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@@ -133,24 +133,15 @@ Use the code below to get started with the model.
 본 언어모델의 성능평가는 연구과제보고서 과학기술표준분류 태스크에 파인튜닝하여 평가하는 방식을 사용하였으며, 그 결과는 아래와 같습니다.
 - 연구과제보고서 과학기술표준분류 평가 데이터셋(doi.org/10.23057/50), 145 Classes, 209,454 Training Set, 89,767 Test Set
 
-#### Factors
-
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-
-[More Information Needed]
-
 #### Metrics
 
 <!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-
-[More Information Needed]
+F1-micro/macro: 정답 Top3 중 최소 1개 예측시 성공 기준
+F1-strict: 정답 Top3 중 예측한 수 만큼 성공 기준
 
 ### Results
 
-[More Information Needed]
-
-#### Summary
-
+F1-micro: 0.85, F1-macro: 0.52, F1-strict: 0.71