nyt_ingredients-crf-tagger-gte-small-L3-ingredient-v2

This model is a fine-tuned version of 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

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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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

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Comment	Name	Qty	Range End	Unit	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
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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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
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2.8132	1.39	7000	2.7760	{'precision': 0.641124871001032, 'recall': 0.7251240151736212, 'f1': 0.680542242913871, 'number': 6854}	{'precision': 0.8001110494169905, 'recall': 0.814584511023177, 'f1': 0.8072829131652661, 'number': 8845}	{'precision': 0.9824365765263451, 'recall': 0.9854586129753915, 'f1': 0.9839452743263996, 'number': 7152}	{'precision': 0.6291390728476821, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.7421875, 'number': 105}	{'precision': 0.9219787516600265, 'recall': 0.983705278072972, 'f1': 0.9518423307626392, 'number': 5646}	0.8261	0.8696	0.8473	0.8223
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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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