File size: 25,344 Bytes
2030070 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 |
---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 아기 모자 돌 유아 캡 털 모자 벙거지 비니 두돌 베레모 겨울 보넷 바라클라바 방한 [B타입] 바라클라바&방한모_B3-무지 바라클라바_블랙
출산/육아 > 유아동잡화 > 모자
- text: 23겨울 색종이장갑 노랑 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑
- text: 어린이 미니 캐릭터 공룡 크로스백 소지품 분실방지 힙색 공룡디자인 어린이크로스백 유아용가방 소지품보관 블루 출산/육아 > 유아동잡화
> 가방 > 크로스백
- text: 콜맨슈즈 바론2 아동 레인부츠 키즈장화 네이비_210 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 장화
- text: 마리앤키즈 유아 아동 아기 겨울 여아털구두 05_MK-R09_레인보우 퍼플_170 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 구두
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: accuracy
value: 1.0
name: Accuracy
---
# SetFit with mini1013/master_domain
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 18 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
### Model Labels
| Label | Examples |
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 6.0 | <ul><li>'대퍼스냅퍼 똑딱이 매직벨트 유아벨트 [160001]똑딱이 매직벨트-레드 출산/육아 > 유아동잡화 > 벨트/멜빵'</li><li>'[리틀그라운드](신세계타임스퀘어점패션관)룰라비(WH)-골지타이즈(73A12-816-03) 화이트_19 출산/육아 > 유아동잡화 > 벨트/멜빵'</li><li>'어린이 기획전 땡땡이 멜빵 블랙 잇템 출산/육아 > 유아동잡화 > 벨트/멜빵'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'키즈 양털 부츠 아동 여아 방한 털 신발 겨울 방한화 털신 유아 어린이 슈즈 PS8218 10_PS8220_블랙_180 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 부츠/털신'</li><li>'반스 키즈 운동화 팔켄 올드스쿨 유아 벨크로 115 - 220mm 01. 반스 올드스쿨V 키즈_화이트레드_160(오늘출발) 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 운동화'</li><li>'텐우드 뉴벤 아기 유아 아동 여아 남아 엄마랑 세트 운동화 신발 140-250 네이비_190 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 운동화'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'푸아송 악세 플레인귀마개 핑크_FREE 출산/육아 > 유아동잡화 > 귀마개'</li><li>'아동 귀마개 유아 아기 초등 여아 남아 방한 겨울 귀도리 D.방한세트_11_몰랑 핑크_핑크 (763930) 출산/육아 > 유아동잡화 > 귀마개'</li><li>'노스페이스키즈 귀마개 키즈 이어머프 NA5IP50S ONE 출산/육아 > 유아동잡화 > 귀마개'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'미니위즈 웨이브 아쿠아슈즈 핫핑크 170 출산/육아 > 유아동잡화 > 기타유아동잡화'</li><li>'아오스타 페이크폴라 아이보리_Free 출산/육아 > 유아동잡화 > 기타유아동잡화'</li><li>'23겨울신상)고유 바닐라워머 갈색_junior-withadult(+3200) 출산/육아 > 유아동잡화 > 기타유아동잡화'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'포크칩스 에펠넥타이 키즈 주니어 리본으로도가능 유아동잡화 23가을 베이지_free 출산/육아 > 유아동잡화 > 넥타이'</li><li>'댄디피쉬 유아 보타이 핀타입_백일 출산/육아 > 유아동잡화 > 넥타이'</li><li>'네오텍스 스팡클 넥타이 / 어린이넥타이 블루 출산/육아 > 유아동잡화 > 넥타이'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'유아동 겨울 안감 네키 넥워머 모음, 아기 목도리, 국내생산 유아 여아 남아 머플러 4.체크사각곰_레드 출산/육아 > 유아동잡화 > 목도리'</li><li>'아기 아동 유아 목도리 머플러 워머 쁘띠 어린이집 유치원 단체 학원 교회 브라운 베이지_2.셀프-노랑바스켓(+꽃 스티커) 출산/육아 > 유아동잡화 > 목도리'</li><li>'23겨울 미니로브 잼잼머플러 진핑크_FREE 출산/육아 > 유아동잡화 > 목도리'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'달빛상회 주니어선글라스 쥬피터 화이트&형광오렌지 유아안경 키즈선글라스 실버렌즈(FA2147 SILVER) 출산/육아 > 유아동잡화 > 선글라스'</li><li>'어린이 야구 스포츠 고글 선글라스 자외선X 조카선물 렌즈색상_레드(51053RED) 출산/육아 > 유아동잡화 > 선글라스'</li><li>'리얼쉐이드 아기 유아 아동선글라스 자외선차단 KC인증 리얼키즈쉐이드 C3.칠리(0~2세)_블랙+c716 출산/육아 > 유아동잡화 > 선글라스'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'유아 아동 방수 앞치마 팔토시세트 김장 요리 미술 사자_130 출산/육아 > 유아동잡화 > 앞치마/토시/두건'</li><li>'유아앞치마 아기 어린이집 앞치마 두건 세트 팔토시 옐로우_케빈(남아2)_한글반듯체 출산/육아 > 유아동잡화 > 앞치마/토시/두건'</li><li>'플리에 한정수량 세일 유아미술가운 / 전신미술가운 / 지퍼백제공 B급상품(이염불량) 색상랜덤발송 / 성별기재_전신미술가운(투피스)_S (키95cm 이하) 출산/육아 > 유아동잡화 > 앞치마/토시/두건'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'유아 아동 우산 초등학생 초등 어린이 투명우산 포켓몬 시나모롤 피카츄 카카오 아기상어 헬로키티_16_헬로키티 스위트_200 (753761) 출산/육아 > 유아동잡화 > 우산'</li><li>'핸드메이드 유아 아동 어린이 판초우의-체크 동물 캐릭터 비옷 우비 레인코트 장마 안전자켓 03. 유아동 판초우의-체크(블랙)_03. 유아동 판초우의-체크(블랙)/XL 출산/육아 > 유아동잡화 > 우산'</li><li>'카카오프렌즈 어린이 아동 우산 32종 모음 02 트래블패턴 30011 네오핫핑크 출산/육아 > 유아동잡화 > 우산'</li></ul> |
| 14.0 | <ul><li>'초등학생지갑 남아카드지갑 여아지갑 동전 남학생반지갑 07~08. 초등학생지갑_07.009 부드러운 소가죽카드지갑_옐로우 출산/육아 > 유아동잡화 > 지갑'</li><li>'유아동 어린이 남아 여아 선물 캐릭터 추천지갑 모음 (산리오 시나모롤 피카츄 포켓몬 동전지갑 목걸이지갑 반지갑) 포켓몬 원형 목걸이지갑_블랙 출산/육아 > 유아동잡화 > 지갑'</li><li>'초등학생지갑 남아카드지갑 여아지갑 동전 남학생반지갑 09~10. 양가죽지갑_10.코인목걸이카드지갑 _그레이 출산/육아 > 유아동잡화 > 지갑'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'초등 학생 책가방 아동 키즈 백팩 여아 가방 051.BB-314_블랙 출산/육아 > 유아동잡화 > 가방 > 백팩'</li><li>'뉴발란스 키즈 고기능 고학년 2WAY 에센셜 데일리 초등학생 뉴키온세트 백팩 책가방 시즌 미니미 백팩_NK8ADF502U 베이지 출산/육아 > 유아동잡화 > 가방 > 백팩'</li><li>'산리오 시나모롤 미아방지 가방 입체 배낭 251864 출산/육아 > 유아동잡화 > 가방 > 미아방지가방'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'아기 양말 신생아 발목 니삭스 돌 백일 양말세트 02)골지 양말_블랙_0호(90-110mm) 출산/육아 > 유아동잡화 > 양말'</li><li>'아동양말 아기 유아 겨울 크리스마스 양말 주니어 어린이 키즈퓨처 남아 여아 초등 W03- 드림수면 (5종)_4호 (7~8세) 출산/육아 > 유아동잡화 > 양말'</li><li>'아기양말 유아양말 아동양말 키즈 컬러 돌돌이 가을 겨울 미끄럼방지 세트 돌돌이 3호(L)_버건디(1켤레) 출산/육아 > 유아동잡화 > 양말'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'유아 어린이 아동 니트 스마트폰 터치 기모 털 겨울 장갑 주니어 초등 성인 여성 방한 2) 하트 / 아동(5~7세용)_레드 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑'</li><li>'로이 키즈울장갑 초등학생 베이지_Free 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑'</li><li>'남아장갑 아동 유아 스키장갑 초등학생 주니어 벙어리 손가락 F.오지스키장갑_36_윈터 체크 오지_M (00380) 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑'</li></ul> |
| 16.0 | <ul><li>'아기 유아 한복 머리띠 배씨 호박 헤어밴드 머리핀 여아 돌잔치 설 추석 촬영 출산/육아 > 유아동잡화 > 한복소품'</li><li>'BEEU 명절 설 한복 머리핀 나비 꽃 호박 여아 여성 유아 아기 아동 어린이 성인 헤어핀 머리띠 헤어밴드 장식 장신구 출산/육아 > 유아동잡화 > 한복소품'</li><li>'명절 한복 머리띠,설 추석 호박 배씨 선녀 자개 땋은 댕기 헤어밴드 유아동 여아 여성 출산/육아 > 유아동잡화 > 한복소품'</li></ul> |
| 17.0 | <ul><li>'(흐르지않는) 유아 헤어핀 아기 머리핀 여아 똑딱 집게 논슬립 핀 어린이집 선물 B92.데이지 미니_데이지_3.5cm벨벳집게핀 출산/육아 > 유아동잡화 > 헤어액세서리 > 헤어핀'</li><li>'아기헤어밴드 신생아 리본 레이스 백일 돌 유아 여아 머리띠 ♡11 피오니 헤어밴드_화이트 출산/육아 > 유아동잡화 > 헤어액세서리 > 헤어밴드'</li><li>'밍크 벨벳 유아머리끈 여아 머리방울 아기 고무줄 12. 벨로아 방울 (한쌍)_대-인디핑크 출산/육아 > 유아동잡화 > 헤어액세서리 > 헤어끈'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'사계절 아기 목수건 겨울 기모 스카프빕 초등 봄 여름 거즈 턱받이 소프트스카프빕_코끼리블루 출산/육아 > 유아동잡화 > 스카프'</li><li>'삼각 아기스카프 유아 쁘띠 어린이집 목수건 거즈 스카프_심플 핑크 출산/육아 > 유아동잡화 > 스카프'</li><li>'아오스타 윈터케이프 진주_Free 출산/육아 > 유아동잡화 > 스카프'</li></ul> |
| 15.0 | <ul><li>'밴드 타이즈 크림아이_3-4세 출산/육아 > 유아동잡화 > 타이즈'</li><li>'도레미 27컬러 봄 유아동 골지 데일리 타이즈 베이비 스타킹 남아 여아 공용 브라운_3호 출산/육아 > 유아동잡화 > 타이즈'</li><li>'데일리베베 분리형타이즈 검정_JS ( 9-10세) 출산/육아 > 유아동잡화 > 타이즈'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'아기모자 유아 귀달이 방한 겨울 비니 니트 모자 B1.코튼 레옹 비니_브라운_FREE(3개월~4세) 출산/육아 > 유아동잡화 > 모자'</li><li>'아기모자 캡 벙거지 니트 비니 유아 아동 백일 돌 두돌 베레모 봄 여름 가을 겨울 워싱무지 JJ)m자수볼캡_퍼플_FREE 출산/육아 > 유아동잡화 > 모자'</li><li>'비치붐 카멜레온 리버시블 버킷햇 여성벙거지모자 키즈 아동 성인 코코아_L(59cm) 출산/육아 > 유아동잡화 > 모자'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0 |
## Uses
### Direct Use for Inference
First install the SetFit library:
```bash
pip install setfit
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from setfit import SetFitModel
# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc20")
# Run inference
preds = model("23겨울 색종이장갑 노랑 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑")
```
<!--
### Downstream Use
*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:--------|:----|
| Word count | 7 | 15.3769 | 28 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 70 |
| 1.0 | 70 |
| 2.0 | 70 |
| 3.0 | 70 |
| 4.0 | 70 |
| 5.0 | 70 |
| 6.0 | 70 |
| 7.0 | 70 |
| 8.0 | 70 |
| 9.0 | 70 |
| 10.0 | 70 |
| 11.0 | 70 |
| 12.0 | 70 |
| 13.0 | 70 |
| 14.0 | 70 |
| 15.0 | 70 |
| 16.0 | 20 |
| 17.0 | 70 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- loss: CosineSimilarityLoss
- distance_metric: cosine_distance
- margin: 0.25
- end_to_end: False
- use_amp: False
- warmup_proportion: 0.1
- l2_weight: 0.01
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False
### Training Results
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0042 | 1 | 0.4815 | - |
| 0.2110 | 50 | 0.5015 | - |
| 0.4219 | 100 | 0.425 | - |
| 0.6329 | 150 | 0.1055 | - |
| 0.8439 | 200 | 0.035 | - |
| 1.0549 | 250 | 0.0152 | - |
| 1.2658 | 300 | 0.0077 | - |
| 1.4768 | 350 | 0.0043 | - |
| 1.6878 | 400 | 0.0018 | - |
| 1.8987 | 450 | 0.0008 | - |
| 2.1097 | 500 | 0.0009 | - |
| 2.3207 | 550 | 0.0008 | - |
| 2.5316 | 600 | 0.0006 | - |
| 2.7426 | 650 | 0.0004 | - |
| 2.9536 | 700 | 0.0002 | - |
| 3.1646 | 750 | 0.0001 | - |
| 3.3755 | 800 | 0.0001 | - |
| 3.5865 | 850 | 0.0001 | - |
| 3.7975 | 900 | 0.0001 | - |
| 4.0084 | 950 | 0.0 | - |
| 4.2194 | 1000 | 0.0 | - |
| 4.4304 | 1050 | 0.0 | - |
| 4.6414 | 1100 | 0.0 | - |
| 4.8523 | 1150 | 0.0 | - |
| 5.0633 | 1200 | 0.0 | - |
| 5.2743 | 1250 | 0.0 | - |
| 5.4852 | 1300 | 0.0 | - |
| 5.6962 | 1350 | 0.0 | - |
| 5.9072 | 1400 | 0.0 | - |
| 6.1181 | 1450 | 0.0 | - |
| 6.3291 | 1500 | 0.0 | - |
| 6.5401 | 1550 | 0.0 | - |
| 6.7511 | 1600 | 0.0 | - |
| 6.9620 | 1650 | 0.0 | - |
| 7.1730 | 1700 | 0.0 | - |
| 7.3840 | 1750 | 0.0 | - |
| 7.5949 | 1800 | 0.0 | - |
| 7.8059 | 1850 | 0.0 | - |
| 8.0169 | 1900 | 0.0 | - |
| 8.2278 | 1950 | 0.0 | - |
| 8.4388 | 2000 | 0.0 | - |
| 8.6498 | 2050 | 0.0 | - |
| 8.8608 | 2100 | 0.0 | - |
| 9.0717 | 2150 | 0.0 | - |
| 9.2827 | 2200 | 0.0 | - |
| 9.4937 | 2250 | 0.0 | - |
| 9.7046 | 2300 | 0.0 | - |
| 9.9156 | 2350 | 0.0 | - |
| 10.1266 | 2400 | 0.0 | - |
| 10.3376 | 2450 | 0.0 | - |
| 10.5485 | 2500 | 0.0 | - |
| 10.7595 | 2550 | 0.0 | - |
| 10.9705 | 2600 | 0.0 | - |
| 11.1814 | 2650 | 0.0 | - |
| 11.3924 | 2700 | 0.0 | - |
| 11.6034 | 2750 | 0.0 | - |
| 11.8143 | 2800 | 0.0 | - |
| 12.0253 | 2850 | 0.0 | - |
| 12.2363 | 2900 | 0.0 | - |
| 12.4473 | 2950 | 0.0 | - |
| 12.6582 | 3000 | 0.0 | - |
| 12.8692 | 3050 | 0.0 | - |
| 13.0802 | 3100 | 0.0 | - |
| 13.2911 | 3150 | 0.0 | - |
| 13.5021 | 3200 | 0.0 | - |
| 13.7131 | 3250 | 0.0 | - |
| 13.9241 | 3300 | 0.0 | - |
| 14.1350 | 3350 | 0.0 | - |
| 14.3460 | 3400 | 0.0 | - |
| 14.5570 | 3450 | 0.0 | - |
| 14.7679 | 3500 | 0.0 | - |
| 14.9789 | 3550 | 0.0 | - |
| 15.1899 | 3600 | 0.0 | - |
| 15.4008 | 3650 | 0.0 | - |
| 15.6118 | 3700 | 0.0 | - |
| 15.8228 | 3750 | 0.0 | - |
| 16.0338 | 3800 | 0.0 | - |
| 16.2447 | 3850 | 0.0 | - |
| 16.4557 | 3900 | 0.0 | - |
| 16.6667 | 3950 | 0.0 | - |
| 16.8776 | 4000 | 0.0 | - |
| 17.0886 | 4050 | 0.0 | - |
| 17.2996 | 4100 | 0.0 | - |
| 17.5105 | 4150 | 0.0 | - |
| 17.7215 | 4200 | 0.0 | - |
| 17.9325 | 4250 | 0.0 | - |
| 18.1435 | 4300 | 0.0 | - |
| 18.3544 | 4350 | 0.0 | - |
| 18.5654 | 4400 | 0.0 | - |
| 18.7764 | 4450 | 0.0 | - |
| 18.9873 | 4500 | 0.0 | - |
| 19.1983 | 4550 | 0.0 | - |
| 19.4093 | 4600 | 0.0 | - |
| 19.6203 | 4650 | 0.0 | - |
| 19.8312 | 4700 | 0.0 | - |
| 20.0422 | 4750 | 0.0 | - |
| 20.2532 | 4800 | 0.0 | - |
| 20.4641 | 4850 | 0.0 | - |
| 20.6751 | 4900 | 0.0 | - |
| 20.8861 | 4950 | 0.0 | - |
| 21.0970 | 5000 | 0.0 | - |
| 21.3080 | 5050 | 0.0 | - |
| 21.5190 | 5100 | 0.0 | - |
| 21.7300 | 5150 | 0.0 | - |
| 21.9409 | 5200 | 0.0 | - |
| 22.1519 | 5250 | 0.0 | - |
| 22.3629 | 5300 | 0.0 | - |
| 22.5738 | 5350 | 0.0 | - |
| 22.7848 | 5400 | 0.0 | - |
| 22.9958 | 5450 | 0.0 | - |
| 23.2068 | 5500 | 0.0 | - |
| 23.4177 | 5550 | 0.0 | - |
| 23.6287 | 5600 | 0.0 | - |
| 23.8397 | 5650 | 0.0 | - |
| 24.0506 | 5700 | 0.0 | - |
| 24.2616 | 5750 | 0.0 | - |
| 24.4726 | 5800 | 0.0 | - |
| 24.6835 | 5850 | 0.0 | - |
| 24.8945 | 5900 | 0.0 | - |
| 25.1055 | 5950 | 0.0 | - |
| 25.3165 | 6000 | 0.0 | - |
| 25.5274 | 6050 | 0.0 | - |
| 25.7384 | 6100 | 0.0 | - |
| 25.9494 | 6150 | 0.0 | - |
| 26.1603 | 6200 | 0.0 | - |
| 26.3713 | 6250 | 0.0 | - |
| 26.5823 | 6300 | 0.0 | - |
| 26.7932 | 6350 | 0.0 | - |
| 27.0042 | 6400 | 0.0 | - |
| 27.2152 | 6450 | 0.0 | - |
| 27.4262 | 6500 | 0.0 | - |
| 27.6371 | 6550 | 0.0 | - |
| 27.8481 | 6600 | 0.0 | - |
| 28.0591 | 6650 | 0.0 | - |
| 28.2700 | 6700 | 0.0 | - |
| 28.4810 | 6750 | 0.0 | - |
| 28.6920 | 6800 | 0.0 | - |
| 28.9030 | 6850 | 0.0 | - |
| 29.1139 | 6900 | 0.0 | - |
| 29.3249 | 6950 | 0.0 | - |
| 29.5359 | 7000 | 0.0 | - |
| 29.7468 | 7050 | 0.0 | - |
| 29.9578 | 7100 | 0.0 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.19.1
## Citation
### BibTeX
```bibtex
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
publisher = {arXiv},
year = {2022},
copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |