Loss: 1.6121
Answer: {'precision': 0.5377049180327869, 'recall': 0.6081582200247219, 'f1': 0.5707656612529002, 'number': 809}
Header: {'precision': 0.4322033898305085, 'recall': 0.42857142857142855, 'f1': 0.430379746835443, 'number': 119}
Question: {'precision': 0.6891545687446626, 'recall': 0.7577464788732394, 'f1': 0.7218246869409659, 'number': 1065}
Overall Precision: 0.6125
Overall Recall: 0.6774
Overall F1: 0.6433
Overall Accuracy: 0.6880

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: 1e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

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