SChem5Labels-google-t5-v1_1-large-intra-dataset-frequency-human-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: 0.9599
- Loss: 25.0209
- Losses: [0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 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, 0.8571428571428571, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.9230769230769231, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 1.0, 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, 0.875, 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, 0.85, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.8823529411764706, 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, 0.875, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8235294117647058, 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, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9310344827586207, 0.9615384615384616, 1.0, 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, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 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, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9166666666666666, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 0.96, 0.8181818181818182, 0.9615384615384616, 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, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 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, 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, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8461538461538461, 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, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9230769230769231, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 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, 0.9, 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 |
---|---|---|---|---|---|
20.8608 | 1.0 | 25 | 0.9599 | 25.2999 | [0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 0.8571428571428571, 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, 0.9285714285714286, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 1.0, 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, 0.85, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.7857142857142857, 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, 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, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 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, 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, 0.9615384615384616, 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, 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, 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, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 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, 0.9230769230769231, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 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, 0.9, 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] |
20.7142 | 2.0 | 50 | 0.9596 | 25.1863 | [0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 0.8571428571428571, 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, 0.9285714285714286, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 1.0, 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, 0.85, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.7857142857142857, 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, 0.9473684210526315, 1.0, 0.8666666666666667, 0.8666666666666667, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 0.9166666666666666, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9310344827586207, 0.9615384615384616, 1.0, 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, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8125, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 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, 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, 0.9615384615384616, 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, 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, 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, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 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, 0.9230769230769231, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 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, 0.9, 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] |
20.4144 | 3.0 | 75 | 0.9599 | 25.0209 | [0.9, 0.875, 0.8333333333333334, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 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, 0.8571428571428571, 0.9615384615384616, 0.7857142857142857, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 1.0, 0.9230769230769231, 0.8888888888888888, 0.9285714285714286, 1.0, 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, 1.0, 0.9444444444444444, 0.8888888888888888, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9230769230769231, 1.0, 1.0, 0.7857142857142857, 1.0, 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, 0.875, 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, 0.85, 0.8888888888888888, 0.8461538461538461, 0.8333333333333334, 1.0, 0.8823529411764706, 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, 0.875, 1.0, 0.8846153846153846, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 1.0, 0.8235294117647058, 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, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9310344827586207, 0.9615384615384616, 1.0, 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, 1.0, 0.9333333333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 1.0, 1.0, 0.8666666666666667, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9615384615384616, 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, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9166666666666666, 0.88, 0.896551724137931, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9047619047619048, 0.9166666666666666, 0.8823529411764706, 1.0, 0.96, 0.8181818181818182, 0.9615384615384616, 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, 1.0, 0.9375, 0.8947368421052632, 0.875, 1.0, 0.9090909090909091, 0.9375, 1.0, 0.9565217391304348, 0.9615384615384616, 0.8666666666666667, 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, 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, 0.9375, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9285714285714286, 0.9285714285714286, 0.9545454545454546, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8571428571428571, 1.0, 0.9166666666666666, 0.8461538461538461, 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, 0.9615384615384616, 1.0, 1.0, 1.0, 0.92, 0.9230769230769231, 1.0, 0.9615384615384616, 1.0, 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, 0.9, 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
Model tree for owanr/SChem5Labels-google-t5-v1_1-large-intra-dataset-frequency-human-pairwise-mse-cycle1
Base model
google/t5-v1_1-large