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base_model: napsternxg/gte-small-L3-ingredient-v2 |
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tags: |
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- generated_from_trainer |
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datasets: |
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- napsternxg/nyt_ingredients |
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model-index: |
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- name: nyt_ingredients-crf-tagger-gte-small-L3-ingredient-v2 |
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results: [] |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# nyt_ingredients-crf-tagger-gte-small-L3-ingredient-v2 |
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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. |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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- Loss: 2.0746 |
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- 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} |
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- Overall Precision: 0.8496 |
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- Overall Recall: 0.8834 |
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- Overall F1: 0.8662 |
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- Overall Accuracy: 0.8372 |
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## Model description |
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More information needed |
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## Intended uses & limitations |
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More information needed |
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## Training and evaluation data |
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More information needed |
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## Training procedure |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 5e-05 |
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- train_batch_size: 32 |
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- eval_batch_size: 32 |
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- seed: 42 |
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: linear |
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- num_epochs: 10 |
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### Training results |
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| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Comment | Name | Qty | Range End | Unit | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy | |
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|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| |
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| 4.134 | 0.2 | 1000 | 3.7771 | {'precision': 0.5343387760189455, 'recall': 0.6254741756638459, 'f1': 0.5763258721516435, 'number': 6854} | {'precision': 0.7608440797186401, 'recall': 0.8071226681741097, 'f1': 0.78330041694097, 'number': 8845} | {'precision': 0.960741548527808, 'recall': 0.9854586129753915, 'f1': 0.9729431253451132, 'number': 7152} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 105} | {'precision': 0.921378387420542, 'recall': 0.975557917109458, 'f1': 0.9476944253269098, 'number': 5646} | 0.7807 | 0.8385 | 0.8085 | 0.7949 | |
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| 3.5226 | 0.4 | 2000 | 3.3655 | {'precision': 0.5741313218746136, 'recall': 0.6774146483805077, 'f1': 0.6215112776922562, 'number': 6854} | {'precision': 0.7699133967710895, 'recall': 0.8141322781232334, 'f1': 0.7914056489724146, 'number': 8845} | {'precision': 0.9728388253136633, 'recall': 0.9865771812080537, 'f1': 0.9796598403332176, 'number': 7152} | {'precision': 0.6120689655172413, 'recall': 0.6761904761904762, 'f1': 0.6425339366515838, 'number': 105} | {'precision': 0.9102040816326531, 'recall': 0.9874247254693589, 'f1': 0.9472432248746921, 'number': 5646} | 0.7935 | 0.8582 | 0.8246 | 0.8064 | |
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| 3.1948 | 0.59 | 3000 | 3.1104 | {'precision': 0.6045112781954888, 'recall': 0.7038225853516195, 'f1': 0.6503977349332615, 'number': 6854} | {'precision': 0.7898614471079833, 'recall': 0.8120972300734879, 'f1': 0.8008250181169521, 'number': 8845} | {'precision': 0.9832167832167832, 'recall': 0.9829418344519015, 'f1': 0.9830792896098447, 'number': 7152} | {'precision': 0.6013513513513513, 'recall': 0.8476190476190476, 'f1': 0.7035573122529643, 'number': 105} | {'precision': 0.9178104845377874, 'recall': 0.9829968119022316, 'f1': 0.9492858975455399, 'number': 5646} | 0.8112 | 0.8627 | 0.8362 | 0.8160 | |
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| 3.0233 | 0.79 | 4000 | 3.0053 | {'precision': 0.6183673469387755, 'recall': 0.7073241902538664, 'f1': 0.6598611678236015, 'number': 6854} | {'precision': 0.8008859357696567, 'recall': 0.8176370830977954, 'f1': 0.8091748251748251, 'number': 8845} | {'precision': 0.982826026249651, 'recall': 0.9842002237136466, 'f1': 0.9835126449629734, 'number': 7152} | {'precision': 0.6626506024096386, 'recall': 0.5238095238095238, 'f1': 0.5851063829787234, 'number': 105} | {'precision': 0.9206639004149377, 'recall': 0.9824654622741764, 'f1': 0.9505612201182417, 'number': 5646} | 0.8202 | 0.8643 | 0.8417 | 0.8174 | |
|
| 2.9567 | 0.99 | 5000 | 2.9100 | {'precision': 0.633295267098084, 'recall': 0.7281879194630873, 'f1': 0.677434679334917, 'number': 6854} | {'precision': 0.8036823425022183, 'recall': 0.8192198982475976, 'f1': 0.8113767426235933, 'number': 8845} | {'precision': 0.9803757828810021, 'recall': 0.9848993288590604, 'f1': 0.9826323498639883, 'number': 7152} | {'precision': 0.6853932584269663, 'recall': 0.580952380952381, 'f1': 0.6288659793814434, 'number': 105} | {'precision': 0.9114089571755476, 'recall': 0.9876018420120439, 'f1': 0.9479768786127167, 'number': 5646} | 0.8227 | 0.8712 | 0.8462 | 0.8216 | |
|
| 2.738 | 1.19 | 6000 | 2.8514 | {'precision': 0.6383489017924766, 'recall': 0.7378173329442661, 'f1': 0.6844883595018949, 'number': 6854} | {'precision': 0.8046195045748716, 'recall': 0.8152628603730921, 'f1': 0.809906216656371, 'number': 8845} | {'precision': 0.9762201023088621, 'recall': 0.9872762863534675, 'f1': 0.9817170663885992, 'number': 7152} | {'precision': 0.6143790849673203, 'recall': 0.8952380952380953, 'f1': 0.7286821705426357, 'number': 105} | {'precision': 0.9254855994641661, 'recall': 0.9789231314204747, 'f1': 0.9514546393527284, 'number': 5646} | 0.8250 | 0.8723 | 0.8480 | 0.8213 | |
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|
| 2.6976 | 1.58 | 8000 | 2.7073 | {'precision': 0.6535493827160493, 'recall': 0.7414648380507732, 'f1': 0.6947368421052631, 'number': 6854} | {'precision': 0.8127884723629405, 'recall': 0.8162803843979649, 'f1': 0.8145306859205775, 'number': 8845} | {'precision': 0.9831147083449623, 'recall': 0.9850391498881432, 'f1': 0.9840759882665177, 'number': 7152} | {'precision': 0.6418918918918919, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.75098814229249, 'number': 105} | {'precision': 0.926531975288028, 'recall': 0.9828196953595466, 'f1': 0.9538461538461539, 'number': 5646} | 0.8341 | 0.8738 | 0.8535 | 0.8262 | |
|
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|
| 2.5847 | 1.98 | 10000 | 2.5910 | {'precision': 0.6645452134712277, 'recall': 0.7312518237525533, 'f1': 0.6963045290358433, 'number': 6854} | {'precision': 0.8138435565559933, 'recall': 0.8175240248728095, 'f1': 0.8156796390298928, 'number': 8845} | {'precision': 0.9793285238623751, 'recall': 0.986996644295302, 'f1': 0.9831476323119777, 'number': 7152} | {'precision': 0.6953125, 'recall': 0.8476190476190476, 'f1': 0.7639484978540773, 'number': 105} | {'precision': 0.9238443631526438, 'recall': 0.9840595111583422, 'f1': 0.9530017152658663, 'number': 5646} | 0.8378 | 0.8722 | 0.8547 | 0.8253 | |
|
| 2.4321 | 2.18 | 11000 | 2.5732 | {'precision': 0.660557563242127, 'recall': 0.7467172454041435, 'f1': 0.7009998630324613, 'number': 6854} | {'precision': 0.8091286307053942, 'recall': 0.8157150932730356, 'f1': 0.8124085125548924, 'number': 8845} | {'precision': 0.9825516471245115, 'recall': 0.9842002237136466, 'f1': 0.9833752444816989, 'number': 7152} | {'precision': 0.6178343949044586, 'recall': 0.9238095238095239, 'f1': 0.7404580152671757, 'number': 105} | {'precision': 0.9210395629862606, 'recall': 0.9854764434998229, 'f1': 0.9521690767519465, 'number': 5646} | 0.8337 | 0.8752 | 0.8539 | 0.8255 | |
|
| 2.4326 | 2.38 | 12000 | 2.5278 | {'precision': 0.6754826765405977, 'recall': 0.7452582433615407, 'f1': 0.7086570477247504, 'number': 6854} | {'precision': 0.8159918570459173, 'recall': 0.8157150932730356, 'f1': 0.8158534516876803, 'number': 8845} | {'precision': 0.9832635983263598, 'recall': 0.985738255033557, 'f1': 0.9844993715961456, 'number': 7152} | {'precision': 0.6739130434782609, 'recall': 0.8857142857142857, 'f1': 0.7654320987654321, 'number': 105} | {'precision': 0.9243306169965075, 'recall': 0.9844137442437123, 'f1': 0.9534265374388883, 'number': 5646} | 0.8419 | 0.8749 | 0.8581 | 0.8281 | |
|
| 2.3705 | 2.57 | 13000 | 2.4819 | {'precision': 0.6670131219955827, 'recall': 0.7490516486723081, 'f1': 0.7056559686619477, 'number': 6854} | {'precision': 0.8106289942818702, 'recall': 0.8174109666478236, 'f1': 0.8140058545372664, 'number': 8845} | {'precision': 0.9827249930342714, 'recall': 0.9862975391498882, 'f1': 0.9845080251221213, 'number': 7152} | {'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.9428571428571428, 'f1': 0.7415730337078652, 'number': 105} | {'precision': 0.9191769547325103, 'recall': 0.9890187743535246, 'f1': 0.952819725279413, 'number': 5646} | 0.8358 | 0.8776 | 0.8562 | 0.8270 | |
|
| 2.364 | 2.77 | 14000 | 2.4206 | {'precision': 0.6672713138118683, 'recall': 0.7513860519404727, 'f1': 0.7068350260774088, 'number': 6854} | {'precision': 0.8101706331387517, 'recall': 0.8159412097230073, 'f1': 0.8130456824198727, 'number': 8845} | {'precision': 0.9823292055099485, 'recall': 0.9871364653243848, 'f1': 0.9847269684078387, 'number': 7152} | {'precision': 0.6643835616438356, 'recall': 0.9238095238095239, 'f1': 0.7729083665338645, 'number': 105} | {'precision': 0.9248795080604952, 'recall': 0.9856535600425079, 'f1': 0.9542999228328902, 'number': 5646} | 0.8370 | 0.8772 | 0.8566 | 0.8285 | |
|
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### Framework versions |
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- Pytorch 2.0.1+cu118 |
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- Datasets 2.14.5 |
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- Tokenizers 0.14.1 |
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