File size: 28,525 Bytes
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license: llama3.2
base_model: meta-llama/Llama-3.2-1B
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: roberta-large-ner-ghtk-ai-fluent-21-label-new-data-3090-2Oct-1
results: []
---
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# roberta-large-ner-ghtk-ai-fluent-21-label-new-data-3090-2Oct-1
This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Llama-3.2-1B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.7038
- Ho: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Hoảng thời gian: {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}
- Háng trừu tượng: {'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 6}
- Hông tin ctt: {'precision': 0.2857142857142857, 'recall': 0.4, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 5}
- Hụ cấp: {'precision': 0.2222222222222222, 'recall': 0.2, 'f1': 0.2105263157894737, 'number': 10}
- Hứ: {'precision': 0.25, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 9}
- Iấy tờ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
- Iền cụ thể: {'precision': 0.17857142857142858, 'recall': 0.16129032258064516, 'f1': 0.1694915254237288, 'number': 31}
- Iền trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
- Ã số thuế: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}
- Ã đơn: {'precision': 0.1935483870967742, 'recall': 0.2727272727272727, 'f1': 0.22641509433962262, 'number': 22}
- Ình thức làm việc: {'precision': 0.1, 'recall': 0.5, 'f1': 0.16666666666666669, 'number': 2}
- Ông: {'precision': 0.7551020408163265, 'recall': 0.6851851851851852, 'f1': 0.7184466019417475, 'number': 54}
- Ương: {'precision': 0.15789473684210525, 'recall': 0.1875, 'f1': 0.17142857142857143, 'number': 16}
- Ị trí: {'precision': 0.3235294117647059, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3928571428571429, 'number': 22}
- Ố công: {'precision': 0.7534246575342466, 'recall': 0.859375, 'f1': 0.8029197080291972, 'number': 256}
- Ố giờ: {'precision': 0.8660714285714286, 'recall': 0.7886178861788617, 'f1': 0.825531914893617, 'number': 369}
- Ố điểm: {'precision': 0.688, 'recall': 0.5391849529780565, 'f1': 0.6045694200351495, 'number': 319}
- Ố đơn: {'precision': 0.4666666666666667, 'recall': 0.30434782608695654, 'f1': 0.3684210526315789, 'number': 23}
- Ợt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}
- Ỷ lệ: {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 3}
- Overall Precision: 0.6809
- Overall Recall: 0.6553
- Overall F1: 0.6678
- Overall Accuracy: 0.9110
## 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: 2.5e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ho | Hoảng thời gian | Háng trừu tượng | Hông tin ctt | Hụ cấp | Hứ | Iấy tờ | Iền cụ thể | Iền trừu tượng | Ã số thuế | Ã đơn | Ình thức làm việc | Ông | Ương | Ị trí | Ố công | Ố giờ | Ố điểm | Ố đơn | Ợt | Ỷ lệ | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 0.4875 | 1.0 | 1170 | 0.4397 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2222222222222222, 'number': 6} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | {'precision': 0.21951219512195122, 'recall': 0.2903225806451613, 'f1': 0.25, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.034482758620689655, 'recall': 0.045454545454545456, 'f1': 0.0392156862745098, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.37037037037037035, 'recall': 0.5555555555555556, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 54} | {'precision': 0.0625, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.0625, 'number': 16} | {'precision': 0.08333333333333333, 'recall': 0.045454545454545456, 'f1': 0.05882352941176471, 'number': 22} | {'precision': 0.8364779874213837, 'recall': 0.51953125, 'f1': 0.6409638554216868, 'number': 256} | {'precision': 0.8123249299719888, 'recall': 0.7859078590785907, 'f1': 0.7988980716253444, 'number': 369} | {'precision': 0.8106060606060606, 'recall': 0.335423197492163, 'f1': 0.47450110864745, 'number': 319} | {'precision': 0.4, 'recall': 0.17391304347826086, 'f1': 0.24242424242424243, 'number': 23} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | 0.6780 | 0.4936 | 0.5713 | 0.8880 |
| 0.3441 | 2.0 | 2340 | 0.3126 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.18181818181818182, 'recall': 0.2, 'f1': 0.1904761904761905, 'number': 10} | {'precision': 0.07407407407407407, 'recall': 0.2222222222222222, 'f1': 0.1111111111111111, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | {'precision': 0.1935483870967742, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.1935483870967742, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.13095238095238096, 'recall': 0.5, 'f1': 0.20754716981132076, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.5217391304347826, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5853658536585366, 'number': 54} | {'precision': 0.03333333333333333, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.04347826086956522, 'number': 16} | {'precision': 0.3, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.34615384615384615, 'number': 22} | {'precision': 0.6815476190476191, 'recall': 0.89453125, 'f1': 0.7736486486486486, 'number': 256} | {'precision': 0.8136020151133502, 'recall': 0.8753387533875339, 'f1': 0.8433420365535249, 'number': 369} | {'precision': 0.7078189300411523, 'recall': 0.5391849529780565, 'f1': 0.6120996441281139, 'number': 319} | {'precision': 0.3125, 'recall': 0.43478260869565216, 'f1': 0.36363636363636365, 'number': 23} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | 0.6070 | 0.6869 | 0.6445 | 0.9027 |
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