epoch,model,run,accuracy,precision,recall,f1,ratio_valid_classifications
0.0,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat_torch.float16_lf,0.7343333333333333,0.7375752740091942,0.7343333333333333,0.7270283652909943,0.8033333333333333
0.2,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-35_torch.float16_lf,0.717,0.7933072428707201,0.717,0.7447412977676989,1.0
0.4,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-70_torch.float16_lf,0.7226666666666667,0.7983383063141186,0.7226666666666667,0.7489397350174751,0.9993333333333333
0.6,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-105_torch.float16_lf,0.7083333333333334,0.7967030927405547,0.7083333333333334,0.738836849803633,1.0
0.8,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-140_torch.float16_lf,0.7773333333333333,0.805139129977305,0.7773333333333333,0.7882159693114585,1.0
1.0,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-175_torch.float16_lf,0.7853333333333333,0.8062405645226312,0.7853333333333333,0.7938991590982061,1.0
1.2,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-210_torch.float16_lf,0.7436666666666667,0.8148316221752646,0.7436666666666667,0.7689773286065246,1.0
1.4,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-245_torch.float16_lf,0.759,0.8080929326806991,0.759,0.7772842274293189,1.0
1.6,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-280_torch.float16_lf,0.745,0.8027959680086005,0.745,0.7666181725503965,1.0
1.8,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-315_torch.float16_lf,0.7303333333333333,0.806805925253305,0.7303333333333333,0.7580841794383364,1.0
2.0,Llama3.1-8B-Chinese-Chat,shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/checkpoint-350_torch.float16_lf,0.737,0.808786608325944,0.737,0.7629963845364953,1.0