,"ð«ij":122634,"ð«ij¡":122635,"帱":122636,"å´ģ":122637,"峿":122638,"𪨶":122639,"å´Ħ":122640,"帨":122641,"å´Ģ":122642,"èµĨ":122643,"𬬸":122644,"éĴ·":122645,"𬬻":122646,"𬬹":122647,"𬬿":122648,"ð¬Ńģ":122649,"çľļ":122650,"çĶ¡":122651,"笫":122652,"åĢ»":122653,"åĢ´":122654,"èĦ©":122655,"åĢ®":122656,"åĢķ":122657,"åĢŀ":122658,"ð«¢":122659,"𫢸":122660,"åĢĵ":122661,"å̧":122662,"è¡ĥ":122663,"èĻĴ":122664,"èĪŃ":122665,"èΝ":122666,"èĪ¥":122667,"çĵŀ":122668,"鬯":122669,"鸰":122670,"èĦİ":122671,"æľĵ":122672,"èĥ²":122673,"èĻĵ":122674,"é±½":122675,"çĭ´":122676,"å³±":122677,"çĭ»":122678,"çľ¢":122679,"ð«Ĺ§":122680,"åĭį":122681,"çĹĦ":122682,"çĸ°":122683,"çĹĥ":122684,"ç«ĺ":122685,"ç¾ĸ":122686,"ç¾ĵ":122687,"æ¡Ĭ":122688,"æķī":122689,"çĥł":122690,"çĥĶ":122691,"çĥ¶":122692,"çĥ»":122693,"ð¬ĬĪ":122694,"æ¶į":122695,"浡":122696,"æµŃ":122697,"浬":122698,"æ¶Ħ":122699,"æ¶¢":122700,"æ¶IJ":122701,"æµ°":122702,"æµŁ":122703,"æµĽ":122704,"æµ¼":122705,"æµ²":122706,"æ¶ĺ":122707,"æĤĪ":122708,"æĤĥ":122709,"æĤ¢":122710,"ð¬ĴĪ":122711,"å®§":122712,"çªħ":122713,"çªĬ":122714,"çªİ":122715,"æīħ":122716,"æīĨ":122717,"袪":122718,"è¢Ĺ":122719,"袯":122720,"祧":122721,"éļº":122722,"åł²":122723,"çĸį":122724,"ð¨º":122725,"ð¨ºĻ":122726,"éĻ´":122727,"çĥĿ":122728,"çł®":122729,"ãĽļ":122730,"åĵ¿":122731,"ç¿Ģ":122732,"ç¿Ĥ":122733,"åīŁ":122734,"𬳿":122735,"ð«Ħ¨":122736,"绤":122737,"éªį":122738,"ð¬ĺ«":122739,"äĤ":122740,"äĤ®":122741,"çIJİ":122742,"çı¸":122743,"çıµ":122744,"çIJĦ":122745,"çIJĪ":122746,"çIJĢ":122747,"çıº":122748,"æİŃ":122749,"åłİ":122750,"åłIJ":122751,"åŁ¼":122752,"æİİ":122753,"åŁ«":122754,"åłĮ":122755,"æĻ¢":122756,"ð«®":122757,"ð«®ĥ":122758,"æİŀ":122759,"åŁª":122760,"壸":122761,"ãĻį":122762,"èģį":122763,"èıĿ":122764,"èIJļ":122765,"èı¥":122766,"èİ¿":122767,"äĵ«":122768,"åĭļ":122769,"äĵ¬":122770,"èIJĨ":122771,"èıĤ":122772,"èıį":122773,"èı¼":122774,"èIJ£":122775,"äĵ¨":122776,"èıī":122777,"äĵĽ":122778,"梼":122779,"梽":122780,"桲":122781,"梾":122782,"桯":122783,"梣":122784,"æ¢Į":122785,"桹":122786,"æķĶ":122787,"åİ£":122788,"ç¡Ķ":122789,"é¿İ":122790,"ç¡Ļ":122791,"ç¡ļ":122792,"ç¡Ĭ":122793,"ç¡į":122794,"åĭĶ":122795,"ä´ķ":122796,"é¾ģ":122797,"éĢ´":122798,"åĶª":122799,"åķ«":122800,"ç¿Ī":122801,"ã«":122802,"ã«°":122803,"æĻĻ":122804,"çķ¤":122805,"ð¬±ĸ":122806,"è¶¼":122807,"è·Ĥ":122808,"èĽĥ":122809,"èļ²":122810,"ð¬Ł½":122811,"èļº":122812,"åķ´":122813,"äİĥ":122814,"å´§":122815,"å´Ł":122816,"å´ŀ":122817,"å´Ĵ":122818,"å´Į":122819,"å´¡":122820,"éĵı":122821,"ð«ĵ¯":122822,"ð«Ł¹":122823,"éĵķ":122824,"ð«Ł¼":122825,"éĵĸ":122826,"éĵĺ":122827,"éĵļ":122828,"éĵŀ":122829,"éĵ¥":122830,"éĵ´":122831,"çī»":122832,"çī¿":122833,"ç¨Ĩ":122834,"笱":122835,"笯":122836,"åģ°":122837,"åģ¡":122838,"鸺":122839,"åģŃ":122840,"åģ²":122841,"åģģ":122842,"ã¿":122843,"ã¿ł":122844,"éĦħ":122845,"åģĵ":122846,"å¾Ľ":122847,"è¡Ĵ":122848,"èγ":122849,"èβ":122850,"鸼":122851,"æĤĨ":122852,"éĦĥ":122853,"çĵ»":122854,"äĿ":122855,"äĿĻ":122856,"èĦ¶":122857,"èĦŀ":122858,"èĦŁ":122859,"äı²":122860,"é±¾":122861,"çĮĩ":122862,"çĮĬ":122863,"çĮĦ":122864,"è§ĸ":122865,"ðłħ":122866,"ðłħ¤":122867,"庱":122868,"庼":122869,"庳":122870,"çĹĵ":122871,"ä´Ķ":122872,"ç««":122873,"åłĥ":122874,"éĺĮ":122875,"ç¾Ŀ":122876,"ç¾ķ":122877,"çĦĨ":122878,"çĥº":122879,"çĦĮ":122880,"æ·ı":122881,"ð¬ĩ¹":122882,"æ·Ł":122883,"æ·ľ":122884,"æ·´":122885,"æ·¯":122886,"æ¹´":122887,"æ¶´":122888,"ð¬į¡":122889,"ã¥":122890,"ã¥Ħ":122891,"æĥĽ":122892,"æĥĶ":122893,"æĤ°":122894,"æĥĻ":122895,"å¯ģ":122896,"éĢŃ":122897,"ð¬¤ĩ":122898,"ð«į¯":122899,"袼":122900,"è£Ī":122901,"祲":122902,"ð¬¤Ĭ":122903,"ð«į²":122904,"è°ŀ":122905,"èī´":122906,"弸":122907,"å¼¶":122908,"ð¬¯İ":122909,"éļĥ":122910,"å©ŀ":122911,"娵":122912,"婼":122913,"åªĸ":122914,"婳":122915,"å©į":122916,"å©Į":122917,"å©«":122918,"婤":122919,"å©ĺ":122920,"å©ł":122921,"ð¬ĺ¬":122922,"ð¬ĺŃ":122923,"ð¬´Ĥ":122924,"ð«ĺ¦":122925,"绹":122926,"ð«Łħ":122927,"ð¬ĺ¯":122928,"éªķ":122929,"ð«ĺ§":122930,"絾":122931,"çı·":122932,"çIJ²":122933,"çIJ¡":122934,"çIJŁ":122935,"çIJĶ":122936,"çIJŃ":122937,"åł¾":122938,"åł¼":122939,"æıķ":122940,"ãĻĺ":122941,"åł§":122942,"åĸĨ":122943,"åł¨":122944,"å¡ħ":122945,"åłł":122946,"çµ·":122947,"ðª£":122948,"𪣻":122949,"ð¡İ":122950,"ð¡İļ":122951,"èijľ":122952,"æĥİ":122953,"èIJ³":122954,"èijĻ":122955,"éĿ¬":122956,"èij´":122957,"èĴĩ":122958,"èĴĪ":122959,"éĦļ":122960,"èĴī":122961,"èĵĩ":122962,"èIJ©":122963,"èij°":122964,"èijİ":122965,"éĦij":122966,"èĴİ":122967,"èijĸ":122968,"èĴĦ":122969,"èIJ¹":122970,"棤":122971,"棽":122972,"棫":122973,"æ¤ĵ":122974,"æ¤ij":122975,"ð¬ĥ":122976,"ð¬ĥĬ":122977,"é¹Ģ":122978,"æ¤Ĩ":122979,"æ£ĵ":122980,"棬":122981,"棪":122982,"æ¤Ģ":122983,"æ¥Ĺ":122984,"ð¬·":122985,"ð¬·ķ":122986,"çͦ":122987,"éħ¦":122988,"è§Į":122989,"奡":122990,"çļķ":122991,"硪":122992,"欹":122993,"è©Ł":122994,"ð«IJIJ":122995,"è¾Į":122996,"æ£IJ":122997,"é¾Ĥ":122998,"ð¬¹":122999,"𬹼":123000,"黹":123001,"çīļ":123002,"çĿİ":123003,"æĻ«":123004,"æĻª":123005,"æĻ±":123006,"ð§":123007,"ð§¿":123008,"ð§¿¹":123009,"èĽij":123010,"çķ¯":123011,"æĸĿ":123012,"åĸ¤":123013,"å´¶":123014,"åµģ":123015,"ð«¶":123016,"ð«¶ĩ":123017,"å´¾":123018,"åµħ":123019,"å´¿":123020,"åµļ":123021,"ç¿Ļ":123022,"ð«ĸ®":123023,"åľĮ":123024,"åľIJ":123025,"èµij":123026,"èµĴ":123027,"é¿ı":123028,"éĵ¹":123029,"ð¬ŃĬ":123030,"éĵ½":123031,"ð¨±ĩ":123032,"ð«ĵ¶":123033,"éĶĬ":123034,"éĶį":123035,"éĶİ":123036,"ð¬Ńİ":123037,"éĶĵ":123038,"çĬĩ":123039,"é¢ĭ":123040,"ç¨Į":123041,"çŃĢ":123042,"çŃĺ":123043,"çŃľ":123044,"çŃ¥":123045,"çŃħ":123046,"åĤĥ":123047,"åĤī":123048,"ç¿Ľ":123049,"åĤĴ":123050,"åĤķ":123051,"èξ":123052,"çķ¬":123053,"ð«ĸ¯":123054,"èĦ¿":123055,"èħĺ":123056,"äIJ":123057,"äIJĥ":123058,"èħĻ":123059,"èħĴ":123060,"ð¬±Ł":123061,"é²ĥ":123062,"çĮ°":123063,"ð«Ľ":123064,"ð«ĽŃ":123065,"çĮ¯":123066,"ãº":123067,"ãºĦ":123068,"é¦ī":123069,"åĩĵ":123070,"éĦĹ":123071,"ð«·":123072,"ð«··":123073,"å»ĭ":123074,"å»Ĩ":123075,"éĦĮ":123076,"ç²¢":123077,"éģĨ":123078,"æĹIJ":123079,"𬮱":123080,"çĦŀ":123081,"ð¬Ĭ¤":123082,"欻":123083,"ð£¸":123084,"𣸣":123085,"æºļ":123086,"æºģ":123087,"æ¹Ŀ":123088,"渰":123089,"æ¹ĵ":123090,"ã´":123091,"ã´Ķ":123092,"æ¸Ł":123093,"æºł":123094,"渼":123095,"æºĩ":123096,"æ¹£":123097,"æ¹ij":123098,"æºŀ":123099,"æĦIJ":123100,"æĦĥ":123101,"æķ©":123102,"ç͝":123103,"棨":123104,"æīĬ":123105,"裣":123106,"祼":123107,"å©»":123108,"åªĨ":123109,"åªŀ":123110,"ãĽ¹":123111,"åªĵ":123112,"åªĤ":123113,"åªĦ":123114,"毵":123115,"çŁŀ":123116,"ð¬´ĥ":123117,"ð«ĺ¨":123118,"ç¼Ĭ":123119,"ç¼IJ":123120,"éªĻ":123121,"çijĥ":123122,"çijĵ":123123,"çijħ":123124,"çijĨ":123125,"ä´ĸ":123126,"çijĸ":123127,"çijĿ":123128,"çijĶ":123129,"çijĢ":123130,"ð¤§":123131,"ð¤§Ľ":123132,"çij³":123133,"çijĤ":123134,"å¶ħ":123135,"çijij":123136,"éģĺ":123137,"é«¢":123138,"å¡¥":123139,"åł½":123140,"赪":123141,"æijĽ":123142,"å¡Ŀ":123143,"æIJĴ":123144,"æIJĮ":123145,"èĴ±":123146,"èĴ¨":123147,"èĵı":123148,"èĶĢ":123149,"èĵ¢":123150,"èĵĤ":123151,"èĴ»":123152,"èĵ£":123153,"椹":123154,"楪":123155,"æ¦ĥ":123156,"æ¦ħ":123157,"æ¥Ĵ":123158,"楩":123159,"æ¦ĩ":123160,"椸":123161,"æ¥Ļ":123162,"æŃħ":123163,"ð¬ª":123164,"𬪩":123165,"ç¢ĥ":123166,"ç¢ı":123167,"ð¬ĴĶ":123168,"ç¢Ī":123169,"äĥħ":123170,"ç¡¿":123171,"éĦł":123172,"è¾Ĵ":123173,"ð¬¨İ":123174,"ð«IJĵ":123175,"é¾Ĩ":123176,"è§ľ":123177,"ä£":123178,"ä£ĺ":123179,"æļķ":123180,"é¹į":123181,"ð««":123182,"ð««ĩ":123183,"ã¬Ĭ":123184,"æļħ":123185,"è·±":123186,"èľIJ":123187,"èľİ":123188,"åµ²":123189,"èµĹ":123190,"骱":123191,"éĶĸ":123192,"ð«ĵ¹":123193,"éĶĺ":123194,"éͳ":123195,"éͧ":123196,"éĶª":123197,"ð¬Ńļ":123198,"éĶ«":123199,"éͬ":123200,"ð¬ŃĽ":123201,"ç¨ij":123202,"ç¨Ļ":123203,"äħ":123204,"äħŁ":123205,"ð¬ķ":123206,"ð¬ķĤ":123207,"çŃ»":123208,"çѼ":123209,"çѶ":123210,"çѦ":123211,"çѤ":123212,"åĤº":123213,"é¹İ":123214,"åĥĩ":123215,"èīħ":123216,"èīī":123217,"è°¼":123218,"è²Ĩ":123219,"èħ½":123220,"èħ¨":123221,"èħ¯":123222,"é²ī":123223,"é²Ĭ":123224,"é²Į":123225,"ä²Ł":123226,"ð¬¶ĭ":123227,"ð¬¶į":123228,"é²ı":123229,"éĽĬ":123230,"çĮº":123231,"é£Ķ":123232,"è§Ł":123233,"ð¦Ŀ¼":123234,"é¦Į":123235,"è£Ľ":123236,"å»Ĵ":123237,"çĺħ":123238,"éĦĺ":123239,"é¹Ĵ":123240,"éĦľ":123241,"éºĢ":123242,"éĦ£":123243,"éĺĺ":123244,"ð«Ķ¶":123245,"çħģ":123246,"çħĥ":123247,"çħ´":123248,"çħĭ":123249,"çħŁ":123250,"çħĵ":123251,"æ»ł":123252,"æºį":123253,"溹":123254,"æ»Ĩ":123255,"æ»ī":123256,"溦":123257,"溵":123258,"æ¼·":123259,"æ»§":123260,"æ»ĺ":123261,"æ»į":123262,"æĦŃ":123263,"æħ¥":123264,"æħĨ":123265,"塱":123266,"ð«ĮĢ":123267,"裼":123268,"ç¦ĭ":123269,"ç¦Ķ":123270,"ç¦ĺ":123271,"ç¦Ĵ":123272,"è°«":123273,"é¹Ķ":123274,"ð«ĸ³":123275,"æĦį":123276,"å«Ħ":123277,"媱":123278,"æĪ¤":123279,"åĭł":123280,"æĪ£":123281,"ð«ĺª":123282,"ð«ĺ¬":123283,"ç¼ŀ":123284,"è̤":123285,"çij§":123286,"ð«ŀ":123287,"ð«ŀ©":123288,"çij¨":123289,"çij±":123290,"çij·":123291,"çij¢":123292,"æĸł":123293,"æijı":123294,"å¢ķ":123295,"å¢Ī":123296,"å¢IJ":123297,"å¢ĺ":123298,"æij´":123299,"éĬİ":123300,"ð¡IJ":123301,"ð¡IJĵ":123302,"å¢ļ":123303,"æĴĸ":123304,"ðª¤":123305,"ðª¤Ĺ":123306,"éĿ½":123307,"éŀģ":123308,"èĶĮ":123309,"èĶĪ":123310,"èĵ°":123311,"è͹":123312,"èĶĬ":123313,"åĺı":123314,"榰":123315,"æ¦ij":123316,"æ§ļ":123317,"ð£Ĺ":123318,"ð£Ĺĭ":123319,"æ§ľ":123320,"æ¦į":123321,"çĸIJ":123322,"ð¬¸ĺ":123323,"éħº":123324,"éħ¾":123325,"éħ²":123326,"éħ´":123327,"碶":123328,"äĥİ":123329,"ð¬ĴĹ":123330,"碨":123331,"ð¥Ķ":123332,"ð¥Ķ²":123333,"碹":123334,"碥":123335,"åĬĤ":123336,"ð«ļĸ":123337,"ä´Ĺ":123338,"夥":123339,"çŀį":123340,"é¹ĸ":123341,"ã¬İ":123342,"è·½":123343,"èľ¾":123344,"å¹ĸ":123345,"å¶į":123346,"åľĻ":123347,"ð¨±ı":123348,"éĶº":123349,"éͼ":123350,"éͽ":123351,"ð¬Ń¤":123352,"é;":123353,"éĶ¿":123354,"éķĥ":123355,"éķĦ":123356,"éķħ":123357,"é¦Ŀ":123358,"é¹Ļ":123359,"箨":123360,"ç®ĸ":123361,"åĬĦ":123362,"åĥ¬":123363,"åĥ¦":123364,"åĥĶ":123365,"åĥİ":123366,"æ§ĥ":123367,"ãϦ":123368,"é²Ĵ":123369,"é²ķ":123370,"ð«ļķ":123371,"é²ĸ":123372,"é²Ĺ":123373,"é²ĺ":123374,"é²Ļ":123375,"ð¬¶IJ":123376,"ð¬¶ı":123377,"ð©½":123378,"𩽾":123379,"å¤IJ":123380,"çįį":123381,"é£Ĺ":123382,"ð¬¸ļ":123383,"åĩĺ":123384,"å»ij":123385,"å»Ļ":123386,"çĺĹ":123387,"çĺ¥":123388,"çĺķ":123389,"é²Ŀ":123390,"éĦ«":123391,"çĨĩ":123392,"æ¼¹":123393,"æ¼ĸ":123394,"æ½Ĩ":123395,"漤":123396,"潩":123397,"æ¼¼":123398,"æ¼´":123399,"ã½":123400,"ã½ı":123401,"æ¼Ī":123402,"æ¼ĭ":123403,"æ¼»":123404,"æħ¬":123405,"窬":123406,"çªŃ":123407,"ã®":123408,"㮾":123409,"ð¬¤Ŀ":123410,"è¤ķ":123411,"禼":123412,"ç¦ļ":123413,"éļ©":123414,"å«ķ":123415,"å«Ń":123416,"å«ľ":123417,"嫪":123418,"ð¬ĻĤ":123419,"ã»":123420,"㻬":123421,"麹":123422,"çĴĨ":123423,"漦":123424,"åıĩ":123425,"墣":123426,"墦":123427,"墡":123428,"åĬIJ":123429,"èĸģ":123430,"èķ°":123431,"èĶĥ":123432,"é¼Ĵ":123433,"æ§±":123434,"é¹Ŀ":123435,"ç£ı":123436,"ç£ī":123437,"殣":123438,"æħŃ":123439,"éľħ":123440,"æļµ":123441,"æļ²":123442,"æļ¶":123443,"踦":123444,"踣":123445,"äĹĸ":123446,"èĿĺ":123447,"èĿ²":123448,"èĿ¤":123449,"åĻĩ":123450,"åĻĤ":123451,"åĻĢ":123452,"ç½¶":123453,"å¶²":123454,"å¶ĵ":123455,"ãłĩ":123456,"å¶Ł":123457,"å¶Ĵ":123458,"éķĨ":123459,"éķĪ":123460,"éķĭ":123461,"éķİ":123462,"ð¬Ń©":123463,"éķķ":123464,"稹":123465,"åĦĩ":123466,"çļŀ":123467,"çļĽ":123468,"ä´ĺ":123469,"èīİ":123470,"èīı":123471,"é¹Ł":123472,"ð©¾ĥ":123473,"鲦":123474,"鲪":123475,"鲬":123476,"æ©¥":123477,"è§Ń":123478,"é¹ł":123479,"鹡":123480,"ç³ĩ":123481,"ç³Ī":123482,"翦":123483,"é¹¢":123484,"é¹£":123485,"çĨĽ":123486,"æ½ĸ":123487,"æ½µ":123488,"ãµ":123489,"ãµIJ":123490,"æ¾Ĥ":123491,"æ¾Ľ":123492,"çij¬":123493,"æ½½":123494,"æ½¾":123495,"æ½ı":123496,"æĨŃ":123497,"æĨķ":123498,"𬸣":123499,"æĪŃ":123500,"褯":123501,"禤":123502,"ð«į½":123503,"嫽":123504,"éģ¹":123505,"ð¬´Ĭ":123506,"çĴ¥":123507,"çĴ²":123508,"çĴĴ":123509,"æĨĻ":123510,"æĵIJ":123511,"éĦ¹":123512,"èĸ³":123513,"éŀĶ":123514,"é»ĩ":123515,"ð¬ŀ":123516,"ð¬ŀŁ":123517,"èķĹ":123518,"èĸ¢":123519,"èķ¹":123520,"æ©ŀ":123521,"æ©ij":123522,"橦":123523,"éĨij":123524,"è§±":123525,"磡":123526,"ð¥ķ":123527,"ð¥ķ¢":123528,"ç£ľ":123529,"è±®":123530,"ð«Ł¦":123531,"ð¬ºĪ":123532,"ð«łľ":123533,"é¹¾":123534,"èϤ":123535,"æļ¿":123536,"æĽĮ":123537,"æĽĪ":123538,"ã¬ļ":123539,"è¹ħ":123540,"踶":123541,"äĹĽ":123542,"èŀĹ":123543,"çĸģ":123544,"ãłĵ":123545,"幪":123546,"ðª©":123547,"ðª©ĺ":123548,"嶦":123549,"ð¬Ń¬":123550,"ð¨±ij":123551,"ð¬Ń¯":123552,"é¦ŀ":123553,"ç©Ħ":123554,"ç¯ļ":123555,"篯":123556,"ç°ī":123557,"é¼½":123558,"è¡ł":123559,"缦":123560,"èŀ£":123561,"縢":123562,"é²Ń":123563,"鲯":123564,"é²°":123565,"鲺":123566,"é²¹":123567,"ð«Ĺ´":123568,"亸":123569,"çĻĢ":123570,"çĺŃ":123571,"𬸦":123572,"ç¾±":123573,"ç³Ĵ":123574,"çĩĭ":123575,"çĨ»":123576,"çĩĬ":123577,"çĩļ":123578,"çĩı":123579,"æ¿©":123580,"æ¿ĭ":123581,"澪":123582,"æ¾½":123583,"æ¾´":123584,"æ¾Ń":123585,"æ¾¼":123586,"æĨ·":123587,"æĨº":123588,"æĩĶ":123589,"é»ī":123590,"å¬Ľ":123591,"鹨":123592,"翯":123593,"ð«Ħ·":123594,"çĴ±":123595,"𤩽":123596,"çĴ¬":123597,"çĴ®":123598,"髽":123599,"æĵ¿":123600,"èĸ¿":123601,"èĸ¸":123602,"æªij":123603,"æ«Ĩ":123604,"æªŀ":123605,"éĨ¨":123606,"ç¹Ħ":123607,"磹":123608,"磻":123609,"çŀ«":123610,"çŀµ":123611,"è¹IJ":123612,"èŁı":123613,"ãĺ":123614,"ãĺİ":123615,"ð¬Ń³":123616,"éķ¤":123617,"ð¬Ń¶":123618,"ð«Ķį":123619,"éķ¥":123620,"éķ¨":123621,"ð¬Ń¸":123622,"ð¨±Ķ":123623,"ð¬Ń¼":123624,"ð«Ķİ":123625,"磰":123626,"ç©Ļ":123627,"穾":123628,"穣":123629,"ç°ķ":123630,"ç°ĥ":123631,"ç°ı":123632,"åĦ¦":123633,"éŃĭ":123634,"æĸ¶":123635,"èīļ":123636,"𬸪":123637,"è°¿":123638,"ä²ł":123639,"ð¬¶Ł":123640,"é²¾":123641,"ð¬¶ł":123642,"鲿":123643,"é³ģ":123644,"é³Ĥ":123645,"é³Ī":123646,"é³ī":123647,"çį¯":123648,"äĹª":123649,"é¦ĺ":123650,"è¥ķ":123651,"è¥ļ":123652,"𬶨":123653,"èŀ±":123654,"çĶĵ":123655,"嬬":123656,"嬥":123657,"ð¦Ī":123658,"ð¦Ī¡":123659,"ð«Ħ¸":123660,"çĵĢ":123661,"éĩIJ":123662,"鬶":123663,"çĪĩ":123664,"éŀ³":123665,"éŀ®":123666,"ð¬Łģ":123667,"èĹŁ":123668,"èŦ":123669,"èŨ":123670,"é¹²":123671,"檫":123672,"黡":123673,"ç¤ŀ":123674,"ç¤Į":123675,"ð¥ĸ":123676,"ð¥ĸ¨":123677,"è¹¢":123678,"è¹ľ":123679,"èŁ«":123680,"äĹ´":123681,"åļļ":123682,"é«ĥ":123683,"éķ®":123684,"éķ±":123685,"éħĤ":123686,"馧":123687,"ç°ł":123688,"ç°Ŀ":123689,"ç°°":123690,"鼫":123691,"鼩":123692,"çļ¦":123693,"èĩij":123694,"ä²¢":123695,"é³ij":123696,"é³Ĵ":123697,"é¹±":123698,"鹯":123699,"çĻĹ":123700,"ð¦Ĵ":123701,"ð¦Ĵį":123702,"æĹŀ":123703,"ç¿·":123704,"åĨģ":123705,"äİĸ":123706,"çĢĶ":123707,"çĢį":123708,"çĢĮ":123709,"è¥ľ":123710,"ä´Ļ":123711,"ð¬ĻĬ":123712,"åļŃ":123713,"ã°":123714,"ã°Ģ":123715,"鬷":123716,"éĨŃ":123717,"蹯":123718,"èłĭ":123719,"翾":123720,"é³ĺ":123721,"åĦ³":123722,"åĦ´":123723,"é¼Ĺ":123724,"ð¬¶Ń":123725,"ð©¾Į":123726,"é³ļ":123727,"é³Ľ":123728,"éºij":123729,"éºĸ":123730,"èłĥ":123731,"å½Ł":123732,"嬿":123733,"é¬Ĵ":123734,"èĺĺ":123735,"æ¬Ĥ":123736,"éĨµ":123737,"颥":123738,"çĶĹ":123739,"ð¨Ł":123740,"ð¨Łł":123741,"å·ĩ":123742,"éħħ":123743,"é«İ":123744,"çĬ¨":123745,"𬶮":123746,"ð¨Ń":123747,"ð¨Ńī":123748,"ã¸Į":123749,"çĪĶ":123750,"ç̱":123751,"ç̹":123752,"ç̼":123753,"ç̵":123754,"襫":123755,"åŃħ":123756,"骦":123757,"ð¬Ļĭ":123758,"ḛ̀":123759,"ð¤«":123760,"ð¤«ī":123761,"çĵĸ":123762,"é¬ĺ":123763,"趯":123764,"ð¬ºĵ":123765,"ç½į":123766,"é¼±":123767,"é³ł":123768,"鳡":123769,"é³£":123770,"çĪŁ":123771,"çĪļ":123772,"çģĪ":123773,"éŁĤ":123774,"ç³µ":123775,"èĺ¼":123776,"礵":123777,"é¹´":123778,"èºĶ":123779,"çļŃ":123780,"é¾¢":123781,"鳤":123782,"亹":123783,"ç±¥":123784,"é¼·":123785,"ð«ļŃ":123786,"çİĥ":123787,"éĨ¾":123788,"é½ĩ":123789,"è§¿":123790,"èł¼":123791,"×§":123792,"פ":123793,"׼":123794,"×ķת":123795,"ס":123796,"×Ļ×Ŀ":123797,"צ":123798,"×Ĵ":123799,"×ĺ":123800,"×ķר":123801,"×Ŀ":123802,"×ķ׾":123803,"×ĸ":123804,"à¹Ĥ":123805,"ïº":123806,"ðŁį":123807,"ðŁIJ":123808,"×Ļר":123809,"ï»":123810,"ðŁij":123811,"ðĿIJ":123812,"ðŁı":123813,"ðŁĶ":123814,"ðŁĮ":123815,"ðŁİ":123816,"ðŁĵ":123817,"ף":123818,"ðĿij":123819,"×ķ×ĵ":123820,"ï¦":123821,"Ġ×ķ":123822,"×ķ×ij":123823,"à¸Ńà¸ĩ":123824,"ðĿĺ":123825,"×Ļת":123826,"ðĿķ":123827,"à¸Ĺีà¹Ī":123828,"ائ":123829,"ð٤":123830,"×ķף":123831,"رÙĬ":123832,"×Ļ׾":123833,"ระ":123834,"าย":123835,"ï¯":123836,"ï®":123837,"าม":123838,"âĩ":123839,"ðŁ¥":123840,"ïŃ":123841,"ðĿĻ":123842,"×ķ׳":123843,"á½":123844,"Ġ׼":123845,"ðŁļ":123846,"âļ":123847,"ï§":123848,"×ijר":123849,"×Ļ׳":123850,"á´":123851,"Ġ×Ĺ":123852,"á¼":123853,"ðĿĹ":123854,"Ġ×¢":123855,"×Ļ×Ķ":123856,"ãģ£ãģŁ":123857,"ãģĵãģ¨":123858,"á¸":123859,"ÙĬÙĨ":123860,"ãģªãģĦ":123861,"اع":123862,"ศ":123863,"à¹Īà¸ĩ":123864,"×Ļ×ĵ":123865,"×ŀש":123866,"áĪ":123867,"׳×Ļ":123868,"×Ļ×ij":123869,"ï¥":123870,"ðĿĵ":123871,"Ġ×Ļ":123872,"×ļ":123873,"ัà¸ĩ":123874,"âĵ":123875,"ï¤":123876,"ĠاÙĦØ£":123877,"าà¸ģ":123878,"à¹īà¸Ļ":123879,"à¹Ģร":123880,"×ķ×Ŀ":123881,"á¹":123882,"ึ":123883,"×Ļ×§":123884,"à¸ĭ":123885,"à¸Ħร":123886,"à¸ĺ":123887,"ัà¸ģ":123888,"ðŁķ":123889,"ÙĪÙĨ":123890,"à¸Ńย":123891,"âĬ":123892,"ðĿĴ":123893,"ĠاÙĦع":123894,"าà¸Ļ":123895,"×Ļף":123896,"ÙĦÙĬ":123897,"×Ļש":123898,"à¸Ľà¸£à¸°":123899,"à¹Ģà¸Ľ":123900,"Ġ׳":123901,"×ķס":123902,"à¸ł":123903,"ÙħÙĨ":123904,"×ķ×¢":123905,"×ķ×ŀ":123906,"âĮ":123907,"ð٧":123908,"à¹ĩà¸Ļ":123909,"à¸į":123910,"ãİ":123911,"áµ":123912,"ĠاÙĦس":123913,"×ķ×§":123914,"หล":123915,"ðŁĩ":123916,"âı":123917,"ð٦":123918,"Ġ×Ķ×ŀ":123919,"ÙĪØ§":123920,"Ġת":123921,"ר×IJ":123922,"à¸Ńà¸Ļ":123923,"ษ":123924,"à¹Īว":123925,"×ķצ":123926,"íĹ":123927,"ãĦ":123928,"ï¨":123929,"ï¹":123930,"âİ":123931,"ï²":123932,"ðĿļ":123933,"ðIJ":123934,"à¸Ħว":123935,"หà¸Ļ":123936,"Ġר":123937,"بÙĬ":123938,"รà¹Į":123939,"را":123940,"شر":123941,"×ķ×Ĺ":123942,"×ķפ":123943,"×ķש":123944,"×ķ×Ĵ":123945,"íĿ":123946,"âĽ":123947,"à¸ķิ":123948,"à¹Ģà¸ģ":123949,"ï³":123950,"ï±":123951,"à¸Ķà¹ī":123952,"ë¹":123953,"ï¬":123954,"á¿":123955,"ðŁĽ":123956,"ðĿĸ":123957,"à¹Īาà¸ĩ":123958,"ูà¹ī":123959,"Ġ×Ķ×IJ":123960,"ĠاÙĦØŃ":123961,"פר":123962,"ÙĪÙħ":123963,"à¹Ģล":123964,"íĸ":123965,"×Ļ×¢":123966,"ìĪ":123967,"íĵ":123968,"ðŁħ":123969,"áł":123970,"à¸Ħวาม":123971,"à¸Īะ":123972,"׳×Ķ":123973,"Ġ×§":123974,"à¸Ł":123975,"à¹īà¸ĩ":123976,"หม":123977,"تÙħ":123978,"׾×Ļ":123979,"ÙĬد":123980,"à¹Īà¸Ļ":123981,"×Ĺר":123982,"שר":123983,"à¹Ģà¸Ĺ":123984,"×ŀר":123985,"ëĸ":123986,"عÙĦ":123987,"×ŀ×¢":123988,"â²":123989,"׾×Ķ":123990,"Ġפ":123991,"à¸Ńà¸ģ":123992,"سÙĦ":123993,"×Ļ×ŀ":123994,"ÙĤÙĬ":123995,"íİ":123996,"تØŃ":123997,"×Ļס":123998,"×Ļ×Ĺ":123999,"íĽ":124000,"ï°":124001,"â½":124002,"áī":124003,"áĬ":124004,"á¨":124005,"Ùĩا":124006,"Ġ׾×Ķ":124007,"×ķ×IJ":124008,"Ùħا":124009,"à¹īà¸Ńà¸ĩ":124010,"رب":124011,"ĠاÙĦج":124012,"×ŀ×ĵ":124013,"ÙħÙĦ":124014,"تر":124015,"à¹Ģà¸Ķ":124016,"קר":124017,"íħ":124018,"ì¼":124019,"ê¿":124020,"ãĪ":124021,"áIJ":124022,"ðŁĹ":124023,"ê¦":124024,"áĭ":124025,"ðĿĶ":124026,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":124027,"à¹ĥห":124028,"มา":124029,"วà¹Īา":124030,"มี":124031,"ีà¹ī":124032,"à¹Ħมà¹Ī":124033,"ÙĨÙĬ":124034,"ؤ":124035,"รา":124036,"×ķ×Ļ":124037,"ãĤĪãģĨ":124038,"ิà¸Ķ":124039,"×Ļפ":124040,"×Ĺ׾":124041,"ÙĤد":124042,"à¹Ģส":124043,"×Ļ×ĺ":124044,"à¸ģล":124045,"ר׼":124046,"×ķ׼":124047,"×Ļ׼":124048,"ëĪ":124049,"ëĥ":124050,"ðŁĸ":124051,"áħ":124052,"â¼":124053,"ãī":124054,"à¹Ħà¸Ķà¹ī":124055,"ת×Ļ":124056,"×Ļ×IJ":124057,"ĠاÙĦØ¥":124058,"à¸łà¸²":124059,"ริ":124060,"ÙĤØ©":124061,"ØŃد":124062,"ê»":124063,"ì±":124064,"ת×Ĺ":124065,"ìº":124066,"âĭ":124067,"áĦ":124068,"á¾":124069,"âµ":124070,"â¾":124071,"ĠÙĪØ§ÙĦ":124072,"׳×ķ":124073,"ÙĢ":124074,"ÙĬا":124075,"à¸ģà¹ĩ":124076,"×ŀ×Ķ":124077,"ãģĦãĤĭ":124078,"عد":124079,"ĠاÙĦÙĨ":124080,"Ġ×Ķש":124081,"ئ":124082,"ัà¹īà¸ĩ":124083,"รัà¸ļ":124084,"ÙĪÙĤ":124085,"ãģ§ãģį":124086,"à¹Ģà¸ŀ":124087,"׼׾":124088,"×ĺר":124089,"ัà¸Ķ":124090,"à¸Ńา":124091,"ì¢":124092,"à¸Ńà¸ļ":124093,"à¸ķร":124094,"à¹Ģà¸Ĭ":124095,"ìĶ":124096,"ãģĹãģ¾":124097,"ëģ":124098,"ëķ":124099,"ðŁĻ":124100,"âĴ":124101,"á¶":124102,"à¹ģล":124103,"ÙĨا":124104,"à¹ĥหà¹ī":124105,"à¹Ħà¸Ľ":124106,"×£":124107,"ัว":124108,"าà¸ĩ":124109,"×ĵר":124110,"×ij׾":124111,"פ×Ļ":124112,"Ġ×ĵ":124113,"ĠاÙĦÙģ":124114,"à¹Ģà¸Ĥ":124115,"ש×Ķ":124116,"×IJר":124117,"ë¬":124118,"ãģ«ãģª":124119,"ÑĢо":124120,"วิ":124121,"Ùħر":124122,"×IJת":124123,"Ùĥر":124124,"سب":124125,"ÙĨت":124126,"ãģĹãģĦ":124127,"اج":124128,"à¸Ńรà¹Į":124129,"ÙĥÙĦ":124130,"سÙħ":124131,"สิ":124132,"×Ļצ":124133,"ëĿ":124134,"íľ":124135,"ìī":124136,"áĨ":124137,"ÙĩÙħ":124138,"à¸Ļีà¹ī":124139,"ãģĤãĤĭ":124140,"ãģĦãģ¦":124141,"سÙĬ":124142,"׾×IJ":124143,"در":124144,"ãģļ":124145,"ÙĪØ¬":124146,"ĠاÙĦØ®":124147,"صر":124148,"íı":124149,"à¹īาà¸ĩ":124150,"ุà¸Ķ":124151,"×ķ×ĺ":124152,"×ij×¢":124153,"íĨ":124154,"à¸Ĭา":124155,"รม":124156,"ש×ŀ":124157,"×ŀס":124158,"ê´":124159,"ì´":124160,"ëľ":124161,"ì¿":124162,"ì©":124163,"ë»":124164,"â¤":124165,"ðŁĨ":124166,"áĮ":124167,"áķ":124168,"ذا":124169,"à¸Ĺำ":124170,"à¸ķà¹Ī":124171,"ĠاÙĦÙĤ":124172,"ÙĦÙĥ":124173,"ูà¹Ī":124174,"à¸Ħุ":124175,"ÙĬÙħ":124176,"׳×Ļ×Ŀ":124177,"ืà¹Īà¸Ń":124178,"ÙĪØ¹":124179,"ãĤĩ":124180,"اÙĤ":124181,"Ġ×ij×¢":124182,"à¹Ģม":124183,"جÙħ":124184,"ừ":124185,"ãģĵãģ¨ãģĮ":124186,"بد":124187,"×ķ×Ķ":124188,"ש׾":124189,"Ùĩر":124190,"à¹Ģà¸Ļ":124191,"ãģ¹":124192,"íĭ":124193,"ì»":124194,"ì½":124195,"ëŃ":124196,"ìĮ":124197,"íĢ":124198,"ëĮ":124199,"ëº":124200,"ãĬ":124201,"à¹ĥà¸Ļ":124202,"Ġ×Ĵ":124203,"à¹Ĩ":124204,"à¸Īาà¸ģ":124205,"วย":124206,"à¹ĥà¸Ĭ":124207,"à¸ĩาà¸Ļ":124208,"ĠاÙĦØ´":124209,"اØŃ":124210,"à¹īาà¸Ļ":124211,"ืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":124212,"×IJ×Ļ":124213,"بÙĦ":124214,"ã썿ĢĿ":124215,"×ł×¡":124216,"ãģ¾ãģĽ":124217,"ÙĥÙĨ":124218,"ער":124219,"ĠاÙĦد":124220,"שת":124221,"íŀ":124222,"Ùħس":124223,"صÙĦ":124224,"×ķ׳×Ķ":124225,"ارة":124226,"ÙĦÙħ":124227,"สม":124228,"Ø£ÙĨ":124229,"תר":124230,"×IJ×ŀ":124231,"عب":124232,"خت":124233,"ãĤĥ":124234,"ì¡":124235,"ì£":124236,"ива":124237,"สั":124238,"ึà¸ģ":124239,"ì¸":124240,"ëĨ":124241,"алÑĮн":124242,"ì³":124243,"ìį":124244,"ê¼":124245,"ê½":124246,"ìı":124247,"ãĮ":124248,"ãı":124249,"ï©":124250,"êª":124251,"áİ":124252,"Ġ×ĸ":124253,"à¸ģัà¸Ļ":124254,"×Ļ×ķ":124255,"à¸Ħà¸Ļ":124256,"׳×ķת":124257,"à¸ľà¸¹à¹ī":124258,"à¹ĥà¸Ī":124259,"ãģĦãģŁ":124260,"Ù쨱":124261,"×ĺ×Ļ":124262,"צ×Ļ":124263,"ãĤĤãģ®":124264,"ĠاÙĦص":124265,"ãģ¾ãģĽãĤĵ":124266,"دة":124267,"×ij×Ļ":124268,"ĠاÙĦر":124269,"Ġ×ŀ×IJ":124270,"สำ":124271,"à¹Ģห":124272,"عر":124273,"ãģªãģı":124274,"à¸ģระ":124275,"×ij×ĵ":124276,"à¹Ģà¸Ī":124277,"×Ļ×ļ":124278,"×Ĺ×Ļ":124279,"ÙĬع":124280,"ש×ij":124281,"ÙĨØ©":124282,"ÙĪØ¶":124283,"ÙĦÙģ":124284,"ÙĢÙĢ":124285,"פע":124286,"íĪ":124287,"×ŀ×§":124288,"à¸IJ":124289,"ØŃØ©":124290,"اص":124291,"Ñĭва":124292,"à¸Ħม":124293,"วั":124294,"à¸Ľà¸¥":124295,"ìŁ":124296,"íļ":124297,"ë´":124298,"ëij":124299,"ëī":124300,"ëĩ":124301,"ì¨":124302,"ë±":124303,"ëİ":124304,"â¬":124305,"á¥":124306,"áĹ":124307,"áĽ":124308,"áį":124309,"Å©":124310,"à¸Ķี":124311,"ôi":124312,"Ġס":124313,"׾×ķ":124314,"á»Ŀi":124315,"à¸Ħุà¸ĵ":124316,"ây":124317,"à¸Ļา":124318,"×Ĺ×ĵ":124319,"×ĵ×Ļ":124320,"หา":124321,"جÙĦ":124322,"à¹Ģว":124323,"ãĤĩãģĨ":124324,"ÙħØ©":124325,"ĠاÙĦÙĥ":124326,"Ġ×Ķ×¢":124327,"جر":124328,"×ĸר":124329,"اط":124330,"×Ľ×ª":124331,"×ķ׳×Ļ×Ŀ":124332,"ØŃÙħ":124333,"ê¶":124334,"رÙĥ":124335,"Ġ×ľ×¢":124336,"×ķ×ĸ":124337,"สร":124338,"צ׾":124339,"Ø¢":124340,"است":124341,"à¹Īม":124342,"خر":124343,"צע":124344,"×Ļר×ķת":124345,"ادة":124346,"شار":124347,"×ŀ×Ĺ":124348,"íĴ":124349,"à¹Ģรีย":124350,"×Ĺ×§":124351,"اث":124352,"รà¸ĩ":124353,"à¹Ģà¸ķ":124354,"à¸Īำ":124355,"à¸Ŀ":124356,"à¹Īาย":124357,"à¸Ħล":124358,"ÙĤÙĪ":124359,"иÑĩеÑģк":124360,"à¸ĵà¹Į":124361,"ัย":124362,"Ùħع":124363,"ë¨":124364,"ë¿":124365,"ë®":124366,"ï´":124367,"ì¥":124368,"ì«":124369,"ëµ":124370,"á¡":124371,"âį":124372,"ðĵ":124373,"â°":124374,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩ":124375,"Ùĭ":124376,"à¸ģัà¸ļ":124377,"ãģ®ãģ§":124378,"à¹īว":124379,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩ":124380,"ãģŃ":124381,"á»ĩt":124382,"à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":124383,"×ŀ×Ļ":124384,"à¹ģà¸ļ":124385,"×Ĵר":124386,"ÙĪÙģ":124387,"ÙĤÙĦ":124388,"à¸łà¸²à¸ŀ":124389,"ר×Ļ":124390,"ลา":124391,"ÙĬس":124392,"Ġצ":124393,"ÙĬÙģ":124394,"Ġ×ĺ":124395,"à¸ľà¸¥":124396,"áng":124397,"รว":124398,"Ġ×ŀש":124399,"×IJ×ķת":124400,"×ĸ×Ķ":124401,"ูà¸ģ":124402,"à¸Ļัà¸ģ":124403,"اÙĨÙĬ":124404,"دا":124405,"ãģ³":124406,"׼ף":124407,"ãĤīãĤĮ":124408,"ãĤĮãģ°":124409,"תק":124410,"úc":124411,"ÙĪØ²":124412,"×Ļר×Ķ":124413,"Ġngh":124414,"ánh":124415,"Ġ×ķ×IJ":124416,"á»ħ":124417,"สุà¸Ķ":124418,"ëį°":124419,"اض":124420,"اÙĦÙĬ":124421,"بار":124422,"عÙħ":124423,"à¸ļา":124424,"تج":124425,"à¸ŀร":124426,"×ķר×Ķ":124427,"ảng":124428,"Ø®ÙĦ":124429,"à¸ī":124430,"ắc":124431,"ש×Ļ×Ŀ":124432,"íĶ":124433,"Ù쨳":124434,"×Ļ×Ĵ":124435,"пÑĢ":124436,"ĠاÙĦØ«":124437,"سط":124438,"รูà¹ī":124439,"ีà¹Īย":124440,"à¸Ńà¸Ķ":124441,"ãģªãĤĬ":124442,"×Ĵ×ĵ":124443,"ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":124444,"סק":124445,"خص":124446,"laÅŁ":124447,"енно":124448,"بØŃ":124449,"สà¸Ļ":124450,"ฮ":124451,"ר×IJש":124452,"ÙħÙĪ":124453,"دÙĬد":124454,"ษา":124455,"×ķ×ļ":124456,"ãĥ§ãĥ³":124457,"à¸ķุ":124458,"Ġêµ":124459,"ĠÑģво":124460,"צ×ij":124461,"à¸Ńม":124462,"à¸Ľà¸£":124463,"تع":124464,"×Ķת":124465,"اÙħÙĦ":124466,"×ŀ׳":124467,"ç¶ļ":124468,"ฤ":124469,"íį":124470,"ëĺ":124471,"ë¤":124472,"ìij":124473,"â´":124474,"ãĭ":124475,"ĠباÙĦ":124476,"á»ģu":124477,"ĠاÙĦÙĦ":124478,"à¸ķัว":124479,"ذÙĩ":124480,"ึà¸ĩ":124481,"à¹ĥà¸Ĭà¹ī":124482,"á»ĵng":124483,"à¸Ļั":124484,"มาà¸ģ":124485,"ãĥŁ":124486,"×ŀ×ķ":124487,"à¸Ĺย":124488,"á»Ļi":124489,"ằ":124490,"ảo":124491,"à¹Ĥà¸Ķ":124492,"×IJ׾":124493,"สาม":124494,"ÙĪØ¨":124495,"à¸Ĺุ":124496,"ยัà¸ĩ":124497,"עת":124498,"×ķ׳×ķת":124499,"à¸Ĥึ":124500,"à¸Ĥึà¹īà¸Ļ":124501,"à¸ģà¹Ī":124502,"ẫ":124503,"á»ijc":124504,"ãģĹãĤĩãģĨ":124505,"á»ĭch":124506,"Ġ×IJ×ķת":124507,"Ġש×IJ":124508,"׼×ķ׾":124509,"á»Ļc":124510,"عة":124511,"à¸Ĺี":124512,"à¹Ģà¸Ń":124513,"Ùĥت":124514,"ãģ»":124515,"ẻ":124516,"ìĹħ":124517,"à¸Ńà¸Ńà¸ģ":124518,"اÙĨت":124519,"à¹Ħร":124520,"Ġ×IJ×Ĺר":124521,"طر":124522,"ÙĨد":124523,"ืà¹īà¸Ń":124524,"Ø·ÙĦ":124525,"×IJ×Ķ":124526,"uyên":124527,"íĸī":124528,"×ij×Ķ":124529,"à¸Ħà¹Ī":124530,"à¸Ĭà¹Īว":124531,"ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":124532,"ÙĬب":124533,"ק׾":124534,"ãĥĻ":124535,"Ä©":124536,"سر":124537,"าว":124538,"ãĤ±":124539,"à¸ļริ":124540,"ר×Ĵ":124541,"á»ĥu":124542,"ØŃت":124543,"×ķ×ŀ×Ļ":124544,"بÙĨ":124545,"êµIJ":124546,"ÄŁu":124547,"ãģªãĤĵ":124548,"×ij×§":124549,"Ġפר":124550,"ắn":124551,"ØŃÙĦ":124552,"×ij×Ĺ":124553,"ấu":124554,"×ij×ķ×ĵ":124555,"ãĥ¯":124556,"Ġ׾ק":124557,"ัà¸į":124558,"à¸ŀิ":124559,"×Ĺ×Ķ":124560,"×ĸ׼":124561,"ãĥ¼ãĥł":124562,"ÑĤелÑĮ":124563,"×ŀ×Ļ×ĵ":124564,"ÙĬØ®":124565,"ẳ":124566,"تص":124567,"à¸ĺิ":124568,"è¾¼":124569,"ìĵ":124570,"ÙĥØ©":124571,"ÙĤب":124572,"à¸Ħà¹Į":124573,"à¹īาย":124574,"à¸ĵะ":124575,"าะ":124576,"ëĴ":124577,"ê¾":124578,"ë·":124579,"ìĩ":124580,"êº":124581,"ìģ":124582,"ëĢ":124583,"ì¾":124584,"ë½":124585,"ëļ":124586,"ìŃ":124587,"ìİ":124588,"áij":124589,"ëĹ":124590,"êĴ":124591,"à¡":124592,"à¬":124593,"ðIJĮ":124594,"ãĩ":124595,"ðĿĦ":124596,"Ġ׾×IJ":124597,"ãģ¨ãģĦãģĨ":124598,"Ġnhi":124599,"×Ļ×ķת":124600,"Ġש×Ķ":124601,"à¹ģลà¹īว":124602,"Æ°á»Ľc":124603,"à¸Ķà¹īวย":124604,"à¸Ĺาà¸ĩ":124605,"×ł×ª":124606,"פת":124607,"à¹ģà¸ķà¹Ī":124608,"ưng":124609,"à¸Ńยูà¹Ī":124610,"à¹īำ":124611,"Ġ×IJ׾":124612,"ÙĥÙħ":124613,"ấp":124614,"ลà¸ĩ":124615,"ãģŁãĤģ":124616,"×Ĵ׾":124617,"หร":124618,"ĠÑĢе":124619,"à¹Ģà¸Ĥà¹īา":124620,"ÙĤر":124621,"Ġ×Ķס":124622,"ÙĪÙĬ":124623,"สามาร":124624,"สามารà¸ĸ":124625,"Äĥn":124626,"à¸Ńี":124627,"פ×ķ":124628,"×Ļ׳×ķ":124629,"วัà¸Ļ":124630,"ặc":124631,"íķĻ":124632,"×ŀת":124633,"êu":124634,"ẹ":124635,"ÙģÙĬ":124636,"×ŀצ":124637,"à¸Ħา":124638,"ãģĿãģĨ":124639,"ãĢħ":124640,"از":124641,"اÙĩ":124642,"ר×Ļ×Ŀ":124643,"ấn":124644,"หาร":124645,"ạt":124646,"ÙĨÙĩ":124647,"à¹Ģà¸Ħร":124648,"جÙĩ":124649,"׼×Ļ":124650,"ắt":124651,"à¸Ħà¹īา":124652,"رة":124653,"ãĥı":124654,"ÙĥÙĪÙĨ":124655,"ứng":124656,"Ġìļ°":124657,"ยà¹Į":124658,"à¹Īวà¸Ļ":124659,"à¸ģำ":124660,"ثر":124661,"Ñģи":124662,"ĠاÙĦØ·":124663,"Ġ×Ķצ":124664,"ĠØ·":124665,"ĠاÙĦÙĪ":124666,"ê¹Į":124667,"ØŃÙĬ":124668,"ارات":124669,"à¹Ģà¸ĭ":124670,"با":124671,"гÑĢ":124672,"รี":124673,"ืà¸Ńà¸Ļ":124674,"عت":124675,"ÙĤاÙĦ":124676,"دÙħ":124677,"Ø¡":124678,"Ġ×ŀ×§":124679,"×ĵ×Ļ×Ŀ":124680,"×¢×ľ":124681,"ãģĴ":124682,"ëĭĺ":124683,"×¢×Ķ":124684,"Ġìĸ´":124685,"ÑģÑĮ":124686,"ÙĤØ·":124687,"ãĥĽ":124688,"èĢĥãģĪ":124689,"à¹ģà¸Ļ":124690,"ÙĪØ§Øª":124691,"âu":124692,"ĠìĤ¬ëŀ":124693,"หว":124694,"ĠاÙĦØ£Ùħ":124695,"Ġ×Ķ×ŀש":124696,"بÙĪ":124697,"à¸Ĭà¸Ļ":124698,"ãĤĵãģ§ãģĻ":124699,"วà¸Ļ":124700,"à¸ģรรม":124701,"×ŀ×ķ×ĵ":124702,"ÙĥاÙĨ":124703,"×ķ×£":124704,"олог":124705,"تÙĨ":124706,"à¸ķà¹Į":124707,"ê²ĥ":124708,"ר×ĺ":124709,"ừng":124710,"×ķ×ij×Ķ":124711,"ÙħØŃ":124712,"ĠЧ":124713,"פ×Ĵ":124714,"สà¸ĸ":124715,"ãģĭãĤĬ":124716,"ınız":124717,"à¹Ģย":124718,"ãĥ¼ãĥ³":124719,"ãģĬãĤĬ":124720,"פש":124721,"ิà¸ķ":124722,"Ø·ÙĨ":124723,"×Ļת×Ļ":124724,"×IJ׳":124725,"çek":124726,"ìª":124727,"×ŀ×ij":124728,"ศา":124729,"ãĤ¹ãĤ¿":124730,"à¸ļุ":124731,"×ĵ×ijר":124732,"ãģĦãģı":124733,"สะ":124734,"à¹Ģหล":124735,"ิà¸ĩ":124736,"à¸ŀัà¸Ļ":124737,"ãģĦãģŁãģł":124738,"ãĤĤãĤī":124739,"à¹īม":124740,"ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį":124741,"ารà¹Į":124742,"ุà¸ĩ":124743,"íij":124744,"ì¯":124745,"ë¼":124746,"íĤ":124747,"ì·":124748,"ê¡":124749,"áı":124750,"áĴ":124751,"ðĿľ":124752,"á©":124753,"ðŁĦ":124754,"ðIJ¤":124755,"Ġש׾":124756,"Ġ×ŀ×Ķ":124757,"à¹ģละ":124758,"Ġ׼׾":124759,"ẽ":124760,"á»Ļng":124761,"ذÙĬ":124762,"ле":124763,"×¥":124764,"ãģªãģ©":124765,"ĠÙĪØ£":124766,"หà¸Ļà¹īา":124767,"ãģ¾ãģ§":124768,"à¸ķà¹Īà¸Ń":124769,"à¸Ĺัà¹īà¸ĩ":124770,"ãģłãģij":124771,"à¹ģà¸ļà¸ļ":124772,"à¹Ģรา":124773,"פ׾":124774,"ãģŁãģĦ":124775,"à¹Ģลย":124776,"ãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ":124777,"ếp":124778,"ึà¹Īà¸ĩ":124779,"ê´Ģ":124780,"ê³Ħ":124781,"׼×ķ":124782,"à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":124783,"×§×Ļ":124784,"êµŃ":124785,"פס":124786,"تÙĬ":124787,"ãĥĦ":124788,"Ġ×Ķ×Ĺ":124789,"ги":124790,"ר×IJ׾":124791,"×ŀ׾":124792,"ĠØ£ÙĬ":124793,"ĠعÙĦÙĬ":124794,"ãģĭãģ£ãģŁ":124795,"ש×Ļ":124796,"дÑĥ":124797,"×ŀף":124798,"׳×ĺ":124799,"׳×Ļת":124800,"miÅŁ":124801,"׼×Ŀ":124802,"Ġ×ijר":124803,"Ġ׾×ij":124804,"ĠÐĽ":124805,"çe":124806,"×ķ׳×Ļ":124807,"ãĤĪãģĨãģ«":124808,"פ×ķר":124809,"ãĥį":124810,"ÙĥÙĬ":124811,"×Ĺת":124812,"ÙģÙĦ":124813,"Ġ×Ķ×§":124814,"Ġ×Ķ×ij":124815,"Ġ×ŀס":124816,"à¹Īาà¸Ļ":124817,"пеÑĢ":124818,"à¹Īาว":124819,"Ġ×ij×IJ":124820,"ĠÙĪÙĩ":124821,"à¸Ļำ":124822,"Ġ×ijש":124823,"׳ק":124824,"ãģ©ãģĨ":124825,"ש×ķת":124826,"×ĵ×Ķ":124827,"à¹Ģà¸ļ":124828,"ÙĨس":124829,"Ġìļ°ë¦¬":124830,"สà¹Īวà¸Ļ":124831,"ลัà¸ĩ":124832,"جز":124833,"Ġ×Ĺ×Ļ":124834,"Ùĥثر":124835,"ละ":124836,"Ùĩد":124837,"ĠÙĪØ¨":124838,"اÙĦÙħ":124839,"à¹ģม":124840,"Æ¡i":124841,"Ġ×ij×Ĺ":124842,"ữa":124843,"à¹Ģà¸Ĺศ":124844,"à¸ķัà¹īà¸ĩ":124845,"огда":124846,"׾ק":124847,"دد":124848,"สรà¹īาà¸ĩ":124849,"à¸Ĭี":124850,"Ù쨶":124851,"à¹ģห":124852,"uyá»ĩn":124853,"รัà¸ģ":124854,"á»ĩm":124855,"สา":124856,"פק":124857,"ียà¸ĩ":124858,"à¸ķà¹Īาà¸ĩ":124859,"à¸Ħรัà¹īà¸ĩ":124860,"ØŃÙĤ":124861,"à¹Ģà¸Ńà¸ĩ":124862,"ائÙĬ":124863,"×ĺ×¢":124864,"اÙĦØ©":124865,"ิà¹Īม":124866,"ãĤ½":124867,"دÙī":124868,"Ġר×IJ":124869,"ãģ£ãģ¨":124870,"ãĥĥãĥĹ":124871,"ÙĬرة":124872,"ê±´":124873,"×ŀ×IJ":124874,"×ķ×ķ":124875,"بع":124876,"ãģ²":124877,"ราย":124878,"×ĵ×Ŀ":124879,"تÙģ":124880,"à¸ķà¸ģ":124881,"ạng":124882,"ãĤĴè¦ĭ":124883,"à¸Ĭั":124884,"Æ°á»Ł":124885,"Æ°á»Łng":124886,"جب":124887,"×ķ×ŀר":124888,"ĠìĤ¬ëŀĮ":124889,"óng":124890,"รั":124891,"Ġ×Ķ×ĸ":124892,"רצ":124893,"Ġ×Ĺ×ĵ":124894,"ذÙĦÙĥ":124895,"×ķר×Ļ":124896,"ãģ¡ãĤĥ":124897,"Ù쨹":124898,"Ġ׾צ":124899,"ái":124900,"à¹ĩà¸ļ":124901,"ãģİ":124902,"à¸ģิ":124903,"ạc":124904,"ë©°":124905,"ãģªãĤĭ":124906,"×ķ׾×Ŀ":124907,"à¹ģà¸Ĺ":124908,"×ķ×¥":124909,"меÑĤ":124910,"Ã¼ÅŁ":124911,"ÑĢÑı":124912,"à¸Ĵ":124913,"ÑģÑĤоÑı":124914,"عÙĪØ¯":124915,"Ùħار":124916,"طة":124917,"à¸ŀื":124918,"кÑĢ":124919,"à¹ģà¸ģ":124920,"à¹Ĥรà¸ĩ":124921,"×ij×Ļ×ĺ":124922,"ê²ł":124923,"×ķ׾×Ķ":124924,"ØŃر":124925,"ืà¹Īà¸Ńà¸Ļ":124926,"×ķ×ijר":124927,"×Ĺש":124928,"ãĥķãĤ¡":124929,"×ŀ×ĺ":124930,"út":124931,"Ġdön":124932,"ắng":124933,"ëłĩ":124934,"ẳng":124935,"วà¸ģ":124936,"صد":124937,"خط":124938,"à¸Ńั":124939,"ãĤıãĤĮ":124940,"سÙĦاÙħ":124941,"à¹Ģรà¹ĩ":124942,"×Ļש×Ļ":124943,"جاÙĦ":124944,"ãģijãĤĭ":124945,"à¸Ĭาà¸ķิ":124946,"ÙĪØ§ÙĤ":124947,"à¹Ĥà¸Ļ":124948,"ãģ¦ãģĹãģ¾":124949,"اعة":124950,"ãĤŃãĥ£":124951,"à¸įา":124952,"ÙĦاÙĤ":124953,"ิà¸ģ":124954,"ĠÑģов":124955,"ÑĢак":124956,"×Ļ׳×Ļ":124957,"Ã¼ÄŁ":124958,"Ã¼ÄŁÃ¼":124959,"×§×ij":124960,"à¹Īà¸Ńà¸ĩ":124961,"Ġgerçek":124962,"à¸Ĺั":124963,"ованиÑı":124964,"×ŀ׼":124965,"سة":124966,"×Ļ×£":124967,"leÅŁ":124968,"Ùħؤ":124969,"ĠìĿĺ":124970,"à¸IJาà¸Ļ":124971,"ĠÑģоб":124972,"ĠêµŃ":124973,"עצ":124974,"зв":124975,"สà¸ĩ":124976,"زÙĦ":124977,"ãģıãĤĮ":124978,"иÑĢÑĥ":124979,"تأ":124980,"полн":124981,"ìĺĢ":124982,"ÙĨØ´":124983,"׼×IJ":124984,"ÙħØ´":124985,"à¸Ķà¹Į":124986,"ÙĪÙĬÙĦ":124987,"à¹ģà¸Ĥ":124988,"ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾":124989,"ноÑģÑĤ":124990,"вл":124991,"ÙħÙĤ":124992,"راج":124993,"å¤ī":124994,"ëĽ":124995,"â¸":124996,"ìIJ":124997,"à»":124998,"áļ":124999,"â»":125000,"êĻ":125001,"â§":125002,"ðĴ":125003,"ðĿĩ":125004,"Ġ×IJת":125005,"ĠÙĦÙĦ":125006,"ĠØ£ÙĨ":125007,"Ġ×ķ×Ķ":125008,"ãģ«ãģ¯":125009,"Ġ×Ļש":125010,"تÙĩ":125011,"ÃŃnh":125012,"ÙĬات":125013,"Ġ×ij×ŀ":125014,"à¸Ļัà¹īà¸Ļ":125015,"à¸Ļà¹īำ":125016,"Ãło":125017,"à¸ķาม":125018,"ãģ®ãģ¯":125019,"dır":125020,"Ġnghi":125021,"ặt":125022,"×ŀ×Ļ×Ŀ":125023,"ãģ¦ãģĦãĤĭ":125024,"Ġ×ijת":125025,"หรืà¸Ń":125026,"ĠسÙĬ":125027,"ãģªãĤī":125028,"à¹Ĥà¸Ķย":125029,"ıyor":125030,"à¸Ńีà¸ģ":125031,"á»ĩnh":125032,"Ñĭм":125033,"à¸Ĺุà¸ģ":125034,"Ġ׾×Ĺ":125035,"Ġ×Ķר":125036,"Ġ×Ķ×Ļ":125037,"à¸ŀระ":125038,"à¹Ģวลา":125039,"Ġغ":125040,"ẫn":125041,"mÄ±ÅŁ":125042,"׼×Ķ":125043,"á»ijn":125044,"ãģ§ãģĹãĤĩãģĨ":125045,"ãĥ¢":125046,"à¸Ľà¸µ":125047,"ס×Ļ":125048,"ãģĵãĤį":125049,"Ġ׾פ":125050,"รà¸ĸ":125051,"ê¸Ī":125052,"à¸ģวà¹Īา":125053,"무":125054,"á»įng":125055,"ãĤĵãģ§":125056,"ãĤĪãģĨãģª":125057,"á»ĵi":125058,"ãĤ¬":125059,"สà¹Īà¸ĩ":125060,"×Ļ׳×Ķ":125061,"à¸ĸูà¸ģ":125062,"à¸Īัà¸Ķ":125063,"Ġ×Ķ×Ĵ":125064,"ãĥľ":125065,"×ŀ×ķת":125066,"ÙĪÙĥ":125067,"ëĭ¨":125068,"ĠØ«":125069,"ãģ®ãģĮ":125070,"à¹Ģหà¹ĩà¸Ļ":125071,"عا":125072,"à¸Ļิ":125073,"Åŀ":125074,"à¸Ńะ":125075,"ãģĪãĤĭ":125076,"Ø«ÙĦ":125077,"ØŃÙħد":125078,"à¹Ģà¸ģิà¸Ķ":125079,"פשר":125080,"פ×Ķ":125081,"มิ":125082,"ئÙĬس":125083,"à¸Ĺำà¹ĥหà¹ī":125084,"×¢×ĵ":125085,"ìĭ¤":125086,"à¸Ĭà¹Īวย":125087,"ĠاÙĦÙħÙĨ":125088,"زÙĬ":125089,"عÙĬ":125090,"Ġ׼×IJ":125091,"ạnh":125092,"ỹ":125093,"ãĤĵãģª":125094,"สู":125095,"צר":125096,"Æ°á»Ľng":125097,"×ķ×ķ×Ķ":125098,"à¹Ĥล":125099,"ĠاÙĦÙĩ":125100,"วา":125101,"หลาย":125102,"Ñīе":125103,"à¸Ĥà¹īà¸Ń":125104,"à¹īà¸Ńย":125105,"بط":125106,"каÑı":125107,"ĠØ¢":125108,"ĠиÑģ":125109,"ĠاÙĦغ":125110,"à¸ģา":125111,"à¸Ļà¹Īา":125112,"ÙĬÙĪ":125113,"×ij×ķר":125114,"á»ħn":125115,"วà¸ĩ":125116,"×Ļ×ĸ":125117,"ì²Ń":125118,"ним":125119,"룰":125120,"×Ĵ×ķר":125121,"صØŃ":125122,"ÙĦÙĪ":125123,"×Ĺ×ķת":125124,"สุ":125125,"رÙĬÙĤ":125126,"ס×ĺ":125127,"Ġ×ŀ×¢":125128,"ãĥĨãĤ£":125129,"à¸Ħิà¸Ķ":125130,"ãĤįãģĨ":125131,"à¹Ħล":125132,"à¸Ļà¹Į":125133,"á»ıi":125134,"ÑģÑĤÑĢо":125135,"สà¸Ķ":125136,"สาร":125137,"ÙĪÙĦØ©":125138,"ầm":125139,"รà¹Īว":125140,"รà¹Īวม":125141,"รุ":125142,"ĠاÙĦسÙĬ":125143,"ìĺģ":125144,"Ġ×ŀ×ij":125145,"פ×ĺ":125146,"à¸ķิà¸Ķ":125147,"×ĺ×Ļ×Ŀ":125148,"Ġ무":125149,"ÙĤدÙħ":125150,"ĠdÃ¼ÅŁ":125151,"ائÙĦ":125152,"мÑĭ":125153,"ØŃس":125154,"ÙĪØµ":125155,"×Ļ×§×Ķ":125156,"ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ":125157,"à¹Ģหม":125158,"оÑĢÑĤ":125159,"íĨµ":125160,"ãģIJ":125161,"кÑĢа":125162,"ียว":125163,"عار":125164,"ئة":125165,"íĥĢ":125166,"ãģ«ãģªãĤĬ":125167,"جة":125168,"ÙĪÙĤع":125169,"ÑĮÑı":125170,"×ķצ×Ķ":125171,"ש×Ŀ":125172,"بÙĤ":125173,"Ġ×Ļ×Ķ":125174,"ÙĬØ·":125175,"ımız":125176,"деÑĢж":125177,"×Ļשר×IJ׾":125178,"غÙĬر":125179,"รà¸Ńà¸ĩ":125180,"à¹Ģรียà¸Ļ":125181,"Ġ×Ķ×ĺ":125182,"หมาย":125183,"ÙħÙĩ":125184,"اÙ쨩":125185,"ĠоÑĢг":125186,"ÙĪÙī":125187,"ãĥ©ãĤ¤":125188,"×ŀ׳×Ķ":125189,"ĠÄijo":125190,"ĠгоÑĢ":125191,"اÙħØ©":125192,"楽":125193,"Ø«ÙĬر":125194,"à¸ģิà¸Ī":125195,"á»ĵn":125196,"ÙĨب":125197,"ÑĢÑĥд":125198,"ìĹĪ":125199,"Ġ×Ĺ×ijר":125200,"ÑĢаж":125201,"ạch":125202,"تÙĪ":125203,"à¹Ĥม":125204,"×ij×Ļ×ij":125205,"ĠíĨµ":125206,"acaģı":125207,"جÙĦس":125208,"à¹Ģà¸Ľà¸¥":125209,"วà¸Ķ":125210,"à¸Ńล":125211,"ãģŁãĤĬ":125212,"à¸Ľà¸±à¸į":125213,"ĠìķĮ":125214,"عرÙģ":125215,"à¹Ħà¸Ł":125216,"أخ":125217,"å¤ļãģĦ":125218,"à¸Ķัà¸ĩ":125219,"Ø´Ùģ":125220,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":125221,"×Ľ×ł×¡":125222,"ÑĨе":125223,"еÑģп":125224,"ÙħاÙħ":125225,"à¸ŀืà¹īà¸Ļ":125226,"иÑĩеÑģки":125227,"خد":125228,"ÙĥÙĪÙħ":125229,"Ġ×Ķר×IJש":125230,"تاب":125231,"é£Łãģ¹":125232,"ืà¸Ļ":125233,"оÑĢо":125234,"Ġböl":125235,"×ķ×Ĺ×ĵ":125236,"دÙĬر":125237,"ắm":125238,"دع":125239,"ãģķãģĽ":125240,"à¸ĺร":125241,"à¸ĺรรม":125242,"ãģĭãĤĤ":125243,"å¤ļãģı":125244,"rä":125245,"سع":125246,"×Ļ׾×Ķ":125247,"ضر":125248,"ĠاÙĦشر":125249,"×ĸ×ķר":125250,"×¢×ijר":125251,"ạm":125252,"алÑĮно":125253,"رÙĨ":125254,"اÙħج":125255,"׼×ļ":125256,"dıģ":125257,"ден":125258,"ضا":125259,"ÙĦÙĬÙħ":125260,"Ġê·¸ëŁ¬":125261,"تÙħاع":125262,"ارÙĬØ®":125263,"à¹Ĥà¸ķ":125264,"ĠÑģÑĢед":125265,"Ġ׳×ķס":125266,"ÙĤبÙĦ":125267,"оÑĤов":125268,"leÅŁtir":125269,"ĠмеÑģÑĤ":125270,"سÙĦÙħ":125271,"Ġעצ":125272,"ĠاÙĦسÙĦ":125273,"еÑĤÑĮ":125274,"ابة":125275,"нак":125276,"สà¸ĸาà¸Ļ":125277,"Ġ×ij׳":125278,"à¸ļัà¸Ļ":125279,"׼׳":125280,"ĠÃ¶ÄŁ":125281,"ãģ¨è¨Ģ":125282,"uyến":125283,"diÄŁ":125284,"áºŃu":125285,"ÑĢаÑģ":125286,"ãĤ·ãĥ§ãĥ³":125287,"nız":125288,"×ķ×ĵ×Ķ":125289,"تس":125290,"ÙħاÙĦ":125291,"à¹Ģหà¸ķุ":125292,"ยว":125293,"à¸ŀัà¸ģ":125294,"ãģĦãģªãģĦ":125295,"ĠкаÑĩ":125296,"ลà¹Į":125297,"×¨×Ľ×ª":125298,"ÅŁtur":125299,"×ŀ×ķס":125300,"ãģ¥":125301,"бол":125302,"عÙħاÙĦ":125303,"×ķרת":125304,"ÑĨион":125305,"ศึà¸ģ":125306,"à¸ı":125307,"ÑĢен":125308,"اسÙĬ":125309,"ائر":125310,"à¹Ĥà¸Ľà¸£":125311,"Ġseç":125312,"غÙĬ":125313,"ÑįÑĤ":125314,"енн":125315,"ãģªãģ®":125316,"×Ļש×Ķ":125317,"×Ļפ×ķר":125318,"ãģŁãĤģãģ«":125319,"زة":125320,"Ġçoc":125321,"ãĤ¯ãĥª":125322,"ÑĪен":125323,"ãĤıãģij":125324,"رÙĬد":125325,"ĠÑĢаÑģÑģ":125326,"Ùĥات":125327,"สà¸Ńà¸ļ":125328,"ceÄŁi":125329,"ãĤ¿ãĤ¤":125330,"à¸ļร":125331,"ĠاÙĦبر":125332,"׳×ķ×¢":125333,"rün":125334,"راض":125335,"ศาส":125336,"à¸ķรà¹Į":125337,"ãģįãģŁ":125338,"×ķ׾×ĵ":125339,"еÑĢи":125340,"íĹĺ":125341,"ắp":125342,"تعÙĦ":125343,"Ùĥد":125344,"иÑĤелÑĮно":125345,"Ø·Ùģ":125346,"ĠавÑĤом":125347,"Ġ×ŀצ":125348,"ÑĪиÑħ":125349,"اتÙģ":125350,"ĠÑħоÑĤ":125351,"ÙİØ§":125352,"ãģıãĤĭ":125353,"×Ķפ":125354,"à¹Ĥà¸Ĺ":125355,"à¹ģà¸ŀ":125356,"à¹Īà¸Ńย":125357,"ĠاÙĦÙħØ´":125358,"à¸ģารà¸ĵà¹Į":125359,"аниз":125360,"×Ķ׾":125361,"ظÙħ":125362,"ยุ":125363,"liÄŁ":125364,"à¹Ħà¸Ĥ":125365,"à¸ĸืà¸Ń":125366,"öz":125367,"ãģijãģ¦":125368,"à¹Ģà¸ľ":125369,"ุม":125370,"ãĥĹãĥ¬":125371,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺר":125372,"ختÙĦÙģ":125373,"à¸İ":125374,"ÙĦاØŃ":125375,"Ġdüzen":125376,"צ×Ķ":125377,"ساء":125378,"×ķר×ļ":125379,"×ķ×ĵ×Ļ":125380,"ÑĢаÑĦ":125381,"ÅŁtır":125382,"ãģ«åħ¥":125383,"ãģĪãģ°":125384,"صÙĪÙĦ":125385,"ĠÐľÐ¾Ñģ":125386,"اÙĩر":125387,"ãģ£ãģ":125388,"ĠлÑİб":125389,"×Ļ×¢×Ķ":125390,"Ġ×Ķ×ŀ×§":125391,"สิà¸Ĺ":125392,"สิà¸Ĺà¸ĺิ":125393,"×Ļ׳×Ŀ":125394,"ÙĦاÙģ":125395,"à¸ŀัà¸Ļà¸ĺ":125396,"×ķ×IJ×Ķ":125397,"มั":125398,"à¸Ĥà¸ĵะ":125399,"доÑĢ":125400,"ãģ¨ãģª":125401,"à¸ģระà¸Ĺ":125402,"acı":125403,"×ķ׾×ķ×Ĵ":125404,"ÑĥÑĪ":125405,"ãĥ¥ãĥ¼":125406,"ãĥ¦":125407,"Ùħست":125408,"ĠaÅŁ":125409,"שק":125410,"פת×Ĺ":125411,"ายà¸Ļ":125412,"íĩ":125413,"ë¢":125414,"ï·":125415,"íī":125416,"ìµ":125417,"ì¬":125418,"ðĿĽ":125419,"ìĴ":125420,"ëĻ":125421,"ê§":125422,"áĸ":125423,"â¨":125424,"â±":125425,"áĺ":125426,"ðĸ":125427,"àł":125428,"áĶ":125429,"ðIJŃ":125430,"ững":125431,"Å©ng":125432,"Ġ×Ķת":125433,"ĠاÙĦا":125434,"Ġ×ŀת":125435,"à¸ĸึà¸ĩ":125436,"òn":125437,"á»ĭnh":125438,"нÑĭм":125439,"Ġcả":125440,"à¸Ķู":125441,"Ġà¹ģà¸ķà¹Ī":125442,"Ġ×ij×Ķ":125443,"ói":125444,"ãģ¨ãģĹãģ¦":125445,"úng":125446,"Ġذ":125447,"Ġ×Ķ׳":125448,"ĠبÙĨ":125449,"ÙĦاÙĦ":125450,"à¹Ħà¸Ĺย":125451,"á»ĩp":125452,"tı":125453,"มัà¸Ļ":125454,"ằng":125455,"á»ijt":125456,"ком":125457,"à¸ĭึà¹Īà¸ĩ":125458,"à¸Ħรัà¸ļ":125459,"à¸ļà¹īาà¸Ļ":125460,"ĠاÙĦÙĬ":125461,"lü":125462,"ÙĪØ³":125463,"ãģłãģ£ãģŁ":125464,"à¹Ģà¸ĩ":125465,"Ġê³µ":125466,"нÑĥ":125467,"ãĤĪãĤĬ":125468,"мÑĥ":125469,"à¹Ģà¸Ĥา":125470,"ãĤĢ":125471,"ние":125472,"ãģ«ãģªãĤĭ":125473,"áºŃy":125474,"ĠÙĪØ§":125475,"볤":125476,"ש×ķ":125477,"áp":125478,"×ĵ×ķ":125479,"ãģ§ãģĹãģŁ":125480,"عض":125481,"Ñģкой":125482,"æĦŁãģĺ":125483,"ÑİÑĤÑģÑı":125484,"Ġ×Ļ׼×ķ׾":125485,"ãĤĵãģł":125486,"ви":125487,"à¹Ģลà¹Īà¸Ļ":125488,"ìĿ´ëĭ¤":125489,"ĠÙĦÙĩ":125490,"à¸Ħืà¸Ń":125491,"تÙĥ":125492,"ÙħÙĥÙĨ":125493,"aģı":125494,"׳×ĵ":125495,"민":125496,"à¹Ħว":125497,"สำห":125498,"สำหรัà¸ļ":125499,"Ñģлед":125500,"tır":125501,"ĠÙĦÙĬ":125502,"ĠاÙĦعÙħÙĦ":125503,"×ij×ķת":125504,"×ij×Ļ×Ŀ":125505,"à¸Ħำ":125506,"à¹Ģà¸Ħรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":125507,"lıģı":125508,"ืà¸Ńà¸ĩ":125509,"جد":125510,"íŀĪ":125511,"ìĭ¬":125512,"×¢×ķת":125513,"สิà¸Ļ":125514,"Ñĩи":125515,"رض":125516,"à¹Ģà¸Ľà¸´à¸Ķ":125517,"à¸Ħà¹Īา":125518,"ìĦł":125519,"ÙĪØ±Ø©":125520,"×§×ĺ":125521,"ìľł":125522,"عÙħÙĦ":125523,"×IJ×Ļ×Ŀ":125524,"׾×Ļ×Ŀ":125525,"à¹ĥหà¸į":125526,"à¹ĥหà¸įà¹Ī":125527,"ừa":125528,"á»įi":125529,"ãģ¶":125530,"ÃŃch":125531,"ãĥĩãĤ£":125532,"×ķר×Ļ×Ŀ":125533,"Ñģо":125534,"ìķ½":125535,"ова":125536,"ÑĩаÑģÑĤ":125537,"à¹Ģà¸Īà¹īา":125538,"пÑĢо":125539,"Ġ×ŀ×Ĺ":125540,"ãĥİ":125541,"×ķ×Ļ×ķת":125542,"Ġде":125543,"ë§Ī":125544,"ì§ģ":125545,"×Ļפ×Ķ":125546,"ĠاÙĦعاÙĦÙħ":125547,"르":125548,"ר×IJ×Ķ":125549,"uyá»ĥn":125550,"×¢×Ļ":125551,"มืà¸Ń":125552,"Ø¥ÙĨ":125553,"รู":125554,"Ġز":125555,"×Ļ×ķ×Ŀ":125556,"à¸ķà¹īà¸Ļ":125557,"ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":125558,"ÙħاÙĨ":125559,"ĠÐ¥":125560,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ĺศ":125561,"ỳ":125562,"׾×ij":125563,"à¹Ģà¸Ķà¹ĩ":125564,"ãģŁãģ¡":125565,"à¸Ĺีม":125566,"à¸Ļะ":125567,"ìŰ":125568,"ĠìłĢ":125569,"ÙĦÙĩ":125570,"ợi":125571,"ĠاÙĦز":125572,"دار":125573,"ãĤ³ãĥ³":125574,"мин":125575,"à¹ģหà¹Īà¸ĩ":125576,"à¸Ķัà¸ļ":125577,"׼ר":125578,"жа":125579,"íĸĪ":125580,"×ŀ×ĸ":125581,"ợi":125582,"à¸Ķา":125583,"Ġعبد":125584,"à¹ģร":125585,"×IJתר":125586,"×¢×ł×Ļ":125587,"à¹Ģà¸Ħ":125588,"×ķצר":125589,"ì§Ģë§Į":125590,"ائÙħ":125591,"أس":125592,"uyá»ģn":125593,"Ġ×IJ׳":125594,"×Ĺ׳×ķ":125595,"×ĸ×Ļ":125596,"รà¹īาà¸Ļ":125597,"ĠÐłÐ¾Ñģ":125598,"ĠÐłÐ¾ÑģÑģ":125599,"ربÙĬØ©":125600,"tür":125601,"ãĤĭãģĵãģ¨":125602,"ظر":125603,"бÑĭ":125604,"à¸Ĺีà¹Īสุà¸Ķ":125605,"Ġצר":125606,"èĩªåĪĨ":125607,"лаÑģ":125608,"ĠÑıв":125609,"ĠÑıвлÑı":125610,"à¸ŀรà¹īà¸Ńม":125611,"à¸Ńาà¸Ī":125612,"à¸ļริà¸ģาร":125613,"Ġçı":125614,"ëįĺ":125615,"ĠاÙĦÙħست":125616,"تش":125617,"ש×ķ×ij":125618,"ãĤ´":125619,"Ġyapıl":125620,"ĠاÙĦذ":125621,"ุà¹Īม":125622,"à¸ĸà¹īา":125623,"ìĦ¤":125624,"ì°¨":125625,"ваÑĢ":125626,"à¹Ģà¸ŀิà¹Īม":125627,"Æ°á»Ľi":125628,"Ùĥس":125629,"à¸Ńยาà¸ģ":125630,"ãģ¦ãĤĤ":125631,"Ġгод":125632,"ÙĬار":125633,"à¸ķà¸Ńà¸Ļ":125634,"ĠигÑĢ":125635,"à¹Ħà¸Ķà¹īรัà¸ļ":125636,"ĠاÙĦÙħر":125637,"ÙĤت":125638,"Ġëĺ":125639,"ĠëĺIJ":125640,"ẩn":125641,"ãģĻãĤĭãģĵãģ¨":125642,"×Ĵ×Ŀ":125643,"Ġ×ij×ij":125644,"تد":125645,"ÙĪØ§Ø±":125646,"ãĤ®":125647,"пол":125648,"Ġмог":125649,"ترÙĥ":125650,"ÙĪØ«":125651,"Ġçık":125652,"اة":125653,"à¹Ģà¸Ķียว":125654,"มีà¸Ħวาม":125655,"Ġ×ŀ×Ĵ":125656,"صÙģ":125657,"ĠТак":125658,"Ġ×Ľ×ª":125659,"×Ļ×ĵ×Ļ":125660,"овоÑĢ":125661,"ầy":125662,"สิà¹Īà¸ĩ":125663,"بت":125664,"ürü":125665,"ÙĨج":125666,"หลัà¸ģ":125667,"×Ļ×Ķ×Ŀ":125668,"ÙĤص":125669,"зÑĭ":125670,"×Ľ×ª×ij":125671,"ưu":125672,"mız":125673,"ĠìĦ¸":125674,"лог":125675,"ÙħÙĬÙĦ":125676,"ÙĬج":125677,"íĴĪ":125678,"à¸ŀà¸ļ":125679,"หัว":125680,"зна":125681,"רק":125682,"à¹Ĥร":125683,"Ġ×ijס":125684,"ĠBaÅŁkan":125685,"ĠëͰ":125686,"à¸Ńัà¸Ļ":125687,"ีà¹Īยว":125688,"неÑģ":125689,"à¹Ģà¸Ķิà¸Ļ":125690,"ÙĬاÙĨ":125691,"×ķ׾×Ļ":125692,"اخت":125693,"צ×ķת":125694,"ãģĵãģĵ":125695,"ĠاÙĦاÙĨ":125696,"ĠпÑĢоÑĨ":125697,"ãģ¾ãģł":125698,"×Ľ×¡":125699,"ĠاÙĦØ¢":125700,"ÙĬز":125701,"ĠاÙĦدÙĪÙĦ":125702,"ĠíķĺëĤĺ":125703,"ضع":125704,"ê»ĺ":125705,"ÅĽwi":125706,"ยิ":125707,"ãģ¡ãĤĥãĤĵ":125708,"ĠÙħØ´":125709,"à¸ĺี":125710,"ãģ¨ãģį":125711,"׳×Ļ×ķת":125712,"Ġë¯":125713,"Ġ미":125714,"Ġsı":125715,"ëĭĪê¹Į":125716,"Ġпл":125717,"غÙĦ":125718,"à¹ģรà¸ĩ":125719,"بÙĬر":125720,"ãģĤãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ":125721,"ê·¼":125722,"Ġyüz":125723,"ĠdeÄŁer":125724,"åł´åIJĪ":125725,"ỡ":125726,"маÑĤ":125727,"ราà¸Ĭ":125728,"ÙĪØ±ÙĬ":125729,"жен":125730,"ãģ¾ãĤĬ":125731,"ãģ®ä¸Ń":125732,"×Ļ×ĵ×¢":125733,"à¸Ńุ":125734,"à¸ļà¸Ńล":125735,"à¸Ľà¸±à¸įหา":125736,"زÙħ":125737,"ÄŁa":125738,"à¸Ńืà¹Ī":125739,"à¸Ńืà¹Īà¸Ļ":125740,"пл":125741,"ĠнеобÑħодим":125742,"׼×ij":125743,"à¹Ģศ":125744,"קר×Ķ":125745,"ì²ĺ":125746,"볨":125747,"×ŀ×§×ķ×Ŀ":125748,"jÄħc":125749,"ÙĩÙĦ":125750,"Ġ×¢×ij×ķ×ĵ":125751,"à¹Ħมà¹ī":125752,"à¸ģลัà¸ļ":125753,"×ķ׼׾":125754,"×§×ĵ":125755,"اÙĦÙĬØ©":125756,"رÙĩ":125757,"ãģijãĤĮãģ°":125758,"ĠÙĨÙ쨳":125759,"ãĤ¢ãĥ«":125760,"ìĹĪëĭ¤":125761,"×§×ķר":125762,"неÑĢ":125763,"باب":125764,"ãĤ¶":125765,"سبب":125766,"ÙĦÙĬÙĦ":125767,"صÙĨ":125768,"صدر":125769,"ếm":125770,"à¸Ĭà¹Īวà¸ĩ":125771,"ØŃÙĨ":125772,"Ġ×ij×Ĵ":125773,"×ŀ×ķ×¢":125774,"׾×Ĺ":125775,"大ãģį":125776,"تب":125777,"неÑĤ":125778,"×Ļ×ij×Ķ":125779,"бл":125780,"ãĥĹãĥª":125781,"اصة":125782,"ãģ¤ãģij":125783,"×Ļ×ŀ×ķש":125784,"ãģĮãģĤ":125785,"ëĭ´":125786,"ãģĭãĤĤãģĹ":125787,"ãģĭãĤĤãģĹãĤĮ":125788,"ãģ¡ãĤī":125789,"×ij×ĺ":125790,"ĠbaÄŁ":125791,"×Ļ×Ĺס":125792,"×ij×ķ×¢":125793,"ลี":125794,"פע×Ļ׾":125795,"ими":125796,"gÅĤ":125797,"Ġиме":125798,"خداÙħ":125799,"×IJ×Ļר":125800,"Ġyapt":125801,"ãģ¨ãģĦ":125802,"à¸ĩà¹Īาย":125803,"׾×Ļ×ķ":125804,"ØŃدث":125805,"راÙĤ":125806,"ĠÄIJi":125807,"ادر":125808,"ãģĵãģ¨ãĤĤ":125809,"×ij×Ļר":125810,"Ġвз":125811,"ضاÙģ":125812,"ת×ķ׼":125813,"ÑĢом":125814,"رات":125815,"à¹Ģà¸Ĺà¹Īา":125816,"ãģĺãĤĥ":125817,"ãģĿãģĵ":125818,"اجتÙħاع":125819,"à¹īà¸Ńà¸Ļ":125820,"ÙĤÙħ":125821,"본":125822,"Äŀ":125823,"ש×Ļ×ķ":125824,"×ij׳×Ļ":125825,"ìľĦìĽIJ":125826,"à¹ģà¸Ī":125827,"×Ĺ×ķר":125828,"دÙĬÙĨØ©":125829,"تط":125830,"ằm":125831,"òa":125832,"ยà¸Ńà¸Ķ":125833,"Ġëĭ¹":125834,"สุà¸Ĥ":125835,"×ĵר×ļ":125836,"دÙĨ":125837,"سÙĬÙĨ":125838,"ÙĪÙĤÙģ":125839,"ÑĨÑĭ":125840,"гоÑĤов":125841,"еждÑĥ":125842,"à¸ŀวà¸ģ":125843,"اÙĤتص":125844,"اÙĤتصاد":125845,"czÄĻ":125846,"niÄĻ":125847,"ÑĢеб":125848,"ØŃÙĪ":125849,"à¸Ĺà¹Į":125850,"ãĤĪãģŃ":125851,"дж":125852,"à¸ģลà¹Īาว":125853,"دÙĬØ«":125854,"ãĤ³ãĥŁ":125855,"ÙĤÙĪÙħ":125856,"ĠتØŃ":125857,"à¹Ģà¸ķิ":125858,"اÙ쨏":125859,"à¸Īุ":125860,"رÙĬاض":125861,"×ŀש×ļ":125862,"à¹Ĥย":125863,"еÑĢе":125864,"ãģ¿ãģŁãģĦ":125865,"ìĿ´ëĿ¼":125866,"ĠاÙĦÙħÙĪ":125867,"ĠÑģÑĤо":125868,"à¹Ģรà¹ĩว":125869,"ĠдеÑĤ":125870,"ĠÑģдел":125871,"à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ń":125872,"פ׳×Ļ":125873,"ÙĪØ¶ÙĪØ¹":125874,"×ijס":125875,"à¹ģà¸Ķ":125876,"óc":125877,"ริม":125878,"ÑĢад":125879,"ìĪł":125880,"ãĥ¼ãĤº":125881,"ãģ«ãģĬ":125882,"ино":125883,"פ×Ļ׾":125884,"à¸Ĭัà¹Īà¸Ļ":125885,"×Ĺ×ĵש":125886,"à¹Ģà¸Ļืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":125887,"׳×Ļס":125888,"غرب":125889,"ãĤ¸ãĥ£":125890,"สัà¸ĩ":125891,"à¹Ģà¸Ĺีà¹Ī":125892,"à¹Ģà¸Ĺีà¹Īยว":125893,"ëŁ¼":125894,"à¹ģà¸Ł":125895,"ãĥ¼ãĤ·":125896,"ãĥ¼ãĤ·ãĥ§ãĥ³":125897,"Ġвозмож":125898,"جÙħÙĪØ¹":125899,"×ijר×Ļ×Ŀ":125900,"ãĥĪãĥ©":125901,"ĠкаÑĩеÑģÑĤв":125902,"Ø·ÙĬ":125903,"ÑĤÑı":125904,"צ×ķ×¢":125905,"ģını":125906,"عÙĦÙī":125907,"اذ":125908,"ÙĪØ§ÙĤع":125909,"ÙħÙĪØ§":125910,"ائÙĬÙĦ":125911,"кол":125912,"á»ģm":125913,"à¸ľà¸¥à¸´à¸ķ":125914,"×Ļ׳×ĺר":125915,"سÙĥ":125916,"ש×Ļר":125917,"ศึà¸ģษา":125918,"à¸ļั":125919,"ÑĩаÑģ":125920,"×ķפ×Ķ":125921,"×Ļפ×ķ׾":125922,"ĠاÙĦساب":125923,"رÙĬب":125924,"ĠاÙĦبÙĬ":125925,"ãĤ¹ãĥĨ":125926,"Ñĩен":125927,"à¹ģà¸ľ":125928,"Ġ׳ש":125929,"زÙĬد":125930,"ØŃاد":125931,"ëįĶ":125932,"رÙĪØ¹":125933,"à¸Ĺุà¸Ļ":125934,"สมา":125935,"czeÅĦ":125936,"×Ļ×ĵ×Ķ":125937,"ãģ§ãģĤ":125938,"Ġçocuk":125939,"خب":125940,"à¸ļาย":125941,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭา":125942,"×ŀש׾":125943,"ãģªãģĭ":125944,"à¸ģาย":125945,"ãĥģãĥ£":125946,"аÑĢи":125947,"ĠÑĩа":125948,"à¸Ķำ":125949,"à¸Ĺัà¹Īว":125950,"ÑĥÑħ":125951,"Ġöz":125952,"Ġì¢ĭ":125953,"جرÙĬ":125954,"ائÙĤ":125955,"à¸łà¸±à¸¢":125956,"طار":125957,"دارة":125958,"Ä©nh":125959,"Ø«ÙĨ":125960,"zellik":125961,"اÙĦت":125962,"Ġgeli":125963,"ãĥķãĤ©":125964,"олод":125965,"ربع":125966,"שת×ŀש":125967,"à¸ļรร":125968,"íĿ¬":125969,"Ġürün":125970,"Ġê·¸ëłĩ":125971,"ศาสà¸ķรà¹Į":125972,"ãģľ":125973,"×Ļ×ij׾":125974,"ĠпÑĢедÑģÑĤав":125975,"سطÙĬÙĨ":125976,"ãĤĴ使":125977,"ĠпомоÑī":125978,"×ķקר":125979,"ãĥ¯ãĥ¼":125980,"Ġyönet":125981,"×Ļקר":125982,"à¸Ĥา":125983,"еÑĢиал":125984,"ØŃÙģ":125985,"Ġ×Ļצ":125986,"à¸Ĺิ":125987,"売":125988,"à¸Ļà¸Ńà¸ģ":125989,"×ķ׼ר":125990,"íĻľ":125991,"á»§y":125992,"ĠاÙĦÙĤر":125993,"×Ļ×ij×ķת":125994,"ÅĽni":125995,"Ùħشار":125996,"ượt":125997,"ĠÙĦدÙĬ":125998,"ÑĤел":125999,"ĠØ¥ÙĦÙĬ":126000,"عÙĦÙĪÙħ":126001,"ìķĺ":126002,"виÑĤ":126003,"à¸Ħะ":126004,"yrı":126005,"ãģ¨ãģ£ãģ¦":126006,"à¹Ģà¸ī":126007,"à¸ĸาม":126008,"ÙĤار":126009,"عÙĦاÙħ":126010,"ặng":126011,"ÙħÙĴ":126012,"×Ļ×ŀת":126013,"سبة":126014,"ãĤ¯ãĥ©":126015,"×ķסף":126016,"ĠпÑĢин":126017,"ãģĦãĤį":126018,"ساس":126019,"عتبر":126020,"วิà¸Ĺย":126021,"วิà¸Ĺยา":126022,"سÙĥر":126023,"ãĤ·ãĥ§":126024,"ãģģ":126025,"ัà¸ģษ":126026,"×ij×ķ×Ķ":126027,"หย":126028,"ãģ¾ãĤĮ":126029,"ĠоÑĢганиз":126030,"казал":126031,"ĠÑģвÑıз":126032,"uyết":126033,"ĠпÑĢоиз":126034,"Ġ×§×ĺ":126035,"à¹ģà¸ģà¹ī":126036,"пÑĥÑģ":126037,"Ġê·¸ê²ĥ":126038,"ëĬIJ":126039,"лекÑģ":126040,"ãĥ¼ãĥĹ":126041,"à¸ķำ":126042,"ת×Ĺ×Ļ׾":126043,"à¸Ńà¸ĩà¸Ħà¹Į":126044,"ẵ":126045,"׳צ":126046,"أش":126047,"Ø´Ùĩ":126048,"ยะ":126049,"à¸ģà¸İ":126050,"ĠاÙĦإسÙĦاÙħ":126051,"едÑĮ":126052,"ãģ²ãģ¨":126053,"ëıĦë¡Ŀ":126054,"ãģ©ãģ®":126055,"Ñĥв":126056,"еÑĩение":126057,"ĠاÙĦتج":126058,"ãģ«è¡Į":126059,"Ġпозв":126060,"ãĤıãĤĬ":126061,"ÙĦاث":126062,"íķĺìĺĢ":126063,"ĠмаÑĢ":126064,"ĠkonuÅŁ":126065,"ãĥ¬ãĤ¹":126066,"ãĤĴæĮģ":126067,"ĠоÑģнов":126068,"×Ĺ×ij":126069,"ÙĪØ¬ÙĪØ¯":126070,"פ×ķף":126071,"воÑĢ":126072,"Ġник":126073,"ãģĭãĤĭ":126074,"ÅŁtırma":126075,"×Ļס×ĺ":126076,"Ø£ÙĦ":126077,"หà¹Į":126078,"иона":126079,"лÑĮн":126080,"ĠгоÑģ":126081,"ĠÐľÐ¾Ñģк":126082,"ÑĢоб":126083,"×ķ×IJ×Ļ":126084,"ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ":126085,"ãģ£ãģ±":126086,"кл":126087,"à¸Ļà¸Ķà¹Į":126088,"رÙĬÙģ":126089,"اسب":126090,"ĠÑĢеÑĪ":126091,"Ġдол":126092,"ãģ¹ãģį":126093,"×Ļ×ij×ķר":126094,"меÑī":126095,"ĠнаÑĪ":126096,"à¹ģà¸Ľà¸¥":126097,"ÑĢиÑĤ":126098,"кÑĥÑģ":126099,"иÑĢа":126100,"аÑĤÑĥÑĢ":126101,"ÙĪØ§ØµÙĦ":126102,"à¹Ģà¸ľà¸¢":126103,"à¸Ńำ":126104,"à¹Ģà¸ģิà¸Ļ":126105,"غÙħ":126106,"ãģĻãģİ":126107,"lıkl":126108,"ÅĦsk":126109,"견":126110,"×Ļ׼×Ķ":126111,"×Ĺש×ij":126112,"ÙĪØ±ÙĬØ©":126113,"ĠдейÑģÑĤв":126114,"×Ĺ׾×ĺ":126115,"Ġ׾×ŀ×¢":126116,"צ׾×Ļ×Ĺ":126117,"еÑĩа":126118,"ÙģØ§Ø¹":126119,"×Ĵ×Ļ×ĵ":126120,"áºŃm":126121,"ÄĻb":126122,"شع":126123,"ãģıãĤĬ":126124,"à¸ŀุ":126125,"едеÑĢ":126126,"à¸Ĥà¸Ļ":126127,"à¸Ħาร":126128,"ĠболÑĮÑĪ":126129,"ãģıãģªãĤĬ":126130,"à¸ĵา":126131,"×ĵ×ķ×Ĵ":126132,"Ġмн":126133,"ä¸ĬãģĮ":126134,"ç¶ļãģį":126135,"ฤษ":126136,"à¸Ĩ":126137,"Ø®ÙĬ":126138,"à¹Ģà¸Ĺà¸ŀ":126139,"สัม":126140,"à¹Ģสà¸Ļ":126141,"à¹Ģสà¸Ļà¸Ń":126142,"ãĥ´":126143,"ĠиÑģÑĤ":126144,"باشر":126145,"ĠÑĥÑĢов":126146,"×ŀ×ķ×ĸ":126147,"abı":126148,"waż":126149,"×ķצ×IJ×Ķ":126150,"ÑĤвеÑĢ":126151,"à¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į":126152,"׳×Ĵ×ĵ":126153,"ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģį":126154,"ĠÑĤÑĢеб":126155,"à¸ģรุà¸ĩ":126156,"ØŃتاج":126157,"à¹Ģà¸Ħล":126158,"ãĨ":126159,"ÄĻtr":126160,"Ġszczeg":126161,"Ġרש":126162,"à¸Ĺà¸ĺ":126163,"Ġнек":126164,"ĠнекоÑĤоÑĢ":126165,"вÑĪ":126166,"Ь":126167,"à¹Īวย":126168,"ลุ":126169,"бÑĢÑı":126170,"หมูà¹Ī":126171,"à¹ģà¸ķà¸ģ":126172,"ר׼×Ļ×Ŀ":126173,"Ġíĸī":126174,"ãi":126175,"Ùĥرة":126176,"âŃ":126177,"íIJ":126178,"ãį":126179,"áģ":126180,"â®":126181,"â¥":126182,"ì®":126183,"à¿":126184,"â¿":126185,"áĤ":126186,"á¤":126187,"âł":126188,"íŁ":126189,"ðIJį":126190,"ðIJ°":126191,"ðĿĨ":126192,"ðŁĪ":126193,"Ġ×¢×ľ":126194,"ĠعÙĨ":126195,"ĠÙħع":126196,"Ġ×ĸ×Ķ":126197,"ĠÙħا":126198,"ĠmÃł":126199,"Ġdụ":126200,"á»ĩc":126201,"аÑħ":126202,"sı":126203,"íķĺê³ł":126204,"Ġ×ķ×ij":126205,"ĠÐŁÐ¾":126206,"×ķתר":126207,"ĠÙĦÙħ":126208,"Ġ×ķ׾":126209,"ãģĹãģ¦ãģĦãĤĭ":126210,"Ġ×ŀ×Ļ":126211,"ĠبÙĬÙĨ":126212,"за":126213,"ĠÙĥاÙĨ":126214,"Ġ×Ķ×Ļ×Ķ":126215,"ëħĦ":126216,"×IJ×ķ":126217,"ди":126218,"ĠпеÑĢе":126219,"dı":126220,"Ġ׾ש":126221,"Ġש×ŀ":126222,"ãģĮãģĤãĤĭ":126223,"ãģĦãģĦ":126224,"ÑĢе":126225,"×§×ķ":126226,"или":126227,"ме":126228,"ÙĬت":126229,"ãģ§ãģĤãĤĭ":126230,"Ġво":126231,"à¹ĥหม":126232,"à¹ĥหมà¹Ī":126233,"Ġש×ij":126234,"Ġà¹Ĥà¸Ķย":126235,"ÙĬÙĩ":126236,"ãģ§ãģĻãģĮ":126237,"ãģ¨ãģ¯":126238,"ר×ķ":126239,"Ġà¸ĭึà¹Īà¸ĩ":126240,"ãģ§ãģįãĤĭ":126241,"мо":126242,"à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ń":126243,"צ×ķ":126244,"×ĺ×ķ":126245,"ìķĪ":126246,"Ġhá»į":126247,"à¹Ģà¸ĩิà¸Ļ":126248,"ĠاÙĦب":126249,"Ġมี":126250,"물":126251,"Ñģе":126252,"ëĵ¤ìĿ´":126253,"Ġë§IJ":126254,"ĠlỼ":126255,"aÅĤ":126256,"×Ĺ×ijר":126257,"Ġdá»±":126258,"ÙĬØ«":126259,"Ġthá»ĭ":126260,"à¸ģà¹Īà¸Ńà¸Ļ":126261,"Ġ×ij׼׾":126262,"ãģ¸":126263,"ã썿ĢĿãģĦãģ¾ãģĻ":126264,"ảnh":126265,"ยา":126266,"Ù쨧":126267,"สี":126268,"à¸ķา":126269,"ë²ķ":126270,"ãĥªãĥ¼":126271,"ราà¸Ħา":126272,"Ġ×ķ׾×IJ":126273,"ãģ¨ãģĵãĤį":126274,"à¹Ģลืà¸Ń":126275,"diÄŁi":126276,"ÙĪØ§ÙĨ":126277,"Ġ׾×Ķת":126278,"รวม":126279,"פ×Ļ×Ŀ":126280,"à¸ľà¸¡":126281,"жи":126282,"cı":126283,"ÑĢод":126284,"ĠkarÅŁÄ±":126285,"×Ĵ×ķ":126286,"ãģ«ãģ¤":126287,"ãģ«ãģ¤ãģĦãģ¦":126288,"rÃł":126289,"×Ļ×ķתר":126290,"ĠìĨĮ":126291,"×§×Ķ":126292,"ÑģÑĤво":126293,"ãģijãģ©":126294,"gé":126295,"à¸Ķà¹īาà¸Ļ":126296,"çļĦãģ«":126297,"ĠÙĬÙħÙĥÙĨ":126298,"ìĨį":126299,"ÙĬÙĥ":126300,"à¹Ħวà¹ī":126301,"Ñģкий":126302,"ìm":126303,"Ġ׾×IJ×Ĺר":126304,"à¸Ńาหาร":126305,"Ġà¹Ģà¸ŀ":126306,"ราะ":126307,"ลูà¸ģ":126308,"ÑģÑĤа":126309,"Ġìľł":126310,"ÙĤÙĪÙĦ":126311,"боÑĢ":126312,"Ñģкого":126313,"หลัà¸ĩ":126314,"à¸Ĥà¹Īาว":126315,"à¹Ģมืà¸Ńà¸ĩ":126316,"ê°ģ":126317,"tÃł":126318,"ÙĬÙĬÙĨ":126319,"عرض":126320,"ë°©":126321,"ĠëıĻ":126322,"Ġà¹Ģà¸Ľ":126323,"Ġà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":126324,"çi":126325,"liÄŁi":126326,"ìĹIJê²Į":126327,"ãĤ¿ãĥ¼":126328,"Ġ×ľ×ª":126329,"פ×ķת":126330,"à¸Ĥà¸Ń":126331,"رس":126332,"ìłIJ":126333,"à¸ľà¹Īาà¸Ļ":126334,"ÑĦи":126335,"جÙĨ":126336,"ì¢ħ":126337,"Ġ×Ķפ":126338,"Ġngo":126339,"á»ĭa":126340,"Ġtá»ķ":126341,"Ġ그리":126342,"à¹Ģมืà¹Īà¸Ń":126343,"ذÙĥر":126344,"ìĸij":126345,"ìĹŃ":126346,"×ĺ׾":126347,"kı":126348,"ĠعÙħÙĦ":126349,"ĠعÙĨد":126350,"à¸ĭืà¹īà¸Ń":126351,"Ġê±°":126352,"ве":126353,"rü":126354,"à¹Ģà¸Ńา":126355,"สà¹Į":126356,"à¸Īà¸Ļ":126357,"סת":126358,"Ġgiả":126359,"ãĤĭãģ¨":126360,"à¸ģำลัà¸ĩ":126361,"ней":126362,"à¸Īริ":126363,"à¸Īริà¸ĩ":126364,"Ġëį":126365,"ĠëįĶ":126366,"à¸Ħà¹Īะ":126367,"ìn":126368,"Ġsüre":126369,"Ġquy":126370,"à¸ļาà¸ĩ":126371,"åıĸãĤĬ":126372,"ר×Ĺ":126373,"×ijת":126374,"ãģĮãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":126375,"רש":126376,"ìĹIJëĬĶ":126377,"Ġ×IJפשר":126378,"ayı":126379,"ãģĮãĤī":126380,"ØŃب":126381,"анÑģ":126382,"سÙĪ":126383,"ĠпÑĢе":126384,"دÙĪ":126385,"ãģ«ãĤĪ":126386,"à¹Ģà¸ģม":126387,"สูà¸ĩ":126388,"makt":126389,"maktad":126390,"maktadır":126391,"Ġönem":126392,"×Ļ×ŀ×Ļ×Ŀ":126393,"бо":126394,"ÙĪÙĬØ©":126395,"à¸£à¸¹à¸Ľ":126396,"à¹Ĥลà¸ģ":126397,"ÙħÙĬع":126398,"ÑģÑĤÑĥп":126399,"à¹Ĥà¸Ń":126400,"دÙĬÙĨ":126401,"ì¤ij":126402,"ãģĹãģı":126403,"à¹Ģสีย":126404,"вÑĭ":126405,"Ùħت":126406,"íĺĦ":126407,"ãĥIJãĥ¼":126408,"اش":126409,"קס":126410,"Ġtụ":126411,"ลà¸Ķ":126412,"Ù쨩":126413,"íijľ":126414,"رج":126415,"kÅĤad":126416,"ĠÅŁey":126417,"ĠØ£Ùħ":126418,"Ġà¹Ģม":126419,"ĠبÙĦ":126420,"ÑģкаÑı":126421,"ãģ¨ãģ®":126422,"Ġìĭ¤":126423,"ấm":126424,"หà¹īà¸Ńà¸ĩ":126425,"à¸Ĭม":126426,"dü":126427,"Ġçek":126428,"Ġê³ł":126429,"×Ĵ×ij":126430,"à¸Ĭีวิ":126431,"à¸Ĭีวิà¸ķ":126432,"Ù쨶ÙĦ":126433,"ฯ":126434,"çı":126435,"Ġبش":126436,"ĠÙĩÙĨا":126437,"ãģįãģ¾ãģĹãģŁ":126438,"tü":126439,"Ġìĺģ":126440,"ĠTürk":126441,"кÑĤ":126442,"פרס":126443,"ãģ¨ãģĦãģĨãģĵãģ¨":126444,"íĶĦ":126445,"à¹ģรà¸ģ":126446,"ר×ķף":126447,"Ġaras":126448,"×ŀצ×IJ":126449,"Ġtá»ī":126450,"سا":126451,"à¸ŀà¸Ń":126452,"ĠاÙĦÙħØŃ":126453,"ãĥ¤":126454,"ĠاÙĦاست":126455,"ÙģÙĨ":126456,"×Ļ×ŀ×Ķ":126457,"رت":126458,"ãģ¨ãĤĤ":126459,"ĠнаÑģ":126460,"пÑĢи":126461,"Ġ×Ĺ×ķ":126462,"ила":126463,"ÙĬØ´":126464,"Ġgöz":126465,"Ġ×ij׳×Ļ":126466,"ımı":126467,"ĠÑĤеÑħ":126468,"Ġhá»Ļ":126469,"غر":126470,"кон":126471,"اØŃت":126472,"Ġà¸ŀ":126473,"à¸Ńà¸Ńà¸Ļ":126474,"à¸Ńà¸Ńà¸Ļà¹Ħล":126475,"à¸Ńà¸Ńà¸Ļà¹Ħลà¸Ļà¹Į":126476,"Ñħо":126477,"Ñıв":126478,"à¹ģสà¸Ķ":126479,"à¹ģสà¸Ķà¸ĩ":126480,"à¹Ģà¸ŀียà¸ĩ":126481,"ÑĤов":126482,"اÙĬ":126483,"Ġ×Ķ×ĵ":126484,"Ġ×ķ׼":126485,"ãĤīãģĦ":126486,"×ķפף":126487,"Ġë¶Ī":126488,"ลà¸Ńà¸ĩ":126489,"طاÙĦ":126490,"Ġни":126491,"ĠÙħست":126492,"ếc":126493,"Ġש׼":126494,"ĠëķĮ문":126495,"วัà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":126496,"×Ļ׾×ĵ":126497,"ØŃا":126498,"еÑĨ":126499,"Ġcứ":126500,"×ĵ×ķר":126501,"ĠÙħØŃ":126502,"ר׼×ij":126503,"بÙĬع":126504,"нии":126505,"ĠاÙĦØ£ÙĪÙĦ":126506,"à¸Ħวร":126507,"ã썿ĢĿãģĨ":126508,"ĠСо":126509,"ائÙĬØ©":126510,"راء":126511,"оÑģоб":126512,"ĠبأÙĨ":126513,"×¢×ķ×ĵ":126514,"ĠÑĤе":126515,"ãģĵãģĨ":126516,"ÑģÑĤÑĢа":126517,"айн":126518,"Ġsöz":126519,"تÙĨا":126520,"à¸Ńิ":126521,"ặp":126522,"ĠìķĦëĭĪ":126523,"íķŃ":126524,"Ġר×IJש":126525,"Ġà¹Ħà¸Ķà¹ī":126526,"Ġ×Ĵ×ĵ":126527,"Ġספר":126528,"обÑīе":126529,"ĠÙĪØ¥":126530,"adaÅŁ":126531,"ãģ¡ãĤĩ":126532,"×§×ķ׾":126533,"ÑĢез":126534,"ĠdÃ¼ÅŁÃ¼n":126535,"Ġ×ij×IJ×ŀ":126536,"Ġìĸ´ëĸ":126537,"ער×ij":126538,"нее":126539,"ĠÑģÑĤÑĢан":126540,"ساÙĨ":126541,"ynı":126542,"ĠاÙĦرئÙĬس":126543,"ãģĹãģª":126544,"Ġ×ł×ª":126545,"ãģ«ãģªãģ£ãģŁ":126546,"gü":126547,"åıĹãģij":126548,"×ľ×ª":126549,"ìłĪ":126550,"ëĬĶëį°":126551,"Ø®ÙĬر":126552,"à¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ģาร":126553,"ĠÙĦØ£ÙĨ":126554,"Ġchá»ĭ":126555,"ÙĪØ©":126556,"à¹ĥส":126557,"ë¶ĢíĦ°":126558,"íķĺë©´":126559,"ữu":126560,"à¹Ģหมืà¸Ńà¸Ļ":126561,"беÑĢ":126562,"ĠìĿ´ìļ©":126563,"ĠÑģеб":126564,"wiÄĻks":126565,"Ġ×ł×¢":126566,"ÑĤÑĥÑĢ":126567,"ĠnghÄ©":126568,"ש×ķ×ĺ":126569,"tiÄŁi":126570,"ĠdeÄŁi":126571,"×IJ×ij":126572,"Ġ×ŀ×ŀ":126573,"ãĥĹãĥŃ":126574,"waÅĤ":126575,"à¸Īึà¸ĩ":126576,"خدÙħ":126577,"×IJ×Ŀ":126578,"Ä±ÅŁÄ±":126579,"czÄħ":126580,"ר×ĵ":126581,"ĠÑĢÑĥб":126582,"خرÙī":126583,"ã쮿ĸ¹":126584,"ĠденÑĮ":126585,"×Ĺ×Ļ×Ŀ":126586,"еÑĤе":126587,"ëĤľ":126588,"×IJ×Ĵ":126589,"×¢×ķר":126590,"ë³Ħ":126591,"åIJĮãģĺ":126592,"ãĤ²":126593,"ר×ļ":126594,"×ķש×IJ":126595,"ìľ¡":126596,"اخ":126597,"צ×Ļ×Ķ":126598,"á»±a":126599,"ãģĪãģ¦":126600,"ש×Ķ×ķ":126601,"анÑĤ":126602,"ลาà¸Ķ":126603,"инг":126604,"ë¡ł":126605,"اعد":126606,"ÙĪØ³Ø·":126607,"Ġвоп":126608,"ĠвопÑĢоÑģ":126609,"ÙħÙĬÙĨ":126610,"à¸Ħà¸ĩ":126611,"×Ļר×Ļ×Ŀ":126612,"ców":126613,"격":126614,"Ġê·¸ëŁ°":126615,"Ġì§Ħ":126616,"Ġש׾×Ķ":126617,"à¹Ģริà¹Īม":126618,"à¸Ĭà¸Ńà¸ļ":126619,"деÑĤ":126620,"ÑİÑīиÑħ":126621,"à¸ļà¸Ńà¸ģ":126622,"æĢĿãģĦ":126623,"عÙĬد":126624,"ס×ŀ":126625,"×Ĵ×Ļ×¢":126626,"צ×ĵ":126627,"بات":126628,"ĠëͰëĿ¼":126629,"à¸Īัà¸ĩ":126630,"ãģłãģijãģ§":126631,"×¢×Ļר":126632,"ĠÑĩел":126633,"ĠÑĩелов":126634,"ĠÑĩеловек":126635,"ãĥĥãĥģ":126636,"à¹Ģà¸ģีà¹Īยว":126637,"à¸Ķิ":126638,"Ġפע":126639,"×Ļ×ŀ×Ļ":126640,"ë°ĺ":126641,"خار":126642,"×ij×Ļת":126643,"×¢×Ļ×Ŀ":126644,"üyor":126645,"ãĤģãģ¦":126646,"клад":126647,"Ġà¸Īาà¸ģ":126648,"à¹Ģà¸Ħย":126649,"สà¸Ńà¸ĩ":126650,"à¹ģà¸Ħà¹Ī":126651,"ẫu":126652,"หà¸Ļัà¸ĩ":126653,"ש׾×ķ×Ŀ":126654,"اÙĨÙĬØ©":126655,"åĩºä¼ļ":126656,"åĩºä¼ļãģĦ":126657,"à¸łà¸²à¸¢":126658,"à¸ļาà¸Ĺ":126659,"à¸Ĭาว":126660,"muÅŁ":126661,"Ġ׾ק×ij׾":126662,"ãĤ·ãĥ£":126663,"ĠÄ°ÅŁ":126664,"×Ĵ×ĵ×ķ׾":126665,"جعÙĦ":126666,"ë³Ģ":126667,"ยิà¹Īà¸ĩ":126668,"à¸Ļาย":126669,"à¸Ļีà¹Ī":126670,"วิà¸ĺี":126671,"ãĤīãģªãģĦ":126672,"ëłĪ":126673,"Ġë¬¸ìłľ":126674,"Ġà¸ģ":126675,"à¸Ĺำà¸ĩาà¸Ļ":126676,"à¹Ģวà¹ĩà¸ļ":126677,"ÑĦе":126678,"楽ãģĹ":126679,"สำà¸Ħ":126680,"สำà¸Ħัà¸į":126681,"رÙħ":126682,"ãģķãĤĮãģ¦":126683,"Ġобла":126684,"ר×IJ×Ļ":126685,"หมà¸Ķ":126686,"ÙĨÙĬØ©":126687,"лин":126688,"ĠeÄŁ":126689,"itim":126690,"ëł¹":126691,"صاÙĦ":126692,"ÅĽl":126693,"à¸ľà¸´à¸Ķ":126694,"ãĥŀãĥ³":126695,"åħ¥ãĤĮ":126696,"à¹Ģà¸ķà¸Ńรà¹Į":126697,"ارÙĬ":126698,"ĠЦ":126699,"dür":126700,"สวย":126701,"립":126702,"رÙĥØ©":126703,"Ġhã":126704,"×Ļת×Ķ":126705,"à¸Ĥà¸Ļา":126706,"à¸Ĥà¸Ļาà¸Ķ":126707,"à¸Īำà¸Ļ":126708,"à¸Īำà¸Ļวà¸Ļ":126709,"ש×ķ×§":126710,"Ġдом":126711,"ì±ħ":126712,"ãģĭãģij":126713,"פ×ķ׾":126714,"à¸Ĭาย":126715,"ÑģмоÑĤÑĢ":126716,"ÑģлÑĥж":126717,"ש×IJ׾":126718,"кÑĢÑĭÑĤ":126719,"Ġìŀĺ":126720,"é«ĺãģĦ":126721,"ĠÑĢÑĥк":126722,"ÙĨص":126723,"дав":126724,"ưỡ":126725,"ưỡng":126726,"راÙħ":126727,"×Ļ׳×Ļ×Ŀ":126728,"ãĥ©ãĥ¼":126729,"ëĦ¤":126730,"Ġتع":126731,"lke":126732,"好ãģį":126733,"æĮģãģ¡":126734,"Ġë§İ":126735,"Ġyük":126736,"ĠÑģоÑģÑĤав":126737,"енÑĤÑĢ":126738,"peÅĤ":126739,"à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īย":126740,"à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īยà¸Ļ":126741,"íıī":126742,"ãĤĦãģĻ":126743,"×Ĺ×ĸ":126744,"×ijר×Ķ":126745,"루":126746,"ìĶĢ":126747,"بØŃØ«":126748,"à¹Ģà¸ķà¹ĩ":126749,"ówi":126750,"بÙĩ":126751,"ãģįãģ¾ãģĻ":126752,"Ġ×¢×ŀ":126753,"×Ĵ×ķ׾":126754,"езд":126755,"ÙĬÙ쨩":126756,"สà¸Ļà¹ĥà¸Ī":126757,"Ġ×ª×ľ":126758,"ÑıÑī":126759,"ĠسÙĨ":126760,"ĠÙĪØ§ØŃد":126761,"ĠÑģм":126762,"ladı":126763,"ıld":126764,"×Ļרת":126765,"ียà¸Ļ":126766,"ת×Ĺת":126767,"Ġжиз":126768,"à¸ŀั":126769,"à¸ŀัà¸Ĵ":126770,"à¸ŀัà¸Ĵà¸Ļา":126771,"à¸Ĭิ":126772,"اخÙĦ":126773,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģŁ":126774,"รัà¸IJ":126775,"ãĤģãĤĭ":126776,"à¹Ĥà¸ģ":126777,"ĠTá»ķ":126778,"Ġhakk":126779,"رÙģ":126780,"ìłĢ":126781,"Ñģоб":126782,"ãģªãģijãĤĮãģ°":126783,"ÙĩÙĪ":126784,"Ġë²ķ":126785,"ãĤĨ":126786,"ĠاÙĦسعÙĪØ¯":126787,"Ġ×IJתר":126788,"اغ":126789,"Ġ׾×ĵ":126790,"à¹ģà¸ķ":126791,"à¹ģà¸ķà¹Īà¸ĩ":126792,"íĮĮ":126793,"ÑĥпиÑĤÑĮ":126794,"à¸ŀืà¹īà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":126795,"×ijת×Ļ":126796,"à¹ĩà¸ģ":126797,"ÅĤat":126798,"Ġê°ľìĿ¸":126799,"ìłķë³´":126800,"ÑĤал":126801,"Ġgüven":126802,"Ġİl":126803,"Ġê°ģ":126804,"Ġبت":126805,"×ŀ×ķ׳×Ķ":126806,"ĠاÙĦØŃÙĥÙĪÙħ":126807,"ÙĤات":126808,"à¹ģà¸ģà¹Ī":126809,"หาà¸ģ":126810,"нÑĮ":126811,"à¸Ľà¸£à¸±à¸ļ":126812,"มาà¸ĵ":126813,"ĠнеÑģк":126814,"Ġض":126815,"สมั":126816,"สมัà¸Ħร":126817,"ãģĮãģĤãĤĬ":126818,"меÑģÑĤ":126819,"Ġ×IJצ׾":126820,"Ġкомпани":126821,"סר":126822,"ÙĬÙħØ©":126823,"ĠÑħоÑĢо":126824,"ĠÑħоÑĢоÑĪ":126825,"Ġ×Ļ×ķ×ĵ":126826,"üs":126827,"×Ĵ×Ļש":126828,"à¸ļà¸Ĺ":126829,"تÙĨظ":126830,"วาà¸ĩ":126831,"มหา":126832,"Ġ׼×ķ׾":126833,"à¸Ĥà¹īาà¸ĩ":126834,"ë°ľ":126835,"год":126836,"дан":126837,"ãģĭãĤĤãģĹãĤĮãģ¾ãģĽãĤĵ":126838,"ãģĵãģ¡ãĤī":126839,"ãĥIJãĤ¤":126840,"eceÄŁi":126841,"دÙĬدة":126842,"ÙĨÙī":126843,"Ġëĭ¤ìĿĮ":126844,"วี":126845,"غا":126846,"лиз":126847,"à¹Ģà¸Ķิ":126848,"à¹Ģà¸Ķิม":126849,"ĠÙĬست":126850,"Ġyılı":126851,"koÅĦ":126852,"ãģ§ãģĹãĤĩãģĨãģĭ":126853,"ãģĤãģª":126854,"ãģĤãģªãģŁ":126855,"ÑĨен":126856,"ĠÙĪØ²":126857,"×IJ×Ļש":126858,"à¹Īà¸Ń":126859,"رØŃ":126860,"ê´ij":126861,"ÑĢаÑģÑĤ":126862,"Ġ×Ķ׾":126863,"ãģĹãģ¦ãĤĤ":126864,"×ŀר׼":126865,"×ŀר׼×ĸ":126866,"éģķãģĦ":126867,"ãģŁãģı":126868,"ĠÑģÑĥд":126869,"веÑģÑĤи":126870,"ĠíķĦìļĶ":126871,"ãĥķãĤ§":126872,"ÑĤелÑĮно":126873,"à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ńà¸Ļ":126874,"ÅĤuż":126875,"à¹Ģà¸Ķิà¸Ļà¸Ĺาà¸ĩ":126876,"ש×ķר":126877,"Ġ×ŀ×ĵ":126878,"×ķ×¢×ľ":126879,"ÙĦاÙħ":126880,"à¹Ħà¸ĭ":126881,"лей":126882,"кÑĥÑĢ":126883,"Ả":126884,"à¸Ĺาà¸Ļ":126885,"ì§ij":126886,"ĠгоÑĢод":126887,"רס":126888,"׾×ķ×Ĵ":126889,"masını":126890,"ĠлÑĥÑĩ":126891,"ลà¹Īา":126892,"ìļ¸":126893,"ש×ĺ":126894,"ĠÐĺн":126895,"íĤ¤":126896,"ÙĪÙĦا":126897,"ìķł":126898,"ĠØ£ÙĬضا":126899,"Ùĥار":126900,"ĠاÙĦتع":126901,"สูà¹Ī":126902,"ãĤ¼":126903,"×ij×Ļ×IJ":126904,"ยà¸ģ":126905,"ĠØŃÙĤ":126906,"ربÙĬ":126907,"ãģĺãĤĥãģªãģĦ":126908,"รัà¸ģษา":126909,"ÑħодиÑĤ":126910,"à¸ķà¸Ńà¸ļ":126911,"׳×ĺ×Ļ":126912,"ĠاÙĦÙħج":126913,"تÙħع":126914,"оваÑĤÑĮ":126915,"ÙĦÙĬÙĨ":126916,"×Ļ×ŀ×ķת":126917,"Ġmù":126918,"nÄĻ":126919,"ĠدÙĬ":126920,"׼ש×Ļ×ķ":126921,"Ġhiç":126922,"ëijIJ":126923,"ÙĪØ§Ø¡":126924,"ÙĪØ·":126925,"ĠاÙĦبÙĦ":126926,"à¹ģมà¹ī":126927,"×§×ķת":126928,"ÙĪØ¬Ø¯":126929,"å§ĭãĤģ":126930,"ÙĬئة":126931,"Ġ매":126932,"صبØŃ":126933,"פ×IJ":126934,"гоÑĢ":126935,"ס×Ķ":126936,"بÙĬÙĤ":126937,"ยาà¸ģ":126938,"Ġнад":126939,"ÙĬÙij":126940,"ĠبÙĪ":126941,"ס×ķר":126942,"ÙħÙĥاÙĨ":126943,"ר×ij":126944,"×Ĵ×ĸ":126945,"צת":126946,"bilit":126947,"лаг":126948,"ĠNgo":126949,"×IJ×ķר":126950,"à¸ķà¸Ļ":126951,"íĬ¹":126952,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ķี":126953,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Īำ":126954,"ование":126955,"ãģĦãģ¤":126956,"ãĥĥãĤ¯ãĤ¹":126957,"åIJĪãĤı":126958,"åIJĪãĤıãģĽ":126959,"×Ļ׳×ķ×Ļ":126960,"ạy":126961,"Ø«ÙĤ":126962,"ĠпÑĢоб":126963,"ĠпÑĢоблем":126964,"ÅŁeh":126965,"ÅŁehir":126966,"عادة":126967,"اÙĨÙĪÙĨ":126968,"à¸ķัวà¹Ģà¸Ńà¸ĩ":126969,"ì¶ķ":126970,"ılan":126971,"бан":126972,"ãĥ³ãĥī":126973,"à¸Īี":126974,"Ġ×Ķש׳×Ļ":126975,"поÑĤ":126976,"×ķ׾×Ļ×Ŀ":126977,"ลัà¸ļ":126978,"ĠÑįÑĤи":126979,"×ijקש":126980,"ë¹ĦìĬ¤":126981,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¹Ħร":126982,"×Ļ׾×Ļ":126983,"à¹ĥà¸Ĭà¹Ī":126984,"ĠاÙĦÙĥÙĦ":126985,"ãĥļãĥ¼ãĤ¸":126986,"صة":126987,"ÑĤиÑĢ":126988,"ãĤĵãģ©":126989,"зÑĭк":126990,"wyż":126991,"ÙĩÙĬ":126992,"ĠÙħÙĦÙĬ":126993,"Ġвиде":126994,"ظاÙħ":126995,"داÙĪÙĦ":126996,"×ŀת×Ļ":126997,"Ġsık":126998,"à¹Ģà¸ķิม":126999,"ãĤ¢ãĤ¤":127000,"каÑħ":127001,"צ×Ļ׾":127002,"à¹Ģà¸Ĭà¹Īà¸Ļ":127003,"маг":127004,"магаз":127005,"магазин":127006,"à¸Ľà¸±":127007,"à¸Ľà¸±à¸Ī":127008,"Ġש×Ļר×ķת":127009,"ียม":127010,"ãĥĸãĥ«":127011,"ĠدÙĪÙĦ":127012,"קר×Ļ×Ŀ":127013,"ÙĩÙı":127014,"ово":127015,"Ġüret":127016,"دÙĪÙĨ":127017,"à¹ģà¸Ļว":127018,"à¹Ģà¸Ļืà¹īà¸Ń":127019,"ĠÑĦоÑĤ":127020,"ãĥĺ":127021,"ãģ¤ãģĭ":127022,"ÑıÑģ":127023,"ĠíķĺëĤĺëĭĺ":127024,"ائع":127025,"ĠплаÑĤ":127026,"ìĺĪ":127027,"ĠdostÄĻp":127028,"ÙĪØ¬Ùĩ":127029,"Ġ×Ķ×Ĺ×Ļ":127030,"׳×Ļ×§":127031,"дей":127032,"íĽĦ":127033,"ıy":127034,"بØŃر":127035,"à¹Ģสริม":127036,"Ġ׾×Ĵ":127037,"ذÙĩب":127038,"جÙĬÙĦ":127039,"رÙĥز":127040,"Ġëħ":127041,"Ġëħ¸":127042,"פ×Ļ׾×ķ":127043,"ãģ¾ãģļ":127044,"iriÅŁ":127045,"ĠÙĥÙĬÙģ":127046,"Ġ×ijצ":127047,"ĠêµIJ":127048,"ÑĢоÑģÑģ":127049,"ĠØ´ÙĬ":127050,"Ġiçer":127051,"×Ĵ×ķ×ij×Ķ":127052,"менно":127053,"×¢×ij×Ļר":127054,"×ķ×ŀ×Ķ":127055,"ãĤīãģĹãģĦ":127056,"ãģ¼":127057,"Ñīин":127058,"è²·ãģĦ":127059,"جÙħÙĪØ¹Ø©":127060,"Ġdönem":127061,"Ġ×ij×IJר":127062,"веÑģÑĤ":127063,"×ķר×ķת":127064,"سÙģ":127065,"à¹ģà¸Ĺà¸Ļ":127066,"ĠдокÑĥменÑĤ":127067,"ĠاÙĬ":127068,"جاÙĨ":127069,"צ×ķ×¢×Ļ":127070,"ĠоÑģоб":127071,"ĠاÙĦÙħس":127072,"ÑĢаб":127073,"à¸łà¸¹":127074,"à¸Ķาว":127075,"лекÑĤ":127076,"عÙĤ":127077,"×ķ×ĵ×ķת":127078,"Ġolu":127079,"ĠoluÅŁtur":127080,"ãģ¾ãģ¾":127081,"един":127082,"à¹Ģà¸Ńà¸ģ":127083,"ãĤµãĤ¤":127084,"ëĦĪ":127085,"Ø·ÙĨÙĬ":127086,"Ø·ÙĤØ©":127087,"ĠÐłÐ°Ð·":127088,"ÙĦÙij":127089,"Ñĩем":127090,"Ġ׾×ĺ":127091,"สัà¹Īà¸ĩ":127092,"سرائÙĬÙĦ":127093,"Ġפר×ĺ×Ļ":127094,"деÑģÑĮ":127095,"Ġ׳׼":127096,"اÙĨب":127097,"ÙĬاة":127098,"Ùħبر":127099,"Ġkı":127100,"à¸Ľà¸ı":127101,"à¸Ľà¸ıิ":127102,"à¸ļัà¸ķิ":127103,"×ł×ª×Ļ":127104,"ìĨ¡":127105,"راب":127106,"à¹ĥà¸ķ":127107,"à¹ĥà¸ķà¹ī":127108,"×Ļ×ł×ª":127109,"ÙĪÙĬر":127110,"Ġ×Ķ×ŀ×Ļ":127111,"ейÑĩаÑģ":127112,"×§×ķ×ij":127113,"دراس":127114,"ĠÙħÙĤ":127115,"رÙĬÙĨ":127116,"خاص":127117,"ãģĬéĩij":127118,"Ġجدا":127119,"ãģĨãģ¡":127120,"ëħ¸":127121,"ırım":127122,"æ§ĺ":127123,"ãģ«å¯":127124,"ãģ«å¯¾":127125,"ÑĨев":127126,"Ġvard":127127,"ĠÐIJн":127128,"eÄŁ":127129,"ÑģÑĤвенно":127130,"Ш":127131,"سد":127132,"à¸ģุ":127133,"à¹ģà¸ľà¸Ļ":127134,"รูà¹īส":127135,"รูà¹īสึà¸ģ":127136,"اتØŃاد":127137,"ÑijÑĤ":127138,"×Ĺ×ķ×§":127139,"ãģĻãģIJ":127140,"Ø·ÙĦاÙĤ":127141,"Ġ×§×ķ×ĵ":127142,"à¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ĩ":127143,"à¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ĩาà¸Ļ":127144,"ãĥ¼ãĤ¿":127145,"Ġsür":127146,"ÑĢок":127147,"ë³ij":127148,"สมาà¸Ĭ":127149,"สมาà¸Ĭิà¸ģ":127150,"ãĥķãĥ¬":127151,"è¾¼ãģ¿":127152,"ãĤ»ãĥ³":127153,"Ġê°Ģì§Ģ":127154,"à¸ľà¹īา":127155,"ÑįÑĤомÑĥ":127156,"иÑĤел":127157,"à¸łà¸±":127158,"à¸ij":127159,"ãĥĸãĥ©":127160,"×Ľ×ª×ķ×ij":127161,"׳×Ŀ":127162,"еннÑĭе":127163,"×¢×¨×Ľ×ª":127164,"ĠìĤ":127165,"ĠìĤ´":127166,"à¸Ĥà¹īา":127167,"׳×ķס":127168,"ãĥ¬ãĥĵ":127169,"ÑĢеÑģ":127170,"à¹Ģลà¸Ĥ":127171,"ثاÙĦ":127172,"ìĹĨ":127173,"ĠÑĩаÑģÑĤ":127174,"าศ":127175,"ãĥªãĤ¢":127176,"uç":127177,"×Ļ׼×ķת":127178,"ลà¹īาà¸Ļ":127179,"ië":127180,"ãĤ¸ãĤ§":127181,"à¸Īà¸Ń":127182,"ÙĪØŃØ¯":127183,"×Ļצ×ķ×ij":127184,"Ġ×ijש׾":127185,"око":127186,"ضة":127187,"ذر":127188,"ĠÑĥд":127189,"İL":127190,"×ķצ×Ļ×Ŀ":127191,"×ĸ×ŀף":127192,"à¸Ľà¸ģ":127193,"íķĻêµIJ":127194,"ساÙħ":127195,"à¹Ħà¸Ķ":127196,"ละà¹Ģà¸Ń":127197,"ละà¹Ģà¸Ńีย":127198,"ละà¹Ģà¸Ńียà¸Ķ":127199,"ảy":127200,"аÑĨион":127201,"ãĤ¹ãĤ¯":127202,"פ×ķס":127203,"รà¹Īาà¸ĩ":127204,"еннÑĭй":127205,"عÙĨ":127206,"عÙĦÙĨ":127207,"ائÙģ":127208,"dÄĻ":127209,"ؤÙĪÙĦ":127210,"׾×ķ×ķ":127211,"Ġ×ijש×ij":127212,"ä»ĬåĽŀ":127213,"ĠاÙĦجÙĨ":127214,"داد":127215,"waÄĩ":127216,"ãĥªãĥ³":127217,"ĠìŀIJìĭł":127218,"اÙĨÙĬا":127219,"ãĥ¡ãĥª":127220,"ÙĦÙĪÙĨ":127221,"à¸Ĺà¹Īà¸Ńà¸ĩ":127222,"à¸Ĺà¹Īà¸Ńà¸ĩà¹Ģà¸Ĺีà¹Īยว":127223,"اÙģÙĬ":127224,"ĠлиÑĪ":127225,"ÙħÙĬØ©":127226,"оÑĤвеÑĤ":127227,"Ñĩин":127228,"ÃĬ":127229,"ãĥ¡ãĥ³":127230,"å®Ł":127231,"éļĽãģ«":127232,"ĠÑĢай":127233,"ãĤ¦ãĥ³":127234,"×Ļר×ķש":127235,"×Ļר×ķש׾×Ļ×Ŀ":127236,"มะ":127237,"Ġara":127238,"казаÑĤÑĮ":127239,"à¸ķัà¸Ķ":127240,"ÑĥÑİÑĤ":127241,"Ġüst":127242,"×Ĵ×ķ×ij":127243,"×Ĵ×ķ×ij×ķת":127244,"malı":127245,"егод":127246,"егоднÑı":127247,"اÙģÙĤ":127248,"à¸Ĭà¹Īà¸Ńà¸ĩ":127249,"Ġözellik":127250,"×Ļצ×ķר":127251,"ĠmiÄĻd":127252,"ĠiliÅŁ":127253,"ĠнаÑħод":127254,"×¢×ĸר":127255,"×ľ×Ľ×ª":127256,"ÙĨتاج":127257,"ĠÑģем":127258,"à¸Īà¹Īาย":127259,"à¸ķรว":127260,"à¸ķรวà¸Ī":127261,"פר×ķ":127262,"à¸Ĥัà¸ļ":127263,"ãģŀ":127264,"Ġпло":127265,"колÑĮ":127266,"×ŀ×¢×ĺ":127267,"íķĺìĭľ":127268,"jÄħce":127269,"ÙĨاÙĨ":127270,"ลีà¸ģ":127271,"нÑĥÑĤ":127272,"ĠобÑĢаз":127273,"Ùĥبر":127274,"ĠاÙĦÙĪØ·ÙĨ":127275,"ãģķãģĽãģ¦":127276,"ÙĤاء":127277,"×ŀ×ĵ×Ļ׳":127278,"yü":127279,"פ×Ļת":127280,"׳×ķף":127281,"ÙħÙĨظ":127282,"หà¸Ļัà¸ģ":127283,"ìŀĪ":127284,"ãĤ«ãĥ¼ãĥī":127285,"عÙĨÙĬ":127286,"под":127287,"ضاء":127288,"à¸Ļà¸ķà¹Į":127289,"×ŀשפ":127290,"วà¹Į":127291,"ר×ķ×§":127292,"สืà¹Īà¸Ń":127293,"פק×Ļ×ĵ":127294,"ãģªãĤīãģªãģĦ":127295,"ĠìŬ룬":127296,"ÙĦج":127297,"ÑīиÑĤ":127298,"ãĥĥãĤ·":127299,"ÙĦÙĬس":127300,"ĠÙĦÙħا":127301,"ìłij":127302,"×ij×Ļף":127303,"ãĥģãĤ§":127304,"Ġgüç":127305,"Ġchứ":127306,"×ķצ×IJ":127307,"קר×ij":127308,"à¹Ĥà¸ŀ":127309,"оÑĩно":127310,"סק×Ļ":127311,"ש׾×Ŀ":127312,"صرÙģ":127313,"ĠLÃł":127314,"×¢×Ļת":127315,"á»·":127316,"à¹Ĥà¸Ńà¸ģ":127317,"à¹Ĥà¸Ńà¸ģา":127318,"à¹Ĥà¸Ńà¸ģาส":127319,"Ġ×Ķ×ĵ×ijר":127320,"à¸Ļัà¹Īà¸Ļ":127321,"زر":127322,"нако":127323,"íļį":127324,"ãĤĤãģ¡":127325,"ãĤĤãģ¡ãĤį":127326,"ãĤĤãģ¡ãĤįãĤĵ":127327,"اÙħت":127328,"عداد":127329,"инÑĭ":127330,"ÅĤyw":127331,"à¸Ħà¸ĵะ":127332,"à¸Ĺะ":127333,"ktör":127334,"×Ļ×Ĺ×Ķ":127335,"Ġме":127336,"ĠмеÑģÑı":127337,"׳×Ķ×Ĵ":127338,"ĠÑģÑĥÑīеÑģÑĤв":127339,"à¸Ļัà¸Ļ":127340,"ÑĦÑĦ":127341,"екÑĤив":127342,"عÙĦÙĪÙħات":127343,"бÑĥд":127344,"à¸Ļัà¸ģà¸ĩาà¸Ļ":127345,"หà¸Ļà¹īาà¸Ĺีà¹Ī":127346,"ÙĤÙĬÙĤ":127347,"ãĤ·ãĥ³":127348,"ãģ«éĸ¢":127349,"×IJר×Ĵ":127350,"ĠпÑĢоÑĤ":127351,"ĠпÑĢоÑĤив":127352,"ĠìŀĪìĸ´":127353,"ÙĤÙĬÙĤØ©":127354,"ìĹĩ":127355,"kür":127356,"ãģ«ãģªãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":127357,"ĠдеÑıÑĤ":127358,"ĠдеÑıÑĤелÑĮ":127359,"פ×ķר×ĺ":127360,"à¸Łà¹īา":127361,"à¹Ģà¸ł":127362,"ĠавÑĤомаÑĤ":127363,"×ĸ×Ļ×§":127364,"Ġolduk":127365,"عاÙħ":127366,"ĠÑĤоÑĢ":127367,"yrıca":127368,"êÌ":127369,"ãĤŃãĥ³ãĤ°":127370,"ãģ«ãģ¨ãģ£ãģ¦":127371,"à¹Ģà¸īà¸ŀ":127372,"à¹Ģà¸īà¸ŀาะ":127373,"ãģ¯ãģļ":127374,"×ŀ×IJ×Ļ":127375,"สะà¸Ķ":127376,"สะà¸Ķวà¸ģ":127377,"ìľ¼ë©°":127378,"à¸ģี":127379,"ฬ":127380,"Ġ×¢×ķש":127381,"à¸łà¸²à¸©à¸²":127382,"à¸Ĺัà¸Ļ":127383,"acakt":127384,"acaktır":127385,"اعدة":127386,"ĠÑĥÑģлÑĥг":127387,"סר×ĺ":127388,"×ķ×ŀ×ķת":127389,"×Ķ×ķר":127390,"×ŀ×ķ×ij":127391,"×ŀ×ķ×ijף":127392,"سÙĬاس":127393,"اتÙ쨧ÙĤ":127394,"×Ķצ׾":127395,"Ùħؤس":127396,"Ġpó":127397,"Ġкни":127398,"×Ļ׼×ķ׾":127399,"à¹Ģหลืà¸Ń":127400,"׼׾׼":127401,"׳×ĸ":127402,"ÑĪие":127403,"rès":127404,"ĠاÙĦØŃÙĤ":127405,"лÑıÑĢ":127406,"หà¸į":127407,"หà¸įิà¸ĩ":127408,"ר×Ĵ×Ļש":127409,"à¹Ģสà¹īà¸Ļ":127410,"ש×ij×ķף":127411,"ôtel":127412,"апÑĢ":127413,"апÑĢимеÑĢ":127414,"ابÙĦ":127415,"ĠÑĢазвиÑĤ":127416,"ĠполÑĮз":127417,"ĠСеÑĢ":127418,"×ķ×ij×Ļ":127419,"róż":127420,"ìĭŃ":127421,"ãĤ¯ãĥĪ":127422,"ãģĹãĤĪãģĨ":127423,"à¸ģรม":127424,"ØŃÙĥÙĪÙħ":127425,"à¹Ĥà¸ļ":127426,"à¸Ĺà¹īาย":127427,"ĠMá":127428,"ĠÑĤÑĭ":127429,"à¸Ħรัว":127430,"ÑĢÑĥб":127431,"ạp":127432,"ĠmÅĤ":127433,"ĠmÅĤod":127434,"ĠgörÃ¼ÅŁ":127435,"ĠgeliÅŁ":127436,"ươi":127437,"×ŀשק":127438,"ÙĢÙĢÙĢÙĢ":127439,"ราว":127440,"ãģĹãģ£":127441,"ãģĹãģ£ãģĭãĤĬ":127442,"ĠÐļон":127443,"Ġkê":127444,"à¹Ĥà¸Ĺร":127445,"èIJ½ãģ¡":127446,"åĩºãģ¦":127447,"ลัà¸ģษ":127448,"Ġ×Ĵ×ij×ķ×Ķ":127449,"ãĥĻãĥ«":127450,"ê±°ëĤĺ":127451,"ë§IJ":127452,"×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ":127453,"ĠëĦĪ":127454,"×ŀר×Ļ":127455,"รส":127456,"ãĥŃãĥ³":127457,"ило":127458,"ноÑģÑĤÑĮÑİ":127459,"×ĸר×Ĺ":127460,"пон":127461,"Ġ×Ķש׾":127462,"ê²łìĬµëĭĪëĭ¤":127463,"ĠkiÅŁ":127464,"ĠÐļи":127465,"วร":127466,"داع":127467,"ÅŁim":127468,"ÙĨÙij":127469,"ваÑĤ":127470,"راÙĥ":127471,"باÙĦ":127472,"иде":127473,"Ġ×Ķ×ŀ×Ĺ":127474,"ìĸµ":127475,"تÙģØ§Ø¹":127476,"أت":127477,"ëĬĺ":127478,"ש×Ļת":127479,"ستÙħر":127480,"ĠÑĦак":127481,"ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬ":127482,"ëŀ¨":127483,"اسÙħ":127484,"ĠaÄŁ":127485,"Ġçev":127486,"ÙĥÙĪØ±":127487,"ãģķãģ¾":127488,"Ġçöz":127489,"Ġرس":127490,"Äħda":127491,"สà¸Ļุ":127492,"ãģĹãģ¦ãģıãĤĮ":127493,"нÑİ":127494,"leÅŁme":127495,"ãĤªãĥ³":127496,"ãģ¨ãģªãĤĬ":127497,"avaÅŁ":127498,"×ĺ×Ļ×ij":127499,"ØŃض":127500,"×ķצ×IJ×ķת":127501,"ÙĨÙħÙĪ":127502,"ıt":127503,"ĠÑħа":127504,"ĠÑħаÑĢак":127505,"ĠÑħаÑĢакÑĤеÑĢ":127506,"ĠdÅĤ":127507,"ãĥĹãĥ©":127508,"à¸Ĭุม":127509,"à¹Īà¸Ńà¸Ļ":127510,"×ķ×ij׾":127511,"Ñģол":127512,"×ĵ×Ĵ":127513,"аÑĢаÑĤ":127514,"nivers":127515,"ĠgerçekleÅŁtir":127516,"ĠاÙĦÙĦÙĬ":127517,"ระยะ":127518,"ĠÙħختÙĦÙģ":127519,"Ġgönder":127520,"ÙģØ§Ø±":127521,"doÄŁ":127522,"doÄŁan":127523,"صÙĦاØŃ":127524,"Ġyayın":127525,"ãĥĨãĥ³":127526,"รวà¸Ī":127527,"×Ļ×Ĺ×Ļ×ĵ":127528,"ünkü":127529,"ÑĨиалÑĮн":127530,"à¸ļู":127531,"มุ":127532,"hä":127533,"Ø®Ùģ":127534,"å¢Ĺ":127535,"å¢ĹãģĪ":127536,"еÑĩно":127537,"ĠاÙĦسÙĨ":127538,"à¸Ĥาว":127539,"imdi":127540,"Ы":127541,"à¸Ļà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģ":127542,"à¸ļาล":127543,"תש":127544,"Ġdüzenle":127545,"мÑĭÑģл":127546,"ãģıãģª":127547,"żu":127548,"ĠwspóÅĤ":127549,"Ġназ":127550,"ındaki":127551,"ترة":127552,"ÅŁek":127553,"Ġöd":127554,"ĠÙĪÙĥ":127555,"ĠпозволÑı":127556,"Ġת×ķ׼":127557,"ÙħÙĨتج":127558,"ë§ī":127559,"ĠاÙĦØ«ÙĦاث":127560,"аÑĨиÑİ":127561,"ÙĪØ±ÙĪ":127562,"ÑĭваеÑĤ":127563,"خصص":127564,"ĠاÙĦÙģÙĦ":127565,"ĠاÙĦÙģÙĦسطÙĬÙĨ":127566,"إجر":127567,"إجراء":127568,"اÙĨتخ":127569,"اÙĨتخاب":127570,"ارÙĬØ©":127571,"×ķÖ":127572,"Ø¢ÙĨ":127573,"×ŀ×¢×ķת":127574,"Ġмал":127575,"Ġ×IJ×Ĺ":127576,"à¸Ĺà¹īà¸Ńà¸ĩ":127577,"zeÅĽ":127578,"Ġë§Įëĵ¤":127579,"رÙĬع":127580,"äºĭãĤĴ":127581,"à¸ļริหาร":127582,"׾×ŀ×Ļ×ĵ":127583,"ĠмÑĥж":127584,"ترÙĪ":127585,"ĠباÙĦØ¥":127586,"פ×Ļ×§":127587,"زÙħØ©":127588,"ĠÃ¶ÄŁrenc":127589,"ãĥ¶":127590,"اÙħعة":127591,"×§×ij×ķצ":127592,"×ŀ׳×ķת":127593,"رÙĬÙħ":127594,"Ġоказ":127595,"ãģłãģijãģ©":127596,"Ġhız":127597,"Ġש×IJת":127598,"ãĤ¢ãĥ¼":127599,"Ġmożliwo":127600,"ìĦ¼":127601,"ÙĪØ§Ø¨":127602,"огÑĢаÑĦ":127603,"ĠعبداÙĦ":127604,"ãĤĴè¡Į":127605,"بÙĬÙĦ":127606,"Ġİç":127607,"ยาย":127608,"ĠÑĥÑĩаÑģÑĤ":127609,"ÑĦеÑģÑģ":127610,"ÑĦеÑģÑģиона":127611,"Ấ":127612,"ÙĨÙĬÙĨ":127613,"عدÙĦ":127614,"สรร":127615,"دÙĬÙĦ":127616,"×ij×Ļ×§":127617,"czyÅĤ":127618,"ÑĢоме":127619,"Ġмед":127620,"ìĻĶ":127621,"ãĥ©ãĤ¤ãĥ³":127622,"ĠÑĤеп":127623,"еÑĢÑĮ":127624,"iÄŁi":127625,"вели":127626,"ÑĢиÑģÑĤ":127627,"ס×ķפ":127628,"×ŀ׾×Ĺ":127629,"ĠاÙĦØ¥ÙĨ":127630,"Ġ׾×Ķש":127631,"è¶ĬãģĹ":127632,"ĠÑĢÑĭ":127633,"×ķ×IJר":127634,"رÙĩاب":127635,"פ×ķ×IJ×Ļ":127636,"ĠгоÑģÑĥд":127637,"ĠгоÑģÑĥдаÑĢ":127638,"ĠгоÑģÑĥдаÑĢÑģÑĤв":127639,"ĠاÙĦØ£ÙħÙĬر":127640,"Ùħج":127641,"à¹Ģหมาะ":127642,"ÑĢев":127643,"à¸Ĭีà¸ŀ":127644,"ãĥķãĥĪ":127645,"иÑĩно":127646,"ĠاÙĦÙħؤ":127647,"Ġiht":127648,"íħľ":127649,"دÙĨÙĬ":127650,"رص":127651,"лаÑģÑĤ":127652,"à¹Ģหลà¹Īา":127653,"ılır":127654,"รà¸ĵà¹Į":127655,"×ŀש×Ļ×ļ":127656,"Ġdá»ĭ":127657,"Ø·Ù쨧ÙĦ":127658,"×ĺ×ķף":127659,"Ġ×ij×Ļ׳":127660,"ãģ¾ãģ£ãģŁ":127661,"ложениÑı":127662,"تØŃر":127663,"باØŃ":127664,"à¹Ģสืà¹īà¸Ń":127665,"ãģĻãģĶ":127666,"ltür":127667,"à¸ĩาม":127668,"Ġtü":127669,"ĠпÑĢим":127670,"ĠпÑĢимен":127671,"Ġhayat":127672,"ëĥIJ":127673,"ëĭĮ":127674,"׳×Ļ×ķ":127675,"веден":127676,"ìħ¨":127677,"à¸Īัย":127678,"à¸ģà¹Īà¸Ń":127679,"Ġвод":127680,"оÑģÑĤоÑı":127681,"наÑĤ":127682,"à¹ģหล":127683,"سÙħÙĬ":127684,"à¸Ķำà¹Ģà¸Ļ":127685,"à¸Ķำà¹Ģà¸Ļิà¸Ļ":127686,"wód":127687,"öyle":127688,"ãĥĢãĤ¤":127689,"ÑĪий":127690,"меÑīен":127691,"ãģĹãģ¾ãģĨ":127692,"ãĥīãĥ©":127693,"ÙĪØ¶ØŃ":127694,"à¸Ńà¸Ļุ":127695,"ĠاÙĦاجتÙħاع":127696,"laÅŁma":127697,"à¸Ħà¸Ńà¸Ļ":127698,"×ŀר×Ļ×Ŀ":127699,"ÙĨاÙħج":127700,"שר×ķת":127701,"اÙĦØ£":127702,"ĠksiÄħż":127703,"Ġан":127704,"ÑĢай":127705,"اÙĩرة":127706,"×ŀ×ĵ×Ķ":127707,"ä¸Ģç·":127708,"ä¸Ģç·Ĵ":127709,"ä¸Ģç·Ĵãģ«":127710,"ÑĢиÑĤоÑĢ":127711,"dıkl":127712,"à¹ģà¸ĸ":127713,"à¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩ":127714,"екÑĤоÑĢ":127715,"×ŀסע":127716,"ÑĢакÑĤи":127717,"uÄŁu":127718,"×ķ×ijת":127719,"สูà¸ķร":127720,"ĠçalÄ±ÅŁm":127721,"ĠçalÄ±ÅŁmalar":127722,"Ġана":127723,"ãĥĽãĥ¼ãĥł":127724,"Ġbölüm":127725,"Ġبص":127726,"олоÑģ":127727,"ĠìķĬëĬĶ":127728,"à¹Īะ":127729,"ÙĪØªØ±":127730,"ä¹Ĺ":127731,"ستخداÙħ":127732,"פ×Ļ×Ļס":127733,"פ×Ļ×Ļס×ij":127734,"פ×Ļ×Ļס×ij×ķ×§":127735,"ĠкÑĢаÑģ":127736,"лик":127737,"رÙĬØŃ":127738,"×ŀש׾×Ķ":127739,"à¹Ģยีà¹Īย":127740,"à¹Ģยีà¹Īยม":127741,"виÑģ":127742,"омн":127743,"ÄŁun":127744,"ãĥŃãĥ¼ãĥ³":127745,"أتÙĬ":127746,"à¸ķรี":127747,"çͳãģĹ":127748,"تÙħر":127749,"ìĹĪìĬµëĭĪëĭ¤":127750,"ĠÙĪØºÙĬر":127751,"redni":127752,"ĠاÙĦصÙģ":127753,"ĠнаÑģÑĤоÑı":127754,"ĠнаÑģÑĤоÑıÑī":127755,"à¸ķรา":127756,"ĠÑĥÑģлов":127757,"ĠÑĥÑģловиÑı":127758,"ÑĨеп":127759,"×Ķ×Ĺ׾×ĺ":127760,"Ø·ÙĬع":127761,"ĠBakan":127762,"ĠاÙĦرÙĪ":127763,"илÑĮно":127764,"ĠмеÑĤ":127765,"à¸Ķà¸Ńà¸ģ":127766,"ãģĭãĤīãģªãģĦ":127767,"ĠпоÑģÑĤоÑı":127768,"ĠпоÑģÑĤоÑıн":127769,"ĠÑĩаÑģ":127770,"üc":127771,"wró":127772,"бÑĥÑĢ":127773,"ãĥIJãĥĥãĤ¯":127774,"ãĥ©ãĥ³ãĥī":127775,"ĠогÑĢ":127776,"สัà¸į":127777,"สัà¸įà¸įา":127778,"มัà¹Īà¸Ļ":127779,"à¸Ħà¸Ńม":127780,"alık":127781,"Ġнед":127782,"ümüz":127783,"ĠÅĽwie":127784,"ério":127785,"×Ļ×IJ×Ķ":127786,"دÙħات":127787,"ırl":127788,"ĠоÑĤз":127789,"ĠоÑĤзÑĭв":127790,"ä»ĺãģį":127791,"Ġkażde":127792,"миниÑģÑĤ":127793,"ãĤ°ãĥ«":127794,"ë°ĸ":127795,"езн":127796,"اÙĦÙģ":127797,"Ġשק׾":127798,"Ùħض":127799,"ãĥĿãĥ¼ãĥĪ":127800,"ÙħÙĨت":127801,"ÙĤÙĬاÙħ":127802,"Ø´ÙĨ":127803,"×Ļר×ķ×¢":127804,"ãĤŃãĥ£ãĥ³":127805,"доÑĢов":127806,"×ŀ×Ļת×Ļ":127807,"ÙĪÙĦÙĪØ¬":127808,"ÙĥاÙģ":127809,"ĠÑĢазлиÑĩ":127810,"иÑĤеÑĤ":127811,"нолог":127812,"ลà¸ĩà¸Ĺุà¸Ļ":127813,"ĠyaklaÅŁ":127814,"ãĥ¬ãĤ¤":127815,"ê²łëĭ¤":127816,"æ±ĤãĤģ":127817,"رÙĪÙģ":127818,"ĠíĬ":127819,"ĠíĬ¹":127820,"ãģ£ãģıãĤĬ":127821,"à¸Ħวามà¸Ħิà¸Ķ":127822,"×Ķ×Ļס×ĺ":127823,"Ø¥ÙĤ":127824,"ãģ¦ãģĦ":127825,"à¹Ĥà¸Ĭ":127826,"ĠBüyük":127827,"ĠФедеÑĢ":127828,"ÑĨин":127829,"ÑĢова":127830,"ĠاÙĦاÙĤتصاد":127831,"Ġchá":127832,"à¸ĺาà¸Ļ":127833,"ë¥ł":127834,"à¹Ħà¸ķ":127835,"ÃŃpio":127836,"Ùĭا":127837,"ĠобÑıз":127838,"Ùĩج":127839,"Ġì¤ijìļĶ":127840,"ãģ®ãģ§ãģ¯ãģªãģĦ":127841,"باراة":127842,"ãĤ¤ãĥ«":127843,"ĠноÑĢм":127844,"á»īnh":127845,"mö":127846,"möglich":127847,"ÑĨип":127848,"ãĤ¢ãĤ¯":127849,"×Ķ×Ļ":127850,"ÑĨиалÑĮно":127851,"ĠÅĽwi":127852,"تÙĤ":127853,"ĠÑģÑĤоим":127854,"بÙĬعÙĬ":127855,"Ġ׾ש×ŀ":127856,"глÑı":127857,"глÑıд":127858,"ãģ¦ãģıãĤĮ":127859,"ÄĻdzi":127860,"à¸Ĥั":127861,"à¸Ĥัà¹īà¸Ļ":127862,"Ø·ÙĤ":127863,"ĠìĹŃ":127864,"ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĨ":127865,"ĠdeÄŁerl":127866,"ĠdeÄŁerlendir":127867,"Ġülk":127868,"Ġмног":127869,"à¹ĭ":127870,"ë¿IJ":127871,"ĠУкÑĢа":127872,"ÄŁini":127873,"Ġбезоп":127874,"ĠбезопаÑģ":127875,"à¸Ńà¸Ńà¸ģà¹ģà¸ļà¸ļ":127876,"اظ":127877,"ØŃداث":127878,"леÑĢ":127879,"×Ļ×¥":127880,"×Ļ׳×ĺר׳×ĺ":127881,"larınız":127882,"ØŃÙĬØŃ":127883,"żeli":127884,"à¸Ńัà¸ĩ":127885,"à¸Ńัà¸ĩà¸ģ":127886,"à¸Ńัà¸ĩà¸ģฤษ":127887,"ĠоÑĤлиÑĩ":127888,"ัส":127889,"ëŀį":127890,"ожно":127891,"ãĤ¹ãĥĿ":127892,"ĠÑħоÑĩ":127893,"Ġкап":127894,"еÑĩен":127895,"ØŃÙĦØ©":127896,"ÙĬاÙĩ":127897,"нал":127898,"×ķצר×Ļ×Ŀ":127899,"Ġkald":127900,"åĥį":127901,"ĠاÙĦشخص":127902,"Ġзна":127903,"Ġwzgl":127904,"życz":127905,"ê°Ŀ":127906,"à¸ŀลัà¸ĩ":127907,"íģ¼":127908,"Ġöl":127909,"Ġbụ":127910,"Ø´Ùĩر":127911,"Ġзам":127912,"Ġдев":127913,"×Ļ×ĺת":127914,"تعÙĦÙĤ":127915,"ÙĪÙħØ©":127916,"ãĤĴä½ľ":127917,"ãģįãģ¦":127918,"íĥĿ":127919,"rasında":127920,"ãĤĴæİ¢":127921,"ĠÙħباشر":127922,"راجع":127923,"Ġвозд":127924,"ÙħØŃا":127925,"×ķשר":127926,"ĠиÑģÑĤоÑĢ":127927,"มัà¸ģ":127928,"tıģ":127929,"ثار":127930,"ترÙĨت":127931,"à¹ģà¸Ĥà¹ĩ":127932,"à¹ģà¸Ĥà¹ĩà¸ĩ":127933,"поÑĩ":127934,"Ġ×ij×IJ×ķת":127935,"ë¯Ģ":127936,"ëĿ¼ëıĦ":127937,"à¸Ĭัà¸Ķ":127938,"สà¸ķà¹Į":127939,"ãĥĭãĥĥãĤ¯":127940,"иденÑĤ":127941,"ĠгÑĢÑĥпп":127942,"تخ":127943,"áºł":127944,"ยืà¸Ļ":127945,"ยัà¸Ļ":127946,"óry":127947,"TÃľ":127948,"ãģĹãĤĥ":127949,"ĠпÑĢовед":127950,"лÑıеÑĤ":127951,"ÙħØ®":127952,"ยà¸Ńม":127953,"×Ľ×ł×¡×ª":127954,"ĠاÙĦÙħÙĨت":127955,"Ġolmad":127956,"ר׼×ĸ×Ļ":127957,"ĠвÑģÑĤÑĢ":127958,"ĠиÑģÑģлед":127959,"ÑĤвеÑĢж":127960,"بدÙĪ":127961,"еÑĢÑĤ":127962,"ï»·":127963,"±ħ":127964,"สัมà¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į":127965,"ิà¹Īà¸Ļ":127966,"צ×Ļ×ij":127967,"wiÄĻt":127968,"Ġì°¸":127969,"ĠzwiÄħz":127970,"سبÙĪØ¹":127971,"ãĥĥãĤ°":127972,"à¸Ľà¸¥à¸Ńà¸Ķ":127973,"à¸Ľà¸¥à¸Ńà¸Ķà¸łà¸±à¸¢":127974,"ãĤĤãĤĬ":127975,"ÙĤدس":127976,"Ġsprz":127977,"Ġsprzeda":127978,"Ġistedi":127979,"Ġkhu":127980,"Ġден":127981,"ĠkoÅĦ":127982,"Ġ×ij×Ĺ×Ļ":127983,"à¹Ģà¸Ĺà¹īา":127984,"×ķס×Ļ×£":127985,"ãĥĭãĥ¥ãĥ¼":127986,"ĠпÑĢедоÑģÑĤ":127987,"ĠпÑĢедоÑģÑĤав":127988,"à¹Ĥà¸Ł":127989,"év":127990,"ĠاÙĦصØŃ":127991,"صØŃاب":127992,"à¹Ģà¸Īà¹ĩà¸ļ":127993,"влек":127994,"วัà¸ķ":127995,"à¸ĸุ":127996,"ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãģ¾ãģĻ":127997,"ÙĤÙĬÙĤÙĬ":127998,"×ķ×Ĺר":127999,"ÑĭÑĪ":128000,"ĠоÑĤно":128001,"ĠоÑĤноÑĪ":128002,"обилÑĮ":128003,"ÙģØŃ":128004,"ınt":128005,"ıntı":128006,"Ġ׾×ij×ĵ":128007,"íİĺìĿ´ì§Ģ":128008,"ãĥĬãĥ«":128009,"ĠÙħساء":128010,"×Ļ×ĺ×ij":128011,"ÑĮеÑĢ":128012,"ëĦ·":128013,"ÑĭÑĤа":128014,"ĠоÑĩеÑĢ":128015,"à¸Ķืà¹Ī":128016,"à¸Ķืà¹Īม":128017,"ĠNgh":128018,"تعب":128019,"ÙĦاÙĤات":128020,"×ķ׾×ķ×Ĵ×Ļ×Ķ":128021,"ĠìĿ´ê²ĥ":128022,"Ġ×Ķ×ijר":128023,"ìľµ":128024,"à¹Ģà¸Ħลืà¹Īà¸Ńà¸Ļ":128025,"ÙĩØ©":128026,"à¸Īำà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":128027,"å¤īãģĪ":128028,"wiÅĽcie":128029,"chod":128030,"chodzÄħ":128031,"вÑĢо":128032,"×ŀ×Ĺ×Ļר":128033,"Ġyı":128034,"Ġyıll":128035,"ì¡Į":128036,"à¹Ħหว":128037,"ãģªãģıãģª":128038,"ĠзавиÑģ":128039,"ĠìĺĪìĪĺ":128040,"Ù쨰":128041,"á»§ng":128042,"à¸ŀุà¸Ĺà¸ĺ":128043,"зн":128044,"layan":128045,"ãĤ¡":128046,"à¸ģà¹ĩà¸ķาม":128047,"ĠsaÄŁlam":128048,"รà¸ĵ":128049,"ĠÑģиÑĤ":128050,"ĠÑģиÑĤÑĥ":128051,"ĠاÙĦتÙĨ":128052,"×Ķ×ĸ":128053,"ĠØ·ÙĪÙĬÙĦ":128054,"taÅĤ":128055,"Ġgörd":128056,"å¤īãĤı":128057,"ëĥ¥":128058,"à¸Ħà¹Īà¸Ńย":128059,"×IJ×ķ×ĺ":128060,"ëħIJ":128061,"ãĥ©ãĥ³ãĤ¹":128062,"วัà¸Ĵ":128063,"วัà¸Ĵà¸Ļ":128064,"ĠoluÅŁ":128065,"פע×ķ׾":128066,"ĠszczegóÅĤ":128067,"à¸Ħาสิ":128068,"à¸Ħาสิà¹Ĥà¸Ļ":128069,"powied":128070,"ĠÑĤеб":128071,"หà¸Ļà¹Īวย":128072,"Ġмил":128073,"ØŃÙĥ":128074,"à¸Ĺà¸Ķ":128075,"ĠмаÑĤеÑĢиал":128076,"ÅĤow":128077,"à¹Ģà¸ģีย":128078,"ĠÑģовеÑĢ":128079,"ãĤ©":128080,"à¸Ľà¸£à¸´":128081,"ĠиÑİ":128082,"наÑĩен":128083,"ÑĢенд":128084,"muÅŁtur":128085,"ĠпÑĢодÑĥк":128086,"зд":128087,"ÑıÑĤи":128088,"ÑıÑĤиÑı":128089,"à¹Ģมีย":128090,"راتÙĬج":128091,"Ġamacı":128092,"ש×ķ׾":128093,"ש×ķ׾×Ĺ":128094,"สะà¸Ńา":128095,"สะà¸Ńาà¸Ķ":128096,"פ×Ĵ×¢":128097,"عبة":128098,"dın":128099,"íħĶ":128100,"Ġ×ŀש×Ĺ×§":128101,"Ġfiyat":128102,"ĠзаÑı":128103,"ĠзаÑıв":128104,"à¹Ĥหล":128105,"à¹Ĥหลà¸Ķ":128106,"à¸ģรุà¸ĩà¹Ģà¸Ĺà¸ŀ":128107,"צ×Ļ×Ļף":128108,"ìļ±":128109,"Ùħب":128110,"Ùħباد":128111,"landır":128112,"ĠвеÑģÑĮ":128113,"Ġhük":128114,"ĠÐĴоз":128115,"ÑĩиÑĤÑĭва":128116,"วล":128117,"×ķצע":128118,"à¸Ĥà¸ĵะà¸Ĺีà¹Ī":128119,"ĠaÅŁaģı":128120,"׾×IJ×ķ×ŀ×Ļ":128121,"trzym":128122,"Ã¤ÃŁig":128123,"owoÅĽci":128124,"ãģĿãĤĤ":128125,"ĠrozwiÄħz":128126,"ĠgÅĤówn":128127,"монÑĤ":128128,"×ŀ×ķ×ŀ":128129,"ĠÑģÑĤан":128130,"ÙĦاÙĤØ©":128131,"prowad":128132,"prowadzi":128133,"ĠÑģоÑģÑĤоÑı":128134,"×Ļ×IJ×ķת":128135,"rı":128136,"gı":128137,"ãĥijãĥij":128138,"ĠналиÑĩ":128139,"×Ķצע":128140,"Ġ׳×Ķ":128141,"à¸Ħัà¸ļ":128142,"عراض":128143,"иж":128144,"ÙĩائÙĬ":128145,"ãĤīãģı":128146,"ожеÑĤ":128147,"ĠобоÑĢ":128148,"ĠобоÑĢÑĥд":128149,"أسÙĦ":128150,"à¹ĩà¸Ķ":128151,"ÑĢÑĥÑĤ":128152,"دÙĬÙħÙĤ":128153,"دÙĬÙħÙĤرا":128154,"Ġjeste":128155,"×ķ×ķ×Ļר":128156,"×ij×ĵ×Ļ×§":128157,"деÑĢжива":128158,"ãģĬãģı":128159,"ewnÄĻtr":128160,"ewnÄĻtrzn":128161,"à¸ŀฤ":128162,"Ġ×IJ×ķ×Ķ":128163,"ת×Ĺ×ķש":128164,"Ġzob":128165,"дÑĥм":128166,"ĠÑģÑĭ":128167,"ÙĬرا":128168,"ĠwiÄĻks":128169,"à¹ģà¸ķà¸ģà¸ķà¹Īาà¸ĩ":128170,"lararas":128171,"lararası":128172,"íĺĢ":128173,"ëī´":128174,"×ķ×Ĵ׾":128175,"ĠоÑĤмеÑĤ":128176,"ĠÑĢан":128177,"تÙĥÙĦ":128178,"иÑĤелÑĮн":128179,"à¸Ľà¸£à¸°à¸§à¸±":128180,"à¸Ľà¸£à¸°à¸§à¸±à¸ķิ":128181,"ìŀĸ":128182,"можно":128183,"pieczeÅĦ":128184,"pieczeÅĦst":128185,"못":128186,"ìĬ¨":128187,"×ŀס×ŀ":128188,"Ủ":128189,"ศิ":128190,"ศิล":128191,"à¸¨à¸´à¸¥à¸Ľ":128192,"ĠÅļw":128193,"ãĥĥãĤ·ãĥ§ãĥ³":128194,"unitÃł":128195,"Ġmieszka":128196,"ĠmieszkaÅĦ":128197,"przed":128198,"przedsi":128199,"przedsiÄĻb":128200,"przedsiÄĻbior":128201,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸´à¸Ĺà¸ĺิ":128202,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸´à¸Ĺà¸ĺà¸´à¸łà¸²à¸ŀ":128203,"ยà¹Ī":128204,"ìķĻ":128205,"รวà¸Ķ":128206,"รวà¸Ķà¹Ģรà¹ĩว":128207,"å½ĵãģŁãĤĬ":128208,"älle":128209,"ÑĥеÑĤÑģÑı":128210,"ãn":128211,"ëłµ":128212,"thè":128213,"ãĤĴåĪ©ç͍":128214,"ìµľ":128215,"íĵ¨":128216,"à¸Ĺัà¸ļ":128217,"าà¸Ħม":128218,"ãģĩ":128219,"ëĤĮ":128220,"à¹Ģà¸Ľà¸¥à¹Īา":128221,"â¦":128222,"ë¾":128223,"êĢ":128224,"êĩ":128225,"â¡":128226,"ðŁŁ":128227,"ãIJ":128228,"âº":128229,"áŃ":128230,"áĻ":128231,"áĵ":128232,"á²":128233,"ðĵı":128234,"á¬":128235,"â¯":128236,"ä¨":128237,"êĿ":128238,"ê«":128239,"ðij":128240,"ðĵĥ":128241,"ðĿħ":128242,"":128244,"":128245,"":128247,"ĠعÙĦÙī":128248,"Ġmá»Ļt":128249,"ĠvỼi":128250,"Ġngưá»Ŀi":128251,"ĠØ¥ÙĦÙī":128252,"Ġnhững":128253,"Ġthá»ĥ":128254,"Ġ×IJ×ķ":128255,"Ġ×¢×Ŀ":128256,"اÙĭ":128257,"Ġà¹ģละ":128258,"ĠÙĦا":128259,"Ġnhư":128260,"ĠاÙĦتÙĬ":128261,"Ġ×Ķ×ķ×IJ":128262,"ĠÄijến":128263,"ĠØ£ÙĪ":128264,"Ġvá»ģ":128265,"ĠlÃłm":128266,"Ġsẽ":128267,"ĠcÅ©ng":128268,"Ġợ":128269,"ĠÄijó":128270,"Ġnhiá»ģu":128271,"Ġtại":128272,"Ġtrên":128273,"Ġ×Ĵ×Ŀ":128274,"ĠnhÃł":128275,"Ġ׼×Ļ":128276,"Ġsá»±":128277,"ĠÄijầu":128278,"Ġbá»ĭ":128279,"ĠÙĩذا":128280,"Ġnhất":128281,"Ġphải":128282,"Ġhiá»ĩn":128283,"Ġdụng":128284,"ĠÄijá»Ļng":128285,"ĠاÙĦÙĦÙĩ":128286,"ĠØĮ":128287,"ĠÙĥÙĦ":128288,"Ġviá»ĩc":128289,"ĠnÄĥm":128290,"Ġthì":128291,"Ġhá»įc":128292,"ĠÙĪØª":128293,"té":128294,"ĠاÙĨ":128295,"Ġtôi":128296,"Ġ×IJ׳×Ļ":128297,"Ġ׾×Ļ":128298,"Ġ×ŀ×ķ":128299,"ĠngÃły":128300,"ĠnÆ°á»Ľc":128301,"Ġ×Ķ×Ļ×IJ":128302,"Ġ×IJ×Ļ":128303,"ĠhÆ¡n":128304,"ĠÙĩذÙĩ":128305,"ĠÙĪÙĬ":128306,"ĠاÙĦذÙĬ":128307,"Ġ×ķ×ŀ":128308,"Ġgiá":128309,"Ġnhân":128310,"ĠchÃŃnh":128311,"Ġmình":128312,"ĠÐĿа":128313,"Ġthế":128314,"Ġ×Ļ×ķתר":128315,"Ġ×IJ×Ŀ":128316,"Ġnên":128317,"Ġhợ":128318,"Ġhợp":128319,"Ġcòn":128320,"ĠÙĩÙĪ":128321,"ĠcÆ¡":128322,"Ġrất":128323,"ĠViá»ĩt":128324,"Ġبعد":128325,"Ġש×Ļ":128326,"Ġthá»Ŀi":128327,"Ġcách":128328,"ĠÄijá»ĵng":128329,"Ġно":128330,"Ġtrưá»Ŀng":128331,"ØŁ":128332,"ĠÄijá»ĭnh":128333,"ĠÄijiá»ģu":128334,"×Ļ×Ļ×Ŀ":128335,"Ġthá»±c":128336,"nın":128337,"Ġhình":128338,"Ġnói":128339,"Ġcùng":128340,"Ġ×Ķ×Ķ":128341,"ĠØ¥ÙĨ":128342,"Ġ×IJ×ij׾":128343,"Ġnhưng":128344,"Ġbiết":128345,"Ġже":128346,"Ġchúng":128347,"ĠÄijang":128348,"ĠذÙĦÙĥ":128349,"Ġlên":128350,"Ġkhách":128351,"ĠnÃło":128352,"Ġsá»Ń":128353,"Ġkhác":128354,"Ġë°ı":128355,"Ġlý":128356,"×Ļ×Ļ":128357,"ĠÄijây":128358,"Ġ׾×ŀ":128359,"Ġcần":128360,"Ġtrình":128361,"Ġphát":128362,"ãģ«ãĤĤ":128363,"по":128364,"ĠnÄĥng":128365,"Ġbá»Ļ":128366,"Ġvụ":128367,"ĠÄijá»Ļ":128368,"Ñĩе":128369,"ĠnháºŃn":128370,"ĠtrÆ°á»Ľc":128371,"Ġ×¢×ĵ":128372,"ĠhÃłnh":128373,"ĠØ®ÙĦاÙĦ":128374,"Ġlượng":128375,"Ġcấp":128376,"Ġtá»±":128377,"Ġvì":128378,"Ġtư":128379,"Ġchất":128380,"Ġ׼×ŀ×ķ":128381,"Ġgì":128382,"Ġש׳":128383,"Ġtế":128384,"ת×ķ":128385,"Ġnghiá»ĩp":128386,"Ġmặt":128387,"ĠÙĥÙħا":128388,"Ġ×ij×Ļף":128389,"Ġרק":128390,"Ġthấy":128391,"Ġmáy":128392,"ĠÙģÙī":128393,"Ġdân":128394,"Ġ×IJ×Ĺ×ĵ":128395,"Ġtâm":128396,"Ġ׼×ļ":128397,"Ġ׾×ķ":128398,"во":128399,"Ġtác":128400,"ĠtoÃłn":128401,"ĠÙĪÙħ":128402,"Ġkết":128403,"Ġหรืà¸Ń":128404,"ĠÙĪØ§ÙĦÙħ":128405,"ĠÄijiá»ĥm":128406,"Ġ×ĸ×ķ":128407,"Ġ×ij×ķ":128408,"׼×ķת":128409,"Ġhá»Ļi":128410,"Ġbằng":128411,"تÙĩا":128412,"Ġ׼×ĵ×Ļ":128413,"Ġ×Ķ×Ŀ":128414,"Ġxuất":128415,"ĠÙĤد":128416,"Ġbảo":128417,"Ġtá»ijt":128418,"Ġtình":128419,"ĠÙĩÙĬ":128420,"ĠÄijá»iji":128421,"Ġthiết":128422,"Ġhiá»ĩu":128423,"Ġtiếp":128424,"Ġtạo":128425,"ת×Ķ":128426,"Ġchá»§":128427,"oÅĽÄĩ":128428,"Ġgiú":128429,"Ġgiúp":128430,"Ġý":128431,"Ġquả":128432,"Ġloại":128433,"Ġcô":128434,"Ġô":128435,"Ġông":128436,"Ġ×Ķ×ķ":128437,"ĠاÙĦÙĬÙĪÙħ":128438,"ĠtÃŃnh":128439,"га":128440,"Ġphòng":128441,"ĠÄĥn":128442,"ĠعاÙħ":128443,"Ġvá»ĭ":128444,"larını":128445,"rÃŃa":128446,"ĠtỼi":128447,"ĠÄijưá»Ŀng":128448,"ĠgiỼi":128449,"Ġbản":128450,"Ġcầu":128451,"Ġnhiên":128452,"Ġbá»ĩnh":128453,"Ġthưá»Ŀng":128454,"Ġ×IJ×Ļף":128455,"ĠÄijá»ģ":128456,"Ġhá»ĩ":128457,"Ġ×Ļשר×IJ׾":128458,"Ġquá":128459,"ĠÐĹа":128460,"ãģ®ãģ§ãģĻãģĮ":128461,"ĠÐŁÑĢи":128462,"Ġphần":128463,"ĠÙĪÙĦا":128464,"ĠlỼn":128465,"Ġtrá»ĭ":128466,"Ġcảm":128467,"Ġмо":128468,"Ġdùng":128469,"ĠاÙĦÙī":128470,"ĠعÙĦÙĬÙĩ":128471,"ĠìŀĪìĬµëĭĪëĭ¤":128472,"ÙĬÙĤ":128473,"ĠÙĤبÙĦ":128474,"Ġhoặc":128475,"ĠØŃÙĬØ«":128476,"Ġà¸Ĺีà¹Ī":128477,"ĠغÙĬر":128478,"ĠÄijại":128479,"Ġsá»ijng":128480,"нÑĭми":128481,"Ġthức":128482,"Ġפ×Ļ":128483,"ĠÄijiá»ĩn":128484,"ãģªãģĭãģ£ãģŁ":128485,"Ġgiải":128486,"Ġvẫn":128487,"ĠиÑħ":128488,"Ġönce":128489,"ĠváºŃy":128490,"Ġmuá»ijn":128491,"Ġảnh":128492,"à¹ĥà¸Ļà¸ģาร":128493,"ĠQuá»ijc":128494,"Ġkế":128495,"׳×IJ":128496,"Ġס×Ļ":128497,"Ġyêu":128498,"ãģ®ãģĭ":128499,"ĠÄijẹ":128500,"ĠÄijẹp":128501,"Ġchức":128502,"Ġyıl":128503,"ĠTürkiye":128504,"dé":128505,"ĠÙĤاÙĦ":128506,"Ġdá»ĭch":128507,"ĠolduÄŁu":128508,"Ġchá»įn":128509,"ĠتÙħ":128510,"หà¸Ļึà¹Īà¸ĩ":128511,"ãģķãĤĮãģŁ":128512,"Ġpháp":128513,"ìĽĶ":128514,"Ġtiá»ģn":128515,"ãģĹãģ¾ãģĹãģŁ":128516,"Ġש׾×IJ":128517,"ÙĦØ©":128518,"Ġ׾פ׳×Ļ":128519,"Ġ×ij×Ļת":128520,"ĠHÃł":128521,"ĠØŃت":128522,"ĠØŃتÙī":128523,"Ġ×¢×ķ×ĵ":128524,"Ġnó":128525,"Ġtháng":128526,"à¹Ģลืà¸Ńà¸ģ":128527,"ר×Ķ":128528,"ĠtÄĥng":128529,"Ġcái":128530,"Ġtriá»ĥn":128531,"Ġ×IJ×ķת×ķ":128532,"ìłģìĿ¸":128533,"ĠCông":128534,"Ġ׾×Ķ×Ļ×ķת":128535,"Ġгода":128536,"иÑİ":128537,"Ġبعض":128538,"Ġà¸ģาร":128539,"èī¯ãģĦ":128540,"ÙĪØª":128541,"Ġliên":128542,"ĠÐĿо":128543,"ĠÐĿе":128544,"çļĦãģª":128545,"ĠÙħت":128546,"ĠÑĤакже":128547,"ĠкоÑĤоÑĢÑĭе":128548,"Ġ×Ļ×ĵ×Ļ":128549,"Ġtrá»įng":128550,"ãĤµãĤ¤ãĥĪ":128551,"ìłģìľ¼ë¡ľ":128552,"ĠtáºŃp":128553,"Ġש׾×Ļ":128554,"íķĺê²Į":128555,"ĠtÃłi":128556,"ĠЯ":128557,"Ġrá»ĵi":128558,"اÙĥ":128559,"Ġthương":128560,"Ġ×Ķ×ĸ×Ķ":128561,"ĠÙĪÙħÙĨ":128562,"à¸Ĺีà¹Īมี":128563,"Ġcuá»Ļc":128564,"Ġbüyük":128565,"ãģ¨ãģĭ":128566,"Ġ×ij×Ļ×ķתר":128567,"Ġlần":128568,"Ġgöre":128569,"Ġtrợ":128570,"Ġ×ĺ×ķ×ij":128571,"ÑĤÑĮÑģÑı":128572,"Ġthá»ijng":128573,"Ġ׼ש":128574,"Ġtiêu":128575,"Ġ×ŀ×IJ×ķ×ĵ":128576,"ØĽ":128577,"kÄħ":128578,"Ġà¹ĥà¸Ļ":128579,"Ġvấn":128580,"Ġש׾×ķ":128581,"ĠÄijá»ģu":128582,"ÙģØª":128583,"Ġê²ĥìĿ´":128584,"Ġhóa":128585,"ĠاÙĦعاÙħ":128586,"ĠÙĬÙĪÙħ":128587,"кой":128588,"Ġbiá»ĩt":128589,"ÑģÑĤо":128590,"Ġ×Ķ×Ļ×ķ":128591,"à¸Ĺีà¹Īà¸Īะ":128592,"Ġ×ĵ×Ļ":128593,"Ġ×IJ×ļ":128594,"Ġán":128595,"صÙĪØ±":128596,"ĠtrÃŃ":128597,"ĠÐŁÑĢо":128598,"Ġlá»±c":128599,"ãģĹãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":128600,"ĠbÃłi":128601,"Ġ×ĸ×IJת":128602,"Ġbáo":128603,"à¸ļà¸Ļ":128604,"ĠëĮĢíķľ":128605,"Ġtiế":128606,"Ġtiếng":128607,"Ġbên":128608,"ãģķãĤĮãĤĭ":128609,"sión":128610,"Ġtìm":128611,"×¢×ķ":128612,"mé":128613,"ниÑı":128614,"ãģ»ãģ©":128615,"Ġà¹Ģà¸ŀราะ":128616,"بة":128617,"Ġë¶Ħ":128618,"Ġ×IJ×ĸ":128619,"à¸Ĺà¹Īาà¸Ļ":128620,"ת×Ŀ":128621,"Ġthêm":128622,"Ġhoạt":128623,"yı":128624,"×ĸ×ķ":128625,"Ġgiá»Ŀ":128626,"Ġbán":128627,"à¸Ĥาย":128628,"Ñĩа":128629,"Ġà¹Ĩ":128630,"ĠاÙĦÙħت":128631,"ĠоÑĩенÑĮ":128632,"Ġbất":128633,"Ġtrẻ":128634,"ÑĤÑĢ":128635,"ĠØ£ÙĨÙĩ":128636,"ĠØ«Ùħ":128637,"Ġ׼×ŀ×Ķ":128638,"Ġkhó":128639,"Ġrằng":128640,"ĠÙĪÙģÙĬ":128641,"ний":128642,"ĠhoÃłn":128643,"tó":128644,"Ġ×IJשר":128645,"ĠìĥĿê°ģ":128646,"Ñģа":128647,"Ġ׼×ijר":128648,"ĠÑįÑĤом":128649,"larının":128650,"Ġchưa":128651,"зи":128652,"Ġdẫn":128653,"ĠÐļак":128654,"جÙĪ":128655,"ĠбÑĭло":128656,"ĠÙĬت":128657,"nı":128658,"ÅĤam":128659,"ĠÙĪÙĩÙĪ":128660,"×ij×ķ":128661,"пи":128662,"רת":128663,"Ġquá»ijc":128664,"жд":128665,"ĠÄijÆ¡n":128666,"Ùĥتب":128667,"Ġmắt":128668,"ระà¸ļ":128669,"ระà¸ļà¸ļ":128670,"ĠÙĥاÙĨت":128671,"Ġthân":128672,"สิà¸Ļà¸Ħà¹īา":128673,"×Ĵ×Ļ":128674,"Ġphương":128675,"à¹Ħมà¹Īà¹Ħà¸Ķà¹ī":128676,"ĠìĦ±":128677,"ĠCác":128678,"Ġ×Ķ×ŀ×ķ":128679,"ĠÑĤем":128680,"Ġ×ĵ×ķ":128681,"à¸Ńะà¹Ħร":128682,"ĠvÄĥn":128683,"ãģªãģ®ãģ§":128684,"ĠNá»Ļi":128685,"Ġ×¢×ķ":128686,"ãĤīãĤĮãĤĭ":128687,"Ġsáng":128688,"Ġgöster":128689,"ãģĵãģ¨ãĤĴ":128690,"Ġtarafından":128691,"Ġма":128692,"ĠпоÑģле":128693,"Ġ׳×Ļת":128694,"Ġ׳×Ļ×ª×Ł":128695,"ĠлеÑĤ":128696,"Ġ׾׳×ķ":128697,"ÑģÑģ":128698,"Ġ×Ļ×ķ":128699,"пе":128700,"ĠÙĪÙĦÙĥ":128701,"ĠÙĪÙĦÙĥÙĨ":128702,"ĠngoÃłi":128703,"ĠÄijá»ĭa":128704,"rzÄħd":128705,"dziaÅĤ":128706,"ĠÙħر":128707,"иÑĤÑĮÑģÑı":128708,"Ġ×IJ×Ĺר×Ļ":128709,"Ġ׾׼׾":128710,"à¸Ĥà¹īà¸Ńม":128711,"à¸Ĥà¹īà¸Ńมูล":128712,"Ġбол":128713,"Ġболее":128714,"جÙħع":128715,"леÑĤ":128716,"Ġlá»ĭch":128717,"ĠÙħØ«ÙĦ":128718,"Ġê·¸ë¦¬ê³ł":128719,"Ġthứ":128720,"ĠdeÄŁil":128721,"ÙĪØŃ":128722,"Ġש׾×ļ":128723,"ĠÙħØŃÙħد":128724,"Ġnếu":128725,"ĠÄijá»ķi":128726,"Ġvừa":128727,"Ġmá»įi":128728,"Ġони":128729,"Ġlúc":128730,"ĠÙĬÙĥÙĪÙĨ":128731,"ì§Ī":128732,"Ġש׾׳×ķ":128733,"ĠÐĶо":128734,"Ġש׳×Ļ":128735,"ลิ":128736,"×IJפשר":128737,"Ġsức":128738,"ê¶Į":128739,"Ġứng":128740,"à¹Ħมà¹Īมี":128741,"Ø·ÙĦب":128742,"ĠÑĩем":128743,"Ġchuyên":128744,"ĠthÃŃch":128745,"Ġ×ķ×Ļ":128746,"íķ©":128747,"ĠÙħصر":128748,"до":128749,"ĠÄijất":128750,"Ġchế":128751,"à¸Ĭืà¹Īà¸Ń":128752,"Ġìĭł":128753,"Ġإذا":128754,"ĠرئÙĬس":128755,"Ġש×Ļש":128756,"Ġgiảm":128757,"Ñģка":128758,"larında":128759,"Ġsợ":128760,"ĠtÃŃch":128761,"ĠÙĦÙĥÙĨ":128762,"ĠبÙħ":128763,"×¢×ķ×ij":128764,"×¢×ķ×ij×ĵ":128765,"ÅĤÄħcz":128766,"larına":128767,"Ġש×Ŀ":128768,"ĠÙĦت":128769,"Ġש×Ķ×ķ×IJ":128770,"tów":128771,"Ġëĭ¤ë¥¸":128772,"ĠØ£Ùĥثر":128773,"ãģ®ãģ§ãģĻ":128774,"׼×Ļ×Ŀ":128775,"ĠolduÄŁunu":128776,"ãģĭãģª":128777,"ãĤĤãģĨ":128778,"ÙĬØŃ":128779,"Ġnhìn":128780,"Ġnghá»ĩ":128781,"ãģ«ãģªãģ£ãģ¦":128782,"па":128783,"Ġquyết":128784,"ÙĦÙĤ":128785,"tá":128786,"Ġluôn":128787,"ĠÄijặc":128788,"Ġ×IJר":128789,"Ġtuá»ķi":128790,"são":128791,"ìϏ":128792,"رد":128793,"ĠبÙĩا":128794,"Ġ×Ķ×Ļ×ķ×Ŀ":128795,"×ķ×ķ×Ļ":128796,"ãģ§ãģĻãģŃ":128797,"ĠÑĤого":128798,"Ġthá»§":128799,"ãģĹãģŁãģĦ":128800,"رÙĤ":128801,"Ġbắt":128802,"гÑĥ":128803,"Ġtá»Ń":128804,"ÑĪа":128805,"Ġà¸Ľà¸µ":128806,"Ġ×Ķ×IJ×Ŀ":128807,"íı¬":128808,"ża":128809,"Ġ×IJת×Ķ":128810,"Ġná»Ļi":128811,"ĠphÃŃ":128812,"ĠÅŁekilde":128813,"Ġlá»Ŀi":128814,"dıģı":128815,"Ġ׼×IJף":128816,"Ġtüm":128817,"Ġmạnh":128818,"ĠMỹ":128819,"ãģĿãĤĵãģª":128820,"Ġnhá»ı":128821,"ãģªãģĮãĤī":128822,"Ġbình":128823,"ıp":128824,"à¸ŀา":128825,"ĠÄijánh":128826,"ĠÙĪÙĦ":128827,"ר×ķת":128828,"Ġ×IJ×Ļ×ļ":128829,"Ġchuyá»ĥn":128830,"Ùĥا":128831,"ãĤĮãĤĭ":128832,"à¹ģมà¹Ī":128833,"ãĤĪãģı":128834,"ĠÙĪÙĤد":128835,"íĸĪëĭ¤":128836,"ĠnÆ¡i":128837,"ãģ«ãĤĪãģ£ãģ¦":128838,"Ġviết":128839,"Ġà¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ń":128840,"ëIJĺëĬĶ":128841,"ادÙĬ":128842,"ĠÙ쨥ÙĨ":128843,"ì¦Ŀ":128844,"ĠÄijặt":128845,"ĠhÆ°á»Ľng":128846,"Ġxã":128847,"Ġönemli":128848,"ãģłãģ¨":128849,"Ġmẹ":128850,"Ġ×ij×Ļ":128851,"Ġ×ĵ×ijר":128852,"ĠváºŃt":128853,"ĠÄijạo":128854,"Ġdá»±ng":128855,"ĠÑĤом":128856,"ĠÙģÙĬÙĩا":128857,"ĠجÙħÙĬع":128858,"ĠthuáºŃt":128859,"stÄĻp":128860,"Ġtiết":128861,"Ø´ÙĬ":128862,"ĠеÑīе":128863,"ãģĻãĤĭãģ¨":128864,"ĠmÃłu":128865,"ĠÑįÑĤого":128866,"Ġvô":128867,"ĠÐŃÑĤо":128868,"ĠtháºŃt":128869,"Ġnữa":128870,"Ġbiến":128871,"Ġnữ":128872,"Ġ׾׼×Ŀ":128873,"×Ļ×Ļף":128874,"Ġست":128875,"ĠÐŀÑĤ":128876,"Ġphụ":128877,"ê¹Įì§Ģ":128878,"Ġ׾×ļ":128879,"Ġkỳ":128880,"à¹ĥà¸Ħร":128881,"Ġgây":128882,"ĠÙĦÙĦÙħ":128883,"Ġtục":128884,"تÙĬÙĨ":128885,"Ġtrợ":128886,"Ġ׾פ×Ļ":128887,"Ġbá»ij":128888,"ĠÐļа":128889,"ĠÄijình":128890,"owÄħ":128891,"sında":128892,"Ġkhiến":128893,"sız":128894,"Ġкогда":128895,"×¡×ľ":128896,"ĠбÑĭл":128897,"à¸Ļà¹īà¸Ńย":128898,"обÑĢаз":128899,"Ġê²ĥìĿ´ëĭ¤":128900,"ëĵ¤ìĿĢ":128901,"ãģ¸ãģ®":128902,"Ġà¹Ģมืà¹Īà¸Ń":128903,"Ġphục":128904,"Ġ×Ĺ׾ק":128905,"Ġhết":128906,"ĠÄija":128907,"à¹Ģà¸Ķà¹ĩà¸ģ":128908,"íĺķ":128909,"lÃŃ":128910,"ê¸ī":128911,"Ġعدد":128912,"ĠÄijá»ĵ":128913,"Ġgần":128914,"Ġ×Ļ×ķ×Ŀ":128915,"ĠsÄ©":128916,"ÑĢÑıд":128917,"Ġquyá»ģn":128918,"Ġ×IJ׾×IJ":128919,"ÙĩÙħا":128920,"׳×Ļ×Ķ":128921,"׾×ķת":128922,"Ġ×Ķר×ij×Ķ":128923,"Ġtiên":128924,"Ġalın":128925,"Ġdá»ħ":128926,"人ãģĮ":128927,"ноÑģ":128928,"лÑģÑı":128929,"ĠÄijưa":128930,"สาว":128931,"иÑĢован":128932,"Ġ×ŀספר":128933,"×Ĵף":128934,"Ġkiến":128935,"ĠШ":128936,"pé":128937,"бÑĥ":128938,"овой":128939,"ба":128940,"ĠØ¥ÙĦا":128941,"×IJ׾×Ļ":128942,"Ġxây":128943,"Ġbợi":128944,"Ġש×ķ":128945,"人ãģ®":128946,"×§×Ļ×Ŀ":128947,"à¹Ģà¸Ķืà¸Ńà¸Ļ":128948,"Ġkhá":128949,"Ġ×ķ׾×Ķ":128950,"×ĵ×ķת":128951,"Ġ×¢×ij×ķר":128952,"ĠبشÙĥÙĦ":128953,"ĠÙĩÙĨاÙĥ":128954,"ÑĤÑĢа":128955,"ĠíķĺëĬĶ":128956,"รà¸Ńà¸ļ":128957,"owaÅĤ":128958,"hé":128959,"Ġdiá»ħn":128960,"Ġ×Ķ׼׾":128961,"Ġأس":128962,"Ġchuyá»ĩn":128963,"ระà¸Ķัà¸ļ":128964,"ĠNhững":128965,"Ġ×IJ×Ĺת":128966,"ĠØŃÙĪÙĦ":128967,"лов":128968,"׳ר":128969,"Ġ×ķ׳":128970,"ĠchÆ¡i":128971,"Ġiçinde":128972,"ÑģÑĤвÑĥ":128973,"Ġphá»ij":128974,"ĠÑģÑĥ":128975,"ç§ģãģ¯":128976,"Ġchứng":128977,"Ġvá»±c":128978,"à¹ģà¸Ń":128979,"ĠláºŃp":128980,"Ġtừng":128981,"å°ijãģĹ":128982,"ĠNguy":128983,"ĠNguyá»ħn":128984,"ĠÙģÙĬÙĩ":128985,"Ġба":128986,"×Ļ×Ļת":128987,"Ġ×ľ×¢×©×ķת":128988,"Ġ×ŀ׼":128989,"Ġnghiá»ĩm":128990,"Ġмного":128991,"Ġее":128992,"ëIJĺìĸ´":128993,"Ġlợi":128994,"Ġ׾׾×IJ":128995,"Ġ׼ף":128996,"ĠchÃŃ":128997,"ãģ§ãģ®":128998,"×Ĺ×ķ":128999,"ש×ķ×Ŀ":129000,"Ġ×ŀר":129001,"ĠÐĶлÑı":129002,"Åģ":129003,"Ġ׼×IJשר":129004,"ĠMá»Ļt":129005,"ĠÙĪØ§ÙĦت":129006,"ĠìĿ´ëٰ":129007,"ÅŁa":129008,"Ġchiến":129009,"Ġarasında":129010,"Ġ×ij×IJתר":129011,"ãģķãĤĮãģ¦ãģĦãĤĭ":129012,"Ø´ÙĥÙĦ":129013,"Ġtượng":129014,"Ġتت":129015,"ĠCó":129016,"Ġbá»ı":129017,"Ġtá»īnh":129018,"ĠkhÃŃ":129019,"ĠпÑĢоÑģÑĤ":129020,"ĠпÑĢоÑģÑĤо":129021,"ĠÙĪÙĤاÙĦ":129022,"Ġgiáo":129023,"ĠNếu":129024,"×IJ×ŀר":129025,"×¢×ł×Ļ×Ļף":129026,"íݸ":129027,"ÙĩدÙģ":129028,"ĠBá»Ļ":129029,"ĠbÃłn":129030,"Ġnguyên":129031,"Ġgüzel":129032,"สาย":129033,"ì²ľ":129034,"×ŀ×ķר":129035,"Ġphân":129036,"ספק":129037,"×§×ij׾":129038,"ĠاÙĦÙħتØŃ":129039,"ĠاÙĦÙħتØŃدة":129040,"ائد":129041,"Ġ×IJ×ŀר":129042,"ĠkiÅŁi":129043,"ì¤Ģ":129044,"Ġtruyá»ģn":129045,"ĠÙĦÙĩا":129046,"ĠÐľÐ°":129047,"à¸ļริษ":129048,"à¸ļริษั":129049,"à¸ļริษัà¸Ĺ":129050,"Ġש׳×Ļ×Ŀ":129051,"ĠменÑı":129052,"ÅŁe":129053,"Ġdiá»ĩn":129054,"Ġ×IJ׳×Ĺ׳×ķ":129055,"kü":129056,"Ġcá»ķ":129057,"Ġmá»Ĺi":129058,"wä":129059,"ÙħÙĬ":129060,"Ġhiá»ĥu":129061,"ëĭ¬":129062,"Ġ×Ķ×Ĺ׾":129063,"Ġtên":129064,"Ġkiá»ĩn":129065,"ÙĨÙĤÙĦ":129066,"Ġvá»ĩ":129067,"×ĵת":129068,"ĠÐłÐ¾ÑģÑģии":129069,"лÑĥ":129070,"ĠاÙĦعربÙĬØ©":129071,"ĠطرÙĬÙĤ":129072,"Ġ×Ķ×ij×Ļת":129073,"ÑģеÑĢ":129074,"Ġмне":129075,"äu":129076,"Ġtriá»ĩu":129077,"ĠÄijá»§":129078,"Ġר×ij":129079,"تÙĩÙħ":129080,"à¸ĭี":129081,"Ġì§Ģê¸Ī":129082,"liÅĽmy":129083,"دعÙħ":129084,"ãģłãĤįãģĨ":129085,"Ñģкие":129086,"Ġhá»ıi":129087,"Ġ×§×ķ":129088,"ÑĢÑĥÑģ":129089,"ÙĨظر":129090,"ãģ®ãĤĤ":129091,"Ġ×Ķ׼×Ļ":129092,"ĠìĽIJ":129093,"ÙĪÙĩ":129094,"ĠÙĪÙİ":129095,"ĠBạn":129096,"плаÑĤ":129097,"Ġ×ŀ×ŀש":129098,"лÑİб":129099,"ĠнÑĥжно":129100,"Ġthư":129101,"ãģµ":129102,"ãģıãĤīãģĦ":129103,"رش":129104,"ר×ķ×Ĺ":129105,"ĠÙĬتÙħ":129106,"Ġצר×Ļ×ļ":129107,"Ġphá":129108,"มà¸Ńà¸ĩ":129109,"Ġ×ij×IJ×ķפף":129110,"Ġcảnh":129111,"Ġíķľëĭ¤":129112,"Ġ×Ķ×ŀת":129113,"à¸ķà¹Īาà¸ĩà¹Ĩ":129114,"มีà¸ģาร":129115,"ÑģкиÑħ":129116,"ĠÐĴÑģе":129117,"ĠاÙĪ":129118,"جÙĬ":129119,"ãģĵãģ¨ãģ¯":129120,"ĠdÃłi":129121,"Ġhá»ĵ":129122,"èĩªåĪĨãģ®":129123,"à¹Ħหà¸Ļ":129124,"ëĵ¤ìĿĦ":129125,"ĠVÄĥn":129126,"Ġдаж":129127,"Ġдаже":129128,"Ñĭми":129129,"лаÑģÑĮ":129130,"ÙĬÙĪÙĨ":129131,"ÙĨÙĪ":129132,"có":129133,"ãģĹãģ¦ãģĦãģŁ":129134,"ãģłãģĭãĤī":129135,"طاÙĦب":129136,"Ġcá»Ńa":129137,"пÑĢоÑģ":129138,"ãģªãģ©ãģ®":129139,"รุà¹Īà¸Ļ":129140,"Ġchiếc":129141,"лÑĭ":129142,"ĠÑıвлÑıеÑĤÑģÑı":129143,"Ġná»ķi":129144,"ãģ®ãģĬ":129145,"Ġ×IJת×Ŀ":129146,"ĠëķĮ문ìĹIJ":129147,"à¸ģลาà¸ĩ":129148,"ĠbaÅŁka":129149,"ìĦĿ":129150,"ĠÑĨел":129151,"ÙģÙĤ":129152,"ãģ«ãĤĪãĤĭ":129153,"ÙĤا":129154,"Ġçıkar":129155,"Ġcứu":129156,"طا":129157,"Ġשת":129158,"à¹Ĥà¸Ħ":129159,"Ġ×ŀ׾":129160,"Ġ×Ķפר":129161,"Ġгде":129162,"Ġخط":129163,"åīįãģ«":129164,"cjÄĻ":129165,"Ġ×Ĺש×ķ×ij":129166,"ר×Ĵ×¢":129167,"Ġkhoảng":129168,"ĠÄijá»Ŀi":129169,"ĠÐłÐµ":129170,"Ġона":129171,"Ġ×IJ׳×ķ":129172,"ãģ®ãģ«":129173,"ĠاÙĦذÙĬÙĨ":129174,"кÑĥп":129175,"ãĤµãĥ¼ãĥ":129176,"ãĤµãĥ¼ãĥĵ":129177,"ãĤµãĥ¼ãĥĵãĤ¹":129178,"вал":129179,"ге":129180,"Ġgiữa":129181,"ĠKhông":129182,"ĠâĹĭ":129183,"à¸ģลุà¹Īม":129184,"ĠÙħÙĨذ":129185,"à¸Ńà¹Īาà¸Ļ":129186,"ĠÑģпоÑģоб":129187,"ĠÄijá»Ļi":129188,"ĠdiÄŁer":129189,"Ġà¸ĸà¹īา":129190,"ÙħØ«ÙĦ":129191,"Ġ×Ķ×IJ×Ļ":129192,"ĠدÙĪÙĨ":129193,"ÙĬراÙĨ":129194,"Ñīи":129195,"بÙĨاء":129196,"Ġآخر":129197,"ظÙĩر":129198,"Ġ×ij׼":129199,"ĠاÙĦÙħع":129200,"ãĥĴ":129201,"Ġtất":129202,"Ġmục":129203,"ĠdoÄŁru":129204,"ãģŁãĤī":129205,"Ġס×ķ":129206,"Ġxác":129207,"รà¸Ń":129208,"ĠcÄĥn":129209,"Ġонл":129210,"Ġонлайн":129211,"Ġký":129212,"Ġchân":129213,"Ġà¹Ħมà¹Ī":129214,"اØŃØ©":129215,"rán":129216,"׳×Ļ×Ļ×Ŀ":129217,"Ġ×ijף":129218,"ĠÐĸ":129219,"à¸ķรà¸ĩ":129220,"дÑĭ":129221,"Ġsắc":129222,"ÙĦت":129223,"ãĥŃãĥ¼":129224,"ĠÙĦÙĨ":129225,"Ġר×ķ":129226,"ĠdÆ°á»Ľi":129227,"à¹Ģà¸ĺ":129228,"à¹Ģà¸ĺà¸Ń":129229,"eÄŁi":129230,"Ġ×ķש":129231,"ĠÙĦØ£":129232,"Ġgặp":129233,"Ġcá»ij":129234,"ãģ¨ãģ¦ãĤĤ":129235,"رÙĪØ³":129236,"Ġ׾×Ķ×Ļ":129237,"Ġ본":129238,"ä¸ĬãģĴ":129239,"Ġmức":129240,"Ñħа":129241,"Ġìŀ¬":129242,"à¸īัà¸Ļ":129243,"ÑĢÑĥж":129244,"Ġaçık":129245,"ÙĪØ§ÙĦ":129246,"Ġ×ĸ×ŀף":129247,"人ãģ¯":129248,"عÙĬÙĨ":129249,"ÑıÑħ":129250,"Ġ×Ĵ×ĵ×ķ׾":129251,"ר×ķ×ij":129252,"gó":129253,"ëĿ¼ê³ł":129254,"ĠarkadaÅŁ":129255,"ÙĨشر":129256,"ĠгодÑĥ":129257,"ĠболÑĮÑĪе":129258,"ãģ¡ãĤĩãģ£ãģ¨":129259,"Ġcâu":129260,"Ġsát":129261,"íͼ":129262,"Ġtiến":129263,"íķ´ìķ¼":129264,"ĠÙĪØ£ÙĨ":129265,"à¸Ļาà¸Ļ":129266,"Ġ×ij×IJ×ŀצע":129267,"Ġ×ij×IJ×ŀצע×ķת":129268,"Ġ׾ר":129269,"Ġquản":129270,"ĠÙĪØ§ÙĦØ£":129271,"Ġ×IJ×ķת×Ķ":129272,"Ġìĸ´ëĸ¤":129273,"Ġê²ĥìĿĢ":129274,"ØŃسÙĨ":129275,"Ġmất":129276,"à¸Ħูà¹Ī":129277,"ãĥ¬ãĥ¼":129278,"ĠÐĶа":129279,"Ġolması":129280,"Ġthuá»Ļc":129281,"׳×Ĺ":129282,"íĨł":129283,"Ġsöyle":129284,"ãģĿãģĨãģ§ãģĻ":129285,"ĠتÙĥÙĪÙĨ":129286,"лÑĥÑĩ":129287,"׾×Ļ×ļ":129288,"ĠØ£ØŃد":129289,"лиÑģÑĮ":129290,"ĠвÑģего":129291,"Ġ×Ķר×ij":129292,"Ġ못":129293,"oÄŁ":129294,"oÄŁlu":129295,"ĠìĦł":129296,"ĠкаÑĢ":129297,"à¸łà¸²à¸Ħ":129298,"eÅĦ":129299,"Ġà¸ģà¹ĩ":129300,"Ġaynı":129301,"ĠbÃł":129302,"ãģªãĤĵãģ¦":129303,"Ġ모ëĵł":129304,"ÙĤرار":129305,"ãģĹãģªãģĦ":129306,"ĠÐĴо":129307,"ĠÙĪÙĩÙĬ":129308,"ники":129309,"ãĤĮãģŁ":129310,"Ġchuẩn":129311,"רע":129312,"Ù쨱ÙĬÙĤ":129313,"ãĤĴåıĹãģij":129314,"ĠÄijúng":129315,"бе":129316,"׼×ķ×Ĺ":129317,"пÑĥ":129318,"Ġ×ķ×Ĵ×Ŀ":129319,"×ŀ׳×Ļ":129320,"íĸ¥":129321,"צ×Ļ×Ŀ":129322,"à¸ĭิ":129323,"ÙĩÙĨ":129324,"нем":129325,"Ġ×ij×ij×Ļת":129326,"رع":129327,"Ġส":129328,"ĠÄIJÃł":129329,"íķĺëĭ¤":129330,"Ġấy":129331,"×Ĺ×ķ×ĵ":129332,"×Ĺ×ķ×ĵש":129333,"ĠÑĩеÑĢез":129334,"Ñĥл":129335,"ĠBình":129336,"Ġê²ĥìĿĦ":129337,"Ġ×Ĵר":129338,"ä»ĺãģij":129339,"×Ĺ׾ק":129340,"ĠتÙĦÙĥ":129341,"à¹ĥสà¹Ī":129342,"szÄħ":129343,"ÙĤاÙħ":129344,"دÙĪØ±":129345,"ĠÙģÙĤØ·":129346,"Ġhữu":129347,"ĠмогÑĥÑĤ":129348,"Ġgá»įi":129349,"Ġקר":129350,"à¸Īะมี":129351,"تÙĤدÙħ":129352,"Ġعبر":129353,"Ġ׾×Ķ×Ŀ":129354,"ĠÑģамо":129355,"ס×ĵר":129356,"ĠcÃłng":129357,"rÃŃ":129358,"Ġìŀ¥":129359,"ëĵ¤ìĿĺ":129360,"ĠÙĦÙĥ":129361,"поÑĢÑĤ":129362,"Ġkhả":129363,"ĠÑģебÑı":129364,"׳ף":129365,"ĠدÙĪØ±":129366,"Ġmợ":129367,"Ġcây":129368,"Ġfark":129369,"Ġfarklı":129370,"аÑİÑĤ":129371,"Ġtrá»±c":129372,"wiÄĻksz":129373,"Ġthuá»ijc":129374,"ĠتØŃت":129375,"تÙĦ":129376,"овÑĭе":129377,"ëĤł":129378,"Ġвам":129379,"بÙĦغ":129380,"Ġê°ĻìĿĢ":129381,"íĮIJ":129382,"ÙĦب":129383,"Ġnasıl":129384,"Ġодин":129385,"ман":129386,"ĠعÙĦÙĬÙĩا":129387,"би":129388,"Ġפש×ķ×ĺ":129389,"×ijר×Ļ":129390,"Ġש׳×Ķ":129391,"ĠëıĦ":129392,"ĠÄIJại":129393,"Ġ×IJ×ķת×Ŀ":129394,"ĠاÙĦØŃر":129395,"Ġбо":129396,"à¸Īุà¸Ķ":129397,"Ġrõ":129398,"ĠdeÄŁiÅŁ":129399,"Ġëĭ¨":129400,"ĠÑģлÑĥÑĩа":129401,"ĠÑģлÑĥÑĩае":129402,"Ġ×IJ׳ש×Ļ×Ŀ":129403,"×ĵ×£":129404,"ש×ijת":129405,"Ġש׾׼×Ŀ":129406,"Ġchú":129407,"ników":129408,"Ġtanı":129409,"Ġcáo":129410,"ĠÄijá":129411,"Ġ×IJ×ĵ×Ŀ":129412,"Ġê°ķ":129413,"Ġnhiá»ĩm":129414,"Ġ×ľ×¡":129415,"Ġ×Ľ×ª×ij":129416,"Ġ×Ķספר":129417,"ĠÄijÄĥng":129418,"ĠëijIJ":129419,"à¸ľà¸´":129420,"à¸ľà¸´à¸§":129421,"جا":129422,"Ġê°IJ":129423,"رأ":129424,"ستخدÙħ":129425,"ãģ«ãģªãĤĬãģ¾ãģĻ":129426,"Ġtá»·":129427,"×ĺ×ķר":129428,"говоÑĢ":129429,"ĠвоÑģ":129430,"ĠÙħÙĨÙĩا":129431,"иÑĢоваÑĤÑĮ":129432,"ĠÄijầy":129433,"׳×Ĵ":129434,"ĠÙħÙĪ":129435,"ĠÙħÙĪÙĤع":129436,"ר׼×Ļ":129437,"تÙı":129438,"모":129439,"Ġת×ķ":129440,"ÙĬاÙĭ":129441,"à¹ĥà¸Ķ":129442,"ãĤĬãģ¾ãģĻ":129443,"à¸Ńยูà¹Īà¹ĥà¸Ļ":129444,"ĠØ£ÙĪÙĦ":129445,"ĠأخرÙī":129446,"Ġcư":129447,"صار":129448,"×ŀ×Ĺש×ij":129449,"бÑĢа":129450,"ÅĦski":129451,"бÑĢ":129452,"ĠÙĬÙı":129453,"à¸ģิà¸Ļ":129454,"Ġchá»ijng":129455,"ÙħÙı":129456,"Ġà¸Ħืà¸Ń":129457,"ĠتÙĨ":129458,"tÃŃ":129459,"yÄĩ":129460,"Ġmạng":129461,"ÙģÙĪ":129462,"Ġdünya":129463,"קר×IJ":129464,"Ġק׾":129465,"ĠØŃاÙĦ":129466,"cÃŃa":129467,"Ġà¹Ģรา":129468,"Ġר×ķצ×Ķ":129469,"Ġáp":129470,"ë°ķ":129471,"اÙĤØ©":129472,"ниÑİ":129473,"Ġ×IJ׾×ķ":129474,"Ġ×ŀס×ķ":129475,"ãģ§ãģ¯ãģªãģı":129476,"Ġtrả":129477,"Ġקשר":129478,"miÅŁtir":129479,"Ġlưu":129480,"Ġhá»Ĺ":129481,"ĠбÑĭли":129482,"Ġlấy":129483,"عÙĦÙħ":129484,"Ġözel":129485,"æ°ĹãģĮ":129486,"Ġ×ĵר×ļ":129487,"Ùħد":129488,"sını":129489,"׳×ķש×IJ":129490,"rów":129491,"ÑĩеÑĢ":129492,"êµIJìľ¡":129493,"ĠÐľÐ¾":129494,"лег":129495,"ĠVỼi":129496,"วัà¸Ļà¸Ļีà¹ī":129497,"ÑİÑīие":129498,"ãģĬãģĻ":129499,"ãģĬãģĻãģĻ":129500,"ãģĬãģĻãģĻãĤģ":129501,"ëıħ":129502,"Ġ×Ļ×Ķ×Ļ×Ķ":129503,"×ŀ×ĺר":129504,"Ñıми":129505,"Ġlá»±a":129506,"ĠÄijấu":129507,"à¹Ģสียà¸ĩ":129508,"Ġtương":129509,"ëĵ±":129510,"ĠÑģÑĤаÑĢ":129511,"à¹ĥà¸ļ":129512,"วัà¸Ķ":129513,"Ġİstanbul":129514,"Ġà¸Īะ":129515,"à¸ķลาà¸Ķ":129516,"ĠبÙĬ":129517,"à¹ģà¸Ļะ":129518,"à¹ģà¸Ļะà¸Ļำ":129519,"ساعد":129520,"Ġبأ":129521,"Ġkiá»ĥm":129522,"ØŃسب":129523,"à¸Ĭัà¹īà¸Ļ":129524,"Ġ×ķ×¢×ķ×ĵ":129525,"овÑĭÑħ":129526,"оÑģнов":129527,"ĠtrÆ°á»Łng":129528,"צ×ij×¢":129529,"ĠÃŃt":129530,"Ġkỹ":129531,"cré":129532,"Ñıм":129533,"êµ°":129534,"ãģĮãģªãģĦ":129535,"ÙĬÙĦØ©":129536,"ãĥķãĤ£":129537,"رÙī":129538,"ĠÙĬجب":129539,"Ġ×IJ×£":129540,"Ġcá»±c":129541,"ãĤīãĤĮãģŁ":129542,"Ġà¸ľà¸¹à¹ī":129543,"Ġà¸Ń":129544,"larımız":129545,"Ġkadın":129546,"Ġê·¸ëŀĺ":129547,"Ġê·¸ëŀĺìĦľ":129548,"ĠëĺIJëĬĶ":129549,"ĠÄijả":129550,"ĠÄijảm":129551,"Ġ×IJ×ķ×ŀר":129552,"Ġyếu":129553,"ciÄħ":129554,"ciÄħg":129555,"Ġtá»ij":129556,"Ġש×IJ׳×Ļ":129557,"ĠdziaÅĤa":129558,"Ñīа":129559,"ĠÄijÃłn":129560,"sına":129561,"ãģĵãĤĮãģ¯":129562,"Ġ×ij׾×Ļ":129563,"Ġ×ij×Ļשר×IJ׾":129564,"лоÑģÑĮ":129565,"Ġgiữ":129566,"ê°IJ":129567,"ÑĢон":129568,"تجار":129569,"глав":129570,"вин":129571,"Ġhạn":129572,"Ġyapılan":129573,"بس":129574,"Ġà¸ŀรà¹īà¸Ńม":129575,"ê´Ģ리":129576,"mÄ±ÅŁtır":129577,"bü":129578,"rück":129579,"ĠBaÅŁkanı":129580,"ĠÙĦÙĬس":129581,"ĠsÆ¡":129582,"à¸Īัà¸ĩหว":129583,"à¸Īัà¸ĩหวัà¸Ķ":129584,"داء":129585,"Ġ×Ķ׼":129586,"vÃŃ":129587,"ש×IJר":129588,"ĠhÆ°á»Łng":129589,"Ġbóng":129590,"ĠChÃŃnh":129591,"Äħc":129592,"à¹Ģà¸ģีà¹Īยวà¸ģัà¸ļ":129593,"Ġtứ":129594,"Ġtức":129595,"ĠÑĨвеÑĤ":129596,"Ġtá»iji":129597,"ĠnghÄ©a":129598,"ÙĦاعب":129599,"دÙĦ":129600,"Ġפע×Ŀ":129601,"hör":129602,"à¸Ĭุà¸Ķ":129603,"à¸ŀู":129604,"à¸ŀูà¸Ķ":129605,"паÑģ":129606,"ĠÅŁu":129607,"ĠtÆ°á»Łng":129608,"خارج":129609,"Ġâm":129610,"ĠинÑĤеÑĢеÑģ":129611,"еннÑĭÑħ":129612,"×IJ׳×Ļ":129613,"بدأ":129614,"ëĿ¼ëĬĶ":129615,"ì¹´":129616,"æĸ¹ãģĮ":129617,"лив":129618,"Ġà¸Ħà¸Ļ":129619,"ער×ļ":129620,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¸Ħุà¸ĵ":129621,"пад":129622,"Ġcạnh":129623,"ĠëĤ¨":129624,"ĠÄijâu":129625,"Ġbiá»ĥu":129626,"ãĤĤãģĤãĤĭ":129627,"׾×Ĵ":129628,"Ġสำหรัà¸ļ":129629,"Ġxuá»ijng":129630,"ס×ķ":129631,"Ġذات":129632,"ĠÐľÐµ":129633,"عاÙĦÙħ":129634,"×IJס":129635,"بÙĬØ©":129636,"شا":129637,"ием":129638,"ĠNgưá»Ŀi":129639,"íĺij":129640,"Ñģлов":129641,"Ġпа":129642,"Ġmẫu":129643,"ĠпÑĢоÑĨеÑģÑģ":129644,"ĠNhÃł":129645,"пÑĢоиз":129646,"пÑĢоизвод":129647,"à¸łà¸²à¸¢à¹ĥà¸Ļ":129648,"Ġà¸ļาà¸Ĺ":129649,"×ŀ׳×ķ":129650,"ĠоÑĢган":129651,"רצ×ķ":129652,"×ķ×ŀ×Ļ×Ŀ":129653,"Ġyazı":129654,"Ġdù":129655,"ãĥ¬ãĥ³":129656,"ÙĪÙĦÙĬ":129657,"ยู":129658,"Ġtrò":129659,"à¹Ģà¸ŀลà¸ĩ":129660,"Ġ×ŀ׾×IJ":129661,"à¸ķล":129662,"à¸ķลà¸Ńà¸Ķ":129663,"ĠÄijạt":129664,"Ġ×Ĺ×ĵש":129665,"póÅĤ":129666,"Ġ×ŀ×ĵ×Ļ":129667,"ujÄħc":129668,"×ŀ׳×Ķ׾":129669,"Ġש×ij×ķ":129670,"Ġ×Ķ×ŀשפ×ĺ":129671,"Ġ×IJ׾×Ķ":129672,"ĠÙĪØ°ÙĦÙĥ":129673,"à¹Ģà¸ŀราะ":129674,"ĠÄijoÃłn":129675,"Ġíķ¨ê»ĺ":129676,"Ġdục":129677,"شت":129678,"Ġula":129679,"ĠulaÅŁ":129680,"Ġquý":129681,"Ġ×Ķ×Ĵ×ĵ×ķ׾":129682,"à¸ķัà¹īà¸ĩà¹ģà¸ķà¹Ī":129683,"Ġשר":129684,"Ø´Ùĩد":129685,"׳ש×Ļ×Ŀ":129686,"à¸ŀล":129687,"رÙĪØ§":129688,"ãĤĮãģ¦":129689,"ĠниÑħ":129690,"Ġдела":129691,"ãģ§ãģįãģªãģĦ":129692,"ÅĤoż":129693,"×IJ×Ĺר":129694,"ì½Ķ":129695,"ãĤ¢ãĥĥãĥĹ":129696,"دÙ쨹":129697,"Ġtiá»ĩn":129698,"Ġkhá»ı":129699,"Ġkhá»ıe":129700,"ĠاÙĦعاÙħØ©":129701,"ãģ«ãģĤãĤĭ":129702,"ĠÄijá»Ļc":129703,"족":129704,"Ġcụ":129705,"йÑĤе":129706,"Ġзакон":129707,"ĠпÑĢоекÑĤ":129708,"ìĸ¸":129709,"ÙĦØŃ":129710,"ĠçalÄ±ÅŁma":129711,"ãĤĴãģĻãĤĭ":129712,"Ñħи":129713,"عاد":129714,"Ġ׳×ŀצ×IJ":129715,"Ġר×Ļ":129716,"à¸Ńà¸Ńà¸ģมา":129717,"ĠTôi":129718,"Ġthần":129719,"ĠÙĬا":129720,"ลาย":129721,"ĠавÑĤо":129722,"Ġsıra":129723,"ĠÙĥØ«ÙĬر":129724,"ÙħÙĬز":129725,"ĠاÙĦعÙĦÙħ":129726,"æĸ¹ãģ¯":129727,"×ķ×¢×ĵ":129728,"ĠоблаÑģÑĤи":129729,"×Ļ׾×Ļ×Ŀ":129730,"ãģĮåĩº":129731,"à¸ĺุ":129732,"à¸ĺุร":129733,"à¸ĺุรà¸ģิà¸Ī":129734,"ÙĤتÙĦ":129735,"ר×IJ×ķ":129736,"Ġngu":129737,"Ġnguá»ĵn":129738,"Ġมา":129739,"Ġплан":129740,"tório":129741,"Ġcuá»iji":129742,"Ñģком":129743,"ĠاÙĦÙħاض":129744,"ĠاÙĦÙħاضÙĬ":129745,"Ġ×ij×¢×ľ":129746,"Ġר×ij×Ļ×Ŀ":129747,"ĠluáºŃn":129748,"ÙĥÙĪ":129749,"à¸Ĺัà¹īà¸ĩหมà¸Ķ":129750,"ван":129751,"Ġthoại":129752,"à¹Ħà¸Ń":129753,"биÑĢ":129754,"ĠاÙĦض":129755,"تا":129756,"ĠÑĢод":129757,"ĠVÃł":129758,"×ŀ×Ļף":129759,"ĠбÑĭла":129760,"ками":129761,"ĠÐĶе":129762,"tık":129763,"קר×Ļ":129764,"ĠeÄŁitim":129765,"ĠÙĥبÙĬر":129766,"بÙĥ":129767,"ĠÙĦÙĪ":129768,"вой":129769,"Ġãģĵãģ®":129770,"ĠÑĤÑĢÑĥд":129771,"myÅĽl":129772,"Ġsư":129773,"à¸ŀีà¹Ī":129774,"Ġà¹ģลà¹īว":129775,"×¢×§":129776,"Ġ×Ĺ×ijרת":129777,"ระหว":129778,"ระหวà¹Īาà¸ĩ":129779,"×Ļ×Ļ×Ķ":129780,"ĠاÙĦÙĨاس":129781,"ünü":129782,"Ġ׾×ŀ×Ķ":129783,"Ġchương":129784,"ĠHá»ĵ":129785,"ارت":129786,"ãĤĪãģĨãģ§ãģĻ":129787,"lá":129788,"×§×Ļ×Ļ×Ŀ":129789,"æľ¬å½ĵ":129790,"æľ¬å½ĵãģ«":129791,"ãģĵãĤĵãģª":129792,"Ñģов":129793,"Ġ×ķ×Ĺ":129794,"à¹Ģà¸ģà¹ĩà¸ļ":129795,"ĠкÑĤо":129796,"à¹Ĥรà¸Ħ":129797,"ĠشرÙĥØ©":129798,"عزÙĬ":129799,"عزÙĬز":129800,"Ø·ÙĦÙĤ":129801,"пÑĥÑģÑĤ":129802,"ÙģØªØŃ":129803,"ëŀĢ":129804,"Ġhãy":129805,"ضÙħ":129806,"린":129807,"åł´åIJĪãģ¯":129808,"ãĤªãĥ¼":129809,"Ġhắn":129810,"Ġ×IJ×ij×Ļ×ij":129811,"Ġש׾×Ķ×Ŀ":129812,"Ġ×Ķ×Ļ×Ļת×Ķ":129813,"ĠاÙĦدÙĪÙĦØ©":129814,"ĠاÙĦÙĪÙĤ":129815,"ĠاÙĦÙĪÙĤت":129816,"ãģĤãģ¾ãĤĬ":129817,"ĠtaÅŁÄ±":129818,"İN":129819,"עסק":129820,"ãģ¦ãģĦãģŁ":129821,"Ġtá»ķng":129822,"ĠاÙĦØ¥ÙĨس":129823,"ĠاÙĦØ¥ÙĨساÙĨ":129824,"ÑĢеÑĪ":129825,"Ġgái":129826,"ĠÑĨен":129827,"ĠÙģÙĤد":129828,"Ùħات":129829,"ãģķãĤĵãģ®":129830,"Ġphù":129831,"×ĺ×Ķ":129832,"ĠÙĪØ§ÙĦتÙĬ":129833,"ĠبÙĥ":129834,"ìĿ´ëĤĺ":129835,"кÑģ":129836,"ÙħÙĬر":129837,"Ġvùng":129838,"ĠاÙĦشعب":129839,"ĠNhưng":129840,"ãĥĢãĥ¼":129841,"Ġ×Ĺ×Ļ×Ļ×Ŀ":129842,"Ġشخص":129843,"×§×ķ×ĵ":129844,"ê²Ģ":129845,"עש":129846,"×¢×ķ׾×Ŀ":129847,"צ×ķר":129848,"عÙĤد":129849,"ĠiÅŁlem":129850,"Ġ×Ķ×ij×IJ":129851,"Ġdưỡng":129852,"à¸Łà¸£à¸µ":129853,"ĠphÃŃa":129854,"ãģ®ä¸Ńãģ§":129855,"Ġпи":129856,"ĠngÃłnh":129857,"нима":129858,"ĠÙĩÙĦ":129859,"Ġ×ķ×IJת":129860,"ĠÄijáng":129861,"équipe":129862,"ĠÑįÑĤоÑĤ":129863,"Ġgörev":129864,"매":129865,"Ġquân":129866,"å¼ķãģį":129867,"æĻĤãģ«":129868,"ĠبÙħا":129869,"×ŀ×Ļת":129870,"Ġülke":129871,"Ġ×ŀ×§×ķ×Ŀ":129872,"×ijף":129873,"æ°ĹæĮģãģ¡":129874,"Ġë§İìĿĢ":129875,"Ġyüksek":129876,"ÑĨенÑĤÑĢ":129877,"ĠÙħجÙĦس":129878,"ç§ģãģ®":129879,"ÙĤدر":129880,"Ġë¶Ģë¶Ħ":129881,"Ġì°¨":129882,"خرج":129883,"ãģĭãģªãĤĬ":129884,"ë³´ëĭ¤":129885,"Ġ×ŀ×Ļ×ĵ×¢":129886,"peÅĤni":129887,"Ġxá»Ń":129888,"ìĹIJìĦľëĬĶ":129889,"ĠباÙĦÙħ":129890,"ĠÙĪÙħا":129891,"ĠÑįÑĤой":129892,"بÙĬÙĨ":129893,"nü":129894,"ØŃز":129895,"ØŃزب":129896,"ĠÑĢабоÑĤа":129897,"ĠNháºŃt":129898,"ÙĦاء":129899,"Ġëĵ¤":129900,"Ġëĵ¤ìĸ´":129901,"ãĤĦãģĻãģĦ":129902,"×Ĺ×ĸ×§":129903,"Ġ×Ķ×Ĺ×ijר×Ķ":129904,"пиÑĤ":129905,"ãģĭãĤīãģ®":129906,"Ġë§IJìĶĢ":129907,"Ġפ×ķ":129908,"ÙĦÙİ":129909,"à¹Ģà¸ķà¹ĩม":129910,"ĠÐļо":129911,"Ġmówi":129912,"ĠtÃŃn":129913,"ר×Ĵש":129914,"פרק":129915,"Ġtrạng":129916,"ĠÐŀн":129917,"×Ĺ×ķ×¥":129918,"ĠعÙĨدÙħا":129919,"Ġبر":129920,"使ãģĦ":129921,"Ġrá»Ļng":129922,"ëĮĢë¡ľ":129923,"íά":129924,"Ġktórych":129925,"вид":129926,"ลูà¸ģà¸Ħà¹īา":129927,"ĠmogÄħ":129928,"Ġש×Ĺ":129929,"×ij×Ĺר":129930,"ãĥĸãĥŃãĤ°":129931,"ĠThÃłnh":129932,"Ġ×Ķר×Ļ":129933,"ĠÑģÑĤаÑĤÑĮ":129934,"ĠHá»Ļi":129935,"à¸ļà¹īาà¸ĩ":129936,"çī¹ãģ«":129937,"ĠÄIJức":129938,"èĢħãģ®":129939,"×¢×ŀ×ķ×ĵ":129940,"×ĺר×Ķ":129941,"Ð¥":129942,"ĠÙħÙħا":129943,"ĠeÅŁ":129944,"ĠнеобÑħодимо":129945,"ников":129946,"Ġüzerinde":129947,"aÅĤa":129948,"Ġchá»ĭu":129949,"ĠاÙĦدÙĬÙĨ":129950,"أخبار":129951,"ĠÄijau":129952,"ãģĮå¤ļãģĦ":129953,"jÄħcych":129954,"دخÙĦ":129955,"larınd":129956,"larından":129957,"Ġsẻ":129958,"à¸ŀิà¹Ģศ":129959,"à¸ŀิà¹Ģศษ":129960,"×ª×Ł":129961,"tıģı":129962,"ĠluáºŃt":129963,"ĠÅŀe":129964,"ãĤ«ãĥ¼":129965,"ãģ®ãģĤãĤĭ":129966,"Ġ×Ķ×IJתר":129967,"ĠاÙĦØ¢ÙĨ":129968,"ıldı":129969,"Ġáo":129970,"ĠнаÑĩал":129971,"Ġviá»ĩn":129972,"Ġ×ij×¢×ķ׾×Ŀ":129973,"знаÑĩ":129974,"×Ļ×ĺ×Ķ":129975,"кам":129976,"ĠÐĺз":129977,"à¹Ģà¸Ĥียà¸Ļ":129978,"à¸Ļà¹īà¸Ńà¸ĩ":129979,"ÑĤÑĢо":129980,"à¹Ģà¸Ł":129981,"Ġжизни":129982,"Ġสà¹Īวà¸Ļ":129983,"ĠváºŃn":129984,"Ġê´Ģ볨":129985,"Ġlâu":129986,"ס×ĺר":129987,"קש":129988,"سÙĬر":129989,"Ġ×IJ×ķת×Ļ":129990,"Ġmôi":129991,"ائب":129992,"ĠоÑģÑĤа":129993,"Ġmón":129994,"Ġ×ij×ŀ×§×ķ×Ŀ":129995,"ĠداخÙĦ":129996,"Ġ×IJ×ķר":129997,"ĠваÑģ":129998,"ÙĥØ´Ùģ":129999,"ìĺ¨":130000,"à¸ĸà¹Īาย":130001,"Ġkullanıl":130002,"Ġtô":130003,"ãģ«ãĤĪãĤĬ":130004,"ĠëĺIJíķľ":130005,"Ġ×¢×ij×ķ×ĵ×Ķ":130006,"Ġriê":130007,"Ġriêng":130008,"Ġyakın":130009,"زا":130010,"Å»":130011,"×IJ×ķ׼׾":130012,"شارÙĥ":130013,"ĠбеÑģ":130014,"×´":130015,"ĠابÙĨ":130016,"ĠTá»ķng":130017,"ÙĨظ":130018,"ÅĽwiad":130019,"ãĤµãĥ¼":130020,"หาย":130021,"ĠGün":130022,"Ġhakkında":130023,"à¹Ģà¸Ĥà¹īามา":130024,"زÙĨ":130025,"ĠÐłÐ¾":130026,"Ġbiá»ĥn":130027,"ãģ©ãģĵ":130028,"Ù쨹ÙĦ":130029,"زع":130030,"פר×ĺ":130031,"Ġ×Ķף":130032,"Ø£ÙĩÙĦ":130033,"Ġthất":130034,"ØŃÙħÙĦ":130035,"ÑĩÑĥ":130036,"ĠìĤ¬ìĭ¤":130037,"ì°¸":130038,"ĠìľĦíķ´":130039,"ÙĪØ¸":130040,"ĠÐŁÐ¾Ð´":130041,"Ġkhoản":130042,"ÑĤен":130043,"ĠÙ쨧ÙĦ":130044,"Ñģад":130045,"à¸Ļà¸Ńà¸Ļ":130046,"ĠاÙĦسعÙĪØ¯ÙĬØ©":130047,"\"ØĮ":130048,"ĠاÙĦÙĴ":130049,"ãĤīãģļ":130050,"Ġtoán":130051,"Ġchắc":130052,"׼×Ļר":130053,"méd":130054,"média":130055,"زÙĪ":130056,"Ġyanı":130057,"פ׳×Ļ×Ŀ":130058,"ØŃظ":130059,"ĠбеÑģп":130060,"ĠбеÑģплаÑĤ":130061,"ĠбеÑģплаÑĤно":130062,"ĠØ£ÙħاÙħ":130063,"à¸Ńาย":130064,"à¸Ńายุ":130065,"רשת":130066,"Ġgá»ĵ":130067,"Ġgá»ĵm":130068,"Ġuá»ijng":130069,"صب":130070,"kır":130071,"ãĥijãĥ¼":130072,"Ġ׾×ĵעת":130073,"ĠкÑĥпиÑĤÑĮ":130074,"׾×ķ×Ĺ":130075,"ÙĪØ¶Ø¹":130076,"ÙĤÙĬÙħ":130077,"à¸Ľà¸²":130078,"жив":130079,"à¸Ķิà¸Ļ":130080,"×IJ×ķפ":130081,"à¹Ģลà¹ĩà¸ģ":130082,"ãĥĥãĥī":130083,"иÑĩеÑģкиÑħ":130084,"ĠChá»§":130085,"кÑĢаÑģ":130086,"ÙĪØµÙĦ":130087,"pÅĤat":130088,"моÑĢ":130089,"Ġ×Ķ×IJ×ķ":130090,"à¸Ńิà¸Ļ":130091,"ĠíķľêµŃ":130092,"гÑĢе":130093,"Ġìłľê³µ":130094,"ì°½":130095,"Ġê°ľìĿ¸ìłķë³´":130096,"Ġnghá»ĭ":130097,"à¸ĭา":130098,"ØŃساب":130099,"ĠbyÅĤa":130100,"ÙħÙĦÙĥ":130101,"иÑĩеÑģкие":130102,"Ġbác":130103,"ضØŃ":130104,"길":130105,"ש×ŀ×¢":130106,"Ġìĸ´ëĸ»":130107,"Ġìĸ´ëĸ»ê²Į":130108,"ìĽĮ":130109,"اتÙĩ":130110,"à¹Ĥรà¸ĩà¹ģ":130111,"à¹Ĥรà¸ĩà¹ģรม":130112,"خدÙħØ©":130113,"ĠÐłÐ°":130114,"׼×ķ׾×Ŀ":130115,"×ŀש×Ĺ×§":130116,"ĠÙĪÙĥاÙĨ":130117,"ס×ķ×£":130118,"ĠاÙĦØŃÙĥÙĪÙħØ©":130119,"Ġ×ij×ĺ":130120,"ĠtráºŃn":130121,"Ġ×Ķ×¢×ķ׾×Ŀ":130122,"ĠÃŃch":130123,"tÄħ":130124,"ש×ŀ×ķ":130125,"Ġ×Ķר×IJש×ķף":130126,"Ġíķĺê³ł":130127,"ãģķãĤī":130128,"ãģķãĤīãģ«":130129,"ãģ«ãģĹãģ¦":130130,"Ġà¸ľà¸¡":130131,"ãģ®ãĤĪãģĨãģª":130132,"ĠÙĪÙĤت":130133,"ãĥįãĥĥãĥĪ":130134,"ÙĦعب":130135,"ÙĪØ´":130136,"ìĺ¬":130137,"Ġหาà¸ģ":130138,"ĠmiaÅĤ":130139,"à¸Ĺà¸Ńà¸ĩ":130140,"иÑĤа":130141,"اصر":130142,"илÑģÑı":130143,"зе":130144,"à¸Ľà¸£à¸°à¸¡à¸²à¸ĵ":130145,"ãģĿãĤĮãģ¯":130146,"Ġbır":130147,"Ġbırak":130148,"صÙĨاع":130149,"Ю":130150,"شعر":130151,"Ġ׳×Ĵ×ĵ":130152,"Ġبسبب":130153,"ãĥĿãĤ¤":130154,"ãĥĿãĤ¤ãĥ³ãĥĪ":130155,"ĠاÙĦجÙĪ":130156,"ĠнеÑģколÑĮко":130157,"Ġkiếm":130158,"ÙģÙİ":130159,"Ġضد":130160,"×ij×Ļ×ĺ×ķ×Ĺ":130161,"تابع":130162,"ÙĨز":130163,"ĠBản":130164,"Ġaçıkl":130165,"Ġaçıklama":130166,"Ġà¸Ħุà¸ĵ":130167,"à¸Ĺา":130168,"ÅĤów":130169,"طب":130170,"ÙĨØŃÙĨ":130171,"Ġ×ŀ×§×ķר":130172,"Ġİs":130173,"Ġдома":130174,"Ġวัà¸Ļ":130175,"ĠdÃłnh":130176,"Ñıн":130177,"миÑĢ":130178,"Ġmô":130179,"ĠvÃłng":130180,"صاب":130181,"sının":130182,"à¸Ħืà¸Ļ":130183,"خبر":130184,"×ĸ׼×ķ":130185,"Ġ×ŀש×Ķ×ķ":130186,"mü":130187,"Ġкомпании":130188,"Ġ×Ķ×¢×Ļר":130189,"ĠÙĥÙĪ":130190,"ÙĤÙĦب":130191,"ĠlỼp":130192,"ики":130193,"׳×ij":130194,"à¹Ĥà¸Ħร":130195,"à¹Ĥà¸Ħรà¸ĩ":130196,"à¹Ĥà¸Ħรà¸ĩà¸ģาร":130197,"×ŀ×ķ×¢×ĵ":130198,"ÑıÑĤÑģÑı":130199,"หลัà¸ĩà¸Īาà¸ģ":130200,"ениÑİ":130201,"Ġשע":130202,"ĠbÆ°á»Ľc":130203,"ãĥ¡ãĥ¼ãĥ«":130204,"ãĤĦãĤĬ":130205,"Ġ×Ļ×ķ×ĵ×¢":130206,"Ġê´Ģíķľ":130207,"ĠاÙĦØ£Ùħر":130208,"Ġbölge":130209,"ĠÑģвой":130210,"ÙĦس":130211,"Ġ×ŀ×Ļ×ķ×Ĺ×ĵ":130212,"ĠëĤ´ìļ©":130213,"ĠأجÙĦ":130214,"ĠÄIJông":130215,"Ġ×ŀ×ł×ª":130216,"Ġìĭľê°Ħ":130217,"ÙĥÙİ":130218,"ãģ¨ãģĦãģĨãģ®ãģ¯":130219,"Ġnależy":130220,"تÙĨظÙĬÙħ":130221,"ĠÑģозда":130222,"Ġphé":130223,"Ġphép":130224,"ãģ§ãģįãģ¾ãģĻ":130225,"ĠعÙĦÙħ":130226,"大ãģįãģª":130227,"ãĤ²ãĥ¼ãĥł":130228,"íħĮ":130229,"Ġ׼×ķ׾׾":130230,"ĠинÑĤеÑĢнеÑĤ":130231,"ĠTừ":130232,"ãģ¨ãģªãĤĭ":130233,"زاÙĦ":130234,"Ġktórym":130235,"Ġnhé":130236,"ìĪľ":130237,"нев":130238,"деÑĢ":130239,"ãĤ¢ãĥĹãĥª":130240,"iá»ĩu":130241,"×ij×Ļ׾":130242,"Ġتس":130243,"ĠÄIJây":130244,"ĠاÙĦخاصة":130245,"Ġà¹Ģà¸Ĭ":130246,"Ġà¹Ģà¸Ĭà¹Īà¸Ļ":130247,"صاد":130248,"Ġdạng":130249,"سعر":130250,"Ġש×Ļ×ŀ×ķש":130251,"×Ĵ×Ļ×Ŀ":130252,"ãģĮãģĤãģ£ãģŁ":130253,"пÑĢов":130254,"пÑĢовод":130255,"Ġ×IJ×Ļ׳×ķ":130256,"Ġ׾ר×IJ":130257,"Ġ׾ר×IJ×ķת":130258,"ĠØ£Ù쨶ÙĦ":130259,"ĠØŃÙĦ":130260,"ĠأبÙĪ":130261,"ê°ķ":130262,"Ġì§ij":130263,"ãģ®ãĤĪãģĨãģ«":130264,"Ġפ׳×Ļ":130265,"ס×Ļ×Ŀ":130266,"ĠÙĪÙĩذا":130267,"Ġkaç":130268,"Ġéén":130269,"Ġê±´":130270,"ë°Ķ":130271,"Ñĥз":130272,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¹Ģรา":130273,"iÅĤ":130274,"ĠÐľÑĭ":130275,"Ġchết":130276,"ĠاÙĦثاÙĨÙĬ":130277,"×IJ×§":130278,"Ġ×ķ×¢×ľ":130279,"ĠاÙĦطب":130280,"×ij×ĺ×Ĺ":130281,"ĠجدÙĬدة":130282,"ĠعدÙħ":130283,"عز":130284,"สิà¹Īà¸ĩà¸Ĺีà¹Ī":130285,"ãģĻãĤĮãģ°":130286,"ĠÄijô":130287,"ì£ł":130288,"دÙĤ":130289,"номÑĥ":130290,"Ġká»ĥ":130291,"ãĤ¢ãĥ³":130292,"å¤ļãģıãģ®":130293,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ģ":130294,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ģà¸Ńà¸ļ":130295,"פע×Ļ׾×ķת":130296,"ĠÑģÑĤол":130297,"mayı":130298,"ãģ¤ãģĦ":130299,"Ġyılında":130300,"Ġà¸Īึà¸ĩ":130301,"koÅĦcz":130302,"ĠThông":130303,"ĠакÑĤив":130304,"нÑģÑĤ":130305,"нÑģÑĤÑĢÑĥ":130306,"ĠÃĸz":130307,"Ġת×ŀ×Ļ×ĵ":130308,"ĠÙĥÙĨت":130309,"ÑģиÑģÑĤем":130310,"prés":130311,"présent":130312,"Ġnâ":130313,"Ġnâng":130314,"gÅĤos":130315,"ĠÙĪØ²ÙĬر":130316,"ØŃصÙĦ":130317,"ĠимееÑĤ":130318,"ØŃرÙĥØ©":130319,"à¸ŀà¹Īà¸Ń":130320,"ãĤĴãģĬ":130321,"ĠاستخداÙħ":130322,"×IJ×Ļר×ķ×¢":130323,"ä»ĸãģ®":130324,"Ġש×Ķ×Ŀ":130325,"ãģĹãģŁãĤī":130326,"ש×ŀ×Ļ":130327,"Ñģла":130328,"mı":130329,"Ġbazı":130330,"Ġíķĺì§Ģë§Į":130331,"×ĵ׾":130332,"Ġyaptıģı":130333,"ãĥĬãĥ¼":130334,"׾×Ļ׾×Ķ":130335,"ãģ¨ãģĦãģ£ãģŁ":130336,"ändig":130337,"ĠÅŁa":130338,"ĠÙģÙĬÙħا":130339,"иÑĤелÑı":130340,"×ŀ×ķש":130341,"à¸Ĥà¸Ńà¸ļ":130342,"lük":130343,"Ġhá»ĵi":130344,"Ġëªħ":130345,"ĠاÙĦÙĥØ«ÙĬر":130346,"צ×IJ":130347,"Ġhazır":130348,"طرÙģ":130349,"اÙĬا":130350,"ĠÄijôi":130351,"енд":130352,"ÙĦغ":130353,"×Ĺ×ĸ×ķר":130354,"ĠвÑģег":130355,"ĠвÑģегда":130356,"ëIJĺê³ł":130357,"×ĵ×ķ×ĵ":130358,"ана":130359,"دÙĪÙĦØ©":130360,"Ġhoạch":130361,"عÙĦا":130362,"عÙĦاج":130363,"Ġ×ķ×¢×ĵ":130364,"×Ķ×Ŀ":130365,"кий":130366,"ÙĦÙIJ":130367,"Ġ×¢×ľ×Ļ×ķ":130368,"ÑİÑīий":130369,"Ġngá»§":130370,"صÙĨع":130371,"ĠاÙĦعراÙĤ":130372,"à¸ķà¹Īà¸Ńà¹Ħà¸Ľ":130373,"ãģŁãģıãģķãĤĵ":130374,"Ġphạm":130375,"ÙĦاÙĨ":130376,"اتÙĩا":130377,"Ġböyle":130378,"تÙĨÙģÙĬ":130379,"تÙĨÙģÙĬذ":130380,"Ġש×Ķ×Ļ×IJ":130381,"ÑģÑĥ":130382,"ยาว":130383,"Ġש×ķ׳×Ļ×Ŀ":130384,"Ġ×ŀ×ķ׾":130385,"ĠÑģил":130386,"Ġ×IJ×Ĺר×Ļ×Ŀ":130387,"Ġphá»§":130388,"ÙĤطع":130389,"ĠThá»§":130390,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ĺศà¹Ħà¸Ĺย":130391,"ÙĨÙĤ":130392,"ĠÄijoạn":130393,"Ġبإ":130394,"пÑĢедел":130395,"×ķת×ķ":130396,"Ġyarı":130397,"пÑĢе":130398,"ĠczÄĻÅĽci":130399,"ØŃÙĥÙħ":130400,"×ķ׳×Ļת":130401,"×¤×¢×ľ":130402,"ãĤĴãģĹãģ¦":130403,"Ġktórzy":130404,"׾×Ŀ":130405,"ĠÄIJiá»ģu":130406,"ĠкоÑĤоÑĢаÑı":130407,"ĠìĿ´ìĥģ":130408,"ãģĤãģ£ãģŁ":130409,"Ġ×ŀ×ĵ×ķ×ijר":130410,"פ×ķ×¢×ľ":130411,"dım":130412,"éĢļãĤĬ":130413,"ĠбÑĥдÑĥÑĤ":130414,"à¹Ģวà¹ĩà¸ļà¹Ħà¸ĭ":130415,"à¹Ģวà¹ĩà¸ļà¹Ħà¸ĭà¸ķà¹Į":130416,"اخر":130417,"×Ĺ×Ļ׾":130418,"Ġ×Ļ׾":130419,"Ġ×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ":130420,"×Ĺ×Ļפ":130421,"×Ĺ×Ļפ×ķש":130422,"Ġdòng":130423,"Ġש×ĸ×Ķ":130424,"ÑĮе":130425,"ãģĤãģ¨":130426,"ìŀIJê°Ģ":130427,"×IJ×ĵ":130428,"Ġüz":130429,"Ġüzere":130430,"ظÙĦ":130431,"Ġ×IJ×ķ׾×Ļ":130432,"Ġ×ij×Ļ×ķ×Ŀ":130433,"ÙĦات":130434,"Ġmê":130435,"침":130436,"تØŃد":130437,"تØŃدث":130438,"Ġخاصة":130439,"ĠبرÙĨ":130440,"ĠبرÙĨاÙħج":130441,"ĠHÃłn":130442,"×Ĺס":130443,"ĠÙĪÙĦÙħ":130444,"×¢×Ŀ":130445,"Ġmı":130446,"à¸Łà¸±à¸ĩ":130447,"שע×Ķ":130448,"ÙĪÙģÙĤ":130449,"ס×ij×Ļר":130450,"алÑĮнÑĭй":130451,"×Ĺש×ķ×ij":130452,"ĠnÃłng":130453,"ë³¼":130454,"ĠкоÑĤоÑĢÑĭÑħ":130455,"Ġ×Ĺ×ķ×§":130456,"tör":130457,"ĠлÑĥÑĩÑĪе":130458,"ãĥijãĥ³":130459,"ลà¹Īาสุà¸Ķ":130460,"ĠجدÙĬد":130461,"ÙĬدة":130462,"à¸Ĺรà¸ĩ":130463,"ãĤĪãĤĬãĤĤ":130464,"ÙĦÙĦ":130465,"ãĤĤãģ£ãģ¨":130466,"ש×ĺ×Ĺ":130467,"Ġ×ķ×IJ×Ļ":130468,"Ġgiá»ijng":130469,"إضاÙģ":130470,"קת":130471,"ë§Ŀ":130472,"ĠzostaÅĤ":130473,"ÑĢоз":130474,"×Ļפ×Ļ×Ŀ":130475,"Ġ׼׾׾":130476,"ת×ķ׼ף":130477,"dıģını":130478,"ÙĤسÙħ":130479,"ĠÑģÑĩиÑĤ":130480,"ĠÑģÑĩиÑĤа":130481,"×ĺ×ķת":130482,"Ġưu":130483,"ĠØ¢ÙĦ":130484,"Ġмом":130485,"ĠмоменÑĤ":130486,"ĠاÙĦتعÙĦÙĬÙħ":130487,"×¢×ľ×ķת":130488,"Ġchữa":130489,"Ġyön":130490,"ĠtrÃł":130491,"ĠØŃÙĬÙĨ":130492,"à¸ĭั":130493,"ĠCá":130494,"×¢×ĸ":130495,"ĠاÙĦØ£ÙħÙĨ":130496,"cÃŃ":130497,"Ġvá»ijn":130498,"Ġà¸Ļาย":130499,"обÑĢа":130500,"×§×IJ":130501,"Ġthiếu":130502,"ãĥŀãĥ¼":130503,"สวà¸Ļ":130504,"Ġgá»Ń":130505,"Ġgá»Ńi":130506,"Ġê¹":130507,"Ġê¹Ģ":130508,"Ġthiá»ĩn":130509,"ÙĤع":130510,"wÄĻ":130511,"Ġнам":130512,"ÑĤол":130513,"Ġsân":130514,"ס×ķ×Ĵ":130515,"Ġgeçir":130516,"ÑĤон":130517,"ева":130518,"ĠÙĪØ¶Ø¹":130519,"Ġعشر":130520,"Ñģло":130521,"à¸Īัà¸ļ":130522,"ãĤ·ãĥ¼":130523,"ãĤĤãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":130524,"Ġvẻ":130525,"ĠÄIJá»ĥ":130526,"رÙ쨹":130527,"ĠاÙĦØ£ÙĪÙĦÙī":130528,"ÑĤаÑĢ":130529,"ãģªãģıãģ¦":130530,"ÙħÙİ":130531,"quÃŃ":130532,"×¢×ł×Ļ×Ļ׳":130533,"ген":130534,"Ġhôm":130535,"à¸Īา":130536,"ĠnhỼ":130537,"ĠاÙĦعربÙĬ":130538,"×IJף":130539,"Ġlá»Ļ":130540,"ĠjeÅĽli":130541,"à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¸Ļัà¹īà¸Ļ":130542,"ĠØ£ÙĨÙĩا":130543,"Ġtuy":130544,"Ġtuyá»ĩt":130545,"Ġتص":130546,"ĠتصÙĨÙĬ":130547,"ĠتصÙĨÙĬÙģ":130548,"Ġê·¸ëŁ¬ëĤĺ":130549,"оÑĨен":130550,"à¸ģิà¸Īà¸ģรรม":130551,"ãĤĦãģ£ãģ¦":130552,"Ġkhá»ıi":130553,"Ġlá»ĩ":130554,"ĠاÙĦÙħجتÙħع":130555,"à¸Ńาà¸Īà¸Īะ":130556,"à¸Īะà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":130557,"овÑĭй":130558,"ר×Ŀ":130559,"รà¹īà¸Ńà¸Ļ":130560,"ש×ŀש":130561,"人ãģ«":130562,"Ġüzerine":130563,"פר×Ļ":130564,"duÄŁu":130565,"Ñĩик":130566,"Ġmùa":130567,"Ġ×ŀת×ķ×ļ":130568,"ĠcáºŃp":130569,"ĠتارÙĬØ®":130570,"×ij×ľ×ª×Ļ":130571,"Ġì¢Ģ":130572,"ÙĦع":130573,"باÙĨ":130574,"Ġchút":130575,"Ġ×Ķ×ĸ×ŀף":130576,"née":130577,"ĠLiên":130578,"ĠÙĦÙĦØ£":130579,"ØŃدÙĪØ¯":130580,"Ġ×¢×Ľ×©×Ļ×ķ":130581,"воз":130582,"Ġyaptı":130583,"Ġобо":130584,"à¹ĥหà¹īà¸ģัà¸ļ":130585,"Ġ×ij×Ķ×Ŀ":130586,"ãģıãģ¦":130587,"رأس":130588,"ĠÑģÑĢедÑģÑĤв":130589,"ĠBÃłi":130590,"ãģĵãģ¨ãģ«":130591,"ĠìĤ¬íļĮ":130592,"Ġ모ëijIJ":130593,"×ij×IJ":130594,"Ġtrắng":130595,"ĠاÙĦبÙĦد":130596,"ĠHoÃłng":130597,"либо":130598,"ĠдÑĢÑĥгиÑħ":130599,"İR":130600,"Ñĥма":130601,"ĠJeÅĽli":130602,"ãĤĤãģĹ":130603,"Ġvòng":130604,"Ġ×IJתר×Ļ×Ŀ":130605,"ĠÄijá»įc":130606,"ĠвоÑĤ":130607,"ãģłãģĮ":130608,"ë°°":130609,"à¸Ķูà¹ģล":130610,"Ġ×ŀ׼׾":130611,"ìĹIJëıĦ":130612,"газ":130613,"Ġ׳×ķספ×Ļ×Ŀ":130614,"ãģĵãģ¨ãģ§":130615,"ĠتÙĪ":130616,"ãģ§ãģĤãĤĬ":130617,"à¸Ļัà¹Īà¸ĩ":130618,"ĠможеÑĤе":130619,"szÄĻ":130620,"ãģ®ãģł":130621,"ĠÙħÙĨÙĩ":130622,"Ġbá»ķ":130623,"Ġbüt":130624,"Ġbütün":130625,"ë³´ê³ł":130626,"Ġchá»ĵng":130627,"à¹ģà¸Īà¹īà¸ĩ":130628,"ĠVì":130629,"ĠØŃر":130630,"Ġgiản":130631,"ĠÙħدÙĬÙĨØ©":130632,"تطبÙĬÙĤ":130633,"à¸Īิ":130634,"æĹ¥ãģ®":130635,"бил":130636,"à¸ģà¸Ńà¸ĩ":130637,"ê³³":130638,"ĠØ£Ùħا":130639,"ìĨIJ":130640,"Ġtrái":130641,"ĠвÑģем":130642,"ĠسÙĨØ©":130643,"ĠÑģайÑĤ":130644,"ĠгоÑĤов":130645,"пÑĭ":130646,"ĠëIJł":130647,"ĠاÙĦخط":130648,"ĠاÙĦرئÙĬسÙĬØ©":130649,"Ġíķ©ëĭĪëĭ¤":130650,"ĠìķĦëĭĪëĿ¼":130651,"ĠìĿ´ëłĩ":130652,"ĠìĿ´ëłĩê²Į":130653,")ØĮ":130654,"hält":130655,"ĠØ£Ùħر":130656,"ĠعÙħر":130657,"à¸ģà¹ĩà¸Īะ":130658,"Ġà¸Ĺำà¹ĥหà¹ī":130659,"Ġcân":130660,"Ġ×ij׾":130661,"Ġ×ij׾×ij×ĵ":130662,"פסק":130663,"ĠÙĬÙĤÙĪÙĦ":130664,"нÑĥÑĤÑĮ":130665,"à¹ģà¸Ħ":130666,"Ġקצת":130667,"Ġnằm":130668,"Ġhòa":130669,"bilitÃł":130670,"ĠìĹĨëĭ¤":130671,"Ġ׼פ×Ļ":130672,"ÑĢож":130673,"лага":130674,"Ġ×Ķש×Ļ":130675,"ĠNgoÃłi":130676,"ĠÙĪØ¬":130677,"ĠÙĪØ¬ÙĪØ¯":130678,"ĠìľĦíķľ":130679,"ĠusÅĤug":130680,"Ġtuần":130681,"dź":130682,"×ŀ×ķף":130683,"ĠاÙĦعدÙĬد":130684,"Ġchẳng":130685,"สุà¸Ĥà¸łà¸²à¸ŀ":130686,"Ġ×ij×ĵר×ļ":130687,"ĠÑģебе":130688,"ĠìŀĪìĿĦ":130689,"ĠاÙĦØŃاÙĦ":130690,"Ġdá":130691,"Ġcưá»Ŀi":130692,"Ġnghiên":130693,"ieÅĦ":130694,"ĠDương":130695,"ï¼ħ":130696,"شد":130697,"ãģĦãģ¤ãĤĤ":130698,"ĠвÑĭбоÑĢ":130699,"Ġcá»Ļng":130700,"ש×Ļ׳×ķ×Ļ":130701,"Ġchạy":130702,"Ġ×ij×¢×ľ×Ļ":130703,"اخبار":130704,"íķĺë©°":130705,"żÄħ":130706,"جاز":130707,"Ġ׳ר×IJ×Ķ":130708,"ศู":130709,"ศูà¸Ļ":130710,"ศูà¸Ļยà¹Į":130711,"×Ĵ×¢":130712,"Ġ×¢×ĵ×Ļ":130713,"Ġ×¢×ĵ×Ļ×Ļף":130714,"برا":130715,"ÑĨий":130716,"ĠÄIJá»ĵng":130717,"ÙĤاÙĨÙĪÙĨ":130718,"ĠÄijứng":130719,"ãģĹãģŁãĤĬ":130720,"Ġ×Ĺ×Ļ×Ļ":130721,"ĠëIJľ":130722,"ĠëIJľëĭ¤":130723,"ĠмеждÑĥ":130724,"à¸ŀวà¸ģà¹Ģà¸Ĥา":130725,"ĠBắc":130726,"ลำ":130727,"ë°±":130728,"ĠíĻķ":130729,"มาà¸ģม":130730,"มาà¸ģมาย":130731,"банк":130732,"à¸Ńาà¸ģาร":130733,"ĠhÃł":130734,"Ġ׾׳":130735,"à¸Ńà¸Ń":130736,"Ġë°Ķë¡ľ":130737,"лом":130738,"mática":130739,"ĠØŃد":130740,"ابت":130741,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ļีà¹Ī":130742,"ĠcoÅĽ":130743,"ÙģÙĬدÙĬ":130744,"ÙģÙĬدÙĬÙĪ":130745,"ĠмеÑģÑĤо":130746,"Ġphút":130747,"มาà¸ģà¸ģวà¹Īา":130748,"×IJפ":130749,"بÙIJ":130750,"ĠPhú":130751,"ì±Ħ":130752,"ĠÙĪØ³ÙĦÙħ":130753,"à¸Īีà¸Ļ":130754,"поÑĤÑĢеб":130755,"Ġ×Ĺ×ĵש×ķת":130756,"Ø´ÙĪ":130757,"Ġעצ×ŀ×ķ":130758,"ĠعÙħÙĦÙĬØ©":130759,"à¸Ħุà¸ĵà¸łà¸²à¸ŀ":130760,"ãģ¾ãģĻãģĮ":130761,"دعÙĪ":130762,"طرÙĤ":130763,"à¹Ħมà¹Īà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":130764,"ë²Ķ":130765,"ìĬ¹":130766,"ĠkÃŃch":130767,"ĠìĹĨëĬĶ":130768,"ĠÑĤам":130769,"ĠÙĨØŃÙĪ":130770,"ĠاÙĦÙĤاÙĨÙĪÙĨ":130771,"×Ĺ×ķ×Ŀ":130772,"Ġkız":130773,"Ġ×ĵ×Ļף":130774,"ĠвÑĢемени":130775,"ãģ£ãģŁãĤĬ":130776,"ĠØ´Ùĩر":130777,"ĠìĦľë¹ĦìĬ¤":130778,"עש×Ķ":130779,"Ġgiác":130780,"ĠاÙĦسÙĦاÙħ":130781,"Ġ×IJש":130782,"ĠполÑĥÑĩа":130783,"à¸Īัà¸Ķà¸ģาร":130784,"коÑĢ":130785,"Ġ×Ķ×ĺ×ķ×ij":130786,"รายà¸ģาร":130787,"주ìĿĺ":130788,"à¹ģà¸ķà¹Īละ":130789,"Ġê·¸ëŁ°ëį°":130790,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":130791,"Ġת×ķ×ļ":130792,"بÙĬاÙĨ":130793,"ÐĻ":130794,"oÅĽciÄħ":130795,"ÑĤок":130796,"ĠÃĶ":130797,"ĠÃĶng":130798,"à¹Ħมà¹Īà¹ĥà¸Ĭà¹Ī":130799,"ãģ¿ãģ¦":130800,"ÐŁÐ¾":130801,"ĠЧÑĤо":130802,"íĻ©":130803,"×ĺ×ij×¢":130804,"меÑĤÑĢ":130805,"Ġ×ij×ŀ×Ķ":130806,"Ġ×ij×ŀ×Ķ׾":130807,"Ġ×ij×ŀ×Ķ׾×ļ":130808,"ÑĩÑĮ":130809,"קש×Ķ":130810,"знак":130811,"знаком":130812,"ujÄĻ":130813,"×Ļצר":130814,"ĠاÙĦÙħÙĦÙĥ":130815,"ıyla":130816,"×IJ×ŀת":130817,"à¸Ľà¸´à¸Ķ":130818,"×IJ×Ĺ×ĵ":130819,"راد":130820,"ĠmáºŃt":130821,"ëĭ¤ëĬĶ":130822,"Ġlạnh":130823,"ש׾×ķש":130824,"ØŃدÙĬØ«":130825,"تز":130826,"å¹´ãģ®":130827,"ĠкваÑĢ":130828,"ĠкваÑĢÑĤиÑĢ":130829,"ä½ľãĤĬ":130830,"رÙĪØ¨":130831,"ован":130832,"ĠТе":130833,"à¸Īำà¸ģ":130834,"à¸Īำà¸ģัà¸Ķ":130835,"باط":130836,"×Ĵת":130837,"ĠмаÑĪ":130838,"ĠмаÑĪин":130839,"×Ļצ×Ķ":130840,"ãģ»ãģ¨":130841,"ãģ»ãģ¨ãĤĵãģ©":130842,"ÃŃdo":130843,"ĠÑıзÑĭк":130844,"à¸ļิà¸Ļ":130845,"สà¸ĸาà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":130846,"ĠìĹ´":130847,"ãĤ¦ãĤ§":130848,"ĠcÃł":130849,"пан":130850,"åı£ãĤ³ãĥŁ":130851,"Ġرد":130852,"اÙĤت":130853,"ĠÙĥب":130854,"ĠÙĥبÙĬرة":130855,"ÑģÑĤал":130856,"ש×ŀ×Ĺ":130857,"posición":130858,"ĠÙħÙĦÙĬÙĪÙĨ":130859,"ĠìĿ´ìķ¼":130860,"ĠìĿ´ìķ¼ê¸°":130861,"Ġhút":130862,"ĠÅĽwiat":130863,"Ġë°©ë²ķ":130864,"ĠÑģвеÑĤ":130865,"Ġвидео":130866,"ĠاÙĦÙĨظاÙħ":130867,"Ġtrá»Ŀi":130868,"ĠëĮĢíķ´ìĦľ":130869,"ר×ŀת":130870,"تداÙĪÙĦ":130871,"×ķר×ĵ":130872,"ת×ŀ":130873,"ת×ŀ×ķ׳×ķת":130874,"Ġ×ŀף":130875,"Ġдва":130876,"Ġ×Ķ×§×ķ":130877,"æĹ¥ãģ«":130878,"Ġ×Ķ×Ĵ×Ļ×¢":130879,"à¹Ģà¸ŀิà¹Īมà¹Ģà¸ķิม":130880,"Ùħارس":130881,"Ġê²ĥìŀħëĭĪëĭ¤":130882,"ãģªãģĦãģ¨":130883,"Ġnhiá»ĩt":130884,"ëIJ©ëĭĪëĭ¤":130885,"Ġ×ij׳×ķש×IJ":130886,"Ġê°Ģìŀ¥":130887,"Ġvợ":130888,"ĠÄijóng":130889,"צ×Ļ׾×ķ×Ŀ":130890,"ê´Ģê³Ħ":130891,"ваÑı":130892,"×IJ×Ļ×ĸ":130893,"×IJ×Ļ×ĸ×Ķ":130894,"ĠÙĨظاÙħ":130895,"ÙħØŃاÙ쨏":130896,"Ġtải":130897,"기ëıĦ":130898,"à¸Ľà¸±à¸Īà¸Īุ":130899,"à¸Ľà¸±à¸Īà¸Īุà¸ļัà¸Ļ":130900,"׼×ĵ×ķר":130901,"ĠìķĦìĿ´":130902,"׼׳×Ļס":130903,"à¹Ģà¸ķร":130904,"à¹Ģà¸ķรียม":130905,"Ġngoại":130906,"ĠدÙĪÙĦار":130907,"Ġrẻ":130908,"ĠkhÄĥn":130909,"عدد":130910,"شعب":130911,"czyÄĩ":130912,"ĠاÙĦÙĥر":130913,"ĠÑĩеловека":130914,"ĠÙĪØ¥ÙĨ":130915,"×IJ×ĺ":130916,"ĠthÆ¡":130917,"ĠاÙĦرÙĬاض":130918,"опÑĢедел":130919,"опÑĢеделен":130920,"×Ķ×ŀש×ļ":130921,"ĠÐĿово":130922,"зÑĭва":130923,"ĠاÙĦدÙĪÙĦÙĬ":130924,"ĠÄijáp":130925,"ĠкÑĢед":130926,"ĠкÑĢедиÑĤ":130927,"ового":130928,"Ġmôn":130929,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ĥย":130930,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ĥยà¸Ĭà¸Ļ":130931,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ĥยà¸Ĭà¸Ļà¹Į":130932,"ÑģÑĤе":130933,"ĠThá»ĭ":130934,"دÙĬØ©":130935,"×ŀצ×ķ":130936,"ÙģØ§Øª":130937,"×§×ĵ×Ŀ":130938,"ìĿ´ëĿ¼ê³ł":130939,"ÙĪØ®":130940,"Ġ×Ĺ×ĸ":130941,"ĠÑĦоÑĤо":130942,"׾×Ļת":130943,"تÙİ":130944,"ÙĪØ¨Ø±":130945,"йÑĤи":130946,"ĠÃ¶ÄŁren":130947,"Ġ×Ķ×ĸ×ķ":130948,"Ġvá»įng":130949,"ÙĤÙĪØ©":130950,"ĠTây":130951,"ĠÐĿи":130952,"Ġש×ķ×ij":130953,"ãģ¨è¨ĢãĤıãĤĮ":130954,"ãģ©ãĤĵãģª":130955,"×Ĺצ×Ļ":130956,"ï½ľ":130957,"Ġ×ķ×Ķ×ķ×IJ":130958,"ä¸Ģãģ¤":130959,"ĠÑģÑĤоиÑĤ":130960,"niÄħ":130961,"×ĺר×Ļ":130962,"ĠдеÑĤей":130963,"нÑıÑĤÑĮ":130964,"ĠÑģделаÑĤÑĮ":130965,"Ġë§İìĿ´":130966,"ä½ķãģĭ":130967,"ãģĽãĤĭ":130968,"à¹Ħหม":130969,"à¸ķิà¸Ķà¸ķà¹Īà¸Ń":130970,"Ġ×ijת×Ĺ":130971,"Ġ×ijת×Ĺ×ķ×Ŀ":130972,"ìĻĦ":130973,"ì§ĢëĬĶ":130974,"ÑģÑĤаÑĤ":130975,"ÑıÑģн":130976,"üb":130977,"Ġthả":130978,"Ġ×ij×IJ×ŀת":130979,"Ġtuyến":130980,"×ĵ×Ļר×Ķ":130981,"Ġ×IJ×Ļש×Ļ":130982,"×ĸ׼ר":130983,"ãģ°ãģĭãĤĬ":130984,"Ġxét":130985,"׼×Ļ×ķ":130986,"׼×Ļ×ķ×ķף":130987,"diÄŁini":130988,"ĠاÙĦÙħÙĪØ¶ÙĪØ¹":130989,"ĠháºŃu":130990,"à¸Īาà¸ģà¸ģาร":130991,"×ijס×Ļס":130992,"Ġ×ŀ×Ĵ×Ļ×¢":130993,"×ij×Ļ×¢":130994,"ĠÙĪØ¬Ùĩ":130995,"à¹ģà¸Ķà¸ĩ":130996,"à¸Ļาà¸ĩ":130997,"ĠÅŀa":130998,"ì¡´":130999,"ë¡Ģ":131000,"à¸ķะ":131001,"Ġ×Ķ×Ĺ×Ļ×Ļ×Ŀ":131002,"ÙģÙĬد":131003,"ãģ§ãģĻãģĭãĤī":131004,"ê·ľ":131005,"źni":131006,"ĠлÑİдей":131007,"Ġyüzde":131008,"ıyorum":131009,"ĠاÙĦبØŃر":131010,"eño":131011,"паÑĢ":131012,"ÙĬÙĤØ©":131013,"обÑĢ":131014,"ר×ķ×ļ":131015,"تÙĪÙĤع":131016,"ĠاÙĦØ´ÙĬØ®":131017,"åĪĿãĤģãģ¦":131018,"ĠÑĤелеÑĦ":131019,"ĠÑĤелеÑĦон":131020,"Ġthôi":131021,"Ġ×Ļ׼×ķ׾×Ļ×Ŀ":131022,"ĠÅŁirk":131023,"ĠÅŁirket":131024,"Ġìļ°ë¦¬ê°Ģ":131025,"ĠÄijông":131026,"Ġת×ķ×ĵ×Ķ":131027,"ÑģмоÑĤÑĢеÑĤÑĮ":131028,"ĠÙĦÙĩÙħ":131029,"Ġ׾׼":131030,"ĠNó":131031,"ĠØŃاÙĦØ©":131032,"ãģĦãģij":131033,"קר×ķ":131034,"azı":131035,"ãĤ³ãĥ¼":131036,"ĠÙĦÙĦت":131037,"sınız":131038,"ĠHải":131039,"기ìĪł":131040,"ยัà¸ĩà¹Ħมà¹Ī":131041,"ëĭ¤ê³ł":131042,"פ×Ĺ":131043,"Ġ׾×Ĵ×ij×Ļ":131044,"ĠعÙĨÙĩ":131045,"Ġказ":131046,"Ġказино":131047,"بÙĪØ±":131048,"ÑĦеÑĢ":131049,"Ġê°ĻìĿ´":131050,"تسجÙĬÙĦ":131051,"ĠاÙĦÙħرÙĥز":131052,"ĠThái":131053,"даÑĤÑĮ":131054,"×ŀ×Ļ×Ļ׾":131055,"ĠpaylaÅŁ":131056,"ãģ¤ãģ®":131057,"à¹Ģรืà¸Ń":131058,"nça":131059,"׳×ķ×Ĺ":131060,"Ġ×IJפ×Ļ׾×ķ":131061,"ãģ¨èĢĥãģĪ":131062,"ãģ¨ãģĹãģ¦ãģ¯":131063,"à¹Ģà¸Īà¸Ń":131064,"×ŀפ":131065,"ĠgiriÅŁ":131066,"лиÑĤ":131067,"ÑĤелÑı":131068,"Ñijн":131069,"æ°Ĺãģ«":131070,"Ġgó":131071,"Ġgóp":131072,"åĪĩãĤĬ":131073,"Ġ×Ķ×Ĺ×ĵש":131074,"жал":131075,"Ġ×ĵעת":131076,"éģķãģĨ":131077,"à¹Ģà¸Ĥà¹īาà¹Ħà¸Ľ":131078,"Ġסר×ĺ":131079,"eña":131080,"æĸ°ãģĹãģĦ":131081,"رÙİ":131082,"ĠÐIJÑĢ":131083,"Ġphản":131084,"à¸Īะà¹Ħà¸Ķà¹ī":131085,"Ġ×ijצ×ķר×Ķ":131086,"شاÙĩ":131087,"شاÙĩد":131088,"ÙĪØ±Ø¯":131089,"à¹Ģà¸Ļืà¹Īà¸Ńà¸ĩà¸Īาà¸ģ":131090,"илиÑģÑĮ":131091,"à¹ģละà¸ģาร":131092,"Ġ×Ķ×ĸ׼":131093,"Ġ×Ķ×ĸ׼×ķ×Ļ×ķת":131094,"eiÃŁ":131095,"ãĥ¨":131096,"ìĥĪ":131097,"ĠÃĩa":131098,"Ư":131099,"ש×Ĵ":131100,"ÙĬÙĨØ©":131101,"รà¹īà¸Ńà¸ĩ":131102,"ãĤµãĥ³":131103,"ÑĢоÑģÑģий":131104,"ÑĢоÑģÑģийÑģк":131105,"aÄŁa":131106,"ĠнаÑĩина":131107,"ĠصÙĦÙī":131108,"à¸Ĺุà¸ģà¸Ħà¸Ļ":131109,"íļĮìĤ¬":131110,"ĠлиÑĨ":131111,"Ø´ÙĬر":131112,"ĠØ´ÙĬØ¡":131113,"ÙĬÙĨا":131114,"Ġפ×Ĺ×ķת":131115,"Ġiçeris":131116,"Ġiçerisinde":131117,"ĠØ£ØŃÙħد":131118,"Ġżeby":131119,"ì´Ŀ":131120,"Ġпоказ":131121,"Ġименно":131122,"หà¸Ļัà¸ĩส":131123,"หà¸Ļัà¸ĩสืà¸Ń":131124,"ĠÑĤÑĢе":131125,"สัà¸ĩà¸Ħม":131126,"Ø¥ÙIJ":131127,"ãģĮå¿ħè¦ģ":131128,"ÙĬÙijØ©":131129,"פצ":131130,"íĭ°":131131,"ĠÙħجاÙĦ":131132,"׳פש":131133,"кан":131134,"×Ĺ×ķפ":131135,"×Ĺ×ķפש":131136,"ì²ĺëŁ¼":131137,"оваÑı":131138,"зов":131139,"Ġhạ":131140,"ĠdziÄĻki":131141,"×Ļר×ķ":131142,"Ġ׾×ŀצ":131143,"Ġ׾×ŀצ×ķ×IJ":131144,"×Ļ×ĵ×ķ":131145,"Ġsợ":131146,"Ġ׾×Ķ×Ĵ×Ļ×¢":131147,"×§×ij×¢":131148,"Ġchiá»ģu":131149,"ãĥŀãĤ¤":131150,"ĠdÃłng":131151,"à¹ģà¸Łà¸Ļ":131152,"Ġüye":131153,"×Ļ׳×Ĵ":131154,"à¹Ģรียà¸ģ":131155,"ç§ģãģĮ":131156,"thé":131157,"ĠÑĦилÑĮ":131158,"ĠÑĦилÑĮм":131159,"ĠNgÃły":131160,"Ġжен":131161,"ĠженÑīин":131162,"جÙĬد":131163,"nç":131164,"à¸Ľà¸£à¸²":131165,"×Ļ×ŀ×ķ":131166,"Ġná»ģn":131167,"×IJ×ķ׾×Ŀ":131168,"ĠвозможноÑģÑĤÑĮ":131169,"Ġëĭ¤ìĭľ":131170,"è¦ĭãģŁ":131171,"à¸ĸà¸Ļ":131172,"à¸ĸà¸Ļà¸Ļ":131173,"mızı":131174,"ĠÙħجÙħÙĪØ¹Ø©":131175,"cjÄħ":131176,"ĠÐłÐ¤":131177,"à¸ģำหà¸Ļ":131178,"à¸ģำหà¸Ļà¸Ķ":131179,"ĠìĹ¬ê¸°":131180,"landı":131181,"ниÑĨ":131182,"ÑģÑĤве":131183,"Ġ×ĵ×ijר×Ļ×Ŀ":131184,"ĠskÅĤad":131185,"ãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":131186,"ĠоÑĤкÑĢÑĭÑĤ":131187,"нÑıÑĤ":131188,"ĠÑģвоей":131189,"à¸Īิà¸ķ":131190,"ĠкаÑĩеÑģÑĤве":131191,"ĠettiÄŁi":131192,"ìĤ¬íķŃ":131193,"ĠاÙĦÙĬÙħÙĨ":131194,"иÑĩеÑģкий":131195,"ë¸Į":131196,"Ġ×ij×IJרץ":131197,"ĠاسÙħ":131198,"ĠизвеÑģÑĤ":131199,"rão":131200,"ĠattivitÃł":131201,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸ģาร":131202,"ĠاÙĦدÙĥت":131203,"ĠاÙĦدÙĥتÙĪØ±":131204,"ĠÙĪØ§ØŃدة":131205,"ĠÑģÑĩеÑĤ":131206,"ĠпÑĢиÑĩ":131207,"ĠпÑĢиÑĩин":131208,"ĠÙĪØ²Ø§Ø±Ø©":131209,"Ġhuyá»ĩn":131210,"ĠÙĥتاب":131211,"à¹ģà¸Ļà¹Īà¸Ļ":131212,"à¹ģà¸Ļà¹Īà¸Ļà¸Ńà¸Ļ":131213,"Ġgünü":131214,"гÑĢÑĥз":131215,"ĠاÙĦخاص":131216,"Ġgörül":131217,"׾×ŀ×ĵ":131218,"ĠìłķëıĦ":131219,"×ķ×ij×Ļ׾":131220,"Ġ×ŀקצ×ķ×¢×Ļ":131221,"ĠоÑģобенно":131222,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ģา":131223,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ģาศ":131224,"acaģını":131225,"ë¶ģ":131226,"à¸łà¸¹à¸¡à¸´":131227,"ĠÑįлекÑĤ":131228,"ĠÑįлекÑĤÑĢо":131229,"Ġקש×Ķ":131230,"سÙĦØ·":131231,"à¸Ĭà¸Ļะ":131232,"×¢×Ļ׾":131233,"ĠЧе":131234,"à¹ģà¸Ļà¹Ī":131235,"lıģ":131236,"lıģın":131237,"Ġ×ŀ×¢×¨×Ľ×ª":131238,"好ãģįãģª":131239,"มาà¸ģà¸Ĥึà¹īà¸Ļ":131240,"×ŀ×¢×ijר":131241,"ĠاÙĦÙħغرب":131242,"ĠпеÑĢи":131243,"ĠпеÑĢиод":131244,"Ġnhạc":131245,"اÙĪÙĬ":131246,"ĠÙĪØ¹ÙĦÙī":131247,"أخذ":131248,"ĠCô":131249,"תר×ij×ķת":131250,"×Ĵ×Ķ":131251,"Ġktórej":131252,"×IJ×Ļת":131253,"×ij×ķ×IJ":131254,"делÑĮ":131255,"รีวิ":131256,"รีวิว":131257,"жÑĥ":131258,"Ġ×ij×Ĺ×ķ":131259,"еÑĪÑĮ":131260,"ĠØ£ÙĦÙģ":131261,"ĠاÙĦÙĪØ·ÙĨÙĬ":131262,"ĠاÙĦÙħÙĨØ·ÙĤØ©":131263,"nÄħÄĩ":131264,"Ġthiên":131265,"иÑĩеÑģкой":131266,"ĠاÙĦÙħÙĦ":131267,"ĠعÙħ":131268,"ספר":131269,"Ġnhóm":131270,"ÙĪØµÙģ":131271,"ĠChúng":131272,"ĠرÙĤÙħ":131273,"ãģ¾ãģĹãģŁãģĮ":131274,"alité":131275,"ลม":131276,"ĠëĤ´ê°Ģ":131277,"׾ק×ķ×Ĺ":131278,"ĠSÆ¡n":131279,"posição":131280,"miÄĻ":131281,"Ġtránh":131282,"ĠÄIJá»Ļ":131283,"׼×Ĺ":131284,"ãģĤãģ£ãģ¦":131285,"à¸Ńยà¹Īา":131286,"Ġ×ŀ×Ĺ×Ļר":131287,"Ġ×Ķ×Ļת×Ķ":131288,"à¸Ľà¹Īา":131289,"à¸Ńืà¹Īà¸Ļà¹Ĩ":131290,"Ø´ÙĤ":131291,"×ł×¡×Ļ":131292,"림":131293,"ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĨ":131294,"Ġ×ŀצ×ij":131295,"ãģ«åĩº":131296,"ÙħÙĪØ§Ø·ÙĨ":131297,"ยัà¸ĩมี":131298,"алÑĮнÑĭе":131299,"sanız":131300,"إسرائÙĬÙĦ":131301,"ĠvÃłi":131302,"ì¤Ħ":131303,"ã썿ĢĿãģ£ãģ¦":131304,"×Ļ×ķ׳×Ļ":131305,"çĶŁãģį":131306,"Ġsâu":131307,"ÑĩиÑģÑĤ":131308,"Ġlá»ħ":131309,"ĠGiá":131310,"à¸Ńà¸¸à¸Ľ":131311,"à¸Ńà¸¸à¸Ľà¸ģร":131312,"à¸Ńà¸¸à¸Ľà¸ģรà¸ĵà¹Į":131313,"Ġnhẹ":131314,"rö":131315,"ס×ĺ×Ļ":131316,"ãģķãĤĵãģĮ":131317,"Ġdầu":131318,"عÙİ":131319,"ترا":131320,"×Ĵ×ĵ׾":131321,"Ġtécnica":131322,"׼׳×Ļ×Ŀ":131323,"תקש":131324,"תקש×ķרת":131325,"Ġнего":131326,"était":131327,"Ġmá»ģm":131328,"ÑģеÑĤ":131329,"ĠnháºŃt":131330,"Ġ×ŀ×¢×ľ":131331,"Ġ×Ķ×¢×ij×ķ×ĵ":131332,"Ġ×Ķ×¢×ij×ķ×ĵ×Ķ":131333,"Ġ×Ĵ×Ļ׾":131334,"ãģ¯ãģªãģĦ":131335,"ائØŃ":131336,"ĠздеÑģÑĮ":131337,"×IJ×Ļ׳×ĺר":131338,"ÙħÙIJ":131339,"Ġ×Ļ×Ĺ×ĵ":131340,"راÙģ":131341,"ì²ĺ리":131342,"×ĵ×¢×ķת":131343,"ì¹ľ":131344,"ĠТо":131345,"ĠThế":131346,"ì¶©":131347,"Ġ׳׼×ķף":131348,"عÙĬØ´":131349,"низ":131350,"ĠجاÙĨب":131351,"×ŀקצ×ķ×¢":131352,"à¹Ĥà¸ĭ":131353,"ÑģÑĥÑĤ":131354,"ìĸ´ìļĶ":131355,"ãĤĴè¦ĭãģ¦":131356,"ارد":131357,"Ġaçıl":131358,"ĠاÙĦØŃÙĬاة":131359,"à¸ģà¹ĩà¹Ħà¸Ķà¹ī":131360,"ãģĿãĤĮãĤĴ":131361,"عضÙĪ":131362,"ĠгÑĢаж":131363,"ĠгÑĢаждан":131364,"à¸Īะà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":131365,"ĠìĿ´ë٬":131366,"ĠìĿ´ë٬íķľ":131367,"Ġtrách":131368,"ÙĨÙİ":131369,"Ġkısa":131370,"ÃĶ":131371,"ÑĪка":131372,"ãģ®äºº":131373,"ĠÐŁÐ¾Ñģ":131374,"ĠÐŁÐ¾Ñģле":131375,"ÑĥлÑĮ":131376,"ÙĪØ§Ø¬Ùĩ":131377,"ÙĤرب":131378,"à¸Ľà¸ıิà¸ļัà¸ķิ":131379,"ê°Ļ":131380,"Ġ×ŀ׳":131381,"ĠÑģвои":131382,"براÙħج":131383,"ĠرÙĪ":131384,"пÑĢод":131385,"пÑĢодаж":131386,"ĠbyÅĤy":131387,"วัย":131388,"Ġgörün":131389,"ĠÃĪ":131390,"ÑİÑīим":131391,"ĠÑĤакой":131392,"ÙģÙĪØ±":131393,"ĠÙ쨹ÙĦ":131394,"Ġбел":131395,"ëIJł":131396,"erÃŃa":131397,"ĠÑģвоÑİ":131398,"Ġlã":131399,"Ġlãnh":131400,"à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ńà¹ĥหà¹ī":131401,"ÙĤÙĨ":131402,"تطÙĪÙĬر":131403,"Ġsayı":131404,"ĠÑģейÑĩаÑģ":131405,"Ġ×IJ×Ĺרת":131406,"×§×ķפ×Ķ":131407,"×§×ķרס":131408,"ĠسÙħ":131409,"Ġ×ĺ×Ļפ×ķ׾":131410,"ìĿ´ëĿ¼ëĬĶ":131411,"دراسة":131412,"èµ·ãģĵ":131413,"×Ĺ×Ļ׳":131414,"×Ĺ×Ļ׳×ķ×ļ":131415,"×ĵ×§":131416,"Ġë§ŀ":131417,"Ġкоманд":131418,"ĠÐijо":131419,"ĠигÑĢÑĭ":131420,"à¸ļี":131421,"ĠØ£Ùİ":131422,"вен":131423,"ĠاÙĦجدÙĬد":131424,"ĠÙĦØ¥":131425,"Ġ×ķ×IJ׳×Ļ":131426,"Ġ×Ķס×Ļ":131427,"иÑĩеÑģкого":131428,"رÙĪØŃ":131429,"à¸ģารศึà¸ģษา":131430,"ĠTrưá»Ŀng":131431,"игÑĢа":131432,"ılması":131433,"ĠмаÑģÑģ":131434,"ãģ¨ãģįãģ«":131435,"à¸Ĺีà¹Īà¸ľà¹Īาà¸Ļ":131436,"à¸Ĺีà¹Īà¸ľà¹Īาà¸Ļมา":131437,"ĠاÙĦسابÙĤ":131438,"Ġ×ŀ×¢×ĺ":131439,"ваÑĤÑĮ":131440,"mÃ¼ÅŁ":131441,"Ġ׾׼×ļ":131442,"Ġtá»ĭch":131443,"ÙģÙĩÙħ":131444,"تدرÙĬب":131445,"Ø´Ùĥ":131446,"Ġ×ij×ŀ×Ļ":131447,"Ġ×ij×ŀ×Ļ×ķ×Ĺ×ĵ":131448,"ÙĤطاع":131449,"ãģªãģĹ":131450,"×ķצ×Ļ×IJ":131451,"ĠÙĪØ³ÙĬ":131452,"зÑĥ":131453,"Ġyat":131454,"Ġyatırım":131455,"ë§İ":131456,"Ġthắng":131457,"ãģĬ客":131458,"ãģĬ客æ§ĺ":131459,"ĠThiên":131460,"ãģ«å¯¾ãģĹãģ¦":131461,"ÑĢиÑģ":131462,"ÙĨتائ":131463,"ÙĨتائج":131464,"Ġ×ŀשר":131465,"Ġ×ŀשר×ĵ":131466,"ĠتعاÙĦ":131467,"ĠتعاÙĦÙī":131468,"ש׳×Ļ":131469,"ÙĩاÙħ":131470,"×IJ׳ש×Ļ×Ŀ":131471,"Ġżycia":131472,"ĠÑĢÑĥблей":131473,"ÙĬض":131474,"Ġkatıl":131475,"ĠÙħÙĪØ¶ÙĪØ¹":131476,"Ġvardır":131477,"ĠÙħÙĨØ·ÙĤØ©":131478,"ĠTrần":131479,"ĠвеÑģ":131480,"üp":131481,"ÙħÙĪÙĨ":131482,"ÑĪли":131483,"Ġnóng":131484,"Ø®ÙĦÙģ":131485,"ĠСÑĤа":131486,"ĠдоÑĢ":131487,"ĠдоÑĢог":131488,"ĠwÅĤaÅĽnie":131489,"eÄŁin":131490,"Ġhiá»ĥm":131491,"ĠСам":131492,"ê»ĺìĦľ":131493,"ĠÑĦа":131494,"ãģ»ãģĨ":131495,"ãģ»ãģĨãģĮ":131496,"×ķפ×Ļ×¢":131497,"ê°Ī":131498,"دÙĪÙĦ":131499,"Ġthuê":131500,"Ġchá»Ĺ":131501,"Ġëĭ¹ìĭł":131502,"ãģijãĤĮ":131503,"ãģijãĤĮãģ©":131504,"ë³´íĺ¸":131505,"ãģķãĤĮãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":131506,"Ġнадо":131507,"ĠìĤ¬ëŀĮëĵ¤":131508,"à¹Ģà¸Ĥà¸ķ":131509,"สมัย":131510,"zÅĤ":131511,"تÙĪØ±":131512,"Ġשת×Ļ":131513,"vê":131514,"Ġ×ijת×ķ×ļ":131515,"à¸Ĭัย":131516,"ãģĦãģ£ãģŁ":131517,"ìĿij":131518,"Ġtầ":131519,"Ġtầng":131520,"ש׼ר":131521,"Ġê¸Ģ":131522,"Ġ×Ķש׳×Ķ":131523,"ĠاÙĨÙĩ":131524,"ç«ĭãģ¡":131525,"rés":131526,"führen":131527,"رØŃÙħ":131528,"ê·¹":131529,"ĠâĢ«":131530,"Ġsuất":131531,"à¸Łà¸´":131532,"ÙĬÙĩا":131533,"ĠاÙĦاتØŃاد":131534,"Ġtuyá»ĥn":131535,"ãģ¾ãĤĭ":131536,"Ġmại":131537,"Ġngân":131538,"ãĤ°ãĥ©":131539,"欲ãģĹãģĦ":131540,"سار":131541,"ãĤĤãģ®ãģ§ãģĻ":131542,"кие":131543,"Ġseçim":131544,"åħ¥ãĤĬ":131545,"ãģªãģ©ãĤĴ":131546,"ÑĤÑĢи":131547,"ĠÑģпеÑĨ":131548,"Ġأد":131549,"Ġодно":131550,"ÑĪел":131551,"ãĥĩãĥ¼ãĤ¿":131552,"ãĤ·ãĤ¹ãĥĨ":131553,"ãĤ·ãĤ¹ãĥĨãĥł":131554,"è¡Įãģį":131555,"ã썿ĢĿãģ£ãģŁ":131556,"à¹Ģà¸ģิà¸Ķà¸Ĥึà¹īà¸Ļ":131557,"ĠÑĤож":131558,"ĠÑĤоже":131559,"Ġsạch":131560,"ĠÑģÑĢок":131561,"ĠклиенÑĤ":131562,"ĠÙħشرÙĪØ¹":131563,"Ġaltında":131564,"Ġì·¨":131565,"ä¸Ńãģ®":131566,"ãģķãģĽãĤĭ":131567,"ãģĻãģ¹":131568,"ãģĻãģ¹ãģ¦":131569,"ê°ľë°ľ":131570,"ĠÄijêm":131571,"ãģªãģĦãģ®ãģ§":131572,"ì²ł":131573,"×¢×ij×ĵ":131574,"Ġdấu":131575,"à¸Ħà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":131576,"ĠCách":131577,"تعÙĦÙĬÙħ":131578,"Ġhại":131579,"ãĤ»ãĥķãĥ¬":131580,"ĠÙĨÙ쨳Ùĩ":131581,"ĠíĨµíķ´":131582,"ÑĪло":131583,"ĠнапÑĢав":131584,"ĠнапÑĢавлен":131585,"ÑĢÑĥÑĩ":131586,"íĶĮ":131587,"Ġ×ijר×Ļ×IJ":131588,"ãģ®ãģ¿":131589,"ãģ«ãģĬãģĦãģ¦":131590,"×ij׳ק":131591,"ãĤ¨ãĥ³":131592,"Ø«ÙĦاث":131593,"Ġmỹ":131594,"ĠÑģайÑĤе":131595,"ĠемÑĥ":131596,"تغÙĬ":131597,"تغÙĬÙĬر":131598,"خصÙĪØµ":131599,"ÑĤели":131600,"Ġ×ķ׾׼ף":131601,"פע×Ŀ":131602,"ĠпоÑįÑĤомÑĥ":131603,"راÙĨ":131604,"иÑĤелей":131605,"пиÑģан":131606,"×¢×¥":131607,"ĠìĤ¬ìĹħ":131608,"Ùħز":131609,"جÙħÙĬع":131610,"ë©´ìĦľ":131611,"à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±":131612,"à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±à¸ĵ":131613,"à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±à¸ĵà¸ij":131614,"à¸ľà¸¥à¸´à¸ķà¸łà¸±à¸ĵà¸ijà¹Į":131615,"ĠпÑĢимеÑĢ":131616,"ãĤŃãĥ¼":131617,"lâ":131618,"ĠchÄĥm":131619,"缮ãģ®":131620,"ãģĦãģĭ":131621,"ãģ¨è¨ĢãģĨ":131622,"×ĸ×ķ×Ĵ":131623,"Ġ×ij×ĵ×Ļ":131624,"Ġ×ij×ĵ×Ļ×ķ×§":131625,"ãģĬåºĹ":131626,"à¸ķà¸Ńà¸Ļà¸Ļีà¹ī":131627,"Ġphá»iji":131628,"пÑĤ":131629,"สà¸Ļาม":131630,"Ø·ÙĪ":131631,"صاØŃ":131632,"صاØŃب":131633,"ĠDü":131634,"ĠDünya":131635,"Ġпока":131636,"пал":131637,"ĠÄijảo":131638,"ĠاÙĦÙģÙĪØ±":131639,"ĠاÙĦÙģÙĪØ±Ùĥس":131640,"Ġmáu":131641,"кÑĢеп":131642,"ĠاÙĦساعة":131643,"ĠгоÑĢода":131644,"Ù쨵ÙĦ":131645,"айÑĤе":131646,"Ġдог":131647,"ĠдоговоÑĢ":131648,"Ġإذ":131649,"Ġ×ij׼׾׾":131650,"ÙĬتÙĩ":131651,"×Ĵ×ijר":131652,"Ġbirç":131653,"Ġbirçok":131654,"문íĻĶ":131655,"ãģĿãģĨãģª":131656,"راØŃ":131657,"ĠÙħرة":131658,"ĠденÑĮги":131659,"fä":131660,"à¸Ĥà¹īาว":131661,"ĠÑģовÑĢем":131662,"ĠÑģовÑĢеменн":131663,"׾×Ĺ×¥":131664,"èī¯ãģı":131665,"ĠÙ쨣":131666,"Ġ×ķ×ĸ×Ķ":131667,"Ġзани":131668,"Ġзанима":131669,"Ġê°Ģì§Ģê³ł":131670,"ĠhÆ¡i":131671,"ãģªãģ®ãģĭ":131672,"ãĥĨãĥ¬ãĥĵ":131673,"Ġר×ij×ķת":131674,"à¸ķี":131675,"Ġ×ij×©×ł×ª":131676,"ĠTại":131677,"ĠthuáºŃn":131678,"Ñģел":131679,"Ñijм":131680,"dziÄĩ":131681,"ĠÑģка":131682,"ĠÑģкаÑĩ":131683,"ĠÑģкаÑĩаÑĤÑĮ":131684,"×ķ×ŀ×ķ":131685,"гла":131686,"ĠминÑĥÑĤ":131687,"åĩºãģĻ":131688,"Ġ×Ĺ×Ļ×Ļ×ij":131689,"Ġת×Ĵ×ķ×ij×Ķ":131690,"à¸£à¸¹à¸Ľà¹ģà¸ļà¸ļ":131691,"ниÑĨа":131692,"Ġİn":131693,"Ġأع":131694,"ĠضÙħÙĨ":131695,"ÙħثاÙĦ":131696,"ĠyaÅŁan":131697,"ĠìĹ°êµ¬":131698,"ĠLê":131699,"ש׾×Ĺ":131700,"ãģıãģªãĤĭ":131701,"ìĹĨìĿ´":131702,"ĠÑĤÑĢи":131703,"ĠÑĩаÑģÑĤо":131704,"ĠобÑĢаÑĤ":131705,"пло":131706,"دخ":131707,"دخÙĪÙĦ":131708,"سÙĩ":131709,"à¸Ńาà¸ģ":131710,"à¸Ńาà¸ģาศ":131711,"Ġ׼×ĸ×Ķ":131712,"Ġ×Ķעסק":131713,"ĠاÙĦØ£ÙĨ":131714,"å¹´ãģ«":131715,"עש×ķ":131716,"Ġשע×ķת":131717,"ĠmÃłn":131718,"×IJר×Ļ":131719,"sıyla":131720,"Ù쨱ÙĤ":131721,"ниÑħ":131722,"Ġتست":131723,"è¦ĭãģ¦":131724,"ØŃاÙĪÙĦ":131725,"×IJ×Ļ׼×ķת":131726,"ĠbaÅŁladı":131727,"stÄħ":131728,"stÄħpi":131729,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ģรา":131730,"ÙĤرر":131731,"جاب":131732,"Ġ×ijר×ķר":131733,"à¹Ģà¸Ĥà¹īาà¹ĥà¸Ī":131734,"×ŀ×Ĺקר":131735,"alım":131736,"Ġס×Ļפ×ķר":131737,"ãģ§ãģĤãĤĮãģ°":131738,"Ġש×ŀ×ķר×ķת":131739,"Ġ×ķ×ŀ×Ķ":131740,"ãģĵãģĿ":131741,"idée":131742,"ä¸ĭãģķãģĦ":131743,"تÙĨاÙĪÙĦ":131744,"Ġลà¹īาà¸Ļ":131745,"Ġìļ°ë¦¬ëĬĶ":131746,"اÙĨا":131747,"ÑģÑĤой":131748,"боÑĤ":131749,"ĠyaÅŁam":131750,"köy":131751,"Ø¥ÙĦ":131752,"ÑĢÑĭв":131753,"기ìĹħ":131754,"Ġ×Ķ×ŀ×ĵ":131755,"Ġ×Ķ×ŀ×ĵ×Ļ׳×Ķ":131756,"دب":131757,"×¢×Ļ׳×Ļ":131758,"×ŀת×Ĺ":131759,"Ġפר×Ļ":131760,"ãĥĭãĥ¼":131761,"اÙħÙĬ":131762,"Ġnhằm":131763,"ãĤĮãģªãģĦ":131764,"تعرÙģ":131765,"Ġë§ĪìĿĮ":131766,"ìĵ°":131767,"Ġhấp":131768,"ר×Ĵ×Ļ׾":131769,"بÙİ":131770,"ĠrÄĥng":131771,"glÄħd":131772,"ĠÑģиÑģÑĤемÑĭ":131773,"Ġkhóa":131774,"ãģ§ãģĻãĤĪãģŃ":131775,"大ãģįãģı":131776,"기를":131777,"Ġkéo":131778,"ÙĪØ¡":131779,"جاÙħ":131780,"جاÙħع":131781,"Ġ×¢×Ļצ×ķ×ij":131782,"téri":131783,"Ġתש":131784,"Ġ×IJ×ij×Ļ":131785,"ĠChương":131786,"à¸ļริà¹Ģว":131787,"à¸ļริà¹Ģวà¸ĵ":131788,"ãģ¤ãģı":131789,"Ġ×Ĺ×ķ׾":131790,"עת×Ļ×ĵ":131791,"ש×Ļ×ŀ×Ķ":131792,"ëĤ¨":131793,"Ġש×IJ×Ļף":131794,"ĠÙĪØ§ÙĦØ¥":131795,"ÑĦа":131796,"Ġkhám":131797,"Ġ×ĺ×ķ×ij×Ķ":131798,"ĠвÑĭÑģ":131799,"ĠвÑĭÑģоко":131800,"ĠاÙĦØŃدÙĬØ«":131801,"人ãĤĤ":131802,"dÃ¼ÄŁÃ¼":131803,"×Ļ×Ĺ×ķ×ĵ":131804,"تعÙĦÙĬ":131805,"تعÙĦÙĬÙĤ":131806,"lö":131807,"تØŃدÙĬد":131808,"него":131809,"ĠÑĥдоб":131810,"Ġ׾×ŀ×Ļ":131811,"Ġר×ķצ×Ļ×Ŀ":131812,"Ġجاء":131813,"Ġ×ij×ĸ×ŀף":131814,"à¸Ľà¸ģà¸ķิ":131815,"é«ĺãģı":131816,"à¸Ľà¸¥à¸²":131817,"Ġartık":131818,"Ġbugün":131819,"ק׳×Ļ":131820,"Ġkhoá":131821,"ĠÙħرÙĥز":131822,"ĠìŀIJ기":131823,"درجة":131824,"×ŀשר×ĵ":131825,"Ġgiấy":131826,"Ġchóng":131827,"קפ":131828,"ÙĬبة":131829,"ĠczÄĻsto":131830,"вали":131831,"Ùĥب":131832,"ìŁģ":131833,"สà¸ļาย":131834,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭาà¸Ĭà¸Ļ":131835,"×Ĵ×ķ×£":131836,"ëŁī":131837,"ãģ®ãģĵãģ¨":131838,"ลà¸Ń":131839,"Ġnghá»ī":131840,"åŃIJãģ©":131841,"åŃIJãģ©ãĤĤ":131842,"à¹Ħà¸Ķà¹īà¸Ńย":131843,"à¹Ħà¸Ķà¹īà¸Ńยà¹Īาà¸ĩ":131844,"×ĵ×¢":131845,"ĠاÙĦتÙī":131846,"ĠÑģовеÑĤ":131847,"ĠqualitÃł":131848,"åĩºãģĹ":131849,"ĠÑĢÑĥков":131850,"ĠÑĢÑĥковод":131851,"รายละà¹Ģà¸Ńียà¸Ķ":131852,"ãģªãģĭãģªãģĭ":131853,"기ê´Ģ":131854,"Ġ×Ĺ×ķש":131855,"Ġ×Ĺ×ķש×ij":131856,"лоÑĤ":131857,"à¸Ļะà¸Ħรัà¸ļ":131858,"×§×ij×ķצ×Ķ":131859,"Ġthái":131860,"Ġש×ij×Ķ":131861,"ĠÑĪкол":131862,"ĠÙĦÙĥÙĦ":131863,"à¹ĥà¸Ļà¸Ĭà¹Īวà¸ĩ":131864,"ĠÙħÙĥاÙĨ":131865,"ëķĮ":131866,"Ġcải":131867,"ĠChÃŃ":131868,"ÑĥÑĩа":131869,"ìĿµ":131870,"Ġxảy":131871,"à¸Ĭà¸Ļิà¸Ķ":131872,"ĠcáºŃu":131873,"кÑĢов":131874,"ssé":131875,"ĠÙĨÙĪØ¹":131876,"ĠТа":131877,"Ø®Ùħس":131878,"פ×ķס×ĺ":131879,"Ġmắc":131880,"ĠÄijem":131881,"à¸ģารà¹ĥà¸Ĭà¹ī":131882,"ר×ķס":131883,"ĠÐĽÐµ":131884,"Ġthá»Ń":131885,"รà¹Īาà¸ĩà¸ģาย":131886,"üzü":131887,"æĹ¥æľ¬ãģ®":131888,"ê³¼ìłķ":131889,"ש×Ļ×IJ":131890,"ĠìŀĪê³ł":131891,"×ij×ķ׾":131892,"ìķħ":131893,"ĠÙĪØ§ÙĦا":131894,"ĠÐĽÐ¸":131895,"ĠвÑģÑij":131896,"Ġużytkow":131897,"×Ĺ×ķ׾":131898,"رÙ쨶":131899,"Ġsonuç":131900,"ãģĦãģ¾ãģĽãĤĵ":131901,"ìĤ¬ìĹħ":131902,"ëĪĦ":131903,"ÑĤек":131904,"ĠudziaÅĤ":131905,"лез":131906,"Ġ×Ķ×Ļ×Ļת×Ļ":131907,"ãĤīãĤĮãģ¦":131908,"ÙħسؤÙĪÙĦ":131909,"رار":131910,"ÑĤан":131911,"ĠÄijÃło":131912,"Ġר×ķ×ij":131913,"Ġ×ijש×ij×Ļ׾":131914,"ä»ĬåĽŀãģ¯":131915,"ãĤ¸ãĥ¥":131916,"Ġ×¢×ijר":131917,"ãģĽãģ¦":131918,"полÑĮ":131919,"aklı":131920,"ĠkÃŃnh":131921,"دت":131922,"ложение":131923,"ĠاÙĦÙħص":131924,"ĠاÙĦÙħصرÙĬ":131925,"à¸Īริà¸ĩà¹Ĩ":131926,"ĠاÙĦشرÙĥØ©":131927,"ĠÄijá»ı":131928,"ãĥĽãĥĨ":131929,"ãĥĽãĥĨãĥ«":131930,"Ñįкон":131931,"Ñįконом":131932,"ĠÙĪØ¹ÙĨ":131933,"Ġ×ª×ł":131934,"Ġ×ª×ł×IJ×Ļ":131935,"ĠاÙĦدÙĪÙĦÙĬØ©":131936,"Ġì§ĢìĹŃ":131937,"ãģ§ãģĻãģĭ":131938,"ĠваÑĢи":131939,"ĠваÑĢианÑĤ":131940,"ĠاÙĦعرب":131941,"ела":131942,"ĠtÆ°á»Ľng":131943,"skÄħ":131944,"Ġmặc":131945,"สัà¸ģ":131946,"ãĥĵãĥ¼":131947,"Ġ×ij×Ĵ׾":131948,"Ġ×ij×Ĵ׾׾":131949,"ãĥķãĤ¡ãĥ³":131950,"×ij×Ļצ":131951,"×ij×Ļצ×ķ×¢":131952,"лиÑģÑĤ":131953,"à¸Łà¸¸":131954,"à¸Łà¸¸à¸ķ":131955,"à¸Łà¸¸à¸ķà¸ļà¸Ńล":131956,"à¸Ŀà¹Īาย":131957,"ìŀIJìĿĺ":131958,"ĠسÙĪÙģ":131959,"Ġש×Ķת":131960,"Ġ걸":131961,"×¢×ij×ķ×ĵ":131962,"ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ãģĮ":131963,"ĠÑĩаÑģÑĤÑĮ":131964,"ãĤ¢ãĥ¡ãĥª":131965,"ãĤ¢ãĥ¡ãĥªãĤ«":131966,"Ġtakım":131967,"ĠsỼ":131968,"ĠsỼm":131969,"שר×Ķ":131970,"è¨ĢãģĨ":131971,"лан":131972,"커":131973,"׼׳×Ķ":131974,"ÙĪÙģÙĬ":131975,"íĹĪ":131976,"luÄŁu":131977,"ĠëĮĢíķ´":131978,"Ġ׾×ij×Ļת":131979,"Ġ×Ķר×IJש×ķ׳×Ķ":131980,"صÙħ":131981,"Ġsöyled":131982,"Ġsöyledi":131983,"à¸Ľà¸²à¸ģ":131984,"Ġardından":131985,"ãģĪãģŁ":131986,"à¸Ĺัà¹Īวà¹Ħà¸Ľ":131987,"Ġ׳×ķסף":131988,"болÑĮ":131989,"ãĤĵãģ§ãģĻãģijãģ©":131990,"ĠлиÑĪÑĮ":131991,"Ġ×ij×IJ×Ļ":131992,"ĠбÑĭÑģÑĤÑĢо":131993,"สัà¸Ļ":131994,"Ġ×ijפ׳×Ļ":131995,"леÑĩ":131996,"ĠاÙĦخبر":131997,"Ġsóc":131998,"Ġthú":131999,"ĠпÑıÑĤ":132000,"ãģĬé¡ĺ":132001,"ãģĬé¡ĺãģĦ":132002,"ÑĤин":132003,"ãģ«ãģ¤ãģĦãģ¦ãģ¯":132004,"פף":132005,"ĠдвÑĥÑħ":132006,"à¸įีà¹Ī":132007,"à¸įีà¹Īà¸Ľ":132008,"à¸įีà¹Īà¸Ľà¸¸":132009,"à¸įีà¹Īà¸Ľà¸¸à¹Īà¸Ļ":132010,"опеÑĢ":132011,"ĠاÙĦبشر":132012,"ĠاÙĦÙħاÙĦ":132013,"ıyoruz":132014,"تØŃÙħÙĬÙĦ":132015,"à¸ģะ":132016,"éĸĵãģ«":132017,"×Ĺ×ķש":132018,"ĠNguyên":132019,"ãģĦãģ¦ãģĦãĤĭ":132020,"дÑĥÑĪ":132021,"שפע":132022,"ÑĪÑĥ":132023,"å®ŁéļĽãģ«":132024,"ĠÑĢайон":132025,"ĠChá»ī":132026,"ÙĨصر":132027,"Ġìļ´":132028,"Ġìļ´ìĺģ":132029,"Ġ×Ķ×ĵ×Ļף":132030,"ØŃدد":132031,"رز":132032,"ĠاÙĦدÙħ":132033,"ĠPháp":132034,"ÑĤÑģÑı":132035,"è¦ĭãģĪ":132036,"Ġtiá»ĥu":132037,"Ġsá»Ńa":132038,"аÑİÑĤÑģÑı":132039,"ĠBá":132040,"Ġ×ķ׼׾":132041,"Ðĸ":132042,"ÑĪим":132043,"ìĿ´ëĬĶ":132044,"лев":132045,"dık":132046,"Ġprésente":132047,"Ġaraç":132048,"صدÙĤ":132049,"Ġпомог":132050,"ĠاÙĦشرÙĤ":132051,"ĠÙĪØ§ÙĦذÙĬ":132052,"رÙĬا":132053,"×ij׳×ķת":132054,"Ġngá»ĵi":132055,"ר×ķפ":132056,"ר×ķפ×IJ":132057,"Ġthấp":132058,"ãĤĦãģ¯":132059,"ãĤĦãģ¯ãĤĬ":132060,"ĠاÙĦجدÙĬدة":132061,"éĿŀ常ãģ«":132062,"ÙĬÙĦÙĬ":132063,"쪽":132064,"تعاÙħÙĦ":132065,"ãģłã썿ĢĿãģĦãģ¾ãģĻ":132066,"ÙħÙħ":132067,"иÑĤели":132068,"ãĤµãĤ¤ãĤº":132069,"ادات":132070,"ĠاÙĦÙħاÙĦÙĬØ©":132071,"Ùĥاتب":132072,"кли":132073,"веÑĢÑħ":132074,"ниÑĩ":132075,"Ġ×ľ×¢×ij×ķ×ĵ":132076,"׾×Ļ×Ķ":132077,"ØŃÙİ":132078,"ãĤ¤ãĥĻ":132079,"ãĤ¤ãĥĻãĥ³ãĥĪ":132080,"Ġת×Ĵ×ķ×ij×ķת":132081,"ÑĦон":132082,"ĠдÑĢÑĥгие":132083,"×IJ×ĸ×ķר":132084,"Ġperò":132085,"ìķŀ":132086,"åĢŁãĤĬ":132087,"רצ×Ļ":132088,"×IJ×ĸ":132089,"алÑĮнÑĭÑħ":132090,"Ġê²ĥìľ¼ë¡ľ":132091,"ĠпÑĢаво":132092,"ĠاÙĦأرض":132093,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħ":132094,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļ":132095,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļà¹Ĥล":132096,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļà¹Ĥลย":132097,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¹Ĥà¸Ļà¹Ĥลยี":132098,"צר×Ļ":132099,"ĠÐļÑĥ":132100,"ılma":132101,"決ãĤģ":132102,"اÙĪ":132103,"Ġ×ĵ×§×ķת":132104,"à¸Ħรู":132105,"ĠÙħستÙĪÙī":132106,"à¸Ľà¹īà¸Ńà¸ĩ":132107,"à¸Ľà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ģัà¸Ļ":132108,"×ĵ×ķ×ŀ×Ķ":132109,"ĠÑģегоднÑı":132110,"سÙĪÙĤ":132111,"ר×Ĺ×ķ×ij":132112,"Ġإدارة":132113,"Ñħож":132114,"éģİãģİ":132115,"à¸Ħà¸Ń":132116,"нÑĥл":132117,"×ķ׼×Ķ":132118,"ÙĪØ§ÙģÙĤ":132119,"׼׾׾":132120,"Ġ×Ķ×ĵ×ķ":132121,"ĠlÄ©nh":132122,"Ġkhảo":132123,"×IJ×ŀצע":132124,"머":132125,"Ġ׼×Ļצ":132126,"Ġ׼×Ļצ×ĵ":132127,"ĠдолжнÑĭ":132128,"หวัà¸ĩ":132129,"ãĥĩãĤ¶":132130,"ãĥĩãĤ¶ãĤ¤ãĥ³":132131,"Ġngá»Ŀ":132132,"ä¸Ńãģ«":132133,"à¸ģลัà¸ļมา":132134,"جÙħاÙĦ":132135,"à¸Ķัà¸ĩà¸ģลà¹Īาว":132136,"سÙĥÙĨ":132137,"سÙĨ":132138,"Ġözellikle":132139,"зеÑĢ":132140,"rzÄĻ":132141,"×ŀ×ķר×Ķ":132142,"Ġlạ":132143,"×ŀ×Ļ׳×Ļ":132144,"ר×Ļת":132145,"ãģĿãĤĮãģĮ":132146,"ãģĭãĤĮ":132147,"ĠÙĬÙħÙĥÙĨÙĥ":132148,"öffentlich":132149,"ган":132150,"ĠاÙĦØŃÙĦ":132151,"ĠmiÄĻdzy":132152,"ĠÑĩаÑģÑĤи":132153,"ujÄħcy":132154,"ĠbaÄŁlı":132155,"ĠiliÅŁki":132156,"ÙģØ§Ø¡":132157,"ãĥªãĥ³ãĤ°":132158,"Ġhãng":132159,"ĠконÑĤÑĢ":132160,"ĠконÑĤÑĢол":132161,"коп":132162,"ש×Ļ×¢":132163,"ש×Ļ×¢×ķר":132164,"ĠÐĴаÑĪ":132165,"Ġ×Ķתק":132166,"ÙħÙĨع":132167,"ĠpolÃŃtico":132168,"Ġголов":132169,"ĠØ¥ÙĬ":132170,"Ø¥ÙĨتاج":132171,"à¸ļิ":132172,"ĠговоÑĢ":132173,"ĠговоÑĢиÑĤ":132174,"Ġphá»ķ":132175,"ĠÑģемÑĮ":132176,"ãģ¯ãģĤãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ":132177,"ĠÙĪØ§Ø³Øª":132178,"×ŀשפ×ĺ":132179,"зем":132180,"×ŀ×ĵ×ijר":132181,"Ġíģ°":132182,"ĠìĿ´ë²Ī":132183,"ê°ĢëĬĶ":132184,"Ġì§ĢìĽIJ":132185,"ĠcaÅĤy":132186,"ĠgeliÅŁtir":132187,"Ñģкое":132188,"posé":132189,"Ġkhô":132190,"à¸ķิà¸Ķà¸ķาม":132191,"missão":132192,"Ġ׾×ŀר":132193,"Ġ׾×ŀר×ķת":132194,"Ġbó":132195,"à¸ķรวà¸Īสà¸Ńà¸ļ":132196,"Ġnghá»ģ":132197,"Ġбиз":132198,"ĠбизнеÑģ":132199,"ÑģÑĤеÑĢ":132200,"ÙĪÙİ":132201,"楽ãģĹãģ":132202,"楽ãģĹãģ¿":132203,"ãģĵãĤĮãģĭãĤī":132204,"wiÄħzan":132205,"สà¸Ńà¸Ļ":132206,"ÙħÙĪØ±":132207,"׳×ĵ׾":132208,"Ġ×Ķ×IJ×ĵ×Ŀ":132209,"Ġмолод":132210,"ØŃÙħا":132211,"ØŃÙħاÙĬØ©":132212,"ÑģÑĤÑĢан":132213,"Ġbuá»ķi":132214,"ת×Ļ×Ļ×Ŀ":132215,"abileceÄŁi":132216,"Lİ":132217,"à¹Ģยà¸Ńะ":132218,"à¸Īร":132219,"سÙĥاÙĨ":132220,"à¸Ļัà¸Ķ":132221,"Ġmấy":132222,"ĠÐijа":132223,"sÅĤaw":132224,"ĠÙģÙĦا":132225,"ĠкоÑĤоÑĢой":132226,"ĠплоÑī":132227,"ĠплоÑīад":132228,"ãĤĤãģĤãĤĬ":132229,"szczÄĻ":132230,"×Ļפ×ķ":132231,"ש×ŀת":132232,"owaÅĤa":132233,"Ġnông":132234,"צ×ij×IJ":132235,"ĠìŀĪìĹĪ":132236,"ãģ¾ãģ¨":132237,"ãģ¾ãģ¨ãĤģ":132238,"ÙĤÙĪØ§Øª":132239,"ãģ¿ãĤĵãģª":132240,"Ġ׼×ŀ×¢×ĺ":132241,"Ġxúc":132242,"ï¼Ĩ":132243,"rÄĻ":132244,"rÄĻcz":132245,"×ĵ×ŀ×Ļ":132246,"ĠtáºŃn":132247,"à¸Ķวà¸ĩ":132248,"ê²½ìłľ":132249,"пÑĥÑĤ":132250,"أربع":132251,"Ġ×ŀשת×ŀש":132252,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥĹ":132253,"Ġìłľê°Ģ":132254,"Ġ׾׼ף":132255,"ĠобÑĢазом":132256,"ÙĬÙĥا":132257,"wÅĤ":132258,"wÅĤasn":132259,"ĠاÙĦÙĪØ·ÙĨÙĬØ©":132260,"بÙĬب":132261,"×ŀ׾×Ļ":132262,"кÑĢаÑĤ":132263,"기ìĹIJ":132264,"ÙĤاد":132265,"ĠÙĦدÙī":132266,"à¸Ħวามรูà¹ī":132267,"×ŀ×ĵ×Ļ׳×Ļ×ķת":132268,"겨":132269,"ĠíĺĦìŀ¬":132270,"שת×Ļ":132271,"мол":132272,"Ġmái":132273,"à¸ŀิม":132274,"à¸ŀิà¸¡à¸ŀ":132275,"à¸ŀิมà¸ŀà¹Į":132276,"หลวà¸ĩ":132277,"Ġxuyên":132278,"×Ĺסר":132279,"رÙĪÙĨ":132280,"ãģĿãģĨãģĦãģĨ":132281,"ãģĿãĤĮãģŀ":132282,"ãģĿãĤĮãģŀãĤĮ":132283,"Ġ׼ש×Ķ":132284,"ÐŁÑĢав":132285,"×ŀ×ijצע":132286,"عرب":132287,"Ġbüyü":132288,"פ×Ļת×ķ×Ĺ":132289,"à¸Īà¸ļ":132290,"ĠØ£Ùĥبر":132291,"שרת":132292,"×ŀ׼ש×Ļר":132293,"ĠÙĪÙħع":132294,"ãģ®ãģŁãĤģãģ«":132295,"à¸Ļัà¸ļ":132296,"ì°°":132297,"ãĥªãĥķãĤ©":132298,"ãĥªãĥķãĤ©ãĥ¼ãĥł":132299,"Ġcưá»Ŀng":132300,"ĠìłĢíĿ¬":132301,"ÙħÙĨظÙħØ©":132302,"Ġhiçbir":132303,"ãģ§ãģ¯ãģĤãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ":132304,"รà¸Ńย":132305,"ëIJľëĭ¤":132306,"ãģĻãģIJãģ«":132307,"кла":132308,"Ġürünler":132309,"Ġkiá»ĥu":132310,"ĠëĤĺëĬĶ":132311,"ÑĤки":132312,"Ñģим":132313,"Ġchá»īnh":132314,"ãĤĤãģªãģĦ":132315,"ศรี":132316,"æĽ¿ãģĪ":132317,"taÅŁ":132318,"ĠبÙĥÙĦ":132319,"Ġ×ķ×Ļש":132320,"visão":132321,"ä¼Ŀ":132322,"ä¼ĿãģĪ":132323,"ÙĦد":132324,"׾×Ļ×ŀ":132325,"׾×Ļ×ŀ×ķ×ĵ":132326,"tória":132327,"دÙij":132328,"اÙħر":132329,"Ġê·¸ëłĩê²Į":132330,"ĠmateriaÅĤ":132331,"à¸Ĺรา":132332,"à¸Ĺราà¸ļ":132333,"ã쮿ĸ¹ãģĮ":132334,"ãģ¦ãģįãģŁ":132335,"ضغ":132336,"ضغط":132337,"ĠÙĬعÙĨÙĬ":132338,"ело":132339,"×IJ×Ķ×ij×Ķ":132340,"×¢×ŀ":132341,"ÅŁÄ±k":132342,"ìŀIJëĬĶ":132343,"ãĤ¿ãĥ³":132344,"ĠbáºŃt":132345,"×ŀשפ×Ĺ×Ķ":132346,"кÑĢи":132347,"бли":132348,"สัà¸ķ":132349,"สัà¸ķวà¹Į":132350,"ĠسÙĨÙĪØ§Øª":132351,"ĠPhương":132352,"ãģ¦ãģĹãģ¾ãģ£ãģŁ":132353,"ãģªãģľ":132354,"Ġ×ij×IJ×ķ":132355,"Ġcán":132356,"سجÙĦ":132357,"Ġlẽ":132358,"ãĤ±ãĥ¼ãĤ¹":132359,"Ġ×§×Ļ×ij׾":132360,"à¸ļà¸Ĺà¸Ħวาม":132361,"Ġ×ķ׼ף":132362,"ĠпÑĢедÑģÑĤавлен":132363,"Ġná»iji":132364,"Ġcomentário":132365,"ением":132366,"Ġtá»ı":132367,"lÃł":132368,"Ġש×Ķ×Ļ×Ķ":132369,"Ñģлав":132370,"ĠاÙĦÙĪÙĦا":132371,"ĠاÙĦÙĪÙĦاÙĬات":132372,"ÙĦجÙĨØ©":132373,"×§×ķר×IJ":132374,"бÑĭÑĤ":132375,"Ġì¦":132376,"Ġì¦ī":132377,"ãģ§ãģĻãģĹ":132378,"หรืà¸Ńà¹Ħมà¹Ī":132379,"заÑīиÑĤ":132380,"ÙģÙĦسطÙĬÙĨ":132381,"Ġmiá»ħn":132382,"à¹Ģยà¹ĩà¸Ļ":132383,"ĠçalÄ±ÅŁan":132384,"×Ļ×Ĵ×Ķ":132385,"ĠEÄŁ":132386,"ĠEÄŁitim":132387,"ãĥĥãĤ·ãĥ¥":132388,"ĠопÑĭ":132389,"ĠопÑĭÑĤ":132390,"رغ":132391,"رغب":132392,"ĠÑģвоиÑħ":132393,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ķ":132394,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ķู":132395,"Ġ×ŀ×IJ×ĵ":132396,"׼×ķ׳×Ļ×Ŀ":132397,"à¸Ļี":132398,"ĠвÑĭÑħод":132399,"ãģ®ä¸Ńãģ«":132400,"פ׾×IJ":132401,"ĠÙĪÙĦÙĬس":132402,"פ×ķרס":132403,"פ×ķרס×Ŀ":132404,"ÙħسÙĦÙħ":132405,"Ġngôi":132406,"×ĵ×ŀ×ķת":132407,"ãĤĴ使ãģ£ãģ¦":132408,"ĠпомоÑīÑĮÑİ":132409,"أسر":132410,"блок":132411,"ÙĤÙĩ":132412,"ãģĹãģ¾ãģĦ":132413,"ãģ¨ãģĹãģŁ":132414,"ĠпеÑģ":132415,"ãĥīãĥ«":132416,"×Ĺ×Ŀ":132417,"ãģĹãģªãģĮãĤī":132418,"ĠÐŁÑĢед":132419,"ãĥģãĤ§ãĥĥãĤ¯":132420,"å¼·ãģĦ":132421,"ש×Ļר×ķת":132422,"даеÑĤ":132423,"×Ļ×ij×ķ":132424,"Ġgenç":132425,"илаÑģ":132426,"илаÑģÑĮ":132427,"ĠبÙĦد":132428,"æĤª":132429,"æĤªãģĦ":132430,"Ġ×ŀשת":132431,"æ§ĺãĢħ":132432,"æ§ĺãĢħãģª":132433,"à¸ĺรรมà¸Ĭาà¸ķิ":132434,"ĠÙĥاÙħÙĦ":132435,"ĠاÙĦسÙħ":132436,"×ij×ĺ×Ļ×Ĺ":132437,"cá":132438,"gência":132439,"ãĤ¹ãĤ¿ãĥ¼":132440,"à¸Ĺำà¸ģาร":132441,"×Ļ×ľ×ª":132442,"Ġ×Ļ×ķצ×IJ":132443,"wój":132444,"à¸ļุà¸Ħ":132445,"à¸ļุà¸Ħà¸Ħล":132446,"عتÙħ":132447,"عتÙħد":132448,"ãģĿãĤĮãģ«":132449,"ĠاÙĦتارÙĬØ®":132450,"ÙĤراء":132451,"Ġyönetim":132452,"קשר":132453,"ĠÑģпоÑĢÑĤ":132454,"Ġר×IJש×ķף":132455,"Ġseñal":132456,"Ġchắn":132457,"çĦ¡ãģĦ":132458,"ĠдоÑģÑĤаÑĤ":132459,"ĠдоÑģÑĤаÑĤоÑĩно":132460,"Ġágua":132461,"à¸ģรà¸ĵ":132462,"à¸ģรà¸ĵี":132463,"Ġ×ŀש×ķ":132464,"Ġtrải":132465,"ë²Į":132466,"ujÄħcych":132467,"ÙģØ±Ø¯":132468,"à¹ĥà¸ģล":132469,"à¹ĥà¸ģลà¹ī":132470,"ãĤĭãģ®ãģ¯":132471,"ר×ķ×ķ×Ĺ":132472,"ÙĨÙĥ":132473,"ĠاÙĦÙĨÙĤ":132474,"ãģ®ãģ§ãģĹãĤĩãģĨ":132475,"ãģ®ãģ§ãģĹãĤĩãģĨãģĭ":132476,"ÙħعرÙģ":132477,"ÙħعرÙ쨩":132478,"ÑĥÑīе":132479,"Ġ×ij×¢×Ļקר":132480,"تصÙĦ":132481,"Ġ×Ķ×IJר":132482,"Ġ×Ķ×IJרץ":132483,"ĠÅŀi":132484,"à¸Ĥาà¸Ķ":132485,"íŀĺ":132486,"ãģªãĤĵãģ¨":132487,"ĠìĤ¬ëŀij":132488,"lÃ¼ÄŁÃ¼":132489,"باء":132490,"ĠاÙĦآخر":132491,"ĠfamÃŃlia":132492,"ĠTháng":132493,"ÑīениÑı":132494,"ãĤ¯ãĥŃ":132495,"ĠThứ":132496,"æĽ¸ãģį":132497,"енной":132498,"ìŀ¡":132499,"благ":132500,"благо":132501,"пов":132502,"à¹ģว":132503,"à¸ĩà¸Ħà¹Į":132504,"à¸Ńัà¸Ļà¸Ķัà¸ļ":132505,"ãģĤãģĴ":132506,"รà¹īาย":132507,"ünün":132508,"Ġ×Ļ׼×ķ׾×Ķ":132509,"зон":132510,"ĠÐľÐ¸":132511,"маÑĤеÑĢиал":132512,"Ġë³´ë©´":132513,"ØŃÙ쨏":132514,"êÌģ":132515,"ãģ«ãģĻãĤĭ":132516,"Ġת×IJ":132517,"Ġ×Ķס×ķ":132518,"ĠÑģÑĤоÑĢ":132519,"ĠÑģÑĤоÑĢон":132520,"ãĥĪãĥĥãĥĹ":132521,"ÅĤoÅĽÄĩ":132522,"ëħ¼":132523,"ëĵĿ":132524,"ĠÙĪØ§ÙĦع":132525,"ì¶Ķ":132526,"Ġ×Ļצ×IJ":132527,"ĠÑĢаздел":132528,"алÑĮнаÑı":132529,"×IJ׳ש×Ļ":132530,"spoÅĤ":132531,"spoÅĤec":132532,"spoÅĤeczn":132533,"إعÙĦ":132534,"إعÙĦاÙĨ":132535,"ÙĤÙĪÙī":132536,"íķĺë©´ìĦľ":132537,"تطÙĪØ±":132538,"Ġsiêu":132539,"Ỽt":132540,"дви":132541,"движ":132542,"Ġquần":132543,"kıl":132544,"ĠпÑĢизна":132545,"ĠHã":132546,"ĠHãy":132547,"ĠباÙĦت":132548,"manın":132549,"ãĤ«ãĥ«":132550,"Ġká»·":132551,"ק׾×Ļ":132552,"ëIJĺì§Ģ":132553,"تعÙĦÙħ":132554,"ìĭľìĦ¤":132555,"ìĭ¶":132556,"íĺ¼":132557,"ÙĥÙĬÙģ":132558,"売ãĤĬ":132559,"วิà¸Ĭา":132560,"бал":132561,"ĠØ£ØŃ":132562,"Ġдолжен":132563,"ราà¸ĩ":132564,"ราà¸ĩวั":132565,"ราà¸ĩวัล":132566,"Ùħاء":132567,"جار":132568,"Åļ":132569,"Ġ×ŀ×IJ×ĸ":132570,"ר×ŀ×Ķ":132571,"ãģĭãĤĤãģĹãĤĮãģªãģĦ":132572,"étude":132573,"czÄħc":132574,"Ġgór":132575,"×ł×¡×Ķ":132576,"ÙħÙĬد":132577,"ĠÐŁÐµÑĢе":132578,"أخر":132579,"ãģĿãģ®å¾Į":132580,"à¹Ģà¸Ķียวà¸ģัà¸Ļ":132581,"×ŀ×Ĵ×ķ":132582,"×ŀ×Ĵ×ķ×ķף":132583,"дов":132584,"masına":132585,"×¢×ł×Ķ":132586,"ãĤ±ãĥĥãĥĪ":132587,"סע":132588,"סע×Ļ×£":132589,"ĠTư":132590,"Ġtóc":132591,"íĻľëıĻ":132592,"ĠÐŀд":132593,"ĠÐŀднако":132594,"Ġdolayı":132595,"ؤÙĥد":132596,"ê³Ħíļį":132597,"׾ר":132598,"веÑĩ":132599,"Ġkhợi":132600,"Ġthá»§y":132601,"×ĵף":132602,"รà¸ģ":132603,"à¸ļัà¸ķร":132604,"à¹Ģà¸ģà¹Īา":132605,"ĠاÙĦثاÙĦ":132606,"ĠاÙĦثاÙĦØ«":132607,"Ġpodrá":132608,"ער×Ļ":132609,"ÙĨجاØŃ":132610,"Ġkhắc":132611,"측":132612,"İM":132613,"ãĤ»ãĥĥãĥĪ":132614,"żenia":132615,"Ġ׾×Ĺ×ijר":132616,"erÃł":132617,"ì´Ī":132618,"Ġküç":132619,"Ġküçük":132620,"اتÙĩÙħ":132621,"à¸ĭà¹Į":132622,"ÙħشارÙĥØ©":132623,"ĠاÙĦبط":132624,"Ġdây":132625,"еннÑĭм":132626,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ħมà¹Ī":132627,"ÙĤÙİ":132628,"Ġvượt":132629,"Ġtrì":132630,"ĠwpÅĤyw":132631,"AÅŀ":132632,"зо":132633,"ĠاÙĦسÙĬد":132634,"à¸Ĺะà¹Ģล":132635,"ĠÑģодеÑĢжа":132636,"عطÙĬ":132637,"ĠاÙĦعÙĨ":132638,"èĢħãģĮ":132639,"à¹Ģหà¸Ļ":132640,"à¹Ģหà¸Ļืà¸Ń":132641,"ĠbÃŃ":132642,"Ġüzerinden":132643,"ĠVÅ©":132644,"Ġnuôi":132645,"ÙĨÙħ":132646,"алÑĮного":132647,"×¢×Ļף":132648,"ØŃضر":132649,"ĠоÑĤдел":132650,"ëªĩ":132651,"ìķ¡":132652,"ĠÙĦدÙĬÙĩ":132653,"ìĻľ":132654,"Ġsektör":132655,"Ġвозможно":132656,"ĠÐĶж":132657,"Ġhô":132658,"äºĭãģĮ":132659,"иÑĢование":132660,"алÑĮной":132661,"Ġ미êµŃ":132662,"رØŃÙĦ":132663,"ĠÑįкÑģ":132664,"пÑĢавлÑı":132665,"Ġnhá»Ŀ":132666,"ĠÄijẩ":132667,"ĠÄijẩy":132668,"ÙģÙĥر":132669,"ĠÙĪØ£Ø¶Ø§Ùģ":132670,"ãĥIJãĤ¹":132671,"ת×ķ׼׳×Ļת":132672,"ÑĤелей":132673,"ĠØ¥ÙĦÙĬÙĩ":132674,"ãģ¨è¨Ģãģ£ãģ¦":132675,"Ġдве":132676,"Ġchấp":132677,"ĠLö":132678,"à¸Ħลิ":132679,"à¸Ħà¸¥à¸´à¸Ľ":132680,"ĠسÙĪØ±":132681,"ĠسÙĪØ±ÙĬا":132682,"×ŀ×Ĺ×ķ":132683,"stä":132684,"доб":132685,"Ġniá»ĩm":132686,"ãģ®å¤§":132687,"פר×ķ×Ļ×§":132688,"פר×ķ×Ļ×§×ĺ":132689,"ĠChâu":132690,"Ġ×ŀ×Ķ×Ŀ":132691,"Ñģким":132692,"ĠполÑĥÑĩиÑĤÑĮ":132693,"ÙĬÙĪÙħ":132694,"Ø«ÙĪØ±":132695,"פ×ķ׾×Ļ×ĺ":132696,"פ×ķ׾×Ļ×ĺ×Ļ":132697,"ĠмеÑģÑıÑĨ":132698,"åħ¨ãģ¦":132699,"ĠاÙĦÙħجÙĦس":132700,"ĠاÙĦتاÙĦÙĬ":132701,"Ġ×Ĺר":132702,"åIJijãģij":132703,"׼×ŀ×Ķ":132704,"бед":132705,"أعض":132706,"أعضاء":132707,"ÙĪÙĦد":132708,"วà¹Īาà¸Īะ":132709,"Ġbánh":132710,"à¸Ļิย":132711,"à¸Ļิยม":132712,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ģัà¸Ļ":132713,"ÑģÑĤавиÑĤÑĮ":132714,"à¸ŀà¸Ļัà¸Ļ":132715,"ĠÑįÑĦÑĦ":132716,"ĠÑįÑĦÑĦекÑĤив":132717,"ĠавÑĤоÑĢ":132718,"ĠÄIJÄĥng":132719,"ĠthÆ°á»Łng":132720,"ãĤĴæĦŁãģĺ":132721,"à¸ģัà¸ļà¸ģาร":132722,"å¾Įãģ«":132723,"ĠyaÄŁ":132724,"ستاÙĨ":132725,"Ġliá»ģn":132726,"ãģĦãģ¾":132727,"iêu":132728,"à¹Ĥà¸Ķà¸Ļ":132729,"ĠÙĦذÙĦÙĥ":132730,"à¹Ĥรà¸ĩà¹Ģรียà¸Ļ":132731,"צ×Ļ×Ĵ":132732,"ĠاÙĦÙħعÙĦÙĪÙħات":132733,"ç§ģãģŁãģ¡":132734,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ħุà¸ĵ":132735,"ãģ«ãģªãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ":132736,"×ŀ×ĵ×Ļ׳×Ķ":132737,"×¡×Ľ×Ŀ":132738,"Ġвне":132739,"à¸ŀà¸Ļัà¸ģà¸ĩาà¸Ļ":132740,"ÑĢей":132741,"à¹Ģà¸Īà¹īาหà¸Ļà¹īาà¸Ĺีà¹Ī":132742,"ĠHiá»ĩn":132743,"Ġmédico":132744,"ĠتØŃÙĤÙĬÙĤ":132745,"ÑĮÑĤе":132746,"miÅŁti":132747,"ÙĤÙĬادة":132748,"ãĤıãģĭãĤĬ":132749,"มาà¸Īาà¸ģ":132750,"ëħĢ":132751,"ãģ«éĸ¢ãģĻãĤĭ":132752,"×IJר×Ĵ×ķף":132753,"mètre":132754,"Ġעצ×ŀ×Ļ":132755,"ĠChúa":132756,"รูà¹īà¸Ī":132757,"รูà¹īà¸Īัà¸ģ":132758,"ì£Ħ":132759,"ëĭµ":132760,"à¹ģà¸Ĺà¹ī":132761,"Ġgeçen":132762,"Ġlança":132763,"ĠاÙĦبØŃØ«":132764,"×ĵ×ŀ×ķ":132765,"ãģ¯ãģĺ":132766,"ãģ¯ãģĺãĤģ":132767,"ĠdönÃ¼ÅŁ":132768,"è¿ijãģı":132769,"à¹Ģสม":132770,"à¹Ģสมà¸Ń":132771,"ëĿ½":132772,"Ġüç":132773,"á»ŀ":132774,"ÑĪаÑı":132775,"à¸Ĺร":132776,"ØŃÙĤÙĬÙĤØ©":132777,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¸ģาร":132778,"Ġ무ìĹĩ":132779,"Ġ×Ķ׼ר":132780,"ĠاÙĦصÙĬÙĨ":132781,"ĠлÑİди":132782,"à¸ķาย":132783,"بÙĪÙĦ":132784,"Ġviêm":132785,"Ġthiá»ĩu":132786,"à¸ģà¸Ķ":132787,"Ġ׾×ĵ×ijר":132788,"פ׳×Ķ":132789,"×IJר×ij×¢":132790,"سÙī":132791,"ĠاÙĦسÙĬاس":132792,"ĠاÙĦسÙĬاسÙĬØ©":132793,"ydı":132794,"ÙĪØŃØ¯Ø©":132795,"ĠдеÑıÑĤелÑĮноÑģÑĤи":132796,"Ġ×ķ×Ķ×ŀ":132797,"пеÑĩ":132798,"пеÑĩаÑĤ":132799,"иÑĢованиÑı":132800,"ĠÑģог":132801,"ĠÑģоглаÑģ":132802,"Ġ׼×ĵ":132803,"Ġ׼×ĵ×IJ×Ļ":132804,"ĠиÑģполÑĮзоваÑĤÑĮ":132805,"ספ×ķר×ĺ":132806,"Ġilçe":132807,"expérience":132808,"ĠThá»Ŀi":132809,"İK":132810,"à¹Ħà¸Łà¸Łà¹īา":132811,"ëĵ¤ìĹIJê²Į":132812,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸ł":132813,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸łà¸Ĺ":132814,"Ġmümk":132815,"Ġmümkün":132816,"Ġ×IJ×ķ×ª×ł×ķ":132817,"ìĦ±ìĿĦ":132818,"ĠìĿ´ìľł":132819,"زÙĬارة":132820,"Ġoldukça":132821,"rób":132822,"ĠØ£ÙĨا":132823,"Ġ×Ķ×ij×Ļ":132824,"Ñģен":132825,"×¢×Ļקר":132826,"×Ļ×ĵ×ķ×¢":132827,"dzÄħ":132828,"ÙħعÙĦÙĪÙħات":132829,"شاب":132830,"Ġparça":132831,"à¸Ļะà¸Ħะ":132832,"باس":132833,"ĠÑĤоÑĢг":132834,"ĠÑĤоÑĢгов":132835,"Ġ×Ĺ×ĵר":132836,"׼ר×ĺ":132837,"׼ר×ĺ×Ļס":132838,"ĠAyrıca":132839,"ệ":132840,"ìľ¨":132841,"ĠÑĤакие":132842,"Ġ×ŀצ×ķ×Ļ":132843,"ãĥ©ãĥ³ãĤŃãĥ³ãĤ°":132844,"ש×Ļ×ķ×ķ×§":132845,"åīįãģ®":132846,"ĠBảo":132847,"ÑīÑĥ":132848,"æĹ©ãģı":132849,"ĠPhòng":132850,"à¸ŀระราà¸Ĭ":132851,"פ×Ĺ×ķת":132852,"Ġгл":132853,"Ġглаз":132854,"à¸Ĺà¹Īา":132855,"Ġdạy":132856,"ÑĢоÑģÑĤ":132857,"à¹Ĥà¸Ķยà¹Ģà¸īà¸ŀาะ":132858,"ĠquáºŃn":132859,"Ġ×Ĺ×ijר×ķת":132860,"même":132861,"mÄ±ÅŁtı":132862,"ĠاÙĦتداÙĪÙĦ":132863,"Ġnạn":132864,"Ġ×Ķ×ĵ×Ļ":132865,"ĠاÙĦطرÙĬÙĤ":132866,"×Ĵ×ķת":132867,"Ġ×Ķ×ĵר×ļ":132868,"ujÄħce":132869,"Ġchữ":132870,"ãĤĤãģ®ãģ®":132871,"ë°Ľ":132872,"ãģķãĤĵãģ¯":132873,"Ġyardım":132874,"ĠاÙĦعÙħ":132875,"Ġì§Ħíĸī":132876,"Ġ×Ļ×Ĺ":132877,"Ġ×Ļ×Ĺס×Ļ":132878,"ĠاÙĦÙħدÙĬÙĨØ©":132879,"Ġcú":132880,"à¸ģีฬ":132881,"à¸ģีฬา":132882,"Ġniên":132883,"misión":132884,"׳×Ļס×Ļ":132885,"׳×Ļס×Ļ×ķף":132886,"ĠвозÑĢаÑģÑĤ":132887,"Ġ×¢×ķש×Ķ":132888,"ĠÙħدÙĬر":132889,"ÑıÑģÑĮ":132890,"ØŃجÙħ":132891,"íĻĺê²½":132892,"ĠاÙĦأخرÙī":132893,"uÃŁer":132894,"ĠاÙĦعاÙĦÙħÙĬØ©":132895,"ĠNgá»įc":132896,"êµIJíļĮ":132897,"ä¸Ĭãģ§":132898,"×Ļ×Ķ×ķ×ĵ":132899,"×Ļ×Ķ×ķ×ĵ×Ļ×Ŀ":132900,"Ùħساعدة":132901,"ĠжизнÑĮ":132902,"ĠпоÑĤомÑĥ":132903,"ĠاÙĦÙħÙħÙĦ":132904,"ĠاÙĦÙħÙħÙĦÙĥØ©":132905,"ĠGör":132906,"رÙIJ":132907,"×ŀ×§×ķ×ŀ×ķת":132908,"åĩºæĿ¥ãĤĭ":132909,"ÑĦÑĤ":132910,"ĠìĿ´ìłľ":132911,"ĠÑĢем":132912,"ĠÑĢемонÑĤ":132913,"ת×ķ×ļ":132914,"æĻĤãģ¯":132915,"ãĤīãĤĮãģªãģĦ":132916,"altı":132917,"å®¶ãģ®":132918,"ĠاÙĦإعÙĦاÙħ":132919,"리ëĬĶ":132920,"ãģĭãĤīãģ¯":132921,"ĠHạ":132922,"ãģĤãģ®":132923,"×ĵ×Ļ×ķף":132924,"رÙĬس":132925,"ĠsocietÃł":132926,"ĠاÙĦÙĥبÙĬر":132927,"Ġ×ij×ŀס":132928,"Ġ×ij×ŀס×Ĵר":132929,"Ġ×ij×ŀס×Ĵרת":132930,"ĠìŀĪìľ¼ë©°":132931,"Ġnặng":132932,"ÙĩÙī":132933,"ĠBÃł":132934,"×ŀר×ķ":132935,"ĠjÄĻ":132936,"ĠjÄĻzy":132937,"ĠjÄĻzyk":132938,"Ġ׼×ŀ×ķ×ijף":132939,"×¢×ľ×Ķ":132940,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ħà¸Ķà¹ī":132941,"ãģ¾ãģĹãĤĩãģĨ":132942,"×ŀספר":132943,"ТÐŀ":132944,"سÙĬاسة":132945,"ĠкаждÑĭй":132946,"ë²ł":132947,"tım":132948,"yá»ĩn":132949,"รีà¹Ī":132950,"ĠдеÑĤÑģк":132951,"วิà¸ĺีà¸ģาร":132952,"mówi":132953,"×ĺ×¢×Ŀ":132954,"×Ķצ׾×Ĺ×Ķ":132955,"ضÙĬÙģ":132956,"ĠÑħоÑĤÑı":132957,"ãĤĵãģ§ãģĦãĤĭ":132958,"à¸Ħาà¸Ķ":132959,"à¸Ħรà¸ļ":132960,"ĠкÑĥÑĢÑģ":132961,"ĠbaÅŁarı":132962,"×ijר×ķ":132963,"ÙĬعة":132964,"ĠÐĿÑĥ":132965,"à¸Ħวามà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":132966,"Ġ׾×ŀש׾":132967,"Ġì¢ĭìĿĢ":132968,"Ùħؤسس":132969,"Ùħؤسسات":132970,"Ġprécis":132971,"Ġthảo":132972,"à¸ģà¹ĩà¸Ħืà¸Ń":132973,"Ġש׼׾":132974,"führung":132975,"ãģĦãģ§":132976,"à¹ģละมี":132977,"à¸ģà¹ĩมี":132978,"Ġשש":132979,"мел":132980,"Ġкниг":132981,"ĠباÙĦÙĨ":132982,"ĠباÙĦÙĨسبة":132983,"Ġaldı":132984,"ÑĤай":132985,"Ġ×Ĺ×ĵש×Ļ×Ŀ":132986,"å®Łãģ¯":132987,"عÙĪØ§":132988,"ĠìĿĺ미":132989,"изм":132990,"ÑĢабоÑĤаÑĤÑĮ":132991,"Ù쨵":132992,"Ġ×ij׳×ķסף":132993,"ãģ¨ãģĹãģ¦ãĤĤ":132994,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":132995,"ĠÑģледÑĥеÑĤ":132996,"èĢĥãģĪãģ¦":132997,"Ġ׼×Ļ×ķ×Ŀ":132998,"ÑģÑĤÑĭ":132999,"׼׾׼׾×Ļ":133000,"æµģãĤĮ":133001,"ãĤĴãģ¤ãģij":133002,"ÑĩаÑĤ":133003,"×Ļ׼×ķף":133004,"×Ļר×Ļ":133005,"larıyla":133006,"ãĤ¤ãĥ¡":133007,"ãĤ¤ãĥ¡ãĥ¼ãĤ¸":133008,"׳×ĸ×§":133009,"Ġciò":133010,"Ġsın":133011,"Ġsınır":133012,"à¸Ļà¸Ħร":133013,"каÑĤ":133014,"Ġlá»Ĺi":133015,"ëŀĮ":133016,"تÙģØ§Øµ":133017,"تÙģØ§ØµÙĬÙĦ":133018,"ëĨĵ":133019,"ĠÙħض":133020,"ilmiÅŁ":133021,"بارÙĥ":133022,"ÐĿÐĺ":133023,"Ġthẩm":133024,"Ġ×IJ×ķת×ļ":133025,"ĠпÑĢиним":133026,"ĠпÑĢинима":133027,"Ġyönt":133028,"Ġyöntem":133029,"Ġ×ŀ×§×ij׾":133030,"Ġktórego":133031,"ê·Ģ":133032,"شرÙģ":133033,"داÙħ":133034,"ãģĦãĤįãģĦãĤį":133035,"ĠAlém":133036,"Ġgörü":133037,"Ġgörünt":133038,"Ġgörüntü":133039,"دس":133040,"ÑĪки":133041,"гÑĢад":133042,"Ġlạc":133043,"Ġsữa":133044,"ãĤīãĤĮãģ¾ãģĻ":133045,"oÃłi":133046,"Ñīен":133047,"ãģĭãģªãģĦ":133048,"Ġпоп":133049,"ĠпопÑĥ":133050,"ĠпопÑĥлÑıÑĢ":133051,"ĠاÙĦÙħÙĪÙĤع":133052,"räg":133053,"A":133054,"íķĦ":133055,"ãĤĴè¦ĭãĤĭ":133056,"اÙħا":133057,"ĠاÙĦØŃرب":133058,"ĠÐŁÐ°":133059,"Ġ׾×IJתר":133060,"Ġtá»ijc":133061,"×ij׾×Ķ":133062,"رئÙĬس":133063,"вÑĥ":133064,"ÙĬدÙĬ":133065,"казан":133066,"Ġ×Ĺש×ij×ķף":133067,"hôtel":133068,"×¢×ķ׳×Ķ":133069,"بÙĨÙĬ":133070,"×ŀ×ķ׾":133071,"ĠднÑı":133072,"éĽ£ãģĹãģĦ":133073,"ведениÑı":133074,"Ġ×ķ×ŀת":133075,"напÑĢимеÑĢ":133076,"ÙĤابÙĦ":133077,"Ġrésultat":133078,"ĠÑĢазвиÑĤиÑı":133079,"رÙij":133080,"ìłĦ문":133081,"ĠاÙĦÙħزÙĬد":133082,"ĠìľĦíķ´ìĦľ":133083,"ëĨį":133084,"íĻķ":133085,"ĠThiết":133086,"íĮ¨":133087,"malıdır":133088,"ĠczÅĤ":133089,"ĠczÅĤowie":133090,"ĠczÅĤowiek":133091,"ĠÙĦبÙĨ":133092,"ĠÙĦبÙĨاÙĨ":133093,"üsü":133094,"ãģªãĤĵãģł":133095,"Ġżycie":133096,"ĠÑħоÑĢоÑĪо":133097,"æĸ¹ãģ«":133098,"ëĭ¤ë©´":133099,"иÑĩеÑģкаÑı":133100,"ער×Ļ׼":133101,"ער×Ļ×Ľ×ª":133102,"ãģ¾ãģĽãĤĵãģ§ãģĹãģŁ":133103,"ĠÑģобой":133104,"Ġgá»Ĺ":133105,"ĠделаÑĤÑĮ":133106,"daÄĩ":133107,"аÑĢа":133108,"różni":133109,"à¹Ģลีà¹ī":133110,"à¹Ģลีà¹īย":133111,"à¹Ģลีà¹īยà¸ĩ":133112,"à¸Ŀาà¸ģ":133113,"ĠتÙĤ":133114,"ĠتÙĤدÙĬ":133115,"ĠتÙĤدÙĬÙħ":133116,"หà¸Ļุà¹Īม":133117,"Ġmücade":133118,"Ġmücadele":133119,"ì§Ģ를":133120,"ãĤ¤ãĤ¹":133121,"Ġأساس":133122,"jÄħcego":133123,"ĠÅŁeh":133124,"нÑĤеÑĢ":133125,"ÑĨиÑİ":133126,"ï»»":133127,"ÑİÑīего":133128,"à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹ģ":133129,"à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹ģà¸ģรม":133130,"ĠmieÄĩ":133131,"ØŃÙĥÙĪÙħØ©":133132,"ãģ§ãģĹãģŁãģĮ":133133,"×Ļס×Ķ":133134,"ãĤĤãģ®ãĤĴ":133135,"Ġ×ŀ×IJת":133136,"สุà¸Ķà¸Ĺà¹īาย":133137,"ĠcÅ©":133138,"ÙĨسب":133139,"ĠпÑĢоÑĩ":133140,"Ġдней":133141,"ĠÑįÑĤиÑħ":133142,"׾×ŀת":133143,"нÑıÑı":133144,"Ñįк":133145,"Ġì§ĢëĤľ":133146,"มหาวิà¸Ĺยา":133147,"มหาวิà¸Ĺยาล":133148,"มหาวิà¸Ĺยาลัย":133149,"dão":133150,"ĠMáy":133151,"ĠêµŃê°Ģ":133152,"à¸ļุรี":133153,"×Ĵ×Ļ׾":133154,"ĠÑĤÑĭÑģÑı":133155,"ĠÑĤÑĭÑģÑıÑĩ":133156,"ÙģÙĥ":133157,"ĠÐĺÑģ":133158,"è¡ĮãĤıãĤĮ":133159,"פר×ĵ":133160,"ãģ¤ãģį":133161,"à¸Ħรà¸Ńà¸ļ":133162,"à¸Ħรà¸Ńà¸ļà¸Ħรัว":133163,"à¸Ĥึà¹īà¸Ļมา":133164,"ä»ĬæĹ¥ãģ¯":133165,"ĠìĤ¬ëŀĮìĿ´":133166,"עצ×ŀ×Ķ":133167,"поÑĢ":133168,"ĠKỳ":133169,"ĠÆ¡n":133170,"ĠthÄĥm":133171,"Ù쨧ÙĤ":133172,"ãģļãģ«":133173,"Ġ׾קר":133174,"Ġ׾קר×ķ×IJ":133175,"اÙģÙĬØ©":133176,"ÙħÙİØ§":133177,"гаÑĢ":133178,"صÙĦا":133179,"صÙĦاة":133180,"Ġ×ŀ×ĸ×Ķ":133181,"lıģını":133182,"Ġ×IJ×Ļ׳×Ķ":133183,"кÑĢо":133184,"Ġngươi":133185,"Ġвним":133186,"Ġвнимание":133187,"jÄħcy":133188,"ÙĢÙĢÙĢÙĢÙĢ":133189,"ÑģÑħод":133190,"ãģªãĤĵãģĭ":133191,"×ŀ×Ļ׾":133192,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺ":133193,"ãĤıãģªãģĦ":133194,"عسÙĥر":133195,"ĠìĦ¸ê³Ħ":133196,"ĠÑĩего":133197,"ĠÑģÑĢедÑģÑĤва":133198,"ĠÐłÐ°Ñģ":133199,"ãģªãģģ":133200,"ÙĨÙ쨳":133201,"ר×Ļ×ķף":133202,"ÑģÑĥд":133203,"ĠìĿ¸ê°Ħ":133204,"ĠاÙĦÙħÙĤبÙĦ":133205,"ÙĨعÙħ":133206,"تÙĪÙ쨱":133207,"ש×ij×¢":133208,"ılm":133209,"ılmÄ±ÅŁ":133210,"Ġ×ľ×ª×ª":133211,"تصÙģ":133212,"×Ķפ×ķ×ļ":133213,"à¹ĥà¸Ļà¸Ľà¸µ":133214,"ìĿ´ê³ł":133215,"ÙģÙĪØ²":133216,"à¸ľà¸¥à¸ĩาà¸Ļ":133217,"ĠGiáo":133218,"à¸ļà¸Ńà¸ģวà¹Īา":133219,"ĠdÄ±ÅŁ":133220,"ĠdÄ±ÅŁÄ±nda":133221,"죽":133222,"ĠdzieÅĦ":133223,"кÑĨии":133224,"иÑĨе":133225,"ãģ®ä¸Ģ":133226,"عش":133227,"пÑĢеÑģÑģ":133228,"หà¸Ļà¹Īà¸Ńย":133229,"ลัà¸ģษà¸ĵะ":133230,"ĠpossibilitÃł":133231,"à¹Ħà¸Ķà¹īรัà¸ļà¸ģาร":133232,"หยุà¸Ķ":133233,"Ġphiên":133234,"çĶŁãģ¾ãĤĮ":133235,"Ø·ÙĪÙĦ":133236,"ÑĦин":133237,"für":133238,"ØŃÙĬاة":133239,"íĸĪìĬµëĭĪëĭ¤":133240,"׼׳×ķת":133241,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ª":133242,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ļ":133243,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ļà¸ģารà¸ĵà¹Į":133244,"ëIJĺìĹĪ":133245,"Ġkażdy":133246,"Ġluyá»ĩn":133247,"ĠоÑĢганизаÑĨии":133248,"å°ijãģªãģı":133249,"ÑģÑĤÑĢоен":133250,"Ġtécnico":133251,"×§×Ķ׾":133252,"Ġ×ķ×IJ×Ĺ":133253,"ĠعÙĦÙĬÙĥ":133254,"Ñīение":133255,"Ġ×Ķ×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ":133256,"ÙĪØ³Ø§Ø¦ÙĦ":133257,"Ġ×ķ×Ķת":133258,"تÙħÙĬز":133259,"ĠÑģказал":133260,"Ġполи":133261,"Ġ×Ķ×ŀס":133262,"ÙĦÙijÙİ":133263,"Ùħؤسسة":133264,"Ġ×ŀ×Ļ×ĵ":133265,"ãģ£ãģ¡":133266,"ĠëĦĪ무":133267,"à¸ŀี":133268,"Ġtặng":133269,"Ġtấn":133270,"רש×Ŀ":133271,"Ġmédica":133272,"Ġ×¢×ķ×ŀ":133273,"Ġ×¢×ķ×ŀ×ĵ":133274,"ÑĦоÑĢ":133275,"Ùħرة":133276,"Ġvatanda":133277,"ĠvatandaÅŁ":133278,"Ġдело":133279,"à¸Ļม":133280,"ãģ¨åIJĮãģĺ":133281,"ÙģÙī":133282,"ÑģоÑĢ":133283,"Ġ×Ķסר×ĺ":133284,"Ġépoca":133285,"ìłķì±ħ":133286,"ĠÑģвÑıзан":133287,"ضرب":133288,"ĠÙĦÙĨا":133289,"Ġużywa":133290,"ĠاÙĦجÙĬØ´":133291,"ÑİÑĢ":133292,"×ijס×ķ×£":133293,"ĠмÑĥ":133294,"ĠмÑĥзÑĭк":133295,"bilité":133296,"Ġmaç":133297,"سÙİ":133298,"تÙĦÙĥ":133299,"ãģ¬":133300,"ÙĬÙĦا":133301,"ÑĪла":133302,"ÙĢÙĢÙĢ":133303,"Ġодной":133304,"зван":133305,"ĠÑģÑĢаз":133306,"ĠÑģÑĢазÑĥ":133307,"ÙĨظÙħ":133308,"راÙĩ":133309,"ĠÙĦÙĩذا":133310,"׼×ķר":133311,"Ġ×Ķש×ij×ķ×¢":133312,"Ġ×Ķשת":133313,"ĠQuảng":133314,"ãĥ«ãĥ¼":133315,"ãģĪãģªãģĦ":133316,"×ĺ×IJ":133317,"Ġmiá»ģn":133318,"ĠPháºŃt":133319,"ĠاÙĦسÙĪÙĤ":133320,"ÄĤ":133321,"ĠاÙĦجÙħع":133322,"ĠاÙĦجÙħعة":133323,"ÑİÑīей":133324,"aÅĤem":133325,"عتÙĤد":133326,"Ø£ÙĦÙħ":133327,"Ñģке":133328,"ĠìĿ´íķ´":133329,"ÙĨسخ":133330,"è¨ĢãģĦ":133331,"добав":133332,"سبÙĤ":133333,"×¢×ķרר":133334,"ÑĤип":133335,"ãģĿãģĵãģ§":133336,"visión":133337,"عÙĪØ¯Ø©":133338,"먹":133339,"×ŀ×ĸר×Ĺ":133340,"ĠØ¥ØŃ":133341,"Ġ׾×ij×Ļף":133342,"Ġ׾צ×IJת":133343,"Ġyardı":133344,"Ġyardımc":133345,"Ġyardımcı":133346,"İZ":133347,"קפ×Ķ":133348,"tré":133349,"liÄŁini":133350,"клÑİÑĩа":133351,"Ġüretim":133352,"Ġayrı":133353,"ĠkiÅŁiler":133354,"à¸Ħà¹īà¸Ļ":133355,"à¸Ħà¹īà¸Ļหา":133356,"ĠSá»±":133357,"Ġ×Ľ×¡":133358,"Ġ×Ľ×¡×£":133359,"ĠÑĤакиÑħ":133360,"ĠXuân":133361,"Ġлег":133362,"Ġлегко":133363,"Ø«ÙĤاÙ쨩":133364,"ÐĿÐŀ":133365,"ãĤ¹ãĤ¿ãĥĥ":133366,"ãĤ¹ãĤ¿ãĥĥãĥķ":133367,"åIJĪãģĦ":133368,"Ġ×Ķש×Ļ×ŀ×ķש":133369,"manız":133370,"ĠÐĴаÑģ":133371,"gün":133372,"ìľĦìĽIJíļĮ":133373,"Ġwspóln":133374,"ĠÑģвое":133375,"íĥģ":133376,"à¹Ģà¸Ļีย":133377,"ÙĪØ¨Ø©":133378,"вÑıз":133379,"ıdır":133380,"ëIJĺìĹĪëĭ¤":133381,"ĠdeÄŁiÅŁtir":133382,"ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮ":133383,"Ġ×Ĺ×ĵש×Ķ":133384,"ãĤīãĤĮãģ¦ãģĦãĤĭ":133385,"×Ĺ×Ļ×Ļ×ij":133386,"ĠÐļаÑĢ":133387,"׳×Ļת×ķ×Ĺ":133388,"Ġ×§×ĺף":133389,"ר×ĸ":133390,"ÙĪØº":133391,"èªŃãģ¿":133392,"ĠتÙĤÙĪÙħ":133393,"ĠÙĥاÙĦ":133394,"à¸Ŀึà¸ģ":133395,"Ġë°ľìĥĿ":133396,"ológico":133397,"راع":133398,"à¹ģà¸ģà¹īà¹Ħà¸Ĥ":133399,"ĠÑĢабоÑĤÑĥ":133400,"ÙĨÙijÙİ":133401,"à¸Ńยูà¹Īà¸Ĺีà¹Ī":133402,"ĠاÙĦثاÙĨÙĬØ©":133403,"ĠNhân":133404,"ÑħваÑĤ":133405,"öne":133406,"Ġعدة":133407,"à¹ģสà¸ĩ":133408,"ÑĤоп":133409,"пÑĥÑģка":133410,"شراء":133411,"ĠÐļом":133412,"Ġפע×ķ׾×Ķ":133413,"ìĤ¬ìĿ´":133414,"ìĤ¬ìĿ´íĬ¸":133415,"è¡Įãģ£ãģ¦":133416,"Ġ×Ķ×Ķת":133417,"ĠÑģÑĤоÑĢо":133418,"ĠÑģÑĤоÑĢонÑĭ":133419,"درس":133420,"à¸ĭู":133421,"à¸ķà¹Īำ":133422,"ĠأبÙĬ":133423,"подоб":133424,"ãģ«ãģ¦":133425,"ارتÙģØ§Ø¹":133426,"ĠÙħؤ":133427,"иков":133428,"geführt":133429,"มืà¸Ńà¸ĸืà¸Ń":133430,"ĠÙĦÙĤد":133431,"ĠØ£ÙĨÙij":133432,"سÙĬطر":133433,"ãģ¾ãģļãģ¯":133434,"ס×ĵ":133435,"ÑģколÑĮко":133436,"ãģ¿ãģŁãģĦãģª":133437,"×ĵר×Ĵ":133438,"×¢×Ļ×ĵ":133439,"à¹ĥหà¹īà¸ļริà¸ģาร":133440,"ĠÐĶи":133441,"×ij×¢×Ļ×ķת":133442,"Ġ×Ķ×Ĺ×ķ":133443,"пиÑģÑĮ":133444,"ĠاÙĦØ®ÙĦ":133445,"бав":133446,"Ġİlk":133447,"ĠاÙĦØ®Ùħ":133448,"ĠاÙĦØ®ÙħÙĬس":133449,"ĠÙĬÙĤÙĪÙħ":133450,"æĻĤãģ®":133451,"ĠsÅĤow":133452,"ĠØ£ÙĩÙħ":133453,"Ø®ÙĦÙĤ":133454,"ĠأصبØŃ":133455,"Ġchứa":133456,"Ġthác":133457,"Ù쨧ÙĦ":133458,"Ġchá»Ŀ":133459,"ĠاÙĦخار":133460,"ĠاÙĦخارج":133461,"ĠاÙĦخارجÙĬØ©":133462,"طائر":133463,"ĠtÃł":133464,"ĠtÃłu":133465,"à¸ģลà¹īà¸Ńà¸ĩ":133466,"ĠاÙĦÙħرأ":133467,"ĠاÙĦÙħرأة":133468,"åħ¨ãģı":133469,"ĠÃĸn":133470,"çļĦãģ«ãģ¯":133471,"Ġpièce":133472,"×Ĵ×Ļ×ij":133473,"ĠاÙĦÙĪØ§ÙĤع":133474,"ä»Ĭãģ®":133475,"ĠاÙĦÙħÙĤ":133476,"cznÄħ":133477,"ÙģØ¹Ø§ÙĦ":133478,"енного":133479,"ĠÑĦакÑĤ":133480,"ìĭłì²Ń":133481,"ĠÐŀни":133482,"ĠاÙĦبÙĦاد":133483,"овиÑĩ":133484,"ëıĮ":133485,"ÑĦÑĥнкÑĨи":133486,"Ġìĸ´ëĬIJ":133487,"ãĥķãĤ©ãĥ¼":133488,"dÃŃ":133489,"илоÑģÑĮ":133490,"ÙħÙī":133491,"ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬÙĥ":133492,"ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬÙĥÙĬØ©":133493,"×ĺ×Ļפ×ķ׾":133494,"íĶĦë¡ľê·¸":133495,"íĶĦë¡ľê·¸ëŀ¨":133496,"Ġש×ķ׳×ķת":133497,"Ø´ÙħÙĦ":133498,"ĠпаÑĢа":133499,"Ġ×Ķ×Ĺ×ķ×§":133500,"ÙĪØ²Ø§Ø±Ø©":133501,"ãģ¨ãģĻãĤĭ":133502,"Ġquảng":133503,"Ġaģır":133504,"ĠاÙĦÙĦج":133505,"ĠاÙĦÙĦجÙĨØ©":133506,"긴":133507,"ĠTân":133508,"جÙħÙĦ":133509,"дол":133510,"à¹ģà¸ŀà¸Ĺย":133511,"à¹ģà¸ŀà¸Ĺยà¹Į":133512,"Ġר×IJש×Ļ":133513,"Ñīей":133514,"Ġçevre":133515,"ĠкомплекÑģ":133516,"Ġ×ij×ŀש×ļ":133517,"Ġaltın":133518,"ĠأعÙħاÙĦ":133519,"ĠÑģвоего":133520,"ãĤĪãģĦ":133521,"×Ĺ׾×Ļ×ĺ":133522,"×ŀ×ł×¢":133523,"Ġר×ij×Ķ":133524,"ĠØ£ÙĬضاÙĭ":133525,"×ĸ׾":133526,"ĠاÙĦسÙĬاسÙĬ":133527,"æĢĿãģĨ":133528,"קרק":133529,"קרקע":133530,"ĠاÙĦÙ쨱ÙĬÙĤ":133531,"биÑĤ":133532,"ק׳×Ķ":133533,"ĠØ¥ÙĨÙĩ":133534,"ĠÐĴам":133535,"ÐłÐŀ":133536,"ãĥĪãĥª":133537,"å¿ħè¦ģãģª":133538,"Ġchâu":133539,"ç¶ļãģij":133540,"Ġçözüm":133541,"gÅĤow":133542,"عÙĤÙĦ":133543,"売ãĤĭ":133544,"iết":133545,"à¸Ĭิà¹īà¸Ļ":133546,"ĠØŃÙĤÙĪÙĤ":133547,"Ø·ÙĦع":133548,"ĠÄijen":133549,"ĠÙĥاÙ쨩":133550,"ãģ®ãģĶ":133551,"Ġë¬":133552,"Ġ물":133553,"Ġë¬¼ë¡ł":133554,"ĠرسÙĪÙĦ":133555,"зам":133556,"замен":133557,"Ġkullanıcı":133558,"×¢×ķ׾":133559,"èī²ãĢħ":133560,"ÑĪиÑĢ":133561,"Ġ×Ĺש":133562,"Ġwygl":133563,"ĠwyglÄħda":133564,"ש×Ļ×ŀ×ķש":133565,"å¿ĺãĤĮ":133566,"×¢×Ļצ×ķ×ij":133567,"ĠاÙĦسÙĪØ±ÙĬ":133568,"å°ijãģªãģĦ":133569,"ĠпоиÑģк":133570,"สำà¸Ļัà¸ģà¸ĩาà¸Ļ":133571,"Ġ×ŀצ×ĵ":133572,"ĠmÃ¼ÅŁ":133573,"ĠmÃ¼ÅŁter":133574,"ĠmÃ¼ÅŁteri":133575,"ĠÙħÙĨÙĩÙħ":133576,"à¸ķำà¹ģ":133577,"à¸ķำà¹ģหà¸Ļ":133578,"à¸ķำà¹ģหà¸Ļà¹Īà¸ĩ":133579,"ÅĽmie":133580,"Ġ×©×ł×ª":133581,"Ġ×Ķפ×Ļ":133582,"פרש":133583,"×¢×ijר×Ļת":133584,"สà¸Ļัà¸ļ":133585,"สà¸Ļัà¸ļสà¸Ļุ":133586,"สà¸Ļัà¸ļสà¸Ļุà¸Ļ":133587,"è¨Ģãģ£ãģ¦":133588,"à¸ģารà¸Īัà¸Ķ":133589,"ĠMoże":133590,"изаÑĨии":133591,"ứt":133592,"ĠÙĪØ¨Ø¹Ø¯":133593,"ĠdeÄŁild":133594,"ĠdeÄŁildir":133595,"Ġת×ŀ":133596,"Ġ×ŀ×ŀ׳×ķ":133597,"話ãĤĴ":133598,"ĠÑĨена":133599,"Ġthúc":133600,"×Ļ×ŀ×ķף":133601,"ĠBáo":133602,"ãĤĴåıĸãĤĬ":133603,"å®īãģĦ":133604,"Ġ×¢×ķש×Ļ×Ŀ":133605,"èĩªåĪĨãģĮ":133606,"lée":133607,"ãĤĭãģ®ãģ§":133608,"иÑĢÑĥеÑĤ":133609,"ãģ¦ãĤĭ":133610,"ستر":133611,"ĠاÙĦØŃÙĬ":133612,"×Ļ׾×ķת":133613,"Ġ×Ĺ×ij":133614,"ÙĤرأ":133615,"تÙħÙĥÙĨ":133616,"سائÙĦ":133617,"prüf":133618,"ãģĭãģijãģ¦":133619,"ĠÑģобÑģÑĤвенно":133620,"ĠìľĦíķĺìŬ":133621,"׾×Ļ×ĺ":133622,"ãģĮå¤ļãģı":133623,"ÙĬتÙĩا":133624,"ç«ĭãģ¦":133625,"มà¸Ńà¸ļ":133626,"ìĭľìŀ¥":133627,"оÑĢа":133628,"ĠsavaÅŁ":133629,"×ĺ×Ļ×ij×Ļ":133630,"×ij׳×ķ":133631,"Ùħاذا":133632,"기ê°Ħ":133633,"ãģªãģ©ãģ§":133634,"Ġ×ŀת×Ĺ×Ļ׾":133635,"Ġnhiá»ħ":133636,"Ġnhiá»ħm":133637,"каÑĢ":133638,"каÑĢÑĤ":133639,"Ġ׾×Ķשת×ŀש":133640,"׳×Ļ×Ĺ":133641,"ادÙĬØ©":133642,"รายà¸ĩาà¸Ļ":133643,"ĠprzykÅĤad":133644,"Ñīий":133645,"ØŃضÙĪØ±":133646,"Ġhôn":133647,"ÃĿ":133648,"ת×ķצ×IJ×ķת":133649,"رابط":133650,"Ġbếp":133651,"ĠполÑĥÑĩи":133652,"åĩºä¼ļãģĦç³»":133653,"à¸Ľà¸¥à¹Īà¸Ńย":133654,"ĠاÙĦشباب":133655,"اÙĩÙĦ":133656,"ä»Ĭãģ¾ãģ§":133657,"رجع":133658,"ãĤ¶ãĥ¼":133659,"ÙĤÙģ":133660,"ĠGroÃŁ":133661,"ĠíļĮìĽIJ":133662,"اجر":133663,"Ġ×ij×ŀקר×Ķ":133664,"Ġsegurança":133665,"fühl":133666,"ãģ¦ãģĦãģı":133667,"หมà¸Ń":133668,"ĠкоÑĤоÑĢом":133669,"ĠNÄĥm":133670,"ĠdÅĤugo":133671,"ÙħÙĨØŃ":133672,"ש×ķ×ķ×Ļ":133673,"ĠØ£ÙĬاÙħ":133674,"à¸ªà¸łà¸²à¸ŀ":133675,"rzÄħ":133676,"شرÙĥات":133677,"ãĤĴèĢĥãģĪ":133678,"даÑĢ":133679,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭุม":133680,"Ġ×ķ×IJ×ĸ":133681,"iá»ĩn":133682,"Ġtươi":133683,"ש×Ļ×Ĺ":133684,"à¸Ńà¹Īà¸Ńà¸Ļ":133685,"æĽ¸ãģĦãģ¦":133686,"Ġngữ":133687,"×ij×Ļ×ĺ×Ĺ":133688,"×ij×Ļ×ĺ×Ĺ×ķף":133689,"Ġsẵ":133690,"Ġsẵn":133691,"ì§ĢëıĦ":133692,"ĠпÑĢеп":133693,"ĠпÑĢепаÑĢаÑĤ":133694,"ĠнаÑĥÑĩ":133695,"ĠÃľnivers":133696,"ĠÃľniversites":133697,"ĠÃľniversitesi":133698,"Ġ×Ĵ×ĵ×ķ׾×Ķ":133699,"Ġ×Ķ×ł×ª":133700,"Ġ×Ķ×ł×ª×ij×¢":133701,"ãģ§ãģĤãģ£ãģŁ":133702,"ĠmiesiÄħ":133703,"ĠmiesiÄħc":133704,"гÑĢам":133705,"гÑĢамм":133706,"ĠبشأÙĨ":133707,"ĠÑħÑĢ":133708,"×§×Ļ×ĵ":133709,"×§×Ļ×ĵ×ķ×Ŀ":133710,"Ø´Ùĥر":133711,"Ġá»ķ":133712,"Ġá»ķn":133713,"ãģĮãģĤãģ£ãģ¦":133714,"ãģķãĤĮãģ¾ãģĻ":133715,"Ġ×Ĺ×ķ×ĵ":133716,"Ġ×Ĺ×ķ×ĵש×Ļ×Ŀ":133717,"ÙħÙĪØ§Ø¬Ùĩ":133718,"ÙħÙĪØ§Ø¬ÙĩØ©":133719,"أشخاص":133720,"بغ":133721,"à¹Ģรียà¸Ļรูà¹ī":133722,"ãģĹãģ¦ãģĦãģı":133723,"Ġsạn":133724,"å¿ħãģļ":133725,"׳×Ļ×Ĵ":133726,"׳×Ļ×Ĵ×ķ×ĵ":133727,"باÙĦغ":133728,"×Ĺש×ŀ":133729,"×Ĺש×ŀ׾":133730,"Ġnapraw":133731,"ĠnaprawdÄĻ":133732,"Ø´Ùĩاد":133733,"×IJ×ķ×Ķ":133734,"×IJ×ķ×Ķ×ij":133735,"иÑĨÑĭ":133736,"Ġ×Ķר׼×ij":133737,"ëŀij":133738,"Ġתע":133739,"Ġ×Ķ×Ļש":133740,"Ġ×Ķ×Ļשר×IJ":133741,"Ġ×Ķ×Ļשר×IJ׾×Ļ":133742,"Ø£ÙħÙĨ":133743,"ÑİÑīаÑı":133744,"skór":133745,"LERİ":133746,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺר×ķף":133747,"×¢×ł×§":133748,"ĠÙĪÙĥÙĦ":133749,"ãģĵãģĵãģ§":133750,"Ġquán":133751,"liÄŁin":133752,"à¸ģà¸İหมาย":133753,"Ø·Ùħ":133754,"أجÙĩ":133755,"أجÙĩزة":133756,"ĠErdoÄŁan":133757,"ãģ§ãģĬ":133758,"ĠвÑĢа":133759,"ĠвÑĢаÑĩ":133760,"ĠPhó":133761,"à¸Ĭัà¹Īว":133762,"à¸Ĭัà¹Īวà¹Ĥม":133763,"à¸Ĭัà¹Īวà¹Ĥมà¸ĩ":133764,"Ġphúc":133765,"×Ļפ×ķת":133766,"×¢×Ļ×ķף":133767,"Ġdużo":133768,"ãĥģãĥ¼ãĥł":133769,"ĠÙĬÙİ":133770,"ĠзадаÑĩ":133771,"Ġ×Ĵ×ij×ķ×Ķ×Ķ":133772,"Ġ׼׼׾":133773,"ложен":133774,"état":133775,"ĠngÄĥn":133776,"èµ·ãģį":133777,"ĠTiến":133778,"صعب":133779,"Ġexperiência":133780,"Ø®Ùħ":133781,"à¸ģารà¸Ĺำà¸ĩาà¸Ļ":133782,"سÙĬد":133783,"ĠDá»±":133784,"ĠкоÑĤоÑĢого":133785,"ladıģı":133786,"Ġkhá»ķ":133787,"Ġê³ĦìĨį":133788,"Ñīик":133789,"สà¹Īวà¸Ļà¸ķัว":133790,"зоÑĢ":133791,"ÙĨÙı":133792,"Ġà¸Ķัà¸ĩ":133793,"Ġà¸Ķัà¸ĩà¸Ļัà¹īà¸Ļ":133794,"Ġcấu":133795,"ĠÄijá»ijc":133796,"оÑĦ":133797,"ĠاÙĦأعÙħاÙĦ":133798,"ãģªãģıãģ¦ãĤĤ":133799,"×ķ׼×Ļ×Ŀ":133800,"à¹ģà¸Ľ":133801,"ĠBên":133802,"ãĥ¯ãĥ³":133803,"Ġgiám":133804,"ĠÅŀu":133805,"Ġdáng":133806,"عÙĦÙĬ":133807,"à¹Ģà¸ģษ":133808,"à¹Ģà¸ģษà¸ķร":133809,"ÙĪØ¬Ø¨":133810,"ннÑĭе":133811,"ÙĤضاء":133812,"à¸Ħวà¸ļ":133813,"à¸Ħวà¸ļà¸Ħุ":133814,"à¸Ħวà¸ļà¸Ħุม":133815,"ãģ¤ãģ¤":133816,"ĠViá»ĩc":133817,"×ŀ×ij×ĺ":133818,"ש×Ļת×ķ×£":133819,"ĠведÑĮ":133820,"kaza":133821,"kazaÅĤ":133822,"à¸ķำรวà¸Ī":133823,"ãĤ¿ãĥ«":133824,"ĠповÑĭ":133825,"ĠповÑĭÑĪен":133826,"ĠSợ":133827,"ĠìĦ¤ëªħ":133828,"ĠÃĩünkü":133829,"ìĥĿíĻľ":133830,"Ö¾":133831,"ãĤĮãģ¦ãģĦãĤĭ":133832,"Ġ×ijר×IJש":133833,"ר×ķ×Ĵ":133834,"ĠоÑĦи":133835,"ĠоÑĦиÑĨиалÑĮн":133836,"ĠÑĥÑģÑĤанов":133837,"ĠÑĥÑģÑĤановлен":133838,"ĠاÙĦÙħصر":133839,"ĠاÙĦÙħصرÙĬØ©":133840,"ĠÐŁÐ¾ÑįÑĤомÑĥ":133841,"ÙĨصÙģ":133842,"ĠÙĪØ§ÙĦÙĨ":133843,"ĠhÃłi":133844,"à¸Ħิ":133845,"ĠAprès":133846,"ì³IJ":133847,"à¹Ģà¸ĭีย":133848,"×ĵ×ŀ×Ķ":133849,"activité":133850,"à¸Ħิà¸Ķวà¹Īา":133851,"ÑĤÑĢен":133852,"à¹Ģฮ":133853,"ãĥıãĤ¤":133854,"ãģĮå¢ĹãģĪ":133855,"еннаÑı":133856,"Ġìĺ¤ëĬĺ":133857,"ãĥ¢ãĥ³":133858,"ĠконеÑĩно":133859,"ĠÙħÙĤابÙĦ":133860,"clé":133861,"Ġhü":133862,"Ġthẳng":133863,"ìłģìĿ´":133864,"ĠÐIJлекÑģ":133865,"ĠÐIJлекÑģан":133866,"ĠÐIJлекÑģандÑĢ":133867,"ãĥŀãĥ³ãĤ·ãĥ§ãĥ³":133868,"ãģ²ãģ¨ãģ¤":133869,"ãģªãģĬ":133870,"à¹Ģà¸Īà¹īาà¸Ĥà¸Ńà¸ĩ":133871,"ëĵľë¦¬":133872,"شاء":133873,"ĠsaÄŁlık":133874,"ĠÅŁimdi":133875,"×Ļ×IJ׾":133876,"تأثÙĬر":133877,"أسب":133878,"أسباب":133879,"ĠвÑĭполнен":133880,"лок":133881,"ש×Ļ×ij×Ķ":133882,"Ġlắm":133883,"ĠTrÆ°á»Ľc":133884,"Ġ×Ķ×¢×ľ":133885,"리를":133886,"ĠÑĢеж":133887,"ĠÑĢежим":133888,"inté":133889,"intégr":133890,"×Ĵ׳×Ļ":133891,"ĠاÙĦشعر":133892,"Ġmilhões":133893,"Ġpequeño":133894,"ãĤ³ãĥ¼ãĤ¹":133895,"×ķ׼×Ĺ":133896,"à¹Ģà¸Ĭà¹īา":133897,"شرÙĤ":133898,"Ġhương":133899,"รัà¸IJà¸ļาล":133900,"à¸ģลาย":133901,"à¸ģลายà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":133902,"ĠподÑħод":133903,"תש×ķ×ij×Ķ":133904,"ãģıãģªãģ£ãģ¦":133905,"ĠاÙĦØ£ÙħÙħ":133906,"ĠHá»įc":133907,"ĠwspóÅĤpr":133908,"ĠwspóÅĤprac":133909,"ÑĩÑĥв":133910,"ÑĩÑĥвÑģÑĤв":133911,"ÃŃstico":133912,"à¹Ģà¸ģาะ":133913,"ìĽĢ":133914,"Ġназад":133915,"ãĤĭãĤĪãģĨãģ«":133916,"ĠСШ":133917,"ĠСШÐIJ":133918,"мон":133919,"ĠAsÃŃ":133920,"×ķר×Ĵ":133921,"полнен":133922,"×ŀ×¡×ľ":133923,"×ŀ×¡×ľ×ķ׾":133924,"à¹Ģลืà¸Ńà¸Ķ":133925,"à¹Ģริà¹Īมà¸ķà¹īà¸Ļ":133926,"ĠاÙĦØ¥Ùħ":133927,"ĠاÙĦØ¥Ùħارات":133928,"צ×Ķר":133929,"ãĥ¡ãĥªãĥĥãĥĪ":133930,"ĠпоÑĤом":133931,"виз":133932,"ĠÙģØªØ±Ø©":133933,"å¾Įãģ®":133934,"ÐĿÐIJ":133935,"×ŀסר":133936,"ÙĬرÙĬ":133937,"pré":133938,"ĠteÅŁek":133939,"ĠteÅŁekkür":133940,"Ġödeme":133941,"داÙĨ":133942,"ãģ¾ãģĹãģ¦":133943,"缮ãģ«":133944,"ĠÑĤеÑĩение":133945,"lard":133946,"lardır":133947,"à¹Ģราà¸Īะ":133948,"ספ×Ļ":133949,"ĠÙĪÙĥذÙĦÙĥ":133950,"Ġhát":133951,"Ġtá»Ļc":133952,"à¸Ħุย":133953,"Ġbức":133954,"ØŃÙĬÙĨ":133955,"èģŀãģĦãģ¦":133956,"Ùħؤشر":133957,"ĠNhư":133958,"Ġменее":133959,"ละà¸Ħร":133960,"Ñģин":133961,"ĠÑĢек":133962,"ĠÑĢекл":133963,"ĠÑĢеклам":133964,"ĠÙģÙĩÙĪ":133965,"Ġ׾×ĸ":133966,"×Ļ׳×ķת":133967,"ĠÅŁart":133968,"ÑģÑĤавка":133969,"Ġíı¬íķ¨":133970,"ãģ«è¡Įãģı":133971,"ï¼Ŀ":133972,"ĠпозволÑıеÑĤ":133973,"Ġת×ķ׼׾×ķ":133974,"овал":133975,"صÙĦØ©":133976,"Ġ׾ש׳×ķת":133977,"ĠÐĺгÑĢ":133978,"ÙħÙĨتجات":133979,"ĠsatÄ±ÅŁ":133980,"Ñģко":133981,"ĠاÙĦØ«ÙĦاثاء":133982,"Ġ×Ķ×ĵ×ijר×Ļ×Ŀ":133983,"ãģĹãģ¾ãģĹãĤĩãģĨ":133984,"بÙĤÙī":133985,"åĬĽãĤĴ":133986,"ĠÃĩok":133987,"ãĥģãĥ¥":133988,"à¹Ģà¸Ĭืà¹īà¸Ń":133989,"ยุà¸Ħ":133990,"ศาล":133991,"Ġ×§×ķ×ĵ×Ŀ":133992,"×ĸר×Ļ×Ŀ":133993,"ãģ®åł´åIJĪ":133994,"ĠìķĬìķĺ":133995,"ãģĤãĤĬãģ¾ãģĻãģĮ":133996,"×IJשר":133997,"è¡Įãģı":133998,"ãģ»ãģĭ":133999,"æ°Ĺãģ«ãģªãĤĭ":134000,"йдеÑĤ":134001,"íķĺìĺĢëĭ¤":134002,"ستÙħرار":134003,"ĠÐŁÑĢе":134004,"ĠÑģбоÑĢ":134005,"ĠìķĦ무":134006,"ç§ģãĤĤ":134007,"عص":134008,"ĠниÑĩ":134009,"ĠниÑĩего":134010,"ĠпÑĢием":134011,"×§×ķ×ŀ":134012,"ĠìĪĺëıĦ":134013,"Ġì¡´":134014,"Ġì¡´ìŀ¬":134015,"ĠأثÙĨ":134016,"ĠأثÙĨاء":134017,"ĠÙĪØ§ÙĦØŃ":134018,"ãģĮãģ§ãģįãĤĭ":134019,"Ġת×Ķ":134020,"Ġת×Ķ×Ļ×Ķ":134021,"רף":134022,"ĠÑģвÑıзи":134023,"×Ĵשת":134024,"ÑģпекÑĤ":134025,"ס×ij×Ļ×ij":134026,"ס×ij×Ļ×ij×Ķ":134027,"ĠíķĦìļĶíķľ":134028,"تخصص":134029,"Ġжив":134030,"ĠживоÑĤ":134031,"ĠMayıs":134032,"تعا":134033,"تعاÙĪÙĨ":134034,"ĠعÙĨÙĩا":134035,"ówki":134036,"ĠاÙĦÙģÙĦسطÙĬÙĨÙĬ":134037,"ãģłãģijãģ§ãģªãģı":134038,"ìĿ¸ì§Ģ":134039,"ĠاÙĦسÙĪØ¯":134040,"ĠاÙĦسÙĪØ¯Ø§ÙĨ":134041,"إجراءات":134042,"Ġkötü":134043,"Ġ×Ļתר":134044,"×Ĵ×Ļש×Ķ":134045,"Ġצ×ķר×ļ":134046,"รà¸ĸย":134047,"รà¸ĸยà¸Ļà¸ķà¹Į":134048,"ÑħоÑĤ":134049,"ÐłÐIJ":134050,"ÙĪØ·ÙĨ":134051,"Ġsayısı":134052,"ס×Ĺר":134053,"ÙħÙĪÙĦ":134054,"ãĤĴæĮģãģ£ãģ¦":134055,"عاÙĨ":134056,"Ġtá»Ļi":134057,"ĠвÑĭÑĪе":134058,"Ġtầm":134059,"ãĥĪãĥ¬":134060,"×Ļצ×ķ":134061,"มุม":134062,"سÙĪØ¯":134063,"ìłĦìŀIJ":134064,"ãĤµãĥŃãĥ³":134065,"ìĤ°ìĹħ":134066,"ĠоÑģнован":134067,"Ø®Ù쨶":134068,"רצ×Ķ":134069,"بÙĬض":134070,"×ķÖ¹":134071,"ס×Ļ×Ļ×¢":134072,"Ġש×IJ×Ļ":134073,"ĠاÙĦÙĤرآÙĨ":134074,"ĠТакже":134075,"×ŀש×ŀ×¢×ķת":134076,"سÙĩÙĦ":134077,"Ġ×Ķ׳×Ķ":134078,"ãĤĴãģĹãģ¦ãģĦãĤĭ":134079,"×Ļ×Ļס":134080,"×Ķ×ķ×IJ":134081,"ĠBÃŃ":134082,"Ġмало":134083,"ĠëͰëĿ¼ìĦľ":134084,"Ġר×Ĺ×ij":134085,"ãģĮé«ĺãģĦ":134086,"ÙĪØ§Ø³":134087,"ìĤ¼":134088,"×ł×¢":134089,"ãģ£ãģ¡ãĤĥ":134090,"ĠTüm":134091,"à¸Ńีà¸ģà¸Ķà¹īวย":134092,"ãģĹãģ¦ãģıãģłãģķãģĦ":134093,"ÙĨشاط":134094,"ãĥĹãĥ©ãĥ³":134095,"алиÑģÑĮ":134096,"×ĵ×ľ×ª":134097,"ĠwczeÅĽ":134098,"ĠwczeÅĽniej":134099,"ĠÑįÑĤим":134100,"Ġthá»ĭt":134101,"à¸ļัà¸į":134102,"à¸ļัà¸įà¸Ĭี":134103,"ãģļãģ£ãģ¨":134104,"ÑĢин":134105,"ĠswojÄħ":134106,"íķĺëĬĶëį°":134107,"Ġë§Įëĵ¤ìĸ´":134108,"تشÙĥ":134109,"تشÙĥÙĬÙĦ":134110,"ائÙĩ":134111,"Ġ׾פ×Ĺ×ķת":134112,"ãĥĭãĥ¥":134113,"ãĥĭãĥ¥ãĥ¼ãĤ¹":134114,"׼×IJף":134115,"ãģ§ãģįãģŁ":134116,"звон":134117,"ĠstaÅĤ":134118,"×Ĺ×ijרת×Ļ":134119,"ĠأعÙĦÙĨ":134120,"à¹ģà¸ļà¸ļà¸Ļีà¹ī":134121,"بدء":134122,"ãĤģãģŁ":134123,"Ġ×ŀש×ŀ×¢×ķת":134124,"Ġ×ŀש×ŀ×¢×ķת×Ļ":134125,"örü":134126,"Ġhạnh":134127,"zähl":134128,"ĠLý":134129,"Ġ×ij×Ķת":134130,"Ġ×ij×Ķת×IJ×Ŀ":134131,"баÑĢ":134132,"ì¦Ī":134133,"ä»ĬåĽŀãģ®":134134,"Ġyü":134135,"Ġyüks":134136,"Ġyüksel":134137,"ãĤ½ãĥ¼":134138,"ãģĤãĤĮ":134139,"×ª×ľ×ŀ×Ļ×ĵ":134140,"ãģ¤ãģª":134141,"×ij׳×Ļ×Ŀ":134142,"Ġxếp":134143,"ĠмÑĥжÑĩин":134144,"ĠاÙĦÙĥتاب":134145,"׼×ŀ×ķת":134146,"Ġçe":134147,"ĠçeÅŁ":134148,"ĠçeÅŁit":134149,"ĠçeÅŁitli":134150,"×ĵ×Ļר×ķת":134151,"à¸ļุà¸į":134152,"ĠاÙĦØ¥ÙĦÙĥ":134153,"ĠاÙĦØ¥ÙĦÙĥترÙĪ":134154,"ĠاÙĦØ¥ÙĦÙĥترÙĪÙĨÙĬ":134155,"ĠباÙĦإض":134156,"ĠباÙĦإضاÙ쨩":134157,"Ġyönel":134158,"Ġyönelik":134159,"mysÅĤ":134160,"à¸Ķà¹īวยà¸ģาร":134161,"à¸ģารà¸Ĺำ":134162,"овÑĭм":134163,"أزÙħØ©":134164,"æİ¢ãģĹ":134165,"íļ¨":134166,"Ġ×ķ×IJ×Ŀ":134167,"Ġnghiêm":134168,"ÑĪин":134169,"кал":134170,"Ġcrianças":134171,"èĩªåĪĨãģ§":134172,"Ġнай":134173,"ĠнайÑĤи":134174,"ĠSá»ij":134175,"ĠÃ¶ÄŁrenciler":134176,"ãĥ¶æľĪ":134177,"Ñģан":134178,"ĠJá":134179,"ĠkonuÅŁma":134180,"شرط":134181,"ëĪĪ":134182,"arrière":134183,"ضرÙĪØ±Ø©":134184,"ãĥĶãĥ³":134185,"עשר":134186,"аÑĢÑĮ":134187,"جÙħاع":134188,"Ġdéco":134189,"Ġ×Ļ×Ķ×ķ×ĵ×Ļ":134190,"à¸ŀลาà¸Ķ":134191,"ĠÙĬÙĥÙĨ":134192,"ĠجاÙħعة":134193,"طبÙĤ":134194,"ĠboÅŁ":134195,"×ķ×ķ×IJ":134196,"×ŀ×ĵ×¢":134197,"×§×ij×ķצת":134198,"פ×Ļר":134199,"jÄħcym":134200,"Ùħشا":134201,"ÙħشاÙĥÙĦ":134202,"צפ×ķף":134203,"إست":134204,"×ŀ׼ר":134205,"سÙħع":134206,"Ġкакой":134207,"ÑĤвоÑĢ":134208,"ØŃج":134209,"ÙģØ±Ø¶":134210,"пÑĢавлен":134211,"Ġникак":134212,"Ġmiá»ĩ":134213,"Ġmiá»ĩng":134214,"Ã¼ÃŁ":134215,"иÑĢовал":134216,"׾×ŀ×ķת":134217,"次ãģ®":134218,"ÙĦØ·":134219,"à¸ķัà¸Ļ":134220,"×Ķת×Ĺ×Ļ׾":134221,"ĠfotoÄŁ":134222,"ĠfotoÄŁraf":134223,"طرØŃ":134224,"à¸Ńà¸Ńà¸ģà¹Ħà¸Ľ":134225,"Ġyên":134226,"Ġпок":134227,"ĠпокÑĥп":134228,"ĠпокÑĥпа":134229,"ÑĨÑĥ":134230,"ĠкомпÑĮÑİ":134231,"ĠкомпÑĮÑİÑĤеÑĢ":134232,"ĠاÙĦÙĥرÙĬÙħ":134233,"تصÙħ":134234,"تصÙħÙĬÙħ":134235,"Ġоказа":134236,"Ġzarówn":134237,"Ġzarówno":134238,"ëĮĢì¶ľ":134239,"ãĤ»ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼":134240,"ĠjakoÅĽci":134241,"æĤ©":134242,"æĤ©ãģ¿":134243,"Ø£ÙĨÙĪ":134244,"Ø£ÙĨÙĪØ§Ø¹":134245,"ë¹ł":134246,"Ġìłķë§IJ":134247,"Ġkẻ":134248,"ĠÑģайÑĤа":134249,"Ġ×Ķער×ij":134250,"Ùĩز":134251,"presión":134252,"ĠÑģÑĤен":134253,"ãģ£ãģ¦ãĤĭ":134254,"Ġhızlı":134255,"ÐļÐIJ":134256,"×ŀשפ×Ĺת":134257,"ĠÙĨÙĩا":134258,"ĠÙĨÙĩاÙĬØ©":134259,"ãģ¾ãģĦ":134260,"оÑħÑĢан":134261,"รà¹īà¸Ńย":134262,"ลึà¸ģ":134263,"ĠÙĪØ¨Ø§ÙĦ":134264,"ãĤĤãģ®ãģĮ":134265,"ר׼×Ļ×ij":134266,"ãĤ¤ãĥ¤":134267,"سؤ":134268,"سؤاÙĦ":134269,"ĠÙĦØ£ÙĨÙĩ":134270,"ĠkonuÅŁtu":134271,"ÐļÑĥпиÑĤÑĮ":134272,"Ġש×IJת×Ķ":134273,"ĠÙĪØ§ÙĦس":134274,"ĠmożliwoÅĽci":134275,"Ġprób":134276,"ëͰ":134277,"ãģ©ãĤĮ":134278,"ĠÐľÐ¸Ð½":134279,"ĠоÑĢганизм":134280,"ãģ«å¯¾ãģĻãĤĭ":134281,"ĠPré":134282,"Ġprivé":134283,"chè":134284,"ãģĦãģŁãģłãģį":134285,"สà¸Ļุà¸ģ":134286,"ajÄħce":134287,"ĠDzi":134288,"ĠDziÄĻki":134289,"ÅĤatw":134290,"rän":134291,"ränk":134292,"æĿ¥ãģŁ":134293,"Ġ×Ķ×Ļ×Ķ×ķ×ĵ×Ļ":134294,"ãĤ¬ãĥ¼":134295,"ĠÑĢад":134296,"ĠÑĢади":134297,"кÑĤив":134298,"Ø£Ùĩد":134299,"Ø£ÙĩداÙģ":134300,"ש×IJ×Ļר":134301,"ãģ¦ãģĦãģªãģĦ":134302,"Ġfrüh":134303,"Ġокол":134304,"Ġоколо":134305,"Ġregião":134306,"ĠÑĩиÑģле":134307,"Ġponiew":134308,"Ġponieważ":134309,"ìĦ¼íĦ°":134310,"Ġbầu":134311,"Ġê·":134312,"Ġê·ľ":134313,"Ġê·ľìłķ":134314,"ĠHòa":134315,"ĠÑĤоÑĤ":134316,"ãĤĤå¤ļãģĦ":134317,"ĠاÙĦإسÙĦاÙħÙĬØ©":134318,"ãģĭãģĦ":134319,"Ñįн":134320,"ĠÑĥказан":134321,"ĠÑĤакое":134322,"ï¼³":134323,"ëĮĢíķĻ":134324,"ĠgeniÅŁ":134325,"ĠاÙĦØ®ÙĬ":134326,"ĠاÙĦØ®ÙĬارات":134327,"ãĤĴè¡ĮãģĨ":134328,"ש×ŀ×Ķ":134329,"ĠLÃłm":134330,"ÙĪÙĨÙĬ":134331,"Ġ×IJ׾×Ļ×ķ":134332,"Äĺ":134333,"à¹Ħมà¹Īสามารà¸ĸ":134334,"人ãģ¨":134335,"برز":134336,"×Ļס×ķ×ĵ":134337,"×Ĵ׾×Ļ":134338,"ĠÙĬÙĨا":134339,"ĠÙĬÙĨاÙĬر":134340,"ĠкаÑĢÑĤин":134341,"Ġtôn":134342,"à¹Ģà¸ģร":134343,"à¸Ħà¸Ķี":134344,"Ġ׾×IJ×ķר×ļ":134345,"ãĤĤãĤīãģĨ":134346,"ãģĭãģĭãĤĭ":134347,"ании":134348,"ĠaraÅŁtırma":134349,"ÙĦاØŃظ":134350,"ãģĦãĤĦ":134351,"ĠTÃłi":134352,"Ġà¸Ļà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģ":134353,"Ġà¸Ļà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģà¸Ļีà¹ī":134354,"ĠÄIJảng":134355,"ãģ£ãģ¦ãģįãģŁ":134356,"Ġà¸ĭึà¹Īà¸ĩà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":134357,"Ġtả":134358,"ĠmożliwoÅĽÄĩ":134359,"ĠSản":134360,"Ġİki":134361,"Ġcắt":134362,"سأÙĦ":134363,"Ġbakım":134364,"شب":134365,"à¸ķีà¹ī":134366,"à¸ŀยาย":134367,"à¸ŀยายาม":134368,"à¸ªà¸±à¸Ľ":134369,"à¸ªà¸±à¸Ľà¸Ķา":134370,"à¸ªà¸±à¸Ľà¸Ķาหà¹Į":134371,"ë°Ģ":134372,"еÑĢÑĭ":134373,"Ġcánh":134374,"Ġthuế":134375,"تبع":134376,"ãģ«åħ¥ãĤĮ":134377,"ÑİÑģÑĮ":134378,"íļĮìĿĺ":134379,"ç°¡åį":134380,"ç°¡åįĺ":134381,"ç°¡åįĺãģ«":134382,"Ġtrúc":134383,"ĠاÙĦÙĥÙĪÙĬ":134384,"ĠاÙĦÙĥÙĪÙĬت":134385,"ãĤıãģijãģ§ãģĻ":134386,"ĠÑģвоб":134387,"ĠÑģвобод":134388,"ĠÑĥÑĩаÑģÑĤник":134389,"สิà¹īà¸Ļ":134390,"ĠпÑĢоÑĦеÑģÑģиона":134391,"ĠпÑĢоÑĦеÑģÑģионалÑĮн":134392,"ÑģпоÑĢ":134393,"×Ĺ×ķ×ij×Ķ":134394,"ÙħعÙĨÙī":134395,"ĠاÙĦÙģØªØ±Ø©":134396,"สูà¸ĩสุà¸Ķ":134397,"ãĤıãģļ":134398,"ĠÄijè":134399,"ĠÄijèn":134400,"æ¯Ķãģ¹":134401,"าà¸ĺิ":134402,"Ġmożemy":134403,"à¹ģà¸ĭ":134404,"à¸Īะà¹Ħมà¹Ī":134405,"Ġsắp":134406,"ÐļÐŀ":134407,"Ġpráctica":134408,"ÙĪÙĥاÙĦØ©":134409,"è¾¼ãĤĵãģ§":134410,"ológica":134411,"ĠеÑī":134412,"ĠеÑīÑij":134413,"تعدÙĬÙĦ":134414,"ĠØ£Ùĥد":134415,"Ġצר×Ļ׼":134416,"Ġצר×Ļ׼×Ļ×Ŀ":134417,"Ø«Ùħ":134418,"ĠкÑĢÑĥ":134419,"ĠкÑĢÑĥп":134420,"×ij×Ļ×§×ķרת":134421,"Ġì¡°ê¸Ī":134422,"ãģ¨ãģįãģ¯":134423,"Ġbạc":134424,"ĠÑĢаÑģпол":134425,"ĠÑĢаÑģполож":134426,"ĠÑĢаÑģположен":134427,"زÙĬÙĨ":134428,"ĠÐļÑĢоме":134429,"ĠاÙĦÙĨظر":134430,"×Ķ×ķ×ĵ":134431,"ĠاÙĦسبت":134432,"ã썿ĢĿãģĦ":134433,"ĠpaÅĦst":134434,"ĠpaÅĦstw":134435,"ĠÙĦÙĬست":134436,"ĠбÑĥдÑĥ":134437,"à¸Ĺัà¸Ļà¸Ĺี":134438,"ราม":134439,"ØŃصÙĪÙĦ":134440,"ãģĹãģ¦ãģıãĤĮãĤĭ":134441,"ĠاÙĦإسرائÙĬÙĦ":134442,"ĠاÙĦإسرائÙĬÙĦÙĬ":134443,"ãģĵãĤĮãģ¾ãģ§":134444,"ìĤ¬ë¥¼":134445,"Ġsürü":134446,"à¹Ģวà¸Ńรà¹Į":134447,"à¹Ģà¸ĭà¸Ńรà¹Į":134448,"Ġutilisé":134449,"ĠÑģиÑģÑĤема":134450,"Ġdwó":134451,"Ġdwóch":134452,"Ġpróprio":134453,"Ġëĵ±ìĿĦ":134454,"arrêt":134455,"ĠЧа":134456,"×IJ×ŀ׳×ķת":134457,"عارض":134458,"à¹Ģà¸ģมสà¹Į":134459,"Ġ׾×Ķ×ij×Ļף":134460,"Ġ׾×ij×Ĺ":134461,"Ġ׾×ij×Ĺ×ķר":134462,"สาà¸Ĥา":134463,"ĠÐľÐ¾Ñģкве":134464,"بعد":134465,"ĠاÙĦÙĤرار":134466,"ĠÄIJá»ĭa":134467,"Ġ×Ĺ×Ĵ":134468,"ÙģØªØ±":134469,"ÙĪÙĨØ©":134470,"Ġ×Ķ×ĸ×IJת":134471,"å¸Ĥãģ®":134472,"ãģ»ãģĹãģĦ":134473,"Ġ×ij×¢×Ļר":134474,"ĠÑĤепеÑĢÑĮ":134475,"ìĬµëĭĪê¹Į":134476,"à¹Ħมà¹Īว":134477,"à¹Ħมà¹Īวà¹Īา":134478,"à¹Ħมà¹Īวà¹Īาà¸Īะ":134479,"×ŀ×IJ×Ķ":134480,"æĥħåł±":134481,"æĥħåł±ãĤĴ":134482,"غÙĨ":134483,"ĠпоÑı":134484,"ĠпоÑıви":134485,"éģİãģĶ":134486,"تشغ":134487,"تشغÙĬÙĦ":134488,"вел":134489,"Ġ×Ĺ×ŀ":134490,"ãģ¨ãģªãĤĬãģ¾ãģĻ":134491,"ĠraÄŁ":134492,"ĠraÄŁmen":134493,"ãģĭãģ©ãģĨ":134494,"ãģĭãģ©ãģĨãģĭ":134495,"енко":134496,"ì§Ģê³ł":134497,"Ġ×IJ׾×Ļ×Ķ":134498,"ĠØ£ÙĦ":134499,"à¸Īำหà¸Ļ":134500,"à¸Īำหà¸Ļà¹Īาย":134501,"nızı":134502,"Ġ׾ק×Ĺת":134503,"Ø£ÙĩÙħ":134504,"Ø£ÙĩÙħÙĬØ©":134505,"تغÙĬر":134506,"ש×Ĺר":134507,"ס×ķפר":134508,"×ĵ×Ļר":134509,"èī¯ãģĭãģ£ãģŁ":134510,"×ŀ׾×Ĺ×ŀ×Ķ":134511,"ÑģÑĤвие":134512,"ÑĤÑĢаÑĤ":134513,"ĠاÙĦأخ":134514,"ĠاÙĦأخÙĬرة":134515,"ĠاÙĦØŃصÙĪÙĦ":134516,"Ġcrédito":134517,"צ×Ļ×¢":134518,"ãĥ¬ãĥĻãĥ«":134519,"برÙĬ":134520,"ëIJIJ":134521,"ãģłãģ£ãģ¦":134522,"ĠrealtÃł":134523,"سÙ쨱":134524,"×ķ׳×ķ":134525,"×Ĵ×ķ×ĵ":134526,"×Ĵ×ķ×ĵ׾":134527,"ฮา":134528,"ãģĹãģ¦ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ":134529,"ĠgÃł":134530,"Ġ׾×ijצע":134531,"å¼ķè¶ĬãģĹ":134532,"Ġ×ŀ×Ļ׾×Ļ":134533,"Ġ×ŀ×Ļ׾×Ļ×ķף":134534,"Ùħدر":134535,"Ùħدرسة":134536,"פ×ķ×ĺ":134537,"à¸Ļà¹īำมัà¸Ļ":134538,"ëģĿ":134539,"عÙĥس":134540,"ĠÙĤض":134541,"ĠÑĢÑĭб":134542,"خطط":134543,"×ŀ×ķס×ĵ":134544,"Ġ׼׾׾×Ļ":134545,"ĠкоÑĤоÑĢое":134546,"צ×Ļ×ķף":134547,"ĠмеÑģÑĤа":134548,"ãģĭãģ¤":134549,"гÑĢÑĥпп":134550,"׾×Ļ׾":134551,"ת×ķ×IJר":134552,"ë³µì§Ģ":134553,"à¹ģà¸ľà¹Īà¸Ļ":134554,"Ġ×ijעת":134555,"æĻĤéĸĵãĤĴ":134556,"ï¼£":134557,"ãģ¨ãģĦãģĨãģĵãģ¨ãģ§":134558,"Ġ׾×Ķ×§":134559,"Ġ׾×ĸ×Ķ":134560,"ĠìłĢëĬĶ":134561,"ĠاÙĦإرÙĩاب":134562,"ĠìŀĪëĬĶëį°":134563,"ĠÑĤогда":134564,"Ġ×Ķצ×Ļ":134565,"×ķ׾×ĺ":134566,"Ġרפ×ķ×IJ×Ļ":134567,"ãģĵãģ¨ãģ§ãģĻ":134568,"ĠÄijÃŃch":134569,"ØŃÙĬا":134570,"Ġ×Ķ×ŀש×Ĺ×§":134571,"ãģľãģ²":134572,"Ġ×ŀ×IJפשר":134573,"ãģ¿ãģ¾ãģĹãģŁ":134574,"ĠاÙĦØ£ÙħÙĬرÙĥÙĬ":134575,"ÙħجتÙħع":134576,"Ġساب":134577,"ĠسابÙĤ":134578,"׼×Ļ׾":134579,"Ế":134580,"ãĥªãĤ¹ãĥĪ":134581,"Ġìĥ":134582,"ĠìĥĪ":134583,"ĠìĥĪë¡ľ":134584,"ĠìĥĪë¡ľìļ´":134585,"ĠDá»ĭch":134586,"à¹Ģหมาะสม":134587,"ĠاÙĦÙĨبÙĬ":134588,"׾׾":134589,"ÙĨع":134590,"Ðĵлав":134591,"ÐĵлавнаÑı":134592,"Ùħرض":134593,"Ġ×ķ×ĵ":134594,"تÙĤÙĬ":134595,"تÙĤÙĬÙĬÙħ":134596,"Ġbảng":134597,"ĠÙģÙĤاÙĦ":134598,"×¢×ŀ×Ļ":134599,"дÑĢа":134600,"Ġsuá»ijt":134601,"سرعة":134602,"Ġcá»Ń":134603,"Ġ×Ķ×Ļ×Ĺ×Ļ×ĵ":134604,"سعÙĬد":134605,"à¸Ńาà¸Ĭีà¸ŀ":134606,"ĠسÙĪØ§Ø¡":134607,"ãĤ½ãĥķãĥĪ":134608,"ĠлиÑĩно":134609,"ĠÐļоÑĢ":134610,"اÙĩتÙħ":134611,"اÙĩتÙħاÙħ":134612,"à¸Ńà¸Ķี":134613,"à¸Ńà¸Ķีà¸ķ":134614,"ãģIJãĤīãģĦ":134615,"Ġihtiya":134616,"Ġihtiyaç":134617,"ãģ¾ãģ§ãģ®":134618,"ìĭľìĬ¤":134619,"ìĭľìĬ¤íħľ":134620,"ÑĢÑĥÑĪ":134621,"ãĤĦãģ£ãģ±":134622,"ãĤĦãģ£ãģ±ãĤĬ":134623,"кеÑĢ":134624,"Ġży":134625,"Ġżyw":134626,"клон":134627,"Ġlượt":134628,"þ":134629,"даÑĩи":134630,"türk":134631,"غÙĪ":134632,"ĠигÑĢок":134633,"Ġphê":134634,"Ġ×©×¢×ľ":134635,"ĠاÙĦÙħدÙĨÙĬ":134636,"ĠìŬ룬ë¶Ħ":134637,"ער×Ļ×Ŀ":134638,"ÑħодÑıÑĤ":134639,"Ġxứ":134640,"ÐĹа":134641,"ĠÙģØ±Øµ":134642,"à¸Īะà¸Ĺำà¹ĥหà¹ī":134643,"íģ´":134644,"×¢×ij×ķר":134645,"à¹Ģหลà¹Īาà¸Ļีà¹ī":134646,"èĢĥãģĪãĤĭ":134647,"ÑĢеÑģÑĤ":134648,"ннÑĭй":134649,"Ġcầm":134650,"داخÙĦ":134651,"ĠÙħÙĦÙĬار":134652,"ĠÐIJл":134653,"ĠвÑĢемен":134654,"à¸Ĭà¹Īวยà¹ĥหà¹ī":134655,"ר×Ļ×ķת":134656,"ëĵ¯":134657,"飲ãģ¿":134658,"׳׾":134659,"שתף":134660,"ĠاÙĦسعÙĪØ¯ÙĬ":134661,"uÃŁ":134662,"ìĿ¸ëį°":134663,"ĠìĿ¼ë°ĺ":134664,"ÅĤÄĻ":134665,"Ġmá»iji":134666,"×ŀ×Ļ׳":134667,"ĠاÙĦأطÙ쨧ÙĦ":134668,"Ġçıkan":134669,"école":134670,"×§×Ļש":134671,"×§×Ļש×ķר":134672,"ĠоÑģÑĥÑīеÑģÑĤв":134673,"ĠоÑģÑĥÑīеÑģÑĤвлÑı":134674,"×ij×IJר":134675,"à¹Ħà¸Ľà¸Ķà¹īวย":134676,"Ġ×¢×ķ׾×Ķ":134677,"à¸ģà¹ĩà¹Ħมà¹Ī":134678,"ãĥ¢ãĥĩ":134679,"ãĥ¢ãĥĩãĥ«":134680,"تØŃÙĪÙĦ":134681,"Ġодного":134682,"ת×Ĺ×Ļ×ľ×ª":134683,"Ġتخ":134684,"Ġchcia":134685,"ĠchciaÅĤ":134686,"ãĥIJãĥ³":134687,"èĢħãģ¯":134688,"ĠÙħØŃÙĦ":134689,"Ñģлож":134690,"Ñģложн":134691,"ĠtÄĻ":134692,"Ġçıkt":134693,"Ġçıktı":134694,"ĠCÆ¡":134695,"à¹Ħà¸Ķà¹īà¹Ģลย":134696,"ırken":134697,"à¹Ģà¸Ĥà¹īาสูà¹Ī":134698,"ÙħØŃÙĥ":134699,"ÙħØŃÙĥÙħØ©":134700,"à¸Ħุà¹īม":134701,"à¸Ļà¹Īาà¸Īะ":134702,"лÑİд":134703,"деÑģÑı":134704,"деÑģÑıÑĤ":134705,"ĠлÑİбой":134706,"تØŃرÙĬر":134707,"צע×ĵ":134708,"ĠеÑij":134709,"ĠاÙĦØŃÙĥÙħ":134710,"ĠصباØŃ":134711,"à¹Ģà¸ļà¸Ńรà¹Į":134712,"Ġróżnych":134713,"гиб":134714,"ĠÑģоÑĤ":134715,"ĠÑģоÑĤÑĢÑĥд":134716,"ĠÑģоÑĤÑĢÑĥдник":134717,"ĠобÑĬем":134718,"פ×ĺר":134719,"ãģĻãģĶãģı":134720,"ãģ«éĸ¢ãģĹãģ¦":134721,"вол":134722,"Ø«ÙħاÙĨ":134723,"Ġdần":134724,"æĬľ":134725,"æĬľãģij":134726,"Ġעש":134727,"Ġעש×ķ×Ļ":134728,"ס×ķף":134729,"ãģªãģ®ãģ§ãģĻ":134730,"ãģ¯ãģ©ãģĨ":134731,"×ŀער×ij":134732,"ï¼°":134733,"Ùħصر":134734,"ÙħÙĨاسب":134735,"ÙħÙĨاسبة":134736,"ä¸Ĭãģ®":134737,"×IJ×Ļש×ķר":134738,"ĠìĦ¤ì¹ĺ":134739,"×ŀ×ĵ×Ļ׳×ķת":134740,"×ŀרת":134741,"ãĤĭãģ®ãģĮ":134742,"دÙİ":134743,"ĠاÙĦشرÙĥات":134744,"ìĭľê°Ħ":134745,"ĠÑĢеÑĪение":134746,"ãģĻãĤĭãģ®ãģ¯":134747,"ĠìŀIJìĭłìĿĺ":134748,"׾×ŀ×ķ":134749,"ãģ¨ãģĵãĤįãģ§":134750,"Ġקצר":134751,"Ġmãi":134752,"Ġkültür":134753,"ãĥ©ãĤ¤ãĥĸ":134754,"à¸ľà¸¹à¹īหà¸įิà¸ĩ":134755,"æĻĤéĸĵãģĮ":134756,"клÑİÑĩи":134757,"diÄŁiniz":134758,"มาà¸ģà¹Ĩ":134759,"تØŃÙħÙĦ":134760,"Ġhạt":134761,"ãĤ¦ãĤ£":134762,"пле":134763,"×ŀ׾×IJ":134764,"ÅĤó":134765,"Ġgá»ijc":134766,"Ġ×IJ×ķ×ĵ×ķת":134767,"หวาà¸Ļ":134768,"ĠاÙĦÙĪØ²":134769,"ĠاÙĦÙĪØ²Ø±Ø§Ø¡":134770,"ëĵ¤ê³¼":134771,"ĠصØŃ":134772,"ĠصØŃÙĬÙ쨩":134773,"Ġмм":134774,"تدخÙĦ":134775,"Ġpersönlich":134776,"ĠزÙĬ":134777,"ĠزÙĬادة":134778,"ãĤ·ãĤ¢":134779,"Ġngắn":134780,"à¸Ħลิà¸ģ":134781,"Ġsông":134782,"Ġtüket":134783,"ÑįÑĦÑĦ":134784,"ÑįÑĦÑĦекÑĤ":134785,"ש×Ļ×ij":134786,"Ġاعت":134787,"تض":134788,"تضÙħÙĨ":134789,"ĠاÙĦÙħشرÙĪØ¹":134790,"Ġprodução":134791,"ĠпÑĢименÑı":134792,"ниÑĨÑĭ":134793,"주ëĬĶ":134794,"رÙı":134795,"ĠmÆ¡":134796,"Ġhayatı":134797,"ëŁ½":134798,"Ġücret":134799,"Ġyanında":134800,"Ġprática":134801,"×ij×Ļ×§×ķר":134802,"ÃľN":134803,"ÑģоÑĤ":134804,"ãĤıãģijãģ§":134805,"Ġдолго":134806,"×ª×Ľ×ķ":134807,"ĠìķĦëĭĮ":134808,"ëį°ìĿ´":134809,"Ġçiz":134810,"ĠchoÄĩ":134811,"Ġ×Ķ×Ļת":134812,"Ġ×Ķ×Ļתר":134813,"Ġsoát":134814,"׼×ij×ĵ":134815,"à¹Ģลà¹Īา":134816,"ĠдеÑĢ":134817,"ĠдеÑĢев":134818,"ãĤĴåħ¥ãĤĮ":134819,"×Ĺ×ķס":134820,"×Ĺ×ķסר":134821,"جÙĬÙĨ":134822,"tón":134823,"onné":134824,"ĠполноÑģÑĤÑĮÑİ":134825,"人ãģŁãģ¡":134826,"Ġprêt":134827,"본":134828,"Ġdécembre":134829,"cılar":134830,"Ġתת":134831,"Ġê²½ìļ°ìĹIJëĬĶ":134832,"ÙĪØ¹Ø¯":134833,"è¦ĭãĤĭ":134834,"วิà¸Īัย":134835,"ë¶Ī":134836,"زÙĪØ§":134837,"زÙĪØ§Ø¬":134838,"dì":134839,"ãģ§ãģĻãĤĪ":134840,"Ġводо":134841,"ĠÙĬÙĪØ¬Ø¯":134842,"ÑģоÑģÑĤоÑı":134843,"ÐŀС":134844,"ĠÄIJó":134845,"×Ĺפש":134846,"Ġצ×Ļ×ij×ķר":134847,"ĠاÙĦÙĤØ·":134848,"ĠاÙĦÙĤطاع":134849,"ĠимеÑİÑĤ":134850,"ĠpháºŃn":134851,"×Ľ×¡×¤×Ļ":134852,"полниÑĤелÑĮ":134853,"éĻIJãĤĬ":134854,"ĠÑģÑĢав":134855,"ĠÑģÑĢавн":134856,"ÙħاÙĦÙĥ":134857,"×ĵר×ķ×Ŀ":134858,"çļĨãģķãĤĵ":134859,"ØŃÙĤÙĤ":134860,"à¹ģหลà¹Īà¸ĩ":134861,"ĠاÙĦرسÙħÙĬ":134862,"оÑĩки":134863,"×ĺ×ij×Ĺ":134864,"Ġcanlı":134865,"Ġ׾׾":134866,"Ġ׾׾×ŀ×ķ×ĵ":134867,"×ŀ×ij×ķ":134868,"×ª×Ľ":134869,"×ª×Ľ×ł×Ļת":134870,"ĠاÙĦÙħشار":134871,"ĠاÙĦÙħشارÙĥØ©":134872,"İÅŀ":134873,"ĠسÙĬاسÙĬ":134874,"волÑĮ":134875,"ĠÑģпÑĢав":134876,"æĿ¥ãģ¦":134877,"פ×ķר×ķ×Ŀ":134878,"สำà¹Ģรà¹ĩ":134879,"สำà¹Ģรà¹ĩà¸Ī":134880,"ĠÅŁÃ¶yle":134881,"ĠzostaÅĤa":134882,"ĠHü":134883,"ר×ķש":134884,"دÙĦÙĬÙĦ":134885,"ÑĢид":134886,"שף":134887,"×ŀ×§×ķר":134888,"ĠÑĥÑĩ":134889,"ĠÑĥÑĩеб":134890,"ĠÑįÑĤа":134891,"кова":134892,"à¸ķà¸Ļà¹Ģà¸Ńà¸ĩ":134893,"ÙĨÙIJ":134894,"à¸Ńีà¸ģà¸Ħรัà¹īà¸ĩ":134895,"ระà¸ļุ":134896,"Ġdữ":134897,"ĠاÙĦØŃاÙĦÙĬ":134898,"׼×ķ׼":134899,"׼×ķ׼×ij":134900,"Ġ×ŀ×IJשר":134901,"Ġtrụ":134902,"ÑĤелем":134903,"Ġвли":134904,"ĠвлиÑı":134905,"Ġש×IJת×Ŀ":134906,"Ġuwag":134907,"ĠuwagÄĻ":134908,"×ĺ×Ļת":134909,"×IJ×ĵ×Ŀ":134910,"à¸Ķุ":134911,"Ġ×Ķ×IJ׾×Ķ":134912,"ĠkarÄ±ÅŁ":134913,"ĠÄIJá»iji":134914,"даÑİÑĤ":134915,"ãģªãģ®ãģ«":134916,"Äħcych":134917,"à¹Ģà¸Ļà¹īà¸Ļ":134918,"ãģĹãģ¦ãģĹãģ¾ãģĨ":134919,"intérieur":134920,"ĠfÃŃsica":134921,"ĠÐŁÐ¾Ð»":134922,"ãģĹãģķ":134923,"à¸Ĺำà¹Ħม":134924,"ĠLâm":134925,"ĠاÙĦÙħسÙĦÙħ":134926,"ĠاÙĦÙħسÙĦÙħÙĬÙĨ":134927,"صØŃØ©":134928,"ìĹĦ":134929,"à¹Ģà¸Ķà¹ĩà¸Ķ":134930,"ĠÑĥÑĩеÑĤ":134931,"âÌģ":134932,"ĠبÙĦا":134933,"ĠاÙĦاجتÙħاعÙĬ":134934,"פרס×Ŀ":134935,"ãĥķãĥ©":134936,"ĠÐļогда":134937,"mieÅĽci":134938,"ĠبÙĬÙĨÙħا":134939,"Ġ×ŀ×IJ×ŀר×Ļ×Ŀ":134940,"Ġ×ij×IJ×ĸ×ķר":134941,"×ķש×Ļ×Ŀ":134942,"ĠÑģдела":134943,"entrée":134944,"à¹Ģà¸Ħà¹īา":134945,"Ñĥгл":134946,"ĠاÙĦÙģÙĨÙĬ":134947,"ĠÐĴоÑĤ":134948,"à¸Ĺีà¹Īมา":134949,"×ķצ×Ĵ":134950,"ÙĤدرة":134951,"Ġ목":134952,"Ġ목ìłģ":134953,"íıīê°Ģ":134954,"ĠاÙĦأربع":134955,"ĠاÙĦأربعاء":134956,"פס×Ļ×§":134957,"ĠÑıвлÑıÑİÑĤÑģÑı":134958,"بÙĪÙĨ":134959,"ì°¾":134960,"×ŀ×¢×¨×Ľ":134961,"×ŀ×¢×¨×Ľ×ķת":134962,"ãĤ·ãĤ§":134963,"ĠباÙĦØ£":134964,"íĸĪëįĺ":134965,"ĠاÙĦبرÙĨاÙħج":134966,"ĠاÙĦØ£ØŃد":134967,"ĠmÅ©":134968,"ĠmÅ©i":134969,"паÑĤ":134970,"بث":134971,"ĠÑĨенÑĭ":134972,"Ġ×ij×ª×ľ":134973,"è¨ĢãĤıãĤĮ":134974,"ĠاÙĦÙħجاÙĦ":134975,"ĠìĦ¸ìĥģ":134976,"Ġ×Ĵ×ķפ":134977,"ĠнаÑĪей":134978,"ĠкомпаниÑı":134979,"бин":134980,"ölü":134981,"×Ļ×Ļ×ĺ":134982,"Ġ×ŀספ×Ļ×§":134983,"ยัà¸ĩà¸Ħà¸ĩ":134984,"ĠЧи":134985,"ĠанÑĤи":134986,"ĠÑģÑĢеди":134987,"สà¹Īวà¸Ļà¹ĥหà¸įà¹Ī":134988,"оÑĩка":134989,"íĬ¹ë³Ħ":134990,"วà¹Īาà¸ĩ":134991,"гоÑĢод":134992,"باÙĥ":134993,"à¹Ģสีà¹Īย":134994,"à¹Ģสีà¹Īยà¸ĩ":134995,"ãĤĤãĤīãģĦ":134996,"×§×ķ×Ŀ":134997,"ãģĽãģļ":134998,"ĠاÙĦÙĤاÙĩرة":134999,"Ġ×ij׼×ļ":135000,"ÙħشارÙĬع":135001,"باØŃØ«":135002,"ĠпоÑĩ":135003,"ĠпоÑĩÑĤи":135004,"ĠÑĦоÑĢма":135005,"Sİ":135006,"Ġ×ŀצ×Ļ×¢":135007,"ลื":135008,"ลืม":135009,"ĠÑĤеÑĢ":135010,"ĠÑĤеÑĢÑĢиÑĤоÑĢ":135011,"ĠÑĤеÑĢÑĢиÑĤоÑĢии":135012,"ĠвмеÑģÑĤ":135013,"ĠвмеÑģÑĤе":135014,"dıkları":135015,"opération":135016,"à¹Ĥห":135017,"صدÙĬ":135018,"صدÙĬÙĤ":135019,"íĸīìłķ":135020,"تجا":135021,"تجاÙĪØ²":135022,"Ġsuç":135023,"Ġarty":135024,"Ġartyku":135025,"ĠartykuÅĤ":135026,"ãĤ·ãĥ§ãĥĥãĥĹ":135027,"שפ":135028,"שפ×Ļ×¢":135029,"Ġ×Ķש×Ļר×ķת":135030,"à¹ģà¸ĸม":135031,"ë¸Ķ":135032,"ĠukÅĤad":135033,"Ġ×ķ׼×Ļ":135034,"หลาà¸ģ":135035,"หลาà¸ģหลาย":135036,"æĸ¹ãĤĤ":135037,"Ġpodróż":135038,"ĠEÄŁer":135039,"ĠкомнаÑĤ":135040,"ĠÑģамÑĭÑħ":135041,"ĠвкÑĥÑģ":135042,"беж":135043,"Ġ×ij×§×ķ":135044,"æİĽãģij":135045,"ãģ¿ãĤĭãģ¨":135046,"ĠiliÅŁkin":135047,"ĠÙĬعÙħÙĦ":135048,"ĠподаÑĢ":135049,"Ġyazılı":135050,"ãĤĴå¾Ĺ":135051,"ĠwystÄĻp":135052,"à¸Ĺีà¹Īà¹ĥà¸Ĭà¹ī":135053,"ØŃادث":135054,"ÙĪÙĬد":135055,"кÑĥлÑĮÑĤ":135056,"кÑĥлÑĮÑĤÑĥÑĢ":135057,"à¸ģารà¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩ":135058,"à¸ģารà¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩà¸Ĥ":135059,"à¸ģารà¹ģà¸Ĥà¹Īà¸ĩà¸Ĥัà¸Ļ":135060,"ÙħÙĪØ¸":135061,"ÙħÙĪØ¸Ùģ":135062,"ÙĬÙħÙĬ":135063,"ãĤĵãģ§ãģĻãģĮ":135064,"diÄŁim":135065,"diÄŁimiz":135066,"ĠÐŁÐµÑĢ":135067,"ĠÐŁÐµÑĢв":135068,"Ġmão":135069,"ĠÑģез":135070,"ĠÑģезон":135071,"Ġ×Ķ×ŀ×¢":135072,"ÙħجÙħÙĪØ¹Ø©":135073,"ĠинÑĦоÑĢмаÑĨии":135074,"iếc":135075,"ãng":135076,"ĠÄijấy":135077,"ãģĶç´":135078,"ãģĶç´¹":135079,"ãģĶç´¹ä»ĭ":135080,"Ġadım":135081,"à¹Ħหล":135082,"ĠпÑĢакÑĤи":135083,"ĠпÑĢакÑĤиÑĩ":135084,"ĠпÑĢакÑĤиÑĩеÑģ":135085,"ĠпÑĢакÑĤиÑĩеÑģки":135086,"ĠاÙĦÙĨÙ쨳":135087,"ĠÑĢабоÑĤе":135088,"ÙĦÙĬÙģ":135089,"ĠاÙĦجÙĨÙĪØ¨":135090,"ĠводÑĭ":135091,"ì¹Ļ":135092,"ĠмиÑĢа":135093,"ĠÄijừng":135094,"ĠпÑĢоÑĤиво":135095,"ĠÑģÑĤÑĢанÑĭ":135096,"ลู":135097,"ìĤ¶":135098,"kreÅĽl":135099,"Ġbulund":135100,"ĠbulunduÄŁu":135101,"à¹ģสà¸Ļ":135102,"ãĤ±ãĤ¢":135103,"ת×Ĺ×ķ×ŀ×Ļ":135104,"ר׼×Ķ":135105,"Ġ׾ק×ķ×Ĺ":135106,"Ġ׾ק×ķ×Ĺ×ķת":135107,"Ġ×Ľ×ª×ķ×ijת":135108,"ĠÙĦÙĥÙħ":135109,"بشر":135110,"ĠrÃłng":135111,"Ġ×ŀ×Ķ×ŀ":135112,"Ġ×IJ×Ĺר×ķת":135113,"Ġбон":135114,"ĠбонÑĥÑģ":135115,"ï½Ĺ":135116,"à¹ģยà¸ģ":135117,"ãģĤãģªãģŁãģ®":135118,"ĠÑĥÑĩаÑģÑĤие":135119,"ĠEyl":135120,"ĠEylül":135121,"ĠçalÄ±ÅŁmaları":135122,"خطر":135123,"ìĿ½":135124,"à¸ģารà¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ĩาà¸Ļ":135125,"Ġанализ":135126,"תק×ij׾":135127,"нием":135128,"Ġİns":135129,"Ġİnsan":135130,"ĠبÙĪØ§Ø³":135131,"ĠبÙĪØ§Ø³Ø·Ø©":135132,"Ġ×ł×Ľ×ł×¡":135133,"Ġ×Ķ×ŀ×Ļ×ĵ×¢":135134,"Ġço":135135,"ĠçoÄŁu":135136,"á»ĺ":135137,"ĠêµŃ민":135138,"ãĤĤãģĦãģĦ":135139,"Ġ׼׾×Ļ":135140,"ĠÑģÑĢедне":135141,"gÅĤo":135142,"gÅĤoÅĽ":135143,"Ġnegó":135144,"Ġnegócio":135145,"ĠÑĢегиÑģÑĤ":135146,"ĠÑĢегиÑģÑĤÑĢа":135147,"ĠÑĢегиÑģÑĤÑĢаÑĨии":135148,"Ġtrá»ĵng":135149,"ĠпÑĢÑı":135150,"ĠпÑĢÑıмо":135151,"ëłĪìĿ´":135152,"Ġkém":135153,"кле":135154,"à¸Ļำมา":135155,"ĠÑĦин":135156,"ĠÑĦинанÑģ":135157,"ĠÑĦинанÑģов":135158,"Ġkiá»ĩm":135159,"ยัà¸ĩà¹Ħ":135160,"ยัà¸ĩà¹Ħà¸ĩ":135161,"ยิà¸ĩ":135162,"à¹Ĥà¸Ľ":135163,"ĠполÑĥÑĩил":135164,"×Ļ×ĸ×Ŀ":135165,"à¹ģละà¸Ħวาม":135166,"ĠвообÑīе":135167,"صÙĬر":135168,"ãĥıãĥ³":135169,"ĠاÙĦÙĤاد":135170,"ĠاÙĦÙĤادÙħ":135171,"ĠبدÙĪÙĨ":135172,"عظÙħ":135173,"×ª×ł×ķ×¢":135174,"×ª×ł×ķ×¢×Ķ":135175,"Ø£ÙħÙĦ":135176,"ãģķãģĪ":135177,"ÑĤем":135178,"ÑĤемпеÑĢ":135179,"ÑĤемпеÑĢаÑĤÑĥÑĢ":135180,"Ġ׾×Ļצ×ķר":135181,"ĠrÄĻk":135182,"رسÙĦ":135183,"ìŀIJ를":135184,"Ġ×Ļצ×Ļרת":135185,"ÙĨبÙĬ":135186,"ÑĩнаÑı":135187,"تØŃÙĦÙĬÙĦ":135188,"Ġмик":135189,"ĠмикÑĢо":135190,"ĠSöz":135191,"Ġforça":135192,"Ñģон":135193,"ĠاÙĦعرا":135194,"ĠاÙĦعراÙĤÙĬ":135195,"ĠHá»ĵng":135196,"ãģĻãĤĭãģŁãĤģãģ«":135197,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ńยูà¹Ī":135198,"Ġ×ķ×IJ×£":135199,"صÙĬد":135200,"ĠìķĬê³ł":135201,"รัà¸ĩ":135202,"ĠاÙĦتÙĪØ§ØµÙĦ":135203,"à¹Ģมà¸ķร":135204,"ÑĥÑģÑĤÑĢой":135205,"ÑĥÑģÑĤÑĢойÑģÑĤв":135206,"mıyor":135207,"ĠباسÙħ":135208,"Ġ×ķ׼×ķ":135209,"ĠGül":135210,"á»IJ":135211,"Ãītat":135212,"غاÙĦ":135213,"Ø¥ÙĨØ´":135214,"Ø¥ÙĨشاء":135215,"Tİ":135216,"à¸Ĥà¹īาม":135217,"Ġtroch":135218,"ĠtrochÄĻ":135219,"إص":135220,"إصابة":135221,"ĠثاÙĨÙĬ":135222,"ĠاÙĦصØŃØ©":135223,"Ġ×ĸ×Ķ×ķ":135224,"jÄħcej":135225,"ãĥĢãĥ³":135226,"ìĿ¸ìĿ´":135227,"ĠволоÑģ":135228,"ëIJĺë©´":135229,"ĠzakÅĤad":135230,"ãģĻãģĵãģ¨":135231,"以ä¸Ĭãģ®":135232,"Ġ×Ķ×ŀ×§×ķ×Ŀ":135233,"ÙħشاÙĩ":135234,"ÙħشاÙĩدة":135235,"Ñĩив":135236,"بش":135237,"ยà¹īาย":135238,"Ġsürdür":135239,"ĠNẵ":135240,"ĠNẵng":135241,"ĠигÑĢаÑĤÑĮ":135242,"Ġê·¸ëŁ¬ë©´":135243,"ãĥķãĥ«":135244,"ลà¹Īะ":135245,"Ġtendrá":135246,"ĠbÃły":135247,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸ľà¸¹à¹ī":135248,"Ġoko":135249,"ĠokoÅĤo":135250,"wÅĤa":135251,"wÅĤaÅĽci":135252,"wÅĤaÅĽciw":135253,"æĢĿãĤı":135254,"ĠYaÅŁ":135255,"ĠBá»ĩnh":135256,"íıŃ":135257,"بÙĬد":135258,"קרף":135259,"à¹Ģศร":135260,"à¹Ģศรษ":135261,"à¹Ģศรษà¸IJ":135262,"à¹Ģศรษà¸IJà¸ģิà¸Ī":135263,"ĠاÙĦØ£ÙĪØ±ÙĪ":135264,"ĠاÙĦØ£ÙĪØ±ÙĪØ¨ÙĬ":135265,"fläche":135266,"ä¹ĹãĤĬ":135267,"Ġbá»ģn":135268,"Ùĩب":135269,"æľĢãĤĤ":135270,"Ġsaç":135271,"à¸Ńำà¹Ģà¸ł":135272,"à¸Ńำà¹Ģà¸łà¸Ń":135273,"Ġأج":135274,"ĠاÙĦداخÙĦ":135275,"ĠاÙĦداخÙĦÙĬØ©":135276,"×ĺ×ķ×ij":135277,"ãĤĤãģªãģı":135278,"ĠлиÑĨа":135279,"à¹ģลà¹īวà¸ģà¹ĩ":135280,"×ĸ׼×Ļר":135281,"ĠquÃł":135282,"ĠÙĥذÙĦÙĥ":135283,"صØŃÙģ":135284,"ĠÃĤu":135285,"ÙĪØ¨Ø§":135286,"à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īยà¸Ļà¹ģà¸Ľà¸¥":135287,"à¹Ģà¸Ľà¸¥à¸µà¹Īยà¸Ļà¹ģà¸Ľà¸¥à¸ĩ":135288,"à¸ķัวà¸Ńยà¹Īาà¸ĩ":135289,"Ġrápida":135290,"Ġtasar":135291,"Ġtasarım":135292,"ĠعÙĦÙĬÙĩÙħ":135293,"ס×ķ׾":135294,"cılı":135295,"cılık":135296,"ĠرغÙħ":135297,"ìĭľíĤ¤":135298,"Ġ×IJ׾ק":135299,"Ġ×IJ׾ק×ĺר":135300,"Ġ×IJ׾ק×ĺר×ķ׳×Ļ":135301,"à¹ģà¸ļà¹Īà¸ĩ":135302,"Ġhạng":135303,"ãģ£ãģ¦ãģıãĤĮ":135304,"ĠÙĨتÙĬ":135305,"ĠÙĨتÙĬجة":135306,"ıklı":135307,"غاÙĨ":135308,"à¸Ĥà¹īà¸Ńà¸Ħวาม":135309,"à¸Ľà¸¥à¸²à¸¢":135310,"ĠØ£Ùħس":135311,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸ģีà¹Īยว":135312,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸ģีà¹Īยวà¸Ĥ":135313,"à¸Ĺีà¹Īà¹Ģà¸ģีà¹Īยวà¸Ĥà¹īà¸Ńà¸ĩ":135314,"Ġdéfin":135315,"Ġdéfini":135316,"ÙģÙĨاد":135317,"ÙģÙĨادÙĤ":135318,"à¹Ħà¸Ķà¹īวà¹Īา":135319,"ãģªãģĦãĤĪãģĨãģ«":135320,"Ġprópria":135321,"ĠPhát":135322,"ãĤĦãģĻãģı":135323,"สวยà¸ĩาม":135324,"ê³łìļĶ":135325,"ÑıеÑĤ":135326,"ãģĭãĤĤãģĹãĤĮãģ¾ãģĽãĤĵãģĮ":135327,"ترجÙħ":135328,"ĠкÑĢаÑģив":135329,"Ġ×ŀר×IJש":135330,"деж":135331,"ĠÙĬÙĪÙĨ":135332,"ĠÙĬÙĪÙĨÙĬÙĪ":135333,"ÑģкоÑĢ":135334,"ĠKasım":135335,"ê³Ħìķ½":135336,"коÑģ":135337,"ĠнаÑĢÑĥ":135338,"ĠнаÑĢÑĥÑĪен":135339,"Ġduże":135340,"accès":135341,"Ġhá»ĵng":135342,"ĠvÅ©":135343,"ãģĦãģŁãģĹãģ¾ãģĻ":135344,"Ġ×ĺ×Ļ":135345,"Ġ×ĺ×Ļ×ķ׾":135346,"lıkları":135347,"Ġquê":135348,"ëħ¸ëıĻ":135349,"ìķĶ":135350,"CIÃĵN":135351,"Ġtắc":135352,"pressão":135353,"ĠìŀĪìľ¼":135354,"สิà¸Ĺà¸ĺิà¹Į":135355,"íĥĦ":135356,"Ġ×Ķ×ŀ×ŀש׾×Ķ":135357,"å¬īãģĹãģĦ":135358,"ĠÄIJặc":135359,"ÙĨزÙĦ":135360,"ĠдÑĢÑĥгой":135361,"дÑĥÑĤ":135362,"ìĪĻ":135363,"Ġthụ":135364,"à¹Ģสร":135365,"à¹Ģสรà¹ĩ":135366,"à¹Ģสรà¹ĩà¸Ī":135367,"Ġtoplant":135368,"Ġtoplantı":135369,"×IJ×ŀף":135370,"×ķ×ľ×ª":135371,"помн":135372,"ĠyoÄŁun":135373,"ÅĦskiego":135374,"ì°©":135375,"ĠØ«ÙĦاث":135376,"ĠØ«ÙĦاثة":135377,"Ġlắng":135378,"릴":135379,"ราà¸Ĭà¸ģาร":135380,"ĠÑģлова":135381,"á»Ĩ":135382,"à¸Ķีà¸ģวà¹Īา":135383,"ãģĶãģĸãģĦãģ¾ãģĻ":135384,"Ġдиз":135385,"Ġдизайн":135386,"férence":135387,"lıklar":135388,"ãģªãĤĵãģ§ãģĻ":135389,"ajÄħcy":135390,"Ġëĭ¤ìĸij":135391,"Ġëĭ¤ìĸijíķľ":135392,"×§×Ļר":135393,"ØŃار":135394,"สูà¹ī":135395,"Ġzro":135396,"Ġzrobi":135397,"ĠzrobiÄĩ":135398,"×ŀ×Ļ׼×Ķ":135399,"à¸Ĭà¹Īวยà¹Ģหลืà¸Ń":135400,"ĠÑįÑĤÑĥ":135401,"ë´ī":135402,"楽ãģĹãģĦ":135403,"سÙĪØ±":135404,"íķĺê±°ëĤĺ":135405,"ÙħؤتÙħر":135406,"ĠpoczÄħ":135407,"ĠpoczÄħtk":135408,"ĠpoczÄħtku":135409,"ĠعربÙĬ":135410,"اÙĦأر":135411,"اÙĦأردÙĨ":135412,"à¸Ķร":135413,"Åĵuvre":135414,"ĠÙĪÙĥاÙĨت":135415,"ĠÅĽredni":135416,"خضر":135417,"Ġchuyến":135418,"нÑĤ":135419,"ĠìķĮê³ł":135420,"Ġvá»Ŀi":135421,"Ġ×ij×Ļ×ĵ×Ļ":135422,"×ŀ×ĵ×ķ×ijר":135423,"ÙĪÙ쨱":135424,"ÙĬØ¡":135425,"×ł×Ľ×¡":135426,"ĠÐĽÐ°":135427,"лон":135428,"Ġxấu":135429,"ÙģÙĬÙĨ":135430,"Ġfévrier":135431,"ĠÐŀна":135432,"ĠVá»ģ":135433,"ĠÅŁeyler":135434,"ĠполÑĥÑĩен":135435,"зад":135436,"Ġnét":135437,"à¹Ħà¸Ľà¸¢à¸±à¸ĩ":135438,"×Ĺש×ij×ķ":135439,"à¸ļัà¸Ļà¸Ĺ":135440,"à¸ļัà¸Ļà¸Ĺึà¸ģ":135441,"ĠgerçekleÅŁ":135442,"иÑĩеÑģкое":135443,"ìĪĺê°Ģ":135444,"ثبت":135445,"ãģ¤ãģ¾ãĤĬ":135446,"ĠÑĥÑģловиÑıÑħ":135447,"ëĭ¤ê°Ģ":135448,"รายà¹Ħà¸Ķà¹ī":135449,"׼×IJ×ij":135450,"à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹Ĥม":135451,"à¹Ĥà¸Ľà¸£à¹Ĥมà¸Ĭัà¹Īà¸Ļ":135452,"jähr":135453,"jährige":135454,"ק׳×Ļ×Ŀ":135455,"×ŀ×ķ×§":135456,"×ŀ×ķ×§×ĵ":135457,"ãģ«è¡Įãģ£ãģ¦":135458,"Ø¢ÙĦ":135459,"ведение":135460,"Ġ×ľ×Ľ×ª×ķ×ij":135461,"جÙħÙĩ":135462,"جÙħÙĩÙĪØ±ÙĬØ©":135463,"à¸īà¸ļ":135464,"à¸īà¸ļัà¸ļ":135465,"ĠCòn":135466,"à¸ľà¸ªà¸¡":135467,"ãģªãģ©ãģĮ":135468,"×IJ×Ķ×ij":135469,"ĠдейÑģÑĤвиÑı":135470,"yız":135471,"à¹Ħมà¹Īà¹Ģà¸Ħย":135472,"جÙĪØ²":135473,"×Ķ×Ĺ׾×ĺ×Ķ":135474,"fällt":135475,"ãĥĵãĤ¸":135476,"ãĥĵãĤ¸ãĥį":135477,"ãĥĵãĤ¸ãĥįãĤ¹":135478,"Ġ×IJ×Ļ׳×Ŀ":135479,"ĠнаÑħодиÑĤÑģÑı":135480,"ĠdziÅĽ":135481,"ستطÙĬع":135482,"׾×Ļף":135483,"Ø®ÙĦاÙģ":135484,"ÙĩÙIJ":135485,"Ġatrás":135486,"íĺģ":135487,"ãĤĴãģĶ":135488,"Ġ×Ķ×ŀ×ķצר":135489,"ĠBakanlıģı":135490,"ÑİÑīее":135491,"ÙħÙĨاط":135492,"ÙħÙĨاطÙĤ":135493,"Ù쨝":135494,"à¸Ļำà¹Ħà¸Ľ":135495,"Ġваж":135496,"Ġважно":135497,"Ġmạch":135498,"׼׳×ķ":135499,"بعث":135500,"lanması":135501,"Ġayr":135502,"Ġayrıl":135503,"ìĤ¬íļĮ":135504,"dÃŃa":135505,"pÅĤyw":135506,"اÙħÙĬØ©":135507,"íĺľ":135508,"×IJ׳×Ĵ׾":135509,"×IJ׳×Ĵ׾×Ļת":135510,"ĠìŀĪëĭ¤ëĬĶ":135511,"Ġساعة":135512,"ĠëĤĺíĥĢ":135513,"bö":135514,"à¸Ħัà¸Ļ":135515,"ĠdziaÅĤania":135516,"Ø©Ùĭ":135517,"ĠngÅ©":135518,"׳צ×Ĺ":135519,"ãģ¯ãģĤãĤĭ":135520,"ĠyaÅŁÄ±nda":135521,"stück":135522,"caracter":135523,"caracterÃŃsticas":135524,"Ġrá»Ńa":135525,"ĠÙħختÙĦÙ쨩":135526,"ãģ«ãģĬãģijãĤĭ":135527,"à¹ģà¸ŀà¸ĩ":135528,"วิà¹Īà¸ĩ":135529,"תפ×ķ":135530,"ساÙĩÙħ":135531,"使ãģĨ":135532,"ÙĥرÙĬ":135533,"×IJפ×Ļ":135534,"...............":135535,"ĠÑĤаким":135536,"×Ļ׼×ķ×Ļ":135537,"شبÙĩ":135538,"جÙĬر":135539,"ãģĿãģ®ãģ¾ãģ¾":135540,"acjÄĻ":135541,"ĠاÙĦترÙĥ":135542,"ĠاÙĦترÙĥÙĬ":135543,"ĠпÑĢавилÑĮно":135544,"ĠتعÙħÙĦ":135545,"à¸ģลà¹īา":135546,"Ġbiên":135547,"Ġ×ij׳×Ļ×Ļת":135548,"ĠклÑĥб":135549,"Ġ×ŀש×Ķ":135550,"вÑĪий":135551,"ãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãĤĭ":135552,"à¸ŀัà¸Ļà¸ĺุ":135553,"à¸ŀัà¸Ļà¸ĺุà¹Į":135554,"ר×ķ×Ŀ":135555,"ĠاÙĦÙ쨱ÙĨ":135556,"ĠاÙĦÙ쨱ÙĨسÙĬ":135557,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸Ħà¸Ļ":135558,"ãģĹãģ¦ãģĬãĤĬ":135559,"Ġthầy":135560,"ãĤĵãģłãģijãģ©":135561,"ì͍":135562,"ÙħدÙĨ":135563,"تÙĪÙĨ":135564,"ĠмеÑĤал":135565,"ĠмеÑĤалл":135566,"ĠinÃŃcio":135567,"à¸Ńà¸Ńà¸ģà¸Īาà¸ģ":135568,"ëĴ¤":135569,"Ġcuá»ijn":135570,"Ġbuá»Ļc":135571,"ÙĨسÙĬ":135572,"ächt":135573,"×ŀ×Ļ׳×Ļ×Ŀ":135574,"ãģķãģ¦":135575,"ãģĮãģ§ãģį":135576,"ÑĬем":135577,"Ġtái":135578,"ĠЧÑĤ":135579,"ĠЧÑĤобÑĭ":135580,"à¸Ľà¸¥à¸¹à¸ģ":135581,"à¸Ĭุมà¸Ĭà¸Ļ":135582,"нÑģкий":135583,"Ġvững":135584,"Ġ×Ķ׾×ij":135585,"ële":135586,"Ġשע×ijר":135587,"ваÑĤÑĮÑģÑı":135588,"бой":135589,"عÙĪÙĨ":135590,"à¹ģà¸Ķà¸Ļ":135591,"Ġספר×Ļ×Ŀ":135592,"Ġtuyên":135593,"Ġnhiêu":135594,"ĠQuý":135595,"Ġhuyết":135596,"ãĤıãģĭãĤīãģªãģĦ":135597,"Ġ×ŀ׼ף":135598,"Ġ×Ķק׾":135599,"Ġ׾×IJ×ķר":135600,"ĠÄIJiá»ĩn":135601,"شؤ":135602,"شؤÙĪÙĨ":135603,"Ġ×ŀ×Ĺפש":135604,"ĠпоÑģÑĤоÑıнно":135605,"×ŀ×Ļר":135606,"ìħĶ":135607,"ÐŀÑģ":135608,"ÐŀÑģнов":135609,"×ĸ×Ļת":135610,"ĠHá":135611,"ĠÑĩаÑģов":135612,"×IJ×ķ׾×Ļ":135613,"Ġmát":135614,"خرÙĪ":135615,"خرÙĪØ¬":135616,"ÙĤضا":135617,"ÙĤضاÙĬا":135618,"à¹Ģà¸Ľà¸Ńรà¹Į":135619,"ĠÙĬÙĪÙĦ":135620,"ĠÙĬÙĪÙĦÙĬÙĪ":135621,"à¹Ĥà¸Ĺษ":135622,"׳פ׾":135623,"ת×ķש":135624,"ת×ķש×ij×Ļ":135625,"Ġvários":135626,"×ŀר×IJ×Ķ":135627,"ëĿ¼ìĿ´":135628,"ÙĨغ":135629,"×ijצע":135630,"гон":135631,"ĠÄIJược":135632,"عÙı":135633,"пÑĥÑģк":135634,"ĠÙĪØ§ÙĦÙģ":135635,"ücü":135636,"×Ļ×§×Ļ×Ŀ":135637,"ĠسبÙĬÙĦ":135638,"׾×ijף":135639,"ĠاÙĦÙĤرÙĨ":135640,"ס×ķת":135641,"ĠQuáºŃn":135642,"ãģĵãĤĮãģĮ":135643,"ãĥĸãĥ©ãĥ³ãĥī":135644,"×Ĵ×ŀר":135645,"ĠwartoÅĽci":135646,"ĠÙĪØ¨ÙĬÙĨ":135647,"Ġdạ":135648,"ÐIJв":135649,"ÐIJвÑĤо":135650,"Ġolacaktır":135651,"à¸Ļà¸Ĺà¹Į":135652,"Ùħطار":135653,"Ġ×¢×§×ij":135654,"Ġתפ":135655,"ãģĹãģ¦ãģĦãģ¦":135656,"צ×ŀ×Ĺ":135657,"à¸Īà¸Ńà¸ĩ":135658,"Ġöde":135659,"ìį¨":135660,"ÙĨاس":135661,"調ãģ¹":135662,"ĠогÑĢомн":135663,"ë³´íĹĺ":135664,"×ĺ×§":135665,"×ĺקס×ĺ":135666,"ĠbaÅŁv":135667,"ĠbaÅŁvuru":135668,"Ġpomys":135669,"ĠpomysÅĤ":135670,"ãģ«ä¹Ĺ":135671,"Ġש׼ף":135672,"ĠاÙĦÙħسؤÙĪÙĦ":135673,"Ġзан":135674,"ĠзанÑıÑĤ":135675,"Ġdương":135676,"ãĥĹãĥ¬ãĤ¤":135677,"ลà¸ļ":135678,"ÑĤика":135679,"ĠAralık":135680,"Ġнедо":135681,"Ġmá»Ļ":135682,"Ġoran":135683,"Ġoranı":135684,"Ġktór":135685,"ĠktórÄħ":135686,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺר×ķ׳×ķת":135687,"ائÙĨ":135688,"ÅĦs":135689,"ÅĦska":135690,"åĽ½ãģ®":135691,"×ŀ×ĺ×Ļ":135692,"ĠвопÑĢоÑģÑĭ":135693,"à¸Ńà¸ĩà¸Ħà¹Įà¸ģร":135694,"×ŀ×ķצ×IJ":135695,"Ġpóź":135696,"Ġpóźniej":135697,"ש×ŀ×IJ׾":135698,"Ġkaps":135699,"Ġkapsam":135700,"Ġkapsamında":135701,"Ġmáquina":135702,"ĠÅĽwiecie":135703,"ĠhoÃłng":135704,"Ġözgü":135705,"×Ĵ×ķר×Ŀ":135706,"ãģĤãģŁãĤĬ":135707,"à¸ķัà¸Ķสิà¸Ļ":135708,"à¸ķัà¸Ķสิà¸Ļà¹ĥà¸Ī":135709,"бÑĢи":135710,"ãģ«ãģªãĤĭãģ¨":135711,"تÙĥÙĪÙĨ":135712,"Ġ×ķ×Ķ×Ļ×IJ":135713,"Ġchiếu":135714,"ÑģÑĤанав":135715,"ÑģÑĤанавли":135716,"ÑģÑĤанавлива":135717,"×ŀ×ķ×Ĵ":135718,"cité":135719,"ĠKörper":135720,"Ġש×Ĵ×Ŀ":135721,"عظ":135722,"عظÙĬÙħ":135723,"Ġ×Ķ×IJ×Ļש×Ļ":135724,"Ġmatière":135725,"ĠÙģÙĪÙĤ":135726,"Ġkto":135727,"ĠktoÅĽ":135728,"à¸Ļà¹Ĥย":135729,"à¸Ļà¹Ĥยà¸ļาย":135730,"å¾ħãģ¡":135731,"à¹Ģมà¸Ļ":135732,"à¹Ģมà¸Ļู":135733,"AÃĩÃĥO":135734,"Ġtù":135735,"Ġtùy":135736,"ãĥĪãĥ³":135737,"ĠоÑĤказ":135738,"Ġ×ŀ×ķצר":135739,"ülü":135740,"ãģķãĤĵãģ«":135741,"Ġ×Ĺ×ķ×ij":135742,"קר×Ļ×IJ×Ķ":135743,"ĠاÙĦخدÙħات":135744,"ĠÙĦÙħدة":135745,"رؤ":135746,"رؤÙĬØ©":135747,"ãĤĴè¦ĭãģ¤ãģij":135748,"à¸Łà¸²":135749,"Ġréussi":135750,"à¸Ļัà¸ģà¹Ģรียà¸Ļ":135751,"ĠÑĩиÑģл":135752,"à¸ģารà¹Ģลà¹Īà¸Ļ":135753,"Ġhazırl":135754,"Ġhazırlan":135755,"ĠпеÑĢвÑĭй":135756,"лим":135757,"ĠоÑĤзÑĭвÑĭ":135758,"ĠwyjÄħ":135759,"ĠwyjÄħtk":135760,"ĠØ£ÙĤÙĦ":135761,"ס×ļ":135762,"Ġê²°ìłķ":135763,"Ġ׾×ŀעש×Ķ":135764,"Ġlắp":135765,"à¹ģà¸ļร":135766,"à¹ģà¸ļรà¸Ļà¸Ķà¹Į":135767,"วà¹Īาà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":135768,"Ġبدا":135769,"ĠبداÙĬØ©":135770,"ãģ¨ãģĦãģĨãģ®ãģĮ":135771,"иÑĩеÑģким":135772,"à¸ģารà¸ŀัà¸Ĵà¸Ļา":135773,"ĠbÃło":135774,"ĠmiaÅĤa":135775,"ywaÄĩ":135776,"ĠMärz":135777,"ĠÙĨسبة":135778,"Ġéconomique":135779,"×ĸ×ŀ":135780,"×ĸ×ŀ׳×Ļ×Ŀ":135781,"æŃ¢ãĤģ":135782,"Ġtá»§":135783,"íķĺìĭł":135784,"Ġkażdego":135785,"straÃŁe":135786,"à¸Ĭีà¹ī":135787,"à¹Ģà¸ļา":135788,"ÑĢеÑģÑĥÑĢÑģ":135789,"евой":135790,"شباب":135791,"à¸ķà¹Īาà¸ĩà¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ĺศ":135792,"Ġ×IJ×Ļש":135793,"Ġ×IJ×Ļש×Ļת":135794,"×Ļ×ķפ":135795,"×Ļ×ķפ×Ļ":135796,"ĠìļĶ구":135797,"ì¡°ìĤ¬":135798,"ãģ£ãģŁãĤī":135799,"׾×Ļ×§":135800,"миниÑģÑĤÑĢ":135801,"ãĤĤãģ®ãģ¯":135802,"Ġlương":135803,"Ġнаи":135804,"Ġнаибол":135805,"Ġнаиболее":135806,"íİĺ":135807,"à¹ģà¸ŀà¹ī":135808,"ãĤŃãĥ¥":135809,"ĠкоÑĤоÑĢÑĭм":135810,"à¹ģà¸Ĺà¸ĩ":135811,"à¹ģà¸Ĺà¸ĩà¸ļà¸Ńล":135812,"Ġ׳×Ļ×Ķ":135813,"Ġ׳×Ļ×Ķ×ķ׾":135814,"âĤª":135815,"ĠGiải":135816,"ĠиÑģполÑĮзова":135817,"ëł¥ìĿĦ":135818,"ãģĹãģĭãĤĤ":135819,"à¸ģà¹ĩà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":135820,"ĠÑĢеб":135821,"ĠÑĢебен":135822,"ĠÑĢебенка":135823,"تÙĪØ§ØµÙĦ":135824,"ãĤ°ãĥ«ãĥ¼ãĥĹ":135825,"ãĤĦãĤī":135826,"à¹Ģà¸Ľà¸´à¸Ķà¸ķัว":135827,"бÑĢо":135828,"ë°ĸìĹIJ":135829,"ÙĨÙİØ§":135830,"×Ķ×Ĵ":135831,"×Ķ×Ĵ׳×Ķ":135832,"à¸Ĺรั":135833,"à¸Ĺรัà¸ŀ":135834,"à¸Ĺรัà¸ŀยà¹Į":135835,"Ġkhá»iji":135836,"עצ×ŀ×ķ":135837,"болезн":135838,"Ġë°ĽìķĦ":135839,"มà¸Ļ":135840,"มà¸Ļุ":135841,"มà¸Ļุษ":135842,"มà¸Ļุษยà¹Į":135843,"âĹĨ":135844,"×ŀצ׾×Ļ×Ĺ":135845,"Ñıвление":135846,"ÙħØ·ÙĦ":135847,"ÙħØ·ÙĦÙĪØ¨":135848,"خاÙĦÙģ":135849,"تÙĪÙĤÙģ":135850,"ãģ§ãģįãģ¾ãģĽãĤĵ":135851,"оÑģÑĤей":135852,"меÑĩа":135853,"기ëĬĶ":135854,"תשע":135855,"صÙĬب":135856,"Ġ×ij×¢×ķ×ĵ":135857,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¹Ģà¸Ĥา":135858,"ÑĤÑıж":135859,"ĠÑĥпÑĢав":135860,"ĠÑĥпÑĢавлениÑı":135861,"Ġgénér":135862,"ĠthÃŃ":135863,"פ×ļ":135864,"ĠرÙħض":135865,"ĠرÙħضاÙĨ":135866,"Ġtruyá»ĩn":135867,"إعداد":135868,"ãĤµãĥĿãĥ¼ãĥĪ":135869,"Ġполно":135870,"خاÙħ":135871,"ÐŁÐµÑĤ":135872,"ÐŁÐµÑĤеÑĢ":135873,"ÐŁÐµÑĤеÑĢбÑĥÑĢ":135874,"ÐŁÐµÑĤеÑĢбÑĥÑĢг":135875,"ÙħÙĨتدÙī":135876,"ãģķãĤĮãģ¾ãģĹãģŁ":135877,"ĠëĮĢíķĺìŬ":135878,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ĺีà¹Ī":135879,"Ġ×ŀ×IJ×ķ":135880,"׾׳×ĵ":135881,"оÑĩнÑĭе":135882,"ĠнаÑĩала":135883,"Ġ׾×Ļ׾×ĵ×Ļ×Ŀ":135884,"овое":135885,"ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ãģ§":135886,"ĠاÙĦÙĨÙģ":135887,"ĠاÙĦÙĨÙ쨷":135888,"ìŀĪëĬĶ":135889,"غÙĨÙĬ":135890,"פ×ĵ":135891,"ãĤ¾":135892,"ĠCré":135893,"ãģ©ãģ¡ãĤī":135894,"ثاÙĨ":135895,"ÑĢабаÑĤ":135896,"ÑĢабаÑĤÑĭва":135897,"Ġê°Ļëĭ¤":135898,"à¸Īั":135899,"à¸Īัà¸ģร":135900,"Ġchụ":135901,"Ġchụp":135902,"ĠмаÑģÑĤ":135903,"ĠмаÑģÑĤеÑĢ":135904,"Ġnắm":135905,"ĠÑģÑĤали":135906,"Ġ×Ķ×IJ×Ļר×ķ×¢":135907,"ãĤ½ãĥ³":135908,"åĪĨãģĭãĤĬ":135909,"طبع":135910,"بدا":135911,"gráfico":135912,"геÑĢ":135913,"à¸Ķำà¹Ģà¸Ļิà¸Ļà¸ģาร":135914,"Ġsaldır":135915,"Ġsaldırı":135916,"вÑĪиÑħ":135917,"ãģĭãģ£ãģŁãģ§ãģĻ":135918,"Ġyapıyor":135919,"ĠاÙĦÙģØª":135920,"צרפת":135921,"здоÑĢов":135922,"×ij×¢×ľ":135923,"Ġ×IJ×ŀ×Ļת×Ļ":135924,"ĠобÑĭ":135925,"ĠобÑĭÑĩ":135926,"ĠобÑĭÑĩно":135927,"Ġ׾×ķ×ŀר":135928,"تÙĥÙĨ":135929,"تÙĥÙĨÙĪÙĦÙĪØ¬":135930,"تÙĥÙĨÙĪÙĦÙĪØ¬ÙĬا":135931,"Ġhakkı":135932,"ĠÑĢав":135933,"ĠÑĢавно":135934,"رÙĬÙĥ":135935,"Ġ×ij×ŀ×Ļ×ĵ":135936,"Ġ×ij×ŀ×Ļ×ĵ×Ķ":135937,"à¹ģà¸ģà¹īว":135938,"Ġìĸĺ":135939,"Ġìĸĺ기":135940,"ãģĹãģ¦ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":135941,"Ġkısm":135942,"Ġkısmı":135943,"걸":135944,"åĨħãģ®":135945,"ì§ķ":135946,"à¹Ģหมืà¸Ńà¸Ļà¸ģัà¸Ļ":135947,"ĠÙģÙIJ":135948,"ĠÙģÙIJÙĬ":135949,"ÙĤاعدة":135950,"Ġmożesz":135951,"ÙħصاÙĦ":135952,"ÙħصاÙĦØŃ":135953,"ãģ¾ãģŁãģ¯":135954,"бег":135955,"Ġsıc":135956,"Ġsıcak":135957,"ÑĩиÑģ":135958,"ÑĩиÑģлен":135959,"Ġног":135960,"ãĥģãĥ£ãĥ³":135961,"ãĥ«ãĥī":135962,"Ġgió":135963,"Ġsını":135964,"Ġsınıf":135965,"иваÑĤÑĮ":135966,"Ġquên":135967,"Ġìłģ":135968,"Ġìłģìļ©":135969,"ĠJoão":135970,"ÙģØ§Ø¯":135971,"ĠGlück":135972,"à¸Ĺà¸Ńà¸Ķ":135973,"Ġgói":135974,"ï¼Ĭ":135975,"Ġdétail":135976,"ĠدÙĬسÙħ":135977,"ĠدÙĬسÙħبر":135978,"ë¡ľìĦľ":135979,"×ŀ×ķ×Ĺ":135980,"à¹Ħฮ":135981,"ĠоÑĤд":135982,"ĠоÑĤдÑĭÑħ":135983,"Ġkhuyến":135984,"à¸Ħà¸Ńย":135985,"ĠجÙĨÙĬ":135986,"ĠجÙĨÙĬÙĩ":135987,"ĠاÙĦدÙģØ§Ø¹":135988,"à¸Ļà¹īำหà¸Ļัà¸ģ":135989,"ĠìĤ¬ëŀĮëĵ¤ìĿ´":135990,"Ġthừa":135991,"ĠÃ¶ÄŁrenci":135992,"ĠпомоÑīи":135993,"ĠczÄĻÅĽÄĩ":135994,"ש×ĺר":135995,"ĠNhi":135996,"ĠNhiá»ģu":135997,"׳צ×Ļ":135998,"ĠнаÑĪем":135999,"ĠkarÅŁÄ±laÅŁ":136000,"Ġ×Ķש׳×Ļ×Ŀ":136001,"ĠÄIJưá»Ŀng":136002,"Ġtrú":136003,"ĠÑĢазлиÑĩнÑĭÑħ":136004,"ĠاÙĦØ´Ùĩر":136005,"Ġ×ľ×¢×ķ׾×Ŀ":136006,"ØŃجر":136007,"ĠÄijá»ķ":136008,"ĠìĿĺíķ´":136009,"à¸ļà¹Īà¸Ńย":136010,"Ġ×Ķ×Ļ׾×ĵ":136011,"ãģ¨ãģªãģ£ãģŁ":136012,"Ġ×Ĺ×ķ×ķת":136013,"Ġש×Ļר×ķת×Ļ":136014,"Äħcy":136015,"سرÙĬ":136016,"Kİ":136017,"פ׳×ķ":136018,"ÑģÑĤÑĢÑĥкÑĤÑĥÑĢ":136019,"ÑĤÑĢÑĥд":136020,"Ġ×Ķקר":136021,"Ġ×Ķקר×ķ×ij":136022,"ĠtháºŃm":136023,"èģŀãģį":136024,"ÙĤÙĪÙĬ":136025,"клÑİÑĩен":136026,"ÑĤеÑħ":136027,"ÑĤеÑħнолог":136028,"è¡Įãģ£ãģŁ":136029,"Ġ×ķ×IJ×Ļף":136030,"ĠÅŁeklin":136031,"ĠÅŁeklinde":136032,"rô":136033,"ÑĢог":136034,"ĠновÑĭе":136035,"Ġס×ij×Ļ×ij":136036,"ĠtecnologÃŃa":136037,"×¡×Ľ":136038,"×¡×Ľ×ķ×Ŀ":136039,"ĠÅŀub":136040,"ĠÅŀubat":136041,"Ġ×Ķ×ŀ׾×IJ":136042,"Ġwypos":136043,"Ġwyposaż":136044,"ãģ¯ä½ķ":136045,"ãĤ¬ãĥ³":136046,"ê°ĸ":136047,"Ġкакие":136048,"Ġçocuklar":136049,"Ġ׾צ×ĵ":136050,"Ġkayıt":136051,"ĠмеÑģÑĤе":136052,"ÙħدÙĬÙĨØ©":136053,"Ġ׼×Ĵ":136054,"Ġ׼×Ĵ×ķף":136055,"ãģĹãģ¦ãĤĭ":136056,"ĠÙħاÙĬÙĪ":136057,"ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģ£ãģŁ":136058,"ĠпÑĢогÑĢаммÑĭ":136059,"à¹ģลà¸Ļà¸Ķà¹Į":136060,"ãĥ¯ãĤ¤":136061,"ער×ķ×¥":136062,"Ñģид":136063,"ĠBöyle":136064,"Ġì²ĺìĿĮ":136065,"Ġתפק×Ļ×ĵ":136066,"ĠTrên":136067,"íĥĪ":136068,"ĠÐłÐ¾ÑģÑģий":136069,"ĠÐłÐ¾ÑģÑģийÑģкой":136070,"ĠsÃłn":136071,"Ġrègle":136072,"ĠyaklaÅŁÄ±k":136073,"à¹Ģลิà¸ģ":136074,"ĠدائÙħ":136075,"Ġ×ķ×Ĵ":136076,"ابر":136077,"Ġbè":136078,"ĠاÙĦÙĤدÙħ":136079,"ĠÑĢеÑĪениÑı":136080,"hiên":136081,"ÑĤик":136082,"ÄĦ":136083,"à¸ļรรยาà¸ģ":136084,"à¸ļรรยาà¸ģาศ":136085,"רצ×ķף":136086,"åĭķãģį":136087,"ĠGäste":136088,"Ġ기본":136089,"ĠÙĬعرÙģ":136090,"ĠSá»Ń":136091,"gÅĤÄĻb":136092,"à¹Ģà¸Ńส":136093,"×IJ×ŀ×Ļף":136094,"ĠпÑĥнк":136095,"ĠпÑĥнкÑĤ":136096,"Ġ×Ļ×ķ×ĵ×¢×Ļ×Ŀ":136097,"ãĤ«ãĥ©ãĥ¼":136098,"Ġ×ijס×ĵר":136099,"Ġbuá»ĵn":136100,"йÑĤ":136101,"йÑĤеÑģÑĮ":136102,"ãĤĴæ±ĤãĤģ":136103,"Ġ×IJ×ª×Ľ×Ŀ":136104,"Ġ모르":136105,"ظرÙĪÙģ":136106,"ÑĩеÑģÑĤво":136107,"ìĸ´ìĦľ":136108,"Ġодна":136109,"Ġkapı":136110,"Ġëħ¸ëł¥":136111,"ĠKüche":136112,"ĠاÙĦتش":136113,"Ø·ÙĬب":136114,"ĠíĬ¹íŀĪ":136115,"ĠвÑĭпÑĥÑģ":136116,"ĠвÑĭпÑĥÑģк":136117,"×ĵת×Ļ":136118,"ĠuÄŁ":136119,"ĠuÄŁra":136120,"ائÙĩا":136121,"Ġthoát":136122,"ãģªãĤĤãģ®":136123,"ÑijÑĢ":136124,"기ê°Ģ":136125,"ĠgeliÅŁme":136126,"تØŃÙĤ":136127,"تØŃÙĤÙĤ":136128,"ĠопаÑģ":136129,"бÑĢоÑģ":136130,"หุ":136131,"หุà¹īà¸Ļ":136132,"ì¼Ģ":136133,"ãĤ¹ãĥŀ":136134,"ãĤ¹ãĥŀãĥĽ":136135,"Ø£Ù쨱":136136,"Ø£ÙģØ±Ø§Ø¯":136137,"ĠThá»±c":136138,"Ġthắ":136139,"ãĥªãĥ³ãĤ¯":136140,"Ġniá»ģm":136141,"ĠHöhe":136142,"عÙħار":136143,"ÙĥÙĪØ±ÙĪÙĨ":136144,"ÙĥÙĪØ±ÙĪÙĨا":136145,"ĠÄIJến":136146,"ĠÑģамом":136147,"ĠÑĤеле":136148,"ĠÄijoán":136149,"à¸Ħวามà¸Ħิà¸Ķà¹Ģหà¹ĩà¸Ļ":136150,"ĠдиÑģк":136151,"أطÙ쨧ÙĦ":136152,"มารà¹Į":136153,"à¸Ĺหาร":136154,"à¸Ĺà¸Ļ":136155,"ĠبعÙĬد":136156,"ĠاÙĦÙĩÙĨد":136157,"åĩºãģĹãģ¦":136158,"Ġkarde":136159,"ĠkardeÅŁ":136160,"×Ķ×Ļס×ĺ×ķר":136161,"×Ķ×Ļס×ĺ×ķר×Ļ×Ķ":136162,"éģ¸ãģ³":136163,"عاÙħÙĦ":136164,"à¸Ĥยาย":136165,"Ġtürl":136166,"Ġtürlü":136167,"ĠìĿ¼ìĿ´":136168,"Ġmatéria":136169,"Ġ׼׾×ķ×ŀר":136170,"ãĥģãĥ£ãĥ¼":136171,"جÙħاعة":136172,"ĠÑģвоим":136173,"Ø¥ÙĤاÙħØ©":136174,"ä¾ĭãģĪãģ°":136175,"ساب":136176,"آخر":136177,"ÙĤدÙĬر":136178,"×IJ×ŀ×Ļ":136179,"ìĸ»":136180,"Ġ׳×ķספת":136181,"ĠÐĴлад":136182,"ĠÐĴладим":136183,"ĠÐĴладимиÑĢ":136184,"Ġestará":136185,"ãģĵãģĨãģĦãģĨ":136186,"ãĤĴ使ç͍":136187,"มาà¸ķร":136188,"มาà¸ķรà¸IJาà¸Ļ":136189,"ãģ£ãģ½":136190,"Ġnú":136191,"Ġnúi":136192,"ยาà¸ĩ":136193,"ĠاÙĦجÙĨس":136194,"Ġüstün":136195,"ëľ»":136196,"ãĤ»ãĥ«":136197,"ãģ¦ãģĦãģįãģ¾ãģĻ":136198,"Ġ×Ĺ×ķ×ĸ":136199,"Ġ×Ĺ×ķ×ĸר":136200,"ĠÐĵлав":136201,"à¹Ĥà¸Ĭà¸Ħ":136202,"íıIJ":136203,"ÙĨتظر":136204,"Ġ×Ĵ×ij×Ļ":136205,"عÙĤب":136206,"intér":136207,"intérêt":136208,"×ŀפ×Ĵ":136209,"×ŀפ×Ĵש":136210,"Ġthù":136211,"اÙģØª":136212,"Ġ×ŀשפ":136213,"Ġ×ŀשפ×ĺ×Ļ":136214,"ĠÙħÙĪØ§ÙĤع":136215,"è¦ļ":136216,"è¦ļãģĪ":136217,"×ĵ×Ļף":136218,"à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩราว":136219,"ãģ¾ãģĤ":136220,"Ġghế":136221,"иÑĢÑĥÑİÑĤ":136222,"à¸ģว":136223,"à¸ģวà¹īาà¸ĩ":136224,"ĠповеÑĢ":136225,"ĠповеÑĢÑħ":136226,"ĠповеÑĢÑħноÑģÑĤ":136227,"׳×ĵר":136228,"ĠконÑĨе":136229,"Ġдолжна":136230,"Ġ×Ļש×Ļר":136231,"acaģız":136232,"ìĹĶ":136233,"ĠnÃŃvel":136234,"Ġör":136235,"Ġörnek":136236,"ÙĥÙģ":136237,"ĠФедеÑĢаÑĨии":136238,"Ġ구ìĦ±":136239,"หัวà¹ĥà¸Ī":136240,"ĠVáºŃy":136241,"мед":136242,"меди":136243,"медиÑĨин":136244,"медиÑĨинÑģк":136245,"ازÙĬ":136246,"×Ĵ×ij×ķ׾":136247,"ÑĦÑĢ":136248,"Ġzusätzlich":136249,"à¸ģà¸ģ":136250,"ĠاÙĦاÙĤتصادÙĬØ©":136251,"Ġhè":136252,"luÄŁun":136253,"جÙİ":136254,"à¹Ħà¸Łà¸¥à¹Į":136255,"ÄIJT":136256,"ãģĿãģ®ä»ĸ":136257,"à¸Ĺิà¹īà¸ĩ":136258,"ĠاÙĦØ£ÙĪ":136259,"رسÙħ":136260,"æ°Ĺãģ¥":136261,"ìĿ´ë©°":136262,"ÑĮев":136263,"صط":136264,"ĠاÙĦاستث":136265,"ĠاÙĦاستثÙħار":136266,"à¸Ńาà¸Ħาร":136267,"ĠÑĤоÑĩно":136268,"ĠVân":136269,"à¸Ńร":136270,"à¸Ńรà¹Īà¸Ńย":136271,"ĠاÙĦسÙĨØ©":136272,"ĠcÆ°á»Ľi":136273,"×Ļ×Ķף":136274,"íį¼":136275,"話ãģĹ":136276,"âĹĭ":136277,"ĠìķĬìĿĢ":136278,"ãĥ¡ãĥ¼ãĤ":136279,"ãĥ¡ãĥ¼ãĤ«":136280,"ãĥ¡ãĥ¼ãĤ«ãĥ¼":136281,"ĠÑĤепло":136282,"å½¼ãĤī":136283,"Ġİz":136284,"Ġİzmir":136285,"íĻį":136286,"Ġrượ":136287,"Ġrượu":136288,"æĢĿãģĦåĩº":136289,"ĠPhạm":136290,"Ġcháu":136291,"צ×Ļ×ķת":136292,"ĠìĿ¼ë³¸":136293,"ìĤ¬ëĬĶ":136294,"ĠÑģоздан":136295,"Ġaracı":136296,"Ġער":136297,"Ġער×Ļ׼×Ķ":136298,"ĠíķĺëĤĺëĭĺìĿĺ":136299,"dziÅĤ":136300,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ĺาà¸Ļ":136301,"ĠserÃŃa":136302,"ĠìŀĪëıĦë¡Ŀ":136303,"درج":136304,"íķľëĭ¤ëĬĶ":136305,"à¸Ńาà¸Ĺ":136306,"à¸Ńาà¸Ĺิà¸ķ":136307,"à¸Ńาà¸Ĺิà¸ķยà¹Į":136308,"ÑĤелÑĮнÑĭй":136309,"ĠخدÙħات":136310,"×ŀ׳×ĺ":136311,"Ġlược":136312,"ĠSÃłi":136313,"ĠÙĪØ§Ø¶":136314,"ĠÙĪØ§Ø¶ØŃ":136315,"غاز":136316,"ĠdoÄŁal":136317,"Ġ×ijש×Ŀ":136318,"Ġдлин":136319,"Ġإطار":136320,"Ġ×ijספר":136321,"ãĤĴä¸İ":136322,"ãĤĴä¸İãģĪ":136323,"Ġë²ķë¥ł":136324,"ĠÑĥвели":136325,"ĠÑĥвелиÑĩи":136326,"สà¹Ħà¸ķ":136327,"สà¹Ħà¸ķลà¹Į":136328,"à¹Ħà¸ģล":136329,"×ij×Ĺף":136330,"ĠìĿ´íĽĦ":136331,"Ġmunic":136332,"ĠmunicÃŃpio":136333,"تÙħØ«ÙĦ":136334,"ĠÄijáo":136335,"Hôtel":136336,"Ġlá»Ńa":136337,"ĠÄijẳng":136338,"Ñĩки":136339,"شرÙĪ":136340,"شرÙĪØ·":136341,"ĠìĿ´ë¥¼":136342,"ÙĬÙĭا":136343,"×ŀ׾×ļ":136344,"×ŀ×Ķ×Ļר×ķת":136345,"ĠобÑıзаÑĤелÑĮ":136346,"ĠобÑıзаÑĤелÑĮно":136347,"énergie":136348,"Ġmudança":136349,"Ġmụ":136350,"Ġmụn":136351,"Ġnº":136352,"ĠاÙĦتعا":136353,"ĠاÙĦتعاÙĪÙĨ":136354,"ĠاÙĦاجتÙħاعÙĬØ©":136355,"ĠплаÑģÑĤ":136356,"Ġëĵ±ìĿĺ":136357,"ãĥIJãĤ¤ãĤ¯":136358,"ÙĩجÙĪÙħ":136359,"ĠSaúde":136360,"Ġì¤ijìļĶíķľ":136361,"Ġ×Ķצ×Ļ×ij×ķר":136362,"×ª×§×Ł":136363,"ĠاÙĦعاÙĦÙħÙĬ":136364,"ĠболÑĮÑĪой":136365,"ĠÙĥÙĦÙħ":136366,"ĠÙĥÙĦÙħØ©":136367,"ãģ®ãģ§ãģ¯ãģªãģĦãģ§ãģĹãĤĩãģĨãģĭ":136368,"ĠÙħباراة":136369,"Ġש×IJ׳":136370,"Ġש×IJ׳×Ĺ׳×ķ":136371,"ãĤ¹ãĤ¿ãĤ¤ãĥ«":136372,"ĠSaÄŁ":136373,"ĠSaÄŁlık":136374,"Ġhư":136375,"׳×Ĺ×Ķ":136376,"Ġ×ijקר×ij":136377,"طعÙħ":136378,"หิà¸Ļ":136379,"à¸Ĺุà¸ģวัà¸Ļ":136380,"à¸Ħรัà¹īà¸ĩà¸Ĺีà¹Ī":136381,"ĠlÃłnh":136382,"Ġdonné":136383,"ãģĽãģĦ":136384,"جزÙĬرة":136385,"доÑĢож":136386,"ì¼ľ":136387,"تÙĨظÙĬÙģ":136388,"ãĥģãĥ§":136389,"Ġaldıģı":136390,"جاج":136391,"ĠÑĤомÑĥ":136392,"à¸Ľà¸´":136393,"Ġ×ijרשת":136394,"ãģıãģªãĤĬãģ¾ãģĻ":136395,"ĠпÑĢинÑĨип":136396,"Ġ×Ĺ׾×ķ":136397,"ëı¼":136398,"×ķ×Ĵש":136399,"سس":136400,"à¸Ľà¸¹":136401,"Ġhầu":136402,"æĦŁãģĺãĤĭ":136403,"ï¼´":136404,"دÙĪØ§":136405,"ĠÑģмог":136406,"scrição":136407,"ĠtháºŃn":136408,"Ġר×ķ×IJ×Ķ":136409,"обÑĢажен":136410,"ĠاÙĦتجارÙĬØ©":136411,"طبÙĬع":136412,"jÄħcÄħ":136413,"íĸīìľĦ":136414,"ĠновÑĭй":136415,"Ġ×ŀ×Ĺ×ĵש":136416,"æĮ¯ãĤĬ":136417,"gué":136418,"Ġ×IJ×Ļר×ķ×¢":136419,"Ġ×IJ×Ļר×ķ×¢×Ļ×Ŀ":136420,"ĠاÙĦذÙĩب":136421,"×ĵ×IJ":136422,"تاÙĨ":136423,"ãģłãģĹ":136424,"à¸Ńัà¸ķรา":136425,"à¹Ĥà¸Ī":136426,"بÙĦاد":136427,"×Ķ×Ļ×Ļ׳×ķ":136428,"ĠÑģпе":136429,"ĠÑģпеÑĨиалÑĮно":136430,"ĠÅĽwiata":136431,"ãĤĵãģ§ãģĻãĤĪ":136432,"شرÙĥØ©":136433,"ĠpÅĤyt":136434,"Ġsitué":136435,"Ġ׼×IJ׾×Ķ":136436,"ס×ijר":136437,"Ġkażd":136438,"Ġkażdym":136439,"ãĤĴæĮģãģ¤":136440,"׾×Ķ׾":136441,"׾×Ķ׾ף":136442,"ĠwÅĤas":136443,"ĠwÅĤasne":136444,"ĠsaÄŁlan":136445,"×ŀ×¢×ľ×Ķ":136446,"ĠاÙĦاÙĪÙĦ":136447,"ìĹIJìĦľëıĦ":136448,"×IJ×Ļר×ķפ×Ķ":136449,"تÙĤÙĨÙĬØ©":136450,"Ùħائ":136451,"Ùħائة":136452,"ĠcompañÃŃa":136453,"Ġsürek":136454,"Ġsürekli":136455,"ĠиÑģкÑĥÑģ":136456,"ĠиÑģкÑĥÑģÑģÑĤв":136457,"ĠBürger":136458,"ת×Ĺר":136459,"ת×Ĺר×ķת":136460,"à¸ŀรà¹īà¸Ńมà¸ģัà¸ļ":136461,"Ø´Ùħ":136462,"à¸ĸืà¸Ńวà¹Īา":136463,"è¾¼ãĤĢ":136464,"ä¼ijãģ¿":136465,"ĠاÙĦأب":136466,"ĠÑģÑĤоимоÑģÑĤÑĮ":136467,"ĠпÑĢава":136468,"mayın":136469,"หวย":136470,"ĠاÙĦطبÙĬعÙĬ":136471,"à¸Ĺีà¹Īà¸ŀัà¸ģ":136472,"ĠEstá":136473,"ÑĭваÑİÑĤ":136474,"بسÙĬ":136475,"بسÙĬØ·":136476,"Ġ×ij×¢×ijר":136477,"åı¯èĥ½ãģ§ãģĻ":136478,"Ġ×ĵ×ķ׾":136479,"Ġ×ĵ×ķ׾ר":136480,"ÙĩÙİØ§":136481,"воÑĢоÑĤ":136482,"ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":136483,"à¹Ĥà¸Ĺรศ":136484,"à¹Ĥà¸Ĺรศั":136485,"à¹Ĥà¸Ĺรศัà¸ŀ":136486,"à¹Ĥà¸Ĺรศัà¸ŀà¸Ĺà¹Į":136487,"Ġק׳":136488,"ĠاÙĦØ«ÙĨ":136489,"ĠاÙĦØ«ÙĨائÙĬØ©":136490,"Ġcoût":136491,"à¸ķิà¸Ķà¸ķัà¹īà¸ĩ":136492,"Ġörg":136493,"Ġörgüt":136494,"ĠاÙĦØ®ÙĦÙĬ":136495,"ĠاÙĦØ®ÙĦÙĬج":136496,"Ġbá»įn":136497,"×ķ׾×ķ×Ĵ×Ļ":136498,"ëŀľ":136499,"ĠÐijолÑĮ":136500,"ĠÐijолÑĮÑĪ":136501,"×Ĵ×ijר×Ļ×Ŀ":136502,"ÙĤÙĬد":136503,"×ij×Ļ×ĺ×ķ×Ļ":136504,"æīĵãģ¡":136505,"ĠolmuÅŁ":136506,"fäh":136507,"fähig":136508,"ลาà¸Ļ":136509,"ĠÙĤطر":136510,"שפ×Ķ":136511,"èªŃãĤĵãģ§":136512,"à¸Ĥวา":136513,"Ġchiếm":136514,"ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿":136515,"ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼ãĥ":136516,"ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼ãĥį":136517,"ãĤ¤ãĥ³ãĤ¿ãĥ¼ãĥįãĥĥãĥĪ":136518,"Ġ׾ש×ŀ×ķר":136519,"ĠترÙĥ":136520,"ĠترÙĥÙĬا":136521,"ר×ķ×ĺ":136522,"ã썿ĢĿãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":136523,"ĠاÙĦتÙĤ":136524,"Ġdư":136525,"ãģ¦ãģıãĤĮãĤĭ":136526,"ãģĹãģŁãģĵãģ¨":136527,"Ġróżne":136528,"ĠاÙĦØ·ÙģÙĦ":136529,"ĠPosté":136530,"Ġ×ŀש×ķ×Ŀ":136531,"ÑįÑĢ":136532,"ĠÑĢабоÑĤаеÑĤ":136533,"ãĤ·ãĥª":136534,"ãĤ·ãĥªãĥ¼ãĤº":136535,"Ġ×ij×Ķ×Ĺ׾×ĺ":136536,"×§×Ķ×Ļ׾×Ķ":136537,"ãĤ«ãĥ¡":136538,"ãĤ«ãĥ¡ãĥ©":136539,"O":136540,"ĠìĤ¬ìĿ´":136541,"Ġkì":136542,"ĠthÆ°á»Ľc":136543,"ضبط":136544,"ÙĤبÙĪÙĦ":136545,"åĪ¥ãģ®":136546,"Ġparticulière":136547,"ĠÑģвоем":136548,"Ġעסק":136549,"Ġעסק×Ļ×Ŀ":136550,"×ij×Ĺ×Ļר×ķת":136551,"×ij×Ļ׳×ķ":136552,"à¸ĭà¸Ń":136553,"Ġ×¢×ķ×ijר":136554,"ãģłãģ£ãģŁãģ®ãģ§":136555,"ıldıģı":136556,"Ùħدار":136557,"Ùħدارس":136558,"주ìĭľ":136559,"à¸Ńาศ":136560,"à¸Ńาศัย":136561,"Ġtấm":136562,"à¸ŀิà¸Ī":136563,"à¸ŀิà¸Īาร":136564,"à¸ŀิà¸Īารà¸ĵา":136565,"ÑĤелÑĮнÑĭе":136566,"ÑģкÑĥÑİ":136567,"ÐľÐĺ":136568,"à¹Ģà¸ģา":136569,"à¹Ģà¸ģาหล":136570,"à¹Ģà¸ģาหลี":136571,"×ĵ×Ĺ":136572,"à¹Ģà¸Ĭิà¸ĩ":136573,"ĠدÙĤÙĬÙĤØ©":136574,"íķĻìĥĿ":136575,"Ġש×IJ׾×Ķ":136576,"Ġcontrôle":136577,"Ġsituação":136578,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¸ľà¸¹à¹ī":136579,"ÙĨØ·ÙĤ":136580,"ê³¼íķĻ":136581,"หลายà¸Ħà¸Ļ":136582,"Ġnắng":136583,"ÙĤÙı":136584,"ì¡°ê±´":136585,"Ñķ":136586,"ãĥĥãģ¨":136587,"×ŀ×Ļ׾×Ķ":136588,"Grün":136589,"×Ļ×Ļ×¢":136590,"×Ļ×Ļ×¢×ķ×¥":136591,"×ŀ׳׼":136592,"ëŃIJ":136593,"×ŀ×¢×ŀ×ĵ":136594,"สำà¸Ļัà¸ģ":136595,"جدد":136596,"à¸Ħัà¸Ķ":136597,"Ġ×Ķ×ŀשפ":136598,"Ġ×Ķ×ŀשפ×Ĺ×Ķ":136599,"×ŀשק׾":136600,"ÙĦÙı":136601,"Ġtytu":136602,"ĠtytuÅĤ":136603,"ÑĪей":136604,"ĠìĿ¼ë¶Ģ":136605,"ÑĪение":136606,"Ġphóng":136607,"ĠìĹŃìĤ¬":136608,"ãĤ«ãĥ³":136609,"Ġtúi":136610,"ĠÙĨÙĪÙģ":136611,"ĠÙĨÙĪÙģÙħبر":136612,"grün":136613,"ĠاÙĦØ´ÙħاÙĦ":136614,"ÅĽwiadc":136615,"ÅĽwiadczenie":136616,"ער×Ķ":136617,"Ġ×¢×ķ×ij":136618,"Ġ×¢×ķ×ij×ĵ×Ļ×Ŀ":136619,"×ĵ×ķ×Ĵ×ŀ×IJ":136620,"ä»Ĭãģ¯":136621,"Ġvão":136622,"ĠТем":136623,"ÑģилÑĮ":136624,"Ġchợ":136625,"Ùħرا":136626,"ÙħراÙĤب":136627,"à¹Ħมà¹Īรูà¹ī":136628,"Ġرائع":136629,"×IJ׳×Ĺ׳×ķ":136630,"สà¹Īà¸ĩà¹Ģสริม":136631,"צ×Ĺ":136632,"ĠìŀĪìĸ´ìĦľ":136633,"Ġkurulu":136634,"ĠkuruluÅŁ":136635,"ĠÃĸzellik":136636,"ĠÃĸzellikle":136637,"Ġת×Ļ×§":136638,"Ġghé":136639,"ĠsprzÄĻ":136640,"ĠsprzÄĻt":136641,"ער×ķת":136642,"راØŃØ©":136643,"ãģ£ãģį":136644,"ãģ£ãģįãĤĬ":136645,"ĠìķĦëŀĺ":136646,"stituição":136647,"Ġдолжно":136648,"×Ķרש":136649,"×Ķרש×ŀ×Ķ":136650,"×Ķ׾×ļ":136651,"ãģ¡ãģª":136652,"ãģ¡ãģªãģ¿":136653,"ãģ¡ãģªãģ¿ãģ«":136654,"פ×Ĺ×ĵ":136655,"ĠاÙĦجÙħÙĬع":136656,"×ij×¢×ľ×Ļ":136657,"Ġtrùng":136658,"Ġפת×Ĺ":136659,"×ŀ׾×Ĺ×ŀת":136660,"ãĥĨãĥ¼ãĥ":136661,"ãĥĨãĥ¼ãĥŀ":136662,"Ùħتاب":136663,"Ùħتابعة":136664,"Ġ모ìĬµ":136665,"ÙĬص":136666,"åIJĪãģĨ":136667,"ĠYap":136668,"ĠYapı":136669,"ĠÑģказаÑĤÑĮ":136670,"몰":136671,"à¸Ĺีà¹Īสำà¸Ħัà¸į":136672,"ĠìĹĨìĬµëĭĪëĭ¤":136673,"Ġnhắc":136674,"Ġülkeler":136675,"Ġмногие":136676,"íķĺìħ¨":136677,"มาà¸ģà¸Ĺีà¹Īสุà¸Ķ":136678,"à¸ģà¹īา":136679,"à¸ģà¹īาว":136680,"Ġİyi":136681,"леж":136682,"лежа":136683,"ãĤ¸ãĥ§":136684,"à¸Ĺัà¸ŀ":136685,"اÙĪØ±":136686,"Ġ×Ĺ×ijר×Ļ":136687,"Ġ׾ש×Ŀ":136688,"첫":136689,"ĠTá»Ń":136690,"×ŀ×ķ׳×Ļ":136691,"ÙĤÙĪØ¯":136692,"à¸ģระà¹Ģà¸Ľ":136693,"à¸ģระà¹Ģà¸Ľà¹ĭ":136694,"à¸ģระà¹Ģà¸Ľà¹ĭา":136695,"ĠпÑĢоблемÑĭ":136696,"Ġaçıs":136697,"Ġaçısından":136698,"Ġ×Ķ×ŀ׼":136699,"ĠÙħعظÙħ":136700,"ÙĤÙĬاس":136701,"ĠпÑĢодолж":136702,"ĠпÑĢодолжа":136703,"ĠverdiÄŁi":136704,"ĠпÑĢедмеÑĤ":136705,"ãģĦãģ¾ãģĻãģĮ":136706,"ĠëĶ°ë¥¸":136707,"ĠاÙĦÙĤÙĬاÙħ":136708,"ĠØ¥ÙĦÙĬÙĩا":136709,"ТÐIJ":136710,"поз":136711,"ãĤ·ãĥ¥":136712,"ä¸ĬãģĮãĤĬ":136713,"à¹Ģà¸Ķิมà¸ŀัà¸Ļ":136714,"à¸ģุล":136715,"ØŃرÙĬØ©":136716,"×§×ij×ķצ×ķת":136717,"믿":136718,"ĠاÙĦÙħÙĨا":136719,"ĠاÙĦÙħÙĨاطÙĤ":136720,"ĠвÑĭпол":136721,"ĠвÑĭполнÑı":136722,"ãĥĭãĤ¢":136723,"Ġê²°êµŃ":136724,"×Ĺ×ķ×ŀ":136725,"×Ĺ×ķ×ŀר×Ļ×Ŀ":136726,"ĠУкÑĢаинÑĭ":136727,"หà¸Ńม":136728,"ר×Ļס":136729,"ĠÑħоÑĤел":136730,"ĠобÑĢазованиÑı":136731,"Ġkhẳng":136732,"Ġmưa":136733,"Ġgörme":136734,"Ġgüçlü":136735,"سعÙī":136736,"มัà¹Īà¸Ļà¹ĥà¸Ī":136737,"íķĺê²łìĬµëĭĪëĭ¤":136738,"ĠполÑĥ":136739,"Ġfünf":136740,"ã썿ĢĿãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":136741,"Ġê·¸ê²ĥìĿĢ":136742,"ĠdÃ¼ÅŁÃ¼nce":136743,"ìŀł":136744,"ĠHÆ°á»Ľng":136745,"ĠTiá»ĥu":136746,"Ġçift":136747,"ãģijãģ°":136748,"à¸Īà¸Ļà¸ĸึà¸ĩ":136749,"à¸Ĺำà¹Ħà¸Ķà¹ī":136750,"ĠìŀIJì²´":136751,"Ġdõ":136752,"Ġdõi":136753,"à¸Īัà¸Ļ":136754,"à¸Īัà¸Ļà¸Ĺ":136755,"à¸Īัà¸Ļà¸Ĺรà¹Į":136756,"eceÄŁini":136757,"׳×ķער":136758,"غار":136759,"ĠاÙĦØ£ÙħرÙĬÙĥÙĬ":136760,"داعش":136761,"ĠбезопаÑģноÑģÑĤи":136762,"ĠбÑİ":136763,"ĠбÑİдж":136764,"ĠбÑİджеÑĤ":136765,"ãĥĬãĤ¤":136766,"à¸ŀà¸ļวà¹Īา":136767,"daÄŁ":136768,"×IJ×ķפף":136769,"íĹĮ":136770,"ãĥĢãĤ¤ãĤ¨":136771,"ãĥĢãĤ¤ãĤ¨ãĥĥãĥĪ":136772,"ĠëĮĢíĨµ":136773,"ĠëĮĢíĨµëł¹":136774,"Dİ":136775,"Ø£ØŃداث":136776,"ĠAÄŁ":136777,"ĠAÄŁust":136778,"ĠAÄŁustos":136779,"ØŃÙĦÙĪÙĦ":136780,"ĠwÅĽ":136781,"ĠwÅĽród":136782,"ĠÑģооÑĤвеÑĤ":136783,"ĠÑģооÑĤвеÑĤÑģÑĤв":136784,"ĠÑģооÑĤвеÑĤÑģÑĤвии":136785,"ĠLuáºŃt":136786,"Ġ׼׾פ×Ļ":136787,"ĠвеÑī":136788,"ĠвеÑīеÑģÑĤв":136789,"×§×Ļ×¥":136790,"ĠبÙĩذا":136791,"عاش":136792,"à¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":136793,"ТÐķ":136794,"Ġ×ij×IJ×Ļ׳×ĺר׳×ĺ":136795,"سعد":136796,"Ġ×Ķ×ĺ×Ļפ×ķ׾":136797,"פ×Ļס":136798,"à¸ĩà¹Īายà¹Ĩ":136799,"ĠGerät":136800,"׾×Ļ×ĵ×Ķ":136801,"ĠÑĢиÑģк":136802,"׾ק×Ĺ":136803,"ннаÑı":136804,"ר×Ļ×ĵ":136805,"пÑĢакÑĤи":136806,"пÑĢакÑĤик":136807,"à¸Ĥัà¹īà¸Ļà¸ķà¸Ńà¸Ļ":136808,"à¸Ļà¹Īารัà¸ģ":136809,"larınızı":136810,"à¸Ńà¸Ļุà¸įา":136811,"à¸Ńà¸Ļุà¸įาà¸ķ":136812,"ĠzdjÄĻcia":136813,"Ġbây":136814,"ÑģÑĢ":136815,"ÑģÑĢоÑĩ":136816,"ãĥĭãĥ³ãĤ°":136817,"Ġöner":136818,"Ġöneri":136819,"ĠновÑĭÑħ":136820,"دعÙĪØ©":136821,"Ġgắn":136822,"ĠاÙĦÙĦبÙĨ":136823,"ĠاÙĦÙĦبÙĨاÙĨÙĬ":136824,"ãĥĨãĤ£ãĥ¼":136825,"ĠصØŃÙĬØŃ":136826,"емÑĭÑħ":136827,"çĸ²ãĤĮ":136828,"ĠпÑĢоиÑģ":136829,"ĠпÑĢоиÑģÑħодиÑĤ":136830,"สà¸ķิ":136831,"ĠTết":136832,"Ġ×Ķ׾׾×ķ":136833,"à¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩà¸Ļีà¹ī":136834,"×ŀ×ij׳×Ķ":136835,"Ġconteúdo":136836,"Ġاخت":136837,"ĠاختÙĬار":136838,"ÙħسÙĦ":136839,"ÙħسÙĦسÙĦ":136840,"ëıĪ":136841,"Ġ׾×Ļ×ĵ":136842,"à¸ŀิà¸ĺี":136843,"ĠÑģовÑģ":136844,"ĠÑģовÑģем":136845,"ãģĮãģĤãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":136846,"Ġsóng":136847,"إصÙĦاØŃ":136848,"ë§ģ":136849,"ÙģÙĬر":136850,"ĠJeżeli":136851,"ìłľëıĦ":136852,"dÅĤug":136853,"ìĥģìĿĦ":136854,"ĠcáºŃn":136855,"Ġhá»įp":136856,"أست":136857,"أستاذ":136858,"Ġ×ŀ×Ļש×Ķ":136859,"Ġ×ŀ×Ļש×Ķ×ķ":136860,"ĠdÃły":136861,"ĠchÃłng":136862,"ãģ¡ãĤĥãĤĵãģ¨":136863,"ĠÄijám":136864,"Ġswój":136865,"Ġpoderá":136866,"ĠоÑĤлиÑĩа":136867,"Ġpériode":136868,"ündig":136869,"×ĺ×¢×Ł":136870,"ÑģÑĤÑĢоиÑĤелÑĮ":136871,"רת×Ļ":136872,"Ġ×Ļ×Ķ×Ļ×ķ":136873,"×ľ×¡":136874,"ĠاÙĦÙħÙĨزÙĦ":136875,"à¸Ļิà¹īว":136876,"иÑĦика":136877,"иÑĦикаÑĨи":136878,"ðŁĺī":136879,"Ġadına":136880,"ãĢĤãĢĤãĢĤ":136881,"×IJ×Ļף":136882,"ס×Ļר":136883,"ĠÙĬعد":136884,"çŃĶãģĪ":136885,"اÙĦجز":136886,"اÙĦجزائر":136887,"енÑĮк":136888,"รห":136889,"รหัส":136890,"ĠTürkçe":136891,"꾸":136892,"Ġ×Ļ×ķ׼׾":136893,"Ġש×ķ׳×Ķ":136894,"Ġ×ij×ŀצ×ij":136895,"ĠдейÑģÑĤвиÑĤелÑĮно":136896,"ĠبأÙĨÙĩ":136897,"×ŀ×§×ĵ":136898,"Ġ×Ķשק":136899,"Ø®ÙĬارات":136900,"Ġfı":136901,"Ġfırs":136902,"Ġfırsat":136903,"ëijĺ":136904,"ĠìĦľìļ¸":136905,"Ġ×Ķ×Ĵ×ķ×£":136906,"رعا":136907,"رعاÙĬØ©":136908,"ĠKết":136909,"кÑģи":136910,"ĠÑĥÑģлÑĥги":136911,"ноÑģÑĤей":136912,"ìļ´ëıĻ":136913,"ĠобÑĬÑı":136914,"ĠобÑĬÑıвл":136915,"неж":136916,"×Ķפ×ļ":136917,"Ġ×ij×¢×Ļ׳×Ļ":136918,"ëĨĴ":136919,"ĠпÑĢоÑĨед":136920,"ĠпÑĢоÑĨедÑĥÑĢ":136921,"Ġihtiy":136922,"Ġihtiyacı":136923,"Ġë°Ķëŀį":136924,"Ġë°ĶëŀįëĭĪëĭ¤":136925,"à¸ģลัว":136926,"ĠÑģложно":136927,"×§×Ļ×Ļ×ŀת":136928,"ĠÄIJình":136929,"ĠÙħÙĦÙģ":136930,"Ġà¹Ĥà¸Ķยมี":136931,"Ġkatkı":136932,"تØŃÙĪÙĬÙĦ":136933,"à¹Ħà¸ŀ":136934,"ĠHá»į":136935,"ñe":136936,"ĠдоÑħод":136937,"Ġthoải":136938,"íķĺìŬìķ¼":136939,"ãĤ¹ãĥĿãĥ¼ãĥ":136940,"ãĤ¹ãĥĿãĥ¼ãĥĦ":136941,"ĠGòn":136942,"Ġkè":136943,"Ġkèm":136944,"é̲ãĤģ":136945,"ãĤ¹ãĥ¼ãĥ":136946,"ãĤ¹ãĥ¼ãĥij":136947,"ãĤ¹ãĥ¼ãĥijãĥ¼":136948,"ĠgiÃłu":136949,"Ġإعادة":136950,"Ġ׾×ķ×§":136951,"Ġ׾×ķ×§×Ĺ":136952,"ĠÑħоÑĩеÑĤ":136953,"×ĺ׾×ķ×ķ":136954,"×ĺ׾×ķ×ķ×Ļ×ĸ":136955,"×ĺ׾×ķ×ķ×Ļ×ĸ×Ļ×Ķ":136956,"Ġthuyết":136957,"ãģĿãĤĮãģ§":136958,"Ġvardı":136959,"à¹Ħรà¹ī":136960,"عبد":136961,"ĠRepública":136962,"ãĥ¼ãĤ¿ãĥ¼":136963,"Ġ×ŀ×IJ×ķת":136964,"à¹Ħà¸Ľà¹ģลà¹īว":136965,"Ġyapılacak":136966,"ãĤ¹ãĤ¿ãĥ¼ãĥĪ":136967,"ãģ»ãģ¼":136968,"ĠkoÅŁ":136969,"ĠмаÑĤеÑĢи":136970,"Ġsiècle":136971,"ĠاÙĦÙħختÙĦÙģ":136972,"ĠاÙĦÙħختÙĦÙ쨩":136973,"Ġ׾קר×IJ":136974,"Ġ׾קר×IJת":136975,"Ġ×Ķפ×ķ×¢×ľ":136976,"Ġtòa":136977,"ĠrÆ¡i":136978,"åij¨ãĤĬ":136979,"à¸Ŀà¸Ļ":136980,"jÅĽÄĩ":136981,"ĠìķĬìĿĦ":136982,"اÙĨتÙĤاÙĦ":136983,"ëĸł":136984,"иваеÑĤ":136985,"ãĥĪãĥ«":136986,"ĠاÙĦÙģÙĦسطÙĬÙĨÙĬØ©":136987,"à¸ģลà¹Īาววà¹Īา":136988,"اÙĥت":136989,"ĠÃĸl":136990,"ĠÑĢеÑĪи":136991,"ĠÑĢеÑĪил":136992,"Ġ׳×ķספ×ķת":136993,"Ġìłķì¹ĺ":136994,"влеÑĩен":136995,"ÙħرØŃÙĦØ©":136996,"Ġcomeça":136997,"Ġyık":136998,"ìĤ´":136999,"à¸ĺà¸Ļา":137000,"à¸ĺà¸Ļาà¸Ħาร":137001,"à¸Ńà¸Ļา":137002,"à¸Ńà¸Ļาà¸Ħ":137003,"à¸Ńà¸Ļาà¸Ħà¸ķ":137004,"Ġpequeña":137005,"ä»ķäºĭãĤĴ":137006,"ĠبذÙĦÙĥ":137007,"Ġнового":137008,"ãģĹãģ¦ãģĦãģªãģĦ":137009,"ĠاÙĦÙħÙĬاÙĩ":137010,"à¸ģà¹ĩà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":137011,"ĠжÑĥÑĢ":137012,"ĠжÑĥÑĢнал":137013,"веÑģ":137014,"ختار":137015,"Ġ매ìļ°":137016,"ĠMã":137017,"ĠавÑĤомаÑĤÑĭ":137018,"ضعÙģ":137019,"ĠاÙĦÙģÙĥر":137020,"ãģ§ãģĻãģ®ãģ§":137021,"ãĥ¡ãĥ³ãĥIJãĥ¼":137022,"ĠкÑĢÑĥг":137023,"ĠاÙĦسÙĦطة":137024,"à¸Ħรัà¹īà¸ĩà¹ģรà¸ģ":137025,"à¸ģระà¸Ĺรว":137026,"à¸ģระà¸Ĺรวà¸ĩ":137027,"ÑĨов":137028,"éķ·ãģĦ":137029,"大ãģįãģĦ":137030,"ĠgeçmiÅŁ":137031,"ìĦ±ìĿ´":137032,"Ġצר×Ļ׼×Ķ":137033,"ĠмоÑī":137034,"ĠмоÑīн":137035,"Ġ×§×Ļש":137036,"Ġ×§×Ļש×ķר×Ļ×Ŀ":137037,"ĠNasıl":137038,"гÑĢан":137039,"Ġ×ŀ×ķצר×Ļ×Ŀ":137040,"Ġ×ŀס×ķ×Ĵ":137041,"Ġyür":137042,"Ġyürüt":137043,"Ġ׾×Ĺצ×ķ":137044,"×ķÖ¼":137045,"ĠìŀĪìĹĪëĭ¤":137046,"Ġterör":137047,"ĠThương":137048,"ĠÙĪÙĬÙħ":137049,"ĠÙĪÙĬÙħÙĥÙĨ":137050,"جÙĪÙĨ":137051,"ĠÙĪØºÙĬرÙĩا":137052,"×ŀפ×ķ":137053,"×Ĵ×ķר×ŀ×Ļ×Ŀ":137054,"׼×ij×Ļש":137055,"ĠاÙĦÙĦغ":137056,"ĠاÙĦÙĦغة":137057,"شرÙĥ":137058,"ĠاÙĦراب":137059,"ĠاÙĦرابع":137060,"ĠпÑĢек":137061,"ĠпÑĢекÑĢаÑģ":137062,"ĠпÑĢекÑĢаÑģн":137063,"ĠenergÃŃa":137064,"×§×ĵ×ŀ×Ļ":137065,"ãģıãģªãģ£ãģŁ":137066,"ĠÄijứ":137067,"ĠÄijứa":137068,"Servi":137069,"Serviço":137070,"Ġkaldır":137071,"åĥįãģį":137072,"Ġодеж":137073,"Ġодежд":137074,"물ìĿĦ":137075,"ãģĿãģĨãģ§":137076,"ãģĮãģĤãĤĮãģ°":137077,"ìĻķ":137078,"צ×ĵ×§":137079,"Ġartır":137080,"Ġileti":137081,"ĠiletiÅŁim":137082,"ãĤĪãģĨãģ§":137083,"ãĥĪãĥ¼":137084,"ãĤ¢ãĥĭ":137085,"ãĤ¢ãĥĭãĥ¡":137086,"×ĺ×Ļ×Ļ׾":137087,"ãĥķãĥªãĥ¼":137088,"ãĥĿãĥ³":137089,"ÐŁÑĢо":137090,"ĠعاÙĦÙĬØ©":137091,"ĠÃ¶ÄŁret":137092,"ĠÃ¶ÄŁretmen":137093,"ĠкаÑĩеÑģÑĤва":137094,"Ġ×Ķ×ĺ×ij×¢":137095,"ĠзнаÑİ":137096,"ãģ¦ãģıãĤĭ":137097,"Ġmừng":137098,"ÙħÙĪØª":137099,"ש×ķ×ŀר":137100,"×Ĺ׾×ij":137101,"ĠwzglÄĻ":137102,"ĠwzglÄĻdu":137103,"ë²Ī째":137104,"Ġtá»ĵ":137105,"Ġtá»ĵn":137106,"ãĥ¯ãĥ¼ãĤ¯":137107,"Ġpożycz":137108,"Ġpożyczk":137109,"×Ļ×ķצר×Ļ×Ŀ":137110,"ÙĥرÙħ":137111,"ĠгаÑĢ":137112,"ĠгаÑĢан":137113,"ĠгаÑĢанÑĤи":137114,"ลà¹īาà¸ĩ":137115,"ĠìĺģíĻĶ":137116,"×ĺ×Ļס":137117,"Ġthẻ":137118,"ĠìŀĪëĭ¤ê³ł":137119,"اÙĦتز":137120,"اÙĦتزاÙħ":137121,"ĠнаÑĪи":137122,"isée":137123,"ãģĵãĤĮãĤĴ":137124,"Ġmẽ":137125,"ضÙĦ":137126,"بÙĪØª":137127,"Ġ׼׼×Ķ":137128,"hợ":137129,"ĠاÙĦسÙĪØ±ÙĬØ©":137130,"Ġ×ľ×¢×ķ×ŀ":137131,"Ġ×ľ×¢×ķ×ŀת":137132,"ĠbaÅŁar":137133,"ĠbaÅŁarılı":137134,"еÑģÑĤÑĮ":137135,"à¸Ħรี":137136,"à¸Ħรีม":137137,"ĠìłĦì²´":137138,"ĠسÙĬÙĥÙĪÙĨ":137139,"Ġ×ŀ×ĵ×ķ×¢":137140,"ĠëķĮ문ìĿ´ëĭ¤":137141,"Ġcứng":137142,"gerät":137143,"ĠмиÑĢ":137144,"ĠмиÑĢе":137145,"ĠÙĥÙĬÙģÙĬØ©":137146,"Ġפר×ĺ×Ļ×Ŀ":137147,"ĠgoÅĽci":137148,"иÑĤеÑģÑĮ":137149,"ÑĥÑĪки":137150,"ؤÙħÙĨ":137151,"Ġ×IJ׼ף":137152,"ĠاÙĦرجÙĦ":137153,"Ġlá»įc":137154,"à¹Ģรียà¸ģวà¹Īา":137155,"ãģĵãģ®ãĤĪãģĨãģª":137156,"ë§Įíģ¼":137157,"ĠпеÑĩ":137158,"ÙĪÙĦات":137159,"ĠÃľye":137160,"liÄŁinde":137161,"à¸Ħะà¹ģà¸Ļ":137162,"à¸Ħะà¹ģà¸Ļà¸Ļ":137163,"ãĤĭãģĵãģ¨ãģ¯":137164,"วิà¹Ģà¸Ħร":137165,"วิà¹Ģà¸Ħราะ":137166,"วิà¹Ģà¸Ħราะหà¹Į":137167,"ĠвозможноÑģÑĤи":137168,"ĠاÙĦÙĨساء":137169,"ãĥīãĥ©ãĥŀ":137170,"Ġgüc":137171,"Ġgücü":137172,"Ġtưá»Ŀng":137173,"Ġacompaña":137174,"ãĤ¤ãĥ©":137175,"קצ×ij":137176,"ĠYö":137177,"ĠYönet":137178,"ĠYönetim":137179,"à¸ªà¸±à¸¡à¸ľ":137180,"à¸ªà¸±à¸¡à¸ľà¸±à¸ª":137181,"à¸Ļาม":137182,"ĠÄijợi":137183,"à¹ģหà¹Īà¸ĩà¸Ĭาà¸ķิ":137184,"ãģĿãĤĮãģ§ãĤĤ":137185,"ätig":137186,"ת×ķ×Ŀ":137187,"ĠbaÅŁlat":137188,"ĠвÑģей":137189,"ת×Ļ×§":137190,"ת×Ļ×§×ķף":137191,"ĠNgô":137192,"ĠGeschä":137193,"ĠGeschäfts":137194,"Ø£Ùħ":137195,"Ø£Ùħراض":137196,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¸Ļ":137197,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¸Ļิ":137198,"à¹Ģà¸Ĺà¸Ħà¸Ļิà¸Ħ":137199,"ĠменÑĮ":137200,"ĠменÑĮÑĪе":137201,"Ġölç":137202,"Ġölçü":137203,"ĠÙĬجعÙĦ":137204,"ĠÄijỡ":137205,"ש×Ļ׾":137206,"ש×Ļ׾×ķ×ij":137207,"ĠGrÃ¶ÃŁe":137208,"ĠÙĩاتÙģ":137209,"รà¹īาà¸Ļà¸Ńาหาร":137210,"×Ķ׾×Ļ׼":137211,"×Ķ׾×Ļ׼×Ļ":137212,"иÑĢÑĥÑİÑī":137213,"èĭ¥ãģĦ":137214,"ĠÃĸzel":137215,"ãģĦãģŁãĤī":137216,"à¸Ħำà¸ĸาม":137217,"ĠzostaÅĤy":137218,"Ġ×Ķס×Ļפ×ķר":137219,"×Ķ×ķ׾":137220,"×Ķ×ķ׾×ļ":137221,"à¹Ģà¸Ĭà¹Īà¸Ļà¸ģัà¸Ļ":137222,"à¹Ĥà¸Ĩ":137223,"à¹Ĥà¸Ĩษ":137224,"à¹Ĥà¸Ĩษà¸ĵา":137225,"×IJרצ×ķת":137226,"×Ĵרפ×Ļ":137227,"Ġaoût":137228,"ĠÙĬرÙĬد":137229,"تÙĪØ¬":137230,"تÙĪØ¬ÙĬÙĩ":137231,"ĠÑįÑĤап":137232,"ãĤ¹ãĤ¿ãĥ³":137233,"Ġkró":137234,"Ġkrótk":137235,"ãĤĴ使ãģĨ":137236,"ì·¨":137237,"éĸ¢ãĤı":137238,"à¸Ķà¹īวยà¸Ħวาม":137239,"à¸Ļำà¹Ģสà¸Ļà¸Ń":137240,"Ġayrıca":137241,"à¸Īà¹īาà¸ĩ":137242,"ĠÑĦоÑĤогÑĢаÑĦ":137243,"ĠвеÑĩ":137244,"ĠвеÑĩеÑĢ":137245,"åĩºãģĹãģŁ":137246,"ĠХо":137247,"Ġ×ŀר×Ĵ×Ļש":137248,"à¹ĥหà¹īà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":137249,"ãĤĴ缮":137250,"ãĤĴ缮æĮĩ":137251,"׾×ŀ×Ļ×Ŀ":137252,"nÄħÅĤ":137253,"ĠÑģÑĤанд":137254,"ĠÑģÑĤандаÑĢÑĤ":137255,"ĠSüd":137256,"ĠTâm":137257,"اختبار":137258,"à¹Ģà¸ģà¸Ńรà¹Į":137259,"ÙħسرØŃ":137260,"Ġbiá»ĩn":137261,"بÙı":137262,"ĠصاÙĦ":137263,"ĠصاÙĦØŃ":137264,"ĠPhụ":137265,"íľ´":137266,"ãĥ¬ãĥĵãĥ¥ãĥ¼":137267,"Ġbụng":137268,"Ġrégime":137269,"ĠأشÙĩر":137270,"ĠÑĢабоÑĤник":137271,"à¸Ŀัà¸Ļ":137272,"اعتÙħ":137273,"اعتÙħاد":137274,"ĠзамеÑĤ":137275,"ãģ¾ãģ£ãģ¦":137276,"Ġchặt":137277,"æĿ¥ãĤĭ":137278,"ĠاÙĦÙĤÙĪØ§Øª":137279,"ãģ«åħ¥ãģ£ãģ¦":137280,"تØŃاÙĦÙģ":137281,"ÙħزÙĬد":137282,"ĠÙĬصÙĦ":137283,"ìĹ¼":137284,"à¹Ģà¸Ĭà¹ĩ":137285,"à¹Ģà¸Ĭà¹ĩà¸Ħ":137286,"Ġká»ĭ":137287,"Ġká»ĭp":137288,"ĠìķĦì§ģ":137289,"×IJ׳×Ĵ":137290,"ĠоблаÑģÑĤÑĮ":137291,"ĠpomocÄħ":137292,"Ġ×ķש׾":137293,"ëĵłì§Ģ":137294,"ĠGiám":137295,"ĠStück":137296,"Ġcháy":137297,"ĠëĤĺìĺ¤":137298,"ש×Ļ×ĺת":137299,"×ŀ×ĵר":137300,"×ŀ×ĵר×Ļ×ļ":137301,"Ġsüreç":137302,"ква":137303,"×ij׾×Ļ×Ŀ":137304,"×Ķת×Ļ":137305,"×Ķת×Ļ×Ļ×Ĺס":137306,"ÙĤباÙĦ":137307,"Ġס×ķ×Ĵ":137308,"Ġס×ķ×Ĵ×Ļ":137309,"ÑģÑĤолÑĮ":137310,"ä½ķãĤĤ":137311,"×ĸ׼×ķר":137312,"è²·ãģĨ":137313,"å®īãģı":137314,"à¸Ħรัà¹īà¸ĩà¸Ļีà¹ī":137315,"köp":137316,"ĠÑģеÑĢвиÑģ":137317,"оÑĩнÑĭÑħ":137318,"ê±°ëŀĺ":137319,"تأÙĥ":137320,"تأÙĥÙĬد":137321,"×ĵ׾ק":137322,"ĠпоÑĩем":137323,"ĠпоÑĩемÑĥ":137324,"пиÑģаÑĤÑĮ":137325,"×ijשר":137326,"ĠHÃłng":137327,"ĠTìm":137328,"Ġtrừ":137329,"ãĤ»ãĥĥãĤ¯ãĤ¹":137330,"×ķ׳×Ĵ":137331,"mızda":137332,"пÑģи":137333,"ĠìŀĪ기":137334,"Ġrút":137335,"زاÙĨ":137336,"تÙĨÙĪØ¹":137337,"ÙħÙĤا":137338,"ÙħÙĤاÙĪÙħØ©":137339,"Ġ׾צ×ķר×ļ":137340,"Ġ×ij×Ļר×ķש׾×Ļ×Ŀ":137341,"ãĥ´ãĤ£":137342,"ebile":137343,"ebileceÄŁi":137344,"ãĥ¦ãĥ¼ãĤ":137345,"ãĥ¦ãĥ¼ãĤ¶":137346,"ãĥ¦ãĥ¼ãĤ¶ãĥ¼":137347,"ãĤĴä½ľãĤĭ":137348,"ÑģмеÑĢ":137349,"ÑģмеÑĢÑĤ":137350,"Ġì§ģ":137351,"Ġì§ģìłij":137352,"ĠÐŁÐ°ÑĢ":137353,"ØŃاض":137354,"ØŃاضر":137355,"ÙħÙĥاÙģ":137356,"ÙħÙĥاÙģØŃØ©":137357,"ลิà¸Ļ":137358,"ãģ¦ãģįãģ¦":137359,"ÑĢоÑģл":137360,"ĠÄ°ÅŁte":137361,"ÙĤصÙĬر":137362,"Ġ×ij×Ĵ×Ļ׾":137363,"Ġ×ŀת×IJ×Ļ×Ŀ":137364,"Ġ×Ķ×Ĺ×ĵ":137365,"Ġ×Ķ×Ĺ×ĵש×Ķ":137366,"ר×ķ×¢":137367,"Ġproduktów":137368,"ĠÙħصدر":137369,"неÑĨ":137370,"ĠاÙĦعÙħÙĦات":137371,"Ġçıkma":137372,"ĠدبÙĬ":137373,"×§×Ļף":137374,"ת×IJר":137375,"ת×IJר×Ļ×ļ":137376,"׳×Ļ×Ļ×ĵ":137377,"صراع":137378,"lève":137379,"צ×Ļר":137380,"à¸Ķัà¸Ļ":137381,"à¹ĥหà¹īà¹Ħà¸Ķà¹ī":137382,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥł":137383,"Ġgiảng":137384,"Ð¡ÐŁ":137385,"ĠاÙĦÙħØŃÙĦ":137386,"ĠاÙĦÙħØŃÙĦÙĬØ©":137387,"ĠTất":137388,"׾×ķ×ĺ":137389,"há»ķ":137390,"Ġaméric":137391,"Ġaméricain":137392,"Ġ×ijש׾×ij":137393,"Ġ׾×IJ×ķ×ŀ×Ļ":137394,"Ġpeça":137395,"ĠÑĢазнÑĭÑħ":137396,"ãģĦãĤĭãģ¨":137397,"ãĥĩãĥ³":137398,"סקר":137399,"Ġ×Ķ×ŀ×Ĺ×Ļר":137400,"ãģ¨ãģĦãģĨãĤĤãģ®":137401,"رتبط":137402,"ĠиÑģÑĤоÑĩ":137403,"ĠиÑģÑĤоÑĩник":137404,"สมัà¸Ħรสมาà¸Ĭิà¸ģ":137405,"Ġà¸Ĺัà¹īà¸ĩ":137406,"Ġà¸Ĺัà¹īà¸ĩà¸Ļีà¹ī":137407,"ĠTáºŃp":137408,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģĨ":137409,"ĠاÙĦÙĪØµÙĪÙĦ":137410,"Ġdécada":137411,"ĠоÑĦоÑĢм":137412,"ĠоÑĦоÑĢмлен":137413,"สำหรัà¸ļà¸ģาร":137414,"Ġogóln":137415,"ãģĨãģ¡ãģ«":137416,"Ġvárias":137417,"ãģĻãģİãĤĭ":137418,"ÙĪÙĩا":137419,"à¹Ĥà¸Ľà¸£à¸Ķ":137420,"ĠÐłÐ¾ÑģÑģиÑı":137421,"人ãĢħ":137422,"ãģĹãģ¦ãģįãģŁ":137423,"Ġsırasında":137424,"Ġngôn":137425,"سÙĨØ©":137426,"تÙħتع":137427,"×ŀ׼×ij×Ļ":137428,"Ġnhấn":137429,"×¢×ŀ×Ļ×ĵ":137430,"Ứ":137431,"жиÑĤÑĮ":137432,"ãĤīãģĽ":137433,"gráf":137434,"gráfica":137435,"ĠÙĤÙĪÙĦ":137436,"ĠÙĤÙĪÙĦÙĩ":137437,"ëĭ¨ì²´":137438,"หà¹īา":137439,"หà¹īาม":137440,"使ãģ£ãģ¦":137441,"ת×Ļ×ij":137442,"ת×Ļ×ijת":137443,"iá»ĥu":137444,"à¹ģà¸Ĭม":137445,"à¹ģà¸Ĭà¸¡à¸Ľ":137446,"à¹ģà¸Ĭà¸¡à¸Ľà¹Į":137447,"Ậ":137448,"ĠëĤĺëĿ¼":137449,"ĠÙħباشرة":137450,"ĠtrÄĥm":137451,"سÙĥÙĪ":137452,"ĠاÙĦذÙī":137453,"Ġbiç":137454,"Ġbiçim":137455,"تراجع":137456,"ĠобеÑģп":137457,"ĠобеÑģпеÑĩ":137458,"ĠобеÑģпеÑĩива":137459,"ĠвоздÑĥÑħ":137460,"ÑĭваÑĤÑĮ":137461,"ÙĦØŃÙĤ":137462,"ĠMüdü":137463,"ĠMüdürl":137464,"ĠMüdürlÃ¼ÄŁÃ¼":137465,"Ġyaptır":137466,"Ġפרס":137467,"Ġפרס×ķ×Ŀ":137468,"Ø·ÙĪØ±":137469,"ÑģÑĤвоваÑĤÑĮ":137470,"ìŀ¥ìĿĦ":137471,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ķีà¸Ĺีà¹Īสุà¸Ķ":137472,"à¸Ńัล":137473,"ÑĢÑİ":137474,"ÙħستÙĤبÙĦ":137475,"ÑģлÑĥÑĪ":137476,"ÑģлÑĥÑĪа":137477,"èªįãĤģ":137478,"Ġ׾×Ļ×ŀ":137479,"Ġ׾×Ļ×ŀ×ķ×ĵ×Ļ":137480,"תש×ķ×ij":137481,"תש×ķ×ij×ķת":137482,"ĠgerçekleÅŁtiril":137483,"ĠاÙĦاتÙ쨧ÙĤ":137484,"ĠÑĥÑĢовне":137485,"ĠÑĤÑĢав":137486,"Ġ×Ķ×ŀ×ķף":137487,"ØŃÙģØ§Ø¸":137488,"ĠÙħÙIJ":137489,"ĠÙħÙIJÙĨ":137490,"ĠÙħÙIJÙĨÙĴ":137491,"Ġdemás":137492,"×ŀ×ķ×ĸ×Ļ×§×Ķ":137493,"ש×Ļ×Ĺ×Ķ":137494,"Ġbú":137495,"алÑĮнÑĭм":137496,"ãĤıãģŁ":137497,"ãĤıãģŁãģĹ":137498,"ĠاÙĦÙħÙĪØ§Ø¯":137499,"×ª×Ľ×ł":137500,"×ª×Ľ×ł×ķף":137501,"ãĥŃãĥĥãĤ¯":137502,"hiếu":137503,"ĠÑĥме":137504,"ÙħØŃاÙĪÙĦØ©":137505,"×IJ×ķשר":137506,"ĠконкÑĥÑĢ":137507,"ĠконкÑĥÑĢÑģ":137508,"Ġ×ŀ×ij×Ĺ":137509,"Ġ×ŀ×ij×Ĺ×Ļ×ł×ª":137510,"Ġanlam":137511,"Ġanlamı":137512,"Ġliá»ĩt":137513,"ĠвÑħод":137514,"ĠHình":137515,"ĠÙĨÙĬ":137516,"ĠÙĨÙĬÙĪØ²":137517,"ãĤ¸ãĥ£ãĥ¼":137518,"×ij×Ļ×¥":137519,"ÑĤелÑĮнÑĭÑħ":137520,"à¸Ĺุà¸ģà¸Ńยà¹Īาà¸ĩ":137521,"ĠkiÅŁinin":137522,"Ø£Ùĥثر":137523,"ĠиÑģÑĤоÑĢии":137524,"Ġë³ĢíĻĶ":137525,"×¤×ľ×¡×ĺ":137526,"×¤×ľ×¡×ĺ×Ļ׳×Ļ":137527,"ĠÑģеÑĤ":137528,"ĠÑģеÑĤи":137529,"dıģımız":137530,"íķĺëıĦë¡Ŀ":137531,"×Ķר":137532,"×Ķר×ij×Ķ":137533,"ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ãģ¯":137534,"Ġphiếu":137535,"تØŃسÙĬÙĨ":137536,"ĠÅĽrod":137537,"ĠÅĽrodow":137538,"ĠÅĽrodowisk":137539,"ĠÑĢаÑģÑħод":137540,"برÙĬد":137541,"ĠرÙĬ":137542,"ĠرÙĬاÙĦ":137543,"Ġ×ķ׼×ļ":137544,"ì§ĢìļĶ":137545,"׼×ŀ×ķ":137546,"Ġ×¢×ľ×Ļ×Ķ×Ŀ":137547,"fÃŃcio":137548,"Ġkararı":137549,"tıģını":137550,"ĠСов":137551,"ĠСовеÑĤ":137552,"ãģĬéĩijãĤĴ":137553,"междÑĥ":137554,"междÑĥна":137555,"междÑĥнаÑĢод":137556,"междÑĥнаÑĢодн":137557,"Ġmá»Ŀi":137558,"ĠاÙĦØ¥ÙĬر":137559,"ĠاÙĦØ¥ÙĬراÙĨÙĬ":137560,"ĠاÙĦرÙĪØ³ÙĬ":137561,"صÙĨد":137562,"صÙĨدÙĪÙĤ":137563,"ĠاÙĦØ¥ÙĨترÙĨت":137564,"Ġtắm":137565,"ĠÑĤакого":137566,"Ġ×ij׾×ķ×Ĵ":137567,"Ġücrets":137568,"Ġücretsiz":137569,"×Ĺ×ĸ×Ļר":137570,"ìĸ´ìķ¼":137571,"ĠPhần":137572,"ï¼ľ":137573,"Ġ×ĺ×ij×¢":137574,"Ġ×ĺ×ij×¢×Ļ":137575,"×IJ×ŀ×IJ":137576,"اÙĤÙĦ":137577,"Ġcondições":137578,"ÙĤاتÙĦ":137579,"ĠÑĢезÑĥлÑĮÑĤаÑĤе":137580,"ĠÑģвоими":137581,"צ×ij×Ļ×¢":137582,"géni":137583,"Ġzes":137584,"Ġzespo":137585,"ĠzespoÅĤ":137586,"ÑĪив":137587,"Ġפר×ĺ×Ļ×ķת":137588,"ÙħستشÙģ":137589,"ÙħستشÙģÙī":137590,"شرع":137591,"ĠkoÅĽci":137592,"Ġ×Ķ×IJ×Ļ׳×ĺר׳×ĺ":137593,"ĠЧеÑĢ":137594,"поÑĩÑĤ":137595,"Ġactivités":137596,"çŁ¥ãģ£ãģ¦":137597,"Ġ×ij×ĸ×Ķ":137598,"Ġyüzden":137599,"ãģªãĤĬãģ¾ãģĽãĤĵ":137600,"Ġíĺ¹":137601,"Ġíĺ¹ìĿĢ":137602,"Ġ×ŀש׳×Ķ":137603,"ĠÐĴеÑĢ":137604,"Ġ×ij×IJ×ķת×ķ":137605,"éĿ¢çϽ":137606,"éĿ¢çϽãģĦ":137607,"شرØŃ":137608,"gründe":137609,"Ù쨴":137610,"Ù쨴ÙĦ":137611,"Ġséjour":137612,"ë´IJ":137613,"Ġrôle":137614,"شعار":137615,"емÑĭе":137616,"ĠاÙĦجسÙħ":137617,"алÑĮное":137618,"Ġìĥģíĥľ":137619,"D":137620,"ë¯Ģë¡ľ":137621,"ĠÙĨÙĤØ·":137622,"ĠÙĨÙĤطة":137623,"ãģĿãģĨãģł":137624,"ãģĻãĤĭãģ®ãģĮ":137625,"หู":137626,"Ġnhá»ĭ":137627,"Ġeconómica":137628,"ס×ĺ×ķ×ĵ":137629,"ס×ĺ×ķ×ĵ׳×ĺ":137630,"มีà¹Ĥà¸Ńà¸ģาส":137631,"Ġgestão":137632,"รูà¹īวà¹Īา":137633,"Ġloạt":137634,"ĠاÙĦÙħÙı":137635,"ĠاÙĦØŃÙħÙĦ":137636,"ĠاÙĦعÙħÙĦÙĬØ©":137637,"Ġê²ĥëıĦ":137638,"ĠÐľÐ¾Ñģква":137639,"×§×ĺ×ķר":137640,"ĠподÑĢоб":137641,"ĠподÑĢобн":137642,"Ġlưng":137643,"تÙ쨳":137644,"تÙ쨳ÙĬر":137645,"ĠاÙĦبع":137646,"ĠاÙĦبعض":137647,"ئت":137648,"ÐķÐĿ":137649,"ìĹ°êµ¬":137650,"à¹ĥหà¹īà¸Ħุà¸ĵ":137651,"ãģĤãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":137652,"Ġbirka":137653,"Ġbirkaç":137654,"Ġİsl":137655,"Ġİslam":137656,"çĹĽãģ¿":137657,"Ġhảo":137658,"ĠмаÑı":137659,"ĠiÅŁÃ§i":137660,"ש×":137661,"ש×ģ":137662,"à¸ģารà¹Ģมืà¸Ńà¸ĩ":137663,"×ķ×Ķר":137664,"Ġchó":137665,"ëĨĢ":137666,"Ġyanlı":137667,"ĠyanlÄ±ÅŁ":137668,"幸ãģĽ":137669,"×IJר×Ĵ×ķ׳×Ļ":137670,"à¸Ńาà¸Īาร":137671,"à¸Ńาà¸Īารยà¹Į":137672,"ĠинÑĦоÑĢмаÑĨиÑİ":137673,"ÐĵÐŀ":137674,"׳×Ĺש":137675,"ĠìķĮìķĦ":137676,"ĠÑħаÑĢакÑĤеÑĢиÑģÑĤ":137677,"ĠÑħаÑĢакÑĤеÑĢиÑģÑĤик":137678,"à¸Ħุà¸ĵสามารà¸ĸ":137679,"è¦ĭãģĪãĤĭ":137680,"à¸Ĭัà¸Ķà¹Ģà¸Ī":137681,"à¸Ĭัà¸Ķà¹Ģà¸Īà¸Ļ":137682,"ĠdziaÅĤal":137683,"ĠdziaÅĤalnoÅĽci":137684,"à¹Ĥà¸ŀสà¸ķà¹Į":137685,"ĠÐļол":137686,"ĠÙģÙĩÙĬ":137687,"Ġ×ŀפ׳×Ļ":137688,"Ġ×Ķקשר":137689,"ÙħرÙĥ":137690,"ÙħرÙĥز":137691,"Ġhoá":137692,"Ġапп":137693,"ĠаппаÑĢаÑĤ":137694,"Ġpami":137695,"ĠpamiÄĻ":137696,"ĠpamiÄĻta":137697,"Ġçünkü":137698,"×ĵ×ķף":137699,"ãģ¯ãģĵãģ¡ãĤī":137700,"ĠMÃł":137701,"ĠÙĬÙĤدÙħ":137702,"ĠпÑĢез":137703,"ĠпÑĢезиденÑĤ":137704,"à¸Ńุà¸ķ":137705,"à¸Ńุà¸ķสา":137706,"à¸Ńุà¸ķสาห":137707,"à¸Ńุà¸ķสาหà¸ģรรม":137708,"ì§ĢìĽIJ":137709,"Ġ×IJפשר×ķת":137710,"schüt":137711,"schütz":137712,"ĠTiên":137713,"Ġsayılı":137714,"ĠгÑĢÑĥппÑĭ":137715,"оÑĩнÑĭй":137716,"Ġ×ľ×¢×ŀ×ķ×ĵ":137717,"ĠwrzeÅĽ":137718,"ĠwrzeÅĽnia":137719,"ĠÄIJầu":137720,"à¹Ģà¸Ĥà¹īารà¹Īวม":137721,"nızda":137722,"Ø®ÙĬص":137723,"Ġgünc":137724,"Ġgüncel":137725,"ĠÙĦÙĩذÙĩ":137726,"ĠÙĬعتبر":137727,"légi":137728,"ãĤıãģĭãĤĭ":137729,"Ġrừng":137730,"ظÙĩ":137731,"ظÙĩÙĪØ±":137732,"Ġ×ŀ×ij×Ļף":137733,"Ġ기íĥĢ":137734,"åĪĩãĤĮ":137735,"lanmÄ±ÅŁ":137736,"à¸Ĺีà¹Īมีà¸Ħวาม":137737,"Ġhá»ģ":137738,"تÙĪØ¬Ùĩ":137739,"ĠاÙĦإدارة":137740,"Ġútil":137741,"ספ×ķ":137742,"à¸Ħวามรัà¸ģ":137743,"à¹Ĥฮ":137744,"ĠполиÑĤ":137745,"ĠполиÑĤик":137746,"Ġsatın":137747,"ĠÅŀimdi":137748,"×ŀ×ķר×Ļ×Ŀ":137749,"ìķĺëĭ¤":137750,"×Ĺ×ķ×ķ":137751,"×Ĺ×ķ×ķ×Ļ×Ķ":137752,"à¸Ħà¸Ńมà¸ŀิ":137753,"à¸Ħà¸Ńมà¸ŀิว":137754,"à¸Ħà¸Ńมà¸ŀิวà¹Ģà¸ķà¸Ńรà¹Į":137755,"Ġاذا":137756,"تخاذ":137757,"ãĤ¨ãĥ«":137758,"Ġpossibilité":137759,"ยืà¸Ļยัà¸Ļ":137760,"Ġünivers":137761,"Ġüniversite":137762,"ĠاÙĦدÙĪØ±ÙĬ":137763,"ĠìķĬëĬĶëĭ¤":137764,"ĠìĦľë¡ľ":137765,"ØŃاÙĦ":137766,"Ġë¨":137767,"Ġ먼":137768,"Ġ먼ìłĢ":137769,"à¸Ĺีà¹Īà¸ĸูà¸ģ":137770,"ì§ľ":137771,"Ġskóry":137772,"лÑĮÑĨ":137773,"à¹ĥà¸Ĭà¹īà¹Ģวลา":137774,"×ijקשת":137775,"ĠذÙĪ":137776,"æĹ¥ãĢħ":137777,"ĠкоÑĤоÑĢÑĥÑİ":137778,"ĠÑĥÑĢовенÑĮ":137779,"깨":137780,"à¹Ħà¸Ĺ":137781,"ãĤµãĥĹãĥª":137782,"ãĤ¸ãĥ§ãĥ³":137783,"ãģĻãģ¹ãģį":137784,"ĠGór":137785,"ãĥĪãĤ¤":137786,"ãĥĪãĤ¤ãĥ¬":137787,"ĠyaÅŁama":137788,"Ġdá»ĭp":137789,"Ġbữa":137790,"à¸ĭุ":137791,"Ġölüm":137792,"ãģ£ãģ¦ãģıãĤĭ":137793,"à¸ģารà¸Ħà¹īา":137794,"שער":137795,"ĠÑĤипа":137796,"ĠгеÑĢ":137797,"ĠгеÑĢо":137798,"רקע":137799,"Ġuważ":137800,"Ġuważa":137801,"ש×ŀף":137802,"Ġhastalık":137803,"ãĤıãĤĮãĤĭ":137804,"baÅŁÄ±":137805,"ÑĩÑĤо":137806,"Ġ×ij×ŀר׼×ĸ":137807,"Ġìļ°ë¦¬ìĿĺ":137808,"ĠÙĥاÙĨÙĪØ§":137809,"Ġأبر":137810,"ĠأبرÙĬÙĦ":137811,"층":137812,"à¹Ħà¸Ĥà¹Ī":137813,"ĠÙĪÙĦÙĪ":137814,"à¸Ĺัว":137815,"à¸Ĺัวรà¹Į":137816,"ĠÙĪØ£Ùĥد":137817,"à¸Ĭวà¸Ļ":137818,"׾×ķ×§":137819,"æį¨":137820,"æį¨ãģ¦":137821,"Ġİçin":137822,"péri":137823,"Ġyal":137824,"Ġyalnız":137825,"ÑĮÑıн":137826,"Ġgắng":137827,"à¸ģà¹ĩยัà¸ĩ":137828,"ĠУкÑĢаин":137829,"ĠÑģами":137830,"ĠпÑĢоведен":137831,"à¸ķà¸ģà¹ģà¸ķà¹Īà¸ĩ":137832,"ĠQuân":137833,"éparation":137834,"ĠbaÅŁÄ±nda":137835,"Ġznale":137836,"Ġznaleź":137837,"ĠznaleźÄĩ":137838,"ãĤ±ãĥ¼":137839,"ãĥİãĥ¼":137840,"à¸ĸูà¸ģà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":137841,"몸":137842,"ĠëıĮ":137843,"ĠëıĮìķĦ":137844,"ĠSchüler":137845,"ĠподгоÑĤов":137846,"ĠподгоÑĤовк":137847,"عرÙĪ":137848,"عرÙĪØ¶":137849,"laÅŁtır":137850,"ĠÑģоÑģÑĤавлÑıеÑĤ":137851,"ĠпÑĢоизвод":137852,"ĠпÑĢоизводÑģÑĤва":137853,"ĠоÑģнове":137854,"ĠØ´ÙħاÙĦ":137855,"à¸ģรี":137856,"ĠgörÃ¼ÅŁme":137857,"оÑĩек":137858,"Ġ×Ĺ×ijר×Ļ×Ŀ":137859,"Ùħخاط":137860,"Ùħخاطر":137861,"ï¼Ń":137862,"רפ×IJ":137863,"ĠMẹ":137864,"ยà¸Ńมรัà¸ļ":137865,"Ġvết":137866,"خذ":137867,"ĠاÙĦتط":137868,"ĠاÙĦتطبÙĬÙĤ":137869,"à¸Ļึà¸ģ":137870,"Ġ×Ķ×Ľ×ł×¡×ª":137871,"ĠогÑĢани":137872,"ĠогÑĢаниÑĩен":137873,"ĠÃĩalÄ±ÅŁ":137874,"ĠاÙĦÙħÙĨتدÙī":137875,"à¸Īำà¸Ļวà¸Ļมาà¸ģ":137876,"ĠÑĤоÑĢÑĢ":137877,"ĠÑĤоÑĢÑĢенÑĤ":137878,"ĠìĤ´ìķĦ":137879,"à¸ŀลัà¸ĩà¸ĩาà¸Ļ":137880,"à¸Ĭัà¸Ļ":137881,"ĠÐIJндÑĢ":137882,"Ġréalisé":137883,"×ŀש×IJ":137884,"à¹ģà¸Ĭ":137885,"à¹ģà¸Ĭรà¹Į":137886,"Ġбог":137887,"มาà¹ģลà¹īว":137888,"ĠاÙĦÙĨار":137889,"Ġolmadıģı":137890,"×ĵ×¢×Ķ":137891,"ĠÑĥвеÑĢ":137892,"ĠÑĥвеÑĢен":137893,"ãĤĭãĤĤãģ®":137894,"أد":137895,"أدÙĪØ§Øª":137896,"Ġ×Ķ×ĸ×ķ×Ĵ":137897,"إعÙĦاÙħ":137898,"há»ı":137899,"ĠNähe":137900,"ĠÑĤеÑģÑĤ":137901,"Ġ×ŀ×ķ׼ר":137902,"Ġë¬¸ìłľê°Ģ":137903,"ת×ķצ×IJ×Ķ":137904,"mó":137905,"móvel":137906,"ĠاÙĦتجارة":137907,"ĠмногиÑħ":137908,"обÑīа":137909,"Ġעסק×Ļ":137910,"ĠEducação":137911,"קש×Ļ×Ŀ":137912,"établ":137913,"établissement":137914,"Ġделе":137915,"иÑĢÑĥеÑĤÑģÑı":137916,"آثار":137917,"Ġ×Ķ×ŀר׼×ĸ×Ļ":137918,"ãĥIJãĥ«":137919,"ĠвÑģÑĤÑĢеÑĩ":137920,"ãģĴãĤĭ":137921,"ĠciÄħ":137922,"ĠciÄħgu":137923,"ÙĬست":137924,"à¸łà¸²à¸§":137925,"à¸łà¸²à¸§à¸°":137926,"Ø£Ùħر":137927,"Ġожи":137928,"Ġожида":137929,"Ġá»§y":137930,"ãĥŀãĥ«":137931,"راس":137932,"оÑĩной":137933,"ת×Ĵ×ķ×ij×ķת":137934,"تعرÙĬÙģ":137935,"ĠÑģоÑĨиалÑĮно":137936,"ãĤĴéĸĭ":137937,"ĠиÑģÑģледова":137938,"Ġdú":137939,"Ġdúvida":137940,"ĠskÅĤ":137941,"ĠskÅĤada":137942,"Ġhäufig":137943,"ĠвÑĭбÑĢ":137944,"ĠвÑĭбÑĢаÑĤÑĮ":137945,"ãģ®ãģ§ãģ¯ãģªãģĦãģĭ":137946,"ĠÑģилÑĮно":137947,"ÑĤвеÑĢжден":137948,"רפ":137949,"רפ×ķ×IJ×Ķ":137950,"æĢĿãģĦãģ¾ãģĻ":137951,"ØŃرص":137952,"ש×ķתף":137953,"Ùħسجد":137954,"à¹Ĥà¸Ĭวà¹Į":137955,"емÑģÑı":137956,"вÑĪие":137957,"Ġмл":137958,"Ġмлн":137959,"Ġ׾×Ķ×ij×Ļ×IJ":137960,"ĠÙĬتعÙĦÙĤ":137961,"à¸ķูà¹ī":137962,"ĠпÑĢаз":137963,"ĠпÑĢазд":137964,"ĠпÑĢаздник":137965,"Ġнем":137966,"Ġнемного":137967,"ĠsÃłng":137968,"تÙĨسÙĬ":137969,"تÙĨسÙĬÙĤ":137970,"Ġtá»Ŀ":137971,"Ġмеди":137972,"ã쫿Ī":137973,"ã쫿λ":137974,"à¸Ħวà¹īา":137975,"ãģĭãģijãĤĭ":137976,"×ij׾×ķת":137977,"ĠÑįкÑģп":137978,"ĠÑįкÑģпеÑĢÑĤ":137979,"ĠдевÑĥÑĪ":137980,"ĠдевÑĥÑĪк":137981,"ĠØŃص":137982,"ÙĨشأ":137983,"ãģĮãģĤãĤĭãģ®ãģ§":137984,"ĠتراÙħ":137985,"ĠتراÙħب":137986,"أسÙĪØ§ÙĤ":137987,"Ġ׾פ׳×ķת":137988,"Ġاﻷ":137989,"ãģ«ãģı":137990,"ãģ«ãģıãģĦ":137991,"ĠأعÙĦÙī":137992,"Ġ׾×Ķ×ŀש×Ļ×ļ":137993,"räu":137994,"ש×ŀ×Ļ×Ŀ":137995,"åĪĨãģij":137996,"ãģĻãģ§":137997,"ãģĻãģ§ãģ«":137998,"×Ķ׾׼×Ķ":137999,"×Ĺ׾×Ļ×£":138000,"Ġì±ħ":138001,"Ġì±ħìŀĦ":138002,"à¹Ģà¸Īริ":138003,"à¹Ģà¸Īริà¸į":138004,"éģĬãģ³":138005,"جسد":138006,"สาà¸ĺ":138007,"สาà¸ĺาร":138008,"สาà¸ĺารà¸ĵ":138009,"Ġbasın":138010,"ÑĢаг":138011,"гад":138012,"ĠhoÅŁ":138013,"íķµ":138014,"×ij×Ĺ×Ļר×Ķ":138015,"×ŀס×ļ":138016,"ĠìłľíĴĪ":138017,"تÙħÙĪÙĬÙĦ":138018,"ĠLưu":138019,"ë¡ľë¶ĢíĦ°":138020,"Ġпоб":138021,"Ġпобед":138022,"ÙħÙĨذ":138023,"常ãģ«":138024,"ÙĤس":138025,"ĠاÙĦÙħصدر":138026,"ĠÙĪØ§ÙĦاست":138027,"Ġkhắp":138028,"ĠاÙĦجاÙĨب":138029,"Ġnguyá»ĩn":138030,"éĸĵéģķãģĦ":138031,"ĠÑģÑĤÑĢа":138032,"ĠÑģÑĤÑĢаÑħ":138033,"ĠÑģÑĤÑĢаÑħов":138034,"รีà¸ļ":138035,"Ġxương":138036,"Ġì°¾":138037,"Ġì°¾ìķĦ":138038,"Ġngại":138039,"гал":138040,"à¸ĭีà¹Ī":138041,"Ġ×ijפ×Ļ×Ļס×ij×ķ×§":138042,"ЦенÑĤÑĢ":138043,"Ġavaliação":138044,"Ġeconómico":138045,"×ĸף":138046,"ĠÐľÐ°Ðº":138047,"Ġinterés":138048,"à¸ģลิà¹Īà¸Ļ":138049,"ÑģÑĤÑĮÑİ":138050,"ĠÄijương":138051,"å¼·ãģı":138052,"ĠKhách":138053,"à¹Ģà¸Ļืà¹īà¸Ńหา":138054,"ĠYazı":138055,"è²·ãģ£ãģ¦":138056,"ÐłÐķ":138057,"à¹Ģà¸ŀิà¹Īมà¸Ĥึà¹īà¸Ļ":138058,"สมà¸ļู":138059,"สมà¸ļูรà¸ĵà¹Į":138060,"ĠмиÑĢов":138061,"×Ĵ׳×Ļ×Ŀ":138062,"ĠÄijức":138063,"à¸Ńารà¹Į":138064,"صاص":138065,"ãģĬãĤĪ":138066,"ãģĬãĤĪãģ³":138067,"êÌī":138068,"ĠاÙĦÙħؤتÙħر":138069,"ĠاÙĦÙħرØŃÙĦØ©":138070,"สà¸Ńà¸ļà¸ĸาม":138071,"Ġà¸Īาà¸ģà¸Ļัà¹īà¸Ļ":138072,"Ġتعد":138073,"ãģĿãģ®ãģŁãĤģ":138074,"Ġkháng":138075,"à¸Ļิà¸Ķ":138076,"ãĥĬãĥ³":138077,"ëĦ¤ìļĶ":138078,"ĠاÙĦاØŃت":138079,"ĠاÙĦاØŃتÙĦاÙĦ":138080,"ìļķ":138081,"Ġмодели":138082,"ĠпÑĢоÑĨенÑĤ":138083,"à¸ŀวà¸ģà¹Ģรา":138084,"Ġ×Ķצ×ĵ":138085,"Ġ×Ķצ×ĵ×ĵ×Ļ×Ŀ":138086,"stände":138087,"׳×Ĵר":138088,"Ġdotyc":138089,"ĠdotyczÄħ":138090,"ĠdotyczÄħce":138091,"ĠÅĽwiÄĻt":138092,"×ŀר×Ķ":138093,"ãģĻãģĶãģĦ":138094,"ãĥĩãĤ£ãĥ³ãĤ°":138095,"à¸ģารสรà¹īาà¸ĩ":138096,"ëĤ¬":138097,"Ġì°¸ìŬ":138098,"ÑģÑħ":138099,"ÑģÑħем":138100,"ÙħÙĪØ³":138101,"Ġnấu":138102,"Ġ׾×ŀ×¢×ľ×Ķ":138103,"à¹Ģà¸Ľà¹īา":138104,"à¹Ģà¸Ľà¹īาหมาย":138105,"Ġmùi":138106,"ائز":138107,"íĽĪ":138108,"×Ĺ×ij×ķר×Ķ":138109,"à¸ľà¸¹à¹īà¹ĥà¸Ĭà¹ī":138110,"Ġpaź":138111,"Ġpaździ":138112,"Ġpaździern":138113,"Ġpaździernika":138114,"ลà¸ĩà¹Ħà¸Ľ":138115,"ÙĤاع":138116,"ĠcháºŃm":138117,"Ġözellikleri":138118,"ĠÄIJo":138119,"ĠÄIJoÃłn":138120,"жение":138121,"Ġhẳ":138122,"Ġhẳn":138123,"ĠaÅŁk":138124,"ï½į":138125,"ãĥijãĤ¹":138126,"×Ķ×ķר×IJ×ķת":138127,"ĠÅ»":138128,"ĠÅ»y":138129,"×ŀ×ĸ׾":138130,"ĠÑĥкÑĢа":138131,"ĠÑĥкÑĢаин":138132,"à¹Ģà¸Ĭิ":138133,"à¹Ģà¸Ĭิà¸į":138134,"ÐłÐĺ":138135,"ĠzwiÄħzku":138136,"×Ķ×Ĺ׾×ĺת":138137,"ãĤĵãģ§ãģĻãĤĪãģŃ":138138,"ãģ¦ãģĬãĤĬ":138139,"ложиÑĤÑĮ":138140,"×ŀ×ķ׳×Ļ×Ŀ":138141,"ฮิ":138142,"ì°¬":138143,"ĠاÙĦÙħشترÙĥ":138144,"ĠdÃ¼ÅŁÃ¼k":138145,"агенÑĤ":138146,"ĠاÙĦأسبÙĪØ¹":138147,"ĠÙĤرÙĬب":138148,"инд":138149,"индив":138150,"индивид":138151,"индивидÑĥ":138152,"индивидÑĥалÑĮн":138153,"förder":138154,"Ġseçen":138155,"Ġseçenek":138156,"Ġétant":138157,"ĠлÑİбим":138158,"казÑĭваеÑĤ":138159,"วิà¸Ļ":138160,"Ġ×Ķ×ij×IJ×Ļ×Ŀ":138161,"Ġдов":138162,"ĠдоволÑĮ":138163,"ĠдоволÑĮно":138164,"×¢×ĵ×Ļ×£":138165,"Ġokre":138166,"ĠokreÅĽ":138167,"ĠokreÅĽlon":138168,"ĠترÙĬد":138169,"à¹Ģมืà¹Īà¸Ńวัà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":138170,"ãĤĪãģĭãģ£ãģŁ":138171,"Cumh":138172,"Cumhur":138173,"Cumhurba":138174,"CumhurbaÅŁ":138175,"CumhurbaÅŁkan":138176,"CumhurbaÅŁkanı":138177,"Ġnợ":138178,"à¸ľà¸¹à¹īà¹Ģลà¹Īà¸Ļ":138179,"Ġcomplète":138180,"à¹Ģà¸ŀศ":138181,"دÙIJ":138182,"Ġdüz":138183,"Ġdüzey":138184,"ãģ§ãģĤãĤĭãģĵãģ¨":138185,"extérieur":138186,"׳":138187,"Ġinformação":138188,"ãĤ¯ãĥªãĥĭãĥĥãĤ¯":138189,"ĠPubli":138190,"ĠPublié":138191,"ר×ķ×ĵ":138192,"à¸Ħà¸§à¸²à¸¡à¸Ľà¸¥à¸Ńà¸Ķà¸łà¸±à¸¢":138193,"ĠØ£ÙĬض":138194,"ĠØ£ÙĬضÙĭا":138195,"تسبب":138196,"ãģ¤ãĤĤãĤĬ":138197,"изма":138198,"à¸Ĥึà¹īà¸Ļà¹Ħà¸Ľ":138199,"ÙĥÙIJ":138200,"ÙĦÙĪÙħ":138201,"Ġשצר":138202,"Ġשצר×Ļ×ļ":138203,"ãģ¯ãĤĤãģ¡ãĤįãĤĵ":138204,"Ġкан":138205,"Ġканал":138206,"ãģ«ãģªãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":138207,"ĠاÙĦØ£Ùĥثر":138208,"تاØŃ":138209,"ÙĨتÙĩ":138210,"ÙĨتÙĩاء":138211,"اÙĪÙĬØ©":138212,"ĠBugün":138213,"нÑģкого":138214,"à¸Ķà¹Īวà¸Ļ":138215,"évolution":138216,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":138217,"ãĤħ":138218,"ĠVương":138219,"à¸łà¸²à¸ŀย":138220,"à¸łà¸²à¸ŀยà¸Ļ":138221,"à¸łà¸²à¸ŀยà¸Ļà¸ķรà¹Į":138222,"Ġ×Ķצ׾×Ļ×Ĺ":138223,"ĠاÙĦإسÙĦاÙħÙĬ":138224,"ÙĦÙĬب":138225,"Ġedição":138226,"ÑģÑĤÑĢел":138227,"Ġkhúc":138228,"ÙĨÙħÙĪØ°":138229,"ÙĨÙħÙĪØ°Ø¬":138230,"׾צ×Ķ":138231,"ÑģÑĤавил":138232,"à¸ĸา":138233,"สรà¹īาà¸ĩà¸Ħวาม":138234,"ãģĦãģ£ãģ±":138235,"ãģĦãģ£ãģ±ãģĦ":138236,"ÑģÑĤавлен":138237,"ĠاÙĦÙĤدس":138238,"Ġngược":138239,"بخ":138240,"สหร":138241,"สหรั":138242,"สหรัà¸IJ":138243,"Ġأغ":138244,"Ġأغسط":138245,"Ġأغسطس":138246,"ãģĨãģ¾":138247,"ãģĨãģ¾ãģı":138248,"ĠêµŃìłľ":138249,"ØŃضار":138250,"Ġdừng":138251,"æĬ¼ãģĹ":138252,"تÙĪØ§":138253,"تÙĪØ§Ø¬Ø¯":138254,"ש×ŀ×Ĺ×Ķ":138255,"ãģıãĤĵ":138256,"Ġ×ijעצ":138257,"Ġ×ijעצ×Ŀ":138258,"×ŀ׳×Ļ×ķת":138259,"×ķ×Ļ×ĵ":138260,"×ķ×Ļ×ĵ×IJ×ķ":138261,"à¸Ĭิà¸ĩ":138262,"ĠpracÄĻ":138263,"ĠзаÑĤ":138264,"ĠзаÑĤем":138265,"ĠìŀIJìľł":138266,"Ġì¤Ģ":138267,"Ġì¤Ģë¹Ħ":138268,"ĠbáºŃ":138269,"ĠbáºŃc":138270,"Ġ×Ķ×ŀצ×ij":138271,"ĠÙĤÙĬÙħØ©":138272,"à¹Ģà¸Ńà¹Ģà¸Ĭ":138273,"à¹Ģà¸Ńà¹Ģà¸Ĭีย":138274,"Ġperchè":138275,"ĠاÙĦعسÙĥر":138276,"ĠاÙĦعسÙĥرÙĬØ©":138277,"جÙĬب":138278,"ëŀµ":138279,"ÙħÙĩر":138280,"ÙħÙĩرجاÙĨ":138281,"ÙħراÙĥ":138282,"ÙħراÙĥز":138283,"Ġоднако":138284,"à¸Ķีà¹Ĩ":138285,"Ġצפ×ķ":138286,"Ġkullanılan":138287,"Ġкино":138288,"ãĥĨãĤ£ãĥ³ãĤ°":138289,"ĠGiỼi":138290,"تÙĪØ²":138291,"تÙĪØ²ÙĬع":138292,"ยิà¸Ļ":138293,"ยิà¸Ļà¸Ķี":138294,"ĠcÅĵur":138295,"ĠiÅŁaret":138296,"Ġ×ij×¢×ĸר":138297,"Ġ×ij×¢×ĸרת":138298,"ĠпаÑĨи":138299,"ĠпаÑĨиенÑĤ":138300,"ãģ¿ãģŁãģĦãģ§ãģĻ":138301,"вез":138302,"лина":138303,"оде":138304,"Ġ×IJ×ķ×ª×Ł":138305,"dıģınız":138306,"ĠÐIJв":138307,"ĠÐIJвÑĤоÑĢ":138308,"ï¼®":138309,"ĠCần":138310,"ĠاÙĦاخ":138311,"ĠاÙĦاخبار":138312,"Ġê±°ìĿĺ":138313,"Ġatenção":138314,"ĠgeldiÄŁi":138315,"ãĤªãĤ¹":138316,"ãĤªãĤ¹ãĤ¹":138317,"ãĤªãĤ¹ãĤ¹ãĥ¡":138318,"евÑĭе":138319,"кÑĢÑĭл":138320,"à¹Ģà¸Ĭียà¸ĩ":138321,"à¹Ģà¸Ĭียà¸ĩà¹ĥหมà¹Ī":138322,"Ġmarço":138323,"ĠاÙĦÙħادة":138324,"Ġгол":138325,"Ġsprzedaży":138326,"Ġíķ´ê²°":138327,"ĠÐķго":138328,"ê¹Ģ":138329,"Ġ׾ק×ij×ľ×ª":138330,"ĠاÙĦÙģÙĨاÙĨ":138331,"Ġcomunicación":138332,"à¹Ģสà¹īà¸Ļà¸Ĺาà¸ĩ":138333,"íĺ¹":138334,"à¸Ĭำ":138335,"à¸Ĭำระ":138336,"Ġ׼×IJ×ŀ":138337,"Ġ׼×IJ×ŀ×ķר":138338,"à¸Ĭà¹Īาà¸ĩ":138339,"زÙĩر":138340,"Ġklientów":138341,"иваÑİÑĤ":138342,"анг":138343,"׳×ļ":138344,"Ġgá»įn":138345,"ÃľR":138346,"ìĺģìĥģ":138347,"Ġغزة":138348,"ìĿĮìĿĦ":138349,"Ġbezpo":138350,"ĠbezpoÅĽ":138351,"ĠbezpoÅĽredni":138352,"ĠاÙĦÙħÙĪØ§":138353,"ĠاÙĦÙħÙĪØ§Ø·ÙĨ":138354,"ĠاÙĦÙħÙĪØ§Ø·ÙĨÙĬÙĨ":138355,"ãĤĮãģ¾ãģĻ":138356,"ĠмаÑĤÑĩ":138357,"×IJ×ķף":138358,"ĠرسÙħÙĬ":138359,"ĠÑįкон":138360,"ĠÑįконом":138361,"ĠÑįкономиÑĩеÑģк":138362,"ãĥľãĥ¼":138363,"ĠдиÑĢ":138364,"ĠдиÑĢекÑĤоÑĢ":138365,"ĠÑģкоÑĢо":138366,"à¸ļำ":138367,"à¸ļำร":138368,"à¸ļำรุà¸ĩ":138369,"ĠÑĦÑĥÑĤ":138370,"ĠÑĦÑĥÑĤбол":138371,"Ġ×IJ×Ļ׾":138372,"Ġì¤ijêµŃ":138373,"ìľ¤":138374,"eÄŁe":138375,"à¹Ħà¸ģà¹Ī":138376,"traî":138377,"traîn":138378,"ĠÑĤÑĢÑĥб":138379,"à¹Ģà¸ļื":138380,"à¹Ģà¸ļืà¹īà¸Ńà¸ĩ":138381,"à¹ģมà¸Ļ":138382,"ĠتØŃدÙĬØ«":138383,"Ġ×Ľ×¢×ª":138384,"ØŃاسب":138385,"lıģa":138386,"×§×Ļ×Ļ×ŀ×Ļ×Ŀ":138387,"оÑģÑĤÑĮÑİ":138388,"à¸Ŀั":138389,"à¸Ŀัà¹Īà¸ĩ":138390,"شغÙĦ":138391,"ìĽ¹":138392,"Ġкаждого":138393,"Ġbölümü":138394,"หà¸Ļี":138395,"ĠistediÄŁi":138396,"Ġtrưng":138397,"ãĥĮ":138398,"ฮà¸Ń":138399,"Ø£ÙĨØ´":138400,"Ø£ÙĨشطة":138401,"ĠاÙĦÙħسÙĬ":138402,"ĠاÙĦÙħسÙĬØŃ":138403,"ลัà¸ģษà¸ĵà¹Į":138404,"Ġná»Ńa":138405,"à¸Ĺีà¹Īà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ģาร":138406,"ÑĪек":138407,"лÑij":138408,"Ġש×Ļ×Ķ":138409,"Ġש×Ļ×Ķ×Ļ×Ķ":138410,"Ġkhuôn":138411,"ĠÑĤÑĢебованиÑı":138412,"Ġ×ľ×¢×ĸ×ķר":138413,"ĠاÙĦعÙħر":138414,"ราà¸Ħาà¸ĸูà¸ģ":138415,"ÙĩÙıÙħÙĴ":138416,"üst":138417,"üstü":138418,"Ġденег":138419,"Ġnạ":138420,"à¸Ĥà¸Ļม":138421,"Ġблаг":138422,"Ġблагод":138423,"ĠблагодаÑĢ":138424,"ĠблагодаÑĢÑı":138425,"إسÙĦاÙħ":138426,"à¸Ļิว":138427,"çŁ¥ãĤīãģªãģĦ":138428,"Ø«ÙĤØ©":138429,"ĠголоÑģ":138430,"×IJ×ķר×Ĺ":138431,"Ġtrứng":138432,"Ġодном":138433,"ĠkoÅĦcu":138434,"Ġ×ķרק":138435,"WiÄĻ":138436,"WiÄĻcej":138437,"Ġ×IJ×Ļ׼×ķת":138438,"Ġ×IJ×Ļ׼×ķת×Ļ":138439,"ÑģоÑģ":138440,"Ġjeżeli":138441,"以ä¸ĭãģ®":138442,"å°ıãģķ":138443,"å°ıãģķãģª":138444,"ологии":138445,"ĠобÑģлÑĥж":138446,"ĠобÑģлÑĥжива":138447,"Ùĥتابة":138448,"Ġê´Ģìĭ¬":138449,"עש×Ļר":138450,"Ġarasındaki":138451,"ĠÑĢайона":138452,"ÙĪØ§Ø¬Ø¨":138453,"Ġ×ij×Ĺ×Ļ×Ļ":138454,"íķ´ì£¼":138455,"Ġgóc":138456,"айл":138457,"ĠTình":138458,"æļ®ãĤī":138459,"æļ®ãĤīãģĹ":138460,"æĻĤãģ«ãģ¯":138461,"ĠгоÑĢоде":138462,"Ġ׼×IJ×Ļ׾":138463,"Ġ׼×IJ×Ļ׾×ķ":138464,"ĠCá»Ļng":138465,"ãģ©ãģĨãģĹãģ¦ãĤĤ":138466,"×Ĺ×ķ×£":138467,"تØŃرÙĥ":138468,"ĠÑģловам":138469,"à¸Īะà¸Ĭà¹Īวย":138470,"ĠاÙĦÙħستÙĤبÙĦ":138471,"ÙĤض":138472,"ÙĤضÙĬ":138473,"×ijס×ķפ":138474,"×ijס×ķפ×ķ":138475,"iÄĻÄĩ":138476,"ĠYıl":138477,"Ø´ÙĬØ®":138478,"à¸Ħุà¸ĵà¸Īะ":138479,"ש×ŀ×ķת":138480,"Ġتعرض":138481,"Ġanálise":138482,"ĠÑģобиÑĢа":138483,"à¹Ģà¸ŀà¸Ĭ":138484,"à¹Ģà¸ŀà¸Ĭร":138485,"Ġвели":138486,"Ġвелик":138487,"สัà¹īà¸Ļ":138488,"Ġpopulação":138489,"รà¹Īวมà¸ģัà¸Ļ":138490,"×Ĺ×ŀ":138491,"×Ĺ×ŀ×Ļש×Ļ":138492,"ס×Ļס":138493,"åĨħãģ§":138494,"ĠsobÄħ":138495,"ĠYay":138496,"ĠYayın":138497,"ãĥ¡ãĥĭãĥ¥ãĥ¼":138498,"ĠпÑĢедоÑģÑĤавлÑı":138499,"ãģłã썿ĢĿãģĨ":138500,"Ġê³łê°Ŀ":138501,"Ġодним":138502,"à¹ĥà¸Ļà¹Ģรืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":138503,"Ġsá»ķ":138504,"ĠÐĹдеÑģÑĮ":138505,"ĠизменениÑı":138506,"ĠìĿ¼ìĿĦ":138507,"ãģªãģ®ãģł":138508,"кладÑĭва":138509,"ÑĢма":138510,"Ġ×ķ×ij׼׾":138511,"تأÙħÙĬÙĨ":138512,"ĠпÑĢиÑıÑĤ":138513,"ĠпÑĢиÑıÑĤн":138514,"ÙħÙħار":138515,"ÙħÙħارسة":138516,"ãģ¨ãģªãģ£ãģ¦":138517,"ĠجÙħÙĬÙĦ":138518,"Ġì§Ī":138519,"Ġì§Ī문":138520,"Ġquestão":138521,"ié":138522,"iéndo":138523,"หà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ŀัà¸ģ":138524,"ãĥijãĥ¼ãĥĪ":138525,"ÑĤвеÑĢжда":138526,"нÑģкой":138527,"зал":138528,"มุà¹Īà¸ĩ":138529,"á»Ĭ":138530,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺר×ķ׳×Ķ":138531,"ĠThư":138532,"주민":138533,"ĠاÙĦعب":138534,"évén":138535,"événement":138536,"ÙĤÙĪØ§Ø¹Ø¯":138537,"دÙı":138538,"ĠìķĬìĬµëĭĪëĭ¤":138539,"Ġ보기":138540,"Ġyapılması":138541,"à¹Ģราà¸ģ":138542,"à¹Ģราà¸ģà¹ĩ":138543,"ØŃذر":138544,"ÙĤصر":138545,"ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":138546,"Ġà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸ķà¹īà¸Ļ":138547,"ãģ¨ãģ«":138548,"ãģ¨ãģ«ãģĭ":138549,"ãģ¨ãģ«ãģĭãģı":138550,"нÑĨе":138551,"звÑĥк":138552,"ãģĹãĤĪãģĨãģ¨":138553,"ĠاÙĦصØŃÙĬØ©":138554,"Ġש×Ķ×Ļ×ķ":138555,"ĠDiÄŁer":138556,"ÙĤÙĦÙĤ":138557,"ãĤ¸ãĥ£ãĥ³":138558,"Ġrá»Ŀi":138559,"ĠлеÑĩ":138560,"ĠлеÑĩениÑı":138561,"تباد":138562,"تبادÙĦ":138563,"צפ×Ķ":138564,"à¸Ħวามà¹Ģหà¹ĩà¸Ļ":138565,"Ġشب":138566,"ĠشبÙĥØ©":138567,"ר×Ļ×§":138568,"Ùħعد":138569,"Ùħعدات":138570,"dıģında":138571,"Ġ×ijש׳×Ļ×Ŀ":138572,"Ġ×Ķ×Ļשר×IJ׾":138573,"Ġ×Ķ×Ļשר×IJ׾×Ļת":138574,"Ġsınav":138575,"׳צ×Ļ×Ĵ":138576,"วัà¸ķà¸ĸุ":138577,"ĠاÙĦبرÙĦÙħ":138578,"ĠاÙĦبرÙĦÙħاÙĨ":138579,"tivitÃł":138580,"ãĤĵãģłãĤįãģĨ":138581,"×§×Ļ×Ļ×ŀ":138582,"ÙĦÙĬÙĥ":138583,"ĠÄijò":138584,"ĠÄijòi":138585,"ĠÐĺнÑĤеÑĢ":138586,"ĠÐĺнÑĤеÑĢнеÑĤ":138587,"ãģ«ãģ¨ãģ£ãģ¦ãģ¯":138588,"ãģ£ãģĵ":138589,"×§×ķס":138590,"ستØŃÙĤ":138591,"æķĻãģĪãģ¦":138592,"ãĥĢãĥ¡":138593,"ĠÙħÙĨزÙĦ":138594,"à¹Ģà¸ĭà¹ĩà¸Ļ":138595,"使ãģĪãĤĭ":138596,"è¦ĭç©į":138597,"è¦ĭç©įãĤĤãĤĬ":138598,"Ø£Ùģ":138599,"Ø£ÙģÙĥار":138600,"ĠигÑĢов":138601,"ĠигÑĢовÑĭе":138602,"ĠmÄĻż":138603,"ĠmÄĻżczy":138604,"ĠmÄĻżczyzn":138605,"ĠاÙĦØŃÙĤÙĬÙĤÙĬ":138606,"عبر":138607,"׼×ķ׾׳×ķ":138608,"íĿ¥":138609,"×ŀ×IJ×ķ×Ĺר":138610,"ختص":138611,"ãĥŀãĥŀ":138612,"Ġ×IJ×Ĺ×ķ×ĸ":138613,"íĮĢ":138614,"Ġrá»iji":138615,"ĠвÑĤоÑĢ":138616,"ĠвÑĤоÑĢой":138617,"Ġlẫn":138618,"пÑĢом":138619,"пÑĢомÑĭÑĪ":138620,"пÑĢомÑĭÑĪлен":138621,"пÑĢомÑĭÑĪленн":138622,"ĠоÑĤноÑĪениÑı":138623,"Ġsứ":138624,"ĠмобилÑĮ":138625,"ĠмобилÑĮн":138626,"ĠÑįÑĤомÑĥ":138627,"Ġtạp":138628,"ĠìĤ¬ê±´":138629,"ĠìķĮ볤":138630,"ÙĥÙı":138631,"ÙĥÙıÙħÙĴ":138632,"Ġ×§×ķר×Ķ":138633,"ĠÑĦиÑĢ":138634,"ĠÑĦиÑĢм":138635,"Ġsıkıntı":138636,"׳׼":138637,"׳׼×ķף":138638,"ÙĪÙĦÙĪØ¬ÙĬ":138639,"ØŃاÙĨ":138640,"Ġloạn":138641,"Ġ×IJ×ľ×£":138642,"Ġmắn":138643,"abhäng":138644,"abhängig":138645,"ĠÑĥÑĢовнÑı":138646,"Ġ׾×ij×ĵ×ķ×§":138647,"ÙĬÙħÙĨ":138648,"layın":138649,"Ġhải":138650,"Ġзавод":138651,"ĠìķĦ주":138652,"สà¸ĸา":138653,"สà¸ĸาà¸ļัà¸Ļ":138654,"Ġgüvenlik":138655,"à¹Ģà¸Ķà¹Īà¸Ļ":138656,"×ij×ĵ×§":138657,"ĠëĪ":138658,"ĠëĪĦ":138659,"ĠëĪĦ구":138660,"éĩįè¦ģãģª":138661,"รà¸Ńà¸ĩรัà¸ļ":138662,"schlie":138663,"schlieÃŁen":138664,"Ġìĸ¼":138665,"Ġìĸ¼ë§Ī":138666,"Ġìĸ¼ë§ĪëĤĺ":138667,"ÑĤики":138668,"íķľëĭ¤ê³ł":138669,"ãģłãģ£ãģŁãĤī":138670,"Ġ×Ķ×Ļ×ĺ×ij":138671,"ãģªãģijãĤĮãģ°ãģªãĤīãģªãģĦ":138672,"âÌ":138673,"ậ":138674,"Ġphạt":138675,"akÄ±ÅŁ":138676,"ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĦãģ¾ãģĻ":138677,"à¹Ģà¸ĭà¹ĩ":138678,"ĠСегоднÑı":138679,"Ġinsanların":138680,"Ġdéveloppe":138681,"תפר":138682,"תפר×Ļ×ĺ":138683,"اÙĨتشار":138684,"ê°ij":138685,"François":138686,"Ø£ÙĦع":138687,"Ø£ÙĦعاب":138688,"ãĤĴè¶ħ":138689,"ãĤĴè¶ħãģĪ":138690,"Ġê°ĻìĬµëĭĪëĭ¤":138691,"ãĤ³ãĥ¬":138692,"ĠмеÑģÑıÑĨев":138693,"íĮħ":138694,"ĠاÙĦجاÙħعة":138695,"ìĿ¸íĦ°":138696,"ìĿ¸íĦ°ëĦ·":138697,"×ĵר×ķש":138698,"ĠÙĪØ£Ø´Ø§Ø±":138699,"ĠпÑĢавила":138700,"ãģĿãģĵãģ«":138701,"×Ĺ×ŀ×ĵ":138702,"à¹Ģหà¸ķุà¸ģารà¸ĵà¹Į":138703,"Ġê²½íĹĺ":138704,"ãģ¶ãĤĬ":138705,"׾ש":138706,"׾ש×ķף":138707,"à¹Ģà¸ĸ":138708,"ĠDoÄŁu":138709,"ĠиÑģполÑĮзование":138710,"ĠçocuÄŁu":138711,"магазине":138712,"ĠÄijiá»ĥn":138713,"Ġaslı":138714,"Ġaslında":138715,"Ġdoença":138716,"Ġساع":138717,"Ġساعات":138718,"ĠиÑģполÑĮзованиÑı":138719,"ר×ķצ×Ļ×Ŀ":138720,"ĠзнаÑĩиÑĤ":138721,"ĠÑĢам":138722,"ĠÑĢамкаÑħ":138723,"거리":138724,"ĠпÑĭÑĤа":138725,"ãĥģãĥ³":138726,"ĠпоÑģк":138727,"ĠпоÑģколÑĮ":138728,"ĠпоÑģколÑĮкÑĥ":138729,"إبر":138730,"إبراÙĩ":138731,"إبراÙĩÙĬÙħ":138732,"ĠÑĤÑĢеÑħ":138733,"ĠGenç":138734,"سÙĪÙģ":138735,"ĠveÃŃculo":138736,"ĠNgân":138737,"ĠоÑĩеÑĢедÑĮ":138738,"à¸Ħรึà¹Īà¸ĩ":138739,"×IJ×ij×Ļ":138740,"à¸ķà¹īม":138741,"ãĤĴè¡ĮãģĦ":138742,"ĠاÙĦسابÙĤØ©":138743,"наÑĨи":138744,"наÑĨиона":138745,"наÑĨионалÑĮн":138746,"Ġgestión":138747,"تÙĤد":138748,"ĠاÙĦبÙĬاÙĨ":138749,"ĠاÙĦبÙĬاÙĨات":138750,"ĠاÙĦاÙĨتخاب":138751,"ĠاÙĦاÙĨتخابات":138752,"à¹Ģà¸Ĭà¹Īา":138753,"×ĵ×IJ×Ĵ":138754,"Ġ׾×Ĵ×ŀר×Ļ":138755,"ĠتØŃتاج":138756,"Ġthôn":138757,"à¸ķà¹īà¸Ńà¸Ļ":138758,"à¸ķà¹īà¸Ńà¸Ļรัà¸ļ":138759,"女ãģ®":138760,"女ãģ®åŃIJ":138761,"Ġthợ":138762,"Ø·ØŃÙĨ":138763,"ารà¹Įà¸Ķ":138764,"ת×ŀ×Ļ×ĵ":138765,"ĠÑģамÑĭм":138766,"Ġìĭľíĸī":138767,"إصد":138768,"إصدار":138769,"ĠNghá»ĩ":138770,"ìķķ":138771,"سئ":138772,"سئÙĦ":138773,"à¸Ńาร":138774,"à¸Ńารม":138775,"à¸Ńารมà¸ĵà¹Į":138776,"à¹ģฮ":138777,"׳×ĺ׾":138778,"Ġì¢ĭìķĦ":138779,"×ķ׾׾":138780,"Ġ×ij×Ľ×ª×ij":138781,"ãĤ«ãĥ©":138782,"צע×Ļר×Ļ×Ŀ":138783,"تعبÙĬر":138784,"Ġ×ŀקר×Ķ":138785,"ĠÑĦакÑĤоÑĢ":138786,"ĠتÙħاÙħ":138787,"ĠتÙħاÙħا":138788,"ëįķ":138789,"Ġvưá»Ŀ":138790,"Ġvưá»Ŀn":138791,"ĠdÄ±ÅŁÄ±":138792,"ãģĦãģ¡":138793,"Ġ׾ק׳×ķת":138794,"ĠاÙĦعÙĦاÙĤات":138795,"пÑĥб":138796,"пÑĥбли":138797,"Ø¥ÙĬÙħ":138798,"Ø¥ÙĬÙħاÙĨ":138799,"à¸Ńำà¸Ļา":138800,"à¸Ńำà¸Ļาà¸Ī":138801,"åIJ«ãģ¾ãĤĮ":138802,"ãĤĭãģŁãĤģãģ«":138803,"ס×Ĵ":138804,"ס×Ĵ׳×ķף":138805,"تØŃدÙĬ":138806,"Ġauprès":138807,"ĠاÙĦجÙĩا":138808,"ĠاÙĦجÙĩاز":138809,"Ġ×ŀת×Ĺת":138810,"еннÑĥÑİ":138811,"Ġзим":138812,"à¸ģาà¹ģà¸Ł":138813,"Ġ×ijת×ķר":138814,"Ġnghè":138815,"Ġnghèo":138816,"ĠÐĽÑİ":138817,"ĠÐĽÑİб":138818,"תקצ×Ļ×ij":138819,"×ŀעש×Ķ":138820,"ĠاÙĦبÙĬت":138821,"צ×Ļפ":138822,"ĠобÑıзан":138823,"ĠMá»Ĺi":138824,"ĠТÑĥÑĢ":138825,"ĠÙĪØ¨Ø§ÙĦت":138826,"ĠÙĪØ¨Ø§ÙĦتاÙĦÙĬ":138827,"Ġdécision":138828,"Ġبد":138829,"Ġبدأت":138830,"Ġcục":138831,"Ġbask":138832,"Ġbaskı":138833,"Ġhatırl":138834,"Ġhatırla":138835,"å°ıãģķãģĦ":138836,"Ġgerçekten":138837,"à¸ľà¸±à¸ģ":138838,"åı¯èĥ½ãģª":138839,"×ŀ×IJס":138840,"ĠcrÃŃtica":138841,"ĠìĿĺìĽIJ":138842,"عÙĤÙĪØ¯":138843,"×ĺ׼׳":138844,"×ĺ׼׳×ķ׾×ķ×Ĵ×Ļ×Ķ":138845,"è¨ĢãģĪãģ°":138846,"ĠÙĤÙĨا":138847,"ĠÙĤÙĨاة":138848,"ĠìĿ´ê²ĥìĿĢ":138849,"تصر":138850,"à¸Łà¸±à¸Ļ":138851,"ĠÑĢеÑĨеп":138852,"ĠÑĢеÑĨепÑĤ":138853,"ĠبÙĨÙ쨳":138854,"ÑĢоÑĪ":138855,"ĠмаÑĢÑĤа":138856,"Ġsonras":138857,"Ġsonrası":138858,"×ķ×ijש":138859,"ãĥªãĤ¹ãĤ¯":138860,"ĠFrançais":138861,"á»ļ":138862,"ê°Ķ":138863,"Ġ×Ķ×ijר×Ļת":138864,"פ×Ļצ":138865,"פ×Ļצ×ķ×Ļ":138866,"ĠÙĦÙħاذا":138867,"ĠÐļиев":138868,"ĠÑģмÑĭÑģл":138869,"ê¸Īìľµ":138870,"ãĤ·ãĥ£ãĥ«":138871,"ãĥ©ãĤ¤ãĥĪ":138872,"ìĽĥ":138873,"×ŀ×Ĺר":138874,"ãĨį":138875,"Ġkullanım":138876,"Ġ×IJצ׾׳×ķ":138877,"ĠtÃłn":138878,"ãĥıãĥ¼":138879,"ãģ¨ãģ¨ãĤĤ":138880,"ãģ¨ãģ¨ãĤĤãģ«":138881,"ÑĢег":138882,"ÑĢеги":138883,"ÑĢегион":138884,"ãģªãģıãģªãĤĭ":138885,"Ġchảy":138886,"ĠجÙĩØ©":138887,"ÅĦskiej":138888,"à¸Ńีà¹Ģม":138889,"à¸Ńีà¹Ģมล":138890,"ãģįãģ£ãģ¨":138891,"ĠìĺĪìĤ°":138892,"Ġkitabı":138893,"Ġeducação":138894,"ĠbuluÅŁ":138895,"ологиÑı":138896,"ĠконкÑĢ":138897,"ĠконкÑĢеÑĤ":138898,"×Ĵ×Ļר":138899,"ĠпÑĢедлаг":138900,"ĠпÑĢедлагаеÑĤ":138901,"ĠYên":138902,"Ġíķľë²Ī":138903,"Ġ×ŀר׼×ĸ×Ļ":138904,"à¹Ģà¸Ľà¸´à¸Ķà¹Ģà¸ľà¸¢":138905,"ÑĤвеÑĢд":138906,"ĠHá»ĩ":138907,"ĠÐĵÑĢ":138908,"à¸Ŀà¹īา":138909,"×Ķשק":138910,"×Ķשקע×Ķ":138911,"ĠнаÑĥк":138912,"ìłIJìĿĦ":138913,"ĠнелÑĮ":138914,"ĠнелÑĮз":138915,"ĠнелÑĮзÑı":138916,"гин":138917,"ĠBöl":138918,"ĠBölge":138919,"Ġвла":138920,"ĠвлаÑģÑĤи":138921,"à¹Ģà¸Ļà¹ĩ":138922,"à¹Ģà¸Ļà¹ĩà¸ķ":138923,"골":138924,"Ġöld":138925,"Ġöldür":138926,"×Ľ×ł×¢":138927,"ĠاÙĦÙĩÙĬئة":138928,"تارÙĬØ®":138929,"ĠÐijÑĢ":138930,"ĠÑģмож":138931,"ĠÑģможеÑĤе":138932,"ĠLúc":138933,"à¹Ħà¸Ľà¸ĸึà¸ĩ":138934,"ĠBakanı":138935,"Ġerklärt":138936,"ĠÐIJна":138937,"Ġscène":138938,"åķıãģĦ":138939,"åķıãģĦåIJĪãĤıãģĽ":138940,"ÙħÙĩÙĨد":138941,"ÙħÙĩÙĨدس":138942,"Ġназвание":138943,"иваниÑı":138944,"ãĤĴå¤īãģĪ":138945,"ä»ĺãģįåIJĪ":138946,"ãĥijãĤ½":138947,"ãĥijãĤ½ãĤ³ãĥ³":138948,"æĺİãĤī":138949,"æĺİãĤīãģĭ":138950,"à¹Ģà¸Ńà¸ģสาร":138951,"à¹Ģà¸ģิà¸Ļà¹Ħà¸Ľ":138952,"леп":138953,"ãģĹãģŁãĤĤãģ®":138954,"ĠCâm":138955,"ĠCâmara":138956,"×§×ķ׾׳×ķ×¢":138957,"Ġ×ij×Ĵ×Ļף":138958,"Ġoczy":138959,"ĠoczywiÅĽcie":138960,"attivitÃł":138961,"ãĥĵãĥ¥ãĥ¼":138962,"Ġeducación":138963,"İYE":138964,"ê¹ĮìļĶ":138965,"ãĤ¨ãĥªãĤ¢":138966,"неÑģÑĤи":138967,"Ġmóg":138968,"ĠmógÅĤ":138969,"Ġ×§×ĺ׳×Ļ×Ŀ":138970,"ĠPrä":138971,"Ġ×ľ×¢×ij×ķר":138972,"بÙĨÙī":138973,"зол":138974,"золоÑĤ":138975,"ĠwnÄĻtr":138976,"ĠwnÄĻtrz":138977,"Ġconstrução":138978,"รัà¸ļรà¸Ńà¸ĩ":138979,"سجÙĨ":138980,"Ġ×§×ķ׳":138981,"ס×Ļפ×ķר":138982,"ĠÙħدÙī":138983,"رضÙī":138984,"плав":138985,"ï¼¥":138986,"Ġila":138987,"Ġilaç":138988,"ãĤĭãģ¹ãģį":138989,"ĠÙħÙĪÙĤÙģ":138990,"à¸ģรุ":138991,"à¸ģรุà¸ĵา":138992,"chodzÄħc":138993,"ĠÑĤÑĭÑģ":138994,"ÐķвÑĢо":138995,"ĠÙĬØŃدث":138996,"ãĥ¡ãĤ¤ãĥ³":138997,"ĠاÙĦصØŃÙĬ":138998,"ĠÐĶан":138999,"دعاء":139000,"ãĤ´ãĥ¼ãĥ«":139001,"×©×ł×ª×Ļ":139002,"×©×ł×ª×Ļ×Ļ×Ŀ":139003,"à¸Ķà¹īวยà¸ģัà¸Ļ":139004,"Ġolacaģı":139005,"Ġ×ij×ŀ×Ĺ×Ļר":139006,"×Ķ×§":139007,"×Ķ×§×ŀת":139008,"ãĥ¢ãĥİ":139009,"ĠçalÄ±ÅŁtı":139010,"Ġjóvenes":139011,"ãģĦãģıãĤī":139012,"ĠÙħعدÙĦ":139013,"ĠCÅ©ng":139014,"ĠSegún":139015,"Ġdönemde":139016,"Ġ׾×Ļ×ĵ×Ļ":139017,"ãģįãģ¡":139018,"ãģįãģ¡ãĤĵ":139019,"ãģįãģ¡ãĤĵãģ¨":139020,"Ù쨱ÙĨس":139021,"Ù쨱ÙĨسا":139022,"åIJijãģį":139023,"Ġcampaña":139024,"ĠÑģамоÑģÑĤоÑı":139025,"ĠÑģамоÑģÑĤоÑıÑĤелÑĮно":139026,"á»Ģ":139027,"ÙĤÙĪØ§":139028,"سÙĦاØŃ":139029,"à¸ģระà¹ģ":139030,"à¸ģระà¹ģส":139031,"ĠполÑĮзÑĥ":139032,"nqu":139033,"nquête":139034,"รà¹Īวมà¸ģัà¸ļ":139035,"ëĬIJëĥIJ":139036,"à¸Ĺีมà¸Ĭาà¸ķิ":139037,"Ġyıllık":139038,"ìĬ¬":139039,"ĠأصØŃاب":139040,"illé":139041,"Ġdóla":139042,"Ġdólares":139043,"Ġкож":139044,"Ġкожи":139045,"ลà¹īà¸Ń":139046,"à¹Ģรียà¸ļร":139047,"à¹Ģรียà¸ļรà¹īà¸Ńย":139048,"à¹Ģà¸ŀิ":139049,"à¹Ģà¸ŀิà¹Īà¸ĩ":139050,"ÑĢиÑĤоÑĢи":139051,"Ġíijľ":139052,"ĠíijľíĺĦ":139053,"ĠпеÑĢев":139054,"ĠпеÑĢевод":139055,"פ×Ĵ×Ļ×¢×Ķ":139056,"ĠdeÄŁerlendirme":139057,"ÙģØ§Ø¦":139058,"ĠвÑĭгод":139059,"ınızı":139060,"×ķ׼×Ļ×Ĺ":139061,"ĠдоÑģÑĤиг":139062,"ĠngÃłn":139063,"æĢĿãģ£ãģŁ":139064,"ĠÐķÑģÑĤÑĮ":139065,"ĠاÙĦرغÙħ":139066,"ĠzwiÄħzane":139067,"ربط":139068,"à¸Ļึà¸ĩ":139069,"Ġ׾×Ĺ×ķ×§":139070,"Ġszczególn":139071,"Ġszczególnie":139072,"ĠباستخداÙħ":139073,"ĠfÃŃsico":139074,"עס":139075,"עס×ķ×§":139076,"سÙĦÙĪÙĥ":139077,"ĠاØŃد":139078,"ÑĩÑijÑĤ":139079,"×ĸ׼×Ķ":139080,"Ġlá»ĩnh":139081,"ĠÙĪØŃØª":139082,"ĠÙĪØŃØªÙī":139083,"à¸Ħวามสามารà¸ĸ":139084,"à¸Ńยูà¹Īà¹ģลà¹īว":139085,"à¸ģารà¹Ģà¸Ķิà¸Ļà¸Ĺาà¸ĩ":139086,"تخذ":139087,"צ×Ļ×ķ×ĵ":139088,"ĠاÙĦأس":139089,"ĠاÙĦأسÙĩÙħ":139090,"Ġtá»ĩ":139091,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģ¦":139092,"สรุ":139093,"à¸ªà¸£à¸¸à¸Ľ":139094,"ĠкомÑĦ":139095,"ĠкомÑĦоÑĢÑĤ":139096,"ìĺ¤ëĬĶ":139097,"ĠÑĢазв":139098,"ĠÑĢазвива":139099,"ланд":139100,"hänge":139101,"ĠبÙĨسبة":139102,"à¹Ģà¸Ĥียว":139103,"עצ×Ŀ":139104,"Ġ×ľ×ľ×Ľ×ª":139105,"ÑģоÑĨиалÑĮн":139106,"Ġëĭ¤ìĿĮê³¼":139107,"Ġרש×ķ×ŀ":139108,"×ŀר×Ĺ×ij":139109,"سÙĤØ·":139110,"Ġalanı":139111,"ĠÄijá»ĩ":139112,"é£Łãģ¹ãĤĭ":139113,"à¸Ķึà¸ĩ":139114,"Ġgegenüber":139115,"ĠبÙĩذÙĩ":139116,"à¸ĸืà¸Ńà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļ":139117,"ëķħ":139118,"à¸Ħà¸Ļà¹Ħà¸Ĺย":139119,"ãĤ¢ãĤ¦":139120,"ãĤ¢ãĤ¦ãĥĪ":139121,"ศัà¸ģ":139122,"ศัà¸ģà¸Ķิ":139123,"ศัà¸ģà¸Ķิà¹Į":139124,"ÙĤÙĪØ§ÙĨ":139125,"ÙĤÙĪØ§ÙĨÙĬÙĨ":139126,"Ġhá»Ļp":139127,"ãģªãģıãģªãģ£ãģ¦":139128,"Ġ×IJ×ŀ׳":139129,"Ġ×IJ×ŀ׳×Ŀ":139130,"à¹Ģà¸ķืà¸Ńà¸Ļ":139131,"ĠзавиÑģим":139132,"ĠзавиÑģимоÑģÑĤи":139133,"ת×Ļ×IJ":139134,"ת×Ļ×IJ×ķר":139135,"å§ĭãĤģãģŁ":139136,"Ġngá»į":139137,"Ġngá»įt":139138,"íĴį":139139,"ê³¼ìŀ¥":139140,"Ġbại":139141,"ãģ§ãģįãģ¦":139142,"Ġcomeçar":139143,"à¸Ľà¸£à¸²à¸ģ":139144,"à¸Ľà¸£à¸²à¸ģà¸ı":139145,"ĠгодÑĭ":139146,"меÑģ":139147,"ĠاÙĦÙħستÙĪÙī":139148,"ĠÑģамÑĭе":139149,"ллеÑĢ":139150,"ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĦãģ¾ãģĻ":139151,"ãģ¨ãģ®ãģĵãģ¨":139152,"bió":139153,"à¸ģลà¹Īà¸Ńà¸ĩ":139154,"ĠاÙĦزÙĪØ¬":139155,"ãģ«è¡Įãģ£ãģŁ":139156,"à¸Ħà¹Īà¸Ńà¸Ļ":139157,"à¸Ħà¹Īà¸Ńà¸Ļà¸Ĥà¹īาà¸ĩ":139158,"ĠbaÄŁl":139159,"ĠbaÄŁlant":139160,"ĠbaÄŁlantı":139161,"確ãģĭ":139162,"確ãģĭãģ«":139163,"ãĥľãĥ¼ãĥ«":139164,"çµĤãĤıãĤĬ":139165,"ש×ŀר":139166,"à¸Ĺีà¹Īสามารà¸ĸ":139167,"ÙĦزÙħ":139168,"даеÑĤÑģÑı":139169,"รัà¸ļà¸Ľà¸£à¸°":139170,"รัà¸ļà¸Ľà¸£à¸°à¸Ĺาà¸Ļ":139171,"å¤īãĤıãĤĬ":139172,"ï¼¢":139173,"ĠìĺĪìĪĺëĭĺ":139174,"ãĤĪãģĨãģ¨":139175,"มัà¸ģà¸Īะ":139176,"ĠHương":139177,"ÙĨÙ쨰":139178,"×ŀ×ĵ×ĵ":139179,"ĠìĿ¸ìłķ":139180,"ÑħодиÑĤÑĮ":139181,"ĠзавиÑģиÑĤ":139182,"×ķ×ĵ×Ļ×¢":139183,"ãģĵãģ¨ãģĮãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":139184,"عراÙĤ":139185,"سطØŃ":139186,"à¸ģำà¹Ħร":139187,"ëĵ¤ëıĦ":139188,"×Ļצ×Ļר×Ķ":139189,"ãģĨãģĵãģ¨":139190,"ÙĦاØŃÙĤ":139191,"ãģĦãĤĮãģ°":139192,"ĠиÑģполÑĮзÑĥÑİÑĤ":139193,"ĠBợi":139194,"Ġשק׾×Ļ×Ŀ":139195,"ÑĨикл":139196,"ÐIJÐŀ":139197,"Ġ×ijש׳×Ķ":139198,"ÙĨشط":139199,"Ġש×Ļ׳×ķ×Ļ":139200,"Ġש×Ļ׳×ķ×Ļ×Ļ×Ŀ":139201,"Ġpoblación":139202,"ĠHưng":139203,"ระว":139204,"ระวัà¸ĩ":139205,"رÙĬاضة":139206,"رصد":139207,"تÙĤÙĦÙĬ":139208,"تÙĤÙĦÙĬد":139209,"Ġülkem":139210,"Ġülkemiz":139211,"à¸Ĭะ":139212,"ãĤ¯ãĥªãĥ¼ãĥł":139213,"èģŀãģĦãģŁ":139214,"Ġważ":139215,"Ġważne":139216,"ê±°ëĵł":139217,"ê±°ëĵłìļĶ":139218,"×ŀ×IJ×ij×§":139219,"×Ĺ×ĵש×ķת":139220,"ĠWroc":139221,"ĠWrocÅĤaw":139222,"ĠKültür":139223,"sist":139224,"sistência":139225,"×¢×ĸר×Ķ":139226,"Ġgương":139227,"รà¹īาà¸Ļà¸Ħà¹īา":139228,"ĠÙĪØ£ÙĪØ¶ØŃ":139229,"ándose":139230,"ãĤ·ãĥ¼ãĥ³":139231,"×IJ׳ר×Ĵ":139232,"×IJ׳ר×Ĵ×Ļ×Ķ":139233,"ãģªãģĦãģ§ãģĻ":139234,"Ġkhá»§ng":139235,"Ġ문ìĦľ":139236,"Ġ×ij×ĵ×ijר":139237,"×ĵ×Ļ×ķ":139238,"×ĵ×Ļ×ķ×ķ×Ĺ":139239,"Ġrégl":139240,"ÙħÙĪØ§Ø¯":139241,"обоÑĢ":139242,"обоÑĢоÑĤ":139243,"Ġ×Ķ×ij׾":139244,"Ġ×Ķ×ij׾×ķ×Ĵ":139245,"ØŃاÙħ":139246,"ĠاÙĦعاص":139247,"ĠاÙĦعاصÙħØ©":139248,"пеÑĢаÑĤоÑĢ":139249,"تخÙĦ":139250,"تخÙĦص":139251,"ãģŁãģłãģĹ":139252,"تسÙħ":139253,"à¹Ĥรà¸ĩà¸ŀ":139254,"à¹Ĥรà¸ĩà¸ŀยา":139255,"à¹Ĥรà¸ĩà¸ŀยาà¸ļาล":139256,"ĠYük":139257,"ĠYüksek":139258,"Ġש׳×Ļת":139259,"Ġש׳×Ļ×ª×Ł":139260,"liÄŁe":139261,"Ġפת":139262,"Ġפת×ķ×Ĺ":139263,"ĠbeÄŁ":139264,"ĠbeÄŁen":139265,"Ġ×ŀ×ķר":139266,"Ġ×ŀ×ķר׼×ij":139267,"ĠرساÙĦØ©":139268,"íĨµìĭł":139269,"Ġavalia":139270,"Ġavaliações":139271,"Ġmanh":139272,"Ġmanhã":139273,"Ġìķŀ":139274,"Ġìķŀìľ¼ë¡ľ":139275,"ÙĤتر":139276,"ÙĤترØŃ":139277,"à¹Ģà¸ģืà¸Ń":139278,"à¹Ģà¸ģืà¸Ńà¸ļ":139279,"Ġproposé":139280,"Ø£Ùħا":139281,"Ø£ÙħاÙĥÙĨ":139282,"ĠÐŀÐŀ":139283,"ĠÐŀÐŀÐŀ":139284,"ÙħÙĤار":139285,"ÙħÙĤارÙĨØ©":139286,"ëĦIJ":139287,"ãģĦãģŁãģłãģı":139288,"ÙĤÙĬÙĦ":139289,"ĠнаÑĪиÑħ":139290,"ãĤ«ãĥĥãĥĹ":139291,"×Ĺ×ľ×ª":139292,"Ġëĭ¤ë§Į":139293,"à¸Ĺัà¹Īวà¹Ĥลà¸ģ":139294,"ãĥįãĤ¿":139295,"ØŃساس":139296,"ãģ«ãģªãĤĮ":139297,"جائ":139298,"جائزة":139299,"échange":139300,"économ":139301,"économie":139302,"ТÐĺ":139303,"×¡×ª×Ľ×ľ":139304,"à¸Ĺัà¹īà¸ĩสà¸Ńà¸ĩ":139305,"ĠاÙĦخاÙħ":139306,"ĠاÙĦخاÙħس":139307,"×§×ĺ×¢":139308,"auważ":139309,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ĭาย":139310,"à¹ģà¸Ľà¸¥à¸ģ":139311,"åIJĮæĻĤãģ«":139312,"знаниÑı":139313,"ãģĦãģŁãģłãģįãģ¾ãģĹãģŁ":139314,"Ġ×ŀ×ij׾×Ļ":139315,"à¸Ĥà¸Ńà¹ĥหà¹ī":139316,"ĠاÙĦتربÙĬØ©":139317,"Ġdécouvert":139318,"Ġżyciu":139319,"après":139320,"Ġyab":139321,"Ġyabanc":139322,"Ġyabancı":139323,"ĠbaÅŁlayan":139324,"ìĹĪëįĺ":139325,"Ġhesabı":139326,"Ġë§Įìķ½":139327,"ë§Īëĭ¤":139328,"ĠThánh":139329,"ãĥ´ãĤ¡":139330,"à¸Ľà¸£à¸±à¸ļà¸Ľà¸£":139331,"à¸Ľà¸£à¸±à¸ļà¸Ľà¸£à¸¸à¸ĩ":139332,"ĠMặc":139333,"à¹Ģหà¸ķà¸¸à¸ľà¸¥":139334,"ĠÐijез":139335,"ĠcapacitÃł":139336,"ÅĤeÅĽ":139337,"ĠпÑĢеим":139338,"ĠпÑĢеимÑĥÑīеÑģÑĤв":139339,"ĠÅļwiÄĻt":139340,"Ġpublié":139341,"×ŀעצ×ij":139342,"ÙħشارÙĥات":139343,"à¸łà¸²à¸©":139344,"à¸łà¸²à¸©à¸µ":139345,"Ġdeuxième":139346,"ĠÙħØŃاÙ쨏":139347,"ĠÙħØŃاÙģØ¸Ø©":139348,"ĠSchön":139349,"、":139350,"Ġ×Ķ×ij×¢":139351,"Ġ×Ķ×ij×¢×Ļ×Ķ":139352,"ĠÙĪØ§ÙĦÙĦÙĩ":139353,"è¨Ģãģ£ãģŁ":139354,"à¸ķà¹īาà¸Ļ":139355,"วรรà¸ĵ":139356,"à¸Ĺิศ":139357,"ĠbaÅŁÄ±na":139358,"ĠmogÄĻ":139359,"ש×Ļפ×ķר":139360,"ĠÙĪØ¹Ø¯":139361,"ĠÙĪØ¹Ø¯Ùħ":139362,"Ġhistórico":139363,"Ġkısı":139364,"ĠìĿ´ê²Į":139365,"ĠPolÃŃtica":139366,"ĠÑģиÑĤÑĥаÑĨии":139367,"ĠkoÅĦca":139368,"×ij×ĵ×Ļ×§×Ķ":139369,"ĠاÙĦسÙĬارات":139370,"ãģªãĤīãģ°":139371,"ãĤµãĥ©":139372,"ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãĤĭ":139373,"Ġdecisão":139374,"×ķ×ķ×ĵ":139375,"läss":139376,"lässig":139377,"Ġ׾×Ļשר×IJ׾":139378,"ĠÙĬأتÙĬ":139379,"ר×ķ×ĸ":139380,"Ã¶ÄŁ":139381,"Ã¶ÄŁret":139382,"Ã¶ÄŁretim":139383,"Ġдек":139384,"Ġдекаб":139385,"ĠдекабÑĢÑı":139386,"Ġש×Ĺ×ķר":139387,"ãģ¦ãģıãĤĮãģŁ":139388,"عبارة":139389,"Ġélectrique":139390,"ĠاÙĦتÙĨÙħÙĬØ©":139391,"جرÙī":139392,"ĠìĪĺíĸī":139393,"à¸Ĺู":139394,"ĠÑĢеалÑĮно":139395,"ÑģпоÑģоб":139396,"à¸Ħลà¹īาย":139397,"ĠسعÙĪØ¯":139398,"önü":139399,"ĠÙģÙħÙĨ":139400,"تÙĥÙĪ":139401,"تÙĥÙĪÙĬÙĨ":139402,"ĠкаÑĩеÑģÑĤво":139403,"ĠконÑĤак":139404,"ĠконÑĤакÑĤ":139405,"ĠsözleÅŁme":139406,"à¸Ńà¹īาà¸ĩ":139407,"ĠتÙĪÙģ":139408,"ĠتÙĪÙģÙĬر":139409,"×Ķ×ĸ×ĵ":139410,"×Ķ×ĸ×ĵ×ŀ׳×ķת":139411,"ĠØ·ÙĪÙĬÙĦØ©":139412,"Ġtérmino":139413,"Ġ×IJ×Ļפ×Ķ":139414,"ãĥĵãĥ«":139415,"สà¹Ĥม":139416,"สà¹Ĥมสร":139417,"ĠاÙĦاث":139418,"ĠاÙĦاثÙĨÙĬÙĨ":139419,"евиÑĩ":139420,"Ġopinión":139421,"à¸Ľà¸§à¸Ķ":139422,"åı¤ãģĦ":139423,"รà¹Īา":139424,"ĠBiaÅĤ":139425,"ĠÑģÑĤал":139426,"ĠÑģÑĤало":139427,"ólogo":139428,"ĠìķĦëĭĪëĭ¤":139429,"Ġ×IJ×Ļת":139430,"Ġ×IJ×Ļת×ķ":139431,"à¹Ģหà¹ĩà¸Ļวà¹Īา":139432,"à¸ļารà¹Į":139433,"çĦ¼":139434,"çĦ¼ãģį":139435,"ĠìĿ´ìļ©ìŀIJ":139436,"ĠнекоÑĤоÑĢÑĭе":139437,"ksz":139438,"ksztaÅĤ":139439,"ksztaÅĤc":139440,"ãĤŃãĥ£ãĥĥãĤ·":139441,"ãĤŃãĥ£ãĥĥãĤ·ãĥ³ãĤ°":139442,"ĠroÅĽ":139443,"ĠroÅĽlin":139444,"ÑĢажа":139445,"×ij׳×Ļ×Ļ×Ķ":139446,"à¸Ľà¸£à¸ªà¸´":139447,"à¸Ľà¸£à¸ªà¸´à¸ķ":139448,"Ġgördü":139449,"×ŀ׳×Ķ×Ļ×Ĵ":139450,"å¤īãĤıãģ£ãģ¦":139451,"Ġ×IJ×Ķ":139452,"Ġ×IJ×Ķ×ijת×Ļ":139453,"à¹Ģรà¹Īà¸ĩ":139454,"Ġönünde":139455,"Ġê·¸ëĥ¥":139456,"полиÑĤ":139457,"полиÑĤиÑĩеÑģк":139458,"ãĥ¡ãĥĩãĤ£":139459,"ãĥ¡ãĥĩãĤ£ãĤ¢":139460,"ĠDetay":139461,"ĠDetaylı":139462,"ĠاÙĦصÙģØŃØ©":139463,"à¸ģารà¹Ģà¸ĩิà¸Ļ":139464,"Ġìµľê·¼":139465,"׼ש׾":139466,"I":139467,"вÑĪего":139468,"íķĺìĭ¤":139469,"ĠÐŃÑĤ":139470,"ĠÐŃÑĤоÑĤ":139471,"สื":139472,"สืà¸ļ":139473,"Ġngừng":139474,"ĠдокÑĥменÑĤов":139475,"даваÑĤÑĮ":139476,"ĠاÙĦشخصÙĬØ©":139477,"Ġצע×Ļר":139478,"درÙĥ":139479,"سØŃب":139480,"à¹Ħมà¹Īà¸Ħà¹Īà¸Ńย":139481,"Ġ×Ķ×ŀ×§×ķ×ŀ×Ļ":139482,"สัà¹Īà¸ĩà¸ĭืà¹īà¸Ń":139483,"Ġê·¸ê²ĥìĿĦ":139484,"ãģĤãĤĭãģĦ":139485,"ãģĤãĤĭãģĦãģ¯":139486,"×IJ×ķ×ĺ×ķ×ij":139487,"×IJ×ķ×ĺ×ķ×ij×ķס":139488,"кÑĨион":139489,"ĠÐľÐ¾Ð¶Ð½Ð¾":139490,"ãģıãģł":139491,"ãģıãģłãģķ":139492,"ĠинÑĦоÑĢмаÑĨиÑı":139493,"ï»Ł":139494,"ĠìŀijìĹħ":139495,"Ġ×Ļ×ķסף":139496,"إدارة":139497,"ĠاÙĦØŃاج":139498,"×ł×¡×Ļ×¢×Ķ":139499,"изаÑĨиÑı":139500,"×IJ׾×ij":139501,"×IJ׾×ij×ķ×Ŀ":139502,"пед":139503,"Ġ×§×ĺ׳×Ķ":139504,"ĠÙĨÙ쨳Ùĩا":139505,"ĠMinistério":139506,"Ġпен":139507,"ĠпенÑģи":139508,"ãĥIJãĥ©ãĥ³ãĤ¹":139509,"Ġ×Ķת×ķר×Ķ":139510,"Ġtạm":139511,"ĠìĹŃìĭľ":139512,"。":139513,"Ġthá»±":139514,"Ġısı":139515,"컨":139516,"ãģĹãģ£ãģĭãĤĬãģ¨":139517,"Ġxưa":139518,"Ġcặp":139519,"×Ĺ×Ļ×ij×ķר":139520,"วัà¸Ĵà¸Ļà¸ĺรรม":139521,"stär":139522,"stärke":139523,"ĠÑģамÑĭй":139524,"pisa":139525,"pisaÄĩ":139526,"ĠoluÅŁan":139527,"ĠاÙĦØ¥ÙħاÙħ":139528,"ĠcÄĥng":139529,"Ġgünl":139530,"Ġgünlük":139531,"Ġ׳ש×IJר":139532,"Ġkhiá»ĥn":139533,"ç¶ļãģijãĤĭ":139534,"stitución":139535,"Ġcapacité":139536,"Ġjaki":139537,"ĠjakiÅĽ":139538,"вÑĪиÑģ":139539,"вÑĪиÑģÑĮ":139540,"פע×ķ׾×ķת":139541,"ĠØŃÙĬات":139542,"ĠØŃÙĬاتÙĩ":139543,"Ġникогда":139544,"ÐĽÐ¬":139545,"Ġ×Ķ×¢×ķ×ij":139546,"Ġ×Ķ×¢×ķ×ij×ĵ×Ķ":139547,"ĠchÃło":139548,"หลายà¹Ĩ":139549,"ĠÑıн":139550,"ĠÑıнваÑĢ":139551,"ĠÑıнваÑĢÑı":139552,"à¸Īำà¹Ģà¸Ľà¹ĩà¸Ļà¸ķà¹īà¸Ńà¸ĩ":139553,"Ġhöher":139554,"ãģķãĤĮãģ¦ãģĦãģŁ":139555,"สà¸ĩสั":139556,"สà¸ĩสัย":139557,"ĠاÙĦاس":139558,"ĠاÙĦاسÙĦاÙħ":139559,"ĠاÙĦØ´Ùħس":139560,"สà¸ĸาà¸Ļี":139561,"ãĤ¯ãĥ©ãĤ¹":139562,"à¸ŀรร":139563,"à¸ŀรรà¸Ħ":139564,"põ":139565,"põe":139566,"Ġporém":139567,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ĩ":139568,"à¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸ĩà¸Ħà¹Į":139569,"powiedzie":139570,"powiedzieÄĩ":139571,"ĠмогÑĥ":139572,"Ġжел":139573,"Ġжелез":139574,"ĠاÙĦØ«ÙĤ":139575,"ĠاÙĦØ«ÙĤاÙģÙĬ":139576,"ĠпÑĢавило":139577,"Ġgdyż":139578,"פש×ķ×ĺ":139579,"ÑĢабоÑĤка":139580,"ĠÙĥرة":139581,"شدد":139582,"ÙħارÙĥ":139583,"ÙħÙĥØ©":139584,"ĠподпиÑģ":139585,"×ĺ×ķ×ķ×Ĺ":139586,"ĠÅĽc":139587,"ĠÅĽcian":139588,"ĠرجاÙĦ":139589,"Ġ×ª×ľ×ķ×Ļ":139590,"иÑĪ":139591,"иÑĪÑĮ":139592,"Ġmédec":139593,"Ġmédecin":139594,"ëįĶëĿ¼ëıĦ":139595,"ĠÑĤебÑı":139596,"Ġ׾×Ķ×ķס×Ļ×£":139597,"ãģĬ話":139598,"Ġà¹ģà¸ķà¹Īà¸ģà¹ĩ":139599,"داÙģ":139600,"داÙ쨹":139601,"ĠCùng":139602,"ãĥ»ãĥ»ãĥ»ãĥ»":139603,"ê¶ģ":139604,"ĠdeberÃŃa":139605,"หà¸Ļà¹Īวยà¸ĩาà¸Ļ":139606,"ĠvaÌĢ":139607,"Ġעצ×ŀ":139608,"Ġעצ×ŀ×Ŀ":139609,"à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ńวà¹Īา":139610,"שקע":139611,"Ġ×Ķ׼×ķ׾":139612,"Ġ×Ķ׼×ķ׾׾":139613,"нибÑĥд":139614,"нибÑĥдÑĮ":139615,"ĠëĦĪíĿ¬":139616,"ĠобÑĢаÑī":139617,"ĠобÑĢаÑīа":139618,"Ġ×¢×ij×ķ×ĵת":139619,"ĠاÙĦÙħÙĨتخب":139620,"ıyord":139621,"ıyordu":139622,"ÙĪØ°":139623,"×Ĺש×Ļ×ij×ķת":139624,"Ġ×Ķ×¢×Ļ×§":139625,"Ġ×Ķ×¢×Ļקר×Ļ":139626,"ì¢Į":139627,"ยุà¹Ĥร":139628,"ยุà¹Ĥà¸£à¸Ľ":139629,"ĠапÑĢ":139630,"ĠапÑĢелÑı":139631,"szed":139632,"szedÅĤ":139633,"дон":139634,"à¹Ģà¸ķิà¸ļ":139635,"à¹Ģà¸ķิà¸ļà¹Ĥà¸ķ":139636,"коло":139637,"Ġkażdej":139638,"帰":139639,"帰ãĤĬ":139640,"Ġмилли":139641,"Ġмиллион":139642,"ç¾İåij³ãģĹãģĦ":139643,"تÙĤار":139644,"تÙĤارÙĬر":139645,"ĠìĿ´ë£¨":139646,"ĠìĿ´ë£¨ìĸ´":139647,"Ġsprzedaż":139648,"×Ķ×ķצ×IJ×ķת":139649,"ãĤ¢ãĤ¯ãĤ»":139650,"ãĤ¢ãĤ¯ãĤ»ãĤ¹":139651,"ר×ķ×¥":139652,"ĠгоÑģÑĥдаÑĢÑģÑĤвенн":139653,"Ø£ØŃÙĥ":139654,"Ø£ØŃÙĥاÙħ":139655,"ĠoluÅŁu":139656,"ĠAç":139657,"ĠAçık":139658,"ãĤ¸ãĥ¼":139659,"ç´łæĻ´":139660,"ç´łæĻ´ãĤīãģĹãģĦ":139661,"Ġ×ijש×ij×ķ×¢":139662,"بذ":139663,"بذÙĦ":139664,"สาà¹Ģหà¸ķุ":139665,"Ġpozosta":139666,"ĠpozostaÅĤ":139667,"ØŃرÙħ":139668,"Ġimportância":139669,"leÅŁtirme":139670,"ĠдÑĢев":139671,"Ġmóvil":139672,"ĠAynı":139673,"Ġналог":139674,"Ġналогов":139675,"Ġ×Ĺ×Ļפ×Ķ":139676,"ĠÑĦоÑĢмÑĥ":139677,"à¸Ĺà¸Ķสà¸Ńà¸ļ":139678,"ĠksiÄħżki":139679,"ĠmaÅĤe":139680,"ÙħسأÙĦ":139681,"ÙħسأÙĦØ©":139682,"^^":139683,"çãeste":139684,"éviter":139685,"ĠконÑģÑĤÑĢÑĥк":139686,"ĠконÑģÑĤÑĢÑĥкÑĨи":139687,"ï¾ŀ":139688,"Ġת×ķ׼׳":139689,"ãĤ¹ãĥĪãĥ¬ãĤ¹":139690,"ĠاÙĦاÙĤتصادÙĬ":139691,"×ŀ×ĵ×Ļ":139692,"ĠwÅĤad":139693,"ĠwÅĤadz":139694,"Ø®ÙĪÙģ":139695,"ĠмаÑĤеÑĢиалов":139696,"ãģ¨ãģ£ãģ¦ãĤĤ":139697,"Ġznajdu":139698,"ĠznajdujÄħ":139699,"ÙģØ¦Ø©":139700,"ãģ©ãģ®ãĤĪãģĨãģª":139701,"æĬijãģĪ":139702,"׳×Ĺ׾":139703,"Ġdüny":139704,"Ġdünyan":139705,"Ġdünyanın":139706,"гÑĢани":139707,"гÑĢаниÑĩ":139708,"Ġ×Ķש׾×Ļש×Ļ":139709,"Ġ×Ķ×IJש":139710,"åıĬãģ³":139711,"ìĭŃìĭľ":139712,"ìĭŃìĭľìĺ¤":139713,"Ġдолл":139714,"ĠдоллаÑĢ":139715,"ĠповÑĤоÑĢ":139716,"Ġ×Ĺ×Ļ׳×Ŀ":139717,"תפת×Ĺ":139718,"Ñĥвели":139719,"ÑĥвелиÑĩен":139720,"ãĤ«ãĥª":139721,"rawid":139722,"rawidÅĤow":139723,"×ķ×ķ׾":139724,"ãĥŁãĥ¥":139725,"ì½ĺ":139726,"ĠByÅĤ":139727,"ÐľÐIJ":139728,"عÙIJ":139729,"ĠÑģовеÑĢÑĪ":139730,"ĠÑģовеÑĢÑĪенно":139731,"Ġмой":139732,"Ġ×ķ׾×IJ×Ĺר":139733,"æħ£":139734,"æħ£ãĤĮ":139735,"ØŃاÙ쨏":139736,"Ġ무ë£Į":139737,"à¸Ħà¸ĵะà¸ģรรม":139738,"à¸Ħà¸ĵะà¸ģรรมà¸ģาร":139739,"Ġìĸ´ëĶĶ":139740,"Ġdiferen":139741,"Ġdiferença":139742,"ĠاÙĦأساس":139743,"ĠاÙĦأساسÙĬØ©":139744,"Ġ׾×IJ×Ĺר×ķ׳×Ķ":139745,"ê·ł":139746,"Ġ×Ķש׳×Ļ×Ļ×Ķ":139747,"ìľĦìĽIJìŀ¥":139748,"ลุà¸ģ":139749,"çiler":139750,"Ġ×Ķ×IJ׾×ķ":139751,"èģŀãģı":139752,"Ġ×ķ×IJפ×Ļ׾×ķ":139753,"ĠÑĢеализ":139754,"ĠÑĢеализаÑĨи":139755,"ระยะà¹Ģวลา":139756,"ĠجداÙĭ":139757,"تباع":139758,"ĠvehÃŃculo":139759,"Ġдолг":139760,"à¸Ľà¸£à¸´à¸¡à¸²à¸ĵ":139761,"ì¦IJ":139762,"Ġ׾×ŀ×§×ķ×Ŀ":139763,"ĠìĤ¬ì§Ħ":139764,"à¸Ĭà¹īา":139765,"Ġ×ŀ×¢×ķ׾×Ķ":139766,"Ġgörm":139767,"Ġgörmek":139768,"ĠÙĪÙĩذÙĩ":139769,"пеÑĢв":139770,"пеÑĢвÑĭÑħ":139771,"ê·¸ëŀĺ":139772,"ĠاÙĦبرÙĬØ·":139773,"ĠاÙĦبرÙĬطاÙĨÙĬ":139774,"ĠиÑİнÑı":139775,"ĠÐĵоÑĢ":139776,"Ġ׾ש׾×Ŀ":139777,"ÐIJÐĿ":139778,"ĠназнаÑĩен":139779,"ооÑĢ":139780,"ооÑĢÑĥж":139781,"Ġözelli":139782,"ĠözelliÄŁi":139783,"Ġниже":139784,"ç¶ļãģijãģ¦":139785,"ĠаÑĢенд":139786,"Ġkatılı":139787,"Ġkatılım":139788,"ĠإطÙĦاÙĤ":139789,"ĠÙĪØ¥Ø°Ø§":139790,"ĠокÑĤÑı":139791,"ĠокÑĤÑıбÑĢÑı":139792,"à¹Ĥà¸ķà¹":139793,"à¹Ĥà¸ķà¹Ĭ":139794,"à¹Ĥà¸ķà¹Ĭะ":139795,"Ġoldukları":139796,"ÙħÙĪÙĤع":139797,"ëĤ©":139798,"ã썿ĢĿãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ":139799,"Ġש×Ļ׼×ķ׾":139800,"วาà¸Ķ":139801,"سÙĬÙĦ":139802,"à¸Ĥวั":139803,"à¸Ĥวัà¸į":139804,"تØŃÙĥÙħ":139805,"ìĤŃ":139806,"Ġconnaît":139807,"×ł×¤×ª×Ĺ":139808,"Ġchặ":139809,"Ġchặn":139810,"ĠÙħØŃÙħ":139811,"ĠÙħØŃÙħÙĪØ¯":139812,"ãģ´":139813,"ĠпÑĢодÑĥкÑĨии":139814,"здÑĢав":139815,"ãģĶè¦":139816,"ãģĶ覧":139817,"×IJ×ij×IJ":139818,"Ġvéritable":139819,"ĠØ·ÙģÙĦ":139820,"ãĥĪãĥ©ãĥĸãĥ«":139821,"곡":139822,"Ġת×ŀ×ķ׳×Ķ":139823,"Ġkiên":139824,"ĠÙĤادر":139825,"Ø¥ÙĤÙĦÙĬÙħ":139826,"ĠпÑĢедпÑĢи":139827,"ĠпÑĢедпÑĢиÑıÑĤиÑı":139828,"ĠbÄĥng":139829,"Ġayında":139830,"Ġgấp":139831,"еÑħал":139832,"ĠgiÃłnh":139833,"Ġдав":139834,"Ġдавно":139835,"ìĺĢëĭ¤":139836,"à¸Ļัà¸ģà¹Ģà¸ķ":139837,"à¸Ļัà¸ģà¹Ģà¸ķะ":139838,"Ùħستشار":139839,"ستراتÙĬج":139840,"ستراتÙĬجÙĬ":139841,"رÙħز":139842,"ĠtÄ©nh":139843,"ë¡Ń":139844,"ĠÑĩеÑĤ":139845,"ĠÑĩеÑĤÑĭ":139846,"ĠÑĩеÑĤÑĭÑĢе":139847,"ĠEntão":139848,"Ġصغ":139849,"ĠصغÙĬرة":139850,"×ij×Ļ×ĺ×ķ׾":139851,"خطÙĪØ·":139852,"ĠÑĢазвиÑĤие":139853,"Ġamacıyla":139854,"à¸Ĺีวี":139855,"ĠоÑģÑĤ":139856,"ĠоÑģÑĤалÑĮн":139857,"ש×ķ׾×Ĺף":139858,"Ġ׼׳×Ļס":139859,"Ġ׼׳×Ļס×Ķ":139860,"ĠdáºŃy":139861,"ĠyaÅŁayan":139862,"Ġ×ŀ×Ķ×ķ×ķ×Ķ":139863,"ĠÑĥÑģи":139864,"ĠÑĥÑģили":139865,"×ŀפ×Ļ":139866,"ĠпÑĢоведениÑı":139867,"Ġرب":139868,"ĠربÙħا":139869,"ĠاÙĦØ£ÙĪØ³Ø·":139870,"Ġìľłì§Ģ":139871,"Ġpracownik":139872,"Ġpracowników":139873,"×ŀס×ķרת":139874,"ÙĤارب":139875,"à¸Ħวามรูà¹īสึà¸ģ":139876,"à¹ģหละ":139877,"ĠاÙĦÙĨÙĤد":139878,"Ġ×IJ׾פ×Ļ":139879,"Ùħسئ":139880,"ÙħسئÙĪÙĦ":139881,"евÑĭÑħ":139882,"клÑİÑĩениÑı":139883,"×ij×Ļ׳":139884,"×ij×Ļ׳×Ļ×Ķ×Ŀ":139885,"ש×ķ×IJ×Ķ":139886,"ĠÅŁark":139887,"ĠÅŁarkı":139888,"Ġsürec":139889,"Ġsürecin":139890,"à¹Ģà¸Ħรà¸Ķ":139891,"à¹Ģà¸Ħรà¸Ķิà¸ķ":139892,"ãĥIJãĥ¬":139893,"ĠشأÙĨ":139894,"à¹Ģà¸Ńาà¹Ħวà¹ī":139895,"niÄĻcie":139896,"רצ×Ĺ":139897,"ĠaÅŁama":139898,"׳פ×Ĵ×¢":139899,"Ġthá»Ŀ":139900,"Ġkhuẩn":139901,"diÄŁinde":139902,"ÑıÑīиÑħ":139903,"ãĥĺãĥ«":139904,"Ġüberh":139905,"Ġüberhaupt":139906,"ĠÑĤÑĢебова":139907,"ĠdÅĤugi":139908,"×ĺ×Ļף":139909,"à¸Ĥà¸Ļาà¸Ķà¹ĥหà¸įà¹Ī":139910,"ĠاÙĦØ£Ùĩ":139911,"ĠاÙĦØ£ÙĩÙĦÙĬ":139912,"ĠMüd":139913,"ĠMüdürü":139914,"Ġ×Ļ×Ķ×ķ×ĵ×Ķ":139915,"ÑĭваеÑĤÑģÑı":139916,"ساط":139917,"×Ķ×ª×ł×Ķ×Ĵ":139918,"×Ķ×ª×ł×Ķ×Ĵ×ķת":139919,"à¸ģà¸²à¸£à¸ľà¸¥à¸´à¸ķ":139920,"íĴĢ":139921,"สà¸ĸาà¸Ļà¸ģารà¸ĵà¹Į":139922,"ĠоÑĦ":139923,"ĠоÑĦиÑģ":139924,"ĠÙĦعبة":139925,"ĠstronÄĻ":139926,"Ġר×IJ×ķ×Ļ":139927,"×Ĺ×ij׾":139928,"ĠÑĢÑĭн":139929,"ĠÑĢÑĭнке":139930,"Ġ׾×ŀ×¢×Ł":139931,"اسÙĦ":139932,"หัà¸Ļ":139933,"Ġ×IJ×Ĺ×Ļ":139934,"ĠпÑĢодол":139935,"ê°Ģìŀħ":139936,"Ġ×ijר×Ĺ":139937,"Ġ×ijר×Ĺ×ij×Ļ":139938,"джеÑĢ":139939,"Ġ׾×Ĺ׾":139940,"Ġ׾×Ĺ׾×ķ×ĺ":139941,"Ġ׾×Ĺ׾×ķ×ĺ×Ļף":139942,"ศาสà¸Ļา":139943,"ãĤ¢ãĤ¤ãĥĨ":139944,"ãĤ¢ãĤ¤ãĥĨãĥł":139945,"Ġפר×ķפ":139946,"جزاء":139947,"ลà¸Ńย":139948,"ĠciaÅĤa":139949,"Ġgiết":139950,"ĠзнаÑĩиÑĤелÑĮно":139951,"Ġolmadıģ":139952,"Ġolmadıģını":139953,"нд":139954,"ндекÑģ":139955,"تأÙĥد":139956,"Ġìĸ¸":139957,"Ġìĸ¸ìłľ":139958,"aydın":139959,"ãĥīãĥ¬ãĤ¹":139960,"Ġsắt":139961,"Ġíĺ¸íħĶ":139962,"Ġë¶ģ":139963,"Ġë¶ģíķľ":139964,"ãĥijãĤ¤":139965,"Ġ×ŀש×Ĺ×§×Ļ":139966,"à¸Ħà¸Ļà¸Ńืà¹Īà¸Ļ":139967,"ĠизгоÑĤов":139968,"ĠизгоÑĤовлен":139969,"à¹Ģà¸ģียร":139970,"à¹Ģà¸ģียรà¸ķิ":139971,"תקשר":139972,"ĠÑĢаÑģÑĩеÑĤ":139973,"สà¹Ģà¸ķ":139974,"Ġlänger":139975,"ĠiÅŁlet":139976,"ĠiÅŁletme":139977,"ĠعÙĦÙĬÙĨ":139978,"ĠعÙĦÙĬÙĨا":139979,"élection":139980,"ĠاÙĦغربÙĬØ©":139981,"íĭĢ":139982,"ãĤĤãĤīãģĪ":139983,"Ġкниги":139984,"أسÙħ":139985,"أسÙħاء":139986,"Ġthá»ı":139987,"Ġthá»ıa":139988,"หà¸Ļู":139989,"Ġ×ł×¢×©×Ķ":139990,"à¸łà¸²à¸¢à¹ĥà¸ķà¹ī":139991,"à¸ŀืà¸Ĭ":139992,"رÙĬØ·":139993,"ÙģÙĪØ¶":139994,"ãģĤãĤĬãģĮãģ¨ãģĨãģĶãģĸãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":139995,"ש×ĵ×Ķ":139996,"Ġngá»±c":139997,"ĠÑģеÑĢÑĮ":139998,"ĠÑģеÑĢÑĮезн":139999,"Tôi":140000,"Ġfiyatları":140001,"ĠвÑģÑİ":140002,"ĠCódigo":140003,"Ġ×Ķש×IJ":140004,"Ġ×Ķש×IJ׾×Ķ":140005,"ĠPública":140006,"إخ":140007,"إخÙĪØ§ÙĨ":140008,"ĠзаÑıвил":140009,"ãĥ¦ãĥ¼":140010,"ר×IJ×Ļת":140011,"volución":140012,"Ġszko":140013,"ĠszkoÅĤy":140014,"جرÙĬدة":140015,"Ġpensé":140016,"ìī¬":140017,"ĠBüyükÅŁehir":140018,"ĠØ£ÙħرÙĬ":140019,"ĠØ£ÙħرÙĬÙĥÙĬ":140020,"à¸Ļัà¸ģศึà¸ģษา":140021,"Ġtodav":140022,"ĠtodavÃŃa":140023,"ĠСан":140024,"ĠСанкÑĤ":140025,"íķĺìŀIJ":140026,"ØŃÙĪØ§ÙĦ":140027,"׼×ķשר":140028,"à¹Ģลยà¸Ħรัà¸ļ":140029,"Ġalgu":140030,"Ġalguém":140031,"Ù쨲":140032,"Ġçekil":140033,"Ġ×ĵר׼×Ļ×Ŀ":140034,"ãĥIJãĥ©":140035,"à¸ģà¹ĩสามารà¸ĸ":140036,"สà¹Īวà¸Ļลà¸Ķ":140037,"íı°":140038,"ĠPúb":140039,"ĠPúblico":140040,"à¹ģà¸Ļวà¸Ĺาà¸ĩ":140041,"×IJת×Ĵר":140042,"شاش":140043,"شاشة":140044,"ciÅĽni":140045,"ĠÃľrün":140046,"ÙĦÙĪØŃ":140047,"ĠاÙĦبÙĨ":140048,"ĠاÙĦبÙĨÙĥ":140049,"ì¡°ì¹ĺ":140050,"Ġorganización":140051,"ãģĤãĤĬãģĮãģ¨ãģĨãģĶãģĸãģĦãģ¾ãģĻ":140052,"sätze":140053,"ĠÑģемей":140054,"ÙĤصد":140055,"ÑģÑĤвеннÑĭе":140056,"Ġprécéd":140057,"Ġprécédent":140058,"à¸ģรุà¸ĩà¹Ģà¸Ĺà¸ŀฯ":140059,"ãģ¨è¨ĢãģĦ":140060,"×ij׳×Ļ×Ļף":140061,"ĠØŃÙĪ":140062,"ĠØŃÙĪØ§ÙĦÙĬ":140063,"סקס":140064,"ĠsaÄŁlamak":140065,"Ġ׾צ×Ļ×Ļף":140066,"×§×ĵש":140067,"Ġ×Ķ×ŀ×¢×¨×Ľ×ª":140068,"Ġ׾×Ķ×¢×ij×Ļר":140069,"Ġgünd":140070,"Ġgündem":140071,"ĠнаÑĪего":140072,"à¹ĥà¸Ļà¸ŀืà¹īà¸Ļà¸Ĺีà¹Ī":140073,"à¹Ģà¸Ħรืà¸Ń":140074,"à¹Ģà¸Ħรืà¸Ńà¸Ĥ":140075,"à¹Ģà¸Ħรืà¸Ńà¸Ĥà¹Īาย":140076,"ظاÙĩرة":140077,"ÙħÙĨظÙħ":140078,"ÙħÙĨظÙħات":140079,"Ùħتاز":140080,"追ãģĦ":140081,"dıkt":140082,"dıktan":140083,"ĠëįĶìļ±":140084,"ĠÐĿапÑĢимеÑĢ":140085,"twór":140086,"×ŀ×ķעצ×Ķ":140087,"ÙĥÙĪÙĥ":140088,"Щ":140089,"×ŀ×ĺפ׾":140090,"ólica":140091,"訪ãĤĮ":140092,"ĠëĮĢë¶Ģ":140093,"ĠëĮĢë¶Ģë¶Ħ":140094,"ãĤ¯ãĥªãĥĥãĤ¯":140095,"ãĤĴéģ¸":140096,"ãĤĴéģ¸ãģ¶":140097,"Ġpowsta":140098,"ĠpowstaÅĤ":140099,"Ġrazón":140100,"×ij×ķ×Ĺר":140101,"ĠÑģообÑīил":140102,"Ġ×§×ij×ķ×¢":140103,"rêt":140104,"à¸Ķีà¸Ĥึà¹īà¸Ļ":140105,"×ŀסע×ĵ":140106,"×ŀסע×ĵ×ķת":140107,"ĠÃĸsterreich":140108,"Ġ׳×Ĺש×ij":140109,"Ùħبادرة":140110,"ì´ī":140111,"×Ĵ׳×ĺ×Ļ":140112,"ä¿¡ãģĺ":140113,"duÄŁ":140114,"duÄŁunu":140115,"Ġphú":140116,"ĠاÙĦأخÙĬر":140117,"Ġتعتبر":140118,"landırıl":140119,"ãģ¨ãģ¯ãģĦ":140120,"ãģ¨ãģ¯ãģĦãģĪ":140121,"ĠاÙĦØ·ÙĦ":140122,"ĠاÙĦØ·ÙĦاب":140123,"ĠNº":140124,"éģ¿ãģij":140125,"اÙĦÙħع":140126,"اÙĦÙħعرÙĪÙģ":140127,"à¸ªà¸łà¸²":140128,"éĽ¢ãĤĮ":140129,"ĠпомоÑīÑĮ":140130,"ĠзнаеÑĤ":140131,"ãĥĹãĥ¬ãĤ¼":140132,"ãĥĹãĥ¬ãĤ¼ãĥ³ãĥĪ":140133,"Ġsupérieur":140134,"Ġש׾×Ļש×Ļ":140135,"ĠاÙĦÙĨÙĪØ¹":140136,"ãĤĵãģ§ãģĻãģŃ":140137,"à¸Ńà¸ļรม":140138,"Ġgiá»įng":140139,"ĠwzglÄĻd":140140,"ĠاÙĦÙģÙĤر":140141,"èrent":140142,"Ġ×ŀ×IJ×Ĺ":140143,"Ġ×ŀ×IJ×Ĺ×ķר×Ļ":140144,"×Ĵ×Ĵ":140145,"×Ļ×Ļ×ij":140146,"ÙħÙĦاب":140147,"ÙħÙĦابس":140148,"Ġhükü":140149,"Ġhükümet":140150,"Ġ×ŀ×Ĵ×Ļ×ij":140151,"ĠÐŀÑĩ":140152,"ĠÐŀÑĩенÑĮ":140153,"æĹ©ãģĦ":140154,"Ġconstrucción":140155,"Ġthượng":140156,"ï¼ĭ":140157,"Ġcoração":140158,"à¹Ģหลà¹ĩà¸ģ":140159,"ĠBaÅŁb":140160,"ĠBaÅŁbakan":140161,"éĢ£ãĤĮ":140162,"ãģĻãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãģ¾ãģĻ":140163,"ĠÙĤاÙħت":140164,"ĠاÙĥثر":140165,"ÙģØ§Ø¹ÙĦ":140166,"ĠÑĦоÑĢ":140167,"ĠÑĦоÑĢÑĥм":140168,"غذÙĬ":140169,"ĠiÅŁle":140170,"ĠiÅŁleml":140171,"ĠiÅŁlemleri":140172,"ĠìĤ¬ëŀĮìĿĢ":140173,"ĠìŀijìĦ±":140174,"Ġë§Ī볨":140175,"ÙħجÙĦس":140176,"หมู":140177,"дв":140178,"двиг":140179,"двига":140180,"à¹Ģสียà¸Ĭีวิà¸ķ":140181,"×Ķתפת×Ĺ":140182,"×Ķתפת×Ĺ×ķת":140183,"ĠмеÑĤÑĢо":140184,"ĠÑģенÑĤ":140185,"ĠÑģенÑĤÑı":140186,"ĠÑģенÑĤÑıбÑĢÑı":140187,"ê³§":140188,"Ġ×ľ×¤×¢":140189,"Ġ×ľ×¤×¢×ŀ×Ļ×Ŀ":140190,"à¹Ģà¸ļีย":140191,"詳ãģĹãģı":140192,"çķ°ãģªãĤĭ":140193,"Ġİlçe":140194,"ĠAtat":140195,"ĠAtatür":140196,"ĠAtatürk":140197,"รุà¹Īà¸ĩ":140198,"Ġkaldı":140199,"Ġ주ìŀ¥":140200,"Ġprésence":140201,"Ġнаб":140202,"ĠнаблÑİ":140203,"ĠнаблÑİда":140204,"ĠÑģамого":140205,"×Ĵ×ķש":140206,"×ŀ×ĺ×ķפ":140207,"×ŀ×ĺ×ķפ׾":140208,"ĠвÑĭбиÑĢа":140209,"ĠìŀIJ리":140210,"åĪĨãģĭãĤīãģªãģĦ":140211,"ĠзÑĥб":140212,"Ġש׼×ijר":140213,"Ġدائ":140214,"ĠدائÙħا":140215,"ĠпаÑĢÑĤи":140216,"ï¼²":140217,"ĠاÙĬضا":140218,"ĠÑħоз":140219,"ĠÑħозÑı":140220,"ĠÑħозÑıй":140221,"ĠÑħозÑıйÑģÑĤв":140222,"ĠاÙĦأج":140223,"ĠاÙĦأجÙĨب":140224,"ĠاÙĦأجÙĨبÙĬØ©":140225,"ĠÐĹна":140226,"ĠApós":140227,"ĠÑįнеÑĢ":140228,"ĠÑįнеÑĢги":140229,"Ġyans":140230,"Ġyansı":140231,"ĠJusti":140232,"ĠJustiça":140233,"Ġprévu":140234,"มวล":140235,"ìŀ¥ëĭĺ":140236,"à¸ģระà¸ļ":140237,"à¸ģระà¸ļวà¸Ļ":140238,"à¸ģระà¸ļวà¸Ļà¸ģาร":140239,"×ŀ×ŀ":140240,"×ŀ×ŀ×ķצע":140241,"Ġhẹ":140242,"Ġhẹn":140243,"здание":140244,"ĠakÅŁ":140245,"ĠakÅŁam":140246,"×ĺ×ķפ":140247,"Ġgerekt":140248,"Ġgerekti":140249,"ĠgerektiÄŁini":140250,"Ġnarz":140251,"ĠnarzÄĻdzi":140252,"épo":140253,"époque":140254,"ĠThần":140255,"Ġwysoko":140256,"ĠwysokoÅĽci":140257,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ľ":140258,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ľà¹Īวย":140259,"ĠÙĬبدÙĪ":140260,"ÑĤелÑĮного":140261,"ĠвзглÑıд":140262,"ĠjednÄħ":140263,"ĠìĿĺ견":140264,"Ġà¸Ĥà¸ĵะà¸Ĺีà¹Ī":140265,"פ×Ļ×ĵ":140266,"ìĥģëĭ´":140267,"Ġmỡ":140268,"×Ķ×ŀ׾":140269,"×Ķ×ŀ׾צ×ķת":140270,"ĠÑģоÑģÑĤо":140271,"ĠÑģоÑģÑĤоиÑĤ":140272,"Ġави":140273,"Ġавиа":140274,"ĠLänder":140275,"تصÙĪÙĬر":140276,"×ŀ×ĵ×Ļ×Ķ":140277,"ìłĪì°¨":140278,"ãģ¨ãĤĬ":140279,"ãģ¨ãĤĬãģĤ":140280,"ãģ¨ãĤĬãģĤãģĪ":140281,"ãģ¨ãĤĬãģĤãģĪãģļ":140282,"ĠÑĢÑıд":140283,"ĠÑĢÑıдом":140284,"ĠNhất":140285,"ĠاÙĦÙĥاÙħÙĦ":140286,"×Ĺ׾׾":140287,"ĠGiấy":140288,"צ×ĺר":140289,"צ×ĺרף":140290,"Ġ׾×ij×ĺ׾":140291,"ĠимеÑĤÑĮ":140292,"ס×ŀ×ķ×ļ":140293,"Ġparticipação":140294,"íķľëĭ¤ë©´":140295,"ÙħÙĨتدÙĬ":140296,"ÙħÙĨتدÙĬات":140297,"ĠeÄŁlen":140298,"gänge":140299,"ربØŃ":140300,"ãĤ®ãĥ£":140301,"ĠاÙĦرÙĤÙħ":140302,"à¸ĭà¹īำ":140303,"ĠHóa":140304,"×ŀר×Ĺ×§":140305,"ØŃÙħاÙħ":140306,"بÙĪÙĥ":140307,"ĠArtÃŃculo":140308,"ãĥĦãĤ¢ãĥ¼":140309,"×Ķפ׼×Ķ":140310,"×Ĺ׾×ķף":140311,"ĠпеÑĢеÑħод":140312,"lenmiÅŁ":140313,"زراعة":140314,"Ġseñor":140315,"ãģ£ãģ¦ãģįãģ¦":140316,"إش":140317,"إشارة":140318,"ĠpodÃŃa":140319,"ĠÃľlke":140320,"нÑģкаÑı":140321,"Ġadapté":140322,"Ġdüzenlen":140323,"Ġdüzenlenen":140324,"ĠÑģÑĤала":140325,"ĠÙĬØŃتاج":140326,"Ġnier":140327,"Ġnieruch":140328,"Ġnieruchomo":140329,"ĠnieruchomoÅĽci":140330,"ãģĵãģ¨ãģĮãģĤãĤĭ":140331,"ยà¸Ńà¸Ķà¹Ģยีà¹Īยม":140332,"ĠÙħج":140333,"ĠÙħجاÙĨÙĬ":140334,"Ġзаб":140335,"Ġзабол":140336,"Ġзаболев":140337,"ĠзаболеваниÑı":140338,"ĠÅĽro":140339,"ĠÅĽrodk":140340,"ĠÅĽrodków":140341,"Ġ×Ķ׾×IJ×ķ×ŀ×Ļ":140342,"ĠdokÅĤad":140343,"ĠdokÅĤadnie":140344,"ãģŁãģıãģªãģĦ":140345,"ãģ¯ãģļãģ§ãģĻ":140346,"ã썿ĢĿãģ£ãģ¦ãģĦãģŁ":140347,"écran":140348,"ìĹħì²´":140349,"trzymaÅĤ":140350,"ÑģÑĤвеннÑĭй":140351,"ĠNotÃŃc":140352,"ĠNotÃŃcias":140353,"ÙħرÙĬ":140354,"ÙħرÙĬض":140355,"æ°Ĺè»":140356,"æ°Ĺ軽":140357,"æ°Ĺ軽ãģ«":140358,"ëĵ£":140359,"Ġ×ĵ×ķ×IJר":140360,"Ġ׾×ŀ׳":140361,"Ġ׾×ŀ׳×ķ×¢":140362,"ĠçalÄ±ÅŁÄ±yor":140363,"ĠÅŁidd":140364,"ĠÅŁiddet":140365,"ĠMặt":140366,"ĠateÅŁ":140367,"ĠполÑĥÑĩениÑı":140368,"à¹Ģà¸Ħรืà¹Īà¸Ńà¸ĩมืà¸Ń":140369,"ĠgrÃ¶ÃŁer":140370,"دائ":140371,"دائرة":140372,"Ġbulun":140373,"Ġbulunmaktadır":140374,"à¹Ģหร":140375,"à¹Ģหรีย":140376,"à¹Ģหรียà¸į":140377,"à¸Ļัà¸ģà¸Ĺà¹Īà¸Ńà¸ĩà¹Ģà¸Ĺีà¹Īยว":140378,"Ġalanında":140379,"ĠÑĥзна":140380,"ĠлеÑĩение":140381,"売ãĤĮ":140382,"Ġçevir":140383,"ĠdesteÄŁi":140384,"ĠheiÃŁt":140385,"âĸ²":140386,"ØŃØ·":140387,"à¸Ħำà¸ķà¸Ńà¸ļ":140388,"ãĤªãĥ³ãĥ©ãĤ¤ãĥ³":140389,"Ġ×ij×Ĺ×Ļ×Ļ×Ŀ":140390,"ãĥ¦ãĥĭ":140391,"Ġdüzenleme":140392,"ĠmodalitÃł":140393,"سرط":140394,"سرطاÙĨ":140395,"×ŀ׼×ķף":140396,"ĠданнÑĭй":140397,"ترت":140398,"ترتÙĬب":140399,"à¸ļาà¸ĩà¸Ħà¸Ļ":140400,"ĠÄIJá»ĭnh":140401,"มูล":140402,"มูลà¸Ħà¹Īา":140403,"ÙĨÙĤص":140404,"à¸ģารรัà¸ģษา":140405,"ĠÑĦон":140406,"ĠÑĦонд":140407,"ãĤĪãģĨãģ«ãģªãģ£ãģŁ":140408,"ÙħعاÙĦ":140409,"ÙħعاÙĦجة":140410,"ĠOsman":140411,"ĠOsmanlı":140412,"иÑĩеÑģком":140413,"à¸Ńยาà¸ģà¸Īะ":140414,"ãģķãģ¾ãģĸ":140415,"ãģķãģ¾ãģĸãģ¾":140416,"ãģķãģ¾ãģĸãģ¾ãģª":140417,"Ġת×ķ׼׾":140418,"עצ×ij":140419,"ĠاÙĦعسÙĥ":140420,"ĠاÙĦعسÙĥرÙĬ":140421,"Ġvéhic":140422,"Ġvéhicule":140423,"Ġ×Ļצ×Ĺ×§":140424,"ĠاÙĦÙĪØŃ":140425,"ĠاÙĦÙĪØŃÙĬد":140426,"ĠاÙĦعدÙĪ":140427,"ĠQuản":140428,"Ġê³µëıĻ":140429,"بدÙĦ":140430,"ĠÄijảng":140431,"Ġmá»ĩnh":140432,"Ġniezb":140433,"ĠniezbÄĻ":140434,"ĠniezbÄĻdn":140435,"Ġyayınlan":140436,"обÑīи":140437,"Ġgötür":140438,"צפ":140439,"צפ×ķ×Ļ":140440,"ĠÙĦÙĬبÙĬ":140441,"ĠÙĦÙĬبÙĬا":140442,"ØŃÙĪØ§":140443,"Ġдоб":140444,"ĠдобÑĢо":140445,"иÑĢÑĥем":140446,"ĠاÙĦØŃÙĥÙĪÙħÙĬØ©":140447,"mÃ¤ÃŁig":140448,"Ġedición":140449,"влекаÑĤелÑĮ":140450,"влекаÑĤелÑĮн":140451,"Ġ×ª×©×ľ×ķ×Ŀ":140452,"Ġ×Ķש×ķ׳×Ļ×Ŀ":140453,"มิà¸ĸุ":140454,"มิà¸ĸุà¸Ļ":140455,"มิà¸ĸุà¸Ļายà¸Ļ":140456,"é£Łãģ¹ãģ¦":140457,"ĠìĪĺì§ij":140458,"ס×ij×Ļ":140459,"ĠиÑİлÑı":140460,"Ġà¹Ħà¸Ķà¹īà¹ģà¸ģà¹Ī":140461,"׾×Ĺ×Ŀ":140462,"trä":140463,"trägt":140464,"ãģĿãĤĤãģĿãĤĤ":140465,"ÐĿÐķ":140466,"ĠвнÑĥÑĤ":140467,"ĠвнÑĥÑĤÑĢи":140468,"ãģ¨ä¸Ģç·Ĵãģ«":140469,"ãĤ«ãĥķãĤ§":140470,"Ġ×ij×Ĺ×ĵר":140471,"×Ĺ×ŀש":140472,"ãĤ¨ãĥį":140473,"ãĤ¨ãĥįãĥ«":140474,"ãĤ¨ãĥįãĥ«ãĤ®":140475,"ãĤ¨ãĥįãĥ«ãĤ®ãĥ¼":140476,"à¸Ĥà¸Ńà¸ĩà¸ķัวà¹Ģà¸Ńà¸ĩ":140477,"بÙĤاء":140478,"פס×Ļ׼":140479,"פס×Ļ׼×ķ׾×ķ×Ĵ":140480,"ãĥ¡ãĥĥ":140481,"ãĥ¡ãĥĥãĤ»":140482,"ãĥ¡ãĥĥãĤ»ãĥ¼ãĤ¸":140483,"ÙĦÙĤب":140484,"AÄŀ":140485,"שק×Ļ×¢":140486,"ÙĤساÙħ":140487,"×ĵ×ķ×Ĵ×ŀ×Ķ":140488,"æ·±ãģĦ":140489,"íĸĪëĬĶëį°":140490,"ĠrozwiÄħzanie":140491,"à¸Ļัà¹Īà¸Ļà¹Ģà¸Ńà¸ĩ":140492,"×Ļצ×ij":140493,"Ġtrông":140494,"à¹ĥà¸Ĭà¹īà¸ļริà¸ģาร":140495,"ĠاÙĦÙħÙĪØ³Ùħ":140496,"ĠдеÑĤи":140497,"ãģĹãģĭãģªãģĦ":140498,"ס×Ļף":140499,"Ġréférence":140500,"à¹ģหà¹īà¸ĩ":140501,"ãĤĤãĤīãģ£ãģŁ":140502,"Ġ׾ר׼":140503,"Ġ׾ר׼×ķש":140504,"شعÙĪØ±":140505,"ĠÐijог":140506,"Ġlazım":140507,"Ġ×Ļש׳×Ŀ":140508,"ĠпаÑĢÑĤ":140509,"ĠпаÑĢÑĤнеÑĢ":140510,"ĠÑĥника":140511,"ĠÑĥникалÑĮн":140512,"Ġmatériel":140513,"×ŀרק":140514,"Ġphưá»Ŀng":140515,"Ġзай":140516,"Ġзайм":140517,"ÙģÙĤد":140518,"UniversitÃł":140519,"×¢×¨×Ľ×Ļ×Ŀ":140520,"Ġbaño":140521,"ĠноÑı":140522,"ĠноÑıбÑĢÑı":140523,"à¸Ľà¹īาย":140524,"Ġtats":140525,"Ġtatsäch":140526,"Ġtatsächlich":140527,"ĠÑĤÑĢеÑĤÑĮ":140528,"Ñįм":140529,"ãĥĻãĥ¼ãĤ¹":140530,"Ġnhá»±a":140531,"ìĬ¤íģ¬":140532,"ĠعبداÙĦÙĦÙĩ":140533,"Ġת×ķר×Ķ":140534,"أشÙĬ":140535,"أشÙĬاء":140536,"ĠÙĦÙĦغا":140537,"ĠÙĦÙĦغاÙĬØ©":140538,"ÙħÙĪØ§ÙĤ":140539,"ÙħÙĪØ§ÙĤÙģ":140540,"ĠgÅĤówna":140541,"ĠartÄ±ÅŁ":140542,"Ġ×ŀ×§×ķ×ŀ×Ļ":140543,"ãĤ¯ãĥ©ãĥĸ":140544,"ĠسÙĪÙī":140545,"ĠìŬìĦ±":140546,"اسر":140547,"اسرائÙĬÙĦ":140548,"Ġ×ł×Ľ×ª×ij":140549,"ยà¹īà¸Ńà¸Ļ":140550,"Ġdeberá":140551,"Ġphẫu":140552,"ÑİÑīем":140553,"ĠÙĦدÙĬÙĨا":140554,"×ŀ×ĺ×Ķ":140555,"Ġ׳×ķ׾×ĵ":140556,"ĠвÑģÑĤÑĢеÑĩа":140557,"ãĤīãĤĮãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":140558,"ĠcaÅĤej":140559,"ยึ":140560,"ยึà¸Ķ":140561,"поÑĤен":140562,"поÑĤенÑĨи":140563,"ĠлиÑĤ":140564,"ĠлиÑĤеÑĢ":140565,"ĠлиÑĤеÑĢаÑĤÑĥÑĢ":140566,"Ġкаждом":140567,"ĠíĮIJ":140568,"ĠíĮIJëĭ¨":140569,"à¸Īู":140570,"Ġpresença":140571,"ãģªãĤĵãģ§":140572,"ÙħÙĬاÙĩ":140573,"инÑĦоÑĢм":140574,"инÑĦоÑĢмаÑĨион":140575,"инÑĦоÑĢмаÑĨионн":140576,"ĠìŀIJìŰ":140577,"ר׼ש":140578,"Ġödül":140579,"ç¶ļãģı":140580,"ĠпÑģ":140581,"ĠпÑģиÑħ":140582,"ĠпÑģиÑħолог":140583,"تذÙĥر":140584,"Ġìŀħìŀ¥":140585,"ลà¸Ķà¹Į":140586,"ìĦłê±°":140587,"ãģ£ãģ¦ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ":140588,"Ġ×Ļ×¢":140589,"Ġ×Ļ×¢×§×ij":140590,"ĠاÙĦطعاÙħ":140591,"ãĥĨãĤ¹ãĥĪ":140592,"ĠTuấn":140593,"Ġparticipación":140594,"×ŀ×ķ×ŀ×Ĺ×Ķ":140595,"×Ĵרס×Ķ":140596,"ĠاÙĦتÙĨÙģÙĬ":140597,"ĠاÙĦتÙĨÙģÙĬذÙĬ":140598,"ĠбезопаÑģн":140599,"gef":140600,"gefähr":140601,"Ø´ÙĪØ±":140602,"ĠmyÅĽli":140603,"ÙĪØ§Ø´ÙĨ":140604,"ÙĪØ§Ø´ÙĨØ·ÙĨ":140605,"׳×ķסע":140606,"ÙĥÙĩ":140607,"ÙĥÙĩرب":140608,"ÙĥÙĩرباء":140609,"ĠmusiaÅĤ":140610,"ìĭ¸":140611,"ãĥĸãĥ©ãĥĥãĤ¯":140612,"Ġcréé":140613,"ÙĨÙĩار":140614,"owoÅĽÄĩ":140615,"ÙħØŃاÙĥÙħ":140616,"ĠwÅĤaÅĽ":140617,"ĠwÅĤaÅĽc":140618,"ĠwÅĤaÅĽciciel":140619,"ĠÙĬؤ":140620,"ĠÙĬؤدÙĬ":140621,"×ŀ×¢×ķ׳":140622,"×IJ×ij׾":140623,"خطأ":140624,"ĠÑħолод":140625,"×ĸ×ķ׾":140626,"ãģĵãĤĮãĤī":140627,"ãģĵãĤĮãĤīãģ®":140628,"Ġbásica":140629,"ฤà¸Ķ":140630,"ฤà¸Ķูà¸ģ":140631,"ฤà¸Ķูà¸ģา":140632,"ฤà¸Ķูà¸ģาล":140633,"èIJ½ãģ¡çĿĢ":140634,"ãģªãģĦãģĵãģ¨":140635,"صÙĪÙħ":140636,"ÙĨجØŃ":140637,"׳ק×ķ×ĵ":140638,"׳ק×ķ×ĵת":140639,"клаÑģÑģ":140640,"íķĺìĭľëĬĶ":140641,"ëĦĺ":140642,"Ġש×IJ×Ļ׳×ķ":140643,"ĠСейÑĩаÑģ":140644,"mayacaģı":140645,"Ġyapılır":140646,"ĠcategorÃŃa":140647,"عباد":140648,"ĠТеп":140649,"ĠТепеÑĢÑĮ":140650,"×Ķ×Ļס×ĺ×ķר×Ļ":140651,"hế":140652,"ãĤ³ãĥ¼ãĥī":140653,"Ġcabeça":140654,"جÙħا":140655,"جÙħاÙĩ":140656,"جÙħاÙĩÙĬر":140657,"ä½İãģĦ":140658,"ĠÑĤоваÑĢов":140659,"à¸Ĭาวà¸ļà¹īาà¸Ļ":140660,"ĠÑģÑĤанов":140661,"ĠÑģÑĤановиÑĤÑģÑı":140662,"ĠавÑĤомобилÑĮ":140663,"ĠÑģлÑĥÑĩай":140664,"à¸Ńัà¸ŀ":140665,"ĠGiriÅŁ":140666,"ĠìĿ¼ëĭ¨":140667,"ĠпÑĢоÑģ":140668,"ĠпÑĢоÑģмоÑĤÑĢ":140669,"ãģªãģıãģªãģ£ãģŁ":140670,"à¸¡à¸µà¸Ľà¸±à¸įหา":140671,"ïºİ":140672,"écoute":140673,"ĠÙħÙĪØ¬ÙĪØ¯":140674,"ĠسرÙĬع":140675,"ĠÙĪÙĩÙĨا":140676,"ĠÙĪÙĩÙĨاÙĥ":140677,"à¸Ħุà¸ĵสม":140678,"à¸Ħุà¸ĵสมà¸ļัà¸ķิ":140679,"Ġìļ°ìĦł":140680,"à¸ŀระà¸ŀุà¸Ĺà¸ĺ":140681,"好ãģ¿":140682,"ظÙĦÙħ":140683,"ĠмакÑģ":140684,"ĠмакÑģималÑĮ":140685,"ĠмакÑģималÑĮно":140686,"ãĥªãĤ¢ãĥ«":140687,"à¹ģมà¹īวà¹Īา":140688,"ĠاÙĦØŃÙĪØ§Ø±":140689,"ãĥĹãĥ©ãĤ¹":140690,"ĠعÙĦاÙĤØ©":140691,"ĠíĸīëıĻ":140692,"Ġgönderil":140693,"Ġlãi":140694,"ĠsaÄŁlıkl":140695,"ĠsaÄŁlıklı":140696,"ĠÑĪаг":140697,"Ġ×ij×IJר×Ķ":140698,"prowadziÄĩ":140699,"ãģĦãģıãģ¤ãģĭ":140700,"ĠبتارÙĬØ®":140701,"Ġ×ij×IJ×ķת×Ķ":140702,"Ġmóc":140703,"ĠÐľÐ½Ðµ":140704,"ãĥĹãĥ¬ãĥ¼":140705,"×IJ×ĸר×Ĺ":140706,"åł´åIJĪãģ«ãģ¯":140707,"使ãģĪ":140708,"à¹Ģรืà¸Ńà¸Ļ":140709,"ĠÐŁÐµÑĤ":140710,"ĠÐŁÐµÑĤÑĢ":140711,"ãģ«åħ¥ãĤĭ":140712,"Ùħادة":140713,"à¹Ģà¸ĩืà¹Īà¸Ńà¸Ļ":140714,"à¹Ģà¸ĩืà¹Īà¸Ńà¸Ļà¹Ħà¸Ĥ":140715,"ĠÑģоÑģÑĤоÑıние":140716,"ônica":140717,"ĠÑĦев":140718,"ĠÑĦевÑĢа":140719,"ĠÑĦевÑĢалÑı":140720,"Ġ×ķ×ĸ":140721,"Ġ×ķ×ĸ×IJת":140722,"à¸Ħริ":140723,"à¸Ħริส":140724,"ĠÐķÑīе":140725,"ãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĦãģ¾ãģĹãģŁ":140726,"ĠпÑĢавиÑĤелÑĮ":140727,"ĠпÑĢавиÑĤелÑĮÑģÑĤв":140728,"Ġtäglich":140729,"Ġëĭ¹ìĭľ":140730,"×ŀ×ķ×¢×ŀ×ĵ":140731,"ĠдвоÑĢ":140732,"æīķ":140733,"æīķãģĦ":140734,"ĠÑģÑĤанеÑĤ":140735,"ĠвоздейÑģÑĤв":140736,"ĠвоздейÑģÑĤви":140737,"Ġfête":140738,"à¹Ģสา":140739,"תק×ķ×ķ×Ķ":140740,"Ġuyar":140741,"Ġuyarı":140742,"à¸ģลัà¸ļà¹Ħà¸Ľ":140743,"Ġgiưá»Ŀng":140744,"Ġва":140745,"ĠваÑĪи":140746,"ĠÄijáºŃu":140747,"ĠSpaÃŁ":140748,"ĠìķĦë§Ī":140749,"à¹Ħà¸Ķà¹īà¸ĩà¹Īาย":140750,"Ġ×Ķ×ŀ×ijקש":140751,"æĸ°ãģŁ":140752,"æĸ°ãģŁãģª":140753,"ılıyor":140754,"план":140755,"Ġ×Ķ×ijר×Ļ×IJ×ķת":140756,"ĠaÄŁrı":140757,"Ġsaygı":140758,"建ãģ¦":140759,"Ġnajwyż":140760,"Ġnajwyższ":140761,"سÙĬاسات":140762,"ãģĬå¾Ĺ":140763,"ĠاÙĦعÙĦÙĬ":140764,"ĠاÙĦعÙĦÙĬا":140765,"Ġcorazón":140766,"ì¹ĺë£Į":140767,"หัวà¸Ĥà¹īà¸Ń":140768,"ĠبØŃÙĬ":140769,"ĠبØŃÙĬØ«":140770,"звезд":140771,"بÙĪØ§Ø¨Ø©":140772,"ÐĽÐĺ":140773,"ÙĦازÙħ":140774,"Ġrozp":140775,"Ġrozpoc":140776,"ĠrozpoczÄĻ":140777,"触ãĤĮ":140778,"ĠاÙĦجÙħÙĩ":140779,"ĠاÙĦجÙħÙĩÙĪØ±":140780,"ĠspÄĻd":140781,"ĠspÄĻdz":140782,"วิà¸Ĺยาศาสà¸ķรà¹Į":140783,"иваеÑĤÑģÑı":140784,"Ġданной":140785,"Ġreprésente":140786,"ĠÄijá»ĭch":140787,"Ġ×¢×ŀ×ķ×§":140788,"à¸Ńัà¸Ļà¸ķร":140789,"à¸Ńัà¸Ļà¸ķราย":140790,"Ġestratég":140791,"Ġestratégia":140792,"padÅĤ":140793,"Ġвполн":140794,"Ġвполне":140795,"ĠпÑĢедоÑģÑĤавлен":140796,"×Ĺ׾×ķ×§":140797,"×Ĺ׾×ķקת":140798,"ãĤ¢ãĥĬ":140799,"ĠاÙĦغذ":140800,"ĠاÙĦغذائÙĬ":140801,"ĠÑĥзн":140802,"ĠÑĥзнаÑĤÑĮ":140803,"à¸ĭà¹īาย":140804,"å½ĵãģ¦":140805,"ØŃÙĬاء":140806,"Ġbásico":140807,"×§×ķ×ij×¢":140808,"ĠاÙĦÙħباراة":140809,"ĠاÙĦÙĩاتÙģ":140810,"Ġ׼׳×Ĵ×ĵ":140811,"à¸Ľà¸£à¸°à¸«à¸¢":140812,"à¸Ľà¸£à¸°à¸«à¸¢à¸±à¸Ķ":140813,"Ðļак":140814,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ļà¹Īา":140815,"à¸Ĺีà¹Īà¸Ļà¹Īาสà¸Ļà¹ĥà¸Ī":140816,"ãģ¾ãģģ":140817,"ï½¢":140818,"Ñģкоп":140819,"Ġsonrasında":140820,"ĠurzÄħd":140821,"ĠurzÄħdzenia":140822,"׼×ķ×ķ׳":140823,"׼×ķ×ķ×ł×ª":140824,"Ġ׾×Ķת×ŀ×ķ×ĵ":140825,"Ġ׾×Ķת×ŀ×ķ×ĵ×ĵ":140826,"ĠÑģли":140827,"ĠÑģлиÑĪ":140828,"ĠÑģлиÑĪком":140829,"ĠÑģÑĤÑĥд":140830,"ĠÑģÑĤÑĥденÑĤ":140831,"Ġ×Ķ×ķ×ĵ":140832,"Ġ×Ķ×ķ×ĵ×¢×Ķ":140833,"ë¹Ħìļ©":140834,"à¸Ńยาà¸ģà¹ĥหà¹ī":140835,"Ġbá»ģ":140836,"ยุà¸Ĺà¸ĺ":140837,"ÐĺÐĿ":140838,"سائر":140839,"أصÙĪÙĦ":140840,"ĠاÙĦغرÙģ":140841,"ãģĵãģ¨ãĤĤãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":140842,"è¾¼ãģ¾ãĤĮ":140843,"ĠاÙĦسابع":140844,"Ġcá»§":140845,"ãģĦãģŁãģłãģĦãģŁ":140846,"ì§ĵ":140847,"ìĤ¬ë¬´":140848,"powiedź":140849,"تÙģÙĥ":140850,"تÙģÙĥÙĬر":140851,"иÑĢовки":140852,"ĠíĨµíķ´ìĦľ":140853,"ãĤ¨ãĤ¹ãĥĨ":140854,"ĠдеÑıÑĤелÑĮноÑģÑĤÑĮ":140855,"ĠданнÑĭм":140856,"Ġ×¢×ķר":140857,"Ġ×¢×ķר׼×Ļ":140858,"×ķ×ĵעת":140859,"Ġhayatını":140860,"ĠbÄħd":140861,"ĠbÄħdź":140862,"obsÅĤug":140863,"à¹Ģà¸ŀียà¸ĩà¹ģà¸Ħà¹Ī":140864,"à¸ĭà¹Īา":140865,"è²łãģij":140866,"ĠÑģÑĤÑĢем":140867,"ĠÄijá»īnh":140868,"ĠÐłÑĥÑģ":140869,"ĠNữ":140870,"Ġ׾×Ķש×Ļ×Ĵ":140871,"Ġjednoc":140872,"Ġjednocze":140873,"ĠjednoczeÅĽnie":140874,"Ġ×Ķ×Ĵ×ij×ķ×Ķ":140875,"أخÙĦاÙĤ":140876,"ĠнаÑģел":140877,"ĠнаÑģелениÑı":140878,"ĠÙĬÙĨب":140879,"ĠÙĬÙĨبغÙĬ":140880,"ãģĮãģĭ":140881,"ãģĮãģĭãģĭ":140882,"×Ĵעת":140883,"ÐŀÐł":140884,"ĠналиÑĩии":140885,"Ġë§Īì§Ģ":140886,"Ġë§Īì§Ģë§ī":140887,"ĠíĸīìĤ¬":140888,"ĠtreÅĽci":140889,"Ġê°Ģì¹ĺ":140890,"ì¦ĺ":140891,"Ġаналог":140892,"×Ķצעת":140893,"влад":140894,"владе":140895,"ĠÑģделал":140896,"Ġ׳×Ĵ×Ļש":140897,"Ġ׳×Ĵ×Ļש×ķת":140898,"полнение":140899,"à¸Ĩà¹Īา":140900,"ĠDön":140901,"׼׾׼׾×Ķ":140902,"×ŀ×ĸ×Ĵ":140903,"ÙħÙģ":140904,"ÙħÙģÙĩ":140905,"ÙħÙģÙĩÙĪÙħ":140906,"×Ķ×ĵ":140907,"×Ķ×ĵפס":140908,"×Ķ×ĵפס×Ķ":140909,"ãģĻãģİãģ¦":140910,"ĠгÑĢ":140911,"ĠгÑĢн":140912,"×ŀ×ĺ×ķס":140913,"Ġ기ìĸµ":140914,"ï¾Ł":140915,"ĠpÅĤyn":140916,"ĠGründe":140917,"ĠBücher":140918,"ĠwedÅĤug":140919,"ãģ¾ãģłãģ¾ãģł":140920,"Ġ׳×Ķ×ĵר":140921,"ĠÙĬستطÙĬع":140922,"ĠHiá»ĩp":140923,"ãĤŃãĥ£ãĥ³ãĥļ":140924,"ãĤŃãĥ£ãĥ³ãĥļãĥ¼ãĥ³":140925,"Ġthá»ķ":140926,"Ġeuropéenne":140927,"à¸ļัà¸ĩ":140928,"à¸ļัà¸ĩà¸Ħัà¸ļ":140929,"ĠszczegóÅĤowo":140930,"׳שק":140931,"ãĥķãĥ©ãĥ³ãĤ¹":140932,"×ŀ×ķ×ŀ×Ĺ×Ļ":140933,"Ġcomún":140934,"Ġçarp":140935,"ØŃتÙĬا":140936,"ØŃتÙĬاج":140937,"ØŃتÙĬاجات":140938,"ëĭ´ëĭ¹":140939,"ä½ķ度":140940,"ä½ķ度ãĤĤ":140941,"×ĵ×ij×§":140942,"ãģįãĤĮ":140943,"ãģįãĤĮãģĦ":140944,"Ġкам":140945,"ĠкамеÑĢ":140946,"ĠespecÃŃfico":140947,"Ġteléfono":140948,"à¸ķัà¹īà¸ĩà¸Ńยูà¹Ī":140949,"IÅŀ":140950,"ãģ©ãĤĵãģ©":140951,"ãģ©ãĤĵãģ©ãĤĵ":140952,"עצ×ŀ×IJ×Ļ":140953,"à¸Ķัà¸ĩà¸Ļีà¹ī":140954,"ĠÑĦоÑĢмиÑĢов":140955,"ĠÑĦоÑĢмиÑĢова":140956,"×ķ×ŀ×ij":140957,"Ġkullanımı":140958,"ÐľÐŀ":140959,"עש×Ļ":140960,"עש×Ļ×Ļ×Ķ":140961,"Ġönlem":140962,"à¹Ģà¸Ńà¹ĩ":140963,"à¹Ģà¸Ńà¹ĩม":140964,"×ŀשק×Ļ×¢":140965,"ר×Ļ×Ĺ":140966,"à¸Ĥัà¸Ķ":140967,"ĠíĻľ":140968,"ĠíĻľìļ©":140969,"à¸ĭะ":140970,"ãĤĪãģĨãģ«ãģªãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":140971,"ĠÑĢаÑģпÑĢ":140972,"ĠÑĢаÑģпÑĢоÑģÑĤ":140973,"ĠÑĢаÑģпÑĢоÑģÑĤÑĢан":140974,"ĠÑĢаÑģпÑĢоÑģÑĤÑĢанен":140975,"׼×Ļ×ķף":140976,"ÙĤبض":140977,"تصرÙĬØŃ":140978,"تصرÙĬØŃات":140979,"ĠоÑĢи":140980,"ĠоÑĢиг":140981,"ĠоÑĢигина":140982,"ĠоÑĢигинал":140983,"ĠاÙĦعاÙĦÙĬ":140984,"à¹ģหà¹Īà¸ĩà¸Ļีà¹ī":140985,"ãĥķãĤ¡ãĥ¼":140986,"ãģ¦ãģĦãģį":140987,"ãģ¦ãģĦãģįãģŁãģĦ":140988,"פתר":140989,"פתר×ķ׳×ķת":140990,"Ġ×ij×Ļ×Ĺ":140991,"Ġ×ij×Ļ×Ĺ×ĵ":140992,"Ġodby":140993,"ĠodbyÅĤ":140994,"ĠоÑĩеÑĢед":140995,"Ġtrương":140996,"ãĤŃãĥ³":140997,"×ŀ×ķפ":140998,"×ŀ×ķפע":140999,"ëĵľë¦½":141000,"ëĵľë¦½ëĭĪëĭ¤":141001,"à¸ŀืà¹īà¸Ļà¸IJาà¸Ļ":141002,"ìŀIJ격":141003,"ĠViá»ĩn":141004,"ĠDespués":141005,"Ġ×IJ׾×Ļ׳×ķ":141006,"Ġdurée":141007,"íĩ´":141008,"Ġmüzik":141009,"iếu":141010,"ĠÑĢазмеÑīен":141011,"ĠкÑĥд":141012,"ĠкÑĥда":141013,"غض":141014,"غضب":141015,"ĠTambém":141016,"à¸Īัà¸Ķสà¹Īà¸ĩ":141017,"à¸ģารà¹ģสà¸Ķà¸ĩ":141018,"onomÃŃa":141019,"Ġанг":141020,"Ġангли":141021,"Ġанглий":141022,"ĠанглийÑģк":141023,"Ġznal":141024,"Ġznalaz":141025,"ĠznalazÅĤ":141026,"תר×Ĵ":141027,"תר×Ĵ×ķ×Ŀ":141028,"ĠÑģнов":141029,"ĠÑģнова":141030,"ĠÑĩаÑģа":141031,"Ġcommunauté":141032,"ĠespecÃŃfica":141033,"ĠLá»ĭch":141034,"Ġlié":141035,"ÙģØ¬Ø±":141036,"à¹Ģà¸ģà¹Īà¸ĩ":141037,"عاÙĦ":141038,"عاÙĦج":141039,"Ø£ÙĨظ":141040,"Ø£ÙĨظÙħØ©":141041,"ESİ":141042,"ĠاÙĦØŃدÙĬد":141043,"à¸ŀระà¸Ńà¸ĩà¸Ħà¹Į":141044,"Ġפרשת":141045,"Ġдвиж":141046,"ĠдвижениÑı":141047,"ĠاÙĦجارÙĬ":141048,"à¸ĺาà¸Ļี":141049,"неÑģен":141050,"ĠاÙĦÙĨÙĩائÙĬ":141051,"ĠбеÑĢ":141052,"ĠбеÑĢем":141053,"ĠбеÑĢеменн":141054,"Ġdépartement":141055,"à¹Ģà¸Ĺีย":141056,"à¹Ģà¸Ĺียà¸ļ":141057,"ĠÐľÐ°ÑĢи":141058,"ĠнекоÑĤоÑĢÑĭÑħ":141059,"обеÑģп":141060,"обеÑģпеÑĩен":141061,"×Ĺ×ķ×ĸ":141062,"×Ĺ×ķ×ĸ×Ķ":141063,"ÙĨتج":141064,"à¸Īะà¹Ħà¸Ķà¹īรัà¸ļ":141065,"á»°":141066,"Ġéléments":141067,"عط":141068,"عطاء":141069,"Ġtắt":141070,"iá»ĩm":141071,"ÑİÑīиÑħÑģÑı":141072,"ãģĹãģ°":141073,"ãģĹãģ°ãĤīãģı":141074,"ĠпоможеÑĤ":141075,"à¸Ĥà¸ĵะà¸Ļีà¹ī":141076,"Ġעשר×ķת":141077,"éģķãģ£ãģ¦":141078,"ĠпÑĢог":141079,"ĠпÑĢогн":141080,"ĠпÑĢогноз":141081,"ĠtÅĤ":141082,"ĠtÅĤum":141083,"ĠtÅĤumacz":141084,"Tür":141085,"Türkiye":141086,"ãģįãģ£":141087,"ãģįãģ£ãģĭãģij":141088,"Ġ×Ķ׳×ķ׼":141089,"Ġ×Ķ׳×ķ׼×Ĺ×Ļ":141090,"ĠìĥĿìĤ°":141091,"ĠÑĦоÑĢмÑĭ":141092,"ç¾İãģĹãģĦ":141093,"à¸Ľà¸£à¸¶à¸ģ":141094,"à¸Ľà¸£à¸¶à¸ģษา":141095,"Ġlumière":141096,"ãĤªãĥ¼ãĥĹ":141097,"ãĤªãĥ¼ãĥĹãĥ³":141098,"à¸Ľà¸·à¸Ļ":141099,"วัสà¸Ķ":141100,"วัสà¸Ķุ":141101,"еÑĢÑĤв":141102,"ÙĥÙĦÙģ":141103,"ï½£":141104,"à¸ĺรรมà¸Ķา":141105,"׳×ĺר":141106,"ĠпÑĢедÑģÑĤавлÑıеÑĤ":141107,"Ġanálisis":141108,"Ġbãi":141109,"باÙĤÙĬ":141110,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ķ":141111,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģà¸Ķà¹ĩà¸Ļ":141112,"ĠÑģлÑĥÑĩаÑı":141113,"ĠÑģлÑĥÑĩаÑıÑħ":141114,"ÐĽÐIJ":141115,"สัà¸ĩà¹Ģà¸ģ":141116,"สัà¸ĩà¹Ģà¸ģà¸ķ":141117,"Ġprzec":141118,"Ġprzecież":141119,"ÙħصÙĦ":141120,"ÙħصÙĦØŃØ©":141121,"ש×ķ×§×ķ׾×ĵ":141122,"ĠобоÑĢÑĥдованиÑı":141123,"ĠtrwaÅĤ":141124,"رÙĪÙħ":141125,"ìķĪëĤ´":141126,"ĠNghá»ĭ":141127,"خش":141128,"à¸ļาà¸Ħาร":141129,"à¸ļาà¸Ħารà¹Īา":141130,"ĠопÑĨион":141131,"ĠÑģозданиÑı":141132,"ãĤ³ãĤ¹ãĥĪ":141133,"Ġ×Ķ×¢×ľ×Ļ":141134,"Ġ×Ķ×¢×ľ×Ļ×ķף":141135,"läuft":141136,"ãĥĻãĤ¹ãĥĪ":141137,"Ġrê":141138,"Ġrêve":141139,"×IJ×ij×Ļ×ij":141140,"×Ļ×Ļ×ļ":141141,"ë¶Ļ":141142,"ãĤ¤ãĥ³ãĥī":141143,"ÅĤoży":141144,"ÅĤożyÄĩ":141145,"عائÙĦ":141146,"عائÙĦØ©":141147,"Ø£ÙĪØ±":141148,"Ø£ÙĪØ±Ø§ÙĤ":141149,"à¸Ĺà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ĸ":141150,"à¸Ĺà¹īà¸Ńà¸ĩà¸ĸิà¹Īà¸Ļ":141151,"Ġähn":141152,"Ġähnlich":141153,"ãĥŁãĥĭ":141154,"à¸ľà¸¹":141155,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ļ":141156,"à¸ľà¸¹à¹īà¸Ļำ":141157,"ĠмаÑĤеÑĢиалÑĭ":141158,"ĠкапиÑĤ":141159,"ĠкапиÑĤал":141160,"F":141161,"Ġseçil":141162,"Ġhứng":141163,"Ġintéressant":141164,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģı":141165,"ĠeÄŁer":141166,"ëIJĺìĹĪìĬµëĭĪëĭ¤":141167,"ĠanlaÅŁma":141168,"ãģĶåĪ©ç͍":141169,"Ġ×ij×ĸ׼":141170,"Ġ×ij×ĸ׼×ķת":141171,"ëĿ¼ë©´":141172,"ĠÙĬÙĪØ³":141173,"ĠÙĬÙĪØ³Ùģ":141174,"أسÙĦØŃØ©":141175,"ĠGefühl":141176,"ĠноÑĢмалÑĮн":141177,"ãĥĻãĥ³":141178,"ãģķãĤĮãĤĭãģĵãģ¨":141179,"ĠÐijеÑģ":141180,"ãģ¨ãģĦãģĪãģ°":141181,"ĠÙħÙĩÙħ":141182,"ĠÙħÙĩÙħØ©":141183,"ãģ§ãģĹãĤĩãģĨãģŃ":141184,"ĠêµŃëĤ´":141185,"à¹Ģมà¹ĩà¸Ķ":141186,"×ŀ×ijקר":141187,"ĠاÙĦدÙĨÙĬ":141188,"ĠاÙĦدÙĨÙĬا":141189,"à¸Ĭู":141190,"кÑĢÑĥÑĤ":141191,"Ġthoáng":141192,"Ġ׳×ĵר":141193,"Ġ׳×ĵרש":141194,"ĠÑĢаÑģÑģказал":141195,"ĠAuÃŁerdem":141196,"פ×IJר":141197,"פ×IJרק":141198,"Ġ×ŀש×Ĺ×§×Ļ×Ŀ":141199,"צר׼×Ļ×Ŀ":141200,"×ŀ×ĵ×ķ":141201,"×ŀ×ĵ×ķ×Ļ×§":141202,"èĭ¦ãģĹ":141203,"ĠÑģиг":141204,"ĠÑģигнал":141205,"ĠMá»įi":141206,"Ġtrữ":141207,"ĠnastÄĻp":141208,"ĠnastÄĻpnie":141209,"Ġì¶Ķì§Ħ":141210,"ĠاÙĦÙģÙĨد":141211,"ĠاÙĦÙģÙĨدÙĤ":141212,"koÅĦczyÅĤ":141213,"สีà¹Ī":141214,"×§×Ļ×ij":141215,"×§×Ļ×ij×ķ×¥":141216,"ĠнÑĥжнÑĭ":141217,"大åĪĩ":141218,"大åĪĩãģª":141219,"æıĽãģĪ":141220,"ת×ķס":141221,"ת×ķספת":141222,"ãģ£ãģ¦ãģĦãģªãģĦ":141223,"ĠмÑı":141224,"ĠмÑıг":141225,"ĠмÑıгк":141226,"Ġjakie":141227,"ĠjakieÅĽ":141228,"à¸ķำà¸ļ":141229,"à¸ķำà¸ļล":141230,"ĠìŀĪì§Ģ":141231,"×ij×ĺ×IJ":141232,"ĠоÑĤлиÑĩно":141233,"ÙĤÙIJ":141234,"ĠавÑĤомоб":141235,"ĠавÑĤомоби":141236,"ĠавÑĤомобилÑı":141237,"دÙĬÙħÙĤراطÙĬ":141238,"ĠاÙĦÙĪØ§":141239,"ĠاÙĦÙĪØ§ØŃد":141240,"ĠسÙĪØ±ÙĬØ©":141241,"أغÙĦ":141242,"أغÙĦب":141243,"ĠÑįкÑĢан":141244,"ãĥĹãĥ©ãĤ¤":141245,"ĠjesteÅĽ":141246,"ãĥIJãĥª":141247,"Ġ×Ķ×IJ×ķ×ķ×Ļר":141248,"ائÙĥ":141249,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩยิà¹Īà¸ĩ":141250,"ÑĢекÑĤ":141251,"Ġumo":141252,"Ġumoż":141253,"Ġumożli":141254,"Ġumożliw":141255,"Ġumożliwia":141256,"Ġnächste":141257,"ĠìŀĪì§Ģë§Į":141258,"ĠпÑĢедн":141259,"ĠпÑĢедназ":141260,"ĠпÑĢедназнаÑĩен":141261,"Ġmaçı":141262,"Ġpomi":141263,"ĠpomiÄĻd":141264,"ĠpomiÄĻdzy":141265,"ĠاÙĦÙĦÙĤاء":141266,"à¹Ģà¸Ķà¸Ńะ":141267,"ĠновоÑģÑĤи":141268,"×ŀ×Ĺ׾×Ķ":141269,"رÙĬاضÙĬ":141270,"à¸Ķà¸Ļ":141271,"à¸Ķà¸Ļà¸ķรี":141272,"بصر":141273,"ìĬ¤íĥĢ":141274,"scripción":141275,"Ġnapisa":141276,"ĠnapisaÅĤ":141277,"Ġ׳ש×ŀ×¢":141278,"ĠاÙĦÙħØŃÙĦÙĬ":141279,"Ġhiá»ĥn":141280,"×IJ×Ĺ":141281,"×IJ×Ĺר×IJ×Ļ":141282,"ĠгÑĢаниÑĨ":141283,"æīĭç¶ļãģį":141284,"Ùĥسب":141285,"Ġà¹ģà¸ķà¹Īà¸ĸà¹īา":141286,"à¸Ķาวà¸Ļà¹Į":141287,"à¸Ķาวà¸Ļà¹Įà¹Ĥหลà¸Ķ":141288,"ãĤĭãģĵãģ¨ãģĮãģ§ãģįãģ¾ãģĻ":141289,"åŁºæľ¬çļĦãģ«":141290,"ÙĪÙĦاد":141291,"räume":141292,"دÙģØ§Ø¹":141293,"×Ļצע":141294,"ĠOczy":141295,"ĠOczywiÅĽcie":141296,"ĠÅģ":141297,"ĠÅģa":141298,"اÙĦÙĬاب":141299,"اÙĦÙĬاباÙĨ":141300,"áºłI":141301,"ĠBirliÄŁi":141302,"×Ķ×ķצ":141303,"×Ķ×ķצ×IJת":141304,"ĠÄijua":141305,"Ġê·¸ëŁ¬ëĭĪê¹Į":141306,"Ġréalité":141307,"عÙĦاÙĤات":141308,"Jeste":141309,"JesteÅĽ":141310,"Ġмнож":141311,"ĠмножеÑģÑĤво":141312,"K":141313,"ãĥĹãĥŃãĤ¸ãĤ§":141314,"ãĥĹãĥŃãĤ¸ãĤ§ãĤ¯ãĥĪ":141315,"ĠÑĦл":141316,"ظÙĨ":141317,"×Ĵ׾×Ĵ׾":141318,"ĠmÅĤodzie":141319,"ĠmÅĤodzież":141320,"à¸Ļà¹īำà¸ķา":141321,"à¸Ļà¹īำà¸ķาล":141322,"ÐĽÐķ":141323,"×ij×ķ×ĺ":141324,"Ġ׾×Ķ×Ĵ×Ļ×ĵ":141325,"ãģĵãģ¨ãĤĤãģĤãĤĭ":141326,"زاد":141327,"×ŀ×Ļ×ĵ×¢":141328,"ĠgÅĤównie":141329,"ãĥıãĤ¦":141330,"ãĥıãĤ¦ãĤ¹":141331,"бел":141332,"Ġétape":141333,"ðŁĺĢ":141334,"ĠмоделÑĮ":141335,"aģını":141336,"ש×Ĺ×§":141337,"ש×Ĺקף":141338,"Ġniño":141339,"à¸Ĭà¹īาà¸ĩ":141340,"à¹Ģลีย":141341,"ĠÑĦоÑĢме":141342,"ĠاÙĦشرÙĬÙģ":141343,"ĠÑĥдаÑĢ":141344,"arriv":141345,"arrivée":141346,"ĠmiesiÄĻ":141347,"ĠmiesiÄĻcy":141348,"ØŃرÙĥ":141349,"ØŃرÙĥات":141350,"ĠDiá»ħn":141351,"ÐĿЫ":141352,"ãģ¾ãģ£ãģŁãģı":141353,"Ġ×Ļר×ķ×§":141354,"еÑģÑĤеÑģÑĤв":141355,"еÑģÑĤеÑģÑĤвенн":141356,"Ġê·¸ëŁ¼":141357,"ĠاÙĦÙħتÙĪ":141358,"ĠاÙĦÙħتÙĪØ³Ø·":141359,"Ġbénéfic":141360,"Ġbénéficie":141361,"Ġwybra":141362,"ĠwybraÄĩ":141363,"ĠاÙĦزÙħÙĨ":141364,"ĠпÑĢинÑı":141365,"ĠпÑĢинÑıл":141366,"Ù쨱ØŃ":141367,"Ġksz":141368,"ĠksztaÅĤ":141369,"ĠksztaÅĤt":141370,"ק׾×ĺ":141371,"×ij×ĵ×Ļקת":141372,"Ġgiấ":141373,"Ġgiấc":141374,"ĠproprietÃł":141375,"деÑĢжан":141376,"ĠKöln":141377,"ĠGüzel":141378,"×Ļפ×ķ×Ļ":141379,"ĠCuá»Ļc":141380,"ÑįÑĤаж":141381,"ترÙĥÙĬ":141382,"ترÙĥÙĬز":141383,"ложений":141384,"ĠпÑĥ":141385,"ĠпÑĥÑĤи":141386,"اختÙĦاÙģ":141387,"åĩºãģ¦ãģıãĤĭ":141388,"à¸ļุà¸ģ":141389,"âĿ¤":141390,"ÑĦан":141391,"פש×ĺ":141392,"à¸ļัà¸Ļà¹Ģà¸Ĺ":141393,"à¸ļัà¸Ļà¹Ģà¸Ĺิà¸ĩ":141394,"ĠاÙĦساد":141395,"ĠاÙĦسادس":141396,"ĠاÙĦÙĤÙĪÙħ":141397,"ĠاÙĦÙĤÙĪÙħÙĬ":141398,"Ġyönetici":141399,"ÙĩÙĪØ§Øª":141400,"ÙĩÙĪØ§ØªÙģ":141401,"Ġresponsável":141402,"ĠподдеÑĢжива":141403,"ĠاÙĦسÙĦØ·":141404,"ĠاÙĦسÙĦطات":141405,"ãģĹãģ¦ãģĬãģı":141406,"ãĥļãĥĥãĥĪ":141407,"à¸Ľà¸¸à¹Īม":141408,"ĠoglÄħda":141409,"ÙĨاÙĤ":141410,"ÙĨاÙĤØ´":141411,"à¸Ħà¸Ńà¸Ļà¹Ĥà¸Ķ":141412,"ĠMüsl":141413,"ĠMüslü":141414,"ĠMüslüman":141415,"ĠMoż":141416,"ĠMożna":141417,"Ġnumérique":141418,"Ġvá»ı":141419,"ĠسÙĬتÙħ":141420,"ĠyerleÅŁ":141421,"монÑĤаж":141422,"Ġgoût":141423,"ãģ¦ãģĬãĤĬãģ¾ãģĻ":141424,"ĠKhánh":141425,"Ġедин":141426,"ĠединÑģÑĤв":141427,"اÙĨØ®Ùģ":141428,"اÙĨØ®ÙģØ§Ø¶":141429,"ìĭľíĹĺ":141430,"Ġlặng":141431,"ĠÑĢолÑĮ":141432,"à¸ķัวà¹ģà¸Ĺà¸Ļ":141433,"à¸Ħà¹Īาà¹ĥà¸Ĭà¹ī":141434,"à¸Ħà¹Īาà¹ĥà¸Ĭà¹īà¸Īà¹Īาย":141435,"Ġverfüg":141436,"Ġverfügbar":141437,"ìĻĶëĭ¤":141438,"ãģĦãģļ":141439,"ãģĦãģļãĤĮ":141440,"ĠиÑģÑģледованиÑı":141441,"меÑīа":141442,"×Ķ×Ĺ":141443,"×Ķ×Ĺ×ĸר":141444,"à¹ģà¸Łà¸Ĭัà¹Īà¸Ļ":141445,"تصرÙģ":141446,"إرÙĩاب":141447,"ĠexercÃŃcio":141448,"Ġélev":141449,"Ġélevé":141450,"สัà¸įà¸įาà¸ĵ":141451,"ÃĸZ":141452,"ãĥĹãĥŃãĤ°":141453,"ãĥĹãĥŃãĤ°ãĥ©":141454,"ãĥĹãĥŃãĤ°ãĥ©ãĥł":141455,"ĠwewnÄĻtrzn":141456,"Ġhenüz":141457,"é£Ľãģ³":141458,"à¹Ģà¸Ķà¸Ńรà¹Į":141459,"ÑģÑĥж":141460,"ÑģÑĥжден":141461,"شعÙĪØ¨":141462,"ãģ²ãģ¨ãĤĬ":141463,"ĠwyÅĤÄħ":141464,"ĠwyÅĤÄħcznie":141465,"ĠплоÑħо":141466,"ÐĶÐķ":141467,"Ầ":141468,"ÙģØ¹Ø§ÙĦÙĬ":141469,"ÙģØ¹Ø§ÙĦÙĬات":141470,"ĠاÙĦعشر":141471,"ÑģÑĤÑĥпил":141472,"Ġyarg":141473,"Ġyargı":141474,"нÑİÑİ":141475,"×ķ×IJ×ij":141476,"Ġuç":141477,"Ġuçak":141478,"ë²½":141479,"تÙĪÙĤÙĬ":141480,"تÙĪÙĤÙĬع":141481,"Ġì¤ijìĭ¬":141482,"׳×Ļ×ķ×ķ×ĺ":141483,"Ø£ÙĥÙĦ":141484,"ç½®ãģĦãģ¦":141485,"éłĤãģį":141486,"Ġ×Ķת×ij":141487,"Ġ×Ķת×ij×Ļ×¢×Ķ":141488,"Ġdürfen":141489,"ÙħÙĤاÙĦ":141490,"ÙħÙĤاÙĦات":141491,"ĠزÙħÙĨ":141492,"à¸ŀฤศ":141493,"à¸ŀฤศà¸Ī":141494,"à¸ŀฤศà¸Īิà¸ģ":141495,"à¸ŀฤศà¸Īิà¸ģายà¸Ļ":141496,"ĠнеÑģколÑĮ":141497,"ĠнеÑģколÑĮки":141498,"ĠнеÑģколÑĮкиÑħ":141499,"Ġcriança":141500,"มิà¸ķร":141501,"×ŀ׼×Ļר×ķת":141502,"à¸ģารà¸ļริหาร":141503,"Ġtélécharg":141504,"Ġ×IJ×ķ×Ķ×ijת":141505,"ĠBüro":141506,"ä½ľãģ£ãģŁ":141507,"ĠKiÅŁi":141508,"ç¾İåij³ãģĹ":141509,"à¹Ģลยà¸Ħà¹Īะ":141510,"à¸ŀà¸ļà¸ģัà¸ļ":141511,"à¸Īà¹īา":141512,"Ġçer":141513,"Ġçerç":141514,"Ġçerçeve":141515,"ãĤĴä½ľãģ£ãģ¦":141516,"ĠпеÑĢвÑĥÑİ":141517,"×ŀצר×Ļ×Ŀ":141518,"×IJ׾×ķ×Ķ":141519,"×IJ׾×ķ×Ķ×Ļ×Ŀ":141520,"Ġagré":141521,"Ġagréable":141522,"Ġayır":141523,"İLİ":141524,"ãĤ¥":141525,"ĠíĺĦ":141526,"ĠíĺĦìĭ¤":141527,"ثاÙĦØ«":141528,"ת×ĸ":141529,"ת×ĸ×ķ׳×Ķ":141530,"ãģ¨ãģĦãģ£ãģ¦":141531,"ãģ¨ãģĦãģ£ãģ¦ãĤĤ":141532,"ĠابÙĪ":141533,"ĠÑģобак":141534,"é£Łãģ¹ãģŁ":141535,"Ġданном":141536,"à¹Ģลิ":141537,"à¹Ģลิศ":141538,"Ġíļ":141539,"Ġíļ¨":141540,"Ġíļ¨ê³¼":141541,"ãĤĤãĤīãģĪãĤĭ":141542,"׳צ׾":141543,"ÑĦик":141544,"ÑĦикÑģ":141545,"ĠjesteÅĽmy":141546,"ת×Ĺ×ķש×Ķ":141547,"à¹Ħมà¹Īà¸Ħวร":141548,"ĠØŃسÙĬÙĨ":141549,"à¸ģารลà¸ĩà¸Ĺุà¸Ļ":141550,"ë´¤":141551,"ĠÐĺменно":141552,"à¸ļà¸Ńรà¹Į":141553,"à¸ļà¸Ńรà¹Įà¸Ķ":141554,"ĠCảnh":141555,"ìĦľë¹ĦìĬ¤":141556,"Ġполов":141557,"Ġполовин":141558,"ĠзамеÑĩа":141559,"ãģĦãĤįãĤĵãģª":141560,"Ġ×ij×Ļ×§":141561,"Ġ×ij×Ļקש":141562,"лÑĥÑĪ":141563,"ãĤĴè¿İ":141564,"ãĤĴè¿İãģĪ":141565,"جرÙĬÙħØ©":141566,"Ġtây":141567,"ĠاÙĦÙĨÙĪ":141568,"ĠاÙĦÙĨÙĪÙĪÙĬ":141569,"ÃĤN":141570,"ì¿ł":141571,"หà¸Ļาว":141572,"Ġ×ij×Ĺש×ij×ķף":141573,"زار":141574,"à¸Ķาร":141575,"à¸Ķารา":141576,"ĠÅĽl":141577,"ĠÅĽlub":141578,"มีà¸Ħวามสุà¸Ĥ":141579,"Ġnhu":141580,"ĠnhuáºŃn":141581,"ÙħØŃطة":141582,"à¹Ģสืà¹īà¸Ńà¸ľà¹īา":141583,"ĠТолÑĮко":141584,"ĠÙĥس":141585,"ĠÙĥسارة":141586,"ÙħشرÙĪØ¹":141587,"niÄĻcia":141588,"×¢×Ľ×©×Ļ×ķ":141589,"تÙĦÙģ":141590,"تÙĦÙ쨲ÙĬ":141591,"تÙĦÙ쨲ÙĬÙĪÙĨ":141592,"ĠlÆ°á»Ľi":141593,"ĠÐľÐ¾ÑģквÑĭ":141594,"Ġréserve":141595,"ĠanlaÅŁ":141596,"ĠanlaÅŁÄ±l":141597,"ĠedeceÄŁi":141598,"รà¸Ńà¸ĩà¹Ģà¸Ĺà¹īา":141599,"Ġبط":141600,"ĠبطرÙĬ":141601,"ĠبطرÙĬÙĤØ©":141602,"ãģ¦ãģĹãģ¾ãģ£ãģ¦":141603,"ãĤĤãĤīãģ£ãģ¦":141604,"برج":141605,"æ±ļ":141606,"æ±ļãĤĮ":141607,"Ġchoc":141608,"Ġchocia":141609,"Ġchociaż":141610,"Ġzobac":141611,"ĠzobaczyÄĩ":141612,"пÑĢÑı":141613,"пÑĢÑıжен":141614,"ĠÑĨиÑĦ":141615,"ĠÑĨиÑĦÑĢ":141616,"Ġмам":141617,"ĠвзÑıÑĤÑĮ":141618,"Ġchạm":141619,"جسÙħ":141620,"ØŃÙħاس":141621,"à¹Ģลà¹Īม":141622,"à¸ŀิษ":141623,"×Ķפ׼×ķ":141624,"à¸Ĭà¹Īà¸Ńà¸ĩà¸Ĺาà¸ĩ":141625,"Ġвек":141626,"Ġвека":141627,"Æ¡Ìģ":141628,"Æ¡Ìģi":141629,"ĠTiá»ģn":141630,"Ġtrầm":141631,"мÑĭÑĪ":141632,"мÑĭÑĪл":141633,"ĠÑĤÑĥ":141634,"ĠÑĤÑĥÑĢиÑģÑĤ":141635,"Ġchc":141636,"ĠchcÄħ":141637,"Ġавг":141638,"ĠавгÑĥÑģÑĤ":141639,"ĠавгÑĥÑģÑĤа":141640,"ס×IJ×ķת":141641,"Ġר×Ĵ׾":141642,"à¸ľà¸¥à¸ģระà¸Ĺ":141643,"à¸ľà¸¥à¸ģระà¸Ĺà¸ļ":141644,"å¤īãĤıãĤĭ":141645,"Ġ×Ķ×IJ×Ĺר×ķ׳×Ļ×Ŀ":141646,"سÙģÙĬر":141647,"ĠÑĩаÑīе":141648,"ãģĦãĤī":141649,"ãģĦãĤīãģ£":141650,"ãģĦãĤīãģ£ãģĹãĤĥ":141651,"×ķ×ŀ׳×Ļ×Ŀ":141652,"Ġarttır":141653,"ĠChá»ĭ":141654,"Ġì¡°ì§ģ":141655,"ĠÑĥÑģпеÑħ":141656,"Ġ×¢×ķס":141657,"Ġ×¢×ķסק":141658,"ĠìĥĿëªħ":141659,"ÑĨиÑĤ":141660,"Ġregión":141661,"ÐŀÐĿ":141662,"ĠdoÄŁum":141663,"ĠyaÅŁad":141664,"ĠyaÅŁadıģı":141665,"à¸Ĺà¸Ķลà¸Ńà¸ĩ":141666,"Ġgözü":141667,"ש×Ļר×Ķ":141668,"дÑĥмал":141669,"Ġdaģı":141670,"Ġdaģıt":141671,"à¸Ĺีมà¸ĩาà¸Ļ":141672,"Ġtiá»ģm":141673,"ĠاÙĦÙĥبر":141674,"ĠاÙĦÙĥبرÙī":141675,"ì¹Ń":141676,"ĠGünc":141677,"ĠGüncelle":141678,"ĠGüncelleme":141679,"ê¹Ĭ":141680,"ĠобоÑĢÑĥдование":141681,"ĠÑĢеÑĪа":141682,"Ụ":141683,"ĠпиÑĤ":141684,"ĠпиÑĤаниÑı":141685,"à¹Ģรียà¸ļ":141686,"×Ľ×ª×Ļ×ij×Ķ":141687,"Ġпон":141688,"ĠпонÑĢав":141689,"ĠпонÑĢави":141690,"Ġ×Ķ×ķ׾×ĵ":141691,"Ġ×Ķ×ķ׾×ĵת":141692,"Ġê²ģ":141693,"Ġê²ģëĭĪëĭ¤":141694,"ĠпеÑĢвой":141695,"ãĥ©ãĤ¤ãĥķ":141696,"ĠÅŁiir":141697,"krÄĻ":141698,"krÄĻc":141699,"Ġthiá»ĥu":141700,"à¹Ģลยà¸Ĺี":141701,"à¹Ģลยà¸Ĺีà¹Ģà¸Ķียว":141702,"×ĺ×¢×ł×ķת":141703,"ائÙĩÙħ":141704,"Ġ×IJס×ķר":141705,"ĠплаÑĤеж":141706,"تردد":141707,"Ġmożliwe":141708,"ĠkhỼ":141709,"ĠkhỼp":141710,"تÙģØ§Ø¹ÙĦ":141711,"ĠÑĪколÑĮ":141712,"ĠÑĪколÑĮн":141713,"ĠÙĤصة":141714,"Ġmétier":141715,"nÄĻÅĤa":141716,"หลà¹Īà¸Ń":141717,"Ġá»§ng":141718,"Ġprzegl":141719,"ĠprzeglÄħd":141720,"ĠاÙĦÙħتعÙĦ":141721,"ĠاÙĦÙħتعÙĦÙĤØ©":141722,"ĠÑģÑĭн":141723,"Ġволн":141724,"ãĥĩãĥ¼ãĥĪ":141725,"ĠÐŃÑĤи":141726,"ĠкÑĢоме":141727,"à¸Ħารà¹Į":141728,"׳ק×ķ×ĵ×Ķ":141729,"Ġ׾ש×ŀ×ķ×¢":141730,"Ġ×ĸ×ķ׼ר":141731,"ï¼§":141732,"ÙĬÙİØ§":141733,"Ġgiá»ıi":141734,"åĥįãģı":141735,"ĠÑģни":141736,"ĠÑģнижен":141737,"à¹ģà¸Ķà¸Ķ":141738,"รุà¸Ļ":141739,"รุà¸Ļà¹ģรà¸ĩ":141740,"Ġhiá»ĩp":141741,"ografÃŃa":141742,"à¹Ģà¸Īà¸Ńรà¹Į":141743,"Ġдвиг":141744,"ĠдвигаÑĤ":141745,"ĠдвигаÑĤел":141746,"Ġüy":141747,"Ġüyeler":141748,"Ġüyeleri":141749,"ĠбÑĥк":141750,"ĠбÑĥкв":141751,"ãĤĤå¤ļãģı":141752,"Ġthiá»ĩt":141753,"ĠPaÃŃs":141754,"ĠطبÙĬعÙĬ":141755,"à¹ģà¸Īà¸ģ":141756,"ĠاÙĦصØŃÙĬØŃ":141757,"Ġappré":141758,"Ġappréci":141759,"Ġdecisión":141760,"Ġë°ĺëĵľ":141761,"Ġë°ĺëĵľìĭľ":141762,"ĠÑĤебе":141763,"ãĤ·ãĥ¼ãĤº":141764,"ãĤ·ãĥ¼ãĤºãĥ³":141765,"ĠдалÑĮн":141766,"ĠìĬ¤":141767,"ĠìĬ¤ìĬ¤":141768,"ĠìĬ¤ìĬ¤ë¡ľ":141769,"ĠThá»ĥ":141770,"ĠkarÅŁ":141771,"ĠkarÅŁÄ±s":141772,"ĠkarÅŁÄ±sında":141773,"ĠKön":141774,"ĠKönig":141775,"ивание":141776,"×ij×ķצע":141777,"глаÑģ":141778,"Ġtwó":141779,"Ġtwórc":141780,"à¸Ľà¸ģà¸Ħร":141781,"à¸Ľà¸ģà¸Ħรà¸Ńà¸ĩ":141782,"ĠGÅĤ":141783,"ĠGÅĤówn":141784,"ĠUnterstüt":141785,"ĠUnterstützung":141786,"ĠдÑĥÑħ":141787,"ĠдÑĥÑħов":141788,"Ø£ÙħاÙĨ":141789,"×Ĺשש":141790,"تظ":141791,"تظاÙĩر":141792,"ĠлÑİбом":141793,"à¸ķาร":141794,"à¸ķาราà¸ĩ":141795,"Ġkról":141796,"Ø£ØŃدث":141797,"ì¡Įëĭ¤":141798,"ÐļÑĥÑĢÑģ":141799,"ãĥĥãĥĦ":141800,"×ŀ×§×ķ×ij׾":141801,"ĠÑģимвол":141802,"Ġdésorm":141803,"Ġdésormais":141804,"wüns":141805,"wünsche":141806,"Ñĥни":141807,"ÑĥниÑĨип":141808,"ÑĥниÑĨипалÑĮн":141809,"หลัà¸ģสูà¸ķร":141810,"ÙĨتشر":141811,"Ġал":141812,"Ġалк":141813,"Ġалког":141814,"Ġалкогол":141815,"ĠÑĥÑĩиÑĤÑĭва":141816,"à¸ģำà¸ģัà¸ļ":141817,"Ġ×ľ×¤×¢×ķ׾":141818,"ĠìĹ°ê²°":141819,"sÄħd":141820,"ĠاÙĦØ£ÙĬ":141821,"ĠاÙĦØ£ÙĬاÙħ":141822,"غÙĬاب":141823,"ĠнаÑĢ":141824,"ĠнаÑĢко":141825,"×ŀ×ķ×ĵ×¢":141826,"ĠÑģеÑĢии":141827,"пиÑģÑĭва":141828,"สิว":141829,"ç¶ļãģĦãģ¦":141830,"çͳãģĹè¾¼ãģ¿":141831,"Ġ׾×Ĵר":141832,"Ġ׾×Ĵר×ķ×Ŀ":141833,"Ġдем":141834,"Ġдемо":141835,"Ġë³´ëĤ´":141836,"تÙĩدÙĬد":141837,"ĠÙħØ´ÙĬرا":141838,"Ġduy":141839,"Ġduyá»ĩt":141840,"ĠwiÄĻksze":141841,"ÙħعاÙĬ":141842,"ÙħعاÙĬÙĬر":141843,"ĠGda":141844,"ĠGdaÅĦsk":141845,"Ġrah":141846,"Ġrahats":141847,"Ġrahatsız":141848,"ר×ķצ×Ķ":141849,"lös":141850,"lösung":141851,"ĠТаким":141852,"ÑĪед":141853,"ÑĪедÑĪ":141854,"عزÙĦ":141855,"Ġרש×Ļ×ŀת":141856,"Ġ׾×Ķ×Ļ׼":141857,"Ġ׾×Ķ×Ļ×Ľ×ł×¡":141858,"ĠпÑĥÑĤ":141859,"ĠпÑĥÑĤеÑĪ":141860,"ĠпÑĥÑĤеÑĪеÑģÑĤв":141861,"ĠnotÃŃcia":141862,"ĠalÄ±ÅŁ":141863,"ĠalÄ±ÅŁver":141864,"ĠalÄ±ÅŁveriÅŁ":141865,"ĠwÅĤos":141866,"ĠwÅĤosów":141867,"Ġبغ":141868,"Ġبغداد":141869,"Ġveröffent":141870,"Ġveröffentlicht":141871,"ĠKhá":141872,"Ġtán":141873,"ëIJĺ기":141874,"Ġ방문":141875,"ÙģÙĬÙĦ":141876,"à¹Ģà¸ģิà¸Ķà¸Īาà¸ģ":141877,"åı¯æĦĽ":141878,"åı¯æĦĽãģĦ":141879,"à¸ĸุà¸ĩ":141880,"ĠzewnÄĻtrzn":141881,"à¸łà¸²à¸©à¸²à¸Ńัà¸ĩà¸ģฤษ":141882,"Ġmáxima":141883,"Ġulus":141884,"Ġuluslararası":141885,"Ġ׳×Ķ׳":141886,"à¸Ĥà¹Īาวสาร":141887,"ĠìĿĺìĤ¬":141888,"à¹Ģหลืà¸Ńà¸ĩ":141889,"ĠدÙĤ":141890,"ĠدÙĤائÙĤ":141891,"สืà¹Īà¸Ńสาร":141892,"먼":141893,"ĠÑģоÑģÑĤоÑıнии":141894,"สมาà¸Ħม":141895,"á»Ĥ":141896,"ĠÐľÐ¾Ñģков":141897,"ĠÐľÐ¾ÑģковÑģк":141898,"×ŀס×ķ×Ĵ׾":141899,"ãģĭãģĭãĤĬ":141900,"ĠTruyá»ģn":141901,"à¹ģà¸Ĥà¹ĩà¸ĩà¹ģรà¸ĩ":141902,"×ŀ×Ĺ×ĸ×Ļ×§":141903,"à¹Ĥà¸ģà¹ī":141904,"ÙĬسر":141905,"ìĶ©":141906,"×IJ×ķ×§":141907,"×IJ×ķ×§×ĺ":141908,"×IJ×ķ×§×ĺ×ķ×ijר":141909,"Ġproximité":141910,"ÙħÙĨÙĩج":141911,"ĠاÙĦجز":141912,"ĠاÙĦجزائ":141913,"ĠاÙĦجزائرÙĬ":141914,"ĠÄIJiá»ĥm":141915,"Ġденеж":141916,"Ġденежн":141917,"ÙģØŃص":141918,"Ù쨦":141919,"ĠÐijÑĥд":141920,"×Ĵ×Ļ×ĵ×ķ׾":141921,"ĠÐĴедÑĮ":141922,"عÙĦاÙħØ©":141923,"Ġ×IJ×Ĺר×ķ׳×ķת":141924,"ãģĦãģŁãģłãģĦãģ¦":141925,"سÙĦØŃ":141926,"ØŃÙĦÙħ":141927,"زÙĪØ§Ø±":141928,"Ùĥسر":141929,"×ĺקס":141930,"Ġбан":141931,"Ġбанков":141932,"ĠпÑĢож":141933,"ĠпÑĢожива":141934,"liwo":141935,"liwoÅĽci":141936,"ĠTiếp":141937,"ĠاÙĦÙħÙĨاسب":141938,"ĠاÙĦØ®ÙĬار":141939,"ãģĬãģĭ":141940,"ãģĬãģĭãģĴ":141941,"à¸Ķà¸Ńà¸ģà¹Ħมà¹ī":141942,"ämp":141943,"ämpfe":141944,"à¸ķัà¹īà¸ĩà¹ĥà¸Ī":141945,"ĠзаÑīиÑĤ":141946,"ĠзаÑīиÑĤÑĭ":141947,"ĠThưá»Ŀng":141948,"ĠصÙģ":141949,"ĠصÙģØŃØ©":141950,"×Ĺ×ķרף":141951,"ãĥIJãĥĥãĤ°":141952,"Ġ×ĵ×Ļ×Ĵ":141953,"Ġ×ĵ×Ļ×Ĵ×Ļ×ĺ":141954,"Ġ×ĵ×Ļ×Ĵ×Ļ×ĺ׾×Ļ":141955,"Ġ×Ķ×Ĺ×ķ׾×Ļ×Ŀ":141956,"веÑī":141957,"веÑīа":141958,"ĠкÑĥлÑĮÑĤ":141959,"ĠкÑĥлÑĮÑĤÑĥ":141960,"ĠкÑĥлÑĮÑĤÑĥÑĢÑĭ":141961,"ĠاÙĦاÙĨترÙĨت":141962,"Ġhöch":141963,"Ġhöchst":141964,"Ġíĺķ":141965,"Ġíĺķíĥľ":141966,"Ġвой":141967,"ĠвойнÑĭ":141968,"ÐĽÐŀ":141969,"ìĭłìļ©":141970,"Ġ×ŀ×ij×ķס":141971,"Ġ×ŀ×ij×ķסס":141972,"×ŀ׳×Ļ×¢":141973,"Ġfiyatı":141974,"ĠÑģлÑĥж":141975,"ĠÑģлÑĥжбÑĭ":141976,"à¸Ĺัศ":141977,"à¸Ĺัศà¸Ļ":141978,"ãģĵãģ¨ãģĮå¤ļãģĦ":141979,"Ġ×Ķ×ŀשת":141980,"Ġ×Ķ×ŀשת×ŀש":141981,"å¯ĦãģĽ":141982,"×ŀש׾×ķ×Ĺ":141983,"æĻĤçĤ¹":141984,"æĻĤçĤ¹ãģ§":141985,"à¸ŀรี":141986,"à¸ŀรีà¹Ģมีย":141987,"à¸ŀรีà¹Ģมียรà¹Į":141988,"à¸ŀรีà¹Ģมียรà¹Įลีà¸ģ":141989,"Ġdifficolt":141990,"ĠdifficoltÃł":141991,"ãĥ¬ãĤ¹ãĥĪ":141992,"ãĥ¬ãĤ¹ãĥĪãĥ©ãĥ³":141993,"สมà¹Ģà¸Ķà¹ĩ":141994,"สมà¹Ģà¸Ķà¹ĩà¸Ī":141995,"Ġжид":141996,"Ġжидк":141997,"ĠzupeÅĤ":141998,"ĠzupeÅĤnie":141999,"ĠÙħجر":142000,"ĠÙħجرد":142001,"ãģĮå§ĭ":142002,"ãģĮå§ĭãģ¾":142003,"ãĤŃãĥ£ãĥ©":142004,"Ġ×IJ×ķ×ķ×Ļר":142005,"ãģĬäºĴ":142006,"ãģĬäºĴãģĦ":142007,"ĠpotrÃł":142008,"ĠPaÅĦst":142009,"ĠPaÅĦstwo":142010,"ĠبÙĬاÙĨ":142011,"ĠبÙĬاÙĨات":142012,"Ġиногда":142013,"ĠÑĢа":142014,"ĠÑĢаÑģÑĤв":142015,"ĠÑĢаÑģÑĤвоÑĢ":142016,"Ġ×ĸ×ŀ׳":142017,"ยิà¹īม":142018,"ÄĨ":142019,"ãģ¾ãģķ":142020,"ãģ¾ãģķãģ«":142021,"ãĥķãĤ¡ãĤ¤ãĥ«":142022,"ĠgördÃ¼ÄŁÃ¼":142023,"สà¸ĩà¸Ħร":142024,"สà¸ĩà¸Ħราม":142025,"ĠArkadaÅŁ":142026,"ĠrozwiÄħzania":142027,"×ŀ×ķ×ĺ":142028,"piÄĻ":142029,"piÄĻt":142030,"صغر":142031,"สย":142032,"สยาม":142033,"ãĤĨãģ£ãģıãĤĬ":142034,"Ġtrần":142035,"ĠeconomÃŃa":142036,"Ġgehören":142037,"ãĤ·ãĥ§ãĥ¼":142038,"ĠsÅĤucha":142039,"à¸ŀà¸Ńà¹ĥà¸Ī":142040,"ĠоÑĤмеÑĤил":142041,"ÙĨتÙĤÙĦ":142042,"Ġpropósito":142043,"ĠваÑĪего":142044,"Ġnhắn":142045,"à¹ģà¸ĸว":142046,"ĠкомиÑģ":142047,"ĠкомиÑģÑģи":142048,"ważnie":142049,"ĠyavaÅŁ":142050,"×ŀ×Ļ×§":142051,"×ŀ×Ļ×§×ķ×Ŀ":142052,"ש×IJ×ľ×ª":142053,"Ġyıllarda":142054,"ĠЮ":142055,"ĠЮÑĢ":142056,"×ł×¡×Ļ×ij×ķת":142057,"תצ":142058,"תצ×ķ×Ĵ":142059,"ĠоднÑĥ":142060,"Ġà¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¹Ħร":142061,"Ġà¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¹Ħรà¸ģà¹ĩà¸ķาม":142062,"ëģ¼":142063,"à¹Ħลà¹Ī":142064,"تسÙĦÙĬÙħ":142065,"بÙĦاغ":142066,"Ġìī":142067,"Ġìī½":142068,"Ġìī½ê²Į":142069,"ãĥļãĥ³":142070,"звÑĥÑĩ":142071,"ĠWäh":142072,"ĠWährend":142073,"Ġ×Ļ×Ļת":142074,"Ġ×Ļ×Ļ×ª×Ľ×Ł":142075,"Ġkhuyên":142076,"Ġvẽ":142077,"ĠамеÑĢ":142078,"ĠамеÑĢик":142079,"ĠамеÑĢикан":142080,"ĠамеÑĢиканÑģк":142081,"عجب":142082,"ãĥĽãĥ¼ãĥłãĥļãĥ¼ãĤ¸":142083,"ĠникÑĤо":142084,"ĠÙĤÙİ":142085,"ĠÙĤÙİØ§ÙĦ":142086,"ĠÙĤÙİØ§ÙĦÙİ":142087,"ÐIJÐĹ":142088,"ÙħجÙħÙĪØ¹":142089,"ÙħجÙħÙĪØ¹Ø§Øª":142090,"ĠnecessitÃł":142091,"Ġpobli":142092,"Ġpobliżu":142093,"Ġphấn":142094,"ĠСообÑī":142095,"ÙħÙĤاط":142096,"ÙħÙĤاطع":142097,"Ġ×Ķצ×ķר×ļ":142098,"laÅŁtırma":142099,"วิà¸Ķ":142100,"วิà¸Ķี":142101,"วิà¸Ķีà¹Ĥà¸Ń":142102,"Ġ그리ìĬ¤":142103,"Ġ그리ìĬ¤ëıĦ":142104,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥŁ":142105,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥŁãĥ³ãĤ°":142106,"×§×ĺ×Ĵ×ķר":142107,"×§×ĺ×Ĵ×ķר×Ļ×Ķ":142108,"Ġ×Ĺ×ķפ":142109,"Ġ×Ĺ×ķפש×Ļ":142110,"أجر":142111,"Ġимени":142112,"ĠÑĢанее":142113,"à¹Ģà¸ŀืà¹Īà¸Ńà¸Ļà¹Ĩ":142114,"ĠJesús":142115,"Ñģоедин":142116,"Ñģоединен":142117,"Ġר×Ĺ×ķ×§":142118,"à¹Ĥà¸ļรา":142119,"à¹Ĥà¸ļราà¸ĵ":142120,"ĠHÆ¡n":142121,"ĠtháºŃp":142122,"تعÙĬÙĬÙĨ":142123,"ĠtartÄ±ÅŁ":142124,"ĠtartÄ±ÅŁma":142125,"ĠGespr":142126,"ĠGespräch":142127,"תר×ķפ":142128,"תר×ķפ×ķת":142129,"Ġcatégorie":142130,"ĠоказÑĭва":142131,"ĠналиÑĩие":142132,"Ġprésenté":142133,"Ġkull":142134,"Ġkulland":142135,"Ġkullandı":142136,"Ġünl":142137,"Ġünlü":142138,"ĠÙģÙĥرة":142139,"изаÑĤоÑĢ":142140,"×IJ×ķ׳":142141,"×IJ×ķ׳×Ļ×ij":142142,"×IJ×ķ׳×Ļ×ijרס":142143,"×IJ×ķ׳×Ļ×ijרס×Ļ×ĺת":142144,"ĠÑĢаÑģÑģмаÑĤ":142145,"ĠÑĢаÑģÑģмаÑĤÑĢ":142146,"ĠÑĢаÑģÑģмаÑĤÑĢива":142147,"تÙĥÙĦÙħ":142148,"ÙĥترÙĪ":142149,"ÙĥترÙĪÙĨÙĬ":142150,"ĠÑģоÑĩеÑĤ":142151,"ĠÑģоÑĩеÑĤа":142152,"ãĤĴè¦ĭãģĽ":142153,"Ġngừa":142154,"ĠÐłÐµÑģп":142155,"ĠÐłÐµÑģпÑĥб":142156,"ĠÐłÐµÑģпÑĥблик":142157,"ãĤ¦ãĤ©":142158,"ãĤ¦ãĤ©ãĥ¼":142159,"ĠÐľÐµÐ¶Ð´Ñĥ":142160,"ĠìŀĪê²Į":142161,"Ġmâ":142162,"ĠìļĶì²Ń":142163,"ضار":142164,"ลุà¹īà¸Ļ":142165,"ëĮĢíķĻêµIJ":142166,"×ĸ×Ļ׼":142167,"×ĸ×Ļ׼ר×ķף":142168,"ãĤ¹ãĥļ":142169,"ãĤ¹ãĥļãĥ¼ãĤ¹":142170,"ĠкÑĢаÑģоÑĤ":142171,"H":142172,"ê¼Ń":142173,"ãĤĴéĽĨ":142174,"ãĤĴéĽĨãĤģ":142175,"ë°Ŀ":142176,"Ġ×Ķ׳×IJ":142177,"Ġ×Ķ׳×IJש×Ŀ":142178,"Ġê°Ģìļ´":142179,"Ġê°Ģìļ´ëį°":142180,"تÙĥÙĦÙ쨩":142181,"ĠØŃÙĤÙĬÙĤÙĬ":142182,"Ġhalk":142183,"Ġhalkın":142184,"ÑİÑīÑĥÑİ":142185,"ĠÑģпин":142186,"סר×ĺף":142187,"ĠпеÑĢвого":142188,"Ġполож":142189,"ĠположиÑĤелÑĮн":142190,"Ġдл":142191,"ĠдлиÑĤелÑĮн":142192,"ĠVÄ©nh":142193,"ê´´":142194,"ĠÑģÑĭÑĢ":142195,"ĠíĨµíķĺìŬ":142196,"ë³ijìĽIJ":142197,"à¹Ĥรà¸ĩà¸ĩาà¸Ļ":142198,"รัà¸ļà¸ľà¸´à¸Ķ":142199,"รัà¸ļà¸ľà¸´à¸Ķà¸Ĭà¸Ńà¸ļ":142200,"تجÙĨب":142201,"sÅĤ":142202,"sÅĤuch":142203,"ãĤ¢ãĥ«ãĥIJ":142204,"ãĤ¢ãĥ«ãĥIJãĥł":142205,"ëī´ìĬ¤":142206,"Ġpatië":142207,"Ġpatiënt":142208,"Ġìĺ¤í":142209,"Ġìĺ¤íŀ":142210,"Ġìĺ¤íŀĪ":142211,"Ġìĺ¤íŀĪ볤":142212,"ĠDerne":142213,"ĠDerneÄŁi":142214,"wróci":142215,"wróciÄĩ":142216,"ĠобÑī":142217,"ĠобÑīеÑģÑĤв":142218,"ĠобÑīеÑģÑĤвенно":142219,"ĠêµIJìĪĺ":142220,"tıģımız":142221,"Ġ×Ķ×ŀש×Ļ×ij":142222,"körper":142223,"Ġпозвол":142224,"ĠпозволиÑĤ":142225,"ĠChiến":142226,"أخÙĪ":142227,"ĠAydın":142228,"à¸Ķà¹īาà¸Ļล":142229,"à¸Ķà¹īาà¸Ļลà¹Īาà¸ĩ":142230,"Ġdru":142231,"Ġdruż":142232,"Ġdrużyn":142233,"Ġë°ľíijľ":142234,"ĠThảo":142235,"جÙĩاد":142236,"à¸ģระà¸Ĺูà¹ī":142237,"ĠкÑĢов":142238,"ĠкÑĢови":142239,"Ġiçerik":142240,"Ġnadzie":142241,"ĠnadziejÄĻ":142242,"ĠСмоÑĤÑĢ":142243,"Ġphức":142244,"جتÙħاع":142245,"جتÙħاعÙĬØ©":142246,"компон":142247,"компоненÑĤ":142248,"Ġбил":142249,"ĠбилеÑĤ":142250,"ãĥIJãĥ³ãĥī":142251,"ĠPolÃŃcia":142252,"اÙĦتÙĩ":142253,"اÙĦتÙĩاب":142254,"ØŃرÙģ":142255,"تخط":142256,"تخطÙĬØ·":142257,"ãĤ³ãĥ¼ãĥ":142258,"ãĤ³ãĥ¼ãĥĴ":142259,"ãĤ³ãĥ¼ãĥĴãĥ¼":142260,"・・・":142261,"à¸ĭà¸Ńย":142262,"Ġcrédit":142263,"è²·ãģ£ãģŁ":142264,"ĠпоÑĢÑıд":142265,"ĠпоÑĢÑıдке":142266,"Ġphó":142267,"Ġwida":142268,"ĠwidaÄĩ":142269,"جرائÙħ":142270,"à¸ľà¸µ":142271,"ĠbÄĻdÄĻ":142272,"Ġ×ŀפת×Ĺ":142273,"ãĥijãĥ¼ãĥ":142274,"ãĥijãĥ¼ãĥĨ":142275,"ãĥijãĥ¼ãĥĨãĤ£":142276,"ãĥijãĥ¼ãĥĨãĤ£ãĥ¼":142277,"ĠKaż":142278,"ĠKażdy":142279,"ĠнеобÑħодимоÑģÑĤи":142280,"à¸Łà¸Ńรà¹Į":142281,"à¸Łà¸Ńรà¹Įม":142282,"ĠмалÑĭÑĪ":142283,"ĠплоÑĤ":142284,"ĠÑĥÑģÑĤÑĢой":142285,"ĠÑĥÑģÑĤÑĢойÑģÑĤва":142286,"à¸ĸà¸Ńà¸Ļ":142287,"ĠoluÅŁturul":142288,"ĠÅĽwiad":142289,"ĠÅĽwiadom":142290,"ÙħعÙĩد":142291,"ĠпÑĢоизведен":142292,"Æł":142293,"ר×Ļש":142294,"Ùħستث":142295,"ÙħستثÙħر":142296,"׳×Ļ×Ļר":142297,"pañ":142298,"Ġ;-)":142299,"Ġë°ľê²¬":142300,"Ġgörüyor":142301,"ÙħؤÙĦÙģ":142302,"ĠÄIJá»ģ":142303,"ĠاÙĦÙĨÙĪØ§Ø¨":142304,"×Ĺ×§×Ļר×Ķ":142305,"Ġmá»ıi":142306,"è¿°ãģ¹":142307,"ÐĿик":142308,"ìŀĸìķĦ":142309,"ìŀĸìķĦìļĶ":142310,"prowadziÅĤ":142311,"lóg":142312,"lógica":142313,"פס×ĺ":142314,"פס×ĺ×Ļ×ij׾":142315,"Ġ×ŀ×ĵ×Ķ":142316,"Ġ×ŀ×ĵ×Ķ×Ļ×Ŀ":142317,"ãģĵãģĵãģ¾ãģ§":142318,"×Ķת×Ĺ":142319,"×Ķת×Ĺ׾×Ķ":142320,"Ġפ×ķס":142321,"Ġפ×ķס×ĺ×Ļ×Ŀ":142322,"Ġнев":142323,"Ġневоз":142324,"Ġневозможно":142325,"ĠdostÄĻpny":142326,"ĠغاÙĦ":142327,"ĠغاÙĦب":142328,"ĠbezpieczeÅĦst":142329,"ĠbezpieczeÅĦstwa":142330,"åĪĨãģĭãĤĭ":142331,"ĠFührung":142332,"à¸ģีà¹ī":142333,"gemÃ¤ÃŁ":142334,"à¸Ĭà¹Īวà¸ĩà¹Ģวลา":142335,"Ġìļ°ë¦¬ëĤĺ":142336,"Ġìļ°ë¦¬ëĤĺëĿ¼":142337,"ãģ¥ãģıãĤĬ":142338,"ĠاÙĦÙħسÙĦ":142339,"ĠاÙĦÙħسÙĦØŃØ©":142340,"Ġliberté":142341,"клÑİÑĩение":142342,"Ġzamów":142343,"Ġzamówienia":142344,"รà¸ĸà¹Ħà¸Ł":142345,"Ø£ÙģÙĦ":142346,"Ø£ÙģÙĦاÙħ":142347,"Ùħراج":142348,"Ùħراجعة":142349,"Ġë¹ĦêµIJ":142350,"ĠاÙĦتاب":142351,"ĠاÙĦتابعة":142352,"Ġë§ĮëĤĺ":142353,"ĠбÑĥм":142354,"ĠбÑĥмаг":142355,"Ġgénero":142356,"Ġìŀĺ못":142357,"×ŀפ×ķר×ĺ":142358,"è²·ãģĦçī©":142359,"ĠÙĦدÙĬÙĥ":142360,"Ġ×ľ×¢×Ļת":142361,"Ġ×ľ×¢×Ļת×Ļ×Ŀ":142362,"ĠsÅĤab":142363,"ĠпÑĢедÑģÑĤавлÑı":142364,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥĪ":142365,"ãĤ¿ãĤ¤ãĥĪãĥ«":142366,"Ùħص":142367,"ÙħصطÙģ":142368,"ÙħصطÙģÙī":142369,"Ġdifficulté":142370,"ãĥĨãĤ£ãĥĸ":142371,"ĠpewnoÅĽci":142372,"ĠpewnoÅĽciÄħ":142373,"Ġ무ìĬ¨":142374,"إرس":142375,"إرساÙĦ":142376,"ĠдалÑĮ":142377,"ĠдалÑĮÑĪе":142378,"Ġ×ľ×ł×¡":142379,"Ġ×ľ×ł×¡×ķת":142380,"หมูà¹Īà¸ļà¹īาà¸Ļ":142381,"×ŀס×ŀ׼×Ļ":142382,"أسÙĦÙĪØ¨":142383,"ĠzwÅĤ":142384,"ĠzwÅĤas":142385,"ĠzwÅĤaszc":142386,"ĠzwÅĤaszcza":142387,"ĠпÑĢеж":142388,"ĠпÑĢежде":142389,"ĠоÑĢганизаÑĨиÑı":142390,"Ġdönemin":142391,"Ġdöneminde":142392,"ĠỦ":142393,"ĠỦy":142394,"ä¸ĭãģĴ":142395,"ĠпоÑģледние":142396,"Ġgüne":142397,"ĠgüneÅŁ":142398,"Ġ×IJ×ĸר":142399,"Ġ×IJ×ĸר×Ĺ×Ļ":142400,"ãģ§ãģĤãĤįãģĨ":142401,"ĠÙĨÙĤ":142402,"ĠÙĨÙĤاط":142403,"æŃ£ãģĹãģĦ":142404,"ĠÑĢег":142405,"ĠÑĢегиона":142406,"ĠFörder":142407,"ê²½ìĺģ":142408,"dıklar":142409,"dıklarını":142410,"trzymaÄĩ":142411,"أشÙĥ":142412,"أشÙĥاÙĦ":142413,"×Ķת×IJ":142414,"×Ķת×IJ×ŀ×Ķ":142415,"à¸Ĺำà¹ĥหà¹īà¹Ģà¸ģิà¸Ķ":142416,"ĠGebä":142417,"ĠGebäude":142418,"ĠСеÑĢг":142419,"ĠСеÑĢгей":142420,"ĠздоÑĢов":142421,"ĠздоÑĢовÑĮÑı":142422,"Ġrãi":142423,"ĠпÑĢедÑĥÑģ":142424,"ĠпÑĢедÑĥÑģмоÑĤÑĢ":142425,"ĠпÑĢедÑĥÑģмоÑĤÑĢен":142426,"Ġ×Ķצ×Ļ×ij":142427,"Ġ×Ķצ×Ļ×ij×ķר×Ļ":142428,"Ġdésir":142429,"ĠноÑĩ":142430,"ĠноÑĩÑĮ":142431,"möglichkeiten":142432,"Ġ×IJ×Ĺר×ķ׳×Ļ×Ŀ":142433,"Ġsoirée":142434,"ĠNháºŃn":142435,"Ùª":142436,"à¸Ľà¸£à¸°à¸§à¸±à¸ķิศาสà¸ķรà¹Į":142437,"êµIJíĨµ":142438,"ĠأخÙĬ":142439,"Ġdécid":142440,"Ġdécidé":142441,"Ġwyja":142442,"ĠwyjaÅĽni":142443,"Ġสิ":142444,"Ġสิà¸ĩ":142445,"Ġสิà¸ĩหา":142446,"Ġสิà¸ĩหาà¸Ħม":142447,"à¹ģà¸Ńรà¹Į":142448,"หà¸Ļà¹īาà¸Īà¸Ń":142449,"סתר":142450,"Ġê¶":142451,"Ġê¶Į":142452,"Ġê¶Į리":142453,"plätze":142454,"بطÙĦ":142455,"ê±´ìĦ¤":142456,"Ġ×IJ×Ļ×ŀ×Ļ":142457,"Ġ×IJ×Ļ×ŀ×Ļ×Ļ׾":142458,"ãģ½":142459,"تراث":142460,"×IJ׾×Ļ×ŀ×ķת":142461,"ĠdisponÃŃveis":142462,"Ġzale":142463,"Ġzależy":142464,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĭาสัมà¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į":142465,"ĠÅļwiat":142466,"Ġporówn":142467,"Ġporówna":142468,"Ġ׾×ĺ×ķ×ijת":142469,"×Ķ×ĸ×ŀ׳×Ķ":142470,"Ġ×Ľ×ª×ķצ×IJ×Ķ":142471,"Ġ×ijק׾":142472,"Ġ×ijק׾×ķת":142473,"ĠоÑĤкÑĢ":142474,"ĠоÑĤкÑĢÑĭва":142475,"ãĥijãĥ¯ãĥ¼":142476,"ë¿IJë§Į":142477,"ĠвÑģÑı":142478,"ĠвÑģÑıк":142479,"ãģ¨ãģªãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ":142480,"ĠgiáºŃn":142481,"ĠокÑĢÑĥ":142482,"ĠокÑĢÑĥжа":142483,"ĠокÑĢÑĥжаÑİÑī":142484,"ĠUniversität":142485,"ĠÑĢож":142486,"ĠÑĢожд":142487,"ĠÑĢождениÑı":142488,"Ø®ÙĬÙĦ":142489,"Ġкомпаний":142490,"ĠÑĢазлиÑĩнÑĭе":142491,"ĠЦена":142492,"׳×Ļ×ķ×ĸ":142493,"׳×Ļ×ķ×ĸ׾":142494,"׳×Ļ×ķ×ĸ׾×ĺר":142495,"Ġê³µê°Ħ":142496,"Ġê°ľëħIJ":142497,"landırma":142498,"ĠÑĥдален":142499,"à¸ŀัà¸ģà¸ľ":142500,"à¸ŀัà¸ģà¸ľà¹Īà¸Ńà¸Ļ":142501,"Ġprotección":142502,"ĠbÅĤ":142503,"ĠbÅĤÄĻd":142504,"ÃĪ":142505,"Ġíĸīë³µ":142506,"ĠÅŁÃ¼":142507,"ĠÅŁÃ¼phe":142508,"ĠíĶ":142509,"Ġíͼ":142510,"Ġíͼíķ´":142511,"Ġëĭ¤ë¥´":142512,"à¹Ħมà¹Īà¹Ģà¸ģิà¸Ļ":142513,"ãģ¿ãģª":142514,"ãģ¿ãģªãģķãĤĵ":142515,"ĠпоÑĤÑĢеб":142516,"ĠпоÑĤÑĢебиÑĤел":142517,"ĠاÙĦÙĥÙĦاÙħ":142518,"ìķĦë²Ħ":142519,"ìķĦë²Ħì§Ģ":142520,"ãĤĴ使ãģ£ãģŁ":142521,"Ġbụi":142522,"ĠпоÑĤеÑĢ":142523,"ĠпоÑĤеÑĢÑı":142524,"ĠØ¢ÙĦاÙģ":142525,"ĠнаÑģÑĤоÑıÑīее":142526,"ãģıãģªãĤĬãģ¾ãģĹãģŁ":142527,"clusão":142528,"ãĤ³ãĥĶãĥ¼":142529,"צפ×Ļ":142530,"צפ×Ļ×Ļ×Ķ":142531,"Ø®ÙĦا":142532,"Ø®ÙĦاص":142533,"ลà¹īำ":142534,"ãĥ¯ãĤ¤ãĥ³":142535,"Ġมีà¸Ļา":142536,"Ġมีà¸Ļาà¸Ħม":142537,"شخص":142538,"شخصÙĬات":142539,"Ġ×ĸ×§":142540,"Ġ×ĸ×§×ķ×§":142541,"×Ļ×Ļצ":142542,"×Ļ×Ļצ×Ĵ":142543,"èĢĥãģĪæĸ¹":142544,"Ġürünü":142545,"ĠиÑģпол":142546,"ĠиÑģполни":142547,"Ġcompañero":142548,"קצ×Ķ":142549,"×ŀ×¢×ł×Ļ×§":142550,"ÙħØŃÙħد":142551,"Ġcámara":142552,"Ġпед":142553,"Ġпедаг":142554,"Ġпедагог":142555,"маÑĢ":142556,"маÑĢк":142557,"×Ķ×ª×ł×Ĵ×ĵ":142558,"ĠìĨĮê°ľ":142559,"ĠcomunitÃł":142560,"곤":142561,"ĠNgÃłi":142562,"สà¸ĩà¸ļ":142563,"ĠmieszkaÅĦców":142564,"ĠÙĨÙĩائÙĬ":142565,"ivité":142566,"Ġиде":142567,"ĠидеалÑĮн":142568,"ĠأسبÙĪØ¹":142569,"Ġ×Ļ×¢×ľ":142570,"Ġ׾ר×IJש":142571,"Ġ׾ר×IJש×ķ׳×Ķ":142572,"ĠзапиÑģи":142573,"ĠкоÑĢпÑĥÑģ":142574,"วà¸ĩศ":142575,"วà¸ĩศà¹Į":142576,"ĠÐĶм":142577,"ĠÐĶмиÑĤ":142578,"ĠÐĶмиÑĤÑĢ":142579,"Ġkönnt":142580,"Ġbölges":142581,"Ġbölgesinde":142582,"׼×Ļ׼":142583,"׼×Ļ׼ר":142584,"ĠاÙĦإثÙĨ":142585,"ĠاÙĦإثÙĨÙĬÙĨ":142586,"Ġngá»Ļ":142587,"ì¹ł":142588,"دراج":142589,"Ġuda":142590,"ĠudaÅĤo":142591,"ìºIJ":142592,"برÙĨاÙħج":142593,"ĠÑģÑĥдеб":142594,"ĠÑģÑĥдебн":142595,"Ġzunächst":142596,"ĠEducación":142597,"ãģ¨ãģªãģ£ãģ¦ãģĦãģ¾ãģĻ":142598,"Ġ×Ķ×IJ×ŀ×Ļת×Ļ":142599,"Ġİnt":142600,"Ġİnternet":142601,"ĠcaÅĤego":142602,"ãĥĹãĥªãĥ³":142603,"إبد":142604,"إبداع":142605,"ĠпоÑĢÑĤал":142606,"à¹Ĥà¸ķà¹ī":142607,"Ġ×Ķקש×ķר":142608,"плод":142609,"ĠÙħد":142610,"ĠÙħدرÙĬد":142611,"×ŀסע×ĵ×Ķ":142612,"ĠØ´ÙĬئ":142613,"ĠØ´ÙĬئا":142614,"à¸ģà¹Īà¸Ńสรà¹īาà¸ĩ":142615,"Ġì°¸ê³ł":142616,"à¹Ģà¸Ĺร":142617,"à¹Ģà¸Ĺรà¸Ķ":142618,"Ġ×ij×ŀקר×Ļ×Ŀ":142619,"Ġbât":142620,"Ġbâtiment":142621,"åij¼ãģ³":142622,"ç´łæķµ":142623,"ç´łæķµãģª":142624,"przedsiÄĻbiorst":142625,"przedsiÄĻbiorstw":142626,"Ġ×ł×ª×ķ׳×Ļ×Ŀ":142627,"×Ĺ׾×ķ×Ŀ":142628,"รวย":142629,"ÙħÙĪØ¶ÙĪØ¹":142630,"ĠÑģобÑĢан":142631,"ведÑĥÑī":142632,"ĠÑĤеаÑĤ":142633,"ĠÑĤеаÑĤÑĢ":142634,"meye":142635,"meyeceÄŁi":142636,"ĠpieniÄħ":142637,"ĠpieniÄħd":142638,"ĠpieniÄħdze":142639,"ÑĢезиденÑĤ":142640,"ØŃصر":142641,"ìĺ¥":142642,"à¹Ģยืà¸Ńà¸Ļ":142643,"ĠÑĥни":142644,"ĠÑĥнивеÑĢ":142645,"ĠÑĥнивеÑĢÑģ":142646,"ĠÑĥнивеÑĢÑģиÑĤеÑĤ":142647,"ĠاÙĦرØŃ":142648,"ĠاÙĦرØŃÙħÙĨ":142649,"ĠÑĤеÑħнолог":142650,"ĠÑĤеÑħнологии":142651,"ìĹIJëĦĪ":142652,"ìĹIJëĦĪì§Ģ":142653,"ĠíķŃ":142654,"ĠíķŃìĥģ":142655,"à¸ĺา":142656,"à¸ĺาà¸ķุ":142657,"ĠEspañol":142658,"×ĵ×Ĵש":142659,"Ġêµī":142660,"Ġêµīìŀ¥":142661,"Ġêµīìŀ¥íŀĪ":142662,"ĠÅĤat":142663,"ĠÅĤatwo":142664,"Ġká»ĭch":142665,"إز":142666,"إزاÙĦØ©":142667,"ĠдейÑģÑĤвие":142668,"ĠsaÄŁlayan":142669,"สุà¸Ķยà¸Ńà¸Ķ":142670,"ĠzostaÄĩ":142671,"ĠdisponÃŃvel":142672,"ïºį":142673,"verständ":142674,"verständlich":142675,"twor":142676,"tworzyÄĩ":142677,"عجز":142678,"à¹Ģà¸Ĥà¹īม":142679,"ยà¹Īà¸Ńม":142680,"Ġstratég":142681,"Ġstratégie":142682,"à¸ľà¸¥à¹Ħมà¹ī":142683,"Ġê°ģì¢ħ":142684,"ĠÙħÙĪØ§":142685,"ĠÙħÙĪØ§Ø¶":142686,"ĠÙħÙĪØ§Ø¶ÙĬع":142687,"اØŃتج":142688,"اØŃتجاج":142689,"ĠẤ":142690,"ĠẤn":142691,"×ŀ×ŀש׾×Ķ":142692,"ĠÅŁekil":142693,"×ŀ×Ĺ׾":142694,"×ŀ×Ĺ׾×ķת":142695,"Ġà¸ĺ":142696,"Ġà¸ĺัà¸Ļ":142697,"Ġà¸ĺัà¸Ļวา":142698,"Ġà¸ĺัà¸Ļวาà¸Ħม":142699,"Ġìĭ¤ìłľ":142700,"Ġìĭ¤ìłľë¡ľ":142701,"ì¤ijìķĻ":142702,"ëįĶëĿ¼":142703,"ĠÑĪиÑĢ":142704,"ĠÑĪиÑĢоко":142705,"Ġsolución":142706,"วาà¸ĩà¹ģà¸ľà¸Ļ":142707,"×IJ×ķ×ĺ×ķ×ŀ":142708,"×IJ×ķ×ĺ×ķ×ŀ×ĺ×Ļ":142709,"ĠÑĢеÑģÑĤ":142710,"ĠÑĢеÑģÑĤоÑĢ":142711,"ĠÑĢеÑģÑĤоÑĢан":142712,"ëį¸":142713,"ÑĤÑĢад":142714,"ÑĤÑĢади":142715,"ÑĤÑĢадиÑĨион":142716,"ÑĤÑĢадиÑĨионн":142717,"มะà¹Ģรà¹ĩ":142718,"มะà¹Ģรà¹ĩà¸ĩ":142719,"à¹Ĥส":142720,"Ġolmasını":142721,"×ŀ×ķסר":142722,"ĠоÑĤноÑĪении":142723,"Ġê°ĢëĬ¥ìĦ±":142724,"Ġyuk":142725,"Ġyukarı":142726,"ìĨĶ":142727,"ĠÑģÑĦ":142728,"ĠÑģÑĦеÑĢе":142729,"Ġ×§×ķפ":142730,"ãĤ±ãĥ¼ãĤ":142731,"ãĤ±ãĥ¼ãĤŃ":142732,"âĢķâĢķ":142733,"ĠاÙĦØ£ÙĦÙħ":142734,"ĠاÙĦØ£ÙĦÙħاÙĨÙĬ":142735,"ẢN":142736,"ת×ķ׼׳×Ļ×ķת":142737,"ĠÑģÑĥÑīеÑģÑĤвÑĥеÑĤ":142738,"æĪijãĢħ":142739,"ĠاÙĦصادر":142740,"ĠTrá»įng":142741,"Ġад":142742,"ĠадминиÑģÑĤ":142743,"ĠадминиÑģÑĤÑĢа":142744,"ĠадминиÑģÑĤÑĢаÑĨи":142745,"ĠдÑĢÑĥгими":142746,"ÑģпеÑĪ":142747,"عÙĦاÙħات":142748,"Ġаб":142749,"ĠабÑģол":142750,"ĠабÑģолÑİÑĤ":142751,"ĠабÑģолÑİÑĤно":142752,"ฤà¸Ķู":142753,"étr":142754,"étranger":142755,"нÑıÑĤи":142756,"нÑıÑĤие":142757,"×¢×ķ׳":142758,"×¢×ķ׳ש":142759,"ĠÙĤائ":142760,"ĠÙĤائÙĦا":142761,"ĠмаÑģ":142762,"ĠмаÑģло":142763,"ãĥīãĤ¤":142764,"ãĥīãĤ¤ãĥĦ":142765,"å¿ħè¦ģãģĮãģĤãĤĬãģ¾ãģĻ":142766,"×ŀ×ķ×ĸ×Ļ×IJ":142767,"×ŀ×ķ×ĸ×Ļ×IJ×ķף":142768,"ĠNgoại":142769,"Ġkênh":142770,"à¸ģารà¸Ńà¸Ńà¸ģà¹ģà¸ļà¸ļ":142771,"×ŀפק":142772,"×ŀפק×ĵ":142773,"ÙħÙĨاز":142774,"ÙħÙĨازÙĦ":142775,"ë·°":142776,"íŤ":142777,"ÙħÙĩارات":142778,"Ġpropriété":142779,"פ×Ĵ×Ļש×Ķ":142780,"ÑĩÑĢ":142781,"ÑĩÑĢеж":142782,"ÑĩÑĢежден":142783,"×Ķ×ķצ×IJ×Ķ":142784,"ØŃÙĥÙĬÙħ":142785,"ĠíĻĪ":142786,"ĠíĻĪíİĺìĿ´ì§Ģ":142787,"åݳ":142788,"åݳãģĹãģĦ":142789,"×¢×ŀ×ĵ×Ķ":142790,"ĠAuÃŁen":142791,"سÙĪØ¡":142792,"ë¹Ī":142793,"ĠÙĪØ®":142794,"ĠÙĪØ®Ø§ØµØ©":142795,"инÑĤеÑĢ":142796,"инÑĤеÑĢеÑģ":142797,"èĩ´ãģĹãģ¾ãģĻ":142798,"Ġhüküm":142799,"à¹Ħà¸Ĥมัà¸Ļ":142800,"Ġdavran":142801,"ĠdavranÄ±ÅŁ":142802,"à¹Ģà¸ķียà¸ĩ":142803,"вÑĢем":142804,"вÑĢеменно":142805,"à¹Ģà¸Ĺศà¸ģา":142806,"à¹Ģà¸Ĺศà¸ģาล":142807,"å¼ķãģ£":142808,"å¼ķãģ£è¶ĬãģĹ":142809,"×IJר×ķ×Ĺ":142810,"×IJר×ķ×Ĺת":142811,"à¹Ģวิ":142812,"à¹Ģวิรà¹Į":142813,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩรวà¸Ķà¹Ģรà¹ĩว":142814,"ĠìŬíĸī":142815,"ĠÑĢанÑĮ":142816,"ĠÑĢанÑĮÑĪе":142817,"Ġzobow":142818,"ĠzobowiÄħ":142819,"ĠzobowiÄħz":142820,"Ġ×ķ׼×ŀ×ķ×ijף":142821,"ĠاÙĦÙħÙĩ":142822,"ĠاÙĦÙħÙĩÙĨÙĬ":142823,"ãĤ¢ãĤ¸":142824,"ãĤ¢ãĤ¸ãĤ¢":142825,"ë°©ìĨ¡":142826,"à¸Ńà¸Ńà¸ģà¸ģำลัà¸ĩ":142827,"à¸Ńà¸Ńà¸ģà¸ģำลัà¸ĩà¸ģาย":142828,"améli":142829,"améliorer":142830,"å½ĵãģŁãĤĬåīį":142831,"Ġregelm":142832,"ĠregelmÃ¤ÃŁig":142833,"ãģĬåĭ":142834,"ãģĬåĭ§":142835,"ãģĬåĭ§ãĤģ":142836,"Ġmưá»Ŀi":142837,"برÙħج":142838,"ĠNatürlich":142839,"ĠDÅ©ng":142840,"ĠاÙĦرجاÙĦ":142841,"Ġthép":142842,"ĠolmuÅŁtur":142843,"×ŀ×ķס×Ļ×§×Ķ":142844,"fälle":142845,"주íĥĿ":142846,"ĠاÙĦÙģØ±Øµ":142847,"ĠnajwiÄĻks":142848,"ĠnajwiÄĻkszy":142849,"ĠçaÄŁ":142850,"ĠçaÄŁrı":142851,"ì¸ł":142852,"ĠvÃŃct":142853,"ĠvÃŃctima":142854,"ĠÑģовеÑĢÑĪен":142855,"×Ķ×Ļ×Ļת×Ļ":142856,"à¹Ģà¸Ķี":142857,"à¹Ģà¸Ķีà¹ĭ":142858,"à¹Ģà¸Ķีà¹ĭยว":142859,"üyü":142860,"Ġдоп":142861,"Ġдополн":142862,"ĠдополниÑĤелÑĮно":142863,"à¹ģà¸ķà¸ģà¸ķà¹Īาà¸ĩà¸ģัà¸Ļ":142864,"Ġál":142865,"Ġálbum":142866,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Īà¸³à¸Ľà¸µ":142867,"ĠÑĦедеÑĢ":142868,"ĠÑĦедеÑĢалÑĮн":142869,"ĠobsÅĤ":142870,"ĠobsÅĤugi":142871,"à¹Ģรืà¹Ī":142872,"à¹Ģรืà¹Īà¸Ńย":142873,"à¹Ģรืà¹Īà¸Ńยà¹Ĩ":142874,"ëģĮ":142875,"Ġnghìn":142876,"ĠBaÅŁkanlıģı":142877,"تأسÙĬ":142878,"تأسÙĬس":142879,"Ġ×ij×ij×ķקר":142880,"Ġ×¢×ij×ķ×ĵ×ķת":142881,"ĠبصÙĪØ±Ø©":142882,"ãĤıãģijãģ§ãģ¯ãģªãģĦ":142883,"führer":142884,"ãĤ¹ãĤŃ":142885,"ãĤ¹ãĤŃãĥ«":142886,"ĠاÙĦÙĤض":142887,"ĠاÙĦÙĤضÙĬØ©":142888,"ĠдолжноÑģÑĤ":142889,"ÙģØ§Ø±ÙĤ":142890,"Ġcomeçou":142891,"Ġorganisé":142892,"Ġxuân":142893,"ĠÑģообÑīаеÑĤ":142894,"ĠпÑĢид":142895,"ĠпÑĢидеÑĤÑģÑı":142896,"TÃľRK":142897,"ãĥ¬ãĥ¼ãĤ·ãĥ§ãĥ³":142898,"Không":142899,"استÙģ":142900,"استÙģØ§Ø¯Ø©":142901,"ä¸ĬãģĮãģ£ãģ¦":142902,"Ġumie":142903,"ĠumiejÄĻ":142904,"ĠumiejÄĻtn":142905,"ĠumiejÄĻtnoÅĽci":142906,"ëĤ¸":142907,"à¹Ģà¸Ļà¸Ńรà¹Į":142908,"×ĵ×ķ×ķ×Ĺ":142909,"ÃŃsimo":142910,"IÃĬ":142911,"IÃĬN":142912,"Ġalcanç":142913,"Ġà¸ķุ":142914,"Ġà¸ķุลา":142915,"Ġà¸ķุลาà¸Ħม":142916,"ש׾×ĺ×ķף":142917,"Ġélè":142918,"Ġélèves":142919,"ĠÄiju":142920,"ĠÄijuá»ķi":142921,"ĠØ£Ùģ":142922,"ĠØ£Ù쨱ÙĬ":142923,"ĠØ£Ù쨱ÙĬÙĤÙĬ":142924,"ĠØ£Ù쨱ÙĬÙĤÙĬا":142925,"ãĤĴæİ¢ãģĻ":142926,"ĠпÑĢедложениÑı":142927,"جاد":142928,"ĠÑħоÑĤÑĮ":142929,"Ñģал":142930,"Ñģалон":142931,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģม":142932,"à¸Ľà¸£à¸°à¹Ģมิà¸Ļ":142933,"ãĤŃãĥĥãĥģ":142934,"ãĤŃãĥĥãĥģãĥ³":142935,"×ij×ĵ×Ļ×§×ķת":142936,"Ġchù":142937,"Ġchùa":142938,"ÐĴиде":142939,"ÐĴидео":142940,"иÑĢовка":142941,"ĠÑħоÑĤиÑĤе":142942,"Ġspécifique":142943,"รสà¸Ĭาà¸ķิ":142944,"è¾¼ãĤĵãģł":142945,"伸ãģ³":142946,"×Ķצ׾×Ĺת":142947,"ãģ©ãģ®ãĤĪãģĨãģ«":142948,"سعادة":142949,"Ġлид":142950,"ĠлидеÑĢ":142951,"มà¸ĩ":142952,"มà¸ĩà¸Ħล":142953,"ØŃاÙħÙĦ":142954,"หลุà¸Ķ":142955,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¸ķà¹Īà¸Ń":142956,"à¸Ńยà¹Īาà¸ĩà¸ķà¹Īà¸Ńà¹Ģà¸Ļืà¹Īà¸Ńà¸ĩ":142957,"ãģķãģĽãģ¦éłĤ":142958,"تسÙĪÙĬ":142959,"تسÙĪÙĬÙĤ":142960,"ĠaÅŁaģıd":142961,"ĠaÅŁaģıdaki":142962,"ĠÑĨелÑĮ":142963,"ĠÑĨелÑĮÑİ":142964,"ĠAraÅŁtırma":142965,"à¸Ĥัà¸ļรà¸ĸ":142966,"ÙĩذÙĩ":142967,"ลà¸ĩà¸Ĺะ":142968,"ลà¸ĩà¸Ĺะà¹Ģà¸ļ":142969,"ลà¸ĩà¸Ĺะà¹Ģà¸ļียà¸Ļ":142970,"تÙĥاÙħÙĦ":142971,"Ġcio":142972,"Ġcioè":142973,"ãģ¦ãģĬãģı":142974,"ĠاÙĦصØŃÙģÙĬ":142975,"ĠíĬ¹ìłķ":142976,"полниÑĤÑĮ":142977,"ãĤĵãģĺãĤĥãģªãģĦ":142978,"ãĤĵãģĺãĤĥãģªãģĦãģĭ":142979,"ĠاÙĦجÙĩ":142980,"ĠاÙĦجÙĩات":142981,"ĠÑĥÑģпеÑĪно":142982,"Ġвок":142983,"ĠвокÑĢÑĥг":142984,"ĠÑģиÑĤÑĥаÑĨиÑı":142985,"Ġ×Ķ×IJ×ŀר":142986,"Ġ×Ķ×IJ×ŀר×Ļ×§":142987,"Ġ×Ķ×IJ×ŀר×Ļ×§×IJ×Ļ":142988,"×ŀ×Ĵ×ĸ":142989,"×ŀ×Ĵ×ĸ×Ļף":142990,"ĠакÑĤÑĥ":142991,"ĠакÑĤÑĥалÑĮн":142992,"éta":142993,"étais":142994,"ĠmogÅĤa":142995,"ĠÑĤоÑĩки":142996,"Ġ×ŀ×Ķ×ŀ×¢":142997,"Ġ×ŀ×Ķ×ŀ×¢×¨×Ľ×ª":142998,"à¸¡à¸µà¸Ľà¸£à¸°à¸ªà¸´à¸Ĺà¸ĺà¸´à¸łà¸²à¸ŀ":142999,"×Ļר×Ļ×ĵ×Ķ":143000,"×Ĵר×ŀ׳":143001,"×Ĵר×ŀ׳×Ļ×Ķ":143002,"Ġглав":143003,"Ġглавное":143004,"Ġ미ëŀĺ":143005,"Ġ׳׼×ķ׳×Ķ":143006,"ĠÙĪØ·ÙĨÙĬ":143007,"opport":143008,"opportunitÃł":143009,"Ġhá»§y":143010,"ĠÙĦتØŃ":143011,"ĠÙĦتØŃÙĤÙĬÙĤ":143012,"Ġórg":143013,"Ġórgão":143014,"ãĤ¹ãĥĶ":143015,"ãĤ¹ãĥĶãĥ¼ãĥī":143016,"Ġönü":143017,"Ġönüne":143018,"ÙħعاÙħÙĦ":143019,"ש×ŀ×Ļר×Ķ":143020,"ĠвеÑģÑĮма":143021,"ĠwiÄĻkszo":143022,"ĠwiÄĻkszoÅĽÄĩ":143023,"ĠاستراتÙĬج":143024,"ĠاستراتÙĬجÙĬØ©":143025,"ĠÙ쨥":143026,"ĠÙģØ¥Ø°Ø§":143027,"à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ńม":143028,"à¹Ģà¸Ĭืà¹Īà¸Ńมà¸ķà¹Īà¸Ń":143029,"Ġ׾פר":143030,"Ġ׾פר×ĺ×Ļ×Ŀ":143031,"ÙħضÙĬ":143032,"ĠGerçek":143033,"Ġçocukların":143034,"ÙĪØ«Ø§Ø¦ÙĤ":143035,"ĠÙħساءÙĭ":143036,"Ġunterstützt":143037,"Ġprést":143038,"Ġpréstamo":143039,"ĠÐłÐ°Ð·Ð¼ÐµÑĢ":143040,"ĠÅŁeker":143041,"Ġséculo":143042,"×ij×Ķ×Ļר":143043,"Ø´ÙĩÙĪØ±":143044,"Ġà¸Ńีà¸ģ":143045,"Ġà¸Ńีà¸ģà¸Ĺัà¹īà¸ĩ":143046,"Ġllegó":143047,"à¸¨à¸´à¸¥à¸Ľà¸°":143048,"æĪijãģĮ":143049,"æĪijãģĮå®¶":143050,"عÙĤÙĪ":143051,"عÙĤÙĪØ¨Ø§Øª":143052,"ĠFälle":143053,"ĠsÅĤuż":143054,"ĠsÅĤużb":143055,"ĠاÙĦØŃÙĤÙĪÙĤ":143056,"ĠплиÑĤ":143057,"ĠиноÑģÑĤ":143058,"ĠиноÑģÑĤÑĢан":143059,"ĠиноÑģÑĤÑĢанн":143060,"à¹ĥà¸Ļà¸Ĥà¸ĵะà¸Ĺีà¹Ī":143061,"ãĤ«ãĥĨ":143062,"ãĤ«ãĥĨãĤ´":143063,"ãĤ«ãĥĨãĤ´ãĥª":143064,"à¸Ńิส":143065,"à¸Ńิสระ":143066,"à¹Ģà¸ľà¸¢à¹ģ":143067,"à¹Ģà¸ľà¸¢à¹ģà¸ŀร":143068,"à¹Ģà¸ľà¸¢à¹ģà¸ŀรà¹Ī":143069,"ãģĬãģĦ":143070,"ãģĬãģĦãģĹãģĦ":143071,"استÙĤÙĦ":143072,"استÙĤÙĦاÙĦ":143073,"تØŃض":143074,"تØŃضÙĬر":143075,"åĬ©ãģij":143076,"ÙħراÙģÙĤ":143077,"Ġ×ĵ×ķר":143078,"Ġ×ĵ×ķרש":143079,"×ŀת×Ļ×Ļ×Ĺס":143080,"ס×Ļ׼":143081,"ס×Ļ׼×ķ×Ŀ":143082,"íĮĮíĬ¸":143083,"ĠwyÅĽ":143084,"ĠwyÅĽw":143085,"ĠwyÅĽwiet":143086,"ĠwyÅĽwietl":143087,"ĠاÙĦاÙĨساÙĨ":143088,"ĠStraÃŁen":143089,"L":143090,"ãģ«åŁº":143091,"ãģ«åŁºãģ¥":143092,"ĠcapÃŃtulo":143093,"ลุย":143094,"Ġ×Ķ×ŀקצ×ķ×¢×Ļ":143095,"ãģĤãĤĭç¨ĭ度":143096,"Ợ":143097,"ĠاÙĦÙĦا":143098,"ĠاÙĦÙĦازÙħØ©":143099,"æķĻãģĪ":143100,"Ġרש×IJ×Ļ":143101,"зав":143102,"завиÑģ":143103,"завиÑģим":143104,"à¸Ľà¸±à¸Īà¸Īัย":143105,"à¹Ģà¸ĭล":143106,"à¹Ģà¸ĭลลà¹Į":143107,"Ġdifférence":143108,"ĠAltın":143109,"ĠкÑĢай":143110,"ĠкÑĢайне":143111,"Ġзло":143112,"Ġgünümüz":143113,"ĠнаÑĤÑĥÑĢ":143114,"ĠнаÑĤÑĥÑĢалÑĮн":143115,"×Ĵ×ķ׾ש×Ļ×Ŀ":143116,"ĠкаÑĤегоÑĢ":143117,"ĠкаÑĤегоÑĢии":143118,"Ġзнак":143119,"à¸ģà¹Īà¸Ńà¸Ļหà¸Ļà¹īา":143120,"à¸ģà¹Īà¸Ńà¸Ļหà¸Ļà¹īาà¸Ļีà¹ī":143121,"ĠÙħÙĨت":143122,"ĠÙħÙĨتخب":143123,"ãĥĽãĥ¼ãĥ«":143124,"ĠевÑĢо":143125,"สว":143126,"สวม":143127,"ĠìľĦìĽIJ":143128,"ĠìľĦìĽIJëĭĺ":143129,"ĠاÙĦØŃÙĪØ«":143130,"ĠاÙĦØŃÙĪØ«ÙĬ":143131,"ĠÑģодеÑĢжиÑĤ":143132,"ãĥķãĤ¡ãĥĥãĤ·ãĥ§ãĥ³":143133,"Ġà¸ģัà¸Ļ":143134,"Ġà¸ģัà¸Ļย":143135,"Ġà¸ģัà¸Ļยายà¸Ļ":143136,"ãĤªãĥª":143137,"ãĤªãĥªãĤ¸":143138,"ãĤªãĥªãĤ¸ãĥĬãĥ«":143139,"ĠбÑĢенд":143140,"ãĤĴæĮģãģ£ãģ¦ãģĦãĤĭ":143141,"Ġinversión":143142,"Ġê°ĸ":143143,"Ġê°ĸê³ł":143144,"ĠnovitÃł":143145,"ê´Ģê´ij":143146,"Ġà¸ŀฤษ":143147,"Ġà¸ŀà¸¤à¸©à¸łà¸²":143148,"Ġà¸ŀà¸¤à¸©à¸łà¸²à¸Ħม":143149,"×ķר×Ĺ×Ļ×Ŀ":143150,"׼׾×ķ׾":143151,"Ġngạc":143152,"×Ļ×Ļש":143153,"×Ļ×Ļש×ķ×ij":143154,"fäll":143155,"fällig":143156,"ĠÑĤÑĢебÑĥеÑĤÑģÑı":143157,"Ġcará":143158,"Ġcarácter":143159,"ĠprincÃŃpio":143160,"ĠÅĤaz":143161,"ĠÅĤazien":143162,"ĠÅĤazienk":143163,"Ġgiãn":143164,"ÑģÑĤÑĢаива":143165,"Ùħساب":143166,"ÙħسابÙĤØ©":143167,"à¹Ģà¸Ħรืà¹Īà¸Ńà¸ĩà¸Ķืà¹Īม":143168,"ترÙĥÙĬب":143169,"volução":143170,"ĠÐŁÐ¾Ñĩ":143171,"ĠÐŁÐ¾Ñĩем":143172,"ĠÐŁÐ¾ÑĩемÑĥ":143173,"казалоÑģÑĮ":143174,"ĠпÑĢименениÑı":143175,"à¹Ģà¸Ĺียม":143176,"íĮĶ":143177,"à¸Ĥà¹īà¸Ńà¹Ģสà¸Ļà¸Ń":143178,"à¸Ľà¸±à¸įà¸įา":143179,"ĠобÑĥÑĩ":143180,"ĠобÑĥÑĩениÑı":143181,"ĠÑģеÑĢи":143182,"ĠÑģеÑĢиал":143183,"Ġinglés":143184,"ĠÙĦÙĥرة":143185,"Ġ×ĺ׾":143186,"Ġ×ĺ׾פ×ķף":143187,"Ġìłij":143188,"Ġìłijê·¼":143189,"×IJ×ķ×Ĵ":143190,"×IJ×ķ×Ĵ×ķס":143191,"×IJ×ķ×Ĵ×ķס×ĺ":143192,"ĠболÑĮÑĪое":143193,"ĠÐļонеÑĩно":143194,"×¢×Ļת×ķ׳":143195,"×¢×Ļת×ķ׳×IJ×Ļ":143196,"Ġкнопк":143197,"Ġзн":143198,"ĠзнаÑĤÑĮ":143199,"ĠÄijá»±":143200,"ĠÄijá»±ng":143201,"влаж":143202,"влажн":143203,"×ŀ×Ļ×ĺ×ij":143204,"ãĤ¬ãĤ¤":143205,"ãĤ¬ãĤ¤ãĥī":143206,"..........":143207,"Ġà¸ģุม":143208,"Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀ":143209,"Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀัà¸Ļ":143210,"Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀัà¸Ļà¸ĺ":143211,"Ġà¸ģà¸¸à¸¡à¸łà¸²à¸ŀัà¸Ļà¸ĺà¹Į":143212,"bez":143213,"bezpieczeÅĦst":143214,"bezpieczeÅĦstw":143215,"ãĥijãĥijæ´»":143216,"عاط":143217,"عاطÙģ":143218,"ĠÄijáºŃm":143219,"ĠзÑĢ":143220,"ĠзÑĢениÑı":143221,"Ġborç":143222,"Ġнедел":143223,"ĠнеделÑİ":143224,"Ġhá»ı":143225,"Ġhá»ıng":143226,"ìŀ¥ìķł":143227,"ìŀ¥ìķłìĿ¸":143228,"ĠاÙĦعÙĦاÙĤØ©":143229,"Ġíģ¬":143230,"Ġíģ¬ê²Į":143231,"à¹Ħรà¹Ī":143232,"à¸ļาà¸Ķ":143233,"à¸ļาà¸Ķà¹Ģà¸Īà¹ĩà¸ļ":143234,"à¸Ŀรั":143235,"à¸Ŀรัà¹Īà¸ĩ":143236,"à¸Ŀรัà¹Īà¸ĩà¹Ģศ":143237,"à¸Ŀรัà¹Īà¸ĩà¹Ģศส":143238,"רע×Ļ":143239,"רע×Ļ×ķ׳×ķת":143240,"ĠëĮ":143241,"ĠëĮĵ":143242,"ĠëĮĵê¸Ģ":143243,"Ġnajb":143244,"Ġnajbli":143245,"Ġnajbliż":143246,"Ġnajbliższ":143247,"ĠиÑģполÑĮзÑĥеÑĤÑģÑı":143248,"ĠcientÃŃf":143249,"ĠcientÃŃfico":143250,"×¢×ŀ×§":143251,"Ġgợi":143252,"Ø´ØŃÙĨ":143253,"ĠÅĽm":143254,"ĠÅĽmier":143255,"ĠÅĽmierci":143256,"à¸Ħาสิà¹Ĥà¸Ļà¸Ńà¸Ńà¸Ļà¹Ħลà¸Ļà¹Į":143257,"×Ĺש×ijת×Ļ":143258,"Ġningu":143259,"Ġninguém":143260,"è¾¼ãĤģ":143261,"ãģ·":143262,"ĠÑĥг":143263,"ĠÑĥгол":143264,"ï½°":143265,"פת×Ļ×Ĺ":143266,"פת×Ļ×Ĺת":143267,"Ġ×Ķר×IJש×ķ׳×Ļ×Ŀ":143268,"pósito":143269,"ãĤŃãĥ¬ãĤ¤":143270,"ãģ©ãģĵãĤį":143271,"à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¹Ħ":143272,"à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¹Ħหร":143273,"à¹Ģà¸Ĺà¹Īาà¹Ħหรà¹Ī":143274,"ĠинÑĤеÑĢÑĮеÑĢ":143275,"ĠØŃاج":143276,"ĠØŃاجة":143277,"สีà¸Ĥาว":143278,"ìĸ¼":143279,"Ġná»Ļ":143280,"Ġná»Ļp":143281,"ĠÃŃnd":143282,"ĠÃŃndice":143283,"สำรวà¸Ī":143284,"Ġкаждой":143285,"Ġhotéis":143286,"ĠnastÄĻ":143287,"ĠnastÄĻpn":143288,"Ġ×Ķ×§×ķ×ĵ":143289,"Ġ×Ķ×§×ķ×ĵ×Ŀ":143290,"פ×ķפ":143291,"פ×ķפ×ķ׾":143292,"פ×ķפ×ķ׾ר×Ļ":143293,"вÑĪей":143294,"ãĤ·ãĥ³ãĥĹ":143295,"ãĤ·ãĥ³ãĥĹãĥ«":143296,"ĠzdjÄĻÄĩ":143297,"ĠгÑĢÑĥппа":143298,"ĠпомеÑī":143299,"ĠпомеÑīениÑı":143300,"ãģ©ãģĨãģĦãģĨ":143301,"ĠиÑģпÑĭÑĤа":143302,"ĠogÅĤ":143303,"ĠogÅĤos":143304,"ĠogÅĤoszen":143305,"ĠogÅĤoszeni":143306,"สรà¹īาà¸ĩสรร":143307,"สรà¹īาà¸ĩสรรà¸Ħà¹Į":143308,"à¸ŀรรà¸ĵ":143309,"ĠçıkÄ±ÅŁ":143310,"ĠÑĩаÑģÑĤноÑģÑĤи":143311,"Ġ×ķ×Ļ×ķתר":143312,"ç¶ļãģįãĤĴ":143313,"ç¶ļãģįãĤĴèªŃ":143314,"ç¶ļãģįãĤĴèªŃãĤĢ":143315,"à¸ģรั":143316,"à¸ģรัม":143317,"гÑĢаÑĦ":143318,"Ġвлад":143319,"ĠвладелÑĮ":143320,"ĠвладелÑĮÑĨ":143321,"ĠistediÄŁ":143322,"ĠistediÄŁiniz":143323,"×ij×ľ×¢":143324,"×ij×ľ×¢×ĵ×Ļ":143325,"ÙħÙĪØ§Ùģ":143326,"ÙħÙĪØ§ÙģÙĤØ©":143327,"Ġ×Ļ×ķר":143328,"Ġ×Ļ×ķרק":143329,"ãĤ«ãĥ¼ãĥīãĥŃãĥ¼ãĥ³":143330,"ĠاÙĦÙħØ´ÙĥÙĦ":143331,"ĠاÙĦÙħØ´ÙĥÙĦØ©":143332,"ĠêµŃíļĮ":143333,"ספ×ĺ":143334,"ספ×ĺ×ŀ":143335,"ספ×ĺ×ŀ×ijר":143336,"Ġìĸ´ëłµ":143337,"ÙĥاÙħ":143338,"ÙĥاÙħÙĬرا":143339,"schlü":143340,"schlüsse":143341,"ĠØ«ÙĨ":143342,"ĠØ«ÙĨائÙĬ":143343,"ìī½":143344,"ĠÐŀÑģоб":143345,"ĠÐŀÑģобенно":143346,"ĠинвеÑģÑĤи":143347,"ĠинвеÑģÑĤиÑĨи":143348,"اØŃتÙħ":143349,"اØŃتÙħاÙĦ":143350,"EÄŀ":143351,"EÄŀİ":143352,"íķĺê²łëĭ¤":143353,"Ġ×IJ×ijר×Ķ":143354,"Ġ×IJ×ijר×Ķ×Ŀ":143355,"Ġ×ij×Ĺ×Ļ׳×Ŀ":143356,"Ø£ÙĪØ¶":143357,"Ø£ÙĪØ¶Ø§Ø¹":143358,"Ġdél":143359,"Ġdélai":143360,"Ġ×IJ×ķ×Ķ×ij×Ļ×Ŀ":143361,"ĠÑģоÑħ":143362,"ĠÑģоÑħÑĢ":143363,"ĠÑģоÑħÑĢани":143364,"ĠдоÑģÑĤиж":143365,"ĠдоÑģÑĤижени":143366,"สิà¹Īà¸ĩà¹ģ":143367,"สิà¹Īà¸ĩà¹ģวà¸Ķ":143368,"สิà¹Īà¸ĩà¹ģวà¸Ķล":143369,"สิà¹Īà¸ĩà¹ģวà¸Ķลà¹īà¸Ńม":143370,"ĠاÙĦÙħباشر":143371,"ĠÑĦиг":143372,"ĠÑĦигÑĥÑĢ":143373,"можем":143374,"׾×ŀ×Ļ×ĵ×Ķ":143375,"Ġciné":143376,"Ġcinéma":143377,"Ġbada":143378,"ĠbadaÅĦ":143379,"جبÙĩØ©":143380,"Ġдеп":143381,"ĠдепÑĥÑĤ":143382,"ĠдепÑĥÑĤаÑĤ":143383,"Ġdistância":143384,"ĠاÙĦÙħعار":143385,"ĠاÙĦÙħعارضة":143386,"thèse":143387,"ünc":143388,"üncü":143389,"Ġданного":143390,"ĠBelgi":143391,"ĠBelgië":143392,"Ġ×ij×ij×§":143393,"Ġ×ij×ijקש×Ķ":143394,"ยà¹Īาà¸Ļ":143395,"Ġsolução":143396,"Ġ×Ķצ×ĺר":143397,"Ġ×Ķצ×ĺרפ×ķ":143398,"ĠØ£ÙĨØŃ":143399,"ĠØ£ÙĨØŃاء":143400,"ĠدÙħØ´":143401,"ĠدÙħØ´ÙĤ":143402,"มัà¹ī":143403,"มัà¹īย":143404,"Ùħغرب":143405,"استعÙħاÙĦ":143406,"ĠSÅĤow":143407,"ĠëıĻìĭľ":143408,"ĠëıĻìĭľìĹIJ":143409,"ĠÑģоÑģ":143410,"ĠÑģоÑģед":143411,"ì²ŃìĨĮ":143412,"ì²ŃìĨĮëħĦ":143413,"ĠгÑĢаÑĦ":143414,"ĠгÑĢаÑĦик":143415,"ĠìŀijìĿĢ":143416,"Ġyeti":143417,"ĠyetiÅŁtir":143418,"ĠìĿ´ê²ĥìĿ´":143419,"หà¹Īาà¸ĩ":143420,"Ø¥ÙħÙĥاÙĨ":143421,"Ø¥ÙħÙĥاÙĨÙĬØ©":143422,"استعراض":143423,"Ùħخدر":143424,"ĠÑĩÑĥÑĤÑĮ":143425,"ÙħدÙĬر":143426,"ÙħدÙĬرÙĬØ©":143427,"Ġà¹Ģมษ":143428,"Ġà¹Ģมษายà¸Ļ":143429,"ĠмеÑħ":143430,"ĠмеÑħаниз":143431,"ĠмеÑħанизм":143432,"ĠÑģÑĥм":143433,"ĠÑģÑĥммÑĥ":143434,"Ġvö":143435,"Ġvöll":143436,"Ġvöllig":143437,"ĠдÑĢÑĥз":143438,"ĠдÑĢÑĥзÑĮÑı":143439,"ãĤĴåĪ©ç͍ãģĹãģ¦":143440,"à¸ļรรà¸Īุ":143441,"pożycz":143442,"×ŀש׼":143443,"×ŀ×©×Ľ×ł×ª":143444,"×ŀ×©×Ľ×ł×ª×IJ":143445,"Ġeuropéen":143446,"Ġproprié":143447,"Ġpropriétaire":143448,"Ġkhấu":143449,"ãģĦãģŁãģłãģijãĤĭ":143450,"Ġtecrü":143451,"Ġtecrübe":143452,"×Ķ×ij":143453,"×Ķ×ij׳×Ķ":143454,"ĠcuÌ":143455,"ĠcuÌī":143456,"ĠcuÌīa":143457,"×IJ×ķ×ķ":143458,"×IJ×ķ×ķ×Ļר×Ķ":143459,"Ġ׼×ķ׾×ķ":143460,"Ulus":143461,"Uluslararası":143462,"Ġ׳×ķת":143463,"Ġ׳×ķ×ª×Ł":143464,"ãģ«åIJij":143465,"ãģ«åIJijãģijãģ¦":143466,"ë¹Ľ":143467,"à¸Ĺัà¸ģษ":143468,"à¸Ĺัà¸ģษะ":143469,"سÙĤÙĪ":143470,"سÙĤÙĪØ·":143471,"Ġвн":143472,"ĠвнеÑĪ":143473,"ĠвнеÑĪне":143474,"Ġurz":143475,"ĠurzÄĻd":143476,"Ġámb":143477,"Ġámbito":143478,"à¸Ńà¸ĺิ":143479,"à¸Ńà¸ĺิà¸ļาย":143480,"ĠÅĤad":143481,"ĠÅĤadn":143482,"ê±´ì¶ķ":143483,"wództ":143484,"wództw":143485,"Ġquestões":143486,"Ġשק":143487,"Ġשק×Ļ×ij׾":143488,"ĠmiejscowoÅĽci":143489,"Ġвал":143490,"ĠвалÑİÑĤ":143491,"häuser":143492,"หà¸Ļà¸Ńà¸ĩ":143493,"ãģ¨åħ±":143494,"ãģ¨åħ±ãģ«":143495,"ãĥıãĥ¼ãĥī":143496,"Ġê°ľìµľ":143497,"ĠоÑģновном":143498,"ĠмÑıÑģ":143499,"اعت":143500,"اعتÙĤاÙĦ":143501,"สà¸ĸิ":143502,"สà¸ĸิà¸ķิ":143503,"Ngu":143504,"Nguá»ĵn":143505,"ĠÙħجÙĦ":143506,"ĠÙħجÙĦØ©":143507,"à¹ģà¸Ĥà¸Ļ":143508,"ĠاÙĦÙĦÙĬبÙĬ":143509,"פע×Ļ׾×ķ×Ļ×ķת":143510,"Ġ×Ķרפ×ķ×IJ×Ļ":143511,"פר×ķפ":143512,"פר×ķפ×Ļ׾":143513,"ק׾×IJ":143514,"ק׾×IJס×Ļ":143515,"ÙĥتشÙģ":143516,"ãģ«ãģªãģ£ãģ¦ãģĹãģ¾ãģĨ":143517,"à¹Ģà¸Ħลà¹ĩà¸Ķ":143518,"à¹Ģà¸Ħลà¹ĩà¸Ķลัà¸ļ":143519,"Ġì»´":143520,"Ġì»´íĵ¨":143521,"Ġì»´íĵ¨íĦ°":143522,"Ġ×Ĺ×Ļ×ķ×ij×Ļ":143523,"Ġnäm":143524,"Ġnämlich":143525,"åij¼ãģ°":143526,"åij¼ãģ°ãĤĮ":143527,"ĠÑĢол":143528,"ĠÑĢоли":143529,"Ġspécialisé":143530,"à¸Ļวัà¸ķ":143531,"à¸Ļวัà¸ķà¸ģรรม":143532,"ÙĨصÙĪØµ":143533,"пеÑĢед":143534,"пеÑĢедаÑĩ":143535,"thèque":143536,"Ġר×IJ×Ļת×Ļ":143537,"ãĥĢãĤ¦ãĥ³":143538,"ãĤıãģĭ":143539,"ãĤıãģĭãģ£ãģ¦":143540,"беÑĢеж":143541,"ĠÑģек":143542,"ĠÑģекÑĢ":143543,"ĠÑģекÑĢеÑĤ":143544,"ĠпоÑģÑĤоÑıнн":143545,"à¸Ĥà¸Ļสà¹Īà¸ĩ":143546,"Ġmük":143547,"Ġmükem":143548,"Ġmükemmel":143549,"еÑĤеÑģÑĮ":143550,"ĠاÙĦسÙĨÙĪØ§Øª":143551,"ĠìłĦíĺĢ":143552,"Ġ×Ķ×ŀ×§×ķר×Ļ":143553,"Ġmüd":143554,"Ġmüdah":143555,"Ġmüdahale":143556,"Ġwyb":143557,"Ġwybór":143558,"Ġtendência":143559,"إدار":143560,"إدارÙĬØ©":143561,"Ġunterstützen":143562,"ת×ijר":143563,"ת×ijרר":143564,"Ġdiá":143565,"Ġdiálogo":143566,"ĠÃĸnce":143567,"ĠÃĸnceki":143568,"ãĤ¹ãĥĿãĥĥãĥĪ":143569,"ëĦ£":143570,"ĠGeli":143571,"ĠGeliÅŁ":143572,"ãĤĴéĢļ":143573,"ãĤĴéĢļãģĹãģ¦":143574,"ĠFuÃŁball":143575,"Ġsalari":143576,"Ġsalarié":143577,"ĠпÑĢодÑĥкÑĤов":143578,"صÙģÙĤØ©":143579,"รวà¸ļ":143580,"รวà¸ļรวม":143581,"à¹ĥà¸Ļà¸IJาà¸Ļ":143582,"à¹ĥà¸Ļà¸IJาà¸Ļะ":143583,"Ġkayna":143584,"Ġkaynaģı":143585,"ĠìŀijíĴĪ":143586,"ĠвÑĭÑĢаж":143587,"ĠвÑĭÑĢажен":143588,"ĠÑģÑĤеп":143589,"ĠÑģÑĤепени":143590,"ĠاÙĦÙħÙĪØ¬ÙĪØ¯":143591,"ĠاÙĦÙħÙĪØ¬ÙĪØ¯Ø©":143592,"ลà¹īม":143593,"ĠnajczÄĻ":143594,"ĠnajczÄĻÅĽcie":143595,"ĠnajczÄĻÅĽciej":143596,"Ġzwy":143597,"Ġzwyk":143598,"ĠzwykÅĤ":143599,"Ġê·¸ëłĩì§Ģ":143600,"à¸ģระà¸Ī":143601,"à¸ģระà¸Īาย":143602,"Ġëĭµ":143603,"Ġëĭµë³Ģ":143604,"ĠÑĢеак":143605,"ĠÑĢеакÑĨи":143606,"ĠÅĽwież":143607,"ĠÑģÑĤоимоÑģÑĤи":143608,"ÙħÙĨاÙĤ":143609,"ÙħÙĨاÙĤØ´":143610,"ÙħÙĨاÙĤشة":143611,"ĠÑħоÑĩÑĥ":143612,"ãĥľãĥ¼ãĥī":143613,"Ġróżnic":143614,"ĠкÑĢÑĭ":143615,"ĠкÑĢÑĭÑĪ":143616,"âľĵ":143617,"ãĤ³ãĥ³ãĥĨãĥ³":143618,"ãĤ³ãĥ³ãĥĨãĥ³ãĥĦ":143619,"ĠпÑĢедпоÑĩ":143620,"×ŀר×ij×Ļת":143621,"ĠØ´Ùĥ":143622,"ĠØ´Ùĥرا":143623,"Ġдал":143624,"Ġдалек":143625,"Ġдалеко":143626,"برÙĬØ·":143627,"برÙĬطاÙĨÙĬا":143628,"عÙĨا":143629,"عÙĨاÙĬØ©":143630,"ĠÑĢаÑģÑģказ":143631,"ĠÑĢаÑģÑģказÑĭва":143632,"Ø£ÙĦÙĪ":143633,"Ø£ÙĦÙĪØ§ÙĨ":143634,"æĮģãģ£ãģ¦":143635,"æĮģãģ£ãģ¦ãģĦ":143636,"Ùħبادئ":143637,"×Ķ×¢×ijר":143638,"×Ķ×¢×ijרת":143639,"Ġyayı":143640,"Ġyayıml":143641,"Ġyayımla":143642,"mát":143643,"máticos":143644,"à¸ģัà¸ĩ":143645,"à¸ģัà¸ĩวล":143646,"Ġ×ľ×¤×ª":143647,"Ġ×ľ×¤×ª×ķ×Ĺ":143648,"à¸ŀฤà¸ķิ":143649,"à¸ŀฤà¸ķิà¸ģรรม":143650,"íĤ¬":143651,"ĠокÑĢÑĥг":143652,"Ġ×ŀצ×ķ×ķ×Ķ":143653,"ÐĽÐµÐ½Ð¸":143654,"ÐĽÐµÐ½Ð¸Ð½":143655,"ĠTriá»ģu":143656,"ãĤ³ãĥŁãĥ¥":143657,"ãĤ³ãĥŁãĥ¥ãĥĭ":143658,"ãĤ³ãĥŁãĥ¥ãĥĭãĤ±":143659,"ãĤ³ãĥŁãĥ¥ãĥĭãĤ±ãĥ¼ãĤ·ãĥ§ãĥ³":143660,"ÙĥÙĨÙĬ":143661,"ÙĥÙĨÙĬسة":143662,"ãĤĴä¸Ńå¿ĥ":143663,"ãĤĴä¸Ńå¿ĥãģ«":143664,"ĠmiÄĻdz":143665,"ĠmiÄĻdzyn":143666,"ĠmiÄĻdzynar":143667,"ĠmiÄĻdzynarod":143668,"ĠmiÄĻdzynarodow":143669,"ÙĦÙĨ":143670,"ÙĦÙĨدا":143671,"برش":143672,"برشÙĦÙĪÙĨ":143673,"برشÙĦÙĪÙĨØ©":143674,"à¸ģระà¸ķุ":143675,"à¸ģระà¸ķุà¹īà¸Ļ":143676,"Ġgı":143677,"Ġgıda":143678,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĺัà¸ļ":143679,"à¸Ľà¸£à¸°à¸Ĺัà¸ļà¹ĥà¸Ī":143680,"Ġë¶Ī구":143681,"Ġë¶Ī구íķĺê³ł":143682,"ĠÙĨØ·":143683,"ĠÙĨطاÙĤ":143684,"ĠÐľÐ¾Ð¶ÐµÑĤ":143685,"Präs":143686,"Präsident":143687,"ĠÑģкоÑĢ":143688,"ĠÑģкоÑĢоÑģÑĤÑĮ":143689,"Ġ×Ķ×ij×ķקר":143690,"еÑħаÑĤÑĮ":143691,"Ġgạo":143692,"Ġש×IJ×Ļ׳×Ŀ":143693,"Ġ×ij׳×ķ×Ĵ":143694,"Ġ×ij׳×ķ×Ĵ×¢":143695,"ĠопиÑģание":143696,"Ġuczni":143697,"Ġuczniów":143698,"à¹Ģà¸Ńà¹ĩà¸Ļ":143699,"Ġتش":143700,"ĠتشرÙĬÙĨ":143701,"Ġnhãn":143702,"빨":143703,"Ġcaractère":143704,"×¢×ľ×Ļ":143705,"×¢×ľ×Ļ×Ļ×Ķ":143706,"楽ãģĹãĤģãĤĭ":143707,"ĠÑģаÑħ":143708,"ĠÑģаÑħаÑĢ":143709,"дÑĥмаÑĤÑĮ":143710,"ĠÐĴозможно":143711,"صÙĬاÙĨ":143712,"صÙĬاÙĨØ©":143713,"ömür":143714,"สล":143715,"สลà¹ĩ":143716,"สลà¹ĩà¸Ń":143717,"สลà¹ĩà¸Ńà¸ķ":143718,"롯":143719,"Ġthói":143720,"grÃ¶ÃŁe":143721,"ĠksiÄĻ":143722,"ĠksiÄĻg":143723,"ĠÑĢом":143724,"ĠÑĢоман":143725,"ÙĤاسÙħ":143726,"×ŀ×ij×ķ×Ĵ":143727,"×ŀ×ij×ķ×Ĵר×Ļ×Ŀ":143728,"besch":143729,"beschäft":143730,"beschäftig":143731,"×Ķצע×Ķ":143732,"ĠÃģrea":143733,"ĠзаÑıвк":143734,"Ĺ":143735,"ĠлÑİбого":143736,"Ġม":143737,"Ġมà¸ģร":143738,"Ġมà¸ģราà¸Ħม":143739,"ÑĦиз":143740,"ÑĦизиÑĩеÑģк":143741,"инÑĦ":143742,"инÑĦек":143743,"инÑĦекÑĨи":143744,"اÙĦØ·":143745,"اÙĦطائÙģ":143746,"Ġколл":143747,"ĠколлекÑĤив":143748,"езжа":143749,"ĠسبØŃ":143750,"ĠسبØŃاÙĨ":143751,"ĠسبØŃاÙĨÙĩ":143752,"schlä":143753,"schläge":143754,"Ġди":143755,"Ġдиаг":143756,"ĠдиагноÑģÑĤ":143757,"ĠоÑĤмеÑĤиÑĤÑĮ":143758,"ТЬ":143759,"ĠاÙĦدر":143760,"ĠاÙĦدراسÙĬ":143761,"עצ×ŀ":143762,"עצ×ŀ×IJ×ķת":143763,"Ġdémarch":143764,"Ġdémarche":143765,"Ġ×ĺ×ķ×¢":143766,"Ġ×ĺ×ķ×¢×Ł":143767,"Ġfuncionários":143768,"ỵ":143769,"׾׼×IJ":143770,"׾׼×IJ×ķר×Ķ":143771,"à¸ĭà¹Ī":143772,"à¸ĭà¹Īà¸Ńม":143773,"ĠÑĩÑĥв":143774,"ĠÑĩÑĥвÑģÑĤво":143775,"âĸ¼":143776,"пÑĥÑī":143777,"пÑĥÑīен":143778,"ĠмеÑĢ":143779,"ĠмеÑĢоп":143780,"ĠмеÑĢопÑĢи":143781,"ĠмеÑĢопÑĢиÑıÑĤиÑı":143782,"Ġuçu":143783,"ĠuçuÅŁ":143784,"ãĤĴåĪ©ç͍ãģĻãĤĭ":143785,"aÄŁ":143786,"aÄŁlı":143787,"ìĺĪìĪł":143788,"à¹ģยà¹Ī":143789,"ĠاÙĦÙĥÙħ":143790,"ĠاÙĦÙĥÙħبÙĬ":143791,"ĠاÙĦÙĥÙħبÙĬÙĪØªØ±":143792,"تÙĪÙĬ":143793,"تÙĪÙĬتر":143794,"à¹Ģà¸Ĭีà¹Īยว":143795,"à¹Ģà¸Ĭีà¹Īยวà¸Ĭา":143796,"à¹Ģà¸Ĭีà¹Īยวà¸Ĭาà¸į":143797,"á»Ķ":143798,"Ġhiếm":143799,"ذاÙĥرة":143800,"Ġ×Ķ×ŀ×Ļ×ķ×Ĺ×ĵ":143801,"ĠìĪľ":143802,"ĠìĪľê°Ħ":143803,"ĠKı":143804,"ĠKısa":143805,"ĠgeleceÄŁi":143806,"пÑĢоÑĦеÑģÑģиона":143807,"пÑĢоÑĦеÑģÑģионал":143808,"Ġogó":143809,"Ġogóle":143810,"ĠgÅĤów":143811,"ĠgÅĤówne":143812,"ĠÑģÑĤилÑĮ":143813,"×IJפ׾":143814,"×IJפ׾×Ļ×§":143815,"×IJפ׾×Ļקצ×Ļ×Ķ":143816,"สมารà¹Į":143817,"สมารà¹Įà¸Ĺ":143818,"สมารà¹Įà¸Ĺà¹Ĥà¸Ł":143819,"สมารà¹Įà¸Ĺà¹Ĥà¸Łà¸Ļ":143820,"Ġthánh":143821,"ÐŁÐ¾Ð´":143822,"ÐŁÐ¾Ð´ÑĢоб":143823,"ÐŁÐ¾Ð´ÑĢобнее":143824,"ĠاÙĦتÙĪÙĨ":143825,"ĠاÙĦتÙĪÙĨسÙĬ":143826,"Ġbahçe":143827,"à¹ģà¸ģà¹īà¸Ľà¸±à¸įหา":143828,"éducation":143829,"europ":143830,"europä":143831,"europäische":143832,"ĠKsi":143833,"ĠKsiÄĻ":143834,"ĠëĦĺ":143835,"ĠëĦĺìĸ´":143836,"Ġvüc":143837,"Ġvücud":143838,"Ġyayg":143839,"Ġyaygın":143840,"Ġniekt":143841,"Ġniektóry":143842,"Ġniektórych":143843,"ãģŃãģĩ":143844,"Ġкаж":143845,"ĠкажеÑĤÑģÑı":143846,"каж":143847,"кажеÑĤ":143848,"ĠاÙĦدÙĬÙħÙĤرا":143849,"ĠاÙĦدÙĬÙħÙĤراط":143850,"ĠاÙĦدÙĬÙħÙĤراطÙĬØ©":143851,"æŃ©":143852,"æŃ©ãģĦãģ¦":143853,"Ġvaz":143854,"Ġvazge":143855,"Ġvazgeç":143856,"ĠминималÑĮ":143857,"ĠминималÑĮн":143858,"ãĥijãĤ¿":143859,"ãĥijãĤ¿ãĥ¼ãĥ³":143860,"ĠëĬ":143861,"ĠëĬIJ":143862,"ĠëĬIJëĤĮ":143863,"ãģ¡ãĤĩãģĨ":143864,"ãģ¡ãĤĩãģĨãģ©":143865,"Ġà¸ģร":143866,"Ġà¸ģรà¸ģà¸İ":143867,"Ġà¸ģรà¸ģà¸İาà¸Ħม":143868,"تجدÙĬد":143869,"ĠشاÙħÙĦ":143870,"หลัà¸ģà¸IJาà¸Ļ":143871,"ĠмаÑĢÑĪ":143872,"ĠмаÑĢÑĪÑĢÑĥÑĤ":143873,"ĠvÃŃt":143874,"ĠvÃŃtima":143875,"Ġquizá":143876,"aygı":143877,"×ĵ×ijר×Ļ×ķ":143878,"Ġизд":143879,"Ġиздели":143880,"ĠизделиÑı":143881,"пла":143882,"плаÑĩ":143883,"плаÑĩива":143884,"ä»»ãģĽ":143885,"Ġéquipé":143886,"ä¹ħãģĹãģ":143887,"ä¹ħãģĹãģ¶":143888,"ä¹ħãģĹãģ¶ãĤĬ":143889,"ĠкаÑĤ":143890,"ĠкаÑĤал":143891,"ĠкаÑĤалог":143892,"สà¹īม":143893,"ĠÑĢей":143894,"ĠÑĢейÑĤ":143895,"ĠÑĢейÑĤинг":143896,"Ġthuyá»ģn":143897,"ĠاÙĦÙħÙĤدس":143898,"espère":143899,"ãģ«åħ¥ãģ£ãģŁ":143900,"หมายà¹Ģลà¸Ĥ":143901,"ת×Ĺ×ķשת":143902,"à¸Ļà¹Īะ":143903,"ĠpeÅĤ":143904,"ĠpeÅĤne":143905,"Ġpérd":143906,"Ġpérdida":143907,"หมวà¸Ķ":143908,"หมวà¸Ķหมูà¹Ī":143909,"иÑĩеÑģкÑĥÑİ":143910,"çµĤãĤı":143911,"çµĤãĤıãģ£ãģŁ":143912,"Ġ×Ĵ×ķ×Ĵ׾":143913,"à¸Ĺำà¸Ħวาม":143914,"à¸Ĺำà¸Ħวามสะà¸Ńาà¸Ķ":143915,"Hotéis":143916,"ĠзаÑĢ":143917,"ĠзаÑĢегиÑģÑĤ":143918,"ĠзаÑĢегиÑģÑĤÑĢи":143919,"ĠзаÑĢегиÑģÑĤÑĢиÑĢова":143920,"ĠÑģобÑĭÑĤи":143921,"ĠÑģобÑĭÑĤиÑı":143922,"Ġ×ĸ׼×IJ":143923,"ÙħÙĨظÙĪÙħØ©":143924,"Ġ×Ķ×ŀצ":143925,"Ġ×Ķ×ŀצ×Ļ×IJ×ķת":143926,"ÙħÙĥÙĪÙĨ":143927,"ÙħÙĥÙĪÙĨات":143928,"ä¸ĬãģĮãĤĭ":143929,"ĠmÄĻ":143930,"ĠmÄĻsk":143931,"หรืà¸Ńà¹Ģà¸Ľà¸¥à¹Īา":143932,"ëĤ®":143933,"Ġnoktas":143934,"Ġnoktası":143935,"ĠболÑĮÑĪим":143936,"ĠлÑĥÑĩÑĪиÑħ":143937,"Ø´ÙĩÙĬد":143938,"à¸Ńำà¸Ļ":143939,"à¸Ńำà¸Ļวย":143940,"à¸Ńำà¸Ļวยà¸Ħวาม":143941,"à¸Ńำà¸Ļวยà¸Ħวามสะà¸Ķวà¸ģ":143942,"Ġев":143943,"ĠевÑĢ":143944,"ĠевÑĢоп":143945,"ĠевÑĢопей":143946,"à¸īาย":143947,"ìĦŃ":143948,"ÙħÙ쨧":143949,"ÙħÙ쨧ÙĪØ¶":143950,"ÙħÙ쨧ÙĪØ¶Ø§Øª":143951,"ë¹Į":143952,"赤ãģ¡ãĤĥãĤĵ":143953,"ĠÑĥдалоÑģÑĮ":143954,"ĠХоÑĤ":143955,"ĠХоÑĤÑı":143956,"przedsiÄĻbiorc":143957,"ĠHôm":143958,"íķĺìĺĢìĬµëĭĪëĭ¤":143959,"Ġнаг":143960,"ĠнагÑĢÑĥз":143961,"ĠнагÑĢÑĥзк":143962,"Ġ×ij×Ļ׳׾×IJ×ķ×ŀ×Ļ":143963,"Ġê°ĢëĬ¥íķľ":143964,"ĠHữu":143965,"à¸Ńุà¸Ķ":143966,"à¸Ńุà¸Ķม":143967,"ת×ķפ":143968,"ת×ķפע×Ķ":143969,"ĠmiÅĤo":143970,"ĠmiÅĤoÅĽci":143971,"ksiÄħż":143972,"ksiÄħżka":143973,"ĠاÙĦÙĦعبة":143974,"à¸īาà¸ģ":143975,"สะสม":143976,"×ŀתר":143977,"×ŀתר×Ĺש":143978,"Ġlégère":143979,"Ġ׾צפ":143980,"Ġ׾צפ×Ļ×Ķ":143981,"ĠиÑģÑĤоÑĢиÑı":143982,"ĠãĥĪãĥ©":143983,"ĠãĥĪãĥ©ãĥĥãĤ¯":143984,"ĠãĥĪãĥ©ãĥĥãĤ¯ãĥIJãĥĥãĤ¯":143985,"Ġка":143986,"ĠкаÑĦе":143987,"×ŀס×ŀ×ļ":143988,"Ġcüm":143989,"Ġcümle":143990,"à¹Ģà¸Ħลืà¹Īà¸Ńà¸Ļà¹Ħหว":143991,"ãģĬãģĿ":143992,"ãģĬãģĿãĤīãģı":143993,"ìŀIJëıĻ":143994,"ìŀIJëıĻì°¨":143995,"à¸Ńัà¸ķ":143996,"à¸Ńัà¸ķà¹Ĥà¸Ļ":143997,"à¸Ńัà¸ķà¹Ĥà¸Ļมั":143998,"à¸Ńัà¸ķà¹Ĥà¸Ļมัà¸ķิ":143999,"ĠÅŁik":144000,"ĠÅŁikay":144001,"ĠÅŁikayet":144002,"extrême":144003,"krä":144004,"kräfte":144005,"ëĤĻ":144006,"íķij":144007,"ì²Ļ":144008,"íĺĪ":144009,"ì°į":144010,"âĻ¡":144011,"ìŀĶ":144012,"뢰":144013,"íĿĶ":144014,"íĿIJ":144015,"âĩĴ":144016,"ë§Ľ":144017,"ìĬĪ":144018,"á»Ĵ":144019,"ìĺµ":144020,"âĹİ":144021,"íĤ¨":144022,"ê¿Ī":144023,"ì΍":144024,"ìĽ¨":144025,"ë§¥":144026,"ï½Ģ":144027,"J":144028,"Ẩ":144029,"ãħİ":144030,"ÑĹ":144031,"ìĦ¬":144032,"ì¹¼":144033,"ï¼¶":144034,"ìĽł":144035,"룴":144036,"Åĥ":144037,"ëĤ¼":144038,"ëĭIJ":144039,"â̹":144040,"ë¦Ń":144041,"ì§IJ":144042,"â̤":144043,"Ãħ":144044,"뾨":144045,"íĦ¸":144046,"íľĺ":144047,"ê²ģ":144048,"ë´ħ":144049,"Ãĺ":144050,"ëŃĶ":144051,"ëĺij":144052,"âĹĩ":144053,"ìĹĺ":144054,"ï»´":144055,"ë§¹":144056,"ï¾Ŀ":144057,"ìĬ·":144058,"íĥķ":144059,"ï¼ł":144060,"ì»´":144061,"ëłĮ":144062,"ì½ľ":144063,"ﻹ":144064,"ãħł":144065,"졸":144066,"ëħ¹":144067,"âĤº":144068,"âĸ¶":144069,"íĥIJ":144070,"êµ´":144071,"íij¸":144072,"ÑĶ":144073,"íͽ":144074,"Ðħ":144075,"ë°¤":144076,"Ôģ":144077,"첨":144078,"ì¶ĺ":144079,"ë²Ĺ":144080,"멸":144081,"ï¼»":144082,"ï¼½":144083,"ï¼·":144084,"ì°Į":144085,"ÃĴ":144086,"íı´":144087,"ìĵ¸":144088,"ì´Į":144089,"ëģĶ":144090,"ëĶ©":144091,"ëĩĮ":144092,"ë©Ģ":144093,"벨":144094,"ï¼µ":144095,"ë§¡":144096,"ëĭ«":144097,"฿":144098,"ãģ±":144099,"ìĩ¼":144100,"ìºł":144101,"뮤":144102,"ê±±":144103,"컬":144104,"âĦĥ":144105,"ëͱ":144106,"ëĥĪ":144107,"ìĭ±":144108,"íĻĪ":144109,"ëŀIJ":144110,"ìħĢ":144111,"ìłł":144112,"ÐĨ":144113,"ëłī":144114,"ï½ħ":144115,"ï½ı":144116,"íĻĢ":144117,"뼰":144118,"á»®":144119,"íĤ¹":144120,"ê½ĥ":144121,"ﻤ":144122,"ïºĶ":144123,"꺼":144124,"ìķī":144125,"âϦ":144126,"ï½ģ":144127,"ìĵ´":144128,"ãĢī":144129,"ì°®":144130,"ì¤ĺ":144131,"Ừ":144132,"ëģĦ":144133,"ëIJ¨":144134,"ìķĮ":144135,"íĿĺ":144136,"íħIJ":144137,"ãĢĪ":144138,"겪":144139,"ëĭ¥":144140,"ê²¼":144141,"á»Į":144142,"맨":144143,"ëģĬ":144144,"벤":144145,"ëijĶ":144146,"íĿ¡":144147,"Ử":144148,"ë¬ĺ":144149,"ãģī":144150,"ëŀ«":144151,"íĶĪ":144152,"íħį":144153,"ìŀĥ":144154,"ï½ī":144155,"ìģľ":144156,"âĸ½":144157,"묻":144158,"âĸ³":144159,"X":144160,"ìģĺ":144161,"ì¶°":144162,"ìĬ´":144163,"ìķ±":144164,"ìĩĦ":144165,"Ắ":144166,"ï´¿":144167,"ï´¾":144168,"âĤ½":144169,"ëĦĵ":144170,"룩":144171,"쳤":144172,"ê´ľ":144173,"ÃĻ":144174,"Ỿ":144175,"ï¿£":144176,"ëĵŃ":144177,"ë©ĺ":144178,"ê»´":144179,"ëł´":144180,"Ðĥ":144181,"묵":144182,"ì§Ŀ":144183,"ãģº":144184,"ðŁĺĤ":144185,"ëŀ¬":144186,"ìłĬ":144187,"ê´Ħ":144188,"ìŀĬ":144189,"íŀĮ":144190,"ìĦ¯":144191,"âĪĢ":144192,"âĸ¡":144193,"ëĢĮ":144194,"ëŀĻ":144195,"ï½ĥ":144196,"Ặ":144197,"ï¾Ħ":144198,"ïºĺ":144199,"ë¹¼":144200,"ÃĮ":144201,"âĸ·":144202,"ê¸į":144203,"ë©ĭ":144204,"ãģĥ":144205,"ìĺĨ":144206,"ìĺ®":144207,"몬":144208,"롤":144209,"볬":144210,"ëĬ¦":144211,"âĸª":144212,"ì¼ĵ":144213,"ìľĪ":144214,"ì§§":144215,"ï½½":144216,"ëĥī":144217,"ï¾Į":144218,"ëĺIJ":144219,"ï¼ĥ":144220,"á»Ħ":144221,"ì´¬":144222,"춤":144223,"ï¼¹":144224,"ï»Ń":144225,"âĤ«":144226,"ï½ĩ":144227,"ìĺ·":144228,"ëĸ¨":144229,"âī«":144230,"릿":144231,"⾨":144232,"Ù±":144233,"쯤":144234,"ê¹Ķ":144235,"ðŁĺĬ":144236,"ìĪ«":144237,"ê³±":144238,"êµ³":144239,"ï½ĭ":144240,"à¸Į":144241,"Äł":144242,"ë͏":144243,"ë°ij":144244,"ìħĭ":144245,"íİ´":144246,"âľħ":144247,"íĥij":144248,"ëĪĩ":144249,"íı¼":144250,"ðŁĺį":144251,"ìĺĽ":144252,"ﻣ":144253,"Ñĺ":144254,"ì©Į":144255,"ë¦ħ":144256,"ìĿį":144257,"ク":144258,"ëįľ":144259,"ãģħ":144260,"íݼ":144261,"ëĭĿ":144262,"ë¿Į":144263,"ì¼°":144264,"ìĭ«":144265,"ë°¥":144266,"íĽĮ":144267,"ì¨Į":144268,"ë¹Ļ":144269,"ï½İ":144270,"ë´Ħ":144271,"ìĦ¹":144272,"ï½²":144273,"ìĮĵ":144274,"Òij":144275,"ë°į":144276,"ëłĢ":144277,"íĨ¤":144278,"ッ":144279,"ë¤Ħ":144280,"꽤":144281,"ï½Ĵ":144282,"ìķ¨":144283,"ï½¼":144284,"ê¹IJ":144285,"íģIJ":144286,"âĦĸ":144287,"맺":144288,"ﺮ":144289,"ëħģ":144290,"겸":144291,"ï»ł":144292,"íĬľ":144293,"Ź":144294,"ë¥Ń":144295,"ëĪī":144296,"ï½Ķ":144297,"íĮ¬":144298,"ìŀĩ":144299,"ï¬ģ":144300,"ﻨ":144301,"ëij¥":144302,"ëŀĦ":144303,"Ù¬":144304,"íĭ´":144305,"ìŀī":144306,"Ú¾":144307,"ìĽħ":144308,"ï»®":144309,"ëĭī":144310,"âīª":144311,"âĹĦ":144312,"ëĪĮ":144313,"íĽ¼":144314,"ì¤į":144315,"Ÿ":144316,"줬":144317,"ì¾Į":144318,"ï½ĵ":144319,"ï¾Ĭ":144320,"ðŁı»":144321,"ï¾ī":144322,"Ðģ":144323,"íĺIJ":144324,"ï¾Ļ":144325,"꼬":144326,"íŀIJ":144327,"âĢ¥":144328,"ëŁŃ":144329,"ë§ŀ":144330,"ìĥ¤":144331,"ïºĴ":144332,"íĭ±":144333,"ë½ij":144334,"Ãķ":144335,"âĪļ":144336,"ëĤĦ":144337,"ê¹Ŀ":144338,"ëĨĪ":144339,"Ẻ":144340,"ìħĪ":144341,"ìĮį":144342,"âĢ¡":144343,"ï¼±":144344,"ìģ¨":144345,"âĺº":144346,"ëĴ·":144347,"ìĺ³":144348,"ðŁijį":144349,"몽":144350,"ëĤŃ":144351,"ïºŃ":144352,"ë©Ī":144353,"á»Ī":144354,"íķĢ":144355,"ëĭĻ":144356,"ë¦ĩ":144357,"ìķ¤":144358,"ìį¼":144359,"ãĥµ":144360,"Ñ£":144361,"ìľĹ":144362,"âŃIJ":144363,"ï¾ĺ":144364,"íŬ":144365,"ê¾¼":144366,"ìķĹ":144367,"ï»Į":144368,"ê±·":144369,"ëħķ":144370,"롱":144371,"ìķĬ":144372,"ï¾Ģ":144373,"ìĩł":144374,"íĮ©":144375,"ﺪ":144376,"ë§Ļ":144377,"_":144378,"ê¿Ķ":144379,"íİľ":144380,"룸":144381,"íĶĶ":144382,"ﻳ":144383,"ëıķ":144384,"ìĭ¼":144385,"á»İ":144386,"ë§ĺ":144387,"ì¢ĭ":144388,"íĨ¡":144389,"ï½±":144390,"íĿij":144391,"Ỹ":144392,"ì¦Į":144393,"칸":144394,"ëŃĺ":144395,"ï¾Ĺ":144396,"ï»ĭ":144397,"íĬĢ":144398,"ë¥Ļ":144399,"콩":144400,"ëģĹ":144401,"ëį´":144402,"ìħľ":144403,"¸":144404,"ë»IJ":144405,"ìĥµ":144406,"ê²IJ":144407,"ëĵ¬":144408,"룰":144409,"ãħĭ":144410,"ìĹī":144411,"á»ĸ":144412,"ëĦĮ":144413,"ï½¶":144414,"ë´ĩ":144415,"ëĤ³":144416,"ãĤľ":144417,"ëĸ»":144418,"íİĢ":144419,"ëį©":144420,"íķ¸":144421,"÷":144422,"ê¼¼":144423,"ëĶľ":144424,"ë°´":144425,"ë©į":144426,"âĹ¯":144427,"ìĹij":144428,"ìϼ":144429,"ïºij":144430,"ë¶ķ":144431,"롬":144432,"ï½Į":144433,"íĨ¨":144434,"ﺴ":144435,"ëłĺ":144436,"ê°¤":144437,"ìβ":144438,"Ñĵ":144439,"ìħī":144440,"ï»ĵ":144441,"ëĪĶ":144442,"ëį§":144443,"â̼":144444,"ﻲ":144445,"ê°±":144446,"ê¿Ģ":144447,"ëĭ·":144448,"Ẹ":144449,"Ẫ":144450,"ÆĴ":144451,"ëį¤":144452,"ìĪŃ":144453,"ï½Ĥ":144454,"ï½Ī":144455,"Åł":144456,"룬":144457,"ѵ":144458,"ëĸ¡":144459,"ëĥĦ":144460,"ìĦ°":144461,"ëĵĪ":144462,"ï¾ĥ":144463,"ëĩ¨":144464,"ï½IJ":144465,"êµ½":144466,"ìĹ½":144467,"ëĤĢ":144468,"묶":144469,"ï½·":144470,"ìıŁ":144471,"íĺĶ":144472,"ê¼Ī":144473,"ëģĪ":144474,"ì¥IJ":144475,"ïºĹ":144476,"ÄĮ":144477,"ëĪł":144478,"ëĸ¼":144479,"íĢ´":144480,"âī¥":144481,"ëĭŃ":144482,"ì±Ļ":144483,"ê»ı":144484,"멤":144485,"ìĥĺ":144486,"ëį®":144487,"룡":144488,"ìĤ½":144489,"ãĪľ":144490,"Ĩ":144491,"â̧":144492,"コ":144493,"Ä£":144494,"ì¦ī":144495,"ï¼¼":144496,"Û©":144497,"âĪĻ":144498,"ë°ı":144499,"ë¹ħ":144500,"ðŁĺĽ":144501,"íĪ´":144502,"ðŁĴķ":144503,"ãĢĴ":144504,"ìŀĺ":144505,"ﺤ":144506,"ï½ĸ":144507,"멾":144508,"ë²¼":144509,"ëĿĦ":144510,"ëļľ":144511,"ï»ĺ":144512,"ìĥĮ":144513,"ï½Ħ":144514,"ì©Ķ":144515,"ï½Ļ":144516,"ﺩ":144517,"Ûŀ":144518,"âĺİ":144519,"ìł¤":144520,"ëIJ©":144521,"ÅĿ":144522,"âŀ¡":144523,"ï»§":144524,"Ðı":144525,"ì«ĵ":144526,"ê³½":144527,"Éij":144528,"ãĥ²":144529,"ëĤ«":144530,"ë¦ī":144531,"ì¢ģ":144532,"ë°Ń":144533,"ðŁĺģ":144534,"ë¹µ":144535,"첩":144536,"컵":144537,"ðŁĺĺ":144538,"ë±ħ":144539,"âīĪ":144540,"ë¹ļ":144541,"ï»ľ":144542,"ðŁĻı":144543,"íģ°":144544,"ìĦŀ":144545,"ï¾ļ":144546,"ìĺ¹":144547,"ë¼Ī":144548,"ëĤ¯":144549,"ëŀ©":144550,"íļ¡":144551,"ï½ķ":144552,"íĥĵ":144553,"ëĿł":144554,"ê³ģ":144555,"ëĵĢ":144556,"ìĹł":144557,"Z":144558,"ë§ij":144559,"ëĭ¿":144560,"쿨":144561,"ãİ¡":144562,"ÐĬ":144563,"íĦ±":144564,"Ũ":144565,"ﺳ":144566,"ï¾ı":144567,"âĭħ":144568,"ê¼´":144569,"âī¤":144570,"íĮģ":144571,"Ω":144572,"궤":144573,"ìĪį":144574,"âľ¿":144575,"콤":144576,"ëĪħ":144577,"íĨ±":144578,"ãħľ":144579,"áIJħ":144580,"ÅĴ":144581,"ðŁijī":144582,"ﻦ":144583,"Ъ":144584,"ë¥ľ":144585,"íķ«":144586,"ï¾ĭ":144587,"âĻ«":144588,"ê¹ľ":144589,"ë°¸":144590,"ëĶĺ":144591,"íĿī":144592,"ï¾ģ":144593,"ï¾Ľ":144594,"볼":144595,"ê²¹":144596,"쿼":144597,"ﻬ":144598,"âŀ¤":144599,"ðŁĻģ":144600,"ïºł":144601,"ëĨ¨":144602,"믹":144603,"ê¸ĭ":144604,"ë»Ķ":144605,"ê¹ĥ":144606,"ëijij":144607,"íĭ¸":144608,"íİĻ":144609,"âŀĸ":144610,"ãĥ½":144611,"ì§ļ":144612,"ャ":144613,"ﻥ":144614,"íĮ½":144615,"âĢĴ":144616,"ìĮĢ":144617,"ìŃī":144618,"ëļ±":144619,"ãĤŀ":144620,"íĭĪ":144621,"ãĤIJ":144622,"ëīĺ":144623,"Σ":144624,"ê³°":144625,"ë¹Ĺ":144626,"ï¾İ":144627,"ðŁĺŃ":144628,"íĿł":144629,"ìĹ¿":144630,"ê°ļ":144631,"ì¤Į":144632,"ë§µ":144633,"ï½³":144634,"ãģ¢":144635,"ï»Ĺ":144636,"âī¦":144637,"Ú¤":144638,"ëłģ":144639,"ê¼½":144640,"ﻫ":144641,"âī§":144642,"ì´Ľ":144643,"ìłĿ":144644,"Ằ":144645,"âĻ£":144646,"ìºĺ":144647,"âĪĩ":144648,"ê²ī":144649,"ë°Ł":144650,"ï»Ķ":144651,"íĸĩ":144652,"âĸĴ":144653,"ðŁijı":144654,"Ãŀ":144655,"ðŁĺĨ":144656,"ﺼ":144657,"âĿĹ":144658,"ìºĶ":144659,"칩":144660,"ëĸ¤":144661,"ëĥħ":144662,"âĶľ":144663,"ï½»":144664,"ÎĶ":144665,"áĥ¦":144666,"ìŀİ":144667,"âĺĢ":144668,"âμ":144669,"ðŁĶ¥":144670,"ë°Į":144671,"ìłĸ":144672,"íĹĽ":144673,"Îķ":144674,"ïºĥ":144675,"ë¶ī":144676,"âĪŀ":144677,"íĥŃ":144678,"Ãĭ":144679,"âģĦ":144680,"ãħĩ":144681,"ëĦ¥":144682,"ëĭ®":144683,"ëł·":144684,"íĮĿ":144685,"캡":144686,"ë·Ķ":144687,"ì©į":144688,"íĤ´":144689,"ëļ«":144690,"âĵĴ":144691,"íķį":144692,"âĻĤ":144693,"ï¾Ĩ":144694,"âĨ©":144695,"ìį©":144696,"ïºķ":144697,"íĿĻ":144698,"Ñľ":144699,"íĤ·":144700,"íĿ°":144701,"íĥ±":144702,"ëķIJ":144703,"ï¾Ĵ":144704,"×ĥ":144705,"ëĮĦ":144706,"ìĺ´":144707,"ìķµ":144708,"ê¹¥":144709,"ëŀŃ":144710,"쪼":144711,"ãİĿ":144712,"ðŁĺħ":144713,"ëıĭ":144714,"몫":144715,"ﺸ":144716,"뮬":144717,"ë²ħ":144718,"ëijł":144719,"ìħ°":144720,"ì»·":144721,"ëĶª":144722,"ëħĶ":144723,"ãħ¡":144724,"ìĶ»":144725,"íķı":144726,"ëį±":144727,"ﺨ":144728,"ï¾į":144729,"ï½µ":144730,"ì¢Ģ":144731,"íİĮ":144732,"ï»°":144733,"ﺣ":144734,"Æ£":144735,"ðŁ¤£":144736,"ï·º":144737,"ëĤļ":144738,"âĭĨ":144739,"ë³į":144740,"ðŁĺĦ":144741,"ìĸĢ":144742,"ìĻł":144743,"ëĨĶ":144744,"íŨ":144745,"ï»Ľ":144746,"ï»Ŀ":144747,"á»¶":144748,"ìĸĺ":144749,"ìİĦ":144750,"ÚĨ":144751,"ï»ŀ":144752,"ëĢIJ":144753,"ê²Ķ":144754,"ﻵ":144755,"âŦ":144756,"íļŁ":144757,"ê¹ģ":144758,"ê°ĵ":144759,"ëĶ´":144760,"ìıĺ":144761,"ëļĿ":144762,"ỳ":144763,"ëŀ´":144764,"ëĦī":144765,"âĺŀ":144766,"ï½ĺ":144767,"Ž":144768,"ë¦İ":144769,"âĸ¬":144770,"ëŃī":144771,"âĩĽ":144772,"ìį¬":144773,"ïºŁ":144774,"Ëľ":144775,"ë¶ĵ":144776,"ìĽ°":144777,"Åľ":144778,"ëŃĩ":144779,"Ỳ":144780,"Ëļ":144781,"ëķĢ":144782,"âĺij":144783,"ðŁı¼":144784,"ìĸ½":144785,"âĮĴ":144786,"Ðİ":144787,"ɾ":144788,"íĮ¡":144789,"ï¾ħ":144790,"ìŀŃ":144791,"ィ":144792,"칫":144793,"ìľĮ":144794,"ÒĽ":144795,"굿":144796,"ëĭ¦":144797,"âĶĶ":144798,"ï¾ij":144799,"ì§ĸ":144800,"ìºĦ":144801,"ãĢĥ":144802,"ʼ":144803,"ê²Ł":144804,"ï½§":144805,"Ä¢":144806,"íİł":144807,"ë§·":144808,"ê°ĩ":144809,"ìĭ¹":144810,"ðŁĴ¦":144811,"ï¾ľ":144812,"ëĬĻ":144813,"벡":144814,"Å¿":144815,"ðŁĺĭ":144816,"ðŁĴª":144817,"ì¿Ħ":144818,"ë©ķ":144819,"ìѤ":144820,"ëĬĦ":144821,"ðŁĮ¸":144822,"ãĤĿ":144823,"Çİ":144824,"ï½ļ":144825,"ÄĹ":144826,"ëģĵ":144827,"ê¶IJ":144828,"áµī":144829,"ãĥĤ":144830,"ê»į":144831,"ðŁĺ¦":144832,"ãĢĿ":144833,"ð٤Ĺ":144834,"ÑŁ":144835,"ìĹİ":144836,"âľĮ":144837,"ìīIJ":144838,"ÃĨ":144839,"íĹIJ":144840,"ðŁİī":144841,"Îij":144842,"ï½Ń":144843,"ðŁĴĻ":144844,"ìĽ¬":144845,"íĢĺ":144846,"ﻢ":144847,"ðŁĺİ":144848,"íij¼":144849,"íĿ©":144850,"ï»Ħ":144851,"íħĢ":144852,"ëłIJ":144853,"쥬":144854,"Ðĭ":144855,"ìĥ·":144856,"뾬":144857,"ðŁĺĥ":144858,"ëĦ¬":144859,"륨":144860,"ìĽį":144861,"ï½Ĩ":144862,"ï½´":144863,"ãĥħ":144864,"Ãı":144865,"ﻪ":144866,"âĻł":144867,"ëĬ¬":144868,"ë±Ģ":144869,"ë°ĭ":144870,"ìĥĢ":144871,"ï½¾":144872,"ëĤ±":144873,"컸":144874,"ðŁĴĸ":144875,"ðŁijĮ":144876,"Ñŀ":144877,"ì§±":144878,"ËĨ":144879,"ðŁĵļ":144880,"âŃķ":144881,"ï¬Ĥ":144882,"ﻡ":144883,"ëij¬":144884,"íμ":144885,"âĸ¸":144886,"ê°¯":144887,"ê¹ħ":144888,"ï½®":144889,"ëĺ¥":144890,"Ä¡":144891,"íĮŁ":144892,"ÐĮ":144893,"ìĨŁ":144894,"ïºĵ":144895,"ﻼ":144896,"ÃĽ":144897,"ãĥ¾":144898,"ëĮĵ":144899,"íĴĭ":144900,"ìķĵ":144901,"ï½¹":144902,"ëĤ¡":144903,"ðŁijĩ":144904,"Ẽ":144905,"ãĢŁ":144906,"ðŁĮŁ":144907,"íĥł":144908,"ãĢĨ":144909,"âĢŁ":144910,"ë¸IJ":144911,"ðŁĮ¹":144912,"ìł¼":144913,"ðŁĵĮ":144914,"ìͬ":144915,"âĹĢ":144916,"ðŁĴĵ":144917,"ê¹İ":144918,"ìĤIJ":144919,"ìĶĮ":144920,"ÑĽ":144921,"âĶĪ":144922,"ë²³":144923,"ãİŀ":144924,"Õ¡":144925,"íĤµ":144926,"ð٤Ķ":144927,"ëĢĶ":144928,"ìĬIJ":144929,"íĻī":144930,"⾦":144931,"ëľ¯":144932,"ìł¯":144933,"ëͧ":144934,"Φ":144935,"ËĪ":144936,"ìī¼":144937,"âĹĬ":144938,"ëľ©":144939,"ëľ°":144940,"ï¾IJ":144941,"ë¿Ķ":144942,"ìĹ®":144943,"ì·Į":144944,"ﺧ":144945,"ÎĴ":144946,"ëµĻ":144947,"ï»Ĭ":144948,"ì°Ķ":144949,"íİĦ":144950,"ðŁĴĹ":144951,"Ẵ":144952,"ì°¢":144953,"íľ¼":144954,"ê½Ĥ":144955,"ì±Ķ":144956,"ìī´":144957,"âĸ¾":144958,"íΰ":144959,"ëĭĽ":144960,"âĿ£":144961,"ェ":144962,"ðŁĴľ":144963,"Ëĺ":144964,"ãħ¤":144965,"âĨĹ":144966,"íĸĦ":144967,"âϬ":144968,"ìķ°":144969,"ïºľ":144970,"âī¡":144971,"ãĢĵ":144972,"ìij¥":144973,"íĮį":144974,"íīģ":144975,"ë»Ĺ":144976,"íľł":144977,"íľ©":144978,"âľĪ":144979,"íĢĦ":144980,"ìĸĩ":144981,"ì¢ĩ":144982,"íŀĻ":144983,"몹":144984,"ãĤĽ":144985,"ðŁĺ±":144986,"ëįŁ":144987,"à¹ħ":144988,"êµ¶":144989,"Ù«":144990,"ìĶģ":144991,"âľª":144992,"ï¾Ī":144993,"ðŁĻĮ":144994,"âļ¡":144995,"Îļ":144996,"ì¼Ī":144997,"ï¾Ķ":144998,"ï¾Ĥ":144999,"êµī":145000,"ﺻ":145001,"ðŁĴĭ":145002,"á¹£":145003,"ÓĻ":145004,"ìĨľ":145005,"ìĹ£":145006,"âľ©":145007,"ìľĻ":145008,"ﺰ":145009,"Ẳ":145010,"ìŀ£":145011,"âĿĮ":145012,"âĺģ":145013,"ìķİ":145014,"Ľ":145015,"Ûģ":145016,"ãĦ±":145017,"ëŁ¿":145018,"íĮ¸":145019,"ê½ī":145020,"ìıł":145021,"ðŁįĢ":145022,"âĨĶ":145023,"ëŃ¡":145024,"ï»ģ":145025,"ï¼Ħ":145026,"ðŁĴ¥":145027,"âĺĽ":145028,"íĹ·":145029,"ëij¡":145030,"Îł":145031,"Τ":145032,"âĦĵ":145033,"ﺷ":145034,"ÎĻ":145035,"ëıĶ":145036,"짤":145037,"âĶĥ":145038,"ãĦ·":145039,"ÇĴ":145040,"ðŁ¥°":145041,"ëĶķ":145042,"ìļ¥":145043,"ì¸Ħ":145044,"íĽĶ":145045,"ïºĩ":145046,"ﺬ":145047,"ðŁĺ¢":145048,"빡":145049,"ì͹":145050,"ų":145051,"ËĿ":145052,"íİij":145053,"ï¾ĵ":145054,"ðŁĴļ":145055,"ëĬij":145056,"꺾":145057,"íĨ°":145058,"ÿ":145059,"ÐĦ":145060,"ëĮIJ":145061,"ë½Ģ":145062,"ì·Ħ":145063,"ðŁĵį":145064,"ðŁĻĪ":145065,"âĹĪ":145066,"ê¿ĩ":145067,"ì¼Ħ":145068,"íİ«":145069,"ðŁĩ·":145070,"âĶĭ":145071,"âļł":145072,"ë±ī":145073,"ìį°":145074,"ìĻĪ":145075,"ɪ":145076,"ïºĭ":145077,"ðŁĺľ":145078,"ÎŁ":145079,"ðŁĻĤ":145080,"âļ½":145081,"ÅĪ":145082,"ë¹Ķ":145083,"íĮľ":145084,"à¹ı":145085,"ìĸ¹":145086,"íĪŃ":145087,"ðŁ¥ĩ":145088,"ãĦ´":145089,"ëĶ¥":145090,"ìŃĪ":145091,"âĪĨ":145092,"ëĸ³":145093,"ë±ĥ":145094,"ìŀ¦":145095,"ï»IJ":145096,"Îľ":145097,"âľ§":145098,"Ïį":145099,"ìłĵ":145100,"âĹķ":145101,"ëĴĢ":145102,"ï»Ģ":145103,"ðŁĶ´":145104,"ê½ģ":145105,"ëĮĪ":145106,"ëİĮ":145107,"ãĤİ":145108,"â¦ģ":145109,"ì½§":145110,"ﯾ":145111,"âĿ¯":145112,"à¸ħ":145113,"ðŁĻĦ":145114,"âĿĢ":145115,"ðŁĶ¹":145116,"âĩIJ":145117,"êµµ":145118,"âĩĶ":145119,"ë¶IJ":145120,"ðŁĴĽ":145121,"ξ":145122,"íĥ¬":145123,"âĿĦ":145124,"Ò£":145125,"ã̰":145126,"âĪij":145127,"âĺ¼":145128,"âīł":145129,"Ò¯":145130,"ﺯ":145131,"꿨":145132,"âľĸ":145133,"Êĸ":145134,"íĢĢ":145135,"ê¾Ģ":145136,"íĹĿ":145137,"âĶ£":145138,"ãİľ":145139,"ëĶĽ":145140,"뾸":145141,"ﺫ":145142,"ê¿°":145143,"ðŁĩ¹":145144,"ÇIJ":145145,"ÛĴ":145146,"룻":145147,"ïºĸ":145148,"Ñļ":145149,"ëĬł":145150,"Ûķ":145151,"깡":145152,"ë¿ľ":145153,"ì²¼":145154,"ï¨ij":145155,"륵":145156,"ìį¸":145157,"íħħ":145158,"íij¹":145159,"ÖĢ":145160,"ï³Į":145161,"ãħ£":145162,"ìij¤":145163,"ì½ķ":145164,"ëķł":145165,"ðŁĮ¿":145166,"íĥĶ":145167,"ìĽģ":145168,"ζ":145169,"âŀľ":145170,"ìĬĺ":145171,"íĽĹ":145172,"ë©§":145173,"ìīĺ":145174,"Õ¶":145175,"á¹ĩ":145176,"ðŁİģ":145177,"ソ":145178,"ï¼Ĥ":145179,"á¼IJ":145180,"âľķ":145181,"âŀ¢":145182,"ëĦ¨":145183,"컫":145184,"ì¯Ķ":145185,"ì°ľ":145186,"ðŁĴ°":145187,"íħĿ":145188,"ãİı":145189,"ë³¶":145190,"Òĵ":145191,"âĨ³":145192,"ìĥ´":145193,"íģĺ":145194,"âĸĢ":145195,"ë²Ļ":145196,"à¸ĥ":145197,"á½¶":145198,"Äķ":145199,"â¬ĩ":145200,"ë¤ĺ":145201,"ðŁİµ":145202,"âľļ":145203,"ïºı":145204,"Ρ":145205,"âĹī":145206,"ðŁĴ«":145207,"ÐĪ":145208,"ìĸĦ":145209,"ì§Ļ":145210,"ï»ĥ":145211,"ðĿijĴ":145212,"ëŃĦ":145213,"âĿ¥":145214,"âĿĸ":145215,"âĺĿ":145216,"ʹ":145217,"ḥ":145218,"âĢ¿":145219,"ãħħ":145220,"ê¸ģ":145221,"ëķ¡":145222,"ëį¥":145223,"âĪ©":145224,"ê»Ħ":145225,"ë®Į":145226,"Ò±":145227,"âĪĹ":145228,"ëłĻ":145229,"ïºĮ":145230,"ËIJ":145231,"ðŁĺ³":145232,"ðŁij©":145233,"ðŁİ¶":145234,"쿵":145235,"ðŁ¤©":145236,"ê·¤":145237,"ëĮĶ":145238,"ïºIJ":145239,"Ïİ":145240,"ì¶¥":145241,"ï½Ĭ":145242,"á¹Ń":145243,"뤼":145244,"âĸ«":145245,"ì§ł":145246,"á¼Ģ":145247,"ê»ij":145248,"ëĮģ":145249,"í̏":145250,"âĻĽ":145251,"ðŁĴŀ":145252,"âĸ°":145253,"ðĿijĸ":145254,"ëĿ¤":145255,"द":145256,"ì´ĺ":145257,"ðŁĺĩ":145258,"ëͤ":145259,"ÎĹ":145260,"ðŁĻĩ":145261,"ËĽ":145262,"ì©¡":145263,"âΧ":145264,"Õ¥":145265,"ÑĻ":145266,"ëIJ¬":145267,"ëĸĦ":145268,"ðŁĮ·":145269,"ìĹĮ":145270,"ðŁĺ¥":145271,"ëĪ´":145272,"ï»ļ":145273,"ÉĽ":145274,"ïºĦ":145275,"ï»ı":145276,"ÅĮ":145277,"ë²ļ":145278,"ìĭ£":145279,"ïºĢ":145280,"Îĵ":145281,"ðŁĺĮ":145282,"ËĻ":145283,"ëŀı":145284,"ðŁĶ¸":145285,"ðŁĵ·":145286,"ëģ½":145287,"íģ½":145288,"ðŁĴ¡":145289,"ðŁĮ±":145290,"ëºı":145291,"ìģł":145292,"ìĥIJ":145293,"ëıĹ":145294,"츰":145295,"ëĪķ":145296,"ÎĿ":145297,"âģī":145298,"ðŁĮ¼":145299,"íĮł":145300,"âĭ¯":145301,"áĥĺ":145302,"⾤":145303,"ê±Ķ":145304,"íĮİ":145305,"ðŁĴ¯":145306,"ìıĻ":145307,"íĹī":145308,"ÙŃ":145309,"ì½°":145310,"ﺿ":145311,"ï»±":145312,"ì±Į":145313,"âĺķ":145314,"ðŁİĢ":145315,"ÄĿ":145316,"ë°§":145317,"ìĤ¿":145318,"áijķ":145319,"ðŁįĥ":145320,"âĩ¨":145321,"ÎĽ":145322,"ë§´":145323,"ë³ķ":145324,"áijIJ":145325,"âĸĵ":145326,"ðĿijľ":145327,"âĻ»":145328,"íĤ¥":145329,"Õ¸":145330,"ãα":145331,"ëºĢ":145332,"첸":145333,"ïºĽ":145334,"ðŁıĨ":145335,"ðŁĩª":145336,"âĿĵ":145337,"ÄĢ":145338,"ì½¥":145339,"ðŁĩ§":145340,"á½·":145341,"âľĤ":145342,"ìŀ¼":145343,"ï§¡":145344,"ðŁĵ¸":145345,"âϝ":145346,"ÉĶ":145347,"ὸ":145348,"âĮª":145349,"ï»ĸ":145350,"不":145351,"âļ«":145352,"âĶĹ":145353,"ðŁĮĪ":145354,"ﻩ":145355,"ðŁĵ²":145356,"ÏĪ":145357,"ðŁĺ¡":145358,"ðĿijİ":145359,"ìľ½":145360,"짬":145361,"ì§Ĭ":145362,"á½³":145363,"ìĮ¤":145364,"ëĤį":145365,"âīĴ":145366,"ðŁij¨":145367,"âĺĺ":145368,"Ó©":145369,"âĤĵ":145370,"âĪĤ":145371,"ï¹ģ":145372,"ðŁĴIJ":145373,"íħĥ":145374,"ðŁı½":145375,"ê·Ħ":145376,"ðŁĺı":145377,"ðŁĮº":145378,"ðŁĺĶ":145379,"ォ":145380,"âľİ":145381,"ëµĪ":145382,"ðŁĩ¸":145383,"âĢ£":145384,"âŀĶ":145385,"ëĺĺ":145386,"ìĥ¬":145387,"Êĥ":145388,"â¬ħ":145389,"ì©IJ":145390,"ðŁĻĨ":145391,"ðŁİĦ":145392,"ľ":145393,"⣶":145394,"áĥIJ":145395,"âĺ»":145396,"ì±ķ":145397,"ìģ©":145398,"ë½ķ":145399,"캣":145400,"ðŁijĪ":145401,"ðŁĻĭ":145402,"ï¾ĸ":145403,"Òļ":145404,"Õ«":145405,"ìĮĪ":145406,"ë²§":145407,"ðŁĩ®":145408,"ï½Ŀ":145409,"ðŁįģ":145410,"ìĹ¥":145411,"ij":145412,"ë½IJ":145413,"íį½":145414,"íĽij":145415,"âĤ¹":145416,"ãħģ":145417,"ìͽ":145418,"ðŁĶģ":145419,"य":145420,"ê¾¹":145421,"ëīľ":145422,"âĹ¡":145423,"íķĮ":145424,"Îĺ":145425,"룹":145426,"ìĻĵ":145427,"ðŁĩ¦":145428,"ðŁijĢ":145429,"âĶĮ":145430,"ῦ":145431,"ëĦĽ":145432,"ìĦ£":145433,"ìŃĻ":145434,"ï±ł":145435,"Îŀ":145436,"Ê»":145437,"á¿¶":145438,"âĿĿ":145439,"ê±Ģ":145440,"ëĸ´":145441,"ãĦ¹":145442,"ðŁĴİ":145443,"Ϲ":145444,"âĽħ":145445,"ï»ķ":145446,"ãĥ±":145447,"ï½Ľ":145448,"ëĮķ":145449,"ë¹½":145450,"ì¥Ķ":145451,"쿤":145452,"ðŁĸ¤":145453,"ÑĴ":145454,"ê¹į":145455,"ëİĢ":145456,"ìĭ¯":145457,"뻤":145458,"ðŁĵŀ":145459,"ðŁĵ£":145460,"ðŁĺĿ":145461,"ìį¹":145462,"ìĹ¡":145463,"ì°IJ":145464,"á½IJ":145465,"ï»Ī":145466,"âľį":145467,"Äı":145468,"ðŁĮŀ":145469,"âĦ¦":145470,"ê½Ŀ":145471,"ë»ĺ":145472,"ìα":145473,"âĶĺ":145474,"ðŁĮ»":145475,"âĤ´":145476,"âŀ¨":145477,"íIJģ":145478,"ê¶Ī":145479,"âĺ¢":145480,"ðŁĺĪ":145481,"ゥ":145482,"âĦĹ":145483,"ê°Ń":145484,"ê°¸":145485,"ë»ij":145486,"쥴":145487,"컥":145488,"ï¤Ĭ":145489,"ï»Ĵ":145490,"ðŁĺķ":145491,"âĺĶ":145492,"ìĺIJ":145493,"ðŁļĹ":145494,"ëĹĦ":145495,"ë§ı":145496,"Õ½":145497,"âĸ»":145498,"⣵":145499,"ìī°":145500,"ï»ij":145501,"âĻ©":145502,"Î¥":145503,"ðŁĺ£":145504,"âĬĤ":145505,"ãħĤ":145506,"ìħ¸":145507,"íıĦ":145508,"âľ½":145509,"ì¦Ļ":145510,"âĸ£":145511,"ê±į":145512,"ê¿ĭ":145513,"ì«Ħ":145514,"ìºĩ":145515,"ðŁĩµ":145516,"ðŁijij":145517,"âľĺ":145518,"ðĿijĽ":145519,"ìį½":145520,"ìºī":145521,"וּ":145522,"ðŁĶº":145523,"âĦ®":145524,"íĥ¤":145525,"ðŁĩº":145526,"ðŁĴµ":145527,"íħ¨":145528,"ï½ij":145529,"Ψ":145530,"ìĥ¹":145531,"ìĸķ":145532,"ì¹µ":145533,"ðŁĵ±":145534,"व":145535,"ðŁijĬ":145536,"ðŁĴĦ":145537,"ðŁĴĿ":145538,"ãĮĶ":145539,"ìĻģ":145540,"Ðĩ":145541,"à®IJ":145542,"âĸ¹":145543,"á´Ľ":145544,"âĹĺ":145545,"뺨":145546,"íĥī":145547,"ìĸĮ":145548,"ðŁIJ¶":145549,"ãĤij":145550,"Ëĩ":145551,"Åı":145552,"á½¹":145553,"ìħ§":145554,"ï¹°":145555,"ðĿij¡":145556,"ðŁĶĿ":145557,"ðŁĺ»":145558,"ðŁĴĥ":145559,"ðŁ¤¦":145560,"ðŁįĴ":145561,"í̵":145562,"âľĨ":145563,"ë¹´":145564,"理":145565,"ï»Ļ":145566,"á´Ĺ":145567,"ðŁĮ´":145568,";":145569,"ëĮij":145570,"ì¨ĭ":145571,"쵸":145572,"ðŁİĪ":145573,"ðŁıł":145574,"á½±":145575,"ÛĨ":145576,"á¿ĸ":145577,"âĢĽ":145578,"ì°¼":145579,"íķ¥":145580,"íĹ´":145581,"ðŁĩ¬":145582,"ì°Ŀ":145583,"âĪł":145584,"ï¼ĩ":145585,"âĬĻ":145586,"âĿij":145587,"ëĦĭ":145588,"ëŀĹ":145589,"ë°ī":145590,"ìĹĬ":145591,"ì¢Ĩ":145592,"íĮ¥":145593,"ï°²":145594,"ðŁĵĸ":145595,"ðŁĺ®":145596,"âļª":145597,"ðŁĺļ":145598,"âĿŀ":145599,"ðĿijŁ":145600,"ðŁİĤ":145601,"Åķ":145602,"áIJĪ":145603,"꺽":145604,"ì±ł":145605,"ïºĿ":145606,"ê¿ī":145607,"áĥł":145608,"ðŁıĥ":145609,"ðŁĴ¸":145610,"âĿģ":145611,"âĹ¾":145612,"Úª":145613,"á¹ĥ":145614,"íĬ¬":145615,"ðŁĩ±":145616,"íİŃ":145617,"ðŁĺŀ":145618,"ë¾°":145619,"á¹Ľ":145620,"뼸":145621,"âĿĤ":145622,"êĴ³":145623,"âĶIJ":145624,"íĵ°":145625,"âŀł":145626,"ê´ĺ":145627,"ëħĺ":145628,"뻥":145629,"ì¾ħ":145630,"ðŁĺIJ":145631,"âĪª":145632,"ðŁijģ":145633,"âĪ´":145634,"âĹģ":145635,"ëºIJ":145636,"ìŀ¤":145637,"ì±Ĺ":145638,"ðŁı¾":145639,"Χ":145640,"á½»":145641,"âŀ¥":145642,"ìŁĪ":145643,"ï»ī":145644,"âĸĮ":145645,"ãĥ®":145646,"ðŁ¤¤":145647,"âĩĵ":145648,"ì¼ł":145649,"á´ı":145650,"맬":145651,"뻣":145652,"ðŁĴ¬":145653,"ðŁįĵ":145654,"ĸ":145655,"Ù¹":145656,"Ê¿":145657,"á½°":145658,"ëķľ":145659,"ì°¡":145660,"ì°»":145661,"íİį":145662,"ðŁİ¯":145663,"ðŁįĤ":145664,"ðŁij§":145665,"âĻ¢":145666,"áĨŀ":145667,"âϧ":145668,"âļľ":145669,"âľī":145670,"ëĵ¦":145671,"ëŃ£":145672,"ìĪı":145673,"ìĵ±":145674,"ÅŃ":145675,"ÊĬ":145676,"âĴ¸":145677,"âĩ©":145678,"ðŁĴĶ":145679,"Õµ":145680,"Ðī":145681,"Ò»":145682,"ë§£":145683,"ìĽľ":145684,"ì¿¡":145685,"íĽħ":145686,"íĽ¤":145687,"ﺢ":145688,"âľĭ":145689,"âĪĪ":145690,"ðŁĮį":145691,"Êľ":145692,"ëĬª":145693,"ëĴ¹":145694,"ﺲ":145695,"âĸĦ":145696,"ãħĪ":145697,"ëļ¤":145698,"íİ©":145699,"â΍":145700,"ðŁ¤ª":145701,"áĥļ":145702,"ê³¶":145703,"íĬķ":145704,"ðŁĺ¬":145705,"âĪ«":145706,"ðŁijĭ":145707,"ÒIJ":145708,"íĬ¿":145709,"ðŁĶµ":145710,"ðŁĴ¨":145711,"ðŁĮĻ":145712,"ëĩ©":145713,"âľ³":145714,"ë¨ģ":145715,"ëºĦ":145716,"ìĻij":145717,"ìºħ":145718,"íıĪ":145719,"ðĿijĻ":145720,"ðŁĴĺ":145721,"ãİ¥":145722,"âĿı":145723,"âľ°":145724,"ﯿ":145725,"ëµIJ":145726,"ì¼IJ":145727,"ﺱ":145728,"Õ´":145729,"ï¬Ģ":145730,"âľ´":145731,"ð٤Ń":145732,"ðŁijĨ":145733,"âĽĶ":145734,"ê·ĵ":145735,"ìĮĮ":145736,"ðŁ¤·":145737,"ÛĶ":145738,"ðŁ§¡":145739,"ðŁĺĵ":145740,"Îĸ":145741,"âı°":145742,"ê²ľ":145743,"ëĭ³":145744,"ëİħ":145745,"ë°Ī":145746,"ï®IJ":145747,"ðŁı¡":145748,"âĨª":145749,"âĵĶ":145750,"âľĬ":145751,"ϲ":145752,"ÜIJ":145753,"ðŁĩ³":145754,"ÖĤ":145755,"âľı":145756,"ìĸĹ":145757,"ì«Ļ":145758,"ðŁĺ²":145759,"ÄŃ":145760,"âĻŃ":145761,"âĶı":145762,"âĹĮ":145763,"ðŁĺ¯":145764,"áµĴ":145765,"íĬł":145766,"Ä·":145767,"Êģ":145768,"à¤Ł":145769,"á¹ģ":145770,"á¼°":145771,"á¿Ĩ":145772,"â«":145773,"⫸":145774,"ëį«":145775,"ì³ĩ":145776,"켤":145777,"íĽ¨":145778,"ðŁĴŁ":145779,"ÊĢ":145780,"ʳ":145781,"ëĵIJ":145782,"âķ°":145783,"âĿĩ":145784,"ÇĢ":145785,"ÇĶ":145786,"É´":145787,"âĺļ":145788,"âĺľ":145789,"ê¶Ĥ":145790,"ì«Ĵ":145791,"ì±Ī":145792,"ðŁĩ¨":145793,"ðŁİ¥":145794,"ðŁĵĿ":145795,"ħ":145796,"ðĿijIJ":145797,"ÛĪ":145798,"ब":145799,"ì¬IJ":145800,"íĹ¥":145801,"âύ":145802,"ðŁį´":145803,"ï¹ı":145804,"Ëĭ":145805,"ðŁ¥º":145806,"âĸ¨":145807,"íĻĭ":145808,"âĪħ":145809,"ëģĻ":145810,"ëŀł":145811,"ìĨ¥":145812,"âĢĸ":145813,"ð٤ĺ":145814,"ðŁIJ»":145815,"áµķ":145816,"ÇĿ":145817,"âĺı":145818,"ïºļ":145819,"ï»Ĥ":145820,"ðŁļ©":145821,"ìĪŁ":145822,"ËĬ":145823,"⤵":145824,"ðŁĴ§":145825,"ãħį":145826,"ë©©":145827,"Ƭ":145828,"Îĩ":145829,"âĩ§":145830,"âĵļ":145831,"ìĤ¯":145832,"ìΝ":145833,"ëĨĭ":145834,"âľ¯":145835,"ðŁļĢ":145836,"Úĺ":145837,"Ú¨":145838,"âľŃ":145839,"ê²ħ":145840,"íĮ°":145841,"íľĻ":145842,"ðŁĮĬ":145843,"ðŁİĵ":145844,"ðŁĺĻ":145845,"Ëĥ":145846,"ðŁĴģ":145847,"ðŁijİ":145848,"âĺ¹":145849,"ðŁĺ«":145850,"ðŁĴ»":145851,"ëĤµ":145852,"ìĿĬ":145853,"íĮ»":145854,"Ò³":145855,"á½²":145856,"âŀŀ":145857,"ëĤij":145858,"ëĿĪ":145859,"죤":145860,"ﻯ":145861,"ðŁĩ©":145862,"ðŁ¥³":145863,"âĴ¼":145864,"ð٦ĭ":145865,"âĺĤ":145866,"ðŁĺ°":145867,"ðŁĻĥ":145868,"ðŁĺĴ":145869,"Ûİ":145870,"Ïķ":145871,"Ḥ":145872,"룽":145873,"ìĬ¥":145874,"ðĿijī":145875,"ÉIJ":145876,"ðŁįİ":145877,"âķ¯":145878,"âķ¹":145879,"າ":145880,"ï¾ł":145881,"ë¹ķ":145882,"ïºĨ":145883,"ʺ":145884,"Ó§":145885,"âĨł":145886,"ëĥĩ":145887,"ìİĪ":145888,"ìŁ¤":145889,"ï±¢":145890,"âķ¬":145891,"âĺł":145892,"ðŁİĬ":145893,"ãįį":145894,"ãİİ":145895,"âĺ°":145896,"âľĥ":145897,"ãħī":145898,"ë¯Ī":145899,"빤":145900,"ìıŃ":145901,"ðĿij¢":145902,"ðŁIJ¾":145903,"Åĭ":145904,"ðŁij¶":145905,"âĶĽ":145906,"ï¿¢":145907,"áĥ¡":145908,"ļ":145909,"ÅĨ":145910,"ÑIJ":145911,"ìĥĽ":145912,"ìĺĮ":145913,"챤":145914,"íħģ":145915,"íļĥ":145916,"ï³Ĭ":145917,"ðĿijĶ":145918,"ðŁĩ«":145919,"âĭ°":145920,"ðŁĺ¨":145921,"âĤ©":145922,"Õ¬":145923,"á¸į":145924,"á»´":145925,"âĨĺ":145926,"âĺ¯":145927,"ãħı":145928,"ìł¬":145929,"âĻĶ":145930,"ðŁĶĶ":145931,"ðŁĺł":145932,"ðŁĻĬ":145933,"à®ľ":145934,"á¹ħ":145935,"âĹIJ":145936,"âĿĪ":145937,"âŀ½":145938,"ìĥħ":145939,"ðĿijł":145940,"Æ¢":145941,"âĭĻ":145942,"ê°Ľ":145943,"ëĿµ":145944,"ë£Ł":145945,"ìıľ":145946,"ïºģ":145947,"ðŁĴŃ":145948,"âĬĥ":145949,"ðŁIJ°":145950,"ãħĮ":145951,"Üĵ":145952,"âŀķ":145953,"á½ģ":145954,"ìķ³":145955,"ðĿijĿ":145956,"ðŁİ¬":145957,"É¡":145958,"à¤Ĺ":145959,"áIJī":145960,"ì©ľ":145961,"ì¶§":145962,"ï³ī":145963,"ï»ħ":145964,"ðĿIJŀ":145965,"श":145966,"ðŁĵ¢":145967,"ðŁįĭ":145968,"ðŁĴħ":145969,"ï¾ķ":145970,"â¬Ĩ":145971,"âε":145972,"ð٤ij":145973,"áĥ£":145974,"ÆĦ":145975,"ѹ":145976,"á¼Ķ":145977,"ê°ł":145978,"ê´Į":145979,"ê·IJ":145980,"뼴":145981,"ì±ĺ":145982,"ï®Ń":145983,"ﺹ":145984,"ﺾ":145985,"âľĹ":145986,"âĿ¦":145987,"ðŁij¦":145988,"áĥĹ":145989,"Ù²":145990,"á½´":145991,"âĪı":145992,"âľ®":145993,"ê¹°":145994,"ë²µ":145995,"ìĦĢ":145996,"ì©Ŀ":145997,"ïºŀ":145998,"ﺽ":145999,"ðŁĩŃ":146000,"ËĤ":146001,"ðŁįij":146002,"ðŁįĮ":146003,"ðŁĶ»":146004,"깬":146005,"ìĬŃ":146006,"ìľ·":146007,"ðŁĽij":146008,"ǧ":146009,"ë¼Ľ":146010,"ﺡ":146011,"ﺺ":146012,"ðĿijļ":146013,"ðŁĵ¦":146014,"ðŁĶİ":146015,"ðŁĹĵ":146016,"áĥĶ":146017,"âľĴ":146018,"âľ¡":146019,"ðŁĮµ":146020,"âĶķ":146021,"ëĢĿ":146022,"ðŁįĬ":146023,"âĺĥ":146024,"ìĺħ":146025,"ব":146026,"ð٦ģ":146027,"âݯ":146028,"ðŁIJķ":146029,"Ñ¿":146030,"।":146031,"à¼ĭ":146032,"ê·Ī":146033,"ì«Į":146034,"ðŁĩ°":146035,"âĿī":146036,"ì«Ģ":146037,"íĿĦ":146038,"ðĿIJ¢":146039,"ðŁļ¨":146040,"âϤ":146041,"ðŁĺ©":146042,"ðŁįį":146043,"ðŁĺij":146044,"ðŁļļ":146045,"ÖĦ":146046,"ë«":146047,"뫼":146048,"à¤ı":146049,"á¿·":146050,"âĮ©":146051,"âĺIJ":146052,"âŀ£":146053,"긱":146054,"꼿":146055,"ëĦĿ":146056,"ìı´":146057,"ìļ¤":146058,"쿱":146059,"íİIJ":146060,"ðŁĴ¢":146061,"ì´IJ":146062,"âĩij":146063,"âĶĵ":146064,"âģ¾":146065,"ÜĿ":146066,"ðŁį°":146067,"â´°":146068,"Æı":146069,"ÏŁ":146070,"Úº":146071,"Ûĥ":146072,"áĦĴ":146073,"âĪŁ":146074,"âĿį":146075,"ãĦ²":146076,"ìľħ":146077,"ì¤ı":146078,"ðŁĩ²":146079,"êºĦ":146080,"ðŁİ¤":146081,"âľ£":146082,"â¸Ŀ":146083,"︵":146084,"ວ":146085,"áĢĻ":146086,"âķł":146087,"Õ¯":146088,"âı©":146089,"ðĿij£":146090,"ðŁĴ£":146091,"Åĺ":146092,"à¥IJ":146093,"âģĥ":146094,"âĮĺ":146095,"ê»Į":146096,"ìĮĶ":146097,"ðĿijĺ":146098,"ð٤ĵ":146099,"Õ¿":146100,"à¤Ń":146101,"âĮļ":146102,"âľĿ":146103,"ðŁIJ¼":146104,"ËĮ":146105,"âķļ":146106,"ï¦Ĺ":146107,"âĿķ":146108,"âķ£":146109,"ðŁIJ±":146110,"த":146111,"Ѿ":146112,"à¤ļ":146113,"à¤ľ":146114,"ìĪĦ":146115,"ìļľ":146116,"ðŁİ®":146117,"ÉĴ":146118,"Ú·":146119,"àºį":146120,"âĨµ":146121,"âĪĺ":146122,"âĿĬ":146123,"ë¿į":146124,"ìIJĪ":146125,"ìļĺ":146126,"쯧":146127,"íĥ¯":146128,"ìĸı":146129,"︰":146130,"ðŁĩ¯":146131,"ð٧ļ":146132,"ðŁĺµ":146133,"ðŁĺ·":146134,"ðŁĮ³":146135,"ລ":146136,"Äī":146137,"Ä¥":146138,"âľ¶":146139,"῾":146140,"âĬ±":146141,"âĺ¾":146142,"ê°ī":146143,"ê¼°":146144,"ëºij":146145,"ðŁĶĬ":146146,"ðŁĸIJ":146147,"Ť":146148,"Ò«":146149,"à®®":146150,"âĮĪ":146151,"âĹĹ":146152,"ëĦµ":146153,"ëħľ":146154,"ëľ¹":146155,"ðĿij¥":146156,"ðŁĴ¿":146157,"ðŁĽĴ":146158,"ÊĴ":146159,"áŀĵ":146160,"ðŁIJĿ":146161,"ð٦Ħ":146162,"ðŁį·":146163,"âĺŁ":146164,"︶":146165,"ðŁ¤Ł":146166,"Ô±":146167,"âĨ²":146168,"âĪİ":146169,"âľ«":146170,"ëĩ½":146171,"ëıIJ":146172,"ëķĦ":146173,"靈":146174,"ï§Ŀ":146175,"ïºĻ":146176,"ðŁij»":146177,"ðŁĵº":146178,"êµ¼":146179,"ìĮ©":146180,"ðŁĮ²":146181,"ȱ":146182,"íĶķ":146183,"ðŁĺ¤":146184,"ãĮ¢":146185,"ÊĶ":146186,"ड":146187,"á¼Ī":146188,"ëİĥ":146189,"멱":146190,"ë®Ī":146191,"ðĿIJ«":146192,"âĬķ":146193,"ëĥł":146194,"뻬":146195,"íĭĶ":146196,"Õ¤":146197,"á¼±":146198,"âľ¥":146199,"âĺĦ":146200,"âĪ¥":146201,"âļķ":146202,"ðŁijĦ":146203,"ðŁİħ":146204,"àºĻ":146205,"âͬ":146206,"á½µ":146207,"Õ¾":146208,"Öģ":146209,"âĹĶ":146210,"ê¿į":146211,"ëĸµ":146212,"ë©İ":146213,"ë®´":146214,"ìķ´":146215,"áĥľ":146216,"ἡ":146217,"âĶĬ":146218,"âķ®":146219,"âĹ¼":146220,"ðŁį¾":146221,"ðŁĽį":146222,"ðŁijĹ":146223,"ð٤ŀ":146224,"âľĦ":146225,"ÕĢ":146226,"ল":146227,"Ëī":146228,"⣨":146229,"į":146230,"ÏĬ":146231,"á´ľ":146232,"ë¹³":146233,"ï³ĭ":146234,"ï¿ł":146235,"Ī":146236,"âĤ¸":146237,"âľ±":146238,"ê»IJ":146239,"ëĭ»":146240,"맸":146241,"ìŀ¿":146242,"쩨":146243,"ìŃIJ":146244,"ì°¿":146245,"íħŁ":146246,"ðĿIJ§":146247,"ðĿijij":146248,"ðŁĮİ":146249,"ðŁĵ®":146250,"ðŁķĶ":146251,"âĹĻ":146252,"âĹ»":146253,"âŀ§":146254,"ìŁĿ":146255,"⾬":146256,"ãĥ°":146257,"âģĪ":146258,"âĵĺ":146259,"ðŁĴĮ":146260,"ï¬ĥ":146261,"àºĶ":146262,"ìͰ":146263,"ðŁĺª":146264,"×Ģ":146265,"ìĥ¨":146266,"ïŃĭ":146267,"ðŁįķ":146268,"ðŁĺ´":146269,"ϳ":146270,"á¼Ħ":146271,"á½ħ":146272,"âĩ¢":146273,"âķŃ":146274,"ìĺ»":146275,"íĬ¤":146276,"Üĺ":146277,"⤴":146278,"âĹį":146279,"áŀŁ":146280,"ðŁįº":146281,"áŀļ":146282,"ðŁıĬ":146283,"ðŁIJ·":146284,"ÊĮ":146285,"ὺ":146286,"âģ»":146287,"ê½Į":146288,"ëĪĹ":146289,"ëĹı":146290,"ì¿°":146291,"í̼":146292,"íįħ":146293,"ï·²":146294,"ðŁĮı":146295,"ðŁį«":146296,"ðŁį³":146297,"ðŁİ°":146298,"ðŁij°":146299,"ðŁĴ²":146300,"á¥Ļ":146301,"ðŁIJŁ":146302,"ï¿¡":146303,"ðŁĹ£":146304,"ðŁįľ":146305,"âľ²":146306,"ãİ¢":146307,"ðŁĶ°":146308,"Ἰ":146309,"á½ij":146310,"Äİ":146311,"áĦĢ":146312,"âĻķ":146313,"ëłĿ":146314,"ìĪ´":146315,"ïŃŃ":146316,"Óľ":146317,"ÔĢ":146318,"ëĢľ":146319,"ëĥĶ":146320,"ìĬĽ":146321,"ì«ij":146322,"캥":146323,"캬":146324,"ðĿij¦":146325,"ðŁĶ¶":146326,"쾨":146327,"ðĿIJļ":146328,"ðŁį»":146329,"ðŁĴį":146330,"ðŁ¤¡":146331,"ðŁķĬ":146332,"â½ĩ":146333,"âĵIJ":146334,"ðŁįŃ":146335,"ðŁįª":146336,"ðŁĶĨ":146337,"Ò¡":146338,"á´ĩ":146339,"ÉĹ":146340,"ÜĶ":146341,"âĦİ":146342,"âĿĥ":146343,"ëĹĢ":146344,"ï²Ķ":146345,"ïºĪ":146346,"ðĿIJ»":146347,"ðŁĴĬ":146348,"ðŁļ«":146349,"Ѱ":146350,"ѳ":146351,"ष":146352,"âĹł":146353,"ðŁij¤":146354,"ï¾ĩ":146355,"âĺĵ":146356,"ðŁįµ":146357,"ðŁ¤¨":146358,"âĸŃ":146359,"à®´":146360,"Ü¢":146361,"ܬ":146362,"à´®":146363,"ðŁķº":146364,"Ô¹":146365,"Õ£":146366,"à´¯":146367,"á´Ģ":146368,"âĮī":146369,"âľIJ":146370,"âŀ¦":146371,"ê¹½":146372,"ëĮľ":146373,"ðŁı¥":146374,"ðŁĵ©":146375,"Ò¹":146376,"Óĺ":146377,"à¤ħ":146378,"âĿ§":146379,"ÆĹ":146380,"âĹ½":146381,"ðŁij«":146382,"ðŁİ§":146383,"ðŁij£":146384,"âľ»":146385,"ðŁĻħ":146386,"ðŁĺĸ":146387,"ðŁĴ®":146388,"ະ":146389,"ðŁĶľ":146390,"ðŁįĦ":146391,"ð٤Ŀ":146392,"áĥĿ":146393,"áŀĢ":146394,"âĩ¦":146395,"ʾ":146396,"Ò®":146397,"Õ¼":146398,"à¤Ĩ":146399,"âĹħ":146400,"âļĵ":146401,"âļĸ":146402,"ê¿©":146403,"ë¯Ħ":146404,"ìIJIJ":146405,"ìŀ°":146406,"ì§Ń":146407,"íĭĭ":146408,"íݨ":146409,"íϧ":146410,"ï²ij":146411,"ðŁİĹ":146412,"Ù³":146413,"ðŁij¸":146414,"ম":146415,"ðŁijķ":146416,"Úµ":146417,"â̾":146418,"âŀ°":146419,"ðŁij¯":146420,"ðŁİ¼":146421,"ðŁıģ":146422,"ĺ":146423,"Êı":146424,"Ú³":146425,"âı±":146426,"ê½Ī":146427,"ëĿĮ":146428,"ìĮī":146429,"ìĹ·":146430,"ìŀ´":146431,"íĹ¹":146432,"íľ¨":146433,"ðĿĹ²":146434,"ðŁĮIJ":146435,"ðŁİĻ":146436,"ðŁıµ":146437,"íĽĻ":146438,"ðĿijħ":146439,"ðŁĺ¶":146440,"âĵħ":146441,"âķ¥":146442,"ðŁįı":146443,"ï¦İ":146444,"Õ©":146445,"ðĿIJĦ":146446,"Ó£":146447,"Ú¿":146448,"âĻļ":146449,"ðŁĶĹ":146450,"ḫ":146451,"âĭ®":146452,"âĸ¦":146453,"âĽ½":146454,"âľµ":146455,"ãħĨ":146456,"ãħĬ":146457,"ëĦĻ":146458,"ëĿ¨":146459,"ë¥Ħ":146460,"ìĦ¦":146461,"ì§°":146462,"ì§¹":146463,"íīĪ":146464,"ï§ij":146465,"ï»ĩ":146466,"ðŁĮ¾":146467,"ðŁıĸ":146468,"ðŁIJij":146469,"ðŁĴ³":146470,"ðŁĵĨ":146471,"Ûĩ":146472,"Üķ":146473,"á½½":146474,"ëĦľ":146475,"à´²":146476,"à´³":146477,"àºŃ":146478,"áĥĽ":146479,"âĿĶ":146480,"âijħ":146481,"áĥ¥":146482,"ðŁĵħ":146483,"âŀ³":146484,"á´µ":146485,"﹡":146486,"ï¹¶":146487,"ÎĨ":146488,"थ":146489,"áīµ":146490,"âĿĻ":146491,"âĿ±":146492,"ëīł":146493,"ëİł":146494,"ëıĽ":146495,"ë¿ħ":146496,"ì͏":146497,"íij¯":146498,"íŀī":146499,"íŀĽ":146500,"ï§Ħ":146501,"ïŃĺ":146502,"ﺦ":146503,"ﻸ":146504,"ðĿijĤ":146505,"ðĿijı":146506,"Ïij":146507,"Úł":146508,"áĢĶ":146509,"áŀĶ":146510,"á¹¢":146511,"ëĦ¸":146512,"ðĿIJ¨":146513,"ðŁĩ´":146514,"Õ°":146515,"ðŁijł":146516,"ðŁįĨ":146517,"ðŁıĢ":146518,"ðŁijIJ":146519,"ðŁįĩ":146520,"ðŁIJ£":146521,"áĪŃ":146522,"ܪ":146523,"ðŁĮĢ":146524,"áŀĺ":146525,"âĩĦ":146526,"ðĿIJĢ":146527,"ÊĻ":146528,"âͼ":146529,"ðŁı¿":146530,"Æ·":146531,"Èł":146532,"ѽ":146533,"âĤ¨":146534,"ê´Ń":146535,"ê¹»":146536,"ë͍":146537,"ìĪĢ":146538,"ì¾°":146539,"íĨĪ":146540,"ï®§":146541,"ﯽ":146542,"ðŁĶħ":146543,"ðŁĶ®":146544,"Å¢":146545,"ʰ":146546,"Ѹ":146547,"ण":146548,"âĬĹ":146549,"ëªĦ":146550,"ï¹·":146551,"ïºħ":146552,"ðĿIJµ":146553,"ðŁĮ¶":146554,"ðŁĵ°":146555,"ðŁĶ·":146556,"ðŁĸĴ":146557,"ðŁ¤²":146558,"ëī©":146559,"ðŁİĨ":146560,"ð٧IJ":146561,"ðŁį®":146562,"âĨº":146563,"âĿ¢":146564,"ðŁijª":146565,"ðŁij±":146566,"âĨ¡":146567,"áŀı":146568,"Úķ":146569,"ðŁį¹":146570,"ðŁĴĢ":146571,"Ë®":146572,"Ó¨":146573,"Öħ":146574,"à¤ĩ":146575,"âĤ¡":146576,"âĪķ":146577,"âĺī":146578,"ê¹¼":146579,"ê¼IJ":146580,"콸":146581,"ðĿIJ¬":146582,"ðŁıħ":146583,"ðŁijĻ":146584,"ðŁĴī":146585,"ð٤Ļ":146586,"Èĺ":146587,"ɳ":146588,"ɹ":146589,"Ùº":146590,"áĢĦ":146591,"ῳ":146592,"âļĺ":146593,"âĿĨ":146594,"ëĨī":146595,"ìĸį":146596,"ìĺĩ":146597,"ì¥ĺ":146598,"íĸħ":146599,"íĻij":146600,"ï®Ĭ":146601,"ï¿Ń":146602,"ðĿĴIJ":146603,"ðĿĹ¢":146604,"ðŁĶĸ":146605,"ðŁĶ¨":146606,"ðŁļij":146607,"ðŁļ²":146608,"Ƹ":146609,"âĹ¥":146610,"ðĿIJŃ":146611,"ðŁį½":146612,"âĹij":146613,"âĵĩ":146614,"ðŁĶ±":146615,"âľ¼":146616,"ï¹ĥ":146617,"âķ±":146618,"ãĢĹ":146619,"ðŁıĭ":146620,"ðŁļ´":146621,"ðĿIJ®":146622,"Äļ":146623,"Õı":146624,"Ķ":146625,"áĥij":146626,"Ṭ":146627,"ÄĪ":146628,"ÄĴ":146629,"Ò°":146630,"Óķ":146631,"âIJ":146632,"âIJ£":146633,"âĹ¢":146634,"âļĻ":146635,"ãħĹ":146636,"ê°¬":146637,"곪":146638,"ê»Ģ":146639,"ëĦ´":146640,"ëİģ":146641,"ëĿĶ":146642,"묽":146643,"ëŃį":146644,"ìĩ³":146645,"ì°¹":146646,"íĮ¹":146647,"íŀĿ":146648,"ï®ĭ":146649,"ï¶Ī":146650,"ðĿĴĤ":146651,"ðŁ¥Ģ":146652,"ð٦ħ":146653,"Êĺ":146654,"á¼ij":146655,"âģİ":146656,"ðŁįŀ":146657,"âĨĸ":146658,"âĨĻ":146659,"ðŁİĥ":146660,"âĦ¡":146661,"âĭ±":146662,"ðŁĶį":146663,"ನ":146664,"áµĥ":146665,"âĶ«":146666,"⦿":146667,"ðŁĩ»":146668,"Ƥ":146669,"Òı":146670,"Ò·":146671,"Ûī":146672,"à®ķ":146673,"ḳ":146674,"בּ":146675,"ðŁĨĶ":146676,"ÚŃ":146677,"Û¦":146678,"áħ¡":146679,"âĦ¹":146680,"ê¿İ":146681,"ëķĶ":146682,"ë¼ī":146683,"ìļ§":146684,"ì²µ":146685,"ì´¨":146686,"íĬĪ":146687,"íĸIJ":146688,"ðĿĹĺ":146689,"ðŁĩ¿":146690,"ðŁİĸ":146691,"ðŁijħ":146692,"ðŁĵĺ":146693,"ðŁļĻ":146694,"ðŁĽµ":146695,"à¶½":146696,"⼵":146697,"ðĿIJ³":146698,"ðĿIJ¸":146699,"âļĶ":146700,"ðŁijŃ":146701,"Óij":146702,"â͝":146703,"ðŁħ¿":146704,"ðŁĺ¹":146705,"ï¿«":146706,"⼤":146707,"ðŁĴĩ":146708,"ðŁĵİ":146709,"ðŁĸĭ":146710,"স":146711,"ðĿIJį":146712,"IJ":146713,"Ïĭ":146714,"Ѭ":146715,"Ú¬":146716,"ÜĴ":146717,"á´¬":146718,"ï¨Ħ":146719,"É£":146720,"Ëij":146721,"ϵ":146722,"ÒĿ":146723,"Û¥":146724,"Üł":146725,"à¹Ľ":146726,"áĥķ":146727,"áĬķ":146728,"á¾¶":146729,"âĤ·":146730,"âĩ¾":146731,"âķ©":146732,"âĸIJ":146733,"âĺª":146734,"âĺ®":146735,"âĿļ":146736,"âĿŃ":146737,"âŀ±":146738,"âµİ":146739,"ãıĬ":146740,"ë©ĵ":146741,"ìĹ¾":146742,"ìªĦ":146743,"íĵĮ":146744,"íķ¼":146745,"ïѬ":146746,"ðĿijĨ":146747,"ðĿijŀ":146748,"ðĿĸĬ":146749,"ðŁİ¸":146750,"ðŁıĦ":146751,"ðŁijµ":146752,"ðŁĴł":146753,"ðŁĶĺ":146754,"ðŁ¥Ĥ":146755,"Ū":146756,"à·ĥ":146757,"á´¼":146758,"âĬ°":146759,"ë³ı":146760,"ë´£":146761,"ï¥ľ":146762,"ðŁĵĪ":146763,"ðŁķ¯":146764,"ð٧Ģ":146765,"âĻIJ":146766,"ðŁĨĹ":146767,"ðŁĵķ":146768,"ð٧ģ":146769,"Ü«":146770,"âĿIJ":146771,"Õķ":146772,"à½ķ":146773,"âŀĿ":146774,"à¦ķ":146775,"ðĿIJ¶":146776,"É¢":146777,"ÎĦ":146778,"áĨ¢":146779,"âĤ±":146780,"Õį":146781,"à¡ķ":146782,"á´°":146783,"ḩ":146784,"⼷":146785,"âĿ®":146786,"ê¡ĵ":146787,"ëı¤":146788,"ëĹIJ":146789,"ëµĮ":146790,"ìijĪ":146791,"íı¿":146792,"íŵ":146793,"ðĿIJİ":146794,"ðŁĨĺ":146795,"ðŁıŁ":146796,"É¥":146797,"Õ»":146798,"à¡Ķ":146799,"à¤ĸ":146800,"á´¸":146801,"âİĻ":146802,"âİ¥":146803,"âı³":146804,"ëģķ":146805,"ëĬī":146806,"ì¡į":146807,"칡":146808,"禮":146809,"ï¬Ł":146810,"ﮫ":146811,"ﮯ":146812,"ï±ĥ":146813,"ï·»":146814,"ﺵ":146815,"ðĿĹĶ":146816,"ðĿĹ¡":146817,"ðŁİ¨":146818,"ðŁĶĴ":146819,"ÚĽ":146820,"ध":146821,"âŀ¹":146822,"áĢĢ":146823,"ðŁįħ":146824,"âŤ":146825,"à¤ł":146826,"ðŁIJ¥":146827,"áĥĴ":146828,"ðŁıĿ":146829,"ðŁį¼":146830,"ãĮ§":146831,"âĿĽ":146832,"ðŁIJĪ":146833,"য":146834,"áĢŀ":146835,"ãĢĸ":146836,"áŀĻ":146837,"প":146838,"ÕĨ":146839,"âĬĨ":146840,"âľ¾":146841,"ðŁIJĹ":146842,"ﹿ":146843,"Ħ":146844,"ÜŁ":146845,"à²ł":146846,"ಥ":146847,"áŀī":146848,"á´¥":146849,"á´©":146850,"á½Ģ":146851,"ὡ":146852,"âĨķ":146853,"âŀ¯":146854,"ê¡ij":146855,"ëij£":146856,"ë±Į":146857,"ìĪij":146858,"ìľĶ":146859,"ìŀ½":146860,"ì¨į":146861,"ðĿijĢ":146862,"ðŁĮĮ":146863,"ðŁį¦":146864,"ðŁį©":146865,"ðŁIJļ":146866,"ðŁĵĴ":146867,"ðŁĵ¹":146868,"ðŁ¥ij":146869,"Äĭ":146870,"ËĹ":146871,"Ñ«":146872,"Õ¢":146873,"Ú°":146874,"âĮĢ":146875,"âĹĤ":146876,"âĹ£":146877,"⾼":146878,"âĿĴ":146879,"âĿĺ":146880,"âŀĻ":146881,"âŀ²":146882,"ãİį":146883,"ê¡IJ":146884,"ëŀĸ":146885,"ìĬĿ":146886,"ìĽ¤":146887,"ì¡ĭ":146888,"쨰":146889,"íĹĻ":146890,"兩":146891,"ï³į":146892,"ï»İ":146893,"ðĿijĵ":146894,"ðŁĵĬ":146895,"ðŁļ¼":146896,"ï¦ģ":146897,"ðĿķĴ":146898,"ðŁijľ":146899,"ðŁij¿":146900,"ðŁĩ½":146901,"à·Ħ":146902,"âĸ´":146903,"ãįī":146904,"âĬĩ":146905,"ðŁ§¸":146906,"Ú¡":146907,"â¾ĥ":146908,"ðŁĹ»":146909,"âĵij":146910,"ðŁ¤¸":146911,"ðŁ¤¯":146912,"êĴ°":146913,"ðĿIJĵ":146914,"âĶ´":146915,"êĴ±":146916,"áĢĺ":146917,"âĽĦ":146918,"ï¹¹":146919,"ÓĶ":146920,"áĥ±":146921,"Ü¡":146922,"ßŀ":146923,"âĻı":146924,"⾸":146925,"ìij¨":146926,"ðĿIJĿ":146927,"ðĿIJ¥":146928,"ðŁįī":146929,"ðŁij¼":146930,"ðŁ¥Ŀ":146931,"ÆĶ":146932,"ݬ":146933,"फ":146934,"àºļ":146935,"á´´":146936,"á½ĸ":146937,"âĤ¶":146938,"âİ¢":146939,"âĿħ":146940,"⣫":146941,"ãİĽ":146942,"뮨":146943,"ëºĮ":146944,"ë¼ĺ":146945,"ìĨĿ":146946,"ìľ³":146947,"ìŀĮ":146948,"ì£Ĺ":146949,"ìªĺ":146950,"컹":146951,"ï·¼":146952,"ïºĤ":146953,"ðĿIJ´":146954,"ðĿIJ¼":146955,"ðŁĮļ":146956,"ðŁı«":146957,"ðŁĴ¤":146958,"ðŁĴ¶":146959,"ðŁĴ¼":146960,"Êķ":146961,"ʽ":146962,"â²Ł":146963,"ãīł":146964,"ê¡Ĵ":146965,"ëľĢ":146966,"ìĥ¾":146967,"츤":146968,"ï¥ģ":146969,"ðĿļĬ":146970,"ðŁļĥ":146971,"âŀĽ":146972,"ìħ´":146973,"áĦĭ":146974,"âĩĹ":146975,"ï§·":146976,"âĺĸ":146977,"ðŁIJ¦":146978,"⸾":146979,"ðŁĴ´":146980,"ð٤ļ":146981,"ãĬĹ":146982,"âĮĽ":146983,"áĪĽ":146984,"༺":146985,"â½ī":146986,"ðŁı¢":146987,"âĵŀ":146988,"âĺ½":146989,"ãĢĻ":146990,"ðŁ¤®":146991,"ÅIJ":146992,"áĥ¬":146993,"ðĿĹ»":146994,"ðŁįĸ":146995,"ÆĬ":146996,"ÊŁ":146997,"ßĭ":146998,"à¤ĭ":146999,"áµĶ":147000,"á¿ĥ":147001,"âĦī":147002,"âĮĭ":147003,"âı²":147004,"âĵĪ":147005,"âĵ¢":147006,"âķĶ":147007,"âļij":147008,"âĿĭ":147009,"âĿİ":147010,"⵾":147011,"âµ£":147012,"ëĴĪ":147013,"ëľģ":147014,"ë¶ĩ":147015,"ìį»":147016,"ìĺŃ":147017,"ì§¢":147018,"íĹĢ":147019,"ï§Ĭ":147020,"טּ":147021,"ﱡ":147022,"ðĿIJº":147023,"ðĿij§":147024,"ðĿĺ¦":147025,"ðŁĵ¥":147026,"ðŁĺŁ":147027,"ðŁ¥IJ":147028,"Äĸ":147029,"ɨ":147030,"áĢIJ":147031,"áĥĵ":147032,"áºĵ":147033,"á¼¶":147034,"á½Ħ":147035,"âĤ¤":147036,"âĮľ":147037,"âĮŁ":147038,"âİł":147039,"⼸":147040,"âµį":147041,"âµı":147042,"âµĵ":147043,"ãĢĺ":147044,"ë·¸":147045,"íħ¼":147046,"ï¦Į":147047,"ïŃĦ":147048,"ïŃİ":147049,"ðĿĻļ":147050,"ðĿļĺ":147051,"à¼ĵ":147052,"ëŃħ":147053,"áIJĽ":147054,"ãݾ":147055,"ï¨Ģ":147056,"ðŁĹ½":147057,"âĻŀ":147058,"Ëĸ":147059,"âĹŀ":147060,"ðŁ¤«":147061,"ðŁĺĹ":147062,"ヲ":147063,"ðŁ¤¢":147064,"âģĩ":147065,"ã̵":147066,"ðŁįĶ":147067,"áĬł":147068,"ðŁĺ¼":147069,"ðĿĹ®":147070,"ðŁIJ³":147071,"ðĿIJĭ":147072,"ðŁĨļ":147073,"ðŁĶĽ":147074,"Ñ»":147075,"ܨ":147076,"ல":147077,"âľŀ":147078,"âµĻ":147079,"êµ£":147080,"츨":147081,"ðĿIJľ":147082,"ðĿĺ°":147083,"ðŁĶ½":147084,"Ç»":147085,"Ç¿":147086,"Êĩ":147087,"ÎIJ":147088,"ÐĢ":147089,"Ñ¡":147090,"Ѳ":147091,"ÒĴ":147092,"Ù¶":147093,"ßķ":147094,"à¶±":147095,"áIJģ":147096,"âģŀ":147097,"âĸ§":147098,"âĽĪ":147099,"âľľ":147100,"âľ¹":147101,"âŁ¹":147102,"â¤ĩ":147103,"ê²Ĭ":147104,"ê¾ľ":147105,"ë¯IJ":147106,"ë³IJ":147107,"ìħ©":147108,"ìIJ¬":147109,"ìij¹":147110,"ï¤Ķ":147111,"ï¦ļ":147112,"ï¬ł":147113,"ïŃĶ":147114,"ﺶ":147115,"ðĿĴı":147116,"ðĿĸĨ":147117,"ðĿŶ":147118,"ðŁıĤ":147119,"ðŁIJ½":147120,"ðŁĴ©":147121,"ðŁĵ½":147122,"ðŁĹ¨":147123,"ðŁĹº":147124,"ðŁĺ¸":147125,"ðŁ¥§":147126,"ÅĹ":147127,"Êİ":147128,"ÒĻ":147129,"ײ":147130,"à¤Ī":147131,"á¼´":147132,"á¿ij":147133,"âµī":147134,"ãħĵ":147135,"ì½´":147136,"ðĿĸĵ":147137,"ðŁĵĹ":147138,"ðŁĶª":147139,"ðŁĸį":147140,"ÏĴ":147141,"ðŁij¬":147142,"áĥĻ":147143,"âĨ¬":147144,"âͤ":147145,"âĽ¹":147146,"âĻŁ":147147,"ðŁļ¶":147148,"ðŁij¾":147149,"âĪĭ":147150,"ðŁIJ¯":147151,"à¼İ":147152,"âľ·":147153,"ï¨Ļ":147154,"âĶ»":147155,"ðŁij¹":147156,"áĦī":147157,"ສ":147158,"â¾ı":147159,"â½ħ":147160,"ãİĸ":147161,"Ñ´":147162,"Õ®":147163,"Ú¼":147164,"áĢķ":147165,"áĨ¼":147166,"ëŃı":147167,"ðŁIJ¸":147168,"ðŁļ£":147169,"ÆĿ":147170,"Ô»":147171,"áĥ¢":147172,"ðŁį¯":147173,"ɦ":147174,"Õ¦":147175,"âĻĭ":147176,"שׂ":147177,"ðĿŦ":147178,"Çļ":147179,"ɱ":147180,"à¤ī":147181,"á´Ħ":147182,"âĻĵ":147183,"⼰":147184,"âŁª":147185,"ëĥĺ":147186,"뢸":147187,"ìĤij":147188,"ï®Ķ":147189,"ðĿķĸ":147190,"ðĿŧ":147191,"ðŁĩ¼":147192,"ðŁĵĭ":147193,"ðŁļľ":147194,"ðŁ¥¤":147195,"Ä®":147196,"Å·":147197,"ßĬ":147198,"॥":147199,"ப":147200,"áŀĦ":147201,"áµĢ":147202,"á¸ħ":147203,"á¼¢":147204,"âĪĿ":147205,"âĬ¹":147206,"âĴ¶":147207,"âķ´":147208,"⼱":147209,"âĽ³":147210,"âĽº":147211,"âŀŁ":147212,"ãıĦ":147213,"ê¸Ķ":147214,"ê¹Ł":147215,"ëĩ°":147216,"ë¹»":147217,"ìĤ¥":147218,"ìĽ»":147219,"ì°Ł":147220,"íĥ°":147221,"íĨº":147222,"íļ½":147223,"老":147224,"量":147225,"ï³Ŀ":147226,"ðĿIJ¦":147227,"ðĿĴľ":147228,"ðĿĴŁ":147229,"ðĿļĹ":147230,"ðŁİŃ":147231,"ðŁıĵ":147232,"ðŁı³":147233,"ðŁıº":147234,"ðŁIJį":147235,"ðŁijĥ":147236,"ðŁĴı":147237,"ð٤ĸ":147238,"ðŁ¤µ":147239,"Õ²":147240,"âµĶ":147241,"ëĺ¬":147242,"念":147243,"ÊĤ":147244,"áĨ«":147245,"áŀij":147246,"ðĿĸİ":147247,"ðĿĹĸ":147248,"áĦĥ":147249,"âĩł":147250,"áĢ¡":147251,"à½Ħ":147252,"âŀ¸":147253,"ï¦Ļ":147254,"âĩļ":147255,"ðŁIJ¬":147256,"ðŁIJ¢":147257,"â¾Ĵ":147258,"ðŁIJ¤":147259,"ðŁĶ«":147260,"ãĢŀ":147261,"︺":147262,"ðŁĺº":147263,"â½´":147264,"ðŁĨķ":147265,"âģ¿":147266,"ðŁį¨":147267,"à²ķ":147268,"ðŁļĺ":147269,"áŀħ":147270,"à¦ħ":147271,"áŀ¢":147272,"à¨ľ":147273,"âļĮ":147274,"ã̽":147275,"à·´":147276,"âĵĽ":147277,"áĢľ":147278,"ìĨ¨":147279,"Ë©":147280,"ÜĹ":147281,"âĭ¼":147282,"ðŁĻī":147283,"ÅĬ":147284,"Éĵ":147285,"ʲ":147286,"ΰ":147287,"Ѽ":147288,"Ô¿":147289,"à¡IJ":147290,"à¼ľ":147291,"ས":147292,"á¶ľ":147293,"âĤ²":147294,"âĨ¨":147295,"âĬ¥":147296,"âķ§":147297,"âĻľ":147298,"ãĭ¡":147299,"ë´¬":147300,"ë¶ij":147301,"ìī¿":147302,"ìİħ":147303,"ìł±":147304,"ì°§":147305,"ﲡ":147306,"ðĿĴĽ":147307,"ðĿķ£":147308,"ðĿĹľ":147309,"ðŁį²":147310,"ðŁİ©":147311,"ðŁIJIJ":147312,"ðŁIJł":147313,"ðŁij½":147314,"ðŁĴij":147315,"ðŁĵľ":147316,"ðŁķµ":147317,"ðŁļĮ":147318,"ðŁĽ£":147319,"Êĭ":147320,"Ó¯":147321,"Ù¸":147322,"ßĶ":147323,"ßĻ":147324,"à¡ĵ":147325,"á´į":147326,"ḿ":147327,"âıº":147328,"âĸ¥":147329,"뤽":147330,"íľij":147331,"ðĿIJ¹":147332,"ðĿĸĶ":147333,"ðĿļİ":147334,"ðŁĵĦ":147335,"ðŁ¦·":147336,"Æĥ":147337,"à¦Ł":147338,"âĮĤ":147339,"âĺŃ":147340,"â²ļ":147341,"ëĿķ":147342,"ðŁİ£":147343,"à®ĩ":147344,"à½Ĩ":147345,"áħµ":147346,"áĹľ":147347,"â̽":147348,"âĮ£":147349,"âģ½":147350,"ðŁĵ¬":147351,"ðŁ¤§":147352,"âĩª":147353,"â½£":147354,"âĹŁ":147355,"ï¨Ĺ":147356,"êĴª":147357,"ðŁĽĢ":147358,"ÇĤ":147359,"ðŁ¥¶":147360,"ðŁİį":147361,"ï¿©":147362,"ðŁijĴ":147363,"áµĪ":147364,"︿":147365,"áħ©":147366,"⾦":147367,"à°¤":147368,"á´ĸ":147369,"ਬ":147370,"àºĹ":147371,"༻":147372,"Ѻ":147373,"ਪ":147374,"á´³":147375,"ðĿIJĪ":147376,"à»Ģ":147377,"á´¿":147378,"âĤį":147379,"âĩ¡":147380,"âĽª":147381,"ðĿIJĤ":147382,"ðĿĴķ":147383,"ðŁIJľ":147384,"Êį":147385,"ѱ":147386,"à½ĥ":147387,"ë®IJ":147388,"ìĽ¡":147389,"ìľģ":147390,"ðĿIJ¿":147391,"ðĿķł":147392,"ðŁijĽ":147393,"ƪ":147394,"Ϻ":147395,"Ó¬":147396,"Ù¿":147397,"Ý£":147398,"àªī":147399,"ஹ":147400,"à½ij":147401,"áĨ¯":147402,"áµĩ":147403,"âĩ¥":147404,"âıª":147405,"âϰ":147406,"âļŃ":147407,"âļ¾":147408,"ãħĦ":147409,"ḛ̂":147410,"ê°Ĺ":147411,"ê²ĭ":147412,"ê²»":147413,"ê¶ľ":147414,"ê¼ĩ":147415,"ê½¹":147416,"ëĤŁ":147417,"ëħĪ":147418,"ëĭ¢":147419,"ë§Ł":147420,"ëªĨ":147421,"ëµĢ":147422,"ì½±":147423,"íĩĺ":147424,"íľľ":147425,"ï§¾":147426,"ï±µ":147427,"ï²¢":147428,"ﲤ":147429,"ðĿĴĬ":147430,"ðĿĺ¯":147431,"ðŁįĹ":147432,"ðŁıį":147433,"ðŁIJĺ":147434,"ðŁĵ¡":147435,"ðŁĶŀ":147436,"ðŁ¤³":147437,"ðŁ¥ģ":147438,"ðŁ¥Ĺ":147439,"ð٦Ĭ":147440,"ĵ":147441,"Ʀ":147442,"ǵ":147443,"ɯ":147444,"Îı":147445,"ÕĦ":147446,"Ü¥":147447,"à½ģ":147448,"ᨳ":147449,"âķ«":147450,"ãİī":147451,"ë·´":147452,"ìĨİ":147453,"ìİĮ":147454,"죵":147455,"íĽł":147456,"離":147457,"ï³ı":147458,"ﻺ":147459,"ðĿijģ":147460,"ðĿijĩ":147461,"ðĿĴĨ":147462,"ðŁİł":147463,"ðŁIJĶ":147464,"ðŁijŁ":147465,"Åĸ":147466,"à¤Į":147467,"á¾½":147468,"ê¦Ĵ":147469,"à®Ł":147470,"á´±":147471,"ðŁı°":147472,"ðŁIJŀ":147473,"à½Ģ":147474,"áĢħ":147475,"âĬ¿":147476,"ðŁIJ§":147477,"áĽģ":147478,"â¼Ī":147479,"âĶ¿":147480,"ðŁ¥´":147481,"⼿":147482,"ðŁ§ľ":147483,"ãħ¿":147484,"âĦ«":147485,"ã̳":147486,"ãĬĻ":147487,"â¼Ģ":147488,"怜":147489,"ðŁı¬":147490,"ðŁĵ»":147491,"áĬĽ":147492,"áĦħ":147493,"àºĬ":147494,"àºĽ":147495,"áħ³":147496,"ðŁij®":147497,"à®±":147498,"âĺĩ":147499,"ðĿIJı":147500,"à´µ":147501,"à»ģ":147502,"à½ı":147503,"ར":147504,"ᥱ":147505,"âĤ£":147506,"復":147507,"ïŃĻ":147508,"ï´©":147509,"ï¹Ĥ":147510,"ðŁį£":147511,"ðŁķ¹":147512,"Ïĸ":147513,"ම":147514,"ຢ":147515,"áĭŃ":147516,"âİĿ":147517,"âĹĿ":147518,"âĻĪ":147519,"âĻİ":147520,"ê½¥":147521,"ì³Ķ":147522,"ì¼ij":147523,"ï±°":147524,"ðĿijĥ":147525,"ðŁĮª":147526,"ðŁį¡":147527,"Åİ":147528,"ʦ":147529,"ѧ":147530,"Óİ":147531,"Ô´":147532,"ÚĪ":147533,"ßĵ":147534,"ß§":147535,"à¤Ķ":147536,"áĪ«":147537,"áε":147538,"áĹ©":147539,"á´ł":147540,"á¼ł":147541,"âĢĹ":147542,"âģij":147543,"âĦı":147544,"âĸĩ":147545,"â²£":147546,"ãĦ³":147547,"ãī®":147548,"ê³Ĺ":147549,"ëĦĴ":147550,"ëĸ«":147551,"ë¡Ħ":147552,"ë¹°":147553,"ë½ģ":147554,"ìĦģ":147555,"ìĮĺ":147556,"ìŁĮ":147557,"ì³ī":147558,"ì¼ķ":147559,"כּ":147560,"ï³İ":147561,"ﹸ":147562,"ï¹¾":147563,"ðĿIJĨ":147564,"ðĿij·":147565,"ðĿĽ¼":147566,"ðŁİı":147567,"ðŁİŀ":147568,"ðŁIJĻ":147569,"ðŁijĤ":147570,"ðŁĵģ":147571,"ðŁĸ±":147572,"ðŁļį":147573,"ðŁļ§":147574,"ðŁĽ¡":147575,"ð٤Ĵ":147576,"ðŁ¥ŀ":147577,"ðŁ¥©":147578,"ð٦Ģ":147579,"ð٦ĸ":147580,"Ë¢":147581,"Üļ":147582,"வ":147583,"áĢģ":147584,"áī°":147585,"âıŃ":147586,"âĻ¿":147587,"ê³ĺ":147588,"ëıĿ":147589,"ëķĥ":147590,"ìħĮ":147591,"ìĴ¸":147592,"ìĽŁ":147593,"íħĦ":147594,"íľ«":147595,"ï§ĺ":147596,"↓":147597,"ðŁı·":147598,"ðŁĶ§":147599,"ðŁ¥Ī":147600,"Æĸ":147601,"áŀĩ":147602,"áŀĸ":147603,"âģº":147604,"âĹľ":147605,"âŀ©":147606,"ê¦Ń":147607,"ëϤ":147608,"ïѼ":147609,"ðĿĻĸ":147610,"ðĿĻ£":147611,"ðĿϤ":147612,"ðŁĮĿ":147613,"ðŁĶij":147614,"ðŁĽł":147615,"àºĩ":147616,"âĺ£":147617,"ãĦ¨":147618,"ðĿĸĹ":147619,"Óĵ":147620,"âĨ£":147621,"ðŁ¥ī":147622,"ðŁĮł":147623,"ðŁĺ½":147624,"ãİł":147625,"ŧ":147626,"ðŁIJĴ":147627,"ï§IJ":147628,"ðŁĺ¿":147629,"âά":147630,"ðŁIJ®":147631,"⣱":147632,"ಡ":147633,"â¾¼":147634,"à°²":147635,"˶":147636,"âĸ¿":147637,"ÕĪ":147638,"áŀİ":147639,"áħ¥":147640,"áŀĹ":147641,"Õ§":147642,"ð٤IJ":147643,"ðŁįł":147644,"ত":147645,"ය":147646,"âĻį":147647,"ìĺĻ":147648,"íĺĵ":147649,"ﹺ":147650,"ðŁĽ³":147651,"Åī":147652,"á´İ":147653,"âıľ":147654,"âͳ":147655,"긷":147656,"ì¡Ķ":147657,"ðĿĴĪ":147658,"ðĿĴį":147659,"ðĿĴ¹":147660,"ðĿĵĩ":147661,"ðĿķŁ":147662,"ðĿĹ¹":147663,"ðŁĮħ":147664,"ðŁı´":147665,"ÄĶ":147666,"Ĥ":147667,"ŵ":147668,"Ǿ":147669,"Ïŀ":147670,"϶":147671,"Ô³":147672,"ÜĨ":147673,"ß©":147674,"à¡Ĵ":147675,"à¤ĺ":147676,"à¶ļ":147677,"à½ĸ":147678,"áģĬ":147679,"áĥŀ":147680,"áĦĤ":147681,"áĭ«":147682,"á´º":147683,"ḣ":147684,"Ḫ":147685,"á¹Ĥ":147686,"á¼·":147687,"á¿ĩ":147688,"âĩĮ":147689,"âı¬":147690,"âĻĮ":147691,"⮣":147692,"â´»":147693,"ⵣ":147694,"ê¦ķ":147695,"ꦪ":147696,"ꦮ":147697,"ê²Ħ":147698,"ê¾IJ":147699,"ëĥij":147700,"ëķĭ":147701,"롸":147702,"ë¬Ģ":147703,"ìĩ¤":147704,"ìĪ©":147705,"ìľķ":147706,"ìŃĺ":147707,"ì·°":147708,"ì·¸":147709,"íľĢ":147710,"藍":147711,"ï§į":147712,"ï±Ħ":147713,"ï³ij":147714,"ðĿIJ¤":147715,"ðĿĴĵ":147716,"ðĿĴ¶":147717,"ðĿĹ¼":147718,"ðĿĻĬ":147719,"ðŁĩ¾":147720,"ðŁĮĽ":147721,"ðŁĮ®":147722,"ðŁİĩ":147723,"ðŁİ²":147724,"ðŁıĽ":147725,"ðŁij¥":147726,"ðŁij´":147727,"ðŁĴĨ":147728,"ðŁĵĤ":147729,"ðŁĵ§":147730,"ðŁķIJ":147731,"ðŁĸķ":147732,"ðŁĺ§":147733,"ðŁĻĢ":147734,"ðŁļĴ":147735,"ðŁĽ«":147736,"ðŁ¤ł":147737,"ðŁ¥ļ":147738,"ðŁ¥Ľ":147739,"ðŁ¥£":147740,"ǯ":147741,"ȧ":147742,"ÎĬ":147743,"Ò²":147744,"×°":147745,"Ûij":147746,"áĥ©":147747,"áĦĮ":147748,"áĪį":147749,"áī¥":147750,"áıĤ":147751,"âģ±":147752,"âĬ¢":147753,"âĹĵ":147754,"âĿ°":147755,"ë¿¡":147756,"ìĽ©":147757,"íģŃ":147758,"íĨ³":147759,"íĬĦ":147760,"íĵ¸":147761,"北":147762,"若":147763,"ï±IJ":147764,"ﱯ":147765,"ï³ļ":147766,"ðĿĸĺ":147767,"ðĿĺĢ":147768,"ðŁIJĬ":147769,"ðŁIJĮ":147770,"ðŁijļ":147771,"ðŁĵĥ":147772,"ðŁļĽ":147773,"ðŁļª":147774,"ðŁ¤°":147775,"Ä´":147776,"áĥ®":147777,"áŨ":147778,"âĻ®":147779,"â²ŀ":147780,"ãĪĶ":147781,"ìħį":147782,"ãħĥ":147783,"率":147784,"ມ":147785,"Õİ":147786,"Õº":147787,"⬼":147788,"⽤":147789,"ðĿIJ²":147790,"âŀµ":147791,"áĢĽ":147792,"âĶħ":147793,"âĨŁ":147794,"â¼Ĭ":147795,"ðŁĮ½":147796,"ðŁļ¿":147797,"ï¦Ĭ":147798,"ãĦ£":147799,"⼩":147800,"ï©Ľ":147801,"ðŁį±":147802,"⾨":147803,"à´¤":147804,"áŀģ":147805,"àºŀ":147806,"Êļ":147807,"ðĿIJĴ":147808,"à´±":147809,"áŀľ":147810,"ன":147811,"à°Ĺ":147812,"à´ļ":147813,"âĩ£":147814,"ï¦ķ":147815,"Õħ":147816,"Æĺ":147817,"âĤ¦":147818,"âĶĦ":147819,"ï¦Ł":147820,"嶺":147821,"ðĿIJģ":147822,"ðĿIJĥ":147823,"ðŁį¸":147824,"ðŁIJ²":147825,"Ŷ":147826,"Éĸ":147827,"ßĺ":147828,"ฦ":147829,"à½Ķ":147830,"áĨ·":147831,"âģķ":147832,"âĵĤ":147833,"âĿľ":147834,"便":147835,"אַ":147836,"ðĿĹĿ":147837,"ðĿĹ¿":147838,"ðŁİ¾":147839,"ðŁĹĿ":147840,"ð٦Į":147841,"Æħ":147842,"Ǫ":147843,"ÒĹ":147844,"ÜĽ":147845,"ßł":147846,"à¡ij":147847,"áī£":147848,"áĬŃ":147849,"ṡ":147850,"âŀ¼":147851,"âŀ¾":147852,"â´±":147853,"ãī¡":147854,"곯":147855,"ë½Ī":147856,"ìĤĺ":147857,"ìīij":147858,"ì«ĺ":147859,"íĮĥ":147860,"íϰ":147861,"ï¤Ĺ":147862,"ðŁĮ¬":147863,"ðŁĮ°":147864,"ðŁį¤":147865,"Ä»":147866,"Åĩ":147867,"ƨ":147868,"Éķ":147869,"Ò¢":147870,"Òº":147871,"Öį":147872,"×±":147873,"Ú±":147874,"Ú½":147875,"ÛIJ":147876,"à¤Ľ":147877,"à·Ģ":147878,"à¹ļ":147879,"ຫ":147880,"á´¹":147881,"á½Ķ":147882,"á¾³":147883,"âĤĴ":147884,"âĨ´":147885,"âĩĿ":147886,"âīħ":147887,"âĮ¨":147888,"âĵĵ":147889,"âĸ¢":147890,"âļ¬":147891,"âŀŃ":147892,"â²Ĵ":147893,"ãİ¿":147894,"ê¿´":147895,"ëα":147896,"ëį¬":147897,"ëİIJ":147898,"ëIJ«":147899,"ëĶ«":147900,"ë±ģ":147901,"ìĥ¥":147902,"íĮ¼":147903,"ïŃĵ":147904,"ﮥ":147905,"ï²°":147906,"ðĿIJĩ":147907,"ðĿIJij":147908,"ðĿijĮ":147909,"ðĿĵª":147910,"ðĿķļ":147911,"ðĿĺª":147912,"ðĿĺ¼":147913,"ðĿļĽ":147914,"ðŁĩ¶":147915,"ðŁĮĦ":147916,"ðŁĮķ":147917,"ðŁĮ¤":147918,"ðŁĮ§":147919,"ðŁį¬":147920,"ðŁİĭ":147921,"ðŁİ»":147922,"ðŁı¨":147923,"ðŁIJĩ":147924,"ðŁijĵ":147925,"ðŁĵIJ":147926,"ðŁĵĻ":147927,"ðŁĶ¼":147928,"ðŁķĴ":147929,"ðŁĸı":147930,"ðŁĸ¥":147931,"ðŁ¤¬":147932,"ðŁ¥Ĭ":147933,"ðŁ¥Ĵ":147934,"ßĮ":147935,"àºĦ":147936,"á¼µ":147937,"âķ¡":147938,"Ⲥ":147939,"â´¼":147940,"âµ¢":147941,"ãΝ":147942,"ëĵ¸":147943,"ëŁĩ":147944,"ëºį":147945,"ðĿϧ":147946,"ðŁįĪ":147947,"ðŁĶ¬":147948,"ðŁĸĬ":147949,"ðŁ¤¾":147950,"Ë¡":147951,"Ü©":147952,"âĮ¡":147953,"âŃij":147954,"Ⲧ":147955,"ë©ī":147956,"ì¼Ń":147957,"¦":147958,"ðĿĴİ":147959,"ðĿĹ¥":147960,"ðŁIJµ":147961,"ðŁķ¶":147962,"ðŁķ¸":147963,"ðŁ¤ľ":147964,"Õª":147965,"áĪĭ":147966,"ðŁ¥µ":147967,"ï°ģ":147968,"áµIJ":147969,"âķĵ":147970,"áĢĸ":147971,"âĭĪ":147972,"Éŀ":147973,"âŀ®":147974,"॰":147975,"ãĨģ":147976,"ðŁĴ±":147977,"ðŁıŃ":147978,"áĨ¨":147979,"ðŁįļ":147980,"ð٦IJ":147981,"á´»":147982,"âĺĮ":147983,"à´ķ":147984,"Õ±":147985,"áħ®":147986,"ðĿIJĮ":147987,"Ŧ":147988,"àºķ":147989,"âľĻ":147990,"˳":147991,"Ôµ":147992,"âķĴ":147993,"ðĿĹĹ":147994,"ðĿĹł":147995,"Úļ":147996,"ধ":147997,"âĨĿ":147998,"âĻī":147999,"ãĮ»":148000,"ì¹Ĭ":148001,"ðĿĹº":148002,"ð٧ĺ":148003,"ì³£":148004,"ï¬Ŀ":148005,"ðŁijº":148006,"ÇŁ":148007,"ÎĪ":148008,"Ϋ":148009,"Ñ¥":148010,"Ô²":148011,"Õ¨":148012,"ܦ":148013,"à¦Ĩ":148014,"থ":148015,"áIJ¢":148016,"á¼ģ":148017,"á¼ĺ":148018,"ἦ":148019,"âĵĿ":148020,"ãΰ":148021,"ãİĹ":148022,"겡":148023,"ë¨Ģ":148024,"ì£Ķ":148025,"ì´¤":148026,"ìµĿ":148027,"ï§´":148028,"ïŃĬ":148029,"ï²Ł":148030,"ðĿIJ·":148031,"ðĿijĭ":148032,"ðĿĵī":148033,"ðĿĺµ":148034,"ðŁĴ·":148035,"ðŁĽ©":148036,"ðŁ§¹":148037,"ÅĶ":148038,"Êŀ":148039,"Ë¥":148040,"ÎĮ":148041,"Ñ©":148042,"ÓIJ":148043,"Ół":148044,"Úij":148045,"ÚĴ":148046,"ߨ":148047,"àªĪ":148048,"áIJĥ":148049,"ṯ":148050,"âĤĭ":148051,"âĤµ":148052,"âĦħ":148053,"âĦł":148054,"âĪ£":148055,"âīº":148056,"âī»":148057,"âĬĽ":148058,"âĮIJ":148059,"âİĵ":148060,"âĺ¸":148061,"âĻĴ":148062,"âļĴ":148063,"âľĩ":148064,"âľł":148065,"â´·":148066,"âµĸ":148067,"ãĦ¸":148068,"ãī¢":148069,"ãī°":148070,"êĩ´":148071,"ê´¸":148072,"êºł":148073,"ëĤı":148074,"ëĤ¢":148075,"ëIJĢ":148076,"뺴":148077,"ìĥľ":148078,"ìįħ":148079,"줫":148080,"챦":148081,"ìºij":148082,"ì¼ģ":148083,"쿳":148084,"íĤģ":148085,"íħ¡":148086,"íĴĤ":148087,"íĴī":148088,"íľĦ":148089,"ïŃª":148090,"ﮬ":148091,"ﯦ":148092,"ﱪ":148093,"ï²ı":148094,"ï´Ģ":148095,"ï»Ĩ":148096,"₩":148097,"ðĿijĹ":148098,"ðĿĸĻ":148099,"ðŁĮ¡":148100,"ðŁįĿ":148101,"ðŁį§":148102,"ðŁİ«":148103,"ðŁıĺ":148104,"ðŁıª":148105,"ðŁIJĭ":148106,"ðŁIJĽ":148107,"ðŁIJº":148108,"ðŁijĸ":148109,"ðŁijŀ":148110,"ðŁij·":148111,"ðŁĵĢ":148112,"ðŁĶĦ":148113,"ðŁĶĮ":148114,"ðŁķĻ":148115,"ðŁĻį":148116,"ðŁĻİ":148117,"ð٦į":148118,"ǰ":148119,"ÉŁ":148120,"ÊĨ":148121,"Ô¼":148122,"Úľ":148123,"ড":148124,"শ":148125,"áĴĥ":148126,"Ἡ":148127,"âĵķ":148128,"â²Ī":148129,"ê°°":148130,"ê¹ł":148131,"êºħ":148132,"ëĦ¹":148133,"ë¯ĵ":148134,"íIJĪ":148135,"ï§¶":148136,"ï®ij":148137,"ﲨ":148138,"ðĿĴī":148139,"ðĿĴĶ":148140,"ðĿŨ":148141,"ðĿĻŀ":148142,"ðĿļĴ":148143,"ðĿļķ":148144,"ðŁIJİ":148145,"ð٤ķ":148146,"ð٧Ķ":148147,"ϰ":148148,"ÔĿ":148149,"âĮĬ":148150,"âĴ¾":148151,"ãī£":148152,"ïŃ©":148153,"ðĿļŀ":148154,"Êij":148155,"দ":148156,"áĦĩ":148157,"âīĥ":148158,"â²Ģ":148159,"ìŁİ":148160,"ðĿij¶":148161,"ðĿĵ²":148162,"ðŁİ·":148163,"ðŁļ¹":148164,"àºģ":148165,"áłł":148166,"ãĦļ":148167,"ðŁIJ¿":148168,"áĽļ":148169,"âķ³":148170,"ðŁIJŃ":148171,"âĴ¹":148172,"ðĿĸļ":148173,"âĻĸ":148174,"ãβ":148175,"âĨ¾":148176,"áĦĨ":148177,"âķĽ":148178,"ð٤į":148179,"â½¥":148180,"ðŁĮ¨":148181,"âĪ®":148182,"ãĮĺ":148183,"ãįij":148184,"ï¹Ģ":148185,"âĵĹ":148186,"âĬĦ":148187,"ðŁı¹":148188,"ËĴ":148189,"ðŁ¤±":148190,"ãıľ":148191,"ðŁİĮ":148192,"ï¥Ń":148193,"ণ":148194,"ðŁİ¹":148195,"ãĬŁ":148196,"à´°":148197,"ðĿIJĶ":148198,"à´¨":148199,"à½ļ":148200,"âľº":148201,"Õ·":148202,"ðŁij³":148203,"à¦ľ":148204,"âĺĭ":148205,"âĻĬ":148206,"ãĢĽ":148207,"Èĭ":148208,"à®°":148209,"áĥ¨":148210,"âĦķ":148211,"íijĢ":148212,"ðĿĵĥ":148213,"ð٦Ķ":148214,"Ä¿":148215,"ÅĢ":148216,"Ƴ":148217,"Éļ":148218,"Öĥ":148219,"Ü£":148220,"ߣ":148221,"à¦Ń":148222,"à§¡":148223,"à¶»":148224,"ຣ":148225,"à½ĩ":148226,"Ḩ":148227,"á½Ī":148228,"⽬":148229,"ê¡Ķ":148230,"ì³Ħ":148231,"ï¨ī":148232,"ðĿIJ¡":148233,"ðĿĺ¢":148234,"ðŁį¿":148235,"ðŁİŁ":148236,"ðŁıī":148237,"ðŁĶIJ":148238,"ðŁļħ":148239,"ðŁ¤½":148240,"Æį":148241,"Ç«":148242,"ǽ":148243,"Èļ":148244,"Îī":148245,"Ó¤":148246,"Óª":148247,"ÕĬ":148248,"Ù¼":148249,"Ú´":148250,"ßĿ":148251,"à¶ľ":148252,"á¼ķ":148253,"á¿¥":148254,"âİŀ":148255,"ãĢļ":148256,"ãī¤":148257,"곸":148258,"ê·ģ":148259,"ëĵĦ":148260,"ëĵķ":148261,"ì¨Ķ":148262,"챨":148263,"ðĿIJ¾":148264,"ðĿij»":148265,"ðĿͼ":148266,"ðĿķĿ":148267,"ðĿĺŃ":148268,"ðŁĨĻ":148269,"ðŁĵ¤":148270,"ðŁĶŁ":148271,"ðŁĹ¼":148272,"Äľ":148273,"Æģ":148274,"Æ¿":148275,"dz":148276,"Ç·":148277,"Éĥ":148278,"Éł":148279,"Êī":148280,"ʧ":148281,"˲":148282,"Ï´":148283,"Õģ":148284,"Õŀ":148285,"Öĩ":148286,"ÛĤ":148287,"Ûĵ":148288,"ßĹ":148289,"ߦ":148290,"হ":148291,"ள":148292,"à´¸":148293,"à»Ĥ":148294,"áĪĿ":148295,"áĪª":148296,"áĭµ":148297,"áIJĬ":148298,"áĴª":148299,"áļĸ":148300,"áŀĽ":148301,"á´¢":148302,"áµı":148303,"áµŃ":148304,"á¶«":148305,"á¸ı":148306,"áºĴ":148307,"á¼¥":148308,"á½ķ":148309,"á½¼":148310,"âĤĬ":148311,"âĦĤ":148312,"âĦ©":148313,"âĩī":148314,"âī£":148315,"âĮł":148316,"âİŁ":148317,"âı®":148318,"âķĺ":148319,"âĹĸ":148320,"âĺ©":148321,"âĻij":148322,"âϲ":148323,"âļĽ":148324,"ãĦŁ":148325,"ãī±":148326,"ãİļ":148327,"ê¡ķ":148328,"êªĸ":148329,"ê°¹":148330,"ê²Ĩ":148331,"êµĦ":148332,"ëĩ¬":148333,"ëĭ¯":148334,"ëıł":148335,"ëĴ¬":148336,"ëĸĪ":148337,"ëĸ½":148338,"ëĺĶ":148339,"ëŀ¸":148340,"ë¸ħ":148341,"뻳":148342,"ë¿Ł":148343,"ìĤµ":148344,"ìĬī":148345,"ìľ°":148346,"ìłĭ":148347,"ìłĶ":148348,"쥡":148349,"ìŃĿ":148350,"켬":148351,"íĪĩ":148352,"íīľ":148353,"íįĦ":148354,"íĽ¾":148355,"íĿ£":148356,"朗":148357,"勞":148358,"ï¦ľ":148359,"獵":148360,"ï§ľ":148361,"ï¨Ī":148362,"שׁ":148363,"הּ":148364,"ïѽ":148365,"ï®ī":148366,"ï¯ŀ":148367,"ï°Ĵ":148368,"ï±ĩ":148369,"ï¿Ħ":148370,"ðĿIJħ":148371,"ðĿijĦ":148372,"ðĿijº":148373,"ðĿĴĹ":148374,"ðĿĵ®":148375,"ðĿķĽ":148376,"ðĿķŀ":148377,"ðĿĸij":148378,"ðĿĺģ":148379,"ðĿĺĨ":148380,"ðĿĺ¶":148381,"ðĿĻ¢":148382,"ðĿļľ":148383,"ðŁĮĥ":148384,"ðŁĮ¦":148385,"ðŁįŁ":148386,"ðŁİİ":148387,"ðŁıĻ":148388,"ðŁIJ©":148389,"ðŁIJ«":148390,"ðŁIJ´":148391,"ðŁijĶ":148392,"ðŁĵī":148393,"ðŁĵĽ":148394,"ðŁĶī":148395,"ðŁĸ¼":148396,"ðŁĹĥ":148397,"ðŁĹ¯":148398,"ðŁļĩ":148399,"ðŁļIJ":148400,"ðŁļµ":148401,"ðŁ¤¶":148402,"ðŁ¥ĭ":148403,"ðŁ¥ĵ":148404,"ðŁ¥®":148405,"ð٦İ":148406,"ðŁ¦ł":148407,"ð٧Ĵ":148408,"ðŁ§¨":148409,"ÆIJ":148410,"Çį":148411,"ÓĢ":148412,"ÔĽ":148413,"ರ":148414,"à´Ļ":148415,"áĢĴ":148416,"ê²Ŀ":148417,"ê¹¹":148418,"ë©¥":148419,"ìĸĶ":148420,"ï¤ģ":148421,"ï¤ı":148422,"ï¦ī":148423,"ï¦ĵ":148424,"ï§ī":148425,"ï²Ŀ":148426,"ðĿĹŀ":148427,"ðĿű":148428,"ðŁĮĭ":148429,"ðŁį¶":148430,"à¦ļ":148431,"ìķľ":148432,"ðĿIJ¯":148433,"ðĿļĿ":148434,"à°¨":148435,"à½ĺ":148436,"à½ł":148437,"á¡¥":148438,"á¾°":148439,"âģį":148440,"âͰ":148441,"⬾":148442,"ðĿIJł":148443,"ðĿij¯":148444,"ðĿĹĽ":148445,"ðĿĵ»":148446,"ðĿĸĪ":148447,"âŀ»":148448,"áŀł":148449,"⡱":148450,"â»ij":148451,"ðŁ§µ":148452,"廉":148453,"ðŁijĺ":148454,"ãĤĶ":148455,"â¼Ł":148456,"ãĬ¤":148457,"ï¦Ŀ":148458,"ãĮ¦":148459,"â̏":148460,"ðŁĶĻ":148461,"ã¹":148462,"㹦":148463,"ï¹ħ":148464,"ï©Į":148465,"ãī¨":148466,"︽":148467,"âį¥":148468,"ðŁļī":148469,"ðŁ¥ľ":148470,"âĵľ":148471,"â»Ŀ":148472,"ï¨ľ":148473,"ðŁĴĴ":148474,"áĦij":148475,"â¾ŀ":148476,"ï¨ģ":148477,"à´ª":148478,"áĦİ":148479,"âŀ´":148480,"ষ":148481,"áħ¬":148482,"áŀ§":148483,"âĨ¢":148484,"âķ¦":148485,"âľij":148486,"ˬ":148487,"ÕIJ":148488,"à¼Ķ":148489,"ʤ":148490,"˨":148491,"à¤ŀ":148492,"à»ĥ":148493,"à¼ļ":148494,"âĵ¥":148495,"âķľ":148496,"ðŁIJĸ":148497,"á¼Ļ":148498,"ἤ":148499,"ìĨ°":148500,"ÈĤ":148501,"ʱ":148502,"à®ļ":148503,"áĥ§":148504,"á´ĭ":148505,"á´®":148506,"âĿ¡":148507,"âŀ·":148508,"ëĿ¡":148509,"ï§¢":148510,"ﯡ":148511,"ðĿķķ":148512,"ðŁħ°":148513,"ðŁ¦¸":148514,"Ǹ":148515,"Óŀ":148516,"Ô¶":148517,"ÖĨ":148518,"Úģ":148519,"Ûĭ":148520,"áİ¥":148521,"᾿":148522,"âĶŃ":148523,"âĶ®":148524,"êĢĢ":148525,"ê±ĺ":148526,"ëIJŃ":148527,"ë½Ħ":148528,"ìĶIJ":148529,"ì¸Į":148530,"íģł":148531,"íϱ":148532,"ï¥ī":148533,"ï¨ĸ":148534,"ðĿij´":148535,"ðĿĸĴ":148536,"ðĿĺ¨":148537,"ðĿļĮ":148538,"ðŁIJ¡":148539,"ðŁij¢":148540,"ðŁĵĶ":148541,"Åħ":148542,"Æİ":148543,"È©":148544,"Òª":148545,"Ôĥ":148546,"áĥ«":148547,"á¸ĩ":148548,"⼣":148549,"ê»Ń":148550,"ë¨Ħ":148551,"ìŁĢ":148552,"줴":148553,"íļIJ":148554,"盧":148555,"ðŁŁ¢":148556,"Ƨ":148557,"ȼ":148558,"ÊĿ":148559,"ËĦ":148560,"Ëħ":148561,"Ëį":148562,"˧":148563,"Ò¥":148564,"ÕĶ":148565,"Øı":148566,"ؼ":148567,"ßIJ":148568,"ßľ":148569,"à¤ĵ":148570,"à¦Ļ":148571,"à®ĵ":148572,"à¶´":148573,"à¼į":148574,"à¼Ĵ":148575,"ལ":148576,"áĢĤ":148577,"áĢĬ":148578,"áĦĦ":148579,"áĪĺ":148580,"áĭĬ":148581,"áĮį":148582,"áijĭ":148583,"áŀĤ":148584,"áł¢":148585,"á¡Ŀ":148586,"á´¦":148587,"áµį":148588,"ᵨ":148589,"ḡ":148590,"ḯ":148591,"á¼£":148592,"âģĤ":148593,"âĦĺ":148594,"âĦľ":148595,"âĦ³":148596,"âĦµ":148597,"âĨ¦":148598,"âĩĨ":148599,"âĪ·":148600,"âĬļ":148601,"âĮ«":148602,"âĮ¯":148603,"âİĽ":148604,"âİľ":148605,"âݤ":148606,"âݦ":148607,"âİ®":148608,"âijī":148609,"âĶī":148610,"âķĻ":148611,"âĸĤ":148612,"âĹŃ":148613,"âĺĬ":148614,"âĺį":148615,"âĺĴ":148616,"âļĨ":148617,"⼧":148618,"âĽ²":148619,"âŀĺ":148620,"â¥Ħ":148621,"â´³":148622,"â´½":148623,"âµĪ":148624,"ãī¯":148625,"ãİij":148626,"㧬":148627,"êϬ":148628,"ê§ģ":148629,"곬":148630,"ê´ŀ":148631,"ê»ľ":148632,"ëħĵ":148633,"ëĭ¼":148634,"ëįĸ":148635,"ëĸ±":148636,"ëĿ°":148637,"롹":148638,"뢴":148639,"ë£Ģ":148640,"뤳":148641,"ë¨ķ":148642,"ëŃ¥":148643,"ìĦ¶":148644,"ìħ¤":148645,"ìĮķ":148646,"ìįª":148647,"ìı©":148648,"ìĴĢ":148649,"ì͝":148650,"ìĿĶ":148651,"ìĿľ":148652,"ìłŃ":148653,"짦":148654,"쨩":148655,"첬":148656,"ì³¥":148657,"켯":148658,"íĢ«":148659,"íĢŃ":148660,"íĥ¸":148661,"íĵģ":148662,"íķ¬":148663,"íŸ":148664,"íĽķ":148665,"íľŃ":148666,"íĿĹ":148667,"ï¤Į":148668,"浪":148669,"ï§¿":148670,"ï¬Ħ":148671,"ï¬ħ":148672,"ïŃij":148673,"ïŃ«":148674,"ïŃº":148675,"ï®Ĥ":148676,"ﮢ":148677,"ﮨ":148678,"ï°İ":148679,"ï°ł":148680,"ï²£":148681,"ï³IJ":148682,"ï³Ĵ":148683,"ï³ĺ":148684,"ï³ľ":148685,"ï¹¼":148686,"│":148687,"ðĿIJ©":148688,"ðĿĴļ":148689,"ðĿķĶ":148690,"ðĿķ¤":148691,"ðĿĸĮ":148692,"ðĿĹ£":148693,"ðĿŰ":148694,"ðĿĹ´":148695,"ðĿĺĤ":148696,"ðĿĺ¥":148697,"ðĿĺ®":148698,"ðĿĺ¸":148699,"ðĿĻĢ":148700,"ðĿĽ¾":148701,"ðĿľı":148702,"ðŁĮģ":148703,"ðŁĮľ":148704,"ðŁĮ¥":148705,"ðŁĮ¯":148706,"ðŁįIJ":148707,"ðŁİĴ":148708,"ðŁıĶ":148709,"ðŁıķ":148710,"ðŁı®":148711,"ðŁIJĤ":148712,"ðŁIJī":148713,"ðŁIJ¹":148714,"ðŁĶķ":148715,"ðŁĶļ":148716,"ðŁķij":148717,"ðŁķ£":148718,"ðŁĹŀ":148719,"ðŁĹ¡":148720,"ðŁĹ¿":148721,"ðŁļĨ":148722,"ðŁļĬ":148723,"ðŁļĵ":148724,"ðŁļķ":148725,"ðŁļ¾":148726,"ðŁĽģ":148727,"ðŁĽİ":148728,"ðŁĽı":148729,"ðŁ¤´":148730,"ðŁ¥ķ":148731,"ðŁ¥ĸ":148732,"ðŁ¥ł":148733,"ðŁ¥¥":148734,"ð٦Ĩ":148735,"ð٦ī":148736,"ð٦ļ":148737,"ð٧ij":148738,"ðŁ§¥":148739,"ðŁ§¿":148740,"Ű":148741,"ƺ":148742,"ɧ":148743,"àªĩ":148744,"ண":148745,"áĪĪ":148746,"áĬ¤":148747,"áĭ®":148748,"áĮĪ":148749,"áĮµ":148750,"ᥲ":148751,"âĵŁ":148752,"êϳ":148753,"ê°Ĭ":148754,"ëķģ":148755,"ëķ¨":148756,"ìĬģ":148757,"例":148758,"גּ":148759,"ðĿĸį":148760,"ðĿĺĮ":148761,"ðĿĺ³":148762,"ðĿĻ©":148763,"ðŁįĻ":148764,"ðŁĸĸ":148765,"áī³":148766,"áĭ¨":148767,"áĸĩ":148768,"áŀĮ":148769,"á¹§":148770,"âķª":148771,"âŀļ":148772,"â²ĺ":148773,"êķ":148774,"êķ¥":148775,"路":148776,"ﮣ":148777,"ï¯ł":148778,"ðĿĴĸ":148779,"ðĿķĺ":148780,"ðĿĸĩ":148781,"ðĿĹŁ":148782,"ðĿĹª":148783,"ðĿĹ¯":148784,"ðĿĻł":148785,"ðŁĵı":148786,"à¦Ĺ":148787,"âĴ»":148788,"â²ł":148789,"ðĿĵµ":148790,"Ê£":148791,"à°ľ":148792,"áĬ¢":148793,"áŀIJ":148794,"ḷ":148795,"âĦĽ":148796,"âĩĢ":148797,"âĩĬ":148798,"êĴ¦":148799,"ê¦ł":148800,"ﮤ":148801,"ðŁįĽ":148802,"ðŁ¤Ľ":148803,"ᨾ":148804,"âŀº":148805,"áķ¯":148806,"áĽı":148807,"âĩĤ":148808,"â͹":148809,"âĻĹ":148810,"ðŁĸ¨":148811,"ê¦ı":148812,"ર":148813,"áļ¨":148814,"ðŁ¤¥":148815,"ðŁ§¢":148816,"ãIJĤ":148817,"ãĦ¥":148818,"ðŁĸĮ":148819,"â¼Ĵ":148820,"ãĬ§":148821,"âį©":148822,"ð٦ij":148823,"âĶ·":148824,"ï©IJ":148825,"ï©¡":148826,"ðĵĪ":148827,"ðĵĪĴ":148828,"â»Ħ":148829,"ï¨Ĵ":148830,"âĦª":148831,"Ò§":148832,"ÚĮ":148833,"â̶":148834,"âºł":148835,"â»ģ":148836,"âĨ¸":148837,"áĦIJ":148838,"ãħIJ":148839,"à»Ħ":148840,"áĹª":148841,"âĨ¼":148842,"âĩĭ":148843,"âĩĺ":148844,"âĮij":148845,"âĸ©":148846,"ðĿIJĹ":148847,"ÄĬ":148848,"à¦ī":148849,"ìīł":148850,"ɤ":148851,"ßį":148852,"ßı":148853,"áµĹ":148854,"âĤ¥":148855,"âĵī":148856,"âĶł":148857,"â͍":148858,"âķĦ":148859,"ä¤":148860,"ä¤Ģ":148861,"껸":148862,"ï®ģ":148863,"ðĵĤ":148864,"ðĵĤĥ":148865,"ð٦ķ":148866,"ÆĽ":148867,"à¦ĩ":148868,"ãıĺ":148869,"﮼":148870,"Úĵ":148871,"ÚĿ":148872,"à¦ĵ":148873,"ද":148874,"á´ħ":148875,"á½Ļ":148876,"âģ¼":148877,"âĸİ":148878,"⼩":148879,"äĶ":148880,"äĶĢ":148881,"뻡":148882,"ìĽ½":148883,"íģĦ":148884,"良":148885,"ï±ī":148886,"ï¹»":148887,"ðĿĸĭ":148888,"ðĿĻĪ":148889,"ðĿĻª":148890,"ðĿ϶":148891,"ðŁIJĦ":148892,"ðŁIJĨ":148893,"áİ¢":148894,"á¸Į":148895,"âĿ´":148896,"ðŁı¸":148897,"ÈĿ":148898,"ɸ":148899,"Îħ":148900,"Ïľ":148901,"Ó¢":148902,"Õ¹":148903,"à´ħ":148904,"àºĪ":148905,"áĭ°":148906,"áijİ":148907,"áłµ":148908,"á¡ł":148909,"á´ī":148910,"ḵ":148911,"á¿´":148912,"âĵ£":148913,"âͶ":148914,"⽯":148915,"ê²¥":148916,"ê¿ĺ":148917,"ëģİ":148918,"ëİĪ":148919,"ë͝":148920,"ë²°":148921,"ìĺ¯":148922,"ìĽ¸":148923,"ìŀĹ":148924,"ì§ĺ":148925,"쬬":148926,"ì·¬":148927,"íģħ":148928,"íĵĶ":148929,"íĽĿ":148930,"冷":148931,"魯":148932,"沈":148933,"ï¯ĸ":148934,"ðĿĵħ":148935,"ðĿĻĦ":148936,"ðŁĵ¶":148937,"ðŁĹĴ":148938,"ðŁ¥Ķ":148939,"ðŁ¥Ń":148940,"Å®":148941,"Å´":148942,"Æī":148943,"Æ«":148944,"Çģ":148945,"Ç£":148946,"Ǻ":148947,"Ǽ":148948,"Èį":148949,"ȯ":148950,"Éľ":148951,"ʬ":148952,"Ëģ":148953,"ˤ":148954,"˵":148955,"ÏĽ":148956,"Ò¤":148957,"Ò¬":148958,"Óı":148959,"ÓĽ":148960,"Ó¡":148961,"Ó³":148962,"ÔĮ":148963,"Ô¬":148964,"Õ³":148965,"Ù»":148966,"Úī":148967,"Ú§":148968,"Üľ":148969,"ߪ":148970,"à¤Ŀ":148971,"à¦Ľ":148972,"à¨Ĩ":148973,"àªķ":148974,"ડ":148975,"à®İ":148976,"à°¬":148977,"ൻ":148978,"ർ":148979,"à¶ł":148980,"à¶Ń":148981,"à¶¶":148982,"à·Ĩ":148983,"༽":148984,"áĢļ":148985,"áħ¢":148986,"áĨ¸":148987,"áĪĢ":148988,"áĪķ":148989,"áΰ":148990,"áī¡":148991,"áī¤":148992,"áĬ¦":148993,"áĬ«":148994,"áĭĭ":148995,"áĭį":148996,"áݯ":148997,"áijŃ":148998,"áķĹ":148999,"᣼":149000,"á¥Ĵ":149001,"á©ī":149002,"áŃº":149003,"á´¡":149004,"áµĺ":149005,"ᵼ":149006,"á¶ł":149007,"á¸ģ":149008,"á¸ĭ":149009,"á¹Ļ":149010,"á¹Ŀ":149011,"Ṧ":149012,"áºħ":149013,"á¼Ĥ":149014,"á½ĥ":149015,"á½į":149016,"á½§":149017,"á¾·":149018,"â̵":149019,"âĤİ":149020,"âĦĿ":149021,"âħĢ":149022,"âĨŀ":149023,"âĨ§":149024,"âĩħ":149025,"âĪĥ":149026,"âīı":149027,"âī½":149028,"âĬŀ":149029,"âĬ¡":149030,"âĬ§":149031,"âĬ¶":149032,"âĭĦ":149033,"âİĴ":149034,"âİ¡":149035,"âİ£":149036,"âݪ":149037,"âıİ":149038,"âĵĥ":149039,"âĵĸ":149040,"âĵ¨":149041,"âķĭ":149042,"âķĸ":149043,"âķ¢":149044,"âķ²":149045,"âĸĨ":149046,"âĸĬ":149047,"âĸį":149048,"âĸ®":149049,"âĺ¡":149050,"âĺ¦":149051,"âĺ±":149052,"âĺ¿":149053,"âĻĺ":149054,"âĻĿ":149055,"âļ°":149056,"âĽij":149057,"âŀª":149058,"â¤Ŀ":149059,"⤢":149060,"⤷":149061,"â§«":149062,"â¨Ń":149063,"⨯":149064,"â±£":149065,"â²İ":149066,"⵼":149067,"ãħĶ":149068,"ãĪı":149069,"ãī²":149070,"ãī³":149071,"ãĬij":149072,"ãĭĽ":149073,"ãİIJ":149074,"겤":149075,"ê·¿":149076,"ê¹ŀ":149077,"껨":149078,"ê¼į":149079,"꿸":149080,"ëĥ¬":149081,"ëĩIJ":149082,"ëĭł":149083,"ëį¯":149084,"ëĹĮ":149085,"ëĹij":149086,"ë¥Ģ":149087,"ëªĥ":149088,"몯":149089,"뱡":149090,"ë³ĵ":149091,"ë³½":149092,"뵾":149093,"ìĤ³":149094,"ìħ¥":149095,"ìĩ½":149096,"ìı¨":149097,"ìı¸":149098,"ìķį":149099,"ìĸĸ":149100,"ìŁ¨":149101,"ì¢ĥ":149102,"ì¢į":149103,"ì¥ij":149104,"ì§¼":149105,"ì©ĥ":149106,"ì®ľ":149107,"쮸":149108,"ì³ij":149109,"ì´¥":149110,"ì¾ĥ":149111,"íħ¦":149112,"íĪ¿":149113,"íĵ½":149114,"íķ³":149115,"íĸı":149116,"íĹł":149117,"íĿ«":149118,"ï¤ĵ":149119,"ï¤ĺ":149120,"ï¥İ":149121,"略":149122,"ï¦ħ":149123,"尿":149124,"ï§ĩ":149125,"ï¬Ĩ":149126,"דּ":149127,"ï®ĩ":149128,"ï®Ī":149129,"ï®Ŀ":149130,"ﮩ":149131,"ï®±":149132,"ï¯ĺ":149133,"ï¯Ļ":149134,"ﯢ":149135,"ﯣ":149136,"ﯤ":149137,"ﯥ":149138,"ï±Ĥ":149139,"ï²Ĩ":149140,"ﲪ":149141,"ï´¼":149142,"ïºī":149143,"ïºĬ":149144,"ﺥ":149145,"ðĿij¨":149146,"ðĿij©":149147,"ðĿij²":149148,"ðĿĴĮ":149149,"ðĿĴª":149150,"ðĿĴ®":149151,"ðĿĵĤ":149152,"ðĿĵĪ":149153,"ðĿĵ¯":149154,"ðĿ͍":149155,"ðĿķĢ":149156,"ðĿķĨ":149157,"ðĿķ¦":149158,"ðĿķ§":149159,"ðĿķ«":149160,"ðĿķ·":149161,"ðĿŵ":149162,"ðĿŸ":149163,"ðĿĺĦ":149164,"ðĿĺĻ":149165,"ðĿĺł":149166,"ðĿĺ¬":149167,"ðĿĻį":149168,"ðĿĻij":149169,"ðĿĻ¡":149170,"ðĿύ":149171,"ðĿĻ·":149172,"ðĿļį":149173,"ðĿĽ¿":149174,"ðŁĥ":149175,"ðŁĥı":149176,"ðŁħĺ":149177,"ðŁī":149178,"ðŁīij":149179,"ðŁİ¡":149180,"ðŁİª":149181,"ðŁİ±":149182,"ðŁİ³":149183,"ðŁİº":149184,"ðŁıİ":149185,"ðŁıĹ":149186,"ðŁıļ":149187,"ðŁıŀ":149188,"ðŁı¦":149189,"ðŁı§":149190,"ðŁIJģ":149191,"ðŁIJħ":149192,"ðŁIJĵ":149193,"ðŁĴĤ":149194,"ðŁĵij":149195,"ðŁĵĵ":149196,"ðŁĵ¨":149197,"ðŁĵ«":149198,"ðŁĶĭ":149199,"ðŁĶŃ":149200,"ðŁĶ¯":149201,"ðŁķĹ":149202,"ðŁļĤ":149203,"ðŁļ¢":149204,"ðŁļ¦":149205,"ðŁļ¬":149206,"ðŁĽĭ":149207,"ðŁĽĮ":149208,"ðŁĽ¬":149209,"ðŁĽ¶":149210,"ðŁŁ¡":149211,"ðŁ¥ĺ":149212,"ðŁ¥Ł":149213,"ðŁ¥¦":149214,"ð٦ĩ":149215,"ð٦Ī":149216,"ð٧Ĭ":149217,"ð٧Ĺ":149218,"ðŁ§¤":149219,"Ê·":149220,"˹":149221,"á¹ļ":149222,"á½¥":149223,"âĦŁ":149224,"겯":149225,"껫":149226,"ë°·":149227,"ìĥĨ":149228,"ìĽĿ":149229,"ì¨ī":149230,"ì«ı":149231,"ï¯ķ":149232,"ðĿľĭ":149233,"ɲ":149234,"ÒŃ":149235,"ÓĪ":149236,"à½Ľ":149237,"áĭĵ":149238,"áĻŃ":149239,"áł©":149240,"á¹®":149241,"âĦĴ":149242,"âĨ»":149243,"âµĥ":149244,"ë̍":149245,"ëł§":149246,"ìī¥":149247,"ìĮľ":149248,"ìŶ":149249,"ì¨Ī":149250,"쪾":149251,"íı½":149252,"íļĶ":149253,"íĽµ":149254,"露":149255,"ï¦IJ":149256,"ï§Ĺ":149257,"ï§ļ":149258,"אָ":149259,"ðĿIJĬ":149260,"ðĿķĹ":149261,"ðĿĹļ":149262,"ðĿļĸ":149263,"ðŁħ´":149264,"Èĥ":149265,"ÉĿ":149266,"ϱ":149267,"ÓĹ":149268,"ढ":149269,"áħł":149270,"áī¦":149271,"áijĮ":149272,"áĴ¼":149273,"áŀ¡":149274,"᳨":149275,"áłŃ":149276,"á¨ħ":149277,"á¨Ķ":149278,"á´ĺ":149279,"ᶦ":149280,"á¸İ":149281,"á¼ħ":149282,"á¼¹":149283,"âĨ¯":149284,"âĵİ":149285,"ãıĮ":149286,"êī":149287,"êīĤ":149288,"ëĨ§":149289,"ëĿ±":149290,"좡":149291,"íν":149292,"ï¤ĩ":149293,"ï¤Ľ":149294,"ðĿIJķ":149295,"ðĿĵ¸":149296,"ðĿĵ¼":149297,"ðĿĹķ":149298,"ðĿĺĪ":149299,"ðŁı£":149300,"ðŁı¤":149301,"ðŁĹĦ":149302,"Ñ·":149303,"Òł":149304,"áµĸ":149305,"Ἠ":149306,"ë¬Ħ":149307,"ï°´":149308,"âν":149309,"ÕŃ":149310,"Ú¹":149311,"à¥Ł":149312,"áĢĨ":149313,"áŀĴ":149314,"ã̶":149315,"ꦫ":149316,"ï¸ĵ":149317,"ðĿIJĽ":149318,"ðĿĺĹ":149319,"ðŁıľ":149320,"ì«Ń":149321,"ð٧ŀ":149322,"à½Ĥ":149323,"âĨ¿":149324,"âĩı":149325,"âĵģ":149326,"âͧ":149327,"âķģ":149328,"âķ¤":149329,"ê¦Ĺ":149330,"ꦤ":149331,"ðŁıĪ":149332,"áŀķ":149333,"Ô½":149334,"àªĹ":149335,"à¬Ĩ":149336,"âķķ":149337,"ï½ł":149338,"⼦":149339,"⼯":149340,"â¾·":149341,"âĶĸ":149342,"à¬ĵ":149343,"âĺĹ":149344,"âįĭ":149345,"ï¨Ŀ":149346,"â¼¥":149347,"寧":149348,"âĦĬ":149349,"ãĢ´":149350,"âį¢":149351,"ð¡Ī":149352,"ð¡Ī½":149353,"難":149354,"ãĢ»":149355,"ãıĥ":149356,"說":149357,"ï¨ĺ":149358,"ðŁIJĥ":149359,"ðŁĨĸ":149360,"ðŁĹ¾":149361,"ãĦĩ":149362,"Þĭ":149363,"â¼¼":149364,"ï¨Ń":149365,"ÞĢ":149366,"ÞĦ":149367,"ÞĪ":149368,"ÞIJ":149369,"âĮĦ":149370,"â»ĺ":149371,"ãŁ¢":149372,"áħ§":149373,"ðIJĮ¿":149374,"Ë»":149375,"à²Ĺ":149376,"áĢĩ":149377,"áŀĬ":149378,"âķĩ":149379,"ãĩ¼":149380,"ãݰ":149381,"ÕĴ":149382,"ÜĪ":149383,"ߥ":149384,"à¿IJ":149385,"áĢŁ":149386,"âĨ¥":149387,"âķĮ":149388,"â½Ģ":149389,"â½°":149390,"â¾Ĭ":149391,"äĦ":149392,"äĦĢ":149393,"ðĵIJ":149394,"ðĵIJį":149395,"ðŁİ¦":149396,"âĤ¯":149397,"âĬĺ":149398,"âĦį":149399,"ʵ":149400,"Ѷ":149401,"Úĥ":149402,"à¦Ķ":149403,"à´¦":149404,"áݶ":149405,"áĵķ":149406,"Ṩ":149407,"âĤł":149408,"âĩ°":149409,"âĹĴ":149410,"â¿Ĭ":149411,"ê·±":149412,"ì¹ķ":149413,"íĪ©":149414,"ïŃĢ":149415,"ðĿĴ¸":149416,"ðĿĵĬ":149417,"ðĿĺ©":149418,"Ǧ":149419,"É«":149420,"áĬ¨":149421,"ȹ":149422,"ʯ":149423,"Ϊ":149424,"ÚĢ":149425,"áĮ¸":149426,"áİ»":149427,"áıķ":149428,"áı´":149429,"á²Ĥ":149430,"Ὠ":149431,"âıĿ":149432,"âĺĻ":149433,"ëĥ¨":149434,"ëĦ¼":149435,"ëĪĻ":149436,"ë£ħ":149437,"ìͼ":149438,"ìķĿ":149439,"ìļ¬":149440,"ìľ±":149441,"ï¥Ĥ":149442,"惡":149443,"יּ":149444,"ïŃģ":149445,"ï³Ī":149446,"ðĿĶħ":149447,"ðĿĺ¤":149448,"ðĿĻı":149449,"ðĿĻĻ":149450,"ðŁķī":149451,"ð٧Ļ":149452,"á¸ij":149453,"ê´¼":149454,"ëģį":149455,"ëĹ´":149456,"ëĿ³":149457,"ë°ŀ":149458,"ë°¢":149459,"ëµĺ":149460,"ìĤĶ":149461,"ìĦĦ":149462,"ì¼ļ":149463,"íĢł":149464,"íĬ±":149465,"íĮĸ":149466,"ï¤ij":149467,"領":149468,"隸":149469,"ï´į":149470,"ðĿĺ·":149471,"Ĭ":149472,"Ŭ":149473,"ÆĢ":149474,"Æĭ":149475,"Æľ":149476,"Çij":149477,"Çĺ":149478,"Çŀ":149479,"Ç¥":149480,"Ç®":149481,"ɰ":149482,"ɶ":149483,"É·":149484,"ɽ":149485,"ÊĪ":149486,"ÊIJ":149487,"Ëİ":149488,"ËŁ":149489,"˦":149490,"˯":149491,"ÏIJ":149492,"Ïĵ":149493,"Ï¢":149494,"Ϥ":149495,"Ϫ":149496,"ÏŃ":149497,"Ï®":149498,"Ï»":149499,"Ñł":149500,"ÑŃ":149501,"Ò¨":149502,"ÓĿ":149503,"Ô¡":149504,"Ô·":149505,"Õī":149506,"Õĵ":149507,"Õĸ":149508,"Õļ":149509,"ÕĿ":149510,"Öİ":149511,"Ø¿":149512,"Úħ":149513,"Úį":149514,"ÚĶ":149515,"ÛĬ":149516,"Û¾":149517,"ÜĻ":149518,"ÝĴ":149519,"Ýĺ":149520,"ßĴ":149521,"ßĸ":149522,"à¤Ĭ":149523,"à¤IJ":149524,"à¦ı":149525,"à¦ĸ":149526,"à§Ł":149527,"મ":149528,"હ":149529,"à®ħ":149530,"à®Ĩ":149531,"à°¡":149532,"à°°":149533,"à²ļ":149534,"ಮ":149535,"ಯ":149536,"à´Ł":149537,"à´·":149538,"ൾ":149539,"à¶ij":149540,"à¶ŀ":149541,"༼":149542,"à½ĵ":149543,"áĢĵ":149544,"áĤ¦":149545,"áĥĸ":149546,"áĥŃ":149547,"áĥ¯":149548,"áħ¨":149549,"áħª":149550,"áĨ°":149551,"áĪģ":149552,"áĪİ":149553,"áĪĵ":149554,"áĪ¥":149555,"áβ":149556,"áĪ´":149557,"áĪ»":149558,"áīł":149559,"áī²":149560,"áī¶":149561,"áĬ£":149562,"áĬ¥":149563,"áĬª":149564,"áĭĺ":149565,"áĭ²":149566,"áĭ¶":149567,"áĮ£":149568,"áį¡":149569,"áį£":149570,"áݬ":149571,"áݾ":149572,"áIJ¡":149573,"áķķ":149574,"áĸ±":149575,"áĹIJ":149576,"áĹŃ":149577,"áĺī":149578,"áļ±":149579,"ἣ":149580,"áŀ¥":149581,"áŁĶ":149582,"áł£":149583,"áłª":149584,"áł°":149585,"áł´":149586,"á¤ĸ":149587,"ᥣ":149588,"á®":149589,"᮳":149590,"á¯":149591,"á¯Ļ":149592,"á°":149593,"á°į":149594,"á´Ĭ":149595,"á´¾":149596,"áµģ":149597,"áµİ":149598,"áµŀ":149599,"ᵤ":149600,"á¶ħ":149601,"á¶ĺ":149602,"á¶Ł":149603,"á¶¢":149604,"ᶤ":149605,"á¶±":149606,"á¶»":149607,"á¸ī":149608,"á¸ŀ":149609,"Ḻ":149610,"á¹ĵ":149611,"á¹Ĺ":149612,"Ṫ":149613,"áºĬ":149614,"áºı":149615,"áºĽ":149616,"á¼ĥ":149617,"á¼Į":149618,"Ἷ":149619,"á½Ĥ":149620,"á½ĵ":149621,"á½Ĺ":149622,"ὦ":149623,"á¾±":149624,"á¾´":149625,"á¿ĺ":149626,"á¿Ł":149627,"Ὸ":149628,"âģĺ":149629,"âĤij":149630,"âĤĽ":149631,"âĤ¿":149632,"âĦĩ":149633,"âĦŀ":149634,"âĦ±":149635,"âĩŁ":149636,"âĩ²":149637,"âΤ":149638,"âζ":149639,"âīĤ":149640,"âī¾":149641,"âĬ¨":149642,"âĬ³":149643,"âĬ·":149644,"âĭĮ":149645,"âĭĺ":149646,"âĮķ":149647,"âĮ¥":149648,"âĮµ":149649,"âĮº":149650,"âį£":149651,"âį²":149652,"âįµ":149653,"âİĩ":149654,"âıĥ":149655,"âıIJ":149656,"âıł":149657,"âı¤":149658,"âı¶":149659,"âı¸":149660,"âı¹":149661,"âijĤ":149662,"âĴ·":149663,"âĴº":149664,"âĵ¡":149665,"âĵ¤":149666,"â;":149667,"âĸĺ":149668,"âĸµ":149669,"âĹª":149670,"âĹ·":149671,"âĺ¨":149672,"âĺ«":149673,"âĺ²":149674,"âĺ³":149675,"âĻĨ":149676,"âļ¤":149677,"âļ¥":149678,"âĽĵ":149679,"⼴":149680,"âĽ¾":149681,"âŀ«":149682,"âŀ¿":149683,"⣷":149684,"â¤ij":149685,"⤫":149686,"⤶":149687,"⤽":149688,"⧪":149689,"â¨Ģ":149690,"⩽":149691,"⬡":149692,"⬢":149693,"⬤":149694,"â²ĸ":149695,"Ⲫ":149696,"âµĢ":149697,"⸮":149698,"⸽":149699,"ãĢł":149700,"ãĢ·":149701,"ãĦĮ":149702,"ãĦĺ":149703,"ãħij":149704,"ãĪİ":149705,"ãĪIJ":149706,"ãĬľ":149707,"ãĮĵ":149708,"ãĮł":149709,"ãİŁ":149710,"ãݤ":149711,"ãݧ":149712,"㬮":149713,"äĪ":149714,"äĪĢ":149715,"ä°":149716,"ä°Ģ":149717,"êħ":149718,"êħī":149719,"êĩĹ":149720,"êĪ":149721,"êĪį":149722,"ê§Ĥ":149723,"ê§Ĭ":149724,"êªĢ":149725,"ê²Ī":149726,"ê²į":149727,"ê³Ģ":149728,"êµł":149729,"ê½IJ":149730,"ê¾Ī":149731,"꿱":149732,"ëĥı":149733,"ëĦij":149734,"ëħ¤":149735,"ëĩ¸":149736,"ëμ":149737,"ëīħ":149738,"ëĬ£":149739,"ëĭº":149740,"ëįŀ":149741,"ëIJĮ":149742,"ëķ¸":149743,"ëĺł":149744,"ëĻĩ":149745,"ëĻĪ":149746,"ëľ½":149747,"ëŀĶ":149748,"ëłľ":149749,"ë£IJ":149750,"ë§Ģ":149751,"ë§Ĭ":149752,"ëªĢ":149753,"ë¬Ń":149754,"믾":149755,"ë³ľ":149756,"ë´Ĭ":149757,"ëµī":149758,"ë·ľ":149759,"ë¸Ģ":149760,"ë¹ĭ":149761,"ìģĦ":149762,"ìĤ£":149763,"ìĤ»":149764,"ìĦµ":149765,"ìħĴ":149766,"ìīĪ":149767,"ìīĶ":149768,"ìĬĮ":149769,"ìĬĻ":149770,"ìIJ´":149771,"ìĵº":149772,"ìķļ":149773,"ìķº":149774,"ìĸľ":149775,"ìĹª":149776,"ìĺľ":149777,"ìϤ":149778,"ìļĽ":149779,"ìļº":149780,"ìĿħ":149781,"ìĿı":149782,"ìĿŃ":149783,"ìĿ¶":149784,"ìłĽ":149785,"ì¡Ī":149786,"ì¢ī":149787,"ì¢Ķ":149788,"ì©ł":149789,"ìŃĮ":149790,"쯩":149791,"ì´£":149792,"ì¸ķ":149793,"ì¹Ł":149794,"쾡":149795,"ì¿Ļ":149796,"íģĩ":149797,"íģī":149798,"íĩĢ":149799,"íζ":149800,"íĸij":149801,"íĸ¤":149802,"íĹħ":149803,"íľı":149804,"íĿĿ":149805,"ï¤Ĵ":149806,"ï¤ķ":149807,"郎":149808,"ï¥ħ":149809,"ï¥ĩ":149810,"ï¥ı":149811,"ï¥ļ":149812,"ï¥Ł":149813,"ï¦Ħ":149814,"ï¦Ī":149815,"令":149816,"囹":149817,"零":149818,"ï§ģ":149819,"ï§ĥ":149820,"ï§Ķ":149821,"ï§ł":149822,"ï§£":149823,"ï§®":149824,"ïŃIJ":149825,"ïŃĸ":149826,"ïѦ":149827,"ïŃ´":149828,"ïѵ":149829,"ïѶ":149830,"ïѸ":149831,"ï®Į":149832,"ï®İ":149833,"ï®ŀ":149834,"ï®Ł":149835,"ﮡ":149836,"ﮪ":149837,"ï¯Ķ":149838,"ï¯Ĺ":149839,"ï¯ļ":149840,"ï¯Ľ":149841,"ï¯Ŀ":149842,"ï¯Ł":149843,"ﯧ":149844,"ﯨ":149845,"ﯫ":149846,"ﯯ":149847,"ﯰ":149848,"ﯱ":149849,"ﯲ":149850,"ﯳ":149851,"ﯴ":149852,"ﯵ":149853,"ﯶ":149854,"ï°Ģ":149855,"ï±ħ":149856,"ï±Ķ":149857,"ï±´":149858,"ï²ģ":149859,"ï³ķ":149860,"ï·½":149861,"ï¸ķ":149862,"︱":149863,"ï¹£":149864,"ï¹½":149865,"ï»į":149866,"ï¾±":149867,"ðĿIJĻ":149868,"ðĿIJ½":149869,"ðĿij¤":149870,"ðĿij®":149871,"ðĿijµ":149872,"ðĿĴĥ":149873,"ðĿĴĦ":149874,"ðĿĵŃ":149875,"ðĿĵ·":149876,"ðĿĶĸ":149877,"ðĿĶŀ":149878,"ðĿĶ¢":149879,"ðĿͦ":149880,"ðĿͬ":149881,"ðĿķĦ":149882,"ðĿķĬ":149883,"ðĿķİ":149884,"ðĿķĻ":149885,"ðĿķľ":149886,"ðĿķŃ":149887,"ðĿķ³":149888,"ðĿķ¸":149889,"ðĿķ¾":149890,"ðĿĸī":149891,"ðĿĸı":149892,"ðĿĺĩ":149893,"ðĿĺī":149894,"ðĿĺĸ":149895,"ðĿĺĽ":149896,"ðĿĺŀ":149897,"ðĿĺ«":149898,"ðĿĺ¾":149899,"ðĿĻĩ":149900,"ðĿĻī":149901,"ðĿĻĭ":149902,"ðĿĻİ":149903,"ðĿĻĺ":149904,"ðĿĻ¥":149905,"ðĿļĥ":149906,"ðĿļIJ":149907,"ðĿļĶ":149908,"ðĿľĥ":149909,"ðŁĦ·":149910,"ðŁħĿ":149911,"ðŁħ¾":149912,"ðŁĨĤ":149913,"ðŁĨĵ":149914,"ðŁĮĤ":149915,"ðŁĮĨ":149916,"ðŁĮī":149917,"ðŁĮij":149918,"ðŁĮĺ":149919,"ðŁĮ©":149920,"ðŁĮ«":149921,"ðŁį¢":149922,"ðŁį¥":149923,"ðŁİĽ":149924,"ðŁİ¢":149925,"ðŁİ´":149926,"ðŁij¡":149927,"ðŁĴ¾":149928,"ðŁĵŃ":149929,"ðŁĶĪ":149930,"ðŁĶ¦":149931,"ðŁĶ²":149932,"ðŁĶ³":149933,"ðŁķĵ":149934,"ðŁķķ":149935,"ðŁķĺ":149936,"ðŁķŁ":149937,"ðŁķ·":149938,"ðŁĹ³":149939,"ðŁļĦ":149940,"ðŁļĶ":149941,"ðŁļĸ":149942,"ðŁĽIJ":149943,"ðŁĽ¤":149944,"ðŁĽ¸":149945,"ðŁł":149946,"ðŁł³":149947,"ðŁ¤¹":149948,"ðŁ¥ĥ":149949,"ðŁ¥¨":149950,"ðŁ¥ª":149951,"ðŁ¥¾":149952,"ð٦ĥ":149953,"ð٦Ĵ":149954,"ð٦Ļ":149955,"ðŁ¦¶":149956,"ðŁ§ł":149957,"ðŁ§ª":149958,"ð٧Ń":149959,"ðŁ§²":149960,"ð£·":149961,"ð£·Ń":149962,"ð¦ĺ":149963,"ð¦ĺĴ":149964,"Æij":149965,"ÇĻ":149966,"È®":149967,"Øł":149968,"ÚĦ":149969,"ÜĢ":149970,"ߢ":149971,"áīĢ":149972,"áĬIJ":149973,"áİł":149974,"áºŀ":149975,"ëĪŀ":149976,"ëķŁ":149977,"ë£ģ":149978,"ë¤Ĺ":149979,"ìĦ¥":149980,"ìħij":149981,"ìĸIJ":149982,"ìĽĽ":149983,"ì£ķ":149984,"íİı":149985,"íĽĵ":149986,"梁":149987,"ï³Ľ":149988,"ï´«":149989,"ðĸ§":149990,"ðĸ§·":149991,"ðĿķģ":149992,"ðŁIJª":149993,"ðŁĴĪ":149994,"ðŁĵł":149995,"ðŁķĽ":149996,"ðŁķ´":149997,"ÑĿ":149998,"ÓĬ":149999,"ॲ":150000,"પ":150001,"áĥ¤":150002,"áįIJ":150003,"á¶°":150004,"á¼Ŀ":150005,"Ὡ":150006,"âĭĭ":150007,"âĴ½":150008,"âϾ":150009,"â½Ķ":150010,"⾯":150011,"ãĦĴ":150012,"ãħļ":150013,"ëIJį":150014,"ë·ģ":150015,"ìĭĢ":150016,"ìļĿ":150017,"쥰":150018,"캴":150019,"íĭī":150020,"íĿ½":150021,"ï¦Ģ":150022,"樂":150023,"ï§ħ":150024,"ï§ĵ":150025,"ïѝ":150026,"ï®Ĩ":150027,"ðIJ¤ķ":150028,"ðĿIJŁ":150029,"ðĿĴħ":150030,"ðĿĵľ":150031,"ðĿͰ":150032,"ðĿĶ»":150033,"ðĿĺį":150034,"ðĿϝ":150035,"ðŁĦ½":150036,"ðŁħĤ":150037,"ðŁħĶ":150038,"ðŁħ½":150039,"ðŁĵ´":150040,"ð٧ĸ":150041,"ÓĴ":150042,"Ḳ":150043,"ëī¼":150044,"Çı":150045,"Èĵ":150046,"ʸ":150047,"ÕĤ":150048,"Ûħ":150049,"ß¡":150050,"ߣ":150051,"ய":150052,"à°Ī":150053,"ಸ":150054,"ຮ":150055,"à¼ķ":150056,"áĢİ":150057,"áĨ¡":150058,"áIJĭ":150059,"áIJķ":150060,"áij¯":150061,"áŀĨ":150062,"á¨ķ":150063,"á©Ī":150064,"âģħ":150065,"âĨļ":150066,"âĶİ":150067,"âł©":150068,"â²Ĥ":150069,"â²Ķ":150070,"Ⲩ":150071,"ãĬļ":150072,"íĵ²":150073,"ðĿijĪ":150074,"ðĿij¬":150075,"ðĿij¹":150076,"ðĿĴ¾":150077,"ðĿĵ±":150078,"ðĿĵ½":150079,"ðĿķ¯":150080,"ðĿķ»":150081,"ðĿĺ½":150082,"ðĿļĨ":150083,"ðŁĦ°":150084,"ðŁIJ¨":150085,"Òķ":150086,"à²ħ":150087,"ï¨Ĩ":150088,"ðĿij°":150089,"ðŁĦ¸":150090,"Ôİ":150091,"Øį":150092,"Ùµ":150093,"ಶ":150094,"áĢĪ":150095,"áĺĹ":150096,"᳸":150097,"á¡¡":150098,"ᨲ":150099,"á©ģ":150100,"á´·":150101,"áµ§":150102,"âķ¨":150103,"âļģ":150104,"â¾Ŀ":150105,"ã̼":150106,"ãĦı":150107,"êĴ«":150108,"ꦥ":150109,"ꦩ":150110,"ꦲ":150111,"ìĺ¼":150112,"íĵIJ":150113,"ðĵĩ":150114,"ðĵĩ¼":150115,"ðĿķ¿":150116,"ðŁĽ´":150117,"먾":150118,"ವ":150119,"à´İ":150120,"à¼Ģ":150121,"âĩĸ":150122,"ãĪ«":150123,"âĵĢ":150124,"áħ´":150125,"áļ¾":150126,"áĽŀ":150127,"Ἣ":150128,"ᥴ":150129,"âĨĽ":150130,"âĨ¶":150131,"âĩ¤":150132,"âķŁ":150133,"âĺ·":150134,"âļIJ":150135,"ðŁ§´":150136,"á¹³":150137,"âĶį":150138,"âĶĴ":150139,"âĶ©":150140,"âͦ":150141,"â¾µ":150142,"àªľ":150143,"ત":150144,"âĩĻ":150145,"âͱ":150146,"âķĢ":150147,"â½Ĭ":150148,"ï½Ł":150149,"ଡ":150150,"ðł®":150151,"ðł®·":150152,"âķĥ":150153,"â°Ķ":150154,"ãĬ¦":150155,"ðŁİIJ":150156,"ãĩ°":150157,"â¼Ŀ":150158,"â¾Ķ":150159,"â½Ĵ":150160,"âłĴ":150161,"都":150162,"ï©Ĵ":150163,"免":150164,"ï©ĸ":150165,"ðĵı¸":150166,"ãĮĥ":150167,"ðĸ¤":150168,"ðĸ¤IJ":150169,"ï¦Ń":150170,"âĬħ":150171,"â¾³":150172,"ä´¥":150173,"ï©ķ":150174,"ðŁĮĶ":150175,"áŀĭ":150176,"âļį":150177,"â¼ĭ":150178,"ãİĺ":150179,"ðIJĮ²":150180,"É©":150181,"áİij":150182,"âĨ®":150183,"âĩĥ":150184,"âļİ":150185,"ãĩ±":150186,"ãĭ©":150187,"ãĮ¶":150188,"êĻª":150189,"ëݬ":150190,"ï¨IJ":150191,"ï¨Ľ":150192,"ï©Ĭ":150193,"ï©į":150194,"ðĵħ":150195,"ðĵħº":150196,"Ï¡":150197,"Èij":150198,"ÉĤ":150199,"Ôĵ":150200,"ßİ":150201,"à´§":150202,"áĢī":150203,"áĢĭ":150204,"áĢij":150205,"áĢł":150206,"áļĻ":150207,"á¨Ħ":150208,"ᨩ":150209,"ᨹ":150210,"á©ĵ":150211,"ᬾ":150212,"á´Ļ":150213,"áµij":150214,"âĤŃ":150215,"âĨ°":150216,"âľģ":150217,"â½IJ":150218,"ãĭ¯":150219,"ãĮ½":150220,"íĨ¢":150221,"錄":150222,"ðŁĤ":150223,"ðŁĤ»":150224,"ÈĴ":150225,"ͺ":150226,"Ô¥":150227,"Õij":150228,"Ú¶":150229,"à§İ":150230,"à¶®":150231,"àºĸ":150232,"àºľ":150233,"ຽ":150234,"áĥ»":150235,"áħ¯":150236,"áĭŀ":150237,"áĸķ":150238,"á´Ī":150239,"á¶Ĩ":150240,"Ḿ":150241,"á¹¼":150242,"Ῠ":150243,"âĦĭ":150244,"âĦŃ":150245,"âα":150246,"âĮĵ":150247,"âĶĩ":150248,"âĶ¢":150249,"â±®":150250,"â²Ħ":150251,"ãĩ¾":150252,"ãά":150253,"븡":150254,"ìIJī":150255,"íĻĽ":150256,"ðĿķª":150257,"ƹ":150258,"Ͳ":150259,"Óģ":150260,"Û¼":150261,"ফ":150262,"áħŁ":150263,"áīĨ":150264,"áįĪ":150265,"áºĸ":150266,"á½ī":150267,"â͏":150268,"⽩":150269,"êľ":150270,"êľ¥":150271,"êµħ":150272,"ëĤĶ":150273,"ëĦł":150274,"ëĩĹ":150275,"ëĻĿ":150276,"ìļ¯":150277,"ìļ·":150278,"ìŁĽ":150279,"ì·IJ":150280,"íŁ¬":150281,"íŁ®":150282,"íŁ°":150283,"ï¦Ĩ":150284,"鈴":150285,"ï²ŀ":150286,"ﳤ":150287,"ï³¥":150288,"ðIJĮ¸":150289,"ðĿĶı":150290,"ðĿķ®":150291,"ðĿĺ£":150292,"à¦Ī":150293,"âıı":150294,"ãĦĸ":150295,"ê²ĩ":150296,"ëĸĺ":150297,"ëľ·":150298,"ëŀĴ":150299,"ë¡ĵ":150300,"ë¢ī":150301,"ë£ĥ":150302,"ë§ĭ":150303,"ë²ĭ":150304,"ìĤ·":150305,"ìĪķ":150306,"ìĮ¨":150307,"ìĵ»":150308,"ìĸĬ":150309,"ìϬ":150310,"ìĿ»":150311,"ì¦ģ":150312,"쵤":150313,"ì·ĥ":150314,"íĢľ":150315,"íħī":150316,"íįł":150317,"íıħ":150318,"íij±":150319,"íķķ":150320,"íĸł":150321,"íĿķ":150322,"ÆĻ":150323,"Æļ":150324,"Æŀ":150325,"Çĥ":150326,"ÇĬ":150327,"Çľ":150328,"Ǥ":150329,"ÇŃ":150330,"ǹ":150331,"ÈĢ":150332,"Èģ":150333,"Èħ":150334,"Èī":150335,"ÈĹ":150336,"ÈŁ":150337,"Ȥ":150338,"È¥":150339,"Ȩ":150340,"ȵ":150341,"Ⱥ":150342,"È»":150343,"ÉĮ":150344,"É®":150345,"Êħ":150346,"Ê¥":150347,"ʨ":150348,"Ëĵ":150349,"ËĶ":150350,"Ëł":150351,"Ë£":150352,"˸":150353,"Í´":150354,"ÏĹ":150355,"Ïĺ":150356,"ÏĻ":150357,"Ïļ":150358,"ÏĿ":150359,"Ϩ":150360,"Ϭ":150361,"Ͼ":150362,"Ï¿":150363,"Ѫ":150364,"ÒĢ":150365,"Òľ":150366,"Ò¼":150367,"Ò½":150368,"ÓĤ":150369,"Óħ":150370,"Óĩ":150371,"Óį":150372,"Óĸ":150373,"ÓŁ":150374,"Ó«":150375,"Ó±":150376,"ÔĨ":150377,"Ôĩ":150378,"Ôº":150379,"Õĭ":150380,"Öī":150381,"ØĪ":150382,"ØĬ":150383,"ؽ":150384,"ؾ":150385,"Ù·":150386,"ÚĤ":150387,"ÚĬ":150388,"Úĸ":150389,"ÚĹ":150390,"Ú£":150391,"Ú«":150392,"Ú¸":150393,"ÛĢ":150394,"Ûį":150395,"Û½":150396,"Üī":150397,"ܤ":150398,"ݧ":150399,"Ý´":150400,"Þĥ":150401,"Þ¤":150402,"Þ¥":150403,"ßļ":150404,"߼":150405,"ߤ":150406,"àłį":150407,"àłĵ":150408,"àł³":150409,"à¡¢":150410,"à¥ł":150411,"à§ł":150412,"৺":150413,"à¨Ĭ":150414,"à¨IJ":150415,"ਮ":150416,"ਯ":150417,"ਰ":150418,"ਸ":150419,"àªĨ":150420,"ળ":150421,"વ":150422,"ઽ":150423,"à¬Į":150424,"à¬ĺ":150425,"ଽ":150426,"à®ĥ":150427,"ஸ":150428,"à°Ĩ":150429,"à°ķ":150430,"à°¦":150431,"à²Ĩ":150432,"à²Ĭ":150433,"à²Į":150434,"à²IJ":150435,"à²Ľ":150436,"ತ":150437,"ದ":150438,"ಪ":150439,"ಲ":150440,"ಹ":150441,"à´Ĩ":150442,"à´ı":150443,"à´Ĺ":150444,"à´«":150445,"à´¹":150446,"ൺ":150447,"ൽ":150448,"à¶ħ":150449,"à¶Ĭ":150450,"à¶Ķ":150451,"à¶§":150452,"à¶«":150453,"à¶°":150454,"à¼Ħ":150455,"à¼ħ":150456,"à¼Ĭ":150457,"à½Ļ":150458,"ཡ":150459,"ཧ":150460,"à¿Ģ":150461,"à¿Ļ":150462,"áĢĿ":150463,"á̧":150464,"áĢ©":150465,"áĢ¿":150466,"áģµ":150467,"áĤģ":150468,"áĤ½":150469,"áĥĤ":150470,"áĥª":150471,"áĦĬ":150472,"áĦ¢":150473,"áħ¦":150474,"áħŃ":150475,"áĨ®":150476,"áĨ±":150477,"áĨ»":150478,"áĩ":150479,"áĩĤ":150480,"áĪħ":150481,"áĪī":150482,"áĪĮ":150483,"áĪIJ":150484,"áĪĴ":150485,"áĪĻ":150486,"áĪļ":150487,"áĪľ":150488,"áĪŀ":150489,"áĪ©":150490,"áγ":150491,"áĪº":150492,"áν":150493,"áīħ":150494,"áī¢":150495,"áī±":150496,"áī´":150497,"áĬĥ":150498,"áĬį":150499,"áĬĸ":150500,"áĬ®":150501,"áĬ¸":150502,"áĭĽ":150503,"áĭĿ":150504,"áĭ³":150505,"áĮģ":150506,"áĮħ":150507,"áĮ¥":150508,"áĮ¦":150509,"áĮ¨":150510,"áįĬ":150511,"áįį":150512,"áįķ":150513,"áįĸ":150514,"áį¢":150515,"áį¤":150516,"áİĴ":150517,"áݪ":150518,"áıģ":150519,"áıIJ":150520,"áıŁ":150521,"áIJĤ":150522,"áIJĸ":150523,"áIJĿ":150524,"áIJŀ":150525,"áIJŁ":150526,"áIJł":150527,"áijĸ":150528,"áĴĭ":150529,"áĴį":150530,"áĴ¡":150531,"áĵ«":150532,"áĶķ":150533,"áķĭ":150534,"áķij":150535,"áķĻ":150536,"áķļ":150537,"áķĽ":150538,"áķ¤":150539,"áķ¦":150540,"áķ®":150541,"áķ¼":150542,"áĸĵ":150543,"áĹĹ":150544,"áĹ¢":150545,"áĹ¯":150546,"áĹ·":150547,"áĺĦ":150548,"áĺij":150549,"áĽĤ":150550,"áĽĻ":150551,"áŀį":150552,"áłĨ":150553,"áł¡":150554,"᳦":150555,"áł®":150556,"áł¯":150557,"áł²":150558,"áł·":150559,"á¡į":150560,"á¡ŀ":150561,"ᡤ":150562,"á¡´":150563,"ᡵ":150564,"á¤ĵ":150565,"á¥ĸ":150566,"ᥰ":150567,"ᨦ":150568,"ᨧ":150569,"ᨨ":150570,"ᨪ":150571,"ᨬ":150572,"ᨯ":150573,"ᨳ":150574,"ᨵ":150575,"á©ĥ":150576,"á¬ķ":150577,"áŃ£":150578,"á±":150579,"á±ļ":150580,"á²ł":150581,"á´ĵ":150582,"á´¶":150583,"áµĤ":150584,"áµĮ":150585,"áµ¥":150586,"áµ´":150587,"á¶ĩ":150588,"á¸Ī":150589,"ḳ":150590,"ḧ":150591,"Ḵ":150592,"Ḿ":150593,"á¹Ģ":150594,"á¹ĸ":150595,"á¹Ł":150596,"á¹ł":150597,"ṫ":150598,"á¹±":150599,"á¹·":150600,"ṿ":150601,"áºĦ":150602,"áºį":150603,"áºij":150604,"áºĹ":150605,"á¼ī":150606,"á¼ĵ":150607,"á¼Ń":150608,"á½ĭ":150609,"á½Ĵ":150610,"á½ł":150611,"á½£":150612,"á¾Ħ":150613,"á¾ı":150614,"á¾ij":150615,"á¾Ĺ":150616,"ᾦ":150617,"á¾§":150618,"á¾¾":150619,"á¿Ħ":150620,"á¿ĵ":150621,"á¿¡":150622,"Ῥ":150623,"âģļ":150624,"âĤĮ":150625,"âĦģ":150626,"âĦĶ":150627,"âĦ£":150628,"âĦ§":150629,"âĦ¯":150630,"âĦ°":150631,"âĦ´":150632,"âħħ":150633,"âĨľ":150634,"âĨ«":150635,"âĨŃ":150636,"âĨ±":150637,"âĨ¹":150638,"âĨ½":150639,"âĩĩ":150640,"âĩľ":150641,"âĩµ":150642,"âĪī":150643,"âĪĬ":150644,"âĪĸ":150645,"âĪľ":150646,"âξ":150647,"âīĢ":150648,"âīĭ":150649,"âīĮ":150650,"âīĵ":150651,"âīľ":150652,"âī´":150653,"âī¿":150654,"âĬĬ":150655,"âĬĭ":150656,"âĬĶ":150657,"âĬĸ":150658,"âĬ£":150659,"âĬ¦":150660,"âĭİ":150661,"âĭª":150662,"âĭ²":150663,"âĮ¦":150664,"âĮ§":150665,"âįº":150666,"âİĪ":150667,"âݨ":150668,"âݬ":150669,"âݳ":150670,"âݼ":150671,"âݾ":150672,"âıĮ":150673,"âıļ":150674,"âı«":150675,"âı¯":150676,"âıµ":150677,"âĴľ":150678,"âĴĿ":150679,"âĴ«":150680,"âĵĦ":150681,"âĵĬ":150682,"âĵĻ":150683,"âĵ©":150684,"âĶij":150685,"âĶĻ":150686,"âĶļ":150687,"âĶ¥":150688,"âķħ":150689,"âķī":150690,"âķį":150691,"âķı":150692,"âķŀ":150693,"âĸļ":150694,"âĸ¯":150695,"âĹĥ":150696,"âĹļ":150697,"âŬ":150698,"âĹ´":150699,"âĺĪ":150700,"âĺ¤":150701,"âĺ¥":150702,"âĺ§":150703,"âĺ¬":150704,"âĻģ":150705,"âϱ":150706,"âļĥ":150707,"âļĦ":150708,"âļħ":150709,"âļı":150710,"âļļ":150711,"âļŀ":150712,"âļŁ":150713,"âļ±":150714,"âļ²":150715,"âľĢ":150716,"⾣":150717,"âľ¢":150718,"âĿµ":150719,"âŁ¡":150720,"⣦":150721,"⣧":150722,"âŁ³":150723,"âŁ¾":150724,"âŁ¿":150725,"âłĩ":150726,"â¤Ħ":150727,"⤺":150728,"â¥Ĥ":150729,"⥹":150730,"â§ī":150731,"â§¼":150732,"â§½":150733,"â¨į":150734,"â¬Ĭ":150735,"⬣":150736,"âŃŀ":150737,"â®ŀ":150738,"⮳":150739,"â¯Ī":150740,"â¯ij":150741,"ⱳ":150742,"â±±":150743,"â²Ń":150744,"â´¹":150745,"âµķ":150746,"⸾":150747,"⺫":150748,"â¼Ĩ":150749,"â¼ł":150750,"â½Ł":150751,"â½¼":150752,"â¾Ľ":150753,"â¾§":150754,"â¿ĥ":150755,"â¿»":150756,"ãĤķ":150757,"ãĤŁ":150758,"ãĦĽ":150759,"ãĦ¡":150760,"ãĦ¶":150761,"ãĦº":150762,"ãħĴ":150763,"ãħŁ":150764,"ãĨĢ":150765,"ãĩ»":150766,"ãĪij":150767,"ãĪŃ":150768,"ãĪ®":150769,"ãγ":150770,"ãι":150771,"ãī¥":150772,"ãī¦":150773,"ãī¹":150774,"ãī¿":150775,"ãĬŀ":150776,"ãĬ¨":150777,"ãĭij":150778,"ãĭ¥":150779,"ãĭ´":150780,"ãĭº":150781,"ãİĦ":150782,"ãİķ":150783,"ãݯ":150784,"ãıĤ":150785,"ãıĪ":150786,"ãıĵ":150787,"ãıĸ":150788,"ãı±":150789,"ãIJ±":150790,"ãŁģ":150791,"ã¢":150792,"㢨":150793,"ã¨":150794,"㨳":150795,"㫪":150796,"ã«´":150797,"ã¶³":150798,"㺾":150799,"äĢ":150800,"äĢĢ":150801,"äĭ":150802,"äĭĮ":150803,"äĮĢ":150804,"äIJĢ":150805,"äłĢ":150806,"äł":150807,"äł¼":150808,"ä§":150809,"ä§ŀ":150810,"䨰":150811,"䨺":150812,"ä´Ģ":150813,"ä·":150814,"ä·ħ":150815,"ä·¸":150816,"êĤ":150817,"êĤ«":150818,"êĮ":150819,"êĮ¼":150820,"êį":150821,"êį²":150822,"êĴµ":150823,"êĵ":150824,"êĵ½":150825,"êĻŃ":150826,"êĿĽ":150827,"êĿ¥":150828,"êŀ":150829,"êŀĬ":150830,"ê¦Ĩ":150831,"ê¦ĩ":150832,"ê¦Ł":150833,"ꦨ":150834,"ê§Ī":150835,"ê©":150836,"ê©Ł":150837,"êªĭ":150838,"êªij":150839,"êªķ":150840,"êªĹ":150841,"êªľ":150842,"ꪮ":150843,"ꪱ":150844,"ꪻ":150845,"ꪼ":150846,"ê«Ģ":150847,"ê«Ŀ":150848,"ê°ĥ":150849,"ê°ĺ":150850,"ê±ľ":150851,"ê²ĵ":150852,"ê²ļ":150853,"ê³Ļ":150854,"ê³¾":150855,"ê´Ĺ":150856,"ê´Ļ":150857,"êµĽ":150858,"ê¶ĥ":150859,"ê¶ķ":150860,"궨":150861,"긩":150862,"긿":150863,"ê¹Ħ":150864,"ê¹Ĩ":150865,"ê¹ī":150866,"ê¹ĵ":150867,"ê¹¢":150868,"ê¹£":150869,"깸":150870,"꺳":150871,"ê¿ı":150872,"ê¿ķ":150873,"ê¿§":150874,"ëĢ©":150875,"ëģħ":150876,"ëĥµ":150877,"ëĦĸ":150878,"ëĦĹ":150879,"ëĦ¢":150880,"ëħĤ":150881,"ëĨIJ":150882,"ëĩľ":150883,"ëĪĭ":150884,"ëĪļ":150885,"ëīį":150886,"ëī¨":150887,"ëĬļ":150888,"ëĬ¡":150889,"ëĭľ":150890,"ëĭª":150891,"ëĮĺ":150892,"ëĮ¤":150893,"ëĮ¸":150894,"ëİŁ":150895,"ëı¨":150896,"ëIJĦ":150897,"ëIJı":150898,"ëIJ´":150899,"ëIJ¸":150900,"ëijģ":150901,"ëij¿":150902,"ëĴ¨":150903,"ëĵ·":150904,"ëĶ®":150905,"ëͲ":150906,"ëķ§":150907,"ëĸĶ":150908,"ëĸª":150909,"ëĺŃ":150910,"ëļĢ":150911,"ëļł":150912,"ëĽĶ":150913,"뼩":150914,"ëľħ":150915,"ëŀķ":150916,"ëŀ°":150917,"ëŁIJ":150918,"ëł¡":150919,"ë¡ŀ":150920,"ë¡£":150921,"롵":150922,"ë£Ħ":150923,"ë£į":150924,"뤳":150925,"ë¦į":150926,"ë¦ı":150927,"릳":150928,"ë§Ħ":150929,"ë§Ĩ":150930,"ë§į":150931,"ë§ľ":150932,"ë§«":150933,"ë§»":150934,"먮":150935,"ë©Ĥ":150936,"ë©Ń":150937,"몴":150938,"묾":150939,"묳":150940,"묫":150941,"묾":150942,"ëѬ":150943,"ë®ĺ":150944,"뮹":150945,"ë¯ķ":150946,"ë¯ľ":150947,"ë°¨":150948,"ë°ª":150949,"ë±Ķ":150950,"ë²ĺ":150951,"ë²Ľ":150952,"ë²±":150953,"ë²´":150954,"ë´½":150955,"뵤":150956,"뵨":150957,"ë·Ĺ":150958,"ë·ĺ":150959,"ë¸ĵ":150960,"븾":150961,"빪":150962,"ëºĥ":150963,"ëºĺ":150964,"뺵":150965,"ë»´":150966,"ë¼IJ":150967,"ë¾Ķ":150968,"ìģŃ":150969,"ìĤł":150970,"ìĤ®":150971,"ìĥı":150972,"ìĥĻ":150973,"ìĦº":150974,"ìħ¢":150975,"ìĨĢ":150976,"ìĨħ":150977,"ìĨ¤":150978,"ìĨ¦":150979,"ìĨ¬":150980,"ìĩ±":150981,"ìε":150982,"ìĭ¨":150983,"ìĭ´":150984,"ìĮ°":150985,"ìįľ":150986,"ìİĹ":150987,"ìİĺ":150988,"ìݼ":150989,"ìijī":150990,"ìijĿ":150991,"ìij»":150992,"ìĴĶ":150993,"ìĴ¯":150994,"ìĵ©":150995,"ìķIJ":150996,"ìķĸ":150997,"ìĸł":150998,"ìĸ¾":150999,"ìĹĥ":151000,"ìĹĹ":151001,"ìĹľ":151002,"ìŨ":151003,"ìĺĤ":151004,"ìĺĦ":151005,"ìĺı":151006,"ìĺ¾":151007,"ìĺ¿":151008,"ìľ§":151009,"ìĿIJ":151010,"ìĿĸ":151011,"ìĿ·":151012,"ìŀį":151013,"ìŀı":151014,"ìŀ¨":151015,"ìŀª":151016,"ìŀ³":151017,"ìł¡":151018,"ìł´":151019,"ìł¹":151020,"ì¡Ģ":151021,"졪":151022,"졵":151023,"ì¢IJ":151024,"좨":151025,"ì£Į":151026,"ì£Ļ":151027,"죳":151028,"ì¦ij":151029,"ì§¥":151030,"ì§´":151031,"ì§¾":151032,"ì¨ĵ":151033,"ì¨ķ":151034,"ì©°":151035,"ì©»":151036,"쩼":151037,"ìªĹ":151038,"ì¬Ķ":151039,"ì¬ĺ":151040,"ì®®":151041,"ì¯ķ":151042,"ì¯ĺ":151043,"ì°İ":151044,"ì°¯":151045,"ì±ĥ":151046,"ì±µ":151047,"ì²§":151048,"ì²®":151049,"첯":151050,"쳬":151051,"ì´ĭ":151052,"ì´¢":151053,"ìµ¥":151054,"ì¶£":151055,"ì¸Ī":151056,"ì¸Ļ":151057,"캤":151058,"ìºŃ":151059,"컽":151060,"ì¼Ļ":151061,"콬":151062,"ì¾Ģ":151063,"ì¿ħ":151064,"쿽":151065,"íĢħ":151066,"íģ¦":151067,"íĤħ":151068,"íĥ¶":151069,"íĥ¹":151070,"íĦĶ":151071,"íħ£":151072,"íĨĦ":151073,"íĨ§":151074,"íĨ¹":151075,"íĩ¼":151076,"íī¤":151077,"íĬ½":151078,"íĭĤ":151079,"íĭij":151080,"íįĪ":151081,"íįĻ":151082,"íį¿":151083,"íݶ":151084,"íIJĿ":151085,"íĴľ":151086,"íĵĿ":151087,"íĵª":151088,"íĵ±":151089,"íĵ·":151090,"íĵ¼":151091,"íĶĻ":151092,"íĶł":151093,"íķļ":151094,"íķĽ":151095,"íķŀ":151096,"íķŁ":151097,"íķ§":151098,"íķ¶":151099,"íĸĬ":151100,"íĸĭ":151101,"íĸį":151102,"íĸĶ":151103,"íĸĺ":151104,"íĸ¡":151105,"íĸ¬":151106,"íĹ£":151107,"íĹ¿":151108,"íĺĸ":151109,"íĺŃ":151110,"íļ°":151111,"íĽį":151112,"íĽ½":151113,"íĿŁ":151114,"íĿŃ":151115,"íĿ´":151116,"íŀľ":151117,"ï¤ī":151118,"ï¤Ń":151119,"爐":151120,"蘆":151121,"祿":151122,"ï¥Ģ":151123,"ï¥ij":151124,"ï¥Ĵ":151125,"ï¥ķ":151126,"ï¥ĺ":151127,"ï¥Ļ":151128,"參":151129,"塞":151130,"殺":151131,"勵":151132,"ï¦ĭ":151133,"ï¦ı":151134,"ï¦Ķ":151135,"ï¦ĸ":151136,"ï¦ĺ":151137,"ï¦Ľ":151138,"ï¦ł":151139,"瑩":151140,"羚":151141,"了":151142,"僚":151143,"料":151144,"ï§Ĩ":151145,"ï§ĸ":151146,"ï§Ľ":151147,"ï§ŀ":151148,"ï§Ł":151149,"ï§§":151150,"ï§³":151151,"狀":151152,"ï§½":151153,"ï¨ĥ":151154,"ï¨ļ":151155,"諸":151156,"ï©Ł":151157,"ﬤ":151158,"שּׁ":151159,"לּ":151160,"ïŃĴ":151161,"ïŃķ":151162,"ïŃĽ":151163,"ïŃĿ":151164,"ïŃŀ":151165,"ïŃŁ":151166,"ïѤ":151167,"ïѧ":151168,"ïѨ":151169,"ïŃ®":151170,"ïѰ":151171,"ïѱ":151172,"ïŃ·":151173,"ïѹ":151174,"ïŃ»":151175,"ï®Ģ":151176,"ï®ĥ":151177,"ï®Ħ":151178,"ï®ħ":151179,"ï®į":151180,"ï®Ĵ":151181,"ï®ĵ":151182,"ï®ķ":151183,"ﮦ":151184,"ï®®":151185,"ï®°":151186,"ï¯ĵ":151187,"ï¯ľ":151188,"ﯩ":151189,"ﯪ":151190,"ﯬ":151191,"ï¯Ń":151192,"ﯮ":151193,"ﯷ":151194,"ﯹ":151195,"ﯻ":151196,"ﯼ":151197,"ï°ĥ":151198,"ï°Į":151199,"ï°IJ":151200,"ï°ĺ":151201,"ï°Ļ":151202,"ï°ľ":151203,"ï°ŀ":151204,"ï°¢":151205,"ï°®":151206,"ï°°":151207,"ï°¼":151208,"ï°¿":151209,"ï±Ģ":151210,"ï±ģ":151211,"ï±Ī":151212,"ï±ĭ":151213,"ï±ı":151214,"ï±Ń":151215,"ï²Ģ":151216,"ï²ĩ":151217,"ï²Ī":151218,"ï²ĭ":151219,"ï²İ":151220,"ï²Ĵ":151221,"ï²ľ":151222,"ï²ł":151223,"ﲬ":151224,"ï²»":151225,"ï³ĩ":151226,"ï³Ķ":151227,"ï³£":151228,"ﳫ":151229,"ï´ĺ":151230,"ï´°":151231,"ï´½":151232,"ï¶":151233,"ï¶°":151234,"ï¸ĸ":151235,"︴":151236,"︹":151237,"ï¹į":151238,"ï¹Ĺ":151239,"ï¹¢":151240,"﹤":151241,"﹩":151242,"ï¹±":151243,"ï¾°":151244,"ï¿Ĥ":151245,"ï¿®":151246,"ðIJĮ°":151247,"ðIJĮ¹":151248,"ðIJĮº":151249,"ðIJĮ½":151250,"ðIJįĤ":151251,"ðIJįĥ":151252,"ðIJįĦ":151253,"ðIJİ":151254,"ðIJݹ":151255,"ðIJ¤Ĥ":151256,"ðIJ¤į":151257,"ðIJ¤ı":151258,"ðIJ¤ĵ":151259,"ðIJŃī":151260,"ðIJŃį":151261,"ðIJ°ĩ":151262,"ðIJ°°":151263,"ðijĤ":151264,"ðijĤĦ":151265,"ðijĺ":151266,"ðijĺģ":151267,"ðĴĢ":151268,"ðĴ̏":151269,"ðĴģ":151270,"ðĴģº":151271,"ðĴĦ":151272,"ðĴĦ·":151273,"ðĴĬ":151274,"ðĴĬij":151275,"ðĴĭ":151276,"ðĴĭĹ":151277,"ðĴĮ":151278,"ðĴĮ¨":151279,"ðĵĥ¢":151280,"ðĵĥ°":151281,"ðĸł":151282,"ðĸłļ":151283,"ðĿĦĥ":151284,"ðĿĦħ":151285,"ðĿĦķ":151286,"ðĿĦĻ":151287,"ðĿĦ±":151288,"ðĿĦ´":151289,"ðĿĦ¹":151290,"ðĿħİ":151291,"ðĿħª":151292,"ðĿĨ£":151293,"ðĿĨ³":151294,"ðĿĨ¹":151295,"ðĿĩĬ":151296,"ðĿĩĹ":151297,"ðĿĩļ":151298,"ðĿĩľ":151299,"ðĿĩł":151300,"ðĿIJī":151301,"ðĿIJĸ":151302,"ðĿIJĺ":151303,"ðĿIJ£":151304,"ðĿIJ±":151305,"ðĿijĬ":151306,"ðĿijŃ":151307,"ðĿij¼":151308,"ðĿij½":151309,"ðĿĴ°":151310,"ðĿĴ·":151311,"ðĿĴ¿":151312,"ðĿĵģ":151313,"ðĿĵĭ":151314,"ðĿĵİ":151315,"ðĿĵĴ":151316,"ðĿĵĺ":151317,"ðĿĵ¢":151318,"ðĿĵ¦":151319,"ðĿĵ«":151320,"ðĿĵ¿":151321,"ðĿĶİ":151322,"ðĿͱ":151323,"ðĿĶ´":151324,"ðĿĶ·":151325,"ðĿ͏":151326,"ðĿͽ":151327,"ðĿķĤ":151328,"ðĿķĥ":151329,"ðĿķĭ":151330,"ðĿķı":151331,"ðĿķIJ":151332,"ðĿķ¥":151333,"ðĿķ´":151334,"ðĿķº":151335,"ðĿĸIJ":151336,"ðĿĸĽ":151337,"ðĿĸĿ":151338,"ðĿĸŀ":151339,"ðĿĹ©":151340,"ðĿĹ³":151341,"ðĿĹ½":151342,"ðĿĺĬ":151343,"ðĿĺĭ":151344,"ðĿĺĶ":151345,"ðĿĺ±":151346,"ðĿĺ´":151347,"ðĿĺ¿":151348,"ðĿĻĴ":151349,"ðĿĻĿ":151350,"ðĿĻŁ":151351,"ðĿϬ":151352,"ðĿĻŃ":151353,"ðĿĻ»":151354,"ðĿϾ":151355,"ðĿļĪ":151356,"ðĿļĭ":151357,"ðĿļij":151358,"ðĿļŁ":151359,"ðĿļł":151360,"ðĿļ£":151361,"ðĿĽ½":151362,"ðĿľĤ":151363,"ðĿľĶ":151364,"ðĿľĻ":151365,"ðŁĢ":151366,"ðŁĢĦ":151367,"ðŁĦ²":151368,"ðŁĦ¶":151369,"ðŁħIJ":151370,"ðŁħĸ":151371,"ðŁħļ":151372,"ðŁħĽ":151373,"ðŁħ¦":151374,"ðŁħ¶":151375,"ðŁħ»":151376,"ðŁħ¼":151377,"ðŁĨĥ":151378,"ðŁĨĨ":151379,"ðŁĨİ":151380,"ðŁĪ¯":151381,"ðŁĪ²":151382,"ðŁĪ¹":151383,"ðŁĮĩ":151384,"ðŁĮĵ":151385,"ðŁįĺ":151386,"ðŁİij":151387,"ðŁİ¿":151388,"ðŁıı":151389,"ðŁıĴ":151390,"ðŁı©":151391,"ðŁı¯":151392,"ðŁIJĢ":151393,"ðŁijĿ":151394,"ðŁĴ¹":151395,"ðŁĴº":151396,"ðŁĵŁ":151397,"ðŁĵª":151398,"ðŁĵ¼":151399,"ðŁĶĢ":151400,"ðŁĶĤ":151401,"ðŁĶĥ":151402,"ðŁĶĩ":151403,"ðŁĶĵ":151404,"ðŁĶ¢":151405,"ðŁĶ¤":151406,"ðŁĶ©":151407,"ðŁķĸ":151408,"ðŁķļ":151409,"ðŁķľ":151410,"ðŁķĿ":151411,"ðŁķŀ":151412,"ðŁķł":151413,"ðŁķ¢":151414,"ðŁķ³":151415,"ðŁĸĩ":151416,"ðŁĸij":151417,"ðŁĸ¶":151418,"ðŁĹģ":151419,"Ѩ":151420,"Úİ":151421,"á¡Į":151422,"Ḱ":151423,"áºĢ":151424,"á¼®":151425,"á½Ŀ":151426,"âĦ¬":151427,"âļ§":151428,"⼤":151429,"㳬":151430,"êĻĭ":151431,"ê¸ij":151432,"ëĶī":151433,"ëĹį":151434,"ë¡ij":151435,"ë¯ij":151436,"ë»ħ":151437,"ë¼Ŀ":151438,"ìĦIJ":151439,"ìī¡":151440,"ìĭ²":151441,"ìı±":151442,"ìŤ":151443,"ìĿ©":151444,"ìĿ¿":151445,"ìŁĻ":151446,"ìł°":151447,"ì¥ī":151448,"íĬŃ":151449,"íķ®":151450,"ï®ı":151451,"ðŁħ±":151452,"ðŁĨĴ":151453,"ðŁķĭ":151454,"Éĺ":151455,"Êĵ":151456,"Õĥ":151457,"à´´":151458,"à½ħ":151459,"áĨº":151460,"áĪĬ":151461,"á΍":151462,"áξ":151463,"áīIJ":151464,"áĮĥ":151465,"áĮ½":151466,"áĶŃ":151467,"áłĤ":151468,"ᳬ":151469,"ᨸ":151470,"á©ĭ":151471,"á¶ı":151472,"á¾Ķ":151473,"á¿IJ":151474,"á¿ļ":151475,"âĻĻ":151476,"âļĤ":151477,"âļĹ":151478,"â¡¢":151479,"⤦":151480,"ëĸ°":151481,"ë¤Ĥ":151482,"ë§ł":151483,"ë±ĭ":151484,"ë±IJ":151485,"ìĽ¢":151486,"ìľ¾":151487,"ì³ħ":151488,"ì»ģ":151489,"íģ»":151490,"íĥĻ":151491,"íĵĸ":151492,"íĵŃ":151493,"íķ±":151494,"íĽľ":151495,"ï¤ħ":151496,"ï¤Ĩ":151497,"ï¦ĥ":151498,"ï§©":151499,"ï¨Ĥ":151500,"ðIJ¤Ķ":151501,"ðIJŃĵ":151502,"ðIJ°¼":151503,"ðĿĵŀ":151504,"ðĿĵ°":151505,"ðĿĻľ":151506,"ðĿļģ":151507,"ðŁħ¢":151508,"ðŁıĩ":151509,"Ȳ":151510,"ʶ":151511,"ÔĪ":151512,"Ôij":151513,"Ýĵ":151514,"Ý¥":151515,"à¤ij":151516,"ॱ":151517,"à¬ī":151518,"à°³":151519,"à°µ":151520,"à²Ł":151521,"áĢı":151522,"áģ¼":151523,"áī¨":151524,"áĬĴ":151525,"áĭ©":151526,"áĮĦ":151527,"áĮĶ":151528,"áIJ§":151529,"áĴĮ":151530,"áĶħ":151531,"áĶĬ":151532,"áłĦ":151533,"á¨ģ":151534,"á¸ĥ":151535,"ḻ":151536,"âĶŀ":151537,"âĺµ":151538,"âļ£":151539,"â²¢":151540,"ãĪª":151541,"ä¶µ":151542,"ê²Ļ":151543,"ê²´":151544,"ê³Ĥ":151545,"롼":151546,"ìĨĬ":151547,"ì¼ĩ":151548,"íĭį":151549,"íĵ¬":151550,"íĵ®":151551,"íĵ¶":151552,"íĵ»":151553,"臘":151554,"ï¥ł":151555,"辰":151556,"ïѲ":151557,"ðIJŃĬ":151558,"ðIJ±ħ":151559,"ðĸ¥":151560,"ðĸ¥¨":151561,"ðĿij³":151562,"ðĿĵķ":151563,"ðĿĵ¬":151564,"ðĿĵ¹":151565,"ðĿĵ¾":151566,"ðĿĶĵ":151567,"ðĿķį":151568,"ðĿķ¡":151569,"ðĿķ±":151570,"ðĿĸĸ":151571,"ðĿĺı":151572,"ðĿĺIJ":151573,"ðĿĺļ":151574,"ðĿĻ®":151575,"ðĿϰ":151576,"ðĿϏ":151577,"ðĿĻº":151578,"ðĿϼ":151579,"ðĿϽ":151580,"ðĿĻ¿":151581,"ðĿļĦ":151582,"ðĿļı":151583,"ðŁħħ":151584,"ðŁħĵ":151585,"ÆĪ":151586,"àłĮ":151587,"áϳ":151588,"áļĮ":151589,"áĽħ":151590,"áĽIJ":151591,"á¤Ĭ":151592,"á¸Ĭ":151593,"âͽ":151594,"âķĬ":151595,"âĽĩ":151596,"âĽı":151597,"âĿª":151598,"âĿ«":151599,"⣰":151600,"ãĦį":151601,"ãĦĵ":151602,"ãĦ§":151603,"ãħĸ":151604,"ãī«":151605,"ê¦Ķ":151606,"ï±Ĭ":151607,"àºĤ":151608,"áħ£":151609,"á¥Ķ":151610,"ᥤ":151611,"âĨ¤":151612,"âĨ·":151613,"âĩŀ":151614,"âĸ¤":151615,"âŀ¶":151616,"ãμ":151617,"嘆":151618,"ðĵı§":151619,"âͲ":151620,"âĢ´":151621,"âĴŁ":151622,"âĴ¡":151623,"â°Ĥ":151624,"â°į":151625,"â°İ":151626,"â°IJ":151627,"â°ij":151628,"â°Ł":151629,"â°ł":151630,"â°¡":151631,"â¼Ń":151632,"ãĬ¥":151633,"âĴł":151634,"⽺":151635,"ãĩº":151636,"ãĩ½":151637,"ï¨Ĭ":151638,"áķ·":151639,"âį¨":151640,"âºŁ":151641,"â½Ĺ":151642} \ No newline at end of file