epoch,model,accuracy,precision,recall,f1,ratio_valid_classifications
0.0,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7636666666666667,0.7806653325131986,0.7636666666666667,0.7525813484548423,0.009666666666666667
0.2,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-35_torch.bfloat16_4bit_lf,0.778,0.8148707737020212,0.778,0.7910805488003003,0.9996666666666667
0.4,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-70_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7306666666666667,0.8145782271710159,0.7306666666666667,0.7624724104697406,1.0
0.6,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-105_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7193333333333334,0.8213567226911125,0.7193333333333334,0.7560702640626931,1.0
0.8,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-140_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7563333333333333,0.826789897753756,0.7563333333333333,0.7815164366677209,1.0
1.0,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-175_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7963333333333333,0.8248972880055918,0.7963333333333333,0.8076868978089201,1.0
1.2,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-210_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7326666666666667,0.8265345821998035,0.7326666666666667,0.7644418492070342,1.0
1.4,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-245_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7556666666666667,0.8258994609525315,0.7556666666666667,0.7820405339757727,1.0
1.6,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-280_torch.bfloat16_4bit_lf,0.757,0.8264461657684251,0.757,0.7834496144681513,1.0
1.8,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-315_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7546666666666667,0.8277723752096544,0.7546666666666667,0.7823584779069335,1.0
2.0,shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat/checkpoint-350_torch.bfloat16_4bit_lf,0.7496666666666667,0.8282310230333227,0.7496666666666667,0.7791947625361637,1.0