File size: 36,291 Bytes
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base_model: napsternxg/gte-small-L3-ingredient-v2
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- napsternxg/nyt_ingredients
model-index:
- name: nyt_ingredients-crf-tagger-gte-small-L3-ingredient-v2
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# nyt_ingredients-crf-tagger-gte-small-L3-ingredient-v2
This model is a fine-tuned version of [napsternxg/gte-small-L3-ingredient-v2](https://huggingface.co/napsternxg/gte-small-L3-ingredient-v2) on the nyt_ingredients dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.0746
- Comment: {'precision': 0.7012264508787457, 'recall': 0.7701708096097765, 'f1': 0.7340833884844474, 'number': 7201}
- Name: {'precision': 0.8148584905660378, 'recall': 0.8195148247978437, 'f1': 0.8171800247271946, 'number': 9275}
- Qty: {'precision': 0.9843189368770764, 'recall': 0.9881270010672358, 'f1': 0.9862192929898143, 'number': 7496}
- Range End: {'precision': 0.6535947712418301, 'recall': 0.9259259259259259, 'f1': 0.7662835249042146, 'number': 108}
- Unit: {'precision': 0.9298190892077355, 'recall': 0.9854545454545455, 'f1': 0.9568287594286632, 'number': 6050}
- Overall Precision: 0.8496
- Overall Recall: 0.8834
- Overall F1: 0.8662
- Overall Accuracy: 0.8372
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 32
- eval_batch_size: 32
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10
### Training results
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- Transformers 4.34.0
- Pytorch 2.0.1+cu118
- Datasets 2.14.5
- Tokenizers 0.14.1
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