SChem5Labels-google-t5-v1_1-large-inter-dataset-frequency-model-pairwise-mse-cycle1

This model is a fine-tuned version of google/t5-v1_1-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Train Loss: 0.9595
• Loss: 23.6406
• Losses: [0.9, 0.875, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8181818181818182, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 1.0, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 0.9565217391304348, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.96, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 0.8421052631578947, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9523809523809523, 0.9230769230769231, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.88, 0.9230769230769231, 0.9375, 0.9166666666666666, 0.9285714285714286, 0.9, 1.0, 0.8846153846153846, 0.9166666666666666, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9545454545454546, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.9285714285714286, 0.85, 1.0, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8666666666666667, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9, 0.9615384615384616, 0.8461538461538461, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 0.8181818181818182, 0.9285714285714286, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 0.92, 0.8333333333333334, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8947368421052632, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9615384615384616, 0.875, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8947368421052632, 0.9473684210526315, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9615384615384616, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 0.9411764705882353, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.9166666666666666, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 0.9375, 0.88, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9, 0.9411764705882353, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8947368421052632, 1.0, 0.9615384615384616, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9583333333333334, 0.8928571428571429, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334]

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: 0.0001
• train_batch_size: 128
• eval_batch_size: 128
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 3.0

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Train Loss	Validation Loss	Losses
19.9737	1.0	25	0.9595	24.0825	[0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.9, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 1.0, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 0.9565217391304348, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 0.96, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 0.8421052631578947, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9523809523809523, 0.85, 0.9130434782608695, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.8695652173913043, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.88, 0.9230769230769231, 0.9375, 0.9166666666666666, 0.9285714285714286, 0.9, 0.9166666666666666, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9545454545454546, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.9285714285714286, 0.85, 1.0, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8461538461538461, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9615384615384616, 0.9615384615384616, 0.8461538461538461, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 0.8181818181818182, 0.9285714285714286, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.9375, 1.0, 0.92, 0.8333333333333334, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8947368421052632, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9615384615384616, 0.875, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8947368421052632, 0.9473684210526315, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9615384615384616, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.9166666666666666, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 0.9375, 0.88, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9, 0.9411764705882353, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8947368421052632, 1.0, 0.9615384615384616, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9583333333333334, 0.8928571428571429, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334]
19.8295	2.0	50	0.9596	23.9408	[0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.9, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 1.0, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 0.9565217391304348, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 0.96, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 0.8421052631578947, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9523809523809523, 0.85, 0.9130434782608695, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.88, 0.9230769230769231, 0.9375, 0.9166666666666666, 0.9285714285714286, 0.9, 1.0, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9545454545454546, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.9285714285714286, 0.85, 1.0, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8235294117647058, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8461538461538461, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9, 0.9615384615384616, 0.8461538461538461, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 0.8181818181818182, 0.9285714285714286, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.8333333333333334, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8947368421052632, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9615384615384616, 0.875, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8947368421052632, 0.9473684210526315, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9615384615384616, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 0.9411764705882353, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.9166666666666666, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 0.9411764705882353, 0.88, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9, 0.9411764705882353, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8947368421052632, 1.0, 0.9615384615384616, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9583333333333334, 0.8928571428571429, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334]
20.1206	3.0	75	0.9595	23.6406	[0.9, 0.875, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8181818181818182, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 1.0, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 0.9565217391304348, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.96, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 0.8421052631578947, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9523809523809523, 0.9230769230769231, 0.9130434782608695, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.88, 0.9230769230769231, 0.9375, 0.9166666666666666, 0.9285714285714286, 0.9, 1.0, 0.8846153846153846, 0.9166666666666666, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9545454545454546, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.9285714285714286, 0.85, 1.0, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8666666666666667, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9375, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9230769230769231, 0.9, 0.9615384615384616, 0.8461538461538461, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 1.0, 0.8181818181818182, 0.9285714285714286, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 0.92, 0.8333333333333334, 0.8823529411764706, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8947368421052632, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 0.9, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9615384615384616, 0.875, 1.0, 0.9285714285714286, 0.8947368421052632, 0.9473684210526315, 1.0, 0.9473684210526315, 1.0, 1.0, 0.8461538461538461, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9615384615384616, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9333333333333333, 0.9411764705882353, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.9166666666666666, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8823529411764706, 0.8888888888888888, 1.0, 1.0, 0.875, 1.0, 0.9375, 0.88, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9, 0.9411764705882353, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8947368421052632, 1.0, 0.9615384615384616, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 1.0, 0.9583333333333334, 0.8928571428571429, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8333333333333334]

Framework versions

• Transformers 4.34.0
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.14.5
• Tokenizers 0.14.1